JPH01131978A - 指紋の同一性判定方法および同一性判定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、指紋の同一性を判定する方法および装置およ
びこれら方法、装置を利用したシステムの具現に関する
。

〔従来の技術〕

指紋は、“万人不動”および“終生不変°という性質を
もつ。そして、指紋には第９図に示すような指紋隆線の
端点（途切れ部分）Ａと分岐点Ｂとが特徴点として存在
している。

そこで従来、ある個人の指紋におけるいずれの位置に上
記特徴点Ａ、Ｂが存在しているかという情報を予め登録
しておき、この情報と新たな指紋についての同様の情報
とを照合することにより上記個人についての同定判断を
行なう方法が実施されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、上記指紋の特徴点Ａ、Ｂはテレビカメラ等で
採取された指紋画像を処理することによって抽出される
が、指紋採取時の指の置き方、押圧力、指表面の状態等
が適性でない場合には、抽出内容の信頼性が低下する。

なぜなら、たとえば端点Ａが分岐点Ｂとして抽出された
り、本来存在しない箇所に分岐点Ｂが抽出される等の不
都合が発生するからである。

従来においては、上記信頼性の低い抽出内容が指紋同定
判断用の参照データとして登録されることが多々あり、
そのため本人を他人であると認定する割合（本人拒否率
）が高くなるという不都合を生じていた。

本発明の目的は、上記本人拒否率を低下することができ
る指紋の同一性判定方法を提供することにある。

また本発明の目的は、本人拒否率だけでなく他人許容率
をも低下させることができる指紋の同一性判定方法を提
供することにある。

また、本発明の目的は、登録されている指紋の情報と新
たな指紋の情報との照合を確実かつ短時間で行なうこと
のできる指紋の同一性判定方法を提供することにある。

さらにまた、本発明の目的は、指紋の同一性判定を行な
うに際し、並列的な処理を効率良く行ない、処理開始か
ら処理終了までめ処理時間を短縮することのできる指紋
の同一性判定方法を提供することにある。

また、本発明の目的は、指紋採取時に高コントラストで
指紋画像を得て、正確かつ信頼性のある情報を得ること
のできる指紋の同一性判定装置を提供することにある。

さらにまた、本発明の目的は、指紋画像の各部分におけ
るコントラスト等の状況に応じた最適の画像処理を行な
って、正確かつ信頼性のある情報を得ることのできる指
紋の同一性判定装置を提供することにある。

〔課題を解決するための手段および作用〕そこで本発明
の第１発明では、たとえば同一の指についての指紋を複
数回採取する行程と、採取された上記各指紋についての
特徴点群を抽出する行程と、上記各特徴点群を照合して
、それらの特徴点群相互間における個々の特徴点の一致
度数を求める行程と、上記−成度数が一定値以上である
特徴点群を参照データとして登録する行程と、照合すべ
き新たな指紋についての特徴点群を抽出する行程と、こ
の特徴点群と上記参照データとを照合して、上記新たな
指紋についての同一性の判定を行なう行程とが実施され
る。

すなわち出現頻度が一定値以上である特徴点群はデータ
として信頼性が高い。したがって、このデータと新たな
指紋の特徴点群とを照合すれば、本人拒否率を低下する
ことができる。

また本発明の第２発明では、たとえば上記参照データの
各特徴点に対し、上記−成度数の値に応じた点数を与え
る行程と、照合すべき新たな指紋についての特徴点群と
上記参照データの各特徴点とを照合する行程と、上記参
照データの各特徴点のうち、上記照合により一致が判断
された特徴点についての上記点数を正、不一致が判断さ
れた特徴点についての上記点数を負または零としてそれ
らの点数を総和する行程と、総和された点数に基づいて
、上記新たな指紋についての同一性の判定を行なう行程
とが実施される。

このように出現頻度に応じた点数を各特徴点に与え、そ
れらの特徴点のうち照合に成功した特徴点についての点
数を正、照合に失敗した特徴点についての点数を負また
は零としてそれらの点数を総和し、この点数の総和値に
基づいて同一性の判定を行なっている。したがって、本
人拒否率をさらに低下できるとともに、他人許容率につ
いても低下することができる。

また、本発明の第３発明では、たとえば、同一の指につ
いての指紋を複数回採取する行程と、採取された上記各
指紋についての特徴点群を抽出する行程と、上記各特徴
点群を照合して、それらの特徴点群相互間における個々
の特徴点の一致度数を求める行程と、上記−成度数が一
定値以上である特徴点群を参照データとして登録する行
程と、上記参照データの各特徴点の中から上記−成度数
の大きい上位複数個の特徴点を選択する行程と、照合す
べき新たな指紋についての特徴点群を抽出する行程と、
この抽出された特徴点群と上記複数個の特徴点とを照合
する行程と、上記複数個の特微意めうち、上記照合によ
り一致が判断された特徴点の数を求める行程と、上記一
致が判断された特徴点の数が一定値以上セある場合に、
上記抽出された特徴点群と上記参照データのうち上記複
数個の特徴点を除く各特徴点を照合して、上記新たな指
紋についての同一性の判定を行なう行程とが実施される
。

すなわち、本格的な照合を行なう前に、出現頻度が大き
い上位複数個の特徴点と新たな指紋の特徴点群との照合
を予め予備照合として行なう。この上位複数個の特徴点
は、新たな指紋中に存在する可能性が高い。したがって
、この予備照合の結果、一致が判断された特徴点の個数
が一定値よりも小さいならば、この時点で“指紋の同−
性無し”と迅速に判断することができる。また、一致が
判断された特徴点の個数が一定値以上であるならば、他
の特徴点についても照合を行ない、最終的な判定を下す
ようにする。

また、本発明の第４発明では、照合は、参照データの照
合すべき特徴点の中から基準特徴点を選択す忘とともに
、この基準特徴点とその種類、方向が一致する特徴点を
上記抽出された特徴点群の中から選択して、この選択し
た特徴点と上記基準特徴点との座標位置合わせを行ない
、この座標位置合わせを行なったときの各特徴点につい
て種類、方向、位置ならびにこれらが一致した特徴点の
個数を求めることにより行なうが、この時上記座標位置
合わせは、上記抽出された特徴点群を予め存在部位ごと
にグループ分をするとともに、このグループ分けされた
各要素を上記基準特徴点の方向と一致する方向の特徴点
が出現する頻度の高い順に順序付けを行なって、この順
序で上記基準特徴点と一致する特徴点を上記各要素の中
から顕次選択することにより行なうようにする。

すなわち、基準特徴点の方向と一致する方向の特徴点が
出現する頻度の高い存在部位から順次座標位置合わせを
行なうようにしているので、照合処理が効率良く行なわ
れる。

また、本発明の第５発明では、各個人の指紋の特徴点群
をそれぞれ登録データとして記憶しておき、個人の新た
な指紋を入力してこの指紋の特徴点群を抽出するととも
に、該個人に対応する登録データを指定して呼び出し、
この呼び出された登録データの特徴点群と上記新たな指
紋の特徴点群とを照合することにより、上記個人の指紋
について同一性の判定を行なう指紋の同一性判定方法に
おいて、上記新たな指紋が入力された後に、上記登録デ
ータを指定して呼び出すようにする。

すなわち、登録データを指定して、呼び出し、その後新
ためて指紋を入力するのではなくて、指紋を入力した後
に登録データを指定して呼び出すようにする。すると、
指紋入力後の特徴点群抽出処理と登録データの指定、呼
び出し処理が同時進行で行なわれるので、この同時進行
時間分だけ処理時間が短縮される。

また、本発明の第６発明では、指紋の同一性判定装置に
おける指紋入力装置に、指の面が抑圧接触させる透明体
を覆い、かつ該透明体裏面から指の面に向けて光を照射
された際に視覚手段で捕らえられる反射光の周波数帯と
は異なる周波数帯の光を透過するカバーと、上記カバー
内に指を挿入して、上記透明体表面に指を押圧接触する
ために設けられ、指の断面形状に倣って変形自在の指挿
入口とを具えるようにする。

すなわち、上記視覚手段で捕えられる光の周波数帯と同
じスペクトル成分を含む光（外光）が透明体の指押圧面
の隙間等から入射して、裏面に透過すると、視覚手段は
本来の照明用光源から投光される光のみならず、この外
光をも捕え、指紋画像のコントラストが悪くなる。そこ
で上記透明体を上記視覚手段で捕えられる光の周波数帯
とは異なる周波数帯の光を透過するカバーで覆うように
する。すると、上記異なる周波数帯の光が入射したとし
ても、この光を上記視覚手段は捕えないので、当の照明
用光源から投光さ゛れる光のみに基づく指紋画像がコン
トラスト良く得られる。

さらに、このカバーは、不透明体ではなくて特定の周波
数帯の光を透過する部分透明体であるので、カバー内の
透明体に指が抑圧接触する態様を確認することができ、
正確な位置に指を載置することができる。また、カバー
内に指を挿入してこの指を透明体表面に抑圧接触するた
めに設けられた指挿入口は、指の断面形状に倣って変形
自在であるので、透明体表面に指が抑圧接触された状態
において、指の外周と指揮入口内周とが密着する。

したがって、この指挿入口を介して外光がカバー内に入
光することがないので、指紋画像をコントラスト良く得
ることができる。

また、本発明の第７発明では、指紋の同一性判定装置に
おける細線化部で指紋隆線を細線化するにあたって、指
紋画像を走査して、指紋隆線の断面を指紋画像信号の強
度が所定のしきい値以上になる領域または指紋画像信号
の微分値の強度の絶対値が所定のしきい値以上になる領
域にはさまれ他領域としてとらえ、この領域の中点を指
紋画像全体にわたって結んで上記指紋隆線を細分化する
ようにしているが、この処理を行なう際、指紋画像をブ
ロック分割して、各ブロックごとに最適なしきい値を各
ブロックにおける指紋画像信号の強度の大小に応じて増
減して設定するようにする。

すなわち、指紋画像は局所的にコントラストの悪い部分
やノイズ成分が大きい部分が存在するので、−律にしき
い値を設定した場合にはその部分でコントラストの悪い
指紋隆線を捕えることができなかったり、逆にノイズ成
分を誤って指紋隆線として捕えてしまうことがあったの
であるが、このように各ブロックごとに最適なしきい値
を設定することによりこれらの問題が除去され、正確な
指紋隆線を得て細線化することができる。

〔実施例〕

以下、図面を参照して本発明の詳細な説明する。

第１図から第３図は、本発明に係る指紋の同一性判定方
法の実施例を示し、また第４図は上記方法を実施するた
めの装置の一例を示す。

第４図において、指紋入力装置１０はテレビカメラ等の
視覚手段を備え、プリズム上に指の面が押圧接触された
場合に上記視覚手段によって指紋を画像として入力する
作用をなす。

ここで、この指紋入力装置１０を第５図から第８図を参
照して説明する。

第５図および第６図に示すようにこの指紋入力装置１０
は、透明体１１表面の指押し付は面１１ａに指の面が押
し付けられた際に、光源１２からこの透明体１１裏面（
指押し付は面１１ａ）に向けて台形プリズム１３を介し
て所定周波数帯域の光を照射して、指紋画像つまり指紋
隆線の分布に応じた濃淡画像をカメラ１４にて撮像する
ものである。

ここに、第６図は、第５図における矢視Ａ方向、つまり
上記透明体１１の表面を示す図であり、指押し付は面１
１ａは、たとえば１１Ｘ１１（ｆｆｌＩＩＩ）のエリア
を有する透明部分であり、それ以外のエリアｌｌｂは光
を透過しない不透明部分になっている。

ちなみに、こうしたインク等を使用せず指紋像を得る光
学的手法としては、指紋像を全反射光として捕える全反
射法、散乱光のみを捕える光路分離法がある。が、これ
らの方法はいわゆる台形ゆがみが発生して指紋画像をゆ
がめ、正確な画像情報を得られないという不都合がある
。そこでこの台形ゆがみを防止し、しかしてコントラス
トの良い正確な画像情報を得る方法としてこの実施例で
は上記台形プリズム１３を使用するようにしている。

ところがこの台形プリズム１３を使用したとしても、上
記カメラ１４で捕えられる光の周波数帯域と同じスペク
トル成分を含む光（外光）が、透明体１１の指押し付は
面１１ａの隙間、つまり指が押し付けられた時に指の面
と指押し付は面１１ａとが完全に密着していない部分か
ら入射して、裏面に透過した場合にはカメラ１４は、上
記外光を捕えることになるので指紋画像のコントラスト
が悪くなる。

そこでこの実施例では、こうしたコントラストの悪化を
回避すべく、透明体１１を覆い、かつカメラ１４で捕え
られる光の周波数帯とは異なる周波数帯の光を透過する
カバー１５と、このカバー１５内に指を挿入して、指押
し付は面１１ａに指を押し付けるための指挿入口部１６
を設けるようにしている。

すなわち、カメラ１４が所要の光学フィルターを介して
赤色（近赤外を含む）の波長域の光を像として捕えるも
のであれば、カバー１５としては、上記赤色の波長域を
透過しない青色透明色のガラス体が使用される。このよ
うなカバー１５を使用することで、たとえばカバー１５
、指押し付は面１１ａを介して光が透明体１１真面に入
射されたとしても、この光を上記カメラ１４は捕えない
ので、当の光源１２から投光される光のみに基づく指紋
像がコントラスト良く得られることになる。

しかもカバー１５は、完全な透明体ではないので、カバ
ー１５内の指押し付は面１１ａに指が押圧接触する態様
を該カバー１５の上面から視認することができる。

したがって、カバー１５がない場合と何ら変わらず指押
し付は面１１ａに正確に指を載置することができる。な
お、カバー１５は、一部分のみが上記ガラス体であって
他の部分が不透明体であっても良（、要はカバー１５を
介して指を視認することができさえすればよい。

第７図は、上記指挿入口部１６を示す図で、第５図の矢
視Ｂ方向を示す図である。

同図に示すようにこの指挿入口部１６は、指挿入口１６
ａとこの指挿入口１６ａの周りにゴム板を複数枚重いに
連続して重ねた指挿入ロカバー１６ｂとから成っている
。このように、指挿入口１６ａはその外周部分が弾力性
を有しているので、指挿入口１６ａに指が挿入された際
に、第８図に示すようにその外周部分が指の断面形状に
倣って変形するとともに、指の外周と指挿入口１６ａの
内周とが密着する。したがって、指挿入口１６ａを介し
て外光がカバー１５内に入光されることがないので、指
紋画像をコントラスト良く得ることができる。なお、指
挿入ロカバー１６ｂとしては、上記のようなゴム板を複
数枚重ね合わせたものに限るものではなく、指挿入口１
６ａが指の断面形状に倣って変形し得るものであれば、
その材質、部材の構成等は任意である。

このように実施例の指紋入力装置１０は、外光を遮断で
きるので、指紋画像を高コントラストで得ることができ
るという特徴を有している。

さて、こうした指紋入力装置１０によって指紋画像が入
力されると、Ａ／Ｄ変換器２０によって指紋画像信号が
デジタル信号に変換され、このデジタル信号は細線化部
３０に加えられる。

上記指紋画像は、いわゆる指紋隆線を示す画像であり、
上記細線化部３０では、この指紋隆線を細線化する処理
、つまり例えば指紋隆線の一部が第９図に示した形を有
している場合に、この隆線を同図に点線で示すような細
線に直す処理が実行される。

ここで、指紋隆線を細線化する原理について説明する。

第１０図は、第９図に示す指紋隆線の濃淡画像を示す。

この濃淡画像をＸ軸方向に走査すると、走査線Ｃにおけ
る指紋画像信号は、指紋隆線の断面を示す領域り、Ｅが
それぞれ、第１１図（ａ）に示すように谷線部分に対し
て大きい強度を連続して有する“山“とじて捕えられる
。

そこで同図（ａ）に示す画像信号を１次微分すると、上
記山は立ち上がり、立ち下がりに応じたプラス、マイナ
スの極性をもつ２つの隣接する山として捕えられるから
、所定のしきい値θを設定して、１次微分信号の値の絶
対値がしきい値θ以上になる上記隣接する山の中点Ｆ、
Ｇを求めるようにする。この点Ｆ、Ｇを求めるようにす
る。これら点Ｆ、Ｇは指紋隆線の細線を構成する点であ
る（第１０図、第１１図（ｃ）参照）。そこで指紋画像
全体を走査して同様な中点を求めて、各点を連続して結
べば、指紋隆線を細線化することができる。

ところが、指紋画像は一般に多くのノイズ成分を含んで
おり、しかも局所的に谷線部と指紋隆線部における濃淡
値の差（コントラスト）が小さくしか得られない。つま
り指紋画像信号の強度が小さい部分が存在する。そこで
第１２図（’ａ）に示すようにコントラストが良くない
部分Ｈにおいて、指紋隆線の断面を捕えるためにしきい
値θを設定した場合には、指紋画像信号の強度が大きい
部分■において存在しているノイズ成分Ｊを誤って指紋
隆線の断面として検出してしまうことになる。

逆にこのノイズ成分Ｊの誤検出を避けるためにしきい値
θを大きく設定すると、今度は、部分Ｈにおける指紋隆
線の断面を捕えることができないことになる。そこでこ
うした指紋画像全体にわたってしきい値θを一律に一定
値に設定した場合の上記不都合を除去するために、この
実施例の細線化部３０では、指紋画像をブロック分割し
て、各ブロックにおける指紋画像信号の強度の大小に応
じて各ブロックごとにしきい値を増減して設定するよう
にする。

以下、細線化部３０で行なわれる処理について第１３図
、第１４図を併せ参照して説明する。

まず、２５６Ｘ２５６画素分の指紋画像が得られた場合
を想定すると、この指紋画像を３２×３２画素分の各ブ
ロック（ｌ　　ｊ）６４個に分割する処理か実行される
。ここに、（１，Ｊ）は１行、ｊ列のブロックを示す（
ステップ４００）。

つぎに、各ブロック（ｉ、ｊ）における画像信号の強度
に関して標準偏差δ（ｉ、ｊ）が演算され（ステップ４
０１）、次式 ％式％） に基づき、各ブロック（Ｌ、ｊ）におけるしきい値ＴＨ
Ｌ　（ｉ、ｊ）が計算される。ただし、上記ａ、ｂは定
数である。

ここに、しきい値ＴＨＬ　（Ｌ、　　ｊ）は、標準偏差
δ（ｉ、ｊ）の大小、つまり指紋画像信号の強度のばら
つきの大小に応じてその値が増減することがわかる。さ
らにいえば、指紋画像信号の強度が大きいブロックはど
、しきい値ＴＨＬ　（ｉ、ｊ）が大きく設定される（ス
テップ４０２）。

そして、つぎに指紋画像全体にわたって画像信号を１次
微分する処理が実行される。この処理では、微分オペレ
ータとしてたとえば５ｏｂｅ　１等のオペレータが使用
される（ステップ４０３）。

このようにして指紋画像が１次微分信号として得られた
ならば、所要のブロックたとえば１行１列のブロックか
ら走査が開始される（ステップ４０４）。

ブロック内走査中、以下ステップ４０５〜４１５の処理
が繰り返し実行される。

ステップ４０５では、１次微分値が零以下であるか否か
が判断される（ステップ４０５）。判断結果がＮｏであ
る場合、つまりたとえば指紋隆線の立ち上がり部分（１
次微分値が正）を捕えた場合には、手順はステップ４１
１に移行される。

ステップ４１１では、１次微分値の絶対値がしきい値Ｔ
ＨＬ　（ｉ、ｊ）以上であるか否かが判断される。判断
結果がＮｏである場合、つまり上記微分値がしきい値Ｔ
ＨＬ　（ｉ、ｊ）に達していない場合、たとえば第１３
図の区間Ｋを走査している場合には、手順はステップ４
１５に移行される。

ステップ４１５では、ブロック内の走査が終了されたか
否かが判断される。判断結果がＮｏの場合、つまり走査
を終了していない場合には、再び手順はステップ４０５
に移行される。

走査が区間Ｋ（第１３図参照）で行なわれている間は、
以下上記ステップ４０５，４１、４１５の処理が繰り返
し実行されるが、やがて１次微分値の絶対値がしきい値
ＴＨＬ　（ｉ、ｊ）と一致した時点においてステップ４
１１の判断結果がＹＥＳとなり、つぎのステップ４１２
においてフラグがセットされているか否かが判断される
。

初期状態ではフラグがリセットされているので、判断結
果はＮｏとなり、フラグがセットされる（ステップ４１
３）。そして、１次微分値の絶対値がしきい値ＴＨＬ　
（ｔ、ｊ）に一致した時点における位置座標ｍｏ　（第
１３図参照）を図示していないメモリに格納する処理が
実行される（ステップ４１４）。

こうしてフラグがセットされると、ステップ４１２の判
断はＹＥＳとなるので、走査が区間Ｌ（第１３図参照）
で行なわれている間は、以下ステップ４１５，４０５，
４１１，４１２の処理が繰り返し実行されることになる
。

走査が進行され、やがて指紋隆線の立ち下がり部分をと
らえると、微分値が零以下となり、ステップ４０５の判
断結果がＹＥＳとなる。手順はスチップ４０６に移行し
て、１次微分値の絶対値がしきい値ＴＨＬ　（ｉ、ｊ）
以上であるか否かが判断される。

走査か区間Ｎで行なわれている場合には、走査が上記区
間にで行なわれている場合と同様に、上記微分値の絶対
値がしきい値ＴＨＬ　（ｉ、ｊ）に達していない場合な
ので、ステップ４０６の判断結果はＮｏとなり、以下走
査が区間Ｎで行なわれている間は、ステップ４１５，４
０５，４０６の処理が繰り返し実行される。が、１次微
分値がしきい値ＴＨＬ　（ｔ、ｊ）に一致した時点にお
いて、ステップ４０６の判断結果はＹＥＳとなり、っぎ
のステップ４０７においてフラグがセットされているか
否かが判断される。

前記するようにステップ４１３でフラグがセットされて
いるので、この判断結果はＹＥＳとなり、１次微分値の
絶対値がしきい値ＴＨＬ　（ｉ、ｊ）に一致した時点に
おける位置座標ｆｉｌ　　（第１３図参照）を上記メモ
リに格納する処理が実行される（ステップ４０８）。

そして、つぎのステップ４０９では、ステップ４１４で
得られた位置座標ｍ０とステップ４０８で得られた位置
座標ｍ１の中点の位置座標（ｍ　。

＋ｍ＋）／２を指紋隆線の細線を構成する点の位置座標
として上記メモリに格納する処理が実行される。

つぎにフラグがクリアされる（ステップ４１０）。

以上の処理がたとえば第１０図の領域りについて実行さ
れた場合を想定すると、走査の進行に伴ないつぎの領域
Ｅについても上記と同様な処理が実行されて、対応する
指紋隆線の細線を示す点Ｇの位置座標がステップ４０９
において（ｍ、）＋ｍ１）／２として得られることにな
る。

やがて、１つのブロックについて主走査、副走査が全て
終了して、細線を構成する各点の位置座標（ｍｏ＋ｍ１
）／２が全てプロットされると、ステップ４１５の判断
結果がＹＥＳとなり、つぎのブロックを走査対象とする
処理が実行される（ステップ４１６）。つぎのステップ
４１７では、上記６４個のブロックの走査が全て終了し
たか否かが判断される。

ステップ４１７の判断結果がＮｏである場合は、ステッ
プ４１６でインクリメントされたブロックを走査対象と
して、ステップ４０５〜４１７の処理が順次繰り返し実
行される。やがて指紋画像の全てのブロックの走査を終
了すると、ステップ４１７の判断結果がＹＥＳとなり、
っぎのステップ４１８において、指紋画像全体にわたっ
て得られた各位置座標（ｍ、）＋ｍ１）／２を連続して
結んで、指紋隆線を細線化する処理が実行されて、全て
の処理が終了する。

なお、この細線化処理は、各ブロックの走査が終了する
ごとに行なうようにしてもよい。

このように実施例では細線化処理にあたって、各ブロッ
ク（ｉ、ｊ）ごとにそのブロックの指紋画像信号の強度
のばらつきの大小に応じてしきい値ＴＨＬ　（ｉ、ｊ）
を増減するようにしたので、第１２図（ｂ）に示すよう
に、コントラストが良くない部分Ｈにおいても、指紋隆
線の断面を捕えることができるし、また、コントラスト
が良い部分■においてノイズ成分Ｊが存在したとしても
、このノイズ成分Ｊを誤って指紋隆線の断面として捕え
ることなく、当の指紋隆線の断面をしきい値θよりも大
きいしきい値θ′によって捕えることができるようにな
る。このように、実施例の細線化部３０は、指紋隆線を
正確に細線化できるという特徴を有している。

なお、指紋隆線の断面であるか否かの判断は、必ずしも
１次微分信号に対して行なう必要はなく、第１１図（ａ
）に示すように元の指紋画像信号の強度がしきい値ε（
ｉ、ｊ）以上であるか否かの判断にて行なう実施も当然
可能である。この場合も、上記実施例と同様に指紋画像
をブロック分割して各ブロック（ｉ、ｊ）ごとに指紋画
像信号の強度（ｈ）の大小に応じて、しきい値ε（ｉ、
ｊ）を増減させて設定するようにする。

こうした細線化部３０で得られる細線化された指紋画像
は、特徴点抽出部４０に加えられる。

特徴点抽出部４０では、上記指紋画像に存在する特徴点
、すなわちたとえば第９図に示した前記端点Ａ、分岐点
Ｂが抽出される。

上記特徴点Ａ、Ｂの抽出は、たとえば第１５図に示すよ
うな３×３画素のマスクを画面上で走査することにより
行なわれ、これによって指紋の各部に存在する特徴点の
種類、位置および方向を示す情報が抽出される。かかる
マスクを用いた抽出処理については公知であるので、こ
こではその説明を省略する。なお、特徴点の方向は該特
徴点が存在する線分の方向を意味し、たとえばこの線分
が第１５図のマス目ｅ、ｃにまたがって位置している場
合、特徴点の方向が「Ｃ」であると判定される。

第１図に示す実施例においては、まず同一の指について
の指紋入力操作が５回行なわれる（ステップ１００）。

なお、このとき各入力操作ごとに指の押圧等を若干変化
させることが望ましい。

上記指紋入力操作が行なわれるごとに、個々の指紋に存
在する特徴点群が特徴点抽出部４０で抽出される（ステ
ップ１０１）。そして、第１回目の入力操作に基づいて
抽出された特徴点群の種類、位置および方向を示す情報
が第１特徴点データとして特徴点バッファ５０のエリア
５０ａに格納され、同様に第２回目〜第５回目の入力操
作に基づいて抽出された各特徴点群の種類、位置および
方向を示す情報が第２〜第５特徴点データとしてバッフ
ァ５０のエリア５０ｂ〜５０ｅにそれぞれ格納される（
ステップ１０２）。そして、このバッファ５０に格納さ
れた第１〜第５特徴点データは、基準ファイル作成部６
０の指令に基づいて順次照合部７０に送り込まれる。

照合部７０では、第１の特徴点データが照合用バッファ
８０に格納され、ついでこの第１の特徴点データと第２
の特徴点データとが照合される。

そして、その照合結果と第３の特徴点データとの照合が
行なわれ、以下、同様の態様で第５特徴点データまで順
次照合される（ステップ１０３）。

ところで、前記した計５回の指紋入力操作を行なう際、
個々の入力操作時における指の位置は必ずしも一致して
いるとは限らない。したがって、上記各特徴点データの
照合を行なう場合には、個々の照合の度に座標位置合せ
処理を行なう必要がある。

この座標位置合せ処理は照合部７０で行なわれ、以下、
これについて簡単に説明する。

いま、たとえば第１回目の指紋入力操作時の指の位置と
、第２回目の指紋入力操作時の指の位置が相異している
とすると、第１回目および第２回目の入力操作に基づく
各指紋の特徴点群の位置がそれぞれ第１６図に白丸およ
び黒丸で示す如く相対的にずれることになる。

なお、同図では、相対的な位置ずれを除き、白丸で示し
た各特徴点群と黒丸で示す各特徴点群の配列態様が全く
同じ場合を示しているが、これは説明を容易にするため
であって実際には両者の配列態様に若干の相異を生じる
。

各黒丸とそれらに対応する各白丸とを照合する場合には
、各白丸の座標系をｘｙ座標系からＸ′ｙ′座標系に変
換すればよい。

照合部７０は、かかる座標変換処理を行なったのち上記
した照合処理を実行する。なお、上記ｘ′　ｙ′座標系
はｘｙ座標系における黒丸と白丸の位置およびそれらの
位置に存在する特徴点（前記特徴点ＡまたはＢ）の方向
から求められる。

いま、たとえば第１特徴点データおよび第２特徴点デー
タが下記表（１）および（２）に示すような内容をもつ
とすると、それらの照合の結果、第１特徴点データ中の
特徴点（１）、（３）および（４）と第２特徴点データ
中の特徴点（１）。

（３）および（５）がそれぞれ一致していることが判明
する。なお、表（２）における位置データは、説明の便
宜上、前記座標位置合せを行なったのちの値として記し
である。

表（１） 表（２） 照合部７０は、上記第１、第２特徴点データの照合後、
上記一致した特徴点については一致度数に１を加え、一
致しなかった特徴点についてはその特徴点のデータを照
合用バッファ８０に格納させる。つぎに照合部７０は、
照合用バッファ８０に格納されている表（１）のデータ
および上記−致しなかった特徴点についてのデータと、
第３特徴点データとを照合し、上記と同様に一致した特
徴点については一致度数に１を加える処理を行なうとと
もに、一致しなかった特徴点についてはその特徴点のデ
ータをバッファ８０に格納させる処理を行なう。

以後、第４、第５特徴点データについても同様の照合処
理が実行される。ステップ１０３に示した照合処理は、
以上のような内容を意味している。

上記照合処理が終了すると、照合結果、つまり各特徴点
についての座標位置、方向および一致度数が照合部７０
より基準ファイル作成部６０に送出される（ステップ１
０４）。

基準ファイル作成部６０は、所定値以上の一致度数をも
つ特徴点、たとえば一致度数が２以上の特徴点のみをフ
ァイルし、さらにファイルした内容を基準ファイル指定
部で指定された様式にしたがって加工したのち、外部記
憶装置１２０に登録する（ステップ１０５）。

外部記憶装置１２０に登録された所定値以上の一致度数
をもつ特徴点群は、後述するように指紋同定用の参照デ
ータとして使用される。

つぎに、新たに入力された指紋の同一性を判断する処理
について第２図を参照しながら説明する。

上記新たな指紋は、前記指紋入力装置１０を用いて入゛
力され（ステップ２００）、ついでその特徴点群が前記
特徴点抽出部４０で抽出される（ステップ２０１）。そ
して抽出された特徴点群は、特徴点データとして特徴点
用バッファ５０に一旦格納されたのち、照合部７０に転
送される。

照合部７０には、基準ファイル指定部９０からの指令に
基づいて外部記憶装置１２０に格納されている上記参照
データも送り込まれる。そしてこの参照データと上記新
しく入力された指紋についての特徴点データとが照合部
７０で照合される（ステップ２０２）。

上記照合の結果、新たに入力された指紋についての各特
徴点と参照データ中の各特徴点との一致数Ｎが判明する
ので、つぎにこの一致数Ｎが所定数ａ以上であるか否か
が判定部１１０で判断され（ステップ２０３）、その判
断結果がＹＥＳの場合およびＮｏの場合にそれぞれ“同
−性有り”を示す信号および“同−性無し”を示す信号
が判定部１１０より出力される（ステップ２０４，２０
５）。

上記実施例において、前記５回の指紋入力操作の度に出
現する特徴点、つまり一致度数が５の特徴点は、入力指
紋についての真の特徴点である確率がきわめて高い。そ
して一致度数（以下出現頻度という）が低い特徴点はど
上記確率も低いことになる。

上記実施例では、第１図のステップ１０５に示したよう
に出現頻度が一定値以上の特徴点のみを参照データとし
て登録しているので、前記本人拒否率の減少を図ること
ができる。また、すべての特徴点を照合しているのでな
く、一致度数が一定数以上の特徴点のみで照合を行なう
ようにしているので、同一性の判定処理に要する時間も
短縮化することができる。

ところで、上記したように、参照データ中の特徴点のう
ち出現頻度の高い特徴点はど真の特徴点である確率が高
いので、新たに入力された指紋についての特徴点群のう
ち、上記出現頻度の高い特徴点に一致する特徴点は、実
際に存在する確率が高いといえる。

それゆえ、たとえば参照データ中の特徴点のうち、出現
頻度が所定値以上、たとえば２以上のものに表（３）に
例示するような点数をもたせるようにすれば、新たに入
力された指紋についての各特徴点と参照データに係る各
特徴点との一致数が少ない場合でも本人拒否率を低下さ
せることができる。

すなわち、一致した参照データに係る特徴点の点数の加
算結果に基づいて同一性を判定するようにすれば、単に
一致数に基づいて同一性を判定する場合に比して本人拒
否率を格段に減少させることができる。

表（３） 一方、新たに入力された指紋が同一人の指紋である場合
には、この指紋中に上記出現頻度の高い特徴点が高い確
率で現れると容易に想定される。

したがって、出現頻度の高い特徴点が上記新たに入力さ
れた指紋に存在していない場合には、同一人でない確率
が高いと言える。

よって、参照データ中の特徴点のうち、照合時に一致し
なかった各特徴点についての点数を加算し、これを前記
一致した特徴点についての点数の加算値から減じるよう
にすれば、他人許容率を低下させることができる。

第３図は、かかる考察に基づいた本発明の実施例を示す
。

この実施例では、外部記憶装置１２０に登録された前記
参照データ中の各特徴点に対し、それらの出現頻度に応
じた上表（３）に例示するような点数が与えられる。な
お、表（３）の点数（ｖ）としては、指紋入力装置１０
に入力される指紋画像のノイズの重り方やコントラスト
等の状況に応じて所要の値が設定される。なおまた、各
特徴点に対する点数（Ｖ）を出現頻度が３回置°上は２
点、出現頻度が２回以下は１点という具合に２値的に設
定する実施も当然可能である（ステップ３００）。

つぎに、第２図のステップ２００，２０、２０２と同様
の内容の処理が実行され（ステップ３０１，３０２，３
０３）、これによりステップ３０２で抽出された特徴点
に対して上記参照データ中の各特徴点のいずれが一致し
、いずれが一致しなかったという情報が照合部７０より
判定部１１０に入力される。

そこで判定部１１０では、上記一致した各特徴点につい
ての点数の加算値Ｍ１を求める処理と、上記一致しなか
った特徴点についての点数の加算値Ｍ２を求める処理と
が実行される（ステップ３０４）。

ついで加算値Ｍ１より加算値Ｍ２を減じる演算が実行さ
れる（ステップ３０５）。そして、Ｍｌ−Ｍ２が予設定
値β以上であるか否かが判定され（ステップ３０’６）
、この判断結果がＹＥＳの場合およびＮｏの場合にそれ
ぞれ“同−性有り”を示す信号および“同−性無し“を
示す信号が判定部１１０より出力される（ステップ３０
７，３０８）。

上記実施例では、照合時に一致した特徴点と照合時に一
致しなかった特徴点のいずれに対しても表（３）に示し
た点数（ｖ）を用いるようにしているか、上記両持微意
についての点数を異ならせたほうが好結果が出る場合が
ある。

すなわち、照合時に一致した特徴点に対しては表（３）
に示した点数を使用し、照合時に一致しなかった特徴点
については、表（３）に示した点数Ｖの関数ｕ−ｆ（ｖ
）を点数として使用する。

この場合、関数がｕ＝Ｋｏｖ　（Ｋは定数であり、たと
えば０．２〜０．５に設定される。）で、かつに−０，
２であるとすると、照合時に一致しなかった特徴点につ
いて使用される出現頻度に応じた点数は下表（４）のよ
うになる。

なお、上記実施例は結局、Ｋを１にした場合を示してい
ることになる。

表（４） ちなみにＫの値は、指紋入力装置１０に入力される指紋
画像中のノイズ量等に応じて所要に設定される。たとえ
ばノイズ成分が多い画像しか得られない場合には、Ｋの
値を小さく設定すると好結果が得られる。場合によって
は、Ｋの値を零にしてもよい。この場合には、照合によ
り一致が判断された特徴点についてのみ点数（Ｖ）が総
和されてこの総和値が予設定値β以上であるか否かで同
一性の有無が判断されることになる。

また、上記関数ｕｍｆ　（ｖ）として非線形な関数を用
いてもよく、要はより適正な照合判断を行ないつる点数
が得られるように上記関数を設定すればよい。

第３図に示した実施例によれば、第２図に示した実施例
よりも一層本人拒否率を低下させることができる。

上述した実施例においては、所定値以上の一致度数をも
つ特徴点のみをファイルし、これを参照データとして登
録しているが、照合結果として得られた特徴点をすべて
参照データとして登録しておき、新たな指紋が入力され
て、この新たな指紋の特徴点と照合する際に、上記参照
データの中から上記所定値以上の一致度数を有する特徴
点を選び出す実施も当然可能である。具体的には、この
所定値以上の一致度数を有する特徴点を選び出す処理は
、第２図のステップ２０２、第３図のステップ３０３の
照合処理の手前で行なうようにする。

また、上述した各実施例においては、特徴点の登録時に
５回の指紋入力操作を行なっているが、この入力回数は
任意に設定することができる。もちろん、この入力回数
が多いほど、同一性の判定精度が高くなるが、実用上に
おいては５回または６回程度の入力操作で十分である。

ところで、所定値以上の一致度数を有する特徴点群（参
照データ）と新たに入力された指紋とを照合するにあた
っては、以下説明する位置合せが実行される。

ここに所定値以上の一致度数を有する特徴点群（以下登
録指紋データという）と新たな指紋の各特徴点（以下照
合指紋データという）の位置合わせの方法としては、両
指紋画像の中心点をそれぞれ検出して、この中心点を重
ね合せることにより行なう方法と、第１７図（ｂ）に示
すように登録指紋データ中から特徴点を１つ基準点とし
て選択して（白丸にて示す）、この基準点を新たな指紋
データ、（第１７図（ａ）参照）中の各特徴点に順次対
応させていき、特徴点の一致数をカウントし、このカウ
ント値が最も多い場合（第１７図（Ｃ）参照）に位置合
せ成功とする方法とがある。ちなみに、第１７図（ｃ）
は、この方法で位置合せを行ない出現頻度の少ない特徴
点（×印にて示す）のみが一致せず、白丸および三角に
て示す特徴点４つ全てが一致した「位置合せ成功」の場
合を示している。

前者の方法では、採取すべき指の状態（油等の付着によ
る汚れ等々）や指紋入力装置１０にて行なう指の抑圧接
触の態様に起因して、たとえ照合すべき両データが同−
指を示すものだとしても、その中心点位置を正確に検出
することができずに、正確な位置合せを行なうことがで
きないことが多々ある。さらに中心点位置の検出は、ト
ライアンドニラ−で行なうこと等から、これは照合処理
時間を多大に費やすことになる。

また後者の方法は、選択した基準点が照合指紋データ中
に存在すればよいものの、上記指の状態や押圧接触態様
により、当の基準点に対応する特徴点が照合指紋データ
中から出現しない場合が多々ある。ゆえに、たとえ照合
すべき両データが同−指を示すものであったとしても、
本人拒否の認定をするという不都合が発生することにな
る。しかも、この方法とても、ランダムに選んだ基準点
を照合指紋データ中の全ての特徴点に対応させるという
処理を必要とすることから、照合処理時間を多大に費や
すことになっていた。

そこで、後者の方法を基礎として照合処理時間を短縮で
きるとともに、正確な位置合せ（照合処理）を行なうこ
とのできる実施例について、第１８図のフローチャート
を参照して以下説明する。

このフローチャートでは、第１図に示すフローチャート
において所定値以上の一致度数をもつ特徴点をファイル
し、これを参照データとして登録する処理（ステップ１
０５）が終了した時点を想定している。

まず、参照データを読み出して、一致度数の大きい上位
４つの特徴点を上記基準点として選択する処理が実行さ
れる。たとえば、出現頻度が最鷹の５回の特徴点が２個
、つぎなる高頻度４回の特徴点が２個得られたならば、
これらを選択することになる（ステップ５００，５０１
）。

つぎに上記ステップ２０２，２０３と同様にして、新た
な指紋の入力、およびその特徴点群の抽出処理が実行さ
れて、抽出されたデータ、が照合指紋データとして照合
部７０に転送される（ステップ５０２，５０３）。

つぎに上記４個の基準点のうち、最も一致度数の大きい
基準点（この場合出現頻度５回の特徴点のいずれか）が
主基準点として選択される（ステップ０４）。

以下、ステップ５０５〜５１２において予備照合処理（
照合部７０）が行なわれる。

すなわち、上記主基準点と種類、方向が一致する特徴点
が照合指紋データ中に存在しているか否かが判断される
（ステップ５０５）。判断結果がＹＥＳであるならば、
上記主基準点と特徴点とを対応させて位置合せを行ない
（ステップ５０６）、そのときの上記４個の基準点と照
合指紋データ中の各特徴点とが一致した個数ａ＋がカウ
ントされる（ステップ５０７）。

つぎに上記カウント値ａ１が予設定値３以上であるか否
かが判断される。ここに、上記予設定値（３）は、予備
照合において、位置合せが成功したか否かを判断するた
めのしきい値である（ステップ５１１）。

ステップ５１１の判断結果がＮｏ、つまり位置合せ不成
功に終わった場合には、上記主基準点の対応すべき他の
特徴点が照合指紋データ中に存在するか否かが判断され
（ステップ５１２）、判断結果ＹＥＳ、Ｎｏに応じて手
順はステップ５０６またはステップ５０８に移行される
。

ステップ５０８では、上記４個の基準点すべてを主基準
点として照合に使用したか否かが判断される。この判断
結果がＮｏの場合には、つぎに出現頻度の大きい基準点
（出現頻度５回の特徴点の他方）を主基準点として（ス
テップ５１０）、手順は再びステップ５０５に移行され
る。

一方、ステップ５０８の判断結果がＹＥＳ、つまり上記
４個の基準すべてを主基準点として使用し予備照合を行
なったとしても、−成敗ａ１がすべてｊよりも小さい値
しか得られない場合には″同−性無し”を示す信号が判
定部１１０より出力される（ステップ５０９）。

上記予備照合処理中、ステップ５１１の判断結果がＹＥ
Ｓ、つまりカウント値ａ１が３以上になった場合には、
本照合処理（ステップ５１３，５１４．５１５）が実行
される。

すなわち参照指紋データのうち、上記４個の基準点を除
く各特徴点と照合指紋データ中の各特徴点の照合が行な
われ、照合に成功した個数（−成敗）ａ２がカウントさ
れる（ステップ５１３）。

そしてこのカウント値ａ２が予設定値θ以上であるか否
かが判断される。ここに、θは、同一性の有無を判断す
るためのしきい値である（ステップ５１４）。この判断
結果がＹＥＳである場合には、“同−性有り゛を示す信
号が判定部１１０より出力される（ステップ５１５）こ
とになるが、同判断結果がＮＯの場合は、手順は再び予
備照合処理のループ（ステップ５１２）に移行される。

ここで異なる対応の仕方で位置合せ成功、つまりカウン
ト値ａ１が３以上となる場合には、手順は、ステップ５
１１，５１３，５１４に進んで、再び本照合処理が実行
されることになる。

以上説明したように、この実施例では、本格的な照合を
行なう前に、出現頻度の大きい上位複数個（４）の特徴
点と新たな指紋の各特徴点との照合を予め予価照合とし
て行なうようにしている。

この上位複数個の特徴点は、新たな指紋中に存在する可
能性がきわめて高い。したがってこの予備照合の結果、
位置合せがすべて不成功、つまりカウント値ａ１が２以
下に終った場合には、本照合をせずとも“同−性無し”
と迅速に判断することができる。同様に、上記上位複数
個の特徴点は、新たな指紋中に存在する可能性がきわめ
て高いことから、きわめて短時間で位置合せを行なうこ
とができ、すぐさま本照合を行なうことができる。

しかも、位置合せがなされた後の本照合は、単に一致数
をカウントするのみであるからこの処理は短時間で終了
して最終的な同一性の有無の判定を迅速に行なうことが
できる。また、本照合処理において一致数が同−性有り
の基準に達しないならば、再び予備照合に移行して、異
なる対応の仕方で他の位置合せを行なうことができるの
で確実な本人同定が具現される。

なお、上記実施例では、基準点の選択を参照データ作成
後に行なうようにしているが、この行程を同参照データ
作成時に行なう実施も当然可能である。また、基準点は
必ずしも４個でなくてよく、同一性判定の確実性を向上
させるためにより多くの基準点を選択する実施も可能で
ある。またこの場合、カウント値ａ１のしきい値として
は、基準点の個数の増加に応じて大きくすることが好ま
しい。

また、参照指紋データ（所定値以上の一度数の特徴点デ
ータ）をファイルする行程は、ステップ１０５ではなく
て、上記ステップ５０１にて行なう実施も当然可能であ
る。

以下、さらに照合処理（座標位置合せ）を迅速にかつ効
率よく行なうことかできる実施例について説明する。

照合処理における位置合せは、登録指紋データ中から基
準点を選択し、この基準点と種類、方向の一致する特徴
点を照合指紋データ中から選び出すことにより行なうが
、基準点と参照指紋データ中との対応付けの順序が新た
な指紋の特徴点の抽出順または全くランダムに行なわれ
た場合には、基準点に一致する特徴点が照合指紋データ
中に存在していたとしても、かなりの時間を要してから
位置合せがなされることがある。

そこで実施例では、照合指紋データを予め、その存在部
位ごとにグループ分けをしておき、このグループ分けさ
れた各要素を、基準点の方向と一致する方向の特徴点が
出現する頻度の高い順に順位付けを行なって基準点の位
置合せを上記順位付けをされた場所から順次行なうよう
にする。このようにすることで、基準点の方向と一致す
る方向の特徴点が非常に早い時期に照合指紋データから
選び出されて、位置合せが行なわれることになる。

一般に指紋隆線の流れ方向は、第２０図に示すように指
の面の各部位（ａ　−ｅ　）ごとに定まっている。しか
も各部位に存在する特徴点の方向もまた、上記指紋隆線
の流れ方向に一致することが多い。

第２１図は、上記指紋隆線の流れ方向および特徴点の方
向を８方向に量子化したことを示す。

たとえば、方向「４」は、第１９図の特徴点の方向「ｌ
」に対応し、かつ第２０図の指紋隆線の流れ方向の存在
部位ｄ　（ｒ／Ｊ　）に対応している。

そこで、新たな指紋についての指紋画像が香られたなら
ば、第２２図に示すようにこの画像をｆ〜ｑのごとくブ
ロック分割する。

ここに、第２０図の指紋隆線の各存在部位に相当する各
ブロックでは、その存在部位の流れ方向と同一の方向の
特徴点の出現する頻度が非常に高い。

そこで各ブロックを上記量子化された方向に関してそれ
ぞれ出現頻度の高い順に順序付けをして、この順序付け
された順序付はデータを第２３図に示すようにブロック
順序テーブルとして記憶しておき、該テーブルから基準
点の方向に相当する順序付はデータを読み出して、該デ
ータに基づくブロック順に位置合せを行なうようにすれ
ばよい。

たとえば、第１９図の特徴点が基準点として選ばれたな
らば、その方向ｒ／Ｊに対応するデータ１、ｆ、ｎ、・
・・が読み出され、方向ｒ／Ｊの特徴点が出現する頻度
か高いブロックから順に照合指紋データ中の特徴点との
対応付けがなされていく。

上記原理に基づ〈実施例と第２４図のフローチャートを
参照して以下に説明する。

実施例では、第１図のステップ１０５および第２図のス
テップ２０１の処理が終了した時点を想定している。

ステップ６００では、登録指紋データ中から基準点を選
択する処理が実行される。なお、この処理は、指紋デー
タ登録時に行なってもよい。

つぎに、照合指紋データ中の各特徴点を、その存在位置
に応じて、第２２図に示すブロックに割り付けてグルー
プ分けする処理が実行される（ステップ６０１）。

つぎに上記ブロック順序テーブルから基準点の方向１日
対応する順序付はデータを読み出して（ステップ６０２
）、この順序で、基準点とブロック内の各特徴点とを順
次対応させて位置合せを行なう（ステップ６０７）。位
置合せがなされたならば、各特徴点同士が照合されて、
−成敗がカウントされて、そのカウント値が、所定のし
きい値以上であるか否かが判断される（ステップ６０８
゜６０９）。ステップ６０９の判断結果がＮＯｌつまり
上記カウント値がしきい値よりも小さい場合には、位置
合せが適切に行なわれていないものとして、ブロック内
のすべての対応可能な特徴点を基準点に対応させたか否
かが判断される（ステップ６０６）。このステップ６０
６の判断結果がＮＯである場合は、手順６０６〜６０９
の処理が繰り返し実行される。ステップ６０６の判断結
果がＹＥＳ、つまりブロック内の位置合せがすべて終了
した場合には、手順はステップ６０３に移行されて、す
べてのブロックにってい位置合せが終了したか否かが判
断される。この判断結果がＮｏの場合は、上記順序付は
データをインクリメントして（ステップ６０５）、以後
インクリメントされたブロックについて、上記と同様な
手順６０６〜６０９の処理が繰り返し実行される。

ステップ６０９の判断結果かＹＥＳ、つまり特徴点の一
致数が上記しきい値以上になった場合には、“同−性有
り”を示す信号か判定部１１０から出力されることにな
る（ステップ６１０）。

一方、上記順序付はデータの各ブロックについて位置合
せが終了（ステップ６０３の判断結果“Ｎ○″）した場
合には、“同−性無し°を示す信号か判定部１１０から
出力される（ステップ６０４）。

このように実施例では、基準特徴点の方向と一致する方
向の特徴点が出現する頻度の高い存在部位から位置合せ
を行なうようにしているので、上記位置合せが迅速にか
つ効率よく行なわれる。したがって、照合処理時間の短
縮が図られるという利点を有している。

ところで、一般に、指紋による本人同定は、指紋の特徴
点群が登録データとして各人について多数記憶されたフ
ァイルの中から、本人の登録データを指定して呼び出す
とともに、該本人の指紋を新たに入力してこの新たな指
紋の特徴点群を抽出して両者を照合することにより行な
われる。

しかし、登録データの指定、呼び出しは、通常、指定容
器および暗唱番号のテンキー打ち込みてあり、ケタ数に
もよるが数秒を要する。また、新たな指紋についての特
徴点抽出処理は、照合処理に比して、復雑な画像処理を
必要とすることから数秒を要する。したがって登録デー
タを指定して、呼び出し、その後新めで指紋を入力した
場合には、テンキー打ち込みに要する時間と特徴点抽出
処理に要する時間とが加算されて、本人同定の判定に要
する時間としては多大なものとなる。

以下、本人同定の判定に要する時間を大幅に短縮するこ
とのできる実施例について説明する。

この実施例では、入室管理等セキュリティの目的のため
に使用されるシステムを想定している。

第２６図は、上記入室管理システムを想定した指紋の同
一性判定装置、第２５図は、第２６図の装置で行なわれ
る処理手順を示すフローチャートで、本発明に係る方法
の実施例を示している。なお、第２６図において前記説
明したものと同一符号のものは、基本的に同一機能を示
すものとする。

ます、入室にあたって使用者が、指紋入力装置１０の所
要の位置に指を抑圧接触させて、上記システムを起動さ
せるためのスタートスイッチを押動すると、該装置１０
に指紋画像が入力される（ステップ７００，７０１，７
０２）。

すると、特徴点抽出部４０において上記指紋画像ついて
所要の処理がなされ、特徴点の抽出処理が開始される（
ステップ７０３）。抽出処理が終了すると、抽出された
特徴点群は、照合部７０に転送される。

一方上記使用者としては、上記指紋画像の入力処理後に
、たとえはキーボード等を中心として構成される登録デ
ータファイル指定部１３０で使用者固有の使用者番号を
打ち込む処理を実行する。

ここに、使用者番号の前半部分は、登録データ記憶部１
５０に記憶されている登録データファイルのファイル指
定番号であり、後半部は暗唱番号になっている（ステッ
プ７０４）。

上記アイル指定番号が、登録データ記憶部１５０に送出
されると、該ファイル指定番号に対応する登録データ中
の暗唱番号が暗唱番号照合部１４０に送出される。一方
、暗唱番号照合部１４０では、ファイル指定部１３０に
て打ち込まれた使用者番号中の暗唱番号と上記登録デー
タ記憶部１５０から送出された暗唱番号とが照合されて
、暗唱番号同士が一致したか否かの判断が実行される（
ステップ７０５，７０６）。

ステップ７０６の判断結果がＮＯの場合、つまりたとえ
ば未資格者がでたらめに暗唱番号を打ち込んで、上記暗
唱番号同士が不一致となる場合には、表示部１６０にお
いて、同−性無しを示す“拒否”の表示がなされ、上記
未資格者を排除することができる（ステップ７１１）。

一方、ステップ７０６の判断結果がＹＥＳの場合、つま
り上記暗唱番号同士が一致した場合には、登録デーラダ
記憶部１５０から登録データファイル中の参照指紋デー
タが、照合部７０に転送されて、このデータと上記ステ
ップ７０Ｂで抽出された特徴点群とを照合する処理が実
行される（ステップ７０７）。この照合処理の結果、つ
まり特徴点１１０の一致度数が判定部１１０に転送され
る。そして判定部１１０では、−成度数が所定のしきい
値よりも大きいか否かが判定される（ステップ７０８）
。

ステップ７０８の判断結果が、ＮＯの場合は、同−性無
しとして拒否表示（ステップ７１１）がなされるが、判
断結果がＹＥＳの場合は、同−性有りを示す“本人確認
”の表示が表示部１６０で行なわれる（ステップ７０９
）。そして、入室を行なうための駆動指令信号がアクチ
ュエータ１７０に対して出力されて、これによりアクチ
ュエータ１７０はドアを開錠する（ステップ７１０）。

以上説明したように実施例では、新たな指紋の入力を終
えた後に、使用者番号の打ち込みを行なうようにしてい
るので、新たな指紋についての特徴点群の抽出処理と使
用者番号の打ち込み処理とが同時進行で行なわれる。し
たがって、たとえば、上記抽出処理が４　ｓｅｃを要し
、キー打ち込みが２ｓｅｃ要するものとすれば、４−２
−２秒の短縮を図ることができる。

この結果、入室管理システム利用時における待ち時間、
つまり使用者が行ないうるすべての操作を終えてから、
本人確認または拒否の判定が出るまでの時間を大幅に短
縮することができる。

また、無資格者のアクセスに対して即座に拒否すること
ができるという利点が得られる。

なお実施例では、登録データ記憶部１５０に記憶されて
いる登録デニタをキー操作によって呼び出すようにして
いるが、上記登録データをＩＣカードに記憶しておき、
これをカードリーダにて読み取る実施も当然可能である
。この場合、使用者の操作順序としては、指紋入力、Ｉ
Ｃカード挿入、暗唱番号入力となる。

なおまた、暗唱番号入力操作を必要に応じて省略する実
施も可能である。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、出現頻度が一定
値以上である特徴点が参照データとして使用される。し
たがって、本人拒否率を低下することができ、同一性判
定に要する時間の短縮化を図ることができる。

また、参照データの各特徴点にそれらの出現頻度に応じ
た点数を与え、それらの特徴点のうち照合に成功した特
徴点についての点数を正、照合に失敗した特徴点につい
ての点数を負または零としてそれらの点数を総和し、こ
の点数の総和値に基づいて同一性の判定を行なっている
。したがって、本人拒否率をさらに低下できるとともに
、他人許容率についても低下することができる。

また、本格的な照合を行なう前に、出現頻度の大きい上
位複数個の特徴点と新たな指紋の特徴点群との照合を予
め予備照合として行なうようにしている。また、照合の
位置合せが基準特徴点の方向と一致する方向の特徴点が
出現する頻度の高い場所から行なわれる。したがって照
合を確実かつ短時間で行なうことができる。

また、指紋を入力した後に、登録データを呼び出すよう
にしている。したがって、同一の判定がなされるまでの
待ち時間が大幅に短縮される。

また、指紋画像が高コントラストで得られ、細線化処理
が正確に行なわれるので、照合にあたって使用されるデ
ータの信頼性を大幅に向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図、第２図、第３図、第１８図、第２４図、第２５
図はそれぞれ本発明に係る指紋の同一性判定方法の一実
施例を示したフローチャート、第４図は上記方法を実施
するための装置の構成を示したブロック図、第５図は指
紋入力装置の構成を概念的に示す図、第６図は、第５図
の矢視Ａ方向を示す図、第７図は第５図の矢視Ｂ方向を
示す図、第８図は、指紋入力装置に指が挿入される態様
を示す図、第９図は指紋隆線に存在する端点と分岐点を
示した概念図、第１０図は、第９図の指紋隆線の指紋画
像の走査を説明するために用いた図、の原理を説明する
ために用いた図、第１３図は、第１４図のフローチャー
トで行なわれる行程の説明図、第１４図は、細線化部で
行なわれる処理手順を示すフローチャート、第１６図は
特徴点の位置ずれの態様を例示した概念図、第１５図は
特徴点を抽出するためのマスクの一例をし示した図、第
１７図（ａ）、（ｂ）、（Ｃ）は、座標位置合せの原理
を示す概念図、第１９図は、特徴点の方向を示す図、第
２０図は、指紋隆線の流れ方向を示す図、第２１図は、
特徴点の方向が量子化されたことを示す図、第２２図は
１、指紋画像が分割されたことを示す図、第２３図は、
ブロック順序テーブルの内容を示す図、第２６図は、入
室管理システムの構成を概念的に示すブロック図である
。 １０・・・指紋入力装置、４０・・・特徴点抽出部、５
０・・・特徴点バッファ、 ６０・・・基準ファイル作成部、７０・・・照合部、８
０・・・照合用バッファ、１１０・・・判定部、１２０
・・・外部記憶装置。 第１図 第９図 一一一一一−× 第１０図 一一一一−× Ｆ　　　　　　　　　　　　Ｇ　　□８第１１図 第１２図 第１３図 第１５図 第１６図 第１７図 第１９図 第２０図 第２１図 第２２図 第２３図

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. （１）同一の指についての指紋を複数回採取する行程と
   、 採取された上記各指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 上記各特徴点群を照合して、それらの特徴点群相互間に
   おける個々の特徴点の一致度数を求める行程と、 上記一致度数が一定値以上である特徴点群を参照データ
   として登録する行程と、 照合すべき新たな指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 この抽出された特徴点群と上記参照データとを照合して
   、上記新たな指紋についての同一性の判定を行なう行程 とを有した指紋の同一性判定方法。
2. （２）同一の指についての指紋を複数回採取する行程と
   、 採取された上記各指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 上記各特徴点群を照合して、それらの特徴点群相互間に
   おける個々の特徴点の一致度数を求める行程と、 この一致度数が求められた特徴点群を参照データとして
   登録する行程と、 照合すべき新たな指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 この抽出された特徴点群と上記参照データのうち上記一
   致度数が一定値以上である特徴点群とを照合して、上記
   新たな指紋についての同一性の判定を行なう行程 とを有した指紋の同一性判定方法。
3. （３）同一の指についての指紋を複数回採取する行程と
   、 採取された上記各指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 上記各特徴点群を照合して、それらの特徴点群相互間に
   おける個々の特徴点の一致度数を求める行程と、 上記一致度数が一定値以上である特徴点群を参照データ
   として登録する行程と、 上記参照データの各特徴点に対し、上記一致度数の値に
   応じた点数を与える行程と、 照合すべき新たな指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 抽出された特徴点と上記参照データの各特徴点とを参照
   する行程と、 上記参照データの各特徴点のうち、上記照合により一致
   が判断された特徴点についての上記点数を正、不一致が
   判断された特徴点についての上記点数を負としてそれら
   の点数を総和し、上記総和された点数に基づいて、上記
   新たな指紋についての同一性の判定を行なう行程 とを有した指紋の同一性判定方法。
4. （４）同一の指についての指紋を複数回採取する行程と
   、 採取された上記各指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 上記各特徴点群を照合して、それらの特徴点群相互間に
   おける個々の特徴点の一致度数を求める行程と、 この一致度数が求められた特徴点群を参照データとして
   登録する行程と、 上記参照データの各特徴点に対し、上記一致度数の値に
   応じた点数を与える行程と、 照合すべき新たな指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 この抽出された特徴点群と上記参照データのうち上記一
   致度数が一定値以上である特徴点群とを照合する行程と
   、 上記一致度数が一定値以上である各特徴点のうち、上記
   照合により一致が判断された特徴点についての上記点数
   を正、不一致が判断された特徴点についての上記点数を
   負としてそれらの点数を総和し、上記総和された点数に
   基づいて、上記新たな指紋についての同一性の判定を行
   なう行程とを有した指紋の同一性判定方法。
5. （５）上記一致度数の値に応じた点数は、第１の点数と
   、この第１の点数の関数である第２の点数とからなり、
   上記一致が判断された特徴点については上記第１の点数
   を、また上記不一致が判断された特徴点については上記
   第２の点数をそれぞれ使用するようにした請求項（３）
   記載の指紋の同一性判定方法。
6. （６）上記第２の点数は、上記第１の点数に１よりも小
   さい係数を掛けた値である請求項（５）記載の指紋の同
   一性判定方法。
7. （７）同一の指についての指紋を複数回採取する行程と
   、 採取された上記各指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 上記各特徴点群を照合して、それらの特徴点群相互間に
   おける個々の特徴点の一致度数を求める行程と、 上記一致度数が一定値以上である特徴点群を参照データ
   として登録する行程と、 上記参照データの各特徴点に対し、上記一致度数の値に
   応じた点数を与える行程と、 照合すべき新たな指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 抽出された特徴点と上記参照データの各特徴点とを参照
   する行程と、 上記参照データの各特徴点のうち、上記照合により一致
   が判断された特徴点についての上記点数を総和し、上記
   総和された点数に基づいて、上記新たな指紋についての
   同一性の判定を行なう行程とを有した指紋の同一性判定
   方法。
8. （８）同一の指についての指紋を複数回採取する行程と
   、 採取された上記各指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 上記各特徴点群を照合して、それらの特徴点群相互間に
   おける個々の特徴点の一致度数を求める行程と、 この一致度数が求められた特徴点群を参照データとして
   登録する行程と、 上記参照データの各特徴点に対し、上記一致度数の値に
   応じた点数を与える行程と、 照合すべき新たな指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 この抽出された特徴点群と上記参照データのうち上記一
   致度数が一定値以上である特徴点群とを照合する行程と
   、 上記一致度数が一定値以上である各特徴点のうち、上記
   照合により一致が判断された特徴点についての上記点数
   を総和し、上記総和された点数に基づいて、上記新たな
   指紋についての同一性の判定を行なう行程 とを有した指紋の同一性判定方法。
9. （９）同一の指についての指紋を複数回採取する行程と
   、 採取された上記各指紋についての特徴点群を抽出する行
   程と、 上記各特徴点群を照合して、それらの特徴点群相互間に
   おける個々の特徴点の一致度数を求める行程と、 上記一致度数が一定値以上である特徴点群を参照データ
   として登録する行程と、 上記参照データの各特徴点の中から上記一致度数の大き
   い上位複数個の特徴点を選択する行程と、照合すべき新
   たな指紋についての特徴点群を抽出する行程と、 この抽出された特徴点群と上記複数個の特徴点とを照合
   する行程と、 上記複数個の特徴点のうち、上記照合により一致が判断
   された特徴点の数を求める行程と、上記一致が判断され
   た特徴点の数が一定値以上である場合に、上記抽出され
   た特徴点群と上記参照データのうち上記複数個の特徴点
   を除く各特徴点を照合して、上記新たな指紋についての
   同一性の判定を行なう行程 とを有した指紋の同一性判定方法。
10. （１０）同一の指についての指紋を複数回採取する行程
    と、 採取された上記各指紋についての特徴点群を抽出する行
    程と、 上記各特徴点群を照合して、それらの特徴点群相互間に
    おける個々の特徴点の一致度数を求める行程と、 この一致度数が求められた特徴点群を参照データとして
    登録する行程と、 上記参照データの各特徴点の中から上記一致度数の大き
    い上位複数個の特徴点を選択する行程と、照合すべき新
    たな指紋についての特徴点群を抽出する行程と、 この抽出された特徴点群と上記複数個の特徴点とを照合
    する行程と、 上記複数個の特徴点のうち、上記照合により一致が判断
    された特徴点の数を求める行程と、上記一致が判断され
    た特徴点の数が一定値以上である場合に、上記抽出され
    た特徴点群と上記参照データのうち上記複数個の特徴点
    を除き、かつ上記一致度数が一定値以上である各特徴点
    を照合して、上記新たな指紋についての同一性の判定を
    行なう行程 とを有した指紋の同一性判定方法。
11. （１１）上記抽出された特徴点群と上記複数個の特徴点
    との照合は、該複数個の特徴点のうち上記一致度数の大
    きい特徴点順に行なうことを特徴とする請求項（９）記
    載の指紋の同一性判定方法。
12. （１２）上記抽出された特徴点群と上記参照データの照
    合すべき各特徴点とを照合する行程は、上記参照データ
    の照合すべき特徴点の中から基準特徴点を選択するとと
    もに、この基準特徴点とその種類、方向が一致する特徴
    点を上記抽出された特徴点群の中から選択して、この選
    択した特徴点と上記基準特徴点との座標位置合わせを行
    ない、この座標位置合わせを行なったときの各特徴点に
    ついて種類、方向、位置ならびにこれらが一致した特徴
    点の個数を求める行程である請求項（１）記載の指紋の
    同一性判定方法。
13. （１３）上記座標位置合わせは、上記抽出された特徴点
    群を予め存在部位ごとにグループ分けをするとともに、
    このグループ分けされた各要素を上記基準特徴点の方向
    と一致する方向の特徴点が出現する頻度の高い順に順序
    付けを行なって、この順序で上記基準特徴点と一致する
    特徴点を上記各要素の中から順次選択することにより行
    なう請求項（１２）記載の指紋の同一性判定方法。
14. （１４）各個人の指紋の特徴点群をそれぞれ登録データ
    として記憶しておき、個人の新たな指紋を入力してこの
    指紋の特徴点群を抽出するとともに、該個人に対応する
    登録データを指定して呼び出し、この呼び出された登録
    データの特徴点群と上記新たな指紋の特徴点群とを照合
    することにより、上記個人の指紋について同一性の判定
    を行なう指紋の同一性判定方法において、 上記新たな指紋が入力された後に、上記登録データを指
    定して呼び出すようにしたことを特徴とする指紋の同一
    性判定方法。
15. （１５）透明体表面に指の面を押圧接触させた際に、該
    透明体裏面から上記指の面に向けて光を照射してこの反
    射光を視覚手段によって捕らえて指紋画像を入力する指
    紋入力装置を有し、この指紋入力装置によって入力され
    た指紋画像に基づいて各個人の指紋におけるずれの位置
    に特徴点が存在しているかという情報を予め登録し、こ
    の情報と上記指紋入力装置によって新た入力にされた指
    紋画像に基づく上記情報とを照合することにより、指紋
    の同一性の判定を行なう指紋の同一性判定装置において
    、 上記指紋入力装置は、 上記透明体を覆い、上記視覚手段で捕らえられる光の周
    波数帯とは異なる周波数帯の光を透過するカバーと、 上記カバー内に指を挿入して、上記透明体表面に指を押
    圧接触するために設けられ、指の断面形状に倣って変形
    自在の指挿入口と を具えたことを特徴とする指紋の同一性判定装置。
16. （１６）指の面を撮像して指紋画像を入力する指紋入力
    装置と、この指紋入力装置によって得られた指紋画像を
    走査して、指紋隆線の断面を指紋画像信号の強度が所定
    しきい値以上になる領域または指紋画像信号の微分値の
    絶対値の強度が所定のしきい値以上になる領域にはさま
    れる領域としてとらえ、この領域の中点を指紋画像全体
    にわたって結んで上記指紋隆線を細線化する細線化部と
    、この細線化部で細線化された指紋画像に存在する特徴
    点群を抽出する特徴点抽出部と、各個人の指紋の特徴点
    群を登録データとして記憶する記憶装置とを有し、個人
    の新たな指紋が上記指紋入力装置に入力されて、上記特
    徴点抽出部によって上記新たな指紋の特徴点群が抽出さ
    れると、この新たな指紋の特徴点群と上記個人に対応す
    る登録データの特徴点群とを照合することにより、指紋
    の同一性の判定を行なう指紋の同一性判定装置において
    、 上記指紋画像をブロック分割して各ブロックごとに上記
    しきい値を各ブロックにおける上記指紋画像信号の強度
    の大小に応じて増減して設定することを特徴とする指紋
    の同一性判定装置。