JPH0367377A - 画像判定装置 - 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、表示画面上に設定された基準画像内の少なく
とも２つの特徴画像に対応して、画像判定される入力画
像内に２つの特徴画像を抽出処理し、抽出処理された入
力画像の特徴画像を基準画像の特徴画像と対応比較する
ことで入力画像の基準画像に対する一致度を判定する画
像判定装置に関する。

（従来の技術） このような画像判定装置においては、例えばあらかじめ
複数の人の指紋の画像を基準画像としてメモリに記憶さ
せて登録しておくとともに、それらの中から任意に遺定
された１つの登録基準画像内において、複数の特徴画像
を座標指定して抽出しておく一方で、イメージスキャナ
などである人の指紋の画像を入力画像として得るととも
に、その入力画像の中から前記基準画像の各特徴画像に
対応する特徴画像を抽出処理し、両特徴画像を相互に対
照することで入力画像の基準画像に対する一致度を判定
できるようにしたものがある。

（発明が解決しようとする課題） ところで、イメージスキャナで、ある人の指紋の画像を
得る場合に、そのイメージスキャナに対する指の置き方
とか指の状況（例えば指のしわが伸びているとか）など
により、必ずしも常に正確にイメージスキャナでその人
の指紋の画像を得ることができるとは限らない。つまり
、座標でその位置が特定されである基準画像の特徴画像
に対してその座標に対応して入力画像の特徴画像が得ら
れるものとは限らず、基準画像の特徴画像から座標上多
少ずれた座標位置上にそれに対応した特徴画像が得られ
ることが多い。

すなわち、単に基準画像と入力画像それぞれの特徴画像
同士の一致だけで判定を行った場合では、本来は入力画
像の特徴画像が基準画像の特徴画像に一致しているのに
もかかわらず、上記のように特徴画像同士の座標がずれ
ているために、座標を一致させて判定すれば、両特徴画
像が不一致となって結果として入力画像が基準画像と不
一致であるとの判定が行われてしまうおそれがある。

そこで、このようなイメージスキャナによる指紋の読み
取りの際の座標上での誤差による場合は、これまで判定
者の視覚判断に基づいて修正が行われていたが、これで
はその視覚判断に経験が必要とされ、経験が未熟であれ
ば判定ミスにつながる一方、経験が豊富であってもその
判定には相当に労力と手間とがかかるうえ、判定各個々
により判定が異なることもあり、判定の信頼性が低くな
るという問題にもつながる。

したがって、本発明は、基準画像内の複数の特徴画像と
入力画像内の複数の特徴画像との単なる対照比較による
画像の判定だけではなく、さらに基準画像内の複数の特
徴画像の座標点間距離と、入力画像内の複数の特徴画像
の座標点間距離との差に関するデータをもその一致度の
判定要素に加えることを可能にし、その一致度の判定を
ファジィ推論で行うことで、その一致度に関する判定を
、より正確に労力少なく迅速に、かつ信頼性高くできる
ようにすることを目的としている。

（課題を課題するための手段） このような目的を達成するために、本発明の画像判定装
置においては５、表示画面上に設定された基準画像内の
少なくとも２つの特徴画像に対応して、当該基準画像に
対する画像判定をされる入力画像内に少なくとも２つの
特徴画像を抽出処理する特徴画像抽出手段と、基準画像
の各特徴画像それぞれの表示画面上における座標点と、
入力画像の各特徴画像それぞれの表示画面上における座
標点とを得る座標点処理手段と、前記基準画像の座標点
相互間の距離と、前記入力画像の座標点相互間の距離と
をそれぞれ演算する第１の演算手段と、前記両距離の差
を演算する第２の演算手段と、前記第２の演算手段から
の出力を前件部変数とし、基準画像に対する入力画像の
相似度を後件部変数とするファジィルールの複数と、前
記各変数のメンバーシップ関数とに従って当該相似度を
ファジィ推論するファジィ推論手段とを備えたことを特
徴としている。

（作用） 特徴画像抽出手段は、表示画面上に設定された基準画像
内の２つの特徴画像に対応して、画像判定される入力画
像内の２つの特徴画像を抽出処理する。この抽出出力は
それ単独でも入力画像の基準画像に対する画像判定デー
タとして用いることが可能であるが、その画像判定をよ
り正確にする目的で、座標点処理手段は、基準画像内の
各特徴画像それぞれの表示画面上における座標点と、入
力画像内の各特徴画像それぞれの表示画面上における座
標点とを得る。第１の演算手段は、座標点処理手段の出
力を用いて基準画像の特徴画像における各座標点相互間
の距離と、入力画像の特徴画像における各座標点相互間
の距離とをそれぞれ演算する。ついで、第２の演算手段
は、第１の演算手段の出力を用いて前記基準画像の特徴
画像それぞれの座標点間の距離とそれに対応する前記入
力画像の特徴画像それぞれの座標点間の距離との差を演
算する。

ファジィ推論手段は、第２の演算手段からの出力を前件
部変数とし、基準画像に対する入力画像の一致度を後件
部変数とするファジィルールの複数と、前記各変数のメ
ンバーシップ関数とに従って当該一致度をファジィ推論
する。

この場合、上記座標点間の距離差は従来技術の項での説
明で問題となっていた判定されるべき人の指の置き方な
どに起因した情報を含んでいるから、この情報に基づい
てファジィ推論でもって画像判定した場合は、本来は登
録指紋と入力指紋とが特徴画像同士では一致しているが
座標上では位置ずれしていたために従来では両特徴画像
が一致または不一致のいずれかに判定されていたのが、
その位置ずれの程度などに応じて少し一致、かなり一致
、完全に一致、完全に不一致などの判定が可能となる。

（実施例） 以下、本発明の実施例を図面を参照して詳細に説明する
。

第１図は、本発明の実施例に係る画像判定装置の回路構
成図であり、第２図は同実施例のファジィ推論手段のよ
り詳細な回路図であり、第３図の（ａ）は後述する基準
画像内の特徴画像が表示されている表示画面、（ｂ）は
同じく後述する入力画像内の特徴画像が表示されている
表示画面をそれぞれ示し、第４図は上記表示画面の一部
を示している。

第１図において、符号２は例えば人の指紋を読み取り、
その読み取り画像を入力画像として出力するイメージス
キャナ、４は表示画面上に設定された基準画像内の複数
の特徴画像（基準特徴画像）がその表示画面上において
座標指定されて記憶登録されている画像メモリ、６は画
像メモリ４から与えられる複数の基準特徴画像を参照し
ながら、これに対応してイメージスキャナ２から入力さ
れてくる入力画像内の特徴画像（入力特徴画像）を抽出
処理する特徴画像抽出手段である。

８は画像メモリ４から入力される複数の基準特徴画像に
関して○印でもって簡略的に図示されている第３図の（
ａ）の表示画面Ａ上における複数の、この例では５個の
、各座標点（基準特徴画像の座標点であって、後述する
各三角形ＴＲｌ−ＴＲ３それぞれの頂点座標）Ｒ１−Ｒ
５と、同じく入力特徴画像に関して○印でもって簡略的
に図示されている同図の（ｂ）の表示画面Ａ上における
複数の、この例では５個の、各座標点（入力特徴画像の
座標点であって、後述する各三角形ＴＣＩ〜ＴＣ３それ
ぞれの頂点座標）ＣＩ−Ｃ５とを得る座標点処理手段で
ある。なお、この座標点処理手段８は第３図（ａ）（ｂ
）のそれぞれに記入しである各頂点座標点Ｒ１−Ｒ５、
Ｃｌ−Ｃ５を下記表に整理して示すように例えばＸ座標
の小さい順に並べるとともに、そのＸ座標の最も小さい
頂点座標点を基点座標点として各座標点のデータを出力
する。（以下、余白） 〔基準特徴画像の頂点座標点〕 Ｘ座標　　　Ｙ座標 Ｒ１５３０ Ｒ２１５２０ Ｒ３２０５０ Ｒ４２５２０ Ｒ５３０３０ 〔入力特徴画像の頂点座標点〕 Ｘ座標　　　Ｙ座標 Ｃ１５２５ Ｃ２１５１８ Ｃ３２０４７ Ｃ４２７２０ Ｃ５３０３０ １Ｏは座標点処理手段８で処理されて得られた基準特徴
画像の各三角形それぞれの頂点座標点と入力特徴画像の
各三角形それぞれの頂点座標点とに基づいて、基準特徴
画像の各三角形それぞれの頂点座標点の相互間距離と、
入力特徴画像の各三角形それぞれの頂点座標点の相互間
距離とをそれぞれ演算する第１の演算手段である。１２
は第１の演算手段ＩＯの上記頂点座標点相互間の距離演
算のために当該第１の演算手段１０に入力された上記各
頂点座標点をっぎのように整理する座標点整理手段であ
る。

すなわち、この整理においては、上記表にも示すように
５個の基準特徴画像の各三角形それぞれの頂点座標点Ｒ
１−Ｒ５の内、第３図（ａ）の表示画面Ａのように基点
の頂点座標点であるＲ１を中心に他の頂点座標点Ｒ２、
Ｒ３との間で形成される三角形ＴＲＩ（各頂点座標点Ｒ
１％Ｒ２、Ｒ３を結ぶ直線で形成される三角形）に対し
て、第３図（ｂ）の表示画面Ａのように相似度を判定さ
れる入力特徴画像の各三角形それぞれの有無をみる。ま
ず、前記表示画面Ａの要部の表示画面部分Ｂを示す第４
図のように三角形ＴＲＩの例えば頂点座標点Ｒ２に対し
てＸ座標とＹ座標方向にそれぞれ±αの範囲を設定する
。この範囲内にある入力特徴画像の三角形の頂点座標点
は第３図（Ｉｔ）の頂点座標点Ｃ２が該当する。同様に
して三角形ＴＲＩの他の頂点座標点Ｒ３に対して同じく
±αの範囲内にある入力特徴画像の頂点座標点を求める
。この頂点座標点は第３図（ｂ）の頂点座標点Ｃ３が該
当する。その結果、各頂点座標点ＣＩ。

Ｃ２、Ｃ３でもって三角形ＴＲＩに対して相似度が判定
されるべき三角形ＴＣＩが構成される。この三角形ＴＣ
Ｉは各頂点座標点ＣＩ、Ｃ２，Ｃ３を結ぶ直線で構成さ
れる。

そして、同様に頂点座標点Ｒ１、Ｒ４、Ｒ３で構成され
る三角形ＴＲ２および頂点座標点Ｒ１゜Ｒ４、Ｒ５で構
成される三角形ＴＲ３のそれぞれに対してその相似度が
判定されるべき各三角形Ｔａ２、Ｔｅ３が求められる。

三角形Ｔａ２は各頂点座標点ＣＩ、Ｃ４，Ｃ３で構成さ
れ、三角形Ｔｅ３は各頂点座標点Ｃ１，Ｃ４，Ｃ５で構
成される。

−〇賢台 そして、第１の演算手段ＩＯは座標点整理手段１２によ
り整理された三角形において、三角形ＴＲ１，ＴＲ２、
およびＴＲ３に関する各頂点座標点の相互間距離１２１
（Ｒ１−Ｒ２間）、２２（Ｒ１−Ｒ３間’）　、（３（
Ｒ２−Ｒ３間）、１２４（Ｒ１−Ｒ４間）　、ｆ２５（
Ｒ４−Ｒ３間）　、１２６（Ｒ４−Ｒ５間）　、１２７
（Ｒ５−Ｒ１間）、三角形ＴＣＩ、ＴＣ２，ＴＣ３に関
する各頂点座標点の拒互間距ＭＣＩ’　（Ｃｌ−Ｃ２間
）　、＆２’　（Ｃｌ−Ｃ５間）、＆３’　（Ｃ２−０
３間’）　、１２４’　（Ｃｌ−０４間）、Ｑ５’（Ｃ
４−Ｃ３間）　、ｆｆ６’　（Ｃ４−０５間）、Ｑ？’
　（Ｃ３−０１間）をそれぞれ演算する。

１４は上記第１の演算手段１０で演算された基準画像に
関する各三角形それぞれの頂点座標点間の距離ｆ２１−
１２７と、それに対応する入力画像に関する各三角形そ
れぞれの座標点間の距離ｅｌ′〜Ｑ７′との差、つまり
、Ｓ１＝＆１−１２１’　、５２＝（２１２’　　・・
・、Ｓ　７　＝ｆ２７−ｌ’をそれぞれ演算する第２の
演算手段である。

Ｉ６は第２の演算手段１４からの上記頂点座標点間の距
離差５ｔ−Ｓ７に関する出力を前件部変数とし、基準特
徴画像の各三角形それぞれに対する入力特徴画像の各三
角形それぞれの個別相似度ΔＩ〜Δ３を後件部変数とす
る第５図のファジィルールの複数と、第６図（ａ）〜第
６図（Ｃ）および第７図にそれぞれ示される前記各変数
のメンバーシップ関数とに従って当該個別相似度をファ
ジィ推論する第１ないし第３の前段ファジィ推論部＋６
１−１６３と、前記各個別相似度Δｌ〜Δ３を前件部変
数、全体相似度（個別相似度が基準画像と入力画像それ
ぞれの間における上記各三角形同士の相似度であるのに
対して上記各三角形それぞれの相似度から基準画像に対
する入力画像の全体の相似度と定義される。）Δ４を後
件部変数として全体相似度を第８図のファジィルールと
第９図（ａ）〜第９図（Ｃ）および第１Ｏ図にそれぞれ
示されるメンバーシップ関数とに基づいてファジィ推論
する後段ファジィ推論部１６４とからなるファジィ推論
手段である。

なお、第５図のファジィルールは第１の前段ファジィ推
論部１６１が記憶しているもので前件部変数を距離差５
Ｉ＝ＱＩ−ＱＶ　　５２＝Ｑ２−Ｑ２’Ｓ　３−１！３
−Ｑ３’　とおき、後件部変数を三角形ＴＲ１に対する
三角形ＴＣＩの個別相似度Δｌとおくものである。つま
り、第１の前段ファジィ推論部１６１は三角形ＴＲＩと
三角形ＴＣＩの互いの相似度をファジィ推論する。そし
て、他の三角形ＴＲ２とＴｅ３との個別相似度、ＴＲ３
とＴａ２との個別相似度に関するファジィルールは第２
および第３のファジィ推論部１６２，１６３がそれぞれ
記憶しているが、そのファジィルールは第５図のそれと
同様であるから、図示とその説明は省略する。また、第
８図のファジィルールは後段ファジィ推論部１６４が記
憶しているもので、各前段ファジィ推論部１６１−１６
３のそれぞれから入力される個別相似度Δｌ〜Δ３を前
件部変数、全体相似度Δ４を後件部変数とするものであ
る。第５図お上び第８図のＮＬ、ＮＭ、・・・ＰＳ、Ｐ
Ｍ、ＰＬはそれぞれ前件部変数および後件部変数が属す
るファジィ集合のファジィラベル名であって、ＮＬは負
の大、ＮＭは負の中、ＮＳは負の小、ＺＲはゼロ、ＰＳ
は正の小、ＰＭは正の中、ＰＬは正の大を示している。

第６図（ａ）〜第６図（Ｃ）はそれぞれ第１の前段ファ
ジィ推論部１６１が記憶している三角形ＴＲＩとＴＣＩ
に関する頂点座標点間の距離差Ｓ１〜Ｓ３（前件部変数
）を横軸におくメンバーシップ関数であって、第２およ
び第３の前段ファジィ推論部１６２，１６３が記憶して
いるそれに対応するメンバーシップ関数は第６図（ａ）
〜第６図（ｃ）と同様であるから図示を省略している。

第７図は同じく第１の前段ファジィ推論部１６１が記憶
している前記両三角形ＴＲ１，Ｔｅｌの個別相似度（後
件部変数）ΔＩに関するメンバーシップ関数であって、
第２および第３の前段ファジィ推論部１６２，１６３が
記憶しているそれに対応する個別相似度Δ２．Δ３のメ
ンバーシップ関数は第７図と同様であるから図示を省略
している。

なお、１８はファジィ推論手段１６からの出力に基づい
て画像判定する判定出力部１８である。

動作について説明する。

第２の演算手段１４から与えられる三角形ＴＲ１とＴＣ
Ｉ、ＴＲ２とＴｅ３、およびＴＲ３とＴａ２それぞれの
各三角形の頂点間の距離差Ｓｔ〜Ｓ７、つまり前件部変
数に基づいて各前段ファジィ推論部１６１〜１６３は第
６図（ａ）（ｂ）（ｃ）からそれぞれ第５図のファジィ
ルールの対応するメンバーシップ関数に適合するメンバ
ーシップ値を求める。ただし、第５図および第６図（ａ
）〜第６図（ｃ）は第１の前段ファジィ推論部１６１に
関するものであるが、他の前段ファジィ推論部１６２．
１６３についても同様である。

そして、各ファジィルール毎に、各前件部変数５ｌ−６
７のメンバーシップ値の小さい方を選択しくＭＩＮ演算
）、この選択したメンバーシップ値によって第７図から
各ファジィルールの個別相似度Δ１〜Δ３それぞれに関
するＮＬ、・・・ＰＳ、ＰＭ、ＰＬの各メンバーシップ
関数を裁断する。ただし、第７図は第１の前段ファジィ
推論部１６１に関するものであるが、他の前段ファジィ
推論部１６２．１６３についても同様である。

これらの裁断したすべてのファジィルールの個別相似度
Δ１〜Δ３それぞれに関するＮＬ、・・・ＰＳ、ＰＭ、
ＰＬの各メンバーシップ関数を重ね合わせて（ＭＡＸ演
算）、最終的な個別相似度Δｌ〜Δ３それぞれの重ね合
わせメンバーシップ関数を得る。この重ね合わせメンバ
ーシップ関数の例えば重心を求めることにより確定した
各個別相似度Δ１〜Δ３に関するデータを得る。

つぎに、これら個別相似度ΔＩ〜Δ３は後段ファジィ推
論部１６４に前件部変数として入力されるが、後段ファ
ジィ推論部１６４はその前件部変数に基づいて上記と同
様にして第８図のファジィルール、第９図（ａ）〜第９
図（Ｃ）および第１０図のメンバーシップ関数とを用い
て全体相似度Δ４をファジィ推論する。

そして、判定出力部１８はファジィ推論手段！６からの
全体相似度Δ４に基づいて入力画像の基準画像に対する
一致度を判定する。

（発明の効果） 以上説明したことから明らかなように、本発明によれば
、基準画像に関する少なくとも２つの特微画像の表示画
面上における頂点座標間の距離と、入力画像に関するそ
れに対応する２つの特徴画像の表示画面上における頂点
座標間の距離との差に基づいてファジィ推論により当該
両画像の一致などを判定するようにしたから、例えば、
イメージスキャナで撮影された指の指紋の入力画像がそ
の指の置き方により多少、正規の位置からずれているた
めに、当該両特徴画像同士では不一致と判定されてしま
うような場合でも、その頂点座標間の距離差から一致の
程度を正確に判定することができる。

すなわち、従来では両特徴画像同士では一致であるのに
表示画面上においては両特徴画像同士が位置的に不一致
であるために基準画像と入力画像とが不一致であると判
定されないために最終的には視覚判断に頼るところがあ
ったが、これではその視覚判断に相当な経験が必要であ
り、往々にして判定ミスしたり労力と手間とがかかって
いた。

これに対して、本発明では、ファジィ推論でその表示画
面上の位置的な両画像の一致をも画像の判定要素に加え
て判定できるから、視覚判断に頼ることなく正確に労力
と手間少なく画像判定か可能となる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の実施例に係り、第１図は本発明の実施例に
係る画像判定装置の回路図、第２図は第１図のファジィ
推論手段の詳細な回路図、第３図（ａ）は基準特徴画像
を示す表示画面図、第３図（ｂ）は入力特徴画像を示す
表示画面図、第４図は第３図（ａ＞の要部の拡大表示画
面図、第５図は第１の前段ファジィ推論部が記憶してい
るファジィルール、第６図（ａ）〜第６図（Ｃ）は第１
の前段ファジィ推論部が記憶している前件部変数のメン
バーシップ関数を示す図、第７図は第１の前段ファジィ
推論部が記憶している後件部変数のメンバーシップ関数
を示す図、第８図は後段ファジィ推論部が記憶している
ファジィルール、第９図（ａ）〜第９図（Ｃ）は後段フ
ァジィ推論部が記憶している前件部変数のメンバーシッ
プ関数を示す図、第１０図は後段ファジィ推論部が記憶
している後件部変数のメンバーシップ関数を示す図であ
る。 ２・・・イメージスキャナ、４・・・画像メモリ、６・
・・特徴画像抽出手段、８・・・座標点処理手段、１０
・・・第１の演算手段、１４・・・第２の演算手段、１
６・・・ファジィ推論手段。 第Ｓ図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）表示画面上に設定された基準画像内の少なくとも
   ２つの特徴画像に対応して、当該基準画像に対する画像
   判定をされる入力画像内に少なくとも２つの特徴画像を
   抽出処理する特徴画像抽出手段と、 基準画像の各特徴画像それぞれの表示画面上における座
   標点と、入力画像の各特徴画像それぞれの表示画面上に
   おける座標点とを得る座標点処理手段と、 前記基準画像の座標点相互間の距離と、前記入力画像の
   座標点相互間の距離とをそれぞれ演算する第１の演算手
   段と、 前記両距離の差を演算する第２の演算手段と、前記第２
   の演算手段からの出力を前件部変数とし、基準画像に対
   する入力画像の相似度を後件部変数とするファジィルー
   ルの複数と、前記各変数のメンバーシップ関数とに従っ
   て当該相似度をファジィ推論するファジィ推論手段と、 を備えた画像判定装置。