JP4430262B2 - 入力指紋状態判定方法及び装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は入力指紋状態判定方法及び装置に関する。
【０００２】
近年，指紋を使用した個人認証装置が実用化されて利用されるようになったが，指紋を利用したバイオメトリクス（生体情報）による個人認証システムでは，指荒れ，乾燥指，湿潤指，入力された指紋が細いなどの要因で指紋認証に適さない指紋が登録用テンプレートデータ作成用に入力された場合，登録用テンプレートとして適さないデータを作成することが考えられる。また，同様の指紋が本人認証用として入力された場合，本人と認証される一致率をクリアできなくなることが考えられる。
【０００３】
本発明は，指紋センサから得た画像をソフトウエアレベルで細線化のように一般的に時間がかかると言われている画像処理を行うことなく入力画像が指紋認証に適しているかどうかを判定すると同時に，指紋認証に適さないと判定した指紋は，乾燥，湿潤，指荒れ，指が細いなどの指紋状態を判定する方法に関する。
【０００４】
【従来の技術】
従来の指の状態を判定する技術としては，例えば特開平５−３０９０８２号公報に開示された「指紋認識判別装置乾燥指検出方法」がある。この方法は，図１５に示す従来例の構成として示す。この従来例では，指紋検出部８０に指８１を置き，抵抗値検出電極８２にて抵抗値を電圧値に変換し，Ａ／Ｄコンバータ又はコンパレータ８３でデジタル信号にしてＣＰＵ８４で判定することで指の乾燥又は，濡れ具合を測定するものである。しかしながら，この従来例の方法ではハードウエアによる検出を行うものであり，検出する乾燥や，湿り気等の程度を変更するにはハードウエア（抵抗値検出電極８２やＡ／Ｄコンバータまたはコンパレータ８３等）を変更しなければならず，必然的にコストアップは避けられない。
【０００５】
これを回避するために，既存の指紋センサで得た画像を取り込むかどうかをソフトウエアで制御することが考えられる。例えば，入力された指紋を取り込むタイミングとして，入力画像の面積だけで取り込みを許可するような処理が考えられる。具体的には，指紋情報入力部から入力された画像を所定の大きさで細分化（ブロック化）して各ブロックのヒストグラムを計算する。ヒストグラムは，各ブロック内の画素の明度を白を２５６，黒を０として各明度に何個の画素が分布するかを求めることでヒストグラムが得られ，ヒストグラムの平均値が所定の閾値をクリアしている場合，ブロック上に指紋（隆線（山線）と谷線）が存在していると認識する。そして，全ブロック分割数と指紋が存在したブロック数の比率が，所定の閾値をクリアしていれば，入力画像に適度に指紋が存在するとして画像を取り込み，本人認証を行うのである。
【０００６】
図１６は従来例の説明に使用する指紋画像の例を示す。この画像は，２５６階調の縦３００画素×横３００画素の正方形である。この画像を細分化するが，細分化する１ブロックのサイズは，最終的に全ブロック数とデータが存在したブロック数との比率で適切に比率の比較ができることと，あまり細かく細分化して処理速度に影響が出ない程度であることだけに注意すれば，任意の大きさでブロック化すればよい。例えば，図１６のような画像（縦３００画素×横３００画素）であれば，縦横１５ブロックの計２２５ブロックとすればよい。この場合，１ブロックのサイズは２０画素×２０画素の４００画素となる。図１７は図１４の画像を細分化した状態を示す。
【０００７】
次に，各ブロックのヒストグラムを計算し，そのヒストグラムの平均値を得る。例えば，図１８に２つのブロックの画素の分布を示し，図１８のＡ．は図１７の７列目７番目のブロックを示し，このブロックには，間違いなく隆線と谷線が存在している。このブロックのヒストグラムの平均値は約２１０である。逆に，図１８のＢ．は図１７の１４列目１３番目のブロックは，データは存在しているが隆線（凸状の線）と谷線（凹状の線）が存在するとは判定しにくい。このブロックのヒストグラムの平均値は約２５０（白に近い画素のブロック）である。このようにして得た平均値が，所定の閾値を超えているかどうかを調べ，そのブロックを指紋あり，越えないブロックを指紋なしとして判定する。このようにして算出した平均値は，隆線の濃さやブロック内の隆線の数によってまちまちであるが，１ブロックのサイズを４００画素とした場合，適度に隆線と谷線が存在するブロックのヒストグラムの平均値は，およそ１００から２３０の間を示す。このことから，ヒストグラムの平均値がこの範囲内（以降，閾値範囲と記載する）にある場合，指紋が存在していると判定することができる。なお，閾値範囲は細分化するブロックのサイズや，指紋画像の背景色によって最適な値を用いる必要がある。
【０００８】
このようにして各ブロックを判定し，指紋ありと判定したブロックの比率が全ブロックに対して所定の閾値（例えば，８０％とする）を超える場合，指紋ありと判定する。
【０００９】
上記したように，従来の技術でも，指紋入力装置から入力された画像が照合に適した面積で入力されたかを判定することができ，面積の小さい画像に関しては，予め破棄することが可能であった。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
前述のように，上記従来技術でも，指紋入力装置から入力された画像が照合に適した面積で入力されたかどうかを判定することができ，面積の小さい画像に関しては，予め破棄することが可能である。しかしながら，この従来技術では実際に隆線の存在を確認しているわけではないので，判定結果は不安定と言わざるを得ない。また，採取指紋の面積だけを判定していることから，指紋の状態までは判定することが出来ず，指紋とは認識できないほど指荒れしている指が入力された場合でも，ある一定の面積さえ満たしていれば取り込みをしてしまい，本人認証率を著しく低下させてしまうという問題点があった。
【００１１】
本発明は，上記従来技術の持つ問題点を解決し，多くの計算時間を必要とする画像処理を行うことなく，指紋情報入力部から入力された指紋が指紋認証に適した画像かどうかを簡易な構成で正確に判別することができる入力指紋状態判定方法及び装置を提供することを目的とし，更に指紋認証に適していないと判定した場合は，乾燥，湿潤，指荒れ，指が細いといった理由を検出して通知することを他の目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明における個人認証技術では，指紋認証を行う前処理として，指紋センサに入力された画像から乾燥，湿潤，指荒れ，指が細いなどの状態を的確に判定し，指紋認証に適さない入力画像を予め除外することが可能となる。この結果，指紋認証に適さない指紋画像で指紋認証を実行してしまい，認証失敗となることを回避することが可能となる。また，指紋認証に適さない画像の取り込み拒否と，その対策の指示を，全てソフトウエアレベルで行うことで，既存の指紋センサを変更することなく，精度の高い指紋照合システムを実現することが可能となる。
【００１３】
図１は本発明の原理構成を示し，図２は本発明による処理フローを示す。
【００１４】
図１において，１は指紋情報入力部，２は画像細分化部，３は細分化画像隆線存在判定部，４は細分化画像状態判定部，５は画像取り込み決定部，６は画像状態判定部である。
【００１５】
図２の処理の流れを参照しながら，図１の動作を説明すると，指紋登録をしようとする人や指紋登録済で認証を受けたい人が，指紋情報入力部１の入力位置に指を置くと，所定の面積が走査されて指紋情報（指紋画像）が入力される（図２のＳ１）。次に画像細分化部２においてこの指紋画像を所定のサイズでブロックに細分化する（図２のＳ２）。次に細分化画像隆線存在判定部３で細分化画像（ブロック）の全てについて，画素の黒（隆線またはノイズ）と白（谷線または背景）の連続性に着目して隆線の存在を判定する（図２のＳ３）。また，細分化画像状態判定部４において，細分化画像の画素の状態から湿潤傾向にあるか，乾燥傾向にあるか，湿潤でも乾燥でもどちらでもないかの画像状態を判定する（図２のＳ４）。こうして細分化画像隆線存在判定部３と細分化画像状態判定部４により各ブロックについて判定された結果は，画像取り込み決定部５へ供給され，全ブロック数と指紋の存在が確認できたブロック数の比率，および，画像状態の判定結果を元に入力指紋状態を判定し（図２のＳ５），指紋認証に適した画像かどうかを判別する（図２のＳ６）。この結果，指紋認証に適していると判定した場合は，図示されていない指紋認証機構，または指紋登録機構などにより所定の処理に移行する（図２のＳ７）。指紋認証に適さないと判定した場合は，画像状態判定部６で指紋認証に適さないとした理由を判定し，再度指紋の入力処理に移行する。なお，この際に画像状態通知手段（図示省略された表示手段または音声出力手段等）を設けることにより，指紋認証に適さないと判定した理由と，それを改善するための対策を利用者に示すことができ，利用者はストレスを感じることなく指紋認証を行うことができる。
【００１６】
このように，本発明の方法を用いれば，入力された画像が指紋認証に適しているかどうかを複雑な画像処理を行うことなく迅速に判定でき，こうして判定結果が指紋認証に適していない画像であれば，その画像を破棄して採取を繰り返すことで，指紋認証に適した画像でのみ指紋認証を行うことが可能となる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
図３は実施例の構成を示す。図中，１〜５は上記図１の同じ符号の各部と同じであり，１は指紋情報入力部，２は画像細分化部，３’は細分化画像について指紋が存在するか判定する細分化画像指紋存在判定部（図１の細分化画像隆線存在判定部３に対応），４は細分化画像状態判定部，５は画像取り込み決定部であり，１ａは画像２値化部である。また，６ａ〜６ｃは図１の画像状態判定部６に対応し，６ａは細い指判定部，６ｂは乾燥指紋判定部，６ｃは湿潤指紋判定部である。
【００１８】
図４は実施例の処理フローであり，以下に実施例の動作を説明する。最初に，指紋情報入力部１に指紋画像を入力し（図４のＳ１），入力された指紋情報は，画像２値化部１ａにおいて２値化される。この時，２値化処理の閾値決定方法は従来から種々の方法があり，例えば，ヒストグラムを用いて中間値を求めて，その中間値より大きいか小さいかにより２値化を行うモード法を使用するが，どのような方式を使用してもよい。次に２値化された画像は，画像細分化部２において，所定のサイズで細分化される（図４のＳ２）。細分化された全ての画像は，細分化画像指紋存在判定部３’で隆線の存在を判定することにより指紋の存在判定をすると同時に，細分化画像状態判定部４により，画素の状態から湿潤傾向にあるか，乾燥傾向にあるか，湿潤と乾燥のどちらでもない状態かの何れであるかを判定する（図４のＳ３）。隆線存在判定の詳細な方法は，図５〜図９を用いて後述する。
【００１９】
こうして判定された各ブロックは，画像取り込み決定部５において全細分化数と指紋の存在が確認できたブロック数の比率を計算し（図４のＳ４），指紋認証に適した画像かどうかを判定する（同Ｓ５）。この結果，指紋認証に適していると判定した場合は，図示されていない指紋認証機能部，または指紋登録部などにより所定の登録照合処理に移行する（図４のＳ６）。指紋認証に適さないと判定した場合は，指紋認証に適していないと判定された理由を調べるため，入力画像の状態の判定に移行し（図４のＳ７），最初に細い指判定部６ａによる指が細い（指紋の面積が小さい）かの判定（図４のＳ８，Ｓ９），乾燥指紋判定部６ｂによる乾燥指紋かの判定（図４のＳ１０，Ｓ１１），湿潤指紋判定部６ｃによる湿潤指紋かの判定（図４のＳ１２，Ｓ１３）の順に判定し，湿潤指紋でない場合は指が荒れていると判定し（図４のＳ１４），この判定要素に合致するとそれを指紋認証に適さないと判定した理由とし出力手段（図示省略した表示装置）に出力し，利用者に知らせて再度，指紋情報入力部１からの指紋の入力を待つ。上記の指紋認証に適していないと判定した理由を判定するための，処理の詳細は図１２〜図１４を用いて後述する。なお，指紋認証に適していないと判定された理由を得るための処理順序は，自由に入れ替えることが出来ることは言うまでも無い。
【００２０】
ここで，具体的な指紋画像の例を用いて実施例の詳細な動作を説明をする。図５は入力指紋画像の例を示す。この指紋画像は，指紋画像として必要なサイズである縦１５ｍｍ×横１５ｍｍの画像が，縦３００画素×横３００画素の正方形で，背景色が白とする。この図５に示す入力指紋画像に対して，画像２値化部１ａで二値化を施すことにより図６に２値化画像の例として示す画像を得ることができる。なお，この例では，閾値を２３０を用いて２値化したものである。この図６に示す２値化画像に対して画像細分化部２で細分化を施す場合，人の指紋の隆線間隔は人によって異なり，同一指においても広い部位，狭い部位が共存し，０．５ｍｍ間に１〜４本といった分布を成していることが分かっている。本実施例では，０．５ｍｍ×０．５ｍｍ角が１０画素×１０画素（１００画素）の領域（ブロック）となるように細分化し，この１００画素の領域の画像サイズを採用する。すなわち，図７は図６の画像を細分化した状態を示し，縦３０個×横３０個（＝９００個）の領域（ブロック）に細分化されており，１領域（ブロック）は１０画素×１０画素である。なお，この実施例では１０画素×１０画素の正方形の領域で処理する例であるが，この領域は，隆線が１本から４本で確認できるサイズであれば，細分化手法や領域形状は限定されない。
【００２１】
図８は図７の細分化した領域の中の６列目１８行目の領域の内容を例として示す。画像は既に２値化されているので，図８では背景色や谷線を０（白），指紋またはノイズなどのデータを１（黒）として表現している。
【００２２】
ブロック内に隆線が存在するか否かを判定するため，本発明ではブロック内の縦，横の方向に判定ラインを設けて，画素の連続性を判定する方式とする。そのため，この実施例では，１ブロックの画素は１０画素×１０画素なので，ブロック内の判定ラインは，縦横で２０ラインとなる。しかし，上記したように人間の指紋の隆線間隔は０．５mm間に１〜４本であることから，本実施例で説明するブロック（０．５mm角１００画素）内に隆線が４本存在する場合，１本あたりの隆線幅は２．５画素となる。このことから，判定ラインに黒（隆線を表す画素）が３画素以上連続しており，白（谷線を示す画素）も３画素以上連続していれば，判定ライン上に指紋（隆線と谷線）が存在すると判定する。
【００２３】
図９は実施例の判定ライン位置を示す図である。上記したように，連続性の確認を３画素とすることから，２ラインおきに判定すれば十分評価が可能であるため，１ブロックに横方向の(1) 〜(3) の３本の判定ラインと，縦方向の(4) 〜(6) の３本の判定ラインの合わせて６ラインとする。このように判定ラインを限定することで，処理速度の向上をはかることができる。この場合，判定６ライン中に３ライン以上に隆線の連続性が確認できれば隆線ありと判定するように設定する。図９では，判定ライン(2) ，判定ライン(4),判定ライン(5) ，判定ライン(6) の計４ラインに隆線と谷線の３画素の連続性（“１”または“０”が３個以上連続すること）が確認でき，このブロックは隆線が存在すると判定することが出来る。そして，図９が示す画像（６列目１８行目）には，指紋（隆線と谷線）の存在が確認できる。
【００２４】
図１０，図１１は各ブロックに対する判定の処理フロー（その１），（その２）である。上記図９に示す判定ラインを用いて各ブロックについて処理を行い，その際に図１０の右側に示すように各ブロックに対応して▲１▼〜▲５▼で示すデータの格納エリアが設けられる。図１０において，最初のブロックを処理対象として選択し（図１０のＳ１），ブロック番号（Ｎｏ）を対応するエリアの▲１▼に格納する（同Ｓ２）。次にこのブロックは判定処理に適しているか判定する（図１０のＳ３）。この判定は当該ブロックに背景画素（背景が白の場合，全ての画素が白）しか含まれていないか識別したり，又はブロック内に隆線が３画素以上含まれていないかの識別等により行う。このようなブロックは判定処理に適していないものとし，データ格納エリアの▲２▼に処理対象としないことを表すセットを行い（同Ｓ４），次のブロックを処理対象として（図１０のＳ５），Ｓ２に戻る。Ｓ３において，ブロックが判定処理に適していると判定されると，その旨を表すよう▲２▼をセットし（図１０のＳ６），ｉ＝０，ｋ＝１（但し，ｉは判定ラインのカウント値を表し，ｋは隆線と谷線の存在が確認されたライン数を表す）をセットする（同Ｓ７）。次にｉが７を越えたか判別し（同Ｓ８），越えた場合は図１１のＳ１３に移行するが，越えてない場合は，ｉ番目の判定ラインに３画素以上の白と，３画素以上の黒が存在するかを判定する（同Ｓ９）。
【００２５】
ここで，３画素以上の白と黒の存在が確認できたか判別し（図１０のＳ１０），確認できた場合はｋを更新（＋１）し（同Ｓ１１），次にｉを更新（＋１）する（同Ｓ１２）。また，Ｓ１０において確認できない場合はＳ１２に移行してｉを更新し，Ｓ８に戻る。こうして，ｉが１〜６になるまで繰り返しＳ９〜Ｓ１２が実行され，ｉが７になると，図１１のＳ１３に移行すると，ｋ≧３であるか判別し，該当しない（３画素以上の白と黒の存在するラインが２本以下）と処理対象ブロックは指紋が存在しないと判定し（同Ｓ１４），このブロック対応のデータ格納エリアの▲３▼に指紋は存在しない旨をセットする（同Ｓ１５）。ステップＳ１３において，イエスと判定された場合，処理対象ブロックには指紋が存在すると判定し（同Ｓ１６），このブロック対応のデータ格納エリアの▲３▼に指紋が存在することを表す状態にセットし（同Ｓ１７），そのブロックの座標（画面全体に対する）をデータ格納エリアの▲５▼にセットし（同Ｓ１８），続いて，当該ブロックの状態（湿潤状態か，乾燥状態か，または湿潤でも乾燥でもない状態の何れか）をデータ格納エリアの▲４▼にセットする（同Ｓ１９）。なお，ブロックの状態は，ブロック内の全画素中の黒が存在する比率，白が存在する比率，黒と白の比率を検出して，予め設定した比率を越えるか判別することにより判定する。
【００２６】
続いて，全ブロックの処理を終了したか判別し（図１１のＳ２０），終了しないと次のブロックを処理対象とし（同Ｓ２１），図１０のＳ２に戻り，全ブロックの処理が終了するまで繰り返される。
【００２７】
なお，判定ラインは，図９の通りでなくとも，２ラインおきに判定できれば特に判定位置を定めるものではない。
【００２８】
このようにして分割されたブロックの状態を個々に判定する。判定対象とするブロックに関しては，分割した９００ブロック全てに対して行っても良いが，上記図１０のように１画素もデータが存在しないブロック（全画素が背景色）を処理しても無駄であることから，そのような画像は予め隆線は存在しないとして処理対象から除外することで，処理速度を向上することができる。
【００２９】
なお，画素の連続性で指紋の存在を判定する方式をとることから，ブロック内に３画素以上のデータ（黒）が存在しないブロックも，予め隆線は存在しないとして処理対象から除外することも出来る。このように，無駄な処理ブロックを処理対象から除外し，予め隆線の存在しないブロックとして定義しておくことで，さらに処理速度の向上をはかることができる。
【００３０】
処理対象としたブロックは，画素の連結による指紋の存在確認処理と共に，画素の白と黒の比率や連続性の状態によって，湿潤，乾燥，乾燥でも湿潤でもないの３段階で処理対象ブロックの状態を認識する。具体的には，例えば連続性の有無に関わらず，黒の比率が８０％程度であれば，湿潤の傾向にあると判定し，逆に白の比率が８０％程度であれば，乾燥の傾向にあると判定する。このどちらでも無ければ，乾燥でも湿潤でもないと判定する。なお，状態を判定する比率を多少変えることで，判定の厳しさを自由に設定できることは言うまでもない。
【００３１】
また，入力画像に対する絶対座標として，処理対象としたブロックの隆線の存在に関わらず，データが存在したブロックの上下左右の座標を上記図１１のＳ１８の処理により保持しておけば，全ブロックの判定が完了したときに，最も上に位置するブロックの上座標，最も左に位置するブロックの左座標，最も右に位置するブロックの右座標，最も下に位置するブロックの下座標で，入力指紋座標と入力指紋面積が認識できる。
【００３２】
次に，こうして判定した９００ブロックの情報を元に，入力指紋画像が指紋認証用指紋画像として適しているか否かを判定する方法を説明する。
【００３３】
本実施例では，仮りに全体の８０％程度に隆線と谷線が存在していれば問題なく指紋認証が行える指紋照合機能がシステムに組み込まれているものとして説明する。よって，９００ブロック中の８０％すなわち７２０ブロック以上に指紋（隆線と谷線）の存在が確認できれば，指紋認証に適した画像として入力画像を取り込んで指紋照合機能に移行すればよい。
【００３４】
ただし，指紋認証に適していると判定する要素は，実際に指紋の照合を行う指紋照合機能の性能を元に定義しなければならない。
【００３５】
なお，指紋センサの種別によっては，採取する画像の背景色が白のものや黒のものが存在する。また，入力画像サイズも様々である。しかし，そのような画像においても，画像のサイズを変更したり背景色の認識方法を変えることにより，本実施例を元に同様の処理をすることが可能である。
【００３６】
次に，入力指紋が指紋認証に適していないと判定した場合に，入力画像の状態を判定するまでの処理を説明する。
【００３７】
図１２に細い指と判定するまでのフローチャートを示し，上記図３の細い指判定部６ａにおいて実行され，図４のＳ８，Ｓ９の詳細である。
【００３８】
この場合，画像全体に対する入力指紋（隆線と谷線が含まれるブロック）の面積比率を変数ｎとして設定する（図１２のＳ１）。次にｎ＞６０％であるか判別し（図１２のＳ２），６０％に達しないと湿潤または乾燥指紋の判定処理へ移行し，６０％以上なら入力指紋のブロック数と隆線確認ブロック数の比率を変数ｍとして設定し（同Ｓ３），ｍが７０％を越えているか判別し（同Ｓ４），越えてないと湿潤または乾燥指紋の判定処理へ移行し，７０％を越えていると指が細い（または入力した指紋の面積が小さい）と判定して（同Ｓ５），終了する。
【００３９】
図１２の処理では入力画像面積に対して処理対象ブロックの比率が大きければ，入力面積に問題無しとして湿潤／乾燥の判定処理に移行する。入力画像面積に対して処理対象ブロックの比率が小さい場合，細い指による指紋が入力されたと考えられる。ここで判定要素とする処理対象ブロックの面積には，前述した入力指紋面積を用いればよい。しかし，入力画像面積は小さく指が細いが，処理対象ブロックが著しく湿潤している，または著しく乾燥している場合が考えられるので，処理対象ブロックに対して隆線ありと判定したブロックの比率が小さい場合，最終判定は湿潤指判定，および乾燥指判定に移行する。逆に処理対象ブロックに対して隆線ありと判定したブロックの比率が大きければ，間違いなく指が細いと判定できる。このように，入力画像面積に対して入力指紋面積が小さく，且つ処理対象ブロックの隆線の存在比率が高い場合，指が細いと判定する。指が細いと判定される場合，指を指紋入力部に軽く置いたため指紋の一部しか入力されないことが原因である場合と，実際に指が細いことが原因である場合とがある。前者の場合は，再度指紋入力を行うことにより正常なものとして採用される可能性があり，後者の場合は，他の太い指を認証用に使用するよう変更することで対処することができる。
【００４０】
なお，図１２では，入力画像面積に対する処理対象ブロックの比率を６０％，処理対象ブロックに対する隆線ありと判定したブロックの比率を７０％としているが，この比率に関しては，実際に指紋を認証するエンジン性能などの要素によって多少の設定変更が可能なことは言うまでもない。
【００４１】
図１３は乾燥指紋と判定するまでのフローチャートである。図１３では，この処理の前に，図１２に示す細い指の判定は完了していると考えている。まず，処理対象ブロックとした全てのブロックに対して，乾燥（上記の例では白（谷または背景）の比率が８０％程度分布），湿潤（上記の例では黒（隆線）の比率が８０％程度分布），および乾燥でも湿潤でもないと判定した数をカウントしてｉ，ｊ，ｋとして設定する（図１３のＳ１）。判定処理対象ブロック中の乾燥と判定したブロックの比率が所定の閾値（６０％）を超えているか判定し（図１３のＳ２），越えている場合は乾燥指紋と判定する（同Ｓ４）。また，乾燥と判定したブロックの比率が所定の閾値（６０％）を超えていない場合でもｉ，ｊ，ｋの比率が５０％以上，３０％以下，３０％以下であるか判別し（図１３のＳ３），該当する場合は乾燥指紋と判定し，該当しない場合は湿潤指紋の判定処理に移行する。
【００４２】
なお，図１３では，乾燥指紋と判定する閾値を６０％，ブロック状態の判定比率を乾燥５０％以上：湿潤３０％以下：乾燥でも湿潤でもないものを３０％以下，としているが，この比率に関しては，実際に指紋を認証するエンジン性能などの要素によって，多少の設定変更が可能なことは言うまでもない。
【００４３】
図１４に湿潤指紋と判定するまでのフローチャートを示す。なお，図１４では，この処理の前に，図１２に示す細い指の判定と，図１３に示す乾燥指紋の判定処理は完了しているものとする。
【００４４】
まず，処理対象ブロックと，隆線ありと判定したブロックの比率と，処理対象ブロックとした全てのブロックに対し，乾燥，湿潤，および乾燥でも湿潤でもないと判定した数をカウントしてｉ，ｊ，ｋとして設定する（図１４のＳ１）。この処理は，乾燥指紋の判定で算出した値をそのまま流用することが出来る。処理対象ブロックに対し，湿潤と判定したブロックの比率が所定の閾値（６０％）を超えているか判別し（図１４のＳ２），越えている場合は湿潤指紋と判定する（同Ｓ４）。そして，湿潤と判定したブロックの比率が所定の閾値を超えていない場合でも，ｉ，ｊ，ｋの比が，３０％以下，５０％以上，３０％以下であるか判別する（図１４のＳ３）。すなわち，湿潤と判定したブロック，および乾燥でも湿潤でもないと判定したブロックよりも，湿潤と判定したブロックの比率が明らかに大きい場合は，湿潤指紋と判定して，終了する。この条件に該当しない場合は，指が荒れていると判定し（図１４のＳ５），終了する。
【００４５】
図１４では，湿潤指紋と判定する閾値を６０％，ブロック状態の判定比率を湿潤５０％以上：乾燥３０％以下：乾燥でも湿潤でもないものを３０％以下としているが，この比率に関しては，実際に指紋を認証するエンジン性能などの要素によって，多少は設定を変更可能なことは言うまでもない。
【００４６】
ここまでで湿潤指紋と判定できない場合，採取した指紋が乾燥部と湿潤部が同比率で混在することが考えられる。この場合も指紋認証に適さない指紋となるが，指荒れが著しい指でこのような判定となることが多いことから，指荒れと判定する。
【００４７】
なお，この実施例では画像の状態を判定する処理順として，指が細い指紋を判定する処理，乾燥指紋を判定する処理，湿潤指紋を判定する処理の順で処理を行うように説明したが，判定処理の組み方次第では，この判定順を変えることが可能であることは言うまでもない。例えば，湿潤指紋の判定にかからない画像で乾燥指紋の判定を行うなど，判定処理は自由に入れ替えることが出来る。
【００４８】
すなわち，入力画像を分割した各々のブロック（細分化領域）の隆線存在と，各々のブロックが湿潤傾向にあるか，乾燥傾向にあるか，湿潤でも乾燥でもないかというような画像の状態，および，隆線の存在に関わらずに各々のブロックの座標からの入力指紋座標と入力指紋面積の情報を判定しておけば，その内容を使用して入力画像の状態を自由に判定することが可能となる。また，指紋特徴点を作成して照合を行う機能が，指紋の中心付近の画像が正確に採取できないと認証率が落ちるといった傾向にある場合，上記の入力指紋座標からさらに中心付近の座標を特定し，その座標内の指紋の状態が湿潤傾向や乾燥傾向にあるかどうかを判定して，認証に不向きな指紋かどうかを判定することも出来る。このように，利用する指紋照合機能の性質に合わせて，部分的に状態を判定した結果で異常指紋とするか正常指紋とするかの自由度を増すことも可能である。
【００４９】
（付記１）入力指紋画像が認証に適しているかを判定する入力指紋状態判定方法において，入力指紋画像を所定の大きさの領域に細分化し，細分化した各領域中に隆線と谷線とからなる指紋が存在するかどうかを判定すると共に，細分化した領域での皮膚表面の状態を判定し，前記各領域毎の指紋存在判定結果と状態判定結果から指紋認証に適当な指紋画像かどうかを判定することを特徴とする入力指紋状態判定方法。
【００５０】
（付記２） 付記１において，少なくとも，隆線または谷線の１本を識別できる程度の大きさで細分化するサイズを選択することを特徴とする入力指紋状態判定方法。
【００５１】
（付記３） 付記１において，前記細分化した各領域の画像毎に，縦・横に配置された各画素について，縦方向と横方向に少なくとも隆線または谷線の幅だけ間隔を置いた判定ラインにより，隆線または谷線を表す画素が所定個数連続するか否かにより指紋が存在するか否かを判定することを特徴とする入力指紋状態判定方法。
【００５２】
（付記４） 付記１において，前記細分化した各領域の画像毎に，画像内の隆線を表す画素が存在する比率と谷線または背景を表す画素が存在する比率を求め，隆線を表す画素の比率が所定値以上の場合を湿潤状態，谷線または背景を表す画素の比率が所定値以上の場合を乾燥状態として設定し，全領域に対する湿潤状態の領域の比率，乾燥状態の比率及び湿潤状態でも乾燥状態でもない領域の比率を求め，これらの各状態の比率を判別して指紋状態を判定することを特徴とする入力指紋状態判定方法。
【００５３】
（付記５） 付記４において，前記指紋状態の判定は，指紋が細いか，乾燥か，湿潤か，または荒れているかの各状態を判定することを特徴とする入力指紋状態判定方法。
【００５４】
（付記６） 入力指紋画像が認証に適しているかを判定する入力指紋状態判定装置において，入力指紋画像を所定の大きさの領域に細分化する細分化部と，細分化した各領域中に隆線と谷線とからなる指紋が存在するかどうかを判定する指紋存在判定部と，細分化した領域での皮膚表面の状態を判定する状態判定部と，各領域毎の前記指紋存在判定部の判定結果と前記状態判定部の判定結果とに基づいて指紋認証に適当な指紋画像かどうかを判定する指紋画像状態判定部とを備えることを特徴とする入力指紋状態判定装置。
【００５５】
（付記７） 付記６において，前記指紋存在判定部は，細分化した各領域の画像毎に，縦・横に配置された各画素について，縦方向と横方向に少なくとも隆線または谷線の幅だけ間隔を置いた判定ラインにより，隆線または谷線を表す画素が所定個数連続するか否かにより指紋が存在するか否かを判定することを特徴とする入力指紋状態判定装置。
【００５６】
（付記８） 付記６において，前記指紋画像状態判定部は，細分化した各領域の画像毎に，画像内の隆線を表す画素が存在する比率と谷線または背景を表す画素が存在する比率を求め，隆線を表す画素の比率が所定値以上の場合を湿潤状態，谷線または背景を表す画素の比率が所定値以上の場合を乾燥状態として設定し，全領域に対する湿潤状態の領域の比率，乾燥状態の比率及び湿潤状態でも乾燥状態でもない領域の比率を求め，これらの各比率を判別して指紋状態を判定することを特徴とする入力指紋状態判定装置。
【００５７】
（付記９） 付記６において，前記指紋画像状態判定部において，指紋認証に適当でないと判定された場合，指紋が細い，乾燥状態，湿潤状態等の理由を出力することを特徴とする入力指紋状態判定装置。
【００５８】
【発明の効果】
本発明によれば，指紋画像入力部に入力された画像を細線化のような大きな計算時間を必要とする処理を行うことなく，高速に隆線の存在を確認し，指紋認証に適さない画像である場合，乾燥，湿潤，指荒れ，指が細いなどの適さないと判定した理由も判定して，その画像の取り込みを拒否する機能の提供を実現するものである。
【００５９】
また，画像として指紋情報を採取する機能をもつ指紋情報入力部を備えた，個人認証システム等において，入力した画像から指紋特徴データを抽出する前処理として，採取された画像が指紋認証に適しているかどうかの判定をその場で的確に判定して，認証に適していないと判定した場合は，適していないと判定した原因を判定することで，指紋認証に適した指紋画像を取り込むことが可能となる。また，指紋認証に失敗しやすい利用者（湿潤または乾燥した指紋を入力する傾向がある利用者）には，判定結果を元にして状況を改善するために必要となる対応策を利用者にフィードバックすれば，利用者にストレスを与えることなく，安定した認証率で指紋照合を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成を示す図である。
【図２】本発明による処理フローを示す図である。
【図３】実施例の構成を示す図である。
【図４】実施例の処理フローを示す図である。
【図５】入力指紋画像の例を示す図である。
【図６】２値化画像の例を示す図である。
【図７】図６の画像を細分化した状態を示す図である。
【図８】図７の細分化した領域の中の６列目１８行目の領域の内容を示す図である。
【図９】実施例の判定ライン位置を示す図である。
【図１０】各ブロックに対する判定の処理フロー（その１）を示す図である。
【図１１】各ブロックに対する判定の処理フロー（その２）を示す図である。
【図１２】細い指と判定するフローチャートを示す図である。
【図１３】乾燥指紋と判定するフローチャートを示す図である。
【図１４】湿潤指紋と判定するフローチャートを示す図である。
【図１５】従来例の構成を示す図である。
【図１６】従来例の説明に使用する指紋画像の例を示す図である。
【図１７】図１６の画像を細分化した状態を示す図である。
【図１８】２つのブロックの画素の分布を示す図である。
【符号の説明】
１ 指紋情報入力部
２ 画像細分化部
３ 細分化画像隆線存在判定部
４ 細分化画像状態判定部
５ 画像取り込み決定部
６ 画像状態判定部

Claims (2)

1. 入力指紋画像が認証に適しているかを判定する入力指紋状態判定方法において，
   入力指紋画像を所定の大きさの領域に細分化し，前記細分化した各領域の画像毎に，縦・横に配置された各画素について，縦方向と横方向に少なくとも隆線または谷線の幅だけ間隔を置いた判定ラインにより，隆線または谷線を表す画素が所定個数連続するか否かにより指紋が存在するか否かを判定すると共に，細分化した領域での皮膚表面の状態を判定し，前記各領域毎の指紋存在判定結果と状態判定結果から指紋認証に適当な指紋画像かどうかを判定することを特徴とする入力指紋状態判定方法。
2. 入力指紋画像が認証に適しているかを判定する入力指紋状態判定装置において，
   入力指紋画像を所定の大きさの領域に細分化する細分化部と，
   細分化した各領域の画像毎に，縦・横に配置された各画素について，縦方向と横方向に少なくとも隆線または谷線の幅だけ間隔を置いた判定ラインにより，隆線または谷線を表す画素が所定個数連続するか否かにより指紋が存在するか否かを判定する細分化画像指紋存在判定部と，
   細分化した領域での皮膚表面の状態を判定する細分化画像状態判定部と，
   各領域毎の前記細分化画像指紋存在判定部の判定結果と前記細分化画像状態判定部の判定結果とに基づいて指紋認証に適当な指紋画像かどうかを判定する指紋画像状態判定部と，
   を備えることを特徴とする入力指紋状態判定装置。

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