JPH05233782A

JPH05233782A - 画像照合方法及び画像照合装置

Info

Publication number: JPH05233782A
Application number: JP3171298A
Authority: JP
Inventors: Tetsuji Kobayashi; 哲二小林
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1991-07-11
Filing date: 1991-07-11
Publication date: 1993-09-10

Abstract

(57)【要約】【目的】画像の識別のために、２つの二値画像の照合
を高速に行い、かつ登録情報のメモリ量を小さくする。【構成】二値画像である第１画像と第２画像の照合を
行う画像照合装置１において、１つ以上の黒画素の集合
を線として扱い、第１画像の線幅を、元の線幅未満の線
幅指定値の細め処理手段で処理して得られる第１変換画
像の個々の黒画素アドレスを登録情報としてメモリ６に
格納し、第２画像を画像メモリ４に格納し、第１画像と
第２画像の照合では、第１画像の登録情報と、第２画像
の線幅を元のままとする場合も含めて線幅指定値の細め
処理手段で処理して得られる第２変更画像の個々の黒画
素アドレスとの照合処理手段により、第１画像と第２画
像の一致性を処理装置５で判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル化された画
像(指紋，印影，図形，文字など)のパターン認識を画像
照合装置(電子計算機，電子交換機，通信制御装置，Ｉ
Ｃカード，画像処理装置，又は認識装置などにおけるハ
ードウェア及び／又はソフトウェア）により行う場合、
２つの画像の照合によって、それらの画像の一致性(一
致の度合い)により、一致又は不一致を判定するための
画像照合方法及び画像照合装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】パターン認識の対象とする画像の例とし
て、画像が指紋の場合を説明する。指紋は、指の隆線の
紋様である。なお、谷線(隆線と隆線の間)は隆線で定ま
るので隆線の代わりに谷線の描く紋様を指紋として用い
てもよい。指紋として扱う線を指紋線を呼ぶ。

【０００３】本人確認のための指紋の入力装置は、撮像
装置(例えば、ＣＣＤ(電荷結合素子)カメラ)から入力す
る方式として、プリズム方式(例えば、清水ほか著「プ
リズムを用いた指紋情報検出方法−全反射法と光路分離
法の比較−」、電子通信学会論文誌，Vol.J68-D，No.
3，pp.414-415(1985年))、及びホログラム方式(例え
ば、井垣ほか著「ホログラフィック指紋センサを用いた
個人照合装置」、電子情報通信学会技術研究報告，PRU8
7-31，pp.27-33(1987年))などがある。

【０００４】撮像装置から入力されたアナログ情報の指
紋画像は、Ａ／Ｄ(アナログ／ディジタル)変換器によ
り、ディジタル化された指紋の濃淡画像に変換される。
この指紋の濃淡画像は、画像メモリの画素アドレスであ
る座標(Ｘ，Ｙ)と、画像メモリの各画素アドレス構成要
素である画素の輝度により表示される。なお、指紋の凹
凸を直接に二値画像に変換して、指紋画像としてもよ
い。

【０００５】指紋の濃淡画像は、平滑化、隆線の方向な
どにより補正を行える。指紋の特徴を表す特徴点として
は、端点、分岐点、交差点がある。ディジタル化された
指紋の濃淡画像の特徴点は、指紋画像を二値化し、更に
細線化して、特徴点を表す画素の範囲(例えば、特徴点
を中心とする３×３個の画素集合)のパターンと同じパ
ターンが細線化画像に存在することにより検出できる
(例えば、笹川ほか著「低品質画像への対応能力を高め
た個人確認用指紋照合装置」、電子情報通信学会論文
誌，Vol.J72-D-II，No.5，pp.707-714(1990年))。

【０００６】指紋の照合において、あらかじめ照合のた
めの情報をメモリに登録しておく指紋を登録指紋、登録
指紋との一致性を照合する指紋を検査指紋と呼ぶ。登録
指紋と検査指紋の照合方式として、特徴点を用いる方
式、隆線の方向を用いる方式、及び登録指紋と検査指紋
の原画像同士のパターンマッチングによる方式などが知
られている。細線化画像同士のパターンマッチングによ
る方式として、特願昭63−132386号は、登録指紋の細線
化画像と検査指紋の細線化画像の重ね合わせによる照合
方式を記述している。

【０００７】平滑化は、指紋画像の雑音の影響を減らす
ための処理であり、例えば、任意の画素の近傍画素の値
を用いる局所加重平均フィルタがあり、高木・下田（監
修）「画像解析ハンドブック」，pp.538-548，東大出版
会(1991年)、などに述べられている。

【０００８】二値画像の細線化は、線の対象とする種類
の画素について、大部分(大部分とは、半分以上から全
部までの意味とし、理想的には全部)の線幅を１画素と
することであり、対象とする種類の画素は、黒画素又は
白画素のいずれか一方であるが、黒画素として以後記述
する。

【０００９】濃淡画像を二値化して、二値画像の線細化
を行う方式として、黒画素の集合内で、外側にある黒画
素を、黒画素の連結性(４連結又は８連結)を保持して順
次に削除して行くヒルディッチ(Ｈilditch)の細線化方
式などがある(例えば、田村（監修）「コンピュータ画
像処理入門」，総研出版，pp.80-83(1985年)、田村著
「多面的画像処理とそのソフトウェア・システムに関す
る研究」，電子技術総合研究所研究報告，pp.25-64，83
5号(1984年2月)、及び森ほか著「画像認識の基礎
［I］」，pp.65-71，オーム社(1986年))。特願平２−24
2473号(濃淡画像の二値化及び細線化方式)、特願平３−
45136号(画像の細線化方式)においても濃淡画像又は二
値画像の細線化方式が述べられている。

【００１０】指紋の入力では、検査指紋と登録指紋で、
位置ずれ(回転及び／又は平行移動）が生じるので、検
査指紋と登録指紋の照合では、両指紋についての位置合
わせが必要となる。位置合わせ方式(回転と平行移動)と
しては、隆線方向を用いる方式、代表特徴点と周辺特徴
点による方式、平行移動のみを可能な範囲について試行
錯誤し、最も一致数の多い場合を最終設定位置とする方
式などが知られている。位置合わせのときに必要な座標
変換や幾何学的変換の公式は、例えば、プラストックほ
か著、郡山訳「コンピュータグラフィックス」，pp.84-
88，マグロウヒルブック(1987年)、に述べられている。

【００１１】照合のときの位置合わせにおいて、指紋画
像の近似的中心点を求めることが有用である。特公昭58
−55548号「図形中心位置決定方法」では、隆線の勾配
が急な方向を逐次に探索して中心点を求める方法が述べ
られている。伊藤ほか著「中心点に着目した指紋画像の
一分類法」，信学技報，PRU89-79，pp.15-22(1989年)に
おいては、長方形の各辺の平行線との交点数を用いて、
逐次に中心位置に接近する方法が述べられている。「指
紋照合における基準点抽出に関する一検討」、昭和62年
電子情報通信学会情報・システム部門全国大会、No.12
5、においては、走査線ごとに通過する隆線数を計数し
た情報から、近似的中心点を求めている。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】画像の特徴点(端点、
分岐点、交差点)による照合方式では、特徴点が不明確
な場合や特徴点数が少ない場合の照合が困難である。隆
線方向による照合方式では、入力された指紋の傾きが大
きい場合や隆線方向の変動が大きい指紋の照合が困難で
ある。

【００１３】また、特徴点や隆線方向による方式では、
画像の線の切れや癒着を修正する処理時間が大きい。原
画像同士のパターンマッチングによる照合方式では、押
捺時の指紋の隆線の幅には、指の圧力や乾燥状態により
変動があるために、誤識別が発生しやすく、しかも、登
録情報の格納のための記憶量が大きくなる。

【００１４】また、細線化画像同士のパターンマッチン
グによる照合方式では、一方の指紋が低品質であった
り、入力に回転移動があったりする場合には、細線化画
像が変形するため、照合が困難である。

【００１５】本発明は、上述したような問題を解決し、
画像識別のために、２つの二値画像の照合を高速に行
い、かつ、登録情報の記憶量も小さくすることを目的と
する。

【００１６】

【課題を解決するための手段】本発明は、黒画素と白画
素を画像の画素の構成要素とする二値画像の２つの画像
を第１画像と第２画像とし、１つ以上の黒画素の集合を
線として扱うこととし、第１画像の大部分の線幅を元の
線幅未満の線幅に細める処理を行って得られる第１変更
画像の個々の黒画素と、第２画像の線幅を元のままとす
る場合を含めて大部分の線幅を指定の値以下に細める処
理を行って得られる第２変更画像の個々の黒画素につい
て、少なくとも一方の前記の変更画像の個々の黒画素に
おける画素アドレスを零回以上に変換する位置合わせ後
に一致性を調べる照合処理により、第１画像と第２画像
の一致性を判定することを特徴とする。

【００１７】

【作用】本発明によれば、第１画像(例えば、登録画像
の二値画像)に適用する細め処理手段の線幅指定値は、
第２画像(例えば、検査画像の二値画像)に適用する細め
処理手段の線幅指定値よりも小さくできるので、登録画
像と検査画像の元の物体が同一である場合には、各対応
場所において、第１変更画像の線幅を、第２変更画像の
線幅よりも小さくすることができる。

【００１８】したがって、第１画像の登録情報である第
１変更画像の個々の黒画素を、第２画像に細め処理(元
のままの画像とする場合も含む)を行った情報である第
２変更画像の個々の黒画素と照合すると、次の効果があ
る。

【００１９】特徴点を抽出するための複雑な画像補
正処理(例えば、線の方向を利用した補正等)が不要であ
る。

【００２０】第１画像の線幅は第２画像の線幅より
も小さく設定できるので、第１画像と第２画像が同じ物
体から取得された画像である場合、両画像の位置ずれの
影響が少ない。

【００２１】細め処理を行った画像の黒画素数は、
元の画像の総黒画素数よりも少ないので、元の画像をそ
のまま登録情報とする場合よりも、登録情報のために必
要なメモリ量が少ない。

【００２２】

【実施例】実施例として、画像が指紋(指紋画像と呼ぶ
ことがある)である場合を述べる。図１は、本発明の一
実施例に係る指紋の識別システムの一構成例である。画
像入力装置２から入力された指紋は、画像照合装置１に
おいて処理される。画像照合装置１は、ディジタル化さ
れた指紋の濃淡画像、二値画像、及び各種の処理(細め
処理など)を行った画像を必要時に格納するための画像
メモリ４、処理プロセッサ(１つ以上のＣＰＵ)である処
理装置５、及びプログラム、データ、ファイル(データ
の集合)などの情報の記憶のためのメモリ６を備えてい
る。メモリ６に特性の異なる記憶装置(例えば、半導体
メモリと磁気ディスク)が混在する場合には、それらの
相互間における情報の移動は、必要に応じてハードウェ
アやソフトウェアで行うものとする。ここで、画像メモ
リ４とメモリ６は、格納情報による区分であり、同じ記
憶装置で実現することもできる。

【００２３】画像入力装置２は、撮像装置７を備え、Ａ
／Ｄ変換器３は、撮像装置７からのアナログ情報をディ
ジタル情報に変換する。ここで、直接にディジタル画像
が得られる種類の画像入力装置を用いる場合は、Ａ／Ｄ
変換器は不要である。

【００２４】また、ディジタル化された指紋の濃淡画像
である指紋画像を格納する画像メモリ４における画素ア
ドレスは、Ｘ座標とＹ座標により(Ｘ，Ｙ)と表す。画素
アドレス(Ｘ，Ｙ)を、画素(Ｘ，Ｙ)、もしくは、単に
(Ｘ，Ｙ)と表すことがある。１つの画像を格納する画像
メモリ４の部分を画面と呼ぶ、画像メモリ４は、１つ以
上の画面を持つことができる。

【００２５】画像メモリ４の各画面は、画素で構成さ
れ、その全部の画素アドレスの範囲を０≦Ｘ≦Ｘ_h、０
≦Ｙ≦Ｙ_hとすると、この画素アドレスの範囲内で更に
指定された処理範囲が処理の対象となる。画素アドレス
や画素数を含む計算により、画素アドレスや画素数に小
数点以下の数が発生する場合には、小数点以下を切り捨
て、四捨五入、又は切り上げのいずれかにより処理す
る。画素の値は輝度で表わされる。輝度のどの部分が隆
線となるかは、画像入力装置２の処理方式と画像処理装
置１における画像の処理とに依存し、いずれの場合でも
隆線に対応する輝度の特性を画像照合装置１に事前に設
定しておくことにより処理が可能である。

【００２６】次に、指紋の識別において、画像照合装置
１のメモリ６に登録するために画像入力装置２から入力
される指紋を登録指紋、検査のために画像入力装置２か
ら入力される指紋を検査指紋と呼ぶ。黒画素と白画素に
二値化された画像において、指紋線としては、黒画素と
白画素のいずれか一方を選定できる(それらの内のいず
れかが隆線と谷線にそれぞれ対応していればよい)。

【００２７】本実施例では、黒画素を指紋線として扱
う。細線化は、大部分の線幅が１画素となるようにする
処理のことであるが、本実施例では、元の二値画像の黒
画素による画像に含まれるように黒画素集合の線幅を部
分的又は全体的に細めることを細め処理と呼び、細め処
理の結果得られる画像を細め画像と呼ぶ。したがって、
細線化は、本実施例における細め処理の１つの形態であ
る。なお、線幅は、任意の線の縁の点を定めたときに、
その線内を通って他の縁に達する最小距離(画素数)と定
義する(線の縁の位置ごとに定まる)。

【００２８】図２(a)は、画像メモリ４に格納される画
像データの状況を示している。画像10の画面には、画像
入力装置２から入力された画像から得られてディジタル
化された画像(二値画像又は濃淡画像)を格納する。画像
11の画面には、例えば、過去の画像を格納しておき、画
像10の処理に利用できる。処理手段の選定により、画像
11が不要な場合もあり、その場合には、画像メモリ４
は、画像10だけでよい。

【００２９】図２(b)は、メモリ６に格納されたデータ
等の状況を示しており、プログラム及びデータ12には、
本実施例を実現するためのプログラム及びデータを格納
し、登録情報13には、登録指紋画像の登録情報をファイ
ルに格納して保存する。

【００３０】画像が濃淡画像の場合は、輝度に対応した
符号値を定めておく。二値画像は、画像入力方式に依存
して、画像メモリ４に設定された濃淡画像を二値化して
得られる場合と、画像メモリ４に直接に二値画像が設定
される場合とがある。

【００３１】二値画像は、黒画素と白画素のみで表わさ
れるが、黒画素と白画素のそれぞれの輝度の値に対応し
た符号値(例えば、黒画素が１、白画素が０)を定めてお
くものとする。黒画素が輝度の高い部分であるか低い部
分であるかは、対象とする画像とその入力方法などによ
り定まるものであり、いずれの場合に対応させてもよ
い。二値画像は濃淡画像よりも小さいメモリ量で画像メ
モリに格納してもよい。

【００３２】画像メモリ４に格納する画像の論理的な原
点及び座標軸は、物理的な画像メモリ４の画素の位置と
独立に定めることができる。Ｘ軸とＹ軸の設定は自由で
あるが、説明の便宜上、Ｘ方向は左から右(すなわち、
Ｘの増加方向)に水平方向、Ｙ方向は上から下(すなわ
ち、Ｙの増加方向)に垂直方向とする。

【００３３】次に記法と定義を説明するが、これらの記
法の一部は、以下の説明中に現れない場合もある。

【００３４】［ｍ］：任意の数ｍの小数点以下切り捨
てを表す。ｆ(Ｘ，Ｙ)：画素のアドレス(Ｘ，Ｙ)における輝度で
ある。ＦＡ：指紋領域である。この指紋領域は、指紋境界の
みで表現できるので、指紋境界情報としてメモリ６に記
憶する。また指紋境界は、指紋領域内として扱う。 (Ｘ_C，Ｙ_C)：指紋の近似的中心点のアドレスである。 (Ｘ_RC，Ｙ_RC)：登録指紋の近似的中心点のアドレスで
ある。 (Ｘ_TC，Ｙ_TC)：検査指紋の近似的中心点のアドレスで
ある。Ｒ_th：登録指紋画像(濃淡画像又は二値画像)から得ら
れる登録指紋二値画像(第１画像)に、少なくとも細め処
理を行うことにより得られた、登録指紋変更画像(すな
わち、第１変更画像)である。Ｔ_th：検査指紋画像(濃淡画像又は二値画像)から得ら
れる登録指紋二値画像に、少なくとも細め処理(元のま
まとする場合も含む)を行うことにより得られた、検査
指紋変更画像(すなわち、第２変更画像)である。ＲＡ：登録指紋変更画像Ｒ_thにおける指紋領域内にあ
る全部の黒画素のアドレス(Ｘ，Ｙ)の集合である。ＲＡ
をテンプレートと呼ぶ。ＲＴ(０)：ＲＡの中心部小領域であるＸ_RC−ａ≦Ｘ≦
Ｘ_RC＋ａ，かつ、Ｙ_RC−ｂ≦Ｙ≦Ｙ_RC＋ｂにある黒画素
のアドレス(Ｘ，Ｙ)の集合である。つまり、ＲＴ(０)
は、ＲＡの部分集合であり、このＲＴ(０)を、サブテン
プレートと呼ぶ。ＲＢ(０)：ＲＡからＲＴ(０)を除いた部分の黒画素の
アドレスの集合である。ＲＢ(０)は、ＲＡの部分集合で
ある。ＲＢ(０)を、非サブテンプレートと呼ぶ。ＲＴ(Ｓ)：登録指紋変更画像の座標軸を、任意に定め
た点を中心にＳ度回転させたときのサブテンプレートＲ
Ｔ(０)の黒画素のアドレス(Ｘ，Ｙ)の集合である。ＲＴ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)：登録指紋変更画像の座標軸を、任
意の点(例えば、登録指紋の近似的中心点)を中心にＳ度
回転後、水平移動Ｈ、垂直移動Ｖを行った後の座標軸に
おけるサブテンプレートＲＴ(０)のアドレスの集合であ
る。ＲＴ(０，０，０)＝ＲＴ(０)、ＲＴ(Ｓ，０，０)＝
ＲＴ(Ｓ)である。ＲＢ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)：登録指紋変更画像の座標軸を、任
意の点(例えば、登録指紋の近似的中心点)を中心にＳ度
回転後、水平移動Ｈ、垂直移動Ｖを行った後の座標軸に
おける非サブテンプレートＲＢ(０)のアドレスの集合で
ある。ＲＢ(０，０，０)＝ＲＢ(０)、ＲＢ(Ｓ，０，０)
＝ＲＢ(Ｓ)である。Ｎ１_m ：サブテンプレート一致黒画素数であり、登録
指紋のサブテンプレートの黒画素と検査指紋の黒画素と
の一致黒画素数を表す。Ｎ１_c ：サブテンプレート総黒画素数であり、登録指
紋のサブテンプレートの総黒画素数を表す。Ｎ２_m ：非サブテンプレート一致黒画素数であり、登
録指紋の非サブテンプレートの黒画素と検査指紋の黒画
素との一致黒画素数を表す。Ｎ２_c ：非サブテンプレート総黒画素数であり、登録
指紋の非サブテンプレートの総黒画素数を表す。

【００３５】図３は、画像メモリ４における画像10にお
いて、指紋境界14により定まる指紋領域と、サブテンプ
レートＲＴ(０)を抽出する部分及び非サブテンプレート
ＲＢ(０)を抽出する部分の関係の例を表している。

【００３６】指紋画像の処理を行うための手段を以下に
述べる。なお、各手段の手順におけるステップで、次の
処理の記述がない場合は、直後のステップに進むものと
する。各手段で用いる定数は、画像照合装置１及び画像
入力装置２における種々の条件を考慮して、静的または
動的に適切な値を設定することとする。各ステップの実
現は、処理の内容が同じであれば、変形可能である。

【００３７】(1）平滑化の処理手段平滑化は、指紋画像の雑音の影響を減らすための処理で
ある。平滑化の処理は、公知の方法を用いることができ
る。例えば、任意の画素の近傍画素の値を用いる局所加
重平均フィルタなどを用いることができる。

【００３８】画像メモリ４に直接に二値画像を入力でき
る場合には、平滑化は省略する。

【００３９】(2）二値化と背景分離の処理手段二値化は、濃淡画像を二値画像に変換する処理である。
背景分離は、画像メモリ４における画像10の指紋画像の
有効な範囲を明確化する処理である。二値化と背景分離
を行う手順の例を以下の手順Ｂに述べる。手順Ｂの入力
情報は、入力画像情報である。手順Ｂの出力情報は、出
力画像の二値画像、及び指紋境界情報である。画像メモ
リ４に直接に二値画像を入力できる種類の画像入力装置
を用いる場合には、二値化(ステップＢ２)は省略して、
背景分離だけを実行する。

【００４０】（手順Ｂ）Ｋを部分領域のＸ方向の長さ
(＝部分領域のＹ方向の長さ)を表す定数とする。

【００４１】

【数１】Ｌ＝(Ｘ_h＋１)／Ｋとする。ここでは、Ｌが整数となるようにＫを選択する
(一般的には、部分領域の長さを、部分領域ごとに可変
することが可能)。

【００４２】

【数２】Ｋ_max＝((Ｘ_h＋１)／Ｋ)−１とする。画像10について、部分領域を一意に識別するた
めの部分領域アドレスを各部分領域の先頭の画素アドレ
スとする。任意の画素アドレス(Ｘ，Ｙ)は、部分領域ア
ドレスＪ(Ｍ，Ｎ)では、Ｍ＝［Ｘ／Ｙ］、かつ、Ｎ＝
［Ｙ／Ｋ］である。したがって、部分領域アドレスＪ
(Ｍ，Ｎ)に対応する画素アドレス(Ｘ，Ｙ)は、

【００４３】

【数３】Ｘ＝Ｋ・Ｍ，(Ｍ＝０，１，２，・・・，Ｋ_max) Ｙ＝Ｋ・Ｎ，(Ｎ＝０，１，２，・・・，Ｋ_max) により求まる。

【００４４】ステップＢ１（有効部分領域の判定）：Ｍ＝０，１，２，・・・，Ｋ_max Ｎ＝０，１，２，・・・，Ｋ_max について、以下の処理を行う。各部分領域アドレスＪ
(Ｍ，Ｎ)ごとに、各部分領域内のすべての画素の輝度平
均値Ｂ_av(Ｍ，Ｎ)を、Ｂ_av(Ｍ，Ｎ)＝(部分領域内の画素の輝度の和)／(部分
領域内の画素数) により求める。Ｂ_L及びＢ_Hを、有効部分領域と無効部分
領域を区分するための定数とする。各部分領域ごとに、Ｂ_L≦Ｂ_av(Ｍ，Ｎ)≦Ｂ_H であるときに、その部分領域が有効部分領域であると判
定し、有効部分領域テーブルＧ(その要素は、Ｇ(Ｍ，
Ｎ))に有効表示(表示値は１とする)を設定し、Ｂ_av(Ｍ，Ｎ)＜Ｂ_L 又は、Ｂ_av(Ｍ，Ｎ)＞Ｂ_H のときは、Ｇ(Ｍ，Ｎ)に無効表示(表示値は０とする)を
設定する。図４は、指紋の部分領域の有効部分領域テー
ブルＧの一例を示し、Ｋ＝16の場合である。

【００４５】無効部分領域の画素(Ｘ，Ｙ)は、便宜上、
すべて白画素の符号値に設定する。

【００４６】なお、部分領域の輝度の平均値だけでな
く、輝度の分布状況(分散値など)も用いて、有効部分領
域と無効部分領域の区分を行ってもよい。

【００４７】ステップＢ２（二値化）：Ｍ＝０，１，２，・・・，Ｋ_max Ｎ＝０，１，２，・・・，Ｋ_max について、以下の処理を行う。有効部分領域について、
Ｂ_av(Ｍ，Ｎ)を求めた部分領域の画素(Ｘ，Ｙ)の輝度ｆ
(Ｘ，Ｙ)について、二値化のしきい値Ｔ_Bを、

【００４８】

【数４】Ｔ_B＝Ｂ_av(Ｍ，Ｎ)＋Ｄ_B とし(Ｄ_Bは、二値化のしきい値を調整するための整数
(正，負，又は零)の定数)、このときの部分領域アドレ
スＪ(Ｍ，Ｎ)における画素(Ｘ，Ｙ)について、輝度の低
い方を黒画素とする場合は、Ｋ・Ｍ≦Ｘ≦Ｋ・(Ｍ＋１)−１Ｋ・Ｎ≦Ｙ≦Ｋ・(Ｎ＋１)−１の範囲の(Ｘ，Ｙ)について、ｆ(Ｘ，Ｙ)≧Ｔ_Bのとき、画素(Ｘ，Ｙ)の輝度に白画素
の符号値を設定し、ｆ(Ｘ，Ｙ)＜Ｔ_Bのとき、画素(Ｘ，Ｙ)の輝度に黒画素
の符号値を設定するなお、輝度の高い方を黒画素とする場合は、本ステップ
で、白画素と黒画素を上述の逆に設定する。

【００４９】ステップＢ３（有効部分領域の数の検
査）：有効部分領域テーブルＧにより、有効部分領域の
数Ｇ_Eを計数し、Ｇ_E≧Ｇ_C であればステップＢ４に行き(Ｇ_Cは、有効部分領域が十
分存在することを判定するための定数)、Ｇ_E＜Ｇ_C であれば、有効部分領域数不足により、本手順を異常終
了する。

【００５０】ステップＢ４（部分領域単位の指紋境界の
左端）：部分領域指紋境界情報を｛(Ｎ_T，Ｍ_L，Ｍ_R)，
Ｎ_T＝０〜Ｋ_max｝で表し、各Ｎ＝Ｎ_Tの値について、Ｍ_L
≦Ｍ≦Ｍ_Rが部分領域単位の指紋領域である。

【００５１】ここでは、部分領域単位に、指紋境界の左
端Ｍ_Lを求める。Ｎ＝０から開始して、Ｎ＝Ｎ_T，(Ｎ_T＝
０〜Ｋ_max)について、次の処理を行う。左端(Ｍ＝０)か
らＭの増加方向について、順次に有効部分領域テーブル
Ｇの要素Ｇ(Ｍ，Ｎ)の１(有効部分領域表示)を探索し、
１がＫ_C個以上(Ｋ_Cは、部分領域の指紋境界14を判定す
るための、１以上の定数)連続する部分の最初のＭの値
Ｍ_LをそのときのＮについての指紋領域の左端とする。
Ｍ＝０〜Ｋ_maxで１(有効領域表示)が連続してＫ_C個以上
発見できないときは、そのＮの値は、すべてのＭについ
て非指紋領域であり、非指紋領域のＮ_Tでは、Ｍ_L＝Ｍ_R＝−１とする。

【００５２】ステップＢ５（部分領域ごとの指紋境界の
右端）：ここでは、部分領域単位に、指紋境界の右端Ｍ
_Rを求める。Ｎ＝０から開始して、Ｎ＝Ｎ_T，(Ｎ_T＝０〜
Ｋ_max)について、ステップＢ４で左端が設定されていな
いＮ(すなわち、Ｍ_L＝−１のときのＮ)は飛ばして、右
端(Ｍ＝Ｋ_max)からＭの減少方向について、順次に有効
部分領域テーブルＧの要素Ｇ(Ｍ，Ｎ)の１(有効部分領
域表示)を探索し、１がＫ_C個以上(Ｋ_Cは定数)連続する
部分の最初のＭの値Ｍ_RをそのときのＮについての指紋
指域の右端とする。以上により、部分領域指紋境界情報
｛(Ｎ_T，Ｍ_L，Ｍ_R)，Ｎ_T＝０〜Ｋ_max｝が求まる。

【００５３】ステップＢ６（各画素ごとの指紋境界情
報）：部分領域指紋境界情報｛(Ｎ_T，Ｍ_L，Ｍ_R)，Ｎ_T＝
０〜Ｋ_max｝から、画素ごとの指紋境界情報を求める。
画素ごとの指紋境界情報を｛(Ｙ_T，Ｘ_L，Ｘ_R)，Ｙ_T＝０
〜Ｙ_h−１)｝で表し、これは、各Ｙ_Tの値について、Ｘ_L
≦Ｘ≦Ｘ_Rが指紋領域の意味である。

【００５４】部分領域指紋境界情報により、Ｎ＝０〜Ｋ
_maxにおいて、Ｋ・Ｎ≦Ｙ≦Ｋ・Ｎ＋Ｋ_maxのＹ＝Ｙ_Tに
ついて、

【００５５】

【数５】Ｘ_L＝Ｋ・Ｍ_L Ｘ_R＝Ｋ・Ｍ_R＋Ｋ_max として、各画素ごとの指紋境界情報｛(Ｙ_T，Ｘ_L，
Ｘ_R)，Ｙ_T＝０〜Ｙ_h−１)｝を求める。
(手順Ｂ終り)。

【００５６】なお、以後、単に指紋境界情報というとき
には、各画素ごとの指紋境界情報｛(Ｙ_T，Ｘ_L，Ｘ_R)，
Ｙ_T＝０〜Ｙ_h−１)｝を意味する。

【００５７】(3）画像補正の処理手段画像補正をどの程度行うかは、画像の品質に依存して定
める必要があるものであり、必要に応じて、省略又は増
強を行う。本実施例における画像補正の目的は、細め処
理が十分に実行できるようにするためのものである。こ
こでは、画像10に対して、二値画像の指紋領域内の各画
素の周辺の画素パターンにより、孤立黒画素集合の除去
(白画素に変更)、孤立白画素集合の穴埋め(黒画素に変
更)などの簡易な画像補正を行う手順の例を、以下の手
順Ｔに示す。

【００５８】この手順Ｔは、５×５個の画素集合に個々
の処理を適用する場合を示しており、一般に、ｎ×ｎ個
(ｎ＝２ｋ＋１，ｋ＝１，２，・・・)の画素集合につい
て、同様な処理が可能である。画像補正を行う画素集合
の大きさは、画像メモリ４の画素数、画像の品質などに
応じて適当に定める必要がある。任意の画素Ｐ₀を中心
とする５×５個の画素集合の個々の名称Ｐ₀〜Ｐ₂₄の位
置と手順Ｔを適用した場合の黒画素と白画素の変化の例
を、図５(a)と図５(b)に示す。手順Ｔの入力情報は、入
力画素情報、及び指紋境界情報である。また、出力情報
は、出力画像情報である。

【００５９】（手順Ｔ)画像10にある指紋領域内(境界を
含む)の注目画素をＰ₀＝(Ｘ，Ｙ)とし、

【００６０】

【数６】Ｘ＝２，３，・・・，Ｘ_h−２Ｙ＝２，３，・・・，Ｙ_h−２について、ステップＴ１〜ステップＴ４の処理を反復す
る。なお、指紋領域外は、二値化で白画素に設定されて
いるため、５×５個の画素集合の画素は、すべて白画素
か黒画素であり、Ｐ₀を指紋領域内で選択後の５×５個
の画素集合の処理時点では、指紋領域を意識する必要は
ない。

【００６１】ステップＴ１（Ｐ₀の選定）：画素Ｐ₀＝
(Ｘ₀，Ｙ₀)が指紋境界内であるかどうかを、指紋境界情
報(Ｙ_T，Ｘ_L，Ｘ_R)により調べる。すなわち、Ｙ₀＝Ｙ_T
となるＹ_TのＸ_LとＸ_Rについて、Ｘ_L≦Ｘ₀≦Ｘ_Rであれば
Ｐ₀は指紋境界内であり、そうでなければ指紋境界外で
ある。次に、Ｐ₀が指紋境界内のとき、ステップＴ２へ行く。

【００６２】Ｐ₀が指紋境界外のとき、次のＰ₀へ行
き、ステップＴ１から処理を行う。

【００６３】ステップＴ２（孤立した黒画素集合の除
去）：ここでは、孤立した黒画素集合の除去を行う。

【００６４】Ｐ₉〜Ｐ₂₄がすべて白画素であるとき
に、Ｐ₀〜Ｐ₈の画素をすべて白画素とし、ステップＴ３
へ行く。そうでないときは、へ行く。

【００６５】Ｐ₁〜Ｐ₈がすべて白画素のときに、Ｐ
₀を白画素にし、ステップＴ３へ行く。そうでないとき
は、何もせずにステップＴ３へ行く。

【００６６】ステップＴ３（孤立した白画素集合の除
去）：ここでは、孤立した白画素集合(いわゆる穴)に対
する穴埋めの処理を行う。

【００６７】Ｐ₉〜Ｐ₂₄がすべて黒画素であるとき
に、Ｐ₀〜Ｐ₈の画素をすべて黒画素とし、ステップＴ４
へ行く。そうでないときは、へ行く。

【００６８】Ｐ₁〜Ｐ₈がすべて黒画素のときに、Ｐ
₀を黒画素にし、ステップＴ４へ行く。そうでないとき
は、何もせずにステップＴ４へ行く。

【００６９】ステップＴ４：本手順を終了する。
(手順Ｔ終り)。

【００７０】手順Ｔにおける、ステップＴ２及びステッ
プＴ３では、更新の対象とする画素が、すでに更新しよ
うとする値のときは、更新する必要はないが、値の確認
の処理を避けるために、更新してもよい。

【００７１】(4）近似的中心点を求める処理手段画像10にある指紋の二値画像から、指紋領域の近似的中
心点(Ｘ_C，Ｙ_C)を求めるための手順を以下の手順Ｑに示
す。手順Ｑの入力情報は、入力画像情報、及び指紋境界
情報である。手順Ｑの出力情報は、近似的中心点(Ｘ_C，
Ｙ_C)である。図６に、各定数と指紋領域及び近似的中心
点の関係の例を示す。

【００７２】（手順Ｑ）ステップＱ１（Ｙ_Cを求めるための処理）：Ｖ_L≦Ｘ≦Ｖ
_Rの範囲について、水平線Ｙ＝ＫＡ_i，(i=1,2,・・・,n;
Ｈ_D≦Ｙ≦Ｈ_U)と、指紋線である黒画素線との交線数Ｋ
Ｈ_i，(i=1,2,・・・,n)を求める。ここで、個々の交わった
部分の黒画素の部分幅は一定値(例えば１画素)以上とす
る。Ｈ_D，Ｈ_U，Ｖ_L，Ｖ_Rは、Ｖ_L≦Ｘ≦Ｖ_R、かつＨ_D≦
Ｙ≦Ｈ_Uの区間が、指紋領域内であり、かつ、近似的中
心点の設定可能な範囲となるように選択した定数であ
る。ＫＡ_i，(i=1,2,・・・,n)は、走査位置を定める定数で
ある。

【００７３】次に、水平線Ｙ＝ＫＡ_iに対する交線数Ｋ
Ｈ_i，(i=1,2,・・・,n)について、ＫＨ_i，(i=1,2,・・・,n)が
最大となるｉ＝ｉ_mを求める。一般にはｉ_mは、１つ以上
ある(Ｔ_y個とする)。近似的中心点のＹ座標であるＹ
_cを、

【００７４】

【数７】

【００７５】

【外１】

【００７６】ステップＱ２（Ｘ_Cを求めるための処
理）：Ｈ_D≦Ｙ≦Ｈ_Uの範囲について、垂直線Ｘ＝Ｋ
Ｂ_i，(i=1,2,・・・,n; Ｖ_L≦Ｘ≦Ｖ_R)と、指紋線である
黒画素線との交線数ＫＶ_i，(i=1,2,・・・,n)を求める。こ
こで、交わった部分の黒画素の線分幅は、一定値(例え
ば１画素)以上とする。ＫＢ_i，(i=1,2,・・・,n)は定数で
ある。

【００７７】次に、垂直線Ｘ＝ＫＢ_iに対する交線数Ｋ
Ｖ_i，(i=1,2,・・・,n)について、ＫＶ_i，(i=1,2,・・・,n)が
最大となるｉ＝ｉ_sを求める。一般にはｉ_sは、１つ以上
ある(Ｔ_x個とする)。近似的中心点のＸ座標であるＸ
_cを、

【００７８】

【数８】

【００７９】

【外２】

【００８０】ステップＱ３：（Ｘ_C，Ｙ_C）を指紋領域の
近似的中心点とする。 (手順Ｑ終り)。

【００８１】なお、手順Ｑの１つの代替として、画像10
の中心(〔Ｘ_h／２〕，〔Ｙ_h／２〕)を近似的中心点
(Ｘ_C，Ｙ_C)とみなす手段がある。

【００８２】(5）細め処理手段１画素以上の黒画素の集合を画像の線として扱う。線幅
指定値の保持方法は任意であり、細め処理手段の入力情
報とすることも、細め処理手段の中で保持することも可
能である。線幅指定値は、１つの細め処理の中で１つ以
上保持してもよい。本実施例では、細め処理手段を、線
幅指定値に応じて、使い分けることができる。ただし、
画像照合装置１は、第１画像に適用する線幅指定値の細
め処理手段と第２画像に適用する細め処理手段だけを、
備えればよい。線幅指定値に依存した細め処理手段の例
を以下に示す。

【００８３】大部分の線幅を１画素とするための細
め処理(線幅指定値が１画素)二値画像の線幅を細める手
段(又は濃淡画像を二値化しかつ線幅を細める手段)であ
り、公知の方法(例えば、大部分の線幅を１画素とする
ことのできる細線化方法)を用いることができる。ま
た、濃淡画像を直接に二値化及び細線化する方法もあ
る。

【００８４】線幅は変更しない細め処理(線幅指定
値で、無変更指定の表示を指定)元の二値画像に処理を
行わない(元のまま)とする場合であることは、自明であ
る。

【００８５】大部分の線について線幅指定値以下に
細めるための細め処理(線幅指定値が任意の数値)公知の
方法を基にして実現できる。例えば、次のごとき手段で
ある。

【００８６】(a）画像を構成する線(本実施例では指紋
線である黒画素に相当)の外側から線の要素を１画素ず
つ消除する１画面分の処理を、大部分の線幅が１画素に
なるまで反復する細線化方法の場合、細線化の処理で
は、

【００８７】

【数９】

【００８８】となるように反復回数を定めておけばよ
い。

【００８９】(b）画像を構成する線の要素の中心から黒
画素を残す細線化方法の場合任意の直線を画像の線が交わる部分の線分上の黒画素に
ついて、該線分の中心を含む線幅指定値以下の画素を残
す(線分幅が線幅指定値以上の場合は線分の中点を中心
として線幅指定値分の黒画素を残し、線分幅が線幅指定
値未満の線分上の黒画素はすべて残す)ことにより実現
できる。具体的な手順の例を次の手順Ｆに示す。

【００９０】１つの直線Ｌ_x及びその並行線として、Ｘ
軸及びその並行線を用い、直線Ｌ_xを零度以上の一定角
度だけ回転した直線Ｌ_y及びＬ_yの並行線として、Ｙ軸及
びその並行線を用いる場合(すなわち、回転角度が90度)
の実施例をのべる。なお、ここで、並行線は、各座標上
を通るもののみとする。以下の手順Ｆの入力情報は、入
力画像情報である。出力情報は、出力画像である。

【００９１】（手順Ｆ）ステップＦ１（Ｘ方向の細め処理）：ここでは、Ｘ軸及
びその並行線上の黒画素を、黒画素と白画素に区分し直
す。画像10について、Ｙ＝Ｙ₀，(Ｙ₀＝0,1,2,・・・,Ｙ_h)
とし、そのときの黒画素の連続範囲を、Ｘ_Li≦Ｘ≦
Ｘ_Hi，(i=1,2,・・・)とする。次に、すべてのＸ方向に対
して、線幅指定値ｗ_x以上の黒画素連続部分(すなわち、
Ｘ_Hi−Ｘ_Li＋１≧ｗ_xを満たすｉについての座標(Ｘ，Ｙ
₀)である、Ｘ_Li≦Ｘ≦Ｘ_Hi、の線分の区間)について、
線分の長さ(画素数)がｗ_x以上の場合は線分の中点を中
心としてｗ_x個の黒画素を残し、線分の長さがｗ_x未満の
線分上の黒画素はすべて残す。

【００９２】以上の結果を画像10に設定する。本ステッ
プの処理を、Ｙ₀を１ずつ増加して、すべてのＹ₀につい
て、実施する。

【００９３】ステップＦ２（Ｙ方向の細め処理）：ここ
では、Ｙ軸及びその並行線上の黒画素を、黒画素と白画
素に区分し直す。画像10について、Ｘ＝Ｘ₀，(Ｘ₀＝0,
1,2,・・・,Ｘ_h)とし、そのときの黒画素の連続範囲を、Ｙ
_Li≦Ｙ≦Ｙ_Hi，(i=1,2,・・・)とする。次に、すべてのＹ
方向に対して、線幅指定値ｗ_y個以上の黒画素連続部分
(すなわち、Ｙ_Hi−Ｙ_Li＋１≧ｗ_yを満たすｉについての
座標(Ｘ₀，Ｙ)である、Ｙ_Li≦Ｙ≦Ｙ_Hi、の線分の区間)
について、線分の長さがｗ_y以上の場合は線分の中点を
中心としてｗ_y個の黒画素を残し、線分の長さがｗ_y未満
の線分上の黒画素はすべて残す。

【００９４】以上の結果を画像10に設定する。本ステッ
プの処理を、Ｘ₀を１ずつ増加して、すべてのＸ₀につい
て、実施する。 (手順Ｆ終
り)。

【００９５】本実施例では、登録指紋画像と検査指紋画
像について、細め処理を行う場合の線幅指定値は任意に
指定できるが、入力される画像の線の品質や特性、細め
処理の線幅指定値に対する性能、画像照合装置１に要求
される性能などから定める必要がある。

【００９６】登録指紋画像と検査指紋画像のそれぞれの
細め処理における線幅指定値の差を大きくすれば、両画
像の位置ずれには強くなるが、差を大きくしすぎると、
照合精度の低下をが生じることがある。登録指紋変更画
像の線幅は小さい方が、黒画素数が少なくなるため、登
録情報に必要なメモリ量を小さくできる。これらのこと
を勘案すると、例えば、次のいずれかの指定が有効な場
合がある。

【００９７】登録指紋画像の細め処理では線幅指定
値を１画素とし、検査指紋画像の細め処理では線幅指定
値を無変更とする。

【００９８】登録指紋画像の細め処理では線幅指定
値を１画素とし、検査指紋画像の細め処理では線幅指定
値を２画素以上の適当な値とする。

【００９９】登録指紋画像の細め処理の線幅指定値
を、検査指紋画像の細め処理の線幅指定値よりも小さい
値とする条件で、適当に選択する。

【０１００】手順Ｆは、線幅指定値が小さいと、黒画素
の連結性が保たれにくくなるので、線幅指定値を比較的
大きくとれる場合に有効である。また、手順Ｆを濃淡画
像に適用する拡張は、容易に実現できる。すなわち、各
画素の輝度に、黒画素と見なす輝度と、白画素と見なす
輝度の範囲を、動的又は静的に設定して、手順Ｆと同様
な処理を行う。

【０１０１】(6）登録画像の登録情報の登録処理手段指紋情報の登録処理は、登録指紋として画像メモリ４の
画像10に入力されて、細め処理までの処理がされた結果
である画像10にある登録指紋変更画像Ｒ_thからサブテン
プレートＲＴ(０)を作成して、サブテンプレートＲＴ
(０)のファイルに格納する処理である。指紋情報の登録
処理を行う手順を、以下の手順Ｒに示す。手順Ｒの入力
情報は、登録指紋のファイル名、登録指紋変更画像
Ｒ_th、登録指紋の指紋境界情報、及び登録指紋の近似的
中心点(Ｘ_RC，Ｙ_RC)である。手順Ｒの出力情報は、サブ
テンプレートＲＴ(０)のファイル、及び非サブテンプレ
ートＲＢ(０)のファイルである。

【０１０２】（手順Ｒ)ステップＲ１（サブテンプレートＲＴ(０)の作成）：登
録指紋変更画像Ｒ_thから、指紋領域ＦＡ内にあり、かつ
登録指紋変更画像Ｒ_thの中心部小領域(Ｘ_RC−ａ≦Ｘ≦
Ｘ_RC＋ａ，かつＹ_RC−ｂ≦Ｙ≦Ｙ_RC＋ｂの範囲。ａ，ｂ
は定数。)にある黒画素アドレスを抽出して、サブテン
プレートＲＴ(０)を作成し、このＲＴ(０)のファイルを
作成する。また、このＲＴ(０)の格納ファイルには、登
録指紋近似的中心点(Ｘ_RC，Ｙ_RC)も格納する。

【０１０３】ステップＲ２（非サブテンプレートＲＢ
(０)の作成）：登録指紋変更画像Ｒ_thから、サブテレプ
レートＲＴ(０)外、かつ指紋領域ＦＡ内にある黒画素ア
ドレスを抽出して、非サブテンプレートＲＢ(０)を作成
し、このＲＢ(０)のファイルを作成する。
(手順Ｒ終り)。

【０１０４】なお、サブテンプレート及び非サブテンプ
レートの各ファイルのデータの格納形式は任意である。
例えば、データ圧縮して格納し、利用時にデータ伸長を
行ってもよい。

【０１０５】(7）登録画像と検査画像の照合処理手段照合処理は、検査指紋として画像メモリ４の画像10に入
力されて、細め処理(無変更の場合も含む)までの処理が
なされた結果である検査指紋変更画像の黒画素集合のお
のおのの黒画素と、登録指紋に関する登録情報としてメ
モリ６に格納されている黒画素集合のおのおのの黒画素
との一致性を調べる処理である。

【０１０６】登録指紋と検査指紋の位置合わせのための
座標軸の回転及び平行移動による座標変換は、いずれか
一方の画像について行えばよいが、本実施例では、指紋
領域内について、登録指紋の方が、細め処理の線幅指定
値が小さいために、黒画素数が少なくなることを想定し
て、登録指紋を移動して検査指紋に合わせる。

【０１０７】照合処理の概要を次に述べる。

【０１０８】サブテンプレートの照合(一次照合) サブテンプレートの照合は、登録指紋のサブテンプレー
トＲＴ(０)について、登録指紋変更画像の黒画素と検査
指紋変更画像の黒画素とが最も良く一致する位置を求め
る処理である。すなわち、まず、登録指紋変更画像Ｒ_th
のサブテンプレートＲＴ(０)について、登録指紋の近似
的中心を検査指紋の近似的中心と一致させたときのサブ
テンプレートＲＴ(０，Ｈ，Ｖ)を、登録指紋の座標軸の
平行移動により求める。

【０１０９】次に、中心近傍で、サブテンプレートＲＴ
(０，Ｈ，Ｖ)の座標軸を、回転、及び上下左右に平行移
動したときに、検査指紋変更画像と、黒画素が最も多く
一致するときの登録指紋のサブテンプレートＲＴ(Ｓ，
Ｈ，Ｖ)の変換角度Ｓと平行移動量(水平移動量Ｈ，垂直
移動量Ｖ)を求める(Ｓ，Ｈ，Ｖは整数)。

【０１１０】非サブテンプレートの照合(二次照合) 非サブテンプレートの照合は、サブテンプレートの照合
で得られた登録指紋のＲＴ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)のＳ，Ｈ，Ｖに
より、登録指紋の非サブテンプレートＲＢ(０）の黒画
素アドレスの座標変換を行って、黒画素アドレスを求
め、検査指紋変更画像の黒画素アドレスとの一致性を調
べ、登録指紋と検査指紋の一致性に関する情報を出力す
る処理である。

【０１１１】すなわち、まず、サブテンプレート照合に
より得られた登録指紋のサブテンプレートの座標軸の角
度回転量Ｓ，水平移動量Ｈ，及び垂直移動量Ｖを用い
て、登録指紋の非サブテンプレートＲＢ(０)の黒画素の
座標変換を行ってＲＢ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)を得る。次に、登録
指紋変更画像のＲＢ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)の黒画素と、検査指紋
変更画像の黒画素の一致性を調べる。

【０１１２】以上の照合処理の概要に基づき、照合処理
を行う手順を以下の手順Ｃに示す。この手順Ｃの入力情
報は、登録指紋のファイル名、検査指紋変更画像、及び
検査指紋の近似的中心点(Ｘ_TC，Ｙ_TC)である。手順Ｃの
出力情報は、照合情報である。

【０１１３】（手順Ｃ）ステップＣ１（サブテンプレートの照合）：メモリ６に
格納されているサブテンプレートＲＴ(０)，Ｓ＝Ｓ_min
〜Ｓ_max，(Ｓの増加刻み幅Ｋ_s)、Ｈ＝Ｈ_min〜Ｈ_max，
(Ｈの増加刻み幅Ｋ_h)、及びＶ＝Ｖ_min〜Ｖ_max，(Ｖの増
加刻み幅Ｋ_v)、を用いて、後述の画像一致性チェック補
助手順(手順Ｗ)を実行する。この結果、サブサンプレー
ト一致率Ｔ１が最大となる最適なＳ，Ｈ，及びＶの各値
と、このときのＴ１として、

【０１１４】

【数１０】

【０１１５】を得る(Ｎ１_m，Ｎ１_cの計算法は、手順Ｔ
を参照)。次に、定数ＴＫ１について、Ｔ１≧ＴＫ１であれば、登録指紋と検査指紋は一致と判定し、ステッ
プＣ２に行き、Ｔ１＜ＴＫ１であれば、登録指紋と検査指紋は不一致と判定し、手順
Ｃを終了する。

【０１１６】ステップＣ２（非サブテンプレートの照
合）：メモリ６の非サブテンプレートＲＢ(０)、及びス
テップＣ１により得られた最適なＳ，Ｈ，Ｖを入力情報
として、画像一致性チェック補助手順(手順Ｗ)を実行す
る。この結果、非サブテンプレート一致率Ｔ２として、

【０１１７】

【数１１】

【０１１８】を得る(Ｎ２_m，Ｎ２_cの計算法は、後述の
手順Ｗを参照)。次に、定数ＴＫ２について、Ｔ２≧ＴＫ２であれば、登録指紋と検査指紋は一致と判定し、ステッ
プＣ３に行き、Ｔ２＜ＴＫ２であれば、登録指紋と検査指紋は不一致と判定し、手順
Ｃを終了する。(手順Ｃ終り)。

【０１１９】手順Ｃの出力情報である照合情報(途中経
過及び結果)の項目例を次に示す。

【０１２０】サブテンプレートの照合(一次照合）登録指紋の座標軸最適回転角度Ｓ、登録指紋の座標軸最
適水平移動量Ｈ、登録指紋の座標軸最適垂直移動量Ｖ、
サブテンプレート一致黒画素数Ｎ１_ｍ、サブテンプレー
トの総黒画素数Ｎ１_c、サブテンプレート一致率Ｔ１＝
Ｎ１_m／Ｎ１_c、及び一次照合結果(一致又は不一致)。

【０１２１】非サブテンプレートの照合(二次照合) 非サブテンプレート一致黒画素数Ｎ２_m、非サブテンプ
レート総黒画素数Ｎ２_c、非サブテンプレート一致率Ｔ
２＝Ｎ２_m／Ｎ２_c、及び二次照合結果(一致又は不一
致)。

【０１２２】(8）画像一致性チェック補助手順画像一致性チェック補助手順(手順Ｗ)の処理概要は、次
のとおりである。登録指紋についてのサブテンプレート
ＲＴ(０)又は非サブテンプレートＲＢ(０)の各画素アド
レス(Ｘ_R，Ｙ_R)について、登録指紋(Ｘ_R，Ｙ_R)の近似的
中心点(Ｘ_RC，Ｙ_RC)を、検査指紋(Ｘ_T，Ｙ_T)の近似的中
心点(Ｘ_TC，Ｙ_TC)と一致させるように平行移動し、更に
登録指紋の座標軸を回転し変換後の黒画素アドレス(Ｘ_R
＠，Ｙ_R＠)が、検査指紋変更画像の指紋領域内で黒画素
かどうかを調べ、ＲＴ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)の場合は、Ｓ，Ｈ，
Ｖの各値における一致率Ｔ１＝Ｎ１_m／Ｎ１_cが最大とな
るときのＳ，Ｈ，Ｖ、及びＴ１，Ｎ１_m，Ｎ１_cを求め
る。ここでＮ１_mはサブテンプレートの一致黒画素数で
あり、Ｎ１_cはサブテンプレートの総黒画素数である。

【０１２３】ＲＢ(Ｓ，Ｈ，Ｖ)については、Ｓ，Ｈ，Ｖ
がそれぞれただ１つの場合であり、そのときの値が最大
のＴ２を与える(Ｎ２_mは非サブテンプレートの一致黒画
素数であり、Ｎ２_cは非サブテンプレートの総黒画素数
である)。なお、Ｔ１，Ｔ２，Ｎ１_m，Ｎ２_m，Ｎ１_c，Ｎ
２_cは、本手順では、一致照合と二次照合で共通なた
め、Ｔ，Ｎ_m，Ｎ_cと呼ぶ。

【０１２４】手順Ｗの入力情報は、登録指紋変更画像の
指定部分(ＲＴ(０)又はＲＢ(０)のいずれか一方)の黒画
素アドレス集合、座標軸の角度変換量Ｓ(格納形式：最
小値Ｓ_min，最大値Ｓ_max，増加刻み幅Ｋ_s)、登録指紋の
座標軸の水平移動量Ｈ(格納形式：最小値Ｈ_min，最大値
Ｈ_max，増加刻み幅Ｋ_h)、登録指紋の座標軸の垂直移動
量Ｖ(格納形式：最小値Ｖ_min，最大値Ｖ_max，増加刻み
幅Ｋ_v)、及び検査指紋変更画像である。手順Ｗの出力情
報は、登録指紋の最適座標軸回転角度Ｓ、登録指紋の最
適座標軸水平移動量Ｈ、登録指紋の最適座標軸垂直移動
量Ｖ、指定領域(ＲＴ(０)又はＰＢ(０)のいずれか一方)
の登録指紋変更画像と検査指紋変更画像の一致黒画素数
Ｎ_m、指定領域の登録指紋変更画像の総黒画素数Ｎ_c、及
び一致率Ｔである。手順Ｗの処理手順を次に示す。図７
に手順Ｗの概略の流れ図を示す。

【０１２５】（手順Ｗ）ステップＷ１（角度Ｓの選択）：角度Ｓを格納域に設定
されている順に、Ｓ＝Ｓ_min〜Ｓ_maxまで、増加刻み幅Ｋ
_s（すなわち、Ｓ＝Ｓ_min，Ｓ_min＋Ｋ_s，Ｓ_min＋２Ｋ_s，
・・・，により最大Ｓ_maxまで変化させる)で、順次に選択
し、Ｓ＝０を選択したとき、ステップＷ４へ行き、Ｓ≠
０を選択したとき、ステップＷ２へ行く。

【０１２６】ステップＷ２（角度Ｓによる座標変換）：
入力された登録指紋変更画像の黒画素集合(ＲＴ(０)又
はＲＢ(０)のいずれか一方)についてのすべての黒画素
アドレス(Ｘ_R，Ｙ_R)に対して、登録指紋の近似的中心点
(Ｘ_RC，Ｙ_RC)を検査指紋の近似的中心点(Ｘ_TC，Ｙ_TC)に
合わせる平行移動の後に、(Ｘ_TC，Ｙ_TC)を中心とする角
度Ｓの座標軸回転を行う。このことは、

【０１２７】

【数１２】Ｘ_R＠＝(Ｘ_R−Ｘ_RC)・cos(Ｓ)＋(Ｙ_R−Ｙ_RC)・sin(Ｓ)＋Ｘ_TC Ｙ_R＠＝−(Ｘ_R−Ｘ_RC)・sin(Ｓ)＋(Ｙ_R−Ｙ_RC)・con(Ｓ)＋Ｙ_TC により行える(手順Ｗを参照)。これにより、Ｈ＝Ｖ＝０のときの新登録指紋のすべての黒画素アドレス(Ｘ_R＠，
Ｙ_R＠)の集合を求める。

【０１２８】ステップＷ３（一致率Ｔの計算）：ステップＷ３ａ：一致黒画素数Ｎ_m及び総黒画素数Ｎ
_cを、それぞれ０に初期設定する。

【０１２９】ステップＷ３ｂ：(Ｘ_R＠，Ｙ_R＠)の集合の
各黒画素アドレスについて、検査指紋変更画像を調べ、
検査指紋領域内の黒画素であれば、一致黒画素数
Ｎ_mに１を加算し、かつ総黒画素数Ｎ_cにも１を加算す
る。

【０１３０】以外のとき(すなわち、検査指紋領
域内の白画素又は指紋領域外(黒画素でも白画素でもな
い扱い))であれば、総黒画素数Ｎ_cに１を加算する。

【０１３１】ステップＷ３ｃ：(Ｘ_R＠，Ｙ_R＠)の集合の
すべてのアドレスについて、ステップＷ３ｂを終了した
場合は、Ｔ＝Ｎ_m／Ｎ_c を計算する。そして、このときの(Ｓ，Ｈ，Ｖ)につい
て、Ｎ_m，Ｎ_c，Ｔを照合作業域に出力する。

【０１３２】ステップＷ４（ＨとＶによる平行移動）：
Ｈ＝Ｖ＝０のときの新登録指紋黒画素アドレス集合(Ｘ
＠，Ｙ＠)について、Ｈ，Ｖ格納域に設定されている
Ｈ，Ｖを順に選択し(ここで、Ｈ＝Ｖ＝０のときは、す
でにステップＷ３で計算ずみのため、計算不要であ
る)。

【０１３３】Ｈ＝Ｈ_min〜Ｈ_max，Ｖ＝Ｖ_min〜Ｖ_max と順次に各増加刻み幅(Ｈの増加刻み幅がＫ_h，Ｖの増加
刻み幅がＫ_v)で変化させたとき(すなわち、Ｈは、Ｈ＝
Ｈ_min，Ｈ_min＋Ｋ_h，Ｈ_min＋２Ｋ_h，・・・，により最大Ｈ
_maxまで変化させる。Ｖは、Ｖ＝Ｖ_min，Ｖ_min＋Ｋ_v，Ｖ
_min＋２Ｋ_v，・・・，により最大Ｖ_maxまで変化させ
る。)、個々の(Ｓ，Ｈ，Ｖ)について、(Ｘ＠−Ｈ，Ｙ＠
−Ｖ)が平行移動後の新登録指紋黒画素アドレス集合と
なるので、個々の(Ｓ，Ｈ，Ｖ)の組み合わせについて、
ステップＷ３と同じ処理を行って、一致率を照合作業域
に出力する。

【０１３４】ステップＷ５（未処理のＳのチェック）：
未処理のＳの値があるとき、ステップＷ１に行く。未処
理のＳの値がないとき、ステップＷ６に行く。

【０１３５】ステップＷ６（最大の一致率の判定）：Ｓ
の各値と、Ｈ＝Ｈ_min〜Ｈ_max，Ｖ＝Ｖ_min〜Ｖ_maxの変化
による各(Ｓ，Ｈ，Ｖ)について、Ｔ＝Ｎ_m／Ｎ_c が最大となるときのＳ，Ｈ，Ｖ，及びＴ，Ｎ_m，Ｎ_cを求
め、出力情報とする。Ｓ，Ｈ，Ｖがそれぞれ１つだけ入
力されている場合には、そのときの一致率が出力情報と
なる。
(手順Ｗ終り)。

【０１３６】手順Ｗで照合作業域に格納する情報は、
(Ｓ，Ｈ，Ｖ)ごとに、各値を設定し、その項目は、登録
指紋の座標軸回転角度Ｓ，登録指紋の座標軸水平移動量
Ｈ，登録指紋の座標軸垂直移動量Ｖ，サブテンプレート
(又は非サブテンプレート)一致黒画素数Ｎ_m，サブテン
プレート(又は非サブテンプレート)総黒画素数Ｎ_c，及
び一致率Ｔ＝Ｎ_m／Ｎ_cである。

【０１３７】ここで手順Ｗ：ステップＷ２の式は次の意
味である。ステップＷ２において、アドレス(Ｘ_R，Ｙ_R)
のすべてについて、登録指紋の近似的中心点(Ｘ_RC，Ｙ
_RC)を検査指紋の近似的中心点(Ｘ_TC，Ｙ_TC)に一致させ
る平行移動後の新アドレスは、

【０１３８】

【数１３】Ｘ_R＃＝Ｘ_R−(Ｘ_RC−Ｘ_TC) Ｙ_R＃＝Ｙ_R−(Ｙ_RC−Ｙ_TC) であり、(Ｘ_R＃，Ｙ_R＃)が新アドレスとなる。次に、
(Ｘ_TC，Ｙ_TC)を中心とする角度Ｓの座標軸回転を行う。
このことは、

【０１３９】

【数１４】Ｘ_R＠＝(Ｘ_R＃−Ｘ_TC)・cos(Ｓ)＋(Ｙ_R＃−Ｙ_TC)・sin(Ｓ)＋Ｘ_TC ＝(Ｘ_R−Ｘ_RC)・cos(Ｓ)＋(Ｙ_R−Ｙ_RC)・sin(Ｓ)＋Ｘ_TC Ｙ_R＠＝−(Ｘ_R＃−Ｘ_TC)・sin(Ｓ)＋(Ｙ_R＃−Ｙ_TC)・con(Ｓ)＋Ｙ_TC ＝−(Ｘ_R−Ｘ_RC)・sin(Ｓ)＋(Ｙ_R−Ｙ_RC)・con(Ｓ)＋Ｙ_TC により求めることができる。ここで、三角関数 sin
(・)，cos(・)の値は、あらかじめ角度Ｓの変動の範囲の
値を保持しておいてよい。

【０１４０】(9）登録処理と照合処理の流れ指紋の登録処理と照合処理の概略の流れを図８に示す。
登録処理は、指紋の登録情報を画像照合装置１のメモリ
６に登録する処理である。照合処理は検査指紋と登録指
紋の一致性を判定する処理である。指紋の入力から、登
録又は照合までの流れの概要を以下の手順Ｚに示す。

【０１４１】（手順Ｚ）ステップＺＡ１〜ステップＺＡ
５は、登録処理と照合処理に共通な処理である。ステップＺＡ１：指紋を画像入力装置２から、画像メモ
リ４に入力する。ステップＺＡ２：画像メモリ４の画像10にある指紋の濃
淡画像の平滑化を行う。ステップＺＡ３：画像10を手順Ｂにより二値化と背景分
離を行う。ステップＺＡ４：画像10の補正を手順Ｔにより行う。ステップＺＡ５：画像10にある指紋画像の近似的中心点
を手順Ｑにより求める。(ステップＺＡ１〜ステップＺ
Ａ５終り)。

【０１４２】以後の処理は、登録処理と照合処理で分か
れる。ステップＺＲ１，ステップＺＲ２は、登録処理の
場合であり、登録指紋の登録情報をメモリ６に登録す
る。

【０１４３】ステップＺＲ１：画像10にある登録指紋二
値画像(第１画像)に指紋領域内で細め処理を行い、登録
指紋変更画像(第１変更画像)を得る。ステップＺＲ２：登録指紋の登録情報の処理(手順Ｒ)を
行う。(ステップＺＲ１〜ステップＺＲ２終り)。

【０１４４】ステップＺＣ１，ステップＺＣ２は、照合
処理の場合であり、登録指紋の検査指紋の照合を行う。ステップＺＣ１：画像10にある検査指紋二値画像(第２
画像)の指紋領域内での細め処理(無変換の場合もある)
を行い、検査指紋変更画像(第２変更画像)を得る。ステップＺＣ２：照合処理(手順Ｃ，手順Ｗ)により、登
録指紋と検査指紋の一致性を判定する。(ステップＺＣ
１〜ステップＺＣ２終り)。

【０１４５】本発明は、以上に述べた実施例に限定され
るものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲にお
いて、例えば、次のような拡張又は変形に対しても適用
が可能である。画像の入力方法、平滑化の処理、二値化
の処理、背景分離の処理、補正処理、近似的中心点を求
める処理、細め処理、及び照合処理における一致率の計
算式などについては、他の方法(例えば、公知の方法)を
用いる変形，拡張又は部分的省略が可能である。

【０１４６】また、位置合わせは、回転のずれが無視で
きるほど小さいときは、可能性のある平行移動だけの位
置ずれで調べて、最も一致率がよいときの一致率により
判定してもよい。手順ＷのステップＷ２において、Ｘ_R
＠とＹ_R＠を求める式は、回転と平行移動を行える変換
であれば使用可能であり、本実施例に限定されるもので
はない。例えば、

【０１４７】

【数１５】Ｘ_R＠＝Ｘ_R・cos(Ｓ)＋Ｙ_R・sin(Ｓ) Ｙ_R＠＝−Ｘ_R・sin(Ｓ)＋Ｙ_R・con(Ｓ) を用いることもできる。

【０１４８】また、座標変換又は幾何学的変換の使い方
は自由である。サブテンプレートの回転や平行移動を行
った値を登録情報として追加することにより、照合のた
めの処理量を削減できる(この場合、メモリ量は増加す
る)。

【０１４９】本実施例では、画像が指紋の場合を述べた
が、指紋以外の画像についても画像が線により構成され
ていると見なせる場合には、本発明を適用できる。実施
例では、１つの検査指紋と１つの登録指紋の照合を述べ
たが、１つの検査指紋について、２つ以上の登録指紋の
中から最も良く一致する登録指紋を探索する場合にも、
本実施例の照合を繰り返すことにより適用できる。サブ
テンプレートと非サブテンプレートの区分は、自由であ
り、両者を区分しないこと、又はより多くの区分を設け
ることなどの拡張がある。

【０１５０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像照合
方法及びその装置は、第１画像に適用する細め処理手段
の線幅指定値は、第２画像に適用する細め処理手段の線
幅指定値よりも小さくできるので、登録画像と検査画像
の元の物体が同一である場合には、各対応場所におい
て、第１変更画像の線幅を、第２変更画像の線幅よりも
小さくすることができる。

【０１５１】したがって、第１画像の登録情報である第
１の変更画像の個々の黒画素を、第２画像に基づく情報
である第２変更画像の個々の黒画素と照合すると、次の
効果がある。

【０１５２】特徴点を抽出するための複雑な画像補
正の処理(例えば、線の方向を利用した補正等)が不要で
ある。

【０１５３】第１画像の線幅は第２画像の線幅より
も小さく設定できるので、第１画像と第２画像が同じ対
象物から取得された画像である場合、両画像の位置ずれ
の影響が少ない。

【０１５４】細め処理を行った画像の黒画素数は、
元の画像の総黒画素数よりも少ないので、元の画像をそ
のまま登録情報とする場合よりも、登録情報のために必
要なメモリ量が少ない。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る指紋の識別システムの
一構成例の図である。

【図２】図１の画像メモリ及びメモリの使用の説明図で
ある。

【図３】指紋領域の説明図である。

【図４】指紋の有効部分領域テーブルの一例である。

【図５】簡易な画像補正の例を示す図である。

【図６】指紋画像の近似的中心点を求める手段の例の説
明図である。

【図７】画像一致性チェック補助手順(手順Ｗ)の概略の
流れ図である。

【図８】指紋の登録処理と照合処理の概略の流れ図の例
である。

【符号の説明】

１…画像照合装置、２…画像入力装置、３…Ａ／Ｄ
変換器、４…画像メモリ、５…処理装置、６…メ
モリ、７…撮像装置、 10，11…画像、 12…プログ
ラム及びデータ、 13…指紋の登録情報、 14…指紋境
界。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】黒画素と白画素を画像の画素の構成要素
とする二値画像の２つの画像を第１画像と第２画像と
し、１つ以上の黒画素の集合を線として扱うこととし、第１画像の大部分の線幅を元の線幅未満の線幅に細める
処理を行って得られる第１変更画像の個々の黒画素と、
第２画像の線幅を元のままとする場合を含めて大部分の
線幅を指定の値以下に細める処理を行って得られる第２
変更画像の個々の黒画素について、少なくとも一方の前
記の変更画像の個々の黒画素における画素アドレスを零
回以上に変換する位置合わせ後に一致性を調べる照合処
理により、第１画像と第２画像の一致性を判定することを特徴とす
る画像照合方法。
【請求項２】第１画像の大部分の線幅を１画素に細め
て第１変更画像を作成し、第２画像の大部分の線幅を元
のままとする場合も含めて指定の線幅以下に細めること
により第２変更画像を作成することを特徴とする請求項
１記載の画像照合方法。
【請求項３】黒画素と白画素を画像の画素の構成要素
とする二値画像の２つの画像を第１画像と第２画像と
し、１つ以上の黒画素の集合を線として扱うこととし、二値画像の線幅を指定により元のままとする場合を含め
て大部分の線について線幅指定値以下に線幅を細めるた
めの１つ以上の細め処理手段を備え、かつ、第１画像の線幅を前記の細め処理手段により元の線幅未
満の線幅指定値を定めて処理して得られる第１変更画像
の個々の黒画素と、第２画像の線幅を前記の細め処理手
段により元のままとする場合を含めて線幅指定値を定め
て処理して得られる第２変更画像の個々の黒画素につい
て、少なくとも一方の前記の変更画像の個々の黒画素に
おける画素アドレスを零回以上に変換する位置合わせ後
に一致性を調べる照合処理手段を備え、該照合処理手段
により、第１画像と第２画像の一致性を判定することを特徴とす
る画像照合装置。
【請求項４】第１画像に適用する細め処理手段の線幅
指定値の線幅は１画素であり、第２画像に適用する細め
処理手段の線幅指定値は第２画像の線幅を元のままとす
る場合を含めて任意の線幅の内の１つの値であることを
特徴とする請求項３記載の画像照合装置。
【請求項５】二値以上の輝度を有する画像に対して、細め処理手段の線幅指定値をｗ_xとし、１つの直線Ｌ_x上
及びその並行線と、画像の線が交わる部分のおのおのの
線分上の黒画素集合において、該線分の画素数がｗ_x個
以上の場合は該線分のｗ_x個の黒画素を残して他の黒画
素を白画素とし、該線分の画素数がｗ_x個未満の黒画素
連続部分のすべての画素は、そのまま黒画素として残す
第１の過程と、細め処理手段の線幅指定値をｗ_yとし、直線Ｌ_xを零度以
上の一定の角度回転した直線Ｌ_y及び直線Ｌ_yの並行線と
画像の線が交わる部分のおのおのの線分上の黒画素集合
において、該線分の画素数がｗ_y個以上の場合は該線分
のｗ_y個の黒画素を残して他の黒画素を白画素とし、該
線分の画素数がｗ_y個未満の黒画素連続部分のすべての
画素はそのまま黒画素として残す第２の過程とにより、画像の細め処理を行う手段を細め処理手段の内の１つと
して備えることを特徴とする請求項３記載の画像照合装
置。