JPS63132386A

JPS63132386A - 指紋照合方法

Info

Publication number: JPS63132386A
Application number: JP61278698A
Authority: JP
Inventors: Yasuo Kubota; 靖夫久保田; Yuji Kobayashi; 雄二小林
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 1986-11-25
Filing date: 1986-11-25
Publication date: 1988-06-04

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、画像データ処理によるパターン照合に係り、
特に、身元確認に好適な指紋照合方法に関する。

〔従来技術〕

指紋照合の従来例としては、情報処理学会誌、Ｖｏ１２
５．Ｎｏ、６、（１９８４，６月号Ｐ、５９９〜Ｐ、６
０５）に記載されている例がある。

このシステムは、第１６図に示すように、指紋入力サブ
システム、指紋照合サブシステムの２システムから成る
もので、まず、指紋入力サブシステムについて説明する
と、このシステムでは、指紋を画像読取り装置で多値デ
ータとして読取り、次に、雑音を除去し、画質を改善す
る目的で、指紋の隆線の流れ方向には低域フィルタで、
法線方向には帯域フィルタの性質を持った異方性フィル
タによりフィルタ処理を行った後、浮動二値化により二
値化データとする。ここで、浮動二値化とは処理画素周
辺の画素（例えば８×８領域）の平均値を二値化のしき
い値とする手法である。

２値化された指紋の隆線は細線化（骨格化）され心線（
骨格パターン）とした後、特徴点（端点、分岐点）をテ
ンプレートマツチングにより抽出し、その種類と位置を
記録する。

抽出した特徴点は、誤検出による特徴点を除去する修正
処理を行った後、真の特徴点として記録する。なお、修
正処理の内容としては隆線の切れによって発生した端点
や、隆線の小突起によって発生した分岐点の除去であり
、具体的には、端点の隆線方向の近傍を調べ、対となる
べき端点が存在すれば隆線の切れによる端点と判断し、
隆線の分岐したごく近傍に端点が存在すれば、隆線の小
突起によって生じた分岐点および端点と判断するのであ
る。

このようにして抽出、修正した特徴点は、第１７図に示
すように、指紋の中心を原点とし、中心下部の隆線の流
れ方向をＹ軸とした皮表によりその位置を記述する。

こうして、位置種類が記述された特徴点は、さらに第１
７図に示すように、特徴点間のりレーションと呼ばれる
関連が調べられる。ここで、リレーションとは、ある特
徴点（親特徴点）を中心とする局所皮表系（隆線方向を
Ｙ軸とする）を設定し、各象限内で最も頂点に近い特徴
点を１個づつ合計４個の子特徴点として選び、これらの
点と親特徴点との間に存在するそれぞれの隆線数Ｒ，，
Ｒ，。

Ｒ３，Ｒ４のことであり、これを親特徴点に付随する特
徴として考えるためのものである。

最終的に１つの特徴点に関しては、位置（ｘ。

ｙ）、方向ｄ、リレーション（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒａ
　）の情報が得られる。つまり１つの特徴点は（ｘｒｙ
、ｄ、Ｒ＋、Ｒｚ、Ｒ：ｌ、Ｒａ　）で記述され、１つ
の指紋は、最終的にこれらの特徴点の記述の集り（約１
００個）で表現される。

次に、指紋照合サブシステムについて説明する。

このサブシステムでの照合は、登録済みの指紋と、検査
のため入力された指紋のそれぞれの特徴点を表わすデー
タ間での一致の度合を測るものであるが、具体的には、
第１８図に示すように、指紋全体の位置合わせを行う粗
照合と、位置合わせ後、対の特徴点のデータに基いて一
致の度合を測る精照合から成る。

粗照合は、まず登録指紋（ファイル指紋）と検査指紋（
サーチ指紋）の″対″とすべき特徴点の決定から始まる
。ここで、特徴点については、第１９図に示すように、
■親特徴点同志の方向差、■４組の子特徴点の位置、方
向リレーションの差、のそれぞれについて調べ、それら
が成る許容値以内であれば″対″の候補とする。

次に、登録指紋と検査指紋とを、例えば角度を△θ（△
θ＝π／３２）づつ、１５種類はど変化させて重ね合わ
せ、それぞれの角度ｔ゛対″候補の特徴点の位置の差 △ｘ＝ｌｘ、−Ｘｒ　１ △ｙ＝１ｙ＊　　’ｊｔ　１を計算し、第２０図に示すように、△Ｘ−△ｙ平面上に
上記点（△Ｘ、△ｙ）をプロットする。

このようにすると、ある回転角θのとき△ｘ　−△ｙ平
面上の（△Ｘ、△Ｙ）の位置を中心にプロットが密集す
る現象が起るが、このときの（△Ｘ。

△Ｙ）θが登録指紋と検査指紋の位置および角度の差で
ある。

精照合は、上記の位置および角度差（△Ｘ。

△Ｙ）ｅを補正した後、再度″対１′候補を調べ、−政
変の高い順に選択しながら指紋全体として矛盾のない対
”特徴点を選ぶ。このようにして選ばれた″対１′特徴
点に対し位置差、方向差、隆線数差を調べ、さらに子特
徴点同志に関しても位置差、方向差、隆線数差を調べ、
指紋全体の特徴点の一致の度合を総合し、最終的に指紋
の一致の度合として出力する。

ところで、以上述べて来た従来技術によれば、確かに高
精度な指紋照合を達成した反面、その分、処理内容が複
雑であり、実用化のために専用の高速演算処理装置と大
型汎用コンピュータを必要とした。

一方、現在、入室管理や取引管理に使用されている本人
の確認方法としては、暗証番号によるものが一般的であ
るが、第三者に番号を知られた場合は無力であり、従っ
て、より確実な方法が望まれており、この為、指紋照合
の適用が考えられる。

しかしながら、このような要望を満すためには、端末装
置程度の処理能力でも実時間処理可能な簡易な指紋照合
アルゴリズムの開発が必要である。

そこで、簡易な指紋照合アルゴリズムとして、パターン
マツチングによる照合が考えられる。なお、このパター
ンマツチングによる方法は、例えば登録した指紋画像と
検査する指紋画像の差の絶対値の総和、即ち照合誤差を
取り、これがあるシきい値″′より小さいとき、２つの
画像、つまり指紋が一致したとするものである。

しかしながら、この方法では、画像同志の位置ズレや角
度ズレがあった場合には、照合誤差は小さくならず誤判
定を起す。そこで、これをさけるため、通常一方の画像
の角度、位置を少しづつ変更して照合誤差を計算し、最
小の照合誤差を与える角度、位置で２つの画像の角度、
位置が一致したとし、その照合誤差がしきい値以下の場
合、両者が同一であると判断するようにしている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

このパターンマツチングによる従来例によれば、アルゴ
リズムが単純でハード化が容易なため高速化しやすいな
どの利点を持ち、指紋の照合に一応利用可能であるが、
指紋画像の読取り方法と関連して、次のような問題点を
持つ。

即ち、まず、指紋照合のためには、指紋の撮像を要する
。そして、この指紋の読取りに良く用いられる方法とし
ては、従来からプリズムの全反射を利用したものがある
。なお、この方法は、第２１図（ａ）に示すように、直
角プリズムの全反射面に指を押し当てると、隆線部だけ
がガラス面に接し、全反射すべき光が指の側に透過して
出てしまうため、全反射方向から見ると、同図（ｂ）に
示すように、隆線部だけが黒く見えることを利用したも
のである。

この方式は簡単にコントラストの良い指紋画像が得られ
るため良く用いられるのであるが、指紋はゴム状の弾性
体であるため、押しつけ圧の強弱により隆線がガラス面
に接する太さが変化し、得られた画像の隆線の太さが変
化する。さらに押しつけた圧力の方向により指紋が変形
し、通常のパターンマツチングで行われているように、
角度、位置を合わせただけでは十分照合誤差が小さくな
らない。

この理由を、以下、第２２図によって説明する。

この第２２図にいて、（ａ）、　　（ｂ）は同一の指紋
を押付は圧を変化させて採取した場合を示したもので、
（ａ）が通常の圧力でものを、（ｂ）が強い圧力でのも
のである。

ところで、これら（ａ）、　　（ｂ）は全く同一のよう
に見えるが、同図（ｃ）、　　（ｄ）に示すように２値
化したものを実際に重ね合わせてみると、同図（ｅ）に
示すように中心周辺の隆線３木分程度の領域ではほぼ一
致するが、その外側の領域では隆線の位置が一致せず、
全体として照合誤差は小さくならない。この結果、同一
指紋と判定する為の照合誤差のレベルを高く取る必要が
生じ、逆に異った指紋を同一と判定してしまう確率が高
くなる。又中心付近でのパターンがほぼ一致する部分で
も、隆線の太さが異るため、こ部分でも照合誤差が生じ
、完全な一致（照合誤差が０）は得られない。

なお、第２２図（ｆ）は、参考のため、異なった指紋で
のパターンマツチング例を示したものである。

本発明の目的は、上記した従来例の問題点に充分に対処
でき、パターンマツチングにより容易に、しかも確実に
指紋照合が得られ、本人確認などに節単に適用可能な指
紋照合方法を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

この目的を達成するため、本発明は、以下のようにした
ものである。

即ち、まず、上記従来例の問題点を整理すると、下記の
２点となる。

（イ）隆線の太さが圧力により変化し、照合誤差が生じ
る。

（ロ）隆線のパターンが圧力の方向により変化し、照合
誤差が生じる。

上記したように、従来のパターンマツチングによる方法
では、画像データ同志で直接差を取り、その差の絶対値
の照合エリア内の総和を照合誤差としているため、上記
（イ）、（ロ）の変形がそのまま照合誤差となって現わ
れてしまうのである。

そこで、本発明では、まず、第２図（ａ）に示すように
、指紋画像を２値化してから細線化し、ついで同図（ｂ
）に示すように、隆線部、又は谷部の心線を抽出し、登
録指紋谷部の心線と、検査指紋隆線部の心線との交点の
数、又は登録指紋隆線部の心線と検査指紋谷部の心線と
の交点の数を照合誤差とする事で上記（イ）（ロ）の問
題を軽減することができるようにしたものである。

〔作用〕

上記（イ）にいう、押しつけ圧の大小による隆線幅の変
化は、上記細線化により照合誤差に対する影響が除かれ
、上記（ロ）にいう、押しつける方向による隆線のパタ
ーン（指紋）の変形は、細線化を行う事で、第３図に示
すように、隆線のピッチ幅が位置ズレに対する許容幅と
なり、照合誤差に対す−る影響が除かれる。即ち、許容
幅以内の隆線パターンの変形は、交点を生じないため照
合誤差とはならない。一方、細線化を行わない場合は変
形はそのまま隆線パターン相互のズレとなり、変形量は
微少であっても照合誤差となってしまうのである。

〔実施例〕

以下、本発明による指紋照合方法について、実施例によ
り詳細に説明する。

まず、本発明の原理について、第４図により説明する。

この第４図において、（ａ）は通常の圧力で採取した指
紋画像、（ｂ）は強い圧力が加えられた状態で採取した
指紋画像をそれぞれ示しており、これは第１９図の従来
例の場合における（ａ）。

（ｂ）に対応したものである。

そして、本発明では、これら（ａ）、　　（ｂ）に示す
指紋画像は、まず、同図（ｃ）、　　（ｄ）に示すよう
に、一方では谷部の細線化による心線となり、他方では
隆線部の細線化による心線となった上で、同図（ｅ）に
示すようにパターンマツチングされる。

ここで、この第４図の本発明の場合と、第２２図の従来
例の場合とを比較してみると、まず、第２２図の（６）
では、両パターンが一致している中心部でも隆線幅が微
妙に異り、照合誤差が発生しているのに対して、第４図
の（ｅ）では細線化されている為、中心骨に交点は現わ
れず、中心部では照合誤差は零である。

さらに、この第４図（ｅ）の指紋の周辺部では、心線の
４本口まで交点が無く、第１９図の場合に比較して照合
誤差が小さい（はぼ零）範囲が広っており、全体として
本発明の場合のほうが変形等に、強い事が判る。なお、
第４図（「）は、参考のため異った指紋の場合を示した
ものである。

しかしながら、第４図の本発明の場合でも、さらに外側
に到ると交点を生じ、やはり照合誤差が増大する。この
事は、照合において、照合誤差を計算する領域（範囲）
を変形の少い小領域に限定しなければならない事を示し
ている。そして、このように照合領域を限定した場合に
は、その領域の大きさにより認識率が左右される。

つまり、照合領域を小さくした場合には、変形の影響は
受けにくいが、異った指紋でも部分パターンが一致する
確率が高くなり、誤認識を生じやすくなり、他方、照合
領域を大きく取った場合には、変形の影響を受けやすく
なり、同一指紋でも異った指紋と認識しやすくなる。

そこで、以下の本発明の実施例では、このような照合領
域の設定に影響されにくい照合方法も提供している。即
ち、照合を単に画像の絶対値の和又は交点数の和として
求めるようにすると、この場合、前述のような照合領域
設定の問題を生じる。

そこで、このような問題を解決するため、以下の実施例
では、照合方式として差の絶対値又は交点の分布により
パターンの一敗している領域の大きさを測定し、この一
致領域の大きさが一定以上の場合を同一の指紋と判定す
る方式としているのである。

これを第４図（ｅ）で説明すると、登録指紋画像と検査
指紋画像が同一指紋の場合、位置合わせをし重ね合わせ
ると、図のよう中心部では交点が生ぜず、照合誤差はほ
ぼ零となるが、周辺部では指紋の変形の為位置関係がズ
して交点を生じる。

この分布を模式的に示すと、第５図（ａ）のようになり
、同図（Ｃ）に示す領域に対して同図　。

（ｄ）に示すパターンを呈する。次に、異った指紋画像
を重ね合わせた場合には、交点は、位置とは無関係に各
部に分散し、同一指紋のときのようなパターンは見られ
ない。この状態を第５図（ｂ）。

（ｅ）に模式的に示す。

従って、交点の分布、つまり画像の一致している領域の
大きさを調べ、この領域の大きさが一定値以上であれば
同一指紋であり、一定値以下であれば異った指紋と判断
できることになり、以下の実施例では、この方式を採用
している。

この方式では、あらかじめ変形を予測して照合領域を決
定する必要がなく、実用的な照合方式を提供できる。な
お、このような照合方式については、交点の数の例で説
明したが、もちろん単なる画像の差の絶対値を評価の基
準とした場合にも適用できるのはいうまでもない。

以下、本発明の一実施例について、具体的に説明を進め
ることにする。

第１図は本発明の一実施例で、全体は、指紋読取部１、
信号処理部２）取込判定部３、心線抽出記憶部４、それ
に照合判定部５で構成されており、以下、これらについ
て順次、説明する。

まず、指紋読取部１は、光源１０、拡散板１１、プリズ
ム１２）撮像レンズ１３、それにビデオカメラ１４など
で構成されている。

光源１０から出た光は拡散板１１により均一な拡散光に
された後、プリズム１２内に入射する。

プリズム１２は直角プリズムで構成されており、このプ
リズム１２に入射した光は、通常は４５゜の全反射面に
より反射されてカメラ１４にとどいているが、プリズム
１２の全反射面に指Ｆが押し付けられると、その指紋の
隆線が接している部分では光が反射されなくなり、隆線
側へ透過してしまう。そこで、これをカメラ１４側から
見ると、第１８図（ｂ）に示すように、全反射面に隆線
のパターンが黒く見える。このとき背影としては拡散板
１１が焦点の合わない状態で撮像される。従って、拡散
板１１が無いと光源１０が直接撮像され、隆線の背影と
して好ましくない。なお、このようなプリズムを用いた
方式を、ここでは直角プリズム撮像方式と呼ぶ。

こうして、プリズム１２によってコントラストが付けら
れた指紋パターンは、次に、カメラ１４のレンズ１３に
よって撮像面（ＣＯＤ等）１４ａに結像されるが、この
とき、プリズム１２の全反射面が光軸に対して傾斜して
いるため、レンズ１３の結像面も光軸に対して傾斜して
現われる。

そこで、この実施例では、撮像面１４ａをこの傾斜に合
わせて設置することで、プリズム１２の全反射面、つま
り、指紋を撮像すべき面の全体にわたっての焦点合わせ
を可能にするようになっているのである。

これを第６図により、さらに詳しく説明する。

なお、この第６図は、撮像用のレンズ１３を、その直径
方向を示す直線で表わしたもので、この図において、プ
リズム１２の全反射面の中心Ｏを通った光は、焦点Ｆの
レンズ１３を通りＯ′に結像する。これに対し、例えば
全反射面上の点Ｐからの光についてみると、幾何光学に
従えば、このＰ点からレンズ１３の中心りを通った光は
そのまま直進するが、Ｐから光軸と平行に出た光はレン
ズして焦点Ｆを通る光に屈折させられ、前記のＰ点から
出てレンズの中心りを通る光とＰ′点で交差し、この点
でＰ点の像を結ぶ。同様に、全反射面上のＱ点はＱ′点
に結像する。

このようにプリズム１３の全反射面はＰ’Ｏ”Ｑ′を通
る面で結像し、通常の光学系の場合とは異って、結像面
は光軸と垂直にならない。

従って単に光軸に垂直に撮像面を設けたのでは、像がボ
ケしいまうことになり、このため、上記実施例では、撮
像面１４ａを傾け、レンズ１３による結像面と一致する
ように設けているのである。

しかしながら、この実施例では、プリズム１２の全反射
面が光軸に対して傾いており、この結果、Ｉ最像すべき
指紋を斜め方向から見ることになってしまうことによる
画像ひずみの発生については、無防備である。

そこで、このひずみの発生をなくすことができる光学系
について第７図によって説明する。

この第７図の光学系では、レンズ１３をプリズム１２の
全反射面と平行になるように、即ち、レンズ１３の光軸
がプリズム１２の全反射面と直角になるように配置した
もので、このようにすると、プリズム１２の全反射面と
レンズ１３０面が平行になる為、結像面もプリズムの全
反射面と平行となり、結果的に像のひずみが無くなる。

第７図はこれを幾何光学的に示したもので、ＰＬ：ＬＰ
”。

ＯＬ：ＬＯ”、ＱＬ、：ＬＱ′の各比率がみな同一とな
っているのが判る。

実際には、このようにレンズの光軸と光学系の光軸とを
ずらせると、レンズに対し斜から光が入るため、各種の
収差が増大して実用的ではなくなってしまう。このため
光学系の光軸とレンズの光軸のなす角度を、零と、上記
角度の中間に配置する事で、上記収差が比較的少なく、
しかも像のひずみも許容出来る程度とする事ができ、こ
のようにした光学系の一例を第８図に示す。そして、本
発明の一実施例としては、この第８図に示すように光学
系を構成し、その結像面に一致させてビデオカメラ１４
の撮像面１４ａを設置すればよい。

次に、信号処理部２は、Ａ／Ｄ変換器２０、シェーディ
ング補正回路２１，２値化回路２２などから構成されて
いる。

ビデオカメラ１４によって指Ｆから読み込まれた指紋画
像信号は、Ａ／Ｄ変換器２０により、４〜８　ｂｉｅの
デジタル信号に変換された後、シェーディング補正回路
２１による補正が加えられ、さらに２値化回路２２によ
って２値化れた後、画像メモリ　（後述）に一旦、格納
される。

ここでのシェーディング補正は、予め指紋の背景の明る
さの分布を記憶しておき、この値から実際に入力した指
紋画像の差を取る事により行なわれ、これにより明るさ
の分布を均一化し、二値化の際の誤差を軽減するために
行なわれる。

また、２値化回路２２による２値化は、上記シェーディ
ング補正した画像〔（背景の明るさの分布）−（指紋画
像）〕の値が一定のしきい値を越えた部分を黒画素とし
てＩＩ　Ｉ　１１に設定し、しきい値以下となった部分
を白画素として′０゛′に設定することにより行なう。

なお、他の実施例としては、上記したシェーディング補
正した後での２値化に限らず、浮動２値化方式によって
もよい。

続いて、取込判定部３は、取込画像決定部３０と指紋画
像メモリ３１で構成されている。

プリズム１２の全反射面に指Ｆを押し付けたとき、その
圧力や指先での発汗の状態により取込まれる指紋画像の
隆線の濃淡が変化し、極端な場合にはカスレによる隆線
の途切れや、逆にツブシによる隆線の短絡などが生じ、
誤判定の原因となる。

従って、取込み画像の良否を判定して指紋画像メモリに
入力する必要がある。

取込画像決定部３０はこのためのものであり、あらかじ
め決めた領域内の二値化された隆線の面積、つまり黒画
素の総和が一定範囲内となった時、良好な画像が得られ
たものとして指紋画像メモリ３１に記憶させる働きをす
る。つまり、カスした状態では黒画素数が少なく、ツブ
した状態では黒画素数が多くなる為、これらの場合を除
いて良好な画像が取込めるよう、取込画像設定部３０で
の許容範囲の上限および下限を決定すればよい。このよ
うにすれば従来の画像隆線の濃淡を直接検知する方式に
比べ、簡略な構成とすることができる。

さらに、心線抽出記憶部４は、心線抽出部４０と心線画
像メモリ４１から構成されている。

心線抽出部４０は指紋画像メモリ３１から指紋画像デー
タを読み出し、第２図ないし第４図で説明した、指紋の
隆線部と谷部の細線化を行ない、心線を抽出して心線画
像データとし、それを心線画像メモリ４１に記憶させて
ゆく。

このとき、指紋の隆線部では、画像データをそのままで
、つまり、黒画素を１１″としたままで上記の細線化処
理を行えばよいが、谷部の細線化処理に際しては、黒画
素ＩＦ　Ｉ　１１と白画素ＩＩ　ＯＩＩについて、Ｉｆ
　Ｉ　ＩＩ→ＩＩ　Ｑ　Ｉｔ、　　ＩＩ　Ｑ　ＩＴ−Ｆ
ｆ　Ｉ　Ｉｔと置き換えて細線化を行う必要がある。こ
のように細線化したデータは二値画像として、上記した
ように、心線画像メモリ４１に記憶される。

一方、新たに指紋を登録する場合にも、この心線画像デ
ータが用いられるのであるが、このときには、上記心線
画像の中から照合に必要な領域（テンプレート）を選択
し、それを指紋登録ファイル（後述）に記録するのであ
る。なお、この照合を行う領域としては、通常、指紋の
中心を含んだ領域を抽出するのが一般的であり、認識結
果も比較的良好である。

ところで、ここにおける心線抽出は、上記したように、
指紋の変形に対する対策であるが、これを具体的に実行
するための方法としてはヒリディッチ（ＨＩＬＩＤＩＴ
ＩＣＨ）　、村田等によって提案されている各種のアル
ゴリズムを用いればよい。しかして、これらはそれぞれ
特徴を持っているが、詳しくは文献（口材、パ細緑化法
についての諸考察パ電子通信学会研究会資料ｐＲＬ７５
−６６等）に開示があるので、ここではその詳しい説明
は省略する。

最後に、照合判定部５は、同名のブロック５０と、指紋
登録ファイル５■とで構成されている。

ここで、この照合判定部５０では、処理の高速化を図る
ため、第９図に示すように、粗照合と精照合に分けて照
合を行う。

まず、第９図（ａ）に示すように、粗照合用の、小領域
をカバーするテンプレートを用い、これにより交点数を
数えるのであるが、これを検査指紋画像中の候補領域全
体に渡って１画素づつ、順次位置をずらせて行ない、各
位置における交点数、つまり照合誤差を計算する。そし
て、このようにして得た、照合誤差が一定値以下の部分
（複数）を精照合を行う位置とし、これらの部分に対し
て第９図（ｂ）に示すように、カバー領域の大きな精照
合用のテンプレートを用い、精照合を行なう。

このように、精照合に先立って、まず、粗照合を行う事
で、精照合を行なう位置を絞る事が出来、従って、この
実施例によれば、データ処理量が節約できる。又、粗照
合自身は、テンプレートが小さいため、データ処理量が
少くて済み、全体として効率の良い処理となる。

次に、照合判定部５０による照合判定処理について、第
１０図のフローチャートにより、さらに詳細に説明する
。

なお、このフローチャートには記していないが、まずテ
ンプレートを作り、指紋登録ファイル５１に指紋指定番
号を付して記憶しておく。

このときのテンプレートは、例えば登録指紋の谷部を心
線化し、心線化結果が第１１図（ａ）に示すような８連
結の場合は、同図（ｂ）に示すような心線の近傍で３方
向へ拡大し、ａｎｄ結果を残す処理を行ない、これによ
り同図（Ｃ）に示すような４連結に変換し、テンプレー
トとして記憶したものである。これは、８連結同志の心
線は、第１２図（ａ）に示すように、単純なａｎｄの演
算のみでは交点が検出できないことがあり、これを防ぐ
ためである。つまり、第１２図（ｂ）に示すように、８
連結と４連結とならａｎｄで検出できるからである。

なお、以上のａｎｄ操作では、まず、心線同志の重なり
として現われる画素数が求まるが、これを交点の数に変
換するには、例えば、画像中の粒子数（例えば赤血球の
数）を数えるアルゴリズムを用いればよく、このような
例としては、特開昭５１−４１５７８号公報による「個
数認識法」等がある。しかし、歩点の数と重なって現わ
れる画素数とはほぼ比例しているから、交点の数を求め
る代りに、簡単に求まる、上記した重なって現われる画
素数を用いるようにしてもよい。

第１０図のフローチャートに戻り、この処理が開始され
ると、まず、入力された検査指紋画像の隆線部を心線化
し照合判定部に読込み（Ｓｌ、なお、Ｓはステップを表
わす）、次に、指紋指定番号に従い粗照合用テンプレー
トを読込む（Ｓ２）。

なお、このときの粗照合の小領域としては、例えば第１
３図に示すような大きさのものを用いれば良いが、これ
は一実施例にすぎず、大きさ、形状等については、処理
速度が向上するよう適宜くふうしてやればよいことは言
うまでもない。

次に、テンプレートと心線化した検査指紋画像のａｎｄ
を取り、ＩＩ　Ｉ　ＩＩとなった画素の数を粗照合領域
内で数え、交点画素数ＣＮとする（Ｓ３）。

交点画素数が一定値ＴＨ，を越えた場合は、その位置で
の照合は−敗しなかったとしくＳ４）、照合位置を次の
位置（１画素分）へずらし、（Ｓ１Ｌ、５１２）、同一
の処理をする。

照合位置としてすべての位置をテストし、不一致のみし
か検出できなかった場合、検査指紋は登録指紋と異ると
判定される。

このときでの粗照合のテンプレートの移動の様子（経路
）の−例を第１４図の（ａ）、　　（ｂ）に示す。

粗照合で交点数が一定値ＴＨＩ以下の場合は（Ｓ４での
結果がｙｅｓ）、粗照合が一致したとし、精照合に進み
、一致領域の大きさを求める。

精照合（Ｓ５ないしＳ８）は、粗照合に対し順次照合領
域の大きさを拡大して交点画素数を計算し、この値があ
る一定値、Ｔ　Ｈｔを越えたときの照合領域の大きさを
、その照合位置での一致領域の大きさとする（３９，５
１０）。

全体の判定処理としては、さらに照合位置を１画素づつ
ずらせた場合の一致領域の大きさの変化を調べ、その最
大のものを検査指紋と登録指紋の一致領域の大きさとす
るようになっている。

照合領域の拡大の一例を第１５図に示す。

この第１５図において、中央の領域は粗照合で用いた領
域であり、精照合ではその周囲へ順次照合領域を拡大し
てゆくようになっていることが判る。

このように、以上の処理で一致領域の大きさが求まるが
、このとき、粗照合のみで終った場合は、指紋は不一致
である。一方、一致領域の大きさがある程度以上の場合
は、指紋は一致していると判断出来るが、このときでの
一致領域の大きさとしては、判定に際して要求される照
合精度に応じてしきい値を決めれば良い。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、パターンマツチ
ングにより充分な確度のもとての指紋照合を行なうこと
ができるから、従来技術の問題点に充分に対処し、簡単
な構成で指紋照合が可能になり、身元確認などに容易に
適用することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による指紋照合方法の一実施例を示すブ
ロック図、第２図は画像データ細線化の説明図、第３図
は細線化による許容幅の説明図、第４図はパターンマツ
チングの説明図、第５図はパターンマツチング判定の説
明図、第６図、第７図、第８図はそれぞれ光学系の説明
図、第９図はテンプレートの説明図、第１０図は本発明
の一実施例における動作説明用のフローチャート、第１
１図はデータ変換の説明図、第１２図は交点検出の説明
図、第１３図は粗照合用小領域の説明図、第１４図は粗
照合用テンプレートの移動経路の説明図、第１５図は精
照合領域拡大経路の説明図、第１６図は指紋照合システ
ムの従来例を示すブロック図、第１７図は特徴点抽出の
説明図、第１８図は照合処理説明用のフローチャート、
第１９図は特徴点の説明図、第２０図は特徴点の位置の
差の説明図、第２１図は指紋読取装置の説明図、第２２
図はパターンマツチングにおける照合誤差の説明図であ
る。１・・・・・・指紋読取部、２・・・・・・信号処理部
、３・・・・・・取込判定部、４・・・・・・心線抽出
記憶部、５・・・・・・照合判定部、１０・・・・・・
光源、１１・・・・・・拡散板、１２・・・・・・プリ
ズム、１３・・・・・・レンズ、１４・・・・・・ビデ
オカメラ。第２図（ａン（ｂ）谷部の心臓第３図隆玖部の心赤鼠区へ（（’（’（’（’−” 計℃ｌ＠ａ！冊５Ｑ−１Ｘ４邦第６図第７図第８図（０）　　　　　　　　　（ｂ）第１Ｉ図（Ｑ）　　　　　　　　　（ｂ）　　　　　　　　（Ｃ
）（０）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　（ｂ）第１３図第１４図第１５図第１８図ＲＬＩ１１４Ｆ　　　　　罎銀合第１９図トーー：ファイルｆＩ耘Φη償Ａと万司第２０図第２１図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）予め登録してある指紋を表わす登録指紋画像デー
タと、検査すべき指紋の撮像により入力された検査指紋
画像データとの比較により両者の一致を調べる指紋照合
方法において、上記画像データの一方の隆線部と他方の
谷部とをそれぞれ心線として抽出する画像処理手段を設
け、両画像データの重ね合わせにより両心線間に現われ
る交点の数に基いて上記両指紋の一致判定を行なうよう
に構成したことを特徴とする指紋照合方法。
（２）特許請求の範囲第１項において、上記一致判定を
、画像面での上記交点の分布密度が所定値以下となつて
いる領域の大きさにより行なうように構成したことを特
徴とする指紋照合方法。
（３）特許請求の範囲第１項において、上記交点の数を
、上記心線同志で重なつて現われる画素の数によつて求
めるように構成したことを特徴とする指紋照合方法。
（４）特許請求の範囲第１項又は第３項において、上記
心線が４連結構成のデータとして抽出されていることを
特徴とする指紋照合方法。
（５）特許請求の範囲第１項又は第３項において、上記
心線の一方が４連結構成のデータとして、他方が８連結
構成のデータとして、それぞれ抽出されていることを特
徴とする指紋照合方法。
（６）特許請求の範囲第１項において、上記各画像デー
タの取り込みが、撮像したデータの所定範囲内での黒画
素の個数が所定値以内に納まつたときに行なわれるよう
に構成されていることを特徴とする指紋照合方法。