JPH0573686A - 画像検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】 画像検査のため、２つの二値画像の照合を高
速に行い、登録情報のメモリ量も小さくする。 【構成】 二値画像の第１画像と第２画像の照合を行う
画像検査装置１で、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
段で処理した第１変更画像の個々の黒画素アドレスの登
録情報をメモリ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画像を線幅指定値の細め処理手段で処理
した第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。照合処理手段では、画像情報移動量の途中
放棄、途中決定、画像情報移動量の２段階制御を行っ
て、処理量の削減を図り、不一致部分の黒画素数の検査
で、認識率の向上を図る。位置合わせの部分画像の分離
設定で、認識精度の減少なく、処理量とメモリ量の削減
を図る。

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
像検査装置（電子計算機、電子交換機、通信制御装置、
ＩＣカード、画像処理装置、画像認識装置、画像照合装
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、二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検査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と呼ぶ。本人
確認のための指紋の入力装置は、撮像装置（例えば、Ｃ
ＣＤ（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、ＰＲＵ８７−３１、pp. ２７−３３、（１９
８７年））などがある。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。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））。

【０００３】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、特開昭６３−１３２３８６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。

【０００４】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。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。濃淡画
像を二値化して、二値画像の細線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−
６４，８３５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（１
９８６年））。小林著「画像の細線化と特徴点抽出」、
信学技報、ＰＲＵ９０−１４９、pp．３３−３８（１９
９１年）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。

【０００５】濃淡画像を二値化して、二値画像にする方
式は、例えば森ほか著「画像認識の基礎［Ｉ］」、pp．
３７−４７、オーム社（１９８６年）、などに述べられ
ている。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。

【０００６】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５
８−５５５４８「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式が
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．１
５−２２（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
式が述べられている。「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. １２５、においては、走査線
ごとに通過する隆線数を計数して線数の分布を求めてい
る。

【０００７】小林著「指紋画像の照合方式の考察」、信
学技報、ＰＲＵ９１−４５、電子情報通信学会、pp．２
５−３０（１９９１年７月）では、登録指紋の細線化画
像（又は細め処理を行った画像）から取得した黒画素と
検査指紋の二値画像（又は細め処理を行った画像）のテ
ンプレートマッチングによる方式を提案しており、その
方式では、二値画像同士でテンプレートマッチングを行
う方式よりも処理量及びメモリ量が削減されている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】前記文献の小林著「指
紋画像の照合方式の考案」で提案されている方式では次
の問題がある。 課題：照合時の移動に伴う移動パターンが多数存在す
るために、多くの処理時間が必要である。

【０００９】課題：サブテンプレート部分が連続領域
であるために、照合時の処理時間が大きい。サブテンプ
レート及び／又は非サブテンプレートの格納のための登
録情報のファイル量が大きい。 課題：不一致部分が多い場合でも照合の一致率が大き
くなるために、誤認識が発生する。

【００１０】課題：指紋画像の中心点は、存在しない
場合や不明確な場合があり、その場合の照合処理がうま
く行かない。また、前記文献で述べられていないが、指
紋画像の照合を実現するために、次の課題を解決する必
要がある。 課題：指紋画像の有効領域を判定するために、濃淡画
像の輝度の分布状況を調べる必要があり、処理時間が大
きくなる。

【００１１】課題：画像検査装置が画像を画像メモリ
に固定する契機が不明なため、利用者が画像検査装置に
その契機を指示する必要があり、操作性が悪い。

【００１２】

【課題を解決するための手段】発明が解決しようとする
課題の〜に対して、次の手段により解決する。な
お、これらの手段は、独立に選択して利用してよい。前
記の課題に対しては、任意の指定された画像情報移動
の変化量（回転、平行移動）における照合時の処理途中
放棄の手段、及び／又は照合時の途中決定の手段、及び
／又は画像情報の移動の刻み幅（変化量）を２段階に変
化させる手段により解決する。（請求項１，２，３参
照。）前記の課題に対しては、最も一致率が高いとき
に、不一致部分の黒画素のチェックを行う手段により解
決する。（請求項４参照。）前記の課題に対しては、
サブテンプレート部分、非サブテンプレート部分を、そ
れぞれ任意数の分離領域に作成する手段により解決す
る。（請求項５，６参照。）前記の課題に対しては、
近似的中心点の範囲制限を設ける手段により解決する。
（請求項７参照。）前記の課題に対しては、二値画像
の輝度の分布状況を判定する手段により解決する。（請
求項８参照。）前記の課題に対しては、画像入力確定
の契機を、画像の小領域（小ウインドウ領域）にある有
効部分領域を調べることにより、画像入力を行う手段に
より解決する。（請求項９参照。）

【００１３】

【作用】課題を解決しようとする手段における〜の
手段においては、それぞれ、次の作用がある。前記に
おける照合の途中放棄の手段、及び／又は途中決定の手
段により、無用な照合を途中で放棄できるので、処理量
を削減できる。また、２段階照合の手段では、画像情報
の移動量を２段階とすることにより、認識精度を低下す
ることなく、比較的広い範囲について比較的大きな移動
量で画像情報を移動させて照合する第１段階と、比較的
狭い範囲について比較的小さな移動量で画像情報を移動
させて照合する第２段階とで照合を行うことができる。
したがって、全範囲について小さな移動量で一方の画像
情報を移動する場合に比べて、全体の処理量を小さくす
ることができる。

【００１４】前記の手段における不一致部分のチェッ
クを一致部分のチェックと合わせて行うことにより、誤
認識が減少するという効果がある。前記の手段におけ
るサブテンプレート部分を分離して複数設定することに
より、認識精度を低下することなく、連続したサブテン
プレート部分を用いるよりも照合処理量を削減できると
いう効果がある。また非サブテンプレート部分を分離し
て複数設定することによりファイル量を削減できるとい
う効果がある。

【００１５】前記の手段における近似的中心点の範囲
制限により、中心点の明確な指紋画像に対しては位置合
わせを容易にし、かつ中心点の不明確な指紋画像に対し
ても照合が可能であるという効果がある。前記の手段
における有効領域の判定により、指紋境界領域の決定が
容易であるという効果がある。

【００１６】前記の手段における画像入力確定の契機
により、画像検査装置は、容易に画像品質のよい画像を
入力できる効果がある。

【００１７】

【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、指紋の識別
システムの例である。画像入力装置２から入力された指
紋は、画像検査装置１において処理される。画像検査装
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
（一つ以上の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。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。
画像入力装置２は、撮像装置７を備えている。Ａ／Ｄ変
換器３は、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）。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。

【００１８】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の処理方式と画像検査装
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検査装置１に事前に設
定しておくことにより処理が可能である。１つ以上の画
素の集合を画素集合と呼ぶ。指紋の識別において、画像
検査装置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）。

【００１９】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）。

【００２０】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。第２図（ｂ）は、
メモリ６に格納される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。

【００２１】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。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。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。

【００２２】記法と定義を次に示すが、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。

【００２３】

【数１】

【００２４】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。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。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。

【００２５】（Ｘ_TC，Ｙ_TC）：検査指紋の近似的中心点
のアドレスである。 Ｒth：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。 Ｔth：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。

【００２６】ＲＡ：登録指紋変更画像Ｒth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。ＲＡは、ＲＴ（０）、ＲＢ（０）、及び非使用指紋
領域黒画素の和集合。 ＲＴ（０）：ＲＴ（０）は、ＲＡの部分集合である。Ｒ
Ｔ（０）は、ＲＡの小領域として、１つ以上の任意の数
の分離した画素集合の領域を指定できる。ＲＴ（０）を
サブテンプレートと呼ぶ。サブテンプレートを抽出する
画像の部分をサブテンプレート部分と呼ぶことがある。
このサブテンプレートは画像の位置合せに用いる。（図
３参照。） ＲＢ（０）：ＲＡからＲＴ（０）を除いた部分の黒画素
のアドレス集合。ＲＢ（０）は、ＲＡの部分集合であ
る。１つ以上の任意の数の分離した画素集合の領域を指
定できる。ＲＢ（０）を非サブテンプレートと呼ぶ。非
サブテンプレートを抽出する画像の部分を非サブテンプ
レート部分と呼ぶことがある。非サブテンプレートは画
像の位置合せに用いない。（図３参照。） 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。

【００２７】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。（移
動位置を指定するＳ，Ｈ，Ｖの一組の値により、登録指
紋変更画像を座標変換により移動した１つのパターンが
定まる。） 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。

【００２８】Ｎ１m ：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。 Ｎ１c ：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。 Ｎ２m ：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。

【００２９】Ｎ２c ：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。 Ｎm ：Ｎ１m 又はＮ２m 。カウンタＮm は、Ｎm の計算
のための計数器の値。 Ｎc ：Ｎ１c 又はＮ２c 。カウンタＮc は、Ｎc の計算
のための計数器の値。 図３及び図４は、画像メモリ４における画像１０におい
て、指紋境界により定まる指紋領域と、画像の位置合わ
せを行うための画像の部分集合であるサブテンプレート
ＲＴ（０）を抽出する部分及び画像の位置合わせを行う
ための画像の部分集合以外の画像の部分集合である非サ
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。例１は、サブテンプレート部分と非サブテ
ンプレート部分が接続して区分されている場合であり、
公知であるが、本発明でも利用できる。例２〜例４は、
本発明による区分の例であり、例２はサブテンプレート
ＲＴ（０）と非サブテンプレートＲＢ（０）とがそれぞ
れ複数とされ、かつこれらはサブテンプレート、非サブ
テンプレート以外の画素集合により互いに分離されてい
る。例３は非サブテンプレートは連続した１個で、サブ
テンプレートＲＴ（０）が複数に分離されている。この
逆にサブテンプレートＲＴ（０）が連続した１個で非サ
ブテンプレートＲＢ（０）を分離した複数としてもよ
い。例４はサブテンプレートＲＴ（０）に対し、これと
離れてこれを囲んで非サブテンプレートＲＢ（０）が設
けられている。

【００３０】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、その
次に行う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、画像検査装置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。 （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）。

【００３１】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。 （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Ｂ１）は省略して、背
景分離だけを実行する。 （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。

【００３２】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
とすることが可能）。 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／Ｋ］、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、 Ｘ＝Ｋ・Ｍ， （Ｍ＝０，１，２，…，Ｋ_max ） Ｙ＝Ｋ・Ｍ， （Ｎ＝０，１，２，…，Ｋ_max ） により求まる。ステップＢ１ （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。各部分領域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Ｂav
（Ｍ，Ｎ）を、Ｂav（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。次
に、 Ｘ＝Ｋ・Ｍ， （Ｍ＝０〜Ｋ_max ） Ｙ＝Ｋ・Ｎ， （Ｎ＝０〜Ｋ_max ） における（Ｍ，Ｎ）は、画像１０の範囲を対象とする。
すなわち、画像の範囲が、 ０≦Ｘ≦Ｘh ０≦Ｙ≦Ｙh のときは、 Ｍ＝０〜［Ｘh ／Ｋ］ Ｎ＝０〜［Ｙh ／Ｋ］ の範囲を対象とする。このとき、 画像１０の部分領域の総数＝（［Ｘh ／Ｋ］＋１）・
（［Ｙh ／Ｋ］＋１）となる。各部分領域について、Ｂ
av（Ｘ，Ｙ）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を、 Ｔ＝部分領域輝度平均値＋Ｄ （Ｄは、整数（正，負，又は零）の定数である） とし、このときの部分領域（Ｍ，Ｎ）についての（Ｘ，
Ｙ）、すなわち、 Ｋ・Ｍ≦Ｘ≦Ｋ・（Ｍ＋１）−１ Ｋ・Ｎ≦Ｙ≦Ｋ・（Ｎ＋１）−１ の範囲の（Ｘ，Ｙ）について、 ｆ（Ｘ，Ｙ）≧Ｔのとき、（Ｘ，Ｙ）を白画素に設定す
る（ただし、白黒を反転するときは黒画素に設定す
る）。 ｆ（Ｘ，Ｙ）＜Ｔのとき、（Ｘ，Ｙ）を黒画素に設定す
る（ただし、白黒を反転するときは白画素に設定す
る）。

【００３３】ここで、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。ステップＢ２ （有効部分領域の判定）：（請求項８の発
明） ステップＢ１の結果により得られた二値画像に対して、
部分領域輝度平均値を再度求める。次に、 部分領域アドレスＩ_MN＝（［Ｘ／Ｋ］，［Ｙ／Ｋ］） （部分領域アドレスは、各部分領域の先頭アドレスであ
る） Ｘ＝Ｋ・Ｍ， （Ｍ＝０，１，２，…，Ｋ_max ） Ｙ＝Ｋ・Ｎ， （Ｎ＝０，１，２，…，Ｋ_max ） について、部分領域輝度平均値関数により求めた輝度平
均値Ｂav（Ｘ，Ｙ）により、各部分領域ごとに、有効／
無効を判定する。すなわち、 Ｂ_L ≦Ｂav（Ｘ，Ｙ）≦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Ｙ（Ｍ，Ｎ）に有効表示を
設定する。ここでＢ_L 及びＢ_H は有効部分領域と無効部
分領域とを区分するための定数である。

【００３４】

【数２】

【００３５】画像１０の無効部分領域は、白画素に設定
する。有効部分領域を濃淡画像から直接求めるのは輝度
の分布を該領域ごとに調べる必要があるため、処理が複
雑となる。そこで、一度二値化し、その二値画像からそ
の平均輝度を求めて処理すると処理がし易い。ステップＢ３ （有効部分領域の数の検査）：Ｙ（Ｍ，
Ｎ）により ＹＴ＝有効部分領域の数 を計数し、 ＹＴ≧ＹＣ （ＹＣは、定数） であるときは、ステップＢ４に行く。

【００３６】ＹＴ＜ＹＣであるときは、有効部分領域数
不足エラーにより、本手順をエラーリターンする。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。

【００３７】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。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
の指紋領域の右端とする。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。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。

【００３８】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、 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） 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。 （３） 画像入力装置から画像メモリへの入力確定契機
の設定手段画像入力装置２から画像メモリ４に入力され
る画像１０は、撮像装置７の対象物の移動により変化す
るため、画像メモリ４の画像１０を確定する契機を定め
る必要がある。このための処理には、 画像入力装置２から画像検査装置１に対して信号に
より画像の確定契機を通知する処理、 利用者が、画像検査装置１に画像の確定契機を指示
する処理、又は、 画像検査装置１が、画像の確定契機を、画像メモリ
４の画像１０の状態を調べて定める処理、 がある。ここでは、の処理の実施例を示す。

【００３９】画像入力の契機を、画像メモリ４の小領域
の有効部分領域率により判定する。有効部分領域率は、
手順ＢのステップＢ１〜ステップＢ３と同様に求めるこ
とができる。その手順を手順Ｂs に示す（手順Ｂs にお
ける定数の値は、手順Ｂにおける定数の値と異なっても
よい）。手順Ｂs により、有効部分領域の比率がしきい
値以下のときは、一定時間の待ちの後、手順Ｂs を再試
行する。手順Ｂs の入力情報は、入力画像情報、及び画
像メモリ４の中の小ウインドウ領域の範囲である。小ウ
インドウ領域は、手順Ｂで使用する画像１０の範囲に含
まれる範囲である。なお、処理範囲を手順Ｂよりも小さ
くするのは、処理時間を少なくするためである。処理時
間が問題なければ、手順Ｂで使用する画像１０をすべて
対象としてもよい。手順Ｂs の出力情報は、画像１０の
確定可否である。 （手順Ｂs ）（請求項９の発明と対応） 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。

【００４０】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
とすることが可能）。 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／Ｋ］、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、 Ｘ＝Ｋ・Ｍ， （Ｍ＝０，１，２，…，Ｋ_max ） Ｙ＝Ｋ・Ｎ， （Ｎ＝０，１，２，…，Ｋ_max ） により求まる。ステップＢs １ （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。各部分領域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Ｂav
（Ｍ，Ｎ）を、 Ｂav（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。

【００４１】次に、 Ｘ＝Ｋ・Ｍ （Ｍ＝０〜Ｋ_max ） Ｙ＝Ｋ・Ｎ （Ｎ＝０〜Ｋ_max ） における。（Ｍ，Ｎ）は、以下のステップではすべて小
ウインドウ領域のみを対象とする。すなわち、小ウイン
ドウ領域が、 Ｘ_S ≦Ｘ≦Ｘ_S ＋Ｘ_L −１ Ｙ_S ≦Ｙ≦Ｙ_S ＋Ｙ_L −１ のときは、 Ｍ＝［Ｘ_S ／Ｋ］〜［（Ｘ_S ＋Ｘ_L −１）／Ｋ］ Ｎ＝［Ｙ_S ／Ｋ］〜［（Ｙ_S ＋Ｙ_L −１）／Ｋ］ の範囲を対象とする。

【００４２】小ウインドウ領域内の部分領域の総数＝ （［（Ｘ_S ＋Ｘ_L −１）／Ｋ］−［Ｘ_S ／Ｋ］＋１）・
（［（Ｙ_S ＋Ｙ_L −１）／Ｋ］−［Ｙ_S ／Ｋ］＋１） 各部分領域について、Ｂav（Ｘ，Ｙ）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を、 Ｔ＝部分領域輝度平均値＋Ｄ （Ｄは、整数（正，負，又は零）の定数である。） とし、このときの部分領域（Ｍ，Ｎ）についての（Ｘ，
Ｙ）、すなわち、 Ｋ・Ｍ≦Ｘ≦Ｋ・（Ｍ＋１）−１ Ｋ・Ｎ≦Ｙ≦Ｋ・（Ｎ＋１）−１ の範囲の（Ｘ，Ｙ）について、 ｆ（Ｘ，Ｙ）≧Ｔのとき、（Ｘ，Ｙ）を白画素（白黒反
転指定有のときは黒画素）に設定する。 ｆ（Ｘ，Ｙ）＜Ｔのとき、（Ｘ，Ｙ）を黒画素（白黒反
転指定有のときは白画素）に設定する。ステップＢs ２ （有効部分領域の判定）：ステップＢs
１の結果により得られた二値画像に対して、部分領域輝
度平均値を再度求める。次に、

【００４３】

【数３】

【００４４】（部分領域アドレスは、各部分領域の先頭
アドレスである） Ｘ＝Ｋ・Ｍ， （Ｍ＝０，１，２，…，Ｋ_max ） Ｙ＝Ｋ・Ｎ， （Ｎ＝０，１，２，…，Ｋ_max ） の内の小ウインドウ領域内について、部分領域輝度平均
値関数により求めた輝度平均値Ｂav（Ｘ，Ｙ）により、
各部分領域ごとに、有効／無効を判定する。すなわち、 Ｂ_L ≦Ｂav（Ｘ，Ｙ）≦Ｂ_H であるときに、その部分領域が有効領域であると判定
し、有効部分領域テーブルＹ（Ｍ，Ｎ）に有効表示を設
定する。ここで、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。

【００４５】

【数４】

【００４６】ステップＢs ３（有効部分領域の数の検
査）：Ｙ（Ｍ，Ｎ）により、小ウインドウ領域内の ＹＴ＝有効部分領域の数 を計数し、 ＹＴ≧ＹＣＢ， （ＹＣＢは、定数。） であるときは、画像入力確定可で終了する。

【００４７】ＹＴ＜ＹＣＢ であるときは、画像入力確定不可で終了する。 （手順Ｂs 終り） （４） 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。例えば、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ことが
できる。 （５） 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７に、各定数と指紋領域及び
近似的中心点の関係を示す。 （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ＫＨ_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線分幅は一定値（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。

【００４８】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、

【００４９】

【数５】

【００５０】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＝ＫＢ
_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。

【００５１】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、

【００５２】

【数６】

【００５３】ステップＱ３：（請求項７の発明と対応） （Ｘ_C ，Ｙ_C ）を指紋領域の近似的中心点とする。
（手順Ｑ終り） 近似的中心点のとりうる範囲には制限を設定する。その
手段は次のとおりである。近似的中心点の範囲は任意の
形状に設定でき、照合処理で対処可能な小範囲とする。
例えば、 Ｘ_CL≦Ｘ≦Ｘ_CH、かつＹ_CL≦Ｙ≦Ｙ_CH の範囲とすることができる。この範囲外の（Ｘ_C ，
Ｙ_C ）が求まったときには、近似的中心範囲の最も近い
値に近似的中心を設定する。すなわち、Ｘ_C ＜Ｘ_CLのと
きはＸ_C ＝Ｘ_CL、Ｘ_C ＞Ｘ_CHのときはＸ_C ＝Ｘ_CH、Ｙ_C
＜Ｙ_CLのときはＹ_C ＝Ｙ_CL、Ｙ_C ＞Ｙ_CHのときはＹ_C ＝
Ｙ_CHとする。

【００５４】なお、手順Ｑの一つの代替として、画像１
０の中心（［Ｘh ／２］，［Ｙh ／２］）又はその近く
の点を近似的中心点（Ｘ_C ，Ｙ_C ）と見なす手段があ
る。 （６） 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つの細め処理手段の中で１
つ以上保持してもよい。本実施例では、細め処理の手段
を、線幅指定値に応じて、使い分けることができる。た
だし、画像検査装置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。

【００５５】 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。

【００５６】 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
手段がある。 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画素ずつ削除する
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、 反復回数＝｛（元の二値画像の最大の線幅）−（線幅指
定値）｝／（１画面分の削除処理で各線幅ごとに削除さ
れる画素数の概算値）となるように反復回数を定めてお
けばよい。

【００５７】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と画像の線が
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。

【００５８】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、画像検査装置１に要求
される性能などから定める必要がある。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。

【００５９】 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（例えば、３画素）とする。 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。以下の実施例では、の場合を主
として記述する。 （７） 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なされた
結果である画像１０にある登録指紋変更画像Ｒthからサ
ブテンプレートＲＴ（０）及び非サブテンプレートＲＢ
（０）を抽出し、それぞれ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、手順Ｒに示
す。手順Ｒの入力情報は、登録指紋のサブテンプレート
及び非サブテンプレートのファイル名、登録指紋変更画
像Ｒth、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。 （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Ｒthから、指紋領域内にあり、かつサ
ブテンプレートＲＴ（０）の範囲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）のファイルを
作成する。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。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Ｒthから、サブテンプレートＲ
Ｔ（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）のファイルを
作成する。（手順Ｒ終り）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、データ圧縮してファイルに格納
し、利用時にデータ伸長を行ってもよい。 （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。

【００６０】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。照合処理
の概要を次に述べる。

【００６１】 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
的中心点を検査指紋の近似的中心点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。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）。

【００６２】 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。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。

【００６３】 不一致部分の黒画素数のチェックを行う。 最終判定 サブテンプレートの一致性と非サブテンプレートの一致
性、及び不一致部分のチェック結果により、登録指紋と
検査指紋の、全指紋領域についての一致性を判定する。

【００６４】以上の照合処理の概要に基づき、照合処理
を行う手順を手順Ｃに示す。手順Ｃの入力情報は、登録
指紋のサブテンプレート及び非サブテンプレートのファ
イル名，検査指紋変更画像，及び検査指紋の近似的中心
点である。手順Ｃの出力情報は、照合結果である。 （手順Ｃ）ステップＣ１ （サブテンプレートの照合）：（請求項３
の発明と対応）ステップＣ１ａ ：サブテンプレートＲＴ（０）をファイ
ルからメモリ６に格納する。次に、サブテンプレートＲ
Ｔ（０），Ｓ＝Ｓ_min 〜Ｓ_max ，（Ｓの増加刻み幅Ｋs
）、Ｈ＝Ｈ_min 〜Ｈ_max ，（Ｈの増加刻み幅Ｋh ）、
及びＶ＝Ｖ_min 〜Ｖ_max , （Ｖの増加刻み幅Ｋv ）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。

【００６５】この結果、Ｓ，Ｈ，Ｖをそれぞれ、Ｓ_min
〜Ｓ_max ，Ｈ_min 〜Ｈ_max ，Ｖ_min 〜Ｖ_max について、
増加の刻み幅Ｋs，Ｋh ，Ｋv で変更し、準最適なＳ，
Ｈ，Ｖの値であるＳa ，Ｈa ，Ｖa を求める。ステップＣ１ｂ ：Ｓ，Ｈ，Ｖをそれぞれ、Ｓ，Ｈ，Ｖの
変化範囲を小さくし、かつ刻み幅をＫｓ，Ｋｈ，Ｋｖよ
り小さくする。

【００６６】Ｓ：最小値（Ｓａ−Ｄｓ），最大値（Ｓａ
＋Ｄｓ），増加刻み幅Ｋsb Ｈ：最小値（Ｈａ−Ｄｈ），最大値（Ｈａ＋Ｄｈ），増
加刻み幅Ｋhb Ｖ：最小値（Ｖａ−Ｄｖ），最大値（Ｖａ＋Ｄｖ），増
加刻み幅Ｋvb により手順Ｗを実行し、最適な｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の値であ
る｛Ｓｂ，Ｈｂ，Ｖｂ｝を求める。ここで、Ｄｓ，Ｄ
ｈ，Ｄｖは、移動範囲を定めるための定数である（備考
Ｃ（１）参照）。この結果、サブテンプレート一致率Ｔ
１が最大となる最適な｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の各値と、 サブテンプレート一致率Ｔ１＝Ｎ1m／Ｎ1c を得る。次に、あらかじめ定めた定数ＴＫ１について、 Ｔ１≧ＴＫ１ であれば登録指紋と検査指紋はサブテンプレート照合で
一致と判定して、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。（最初から小さい刻み幅で移動させる
と、処理量が著しく多くなるが、最初に粗く一致性をチ
ェックし、それにより得られた準最適値付近を細かく変
化させるため、かつ少ない処理量で済む。）ステップＣ２ （非サブテンプレートの照合）：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＝Ｎ2m／Ｎ2c を得る。次に、あらかじめ定めた定数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てステッ
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。ステップＣ３ （不一致部分の照合）：登録指紋の黒画素
と検査指紋の黒画素の、不一致性について調べて、検査
指紋変更画像の不一致部分の黒画素が多すぎる場合を除
く必要がある。このため、登録指紋変更画像の線幅に検
査指紋変更画像の線幅を合わせたときの不一致部分の黒
画素の比率を近似的に求めて判定するために、次の処理
を行う。

【００６７】ステップＣ３ａ：ＲＴ（０）及びＲＢ
（０）の範囲から、｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の変換後の登録指紋
変更画像の照合対象領域の近似的な範囲を求める。座標
（Ｘ，Ｙ）から変換後の範囲の座標（Ｘ′，Ｙ′）は、
手順Ｗと同様に、次式で行う。 Ｘ′＝（Ｘ−Ｘ_RC）・cos （Ｓ）＋（Ｙ−Ｙ_RC）・sin
（Ｓ）＋Ｘ_TC−Ｈ Ｙ′＝−（Ｘ−Ｘ_RC）・sin （Ｓ）＋（Ｙ−Ｙ_RC）・co
s （Ｓ）＋Ｙ_TC−Ｖ ここで、cos （・）、sin （・）は三角関数を表す。

【００６８】ステップＣ３ｂ：（請求項４の発明と対
応） 座標変換後の照合対象領域（すなわち、ＲＴ（Ｓ，Ｈ，
Ｖ）とＲＢ（Ｓ，Ｈ，Ｖ）の和集合）の検査指紋変更画
像の黒画素数Ｔnwを計数する。すなわち、Ｔnw＝検査指
紋変更画像の座標変換後の照合対象領域の総黒画素数で
ある。このとき、検査指紋変更画像の線幅をｗとする
と、これを登録指紋変更画像の線幅（線幅λ）にした場
合の総黒画素数Ｔncは、近似的に、 Ｔnc＝Ｔnw／（ｗ／λ） である。特にλ＝１の場合には、 Ｔnc＝Ｔnw／ｗ である。また、 Ｎm ＝登録指紋変更画像と検査指紋変更画像の座標変換
後の照合対象領域内の一致黒画素数 Ｎc ＝登録指紋変更画像の座標変換後の照合対象領域内
の総黒画素数 は、すでに求まっている。このとき、黒画素の不一致の
度合いとして、例えば、不一致部分率を、 Ｔz ＝（Ｔnc−Ｎm ）／Ｎc とし、 ０≦Ｔz ≦Ｔkc の場合、最終照合の判定として、登録指紋と検査指紋は
一致と判定し、そうでないときは不一致と判定する。こ
こで、Ｔkc，（０≦Ｔkc≦１）は検査指紋画像の不一致
黒画素の許容率を表す定数であり、小さいほど厳しい条
件となる。

【００６９】従来においてはＮm ／Ｎc が大きければ一
致と判定した。しかしＮm ／Ｎc が大きくても真実は不
一致の場合があり、この場合は不一致部分率Ｔz が大き
くなり、不一致を一致として処理することがない。
（手順Ｃ終り） 図７は、ステップＣ３におけるパラメータの関係の概念
図である。図７は、新登録指紋領域内において、登録指
紋変更画像の黒画素集合と、検査指紋変更画像の線幅を
登録指紋変更画像の線幅と一致させたときの一致部分と
不一致部分の関係を説明している。 備考Ｃ（１）：ステップＣ１ａにおける第１の移動刻み
幅である増加刻み幅（Ｋｓ，Ｋｈ，Ｋｖ）の各値を粗い
値として比較的大きい範囲を調べ、ステップＣ１ａで得
られた｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の準最適値を含む比較的小さい範
囲をステップＣ１ｂにおける第２の移動刻み幅である増
加刻み幅（Ｋsb，Ｋhb，Ｋvb）の各値を細かい値として
調べることにより、位置合わせにおける移動の範囲を大
きくしたときに、すべてに細かい増加刻み幅を用いる場
合よりも処理量の削減を図ることができる。なお、３段
階以上に、増加刻み幅と調べる範囲を定めて処理するこ
とも、２段階の処理の反復で実現できる。 （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
せるように平衡移動する。次に、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、平行移動も行う。ＲＴ（Ｓ，Ｈ，Ｖ）の場合は、
Ｓ，Ｈ，Ｖの各値における一致率Ｔ１が最大となるとき
のＳ，Ｈ，Ｖ及びＴ１，Ｎ1m，Ｎ1cを求める。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。なお、Ｔ１とＴ２，Ｎ1mとＮ2m，Ｎ1cとＮ2cは、本
手順では、一次照合と二次照合で共通なため、Ｔ，Ｎm
，Ｎcと呼ぶ。

【００７０】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（最小
値，最大値，増加刻み幅）、登録指紋の座標軸の水平移
動量Ｈ（最小値，最大値，増加刻み幅）、登録指紋の座
標軸の垂直移動量Ｖ（最小値，最大値，増加刻み幅）、
及び検査指紋変更画像等である。手順Ｗの出力情報は、
登録指紋の最適座標軸回転角度Ｓ，最適座標軸水平移動
量Ｈ，最適座標軸垂直移動量Ｖ，指定領域（ＲＴ（０）
又はＲＢ（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Ｎm ，指定領域の登録
指紋変更画像の総黒画素数Ｎc ，及び一致率Ｔである。
本手順のときに、一定個数までの黒画素を調べて、一致
率が打ち切り用の規定値以下のときは、そのときのパタ
ーンについて、処理を途中で打ち切る（請求項１の発
明）。また、入力情報の指定により、一致率が決定用の
規定値以上のときには、そのときの｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝を最
適値（又は準最適値）と決定して、以後の照合処理を省
略できる（請求項２の発明）。

【００７１】手順Ｗの処理手順を次に示す。図８に手順
Ｗの概略の流れ図を示す。 （手順Ｗ）ステップＷ１ （角度Ｓの選択）：角度Ｓを、入力情報に
より、Ｓの最小値から最大値まで、Ｓの増加刻み幅で順
に選択し（すなわち、Ｓの最小値がＳ_min 、最大値がＳ
_max 、増加刻み幅がＫｓのときは、Ｓ＝Ｓ_min ，Ｓ_min
＋Ｋｓ，・・・，Ｓ_max まで変化させる）、ステップ２
へ行く。ステップＷ２ （角度Ｓによる座標変換）：入力された登
録指紋細め画像黒画素（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、 Ｓ＝０のとき Ｘ_R ＄＝Ｘ_R −Ｘ_RC＋Ｘ_TC Ｙ_R ＄＝Ｙ_R −Ｙ_RC＋Ｙ_TC とする。 Ｓ≠０のとき 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、 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）・cos （Ｓ）＋Ｙ_TC により行える。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。

【００７２】以上により、登録指紋近似的中心点
（Ｘ_RC，Ｙ_RC）を中心に登録指紋座標軸をＳ度回転し、
かつ水平移動量Ｈ＝垂直移動量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
が求まる。 （備考Ｗ（３）を参照。）ステップＷ３ （一致率Ｔの計算）：ステップＷ３ａ ：一致黒画素数カウンタＮm 及び登録指
紋総黒画素数カウンタＮc を、それぞれ０に初期設定す
る。

【００７３】ステップＷ３ｂ：（Ｘ_R ＄，Ｙ_R ＄）の集
合の各アドレスについて、検査指紋細め画像を調べ、 指紋領域内の黒画素であれば、一致黒画素数カウンタ
Ｎm に１を加算し、かつ登録指紋黒画素数カウンタＮc
にも１を加算する。 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、登録指紋黒画素数カウンタ
Ｎc に１を加算する。 ここで、サブテンプレートの照合処理では、このときの
｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝についての照合の途中放棄が可能かどう
かを調べる（請求項１の発明と対応）。すなわち、定数
｛Ｎci，Ｔci；ｉ＝１，２，・・・，ｋ｝について、 カウンタＮc ＝Ｎci （Ｎci及びｋは定数）となったときに、このときのＳ，
Ｈ，Ｖの値により定まるパターンの途中までの一致の度
合いとして、このときのＮm をＮmi，（ｉ＝１，２，・
・・，ｋ）とすると、 Ｎmi／Ｎci＜Ｔci，（ｉ＝１，２，・・・，ｋ） （Ｔci及びｋは定数。備考Ｗ（１）参照。）の各場合
は、以後のチェックをしても見込みないため、そのとき
のＳ，Ｈ，Ｖは、途中放棄して、次のＳ，Ｈ，Ｖの値に
行くために、ステップＷ４に行く。このように一致の度
合いが悪い、つまり一致の度合いが規定範囲のときは、
そのＳ，Ｈ，Ｖについての以後の処理を実行しないため
それだけ処理量が減少する。

【００７４】更には、サブテンプレートの照合処理で、
途中決定の指定（例えば、手順Ｗの入力情報で指定する
ように構成できる）のあるときには、次の処理を行う
（請求項２の発明と対応）。 カウンタＮc ＝Ｎdj となったときに、このときのＳ，Ｈ，Ｖの値により定ま
るパターンの途中までの一致の度合いとして、このとき
のＮm をＮmj，（ｊ＝１，２，・・・，ｇ）とすると、
各ｊについて、 Ｎmj／Ｎdj＞Ｔdj, （ｊ＝１，２，・・・，ｇ） （Ｎdj，Ｔdj及びｇは定数。備考Ｗ（２）参照。）の各
場合は、以後のチェックを行わなくても十分な一致率で
あるため、ステップＷ３ｃを実行し、このときの｛Ｓ，
Ｈ，Ｖ｝を出力情報の｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝と決定する。

【００７５】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＝Ｎm ／Ｎc を計算する。そして、このときの｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝につい
て、Ｎm ，ＮcＴを記憶する。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（Ｈ＝Ｖ＝０のときは、すでにステップ３で計算ず
み）し、Ｈの最小値から最大値まで、及びＶの最小値か
ら最大値まで、順次に各増加刻み幅で変化させたとき
（すなわち、Ｈは、Ｈの最小値がＨ_min 、最大値がＨ
_max 、増加刻み幅がＫｈのときは、Ｈ＝Ｈ_min ，Ｈ_min
＋Ｋｈ，・・・，により最大Ｈ_max まで変化させ、ま
た、Ｖは、Ｖの最小値がＶ_min 、最大値がＶ_max 、増加
刻み幅がＫｖのときは、Ｖ＝Ｖ_min ，Ｖ_min ＋Ｋｖ，・
・・，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Ｔを記憶する。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。

【００７６】未処理のＳの値がないとき、ステップＷ６
に行く。ステップＷ６ （最大の一致率の判定）：各｛Ｓ，Ｈ，
Ｖ｝について、 Ｔ＝Ｎm ／Ｎc が最大となるときのＳ，Ｈ，Ｖ，及びＴ，Ｎm ，Ｎc 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終わり） 備考Ｗ（１）：ステップＷ３ｂにおけるＴci，（ｉ＝
１，２，・・・，ｋ）の値は、０≦Ｔci≦１であるが、
例えば、次のように定める。登録指紋変更画像の全黒画
素数をＮc とすると、Ｎci／Ｎc ，（ｉ＝１，２，・・
・，ｋ）は処理の進行状況を表しており、そのとり得る
範囲は０≦Ｎci／Ｎc ≦１である。Ｎciが増加してＮc
に近づくに従って、Ｎmi／Ｎciは、このときに調べてい
る｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝に対しての一致率であるＮm ／Ｎc に
近づくから、ＴciはＮciが大きいほど大きく設定するこ
とができる。Ｔciは大きいほど途中放棄の範囲が広くな
り、処理量の削減効果が大きくなるが、反面誤認識も発
生しやすくなるので、適当な値を設定する必要がある。
k の設定値により、その計算の最大回数が定まるが照合
の途中放棄が１回おこなわれれば、以後はそのときの
｛Ｓ，Ｈ，Ｖ｝の値についての以後の途中放棄可否の計
算は不要である。Ｔciの具体的な数値は、対象とする画
像の特性に依存して定める必要がある。また、照合の途
中放棄の範囲を定める条件式は、途中までの一致の度合
いを定めるものであれば、手順Ｗで示した例に限定され
ない。 備考Ｗ（２）：ステップＷ３ｂにおけるＮdjとＴdj,(ｊ
＝１，２，・・・，ｇ）の値は、例えば、次のように定
める。Ｎdjの値は登録指紋変更画像の全黒画素数Ｎc に
対して、Ｎc 以下であり、かつＮcに近い値とする。こ
こで、Ｎc が事前に分からないときは、推定値を用いて
よい。Ｔdjの値は、１よりも小さくかつ、１に近い値と
する。Ｔdjの値を小さくすれば、処理の削減効果は大き
くなるが、誤認識も発生しやすくなる。ｇの設定値によ
りその計算の最大回数が定まるが、照合の途中決定が１
回行われれば、以後の途中決定可否の計算は不用であ
る。途中決定の指定による処理は、例えば、｛Ｓ，Ｈ，
Ｖ｝の増加刻み幅を2 段階で行う場合に、第１段階の処
理の時間の削減のために利用できる。

【００７７】照合の途中決定の範囲を定める条件式は、
途中までの一致の度合いを定めるものであれば、手順Ｗ
で示した例に限定されない。備考Ｗ（３）：ステップＷ
２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、 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、 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）・cos（Ｓ）＋ Ｙ _TC ＝−（Ｘ_R −Ｘ_RC）・sin （Ｓ）＋（Ｙ_R −Ｙ_RC）・co
s （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
範囲の値をメモリ６に保持しておいてよい。 （１０） 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９に示す。
登録処理は、指紋の登録情報を画像検査装置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。 （手順Ｚ）ステップＺＡ１〜ステップＺＡ５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にある指紋画像の近似的中心
点を手順Ｑにより求める。

【００７８】（ステップＺＡ１〜ステップＺＡ４終り）
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。ステップＺＲ１ ：画像１０にある登録指紋二値画像（第
１画像）に指紋領域内での細め処理を行い、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。

【００７９】（ステップＺＲ１〜ステップＺＲ２終り）
ステップＺＣ１〜ステップＺＣ２は、照合処理の場合で
あり、登録指紋と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）に指紋領域内で細め処理を行い、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。

【００８０】（ステップＺＣ１〜ステップＺＣ２終り）
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、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、不一
致率の計算式などについては、本発明の請求の範囲は、
本実施例に限定されるものではなく、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。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、 Ｘ_R ＄＝Ｘ_R ・cos （Ｓ）＋Ｙ_R ・sin （Ｓ） Ｙ_R ＄＝−Ｘ_R ・sin （Ｓ）＋Ｙ_R ・cos （Ｓ） を用いることもできる。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）。

【００８１】本実施例では、画像が指紋の場合を述べた
が、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。

【００８２】

【発明の効果】本発明では、次の効果がある。照合途中
放棄の手段により、無用な照合を途中で放棄できるの
で、処理量を削減できる。照合途中決定の手段により、
無用な照合が不要となるので、処理量を削減できる。２
段階照合の手段により、画像情報の移動量を２段階とす
ることにより、認識精度を低下することなく、比較的大
きい範囲について比較的大きな移動量で画像情報を移動
させて照合する第１段階と、比較的小さい範囲について
比較的小さな移動量で画像情報を移動させて照合する第
２段階とで照合を行うことができる。したがって、全範
囲について小さな移動量で一方の画像情報を移動する場
合に比べて、全体の処理量を小さくすることができる。
なお、３段階以上への拡張は、２段階照合を反復するこ
とにより実現でき、画像か大きいときなどに有効であ
る。

【００８３】不一致部分のチェックを一致部分のチェッ
クと合わせて行うことにより、誤認識が減少するという
効果がある。サブテンプレートの領域を分離して複数設
定することにより、認識精度を低下することなく、連続
したサブテンプレート領域を用いるよりも位置合わせの
ための処理量を削減できるという効果がある。非サブテ
ンプレートの領域をサブテンプレートの領域と分離して
１つ以上設定することにより、非サブテンプレート部分
の登録のためのファイル量を削減できるという効果があ
る。

【００８４】近似的中心点の範囲制限により、中心点の
明確な指紋画像に対しては位置合わせを容易にし、かつ
中心点の不明確な指紋画像に対しても照合が可能である
という効果がある。有効領域の判定により、指紋境界領
域の決定が容易であるという効果がある。画像入力確定
の契機により、画像検査装置は、容易に画像品質のよい
画像を入力できる効果がある。

【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
一構成例を示すブロック図。

【図２】画像メモリ及びメモリの使用の説明図。

【図３】指紋領域の説明図。

【図４】指紋領域の他の例を示す説明図。

【図５】指紋の有効部分領域テーブルの一例を示す図。

【図６】指紋画像の近似的中心点を求める手段の例を示
す説明図。

【図７】不一致部分のチェックの説明図。

【図８】画像一致性チェック補助手順（手順Ｗ）の概
略、照合の途中放棄の手段を示す流れ図。

【図９】指紋の入力処理、登録処理、及び照合処理の概
略を示す流れ図。

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【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、両画像の位置合わせ後に一致性を調べる照合処理手
   段を備え、 一方の画像を任意の変換により移動後の画像情報のパタ
   ーンとする手段により移動して、それら２つの画像の照
   合を行うことを１つ以上のパターンについて行う場合
   に、個々のパターンについて照合の途中で途中までの一
   致の度合いを計算する手段を備え、該一致の度合いが途
   中放棄の規定範囲のときは該パターンについての以後の
   処理は実行しないことを特徴とする画像検査装置。
2. 【請求項２】 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、両画像の位置合わせ後に一致性を調べる照合処理手
   段を備え、 一方の画像を任意の変換により移動後の画像情報のパタ
   ーンとする手段により移動して、それら２つの画像の照
   合を行うことを１つ以上のパターンの集合について行う
   場合に、個々のパターンについて照合の途中で途中まで
   の一致の度合いを計算する手段を備え、該一致の度合い
   が途中決定の規定範囲のときは該パターンをそのときの
   パターンの集合の内で最良として以後のパターン群の照
   合は行わないことを特徴とする画像検査装置。
3. 【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、両画像の位置合わせ後に一致性を調べる照合処理手
   段を備え、 一方の画像を、任意の変換により移動後のパターンとす
   る手段により移動して、それら２つの画像の照合を行う
   場合に、第１の移動刻み幅でパターンを第１移動範囲内
   について移動して調べる第１の過程と、第１の過程で得
   られた準最適な移動位置を含む第２移動範囲内について
   第２の移動刻み幅でパターンを移動して調べる第２の過
   程により、最適な移動位置を求めることを特徴とする画
   像検査装置。
4. 【請求項４】 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、
   両画像の位置合わせ後に一致性を調べる照合処理手段を
   備え、 二値画像の線幅を指定により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、 不一致部分の黒画素の不一致の度合いを、一方の変更画
   像の線幅を他方の線幅に合わせたときの黒画素の不一致
   の度合いにより近似的に求める手段により、不一致性を
   調べることを特徴とする画像検査装置。
5. 【請求項５】 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、両画像の位置合わせ後に一致性を調べる照合処理手
   段を備えた画像検査装置において、 一方の画像の領域を両画像の位置合わせを行うための画
   像の部分集合であるサブテンプレート部分と、位置合わ
   せを行う部分以外の画像の部分集合である非サブテンプ
   レート部分に区分することとし、サブテンプレート部分
   及び非サブテンプレート部分の少くとも一方を、複数に
   画素集合により分離して設定することを特徴とする画像
   検査装置。
6. 【請求項６】 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、両画像の位置合わせ後に一致性を調べる照合処理手
   段を備え、 一方の画像の領域を、両画像の位置合わせを行うための
   画像の部分集合であるサブテンプレート部分と、位置合
   わせを行う部分以外の画像の部分集合である非サブテン
   プレート部分に区分することとし、少なくとも１つのサ
   ブテンプレート部分と少なくとも１つの非サブテンプレ
   ート部分を、画素集合により分離して設定することを特
   徴とする画像検査装置。
7. 【請求項７】 画像の近似的中心点を求める手段を備え
   た画像検査装置において、近似的中心点の制限範囲を設
   定しておき、近似的中心点が制限範囲外のときは、制限
   範囲内と該近似的中心点から、制限範囲内に近似的中心
   点を設定する手段により、近似的中心点を設定すること
   を特徴とする画像検査装置。
8. 【請求項８】 二値以上の輝度を有する画像の画素集合
   ごとに輝度平均値を求める手段を備え、該画像が濃淡画
   像の場合は二値化して二値画像とすることとし、 二値画像を一つ以上の画素集合に区分し、 画素集合の輝度平均値を求めて、該輝度平均値が規定範
   囲にあるときに、該画素集合は画像の有効領域であると
   判定することを特徴とする画像検査装置。
9. 【請求項９】 画像メモリに二値以上の輝度を有する画
   像を入力する手段と、画像の画素集合ごとに輝度平均値
   を求める手段を備え、該画像が濃淡画像の場合は二値化
   して二値画像とすることとし、二値画像を一つ以上の画
   素集合に区分し、 二値画像の任意の画素集合ごとに輝度平均値を求めて、
   該輝度平均値が規定範囲にあるときに、該画素集合は有
   効領域であると判定し、有効領域と判定される画素集合
   の数が規定数以上のときに画像メモリの画像を確定する
   ことを特徴とする画像検査装置。