JP2002163655A - 個人認証装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 指紋特徴量による照合処理を高速化する。 【解決手段】 登録辞書データベース２０の登録辞書９
１−１には、濃度が「濃」であると判断された指紋特徴
量が、湿度データ（高、中、もしくは低）、および、同
一辞書内に登録される指紋特徴量に対してユニークに割
り当てられるＩＤとともに登録され、同様に、登録辞書
９１−２には、濃度が「中」であると判断された指紋特
徴量が、湿度データおよびＩＤとともに登録され、登録
辞書９１−３には、濃度が「淡」であると判断された指
紋特徴量が、湿度データおよびＩＤとともに登録され
る。指紋特徴量の照合処理時には、ユーザの指の色の濃
度によって登録辞書が選択され、選択された登録辞書の
中から、ユーザの指の湿度によって、対応する指紋特徴
量が、更に抽出されるので、照合処理が高速化される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、個人認証装置に関
し、特に、高性能な演算部や、記憶容量の大きな記憶装
置を備えずに、かつ、指紋や掌紋の特徴量を減少させる
ことなく、個人認証処理を高速に実行することができる
ようにした、個人認証装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、入退室の管理や、パーソナルコ
ンピュータや複写機などの各種の情報処理装置もしくは
画像処理装置などの利用者を管理する場合に、個人を特
定するための技術が必要となる。個人を特定する手段と
して、バイオメトリクスが注目されており、その中で
も、特に、指紋や掌紋による個人認証システムが実用化
されつつある。指紋や掌紋は、個人特有の特徴であり、
個人を特定する手段としては、非常に有効である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、指紋や
掌紋の特徴量を電子データとして取り込む場合、そのデ
ータ量は、膨大なものになる。更に、指紋や掌紋の特徴
量を予め登録し、それを基に個人を特定する処理を実行
する場合には、登録されている複数の特徴量と、入力さ
れた特徴量を照合する処理を実行しなければならないた
め、必要となる演算量は、膨大なものとなる。特に、予
め登録されているユーザ数が多い場合、照合処理のため
に必要となる演算時間は、非常に長くなってしまう恐れ
がある。

【０００４】照合処理にかかる時間を短縮するために、
このような照合システムにおいては、高性能な演算部
や、記憶容量の大きな記憶装置を備えなければならず、
装置全体のコストアップの原因になっていた。装置のコ
ストを上げずに、指紋や掌紋を用いた個人の特定処理を
実現するためには、特徴量を減少させるという方法も考
えられるが、特徴量を減少させた場合、認証精度が著し
く低下してしまう。

【０００５】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
ものであり、高性能な演算部や、記憶容量の大きな記憶
装置を備えずに、かつ、指紋や掌紋の特徴量を減少させ
ることなく、個人認証処理を高速に実行することができ
るようにするものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の個人認証装置
は、個人認証に用いられる第１の情報を取得する第１の
取得手段と、第１の情報と異なる第２の情報を取得する
第２の取得手段と、第２の取得手段により取得された第
２の情報を分類する分類手段と、第１の取得手段により
取得された第１の情報を、分類手段による分類結果に関
連付けて記憶する第１の記憶手段と、第１の記憶手段に
より記憶された第１の情報のうち、第２の取得手段によ
り新たに取得された第２の情報に対応するものを選択す
る選択手段と、選択手段により選択された第１の情報
と、第１の取得手段により新たに取得された第１の情報
とを照合する照合手段とを備えることを特徴とする。

【０００７】前記第１の情報は、個人に特有の情報であ
り、例えば、ユーザの指紋、もしくは掌紋などである。
前記第２の情報は、ある程度は、個人の特徴や癖をあら
わす情報であり、例えば、ユーザの指、もしくは手など
の、認証処理に用いられる対象物の押圧、温度、湿度、
色（例えば、濃度など）、面積、角度、厚み、もしくは
形状（例えば、先がとがっているか、丸まっているかな
ど）などである。

【０００８】第１の情報は、個人を特定するための情報
であるので、情報量が非常に多い。第１の情報を分類す
るために用いられる第２の情報には、第１の情報と比較
して、情報量が少ないものを用いるようにするとよい。

【０００９】前記第１の取得手段は、個人認証に用いら
れる情報として、ユーザの指紋、もしくは掌紋などの、
個人に特有の情報を取得するものであり、例えば、図１
および図２のＣＣＤ５などにより構成される。前記第１
の取得手段は、第１の情報として、例えば、ユーザの顔
の画像データを取得することができるようにしてもよ
い。

【００１０】前記第２の取得手段は、認証処理に用いら
れる辞書データを登録時に分類するために、また、検索
時には、検索に用いられる辞書データを絞り込んで個人
認証を迅速に実行するために、個人認証に用いられるユ
ーザの指紋、もしくは掌紋などと異なり、ある程度は、
個人の特徴や癖をあらわす情報を取得するものであり、
例えば、図１および図２の圧力センサ６、図３の光セン
サ２１、図５の濃度算出部３１、図７の面積算出部４
１、図９の角度算出部５１、図１１の数列取得部６１、
もしくは、図２１の湿度センサ８１などにより構成され
る。

【００１１】前記分類手段は、例えば、第２の取得手段
により取得された第２の情報が圧力情報である場合、そ
の圧力情報を、圧力「大」、圧力「中」、圧力「小」と
複数のクラスに分類するものであり、例えば、図２の比
較部１３などにより構成される。辞書データの登録、お
よび認証時に用いられる辞書データの選択は、この分類
に基づいて行われる。

【００１２】本発明の個人認証装置を用いるためには、
まず、ユーザの認証情報を登録する必要がある。前記第
１の記憶手段は、登録される認証情報を、第２の情報の
分類結果に基づいて、辞書データとして登録するもので
あり、例えば、図２の登録辞書データベース２０などに
よって構成される。

【００１３】そして、認証処理の実行時に、第１の取得
手段は、例えば、認証処理の対象となるユーザの指紋特
徴量などを取得し、第２の取得手段は、認証処理の対象
となるユーザの指の温度情報などを取得する。

【００１４】前記選択手段は、記憶手段に記憶された全
ての情報（例えば、登録されている全ての指紋特徴量）
を用いて照合処理を実行しなくてもよいように、登録さ
れている第１の情報の中から、第２の取得手段により取
得された温度情報などに合致するものを選択するもので
あり、例えば、図２のマッチング部１６などにより構成
される。

【００１５】前記照合手段は、選択手段により選択され
たユーザの指紋特徴量などの第１の情報に、第１の取得
手段により取得された、認証処理の対象となる第１の情
報と合致するものがあるか否かを照合するものであり、
例えば、図２のマッチング部１６などにより構成され
る。

【００１６】本発明の個人認証装置においては、個人認
証に用いられる第１の情報が取得され、第１の情報と異
なる第２の情報が取得され、第２の情報が分類され、取
得された第１の情報が分類結果に関連付けて記憶され、
記憶された第１の情報のうち、第２の取得手段により新
たに取得された第２の情報に対応するものが選択され、
選択された第１の情報と、新たに取得された第１の情報
とが照合される。

【００１７】従って、圧力、温度、もしくは湿度などの
比較的情報量の少ない第２の情報に基づいて、指紋や掌
紋などの第１の情報が分類されて記憶され、認証処理時
には、照合処理に用いられる情報が、第２の情報に基づ
いて絞り込まれるので、認証精度を低下させることな
く、迅速に処理を行うことが可能となる。

【００１８】第１の情報は、指紋情報、または掌紋情報
であるものとすることができる。

【００１９】第２の取得手段には、複数の第２の情報を
取得させるようにすることができ、第１の記憶手段に
は、第２の取得手段により取得された複数の第２の情報
の分類手段によるそれぞれの分類結果に関連付けて、第
１の情報を記憶させるようにすることができる。

【００２０】すなわち、第２の取得手段には、例えば、
湿度情報と濃度情報などの複数の情報を、指紋特徴量な
どの個人認証に用いられる情報以外に取得させるように
することができる。この場合、記憶手段には、例えば、
図２３に示されるように、濃度によって分類される複数
の登録辞書（図２３においては、登録辞書９１−１乃至
登録辞書９１−３）に、それぞれ、湿度データを付加し
て、指紋特徴量が登録される。従って、個人認証時にお
いては、複数の情報を用いて、照合される情報を絞り込
んだ後に照合処理を行うことができるため、これらの処
理を、更に迅速に行うことができる。

【００２１】第２の取得手段が取得する第２の情報の数
は、２つでなくてもよく、例えば３つ、５つなど、任意
の数としてよいことは言うまでもない。また、第２の情
報の組み合わせも、任意の組み合わせとしてよい。

【００２２】第１の記憶手段は、複数の記憶領域に分割
されるものとすることができ、第１の情報を、分類手段
による分類結果に基づいて記憶領域のいずれかに記憶す
るものとすることができる。

【００２３】すなわち、第１の記憶手段は、図１８に示
される登録辞書データベース２０の登録辞書７１−１乃
至登録辞書７１−３のように、複数の登録辞書を設ける
ことができ、例えば、圧力が「大」と分類されたか、
「中」と分類されたか、「小」と分類されたかに基づい
て、指紋特徴量などの個人認証に用いられる情報が登録
される辞書が選択される。従って、照合処理を行うため
の登録辞書を選択してから照合処理を行うことにより、
処理を迅速に行うことができる。

【００２４】また、第１の記憶手段は、分類手段による
分類結果を付随させた状態で、第１の情報を記憶するも
のとすることができる。

【００２５】すなわち、第１の記憶手段には、図１４に
示される登録辞書データベース２０のように、例えば、
圧力が「大」と分類されたか、「中」と分類されたか、
「小」と分類されたかという情報とともに、指紋特徴量
などの個人認証に用いられる情報を記憶することができ
る。従って、分類結果に基づいて、予め情報を絞り込ん
だ後に、照合処理を行うことにより、処理を迅速に行う
ことができる。

【００２６】選択手段には、第１の記憶手段により記憶
されている第１の情報から、第２の取得手段により新た
に取得された第２の情報の分類手段による分類結果と合
致するものを選択させるようにすることができる。

【００２７】すなわち、第２の情報に対応する情報が、
例えば圧力情報であり、圧力が「中」であると分類され
た場合、例えば、図１４に示される登録辞書データベー
スに登録されている指紋特徴量データから、圧力「中」
であるもののみが抽出されて、照合処理に用いられる。
従って、分類結果に基づいて、予め情報を絞り込んだ後
に、照合処理を行うことにより、処理を迅速に行うこと
ができる。

【００２８】また、選択手段には、第１の記憶手段によ
り記憶されている第１の情報から、第２の取得手段によ
り新たに取得された第２の情報の分類手段による分類結
果に基づいて優先順位を決定し、優先順位に従って、第
１の情報を選択させるようにすることができる。

【００２９】すなわち、第２の情報に対応する情報が、
例えば圧力情報であり、圧力が「大」であると分類され
た場合、例えば、図１４に示される登録辞書データベー
スに登録されている指紋特徴量データから、まず、圧力
「大」であるものが選択されて、照合処理に用いられ、
次に、圧力「中」であるものが選択され、最後に、圧力
「小」であるものが選択されて、照合処理に用いられ
る。従って、分類結果が正しい場合、予め情報を絞り込
んだ後に、照合処理を行うことにより、処理を迅速に行
うことができ、更に、分類結果が異なる場合にも、最終
的には全ての情報を用いて照合処理が行われるので、正
しい認証結果を得ることができる。

【００３０】第２の情報は、対象物の押圧情報、温度情
報、湿度情報、色情報、面積情報、角度情報、厚み情
報、または、形状情報を含むものとすることができる。

【００３１】これらの第２の情報は、例えば、指紋や掌
紋などといった、個人を判別するための情報よりも情報
量が少ないが、個人の特徴や癖などを表すものである。
このような情報を用いて、照合に用いられる情報を絞り
込んでから照合処理を実行するようにすることにより、
高性能な演算装置を用いることなく、また、照合の精度
を落とすことなく、高速な処理を実現することができ
る。

【００３２】第２の情報に対応する所定の基準値を記憶
する第２の記憶手段を更に備えさせることができ、分類
手段には、第２の記憶手段により記憶された基準値に基
づいて、第２の情報を分類させるようにすることができ
る。

【００３３】前記第２の記憶手段は、例えば、図２の基
準値メモリ１４などで構成され、分類のための基準値を
記憶させるようにすることができる。すなわち、第２の
情報に対応するものが、指の大きさである場合、基準値
メモリ１４には、図７の面積算出部４１が算出する黒画
素数の基準値が記憶される。例えば、１５０と１００
の、２つの基準値が記憶されている場合、黒画素数１５
０以上であるならば面積が「大」と分類され、１５０未
満１００以上であるならば、面積が「中」と分類され、
１００以下である場合には、面積が「小」であると分類
される。

【００３４】また、第２の記憶手段に記憶されている基
準値を更新する更新手段を更に備えさせるようにするこ
とができる。

【００３５】前記更新手段は、例えば、図２のインター
フェース１５などによって構成され、ユーザは、インタ
ーフェース１５を介して、図示しない入力装置、もしく
は、他の情報処理装置などから基準値を変更させるため
の制御信号を入力することにより、基準値を任意に変更
することができる。

【００３６】

【発明の実施の形態】以下、図を参照して、本発明の実
施の形態について説明する。

【００３７】図１は、本発明を適応した指紋照合装置の
指紋読み取り部の一例を示す側面断面図である。指紋照
合装置は、例えば、入退室管理や、複写機の利用者管理
において、個人を特定するために用いられる。

【００３８】指紋読み取り部は、ユーザの指紋の画像デ
ータを読み取るとともに、照合処理を高速化するため
に、指紋以外の情報を検出するようになされている。こ
の指紋以外の情報を、以下、大分類用特徴量と称する。
大分類用特徴量には、指紋のように、個人を特定するこ
とはできないが、その個人の特徴や癖を表すような、あ
る程度は個人の特徴を示す情報が用いられる。図１の場
合においては、大分類用特徴量として、ユーザの指４
の、読み取り面３に対する圧力を検出するものとする。

【００３９】光源１は、所定の強度の光を、プリズム２
を介して、読み取り面３に照射する。読み取り面３に
は、ユーザの指４が置かれる。読み取り面３にあたって
反射した反射光は、プリズム２を介して、ＣＣＤ（Char
ge-Coupled Devices）５に入射される。ＣＣＤ５は、光
の入力に応じて蓄電容量が変化する半導体素子（フォト
ダイオード）を用いて、光（画像）信号を電気信号に変
換するものである。また、読み取り面３には、圧力セン
サ６が設けられており、ユーザが読み取り面３に指４を
置くことによって発生した圧力を、大分類用特徴量とし
て検出する。

【００４０】図２は、本発明を適応した指紋照合装置の
内部構成例を示すブロック図である。

【００４１】圧力センサ６によって検出されたユーザの
指４の圧力は、アンプ１１に入力されて増幅され、Ａ／
Ｄ変換部１２に入力される。Ａ／Ｄ変換部１２は、入力
されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、比較部１
３に出力する。比較部１３は、基準値メモリ１４に登録
されている圧力の基準値を読み出し、入力された値と基
準値とを比較し、比較結果を、大分類用特徴量として、
マッチング部１６に出力する。基準値メモリ１４には、
例えば、基準値Ａおよび基準値Ｂが登録され、Ａ／Ｄ変
換部１２から比較部１３に入力されるデータが基準値Ａ
以上であれば、その大分類特徴量は、圧力「大」に分類
され、基準値Ａ未満基準値Ｂ以上であれば、圧力「中」
に分類され、基準値Ｂ未満であれば、圧力「小」に分類
される。基準値メモリ１４に登録されているそれぞれの
基準値は、インターフェース１５を介して、図示しない
入力装置、もしくは、他の情報処理装置などから入力さ
れる信号を基に、ユーザが任意に変更することが可能な
ようになされている。

【００４２】ＣＣＤ５から出力された、ユーザの指紋に
対応する画像信号は、アンプ１７に入力されて増幅さ
れ、Ａ／Ｄ変換部１８に入力される。Ａ／Ｄ変換部１８
は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、
画像処理および特徴抽出部１９に出力する。画像処理お
よび特徴抽出部１９は、入力された画像データに所定の
処理を施して、ユーザの指紋の特徴を抽出し、指紋特徴
量として、マッチング部１６に出力する。

【００４３】マッチング部１６は、指紋データの登録処
理において、画像処理および特徴抽出部１９から入力さ
れたユーザの指紋特徴量を、比較部１３から入力された
大分類用特徴量に基づいて、登録辞書データベース２０
に登録する。また、マッチング部１６は、指紋照合処理
において、比較部１３から入力された大分類用特徴量に
基づいて、登録辞書データベース２０に登録されている
指紋特徴量データを絞り込んだ後に、画像処理および特
徴抽出部１９から入力されたユーザの指紋特徴量が、登
録されている指紋と一致するか否かを判断して、その結
果を出力する。

【００４４】なお、圧力センサ６に代えて、例えば、温
度センサや湿度センサなどを設けることにより、大分類
用特徴量として、ユーザの指４の温度や湿度などを検出
することようにしてもよい。

【００４５】また、図３に示されるように、圧力センサ
６に代えて、投光部２１−１および受光部２１−２から
構成される光センサ２１を設けることにより、大分類用
特徴量として、ユーザの指４の厚み（太さ）を検出する
ようにしてもよい。

【００４６】図４は、本発明を適応した指紋照合装置の
指紋読み取り部の、図１とは異なる実施の形態における
側面断面図である。なお、図１における場合と対応する
部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略
する（以下、同様）。

【００４７】図４に示される指紋読み取り部は、図1を
用いて説明した指紋読み取り部から、圧力センサ６を省
略した構成である。すなわち、図４に示される場合にお
いては、ＣＣＤ５を用いて取得されるユーザの指４の画
像データから、大分類用特徴量を抽出するようになされ
ている。

【００４８】図５は、図４に示される指紋読み取り部を
備える指紋照合装置の内部構成例を示すブロック図であ
る。

【００４９】ＣＣＤ５によって検出された画像信号は、
アンプ１７によって増幅され、Ａ／Ｄ変換部１８によっ
てデジタル信号に変換されて、画像処理および特徴抽出
部１９に出力されるとともに、濃度算出部３１に出力さ
れる。

【００５０】図６に示されるように、濃度算出部３１
は、ＣＣＤ５によって取得された指４の画像から、指４
の輪郭線を抽出し、抽出された輪郭内の平均濃度を算出
する。比較部１３は、基準値メモリ１４に登録されてい
る基準値と、入力された輪郭内平均濃度を比較し、その
比較結果をマッチング部１６に出力する。例えば、濃度
算出部３１によって算出された輪郭内平均濃度が２２０
という値であり、基準値メモリ１４に、濃度「濃」と分
類されるための基準値が２００、濃度が「淡」と分類さ
れるための基準値が１００であると登録されている場
合、比較部１３は、濃度算出部３１によって検出された
輪郭内平均濃度は「濃」であると判断し、その判断結果
を、大分類用特徴量として、マッチング部１６に出力す
る。

【００５１】マッチング部１６は、指紋データの登録処
理において、画像処理および特徴抽出部１９から入力さ
れたユーザの指紋特徴量を、比較部１３から入力された
大分類用特徴量に基づいて、登録辞書データベース２０
に登録する。また、マッチング部１６は、指紋照合処理
において、画像処理および特徴抽出部１９から入力され
たユーザの指紋特徴量を、比較部１３から入力された大
分類用特徴量に基づいて、登録辞書データベース２０か
ら検索し、入力されたユーザの指紋が登録されている指
紋と一致するか否かを判断して、その結果を出力する。

【００５２】また、図７に示されるように、図５の濃度
算出部３１に代わって、面積算出部４１を設けることに
より、大分類用特徴量として、読み取り面３に置かれる
ユーザの指４の面積を利用することもできる。

【００５３】図８に示されるように、面積算出部４１
は、ＣＣＤ５によって取得された指４の画像を２値化す
ることにより、読み取り面３に接している指４の面積を
算出する。すなわち、面積算出部４１は、２値化された
画像の平均黒画素数を算出して比較部１３に出力する。
比較部１３は、基準値メモリ１４に登録されている黒画
素数の基準値と、入力された黒画素数を比較し、その比
較結果をマッチング部１６に出力する。例えば、面積算
出部４１によって算出された黒画素数が８０という値で
あり、基準値メモリ１４に、面積「大」と分類されるた
めの基準値が１５０、面積「小」と分類されるための基
準値が１００であると登録されている場合、比較部１３
は、面積算出部４１によって検出された指４の面積は
「小」であると判断し、その判断結果を、大分類用特徴
量として、マッチング部１６に出力する。

【００５４】また、図９に示されるように、図５の濃度
算出部３１や、図７の面積算出部４１に代わって、角度
算出部５１を設けることにより、大分類用特徴量とし
て、読み取り面３に置かれるユーザの指４の角度を利用
することもできる。

【００５５】すなわち、図１０に示されるように、角度
算出部５１は、ＣＣＤ５によって取得された指４の画像
から、輪郭線を抽出する。角度算出部５１は、抽出され
た輪郭線の方向ベクトルを求める。方向ベクトルは、注
目画素と次の画素との位置関係によって決定され、注目
画素の真上の画素へ輪郭線が進む場合、方向ベクトルは
０となり、以下、同様に、右斜め上に進む場合は１、右
に進む場合は２、右斜め下は−１、真下は０、左斜め下
は１、左は−２、左斜め上は−１となる。角度算出部５
１は、全てのベクトルの和を算出し、比較部１３に出力
する。比較部１３は、基準値メモリ１４に登録されてい
る基準値と、入力されたベクトルの和とを比較する。

【００５６】例えば、角度算出部５１から入力されるベ
クトルの加算結果が正の値であれば、指４は右に傾いて
いるとし、加算結果が負の値であれば、指４は左に傾い
ているとし、加算結果が０であれば、指４はまっすぐ置
かれているとしても良いし、加算結果が２以上である場
合、指４は右に傾いているとし、加算結果が−２以下で
ある場合、指４は左に傾いているとし、加算結果が−１
以上１以下である場合、指４はまっすぐ置かれているも
のとしてもよい。比較部１３は、指４の傾きに対する判
断結果を、大分類用特徴量として、マッチング部１６に
出力する。

【００５７】また、図１１に示されるように、図５の濃
度算出部３１、図７の面積算出部４１、あるいは、図９
の角度算出部５１に代わって、数列取得部６１を設ける
ことにより、大分類用特徴量として、読み取り面３に置
かれるユーザの指４の形状（先鋭度）を利用することも
できる。

【００５８】すなわち、図１２に示されるように、数列
取得部６１は、ＣＣＤ５によって取得された指４の画像
から、輪郭線を抽出する。数列取得部６１は、抽出され
た輪郭線の方向ベクトルを求める。方向ベクトルは、図
１０を用いて説明した角度算出部５１における場合と同
様に、注目画素と次の画素との位置関係によって決定さ
れる。数列取得部６１は、全てのベクトルの値を数列と
して取得し、比較部１３に出力する。比較部１３は、基
準値メモリ１４に登録されている基準値と、入力された
数列とを比較する。

【００５９】例えば、基準値メモリ１４に、先鋭度が高
い（すなわち先のとがった）指から検出される代表的な
数列、平均的な指から検出される代表的な数列、先鋭度
が低い（すなわち、先が丸い）指から検出される代表的
な数列を、予め登録しておき、比較部１３は、基準値メ
モリ１４に登録されているそれぞれの数列と、入力され
た数列とを比較して、ユーザの指４の先鋭度が高いか、
普通であるか、低いかを判断する。比較部１３は、その
判断結果を、大分類用特徴量として、マッチング部１６
に出力する。

【００６０】次に、図１３のフローチャートを参照し
て、図１乃至図１２を用いて説明したように、指紋特徴
量以外に、１つの大分類用特徴量を抽出する場合の登録
処理１について説明する。ここでは、図１および図２を
用いて説明した指紋照合装置を用いて、大分類用特徴量
として、ユーザの指４の圧力を検出する場合について説
明する。

【００６１】ステップＳ１において、画像処理および特
徴抽出部１９は、アンプ１７およびＡ／Ｄ変換部１８を
介して、ＣＣＤ５より入力された、ユーザの指４の画像
データを基に、指紋特徴量を抽出して、マッチング部１
６に出力する。

【００６２】ステップＳ２において、比較部１３は、ア
ンプ１１およびＡ／Ｄ変換部１２を介して、圧力センサ
６から入力された、ユーザの指４の圧力を示す信号と、
基準値メモリ１４に登録されている、圧力の分類を決定
するための基準値とを比較して、大分類用特徴量を抽出
し、マッチング部１６に出力する。

【００６３】ステップＳ３において、マッチング部１６
は、入力される指紋特徴量に、同一辞書内に登録される
指紋特徴量に対して、それぞれユニークなＩＤを割り当
て、大分類用特徴量の抽出結果とともに登録辞書データ
ベース２０に登録して、処理が終了される。

【００６４】すなわち、図１４に示されるように、登録
辞書データベース２０には、辞書が１つだけ用意され、
同一辞書内に登録される指紋特徴量に対して、それぞれ
ユニークに割り当てられるＩＤ、および、大分類用特徴
量である圧力の分類結果（ここでは、圧力大、中、もし
くは、小）が、指紋特徴量とともに登録される。

【００６５】なお、ここでは、大分類用特徴量として、
指４の圧力を検出する場合について説明したが、大分類
用特徴量として、指４の温度、湿度、太さ、色の濃度、
面積、角度、もしくは先鋭度を用いた場合においても、
図１３を用いて説明した登録処理１と同様の処理によ
り、ユーザの指紋特徴量および大分類用特徴量が、登録
辞書データベース２０に登録される。

【００６６】次に、図１５のフローチャートを参照し
て、図１４を用いて説明した登録処理１によって登録さ
れた登録辞書データベース２０を有する指紋照合装置の
指紋照合処理１について説明する。

【００６７】ステップＳ１１およびステップＳ１２にお
いて、図１３のステップＳ１およびステップＳ２と同様
の処理が実行される。

【００６８】ステップＳ１３において、マッチング部１
６は、登録辞書データベース２０から、大分類用特徴量
の抽出結果に対応する指紋特徴量データのみを選択して
抽出する。

【００６９】ステップＳ１４において、マッチング部１
６は、ステップＳ１３において抽出された指紋特徴量デ
ータを用いて、画像処理および特徴抽出部１９から入力
された指紋特徴量に対する指紋照合処理を実行する。

【００７０】ステップＳ１５において、マッチング部１
６は、ステップＳ１３において抽出された指紋特徴量デ
ータに、画像処理および特徴抽出部１９から入力された
指紋特徴量と合致する指紋特徴量データがあるか否かを
判断する。

【００７１】ステップＳ１５において、入力された指紋
特徴量データと合致する指紋特徴量データがあると判断
された場合、ステップＳ１６において、マッチング部１
６は、正しく照合されたことを示す信号を出力して、処
理が終了される。

【００７２】ステップＳ１５において、入力された指紋
特徴量データと合致する指紋特徴量データがないと判断
された場合、ステップＳ１７において、マッチング部１
６は、正しく照合されなかったことを示す信号を出力し
て、処理が終了される。

【００７３】このような処理を実行することにより、マ
ッチング部１６は、登録辞書データベース２０に登録さ
れている全ての指紋特徴量データと、入力された指紋特
徴量を照合する必要がなくなり、照合処理を高速化する
ことができる。

【００７４】しかしながら、大分類用特徴量は、あくま
でも、ユーザの特徴や癖を示すデータであり、確実にユ
ーザを識別できるものではないため、図１５を用いて説
明した指紋照合処理１においては、大分類用特徴量とし
て選択する要素、および、基準値メモリ１４に登録され
る基準値によっては、ステップＳ１３における指紋特徴
量データの抽出の段階において、対応する指紋特徴量が
抽出されない可能性がわずかながらある。

【００７５】そこで、抽出された指紋特徴量データの中
に、対応する指紋特徴量がない場合、抽出されなかった
指紋特徴量データを用いて、再度、指紋照合処理を実行
するようにしてもよい。図１６のフローチャートを参照
して、指紋照合処理２について説明する。

【００７６】ステップＳ３１乃至ステップＳ３５におい
て、図１５のステップＳ１１乃至ステップＳ１５と同様
の処理が実行される。

【００７７】ステップＳ３５において、入力された指紋
特徴量と合致する指紋特徴量データがあると判断された
場合、処理は、ステップＳ３８に進む。

【００７８】ステップＳ３５において、入力された指紋
特徴量と合致する指紋特徴量データがないと判断された
場合、ステップＳ３６において、マッチング部１６は、
ステップＳ３３において抽出されなかった指紋特徴量デ
ータを用いて、指紋照合処理を実行する。

【００７９】ステップＳ３７において、マッチング部１
６は、ステップＳ３６の指紋照合処理の結果、入力され
た指紋特徴量と合致する指紋特徴量データがあるか否か
を判断する。

【００８０】ステップＳ３５において、入力された指紋
特徴量と合致する指紋特徴量データがあると判断された
場合、もしくは、ステップＳ３７において、入力された
指紋特徴量と合致する指紋特徴量データがあると判断さ
れた場合、ステップＳ３８において、マッチング部１６
は、正しく照合されたことを示す信号を出力して、処理
が終了される。

【００８１】ステップＳ３７において、入力された指紋
特徴量と合致する指紋特徴量データがないと判断された
場合、ステップＳ３９において、マッチング部１６は、
正しく照合されなかったことを示す信号を出力して、処
理が終了される。

【００８２】図１６を用いて説明した処理により、大分
類用特徴量の抽出が成功した場合には、指紋照合処理が
迅速に行われ、更に、最終的には全ての登録データから
指紋特徴量を照合するようにしたので、大分類用特徴量
の抽出結果が、辞書登録時と異なっていた場合において
も、正しい照合結果を得ることができるようになる。

【００８３】なお、図１６を用いて説明した指紋照合処
理２においては、ステップＳ３５において、大分類用特
徴量抽出結果に基づいて抽出された指紋特徴量データ
に、対応する指紋特徴量がないと判断された場合、ステ
ップＳ３６において、残り全ての指紋特徴量データを用
いて、指紋照合処理を実行するものとして説明したが、
例えば、ステップＳ３２の大分類用特徴量の抽出結果に
基づいて、大分類用特徴量の優先順位を決定して、その
優先順位に従って、指紋特徴量データを選択して抽出す
るようにしてもよい。例えば、ステップＳ３２におい
て、圧力「大」と判断された場合、まず、圧力「大」で
ある指紋特徴量データが選択されて抽出され、その中
に、対応する指紋特徴量がなかった場合、次に、圧力
「中」である指紋特徴量データが選択されて抽出され、
その中にも、対応する指紋特徴量がなかった場合、最後
に圧力「小」である指紋特徴量データが選択されて抽出
されるようにするようにしてもよい。

【００８４】図１３乃至図１６を用いて説明した処理に
おいては、登録辞書データベース２０に辞書が１つだけ
用意され、同一辞書内に登録される指紋特徴量に対し
て、それぞれユニークに割り当てられるＩＤ、および、
大分類用特徴量である圧力の分類結果（ここでは、大、
中、小）が、指紋特徴量とともに登録され、指紋照合処
理において、登録された分類結果を基に、対応する指紋
特徴量を抽出して、照合処理を行うようにしたが、登録
辞書データベース２０に、複数の登録辞書を用意し、大
分類用特徴量に基づいて、指紋特徴量を登録する辞書を
選択したり、指紋照合処理時に参照される登録辞書を選
択するようにしてもよい。

【００８５】次に、図１７のフローチャートを参照し
て、登録処理２について説明する。ここでも、大分類用
特徴量として、指４の圧力を用いる場合について説明す
る。

【００８６】ステップＳ５１およびステップＳ５２にお
いて、図１３のステップＳ１およびステップＳ２と同様
の処理が実行される。

【００８７】ステップＳ５３において、マッチング部１
６は、比較部１３から入力された大分類用特徴量の抽出
結果に基づいて、画像処理および特徴抽出部１９から入
力された指紋特徴量を登録するための登録辞書を、登録
辞書データベース２０の複数の登録辞書から選択する。

【００８８】登録辞書データベース２０には、図１８に
示されるように、登録辞書７１−１乃至７１−３の、３
つの登録辞書が設けられ、登録辞書７１−１には、圧力
が大であると判断された指紋特徴量が、同一辞書内に登
録される指紋特徴量に対してユニークに割り当てられる
ＩＤとともに登録され、登録辞書７１−２には、圧力が
中であると判断された指紋特徴量が、同一辞書内に登録
される指紋特徴量に対してユニークに割り当てられるＩ
Ｄとともに登録され、登録辞書７１−３には、圧力が小
であると判断された指紋特徴量が、同一辞書内に登録さ
れる指紋特徴量に対してユニークに割り当てられるＩＤ
とともに登録される。すなわち、マッチング部１６は、
比較部１３から入力された大分類用特徴量の抽出結果に
基づいて、登録辞書７１−１乃至７１−３のうち、いず
れの登録辞書に画像処理および特徴抽出部１９から入力
された指紋特徴量を登録するかを選択する。

【００８９】ステップＳ５４において、マッチング部１
６は、画像処理および特徴抽出部１９から入力された指
紋特徴量を、ステップＳ５３において選択された登録辞
書に登録して、処理が終了される。

【００９０】なお、ここでは、大分類用特徴量として、
指４の圧力を検出する場合について説明したが、大分類
用特徴量として、例えば、指４の温度、湿度、太さ、色
の濃度、面積、角度、もしくは先鋭度などを用いた場合
においても、図１７を用いて説明した登録処理２と同様
の処理により、複数の登録辞書から、適した登録辞書が
選択されて、ユーザの指紋特徴量が登録される。

【００９１】次に、図１９のフローチャートを参照し
て、図１７を用いて説明した登録処理２によって登録さ
れた登録辞書データベース２０を有する指紋照合装置の
指紋照合処理３について説明する。

【００９２】ステップＳ６１およびステップＳ６２にお
いて、図１３のステップＳ１およびステップＳ２と同様
の処理が実行される。

【００９３】ステップＳ６３において、マッチング部１
６は、比較部１３から入力された大分類用特徴量の抽出
結果に基づいて、登録辞書を選択する。すなわち、マッ
チング部１６は、図１８を用いて説明した登録辞書７１
−１乃至７１−３のうち、比較部１３から入力された大
分類用特徴量の抽出結果に対応する登録辞書を選択す
る。

【００９４】ステップＳ６４において、マッチング部１
６は、ステップＳ６３において選択された登録辞書に登
録されているデータを基に、指紋照合処理を実行する。

【００９５】ステップＳ６５乃至ステップＳ６７におい
て、図１５のステップＳ１５乃至ステップＳ１７と同様
の処理が実行され、処理が終了される。

【００９６】このような処理を実行することにより、マ
ッチング部１６は、登録辞書データベース２０に登録さ
れている全ての指紋特徴量データと、入力された指紋特
徴量を照合する必要がなくなり、照合処理を高速化する
ことができる。

【００９７】しかしながら、図１９を用いて説明した指
紋照合処理３においては、大分類用特徴量として選択す
る要素、および、基準値メモリ１４に登録される基準値
によっては、ステップＳ６３において選択される登録辞
書に対応する指紋特徴量が登録されていない（すなわ
ち、異なる登録辞書に、対応する指紋特徴量が登録され
ている）可能性がわずかながらある。

【００９８】そこで、大分類用特徴量抽出結果に基づい
て、登録辞書の参照の優先順位を決定し、指紋照合処理
を実行するようにしてもよい。図２０のフローチャート
を参照して、指紋照合処理４について説明する。

【００９９】ステップＳ８１およびステップＳ８２にお
いて、図１３のステップＳ１およびステップＳ２と同様
の処理が実行される。

【０１００】ステップＳ８３において、マッチング部１
６は、比較部１３から入力された大分類用特徴量の抽出
結果に基づいて、登録辞書データベース２０の登録辞書
の参照順位を決定する。例えば、ステップＳ８２におい
て抽出された大分類用特徴量が、圧力「大」である場
合、図１８を用いて説明した登録辞書７１−１乃至７１
−３のうち、参照順位１位となる登録辞書は、圧力
「大」として登録された指紋特徴量が登録されている登
録辞書７１−１となり、参照順位２位となる登録辞書
は、圧力「中」として登録された指紋特徴量が登録され
ている登録辞書７１−２となり、参照順位３位となる登
録辞書は、圧力「小」として登録された指紋特徴量が登
録されている登録辞書７１−３となる。

【０１０１】マッチング部１６は、ステップＳ８４にお
いて、参照順位１位の登録辞書（ここでは、登録辞書７
１−１）を選択し、ステップＳ８５において、選択され
た登録辞書において、指紋照合処理を実行する。

【０１０２】ステップＳ８６において、マッチング部１
６は、選択された登録辞書に、画像処理および特徴抽出
部１９から入力された指紋特徴量と合致する指紋特徴量
データがあるか否かを判断する。

【０１０３】ステップＳ８６において、選択された登録
辞書に入力された指紋特徴量と合致する指紋特徴量デー
タがあると判断された場合、ステップＳ８７において、
マッチング部１６は、正しく照合されたことを示す信号
を出力して、処理が終了される。

【０１０４】ステップＳ８６において、選択された登録
辞書に入力された指紋特徴量と合致する指紋特徴量デー
タがないと判断された場合、ステップＳ８８において、
マッチング部１６は、まだ参照されていない登録辞書が
あるか否かを判断する。

【０１０５】ステップＳ８８において、まだ参照されて
いない登録辞書があると判断された場合、ステップＳ８
９において、マッチング部１６は、次の参照順位の登録
辞書を選択し、処理は、ステップＳ８５に戻り、それ以
降の処理が繰り返される。

【０１０６】ステップＳ８８において、まだ参照されて
いない登録辞書はないと判断された場合、ステップＳ９
０において、マッチング部１６は、正しく照合されなか
ったことを示す信号を出力して、処理が終了される。

【０１０７】図２０を用いて説明した処理により、大分
類用特徴量によって、登録辞書の参照順位が決定され、
大分類用特徴量の抽出が成功した場合には、指紋照合処
理が迅速に行われ、更に、最終的には全ての登録データ
から指紋特徴量を照合するようにしたので、大分類用特
徴量の抽出に失敗した場合においても、正しい照合結果
を得ることができるようになる。

【０１０８】以上においては、大分類用特徴量を１種類
だけ検出する場合について説明したが、例えば、圧力と
角度、温度と先鋭度というように、上述した大分類用特
徴量のうち任意のものを複数組み合わせて、指紋特徴量
の登録、および指紋照合処理に利用するようにしてもよ
い。

【０１０９】図２１は、２種類の大分類用特徴量の抽出
が可能なようになされている指紋照合装置の内部構成を
示すブロック図である。

【０１１０】図２１の指紋照合装置は、図２を用いて説
明した指紋照合装置の圧力センサ６に代わって、湿度セ
ンサ８１（図１を用いて説明した指紋読み取り部の圧力
センサ６に代わって設けられる湿度センサ８１）が設け
られ、更に、図５および図６を用いて説明した濃度算出
部３１が設けられている。

【０１１１】すなわち、湿度センサ８１によって検出さ
れた、ユーザの指４の湿度は、アンプ１１およびＡ／Ｄ
変換部１２を介して、比較部１３に入力され、ＣＣＤ５
により検出されたユーザの指紋に対応する画像データ
は、アンプ１７およびＡ／Ｄ変換部１８を介して、画像
処理および特徴抽出部１９に入力されて、指紋特徴量が
抽出されて、マッチング部１６に出力されるとともに、
濃度算出部３１に出力されて、ユーザの指４の色の濃度
が算出され、比較部１３に出力される。基準値メモリ１
４には、湿度に関する基準値および濃度に関する基準値
がそれぞれ記録されており、比較部１３は、基準値メモ
リ１４に記録されている基準値を基に、入力された、２
種類の大分類用特徴量を、それぞれ分類して、分類結果
をマッチング部１６に出力する。

【０１１２】マッチング部１６は、指紋データの登録処
理において、画像処理および特徴抽出部１９から入力さ
れたユーザの指紋特徴量を、比較部１３から入力された
２種類の大分類用特徴量に基づいて、登録辞書データベ
ース２０に登録する。また、マッチング部１６は、指紋
照合処理において、画像処理および特徴抽出部１９から
入力されたユーザの指紋特徴量を、比較部１３から入力
された２種類の大分類用特徴量に基づいて、登録辞書デ
ータベース２０から検索し、入力されたユーザの指紋が
登録されている指紋と一致するか否かを判断して、その
結果を出力する。

【０１１３】次に、図２２のフローチャートを参照し
て、図２１を用いて説明した指紋照合装置を用いた指紋
特徴量の登録処理３について説明する。

【０１１４】ステップＳ１０１において、図１３のステ
ップＳ１と同様の処理が実行される。

【０１１５】ステップＳ１０２において、濃度算出部３
１は、図６を用いて説明した処理により、ユーザの指４
の色の濃度を検出して、比較部１３に出力する。比較部
１３は、基準値メモリ１４に記録されている濃度に関す
る基準値を基に、対応するユーザの指４の色の濃度は、
「濃」「中」「淡」のうちのいずれであるかを判断し、
大分類用特徴量１として、マッチング部１６に出力す
る。

【０１１６】ステップＳ１０３において、マッチング部
１６は、ステップＳ１０２における大分類用特徴量１の
抽出結果に基づいて、登録辞書データベース２０に用意
されている複数の登録辞書のうち、ステップＳ１０１に
おいて抽出された指紋特徴量を登録する登録辞書を選択
する。

【０１１７】すなわち、図２３に示されるように、登録
辞書データベース２０には、登録辞書９１−１乃至登録
辞書９１−３が設けられ、登録辞書９１−１には、濃度
が「濃」であると判断された指紋特徴量が登録され、登
録辞書９１−２には、濃度が「中」であると判断された
指紋特徴量が登録され、登録辞書９１−３には、濃度が
「淡」であると判断された指紋特徴量が登録される。

【０１１８】ステップＳ１０４において、比較部１３
は、アンプ１１およびＡ／Ｄ変換部１２を介して、湿度
センサ８１から入力される信号を、基準値メモリ１４に
記録されている、湿度に関する基準値と比較することに
より、大分類用特徴量２を抽出し、マッチング部１６に
出力する。

【０１１９】ステップＳ１０５において、マッチング部
１６は、大分類用特徴量２の抽出結果とともに、指紋特
徴量を、ステップＳ１０３において、大分類用特徴量１
の抽出結果に基づいて選択された登録辞書に登録して、
処理が終了される。

【０１２０】指紋特徴量は、図２３に示されるように、
選択された登録辞書９１−１乃至９１−３のうちのいず
れかに、同一辞書内に登録される指紋特徴量に対してユ
ニークに割り当てられるＩＤ、および湿度の分類（図２
３においては、高、中、低の３分類）とともに記録され
る。

【０１２１】次に、図２４のフローチャートを参照し
て、図２２を用いて説明した処理により登録処理が実行
された指紋照合装置の指紋照合処理５について説明す
る。

【０１２２】ステップＳ１１１乃至ステップＳ１１４に
おいて、図２２のステップＳ１０１乃至ステップＳ１０
４と、同様の処理が実行される。

【０１２３】ステップＳ１１５において、マッチング部
１６は、ステップＳ１１３において選択された登録辞書
から、ステップＳ１１４における大分類用特徴量２の抽
出結果に対応する指紋特徴量データのみを選択して抽出
する。すなわち、大分類用特徴量１の抽出結果が、濃度
「濃」で、かつ、大分類用特徴量２の抽出結果が、湿度
「中」である場合、図２３を用いて説明した登録辞書９１
−１から、湿度「中」である指紋特徴量データのみが抽出
される。

【０１２４】ステップＳ１１６において、マッチング部
１６は、ステップＳ１１５において抽出された指紋特徴
量データを用いて、画像処理および特徴抽出部１９から
入力された、ユーザの指紋に対応する画像データに対し
て、指紋照合処理を実行する。

【０１２５】ステップＳ１１７乃至ステップＳ１１９に
おいて、図１５のステップＳ１５乃至ステップＳ１７と
同様の処理が実行されて、処理が終了される。

【０１２６】このような処理を実行することにより、マ
ッチング部１６は、登録辞書データベース２０に登録さ
れている全ての指紋特徴量データを、２つの大分類用特
徴量で絞り込んでから、入力された指紋特徴量と照合す
るので、照合処理を高速化することができる。

【０１２７】しかしながら、図２４を用いて説明した指
紋照合処理５においては、大分類用特徴量１、および２
として選択する要素、および、基準値メモリ１４に登録
される基準値によっては、ステップＳ１１３において選
択される登録辞書に対応する指紋特徴量が登録されてい
ない（すなわち、異なる登録辞書に、対応する指紋特徴
量が登録されている）可能性や、ステップＳ１１５にお
いて抽出される指紋特徴量データの中に、対応する指紋
特徴量が登録されていない（すなわち、異なる大分類用
特徴量２と関連付けられて、対応する指紋特徴量が登録
されている）可能性がわずかながらある。

【０１２８】そこで、大分類用特徴量抽出１および２の
抽出結果に基づいて、登録辞書の参照の優先順位および
指紋特徴量データの抽出に用いられる大分類用特徴量２
の優先順位を決定し、指紋照合処理を実行するようにし
てもよい。図２５および図２６のフローチャートを参照
して、指紋照合処理６について説明する。

【０１２９】ステップＳ１３１およびステップＳ１３２
において、図２２のステップＳ１０１およびステップＳ
１０２と同様の処理が実行される。

【０１３０】マッチング部１６は、ステップＳ１３３に
おいて、比較部１３から入力された大分類用特徴量１の
抽出結果に基づいて、登録辞書の参照順位を決定し、ス
テップＳ１３４において、ステップＳ１３３の処理によ
って決定された、登録辞書の参照順位を基に、参照順位
１位の登録辞書を選択する。

【０１３１】ステップＳ１３５において、図２２のステ
ップＳ１０４と同様の処理が実行される。

【０１３２】マッチング部１６は、ステップＳ１３６に
おいて、比較部１３から入力された大分類用特徴量２の
抽出結果に基づいて、大分類用特徴量２の優先順位を決
定し、ステップＳ１３７において、ステップＳ１３４で
選択された登録辞書から、大分類用特徴量２の抽出結果
に対応する指紋特徴量データのみを選択して抽出する。
すなわち、大分類用特徴量１の抽出結果が、濃度「濃」
で、かつ、大分類用特徴量２の抽出結果が、湿度「中」で
ある場合、図２３を用いて説明した登録辞書９１−１か
ら、湿度「中」である指紋特徴量データのみが抽出され
る。

【０１３３】ステップＳ１３８およびステップＳ１３９
において、図２４のステップＳ１１６およびステップＳ
１１７と同様の処理が実行される。

【０１３４】ステップＳ１３９において、入力された指
紋特徴量と合致する指紋特徴量データがあると判断され
た場合、処理は、ステップＳ１４６に進む。

【０１３５】ステップＳ１３９において、入力された指
紋特徴量と合致する指紋特徴量データがないと判断され
た場合、ステップＳ１４０において、マッチング部１６
は、選択されている登録辞書に登録されている指紋特徴
量データのうち、ステップＳ１３６において決定され
た、大分類用特徴量２の優先順位に従って、次の優先順
位の大分類特徴量２を有する指紋特徴量データを抽出
し、それを用いて、指紋照合処理を実行する。

【０１３６】ステップＳ１４１において、ステップＳ１
３９と同様の処理が実行され、ステップＳ１４１におい
て、入力された指紋特徴量と合致する指紋特徴量データ
があると判断された場合、処理は、ステップＳ１４６に
進む。

【０１３７】ステップＳ１４１において、入力された指
紋特徴量と合致する指紋特徴量データがないと判断され
た場合、ステップＳ１４２において、マッチング部１６
は、選択された登録辞書に、まだ照合処理に用いられて
いない指紋特徴量データがあるか否かを判断する。ステ
ップＳ１４２において、選択された登録辞書に、まだ照
合処理に用いられていない指紋特徴量データがあると判
断された場合、処理は、ステップＳ１４０に戻り、それ
以降の処理が繰り返される。

【０１３８】ステップＳ１４２において、選択された登
録辞書に、まだ照合処理に用いられていない指紋特徴量
データはないと判断された場合、ステップＳ１４３にお
いて、マッチング部１６は、登録辞書データベース２０
に、まだ参照されていない登録辞書があるか否かを判断
する。

【０１３９】ステップＳ１４３において、まだ参照され
ていない登録辞書があると判断された場合、ステップＳ
１４４において、マッチング部１６は、ステップＳ１３
３において決定された、登録辞書の参照順位に基づい
て、登録辞書データベース２０から、次の参照順位の登
録辞書を選択し、処理は、ステップＳ１３７に戻り、そ
れ以降の処理が繰り返される。

【０１４０】ステップＳ１４３において、まだ参照され
ていない登録辞書はないと判断された場合、ステップＳ
１４５において、マッチング部１６は、正しく照合され
なかったことを示す信号を出力して、処理が終了され
る。

【０１４１】ステップＳ１３９において、入力された指
紋特徴量と合致する指紋特徴量データがあると判断され
た場合、もしくは、ステップＳ１４１において、入力さ
れた指紋特徴量と合致する指紋特徴量データがあると判
断された場合、ステップＳ１４６において、マッチング
部１６は、正しく照合されたことを示す信号を出力し
て、処理が終了される。

【０１４２】図２５および図２６を用いて説明した処理
により、大分類用特徴量１によって、登録辞書の参照順
位が決定され、大分類用特徴量２によって、選択された
登録辞書で参照されるデータが更に絞り込まれるように
したので、大分類用特徴量の抽出が成功した場合には、
指紋照合処理が迅速に行われ、更に、最終的には全ての
登録データから指紋特徴量を照合するようにしたので、
大分類用特徴量の抽出に失敗した場合においても、正し
い照合結果を得ることができるようになる。

【０１４３】なお、以上においては、個人の特定に、ユ
ーザの指紋を用いて照合処理を行う場合について説明し
たが、本発明は、例えば、掌紋や、ユーザの顔の画像デ
ータをＣＣＤカメラなどで取得して、照合処理を行う場
合にも適応することが可能である。

【０１４４】

【発明の効果】本発明の個人認証装置によれば、取得さ
れた第１の情報を、第２の情報の分類結果に関連付けて
記憶し、記憶された第１の情報のうち、第２の取得手段
により新たに取得された第２の情報に対応するものを選
択して、新たに取得された第１の情報と照合するように
したので、照合処理に用いられる指紋や掌紋などが、圧
力、温度、もしくは湿度などの比較的情報量の少ない情
報に基づいて絞り込まれてから、照合処理が実行される
ので、認証精度を低下させることなく、迅速に処理を行
うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適応した指紋照合装置の指紋読み取り
部の側面断面図である。

【図２】本発明を適応した指紋照合装置の内部構成を示
すブロック図である。

【図３】本発明を適応した指紋照合装置の指紋読み取り
部の断面図である。

【図４】本発明を適応した指紋照合装置の指紋読み取り
部の側面断面図である。

【図５】本発明を適応した指紋照合装置の内部構成を示
すブロック図である。

【図６】濃度算出方法について説明するための図であ
る。

【図７】本発明を適応した指紋照合装置の内部構成を示
すブロック図である。

【図８】面積算出方法について説明するための図であ
る。

【図９】本発明を適応した指紋照合装置の内部構成を示
すブロック図である。

【図１０】角度算出方法について説明するための図であ
る。

【図１１】本発明を適応した指紋照合装置の内部構成を
示すブロック図である。

【図１２】指の先鋭度の算出方法について説明するため
の図である。

【図１３】登録処理１について説明するためのフローチ
ャートである。

【図１４】登録辞書データベース２０に登録されるデー
タについて説明するための図である。

【図１５】指紋照合処理１について説明するためのフロ
ーチャートである。

【図１６】指紋照合処理２について説明するためのフロ
ーチャートである。

【図１７】登録処理２について説明するためのフローチ
ャートである。

【図１８】登録辞書データベース２０に登録されるデー
タについて説明するための図である。

【図１９】指紋照合処理３について説明するためのフロ
ーチャートである。

【図２０】指紋照合処理４について説明するためのフロ
ーチャートである。

【図２１】本発明を適応した指紋照合装置の内部構成を
示すブロック図である。

【図２２】登録処理３について説明するためのフローチ
ャートである。

【図２３】登録辞書データベース２０に登録されるデー
タについて説明するための図である。

【図２４】指紋照合処理５について説明するためのフロ
ーチャートである。

【図２５】指紋照合処理６について説明するためのフロ
ーチャートである。

【図２６】指紋照合処理６について説明するためのフロ
ーチャートである。

【符号の説明】

５ ＣＣＤ ６ 圧力センサ １３ 比較部１３ １４ 基準値メモリ１４ １５ インターフェース１５ １６ マッチング部１６ １９ 画像処理および特徴抽出部１９ ２０ 登録辞書データベース２０ ２１ 光センサ ３１ 濃度算出部３１ ４１ 面積算出部４１ ５１ 角度算出部５１ ６１ 数列算出部 ７１−１乃至７１−３ 登録辞書 ８１ 湿度センサ８１ ９１−１乃至９１−３ 登録辞書

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山口 芳徳 京都市下京区塩小路通堀川東入南不動堂町 801番地 オムロン株式会社内 (72)発明者 山田 義則 京都市下京区塩小路通堀川東入南不動堂町 801番地 オムロン株式会社内 (72)発明者 千賀 正敬 京都市下京区塩小路通堀川東入南不動堂町 801番地 オムロン株式会社内 Ｆターム(参考） 5B043 AA09 BA02 BA03 DA05 DA07 EA04 EA08 FA07 FA09 GA02 GA17 5B047 AA25 BA02 BB01 BC04 BC12 BC14 BC30 CB12 CB21 DB01

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 個人認証に用いられる第１の情報を取得
   する第１の取得手段と、 前記第１の情報と異なる第２の情報を取得する第２の取
   得手段と、 前記第２の取得手段により取得された前記第２の情報を
   分類する分類手段と、 前記第１の取得手段により取得された前記第１の情報
   を、前記分類手段による分類結果に関連付けて記憶する
   第１の記憶手段と、 前記第１の記憶手段により記憶された前記第１の情報の
   うち、前記第２の取得手段により新たに取得された前記
   第２の情報に対応するものを選択する選択手段と、 前記選択手段により選択された前記第１の情報と、前記
   第１の取得手段により新たに取得された前記第１の情報
   とを照合する照合手段とを備えることを特徴とする個人
   認証装置。
2. 【請求項２】 前記第１の情報は、指紋情報、または掌
   紋情報であることを特徴とする請求項１に記載の個人認
   証装置。
3. 【請求項３】 前記第２の取得手段は、複数の前記第２
   の情報を取得し、 前記第１の記憶手段は、前記第２の取得手段により取得
   された複数の前記第２の情報の前記分類手段によるそれ
   ぞれの分類結果に関連付けて、前記第１の情報を記憶す
   ることを特徴とする請求項１または２に記載の個人認証
   装置。
4. 【請求項４】 前記第１の記憶手段は、複数の記憶領域
   に分割されており、前記第１の情報を、前記分類手段に
   よる分類結果に基づいて前記記憶領域のいずれかに記憶
   することを特徴とする請求項１，２または３に記載の個
   人認証装置。
5. 【請求項５】 前記第１の記憶手段は、前記分類手段に
   よる分類結果を付随させた状態で、前記第１の情報を記
   憶することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記
   載の個人認証装置。
6. 【請求項６】 前記選択手段は、前記第１の記憶手段に
   より記憶されている前記第１の情報から、前記第２の取
   得手段により新たに取得された前記第２の情報の前記分
   類手段による分類結果と合致するものを選択することを
   特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の個人認証
   装置。
7. 【請求項７】 前記選択手段は、前記第１の記憶手段に
   より記憶されている前記第１の情報から、前記第２の取
   得手段により新たに取得された前記第２の情報の前記分
   類手段による分類結果に基づいて優先順位を決定し、前
   記優先順位に従って、前記第１の情報を選択することを
   特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の個人認証
   装置。
8. 【請求項８】 前記第２の情報は、対象物の押圧情報、
   温度情報、湿度情報、色情報、面積情報、角度情報、厚
   み情報、または、形状情報を含むことを特徴とする請求
   項１乃至７のいずれかに記載の個人認証装置。
9. 【請求項９】 前記第２の情報に対応する所定の基準値
   を記憶する第２の記憶手段を更に備え、 前記分類手段は、前記第２の記憶手段により記憶された
   前記基準値に基づいて、前記第２の情報を分類すること
   を特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の個人認
   証装置。
10. 【請求項１０】 前記第２の記憶手段に記憶されている
    前記基準値を更新する更新手段を更に備えることを特徴
    とする請求項９に記載の個人認証装置。