WO2004093013A1

WO2004093013A1 - 画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラム

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Publication number: WO2004093013A1
Application number: PCT/JP2003/004784
Authority: WO
Inventors: Yusaku Fujii
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2003-04-15
Filing date: 2003-04-15
Publication date: 2004-10-28
Anticipated expiration: 2005-10-15
Also published as: US20050147282A1; US7822237B2; JPWO2004093013A1; JP4127546B2

Abstract

２つの画像を照合する際に、予め部分画像Ｓの登録を行い、その部分画像Ｓと画像Ｉとが最も一致するときの互いの相対位置を求め、その相対位置に基づいて、画像Ｔと画像Ｉとの相対位置を決定し、画像Ｔと画像Ｉとが一致するか否かを判定している。

Description

明細書画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラム技術分野

本発明は、パターンマッチング法を利用する画像照合に関し、特に、指紋画像等を照合するための画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラムに関する。背景技術

ある画像の中から特定の物体（人物、顔、又は戦車などの画像）を抽出したり、所定の画像（指紋画像、顔画像、又は虹彩画像など）がー致しているか否かを照合したりする場合に、パターンマツチング法と呼ばれる画像照合方法がよく用いられる。このパターンマッチング法とは、予め登録された画像（以下、画像 Tという）と照合対象の画像（以下、画像 I とレヽう）との互いの画像の特定部分の形状や濃度分布などが最も近い部分を相関演算などによって求め、その互いの画像の最も近い部分において一致しているか否かを評価する方法である。なお、パターンマッチング法は、画像抽出や画像照合などの 2次元の信号認識以外に、音声認識などの一次元の信号認識にも適用することができる。図 1は、既存のパターンマッチング法を利用した画像照合方法を説明するための図である。

図 1に示す画像照合方法は、パターンマッチング法の一例を示すものであり、指紋画像を照合する場合を示す。

まず、図 1 ( a ) に示すように、予め登録される画像 Tと、照合対象の画像 Iとが一致するか否かを照合する場合を考える。なお、 2つの画像の重なり具合を分かりやすくするために、画像 Tの隆線を輪郭線のみで示す。

図 1 (b) に示すように、画像照合におけるパターンマッチング法の基本は、 2つの画像を互いに少しずつ、ずらしながら最もよく重なる位置を探し、その重なり具合を評価する。

例えば、図 1 (a) 及び（b) に示す指紋画像の画像照合方法の場合、画像 Tを画像 Iに重ね合わせ、画像 Tを X方向、 y方向にいろいろずらし、画像 T と画像 I とが最も重なる位置を探すことをする。そして、互いの画像が最も重なる位置のとき、互いの画像の重なり具合を評価する。そして、その重なり具合は、例えば、互いの画像の重なり画素の画素値の積をとり、それを重なり合う部分の全画素に対し和をとつたもので評価することができる。そして、この重なり具合を表す評価値は、一致すればするほど高い値となる。このように指紋画像などの画像照合では、この評価値が所定の値を超えた場合、両者の画像がー致したと判断する場合が多い。

例えば、画像 Iを I (x， y)、画像 Tを T (x, y ) とすると、画像 I及び Tが互いに一致しているか否かを評価する評価値 V ( X , y ) は、以下のような式（1) で表せる。

【数 1】

v( , ) =ひ/ )∑ /(, j)T{i -x -y) _ _{( 1 )}

なお、 Zは、 I ( i， j ) と T ( i， j ) とが重なる領域の面積を示す。そして、上記（1 ) 式において、評価値 V (x , y ) が最大となるときの ( X , y ) 力 S、画像 Tが画像 Iに最も一致する場所となる。又、そのときの評価値 V ( X , y ) が画像 Tと画像 Iとの一致具合を表す。

又、画像 Tと画像 I とをそれぞれ二値化画像とする場合、上記 T (x, y ) 及び I (x, y ) は、それぞれ 0又は 1の値をとる。そして、このときの評価値 V (x， y ) は、上記（1) 式又は下記（2) 式で求めることができる。【数 2】

v(x, = (1 / not{I{i, j)xorT{i - x, j - y)) _ _{( 2 )}

なお， x o rは排他的論理和、 n o tは否定を示す。

このように、パターンマッチング法において画像照合の相関演算に用いられる演算式は、上記（1 ) 式や上記（2 ) 式に示すように、さまざまな演算式が考えられ、その演算のアルゴリズムは、非常に単純であるため、コンピュータなどに実装することが容易である。

ところで、パターンマッチング法を指紋画像の照合に適用する場合、指紋画像を読み取るためのセンサに指を押し付ける際、指が乾燥していたり、指に汗をかいていたりすると、隆線（指紋の凸部分を示す線）や谷線（指紋の凹部分を示す線）が分断したり癒着する場合がある。又、指をセンサに強く押しつけすぎたり、指をセンサに押しつけたまま移動させたりすると、センサから入力される画像がつぶれたり歪んだりする場合がある。このように、画像につぶれや歪みなどがあるままその画像を照合用の画像として登録したり、照合対照の画像につぶれや歪みなどが発生したりすると、評価値の演算結果の精度が低くなるという問題がある。

そこで、このような問題を解決するために、登録される指紋の画像データ内において、例えば、特徴的な部分の画像（隆線などの先端部分を示す端点ゃ隆線などが分岐する部分を示す三角州などの指紋画像において特有に存在する部分の画像：特徴点）を用いて画像 Tと画像 I との照合を行うことが行われている（例えば、特許文献 1又は特許文献 2参照）。例えば、予め画像 T内に存在する特徴点を記録しておき、その画像 Tの特徴点の個数と画像 I内の特徴点の個数との割合に基づいて、照合の評価値を決定することが考えられる。このように、特徴点などを利用して指紋画像の照合を行うことにより、個々の画像の識別能力があがるので、たとえ、その照合の際に使用される指紋画像に歪みなどが生じていても評価の精度をあげることが可能となる。

特許文献 1

特開平 6— 195448号（第 8〜： L O頁、第 7〜： 1 8図）

特許文献 2

特開平 2— 245980号（第 3〜 6頁、第 1〜 9図）

しかしながら、近年のコンピュータの小型化に伴って、画像照合用のセンサも小型化にすることが求められており、特徴点などを用いて画像照合を行つても、センサが小さいと、画像の読み取るスペースが小さくなる分、取り込むことが可能な特徴点の個数も少なくなり、あまり精度があがらないという問題がある。

又、既存の画像照合方法は、一般に、上記（1) 式又は（2) 式に示すように、

1) 画像を平行に 1以上画素ずらし、

2) 重なり合う部分の全画素について積和の計算を行う。

という工程を繰り返すために、評価値 V ( X , y ) を求める演算量がとても膨大になる。又、図 2に示すように、更に、画像を 1画素ずつ平行にずらす以外に、回転量も考えた場合、一方の画像を少しずつ回転させながら 1) 及び 2) の工程を繰り返す必要があり、更に、演算量が膨大になる。このように、既存の画像照合方法は、演算量が膨大であるために、 2つの画像が一致するか否かの結果がでるまでに時間がとてもかかるという問題がある。

そこで、本発明は、高精度で、且つ、照合の結果がでるまでの時間を短くすることが可能な画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プログラムを提供することを目的とする。発明の開示本発明の第 1の態様である画像照合装置は、第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2 の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する探索手段と、前記探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する調整手段と、前記調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。

上記第 1の態様によれば、第 1の画像よりも小さい部分画像を用いて、第 1 及び第 2の画像の相対位置を調整しているので、その部分画像を利用している分、全画像で照合を行うよりも、演算量を少なくすることができ、照合結果までにかかる時間を短縮することが可能となる。

本発明の第 2の態様である画像照合装置は、上記第 1の態様において、前記探索手段は、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動及び回転させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置及び回転角度を探索し、前記調整手段は、前記探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整することを特徴とする。

上記第 2の態様によれば、第 1の画像よりも小さい部分画像を用いて、第 1 及び第 2の画像の相対位置及び相対角度を調整しているので、その部分画像を利用している分、全画像で照合を行うよりも、演算量を少なくすることができ、照合結果までにかかる時間を短縮することが可能となる。

本発明の第 3の態様である画像照合装置は、第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、予め前記第 1の画像を記録する第 1の記録手段と、前記第 1の記録手段に記録される第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記部分画像を記録する第 2の記録手段と、入力される前記第 2の画像を記録する第 3の記録手段と、前記第 3の記録手段から所定の前記第 2の画像を抽出し、該第 2の画像に対応する前記部分画像を前記第 2の記録手段から抽出し、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する探索手段と、前記探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する調整手段と、前記調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。

上記第 3の態様によれば、前述の第 1の態様と同様の作用 '効果を得ることができる。

本発明の第 4の態様である画像照合装置は、第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、予め前記第 1の画像を記録する第 1の記録手段と、前記第 1の記録手段に記録される第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記部分画像を記録する第 2の記録手段と、入力される前記第 2の画像を記録する第 3の記録手段と、前記第 3の記録手段から所定の前記第 2の画像を抽出し、該第 2の画像に対応する前記部分画像を前記第 2の記録手段から抽出し、前記第 2の画像上のある位置での前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像との相関値を 2以上算出する算出手段と、前記 2以上の相関値の内、所定の条件を満たす相関値に対応する前記部分画像の位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1 の画像との相対位置を調整する調整手段と、前記調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。

上記第 4の態様によれば、前述の第 1の態様と同様の作用 '効果を得ることができる。

本発明の第 5の態様である画像照合装置は、第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する第 1の探索手段と、前記第 1の探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する第 1の調整手段と、前記第 1の調整手段が調整した相対位置を基準に、前記第 2の画像上において前記第 1の画像を移動させ、前記第 1の画像と、該第 1の画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記第 1の画像の位置を探索する第 2の探索手段と、前記第 2の探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する第 2の調整手段と、前記第 2の調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。

上記第 5の態様によれば、部分画像を用いて第 1及び第 2の画像の相対位置を調整し、その調整結果に基づいて、更に、画像全体を用いて第 1及び第 2の画像の相対位置を調整しているので、部分画像のみを用いて第 1及び第 2の画像の照合を行うよりも精度良く画像照合を行うことが可能となる。

本発明の第 6の態様である画像照合装置は、上記第 5の態様において、前記第 1の探索手段は、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動及び回転させ、前記部分画像と該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置及び回転角度を探索し、前記第 1の調整手段は、前記第 1の探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整し、前記第 2の探索手段は、前記第 1の調整手段が調整した相対位置及び相対角度を基準に、前記第 2の画像上において前記第 1の画像を移動及び回転させ、前記第 1の画像と、該第 1 の画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記第 1の画像の位置及び回転角度を探索し、前記第 2の調整手段は、前記第 2の探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整することを特徴とする。

上記第 6の態様によれば、部分画像を用いて第 1及び第 2の画像の相対位置及び相対角度を調整し、その調整結果に基づいて、更に、画像全体を用いて第 1及び第 2の画像の相対位置及び相対角度を調整しているので、部分画像のみを用いて第 1及び第 2の画像の照合を行うよりも精度良く画像照合を行うことが可能となる。

本発明の第 7の態様である画像照合装置は、第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、前記第 1及び第 2の画像から第 1及び第 2の特徴情報を抽出する抽出手段と、前記第 1及び第 2の特徴情報に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像との相対位置を調整する第 1の調整手段と、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記第 1の調整手段が調整した相対位置を基準に、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する第 1の探索手段と、前記第 1の探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する第 2の調整手段と、前記第 2の調整手段が調整した相対位置を基準に、前記第 2の画像上において前記第 1の画像を移動させ、前記第 1の画像と、該第 1の画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記第 1の画像の位置を探索する第 2の探索手段と、前記第 2の探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する第 3の調整手段と、前記第 3の調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。

上記第 7の態様によれば、まず、第 1の調整手段で第 1及び第 2の画像との相対位置を調整し、その結果に基づいて、第 2の調整手段で、更に、第 1及び第 2の画像との相対位置を調整し、そして、更に、その結果に基づいて、第 3 の調整手段で、第 1及び第 2の画像との相対位置を調整しているので、精度の良い画像照合を行うことができる。

又、このように、第 1〜第 3の調整手段で、およその相対位置を検出することができるので、判定手段での演算量の増加量は僅かで済むので、照合結果までにかかる時間を短縮することが可能となる。

本発明の第 8の態様である画像照合装置は、上記第 7の態様において、前記第 1の調整手段は、前記第 1及び第 2の特徴情報に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像との相対位置及び相対角度を調整し、前記第 1の探索手段は、前記第 1の調整手段が調整した相対位置及び相対角度を基準に、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動及び回転させ、前記部分画像と該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置及び回転角度を探索し、前記第 2の調整手段は、前記第 1の探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整し、前記第 2の探索手段は、前記第 2の調整手段が調整した相対位置及び相対角度を基準に、前記第 2の画像上において前記第 1の画像を移動及び回転させ、前記第 1の画像と、該第 1の画像と重なる部分の前記第 2 の画像とが最も一致するときの前記第 1の画像の位置及び回転角度を探索し、前記第 3の調整手段は、前記第 2の探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整することを特徴とする画像照合装置。

上記第 8の態様によれば、まず、第 1の調整手段で第 1及び第 2の画像との相対位置及び相対角度を調整し、その結果に基づいて、第 2の調整手段で、更に、第 1及び第 2の画像との相対位置及び相対角度を調整し、そして、更に、その結果に基づいて、第 3の調整手段で、第 1及び第 2の画像との相対位置及び相対角度を調整しているので、精度の良い画像照合を行うことができる。又、このように、第 1〜第 3の調整手段で、およその相対位置及び相対角度を検出することができるので、判定手段での演算量の増加量は僅かで済むので、照合結果までにかかる時間を短縮することが可能となる。

本発明の第 9の態様である画像照合方法は、第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合方法であって、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出工程と、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2 の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する探索工程と、前記探索工程で探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する調整工程と、前記調整工程の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定工程とを備えて構成される。

上記第 9の態様によれば、第 1の画像よりも小さい部分画像を用いて、第 1 及び第 2の画像の相対位置を調整しているので、その部分画像を利用している分、全画像で照合を行うよりも、演算量を少なくすることができ、照合結果までにかかる時間を短縮することが可能となる。

本発明の第 1 0の態様である画像照合プログラムは、第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合するためにコンピュータを、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する探索手段、前記探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する調整手段、前記調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段として機能させる。

上記第 1 0の態様によれば、第 1の画像よりも小さい部分画像を用いて、第 1及び第 2の画像の相対位置を調整しているので、その部分画像を利用している分、全画像で照合を行うよりも、演算量を少なくすることができ、照合結果までにかかる時間を短縮することが可能となる。

本発明の第 1 1の態様である画像照合装置は、上記第 1、 5、又は 7の何れか 1つの態様において、前記部分画像切出手段は、前記第 1の画像の中心付近から前記部分画像を切り出すことを特徴とする。

上記第 1 1の態様によれば、例えば、指紋画像の照合を行なう場合、その指紋画像の中心付近は、特徴点（短点や分岐点など）を含む可能性が高くなるので、精度の良い照合結果を得ることが可能となる。

本発明の第 1 2の態様である画像照合装置は、上記第 1、 5、又は 7の何れか 1つの態様において、前記部分画像切出手段は、前記第 1の画像から任意に切り出された部分画像と前記第 1の画像と重なる部分の画像との相関値を 2以上算出し、該 2以上の相関値の内、最も大きい相関値となる場合の部分画像を前記探索手段で使用することを特徴とする。

上記第 1 2の態様によれば、例えば、部分画像に指紋画像の特徴点を含ませる可能性が高くなるので、精度の良い照合結果を得ることが可能となる。本発明の第 1 3の態様である画像照合装置は、上記第 1、 5、又は 7の何れか 1つの態様において、前記探索手段は、前記部分画像を前記第 2の画像の中心付近から移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索することを特徴とする。上記第 1 3の態様によれば、第 1第及び第 2の画像の互いの調整すべき相対位置及び相対角度が僅かである場合、演算量を少なくすることができ、照合結果までにかかる時間を短縮することが可能となる。

本発明の第 1 4の態様である画像照合装置は、上記第 1、 5、又は 7の何れか 1つの態様において、前記部分画像切出手段は、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を 2以上切り出すことを特徴とする。

上記第 1 4の態様によれば、部分画像を複数個利用することで、広範囲に部分画像照合を行っていることと同様な効果が得られるので、部分画像を 1つだけ利用するときに比べ画像照合の精度をあげることが可能となる。

本発明の第 1 5の態様である画像照合装置は、上記第 1 4の態様において、前記部分画像切出手段は、前記第 1の画像から任意に切り出された 2以上の部分画像と前記第 1の画像と重なる部分の画像との相関値をそれぞれ算出し、該相関値が大きくなるときの部分画像を前記探索手段で使用することを特徴とする。

上記第 1 5の態様によれば、例えば、 2以上の部分画像に指紋画像の特徴点を含ませる可能性が高くなるので、精度の良い照合結果を得ることが可能となる。

本発明の第 1 6の態様である画像照合装置は、上記第 1、 5、又は 7の何れか 1つの態様において、前記判定手段は、前記第 1及び第 2の画像をそれぞれ分割し、それぞれの分割領域で前記第 1及び第 2の画像を一致するか否かを判定することを特徴とする。上記第 1 6の態様によれば、画像の一部に発生した歪みに対して精度良く画像照合を行うことができる。又、例えば、指紋画像を照合する場合では、皮膚の伸び縮みがあるため、特に有効となる。

本発明の第 1 ₇の態様である画像照合装置は、上記第 1、 5、又は 7の何れか 1つの態様において、前記第 1及び第 2の画像を、指紋画像、虹彩画像、顔画像、手相画像、又は静脈画像として構成する。

上記第 1 7の態様のように、前記第 1及び第 2の画像を、指紋画像、虹彩画像、顔画像、手相画像、又は静脈画像として構成してもよい。

本発明の第 1 8の態様である画像照合装置は、上記第 7の態様において、前記第 1及び第 2の画像は、指紋画像であり、前記抽出手段は、前記第 1及び第 2の画像を隆線方向分布図又は谷線方向分布図に変換し、該隆線方向分布図又は谷線方向分布図から前記第 1及び第 2の特徴情報を抽出することを特徴とする。

上記第 1 8の態様によれば、指紋画像の画像照合において、精度の良い画像照合を行うことができる。

図面の簡単な説明

本発明は、後述する詳細な説明を、下記の添付図面と共に参照すればより明らかになるであろう。

図 1は、従来の画像照合方法を説明するための図である。

図 2は、従来の画像照合方法を説明するための図である。

図 3は、本発明の実施形態の画像照合装置の構成を示す機能プロック図である。

図 4は、登録画像データ作成部の構成を示す機能プロック図である。

図 5は、画像データ照合部の構成を示す機能ブロック図である。図 6は、第 1の実施形態における部分画像による粗調整の一例を示す図である。

図 7は、第 1の実施形態における部分画像の抽出方法の一例を示す図である。図 8は、第 1の実施形態における部分画像の抽出方法の一例を示す図である。図 9は、第 1の実施形態における登録画像データ作成部の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

図 1 0は、第 1の実施形態における画像データ照合部の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

図 1 1は、第 2の実施形態における登録画像データ作成部の動作を説明するためのフローチャートである。

図 1 2は、第 2の実施形態における登録画像データの一例を示す図である。図 1 3は、隆線方向分布図の作成方法を説明するための図である。

図 1 4は、第 2の実施形態における登録画像データ作成部の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

図 1 5は、第 2の実施形態における登録画像データの一例を示す図である。図 1 6は、第 3の実施形態における登録画像データの一例を示す図である。図 1 7は、第 3の実施形態における画像データ照合部の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

図 1 8は、第 4の実施形態における登録画像データの一例を示す図である。図 1 9は、第 4の実施形態における画像データ照合部の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

図 2 0は、第 5の実施形態における登録画像データの一例を示す図である。図 2 1は、第 6の実施形態における部分画像の抽出方法の一例を示す図である。

図 2 2は、第 6の実施形態における登録画像データ作成部の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

図 2 3は、第 6の実施形態における画像データ照合部の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

図 2 4は、第 7の実施形態における登録画像データの一例を示す図である。図 2 5は、第 7の実施形態における画像データ照合部の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

図 2 6は、第 8の実施形態における登録画像データの一例を示す図である。図 2 7は、第 8の実施形態における画像データ照合部の動作を説明するためのフローチャートである。

図 2 8は、第 8の実施形態における登録画像データの一例を示す図である。図 2 9は、第 1 0の実施形態における登録画像データの一例を示す図である。図 3 0は、第 1 0の実施形態における画像データ照合部の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

図 3 1は、本実施形態をプログラムで実現する場合に必要とされるハードウユア構成の例を示す図である。発明を実施するための最良の形態

以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。

図 3に示すように、画像照合装置 1 0は、入力される画像から登録用の画像データ（画像 T ) や照合用の画像データ（画像 I ) などを作成する画像データ作成部 1 1と、登録画像データ作成部 1 1で作成される画像 Tと画像 I とが一致するか否かを照合する画像データ照合部 1 2とを備えて構成される。なお、画像データ作成部 1 1と画像データ照合部 1 2とは、上述のように同一装置内に構成してもよいが、例えば、ネットワークを介したクライアント一サーバ間において、クライアント側に画像データ作成部 1 1を備え、サーバ側に画像データ照合部 1 2を備えるように構成してもよいし、また、クライアント側に画像データ作成部 1 1を備え、サーバ側に画像データ作成部 1 1及び画象データ照合部 1 2を備える構成にしてもよく、様々な構成が考えられる。

図 4は、画像データ作成部 1 1の構成を示す機能ブロック図である。

図 4に示すように、画像データ作成部 1 1は、所定の画像（例えば、指紋画像、虹彩画像、顔画像、手相画像、又は静脈画像など）を入力するセンサ 2 0 と、センサ 2 0から入力される画像を記録する画像記録部 2 1と、画像記録部 2 1に記録される画像から特徴的な構造をもつ部分（例えば、指紋隆線、虹彩の筋肉、目や耳、襞、又は血管の輪郭線の曲率値が大きいところなど）の画像の位置を検出する特徴的構造位置検出部 2 2と、画像記録部 2 1に記録される画像が指紋画像の場合、その画像から隆線方向を検出する隆線方向検出部 2 3 と、画像記録部 2 1に記録される画像に基づいて n値画像（n≥ 2、 n =整数）を作成する n値画像作成部 2 4と、画像記録部 2 1に記録される画像が指紋画像の場合、その画像から特徴点の位置を検出する特徴点位置検出部 2 5と、特徴的構造位置検出部 2 2、隆線方向検出部 2 3、 n値画像作成部 2 4、又は特徴点位置検出部 2 5で得られる画像データを連結して、所定の画像データを作成するデータ連結部 2 6と、データ連結部 2 6で作成される画像データを記録する画像データ記録部 2 7とを備えて構成される。なお、隆線方向検出部 2 3、 n値画像作成部 2 4、及び特徴点位置検出部 2 5は、同時に存在する必要はなく、色々な組み合わせで構成することができる。

又、図 5は、画像データ照合部 1 2の構成を示す機能ブロック図である。図 5に示すように、画像データ照合部 1 2は、登録用の画像データ（画像 T ) を記録する登録画像データ記録部 3 0と、照合対象の画像データ（画像 I ) を記録する入力画像データ記録部 3 1と、登録画像データ記録部 3 0に記録される所定の画像データから部分画像を切り出す部分画像切り出し部 3 2と、登録画像データ記録部 3 0又は入力画像データ記録部 3 1で記録される所定の画像データを所定の大きさの画像に分割する画像データ分割部 3 3と、登録画像データ記録部 3 0又は入力画像データ記録部 3 1で記録される画像データが指紋画像データである場合、それらの画像データから隆線方向の分布を示す画像データを抜き出す隆線方向分布データ分離部 3 4と、登録画像データ記録部 3 0又は入力画像データ記録部 3 1で記録される画像データが指紋画像データである場合、それらの画像データに記録されている特徴点位置を使い、その特徴点を中心とする所定の領域の画像データに基づいて照合する特徴点局所領域照合部 3 5と、登録画像データ記録部 3 0又は入力画像データ記録部 3 1で記録される画像データゃ隆線方向分布データ分離部 3 4で得られる画像データに基づいて、登録画像データと入力画像データとの相対位置を調整する粗調整部 3 6と、部分画像切り出し部 3 2及び入力画像データ記録部 3 1で得られる画像データや粗調整部 3 6で得られる相対位置に基づいて、登録画像データと入力画像データとの相対位置を調整する粗調整部 3 7と、登録画像データ記録部 3 0又は入力画像データ記録部 3 1で記録される画像データ、画像データ分割部 3 3で得られる画像データ、又は粗調整部 3 7で得られる相対位置に基づいて、登録画像データと入力画像データとの相対位置を調整する微調整部 3 8と、粗調整部 3 7又は微調整部 3 8で調整された 2つの画像データが一致するか否かを判定する判定部 3 9とを備えて構成される。

ぐ第 1の実施形態 >

第 1の実施形態は、本発明の画像照合装置、画像照合方法、及び画像照合プラグラムにおいて、基本の構成要素となる部分である。

図 6 ( a ) に示すように、画像 Tと画像 Iの画像照合の場合を考える。まず、図 6 ( b ) に示すように、画像丁から、画像 Tと画像 Iの相対位置関係又は相対回転角度関係を調整するために、画像 Tから部分画像 Sを切り出す。なお、この部分画像 Sの位置の決定方法は後述する。

次に、図 6 ( c ) に示すように、部分画像 Sと画像 Iで相関演算を行う。すなわち、部分画像 Sと画像 Iの相対位置を n画素（nは 1以上の整数）ずつずらしながら、相関値（2つの画像の一致具合を示す値）を計算する。又、更に、部分画像 Sを少しずつ回転させ、同様に相関演算を行う。相関値は、例えば、多値画像であれば画素値の積和、二値画像であれば画素値の一致する画素の個数の割合等にすればよい。

次に、図 6 ( d ) に示すように、最終的に最も高い相関値を取るときの部分画像 Sと画像 I との相対位置座標（以下、単に、相対位置という）と相対回転角度（以下、単に、相対角度という）とを求める。

次に、図 6 ( e ) に示すように、求められた相対位置と相対角度とを使って、画像 Tと画像 Iを重ね合わせる。

そして、それぞれの画像全体を用いて画像 Tと画像 Iの相関値を求める。この相関値の算出方法は、部分画像 Sと画像 Tとの相関値を算出した方法と同じでよい。この評価値が所定の条件を満たしたとき、画像 Tと画像 Iは同じ画像と判定する。

次に、画像 Tから切り出す部分画像 Sの位置の決定方法について説明する。この部分画像 Sは、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求めるために用いるものであって、これら相対位置及び相対角度が精度良く求められるような部分画像 Sである必要がある。

例えば、図 7に示すような指紋画像を照合する場合、部分画像 S— 1のような画像を選択すると、指紋画像内に良く似た画像（要素）がたくさんあるため、部分画像 S— 1を使用しても精度良く相対位置や相対角度を求めることが難しい。一方、部分画像 S— 2のような画像を選択すれば、特徴的な構造（例えば、特徴点）を含んでいるため、精度良く相対位置や相対角度を求めることができる。又、指紋画像の以外の画像、例えば、風景画像の場合は、鳥、山の山頂、木などが含まれるように部分画像 Sが選択されることが望ましい。

このように、画像 Tから部分画像 Sを切り出す際の条件として、部分画像 S 内に特徴的な構造の部分が含まれることが望ましい。

風景画などの一般的な画像照合の場合は、部分画像 Sと画像 Tの相関値を求め、その相関値の変化の激しいものを採用すればよい。例えば、切り出し箇所の異なる 2つの部分画像 S _ 3及び S— 4のそれぞれの相関値の変化の様子を図 8に示す。なお、図 8 ( a ) 及び（b ) に示すグラフの縦軸は、相関値 Yを示し、横軸は、部分画像のずらし量 Xを示している。また、 Aは、相関値 Yの平均値を示している。

図 8 ( a ) に示すように、画像 Tから所定の部分画像 S— 3を切り取り、画像 Tと部分画像 S _ 3との相関値を求めた場合、相関値の変化がなだらかになつたとする。すなわち、相関値が比較的に高いピーク値 Mがなかったとする。このように、相関値の変化が乏しいということは、切り出された部分画像 S _ 3と良く似た画像が画像 Tに散在していることを示しており、探索用の部分画像として不適当であることが分かる。

一方、図 8 ( b ) に示すように、画像 Tから図 8 ( a ) とは異なる箇所の部分画像 S _ 4を切り取り、画像 Tと部分画像 S— 4との相関値を求めた場合、相関値の変化が激しく、相関値の高いピーク値 Mが 1つ生じたとする。この場合、部分画像 S _ 4は、画像 Tの特徴的な構造を含んでいることを示しており、探索用の部分画像として適当であることがわかる。すなわち、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求めるのに適当であることが分かる。

このように、画像 Tと部分画像 Sとの間において、相関値の変化の激しくなつたりする場合、その部分画像 Sは、画像 Tの特徴的な構造を含む画像であることがいえる。

図 9は、画像データ作成部 1 1の動作を説明するためのフローチャートである。

まず、ステップ A 1において、特徴的構造位置検出部 2 2は、画像記録部 2 1から所定の画像 τを取り出し、その画像 Tから所定の大きさの任意の部分画像 Sを切り出す。

次に、ステップ A 2において、特徴的構造位置検出部 2 2は、画像 Tと部分画像 Sとを重ね合わせ、画像 Tと部分画像 Sとの重なり具合を示す相関値を求める。

次に、ステップ A 3において、特徴的構造位置検出部 2 2は、画像 Tと部分画像 Sとが重なる場合の所定の全ての相対位置及び相対角度について相関値を全て求めたか否かを判断する。

まだ所定の全ての相関値を求めていないとき（ステップ 3が1^ 0)、ステップ A4において、特徴的構造位置検出部 2 2は、部分画像 Sの位置をずらし、ステップ A 2に戻る。

ここで、画像 Tと部分画像 Sとの相関値の具体的な演算式の例を示す。

画像 Tを丁（X , y)、画像 Sを S ( X , y)、相関値を V (x, y) とする場合、以下のような（3) 式が成り立つ。

【数 3】

v( , ) = (1 / Z)∑ S(i, j)T(i -x -y) _ _{( 3 )}

なお、 Zは、 S ( i， j ) と T ( i — x , j - y) とが重なる領域の面積を示す。又、 T (x , y) 及び S (x , y) は、平均 0、分散 1に正規化されていることが望ましい。

又、画像 Tを T (x， y)、画像 Sを S (X, y)、相関値を V (x, y) とし、 T (χ, y ) 及び S (x， y) のィ直域を、 0又は 1とする場合、以下のような（4) 式が成り立つ。

【数 4】

v(x,y) = l/Z)^noi(S(iJ)xorT(i-x,j-y)) _ (

なお、 Zは、 S ( i , j ) と T ( i -χ, j -y) とが重なる領域の面積を示し、 X o rは、排他的論理和を、 n o tは、否定を示す。又、 S (x, y ) と T (x, y) のそれぞれの画像において、画像全体で画素値 0の個数と画素値 1の個数とがほぼ同じになるように調整されていることが望ましい。

又、上記（3) 式及び（4) 式において、画像 T及び部分画像 Sが二値画像である場合は、画像 Tと部分画像 Sで一致している画素数を数えているに過ぎない。このとき、画像 Tと部分画像 Sとの間では、通常、一致を判定させる為の一致画素数が一致しない画素数より圧倒的に多いので、一致する画素数を数えるよりも一致しない画素数を数えて、画像 Tと画像 Sがー致しないと判定された時点で計算を打ち切ると、演算量を少なくすることができる。

一方、全ての相関値が求められたとき（ステップ A3が Ye s；)、ステップ A 5において、特徴的構造位置検出部 22は、求められた相関値の内のピーク値と求められた相関値の平均値との比を求める。

次に、ステップ S 6において、特徴的構造位置検出部 22は、所定数の部分画像 Sに対して相関値のピーク値と平均値との比が求められたか否かを判断する。

まだ所定数の部分画像 Sに対してピーク値と平均値との比が求められていないとき（ステップ A 6が No )、ステップ A 2に戻り、まだ処理されていない部分画像 Sに対して評価を行う。

一方、全ての部分画像 Sに対して評価が行われたとき（ステップ A 6が Ye s)、ステップ A7において、特徴的構造位置検出部 22は、求められた相関値のピーク値と平均値との比が最大となる部分画像 Sの位置デ一タ（座標など）を画像データ記録部 2 7に記録する。

このように、部分画像 Sの検出方法は、画像 Tといくつかの部分画像 Sとの間で相関演算を行い、その複数の相関値の内、変化の激しい相関値に基づく部分画像 Sを登録用の部分画像 Sとして使用すればよい。

次に、この登録された部分画像 Sの位置データを使用する場合の画像データ照合部 1 2の動作について説明する。

図 1 0は、部分画像 Sの位置データを使用する場合の画像データ照合部 1 2 の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

まず、ステップ B 1において、部分画像切り出し部 3 2は、登録画像データ記録部 3 0カゝら上記図 6のステップ A 7で記録された部分画像 Sの位置データを取り出し、その位置データに基づいて、画像 Tから部分画像 Sを切り出す。 (図 6 ( a ) 及び（b ) 参照）

次に、ステップ B 2において、粗調整部 3 7は、入力画像データ記録部 3 1 から画像 Iを取り出し、画像 I と部分画像 Sとを重ね合わせ、相関値を求める。

(図 6 ( c ) 参照）

次に、ステップ B 3において、粗調整部 3 7は、部分画像 Sの位置をずらす。 (図 6 ( c ) 参照）

次に、ステップ B 4において、粗調整部 3 7は、画像 Iと部分画像 Sとの間で所定の全ての相対位置及び相対角度について相関値を求めたか否かを判断する。

まだ所定の全ての相関値を求めていないとき（ステップ B 4が N o )、ステップ B 2に戻り、残りの相関値を求める。なお、画像 Iと部分画像 Sとの相関値の演算式は、例えば、上記（3 ) 式又は（4 ) 式などを用いて表すことができる。一方、所定の全ての相関値が求められたとき（ステップ B 4が Y e s )、ステツプ B 5において、粗調整部 3 7は、ステップ B 2からステップ B 4までの工程で求められた相関値の内、最大の相関値が所定の条件を満たしたとき、画像 I と部分画像 Sとが最も一致したときの部分画像 Sの位置データであると判断する。

そして、判定部 3 9は、ステップ B 5で求められた位置データに基づいて、画像 I と画像 Tとを重ね合わせ、画像 I と画像 Tとの相関値を算出し、その相関値が所定値よりも大きいとき画像 Tと画像 I とが一致すると判定する。なお、画像 Iと画像 Tとの相関値の演算式は、例えば、上記（3 ) 式又は（4 ) 式などを用いて表すことができる。

このように、部分画像切り出し部 3 2で切り出される部分画像 Sは、画像 I と画像 Tとの最適な相対位置や相対角度を知るために用いられる。従って、この相対位置や相対角度が精度良く求められるような部分画像 Sである必要がある。

このように、第 1の実施形態では、 2つの画像を照合する際に、予め部分画像 Sの登録を行い、その部分画像 Sと画像 I とが最も一致するときの互いの相対位置及び相対角度を求め、その相対位置及び相対角度に基づいて、画像丁と画像 Iとを重ね合わせ、画像 Tと画像 I とが一致するか否かを判定している。一方、既存の画像照合方法では、画像 Tと画像 I との相関値を全画像の範囲内で求め、その求められた相関値に基づいて画像 Tと画像 I とが一致するか否かを判定している。通常、指紋画像の照合では、画像 Tと画像 I とが一致するか否かの判定にかかる時間はできるだけ短時間であることが望ましいが、画像 T の登録にかかる時間は長くても構わない。第 1の実施形態では、画像 T (画像全体）よりも小さい部分画像 Sを用いて、画像 Tと画像 Iとにおいて最良な相対位置及び相対角度を特定しているので、小さい画像を利用している分、 2つの画像が最も一致する場所を特定するまでにかかる演算量を少なくすることができる。これより、第 1の実施形態における画像照合は、全画像の範囲内で照合を行うよりも、照合結果までにかかる時間を短縮することが可能となる。

<第 2の実施形態〉

第 2の実施形態では、指紋画像の照合における部分画像 Sの具体的な抽出方法を説明する。指紋画像の照合の場合、画像 Tから切り出す部分画像 Sの位置を次の箇所にすれば、精度良く、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求めることができる。

①中心（指紋画像全体において隆線の曲率の大きいところ）や三角州

②特徴点（端点、分岐点）

まず、「①中心や三角州」を部分画像 Sに含ませる場合を考える。

図 1 1は、「①中心や三角州」を部分画像 Sに含ませる場合の画像データ作成部 1 1の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

まず、ステップ C 1において、隆線方向検出部 23は、画像記録部 2 1から所定の画像 Tを取り出し、その画像 Tから隆線方向分布図 T一 1を求める（図 1 2 (a) 参照)。なお、谷線方向分布図を作成してもよい。

図 13は、隆線方向分布図の作成方法を説明するための図である。

まず、図 1 3 (a) に示すように、画像 Tを任意の個数のブロック、例えば、 n X nブロックに分割する。

次に、図 1 3 (b) 及び（c) に示すように、分割された各ブロック Bに示される隆線の縁を構成する複数の画素において、所定間隔の画素の傾き角度を所定の数求める。すなわち、例えば、図 1 3 (c) に示す例では、隆線の縁を構成する画素群の内、連続する 6個の画素を選択し、その 6個の画素の両端の画素を結ぶ直線の傾きの角度（例えば、 0 1 = t a n— ¹ (y 1/x 1) 、 θ 2 = t a n— ¹ (y 2/χ 2)) を求めている。次に、図 1 3 (d) は、所定の角度と対方向との対応を示す角度/方向対応図 Rであり、図 1 3 (b) 及び（c) で求められた複数の傾き角度から平均の角度を求め、その平均の角度に近似する角度に対応する方向を角度方向対応図 Rより選択する。すなわち、例えば、求められた平均の角度が 63° である場合、対応する方向は、方向 4とする。

次に、各ブロック Bに、図 1 3 (d) の角度/ /方向対応図 Rによって選択された方向を示す（図 1 3 (e) 参照)。

次に、図 1 1のステップ C 2において、隆線方向検出部 23は、予め画像記録部 21などに記録されていた中心又は三角州が含まれる隆線方向部分分布図 W— 1又は W— 2とステップ C 1で求めた隆線方向分布図とで相関演算を行う (図 1 2 (b) 及び（c) 参照）。なお、この隆線方向部分分布図 W— 1及び W— 2は、例えば、 mXmのブロック（n>m) で構成される。又、このときに求められる相関値は、例えば、重なり合うブロックの隆線の角度差の総和として算出してもよいし、重なり合うプロックの隆線の方向を示す数字の差の総和として算出してもよい。

そして、ステップ C 3において、隆線方向検出部 23は、相関値の最も高いときの隆線方向部分分布図 W— 1又は W— 2の位置を中心として所定の大きさの領域を部分画像 Sとする。

そして、その部分画像 Sの位置データを画像データ記録部 27に記録する。なお、「①中心や三角州」は、隆線方向分布図 T— 1において、ある大きさの領域内（例えば、 3 X 3ブロック以上の領域）で隆線方向の分散を求め、この分散値の最も大きくなる場合に、その領域を部分画像 Sとするようにしてもよい。

次に、「②特徴点」を部分画像 Sに含ませる場合を考える。

図 14は、「②特徴点」を部分画像 Sに含ませる場合の画像データ作成部 1 1の動作を説明するためのフローチャートである。

まず、ステップ D 1において、 n値画像作成部 2 4は、画像記録部 2 1から所定の画像 Tを取り出し、その画像 Tの二値化画像 T一 2を求める。

次に、ステップ D 2において、 n値画像作成部 2 4は、求められた二値化画像 T一 2から隆線の線幅を 1画素とする細線化画像 T— 3を求める。（図 1 5 ( a ) 参照）

次に、ステップ D 3において、 n値画像作成部 2 4は、ある画素のまわりの画素を確認し、特徴点であるものを検出し、その特徴点を中心として所定の大きさの領域を部分画像 Sとする。（図 1 5 ( b ) 参照）

そして、その部分画像 Sの位置データを画像データ記録部 2 7に記録する。例えば、図 1 5 ( b ) は、ある大きさの画像（例えば、 3 X 3画素）を選択する。そして、その画像の中心の画素の周りの 8つの画素の内、 1つの画素だけ画素値が 1である場合、その画素は「端点」であると認識することができる。そして、その選択された画素を中心とした所定の領域を部分画像 Sとすれば、「端点」を含む部分画像 Sを登録することができる。又、図 1 5 ( c ) は、「三角州（分岐点）」であることを示しており、ある画素値 1の画素の周りの 8つの画素において、画素値が 1、 0、 1の順番に並んでいる。この画素を中心とした所定の領域を部分画像 Sとすれば、「三角州（分岐点）」を含む部分画像 Sを登録することができる。

く第 3の実施形態〉

第 1の実施形態では、部分画像 Sを用いて、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求め、その求められた相対位置及び相対角度を用いて画像 Tと画像 Iとを重ね合わせ、画像 Tと画像 I とが一致するか否かの判定を行った。第 3の実施形態では、 2つの画像を更に精度良く照合するため、部分画像 S 以外に画像全体を用いて画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求め、画像 Tと画像 Iとが一致するか否かの判定を行う。すなわち、画像照合を行うとき、まず、部分画像 Sを用いて画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度の粗調整を行い、次に、粗調整を行った位置データ（座標など）を基準に、画像全体を用いて画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度の微調整を行う。

このように、粗調整で、およその相対位置及び相対角度を検出することができるので、微調整では、僅かな移動量で相対位置及び相対角度を求めればよい。これより、第 3の実施形態において相関値などを求める際に発生する演算量の増加量は僅かで済む。

例えば、画像全体の微調整の様子を図 1 6に示す。部分画像 Sを用いて検出された相対位置及び相対角度に基づいて、画像 Tと画像 Iを重ね合わせる。更に、画像 T又は画像 Iを所定の平行移動方向（X方向、 y方向）及び回転方向 ( Θ ) に摂動させ、それぞれについて相関値を求める。その内、最大となった相関値が最終的な最適な相関値となる。そして、この最終的な相関値が所定の条件を満たしたとき、画像 Tと画像 Iは、一致すると判定する。なお、上記「摂動」とは、画像 I上での部分画像 Sの移動範囲以下の範囲で X方向又は y 方向に移動若しくは回転させること、或いは、ある画像を画像の中心の誤差と画像の周りの誤差とが小さくなるように回転させることを示す。

図 1 7は、第 3の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

まず、ステップ E 1において、部分画像切り出し部 3 2及び粗調整部 3 7は、画像 Iと部分画像 Sとが最も一致するときの部分画像 Sの位置合わせを行う。次に、ステップ E 2において、微調整部 3 8は、ステップ E 1における位置合わせの結果に基づいて、画像 Iと画像 Tとを重ね合わせる。

次に、ステップ E 3において、微調整部 3 8は、画像 T又は画像 Iのどちらか一方を平行移動方向及び回転方向に摂動させ、所定の平行移動量毎又は回転量毎に画像 Tと画像 I との相関値を求め、その内最大となる相関値を求める。なお、この相関値は、上記（3 ) 式又は（4 ) 式などを用いて求めることができる。

次に、ステップ E 4において、判定部 3 9は、ステップ E 3で求められた最大の相関値が所定の条件を満たしたとき、画像 Tと画像 I とが一致したと判定する。

<第 4の実施形態 >

第 3の実施形態では、画像全体を利用して、画像 Tと画像と Iの相対位置及び相対角度の微調整を行った。しかし、画像の一部に歪みが生じている場合、画像全体で相関演算を行っても、 2つの画像が良く一致していることを示す高い相関値が得られないことがある。すなわち、画像のある部分が一致していても、他の部分が歪みにより一致していない場合がある。

第 4の実施形態では、高い相関値を得るために、画像全体を利用して画像照合を行う際、例えば、画像 Tと画像 I とが重なり合う領域を複数の領域に分割し、それぞれの領域について独立して摂動処理を行い、それぞれの領域毎に相関値を求める。

例えば、図 1 8は、画像 Tと画像 Iが互いに重なり合う領域を 4分割にした例を示している。

まず、画像 Tと画像 Iとの相対位置及び相対角度を部分画像を用いて求める。次に、それらの相対位置及び相対角度を用いて 2つの画像を重ね合わせる。そして、 2つの画像の重なり合う領域を 4分割し、それぞれの領域で独立して、所定の平行移動方向及び回転方向に、所定の平行移動量及び回転量を変化させ、それぞれの領域における相関値を求める。画像 Tと画像 Iの最終的な相関値は、個々の領域で最大の評価値を求め、それらの合計値としてもよいし、合計値を領域の個数で割った平均値としてもよい。これより、画像の一部に発生した歪みに対して精度良く画像照合を行うことができる。又、特に、指紋画像の照合では、皮膚の伸び縮みがあるため、この第 4の実施形態は有効となる。

ここで、第 4の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作について説明する。

図 1 9は、第 4の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

まず、ステップ F 1において、部分画像切り出し部 3 2及び粗調整部 3 7は、部分画像 Sを用いて、画像 Tと画像 I との位置合わせの粗調整を行う。

次に、ステップ F 2において、部分画像切り出し部 3 2及び粗調整部 3 7は、ステップ F 1の粗調整の結果に基づいて画像 Tと画像 I とを重ね合わせる。次に、ステップ F 3において、画像データ分割部 3 3は、画像 T (又は画像 I ) を n個の領域に分割する。なお、上述したように、画像 Tと画像 I との重なり合う領域を n個に分割してもよレ、。

次に、ステップ F 4において、微調整部 3 8は、分割された個々の領域をそれぞれ独立に僅かに平行移動方向及び回転方向に、所定の平行移動量及び回転量で摂動させ、個々の領域で所定の平行移動量毎及び回転量毎に相関値を求め、それらの相関値の内、最大の相関値を選択する。なお、各領域の相関値は、それぞれ上記（3 ) 式又は（4 ) 式などを用いて求めることができる。

そして、ステップ F 5において、判定部 3 9は、各領域の最大相関値の平均値を求め、その平均値が所定の条件を満たしたとき、 2つの画像が一致したと判定する。

<第 5の実施形態 >

第 1の実施形態では、部分画像 Sと画像 Iとの相関値を求める際、部分画像 Sのずらし方について特に示していなかった。通常、画像照合は、画像 Iの端 (例えば、左上）と部分画像 Sの端（例えば、右下）とを重ね合わせ、所定画素数毎に所定の方向に順番に部分画像 Sを移動させる。

第 5の実施形態では、この走査方法を変更することによって、部分画像 Sを用いた相対位置及び相対角度を求める際の演算量を減らし、部分画像 Sの位置データを検出する時間を求めるのにかかる時間を第 1の実施形態よりも短くする。

画像 Tと画像 I とでは、元々、平行移動量及び回転量が少ないと考える。例えば、指紋画像の照合では、照合対象の画像は指紋画像となるが、この時、画像 Tと画像 Iに写っている指紋画像は、大きく位置がずれていることは少ない。すなわち、センサ 2 0により入力される画像は、図 2 0 ( a ) に示すように、画像の一部しか入力されないという状況はあまり発生しない。従って、部分画像 Sと画像 I との相関値を求める際、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度が 0の状態（画像 Tと画像 Iとがぴったり重なる状態）から順次、平行移動量及び回転量が大きくなるように、部分画像 Sをずらして相関値を求めていけば、全画像を走査させていく中で相関値が所定の値以上となるときの部分画像 Sの位置を早く見つけることができる。

これより、部分画像 Sと画像 I との相関値が所定の条件を満たしたとき、相対位置及び相対角度が求まったとし、それ以降の相関値の演算を中止する事で、演算量を減らすことができる。又、部分画像 Sの平行移動の具体例としてほ、図 2 0 ( b ) に示すように、画像 Tと画像 I との相対位置 0の状態から渦巻状にずらしていくことが考えられる。又、図 1 0 ( c ) に示すように、部分画像 Sを画像 Iの中心位置から遠ざかるようにずらしていくようにしてもよい。又、部分画像 Sの回転に関しても、同様に、画像 Tと画像 I との相対角度が 0 の状態を基準にして回転させていくことをする。すなわち、部分画像 Sを順次 — Θ度から 0度まで回転させ、それぞれの角度において相関値を求めるのではなく、画像 Tと画像 I との相対角度が 0の状態（画像 Tと画像 I とがぴったり重なる状態）を 0度とし、そこから ± 1度、 ···、 ± 0度の順番で部分画像を回転させ、相関値を求めていくことによって、最も相関値が高くなるときの相対角度を早く求めることができる。

なお、第 5の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作については、部分画像 Sをずらすときの始まりの位置、及び、ずらし方が異なる以外は、第 1 の実施形態における画像データ作成部 1 1の動作と同様であるので、その説明は省略する。

<第 6の実施形態〉

第 6の実施形態は、複数の部分画像 S 1、 S 2、 ' · 'を用いて画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求める。第 6の実施形態では、 2つ以上の部分画像 S 1、 S 2、 ■ · ·を用いて画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求めることによって、画像照合の精度をあげる。

例えば、 2つの部分画像 S 1及び S 2を用いた例を図 2 1に示す。

まず、図 2 1 ( a ) 及び（b ) に示すように、画像丁から、 2つの部分画像 S 1及び S 2を切り出す。このとき、 2つの部分画像 S 1及び S 2の相対位置関係は保持する。

次に、図 2 1 ( c ) に示すように、画像 I上に、部分画像 S 1及び S 2を相対位置関係を保持したまま重ね合わせ、部分画像 S 1及び S 2と画像 I との相関値をそれぞれ求める。なお、この相関値は、上記（3 ) 式又は（4 ) 式などを用いて求めることができる。

そして、それぞれの相関値の和を最終的な相関値とする。又、部分画像 S 1 及び S 2の相対位置関係を保持したまま、画像 I と部分画像 S 1及び S 2との相対位置及び相対角度を変えながら画像 Iに重ねあわせ、順次、相関値を求める。そして、最も高い相関値となった相対位置及び回転角度が、画像 Tと画像 I の最も良く重なる位置となる。

このように、部分画像 Sを複数個利用することで、広範囲に部分画像照合を行っていることと同様な効果が得られるので、部分画像 Sを 1つだけ利用するときに比べ画像照合の精度をあげることが可能となる。

ここで、第 6の実施形態における画像データ作成部 1 1の動作について説明する。

図 2 2は、第 6の実施形態における画像データ作成部 1 1の動作について説明するためのフローチヤ一トである。

まず、ステップ G 1において、特徴的構造位置検出部 2 2は、画像記録部 2 1から所定の画像 Tを取り出し、その画像 Tから所定の大きさの任意の部分画像 Sを切り出す。

次に、ステップ G 2において、特徴的構造位置検出部 2 2は、画像 Tと部分画像 Sとを重ね合わせ、相関値を求める。なお、この相関値は、上記（3 ) 式又は（4 ) 式などを用いて求めることができる。

次に、ステップ G 3において、特徴的構造位置検出部 2 2は、画像 Tと部分画像 Sとが重なる場合の所定の全ての相対位置関係及び回転関係について相関値を全て求めたか否かを判断する。

まだ所定の全ての相関値を求めていないとき（ステップ G 3が N o )、ステップ G 4において、部分画像 Sの位置をずらし、ステップ G 2に戻る。

一方、全ての相関値が求められたとき（ステップ G 3が Y e s )、ステップ G 5において、特徴的構造位置検出部 2 2は、求められた相関値の内のピーク値と求められた相関値の平均値との比を求める。

次に、ステップ G 6において、特徴的構造位置検出部 2 2は、所定数の部分画像 S ( S l、 S 2 , ■ · · ) に対して相関値のピーク値と平均値との比が求められたか否かを判断する。

まだ所定数の部分画像 S (S l、 S 2、 ' · ·）に対してピーク値と平均値との比が求められていないとき（ステップ G 6が N o)、ステップ A2に戻り、まだ処理されていなレ、部分画像 Sに対して評価を行う。

一方、全ての部分画像 S (S l、 S 2、 ' · ·）に対して評価が行われたとき（ステップ G 6が Y e s )、ステップ G 7において、特徴的構造位置検出部 22は、求められた相関値のピーク値と平均値との比が最大となる部分画像 S の位置データ（座標など）を画像データ記録部 27に記録する。

そして、ステップ G 8において、特徴的構造位置検出部 22は、画像データ記録部 27に記録される複数の部分画像 Sの位置データの中から 2つ以上の位置データを所定の条件で選択する。この所定の条件とは、例えば、求められる複数の相関値の中で上位 2つの相関値を選択してもよいし、最も近レ、距離にある 2つの位置データを選択してもよい。そして、部分画像 S 1の位置データと部分画像 S 2の位置データとから相対位置データを求め、その相対位置データを画像データ記録部 27などに記録しておく。

次に、第 6の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作について説明する。

図 23は、第 6の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作について説明するためのフローチヤ一トである。

まず、ステップ H Iにおいて、部分画像切り出し部 32は、登録画像データ記録部 30から上記図 21のステップ G 8で選択された複数の部分画像 S (S 1、 S 2、 . · .）の位置データを取り出し、その位置データに基づいて、画像 Tから複数の部分画像 S (S l、 S 2、 ' · ·）を切り出す。

次に、ステップ H2において、粗調整部 37は、入力画像データ記録部 3 1 から画像 Iを取り出し、複数の部分画像 S (S l、 S 2、 ' · ■ ) を互いの相対位置を保持したまま画像 I と重ね合わせ、相関値を求める。なお、例えば、複数の部分画像 S (S l、 S 2 · · · ) の全体の相関値は、それぞれの部分画像 S (S l、 S 2、 - · · ) の相関値の平均値や和とすることが考えられる。又、この相関値は、上記（3) 式又は（4) 式などを用いて求めることができる。

次に、ステップ H3において、粗調整部 37は、複数の部分画像 S (S l、 S 2、 * · · ) の相対位置を保持しながら、所定の平行移動方向及び回転方向に、所定の平行移動量及び回転量移動させる。

次に、ステップ H4において、粗調整部 37は、画像 I と複数の部分画像 S (S l、 S 2、 . · ·）との間で所定の全ての相対位置及び相対角度について相関値を求めたか否かを判断する。

まだ所定の全ての相対位置及び相対角度について相関値を求めていないとき (ステップ H4が No)、ステップ H2に戻り、残りの相関値を求める。

一方、所定の全ての相対位置及び相対角度について相関値が求められたとき (ステップ H4が Y e s；)、ステップ H 5において、判定部 39は、ステップ H 2からステップ H 4までの工程で求められた相関値の内、最大の相関値が所定の条件を満たしたとき、画像 I と部分画像 Sとが一致したと判定する。なお、この相関値は、上記（3) 式又は（4) 式などを用いて求めることができる。

<第 7の実施形態 >

第 1の実施形態から第 6の実施形態までは、部分画像 Sを用いて画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求めたが、第 7の実施形態では、その相対位置及び相対角度を求める前段階において、画像 T及び画像 Iからそれぞれ抽出される特徴的な情報を用いて画像 Tと画像 Iとの相対位置及び相対角度を求めることをする。例えば、第 7の実施形態は、一番初めに、画像 Tから得られる隆線方向分布図と画像 Iから得られる隆線方向分布図とを用いて、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求める。

例えば、画像 Tから作成された隆線方向分布図 T一 4を図 2 4 ( a ) に示し、画像 Iから作成された隆線方向分布図 I一 1を図 2 4 ( b ) に示す。この図 2 4 ( a ) 及び（b ) に示す隆線方向分布図 T一 4及び I— 1は、センサ 2 0より入力される指紋画像を一定の大きさのブロックに分割し、それぞれのブロック内の隆線方向を検出した結果を示すものであり、その作成方法は、図 1 3の隆線方向分布図の作成方法と同様である。

そして、この隆線方向分布図 T— 4と隆線方向分布 I― 1とを比べることで、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求めることができる。

又、隆線方向分布図 T— 4及び I— 1の相関値の求め方は、上述した画像 T と部分画像 Sとの相関値の求め方と同様に、隆線方向分布図 T _ 4を、所定の平行移動方向に、所定の平行移動量移動させながら、隆線方向分布図 Τ一 4及び I 一 1を重ねあわせ、所定の平行移動量毎に相関値を求めていけばよい（図 2 4 ( c ) 参照）。このときの相関値は、例えば、重なり合うブロック内における隆線の角度差の二乗和や、隆線の角度差が所定の角度差以下となるブロックの割合等にすればよい。

又、更に、どちらか一方の隆線方向分布図を少しずつ回転させながら相関値を求めれば、相対角度も求めることができる。図 2 4 ( d ) は、例えば、隆線方向分布図 T _ 4を所定の回転角度で回転させたときの図である。そして、例えば、この図 2 4 ( d ) に示す隆線方向分布図 T一 4と図 2 4 ( b ) に示す隆線方向分布図 I一 1とで相関演算を行う。

すなわち、隆線方向分布図 T— 4及び I— 1を用いて、画像 Tと画像 I とのおよその相対位置及び相対角度を求め（第 1の粗調整）、次に、部分画像 Sを用いて、画像 Tと画像 I との細かな相対位置及び相対角度を求めることをする (第 2の粗調整）。そして、第 3の実施形態のように、更に、画像照合の精度をあげたい場合は、画像全体を用いて、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求める（微調整）。このように、 3段階で画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求めているので、第 1の実施形態及び第 3の実施形態よりも高速で精度の高い画像照合を行うことができる。

又、このように、第 1及び第 2の粗調整で、およその相対位置及び相対角度を検出することができるので、微調整では、僅かな移動量で相対位置及び相対角度を求めればよい。これより、第 7の実施形態において相関値などを求める際に発生する演算量の増加量は僅かで済む。

ここで、第 7の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作について説明する。

図 2 5は、第 7の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作について説明するためのフローチヤ一トである。

まず、ステップ J 1において、隆線方向分布データ分離部 3 4は、登録画像データ記録部 3 0から所定の画像 Tを取り出し、その画像 Tから隆線方向分布図 T一 4を作成する、若しくは、予め登録画像データ記録部 3 0に記録されている隆線方向分布図 T一 4を抜き出すと共に、入力画像データ記録部 3 1から所定の画像 Iを取り出し、その画像 Iから隆線方向分布図 I一 1を作成する。なお、谷線方向分布図を作成してもよい。

次に、ステップ J 2において、粗調整部 3 6は、隆線方向分布図 T— 4及び 1— 1を重ね合わせ、相関値を求める。

次に、ステップ J 3において、粗調整部 3 6は、隆線方向分布図 T一 4又は I一 1のどちらか一方の隆線方向分布図の位置をずらす。

次に、ステップ J 4において、粗調整部 3 6は、隆線方向分布図 T— 4と隆線方向分布図 I一 1との間で所定の全ての相対位置及び相対角度について相関値を求めたか否かを判断する。まだ所定の全ての相関値を求めていないとき（ステップ】 4が^^ ₀ )、ステップ J 2に戻り、残りの相関値を求める。

一方、所定の全ての相関値が求められたとき（ステップ J 4が Y e _S )、ステツプ J 5において、粗調整部 3 6は、ステップ J 2からステップ J 4までの工程で求められた相関値の内、最大の相関値が所定の条件を満たした場合、そのときの隆線方向分布図 T一 4及び I一 1の相対位置及び相対角度の算出結果を粗調整部 3 7に送る。

<第 8の実施形態 >

第 7の実施形態は、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度の検出に、隆線方向分布図を用いたが、第 8の実施形態では、画像 T及び画像 Iからそれぞれ特徴点を抽出し、その特徴点に基づいて、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対回転角度を求める。

まず、図 2 6 ( a ) に示すように、画像 T及び画像 Iのそれぞれの特徴点 P 1及び P 2の分布を示す特徴点分布図 T一 5及び I一 2を作成する。

そして、図 2 6 ( b ) に示すように、これら特徴点分布図 T— 5及び I _ 2 を重ね合わせ、所定の特徴点 P 1及び P 2が最も良く重なり合うときの特徴点分布図 T— 5及び I— 2の相対位置を求める。この所定の特徴点 P 1及び P 2 の重なり具合は、例えば、 2つの分布図を重ねたときに互いに最も近くなる特徴点 P 1及び P 2の対の各距離の和が所定値よりも大きいか否かで判断すればよレ、。これを更に、特徴点分布図 T _ 5又は I一 2を少しずつ回転させながら、各特徴点 Ρ 1及び Ρ 2の重なり具合を評価すると、相対角度も求めることがでさる。

又、第 7の実施形態と第 8の実施形態とを組み合わせて、隆線方向分布図 Τ 一 4及び I一 1内に特徴点 Ρ 1及び Ρ 2の位置データも同時に記録してもよい _c すなわち、例えば、図 2 6 ( c ) に示すように、隆線方向分布図 T— 4内において特徴点を太枠と示し、その隆線方向分布図 T— 4を記録してもよい。そして、このように、隆線方向分布図内に特徴点の位置データも同時に記録して相関値を求めるとき、重なり合う隆線方向分布図 T— 4において、特徴点を含むプロックの隆線方向の角度差が所定の値以下だった場合に相関値を高くすることによって、より精度の高い相対位置及び相対角度を求めることができる。このように、第 8の実施形態では、特徴点分布図 T— 5及び I一 2における互いの特徴点 P 1及び P 2の相対位置を用いて、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求める。

ここで、第 8の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作を説明する。図 2 7は、第 8の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作を説明するためのフローチャートである。又、図 2 8は、図 2 7のフローチャートの各ステップで用いられるデータの一例を示す図である。

まず、ステップ K 1において、粗調整部 3 6は、登録画像データ記録部 3 0 から所定の画像 Tを取り出し、その画像 Tから特徴点分布図 T— 5を作成すると共に、入力画像データ記録部 3 1から所定の画像 Iを取り出し、その画像 I から特徴点分布図 I一 2を作成する。図 2 8 ( a ) の例では、特徴点分布図 T ― 5に特徴点①〜④が示され、特徴点分布図 I一 2に特徴点 A〜Dが示されている。

次に、ステップ K 2において、粗調整部 3 6は、特徴点分布図 T一 5の各特徴点の相対位置関係を保ったまま、特徴点分布図 T一 5を所定の角度回転させる。（図 2 8 ( b ) 参照）

次に、ステップ K 3において、粗調整部 3 6は、特徴点分布図 T— 5と I— 2との間で各特徴点の組を作る。

次に、ステップ K 4において、粗調整部 3 6は、特徴点分布図 T _ 5の所定の特徴点と特徴点分布図 I一 2の所定の特徴点とを重ねる。図 2 8 ( c ) の例では、特徴点①と特徴点 Aとを重ねている。

次に、ステップ K 5において、粗調整部 36は、特徴点分布図 T一 5内の各特徴点のそれぞれの特徴点に最も近い特徴点を特徴点分布図 I一 2から探す。図 28 (d) の例では、特徴点②ー特徴点 B、特徴点③ー特徴点 C、特徴点④ 一特徴点 Dがそれぞれ最も距離の短い特徴点の組としている。

次に、ステップ K 6において、粗調整部 36は、ステップ K 5で見つかった各特徴点と、その各特徴点に対応する特徴点分布図 T一 5内の各特徴点との距離 d (d l、 d 2、 d 3 - ■ · ) が所定の条件を満たすものがいくつあるか数える。

次に、ステップ K 7において、粗調整部 36は、全ての特徴点の組み合わせに対してステップ K 4からステップ K 6までの処理を行ったか否かを判断する。まだステップ K 4力ゝらステツプ K 6までの処理が行われていない特徴点の組み合わせがある場合（ステップ K7が No)、ステップ K 3に戻る。

一方、ステップ K 4からステップ K 6までの処理が全ての組み合わせの特徴点で行われた場合（ステップ K 7が Y e s)、ステップ K 8において、粗調整部 36は、所定の範囲の回転角度で特徴点分布図 Τ一 5を回転させたか否かを判断する。例えば、図 28の例では、（①， Α)、（①， Β)、（①， C)、（①， D)、（②， A)、（②， B)、 · · ·、（④， C) (④， D) の組み合わせを得る。まだ所定の範囲の回転角度で特徴点分布図 T一 5を回転させていない場合 (ステップ K8が No)、ステップ K 2に戻る。

一方、所定の範囲の回転角度で特徴点分布図 Iを回転させた場合（ステップ K8が Y e s)、ステップ K 9において、粗調整部 36は、所定の条件を満たす特徴点の個数又は割合が最も多いときの特徴点分布図 Τ一 5と特徴点分布図 I— 2との相対位置及び相対角度の算出結果を粗調整部 37に送る。

ぐ第 9の実施形態 > 第 1の実施形態〜第 8の実施形態では、画像全体を用いて最終的に求められた相関値が、所定の条件を満たしたときに、画像 Tと画像 I とが一致すると判定した。しかしながら、指紋画像の照合では、更に、高い精度が求められるときがある。このような場合、画像全体を用いて相関値を求めるとき、例えば、特徴点付近の領域についてのみ「重み」を高くすると、指紋画像の照合の精度があ力、る。

例えば、相関値（評価値）を V (x , y)、画像 Tを f ( i , j )、画像 Iを g ( i — x， j -y) とする場合、以下の（5) 式のように示すことができる。【数 5】

ν(χ, γ) = (1/Ζ)∑ /(, j)g(i -x,j- y)A{i,脚 -xj-y) _ _{( 5 )} なお、 A ( i， ) = a l ( f ( i， j ) が特徴点付近である場合）、 A ( i , j ) = ]3 1 ( f ( i , j ) が特徴点付近でない場合）を示す。但し、 α 1〉 0 1。

又、 Β ( i， j ) = _α 2 (g ( i， j ) が特徴点付近である場合）、 B ( i , j ) = β 2 (g ( i , j ) が特徴点付近でない場合）を示す。但し、《 2 > ]3 2₀

又、 Zは、 f ( i， j ) と g ( i - x , j - y) とが重なる領域の面積を示す。

又、例えば、相関値（評価値）を V (x , y)、画像 Tを f ( i , j )、画像 Iを g ( i _ x， j — y) とする場合、以下の（6) 式のように示すこともできる。

【数 6】

v(x, = (1 / Z)∑ f(i, j)g{i -xj- y)A(i, j) _ _{( 6 )} なお、 A ( i， j ) = a 1 ( f ( i， j ) が特徴点付近である場合）、 A ( i , j ) = β 1 ( f ( i , j ) が特徴点付近でない場合）を示す。但し、 a 1 > 。

又、 Zは、 f ( i , j ) と g ( i - x , j - y ) とが重なる領域の面積を示す。そして、特徴点付近は、例えば、図 2 8に示すように特徴点位置を中心に所定の大きさと定義すればよい。

又、相関値（評価値）を V ( X , y ), 画像 Tを f ( i， j )、画像 Iを g ( i一 x， j - y ) とし、 f ( i， j ) 及び g ( i , j ) の値域を、 0又は 1 とする場合、以下のような（7) 式が成り立つ。

【数 7】

v(x, ） = (1 / )^ not(f(i, j)xorg(i -xj- y))A(i, j)B(i - j, j-y) _ _{( ? )} なお、 A ( i , j ) = a 1 ( f ( i , j ) が特徴点付近である場合）、 A ( i， j ) = β 1 ( f ( i， j ) が特徴点付近でない場合）を示す。但し、 a 1 > β 1。

又、 B ( i， j ) = a 2 ( g ( i , j ) が特徴点付近である場合）、 B ( i， j ) = β 2 (g ( i , j ) が特徴点付近でない場合）を示す。但し、 _α 2 > β 2。

又、 X o rは、排他的論理和を、 n o tは、否定を示す。

又、 Zは、 f ( i， j ) と g ( i - x, j - y ) とが重なる領域の面積を示す。

又、例えば、相関値（評価値）を V (x , y)、画像 Tを f ( i， j )、画像 Iを g ( i — x， j _ y) とし、 f ( i， g ) 及び g ( i . j ) の値域を、 0 又は 1とする場合、以下の（8) 式のように示すこともできる。

【数 8】

v(x, = (1 / Z)^ not(f(i, j)xorg(i -xj- y))A{i, j) _ _{( g )} なお、 A ( i , j ) = _a l ( f ( i , :i ) が特徴点付近である場合）、 A ( i , j ) = ]3 1 ( f ( i , j ) が特徴点付近でない場合）を示す。但し、 a 1 > ]3 1。

又、 x o rは、排他的論理和を、 n o tは、否定を示す。

又、 Zは、 ί ( i， j ) と g ( i _ x， j - y ) とが重なる領域の面積を示す。

<第 1 0の実施形態 >

第 1 0の実施形態では、第 1の実施形態〜第 8の実施形態で粗調整又は微調整を行った後、画像全体を用いて画像照合を行うに加え、更に、特徴点を用いて画像照合を行うことをする。

まず、第 1の実施形態〜第 8の実施形態の画像照合を行い、画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求める。

次に、その相対位置及び相対角度を用いて、画像 Tと画像 I とを重ねあわせ、画像全体同士で相関値を求めると共に、特徴点付近の所定領域同士で相関値を求める。この相関値を求めるときの特徴点付近の所定領域は、例えば、図 2 9 に示すように、特徴点を中心とした所定の大きさの領域とする。なお、図 2 9 の例では、特徴点 P付近の所定領域 Qは、四角で示しているが所定領域の形はこれに限定されない。

又、特徴点 P付近の所定領域 Qの相関値を求めるとき、どちらか一方の特徴点 P付近の所定領域 Qを、平行移動方向又は回転方向に、所定の平行移動量及び回転量摂動させ、所定の平行移動量毎及び回転量毎に相関値を求める。そして、最大となる相関値をその特徴点 P付近の所定領域 Qの相関値とする。

又、特徴点 P付近の所定領域 Qにおいて、相関値を求め、所定の条件を満たした場合、特徴点 Pが一致したと判定し、この一致した特徴点 Pの個数又は割合（一致した特徴点 Pの個数/全体の登録特徴点 Pの個数）が所定の値を超え、且つ、上記画像全体の相関値が所定の条件を満たしたとき、画像 Tと画像 I とがー致したと判定する。ここで、第 1 0の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作を説明する。図 3 0は、第 1 0の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作を説明するためのフローチヤ一トである。

まず、ステップ L 1において、粗調整部 3 6又は 3 7は、第 1の実施形態〜第 8の実施形態までの照合方法を用いて、画像照合を行う。

次に、ステップ L 2において、特徴点局所領域照合部 3 5は、登録画像データ記録部 3 0から所定の画像 Tを取り出し、その画像 Tの特徴点を抽出すると共に、入力画像データ記録部 3 1から所定の画像 Iを取り出し、その画像 Iの特徴点を抽出する。若しくは、画像データ生成時に特徴点抽出を行い、画像データに連結しておいてもよい。

次に、ステップ L 3において、特徴点局所領域照合部 3 5は、ステップ L 1 で既に求められた画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度に基づいて、画像 Tと画像 I とを重ね合わせる。

次に、ステップ L 4において、特徴点局所領域照合部 3 5は、画像 Tの特徴点 P付近の所定領域 Qと画像 Iの特徴点 P付近の所定領域 Qとの相関値を求める。なお、この相関値は、上記（3 ) '式又は（4 ) 式などを用いて求めることができる。

次に、ステップ L 5において、特徴点局所領域照合部 3 5は、ステップ L 4 で求められた相関値が所定の条件を満たすものがいくつあるかを求める。なお、ステップ L 4で求められた相関値が所定の条件を満たすものが全体の特徴点の内いくつあるかを求めてもよい。

そして、ステップ L 6において、判定部 3 9は、ステップ L 1における画像照合の結果と、ステップ L 5で求められた個数とに基づいて、画像 Tと画像 I とが一致するか否かを判定する。すなわち、例えば、ステップ L 1における画像照合の結果が一致を示すものであり、ステップ L 5で求められた個数が所定の条件を満たしたとき、画像 Tと画像 I とが一致すると判定する。

<第 1 1の実施形態〉

第 10の実施形態では、第 1の実施形態〜第 8の実施形態の画像照合の結果と、特徴点を用いた画像照合の結果とを合わせて、画像 Tと画像 I とが一致するか否かを求めているが、第 1 1の実施形態は、まず、第 1の実施形態〜第 8 の実施形態で画像 Tと画像 I との相対位置及び相対角度を求め、その相対位置及び相対角度を用いて画像 Tの特徴点 P付近の所定領域 Qと画像 Iの特徴点 P 付近の所定領域 Qとを重ね合わせ、それら特徴点 P付近の所定領域 Q同士の相関値に基づいて画像 Tと画像 I とが一致するか否かを判定する。

すなわち、第 1の実施形態〜第 8の実施形態で得られる相対位置及び相対角度を用いて、特徴点 P付近の所定領域 Qを重ね合わせ、それらの画像の相関値より画像 Tと画像 I とが一致するか否かを判定する。

なお、第 1 1の実施形態における画像データ照合部 1 2の動作の説明は、図 30のフローチャートのステップ L 5が、「求められた個数に基づいて、画像 Tと画像 I とが一致するか否かを判定する」となるだけで、その他の工程は同様となるので、説明を省略する。

ここで、本実施形態の画像照合方法における演算量と既存の画像照合方法における演算量を具体的に示す。

まず、既存の画像照合方法における演算量を具体的に示す。

例えば、画像 Tを 1 28画素 X 1 28画素の大きさの画像、画像 Iを 1 28 画素 X 1 28画素の大きさの画像とし、画像 Tを 1画素ずつずらし画像 Tと画像 I との相対位置を求める場合を考える。

この場合の演算（乗算）回数 N 1は、 N 1 - 1 28 X 2 X 1 28 X 2 X 1 2 8 X 1 28= 10億 7千回となる。

次に、第 1の実施形態の画像照合方法における演算量を具体的に示す。例えば、画像 Tを 1 28画素 X 1 28画素の大きさの画像、部分画像 Sを 3 2画素 X 32画素の大きさの画像、画像 Iを 1 28画素 X 1 28画素の大きさの画像とし、部分画像 Sを 1画素ずつずらし画像 Τと画像 I との相対位置を求める場合を考える。

この場合の演算回数 Ν 2は、 Ν2= 1 28 Χ 2 Χ 1 28 Χ 2 Χ 32 Χ 32 = 6700万回となる。

次に、第 3の実施形態の画像照合方法における演算量を具体的に示す。例えば、画像 Τを 1 28画素 X I 28画素の大きさの画像、部分画像 Sを 3 2画素 X 32画素の大きさの画像、画像 Iを 1 28画素 X 1 28画素の大きさの画像、隆線方向分布図 Τ及び Iを 1 6ブロック X 1 6ブロックの大きさの画像とし、部分画像 S及び隆線方向分布図 Τを 1画素ずつ及び 1ブロックずつずらし画像 Τと画像 I との相対位置を求める場合を考える。なお、 1ブロック = 8画素 X 8画素とする。

この場合の演算回数 Ν 3は、隆線方向分布図 Τ及び Iにより画像 Τと画像 I との相対位置を求めるときの演算回数 Ν 3 (1) = 16 X 2 X 16 X 2 X 16 X I 6 26万回と、部分画像 Sにより画像 Τと画像 I との相対位置を求めるときの演算回数 Ν 3 (2) =32 X 32 X 20 X 20 = 4 1万回との合計（ 6 7万回程度）となる。なお、部分画像 Sを X方向又は y方向に ± 10画素ずらす場合を考えている。

次に、第 7の実施形態の画像照合方法における演算量を具体的に示す。例えば、画像 Tを 1 28画素 X 1 28画素の大きさの画像、部分画像 Sを 3 2画素 X 32画素の大きさの画像、画像 Iを 1 28画素 X 1 28画素の大きさの画像、隆線方向分布図 T及び Iを 16ブロック X 16ブロックの大きさの画像とし、部分画像 S及び隆線方向分布図 Tを 1画素ずつ及び 1ブロックずつずらす画像 Tと画像 I との相対位置を求める場合を考える。なお、 1ブロック = 8画素 X 8画素とする。

この場合の演算回数 N 4は、隆線方向分布図 T及び Iにより画像 Tと画像 I との相対位置を求めるときの演算回数 N 4 (1) = 16 X 2 X 16 X 2 X 1 6 X 1 6 = 26万回と、部分画像 Sにより画像 Tと画像 I との相対位置を求めるときの演算回数 N 4 (2) = 32 X 32 X 20 X 20 = 4 1万回と、全体画像により画像 Tと画像 I との相対位置を求めるときの演算回数 N4 (3) = 1 2 8 X 1 2 8 X 6 X 6 = 59万回との合計（ 1 26万回程度）となる。なお、部分画像 Sを X方向又は y方向に土 10画素ずらし、画像全体を X方向又は y方向に ± 3画素ずらす場合を考えている。

このように、既存の画像照合方法における演算回数は、およそ 10億 7千回に対して、本実施形態の画像照合方法における演算回数は、およそ 6700万回、およそ 67万回、およそ 1 26万回であり、何れも既存の画像照合方法における演算回数よりもはるかに少ない。

図 31は、本実施形態をプログラムで実現する場合に必要とされるハードウユア構成の例を示す図である。

上述した実施形態の処理は、コンピュータ 290で動作するプログラムで実現が可能である。この場合、コンピュータ 290は、〇？1129 1にバス 29 2を介して接続された各装置の相互データ交換によって実現される。 ROM2 93には、 B I OSなどが組み込まれ、電源投入と同時に、入出力装置 294 等とのデータ交換を可能にする。コンピュータ 290を画像照合装置として使用する場合には、 ROM293にプログラムを格納することにより、 CPU 2 9 1に実行させるようにしても良い。入出力装置 294は、通常、キーボード、マウス、ディスプレイなどからなるが、画像を入力するためのセンサ 20 (スキヤナ等）も含む。

当該プログラムは、ハードディスクなどの記憶装置 295に記憶され、必要に応じて C PU 29 1の指示により、 RAM296に展開されて、 CPU 29 1によって実行される。或いは、当該プログラムをフレキシブルディスクや C D_ROM、 DVD等の可搬記録媒体 297に記録して持ち運び可能とし、必要に応じて、記録媒体読み取り装置 298に読みとらせて、 RAM296に展開し、 CPU29 1に実行させることも可能である。或いは、可搬記録媒体 2 97からプログラムを記憶装置 295に記憶させて、記憶装置 295からプログラムを R AM296に読み込んで C PU 29 1に実行させることも可能である。

又、今日のようにインターネットなどのコンピュータネットワークが発達した環境では、通信インターフェース 299を介してネットワーク 300に接続し、情報提供者 30 1から当該プログラムをダウンロードして実行することも可能である。あるいは、 LANなどにおいてよく行われているように、情報提供者 301が LANのサーバのような機能を果たす場合、ネットワーク環境下で、プログラムを情報提供者 301から直接ダウンロードすることなく CPU 29 1に実行させることも可能である。又、指紋に関するデータを情報提供者 30 1に送って処理させ、結果のみをコンピュータ 290が受け取るという実行形態も可能である。

又、入出力装置 294 (特には、指紋画像読み取りのための装置）を指紋画像照合を必要とする複数箇所に配置し、その照合処理については、中央に設けられたコンピュータ 290で一括して行うようなシステムを組むことも可能である。

又、上記第 1の実施形態から第 1 1の実施形態までの各実施形態の内、必要に応じて所定の実施形態を組合わせて他の実施形態を構成してもよレ、。

以上、本発明によれば、 2つの画像を照合する際に一方の画像から所定の大きさの部分画像を切り出し、その部分画像を用いて 2つの画像の相対位置を調整し、その後 2つの画像が一致するか否かを判定しているので、既存の画像照合のように、全画像同士で相対位置を調整しながら画像照合を行うよりも画像照合のための演算量を少なくすることができる。これより、既存の画像照合方法よりも 2つの画像が一致するか否かの結果ができるまでにかかる時間を短縮することが可能となる。

又、その部分画像が特に画像の特徴的な部分である場合に、重みをつけて判定することでより精度の高い判定結果を得ることが可能となる。

Claims

請求の範囲

1 . 第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する探索手段と、前記探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する調整手段と、前記調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする画像照合装置。

2 . 請求の範囲第 1項に記載の画像照合装置であって、前記探索手段は、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動及び回転させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置及び回転角度を探索し、前記調整手段は、前記探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整することを特徴とする画像照合装置。

3 . 第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、予め前記第 1の画像を記録する第 1の記録手段と、前記第 1の記録手段に記録される第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記部分画像を記録する第 2の記録手段と、入力される前記第 2の画像を記録する第 3の記録手段と、前記第 3の記録手段から所定の前記第 2の画像を抽出し、該第 2の画像に対応する前記部分画像を前記第 2の記録手段から抽出し、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する探索手段と、前記探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する調整手段と、前記調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする画像照合装置。

4 . 第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、予め前記第 1の画像を記録する第 1の記録手段と、前記第 1の記録手段に記録される第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記部分画像を記録する第 2の記録手段と、入力される前記第 2の画像を記録する第 3の記録手段と、前記第 3の記録手段から所定の前記第 2の画像を抽出し、該第 2の画像に対応する前記部分画像を前記第 2の記録手段から抽出し、前記第 2の画像上のある位置での前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像との相関値を 2以上算出する算出手段と、前記 2以上の相関値の内、所定の条件を満たす相関値に対応する前記部分画像の位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する調整手段と、前記調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする画像照合装

5 . 第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する第 1の探索手段と、前記第 1の探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する第 1の調整手段と、前記第 1の調整手段が調整した相対位置を基準に、前記第 2の画像上において前記第 1の画像を移動させ、前記第 1の画像と、該第 1の画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記第 1の画像の位置を探索する第 2の探索手段と、前記第 2の探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する第 2の調整手段と、前記第 2の調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする画像照合装

6 . 請求の範囲第 5項に記載の画像照合装置であって、前記第 1の探索手段は、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動及び回転させ、前記部分画像と該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置及び回転角度を探索し、前記第 1の調整手段は、前記第 1の探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整し、前記第 2の探索手段は、前記第 1の調整手段が調整した相対位置及び相対角度を基準に、前記第 2の画像上において前記第 1の画像を移動及び回転させ、前記第 1の画像と、該第 1の画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記第 1の画像の位置及び回転角度を探索し、前記第 2の調整手段は、前記第 2の探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整することを特徴とする画像照合装置。

7 . 第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合装置であって、前記第 1及び第 2の画像から第 1及び第 2の特徴情報を抽出する抽出手段と、前記第 1及び第 2の特徴情報に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2 の画像との相対位置を調整する第 1の調整手段と、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段と、前記第 1の調整手段が調整した相対位置を基準に、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する第 1の探索手段と、前記第 1の探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する第 2の調整手段と、前記第 2の調整手段が調整した相対位置を基準に、前記第 2の画像上において前記第 1の画像を移動させ、前記第 1の画像と、該第 1の画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記第 1の画像の位置を探索する第 2の探索手段と、前記第 2の探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する第 3の調整手段と、前記第 3の調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とする画像照合装置。

8 . 請求の範囲第 7項に記載の画像照合装置であって、前記第 1の調整手段は、前記第 1及び第 2の特徴情報に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像との相対位置及び相対角度を調整し、前記第 1の探索手段は、前記第 1の調整手段が調整した相対位置及び相対角度を基準に、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動及び回転させ、前記部分画像と該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置及び回転角度を探索し、前記第 2の調整手段は、前記第 1の探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整し、前記第 2の探索手段は、前記第 2の調整手段が調整した相対位置及び相対角度を基準に、前記第 2の画像上において前記第 1の画像を移動及び回転させ、前記第 1の画像と、該第 1の画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記第 1の画像の位置及び回転角度を探索し、前記第 3の調整手段は、前記第 2の探索手段が探索した位置及び回転角度に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置及び相対角度を調整することを特徴とする画像照合装置。

9 . 第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合する画像照合方法であって、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出工程と、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する探索工程と、前記探索工程で探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する調整工程と、前記調整工程の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定工程とからなる画像照合方法。

1 0 . 第 1及び第 2の画像が互いに一致するか否かを照合するためにコンビユータを、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を切り出す部分画像切出手段、前記第 2の画像上において前記部分画像を移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索する探索手段、前記探索手段が探索した位置に基づいて、前記第 2の画像と前記第 1の画像との相対位置を調整する調整手段、前記調整手段の調整結果に基づいて、前記第 1の画像と前記第 2の画像とがー致するか否かを判定する判定手段として機能させるための画像照合プログラム。

1 1 . 請求の範囲第 1項、第 5項、又は第 7項の何れか 1項に記載の画像照合装置であって、前記部分画像切出手段は、前記第 1の画像の中心付近から前記部分画像を切り出すことを特徴とする画像照合装置。

1 2 . 請求の範囲第 1項、第 5項、又は第 7項の何れか 1項に記載の画像照合装置であって、前記部分画像切出手段は、前記第 1の画像から任意に切り出された部分画像と前記第 1の画像と重なる部分の画像との相関値を 2以上算出し、該 2以上の相関値の内、最も大きい相関値となる場合の部分画像を前記探索手段で使用することを特徴とする画像照合装置。

1 3 . 請求の範囲第 1項、第 5項、又は第 7項の何れか 1項に記載の画像照合装置であって、前記探索手段は、前記部分画像を前記第 2の画像の中心付近から移動させ、前記部分画像と、該部分画像と重なる部分の前記第 2の画像とが最も一致するときの前記部分画像の位置を探索することを特徴とする画像照

1 4 . 請求の範囲第 1項、第 5項、又は第 7項の何れか 1項に記載の画像照合装置であって、前記部分画像切出手段は、前記第 1の画像から所定の大きさの部分画像を 2以上切り出すことを特徴とする画像照合装置。

1 5 . 請求の範囲第 1 4項に記載の画像照合装置であって、前記部分画像切出手段は、前記第 1の画像から任意に切り出された 2以上の部分画像と前記第 1の画像と重なる部分の画像との相関値をそれぞれ算出し、該相関値が大きくなるときの部分画像を前記探索手段で使用することを特徴とする画像照合装置。

1 6 . 請求の範囲第 1項、第 5項、又は第 7項の何れか 1項に記載の画像照合装置であって、前記判定手段は、前記第 1及び第 2の画像をそれぞれ分割し、それぞれの分割領域で前記第 1及び第 2の画像を一致するか否かを判定することを特徴とする画像照合装置。

1 7 . 請求の範囲第 1項、第 5項、又は第 7項の何れか 1項に記載の画像照合装置であって、前記第 1及び第 2の画像は、指紋画像、虹彩画像、顔画像、手相画像、又は静脈画像であることを特徴とする画像照合装置。

1 8 . 請求の範囲第 7項に記載の画像照合装置であって、前記第 1及び第 2 の画像は、指紋画像であり、前記抽出手段は、前記第 1及び第 2の画像を隆線方向分布図又は谷線方向分布図に変換し、該隆線方向分布図又は谷線方向分布図から前記第 1及び第 2の特徴情報を抽出することを特徴とする画像照合装置。