[go: up one dir, main page]

JP2007172022A - Biological information collating device, image formation apparatus and program - Google Patents

Biological information collating device, image formation apparatus and program Download PDF

Info

Publication number
JP2007172022A
JP2007172022A JP2005364525A JP2005364525A JP2007172022A JP 2007172022 A JP2007172022 A JP 2007172022A JP 2005364525 A JP2005364525 A JP 2005364525A JP 2005364525 A JP2005364525 A JP 2005364525A JP 2007172022 A JP2007172022 A JP 2007172022A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
unit
registration
feature amount
biometric information
similarity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2005364525A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yutaka Yasunaga
豊 安永
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Konica Minolta Business Technologies Inc
Original Assignee
Konica Minolta Business Technologies Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Konica Minolta Business Technologies Inc filed Critical Konica Minolta Business Technologies Inc
Priority to JP2005364525A priority Critical patent/JP2007172022A/en
Publication of JP2007172022A publication Critical patent/JP2007172022A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a biological information collating device for precisely performing biological information registration or biological information collating by making a user input biological information of satisfactory quality. <P>SOLUTION: In the registration of the feature quantities of biological information, a first threshold to be set in a boundary between a registration allowable region and a registration unallowable region and a second threshold to be set in the registration allowable region are stored, and the feature quantities of the biological information are evaluated by referring to those thresholds, and the evaluation result is compared with the first threshold and the second threshold as an evaluation threshold and displayed. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、生体情報照合装置、画像形成装置及びプログラムに関する。   The present invention relates to a biometric information collation apparatus, an image forming apparatus, and a program.

近年、情報の電子化やネットワーク化の急速な進行により、情報へのアクセス制御を行なうためのセキュリティ技術への関心が高まっており、このようなセキュリティ技術の1つとして指紋照合等による本人照合を行なうための製品が種々登場してきている。   In recent years, with the rapid progress of computerization of information and networking, interest in security technology for controlling access to information has increased. As one of such security technologies, personal verification such as fingerprint verification is performed. Various products have been introduced to do this.

指紋照合では、指紋を指紋センサで光学的に読み取ることにより入力し、入力された濃淡画像データを解析して、入力された指紋が予め登録されている指紋と一致するか否かを判定、即ち照合する。指紋の照合手法としては、従来より、指紋の隆起した部分(隆線)の端点や分岐点等の特徴点の属性とそれらの相対的な位置関係を特徴情報として照合する特徴点抽出照合法(マニューシャ法)や、2値化した入力指紋画像データと登録指紋画像データとを直接比較照合するパターンマッチング法、あるいは指紋の山部と谷部の周期に基づいて照合を行う周波数解析法などが知られている。   In fingerprint verification, a fingerprint is input by optical reading with a fingerprint sensor, and the input grayscale image data is analyzed to determine whether or not the input fingerprint matches a pre-registered fingerprint. Match. Conventionally, as a fingerprint matching method, a feature point extraction / matching method in which attributes of feature points such as end points and branching points of ridges (ridges) of fingerprints and their relative positional relationships are compared as feature information ( Known as the minutiae method), the pattern matching method that directly compares and matches the binarized input fingerprint image data with the registered fingerprint image data, or the frequency analysis method that performs matching based on the period of the crest and trough of the fingerprint. It has been.

しかしながら、登録されている指紋と同一指の指紋であっても、入力状態によっては不一致と判定される場合がある。例えば、指紋センサに指を置くときの位置や傾き、強さ等によって、指紋センサが検出する指紋の中心位置、押圧、角度、かすれ、コントラスト等が影響され、登録指紋と別個の指紋と認識されてしまう。不一致と判定された場合には、ユーザは再度指紋を入力しなければならないが、なぜ不一致と判定されたかが具体的に分からなければ、ユーザは一致と判定されるまで試行錯誤を繰り返しながら何度も指紋入力を行うことになり、時間や手間が掛かり操作性が悪化する。   However, even a fingerprint of the same finger as the registered fingerprint may be determined to be inconsistent depending on the input state. For example, the center position, pressure, angle, blur, and contrast of the fingerprint detected by the fingerprint sensor are affected by the position, tilt, strength, etc. when the finger is placed on the fingerprint sensor, and the fingerprint is recognized as a separate fingerprint from the registered fingerprint. End up. If it is determined that there is a mismatch, the user must input the fingerprint again. However, if the user does not specifically understand why the mismatch is determined, the user repeatedly repeats trial and error until it is determined that they match. Fingerprint input is performed, which takes time and effort and deteriorates operability.

また、登録されている指紋画像データの質が悪い場合には、照合時に入力される指紋画像データの質が良くても、不一致と判定されてしまうことになる。   In addition, when the quality of the registered fingerprint image data is poor, it is determined that the fingerprint image data input at the time of collation is inconsistent even if the quality of the fingerprint image data is good.

そのため、特許文献1には、指紋照合に失敗した場合に、指紋を読み込ませるときの注意点を提示するガイダンス情報(例えば、「指紋が小さいようです。軽くおいているか、指が小さい可能性があります。少し強めに指をおくか、太めの指で再登録してください。」)をユーザに表示することが記載されている。   For this reason, Patent Document 1 discloses that guidance information (for example, “It seems that the fingerprint is small. Yes, put your finger a little stronger or re-register with a thicker finger. ”) Is displayed to the user.

特許文献2には、指紋画像から特定される指の中心位置、角度、押圧の各値において、入力許容状態範囲の値、入力許容状態近似範囲の値及びそれ以外の範囲の値を予め記憶しておき、指紋登録あるいは指紋照合の際に入力された指紋画像から指の中心位置、角度、押圧の各値を検出し、例えば、入力許容状態範囲に含まれていれば緑色光を、入力許容状態近似範囲に含まれていれば黄色光を、それ以外の範囲であれば赤色光を爪上に投影することが記載されている。これにより、例えば、赤色光が照射された後、ユーザが指の位置、角度、センサへの押圧を調整しながら黄色光が照射されたとすると、ユーザは、調整が正しい方向に向かっており、このままの方向で調整すれば指の中心位置、角度、押圧の各値が入力許容状態範囲に入ることを認識でき、容易に指の位置、角度、センサへの押圧を調整できる。
特開2003−296717号公報 特開2003−30630号公報
In Patent Document 2, the value of the input permissible state range, the value of the input permissible state approximate range, and the values of the other ranges are stored in advance for each value of the finger center position, angle, and pressure specified from the fingerprint image. The finger center position, angle, and pressure values are detected from the fingerprint image input at the time of fingerprint registration or fingerprint collation. For example, green light is input if it is included in the input allowable state range. It is described that yellow light is projected on the nail if it is included in the state approximate range, and red light is projected on the nail in the other range. Thus, for example, if the user is irradiated with yellow light while adjusting the finger position, angle, and pressure on the sensor after the red light is irradiated, the user is adjusting in the correct direction and remains as it is. If it is adjusted in this direction, it can be recognized that each value of the finger center position, angle, and pressure falls within the input allowable state range, and the finger position, angle, and pressure on the sensor can be easily adjusted.
JP 2003-296717 A JP 2003-30630 A

特許文献1に記載の方法では、指紋照合時に照合できなかった場合には、指の置き方についてガイダンス表示を行うものの、指紋照合時に照合できた場合には、問題がないので、ガイダンス表示は行われない。   In the method described in Japanese Patent Laid-Open No. 2004-260260, guidance is displayed on how to place a finger when collation cannot be performed at the time of fingerprint collation. However, there is no problem if collation can be performed at the time of fingerprint collation. I will not.

特許文献2に記載の方法では、指紋登録時及び指紋照合時において、指の置き方が許容できない状態では、許容状態からどの程度離れているのかの示唆は行うものの、許容状態では、問題がないので、示唆は行われない。   In the method described in Patent Document 2, when the finger placement is unacceptable at the time of fingerprint registration and fingerprint collation, it suggests how far away from the permissible state, but there is no problem in the permissible state. So no suggestion is made.

しかしながら、指の置き方が許容状態にあった場合又は指紋照合時に照合できた場合でも、指の置き方が最適であったとは限らず、指の置き方を最適にすればより指紋照合に適した入力ができる余地があり、さらに精度良く指紋登録又は指紋照合を行うことができる。   However, even if the finger placement is in an acceptable state or when collation can be performed during fingerprint matching, the finger placement is not always optimal, and it is more suitable for fingerprint matching if the finger placement is optimized. There is room for input, and fingerprint registration or fingerprint verification can be performed with higher accuracy.

本発明は、以上のような問題に鑑みてなされたものであり、ユーザに質の良い生体情報の入力を行わせることで、生体情報登録又は生体情報照合を精度良く行うことができる生体情報照合装置、画像形成装置及びプログラムを提供することを目的としている。   The present invention has been made in view of the above problems, and allows biometric information registration or biometric information matching to be performed with high accuracy by allowing a user to input high-quality biometric information. An object is to provide an apparatus, an image forming apparatus, and a program.

本発明の生体情報照合装置は、生体情報データを入力する生体情報入力部と、前記生体情報入力部により入力される生体情報データから特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段により算出された特徴量が記憶される特徴量記憶部と、前記特徴量算出手段により算出された特徴量と前記特徴量記憶部に予め記憶されている特徴量とに基づいて生体情報を照合する生体情報照合手段と、前記特徴量算出手段により算出された特徴量を前記特徴量記憶部に登録する特徴量登録手段と、前記特徴量算出手段によって算出された特徴量を生体情報登録適否に関連する少なくとも一つの評価項目に従って評価する手段であって、登録許容領域と登録否許容領域との境界に設定される第1閾値及び前記登録許容領域に設定される少なくとも一つの第2閾値を参照して前記特徴量を前記評価項目に従って評価する特徴量評価手段と、前記評価項目に従った前記特徴量の評価結果を、評価閾値としての前記第1閾値及び前記少なくとも一つの第2閾値と比較して表示する表示部と、を有することを特徴としている。   The biometric information collation apparatus of the present invention includes a biometric information input unit that inputs biometric information data, a feature amount calculation unit that calculates a feature amount from biometric information data input by the biometric information input unit, and the feature amount calculation unit The biometric information is collated based on the feature amount storage unit that stores the feature amount calculated by the feature amount, the feature amount calculated by the feature amount calculation unit, and the feature amount stored in advance in the feature amount storage unit A biometric information matching unit; a feature quantity registration unit that registers the feature quantity calculated by the feature quantity calculation unit in the feature quantity storage unit; and a feature quantity calculated by the feature quantity calculation unit is related to biometric information registration propriety. Means for evaluating according to at least one evaluation item, wherein a first threshold value is set at a boundary between a registration allowable area and a registration rejection allowable area and at least the registration allowable area is set. Characteristic amount evaluation means for evaluating the characteristic amount according to the evaluation item with reference to two second threshold values, and the evaluation result of the characteristic amount according to the evaluation item as the evaluation threshold value, the first threshold value and the at least one And a display unit that displays the second threshold value in comparison with the second threshold value.

本発明の画像形成装置は、上記に記載の生体情報照合装置と、生体情報照合の必要とする機能が記憶される照合必要機能記憶部と、各種機能を選択する機能選択部と、を有し、前記機能選択部により選択された機能が前記照合必要機能記憶部に記憶された生体情報照合を必要とする機能である場合、前記生体情報照合装置による照合を行わせることを特徴としている。   An image forming apparatus according to the present invention includes the above-described biometric information matching device, a matching-necessary function storage unit that stores functions required for biometric information matching, and a function selection unit that selects various functions. When the function selected by the function selection unit is a function that requires biometric information collation stored in the collation-necessary function storage unit, collation by the biometric information collation device is performed.

本発明のプログラムは、入力される生体情報データから特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量を特徴量記憶部に登録する特徴量登録ステップと、前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量を生体情報登録適否に関連する少なくとも一つの評価項目に従い評価するステップであって、登録許容領域と登録否許容領域との境界に設定される第1閾値及び前記登録許容領域に設定される少なくとも一つの第2閾値を参照して前記特徴量を前記評価項目に従って評価する特徴量評価ステップと、前記評価項目に従った前記特徴量の評価結果を、評価閾値としての前記第1閾値及び前記少なくとも一つの第2閾値と比較して表示する表示ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴としている。   The program of the present invention includes a feature amount calculation step for calculating a feature amount from input biometric information data, a feature amount registration step for registering the feature amount calculated by the feature amount calculation step in a feature amount storage unit, A step of evaluating the feature amount calculated in the feature amount calculation step according to at least one evaluation item related to biometric information registration propriety, wherein the first threshold value is set at a boundary between the registration allowable region and the registration rejection allowable region; A feature amount evaluation step for evaluating the feature amount in accordance with the evaluation item with reference to at least one second threshold value set in the registration allowable region, and an evaluation result of the feature amount in accordance with the evaluation item, an evaluation threshold value And causing the computer to execute a display step of comparing and displaying the first threshold value and the at least one second threshold value. To have.

本発明によれば、生体情報の入力状態が許容状態にあっても、許容状態の中での良好のレベルが表示されるので、ユーザは良好のレベルを認識でき、生体情報の入力状態を最適にすることができる。これにより、質の良い生体情報が入力され、精度良い生体情報登録又は生体情報照合を行うことができる。   According to the present invention, even if the input state of the biological information is in the allowable state, the good level in the allowable state is displayed, so that the user can recognize the good level and optimize the input state of the biological information. Can be. As a result, high-quality biometric information is input, and biometric information registration or biometric information matching can be performed with high accuracy.

発明を実施するための最良の形態として、本発明を画像形成装置に適用した例について説明するが、一例でありこれに限定されるものではない。画像形成装置としては、スキャナ機能、プリンタ機能、FAX機能等を有するMFP(Multi Function Peripherals)を想定している。
(装置構成)
図1は、本実施形態に係るMFP100の装置構成を示すブロック図である。プログラムに従ってMFP100の制御を実行するCPU1を中心として、バス2により、ROM3、RAM4、原稿読取部5、画像形成部6、ハードディスク7、操作部8、表示部9、指紋入力部10、及びインターフェース11が相互に接続されている。
As the best mode for carrying out the invention, an example in which the present invention is applied to an image forming apparatus will be described. However, this is an example and the present invention is not limited thereto. As an image forming apparatus, an MFP (Multi Function Peripherals) having a scanner function, a printer function, a FAX function, and the like is assumed.
(Device configuration)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a device configuration of the MFP 100 according to the present embodiment. Centered on the CPU 1 that executes control of the MFP 100 according to the program, the bus 3, the ROM 3, the RAM 4, the document reading unit 5, the image forming unit 6, the hard disk 7, the operation unit 8, the display unit 9, the fingerprint input unit 10, and the interface 11 Are connected to each other.

ROM3は、CPU1で制御を実行するのに必要なプログラムやデータを記憶する。また、ROM3は、後述の閾値(第1の閾値、第2の閾値)及び指紋照合を必要とする機能を記憶し、それぞれ閾値記憶部及び照合必要機能記憶部として機能する。   The ROM 3 stores programs and data necessary for the CPU 1 to execute control. The ROM 3 stores threshold values (first threshold value and second threshold value) described later and functions that require fingerprint verification, and functions as a threshold value storage unit and a verification required function storage unit, respectively.

RAM4は、CPU1で制御を実行する際に必要なプログラムやデータを一時的に記憶する。   The RAM 4 temporarily stores programs and data necessary when the CPU 1 executes control.

原稿読取部5は、原稿を読み取って画像データを生成する。生成された画像データは、画像形成部6、ハードディスク7、またはインターフェース11に出力される。   The document reading unit 5 reads the document and generates image data. The generated image data is output to the image forming unit 6, the hard disk 7, or the interface 11.

画像形成部6は、原稿読取部5、ハードディスク7、またはインターフェース11から入力される画像データや文書データに基づいて記録媒体上に画像形成を行う。   The image forming unit 6 forms an image on a recording medium based on image data and document data input from the document reading unit 5, the hard disk 7, or the interface 11.

ハードディスク7は、原稿読取部5やインターフェース11を介して入力される画像データや文書データを記憶し保存する。また、後述の指紋データの特徴量及び類似度表示可否情報をユーザIDに対応付けて記憶し、それぞれ特徴量記憶部及び類似度表示可否情報記憶部として機能する。   The hard disk 7 stores and stores image data and document data input via the document reading unit 5 and the interface 11. In addition, a feature amount and similarity display availability information of fingerprint data described later are stored in association with the user ID, and function as a feature amount storage unit and a similarity display availability information storage unit, respectively.

操作部8は、ユーザにより操作され、ユーザIDの入力、各種モードの選択、画像形成指示、ハードディスク保存指示、外部へのデータ送信指示等がされる。また、後述の特徴量の登録可否、指紋入力練習モード選択、及び機能選択の入力がされ、それぞれ特徴量登録可否入力部、指紋入力練習モード選択部、及び機能選択部として機能する。   The operation unit 8 is operated by a user, and inputs a user ID, selection of various modes, an image formation instruction, a hard disk storage instruction, an external data transmission instruction, and the like. Further, whether to register a feature amount, a fingerprint input practice mode selection, and a function selection, which will be described later, are input, and function as a feature amount registration availability input unit, a fingerprint input practice mode selection unit, and a function selection unit, respectively.

表示部9は、ユーザに伝える各種情報を表示する。ユーザに各種入力を促すメッセージや指紋の特徴量に関係するデータが表示される。   The display unit 9 displays various information transmitted to the user. A message prompting the user for various inputs and data related to the feature amount of the fingerprint are displayed.

指紋入力部10は、ユーザの指紋を読み取って指紋データを生成する。生成された指紋データからは特徴量が算出され、所定条件を満たすとハードディスク7に該特徴量が記憶される。   The fingerprint input unit 10 reads a user's fingerprint and generates fingerprint data. A feature value is calculated from the generated fingerprint data. When a predetermined condition is satisfied, the feature value is stored in the hard disk 7.

インターフェース11は、通信回線に接続され、外部機器からデータを受信したり、外部機器にデータを送信したりする。受信されたデータは画像形成部6やハードディスク7に出力され、原稿読取部5で読み取ったデータやハードディスク7に記憶されているデータが送信される。
(装置制御)
以下の制御は、ROM3に記憶されるプログラムに基づいて、CPU1が処理を実行することにより行われる。
<指紋登録制御>
図2は、本実施形態に係る指紋登録制御のフロー図である。操作部8により指紋登録モードが選択されているものとする。
The interface 11 is connected to a communication line, receives data from an external device, and transmits data to the external device. The received data is output to the image forming unit 6 and the hard disk 7, and data read by the document reading unit 5 and data stored in the hard disk 7 are transmitted.
(Device control)
The following control is performed by the CPU 1 executing a process based on a program stored in the ROM 3.
<Fingerprint registration control>
FIG. 2 is a flowchart of fingerprint registration control according to the present embodiment. It is assumed that the fingerprint registration mode is selected by the operation unit 8.

まず、CPU1は、表示部9に「ユーザIDを入力して下さい。」と表示させる(ステップS10)。この指示に従い、ユーザは、操作部8からユーザIDを入力する。   First, the CPU 1 displays “Please input user ID” on the display unit 9 (step S10). In accordance with this instruction, the user inputs a user ID from the operation unit 8.

次に、CPU1には、ユーザが操作部8から入力したユーザIDが入力される(ステップS11)。   Next, the user ID input by the user from the operation unit 8 is input to the CPU 1 (step S11).

次に、CPU1は、表示部9に「指紋を入力して下さい。」と表示させる(ステップS12)。この指示に従い、ユーザは、指紋入力部10に指を置く。   Next, the CPU 1 displays “Please input fingerprint” on the display unit 9 (step S12). In accordance with this instruction, the user places a finger on the fingerprint input unit 10.

次に、CPU1は、指紋入力部10に置かれたユーザの指紋を読み取らせ指紋データを入力させる(ステップS13)。   Next, the CPU 1 reads the user's fingerprint placed on the fingerprint input unit 10 and inputs fingerprint data (step S13).

次に、CPU1は、指紋入力部10から入力された指紋データを解析し、例えば、画像面積、鮮明度、特徴点の数、角度等の特徴量を算出する(ステップS14)。鮮明度は、入力画像のかすれ具合や潰れ具合を示す。特徴点は、指紋データの端点、分岐点、湾曲のことである。角度は、指紋入力時の指の傾きのことである。   Next, the CPU 1 analyzes the fingerprint data input from the fingerprint input unit 10 and calculates, for example, feature quantities such as an image area, a sharpness, the number of feature points, and an angle (step S14). The sharpness indicates the degree of blurring or crushing of the input image. The feature points are end points, branch points, and curvatures of fingerprint data. The angle is the tilt of the finger when inputting a fingerprint.

次に、CPU1は、ROM3から第1の閾値及び第2の閾値をRAM4に読み出す(ステップS15)。第1の閾値は、ステップS14で算出した特徴量のハードディスク7への登録適否を判定するための登録許容領域と登録否許容領域との境界に設定される特徴量の閾値であり、第2の閾値は、前記登録許容領域に設定される特徴量の閾値である。   Next, the CPU 1 reads the first threshold value and the second threshold value from the ROM 3 into the RAM 4 (step S15). The first threshold value is a threshold value of the feature value set at the boundary between the registration permission area and the registration permission permission area for determining whether or not the feature value calculated in step S14 is registered in the hard disk 7. The threshold value is a threshold value of a feature amount set in the registration allowable area.

次に、CPU1は、ステップS14において算出した特徴量とステップS15において読み出した第1の閾値及び第2の閾値との関係を表示部9に表示させる(ステップS16)。表示形態については、後述する。   Next, the CPU 1 displays the relationship between the feature amount calculated in step S14 and the first threshold value and the second threshold value read in step S15 on the display unit 9 (step S16). The display form will be described later.

次に、CPU1は、ステップS14において算出した特徴量とステップS15において読み出した第1の閾値とを比較し、ステップS14において算出した特徴量のハードディスク7への登録可否を判定する(ステップS17)。本実施形態では、算出した画像面積、特徴点の数及び鮮明度の特徴量の各項目全てにおいて、それぞれに設定される第1の閾値より高レベルであれば登録可(登録適切)と判定される。   Next, the CPU 1 compares the feature amount calculated in step S14 with the first threshold value read in step S15, and determines whether or not the feature amount calculated in step S14 can be registered in the hard disk 7 (step S17). In this embodiment, it is determined that registration is possible (registration is appropriate) if all the items of the calculated image area, the number of feature points, and the feature quantity of sharpness are higher than the first threshold value set for each item. The

登録可と判定すると(ステップS18;Yes)、ステップS19に進み、登録否(登録不適切)と判定すると(ステップS18;No)、ステップS22に進む。   If it is determined that registration is possible (step S18; Yes), the process proceeds to step S19. If it is determined that registration is not possible (registration inappropriate) (step S18; No), the process proceeds to step S22.

ステップS19では、CPU1は、「登録する、登録しない、を入力して下さい。」と表示部9に表示させる。この指示に従い、ユーザは、操作部8から「登録する」又は「登録しない」を入力する(ステップS20)。   In step S <b> 19, the CPU 1 causes the display unit 9 to display “Please input whether to register or not to register”. In accordance with this instruction, the user inputs “register” or “not register” from the operation unit 8 (step S20).

このように、ステップS18において、登録可と判定された場合にも、ユーザに登録の意志を確認させることにより、例えば、ユーザがもう一度やり直してさらに良好な登録を行いたいと思っている場合に対応することができる。   In this way, even when it is determined that registration is possible in step S18, by letting the user confirm the intention of registration, for example, when the user wants to try again and perform better registration, it corresponds. can do.

「登録する」と入力されたと判断すると(ステップS20;Yes)、CPU1は、ユーザIDとステップS14において算出した特徴量とを対応付けてハードディスク7に記憶させ(ステップS21)、フローを終了する。「登録しない」と入力されたと判断すると(ステップS20;No)、ステップS22に進む。   If it is determined that “register” is input (step S20; Yes), the CPU 1 stores the user ID and the feature amount calculated in step S14 in association with each other in the hard disk 7 (step S21), and ends the flow. If it is determined that “not registered” has been input (step S20; No), the process proceeds to step S22.

ステップS22では、CPU1は、「指紋を再入力しますか、それとも終了しますか。」と表示部9に表示させる。この指示に従い、ユーザは、操作部8から「再入力する」又は「終了する」を入力する(ステップS23)。   In step S <b> 22, the CPU 1 causes the display unit 9 to display “Do you want to re-enter the fingerprint or end it?”. In accordance with this instruction, the user inputs “re-input” or “end” from the operation unit 8 (step S23).

「再入力する」と入力されたと判断すると(ステップS23;Yes)、ステップS12に戻り、CPU1は、表示部9に「指紋を入力して下さい。」と表示させ、ステップS13以降のステップが繰り返される。「終了する」と入力されたと判断すると(ステップS23;No)、フローを終了する。   If it is determined that “input again” is input (step S23; Yes), the process returns to step S12, and the CPU 1 displays “Please input fingerprint” on the display unit 9, and the steps after step S13 are repeated. It is. If it is determined that “end” is input (step S23; No), the flow is ended.

図3(a)、図3(b)は、本実施形態に係る指紋登録時の表示形態の一例である。画像面積の大小、特徴点の数の多少及び鮮明度の良悪のそれぞれの特徴量が棒グラフで視覚的に認識しやすく表示されている。画像面積:大、特徴点の数:多、鮮明度:良であるほど高レベルであり指紋登録において望ましい。各特徴量を示す棒グラフには適正最低レベルが示されており、この適正最低レベルが第1の閾値に相当する。全ての特徴量において図中の適正最低レベルよりも高レベル(画像面積:大、特徴点の数:多、鮮明度:良)であれば、ハードディスク7に各特徴量を登録することが可能となる。   FIG. 3A and FIG. 3B are examples of display forms at the time of fingerprint registration according to the present embodiment. The feature amounts of the size of the image area, the number of feature points, and the quality of the sharpness are displayed in a bar graph so that they can be easily recognized visually. Image area: large, number of feature points: many, sharpness: the better, the higher the level, which is desirable for fingerprint registration. The appropriate minimum level is shown in the bar graph indicating each feature amount, and this appropriate minimum level corresponds to the first threshold value. If all the feature quantities are higher than the appropriate minimum level in the figure (image area: large, number of feature points: many, definition: good), each feature quantity can be registered in the hard disk 7. Become.

図3(a)は、登録否状態における表示例である。画像面積は適正最低レベルより高レベルであるものの、特徴点の数及び鮮明度は適正最低レベルより低いレベルにある。これは、例えば、濡れている指が指紋センサに押し当てられ、画像が潰れ指紋の隆線が判別できない状態である。ユーザに対するガイダンスとして、「手は湿っていませんか?」の表示がされている。   FIG. 3A shows a display example in the registration failure state. Although the image area is higher than the appropriate minimum level, the number of feature points and the sharpness are lower than the appropriate minimum level. This is a state where, for example, a wet finger is pressed against the fingerprint sensor, the image is crushed, and the fingerprint ridge cannot be identified. As a guidance for the user, “is your hand wet?” Is displayed.

図3(b)は、登録可状態における表示例である。画像面積、特徴点の数及び鮮明度の全てにおいて、適正最低レベルより高レベルにある。ユーザに対するガイダンスとして、「登録可能状態です。」の表示がされている。   FIG. 3B is a display example in the registration enabled state. The image area, the number of feature points, and the sharpness are all higher than the appropriate minimum level. As a guidance for the user, “Registration is possible” is displayed.

適正最低レベルより高レベル側において少なくとも1つ閾値(第2の閾値に相当)を設定しておけば、適正最低レベルより高レベル側で2段階以上のレベル表示が可能となり、ユーザは登録可能レベル内において良好のレベルを認識することができる。図3における本表示例では、適正最低レベルより高レベル側において3つの閾値が設けられ、適正最低レベルより高レベル側で4段階のレベル表示がされている。もちろん、多数段階の実質的に連続的なレベル表示であってもよい。   If at least one threshold value (corresponding to the second threshold value) is set on the higher level side than the appropriate minimum level, two or more levels can be displayed on the higher level side than the appropriate minimum level. A good level can be recognized. In the present display example in FIG. 3, three threshold values are provided on the higher level side than the appropriate minimum level, and four levels are displayed on the higher level side than the appropriate minimum level. Of course, it may be a multi-stage substantially continuous level display.

登録可能レベル内において良好のレベルを認識することができれば、ユーザは、指の置き方や登録する指を変えたりしながら、図3に示す表示を見ることにより、最適な指の置き方や最適な登録指の情報を取得することができる。そして、ユーザが最適な指の置き方や最適な登録指により指紋入力を行うことにより、質の良い指紋入力を行うことができ、指紋登録を精度良く行うことができる。   If the user can recognize a good level within the registrable level, the user can change the finger placement or the finger to be registered while viewing the display shown in FIG. Information on the registered finger can be acquired. Then, when the user performs fingerprint input with an optimal finger placement and optimal registration finger, it is possible to perform high-quality fingerprint input, and to perform fingerprint registration with high accuracy.

本表示例では、棒グラフを用いて表示を行ったが、表示形態はこれに限られず、少なくともステップS14において算出した特徴量が、ステップS15において読み出した第1の閾値及び第2の閾値に対して大きい値なのか小さい値なのかがユーザに認識できればよい。従って、加工せずに単に両者の特徴量を表示することによっても足りる。
<指紋照合制御>
図4は、本実施形態に係る指紋照合制御のフロー図である。この指紋照合制御においては、ユーザにより入力された指紋データの特徴量と予め登録された特徴量とが照合され、照合の結果、ユーザが登録済みのユーザとして認識され、当該ユーザとして認証を行なう。まず、ユーザが操作部8からMFP100の機能選択を行うことにより、機能選択情報がCPU1に入力される(ステップS30)。
In this display example, display is performed using a bar graph. However, the display form is not limited to this, and at least the feature amount calculated in step S14 corresponds to the first threshold value and the second threshold value read in step S15. It is sufficient that the user can recognize whether the value is large or small. Therefore, it is sufficient to simply display both feature amounts without processing.
<Fingerprint verification control>
FIG. 4 is a flowchart of fingerprint collation control according to the present embodiment. In this fingerprint collation control, the feature amount of the fingerprint data input by the user is collated with the pre-registered feature amount, and as a result of the collation, the user is recognized as a registered user and authenticated as the user. First, when the user selects a function of the MFP 100 from the operation unit 8, function selection information is input to the CPU 1 (step S30).

次に、CPU1は、入力された機能がROM3に記憶されている指紋照合を必要とする機能であるか否かを判断する(ステップS31)。指紋照合を必要とする機能とは、例えば、ハードディスク7に記憶されている画像データ、文書データ、個人情報等にアクセスする機能である。   Next, the CPU 1 determines whether or not the input function is a function requiring fingerprint collation stored in the ROM 3 (step S31). The function requiring fingerprint collation is a function for accessing image data, document data, personal information, etc. stored in the hard disk 7, for example.

入力された機能が指紋照合を必要とする機能であると判断すると、CPU1は、表示部9に「ユーザIDを入力して下さい。」と表示させる(ステップS32)。この指示に従い、ユーザは、操作部8からユーザIDを入力する。入力された機能が指紋照合を必要とする機能でないと判断すると、ステップS47に進み、CPU1は、選択した機能を実行する。   If it is determined that the input function is a function that requires fingerprint collation, the CPU 1 displays “Please input user ID” on the display unit 9 (step S32). In accordance with this instruction, the user inputs a user ID from the operation unit 8. If it is determined that the input function is not a function that requires fingerprint verification, the process proceeds to step S47, and the CPU 1 executes the selected function.

次に、CPU1には、ユーザが操作部8から入力したユーザIDが入力される(ステップS33)。   Next, the user ID input by the user from the operation unit 8 is input to the CPU 1 (step S33).

次に、CPU1は、表示部9に「指紋を入力して下さい。」と表示させる(ステップS34)。この指示に従い、ユーザは、指紋入力部10に指を置く。   Next, the CPU 1 displays “Please input fingerprint” on the display unit 9 (step S34). In accordance with this instruction, the user places a finger on the fingerprint input unit 10.

次に、CPU1は、指紋入力部10に置かれたユーザの指紋を読み取らせ指紋データを入力させる(ステップS35)。   Next, the CPU 1 reads the user's fingerprint placed on the fingerprint input unit 10 and inputs fingerprint data (step S35).

次に、CPU1は、指紋入力部10から入力された指紋データを解析し、例えば、画像面積、鮮明度、特徴点の数、角度等の特徴量を算出する(ステップS36)。   Next, the CPU 1 analyzes the fingerprint data input from the fingerprint input unit 10 and calculates, for example, feature amounts such as an image area, a sharpness, the number of feature points, and an angle (step S36).

次に、CPU1は、ROM3から第1の閾値及び第2の閾値をRAM4に読み出す(ステップS37)。第1の閾値は、ステップS36で算出した特徴量の照合実行の可否を判定するための照合実行可領域と照合実行否領域との境界に設定される特徴量の閾値であり、指紋登録制御において登録許容領域と登録否許容領域との境界に設定される第1の閾値と同一のものである。第2の閾値は、前記照合実行可領域に設定される特徴量の閾値であり、指紋登録制御において登録許容領域に設定される第2の閾値と同一のものである。   Next, the CPU 1 reads the first threshold value and the second threshold value from the ROM 3 into the RAM 4 (step S37). The first threshold value is a threshold value of the feature amount set at the boundary between the collation execution possible region and the collation execution failure region for determining whether or not the feature amount collation execution can be performed, which is calculated in step S36. This is the same as the first threshold value set at the boundary between the registration allowable area and the registration rejection allowable area. The second threshold value is a threshold value of the feature amount set in the collation executable area, and is the same as the second threshold value set in the registration allowable area in the fingerprint registration control.

次に、CPU1は、ステップS36において算出した特徴量とステップS37において読み出した第1の閾値及び第2の閾値との関係を表示部9に表示させる(ステップS38)。   Next, the CPU 1 displays on the display unit 9 the relationship between the feature amount calculated in step S36 and the first threshold value and the second threshold value read in step S37 (step S38).

次に、CPU1は、ステップS36において算出した特徴量とステップS37において読み出した第1の閾値とを比較し、ステップS36において算出した特徴量の照合実行の可否を判定する(ステップS39)。本実施形態では、算出した画像面積、特徴点の数及び鮮明度の特徴量の各項目の全てにおいて、それぞれに設定される第1の閾値より高レベルであれば照合実行可と判定される。   Next, the CPU 1 compares the feature amount calculated in step S36 with the first threshold value read in step S37, and determines whether or not the feature amount calculated in step S36 can be collated (step S39). In the present embodiment, it is determined that the collation can be performed if all of the calculated image area, the number of feature points, and the feature value of the sharpness are higher than the first threshold value set for each item.

このように、照合実行の可否を判定することにより、例えば指の置き方が不十分なまま照合が行われてしまい照合失敗になってしまう、ということがなく、指の置き方が十分な状態になって初めて照合を行うことができる。その結果、照合の精度を向上させることができる。   In this way, by determining whether or not collation can be performed, for example, there is no possibility that collation is performed with insufficient finger placement and collation failure occurs, and finger placement is sufficient. It is only possible to perform verification. As a result, the accuracy of matching can be improved.

照合実行可と判定すると(ステップS40;Yes)、ステップS41に進み、照合実行否と判定すると(ステップS40;No)、ステップS48に進む。   If it is determined that collation can be performed (step S40; Yes), the process proceeds to step S41. If it is determined that collation is not performed (step S40; No), the process proceeds to step S48.

次に、CPU1は、ステップS33で入力されたユーザIDに対応して記憶されている特徴量をハードディスク7からRAM4に読み出す(ステップS41)。   Next, the CPU 1 reads out the feature quantity stored corresponding to the user ID input in step S33 from the hard disk 7 to the RAM 4 (step S41).

次に、CPU1は、ステップS36において算出された特徴量とステップS41においてハードディスク7から読み出された特徴量とを比較し、類似度を算出する(ステップS42)。   Next, the CPU 1 compares the feature amount calculated in step S36 with the feature amount read from the hard disk 7 in step S41, and calculates the similarity (step S42).

次に、CPU1は、ステップS33で入力されたユーザIDに対応して記憶されている類似度表示可否情報をハードディスク7からRAM4に読み出す(ステップS43)。   Next, the CPU 1 reads the similarity display availability information stored in correspondence with the user ID input in step S33 from the hard disk 7 to the RAM 4 (step S43).

次に、CPU1は、ハードディスク7から読み出した類似度表示可否情報に基づいて類似度を表示するか否かを判断する(ステップS44)。   Next, the CPU 1 determines whether or not to display the similarity based on the similarity display availability information read from the hard disk 7 (step S44).

類似度を表示すると判断すると、CPU1は、ステップ42において算出した類似度を表示部9に表示させる(ステップS45)。類似度を表示しないと判断すると、ステップS46に進む。表示形態については後述する。   If it is determined that the similarity is displayed, the CPU 1 displays the similarity calculated in step 42 on the display unit 9 (step S45). If it is determined that the similarity is not displayed, the process proceeds to step S46. The display form will be described later.

このように、ユーザに類似度を表示させることにより、登録時の指紋に対する現在の指紋の状態を把握することができる。そのため、類似度が低い場合には、もう一度再登録したり別の指で登録したりするといったことが可能となる。   Thus, by displaying the similarity to the user, the current fingerprint state with respect to the fingerprint at the time of registration can be grasped. Therefore, when the degree of similarity is low, it is possible to re-register again or register with another finger.

また、類似度の非表示を選択できるようにすることにより、例えば、他人が類似度を確認しながら疑似指を作成するといったことを防止することができる。   Further, by making it possible to select non-display of similarity, it is possible to prevent other people from creating a pseudo finger while checking the similarity, for example.

次に、CPU1は、ステップS42において算出された類似度に基づいて照合できたか否かを判断する(ステップS46)。   Next, the CPU 1 determines whether or not the collation can be performed based on the similarity calculated in step S42 (step S46).

照合できたと判断すると、CPU1は、ステップS30において選択された機能を実行させる(ステップS47)。照合できなかったと判断すると、フローを終了する。   If it is determined that the verification has been completed, the CPU 1 causes the function selected in step S30 to be executed (step S47). If it is determined that the verification has failed, the flow is terminated.

ステップS48では、CPU1は、「指紋を再入力しますか、それとも終了しますか。」と表示部9に表示させる。この指示に従い、ユーザは、操作部8から「再入力する」又は「終了する」を入力する(ステップS49)。   In step S48, the CPU 1 causes the display unit 9 to display "Do you want to re-enter the fingerprint or end it?" In accordance with this instruction, the user inputs “re-input” or “end” from the operation unit 8 (step S49).

「再入力する」と入力されたと判断すると(ステップS49;Yes)、ステップS35に戻り、CPU1は、表示部9に「指紋を入力して下さい。」と表示させ、ステップS36以降のステップが繰り返される。「終了する」と入力されたと判断すると(ステップS49;No)、フローを終了する。   If it is determined that “input again” is input (step S49; Yes), the process returns to step S35, and the CPU 1 displays “Please input fingerprint” on the display unit 9, and the steps after step S36 are repeated. It is. If it is determined that “end” is input (step S49; No), the flow ends.

図5は、本実施形態に係る指紋照合時の表示形態の一例である。類似度のグラフが追加されている以外は図3の指紋登録時の表示形態と同様である。   FIG. 5 is an example of a display form at the time of fingerprint collation according to the present embodiment. Except for the addition of the similarity graph, the display form is similar to that shown in FIG.

図5の表示例は、図4のステップS45において表示部9に表示されたものを示している。類似度が適正最低レベルより高レベルにあり、照合できた場合を示している。ユーザに対するガイダンスとして、「○○さんに一致しました。」の表示がされている。   The display example of FIG. 5 shows what is displayed on the display unit 9 in step S45 of FIG. This shows the case where the similarity is higher than the appropriate minimum level and collation is possible. As a guidance to the user, “Matched Mr. XX” is displayed.

また、図4のステップS42において算出した類似度をハードディスク7に記憶しておき(類似度履歴記憶部)、図5の表示状態から操作部8を操作して、図6のように過去の類似度の履歴を表示させるようにしてもよい。このようにすれば、例えば、指の状態や指の置き方が登録時から変化して類似度が次第に低くなってきた場合に、ユーザは再登録の判断を行うことができる。   Also, the similarity calculated in step S42 in FIG. 4 is stored in the hard disk 7 (similarity history storage unit), and the operation unit 8 is operated from the display state in FIG. The history of the degree may be displayed. In this way, for example, the user can make a re-registration judgment when the finger state and the finger placement change from the time of registration and the similarity gradually decreases.

図4のステップS43で読み出される類似度表示可否情報の設定について説明する。この類似度表示可否情報の設定は、図4の指紋照合制御フローに基づいて行われる。   The setting of the similarity display availability information read in step S43 in FIG. 4 will be described. The setting of the similarity display availability information is performed based on the fingerprint collation control flow of FIG.

図4のステップ30において、機能選択として類似度表示可否情報の設定が選択される。この類似度表示可否情報の設定は、指紋照合を必要とする機能して予めROM3に記憶されており、ステップS31においてYesとなり、ステップS32に進む。ステップS32以降は上述した指紋照合制御の説明とほとんど重複するので、重複部分の説明は省略する。   In step 30 of FIG. 4, setting of similarity display availability information is selected as function selection. The setting of the similarity display enable / disable information is stored in advance in the ROM 3 as a function that requires fingerprint collation. In step S31, the result is Yes, and the process proceeds to step S32. Since step S32 and subsequent steps almost overlap with the description of the fingerprint collation control described above, the description of the overlapped portion is omitted.

ステップS47の選択機能の実行として、CPU1は、「類似度を表示する、表示しない、を入力して下さい。」と表示部9に表示させる。この指示に従い、ユーザは、操作部8から「表示する」又は「表示しない」を入力する。CPU1は、入力された結果を類似度表示可否情報としてユーザIDに対応付けてハードディスク7に記憶させる。   As execution of the selection function in step S47, the CPU 1 causes the display unit 9 to display “Please input whether to display the similarity or not.” In accordance with this instruction, the user inputs “display” or “not display” from the operation unit 8. The CPU 1 stores the input result in the hard disk 7 in association with the user ID as similarity display availability information.

このように、類似度の表示・非表示の選択にも照合を必要とするので、自分の指紋照合の際の類似度の表示・非表示の選択は自分自身でしか切り換えることができない。そのため、例えば、他人が自分のユーザIDを不正利用して照合を行い、類似度を確認しながら疑似指を作成しようとしても、類似度が非表示に設定されていれば、当該他人は照合に成功しない限り類似度を表示するように切り換えることができないので、疑似指が作成されることが抑制される。
<指紋入力練習モード>
図7は、本実施形態に係る指紋入力練習モードの制御フロー図である。操作部8により指紋入力練習モードが選択されているものとする。
As described above, since the comparison is also required for the selection of display / non-display of the similarity, the selection of the display / non-display of the similarity at the time of own fingerprint verification can be switched only by itself. Therefore, for example, even if another person tries to make a false finger while illegally using his / her user ID and confirms the similarity, if the similarity is set to non-display, the other person will be Since it cannot be switched to display the similarity unless it is successful, the creation of a pseudo finger is suppressed.
<Fingerprint input practice mode>
FIG. 7 is a control flowchart of the fingerprint input practice mode according to the present embodiment. It is assumed that the fingerprint input practice mode is selected by the operation unit 8.

まず、CPU1は、表示部9に「指紋を入力して下さい。」と表示させる(ステップS50)。この指示に従い、ユーザは、指紋入力部10に指を置く。   First, the CPU 1 displays “Please input fingerprint” on the display unit 9 (step S50). In accordance with this instruction, the user places a finger on the fingerprint input unit 10.

次に、CPU1は、指紋入力部10に置かれたユーザの指紋を読み取らせ指紋データを入力させる(ステップS51)。   Next, the CPU 1 reads the user's fingerprint placed on the fingerprint input unit 10 and inputs fingerprint data (step S51).

次に、CPU1は、指紋入力部10から入力された指紋データを解析し、例えば、画像面積、鮮明度、特徴点の数、角度等の特徴量を算出する(ステップS52)。   Next, the CPU 1 analyzes the fingerprint data input from the fingerprint input unit 10 and calculates, for example, feature amounts such as an image area, a sharpness, the number of feature points, and an angle (step S52).

次に、CPU1は、ROM3から第1の閾値及び第2の閾値をRAM4に読み出す(ステップS53)。第1の閾値は、ステップS14で算出した特徴量のハードディスク7への登録可否を判定するための登録許容領域と登録否許容領域との境界に設定される特徴量の閾値であり、第2の閾値は、前記登録許容領域に設定される特徴量の閾値である。   Next, the CPU 1 reads the first threshold value and the second threshold value from the ROM 3 into the RAM 4 (step S53). The first threshold value is a threshold value of the feature value set at the boundary between the registration permission area and the registration permission permission area for determining whether or not the feature value calculated in step S14 can be registered in the hard disk 7. The threshold value is a threshold value of a feature amount set in the registration allowable area.

次に、CPU1は、ステップS52において算出した特徴量とステップS53において読み出した第1の閾値及び第2の閾値との関係を表示部9に表示させる(ステップS54)。表示形態は、図3の指紋登録時の表示形態と同様である。   Next, the CPU 1 displays the relationship between the feature amount calculated in step S52 and the first threshold value and the second threshold value read in step S53 on the display unit 9 (step S54). The display form is the same as the display form at the time of fingerprint registration in FIG.

次に、CPU1は、「練習を継続しますか、それとも終了しますか。」と表示部9に表示させる(ステップS55)。この指示に従い、ユーザは、操作部8から「継続する」又は「終了する」を入力する。   Next, the CPU 1 displays on the display section 9 "Do you want to continue or end the practice?" (Step S55). In accordance with this instruction, the user inputs “continue” or “end” from the operation unit 8.

「継続する」と入力されたと判断すると(ステップS56;Yes)、ステップS50に戻り、CPU1は、表示部9に「指紋を入力して下さい。」と表示させ、ステップS51以降のステップが繰り返される。「終了する」と入力されたと判断すると(ステップS56;No)、フローを終了する。   If it is determined that “continue” is input (step S56; Yes), the process returns to step S50, and the CPU 1 displays “Please input fingerprint” on the display unit 9, and the steps after step S51 are repeated. . If it is determined that “end” is input (step S56; No), the flow is ended.

このように、指紋練習モードを設けると、ユーザは指紋入力の練習を行うことができ、ユーザの指紋入力能力の向上を図ることができる。この際、登録可能レベル内において良好のレベルを認識することができるので、ユーザは、指の置き方や登録する指を変えたりしながら、図3に示す表示を見ることにより、最適な指の置き方や最適な登録指の情報を取得することができる。そして、ユーザが最適な指の置き方や最適な登録指により指紋入力を行うことにより、質の良い指紋入力を行うことができる。   As described above, when the fingerprint practice mode is provided, the user can practice the fingerprint input, and the user's fingerprint input ability can be improved. At this time, since a good level can be recognized within the registrable level, the user can change the finger placement and the finger to be registered while looking at the display shown in FIG. It is possible to obtain information on how to place and the most suitable registered finger. Then, the user can perform high-quality fingerprint input by performing fingerprint input with an optimal finger placement and an optimal registered finger.

また、指紋練習モードの際には、指紋の登録を禁止するようにしているので、指紋情報が盗まれるといったことを心配せずに、何度も練習を行うことができる。   Also, since fingerprint registration is prohibited in the fingerprint practice mode, it is possible to practice many times without worrying about fingerprint information being stolen.

本実施形態では、指紋を照合に用いたが、本発明は、例えば、静脈、顔、虹彩、網膜、声紋、筆跡等の他の生体情報を用いた照合にも適用可能である。   In this embodiment, fingerprints are used for collation. However, the present invention can also be applied to collation using other biological information such as veins, faces, irises, retinas, voiceprints, and handwriting.

本実施形態に係るMFP100の装置構成を示すブロック図である。2 is a block diagram showing a device configuration of MFP 100 according to the present embodiment. FIG. 本実施形態に係る指紋登録制御のフロー図である。It is a flowchart of the fingerprint registration control which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る指紋登録時の表示形態の一例である。図3(a)は、登録否状態における表示例である。図3(b)は、登録可状態における表示例である。It is an example of the display form at the time of fingerprint registration which concerns on this embodiment. FIG. 3A shows a display example in the registration failure state. FIG. 3B is a display example in the registration enabled state. 本実施形態に係る指紋照合制御のフロー図である。It is a flowchart of the fingerprint collation control which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る指紋照合時の表示形態の一例である。It is an example of the display form at the time of fingerprint collation concerning this embodiment. 本実施形態に係る指紋照合時の類似度履歴の表示形態の一例である。It is an example of the display form of the similarity log | history at the time of the fingerprint collation which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る指紋入力練習モードの制御フロー図である。It is a control flow figure of fingerprint input practice mode concerning this embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

1 CPU
3 ROM
7 ハードディスク
8 操作部
9 表示部
10 指紋入力部
100 MFP
1 CPU
3 ROM
7 Hard Disk 8 Operation Unit 9 Display Unit 10 Fingerprint Input Unit 100 MFP

Claims (11)

生体情報データを入力する生体情報入力部と、
前記生体情報入力部により入力される生体情報データから特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出された特徴量が記憶される特徴量記憶部と、
前記特徴量算出手段により算出された特徴量と前記特徴量記憶部に予め記憶されている特徴量とに基づいて生体情報を照合する生体情報照合手段と、
前記特徴量算出手段により算出された特徴量を前記特徴量記憶部に登録する特徴量登録手段と、
前記特徴量算出手段によって算出された特徴量を生体情報登録適否に関連する少なくとも一つの評価項目に従って評価する手段であって、登録許容領域と登録否許容領域との境界に設定される第1閾値及び前記登録許容領域に設定される少なくとも一つの第2閾値を参照して前記特徴量を前記評価項目に従って評価する特徴量評価手段と、
前記評価項目に従った前記特徴量の評価結果を、評価閾値としての前記第1閾値及び前記少なくとも一つの第2閾値と比較して表示する表示部と、
を有することを特徴とする生体情報照合装置。
A biometric information input unit for inputting biometric information data;
A feature amount calculating means for calculating a feature amount from biometric information data input by the biometric information input unit;
A feature amount storage unit for storing the feature amount calculated by the feature amount calculating means;
Biometric information matching means for matching biometric information based on the feature quantity calculated by the feature quantity calculating means and the feature quantity stored in advance in the feature quantity storage unit;
Feature quantity registration means for registering the feature quantity calculated by the feature quantity calculation means in the feature quantity storage unit;
A means for evaluating the feature quantity calculated by the feature quantity calculation means according to at least one evaluation item related to biometric information registration propriety, wherein the first threshold value is set at a boundary between the registration allowable area and the registration rejection allowable area. And feature amount evaluation means for evaluating the feature amount according to the evaluation item with reference to at least one second threshold set in the registration permissible region;
A display unit for displaying the evaluation result of the feature amount according to the evaluation item in comparison with the first threshold value and the at least one second threshold value as an evaluation threshold value;
A biometric information collating apparatus characterized by comprising:
前記特徴量登録手段による登録可否を入力する特徴量登録可否入力部を更に有し、
前記表示部は、前記特徴量評価手段により登録許容領域にあると評価された場合に前記特徴量登録可否入力部より登録可否の入力を行なうよう表示し、
前記特徴量登録手段は、前記特徴量評価手段によって前記特徴量が登録許容領域にあると評価され、且つ前記特徴量登録可否入力部から登録可と入力された場合に、前記特徴量算出手段により算出された前記特徴量を前記特徴量記憶部に登録することを特徴とする請求項1に記載の生体情報照合装置。
A feature quantity registration availability input unit that inputs registration availability by the feature quantity registration unit;
The display unit displays to input registration permission / inhibition from the feature amount registration permission / inhibition input unit when it is evaluated that the feature amount evaluation unit is in a registration allowable region.
The feature quantity registering means, when the feature quantity evaluating means evaluates that the feature quantity is in a registration allowable region and when the feature quantity registration availability input unit inputs registration permission, the feature quantity calculating means The biometric information matching apparatus according to claim 1, wherein the calculated feature quantity is registered in the feature quantity storage unit.
前記生体情報照合手段による照合の実行の可否を判定する特徴量照合実行可否判定手段を更に有し、
前記特徴量照合実行可否判定手段は、前記特徴量評価手段による前記特徴量の評価結果に基づいて、前記生体情報照合手段による照合の実行の可否を判定することを特徴とする請求項1又は2に記載の生体情報照合装置。
Further comprising a feature amount matching execution determination unit that determines whether or not the biological information matching unit can perform matching;
The feature quantity collation execution availability determination unit determines whether or not the biometric information collation unit can perform collation based on the evaluation result of the feature quantity by the feature quantity evaluation unit. 2. The biometric information matching device according to 1.
前記生体情報照合手段は、前記特徴量算出手段により算出された特徴量と前記特徴量記憶部に記憶されている特徴量との類似度を算出する類似度算出手段を有し、当該類似度算出手段により算出された類似度に基づいて照合を行い、
前記表示部は、前記類似度算出手段により算出された類似度を表示することを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載の生体情報照合装置。
The biometric information collating unit includes a similarity calculating unit that calculates a similarity between the feature amount calculated by the feature amount calculating unit and the feature amount stored in the feature amount storage unit. Based on the similarity calculated by the means,
The biometric information matching device according to claim 1, wherein the display unit displays the similarity calculated by the similarity calculation unit.
前記類似度算出手段により算出された類似度の履歴を記憶する類似度履歴記憶部を有し、
前記表示部は、前記類似度履歴記憶部に記憶される類似度の履歴を表示することを特徴とする請求項4に記載の生体情報照合装置。
A similarity history storage unit for storing a history of the similarity calculated by the similarity calculation means;
The biometric information matching device according to claim 4, wherein the display unit displays a history of similarity stored in the similarity history storage unit.
前記類似度算出手段により算出された類似度の前記表示部への表示可否に用いられる類似度表示可否情報を記憶する類似度表示可否情報記憶部を有し、
前記表示部は、前記類似度表示可否情報記憶部に記憶されている類似度表示可否情報に基づいて前記類似度算出手段により算出された類似度を表示することを特徴とする請求項4に記載の生体情報照合装置。
A similarity display availability information storage unit that stores similarity display availability information used to display the similarity calculated by the similarity calculation unit on the display unit;
5. The display unit according to claim 4, wherein the display unit displays the similarity calculated by the similarity calculation unit based on the similarity display availability information stored in the similarity display availability information storage unit. Biological information collation device.
前記類似度表示可否情報記憶部に記憶される類似度表示可否情報の設定を行う類似度表示可否情報設定手段を有し、
前記生体情報照合手段による照合が成功した場合に、前記類似度表示可否情報設定手段による前記類似度表示可否情報の設定が可能となることを特徴とする請求項6に記載の生体情報照合装置。
A similarity display availability information setting unit configured to set similarity display availability information stored in the similarity display availability information storage unit;
7. The biometric information collating apparatus according to claim 6, wherein when the collation by the biometric information collating unit is successful, the similarity display capability information can be set by the similarity display capability information setting unit.
生体情報入力練習モードを選択する生体情報入力練習モード選択部を有することを特徴とする請求項1〜7の何れか1項に記載の生体情報照合装置。 The biometric information collation apparatus according to claim 1, further comprising a biometric information input practice mode selection unit that selects a biometric information input practice mode. 前記生体情報入力練習モード選択部により生体情報入力練習モードが選択された場合、前記特徴量登録手段による登録を禁止することを特徴とする請求項8に記載の生体情報照合装置。 9. The biometric information matching device according to claim 8, wherein when the biometric information input practice mode is selected by the biometric information input practice mode selection unit, registration by the feature amount registration unit is prohibited. 請求項1〜9の何れか1項に記載の生体情報照合装置と、
生体情報照合の必要とする機能が記憶される照合必要機能記憶部と、
各種機能を選択する機能選択部と、
を有し、
前記機能選択部により選択された機能が前記照合必要機能記憶部に記憶された生体情報照合を必要とする機能である場合、前記生体情報照合装置による照合を行わせることを特徴とする画像形成装置。
The biometric information matching device according to any one of claims 1 to 9,
A verification required function storage unit for storing functions required for biometric information verification;
A function selection section for selecting various functions;
Have
When the function selected by the function selection unit is a function that requires biometric information collation stored in the collation-necessary function storage unit, the image forming apparatus causes collation by the biometric information collation device. .
入力される生体情報データから特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量を特徴量記憶部に登録する特徴量登録ステップと、
前記特徴量算出ステップにより算出された特徴量を生体情報登録適否に関連する少なくとも一つの評価項目に従い評価するステップであって、登録許容領域と登録否許容領域との境界に設定される第1閾値及び前記登録許容領域に設定される少なくとも一つの第2閾値を参照して前記特徴量を前記評価項目に従って評価する特徴量評価ステップと、
前記評価項目に従った前記特徴量の評価結果を、評価閾値としての前記第1閾値及び前記少なくとも一つの第2閾値と比較して表示する表示ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
A feature amount calculating step for calculating a feature amount from input biological information data;
A feature amount registration step of registering the feature amount calculated in the feature amount calculation step in a feature amount storage unit;
A step of evaluating the feature amount calculated in the feature amount calculation step according to at least one evaluation item related to biometric information registration propriety, wherein the first threshold value is set at a boundary between the registration allowable region and the registration rejection allowable region. And a feature amount evaluation step for evaluating the feature amount according to the evaluation item with reference to at least one second threshold set in the registration allowable region;
A display step of displaying the evaluation result of the feature amount according to the evaluation item in comparison with the first threshold value and the at least one second threshold value as an evaluation threshold value;
A program that causes a computer to execute.
JP2005364525A 2005-12-19 2005-12-19 Biological information collating device, image formation apparatus and program Withdrawn JP2007172022A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005364525A JP2007172022A (en) 2005-12-19 2005-12-19 Biological information collating device, image formation apparatus and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005364525A JP2007172022A (en) 2005-12-19 2005-12-19 Biological information collating device, image formation apparatus and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2007172022A true JP2007172022A (en) 2007-07-05

Family

ID=38298557

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005364525A Withdrawn JP2007172022A (en) 2005-12-19 2005-12-19 Biological information collating device, image formation apparatus and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2007172022A (en)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010079448A (en) * 2008-09-24 2010-04-08 Hitachi Software Eng Co Ltd Finger vein authentication system
JP2010231366A (en) * 2009-03-26 2010-10-14 Nittan Co Ltd Portable type fingerprint input training device
JP2010244218A (en) * 2009-04-03 2010-10-28 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp Biometric authentication device and system
WO2012063539A1 (en) * 2010-11-10 2012-05-18 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 Biometric authentication unit, automatic transaction processing device, biometric authentication method, and biometric authentication program
WO2012114474A1 (en) 2011-02-23 2012-08-30 富士通フロンテック株式会社 Biological information acquisition device and biological information acquisition method
JP2013077067A (en) * 2011-09-29 2013-04-25 Sogo Keibi Hosho Co Ltd Face authentication database management method, face authentication database management device, and face authentication database management program
JP2014028275A (en) * 2013-09-09 2014-02-13 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp Biometric authentication system, computer, and program
JP2016139241A (en) * 2015-01-27 2016-08-04 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 Authentication device
JP2017228026A (en) * 2016-06-21 2017-12-28 沖電気工業株式会社 Automatic transaction machine
JP2024161595A (en) * 2018-07-31 2024-11-19 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 Information processing device, processing method, and program

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010079448A (en) * 2008-09-24 2010-04-08 Hitachi Software Eng Co Ltd Finger vein authentication system
JP2010231366A (en) * 2009-03-26 2010-10-14 Nittan Co Ltd Portable type fingerprint input training device
JP2010244218A (en) * 2009-04-03 2010-10-28 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp Biometric authentication device and system
WO2012063539A1 (en) * 2010-11-10 2012-05-18 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 Biometric authentication unit, automatic transaction processing device, biometric authentication method, and biometric authentication program
CN102467791A (en) * 2010-11-10 2012-05-23 日立欧姆龙金融系统有限公司 Biometric authentication unit, automatic transaction processing device, biometric authentication method, and biometric authentication program
JP2012103900A (en) * 2010-11-10 2012-05-31 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp Biometrics unit, automatic transaction processor, biometrics method, and biometrics program
WO2012114474A1 (en) 2011-02-23 2012-08-30 富士通フロンテック株式会社 Biological information acquisition device and biological information acquisition method
JP2013077067A (en) * 2011-09-29 2013-04-25 Sogo Keibi Hosho Co Ltd Face authentication database management method, face authentication database management device, and face authentication database management program
JP2014028275A (en) * 2013-09-09 2014-02-13 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp Biometric authentication system, computer, and program
JP2016139241A (en) * 2015-01-27 2016-08-04 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 Authentication device
JP2017228026A (en) * 2016-06-21 2017-12-28 沖電気工業株式会社 Automatic transaction machine
JP2024161595A (en) * 2018-07-31 2024-11-19 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 Information processing device, processing method, and program

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5045344B2 (en) Registration device, registration method, authentication device, and authentication method
KR101774746B1 (en) Authentication method by using finger print and authentication apparatus thereof
EP1645990B1 (en) Device, method and computer program product for biometric information authentication
US8049596B2 (en) Correlation-based biometric authentication apparatus, authentication method and program
CN103577801B (en) Method and system for quality measurement of biometric verification
JP2010027035A (en) Personal authentication equipment and personal authentication method
CN101556648B (en) Image forming apparatus and method for authenticating user
US9953183B2 (en) User verification using touch and eye tracking
US20010019622A1 (en) Biometric data acceptance method
EP1418486A2 (en) Fingerprint-based authentication apparatus
CN108733998B (en) Information processing device, information processing system, and computer-readable recording medium
WO2003077199A1 (en) Fingerprint matching device, fingerprint matching method, and program
US20070192591A1 (en) Information processing apparatus preventing unauthorized use
JP2015138449A (en) Personal authentication device, personal authentication method and program
JP4564804B2 (en) Biometric information verification device
JP2007172022A (en) Biological information collating device, image formation apparatus and program
KR20180012882A (en) Method and apparatus for fingerprint recognition
JP4449762B2 (en) Person verification device, person verification system, and person verification method
JP4686284B2 (en) Biometric information registration device
US20140002682A1 (en) Imaging apparatus and control method configured to authenticate a user
US20010048743A1 (en) Signature authenticating apparatus, signature authenticating method, signature authenticating program, and storage medium storing signature authenticating program
JP2006072555A (en) Biological information image correction device
JP6988160B2 (en) Information processing equipment and information processing programs
JP2014116033A (en) Personal authentication device, personal authentication method, camera, program, and storage medium
JP6927611B1 (en) Feature extraction device, feature extraction method, and program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20080919

A761 Written withdrawal of application

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761

Effective date: 20090603