(57)【要約】  生体認証装置は、ユーザの生体の各姿勢における３次元形状を記憶する記憶部と、生体センサで検出されたユーザの生体情報から生体の３次元形状を算出する３次元形状算出部と、生体センサで検出された生体情報から生体の姿勢を算出する姿勢算出部と、姿勢算出部によって算出された姿勢に応じて、記憶部に記憶された各３次元形状から３次元形状を合成する合成部と、３次元形状算出部によって算出された３次元形状を、合成部によって合成された３次元形状と照合する照合部と、を備える。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの生体の各姿勢における３次元形状を記憶する記憶部と、
生体センサで検出された前記ユーザの生体情報から生体の３次元形状を算出する３次元形状算出部と、
前記生体センサで検出された生体情報から生体の姿勢を算出する姿勢算出部と、
前記姿勢算出部によって算出された姿勢に応じて、前記記憶部に記憶された各３次元形状から３次元形状を合成する合成部と、
前記３次元形状算出部によって算出された３次元形状を、前記合成部によって合成された３次元形状と照合する照合部と、を備えることを特徴とする生体認証装置。
【請求項２】
前記記憶部は、前記各姿勢における３次元形状から求まる特定の３次元形状である３次元構造と、前記各姿勢における３次元形状との差を記憶し、
前記合成部は、前記記憶部に記憶された３次元構造と各姿勢における３次元形状との差を用いて、３次元形状を合成することを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
【請求項３】
前記合成部は、前記記憶部に記憶されていない姿勢に対して、前記記憶部に記憶されている差を補間することで、３次元形状を合成することを特徴とする請求項２記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記合成部は、前記３次元形状算出部によって算出された３次元形状と前記３次元構造との類似度が所定値以上である場合に、前記記憶部に記憶された差を用いて、前記姿勢算出部によって算出された生体の姿勢から３次元形状を合成することを特徴とする請求項２または３記載の生体認証装置。
【請求項５】
前記各姿勢における３次元形状は、あらかじめ前記生体センサで検出した前記ユーザの生体情報から前記３次元形状算出部によって算出された複数の３次元形状であることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の生体認証装置。
【請求項６】
前記生体は、手のひらの静脈であり、
前記生体の姿勢は、手のひらの表面の姿勢であることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の生体認証装置。
【請求項７】
前記３次元形状算出部は、前記姿勢算出部によって算出された生体の姿勢に基づいて、３次元形状を正規化することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の生体認証装置。
【請求項８】
前記３次元形状算出部は、可視光による撮影で生体の表面模様の３次元座標を、３次元形状として求めることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の生体認証装置。
【請求項９】
生体センサで検出されたユーザの生体情報から生体の３次元形状を算出し、
前記生体センサで検出された生体情報から生体の姿勢を算出し、
算出された姿勢に応じて、記憶部が記憶する前記ユーザの生体の各姿勢における３次元形状から３次元形状を合成し、
前記ユーザの生体情報から算出された前記３次元形状を、合成された３次元形状と照合することを特徴とする生体認証方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
生体センサで検出されたユーザの生体情報から生体の３次元形状を算出させ、
前記生体センサで検出された生体情報から生体の姿勢を算出させ、
算出された姿勢に応じて、記憶部が記憶する前記ユーザの生体の各姿勢における３次元形状から３次元形状を合成させ、
前記ユーザの生体情報から算出された前記３次元形状を、合成された３次元形状と照合させることを特徴とする生体認証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認証装置、生体認証方法、および、生体認証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
施設への入退出等の際に人手を介さずに本人であることを確認する手段として、指紋、顔、虹彩、静脈などの個人の生体情報を用いる個人認証技術が利用されている。生体情報を用いる個人認証は、磁気カードや暗証番号を用いる場合と異なり、紛失（忘却）や盗用の心配がない利点を有している．【０００３】
生体情報を収集する装置は、測定方法の違いによって、大きく接触型と非接触型とに分類される。身体と装置とが接触するものが接触型であり、身体と装置とが接触しないものが非接触型である。施設への入退出管理等においては、不特定多数の個人認証を行なう必要がある。したがって、衛生面や利用者の心理的な抵抗感を考慮すると、非接触型を用いることが望ましい。非接触型の装置では、人体の部位がかざされる形状や装置との位置関係（位置および向き）が変動しやすい。ここで、部位の位置、向き、形状を部位の姿勢と総称する。姿勢の変動は、認証精度低下を引き起こすので、対処が必要となる。【０００４】
特許文献１は、手置きガイドの設置や利用者へのフィードバックによる姿勢の安定化を開示している。また、特許文献１は、静脈像を３次元的に求めて認証する技術を開示している。特許文献２は、様々な姿勢に対して登録データを作成し、認証時に最も類似した登録データを使用する技術を開示している。【０００５】
【特許文献１】国際公開第ＷＯ２００４／０２１８８４
【特許文献２】特開２００４−００５５０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の技術では、認証時に利用者の負担が増え、使いやすさ（利便性）が低下する。また、部位の姿勢変化が大きい場合に、安定的に３次元形状を求めることが難しく、認証精度が低下する。特許文献２では、登録時に利用者の負担が増え、使いやすさ（利便性）が低下する。さらに、各登録データとの認証処理が必要なため、認証時の処理時間が増加する問題も生じる。【０００７】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、生体情報を用いた認証の際の利便性を低下させずに、生体の姿勢の影響を低減することができる生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、明細書開示の生体認証装置は、ユーザの生体の各姿勢における３次元形状を記憶する記憶部と、生体センサで検出された前記ユーザの生体情報から生体の３次元形状を算出する３次元形状算出部と、前記生体センサで検出された生体情報から生体の姿勢を算出する姿勢算出部と、前記姿勢算出部によって算出された姿勢に応じて、前記記憶部に記憶された各３次元形状から３次元形状を合成する合成部と、前記３次元形状算出部によって算出された３次元形状を、前記合成部によって合成された３次元形状と照合する照合部と、を備えるものである。【０００９】
上記課題を解決するために、明細書開示の生体認証方法は、生体センサで検出されたユーザの生体情報から生体の３次元形状を算出し、前記生体センサで検出された生体情報から生体の姿勢を算出し、算出された姿勢に応じて、記憶部が記憶する前記ユーザの生体の各姿勢における３次元形状から３次元形状を合成し、前記ユーザの生体情報から算出された前記３次元形状を、合成された３次元形状と照合するものである。【００１０】
上記課題を解決するために、明細書開示の生体認証プログラムは、コンピュータに、生体センサで検出されたユーザの生体情報から生体の３次元形状を算出させ、前記生体センサで検出された生体情報から生体の姿勢を算出させ、算出された姿勢に応じて、記憶部が記憶する前記ユーザの生体の各姿勢における３次元形状から３次元形状を合成させ、前記ユーザの生体情報から算出された前記３次元形状を、合成された３次元形状と照合させるものである。
【発明の効果】
【００１１】
明細書開示の生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラムによれば、生体情報を用いた認証の際の利便性を低下させずに、生体の姿勢の影響を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】（ａ）は実施例１に係る生体認証装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）は生体センサを説明するための図である。
【図２】生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。
【図３】登録生体データの登録処理を表すフローチャートの一例である。
【図４】手のひらの姿勢について詳述するための模式図である。
【図５】静脈像の３次元形状について詳述するための模式図である。
【図６】３次元静脈像の代表的な変動として曲げに伴う変形の例を説明するための図である。
【図７】手のひらの向きによって計測誤差が異なる例を説明するための図である。
【図８】見かけのずれの算出例を説明するための図である。
【図９】ユーザの生体に対して認証する生体認証処理を表すフローチャートの一例である。
【図１０】実施例２に係る生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。
【図１１】実施例２に係る生体認証処理を表すフローチャートの一例である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。
【実施例１】
【００１４】
図１（ａ）は、実施例１に係る生体認証装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図１（ａ）を参照して、生体認証装置１００は、ＣＰＵ１１０、ＲＡＭ１２０、ＲＯＭ１３０、記憶装置１４０、生体センサ１５０、入力装置１６０、インタフェース１７０、および表示装置１８０を備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。【００１５】
ＣＰＵ１１０は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１１０は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２０は、ＣＰＵ１１０が実行するプログラム、ＣＰＵ１１０が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。【００１６】
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３０は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１４０は、不揮発性記憶装置であり、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）等であってもよく、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどであってもよい。さらに、記憶装置１４０は、外部記憶装置であってもよい。また、ＲＯＭ１３０と記憶装置１４０とが同一の物理アドレス空間に配置されてもよい。本実施例に係る生体認証プログラムは、ＲＯＭ１３０または記憶装置１４０に記憶されている。一例として、本実施例においては、ＲＯＭ１３０が生体認証プログラムを記憶している。【００１７】
生体センサ１５０は、ユーザの生体情報を検出するセンサである。生体情報には、指紋、虹彩、顔、静脈などが含まれる。本実施例においては、一例として、生体センサ１５０として、手のひら静脈を検出するセンサを用いる。具体的には、図１（ｂ）を参照して、生体センサ１５０は、光を手のひらに照射する照射部１５１と、手のひらの静脈を撮影する撮影部１５２とを備える。照射部１５１は、例えば、近赤外光を発光するＬＥＤなどである。撮影部１５２は、可視光線を遮断するフィルタ（可視光カットフィルタ）が設けられたＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラ、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラなどである。撮影結果は、画素毎に光の強度を表す数値（画素値）が付与された２次元の画像として表される。【００１８】
入力装置１６０は、キーボード、マウス、タッチパネル、静電パッド、カードリーダなどであり、ユーザのＩＤ、パスワードなどを入力可能な装置である。インタフェース１７０は、無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮなどのネットワークを通じて外部機器との間で信号を送受信するためのインタフェースである。表示装置１８０は、例えば、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等である。【００１９】
ＲＯＭ１３０に記憶されている生体認証プログラムは、実行可能にＲＡＭ１２０に展開される。ＣＰＵ１１０は、ＲＡＭ１２０に展開された生体認証プログラムを実行する。それにより、生体認証装置１００による各処理が実行される。図２は、生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。図２を参照して、生体認証装置１００は、姿勢算出部１０、３次元形状算出部２０、３次元構造抽出部３０、ずれ算出部４０、記憶部５０、３次元形状合成部６０、照合部７０、判定部８０、および出力部９０として機能する。【００２０】
（登録処理）
まず、図１〜図３を参照しつつ、認証時に使用する登録生体データの登録処理について説明する。図３は、登録生体データの登録処理を表すフローチャートの一例である。照射部１５１は、ユーザの手のひらに近赤外光を照射する（ステップＳ１）。次に、撮影部１５２は、近赤外光が照射された手のひらを撮影する（ステップＳ２）。次に、姿勢算出部１０は、当該手のひらの姿勢を算出する（ステップＳ３）。次に、３次元形状算出部２０は、当該手のひらの静脈像の３次元形状を算出する（ステップＳ４）。【００２１】
３次元構造抽出部３０は、当該静脈像の３次元構造を算出する（ステップＳ５）。この場合、例えば標準的な姿勢での３次元形状を用いる。次に、ずれ算出部４０は、当該静脈像の見かけのずれを算出する（ステップＳ６）。「見かけのずれ」とは、３次元形状と３次元構造との差のことである。ステップＳ５で算出された３次元形状およびステップＳ６で算出された見かけのずれは、入力装置１６０によって入力されたユーザのＩＤと関連付けられて、記憶部５０に記憶される。以下、登録処理の各ステップの詳細について説明する。【００２２】
図４は、手のひらの姿勢について詳述するための模式図である。手のひらの姿勢は、撮影部１５２と手のひらとの位置関係（位置および向き）と、手のひらの形状とから構成される。本実施例においては、一例として、手のひらの表面に対して姿勢を定める。これは、静脈像の姿勢を直接計測することが困難であることによる。撮影部１５２と手のひらとの位置関係は、例えば図４のように定める。【００２３】
まず、基準とする座標系として、撮影部１５２のカメラのレンズ中心「Ｏ」を原点とし、撮影部１５２の光軸と直交する面において互いに直交する軸を、Ｘ軸およびＹ軸とし、撮影部１５２の光軸をＺ軸とする。各軸において単位をミリメートルとする。手のひらに固定した座標系として、手のひら表面の中央（例えば重心）を代表点「Ｏ´」とし、代表点「Ｏ´」から手首側をＹ´軸とし、代表点「Ｏ´」から手のひらの裏面に延びる方向をＺ´軸とし、Ｙ´軸およびＺ´軸と直交する方向をＸ´軸とする。手のひらは、右手でも左手でもよい。【００２４】
手のひらの位置は、基準とする座標系における代表点「Ｏ´」の座標値で表す。例えば、（０，１０，４０）は、代表点「Ｏ´」がＸ軸方向に０ミリメートル、Ｙ軸方向に１０ミリメートル、Ｚ軸方向に４０ミリメートルの位置にあることを示す。【００２５】
手のひらの向きは、手のひらに固定した座標系のＸ´軸、Ｙ´軸およびＺ´軸の回転量を用いて表される。回転量の１つの表現方法として、Ｘ´軸方向、Ｙ´軸方向およびＺ´軸方向の単位ベクトルを並べた３×３の回転行列が挙げられる。例えば、下記式（１）は、回転がないことを表す（Ｘ´＝Ｘ、Ｙ´＝Ｙ、Ｚ´＝Ｚ）。この場合、手のひらは、撮影部１５２に対して平行にかざされている。【００２６】
【数１】
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【００２７】
回転量の別の表現方法として、回転がない状態から出発して、Ｘ´軸回りにθ１度回転し、次にＹ´軸回りにθ２度回転し、最後にＺ´軸回りにθ３度回転した状態を回転角度の組で表すオイラー角と呼ばれる方法を用いてもよい。回転角度の組は、例えば（θ１，θ２，θ３）のように表される。例えば、（１０，２０，１５）は、手のひらが、撮影部１５２と平行にかざされた状態から、各回転軸回りに１０度、２０度、１５度回転されたことを表す。【００２８】
手のひらの形状は、例えば、全体的な曲がり方を１つの尺度で示す。具体的には、手のひらを球面で近似したときの球の半径の逆数に手のひらの大きさを掛けた無次元の量を用いる。手のひらの大きさは、例えば、手のひら上で最も遠い２点間の距離で定めることができる。上記２点間の距離は、手のひらの大きさと平均曲率との積に等しい。上記２点間の距離が「ゼロ」であることは、手のひらが平らであることを表す。なお、手のひらの形状として、より詳細な情報を用いることも可能である。例えば、各指の関節の回転角度（単位：度）を用いてもよい。【００２９】
次に、姿勢算出部１０による姿勢算出の一例について説明する。まず、手のひらの輪郭を用いる方法について説明する。撮影部１５２によって撮影された画像上で、背景は明るく、手のひらはやや暗く、静脈は最も暗いパターンとして表される。したがって、撮影部１５２によって撮影された画像を、以下のように３値化することができる。【００３０】
姿勢算出部１０は、第１しきい値よりも大きい画素を、背景を表す値「０」に変換する。姿勢算出部１０は、第２しきい値（＜第１しきい値）よりも大きく第１しきい値以下の画素を、手のひらを表す値「２」に変換する。姿勢算出部１０は、第２しきい値以下の画素を、静脈を表す値「１」に変換する。このように、姿勢算出部１０は、各画素を３値化する。【００３１】
第１しきい値には、平均的な背景の画素値よりも小さな値を設定する。画素値の範囲が０から２５５の場合、例えば、第１しきい値として値「１５０」を用いることができる。第２しきい値には、平均的な静脈の画素値よりも大きな値を設定する。画素値の範囲が０から２５５の場合、例えば、第１しきい値として値「６０」を用いることができる。【００３２】
姿勢算出部１０は、３値化後に全画素を１つずつ走査する。姿勢算出部１０は、走査の際に対象とする画素が手のひらを表す値「２」でありかつ隣接する画素が背景を表す値「０」である場合に、当該対象とする画素を、輪郭を表す値「４」に変更する。これにより、手のひらの輪郭と静脈像とが検出される。【００３３】
なお、上記登録処理の前に、姿勢算出部１０は、あらかじめ不特定多数の手のひらの姿勢を算出し、その結果を記憶部５０に記憶させておいてもよい。例えば、あらかじめ不特定多数の手のひらを用意して器具で固定し、様々な姿勢における画像を撮影部１５２に撮影させる。半径の定められた透明球を手のひらで握らせることによって、手のひらの形状を設定することができる。各指の関節角度を設定する場合には、指輪状の器具で各指を固定することが望ましい。姿勢算出部１０は、撮影された不特定多数の手のひらの各画像に対して、上記の手法を適用して、輪郭を算出する。算出された姿勢は、記憶部５０が記憶する。姿勢算出部１０は、登録処理時あるいは生体認証処理時に与えられた画像に対して手のひらの輪郭を算出し、記憶部５０に記憶された輪郭の中で最も似ている輪郭を探索し、その輪郭が撮影された手のひらの姿勢を、算出結果とする。輪郭の類似性としては、例えば、共通輪郭部分と共通非輪郭部分との割合の大きさを用いることができる。すなわち、画素の中でともに輪郭と判断されたものの割合と、ともに輪郭でないと判断されたものの割合との和を用いることができる。【００３４】
なお、記憶部５０の記憶容量を削減するため、人毎の平均輪郭や一部の輪郭だけを用いる方法も考えられる。また、コンピュータグラフィックスの手法を用いて、あらかじめ用意した手のひらを３次元計測して、それに基づいて輪郭を計算機内で生成する方法も考えられる。手のひらの姿勢の算出例を表１に示す．【００３５】
【表１】
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【００３６】
上述した方法以外の姿勢算出手法として、例えば以下の技術を用いてもよい。例えば、装置と身体部位との距離を計測する計測手段を設ける技術、入射光強度の画像上における非一様性を用いる技術、複数のカメラによるステレオ計測を用いる技術、複数の撮影画像による運動視差を用いる技術などが挙げられる。【００３７】
可視光を照射する照射部および可視光を撮影する撮影部を別に備えて、可視光による撮影を併用することも考えられる。可視光は手の内部へ透過しにくいため、手の表面の模様であるしわや輪郭、手の表面までの距離を測定するのに適する。この測定結果を用いて手のひらの姿勢を定めることができる。例えば、しわを運動視差またはステレオ計測し、各しわの３次元座標を求め、手のひらを球面で近似することで、姿勢を算出することができる．この場合、照射部１５１に、近赤外光を発するＬＥＤと可視光を発するＬＥＤとを設け、撮影部１５２に、近赤外光を撮影するカメラと可視光を撮影するカメラとを設ければよい。【００３８】
なお、手のひらの形状として各指の関節の回転角度を用いる場合、以下の方法で手のひらの姿勢を算出することもできる。例えば、（１）手のひらの輪郭に基づいて画像上で指の伸びる方向を求める。（２）しわの検出結果に基づいて指の伸びる方向と直交するしわの位置を関節とする。（３）関節をまたぐ２点に対して撮影部までの距離を算出し、算出された距離から関節の回転角を求める。【００３９】
図５は、静脈像の３次元形状について詳述するための模式図であり、画像上の２次元静脈像と３次元静脈像との関係を表す。実際の世界に存在する３次元静脈像は、図５を参照して、カメラのレンズ中心「Ｏ」を原点とする透視投影によって、画像上の２次元静脈像に投影することができる。投影により奥行き（高さ）情報が失われるので、２次元形状から３次元形状を復元するには、静脈像を構成する各点の高さを求めることが必要になる。姿勢算出部１０の処理の結果、２次元静脈像は、画像上で静脈に分類される画素の集まりとして表される。これらの画素の例えば中央点を取ることで、２次元静脈像を２次元の点列と見なすこともできる。この場合、対応する３次元静脈像は、３次元の点列で表される。【００４０】
次に、３次元形状算出部２０による３次元形状の算出の一例について説明する。例えば、運動視差を用いることができる。３次元形状算出部２０は、撮影部１５２によって一定時間間隔（例えば３３ミリ秒）で撮影された複数枚の撮影画像に対して、画像上の２次元静脈像を求める。３次元形状算出部２０は、これらの画像を撮影している撮影時間内では、３次元静脈像を、形が変わらない剛体と見なす。剛体の運動は、並進運動を表す３つのパラメータ（並進速度）と回転運動を表す３つのパラメータ（回転速度）とで表現される。【００４１】
３次元形状算出部２０は、最初の時刻における静脈像の各点の高さと、並進速度と、回転速度とを未知数とする。ここで静脈像の各点としては、静脈に分類された画素の中央点を用いる。まず、３次元形状算出部２０は、静脈像の各点の高さ、並進速度、および回転速度に乱数を設定する。３次元形状算出部２０は、設定された各点の高さ、並進速度および回転速度を用いて、最初の時刻の２次元静脈像から、各時刻で想定される２次元静脈像を生成する。具体的には、以下の方法で生成する。各点の高さが与えられているので、最初の時刻における３次元静脈像を定めることができる。次に、３次元形状算出部２０は、与えられた並進速度および回転速度を用いて、最初の時刻の３次元静脈像を平行移動および回転して、各時刻の３次元静脈像を算出する。最後に、３次元形状算出部２０は、各時刻の３次元静脈像を投影して各時刻で想定される２次元静脈像を生成する。【００４２】
３次元形状算出部２０は、各時刻で算出された実際の２次元静脈像と想定される２次元静脈像とを比較し、両者の一致度を算出する。一致度は例えば、共通静脈部分と共通非静脈部分との割合の和（画素の中でともに静脈と判断されたものの割合と、ともに静脈でないと判断されたものの割合との和）を用いる。３次元形状算出部２０は、算出された一致度を、これまでに算出された一致度の最大値と比較する。一致度の最大値を与える場合には、記憶部５０は、設定された高さ、並進速度、および回転速度を記憶する。３次元形状算出部２０は、指定された回数だけ上記の処理を繰り返し、最大の一致度を与える高さ、並進速度および回転速度を記憶部５０から取得する。【００４３】
静脈像の３次元形状は、上記で算出された各点の高さに基づき、例えば、静脈像を構成する各点の３次元座標（単位はミリメートル）で表す。表２に算出例を示す。【００４４】
【表２】
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【００４５】
別の実現例としては、複数のカメラを用いたステレオ計測が挙げられる。上述した方法では、手のひらの姿勢算出結果と独立に静脈像の３次元形状を求めたが、姿勢算出結果を利用することも可能である。いくつかの方式例を示す。【００４６】
３次元形状算出部２０は、静脈像の各点の高さを完全にランダムに設定して算出するのではなく、手のひら表面から一定幅（例えば０から５ミリメートル）の深さの範囲に収まるようにランダムに設定して算出してもよい。静脈は、手のひら表面から一定程度（数ミリメートル）の深さに位置するからである。【００４７】
３次元形状算出部２０は、可視光で撮影された撮影画像のしわを対象に運動視差を用いて、しわの３次元形状と手のひらの剛体運動とを算出してもよい。この場合、静脈像の３次元形状の算出においては、手のひらの剛体運動は既知として扱うことができる。【００４８】
算出された３次元形状は、姿勢算出結果を用いて正規化することもできる。一例を説明する。まず、姿勢算出結果から手のひらを半球面で近似したときの球面の半径と代表点の座標（手のひら中央）とが得られる。地図の作成と同様の技法により、半球面を基準姿勢（例えば高さミリメートルで画像中央に置かれた傾き０度の平面）に写すような点の写像をあらかじめ定めておく。静脈像の３次元形状に対してこの写像を適用することで、手のひらが基準姿勢にある場合の正規化された３次元静脈像が得られる。【００４９】
手のひらの形状として各指の関節の回転角度を用いる場合には、各関節の回転角算出結果を用いて、指を伸ばした状態の３次元静脈像に正規化することもできる。また、上記では静脈像として点の集合による表現を用いたが、記憶容量の削減や処理の高速化のため、例えば画像から分岐点や端点などの特徴点を抽出して、それらを構成点とする折れ線などで静脈像を表現することも可能である。【００５０】
次に、算出された３次元形状の変動について説明する。手のひらが理想的な球面あるいは平面で、かつ静脈が手のひら表面に存在して計測誤差なく測定できるのであれば、正規化された３次元静脈像は手のひらの姿勢に依存しなくなる。この場合、正規化された３次元形状を登録しておき、認証時に与えられる３次元形状と照合を行なえば、手のひらの姿勢に依存しない安定した個人認証が実現される。手のひらの形状として指の関節を考慮する場合でも、複数の剛体を関節で接続したものであれば、同様に安定した個人認証が実現される。【００５１】
しかしながら、実際には手のひらの形状は複雑で様々な変形を伴い、かつそれは個人毎に異なっている。さらに、静脈は手のひら内部に存在し、手のひら表面との位置関係も個人毎に異なっている。また、これらの計測には誤差が含まれる。これらの要因により、３次元静脈像は正規化しても手のひらの姿勢に依存して変動する。図６は、３次元静脈像の代表的な変動として曲げに伴う変形の例を説明するための図である。図７は、手のひらの向きによって計測誤差が異なる例を説明するための図である。【００５２】
上述したように、３次元静脈像の変動および計測誤差は、手のひらの姿勢に強く依存し、大きい個人差を有する。そこで、上記登録処理の際に、ユーザに様々な姿勢を取ってもらい、それぞれの姿勢から静脈像の３次元形状を算出する。これにより、計測誤差のうち、手のひらの姿勢に依存する系統的な偏りを取り除くことができる。【００５３】
登録時にユーザが取る姿勢の具体例を以下に示す。（１）手のひらを、開いた状態で撮影部１５２に対して前後左右に動かす。（２）次に、手のひらを、撮影部１５２の中央に戻して前後左右に傾ける。（３）最後に、手のひらを、撮影部１５２の中央に戻して閉じ開きを行なう。上記程度の手かざしであれば、登録時のユーザの負担は小さく、利便性は低下しない。【００５４】
上記の手のかざし方に対して算出される３次元形状の例を表３に示す。ただし、２次元の表に図示するため、特定の１次元（例えば軸）の位置および向きだけを示している。空欄は対応する３次元形状が存在しないことを表す。【００５５】
【表３】
2012090312.tif 000006
【００５６】
３次元構造抽出部３０は、例えば、登録時の１つの姿勢を標準姿勢として扱い、そのときの３次元形状を３次元構造として抽出する。すなわち、複数の３次元形状のいずれかを３次元構造として抽出してもよい。標準姿勢としては、例えば、高さ４０ミリメートルで画像中央に置かれた傾き０度の曲がっていない状態を用いる。【００５７】
上記以外の３次元構造の定め方としては、例えば、複数の３次元形状の平均を用いる方法が考えられる。３次元静脈像を、静脈像を構成する点の３次元座標で表す場合の平均算出手法を以下に示す。平均操作には、異なる姿勢に対して３次元静脈像の点間の対応を取る必要がある。対応を取る方法の一例を以下に示す。標準姿勢の３次元形状を基準として、他の姿勢に対する３次元静脈像の各点を３次元距離が最も近い点に対応付ける。ただし、３次元距離がしきい値（例えば５ミリメートル）よりも大きい場合には、新規の点を標準姿勢の３次元形状に追加する。追加が完了した時点で、標準姿勢の３次元形状の各点と他の姿勢の３次元形状の各点との対応は取れている。対応が取れた点の座標値の平均を算出して、それを３次元形状の平均とする。【００５８】
ずれ算出部４０は、３次元構造抽出部３０が抽出した３次元構造と、登録時の各３次元形状との差を、見かけのずれとして算出する。例えば、表３の３次元形状でｄａｔａ０，０を３次元構造と定めたときの見かけのずれを表４に示す。ここで、δｉ，ｊは、ｄａｔａｉ，ｊとｄａｔａ０，０との差を表す。ずれ算出部４０は、算出した見かけのずれを、入力装置１６０によって入力されたユーザのＩＤと関連付けて記憶部５０に記憶させる。【００５９】
【表４】
2012090312.tif 000007
【００６０】
なお、３次元静脈像を、静脈像を構成する点の３次元座標で表す場合には、異なる姿勢における３次元静脈像の点間の対応を取る必要がある。これは、例えば、３次元距離が最も近い点に対応付けることで行なう。図８は、見かけのずれの算出例を説明するための図である。見かけのずれは、３次元形状と比較して数値的に小さくなるので、有効数字の桁数が減り、小データサイズで記憶部５０に格納することが可能となる。さらに、公知技術であるデータ圧縮技法を用いることで、さらにデータサイズを小さくすることもできる。データ圧縮技法としては、例えば主成分分析（ＰＣＡ）を利用することができる。【００６１】
（生体認証処理）
次に、図１、図２および図９を参照しつつ、生体認証処理について説明する。図９は、ユーザの生体に対して認証する生体認証処理を表すフローチャートの一例である。まず、照射部１５１は、ユーザの手のひらに近赤外光を照射する（ステップＳ１１）。次に、撮影部１５２は、近赤外光が照射された手のひらを撮影する（ステップＳ１２）。次に、姿勢算出部１０は、当該手のひらの姿勢を算出する（ステップＳ１３）。次に、３次元形状算出部２０は、当該手のひらの静脈像の３次元形状を算出する（ステップＳ１４）。【００６２】
次に、３次元形状合成部６０は、姿勢算出部１０が算出した姿勢に応じて、３次元形状を合成する（ステップＳ１５）。次に、照合部７０は、３次元形状算出部２０が算出した３次元形状を、３次元形状合成部６０によって合成された３次元形状と照合する（ステップＳ１６）。判定部８０は、照合部７０によって算出された類似度がしきい値を上回るか否かを判定する（ステップＳ１７）。判定部８０は、照合部７０によって算出された類似度がしきい値を上回っていれば認証成功と判定し、当該類似度がしきい値以下であれば認証失敗と判定する。出力部９０は、判定部８０による判定が認証成功であれば認証成功に係る情報を表示装置１８０に出力し、判定部８０による判定が認証失敗であれば認証失敗に係る情報を表示装置１８０に出力する（ステップＳ１８）。それにより、表示装置１８０は、認証成功または認証失敗に係る情報を表示する。【００６３】
ステップＳ１１〜ステップＳ１４は、ステップＳ１〜ステップＳ４の処理と同様であるため、説明を省略する。以下、ステップＳ１５〜ステップＳ１７の詳細について説明する。【００６４】
３次元形状合成部６０は、生体認証処理の際に姿勢算出部１０によって算出された手のひらの姿勢を用いて、記憶部５０に記憶された生体登録データから３次元形状を合成する。３次元形状の合成は、例えば以下の２段階で行なわれる。（１）与えられた姿勢に対する見かけのずれを推定する。（２）推定された見かけのずれと３次元構造とから３次元形状を算出する。【００６５】
見かけのずれの推定方法としては、例えば線形補間（補外）方法を利用することができる。例えば、記憶部５０に記憶されている姿勢の中で、姿勢算出部１０によって算出された姿勢と見かけのずれが最も近い２つの姿勢を選び、これら２つの姿勢の見かけのずれを姿勢間の距離に応じて重みつきで足し合わせることで実現する。姿勢間の距離としては、例えば位置の差の２乗和と向きの差の２乗和と形状の２乗の和との平方根を用いる。姿勢の近さもこの距離で測ることができる。これにより、例えば、手のひらの形状として、各指の関節の回転角度を用いる場合、親指だけを曲げただけの姿勢と、子指だけを曲げただけの姿勢との見かけのずれから、親指および子指の両方を曲げたときの姿勢の見かけのずれを推定することができる。【００６６】
推定された見かけのずれと３次元構造とから３次元形状を算出する方法は、３次元構造に見かけのずれを加えることで実現できる。表４の登録データに対して、すべての姿勢に対して３次元形状を合成した結果を表５に示す（位置向きの１次元のみを表示）。補間により、登録時に与えなかった姿勢に対しても静脈像の３次元形状が得られることが分かる。【００６７】
【表５】
2012090312.tif 000008
【００６８】
照合部７０は、２つの３次元静脈像間の類似性を表す類似度を算出する。類似度としては、例えば両者をデータ列として見たときの相関係数を用いる。この場合、点間の対応付けを行なう必要があるので、例えば最も距離が近い点対が対応していると見なす。相関係数は−１から＋１までの値を取り、値が大きいほど類似性が高いことを表す。【００６９】
算出方法の１例を示す。登録側の合成された３次元静脈像は３点からなり、それぞれ（−１０,−１０，４０）、（０，０，４０）、（１０，１０，４０）であるとする。生体認証処理時に与えられた３次元静脈像も３点からなり、それぞれ（−８，−１０，４０）、（０，１，４０）、（１１，１１，４０）であるとする。点間の距離を計算することで、点間の対応付けは上記記載順であると定められる。それぞれの静脈像を９個のデータ列と見ることで。相関係数は下式で計算される．【００７０】
【数２】
2012090312.tif 000009
【００７１】
判定部８０は、算出された類似度をしきい値（例えば０．９９）と比較して、より大きい場合に本人と判定する。上記の例に関しては、０．９９９３は０．９９よりも大きいため、本人と判定される。したがって、出力部９０は、認証成功に係る情報を表示装置１８０に出力する。【００７２】
本実施例によれば、認証時に算出される生体の姿勢に応じて、あらかじめ記憶された複数の姿勢の３次元形状から照合対象の３次元形状が合成されるため、生体の姿勢の影響を低減することができる。また、生体の３次元形状を用いるため、２次元形状を用いる場合と比較して、代表的な少数の姿勢における３次元形状だけを記憶しておけばよい。したがって、ユーザの利便性を低下させずにすむ。また、記憶される３次元形状が少数であれば、照合時における処理が簡略化される。それにより、生体認証処理の処理時間を短縮化することができる。【００７３】
なお、本実施例においては、記憶部５０に記憶される登録生体データは、３次元構造と見かけのずれであるが、それに限られない。例えば、記憶部５０は、各姿勢における３次元形状を記憶していてもよい。ただし、見かけのずれを記憶しておくことによって、記憶容量を削減することができる。
【実施例２】
【００７４】
次に、実施例２に係る生体認証装置１００ａについて説明する。生体認証装置１００ａは、入室管理を行う認証装置である。図１０は、実施例２に係る生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。図１０を参照して、生体認証装置１００ａにおいては、出力部９０の代わりに開閉部９０ａが実現される。【００７５】
続いて、実施例２に係る生体認証処理について説明する。図１１は、実施例２に係る生体認証処理を表すフローチャートの一例である。照射部１５１は、ユーザの手のひらに近赤外光を照射する（ステップＳ２１）。次に、撮影部１５２は、近赤外光が照射された手のひらを撮影する（ステップＳ２２）。次に、姿勢算出部１０は、当該手のひらの姿勢を算出する（ステップＳ２３）。次に、３次元形状算出部２０は、当該手のひらの静脈像の３次元形状を算出する（ステップＳ２４）。【００７６】
次に、照合部７０は、ステップＳ２４で算出された３次元形状を、記憶部５０に記憶されている全ユーザ（全ＩＤ）の登録生体データの３次元構造と照合する（ステップＳ２５）。３次元形状を合成しないことによって、照合処理が高速化される。照合処理の結果、算出された３次元形状と全ユーザの３次元構造との類似度が算出される。３次元形状合成部６０は、照合部７０によって算出された類似度が与えられたしきい値（例えば０．９）よりも大きいユーザの生体登録データを読み込む（ステップＳ２６）。次に、３次元形状合成部６０は、当該ユーザについて、姿勢算出部１０が算出した姿勢に応じて３次元形状を合成する（ステップＳ２７）。次に、照合部７０は、３次元形状算出部２０が算出した３次元形状を、３次元形状合成部６０によって合成された３次元形状と照合する（ステップＳ２８）。【００７７】
判定部８０は、照合部７０によって算出された類似度がしきい値を上回るか否かを判定する（ステップＳ２９）。この場合のしきい値は、ステップＳ２６におけるしきい値よりも大きく、例えば０．９９である。判定部８０は、照合部７０によって算出された類似度がしきい値を上回っていれば認証成功と判定し、当該類似度がしきい値以下であれば認証失敗と判定する。開閉部９０ａは、判定部８０による判定が認証成功であれば扉を開き、判定部８０による判定が認証失敗であれば扉を閉じたままにする（ステップＳ３０）。その後、フローチャートの実行が終了する。【００７８】
本実施例によれば、認証時に算出される生体の姿勢に応じて、あらかじめ記憶された複数の姿勢の３次元形状から照合対象の３次元形状が合成されるため、生体の姿勢の影響を低減することができる。また、生体の３次元形状を用いるため、２次元形状を用いる場合と比較して、代表的な少数の姿勢における３次元形状だけを記憶しておけばよい。したがって、ユーザの利便性を低下させずにすむ。また、記憶される３次元形状が少数であれば、照合時における処理が簡略化される。それにより、生体認証処理の処理時間を短縮化することができる。さらに、ＩＤなどでユーザを特定しなくても、複数のＩＤの中から対象とするユーザを特定することができる。【００７９】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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