(57)【要約】【課題】  静脈情報を使用した認証装置における静脈情報の登録の際に、認証の際に取得する静脈情報に近い登録用の静脈情報を作成する方法を提供する。【解決手段】  利用者の静脈情報を用いて認証処理を行う静脈認証装置における登録情報作成方法であって、前記静脈認証装置が、同一利用者の同一の指について複数の静脈画像を撮影するステップと、撮影された静脈画像を記憶手段に一時記憶し、適切であるかを判定し、適切な静脈画像であったならば前記画像情報の平均化処理行い、重み付けを行うステップと、この重み付けの結果によって登録用の静脈画像を作成するステップを有することを特徴とする。【選択図】      図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の静脈情報を用いて認証処理を行う静脈認証装置における登録情報作成方法であって、
前記静脈認証装置が、同一利用者の同一の指について複数の静脈画像を撮影するステップと、撮影された静脈画像を記憶手段に一時記憶し、適切であるかを判定し、適切な静脈画像であったならば前記画像情報の平均化処理行い、重み付けを行うステップと、この重み付けの結果によって登録用の静脈画像を作成するステップを有することを特徴とする静脈認証装置における登録情報作成方法。
【請求項２】
利用者の静脈情報を用いて認証処理を行う静脈認証装置であって、
同一利用者の同一の指について複数の静脈画像を撮影する撮影手段と、撮影された静脈画像が適切であるかを判定し、適切な静脈画像であったならば前記画像情報の平均化処理行い、重み付けを行う重み付け手段と、この重み付け手段の結果によって登録用の静脈画像を作成する手段を有することを特徴とする静脈認証装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報である静脈情報を使用して本人であることを識別する認証装置において、事前に本人の静脈情報を登録する際に、適切な静脈情報を作成するための登録情報作成方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
セキュリティ意識の高まりと共に、個人認証を伴うアプリケーションが増えてきている。その中でも利便性やセキュリティ性の高さから、近年、生体情報(指紋、声帯、虹彩、顔形状、静脈など)を利用した認証方法が注目を集めている。特に静脈を使用した認証方式は、偽造が困難であること、外的要因による本人拒否率が低いことなどから、注目を集めている。
静脈認証装置においては、通常は人の静脈の１部分のいずれか、もしくは複数を対象として、予め本人の静脈情報を１回もしくは複数回取得し、登録しておく必要がある。
複数回取得する場合は、取得した中から適切な静脈情報を選択・作成して登録を行う。認証の際は、認証時に取得した静脈情報を、事前に登録しておいた静脈情報と比較することで本人識別をおこなう。
【０００３】
静脈認証では、認証時に重要となるのは、”登録したときと同じ状態にどれだけ近い情報を得ることができるか” である。例えば、登録する際に斜め向きで静脈情報を取得したのであれば、認証時にも斜め向きで取得する必要がある。
本来は静脈情報取得時のばらつきをなくすために、正面向きで取得することが望ましい場合が多いが、装置の使用に不慣れなユーザの場合は、望ましくない取得の仕方をしてしまう可能性がある。
また、撮影の失敗により、真っ白や真っ黒な画像が取得される場合もある。そのため、１回の取得ではなく、複数回、静脈情報を取得してユーザに装置の使用に慣れさせることで静脈情報取得の際のばらつきや撮影の失敗をなくすことが行われている。その際、複数回取得した静脈情報からどのように適切である生体情報を選択・作成するかが認証精度にも大きく関わってくる。
【０００４】
従来、関連する技術として下記の特許文献１に示されたものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１３３６２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前述のように、複数回取得した静脈情報の中から、登録する静脈情報を選択・作成する必要がある。しかし、適切でない静脈情報を取得した場合や、適切であっても、撮影の仕方や体調、気温、湿度、外光などの外的要因により、取得ごとに全く同じ静脈情報を取得することは不可能である。そのため、取得した複数の静脈情報から適切な静脈情報を選択・作成する必要がある。
上述の特許文献１では、本人が認証を拒否される確率である本人拒否率を低減させ、認証精度を向上させるために、認証部による認証が不合格であった場合、認証パターン部の光源と撮像部に対して角度の変更を行うため、回転部の回転角度を演算し、該回転部の回転を制御する回転制御を行うことが開示されている。
しかしながら、上記従来技術では撮像部の回転によって、徐々に位置を移動させながらパターンマッチングを行っていくので時間がかかったり、正確なマッチングが取れず、正確な認証結果を得ることができないという問題がある。
【０００７】
本発明の目的は、取得した複数の静脈情報から平均値を取ることによって、その指の位置にして適切な静脈の位置情報を作成し、認証幅を広げることで使い勝手を向上させることができる静脈認証装置における登録情報作成方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明は、利用者の静脈情報を用いて認証処理を行う静脈認証装置における登録情報作成方法であって、
前記静脈認証装置が、同一利用者の同一の指について複数の静脈画像を撮影するステップと、撮影された静脈画像を記憶手段に一時記憶し、適切であるかを判定し、適切な静脈画像であったならば前記画像情報の平均化処理行い、重み付けを行うステップと、この重み付けの結果によって登録用の静脈画像を作成するステップを有することを特徴とする。
【０００９】
また、利用者の静脈情報を用いて認証処理を行う静脈認証装置であって、
同一利用者の同一の指について複数の静脈画像を撮影する撮影手段と、撮影された静脈画像が適切であるかを判定し、適切な静脈画像であったならば前記画像情報の平均化処理行い、重み付けを行う重み付け手段と、この重み付け手段の結果によって登録用の静脈画像を作成する手段を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の登録情報作成方法によれば、取得した複数の静脈情報の平均をとることにより、実運用時にユーザから取得できる静脈情報に近い静脈情報が登録可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の静脈認証装置を内蔵したパーソナルコンピュータの全体構成を示すブロック構成図である。
【図２】静脈認証装置の詳細を示す図である。
【図３】認証を行う指領域を示す図である。
【図４】指静脈認証時の全体処理を示すフローチャートである。
【図５】複数撮影した同一の指静脈画像の比較処理を示すフローチャートである。
【図６】撮影を失敗した静脈画像結果を示す例である。
【図７】撮影を失敗した静脈画像結果を示す例である
【図８】撮影が成功し、認証として利用できる静脈画像の例を示す図である。
【図９】それぞれの指静脈画像の一致率を示す図である。
【図１０】静脈画像に重み付け処理を加える場合のフローチャートである。
【図１１】認証成功率との差を示す図である。
【図１２】重み付けの例を示す図である
【図１３】重み付けによって登録される静脈情報の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
本発明に係る静脈認証装置をパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの起動時のＯＳ（オペレーティングシステム）へのログイン認証に適用した実施形態について説明する。
図１は、静脈認証装置を備えたパーソナルコンピュータの全体構成を示す説明図である。
ここで示すものは、例えば一般的な情報処理装置等であるＰＣ（パーソナルコンピュータ）１２０の内部に、ＰＣ１２０が起動する際にこのＰＣ１２０を操作する登録者の身体に基づいた指の静脈情報により認証を行う静脈認証装置１００を備えたものである。
ここで、指の静脈情報とは、登録者の身体の指の腹側等の表面から撮像して取得した指の静脈の血管パターンを映した画像情報を含む情報である。
【００１３】
ＰＣ１２０は、静脈認証装置１００に対して信号や情報の送受信を行うＩ／Ｆ１２１と、各構成要素の動作を制御して各種の演算等の処理を行うＣＰＵ１２２と、ＣＰＵ１２２が演算等の処理を行った結果等の情報を一時的に格納するメモリ１２３と、登録者の身体に基づいた指情報等の情報を登録し記憶するＨＤＤ１２４と、ＰＣ１２０を操作する登録者が文字情報等の入力操作や選択操作を行うためのキーボード１２５と、ＣＰＵ１２２が実行したプログラムの処理結果や情報やデータを画面表示する表示手段である液晶ディスプレイ１２６と、ＰＣ１２０の動作中のエラー音等を出力するスピーカ１２７とを備えている。
【００１４】
ＣＰＵ１２２は、静脈認証装置１００から送信された画像情報をメモリ１２３に一時的に格納して、画像情報から指情報を抽出、取得して暗号化する処理を行い、ＨＤＤ１２４に記憶する機能を有する。また、画像情報に基づいて輝度を算出し、この輝度に応じて静脈認証装置１００内の後述する赤外線光源１０１が発光する赤外線の光量を調節するための処理を行う機能を有する。
静脈認証装置１００は、登録者の指１０５の認証を行うための所定の位置に置くための指置き部１０３と、指１０５に対して赤外線を照射する赤外線光源１０１と、赤外線光源１０１が赤外線を発光し照射することにより映し出された指１０５の静脈を撮像するカメラ１０２と、指置き部１０３に指１０５が置かれたことを検出するためのフォトセンサ１０４と、カメラ１０２が撮像した画像のアナログデータをデジタルデータに変換処理するＡ／Ｄ変換器１０６と、Ａ／Ｄ変換器１０６が変換処理したデジタルデータを用いてデジタル情報の画像情報を生成する画像入力部１０７と、ＣＰＵ１２２からＩ／Ｆ１２１を介して送信された発光制御信号に応じて赤外線光源１０１の動作の制御を行う発光制御部１０８とを備えている。
【００１５】
図２は、静脈認証装置１００の断面構成を示す説明図である。
例えば、近赤外線ＬＥＤ等の赤外線光源１０１、赤外線用ＣＣＤ等のカメラ１０２は、図２に示すように、指置き台１０３を挟む様にして指置き台１０３の上方および下方に配置されており、指置き台１０３に指１０５を置いた際に、指１０５の甲側、腹側から指１０５を挟んで互いに対向するようになっている。
認証を行う際には赤外線光源１０１か発光した赤外線が指１０５を甲側から腹側に向かって照射して指１０５内を透過し、指１０５内の静脈を映し出してカメラ１０２が撮像するようになっている。
【００１６】
指置き台１０３は、上側表面に例えば一様断面の凹部が形成されており、この凹部に指１０５の腹側の表面を合わせて置くことにより、認証を行うための所定の位置を特定して指１０５を置くことが可能となっている。
フォトセンサ１０４は、指置き台１０３の上側表面から上方に向かって指検出用の検出光を発光する検出光発光部と、指１０５の腹側表面を反射した検出光を検出する光検出部とを備えている。
また、指置き台１０３に指１０５を置いた際には、検出光発光部が発光し、指１０５の腹側表面を反射した検出光を光検出部が検出して、指１０５が指置き台１０３に置かれていると判定し、認証のスイッチオン信号をＩ／Ｆ１２１を介してＣＰＵ１２２に送信する機能を有する。
指置き台１０３に指１０５を置いていない際には、検出光を光検出部が検出せず、指１０５が指置き台１０３に置かれていないと判定し、認証のスイッチオフ信号をＩ／Ｆ１２１を介してＣＰＵ１２２に送信する機能を有する。
【００１７】
図３は、指１０５の静脈をカメラ１０２が撮影する様子を示す説明図である。
図３に示すように、指置き台１０３に置かれた指１０５に対して、赤外線光源１０１が赤外線を照射し、静脈の血管パターンが映し出された撮影領域３０１をカメラ１０２が撮像するようになっている。
また、ＣＰＵ１２２は、撮影領域３０１の画像情報の中央部分３０２の輝度を算出し、赤外線の光量を調節するための処理を行うようになっている。
【００１８】
図４は、静脈認証における静脈パターン登録処理を示すフローチャートである。
ＰＣ１２０を操作する登録者が、キーボード１２５を操作して、ＨＤＤ１２４に記憶された静脈パターン登録プログラムを開始させると、ＣＰＵ１２２は、ＰＣ１２０のハードウェア全体の初期化や静脈パターン登録プログラムの実行に必要となる一時的な変数に初期値を代入する処理を行う（ステップ４０１）。
次に、ＣＰＵ１２２は、初期化状態への移行が完了すると、何本目の指を登録するかを判定する処理を行う（ステップ４０２）。
最初に１本目の指を登録する場合には、「一本目の指登録操作」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行い、静脈認証装置１００の指置き台１０３に登録者の例えば人差し指等の１本目の指１０５を置くように促すための画面表示をする（ステップ４０３）。
【００１９】
また、１本目の指の登録が終了しており、２本目の指を登録する場合には、「二本目の指登録操作」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行い、静脈認証装置１００の指置き台１０３に登録者の例えば中指等の２本目の指１０５を置くように促すための画面表示をする（ステップ４０４）。
次にＣＰＵ１２２は、静脈認証装置１００をアイドリング状態とし、指置き台１０３に指１０５が置かれたことに応じて発光量調節処理を行い、赤外線光源１０１の発光量を適切に調整し、指１０５の鮮明な静脈の血管パターン等を映した画像を撮像する（ステップ４０５）。
ここで、発光量調節処理で異常が検出され発光量異常のメッセージを表示する処理が行われた場合には、処理を終了する。
【００２０】
次にＣＰＵ１２２は、静脈の血管パターンを抽出する処理を行う（ステップ４０６）。
発光量調節処理で取得した鮮明な静脈の血管パターン等を映した画像情報をメモリ１２３から読出し、この画像情報の画像のうち、血管パターンが映されていない部分を削除して静脈の血管パターン等を映した部分を指情報として抽出する処理を行う。
次に、ＣＰＵ１２２は、指情報を暗号化する処理を行う（ステップ４０７）。例えば所定の暗号化プログラムに基づいた暗号化パターンにより、この抽出した指情報を暗号化する処理を行う。
【００２１】
次に、ＣＰＵ１２２は、何本目の指の指情報の登録であるかを判定する処理を行う（ステップ４０８）。例えば指情報を登録する処理を何回行ったか判定することにより、この抽出した指情報が何本目の指から取得した指情報であるかを判定し、１本目である場合には、この抽出した指情報を１本目の指の静脈の血管パターンとして１本目を示す情報と関連付けて指情報に登録し記憶する処理を行う（ステップ４０９）。
次に、ＣＰＵ１２２は、液晶ディスプレイ１２６に登録者に指を抜くように指示するメッセージを表示する処理を行う（ステップ４１１）。例えば、「指を抜いてください」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行う。
【００２２】
次に、ＣＰＵ１２２は、フォトセンサ１０４からスイッチオフ信号が送信されたか否かを判定する処理を行い（ステップ４１３）、スイッチオフ信号が送信された場合には（ステップ４１３のＹＥＳ）、ステップ４０２以降の処理を繰り返し実行する。
スイッチオフ信号が送信されていない場合には（ステップ４１３のＮＯ）、送信されるまでステップ４１３の処理を繰り返し実行する。
【００２３】
ここで、ステップ４０８において、例えば指情報を登録する処理を何回行ったか判定することにより、この抽出した指情報が何本目の指から取得した指情報であるかを判定し、２本目である場合には、この抽出した指情報を２本目の指の静脈の血管パターンとして２本目を示す情報と関連付けて指情報に登録し記憶する処理を行う（ステップ４１０）。
次に、ＣＰＵ１２２は、液晶ディスプレイ１２６に登録者に登録処理が終了した旨を知らせるメッセージを表示する処理を行う（ステップ４１２）。例えば、「登録完了」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行う。
【００２４】
次に図５を用いて、静脈データの確認を行う処理について説明する。
静脈情報の登録を行う場合、まず初めに静脈情報の取得をおこなう（ステッ５０１）。
ステップ５０１で取得する静脈情報は本発明のこの実施の形態では複数回の静脈情報を撮影取得するものとする。
次に取得した複数の静脈情報に対し、適切な画像かどうか調べる（ステップ５０２）。ここでいう不適切な画像とは、静脈画像の撮影を行う撮影画像を取得する撮影装置やシステムの不具合といった認証側システムの問題や、血管の輪郭が細い、ヘモグロビンの量が少ない体質的な問題による可能性もあるが、一般的には撮影結果の失敗、不具合として真っ白な状態な白飛び、真っ黒の状態で静脈の血管の輪郭が判別できないようなケースを意味する。黒、白、灰色という不鮮明な画像を意味するものではない。明らかに静脈情報ではない画像ではないか、画像の中に丸い黒塗り画像だけといった異物の影を示すような画像情報を意味する。
【００２５】
次に、取得した静脈画像をそれぞれ比較し（パターンマッチングを行い）、それぞれがその輪郭、パターンが一致し、認証できるか確認を行う（ステップ５０３）。本実施の形態においては静脈の登録するために取得している静脈情報を用いているため、それぞれを認証した場合、全て認証に成功することを前提としている。実際、実施した場合は、認証するために装置内に指を入れたときに、その指の置き方（指をねじる、折り曲げる、指腹を横にする）が登録時と同じ位置関係に置かれているかどうかによって認証結果が異なることをよくあることである。
【００２６】
本処理においては静脈情報の確認を行うことで、静脈情報ではない、静脈情報であっても認証に失敗する情報が登録されることを防ぐことができる。
これらの静脈情報の確認に失敗した場合は再度静脈情報の取得を行う。
次に、それらの静脈情報の平均化処理を行い（ステップ５０４）、登録する静脈情報を作成し、終了する。
【００２７】
ステップ５０４の平均化処理は後述するが、この実施の形態では同じ状態での撮影を複数回繰り返すことで、一つの静脈情報に対して、複数の画像情報を取得することとしている。そもそもは同じ静脈情報を撮影しているので、全ての情報は同じものになるはずだが、ここでは撮影された複数の静脈情報の取得結果を平均化しておくものとする。
【００２８】
次に図５の処理を用いて、複数の静脈情報を取得した場合を例に以下に説明する。
図６は不正な静脈情報を取得した場合の例である。
図中の線を静脈として表現している。画像６０１と画像６０３は静脈の血管の輪郭が抽出され、明確な輪郭が抽出できているが、図６０２は撮影の結果である輪郭情報が読み取れないほど、真っ白な画像になってしまっている。この場合、静脈画像の取得失敗として、再度、撮影を行い、静脈情報を再度取得することとする。
【００２９】
図７は複数の静脈情報を取得したもののそれぞれを同一のものとしてパターンマッチングしようとした場合に失敗する静脈情報を取得した場合の例である。
図７では３つの静脈画像を取得しているが、画像７０３は画像７０１，７０２の画像と比べて明らかに異なっていることが分かる。
この場合、画像７０３で示される静脈情報は画像７０１，７０２の画像からステップ５０３によって抽出される静脈情報とのマッチング結果では一致せず、認証に失敗する。この場合、静脈画像の取得失敗として、再度、撮影を行い、静脈情報を再度取得することとする。
【００３０】
図８は複数の静脈情報を取得したもののそれぞれを同一のものとしてパターンマッチングしようとした場合に成功する静脈情報を取得した場合の例である。
この場合は図５のステップ５０３によって抽出される静脈情報とのマッチング結果では一致するため、認証に成功したものとし登録用の静脈情報を作成する。
【００３１】
図９は、図５の処理で取得した静脈画像をそれぞれに比較した結果、認証に成功するかの結果を示す例を示す図である。
図５の処理で取得した静脈の画像情報である静脈情報を図８で示される静脈画像を例として説明する。
この例では、それぞれの静脈情報同士を認証した結果を一致率として表現している。一致率とは静脈情報が一致している割合とする。
【００３２】
認証後、それぞれの一致率の平均を算出する。平均値が大きいほど、その静脈情報が認証の際に取得する静脈情報に近いと考え、後述の重み付けの際に重みが大きくなる。
ここでの重み付けは一致率は大きくなるほど静脈情報が一致しており、完全に一致した場合を１、不一致の場合を０としている(０≦一致率≦１)。
なお、本実施形態では一致率０．７以上を認証成功としている。
【００３３】
図１０は静脈情報の平均化処理の詳細処理を示すフローチャートである。ここでは図９で示される数値を例に図１１、図１２を用いて説明する。
図９の９０３で算出した各一致率の平均値と、認証成功と看做す一致率の値（ここでは０．７とする）の差を取る（ステップ１００１）。
次に、それぞれの差の和を計算する（ステップ１００２）。
図１１で示されるようにＡ，Ｂ，Ｃのそれぞれの差の和を計算すると０．４５０となる。
次に、ステップ１００１とステップ１００２の処理によって算出された値を用いて重み（Res）の計算を行う（ステップ１００３）。
この計算結果を図１２に示す。図１２で計算された重みの値に従い、静脈情報の合成を行う（ステップ１００４）。
【００３４】
静脈情報の合成の結果の例を図１３に示す。
図１３の１３０１、１３０２、１３０３はそれぞれ図８の８０１．８０２、８０３と同じ静脈情報である。これらの静脈情報を、図１０のステップ１００３で計算した重みに従い、合成を行う。
その計算結果が図１２で示されるＡ０．３９（Res1）、Ｂ０．３３（Res2）、Ｃ０．２８（Res3）という結果となり、重みの値が最も大きい１３０１の静脈情報に最も近い静脈情報が作成されることとなる。
作成された静脈情報は登録情報となり、指静脈認証時の基本データとして利用されることとなる。
【符号の説明】
【００３５】
１００…静脈認証装置
１０１…赤外線光源
１０２…カメラ
１０３…指置き台
１０４…フォトセンサ
１０５…指
【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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【図１２】
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【図１３】
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