(57)【要約】【課題】静脈が存在する深度を容易に判定することが可能な、静脈深度判定装置、静脈深度判定方法およびプログラムを提供すること。【解決手段】本発明に係る静脈深度判定装置は、指の表面に対して所定波長の近赤外光を照射し、近赤外光が照射された指表面を相異なる方向から撮像して生成された複数の静脈撮像データそれぞれから、指の内部に存在する静脈に固有な情報である静脈情報を抽出する静脈情報抽出部と、抽出された複数の静脈情報に基づいて、回転運動に伴う静脈の移動量を算出する移動量算出部と、算出された静脈の移動量に基づいて、指の内部に存在する静脈の深度を判定する深度判定部と、を備える。【選択図】図２
2010240215.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指の表面に対して所定波長の近赤外光を照射し、前記近赤外光が照射された指表面を相異なる方向から撮像して生成された複数の静脈撮像データそれぞれから、指の内部に存在する静脈に固有な情報である静脈情報を抽出する静脈情報抽出部と、
抽出された複数の前記静脈情報に基づいて、前記複数の静脈情報間における前記静脈の移動量を算出する移動量算出部と、
算出された前記静脈の移動量に基づいて、指の内部に存在する静脈の深度を判定する深度判定部と、
を備える、静脈深度判定装置。
【請求項２】
前記静脈情報抽出部は、指の内部における前記静脈の分布を表す静脈パターンの分岐点、端点および屈曲点の全部または一部を特徴点として抽出し、
前記移動量算出部は、抽出された前記特徴点の移動量を算出し、
前記深度判定部は、前記特徴点の移動量に基づいて、それぞれの前記特徴点の相対的な深度を判定する、請求項１に記載の静脈深度判定装置。
【請求項３】
前記深度判定部は、
前記特徴点の移動量が大きいものほど、該当する前記特徴点が指の表面側に位置していると判定し、
前記特徴点の移動量が小さいものほど、該当する前記特徴点が指の内部に位置していると判定する、請求項２に記載の静脈深度判定装置。
【請求項４】
前記静脈の深度を前記静脈情報と関連付けて登録静脈情報とし、当該登録静脈情報を所定の箇所に記録する静脈情報登録部を更に備える、請求項１に記載の静脈深度判定装置。
【請求項５】
前記静脈情報抽出部により抽出された前記静脈情報と前記深度判定部により判定された前記静脈の深度に関する情報とを前記登録静脈情報と比較し、前記静脈情報の認証を行う静脈情報認証部を更に備える、請求項４に記載の静脈深度判定装置。
【請求項６】
指の表面に対して所定波長の近赤外光を照射し、前記近赤外光が照射された指表面を相異なる方向から撮像して生成された複数の静脈撮像データそれぞれから、指の内部に存在する静脈に固有な情報である静脈情報を抽出するステップと、
抽出された複数の前記静脈情報に基づいて、前記複数の静脈情報間における前記静脈の移動量を算出するステップと、
算出された前記静脈の移動量に基づいて、指の内部に存在する静脈の深度を判定するステップと、
を含む、静脈深度判定方法。
【請求項７】
コンピュータに、
指の表面に対して所定波長の近赤外光を照射し、前記近赤外光が照射された指表面を相異なる方向から撮像して生成された複数の静脈撮像データそれぞれから、指の内部に存在する静脈に固有な情報である静脈情報を抽出する静脈情報抽出機能と、
抽出された複数の前記静脈情報に基づいて、前記複数の静脈情報間における前記静脈の移動量を算出する移動量算出機能と、
算出された前記静脈の移動量に基づいて、指の内部に存在する静脈の深度を判定する深度判定機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、静脈深度判定装置、静脈深度判定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、生体認証を用いた個人識別技術（バイオメトリックス）の導入が開始されている。生体認証を用いた個人識別技術（以下、生体認証と称する。）では、認証に用いる生体認証用データを予めテンプレートとして登録しておき、認証時には、予め登録されているテンプレートと、認証時に生成された生体認証用データとの照合が行われる。
【０００３】
通常、生体認証では、認証に用いられるテンプレートには、指紋や静脈などの２次元パターンや、２次元パターンから抽出された特徴量等が格納されており、この２次元の情報を用いて認証処理が実行される。そのため、パターン自体が流出した場合には、２次元のパターンを再現する擬似的な生体が生成され、この擬似的な生体を用いることで認証処理が成功してしまう危険性がある。
【０００４】
そこで、例えば以下の特許文献１に開示されているように、複数のマイクロレンズを含むマイクロレンズアレイを利用して生体の３次元情報を生成し、この３次元情報をテンプレートとすることで、擬似的な生体の生成を困難とすることが考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２６２３３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献１に記載の方法は、異なる屈折力を有する複数のマイクロレンズを含むマイクロレンズアレイを利用するため、上述の方法を用いるためには、生体認証を実施する装置に特別な部材を設けなければならないという問題があった。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、静脈が存在する深度を容易に判定することが可能な、静脈深度判定装置、静脈深度判定方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、指の表面に対して所定波長の近赤外光を照射し、前記近赤外光が照射された指表面を相異なる方向から撮像して生成された複数の静脈撮像データそれぞれから、指の内部に存在する静脈に固有な情報である静脈情報を抽出する静脈情報抽出部と、抽出された複数の前記静脈情報に基づいて、前記複数の静脈情報間における前記静脈の移動量を算出する移動量算出部と、算出された前記静脈の移動量に基づいて、指の内部に存在する静脈の深度を判定する深度判定部と、を備える静脈深度判定装置が提供される。
【０００９】
かかる構成によれば、静脈情報抽出部は、指の表面に対して所定波長の近赤外光を照射し、近赤外光が照射された指表面を相異なる方向から撮像して生成された複数の静脈撮像データそれぞれから、指の内部に存在する静脈に固有な情報である静脈情報を抽出する。また、移動量算出部は、抽出された複数の静脈情報に基づいて、複数の静脈情報間における静脈の移動量を算出する。また、深度判定部は、算出された静脈の移動量に基づいて、指の内部に存在する静脈の深度を判定する。
【００１０】
前記静脈情報抽出部は、指の内部における前記静脈の分布を表す静脈パターンの分岐点、端点および屈曲点の全部または一部を特徴点として抽出し、前記移動量算出部は、抽出された前記特徴点の移動量を算出し、前記深度判定部は、前記特徴点の移動量に基づいて、それぞれの前記特徴点の相対的な深度を判定することが好ましい。
【００１１】
前記深度判定部は、前記特徴点の移動量が大きいものほど、該当する前記特徴点が指の表面側に位置していると判定し、前記特徴点の移動量が小さいものほど、該当する前記特徴点が指の内部に位置していると判定することが好ましい。
【００１２】
前記静脈の深度を前記静脈情報と関連付けて登録静脈情報とし、当該登録静脈情報を所定の箇所に記録する静脈情報登録部を更に備えてもよい。
【００１３】
前記静脈情報抽出部により抽出された前記静脈情報と前記深度判定部により判定された前記静脈の深度に関する情報とを前記登録静脈情報と比較し、前記静脈情報の認証を行う静脈情報認証部を更に備えてもよい。
【００１４】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、指の表面に対して所定波長の近赤外光を照射し、前記近赤外光が照射された指表面を相異なる方向から撮像して生成された複数の静脈撮像データそれぞれから、指の内部に存在する静脈に固有な情報である静脈情報を抽出するステップと、抽出された複数の前記静脈情報に基づいて、前記複数の静脈情報間における前記静脈の移動量を算出するステップと、算出された前記静脈の移動量に基づいて、指の内部に存在する静脈の深度を判定するステップと、を含む静脈深度判定方法が提供される。
【００１５】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、コンピュータに、指の表面に対して所定波長の近赤外光を照射し、前記近赤外光が照射された指表面を相異なる方向から撮像して生成された複数の静脈撮像データそれぞれから、指の内部に存在する静脈に固有な情報である静脈情報を抽出する静脈情報抽出機能と、抽出された複数の前記静脈情報に基づいて、前記複数の静脈情報間における前記静脈の移動量を算出する移動量算出機能と、算出された前記静脈の移動量に基づいて、指の内部に存在する静脈の深度を判定する深度判定機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように本発明によれば、特別な部材を用いることなく、指の内部に存在する静脈の深度を容易に判定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１Ａ】本発明の第１の実施形態に係る静脈深度判定装置を説明するための説明図である。
【図１Ｂ】同実施形態に係る静脈深度判定装置を説明するための説明図である。
【図２】同実施形態に係る静脈深度判定装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図３】移動量算出処理について説明するための説明図である。
【図４】移動量算出処理について説明するための説明図である。
【図５】深度判定処理について説明するための説明図である。
【図６】深度判定処理について説明するための説明図である。
【図７】同実施形態に係る認証処理部で用いられるテンプレートについて説明するための説明図である。
【図８】同実施形態に係る静脈深度判定方法を説明するための流れ図である。
【図９】本発明の実施形態に係る静脈深度判定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る。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１９】
ここで、以下の説明では、指が長さ方向に沿った軸を中心に回転運動しており、この指表面を撮像装置が所定の時間間隔で撮像して複数の静脈撮像データを生成する場合について説明するが、本発明の実施形態は、以下の例に限定されるわけではない。すなわち、以下の説明のように、撮像対象である指が回転運動をしていてもよく、撮像対象である指は固定されており、１つの撮像装置自体が指を中心に回転運動等を行って、指を様々な方向から撮像してもよい。また、複数の撮像装置を指の周りに配置し、指を様々な方向から撮像するようにしてもよい。
【００２０】
なお、説明は、以下の順序で行うものとする。
（１）第１の実施形態
（１−１）静脈深度判定装置の構成について
（１−２）静脈深度判定方法について
（２）本発明の実施形態に係る静脈深度判定装置のハードウェア構成について
（３）まとめ
【００２１】
（第１の実施形態）
＜静脈深度判定装置の構成について＞
まず、図１Ａおよび図１Ｂを参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る静脈深度判定装置の概略について説明する。図１Ａおよび図１Ｂは、本実施形態に係る静脈深度判定装置について説明するための説明図である。
【００２２】
図１Ａに示したように、本実施形態に係る静脈深度判定装置１０は、光源部ＬＳ上に配置された指表面ＦＧを撮像素子Ｃａｍにより撮像し、指の内部に存在する静脈に関する情報である静脈情報の抽出を行う。ユーザは、撮像の際に、長さ方向に沿った軸を回転軸として、軸をほぼ固定したまま指を回転させる。その結果、ユーザの指は、光源部ＬＳ上の近傍で平行移動することなく存在することとなる。
【００２３】
この状態で指を撮像すると、撮像対象である指は、図１Ｂに示したように様々な方向から撮像されることとなる。その結果、同一の指の内部に存在する静脈を、様々な方向から撮像した複数の静脈撮像データが得られることとなる。
【００２４】
続いて、図２を参照しながら、本実施形態に係る静脈深度判定装置の構成について、詳細に説明する。図２は、本実施形態に係る静脈深度判定装置の構成を説明するためのブロック図である。
【００２５】
本実施形態に係る静脈深度判定装置１０は、例えば図２に示したように、撮像処理部１０１と、認証処理部１０３と、深度情報抽出部１０５と、表示制御部１０７と、記憶部１０９と、を主に備える。
【００２６】
撮像処理部１０１は、静脈深度判定装置１０の上方に載置された指に対して、所定の波長を有する近赤外光を照射し、指の内部に存在する静脈の撮像データ（静脈撮像データ）を生成する。この撮像処理部１０１は、撮像部１１１と、撮像制御部１１３と、を更に備える。
【００２７】
撮像部１１１は、指などの生体表面に対して所定波長の近赤外光を照射する光源部（図示せず。）と、生体内を透過した近赤外光を撮像する撮像光学部（図示せず。）を含む。
【００２８】
光源部は、体表面（例えば、指表面）ＦＧに対して所定の波長帯域を有する近赤外光を照射する。近赤外光は、身体組織に対して透過性が高い一方で、血液中のヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に吸収されるという特徴を有するため、近赤外光を指や手のひらや手の甲に照射すると、指や手のひらや手の甲の内部に分布している静脈が影となって画像に現れる。画像に表れる静脈の影を、静脈パターンという。このような静脈パターンを良好に撮像するために、発光ダイオード等の光源部は、約６００ｎｍ〜１３００ｎｍ程度の波長、好ましくは、７００ｎｍ〜９００ｎｍ程度の波長を有する近赤外光を照射する。
【００２９】
ここで、光源部が照射する近赤外光の波長が６００ｎｍ未満または１３００ｎｍ超過である場合には、血液中のヘモグロビンに吸収される割合が小さくなるため、良好な静脈パターンを得ることが困難となる。また、光源部が照射する近赤外光の波長が７００ｎｍ〜９００ｎｍ程度である場合には、近赤外光は、脱酸素化ヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの双方に対して特異的に吸収されるため、良好な静脈パターンを得ることができる。
【００３０】
また、上述のような波長帯域を有する発光ダイオードのような光源を用いる代わりに、上述の波長帯域を含む光を射出可能な発光ダイオードと、射出された光を光学的に帯域制限するフィルタとを組み合わせたものを使用してもよい。
【００３１】
光源部から射出された近赤外光は、指表面ＦＧに向かって伝搬し、直接光として、生体の側面などから内部に入射する。ここで、人体は良好な近赤外光の散乱体であるため、生体内に入射した直接光は四方に散乱しながら伝搬する。生体内を透過した近赤外光は、撮像部の光学素子に入射することとなる。
【００３２】
撮像光学部は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅｓ：電荷結合素子）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子とレンズ等の光学素子から構成される光学系とを含む。
【００３３】
撮像光学部を構成する光学系は、１または複数の光学素子と、１または複数の撮像素子と、から構成される。本実施形態に係る撮像光学部の光学系は、静脈の撮像専用のものであってもよく、予め存在している光学系を静脈撮像用の光学系として利用するようにしてもよい。例えば、本実施形態に係る静脈深度判定装置１０を携帯電話等の携帯機器に実装する場合には、携帯機器に予め実装されている光学系を静脈撮像用の光学系として利用することが可能である。
【００３４】
人体の皮膚は、表皮層、真皮層および皮下組織層の３層構造となっていることが知られているが、静脈の存在する静脈層は、真皮層に存在している。真皮層は、指表面に対して０．１ｍｍ〜０．３ｍｍ程度の位置から２ｍｍ〜３ｍｍ程度の厚みで存在している層である。したがって、このような真皮層の存在位置（例えば、指表面から１．５ｍｍ〜２．０ｍｍ程度の位置）にレンズ等の光学素子の焦点位置を設定することで、静脈層を透過した透過光を、効率よく集光することが可能となる。
【００３５】
光学素子によって集光された静脈層を透過した透過光は、撮像素子に結像されて、静脈撮像データとなる。
【００３６】
撮像制御部１１３は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等により実現される。撮像制御部１１３は、所定の時間間隔が経過する毎に、光源部および撮像光学部を制御して、複数の撮像データを生成する。指表面ＦＧの撮像を行う時間間隔は、本実施形態に係る静脈深度判定装置１０の処理能力等に応じて任意の値に設定することが可能である。
【００３７】
撮像制御部１１３は、撮像素子によって生成された撮像データを、後述する認証処理部１０３の静脈情報抽出部１２１に出力させる。また、撮像制御部１１３は、生成された撮像データを、後述する記憶部１０９に記録してもよい。また、記憶部１０９への記録に際して、撮像制御部１１３は、生成した撮像データに撮像日や撮像時刻等を関連づけてもよい。なお、生成される撮像データは、ＲＧＢ（Ｒｅｄ−Ｇｒｅｅｎ−Ｂｌｕｅ）信号であってもよいし、それ以外の色やグレースケール等の画像データであってもよい。
【００３８】
なお、本実施形態に係る撮像光学部は、光源部から照射され、指内部を透過した透過光を撮像する、いわゆる透過型配置の撮像装置であってもよく、指内部で反射した近赤外光の反射光を撮像する、いわゆる反射型配置の撮像装置であってもよい。
【００３９】
続いて、認証処理部１０３について説明する。認証処理部１０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。認証処理部１０３は、撮像部１１１から伝送された静脈撮像データから静脈情報を抽出し、抽出した静脈情報の登録処理や認証処理を実施する。この認証処理部１０３は、静脈情報抽出部１２１と、静脈情報登録部１２３と、静脈情報認証部１２５と、を更に備える。
【００４０】
静脈情報抽出部１２１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。静脈情報抽出部１２１は、撮像処理部１０１から伝送される静脈撮像データに対して、静脈情報抽出の前処理を行なう機能と、静脈情報の抽出を行なう機能と、静脈情報抽出の後処理を行なう機能と、を備える。
【００４１】
ここで、上記の前処理は、例えば、撮像データから指の輪郭を検出し、撮像データのどの位置に指があるかを識別する処理や、検出した指の輪郭を利用して撮像データを平面内で回転させて、撮像データの角度（撮像画像の角度）を補正する処理等を含む。
【００４２】
また、上記の静脈情報の抽出は、輪郭の検出や角度の補正が終了した撮像データに対して差分フィルタを適用することで行なわれ、静脈の分布を表した静脈パターンが静脈情報として抽出される。差分フィルタは、注目している画素とその周囲の画素について、注目している画素と周囲の画素との差分が大きな部分で、大きな値を出力値として出力するフィルタである。換言すれば、差分フィルタとは、注目している画素とその近傍の階調値の差分を用いた演算により、画像中の線や縁を強調するフィルタである。
【００４３】
一般的に、２次元平面の格子点（ｘ，ｙ）を変数とする画像データｕ（ｘ，ｙ）に対してフィルタｈ（ｘ，ｙ）を用いてフィルタ処理を行なうと、以下の式１に示すように、画像データν（ｘ，ｙ）を生成する。ここで、以下の式１において、‘＊’は畳込み積分（コンボリューション）を表す。
【００４４】
【数１】
2010240215.tif 000003
・・・（式１）
【００４５】
本実施形態に係る静脈情報の抽出では、上記の差分フィルタとして、１次空間微分フィルタや２次空間微分フィルタ等の微分フィルタを用いてもよい。１次空間微分フィルタは、注目している画素について、横方向と縦方向の隣接している画素の階調値の差分を算出するフィルタであり、２次空間微分フィルタは、注目している画素について、階調値の差分の変化量が大きくなっている部分を抽出するフィルタである。
【００４６】
上記の２次空間微分フィルタとして、例えば、以下に示すＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを用いることが可能である。Ｌｏｇフィルタ（式３）は、ガウス関数を用いた平滑化フィルタであるガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ（式２）の２次微分で表される。ここで、以下の式２において、σはガウス関数の標準偏差を表し、ガウシアンフィルタの平滑化の度合いを表す変数である。また、以下の式３におけるσは、式２と同様にガウス関数の標準偏差を表すパラメータであり、σの値を変化させることで、Ｌｏｇフィルタ処理を行なった場合の出力値を変化させることができる。
【００４７】
【数２】
2010240215.tif 000004
・・・（式２）
2010240215.tif 000005
・・・（式３）
【００４８】
上記の静脈情報抽出の後処理は、例えば、差分フィルタ適用後の画像データに対してなされる閾値処理や、２値化処理や、細線化処理等を含む。かかる後処理を経て、静脈パターンを抽出することが可能となる。
【００４９】
また、静脈情報抽出部１２１は、抽出した静脈パターンにおける端点、分岐点および屈曲点を、特徴点として検出する。より詳細には、静脈情報抽出部１２１は、静脈に対応する線の端点、分岐点および屈曲点のうち、これらの点を結んだ場合にその結んだ線と静脈に対応する線とで囲まれる領域の面積が所定の閾値未満となる位置関係にある端点、分岐点および屈曲点を、特徴点として抽出する。また、静脈情報抽出部１２１は、特徴点を検出した場合に、検出した各特徴点の位置を表す位置データを生成する。
【００５０】
なお、静脈パターンの端点、分岐点および屈曲点を検出する方法は、上述の方法に限定されるわけではなく、任意の方法を利用することが可能である。
【００５１】
静脈情報抽出部１２１は、このようにして抽出した静脈パターンおよび特徴点に関する情報を含む静脈情報を、後述する静脈情報登録部１２３、静脈情報認証部１２５および移動量算出部１３１に伝送する。また、静脈情報抽出部１２１は、抽出した静脈パターンおよび特徴点に関する情報を、後述する記憶部１０９に記憶してもよい。なお、静脈情報抽出部１２１は、上述の各処理を行なうに当たって生成したパラメータや処理の途中経過等を、記憶部１０９に記憶してもよい。
【００５２】
静脈情報登録部１２３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。静脈情報登録部１２３は、静脈情報抽出部１２１から伝送された静脈情報と、後述する深度判定部１３３から伝送された静脈の深度に関する情報（深度情報）とを関連付けて、テンプレートとして後述する記憶部１０９に登録する。
【００５３】
なお、静脈情報登録部１２３は、静脈情報として、静脈パターンを表す画像そのものを登録してもよく、静脈情報抽出部１２１により抽出された特徴点を表す位置データを登録してもよい。また、静脈情報登録部１２３は、静脈パターンを表す画像と特徴点を表す位置データの双方を、静脈情報として登録してもよい。また、静脈情報登録部１２３は、これらの静脈情報を登録する際に、所定の方式に則ってデータの圧縮を行ってもよい。
【００５４】
また、深度判定部１３３から伝送された静脈の深度情報について、静脈情報登録部１２３は、静脈の深度に対応する数値そのものを深度情報として登録してもよく、静脈の深度に対応する数値を正規化したものを、深度情報として登録してもよい。また、静脈情報登録部１２３は、伝送された複数の深度情報について、静脈の深度に対応する数値の大きさに基づいて並び替えた際の順位そのものを、静脈の深度情報として登録してもよい。
【００５５】
なお、テンプレートの登録に際しては、静脈パターンを含む静脈情報および静脈の深度情報だけでなく、静脈パターンを有する個人を特定する他のデータ（例えば、指紋データ、顔画像データ、虹彩データ、声紋データ等）を静脈情報に関連づけて記憶してもよい。また、テンプレートは、例えば、ＣＢＥＦＦ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ｅｘｃｈａｎｇｅ  Ｆｉｌｅ  Ｆｏｒｍａｔ：共通バイオメトリック交換ファイルフォーマットフレームワーク）等の規格に則ったヘッダ情報を有していてもよい。
【００５６】
静脈情報認証部１２５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。静脈情報認証部１２５は、静脈情報抽出部１２１により抽出された静脈情報と、後述する深度判定部１３３から伝送された静脈の深度情報と、既に記録されている静脈パターンのテンプレートおよび深度情報とに基づいて、生成された静脈情報の認証を行なう。静脈情報認証部１２５は、後述する記憶部１０９に対してテンプレートの開示を要求する。静脈情報認証部１２５は、取得したテンプレートに含まれる静脈情報と、静脈情報抽出部１２１から伝送された静脈情報との比較を行なう。テンプレートに含まれる静脈情報（静脈パターン）と伝送された静脈情報（静脈パターン）との比較は、例えば以下に示す相関係数を算出し、算出した相関係数に基づいて実行することが可能である。
【００５７】
相関係数は、以下の式４で定義されるものであり、２つのデータｆ１、ｆ２間の類似度を示す統計学指標であって、−１から１までの実数値をとる。相関係数が１に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していることを示し、相関係数が０に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していないことを示す。また、相関係数が−１に近い値を示す場合には、２つのデータの符号が反転しているような場合を示す。
【００５８】
ここで、本明細書では、ｆ１およびｆ２は静脈パターンを表すデータであり、Ｍ行Ｎ列からなる画像サイズを有しているとする。また、各静脈パターンの画素を（ｍ，ｎ）と表すこととする。
【００５９】
【数３】
2010240215.tif 000006
・・・（式４）
【００６０】
ここで、２つのデータｆ１およびｆ２が完全に一致していれば、その相関係数の値は１となり、そのピーク位置は、ｍｎ平面の略中央となる。そのため、データｆ１およびｆ２の双方を基準として選択した静脈パターンとして相関係数を算出すれば、相関係数の値は１となり、そのピーク位置を回転方向および回転量を判定する際の基準ピーク位置とすることができる。
【００６１】
また、基準として選択した静脈パターンをｆ１とし、選択したもの以外の静脈パターンをｆ２として相関係数を算出する。算出された相関係数が所定の閾値以上であれば、選択したもの以外の静脈パターンが、実際に回転する指から得られた画像である可能性が高いことを意味する。また、算出したピーク位置の基準ピーク位置からのズレの方向を回転方向とし、ピーク位置のズレ量を回転量とすることができる。
【００６２】
静脈情報認証部１２５は、静脈情報の認証だけでなく、後述する深度判定部１３３から伝送される静脈の深度情報の認証も実施する。静脈情報認証部１２５は、テンプレートとして登録されている静脈の深度情報と、深度判定部１３３から伝送された静脈の深度情報とを比較して、静脈の深度情報の認証を行う。静脈情報認証部１２５は、少なくとも、抽出された特徴点の深度情報について、登録されている深度情報との照合を行う。また、特徴点以外にも、静脈パターンを構成する任意の点について、深度情報の比較を行ってもよい。
【００６３】
静脈情報認証部１２５は、相関係数の閾値に基づく判定の結果、テンプレートに含まれる静脈情報と伝送された静脈情報とが類似し、かつテンプレートに含まれる静脈の深度情報と伝送された深度情報とが類似している場合に、静脈情報の認証に成功したと判断する。また、静脈情報認証部１２５は、静脈情報または深度情報の何れかが、予め登録されている情報に類似していない場合には、認証に失敗したと判断する。
【００６４】
ここで、静脈情報認証部１２５は、認証結果を認証時刻等と関連づけて、認証履歴として記憶部１０９に記録してもよい。かかる認証履歴を生成することで、誰がいつ静脈パターンの認証を要求したのか、ひいては、誰がいつ静脈深度判定装置１０を利用したのか、を知ることが可能となる。
【００６５】
このように、本実施形態に係る静脈情報認証部１２５は、２次元データである静脈情報と、２次元データである静脈情報から得られた静脈の深度情報とを利用して、入力された静脈情報の認証処理を行う。本実施形態に係る静脈情報認証部１２５は、３つの座標からなる３次元データとして登録または抽出された静脈情報を利用するのではなく、２次元データである静脈情報の認証処理と、静脈の存在位置の奥行きを表す別個の情報である深度情報とを利用する。そのため、静脈情報の取得に特別な部材が必要となるわけではなく、また、簡便な処理により静脈情報の認証を行うことが可能である。
【００６６】
なお、本実施形態に係る静脈情報認証部１２５は、静脈の深度情報を利用して、以下のような認証処理を実施することができる。すなわち、静脈認証処理においては、体表面側に位置する静脈ほど静脈撮像データに写りやすく、生体内の奥側に位置する静脈ほど静脈撮像データに写りにくい。そのため、特徴点を利用した認証処理を行う場合に、静脈情報認証部１２５は、体表面側に対応する深度情報を有する特徴点については、認証のための閾値を高く設定するようにしてもよい。また、静脈情報認証部１２５は、静脈の深度情報を参照して、まず、体表面側に位置する特徴点のみを用いて認証処理を行い、その後必要に応じて、生体内の奥側に位置する特徴点を含む認証処理を実施してもよい。また、体表面側に位置する特徴点の認証に失敗したものの、生体内の奥側に位置する特徴点の認証に成功したなどといった現象が生じた場合に、このような認証処理は失敗したと判断してもよい。このように、本実施形態に係る静脈情報認証部１２５は、静脈の深度情報を利用することで、静脈認証処理のセキュリティレベルを容易に変更することができる。
【００６７】
続いて、深度情報抽出部１０５について説明する。深度情報抽出部１０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。深度情報抽出部１０５は、静脈情報抽出部１２１から伝送された静脈情報および特徴点に関する情報に基づいて、指内部における静脈の存在位置を表す情報である静脈の深度情報を抽出する。この深度情報抽出部１０５は、例えば図２に示したように、移動量算出部１３１と、深度判定部１３３と、を更に備える。
【００６８】
移動量算出部１３１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。移動量算出部１３１は、回転運動の前後に生成された２種類の静脈撮像データから抽出された静脈情報を用いて、回転運動による静脈パターンの移動量を算出する。より詳細には、移動量算出部１３１は、回転運動の前後に生成された静脈撮像データから抽出された静脈情報から検出された特徴点に着目し、回転運動に伴う各特徴点の撮像面での移動量を算出する。この際、指形状の湾曲による影響を抑制するために、移動量算出部１３１は、静脈パターンの縁部に存在する特徴点ではなく、中心付近に存在する特徴点を利用する。
【００６９】
以下では、図３および図４を参照しながら、移動量算出部１３１が行う移動量の算出処理について、詳細に説明する。図３および図４は、移動量算出処理について説明するための説明図である。
【００７０】
まず、図３について説明する。図３では、回転前の静脈撮像データから得られた静脈パターンの模式図と、回転後の静脈撮像データから得られた静脈パターンの模式図とがあわせて図示されている。実線で表された静脈パターンが回転前の静脈パターンの模式図であり、点線で表された静脈パターンが回転後の静脈パターンの模式図である。また、各静脈パターンには、複数の特徴点があわせて記載されている。
【００７１】
特徴点の移動量を算出するためには、まず、移動後の特徴点が移動前のどの特徴点に対応するのかを明らかにする必要がある。そのため、移動量算出部１３１は、ブロックマッチングによるオプティカルフロー（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｆｌｏｗ）を利用して、特徴点の動き検出を行う。
【００７２】
一般的なオプティカルフローを用いた動き検出は、対象とする画像フレーム内に所定の大きさのブロックを複数敷き詰め、敷き詰めた全てのブロックに対して、各ブロックの動きを検出しようとし、検出されたブロックの動き事態に信頼が置けるか否かの判定を行う。そのため、一般的なオプティカルフローを用いた動き検出は、計算コストが非常に大きく、計算時間も必要となるという問題がある。
【００７３】
そこで、本実施形態に係る移動量算出部１３１は、オプティカルフローの演算を行う前に、動き自体に信頼性が保てそうなブロックのみを抽出し、抽出したブロックのみでオプティカルフローの演算を実施する。これにより、少ない計算コストで精度の高い動き検出を実行することができる。ここで、動き自体に信頼性が保てそうなブロックとは、静脈パターンを表す画像中で、高い画素値を有する画素が多く含まれている領域のことである。また、本実施形態に係る移動量算出部１３１は、更なる計算コストの縮小を図るため、信頼性が保てそうなブロックの中から、特徴点を中心として有し、ブロック内の静脈パターンを表す画像の合計輝度値が所定の閾値以上となるものを選択し、演算を行う。ここで、着目した特徴点は、他の特徴点と連動して移動することが想定されるため、本実施形態に係る移動量算出部１３１は、想定する動きに対応した十分に小さな領域を、探索範囲とすることができる。
【００７４】
ここで、例えば図４に示したように、移動前の静脈パターンの中から特徴点として抽出された点ｃｉを、幅ｂｌｋｗ、高さｂｌｋｈのブロックの中心とし、オプティカルフローの演算の際に注目する注目ブロックとする。また、注目ブロックの中心ｃｉを中心とする、幅ｒｅｇｗ、高さｒｅｇｈの領域を、探索範囲ｒｉとする。
【００７５】
移動量算出部１３１は、続いて、移動後の静脈パターンの中から注目ブロックにおける輝度値との差を最小とするブロックを探索し、探索されたブロックの中心を、注目ブロックの中心ｃｉに対応する移動先の点であると判断する。
【００７６】
なお、本実施形態に係る移動量算出部１３１が実行するオプティカルフローを用いた動き検出は、特開２００８−１５２４８０号公報に記載されている検出方法と同様のものであるため、検出方法の詳細については、上記文献を参照されたい。
【００７７】
移動量算出部１３１は、上述のような方法で各特徴点の対応付けを行い、移動量を算出する。移動量算出部１３１は、各特徴点の対応関係と算出した移動量とを、深度判定部１３３へと伝送する。
【００７８】
深度判定部１３３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。深度判定部１３３は、移動量算出部１３１から伝送された静脈の移動量（より詳細には特徴点の移動量）に基づいて、指の内部に存在する静脈の深度を判定する。以下、図５および図６を参照しながら、深度判定部１３３が実施する静脈の深度判定処理について、詳細に説明する。図５および図６は、深度判定処理について説明するための説明図である。
【００７９】
ここで、以下の説明において、移動前の特徴点をｐｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）と表記することとし、移動後の特徴点をｑｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）と表記することとする。ここでいう特徴点とは、あくまでも撮像面で見た点の位置であり、これらの点は、生体内に存在する静脈が撮像面に射影された点であるため、特徴点の位置情報そのものには、奥行き情報は含まれていない。しかしながら、以下で説明するように、２つの静脈パターン上における特徴点の移動量（すなわち、撮像面における移動前後の特徴点の位置座標の差）は、特徴点の奥行きに関する情報である深度情報を含む情報として利用可能である。
【００８０】
以下の説明では、図５に例示したように、回転運動前のある静脈パターンにおいて、特徴点Ｐ１〜Ｐ３が検出されたものとする。また、回転量算出部１３１により、特徴点Ｐ１〜Ｐ３が、回転運動により、それぞれＱ１〜Ｑ３へと移動したものとする。ここで、図５は、指を指の長さ方向と直交するような方向で切断した場合の断面図である。
【００８１】
実際の生体内では、図５に例示したように、それぞれの特徴点は断面内の異なった場所に存在しており、特徴点Ｐ１〜Ｐ３と撮像面との距離は、それぞれ異なる。これらの特徴点が撮像された結果得られる静脈撮像データや、静脈撮像データから抽出される静脈パターンは、特徴点Ｐ１〜Ｐ３が撮像面に射影されたものに対応し、静脈パターンにおける特徴点は、ｐ１〜ｐ３となる。
【００８２】
ここで、ユーザが自身の指を微小角度Δθだけ回転させたとする。このとき、移動量算出部１３１によって算出される特徴点ｐ１の移動量は、図５におけるｐ１−ｑ１間の長さに対応し、特徴点ｐ２の移動量は、ｐ２−ｑ２間の長さに対応し、特徴点ｐ３の移動量は、ｐ３−ｑ３間の長さに対応する。これら各点の移動量（平行移動量）と、微小回転角Δθとの関係は、それぞれ以下の式５〜式７で表される。ここで、以下の式５〜式７において、ｒ１およびｒ２は、指の中心から各特徴点までの回転半径である。
【００８３】
【数４】
2010240215.tif 000007
・・・（式５）
2010240215.tif 000008
・・・（式６）
2010240215.tif 000009
・・・（式７）
【００８４】
上記式５〜式７から明らかなように、各特徴点の撮像面での移動量（平行移動量）は、回転半径に応じて異なる。すなわち、全ての特徴点が同じ回転角を回転したとしても、その回転中心からの距離（回転半径）が異なると、撮像面での移動量は異なることとなり、体表面に近い位置に存在する特徴量ほど移動量は大きくなる。このような移動量の違いを利用して、本実施形態に係る深度判定部１３３は、静脈の深度情報（すなわち、奥行きの違い）を認識することができる。
【００８５】
例えば、深度判定部１３３は、静脈情報抽出部１２１により検出された特徴点それぞれを、移動量算出部１３１から伝送された移動量の大きさに基づいて順位付けする。これにより、深度判定部１３３は、移動量の算出が行われた全ての特徴点について、相対的な位置関係を決定することができる。そこで、深度判定部１３３は、得られた順位そのものを各特徴点の深度を表す深度情報とすることができる。この場合、移動量の大きさが小さいものから順に移動量の順位付けを行ったとすると、深度判定部１３３は、順位の小さいものほど図５における回転中心に近い位置の特徴点であり、順位の大きなものほど体表面に近い位置の特徴点であると判断可能である。また、移動量の大きさが同じ特徴点が存在した場合には、これらの特徴点の順位は同じ値となる。このような特徴点は、体表面からの深さ（深度）が同じ位置（例えば、図５において、体表面から深さが同じ位置がつくる同心円上）に存在していると判断される。
【００８６】
また、深度判定部１３３は、移動量算出部１３１から伝送された移動量の大きさそのものを、各特徴点の深度を表す深度情報とすることもできる。この場合、移動量の大きさが小さいものほど図５における回転中心に近い位置の特徴点となり、移動量の大きさが大きなものほど体表面に近い位置の特徴点となる。また、深度判定部１３３は、移動量算出部１３１から伝送された移動量を規格化したものを、各特徴点の深度を表す深度情報としてもよい。
【００８７】
また、深度判定部１３３は、移動量が算出された全ての特徴点の深度情報を判定せずに、移動量が算出された全ての特徴点を、いくつかのグループに分類してもよい。例えば、深度判定部１３３は、移動量が算出された全ての特徴点について、移動量の大きさに基づくクラスタ解析を行い、いくつかのグループに分類することができる。この場合、同一のグループに分類された特徴点は、体表面からの深さがほぼ同じ部分に位置する特徴点であるとして取り扱うことができる。
【００８８】
なお、ユーザによる指の回転のさせ方によって、移動量算出部１３１が算出する特徴点の移動量が異なる可能性が生じうる。すなわち、図６（ａ）に示したように、ユーザが指を回転軸に沿って回転させた場合には、特徴点の移動方向は指の回転方向とほぼ一致し、図６（ａ）に示したように、その移動方向は、指の長さ方向と直交する方向となる。他方、ユーザが、回転軸に沿った回転運動に加えて指の長さ方向に沿った移動を行った場合には、特徴点の移動方向は、図６（ｂ）に示したように、斜め方向となる。この場合には、深度判定部１３３は、移動量算出部１３１から伝送された移動量の長さ方向に直交する成分の大きさを用いて、深度の判定を行うことが可能である。
【００８９】
このように、本実施形態に係る深度判定部１３３は、２次元データである静脈パターンを利用して算出された特徴点の移動量の大きさのみに基づいて、特徴点の深度を判定することができる。
【００９０】
深度判定部１３３は、このようにして得られた静脈の深度に関する情報（より詳細には、特徴点の深度に関する情報）を、静脈情報登録部１２３および静脈情報認証部１２５に伝送する。
【００９１】
先に説明したように、本実施形態に係る静脈情報登録部１２３は、２次元データである静脈情報と、深度判定部１３３により得られた深度情報とをテンプレートとして登録し、静脈情報認証部１２５は、静脈情報と深度情報とを用いて認証処理を行う。以下では、図７を参照しながら、本実施形態に係る認証処理部１０３で用いられるテンプレートについて説明する。図７は、本実施形態に係る認証処理部で用いられるテンプレートについて説明するための説明図である。
【００９２】
本実施形態に係るテンプレートに含まれる静脈情報は、例えば図７（ａ）に示したように、複数の特徴点に関する情報を含み、これらの特徴点を線分で結んで得られるパターンが、ユーザの静脈パターンとなる。ここで、図７（ａ）に示したグラフ図における黒丸が特徴点を表している。従来の静脈情報は、図７（ａ）に示したような２次元の情報のみからなるものであったため、悪意あるユーザに静脈パターンに関する情報が漏れてしまうと、悪意あるユーザによって、２次元パターンを再現した擬似的な生体が生成されてしまうという問題があった。
【００９３】
しかしながら、本実施形態では、図７（ａ）に示したような２次元の静脈情報に対して、上述のような特徴点の深度に関する情報を関連付ける。この特徴点の深度に関する深度情報は、特徴点の深度（奥行き）を表す情報ではあるものの、特徴点の絶対的な座標（奥行きに関する座標）を表すものではない。このような深度情報を静脈情報に対して関連付けることで、本実施形態に係る静脈深度判定装置１０で生成されるテンプレートは、図７（ｂ）に示したような奥行きに関する情報を含む３次元のデータとなる。ここで図７（ｂ）におけるｚ軸は、深度情報に関する座標軸である。これにより、本実施形態に係る静脈情報認証部１２５は、単なる２次元的なマッチングではなく、奥行き情報を包含した擬似的な３次元情報を利用したマッチングを行うことが可能となり、偽造やなりすましがより困難な認証を行うことが可能となる。
【００９４】
再び図２に戻って、本実施形態に係る表示制御部１０７について説明する。表示制御部１０７は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。表示制御部１０７は、静脈深度判定装置１０に設けられたディスプレイ等の表示部（図示せず。）の表示制御を行う。表示制御部１０７は、撮像処理部１０１からの要請に応じて、表示部に「指を所定の場所に置いてください。」や、「指を回転させてください。」といったメッセージを表示させる。また、表示制御部１０７は、静脈情報登録部１２３からの要請に応じて、テンプレートの登録処理が終了した旨やテンプレートの登録処理に失敗した旨のメッセージを、表示部に表示させる。また、表示制御部１０７は、静脈情報認証部１２５からの要請に応じて、表示部に静脈認証処理の認証結果を表示させる。
【００９５】
記憶部１０９は、静脈情報登録部１２３から登録要請のあったテンプレートや、当該テンプレートに関連付けられた他のデータを記憶する。また、これらのデータ以外にも、撮像処理部１０１により生成された撮像データや、静脈情報抽出部１２１が抽出した静脈パターンおよび特徴点に関する情報等を記憶することも可能である。更に、これらのデータ以外にも、静脈深度判定装置１０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等を、適宜記憶することが可能である。この記憶部１０９は、本実施形態に係る静脈深度判定装置１０が備える各処理部が、自由に読み書きを行うことが可能である。
【００９６】
以上、本実施形態に係る静脈深度判定装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【００９７】
なお、上述のような本実施形態に係る静脈深度判定装置１０の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００９８】
＜静脈深度判定方法について＞
次に、図８を参照しながら、本実施形態に係る静脈深度判定方法について、詳細に説明する。図８は、本実施形態に係る静脈深度判定方法を説明するための流れ図である。
【００９９】
なお、以下の説明に先立ち、静脈深度判定装置１０の表示部（図示せず。）には、静脈情報の登録処理または認証処理のどちらを実施するのかを選択可能なメッセージ等が表示されており、ユーザは、このメッセージに対して所定の入力操作を行ったものとする。所定のユーザ操作により、撮像処理部１０１は、表示制御部１０７を介して、表示部に所定の位置に指を置いて回転運動させる旨をユーザに促すメッセージを表示させる。
【０１００】
撮像制御部１１３は、撮像部１１１を制御して、撮像部１１１により回転運動をしている指を所定の時間間隔で複数回撮像させる。これにより、複数の静脈撮像データが生成される。撮像部１１１は、生成した静脈撮像データを、静脈情報抽出部１２１に伝送する。
【０１０１】
静脈情報抽出部１２１は、伝送された複数の静脈撮像データそれぞれから、複数の静脈情報を抽出する（ステップＳ１０１）。また、静脈情報抽出部１２１は、静脈情報の抽出とあわせて、端点、分岐点、屈曲点といった特徴点の検出も行う。静脈情報抽出部１２１は、抽出した静脈情報および特徴点に関する情報を、静脈情報登録部１２３、静脈情報認証部１２５および移動量算出部１３１に伝送する。
【０１０２】
次に、移動量算出部１３１は、静脈情報抽出部１２１から伝送された静脈情報および特徴点に関する情報に基づいて、各特徴点の移動量を算出する（ステップＳ１０３）。特徴点の移動量の算出が終了すると、移動量算出部１３１は、算出した特徴点の移動量を、深度判定部１３３に伝送する。
【０１０３】
続いて、深度判定部１３３は、移動量算出部１３１から伝送された特徴点の移動量の大きさに応じて、各特徴点の深度を判定する（ステップＳ１３３）。深度判定部１３３は、特徴点の深度の判定を先に説明したような方法を用いて実施し、先に説明したような深度情報を生成して、静脈情報登録部１２３および静脈情報認証部１２５に伝送する。
【０１０４】
ここで、認証処理部１０３は、ユーザが行った操作が静脈情報の登録処理を行うための操作と、静脈情報の認証処理を行うための操作の何れであったかを判断する（ステップＳ１０７）。ユーザ操作が、静脈情報の登録処理の実施を要請するものであった場合、静脈情報登録部１２３は、静脈情報の登録処理を実施する。すなわち、静脈情報登録部１２３は、静脈情報抽出部１２１から伝送された、特徴点に関する情報を含む静脈情報を、深度判定部１３３から伝送された特徴点の深度情報に関連付けて、テンプレートとして記憶部１０９等に登録する（ステップＳ１０９）。
【０１０５】
また、ユーザ操作が、静脈情報の認証処理の実施を要請するものであった場合、静脈情報認証部１２５は、静脈情報の認証処理を実施する。すなわち、静脈情報認証部１２５は、予め登録されているテンプレートと、静脈情報抽出部１２１から伝送された、特徴点に関する情報を含む静脈情報と、深度判定部１３３から伝送された深度情報とを用いて、静脈認証処理を実施する（ステップＳ１１１）。ここで、静脈情報認証部１２５は、静脈情報と深度情報とが、予め登録されているテンプレートと類似している場合に、認証が成功したと判断する。また、静脈情報または深度情報の何れかが、予め登録されているテンプレートと類似していない場合には、静脈情報認証部１２５は、認証に失敗したと判断する。
【０１０６】
なお、静脈情報および深度情報の認証に際して、静脈情報認証部１２５は、静脈情報の照合処理を行った後に深度情報の照合処理を行ってもよく、深度情報の照合処理を行った後に静脈情報の照合処理を行ってもよい。
【０１０７】
このような方法を用いることで、本実施形態に係る静脈深度判定装置１０は、入力された静脈情報に含まれる特徴点の深度を、容易に判定することが可能となる。
【０１０８】
＜ハードウェア構成について＞
次に、図９を参照しながら、本発明の実施形態に係る静脈深度判定装置１０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図９は、本発明の実施形態に係る静脈深度判定装置１０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。
【０１０９】
静脈深度判定装置１０は、撮像部１０１以外に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、静脈深度判定装置１０は、更に、ホストバス９０７と、ブリッジ９０９と、外部バス９１１と、インターフェース９１３と、入力装置９１５と、出力装置９１７と、ストレージ装置９１９と、ドライブ９２１と、接続ポート９２３と、通信装置９２５とを備える。
【０１１０】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、静脈深度判定装置１０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。
【０１１１】
ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
【０１１２】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、静脈深度判定装置１０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器９２９であってもよい。さらに、入力装置９１５は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。静脈深度判定装置１０のユーザは、この入力装置９１５を操作することにより、静脈深度判定装置１０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【０１１３】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１７は、例えば、静脈深度判定装置１０が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、静脈深度判定装置１０が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。
【０１１４】
ストレージ装置９１９は、静脈深度判定装置１０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【０１１５】
ドライブ９２１は、記録媒体用リーダライタであり、静脈深度判定装置１０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２７は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。
【０１１６】
接続ポート９２３は、機器を静脈深度判定装置１０に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ｉ．Ｌｉｎｋ等のＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。接続ポート９２３の別の例として、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。この接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、静脈深度判定装置１０は、外部接続機器９２９から直接各種データを取得したり、外部接続機器９２９に各種データを提供したりする。
【０１１７】
通信装置９２５は、例えば、通信網９３１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９２５に接続される通信網９３１は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。
【０１１８】
以上、本発明の実施形態に係る静脈深度判定装置１０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【０１１９】
＜まとめ＞
以上説明したように、本発明の実施形態に係る静脈深度判定方法は、指の回転運動を利用し、特徴点の撮像面での移動量に着目して特徴点の相対的な奥行きの違いを容易に判定することができる。また、特徴点の相対的な奥行きの違いを、２次元データである静脈パターンとあわせて用いることにより、偽造やなりすましが困難なテンプレートを実現することができ、偽造やなりすましが困難な認証処理を実現することができる。また、本発明の実施形態に係る静脈深度判定方法では、特徴点の移動量に基づいて深度の判定を行うため、指紋情報等といった他の生体情報は不要であり、また、マイクロレンズアレイのような特別な部材は必要としない。
【０１２０】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１２１】
例えば、上記実施形態では、静脈パターンの特徴点に着目して深度情報を判定する場合について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、静脈パターンの特徴点に加え、特徴点以外の画素を利用して、静脈の深度を判定してもよい。これにより、より精密な静脈の深度情報を得ることができる。
【０１２２】
また、静脈情報の登録時に、指の外形に関する情報をあわせて登録しておくことで、回転半径ｒを大まかに見積もることが可能となり、移動量を用いて、回転角Δθを逆三角関数により算出することも可能である。また、特徴点の動き検出方法を利用することにより、ある特徴点が回転運動により移動した場合のテンプレートを予測することも可能である。
【０１２３】
また、上述の実施形態では、ユーザが自身の指を回転させる場合について説明したが、撮像部に設けられたカメラ等の撮像装置がユーザの指の周りを回転しながら指の撮像を行ったり、複数の撮像装置を指の周囲に配置しておき、指の撮像を行ったりしてもよい。
【符号の説明】
【０１２４】
１０    静脈深度判定装置
１０１    撮像処理部
１０３    認証処理部
１０５    深度情報抽出部
１０７    表示制御部
１０９    記憶部
１１１    撮像部
１１３    撮像制御部
１２１    静脈情報抽出部
１２３    静脈情報登録部
１２５    静脈情報認証部
１３１    移動量算出部
１３３    深度判定部
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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