(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
指の静脈を光学的センサで読み取って入力画像を取得する画像取得手段と、ＤＰマッチングにより前記入力画像と予め登録しておいた登録画像との照合を行って静脈の認証を行う認証手段と、を備え、
照合を行う方向を指の長軸方向とし、前記ＤＰマッチングとして端点フリーＤＰマッチングを用いて前記照合を行うように構成され、前記ＤＰマッチングに基づく前記登録画像との照合において、フレーム間距離の算出を行う際に、照合を行う方向と垂直方向となる指の短軸方向一行にずらし幅を導入することにより、照合を行う方向と垂直方向の位置ずれを吸収した照合を行うことを特徴とする静脈認証システム。
【請求項２】
指の静脈を光学的センサで読み取って入力画像を取得する画像取得手段と、ＤＰマッチングにより前記入力画像と予め登録しておいた登録画像との照合を行って静脈の認証を行う認証手段と、を備え、
照合を行う方向を指の短軸方向とし、前記ＤＰマッチングとして端点フリーＤＰマッチングを用いて前記照合を行うように構成され、前記ＤＰマッチングに基づく前記登録画像との照合において、フレーム間距離の算出を行う際に、照合を行う方向と垂直方向となる指の長軸方向一行にずらし幅を導入することにより、照合を行う方向と垂直方向の位置ずれを吸収した照合を行うことを特徴とする静脈認証システム。
【請求項３】
前記画像取得手段は、波長８９０［ｎｍ］の近赤外光を静脈の読み取りに用いることを特徴とする請求項１または２に記載の静脈認証システム。
【請求項４】
前記画像取得手段は、前記入力画像に対しフィルタ処理を行って静脈を強調した画像とする静脈強調手段を有し、
前記静脈強調手段は、照合を行う方向と垂直方向となる画像の一行の画素値をフーリエ変換し、得られたスペクトラム情報に周波数フィルタをかけた後、逆フーリエ変換を行うもので、前記周波数フィルタとして数式６のフィルタを用いることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の静脈認証システム。
【数６】
0005618267.tif 000012
【請求項５】
前記画像取得手段は、前記入力画像から指の中心線を検出し、中心線が垂直になるように前記入力画像を回転補正する回転補正手段を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つに記載の静脈認証システム。
【請求項６】
前記画像取得手段は、前記回転補正された入力画像から前記中心線を基準として一定サイズの画像を切り出し、前記認証に用いる入力画像とする切り出し手段を有することを特徴とする請求項５に記載の静脈認証システム。
【請求項７】
前記画像取得手段は、指の第一関節近傍にできた皺すわなち皮線、および第二関節近傍にできた皮線を前記入力画像から検出し、前記２つの皮線を基準として一定サイズの画像を切り出し、前記認証に用いる入力画像とする切り出し手段を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つに記載の静脈認証システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、静脈の認証を行う静脈認証システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、皮膚表面状態の影響を受けにくく、模倣が困難な指や掌の静脈画像を用いた生体認証の実用化が進んでいる。静脈画像は近赤外光が人体を透過する際に、静脈内のヘモグロビンに吸光されることで撮影される。静脈画像による認証法としては位置合わせ後のテンプレート毎の類似度などが使用されているが、認証を行う際には、画像取得時の位置ずれが問題となる。従来法では、テンプレートマッチングや特許文献１のLog-Polar変換を用いた手法、特許文献２のように照合を行う前に静脈の抽出を行う手法などがその補正法として提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２３３９８１号公報
【特許文献２】特開２００８−０４０６１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の静脈認証手法は静脈面が平面であるという仮定に基づいて行われているが、実際には静脈は３次元構造をなすため、指の回転よる画像変化は認証率低下の要因となる。
【０００５】
本発明は、上記問題に鑑みたもので、立体的な構造を持つ静脈を光学的センサにより読み取る際に、静脈の位置・回転ずれにより入力画像に発生する位置ずれ、伸縮を吸収し、認証率を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、静脈を非接触型の撮像部で読み取って入力画像を取得する画像取得手段と、前記入力画像と予め登録しておいた登録画像とのパターンマッチングを行う際に、前記入力画像の位置ずれ・伸縮の吸収をすることで、静脈の認証を行う認証手段を備えたことを第１の特徴とする。
【０００７】
この発明によれば、３次元構造をなす静脈を非接触型の撮像部で読み取る際に、静脈の位置・回転ずれにより抽出画像に発生する伸縮および位置ずれを、抽出画像と登録画像との照合を行うことにより吸収することができる。
【０００８】
本発明は、静脈を非接触型の撮像部で読み取って入力画像を取得する画像取得手段と、前記入力画像と予め登録しておいた登録画像の対応した縦方向の一行、または対応した横方向の一行を特徴量として、多次元の特徴量を照合に用いることにより、前記入力画像の位置ずれ・伸縮の吸収と、静脈の認証とを同時に行う認証手段と、を備えたことを第２の特徴とする。
【０００９】
本発明は、上記した第２の特徴において、前記静脈が指の静脈であり、前記認証手段が指の長軸方向の一行を特徴量として、多次元の特徴量をマッチングすることにより、照合を行うことを第３の特徴とする。
【００１０】
本発明は、上記した第１〜第３のいずれか１つの特徴において、前記静脈が指の静脈であり、前記画像取得手段が波長850[nm]から900[nm]の範囲にある近赤外光を静脈の読み取りに用いることを第４の特徴とする。
【００１１】
本発明は、指の静脈を光学的センサで読み取って入力画像を取得する画像取得手段と、動的計画法を応用したＤＰマッチングにより前記入力画像と予め登録しておいた登録画像との照合を行って静脈の認証を行う認証手段と、を備えたことを第５の特徴とする。
【００１２】
本発明は、上記した第５の特徴において、前記画像取得手段が、前記入力画像に対しフィルタ処理を行って静脈を強調した画像とする静脈強調手段を有することを第６の特徴とする。
【００１３】
本発明は、上記した第５又は第６の特徴において、前記ＤＰマッチングに基づく前記登録画像との照合において、フレーム間距離の算出を行う際に、照合を行う方向と垂直方向の縦または横一行にずらし幅を導入することにより、照合の方向と垂直方向の位置ずれを吸収した照合を行うことを第７の特徴とする。
【００１４】
本発明は、上記した第５〜第７の特徴において、前記ＤＰマッチングとして、始端および／または終端に自由度を与える端点フリーＤＰマッチングを用いることを第８の特徴とする。
【００１５】
本発明は、上記した第５〜第８の特徴において、前記画像取得手段が、前記入力画像から指の中心線を検出し、中心線が垂直になるように前記入力画像を回転補正する回転補正手段を有することを第９の特徴とする。
【００１６】
本発明は、上記した第９の特徴において、前記画像取得手段が、前記回転補正された入力画像から前記中心線を基準として一定サイズの画像を切り出し、前記認証に用いる入力画像とする切り出し手段を有することを第１０の特徴とする。
【００１７】
本発明は、上記した第５〜第８の特徴において、前記画像取得手段が指の第一関節近傍にできた皺すわなち皮線、および第二関節近傍にできた皮線を前記入力画像から検出し、前記２つの皮線を基準として一定サイズの画像を切り出し、前記認証に用いる入力画像とする切り出し手段を有することを第１１の特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態に係る指静脈認証証システムの撮影部の断面図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る指静脈認証システムの機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る指静脈認証における認証方法のフローである。
【図４】抽出した輪郭座標と中心線の関係を示す図である。
【図５】画像の切り出しの概念図である。
【図６】２種類のフィルタによる静脈強調画像を用いた認証実験結果の一例を示すグラフである。
【図７】静脈強調に用いる周波数フィルタの特性を示す図である。
【図８】２種類のフィルタによる静脈強調画像の一例を示すグラフである。
【図９】画像の傾き補正と切り出し、強調処理後の各画像の一例である。
【図１０】端点フリーＤＰマッチングを指の縦方向に適用した一例である。
【図１１】ずらし幅に対する認証結果の一例を示すグラフである。
【図１２】指の特性に合わせて複数の異なる波長を同時、または切り替えて使用する実施形態の一例である。
【図１３】各波長の光源を使用した場合の認証率の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
（第１実施形態）
本発明の一実施形態について、図１から図１３を参照しながら詳細に説明する。ただし、これは一例であり本発明が以下の実施の形態に限定されている訳ではない。
まず図１、２を参照して、本発明の実施の形態に係る指静脈認証システムの構成について説明する。
図１に指静脈画像の撮影部を示す。撮影には、発光素子１０４として近赤外ＬＥＤなどを、受光素子１０１としてＣＣＤカメラなどを用いることができる。近赤外領域の光は静脈血に含まれるヘモグロビンでの吸収が多く、ヘモグロビン以外の生体組織の吸収が少ないことから鮮明な静脈画像を得ることができる。具体的には、直線に並べた７個の近赤外ＬＥＤで手の甲側から指１０２に光１０３を照射し、赤外透過フィルタ（SC680）を介してＣＣＤカメラで撮影する。ＣＣＤカメラには近赤外領域に感度を持つSony製XC-E150を用いる。照射された光は関節や骨の周りを散乱しながら透過し、手のひら側の指静脈を映し出す。
【００２０】
鮮明な静脈画像を取得するため、官能評価実験と認証実験を行う。官能評価実験において、光源として波長700〜970[nm] の近赤外領域から選んだ9 種（710, 760, 810, 850,870, 890, 910, 940, 970[nm]）を使用して6 人の左人差し指を3 回ずつ撮影することにより486 枚の静脈画像を取得し、これらの画像評価に関し10 人の被験者による対比較実験を行った結果、最も鮮明であるという結果が得られた波長890[nm]の光源を撮影に用いることにより高精度な認証が可能となる。認証実験において、登録画像を１枚、その他を入力画像とし、各波長54枚の画像それぞれを登録画像として実験を行った結果を図１３に示す。100[%]の認証率が得られた850〜900[nm]を光源の波長に用いても高精度な認証が可能である。
図２に指静脈認証システム全体の構成を示す。撮像した指静脈画像は認証用計算機部の画像バッファ１０５に保持される。認証前に記憶装置へ格納された登録画像１１２と、撮像した画像とを用い認証処理を行う。画像バッファの静脈画像に対し、前処理として中心線検出部１０６により指の中心線を検出し、回転補正部１０７で傾きを補正する。さらに、切り出し部１０８で中心線を基準として一定サイズに切り出す。切り出された静脈画像は、特徴強調部１０９において横１ラインのデータを取得し、空間周波数領域におけるｍ次成分以上の高周波成分を除去するフィルタを掛けて静脈を強調する。ＤＰマッチング部１１０において、登録画像１１２と入力画像の距離を、端点フリーＤＰマッチングを用いて計算し閾値で認証を行う。
次に、図３を参照し前記の個人認証の流れについて詳しく説明する。
（１）画像の前処理：撮影装置には指ガイドが設置してあり、被験者が指先がガイドに触れるように指を置き、光学的センサで静脈画像を読み取り入力画像を取得する（ステップＳ１）。この際、指先を中心とした傾きのずれと位置ずれが生じる。このずれを前処理により取り除く。
指の傾きは、指の中心線を検出し、中心線が垂直になるように回転することで補正する。中心線は指輪郭を抽出し、輪郭の座標から算出する。輪郭抽出を行うステップＳ２ではソベルフィルタによるエッジ検出を行い、閾値を超える部分を指輪郭として検出する。ソベルフィルタを以下に示す。
【００２１】
【数１】
0005618267.tif 000002
【００２２】
【数２】
0005618267.tif 000003
【００２３】
数式（１），（２）のフィルタから数式（３）で両方向フィルタを作成し、エッジを抽出する。
【００２４】
【数３】
0005618267.tif 000004
【００２５】
検出した輪郭では途切れている部分や誤検出している輪郭がある。そこで、誤検出部分を除去するように線を結び、補間（ステップＳ３）を行うことで輪郭を検出する。
前記輪郭からの中心線検出処理（ステップＳ４）について図４を参照し説明する。まず輪郭の頂点座標(xtop, ytop)を指先として検出する。傾き算出に用いる座標(x1, y1)，(x2, y2)を数式（４），（５）のように定義する。
【００２６】
【数４】
0005618267.tif 000005
【００２７】
【数５】
0005618267.tif 000006
【００２８】
座標(x1, y1)，(x2, y2)を結ぶ直線を算出し、回転処理により傾き補正（ステップＳ５）を行う。
傾き補正を行った画像から認証に使用する領域を切り出し処理（ステップＳ６）により切り出す。切り出しの概念図を図５に示す。縦方向は指先端座標(xtop, ytop)から画像下方向に100[pixel]の位置から280[pixel]、横方向は指中心線の左右50[pixel]を切り出し、100×280の画像を作成する。指の先端座標、指中心線を基準として切り出すことで位置ずれを取り除く。
【００２９】
前記の前処理において、指の中心線による回転補正・切り出しの代わりに、指の第一関節近傍にできた皺すわなち皮線、および第二関節近傍にできた皮線を入力画像から検出し、これら２つの皮線を基準として一定サイズの画像を切り出すこともできる。
（２）静脈強調：認証に用いる特徴量算出のため、切り出し画像に対して静脈強調（ステップＳ７）を行い、画像中の個人特徴を強調する。画像の横一行の輝度に対し、フィルタ処理により静脈を強調する。具体的には、前記横一行の画素値をフーリエ変換し、得られたスペクトラム情報に周波数フィルタをかけた後、逆フーリエ変換を行う。数式（６）のフィルタ１と数式（７）のフィルタ２の認証率を比較した結果、図６に示すように数式（６）のフィルタ1の方が高い認証率（最大認証率として97.7[%]）が得られたため、静脈強調フィルタとして数式（６）のフィルタ1を使用する。それぞれのフィルタ特性を図７に、各フィルタでの静脈強調画像の一例を図８に示す。前記の画像の前処理、および静脈強調による静脈画像の一例を図９に示す。
【００３０】
【数６】
0005618267.tif 000007
【００３１】
【数７】
0005618267.tif 000008
【００３２】
（３）認証方法：各画像間の類似度を用いて個人認証を行う。ＤＰマッチング（ステップＳ８）には端点フリーＤＰマッチングを用いる。端点フリーＤＰマッチングでは図１０のように縦方向のパターンの伸縮および位置ずれを吸収した類似度算出を行うことができる。端点固定のＤＰマッチングでは、一次元化した際の始端および／または終端が同じで無い場合、正しい対応を得ることができないため、データの始点および／または終点を固定しない端点フリーＤＰマッチングを用いる。さらに、横方向の位置ずれを吸収する為に、照合に用いる横一行にずらし幅a（−p <a <p， pは最大ずらし幅）を導入することで、横方向の位置ずれを吸収する。ここで、端点フリーＤＰマッチングにより横方向の位置ずれを吸収する場合には、前記ずらし幅aは照合に用いる縦一行に導入され縦方向の位置ずれを吸収することになる。画像間の正規化最小累積距離G(I, J)が最小となるとき、その値を画像間の類似度とする。正規化最小累積距離G(I, J)，最小累積距離g(i, j, a)は数式（８），数式（９）のように定義する。また、登録パターンと入力パターンのフレーム間距離d(i, j, a)は数式（１０）のように定義する。
【００３３】
【数８】
0005618267.tif 000009
【００３４】
【数９】
0005618267.tif 000010
【００３５】
【数１０】
0005618267.tif 000011
【００３６】
次に、認証用のデータベースを作成する。例えば、主観評価で最も高い評価が得られた波長890[nm]の光源を用いて、左右人差し指を20人分、1指につき10枚取得する（計400枚）。認証では10枚のうち1枚を登録画像、その他9枚を評価画像とする。本人の組み合わせは3,600 通り、他人の組み合わせ数156,000通りとなる。
認証は登録画像と入力画像の類似度から閾値を用いて判定する。認証率には本人拒否率と他人受入率が一致する平均誤り率を用いる。
本実施形態による認証結果の一例を図１１に示す。ずらし幅6としたとき、最大認証率99.7[%]が得られている。
（第２実施形態）
前記第１実施形態では、認証方向を指の長軸方向として端点フリーＤＰマッチングにより認証した結果、指の長軸方向の画像の伸縮を吸収したが、この伸縮は指先を中心とした回転に起因したものといえる。
そこで、認証方向を指の短軸方向として端点フリーＤＰマッチングにより認証し、指の短軸方向の画像の伸縮を吸収させた結果、長軸方向での認証の場合に比べて高い認証率が得られた。このため、本願の画像取得手段においては、指の長軸方向を中心とした回転に起因する短軸方向の画像の伸縮を吸収することが有効であり、認証方向を指の短軸方向に選ぶことによりこの伸縮を吸収できる。また、認証方向を指の短軸方向に選ぶことにより、指静脈において個人性が優位に発現していると考えられる指長軸方向の静脈データを認証に用いることができ、認証率を向上させることができる。
（第３実施形態）
前記第１、第２実施形態では、撮像された静脈画像に対してフィルタ処理を行って静脈を強調した画像とする静脈強調を行い、これをＤＰマッチングに基づく照合に適用しているが、前記静脈強調を行わず、撮像された静脈画像に対しＤＰマッチングに基づく照合に適用することにより高速な静脈認証を行うことが可能である。さらに、回転補正処理、切り出し処理を行う必要な無い場合、これらを省略することにより高速な静脈認証が可能となる。
（第４実施形態）
前記第３実施形態においてＤＰマッチングに基づく照合を用いているが、認証の手法はＤＰマッチングに限定されているわけではなく、入力画像と予め登録しておいた登録画像の対応した縦方向の一行、または対応した横方向の一行を照合するアルゴリズムにより、システムを柔軟に構成することができる。
（第５実施形態）
前記第４実施形態では、入力画像と予め登録しておいた登録画像の対応した縦方向の一行、または対応した横方向の一行を照合するアルゴリズムを用いているが、入力画像と登録画像のパターンマッチングを行うことにより、前記入力画像の位置ずれ・伸縮の吸収と、静脈の認証とを同時に行うことが可能である。
（第６実施形態）
前記第１〜第５実施形態において、前記入力画像に対し周波数変換することにより得られるスペクトラム情報またはケプストラム情報を、前記第１実施形態のＤＰマッチングにおける横一行分に相当するデータとして照合に用いる事により、画像再構成処理または画像強調処理を行うことなく系特有の情報を認証に直接利用する事ができ、高速かつ高精度な認証が可能である。
（第７実施形態）
単波長光源により撮影を行うのではなく、指の特性に合わせて複数の異なる波長を同時、または切り替えて使用することにより、より鮮明な静脈パターンを取得するため、図１２のように認証対象（指・手）に対して片側あるいは両側より近赤外光を照射して拡散させ、拡散光をカメラにより撮像することで静脈画像を取得し、前記の第１〜第６実施形態の認証を高精度に行うことが可能である。
【符号の説明】
【００３７】
１０１  受光素子
１０２  指
１０３  光
１０４  発光素子
１０５  画像バッファ
１０６  中心線検出部
１０７  回転補正部
１０８  切り出し部
１０９  特徴強調部
１１０  ＤＰマッチング部
１１１  制御部
１１２  登録画像
【図１】
0005618267.tif 000013
【図２】
0005618267.tif 000014
【図３】
0005618267.tif 000015
【図４】
0005618267.tif 000016
【図５】
0005618267.tif 000017
【図６】
0005618267.tif 000018
【図７】
0005618267.tif 000019
【図８】
0005618267.tif 000020
【図９】
0005618267.tif 000021
【図１０】
0005618267.tif 000022
【図１１】
0005618267.tif 000023
【図１２】
0005618267.tif 000024
【図１３】
0005618267.tif 000025