(57)【要約】  パターン照合装置（１）は、複数種の生体パターンを有する被験体の画像を取得する画像取得部（１０１）を備えている。そして、パターン照合装置（１）は、画像から複数種の生体パターンをそれぞれ分離抽出する分離抽出部（１０２）を備えている。さらに、パターン照合装置（１）は、分離抽出された複数種の生体パターンを予め登録された照合用生体情報とそれぞれ照合して、複数の照合結果を導出する照合部（１０３）を備えている。
2010044250.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種の生体パターンを有する被験体の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像から複数種の前記生体パターンをそれぞれ分離抽出する分離抽出手段と、
分離抽出された複数種の前記生体パターンを予め登録された照合用生体情報とそれぞれ照合して複数の照合結果を導出する照合手段と、
を備えることを特徴とするパターン照合装置。
【請求項２】
請求項１に記載のパターン照合装置において、
前記画像の画素は、前記画像に含まれる複数の色成分それぞれの濃度値を要素とする画像ベクトルにより表され、
前記分離抽出手段は、複数種の前記生体パターンのうちいずれかに対応する生体基底ベクトルを取得して、前記生体基底ベクトルと前記画像ベクトルとを内積演算して得られた値を前記生体パターンの濃度値として算出することによって前記画像から前記生体パターンを分離抽出することを特徴とするパターン照合装置。
【請求項３】
請求項２に記載のパターン照合装置において、
前記生体パターンが格納される生体パターン記憶手段と、
前記生体パターン記憶手段から取得した前記生体パターンに対して多変量解析を行うことによって前記生体基底ベクトルを算出する多変量解析手段と、
前記多変量解析手段が算出した前記生体基底ベクトルが格納される基底ベクトル記憶手段と、を備え、
前記分離抽出手段は、前記基底ベクトル記憶手段から前記生体基底ベクトルを取得することを特徴とするパターン照合装置。
【請求項４】
請求項３に記載のパターン照合装置において、
前記多変量解析手段は、前記多変量解析として独立成分分析、主成分分析または判別分析のいずれかを行うことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項５】
請求項２乃至４いずれかに記載のパターン照合装置において、
前記照合用生体情報が格納される照合用生体情報記憶手段を備え、
前記照合手段は、前記照合用生体情報記憶手段から複数種の前記照合用生体情報を取得することを特徴とするパターン照合装置。
【請求項６】
請求項２乃至５いずれかに記載のパターン照合装置において、
前記被験体は指であり、
前記生体パターンは、前記指の指紋画像である指紋パターンと前記指の血管画像である血管パターンとを含み、
前記生体基底ベクトルは、前記指紋パターンを抽出するための指紋基底ベクトルと前記血管パターンを抽出するための血管基底ベクトルとを含むことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項７】
請求項６に記載のパターン照合装置において、
前記照合用生体情報は、前記指紋パターンを照合するための照合用指紋パターンと前記血管パターンを照合するための照合用血管パターンとを含むことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項８】
請求項６または７に記載のパターン照合装置において、
前記照合用生体情報は、前記指紋パターンの特徴を表す照合用指紋特徴情報と前記血管パターンの特徴を表す照合用血管特徴情報とを含むことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項９】
請求項６乃至８いずれかに記載のパターン照合装置において、
前記照合手段は、
前記指紋パターン及び前記血管パターンのうち少なくとも一つに対して１次元フーリエ変換を行って得られたフーリエ振幅スペクトルを特徴量として算出し、主成分分析を用いて前記特徴量の主成分を抽出し、前記特徴量の主成分に基づいてＤＰマッチングにより類似度を算出して、該類似度を照合結果とする周波数ＤＰマッチング手段を含むことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項１０】
請求項９に記載のパターン照合装置において、
前記照合手段は、
前記指紋パターンから指紋の隆線及び隆線の分岐点と端点からなる特徴点をそれぞれ抽出し、前記特徴点に基づいて類似度を算出して、該類似度を照合結果とするマニューシャマッチング手段を含むことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載のパターン照合装置において、
前記照合手段は、
前記マニューシャマッチング手段によって前記指紋パターンを照合し、前記周波数ＤＰマッチング手段によって該指紋パターン及び前記血管パターンを照合することを特徴とするパターン照合装置。
【請求項１２】
請求項２乃至１１いずれかに記載のパターン照合装置において、
複数の前記照合結果を統合する照合結果統合手段を備えることを特徴とするパターン照合装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載のパターン照合装置において、
前記照合結果統合手段は、
前記照合手段により導出された前記照合結果に予め定めた重み付け係数を乗算して、それぞれを合算することを特徴とするパターン照合装置。
【請求項１４】
請求項２乃至１３いずれかに記載のパターン照合装置において、
前記画像は少なくとも４つの色成分からなるマルチスペクトル画像であって、
前記分離抽出手段によって抽出される前記生体パターンの画素は、少なくとも四次元以上の前記生体基底ベクトルと前記画像ベクトルとの内積演算によって表されることを特徴とするパターン照合装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載のパターン照合装置において、
前記画像取得手段は、
撮影レンズから照射される光の光路を少なくとも４つに分ける複数のハーフミラーと、
複数の前記ハーフミラーによって分けられた前記光路ごとに異なる波長帯域の光を透過するバンドパスフィルタと、
前記バンドパスフィルタを透過した光をそれぞれ受光して前記マルチスペクトル画像を撮像する撮像デバイスと、
を含むことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項１６】
請求項１４に記載のパターン照合装置において、
前記画像取得手段は、
撮影レンズから照射される光の光路を少なくとも２つに分けるハーフミラーと、
前記ハーフミラーによって分けられた前記光路のうち一方の光路の光に含まれる赤外線を遮断する赤外線カットフィルタと、
前記ハーフミラーによって分けられた前記光路のうち他方の光路の光に含まれる赤、青、黄の波長帯域それぞれのほぼ半分の波長帯域を透過するバンドパスフィルタと、
前記赤外線カットフィルタを透過した光及び前記バンドパスフィルタを透過した光それぞれを赤、青、黄の波長帯域に分光するダイクロイックプリズムと、
前記ダイクロイックプリズムによって分光された光をそれぞれ受光して前記マルチスペクトル画像を撮像する撮像デバイスと、
を含むことを特徴とするパターン照合装置。
【請求項１７】
複数種の生体パターンを有する被験体の画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像から複数種の前記生体パターンをそれぞれ分離抽出する分離抽出ステップと、
分離抽出された複数種の前記生体パターンを予め登録された照合用生体情報とそれぞれ照合して複数の照合結果を導出する照合ステップと、
を備えることを特徴とするパターン照合方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載のパターン照合方法において、
前記画像の画素は、前記画像に含まれる複数の色成分それぞれの濃度値を要素とする画像ベクトルにより表され、
前記分離抽出ステップは、複数種の前記生体パターンのうちいずれかに対応する生体基底ベクトルを取得して、前記生体基底ベクトルと前記画像ベクトルとを内積演算して得られた値を前記生体パターンの濃度値として算出することによって前記画像から前記生体パターンを分離抽出することを特徴とするパターン照合方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載のパターン照合方法において、
前記被験体は指であり、
前記生体パターンは、前記指の指紋画像である指紋パターンと前記指の血管画像である血管パターンとを含み、
前記生体基底ベクトルは、前記指紋パターンを抽出するための指紋基底ベクトルと前記血管パターンを抽出するための血管基底ベクトルとを含むことを特徴とするパターン照合方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載のパターン照合方法において、
前記照合用生体情報は、前記指紋パターンを照合するための照合用指紋パターンと前記血管パターンを照合するための照合用血管パターンとを含むことを特徴とするパターン照合方法。
【請求項２１】
請求項１９または２０に記載のパターン照合方法において、
前記照合用生体情報は、前記指紋パターンの特徴を表す照合用指紋特徴情報と前記血管パターンの特徴を表す照合用血管特徴情報とを含むことを特徴とするパターン照合方法。
【請求項２２】
請求項１９乃至２１いずれかに記載のパターン照合方法において、
前記照合ステップは、
前記指紋パターン及び前記血管パターンのうち少なくとも一つに対して１次元フーリエ変換を行って得られたフーリエ振幅スペクトルを特徴量として算出し、主成分分析を用いて前記特徴量の主成分を抽出し、前記特徴量の主成分に基づいてＤＰマッチングにより類似度を算出して、該類似度を照合結果とする周波数ＤＰマッチング法を用いることを特徴とするパターン照合方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載のパターン照合方法において、
前記照合ステップは、
前記指紋パターンから指紋の隆線及び隆線の分岐点と端点からなる特徴点をそれぞれ抽出し、前記特徴点に基づいて類似度を算出して、該類似度を照合結果とするマニューシャマッチング法を用いることを特徴とするパターン照合方法。
【請求項２４】
請求項２３に記載のパターン照合方法において、
前記照合ステップは、
前記マニューシャマッチング法によって前記指紋パターンを照合し、前記周波数ＤＰマッチング法によって該指紋パターン及び前記血管パターンを照合することを特徴とするパターン照合方法。
【請求項２５】
請求項１８乃至２４いずれかに記載のパターン照合方法において、
複数の前記照合結果を統合する照合結果統合ステップを備えることを特徴とするパターン照合方法。
【請求項２６】
請求項２５に記載のパターン照合方法において、
前記照合結果統合ステップは、
前記照合ステップにより導出された前記照合結果に予め定めた重み付け係数を乗算して、それぞれを合算することを特徴とするパターン照合方法。
【請求項２７】
請求項１８乃至２６いずれかに記載のパターン照合方法において、
前記画像は少なくとも４つの色成分からなるマルチスペクトル画像であって、
前記分離抽出ステップによって抽出される前記生体パターンの画素は、少なくとも四次元以上の前記生体基底ベクトルと前記画像ベクトルとの内積演算によって表されることを特徴とするパターン照合方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン照合装置及びパターン照合方法に関する。特に、指紋パターン及び静脈などの血管パターンを用いて、個人照合することを目的としたパターン照合装置及びパターン照合方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、現金自動預け払い機、電子商取引システム及びドアロックシステム等において、本人を確認するための手段として、各人で固有の生体情報（指紋パターンや静脈などの血管パターン、瞳の虹彩、声紋、顔、掌型など）による照合が利用されている。また、これらの生体情報のうち複数種を組み合わせて照合時に用いることによって照合結果の信頼性を高める技術も提案されている。【０００３】
この種の技術として、特許文献１（特開２００８−２０９４２号公報）には以下のように動作する個人識別装置について記載されている。指紋パターン及び静脈パターンを読み取る際、光源部は、静脈パターンの読み取りに適した波長λａの赤外光と指紋パターン読み取り時に適した波長λｂの赤外光とを所定の検出期間毎に切り替えて発することにより、受光センサ部では時分割で静脈パターン及び指紋パターンを交互に検出する。受光センサ部で検出した信号は、増幅部により増幅し、アナログ／ディジタル変換部によって信号処理に適したディジタル信号に変換し、データ分配部によって静脈パターンデータ及び指紋パターンデータとして２系統に分配する。前記データ分配部によってそれぞれ分配した静脈パターンデータ及び指紋パターンデータはそれぞれデータに基づいて個人の識別を行う処理部によって識別結果を得る。【０００４】
また、特許文献２（特開２００７−１７５２５０号公報）には以下のように動作する生体認証装置について記載されている。被認証者の指紋のある側に撮像装置、指紋撮影用照明装置が配置されており、被認証者の指紋の無い側に静脈撮影用照明装置が配置されている。指紋撮影用照明装置は可視光による光源または指紋を浮き立たせるのに適した波長の光源を、静脈撮影用照明装置は赤外線のように皮膚を透過しながら血管を浮き立たせるのに適した光源を用いている。指紋を撮像する際には、指紋撮影用照明装置を点灯状態、静脈撮影用照明装置を消灯状態とした上で、撮像装置により指紋を撮像する。静脈を撮像する際には、指紋撮影用照明装置を消灯状態、静脈撮影用照明装置を点灯状態とした上で、撮像装置により静脈を撮像する。その後、撮像した画像及び保管部に保管されているデータにより照合を行い、照合結果を求める。【０００５】
さらに、特許文献３（特開２００７−１７９４３４号公報）には以下のように動作する画像読取装置について記載されている。センサアレイの検知面側及びフレーム部材の一面側に指を密着させ、センサアレイ及びフレーム部材の他面側に配置された白色ＬＥＤまたは赤外光ＬＥＤのいずれかを選択的に点灯動作させて、上述したセンサアレイの駆動制御動作を実行することにより、指の指紋画像または静脈画像のいずれかを読み取ることができる。【０００６】
さらに、特許文献４（特開２００７−３２３３８９号公報）には以下のように動作する固体撮像装置について記載されている。固体撮像素子及び２種のカラーフィルタを備え、固体撮像素子は、その表面に入射した光を光電変換することにより被撮像体を撮像する。固体撮像素子の表面に設けられている２種のカラーフィルタは、２種の波長帯域の光を透過させるフィルタであり、それぞれの波長帯域によって指紋パターンの第１の画像および指紋パターンと静脈パターンとを含む第２の画像を同時に撮像できる。そして、第２の画像の指紋パターン及び静脈パターンから第１の画像の指紋パターンを差し引く差分計算処理を行い、静脈パターンを得ることができる。【０００７】
さらに、特許文献５（国際公開第２００５／０４６２４８号パンフレット）には以下のように動作する画像撮影装置について記載されている。被写体からの光をハーフミラーで２つに分割し、一方の光は赤外線カットフィルタを通して近赤外線の光を遮断してＣＣＤ画像素子にて通常の３バンドの画像を取得し、他方の光はＲＧＢの波長帯域のそれぞれほぼ半分の帯域の光を通すバンドパスフィルタを通してＣＣＤ画像素子にてＲＧＢよりも狭帯域な分光特性を有する３バンド画像を取得することができる。【０００８】
さらに、非特許文献１、２には以下のように動作する生体パターン照合装置について記載されている。まず皮膚紋様パターンが取り込まれた皮膚画像から隆線を抽出した後に、マニューシャを検出し、近傍のマニューシャ間の関係性に基づいてマニューシャネットワークを構成する。次に、マニューシャの位置や方向、端点または分岐点などの種類、マニューシャネットワークの接続関係、マニューシャネットワークにおけるエッジ（マニューシャ同士を接続する線分）と隆線の交差する数（交差隆線数）などを特徴量として、文様パターン同士の照合を行っている。また、マニューシャネットワークの構造は、それぞれのマニューシャごとに、マニューシャ方向に基づき局所座標系を求め、その局所座標系における各象限の最近傍にあるマニューシャとして構成している。【０００９】
さらに、非特許文献３には、独立成分分析による信号分離によって背景のテクスチャから指紋を分離して、指紋画像を生成する手法について記載されている。【００１０】
さらに、非特許文献４には、独立成分分析を用いて画像から互いに独立に発生する特徴などを抽出することによって画像に適した基底関数を抽出し、従来のフーリエ変換やＷａｖｅｌｅｔ変換などと比べて、柔軟かつ信頼性の高い画像処理・認識・理解ができる手法について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００８−２０９４２号公報
【特許文献２】特開２００７−１７５２５０号公報
【特許文献３】特開２００７−１７９４３４号公報
【特許文献４】特開２００７−３２３３８９号公報
【特許文献５】国際公開第２００５／０４６２４８号パンフレット
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】浅井  紘  他２名、"マニューシャネットワーク特徴による自動指紋照合−特徴抽出過程−"、電子情報通信学会誌Ｄ−ＩＩ Ｖｏｌ．Ｊ７２−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．５ ｐｐ．７２４−７３２、１９８９年５月
【非特許文献２】浅井  紘  他２名、"マニューシャネットワーク特徴による自動指紋照合−照合過程−"、電子情報通信学会誌Ｄ−ＩＩ Ｖｏｌ．Ｊ７２−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．５ ｐｐ．７３３−７４０、１９８９年５月
【非特許文献３】Ｆｅｎｇｌａｎ，Ｂｉｎ  Ｋｏｎｇ， "Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａnｄ  Ｉｔｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｉｍａｇｅ Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ"， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ２００４ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｐｐ．３６５−３６８．
【非特許文献４】陳延偉、独立成分分析法（ＩＣＡ）のパターン認識・画像処理への応用とＭＡＴＬＡＢシミュレーション、２００７．１０．３１発行、株式会社トリケップス、ｐ．３７−４５．
【発明の概要】
【００１３】
しかしながら上記技術は、以下の点で改善の余地を有していた。すなわち、複数種の生体パターンをそれぞれ別の画像として取得するため、画像を撮影する撮像系統の部位から画像に含まれる生体パターンに対して照合処理を行う処理系統の部位へのデータ転送容量が大きくなってしまう。たとえば、特許文献１、特許文献２及び特許文献３では、光源を切り替えて指紋及び静脈それぞれ画像データを撮影するため、伝送する画像データ量が倍増する。さらに特許文献１では、指のスキャンにあわせて画像を取得及び転送する必要があるため、高速なデータ転送が求められ、データ転送容量の増加がボトルネックとなりかねない。特に対応できる指のスキャン速度を上げる場合や、画像データの解像度を上げる場合に大きな問題となる。
【００１４】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、複数種の生体パターンを含む画像を取得し、当該画像から複数種の生体パターンを分離抽出して照合することができるパターン照合装置及びパターン照合方法を提供することにある。
【００１５】
本発明のパターン照合装置は、複数種の生体パターンを有する被験体の画像を取得する画像取得手段と、前記画像から複数種の前記生体パターンをそれぞれ分離抽出する分離抽出手段と、分離抽出された複数種の前記生体パターンを予め登録された照合用生体情報とそれぞれ照合して複数の照合結果を導出する照合手段と、を備えることができる。
【００１６】
また、本発明のパターン照合方法は、複数種の生体パターンを有する被験体の画像を取得する画像取得ステップと、前記画像から複数種の前記生体パターンをそれぞれ分離抽出する分離抽出ステップと、分離抽出された複数種の前記生体パターンを予め登録された照合用生体情報とそれぞれ照合して複数の照合結果を導出する照合ステップと、を備えることができる。
【００１７】
この発明によれば、複数種の生体パターンを含む画像を取得して、当該画像から複数種の生体パターンを分離抽出し、分離抽出された複数種の生体パターンに基づいて照合する。よって撮像系統の部位から処理系統の部位への伝送する画像データは比較的小さくなる。
【００１８】
本発明によれば、複数種の生体パターンを含む画像を取得し、当該画像から複数種の生体パターンを分離抽出して照合することができるパターン照合装置及びパターン照合方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
上記目的その他の目的、特徴および利点は、以下の添付図面および後述する好適な実施の形態によってさらに明らかになる。
【図１】本発明の実施形態に係るパターン照合装置の構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る画像取得部の構成図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る画像を取得する際に行う判定処理のフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に係る照合部の構成図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係る画像取得部の構成図である。
【図６】本発明の第３実施形態に係る画像取得部の構成図である。
【図７】本発明の実施形態に係るパターン照合方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
（第１実施形態）
【００２１】
図１は、本発明の実施形態に係るパターン照合装置１のブロック図である。パターン照合装置１は、複数種の生体パターンを有する被験体の画像を取得する画像取得部１０１と、画像から複数種の生体パターンをそれぞれ分離抽出する分離抽出部１０２と、分離抽出された複数種の生体パターンを予め登録された照合用生体情報とそれぞれ照合して複数の照合結果を導出する照合部１０３と、を備えることができる。ここで、照合用生体情報とは、パターン照合装置１が取得した画像から抽出した生体パターン（もしくはその特徴を表す情報）と比較して照合するために予め登録された生体パターン（もしくはその特徴を表す情報）である。
【００２２】
また、パターン照合装置１は、複数の照合結果を統合する照合結果統合部１０４を備えてもよい。これによって、導出された複数の照合結果を統合して最終的な照合結果を導出することができるので、より高い精度で照合結果を得られる。また、いずれかの生体パターンの照合を失敗したとしても照合結果を得られる。
【００２３】
本実施形態において、被験体は指であり、生体パターンは、指の指紋画像である指紋パターンと指の血管画像である血管パターンとを含み、生体基底ベクトルは、指紋パターンを抽出するための指紋基底ベクトルＭ１と、血管パターンを抽出するための血管基底ベクトルＭ２とを含んでもよい。
【００２４】
さらに、照合用生体情報は、指紋パターンを照合するための照合用指紋パターンと血管パターンを照合するための照合用血管パターンを含んでもよく、あるいは照合用生体情報は、指紋パターン及び血管パターンの特徴をそれぞれ表す照合用指紋特徴情報及び照合用血管特徴情報を含んでもよい。ここで、パターン照合装置１は、複数種の照合用生体情報が格納される照合用生体情報記憶部１０８を備え、照合部１０３は、照合用生体情報記憶部１０８から複数種の照合用生体情報を取得する構成としてもよい。
【００２５】
本発明の第１実施形態における画像取得部１０１の構成例を図２に示す。図２によると、本発明の第１実施形態における画像取得部１０１は、白色光ＬＥＤ用いた白色光源２０１と、ＲＧＢ表色系により表現されるカラー画像が撮影可能な撮像デバイス２０２とを備えてもよい。これによって画像取得部１０１は、指紋パターンと血管パターンとを含み、ＲＧＢの３つの色成分からなるカラー画像を取得することができる。
【００２６】
また、撮像デバイス２０２としては、撮像素子の各画素にＲＧＢの単色フィルタを設けた１板式カメラ（撮像素子がＣＣＤセンサならば所謂１ＣＣＤカメラ）を用いる。また、ダイクロイックプリズムを用いて、像をＲ、Ｇ、Ｂの３成分に分解し、３つの撮像素子を用いて撮像する３板式カメラ（撮像素子がＣＣＤセンサならば、所謂３ＣＣＤカメラ）を用いてもよい。このような通常に用いられるようなカメラを用いることで、普及品として低価格で流通する部品を利用することが可能となり、パターン照合装置１は低コスト化を図ることができる。なお、太陽光や環境光などがある場合のみに利用シーンを限定してよいのであれば、本実施形態の画像取得部１０１としては白色光源２０１を省略しても構わない。
【００２７】
また、本実施形態の画像取得部１０１は画像を取得できればよく、必ずしも撮影できる必要はない。たとえば、一般的に広く普及しているディジタルカメラや携帯電話に付属しているカメラ等を用いて撮像した画像を通信ネットワーク等を介して取得してもよい。
【００２８】
実際に照合に用いる画像の取得の判定は、図３に示すフローに従って次のように行う。まず、画像取得部１０１から画像を取得する（ステップＳ３０１）。次に、前回取得した画像と今回取得した画像の間でのフレーム間の画像の差分の総和を算出する（ステップＳ３０２）。指が配置されているか否かの状態フラグから判定し、指が配置されていない状態であれば（ステップＳ３０３のＮＯ）、差分の総和があらかじめ定めたしきい値よりも大きいか否か判定する（ステップＳ３０４）。しきい値よりも大きければ（ステップＳ３０４のＹＥＳ）、対象物（指）が配置されたと判定し、状態フラグを更新する（ステップＳ３０５）。次に、画像を再取得し（ステップＳ３０１）、同様に前回取得した画像との差分を算出する動作を繰り返す（ステップＳ３０２）。指が配置されている状態で（ステップＳ３０３のＹＥＳ）、差分の総和のしきい値判定を行い、しきい値よりも小さいのであれば（ステップＳ３０６のＹＥＳ）指の動きがないと判定し、そのときに得られている画像を照合に用いる画像として出力する（ステップＳ３０７）。差分の総和のしきい値判定の結果、しきい値より大きいのであれば（ステップＳ３０６のＮＯ）指が動いたと判定し、再び画像の取得（ステップＳ３０１）に戻る。なお、上記の手順は、別に認証開始用のボタンスイッチを設けて、そのボタンを押すことによって開始してもよいし、銀行のＡＴＭ端末などへの応用では、生体認証が必要な段階になったときに動作を開始してもよい。
【００２９】
さらに、図１に示すようにパターン照合装置１は、生体パターンを格納する生体パターン記憶部１０７と、生体パターン記憶部１０７から取得した生体パターンに対して多変量解析を行うことによって生体基底ベクトル（指紋基底ベクトルＭ１、血管基底ベクトルＭ２）を算出する多変量解析部１０５と、多変量解析部１０５が算出した生体基底ベクトルが格納される基底ベクトル記憶部１０６と、を備え、分離抽出部１０２は、基底ベクトル記憶部１０６から生体基底ベクトルを取得する構成としてもよい。
【００３０】
なお、生体パターン記憶部１０７に格納する生体パターンはいずれから取得してもよい。たとえば、パターン照合装置１が接続する外部記憶装置（図示せず）や外部ネットワーク（図示せず）から生体パターンを取得してもよい。
【００３１】
多変量解析部１０５は、多変量解析として独立成分分析、主成分分析または判別分析のいずれかを行ってもよい。ここでは、多変量解析部１０５が独立成分分析を行う場合について説明する。
【００３２】
独立成分分析は前提条件を用いず、信号を独立な成分ごとに分離するための多変量解析手法である。画像取得部１０１により取得した画像は、指紋パターン及び血管パターンを含んでいる。静脈に流れる血液には体内へ酸素を供給した後の還元ヘモグロビンが含まれており、還元ヘモグロビンは波長７６０ｎｍの赤外線をよく吸収するという特性がある。そこで、カラー画像を撮影することにより、表面で反射した光を用いて撮像される指紋パターンとの色の違いが明確になり、独立成分分析を用いて多変量解析を行うことでそれぞれ抽出することが可能となる。
【００３３】
独立成分分析により多変量解析を行うには、独立成分分析に用いる画像数ｍと抽出する信号数ｎが、ｍ≧ｎという関係でなければならない。また、独立成分分析に用いる画像の全てに同じ独立成分が含まれていなければ独立成分を抽出することができず、指紋及び血管を撮像する際の画像の同時性が重要となる。本発明の第１実施形態では、画像取得部により得る画像はＲＧＢ表色系により表現されるカラー画像を取得するため、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３つの成分に分解して独立成分分析に用いることで、上述の画像数ｍと分離抽出する信号数ｎの関係を満たすことが可能である。また、指紋パターン及び血管パターンを含む画像から、指紋パターン及び血管パターンをそれぞれ抽出するので、双方の画像の同時性についても問題ない。以下に、独立成分分析によって指紋基底ベクトルＭ１と血管基底ベクトルＭ２を算出する方法の詳細を説明する。
【００３４】
まず、多変量解析部１０５は、複数の指紋パターン及び複数の血管パターンの少なくとも一方を生体パターン記憶部１０７から取得する。
【００３５】
多変量解析部１０５が取得した複数の指紋パターンを{Ｓ１ｉ（ｘ，ｙ）}（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ１、Ｎ１は指紋パターンの数）と以下では表記する。多変量解析部１０５が取得した複数の血管パターンを{Ｓ２ｉ（ｘ，ｙ）}（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ２、Ｎ２は血管パターンの数）と以下では表記する。また、指紋パターンＳ１ｉ（ｘ，ｙ）及び血管パターンＳ２ｉ（ｘ，ｙ）はそれぞれＲ、Ｇ、Ｂの３つの色成分からなる画像なので、それぞれ次式（１）のように表すことができる。
【数１】
2010044250.tif 000003
【００３６】
これらの画像に対して独立成分分析を行い、指紋基底ベクトルＭ１、血管基底ベクトルＭ２を算出する。まず、指紋基底ベクトルＭ１を算出する場合について説明する。独立成分分析では、{Ｓ１ｉ（ｘ，ｙ）}に含まれる指紋パターン中の各画素を要素として、当該指紋パターン中のすべての画素にわたる共分散行列Ｃを算出する。共分散行列Ｃは次式（２）で表すことができる。ただし、Ｎ１ｘ、Ｎ１ｙは当該指紋パターン画像の画像サイズである。
【数２】
2010044250.tif 000004
【００３７】
次に、無相関化（白色化）のための行列Ｔは、共分散行列Ｃを用いて次式（３）により算出される。
【数３】
2010044250.tif 000005
【００３８】
この時、Ｅは共分散行列Ｃの固有ベクトルからなる３×３の正規直交行列であり、∧はその固有値を対角成分に持つ対角行列である。また、ｔＥはＥの転置行列である。
【００３９】
次に当該指紋パターン中の各画素に対して、次式（４）のように行列Ｔを適用して無相関化した画像u１ｉ（ｘ，ｙ）を得る。
【数４】
2010044250.tif 000006
【００４０】
次に、無相関化のための行列Ｔを適用した後の画像u１ｉ（ｘ，ｙ）を用いて独立成分を求めるための３×３の分離行列Ｗ（＝（w１ w２ w３）ｔ）を算出する。まず、Ｗの初期値Ｗｏを任意に決定する。このＷｏを初期値として、非特許文献４に示される更新則を用いて分離行列Ｗを算出する。以上の処理により独立成分を求めるための３×３の分離行列Ｗを得ることができる。
【００４１】
分離行列Ｗを用いて得られる３つの成分のうち、指紋パターンに対応する成分を特定するために、指紋の画像Ｓ１ｉ（ｘ，ｙ）に対して分離行列Ｗを用いて次式（５）のように線形変換を行う。
【数５】
2010044250.tif 000007
【００４２】
画像Ｓ１ｉ（ｘ，ｙ）に対して得られる３つの画像ν１ｉ１（ｘ，ｙ）、ν１ｉ２（ｘ，ｙ）、ν１ｉ３（ｘ，ｙ）のうち最も指紋パターンが強調されている画像を目視にて判断し、その画像に対応する分離行列内の基底ベクトルｗｆを指紋パターンに対応する成分として選択する。目視による判断を行っているのは、無相関化しているために、いずれの成分が指紋パターンに対応するかは不定となるためであり、確認のため目視による判断を加えている。基底ベクトル記憶部１０６に格納する指紋基底ベクトルＭ１としては、無相関化を考慮して、次式（６）で与えられるベクトルを指紋基底ベクトルＭ１として記憶する。
【数６】
2010044250.tif 000008
【００４３】
また、上記と同様に血管基底ベクトルＭ２を算出し、基底ベクトル記憶部１０６に格納する。
【００４４】
ここでは、独立成分分析を用いて、指紋基底ベクトルＭ１や血管基底ベクトルＭ２を算出する方法について説明したが、主成分分析や判別分析を用いて、指紋基底ベクトルＭ１、血管基底ベクトルＭ２を算出してもよい。
【００４５】
例えば、主成分分析を用いる場合には、{Ｓ１ｉ（ｘ，ｙ）}に含まれる指紋パターンに対して上式（４）によって求めた共分散行列Ｃを用いて固有値分解を行い、固有値が最も大きい固有ベクトル（第１主成分に対応するベクトル）を指紋基底ベクトルＭ１として求め、同様に{Ｓ２ｉ（ｘ，ｙ）}に含まれる血管パターンに対して共分散行列Ｃを用いて固有値分解を行い、血管基底ベクトルＭ２を求めればよい。主成分分析は情報損失量を最小にしつつ、データの低次元化を実現する手法の一つである。
【００４６】
また、判別分析を用いる場合には、次のように判別分析を適用すればよい。{Ｓ１ｉ（ｘ，ｙ）}に含まれる指紋パターン中の各画素が指紋の隆起部分に対応している部分か、隆線の間の谷線に対応している部分かを判定し、隆線に対応している画素は、隆線のカテゴリーＣＲｉｄｇｅに属する画素、谷線に対応している画素は、谷線のカテゴリーＣｖａｌｌｅｙに属する画素とする。この二つのカテゴリー問題として、カテゴリー内の共分散行列、カテゴリー間の共分散行列を求め判別分析を行うことで、隆線と谷線を強調するベクトルを算出し、これを指紋基底ベクトルＭ１として基底ベクトル記憶部１０６に格納する。同様に、{Ｓ２ｉ（ｘ，ｙ）}に含まれる血管パターン中の各画素が血管部分か、そうでない部分かを画素毎に予めカテゴリー分けしておき、判別分析を適用することで、血管基底ベクトルＭ２を求める。カテゴリー分けをする必要があるものの、判別分析を用いることによって、より効果的に隆線像の強調や血管像の強調を行うことが可能となる。
【００４７】
分離抽出部１０２では、画像取得部１０１によって得られたカラー画像を入力画像とし、基底ベクトル記憶部１０６に格納されている指紋パターン抽出用の指紋基底ベクトルＭ１と血管パターン抽出用の血管基底ベクトルＭ２をそれぞれ用いて、入力画像の各画素を線形変換することで指紋パターン画像ｇ１（ｘ，ｙ）及び血管パターン画像ｇ２（ｘ，ｙ）を算出し、出力する。つまり、入力画像をｆｃｏｌｏｒ（ｘ，ｙ）とすると、カラー画像は、ＲＧＢの３つの成分の濃度値を表すｆＲ（ｘ，ｙ）、ｆＧ（ｘ，ｙ）およびｆＢ（ｘ，ｙ）を用いて次式（７）のようなベクトルにて表される。
【数７】
2010044250.tif 000009
【００４８】
上式（７）のように画像の画素は複数の色成分（ここではＲ、Ｇ、Ｂ）それぞれの濃度値を要素とする画像ベクトルにより表され、分離抽出部１０２は、複数種の生体パターンのうちいずれかに対応する生体基底ベクトルを取得して、生体基底ベクトルと画像ベクトルとを内積演算して得られた値を生体パターンの濃度値として算出することによって画像から生体パターンを分離抽出してもよい。すなわち、座標（ｘ，ｙ）における指紋パターンの濃度値ｇ１（ｘ，ｙ）は、指紋基底ベクトルＭ１と上式（７）のベクトルの内積演算にて表すことができる。また、座標（ｘ，ｙ）における血管パターンの濃度値ｇ２（ｘ，ｙ）は、血管基底ベクトルＭ２と上式（７）のベクトルの内積演算にて表すことができる。それぞれ次式（８）に示す。
【数８】
2010044250.tif 000010
【００４９】
上式（８）に示すとおり、本実施形態の分離抽出部１０２において抽出される指紋パターンの濃度値及び血管パターンの濃度値はスカラーである。すなわち、抽出される指紋パターンも血管パターンも単一の色成分からなる画像であり、その画素の濃度値は単一の要素にて表現される。
【００５０】
また、分離抽出部１０２が行う演算量は、画素数に比例する演算量である。よって、それぞれの画像を正方形として、その一辺の大きさをＮとすれば、分離抽出部１０２が行う演算量はＮ２に比例して変化する。
【００５１】
本発明の第１実施形態の照合部１０３の構成を図４に示す。照合部１０３は、分離抽出部１０２により取得した指紋パターン及び血管パターンを取得し、予め登録された複数種の照合用生体情報と照合して、複数の照合結果を導出する。ここで、照合部１０３は、指紋パターンから指紋の隆線及び隆線の分岐点と端点からなる特徴点をそれぞれ抽出し、特徴点に基づいて類似度を算出して、当該類似度を照合結果とするマニューシャマッチング部１０３１を含んでもよい。また、照合部１０３は、指紋パターン及び血管パターンのうち少なくとも一つに対して１次元フーリエ変換を行って得られたフーリエ振幅スペクトルを特徴量として算出し、主成分分析を用いて特徴量の主成分を抽出し、特徴量の主成分に基づいてＤＰマッチングにより類似度を算出して、当該類似度を照合結果とする周波数ＤＰマッチング部１０３２を含んでもよい。
【００５２】
以下、照合部１０３に含まれるマニューシャマッチング部１０３１による指紋パターンの照合について説明する。
【００５３】
マニューシャマッチング部１０３１は、マニューシャマッチング法を用いて照合結果を算出する。マニューシャマッチング法とは、指紋の隆線及び隆線の分岐点と端点からなる特徴点を用いて照合する手法である。上記特徴点のことをマニューシャと呼ぶ。最近傍のマニューシャ同士を結んだ線が交差する隆線数をリレーションと呼び、マニューシャによるネットワーク及びリレーションを照合の際に用いる。
【００５４】
まず、分離抽出部１０２から取得した指紋パターン及び照合用生体情報記憶部１０８から取得した照合用指紋パターンのそれぞれから量子化雑音を除くため、平滑化及び画像強調を行う。次に、３１×３１画素の局所領域における隆線方向を求める。局所領域内において８量子化方向での濃度変動の累積値を算出する。得られた累積値から、区分ルールとしきい値を用いて「空白」、「無方向」、「弱方向」、「強方向」へと分類する。さらに、各領域に隣接する５×５近傍領域で、加重つき多数決を行うことにより、平滑化処理をする。この時、異なる方向性が存在している場合、「異方向領域」として新たに分類する。
【００５５】
次に、隆線の抽出を行う。原画像に対して隆線方向を用いて作成したフィルタを適用し、隆線の２値化画像を得る。得られた２値化画像に対し、微小雑音除去及び８近傍芯線化を行う。
【００５６】
上述の処理により得られた隆線の２値芯線画像から３×３の２値検出マスクを用いて特徴点を抽出する。得られた特徴点数と芯線画素数及び局所領域の分類を用いることで、その局所領域が明領域か不明領域かを決定する。照合の際には明領域のみを用いる。
【００５７】
対象とする特徴点と、その特徴点に隣接する隆線芯線から、特徴点の方向を決定する。得られた方向をｙ軸とする直交座標系を定め、直交座標系の各象限における最近傍の特徴点を選択する。それぞれの最近傍特徴点と、対象特徴点を結ぶ直線と交わる隆線芯線数を求める。ここで、交差する隆線芯線数の最大数は７である。
【００５８】
以上の処理により特徴量が求められる。以下ではこの特徴量を用いた照合処理について説明する。
【００５９】
同一の指紋であっても、押捺時の変形や特徴量抽出の処理により異なったマニューシャネットワークとなることがある。そこで、対象となる特徴点を親特徴点、親特徴点から最近傍特徴点となる特徴点を子特徴点、子特徴点の子特徴点を孫特徴点としてそれぞれ求める。この３つの特徴点の位置関係からマニューシャネットワークのひずみを補正する。
【００６０】
次に、指紋パターンの特徴点と、照合用指紋パターンの特徴点の候補対を求める。まず、双方の親特徴点間の距離及び方向が十分に一致していれば候補対とする。十分に一致しているという関係を満たさなければ、子特徴点及び孫特徴点によって比較を行い、特徴点間の整合度合いを対強度として得る。得られた対強度を基にして、候補対のリストを得る。そして、候補対ごとに平均移動と回転による位置あわせを行う。
【００６１】
位置あわせをした候補対から、しきい値を用いることでさらに候補対を選択する。候補対が互いにしきい値を満たす場合、これを基本対とし、他の候補リストからこの特徴点を削除する。こうして対となる特徴点を決定する。
【００６２】
指紋パターンと照合用指紋パターンとの類似度Ｓは、指紋パターンの特徴点の対強度ｗＳ及び特徴点数ＮＳ、並びに照合用指紋パターンの特徴点の対強度ｗｆ及び特徴点数Ｎｆから、次式（９）により求める。
【数９】
2010044250.tif 000011
【００６３】
マニューシャマッチング部１０３１は、この類似度Ｓを指紋照合の照合結果として導出する。なお、マニューシャマッチング部１０３１は、分離抽出部１０２から取得した指紋パターン及び照合用生体情報記憶部１０８から取得した照合用指紋パターンを並列的に処理する構成にて説明したが、予め特徴点や特徴量など照合用指紋パターンの特徴を表す情報、すなわち照合用指紋特徴情報を抽出したのちに、照合用生体情報記憶部１０８に格納しておき、必要なときに照合用生体情報記憶部１０８から読み出す構成としてもよい。
【００６４】
また、マニューシャマッチング部１０３１は、指紋隆線と谷線とで構成された指紋パターンに関する特徴量のサンプリング点である仮想マニューシャを、当該パターンの上において実在するマニューシャが存在しない領域に追加する構成を備えてもよい。また、指紋の印象領域の特徴量に関する情報を仮想マニューシャから抽出し、そして仮想マニューシャをも照合点として用いる構成としてもよい。これによって、指紋パターンの照合に用いられる特徴点の点数自体を増大することができ、また隆線や谷線の情報を指紋パターンから広く抽出して照合に用いるので、より高い精度で照合結果（類似度）を得ることが可能となる。
【００６５】
次に、照合部１０３に含まれる周波数ＤＰマッチング部１０３２による血管パターンの照合について説明する。
【００６６】
まず、周波数ＤＰマッチング部１０３２は、分離抽出部１０２から取得した血管パターン及び照合用生体情報記憶部１０８から取得した照合用血管パターンそれぞれの水平方向のラインもしくは垂直方向のラインに対して１次元離散フーリエ変換を行い、これによって得られるフーリエ振幅スペクトルを計算する。その後、判別する際に不要となる直流成分や、フーリエ振幅スペクトルが対称であることを考慮してフーリエ振幅スペクトルの対称成分を除去し、判別に有効な特徴量を抽出する。
【００６７】
次に、生体パターン記憶部１０７から取得した血管パターンに対して主成分分析を用いて基底行列を算出する。この基底行列を用いて抽出された特徴量に対して線形変換することで当該特徴量の主成分を抽出する。抽出された特徴量の主成分に対してＤＰマッチング法を用いることで、１方向についてのみ位置ずれや歪みなどを考慮したマッチングを行う。ＤＰマッチングでは、２つの特徴量間の距離が最も小さくなる時のＤＰマッチングの距離が、２つの特徴量間の類似度を表している。すなわち、この距離が小さくなるほど類似度が高い。本実施形態においては、このＤＰマッチングの距離値の逆数を類似度とし、これを照合結果として導出する。上述の手法を本実施形態においては周波数ＤＰマッチング法とする。
【００６８】
なお、周波数ＤＰマッチング部１０３２は、血管パターンの照合と同様に、指紋パターンの照合をすることもできる。この場合、周波数ＤＰマッチング部１０３２は分離抽出部１０２から取得した指紋パターン及び照合用生体情報記憶部１０８から取得した照合用指紋パターンそれぞれから特徴量を抽出する。次に、生体パターン記憶部１０７から取得した指紋パターンに対して主成分分析を用いて基底行列を算出する。この基底行列を用いて抽出された特徴量に対して線形変換することで当該特徴量の主成分を抽出する。抽出された特徴量の主成分に対してＤＰマッチング法を用いることで、１方向についてのみ位置ずれや歪みなどを考慮したマッチングを行う。
【００６９】
また、上記周波数ＤＰマッチング部１０３２は、分離抽出部１０２から取得した血管パターン及び指紋パターン、並びに照合用生体情報記憶部１０８から取得した照合用血管パターン及び照合用指紋パターンを並列的に処理する構成にて説明したが、予め特徴量など照合用血管パターンの特徴を表す情報、すなわち照合用血管特徴情報及び照合用指紋特徴情報を抽出したのちに、照合用生体情報記憶部１０８に格納しておき、必要なときに照合用生体情報記憶部１０８から読み出す構成としてもよい。
【００７０】
さらに、周波数ＤＰマッチング部１０３２は、生体パターン又は生体パターンから得られる特徴量の射影によって次元圧縮することで得られる特徴データを所定パラメータにより逆射影して、生体パターン又は生体パターンから得られる特徴量に相当する空間での特徴表現を再構成し、当該空間における特徴表現の比較演算を行うことで類似度を算出してもよい。これによって、特徴量のデータサイズを小さくすることができ、また高い精度で照合結果（類似度）を算出することができる。
【００７１】
照合結果統合部１０４では、照合部１０３から得られた指紋パターンの照合結果及び血管パターンの照合結果を統合する。このとき、照合結果統合部１０４は、複数の照合結果として得られた各類似度に予め定めた重み付け係数を乗算して、それぞれを合算してもよい。
【００７２】
照合結果統合部１０４が、マニューシャマッチング部１０３１または周波数ＤＰマッチング部１０３２のいずれか一方によって照合した指紋パターンの照合結果Ｄｆｉｎｇと、周波数ＤＰマッチング部１０３２によって照合した血管パターンの照合結果Ｄｖｅｉｎを統合する場合、統合照合結果Ｄｍｕｌｔｉは次式（１０）により算出することができる。
【００７３】
【数１０】
2010044250.tif 000012
【００７４】
ただし、θはＤｆｉｎｇ及びＤｖｅｉｎの値の重みを決めるパラメータであり、あらかじめ実験的に求めておく。
【００７５】
また、上述のように照合部１０３は、マニューシャマッチング部１０３１によって指紋パターンを照合し、周波数ＤＰマッチング部１０３２によって当該指紋パターン及び血管パターンを照合することができる。この場合、指紋パターンの照合結果は２通りになるので、統合照合結果Ｄｍｕｌｔｉは次式（１１）により算出することができる。
【００７６】
【数１１】
2010044250.tif 000013
【００７７】
ただし、Ｄｆｉｎｇ１、Ｄｆｉｎｇ２はそれぞれマニューシャマッチング部１０３１によって照合した指紋パターンの照合結果と周波数ＤＰマッチング部１０３２によって照合した指紋パターンの照合結果とし、Ｄｖｅｉｎは周波数ＤＰマッチング部１０３２によって照合した血管パターンの照合結果とする。ここで、θ、ηはＤｆｉｎｇ１、Ｄｆｉｎｇ２、及びＤｖｅｉｎの照合結果の値の重みを決めるパラメータであり、あらかじめ実験的に求めておく。
【００７８】
照合結果統合部１０４が統合する照合結果が多種になるほど、統合照合結果の精度が高くなるので、上式（１０）を適用する場合より、上式（１１）を適用する場合が精度の高い統合照合結果を導出することができる。
【００７９】
図７は、本実施形態のパターン照合方法のフローチャートである。複数種の生体パターンを有する被験体の画像を取得する画像取得ステップ（ステップＳ１０１）と、画像から複数種の生体パターンをそれぞれ分離抽出する分離抽出ステップ（ステップＳ１０２）と、分離抽出された複数種の生体パターンを予め登録された照合用生体情報とそれぞれ照合して複数の照合結果を導出する照合ステップ（ステップＳ１０３）と、を備えることができる。
【００８０】
また、複数の照合結果を統合する照合結果統合ステップ（ステップＳ１０４）を備えてもよい。
【００８１】
なお、本実施形態の画像取得ステップ（ステップＳ１０１）、抽出ステップ（ステップＳ１０２）、照合ステップ（ステップＳ１０３）及び照合結果統合ステップ（ステップＳ１０４）は、それぞれ画像取得部１０１、分離抽出部１０２、照合部１０３及び照合結果統合部１０４によって処理されるステップである。すなわち、画像の画素は、画像に含まれる複数の色成分それぞれの濃度値を要素とする画像ベクトルにより表され、分離抽出ステップ（ステップＳ１０２）は、複数種の生体パターンのうちいずれかに対応する生体基底ベクトルを取得して、生体基底ベクトルと画像ベクトルとを内積演算して得られた値を生体パターンの濃度値として算出することによって画像から生体パターンを分離抽出してもよい。
【００８２】
また、照合ステップ（ステップＳ１０３）は、指紋パターンから指紋の隆線及び隆線の分岐点と端点から成る特徴点をそれぞれ抽出し、特徴点に基づいて類似度を算出して、当該類似度を照合結果とするマニューシャマッチング法を用いてもよい。
【００８３】
さらに、照合ステップ（ステップＳ１０３）は、指紋パターン及び血管パターンのうち少なくとも一つに対して１次元フーリエ変換を行って得られたフーリエ振幅スペクトルを特徴量として算出し、主成分分析を用いて特徴量の主成分を抽出し、特徴量の主成分に基づいてＤＰマッチングにより類似度を算出して、当該類似度を照合結果とする周波数ＤＰマッチング法を用いてもよい。
【００８４】
さらに、照合結果統合ステップ（ステップＳ１０４）は、照合部１０３により導出された照合結果に予め定めた重み付け係数を乗算して、それぞれを合算してもよい。
【００８５】
なお、照合ステップ（ステップＳ１０３）は、マニューシャマッチング法によって指紋パターンを照合し、周波数ＤＰマッチング法によって当該指紋パターン及び血管パターンを照合してもよい。これによって、照合結果統合ステップにて統合する照合結果がより多くなるので、より高精度の統合照合結果を得ることができる。
（第２実施形態）
【００８６】
本発明の第２実施形態について説明する。本実施形態において、画像取得部１０１が取得する画像は少なくとも４つの色成分からなるマルチスペクトル画像であって、分離抽出部１０２によって抽出される生体パターンの画素は、少なくとも四次元以上の生体基底ベクトルと画像ベクトルとの内積演算によって表されてもよい。ただし、画像取得部１０１が取得する画像に含まれる色成分の数と生体パターン記憶部１０７に格納される画像の色成分の数とは等しく、生体基底ベクトル及び画像ベクトルの次元も等しいものとする。
【００８７】
図５にマルチスペクトル画像を取得することが可能な画像取得部１０１の一例を示す。画像取得部１０１は、撮影レンズ５０５から照射される光の光路を少なくとも４つに分ける複数のハーフミラー５０２と、複数のハーフミラー５０２によって分けられた光路ごとに異なる波長帯域の光を透過するバンドパスフィルタ５０３と、バンドパスフィルタ５０３を透過した光をそれぞれ受光してマルチスペクトル画像を撮像する撮像デバイス５０４と、を含んでもよい。また、白色光源５０１によって被験体の指が照明されている。なお、図５の破線は被験体の指によって反射した光が撮像デバイス５０４により受光されるまでの光路を示している。
【００８８】
ハーフミラー５０２は光の反射と透過を同時に行う特性を持っており、２つの光路に分割することが可能となる。本実施形態では図５に示すように、３つのハーフミラーを用いることで、撮影レンズ５０５から照射される光の光路を４つに分けている。ハーフミラー５０２の数や設置位置を変更することで、４つより多くの光路に分けることもできる。
【００８９】
バンドパスフィルタ５０３は、照射される光の特定の波長を通過させることが可能である。複数種の波長帯域によって撮影された画像を取得するため、設置するバンドパスフィルタはそれぞれ異なる波長の光を通過させる。本実施形態においては、酸化ヘモグロビンの吸収ピークに対応する波長４２０ｎｍ、波長５８０ｎｍ、波長７６０ｎｍの３つの波長をそれぞれ中心波長とする３つのバンドパスフィルタ５０３と血管によって吸収される度合いが低い波長７００ｎｍを中心波長とするバンドパスフィルタ５０３とを用いる。これによって、血管や酸化ヘモグロビンによる光の吸収の影響を受けにくくなるので、静脈などの比較的太い血管パターンが良好に得られる。また、指紋の谷線部分は暗く強調されて撮影される。なぜなら隆線部分と谷線部分とを比較すると谷線部分の表皮が隆線部分より薄く、その皮下にある毛細血管を流れる血液による光の吸収が大きいためである。
【００９０】
なお、白色光源５０１の代わりに、上記の波長、またはそれに近い波長を持つ４つの波長のＬＥＤを光源として用いて、４つの光源波長にそれぞれ対応した透過特性を持つバンドパスフィルタを用いても構わない。ＬＥＤを用いることで、連続的な波長を出力する白色光源５０１を用いるよりも、発熱量が少なく、また、光源の点灯や消灯の制御も容易となる。
【００９１】
図５において破線で示されるそれぞれの光路の距離が全て等しくなるように撮像デバイス５０４を設置する。これによって、撮像デバイス５０４がそれぞれの光を受光するタイミングが同時となり、それぞれの画像を同時に撮影することができる。このようにして得られた４つの異なる色成分の画像を統合して画像取得部１０１は、４つの異なる色成分からなるマルチスペクトル画像を取得することができる。
【００９２】
本実施形態において、分離抽出部１０２の処理は本発明の第１実施形態と同様である。ただし、生体パターン記憶部１０７に格納される生体パターンは４つの異なる色成分からなるマルチスペクトル画像であり、多変量解析部１０５によって算出される指紋基底ベクトルＭ１及び血管基底ベクトルＭ２はともに四次元ベクトルとしてもよい。また、分離抽出部１０２が分離抽出した指紋パターン（または血管パターン）の画素は、画像取得部１０１が取得したマルチスペクトル画像の画素を表す画像ベクトルとの指紋基底ベクトルＭ１（または血管基底ベクトルＭ２）との内積演算、すなわち四次元ベクトルの内積演算によって表されてもよい。
【００９３】
また、本実施形態において照合部１０３及び照合結果統合部１０４の処理も、本発明の第１実施形態と同様である。
【００９４】
本実施形態では、画像取得部１０１がマルチスペクトル画像を取得することで、より多くの分離抽出に適した波長の光が選択される。これによって、分離抽出部１０２における指紋パターン及び血管パターンそれぞれの抽出精度が向上する。
（第３実施形態）
【００９５】
本発明の第３実施形態は、第２実施形態とは異なる構成にてマルチスペクトル画像を取得できるように変更を加えたものである。本実施形態における画像取得部１０１の構成を図６に示す。画像取得部１０１は、撮影レンズ６０７から照射される光の光路を少なくとも２つに分けるハーフミラー６０２と、ハーフミラー６０２によって分けられた光路のうち一方の光路の光に含まれる赤外線を遮断する赤外線カットフィルタ６０３と、ハーフミラー６０２によって分けられた光路のうち他方の光路の光に含まれる赤、緑、青の波長帯域それぞれのほぼ半分の波長帯域を透過するバンドパスフィルタ６０４と、赤外線カットフィルタ６０３を透過した光及びバンドパスフィルタ６０４を透過した光それぞれを赤、緑、青の波長帯域に分光するダイクロイックプリズム６０５と、ダイクロイックプリズム６０５によって分光された光をそれぞれ受光してマルチスペクトル画像を撮像する撮像デバイス６０６と、を含んでもよい。また、白色光源６０１によって被験体の指が照明されている。なお、図６の破線は被験体の指によって反射した光が撮像デバイス６０６により受光されるまでの光路を示している。
【００９６】
ハーフミラー６０２は、第２実施形態のハーフミラー５０２と同様に、光の反射と透過を同時に行う特性を持っており、２つの光路に分割することが可能である。また、赤外線カットフィルタ６０３は赤外線を遮断することができる。これによって、ハーフミラー６０２によって分けられた光路のうち一方の光路の光は、可視光より長い波長帯域の光を遮断することができる。赤外線カットフィルタ６０３を通過した光はダイクロイックプリズム６０５に照射されてＲＧＢの３つの波長帯域の光に分光され、撮像デバイス６０６によって撮像される。
【００９７】
また、ハーフミラー６０２によって分けられた光路のうち他方の光路の光は、ＲＧＢの波長帯域の光それぞれについて、ほぼ半分の波長帯域の光を通過させる特性を持つバンドパスフィルタ６０４を通す。バンドパスフィルタ６０４を透過した光は、ダイクロイックプリズム６０５に照射されてＲＧＢの３つの波長帯域に分光される。撮像デバイス６０６はダイクロイックプリズム６０５によって分光された光を受光してマルチスペクトル画像を撮像する。これにより、６つの色成分からなるマルチスペクトル画像を得る。本実施形態の画像取得部１０１を構成する際には、撮影レンズ６０７から撮像デバイス６０６までの光路距離を等しく配置することにより、同時に６つの色成分からなるマルチスペクトル画像を取得できる。
【００９８】
本実施形態において、分離抽出部１０２の処理は本発明の第１実施形態または第２実施形態と同様である。ただし、生体パターン記憶部１０７に格納される生体パターンは６つの異なる色成分からなるマルチスペクトル画像であり、多変量解析部１０５によって算出される指紋基底ベクトルＭ１及び血管基底ベクトルＭ２はともに六次元ベクトルとしてもよい。また、分離抽出部１０２が分離抽出した指紋パターン（または血管パターン）の画素は、画像取得部１０１が取得したマルチスペクトル画像の画素を表す画像ベクトルとの指紋基底ベクトルＭ１（または血管基底ベクトルＭ２）との内積演算、すなわち六次元ベクトルの内積演算によって表されてもよい。
【００９９】
また、本実施形態において照合部１０３及び照合結果統合部１０４の処理も、本発明の第１実施形態または第２実施形態と同様である。
【０１００】
本発明の第３実施形態では、ハーフミラー６０２とダイクロイックプリズム６０５を用いたマルチスペクトル画像を用いることで、６つの色成分からなるマルチスペクトル画像を得ることが可能となる。これにより、本発明の第２実施形態と比べて、より多くの適した波長の光を選択することが可能となるため、指紋パターン及び血管パターンそれぞれの抽出精度が向上する。
【０１０１】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１０２】
たとえば、図１においてパターン照合装置１は、多変量解析部１０５、基底ベクトル記憶部１０６、生体パターン記憶部１０７及び照合用生体情報記憶部１０８を備える構成としたが、パターン照合装置１はこれらを必ずしも備えるとは限らない。分離抽出部１０２及び照合部１０３は、上記に挙げた部位と同等の機能を有する外部装置または外部システムから必要とする画像やパラメータを取得する構成としてもよい。
【０１０３】
また、図１においてパターン照合装置１は、照合結果統合部１０４を備える構成としたが、パターン照合装置１はこれを必ずしも備えるとは限らない。すなわち、照合部１０３が導出する複数の照合結果は別々に出力してもよい。
【０１０４】
さらに、図２の画像取得部１０１を以下のような構成に変形して画像取得部１０１が取得した生体パターンを取得してもよい。白色光源２０１及び撮像デバイス２０２の前に偏光フィルタ（図示せず）を設置し、指紋パターンを撮像する際には、指紋パターンが最も強調されるように偏光フィルタの偏光方向を調整し、ＲＧＢカラー画像を撮像する。同様に偏光フィルタの偏光方向を調整し、血管パターンが最も強調されるようにＲＧＢカラー画像を撮像する。偏光フィルタを用いることで、主に全反射成分による反射の影響が強い指紋パターンと、主に生体内部からの影響を受けて散乱しながら反射して観測される血管パターンを、色成分を変調させずにそれぞれ強調して撮像することが可能となる。
【０１０５】
なお、本発明によれば、使用者を特定する必要のあるセキュリティを要するシステムに対し、使用者を認証する際の認証システムとして利用するといった用途に適用できる。例えば、入退室管理、パソコンのログイン制御、携帯電話のログイン制御、出入国管理などセキュリティが保障されるべき空間に対するボーダーコントロールを行う際に個人を認証するシステムといった用途に適用可能である。また、セキュリティ目的のみならず、勤怠管理や身分証明証の二重登録確認など業務運用に必要なシステムで利用することも可能である。
【０１０６】
この出願は、日本国特許庁に出願された特願２００８−２６６７９２号（出願日：２００８年１０月１５日）を基礎とする優先権を主張するものであり、その開示の全ては、本明細書の一部として援用（incorporation herein by reference）される。
【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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【国際調査報告】
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