(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の一部が実空間中の予め定義された領域である範囲内を登録データの取得のために移動するとき、前記生体の一部の特徴を含む特徴データを、前記範囲の複数の位置で検出するセンサであって、前記特徴データは、前記特徴データが検出される前記範囲内の前記複数の位置に関する位置データ、および前記複数の位置における前記生体の一部の姿勢を示す姿勢データと共に検出するセンサと、
前記生体の一部の実空間中の位置を指定する座標および前記生体の一部の姿勢を指定する変数で張られる空間である特徴空間内に予め設定され、前記実空間中の範囲に対応する領域および前記センサで検知する前記姿勢に関する範囲を含む照合範囲内に、前記生体が移動する前記実空間中の軌跡に対応するラインに沿って所定の数の超球を、前記照合範囲からはみ出さず、互いに重複せず、且つ最大半径を有するように配置し、前記超球の中心に対応する実空間中の位置に最も近い前記実空間中の位置で検出された前記特徴データを最優先に登録データとして選択する登録データ選択部と、
前記登録データを、それが前記センサによって検出された前記実空間中の位置および前記生体の一部の姿勢を指定する変数と共に格納する登録データ収納部と、
を含む非接触生体認証装置。
【請求項２】
前記センサは、前記生体の一部が前記照合範囲内を本人認証のために移動するとき、前記生体の一部の特徴を含む特徴データを、前記照合範囲の位置および前記複数の位置における前記生体の一部の姿勢を示す姿勢データと共に検出し、
さらに、前記位置および前記姿勢に対応する前記特徴空間中の位置に最も近い前記超球の中心に関連する登録データと最優先に比較する比較部を含む、請求項１に記載の非接触生体認証装置。
【請求項３】
前記比較部は、前記生体の一部が前記照合範囲内を本人認証のために移動したときに描く軌跡が、前記超球の内部に含まれる割合で定義される通過率を算出し、前記通過率が所定の値より小さい場合は、再度、前記生体の一部を前記照合範囲内を本人認証のために移動させることを促す決定をする、請求項２に記載の非接触生体認証装置。
【請求項４】
前記生体の一部は、手の静脈または指紋である、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の非接触生体認証装置
【請求項５】
生体の一部が実空間中の予め定義された領域である照合範囲内を登録データの取得のために軌跡を描いて移動するとき、前記生体の一部の特徴を含む特徴データを、前記照合範囲の複数の位置で検出するとともに、前記特徴データは、前記特徴データが検出される前記照合範囲内の前記複数の位置に関する位置データ、および前記複数の位置における前記生体の一部の姿勢を示す姿勢データも検出し、
前記生体の一部の実空間中の位置を指定する座標および前記生体の一部の姿勢を指定する変数で張られる空間である特徴空間内に予め設定され、前記照合範囲に対応する領域を含む照合範囲内に、前記実空間中の前記軌跡に対応するラインに沿って所定の数の超球を、前記照合範囲からはみ出さず、お互いに重複せず、且つ最大半径を有するように配置し、
前記超球の中心に対応する実空間中の位置に最も近い前記実空間中の位置で検出された前記特徴データを登録データとして選択する、
生体認証のための登録データ選択方法。
【請求項６】
生体の一部が実空間中の予め定義された領域である照合範囲内を登録データの取得のために軌跡を描いて移動するとき、前記生体の一部の特徴を含む特徴データを、前記照合範囲の複数の位置で検出するとともに、前記特徴データは、前記特徴データが検出される前記照合範囲内の前記複数の位置に関する位置データ、および前記複数の位置における前記生体の一部の姿勢を示す姿勢データも検出し、
前記位置データおよび前記姿勢データを、前記生体の一部の実空間中の位置を指定する座標および前記生体の一部の姿勢を指定する変数で張られる空間である特徴空間内の座標に変換することと、
前記特徴空間内に予め設定され、前記照合範囲に対応する領域を含む照合範囲内に、前記実空間中の前記軌跡に対応するラインに沿って所定の数を、前記照合範囲からはみ出さず、お互いに重複せず、且つ最大半径を有するように配置され、各々が予め登録された前記生体の一部に関する登録データに関連する複数の超球のうち、前記位置データおよび前記姿勢データに関連する前記特徴空間内の座標に最も近い位置に中心を有する超球を最優先で選択し、
前記特徴データを、前記超球に関連する前記生体の一部に関する登録データと比較する、
非接触生体認証方法。
【請求項７】
生体の一部の軌跡に沿った、予め設定された照合範囲の境界からの距離にある位置と、前記位置から前記照合範囲の境界までの距離の最小値を算出し、
前記位置と、前記位置から前記照合範囲の境界までの距離の最小値の関係を用いて、前記照合範囲の境界までの距離の最小値を一定値ｒとする直線が、最小値を示す曲線で切り取られる線分の長さを求め、
配置する球の数をｍとしたとき、前記位置と、前記位置から前記照合範囲の境界までの距離の最小値の関係と、前記線分の長さの（２ｍ−２）分の１の値の関係から、超球の半径を取得し、
前記ｍ個の超球を前記軌跡に沿って前記照合範囲からはみ出さず、お互いに重複せずに配置し、前記ｍ個の超球の中心点を算出し、
前記超球の中心点に対応する実空間中の位置に最も近い前記実空間中の位置で検出された前記生体の特徴データを登録データとして選択する、
生体認証のための登録パターンの選択方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、指紋、顔、虹彩、声紋、筆跡など生体特徴によって本人確認をおこなう生体認証装置に関し、特に、人体を装置に接触させずに認証を行う非接触生体認証装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
非接触生体認証装置は、人体を装置に接触させずに、指紋、顔、静脈などの生体特徴を用いて本人確認をおこなう装置である。生体認証装置では、本人確認が必要になるであろう人の生体特徴を登録データとして予め登録しておく。本人確認が必要な場面において、そのときに取得した生体特徴と登録データを比較、照合し、両者が一致すれば本人であると確認する。例えば、手のひら静脈認証方法で用いられる静脈パターンでは、静脈の網目のように見える模様をパターンとして扱い、あらかじめ登録された登録データに含まれるパターンと認証時に読み取ったパターンを比較、照合することにより本人を確認する。人の生体特徴は年齢や体の調子などの生体の状態や取得状況によって揺らぎを持つ。このため、揺らぎを考慮して照合をおこなう必要があるが、揺らぎを少なく見積もると本人であるのに確認できないエラー（本人拒否エラー）、大きく見積もると他人を誤って受け入れるエラー（他人受け入れエラー）が発生する。揺らぎを極力抑えるためには、登録した状態と同じ状態で照合することが好ましい。このため、通常の生体認証製品では、複数回生体情報を取得し、登録データにバリエーションを持たせることにより揺らぎを抑えている。
【０００３】
手のひら静脈認証では、センサに手を触れずに非接触で認証操作を行う。この場合、手が空中に浮いた状態で静脈画像を取得するため、他のモダリティと比較して、手の姿勢（位置、傾きなど）の揺らぎが大きくなりやすい。そこで、手をセンサの上に静止させるときに、姿勢ができるだけ最適な状態になるように、かざした手の姿勢を検出しながら最適位置に誘導する手法が取られることがあるが、利用者に負担を強いるためユーザビリティが低下する。
【０００４】
これに対しては、静脈画像を連続的に撮影して動いている手を追跡し、適正な画像を用いて照合することにより、認証精度を確保しながらユーザビリティを大幅に向上することが可能である。ここで重要になるのが、登録画像の選択方法である。登録時に手を静止させて撮影する方法をとると、ユーザビリティの低下や、最適ではない画像が登録されたときの精度低下が問題となる。また、登録時と照合時で操作方法が異なることによる姿勢変化が精度低下要因となることも懸念される。
【０００５】
動いている手を連続的に撮影して照合する場合には、登録画像は、連続的に撮影して得られた画像セットの中から選択することが望ましい。連続撮影した中から、最適と推定される画像を自動的に選択し使用する技術は、例えば顔認証を搭載したデジタルカメラなどに搭載されている。生体認証の分野でも、複数枚取得した画像から最適画像を選択して認証に用いる技術はいくつか提案されている。
【０００６】
例えば、顔画像などの生体特徴を複数枚だけ撮影し、それら複数の画像から類似性の高い画像を、登録画像として記録する技術が知られている。
また、画像間の類似性を計算して類似性の高い画像を間引くことによってばらつきを持たせる技術や、平面状で転がした指を連続的に撮影して回転角のバリエーションを持たせる技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−４３２１号
【特許文献２】特表２００７−５２１５７７号
【特許文献３】特開２００９−２８２７０６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、複数の画像から類似性の高い画像を、登録データとして記録する技術では、類似性が高いものを集めるためバリエーションを持たせるという目的とは相反している。
【０００９】
また、画像間の類似性を計算して類似性の高い画像を間引いたり、平面状で転がした指を連続的に撮影して回転角のバリエーションを持たせる技術では、評価基準が１次元であり、非接触型手のひら静脈認証のように多次元の自由度を持つ場合には適用困難であるという問題があった。また、非接触生体認証装置では、登録データの登録時には照合時と異なる動作をするため、必ずしも照合に適した登録データが得られるとは限らないという問題があった。
【００１０】
また、非接触生体認証装置を用いて本人認証を行うために手を装置にかざすたびごとに、手の位置、向きが大きく変動したり、手が撮影箇所を完全に覆わないため背景が映りこむなど、多様な画像が取得される。このようにして取得された画像を登録データと比較、照合して本人確認を行うためには、バリエーションに富んだ登録データを用意しておく必要があるが、そのような登録データをシステマティックに得るのが難しいという問題があった。
【００１１】
よって、認証精度を確保しながらユーザビリティを向上させる登録データを取得する装置および方法が要望されている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
非接触生体認証装置は、生体の一部が実空間中の予め定義された領域である範囲内を登録データの取得のために移動するとき、前記生体の一部の特徴を含む特徴データを、前記範囲の複数の位置で検出するセンサであって、前記特徴データは、前記特徴データが検出される前記範囲内の前記複数の位置に関する位置データ、および前記複数の位置における前記生体の一部の姿勢を示す姿勢データと共に検出するセンサと、前記生体の一部の実空間中の位置を指定する座標および前記生体の一部の姿勢を指定する変数で張られる空間である特徴空間内に予め設定され、前記実空間中の範囲に対応する領域および前記センサで検知する前記姿勢に関する範囲を含む照合範囲内に、前記生体が移動する前記実空間中の軌跡に対応するラインに沿って所定の数の超球を、前記照合範囲からはみ出さず、互いに重複せず、且つ最大半径を有するように配置し、前記超球の中心に対応する実空間中の位置に最も近い前記実空間中の位置で検出された前記特徴データを最優先に登録データとして選択する登録データ選択部と、前記登録データを、それが前記センサによって検出された前記実空間中の位置および前記生体の一部の姿勢を指定する変数と共に格納する登録データ収納部と、を含むことを特徴とする。
【００１３】
生体認証のための登録パターンの選択方法は、生体の一部の軌跡に沿った、予め設定された照合範囲の境界からの距離にある位置と、前記位置から前記照合範囲の境界までの距離の最小値を算出し、前記位置と、前記位置から前記照合範囲の境界までの距離の最小値の関係を用いて、前記照合範囲の境界までの距離の最小値を一定値ｒとする直線が、最小値を示す曲線で切り取られる線分の長さを求め、配置する球の数をｍとしたとき、前記位置と、前記位置から前記照合範囲の境界までの距離の最小値の関係と、前記線分の長さの（２ｍ−２）分の１の値の関係から、超球の半径を取得し、前記ｍ個の超球を前記軌跡に沿って前記照合範囲からはみ出さず、お互いに重複せずに配置し、前記ｍ個の超球の中心点を算出し、前記超球の中心点に対応する実空間中の位置に最も近い前記実空間中の位置で検出された前記特徴データを登録データとして選択することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
実空間中の軌跡に対応する線に沿い、照合範囲からはみ出さず、お互いに重複せず、且つ最大半径を有するように配置された複数の超球の中心に関連する画像を登録データとすることで、認証精度を確保しながらユーザビリティを向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】手のひら静脈認証方法を用いる非接触生体認証装置において静脈パターンを取得する様子を説明する図である。
【図２Ａ】手のひら静脈認証方法を用いる非接触生体認証装置によって取得される手のひらの画像の例である。
【図２Ｂ】手のひら静脈認証方法を用いる非接触生体認証装置によって取得される手のひらの画像の別の例である。
【図２Ｃ】手のひら静脈認証方法を用いる非接触生体認証装置によって取得される手のひらの画像のさらに別の例である。
【図２Ｄ】手のひら静脈認証方法を用いる非接触生体認証装置によって取得される手のひらの画像のさらに別の例である。
【図３Ａ】手のひらの位置を表す３つの自由度を示す図である。
【図３Ｂ】手のひらの姿勢を表す３つの自由度を示す図である。
【図４】照合範囲を通過する手の軌跡と、手の画像が撮影された位置Ｐｉを示す図である。
【図５】手のひらの画像が撮影された位置Ｐｉ−１と登録データとして登録された手のひらの画像が撮影された位置Ｐ＊ｉを示す図である。
【図６】非接触生体認証装置の機能ブロック図である。
【図７】非接触生体認証装置の構成図である。
【図８】非接触生体認証装置での処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】手のひらの画像が撮影された位置Ｐｉの軌跡上の距離と、位置Ｐｉから最も近い範囲境界までの距離をプロットした図である。
【図１０】登録データとして登録された手のひらの画像が撮影される位置Ｐ＊ｉの選択の仕方を説明する図である。
【図１１】登録データとして登録された手のひらの画像が撮影される位置Ｐ＊ｉの選択の仕方を説明する別の図である。
【図１２】登録データとして登録された手のひらの画像が撮影される位置Ｐ＊ｉの選択の仕方を説明する別の図である。
【図１３】登録データとして登録された手のひらの画像が撮影される位置Ｐ＊ｉの選択の仕方を説明する別の図である。
【図１４】登録データとして登録された手のひらの画像が撮影される位置Ｐ＊ｉの選択の仕方を説明する別の図である。
【図１５】球配置処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】照合処理において再試行推奨処理を行う場合を説明する図である。
【図１７】再試行推奨処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
図面を参照して、非接触生体認証装置の実施形態を説明する。
非接触生体認証装置は、人体を装置に接触させずに、生体の一部に付随する生体特徴、すなわち指紋、顔、静脈などに付随する指紋のパターン、顔の形状、静脈のパターンなどを用いて本人確認をおこなう装置である。
【００１７】
以下では、非接触認証方法として手のひら静脈認証方法を用いる生体認証装置１００について説明する。手のひら静脈認証方法で用いられる静脈パターンでは、静脈の網目のように見える模様をパターンとして扱い、あらかじめ登録された登録データに含まれるパターンと認証時に読み取ったパターンを比較、照合することにより本人を確認する。静脈を含めて血管のパターンは、一般的に双子を含めて万人不同といわれている。また胎内で定まった後、大きな怪我などがなければ、大きさが変化する以外、トポロジー的には経年変化がないとも言われている。さらに、体の中の情報であるため、体の外からの攻撃（盗み見、変形）を受けにくい。このように、手のひらの静脈パターンは、変化の少ない安定した情報であり、攻撃を受けにくく信頼性の高い情報である。
【００１８】
静脈には還元ヘモグロビンが流れており、動脈には酸化ヘモグロビンが流れている。これらのヘモグロビンは光の吸収係数が異なる。例えば、手のひらに近赤外光を当てると、静脈が存在する部分だけ光の反射が少なく、画像では暗く映る。手のひら静脈認証方法では、この暗く映った箇所のパターンを用いる。本人確認のために取得された手のひら静脈のパターン（照合パターン）を、登録データのパターン（登録パターン）と比較して、両者が同一人のものかどうかを判定する。非接触生体認証装置１００では、照合パターンと登録パターンの比較のためにパターンマッチング方式を用いている。パターンマッチング方式では、手のひら静脈のパターン全体を比較、照合する。しかしながら、マニューシャ方式のように、手のひら静脈のパターンの一部である特徴点におけるパターンの切片の位置、種類、向きを比較、照合しても良い。また、パターンマッチング方式とマニューシャ方式を併用しても良い。
【００１９】
静脈パターンに基づく認証方法には、他に手の甲の静脈、指の静脈などを用いる方法が知られており、以下で説明する非接触生体認証装置１００を、それらを用いた生体認証に転用することも可能である。
【００２０】
以下で、「実空間」なる用語は、現実の空間、実在する３次元の空間を指す。
非接触生体認証装置１００では、登録データのパターン（登録パターン）として、本人確認のための手のひらの動きと同様の動きによって取得された複数の登録候補のデータから、特徴空間内での手のひらの軌跡上に、センサで検知可能な範囲からはみ出さず、重複しないで最大半径となる球を登録枚数分配置したときの各球の中心座標Ｃｉ＝（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ、θｘｉ、θｙｉ、θｚｉ）で取得された静脈パターンを用いる。このときの「特徴空間」とは、以下で説明するように、手のひらの位置および姿勢を規定する６つの変数によって張られる空間であって、センサで検知可能な範囲を６つの軸のそれぞれに射影したときの値域が−１から＋１の範囲となるように値をスケーリングして無次元化された空間である。このように、登録データ（登録パターン）の登録時と、本人認証のための照合時でほぼ同じ動きをさせ、さらに、登録データをセンサで検知可能な範囲に、バリエーションを持たせて用意しておくことによって、認証精度を確保しながらユーザビリティを向上させることができる。
【００２１】
また、以下で手のひらの「画像」と言った時には、生体特徴（例えば、静脈）に関するパターンおよびそれに関するデータを指すことがある。
【００２２】
図１は手のひら静脈認証方法を用いる非接触生体認証装置において登録データ（登録パターン）として静脈パターンを取得する様子を説明する図である。
図１に示されているように、非接触生体認証装置（以下、単に生体認証装置とも呼ぶ）１００は、制御部１２０、距離センサ１０２、静脈センサ１０４および表示装置１１８を含んでいる。表示装置１１８は装置１００の利用者に、手のひらＨを、図１の領域Ｘ内を静脈センサ１０４に向けて移動させることを促す表示を行う。この表示は画面を通して、または音声や光を通して行われる。生体認証装置１００は、本人確認を行う人の手のひらＨを、静脈センサ１０４から遠い位置から静脈センサ１０４の近くまで図１に示されているように移動させて、本人確認を行うために用いられるまたは登録データとして用いられる手のひらの画像を撮影する。実空間上に設定された領域Ｘの内部に手のひらＨが配置されると、距離センサ１０２で手のひらＨの位置および姿勢を検知すると同時に、静脈センサ１０４で手のひらＨの静脈パターンを検知する。このように、本装置１００を用いて本人認証を行うためには、照合時とほぼ同じ動作によって登録データを取得する。
【００２３】
図２Ａ〜２Ｄは、手のひらＨを静脈センサ１０４から遠い位置から、静脈センサ１０４の近くまで移動させながら撮影した手のひらの画像の例である。図２Ａ〜２Ｄは、手のひらＨが領域Ｘ中に存在する時間帯に含まれる４つの異なる時刻において静脈センサ１０４によって得られた４つの画像を示す。
【００２４】
図１に示されている非接触生体認証装置１００では、図２Ａ〜２Ｄに示されているような、領域Ｘ中に存在する手のひらＨの画像を静脈センサ１０４を用いて得ると同時に、距離センサ１０２によって、そのときの手のひらの位置および姿勢を得る。
【００２５】
空中に手をかざした場合、手の位置と姿勢は計６つの自由度を持つ。すなわち、３次元空間における位置（ｘ’、ｙ’、ｚ’）を表す座標の自由度が３つと、３つの空間軸、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸まわりの回転を表す回転角（θx’、θy’、θz’）の自由度が３つの計６つである。
【００２６】
図３Ａは手のひらＨの位置（ｘ’、ｙ’、ｚ’）を表す３つの自由度を示す図、図３Ｂは手のひらＨの姿勢を表す３つの自由度を示す図である。
手の位置と姿勢は計６つの自由度を持つので、手の位置、姿勢は６次元の特徴空間上の点として表現することができる。
【００２７】
図４は、図１のように手のひらＨが領域Ｘ中を通過するときの、６次元特徴空間中の軌跡を示している。ただし、６次元を図示することは不可能なため、説明のため図４は３次元空間を図示している。また手のひらＨの画像が取得される６次元特徴空間中の点Ｐｉを示している。
【００２８】
６次元特徴空間の各軸には、距離センサ１０２と静脈センサ１０４に依存した認証可能な照合範囲Ｙが存在する。照合範囲Ｙは、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸で張られる３次元空間中の領域Ｘに相当する特徴空間内の領域と、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸まわりの回転を表すθｘ軸、θｙ軸、θｚ軸で張られる３次元空間中の領域の直和空間である。
【００２９】
登録データとして用いる静脈パターンは、６次元特徴空間中の照合範囲Ｙ内の点Ｐｉで取得された静脈パターンから選択される。以下、静脈パターンを単に「画像」として参照することがある。登録データとして選択される静脈パターンを得る点Ｐ＊ｉは、照合範囲Ｙ内にできるだけ均等に配置されるのが望ましい。しかしながら、各軸の認証可能範囲はその軸方向の変化が距離センサ１０２および／または静脈センサ１０４に及ぼす影響によって異なる。
【００３０】
図５は、手のひらの画像が撮影された位置Ｐｉ−１と登録データとして登録された手のひらの画像が撮影された位置Ｐ＊ｉを示す図である。ここでは説明のため、２次元空間で図示しているが、実際には位置Ｐｉ−１、位置Ｐ＊ｉは６次元空間内の位置である。
【００３１】
図５に示されているように、非接触生体認証装置１００では、実空間の座標および実空間の軸の回りの回転角の各軸を、認証可能範囲で正規化した上で特徴空間内の照合範囲Ｙ内で手のひらＨが描く軌跡を求め、軌跡上に、照合範囲Ｙからはみ出さず、重複しないで最大半径となる球を登録枚数分配置する。そして、その球の中心に最も近い点を最優先に、得られた手のひらＨの生体特徴（静脈パターン）に関する特徴データを登録データとして採用する。しかしながら、球の中心に最も近い点で得られた手のひらＨの画像が不鮮明であったり、登録データとして適切ではない場合は、球の中心から２番目に近い点で得られた特徴データを登録データとして採用する。特徴データとしては、静脈のパターンのような人体特徴に関するデータであるデータであっても良いし、生体特徴を含む画像データであっても良い。また、図５での登録枚数は３である。
【００３２】
＜生体認証装置の構成＞
図６〜７を参照して非接触生体認証装置１００の構成について説明する。
図６は、生体認証装置１００の機能ブロック図である。
生体認証装置１００は、距離センサ１０２、静脈センサ１０４、表示装置１１８、および制御部１５０を含む。制御部１５０は特徴空間生成部１０６、位置・回転検出部１０８、静脈抽出部１１０、登録データ選択部１１２、登録データベース（ＤＢ）１１４、表示制御部１１６、および比較部１２０を含む。
【００３３】
表示装置１１８は、制御部１２０の表示制御部１１６から受けた命令に応答して、装置１００の利用者に、手のひらＨを照合範囲Ｘ内を静脈センサ１０４に向けて移動させることを促す表示を行う。この表示は画面を通して、または音声や光を通して行われる。
【００３４】
制御部１５０の表示制御部１１６は、表示装置１１８に、装置１００の利用者の本人認証のため、または本人認証のために用いられる登録データの取得のために、手のひらＨが図１に示されるような軌跡を描くように、すなわち手のひらＨを照合範囲Ｘ内を通過するように、装置１００の利用者に手のひらＨを動かすように促す表示を行う。
【００３５】
距離センサ１０２は、照合範囲Ｘの内部を含む３次元実空間中を移動する手のひらＨの位置Ｐｉ＝（ｘ’、ｙ’、ｚ’）（ｉ＝１〜n、ｎは正整数）を位置データとして検知する。距離センサ１０２は、複数のセンサから構成され、手のひらＨの傾きも測定する。そして、検知された位置データを特徴空間生成部１０８および位置・回転検出部１０８に送る。
【００３６】
静脈センサ１０４は、照合範囲Ｘの内部を含む３次元実空間中を移動する手のひらＨの一連の画像を取得し、取得した手のひらＨの画像を静脈抽出部１１０に送る。また、静脈センサ１０４で取得された画像は位置・回転検出部１０８にも送られる。
【００３７】
位置・回転検出部１０８は、距離センサ１０２から送られた位置データおよび静脈センサ１０４から送られた画像から手のひらＨの位置Ｐｉ＝（ｘ’、ｙ’、ｚ’）および回転角（θｘ’、θｙ’、θｚ’）を決定する。手のひらＨの位置Ｐｉ＝（ｘ’、ｙ’、ｚ’）および回転角（θｘ’、θｙ’、θｚ’）は特徴空間生成部１０６に送られる。
【００３８】
位置・回転検出部１０８では、静脈センサ１０４から送られた手のひらＨの画像における手のひらＨの形状から手のひらの位置のｘ座標ｘ’とｙ座標ｙ’とｚ軸回りの回転角θｚを得ても良い。この場合、距離センサ１０２からは、手のひらＨの形状から手のひらの位置のｚ座標ｚ’とｘ軸およびｙ軸回りの回転角θｘ’およびθｙ’を取得する。
【００３９】
特徴空間生成部１０８では、手のひらＨの位置および姿勢を表す６次元の特徴空間Ｔを生成する。
特徴空間Ｔでは、各軸の値は正規化されている。
【００４０】
ここで、「正規化する」とは、各軸の認証可能範囲、すなわち照合領域Ｙを６つの軸のそれぞれに射影したときの値域が−１から＋１の範囲となるように値をスケーリングして無次元化することである。例えば、照合領域Ｙのｘ軸およびｙ軸に範囲は−５０ｍｍから＋５０ｍｍであるが、ｚ軸に沿っては−３０ｍｍから＋３０ｍｍであるとする。つまり、生体認証装置１００は、この範囲を外れた領域に手のひらＨがある場合には、認証が難しい。そこで、各軸の認証可能範囲が−１から＋１の範囲になるように値を変換する。例えば、位置のｘ成分の値が＋２５ｍｍであれば、２５ｍｍ／５０ｍｍ＝０．５と無次元化する。正規化をおこなうことにより、各軸の位置変化を等価に扱えるようになる。更に厳密には、距離センサ１０２、静脈センサ１０４の出力特性に応じて正規化するとより望ましい。例えば、距離センサ１０２の出力の変化は、角度変化は０°付近では緩やかであるが、角度が大きくなると変化が大きくなる場合、正規化することにより各軸の数値変化の影響が均一化される。
【００４１】
また、特徴空間生成部１０８では、手のひらＨの位置（ｘ’、ｙ’、ｚ’）および回転角（θｘ’、θｙ’、θｚ’）から、対応する特徴空間Ｔ中の座標（ｘ、ｙ、ｚ、θｘ、θｙ、θｚ）を算出する。特徴空間Ｔ中の座標（ｘ、ｙ、ｚ、θｘ、θｙ、θｚ）は特徴空間座標とも呼ばれる。特徴空間座標（ｘ、ｙ、ｚ、θｘ、θｙ、θｚ）は、その特徴座標に対応する位置Ｐｉで静脈センサ１０４により取得された手のひらＨの画像と共に、登録データ選択部１１２に送られる。
【００４２】
静脈抽出部１１０は、静脈センサ１０４により取得された手のひらＨの画像から、静脈のパターンを抽出して、登録データ選択部１１２に送る。静脈のパターンを抽出するには、手のひらに近赤外光を当て、画像では暗く映った箇所を静脈パターンとして抽出する。静脈に流れる還元ヘモグロビンは、近赤外光の吸収係数が大きく、静脈部分は画像では暗いので、静脈のパターンを抽出することができる。
【００４３】
登録データ選択部１１２では、静脈センサ１０４や距離センサ１０２が手のひらＨの画像を取得した位置Ｐｉから所定の登録枚数分だけ位置Ｐ＊ｉを選択し、その位置Ｐ＊ｉで撮影された画像に基づく静脈パターンを登録データとする。
【００４４】
登録データは、図５を用いて説明したように、特徴空間内での手のひらＨの軌跡上に、範囲からはみ出さず、重複しないで最大半径となる球を登録枚数分配置したときの各球の中心座標Ｃｉ＝（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ、θｘｉ、θｙｉ、θｚｉ）で取得された画像に対応する静脈パターンである。
【００４５】
登録データ選択部１１２は、特徴空間内に予め設定され、照合範囲Ｘに対応する領域を含む照合範囲Ｙ内に、実空間中の軌跡に対応するラインに沿って所定の数の超球を、照合範囲Ｙからはみ出さず、お互いに重複せず、且つ最大半径を有するように配置する。さらに、その超球の中心に対応する実空間中の位置に一番近い実空間中の位置で検出された画像（特徴データ）を登録データ（登録パターン）として選択する。
【００４６】
登録データベース１１４は、登録データ選択部１１２で選択された画像またはその画像から得られる静脈のパターン（登録パターン）を、その画像が得られた位置に対応する特徴空間の座標と共に格納する。登録データベース１１４は、登録データ収納部とも呼ばれる。
【００４７】
登録データ（登録パターン）は、装置１００のユーザが本人認証を行うための照合処理の際に用いられる。
照合処理では、センサ１０２、１０４が、装置１００のユーザが手のひらＨを照合範囲Ｘ内を本人認証のために移動させたときの画像（静脈の照合パターン）、その画像が取得された位置、およびその位置における手のひらＨの姿勢を取得する。特徴空間生成部１０６で画像が取得された位置、およびその位置における手のひらＨの姿勢を特徴空間Ｔ中の点に変換する。そして比較部１２０で、その点に最も近い位置に中心がある超球を最優先に選択する。最も近い位置に中心がある超球の中心点に対応する３次元実空間中の点で得られた静脈パターンが不明瞭であるなどで生体認証に適さない場合は、次に近いものを用いても良い。そして、その超球に関連する登録データ（静脈の登録パターン）と静脈の照合パターンを比較し、両者が一致するか否かを判定する。この判定の結果が肯定的であれば、登録パターンと照合パターンは同一人物の静脈パターンを示していると判定される。照合パターンは、複数の登録パターンと比較されても良い。
【００４８】
比較部１２０は、照合のために得られた画像を、照合のために得られた画像が取得された実空間中の位置およびその位置での手のひらＨの姿勢で定まる特徴空間中の位置に最も近い最も近い前記超球の中心に関連する登録データと比較する。
【００４９】
また、比較部１２０は、手のひらＨが照合範囲内を本人認証のために移動したときに描く軌跡が、超球の内部に含まれる割合で定義される通過率を算出し、通過率が所定の閾値、例えば３０％より小さい場合は、再度、手のひらＨを照合範囲Ｘ内を本人認証のために移動させることを促す決定をする。この決定に関する情報は、表示制御部１１６に送られる。この情報を受けた表示制御部１１６は、表示部１１８にその旨の表示を行うように命令を出力し、表示部１１８は、装置１００のユーザに、再度、手のひらＨを照合範囲Ｘ内を本人認証のために移動させることを促す表示をする。
【００５０】
閾値は３０％には限定されず、１０％、２５％、４０％、４５％など様々な値を取ることができる。
以上のような構成を有する生体認証装置１００では、バリエーションに富んだ登録データをシステマティックに得ることができる。また、生体認証装置１００の認証精度を確保しながらユーザビリティを向上させる登録データを取得することができる。
【００５１】
また、生体認証装置１００では、登録データを取得する際に、本人認証を行うときと同様の動作を行う。そのため、登録データと照合データの類似性を高めることができ、本人受け入れ率として最良の結果が得られる。また、本人確認が必要になるであろう人の手のひらが、予め規定された範囲内を通過する際に得られた画像を登録データと照合データの両方に用いるため、不正な姿勢を排除可能であり、他人受け入れの危険性を軽減できる。
【００５２】
なお、図６の装置の各機能ブロックを、標準的なハードウェア構成のコンピュータを用いて構成することができる。
【００５３】
ここで図７について説明する。図７は、図６の非接触生体認証装置１００の制御部１２０に使用可能なコンピュータの一例の構成図である。
このコンピュータ２００は、ＭＰＵ２０２、ＲＯＭ２０４、ＲＡＭ２０６、ハードディスク装置２０８、入力装置２１０、表示装置２１２、インタフェース装置２１４、及び記録媒体駆動装置２１６を備えている。なお、これらの構成要素はバスライン２２０を介して接続されており、ＭＰＵ２０２の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。
【００５４】
ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０２は、このコンピュータ２００全体の動作を制御する演算処理装置であり、コンピュータ２００の制御処理部として機能する。
【００５５】
ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０４は、所定の基本制御プログラムが予め記録されている読み出し専用半導体メモリである。ＭＰＵ２０２は、この基本制御プログラムをコンピュータ２００の起動時に読み出して実行することにより、このコンピュータ２００の各構成要素の動作制御が可能になる。
【００５６】
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０６は、ＭＰＵ２０２が各種の制御プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する、随時書き込み読み出し可能な半導体メモリである。
【００５７】
ハードディスク装置２０８は、ＭＰＵ２０２によって実行される各種の制御プログラムや各種のデータを記憶しておく記憶装置である。ＭＰＵ２０２は、ハードディスク装置２０８に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、後述する各種の制御処理を行えるようになる。
【００５８】
入力装置２１０は、例えばマウス装置やキーボード装置であり、図６のシステムの利用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＭＰＵ２０２に送付する。
【００５９】
表示装置２１２は例えば液晶ディスプレイであり、ＭＰＵ２０２から送付される表示データに応じて各種のテキストや画像を表示する。
インタフェース装置２１４は、このコンピュータ２００に接続される各種機器との間での各種情報の授受の管理を行う。より具体的には、インタフェース装置２１４は、例えば、図６の距離センサ１０２、静脈センサ１０４との間で通信ネットワークを介して行われる、手のひらＨの画像、手のひらＨの位置や姿勢に関するデータ等の各種のデータの授受の管理を行う。
【００６０】
記録媒体駆動装置２１６は、可搬型記録媒体２１８に記録されている各種の制御プログラムやデータの読み出しを行う装置である。ＭＰＵ２０１は、可搬型記録媒体２１８に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置２１６を介して読み出して実行することによって、後述する各種の制御処理を行うようにすることもできる。なお、可搬型記録媒体２１８としては、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などがある。
【００６１】
このようなコンピュータ２００を用いて図６の非接触生体認証装置１００の制御部１２０を構成するには、例えば、上述の各種の制御処理をＭＰＵ２０２に行わせるための制御プログラムを作成する。作成された制御プログラムはハードディスク装置２０８若しくは可搬型記録媒体２１８に予め格納しておく。そして、ＭＰＵ２０２に所定の指示を与えてこの制御プログラムを読み出させて実行させる。こうすることで、非接触生体認証装置１００の制御部１２０が備えている機能がＭＰＵ２０２により提供される。従って、このコンピュータ２００が非接触生体認証装置１００の制御部１２０として機能するようになる。
【００６２】
＜登録データ選択処理＞
図８〜１５を参照して、非接触生体認証装置１００で行われる、登録データ（登録パターン）を選択する登録データ選択処理について説明する。
【００６３】
前述のように、非接触生体認証装置を用いて本人認証を行うために手を装置にかざすたびごとに、手の位置、向きが大きく変動したり、手が撮影箇所を完全に覆わないため背景が映りこむなど、多様な画像が取得される。このような多様な画像と比較、照合して本人確認を行うための登録データには、バリエーションに富んでいることが要求される。以下では、非接触生体認証装置１００での本人認証に用いられる登録データをシステマティックに選択する方法について説明する。以下で説明する登録データ選択処理は、主に登録データ選択部１１２によって行われる。
【００６４】
図８は非接触生体認証装置１００での処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ１０２では、図６には図示されていない表示装置から装置１００のユーザに、図１の照合範囲Ｘに手のひらＨをかざすように指示を出す。
【００６５】
次のＳ１０４では、静脈センサを用いて、照合範囲Ｘ内を移動する手のひらＨを複数の位置Ｐｉ（ｉ＝１〜n、ｎは正整数）で撮影し、一連の手のひら画像を取得する。この手のひら画像は、手のひらＨの姿勢を得るために用いられ得る。同時に、距離センサにより手のひらＨの３次元空間における一連の位置（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）、および必要に応じて姿勢、すなわち３つの空間軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）まわりの回転を表す回転角（θｘｉ’、θｙｉ’、θｚｉ’）の計測を行う。複数の距離センサによって測定されたデータから、手の姿勢を決定しても良い。
【００６６】
Ｓ１０４の次のＳ１０６では、手のひらＨの画像が撮影された位置Ｐｉ＝（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）および回転角（θｘｉ’、θｙｉ’、θｚｉ’）から、対応する特徴空間座標（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ、θｘｉ、θｙｉ、θｚｉ）を算出する。実空間座標（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）および回転角（θｘｉ’、θｙｉ’、θｚｉ’）から特徴空間Ｔ内の座標への変換は、位置Ｐｉ＝（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）および回転角（θｘｉ’、θｙｉ’、θｚｉ’）の照合範囲Ｘが、特徴空間Ｔ内では、−１≦ｘ、ｙ、ｚ、θｘ、θｙ、θｚ≦＋１で定義される照合範囲Ｙに変換されるようなものである。
【００６７】
Ｓ１０８では、Ｓ１０６で算出されたn個の特徴空間座標（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ、θｘｉ、θｙｉ、θｚｉ）のうち、特徴空間Ｔにおける照合範囲Ｙの内部に含まれる手のひらＨの画像と特徴空間座標（ｘｊ、ｙｊ、ｚｊ、θｘｊ、θｙｊ、θｚｊ）（ｊ＝１〜ｍ）の組を選択する。
【００６８】
次のＳ１１０では、特徴空間Ｔ中の球配置処理を行う。球配置処理については、後に図９〜１５を参照しながら説明する。
Ｓ１１２では、特徴空間Ｔ中に配置された球の中心の座標に対応する位置Ｐ＊ｉで取得された画像を登録データとして選択する。
【００６９】
次のＳ１１４では、Ｓ１１２で選択された登録データをデータベースに格納する。データベースに格納された登録データは、本人認証のための照合の際に参照される。
Ｓ１１４の処理が終了すると、登録データ選択処理は終了する。
【００７０】
＜球配置処理＞
次に、図９〜１５を参照しながら特徴空間Ｔ中の球配置処理について説明する。
【００７１】
図９は、手のひらＨの軌跡において、手のひらＨの画像が取得された位置Ｐｉ＝（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）の、軌跡Ｌに沿った照合範囲Ｙの境界からの距離（横軸）と、その点から最も近い範囲境界までの距離ｄ（縦軸）の関係の例を示したものである。
【００７２】
軌跡Ｌに沿った照合範囲Ｙの境界からの距離は、実空間中で手のひらＨがセンサで検出可能な範囲Ｘん入った点に相当する超空間中の点（ｘ０、ｙ０、ｚ０、θｘ０、θｙ０、θｚ０）から軌跡Ｌに沿った距離である。
【００７３】
球配置処理では、照合範囲Ｙからはみ出さず、且つ重複しないで、所定の数（登録枚数）の球を、それらの球が最大半径となるように配置する。第１の条件である、照合範囲Ｙからはみ出さないことを満たすかどうかを判定するには、球の中心から照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値を考慮する。
【００７４】
ここで「球」と呼ばれているものは、６次元特徴空間Ｔ中のいわゆる超球である。すなわち、特徴空間座標Ｔ中で（ｘｃ、ｙｃ、ｚｃ、θｘｃ、θｙｃ、θｚｃ）からの距離をｄが一定、
【数１】
0005919944.tif 000002
となるような点（ｘ、ｙ、ｚ、θx、θy、θz）の集まりである。
【００７５】
図９では６次元特徴空間Ｔを張る６つの軸のうち、５つの軸は０のままで、１つの軸だけ変化している場合を示している。例えば、手のひらＨを、ｘ軸とｙ軸、および回転角の変化がないまま、照合範囲Ｙの中心を通過するようにｚ軸方向にまっすぐ手を移動した場合がこれに相当する。照合範囲Ｙに入った瞬間では、境界までの距離ｄはｄ＝０であり、照合範囲Ｙの内部に進むに従い、境界からの距離は増大する。照合範囲Ｙの中央で照合範囲Ｙの６つの境界のいずれへの距離も１．０になる。このとき、境界までの距離は得る最大となり、境界までの距離の最大値ｄｍａｘ＝１．０となる。手のひらＨが照合範囲Ｙの中央を越えると、反対側の境界に近づくため距離が減少し、範囲から出る瞬間に再び距離０となる。
【００７６】
図９では、６次元の超立方体である照合範囲Ｙの中心軸の一つであるｚ軸に沿って手のひらＨを移動させた場合を示した。これは実空間では、水平方向（ｘ’軸、ｙ’軸方向）、傾き・回転（θx’軸、θy’軸、θz’軸方向）にずれがなく、高さ方向（ｚ’軸方向）にまっすぐ手を移動した場合に相当する。この場合、軌跡Ｌに沿った境界の一つからの距離に対し、照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値はグラフにすると直線的に変化する。しかしながら、一般には、軌跡Ｌに沿った境界の一つからの距離に対し、照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値はグラフにしたときに非直線的に変化する。
【００７７】
図１０のように、３つの登録データを選択する場合を考えると、照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値ｄが一定値ｒである直線が単連結で最小値ｄｉを示す曲線で切り取られる線分の長さを４等分した値Ｒが一定値ｒとなるような半径Ｒの値を探す。そして、手のひらＨの軌跡Ｌが照合範囲Ｘと交差する点から軌跡Ｌに沿った距離がｒ、３ｒ、５ｒである３つの点を超球の中心として選択する。この特徴空間Ｔ内の３つの点に対応する実空間上の点Ｐ＊ｉ＝（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）で撮影された画像のデータを登録データとして選択する。
【００７８】
図１０を見てわかるように、プロットされた三角形を横切る線を４等分した値が半径となり、その半径と横切る線の高さ（距離の最小値）が等しい点が選択すべき点である。しかしながら、実際には水平ずれや傾きなどが発生するため、例えば、図１１のように図１０のプロットよりも下側（境界までの距離が小さめ）になる。ここで、３つの登録データを軌跡上に単純に均等配置してしまうと、両側の球が登録範囲からはみ出してしまう。
【００７９】
このように、３つの登録データを軌跡Ｌ上に単純に均等配置してしまうと、両側の球が登録範囲からはみ出してしまう場合には、図１２に示されているように、超球の半径を小さくして再配置する。
【００８０】
図１２では、超球は、照合範囲Ｙの境界から離れるように半径を小さくする。つまり、いずれの超球も照合範囲Ｙの境界には接することなく、その中心点が軌跡上に配置され、互いに重ならないが、最大の半径となるように所定の数の超球を配置する。
【００８１】
図１３は、点線は軌跡Ｌ上の距離Ｑと、その点Ｑから最も近い範囲境界までの距離ｄｉを示している。実線は、配置する球の数である所定の数（登録枚数）をｍとしたとき、照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値ｄｉが一定値ｒである直線が単連結で最小値ｄｉを示す曲線で切り取られる線分の長さ（２ｍ−２）Ｒの（２ｍ−２）分の１の値、即ちＲを示している。この２本の線が交差する２つの点Ｘ１、Ｘ２で、ｒ＝Ｒとなり、超球の半径を与える。
【００８２】
図１４は上述のようにして配置された３つの超球の例を示す図である。
超球は、その中心がＸ１、Ｘ２、とＸ１とＸ２の中点にあり、３つの超球は互いに接して配置される。また、どの超球も照合範囲Ｙをはみ出さない。
【００８３】
図９〜１４では、手のひらＨが図１の領域Ｘをｚ軸方向に沿って軌跡を描く場合での超球の配置方法を説明した。しかしながら、一般には手のひらＨは領域Ｘ内を直線的には移動しない。その場合には、図９のように、軌跡上の距離Ｑに対する境界までの距離の最小値ｄは、直線的ではなく、曲線になる。この場合でも、上と同様の手順で超球の配置を定めることができる。
【００８４】
図１５は球配置処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ２０２で、手のひらＨの画像が取得された位置Ｐｉ＝（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）の手のひらの軌跡Ｌ上の照合範囲Ｙの境界からの距離と、その位置Ｐｉ＝（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）から照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値ｄを算出する。
【００８５】
次にＳ２０４では、Ｓ２０２で得られた照合範囲Ｙの境界からの距離と、位置Ｐｉ＝（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）から照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値ｄｉの関係を用いて、照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値ｄを一定値ｒとする直線が、単連結で最小値ｄｉを示す曲線で切り取られる線分の長さを求める。
【００８６】
次に、Ｓ２０６では、配置する球の数である所定の数（登録枚数）をｍ、最小値ｄをｒとしたときに得られるこの線分の長さが（２ｍ−２）ｒとなるような球の配置を求めるために、超球の半径Ｒを求める。
【００８７】
Ｓ２０６では、超球の半径Ｒを求める。図１３では、点線は軌跡Ｌ上の距離Ｑと、その点Ｑから最も近い範囲境界までの距離ｄｉを示している。実線は、配置する球の数である所定の数（登録枚数）をｍとしたとき、照合範囲ｄの境界までの距離の最小値ｄが一定値ｒである直線が単連結で最小値ｄを示す曲線で切り取られる線分の長さ（２ｍ−２）Ｒの（２ｍ−２）分の１の値、即ちＲを示している。この２本の線が交差する２つの点で、ｒ＝Ｒとなり、超球の半径を与える。
【００８８】
すなわちＳ２０６では、手のひらＨの静脈パターンが取得された位置Ｑと、その位置Ｑから最も近い照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値ｄとの関係（点線）と、手のひらＨの画像が取得された位置Ｑと、配置する球の数をｍとしたとき、照合範囲Ｙの境界までの距離の最小値ｄが一定値ｒである直線が単連結で最小値ｄを示す曲線で切り取られる線分の長さの（２ｍ−２）分の１の値の関係（実線）から、超球の半径を取得する。
【００８９】
次のＳ２０８では、ｍ個の超球の中心点（特徴空間Ｔ中の座標）を求める。
Ｓ２０４で得られた２つの点が、配置される超球のうち端の２つの中心点を与える。そして、これらの２つの超球の間に（ｍ−２）個の超球を等間隔に配置して（ｍ−２）個の中心点を求める。端の２つの中心点に（ｍ−２）個の中心点を加えた計ｍ個の特徴空間Ｔ内の座標に対応する点Ｐｊ＊＝（ｘｊ’、ｙｊ’、ｚｊ’）（ｊ＝１〜ｍ）は、登録データとして登録された静脈パターンが撮影される位置Ｐ＊ｊに対応する。
【００９０】
Ｓ２０８では、ｍ個の超球を軌跡に沿って照合範囲Ｙからはみ出さず、お互いに重複せずに配置し、ｍ個の超球の中心点を算出する。
Ｓ２０８の処理が終了すると、図８のＳ１１２に戻る。
【００９１】
このようにして、Ｓ２０２〜Ｓ２０８で、照合範囲Ｙからはみ出さず、且つ重複しないで、所定の数（登録枚数）の球を、それらの球が最大半径となるように配置することができる。
【００９２】
＜照合処理＞
図１６〜１７を参照して、非接触生体認証装置１００で行われる、本人確認をするための照合処理について説明する。図１６は、再試行推奨処理の流れを示すフローチャート、図１７は、照合処理において再試行推奨処理を行う場合を説明する図である。
【００９３】
図１６のＳ３０２〜Ｓ３０８の処理は、上述のＳ１０２〜Ｓ１０８の処理と同様である。ただし、ここでは、装置１００のユーザは、照合のために手のひらＨを移動させる。
すなわち、Ｓ３０２では、図６には図示されていない表示装置から装置１００のユーザに、図１の照合範囲Ｘに手のひらＨを移動させるように指示を出す。
【００９４】
次のＳ３０４では、静脈センサを用いて、軌跡Ｌを描いて移動する手のひらＨを複数の位置Ｐｉ（ｉ＝１〜ｎ、ｎは正整数）で撮影し、一連の手のひらＨの画像を取得する。この画像から静脈の照合パターンが生成され、予め登録されている登録パターンを比較される。図１７の軌跡Ｌ１、Ｌ２は軌跡Ｌの例である。この手のひら画像は、手のひらＨの姿勢を得るために用いられ得る。同時に、距離センサにより手のひらＨの３次元空間における一連の位置（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）、および必要に応じて姿勢、すなわち３つの空間軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）まわりの回転を表す回転角（θｘｉ’、θｙｉ’、θｚｉ’）の計測を行う。複数の距離センサによって測定されたデータから、手の姿勢を決定しても良い。
【００９５】
Ｓ３０４の次のＳ３０６では、手のひらＨの画像が撮影された位置Ｐｉ＝（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）および回転角（θｘｉ’、θｙｉ’、θｚｉ’）から、対応する特徴空間座標（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ、θｘｉ、θｙｉ、θｚｉ）を算出する。実空間座標（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）および回転角（θｘｉ’、θｙｉ’、θｚｉ’）から特徴空間Ｔ内の座標への変換は、位置Ｐｉ＝（ｘｉ’、ｙｉ’、ｚｉ’）および回転角（θｘｉ’、θｙｉ’、θｚｉ’）の照合範囲Ｘが、特徴空間Ｔ内では、−１≦ｘ、ｙ、ｚ、θｘ、θｙ、θｚ≦＋１で定義される照合範囲Ｙに変換されるようなものである。
【００９６】
Ｓ３０８では、Ｓ３０６で算出されたｎ個の特徴空間座標（ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ、θｘｉ、θｙｉ、θｚｉ）のうち、特徴空間Ｔにおける照合範囲Ｙの内部に含まれる手のひらＨの画像と特徴空間座標（ｘｊ、ｙｊ、ｚｊ、θｘｊ、θｙｊ、θｚｊ）（ｊ＝１〜ｍ）の組を選択する。
【００９７】
Ｓ３０８の次のＳ３１０では、軌跡Ｌが、登録データの登録時に用いた複数の超球の内部を通過する割合で定義される通過率を算出する。通過率は、登録時の動作と照合時の動作が同じであるかどうかを示す指数である。
【００９８】
Ｓ３１２では、通過率が閾値より大きいかどうかを判定する。Ｓ３１２の判定の結果がＮｏ、すなわち通過率が閾値より大きくない場合には、Ｓ３０２に戻る。Ｓ３１２の判定の結果がＹｅｓ、すなわち通過率が閾値より大きい場合には、Ｓ３１４に進む。
【００９９】
Ｓ３１４では、Ｓ３０４で取得された各画像から静脈パターンに関する情報を抽出する。
Ｓ３１６では、Ｓ３１４で抽出された静脈パターンを、画像が取得された位置Ｐｉと姿勢に対応する特徴空間座標の位置に対応する実空間中の位置に最も近いものを最優先に前記実空間中の位置で検出された前記特徴データを登録データと、パターンマッチング方法を用いて照合する。
【０１００】
Ｓ３１８では、Ｓ３１６での照合の結果を表示する。
ユーザの動作はある程度決まっている（癖がある）ため、ユーザが普段動かす範囲だけをカバーすれば十分であり、他の領域は無駄であるだけでなく他人受け入れの確率を高める。従って通過率が著しく低い場合は、他人である可能性があるが、操作に慣れない状態で登録した場合、操作に習熟するとともに動かし方が変化する場合がある。通過率が連続して所定値を下回るようであれば、再び登録処理を勧める表示を出力しても良い。
【０１０１】
特徴空間は、照合アルゴリズムの能力に応じて適宜縮退させることができる。
例えば、ｘｙ平面が等方的である場合には、ｒ＝（ｘ’２＋ｙ’２）１／２で定義される変数ｒを用いることにより、座標が（ｘ、ｙ、ｚ、θｘ、θｙ、θｚ）で表される６次元空間から座標が（ｒ、ｚ、θｘ、θｙ、θｚ）で表される５次元空間に縮退させることができる。また、ｘｙ平面内の回転を無視することができる場合には、座標が（ｘ、ｙ、ｚ、θｘ、θｙ、θｚ）で表される６次元空間から座標が（ｘ、ｙ、ｚ、θｘ、θｙ）で表される５次元空間に縮退させることができる。いずれの場合も、特徴空間Ｔの次元を減らすことによって、計算量を減らすことができる。
【０１０２】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
生体の一部が実空間中の予め定義された領域である範囲内を登録データの取得のために移動するとき、前記生体の一部の特徴を含む特徴データを、前記範囲の複数の位置で検出するセンサであって、前記特徴データは、前記特徴データが検出される前記範囲内の前記複数の位置に関する位置データ、および前記複数の位置における前記生体の一部の姿勢を示す姿勢データと共に検出するセンサと、
前記生体の一部の実空間中の位置を指定する座標および前記生体の一部の姿勢を指定する変数で張られる空間である特徴空間内に予め設定され、前記実空間中の範囲に対応する領域および前記センサで検知する前記姿勢に関する範囲を含む照合範囲内に、前記生体が移動する前記実空間中の軌跡に対応するラインに沿って所定の数の超球を、前記照合範囲からはみ出さず、互いに重複せず、且つ最大半径を有するように配置し、前記超球の中心に対応する実空間中の位置に最も近い前記実空間中の位置で検出された前記特徴データを最優先に登録データとして選択する登録データ選択部と、
前記登録データを、それが前記センサによって検出された前記実空間中の位置および前記生体の一部の姿勢を指定する変数と共に格納する登録データ収納部と、
を含む非接触生体認証装置。
（付記２）
前記センサは、前記生体の一部が前記照合範囲内を本人認証のために移動するとき、前記生体の一部の特徴を含む特徴データを、前記照合範囲の位置および前記複数の位置における前記生体の一部の姿勢を示す姿勢データと共に検出し、
さらに、前記位置および前記姿勢に対応する前記特徴空間中の位置に最も近い前記超球の中心に関連する登録データと最優先に比較する比較部を含む、付記１に記載の非接触生体認証装置。
（付記３）
前記比較部は、前記生体の一部が前記照合範囲内を本人認証のために移動したときに描く軌跡が、前記超球の内部に含まれる割合で定義される通過率を算出し、前記通過率が所定の値より小さい場合は、再度、前記生体の一部を前記照合範囲内を本人認証のために移動させることを促す決定をする、付記２に記載の非接触生体認証装置。
（付記４）
前記生体の一部は、手の静脈または指紋である、付記１乃至３のいずれか一項に記載の非接触生体認証装置
（付記５）
生体の一部が実空間中の予め定義された領域である照合範囲内を登録データの取得のために軌跡を描いて移動するとき、前記生体の一部の特徴を含む特徴データを、前記照合範囲の複数の位置で検出するとともに、前記特徴データは、前記特徴データが検出される前記照合範囲内の前記複数の位置に関する位置データ、および前記複数の位置における前記生体の一部の姿勢を示す姿勢データも検出し、
前記生体の一部の実空間中の位置を指定する座標および前記生体の一部の姿勢を指定する変数で張られる空間である特徴空間内に予め設定され、前記照合範囲に対応する領域を含む照合範囲内に、前記実空間中の前記軌跡に対応するラインに沿って所定の数の超球を、前記照合範囲からはみ出さず、お互いに重複せず、且つ最大半径を有するように配置し、
前記超球の中心に対応する実空間中の位置に最も近い前記実空間中の位置で検出された前記特徴データを登録データとして選択する、
生体認証のための登録データ選択方法。
（付記６）
前記生体の一部は、手の静脈または指紋である、付記５に記載の生体認証のための登録データ選択方法。
（付記７）
生体の一部が実空間中の予め定義された領域である照合範囲内を登録データの取得のために軌跡を描いて移動するとき、前記生体の一部の特徴を含む特徴データを、前記照合範囲の複数の位置で検出するとともに、前記特徴データは、前記特徴データが検出される前記照合範囲内の前記複数の位置に関する位置データ、および前記複数の位置における前記生体の一部の姿勢を示す姿勢データも検出し、
前記位置データおよび前記姿勢データを、前記生体の一部の実空間中の位置を指定する座標および前記生体の一部の姿勢を指定する変数で張られる空間である特徴空間内の座標に変換することと、
前記特徴空間内に予め設定され、前記照合範囲に対応する領域を含む照合範囲内に、前記実空間中の前記軌跡に対応するラインに沿って所定の数を、前記照合範囲からはみ出さず、お互いに重複せず、且つ最大半径を有するように配置され、各々が予め登録された前記生体の一部に関する登録データに関連する複数の超球のうち、前記位置データおよび前記姿勢データに関連する前記特徴空間内の座標に最も近い位置に中心を有する超球を最優先で選択し、
前記特徴データを、前記超球に関連する前記生体の一部に関する登録データと比較する、
非接触生体認証方法。
（付記８）
前記生体の一部が前記照合範囲内を本人認証のために移動したときに描く軌跡が、前記超球の内部に含まれる割合で定義される通過率を算出し、前記通過率が所定の値より小さい場合は、再度、前記生体の一部を前記照合範囲内を本人認証のために移動させることを促す決定をする、付記７に記載の非接触生体認証方法。
（付記９）
前記生体の一部は、手の静脈または指紋である、付記７または８に記載の非接触生体認証方法。
（付記１０）
生体の一部の軌跡に沿った、予め設定された照合範囲の境界からの距離にある位置と、前記位置から前記照合範囲の境界までの距離の最小値を算出し、
前記位置と、前記位置から前記照合範囲の境界までの距離の最小値の関係を用いて、前記照合範囲の境界までの距離の最小値を一定値ｒとする直線が、最小値を示す曲線で切り取られる線分の長さを求め、
配置する球の数をｍとしたとき、前記位置と、前記位置から前記照合範囲の境界までの距離の最小値の関係と、前記線分の長さの（２ｍ−２）分の１の値の関係から、超球の半径を取得し、
前記ｍ個の超球を前記軌跡に沿って前記照合範囲からはみ出さず、お互いに重複せずに配置し、前記ｍ個の超球の中心点を算出し、
前記超球の中心点に対応する実空間中の位置に最も近い前記実空間中の位置で検出された前記生体の特徴データを登録データとして選択する、
生体認証のための登録パターンの選択方法。
（付記１１）
前記生体の一部は、手の静脈または指紋である、付記１０に記載の生体認証のための登録パターンの選択方法。
【符号の説明】
【０１０３】
１００  生体認証装置
１０２  距離センサ
１０４  静脈センサ
１０６  特徴空間生成部
１０８  位置・回転検出部
１１０  静脈抽出部
１１２  登録データ選択部
１１４  登録データベース（ＤＢ）
１１６  表示制御部
１１８  表示装置
１２０  比較部
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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