(57)【要約】【課題】  簡易なアルゴリズムにて、個人認証のための生体画像を取得する。【解決手段】  生体画像取得部１１２は、指紋を複数の部分画像として取得する。量子化処理部１２４は、部分画像を複数階調の量子化画像に変換する。合成処理部１２６は、複数の量子化画像を混合することにより、これらの量子化画像から合成画像を生成する。再構成部１２８は、指紋の各部について生成された複数の合成画像を結合して、全体的な指紋画像を生成する。量子化処理部１２４は、部分画像をそれぞれ異なる閾値によって量子化画像に変換してもよい。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の人体部位を複数の部分画像として撮像する部分画像取得部と、
部分画像を複数階調の量子化画像に変換する量子化処理部と、
複数の量子化画像を所定の条件にしたがって混合することにより、これらの量子化画像から合成画像を生成する合成処理部と、
前記人体部位の各部について生成された複数の合成画像を結合して、前記人体部位の全体的な生体画像を生成する生体画像生成部と、
を備えることを特徴とする生体画像取得装置。
【請求項２】
前記量子化処理部は、部分画像をそれぞれ異なる閾値によって量子化画像に変換し、
前記合成処理部は、異なる閾値によって量子化された複数の量子化画像を混合して合成画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の生体画像取得装置。
【請求項３】
前記量子化処理部は、部分画像の構成要素である画像ブロックごとにいずれかの階調値を割り当てることにより部分画像を量子化画像に変換し、
前記合成処理部は、合成処理の対象となる前記複数の量子化画像に含まれる複数の画像ブロックにおいて量子化画像間で互いに対応する位置関係にある画像ブロックの階調値に応じて、合成画像において対応する画像ブロックの階調値を特定することを特徴とする請求項１または２に記載の生体画像取得装置。
【請求項４】
前記合成処理部は、合成処理の対象となる前記複数の量子化画像に含まれる複数の画像ブロックにおいて量子化画像間で互いに対応する位置関係にある画像ブロックのうち所定の階調値が割り当てられている画像ブロックの個数に応じて、合成画像において対応する画像ブロックの階調値を特定することを特徴とする請求項３に記載の生体画像取得装置。
【請求項５】
前記合成処理部は、合成処理の対象となる前記複数の量子化画像に含まれる複数の画像ブロックにおいて量子化画像間で互いに対応する位置関係にある画像ブロックにそれぞれ割り当てられている階調値が複数種類ある場合には、合成画像において対応する位置に複数種類の階調値が割り当てられた複数個の画像ブロックを含ませることを特徴とする請求項３に記載の生体画像取得装置。
【請求項６】
前記合成処理部は、前記人体部位において互いに近傍の位置に対応する量子化画像から合成画像を生成することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の生体画像取得装置。
【請求項７】
前記部分画像取得部は、指紋を前記人体部位とし、ライン状画像として前記部分画像を取得することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の生体画像取得装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれかに記載の生体画像取得装置により生成された生体画像を取得する生体画像取得部と、
予め登録された生体情報を参照して、前記取得された生体画像について認証処理を実行する認証部と、
を備えることを特徴とする個人認証装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、生体画像を取得するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
本人確認の方法は、３つのカテゴリに大別できる。１つは、鍵やＩＤカードなどの所有物による認証である。しかし、所有物による認証は、紛失や盗難によりセキュリティが脅かされる。もう一つは、パスワードなどの知識による認証である。しかし、知識による認証にも、忘却や盗み見などにより、やはりセキュリティ上の問題がある。近年になって注目されているもう一つの認証方法は、指紋、掌紋、顔、虹彩、声紋、静脈パターンなどの生体情報による生体認証である。生体認証には、先に示した所有物や知識による認証に伴う「失うこと」によるセキュリティ上の懸念が相当に抑制される。また、ユーザが物や知識を「持つ必要」がないため、利便性が高い認証システムを提供しやすい。
【０００３】
生体情報に基づく個人認証装置は、これらの優位性から住宅や自動車における鍵のような所有物による認証に取って代わるものとして期待されている。また、近年では電子商取引が活発化しつつあるが、その認証方法の多くは知識による認証に基づく。この分野でも利便性と安全性の高い認証装置の登場が待ち望まれている。
【特許文献１】特開２００３−２５９１１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
生体情報に基づく個人認証装置の利便性を高めるためには、生体情報を精度よく取得する必要がある。生体情報は、たとえば、指紋や掌紋、静脈パターンなどの生体画像として取得されることも多い。指紋を例にとれば、指紋画像は所定の閾値を境界として量子化画像に変換される。この量子化画像から、指紋の隆線や端点、分岐点といった個人に固有の特徴情報が抽出される。
【０００５】
しかし、指紋の中には、くっきりとした指紋もあれば、そうでない指紋もある。また、センサに対して指を押しつける力の強さは、常に一定となるわけではない。そのため、指紋の採取状況にかかわらず好適な指紋画像の取得を保証するための技術が必要である。その一方で、指紋画像をデータ処理するための処理負荷を抑制するために、簡易な生体画像取得アルゴリズムを実現ことも同様に重要である。
【０００６】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、その目的は生体情報を好適に取得するための技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある態様は、生体画像取得装置である。
この装置は、指紋などの人体部位を複数の部分画像として撮像し、それぞれの部分画像を複数階調の量子化画像に変換する。この装置は、近接する位置に対応した複数の量子化画像を混合することにより、より少ない数の合成画像にまとめ、更に、人体部位の各部について生成された合成画像を結合して、全体的な生体画像を生成する。
【０００８】
人体部位とは、指紋や静脈パターンのように個人に固有の特徴を生体画像として抽出できる部位であることが好ましい。部分画像を量子化画像に変換するときの閾値は、部分画像によって同一でなくてもよい。複数の量子化画像から合成画像を生成することにより、単一の量子化画像を用いるよりも画像の取得状況の影響を緩和することができる。そのため、シンプルな構成でありながら好適な生体画像を取得しやすくなる。
【０００９】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、生体情報を好適に取得する上で効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は、個人認証装置にて指紋を取得するときの態様を示す図である。
個人認証装置１００のユーザは、検出部１０２の上に指を添えて矢印に示す同図下方向に指を滑らせる。検出部１０２は、いわゆるラインセンサとして機能する。本実施例においては、検出部１０２は光学式センサにより形成される。検出部１０２から指紋に対して光が照射され、その反射光を検出することにより指紋画像が取得される。
【００１２】
ユーザが指を滑らせる際に充分に短い時間間隔で指紋画像は撮像される。各センサは、１回の撮像につき各センサの直上に位置する指紋の一部の画像（以下、「部分画像」とよぶ）を取得する。検出部１０２の形状がライン状であるため、部分画像の形状はライン状となる。こうしてサンプリングされた部分画像をつなぎあわせれば、指紋全体の画像が取得される。指紋画像においては指紋の隆線部分は濃く、谷線部分は白く撮像される。
【００１３】
この部分画像は、個人認証装置１００によって２値化画像に量子化される。以下、２値化されたあとの部分画像のことを「量子化画像」とよぶ。部分画像に含まれる画素の明度は０．０〜１．０の範囲で正規化する。部分画像に含まれる画像ブロックごとに、その明度が所定の閾値（以下、「量子化閾値」とよぶ）以上であるか否かが判定される。
画像ブロックが画素に対応する場合、量子化画像の画像ブロックは、部分画像の画像ブロックの明度が０．５以上であれば１．０、未満であれば０．０といういずれかの階調値に２値化される。このようにして、量子化画像の各画像ブロックは、階調値０．０の黒か１．０の白のいずれかになる。
画像ブロックが複数の画素によって構成されるときには、部分画像における画像ブロック内の各画素の平均明度に基づいて２値化処理が実行されてもよい。たとえば、量子化画像の画像ブロックは、部分画像の画像ブロックの平均明度が０．５以上であれば１．０、未満であれば０．０といういずれかの階調値に２値化される。
２値化された量子化画像をつなぎあわせれば、指紋全体の量子化画像となる。個人認証装置１００は、つなぎあわされた量子化画像から、指紋の隆線方向、端点や分岐点の位置など、個人に固有の特徴情報を抽出して、指紋認証に供する。
【００１４】
指紋の採取状況によって、指紋画像の濃淡は変化する。
たとえば、乾燥した指の場合、指紋画像は隆線が明瞭でない淡い画像となりやすい。そのため、指紋の隆線が明瞭に識別可能な量子化画像とするためには、量子化閾値を高く設定することが望ましい。量子化閾値を低く設定すると、比較的濃い色彩であっても、量子化に際して白が割り当てられてしまいやすくなる。そのため、全体的に白っぽい量子化画像となり特徴を抽出しにくくなるからである。
一方、湿気を帯びた指の場合、指紋画像は谷線が明瞭でない濃い画像となりやすい。このような場合は、量子化閾値を低く設定することが望ましい。量子化閾値を高く設定すると、量子化に際して黒が割り当てられる画像ブロックが多くなる。そのため、全体的に黒っぽい量子化画像となり、やはり特徴情報が抽出しにくくなるからである。
【００１５】
このような問題に対処するために、指紋の採取環境に応じて量子化閾値を動的に制御するという方法が考えられる。しかし、この場合にはフィードバック処理のための回路やソフトウェアが必要となり、処理コストが大きくなりやすい。本実施例における個人認証装置１００は、簡易な構成でありながら指紋の採取状況による影響を緩和して好適に指紋画像を取得することを目的とする装置である。
【００１６】
図２は、個人認証装置の機能ブロック図である。
ここに示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
ここでは、各ブロックの機能について述べ、その具体的な作用については図３以降に関連して詳述する。
【００１７】
個人認証装置１００は、ユーザインタフェース処理部１１０、データ処理部１２０およびデータ格納部１４０を含む。
ユーザインタフェース処理部１１０は、ユーザインタフェース処理を担当する。データ処理部１２０は、ユーザインタフェース処理部１１０を介して入力された操作内容や指紋画像データに基づいて、データ格納部１４０に格納されるデータを処理する。
【００１８】
ユーザインタフェース処理部１１０は、生体画像取得部１１２と操作部１１４を含む。
生体画像取得部１１２は、検出部１０２によりユーザから生体情報として指紋情報を取得する。すでに述べたように、生体画像取得部１１２は、ユーザの指紋画像を複数の部分画像として取得する。操作部１１４は、ユーザからの操作を受け付ける。ここでいう操作とは、たとえば、生体情報取得開始指示や終了指示であってもよい。ユーザインタフェース処理部１１０は、その他、ユーザに各種情報を表示したり音声出力するための通知機能を備えてもよい。たとえば、生体情報の取得や認証の完了はＬＥＤや画面、音声などによりユーザに通知されてもよい。
【００１９】
データ格納部１４０は、制御情報記憶部１４２と登録情報記憶部１４４を含む。
制御情報記憶部１４２は、量子化閾値など各種の制御条件を示す制御情報を記憶する。登録情報記憶部１４４は、登録者の指紋の特徴を登録情報として記憶する。
【００２０】
データ処理部１２０は、制御部１２２、量子化処理部１２４、合成処理部１２６、再構成部１２８および認証部１３０を含む。
制御部１２２は、データ処理部１２０の各ブロックを統括的に制御する。量子化処理部１２４は、生体画像取得部１１２が取得した部分画像を量子化画像に変換する。量子化処理部１２４は、部分画像における濃淡を量子化閾値と比較することにより２値化する。合成処理部１２６は、量子化処理部１２４が生成した複数の量子化画像を混合して合成画像を生成する。指が検出部１０２上を動くときに高いサンプリング周期で部分画像が取得される。そのため、部分画像には、互いに重複部分があってもよい。合成処理部１２６は、これら近接する２、３の部分画像についての量子化画像を混合して、１つの合成画像としてもよい。合成処理のより具体的な方法については、図３以降に関連して詳述する。
【００２１】
再構成部１２８は、合成処理部１２６により生成された複数の合成画像をつなぎあわせて、指紋全体としての指紋画像を生成する。認証部１３０は、登録情報記憶部１４４に格納される登録情報を参照して、こうして生成された指紋画像が登録者の指紋画像と一致と見なせる程度に類似するかを判定する。認証処理の具体的な方法については、パターンマッチグ法など、既知の方法を用いればよい。
次に、合成処理部１２６が量子化画像を合成するアルゴリズムについて説明する。ここでは、第１の方法および第２の方法として、主として２通りの方法を説明する。
【００２２】
図３は、第１の方法における合成処理のしくみを説明するための模式図である。
量子化画像２００のうち、量子化画像２００ａ、２００ｂ、２００ｃは、それぞれ隣り合う部分画像を量子化したものである。量子化画像２００の画像ブロックには、同図に示すように黒または白に対応するいずれかの階調値が割り当てられる。本実施例においては、量子化画像２００や合成画像２２０は、画像ブロックが１次元につらなった形状であるとして説明するが、２次元に配置されるとしてもよい。
【００２３】
生体画像取得部１１２は、周期Ｔにて部分画像を取得するとする。このとき、量子化画像２００ａ、２００ｂ、２００ｃは、それぞれ、時刻ｎＴ、（ｎ＋１）Ｔ、（ｎ＋２）Ｔにて撮像された部分画像を量子化したものである（ｎは自然数）。Ｔは、指が検出部１０２を横切るのに要すると想定される時間を細分化した時間である。この指が検出部１０２を横切るのに要する時間は、実験により決定されればよい。Ｔは、この時間よりも充分に短い時間として設定される。そのため、各タイミングで撮像された部分画像は、おたがいに重複部分を有する。時刻ｎＴ、（ｎ＋１）Ｔ、（ｎ＋２）Ｔにて撮像された部分画像は、実質的にはほとんど同じ部分を撮像した部分画像である。それほど、Ｔは短く設定されている。
【００２４】
量子化画像２００ａ、２００ｂ、２００ｃは、それぞれ異なる量子化閾値にて各部分画像を量子化したものである。量子化画像２００ａは、３つの量子化画像２００の中で最も高い量子化閾値で量子化されている。そのため、量子化画像２００ａは、量子化画像２００ｂや量子化画像２００ｃに比べて黒が割り当てられる画像ブロック（以下、単に「黒ブロック」ともよぶ。また、白が割り当てられる画像ブロックのことを「白ブロック」ともよぶ）が多い。量子化画像２００ｂは、量子化画像２００ｃに比べれば高い量子化閾値で量子化されている。そのため、量子化画像２００ｂは、量子化画像２００ｃに比べて黒ブロックが多いが、量子化画像２００ａに比べれば少ない。
このように、近辺の部分画像が３種類の量子化閾値によって量子化されることにより、量子化画像２００ａ、２００ｂ、２００ｃが生成される。
【００２５】
量子化画像２００ａ、２００ｂおよび２００ｃにおいてそれぞれ一番左の画像ブロックは、それぞれ位置的に対応関係にある画像ブロックである。このような、複数の量子化画像２００において対応関係にある画像ブロックの集合のことを「ブロックセット」とよぶことにする。
同図によれば、量子化画像２００ａ、２００ｂおよび２００ｃの一番左のブロックセットは、すべて黒ブロックのセットである。合成画像２２０における一番左の画像ブロックは、このブロックセットに対応する位置の画像ブロックである。合成画像２２０におけるこの画像ブロックのことを「対応ブロック」とよぶことにする。
【００２６】
合成処理部１２６は、量子化画像２００における各ブロックセットについて割り当てられている階調値に応じて、合成画像２２０の対応ブロックに割り当てるべき階調値を決定する。
たとえば、ブロックセット中における白ブロックと黒ブロックの数を比較して、その数が多い方の階調値を合成画像２２０の対応ブロックの階調値としてもよい。同図によれば、各量子化画像２００の一番左のブロックセットに含まれる画像ブロックは、すべて黒ブロックである。そのため、合成画像２２０における対応ブロックは黒ブロックとなる。各量子化画像２００の左から２番目のブロックセットに含まれる画像ブロックは、黒ブロック２つと白ブロック１つである。そのため、合成画像２２０における対応ブロックは黒ブロックとなる。各量子化画像２００の左から３番目のブロックセットに含まれる画像ブロックは、黒ブロック１つと白ブロック２つである。そのため、合成画像２２０における対応ブロックは白ブロックとなる。他のブロックセットと対応ブロックについても同様である。
【００２７】
このような態様によれば、個人認証装置１００が指紋画像の取得時において量子化閾値を動的に制御しなくとも、複数の量子化閾値に応じた好適な合成画像２２０を生成できる。
【００２８】
別の方法として、ブロックセットにおいて、たとえば、黒ブロックの数が１以上であれば、合成画像２２０の対応ブロックにも黒が割り当てられるとしてもよい。このように、ブロックセットにおいて、所定の階調値が割り当てられている画像ブロックが所定個数以上であることを条件として、合成画像２２０の対応ブロックに割り当てるべき階調値が決定されてもよい。
【００２９】
更に別の方法として、たとえば、ブロックセットにおける階調値の平均が０．６であったとする。合成処理部１２６は、この平均階調値によって、対応ブロックに割り当てるべき階調値を決定してもよい。たとえば、０．７以上であれば１．０、すなわち白を割り当てるとしてもよい。本実施例においては、量子化画像２００が２値化画像であるとして説明しているが、３段階以上の量子化であっても同様である。
【００３０】
図４は、第２の方法における合成処理のしくみを説明するための模式図である。
第２の方法も、ブロックセットに含まれる画像ブロックに割り当てられた階調値に応じて、合成画像２２０における階調値を決定するという点では、第１の方法と同様である。同図において、量子化画像２００の一番左のブロックセットに含まれる画像ブロックは、すべて黒ブロックである。そのため、合成画像２２０の対応ブロックも黒ブロックとなっている。一方、量子化画像２００の左から２番目のブロックセットには、黒ブロック２つと白ブロック１つが含まれている。合成処理部１２６は、このような場合、黒ブロックと白ブロックの一対からなる画像ブロックのセットを、合成画像２２０の対応ブロックとする。量子化画像２００の左から３番目のブロックセットに含まれる画像ブロックは、黒ブロック１つと白ブロック２つである。合成処理部１２６は、同様に黒ブロックと白ブロックの一対からなる画像ブロックのセットを、合成画像２２０の対応ブロックとする。
【００３１】
このように、ブロックセットに異なる階調値が割り当てられる画像ブロックが含まれているときには、合成処理部１２６はその複数種類の階調値に対応して複数の画像ブロックを合成画像２２０に含ませている。そのため、複数の量子化画像２００間において、階調値が異なるときには、その違いを反映したより高解像度の合成画像２２０が生成される。
【００３２】
別の例として、左から２番目のブロックセットのように黒ブロック２つと白ブロック１つが含まれているときには、合成画像２２０の該当位置には黒ブロック２つと白ブロック１つが含ませられてもよい。このように、ブロックセット内において割り当てられている階調値の多寡に応じて、合成画像２２０の該当位置における画像ブロック数を設定してもよい。
次に、指紋画像を撮像して認証処理を実行するまでの過程をフローチャートを用いて説明する。
すでに説明したように、指紋画像から合成画像を生成する方法としては、複数の隣り合う部分画像を異なる量子化条件にて量子化し、それらをまとめて１つの合成画像２２０とする方法がある。それとは別に、１つの部分画像を異なる量子化閾値にて量子化し、それらをまとめて１つの合成画像２２０としてもよい。
以下、それぞれの場合について説明する。
【００３３】
図５は、指紋画像を撮像して認証処理を実行する過程を示すフローチャートの一例である。ここでは、隣り合う部分画像を異なる量子化閾値にて量子化し、１つの合成画像２２０を生成する場合について説明する。
まず、生体画像取得部１１２は、サンプリング周期Ｔにて定期的に指紋画像を撮像する（Ｓ１０）。こうして、複数の部分画像が取得される。部分画像が取得されたあと、量子化処理部１２４は、量子化閾値を所定値に設定する（Ｓ１２）。量子化処理部１２４は、量子化閾値を、たとえば、０．７、０．５、０．３のような予め定められた値の順番に選択される。ここでは、たとえば、０．７に設定される。量子化処理部１２４は、設定された量子化閾値を参照して、部分画像を量子化する（Ｓ１４）。
【００３４】
撮像された部分画像すべてについて量子化が完了していなければ（Ｓ１６のＮ）、次の部分画像が選択される（Ｓ１７）。そして、新たに選択された部分画像について同様の処理が繰り返される。量子化処理部１２４は、新たに選択された部分画像を量子化するために量子化閾値を設定する（Ｓ１２）。ここでは、たとえば、０．５に設定変更される。このようにして、各部分画像は、それぞれ設定された量子化閾値により量子化される。
【００３５】
すべての部分画像について量子化が完了すると（Ｓ１６のＹ）、合成処理部１２６は、量子化画像２００を合成して合成画像２２０を生成する（Ｓ１８）。生成方法については、図３や図４に関連して述べた通りである。合成処理部１２６は、たとえば、隣り合う３枚の量子化画像２００を選択して、これらから１枚の合成画像２２０を生成する。このような態様によれば、部分画像の枚数と量子化画像の枚数は等しく、合成画像の枚数は量子化画像の枚数の３分の１となる。再構成部１２８は、指紋の各部について合成された合成画像２２０をつなぎあわせることにより、全体としての指紋画像を生成する（Ｓ２０）。認証部１３０は、登録情報記憶部１４４の登録情報を参照して、ユーザから取得された指紋画像の特徴が、いずれかの登録者の指紋画像の特徴と一致といえる程度に類似するかを判定する（Ｓ２２）。こうして、ユーザの認証処理が実現される。
【００３６】
図６は、指紋画像を撮像して認証処理を実行する過程を示すフローチャートの一例である。ここでは、１つの部分画像を異なる量子化条件にて複数の量子化画像に変換して、１つの合成画像２２０を生成する過程を説明する。
まず、生体画像取得部１１２は、サンプリング周期Ｔにて定期的に指紋画像を撮像する（Ｓ１０）。こうして、複数の部分画像が撮像される。量子化処理部１２４は、取得された部分画像を量子化するための量子化閾値を設定する（Ｓ３０）。量子化処理部１２４は、量子化閾値を、たとえば、０．７、０．５、０．３のような予め定められた値の順番に選択される。ここでは、たとえば、０．７に設定される。量子化処理部１２４は、設定された量子化閾値にて部分画像を量子化する（Ｓ３２）。ここに示す処理の場合、量子化処理部１２４は、１つの部分画像を複数の量子化閾値にて量子化する。すべての量子化閾値にて量子化が完了していなければ、処理はＳ３０に戻る。
【００３７】
量子化処理部１２４は、前回とは異なる量子化閾値を設定する（Ｓ３０）。たとえば、０．５に設定される。量子化処理部１２４は、新たに設定された量子化閾値にて部分画像を再び量子化する（Ｓ３２）。このようにして、１つの部分画像から複数の量子化閾値にて複数の量子化画像が生成される。すべての量子化閾値にて量子化画像の生成が完了すると（Ｓ３４のＹ）、合成処理部１２６は、これらの量子化画像を合成して合成画像２２０を生成する（Ｓ３６）。
【００３８】
部分画像すべてについての量子化および合成が完了していなければ（Ｓ３８のＮ）、次の部分画像が選択される（Ｓ４０）。そして、新たに選択された部分画像について同様の処理が実行される。この方法によれば、部分画像の枚数以上の量子化画像が生成されるが、結果的に部分画像の枚数と合成画像の枚数は等しくなる。
【００３９】
すべての部分画像について量子化が完了すると（Ｓ３８のＹ）、再構成部１２８は、指紋の各部についての合成画像２２０をつなぎあわせることにより、全体としての指紋画像を生成する（Ｓ２０）。認証部１３０は、登録情報記憶部１４４の登録情報を参照して、ユーザから取得された指紋画像の特徴が、いずれかの登録者の指紋画像の特徴と一致といえる程度に類似するかを判定する（Ｓ２２）。
【００４０】
以上、実施例に基づいて、個人認証装置１００を説明した。
近年、ラインセンサのような省スペースのセンサは、携帯電話などの携帯型機器にて個人認証処理を実現するためのデバイスとして注目されつつある。センサそのものとしては、小型、安価、高解像度のものが開発されてきている。その一方、特に、ＣＰＵやメモリなどのリソースが限られる携帯機器においては、個人認証の処理負荷をなるべく抑制しつつも好適に生体画像を取得するための技術が求められている。指紋画像を取得しつつ、この指紋画像を好適に取得するための量子化閾値を動的に制御するという方法も考えられるが、このような処理は処理コストが大きい。これに対して、本実施例に示した個人認証装置１００によれば、簡易な構成でありながら指紋の採取状況の影響を緩和しつつ指紋画像を取得できる。
量子化閾値が固定でありながら、実質的に複数の量子化閾値により判定するため、高精度の補正が可能であるからである。図４に関連して説明した第２の方法によれば、ブロックセットの階調値のばらつきに応じて画像ブロックの数を増やすことにより、高精度の合成画像２２０を生成できる。
【００４１】
なお、本実施例の個人認証装置１００は、異なる量子化閾値にて部分画像を量子化したが、必ずしも異なる量子化閾値である必要はない。たとえば、隣り合う部分画像のうち、いずれかが好適な部分画像でなくとも、少なくとも、複数の部分画像を合成することによりその影響を緩和しやすくなるという効果がある。
【００４２】
請求項に記載の部分画像取得部の機能は、本実施例においては生体画像取得部１１２により実現される。請求項に記載の生体画像生成部の機能は、本実施例においては再構成部１２８により実現される。請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、本実施例において示された各機能ブロックの単体もしくはそれらの連係によって実現されることも当業者には理解されるところである。
【００４３】
以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。なお本発明はこの実施の形態に限定されることなく、そのさまざまな変形例もまた、本発明の態様として有効である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】個人認証装置にて指紋を取得するときの態様を示す図である。
【図２】個人認証装置の機能ブロック図である。
【図３】第１の方法における合成処理のしくみを説明するための模式図である。
【図４】第２の方法における合成処理のしくみを説明するための模式図である。
【図５】指紋画像を撮像して認証処理を実行する過程を示すフローチャートの一例である。
【図６】指紋画像を撮像して認証処理を実行する過程を示すフローチャートの別例である。
【符号の説明】
【００４５】
１００  個人認証装置、  １０２  検出部、  １１０  ユーザインタフェース処理部、  １１２  生体画像取得部、  １１４  操作部、  １２０  データ処理部、  １２２  制御部、  １２４  量子化処理部、  １２６  合成処理部、  １２８  再構成部、  １３０  認証部、  １４０  データ格納部、  １４２  制御情報記憶部、  １４４  登録情報記憶部。
【図１】
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【図２】
2006271714.tif 000004
【図３】
2006271714.tif 000005
【図４】
2006271714.tif 000006
【図５】
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【図６】
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