(57)【要約】【課題】  高精度かつ計算負荷の小さい照合を行う生体認証技術を提供する。【解決手段】  照合装置１において、撮像部１００は、照合のための参照画像および対象画像を撮像する。演算部２２０は照合用の特徴量および補正用の特徴量を各画像から抽出する。補正用の特徴量は、画像の伸縮などに対してその絶対値が変化しない特徴量である。さらに演算部２２０は補正用の特徴量の１次元分布を用いて照合用の特徴量の１次元分布を補正する。記録部２４０は、参照画像の照合用の特徴量および補正用の特徴量の１次元分布を記録する。照合部２３０は補正された照合用の特徴量の１次元分布に基づき、認証対象画像と参照画像の照合を行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体画像における複数の属性の数値分布を取得するステップと、
前記複数の属性のうち、所定の補正用属性の数値分布に基づき、他の属性の数値分布を補正するステップと、
補正された数値分布に基づき２つの画像の照合を行うステップと、
を含むことを特徴とする照合方法。
【請求項２】
前記数値分布を取得するステップは、
前記生体画像を分割して複数の副領域を生成するステップと、
前記副領域ごとに前記複数の属性の数値を算出するステップと、を含み、
前記副領域の位置と前記属性の数値とを関連づけることにより前記属性の数値分布を取得することを特徴とする請求項１に記載の照合方法。
【請求項３】
前記副領域ごとに前記複数の属性の数値を算出するステップは、前記属性の主体を類型化し、各類型の度数を前記副領域ごとに取得するステップを含み、
前記照合を行うステップは、前記各類型の度数の分布に基づき２つの画像の照合を行うことを特徴とする請求項２に記載の照合方法。
【請求項４】
生体画像を撮影する撮像部と、
撮影した画像から複数の属性の数値分布を取得する分布取得部と、
前記複数の属性のうち、所定の補正用属性の数値分布に基づき、他の照合用属性の数値分布を補正する補正部と、
補正された前記照合用属性の数値分布に基づき２つの画像の照合を行う照合部と、
を備えることを特徴とする照合装置。
【請求項５】
参照画像における前記複数の属性の数値分布を記憶する記憶部をさらに備え、
前記補正部は、前記分布取得部にて取得した認証対象画像の補正用属性の数値分布と、前記記憶部に記憶した前記参照画像の補正用属性の数値分布と、の差が最小となるように、前記認証対象画像の照合用属性の数値分布を補正し、
前記照合部は、前記補正部にて補正された前記認証対象画像の照合用属性の数値分布と、前記記憶部に記憶した前記参照画像の照合用属性の数値分布と、に基づき前記認証対象画像と前記参照画像との照合を行うことを特徴とする請求項４に記載の照合装置。
【請求項６】
前記補正用属性の基準分布を記憶する記憶部をさらに備え、
前記補正部は前記分布取得部にて取得した補正用属性の数値分布と、前記記憶部に記憶した補正用属性の基準分布と、の差が最小となるように、前記照合用属性の数値分布を補正し、
前記照合部は補正された前記２つの画像の照合用属性の数値分布に基づき２つの画像の照合を行うことを特徴とする請求項４に記載の照合装置。
【請求項７】
前記生体画像は指紋画像であり、
前記補正部は、隆線の密度分布に基づき前記照合用属性の数値分布を補正することを特徴とする請求項４から６のいずれかに記載の照合装置。
【請求項８】
前記生体画像は指紋画像であり、
前記補正部は、基準方向に対する隆線の角度に基づき隆線を類型化した際の各類型に属する隆線の数の分布に基づき、前記照合用属性の数値分布を補正することを特徴とする請求項４から６のいずれかに記載の照合装置。
【請求項９】
前記分布取得部は、前記属性の主体を類型化し、各類型の度数の分布を取得し、
前記照合部は、前記類型の度数の分布に基づき２つの画像の照合を行うことを特徴とする請求項４から６のいずれかに記載の照合装置。
【請求項１０】
前記生体画像は指紋画像であり、
前記分布取得部は、隆線の基準方向に対する角度に基づき隆線を類型化した際の各類型に属する隆線の数の分布を取得することを特徴とする請求項９に記載の照合装置。
【請求項１１】
前記生体画像は指紋画像であり、
前記分布取得部は、隆線を示す画素領域に含まれる、座標軸に水平な直線の長さに基づき隆線を類型化した際の各類型に属する隆線の数の分布を取得することを特徴とする請求項９に記載の照合装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、指紋や静脈などの生体情報を用いて、本人認証を行う際などに利用可能な照合方法および照合装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、指紋認証システムが携帯電話機などの携帯機器に搭載されるようになってきている。携帯機器はデスクトップＰＣや大規模システムと比較すると、メモリやＣＰＵ性能などの制限がより厳しいため、少ないメモリや安価なＣＰＵで実装可能な認証方法が求められている。
【０００３】
また上記のような携帯機器においては、指紋センサの搭載領域の制限も厳しいため、従来用いられてきたエリアセンサに代わりラインセンサ上で指先を摺動させることによって指紋画像を取得するスイープ式指紋認証装置が広く用いられるようになった。スイープ式指紋認証装置は、製造コストの観点でも有利である。
【０００４】
一方、従来の指紋認証方法には大別して、（ａ）マニューシャ法、（ｂ）パターンマッチング法、（ｃ）チップマッチング法、（ｄ）周波数解析法があった。（ａ）マニューシャ法は、指紋画像から、隆線の終端や分岐といった特徴的な点、すなわちマニューシャを抽出し、これらの点の情報を、２つの指紋画像間で比較することにより、指紋の照合を行い、本人か否かの判定を行う。
【０００５】
（ｂ）パターンマッチング法は、２つの指紋画像間で、画像のパターンを直接比較することにより、指紋の照合を行い、本人か否かの判定を行う。（ｃ）チップマッチング法は、特徴点の周辺の小領域の画像、すなわちチップ画像を登録データとして持ち、このチップ画像を用いて指紋照合を行う。（ｄ）周波数解析法は、指紋画像をスライスしたラインに対して、周波数解析を行い、スライスしたライン方向に垂直な方向に対する周波数成分の分布を、２つの指紋画像間で比較することにより、指紋の照合を行う。
【０００６】
特許文献１は、皮膚模様などの画像から特徴ベクトルを抽出し、その特徴ベクトルに対する信頼度情報を照合に必要な特徴量として少なくとも用い、照合対象となる画像間の類似度を算出することによって、画像の同一性判定を行う技術を開示する。
【特許文献１】特開平１０−１７７６５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、（ａ）マニューシャ法および（ｃ）チップマッチング法は、撮像した画像中で、切れている箇所を繋ぐなどの前処理が必要になり、演算量が多くなる。（ｂ）パターンマッチング法は、画像全体のデータを記憶しなければならないので、特に多人数のデータを登録する場合、保持すべきデータ量が大きくなってしまう。（ｄ）周波数解析法は、周波数変換が必要になるため、演算量が多くなる。上記特許文献１も、統計的解析が必要になるため、演算量が多くなる。
【０００８】
また、スイープ式指紋認証装置においては、ラインセンサによって取得された一連の画像から指紋画像を構築し、それに対して種々の認証方法を適用することになるが、指紋画像の構築処理において誤差が生じる余地があり、結果として十分な照合精度を定常的に確保することが困難な場合があることを、本発明者は認識した。
【０００９】
本発明は上記事情を踏まえてなされたものであり、その目的は、少ないメモリ使用量、少ない演算量で照合を行うことができる照合方法および装置を提供することにある。本発明の別の目的は、より精度の高い照合を行うことができる照合方法および照合装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明のある態様は照合方法に関する。この方法は、生体画像における複数の属性の数値分布を取得するステップと、複数の属性のうち、所定の補正用属性の数値分布に基づき、他の属性の数値分布を補正するステップと、補正された数値分布に基づき２つの画像の照合を行うステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
対象となる画像は、指紋画像の他、手のひら、指などの静脈画像、虹彩画像などの生体画像のいずれかでよい。「属性」とは隆線や谷線、静脈など認証に用いることのできる特徴的な構成要素と、その数、長さ、角度、密度など数値で表すことのできる特徴との組み合わせである。補正用属性は、画像を撮影する機器や撮影環境などに起因して画像に誤差が発生しても、その誤差による変化量が小さい属性を、機器などに応じて選択する。これにより、照合に用いる属性の分布情報を補正し、誤差の影響を軽減させることができる。また２つの画像の分布情報は、いずれか一方を基準として他方のみが補正されてもよいし、ある基準に対する誤差の補正を双方に対して行ってもよい。
【００１２】
本発明の別の態様は、照合装置である。この装置は、生体画像を撮影する撮像部と、撮影した画像から複数の属性の数値分布を取得する分布取得部と、複数の属性のうち、所定の補正用属性の数値分布に基づき、他の照合用属性の数値分布を補正する補正部と、補正された照合用属性の数値分布に基づき２つの画像の照合を行う照合部と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
この装置は、参照画像における前記複数の属性の数値分布を記憶する記憶部をさらに備えてもよく、補正部は、分布取得部にて取得した認証対象画像の補正用属性の数値分布と、記憶部に記憶した参照画像の補正用属性の数値分布と、の差が最小となるように、認証対象画像の照合用属性の数値分布を補正し、照合部は、補正部にて補正された認証対象画像の照合用属性の数値分布と、記憶部に記憶した参照画像の照合用属性の数値分布と、に基づき認証対象画像と参照画像との照合を行ってもよい。
【００１４】
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、コンピュータプログラム、記録媒体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】
【００１５】
本発明によれば、生体認証における照合精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
実施の形態１
本実施の形態では、指紋画像を一の方向に分割し生成した短冊状の領域のそれぞれについて、その領域内の隆線の方向を特徴づけるベクトルの平均値を算出し、そのベクトルの分割方向に対する分布によって、指紋画像の照合を行う。スイープ式指紋認証装置において指の摺動方向に画像を分割すれば、ラインセンサが取得する画像が短冊状領域と対応するため、正確な認証を、少ないメモリ使用量、計算負荷で実現することができる。
【００１７】
ところが、ラインセンサが取得した画像から全体画像を構築する際、指の摺動方向に伸縮誤差が生じやすく、これにより照合に用いるベクトル分布が変化してしまい、照合誤差を生む。そこで伸縮誤差が生じても短冊状領域ごとの絶対値は変化しないような補正用の特徴量を、照合用のベクトルと同時に取得しておき、補正用の特徴量の分布によって伸縮誤差量を判断することによって上述のベクトル分布を補正してから照合を行う。本実施の形態における補正用の特徴量は、短冊状領域内に存在する隆線の数である。
【００１８】
図１は、照合装置１の機能ブロックを示す図である。ここに示す各ブロックは、ハードウェア的には、プロセッサ、ＲＡＭなどの各種素子や、センサなどの各種デバイスで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなど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。
【００１９】
照合装置１は、撮像部１００、処理部２００を備える。撮像部１００は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）などが用いられ、ユーザの指を撮像し、画像データとして処理部２００に出力する。例えば、携帯機器にＣＣＤなどのラインセンサを搭載して撮像する場合、ユーザが指をラインセンサに対して垂直方向に摺動させることにより、指紋画像が採取される。
【００２０】
処理部２００は、画像バッファ２１０、演算部２２０、照合部２３０、および記録部２４０を含む。画像バッファ２１０は、撮像部１００から入力される画像データの一時記憶領域、および演算部２２０の作業領域として利用されるメモリ領域である。演算部２２０は、画像バッファ２１０内の画像データを分析し、後述する各種の演算を行う。照合部２３０は、画像バッファ２１０内に記憶された認証対象画像の認証データと、記録部２４０に登録された参照画像の参照データとを比較して、両画像が同一人物の指紋画像であるか否かを判定する。記録部２４０は、予め撮像された指紋の参照画像についての解析結果を参照データとして登録している。携帯電話機などに使用される場合、１人のデータが登録される場合が多いが、部屋のゲートなどに使用される場合、複数人のデータが登録される場合が多い。
【００２１】
図２は、照合装置１の参照データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。この参照データは、照合用として隆線の方向を特徴づけるベクトルの平均値の分布を、補正用として隆線の数の分布を、予め登録しておくものである。
【００２２】
まず撮像部１００は、ユーザがかざした指を撮影し、その画像を電気信号に変換し、処理部２００に出力する。処理部２００は、その信号を参照画像データとして取得し、画像バッファ２１０に一時記憶する（Ｓ１０）。この際、撮像部１００に含まれるラインセンサが撮影した一連の画像は、一般的なアルゴリズムにより２次元の指紋画像データとして構築され記憶される。演算部２２０は、その画像データを２値データに変換する（Ｓ１２）。例えば、所定のしきい値より明るい画素値を有する画素を白、それより暗い画素値を有する画素を黒と判定する。そして、白い画素は画素値を０、黒い画素は画素値を１などとすることにより２値化する。
【００２３】
次に演算部２２０は、２値化した画像データを複数の短冊状の領域に分割する（Ｓ１４）。図３は、構築された指紋画像を示す図である。同図において、ｙ座標は指の摺動方向を示しており、その方向に分割を行うことによって、ｘ軸方向を長手方向、ｙ軸方向を短手方向とする短冊状の領域１２を、指紋画像全体にわたって生成する。短手方向の幅は例えば３画素に設定する。
【００２４】
図２に戻り、次に演算部２２０は、Ｓ１４で生成した各短冊状領域における隆線の本数を取得する（Ｓ１６）。隆線の本数は、例えば短冊状領域の中心線をｘ軸方向に走査していき、画素値の変化回数を取得することによって得ることができる。Ｓ１６では、隆線の本数に代わり、隆線の密度を取得してもよい。この場合は、短冊状領域の中心線をｘ軸方向に走査しつつ画素値を加算していき、その合計を、中心線を含む指紋領域内の画素数で割ることなどによって得ることができる。
【００２５】
次いで演算部２２０は、各短冊状領域における隆線の画素値の勾配ベクトルを、ｘ軸方向に順次算出していく（Ｓ１８）。勾配ベクトルの算出には、多値画像のエッジ検出などで一般的に用いられている濃度勾配の算出手法を用いることができる。この手法は、例えば、文献「コンピュータ画像処理、田村秀行編著、（株）オーム社、（ｐ１８２〜１９１）」などに記載されている。
【００２６】
以下、簡単に説明する。デジタル画像を対象に勾配を計算するためには、ｘ方向およびｙ方向の１次の偏微分を計算する必要がある。
【００２７】
【数１】
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【００２８】
【数２】
2006277407.tif 000004
【００２９】
デジタル画像に対する差分オペレータでは、（ｉ，ｊ）の画素における微分値が（ｉ，ｊ）を中心とした３×３の近傍の画素の画素値、すなわちｆ（ｉ±１，ｊ±１）の線形結合として定義される。このことは、画像の微分を求める計算は、３×３の加重マトリクスを用いた空間フィルタリングによって実現できることを意味し、種々の差分オペレータは３×３の加重マトリクスによって表現することができる。以下では、（ｉ，ｊ）を中心とした３×３近傍を以下のとおりと考え、これに対する加重マトリクスによって差分オペレータを記述することができる。
【００３０】
【数３】
2006277407.tif 000005
【００３１】
例えば、式１、式２で定義されるｘ、ｙ方向の１次偏微分オペレータは、以下のとおり表現される。
【００３２】
【数４】
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【００３３】
すなわち、式３と式４の３×３の矩形領域において、対応する位置の画素の値と行列の要素の値の積をそれぞれ求め、それらの和を計算すると、式１、式２の右辺と一致する。
【００３４】
勾配の大きさと方向は、式４の加重マトリクスで空間フィルタリングを行い、式１、式２で定義されるｘ、ｙ方向の偏微分を計算した後、以下のとおり求めることができる。
【００３５】
【数５】
2006277407.tif 000007
【００３６】
【数６】
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【００３７】
なお、上記差分オペレータには、ロバーツ・オペレータ、プリューウィット・オペレータ、ソーベル・オペレータなどを用いて、簡易に計算したり、ノイズ対策を施したりすることができる。
【００３８】
次に演算部２２０は、式６で求めた方向の座標軸に対する角度、すなわち勾配ベクトルの角度を２倍にしたベクトル（以後、副ベクトルと呼ぶ）を求めてから、短冊状領域における各隆線の方向ベクトルのｘ成分、ｙ成分を求める（Ｓ２０）。本実施の形態では、勾配ベクトルを用いて隆線の方向ベクトルを算出するが、１本の隆線を表す黒い領域の２つの境界線では勾配ベクトルの方向が逆になってしまい、そのままでは、例えば平均値を求めるために和を計算したときに方向成分が相殺されてしまうなどの不具合が生じる。この場合、１８０°と０°とが等価であることを補償するための複雑な計算が必要になる。そこで、隆線のどちらの境界線においても同じ方向を向く副ベクトルを算出することにより、その後の計算を簡単化する。例えば、方向ベクトルの角度が４５°、および２２５°となる境界線を有する隆線の場合、副ベクトルの角度はそれぞれ９０°、および４５０°となり、一意の方向を示すようになる。
【００３９】
方向ベクトルは画像間の比較において用いられるため、共通の規則をあらかじめ設定しておけば、厳密に、副ベクトルから一意の方向を示す隆線の勾配ベクトルを算出しなおし、それと直行するベクトルを算出してもよいし、副ベクトルの値をそのまま採用してもよい（以後、それらを総称して方向ベクトルと呼ぶ）。いずれの場合も、求められた副ベクトルは、隆線を表す領域の２つの境界で２つの値が存在し、多少の誤差を含む場合があるため、それらの平均値を隆線ごとに算出しておく。
【００４０】
次に演算部２２０は、各短冊状領域内の全隆線の方向ベクトルを成分ごとに足し合わせて隆線の数で割ることにより方向ベクトルの平均値を取得し、ｙ軸方向に対する分布を取得する（Ｓ２２）。そしてその分布を記録部２４０に参照データとして保存する（Ｓ２４）。この際、Ｓ１６にて取得した各短冊状領域の隆線の本数も、ｙ軸方向の分布として保存する。なお演算部２２０は、これらの参照データに対し後述するようなスムージング処理を施してから保存するようにしてもよい。
【００４１】
図４は、Ｓ２４において保存される隆線の方向ベクトルの分布の例を示している。同図において横軸が図３のｙ軸を、縦軸が各短冊状領域における方向ベクトルの平均値Ｖ［ｙ］を示している。上述のとおりベクトルの平均値は方向成分ごとに得られるため、保存される分布もｘ成分としてＶｙ［ｘ］、ｙ成分としてＶｙ［ｙ］の２つとなる。
【００４２】
図５は、照合装置１の認証処理を説明するためのフローチャートである。まず参照画像の場合と同様に、撮像部１００は、認証を要求しているユーザがかざした指を撮影し、その画像を電気信号に変換し、処理部２００に出力する。処理部２００は、その信号を画像データとして取得し、指紋画像を構築したうえで画像バッファ２１０に認証対象画像として一時記憶した後、図２のＳ１２〜Ｓ２２と同様の処理を行い、認証データとして隆線の方向ベクトルの分布、および隆線の数の分布を取得する（Ｓ３０）。
【００４３】
次に演算部２２０は、それぞれの分布にスムージング処理を施す（Ｓ３２）。例えば、前後の値の数点を平均化する。どの程度のスムージングをかけるかは、アプリケーションなどにより異なり、最適値は実験的に求めてもよい。
【００４４】
次に演算部２２０は、記録部２４０に保存された参照画像の隆線の数の分布と、認証対象画像における隆線の数の分布とを比較することにより補正量を算出し、認証対象画像の方向ベクトルの分布を補正する（Ｓ３４）。このステップについては後に詳述する。
【００４５】
次に照合部２３０は、記録部２４０に保存された参照画像の隆線の方向ベクトルの分布と、認証対象画像における補正された方向ベクトルの分布との照合を行う（Ｓ３６）。ここでは計算量を軽減するため、２つの分布の注目点を検出し、一致する注目点とその近傍の分布に対してマッチングを行う。注目点としては、一方の成分の値が最大となる点、一方の成分の値が０となる点、微分値が０の点、または傾きが最も急な点などを用いることができる。
【００４６】
マッチングは、ｙ軸上の各点について、参照画像と認証対象画像の分布の差分を成分ごとに検出することにより行うことができる。例えば、下記式７によりマッチングのエネルギーＥを算出する。
【００４７】
【数７】
2006277407.tif 000009
【００４８】
ここでΔＶｘ［ｙ］およびΔＶｙ［ｙ］は、ｘ成分値の誤差およびｙ成分値の誤差であり、マッチングエネルギーＥはｙの値に対して誤差ベクトルの大きさを積算した値である。マッチングエネルギーＥが大きいほど誤差が大きい分布となり、小さいほど近似する分布となる。そして、最もマッチングエネルギーＥが小さくなるように分布の相対位置をシフトさせ、重ね合わせ位置を調整する。なお、パターンマッチングの方法はこれに限らず、ｘ成分の誤差ΔＶｘ［ｙ］およびｙ成分の誤差ΔＶｙ［ｙ］のそれぞれの絶対値を足し合わせていくなどでもよい。なお、精度の高い照合方法を実験的に求め、その方法を用いてもよい。
【００４９】
図６は上述のパターンマッチングを２つの画像の分布に適用した例を示す。ここでは方向ベクトルのｘ成分およびｙ成分の分布を、参照画像については実線で、認証対象画像については破線で示している。同図の例では、最初に両分布のｘ成分の最大値を検出する。そして、最大値ｐ１同士が一致する相対位置と、参照画像もしくは認証対象画像のどちらか一方の分布を所定の微小量だけ前後させた位置でパターンマッチングを行い、マッチングエネルギーＥが最小となる相対位置を重ね合わせ位置とする。
【００５０】
図５に戻り、次いで照合部２３０は、算出したマッチングエネルギーＥの最小値と、あらかじめ設定した認証判定のためのしきい値とを比較し、認証判定を行う（Ｓ３８）。すなわち、マッチングエネルギーＥの最小値が当該しきい値未満の場合、参照画像と認証対象画像とが一致したとみなして、その指紋画像のユーザを認証する。逆に、マッチングエネルギーＥが当該しきい値以上の場合は認証しない。以上の処理は、参照データが複数登録されている場合、それぞれの参照データと認証対象データとの間で行う。
【００５１】
図７は図５のＳ３４において、隆線の数の分布による隆線の方向ベクトルの分布の補正を説明する図である。図７（ａ）および（ｂ）の左端はそれぞれ、ラインセンサによって撮影された画像を指紋画像として構築した認証対象画像および参照画像である。中央および右端のグラフは、それぞれの画像から得られる隆線の数の分布ｎ［ｙ］、および隆線の方向ベクトルの分布Ｖｘ［ｙ］およびＶｙ［ｙ］である。同図では、参照画像に比べ認証対象画像がｙ軸方向に伸長している。そのため各分布は指紋画像の領域の拡張に対応して拡張する。さらに勾配ベクトルを求める際のｙ方向の変位が伸長されているため、方向ベクトルの値自体も影響を受ける。ここで補正を行わずに方向ベクトルの分布Ｖｘ［ｙ］およびＶｙ［ｙ］を参照データと照合すると、どの重ね合わせ位置においてもマッチングエネルギーＥが小さくならず、たとえ認証すべき指紋であっても認証されない可能性がある。
【００５２】
一方、隆線の数の分布については、その値自体は画像の伸長の影響を受けないため、参照画像における分布と比較することにより、認証対象画像の伸長の度合い、すなわち補正量が算出できる。例えば認証対象画像の隆線の数の分布を伸縮させながら、参照データと上述のようなパターンマッチングを行うことにより、マッチングエネルギーＥが最小となる倍率を取得する。その倍率に基づき、方向ベクトルの分布を伸縮させるとともに、値自体も補正する。このとき、あらかじめ作成した、倍率と補正係数とを関連づけたテーブルを参照することにより、分布の値に乗じるべき補正係数を取得するようにしてもよい。
【００５３】
以上述べた本実施の形態によれば、方向ベクトルの平均値の一次元の分布を用いて照合を行うため、計算負荷が小さく、認証処理を高速化できる。また、参照データが一次元の分布であるため、メモリ使用量を節約できる。さらに分割によって生成する短冊状領域はラインセンサの撮影画像に対応しているため、分布の正確性が得やすい。この手法において誤差を含みやすい、指の摺動方向に対する指紋画像の伸縮も、照合用の特徴量に加え、伸縮に対して絶対値の変化しない補正用の特徴量を同時に取得することによって補正を行うことができ、より高精度な照合が可能となる。一方、短冊状領域において特徴量を平均化するため、摺動方向と垂直方向の画像のぶれなどによる影響を抑制できる。結果として、バッテリ駆動などで省電力が望まれ、かつ、搭載面積に制限のある携帯機器では高精度化に顕著な効果を発揮することができる。
【００５４】
実施の形態２
実施の形態１では、短冊状領域における隆線の数を補正用の特徴量として、隆線の方向ベクトルの平均値を照合用の特徴量としてそれぞれ取得した。本実施の形態では、そのどちらも基準方向に対する隆線の角度に基づき隆線を類型化した際の、各類型に属する隆線の数を特徴量とする。
【００５５】
本実施の形態も、実施の形態１における図１に示した照合装置１によって実現できる。ここでは実施の形態１と異なる点に主眼を置き、説明を行う。
【００５６】
図８は、本実施の形態において参照データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。まず、実施の形態１と同様、処理部２００に入力した画像データを指紋画像として構築し、参照画像として画像バッファ２１０に一時記憶する（Ｓ４０）。演算部２２０はそれを２値データに変換し（Ｓ４２）、指の摺動方向、すなわちｙ軸方向に分割することにより複数の短冊状の領域を生成する（Ｓ４４）。この短冊状領域の幅は、近傍にある他の短冊状領域と重なり合う領域を有するように設定してもよい。そして、実施の形態１で説明したのと同様の手法により、各短冊状領域における隆線の画素値の勾配ベクトルを摺動方向と垂直方向、すなわちｘ軸方向に順次算出する（Ｓ４６）。
【００５７】
そして演算部２２０は、副ベクトルを求めて各隆線の方向を一意に定める角度を取得し、それに基づき隆線とｘ軸とのなす角度を隆線ごとに算出する（Ｓ４８）。以降の演算は角度についての相対的な比較であるから、実施の形態１と同様、ここでも副ベクトルの角度を隆線の角度を間接的に表す数値としてそのまま使用してもよいが、以後の説明では厳密な意味での隆線の角度を取得したとして、図９に示すような角度θを定義する。ここでθは０°≦θ＜１８０°とする。また上述のとおり、短冊状領域１２は他の短冊状領域との重複部分を有するような、数画素分の幅をｙ軸方向に有していてもよいが、ここでの隆線の角度は、図９に示すように、勾配ベクトルを求めた短冊状領域１２の中心線１４を含む画素とその近傍の画素における隆線１６と、短冊状領域１２の中心線１４とのなす角度θとする。
【００５８】
図８に戻り、次に演算部２２０は、所定の角度範囲に基づき隆線を類型化し、各類型に属する隆線の数を全ての短冊状領域について取得する（Ｓ５０）。このステップでは、補正用特徴量、および照合用特徴量として、第一の類型化、および第二の類型化を行う。表１は第一および第二の類型を特徴づける隆線の角度範囲の例を示す。
【００５９】
【表１】
2006277407.tif 000010
【００６０】
表１に示すように、第一の類型化では、隆線を１−１および１−２の２類型に分け、それぞれその角度を０°以上９０°未満、および９０°以上１８０°未満としている。これはすなわち、隆線が右上がりか右下がりかによる類型化である。撮像部１００から入力された画像を構築した指紋画像がｙ軸方向に伸縮していても、各短冊状領域における右上がりの隆線の数と右下がりの隆線の数は変化しない。したがって、第一の類型化において各類型に属する隆線の数は、補正用の特徴量とすることができる。第二の類型化では、隆線を２−１から２−４までの４類型に分け、それぞれその角度を０°以上４５°未満、４５°以上９０°未満、９０°以上１３５°未満、および１３５°以上１８０°未満としている。本実施の形態では、第二の類型化において各類型に属する隆線の数は、照合用の特徴量とする。
【００６１】
演算部２２０は、第一および第二の類型化において各類型に属する隆線の数のｙ軸方向に対する分布を取得し（Ｓ５２）、記録部２４０に参照データとして保存する（Ｓ５４）。以後、これらの分布をそれぞれ第一類型分布、および第二類型分布と呼ぶ。図１０は参照指紋画像と第一類型分布および第二類型分布との対応を模式的に示している。同図において、左端に示した指紋画像のｙ軸に対し、第一類型分布は類型１−１および１−２に属する隆線の数ｎ１−１［ｙ］およびｎ１−２［ｙ］の分布を、第二類型分布は類型２−１、２−２、２−３および２−４に属する隆線の数ｎ２−１［ｙ］、ｎ２−２［ｙ］、ｎ２−３［ｙ］およびｎ２−４［ｙ］のｙ軸に対する分布を有する。分布に含まれる各数値ｎ［ｙ］は、短冊状領域の中心線を表すｙの値ごとに示される。したがって、詳細な分布によってより高精度な照合を行いたい場合は、短冊状領域の幅に関わらず、中心線の変化量が微細になるように短冊状領域を順次生成すればよい。ここでも実施の形態１と同様のスムージング処理を施した分布を保存してよい。
【００６２】
図１１は、照合装置１の認証処理を説明するためのフローチャートである。まず図８のＳ４０〜Ｓ４８と同様に、撮影した画像を指紋画像として構築したうえで画像バッファ２１０に一時記憶させ、２値化、短冊状領域生成処理を行い、各短冊状領域内に存在する隆線の角度を算出し、類型化を行う。ここでは第一の類型化のみ行い、補正用として第一類型分布を先に取得する（Ｓ６０）。
【００６３】
そして本実施の形態ではまず、演算部２２０は、記録部２４０に保存された参照画像の第一類型分布と、Ｓ６０で取得した第一類型分布とを比較することにより補正量を算出し、画像バッファ２１０に記憶させた指紋画像自体の補正を行う（Ｓ６２）。補正の手法は実施の形態１と同様に、隆線の数の分布に基づき補正倍率を決定し、それに基づき指紋画像伸縮させ、新たな指紋画像として画像バッファ２１０に保存しなおす。そして演算部２２０は補正後の指紋画像に対して短冊状領域を生成させ、参照画像について説明したのと同様の手法により第二類型分布を取得する（Ｓ６４）。この第二類型分布は補正された指紋画像より得られているため、実施の形態１と同様、第二類型分布が補正されていることになる。
【００６４】
そしてＳ６６において照合部２３０は、記録部２４０に保存された参照画像の第二類型分布と、認証対象画像における補正された第二類型分布との照合を行う。照合は実施の形態１と同様に行うが、マッチングエネルギーＥとしては、実施の形態１に示された式７に代わり、２−１から２−４の４類型の分布のそれぞれの誤差の２乗和の平方根を算出する。その後、実施の形態１と同様、算出したマッチングエネルギーＥの最小値に基づき認証判定を行う（Ｓ６８）。
【００６５】
以上述べた本実施の形態によれば、実施の形態１と同様、ラインセンサを用いるスイープ式の認証装置において誤差を含みやすい指の摺動方向に対する画像の伸縮によって生じる照合誤差を、伸縮に対して絶対値が変化しない補正用の特徴量によって補正することにより軽減し、その結果、より高精度な照合が可能となる。また角度に基づき隆線を４類型に分け、その類型に属する隆線の数の一次元分布を用いて照合を行うため、計算負荷が小さく、認証処理を高速化できる。また、参照データが一次元の分布であるため、メモリ使用量を節約できる。高速ＣＰＵや大容量メモリを必要としないため、安価なＬＳＩでの実装が可能であり、認証装置またはそれを搭載した携帯機器などの低コスト化が実現できる。
【００６６】
実施の形態３
実施の形態２では、角度に基づき隆線を類型化し、各類型に属する隆線の数を補正用、および照合用の特徴量として取得した。本実施の形態では、各隆線を表す画素領域上にある短冊状領域の中心線の長さ（以後、隆線領域長と呼ぶ）に基づき隆線を類型化した際の、各類型に属する隆線の数を照合用の特徴量とする。
【００６７】
本実施の形態も、実施の形態１における図１に示した照合装置１によって実現できる。ここでは実施の形態１および２と異なる点に主眼を置き、説明を行う。
【００６８】
図１２は、本実施の形態において参照データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。まず実施の形態１および２と同様、処理部２００に入力した画像データから指紋画像を構築し、参照画像として画像バッファ２１０に一時記憶する（Ｓ７０）。演算部２２０はそれを２値データに変換し（Ｓ７２）、指の摺動方向、すなわちｙ軸方向に分割することにより複数の短冊状の領域を生成する（Ｓ７４）。本実施の形態では、実施の形態１および２と異なり、隆線の勾配ベクトルを求めず、短冊状領域の中心線を横切る隆線の数と、隆線の領域上にある中心線の長さのみを用いるため、Ｓ７４のステップは実際には、この中心線の位置を設定するだけでよい。ただし、中心線の上下の画素でもこれらの値を取得し、その平均値を中心線の位置における値として採用する場合は、短冊状領域として所望の幅を設定してよい。
【００６９】
次に演算部２２０は、実施の形態１と同様に、各短冊状領域における隆線の数を取得する（Ｓ７６）。隆線の本数は実施の形態１と同様、補正用の特徴量として用いられる。
【００７０】
そして演算部２２０は、各短冊状領域に存在する隆線について隆線領域長を取得する（Ｓ７８）。図１３はＳ７８にて取得される隆線領域長について説明する模式図である。図１３（ａ）の指紋画像の全体像にて示される、ある短冊状領域１２の中心線１４と隆線１６との交わりは、拡大すると図１３（ｂ）のようになる。隆線１６は黒の画素値を有する画素で構成されるある領域を有しているため、中心線１４はある長さをもって隆線１６と交わる。これを隆線領域長として、照合に用いる。図１３（ｂ）では各隆線１６に対する隆線領域長をそれぞれＳ１、Ｓ２およびＳ３で表している。隆線領域長は、例えば中心線１４をｘ軸方向に走査して、白から黒への切り替わりから黒から白への切り替わりまでの画素数をカウントすることによって得られる。
【００７１】
図１２に戻り、次に演算部２２０は、所定の隆線領域長の範囲に基づき隆線を類型化し、各類型に属する隆線の数を全ての短冊状領域について取得する（Ｓ８０）。表２はこの類型を特徴づける隆線領域長の範囲の例を示す。
【００７２】
【表２】
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【００７３】
表２の類型化では、隆線を３−１から３−３の３類型に分け、それぞれの隆線領域長ｓの範囲を１以上１０未満、１０以上３０未満、および３０以上としている。ここでの長さは、例えば１画素が有する幅を１として表す。
【００７４】
そして演算部２２０は全ての短冊状領域、または中心線に対して取得した、各類型に属する隆線の数を、ｙ軸方向に対する分布とし（Ｓ８２）、記録部２４０に参照データとして保存する（Ｓ８４）。ここでも実施の形態２と同様、分布に含まれる各数値は、短冊状領域の中心線を表すｙの値ごとに得られるため、詳細な分布を取得したい場合は、Ｓ７４において中心線の変化量が微細になるように設定する。また、参照データをスムージング処理してもよいが、上述のように、ある幅を有する短冊状領域内の中心線を含まない画素ラインについても隆線領域長を取得し、それらの平均値として中心線における値を定義した場合は、スムージングを行わなくてもよい。
【００７５】
本実施の形態の認証処理は実施の形態２の図１１と同様の手順で行う。すなわち、撮影した画像を指紋画像として構築したうえで画像バッファ２１０に一時記憶させ、２値化、短冊状領域生成処理を行い、各短冊状領域内に存在する隆線の数を取得して補正用の分布を得る（Ｓ６０）。
【００７６】
そして演算部２２０は、記録部２４０に保存された参照画像の隆線の数の分布と、Ｓ６０で取得した隆線の数の分布とを比較することにより補正量を算出し、画像バッファ２１０に記憶させた指紋画像自体の補正を行う（Ｓ６２）。そして演算部２２０は補正後の指紋画像に対して短冊状領域を生成させ、参照画像について説明したのと同様の手法により隆線領域長分布を取得する（Ｓ６４）。
【００７７】
その後は実施の形態１および２と同様、照合部２３０によって、参照データの隆線領域長分布と、補正後の指紋画像より得られた隆線領域長分布との照合が行われる（Ｓ６６）。ここでマッチングエネルギーＥとしては、実施の形態１に示された式７に代わり、３−１から３−３の３類型の分布のそれぞれの誤差の２乗和の平方根を算出する。そして算出したマッチングエネルギーＥの最小値に基づき、認証判定を行う（Ｓ６８）。
【００７８】
以上述べた本実施の形態によれば、実施の形態１および２と同様、ラインセンサを用いるスイープ式の認証装置において誤差を含みやすい指の摺動方向に対する画像の伸縮によって生じる照合誤差を、伸縮に対して絶対値の変化しない補正用の特徴量によって補正することにより軽減し、その結果、より高精度な照合が可能となる。また隆線領域長を３類型に分け、その類型に属する隆線の数の一次元分布を用いて照合を行うため、計算負荷が小さく、認証処理を高速化できる。また、参照データが一次元の分布であるため、メモリ使用量を節約できる。このため実施の形態２と同様、安価なＬＳＩでの実装が可能であり、認証装置またはそれを搭載した携帯機器などの低コスト化が実現できる。さらに、本実施の形態では、画素値の勾配ベクトルを算出しないため、実施の形態１および２と比較し、さらに計算負荷を抑制することができ、高速化、低コスト化に対して有効である。
【００７９】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。上記実施の形態は例示であり、それらの各構成要素などの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００８０】
上述の実施の形態では、補正用の特徴量を、参照画像と認証対象画像との照合に用いる特徴量を補正するために用いたが、例えば参照データの確度を向上させるため、複数回撮影した参照画像の複数の照合用特徴量分布に対し補正用の特徴量分布で補正を行ってから、それらを平均し、参照データとすれば、当該参照データに含まれる画像構築の際の誤差が最小限に抑えられる。また、補正用の特徴量の分布の理想形を理論的に求められる場合など、補正用の特徴量の基準分布が前もって得られる場合は、あらかじめ記録部２４０に基準分布を記録しておき、参照データや認証データを生成する際には、その基準分布に基づき補正量を算出し、照合用特徴量分布の補正を行ってもよい。これにより、画像構築の際の誤差が実質的に排除されることになり、高精度な照合が可能になる。
【００８１】
また上述の実施の形態では、指の摺動方向であるｙ軸方向の指紋画像の伸縮を前提に説明したが、ｘ軸方向の伸縮に対して絶対値が変化しない特徴量の分布を補正に用いれば、ｘ軸方向のデータの補正も可能である。また平行移動に対して絶対値が変化しない特徴量の分布を補正に用いれば、伸縮だけでなく歪みなどの補正も行うことができる。さらにｘ軸方向およびｙ軸方向の補正を組み合わせれば、全方向のデータ補正が可能となり、これにより、照合用の特徴量に含まれる誤差が軽減し、より精度のよい照合が可能となる。
【００８２】
さらに上述の実施の形態で述べた、隆線の角度、数、領域長などの特徴量を、そのまま静脈の角度、数、領域長に当てはめることにより、静脈認証にも適用することができる。また別の生体認証においても、ある特徴量の分布を照合に用いる場合は、撮像系に依存して含まれやすい誤差を、それに影響を受けない特徴量を用いて軽減することによって、より高精度な認証が可能となる。
【００８３】
また実施の形態２および３で説明した、特徴量を類型化してその分布を照合に用いる形態を別の照合手法と組み合わせ、類型化した特徴量の分布による照合を、組み合わせた別の照合方法の前処理としてもよい。類型化した特徴量の分布による照合は比較的計算負荷が小さいため、これで参照画像と認証対象画像が合致と判定された場合にのみ、より詳細な照合を行うことにより、精度を確保したまま計算負荷を抑制することができる。別の照合方法としては一般的に用いられる照合方法でよい。また、実施の形態で説明した補正を行うプロセスのみを、別の照合手法と組み合わせてもよい。いずれの照合手法であっても、前もって上述のような補正を行うことにより照合精度を向上させることができる。一方、伸縮誤差などがあまり発生しない場合などでは、補正を行うプロセスを適宜省略してもよい。
【００８４】
実施の形態２および３では、類型化の例として２類型から４類型に分ける場合を説明したが、精度と計算負荷とに鑑み、類型数を適宜調整してよい。短冊状領域の数および幅も、同様に調整を行ってよい。最適数は繰り返し実験などによって求めることができる。これにより、搭載する環境に容易に適応でき、低コストかつ精度の高い認証装置が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】実施の形態１における照合装置の機能ブロックを示す図である。
【図２】実施の形態１における照合装置の参照データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】実施の形態１において構築された指紋画像を示す図である。
【図４】実施の形態１において算出される方向ベクトルの平均値の分布の例を示す図である。
【図５】実施の形態１における照合装置の認証処理を説明するためのフローチャートである。
【図６】実施の形態１においてパターンマッチングを参照画像および認証対象画像の方向ベクトルの平均値分布に適用した例を示す図である。
【図７】実施の形態１における、方向ベクトルの平均値の分布の隆線の数の分布による補正を説明する図である。
【図８】実施の形態２における照合装置の参照データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】実施の形態２において取得される隆線の角度を説明する図である。
【図１０】実施の形態２における参照指紋画像と第一類型分布および第二類型分布との対応を模式的に示した図である。
【図１１】実施の形態２における照合装置の認証処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】実施の形態３における照合装置の参照データを生成する処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】実施の形態３において取得される隆線領域長を説明する図である。
【符号の説明】
【００８６】
１  照合装置、  １００  撮像部、  ２００  処理部、  ２１０  画像バッファ、  ２２０  演算部、  ２３０  照合部、  ２４０  記録部。
【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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【図８】
2006277407.tif 000019
【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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