(57)【要約】【課題】手のひら静脈認証の精度を向上させる。【解決手段】生体認証装置１は、生体認証に用いる生体部分の画像を取得する画像取得部１１１と、画像取得部１１１により取得された取得画像の３次元形状の情報をもとに、取得画像から生体部分の３次元メッシュデータを生成するMesh生成部１２１と、Mesh生成部１２１により生成された３次元メッシュデータを、３次元メッシュデータにおける各メッシュデータの頂点間の距離を保ちながら、２次元メッシュデータに変換するMesh平坦化処理部１２２と、前記Mesh平坦化処理部１２２による変換前の３次元メッシュデータと変換後の２次元メッシュデータとの対応関係から定まる幾何変換により、取得画像上の生体部分の各点の輝度値を、２次元メッシュデータ上の各点にマッピングする曲面平坦化処理部１２３とを備えた。【選択図】図１
2018136883.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体認証に用いる生体部分の画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された取得画像の３次元形状の情報をもとに、該取得画像から前記生体部分の３次元メッシュデータを生成するメッシュ生成部と、
前記メッシュ生成部により生成された３次元メッシュデータを、前記３次元メッシュデータにおける各メッシュデータの頂点間の距離を保ちながら、２次元メッシュデータに変換するメッシュ平坦化処理部と、
前記メッシュ平坦化処理部による変換前の前記３次元メッシュデータと変換後の前記２次元メッシュデータとの対応関係から定まる幾何変換により、前記取得画像上の前記生体部分の各点の輝度値を、前記２次元メッシュデータ上の各点にマッピングする曲面平坦化処理部と
を備えたことを特徴とする生体認証装置。
【請求項２】
前記幾何変換は、Thin-Plate  Spline変換である
ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項３】
前記幾何変換は、Affine変換である
ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記メッシュ生成部は、前記取得画像から抽出されたＲＯＩ（Region  Of  Interest）の輪郭を構成する第１の点群、および、前記３次元形状の情報が示す前記生体部分の輪郭を構成する第２の点群のいずれか一方の点群、もしくは、前記第１の点群および前記第２の点群の和集合を頂点集合とし、該頂点集合に含まれる点をもとに前記３次元メッシュデータを生成する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【請求項５】
生体認証装置が実行する生体認証方法であって、
前記生体認証装置の画像取得部が、生体認証に用いる生体部分の画像を取得し、
前記生体認証装置のメッシュ生成部が、前記画像取得部により取得された取得画像の３次元形状の情報をもとに、該取得画像から前記生体部分の３次元メッシュデータを生成し、
前記生体認証装置のメッシュ平坦化処理部が、前記メッシュ生成部により生成された３次元メッシュデータを、前記３次元メッシュデータにおける各メッシュデータの頂点間の距離を保ちながら、２次元メッシュデータに変換し、
前記生体認証装置の曲面平坦化処理部が、前記メッシュ平坦化処理部による変換前の前記３次元メッシュデータと変換後の前記２次元メッシュデータとの対応関係から定まる幾何変換により、前記取得画像上の前記生体部分の各点の輝度値を、前記２次元メッシュデータ上の各点にマッピングする
各処理を含んだことを特徴とする生体認証方法。
【請求項６】
コンピュータを、
生体認証に用いる生体部分の画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された取得画像の３次元形状の情報をもとに、該取得画像から前記生体部分の３次元メッシュデータを生成するメッシュ生成部と、
前記メッシュ生成部により生成された３次元メッシュデータを、前記３次元メッシュデータにおける各メッシュデータの頂点間の距離を保ちながら、２次元メッシュデータに変換するメッシュ平坦化処理部と、
前記メッシュ平坦化処理部による変換前の前記３次元メッシュデータと変換後の前記２次元メッシュデータとの対応関係から定まる幾何変換により、前記取得画像上の前記生体部分の各点の輝度値を、前記２次元メッシュデータ上の各点にマッピングする曲面平坦化処理部
として機能させるための生体認証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、生体の一部を撮影した生体画像をもとに、生体を認証する生体認証が普及してきている。例えば、生体画像が人の顔の画像であれば、目や鼻などの顔ランドマークが存在するため、フラッティング技術などを用いて、生体画像における顔の形状の正規化を行うことができる。一方、生体画像が手のひら画像であると、顔の画像同様にフラッティング技術などを用いても、手のひら特有の形状ゆえに、手の構造と矛盾する変形がなされるなど、生体画像における正規化ができない場合がある。そこで、手のひらの指の付け根の構造に着目し、手のひら画像において正規化を行う技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。また、生体画像に含まれる特徴点の位置決めを行うために三角化を用いる手法が提案されている（例えば特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−０２８７２４号公報
【特許文献２】特表２００５−５１９６２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の従来技術では、手のひらには、指の付け根に限らず、多くの可動部分があることから、手のひらの形状の正規化の再現性が低いため、手のひらの特徴点を安定して抽出できず、よって、手のひら静脈認証の精度が低いという問題がある。
【０００５】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、例えば、手のひら静脈認証の精度を向上させる生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
開示の技術の一例では、生体認証装置は、生体認証に用いる生体部分の画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された取得画像の３次元形状の情報をもとに、該取得画像から前記生体部分の３次元メッシュデータを生成するメッシュ生成部と、前記メッシュ生成部により生成された３次元メッシュデータを、前記３次元メッシュデータにおける各メッシュデータの頂点間の距離を保ちながら、２次元メッシュデータに変換するメッシュ平坦化処理部と、前記メッシュ平坦化処理部による変換前の前記３次元メッシュデータと変換後の前記２次元メッシュデータとの対応関係から定まる幾何変換により、前記取得画像上の前記生体部分の各点の輝度値を、前記２次元メッシュデータ上の各点にマッピングする曲面平坦化処理部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
開示の技術の一例によれば、手のひら静脈認証の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例にかかる生体認証装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施例にかかる生体認証装置による取得画像の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例にかかる生体認証装置によるＲＯＩ抽出結果の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例にかかる生体認証装置により手のひらの３次元形状を推定するためグレースケール画像の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例にかかる生体認証装置により手のひらＲＯＩの輪郭および３次元形状推定画像の輪郭を点群および頂点集合で表現した一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例にかかる生体認証装置により頂点集合が３次元空間にプロットされた一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例にかかる生体認証装置による頂点集合の三角化によってFaceにより構成された３次元Meshの一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例にかかる生体認証装置による３次元Meshから変換後２次元Meshへの変換を含むMesh平坦化処理の一例の概要を示す図である。
【図９】図９は、実施例にかかる３次元Meshを２次元に射影した変換前３次元Meshの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例にかかる生体認証装置により３次元Meshを２次元に変換した変換後２次元Meshの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例にかかる手のひら画像の変換前３次元Meshを取得画像に重ね合わせた一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例にかかる生体認証装置による幾何変換により変換された手のひら画像の変換後２次元Meshを取得画像に重ね合わせた一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例にかかる生体認証装置における画像処理の一例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】
【０００９】
以下に、本願の開示する生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例によって、本願の開示する生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施例および変形例は、発明の趣旨を逸脱せず矛盾しない範囲で適宜組合せることができる。また、各図面において符号を付与して図示して説明する各要素は、同一要素に対して同一符号を付与し、後出の要素の説明は、適宜省略する。
【実施例】
【００１０】
［実施例にかかる生体認証装置］
図１は、実施例にかかる生体認証装置の一例を示す図である。実施例にかかる生体認証装置１は、いわゆる手のひら静脈認証装置であり、画像処理装置１００、撮像素子２００、発光素子３００、認証処理装置４００を含む。発光素子３００は、利用者の手のひらに対して近赤外光を照射する、例えばＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）などである。撮像素子２００は、発光素子３００により照射された近赤外光が利用者の手のひらで反射した近赤外光をもとに、利用者の手のひら画像を取得する、例えばＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）イメージセンサなどである。
【００１１】
画像処理装置１００は、撮像素子２００により取得された手のひら画像から手のひら静脈の特徴点を抽出するための画像を生成する。画像処理装置１００の詳細については後述する。認証処理装置４００は、画像処理装置１００により生成された画像から利用者の手のひら静脈パターンを生成し、生成した手のひら静脈パターンに基づいて利用者を認証する。生体認証装置１が有する、画像処理装置１００、撮像素子２００、発光素子３００、認証処理装置４００以外の構成については、図示および説明を省略する。
【００１２】
［実施例にかかる画像処理装置］
画像処理装置１００は、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの処理装置であり、入力部１１０、曲面平坦化部１２０を有する。入力部１１０は、画像取得部１１１、ＲＯＩ（Region  Of  Interest）抽出処理部１１２、３次元形状推定部１１３を有する。
【００１３】
画像取得部１１１は、撮像素子２００および発光素子３００を制御して、利用者の手のひらを被写体とした画像を取得する。画像取得部１１１および撮像素子２００は、画像取得部の一例である。図２は、実施例にかかる生体認証装置による取得画像の一例を示す図である。図２は、取得画像５１の一例として、ＶＧＡサイズ（６４０×４８０ピクセル）のグレースケール画像を示す。
【００１４】
ＲＯＩ抽出処理部１１２は、画像取得部１１１により取得された取得画像５１から手のひらＲＯＩ５２ａを抽出したＲＯＩ抽出画像５２を生成する。図３は、実施例にかかる生体認証装置によるＲＯＩ抽出結果の一例を示す図である。図３に示すように、ＲＯＩ抽出画像５２は、取得画像５１に含まれる手のひらの関心領域として、手のひらＲＯＩ５２ａを含む。ＲＯＩ（Region  Of  Interest）とは、関心領域をいい、実施例では、取得画像５１における手のひら画像のうち、処理対象となる手のひらの領域である。ＲＯＩ抽出処理部１１２は、イメージセグメンテーションなどの既存手法を用いて、手のひらＲＯＩ５２ａを抽出する。
【００１５】
３次元形状推定部１１３は、取得画像５１のうち手のひらＲＯＩ５２ａ内の被写体の３次元形状を推定する。３次元形状推定部１１３は、例えばＳＦＳ（Shape-From  Shade）法などの周知の手法を用いて、グレースケール画像から、ＲＯＩ抽出画像５２内の被写体の３次元形状を推定する。図４は、実施例にかかる生体認証装置により手のひらの３次元形状を推定するためグレースケール画像の一例を示す図である。図４に示すグレースケール画像５３では、グレースケースの手のひらＲＯＩに相当する３次元形状推定画像５３ａ内において、被写体である手のひらに対して撮像素子２００のキャリブレーションなどにより各ピクセルに階調がマッピングされることで、撮像素子２００により近い側がより低い輝度を示す階調で表され、撮像素子２００からより遠い側がより高い輝度を示す階調で表される。
【００１６】
なお、３次元形状は、ＡＰＩ（Application  Program  Interface）を介した入力値として外部から取得されてもよい。このような入力値は、例えば、Kinect  for  Windows（登録商標）、ステレオカメラ、デュアルカメラ、ランダムドット方式、３次元スペクトル光、レーザーオートフォーカスなどから取得できる。この場合、入力部１１０は、３次元形状推定部１１３に代えて、「３次元形状入力部」を有することになる。
【００１７】
曲面平坦化部１２０は、Mesh生成部１２１、Mesh平坦化処理部１２２、曲面平坦化処理部１２３を有する。
【００１８】
Mesh生成部１２１は、入力データである３次元の手のひら画像データをメッシュに分割して離散化する離散化処理部の一例である。Mesh生成部１２１は、３次元データの領域を分割することにより、Mesh（メッシュ（メッシュデータ））を生成する。実施例では、人の手のひらの親指付け根など、手のひらの変形の過程でポイントとなる手のひらの要素を頂点要素としてMeshに含めることで、後の形状正規化を精度よく行うことができる。
【００１９】
Meshには、様々な形式があるが、実施例では、Triangular  Meshを用いる。Triangular  Meshは、三角形の頂点の集合Vertexと、三角形の３辺対からなる集合であるFaceから構成される。
【００２０】
Mesh生成部１２１は、手のひらＲＯＩ５２ａ、および、３次元形状推定画像５３ａの各輪郭上からMeshを生成する。
【００２１】
先ず、Mesh生成部１２１は、手のひらＲＯＩ５２ａの輪郭を点群Ｇ１で表現する。そして、Mesh生成部１２１は、点群Ｇ１から除外しても手のひらＲＯＩ５２ａの輪郭形状の変化（例えば、面積の変化、輪郭線の長さの変化など）が所定閾値以下である点を点群Ｇ１から除外した頂点集合Ｖ１を生成する。また、Mesh生成部１２１は、３次元形状推定画像５３ａの輪郭を点群Ｇ２で表現する。そして、Mesh生成部１２１は、点群Ｇ２から除外しても３次元形状推定画像５３ａの輪郭形状の変化（例えば、面積の変化、輪郭線の長さの変化など）が所定閾値以下である点を点群Ｇ２から除外した頂点集合Ｖ２を生成する。
【００２２】
図５は、実施例にかかる生体認証装置により手のひらＲＯＩの輪郭および３次元形状推定画像の輪郭を点群および頂点集合で表現した一例を示す図である。手のひらＲＯＩ５２ａの輪郭を表す点群Ｇ１は、図５に示す外側の輪郭のうち、実線で示される。手のひらＲＯＩ５２ａの輪郭を表す頂点集合Ｖ１は、図５に示す外側の輪郭のうち、鎖線で示される。頂点集合Ｖ１は、点群Ｇ１から、いくつかの点が間引かれて生成された点群である。３次元形状推定画像５３ａの輪郭を表す点群Ｇ２は、図５に示す内側の輪郭のうち、実線で示される。３次元形状推定画像５３ａの輪郭を表す頂点集合Ｖ２は、図５に示す内側の輪郭のうち、鎖線で示される。頂点集合Ｖ２は、点群Ｇ２から、いくつかの点が間引かれて生成された点群である。
【００２３】
次に、Mesh生成部１２１は、頂点集合Ｖ１およびＶ２の和集合である頂点集合Ｖを取る。ただし、頂点集合Ｖにおいて、互いの距離が所定値以下の２頂点のうち一方の頂点を頂点集合Ｖから除外してもよい。
【００２４】
次に、Mesh生成部１２１は、頂点集合Ｖをもとに、Delaunay三角化法などにより、Faceを含む３次元Mesh_Ｍ１（図７参照）を生成する。Delaunay三角化法によるFaceの生成は、文献１「M.de  Berg  et  al.,  "Computational  Geometry,  2nd  ed.",  Springer,  1998」などに記載の周知の手法である。
【００２５】
なお、図６は、実施例にかかる生体認証装置により頂点集合が３次元空間にプロットされた一例を示す図である。図６では、頂点集合Ｖに含まれる各頂点の高さは、３次元形状推定部１１３により推定された３次元形状において近接する点の高さ情報から補間する。また、図７は、実施例にかかる生体認証装置による頂点集合の三角化によってFaceにより構成された３次元Meshの一例を示す図である。
【００２６】
Mesh平坦化処理部１２２は、３次元データを２次元データに変換する。すなわち、Mesh平坦化処理部１２２は、ISOMAP（Isometric  Feature  Mapping）法などにより、３次元Meshの距離構造（各点間の距離比率など）を保ちながら、３次元Mesh_Ｍ１を２次元Mesh_Ｍ２（以下、変換後２次元Mesh_Ｍ２という）に変換する。図８は、実施例にかかる生体認証装置による３次元Meshから変換後２次元Meshへの変換を含むMesh平坦化処理の一例の概要を示す図である。
【００２７】
ISOMAP法による３次元Meshから２次元Meshへの変換は、文献２「J.  Tenenbaum  et  al.,  "A  global  geometricframework  for  nonlinear  dimensionalityreduction,"  Science,  290:2319-2323,  2000」などに記載の周知の手法である。なお、ISOMAP法は、「３次元Meshの距離構造を保つ変換」の一例であるが、「３次元Meshの距離構造を保つ」ことができる変換法であれば、ISOMAP法に限られるものではない。
【００２８】
ここで、変換後２次元Mesh_Ｍ２と比較するための、３次元Mesh_Ｍ１の２次元射影を、変換前３次元Mesh_Ｍ３とする。変換前３次元Mesh_Ｍ３は、変換後２次元Mesh_Ｍ２と同一の平面に３次元Mesh_Ｍ１が射影されたものである。図９は、実施例にかかる３次元Meshを２次元に射影した変換前３次元Meshの一例を示す図である。図１０は、実施例にかかる生体認証装置により３次元Meshを２次元に変換した変換後２次元Meshの一例を示す図である。
【００２９】
図９に示す変換前３次元Mesh_Ｍ３と、図１０に示す変換後２次元Mesh_Ｍ２とを比較すると、例えば、親指の付け根部分や各指の付け根部分などの手のひらの可動部分に該当するFaceについて、変換前３次元Mesh_Ｍ３よりも変換後２次元Mesh_Ｍ２の方が、各Feceの各点間の距離比率を保ちつつ画像が拡大されているとともに、射影歪みなどの幾何的歪みや、光学系由来の歪みが低減されている。すなわち、ISOMAP法などの「３次元Meshの距離構造を極力保つ変換」を用いると、射影などと比較して、３次元Mesh_Ｍ１から２次元Meshへの変換の際の変換歪みを低減し、３次元の形状の特性を保った２次元への高精度な変換を行うことができる。
【００３０】
曲面平坦化処理部１２３は、３次元の手のひらの曲面を２次元に平坦化する。すなわち、曲面平坦化処理部１２３は、３次元Mesh_Ｍ１と、変換後２次元Mesh_Ｍ２との対応関係から、３次元Mesh_Ｍ１から変換後２次元Mesh_Ｍ２への幾何変換Ｔを定める。そして、曲面平坦化処理部１２３は、幾何変換Ｔを、手のひら上の任意の点に拡張し、手のひら上の任意の点の輝度値を、２次元上の輝度値に連続的にマッピングした正規化画像を生成する。最後に、曲面平坦化処理部１２３は、生成した手のひら画像の正規化画像の形状補正を行い、認証処理装置４００へ出力する。
【００３１】
例えば、曲面平坦化処理部１２３は、幾何変換Ｔとして、Thin-Plate  Spline（ＴＰＳ）変換を定める。幾何変換ＴとしてのThin-Plate  Spline変換は、３次元Mesh_Ｍ１と変換後２次元Mesh_Ｍ２とにおける各Faceの変換前後における対応関係から、変換前３次元Mesh_Ｍ３の各Faceを変換後２次元Mesh_Ｍ２の各Faceへ変換し、変換後２次元Mesh_Ｍ２の各Faceを滑らかにつなげる変換である。曲面平坦化処理部１２３は、Thin-Plate  Spline変換により、高精度に幾何変換を行うことができる。
【００３２】
または、曲面平坦化処理部１２３は、幾何変換Ｔとして、３次元Mesh_Ｍ１と変換後２次元Mesh_Ｍ２とにおいて対応する各FaceごとにAffine変換を定めてもよい。幾何変換ＴとしてのAffine変換は、３次元Mesh_Ｍ１と変換後２次元Mesh_Ｍ２との各Faceの３つ頂点の対応関係から一意に定まり、該当Faceの全ての点を変換する。曲面平坦化処理部１２３は、幾何変換ＴとしてAffine変換を行う場合、高速に演算でき、さらにＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）などのハードウェアアシスト演算を援用しやすい。よって、幾何変換ＴとしてのAffine変換は、組込み系機器などへの実装に好適である。
【００３３】
図１１は、実施例にかかる手のひら画像の変換前３次元Meshを取得画像に重ね合わせた一例を示す図である。図１２は、実施例にかかる生体認証装置による幾何変換により変換された手のひら画像の変換後２次元Meshを取得画像に重ね合わせた一例を示す図である。図１２に示す変換後２次元Mesh_Ｍ２は、図１１に示す変換前３次元Mesh_Ｍ３と比較して、３次元Mesh_Ｍ１から２次元Meshへの変換の際の変換歪みが低減され、３次元Mesh_Ｍ１の形状の特性を保って２次元Meshに変換されている。このことから、変換後２次元Mesh_Ｍ２は、幾何変換Ｔにより手のひらの各点の輝度値が３次元Mesh_Ｍ１からマッピングされることにより、変換前３次元Mesh_Ｍ３と比較して、手のひらの特徴量（例えば可動部の特徴量）を高精度に抽出できる正規化画像を生成可能とする。よって、実施例によれば、手のひら画像の再現性を高め、手のひら特有の形状に応じた可動部の特徴量を、効率かつ高精度に、高速で抽出できる。
【００３４】
認証処理装置４００は、曲面平坦化処理部１２３から出力された、図１２に示す正規化画像を入力とし、入力された出力画像から手のひらの特徴量を抽出し、抽出した特徴量を含む手のひら静脈パターンと、予め認証処理装置４００内部もしくは外部装置に登録されている照合用の手のひら静脈パターンとの照合を行うことで、利用者を認証する。
【００３５】
［実施例にかかる生体認証装置における画像処理］
図１３は、実施例にかかる生体認証装置における画像処理の一例を示すフローチャートである。生体認証装置１は、生体認証装置における画像処理を、撮影のために人の手のひらが撮像素子２００にかざされるごとに実行する。
【００３６】
先ず、画像取得部１１１は、画像取得処理を行う（ステップＳ１１）。次に、ＲＯＩ抽出処理部１１２は、ＲＯＩ抽出処理を行う（ステップＳ１２）。次に、３次元形状推定部１１３は、３次元形状推定処理を行う（ステップＳ１３）。
【００３７】
次に、Mesh生成部１２１は、Mesh生成処理を行う（ステップＳ１４）。次に、Mesh平坦化処理部１２２は、Mesh平坦化処理を行う（ステップＳ１５）。次に、曲面平坦化処理部１２３は、曲面平坦化処理を行う（ステップＳ１６）。ステップＳ１６が終了すると、曲面平坦化処理部１２３は、曲面平坦化処理による出力画像を、認証処理装置４００へ出力する。
【００３８】
以上の実施例によれば、手のひら静脈認証において、画像の正規化の際に、手の骨格による手のひらの変形の特性を効率的に吸収することで、３次元の手のひら画像の２次元化の精度を高めて、再現性および特徴点抽出の安定性を向上させ、処理速度の向上とともに、認証精度の向上を図ることができる。
【００３９】
［実施例の変形例］
（１）Faceの生成について
実施例では、Mesh生成部１２１は、手のひらＲＯＩ５２ａの輪郭を表す点群Ｇ１から生成した手のひらＲＯＩ５２ａの輪郭を表す頂点集合Ｖ１と、３次元形状推定画像５３ａの輪郭を表す点群Ｇ２から生成した３次元形状推定画像５３ａの輪郭を表す頂点集合Ｖ２との和集合である頂点集合Ｖをもとに、Faceを生成する。しかし、これに限られず、Mesh生成部１２１は、手のひらＲＯＩ５２ａの輪郭を表す点群Ｇ１から生成した手のひらＲＯＩ５２ａの輪郭を表す頂点集合Ｖ１をもとに、Faceを生成してもよい。または、Mesh生成部１２１は、３次元形状推定画像５３ａの輪郭を表す点群Ｇ２から生成した３次元形状推定画像５３ａの輪郭を表す頂点集合Ｖ２をもとに、Faceを生成してもよい。
【００４０】
（２）プログラムについて
実施例では、生体認証装置１における画像処理は、生体認証装置１が有する画像処理装置１００により行われるが、これに限らず、画像処理のプログラムとして提供され、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの処理装置を有するコンピュータ装置にインストールされ、コンピュータ装置の処理装置によって実行されてもよい。かかるコンピュータ装置は、ローカル・コンピュータであってもよいし、データセンタに設置されたリモート・コンピュータであってもよい。例えば、実施例にかかる画像処理は、リモート・コンピュータによるクラウドサービスとして提供されてもよい。
【００４１】
（３）生体情報について
実施例では、生体情報は、手のひら静脈パターンであるが、これに限られず、顔や指紋など、認証に用いることができる人の身体的特徴のいずれであってもよい。
【００４２】
以上の実施例における各素子、各装置、各部の統合および分散は、図示および上述の説明におけるものに限らず、実装効率もしくは処理効率に応じて、適宜設計変更されてもよい。また、以上の実施例における各処理も、適宜処理順序を入れ替えたり処理を省略したりしてもよい。
【００４３】
以上の実施例で例示した各部の構成は、開示の技術にかかる可搬型機器および生体認証方法の技術範囲を逸脱しない程度に変更または省略可能である。また、実施例は例示に過ぎず、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の態様も、開示の技術に含まれる。
【符号の説明】
【００４４】
１  生体認証装置
５１  取得画像
５２  ＲＯＩ抽出画像
５２ａ  手のひらＲＯＩ
５３  グレースケール画像
５３ａ  ３次元形状推定画像
１００  画像処理装置
１１０  入力部
１１１  画像取得部
１１２  ＲＯＩ抽出処理部
１１３  ３次元形状推定部
１２０  曲面平坦化部
１２１  Mesh生成部
１２２  Mesh平坦化処理部
１２３  曲面平坦化処理部
２００  撮像素子
３００  発光素子
４００  認証処理装置
【図１】
2018136883.tif 000003
【図２】
2018136883.tif 000004
【図３】
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【図４】
2018136883.tif 000006
【図５】
2018136883.tif 000007
【図６】
2018136883.tif 000008
【図７】
2018136883.tif 000009
【図８】
2018136883.tif 000010
【図９】
2018136883.tif 000011
【図１０】
2018136883.tif 000012
【図１１】
2018136883.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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