(57)【要約】【課題】精度よく画像認証を行うことができる。【解決手段】分割部２４が、複数の登録画像の各々について、登録画像を複数のブロックへ分割する。フラクタル次元算出部２６が、複数の登録画像の各々について、分割部２４によって得られた複数のブロックの各々に対し、ブロックのフラクタル次元を算出する。頻度算出部２８が、複数の登録画像の各々について、フラクタル次元算出部２６によって算出された、複数のブロックの各々についてのフラクタル次元に基づいて、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出する。作成部３０が、複数の登録画像の各々について、頻度算出部２８によって算出されたフラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを、当該登録画像に対するテンプレートデータとして作成する。【選択図】図１
2018060243.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の登録画像の各々について、前記登録画像を複数のブロックへ分割する分割部と、
複数の登録画像の各々について、前記分割部によって得られた複数の前記ブロックの各々に対し、前記ブロックのフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、
複数の登録画像の各々について、前記フラクタル次元算出部によって算出された、複数の前記ブロックの各々についての前記フラクタル次元に基づいて、前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出する頻度算出部と、
複数の登録画像の各々について、前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを、前記登録画像に対するテンプレートデータとして作成する作成部と、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記作成部は、画像が表す物体を識別するためのＩＤが付与された前記複数の登録画像の各々のうち前記ＩＤが対応する所定の前記登録画像から前記テンプレートデータを作成し、前記所定の登録画像とは異なる登録画像の各々について算出される前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムをテストデータとし、前記テンプレートデータと前記テストデータとに基づく画像認証の結果に基づいてエラー率を算出し、前記エラー率に応じて前記画像認証で用いられる閾値を作成する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
入力画像を複数のブロックへ分割する分割部と、
前記分割部によって得られた複数の前記ブロックの各々について、前記ブロックのフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、
前記フラクタル次元算出部によって算出された、複数の前記ブロックの各々についての前記フラクタル次元に基づいて、前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出する頻度算出部と、
前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、請求項１に記載の画像処理装置によって生成された前記テンプレートデータとに基づいて、前記入力画像が、複数の前記登録画像の何れに対応するかを判定する判定部と、
を含む画像判定装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、請求項１に記載の画像処理装置によって生成された前記テンプレートデータとに基づいて、フラクタル次元毎に前記ヒストグラムと前記テンプレートデータとの頻度の差分を算出し、前記差分とフラクタル次元毎に予め設定された重みとに基づいて、前記入力画像が、複数の前記登録画像の何れに対応するかを判定する
請求項３に記載の画像判定装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、請求項２に記載の画像処理装置によって生成された前記テンプレートデータ及び前記画像認証で用いられる閾値とに基づいて、前記入力画像が、複数の前記登録画像の何れに対応するかを判定する
請求項３又は請求項４に記載の画像判定装置。
【請求項６】
前記登録画像は、指紋認証のための指紋画像である、請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記入力画像は、指紋認証のための指紋画像である、請求項３〜請求項５の何れか１項に記載の画像判定装置。
【請求項８】
請求項１、請求項２、及び請求項６の何れか１項に記載の画像処理装置と、
請求項３、請求項４、請求項５、及び請求項７の何れか１項に記載の画像判定装置と
を含む画像認証システム。
【請求項９】
コンピュータを、
複数の登録画像の各々について、前記登録画像を複数のブロックへ分割する分割部、
複数の登録画像の各々について、前記分割部によって得られた複数の前記ブロックの各々に対し、前記ブロックのフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部、
複数の登録画像の各々について、前記フラクタル次元算出部によって算出された、複数の前記ブロックの各々についての前記フラクタル次元に基づいて、前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出する頻度算出部、及び
複数の登録画像の各々について、前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを、前記登録画像に対するテンプレートデータとして作成する作成部
として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
入力画像を複数のブロックへ分割する分割部、
前記分割部によって得られた複数の前記ブロックの各々について、前記ブロックのフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部、
前記フラクタル次元算出部によって算出された、複数の前記ブロックの各々についての前記フラクタル次元に基づいて、前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出する頻度算出部、及び
前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、請求項９に記載のプログラムによって生成された前記テンプレートデータとに基づいて、前記入力画像が、複数の前記登録画像の何れに対応するかを判定する判定部
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像判定装置、画像認証システム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像認証の一例としての指紋認証では、微細構造を表す特徴点（例えばマニューシャ）が用いられている。
【０００３】
また、複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出し、算出したフラクタル次元に基づいて、撮像した体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する静脈パターン管理システムが知られている（例えば、特許文献１）。この静脈パターン管理システムでは、算出されたフラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも小さい場合に、擬似静脈パターンが存在すると判定し、算出されたフラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも大きい場合に、擬似静脈パターンが存在しないと判定する。
【０００４】
また、第１の生体情報のフラクタル次元と第２の生体情報のフラクタル次元とを比較し、比較結果に応じて認証結果を出力することを特徴とする生体情報認証装置が知られている（例えば、特許文献２）。この生体情報認証装置では、生体情報として音声情報を用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２８７４３３号公報
【特許文献２】特開２０１０−２７１５０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
例えば、画像を用いて認証を行う場合、画像に含まれる情報を損なわず、かつ画像に含まれる情報を適切なサイズに圧縮して取り扱うことが求められる。
【０００７】
しかし、例えば、指紋認証におけるマニューシャを用いる場合には、微細構造を検出する際に誤検出や未検出が発生するという問題がある。
【０００８】
また、上記特許文献１に記載の技術では、複数の拡大率で撮像された撮像画像からフラクタル次元が算出され、上記特許文献２に記載の技術では音声情報全体からフラクタル次元が算出されているため、局所的な情報が損なわれてしまうという問題がある。
【０００９】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、精度よく画像認証を行うことができる画像処理装置、画像判定装置、画像認証システム、及び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】
【００１０】
上記の目的を達成するために本発明に係る画像処理装置は、複数の登録画像の各々について、前記登録画像を複数のブロックへ分割する分割部と、複数の登録画像の各々について、前記分割部によって得られた複数の前記ブロックの各々に対し、前記ブロックのフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、複数の登録画像の各々について、前記フラクタル次元算出部によって算出された、複数の前記ブロックの各々についての前記フラクタル次元に基づいて、前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出する頻度算出部と、複数の登録画像の各々について、前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを、前記登録画像に対するテンプレートデータとして作成する作成部と、を含んで構成されている。
【００１１】
また、本発明の画像処理装置の前記作成部は、画像が表す物体を識別するためのＩＤが付与された前記複数の登録画像の各々のうち前記ＩＤが対応する所定の前記登録画像から前記テンプレートデータを作成し、前記所定の登録画像とは異なる登録画像の各々について算出される前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムをテストデータとし、前記テンプレートデータと前記テストデータとに基づく画像認証の結果に基づいてエラー率を算出し、前記エラー率に応じて前記画像認証で用いられる閾値を作成するようにすることができる。
【００１２】
本発明に係る画像判定装置は、入力画像を複数のブロックへ分割する分割部と、前記分割部によって得られた複数の前記ブロックの各々について、前記ブロックのフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、前記フラクタル次元算出部によって算出された、複数の前記ブロックの各々についての前記フラクタル次元に基づいて、前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出する頻度算出部と、前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、請求項１に記載の画像処理装置によって生成された前記テンプレートデータとに基づいて、前記入力画像が、複数の前記登録画像の何れに対応するかを判定する判定部と、を含んで構成されている。
【００１３】
また、本発明の画像判定装置の前記判定部は、前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、請求項１に記載の画像処理装置によって生成された前記テンプレートデータとに基づいて、フラクタル次元毎に前記ヒストグラムと前記テンプレートデータとの頻度の差分を算出し、前記差分とフラクタル次元毎に予め設定された重みとに基づいて、前記入力画像が、複数の前記登録画像の何れに対応するかを判定するようにすることができる。
【００１４】
また、本発明の画像判定装置の前記判定部は、前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、請求項２に記載の画像処理装置によって生成された前記テンプレートデータ及び前記画像認証で用いられる閾値とに基づいて、前記入力画像が、複数の前記登録画像の何れに対応するかを判定するようにすることができる。
【００１５】
また、画像処理装置の前記登録画像は、指紋認証のための指紋画像であるようにすることができる。
【００１６】
また、画像判定装置の前記入力画像は、指紋認証のための指紋画像であるようにすることができる。
【００１７】
本発明の画像認証システムは、上記の画像処理装置と、上記の画像判定装置とを含むようにすることができる。
【００１８】
本発明の第１のプログラムは、コンピュータを、複数の登録画像の各々について、前記登録画像を複数のブロックへ分割する分割部、複数の登録画像の各々について、前記分割部によって得られた複数の前記ブロックの各々に対し、前記ブロックのフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部、複数の登録画像の各々について、前記フラクタル次元算出部によって算出された、複数の前記ブロックの各々についての前記フラクタル次元に基づいて、前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出する頻度算出部、及び複数の登録画像の各々について、前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを、前記登録画像に対するテンプレートデータとして作成する作成部として機能させるためのプログラムである。
【００１９】
本発明の第２のプログラムは、コンピュータを、入力画像を複数のブロックへ分割する分割部、前記分割部によって得られた複数の前記ブロックの各々について、前記ブロックのフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部、前記フラクタル次元算出部によって算出された、複数の前記ブロックの各々についての前記フラクタル次元に基づいて、前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出する頻度算出部、及び前記頻度算出部によって算出された前記フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、上記第１のプログラムによって生成された前記テンプレートデータとに基づいて、前記入力画像が、複数の前記登録画像の何れに対応するかを判定する判定部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明の画像処理装置、画像認証システム、及びプログラムによれば、登録画像の複数のブロックの各々についてのフラクタル次元に基づいて、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出し、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを、当該登録画像に対するテンプレートデータとして作成することにより、画像認証を精度よく行うためのテンプレートデータを取得することができる、という効果が得られる。
【００２１】
また、本発明の画像判定装置、画像認証システム、及びプログラムによれば、入力画像の複数のブロックの各々についてのフラクタル次元に基づいて、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出し、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、画像処理装置によって生成されたテンプレートデータとに基づいて、入力画像のヒストグラムが、複数の登録画像の何れに対応するかを判定することにより、精度よく画像認証を行うことができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１の実施の形態の画像処理装置の概略構成の一例を示す図である。
【図２】指紋画像の各ブロックを説明するための説明図である。
【図３】指紋画像の各ブロックから得られる輝度曲面を説明するための説明図である。
【図４】輝度曲面の一例を示す図である。
【図５】フラクタル次元を算出するための近似直線の一例を説明するための説明図である。
【図６】輝度曲面を簡易的に２次元で示した例を示す図である。
【図７】フラクタル次元の算出方法を説明するための説明図である。
【図８】フラクタル次元の算出方法を説明するための説明図である。
【図９】指紋画像Ａから算出されるフラクタル次元の頻度を表すヒストグラムの一例を示す図である。
【図１０】指紋画像Ｂから算出されるフラクタル次元の頻度を表すヒストグラムの一例を示す図である。
【図１１】本人拒否率と他人受理率とを含むエラー率から画像認証で用いられる閾値を求める方法の一例を示す図である。
【図１２】１人の被験者の各指から得られたフラクタル次元のヒストグラムの一例を示す図である。
【図１３】１人の被験者の各指から得られたテンプレートデータの一例を示す図である。
【図１４】１人の被験者の各指から得られる、各回のヒストグラムとテンプレートデータとの差分の二乗和の一例を示す図である
【図１５】画像認証で用いられる閾値の設定方法の一例を示す図である。
【図１６】エラー率の算出方法を説明するための説明図である。
【図１７】本発明の第１の実施の形態の画像判定装置の概略構成の一例を示す図である。
【図１８】本発明の第１の実施の形態に係るテンプレート作成処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の第１の実施の形態に係る閾値設定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の第１の実施の形態に係る画像判定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図２１】フラクタル次元２．０を０として扱う場合の指紋領域の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、認証に用いるテンプレートを登録画像毎に作成する画像処理装置と、画像処理装置によって作成されたテンプレートに基づいて、入力画像が何れの登録画像に対応するかを判定する画像判定装置とに適用した場合を例に説明する。
【００２４】
＜第１の実施の形態＞
＜画像処理装置＞
図１は、本発明の第１の実施の形態の画像処理装置１００を示すブロック図である。画像処理装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、各処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００２５】
第１の実施の形態の画像処理装置１００は、図１に示すように、登録画像入力部１０と、演算部２０とを備えている。
【００２６】
登録画像入力部１０は、複数の登録画像の入力を受け付ける。本実施の形態では、登録画像が指紋画像である場合を例に説明する。指紋画像は、例えば、画像が表す物体を識別するためのＩＤの一例であるユーザＩＤと対応付けられて入力される。
【００２７】
演算部２０は、画像データベース２２と、分割部２４と、フラクタル次元算出部２６と、頻度算出部２８と、作成部３０と、テンプレートデータベース３２とを備えている。
【００２８】
画像データベース２２には、登録画像入力部１０によって受け付けた指紋画像がユーザＩＤに対応付けられて格納される。
【００２９】
分割部２４は、画像データベース２２に格納された複数の指紋画像の各々について、指紋画像を複数のブロックへ分割する。例えば、分割部２４は、図２に示すように、指紋画像を複数のブロックへ分割する。
【００３０】
フラクタル次元算出部２６は、画像データベース２２に格納された複数の指紋画像の各々について、分割部２４によって得られた複数のブロックの各々に対し、当該ブロックのフラクタル次元を算出する。
【００３１】
例えば、図３に示すように、分割部２４によって、５１２×５１２画素の指紋画像が８×８画素のブロックに分割される。フラクタル次元算出部２６は、各ブロックの横方向と縦方向をそれぞれｘｙ平面の座標とし、ｚ軸方向に輝度値を設定する。これにより、フラクタル次元算出部２６は、図４に示すような各ブロックに対する輝度曲面を取得する。
【００３２】
そして、フラクタル次元算出部２６は、分割部２４によって得られた各ブロックの輝度曲面に対し、同一形状である立方体の組み合わせにより輝度曲面を近似する。立方体による輝度曲面の近似により、当該ブロックのフラクタル次元が算出される。フラクタル次元Ｆを求める際に用いる式（１）を以下に示す。
【００３３】
【数１】
2018060243.tif 000003
（１）
ｒ：輝度曲面を近似する際に用いる立方体の一辺の長さ
Ｖ（ｒ）：ｒにより求まる輝度曲面の近似体積
【００３４】
上記式（１）における第２項は、図５に示すように横軸ｒ、縦軸Ｖ（ｒ）としたグラフ上において、ｒを変化させたときのＶ（ｒ）をプロットした際に、それらのデータに対して引かれる近似直線の傾きを表している。
【００３５】
輝度曲面を用いたフラクタル次元の計算方法について具体的に説明をする。図６に、２次元の輝度曲面の一例を示す。図６に示す横軸は画素の位置であり、縦軸がその輝度値であり、説明を簡略化するために２次元上のグラフで表している。図６に示す輝度値が大きく変化した山の部分は指紋の隆線であり、谷となっている部分は指紋の谷間と考えられる。
【００３６】
フラクタル次元の計算方法の流れを、以下の（１）〜（８）に示す。また、図７及び図８に、以下の（１）〜（８）の処理の流れを説明するための図を示す。図７及び図８に示す２次元上の棒グラフは、上記図６と同様に、横軸が画素の位置を表し、縦軸が輝度値を表している。また、正方形が、上記の立方体に対応し、正方形の面積が、立方体の近似体積に対応している。
【００３７】
（１）曲線をｒ＝１の長さの正方形で囲む（図７（１）参照）。
（２）曲線を囲み終えたら、囲んだ全ての正方形の近似面積の対数（ｌｏｇＳ（１））を計算する（図７（２）参照）。
（３）曲線をｒ＝２の長さの正方形で囲む（図７（３）参照）。
（４）（２）と同様に、囲んだ全ての正方形の近似面積の対数（ｌｏｇＳ（２））を計算する（図７（４）参照）。
（５）曲線をｒ＝４の長さの正方形で囲む（図８（５）参照）。
（６）（２）と同様に、囲んだ全ての正方形の近似面積の対数（ｌｏｇＳ（４））を計算する（図８（６）参照）。
（７）曲線をｒ＝８の長さの正方形で囲む（図８（７）参照）。
（８）（２）と同様に、囲んだ全ての正方形の近似面積の対数（ｌｏｇＳ（８））を計算する（図８（８）参照）。
【００３８】
そして、フラクタル次元算出部２６は、上記（１）〜（８）の処理によって得られたデータに対して引かれる近似直線を求めることによって、上記式（１）の右辺第２項を算出し、各ブロックのフラクタル次元を求める。
【００３９】
頻度算出部２８は、画像データベース２２に格納された複数の指紋画像の各々について、フラクタル次元算出部２６によって算出された各ブロックのフラクタル次元に基づいて、フラクタル次元毎の頻度を算出し、フラクタル次元のヒストグラムを生成する。
【００４０】
図９に、指紋画像Ａから得られるフラクタル次元のヒストグラムを示す。また、図１０に、指紋画像Ｂから得られるフラクタル次元のヒストグラムを示す。図９及び図１０に示すように、指紋画像に応じてフラクタル次元のヒストグラムが異なることがわかる。
【００４１】
また、以下の表に、指紋画像Ａのフラクタル次元のヒストグラムと指紋画像Ｂのヒストグラムとの間の、フラクタル次元毎の頻度の差分を示す。以下の表に示すように、指紋画像Ａと指紋画像Ｂとの間で、フラクタル次元毎に差が生じていることがわかる。
【００４２】
【表１】
2018060243.tif 000004
【００４３】
本実施の形態では、指紋画像の各ブロックから得られたヒストグラムを画像間で比較することにより指紋認証を行う。例えば、指紋画像Ａと指紋画像Ｂとが同一人物のものであるか否かの認証を行う際には、フラクタル次元のヒストグラムにおける各頻度の差分の二乗和を算出し、差分の二乗和と画像認証で用いられる閾値とに基づいて、同一人物であるか否かを判定する。
【００４４】
例えば、指紋画像Ａと指紋画像Ｂとの間のフラクタル次元毎の頻度の差分の二乗和は、上記表の各値に基づき、以下の算出式によって算出される。
【００４５】
Ｘ＝（−３）２＋（−１）２＋１２＋１２＋２２＋１２＋（−３）２＋１２
Ｘ＝２７
【００４６】
そして、指紋画像Ａと指紋画像Ｂとの間のフラクタル次元毎の頻度の差分の二乗和が、画像認証で用いられる閾値より小さい場合には、指紋画像Ａの人物と指紋画像Ｂの人物は同一人物であると判定する。また、差分の二乗和が、画像認証で用いられる閾値以上である場合には、指紋画像Ａの人物と指紋画像Ｂの人物は同一人物でないと判定する。
【００４７】
そのため、本実施の形態では、画像処理装置１００において、各ユーザから指紋画像を取得し、指紋画像からフラクタル次元のヒストグラムを作成する。そして、ユーザ毎に作成されたフラクタル次元のヒストグラムを用いて、ユーザ毎にテンプレートデータを作成する。
【００４８】
次に、後述する画像判定装置２００において、入力された認証対象の指紋画像を取得し、認証対象の指紋画像からフラクタル次元のヒストグラムを作成する。そして、ユーザ毎に作成されたテンプレートデータと、認証対象の指紋画像のフラクタル次元のヒストグラムとに基づいて、入力された指紋画像が何れのテンプレートデータに対応するかを判定する。これにより、フラクタル次元のヒストグラムを用いた指紋認証が実現される。なお、指紋画像の認証処理については、後述する画像判定装置２００において説明する。
【００４９】
作成部３０は、ユーザＩＤ毎に、頻度算出部２８によって算出されたフラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラム（以下、単にヒストグラムとも称する。）に基づいてテンプレートデータを作成する。また、作成部３０は、画像認証で用いられる閾値を設定する。
【００５０】
具体的には、作成部３０は、頻度算出部２８によって算出されたヒストグラムのうち、ユーザＩＤが同じである複数の指紋画像から作成されたヒストグラムの各々を取得する。次に、作成部３０は、ユーザＩＤが同じである複数のヒストグラムのうち、所定個のヒストグラムをテンプレートデータ用のヒストグラムとして設定する。そして、作成部３０は、テンプレートデータ用のヒストグラムの各々から、当該ユーザＩＤのテンプレートデータを作成する。例えば、作成部３０は、ユーザＩＤの各々について、当該ユーザＩＤのテンプレートデータ用の複数のヒストグラムを平均して、当該ユーザＩＤに対応するテンプレートデータとして作成する。
【００５１】
また、作成部３０は、ユーザＩＤの各々について、テンプレートデータ用のヒストグラムとは異なる、当該ユーザＩＤのヒストグラムの各々と、ユーザＩＤが異なる複数の指紋画像から作成されたヒストグラムとを、テストデータとして設定する。
【００５２】
そして、作成部３０は、ユーザＩＤ毎に作成されたテンプレートデータと、テストデータとを用いて、画像認証で用いられる閾値を設定する。具体的には、作成部３０は、ユーザＩＤ毎に、テンプレートデータとテストデータとの間のヒストグラムの各頻度の差分の二乗和を算出する。そして、作成部３０は、ユーザＩＤ毎に、画像認証で用いられる閾値を変化させながら、画像認証で用いられる閾値と、テンプレートデータとテストデータとに基づく画像認証の結果に基づいて等誤り率（EER：Equal Error Rate）を算出し、ユーザＩＤ毎に算出された等誤り率に応じて画像認証で用いられる閾値を作成する。
【００５３】
図１１に、画像認証で用いられる閾値の設定方法を説明するための図を示す。図１１に示すように、画像認証で用いられる閾値を変化させながら画像認証を行うと、本人拒否率（FRR：False Rejection Rate）と他人受理率（FAR：False Acceptance Rate）とが得られる。図１１に示す矢印の値を閾値として設定すると、本人拒否率と他人受理率とを等しくできる。
【００５４】
テンプレートデータ及び画像認証で用いられる閾値の作成方法について、予備実験の結果を用いて、以下詳しく説明する。なお、以下では、特定の被験者の右手の５指を用いて、テンプレートデータ及び画像認証で用いられる閾値を作成した予備実験を例に説明する。予備実験では、異なるユーザの指紋画像を識別する代わりに、被験者の親指の指紋画像とその他の指の指紋画像とを識別することにより、テンプレートデータと画像認証で用いられる閾値とを作成することを目的とした。
【００５５】
例えば、図１２に示すように、１人の被験者に対して指紋画像を１０回取得した場合、頻度算出部２８によって１０個のヒストグラムが作成される。なお、指の種類に関する情報については、予め指紋画像に付与されている。図１２に示す例では、親指、人差し指、中指、薬指、及び小指について各１０回の指紋画像が取得されている。なお、図１２に示されている最上段の欄がフラクタル次元を表わしている。また、１回目、２回目等の表示が、各回で取得された指紋画像に対応し、各回の行がフラクタル次元の頻度を表している。
【００５６】
また、図１３に示すように、図１２に示した１０回の指紋画像のうち、１回目〜５回目までの指紋画像のヒストグラムを平均し、平均化されたヒストグラムをテンプレートデータとして作成する。図１３には、１回目〜５回目までの親指の指紋画像のヒストグラムを平均化して得られたテンプレートデータと、１回目〜５回目までの小指の指紋画像のヒストグラムを平均化して得られたテンプレートデータとが、一例として示されている。
【００５７】
また、作成部３０は、親指の指紋画像のうち６回目〜１０回目までの指紋画像と、親指以外の指紋画像とをテスト用の指紋画像として設定する。そして、作成部３０は、テスト用の指紋画像から得られるヒストグラムをテストデータとして設定する。
【００５８】
次に、作成部３０は、図１４に示すように、テストデータの各々について、テンプレートデータと当該テストデータとの間の対応するフラクタル次元の頻度の差分を算出し、フラクタル次元の頻度の差分の二乗和を算出する。そして、作成部３０は、図１５に示すように、画像認証で用いられる閾値と、テンプレートデータとテストデータとに基づく画像認証の結果に基づいてエラー率を算出し、エラー率に応じて画像認証で用いられる閾値を作成する。
【００５９】
図１５に示すように、親指のプロット点は親指拒否率のエラーを表し、人差し指〜小指までのプロット点は他の指受理率のエラーを表す。図１５の左下部分に示す区間に、画像認証で用いられる閾値を設定することで、親指は１００％認証され、他の指については１００％除外することができる。
【００６０】
エラー率の算出方法について、以下、具体的に説明する。図１６に、丸で囲ったプロット点のエラー率の算出方法を示す。図１６に示す矢印（差分の二乗和が1.36×106）の値を、画像認証で用いられる閾値として設定したとすると、親指以外の４指それぞれ５回分のヒストグラム（４指×５回＝２０回分のヒストグラム）の差分の二乗和に対して、閾値以下となるデータは１６個存在する。すなわち、丸で囲ったプロット点のエラー率は、以下の算出式によって算出される。
【００６１】
｛１００／（２０−１）｝×（１６−１）＝７８．９５［％］
【００６２】
そのため、図１６に示すように、丸で囲ったプロット点のエラー率は７８．９５［％］となる。このようにして、親指拒否率と他の指受理率と含むエラー率が算出され、画像認証で用いられる閾値が設定される。
【００６３】
なお、予備実験では、特定の被験者の親指とその他の指との認証実験を行ったが、異なるユーザ間の指紋画像の認証に関しても同様の手順によって閾値を設定することができる。予備実験では、上記図１５に示すように、ＦＲＲを表す親指拒否率とＦＡＲを表す他の指受理率とが重複しない領域が存在しているため、異なるユーザ間の認証においても同様な良い結果が得られることが予想される。
【００６４】
テンプレートデータベース３２には、作成部３０によって作成された、ユーザＩＤ毎のテンプレートデータと、画像認証で用いられる閾値とが格納される。
【００６５】
＜画像判定装置＞
図１７は、本発明の第１の実施の形態の画像判定装置２００を示すブロック図である。画像判定装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、各処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。
【００６６】
第１の実施の形態の画像判定装置２００は、図１７に示すように、画像入力部２１０と、演算部２２０と、出力部２４０を備えている。
【００６７】
画像入力部２１０は、認証対象の指紋画像を入力画像として受け付ける。
【００６８】
演算部２２０は、分割部２２４と、フラクタル次元算出部２２６と、頻度算出部２２８と、判定部２３０とを備えている。
【００６９】
分割部２２４は、分割部２４と同様に、画像入力部２１０によって受け付けた認証対象の指紋画像を複数のブロックへ分割する。
【００７０】
フラクタル次元算出部２２６は、フラクタル次元算出部２６と同様に、認証対象の指紋画像について、分割部２４によって得られた複数のブロックの各々に対し、上記式（１）に従って、当該ブロックのフラクタル次元を算出する。
【００７１】
頻度算出部２２８は、頻度算出部２８と同様に、フラクタル次元算出部２２６によって算出された各ブロックのフラクタル次元に基づいて、フラクタル次元毎の頻度を算出し、認証対象画像のフラクタル次元のヒストグラムを生成する。
【００７２】
テンプレートデータベース２２９には、画像処理装置１００によって予め作成された、ユーザＩＤ毎のテンプレートデータと、画像認証で用いられる閾値とが格納される。
【００７３】
判定部２３０は、頻度算出部２２８によって得られた認証対象画像のヒストグラムと、テンプレートデータベース２２９に格納されたユーザＩＤ毎のテンプレートデータ及び画像認証で用いられる閾値とに基づいて、認証対象画像のヒストグラムが、何れのユーザＩＤのテンプレートデータに対応するかを判定する。
【００７４】
具体的には、判定部２３０は、ユーザＩＤの各々について、フラクタル次元毎に、認証対象画像のヒストグラムと、当該ユーザＩＤのテンプレートデータとの差分を算出し、フラクタル次元の頻度の差分の二乗和を算出する。そして、判定部２３０は、ユーザＩＤ毎に算出されたフラクタル次元の頻度の差分の二乗和と、画像認証で用いられる閾値とに基づいて、差分の二乗和が画像認証で用いられる閾値よりも小さい場合には、当該ユーザＩＤの人物であると判定する。また、判定部２３０は、差分の二乗和が画像認証で用いられる閾値以上の場合には、当該ユーザＩＤの人物でないと判定する。
【００７５】
出力部２４０は、判定部２３０によって得られた判定結果を結果として出力する。
【００７６】
＜画像処理装置１００の作用＞
次に、本実施の形態の画像処理装置１００の作用について説明する。画像処理装置１００では、テンプレートを作成するテンプレート作成処理ルーチンと、画像認証で用いられる閾値を設定する閾値設定処理ルーチンとが実行される。
【００７７】
まず、ユーザＩＤと対応付けられた複数の指紋画像が画像処理装置１００へ入力されると、登録画像入力部１０は複数の指紋画像を画像データベース２２へ格納する。そして、テンプレートデータ及び画像認証で用いられる閾値の作成の指示を受け付けると、画像処理装置１００は、図１８に示すテンプレート作成処理ルーチンを実行する。
【００７８】
ステップＳ１００において、分割部２４は、画像データベース２２に格納された複数の指紋画像の各々から、ユーザＩＤが同じである指紋画像の各々を取得する。
【００７９】
ステップＳ１０２において、分割部２４は、上記ステップＳ１００で取得した複数の指紋画像の各々について、当該指紋画像を複数のブロックへ分割する。
【００８０】
ステップＳ１０４において、フラクタル次元算出部２６は、上記ステップＳ１００で取得した複数の指紋画像の各々について、上記ステップＳ１０２で得られた複数のブロックの各々に対し、当該ブロックのフラクタル次元を算出する。
【００８１】
ステップＳ１０６において、頻度算出部２８は、上記ステップＳ１００で取得した複数の指紋画像の各々について、上記ステップＳ１０４で算出された各ブロックのフラクタル次元に基づいて、フラクタル次元毎の頻度を算出し、フラクタル次元のヒストグラムを生成する。
【００８２】
ステップＳ１０８において、作成部３０は、上記ステップＳ１０６で算出されたヒストグラムの各々のうち、所定個のヒストグラムをテンプレートデータ用のヒストグラムとして設定する。次に、作成部３０は、テンプレートデータ用のヒストグラムの各々を平均して、当該ユーザＩＤに対応するテンプレートデータとして作成する。そして、作成部３０は、作成したテンプレートデータをユーザＩＤと対応付けてテンプレートデータベース３２に格納する。
【００８３】
ステップＳ１１０において、画像データベース２２に格納された全てのユーザＩＤについて、上記ステップＳ１００〜ステップＳ１０８の処理を実行したか否かを判定する。全てのユーザＩＤについて、上記ステップＳ１００〜ステップＳ１０８の処理を実行した場合には、テンプレート作成処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップＳ１００〜ステップＳ１０８の処理を実行していないユーザＩＤが存在する場合には、ステップＳ１００へ戻る。
【００８４】
ユーザＩＤ毎にテンプレートが作成され、テンプレートデータベース３２に格納されると、画像処理装置１００は、図１９に示す閾値設定処理ルーチンを実行する。
【００８５】
ステップＳ１５０において、作成部３０は、１つのユーザＩＤを設定する。
【００８６】
ステップＳ１５１において、作成部３０は、上記ステップＳ１５０で設定されたユーザＩＤについて、テンプレート作成処理ルーチンの上記ステップＳ１０８で設定されたテンプレートデータ用のヒストグラムとは異なるヒストグラムの各々と、当該ユーザＩＤとは異なる複数の指紋画像から作成されたヒストグラムとを、テストデータとして設定する。
【００８７】
ステップＳ１５２において、作成部３０は、上記ステップＳ１００で設定されたユーザＩＤのテンプレートデータをテンプレートデータベース３２から読み込み、テンプレートデータと、上記ステップＳ１５１で設定されたテストデータの各々との間のフラクタル次元のヒストグラムの各頻度の差分の二乗和を算出する。
【００８８】
ステップＳ１５４において、作成部３０は、上記ステップＳ１５０で設定されたユーザＩＤについての画像認証で用いられる閾値を変化させながら、上記ステップＳ１５２で算出されたテンプレートデータとテストデータとに基づく画像認証の結果に基づいてエラー率を算出する。
【００８９】
ステップＳ１５６において、全てのユーザＩＤについて、上記ステップＳ１５０〜ステップＳ１５４の処理を実行したか否かを判定する。全てのユーザＩＤについて、上記ステップＳ１５０〜ステップＳ１５４の処理を実行した場合には、ステップＳ１５８へ進む。一方、上記ステップＳ１５０〜ステップＳ１５４の処理を実行していないユーザＩＤが存在する場合には、ステップＳ１５０へ戻る。
【００９０】
ステップＳ１５８において、作成部３０は、上記ステップＳ１５４で算出されたエラー率が最も小さくなるように、画像認証で用いられる閾値を作成する。そして、作成部３０は、作成した画像認証で用いられる閾値をテンプレートデータベース３２に格納して、閾値設定処理ルーチンを終了する。
【００９１】
＜画像判定装置２００の作用＞
次に、本実施の形態の画像判定装置２００の作用について説明する。画像処理装置１００によって作成されたユーザＩＤ毎のテンプレートデータ及び画像認証で用いられる閾値が画像判定装置２００へ入力されると、テンプレートデータベース２２９に格納される。そして、画像判定装置２００は、認証対象の指紋画像が入力されると、図２０に示す画像判定処理ルーチンを実行する。
【００９２】
ステップＳ２００において、画像入力部２１０は、認証対象の指紋画像を入力画像として取得する。
【００９３】
ステップＳ２０２において、上記ステップＳ２００で受け付けた認証対象の指紋画像を複数のブロックへ分割する。
【００９４】
ステップＳ２０４において、フラクタル次元算出部２２６は、上記ステップＳ２００で受け付けた認証対象の指紋画像について、上記ステップＳ２０２で得られた複数のブロックの各々に対し、上記式（１）に従って、当該ブロックのフラクタル次元を算出する。
【００９５】
ステップＳ２０６において、頻度算出部２２８は、上記ステップＳ２０４で算出された各ブロックのフラクタル次元に基づいて、フラクタル次元毎の頻度を算出し、認証対象画像のフラクタル次元のヒストグラムを生成する。
【００９６】
ステップＳ２０８において、判定部２３０は、テンプレートデータベース２２９に格納されたユーザＩＤ毎のテンプレートデータ及び画像認証で用いられる閾値を読み込む。
【００９７】
ステップＳ２１０において、判定部２３０は、複数のユーザＩＤの各々について、フラクタル次元毎に、上記ステップＳ２０６で生成された認証対象画像のヒストグラムと、当該ユーザＩＤのテンプレートデータとの差分を算出し、フラクタル次元の頻度の差分の二乗和を算出する。
【００９８】
ステップＳ２１２において、判定部２３０は、上記ステップＳ２１０でユーザＩＤ毎に算出されたフラクタル次元の頻度の差分の二乗和と、上記ステップＳ２０８で読み込んだ画像認証で用いられる閾値とに基づいて、差分の二乗和が画像認証で用いられる閾値よりも小さくなるユーザＩＤが存在する場合には、当該ユーザＩＤの人物であると判定する。また、判定部２３０は、全てのユーザＩＤについて、差分の二乗和が画像認証で用いられる閾値以上となる場合には、どのユーザＩＤの人物でもないと判定する。
【００９９】
ステップＳ２１４において、出力部２４０は、判定部２３０によって得られた判定結果を結果として出力し、画像判定処理ルーチンを終了する。
【０１００】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る画像処理装置によれば、指紋画像の複数のブロックの各々についてのフラクタル次元に基づいて、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出し、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを、当該指紋画像に対するテンプレートデータとして作成することにより、画像認証を精度よく行うためのテンプレートデータを取得することができる。
【０１０１】
また、ユーザＩＤが付与された複数の指紋画像の各々のうちユーザＩＤが対応する所定の指紋画像からテンプレートデータを作成し、所定の指紋画像とは異なる指紋画像の各々をテストデータとし、テンプレートデータとテストデータとに基づく画像認証の結果に基づいてエラー率を算出し、エラー率に応じて画像認証で用いられる閾値を作成することにより、画像認証を精度よく行うための閾値を取得することができる。
【０１０２】
また、第１の実施の形態に係る画像判定装置によれば、認証対象の指紋画像の複数のブロックの各々についてのフラクタル次元に基づいて、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムを算出し、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、画像処理装置によって生成されたテンプレートデータとに基づいて、認証対象の指紋画像のヒストグラムが、複数の指紋画像のテンプレートデータの何れに対応するかを判定することにより、精度よく画像認証を行うことができる。
【０１０３】
また、指紋の微細構造を認識して抽出する従来方法に比べ、本実施の形態では、指紋全体の複雑さが抽出されるため、演算量が一定であり、また特徴量として統計的に求まることから、例えばディープラーニングに適用させる特徴量としても適している。
【０１０４】
また、本実施の形態では、指紋認証で発生していたマニューシャの誤検出、未検出の問題が起こらない。また、ユーザから指紋画像を採取する際の、指圧値の高低の影響を受けない個人認証が可能となる。また、本実施の形態の各装置と多数のセンサとを組み合わせたシステム開発によって、人の行動のトレーシングが可能となる。
【０１０５】
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【０１０６】
第２の実施の形態では、フラクタル次元のヒストグラムに対する重みベクトルを用いて認証処理を行う点が、第１の実施の形態と異なる。
【０１０７】
そのため、第２の実施の形態に係る画像判定装置２００の判定部２３０は、頻度算出部２２８によって算出されたフラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、画像処理装置１００によって生成されたテンプレートデータとに基づいて、フラクタル次元毎の頻度の差分を算出する。そして、判定部２３０は、算出されたフラクタル次元毎の差分とフラクタル次元毎に予め設定された重みとに基づいて、差分に対して重みを乗算して差分の二乗和を算出し、認証対象の指紋画像のヒストグラムが、複数のテンプレートデータの何れに対応するかを判定する。
【０１０８】
例えば、フラクタル次元のうち２．０は、ブロック内の画素の画素値が全て０であることに対応する。そのため、フラクタル次元２．０が除かれるように重みを設定すると、図２１に示すように、指紋領域のみを用いた認証が可能となる。
【０１０９】
従って、例えば、第２の実施の形態に係る画像判定装置２００の判定部２３０は、フラクタル次元２．０の頻度が０になるように重みを予め設定し、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、テンプレートデータの各々との頻度の差分に対し、予め設定された重みを乗算し、差分の二乗和を算出する。
【０１１０】
そして、判定部２３０は、認証対象の指紋画像のヒストグラムが、複数のテンプレートデータの何れに対応するかを判定する。
【０１１１】
なお、認証に有効であると考えられるフラクタル次元を実験等によって予め特定し、当該フラクタル次元の頻度の値がより考慮されるように、重みを予め設定してもよい。例えば、フラクタル次元２．５の頻度が認証に有効であると考えられる場合には、フラクタル次元２．５の頻度に対する重みを、他の頻度に対する重みよりも大きく設定してもよい。
【０１１２】
なお、第２の実施の形態に係る通信システムの他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１１３】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る画像判定装置によれば、フラクタル次元毎の頻度を表すヒストグラムと、画像処理装置によって生成されたテンプレートデータとに基づいて、フラクタル次元毎に頻度の差分を算出し、当該差分とフラクタル次元毎に予め設定された重みとに基づいて、認証対象の画像のヒストグラムが、複数のテンプレートデータの何れに対応するかを判定することにより、認証に有効なフラクタル次元を考慮して、精度よく画像認証を行うことができる。
【０１１４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１１５】
例えば、上記実施の形態では、画像の一例として指紋画像を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の画像に対しても適用することができる。例えば、フラクタル次元２．０〜３．０の頻度として特徴的なパターンが出現する画像であれば、どのような種類の画像であっても適用することができる。
【０１１６】
また、本実施の形態では、５１２×５１２画素の指紋画像を用いたが、任意のＷ×Ｈ画素（ＷとＨとは整数）にも対応可能である。
【０１１７】
また、本実施の形態では、８×８画素のブロックに分割したが、任意のｗ×ｈ画素（ｗとｈとは整数）のブロックでの分割も可能であり、ブロックのサイズを変更することで、認証精度も変更可能である。すなわち、ブロックサイズを大きくすることで、算出されるフラクタル次元のブロック数が少なくなり、認証がより簡易的になる。
【０１１８】
また、フラクタル次元の頻度分布を算出する際に、フラクタル次元は任意の刻みに変更可能である。
【０１１９】
また、上記実施の形態では、ユーザＩＤの各々について、テンプレートデータ用の複数のヒストグラムを平均して、当該ユーザＩＤに対応するテンプレートデータとして作成する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、複数のヒストグラムに対する主成分分析によって得られたベクトルをテンプレートデータとしてもよい。
【０１２０】
また、上記実施の形態では、画像処理装置と画像判定装置とを別々の装置として構成する場合を例に説明したが、画像処理装置と画像判定装置とを１つの装置として構成してもよい。
【０１２１】
また、上記実施の形態における画像処理装置と画像判定装置とが、通信ネットワーク等を介して接続された画像認証システムとして構成してもよい。
【０１２２】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１２３】
１０   登録画像入力部
２０   演算部
２２   画像データベース
２４   分割部
２６   フラクタル次元算出部
２８   頻度算出部
３０   作成部
３２   テンプレートデータベース
１００ 画像処理装置
２００ 画像判定装置
２１０ 画像入力部
２２０ 演算部
２２４ 分割部
２２６ フラクタル次元算出部
２２８ 頻度算出部
２２９ テンプレートデータベース
２３０ 判定部
２４０ 出力部
【図１】
2018060243.tif 000005
【図２】
2018060243.tif 000006
【図３】
2018060243.tif 000007
【図４】
2018060243.tif 000008
【図５】
2018060243.tif 000009
【図６】
2018060243.tif 000010
【図７】
2018060243.tif 000011
【図８】
2018060243.tif 000012
【図９】
2018060243.tif 000013
【図１０】
2018060243.tif 000014
【図１１】
2018060243.tif 000015
【図１２】
2018060243.tif 000016
【図１３】
2018060243.tif 000017
【図１４】
2018060243.tif 000018
【図１５】
2018060243.tif 000019
【図１６】
2018060243.tif 000020
【図１７】
2018060243.tif 000021
【図１８】
2018060243.tif 000022
【図１９】
2018060243.tif 000023
【図２０】
2018060243.tif 000024
【図２１】
2018060243.tif 000025