(57)【要約】  【課題】画像に含まれる認識対象が、登録されたものと一致するか否かを精度よく判定することができる。  【解決手段】認識対象を撮像した画像を取得する。また、登録対象を撮像した画像に基づく複数種類の特徴点について、特徴点に基づく特徴量と、登録対象を示す情報とを対応付けた情報である登録情報を、特徴点の種類毎に取得する。取得した画像から複数種類の特徴点を抽出し、抽出した複数種類の特徴点に基づく特徴量を抽出し、抽出した特徴量と前記取得した登録情報とを、特徴点の種類毎に照合して、認識対象が登録対象であるか否かを判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象を撮像した画像を取得する画像取得部と、
登録対象を撮像した画像に基づく複数種類の特徴点について、前記特徴点に基づく特徴量と、前記登録対象を示す情報とを対応付けた情報である登録情報を、前記特徴点の種類毎に取得する特徴量取得部と、
前記取得した画像から前記複数種類の特徴点を抽出し、当該抽出した複数種類の特徴点に基づく特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記抽出した特徴量と前記取得した登録情報とを、前記特徴点の種類毎に照合して、前記認識対象が前記登録対象であるか否かを判定する照合処理部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記複数種類の特徴点は、前記画像の輝度値の極小点及び極大点であり、
前記特徴量取得部は、前記極小点に基づく特徴量と、前記登録対象を示す情報とを対応付けた結果である極小値に関する情報、及び前記極大点に基づく特徴量と、前記登録対象を示す情報とを対応付けた結果である極大値に関する情報を取得し、
前記特徴量抽出部は、前記取得した画像から当該画像の輝度値の極小点及び極大点を抽出し、かつ当該抽出した極小点に基づく特徴量である極小特徴量及び当該抽出した極大点に基づく特徴量である極大特徴量を抽出し、
前記照合処理部は、前記抽出した極小特徴量と、前記取得した極小値に関する情報とを照合し、かつ前記抽出した極大特徴量と、前記取得した極大値に関する情報とを照合する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記特徴量取得部は、前記登録対象が複数存在する場合の登録情報として、前記特徴点に基づく特徴量と、前記登録対象の識別子とを対応付けた情報を取得し、
前記照合処理部は、前記抽出した特徴量と前記取得した登録情報とを照合して前記登録対象の識別子と当該登録対象の識別子に対応付けられた前記特徴量の数との関係を取得し、当該取得した結果に基づいて前記認識対象が前記複数の登録対象のどれであるかを判定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記照合処理部は、
前記カウンター値を前記特徴点の種類毎に取得し、当該特徴点の種類毎に取得したカウンター値を所定の重みづけで足し合わせて統合カウンター値を算出し、当該算出された統合カウンター値が最も大きい登録対象の識別子に対応する登録対象を前記認識対象と判定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記照合処理部は、前記複数種類の特徴点のうち安定性の高い種類に基づく特徴量の重みを大きくした重みづけを前記所定の重みづけとして用いる
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、前記極小点及び前記極大値を抽出する前処理として、前記極小点を抽出するときと、前記極大点を抽出するときとで、異なる大きさのガウス半径を用いてガウスフィルター処理を行う
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記特徴量抽出部は、前記極小点を抽出するときの画像の領域と、前記極大点を抽出するときの画像の領域とで、異なる大きさの領域を用いる
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
前記特徴量取得部は、ノードに前記特徴量の判定条件が対応付けられ、リーフノードには前記登録対象の識別子が対応付けられた決定木を、前記特徴量の種類毎に取得し、
前記照合処理部は、前記抽出した特徴点を前記決定木に適用した結果得られる前記リーフノードに対応付けられた前記登録対象の識別子に基づいて、前記認識対象が前記複数の登録対象のうちのどれであるかを判定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか一項に記載の画像処理装置であって、
近赤外光を照射する光源と、
当該光源により照らされた指の画像を撮像するセンサーと、を備え、
前記画像取得部は、前記センサーにより撮像された前記指の静脈が含まれた画像を取得する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
認識対象を撮像した画像を取得するステップと、
登録対象を撮像した画像に基づく複数種類の特徴点について、前記特徴点に基づく特徴量と、前記登録対象を示す情報とを対応付けた情報である登録情報を、前記特徴点の種類毎に取得するステップと、
前記取得した画像から前記複数種類の特徴点を抽出し、当該抽出した複数種類の特徴点に基づく特徴量を抽出するステップと、
前記抽出した特徴量と前記取得した登録情報とを、前記特徴点の種類毎に照合して、前記認識対象が前記登録対象であるか否かを判定するステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、非接触に指静脈パターン画像を獲得し、指の輪郭を用いて回転補正を行い、指先を基準として指画像の位置を正規化し、画像の任意の位置から任意の長さだけ輝度値の暗い部分をたどることを繰り返すことにより統計的に全体の静脈パターンを獲得し、血管パターンに強い特徴が表れている部分だけを比較し、画像を小領域に分割し、小領域ごとに独立してマッチングを行うことで、静脈パターンが登録された静脈パターンと一致するか否かを判定する個人認証装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−８７３６３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、特許文献１に記載の発明では、指の先端が画像に含まれていない場合に、輪郭を用いて正確に位置補正ができないという問題がある。また、特許文献１に記載の発明では、複数の指が画像に含まれる場合には、画像に含まれる静脈パターンが登録された静脈パターンと一致するか否かを判定することができないという問題がある。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、画像に含まれる認識対象が、登録されたものと一致するか否かを精度よく判定することができる画像処理装置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】
上記の課題を解決するための本発明の第一の態様は、画像処理装置であって、認識対象を撮像した画像を取得する画像取得部と、登録対象を撮像した画像に基づく複数種類の特徴点について、前記特徴点に基づく特徴量と、前記登録対象を示す情報とを対応付けた情報である登録情報を、前記特徴点の種類毎に取得する特徴量取得部と、前記取得した画像から前記複数種類の特徴点を抽出し、当該抽出した複数種類の特徴点に基づく特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記抽出した特徴量と前記取得した登録情報とを、前記特徴点の種類毎に照合して、前記認識対象が前記登録対象であるか否かを判定する照合処理部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
第一の態様によれば、認識対象を撮像した画像から複数種類の特徴点とこれに基づく特徴量を抽出し、抽出した特徴量と取得した登録情報とを特徴点の種類毎に照合する。このように、１枚の画像から複数種類の特徴点を別々に抽出することで、画像における同一の範囲内から抽出される特徴点の数を減らす、すなわち特徴点の密度を低くすることができる。したがって、画像に含まれる認識対象が、登録情報に含まれる登録対象であるか否かを精度よく判定することができる。
【０００８】
ここで、前記複数種類の特徴点は、前記画像の輝度値の極小点及び極大点であり、前記特徴量取得部は、前記極小点に基づく特徴量と、前記登録対象を示す情報とを対応付けた結果である極小値に関する情報、及び前記極大点に基づく特徴量と、前記登録対象を示す情報とを対応付けた結果である極大値に関する情報を取得し、前記特徴量抽出部は、前記取得した画像から当該画像の輝度値の極小点及び極大点を抽出し、かつ当該抽出した極小点に基づく特徴量である極小特徴量及び当該抽出した極大点に基づく特徴量である極大特徴量を抽出し、前記照合処理部は、前記抽出した極小特徴量と、前記取得した極小値に関する情報とを照合し、かつ前記抽出した極大特徴量と、前記取得した極大値に関する情報とを照合してもよい。これにより、画像に含まれる線上の特徴点と、線と線との間の特徴点とを抽出することができる。
【０００９】
ここで、前記特徴量取得部は、前記登録対象が複数存在する場合の登録情報として、前記特徴点に基づく特徴量と、前記登録対象の識別子とを対応付けた情報を取得し、前記照合処理部は、前記抽出した特徴量と前記取得した登録情報とを照合して前記登録対象の識別子と当該登録対象の識別子に対応付けられた前記特徴量の数との関係を取得し、当該取得した結果に基づいて前記認識対象が前記複数の登録対象のどれであるかを判定してもよい。これにより、複数の登録対象がいる場合にも本発明を適用することができる。
【００１０】
ここで、前記照合処理部は、前記カウンター値を前記特徴点の種類毎に取得し、当該特徴点の種類毎に取得したカウンター値を所定の重みづけで足し合わせて統合カウンター値を算出し、当該算出された統合カウンター値が最も大きい登録対象の識別子に対応する登録対象を前記認識対象と判定してもよい。これにより、より判定の精度を向上させることができる。
【００１１】
ここで、前記照合処理部は、前記複数種類の特徴点のうち安定性の高い種類に基づく特徴量の重みを大きくした重みづけを前記所定の重みづけとして用いてもよい。これにより、安定性の高い特徴量の照合結果の影響度を高くし、判定の精度を向上させることができる。
【００１２】
ここで、前記特徴量抽出部は、前記極小点及び前記極大値を抽出する前処理として、前記極小点を抽出するときと、前記極大点を抽出するときとで、異なる大きさのガウス半径を用いてガウスフィルター処理を行ってもよい。これにより、血管上の細かい形状の変化を特徴点として捉えられる一方、血管以外の部分では、より大きな輝度変化に伴う安定した特徴点を抽出することができる。
【００１３】
ここで、前記特徴量抽出部は、前記極小点を抽出するときの画像の領域と、前記極大点を抽出するときの画像の領域とで、異なる大きさの領域を用いてもよい。これにより、画像に含まれる線上の特徴点では、線の細かい形状を特徴量化できるのに対して、画像に含まれる線上にない特徴量については特徴点から離れた線の形状を特徴量化することができる。したがって、特徴量抽出の精度の向上が見込める。
【００１４】
ここで、前記特徴量取得部は、ノードに前記特徴量の判定条件が対応付けられ、リーフノードには前記登録対象の識別子が対応付けられた決定木を、前記特徴量の種類毎に取得し、前記照合処理部は、前記抽出した特徴点を前記決定木に適用した結果得られる前記リーフノードに対応付けられた前記登録対象の識別子に基づいて、前記認識対象が前記複数の登録対象のうちのどれであるかを判定してもよい。これにより、簡単に精度よく登録対象の判定を行うことができる。
【００１５】
ここで、近赤外光を照射する光源と、当該光源により照らされた指の画像を撮像するセンサーと、を備え、前記画像取得部は、前記センサーにより撮像された前記指の静脈が含まれた画像を取得てもよい。これにより、血管画像に基づいて登録対象を判別することができる。
【００１６】
上記の課題を解決するための本発明の第一の態様は、画像処理方法であって、認識対象を撮像した画像を取得するステップと、登録対象を撮像した画像に基づく複数種類の特徴点について、前記特徴点に基づく特徴量と、前記登録対象を示す情報とを対応付けた情報である登録情報を、前記特徴点の種類毎に取得するステップと、前記取得した画像から前記複数種類の特徴点を抽出し、当該抽出した複数種類の特徴点に基づく特徴量を抽出するステップと、前記抽出した特徴量と前記取得した登録情報とを、前記特徴点の種類毎に照合して、前記認識対象が前記登録対象であるか否かを判定するステップと、を備えることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る認証装置１の概略構成の一例を示す図である。
【図２】画像処理装置１０の概略構成の一例を示す図である。
【図３】画像処理装置１０の概略構成の一例を示すブロック図である。
【図４】演算部１３の機能構成の一例を示す図である。
【図５】画像処理装置１０の登録処理の流れを示すフロー図である。
【図６】画像処理装置１０の特徴量抽出処理の流れを示すフロー図である。
【図７】局所特徴量を説明する図であり、（Ａ）は極小特徴量を示し、（Ｂ）は極大特徴量を示す。
【図８】決定木を説明する図である。
【図９】画像処理装置１０の認識処理の流れを示すフロー図である。
【図１０】画像処理装置１０の照合処理の流れを示すフロー図である。
【図１１】照合処理における重みづけについて説明する図である。
【図１２】照合処理における認証スコア算出について説明する図である。
【図１３】高い精度で判定することができる理由について説明する図である。
【図１４】局所特徴量算出エリアを説明する図であり、（Ａ）は極小特徴量を示し、（Ｂ）は極大特徴量を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜第１の実施の形態＞
本発明の第一実施形態について、図面を参照して説明する。
【００１９】
図１は、本発明の第１実施形態に係る認証装置１の概観を示す図である。認証装置１は、入室管理等の用途で使用され、主として、ドア３０のドアノブ３１等に設けられた画像処理装置１０と、ドア３０の施錠、開錠を行う電子錠２０とを有する。なお、認証装置１は入室管理等の用途に限定されない。例えば、コンピューターや携帯端末のログインの際に使用する認証装置として適用しても良い。また、画像処理装置１０が設けられるのはドアノブ３１に限定されない。例えば、ドア３０の任意の位置に設けられてもよいし、コンピューターや携帯端末の任意の位置に設けられてもよい。
【００２０】
図２は、画像処理装置１０の概観を示す図であり、（Ａ）は画像処理装置１０の外観を示し、（Ｂ）は使用方法を示す。画像処理装置１０は、主として、センサー部１１と、光源部１２と、演算部１３（図２では図示せず、図３参照、後に詳述）と、トリガーセンサー１４と、を有する。
【００２１】
センサー部１１は、図２（Ｂ）に示すように、指の静脈を撮像するためのセンサーである。本実施の形態において、被写体は指であり、センサー部１１は指の静脈が含まれた画像（血管画像）を撮像する。センサー部１１は、撮像時に露光時間を調整することができるように構成される。センサー部１１の構成は一般的であるため、詳細な説明を省略する。
【００２２】
光源部１２は、撮像する指に所定波長の光を照らす。本実施の形態では、光源部１２は、近赤外線のＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）光源を含み、７００ｎｍ〜９００ｎｍの波長帯を多く含む光を照射する。このように、７００ｎｍ〜９００ｎｍの波長帯を多く含む光を照射することとしているのは、この波長帯は、他の波長帯に比べて、血液のへモグロビン及び水で光が吸収される率が低く、その結果光の反射率が高くなる波長であるためである。
【００２３】
トリガーセンサー１４は、指の接近を感知し、撮像処埋を開始するためのトリガーを演算部１３に送る。トリガーセンサー１４には、例えば、静電容量センサーが用いられる。このトリガーセンサー１４により、指をドアノブ等に近づけただけで、センサー部１１が指の撮像処埋を開始することができる。
【００２４】
図３は、画像処理装置１０の概略構成の一例を示すブロック図である。
演算部１３は、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５を介してセンサー部１１と接続され、Ｉ／Ｆ１６を介して光源部１２と接続され、Ｉ／Ｆ１７を介してトリガーセンサー１４と接続され、Ｉ／Ｆ１８を介して電子錠２０と接続される。
【００２５】
演算部１３は、例えばコンピューターなどで構成され、主として、演算装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１３１と、揮発性の記憶装置であるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３２と、不揮発性の記憶装置であるＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３３とを有する。
【００２６】
ＣＰＵ１３１は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ１３３等に格納された所定のプログラムをＲＡＭ１３２等に読み出して実行する。これにより各機能部（図４参照）の機能が実現される。
【００２７】
ＣＰＵ１３１は、センサー部１１から取得した画像から特徴量を抽出し、ＥＥＰＲＯＭ１３３に記憶された決定木に基づいて利用者が誰かを判定する。ＣＰＵ１３１の各機能については、後に詳述する。
【００２８】
ＥＥＰＲＯＭ１３３には、各種プログラム、決定木（後に詳述）を含む各種データ等が記憶される。なお、プログラムは、例えば、予めＥＥＰＲＯＭ１３３等にインストールされている。
【００２９】
なお、演算部１３は、ネットワークインターフェース（図示せず）を介してＬＡＮやインターネットなどのネットワーク（図示せず）に接続されてもよい。
【００３０】
本実施の形態では、演算部１３は、Ｉ／Ｆ１８を介して制御対象である電子錠２０と接続される。演算部１３は、識別結果に応じて電子錠２０の開錠を行う。ただし、制御対象は電子錠２０に限定されるものではない。
【００３１】
以上の画像処理装置１０の構成は、本実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上記の構成に限られない。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。認証装置１の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。
【００３２】
図４は、演算部１３が行う機能を模式的に示す機能構成図である。演算部１３は、主として、主制御部１３Ａと、画像取得部１３Ｂと、特徴量抽出部１３Ｃと、特徴量登録部１３Ｄと、照合処理部１３Ｆと、を有する。
【００３３】
主制御部１３Ａは、演算部１３全体の制御を行う。
【００３４】
画像取得部１３Ｂは、センサー部１１で撮像された画像（本実施の形態では、血管画像）を取得する。
【００３５】
特徴量抽出部１３Ｃは、画像取得部１３Ｂにより取得された血管画像から、特徴量を抽出する。特徴量抽出部１３Ｃが行う処理については、後に詳述する。
【００３６】
特徴量登録部１３Ｄは、特徴量抽出部１３Ｃにより抽出された特徴量に基づいて、ＥＥＰＲＯＭ１３３に決定木を登録する。特徴量登録部１３Ｄが行う処理については、後に詳述する。
【００３７】
特徴量取得部１３Ｅは、ＥＥＰＲＯＭ１３３に記憶された決定木を取得し、照合処理部１３Ｆに出力する。
照合処理部１３Ｆは、特徴量抽出部１３Ｃにより抽出された特徴量と、特徴量取得部１３Ｅが取得した決定木とに基づいて、認証モード（後に詳述）において画像取得部１３Ｂにより取得された画像に含まれる静脈（以下、認識対象という）が、決定木に登録された複数の登録ユーザーのうちのどれであるかを判断する。照合処理部１３Ｆが行う処理については、後に詳述する。
【００３８】
次に、本実施形態における、上記構成からなる画像処理装置１０の特徴的な処理について説明する。本発明に係る画像処理装置１０には、登録モードと認証モードとの２つのモードがある。
【００３９】
登録モードは、認証を許可すべきユーザー（登録ユーザー）の静脈パターンを、あらかじめ画像処理装置１０に登録しておくためのモードである。認証モードは、通常の使用時のモードである。認証モードでは、画像処理装置１０は、センサー部１１に近づけられた指の静脈を撮像した画像を元に、登録ユーザーかどうかを判定し、登録ユーザーだと判定した場合は、制御対象（本実施の形態では、電子錠２０）に「認証許可」の信号を送る。電子錠２０は、「認証許可」の信号を受けて、例えば錠を開錠する。
【００４０】
まず、登録モードについて説明する。図５は登録モードにおける処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、任意のタイミングで、例えば、図示しないボタン等を介して登録処理の開始指示が入力され、トリガーセンサー１４が指の接近を感知することにより開始される。
【００４１】
センサー部１１は、最も良好な画質で撮像できるように、入力される画像（例えばライブビュー画像）に基づいて露光時間等の撮像パラメーターを調整する（ステップＳ１００）。センサー部１１が入力される画像（例えばライブビュー画像）に基づいて露光時間等の撮像パラメーターを調整する処理は一般的に行われているため、処理の詳細な内容については説明を省略する。
【００４２】
光源部１２が光を照射し、センサー部１１が指の静脈パターンを含む血管画像を撮像すると、画像取得部１３Ｂは撮像された血管画像を取得する（ステップＳ１０２）。本実施の形態では、光源部１２から７００ｎｍ〜９００ｎｍの波長帯を多く含む光を照射されるため、指の静脈が影となった画像が撮像される。
【００４３】
特徴量抽出部１３Ｃは、ステップＳ１０２において画像取得部１３Ｂにより取得された血管画像から特徴量抽出を行う（ステップＳ１０４）。特徴量抽出の方法としては、例えば、ＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）が採用される。以下、特徴量抽出について説明する。
【００４４】
図６は、特徴量抽出処理（ステップＳ１０４）の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４５】
特徴量抽出部１３Ｃは、撮像された血管画像について、ノイズ除去、コントラスト強調の前処理を行う（ステップＳ１０４１）。前処理では、ハイパスフィルター、アンシャープマスク、ガウスフィルター等の一般的なフィルター処理を適用することができる。これにより、血管画像におけるコントラストの低い血管も可視化することができる。
【００４６】
特徴量抽出部１３Ｃは、前処理後の画像について輝度値の二次微分を算出する。そして、輝度値の二次微分の極小値が求められた画像上の点（例えば画素）を極小点として抽出する（ステップＳ１０４２）。これにより、図７（Ａ）に示すように、血管上にある特徴点が抽出される。当該処理は一般的に行われているため、処理内容についての詳細な説明を省略する。
【００４７】
特徴量抽出部１３Ｃは、ステップＳ１０４２で抽出した極小点の周囲の領域の輝度値から、エッジ方向のヒストグラムを算出し、ヒストグラムに基づいて局所特徴量を算出する（ステップＳ１０４３）。以下、この局所特徴量を極小特徴量という。ここで、局局所特徴量は、画像の局所領域の輝度又は勾配を示す値やベクトル等の総称である。例えば、特徴点周辺を複数のセルに区切り、輝度勾配の重み付きヒストグラムからオリエンテーションを算出し、オリエンテーション方向に座標軸をあわせた領域で特徴量ベクトルを算出する。４×４のセルについて８方向のスカラー量が求められると、１つの特徴点について４×４×８＝１２８次元のスカラー量が得られる。これが局所特微量となる。各特徴点に対する局所特徴量の抽出方法は一般的に行われている方法を用いることができるため、処理内容についての詳細な説明を省略する。なお、各特徴点に対する局所特徴量の抽出方法は、これに限られない。
【００４８】
特徴量登録部１３Ｄは、ステップＳ１０４３で特徴量抽出部１３Ｃが抽出した特徴量から、決定木を生成する（ステップＳ１０４４）。以下、この決定木を、極小特徴量に関する決定木という。決定木は、本発明の登録情報に相当する。
【００４９】
図８は、決定木の概念図の一例である。決定木は、ノード４００〜４１４、リーフノード４５０、及びそれらの親子関係を示すエッジ（図８では矢印で示す）からなる。ノード４００〜４１４には、それぞれ特微量の判定条件が対応付けられている。また、リーフノード４５０には、登録されているユーザー（以下、登録ユーザーという）のＩＤ（以下、ユーザーＩＤという)のいずれかが対応づけられている。例えば、リーフノード４５０において「６」と示されているのは、ユーザーＩＤが６の登録ユーザーであることを示し、「１」と示されているのは、ユーザーＩＤが１の登録ユーザーであることを示す。なお、登録ユーザーは、本発明の登録対象に相当し、ユーザーＩＤは、本発明の登録対象を示す情報及び登録対象の識別子に相当する。
【００５０】
特徴量は、この決定木によって登録されたＩＤのいずれかに対応付けられる。本実施の形態では、特徴量ベクトルの集合を階層的クラスタリングすることにより、決定木を作成する。
【００５１】
階層的クラスタリングの手法は、全てのクラスターが一つの要素を持つ状態からスタートして、再掃的に近くのクラスターを併合していく凝集型クラスタリング手法と、全ての特徴量ベクトルがひとつのクラスターになった状態からスタートして、各クラスターが終了条件を溝たすまで、再帰的にクラスターを分割していく分割型クラスタリング手法がある。いずれの手法を用いてもよいが、本実施の形態では分割型クラスタリング手法を用いる。また、大きなクラスターを複数のクラスターに分割する手法は、いくつかの手法が知られているが、例えばＫ−Ｍｅａｎｓクラスタリングを用いることができる。
【００５２】
まず、全特微量を１つのクラスターとする。ここでは、登録する各ＩＤの画像から抽出した全ての特徴量を１つのクラスターとする。そして、現在のクラスターが終了条件を満たすか否かについて判定を行う。終了条件としては、「１つのクラスターに含まれる特微量のＩＤが単一」という条件を用いる。そして、終了条件を満たす場合には、本処埋を終了する。一方、終了条件を満たさない場合には、終了条件を満たすまでクラスターを分割する。
【００５３】
ノード４００〜４１４には、そのクラスターを分割した判別平面が特徴量の判定条件として対応付けられる。また、リーフノード４５０は、終了条件を満たしたクラスター及びそのクラスターの特微量を抽出したユーザーのユーザーＩＤが対応付けられる。
【００５４】
このように生成された決定木のノード４００〜４１４には、それぞれ特徴量の判定条件が対応づけられているので、照合処理時（後の詳述）に、取得した特微量をノード４００から入カして判定することをリーフノード４５０に到達するまで繰り返すことで、入力した特徴量にどの登録者のものであるのかを、特徴量毎に判定することができる。
【００５５】
図６の説明に戻る。特徴量抽出部１３Ｃは、ステップＳ１０４２で算出した二次微分の極大値を極大点として抽出する（ステップＳ１０４５）。これにより、図７（Ｂ）に示すように、血管以外にある特徴点（本実施の形態では、血管と血管との間にある特徴点）が抽出される。当該処理は一般的に行われているため、処理内容についての詳細な説明を省略する。
【００５６】
特徴量抽出部１３Ｃは、ステップＳ１０４５で抽出した極大点の周囲の領域の輝度値から、エッジ方向のヒストグラムを算出し、特徴量とする（ステップＳ１０４６）。以下、この特徴量を極大特徴量という。ステップＳ１０４６の処理は、ステップＳ１０４３と同様であるため、説明を省略する。
【００５７】
特徴量登録部１３Ｄは、ステップＳ１０４６で特徴量抽出部１３Ｃが抽出した特徴量から、決定木を生成する（ステップＳ１０４７）。以下、この決定木を、極大特徴量に関する決定木という。ステップＳ１０４７の処理は、ステップＳ１０４４と同様であるため、説明を省略する。
【００５８】
これにより、極小特徴量に関する決定木と、極大特徴量に関する決定木とが生成される。本実施の形態では、画像から複数の特徴点を抽出し、その特徴点の周囲の局所領域のエッジヒストグラムを特徴量化するため、特徴量は複数となる。本実施の形態では、精度が落ちる（後に詳述）ことを防止するため、特徴量を複数としている。
【００５９】
図５の説明に戻る。特徴量登録部１３Ｄは、ステップＳ１０４で生成した極小特徴量に関する決定木と、極大特徴量に関する決定木とを、ＥＥＰＲＯＭ１３３に格納する（ステップＳ１０６）。この結果、登録ユーザーの静脈パターンから抽出した特徴量が画像処理装置１０に登録される。
【００６０】
次に、認証モードについて説明する。図９は認証モードにおける処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、トリガーセンサー１４が指の接近を感知することにより開始される。
【００６１】
センサー部１１は、最も良好な画質で撮像できるように、入力される画像（例えばライブビュー画像）に基づいて露光時間等の撮像パラメーターを調整する（ステップＳ２００）。当該処理は、ステップＳ１００と同様である。
【００６２】
光源部１２が光を照射し、センサー部１１が認証対象者の指の静脈パターンを含む画像を撮像すると、画像取得部１３Ｂは撮像された画像を取得する（ステップＳ２０２）。当該処理は、ステップＳ１０２と同様である。
【００６３】
特徴量抽出部１３Ｃは、ステップＳ２０２において画像取得部１３Ｂにより取得された血管画像から特徴量抽出を行う（ステップＳ２０４）。特徴量抽出の方法としては、ステップＳ１０４と同様に、例えば、ＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）が採用される。ステップＳ２０４では、特徴量抽出部１３Ｃは、ステップＳ１０４１と同様に前処理を行い、ステップＳ１０４２、Ｓ１０４３と同様の方法により極小特徴量を求め、ステップＳ１０４５、Ｓ１０４６と同様の方法により極大特徴量を求める。
【００６４】
照合処理部１３Ｆは、ステップＳ２０４で抽出された極小特徴量及び極大特徴量と、ＥＥＰＲＯＭ１３３に記憶された極小特徴量に関する決定木及び極大特徴量に関する決定木とを照合する（ステップＳ２０６）。
図１０は、ステップＳ２０６の照合処理の詳細を示すフローチャートである。
【００６５】
特徴量取得部１３Ｅは、ＥＥＰＲＯＭ１３３から極小特徴量に関する決定木を取得し、照合処理部１３Ｆに出力する。照合処理部１３Ｆは、ステップＳ２０４で特徴量抽出部１３Ｃが抽出した極小特徴量を、特徴量取得部１３Ｅから取得した極小特徴量に関する決定木と照合する。具体的には、照合処理部１３Ｆは、特徴量をリーフノード４５０のうちのどれかに対応付ける。照合処理部１３Ｆは、この処理を、ステップＳ２０４で抽出されたすべての極小特徴量のそれぞれについて行うことで、ステップＳ２０４で抽出されたすべての極小特徴量とユーザーＩＤとが対応付けられる。照合処理部１３Ｆは、特徴量がユーザーＩＤと対応づけられるたびに、そのユーザーＩＤのカウンター値をカウントアップする（数を１つ増やす）。その結果、ユーザーＩＤとカウンター値（すなわち、ユーザーＩＤに対応付けられた特徴量の数）との関係が得られる。そして、照合処理部１３Ｆは、ユーザーＩＤとカウンター値との関係に基づいてヒストグラムを算出する（ステップＳ２０６１）。
【００６６】
特徴量取得部１３Ｅは、ＥＥＰＲＯＭ１３３から極大特徴量に関する決定木を取得し、照合処理部１３Ｆに出力する。照合処理部１３Ｆは、ステップＳ２０４で特徴量抽出部１３Ｃが抽出した極大特徴量を、特徴量取得部１３Ｅから取得した極大特徴量に関する決定木と照合する。その結果、ユーザーＩＤとカウンター値との関係が得られる。そして、照合処理部１３Ｆは、ユーザーＩＤとカウンター値との関係に基づいてヒストグラムを算出する（ステップＳ２０６２）。ステップＳ２０６２の具体的な処理内容は、ステップＳ２０６１と同一であるため、説明を省略する。
【００６７】
照合処理部１３Ｆは、ステップＳ２０６１、Ｓ２０６２で算出した二つのヒストグラムを、所定の重みを掛け合わせた上で足し合わせて、１つの統合ヒストグラムを算出する（ステップＳ２０６３）。本実施の形態では、複数種類の特徴点を統合する際に、安定性の高い種類の特徴量の重みを大きくすることで安定性を高くする。
【００６８】
図１１は、ステップＳ２０６１で得られたカウンター値（以下、極小特徴点に基づくカウンター値という）と、ステップＳ２０６２で得られたカウンター値（以下、極大特徴点に基づくカウンター値という）との重みを調整したときの、統合スコアの分離性能を測定した実験結果である。
【００６９】
図１１の横軸は、極大特徴量に基づくカウンター値の重み係数である。係数が１に近いほど極大値を重視した重みづけとなる。図１１の縦軸は、ユーザーＩＤの認証スコアと、非ユーザーＩＤの認証スコアの間とのマハラノビス距離である。マハラノビス距離の値が高いほど、識別精度が高くなることを示す。ここで、認証スコアとは、特徴量に対応付けられたユーザーＩＤのうちのカウンター値が最も高いユーザーＩＤのことである。認証スコアについては、後に詳述する。また、マハラノビス距離の算出方法については一般的であるため、算出方法についての詳細な説明を省略する。
【００７０】
図１１の四角の点及びこれらの点を結ぶ実線で表されるグラフは、本実施の形態のように極小特徴点に基づくカウンター値と極大特徴量に基づくカウンター値とを別に求め、重みづけ加算をした場合のマハラノビス距離の値である。図１１の点線は、極小特徴量と極大特徴量とを分けず、局所特徴量を１つにまとめた決定木を作成し、この決定木と局所特徴量の抽出結果とからカウンター値を求めた場合のマハラノビス距離の値である。
【００７１】
図１１に示すように、極小特徴点に基づくカウンター値の重みづけを０．４５、極大特徴量に基づくカウンター値の重みづけを０．５５とした場合に、マハラノビス距離の値が最も高くなる、すなわち認証精度が最も高くなることが分かる。極小特徴量に関する決定木は、血管上の特徴量であるため、ノイズ等によりずれることも多く、不安定である。それに対し、極大特徴量に関する決定木は、血管の間のパターン化した領域の特徴量であるため、安定している。したがって、主として極大特徴量に関する決定木を使用する、すなわち極大特徴量に基づくカウンター値の重みづけを重くする。
【００７２】
しかしながら、図１１のグラフの重みづけが１に近い場合にマハラノビス距離が低下していることから、極大特徴量に基づくカウンター値のみでは情報量が不足していると考えられる。したがって、極大特徴量に基づくカウンター値の重みづけを重くしつつ、極小特徴点に基づくカウンター値も用いることにより、より正確にユーザーを判定することが可能となる。
【００７３】
図１２に、ステップＳ２０６３で算出される統合ヒストグラムの一例を示す。図１２に示すヒストグラムの横軸は、ユーザーＩＤである。図１２に示すヒストグラムの縦軸は、極大特徴量に基づくカウンター値と極小特徴点に基づくカウンター値とを、極大特徴量に基づくカウンター値の重みが重い重みづけ（ここでは、極小特徴点に基づくカウンター値の重みづけを０．４５、極大特徴量に基づくカウンター値の重みづけを０．５５）で加算したカウンター値（以下、統合カウンター値という）である。
【００７４】
図１０の説明に戻る。照合処理部１３Ｆは、ステップＳ２０６３で算出されたヒストグラムに基づいて、認証スコアを算出する（ステップＳ２０６４）。
【００７５】
認証スコアの算出について、図１２を用いて説明する。図１２（Ａ）に示すヒストグラムが得られた場合には、ユーザーＩＤが「２」の統合カウンター値が最も大きいため、ユーザーＩＤ「２」のＩＤを示す番号である「２」を認証スコアとして算出する。図１２（Ｂ）に示すヒストグラムが得られた場合には、ユーザーＩＤが「４」の統合カウンター値が最も大きいため、ユーザーＩＤ「４」のＩＤを示す番号である「４」を認証スコアとして算出する。図１２（Ｃ）に示すヒストグラムが得られた場合には、ユーザーＩＤが「１」の統合カウンター値が最も大きいため、ユーザーＩＤ「１」のＩＤを示す番号である「１」を認証スコアとして算出する。すなわち、認証スコアは、統合カウンター値が最も大きいユーザーＩＤに対応する登録ユーザーである。
【００７６】
図９の説明に戻る。照合処理部１３Ｆは、ステップＳ２０６４で算出された認証スコアが閾値より高いか否かを判断する（ステップＳ２０８）。
【００７７】
認証スコアのカウンター値が閾値より高い場合（ステップＳ２０８でＹＥＳ）には、照合処理部１３Ｆは、認証対象者が認証スコアのユーザーＩＤが示す登録ユーザーであると判断する。例えば、図１２（Ａ）、（Ｂ）に示す統合ヒストグラムが得られた場合には、認証スコアのカウンター値が閾値を超えている。そのため、図１２（Ａ）に示す場合には、照合処理部１３Ｆは、認証対象者はユーザーＩＤ「２」の登録ユーザーであると判定する。また、図１２（Ｂ）に示す場合には、照合処理部１３Ｆは、認証対象者はユーザーＩＤ「４」の登録ユーザーであると判定する。照合処理部１３Ｆは、認証対象者が登録ユーザーであるため、認証を許可する（ステップＳ２１０）。
【００７８】
認証スコアのカウンター値が閾値より高くない場合（ステップＳ２０８でＮＯ）には、照合処理部１３Ｆは、認証対象者が登録ユーザーではないと判断する。例えば、図１２（Ｃ）に示すヒストグラムが得られた場合には、いずれのユーザーＩＤのカウンター値も識別閾値を超えていないため、照合処理部１３Ｆは、認証対象者は登録を行っていない者であると判定する。照合処理部１３Ｆは、認証対象者が登録ユーザーではないため、照合処理が失敗であるとし、認証を拒否する（ステップＳ２１２）。
【００７９】
照合処理部１３Ｆは、ステップＳ２１０、Ｓ２１１の認証結果を、電子錠２０へ送信する（ステップＳ２１４）。電子錠２０は、認証許可されたことを受信したときは開錠を行い、認証拒否されたことを受信したときは開錠を行わない。
【００８０】
本実施の形態によれば、１枚の画像から複数種類の特徴点を抽出し、複数種類の特徴点毎に認証対象の判定を行うため、認証対象がどの登録対象であるかを高い精度で判定することができる。
【００８１】
ここで、高い精度で判定することができる理由について説明する。図１３は、決定木を登録するときに取得した血管画像（以下、登録時の画像という）から抽出した特徴点を示す図であり、（Ａ）は全ての特徴点を一種類の特徴点として抽出する場合であり、（Ｂ）及び（Ｃ）は本実施の形態のように複数種類の特徴点（極小点及び極大点）として抽出する場合である。図１３（Ａ）の特徴点は、図１３（Ｂ）に示す極小点と、図１３（Ｃ）に示す極大点との合計である。
【００８２】
図１３（Ａ）に示す場合には、多数の特徴点が一度に抽出される。したがって、登録時の画像から抽出された特徴点（例えば、図１３（Ａ）特徴点Ａ、Ｂ）に対応する特徴量を照合するときに、認証モード実行時に取得した画像から抽出した特徴点が、図１３（Ａ）に示す多角形の枠Ａ１、Ｂ１で示す範囲内に入らないと、ユーザーＩＤを正しく判定することができない。
【００８３】
それに対し、図１３（Ｂ）、（Ｃ）に示す場合には、一度に抽出される特徴量の数が少ない。登録時の画像から抽出された特徴量のうちの一つである図１３（Ｂ）の特徴点Ａに対応する特徴点を認証モード実行時に取得した画像から抽出するときに、特徴点が図１３（Ｂ）に示す多角形の枠Ａ２で示す範囲内に入れば、ユーザーＩＤを正しく判定することができる。また、登録時の画像から抽出された特徴量のうちの一つである図１３（Ｃ）の特徴点Ｂに対応する特徴点を認証モード実行時に取得した画像から抽出するときに、特徴点が図１３（Ｃ）に示す多角形の枠Ｂ２で示す範囲内に入れば、ユーザーＩＤを正しく認識することができる。
【００８４】
ここで、枠Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２は、隣接する特徴点と特徴点との間の点を結ぶことで作成される。図示するように、図１３（Ａ）に示す場合と、図１３（Ｂ）、（Ｃ）に示す場合とでは、隣接する特徴点と特徴点との間隔が異なるため、枠Ａ２は枠Ａ１より大きく、枠Ｂ２は枠Ｂ１より大きい。
【００８５】
以上より、１枚の画像から複数種類の特徴点を別々に抽出することで、画像における同一の範囲内から抽出される特徴点の数を減らす、すなわち特徴点の密度を低くすることができる。その結果、ノイズ等に強くすることができる。
【００８６】
また、本実施の形態によれば、複数種類の特徴点毎に行われた照合の結果を、所定の重みをつけて統合することで、より判定の精度を向上させることができる。特に、ノイズに強く、複数の画像でほぼ同様の位置に出現する安定性の高い種類の特徴量、（本実施の形態では、例えば、極大特徴量）の重みを重視することで、安定性の高い特徴量の照合結果の影響度を高くし、判定の精度を向上させることができる。
【００８７】
なお、本実施の形態では、登録処理において、極小特徴量に関する決定木と、極大特徴量に関する決定木とをＥＥＰＲＯＭ１３３に格納したが、特徴量の登録の形態はこれに限定されない。より単純には、極小特徴量と極大特徴量とのそれぞれについて、抽出した特徴量をユーザーＩＤ（登録対象を示す情報）と対応付けてＥＥＰＲＯＭ１３３等に保存しておいてもよい。また、極小特徴量に関する決定木及び極大特徴量に関する決定木が格納されるのはＥＥＰＲＯＭ１３３に限られず、例えばネットワークを介して接続された記憶部でもよい。この場合、特徴量取得部１３Ｅは、ネットワークを介して接続された記憶部から極小特徴量に関する決定木及び極大特徴量に関する決定木を取得すればよい。
【００８８】
また、本実施の形態では、決定木のリーフノードに複数の登録ユーザーのユーザーＩＤが対応付けられていたが、決定木のリーフノードに対応付けられるユーザーＩＤは１つでもよい。リーフノードに対応付けられるユーザーＩＤが１つである場合には、認証対象が登録対象（登録された１つのユーザーＩＤ）であるか否かを判定すればよい。
【００８９】
また、本実施の形態では、複数種類の特徴点として極小点と極大点とを用いたが、複数種類の特徴点はこれに限定されない。例えば、画素値の一階微分に基づいてエッジ、例えば静脈の縁を検出し、これを複数種類の特徴点のうちの一つとしてもよい。また、特徴点は２つに限らず、３つの特徴点を用いてもよい。
【００９０】
また、本実施の形態では、決定木に複数の登録ユーザーの情報を登録したが、登録ユーザーは一人でもよい。この場合には、演算部１３は、認証モードにおいて、認証対象者が単一の登録ユーザーか否かを判定すればよい。
【００９１】
また、本実施の形態では、リーフノードに対応付けられるユーザーＩＤは1つであるが、リーフノードに複数のユーザーＩＤを対応付けてもよいし、ユーザーＩＤが対応付けられないリーフノードを設けてもよい。認証モードの実行時において、特徴量が複数のユーザーＩＤが対応付けられたリーフノードと判定されたときには、複数のユーザーＩＤをカウントアップすればよい。また、ＩＤが対応付けられていないリーフノードに判定された場合は、いずれのＩＤもカウントアップしなければよい。
【００９２】
また、本実施の形態では、血管画像から特徴量抽出を行ったが、本発明は線状のパターンを含む画像、例えば、手書き文字を含む画像、皮膚パターン（指紋・シワ）を含む画像に幅広く適用することができる。また、これらの画像から抽出される極小点は、手書き文字、皮膚パターン等の線上の点であり、これらの画像から抽出される極大点は、手書き文字、皮膚パターン等の線以外の点（例えば、線と線との間の点）である。
【００９３】
＜変形例１＞
上記実施の形態では、特徴点を算出する際の前処理画像は、極大点抽出時も、極小点抽出時も同じものを用いたが、極大点抽出時と、極小点抽出時とで異なる前処理を行ってもよい。
【００９４】
例えば、前処理にガウスフィルター処理を用いる場合は、血管上の特徴点、すなわち極小点を抽出するときのガウス半径よりも、血管以外の特徴量、すなわち極大点を抽出する際のガウス半径を大きくするようにしても良い。
【００９５】
これにより、血管上の細かい形状の変化を特徴点として捉えられる一方、血管以外の部分では、より大きな輝度変化に伴う安定した特徴点を抽出することができる。
【００９６】
＜変形例２＞
上記実施の形態では、極小特徴点の周囲の領域の輝度値からエッジ方向のヒストグラムを算出して特徴量とする場合と、極大特徴点の周囲の領域の輝度値からエッジ方向のヒストグラムを算出して特徴量とする場合とで、同じ大きさの領域から輝度勾配のヒストグラムを算出していたが、特徴量の性質によって領域の大きさを変えてもよい。
【００９７】
例えば、血管上の特徴点、すなわち極小特徴量の抽出のときの特徴量を抽出する周辺領域の大きさよりも、血管以外の特徴点、すなわち極大特徴量を抽出するときの特徴量を抽出する周辺領域の大きさを大きくすることが考えられる。図１４は、これを模式的に示すものであり、（Ａ）は極小特徴量からの特徴量抽出を示し、（Ｂ）は極大特徴量からの特徴量抽出を示す。図中、白い丸印が特徴点であり、点線で示す円が輝度勾配のヒストグラムを算出する領域を示す。
【００９８】
これにより、血管上の特徴点では、血管の細かい形状を特徴量化できるのに対して、血管以外の特徴量では、特徴点から離れた血管の形状を特徴量化することができる。したがって、特徴量抽出の精度の向上が見込める。
【００９９】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。また、本発明は、画像処理装置に限らず、画像処理装置において行う画像処理方法、画像処理装置に画像処理方法を行わせるプログラム、プログラムが格納された記憶媒体等として提供することもできる。
【符号の説明】
【０１００】
１：認証装置、１０：画像処理装置、１１：センサー部、１２：光源部、１３：演算部、１３Ａ：主制御部、１３Ｂ：画像取得部、１３Ｃ：特徴量抽出部、１３Ｄ：特徴量登録部、１３Ｅ：特徴量取得部、１３Ｆ：照合処理部、１４：トリガーセンサー、１５、１６、１７、１８：Ｉ／Ｆ、２０：電子錠、３０：ドア、３１：ドアノブ、１３１：ＣＰＵ、１３２：ＲＡＭ、１３３：ＥＥＰＲＯＭ、４００：ノード、４５０：リーフノード
【図１】
2015014983.tif 000003
【図２】
2015014983.tif 000004
【図３】
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【図４】
2015014983.tif 000006
【図５】
2015014983.tif 000007
【図６】
2015014983.tif 000008
【図７】
2015014983.tif 000009
【図８】
2015014983.tif 000010
【図９】
2015014983.tif 000011
【図１０】
2015014983.tif 000012
【図１１】
2015014983.tif 000013
【図１２】
2015014983.tif 000014
【図１３】
2015014983.tif 000015
【図１４】
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