(57)【要約】本発明は、次のように実行される識別方法に関する。身体構成要素の表面構造および内部構造が測定されて（ＳＴ１〜ＳＴ４、ＳＴ７）、表面構造測定結果（ＦＰＭ）および内部構造測定結果（ＢＶＰＭ）がそれぞれ得られる。表面構造測定結果（ＦＰＭ）は、ある個人を他の個人から区別する表面構造基準結果（ＦＰＲ）と比較される。内部構造測定結果（ＢＶＰＭ）は、その同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果（ＢＶＰＲ）と比較される。身体構成要素はたとえば指であってもよい。その場合、表面構造は指紋であり、内部構造は血管パターンである。
2008518316.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体構成要素の表面構造および内部構造が測定されて、表面構造測定結果および内部構造測定結果がそれぞれ得られる測定ステップと；
前記表面構造測定結果が、ある個人を他の個人から区別する表面構造基準結果と比較される、表面構造比較ステップと；
前記内部構造測定結果が、前記と同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果と比較される、内部構造比較ステップ、
とを有する識別方法。
【請求項２】
前記身体構成要素の表面構造および内部構造が、該身体構成要素を通過して該身体構成要素の透過画像が得られるようにする放射によって測定される、請求項１記載の識別方法。
【請求項３】
前記透過画像が、前記身体構成要素の内部構造に属する特徴から表面構造に属する特徴を区別するよう処理される画像処理ステップを有する、請求項２記載の識別方法。
【請求項４】
通常は前記身体構成要素である対象を通過するさらなる放射によって検証画像が形成され、該検証画像が解析されて、該検証画像が関係している種類の身体構成要素に典型的なものであるかどうかが確かめられる身体構成要素検証ステップを有する、請求項２記載の識別方法。
【請求項５】
前記身体構成要素の表面構造が、該身体構成要素の表面で反射されて反射画像が得られるようにする放射によって測定され、前記身体構成要素の内部構造が、該身体構成要素を通過して透過画像が得られるようにするさらなる放射によって測定される、請求項１記載の識別方法。
【請求項６】
前記反射画像が解析されて、該反射画像に内部構造特徴がないと十分いえることが確かめられる身体構成要素検証ステップを有する、請求項５記載の識別方法。
【請求項７】
前記測定ステップで測定される表面構造が指紋を含む、請求項１記載の識別方法。
【請求項８】
前記測定ステップで測定される内部構造が血管パターンを含む、請求項１記載の識別方法。
【請求項９】
身体構成要素の表面構造および内部構造を測定し、表面構造測定結果および内部構造測定結果をそれぞれ得るよう構成された測定装置と；
前記表面構造測定結果を、ある個人を他の個人から区別する表面構造基準結果と比較し、  前記内部構造測定結果を、前記と同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果と比較するよう構成されたプロセッサ、
とを有する識別装置。
【請求項１０】
請求項９記載の識別装置および複数の個人のうちの各個人についての一意的な特徴の組を含んでいるデータベースを有する識別システムであって、前記一意的な特徴の組は個人の身体構成要素に関係する表面構造基準結果および該身体構成要素に関係する内部構造基準結果を含んでいる識別システム。
【請求項１１】
識別装置のためのコンピュータプログラムであって、前記識別装置にロードされたときに前記識別装置をして：
身体構成要素の表面構造および内部構造が測定されて、表面構造測定結果および内部構造測定結果がそれぞれ得られる測定ステップと；
前記表面構造測定結果が、ある個人を他の個人から区別する表面構造基準結果と比較される、表面構造比較ステップと；
前記内部構造測定結果が、前記と同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果と比較される、内部構造比較ステップ、
とを実行せしめる命令の組を有している、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイオメトリック特徴に基づく識別（identification）の方法に関する。この識別方法はたとえば、指紋測定とそれに続く比較により特定の個人を識別することを含みうる。そのような方法は、特定の個人が本当に主張しているとおりの人物であることを確かめるために使うこともできる。この後者はしばしば認証（authentication）と称される。本発明の他の側面は識別装置、識別システムおよび識別装置のためのコンピュータプログラムプロダクトに関する。
【背景技術】
【０００２】
EP1353292として公開された欧州特許出願は指紋の画像を解析するための光学式バイオメトリック・センサー装置を記載している。赤外線源からイメージセンサーに向けて赤外線を透過させることによって生体構成要素が検出される。生体構成要素の赤外線透過特性は人の心拍とともに変動する。複数の画像を解析して、対象が本物の生体構成要素であるかどうかを検証する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本発明のある側面によれば、識別は次のように実行される。身体構成要素の表面構造および内部構造が測定されて、表面構造測定結果および内部構造測定結果がそれぞれ得られる。表面構造測定結果は、ある個人を他の個人から区別する表面構造基準結果と比較される。内部構造測定結果は、その同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果と比較される。
【発明の効果】
【０００４】
本発明は以下の諸側面を考慮に入れるものである。たとえば指紋のような、身体構成要素の表面構造は比較的容易に偽造できる。たとえば、きれいなグラスまたはその他の物体に残された指紋から偽造指紋を作成できる。その指紋はたとえばゴムでできたダミーの指にコピーできる。そうすれば指紋認識に基づく識別装置にそのコピーした指紋をもつダミーの指を呈示できる。したがって、識別装置をだますことができる。
【０００５】
識別装置をより欺瞞耐性にするためにさまざまな技法が適用できる。一つの技法は、いわゆる生命反応（liveliness）検出を実行してダミーの指を生きた人間の指から区別することである。生命反応検出はたとえば温度、血液もしくは血流の存在または人間の心拍の存在に基づいたものでありうる。先述した従来技術はこの最後のものの例である。しかしながら、そのような生命反応検出をもつ識別装置はまだ弱点がある。その識別装置でも、たとえば任意の個人の指に付けた指紋コピーによってだますことができる。もう一つの技法は、指紋の特徴どうしの間の電気的特性を測定することである。ダミーの指や死んだ指は生きた指と同じ電気的特性はもたない。そのような技法は本物の指紋と、任意の個人の指に付けた指紋コピーとを区別できる。
【０００６】
しかしながら、上記の技法の一つまたは複数が適用されても、やはり識別装置は比較的欺瞞にかかりやすい。この根本的な理由は、上記した指紋に加えて測定される特性のどれ一つとして一意的ではないからである。どんな人間でも約37°Cの体温をもつ。どんな生きている人間の指にも血液は流れている。どんな人間でも心拍はある、などである。その結果、上記の技法にもかかわらず、識別装置はやはり比較的容易にだますことができる。測定される一つまたは複数の関連する特性を生きている人間のものに似るよう十分な精度で模倣すれば十分である。
【０００７】
本発明の上述した側面によれば、二つずつの測定および比較がなされる。表面構造測定結果は、ある個人を他の個人から区別する表面構造基準結果と比較される。加えて、内部構造測定結果は、その同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果と比較される。身体構成要素はたとえば指でありうる。その場合、表面構造は指紋であり、内部構造は血管パターンでありうる。
【０００８】
不正な人物が指紋認識に基づく識別装置をだまそうと試みるとしよう。その不正な人物は自分の指の一つに指紋コピーを付ける。さらに、その指紋コピーは生きている指の皮膚と同様の電気的特性およびその他の特性をもつ。従来技術の識別装置はまずだまされるであろう。
【０００９】
しかしながら、本発明に基づく識別装置がだまされる可能性はほとんどない。不正な人物の指は、指紋の持ち主である個人の指の血管パターンとは全く異なる血管パターンをもっているであろう。本識別装置は不正な人物の血管パターンを、その不正な人物が偽造している指紋の持ち主の基準血管パターンと比較する。それら二つの血管パターンの間の一致は、まず不十分であろう。不正な人物は本発明に基づく識別装置をだますことに失敗したことになる。この例は、本発明が比較的信頼できる識別および認証を許容することを示している。
【００１０】
本発明のもう一つの利点は以下の諸側面に関する。原理的には、身体構成要素の内部構造だけに基づいて識別を実行することが可能である。しかしながら、そのような識別は次の理由で比較的信頼できない。たとえば血管パターンのような身体構成要素の内部構造の区別力は一般に、比較的控えめである。すなわち、ある個人の血管パターンを他の多くの個人の血管パターンから一意的に区別するのは難しい。結果として、測定血管パターンが単一の基準血管パターンとしか一致できないことを保証するためには、比較的込み入ったハードウェアもしくはソフトウェアまたはその両方が必要になる。そもそも前記のことを達成することさえ不可能であると判明するかもしれないのである。
【００１１】
本発明によれば、表面構造および内部構造がそれぞれ測定されて基準結果と比較される。たとえば指紋のような表面構造の区別力は比較的大きい。この区別力がたとえば血管パターンのような内部構造の控えめな区別力の埋め合わせをすることができる。本発明は、測定血管パターンが単一の基準血管パターンとしか一致しないことは必要としない。結果として、信頼できる識別および認証が比較的単純なハードウェアおよびソフトウェアで達成できる。そうした理由から、本発明は費用効率のよい実装を許容する。
【００１２】
これらのことを含む本発明のさまざまな側面は、図面を参照し筒井かでより詳細に記載される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１が示す識別システム（identification  system）ＳＩＤ１は、識別装置（identification  apparatus）ＡＩＤ１と、通信チャネル（communication  channel）ＣＣを介してデータを交換するデータベース（database）ＤＢとを有する。識別装置ＡＩＤ１自身は指測定装置（finger  measurement  device）ＦＭＤ１およびプロセッサ（processor）ＰＲＣ１を有する。指測定装置ＦＭＤ１は指（finger）ＦＧ１を受容する開口部（opening）ＯＰ１、赤色光源（red-light  source）ＬＤＲ、緑色光源（green-light  source）ＬＤＧ、イメージセンサー（image  sensor）ＳＮＳ１および画像インターフェース回路（image  interface  circuit）ＩＩＣ１を有する。イメージセンサーＳＮＳ１は開口部ＯＰ１の測定側（measurement  side）Ｓｍ１に位置している。赤色光源ＬＤＲおよび緑色光源ＬＤＧは開口部ＯＰ１の対向側（opposite  side）Ｓｏ１に位置している。赤色光源ＬＤＲおよび緑色光源ＬＤＧはたとえば、一つまたは複数の発光ダイオードの形でもよい。プロセッサＰＲＣ１はたとえば好適にプログラムされた回路の形でもよい。プロセッサＰＲＣ１は典型的には命令すなわちソフトウェアを有するプログラムメモリおよびそれらの命令を実行する一つもしくは複数の処理ユニットを有する。その実行によりデータに対して修正もしくは転送またはその両方がされる。
【００１４】
図２は識別システムＳＩＤ１のデータベースＤＢを表の形で示している。行はデータベースＤＢの項目を示す。項目は特定の個人についての特性の組を有している。列は特定の特性を表す。図２は、それぞれ符号１、２、３、４で指定された個人についての４つの項目を示している。これらの項目のそれぞれは、素性（identity）データＩＤ、指紋基準データ（fingerprint  reference  data）ＦＰＲおよび血管パターン基準データ（blood-vessel  pattern  reference  data）ＢＶＰＲを有する。たとえば、個人１のデータベース項目は、その個人の素性データＩＤ１、その個人の指紋基準データＦＰＲ１およびその個人の血管パターン基準データＢＶＰＲ１を有する。個人２、３、４およびデータベースＤＢが項目を有するその他の個人についても同じことがあてはまる。素性データＩＤはたとえば個人の名前、生年月日および住居を含みうる。
【００１５】
個人の指紋基準データＦＰＲは、その個人を、データベースＤＢ中に項目がある他のいかなる個人からも一意的に区別する。たとえば、個人１の指紋基準データＦＰＲ１と同一の指紋基準データをもつ個人はほかにはいない。指紋基準データＦＰＲはたとえば、いわゆる特徴点抽出（minutiae  extraction）の結果として得ることができる。指紋は全体的な特徴および特徴点と呼ばれる細部の特徴によって特徴付けられる。分岐、Ｙ型接合および隆線の終点が特徴点をなす。典型的には指紋には30ないし40の特徴点が存在する。そのそれぞれが、位置、種別（分岐、接合または終点）および配向によって特徴付けられる。二つの異なる指紋についてこれら特徴点が同一である確率はきわめて低い。
【００１６】
血管パターン基準データＢＶＰＲも、個人を、データベースＤＢ中に項目がある他の個人から区別する。一般に、血管パターンの区別力は指紋ほどではない。したがって、血管パターン基準データＢＶＰＲ１は必ずしも当該個人を他の個人から一意的に区別する必要はない。区別できれば好ましくはあるが。個人１の血管パターン基準データＢＶＰＲ１と同一の血管パターン基準データを一または複数の他の個人がもつこともありうる。血管パターン基準データＢＶＰＲはたとえば、指紋の場合の特徴点抽出に相当する個性的な特徴の抽出から生じうる。
【００１７】
図３Ａおよび３Ｂは識別システムＳＩＤ１が実行する処理を示している。処理は一連のステップＳＴ１〜ＳＴ１４の形で示されている。図３ＡはステップＳＴ１〜ＳＴ９を示し、図３ＢはステップＳＴ１０〜ＳＴ１４を示す。図示されている処理は典型的にはプロセッサＰＲＣ１の制御のもとで好適なソフトウェアによって実行される。たとえば、プロセッサＰＲＣ１は指紋測定装置ＦＭＤ１に制御信号を送って、その指紋測定装置ＦＭＤ１にステップを実行させる。
【００１８】
ステップＳＴ１では、プロセッサＰＲＣ１は緑色光源ＬＤＧを作動させ、緑色光放射ＧＲを生成させる。図１はこれを示している。緑色光放射ＧＲは好ましくは約532ナノメートルの波長をもつ。緑色光放射ＧＲは、指紋が存在している指ＦＧ１の少なくとも一部分を通過する（ＬＤＧ：ＧＲ→ＳＮＳ１）。指ＦＧ１内の血管は実質的に緑色光放射ＧＲを吸収する。
【００１９】
ステップＳＴ２ではイメージセンサーＳＮＳ１が、指ＦＧ１を通過した緑色光放射ＧＲに基づいて緑色透過画像（green-transmission  image）ＩＧＴを捕らえる（ＳＮＳ１→ＩＧＴ）。指測定装置ＦＭＤ１は緑色光透過画像ＩＧＴを画像インターフェース回路ＩＩＣ１を介してプロセッサＰＣＲ１に転送する。
【００２０】
ステップＳＴ３では、プロセッサＰＲＣ１は緑色透過画像ＩＧＴにおいて指紋特徴と血管パターン特徴との間の区別をする。したがって、プロセッサＰＲＣ１は緑色透過画像ＩＧＴから指紋画像（fingerprint  image）ＩＦＰを抽出する（ＩＧＴ→ＩＦＴ）。指紋画像ＩＦＰは実質的に指紋特徴だけを有する。プロセッサＰＲＣ１はさらに、緑色透過画像ＩＧＴから血管パターン画像（blood-vessel  pattern  image）ＩＢＶＰを抽出する（ＩＧＴ→ＩＢＶＰ）。血管パターン画像ＩＢＶＰは実質的に血管パターン特徴だけを有する。
【００２１】
ステップＳＴ４では、プロセッサＰＲＣ１は指紋画像ＩＦＰから測定指紋（measured  fingerprint）データＦＰＭを抽出する（ＩＦＰ→ＦＰＭ）。この抽出は、図２に示した指紋基準データＦＰＲを取得するのに使われた特徴点抽出と同様でありうる。したがって、測定指紋データＦＰＭは指紋画像ＩＦＰ中の各特徴点の位置、種別および配向を含む。
【００２２】
ステップＳＴ５では、プロセッサＰＣＲ１は、測定指紋データＦＰＭと、図２に示したデータベースＤＢ中に存在する指紋基準データＦＰＲとの間の一致を検索する（［ＦＰＭ←→ＦＰＲ］→ＩＤ）。一致は必ずしも完璧でなくてもよい：比較的小さなある誤りは許容できる。許容できる誤りは、用途によって、たとえば指紋測定装置ＦＭＤ１の典型的な精度および要求される安全性のレベルに依存して、変動する。
【００２３】
ステップＳＴ５では、プロセッサＰＲＣ１は一致を見出すためにデータベースＤＢ全体を検索してもよい。あるいはまた、プロセッサＰＣＲ１はデータベースＤＢ中の特定の項目の集合を検索してもよい。たとえば、プロセッサＰＣＲ１は、該プロセッサＰＣＲ１がその検索を限定できるようにする補助情報を受け取ってもよい。そのような補助情報はたとえば、医師、看護師または医療スタッフなどといった個人のさまざまな群に関するものでもよい。図１に示される指ＦＧ１が医師である個人に属するとしよう。その個人は、適切なボタンまたは適切なボタンシーケンスをタイプすることによって、識別装置ＡＩＤ１に自分が医師であることを知らせることができる。したがって、プロセッサＰＣＲ１はその検索を医師の項目に限定できる。
【００２４】
前記の補助情報がその個人を他の個人から一意的に区別する素性データを有していることも可能である。その場合、プロセッサＰＣＲ１は検索を実行する必要はなく、当該個人に対応するデータベースＤＢの項目に直接アクセスできる。プロセッサＰＣＲ１はその後、測定指紋データＦＰＭがその項目の指紋基準データＦＰＲと一致するかどうかを検査する。その場合、識別装置ＡＩＤ１は認証を実行していることになる。
【００２５】
プロセッサＰＣＲ１が測定指紋ＦＰＭとどの指紋基準データＦＰＲとの間にも一致を見出さないとしよう。その場合、プロセッサＰＣＲ１は表示装置をして、当該人物に指紋が認識されないことを伝えさせる。他の動作も単独で、あるいは組み合わせて可能である。たとえば、プロセッサＰＣＲ１がステップＳＴ５をある所定の回数連続して繰り返して一致が見出されなかった場合に警報が発されるのでもよい。権限のない人物がある種の施設へのアクセスを得たがっていることがありうる。以下では、プロセッサＰＣＲ１が測定指紋データＦＰＭに一致する指紋基準データＦＰＲを見出すとする。
【００２６】
ステップＳＴ６では、プロセッサＰＣＲ１は、指紋一致のある項目の血管パターン基準データＢＶＰＲを取得する（ＩＤ→ＢＶＰＲ）。ステップＳＴ７では、プロセッサＰＣＲ１は、血管パターン画像ＩＢＶＰから測定血管パターンデータＢＶＰＭを抽出する（ＩＢＶＰ→ＢＶＰＭ）。この抽出は、図２で示されている血管パターン基準データＢＶＰＲを取得するために使用された抽出と同様でありうる。
【００２７】
ステップＳＴ８では、プロセッサＰＣＲ１は測定血管パターンデータＢＶＰＭをデータベースＤＢからの血管パターン基準データＢＶＰＲと比較する（ＢＶＰＭ＝ＢＶＰＲ？）。プロセッサＰＣＲ１が、前記の二つのデータが十分一致しないと確立するとしよう（出力Ｎ）。その場合、プロセッサＰＣＲ１は識別が失敗したことをステップＳＴ９で伝達する（ＸＩＤ）。プロセッサＰＣＲ１はさらなる行動をとるか、開始するかしてもよい。たとえば、プロセッサＰＣＲ１は識別の再試行を許容してもよく、その場合はプロセッサＰＣＲ１はステップＳＴ１に戻る。プロセッサＰＣＲ１は、ステップＳＴ８で再試行も失敗の場合は、警報を発してもよい。以下では、測定血管パターンデータＢＶＰＭが血管パターン基準データＢＶＰＲに十分に一致するとする（出力Ｙ）。
【００２８】
ステップＳＴ１０は図３Ｂに示されるが、ここでは、プロセッサＰＣＲ１は赤色光源ＬＤＲを作動させ、赤色光放射ＲＲを生成させる。図１はこれを示している。赤色光放射ＲＲは、指紋が存在している指ＦＧ１の少なくとも一部分を通過する（ＬＤＲ：ＲＲ→ＳＮＳ１）。血管は、赤色光放射ＲＲを、緑色光放射ＧＲに比べて実質的に低い度合いで吸収する。
【００２９】
ステップＳＴ１１ではイメージセンサーＳＮＳ１が、指ＦＧ１を通過した赤色光放射ＲＲに基づいて赤色透過画像（red-transmission  image）ＩＲＴを捕らえる（ＳＮＳ１→ＩＲＴ）。指測定装置ＦＭＤ１は赤色透過画像ＩＲＴを画像インターフェース回路ＩＩＣ１を介してプロセッサＰＣＲ１に転送する。
【００３０】
ステップＳＴ１２では、プロセッサＰＣＲ１は、赤色透過画像ＩＲＴが人間の指に典型的（typical）であるかどうかを検証する（ＩＲＴ＝ＴＹＰ？）。たとえば、赤色透過画像ＩＲＴは緑色透過画像ＩＧＴほど明瞭に血管を示さないはずである。これは、血管が赤色光放射ＲＲは、緑色光放射ＧＲより実質的に低い度合いでしか吸収しないからである。プロセッサＰＣＲ１はよって、赤色透過画像ＩＲＴを緑色透過画像ＩＧＴと比べることによって、本物の血管パターンが存在しているかどうかを検証できる。赤色透過画像ＩＲＴが人間の指に典型的ではないとしよう（出力Ｎ）。ステップＳＴ１３で、プロセッサＰＣＲ１は識別を拒否し（rejects）、そのことを伝達する（communicates）（ＲＪＣＴ）。たとえば、プロセッサＰＣＲ１は、誰かが人間の指を偽造しようとしているようだということで警報を発してもよい。
【００３１】
ステップＳＴ１４では、赤色透過画像ＩＲＴが人間の指に典型的な十分な特徴を有している場合に、プロセッサＰＣＲ１は肯定的な識別（positive  identification）を確立する（ＰＩＤ）。その肯定的な識別はさらに、これまでに述べてきた二つの条件を前提としている。一方の条件は、ステップＳＴ５で、測定指紋データＦＰＭとデータベースＤＢ中の指紋基準データＦＰＲとの間に一致が見出されているというものである。もう一つの条件は、ステップＳＴ８で、測定血管パターンデータＢＶＰＭが指紋基準データＦＰＲに関連付けられた血管パターン基準データＢＶＰＲと一致するというものである。
【００３２】
これまでに述べた一連のステップにおいて、プロセッサＰＣＲ１は通信チャネルＣＣを介してデータベースＤＢに問い合わせする。つまり、指紋基準データＦＰＲおよび血管パターン基準データＢＶＰＲは通信チャネルＣＣを通じて移行する。このデータは秘密である。その理由で、指紋基準データＦＰＲおよび血管パターン基準データＢＶＰＲは好ましくはたとえば暗号技法によってセキュリティ保護される。
【００３３】
図４は、代替的な識別システムＳＩＤ２を示している。この代替的な識別システムＳＩＤ２は、識別装置ＡＩＤ２を有する。データベースＤＢおよび通信チャネルＣＣは図１に示した識別システムＳＩＤ１と同じである。代替的な識別装置ＡＩＤ２は、代替的な指測定装置ＦＭＤ２および代替的なプロセッサＰＲＣ２を有する。
【００３４】
代替的な指測定装置ＦＭＤ２は指ＦＧ２を受容する開口部ＯＰ２、爪側放射源（nail-side  radiation  source）ＬＤＮ、指紋側放射源（fingerprint-side  radiation  source）ＬＤＦ、イメージセンサーＳＮＳ２および画像インターフェース回路ＩＩＣ２を有する。イメージセンサーＳＮＳ２も開口部ＯＰ２の測定側Ｓｍ２に位置している。指紋側放射源ＬＤＦも開口部ＯＰ２の測定側Ｓｍ２に位置している。爪側放射源ＬＤＮは開口部ＯＰ２の対向側Ｓｏ２に位置している。
【００３５】
代替的なプロセッサＰＣＲ２および図１に示したプロセッサＰＣＲ１はハードウェア面では同一であってもよいが、ソフトウェア面では異なる。つまり、代替的なプロセッサＰＣＲ２のソフトウェアは、代替的な識別装置ＡＩＤ２に、図３Ａおよび３Ｂで示した処理とは異なる処理を実行させる。
【００３６】
図５Ａおよび５Ｂは代替的な識別システムＳＩＤ２が実行する処理を示している。処理は一連のステップＳＴ１０１〜ＳＴ１１３の形で示されている。図５ＡはステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０８を示し、図５ＢはステップＳＴ１０９〜ＳＴ１１３を示す。こうして図示されている処理は典型的には代替的なプロセッサＰＲＣ２の制御のもとで好適なコンピュータプログラムによって実行される。よって、図５Ａおよび５Ｂは、代替的な識別システムＳＩＤ２のためのソフトウェアは図１で示した識別システムＳＩＤ１のためのソフトウェアとは異なることを示している。
【００３７】
ステップＳＴ１０１では、プロセッサＰＲＣ２は指紋側放射源ＬＤＦを作動させ、指紋側放射ＲＦを生成させる。図４はこれを示している。指紋側放射ＲＦは、指紋が存在している指ＦＧ２のある部分に少なくとも部分的に到達する。指紋側放射ＲＦは、該指紋側放射ＲＦの少なくとも一部分が反射される角度で到達する（ＬＤＦ：ＲＦ→ＳＮＳ２）。
【００３８】
ステップＳＴ１０２ではイメージセンサーＳＮＳ２が、指ＦＧ２の前記部分から反射された指紋側放射ＧＲに基づいて反射画像（reflection  image）ＩＲＦを捕らえる（ＳＮＳ２→ＩＲＦ）。代替的な指測定装置ＦＭＤ２は反射画像ＩＲＦを画像インターフェース回路ＩＩＣ２を介して代替的なプロセッサＰＣＲ２に転送する。反射画像ＩＲＦは指紋特徴を有している。
【００３９】
ステップＳＴ１０３では、代替的なプロセッサＰＲＣ２は反射画像ＩＲＦから測定指紋データＦＰＭを抽出する（ＩＲＦ→ＦＰＭ）。この抽出は、データベースＤＢに保存される指紋基準データを取得するのに使われた特徴点抽出と同様でありうる。したがって、測定指紋データＦＰＭは反射画像ＩＲＦ中の各特徴点の位置、種別および配向を含む。
【００４０】
ステップＳＴ１０４では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は、爪側放射源ＬＤＮを作動させ、爪側放射（nail-side  radiation）ＲＮを生成させる。図４はこれを示している。爪側放射ＲＮは、指ＦＧ２を通過する（ＬＤＮ：ＲＮ→ＳＮＳ２）。ステップ１０５では、イメージセンサーＳＮＳ２が、指ＦＧ２を通過した爪側放射ＲＮに基づいて透過画像（transmission  image）ＩＴＮを捕らえる（ＳＮＳ２→ＩＴＮ）。代替的な指測定装置ＦＭＤ２は透過画像ＩＴＮを画像インターフェース回路ＩＩＣ２を介してプロセッサＰＣＲ２に転送する。
【００４１】
ステップＳＴ１０６では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は、透過画像ＩＴＮから測定血管パターンデータＢＶＰＭを抽出する（ＩＴＮ→ＢＶＰＭ）。この抽出は、データベースＤＢに保存される血管パターン基準データを取得するのに使われた特徴点抽出と同様でありうる。
【００４２】
ステップＳＴ１０７では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は測定指紋データＦＰＭと、図２に示したデータベースＤＢ中に存在する指紋基準データＦＰＲとの間の一致を検索する（［ＦＰＭ←→ＦＰＲ］→ＩＤ）。ステップＳＴ５との関連で先に述べたことはステップＳＴ１０７にも等しくあてはまる。代替的なプロセッサＰＲＣ２は測定指紋データＦＰＭに一致する指紋基準データＦＰＲを見出すとする。ステップＳＴ１０８では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は、指紋一致がある項目の血管パターン基準データＢＶＰＲを取得する（ＩＤ→ＢＶＰＲ）。
【００４３】
ステップＳＴ１０９は図５Ｂに示されているが、ここでは、代替的なプロセッサＰＣＲ２は測定血管パターンデータＢＶＰＭをデータベースＤＢからの血管パターン基準データＢＶＰＲと比較する（ＢＶＰＭ＝ＢＶＰＲ？）。プロセッサＰＣＲ１は、前記データが十分一致しない場合（出力Ｎ）、ステップＳＴ１１０を実行する。ステップＳＴ１１０では、プロセッサＰＣＲ１は識別が失敗したことを伝達する（ＸＩＤ）。ステップＳＴ９との関連で先に述べたことはステップ１１０にも等しくあてはまる。以下では、測定血管パターンデータＢＶＰＭが血管パターン基準データＢＶＰＲに十分に一致するとする（出力Ｙ）。
【００４４】
ステップＳＴ１１１では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は、反射画像ＩＲＦが明瞭に血管パターン特性（blood-vessel  pattern  characteristics）を有しているかどうかを検証する（ＢＶＰＣ∈ＩＲＦ？）。通常、反射画像ＩＲＦは血管パターン特性を有さないか、あるいは少なくとも血管パターン特性があったとしても明瞭ではないはずである（出力Ｎ）。血管パターン特性が反射画像ＩＲＦに明瞭に存在していれば、おそらくは誰かが人間の指を偽造しようとしている。その場合、プロセッサＰＣＲ１はステップＳＴ１１２で識別を拒否し（出力Ｙ）、そのことを伝達する（ＲＪＣＴ）。それはたとえば、警報をトリガーすることによる。
【００４５】
ステップＳＴ１１３では、反射画像ＩＲＦに血管パターン特性がないと十分いえる場合に、プロセッサＰＣＲ１は肯定的な識別を確立する（ＰＩＤ）。その肯定的な識別はさらに、これまでに図５Ａおよび図５Ｂとの関連で述べてきた二つの条件を前提としている。一方の条件は、ステップＳＴ１０７で、測定指紋データＦＰＭとデータベースＤＢ中の指紋基準データＦＰＲとの間に一致が見出されているというものである。もう一つの条件は、ステップＳＴ１０９で、測定血管パターンデータＢＶＰＭが指紋基準データに関連付けられた血管パターン基準データＢＶＰＲと一致するというものである。
【００４６】
〈結語〉
図面を参照してのこれまでの詳細な記述は以下の特徴を示している。身体構成要素（図１：指ＦＧ１、図４：指ＦＧ２）の表面構造および内部構造が測定される（これは、図３ＡのステップＳＴ１〜ＳＴ４およびＳＴ７において、ならびに図５ＡのステップＳＴ１０１〜１０６においてなされる）。したがって、表面構造測定結果（測定指紋データＦＰＭ）および内部構造測定結果（測定血管パターンデータＢＶＰＭ）がそれぞれ得られる。表面構造測定結果は、個人を他の個人から区別する表面構造基準結果（指紋基準データＦＰＲ）と比較される（これは図３ＡのステップＳＴ５および図５ＡのステップＳＴ１０７においてなされる）。内部構造測定結果は、その同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果（血管パターン基準データＢＶＰＲ）と比較される（これは図３ＡのステップＳＴ８および図５ＢのステップＳＴ１０９においてなされる）。
【００４７】
これまでの詳細な記述はさらに以下の任意的特徴を示している（図１、図３Ａおよび３Ｂ）。身体構成要素（指ＦＧ１）の表面構造および内部構造は、身体構成要素を通過する放射（緑色光放射ＧＲ）によって測定され、身体構成要素の透過画像（緑色透過画像ＩＧＴ）が得られる。したがって、実装は単一の放射源しか要求せず、これは一般に費用効率がよい。
【００４８】
これまでの詳細な記述はさらに以下の任意的特徴を示している（図１、図３Ａおよび３Ｂ）。通常は前記身体構成要素であるはずの対象を通過するさらなる放射（赤色光放射ＲＲ）によって検証画像（赤色透過画像ＩＲＴ）が形成される。検証画像は、該検証画像が当該種類の身体構成要素に典型的であることを確かめるよう、解析される（これはステップＳＴ１３でなされる）。したがって、偽の身体構成要素はまず検知され、欺瞞はより一層困難になる。
【００４９】
これまでの詳細な記述はさらに以下の任意的特徴を示している（図４、図５Ａおよび５Ｂ）。身体構成要素（指ＦＧ２）の表面構造が、その身体構成要素の表面から反射される放射（指紋側放射ＲＦ）によって測定され、反射画像（反射画像ＩＲＦ）が得られる。前記身体構成要素の内部構造が、その身体構成要素を通過するさらなる放射（爪側放射ＲＮ）によって測定され、透過画像（ＩＴＮ）が得られる。したがって、二つの相異なる画像が得られる：一方は表面構造を示し、もう一方は内部構造を示す。これは、上述した複数の構造が単一の画像中に存在していて分離してやる必要のある実装に比べて比較的単純なソフトウェアによる実装を許容する。
【００５０】
これまでの詳細な記述はさらに以下の任意的特徴を示している（図４、図５Ａおよび５Ｂ）。反射画像（ＩＲＦ）が解析されて、該反射画像に内部構造特徴がないと十分いえることが確かめられる（これはステップＳＴ１１１でなされる）。したがって、偽の身体構成要素はまず検知され、欺瞞はより一層困難になる。
【００５１】
上述した特徴は数多くの異なる仕方で実装できる。このことを示すために、いくつかの代替が手短に示される。識別のために使える身体構成要素は数多くの異なるものがある。指は単に一例である。識別はたとえば人の顔または目に基づいていても同様によい。人の顔に基づく識別の場合、測定される表面構造は、外部から見える顔の特徴を含みうる。測定される内部構造は、血管パターン、骨構造または一つもしくは複数の体内器官の特徴またはそれらの任意の組み合わせを含みうる。人の目に基づく識別の場合、測定される表面構造は虹彩特徴を含みうる。測定される内部構造は血管パターンを含みうる。
【００５２】
身体構成要素の表面構造および内部構造を測定するためには数多くの異なる仕方がある。超音波またはＸ線放射を使っても同様によい。さまざまな異なる波長を使うことができる。たとえば、図１に示した識別システムＳＩＤ１において、緑色光源ＬＤＧは、血管によって実質的に吸収される波長をもつ放射を与えるいかなる源によって置き換えてもよい。緑色光源ＬＤＲは、血管によって実質的に吸収されない波長をもつ放射を与えるいかなる源によって置き換えてもよい。さらに、ステップは図３Ａ、３Ｂまたは図５Ａ、５Ｂに示されているのとは異なる順序で実行されてもよいことを注意しておくべきであろう。さらに、ある種のステップを省略することも可能である。たとえば、ステップＳＴ１０〜ＳＴ１３はスキップしてもよい。その場合、ステップＳＴ８肯定的な結果が肯定的な識別を与える。
【００５３】
諸機能をハードウェアもしくはソフトウェアまたはその両方によって実装するには数多くの方法がある。これに関し、図面は非常に図式的であり、それぞれ本発明の一つの可能な実施例を表しているにすぎない。よって、図面は異なる機能を異なるブロックとして描いているが、このことは、単一のハードウェアまたはソフトウェア項目がいくつかの機能を実行することを排除するものではない。また、ハードウェアもしくはソフトウェアまたはその両方の項目の集合体が一つの機能を実行することを排除するものでもない。
【００５４】
以上に述べたことは、図面を参照しての上記の詳細な説明は本発明を例解するものであって限定するものではないことを立証している。付属の請求項の範囲内にはいる数多くの代替がある。請求項に参照符号があったとしても、その請求項を限定するものと解釈すべきではない。「有する」の語は請求項において挙げられている以外の要素またはステップの存在を排除しない。要素またはステップの単数形の表現はそのような要素またはステップの複数の存在を排除しない。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】識別システムを図示するブロック図である。
【図２】識別システムの一部をなすデータベースを図示するブロック図である。
【図３Ａ】識別システムが実行する処理を図示するフローチャート図の前半である。
【図３Ｂ】識別システムが実行する処理を図示するフローチャート図の後半である。
【図４】代替的な識別システムを図示するブロック図である。
【図５Ａ】代替的な識別システムが実行する処理を図示するフローチャート図の前半である。
【図５Ｂ】代替的な識別システムが実行する処理を図示するフローチャート図の後半である。
【図１】
2008518316.tif 000003
【図２】
2008518316.tif 000004
【図３Ａ】
2008518316.tif 000005
【図３Ｂ】
2008518316.tif 000006
【図４】
2008518316.tif 000007
【図５Ａ】
2008518316.tif 000008
【図５Ｂ】
2008518316.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成19年4月24日(2007.4.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体構成要素の表面構造および内部構造が測定されて、表面構造測定結果および内部構造測定結果がそれぞれ得られる測定ステップであって、前記身体構成要素の内部構造は、前記身体構成要素を通過して前記身体構成要素の透過画像が得られるようにする放射によって測定されるようなステップと；
前記表面構造測定結果が、ある個人を他の個人から区別する表面構造基準結果と比較される、表面構造比較ステップと；
前記内部構造測定結果が、前記と同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果と比較される、内部構造比較ステップと；
通常は前記身体構成要素である対象にさらなる放射が加えられて検証画像が得られ、該検証画像が、該検証画像が前記透過画像ほど明瞭に前記身体構成要素の内部構造を表していないことを確かめるよう、前記身体構成要素の透過画像と比較される身体構成要素検証ステップ、
とを有する識別方法。
【請求項２】
前記身体構成要素の表面構造が、該身体構成要素を通過して、その結果、前記透過画像が前記身体構成要素の表面構造に属する特徴および内部構造に属する特徴を含むようにする放射によって測定される、請求項１記載の識別方法。
【請求項３】
前記透過画像が、前記身体構成要素の内部構造に属する特徴から表面構造に属する特徴を区別するよう処理される画像処理ステップを有する、請求項２記載の識別方法。
【請求項４】
前記身体構成要素の表面構造が、該身体構成要素の表面で反射されて反射画像が得られるようにする放射によって測定される、請求項１記載の識別方法。
【請求項５】
前記測定ステップで測定される表面構造が指紋を含む、請求項１記載の識別方法。
【請求項６】
前記測定ステップで測定される内部構造が血管パターンを含む、請求項１記載の識別方法。
【請求項７】
身体構成要素の表面構造および内部構造を測定し、表面構造測定結果および内部構造測定結果をそれぞれ得るよう構成された測定装置であって、前記身体構成要素の内部構造を、前記身体構成要素を通過して前記身体構成要素の透過画像が得られるようする放射によって測定するよう構成されており、さらに、検証画像を得るよう通常は前記身体構成要素である対象にさらなる放射を加えるよう構成されている測定装置と；
前記表面構造測定結果を、ある個人を他の個人から区別する表面構造基準結果と比較し、  前記内部構造測定結果を、前記と同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果と比較するよう構成されたプロセッサであって、さらに、前記検証画像を、該検証画像が前記透過画像ほど明瞭に前記身体構成要素の内部構造を表していないことを確かめるよう、前記身体構成要素の透過画像と比較するよう構成されているプロセッサ、とを有する識別装置。
【請求項８】
請求項７記載の識別装置および複数の個人のうちの各個人についての一意的な特徴の組を含んでいるデータベースを有する識別システムであって、前記一意的な特徴の組は個人の身体構成要素に関係する表面構造基準結果および該身体構成要素に関係する内部構造基準結果を含んでいる識別システム。
【請求項９】
識別装置のためのコンピュータプログラムであって、前記識別装置にロードされたときに前記識別装置をして請求項１記載の方法を実行せしめる命令の組を有している、コンピュータプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイオメトリック特徴に基づく識別（identification）の方法に関する。この識別方法はたとえば、指紋測定とそれに続く比較により特定の個人を識別することを含みうる。そのような方法は、特定の個人が本当に主張しているとおりの人物であることを確かめるために使うこともできる。この後者はしばしば認証（authentication）と称される。本発明の他の側面は識別装置、識別システムおよび識別装置のためのコンピュータプログラムプロダクトに関する。
【背景技術】
【０００２】
EP1353292として公開された欧州特許出願は指紋の画像を解析するための光学式バイオメトリック・センサー装置を記載している。赤外線源からイメージセンサーに向けて赤外線を透過させることによって生体構成要素が検出される。生体構成要素の赤外線透過特性は人の心拍とともに変動する。複数の画像を解析して、対象が本物の生体構成要素であるかどうかを検証する。
【０００３】
US2004/0184641として公開された米国特許出願は、指の血管パターンに基づく個人認証装置を記載している。個人認証が指紋認証と組み合わされうることが言及されている。
【０００４】
US2003/0016345として公開された米国特許出願は、指の血液パターンを利用する指識別装置を記載している。指の表面上で検出可能な生体特徴と血液パターンとが識別のために組み合わせて使用されうることが言及されている。これは識別の精度向上につながる。
【０００５】
US2004/0179723として公開された米国特許出願は、検出されるべき指紋をもつ対象を通過できる光を当てるための光源を含む素性検証装置を記載している。突起に対応する暗い部分とくぼみに対応する明るい部分を含む指紋画像が生成される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の一つの目的は、比較的信頼できるバイオメトリクスに基づく識別を提供することである。独立請求項が本発明のさまざまな側面を定義する。従属請求項は本発明を有利に実装するための追加的諸特徴を定義する。
【０００７】
これらのことを含む本発明のさまざまな側面は、図面を参照し筒井かでより詳細に記載される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
たとえば指紋のような、身体構成要素の表面構造は比較的容易に偽造できる。たとえば、きれいなグラスまたはその他の物体に残された指紋から偽造指紋を作成できる。その指紋はたとえばゴムでできたダミーの指にコピーできる。そうすれば指紋認識に基づく識別装置にそのコピーした指紋をもつダミーの指を呈示できる。したがって、識別装置をだますことができる。
【０００９】
識別装置をより欺瞞耐性にするためにさまざまな技法が適用できる。一つの技法は、いわゆる生命反応（liveliness）検出を実行してダミーの指を生きた人間の指から区別することである。生命反応検出はたとえば温度、血液もしくは血流の存在または人間の心拍の存在に基づいたものでありうる。しかしながら、生命反応検出をもつ識別装置はまだ弱点がある。その識別装置でも、たとえば任意の個人の指に付けた指紋コピーによってだますことができる。もう一つの技法は、指紋の特徴どうしの間の電気的特性を測定することである。ダミーの指や死んだ指は生きた指と同じ電気的特性はもたない。そのような技法は本物の指紋と、任意の個人の指に付けた指紋コピーとを区別できる。
【００１０】
しかしながら、上記の技法の一つまたは複数が適用されても、やはり識別装置は比較的欺瞞にかかりやすい。この根本的な理由は、上記した指紋に加えて測定される特性のどれ一つとして一意的ではないからである。どんな人間でも約37°Cの体温をもつ。どんな生きている人間の指にも血液は流れている。どんな人間でも心拍はある、などである。その結果、上記の技法にもかかわらず、識別装置はやはり比較的容易にだますことができる。測定される一つまたは複数の関連する特性を生きている人間のものに似るよう十分な精度で模倣すれば十分である。
【００１１】
図１は比較的欺瞞に耐性のある識別システム（identification  system）ＳＩＤ１を示している。該識別システムＳＩＤ１は、識別装置（identification  apparatus）ＡＩＤ１と、通信チャネル（communication  channel）ＣＣを介してデータを交換するデータベース（database）ＤＢとを有する。識別装置ＡＩＤ１自身は指測定装置（finger  measurement  device）ＦＭＤ１およびプロセッサ（processor）ＰＲＣ１を有する。指測定装置ＦＭＤ１は指（finger）ＦＧ１を受容する開口部（opening）ＯＰ１、赤色光源（red-light  source）ＬＤＲ、緑色光源（green-light  source）ＬＤＧ、イメージセンサー（image  sensor）ＳＮＳ１および画像インターフェース回路（image  interface  circuit）ＩＩＣ１を有する。イメージセンサーＳＮＳ１は開口部ＯＰ１の測定側（measurement  side）Ｓｍ１に位置している。赤色光源ＬＤＲおよび緑色光源ＬＤＧは開口部ＯＰ１の対向側（opposite  side）Ｓｏ１に位置している。赤色光源ＬＤＲおよび緑色光源ＬＤＧはたとえば、一つまたは複数の発光ダイオードの形でもよい。プロセッサＰＲＣ１はたとえば好適にプログラムされた回路の形でもよい。プロセッサＰＲＣ１は典型的には命令すなわちソフトウェアを有するプログラムメモリおよびそれらの命令を実行する一つもしくは複数の処理ユニットを有する。その実行によりデータに対して修正もしくは転送またはその両方がされる。
【００１２】
図２は識別システムＳＩＤ１のデータベースＤＢを表の形で示している。行はデータベースＤＢの項目を示す。項目は特定の個人についての特性の組を有している。列は特定の特性を表す。図２は、それぞれ符号１、２、３、４で指定された個人についての４つの項目を示している。これらの項目のそれぞれは、素性（identity）データＩＤ、指紋基準データ（fingerprint  reference  data）ＦＰＲおよび血管パターン基準データ（blood-vessel  pattern  reference  data）ＢＶＰＲを有する。たとえば、個人１のデータベース項目は、その個人の素性データＩＤ１、その個人の指紋基準データＦＰＲ１およびその個人の血管パターン基準データＢＶＰＲ１を有する。個人２、３、４およびデータベースＤＢが項目を有するその他の個人についても同じことがあてはまる。素性データＩＤはたとえば個人の名前、生年月日および住居を含みうる。
【００１３】
個人の指紋基準データＦＰＲは、その個人を、データベースＤＢ中に項目がある他のいかなる個人からも一意的に区別する。たとえば、個人１の指紋基準データＦＰＲ１と同一の指紋基準データをもつ個人はほかにはいない。指紋基準データＦＰＲはたとえば、いわゆる特徴点抽出（minutiae  extraction）の結果として得ることができる。指紋は全体的な特徴および特徴点と呼ばれる細部の特徴によって特徴付けられる。分岐、Ｙ型接合および隆線の終点が特徴点をなす。典型的には指紋には30ないし40の特徴点が存在する。そのそれぞれが、位置、種別（分岐、接合または終点）および配向によって特徴付けられる。二つの異なる指紋についてこれら特徴点が同一である確率はきわめて低い。
【００１４】
血管パターン基準データＢＶＰＲも、個人を、データベースＤＢ中に項目がある他の個人から区別する。一般に、血管パターンの区別力は指紋ほどではない。したがって、血管パターン基準データＢＶＰＲ１は必ずしも当該個人を他の個人から一意的に区別する必要はない。区別できれば好ましくはあるが。個人１の血管パターン基準データＢＶＰＲ１と同一の血管パターン基準データを一または複数の他の個人がもつこともありうる。血管パターン基準データＢＶＰＲはたとえば、指紋の場合の特徴点抽出に相当する個性的な特徴の抽出から生じうる。
【００１５】
図３Ａおよび３Ｂは識別システムＳＩＤ１が実行する処理を示している。処理は一連のステップＳＴ１〜ＳＴ１４の形で示されている。図３ＡはステップＳＴ１〜ＳＴ９を示し、図３ＢはステップＳＴ１０〜ＳＴ１４を示す。図示されている処理は典型的にはプロセッサＰＲＣ１の制御のもとで好適なソフトウェアによって実行される。たとえば、プロセッサＰＲＣ１は指紋測定装置ＦＭＤ１に制御信号を送って、その指紋測定装置ＦＭＤ１にステップを実行させる。
【００１６】
ステップＳＴ１では、プロセッサＰＲＣ１は緑色光源ＬＤＧを作動させ、緑色光放射ＧＲを生成させる。図１はこれを示している。緑色光放射ＧＲは好ましくは約532ナノメートルの波長をもつ。緑色光放射ＧＲは、指紋が存在している指ＦＧ１の少なくとも一部分を通過する（ＬＤＧ：ＧＲ→ＳＮＳ１）。指ＦＧ１内の血管は実質的に緑色光放射ＧＲを吸収する。
【００１７】
ステップＳＴ２ではイメージセンサーＳＮＳ１が、指ＦＧ１を通過した緑色光放射ＧＲに基づいて緑色透過画像（green-transmission  image）ＩＧＴを捕らえる（ＳＮＳ１→ＩＧＴ）。指測定装置ＦＭＤ１は緑色光透過画像ＩＧＴを画像インターフェース回路ＩＩＣ１を介してプロセッサＰＣＲ１に転送する。
【００１８】
ステップＳＴ３では、プロセッサＰＲＣ１は緑色透過画像ＩＧＴにおいて指紋特徴と血管パターン特徴との間の区別をする。したがって、プロセッサＰＲＣ１は緑色透過画像ＩＧＴから指紋画像（fingerprint  image）ＩＦＰを抽出する（ＩＧＴ→ＩＦＴ）。指紋画像ＩＦＰは実質的に指紋特徴だけを有する。プロセッサＰＲＣ１はさらに、緑色透過画像ＩＧＴから血管パターン画像（blood-vessel  pattern  image）ＩＢＶＰを抽出する（ＩＧＴ→ＩＢＶＰ）。血管パターン画像ＩＢＶＰは実質的に血管パターン特徴だけを有する。
【００１９】
ステップＳＴ４では、プロセッサＰＲＣ１は指紋画像ＩＦＰから測定指紋（measured  fingerprint）データＦＰＭを抽出する（ＩＦＰ→ＦＰＭ）。この抽出は、図２に示した指紋基準データＦＰＲを取得するのに使われた特徴点抽出と同様でありうる。したがって、測定指紋データＦＰＭは指紋画像ＩＦＰ中の各特徴点の位置、種別および配向を含む。
【００２０】
ステップＳＴ５では、プロセッサＰＣＲ１は、測定指紋データＦＰＭと、図２に示したデータベースＤＢ中に存在する指紋基準データＦＰＲとの間の一致を検索する（［ＦＰＭ←→ＦＰＲ］→ＩＤ）。一致は必ずしも完璧でなくてもよい：比較的小さなある誤りは許容できる。許容できる誤りは、用途によって、たとえば指紋測定装置ＦＭＤ１の典型的な精度および要求される安全性のレベルに依存して、変動する。
【００２１】
ステップＳＴ５では、プロセッサＰＲＣ１は一致を見出すためにデータベースＤＢ全体を検索してもよい。あるいはまた、プロセッサＰＣＲ１はデータベースＤＢ中の特定の項目の集合を検索してもよい。たとえば、プロセッサＰＣＲ１は、該プロセッサＰＣＲ１がその検索を限定できるようにする補助情報を受け取ってもよい。そのような補助情報はたとえば、医師、看護師または医療スタッフなどといった個人のさまざまな群に関するものでもよい。図１に示される指ＦＧ１が医師である個人に属するとしよう。その個人は、適切なボタンまたは適切なボタンシーケンスをタイプすることによって、識別装置ＡＩＤ１に自分が医師であることを知らせることができる。したがって、プロセッサＰＣＲ１はその検索を医師の項目に限定できる。
【００２２】
前記の補助情報がその個人を他の個人から一意的に区別する素性データを有していることも可能である。その場合、プロセッサＰＣＲ１は検索を実行する必要はなく、当該個人に対応するデータベースＤＢの項目に直接アクセスできる。プロセッサＰＣＲ１はその後、測定指紋データＦＰＭがその項目の指紋基準データＦＰＲと一致するかどうかを検査する。その場合、識別装置ＡＩＤ１は認証を実行していることになる。
【００２３】
プロセッサＰＣＲ１が測定指紋ＦＰＭとどの指紋基準データＦＰＲとの間にも一致を見出さないとしよう。その場合、プロセッサＰＣＲ１は表示装置をして、当該人物に指紋が認識されないことを伝えさせる。他の動作も単独で、あるいは組み合わせて可能である。たとえば、プロセッサＰＣＲ１がステップＳＴ５をある所定の回数連続して繰り返して一致が見出されなかった場合に警報が発されるのでもよい。権限のない人物がある種の施設へのアクセスを得たがっていることがありうる。以下では、プロセッサＰＣＲ１が測定指紋データＦＰＭに一致する指紋基準データＦＰＲを見出すとする。
【００２４】
ステップＳＴ６では、プロセッサＰＣＲ１は、指紋一致のある項目の血管パターン基準データＢＶＰＲを取得する（ＩＤ→ＢＶＰＲ）。ステップＳＴ７では、プロセッサＰＣＲ１は、血管パターン画像ＩＢＶＰから測定血管パターンデータＢＶＰＭを抽出する（ＩＢＶＰ→ＢＶＰＭ）。この抽出は、図２で示されている血管パターン基準データＢＶＰＲを取得するために使用された抽出と同様でありうる。
【００２５】
ステップＳＴ８では、プロセッサＰＣＲ１は測定血管パターンデータＢＶＰＭをデータベースＤＢからの血管パターン基準データＢＶＰＲと比較する（ＢＶＰＭ＝ＢＶＰＲ？）。プロセッサＰＣＲ１が、前記の二つのデータが十分一致しないと確立するとしよう（出力Ｎ）。その場合、プロセッサＰＣＲ１は識別が失敗したことをステップＳＴ９で伝達する（ＸＩＤ）。プロセッサＰＣＲ１はさらなる行動をとるか、開始するかしてもよい。たとえば、プロセッサＰＣＲ１は識別の再試行を許容してもよく、その場合はプロセッサＰＣＲ１はステップＳＴ１に戻る。プロセッサＰＣＲ１は、ステップＳＴ８で再試行も失敗の場合は、警報を発してもよい。以下では、測定血管パターンデータＢＶＰＭが血管パターン基準データＢＶＰＲに十分に一致するとする（出力Ｙ）。
【００２６】
ステップＳＴ１０は図３Ｂに示されるが、ここでは、プロセッサＰＣＲ１は赤色光源ＬＤＲを作動させ、赤色光放射ＲＲを生成させる。図１はこれを示している。赤色光放射ＲＲは、指紋が存在している指ＦＧ１の少なくとも一部分を通過する（ＬＤＲ：ＲＲ→ＳＮＳ１）。血管は、赤色光放射ＲＲを、緑色光放射ＧＲに比べて実質的に低い度合いで吸収する。
【００２７】
ステップＳＴ１１ではイメージセンサーＳＮＳ１が、指ＦＧ１を通過した赤色光放射ＲＲに基づいて赤色透過画像（red-transmission  image）ＩＲＴを捕らえる（ＳＮＳ１→ＩＲＴ）。指測定装置ＦＭＤ１は赤色透過画像ＩＲＴを画像インターフェース回路ＩＩＣ１を介してプロセッサＰＣＲ１に転送する。
【００２８】
ステップＳＴ１２では、プロセッサＰＣＲ１は、赤色透過画像ＩＲＴが人間の指に典型的（typical）であるかどうかを検証する（ＩＲＴ＝ＴＹＰ？）。たとえば、赤色透過画像ＩＲＴは緑色透過画像ＩＧＴほど明瞭に血管を示さないはずである。これは、血管が赤色光放射ＲＲは、緑色光放射ＧＲより実質的に低い度合いでしか吸収しないからである。プロセッサＰＣＲ１はよって、赤色透過画像ＩＲＴを緑色透過画像ＩＧＴと比べることによって、本物の血管パターンが存在しているかどうかを検証できる。赤色透過画像ＩＲＴが人間の指に典型的ではないとしよう（出力Ｎ）。ステップＳＴ１３で、プロセッサＰＣＲ１は識別を拒否し（rejects）、そのことを伝達する（communicates）（ＲＪＣＴ）。たとえば、プロセッサＰＣＲ１は、誰かが人間の指を偽造しようとしているようだということで警報を発してもよい。
【００２９】
ステップＳＴ１４では、赤色透過画像ＩＲＴが人間の指に典型的な十分な特徴を有している場合に、プロセッサＰＣＲ１は肯定的な識別（positive  identification）を確立する（ＰＩＤ）。その肯定的な識別はさらに、これまでに述べてきた二つの条件を前提としている。一方の条件は、ステップＳＴ５で、測定指紋データＦＰＭとデータベースＤＢ中の指紋基準データＦＰＲとの間に一致が見出されているというものである。もう一つの条件は、ステップＳＴ８で、測定血管パターンデータＢＶＰＭが指紋基準データＦＰＲに関連付けられた血管パターン基準データＢＶＰＲと一致するというものである。
【００３０】
これまでに述べた一連のステップにおいて、プロセッサＰＣＲ１は通信チャネルＣＣを介してデータベースＤＢに問い合わせする。つまり、指紋基準データＦＰＲおよび血管パターン基準データＢＶＰＲは通信チャネルＣＣを通じて移行する。このデータは秘密である。その理由で、指紋基準データＦＰＲおよび血管パターン基準データＢＶＰＲは好ましくはたとえば暗号技法によってセキュリティ保護される。
【００３１】
図４は、代替的な識別システムＳＩＤ２を示している。この代替的な識別システムＳＩＤ２は、識別装置ＡＩＤ２を有する。データベースＤＢおよび通信チャネルＣＣは図１に示した識別システムＳＩＤ１と同じである。代替的な識別装置ＡＩＤ２は、代替的な指測定装置ＦＭＤ２および代替的なプロセッサＰＲＣ２を有する。
【００３２】
代替的な指測定装置ＦＭＤ２は指ＦＧ２を受容する開口部ＯＰ２、爪側放射源（nail-side  radiation  source）ＬＤＮ、指紋側放射源（fingerprint-side  radiation  source）ＬＤＦ、イメージセンサーＳＮＳ２および画像インターフェース回路ＩＩＣ２を有する。イメージセンサーＳＮＳ２も開口部ＯＰ２の測定側Ｓｍ２に位置している。指紋側放射源ＬＤＦも開口部ＯＰ２の測定側Ｓｍ２に位置している。爪側放射源ＬＤＮは開口部ＯＰ２の対向側Ｓｏ２に位置している。
【００３３】
代替的なプロセッサＰＣＲ２および図１に示したプロセッサＰＣＲ１はハードウェア面では同一であってもよいが、ソフトウェア面では異なる。つまり、代替的なプロセッサＰＣＲ２のソフトウェアは、代替的な識別装置ＡＩＤ２に、図３Ａおよび３Ｂで示した処理とは異なる処理を実行させる。
【００３４】
図５Ａおよび５Ｂは代替的な識別システムＳＩＤ２が実行する処理を示している。処理は一連のステップＳＴ１０１〜ＳＴ１１３の形で示されている。図５ＡはステップＳＴ１０１〜ＳＴ１０８を示し、図５ＢはステップＳＴ１０９〜ＳＴ１１３を示す。こうして図示されている処理は典型的には代替的なプロセッサＰＲＣ２の制御のもとで好適なコンピュータプログラムによって実行される。よって、図５Ａおよび５Ｂは、代替的な識別システムＳＩＤ２のためのソフトウェアは図１で示した識別システムＳＩＤ１のためのソフトウェアとは異なることを示している。
【００３５】
ステップＳＴ１０１では、プロセッサＰＲＣ２は指紋側放射源ＬＤＦを作動させ、指紋側放射ＲＦを生成させる。図４はこれを示している。指紋側放射ＲＦは、指紋が存在している指ＦＧ２のある部分に少なくとも部分的に到達する。指紋側放射ＲＦは、該指紋側放射ＲＦの少なくとも一部分が反射される角度で到達する（ＬＤＦ：ＲＦ→ＳＮＳ２）。
【００３６】
ステップＳＴ１０２ではイメージセンサーＳＮＳ２が、指ＦＧ２の前記部分から反射された指紋側放射ＧＲに基づいて反射画像（reflection  image）ＩＲＦを捕らえる（ＳＮＳ２→ＩＲＦ）。代替的な指測定装置ＦＭＤ２は反射画像ＩＲＦを画像インターフェース回路ＩＩＣ２を介して代替的なプロセッサＰＣＲ２に転送する。反射画像ＩＲＦは指紋特徴を有している。
【００３７】
ステップＳＴ１０３では、代替的なプロセッサＰＲＣ２は反射画像ＩＲＦから測定指紋データＦＰＭを抽出する（ＩＲＦ→ＦＰＭ）。この抽出は、データベースＤＢに保存される指紋基準データを取得するのに使われた特徴点抽出と同様でありうる。したがって、測定指紋データＦＰＭは反射画像ＩＲＦ中の各特徴点の位置、種別および配向を含む。
【００３８】
ステップＳＴ１０４では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は、爪側放射源ＬＤＮを作動させ、爪側放射（nail-side  radiation）ＲＮを生成させる。図４はこれを示している。爪側放射ＲＮは、指ＦＧ２を通過する（ＬＤＮ：ＲＮ→ＳＮＳ２）。ステップ１０５では、イメージセンサーＳＮＳ２が、指ＦＧ２を通過した爪側放射ＲＮに基づいて透過画像（transmission  image）ＩＴＮを捕らえる（ＳＮＳ２→ＩＴＮ）。代替的な指測定装置ＦＭＤ２は透過画像ＩＴＮを画像インターフェース回路ＩＩＣ２を介してプロセッサＰＣＲ２に転送する。
【００３９】
ステップＳＴ１０６では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は、透過画像ＩＴＮから測定血管パターンデータＢＶＰＭを抽出する（ＩＴＮ→ＢＶＰＭ）。この抽出は、データベースＤＢに保存される血管パターン基準データを取得するのに使われた特徴点抽出と同様でありうる。
【００４０】
ステップＳＴ１０７では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は測定指紋データＦＰＭと、図２に示したデータベースＤＢ中に存在する指紋基準データＦＰＲとの間の一致を検索する（［ＦＰＭ←→ＦＰＲ］→ＩＤ）。ステップＳＴ５との関連で先に述べたことはステップＳＴ１０７にも等しくあてはまる。代替的なプロセッサＰＲＣ２は測定指紋データＦＰＭに一致する指紋基準データＦＰＲを見出すとする。ステップＳＴ１０８では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は、指紋一致がある項目の血管パターン基準データＢＶＰＲを取得する（ＩＤ→ＢＶＰＲ）。
【００４１】
ステップＳＴ１０９は図５Ｂに示されているが、ここでは、代替的なプロセッサＰＣＲ２は測定血管パターンデータＢＶＰＭをデータベースＤＢからの血管パターン基準データＢＶＰＲと比較する（ＢＶＰＭ＝ＢＶＰＲ？）。プロセッサＰＣＲ１は、前記データが十分一致しない場合（出力Ｎ）、ステップＳＴ１１０を実行する。ステップＳＴ１１０では、プロセッサＰＣＲ１は識別が失敗したことを伝達する（ＸＩＤ）。ステップＳＴ９との関連で先に述べたことはステップ１１０にも等しくあてはまる。以下では、測定血管パターンデータＢＶＰＭが血管パターン基準データＢＶＰＲに十分に一致するとする（出力Ｙ）。
【００４２】
ステップＳＴ１１１では、代替的なプロセッサＰＣＲ２は、反射画像ＩＲＦが明瞭に血管パターン特性（blood-vessel  pattern  characteristics）を有しているかどうかを検証する（ＢＶＰＣ∈ＩＲＦ？）。通常、反射画像ＩＲＦは血管パターン特性を有さないか、あるいは少なくとも血管パターン特性があったとしても明瞭ではないはずである（出力Ｎ）。血管パターン特性が反射画像ＩＲＦに明瞭に存在していれば、おそらくは誰かが人間の指を偽造しようとしている。その場合、プロセッサＰＣＲ１はステップＳＴ１１２で識別を拒否し（出力Ｙ）、そのことを伝達する（ＲＪＣＴ）。それはたとえば、警報をトリガーすることによる。
【００４３】
ステップＳＴ１１３では、反射画像ＩＲＦに血管パターン特性がないと十分いえる場合に、プロセッサＰＣＲ１は肯定的な識別を確立する（ＰＩＤ）。その肯定的な識別はさらに、これまでに図５Ａおよび図５Ｂとの関連で述べてきた二つの条件を前提としている。一方の条件は、ステップＳＴ１０７で、測定指紋データＦＰＭとデータベースＤＢ中の指紋基準データＦＰＲとの間に一致が見出されているというものである。もう一つの条件は、ステップＳＴ１０９で、測定血管パターンデータＢＶＰＭが指紋基準データに関連付けられた血管パターン基準データＢＶＰＲと一致するというものである。
【００４４】
不正な人物が以上に記載した識別システムＳＩＤ１、ＳＩＤ２をだまそうと試みるとしよう。その不正な人物は自分の指の一つに指紋コピーを付ける。さらに、その指紋コピーは生きている指の皮膚と同様の電気的特性およびその他の特性をもつ。
【００４５】
以上に記載した識別システムＳＩＤ１、ＳＩＤ２がだまされる可能性はほとんどない。不正な人物の指は、指紋の持ち主である個人の指の血管パターンとは全く異なる血管パターンをもっているであろう。識別システムＳＩＤ１、ＳＩＤ２は不正な人物の血管パターンを、その不正な人物が偽造している指紋の持ち主の基準血管パターンと比較する。それら二つの血管パターンの間の一致は、まず不十分であろう。不正な人物は識別システムＳＩＤ１、ＳＩＤ２をだますことに失敗したことになる。この例は、識別システムＳＩＤ１、ＳＩＤ２が比較的信頼できる識別および認証を許容することを示している。
【００４６】
識別システムＳＩＤ１、ＳＩＤ２のもう一つの利点は以下の諸側面に関する。原理的には、身体構成要素の内部構造だけに基づいて識別を実行することが可能である。しかしながら、そのような識別は次の理由で比較的信頼できない。たとえば血管パターンのような身体構成要素の内部構造の区別力は一般に、比較的控えめである。すなわち、ある個人の血管パターンを他の多くの個人の血管パターンから一意的に区別するのは難しい。結果として、測定血管パターンが単一の基準血管パターンとしか一致できないことを保証するためには、比較的込み入ったハードウェアもしくはソフトウェアまたはその両方が必要になる。そもそも前記のことを達成することさえ不可能であると判明するかもしれないのである。
【００４７】
以上に記載した識別システムＳＩＤ１、ＳＩＤ２では、表面構造および内部構造がそれぞれ測定されて基準結果と比較される。たとえば指紋のような表面構造の区別力は比較的大きい。この区別力がたとえば血管パターンのような内部構造の控えめな区別力の埋め合わせをすることができる。識別システムＳＩＤ１、ＳＩＤ２は、測定血管パターンが単一の基準血管パターンとしか一致しないことは必要としない。結果として、信頼できる識別および認証が比較的単純なハードウェアおよびソフトウェアで達成できる。
【００４８】
〈結語〉
図面を参照してのこれまでの詳細な記述は以下の特徴を示している。身体構成要素（図１：指ＦＧ１、図４：指ＦＧ２）の表面構造および内部構造が測定される（これは、図３ＡのステップＳＴ１〜ＳＴ４およびＳＴ７において、ならびに図５ＡのステップＳＴ１０１〜１０６においてなされる）。したがって、表面構造測定結果（測定指紋データＦＰＭ）および内部構造測定結果（測定血管パターンデータＢＶＰＭ）がそれぞれ得られる。身体構成要素（ＦＧ１；ＦＧ２）の内部構造は該身体構成要素を通過して該身体構成要素の透過画像（ＩＧＴ；ＩＴＮ）を生じるようにする放射（ＧＲ；ＲＮ）によって測定される。表面構造測定結果は、個人を他の個人から区別する表面構造基準結果（指紋基準データＦＰＲ）と比較される（これは図３ＡのステップＳＴ５および図５ＡのステップＳＴ１０７においてなされる）。内部構造測定結果は、その同じ個人に関連付けられており、その個人を他の個人から区別する内部構造基準結果（血管パターン基準データＢＶＰＲ）と比較される（これは図３ＡのステップＳＴ８および図５ＢのステップＳＴ１０９においてなされる）。通常は前記身体構成要素（ＦＧ１；ＦＧ２）であるはずの対象にさらなる放射（ＲＲ；ＲＦ）が与えられ、検証画像が得られる。該検証画像は、該検証画像（ＩＲＴ；ＩＲＦ）が前記透過画像（ＩＧＴ；ＩＴＮ）ほど明瞭に前記身体構成要素の内部構造を表していないことを確かめるよう、前記身体構成要素の透過画像（ＩＧＴ；ＩＴＮ）と比較される。
【００４９】
これまでの詳細な記述はさらに以下の任意的特徴を示している（図１、図３Ａおよび３Ｂ）。身体構成要素（指ＦＧ１）の表面構造は、身体構成要素を通過する放射（緑色光放射ＧＲ）によって測定され、その結果、透過画像（緑色透過画像ＩＧＴ）は身体構成要素（ＦＧ１）の表面構造に属する特徴および内部構造に属する特徴を含む。
【００５０】
これまでの詳細な記述はさらに以下の任意的特徴を示している（図４、図５Ａおよび５Ｂ）。身体構成要素（指ＦＧ２）の表面構造が、その身体構成要素の表面から反射される放射（指紋側放射ＲＦ）によって測定され、反射画像（反射画像ＩＲＦ）が得られる。したがって、二つの相異なる画像が得られる：一方は表面構造を示し、もう一方は内部構造を示す。これは、上述した複数の構造が単一の画像中に存在していて分離してやる必要のある実装に比べて比較的単純なソフトウェアによる実装を許容する。
【００５１】
上述した特徴は数多くの異なる仕方で実装できる。このことを示すために、いくつかの代替が手短に示される。識別のために使える身体構成要素は数多くの異なるものがある。指は単に一例である。識別はたとえば人の顔または目に基づいていても同様によい。人の顔に基づく識別の場合、測定される表面構造は、外部から見える顔の特徴を含みうる。測定される内部構造は、血管パターン、骨構造または一つもしくは複数の体内器官の特徴またはそれらの任意の組み合わせを含みうる。人の目に基づく識別の場合、測定される表面構造は虹彩特徴を含みうる。測定される内部構造は血管パターンを含みうる。
【００５２】
身体構成要素の表面構造および内部構造を測定するためには数多くの異なる仕方がある。超音波またはＸ線放射を使っても同様によい。さまざまな異なる波長を使うことができる。たとえば、図１に示した識別システムＳＩＤ１において、緑色光源ＬＤＧは、血管によって実質的に吸収される波長をもつ放射を与えるいかなる源によって置き換えてもよい。緑色光源ＬＤＲは、血管によって実質的に吸収されない波長をもつ放射を与えるいかなる源によって置き換えてもよい。さらに、ステップは図３Ａ、３Ｂまたは図５Ａ、５Ｂに示されているのとは異なる順序で実行されてもよいことを注意しておくべきであろう。さらに、ある種のステップを省略することも可能である。
【００５３】
諸機能をハードウェアもしくはソフトウェアまたはその両方によって実装するには数多くの方法がある。これに関し、図面は非常に図式的であり、それぞれ本発明の一つの可能な実施例を表しているにすぎない。よって、図面は異なる機能を異なるブロックとして描いているが、このことは、単一のハードウェアまたはソフトウェア項目がいくつかの機能を実行することを排除するものではない。また、ハードウェアもしくはソフトウェアまたはその両方の項目の集合体が一つの機能を実行することを排除するものでもない。
【００５４】
以上に述べたことは、図面を参照しての上記の詳細な説明は本発明を例解するものであって限定するものではないことを立証している。付属の請求項の範囲内にはいる数多くの代替がある。請求項に参照符号があったとしても、その請求項を限定するものと解釈すべきではない。「有する」の語は請求項において挙げられている以外の要素またはステップの存在を排除しない。要素またはステップの単数形の表現はそのような要素またはステップの複数の存在を排除しない。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】識別システムを図示するブロック図である。
【図２】識別システムの一部をなすデータベースを図示するブロック図である。
【図３Ａ】識別システムが実行する処理を図示するフローチャート図の前半である。
【図３Ｂ】識別システムが実行する処理を図示するフローチャート図の後半である。
【図４】代替的な識別システムを図示するブロック図である。
【図５Ａ】代替的な識別システムが実行する処理を図示するフローチャート図の前半である。
【図５Ｂ】代替的な識別システムが実行する処理を図示するフローチャート図の後半である。
【国際調査報告】
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