(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影によって被写体から静脈情報を取得する取得手段と、
前記被写体に外圧が印加された状態における複数段階の外圧を検知する検知手段と、
複数のブロックに分割した前記静脈情報ごとに、データベースに登録された登録静脈情報と照合する照合手段と、
前記外圧のそれぞれの段階における前記ブロックごとの照合結果に応じて、本人判定を行う判定手段と、を備えることを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記照合手段の照合結果に応じて、前記被写体が生体であるか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の生体情報処理装置。
【請求項３】
前記照合手段は、前記照合用の静脈情報と前記登録静脈情報との類似度を算出し、
前記判定手段は、前記類似度に応じて、前記被写体が生体であるか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の生体情報処理装置。
【請求項４】
前記検知手段は、前記被写体に外圧を印加するための外圧印加手段から印加される圧力を検知する圧力センサであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
【請求項５】
取得部が、撮影によって被写体から静脈情報を取得し、
検知部が、前記被写体に外圧が印加された状態における複数段階の外圧を検知し、
照合部が、複数のブロックに分割した前記静脈情報ごとに、データベースに登録された登録静脈情報と照合し、
判定部が、前記外圧のそれぞれの段階における前記ブロックごとの照合結果に応じて、本人判定を行う、ことを特徴とする生体情報処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、
撮影装置が撮影した被写体から静脈情報を取得する取得ステップと、
前記被写体に外圧が印加された状態における複数段階の外圧を検知装置の検知結果に応じて検知する検知ステップと、
複数のブロックに分割した前記静脈情報ごとに、データベースに登録された登録静脈情報と照合する照合ステップと、
前記外圧のそれぞれの段階における前記ブロックごとの照合結果に応じて、本人判定を行う判定ステップと、を実行させることを特徴とする生体情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認証技術において、生体特徴を不正に複製した偽造物を用いることにより認証を成立させる「なりすまし」の可能性が指摘されている。特許文献１，２では、皮膚の電気的特性を測定することにより対象物が生体であるか否かを判別している。特許文献３〜５では、皮膚を光学的に検知することにより、対象物が生体であるか否かを判別している。
【０００３】
特許文献６，７では、脈波を利用して対象物が生体であるか否かを判別している。特許文献８では、外部刺激に対する応答に基づいて、対象物が生体であるかを判別している。特許文献９では、認証後に指を加熱または冷却し、動静脈吻合の膨張または収縮を見て生体判定をおこなう技術が開示されている。特許文献１０では、血圧変化により血管太さが変化することを利用して生体判定をおこなう技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２１５８０７号公報
【特許文献２】特開２００８−０９９７８３号公報
【特許文献３】特開平０２−０７９１８１号公報
【特許文献４】特表２００２−５１３１８８号公報
【特許文献５】特開２００７−１２２２３７号公報
【特許文献６】特開２００３−３３１２６８号公報
【特許文献７】特開２００８−１４８８６２号公報
【特許文献８】特開２００３−０３０６５９号公報
【特許文献９】特開２００７−０３７６５２号公報
【特許文献１０】国際公開１０／０７０７４５号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１，２の技術では、導電率の近い素材で作成した偽造物を用いた模倣が指摘されている。特許文献３〜５の技術では、色や構造の模倣が指摘されている。特許文献６，７の技術では、静脈には明確な脈動が現れないため、静脈認証に適用が困難である。特許文献８の技術は、静脈認証に適用することが困難である。特許文献９の技術では、生体を温度制御し十分な効果を得るために長い時間を要する場合がある。特許文献１０の技術では、判定が不確実となる場合がある。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、静脈を生体情報として利用する場合において、被写体が生体であるか否かを精度よく判別することができる、生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理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】
【０００７】
上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報処理装置は、撮影によって被写体から静脈情報を取得する取得手段と、前記被写体に外圧が印加された状態における複数段階の外圧を検知する検知手段と、複数のブロックに分割した前記静脈情報ごとに、データベースに登録された登録静脈情報と照合する照合手段と、前記外圧のそれぞれの段階における前記ブロックごとの照合結果に応じて、本人判定を行う判定手段と、を備えるものである。
【０００８】
上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報処理方法は、取得部が、撮影によって被写体から静脈情報を取得し、検知部が、前記被写体に外圧が印加された状態における複数段階の外圧を検知し、照合部が、複数のブロックに分割した前記静脈情報ごとに、データベースに登録された登録静脈情報と照合し、判定部が、前記外圧のそれぞれの段階における前記ブロックごとの照合結果に応じて、本人判定を行うものである。
【０００９】
上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報処理プログラムは、コンピュータに、撮影装置が撮影した被写体から静脈情報を取得する取得ステップと、前記被写体に外圧が印加された状態における複数段階の外圧を検知装置の検知結果に応じて検知する検知ステップと、複数のブロックに分割した前記静脈情報ごとに、データベースに登録された登録静脈情報と照合する照合ステップと、前記外圧のそれぞれの段階における前記ブロックごとの照合結果に応じて、本人判定を行う判定ステップと、を実行させるものである。
【発明の効果】
【００１０】
明細書開示の生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムによれば、静脈を生体情報として利用する場合において、被写体が生体であるか否かを精度よく判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】（ａ）は静脈画像の例であり、（ｂ）は手のひらを板に押し付ける状態を表す図であり、（ｃ）は静脈パターンの推移を説明するための図である。
【図２】（ａ）は、実施例１に係る生体情報処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）および（ｃ）は生体センサの模式図である。
【図３】生体情報処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。
【図４】（ａ）および（ｂ）は登録データベースに登録されている登録静脈パターンを説明するためのテーブルである。
【図５】（ａ）は接触センサの出力値と類似度との関係を説明するための図であり、（ｂ）は接触センサの代わりに圧力センサを用いる場合の例であり、（ｃ）は接触センサの代わりに距離センサを用いる場合の例である。
【図６】生体判定を表すフローチャートの一例である。
【図７】（ａ）〜（ｃ）は生体判定の他の例を説明するための図である。
【図８】（ａ）および（ｂ）は生体判定の他の例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施例の説明に先立って、静脈認証について説明する。静脈認証は、撮影装置を用いて取得した静脈画像を用いて照合を行う認証方式である。血液中のヘモグロビンが近赤外線を吸収する性質を有しているため、近赤外線を手のひらなどの生体に照射することによって静脈画像を得ることができる。図１（ａ）は、静脈画像の例である。図１（ａ）を参照して、静脈画像には、静脈情報として、静脈パターンが含まれている。
【００１３】
血管は、血液が詰まった比較的柔らかい管である。したがって、血管を圧迫すると、血液が当該血管を通りにくくなる。一例として、図１（ｂ）を参照して、平板に手を押し付けると、手の押し付けた部分の静脈の血流が減少する（虚血）。したがって、図１（ｃ）を参照して、平板に手を押し付ける前に観測されていた静脈パターンは、平板に手を押し付けた際に薄くなるか消失する。このように、通常の生体においては、外圧によって静脈パターンが変化する。したがって、外圧が印加されても静脈パターンが変化しない場合、当該被写体が偽造物であると判断することができる。なお、外圧とは、皮膚の外からの圧力のことである。
【００１４】
以下、被写体に外圧が印加された際の静脈情報に応じて、当該被写体が生体であるか否かを判定する生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムについて説明する。
【実施例１】
【００１５】
図２（ａ）は、実施例１に係る生体情報処理装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図２（ｂ）および図２（ｃ）は、後述する生体センサ１０５の模式図である。図２（ａ）を参照して、生体情報処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、生体センサ１０５、接触センサ１０６などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。
【００１６】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。
【００１７】
記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施例に係る生体情報処理プログラムは、記憶装置１０３に記憶されている。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、被認証ユーザへのメッセージ、生体情報処理の結果などを表示する。
【００１８】
生体センサ１０５は、撮影によって取得した生体画像からユーザの静脈情報を取得するセンサである。生体センサ１０５の撮影対象は、特に限定されるものではないが、手のひら、指などである。本実施例においては、一例として、生体センサ１０５は、手のひらの静脈を取得する。
【００１９】
図２（ｂ）および図２（ｃ）を参照して、生体センサ１０５は、撮影部１０７、光照射部１０８、距離センサ１０９および接触板１１０を含む。撮影部１０７は、生体画像を取得できるものであれば特に限定されるものではなく、一例としてＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどである。光照射部１０８は、少なくとも近赤外光を照射する照明であり、複数設けられていてもよい。距離センサ１０９は、撮影部１０７と被写体との距離を検出するセンサであり、複数設けられていてもよい。複数の距離センサ１０９の検出結果を用いれば、被写体の傾きを検出することもできる。接触板１１０は、撮影部１０７の撮影方向に配置された板であり、少なくとも近赤外光を透過する。また、接触板１１０は、ユーザの手のひらを押し付けても破損しない程度の強度を有している。撮影部１０７は、接触板１１０を介して、ユーザの手のひらを撮影する。接触センサ１０６は、接触板１１０にユーザの手のひらが接触しているか否かを検知するタッチセンサである。
【００２０】
記憶装置１０３に記憶されている生体情報処理プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された生体情報処理プログラムを実行する。それにより、生体情報処理装置１００による各処理が実行される。
【００２１】
図３は、生体情報処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。図３を参照して、生体情報処理プログラムの実行によって、撮影制御部１０、手のひら検出部２０、静脈パターン抽出部３０、静脈パターン照合部４０、認証判定部５０、押し付け判定部６０、および生体判定部７０が実現されている。登録データベース８０は、記憶装置１０３に記憶されている。
【００２２】
撮影制御部１０は、生体センサ１０５の撮影部１０７による撮影を制御する。撮影制御部１０が撮影指示を撮影部１０７に送信すると、撮影部１０７は、被写体を撮影し、生体画像を取得する。手のひら検出部２０は、撮影部１０７が取得した生体画像から手のひらを検出する。手のひら検出部２０は、輝度値などを用いて、手のひらを検出する。
【００２３】
静脈パターン抽出部３０は、手のひら検出部２０が検出した手のひらから、静脈パターンを抽出する。登録データベース８０には、ユーザＩＤに関連付けて、静脈パターン抽出部３０が抽出した静脈パターンが登録静脈パターンとして登録されている。図４（ａ）および図４（ｂ）は、登録データベース８０に登録されている登録静脈パターンを説明するためのテーブルである。図４（ａ）を参照して、登録データベース８０には、特定ユーザの登録静脈パターンのみが登録されていてもよい。または、図４（ｂ）を参照して、登録データベース８０には、複数（Ｎ人）のユーザの登録静脈パターンが登録されていてもよい。
【００２４】
静脈パターン照合部４０は、登録データベース８０に登録されている登録静脈パターンと静脈パターン抽出部３０が抽出した照合用静脈パターンとを照合する。照合の結果は、登録静脈パターンと照合用静脈パターンとの類似度などとして算出される。認証判定部５０は、静脈パターン照合部４０の照合結果に基づいて、認証成功および認証失敗を判定する。図４（ａ）の例では、認証判定部５０は、登録静脈パターンと照合用静脈パターンとの類似度がしきい値以上であれば、被認証ユーザが本人であると判定する（１：１認証）。図４（ｂ）の例では、認証判定部５０は、被認証ユーザが、照合用静脈パターンとの類似度が最も高くかつしきい値以上となる登録静脈パターンに関連付けられたユーザであると判定する（１：Ｎ認証）。
【００２５】
押し付け判定部６０は、接触センサ１０６の検知結果に基づいて、接触板１１０に所定の圧力が印加されているか否かを判定する。手のひらが接触板１１０に押し付けられると、接触センサ１０６が所定値以上の信号を出力する。それにより、押し付け判定部６０は、接触板１１０にユーザの手のひらが押し付けられていると判定する。言い換えれば、押し付け判定部６０は、ユーザの手のひらに所定の外圧が印加されていると判定する。
【００２６】
生体判定部７０は、被写体が生体であるか否かの判定（生体判定）を行う処理部である。生体判定部７０は、ユーザの手のひらに所定の外圧が印加されていると判定された場合に、静脈パターン抽出部３０が抽出する静脈パターンに基づいて、ユーザの手のひらが生体であるか偽造物であるか判定する。一例として、生体判定部７０は、登録データベース８０に登録されている登録静脈パターンと静脈パターン抽出部３０が抽出した照合用静脈パターンとの類似度の変化について説明する。
【００２７】
図５（ａ）は、接触センサ１０６の出力値と上記類似度との関係を説明するための図である。接触センサ１０６の出力値は、手のひらが接触板１１０に接触している場合に高くなる。図５（ａ）において、横軸は経過時間を示し、縦軸は接触センサ１０６の出力値および類似度を示す。図５（ａ）の例は、ユーザが手のひらを接触板１１０に近づけ、押し付け、その後に接触板１１０から離す動作を行う場合の例である。
【００２８】
図５（ａ）を参照して、ユーザが手のひらを接触板１１０に近づけると、生体センサ１０５（撮影部１０７）と手のひらとの距離が適正範囲に入るようになる。それにしたがって、類似度が高くなる。ユーザが手のひらを接触板１１０に押し付けると、接触センサ１０６の出力値が高くなる。この場合、手のひらに外圧が印加されるため、血流が低下する。それにより、静脈パターン抽出部３０によって抽出される静脈パターンが薄くなる。その結果、類似度が低下する。ユーザが手のひらを接触板１１０から離すと、接触センサ１０６の出力値が低下する。この場合、血流が回復するため、静脈パターン抽出部３０によって抽出される静脈パターンが濃くなる。それにより、類似度が再度上昇する。当該手のひらが偽造物であれば、図５（ａ）の点線のように、接触センサ１０６が手のひらの接触を検知しても、類似度の低下が見られない。
【００２９】
このように、手のひらに外圧が印加された状態で類似度が所定値未満であり、手のひらに外圧が印加されていない状態で類似度が所定値を上回っていれば、当該手のひらが生体であると判定することができる。これに対して、手のひらに外圧が印加された状態でも、手のひらに外圧が印加されていない状態でも類似度が所定値を上回っていれば、当該手のひらが偽造物であると判定することができる。
【００３０】
図５（ｂ）は、接触センサ１０６の代わりに、圧力センサを用いる場合の例を説明するための図である。図５（ｂ）を参照して、ユーザが手のひらを接触板１１０に近づけると、生体センサ１０５（撮影部１０７）と手のひらとの距離が適正範囲に入るようになる。それにしたがって、類似度が高くなる。ユーザが手のひらを接触板１１０に押し付けると、圧力センサが検知する圧力が上昇する。この場合、血流が低下するため、静脈パターン抽出部３０によって抽出される静脈パターンが薄くなる。それにより、類似度が低下する。ユーザが手のひらを接触板１１０から離すと、圧力センサが検知する圧力が低下する。この場合、血流が回復するため、静脈パターン抽出部３０によって抽出される静脈パターンが濃くなる。それにより、類似度が再度上昇する。当該手のひらが偽造物であれば、図５（ｂ）の点線のように、圧力センサが検知する圧力が上昇しても、類似度の低下が見られない。
【００３１】
図５（ｃ）は、接触センサ１０６の代わりに、距離センサ１０９の検知結果を用いた場合の例である。図５（ｃ）を参照して、ユーザが手のひらを接触板１１０に近づけると、生体センサ１０５（撮影部１０７）と手のひらとの距離が適正範囲に入るようになる。それにしたがって、類似度が高くなる。ユーザが手のひらを接触板１１０に押し付けると、手のひらと生体センサ１０５（撮影部１０７）との距離が、接触板１１０と生体センサ１０５（撮影部１０７）との距離にほぼ等しくなる。この場合、血流が低下するため、静脈パターン抽出部３０によって抽出される静脈パターンが薄くなる。それにより、類似度が低下する。ユーザが手のひらを接触板１１０から離すと、血流が回復するため、静脈パターン抽出部３０によって抽出される静脈パターンが濃くなる。それにより、類似度が再度上昇する。当該手のひらが偽造物であれば、図５（ｃ）の点線のように、距離センサ１０９が手のひらと接触板１１０との接触を検知しても、類似度の低下が見られない。
【００３２】
以上のように、接触センサ、圧力センサ、距離センサなどを用いて手のひらに外圧が印加されているか否かを検知することができる。また、手のひらに外圧が印加されている場合に登録静脈パターンと照合用静脈パターンとの類似度が低下することを利用して、当該手のひらが偽造物であるか否かを判定することができる。
【００３３】
図６は、生体判定処理を表すフローチャートの一例である。図６を参照して、撮影制御部１０は、接触センサ１０６が手のひらと接触板１１０との接触を検知したか否かを判定する、（ステップＳ１）。ステップＳ１において「Ｎｏ」と判定された場合、撮影制御部１０は、撮影部１０７に対して撮影を指示する（ステップＳ２）。それにより、撮影部１０７は、被認証ユーザの手のひらの部分を撮影する。次に、手のひら検出部２０は、撮影部１０７が取得した生体画像から手のひらを検出する（ステップＳ３）。手のひら検出部２０は、手のひらが検出されたか否かを判定する（ステップＳ４）。なお、ステップＳ４においては、手のひらが適切な傾きを有しているかを検出してもよい。撮影部１０７に対して手のひらが適切な傾きを有していると、認証精度が向上するからである。なお、手のひらの傾きは、複数の距離センサ１０９を用いて検出することができる。
【００３４】
ステップＳ４において「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ２〜ステップＳ４が再度実行される。ステップＳ４において「Ｙｅｓ」と判定された場合、静脈パターン抽出部３０は、当該手のひらから照合用静脈パターンを抽出する（ステップＳ５）。次に、静脈パターン照合部４０は、登録データベース８０に登録されている登録静脈パターンと静脈パターン抽出部３０が抽出した照合用静脈パターンとを照合する（ステップＳ６）。
【００３５】
次に、認証判定部５０は、被認証ユーザが本人であるか否かを判定する（ステップＳ７）。具体的には、認証判定部５０は、ステップＳ６で得られる類似度が所定値以上であるか否かを判定する。ステップＳ７で「Ｙｅｓ」と判定された場合、撮影制御部１０は、接触センサ１０６が手のひらと接触板１１０との接触を検知したか否かを判定する（ステップＳ８）。ステップＳ８において「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ８が再度実行される。
【００３６】
ステップＳ８において「Ｙｅｓ」と判定された場合、撮影制御部１０は、撮影部１０７に対して撮影を指示する（ステップＳ９）。それにより、撮影部１０７は、被認証ユーザの手のひらの部分を撮影する。次に、手のひら検出部２０は、撮影部１０７が取得した生体画像から手のひらを検出する（ステップＳ１０）。次に、手のひら検出部２０は、手のひらが検出されたか否かを判定する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ９〜ステップＳ１１が再度実行される。
【００３７】
ステップＳ１１において「Ｙｅｓ」と判定された場合、静脈パターン抽出部３０は、ステップＳ１０で得られた手のひらから照合用静脈パターンを抽出する（ステップＳ１２）。静脈パターン照合部４０は、登録データベース８０に登録されている登録静脈パターンとステップＳ１２で抽出された照合用静脈パターンとを照合する（ステップＳ１３）。次に、認証判定部５０は、被認証ユーザが本人であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。具体的には、認証判定部５０は、ステップＳ１３で得られる類似度が所定値以上であるか否かを判定する。ステップＳ１４で「Ｎｏ」と判定された場合、生体判定部７０は、当該手のひらが生体であると判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、生体判定部７０は、当該手のひらが偽造物であると判定する（ステップＳ１６）。
【００３８】
ステップＳ１で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。ステップＳ７で「Ｎｏ」と判定された場合、被認証ユーザが本人ではないと判定される（ステップＳ１７）。なお、ステップＳ１の実行前に、表示装置１０４は、被認証ユーザに、手のひらを接触板１１０から離した所定位置に配置するようにメッセージを表示してもよい。また、表示装置１０４は、ステップＳ８の実行前に、被認証ユーザに、手のひらを接触板１１０に押し付けるようにメッセージを表示してもよい。
【００３９】
なお、図６のフローチャートでは、手のひらと接触板１１０との接触前の類似度と接触中の類似度とを比較しているが、それに限られない。例えば、接触中の類似度と接触後の類似度とを比較してもよいし、接触前後両方の類似度と接触中の類似度とを比較してもよい。また、ステップＳ７のしきい値とステップＳ１４のしきい値は、異なっていてもよく、同じ値であってもよい。
【００４０】
本実施例によれば、静脈を生体情報として利用する場合において、被写体が生体であるか否かを精度よく判別することができる。また、外圧に応じて静脈が動的に変化する偽造物を作成することは困難であるため、なりすましが困難である。認証と生体判定のための撮影が同時に実施され、生体と偽造物とのすり替えによる詐称も困難である。したがって、信頼性の高い生体判定が実現できる。また、認証だけを行う場合と同程度の時間で実施できるため、ユーザ負担が少ない。また、通常の認証手順と同じ操作方法で運用可能であり、使い勝手がよい。
【００４１】
なお、特許文献１０では、手を上下させたときの血圧変化による血管の太さをモニタすることによって生体・偽造物を判定している。しかしながら、血圧変化をモニタする手段がなく血管太さの時間変化として捕らえていたため、判定が不確実となる恐れがあった。このため、想定された使い方がされない場合（手を上げてからセンサにかざすまでに間が空いてしまった場合など）には、対象物が生体であるにも関わらず、十分な太さ変化が認められないために偽造物と判定されるなど使いにくい面があった。しかしながら、本実施例においては、生体に印加される外圧をセンサ出力（距離、接触、圧力など）により検出し、これを基に静脈情報の変化の判定を行っている。このように、基準量を利用できるため、判定が確実となる。また、使い方（手をかざすタイミング、速度など）の自由度が増し、使い勝手がよくなる。また、特許文献１０では、１：Ｎ認証には適用できないが、本実施例においては、１：１認証にも１：Ｎ認証にも適用することができる。
【００４２】
（他の例）
上記の例では、手のひらと接触板１１０との接触前後の２時点での類似度を比較しているが、それに限られない。例えば、さらに多くの時点または連続的に、類似度を比較してもよい。この場合、より精密な判定が可能となる。
【００４３】
ここで、手のひらは、平坦ではなく凹凸を有している。したがって、手のひらを板に押し付ける際に、ふくらんでいる部分（凸部）から接触を開始する。このため、静脈パターンは、凸部から薄くなり、凹部では遅れて薄くなる。押し付け圧によっては、凹部の静脈パターンは消失しない場合もあり得る。手のひらの凹凸形状には個人差があるため、手のひらの領域内で静脈パターンが薄くなる場所、順番にも個人差が現れる。したがって、登録データベース８０に当該場所と消失順を登録情報として記録しておき、当該登録情報を照合時に用いることにより、より精密な本人確認が可能となる。
【００４４】
例えば、図７（ａ）を参照して、手のひら領域を複数に分割する。図７（ａ）の例では、手のひら領域は、外接四角形に近似され、さらに９つのブロック（３×３等分）に分割されている。静脈パターン照合部４０は、ブロックごとに、登録静脈パターンと照合用静脈パターンとの類似度を算出する。認証判定部５０は、ブロックごとに、認証成功（ＯＫ）および認証失敗（ＮＧ）を判定する。
【００４５】
図７（ｂ）は、押し付け圧レベル（レベル０〜レベル５）と各ブロックの認証結果との関係の一例を説明するための図である。図７（ｂ）を参照して、手のひらが接触板１１０に接触していない場合には、各ブロックにおいて認証成功と判定されている。押し付け圧レベルが大きくなると、認証失敗と判定されるブロックが現れる。さらに押し付け圧レベルが大きくなると、多くのブロックにおいて認証失敗と判定されている。図７（ｂ）の例では、押し付け圧レベルが「５」になると全てのブロックで認証失敗と判定されているが、押し付け圧を大きくしても認証成功と判定されるブロックが存在していてもよい。
【００４６】
図７（ｃ）は、図７（ｂ）の例で、認証成功から認証失敗に切り替わる押し付け圧レベルを表す表である。図７（ｃ）の情報を登録データベース８０に登録データとして格納し、照合時に当該登録データを用いてもよい。例えば、被認証ユーザの手のひらを接触板１１０に押し付ける際に、認証成功から認証失敗に切り替わる押し付け圧レベルと登録データとが一致または所定割合以上が一致した場合に、被認証ユーザが本人であると判定してもよい。
【００４７】
（他の例）
静脈パターン照合部４０が照合に用いる領域と、生体判定部７０が生体判定に用いる領域とは、異なっていてもよい。例えば、図８（ａ）を参照して、静脈パターン照合部４０が照合に用いる領域は手のひらであり、生体判定部７０が生体判定に用いる領域は１本以上の指であってもよい。また、図８（ｂ）を参照して、静脈パターン照合部４０が照合に用いる領域は手のひらの一部であり、生体判定部７０が生体判定に用いる領域は、手のひらの残りの部分と１本以上の指であってもよい。
【００４８】
なお、図８（ａ）および図８（ｂ）の例で、接触板１１０として透明板を用いれば、撮影によって指の指紋を取得することができる。この指紋を用いてさらに認証精度を向上させることができる。例えば、手のひらおよび指の静脈パターンを用いて認証を行い、指が透明板に接触した状態で指の指紋を用いてさらに認証を行い、指が透明板に接触した状態で指の静脈パターンの変化に応じて生体判定を行ってもよい。この場合、静脈および指紋を用いた生体認証を行うことによって、認証精度を向上させることができる。また、指紋を精度よく検出するための板と、指に外圧を印加するための板を共通に用いることができる。
【００４９】
なお、上記の例では、手のひらまたは指の静脈を用いているが、他の部位の静脈を対象としてもよい。また、外圧として板などを用いているが、それに限られない。例えば、風圧、超音波などを外圧として用いてもよい。また、生体判定において照合用静脈パターンと登録静脈パターンとの類似度を用いているが、それに限られない。例えば、外圧が印加されていない状態の静脈パターンの輝度値と、外圧が印加された状態の静脈パターンの輝度値との比較によって、被写体が生体であるか否かを判定してもよい。また、生体情報処理プログラムの実行によって実現された各部の代わりに、回路などの専用のハードウェアを用いてもよい。
【００５０】
上記の例において、撮影部１０７が撮影によって被写体から静脈情報を取得する取得手段として機能する。接触センサ１０６が、被写体に外圧が印加されているか否かを検知する検知手段として機能する。生体判定部７０が、被写体が生体であるか否かを判定する判定手段として機能する。静脈パターン照合部４０が、照合用の静脈情報と登録静脈情報とを照合する照合手段として機能する。認証判定部５０が、被認証ユーザの認証を行う認証部として機能する。
【００５１】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１０  撮影制御部
２０  手のひら検出部
３０  静脈パターン抽出部
４０  静脈パターン照合部
５０  認証判定部
６０  押し付け判定部
７０  生体判定部７０
８０  登録データベース
１００  生体情報処理装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＡＭ
１０３  記憶装置
１０４  表示装置
１０５  生体センサ
１０６  接触センサ
１０７  撮影部
１０８  光照射部
１０９  距離センサ
１１０  接触板
【図１】
0005765071.tif 000002
【図２】
0005765071.tif 000003
【図３】
0005765071.tif 000004
【図４】
0005765071.tif 000005
【図５】
0005765071.tif 000006
【図６】
0005765071.tif 000007
【図７】
0005765071.tif 000008
【図８】
0005765071.tif 000009