(57)【要約】  画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により無指向的特徴を生成する無指向的特徴生成処理部８と、画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、基準方向に対応する基準指向的特徴を選択する指向的特徴生成処理部９と、無指向的特徴と記憶部７に記憶されている登録無指向的特徴との第１の類似度を求める無指向的特徴照合処理部１０と、基準指向的特徴と記憶部７に記憶されている登録基準指向的特徴との第２の類似度を求める指向的特徴照合処理部１１と、第２の類似度の重み付けを第１の類似度の重み付けに比べて小さくするとともに、第１及び第２の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う判定部６とを備えて生体認証装置１を構成する。
2015145590.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により無指向的特徴を生成する無指向的特徴生成処理部と、
前記画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、基準方向に対応する基準指向的特徴を選択する指向的特徴生成処理部と、
前記無指向的特徴と記憶部に記憶されている登録無指向的特徴との第１の類似度を求める無指向的特徴照合処理部と、
前記基準指向的特徴と前記記憶部に記憶されている登録基準指向的特徴との第２の類似度を求める指向的特徴照合処理部と、
前記第２の類似度の重み付けを前記第１の類似度の重み付けに比べて小さくするとともに、前記第１及び第２の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う判定部と、
を備える生体認証装置。
【請求項２】
請求項１に記載の生体認証装置であって、
前記指向的特徴生成処理部は、前記画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、前記基準方向を基準とする相対方向に対応する相対指向的特徴を選択し、
前記指向的特徴照合処理部は、前記相対指向的特徴と前記記憶部に記憶されている登録相対指向的特徴との第３の類似度を求め、
前記判定部は、前記第３の類似度の重み付けを前記第１の類似度の重み付けに比べて大きくするとともに、前記第３の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項３】
請求項２に記載の生体認証装置であって、
前記基準指向的特徴及び前記相対指向的特徴に対してＡＮＤ演算を行い、その演算結果を無指向的点特徴とするＡＮＤ演算部と、
前記無指向的点特徴と前記記憶部に記憶されている登録無指向的点特徴との第４の類似度を求める無指向的点特徴照合処理部と、
を備え、
前記判定部は、前記第４の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか１項に記載の生体認証装置であって、
前記指向的特徴照合処理部は、前記第２の類似度を求める際、前記無指向的特徴照合処理部において前記第１の類似度を求める際に行われた前記無指向的特徴と前記登録無指向的特徴との位置合わせ処理で用いられた位置合わせ情報を用いて、前記基準指向的特徴と前記登録基準指向的特徴との位置合わせ処理を行う
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか１項に記載の生体認証装置であって、
前記指向的特徴生成処理部は、前記画像から抽出される複数の指向的特徴のうち、フィルタ出力エネルギーが最大になる前記指向的特徴に対応する方向を前記基準方向に定める
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項６】
請求項２に記載の生体認証装置であって、
前記指向的特徴生成処理部から出力される基準指向的特徴及び相対指向的特徴に対してＯＲ演算を行い、その演算結果を無指向的面特徴とする、又は、前記記憶部に記憶されている登録基準指向的特徴及び登録相対指向的特徴に対してＯＲ演算を行い、その演算結果を登録無指向的面特徴とするＯＲ演算部を備え、
前記指向的特徴照合処理部は、前記無指向的面特徴と前記登録基準指向的特徴との類似度を前記第２の類似度とし、前記無指向的面特徴と前記登録相対指向的特徴との類似度を前記第３の類似度とする、又は、前記基準指向的特徴と前記登録無指向的面特徴との類似度を前記第２の類似度とし、前記相対指向的特徴と前記登録無指向的面特徴との類似度を前記第３の類似度とする
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項７】
請求項２に記載の生体認証装置であって、
前記指向的特徴照合処理部は、
前記指向的特徴生成処理部から出力される基準指向的特徴及び相対指向的特徴に対してＯＲ演算を行い、その演算結果を無指向的面特徴とする第１のＯＲ演算部と、
前記記憶部に記憶されている登録基準指向的特徴及び登録相対指向的特徴に対してＯＲ演算を行い、その演算結果を登録無指向的面特徴とする第２のＯＲ演算部と、
前記無指向的面特徴と前記登録基準指向的特徴との類似度を前記第２の類似度とし、前記無指向的面特徴と前記登録相対指向的特徴との類似度を前記第３の類似度とする第１の指向的特徴照合処理部と、
前記基準指向的特徴と前記登録無指向的面特徴との類似度を第５の類似度とし、前記相対指向的特徴と前記登録無指向的面特徴との類似度を第６の類似度とする第２の指向的特徴照合処理部と、
を備え、
前記判定部は、前記第２及び第３の類似度、並びに、前記第５及び第６の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項８】
請求項３に記載の生体認証装置であって、
前記無指向的特徴照合処理部において前記第１の類似度を求める際に行われた前記無指向的特徴と前記登録無指向的特徴との位置合わせ処理で用いられた位置合わせ情報、及び、前記無指向的点特徴照合処理部において前記４の類似度を求める際に行われた前記無指向的点特徴と前記登録無指向的点特徴との位置合わせ処理で用いられた位置合わせ情報を用いて、位置合わせ情報を生成する位置合わせ情報生成部を備え、
前記指向的特徴照合処理部は、前記第２の類似度を求める際、前記位置合わせ情報生成部により生成される位置合わせ情報を用いて、前記基準指向的特徴と前記登録基準指向的特徴との位置合わせ処理を行う
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項９】
請求項１〜８の何れか１項に記載の生体認証装置であって、
前記画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により、主要な線の依存度を示す主要線特徴を生成する主要線特徴抽出部と、
前記主要線特徴と前記記憶部に記憶されている登録主要線特徴との第７の類似度を求める主要線特徴照合処理部と、
を備え、
前記判定部は、前記第７の類似度が大きい程、前記第７の類似度に対応する重み付けを小さくするとともに、前記第７の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項１０】
請求項１〜９の何れか１項に記載の生体認証装置であって、
前記無指向的特徴生成処理部は、
前記画像から前記複数の指向的特徴を抽出するフィルタと、
前記フィルタから抽出される複数の指向的特徴のうち、前記基準方向に対応する指向的特徴の全体の輝度値を下げ、前記基準方向に対応する指向的特徴に直交する方向に対応する指向的特徴の全体の輝度値を上げ、その他の指向的特徴をそのまま出力する直交フィルタと、
前記直交フィルタから出力される複数の指向的特徴を用いて、前記無指向的特徴を生成する無指向的特徴生成部と、
を備えることを特徴とする生体認証装置。
【請求項１１】
請求項１〜９の何れか１項に記載の生体認証装置であって、
前記無指向的特徴抽出処理部は、
前記画像から前記複数の指向的特徴を抽出するフィルタと、
前記フィルタにより抽出される複数の指向的特徴に対して、正規化を行う方向毎指向的特徴正規化処理部と、
前記方向毎指向的特徴正規化処理部から出力される複数の指向的特徴を用いて、前記無指向的特徴を生成する無指向的特徴生成部と、
を備えることを特徴とする生体認証装置。
【請求項１２】
請求項１〜１０の何れか１項に記載の生体認証装置であって、
前記指向的特徴照合処理部により求められる複数の類似度のうち、前記基準方向に対応する前記第２の類似度を選択するスコア解析部を備え、
前記判定部は、前記第２の類似度の重み付けを小さくする、
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項１３】
請求項１〜１２の何れか１項に記載の生体認証装置であって、
前記画像に対して、ノイズ除去を行うノイズ除去処理部を備え、
前記無指向的特徴抽出処理部は、前記ノイズ除去処理部から出力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により前記無指向的特徴を生成し、
前記指向的特徴抽出処理部は、前記ノイズ除去処理部から出力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、前記基準方向に対応する前記基準指向的特徴を選択する
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項１４】
請求項１〜１３の何れか１項に記載の生体認証装置であって、
前記画像に対して、輝度正規化を行う輝度正規化処理部を備え、
前記無指向的特徴抽出処理部は、前記輝度正規化処理部から出力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により前記無指向的特徴を生成し、
前記指向的特徴抽出処理部は、前記輝度正規化部から出力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、前記基準方向に対応する前記基準指向的特徴を選択する
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項１５】
請求項１〜１４の何れか１項に記載の生体認証装置であって、
前記画像に対して、幾何的正規化を行う幾何的正規化処理部を備え、
前記無指向的特徴抽出処理部は、前記幾何的正規化処理部から出力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により前記無指向的特徴を生成し、
前記指向的特徴抽出処理部は、前記幾何的正規化部から出力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、前記基準方向に対応する前記基準指向的特徴を選択する
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項１６】
コンピュータが、
入力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により無指向的特徴を生成し、
前記画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、基準方向に対応する基準指向的特徴を選択し、
前記無指向的特徴と記憶部に記憶されている登録無指向的特徴との第１の類似度を求め、
前記基準指向的特徴と前記記憶部に記憶されている登録基準指向的特徴との第２の類似度を求め、
前記第２の類似度の重み付けを前記第１の類似度の重み付けに比べて小さくするとともに、前記第１及び第２の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う、
ことを特徴とする生体認証方法。
【請求項１７】
コンピュータに、
入力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により無指向的特徴を生成し、
前記画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、基準方向に対応する基準指向的特徴を選択し、
前記無指向的特徴と記憶部に記憶されている登録無指向的特徴との第１の類似度を求め、
前記基準指向的特徴と前記記憶部に記憶されている登録基準指向的特徴との第２の類似度を求め、
前記第２の類似度の重み付けを前記第１の類似度の重み付けに比べて小さくするとともに、前記第１及び第２の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う、
ことを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施形態は、生体認証の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
既存の生体認証装置では、撮影後の画像から抽出される生体情報と、予め登録されている生体情報とが互いに一致する場合、本人であると判定する。この生体情報には掌紋や静脈などを示す特徴が含まれており、静脈を示す特徴を用いて生体認証を行う場合は、撮影後の画像から掌紋を示す特徴を分離して、できるだけ静脈を示す特徴のみにする必要がある。掌紋を示す特徴を分離する方法として、例えば、偏光フィルタなどを利用して光学的に分離する方法が知られている。また、他の方法として、例えば、複数波長撮影による方法が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】A.Ross, A.K.Jain, and J.Reisman, “A Hybrid fingerprint matcher”, Pattern Recognition, vol.36, no.7, pp.1661-1673, 2003.
【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、掌紋を示す特徴を物理的に分離する方法を適用できない場合では、掌紋を示す特徴が含まれたままの生体情報を用いて生体認証を行わなくてはならない。掌紋を示す特徴の多様性は、静脈を示す特徴の多様性に比べて乏しいため、生体情報に含まれる掌紋を示す特徴が多い程、他人受入率（FAR（False Acceptance Rate））を高めてしまう。また、メラニンが強く沈着した掌紋を示す特徴が含まれている場合、静脈を示す特徴に比べて掌紋を示す特徴が抽出され易くなるため、他人受入率をさらに高めてしまう。【０００５】
本開示の実施形態では、画像から掌紋を示す特徴を物理的に分離する方法を適用できない場合であっても、他人受入率が高くなることを抑えることが可能な生体認証装置、生体認証方法、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】
【０００６】
本開示の実施形態の生体認証装置は、入力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により無指向的特徴を生成する無指向的特徴生成処理部と、前記画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、基準方向に対応する基準指向的特徴を選択する指向的特徴生成処理部と、前記無指向的特徴と記憶部に記憶されている登録無指向的特徴との第１の類似度を求める無指向的特徴照合処理部と、前記基準指向的特徴と前記記憶部に記憶されている登録基準指向的特徴との第２の類似度を求める指向的特徴照合処理部と、前記第２の類似度の重み付けを前記第１の類似度の重み付けに比べて小さくするとともに、前記第１及び第２の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う判定部とを備える。【０００７】
また、本開示の実施形態の生体認証方法は、コンピュータが、入力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により無指向的特徴を生成し、前記画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、基準方向に対応する基準指向的特徴を選択し、前記無指向的特徴と記憶部に記憶されている登録無指向的特徴との第１の類似度を求め、前記基準指向的特徴と前記記憶部に記憶されている登録基準指向的特徴との第２の類似度を求め、前記第２の類似度の重み付けを前記第１の類似度の重み付けに比べて小さくするとともに、前記第１及び第２の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行う。【０００８】
また、本開示の実施形態のプログラムは、コンピュータに、入力される画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴により無指向的特徴を生成し、前記画像からそれぞれ互いに異なる方向に対応する指向的特徴を抽出し、それら指向的特徴のうち、基準方向に対応する基準指向的特徴を選択し、前記無指向的特徴と記憶部に記憶されている登録無指向的特徴との第１の類似度を求め、前記基準指向的特徴と前記記憶部に記憶されている登録基準指向的特徴との第２の類似度を求め、前記第２の類似度の重み付けを前記第１の類似度の重み付けに比べて小さくするとともに、前記第１及び第２の類似度を用いて、本人であるか否かの判定を行うことを実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の実施形態によれば、画像から掌紋を示す特徴を物理的に分離する方法を適用できない場合であっても、他人受入率が高くなることを抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態の生体認証装置の一例を示す図である。
【図２】第１実施形態の生体認証方法を示すフローチャートである。
【図３】第１実施形態の特徴抽出部の一例を示す図である。
【図４】第１実施形態の照合処理部の一例を示す図である。
【図５】第２実施形態の照合処理部の一例を示す図である。
【図６】第３実施形態の特徴抽出部の一例を示す図である。
【図７】第４実施形態の照合処理部の一例を示す図である。
【図８】第４実施形態の照合処理部の一例を示す図である。
【図９】第５実施形態の生体認証装置の一例を示す図である。
【図１０】データ処理部の一例を示す図である。
【図１１】データ処理部の他の例を示す図である。
【図１２】第６実施形態の照合処理部の一例を示す図である。
【図１３】第７実施形態の照合処理部の一例を示す図である。
【図１４】第８実施形態の特徴抽出部の一例を示す図である。
【図１５】第８実施形態の照合処理部の一例を示す図である。
【図１６】第９実施形態の特徴抽出部の一例を示す図である。
【図１７】第１０実施形態の照合処理部の一例を示す図である。
【図１８】第１１実施形態の特徴抽出部の一例を示す図である。
【図１９】第１２実施形態の生体認証装置の一例を示す図である。
【図２０】第１３実施形態の生体認証装置の一例を示す図である。
【図２１】第１４実施形態の生体認証装置の一例を示す図である。
【図２２】第１５実施形態の生体認証装置の一例を示す図である。
【図２３】第１５実施形態の特徴抽出部の一例を示す図である。
【図２４】第１５実施形態の照合処理部の一例を示す図である。
【図２５】生体認証装置のハードウェアの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態の生体認証装置の一例を示す図である。
【００１２】
図１に示す生体認証装置１は、画像取得部２と、領域特定部３と、特徴抽出部４と、照合処理部５と、スコア判定部６（判定部）と、記憶部７とを備える。
【００１３】
特徴抽出部４は、無指向的特徴生成処理部８と、指向的特徴生成処理部９とを備える。
照合処理部５は、無指向的特徴照合処理部１０と、指向的特徴照合処理部１１とを備える。
【００１４】
図２は、第１実施形態の生体認証方法を示すフローチャートである。
まず、画像取得部２は、被験者の手の画像を取得する（Ｓ１）。例えば、画像取得部２は、撮像装置であって、単板の撮像素子とベイヤー配列のＲＧＢの各カラーフィルタにより被検者の手の撮像画像を取得する。
【００１５】
次に、領域特定部３は、画像取得部２で取得される画像において被検者の手のひらに相当する手のひら領域（ROI(Region Of Interest)）を特定する（Ｓ２）。
【００１６】
次に、無指向的特徴生成処理部８は、領域特定部３により特定される手のひら領域の画像ｆから無指向的特徴を生成する（Ｓ３）。なお、無指向的とは、ある画像ｆに対してフィルタ処理Ｓを行う場合において、フィルタ処理Ｓの前に様々な角度θに対する画像回転変換処理ＴθやＴθの逆変換処理Ｔθ−１を挿入した場合であっても、フィルタ処理Ｓ単体の結果とほとんど変わらないことと定義する。すなわち、記号であらわすと、無指向的とは、任意の角度θにおいて、Ｓ（ｆ）＝Ｔθ−１（Ｓ（Ｔθ（ｆ）））であると定義する。
【００１７】
次に、指向的特徴生成処理部９は、手のひら領域の画像ｆから指向的特徴を生成する（Ｓ４）。なお、指向的とは、無指向的でないことと定義する。
【００１８】
次に、無指向的特徴照合処理部１０は、無指向的特徴生成処理部８により生成される無指向的特徴と、予め登録され記憶部７に記憶されている登録無指向的特徴との類似度を求める（Ｓ５）。
【００１９】
次に、指向的特徴照合処理部１１は、指向的特徴生成処理部９により生成される指向的特徴と、予め登録され記憶部７に記憶されている登録指向的特徴との類似度を求める（Ｓ６）。
【００２０】
次に、スコア判定部６は、無指向的特徴照合処理部１０により求められる類似度及び指向的特徴照合処理部１１により求められる類似度により本人であるか否かの判定を行う（Ｓ７）。
【００２１】
図３は、第１実施形態の特徴抽出部４の一例を示す図である。
図３に示す特徴抽出部４は、フィルタ４１と、各点最大値選択（point-wise maximum）部４２と、２値化部４３と、細線化部４４と、指向的特徴選択部４５と、２値化部４６と、ＡＮＤ演算部４７とを備える。
【００２２】
フィルタ４１は、入力される手のひら領域の画像ｆに対して、８つの方向θ（0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°、157.5°）毎にGaborフィルタ処理を行い、それぞれのフィルタ応答（輝度値）を指向的特徴ｇθ（指向的特徴ｇ0°、指向的特徴ｇ22.5°、指向的特徴ｇ45°、指向的特徴ｇ67.5°、指向的特徴ｇ90°、指向的特徴ｇ112.5°、指向的特徴ｇ135°、指向的特徴ｇ157.5°）として得る。なお、フィルタリング処理時に設定される方向θの数は２つ以上であれば、８つに限定されない。また、フィルタリング処理は、画像ｆ内の各方向θの線状の暗部に対して高いフィルタ応答をもつものであれば、Gaborフィルタ処理に限定されない。
【００２３】
各点最大値選択部４２は、式１に示すように、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθ（i,j）のうち、最大の指向的特徴ｍａｘθ｛ｇθ（i,j）｝を無指向的特徴g(i,j)として出力する。なお、iは、手のひら領域内の各画素の位置を２次元座標上の位置に対応させたときのその２次元座標の横軸方向の位置を示し、jは、その２次元座標の縦軸方向の位置を示す。
【００２４】
【数１】
2015145590.tif 000003
【００２５】
２値化部４３は、式２のように、各点最大値選択部４２から出力される無指向的特徴g(i,j)が正の値であるとき、１を無指向的面特徴b(i,j)として出力し、無指向的特徴g(i,j)が正の値以外の値であるとき、０を無指向的面特徴b(i,j)として出力する。このとき得られた無指向的面特徴ｂは、記憶部７に記憶される。
【００２６】
【数２】
2015145590.tif 000004
【００２７】
なお、上記２値化部４３では、単純な定数０による閾値処理によって２値化処理を行っているが、より高度なAdaptive-thresholding法を用いて２値化処理を行ってもよい。
【００２８】
細線化部４４は、式３のように、無指向的面特徴bに対して、細線化処理（skeltonizing）を行うことにより、無指向的線特徴ＬＦを得る。なお、skelは、細線化処理を表す。また、このとき得られた無指向的線特徴ＬＦは、記憶部７に記憶される。また、線特徴とは、線状からなる画像である。
【００２９】
【数３】
2015145590.tif 000005
【００３０】
指向的特徴選択部４５は、基準方向θｒを定めるとともに、その基準方向θｒを基準として４５°づつ変化させた３つの相対方向θｒ＋α（相対方向θｒ＋４５°、相対方向θｒ＋９０°、及び相対方向θｒ＋１３５°）を定める。例えば、手のひらをガイドに乗せて手のひら領域を特定するような場合では、掌紋によるフィルタ応答を多く含む方向を事前に統計的に知ることができる。このように、掌紋によるフィルタ応答を多く含む方向が既知であったと仮定する場合では、掌紋によるフィルタ応答を多く含む方向を基準方向θｒとして定める。
【００３１】
また、指向的特徴選択部４５は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθのうち、基準方向θｒに対応する指向的特徴ｇθを選択して指向的特徴ｇθｒとし、相対方向θｒ＋45°に対応する指向的特徴ｇθを選択して指向的特徴ｇθｒ＋45°とし、相対方向θｒ＋９０°に対応する指向的特徴ｇθを選択して指向的特徴ｇθｒ＋９０°とし、相対方向θｒ＋１３5°に対応する指向的特徴ｇθを選択して指向的特徴ｇθｒ＋１３5°とする。例えば、指向的特徴選択部２５は、０°を基準方向θｒとして定める場合、フィルタ４１から抽出される指向的特徴ｇ0°、指向的特徴ｇ22.5°、指向的特徴ｇ45°、指向的特徴ｇ67.5°、指向的特徴ｇ90°、指向的特徴ｇ112.5°、指向的特徴ｇ135°、指向的特徴ｇ157.5°のうち、基準方向θｒに対応する指向的特徴ｇθｒとして指向的特徴ｇ0°を選択し、相対方向θθｒ＋45°に対応する指向的特徴ｇθｒ＋４５°として指向的特徴ｇ４５°を選択し、相対方向θθｒ＋９０°に対応する指向的特徴ｇθｒとして指向的特徴ｇ９０°を選択し、相対方向θθｒ＋１３５°に対応する指向的特徴ｇθｒとして指向的特徴ｇ１３５°を選択する。なお、指向的特徴選択部４５により選択される指向的特徴ｇθの数は、４つに限定されない。
【００３２】
２値化部４６は、指向的特徴選択部４５により選択された指向的特徴ｇθｒ、指向的特徴ｇθｒ＋45°、指向的特徴θｒ＋90°、及び指向的特徴θｒ＋135°に対してそれぞれ２値化処理を行い、その結果を指向的面特徴ｂ１〜ｂ４として出力する。
【００３３】
例えば、２値化部４６は、式４に示すように、指向的特徴gθｒ(i,j)が正であるとき、１を指向的面特徴b１(i,j)として出力し、指向的特徴gθｒ(i,j)が正以外であるとき、０を指向的面特徴b１(i,j)として出力する。なお、このとき得られる指向的面特徴ｂ１は、記憶部７に記憶される。
【００３４】
【数４】
2015145590.tif 000006
【００３５】
また、２値化部４６は、式５に示すように、指向的特徴gθｒ＋４５°(i,j)が正であるとき、１を指向的面特徴b２(i,j)として出力し、指向的特徴gθｒ＋４５°(i,j)が正以外であるとき、０を指向的面特徴b２(i,j)として出力する。なお、このとき得られる指向的面特徴ｂ２は、記憶部７に記憶される。
【００３６】
【数５】
2015145590.tif 000007
【００３７】
また、２値化部４６は、式６に示すように、指向的特徴gθｒ＋９０°(i,j)が正であるとき、１を指向的面特徴b３(i,j)として出力し、指向的特徴gθｒ＋９０°(i,j)が正以外であるとき、０を指向的面特徴b３(i,j)として出力する。なお、このとき得られる指向的面特徴ｂ３は、記憶部７に記憶される。
【００３８】
【数６】
2015145590.tif 000008
【００３９】
また、２値化部４６は、式７に示すように、指向的特徴gθｒ＋１３５°(i,j)が正であるとき、１を指向的面特徴b４(i,j)として出力し、指向的特徴gθｒ＋１３５°(i,j)が正以外であるとき、０を指向的面特徴b４(i,j)として出力する。なお、このとき得られる指向的面特徴ｂ４は、記憶部７に記憶される。
【００４０】
【数７】
2015145590.tif 000009
【００４１】
なお、上記２値化部４６では、単純な定数０による閾値処理によって２値化処理を行っているが、より高度なAdaptive-thresholding法を用いて２値化処理を行ってもよい。
【００４２】
ＡＮＤ演算部４７は、式８に示すように、指向的面特徴ｂ１〜ｂ４に対してＡＮＤ演算を行い、その結果を無指向的点特徴ＣＰＦ（Cross-point Feature）として出力する。なお、このとき得られる無指向的点特徴ＣＰＦは、記憶部７に記憶される。また、点特徴とは、点状からなる画像である。
【００４３】
【数８】
2015145590.tif 000010
【００４４】
図４は、第１実施形態の照合処理部５の一例を示す図である。
図４に示す照合処理部５は、無指向的線特徴照合処理部５１と、無指向的点特徴照合処理部５２と、指向的面特徴照合処理部５３とを備える。
【００４５】
無指向的線特徴照合処理部５１は、細線化部４４から出力され記憶部７に記憶されている無指向的線特徴ＬＦと、予め登録され記憶部７に記憶されている登録無指向的線特徴ＴＬＦとの類似度score１を求める。
【００４６】
無指向的点特徴照合処理部５２は、ＡＮＤ演算部４７から出力され記憶部７に記憶されている無指向的点特徴ＣＰＦと、予め登録され記憶部７に記憶されている登録無指向的点特徴ＴＣＰＦとの類似度score２を求める。
【００４７】
指向的面特徴照合処理部５３は、２値化部４６から出力され記憶部７に記憶されている指向的面特徴ｂ１と、予め登録され記憶部７に記憶されている登録指向的面特徴Ｔｂ１との指向的面特徴類似度score３を求める。また、指向的面特徴照合処理部５３は、２値化部４６から出力され記憶部７に記憶されている指向的面特徴ｂ２と、予め登録され記憶部７に記憶されている登録指向的面特徴Ｔｂ２との類似度score４を求める。また、指向的面特徴照合処理部５３は、２値化部４６から出力され記憶部７に記憶されている指向的面特徴ｂ５と、予め登録され記憶部７に記憶されている登録指向的面特徴Ｔｂ５との類似度score５を求める。また、指向的面特徴照合処理部５３は、２値化部４６から出力され記憶部７に記憶されている指向的面特徴ｂ６と、予め登録され記憶部７に記憶されている登録指向的面特徴Ｔｂ６との類似度score６を求める。
【００４８】
スコア判定部６は、式９に示すように、score１〜score６に対して定数ａｋや定数ｃにより重み付けするとともに、重み付け後のscore１〜score６の合計をscoreとして出力する。そして、スコア判定部６は、例えば、scoreが閾値以上であるとき、本人であると判定する。
【００４９】
【数９】
2015145590.tif 000011
【００５０】
以下、あるｋについて、ａｋ＞０で、かつ、定数ａｋの絶対値が他の定数ａｋに比べて相対的に大きい程、scoreｋを積極的利用するといい（類似性を積極的に肯定する作用）、そうでないとき、scoreｋを消極的利用するという。
【００５１】
例えば、掌紋に相当するフィルタ応答を多く含むと推測される指向的特徴ｇθの方向０°を基準方向θｒとして定める場合、類似度score３〜score６のうち、基準方向θｒに対応する類似度score３を消極的利用することにより、掌紋の影響を小さくして、本人であるか否かの判定を行うことができる。これにより、無指向的特徴に静脈だけでなく掌紋も含まれている場合であっても、他人受入率を抑えることができる。すなわち、第１実施形態の生体認証装置１によれば、画像から掌紋を示す特徴を物理的に分離する方法を適用できない場合であっても、他人受入率が高くなることを抑えることができる。
【００５２】
また、主に、掌紋は手が握られたときにできる皺により構成され、静脈は手首から四指の方向へのびているため、静脈は掌紋に対して直交方向になる。そのため、基準方向θｒに直交する方向の指向的特徴ｇθ＋９０°に対応する類似度score５を積極的利用することにより、静脈を強調して、本人であるか否かの判定を行うことができる。これにより、本人拒否率（ＦＲＲ（False Rejection Rate））を低減することができる。
【００５３】
以上のように、第１実施形態の生体認証装置１では、入力される画像を無指向的特徴群と指向的特徴群に分離して保持することによって、後の照合処理部５において両群毎の相関を得ることができ、それらを、スコア判定部６において積極的利用や消極的利用を行うことにより、方向毎の偏りによらない、かつ、ロバストな認証ができる。
【００５４】
すなわち、第１実施形態の生体認証装置１では、無指向的特徴において面特徴、線特徴、点特徴のうち複数、又は、指向的特徴において面特徴、線特徴の両方を特徴データとして保持し、照合に用いることができる。このように無指向的特徴と指向的特徴をさらに多段階の表現形式として情報を保持し、後の照合処理部５において各表現形式毎の相関を得ることができ、それらを、スコア判定部６において積極的利用や消極的利用を行うことにより、より方向毎の偏りによらない、かつ、ロバストな認証ができる。
【００５５】
なお、第１実施形態の生体認証装置１において、ＡＮＤ演算部４７や無指向的点特徴照合処理部５２を省略してもよい。
【００５６】
＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態の生体認証装置１について説明する。なお、照合処理部５以外の構成は、第１実施形態の構成と同様とする。
【００５７】
図５は、第２実施形態の照合処理部５の一例を示す図である。なお、図４に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００５８】
図５に示す照合処理部５では、無指向的線特徴照合処理部５１で類似度score1が求められる際に行われる位置合わせ処理により得られる位置合わせ情報を、無指向的点特徴照合処理部５２で類似度score2を求める際に行われる位置合わせ処理に使用し、無指向的点特徴照合処理部５２で類似度score2が求められる際に行われる位置合わせ処理により得られる位置合わせ情報を、指向的面特徴照合処理部５３で類似度score3〜score6を求める際に行われる位置合わせ処理に使用する。
【００５９】
すなわち、無指向的線特徴照合処理部５１は、例えば、Correlation-basedの類似度算出処理を用いて、無指向的線特徴ＬＦと登録無指向的線特徴ＴＬＦとの類似度score1を求め、そのときに行った位置合わせ処理により得られた位置合わせ情報（例えば、幾何的変換である、Affine変換、射影変換、Thin-Plate Spline変換などで用いられる変換係数など）を無指向的点特徴照合処理部５２に渡す。
【００６０】
次に、無指向的点特徴照合処理部５２は、無指向的線特徴照合処理部５１から受け取った位置合わせ情報を初期の位置合わせ情報として位置合わせ処理に利用しつつ、無指向的点特徴ＣＰＦと登録無指向的点特徴ＴＣＰＦとの類似度score2を求め、そのときに行った位置合わせ処理により得られた位置合わせ情報を指向的面特徴照合処理部５３に渡す。
【００６１】
そして、指向的面特徴照合処理部５３は、無指向的点特徴照合処理部５２から受け取った位置合わせ情報を初期の位置合わせ情報として位置合わせ処理に利用しつつ、指向的面特徴ｂ1〜ｂ４と登録指向的面特徴Ｔｂ１〜Ｔｂ４との類似度score3〜score6を求める。
【００６２】
これにより、以下の課題（１）〜（３）を同時に解決することができる。
課題（１）：指向的特徴は方向依存があるため、手かざしの状態により、基準方向θｒからずれる場合に、指向的特性が変動しやすい。
【００６３】
課題（２）：指向的面特徴ｂと登録指向的面特徴Ｔｂはそれぞれ変動を受けやすいため、対応する共通の特徴箇所が少ない場合が多く、これらの照合処理部５での位置合わせ処理が失敗しやすい。
【００６４】
課題（３）：第１実施形態のように、多段階、特に指向的面特徴ｂを用いる場合はさらにこの問題が大きく、微小な位置合わせのずれが、指向的面特徴ｂと登録指向的面特徴Ｔｂのずれに繋がり、類似度score3〜score6を大きく下げてしまう傾向にある。
【００６５】
課題（１）〜（３）が解決されることによって、画像取得結果の角度変動に強く、ロバストかつ高精度な位置合わせを行うことができる。
【００６６】
＜第３実施形態＞
次に、第３実施形態の生体認証装置１について説明する。なお、特徴抽出部４以外の構成は、第１実施形態の構成と同様とする。
【００６７】
図６は、第３実施形態の特徴抽出部４の一例を示す図である。なお、図３に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００６８】
図６に示す指向的特徴選択部４５は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθのうち、フィルタ出力エネルギーが最大になる指向的特徴ｇθに対応する方向θを基準方向θｒに定める。
【００６９】
例えば、指向的特徴選択部４５は、式１０のように、最大出力方向（argmaxψ｛||ｇψ||Ｌ２｝））を基準方向θｒとして定める。なお、||ｇφ||Ｌ２（Ｌ２ノルム）は、式１１に示すように定義する。
【００７０】
【数１０】
2015145590.tif 000012
【００７１】
【数１１】
2015145590.tif 000013
【００７２】
なお、フィルタ出力エネルギーの一例として、Ｌ２ノルム以外にも、より一般のＬｐノルム（１≦ｐ≦∞）を選ぶことができる。
【００７３】
これにより、以下の課題（４）〜（７）を同時に解決することができる。
課題（４）：より被験者の自由度の高い認証系、特には、ガイドレス認証においては、手のかざされ方が様々であったり、遮光型のガイド等使用した場合、取得画像には手の輪郭が映らず、領域特定部３において、手の角度が既知とならない場合があり、これらの場合においては基準方向θｒが定まらない。
【００７４】
課題（５）：右手と左手とどちらもかざされる場合においては、左右それぞれの基準方向θｒを定め、これら基準方向θｒの平均を利用する場合が考えられるが、このような場合は、その基準方向θｒの平均と被験者の各手とのずれが大きくなる。
【００７５】
課題（６）：掌紋の出力が強い被験者であっても、そういった被験者毎にもっとも掌紋が出力される方向は個人差があるため、一律に定めた既知の基準では、掌紋を十分に基準方向θｒに対応する指向的特徴ｇθに含めることができない。
【００７６】
課題（７）：課題（４）〜（６）のため、静脈と掌紋の分離が十分とならず、結果として指向的特徴による照合処理において、十分に他人受入率の抑止効果が得られない。
【００７７】
課題（４）〜（７）が解決されることによって、被験者間での掌紋の方向にばらつきがある場合であっても、またさらには、より自由度の高い認証系であっても、手のひら全体を写すことができない画像取得部２であっても、被験者の手の左右両パターンがかざされる場合であっても、被験者の各手毎に基準方向θｒとして最大出力方向を選ぶことで、適応的に処理を行うことができ、掌紋を精度よく捉えることによって、静脈と掌紋の分離を十分に行うことができ、認証精度（特に他人受入率）を向上させる効果がある。
【００７８】
例えば、指向的特徴選択部４５は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθのうち、Ｌ２ノルムが最大になる指向的特徴ｇθに対応する方向θを最大出力方向として基準方向θｒに定めるとともに、その基準方向θｒを基準として相対方向θｒ＋４５°、θｒ＋９０°、θｒ＋１３５°を定める。
【００７９】
次に、指向的特徴選択部４５は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθのうち、基準方向θｒに対応する指向的特徴ｇθを指向的特徴ｇθｍａｘとして選択し、相対方向θｒ＋４５°に対応する指向的特徴ｇθを指向的特徴ｇθｍａｘ＋４５°として選択し、相対方向θｒ＋９０°に対応する指向的特徴ｇθを指向的特徴ｇθｍａｘ＋９０°として選択し、相対方向θｒ＋１３５°に対応する指向的特徴ｇθを指向的特徴ｇθｍａｘ＋１３５°として選択する。
【００８０】
２値化部４６は、指向的特徴選択部４５により選択された最大指向的特徴ｇθｍａｘ、指向的特徴ｇθｍａｘ＋45°、指向的特徴θｍａｘ＋90°、及び指向的特徴θｍａｘ＋135°に対してそれぞれ２値化処理を行い、その結果を指向的面特徴ｂ１〜ｂ４として出力する。
【００８１】
手のひら領域において掌紋が静脈などに比べて多く含まれている場合、フィルタ４１から抽出される指向的特徴ｇθのうち、最大出力方向に対応する指向的特徴ｇθｍａｘに多くの掌紋が含まれる傾向にある。そのため、最大出力方向を基準方向θｒとして定めることにより、ガイドレスだったり、被験者の手がガイドからずれたりしてしまっていても、基準方向θｒに対応する指向的特徴ｇθとして多くの掌紋が含まれる指向的特徴ｇθを選択することができる。これにより、この基準方向θｒに対応する類似度score３を消極的利用することで、掌紋の影響を抑えて本人であるか否かの判定を行うことができるため、認証精度を向上させることができる。
【００８２】
＜第４実施形態＞
次に、第４実施形態の生体認証装置１について説明する。なお、照合処理部５以外の構成は、第１実施形態の構成と同様とする。
【００８３】
図７は、第４実施形態の照合処理部５の一例を示す図である。なお、図４に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００８４】
図７に示す照合処理部５は、無指向的線特徴照合処理部５１、無指向的点特徴照合処理部５２、及び指向的面特徴照合処理部５３の他に、ＯＲ演算部５４を備えている。
【００８５】
図７に示すＯＲ演算部５４は、式１２に示すように、２値化部４６から出力され記憶部７に記憶されている指向的面特徴ｂ１〜ｂ４に対してＯＲ演算を行い、その演算結果を無指向的面特徴ｂｏｒとして出力する。
【００８６】
【数１２】
2015145590.tif 000014
【００８７】
指向的面特徴照合処理部５３は、無指向的面特徴ｂｏｒと、予め登録され記憶部７に記憶されている登録指向的面特徴Ｔｂ１〜Ｔｂ４とのそれぞれの類似度を求め、それら類似度を類似度score３〜score６として出力する。
【００８８】
また、図８は、第４実施形態の照合処理部５の他の例を示す図である。なお、図４に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００８９】
図８に示す照合処理部５は、無指向的線特徴照合処理部５１、無指向的点特徴照合処理部５２、及び指向的面特徴照合処理部５３の他に、ＯＲ演算部５５を備えている。
【００９０】
図８に示すＯＲ演算部５５は、式１３に示すように、予め登録され記憶部７に記憶されている登録指向的面特徴Ｔｂ１〜Ｔｂ４に対してＯＲ演算を行い、その演算結果を登録無指向的面特徴Ｔｂｏｒとして出力する。
【００９１】
【数１３】
2015145590.tif 000015
【００９２】
指向的面特徴照合処理部５３は、登録無指向的面特徴Ｔｂｏｒと、２値化部４６から出力され記憶部７に記憶されている指向的面特徴ｂ１〜ｂ４とのそれぞれの類似度を求め、それら類似度を類似度score３〜score６として出力する。
【００９３】
これにより、上記課題（１）、（２）を同時に解決することができるため、照合処理の精度を高めることができ、ロバスト性を向上させることができる。
【００９４】
無指向的面特徴ｂｏｒや登録無指向的面特徴Ｔｂｏｒは、指向的面特徴ｂや登録指向的面特徴Ｔｂに比べて、情報量が多くなるため、基準方向θｒと手のひら領域内の掌紋の方向とが多少ずれていても、そのずれを補正しやすくすることができるため、ずれにより類似度score３〜score６が下がることを抑えることができる。すなわち、照合精度を高め、認証精度を向上させることができる。
【００９５】
＜第５実施形態＞
次に、第５実施形態の生体認証装置１について説明する。
【００９６】
図９は、第５実施形態の生体認証装置１の一例を示す図である。なお、図１に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００９７】
図９に示す生体認証装置１は、画像取得部２、領域特定部３、特徴抽出部４、照合処理部５、スコア判定部６、及び記憶部７の他に、データ処理部１２を備える。
【００９８】
データ処理部１２は、指向的特徴生成処理部９から出力され記憶部７に記憶されている指向的面特徴ｂ１〜ｂ４に対してＡＮＤ演算やＯＲ演算などを行う。
【００９９】
図１０は、データ処理部１２の一例を示す図である。
図１０に示すデータ処理部１２は、ＯＲ演算部１２１と、ＡＮＤ演算部１２２とを備える。
【０１００】
ＯＲ演算部１２１は、上記式１２に示すように、指向的面特徴ｂ１〜ｂ４に対してＯＲ演算を行い、その演算結果を近似無指向的面特徴ｂＯＲとして記憶部７に記憶させる。近似無指向的面特徴ｂＯＲは、２値化部４３から出力される無指向的面特徴ｂと近似しているため、２値化部４３から出力される無指向的面特徴ｂを記憶部７に記憶させておく必要がなくなり、その分、記憶部７の記憶容量を削減することができる。また、ネットワークを介して外部の記憶部にデータを記憶させる場合は、そのデータ量を抑えることができるため、ネットワークの通信速度の低減を抑えることができる。
【０１０１】
ＡＮＤ演算部１２２は、式１４に示すように、指向的面特徴ｂ１〜ｂ４に対してＡＮＤ演算を行い、その演算結果を近似無指向的点特徴ｂＡＮＤとして記憶部７に記憶させる。近似無指向的点特徴ｂＡＮＤは、ＡＮＤ演算部４７から出力される無指向的点特徴ＣＰＦと近似しているため、ＡＮＤ演算部４７から出力される無指向的点特徴ＣＰＦを記憶部７に記憶させておく必要がなくなり、その分、記憶部７の記憶容量を削減することができる。また、ネットワークを介して外部の記憶部にデータを記憶させる場合は、そのデータ量を抑えることができるため、ネットワークの通信速度の低減を抑えることができる。また、ＡＮＤ演算部４７を省略することができるため、特徴抽出部４の構成を簡単にすることができる。
【０１０２】
【数１４】
2015145590.tif 000016
【０１０３】
図１１は、データ処理部１２の他の例を示す図である。なお、図１０に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１０４】
図１１に示すデータ処理部１２は、ＯＲ演算部１２１及びＡＮＤ演算部１２２の他に、細線化部１２３を備える。
【０１０５】
細線化部１２３は、ＯＲ演算部１２１から出力される近似無指向的面特徴ｂＯＲに対して、細線化処理を行い、その処理結果を近似無指向的線特徴ｂＬＦとして記憶部７に記憶させる。近似無指向的線特徴ｂＬＦは、細線化部４４から出力される無指向的線特徴ＬＦと近似しているため、細線化部４４から出力される無指向的線特徴ＬＦを記憶部７に記憶させておく必要がなくなり、その分、記憶部７の記憶容量を削減することができる。また、ネットワークを介して外部の記憶部にデータを記憶させる場合は、そのデータ量を抑えることができるため、ネットワークの通信速度の低減を抑えることができる。また、各点最大値選択部４２、２値化部４３、及び細線化部４４を省略することができ、特徴抽出部４の構成を簡単にすることができる。
【０１０６】
＜第６実施形態＞
次に、第６実施形態の生体認証装置１について説明する。なお、照合処理部５以外の構成は、第１実施形態の構成と同様とする。
【０１０７】
図１２は、第６実施形態の照合処理部５の一例を示す図である。なお、図７や図８に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１０８】
図１２に示す照合処理部５では、無指向的線特徴照合処理部５１、無指向的点特徴照合処理部５２、指向的面特徴照合処理部５３、ＯＲ演算部５４、及びＯＲ演算部５５の他に、指向的面特徴照合処理部５６を備えている。
【０１０９】
図１２に示すＯＲ演算部５４は、図７に示すＯＲ演算部５４と同様に、２値化部４６から出力され記憶部７に記憶されている指向的面特徴ｂ１〜ｂ４に対してＯＲ演算を行い、その演算結果を無指向的面特徴ｂｏｒとして出力する。
【０１１０】
図１２に示すＯＲ演算部５５は、図８に示すＯＲ演算部５５と同様に、予め登録され記憶部７に記憶されている登録指向的面特徴Ｔｂ１〜Ｔｂ４に対してＯＲ演算を行い、その演算結果を無指向的面特徴Ｔｂｏｒとして出力する。
【０１１１】
指向的面特徴照合処理部５３は、無指向的面特徴ｂＯＲと、予め登録され記憶部７に記憶されている登録指向的面特徴Ｔｂ１〜Ｔｂ４とのそれぞれの類似度を求め、それら類似度を類似度score３〜score６として出力する。
【０１１２】
指向的面特徴照合処理部５６は、登録無指向的面特徴ＴｂＯＲと、２値化部４６から出力され記憶部７に記憶されている指向的面特徴ｂ１〜ｂ４とのそれぞれの類似度を求め、それら類似度を類似度score７〜score１０として出力する。
【０１１３】
スコア判定部６は、式１５に示すように、score１〜score１０に対して定数ａｋや定数ｃにより重み付けするとともに、重み付け後のscore１〜score１０の合計をscoreとして出力する。そして、スコア判定部６は、例えば、scoreが閾値以上であるとき、本人であると判定する。
【０１１４】
【数１５】
2015145590.tif 000017
【０１１５】
これにより、以下の課題（８）、（９）を同時に解決することができる。
課題（８）：指向的面特徴ｂ１〜ｂ４の品質がよくない場合、類似度score３〜score６がかなり下がってしまい、ロバスト性が低くなってしまう。
【０１１６】
課題（９）：登録指向的面特徴Ｔｂ１〜Ｔｂ４にウルフ性（生体認証において本人以外であってもだれとでも合致してしまう特性）があった場合、特に他人受入率の上昇要因になってしまう。
【０１１７】
無指向的面特徴ｂｏｒや登録無指向的面特徴Ｔｂｏｒは、指向的面特徴ｂや登録指向的面特徴Ｔｂに比べて、情報量が多くなるため、基準方向θｒと手のひら領域内の掌紋の方向とが多少ずれていても、そのずれを補正しやすくすることができるため、ずれにより類似度score３〜score１０が下がることを抑えることができる。すなわち、照合精度を高め、認証精度を向上させることができる。
【０１１８】
＜第７実施形態＞
次に、第７実施形態の生体認証装置１について説明する。なお、照合処理部５以外の構成は、第１実施形態の構成と同様とする。
【０１１９】
図１３は、第７実施形態の照合処理部５の一例を示す図である。なお、図５に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１２０】
図１３に示す照合処理部５は、無指向的線特徴照合処理部５１、無指向的点特徴照合処理部５２、及び指向的面特徴照合処理部５３の他に、位置合わせ情報生成部５７を備える。
【０１２１】
位置合わせ情報生成部５７は、無指向的線特徴照合処理部５１で類似度score1が求められる際に行われる位置合わせ処理により得られる位置合わせ情報と、無指向的点特徴照合処理部５２で類似度score2が求められる際に行われる位置合わせ処理により得られる位置合わせ情報により、指向的面特徴照合処理部５３で類似度score3〜score6を求める際に行われる位置合わせ処理で使用するための位置合わせ情報を生成する。
【０１２２】
指向的面特徴照合処理部５３は、位置合わせ情報選択部５７により生成された位置合わせ情報を初期の位置合わせ情報として位置合わせ処理に利用する。
【０１２３】
まず、位置合わせ情報選択部５７は、指向的面特徴照合処理部５３において類似度score3〜score6を求める際に用いられる評価関数、又は、その評価関数により生成される結果と近似する結果を生成することが可能な評価関数を選ぶ（Step0.）。例えば、位置合わせ情報選択部５７は、指向的面特徴照合処理部５３において類似度score3〜score6を求める際に面特徴の評価関数が使われている場合、面特徴評価関数、又は、線特徴評価関数を選ぶ。
【０１２４】
次に、位置合わせ情報生成部５７は、Step0.で選んだ評価関数を用いて、複数の位置合わせ情報（無指向的線特徴照合処理部５１から受け取った位置合わせ情報と無指向的点特徴照合処理部５２から受け取った位置合わせ情報）の評価を行い、位置合わせ処理の精度が最も高くなる位置合わせ情報を１つ以上選択する（Step1.）。
【０１２５】
そして、位置合わせ情報生成部５７は、Step1.で求めた位置合わせ情報を微調整し、その微調整後の位置合わせ情報を指向的面特徴照合処理部５３に渡す（Step2.）。例えば、位置合わせ情報生成部５７は、Step1.で選択した位置合わせ情報に対して、ＩＣＰ法（Iterative Closest Point Method）やブロックマッチング法を用いて、位置合わせ時の局所的なずれを吸収する情報を追加したり、Step1.で選択した位置合わせ情報自体を変更したりする。
【０１２６】
このように、無指向的線特徴照合処理部５１で得られる位置合わせ情報や無指向的点特徴照合処理部５２で得られる位置合わせ情報を用いて、指向的面特徴照合処理部５３の位置合わせ処理で用いる位置合わせ情報を生成しているため、指向的面特徴ｂ１〜ｂ４と登録指向的面特徴Ｔｂ１〜Ｔｂ４との類似度score3〜score6を精度良く求めることができる。すなわち、照合精度を高め、認証精度を向上させることができる。
【０１２７】
＜第８実施形態＞
次に、第８実施形態の生体認証装置１について説明する。なお、特徴抽出部４及び照合処理部５以外の構成は、第１実施形態の構成と同様とする。
【０１２８】
図１４は、第８実施形態の特徴抽出部４の一例を示す図である。なお、図３に示す特徴抽出部４と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１２９】
図１４に示す特徴抽出部４は、フィルタ４１、各点最大値選択部４２、２値化部４３、細線化部４４、指向的特徴選択部４５、２値化部４６、及びＡＮＤ演算部４７の他に、主要線特徴（ＰＬＤＩ（Principal-Line Dependent Index））抽出部４８を備える。
【０１３０】
主要線特徴抽出部４８は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθにより、手のひら領域内の掌紋として主要な線の依存度を示す主要線特徴PLDIを生成する。例えば、主要線特徴抽出部４８は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθ（i,j）のうち、最大の指向的特徴MAX（i,j）を選択する。また、主要線特徴抽出部４８は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθ（i,j）のうち、最小の指向的特徴MIN（i,j）を選択する。また、主要線特徴抽出部４８は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθの平均値AVE（i,j）を求める。そして、主要線特徴抽出部４８は、最大の指向的特徴MAX（i,j）と最小の指向的特徴MIN（i,j）との差を、平均値AVE（i,j）で除算した値を主要線特徴PLDI（i,j）とする。
【０１３１】
なお、主要線特徴PLDIの求め方は、上記の方法に限定されない。
【０１３２】
図１５は、第８実施形態の照合処理部５の一例を示す図である。なお、図４に示す照合処理部５と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１３３】
図１５に示す照合処理部５は、無指向的線特徴照合処理部５１、無指向的点特徴照合処理部５２、及び指向的面特徴照合処理部５３の他に、主要線特徴照合処理部５８を備える。
【０１３４】
主要線特徴照合処理部５８は、主要線特徴抽出部４８から出力され記憶部７に記憶されている主要線特徴PLDIと予め記憶部７に記憶されている登録主要線特徴TPLDIとの類似度score１１を求める。
【０１３５】
そして、スコア判定部６は、類似度score１１が大きい程、その類似度score１１に対応する重み付けを小さくすることにより、類似度score11を消極的利用する。
【０１３６】
このように、類似度score１１を消極的利用することで、掌紋の影響を抑えて本人であるか否かの判定を行うことができるため、認証精度を向上させることができる。すなわち、第８実施形態の生体認証装置１によれば、画像から掌紋を示す特徴を物理的に分離する方法を適用できない場合であっても、他人受入率が高くなることを抑えることができる。また、特に被験者の手のひらにおいてメラニンが強く沈着し、無指向的線特徴に掌紋が多く含まれる場合でも、その無指向的線特徴における掌紋の影響を抑えて本人であるか否かの判定を行うことができるため、他人受入率を低減することができる。
【０１３７】
＜第９実施形態＞
次に、第９実施形態の生体認証装置１について説明する。なお、特徴抽出部４以外の構成は、第１実施形態の構成と同様とする。
【０１３８】
図１６は、第９実施形態の特徴抽出部４の一例を示す図である。なお、図３に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１３９】
図１６に示す特徴抽出部４は、フィルタ４１、各点最大値選択部４２、２値化部４３、細線化部４４、指向的特徴選択部４５、２値化部４６、及びＡＮＤ演算部４７の他に、直交フィルタ４９を備える。
【０１４０】
直交フィルタ４９は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθのうち、方向θが０°に対応する指向的特徴ｇ０°（Ｓ成分（Significant Feature）の指向的特徴ｇθ）の全体の輝度値を下げ、そのＳ成分の指向的特徴ｇθに直交する方向に対応する指向的特徴ｇ９０°（Ｐ成分（Perpendicular Feature）の指向的特徴ｇθ）の全体の輝度値を上げ、その他の指向的特徴ｇθをそのまま出力する。
【０１４１】
各点最大値選択部４２は、直交フィルタ４９から出力される各指向的特徴ｇθに対して、上記式１に示す演算を行い、無指向的特徴gを出力する。
【０１４２】
２値化部４３は、各点最大値選択部４２から出力される無指向的特徴gに対して２値化処理を行い、その処理結果として無指向的面特徴ｂを出力する。
【０１４３】
細線化部４４は、２値化部４３から出力される無指向的面特徴bに対して、細線化処理を行い、その処理結果として無指向的線特徴ＬＦを出力する。
【０１４４】
例えば、被験者の手の長手方向に直交する方向を０°とする場合、掌紋は主に手を握ったときに生じる皺により構成されるため、掌紋を多く含むと推測される指向的特徴ｇθに対応する方向θは０°になる。そのため、Ｓ成分の指向的特徴ｇθは、手のひら領域内の掌紋が強調された指向的特徴ｇθになり、全体の輝度値が下げられたＳ成分の指向的特徴ｇθが用いられて生成される無指向的線特徴ＬＦは、掌紋の影響が抑えられたものになる。これにより、掌紋の影響を抑えて本人であるか否かの判定を行うことができるため、認証精度を向上させることができる。すなわち、第９実施形態の生体認証装置１によれば、画像から掌紋を示す特徴を物理的に分離する方法を適用できない場合であっても、他人受入率が高くなることを抑えることができる。また、特に被験者の手のひらにおいてメラニンが強く沈着し、無指向的線特徴ＬＦに掌紋が多く含まれる場合でも、その無指向的線特徴ＬＦにおける掌紋の影響を抑えて本人であるか否かの判定を行うことができるため、他人受入率を低減することができる。
【０１４５】
また、被験者の手の長手方向を９０°とする場合、静脈は主に手首から四指に向かう方向にのびているため、静脈を多く含むと推測される指向的特徴ｇθに対応する方向θは９０°になる。そのため、Ｐ成分の指向的特徴ｇθは、手のひら領域内の静脈が強調された指向的特徴ｇθになり、全体の輝度値が上げられたＰ成分の指向的特徴ｇθが用いられて生成される無指向的線特徴ＬＦは、静脈が強調されたものになる。これにより、掌紋に比べて多様性が高い静脈を強調させて本人であるか否かの判定を行うことができるので、本人拒否率を低減することができる。
【０１４６】
＜第１０実施形態＞
次に、第１０実施形態の生体認証装置１について説明する。なお、照合処理部５以外の構成は、第１実施形態の構成と同様とする。
【０１４７】
図１７は、第１０実施形態の照合処理部５の一例を示す図である。なお、図４に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１４８】
図１７に示す照合処理部５は、無指向的線特徴照合処理部５１、無指向的点特徴照合処理部５２、及び指向的面特徴照合処理部５３の他に、スコア解析部５９を備える。
【０１４９】
スコア解析部５９は、指向的面特徴照合処理部５３から出力される類似度score３〜score６のうち、指向的面特徴ｂ１に対応する類似度score３をscoreＭＡＸとして出力するとともに、指向的面特徴ｂ３に対応する類似度score５をscoreＭＩＮとして出力する。
【０１５０】
スコア判定部６は、scoreＭＡＸを消極的利用し、scoreＭＩＮを積極的利用する。
指向的面特徴ｂ３は、掌紋が多く含まれる傾向にある指向的面特徴ｂであるため、その指向的面特徴ｂ３に対応する類似度scoreＭＡＸを消極的利用することにより、掌紋の影響を抑えて本人であるか否かの判定を行うことができ、認証精度を向上させることができる。すなわち、第１０実施形態の生体認証装置１によれば、画像から掌紋を示す特徴を物理的に分離する方法を適用できない場合であっても、他人受入率が高くなることを抑えることができる。また、特に被験者の手のひらにおいてメラニンが強く沈着し、無指向的線特徴ＬＦに掌紋が多く含まれる場合でも、その無指向的線特徴ＬＦにおける掌紋の影響を抑えて本人であるか否かの判定を行うことができるため、他人受入率を低減することができる。
【０１５１】
また、指向的面特徴ｂ５は、静脈が多く含まれる傾向にある指向的面特徴ｂであるため、その指向的面特徴ｂ５に対応する類似度scoreＭＩＮを積極的利用することにより、掌紋に比べて多様性が高い静脈を強調させて本人であるか否かの判定を行うことができるので、本人拒否率を低減することができる。
【０１５２】
なお、第８実施形態の主要線特徴抽出部４８を第１０実施形態の生体認証装置１に備え、主要線特徴PLDIが大きい程、類似度scoreＭＡＸをさらに消極的利用するように構成してもよい。
【０１５３】
＜第１１実施形態＞
次に、第１１実施形態の生体認証装置１について説明する。なお、特徴抽出部４以外の構成は、第１実施形態の構成と同様とする。
【０１５４】
図１８は、第１１実施形態の特徴抽出部４の一例を示す図である。なお、図３に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１５５】
図１８に示す特徴抽出部４は、フィルタ４１、各点最大値選択部４２、２値化部４３、細線化部４４、指向的特徴選択部４５、２値化部４６、及びＡＮＤ演算部４７の他に、方向毎指向的特徴正規化処理部５０を備える。
【０１５６】
方向毎指向的特徴正規化処理部５０は、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθに対してそれぞれ正規化を行う。
【０１５７】
各点最大値選択部４２は、方向毎指向的特徴正規化処理部５０により正規化が行われた各指向的特徴ｇθに対して、上記式１に示す演算を行い、無指向的特徴gを出力する。
【０１５８】
２値化部４３は、各点最大値選択部４２から出力される無指向的特徴gに対して２値化処理を行い、その処理結果として無指向的面特徴ｂを出力する。
【０１５９】
細線化部４４は、２値化部４３から出力される無指向的面特徴bに対して、細線化処理を行い、その処理結果として無指向的線特徴ＬＦを出力する。
【０１６０】
掌紋に相当する輝度値は静脈に相当する輝度値よりも大きくなる傾向にある。そのため、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθに対して正規化が行われると、各指向的特徴ｇθにおいて、静脈に相当する輝度値に比べて掌紋に相当する輝度値が小さくなる。そして、正規化後の各指向的特徴ｇθが用いられて生成される無指向的線特徴ＬＦは、掌紋の影響が抑えられたものになる。そのため、掌紋の影響を抑えて本人であるか否かの判定を行うことができるため、認証精度を向上させることができる。すなわち、第１１実施形態の生体認証装置１によれば、画像から掌紋を示す特徴を物理的に分離する方法を適用できない場合であっても、他人受入率が高くなることを抑えることができる。また、特に被験者の手のひらにおいてメラニンが強く沈着し、無指向的線特徴ＬＦに掌紋が多く含まれる場合、特に、無指向的線特徴ＬＦにおける掌紋の影響を抑えて本人であるか否かの判定を行うことができるため、他人受入率を低減することができる。
【０１６１】
また、フィルタ４１から抽出される各指向的特徴ｇθに対して正規化が行われると、各指向的特徴ｇθにおいて、掌紋に相当する輝度値に比べて静脈に相当する輝度値が大きくなる。そして、正規化後の各指向的特徴ｇθが用いられて生成される無指向的線特徴ＬＦは、静脈が強調されたものになる。そのため、掌紋に比べて多様性が高い静脈を強調させて本人であるか否かの判定を行うことができるので、本人拒否率を低減することができる。
【０１６２】
＜第１２実施形態＞
次に、第１２実施形態の生体認証装置１について説明する。
【０１６３】
図１９は、第１２実施形態の生体認証装置１の一例を示す図である。なお、図１に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１６４】
図１９に示す生体認証装置１は、画像取得部２、領域特定部３、特徴抽出部４、照合処理部５、スコア判定部６、及び記憶部７の他に、ノイズ除去処理部１３を備える。
【０１６５】
ノイズ除去処理部１３は、手のひら領域の画像に対して、ノイズ除去処理を行う。例えば、ノイズ除去処理部１３は、手のひら領域の画像に対して、ウェーブレット変換を用いたノイズ除去処理を行う。「S.D.Ruikar, D.D.Doye, “Wavelet Based Image Denoising Technique,” IJACSA, vol.2, no.3, March 2011.」参照。
【０１６６】
特徴抽出部４は、ノイズ除去処理部１３によりノイズ除去された手のひら領域の画像ｆから無指向的特徴（無指向的線特徴ＬＦ、無指向的点特徴ＣＰＦ）と指向的特徴（指向的面特徴ｂ１〜ｂ４）を生成する。
【０１６７】
このように、ノイズが除去された手のひら領域の画像ｆから無指向的特徴と指向的特徴を生成することができるため、認証精度を上げることができる。
【０１６８】
＜第１３実施形態＞
次に、第１３実施形態の生体認証装置１について説明する。
【０１６９】
図２０は、第１３実施形態の生体認証装置１の一例を示す図である。なお、図１に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１７０】
図２０に示す生体認証装置１は、画像取得部２、領域特定部３、特徴抽出部４、照合処理部５、スコア判定部６、及び記憶部７の他に、輝度正規化処理部１４を備える。
輝度正規化処理部１４は、手のひら領域の画像ｆに対して輝度正規化を行う。
【０１７１】
特徴抽出部４は、輝度正規化処理部１４により輝度正規化された手のひら領域の画像ｆから無指向的特徴（無指向的線特徴ＬＦ、無指向的点特徴ＣＰＦ）と指向的特徴（指向的面特徴ｂ１〜ｂ４）を生成する。
【０１７２】
このように、ノイズ（高過ぎる輝度値や低過ぎる輝度値）が低減された手のひら領域の画像ｆから無指向的特徴と指向的特徴を生成することができるため、認証精度を上げることができる。
【０１７３】
＜第１４実施形態＞
次に、第１４実施形態の生体認証装置１について説明する。
【０１７４】
図２１は、第１４実施形態の生体認証装置１の一例を示す図である。なお、図１に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１７５】
図２１に示す生体認証装置１は、画像取得部２、領域特定部３、特徴抽出部４、照合処理部５、スコア判定部６、及び記憶部７の他に、幾何正規化処理部１５を備える。
【０１７６】
幾何的正規化処理部１５は、手のひら領域の画像ｆに対して、幾何的正規化を行う。
特徴抽出部４は、幾何的正規化処理部１５により幾何的正規化された手のひら領域の画像ｆから無指向的特徴（無指向的線特徴ＬＦ、無指向的点特徴ＣＰＦ）と指向的特徴（指向的面特徴ｂ１〜ｂ４）を生成する。
【０１７７】
このように、幾何的正規化された手のひら領域の画像ｆから無指向的特徴と指向的特徴を生成することができるため、認証精度を上げることができる。
【０１７８】
＜第１５実施形態＞
次に、第１５実施形態の生体認証装置１について説明する。
【０１７９】
図２２は、第１５実施形態の生体認証装置１の一例を示す図である。なお、図１、図１９、図２０、図２１に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１８０】
図２２に示す生体認証装置１は、第１実施形態の画像取得部２、領域特定部３、特徴抽出部４、照合処理部５、スコア判定部６、及び記憶部７の他に、第１２実施形態のノイズ除去処理部１３、第１３実施形態の輝度正規化処理部１４、及び第１４実施形態の幾何的正規化処理部１５を備える。
【０１８１】
図２３は、第１５実施形態の特徴抽出部４の一例を示す図である。なお、図３、図６、図１４、図１８に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１８２】
図２３に示す特徴抽出部４は、第１実施形態のフィルタ４１、各点最大値選択部４２、２値化部４３、細線化部４４、指向的特徴選択部４５、２値化部４６、及びＡＮＤ演算部４７の他に、第８実施形態の主要線特徴抽出部４８、及び第１１実施形態の方向毎指向的特徴正規化処理部５０を備える。
【０１８３】
図２４は、第１５実施形態の照合処理部５の一例を示す図である。なお、図４、図５、図１２、図１５、図１７に示す構成と同じ構成には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１８４】
図２４に示す照合処理部５は、第１及び第２実施形態の無指向的線特徴照合処理部５１、無指向的点特徴照合処理部５２、及び指向的面特徴照合処理部５３の他に、第６実施形態のＯＲ演算部５４、ＯＲ演算部５５、及び指向的面特徴照合処理部５６、第８実施形態の主要線特徴照合処理部５８、並びに第１０実施形態のスコア解析部５９を備える。
【０１８５】
このように、様々な実施形態を組み合わせることにより、各実施形態で得られる効果を複合的に高めることができる。
【０１８６】
なお、各実施形態の組合せは、第１５実施形態の組合せに限定されず、様々な組合せが考えられる。
【０１８７】
図２５は、本開示の実施形態の生体認証装置１を構成するハードウェアの一例を示す図である。
【０１８８】
図２５に示すように、生体認証装置１を構成するハードウェアは、制御部１２０１と、記憶部１２０２と、記録媒体読取装置１２０３と、入出力インタフェース１２０４と、通信インタフェース１２０５とを備え、それらがバス１２０６によってそれぞれ接続されている。なお、画像処理装置１を構成するハードウェアは、クラウドなどを用いて実現してもよい。
【０１８９】
制御部１２０１は、例えば、Central Processing Unit（ＣＰＵ）、マルチコアＣＰＵ、プログラマブルなデバイス（Field Programmable Gate Array（ＦＰＧＡ）、Programmable Logic Device（ＰＬＤ）など）を用いることが考えられ、図１に示す領域特定部３、特徴抽出部４、照合処理部５、及びスコア判定部６、図９に示すデータ処理部１２、図１９に示すノイズ除去部１３、図２０に示す輝度正規化処理部１４、図２１に示す幾何的正規化処理部１５に相当する。
【０１９０】
記憶部１２０２は、図１、図９、図１９、図２０、図２１に示す記憶部７に相当し、例えばRead Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）などのメモリやハードディスクなどが考えられる。なお、記憶部１２０２は、実行時のワークエリアとして用いてもよい。また、生体認証装置１の外部に他の記憶部を設けてもよい。
【０１９１】
記録媒体読取装置１２０３は、制御部１２０１の制御により、記録媒体１２０７に記録されるデータを読み出したり、記録媒体１２０７にデータを書き込んだりする。また、着脱可能な記録媒体１２０７は、コンピュータで読み取り可能なnon-transitory（非一時的）な記録媒体であって、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどが考えられる。磁気記録装置は、例えば、ハードディスク装置（ＨＤＤ）などが考えられる。光ディスクは、例えば、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、Compact Disc Read Only Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤ−Ｒ(Recordable)／ＲＷ（ReWritable）などが考えられる。光磁気記録媒体は、例えば、Magneto-Optical disk（ＭＯ）などが考えられる。なお、記憶部１２０２もnon-transitory（非一時的）な記録媒体に含まれる。
【０１９２】
入出力インタフェース１２０４は、入出力部１２０８が接続され、ユーザにより入出力部１２０８から入力された情報をバス１２０６を介して制御部１２０１に送る。また、入出力インタフェース１２０４は、制御部１２０１から送られてくる情報をバス１２０６を介して入出力部１２０８に送る。
【０１９３】
入出力部１２０８は、図１、図９、図１９、図２０、図２１に示す画像取得部２に相当し、例えば、撮像装置などが考えられる。また、入出力部１２０８は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス（マウスなど）、タッチパネル、Cathode Ray Tube（ＣＲＴ）ディスプレイ、プリンタなどが考えられる。
【０１９４】
通信インタフェース１２０５は、Local Area Network（ＬＡＮ）接続やインターネット接続を行うためのインタフェースである。また、通信インタフェース１２０５は必要に応じ、他のコンピュータとの間のＬＡＮ接続やインターネット接続や無線接続を行うためのインタフェースとして用いてもよい。
【０１９５】
このようなハードウェアを有するコンピュータを用いることによって、生体認証装置１が行う各種処理機能が実現される。この場合、生体認証装置１が行う各種処理機能の内容を記述したプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各処理機能（例えば、領域特定部３、特徴抽出部４、照合処理部５、スコア判定部６、データ処理部１２、ノイズ除去部１３、輝度正規化処理部１４、及び幾何的正規化処理部１５）がコンピュータ上で実現される。各種処理機能の内容を記述したプログラムは、記憶部１２０２や記録媒体１２０７に格納しておくことができる。
【０１９６】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体１２０７が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に記録しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１９７】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、記録媒体１２０７に記録されたプログラム、又は、サーバコンピュータから転送されたプログラムを、記憶部１２０２に記憶する。そして、コンピュータは、記憶部１２０２からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、記録媒体１２０７から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【０１９８】
なお、本開示の実施形態では、手のひらの静脈を用いて認証を行う画像処理装置を例示して説明したが、これに限らず、生体のその他の特徴検出部位であればどこでもよい。
【０１９９】
たとえば、生体のその他の特徴検出部位は、静脈に限らず、生体の血管像や、生体の紋様、生体の指紋や掌紋、足の裏、手足の指、手足の甲、手首、腕などであってもよい。
なお、認証に静脈を用いる場合、生体のその他の特徴検出部位は、静脈を観察可能な部位であればよい。
【０２００】
なお、生体情報を特定可能な生体のその他の特徴検出部位であれば認証に有利である。たとえば、手のひらや顔などであれば、取得した画像から部位を特定可能である。また、上述の実施の形態は、実施の形態の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えることができる。さらに、上述の実施の形態は、多数の変形、変更が当業者にとって可能であり、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではない。
【符号の説明】
【０２０１】
１  生体認証装置
２  画像取得部
３  領域特定部
４  特徴抽出部
５  照合処理部
６  スコア判定部
７  記憶部
８  無指向的特徴抽出処理部
９  指向的特徴抽出処理部
１０  無指向的特徴照合処理部
１１  指向的特徴照合処理部
１２  データ処理部
１３  ノイズ除去処理部
１４  輝度正規化処理部
１５  幾何的正規化処理部
４１  フィルタ
４２  各点最大値選択部
４３  ２値化部
４４  細線化部
４５  指向的特徴選択部
４６  ２値化部
４７  ＡＮＤ演算部
４８  主要線特徴抽出部
４９  直交フィルタ
５０  方向毎指向的特徴正規化処理部
５１  無指向的線特徴照合処理部
５２  指向的線点特徴照合処理部
５３  指向的線面特徴照合処理部
５４、５５  ＯＲ演算部
５６  指向的線面特徴照合処理部
５７  位置合わせ情報生成部
５８  主要線特徴照合処理部
５９  スコア解析部
【図１】
2015145590.tif 000018
【図２】
2015145590.tif 000019
【図３】
2015145590.tif 000020
【図４】
2015145590.tif 000021
【図５】
2015145590.tif 000022
【図６】
2015145590.tif 000023
【図７】
2015145590.tif 000024
【図８】
2015145590.tif 000025
【図９】
2015145590.tif 000026
【図１０】
2015145590.tif 000027
【図１１】
2015145590.tif 000028
【図１２】
2015145590.tif 000029
【図１３】
2015145590.tif 000030
【図１４】
2015145590.tif 000031
【図１５】
2015145590.tif 000032
【図１６】
2015145590.tif 000033
【図１７】
2015145590.tif 000034
【図１８】
2015145590.tif 000035
【図１９】
2015145590.tif 000036
【図２０】
2015145590.tif 000037
【図２１】
2015145590.tif 000038
【図２２】
2015145590.tif 000039
【図２３】
2015145590.tif 000040
【図２４】
2015145590.tif 000041
【図２５】
2015145590.tif 000042
【国際調査報告】
2015145590.tif 000043
2015145590.tif 000044
2015145590.tif 000045
2015145590.tif 000046