(57)【要約】【課題】  認証時間を短縮したうえ、認証精度率を向上させ、本人認証率を高め、他人受け入れ率の低減を実現する認証システムを提供すること。【解決手段】  生体画像の折線ベクトル化画像と３値化画像を生成し、本人確認を行うに際しては、記憶手段に予め記憶しておいた確認対象の個人の折線ベクトル化画像における折線数、分岐点数と、新たに撮影した個人の折線ベクトル化画像における折線数、分岐点数を比較し、不一致であった場合には認証失敗とし、一致していた場合にのみ３値化画像の比較処理に進み、３値化画像における黒、白の位置が一致した場合には、折線ベクトル化画像と３値化画像とを合成した画像による比較処理を行う。【選択図】      図１
2008197987.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う認証システムであって、
前記生体情報を含む画像情報を取得する撮像手段と、
取得した画像情報に対して複数の画像処理を加えて、１つ以上の生体画像情報を生成する生体画像情報生成手段と、
生成された前記生体画像情報に基づいて前記本人確認を行う認証処理手段を備えること
を特徴とする認証システム。
【請求項２】
前記生体画像生成手段が前記撮像手段によって取得した画像情報を折線ベクトル化する手段と３値化する手段とを備え、
前記認証処理手段が、折線ベクトル化画像と３値化画像とに基づき本人確認を行うことを特徴とする請求項１に記載の認証システム。
【請求項３】
前記認証処理手段が、前記撮像手段によって新たに撮影し、かつ前記生体画像生成手段によって新たに生成した折線ベクトル化画像における折線数及び分岐点数と、記憶手段に予め記憶した確認対象の個人の折線ベクトル化画像における折線数及び分岐点数とが一致するか否かを判定し、一致していた場合には、前記生体画像生成手段によって新たに生成した３値化画像から灰色部分を除いた第１の２値化画像を生成し、記憶手段に予め記憶した確認対象の個人の第２の２値化画像における黒、白の位置関係が一致するか否かを判定し、一致していた場合には前記第１の２値化画像に対して前記生体画像生成手段によって新たに生成した折線ベクトル画像とを合成した第１の合成画像を生成すると共に、前記第２の２値化画像に対し前記記憶手段から読み出した折線ベクトル化画像とを合成した第２の合成画像を生成し、これら生成した第１、第２の合成画像のパターンマッチング処理を行い、両画像における折線数、分岐点数が一致し、かつ黒、白の位置関係が一致していた場合に本人確認成功とする手段を備えることを特徴とする請求項２に記載の認証システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指静脈の生体情報を用いて本人確認を行う認証システムに係り、特に、高速認証を行うため認証アルゴリズムに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、生体識別装置においては、人間の指紋や網膜を用いた生体認証だけでなく、指の静脈パターンの画像によって本人確認を行う静脈認証装置が普及してきている。静脈認証装置の静脈パターンの撮影装置としては、以下のような非接触に指静脈パターンを取得する生体識別装置に関する特許文献１がある。
【０００３】
図２は、非接触に指血管パターンを取得する個人認証装置に関する特許文献１の機構的構成図である。
識別対象である指２０１を置く指置き台と、該指置き台に置かれた指２０１の画像を撮影する指に対して光を入射する赤外線光源２０２，２０３と、前記指置き台に置かれた指２０１の画像を撮影するカメラ２０４を備え、指の両サイドから赤外入射光線を照射し、指２０１を透過した赤外線が指の中で飽和し、その飽和した光（画像）をカメラ２０４により撮影する。カメラ２０４の撮影領域は、図３に示すように、指２０１の第１関節３０２から第２関節３０３までをカバーしている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５３９８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、特許文献１で用いられている指認証アルゴリズムは予め、撮影し、登録した画像と、認証したい指の画像をパターンマッチング処理を用いて、画像が一致するかどうかを検証するアルゴリズムが用いられている。
指静脈の場合、認証対象となる画像自体は認証が必要とする画像面積が広くないため、パターンマッチングのような左右上下に交互に動かす処理を行っても、割と高速に画像の一致、不一致を確認し、認証の有無を判断することができる。
しがしながら、指静脈画像が大きくなったり、画像歪みが大きい場合、左右上下に動かす範囲が広くなってしまい、より時間がかかってしまう問題がある。
また、透過赤外線の画像が、より鮮明になった場合、また、同時に大量に指の認証処理を行おうとした場合、パターンマッチングでは認証処理に時間がかかってしまい、処理速度が落ちる、もしくは負荷がかかって認証までの時間がかかるといった問題が起きる可能性がある。
【０００６】
本発明は、以上の問題点を鑑みてなされたものであり、認証時間を短縮したうえ、認証精度率を向上させ、本人認証率を高め、他人受け入れ率の低減を実現する認証システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明にかかる認証システムは、人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う認証システムであって、
前記生体情報を含む画像情報を取得する撮像手段と、取得した画像情報に対して複数の画像処理を加えて、１つ以上の生体画像情報を生成する生体画像情報生成手段と、生成された前記生体画像情報に基づいて前記本人確認を行う認証処理手段を備えることを特徴とする。
また、前記生体画像生成手段が前記撮像手段によって取得した画像情報を折線ベクトル化する手段と３値化する手段とを備え、前記認証処理手段が、折線ベクトル化画像と３値化画像とに基づき本人確認を行うことを特徴とする。
また、前記認証処理手段が、前記撮像手段によって新たに撮影し、かつ前記生体画像生成手段によって新たに生成した折線ベクトル化画像における折線数及び分岐点数と、記憶手段に予め記憶した確認対象の個人の折線ベクトル化画像における折線数及び分岐点数とが一致するか否かを判定し、一致していた場合には、前記生体画像生成手段によって新たに生成した３値化画像から灰色部分を除いた第１の２値化画像を生成し、記憶手段に予め記憶した確認対象の個人の第２の２値化画像における黒、白の位置関係が一致するか否かを判定し、一致していた場合には前記第１の２値化画像に対して前記生体画像生成手段によって新たに生成した折線ベクトル画像とを合成した第１の合成画像を生成すると共に、前記第２の２値化画像に対し前記記憶手段から読み出した折線ベクトル化画像とを合成した第２の合成画像を生成し、これら生成した第１、第２の合成画像のパターンマッチング処理を行い、両画像における折線数、分岐点数が一致し、かつ黒、白の位置関係が一致していた場合に本人確認成功とする手段を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る認証システムによれば、撮影された生体の画像情報から折線ベクトル化画像と３値化画像を生成し、それぞれの画像単位で認証判定を行い、さらに認証対象画像を再合成し、その合成結果で判定処理を行うことにより、認証の高速化を図り、さらに複数の認証判定を行うことで認証精度を向上させることが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明に係る認証システムをノートＰＣ等の起動時のＯＳへのログイン認証に適用した実施形態について説明する。
図１は、本発明に係る認証システムの第１の実施形態における全体構成を示す説明図である。
この実施形態における認証システムは、例えば一般的な情報処理装置等であるノートＰＣ１２０の内部に、ノートＰＣ１２０が起動する際にこのノートＰＣ１２０を操作する登録者の指情報により本人確認を行う静脈認証装置１００を備えている。
ここで、指情報とは、登録者の身体の指の腹側等の表面から撮像して取得した指の静脈の血管パターンを映した画像情報を含む情報である。
ノートＰＣ１２０は、静脈認証装置１００に対して信号や情報の送受信を行うＩ／Ｆ１２１と、各構成要素の動作を制御して各種の演算等の処理を行うＣＰＵ１２２と、ＣＰＵ１２２が演算等の処理を行った結果等の情報を一時的に格納するメモリ１２３と、登録者の身体に基づいた指情報等の情報を登録し記憶するＨＤＤ１２４と、ノートＰＣ１２０を操作する登録者が文字情報等の入力操作や選択操作を行うためのキーボード１２５と、ＣＰＵ１２２が実行したプログラムの処理結果や情報やデータを画面表示する表示手段である液晶ディスプレイ１２６と、ノートＰＣ１２０の動作中のエラー音等を出力するスピーカ１２７とを備えている。
【００１０】
ＣＰＵ１２２は、静脈認証装置１００から送信された画像情報をメモリ１２３に一時的に格納して、画像情報から指情報を抽出、取得して暗号化する処理を行い、ＨＤＤ１２４に記憶する機能を有する。
また、画像情報に基づいて輝度を算出し、この輝度に応じて静脈認証装置１００内の後述する赤外線光源１０１が発光する赤外線の光量を調節するための処理を行う機能を有する。
【００１１】
静脈認証装置１００は、登録者の指１０５の認証を行うために、指１０５を所定の位置に置くための指置き台１０３と、指１０５に対して赤外線を照射する赤外線光源１０１と、赤外線光源１０１が赤外線を発光し照射することにより映し出された指１０５の静脈を撮像するカメラ１０２と、指置き台１０３に指１０５が置かれたことを検出するためのフォトセンサ１０４と、カメラ１０２が撮像した画像のアナログデータをデジタルデータに変換処理するＡ／Ｄ変換器１０６と、Ａ／Ｄ変換器１０６が変換処理したデジタルデータを用いてデジタル情報の画像情報を生成する画像入力部１０７と、ＣＰＵ１２２からＩ／Ｆ１２１を介して送信された発光制御信号に応じて赤外線光源１０１の動作の制御を行う発光制御部１０８とを備えている。
【００１２】
図６は、ＨＤＤ１２４に記憶された指情報６０１を示す説明図である。
指情報６０１は、登録者の身体から取得した指情報等の情報として、登録者の１本目の指から取得した指情報と、１本目とは別の２本目の指から取得した指情報とが登録され記憶されるようになっている。
【００１３】
以下、本実施の形態における認証システムの動作について図面を用いて詳細に説明する。
まず、登録者の指の静脈の血管パターンを含む指情報を登録する処理について図４に示すフローチャートを用いて説明する。
ノートＰＣ１２０を操作する登録者が、キーボード１２５を操作し、ＨＤＤ１２４に記憶された静脈パターン登録プログラムを開始させると、ＣＰＵ１２２は、ノートＰＣ１２０のハードウェア全体の初期化や静脈パターン登録プログラムの実行に必要となる一時的な変数に初期値を代入する処理を行う（ステップ４０１）。
次に、ＣＰＵ１２２は、初期化状態への移行が完了すると、何本目の指を登録するかを判定する処理を行う（ステップ４０２）。
最初に１本目の指を登録する場合には、「１本目の指登録操作」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行い、静脈認証装置１００の指置き台１０３に登録者の例えば人差し指等の１本目の指１０５を置くように促すための画面表示をする（ステップ４０３）。また、１本目の登録が終了しており２本目の指を登録する場合には、「２本目の指登録操作」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行い、静脈認証装置の指置き台１０３に登録者の例えば中指等の２本目の指を置くように促すための画面表示をする（ステップ４０４）。
【００１４】
次に、ＣＰＵ１２２は、静脈認証装置１００をアイドリング状態とし、指置き台１０３に指が置かれたことに応じて発光量調節処理を行い、赤外線光源１０１の発光量を適切に調整し、指１０５の鮮明な静脈の血管パターン等を映した画像を撮像する（ステップ４０５）。ここで、発光量調節処理で異常が検出され発光量異常のメッセージを表示する処理が行われた場合には、処理を終了する。
【００１５】
次に、ＣＰＵ１２２は、静脈の血管パターンを抽出する処理を行う（ステップ４０６）。発光量調節処理で取得した鮮明な静脈の血管パターン等を映した画像情報をメモリ１２３から読出し、この画像情報の画像のうち、血管パターンが映されていない部分を削除して静脈の血管パターン等を映した部分を指情報として抽出する処理を行う。
【００１６】
次に、ＣＰＵ１２２は、指情報を暗号化する処理を行う（ステップ４０７）。例えば所定の暗号化プログラムに基づいた暗画化パターンにより、この抽出した指情報を暗号化する処理を行う。
次に、ＣＰＵ１２２は、何本目の指の指情報の登録であるかを判定する処理を行う（ステップ４０８）。例えば指情報を登録する処理を何回行ったか判定することにより、この抽出した指情報が何本目の指から取得した指情報であるかを判定し、１本目である場合には、この抽出した指情報を１本目の指の静脈の血管パターンとして指情報６０１に登録し記憶する処理を行う（ステップ４０９）。
【００１７】
次に、ＣＰＵ１２２は、液晶ディスプレイ１２６に登録者に指置き台１０３から指１０５を抜くように指示するメッセージを表示する処理を行う（ステップ４１１）。例えば、「指を抜いてください」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行う。
次に、ＣＰＵ１２２は、フォトセンサ１０４からスイッチオフ信号が送信されたか否かを判定する処理を行い（ステップ４１３）、スイッチオフ信号が送信された場合には（ステップ４１３のＹＥＳ）、ステップ４０２以降の処理を繰り返し実行する。スイッチオフ信号が送信されていない場合には（ステップ４１３のＮＯ）、送信されるまでステップ４１３の処理を繰り返し実行する。
ここで、ステップ４０８において、例えば指情報を登録する処理を何回行ったか判定することにより、この抽出した指情報が何本目の指から取得した指情報であるかを判定し、２本目である場合には、この抽出した指情報を２本目の指の静脈の血管パターンとして指情報６０１に登録し記憶する処理を行う（ステップ４１０）。
【００１８】
次に、ＣＰＵ１２２は、液晶ディスプレイ１２６に登録者に登録処理が終了した旨を知らせるメッセージを表示する処理を行う（ステップ４１２）。例えば、「登録完了」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行う。
【００１９】
続いて、上述のステップ４０５において実行する発光量調節処理について図５に示すフローチャートを用いて説明する。
まず、ＣＰＵ１２２は、静脈認証装置１００をアイドリング状態とし、初期値として所定の発光量で発光するための発光制御信号をＩ／Ｆ１２１を介して発光制御部１０８に送信する処理を行う（ステップ５０１）。
発光制御部１０８は、この発光制御信号を受信すると、所定の発光量で発光で赤外線光源１０１から赤外線を発光させる制御を行う。
【００２０】
次に、ＣＰＵ１２２は、フォトセンサ１０４からスイッチオン信号が送信されたか否かを判定する処理を行う（ステップ５０２）。液晶ディスプレイ１２６に表示された「１本目の指登録操作」等のメッセージに従って、登録者が１本目等の指を指置き台１０３に置かれたことに応じて、フォトセンサ１０４がこれを検出し、スイッチオン信号をＩ／Ｆ１２１を介してＣＰＵ１２２に送信したか否かを判定する処理を行う。
スイッチオン信号が送信されていない場合には（ステップ５０２のＮＯ）、送信されるまでステップ５０２の処理を繰り返し実行する。
【００２１】
次に、ＣＰＵ１２２は、スイッチオン信号が送信された場合には（ステップ５０２のＹＥＳ）、静脈の画像を撮影中であることを知らせるメッセージを表示する処理を行う（ステップ５０３）。例えば、「静脈撮影中」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行う。
次に、ＣＰＵ１２２は、指の静脈の血管パターン等を映した画像を撮像する処理を行う（ステップ５０４）。指置き台１０３に置かれた指１０５から、赤外線光源１０１から発光された赤外線が照射されることにより、映し出された静脈の画像を発光制御部１０８を介してカメラ１０２を動作させて撮像する処理を行う。そして、カメラ１０２により撮像された静脈の画像のアナログデータは、Ａ／Ｄ変換器１０６によりデジタルデータに変換処理され、画像入力部１０７がこのデジタルデータを用いてデジタル情報の画像情報を生成し、Ｉ／Ｆ１２１を介してメモリ１２３に送信されて格納される。
【００２２】
次に、ＣＰＵ１２２は、画像情報の発光量の輝度を算出する処理を行う（ステップ５０５）。メモリ１２３から画像情報を読み出し、この画像情報から、図３に示したように、撮影領域３０２の中央部分３０４の輝度を算出する処理を行う。
次に、ＣＰＵ１２２は、画像情報の発光量の輝度が予め設定された目標範囲内であるか否かを判定する処理を行う（ステップ５０６）。予めＨＤＤ１２４に設定され記憶された画像情報の輝度の目標範囲の上限値および下限値を読み出し、算出した発光量の輝度がこれらの上限値および下限値の範囲内に含まれているか否かを判定する処理を行う。
ここで、画像情報の輝度の目標範囲の上限値および下限値には、撮影領域３０３の中央部分３０４に映された静脈の血管パターンを把握できる様に鮮明に映されている際の輝度の上限値、下限値が設定されている。即ち、上限値および下限値の目標範囲内の輝度では、中央部分３０４に映された静脈の血管パターンの形状や模様等が鮮明に映し出されており、この静脈の血管パターンの画像情報を用いて照合の処理等が実行可能となっている。
【００２３】
次に、ＣＰＵ１２２は、画像情報の発光量の輝度が予め設定された目標範囲内である場合には（ステップ５０６のＹＥＳ）、赤外線光源１０１の発光を停止するための発光制御信号をＩ／Ｆ１２１を介して発光制御部１０８に送信する処理を行う（ステップ５１２）。また、発光制御部１０８は、この発光制御信号を受信すると赤外線光源１０１の発光を停止させる制御を行う。そして処理を終了する。
また、ここでＣＰＵ１２２は、画像情報の発光量の輝度が予め設定された目標範囲内でない場合には（ステップ５０６のＮＯ）、目標範囲を超えているか否かを判定する処理を行う（ステップ５０７）。算出した発光量の輝度が、画像情報の輝度の目標範囲の上限値を超えているか、または、目標範囲の下限値より低いか否かを判定する処理を行う。
【００２４】
次に、ＣＰＵ１２２は、算出した発光量の輝度が目標範囲の上限値を超えている場合には（ステップ５０７のＹＥＳ）、赤外線光源１０１の発光量を下げる処理を行う（ステップ５０８）。赤外線光源１０１で発光する赤外線の発光量として、初期値の発光量から、１ステップ減らした少ない発光量で発光するための発光制御信号をＩ／Ｆ１２１を介して発光制御部１０８に送信する処理を行う。
【００２５】
また、ＣＰＵ１２２は、算出した発光量の輝度が目標範囲の下限値より低い場合には（ステップ５０７のＮＯ）、赤外線光源１０１の発光量を上げる処理を行う（ステップ５０９）。赤外線光源１０１で発光する赤外線の発光量として、初期値の発光量から、１ステップ増やした多い発光量で発光するための発光制御信号をＩ／Ｆ１２１を介して発光制御部１０８に送信する処理を行う。
そして、発光制御部１０８は、この発光制御信号を受信すると、発光制御信号で指定した赤外線光源１０１での発光量が、赤外線光源１０１で発光できる赤外線の発光量の範囲内であるか否かを判定し（ステップ５１０）、赤外線光源１０１で発光できる範囲内である場合には（ステップ５１０のＹＥＳ）、この発光制御信号で指定した発光量で赤外線光源１０１から赤外線を発光させる制御を行う。そして、ステップ５０４以降の処理を繰り返し実行する。
【００２６】
次に、ＣＰＵ１２２は、赤外線光源１０１で発光できる範囲内でない場合には（ステップ５１０のＮＯ）、発光量が異常であることを知らせるメッセージを表示する処理を行う（ステップ５１１）。
発光制御部１０８が発光制御信号で指定した赤外線光源１０１での発光量が、赤外線光源１０１で発光できる赤外線の発光量の範囲内でないと判定し、これに応じて発光量が異常である旨を通知する通知情報がＩ／Ｆ１２１を介してＣＰＵ１２２に送信したことに従って、ＣＰＵ１２２は、例えば、「発光量異常」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行う。
【００２７】
次に、ＣＰＵ１２２は、赤外線光源１０１の発光を停止するための発光制御信号をＩ／Ｆ１２１を介して発光制御部１０８に送信する処理を行う（ステップ５１３）。発光制御部１０８は、この発光制御信号を受信すると赤外線光源１０１の発光を停止させる制御を行う。そして処理を終了する。
【００２８】
続いて、ノートＰＣ１２０を起動させる際に、指情報により本人認証を行う処理について、図７に示すフローチャートを用いて説明する。
ノートＰＣ１２０を操作する登録者が、ノートＰＣ１２０の電源を投入することにより起動させると、ＣＰＵ１２２は、ノートＰＣ１２０のハードウェア全体の初期化や静脈パターン照合プログラムの実行に必要となる一時的な変数に初期値を代入する処理を行う（ステップ７０１）。
【００２９】
次に、ＣＰＵ１２２は、初期化状態への移行が完了すると、何本目の指の照合を行うかを判定する処理を行う（ステップ７０２）。最初に１本目の指の照合を行う場合には、「１本目の指照合操作」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行い、静脈認証装置１００の指置き台１０３に登録者の例えば人差し指等の１本目の指１０５を置くように促すための画面表示をする（ステップ７０３）。
また、１本目の照合が終了しており２本目の指の照合を行う場合には、「２本目の指照合操作」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行い、静脈認証装置の指置き台１０３に登録者の例えば中指等の２本目の指を置くように促すための画面表示をする（ステップ７０４）。
【００３０】
次に、ＣＰＵ１２２は、静脈認証装置１００をアイドリング状態とし、指置き台１０３に指が置かれたことに応じて、上述のステップ５０５と同様の発光量調節処理を行い、赤外線光源１０１の発光量を適切に調整し、指の鮮明な静脈の血管パターン等を映した画像を撮像する（ステップ７０５）。ここで、発光量調節処理で異常が検出され発光量異常のメッセージを表示する処理が行われた場合には、ステップ７０２以降の処理を繰り返し実行する。
【００３１】
次に、ＣＰＵ１２２は、静脈の血管パターンを抽出する処理を行う（ステップ７０６）。発光量調節処理で取得した鮮明な静脈の血管パターン等を映した画像情報をメモリ１２３から読出し、この画像情報の画像のうち、血管パターンが映されていない部分を削除して静脈の血管パターン等を映した部分を指情報として抽出する処理を行う。
次に、ＣＰＵ１２２は、何本目の指の指情報の照合であるかを判定する処理を行う（ステップ７０７）。例えば指情報を照合する処理を何回行ったか判定することにより、この抽出した指情報が何本目の指から取得した指情報であるかを判定する。
【００３２】
次に、ＣＰＵ１２２は、この抽出した指情報が１本目の指から取得した指情報である場合には、指情報６０１に登録された１本目の指の指情報を読み出す処理を行う（ステップ７０８）。ＨＤＤ１２４内を検索して指情報６０１に登録された１本目の指の指情報を読み出し、この読み出した１本目の指の指情報の暗号化を解凍（復号）する処理を行う。
またここで、ＣＰＵ１２２は、この抽出した指情報が２本目の指から取得した指情報である場合には、指情報６０１に登録された２本目の指の指情報を読み出す処理を行う（ステップ７０９）。ＨＤＤ１２４内を検索して指情報６０１に登録された２本目の指の指情報を読み出し、この読み出した２本目の指の指情報の暗号化を解凍する処理を行う。
【００３３】
次に、ＣＰＵ１２２は、抽出した指情報と登録された指情報とが一致するか否かを比較・照合する処理を行う（ステップ７１０）。抽出した指情報と、読み出した指情報とを、例えば指情報に含まれる静脈の血管パターンの形状や模様等が一致するか否かを比較・照合する処理を行う。
次に、ＣＰＵ１２２は、抽出した指情報と登録された指情報とが一致する場合には（ステップ７１０のＹＥＳ）、液晶ディスプレイ１２６に登録者に指１０５を抜くように指示するメッセージを表示する処理を行う（ステップ７１１）。例えば、「指を抜いてください」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行う。
次に、ＣＰＵ１２２は、フォトセンサ１０４からスイッチオフ信号が送信されたか否かを判定する処理を行い（ステップ７１３）、スイッチオフ信号が送信されていない場合には（ステップ７１３のＮＯ）、送信されるまでステップ７１３の処理を繰り返し実行する。
【００３４】
次に、ＣＰＵ１２２は、スイッチオフ信号が送信された場合には（ステップ７１３のＹＥＳ）、２本目の指情報の照合が完了したか否かを登録であるかを判定する処理を行う（ステップ７１５）。
ステップ７１０において、１本目、２本目の指の両方共に、抽出した指情報と登録された指情報とが一致すると判定しているか否かを判定する処理を行う。１本目、２本目の指の両方共に、一致すると判定していない場合には（ステップ７１５のＮＯ）、ステップ７０２以降の処理を繰り返し実行する。
【００３５】
次に、ＣＰＵ１２２は、１本目、２本目の指の両方共に、一致すると判定している場合には（ステップ７１５のＹＥＳ）、液晶ディスプレイ１２６に登録者に認証が終了した旨を通知するメッセージを表示する処理を行う（ステップ７１６）。例えば、「認証しました」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行う。そして、処理を終了する。
また、ステップ７０９において、抽出した指情報と登録された指情報とが一致しない場合には（ステップ７１０のＮＯ）、ＣＰＵ１２２は、液晶ディスプレイ１２６に登録者に不一致である旨を通知するメッセージを表示する処理を行う（ステップ７１２）。例えば、「不一致」のメッセージを液晶ディスプレイ１２６に表示する処理を行う。
【００３６】
次に、ＣＰＵ１２２は、フォトセンサ１０４からスイッチオフ信号が送信されたか否かを判定する処理を行い（ステップ７１４）、スイッチオフ信号が送信されていない場合には（ステップ７１４のＮＯ）、送信されるまでステップ７１４の処理を繰り返し実行する。また、ＣＰＵ１２２は、スイッチオフ信号が送信された場合には（ステップ７１４のＹＥＳ）、ステップ７０２以降の処理を繰り返し実行する。
【００３７】
次に図８、９を用いて、図１０の指静脈画像の折線ベクトル化処理による認証アルゴリズムについて説明する。
図８は、折線化処理の全体的な流れを示す図である。
認証対象とする指に対して指静脈認証装置を用いて指画像８０１を撮影し、静脈画像データ８０２を抽出する処理を行う。
画像データ８０２は指静脈の撮影結果を簡易的に示したものである。
図９は曲線を折線化した例を示す図である。
曲線９０２や、曲線９０４は線分近似を用いて折線化処理を行い、折線９０３、９０４を生成する。線分近似は周知技術であるため、ここでの説明は割愛する。
図８の８０３は曲線である静脈画像データ８０２を折線化処理した結果示している。
折線化処理を行った血管に対して、追跡始点を指定し、線分の自動追跡処理を行い、折線、分岐の位置と数を確認する。線分の自動追跡を行う場合、分岐位置は複数の線分に分かれている箇所を抽出すればよいが、折線の位置を判定する場合は、各線分に角部点があるかどうか確認することで折線の頂点を抽出することで折線部分の個数を把握することができる。
【００３８】
図１０は指静脈画像の折線ベクトル化処理を用いた認証アルゴリズを説明するフローである。
赤外線透過光による撮影データから、静脈の血管部分を抽出する（ステップ１００１）子抽出方法としては追跡始点をもうけて、線分の自動追跡が終了するまで繰り返す。
次に抽出した静脈血管データに対して折線化処理を施し、曲線を折線ベクトル化する（ステップ１００２）。
次に、折線化された血管画像の折線部、分岐点を抽出する（ステップ１００３）、折線部、分岐点の抽出には折線化処理を行った血管に対して、追跡始点を指定し、線分の自動追跡処理を行い、折線、分岐の位置と数を確認する。線分の自動追跡を行う場合、分岐位置は複数の線分に分かれている箇所を抽出すればよいが、折線の位置を判定する場合は、各線分に角部点があるかどうか確認することで折線の頂点を抽出する。
【００３９】
別途、登録してある、認証の基本パターンとなる画像に対してもステップ１００１〜ステップ１００３までの処理を施し、折線部と分岐点の数を抽出しておく。
次に認証の基本パターンと、認証しようとする静脈パターンの折線部、分岐点の数を比較する（ステップ１００４）
【００４０】
折線部、分岐点の数が一致する場合（ステップ１００５）は、次の処理に移行する（ステップ１００６）。折線部、分岐点の数が一致しない場合には（ステップ１００７）、認証失敗として認証処理を終了する（ステップ１００８）。
【００４１】
次に図１１を用いて、図１２の指静脈画像の３値化処理による認証アルゴリズムについて説明する。
図１１は撮影された静脈画像データに対して３値化処理を行った図である。
撮影された指静脈画像データは、一見すると濃淡画像であり、この画像から静脈の位置を判定することは難しい。そのため、濃淡画像から３値画像を得るための処理を施す。
ここで３値化画像としているのは、赤外線透過光で撮影された画像はエッジの凹凸が判りにくく、黒白の濃淡だけではっきりさせることが難しいため、黒、白、灰の３つの色値を持つ領域に分ける。
３値化画像データ１１０１は３値化処理を施した図である。３値化によって、黒、白、灰色のそれぞれの色値領域に分けた後、灰色の部分を削除した図が３値化画像データ１１０２である。
灰色の部分を削除する理由として、領域の区分が明確でなく血管のエッジ部分がわかりにくいためである。
【００４２】
図１２は指静脈画像の３値化処理を用いた認証アルゴリズを説明するフローである。
赤外線透過光による撮影データから、静脈の血管部分以外を抽出する（ステップ１２０１）
ここの抽出方法としては図１０で血管画像を抽出した際、その抽出部分だけを反転する、もしくは血管部に色をいれて、エッジ部分を際ださせてから除外する、クロマキー処理を用いてもかまわない。
抽出した画像に対して、３値化処理を施す（ステップ１２０２）。
濃度ヒストグラムに基づく方法、画像の局所性質を生かし，この性質を利用する方法、画像をいくつかに分割し，各領域毎に設定する方法など、すでに知られている技術があるので、いずれかを用いる。
【００４３】
本件においては、ある閾値
2008197987.tif 000003
で2値化したとき，対象を背景と誤る誤り率を最小にする最小誤差法を用いるのが良いと思われるが、濃度ヒストグラム法のなかでP-タイル法，モード法，判別分析法のいずれを用いてもかまわない。
３値処理によって、黒、白、灰色の３値に分かれた画像から、灰色の領域を削除する（ステップ１２０３）。この削除を行う場合、静脈画像データを複数領域（マトリックス状８＊８、１６＊１６）に分割しておいてもかまわない。
また、黒、白、灰の３値に分けた段階で、それぞれの色値の最も高い画素を中心として、一定の閾値内に存在する画素を領域単位に分けて、黒、白、灰色のそれぞれの領域に分けてもかまわない。
【００４４】
次に、別途、登録してある、認証の基本パターンとなる画像に対してもステップ１７０１〜ステップ１７０３までの処理を施し、黒、白の２値に分かれた領域を持つ画像処理を行っておく。
【００４５】
次に認証の基本パターンと、認証しようとする静脈パターンの黒領域、白領域の数と位置を比較する（ステップ１２０４）。
比較の結果、数、位置関係が一致する場合（ステップ１２０５）は次の処理に移行する（ステップ１２０６）。
数、位置関係が１つでも一致しない場合には（ステップ１２０７）、認証失敗として認証処理を終了する（ステップ１２０８）。
【００４６】
次に図１０、１６でそれぞれ認証が成功した結果をうけて、折線化処理後の画像データと３値化処理後の画像データを再合成して、認証を行う認証アルゴリズムについて図１３、図１４を用いて図１５のフローチャートを説明する。
図１３の画像データ１３０１は図１０で示す折線化処理を用いた折線部、分岐点を抽出したデータである。
画像データ１３０２は図１２で示す３値化処理を施し、さらに灰色の部分を除外した画像データである。
【００４７】
図１４はデータ１３０１とデータ１３０２を再合成した結果を示す図である。
図１５は折線ベクトル化した画像データと、２値化（実際には３値化）画像を再合成して、認証に用いるアルゴリズムを説明するフローチャートである。
まず、図１３で示される画像データ１３０１と画像データ１３０２を再合成を行う（ステップ１５０１）。再合成する場合の、それぞれの合成の基準となる位置は血管の線分追跡を行う際に指定した、追跡始点の座標を折線化処理、３値化処理のいずれのデータにも設定しておき、その設定された座標を用いて再合成する場合の基準点とする。
次に図１０で算出した折線化データの折線部、分岐点が図１２で算出した２値化画像の黒、白のどの領域にあるのかを算出する（ステップ１５０２）。
ここでの算出は黒、白の２値の領域内に折線部、分岐点があるかないかによって判定させる。また、黒、白の２値の領域内に、座標を設定し、さらに予め折線部、分岐点の位置にも座標を設定し、領域内の座標（４点の座標）に折線部、分岐点の座標（１点の座標）が存在するかどうかを確認する手法を用いてもかまわない。
【００４８】
次に別途、登録してある、認証の基本パターンとなる画像に対してもステップ１５０１〜ステップ１５０３までの処理を施し、図１０の折線化データの折線部、分岐点が図１２で算出した２値化画像の黒、白のどの領域にあるのかを算出しておく。
次に認証の基本パターンと、認証しようとする折線部、分岐点が２値化された黒、白の領域内にあるかどうかを比較する（ステップ１５０４）。
領域内に折線部、分岐点が一致する場合（ステップ１５０５）は認証が成功したとして認証処理を終了し、認証許可とする（ステップ１５０６）。領域内に折線部、分岐点が一致しない場合には（ステップ１５０７）、認証失敗として認証処理を終了する（ステップ１５０８）。
ただし、図１５の処理を行わず、図１０、図１２の認証処理がいずれか、もしくは両方が認証の確認が取れた段階で認証確認としてもかまわない。
【００４９】
上記の説明から明らかなように、本実施形態においては、生体画像の折線ベクトル化画像と３値化画像を生成し、本人確認を行うに際しては、記憶手段に予め記憶しておいた確認対象の個人の折線ベクトル化画像における折線数、分岐点数と、新たに撮影した個人の折線ベクトル化画像における折線数、分岐点数を比較し、不一致であった場合には認証失敗とし、一致していた場合にのみ３値化画像の比較処理に進み、３値化画像における黒、白の位置が一致した場合には、折線ベクトル化画像と３値化画像とを合成した画像による比較処理を行うため、確認対象が別人であるかどうかを折線ベクトル化画像の比較結果のみで判定することができ、認証結果を高速で出力することができる。
また、確認対象が本人であった場合には、折線ベクトル化画像と３値化画像とを合成した画像によって判定することになるため、認証精度が高くなるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明に係る認証システムの実施の形態を示すシステム構成図である。
【図２】静脈認証装置の構成を示す説明図である。
【図３】静脈認証装置で撮影した指の画像の例を示す図である。
【図４】実施形態の認証システムにおいて指情報を登録する処理を示すフローチャートである。
【図５】実施形態の認証システムにおいて発光量調節処理を示すフローチャートである。
【図６】実施形態において記憶手段に登録された指情報の例を示す説明図である。
【図７】実施形態において生体情報により本人確認を行う処理を示すフローチャートである。
【図８】実施形態において折線化処理の説明図である。
【図９】曲線の折線化の例を示す説明図である。
【図１０】指静脈血管画像の折線化ベクトル画像の比較処理を示すフローチャートである。
【図１１】指静脈血管画像の３値化処理を示す説明図である。
【図１２】指静脈血管画像の３値化画像の比較処理を示すフローチャートである。
【図１３】合成対象の折線化ベクトル画像と２値化画像の例を示す図である。
【図１４】折線化ベクトル画像と２値化画像の合成例を示す図である。
【図１５】折線化ベクトル画像と２値化画像の合成画像による比較処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５１】
１００  静脈認証装置
１０１  赤外線光源
１０２  カメラ
１０３  指置き台
１０４  フォトセンサ
１０５  指
１０６  Ａ/Ｄ変換器
１０７  画像入力部
１０８  発光制御部
１２０  ノートＰＣ
１２１  Ｉ／Ｆ
１２２  ＣＰＵ
１２３  メモリ
１２４  ＨＤＤ
１２５  キーボード
１２６  液晶ディスプレイ
１２７  スピーカ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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