(57)【要約】【課題】体表面に作為的に生成された擬似静脈パターンの有無を判定可能な、静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造を提供する。【解決手段】生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像部と、近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、抽出された静脈パターンに基づいて、撮像した体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、を設ける。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの登録および認証を行なう静脈パターン管理システムであって、
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像部と、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、
抽出された前記静脈パターンに基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、
前記判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて新たに生成された近赤外光静脈パターンと前記登録静脈パターンとを比較し、当該新たに生成された近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証部と、
を備え、
前記静脈パターン抽出部は、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出し、
前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力値の分布に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定する
ことを特徴とする、静脈パターン管理システム。
【請求項２】
前記静脈パターン抽出部は、
得られた差分フィルタ出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を算出する出力評価値算出部を更に備え、
前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力評価値に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定する
ことを特徴とする、請求項１に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項３】
前記疑似静脈パターン判定部は、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも大きい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定する
ことを特徴とする、請求項２に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項４】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項１に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項５】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項４に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項６】
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像部と、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、
抽出された前記静脈パターンに基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、
前記判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、
を備え、
前記静脈パターン抽出部は、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出し、
前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力値の分布に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定する
ことを特徴とする、静脈パターン登録装置。
【請求項７】
前記静脈パターン抽出部は、
得られた差分フィルタ出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を算出する出力評価値算出部を更に備え、
前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力評価値に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定する
ことを特徴とする、請求項６に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項８】
前記疑似静脈パターン判定部は、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも大きい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定する
ことを特徴とする、請求項７に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項９】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項６に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１０】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項９に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１１】
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像部と、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、
抽出された前記静脈パターンに基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて、撮像した近赤外光静脈パターンと既に登録されている登録静脈パターンとを比較し、前記撮像した近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証部と、
を備え、
前記静脈パターン抽出部は、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出し、
前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力値の分布に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定する
ことを特徴とする、静脈パターン認証装置。
【請求項１２】
前記静脈パターン抽出部は、
得られた差分フィルタ出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を算出する出力評価値算出部を更に備え、
前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力評価値に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定する
ことを特徴とする、請求項１１に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１３】
前記疑似静脈パターン判定部は、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも大きい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定する
ことを特徴とする、請求項１２に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１４】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項１１に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１５】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項１４に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１６】
前記静脈パターン認証部は、
静脈パターン登録装置から取得した前記登録静脈パターンに基づいて、前記近赤外光静脈パターンを認証する
ことを特徴とする、請求項１１に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１７】
前記静脈パターン認証部は、
前記静脈パターン認証装置内に登録されている前記登録静脈パターンに基づいて、前記近赤外光静脈パターンを認証する
ことを特徴とする、請求項１１に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１８】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録方法であって、
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出して近赤外光静脈パターンを生成するステップと、
前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出するステップと、
算出した前記出力値の分布に基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、
判定結果に基づいて、前記静脈パターンを登録静脈パターンとして登録するステップと、
を含むことを特徴とする、静脈パターン登録方法。
【請求項１９】
前記出力値の分布を算出するステップでは、
得られた差分フィルタ出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を算出する
ことを特徴とする、請求項１８に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２０】
前記擬似静脈パターンの有無を判定するステップでは、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも大きい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定する
ことを特徴とする、請求項１９に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２１】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項１８に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２２】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項２１に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２３】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証方法であって、
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出して近赤外光静脈パターンを生成するステップと、
前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出するステップと、
算出した前記出力値の分布に基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、
判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、前記近赤外光静脈パターンを認証するステップと、
を含むことを特徴とする、静脈パターン認証方法。
【請求項２４】
前記出力値の分布を算出するステップでは、
得られた差分フィルタ出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を算出する
ことを特徴とする、請求項２３に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項２５】
前記擬似静脈パターンの有無を判定するステップでは、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも大きい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、
前記出力評価値が、所定の閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定する
ことを特徴とする、請求項２４に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項２６】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項２３に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項２７】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項２６に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項２８】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの登録を行なう静脈パターン登録装置を制御するコンピュータに、
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像機能と、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出するとともに、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて当該出力値の分布を算出する静脈パターン抽出機能と、
抽出された前記静脈パターンにおける前記出力値の分布に基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、
判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項２９】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの認証を行なう静脈パターン認証装置を制御するコンピュータに、
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像機能と、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出するとともに、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて当該出力値の分布を算出する静脈パターン抽出機能と、
抽出された前記静脈パターンにおける前記出力値の分布に基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、
判定結果に基づいて、撮像した近赤外光静脈パターンと既に登録されている登録静脈パターンとを比較し、前記撮像した近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項３０】
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像して取得した画像データと照合される、個人の静脈パターンに対応したデータが格納された静脈データ格納領域と、
前記近赤外光により撮像して取得した画像データの差分フィルタによる出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を格納する出力評価値格納領域と、
を備え、
前記差分フィルタは、
前記近赤外光により撮像して取得した画像データを構成する各画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力するものである
ことを特徴とする、静脈データ構造。
【請求項３１】
前記静脈データ構造は、
前記差分フィルタの出力特性を変化させるパラメータを格納するパラメータ格納領域を更に備え、
前記パラメータは、
前記近赤外光により撮像して取得した画像データが静脈部分であることを示す値と非静脈部分であることを示す値との差分よりも大きな差分を有する場合に、前記差分フィルタの出力値を大きく変化させるものである
ことを特徴とする、請求項３０に記載の静脈データ構造。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人を身体的特徴により本人と認証する方法として、本人の指紋、声紋、虹彩、網膜、手の甲や指の静脈パターン等を登録データとして予め登録しておき、認証時に入力されたデータと登録データとを照合・判定することで認証する方法がある。特に、静脈パターンによる個人認証は、その識別性の高さから、近年注目を集めている。
【０００３】
上記のような個人認証方法の安全性を高めるためには、正規の認証者になりすまそうとする不正利用者を排除することが不可欠であり、このような不正利用者を排除する方法が、盛んに研究されている（例えば、特許文献１および非特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５９３４５号公報
【非特許文献１】松本勉、“金融取引における生体認証について”、平成１７年４月１５日、金融庁・第９回偽造キャッシュカード問題に関するスタディグループ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、静脈パターンを用いた個人認証方法では、近赤外光により手の甲や指などを撮像し、得られた撮像データを差分フィルタにより処理することで、静脈パターンを抽出することが行われる。
【０００６】
しかしながら、近赤外光により撮像した撮像データから静脈部分と非静脈部分とを分離するために用いられる差分フィルタは、体表面にマジック等で描かれた疑似静脈パターンを静脈部分として出力してしまうことがあり、不正利用者のなりすましを防止するためにこのような疑似静脈パターンの有無を判別する方法が希求されていた。
【０００７】
そこで、本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的は、体表面に作為的に生成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能な、新規かつ改良された静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの登録および認証を行なう静脈パターン管理システムであって、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、抽出された前記静脈パターンに基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて新たに生成された近赤外光静脈パターンと前記登録静脈パターンとを比較し、当該新たに生成された近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証部と、を備え、前記静脈パターン抽出部は、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出し、前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力値の分布に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定する静脈パターン管理システムが提供される。
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、抽出された前記静脈パターンに基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、前記判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、を備え、前記静脈パターン抽出部は、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出し、前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力値の分布に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定する静脈パターン登録装置が提供される。
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、抽出された前記静脈パターンに基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて、撮像した近赤外光静脈パターンと既に登録されている登録静脈パターンとを比較し、前記撮像した近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証部と、を備え、前記静脈パターン抽出部は、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出し、前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力値の分布に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定する静脈パターン認証装置が提供される。
【００１１】
静脈パターン抽出部は、得られた差分フィルタ出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を算出する出力評価値算出部を更に備え、前記疑似静脈パターン判定部は、前記出力評価値に基づいて、前記疑似静脈パターンの有無を判定してもよい。
【００１２】
疑似静脈パターン判定部は、前記出力評価値が、所定の閾値よりも大きい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、前記出力評価値が、所定の閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定してもよい。
【００１３】
前記差分フィルタは、微分フィルタであってもよく、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであってもよい。
【００１４】
上記静脈パターン認証部は、静脈パターン登録装置から取得した前記登録静脈パターンに基づいて、前記近赤外光静脈パターンを認証してもよく、前記静脈パターン認証装置内に登録されている前記登録静脈パターンに基づいて、前記近赤外光静脈パターンを認証してもよい。
【００１５】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録方法であって、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出して近赤外光静脈パターンを生成するステップと、前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出するステップと、算出した前記出力値の分布に基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、判定結果に基づいて、前記静脈パターンを登録静脈パターンとして登録するステップと、を含む静脈パターン登録方法が提供される。
【００１６】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証方法であって、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出して近赤外光静脈パターンを生成するステップと、前記差分フィルタの出力値に基づいて、当該出力値の分布を算出するステップと、算出した前記出力値の分布に基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、前記近赤外光静脈パターンを認証するステップと、を含む静脈パターン認証方法が提供される。
【００１７】
出力値の分布を算出するステップでは、得られた差分フィルタ出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を算出してもよい。
【００１８】
擬似静脈パターンの有無を判定するステップでは、前記出力評価値が、所定の閾値よりも大きい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、前記出力評価値が、所定の閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定してもよい。
【００１９】
上記差分フィルタは、微分フィルタであってもよく、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであってもよい。
【００２０】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの登録を行なう静脈パターン登録装置を制御するコンピュータに、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像機能と、前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出するとともに、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて当該出力値の分布を算出する静脈パターン抽出機能と、抽出された前記静脈パターンにおける前記出力値の分布に基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
【００２１】
かかる構成によれば、コンピュータプログラムは、コンピュータが備える記憶部に格納され、コンピュータが備えるＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記の静脈パターン登録装置として機能させる。また、コンピュータプログラムが記録された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００２２】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの認証を行なう静脈パターン認証装置を制御するコンピュータに、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成する撮像機能と、前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素に対して周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出するとともに、得られた前記差分フィルタの出力値に基づいて当該出力値の分布を算出する静脈パターン抽出機能と、抽出された前記静脈パターンにおける前記出力値の分布に基づいて、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、判定結果に基づいて、撮像した近赤外光静脈パターンと既に登録されている登録静脈パターンとを比較し、前記撮像した近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
【００２３】
かかる構成によれば、コンピュータプログラムは、コンピュータが備える記憶部に格納され、コンピュータが備えるＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記の静脈パターン認証装置として機能させる。また、コンピュータプログラムが記録された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００２４】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像して取得した画像データと照合される、個人の静脈パターンに対応したデータが格納された静脈データ格納領域と、前記近赤外光により撮像して取得した画像データの差分フィルタによる出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を格納する出力評価値格納領域と、を備え、前記差分フィルタは、前記近赤外光により撮像して取得した画像データを構成する各画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力するものであることを特徴とする、静脈データ構造が提供される。
【００２５】
前記静脈データ構造は、前記差分フィルタの出力特性を変化させるパラメータを格納するパラメータ格納領域を更に備え、前記パラメータは、前記近赤外光により撮像して取得した画像データが静脈部分であることを示す値と非静脈部分であることを示す値との差分よりも大きな差分を有する場合に、前記差分フィルタの出力値を大きく変化させるものであってもよい。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、体表面に作為的に生成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
（第１の実施形態）
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２８】
なお、以下の説明においては、指静脈における静脈パターンを例に挙げて説明を行なうが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００２９】
＜疑似静脈パターンについて＞
本発明の第１の実施形態に係る静脈パターン管理システムについて説明するに先立ち、疑似静脈パターンの一例として、指表面に作為的に形成された疑似静脈パターンについて、以下に説明する。
【００３０】
指静脈パターンによる生体認証は、静脈パターン自体が指内部に内包されているために、成りすましが困難であるが、静脈パターンを取得する際に、取得した静脈パターンが指内部に内包されているものなのか否かを判定することは困難である。静脈は近赤外光を吸収するために、体表面を撮像すると静脈は暗い影となって映るが、体表面に静脈と似た吸収特性を有する成分によって擬似静脈パターンが描かれた場合には、擬似静脈パターンを静脈パターンと誤認識してしまう場合がある。
【００３１】
近赤外光は、身体組織に対して透過性が高い一方で、血液中のヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に吸収されるという特徴を有するため、近赤外光を指や手のひらや手の甲に照射すると、指や手のひらや手の甲の内部に分布している静脈が影となって画像に現れる。画像に表れる静脈の影を、静脈パターンという。
【００３２】
図１０は、指表面に描かれた疑似静脈パターンを説明するための説明図である。図１０の上段は、指表面に油性ペンで疑似静脈パターンが直接描かれている場合を示しており、下段は、指表面に疑似静脈パターンが描かれていない場合を示している。また、上段、下段ともに、左から可視光による撮像、近赤外光による撮像、差分フィルタの一種であるＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ出力を閾値処理した後の画像を示している。
【００３３】
ここで、上記の閾値処理とは、Ｌｏｇフィルタの出力値に対して、予め所定の上限閾値および下限閾値を設定しておき、出力値が下限閾値よりも小さい場合には出力値をゼロとし、出力値が上限閾値よりも大きな場合には出力値を上限閾値の値とする処理である。
【００３４】
油性ペンのインク成分は、静脈中に存在する還元ヘモグロビンに類似した吸光特性を有するため、図１０の上段右端および下段右端に示したように、細線化前の中間画像においても、油性ペンで描いた擬似静脈パターンは静脈パターンとして残存しており、最終的に指静脈として認識されてしまう。
【００３５】
かかる問題を解決するために、本願発明者が鋭意研究を行なった結果、以下に説明するような、指表面等に描かれた擬似静脈パターンの有無を判別することが可能な静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造に想到した。
【００３６】
＜本実施形態について＞
（差分フィルタの出力値について）
まず、図１を参照しながら、指表面を近赤外光により撮像して得られた近赤外光撮像データと、近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を施した近赤外光静脈パターンのＬｏｇフィルタ出力値と、について、詳細に説明する。図１は、静脈パターンのＬｏｇフィルタ出力値について説明するための説明図である。
【００３７】
図１は、左から順に、（ａ）近赤外光撮像データ、（ｂ）近赤外光静脈パターンのＬｏｇフィルタ出力、（ｃ）Ｌｏｇフィルタ出力を３次元表示したものである。また、図１（ｂ）のＬｏｇフィルタ出力については、閾値処理を施している。図１（ａ）に示したように、血液中のヘモグロビンによって近赤外光が吸収されるために、指静脈部分は、近赤外光撮像データでは暗い影となって映る。従って、例えばＬｏｇフィルタ等の差分フィルタを撮像データに対して適用することにより、図１（ｂ）に示したように、指静脈ではない部分とのコントラストを明確にし、指静脈部分を浮き彫りにすることが可能である。図１（ｃ）に示したＬｏｇフィルタ出力の３次元表示を参照すると、Ｌｏｇフィルタ出力値において白い部分として映っている指静脈部分は、最大２０００程度の出力強度を有し、非指静脈部分と比べて大きな出力値を有していることがわかる。
【００３８】
続いて、図２を参照しながら、指表面に擬似静脈パターンが存在する場合のＬｏｇフィルタ出力について検討する。図２は、静脈パターンのＬｏｇフィルタ出力値について説明するための説明図である。図２では、指表面に擬似静脈パターンが存在しない場合のＬｏｇフィルタ出力（ａ）およびＬｏｇフィルタ出力の３次元表示（ｂ）と、指表面に擬似静脈パターンが存在する場合のＬｏｇフィルタ出力（ｃ）およびＬｏｇフィルタ出力の３次元表示（ｄ）を示している。なお、図２（ａ）および図２（ｃ）においては、比較しやすいように、Ｌｏｇフィルタ出力に対して閾値処理を施している。また、図２（ｂ）および図２（ｄ）については、閾値処理を施していないＬｏｇフィルタ出力を示している。
【００３９】
図２（ｃ）および図２（ｄ）を参照すると、擬似静脈パターンが存在する部分のＬｏｇフィルタ出力値が約１８０００超過となっており、指静脈部分に比べて突出していることがわかる。これは、指の内部に内包されている静脈とは異なり、擬似静脈パターンは指表面に形成されているために、擬似静脈パターンとその周辺のコントラストが極めて高くなり、Ｌｏｇフィルタに敏感に反応しているためである。
【００４０】
これらの知見から、本願発明者は、Ｌｏｇフィルタ等の差分フィルタの出力値に着目することで、指表面に形成された擬似静脈パターンの有無を検出することが可能であることに想到した。
【００４１】
図３は、図２（ｂ）および図２（ｄ）に示したＬｏｇフィルタ出力値の分布を表したものである。図３では、横軸にＬｏｇフィルタの出力値をとり、縦軸に度数をとっている。
【００４２】
図３から明らかなように、擬似静脈パターンが指表面に存在している場合には、Ｌｏｇフィルタの出力値は２００００近くまで分布しているのに対し、擬似静脈パターンが存在していない場合には、Ｌｏｇフィルタの出力値は２０００程度までしか分布していない。これより、擬似静脈パターンが指表面に存在すると、Ｌｏｇフィルタの出力値は非常に高い値を示し、かつ、Ｌｏｇフィルタ出力値の分布が明らかに異なることがわかる。
【００４３】
そこで、本願発明者は、Ｌｏｇフィルタ等の差分フィルタの出力値の分布を容易に評価するために、以下に示すような差分フィルタの出力評価値を定義し、この出力評価値に基づいて、擬似静脈パターンの有無を判別する方法に想到した。
【００４４】
差分フィルタの出力評価値は、以下の式１のように定義される。ここで、下記式１において、νｔｈｒは、差分フィルタ出力上限値を表し、Ｓ（νｔｈｒ）は、出力上限値νｔｈｒよりも大きい差分フィルタ出力値の合計を表し、ｒ（νｔｈｒ）は、出力評価値を表している。また、Ｓ（０）は、差分フィルタ出力上限値νｔｈｒ＝０のときの差分フィルタ出力値の合計であり、差分フィルタ出力値の単純な総和を意味する。
【００４５】
なお、上記νｔｈｒは、多数の評価データを用いた事前の判定テスト等から算出された差分フィルタの出力値分布に基づいて、予め設定される値である。
【００４６】
【数１】
2008287432.tif 000003
【００４７】
図２（ｂ）および図２（ｄ）に示したＬｏｇフィルタ出力に対して、上記の出力評価値を算出し、その結果を図４に示した。図４は、Ｌｏｇフィルタの出力評価値の変化について説明するためのグラフ図である。図４の横軸は出力上限値を表しており、縦軸は出力評価値を表している。
【００４８】
図４を参照すると、擬似静脈パターンが存在しない場合には、出力上限値が２５００程度で出力評価値がほぼゼロとなるのに対し、擬似静脈パターンが存在する場合には、出力上限値が５０００であっても出力評価値は依然として大きな値を有していることがわかる。
【００４９】
図４からも明らかなように、出力上限値を例えば２５００程度に設定し、出力評価値を０．３程度に設定することにより、擬似静脈パターンの有無を判定可能であることがわかる。なお、上記の出力上限値の閾値および出力評価値の閾値はあくまでも一例であって、特定の個人用に出力上限値の閾値を個別に設定してもよい。
【００５０】
（静脈パターン管理システムについて）
続いて、図５を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン管理システム１０について、詳細に説明する。図５は、本実施形態に係る静脈パターン管理システム１０を説明するための説明図である。
【００５１】
図５に示したように、静脈パターン管理システム１０は、例えば、静脈パターン登録装置２０と、ネットワーク１２を介して静脈パターン登録装置２０に接続された複数の静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂ・・・とを備える。
【００５２】
通信網１２は、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０を双方向通信または一方向通信可能に接続する通信回線網である。この通信網１２は、例えば、インターネット、電話回線網、衛星通信網、同報通信路等の公衆回線網や、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ワイヤレスＬＡＮ等の専用回線網等で構成されており、有線／無線を問わない。
【００５３】
静脈パターン登録装置２０は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面に所定波長の光を照射して撮像し、撮像した画像データから静脈パターンを抽出して、抽出した静脈パターンを、個人を特定する情報として登録する。また、静脈パターン登録装置２０は、体表面に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定し、抽出した静脈パターンの登録の可否を決定することが可能である。また、静脈パターン登録装置２０は、後述する静脈パターン認証装置３０からの要求に応じて、個人を特定する情報として登録されている登録静脈パターンを開示してもよい。
【００５４】
静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂは、静脈パターンの認証を希望する個人の体表面に所定波長の光を照射して撮像し、撮像した画像データから静脈パターンを抽出して、抽出した静脈パターンを、既に登録されている静脈パターンと比較することで認証する。また、静脈パターン認証装置３０は、体表面に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定し、抽出した静脈パターンの認証の可否を決定することが可能である。また、静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂは、静脈パターン登録装置２０に対して、既に登録されている登録静脈パターンを開示するように要求することが可能である。
【００５５】
なお、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂは、図示のようにネットワーク１２を介して接続されていてもよく、また、ネットワーク１２を介さずに、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポートや、ｉ．Ｌｉｎｋ等のＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート等により直接接続されていてもよい。
【００５６】
さらに、図５では、ネットワーク１２に接続されている静脈パターン登録装置２０は、１つのみであるが、本実施形態は、上記の場合に限定されるわけではなく、静脈パターン登録装置２０は、ネットワーク１２上に複数接続されていてもよい。同様に、図５では、ネットワーク１２に接続されている静脈パターン認証装置３０は２つのみであるが、複数の静脈パターン認証装置３０がネットワーク１２上に接続されていてもよい。
【００５７】
（静脈パターン登録装置２０の構成について）
続いて、図６を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図６は、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０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。
【００５８】
図６に示したように、静脈パターン登録装置２０は、主に、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０５と、バス２０７と、撮像装置２１１と、入力装置２１３と、出力装置２１５と、ストレージ装置２１７と、ドライブ２１９と、通信装置２２１とを備える。
【００５９】
ＣＰＵ２０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０５、ストレージ装置２１７、またはリムーバブル記録媒体１４に記録された各種プログラムに従って静脈パターン登録装置２０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ２０３は、ＣＰＵ２０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ２０５は、ＣＰＵ２０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるバス２０７により相互に接続されている。
【００６０】
撮像装置２１１は、ＣＰＵ２０１の制御により、体表面を撮像して画像データを生成する装置である。撮像装置２１１は、例えば、所定波長の光を照射する照射装置と、体表面を透過した光を集光する光学レンズ等の集光装置と、を備える。照射装置は、所定波長の光を発光する光源から構成され、ＣＰＵ２０１からの制御信号に基づいて、所定波長の光を照射する。また、集光装置は、照射装置から照射された光を集光して、画像データを生成する。
【００６１】
入力装置２１３は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバー等のユーザが操作する操作手段と、マイクロフォンやヘッドセット等の音声入力手段とを備える。また、入力装置２１３は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、静脈パターン登録装置２０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置２１３は、例えば、上記の操作手段や音声入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ２０１に出力する入力制御回路などから構成されている。静脈パターン登録装置２０のユーザは、この入力装置２１３を操作することにより、静脈パターン登録装置２０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００６２】
出力装置２１５は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ：ＬＣＤ）装置、プラズマディスプレイ（Ｐｌａｓｍａ  Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｐａｎｅｌ：ＰＤＰ）装置、ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなど、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。
【００６３】
ストレージ装置２１７は、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置であり、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置２１７は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種データなどを格納する。
【００６４】
ドライブ２１９は、記憶媒体用リーダライタであり、静脈パターン登録装置２０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ２１９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１４に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ２０５に出力する。また、ドライブ２１９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１４に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体１４は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃａｒｄ）等である。また、リムーバブル記録媒体１４は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。
【００６５】
通信装置２２１は、例えば、ネットワーク１２に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置２２１は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等である。この通信装置２２１は、他の静脈パターン登録装置２０や静脈パターン認証装置３０との間で、各種の情報を送受信することができる。また、通信装置２２１に接続されるネットワーク１２は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、または衛星通信等であってもよい。
【００６６】
以上説明した構成により、静脈パターン登録装置２０は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面に所定波長の光を照射して撮像し、撮像した画像データから静脈パターンを抽出して、抽出した静脈パターンを、個人を特定する情報として登録することが可能となる。また、静脈パターン登録装置２０は、当該静脈パターン登録装置２０に直接接続された静脈パターン認証装置３０、または、ネットワーク１２に接続された静脈パターン認証装置３０とデータの送受信を行なうことが可能であり、リムーバブル記録媒体１４を用いて、当該静脈パターン登録装置２０に蓄積されている情報を持ち出すことも可能である。
【００６７】
以上、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【００６８】
なお、静脈パターン認証装置３０のハードウェア構成は、静脈パターン登録装置２０ハードウェア構成と実質的に同一であるので、説明を省略する。
【００６９】
続いて、図７を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の構成について、詳細に説明する。図７は、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の構成について説明するためのブロック図である。
【００７０】
図７に示したように、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０は、例えば、撮像部２３１と、静脈パターン抽出部２４１と、擬似静脈パターン判定部２５１と、静脈パターン登録部２６１と、記憶部２６３と、登録静脈パターン開示部２６５と、を備える。
【００７１】
撮像部２３１は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面Ｈを撮像して、撮像データを生成する。撮像部２３１は、例えば、所定波長の光を照射する照射部２３３と、体表面Ｈを透過した光を集光する光学レンズ２３７と、集光した光に基づいて撮像データを生成する撮像データ生成部２３９と、を備える。
【００７２】
照射部２３３は、体表面Ｈに対して、近赤外光を照射するハロゲンランプや発光ダイオード等の光源から構成され、約６００ｎｍ〜１３００ｎｍ程度の波長を有する近赤外光２３５を照射する。
【００７３】
光学レンズ２３７は、指表面等の体表面Ｈを透過した近赤外光２３５を集光し、撮像データ生成部２３９に結像する。
【００７４】
撮像データ生成部２３９は、光学レンズ２３７により結像された近赤外光２３５の透過光を基に、様々な拡大率の近赤外光撮像データを生成する。撮像データ生成部２３９は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ：電荷結合素子）型画像センサや、Ｃ−ＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ−Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型画像センサ等により構成され、近赤外光撮像データを、後述する静脈パターン抽出部２４１へと出力する。また、撮像データ生成部２３９は、生成した近赤外光撮像データを、後述する記憶部２７３に記憶してもよい。また、記憶部２７３への記憶に際しては、生成した近赤外光撮像データに撮像日や撮像時刻等を関連づけてもよい。なお、生成される近赤外光撮像データは、ＲＧＢ（Ｒｅｄ−Ｇｒｅｅｎ−Ｂｌｕｅ）信号であってもよいし、それ以外の色やグレースケール等の画像データであってもよい。
【００７５】
静脈パターン抽出部２４１は、例えば、撮像データ生成部２３９から伝送された近赤外光撮像データに対して、静脈パターン抽出の前処理を行なう機能と、静脈パターンの抽出を行なう機能と、静脈パターン抽出の後処理を行なう機能と、を備える。
【００７６】
ここで、上記の静脈パターン抽出の前処理は、例えば、近赤外光撮像データから指の輪郭を検出し、近赤外光撮像データのどの位置に指があるかを識別する処理や、検出した指の輪郭を利用して近赤外光撮像データを回転させて、近赤外光撮像データの角度（撮像画像の角度）を補正する処理等を含む。
【００７７】
また、上記の静脈パターンの抽出は、輪郭の検出や角度の補正が終了した近赤外光撮像データに対して差分フィルタを適用することで行なわれる。差分フィルタは、注目している画素とその周囲の画素について、注目している画素と周囲の画素との差分が大きな部分で、大きな値を出力値として出力するフィルタである。換言すれば、差分フィルタとは、注目している画素とその近傍の階調値の差分を用いた演算により、画像中の線や縁を強調するフィルタである。
【００７８】
一般的に、２次元平面の格子点（ｘ，ｙ）を変数とする画像データｕ（ｘ，ｙ）に対してフィルタｈ（ｘ，ｙ）を用いてフィルタ処理を行なうと、以下の式２に示すように、画像データν（ｘ，ｙ）を生成する。ここで、以下の式２において、‘＊’は畳込み積分（コンボリューション）を表す。
【００７９】
【数２】
2008287432.tif 000004
【００８０】
本実施形態に係る静脈パターンの抽出では、上記の差分フィルタとして、１次空間微分フィルタや２次空間微分フィルタ等の微分フィルタを用いてもよい。１次空間微分フィルタは、注目している画素について、横方向と縦方向の隣接している画素の階調値の差分を算出するフィルタであり、２次空間微分フィルタは、注目している画素について、階調値の差分の変化量が大きくなっている部分を抽出するフィルタである。
【００８１】
上記の２次空間微分フィルタとして、例えば、以下に示すＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを用いることが可能である。Ｌｏｇフィルタ（式４）は、ガウス関数を用いた平滑化フィルタであるガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ（式３）の２次微分で表される。ここで、以下の式３において、σはガウス関数の標準偏差を表し、ガウシアンフィルタの平滑化の度合いを表す変数である。また、以下の式４におけるσは、式３と同様にガウス関数の標準偏差を表すパラメータであり、σの値を変化させることで、Ｌｏｇフィルタ処理を行なった場合の出力値を変化させることができる。
【００８２】
【数３】
2008287432.tif 000005
【００８３】
また、上記の静脈パターン抽出の後処理は、例えば、差分フィルタ適用後の画像データに対してなされる閾値処理や、２値化処理や、細線化処理等を含む。かかる後処理を経て、静脈パターンのスケルトンを抽出することが可能となる。
【００８４】
静脈パターン抽出部２４１は、このようにして抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する出力評価値算出部２４３に伝送する。また、静脈パターン抽出部２４１は、抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する記憶部２７３に記憶してもよい。なお、静脈パターン抽出部２４１は、上述の各処理を行なうに当たって生成したパラメータや処理の途中経過等を、記憶部２７３に記憶してもよい。
【００８５】
また、静脈パターン抽出部２４１は、得られた差分フィルタ出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を算出する、出力評価値算出部２４３を更に備える。ここで、出力評価値は、以下の式５で定義される値であって、擬似静脈パターンの有無に関する判定に用いられる値である。
【００８６】
【数４】
2008287432.tif 000006
【００８７】
ここで、上記式５において、νｔｈｒは、差分フィルタ出力上限値を表し、Ｓ（νｔｈｒ）は、出力上限値νｔｈｒよりも大きい差分フィルタ出力値の合計を表し、ｒ（νｔｈｒ）は、出力評価値を表している。また、Ｓ（０）は、差分フィルタ出力上限値νｔｈｒ＝０のときの差分フィルタ出力値の合計であり、差分フィルタ出力値の単純な総和を意味する。
【００８８】
なお、上記のνｔｈｒは、多数の評価データを用いた事前の判定テスト等から算出された差分フィルタの出力値分布に基づいて、予め設定される値である。
【００８９】
出力評価値算出部２４３は、例えば式５に基づいて算出した出力評価値を、後述する擬似静脈パターン判断部２５１に伝送する。また、出力評価値算出部２４３は、算出した出力評価値を、記憶部２６３に記憶してもよい。
【００９０】
擬似静脈パターン判定部２５１は、静脈パターン抽出部２４１の出力評価値算出部２４３から伝送された出力評価値に基づいて、体表面Ｈの一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する。具体的には、擬似静脈パターン判定部２５１は、出力評価値算出部２４３から伝送された出力評価値を、所定の閾値と比較することで、擬似静脈パターンの有無を判定する。上記閾値は、例えば、多数の評価データを用いた事前の判定テスト等から算出された値であってもよく、ある特定の個人に固有の値であってもよい。
【００９１】
具体的には、擬似静脈パターン判定部２５１は、出力評価値算出部２４３から伝送された出力評価値が所定の閾値以上である場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていないと判定し、出力評価値が所定の閾値未満である場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていると判定する。
【００９２】
擬似静脈パターン判定部２５１は、判定結果を静脈パターン登録部２６１へと伝送する。また、擬似静脈パターン判定部２５１は、判定結果を記憶部２６３に記憶してもよい。また、記憶部２６３への記憶に際しては、判定を行った静脈パターンと判定結果とが関連付けられて記憶されてもよい。
【００９３】
静脈パターン登録部２６１は、擬似静脈パターン判定部２５１から伝送された判定結果に基づいて、生成された近赤外光静脈パターンをテンプレートとして登録する。具体的には、擬似静脈パターン判定部２５１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン登録部２６１は、静脈パターン抽出部２４１から伝送された近赤外光静脈パターンを、登録静脈パターンとして記憶部２６３に記憶する。また、擬似静脈パターン判定部２５１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン登録部２６１は、抽出された近赤外光静脈パターンを登録せずに、登録処理を終了する。また、登録静脈パターンの登録に際しては、近赤外光静脈パターンだけでなく、静脈パターンを有する個人を特定する他のデータ（例えば、指紋データ、顔画像データ、虹彩データ、声紋データ等）を近赤外光静脈パターンに関連づけて記憶してもよい。また、テンプレートとして登録される登録静脈パターンは、例えば、ＣＢＥＦＦ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ｅｘｃｈａｎｇｅ  Ｆｉｌｅ  Ｆｏｒｍａｔ：共通バイオメトリック交換ファイルフォーマットフレームワーク）等の規格に則ったヘッダ情報を有していてもよい。
【００９４】
記憶部２６３は、静脈パターン登録部２６１から登録要請のあった登録静脈パターンや、当該登録静脈パターンに関連付けられた他のデータを記憶する。また、これらのデータ以外にも、撮像データ生成部２３９が生成した撮像データや、静脈パターン抽出部２４１が抽出した静脈パターン等を記憶することも可能である。更に、これらのデータ以外にも、静脈パターン登録装置２０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等を、適宜記憶することが可能である。この記憶部２７３は、撮像部２３１、静脈パターン抽出部２４１、擬似静脈パターン判定部２５１、静脈パターン登録部２６１等が、自由に読み書きを行うことが可能である。
【００９５】
登録静脈パターン開示部２６５は、例えば静脈パターン登録装置２０に接続された静脈パターン認証装置３０からの要求に応じて、記憶部２６３に記憶されている登録静脈パターンを開示する。
【００９６】
なお、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０は、例えば、コンピュータやサーバ等の情報処理装置、携帯電話やＰＨＳ等の携帯端末や携帯情報端末（ＰＤＡ）、現金自動預払機（ＡＴＭ）、入退室管理装置等の各種装置に実装されてもよい。
【００９７】
また、上述の説明では、テンプレートとして登録される登録静脈パターンが、静脈パターン登録装置２０内に記憶される場合について説明したが、登録静脈パターンは、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード等の記録媒体や、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカードまたは電子機器等に記憶されてもよい。
【００９８】
以上、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【００９９】
（静脈パターン認証装置３０の構成について）
続いて、図８を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０の構成について、詳細に説明する。図８は、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０の構成について説明するためのブロック図である。
【０１００】
図８に示したように、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０は、例えば、撮像部３０１と、静脈パターン抽出部３１１と、擬似静脈パターン判定部３２１と、静脈パターン認証部３３１と、記憶部３３３と、を備える。
【０１０１】
撮像部３０１は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面Ｈを撮像して、撮像データを生成する。撮像部３０１は、例えば、所定波長の光を照射する照射部３０３と、体表面Ｈを透過した光を集光する光学レンズ３０７と、集光した光に基づいて撮像データを生成する撮像データ生成部３０９と、を備える。
【０１０２】
照射部３０３は、体表面Ｈに対して、近赤外光を照射するハロゲンランプや発光ダイオード等の光源から構成され、約６００ｎｍ〜１３００ｎｍ程度の波長を有する近赤外光３０５を照射する。
【０１０３】
光学レンズ３０７は、指表面等の体表面Ｈを透過した近赤外光３０５を集光し、撮像データ生成部３０９に結像する。
【０１０４】
撮像データ生成部３０９は、光学レンズ３０７により結像された近赤外光３０５の透過光を基に、様々な拡大率の近赤外光撮像データを生成する。撮像データ生成部３０９は、例えば、ＣＣＤ型画像センサや、Ｃ−ＭＯＳ型画像センサ等により構成され、近赤外光撮像データを、後述する静脈パターン抽出部３１１へと出力する。また、撮像データ生成部３０９は、生成した近赤外光撮像データを、後述する記憶部３３３に記憶してもよい。また、記憶部３３３への記憶に際しては、生成した近赤外光撮像データに撮像日や撮像時刻等を関連づけてもよい。なお、生成される近赤外光撮像データは、ＲＧＢ信号であってもよいし、それ以外の色やグレースケール等の画像データであってもよい。
【０１０５】
静脈パターン抽出部３１１は、例えば、撮像データ生成部３０９から伝送された近赤外光撮像データに対して、静脈パターン抽出の前処理を行なう機能と、静脈パターンの抽出を行なう機能と、静脈パターン抽出の後処理を行なう機能と、を備える。
【０１０６】
ここで、上記の静脈パターン抽出の前処理は、例えば、近赤外光撮像データから指の輪郭を検出し、近赤外光撮像データのどの位置に指があるかを識別する処理や、検出した指の輪郭を利用して近赤外光撮像データを回転させて、近赤外光撮像データの角度（撮像画像の角度）を補正する処理等を含む。
【０１０７】
また、上記の静脈パターンの抽出は、輪郭の検出や角度の補正が終了した近赤外光撮像データに対して差分フィルタを適用することで行なわれる。差分フィルタは、注目している画素とその周囲の画素について、注目している画素と周囲の画素との差分が大きな部分で、大きな値を出力値として出力するフィルタである。換言すれば、差分フィルタとは、注目している画素とその近傍の階調値の差分を用いた演算により、画像中の線や縁を強調するフィルタである。
【０１０８】
一般的に、２次元平面の格子点（ｘ，ｙ）を変数とする画像データｕ（ｘ，ｙ）に対してフィルタｈ（ｘ，ｙ）を用いてフィルタ処理を行なうと、以下の式６に示すように、画像データν（ｘ，ｙ）を生成する。ここで、以下の式６において、‘＊’は畳込み積分（コンボリューション）を表す。
【０１０９】
【数５】
2008287432.tif 000007
【０１１０】
本実施形態に係る静脈パターンの抽出では、上記の差分フィルタとして、１次空間微分フィルタや２次空間微分フィルタ等の微分フィルタを用いてもよい。１次空間微分フィルタは、注目している画素について、横方向と縦方向の隣接している画素の階調値の差分を算出するフィルタであり、２次空間微分フィルタは、注目している画素について、階調値の差分の変化量が大きくなっている部分を抽出するフィルタである。
【０１１１】
上記の２次空間微分フィルタとして、例えば、以下に示すＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを用いることが可能である。Ｌｏｇフィルタ（式８）は、ガウス関数を用いた平滑化フィルタであるガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ（式７）の２次微分で表される。ここで、以下の式７において、σはガウス関数の標準偏差を表し、ガウシアンフィルタの平滑化の度合いを表す変数である。また、以下の式８におけるσは、式７と同様にガウス関数の標準偏差を表すパラメータであり、σの値を変化させることで、Ｌｏｇフィルタ処理を行なった場合の出力値を変化させることができる。
【０１１２】
【数６】
2008287432.tif 000008
【０１１３】
また、上記の静脈パターン抽出の後処理は、例えば、差分フィルタ適用後の画像データに対してなされる閾値処理や、２値化処理や、細線化処理等を含む。かかる後処理を経て、静脈パターンのスケルトンを抽出することが可能となる。
【０１１４】
静脈パターン抽出部３１１は、このようにして抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する出力評価値算出部３１３に伝送する。また、静脈パターン抽出部３１１は、抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する記憶部３３３に記憶してもよい。なお、静脈パターン抽出部３１１は、上述の各処理を行なうに当たって生成したパラメータや処理の途中経過等を、記憶部３３３に記憶してもよい。
【０１１５】
また、静脈パターン抽出部３１１は、得られた差分フィルタ出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を算出する、出力評価値算出部３１３を更に備える。ここで、出力評価値は、以下の式９で定義される値であって、擬似静脈パターンの有無に関する判定に用いられる値である。
【０１１６】
【数７】
2008287432.tif 000009
【０１１７】
ここで、上記式９において、νｔｈｒは、差分フィルタ出力上限値を表し、Ｓ（νｔｈｒ）は、出力上限値νｔｈｒよりも大きい差分フィルタ出力値の合計を表し、ｒ（νｔｈｒ）は、出力評価値を表している。また、Ｓ（０）は、差分フィルタ出力上限値νｔｈｒ＝０のときの差分フィルタ出力値の合計であり、差分フィルタ出力値の単純な総和を意味する。
【０１１８】
なお、上記のνｔｈｒは、多数の評価データを用いた事前の判定テスト等から算出された差分フィルタの出力値分布に基づいて、予め設定される値である。
【０１１９】
出力評価値算出部３１３は、例えば式９に基づいて算出した出力評価値を、後述する擬似静脈パターン判断部３２１に伝送する。また、出力評価値算出部３１３は、算出した出力評価値を、記憶部３３３に記憶してもよい。
【０１２０】
擬似静脈パターン判定部３２１は、静脈パターン抽出部３１１の出力評価値算出部３１３から伝送された出力評価値に基づいて、体表面Ｈの一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する。具体的には、擬似静脈パターン判定部３２１は、出力評価値算出部３１３から伝送された出力評価値を、所定の閾値と比較することで、擬似静脈パターンの有無を判定する。上記閾値は、例えば、多数の評価データを用いた事前の判定テスト等から算出された値であってもよく、ある特定の個人に固有の値であってもよい。
【０１２１】
具体的には、擬似静脈パターン判定部３２１は、出力評価値算出部３１３から伝送された出力評価値が所定の閾値以上である場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていないと判定し、出力評価値が所定の閾値未満である場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていると判定する。
【０１２２】
擬似静脈パターン判定部３２１は、判定結果を静脈パターン認証部３３１へと伝送する。また、擬似静脈パターン判定部３２１は、判定結果を記憶部３３３に記憶してもよい。また、記憶部３３３への記憶に際しては、判定を行った静脈パターンと判定結果とが関連付けられて記憶されてもよい。
【０１２３】
静脈パターン認証部３３１は、擬似静脈パターン判定部３２１から伝送された判定結果に基づいて、生成された近赤外光静脈パターンの認証を行なう。具体的には、擬似静脈パターン判定部３２１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン認証部３３１は、例えば静脈パターン登録装置２０に対して登録静脈パターンの開示を要求し、静脈パターン登録装置２０から取得した登録静脈パターンと、静脈パターン抽出部３１１から伝送された近赤外光静脈パターンとの比較を行なう。登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの比較は、例えば以下に示す相関係数を算出し、算出した相関係数に基づいて実行することが可能である。静脈パターン認証部３３１は、比較の結果登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンが類似している場合には、近赤外光静脈パターンを認証し、類似していない場合には、認証を行なわない。
【０１２４】
相関係数は、以下の式１０で定義されるものであり、２つのデータｘ＝｛ｘｉ｝，ｙ＝｛ｙｉ｝間の類似度を示す統計学指標であって、−１から１までの実数値をとる。相関係数が１に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していることを示し、相関係数が０に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していないことを示す。また、相関係数が−１に近い値を示す場合には、２つのデータの符号が反転しているような場合を示す。
【０１２５】
【数８】
2008287432.tif 000010
【０１２６】
また、擬似静脈パターン判定部３２１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン認証部３３１は、抽出された近赤外光静脈パターンの認証処理を行なうことなく、処理を終了する。
【０１２７】
記憶部３３３は、撮像データ生成部３０９が生成した撮像データや、静脈パターン抽出部３１１が抽出した静脈パターン等を記憶することが可能である。更に、これらのデータ以外にも、静脈パターン認証装置３０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等を、適宜記憶することが可能である。この記憶部３３３は、撮像部３０１、静脈パターン抽出部３１１、擬似静脈パターン判定部３２１、静脈パターン認証部３３１等が、自由に読み書きを行うことが可能である。
【０１２８】
なお、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０は、例えば、コンピュータやサーバ等の情報処理装置、携帯電話やＰＨＳ等の携帯端末や携帯情報端末（ＰＤＡ）、現金自動預払機（ＡＴＭ）、入退室管理装置等の各種装置に実装されてもよい。
【０１２９】
また、上述の説明では、登録静脈パターンを静脈パターン登録装置２０から取得する場合について説明したが、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード等の記録媒体や、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカードまたは電子機器等に記憶された登録静脈パターンに基づいて認証を行なってもよい。また、登録静脈パターンは、静脈パターン認証装置３０に記憶されていてもよい。
【０１３０】
以上、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【０１３１】
（静脈パターンの登録方法について）
続いて、図９を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターンの登録方法について、詳細に説明する。図９は、本実施形態に係る疑似静脈パターンの判別方法について説明するための流れ図である。
【０１３２】
本実施形態に係る静脈パターンの登録方法では、擬似静脈パターンが存在する場合と存在しない場合とでは、差分フィルタの出力値分布が異なることに着目し、差分フィルタの出力値に基づいて疑似静脈パターンの有無を判定することを特徴とする。
【０１３３】
まず、撮像部２３１は、体表面の一部（例えば、指表面）を近赤外光２３５により撮像し、撮像部２３１中の撮像データ生成部２３９は、近赤外光撮像データを生成する（ステップＳ１０１）。撮像データ生成部２３９は、生成した近赤外光撮像データを、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部２６３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部２４１へと伝送する。
【０１３４】
近赤外光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部２４１は、近赤外光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０３）。
【０１３５】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部２４１は、続いて、前処理の終了した近赤外光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を行なってＬｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１０５）、近赤外光静脈パターンとする。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部２４１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（近赤外光静脈パターン）を記憶部２６３に記憶する。
【０１３６】
静脈パターン抽出部２４１中の出力評価値算出部２４３は、Ｌｏｇフィルタの出力値が算出されると、算出されたＬｏｇフィルタ出力値に基づいて、出力評価値を算出する（ステップＳ１０７）。出力評価の算出においては、近赤外光静脈パターンを構成する全ての画素のＬｏｇフィルタ出力値（すなわち、各画素の階調値）を、所定の出力上限値と比較するとともに、近赤外光静脈パターンを構成する全ての画素のＬｏｇフィルタ出力値の総和を算出する。出力上限値以上のＬｏｇフィルタ出力値の合計が得られると、上記式５に基づいて計算を行い、出力評価値を算出する。出力評価値の算出が終了すると、出力評価値算出部２４３は、算出した出力評価値を擬似静脈パターン判定部２５１へと伝送する。また、出力評価値算出部２４３は、算出した出力評価値を記憶部２６３に記憶してもよい。
【０１３７】
擬似静脈パターン判定部２５１は、出力評価値算出部２４３から伝送された出力評価値に基づいて、体表面（例えば指表面）の一部に擬似静脈パターンが存在するか否かを判定する。判定は、算出された出力評価値が、所定の閾値未満であるか、所定の閾値以上であるかを判定することで行なわれる（ステップＳ１０９）。
【０１３８】
算出された出力評価値が所定の閾値未満である場合には、擬似静脈パターン判定部２５１は、被撮像体であった指表面には擬似静脈パターンは存在しないと判定し、静脈パターン抽出部２４１および静脈パターン登録部２６１に判定結果を通知する。判定結果の通知を受けた静脈パターン抽出部２４１は、近赤外光静脈パターンに対して、閾値処理、２値化処理、細線化処理等の後処理を施し（ステップＳ１１１）、後処理が施された近赤外光静脈パターンを記憶部２６３に記憶するとともに、静脈パターン登録部２６１に伝送する。
【０１３９】
他方、算出された出力評価値が所定の閾値以上である場合には、擬似静脈パターン判定部２５１は、被撮像体であった指表面に擬似静脈パターンが存在すると判定し、静脈パターン登録部２６１に判定結果を通知する。
【０１４０】
静脈パターン登録部２６１は、擬似静脈パターン判定部２５１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターン抽出部２４１から伝送された、後処理が施された近赤外光静脈パターンを、登録静脈パターンとして記憶部２６３に格納されているデータベース（図示せず。）に記憶する。また、登録静脈パターンには、個人のＩＤや他のバイオメトリクスデータ等が関連づけられてもよい。
【０１４１】
また、静脈パターン登録部２６１は、擬似静脈パターン判定部２５１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターンの登録処理は行なわず、一連の処理を終了する。
【０１４２】
以上説明したように、本実施形態に係る静脈パターン登録方法によれば、差分フィルタの出力値の大きさや出力値の分布に着目することで、体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能である。本実施形態に係る静脈パターン登録方法は、擬似静脈パターンの有無を静脈パターンの登録前に判定可能であるため、登録静脈パターンが格納されているデータベース等に不要なデータが記憶される可能性が無くなり、登録静脈パターンの管理が容易となる。
【０１４３】
（静脈パターンの認証方法について）
続いて、同じく図９を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン認証方法について、詳細に説明する。
【０１４４】
本実施形態に係る静脈パターンの認証方法では、擬似静脈パターンが存在する場合と存在しない場合とでは、差分フィルタの出力値分布が異なることに着目し、差分フィルタの出力値に基づいて疑似静脈パターンの有無を判定することを特徴とする。
【０１４５】
まず、撮像部３０１は、体表面の一部（例えば、指表面）を近赤外光３０５により撮像し、撮像部３０１中の撮像データ生成部３０９は、近赤外光撮像データを生成する（ステップＳ１０１）。撮像データ生成部３０９は、生成した近赤外光撮像データを、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部３３３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部３１１へと伝送する。
【０１４６】
近赤外光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部３１１は、近赤外光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０３）。
【０１４７】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部３１１は、続いて、前処理の終了した近赤外光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を行なってＬｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１０５）、近赤外光静脈パターンとする。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部３１１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（近赤外光静脈パターン）を記憶部３３３に記憶する。
【０１４８】
静脈パターン抽出部３１１中の出力評価値算出部３１３は、Ｌｏｇフィルタの出力値が算出されると、算出されたＬｏｇフィルタ出力値に基づいて、出力評価値を算出する（ステップＳ１０７）。出力評価の算出においては、近赤外光静脈パターンを構成する全ての画素のＬｏｇフィルタ出力値（すなわち、各画素の階調値）を、所定の出力上限値と比較するとともに、近赤外光静脈パターンを構成する全ての画素のＬｏｇフィルタ出力値の総和を算出する。出力上限値以上のＬｏｇフィルタ出力値の合計が得られると、上記式９に基づいて計算を行い、出力評価値を算出する。出力評価値の算出が終了すると、出力評価値算出部２４３は、算出した出力評価値を擬似静脈パターン判定部３２１へと伝送する。また、出力評価値算出部３１３は、算出した出力評価値を記憶部３３３に記憶してもよい。
【０１４９】
擬似静脈パターン判定部３２１は、出力評価値算出部３１３から伝送された出力評価値に基づいて、体表面（例えば指表面）の一部に擬似静脈パターンが存在するか否かを判定する。判定は、算出された出力評価値が、所定の閾値未満であるか、所定の閾値以上であるかを判定することで行なわれる（ステップＳ１０９）。
【０１５０】
算出された出力評価値が所定の閾値未満である場合には、擬似静脈パターン判定部３２１は、被撮像体であった指表面には擬似静脈パターンは存在しないと判定し、静脈パターン抽出部３１１および静脈パターン認証部３３１に判定結果を通知する。判定結果の通知を受けた静脈パターン抽出部３１１は、近赤外光静脈パターンに対して、閾値処理、２値化処理、細線化処理等の後処理を施し（ステップＳ１１１）、後処理が施された近赤外光静脈パターンを記憶部３３３に記憶するとともに、静脈パターン認証部３３１に伝送する。
【０１５１】
他方、算出された出力評価値が所定の閾値以上である場合には、擬似静脈パターン判定部３２１は、被撮像体であった指表面に擬似静脈パターンが存在すると判定し、静脈パターン認証部３３１に判定結果を通知する。
【０１５２】
静脈パターン認証部３３１は、擬似静脈パターン判定部３２１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターン登録装置２０に対して、登録静脈パターンの開示を要求する。静脈パターン登録装置２０の登録静脈パターン開示部２６５により登録静脈パターンが開示されると、静脈パターン認証部３３１は、開示された登録静脈パターンを取得して、静脈パターン抽出部３１１から伝送された後処理後の近赤外光静脈パターンと比較する。登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの比較は、例えば、上記の相関係数のように、画像データの類似度を定量的に算出可能な方法を用いて行なわれる。登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンが類似している場合には、静脈パターン認証部３３１は、生成された近赤外光静脈パターンを認証し、類似していない場合には、認証しない。
【０１５３】
また、静脈パターン認証部３３１は、擬似静脈パターン判定部３２１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターンの認証処理は行なわず、一連の処理を終了する。
【０１５４】
以上説明したように、本実施形態に係る静脈パターン認証方法によれば、差分フィルタの出力値の大きさや出力値の分布に着目することで、体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能である。本実施形態に係る静脈パターン認証方法は、擬似静脈パターンの有無を静脈パターンの認証前に判定可能であるため、悪意ある利用者が試行錯誤を繰り返すことで擬似静脈パターンを最適化して他人に成りすますことを、事前に防止することが可能である。
【０１５５】
（静脈データ構造について）
また、本発明によれば、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像して取得した画像データと照合される、個人の静脈パターンに対応したデータが格納された静脈データ格納領域と、近赤外光により撮像して取得した画像データの差分フィルタによる出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値を格納する出力評価値格納領域と、を備える静脈データ構造が提供される。
【０１５６】
静脈データ格納領域は、例えば静脈パターン登録装置２０によって登録静脈パターンとして登録された静脈パターンが格納される領域である。この静脈データ格納領域に格納されたデータは、例えば静脈パターン認証装置３０が撮像した近赤外光静脈パターンを認証する際に利用される。
【０１５７】
出力評価値格納領域は、近赤外光により撮像して取得した画像データの差分フィルタによる出力値の総和に対して、当該差分フィルタ出力値のうち所定の差分フィルタ出力上限値よりも大きなものの合計が占める割合である出力評価値が格納される領域である。この出力評価値格納領域に格納される出力評価値は、例えば静脈パターン登録装置２０や静脈パターン認証装置３０が、体表面上に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する際に利用される。
【０１５８】
また、上記の静脈データ構造は、近赤外光により撮像して取得した画像データを構成する各画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタに対し、当該差分フィルタの出力特性を変化させるパラメータを格納するパラメータ格納領域を、更に備えてもよい。
【０１５９】
パラメータ格納領域に格納されるパラメータは、例えば静脈パターン登録装置２０や静脈パターン認証装置３０が、近赤外光や可視光により撮像した撮像データから静脈パターンを抽出する際に利用する差分フィルタのパラメータであり、例えば、近赤外光により撮像して取得した画像データが静脈部分であることを示す値と非静脈部分であることを示す値との差分よりも大きな差分を有する場合に、差分フィルタの出力値を大きく変化させるものである。
【０１６０】
上記パラメータは、差分フィルタの種類ごとに別個に格納されるものであり、体表面に形成された擬似静脈パターンを差分フィルタで検出できる値とする。例えば、差分フィルタとしてＬｏｇフィルタが使用される場合には、Ｌｏｇフィルタが擬似静脈パターンを検出できる値が、パラメータ格納領域に格納される。この場合に、格納されるパラメータの値は、少なくとも２．０以上とする。
【０１６１】
以上説明したような静脈データ構造は、例えば、非接触型ＩＣチップや、携帯電話等に用いられるＳＩＭ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｉｄｅｎｔｉｔｙ  Ｍｏｄｕｌｅ）カード等のＩＣカードに適用可能である。また、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード等の記録媒体にも適用することが可能である。
【０１６２】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１６３】
例えば、上述した実施形態においては、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０がそれぞれ別個に設けられる場合について説明したが、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０の双方の機能を備えた静脈パターン管理装置を設けてもよい。
【０１６４】
また、上述した実施形態においては、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０に透過型の撮像部が設けられる場合について説明したが、撮像する体表面の部位に応じて、例えば反射型の撮像部を設けてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１６５】
【図１】静脈パターンのＬｏｇフィルタ出力値について説明するための説明図である。
【図２】静脈パターンのＬｏｇフィルタ出力値について説明するための説明図である。
【図３】Ｌｏｇフィルタの出力値分布について説明するための説明図である。
【図４】Ｌｏｇフィルタの出力評価値の変化について説明するためのグラフ図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る静脈パターン管理システムを説明するための説明図である。
【図６】同実施形態に係る静脈パターン登録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る。
【図７】同実施形態に係る静脈パターン登録装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図８】同実施形態に係る静脈パターン認証装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図９】同実施形態に係るスケルトン抽出方法について説明するための流れ図である。
【図１０】指表面に描かれた疑似静脈パターンを説明するための説明図である。
【符号の説明】
【０１６６】
１０    静脈パターン管理システム
１２    ネットワーク
１４    リムーバブル記憶媒体
２０    静脈パターン登録装置
３０    静脈パターン認証装置
２０１    ＣＰＵ
２０３    ＲＯＭ
２０５    ＲＡＭ
２０７    バス
２１１    撮像装置
２１３    入力装置
２１５    出力装置
２１７    ストレージ装置
２１９    ドライブ
２２１    通信装置
２３１，３０１    撮像部
２３３，３０３    照射部
２３５，３０５    近赤外光
２３７，３０７    光学レンズ
２３９，３０９    撮像データ生成部
２４１，３１１    静脈パターン抽出部
２４３，３１３    出力評価値算出部
２５１，３２１    擬似静脈パターン判定部
２６１，３３１    静脈パターン登録部
２６３，３３３    記憶部
２６５    登録静脈パターン開示部
Ｈ    体表面
【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１】
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【図２】
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【図１０】
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