(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】体表面を拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像部と、複数の近赤外光撮像データそれぞれから各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、抽出した複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、算出したフラクタル次元に基づいて、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４
2008287433.tif 000002
【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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像部と、
前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、
抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、
算出した前記フラクタル次元に基づいて、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】
前記擬似静脈パターン判定部は、
算出された前記フラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも小さい場合に、前記擬似静脈パターンが存在すると判定し、
算出された前記フラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも大きい場合に、前記擬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１に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項３】
前記フラクタル次元算出部は、
前記静脈パターンを構成する複数の画素について、ボックスカウント法を用いて前記フラクタル次元を算出する
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４】
前記静脈パターン抽出部は、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素について、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を用い、前記近赤外光静脈パターンを抽出する
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５】
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４に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項６】
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５に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項７】
生体の一部の体表面を、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像部と、
前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、
抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、
算出した前記フラクタル次元に基づいて、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、
を備えることを特徴とする、静脈パターン登録装置。
【請求項８】
前記擬似静脈パターン判定部は、
算出された前記フラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも小さい場合に、前記擬似静脈パターンが存在すると判定し、
算出された前記フラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも大きい場合に、前記擬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】
前記フラクタル次元算出部は、
前記静脈パターンを構成する複数の画素について、ボックスカウント法を用いて前記フラクタル次元を算出する
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１０】
前記静脈パターン抽出部は、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素について、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を用い、前記近赤外光静脈パターンを抽出する
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１１】
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１０に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１２】
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１１に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１３】
生体の一部の体表面を、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像部と、
前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、
抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、
算出した前記フラクタル次元に基づいて、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、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、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証部と、
を備えることを特徴とする、静脈パターン認証装置。
【請求項１４】
前記擬似静脈パターン判定部は、
算出された前記フラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも小さい場合に、前記擬似静脈パターンが存在すると判定し、
算出された前記フラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも大きい場合に、前記擬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１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１５】
前記フラクタル次元算出部は、
前記静脈パターンを構成する複数の画素について、ボックスカウント法を用いて前記フラクタル次元を算出する
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１６】
前記静脈パターン抽出部は、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素について、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を用い、前記近赤外光静脈パターンを抽出する
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１７】
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１６に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１８】
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１７に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１９】
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１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項２０】
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１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項２１】
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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成するステップと、
前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出するステップと、
抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するステップと、
算出した前記フラクタル次元に基づいて、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、
を備えることを特徴とする、静脈パターン登録方法。
【請求項２２】
前記疑似静脈パターンの有無を判定するステップでは、
算出された前記フラクタル次元が所定のフラクタル次元閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、
算出された前記フラクタル次元が所定のフラクタル次元閾値よりも大きい場合に、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２１に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２３】
前記フラクタル次元を算出するステップでは、
前記静脈パターンを構成する複数の画素について、ボックスカウント法を用い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２４】
前記静脈パターンを抽出するステップでは、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素について、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を用いる
ことを特徴とする、請求項２３に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２５】
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２４に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２６】
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２５に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２７】
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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成するステップと、
前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出するステップと、
抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するステップと、
算出した前記フラクタル次元に基づいて、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近赤外光静脈パターンと比較し、前記静脈パターンを認証するステップと、
を備えることを特徴とする、静脈パターン認証方法。
【請求項２８】
前記疑似静脈パターンの有無を判定するステップでは、
算出された前記フラクタル次元が所定のフラクタル次元閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、
算出された前記フラクタル次元が所定のフラクタル次元閾値よりも大きい場合に、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２７に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項２９】
前記フラクタル次元を算出するステップでは、
前記静脈パターンを構成する複数の画素について、ボックスカウント法を用いることを特徴とする、請求項２７に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３０】
前記静脈パターンを抽出するステップでは、
前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素について、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を用いる
ことを特徴とする、請求項２７に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３１】
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３０に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３２】
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３１に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３３】
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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像機能と、
前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出機能と、
抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出機能と、
算出した前記フラクタル次元に基づいて、撮像した前記体表面の一部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擬似静脈パターン判定機能と、
前記擬似静脈パターン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機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項３４】
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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像機能と、
前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出機能と、
抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出機能と、
算出した前記フラクタル次元に基づいて、撮像した前記体表面の一部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擬似静脈パターン判定機能と、
前記擬似静脈パターン判定部の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、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う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３５】
近赤外光により撮像して取得した被照合用の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る静脈データ格納領域と、
前記個人の静脈パターンのフラクタル次元が格納されるフラクタル次元格納領域と、
を備えることを特徴とする、静脈データ構造。
【請求項３６】
前記静脈データ構造は、
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、
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３５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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像部と、前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、算出した前記フラクタル次元に基づいて、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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像部と、前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、算出した前記フラクタル次元に基づいて、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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像部と、前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出部と、抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出部と、算出した前記フラクタル次元に基づいて、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、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、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証部と、を備える静脈パターン認証装置が提供される。
【００１１】
擬似静脈パターン判定部は、算出された前記フラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも小さい場合に、前記擬似静脈パターンが存在すると判定し、算出された前記フラクタル次元が、所定のフラクタル次元閾値よりも大きい場合に、前記擬似静脈パターンが存在しないと判定してもよい。
【００１２】
フラクタル次元算出部は、前記静脈パターンを構成する複数の画素について、ボックスカウント法を用いて前記フラクタル次元を算出してもよい。
【００１３】
また、静脈パターン抽出部は、前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素について、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を用い、前記近赤外光静脈パターンを抽出してもよい。
【００１４】
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。
【００１５】
また、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。
【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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成するステップと、前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出するステップと、抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するステップと、算出した前記フラクタル次元に基づいて、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、を備える静脈パターン登録方法が提供される。
【００１７】
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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成するステップと、前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出するステップと、抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するステップと、算出した前記フラクタル次元に基づいて、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近赤外光静脈パターンと比較し、前記静脈パターンを認証するステップと、を備える静脈パターン認証方法が提供される。
【００１８】
上記疑似静脈パターンの有無を判定するステップでは、算出された前記フラクタル次元が所定のフラクタル次元閾値よりも小さい場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定し、算出された前記フラクタル次元が所定のフラクタル次元閾値よりも大きい場合に、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】
上記フラクタル次元を算出するステップでは、前記静脈パターンを構成する複数の画素について、ボックスカウント法を用いてもよい。
【００２０】
上記静脈パターンを抽出するステップでは、前記近赤外光撮像データを構成する複数の画素について、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を用いてもよい。
【００２１】
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。
【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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像機能と、前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出機能と、抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出機能と、算出した前記フラクタル次元に基づいて、撮像した前記体表面の一部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擬似静脈パターン判定機能と、前記擬似静脈パターン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。
【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、拡大率を変化させながら近赤外光により撮像し、拡大率の異なる複数の近赤外光撮像データを生成する撮像機能と、前記複数の近赤外光撮像データそれぞれから、各近赤外光撮像データに対応する複数の静脈パターンを抽出する静脈パターン抽出機能と、抽出した前記複数の静脈パターンに対して、各静脈パターンに対応するフラクタル次元を算出するフラクタル次元算出機能と、算出した前記フラクタル次元に基づいて、撮像した前記体表面の一部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擬似静脈パターン判定機能と、前記擬似静脈パターン判定部の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、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う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。
【００２５】
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。
【００２６】
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、近赤外光により撮像して取得した被照合用の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る静脈データ格納領域と、前記個人の静脈パターンのフラクタル次元が格納されるフラクタル次元格納領域と、を備える静脈データ構造が提供される。
【００２７】
上記静脈データ構造は、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、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】
【００２８】
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】
【００２９】
（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。
【００３０】
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。
【００３１】
＜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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
図９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９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。
【００３５】
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。
【００３６】
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９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。
【００３７】
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。
【００３８】
＜本実施形態について＞
（毛細血管の自己相似性について）
まず、図１〜図３を参照しながら、毛細血管の自己相似性について、詳細に説明する。図１は、静脈パターンの自己相似性について説明するための説明図であり、図２は、フラクタル次元算出のためのプロット図について説明するための説明図であり、図３は、フラクタル次元の変化について説明するためのグラフ図である。
【００３９】
人間の血管（特に、毛細血管）は、自己相似性（フラクタル性）を有することが知られている。例えば、指表面を、拡大率を変化させながら撮像すると、従来の拡大率では見えなかった毛細血管が、拡大することにより新たに出現する。他方、人工的に製造した指等に擬似的に静脈パターンを形成しようとする場合には、拡大して撮像することにより新たに出現する毛細血管を作ることは、非常に困難である。
【００４０】
換言すれば、図１に示したように、生体の場合（つまり、毛細血管がある場合）については、自己相似性のために、撮像時に拡大率を上げたとしても見える静脈パターンが著しく減少することは無いが、非生体の場合（つまり、擬似静脈パターンを形成したものであって、毛細血管がない場合）には、撮像時に拡大率を上げていくと、新たに出現する静脈パターンは、著しく減少すると考えられる。
【００４１】
以上の知見を基に本願発明者が鋭意研究を行った結果、体表面を複数の拡大率で撮像して、撮像画像から得られる静脈パターンのフラクタル次元を算出し、得られたフラクタル次元の変化から、擬似静脈パターンの有無の判別、すなわち、生体・非生体の判別を行なうことが可能であることに想到した。
【００４２】
図２は、図１で示した各静脈パターン（図１の左から順に、拡大率１の場合、拡大率１．５の場合、拡大率２の場合である。）に関して、フラクタル次元の算出方法の一種であるボックスカウント法を用いて、フラクタル次元の算出を行なった結果である。ボックスカウント法については、以下で詳述するが、この方法は、ある大きさδのボックスを用いて静脈パターンを全て被覆することを考える場合に、必要なボックスの個数をカウントする方法である。ボックスカウント法では、ボックスの大きさδを横軸にとり、必要なボックスの個数を縦軸にとったうえで両対数プロットを行った場合に、直線の勾配（傾き）がフラクタル次元となる。
【００４３】
図３は、横軸に拡大率をとり、縦軸に図２から得られたフラクタル次元をとった場合の、フラクタル次元の変化を示したグラフ図である。図３を参照すると、毛細血管がある場合（すなわち、擬似静脈パターンが存在しない生体である場合）には、フラクタル次元はほぼ一定の値を示しているのに対し、毛細血管がない場合（すなわち、擬似静脈パターンが存在する非生体である場合）には、拡大率が大きくなるにつれてフラクタル次元が著しく減少することがわかる。
【００４４】
これは、毛細血管が出現しない擬似静脈パターンにおいては、拡大することにより著しく静脈パターンが減少し、フラクタル次元が小さくなるのに対し、生体の場合には、拡大することで新たに毛細血管が見えるようになり、静脈パターン自体は変化するもののパターンとしての複雑さにはそれほど変化がなく、フラクタル次元として安定した値となるためであると考えられる。
【００４５】
以上説明したように、所定のフラクタル次元の閾値を予め設定しておき、撮像により得られた近赤外光静脈パターンのフラクタル次元と比較を行なうことで、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。
【００４６】
（静脈パターン管理システムについて）
続いて、図４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４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。
【００４７】
図４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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
さらに、図４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４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。
【００５３】
（静脈パターン登録装置２０の構成について）
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５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。
【００５４】
図５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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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の構成について説明するためのブロック図である。
【００６６】
図６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、フラクタル次元算出部２５１と、擬似静脈パターン判定部２６１と、静脈パターン登録部２７１と、記憶部２７３と、登録静脈パターン開示部２７５と、を備える。
【００６７】
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。
【００６８】
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。
【００６９】
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。本実施形態に係る光学レンズ２３７は、拡大率を所定の倍率に変化させて近赤外光２３５を集光することが可能である。種々の拡大率に近赤外光を結像させるために、本実施形態に係る光学レンズ２３７は、異なる焦点距離を有する複数の光学レンズから構成されてもよく、焦点距離が可変の多焦点レンズから構成されてもよい。
【００７０】
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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
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１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１において、‘＊’は畳込み積分（コンボリューション）を表す。
【００７５】
【数１】
2008287433.tif 000003
【００７６】
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。
【００７７】
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３）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２）の２次微分で表される。ここで、以下の式２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３におけるσは、式２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。
【００７８】
【数２】
2008287433.tif 000004
【００７９】
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。
【００８０】
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、後述するフラクタル次元算出部２５１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。
【００８１】
フラクタル次元算出部２５１は、静脈パターン抽出部２４１から伝送された様々な拡大率の近赤外光静脈パターンを用いて、静脈パターンのフラクタル次元を算出する。フラクタル次元を算出する方法としては、例えばボックスカウント法を用いることが可能であるが、上記の方法に限定されるわけではない。
【００８２】
ボックスカウント法は、実験等で得られたデータのフラクタル次元を算出するために用いられる方法である。ボックスカウント法は、フラクタル次元を算出したいデータの集合Ｆを大きさδのボックス（箱）で被覆するのに必要なボックスの個数Ｎδ（Ｆ）から、フラクタル次元ＤＢを算出する方法である。ボックスカウント法においては、フラクタル次元ＤＢを以下の式４で定義する。
【００８３】
【数３】
2008287433.tif 000005
【００８４】
実際のフラクタル次元ＤＢは、複数の大きさδｉ（ｉ＝１，２，・・・ｎ）に対してボックス個数Ｎδｉ（Ｆ）を求めて両対数プロットし、以下の式５に示すように、両対数プロットの勾配を各プロットから最小二乗法により求める。
【００８５】
【数４】
2008287433.tif 000006
【００８６】
フラクタル次元算出部２５１は、各拡大率の近赤外光静脈パターンに対して、例えば上記式５に示した方法でフラクタル次元を算出し、後述する疑似静脈パターン判定部２６１へと伝送する。また、フラクタル次元算出部２５１は、算出したフラクタル次元を、記憶部２７３に記憶してもよい。
【００８７】
擬似静脈パターン判定部２６１は、フラクタル次元算出部２５１から伝送された各拡大率の近赤外光静脈パターンのフラクタル次元に基づいて、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２６１は、フラクタル次元算出部２５１から伝送された各拡大率の近赤外光静脈パターンのフラクタル次元を、それぞれ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。
【００８８】
擬似静脈パターン判定部２６１は、フラクタル次元算出部２５１から伝送されたフラクタル次元が所定の閾値よりも大きい場合には、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、フラクタル次元が所定の閾値よりも小さい場合には、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。
【００８９】
擬似静脈パターン判定部２６１は、判定結果を静脈パターン登録部２７１へと伝送する。また、擬似静脈パターン判定部２６１は、判定結果を記憶部２７３に記憶してもよい。また、記憶部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。
【００９０】
なお、上述の説明においては、撮像した静脈パターンのフラクタル次元が所定の閾値未満である場合に、擬似静脈パターンが存在すると判定する場合について説明したが、撮像した静脈パターンのフラクタル次元が、ある上限値以上だった場合に擬似静脈パターンが存在すると判定するようにしてもよい。これは、拡大して撮像したときにも擬似静脈パターンが撮像されるように、予め密集した擬似静脈パターンを形成した場合に相当する。
【００９１】
静脈パターン登録部２７１は、擬似静脈パターン判定部２６１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２６１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２７１は、静脈パターン抽出部２５１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２７３に記憶する。また、擬似静脈パターン判定部２６１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２７１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。
【００９２】
記憶部２７３は、静脈パターン登録部２７１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２４５が生成した撮像データや、静脈パターン抽出部２５１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、フラクタル次元算出部２５１、擬似静脈パターン判定部２６１、静脈パターン登録部２７１等が、自由に読み書きを行うことが可能である。
【００９３】
登録静脈パターン開示部２７５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２７３に記憶されている登録静脈パターンを開示する。
【００９４】
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。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
（静脈パターン認証装置３０の構成について）
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認証装置３０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。
【００９８】
図７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、フラクタル次元算出部３２１と、擬似静脈パターン判定部３３１と、静脈パターン認証部３４１と、記憶部３４３と、を備える。
【００９９】
撮像部３０１は、静脈パターンの認証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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。本実施形態に係る光学レンズ３０７は、拡大率を所定の倍率に変化させて近赤外光３０５を集光することが可能である。種々の拡大率に近赤外光を結像させるために、本実施形態に係る光学レンズ３０７は、異なる焦点距離を有する複数の光学レンズから構成されてもよく、焦点距離が可変の多焦点レンズから構成されてもよい。
【０１０２】
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３４３に記憶してもよい。また、記憶部３４３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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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１において、‘＊’は畳込み積分（コンボリューション）を表す。
【０１０７】
【数５】
2008287433.tif 000007
【０１０８】
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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
【数６】
2008287433.tif 000008
【０１１１】
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。
【０１１２】
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、後述するフラクタル次元算出部２５１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。
【０１１３】
フラクタル次元算出部３２１は、静脈パターン抽出部３１１から伝送された様々な拡大率の近赤外光静脈パターンを用いて、静脈パターンのフラクタル次元を算出する。フラクタル次元を算出する方法としては、例えばボックスカウント法を用いることが可能であるが、上記の方法に限定されるわけではなく、例えば相関積分法等を用いてもよい。
【０１１４】
ボックスカウント法は、実験等で得られたデータのフラクタル次元を算出するために用いられる方法である。ボックスカウント法は、フラクタル次元を算出したいデータの集合Ｆを大きさδのボックス（箱）で被覆するのに必要なボックスの個数Ｎδ（Ｆ）から、フラクタル次元ＤＢを算出する方法である。ボックスカウント法においては、フラクタル次元ＤＢを以下の式９で定義する。
【０１１５】
【数７】
2008287433.tif 000009
【０１１６】
実際のフラクタル次元ＤＢは、複数の大きさδｉ（ｉ＝１，２，・・・ｎ）に対してボックス個数Ｎδｉ（Ｆ）を求めて両対数プロットし、以下の式１０に示すように、両対数プロットの勾配を各プロットから最小二乗法により求める。
【０１１７】
【数８】
2008287433.tif 000010
【０１１８】
フラクタル次元算出部３２１は、各拡大率の近赤外光静脈パターンに対して、例えば上記式１０に示した方法でフラクタル次元を算出し、後述する疑似静脈パターン判定部３３１へと伝送する。また、フラクタル次元算出部３２１は、算出したフラクタル次元を、記憶部３４３に記憶してもよい。
【０１１９】
擬似静脈パターン判定部３３１は、フラクタル次元算出部３２１から伝送された各拡大率の近赤外光静脈パターンのフラクタル次元に基づいて、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３３１は、フラクタル次元算出部３２１から伝送された各拡大率の近赤外光静脈パターンのフラクタル次元を、それぞれ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。
【０１２０】
擬似静脈パターン判定部３３１は、フラクタル次元算出部３２１から伝送されたフラクタル次元が所定の閾値よりも大きい場合には、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、フラクタル次元が所定の閾値よりも小さい場合には、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。
【０１２１】
擬似静脈パターン判定部３３１は、判定結果を静脈パターン認証部３４１へと伝送する。また、擬似静脈パターン判定部３３１は、判定結果を記憶部３４３に記憶してもよい。また、記憶部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。
【０１２２】
なお、上述の説明においては、撮像した静脈パターンのフラクタル次元が所定の閾値未満である場合に、擬似静脈パターンが存在すると判定する場合について説明したが、撮像した静脈パターンのフラクタル次元が、ある上限値以上だった場合に擬似静脈パターンが存在すると判定するようにしてもよい。これは、拡大して撮像したときにも擬似静脈パターンが撮像されるように、予め密集した擬似静脈パターンを形成した場合に相当する。
【０１２３】
静脈パターン認証部３４１は、擬似静脈パターン判定部３３１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３３１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３４１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３４１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１１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９】
2008287433.tif 000011
【０１２６】
また、擬似静脈パターン判定部３３１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３４１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３４３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３４３は、撮像部３０１、静脈パターン抽出部３１１、フラクタル次元算出部３２１、擬似静脈パターン判定部３３１、静脈パターン認証部３４１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８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８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】
体内に存在する血管は、自己相似性を有することが知られている。そこで、本実施形態に係る静脈パターンの登録方法では、拡大率を変化させながら撮像した静脈パターンのフラクタル次元を算出し、算出したフラクタル次元を基に、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】
以下の説明においては、被撮像体を拡大率１（実寸大で撮像）、拡大率１．５（１．５倍の大きさで撮像）、拡大率２（２倍の大きさで撮像）の３種類の拡大率で撮像する場合について説明するが、本実施形態に係る静脈パターンの登録方法における拡大率の選択は、上記の場合に限定されるわけではない。
【０１３４】
まず、静脈パターン登録装置２０の撮像部２３１は、当該撮像部２３１内の光学レンズ２３７の拡大率を１に設定し、拡大せずに被撮像体を撮像するように光学レンズ２３７を制御する（ステップＳ１０１）。続いて、撮像部２３１は、体表面の一部（例えば、指表面）を拡大することなく近赤外光により撮像し、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Ｓ１０５）。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２７３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。
【０１３５】
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Ｓ１０７）。
【０１３６】
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Ｓ１０９）、近赤外光静脈パターンとする。続いて、静脈パターン抽出部２４１は、生成された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２７３に記憶するとともに、フラクタル次元算出部２５１に伝送する。
【０１３７】
フラクタル次元算出部２５１では、静脈パターン抽出部２４１から伝送された拡大率１の近赤外光静脈パターンを用いて、ボックスカウント法によりフラクタル次元ＤＢを算出する（ステップＳ１１３）。具体的には、ボックスの大きさδを変化させながら、近赤外光静脈パターンを被覆するボックスの個数をカウントしていき、ボックスの個数を縦軸、ボックスの大きさを横軸として両対数プロットを行う。プロットされた各点について最小二乗法を用いて勾配を算出し、得られた勾配を、拡大率１で撮像した近赤外光静脈パターンのフラクタル次元ＤＢとする。フラクタル次元算出部２５１は、算出したフラクタル次元ＤＢを、擬似静脈パターン判定部２６１に伝送するとともに、記憶部２７３に記憶する。
【０１３８】
擬似静脈パターン判定部２６１は、フラクタル次元算出部２５１から伝送されたフラクタル次元ＤＢとフラクタル次元の閾値とを比較して、擬似静脈パターンの有無を判定する（ステップＳ１１５）。具体的には、擬似静脈パターン判定部２６１は、フラクタル次元算出部２５１から伝送されたフラクタル次元ＤＢと所定のフラクタル次元閾値の大小を比較し、伝送されたフラクタル次元ＤＢが閾値未満である場合には、擬似静脈パターンが存在すると判定し、静脈パターンの登録処理を終了する。また、伝送されたフラクタル次元ＤＢが所定の閾値以上である場合には、その旨を撮像部２３１に伝送する。
【０１３９】
次に、撮像部２３１は、当該撮像部２３１内の光学レンズ２３７の拡大率を１．５に設定し、被撮像体である指表面を、１．５倍の大きさで撮像するように制御する（ステップＳ１０１）。その後は、上述の説明と同様にしてフラクタル次元ＤＢを算出し、算出したフラクタル次元ＤＢと所定の閾値との比較を行なう。拡大率１．５の場合もフラクタル次元ＤＢが所定の閾値以上であった場合には、擬似静脈パターン判定部２６１はその旨を撮像部２３１に伝送する。
【０１４０】
次いで、撮像部２３１は、当該撮像部２３１内の光学レンズ２３７の拡大率を２に設定し、被撮像体である指表面を、２倍の大きさで撮像するように制御し（ステップＳ１０１）、上記と同様にして、フラクタル次元ＤＢの比較を行なう。
【０１４１】
拡大率が１の場合、１．５の場合、および、２の場合のいずれにおいても、算出されたフラクタル次元ＤＢが所定の閾値以上であった場合には、拡大率の変化が終了したこととなり（ステップＳ１０３）、擬似静脈パターン判定部２６１は、擬似静脈パターンが存在しない旨を静脈パターン登録部２７１へと伝送する。
【０１４２】
静脈パターン登録部２７１は、擬似静脈パターン判定部２６１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２７３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。
【０１４３】
また、静脈パターン登録部２７１は、擬似静脈パターン判定部２６１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。
【０１４４】
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、撮像された近赤外光静脈パターンのフラクタル次元に着目することで、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。
【０１４５】
（静脈パターンの認証方法について）
続いて、同じく図８を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン認証方法について、詳細に説明する。
【０１４６】
体内に存在する血管は、自己相似性を有することが知られている。そこで、本実施形態に係る静脈パターンの認証方法では、拡大率を変化させながら撮像した静脈パターンのフラクタル次元を算出し、算出したフラクタル次元を基に、疑似静脈パターンの有無を判定することを特徴とする。
【０１４７】
以下の説明においては、被撮像体を拡大率１（実寸大で撮像）、拡大率１．５（１．５倍の大きさで撮像）、拡大率２（２倍の大きさで撮像）の３種類の拡大率で撮像する場合について説明するが、本実施形態に係る静脈パターンの認証方法における拡大率の選択は、上記の場合に限定されるわけではない。
【０１４８】
まず、静脈パターン認証装置３０の撮像部３０１は、当該撮像部３０１内の光学レンズ３０７の拡大率を１に設定し、拡大せずに被撮像体を撮像するように光学レンズ３０７を制御する（ステップＳ１０１）。続いて、撮像部３０１は、体表面の一部（例えば、指表面）を拡大することなく近赤外光により撮像し、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Ｓ１０５）。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３４３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。
【０１４９】
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Ｓ１０７）。
【０１５０】
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Ｓ１０９）、近赤外光静脈パターンとする。続いて、静脈パターン抽出部３１１は、生成された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３４３に記憶するとともに、フラクタル次元算出部３２１に伝送する。
【０１５１】
フラクタル次元算出部３２１では、静脈パターン抽出部３１１から伝送された拡大率１の近赤外光静脈パターンを用いて、ボックスカウント法によりフラクタル次元ＤＢを算出する（ステップＳ１１３）。具体的には、ボックスの大きさδを変化させながら、近赤外光静脈パターンを被覆するボックスの個数をカウントしていき、ボックスの個数を縦軸、ボックスの大きさを横軸として両対数プロットを行う。プロットされた各点について最小二乗法を用いて勾配を算出し、得られた勾配を、拡大率１で撮像した近赤外光静脈パターンのフラクタル次元ＤＢとする。フラクタル次元算出部３２１は、算出したフラクタル次元ＤＢを、擬似静脈パターン判定部３３１に伝送するとともに、記憶部３４３に記憶する。
【０１５２】
擬似静脈パターン判定部３３１は、フラクタル次元算出部３２１から伝送されたフラクタル次元ＤＢとフラクタル次元の閾値とを比較して、擬似静脈パターンの有無を判定する（ステップＳ１１５）。具体的には、擬似静脈パターン判定部３３１は、フラクタル次元算出部３２１から伝送されたフラクタル次元ＤＢと所定のフラクタル次元閾値の大小を比較し、伝送されたフラクタル次元ＤＢが閾値未満である場合には、擬似静脈パターンが存在すると判定し、静脈パターンの登録処理を終了する。また、伝送されたフラクタル次元ＤＢが所定の閾値以上である場合には、その旨を撮像部３０１に伝送する。
【０１５３】
次に、撮像部３０１は、当該撮像部３０１内の光学レンズ３０７の拡大率を１．５に設定し、被撮像体である指表面を、１．５倍の大きさで撮像するように制御する（ステップＳ１０１）。その後は、上述の説明と同様にしてフラクタル次元ＤＢを算出し、算出したフラクタル次元ＤＢと所定の閾値との比較を行なう。拡大率１．５の場合もフラクタル次元ＤＢが所定の閾値以上であった場合には、擬似静脈パターン判定部３１１はその旨を撮像部３０１に伝送する。
【０１５４】
次いで、撮像部３０１は、当該撮像部３０１内の光学レンズ３０７の拡大率を２に設定し、被撮像体である指表面を、２倍の大きさで撮像するように制御し（ステップＳ１０１）、上記と同様にして、フラクタル次元ＤＢの比較を行なう。
【０１５５】
拡大率が１の場合、１．５の場合、および、２の場合のいずれにおいても、算出されたフラクタル次元ＤＢが所定の閾値以上であった場合には、拡大率の変化が終了したこととなり（ステップＳ１０３）、擬似静脈パターン判定部３３１は、擬似静脈パターンが存在しない旨を静脈パターン認証部３４１へと伝送する。
【０１５６】
静脈パターン認証部３４１は、擬似静脈パターン判定部３３１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２７５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３４１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３４１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。
【０１５７】
また、静脈パターン認証部３４１は、擬似静脈パターン判定部３３１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。
【０１５８】
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、撮像された近赤外光静脈パターンのフラクタル次元に着目することで、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。
【０１５９】
（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、個人の静脈パターンのフラクタル次元が格納されるフラクタル次元格納領域と、を備える静脈データ構造が提供される。
【０１６０】
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。
【０１６１】
フラクタル次元格納領域は、個人の静脈パターンのフラクタル次元が格納される領域であり、このフラクタル次元格納領域に格納されるフラクタル次元は、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。
【０１６２】
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。
【０１６３】
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。
【０１６４】
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。
【０１６５】
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。
【０１６６】
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。
【０１６７】
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。
【０１６８】
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】
【０１６９】
【図１】静脈パターンの自己相似性について説明するための説明図である。
【図２】フラクタル次元算出のためのプロット図について説明するための説明図である。
【図３】フラクタル次元の変化について説明するためのグラフ図である。
【図４】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５】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６】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７】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８】同実施形態に係るフラクタル次元による擬似静脈パターン判別方法について説明するための流れ図である。
【図９】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】
【０１７０】
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
２５１，３２１    フラクタル次元算出部
２６１，３３１    擬似静脈パターン判定部
２７１，３４１    静脈パターン登録部
２７３，３４３    記憶部
２７５    登録静脈パターン開示部
Ｈ    体表面
【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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