(57)【要約】本発明の目的は、人の皮下血管映像から生体認識情報を抽出して対照して人の身分を確認する装置と方法を提供する。本発明のまた他の目的は身分確認を迅速で效率的にする。本発明は生体認識情報を利用した身分確認に係り、具体的には皮下血管赤外線映像から生体認識情報を抽出して比較して身分を確認する方法と装置に関する。本発明では皮下脂肪パターンを有する映像から有用な情報を得るのに一連のフィルターを用いる。この映像のＲＯＩを方向と空間周波数両側面で選択した複数のフィルターで処理した次に、濾過された映像それぞれの複数の領域から統計値を取って、続いてこれら統計値を一定順序で配列して他のコードとは迅速で容易に比較される固有識別コードで用いる。キーサイズが一定であって統計値配列が一定であるため、ユークリッド距離やピアソン相関距離のような簡単な距離を用いてキーの類似性を判断する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の皮下血管赤外線映像から生体認識情報を抽出及び対照する身分確認方法において、
（ａ）複数の第１フィルターで前記血管映像を濾過して複数の同一な第１濾過映像を生成する段階と、
（ｂ）それぞれの濾過映像を複数の第２領域に分割するものの、領域毎に画素が一つ以上入っていて、画素毎に強度を有する段階と、
（ｃ）前記領域それぞれに対して、画素強度の統計値を形成する段階と、
（ｄ）前記統計値を順序通り配列して、登録キーを形成する段階と、
（ｅ）前記登録キーを保存された確認キーと比較するものの、登録キーと確認キーの距離を計算して臨界距離と比較して身分を識別する段階と、を含むことを特徴とする身分確認方法。
【請求項２】
血管映像を濾過する前に前処理過程で雑音を除去することを特徴とする、請求項１に記載の身分確認方法。
【請求項３】
前記血管映像の関心領域を識別する段階をさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載の身分確認方法。
【請求項４】
前記血管映像の関心領域を識別する段階をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の身分確認方法。
【請求項５】
前記統計値が平均偏差であることを特徴とする、請求項１及至請求項４のいずれか一項に記載の身分確認方法。
【請求項６】
前記統計値が、平均偏差、標準偏差、平均値または絶対平均偏差であることを特徴とする、請求項１及至請求項５のいずれか一項に記載の身分確認方法。
【請求項７】
前記統計値が第１統計値と第２統計値の組み合わせを含んで、第１及び第２統計値全て平均偏差、標準偏差、平均値、絶対平均偏差、最大値、最小値、最大絶対値及び中間値で構成された群から選択されることを特徴とする、請求項１及至請求項６のいずれか一項に記載の身分確認方法。
【請求項８】
前記フィルターが配向角が相異なる右対称ガボールフィルター（Ｅｖｅｎ  ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）であることを特徴とする、請求項１及至請求項７のいずれか一項に記載の身分確認方法。
【請求項９】
前記フィルターが空間周波数が相異なる右対称ガボールフィルターであることを特徴とする、請求項１及至請求項８のいずれか一項に記載の身分確認方法。
【請求項１０】
前記フィルターが下記のフィルターのうちから選択されることを特徴とする、請求項１及至請求項９のいずれか一項に記載の身分確認方法。
（ａ）配向角が相異なる右対称ガボールフィルターと、
（ｂ）空間周波数が相異なる右対称ガボールフィルターと、
（ｃ）複合ガボールフィルター（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）と、
（ｄ）ログガボールフィルター（Ｌｏｇ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）と、
（ｅ）オリエンテッドガウシアンフィルター（Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）、及び
（ｆ）改造ウェーブレット（Ａｄａｐｔｅｄ  Ｗａｖｅｌｅｔｓ）。
【請求項１１】
前記距離がユークリッド距離であることを特徴とする、請求項１及至請求項１０のいずれか一項に記載の身分確認方法。
【請求項１２】
前記距離が下記の距離の中から選択されることを特徴とする、請求項１及至請求項１１のいずれか一項に記載の身分確認方法。
（ａ）ユークリッド距離と、
（ｂ）ハミング距離（Ｈａｍｍｉｎｇ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）と、
（ｃ）ユークリッド二乗距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  ＳｑｕａｒｅｄＤｉｓｔａｎｃｅ）と、
（ｄ）マンハッタン距離（Ｍａｎｈａｔｔａｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）と、
（ｅ）ピアソン相関係数距離（Ｐｅａｒｓｏｎ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
Ｄｉｓｔａｎｃｅ）と、
（ｆ）ピアソンの積率相関係数距離（Ｐｅａｒｓｏｎ  ＳｑｕａｒｅｄＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）と、
（ｇ）チェビシェフ距離（Ｃｈｅｂｙｃｈｅｖ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）、及び
（ｈ）スピアマン順位相関係数距離（Ｓｐｅａｒｍａｎ‘ｓ  ｒａｎｋＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）。
【請求項１３】
人の皮下血管赤外線映像から生体認識情報を抽出及び対照する身分確認方法において、
（ａ）複数の第１フィルターで前記血管映像を濾過して複数の同一な第１濾過映像を生成するが、フィルターとして配向角が相異なる右対称ガボールフィルターを用いる段階と、
（ｂ）それぞれの濾過映像を複数の第２領域に分割するものの、領域毎に画素が一つ以上入っていて、画素毎に強度を有する段階と、
（ｃ）前記領域それぞれに対して、画素強度の統計値を形成するが、この統計値が平均偏差である段階と、
（ｄ）前記統計値を順序通り配列して、登録キーを形成する段階と、
（ｅ）前記登録キーを保存された確認キーと比較するものの、登録キーと確認キー間のユークリッド距離を計算して臨界距離と比較して身分を識別する段階と、を含むことを特徴とする身分確認方法。
【請求項１４】
（ａ）人の皮下血管赤外線映像をキャプチャーする手段と、
（ｂ）前記血管映像に用いて複数の同一な第１濾過映像を生成するための複数の第１フィルターと、
（ｃ）それぞれの濾過映像を複数の第２領域に分割する手段（ただし、領域毎に画素が一つ以上入っていて、画素毎に強度を有する）と、
（ｄ）前記領域それぞれに対して統計値を形成する手段、及び
（ｅ）各領域に対する第１統計値配列を保存されていた第２統計値配列と比較して、これら２種の統計値間の距離を計算した次に臨界値と比較して人を確認する手段と、を含むことを特徴とする身分確認装置。
【請求項１５】
前記フィルターを用いる前に雑音除去のために映像を前処理する手段をさらに含むことを特徴とする、請求項１４に記載の身分確認装置。
【請求項１６】
血管映像の関心領域を確認する手段をさらに含むことを特徴とする、請求項１５に記載の身分確認装置。
【請求項１７】
血管映像の関心領域を確認する手段をさらに含むことを特徴とする、請求項１４に記載の身分確認装置。
【請求項１８】
前記統計値が平均偏差であることを特徴とする、請求項１４及至請求項１７のいずれか一項に記載の身分確認装置。
【請求項１９】
前記統計値が、平均偏差、標準偏差、平均値または絶対平均偏差であることを特徴とする、請求項１４及至請求項１８のいずれか一項に記載の身分確認装置。
【請求項２０】
前記統計値が第１統計値と第２統計値の組み合わせを含んで、第１及び第２統計値全て平均偏差、標準偏差、平均値、絶対平均偏差、最大値、最小値、最大絶対値及び中間値で構成された群から選択されることを特徴とする、請求項１４及至請求項１９のいずれか一項に記載の身分確認装置。
【請求項２１】
前記フィルターが配向角が相異なる右対称ガボールフィルター（Ｅｖｅｎ  ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）であることを特徴とする、請求項１４及至請求項２０のいずれか一項に記載の身分確認方法。
【請求項２２】
前記フィルターが空間周波数が相異なる右対称ガボールフィルターであることを特徴とする、請求項１４及至請求項２１のいずれか一項に記載の身分確認装置。
【請求項２３】
前記フィルターが下記のフィルターのうちから選択されることを特徴とする、請求項１４及至請求項２２のいずれか一項に記載の身分確認装置。
（ａ）配向角が相異なる右対称ガボールフィルターと、
（ｂ）空間周波数が相異なる右対称ガボールフィルターと、
（ｃ）複合ガボールフィルターと、
（ｄ）ログガボールフィルターと、
（ｅ）オリエンテッドガウシアンフィルター、及び
（ｆ）改造ウェーブレット。
【請求項２４】
前記距離がユークリッド距離であることを特徴とする、請求項１４及至請求項２３のいずれか一項に記載の身分確認装置。
【請求項２５】
前記距離が下記の距離の中から選択されることを特徴とする、請求項１４及至請求項２４のいずれか一項に記載の身分確認方法。
（ａ）ユークリッド距離と、
（ｂ）ハミング距離と、
（ｃ）ユークリッド二乗距離と、
（ｄ）マンハッタン距離と、
（ｅ）ピアソン相関係数距離と、
（ｆ）ピアソンの積率相関係数距離と、
（ｇ）チェビシェフ距離、及び
（ｈ）スピアマン順位相関係数距離。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は生体認識情報を利用した身分確認に係り、具体的には皮下血管赤外線映像から生体認識情報を抽出して比較して身分を確認する方法と装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
身体的な特徴や行動特徴を基盤にして確認したり識別するのに用いられる生体認識情報は高度な保安性を有するものであってその使用がますます増加しており、１：１対照や１：ｎ対照に多く用いられている。本明細書で用いられた“識別”、“確認”ということは全て出入を許可したり認証するために用いられる概念である。生体認識情報を利用する既存の方法では紅彩、手の平、指紋を利用する方法がある。
【０００３】
１９９４年３月１日付Ｄａｕｇｍａｎの米国特許５，２９１，５６０ではハミング距離（Ｈａｍｍｉｎｇ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）を用いた紅彩映像内配向組織の分析を利用した生体認識情報を紹介しており、ここで用いられた長さが固定されたキーを用いる。
【０００４】
２００５年１２月２２日公開されたＺｈａｎｇの米国特許出願公開番号２００５／０２８１４３８は手相映像を神経精神界ガボールフィルター（Ｇａｂｏｒ  ｆｉｌｔｅｒ）と角度距離で分析する生体認識情報を紹介している。
【０００５】
Ｊａｉｎ，Ａ．Ｋ．；Ｐｒａｂｈａｋａｒ，Ｓ．；Ｈｏｎｇ，Ｌ．；Ｐａｎｋａｎｔｉ，Ｓ．，“Ｆｉｌｔｅｒ  ｂａｎｋ−ｂａｓｅｄ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｐ．８４６−８５９（Ｖｏｌ９，Ｎｏ．５，Ｍａｙ２０００）は、ガボールフィルターとユークリッド距離で指紋映像を分析した生体認識情報を紹介している。
【０００６】
Ｌｅｅ，Ｃｈｉｈ−ＪｅｎとＷａｎｇ，Ｓｈｅｎｇ−Ｄｅの“Ａ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ−Ｂａｓｅｄ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，１９９９  ＩＥＥＥ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，ｐｐ．３７１−３７８（Ｏｃｔ．１９９９）はガボールフィルターを利用して指紋を検索して認識する方法を紹介する。
【０００７】
Ｊａｉｎ，Ａ．Ｋ．；Ｐｒａｂｈａｋａｒ，Ｓ．；Ｈｏｎｇ，Ｌ．；Ｐａｎｋａｎｔｉ，Ｓ．の“Ｆｉｎｇｅｒ  Ｃｏｄｅ：Ａ  Ｆｉｌｔｅｒ  ｂａｎｋ  ｆｏｒ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ”，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆ．ｏｎ  ＣＶＰＲ，ｐｐ．１８７−１９３（Ｖｏｌ．２，Ｊｕｎｅ２３−２５，１９９９）はユークリッド距離を利用して指紋情報をキャプチャーして対照するのにガボールフィルターを利用する。
【０００８】
Ｐｒａｂｈａｋａｒ，Ｓ．の“Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｆｉｌｔｅｒ  ｂａｎｋ”，Ｐｈ．Ｄ．Ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ，Ｍｉｃｈｉｇａｎ  Ｓｔａｔｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（２００１）は各種アルゴリズムを利用して指紋を抽出して対照する方法を紹介する。
【０００９】
Ｊａｉｎ，Ａ．Ｋ；Ｐｒａｂｈａｋａｒ，Ｓ．；Ｈｏｎｇ，Ｌ．の“Ａ  Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ＰＡＭＩ，ｐｐ．３４８−３５９（Ｖｏｌ．４，Ａｐｒｉｌ１９９９）は２段階分類法でガボールフィルターを利用して指紋の映像を濾過する方法を紹介する。
【００１０】
Ｈｏｒｔｏｎ，Ｍ．；Ｍｅｅｎｅｎ，Ｐ．；Ａｄｈａｍｉ，Ｒ．；Ｃｏｘ，Ｐ．の“Ｔｈｅ  Ｃｏｓｔｓ  ａｎｄ  Ｂｅｎｅｆｉｔｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃｏｍｐｌｅｘ２−Ｄ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ  ｓｉｎ  ａ  Ｆｉｌｔｅｒ−Ｂａｓｅｄ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｔｈｉｒｔｙ−ｆｏｕｒｔｈ  Ｓｏｕｔｈ  ｅａｓｔｅｒｎ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｔｈｅｏｒｙ，ｐｐ．１７１−１７５（Ｍａｒｃｈ１８−１９，２００２）は２次元ガボールフィルターを指紋映像に適用して対照をする方法を紹介する。
【００１１】
Ｚｅｍａｎの２００６年６月８日公開された米国特許公開２００６／０１２２５１５；Ｚｅｍａｎの２００４年６月１０日公開された米国特許公開２００４／０１１１０３０；Ｚｅｍａｎの２００３年４月２９日付米国特許６，５５６，８５８全て本発明で参考にしたものであって、赤外線を用いて皮下血管を撮影して、この映像を皮膚に投射する方法を紹介しているが、血管映像を利用して身分を確認して認証する方法は紹介しない。
【００１２】
Ｃｒｏｓｓ，Ｊ．Ｍ．；Ｓｍｉｔｈ，Ｃ．Ｌ．の“Ｔｈｅｒｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｕｂｃｕｔａｎｅｏｕｓ  Ｖａｓｃｕｌａｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｂａｃｋ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈａｎｄ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ１９９５Ｉｎｔ’ｌ  Ｃａｒｎａｈａｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｐｐ．２０−３５（Ｏｃｔ．１８−２０，１９９５）は手の甲の赤外線皮下血管映像を作ってこれを分けて血管パターンを示す中間軸を求める方法を紹介するが、コントラスト改善、毛髪と雑音の除去、背景から手を分離することに対する言及はない。
【００１３】
Ｉｍ，Ｓ．；Ｐａｒｋ，Ｈ．；Ｋｉｍ，Ｓ．；Ｃｈｕｎｇ，Ｃ；ａｎｄ  Ｃｈｏｉ，Ｈ．の“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｖｅｉｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ａｎｄ  Ｉｔｓ  Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ”，Ｉｎｔ’ｌ  Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｃｏｎｓｕｍｅｒ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ−Ｄｉｇｅｓｔ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｐａｐｅｒｓ，ｐｐ．２−３（Ｊｕｎｅ１３−１５，２０００）はガウシアンフィルターを用いて血管映像から関心領域（ＲＯＩ；ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を抽出して、改造されたフィルターを用いて毛や曲面や皮下脂肪による雑音を映像から除去する方法を紹介する。Ｌｉｎ，Ｃ；Ｆａｎ，Ｋ．の“Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  Ｐａｌｍ−Ｄｏｒｓａ  Ｖｅｉｎ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ”，１４  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ，ｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  Ｖｉｄｅｏ  Ｔｅｃｈ．，ｐｐ．１９９−２１３（Ｆｅｂ２００４）は手の平の血管パターンの熱映像を求めて、ＲＯＩを抽出して、フィルターを用いて強度、勾配、方向に関する情報を抽出する方法を紹介する。
【００１４】
Ｔａｎａｋａ，Ｔ．；Ｋｕｂｏ，Ｎ．の“Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｈａｎｄ  Ｖｅｉｎ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ”，ＳＩＣＥ  Ａｎｎｕａｌ  Ｃｏｎｆ．ｉｎ  Ｓａｐｐｏｒｏ，ｐｐ．２４９−２５３（Ａｕｇ．４−６，２００４）は近赤外線手の血管像を求めてそのコントラストを改善して、位相相関係数と温度のみを比較する方法に対して紹介する。
【００１５】
Ｚｈａｎｇ，Ｚ．；Ｗｕ，Ｄ．Ｙ．；Ｍａ，Ｓ．；Ｍａ，Ｊ．の“Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｆｉｎｇｅｒ−Ｖｅｉｎ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｗａｖｅｌｅｔ  ａｎｄ  Ｌｏｃａｌ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ”，Ｉｎｔ’ｌ  Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ａｎｄ  Ｂｒａｉｎ，ｐｐ．１０８１−１０８４（Ｏｃｔ．２００５）は指の血管の近赤外線映像を求めて、ウェーブレット分析を利用して映像に対するマルチスケール自家適応改善変換を行う方法を紹介する。認識をするよう神経網を反復的に訓練する。
【００１６】
ＭａｃＧｒｅｇｏｒ，Ｐ；Ｗｅｌｆｏｒｄ，Ｒ．の“Ｖｅｉｎｃｈｅｃｋ：Ｉｍａｇｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  ａｎｄ  Ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，６Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ，ｐｐ．５２−５６（１９９１）は手の甲の皮下血管パターンの赤外線映像を利用する方法を紹介する。
【００１７】
Ｃｈｏｉの２００１年１０月９日付米国特許６，３０１，３７５に紹介されたような現在の血管系生体認識システムは血管が交差するポイントのような情報を利用するが、このような技術がＣｌａｙｄｅｎの１９９８年７月２８日付米国特許５，７８７，１８５に紹介されたが、この特許では方向に加重値を置いた血管を示すベクター、すなわち当業界に知られた“ポイント−基盤”技術を利用する。
【００１８】
ポイント−基盤血管認識システムは一連の選択された臨界点を基盤にして血管構造を生体認識するシステムであって、例えば毛細血管や静脈で最大屈曲点を有する所を根拠にして認識するものである。このようなポイントを探す一般的な方法は先に血管構造を残りの映像から分離して、分離された血管構造を２次映像に縮小して次に一連の単一画素ラインに狭めるものだ。このように狭まった血管構造を通じて血管の交差点を容易に確認できる。ラインの屈曲や方向のような他の特徴も容易に決定される。このような臨界点と臨界点を説明する他の測定値（例、配向角や曲率値）と共にベクターで整列して保存する。このシステムではいくつかのポイントを逃がしたり同一血管構造の多くの写真を処理する時ごとに新たなポイントが追加される場合がありふれるため、形成されるベクターの長さが可変的であって、迅速なデータベース検索がむずかしい。
【００１９】
ポイント基盤対照をする時、整列過程の間先に入力ポイント集合を基準ポイント集合と比較するが、ここで通常アフィン変換（ａｆｆｉｎｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）のような方法を利用する。ポイントを整列した後、いろいろキーの観点でポイント間の近似値に対する検索を行う。２個のキーベクター間の対応ポイントの最大数を決定して、点数を計算する。この点数を臨界値と比較して一致するか判断する。
【００２０】
こういうポイント基盤技法は有用ではあっても多くの問題を内包する。センサの雑音とその他否定的な因子によって、一個人の身分を確認する時ごとに同一ポイント集合を抽出すると保障することができない。したがって、このような従来の方式は可変的であってポイント位置を逃がしたり追加することができて、常に一定に配列される長さ固定キーを作ることができない。その結果、対照過程が非常に複雑になって、従来技術の方式を利用して大型データベースを迅速に検索することも非常にむずかしい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２１】
【特許文献１】米国特許５，２９１，５６０
【特許文献２】米国特許出願公開番号２００５／０２８１４３８
【特許文献３】米国特許公開２００６／０１２２５１５
【特許文献４】米国特許公開２００４／０１１１０３０
【特許文献５】米国特許６，５５６，８５８
【特許文献６】米国特許６，３０１，３７５
【特許文献７】米国特許５，７８７，１８５
【非特許文献】
【００２２】
【非特許文献１】Ｊａｉｎ，Ａ．Ｋ．；Ｐｒａｂｈａｋａｒ，Ｓ．；Ｈｏｎｇ，Ｌ．；Ｐａｎｋａｎｔｉ，Ｓ．，“Ｆｉｌｔｅｒ  ｂａｎｋ−ｂａｓｅｄ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｐｐ．８４６−８５９（Ｖｏｌ９，Ｎｏ．５，Ｍａｙ２０００）
【非特許文献２】Ｌｅｅ，Ｃｈｉｈ−ＪｅｎとＷａｎｇ，Ｓｈｅｎｇ−Ｄｅの“Ａ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ−Ｂａｓｅｄ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，１９９９  ＩＥＥＥ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，ｐｐ．３７１−３７８（Ｏｃｔ．１９９９）
【非特許文献３】Ｊａｉｎ，Ａ．Ｋ．；Ｐｒａｂｈａｋａｒ，Ｓ．；Ｈｏｎｇ，Ｌ．；Ｐａｎｋａｎｔｉ，Ｓ．の“Ｆｉｎｇｅｒ  Ｃｏｄｅ：Ａ  Ｆｉｌｔｅｒ  ｂａｎｋ  ｆｏｒ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ”，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆ．ｏｎ  ＣＶＰＲ，ｐｐ．１８７−１９３（Ｖｏｌ．２，Ｊｕｎｅ２３−２５，１９９９）
【非特許文献４】Ｐｒａｂｈａｋａｒ，Ｓ．の“Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｆｉｌｔｅｒ  ｂａｎｋ”，Ｐｈ．Ｄ．Ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ，Ｍｉｃｈｉｇａｎ  Ｓｔａｔｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（２００１）
【非特許文献５】Ｊａｉｎ，Ａ．Ｋ；Ｐｒａｂｈａｋａｒ，Ｓ．；Ｈｏｎｇ，Ｌ．の“Ａ  Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ＰＡＭＩ，ｐｐ．３４８−３５９（Ｖｏｌ．４，Ａｐｒｉｌ１９９９）
【非特許文献６】Ｈｏｒｔｏｎ，Ｍ．；Ｍｅｅｎｅｎ，Ｐ．；Ａｄｈａｍｉ，Ｒ．；Ｃｏｘ，Ｐ．の“Ｔｈｅ  Ｃｏｓｔｓ  ａｎｄ  Ｂｅｎｅｆｉｔｓ  ｏｆ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃｏｍｐｌｅｘ２−Ｄ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ  ｓｉｎ  ａ  Ｆｉｌｔｅｒ−Ｂａｓｅｄ  Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｔｈｉｒｔｙ−ｆｏｕｒｔｈ  Ｓｏｕｔｈ  ｅａｓｔｅｒｎ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｔｈｅｏｒｙ，ｐｐ．１７１−１７５（Ｍａｒｃｈ１８−１９，２００２
【非特許文献７】Ｃｒｏｓｓ，Ｊ．Ｍ．；Ｓｍｉｔｈ，Ｃ．Ｌ．の“Ｔｈｅｒｍｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｕｂｃｕｔａｎｅｏｕｓ  Ｖａｓｃｕｌａｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｂａｃｋ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈａｎｄ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ１９９５Ｉｎｔ’ｌ  Ｃａｒｎａｈａｎ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｐｐ．２０−３５（Ｏｃｔ．１８−２０，１９９５）
【非特許文献８】Ｉｍ，Ｓ．；Ｐａｒｋ，Ｈ．；Ｋｉｍ，Ｓ．；Ｃｈｕｎｇ，Ｃ；ａｎｄ  Ｃｈｏｉ，Ｈ．の“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｖｅｉｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ａｎｄ  Ｉｔｓ  Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ”，Ｉｎｔ’ｌ  Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｃｏｎｓｕｍｅｒ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ−Ｄｉｇｅｓｔ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｐａｐｅｒｓ，ｐｐ．２−３（Ｊｕｎｅ１３−１５，２０００）
【非特許文献９】Ｌｉｎ，Ｃ；Ｆａｎ，Ｋ．の“Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｉｍａｇｅｓ  ｏｆ  Ｐａｌｍ−Ｄｏｒｓａ  Ｖｅｉｎ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ”，１４  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ，ｏｎ  Ｃｉｒｃｕｉｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  Ｖｉｄｅｏ  Ｔｅｃｈ．，ｐｐ．１９９−２１３（Ｆｅｂ２００４）
【非特許文献１０】Ｔａｎａｋａ，Ｔ．；Ｋｕｂｏ，Ｎ．の“Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ  Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｈａｎｄ  Ｖｅｉｎ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ”，ＳＩＣＥ  Ａｎｎｕａｌ  Ｃｏｎｆ．ｉｎ  Ｓａｐｐｏｒｏ，ｐｐ．２４９−２５３（Ａｕｇ．４−６，２００４）
【非特許文献１１】Ｚｈａｎｇ，Ｚ．；Ｗｕ，Ｄ．Ｙ．；Ｍａ，Ｓ．；Ｍａ，Ｊ．の“Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｆｉｎｇｅｒ−Ｖｅｉｎ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｗａｖｅｌｅｔ  ａｎｄ  Ｌｏｃａｌ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ”，Ｉｎｔ’ｌ  Ｃｏｎｆ．ｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ａｎｄ  Ｂｒａｉｎ，ｐｐ．１０８１−１０８４（Ｏｃｔ．２００５）
【非特許文献１２】ＭａｃＧｒｅｇｏｒ，Ｐ；Ｗｅｌｆｏｒｄ，Ｒ．の“Ｖｅｉｎｃｈｅｃｋ：Ｉｍａｇｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  ａｎｄ  Ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，６Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｉｍａｇｉｎｇ，ｐｐ．５２−５６（１９９１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２３】
したがって、サイズが固定されて一定な配列を有するキーを形成してキーの比較を迅速で效果的に実行することができるように血管映像から生体認識情報を抽出する方法と装置を提供すれば良いことである。また、キーの部分集合（サブキー、ｓｕｂ−ｋｅｙ）を利用して可能な対照候補を識別した次にこのような候補に対して全体キー比較を行って、キーを比較する時の計算難易度を減らして、対照速度を高めることができればより良いことである。
【００２４】
本発明では皮下脂肪パターンを有する映像から有用な情報を得るのに一連のフィルターを用いる。この映像のＲＯＩを方向と空間周波数両側面で選択した複数のフィルターで処理した次に、濾過された映像それぞれの複数の領域から統計値を取って、続いてこれら統計値を一定順序で配列して他のコードとは迅速で容易に比較される固有識別コードで用いる。キーサイズが一定であって統計値配列が一定であるため、ユークリッド距離やピアソン相関距離のような簡単な距離を用いてキーの類似性を判断する。
【００２５】
本発明は皮下血管の映像から情報を抽出する。抽出された情報を用いて長さが固定された統計値キーを形成して、このようなキーを一定順序で配列する。本発明では長さ固定生体認識キーで構成されたデータベースの迅速な対照と検索が可能である。本発明は皮下血管パターンを一対一比較や一対多比較に用いることができる。
【００２６】
本発明は多い長所を有する。本発明の方法では、皮下血管映像から抽出した生体認識情報を基づいて長さ固定生体認識キーを生成する。長さが固定されて一定順序を有するこのようなキーを利用すると迅速な１：１対照／認証をすることができて１：ｎ（一対多）対照／識別を極めて簡単に行うことができる。
【００２７】
本発明の他の長所は、血管位置はもちろん血管のサイズと方向に関する情報を同時にキャプチャーすることができるということにある。これは主に映像に用いられたフィルターのサイズ、空間周波数及び方向を調律できるためである。いずれの生体認識装置でも、キャプチャーされる情報が多いほど識別と認証のための対照をさらに正確にできる。
【００２８】
１：ｎ対照の場合、本発明は多い長所を提供する。第一に、キーのサイズと配列が一定であって、対照過程がさらに簡単で、このためさらに迅速に対照をすることができる。このため全体データベースに対する無差別比較が従来の技術に比べて迅速に行なわれることができる。本発明ではまた全体キーではないキー部分集合を対照することによって検索するデータベース大きさを迅速に減らすので検索方式がさらに洗練されたということができる。例えば、検索フィールドをさらに小さな部分集合に迅速に狭めるために、濾過された映像の部分集合から生成されたさらに小さなキーを利用して比較を行う。このようになれば全体データベースの計算より計算負荷がさらに減少する。続いて全体キーを残りの記録と比較することができる。また、各種サブキーの特徴を基盤にしてキーデータベースをインデックス（ｉｎｄｅｘ）して、問題のキーとはかなり異なると知られたキー値の比較は省略することができる。
【００２９】
本発明の目的は人の皮下血管映像から生体認識情報を抽出して対照して人の身分を確認する装置と方法を提供することにある。本発明のまた他の目的は身分確認を迅速で效率的にするものである。
【課題を解決するための手段】
【００３０】
従来には人間の皮膚と他の生体組織は波長７００〜９００ｎｍ程度の赤外線を反射するが血液はこの範囲の赤外線を吸収すると知られた。したがって、赤外線照明で撮った生体組織のビデオ映像において血管は黒色線で現われて周辺組織はさらに明るい背景で現われる。しかし、皮下脂肪の反射特性のため、皮下脂肪塊り下にある血管は直射光、すなわち一方向に到達する光では見にくいか不可能である。
【００３１】
皮下脂肪量が相当な生体組織を高拡散赤外線照明下で近赤外線範囲で撮影すれば、直射赤外線照明で撮影する時より血管と付近組織間のコントラストがはるかに高い。皮下脂肪で反射された拡散赤外線の大部分は視野方向から遠くなっているようだ。したがって、高拡散赤外線を赤外線に照らせば血管と付近組織間に希望するビジュアルコントラストが維持される。しかし、照明された組織の映像をキャプチャーする前に広帯域スペクトラム光で組織を照明した後赤外線範囲外の光を濾過しても同一結果を得ることができる。
【００３２】
要するに、十分な説明に先立って、本発明の好ましい実施例の方法は図３に示された段階を経て、本発明の装置も図３の順序図通り動作する。画素４００ｘ４００のＲＯＩ（３０、ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を確認して切り出した映像を入力して（２４段階）と、ＲＯＩをモザイクパターン（２０画素ｘ２０画素の正四角形が良いが、三角形や長方形や六角形も可能）に分割して多くの領域を形成し、対称ガボールフィルター（Ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）、複合ガボールフィルター（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）、ログガボールフィルター（Ｌｏｇ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）、オリエンテッドガウシアンフィルター（Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）、改造ウェーブレット（Ａｄａｐｔｅｄ  Ｗａｖｅｌｅｔｓ）等のいろいろ互換型フィルターに属するフィルター４０を経て、モザイクパターンの各領域に対して統計学的測定を行う。ここで領域の画素強度の統計学的変動値を測定することが望ましいが、標準偏差、平均、絶対平均偏差、最大値、最小値、最大絶対値、中間値などの他の統計学的方法を利用することもできる。また、方向は同じであって周波数値は他の複数個のフィルターを用いて大小の血管のような多くのサイズの細部事項を求めることができる。また、このような統計学的測定値を一つ以上用いてキーサイズ（ｋｅｙ  ｓｉｚｅ）を増加させて正確度を改善することができる。例えば、領域毎に変動値と平均値を取って一つのキー値に配列することができる。終わりに、登録キーと保存された検証キー間の距離を比較するのに比較計量法を利用する。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】手の血管を撮影する本発明の装置の一例の概略図。
【図２】映像のＲＯＩを見せている図面。
【図３】本発明の方法を具現するための順序図。
【図４】図３の映像処理過程の順序図。
【図５】図３のコントラスト改善段階の順序図。
【図６】１次元ｔ＝−３２〜＋３２であって、σ＝８の場合のメキシカンハットウェーブレット（Ｍｅｘｉｃａｎ  Ｈａｔ  Ｗａｖｅｌｅｔ）グラフ。
【図７】図６のウェーブレットで構成された２次元（配向）フィルター。
【図８】フィルターリング以前の前処理映像。
【図９】右対称ガボールフィルターでフィルターリングした後の図８の映像。
【図１０】２次元オリエンテッドメキシカンハットウェーブレットフィルターでフィルターリングした後の図８の映像。
【図１１】本発明の方法を利用して映像をキーで処理する方法を示す映像。
【図１２】キー対照／確認段階の順序図。
【図１３Ａ】映像であって、
【図１３Ｂ】本発明の方法を利用して図１３Ａの映像で生じたキー。
【図１４Ａ】図１３Ａと同一人の他の映像であって、
【図１４Ｂ】図１４Ａの映像で生じたキー（Ｋｅｙ）を見せているが、図１３Ａと１４Ａの同様な映像が図１３Ｂと１４Ｂの同様なキーをどのように生成しているか示す。
【図１５Ａ】図１３と同じであるものの、図１６Ｂのキーを生成する図１６Ａと比較するためのことであって、同様でない血管パターンがどのように同様でないキーを生成しているか示す。
【図１５Ｂ】図１３と同じであるものの、図１６Ｂのキーを生成する図１６Ａと比較するためのことであって、同様でない血管パターンがどのように同様でないキーを生成しているか示す。
【図１７Ａ】同様な映像が同様なキーを生成する方法を示すためにそれぞれキー１７Ｂ、１８Ｂ、１９Ｂ、２０Ｂを有するそれぞれの映像であって、図１７Ａと１８Ａの映像はある程度同様であるが、図１９Ａと２０Ａの映像は互いにはもちろん図１７Ａ、１８Ａの映像とも全く異なる。
【図１８Ａ】同様な映像が同様なキーを生成する方法を示すためにそれぞれキー１７Ｂ、１８Ｂ、１９Ｂ、２０Ｂを有するそれぞれの映像であって、図１７Ａと１８Ａの映像はある程度同様であるが、図１９Ａと２０Ａの映像は互いにはもちろん図１７Ａ、１８Ａの映像とも全く異なる。
【図１９Ａ】同様な映像が同様なキーを生成する方法を示すためにそれぞれキー１７Ｂ、１８Ｂ、１９Ｂ、２０Ｂを有するそれぞれの映像であって、図１７Ａと１８Ａの映像はある程度同様であるが、図１９Ａと２０Ａの映像は互いにはもちろん図１７Ａ、１８Ａの映像とも全く異なる。
【図２０Ａ】同様な映像が同様なキーを生成する方法を示すためにそれぞれキー１７Ｂ、１８Ｂ、１９Ｂ、２０Ｂを有するそれぞれの映像であって、図１７Ａと１８Ａの映像はある程度同様であるが、図１９Ａと２０Ａの映像は互いにはもちろん図１７Ａ、１８Ａの映像とも全く異なる。
【図２１】各種距離を利用した図１７Ｂ、１８Ｂ、１９Ｂ、２０Ｂのキーに対する対照点数で、図２４のピアソン相関係数を除いた全ての対照点数はキーの長さで正常化（分割）される。
【図２２】各種距離を利用した図１７Ｂ、１８Ｂ、１９Ｂ、２０Ｂのキーに対する対照点数で、図２４のピアソン相関係数を除いた全ての対照点数はキーの長さで正常化（分割）される。
【図２３】各種距離を利用した図１７Ｂ、１８Ｂ、１９Ｂ、２０Ｂのキーに対する対照点数で、図２４のピアソン相関係数を除いた全ての対照点数はキーの長さで正常化（分割）される。
【図２４】各種距離を利用した図１７Ｂ、１８Ｂ、１９Ｂ、２０Ｂのキーに対する対照点数で、図２４のピアソン相関係数を除いた全ての対照点数はキーの長さで正常化（分割）される。
【図２５】図１７Ｂと１８Ｂのキーを利用した２個のキー部分集合（サブキー）の比較状態図。
【図２６】データベースに保存されたキーと１個のキー部分集合の比較状態図。
【図２７】今後の距離比較に好適なキーを決定するために部分集合キー値カウントによりインデックスされたデータベースに保存されたキーに対して一つのキー部分集合を迅速評価する過程を示す図面。
【図２８】今後の距離比較に好適なキーを決定するために部分集合キー値カウントによりインデックスされたデータベースに保存されたキーに対する一つのキー部分集合の迅速評価のために図２６と２７の技術を組み合わせたことを示す図面。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
図１〜４によれば、人を識別する装置２０は人の皮下血管赤外線映像２４をキャプチャーするための公知の赤外線カメラ２２のような手段を具備する。ここで言う血管は毛細血管と静脈と動脈を包括する意味である。手２６のような身体一部分を赤外線で照らした次にカメラ２２や他の公知の感知器で映像をキャプチャーする。一方、室内光と同じ広域光を照らして適当な赤外線フィルターをカメラ２２前方に配置してカメラ２２に赤外線映像のみ見えるようにすることができる。カメラ２２ではＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ−ｃｏｕｐｌｅｄ  ｄｒｉｖｅ）、ＣＣＤ／ＣＭＯＳカメラを用いて映像をキャプチャーしてこの映像をコンピュータ２８に送る。
【００３５】
ここでは説明の便宜上手の甲の血管パターンを例に挙げて説明するが、皮下血管を見ることができる身体他の部位にも本発明を適用できることは明白である。
【００３６】
映像２４をキャプチャーした後、この映像を３５段階で前処理するが、図３の前処理段階が図４に詳細に示された。前処理段階３５で、ＲＯＩ３０の映像２４を確認した次に処理する。この段階は手２６のような身体部位を背景映像から分離して行われる。続いて、指先３２や指の間の水かきの一つの地点３４のようなランドマークを探す。指先３２は指間地点３４よりランドマークで不適切だが、これは指を広げればＲＯＩ３０に対して指先３２の位置がさらに大きく変わったためである。
【００３７】
これらランドマークの位置に基づいて、映像をあらかじめ定義された位置と方向に映像を調節するものの、好ましくは大きさと水平垂直距離と回転を調節して、ＲＯＩ３０を含んだ映像を提供する。一旦映像２４の大きさと方向と位置を調節したならば、固定されたＲＯＩ３０を定義して映像から抽出した次に、映像２４の残り部分はなくしてしまう。
【００３８】
具体的には次のようにＲＯＩ３０を確認する。第一に、カメラ２２から原本映像（ｒａｗ  ｉｍａｇｅ）を受ける。撮影された手２６下に暗い背景を置いて、背景画素が手の画素よりもっと暗くする。映像２４のヒストグラムを取って分析して２個のピークを捜し出すが、一側のピークはゼロに近くて（背景）一側のピークは強度がさらに高くて（手）、２個のピークを決定するのに適切な臨界値を判断する。ピークが２個以上ならば、２個ピークのヒストグラムを得る時までビンカウント（ｂｉｎ  ｃｏｕｎｔ）が５まで減少される。２個のピークをまださがすことができなければ、最小画素強度より大きい１０の臨界値をデフォルト値で用いるが、この値は背景強度より若干高い。２個のピークを発見すれば、これら２個値間の最小値で臨界値を定めて、臨界値より高い強度を1にきめて臨界値と同じであるか低い強度を０に定めた画素で２陣マスクを生成する。
【００３９】
続いて局部的に最大／最低高さ等を表示しながら２陣手輪郭線を追跡して指間地点３４を探すが、ここで“高所（ｈｉｇｈ）”高さは映像のてっぺんに近いことに定義して、映像キャプチャー手段であるカメラ２２の方向を用いて指の端３２を映像の“てっぺん”に向けるようにする。２個の最大高さ間の（映像の“底”に近い）最低高さはしたがって指間の地点３４を示す。一旦指間地点３４をさがせば、アフィン変換（ａｆｆｉｎｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を利用して映像２４を回転させながら大きさを調節して一端の所定標準地点と一致させて、撮影された手と標準地点間の最小二乗マッピング（ｍａｐｐｉｎｇ）を利用して変換係数を決定する。
【００４０】
親指から最も遠くある指間地点３４に固定された画素４００ｘ４００の領域をＲＯＩ３０と言えば、親指の指間地点はｙ方向で最低高さを有する。将来の濾過段階を対備して余分の映像境界を確保するために、ＲＯＩ外廓線に沿って１００画素帯域をさらに確保しておく。ＲＯＩ外廓線境界画素数が１００より少なければ、ＲＯＩ内部の既存の画素が反射されて足りない画素を満たしてくれる。
【００４１】
したがって、装置２０はＲＯＩを識別する手段３６を具備する。
【００４２】
可能であれば既存の雑音除去手段３８を利用して毛のような映像内の雑音をＲＯＩ３０から除去して雑音がない映像２４’を作ることが好ましい。このようになれば比較のために映像がさらに安定するだけでなく身体一部分の毛を削って確認を避けようという試みも防止できる。雑音を除去する方法は多いが簡単な既存の１０ｘ１０メジアンフィルター（ｍｅｄｉａｎ  ｆｉｌｔｅｒ）を用いることが良い。この方法では血管の情報を一部失うことはあっても、（毛除去が最も必要な）手の甲の血管ならばサイズ１０ｘ１０のフィルターにも十分に現われる程大きい。
【００４３】
雑音を除去する前処理過程の一部で、図５に詳細に示したように映像２４’にＡＣＥ（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｃｏｎｔｒａｓｔ  ｅｈｎａｃｅｍｅｎｔ、３９）処理をすることが良い。先に映像をぼかしフィルター４１で処理して曇った映像を作った次に、この曇った映像を原本映像から抽出してアンシャープ（ｕｎｓｈａｒｐ）映像２４ａを作るアルゴリズムを利用する。アンシャープ映像２４ａの絶対値を取った次に、絶対値を処理した映像を曇るように処理して４６、このような曇った絶対値映像で原本アンシャープ映像を分けて４８、コントラストが改善した映像２４”を作る。映像を平滑処理して映像の雑音をなくすことができる。図１１の“前処理映像”は図１１の上段の初期映像の一例であって、毛のような雑音を除去しないでコントラスト改善処理のみ行った映像である。映像前処理過程は好ましいことはあっても本発明の必須事項ではない。
【００４４】
しかし、映像内血管の位置変化に本発明の方式が非常に敏感だということが明らかになった。言い換えると、本発明で比較された映像は最適のマッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ）のためには非常に近く整列されなければならない。前処理段階における整列はＲＯＩ３０位置を一定にするのに必須である。顔や手のようにランドマーク特徴を有する身体部位ではＲＯＩ３０の適切な整列と位置が正しいように決定されて、このようなマッチング法は当分野によく知られている。
【００４５】
前処理段階であるＡＣＥ３９が終われば、ＲＯＩ３０映像を先に複数個のフィルター４０で処理する準備をする。これらフィルター４０を直列で配置すると濾過時間が多く必要となって、並列に配置すると同時処理条件がさらに多くなる。下記のような形態の右対称ガボールフィルター（Ｅｖｅｎ  ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）を用いることが良い。
2010509672.tif 000003
【００４６】
ここで、ｇ（ｘ、ｙ）はガボールフィルター（Ｇａｂｏｒ  ｆｉｌｔｅｒ）の空間座標、θはフィルターの配向角、ｆは希望する空間周波数、δｘとδｙはそれぞれｘ、ｙ方向のガウシアン境界（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｅｎｖｅｌｏｐｅ）の標準偏差である。
【００４７】
好ましい実施形態で、画素６５ｘ６５のガボールフィルター８個を用いるが、フィルター変数は下記のようである。
2010509672.tif 000004
【００４８】
これら８個フィルターを独立的に先処理映像２４”に適用して８個の独立的なフィルター出力５０を生成する（図１１参照）。
【００４９】
フィルター４０の一部や全部を右対称ガボールフィルター（Ｅｖｅｎ  ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）以外の他のフィルター、例えばＣｏｍｐｌｅｘ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ、Ｌｏｇ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ、Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｆｉｌｔｅｒなどに交替することができて、後に詳細に説明するがｗａｖｅｌｅｔ  ｆｉｌｔｅｒに交替することもする。フィルター４０全体が同じ種類であることが良いが、配向や周波数が違う場合があって、与えられた角度で映像特徴を改善する他のフィルターに交替することができる。これから右対称ガボールフィルター（Ｅｖｅｎ  ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）以外の他の多くのフィルターの公知の方程式は次のようである。
【００５０】
Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ、
2010509672.tif 000005
【００５１】
ここで、ｇ（ｘ、ｙ）はガボールフィルター（Ｇａｂｏｒ  ｆｉｌｔｅｒ）の空間座標、θはフィルターの配向角（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｇｌｅ）、ｆは希望する空間周波数（角度）、δｘとδｙはそれぞれｘ、ｙ方向のガウシアン境界Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｅｎｖｅｌｏｐｅ）の標準偏差である。
【００５２】
Ｌｏｇ−Ｇａｂｏｒ  ｆｉｌｔｅｒはたいてい周波数ドメインで定義される。空間フィルターリングをすれば、逆ＦＦＴを経て特殊フィルターが決定される。２−Ｄ  Ｌｏｇ−Ｇａｂｏｒフィルターの周波数−ドメインは、
2010509672.tif 000006
【００５３】
ここで、ＬＧ（ｕ、ｖ）はＬｏｇ−Ｇａｂｏｒフィルターの周波数ドメイン、ωは希望する角周波数、ｒ（ｕ、ｖ）はフィルターの中心からフィルター内与えられた点の半径、θ（ｕ、ｖ）はフィルターの希望する配向角（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｇｌｅ）、σ１はフィルターの空間周波数帯域幅、σ２はフィルターの配向帯域幅（ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  ｂａｎｄ  ｗｉｄｔｈ）である。
【００５４】
Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  Ｆｉｌｔｅｒの形態は
2010509672.tif 000007
【００５５】
ここで、ｏｇ（ｕ、ｖ）はフィルターの空間座標、θはフィルターの希望する配向角、σｘはｘ方向のフィルター帯域幅、σｙはｙ方向のフィルター帯域幅である。
【００５６】
ガボールフィルターは方向的な選択的向上において非常に効果的であるために本発明を具現するためのキー生成（ｋｅｙ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）フィルターである。大部分の２次元ウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ）は配向の選択にほとんど影響を与えないので方向向上フィルターとしては極めて有用ではない。しかし、後に説明するが、本発明の方向キー生成フィルターで用いることができる１次元ウェーブレットも複数個ある。このようなウェーブレットの実体と本発明に用いることができるようにする戦略に対して説明する。ここで用いる“適応ウェーブレット（ａｄａｐｔｅｄ  ｗａｖｅｌｅｔ）”ということは本発明によって適応される１次元ウェーブレットで理解すれば良くて、これに対して詳細に説明する。
【００５７】
本発明のキー生成フィルターで用いるために、ウェーブレットフィルターは特定角度で配向されなければならなくてまたサイズが可変的な物体を感知することができるように拡張縮小が可能でなければならない。本発明に用いることができるようにウェーブレットを角度選択型にすることに対して説明する。
【００５８】
第一に、希望する特性を有する１次元ウェーブレットを選択することおいて、例えばＭｅｘｉｃａｎ  Ｈａｔ  Ｗａｖｅｌｅｔの式は、
2010509672.tif 000008
【００５９】
ここでｔは時間、σは標準偏差である。１次元ウェーブレットのグラフは図６のようなが、ｔは−３２から３２までであって、σ＝８である。
【００６０】
次に、図７のような２次元フィルター行列の毎列毎に１次元ウェーブレットを数回反復して角度０度に対する２次元方向性フィルターを生成する。
【００６１】
続いて、フィルターに回転演算子を適用して希望する角度で配向する。このような回転演算子は例えば下記のような基本回転行列を利用する。
2010509672.tif 000009
【００６２】
ここで、ｘ’とｙ’は新たなフィルターの座標、ｘとｙは現在フィルターの座標、θは回転角である。希望する配向角度毎にこのような回転をすることによって、一連の方向向上フィルターを構成する。これらフィルターを映像に適用した結果本発明の実施例に用いられたガボールフィルターと同様な結果を得た。例えば、前述したように１３５度フィルターが構成された。このフィルターを用いて図８の映像を濾過した結果が図１０のようで、同様な配向のガボールフィルターを用いた結果である図９と比較してみる。
【００６３】
このように１次元ウェーブレットで２次元ウェーブレットフィルターを作る方法に用いられる１次元ウェーブレットは多い。
【００６４】
Ｍｅｘｉｃａｎ  Ｈａｔ  Ｗａｖｅｌｅｔは下記の式を有する。
2010509672.tif 000010
【００６５】
ここでｔは時間であってσは標準偏差である。
【００６６】
（Ｍｅｘｉｃａｎ  Ｈａｔ  Ｗａｖｅｌｅｔを求めるのに用いられる）ガウシアンウェーブレット（Ｇａｕｓｓｉａｎｓ  Ｗａｖｅｌｅｔ）の式は、
2010509672.tif 000011
【００６７】
ここで、σ１とσ２は標準偏差であって、μ１とμ２は平均値である。
【００６８】
Ｍｏｒｌｅｔ  Ｗａｖｅｌｅｔの式は、
2010509672.tif 000012
【００６９】
ここでｔは時間であってσは標準偏差である。
【００７０】
Ｈｅｒｍｉｔｉａｎ  ＷａｖｅｌｅｔはＭｅｘｉｃａｎ  Ｈａｔが一員であるウェーブレットの集団である。ｎ次Ｈｅｒｍｉｔｉａｎ  Ｗａｖｅｌｅｔはｎ次ガウシアン導函数であるだけであって、その式は。
2010509672.tif 000013
【００７１】
ここで、Ｈｎはｎ次Ｈｅｒｍｉｔｅ多項式であって、ｃｎは下記のようである。
2010509672.tif 000014
【００７２】
また、既存のＨａａｒ、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ、Ｃｏｉｆｌｅｔ、Ｓｙｍｍｌｅｔウェーブレットのような離散１次元ウェーブレット等も同一に利用することができる。これらウェーブレットは一般的に当業者にテーブル値がよく知られた一連の離散値で定義される。
【００７３】
いままで説明した適応ウェーブレットは映像の方向性濾過向上のために本発明によって適応されることができる１次元ウェーブレットの一例である。同様な特性を有する他の１次元ウェーブレットも本発明の範囲内でいままで説明した方式通り用いられることができる。
【００７４】
これからＲＯＩにフィルターを適用して一番目キー４２を生成する。
【００７５】
それぞれのフィルターの出力を複数個の領域（好ましくは２０ｘ２０画素）に分割するものの、領域毎に１個以上の画素が含まれるようにして、それぞれの画素は画素強度を有する。これら領域のブロックサイズは抽出される特徴部のサイズによって変わることができる。
【００７６】
細分されたそれぞれのフィルター出力のそれぞれの領域に対して、この領域の画素強度の統計値、好ましくは平均偏差を計算する。統計値として平均偏差が望ましいが、標準偏差、平均値、絶対平均偏差等の他の値も用いることができる。事実上、これら統計値いろいろを同時に用いて領域毎にいろいろ統計値を算出して登録キーを構成することも可能である。統計値の重要な特徴は、映像のうちから偏差が高い所はフィルターで改善した部分であるが偏差値が低い所はそうでないということである。したがって、偏差が高い所は統計学的にフィルターの配向と同様な配向で血管が存在することを示す可能性が高い。偏差の大きさも血管が過ぎる角度とフィルターの角度との密接度を表示する。フィルターと密接な角度で経由する血管は若干の反応を示すが、正確に同一角度で経由する血管ははるかに大きい反応を示す。
【００７７】
続いて、領域に対する統計値を所定順序で保存して登録キーベクター４２を形成するようにこれら統計値を配列する。比較のために、登録キーの統計値配列を保存された確認キーの統計値配列と一致させることが必須である。キーサイズが関鍵ならば、偏差値を調節して最大値は２５５で、最小値は０にしてそれぞれの値が保存空間１バイトだけ占めるようにする。これら領域を図面に強度が変わるパッチ（ｐａｔｃｈ）で表示したが、黒色パッチは０値を有して白色パッチは２５５値を有するが、図１１に示された登録キーベクター４２が８個キー集合に全て含まれている。保存空間をさらに減らすために、臨界値を適用してキーを２陣表現で減らすことができる。このような２陣表現のキーにおいて、ブロック（ｂｌｏｃｋ）表示毎に１ビットだけ占めるので、保存空間が大きく減る。このようになれば費用も節減される。
【００７８】
登録キーベクター４２を（確認または第２のキーデータベースに連結される）ディスク４４に保存したり既存の確認キーと対照して確認機能や識別機能をすることができる。
【００７９】
２個のキー（登録キーと確認キー）を対照する過程は直接的で、キーを対照する方法は多い。一例で、キーに対して全体的に簡単なユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｉａｎ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）計算をする。言い換えると、一番目登録キーと二番目確認キーがそれぞれ
2010509672.tif 000015
と
2010509672.tif 000016
ならば、ユークリッド距離は
2010509672.tif 000017
で決定される。
【００８０】
本発明による対照段階を示した順序図が図１２である。生成された一番目登録キーを保存された二番目確認キーと比較する時前述したように選択された距離メトリック（ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｍｅｔｒｉｃ）を利用して、臨界距離を利用して２個キーを対照したのか判断する（５４段階）。２個キー間の距離が臨界距離より長ければ一致しないものであって、計算された距離が臨界距離より短ければこれら２個キーは一致するものである。
【００８１】
実際には、本発明の装置や方法を介して血管映像を調節して結果点数を評価した後に臨界値を設定する。続いて偽り陽性（承諾／一致）と偽り陰性（不一致）を対備する最高の保安を反映する臨界点数を選択する。例えば、後に詳細に説明するピアソン相関係数（Ｐｅａｒｓｏｎ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を利用した方法は一般化されたメトリックを長所にして臨界点数で０．５を利用する。この距離（点数）より低いものは全て一致するものであって、高いものは全て不一致だ。キーを一致させる一般的な点数範囲は０．１５〜０．３であって、キーを不一致させる一般的な点数範囲は０．６〜１．０だ。ここで説明した距離メトリック毎に数値範囲が若干ずつ他の出力値を生成して、場合によって希望する保安性を反映する不一致臨界点数と許容可能な一致臨界点数を決定する必要がある。
【００８２】
対照段階はデータベースに対して数回反復するが、場合によってはキーの特性を利用した方法も採択する。同様であっても同じではない血管映像で生じたキーを比較するために、図１３Ａは図１４Ａと、図１３Ｂは図１４Ｂとそれぞれ比較する。図１３Ａは血管映像であって図１３Ｂは本発明を利用して図１３Ａの映像で生じたキーである。周知のように、図面に表示された全てのキーは視覚的比較のために０（黒色）から２５５（白色）の範囲で一般化されたキーベクター自体の図である。図１４Ａは図１３Ａのような人の他の映像で若干他の角度で取ったことであって、図１４Ｂはこの映像で生じたキーを示すが、同様な映像（図１３Ａと図１４Ａ）がどのように同様なキー（図１３Ｂと図１４Ｂ）を生成しているか示す。
【００８３】
同様に、同様でない血管映像で生じたキーの例が図面に表示されたが、図１５Ａと１６Ａ、図１５Ｂと図１６Ｂをそれぞれ比較する。図１５Ａと１５Ｂは図１３Ａと１３Ｂと同じであるものであって、比較のために図１６Ａと図１６Ｂを見れば同様でない血管パターンがどのように同様でないキーを生成しているか分かる。キー値において目につく差を図１５Ｂと１６Ｂで分かる。
【００８４】
比較メトリック段階５４で全体的にキーが定義した地点のユークリッド距離を利用することが望ましいが、ハミング距離（Ｈａｍｍｉｎｇ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）、ユークリッド二乗距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）、マンハッタン距離（Ｍａｎｈａｔｔａｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）、ピアソン相関係数距離（Ｐｅａｒｓｏｎ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）、ピアソンの積率相関係数距離（Ｐｅａｒｓｏｎ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）、チェビシェフ距離（Ｃｈｅｂｙｃｈｅｖ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）、スピアマン順位相関係数距離（Ｓｐｅａｒｍａｎ‘ｓ  Ｒａｎｋ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｄｉｓｔａｎｃｅ）などを含んだ他の方法も多い。
【００８５】
こういう他の距離メトリックの式は公知されているので、ユークリッド距離の代わりに用いられることができる。
【００８６】
本発明によってｋｅｙ１とｋｅｙ２間の距離に用いられることができる他の式は下記のようである。
【００８７】
ユークリッド二乗距離の式は
2010509672.tif 000018
【００８８】
マンハッタン距離（またはブロック距離）の式は
2010509672.tif 000019
【００８９】
ピアソン相関係数距離の式は
ｄ＝１−ｒ
【００９０】
ここで、
2010509672.tif 000020
【００９１】
μは平均値、σは標準偏差、ｎはｘ、ｙシーケンスにおける値の個数である。ピアソン相関係数は一般化された距離で本発明を実行するのに特に適切な距離メトリックである。
【００９２】
ピアソン二乗相関係数距離の式は
ｄ＝１−２ｒ
【００９３】
で、ピアソン相関係数距離のような概念である。
【００９４】
チェビシェフ距離（または最大１次元距離）の式は、
2010509672.tif 000021
【００９５】
スピアマン順位相関係数距離の式は、
2010509672.tif 000022
【００９６】
図１７〜２４によれば、それぞれの映像に対する各種距離メトリックの性能を見ることができる。全てのキーは６５画素ｘ６５画素大きさの右対称ガボールフィルター（Ｅｖｅｎ−Ｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｇａｂｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）８個を用いて生じたが、フィルター係数は下記のようである、
2010509672.tif 000023
【００９７】
これら８個フィルターを映像（図１７Ａ、１８Ａ、１９Ａ、２０Ａ）それぞれに独立的に適用して各８個の別途のフィルター出力（図１７Ｂ、１８Ｂ、１９Ｂ、２０Ｂ）を生成した。図１７Ａと１８Ａは同じ手を撮影した同様な映像であって、図１９Ａと２０Ａは相異なる手を撮影した映像である。図２１〜２４は距離メトリックが相異なる映像をいろいろ組み合わせ比較して生じた点数であって、比較のための臨界値はそれぞれのテーブル下端に表示した。図２１〜２４の全ての一致点数はキーの長さにより正常化（分割）されて、ピアソン相関係数は正常化された点数を生成するためその点数は正常化する必要がない。図２１〜２４のテーブルで分かるように、同一人の２個の映像の比較は成功的だが残りは一致しない。また、ピアソン相関係数は好ましい距離メトリックとして最適の点数分離を見せている。このようにピアソン相関係数距離メトリックが性能改善を示す理由は正常化されたメトリックのためである。入力映像が前処理段階で正常化されなかったため、他の方法は難しさを示す。
【００９８】
本発明で可能な関心事は計算複雑度である。血管パターンが入っている映像の特徴を抽出するのに必要なフィルターは相当に大型であって、用いられたフィルターの数によってフィルターリング回数も問題になることができる。このような問題は計算能力を追加して本発明の計算段階をソフトウェアだけでなくハードウェアを共に利用することによって容易に解くことができる。複数個のフィルターを映像に独立的に並列で適用することも容易に可能であるので、並列処理にも可能である。現代コンピュータ技術で可能なマルチコア、マルチプロセッサコンピュータプラットホームならば本発明を具現するのに十分である。
【００９９】
さらに迅速なキー識別／対照のために、フィルター出力値から取った小集合キー（“サブキー（ｓｕｂ−ｋｅｙ）”）を別途に比較したり、それぞれのサブキーの偶数領域を比較して、計算負担を減らすことができる。これらサブキーを比較した結果を独立的でも再造合せて対照システムに用いて単一対照値を求める。
【０１００】
図２５〜２８は本発明によって計算負担を減らすが部分的キー対照を利用する方法を示す。図２５、２６で、一番目キー７０は図１７Ｂのキーと同じものであって、二番目キー７２も図１８Ｂキーと同じものである。
【０１０１】
部分的対照は下記のようにする。先に、入力キーのサブキー７４を選択するが、図２５〜２６からサブキー７４は７番目フィルター出力から生成されたことであって、このフィルターの角度配向は１３５度である。サブキー７４は４００個の値を有するが、実際にはどのサイズのあるサブキーも用いることができる。選択されたサブキー７４をデータベースの他のキー７２のサブキー７６と比較するものの、前述したように距離メトリックを利用してこのように得た距離点数を記録する。前述した全体キー対照法と比較して、図２５〜２６の場合ピアソン相関係数の距離メトリックを利用してサブキー７４、７６、８０を比較する。一対のサブキーの比較結果が第１臨界値５８より小さければ（図２５〜２６では第１臨界値が０．５である）、サブキーを含んだ全体キーを比較して、キー対照がまともにできて全体キー対照をするのに必要な計算をするべき程であると判断する。（図２１〜２４の実施形態で説明した通り実行された）二番目全体キー比較ではサブキー比較や他の比較に用いられたような距離メトリックを用いるが、図２５〜２６の実施形態では二番目比較にピアソン相関係数を利用する。全体キー比較距離が第２臨界値（０．５）より小さければ一致するとして、そうでなければ次のサブキーを比較する。一方、代わりに候補リストを作って、さらに部分的キー対照をしたり全体キー対照を行なって最善の一致をさがすことができる。必要ならば、さらに調査するためにオペレーターに非常に一致するリストを提供することもする。全体対照をする時のキーを濾過してサブキーを用いると大型データベース環境に使われてきた時相当な計算負担の節減をはかることができる。このような予備比較は他の最終比較システムと共に用いられることもする。例えば、本発明のサブキー対照は調査空間を制限するのに用いられて、ポイント基盤比較アルゴリズムは最終比較を行うのに用いられるが、これに対しては後に詳細に説明する。
【０１０２】
従来の技術と比較して本発明の長所は長さ固定キーを利用して大型データベースをインデックス（ｉｎｄｅｘ）する方式にある。例えば、データベースを検索するのに必要な計算回数を減らすために、現在の登録キーとは性質がかなり異なると知られたキーは無視するようにサブキーをあらかじめインデックスすることによって、このような不適格キーと比較する消耗的な計算を避けることができる。このような不適格キーを無視するようにデータベースを事前インデックスするのをキー全体がサブキーで用いられる時にも適用すれば、いくつかのサブキーではない全体キーの特徴を基礎にしてデータベースのインデクシング（ｉｎｄｅｘｉｎｇ）が行われる。しかし、説明の便宜上、いくつかのサブキーを利用することを例に挙げて説明する。図２７〜２８に示された実施例はサブキーセルで０の値を有しないフィールド数を数える“ノンゼロカウント（ｎｏｎ−ｚｅｒｏ  ｃｏｕｎｔ）”を減らしてインデックスされたサブキーデータベースに利用される。それぞれのキーベクター要素に対する統計学的測定“カウント”
2010509672.tif 000024
【０１０３】
平均偏差であるはずで、図２７〜２８に示されたキーインデクシングは各個サブキーの統計値や部分値に基づく。例えば、問題のキーの最大偏差が４５度で取ったフィルターに関連したサブキーで大きければ、偏差がほとんどないキーとの比較は無視される。一定臨界値以上であるか以下のキーやサブキーの個数、零点における距離、応答値が高かったり低いキーの現在面積のような計算を制限するインデックスを構築する他の方法を取ることができて、キーやサブキーの集合を同様な特徴どうしまとめるか否かを判断することができる。同様な特徴とは共通の測定性を有することを意味して、例えば生体認識情報の計量者としてのノンゼロ（ｎｏｎ−ｚｅｒｏ）キー値の数があって、これにより測定された“特徴”の値は同様である。応答値が高かったり低いキーの面積の例えば、角度４５度のフィルターと関連されたキーの１／４分面にある正常キー値は２５を越えないだろう。これはこのようなフィルター配向では１／４分面に何らの血管がほとんどまたは全く存在しないのを指摘する。複数個のキー特徴で構築された一連のインデックスがあれば全体比較のために正しいサブキーに対して迅速に集中対照をすることによって、大型データベースに対する検索時間を画期的に減らすことができる。
【０１０４】
大型データベース比較速度を高めるのに用いられる部分キーインデクシングの例を見せている図２７〜２８に対してこれから説明する。図２７ではキーの部分集合を検査して、これらキーの特徴を利用してインデックスを形成する。図２５〜２６の方式と比較して、７番目フィルター出力に関連したサブキー部分をもう一度図２７〜２８の実施例に用いる。キーデータベースにインデックスを用いると、特徴が同様なキーの部分集合で比較が制限される。図２７〜２８の実施形態で、複数個のノンゼロキー値をインデクシング測定に用いて距離メトリックをピアソン相関係数で選択したが、これは図２５〜２６の実施例と比較される。これは複数個のノンゼロ（ｎｏｎ−ｚｅｒｏ）キー値が７番目フィルター出力を用いた本実施形態で角度１３５度である血管の情報の表示者のフィルター応答の大きさを示したためである。入力映像のサブキー７４のノンゼロキー値は５６個であることを示す。複数個のノンゼロサブキー値でデータベースをインデックスするため、入力サブキー７４を同様な特徴を有するサブキーと比較しさえすればよい。示された実施形態で５６個ノンゼロ値の入力サブキーカウントが２０以内であるノンゼロキー値カウントで検査するキーの範囲を制限するならば（すなわち、３６〜７６の範囲）、Ｋｅｙ２のサブキー７６とＫｅｙ３のサブキー７８のみ考慮すれば良くて、Ｋｅｙ４のサブキー８０はＫｅｙ１のサブキー７４の選択されたカウント距離２０に属しないので無視することができる。キーデータベースのインデクシングに図２７〜２８の実施形態ではゼロの臨界値（すなわち、ノンゼロ統計測定キー値カウント）を用いるが、実際にはキーのセル区域が意味のあることに見なされる前に相当なフィルター応答を要するように臨界値１０や２０より大きいキー値カウントでデータベースをインデックスしなければならないように最大値と最小値間のいずれの値も用いることができる。
【０１０５】
以上の説明にはなかったが、複数のサブキーにインデックスを用いるか（与えられた臨界値と偏差以上の平均値とノンゼロ値のような）多くの統計値を利用して同様な特徴を有するキーやサブキーを決定することも本発明の範囲に属して、このような技術を利用すると検索空間をさらに制限することができる。最大値、最小値、平均値、中間値、平均偏差、標準偏差などのいずれの統計値もデータベース内検索空間を制限するために類似特徴のメトリックとして単独にも共にサブキーに用いられることができる。データベースインデックスにより一旦検索空間を狭めれば、サブキー比較を利用してフィールドをさらに狭めたり最終結果のために残りのキーを全て比較することができる。どの場合も図２５〜２８の実施例に例示されている。
【０１０６】
最終比較のために候補キーを狭めるのにいくつのサブキーでも抽出して用いることができることを知らなければならない。例えば、（図２５で説明した）１３５度方向のフィルター出力で生成されたキーを比較して全体比較のための候補群をまず狭めることができる。このような比較集合で生じた対照点数を臨界値と比較して臨界値を外れた点数を有するキーは排除する。全体キー比較に好適な残りの候補群集合のサイズによって、４５度角度のフィルター出力で生成されたキーのような他のサブキーを利用してこれら残りのキーを比較することが有利であることができる。このような２次サブキー比較と臨界値により全体キー比較に好適な候補群をさらに狭めることができる。サブキーを用いたこのような過程を反復すると候補群を相当に減らすことができる。
【０１０７】
前述したようにサブキーで生成されたインデックスを組み合わせるとキー比較に用いられるデータベースの候補群をさらに減らすことができる。例えば、初期１段階インデックス（インデックス１）は特定サブキーのノンゼロカウントを基づく。特定候補のキーのために生成された一定範囲のインデックスに属するインデックス値を有するキーのみ調査するようにデータベースをフィルターリングすると、検索空間を制限することができる。しかし、データベースで（インデックス２、３．．のような）追加インデックスを得ることができると、このようなインデックスを利用して候補群をさらに減らすことができる。このような追加インデックスはサブキー毎に同じ特徴を利用して生成することができるが、例えばインデックス２がサブキー２のノンゼロカウントやサブキー１の平均値になるようにしたり、または２種を組み合わせてインデックス２はサブキー２のノンゼロカウントであってインデックス３はサブキー１の平均値にする等等が可能である。すなわち、データベースの追加インデックス毎に検索空間をさらに制限したり減らすことができることである。
【０１０８】
多くの検索方法を結合することができる。例えば、先にいろいろインデックスを先に比較して迅速に候補群を制限した次に、部分キー比較を何回して全体キー比較に好適な候補空間をさらに制限して、続いて残りの候補を全体キー比較に用いる。インデックス比較とサブキー対照をする順序を混ぜることも出来て、インデックス検索、サブキー対照、他のインデックス検索の順序にすることもできる。しかし、インデックス検索はシングル値比較でサブキー対照より迅速で計算負担が少ないので、サブキー対照（距離計算）をする前にインデックス検索比較を行うことが有利であることが普通である。
【０１０９】
本発明の他の長所は従来の血管対照法と共に用いる時従来のポイント基盤技術より精密度が高くて速度が速いということである。本発明を利用して生成された固定長さキーは検索空間を迅速に制限するのに用いられて、残りの適切な候補を対照するのにはポイント基盤情報を用いる。このため本発明は既存の１：１対照法を拡張することができる有用な道具で適切な比較候補群を迅速に選択するのに利用されて、既存の方式は最終生体認識対照を決定するのに利用されることができる。ひたすらポイント基盤情報のみを利用する既存の方式に比べて、本発明は情報を追加してさらに正確な対照をすることができる。純粋インデックスで用いられる時、用いられたフィルターの個数も減らして計算回数を減らすことができる。
【０１１０】
本発明で生成された長さ固定キーを従来のポイント基盤方式で生成された情報と結合するとさらに有利である。第一に、データベース検索範囲を減らすための本発明の方法はポイント基盤血管接近法によってさらに迅速な対照をすることができて、第二に、２種の方式を組み合わせると対照過程に生体認識情報をさらに提供することができる。本発明の長さ固定キーは一般組織と循環情報を基盤にして迅速な対照をして、既存のポイント基盤方式は映像内の特定臨界点に関するデータを利用する。その結果どの一つの方法のみ利用する時より正確度が向上して、本発明の長さ固定キー対照法では速度に長所がある。
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
本発明は皮下血管赤外線映像から生体認識情報を抽出して比較に利用される。この映像は生体認識識別に用いられる。
【０１１２】
以上、本発明に対して説明したことは単に例を挙げたものであるだけであって、本発明の範囲が以上の説明に限られるのではないことをわからなければならない。あくまでも本発明の範囲は特許請求範囲によってのみ決められるものである。
【図１】
2010509672.tif 000025
【図２】
2010509672.tif 000026
【図６】
2010509672.tif 000027
【図７】
2010509672.tif 000028
【図３】
2010509672.tif 000029
【図４】
2010509672.tif 000030
【図５】
2010509672.tif 000031
【図８】
2010509672.tif 000032
【図９】
2010509672.tif 000033
【図１０】
2010509672.tif 000034
【図１１】
2010509672.tif 000035
【図１２】
2010509672.tif 000036
【図１３Ａ】
2010509672.tif 000037
【図１３Ｂ】
2010509672.tif 000038
【図１４Ａ】
2010509672.tif 000039
【図１４Ｂ】
2010509672.tif 000040
【図１５Ａ】
2010509672.tif 000041
【図１５Ｂ】
2010509672.tif 000042
【図１６Ａ】
2010509672.tif 000043
【図１６Ｂ】
2010509672.tif 000044
【図１７Ａ】
2010509672.tif 000045
【図１７Ｂ】
2010509672.tif 000046
【図１８Ａ】
2010509672.tif 000047
【図１８Ｂ】
2010509672.tif 000048
【図１９Ａ】
2010509672.tif 000049
【図１９Ｂ】
2010509672.tif 000050
【図２０Ａ】
2010509672.tif 000051
【図２０Ｂ】
2010509672.tif 000052
【図２１】
2010509672.tif 000053
【図２２】
2010509672.tif 000054
【図２３】
2010509672.tif 000055
【図２４】
2010509672.tif 000056
【図２５】
2010509672.tif 000057
【図２６】
2010509672.tif 000058
【図２７】
2010509672.tif 000059
【図２８】
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【国際調査報告】
2010509672.tif 000061
2010509672.tif 000062