(57)【要約】【課題】生体情報を利用して個人認証する生体認証装置に関し、多数の生体情報を登録しても、照合速度の低下を防止する。【解決手段】制御ユニット（３）が、撮像装置（１）からの血管像データのおおまかな特徴量を、照合用特徴データとともに登録し、認証時には、特徴量の類似度で、照合順を決定し、決定された照合順で、血管像特徴データの照合を行う。照合順を、撮像血管像から決定するため、多数の特徴データを登録しても、その利用者の血管像に合わせた照合順で照合できるため、照合速度が向上する。【選択図】図１７
2007249339.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の特徴データを検出して、個人認証する生体認証装置において、
前記生体を検出して、生体情報を得る検出装置と、
前記生体情報から、利用者の比較的粗い第１の生体特徴データと比較的細かい第２の特徴データを抽出する制御ユニットと、
前記利用者の生体情報として、前記第１の生体特徴データと前記第２の生体特徴データを格納する生体情報データベースファイルとを有し、
前記制御ユニットは、
前記検出装置の前記生体情報から、照合用の比較的粗い第１の生体特徴データと比較的細かい第２の特徴データを抽出し、
前記照合用の第１の生体特徴データと前記生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとの類似度を計算し、前記類似度に応じて、前記生体データベースファイルに格納された第２の生体特徴データとの照合順位を決定し、
前記照合順位に従い、前記照合用の第２の生体特徴データと前記格納された第２の生体特徴データとを照合する
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項２】
前記制御ユニットは、前記第１の生体特徴データとして、前記生体情報のパターンの方向成分を抽出する
ことを特徴とする請求項１の生体認証装置。
【請求項３】
前記制御ユニットは、前記第１の生体特徴データとして、前記生体情報のパターンの方向成分と周期性成分を抽出する
ことを特徴とする請求項１の生体認証装置。
【請求項４】
生体の特徴データを検出して、個人認証する生体認証方法において、
検出装置を用いて、前記生体を検出して、得た生体情報から、利用者の比較的粗い第１の生体特徴データと比較的細かい第２の特徴データを抽出するステップと、
前記照合用の第１の生体特徴データと生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとの類似度を計算し、前記類似度に応じて、前記生体データベースファイルに格納された第２の生体特徴データとの照合順位を決定するステップと、
前記照合順位に従い、前記照合用の第２の生体特徴データと前記格納された第２の生体特徴データとを照合するステップとを有する
ことを特徴とする生体認証方法。
【請求項５】
前記抽出ステップは、前記第１の生体特徴データとして、前記生体情報のパターンの方向成分を抽出するステップからなる
ことを特徴とする請求項４の生体認証方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間の体の一部である生体の特徴を利用して、個人認証する生体認証方法及び生体認証装置に関し、特に、多数の登録された生体の特徴情報と、検出した生体の特徴情報との照合速度を向上するに好適な生体認証方法及び生体認証装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の体には、手足の指紋、目の網膜、顔面、血管など個人を区別できる部分が、多数存在する。近年のバイオメトリックス技術の進展に伴い、このような人間の体の一部である生体の特徴を認識して、個人認証する装置が種々提供されている。
【０００３】
例えば、手のひらや指の血管、掌紋は、比較的大量の個人特徴データを得られるため、個人認証の信頼性に適している。血管（静脈）の模様は、胎児の時から生涯変わらず、万人不同と言われており、個人認証に適している。
【０００４】
この生体情報を利用して、個人認証するため、登録又は認証時に、利用者は、撮像装置に手のひらを近づける。撮像装置は、近赤外線を発光し、手のひらに当てる。撮像装置は、手のひらから跳ね返った近赤外線を、センサーで受信する。静脈に流れる赤血球の中のヘモグロビンは、酸素を失っている。このヘモグロビン（還元ヘモグロビン）は、７６０ナノメートル付近の近赤外線を吸収する。このため、手のひらに近赤外線を当てると、静脈がある部分だけ反射が少なく、反射した近赤外線の強弱で、静脈（血管像）の位置を認識できる。
【０００５】
利用者は、先ず、自身の手のひらの静脈画像データを、撮像装置を利用して、サーバーやカードに登録する。次に、個人認証するには、利用者は、自身の手のひらの静脈画像データを、撮像装置を利用して、読み取らせる。静脈登録画像と、読み取られた静脈照合画像との静脈の模様を照合し、個人認証する（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
このような生体認証システムにおいて、例えば、指紋認証の分野では、ＩＣカードに、比較的低レベル（外部に漏れても良い）の特徴データＡと、秘匿すべき比較的高レベルの特徴データＢとを格納する。そして、ＩＣカードから特徴データＡを、指紋センサーを含む外部装置に送信し、外部装置で、特徴データＡの照合（１次照合という）を行い、照合結果及び指紋センサーからの画像から抽出した特徴データＢ’を、ＩＣカードに送信し、ＩＣカード内で、特徴データＢとの照合を行う（２次照合という）ことが記載されている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００４−０６２８２６号公報（図２乃至図９）
【特許文献２】特開２０００−２９３６４３号公報（図５及び図６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、近年の生体認証技術の進展に伴い、多数の生体特徴データの登録が行われている。例えば、マンション、事業所等の施設の入出管理を行うセキュリテイシステムでは、サーバーに、これを利用する多数の生体特徴データを登録している。
【０００８】
このような利用形態では、撮像された生体情報と、登録された生体情報との照合を、多数実行する必要があり、照合に時間がかかる。特に、精度の高い生体照合を行う場合には、生体特徴データ量も多量であり、照合アルゴリズムも複雑化するため、一層、照合に時間がかかる。このため、利用者の待ち時間が長くなり、利用の普及の妨げとなる。
【０００９】
このため、利用者にＩＤを付与し、ＩＤと生体特徴データを登録し、利用者が、ＩＤも入力する方法が考えられるが、利用者個々、別々のＩＤを付すことは、煩雑であり、且つ利用者にとって不便な場合がある。例えば、施設への入退出での適用を考えると、その施設に付与したＩＤで、施設に出入りする利用者が生体認証を利用できる方が、便利である。又、その場合でも、撮像された生体情報と、そのＩＤに関する登録された生体情報との照合を、多数実行する必要があり、照合に時間がかかる。
【００１０】
又、前述の１次照合と２次照合による生体認証では、比較的低レベル（外部に漏れても良い）の特徴データＡは、その利用者特有のものであり、このような利用形態に適用しても、照合時間短縮の効果は小さい。
【００１１】
従って、本発明の目的は、多数の生体情報を登録しても、照合時間を短縮するための生体認証方法及び生体認証装置を提供することにある。
【００１２】
又、本発明の他の目的は、照合時間を短縮して、多数の異なる利用者の生体情報の生体認証を普及するための生体認証方法及び生体認証装置を提供することにある。
【００１３】
更に、本発明の更に他の目的は、多数の生体情報を登録しても、検出した生体情報から、対象とする登録生体情報を絞ることが可能な生体認証方法及び生体認証装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
この目的の達成のため、本発明の生体認証装置は、生体の特徴データを検出して、個人認証する生体認証装置において、前記生体を検出して、生体情報を得る検出装置と、前記生体情報から、利用者の比較的粗い第１の生体特徴データと比較的細かい第２の特徴データを抽出する制御ユニットと、前記利用者の生体情報として、前記第１の生体特徴データと前記第２の生体特徴データを格納する生体情報データベースファイルとを有する。そして、前記制御ユニットは、前記検出装置の前記生体情報から、照合用の比較的粗い第１の生体特徴データと比較的細かい第２の特徴データを抽出し、前記照合用の第１の生体特徴データと前記生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとの類似度を計算し、前記類似度に応じて、前記生体データベースファイルに格納された第２の生体特徴データとの照合順位を決定し、前記照合順位に従い、前記照合用の第２の生体特徴データと前記格納された第２の生体特徴データとを照合する。
【００１５】
又、本発明の生体認証方法は、生体の特徴データを検出して、個人認証する生体認証方法において、検出装置を用いて、前記生体を検出して、得た生体情報から、利用者の比較的粗い第１の生体特徴データと比較的細かい第２の特徴データを抽出するステップと、前記照合用の第１の生体特徴データと生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとの類似度を計算し、前記類似度に応じて、前記生体データベースファイルに格納された第２の生体特徴データとの照合順位を決定するステップと、前記照合順位に従い、前記照合用の第２の生体特徴データと前記格納された第２の生体特徴データとを照合するステップとを有する。
【００１６】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記照合用の第１の生体特徴データと前記生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとのスコアを計算し、前記類似度を得る。
【００１７】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記第１の生体特徴データとして、前記生体情報のパターンの方向成分を抽出する。
【００１８】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記第１の生体特徴データとして、前記生体情報のパターンの方向成分と周期性成分を抽出する。
【００１９】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記パターンの方向成分として、前記パターンの湾曲成分を抽出する。
【００２０】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記パターンの方向成分として、前記パターンの角度成分を抽出する。
【００２１】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記パターンの周期性成分として、前記パターンの周波数成分を抽出する。
【００２２】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記パターンの複数の構成セグメントを抽出し、前記構成セグメントをベクトル化し、前記ベクトル化セグメントから前記湾曲方向成分を抽出する。
【００２３】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、各セグメントの湾曲成分から湾曲方向のヒストグラムを作成する。
【００２４】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記生体情報の空間周波数成分を計算し、前記空間周波数成分からフーリエ角度特徴量を、前記角度成分として、抽出する。
【００２５】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記生体情報の空間周波数成分を計算し、前記空間周波数成分からフーリエテクスチャ特徴量を、前記周波数成分として、抽出する。
【００２６】
更に、本発明では、好ましくは、前記制御ユニットは、前記照合用の第１の生体特徴データと前記生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとのスコアを計算し、前記各格納データの距離をソートし、前記照合順位を決定する。
【００２７】
更に、本発明では、好ましくは、前記検出装置が、前記利用者の血管像を撮像するユニットからなり、前記第１の生体特徴データが、前記血管像の比較的粗い特徴データであり、前記第２の生体特徴データが、前記血管像の比較的細かい特徴データである。
【発明の効果】
【００２８】
本発明では、生体データのおおまかな特徴量を、照合用特徴データとともに登録し、認証時には、特徴量の類似度で、照合順位を決定し、決定された照合順位で、特徴データの照合を行う。従って、照合順位を、生体情報から決定するため、多数の特徴データを登録しても、その利用者の生体情報に合わせた照合順で照合できるため、照合速度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態を、生体認証システム、生体情報登録処理、生体情報認証処理、他の実施の形態の順で説明する。
【００３０】
［生体認証システム］
図１は、本発明の一実施の形態の生体認証システムの構成図、図２は、図１の生体データベースの構成図、図３は、図１の検出血管像の説明図、図４は、図１の血管像データの説明図、図５は、図２の生体特徴データの説明図、図６は、図１の生体特徴量の説明図である。
【００３１】
図１は、生体認証システムとして、施設における手のひらの静脈認証システムを例に示す。生体認証システムは、手のひら撮像装置１と、これに接続された処理装置３と、生体データベースファイル４とから構成される。
【００３２】
このシステムの動作を説明する。静脈認証を依頼した利用者は、手のひら撮像装置（以下、撮像装置という）１に手をかざす。撮像装置１は、手のひらを読み取り、処理装置３の血管像抽出処理により、その静脈模様が抽出され、静脈データとして、生体データベースファイル４に登録（記憶）する。
【００３３】
利用者が、施設の入場等のため、静脈認証するため、撮像装置１に手をかざす。撮像装置１は、手のひらを読み取り、処理装置３の血管像抽出処理により、その静脈模様が抽出される。処理装置３は、照合処理により、その静脈模様を静脈データとして、生体データベースファイル４に登録された静脈データと照合し、本人確認する。
【００３４】
図１に示すように、手のひら撮像装置１は、本体１０のほぼ中央に、センサーユニット１８を搭載する。センサーユニット１８の前部（利用者側）には、前面ガイド１４が、後部には、後面ガイド１９が設けられている。前面ガイド１４は、透明又はほぼ透明の合成樹脂の板で構成される。
【００３５】
前面ガイド１４は、前面にある手を誘導する役目と、手首を支持する役目を果す。従って、センサーユニット１８の上方で、前面ガイド１４は、手首をガイドするように、利用者に誘導し、且つこれらを支持する。このため、センサーユニット１８の上方で、手のひらの姿勢、即ち、位置、傾き、大きさを規制できる。又、前面ガイド１４の断面形状は、垂直のボデイと、上部に、手首を支える水平部１４−１とを有する。この水平部１４−１の中央には、凹み部１４−２が、連続して形成されており、より手首を位置決めし易くしている。後面ガイド１９は、手の指を支持する役目を果す。
【００３６】
センサーユニット１８は、中央に、赤外センサー（ＣＭＯＳセンサー）と集光レンズ１６と、距離センサー１５とが設けられ、この周囲に、複数の近赤外線発光素子（ＬＥＤ）１２とが設けられる。例えば、周囲８ケ所に、近赤外線発光素子が設けられ、近赤外線を上方に発光する。
【００３７】
このセンサーユニット１８は、センサー、集光レンズ、近赤外線発光領域との関係で、読み取り可能領域がＶに規制される。このため、前面ガイド１４の位置及び高さは、支持される手のひらが、読み取り領域Ｖに位置するように、設定される。
【００３８】
手５２が、ジャンケンのパーの形をしている時に、手のひらは、最大面積であり、且つ平らであるから、手のひらをセンサーユニット１８の撮像範囲Ｖで撮像すると、正確な静脈パターンが得られ、登録、照合に有効である。又、センサーユニット１８から手のひらの距離が所定の範囲であると、センサーユニット１８のセンサー１６で、焦点の合った鮮明な画像が得られる。
【００３９】
従って、図１に示すように、前面ガイド１４が、センサーユニット１８の上方で、手５２の手首５２を支持することにより、センサーユニット１８の上方での手のひらの位置と傾き、及び高さは、センサーユニット１８の撮像範囲に対し的確となるように、利用者の手を誘導及び支持できる。
【００４０】
図１に示すように、撮像装置１に接続された処理装置３は、一連の登録、照合処理３４−１〜３４−６を実行する。距離／手輪郭検出処理３４−１は、撮像装置１から距離センサー１５の測定距離を受け、手のひら等の物体がセンサーユニット１８から所定範囲内の距離にあるかを判定し、且つセンサーユニット１８が撮像した画像から手の輪郭を検出して、輪郭から画像が、登録及び照合処理に使用できる画像かを判定する。例えば、手のひらが画像に充分現れていない等である。
【００４１】
誘導メッセージ出力処理３４−５は、距離センサー１５の検出距離や手の輪郭抽出による手の位置により、手等が撮像範囲外である時、及び登録及び照合処理に使用できない画像である時に、手のひらを左右前後、上下に誘導するためのメッセージを、図示しないデイスプレイに出力する。これにより、撮像装置１にかかげた利用者の手のひらを誘導する。
【００４２】
血管像抽出処理３４−２は、手輪郭検出処理３４−１で、正しい手のかざし方で、撮像できたと判定した場合に、手の画像から静脈血管像を抽出する。即ち、反射率の差により、図３のような、手のひらの血管像が得られる。尚、この静脈血管像は、図３に示すようなイメージであり、データとしては、図４のような階調データである。血管像抽出処理３４−２は、図３、図４のプレインデータ（血管像データ）から、図５で説明する血管像特徴（照合）データと、図６で説明する特徴量データとを作成する。
【００４３】
血管像Ｒは、図３から理解されるように、幹Ａａ，太い枝Ａｂ，太い枝に繋がる細い枝Ａｃに分類できる。この幹Ａ１と太い枝Ａ２と、細い枝Ａｃを分け、登録（照合）データＡ，Ｂを作成する。
【００４４】
一方、血管像特徴量データの抽出は、撮像状況に左右されない特徴量を抽出する。例えば、図６に示すように、図３の血管像イメージから、逆に、細い枝Ａｃや太い幹の一部を除き、血管像の湾曲方向の分布（特徴量（１）という）と、血管像の幹の方向の分布（特徴量（２）という）と、血管像における幹の間隔及び本数を示す周波数（特徴量（３）という）とを抽出する。
【００４５】
特徴量（１）の湾曲方向は、撮像時の手の傾きに影響されず、特徴として、抽出できる。又、特徴量（２）の方向は、撮像状態の不安定さ、例えば、像の一部の欠落、に影響をうけず、特徴として、抽出できる。更に、特徴量（３）の周波数は、血管像の回転に影響されず、特徴として、抽出できる。
【００４６】
これらの血管像のおおまかな特徴は、複数の生体で、比較的共通な部分であり、これら３つの特徴量を使用することが、精度的に望ましいが、これらの１つ又は２つを使用することもできる。特に、特徴量（１）、（２）を使用することが、望ましい。
【００４７】
登録処理３４−６は、検出された血管像特徴データと特徴量（１）、（２）、（３）を、生体情報データベースファイル４に登録（記憶）する。図２に示すように、生体情報データベースファイル４は、血管像特徴（静脈）データと特徴量（１）、（２）、（３）に、ＩＤを付し、レコードとして、格納する。即ち、レコード形式は、ＩＤと、静脈特徴量（１）、（２）、（３）と、静脈データからなる。
【００４８】
この特徴量（１）は、後述するように、３６方向の湾曲成分（ｗ１，ｗ２，・・・・・・，ｗ３６）であり、特徴量（２）は、８方向の角度成分（ｆ1、ｆ2、・・・、ｆ8）であり、特徴量（３）は、３２周波数分の成分（ｈ１、ｈ２、・・・、ｈ３２）である。
【００４９】
登録血管像抽出処理３４−４は、生体情報（静脈）データベースファイル４から、図２で示した血管像特徴データと特徴量（１）、（２）、（３）を取り出す。照合処理３４−３は、後述するように、血管像検出処理３４−２で検出された特徴量と登録された特徴量を照合して、照合の類似度により、照合順を決定し、その照合順で、血管像特徴データと、登録血管像特徴データを比較して、照合処理し、照合結果を出力する。
【００５０】
このように、本発明では、血管像データのおおまかな特徴量を、照合用特徴データとともに登録し、認証時には、特徴量の類似度で、照合順を決定し、決定された照合順で、血管像特徴データの照合を行う。従って、照合順を、撮像血管像から決定するため、多数の特徴データを登録しても、その利用者の血管像に合わせた照合順で照合できるため、照合速度が向上する。
【００５１】
［生体特徴データ登録処理］
次に、図１で説明した生体特徴データ登録処理を、図７乃至図１５で説明する。図７は、本発明の一実施の形態の生体特徴データ登録処理フロー図である。
【００５２】
（Ｓ１０）先ず、利用者は、撮像装置１に手をかざし、手のひらを撮像する。
【００５３】
（Ｓ１２）撮像画像から前述のように、図５のような登録血管像（静脈）データを作成する。ここでは、３回撮像し、１利用者に対し、３つの登録データを作成する。
【００５４】
（Ｓ１４）次に、血管像（静脈）データから静脈特徴量（１）、（２）、（３）を算出する。この処理は、図８乃至図１５で後述する。
【００５５】
（Ｓ１６）作成した登録データと、静脈特徴量（１）、（２）、（３）を静脈データベース４に、図２のように登録する。そして、終了する。
【００５６】
次に、図７の静脈特徴量（１）の算出処理を説明する。ここでは、血管像（静脈）データを線図形化した静脈セグメントを例として用いる。図８は、図７の特徴量（１）の抽出処理フロー図、図９は、図８の静脈セグメントの説明図、図１０は、図８の静脈セグメントのベクトル化処理の説明図、図１１は、図８の湾曲方向計算処理の説明図、図１２は、図８の湾曲方向ヒストグラムの説明図である。
【００５７】
図９乃至図１２を参照して、図８の処理を説明する。
【００５８】
（Ｓ２０）先ず、ノイズ的セグメントを除去する。ここでは、円を構成するセグメントや、短い孤立セグメント、短い枝セグメントは、全体の傾向（湾曲方向）を見るのに、ノイズとなるため、除去する。例えば、図３の抽出血管像に対し、図６のように、円を構成するセグメントや、短い孤立セグメント、短い枝セグメントが除去される。この円セグメントを除去するには、開始点と終了点が同一であるセグメントを抽出し、除去する。短い孤立セグメントは、例えば、セグメント長が５以下のセグメントである。短い枝セグメントは、片方がフリー（終点）のセグメント長５以下のセグメントである。図９は、これらのセグメントを除去した対象セグメントをモデルで説明したものである。
【００５９】
（Ｓ２２）次に、対象セグメントの湾曲方向を計算するため、対象セグメントを折れ線近似により、ベクトル化する。図１０に示すように、対象セグメントＬ１を、ベクトル化して、ベクトルセグメントＬ２を得る。そして、ベクトル点（屈曲点）とその両端点との角度を、湾曲角度として、計算する。
【００６０】
（Ｓ２４）次に、ベクトル化セグメントから湾曲方向Ｂを計算する。図１１のモデル図で説明する。ベクトルが３点Ａ，Ｂ，Ｃ以上で構成されたセグメントにおいて、点Ｂが原点となるように、平行移動させた時の座標をそれぞれ、Ａ‘（ｘａ，ｙａ），Ｂ’（０，０），Ｃ‘（ｘｃ，ｙｃ）とする。又、直線ＡＣと点Ｂの垂線との交点の座標を、Ｈ（Ｈｘ，Ｈｙ）とする。この座標Ｈｘ，Ｈｙは、下記式（１）、（２）で計算する。
【００６１】
Ｈｘ＝−（ｙｃ−ｙａ）＊（ｘｃ＊ｙａ−ｘａ＊ｙｃ）
／（（ｘｃ−ｘａ）＾２＋（ｙｃ−ｙａ）＾２）      （１）
Ｈｙ＝（ｘｃ−ｘａ）＊（ｘｃ＊ｙａ−ｘａ＊ｙｃ）
／（ｘｃ−ｘａ）＾２＋（ｙｃ−ｙａ）＾２      （２）
方向Ｂの角度は、下記式（３）で計算する。
【００６２】
方向Ｂ＝ａｒｃｔａｎ２（Ｈｙ，Ｈｘ）                        （３）
（Ｓ２６）次に、各ベクトル化セグメントの湾曲方向Ｂのヒストグラムを作成する。図１２は、湾曲方向のヒストグラムの説明図である。横軸に、湾曲方向（角度）、縦軸に、その湾曲方向の頻度をとり、各湾曲方向の頻度ヒストグラムを作成する。ここでは、湾曲角度１０度毎に、３６個の頻度数ｗ１、ｗ２・・・、ｗ３６を湾曲方向特徴量（特徴量（１））として、抽出する。
【００６３】
この湾曲方向特徴量は、血管像の個々のセグメントのおおまかな湾曲方向を示す。
【００６４】
次に、図７の静脈特徴量（２）の算出処理を説明する。図１３は、図７の特徴量（２）の抽出処理フロー図、図１４及び図１５は、図１３のフーリエ角度特徴量の説明図である。
【００６５】
図１４、図１５を参照して、図１３の処理を説明する。先ず、図１４に示すように、フーリエ角度は、上方向を０度とし、２２．５度毎の８方向とする。フーリエ角度特徴量は、この８方向の角度スペクトルを計算する。
【００６６】
（Ｓ３０）先ず、撮像画像ｆ（ｘ、ｙ）を、２次元ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）して、画像の空間周波数成分Ｆ（ｕ，ｖ）を，下記式（４）により、計算する。２次元ＦＦＴは、画像ｆ（ｘ、ｙ）のｘ方向に各ラインの画素をフーリエ変換した後、そのラインのＦＦＴ結果を、ｙ方向にフーリエ変換する。
【００６７】
M-1  N-1
Ｆ（ｕ，ｖ）＝（１／ＭＮ）＊Σ  Σｆ（ｘ，ｙ）Ｗ１＾ｍｕ＊Ｗ２＾ｎｖ  （４）
M=0  n=0
但し、Ｗ１＝ｅｘｐ（−ｊ２π／Ｍ），Ｗ２＝ｅｘｐ（−ｊ２π／Ｎ）であり、Ｍ，Ｎは、各々横方向、縦方向の画素数である。
【００６８】
（Ｓ３２）次に、空間周波数成分Ｆ（ｕ，ｖ）の絶対値の２乗を計算し、下記式（５）により、パワースペクトルＰ（ｒ，θ）を求める。この値は、空間周波数（ｕ，ｖ）の強さを表す。
【００６９】
Ｐ（ｕ，ｖ）＝｜Ｆ（ｕ，ｖ）｜＾２                      （５）
これを、図１５に示すように、極座標系式で表して、パワースペクトルＰ（ｒ，θ）とする。
【００７０】
（Ｓ３４）この極座標系パワースペクトルＰ（ｒ、θ）から、下記式（６）、（７）により、角度スペクトルｑ（θ）を計算する。
【００７１】
W/2
ｑｘ（θ）＝ΣＰ（ｒ，θ）                            （６）
ｒ=0
但し、ｗは、Ｐ（ｕ，ｒ）の定義域の大きさを表す。
【００７２】
θ+5
ｑ（θ）＝  Σ ｑｘ（θｘ）                              （７）
θx=θ-5
ここで、θは、図１４に従い、θ＝０°、２３°、４５°、６８°、９０°、１１３°、１３５°、１５８°の８方向とする。即ち、８方向の角度のエネルギーを計算する。
【００７３】
（Ｓ３６）この８方向のエネルギーｑ（θ）の割合Ｐｑ（θ）を下記式（８）で計算する。
【００７４】
Ｐｑ（θ）＝ｑ（θ）／Σｑ（θ）                        （８）
これにより、Ｐｑ（θ）の総和が、１．０となるように、正規化する。図１４には、この８方向のエネルギーＰｑ（θ）を、ｆ１、ｆ２、・・・・、ｆ８で示す。このようにして、血管像の方向成分を計算する。
【００７５】
次に、図７の静脈特徴量（３）の算出処理を説明する。図１６は、図７の特徴量（３）の抽出処理フロー図である。特徴量（３）は、フーリエテクスチャ特徴量である。
【００７６】
（Ｓ４０）先ず、血管像（静脈）の画像ｆ（ｘ、ｙ）を、前述の式（４）により、２次元ＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）して、画像の空間周波数成分Ｆ（ｕ，ｖ）を計算する。２次元ＦＦＴは、画像ｆ（ｘ、ｙ）のｘ方向に各ラインの画素をフーリエ変換した後、そのラインのＦＦＴ結果を、ｙ方向にフーリエ変換する。
【００７７】
（Ｓ４２）次に、前述の式（５）により、空間周波数成分Ｆ（ｕ，ｖ）の絶対値の２乗を計算し、パワースペクトルＰ（ｕ，ｖ）を求める。これを、図１５に示したように、極座標系式で表し、パワースペクトルＰ（ｒ，θ）とする。
【００７８】
（Ｓ４４）この極座標系パワースペクトルＰ（ｒ、θ）から、下記式（９）により、フーリエテクスチャ特徴量ｐ（ｒ）を計算する。
【００７９】
π
ｐ（ｒ）＝１０＊ｌｏｇ（ΣＰ（ｒ，θ））                        （９）
θ=0
式（９）のフーリエテクスチャ特徴量は、極座標系パワースペクトル空間において、原点を中心としたドーナツ型領域のエネルギーの和であり、ここでは、ｈ１、ｈ２、・・・・、ｈ３２の３２個の強度分布を、特徴量（３）とする。この特徴量（３）は、画像のセグメントの周期性を示す。尚、これらの強度分布は、ダイナミックレンジが極めて大きいため、対数（ｌｏｇ）をとる。
【００８０】
な同様に、図１４以下の認証プロセスで説明する二次照合（最終照合）を行う。その結果により、登録データＡ，Ｂが認証に有効かを確認する。
【００８１】
このようにして、血管像の方向や周期性を、おおまかな特徴量として、抽出する。
【００８２】
［生体特徴データ照合処理］
次に、図１で説明した生体特徴データ照合処理を、図１７乃至図２０で説明する。図１７は、図１の生体特徴データ照合処理フロー図、図１８は、図１７の説明図である。
【００８３】
（Ｓ５０）利用者は、撮像装置１に手をかざし、手のひらを撮像する。
【００８４】
（Ｓ５２）撮像画像から前述のように、図５のような血管像（静脈）データを作成する。
【００８５】
（Ｓ５４）次に、血管像（静脈）データから静脈特徴量（１）、（２）、（３）を算出する。この処理は、図８乃至図１６で説明した。
【００８６】
（Ｓ５６）静脈データベース４から静脈特徴量テーブル（図２の全レコードの特徴量（１）、（２）、（３））を取り出す。
【００８７】
（Ｓ５８）作成した静脈特徴量（１）、（２）、（３）と、静脈特徴量テーブルの特徴量（１）、（２）、（３）とから、特徴量のスコアを計算する。図１８に示すように、スコア１は、３６方向湾曲成分における登録データと作成データの差の合計であり、下記式（１０）で、計算する。
【００８８】
ｓｃｏｒｅ１＝｜登録ｗ１−照合ｗ１｜＋・・・
＋｜登録ｗ３６−照合ｗ３６｜        （１０）
スコア２は、８方向角度成分における登録データと作成データの差の合計であり、下記式（１１）で、計算する。
【００８９】
ｓｃｏｒｅ２＝｜登録ｆ１−照合ｆ１｜＋・・・
＋｜登録ｆ８−照合ｆ８｜            （１１）
スコア３は、３２周波数成分における登録データと作成データの差の合計であり、下記式（１２）で、計算する。
【００９０】
ｓｃｏｒｅ３＝｜登録ｈ１−照合ｈ１｜＋・・・
＋｜登録ｈ３２−照合ｈ３２｜        （１２）
（Ｓ６０）各レコードのスコア１，２，３から、図１９の照合順決定処理により、照合順を決定する。
【００９１】
（Ｓ６２）ここで、最終的に本人と確定する照合処理を行う。前述のように決定した照合順に従い、静脈データベースから登録特徴データを取り出し、ステップＳ５２で作成した照合用特徴データと照合する。照合が不良であれば、次の照合順位の登録特徴データとの照合を行う。照合結果が良好なら、認証処理を終了する。
【００９２】
次に、ステップＳ６０の照合順決定処理を、図１９、図２０で説明する。
【００９３】
（Ｓ７０）先ず、全レコードのスコア１［Ｎ］，２［Ｎ］，３［Ｎ］をソートし、各スコア１，２，３での順位を決定する。
【００９４】
（Ｓ７２）各レコード（登録特徴データ）のトータルスコアｔｏｔａｌ［Ｎ］を計算する。α、β、γを、重み係数とすると、トータルスコアは、下記（１３）式で示される。
【００９５】
ｔｏｔａｌ［Ｎ］＝α・ｓｃｏｒｅ１順位＋β・ｓｃｏｒｅ２順位
＋γ・ｓｃｏｒｅ３順位            （１３）
（Ｓ７４）このトータルスコアをソートし、ソート結果で、照合順を決定する。図２０に示すように、登録データが、レコード順１，２，３・・・、Ｎで格納されていると、照合順は、登録特徴量との距離順になり、距離が近い程、照合順位が上位である。
【００９６】
このように、大まかな特徴量との距離に応じて、生体特徴データとの照合順位を決定し、照合順位に従い、登録データと照合データとの照合を行うので、多数の生体情報を格納しても、照合速度を向上でき、生体認証システムの普及、大規模化に寄与する。
【００９７】
［他の実施の形態］
前述の実施の形態では、生体認証を、手のひらの静脈パターン認証で説明したが、手の甲や指の静脈パターンや、手の掌紋等他の手のひらの特徴を認証することや、指紋、顔面等の他の生体認証にも、適用できる。又、施設の入退出管理システムで説明したが、他の個人認証を必要とするドアの開閉、鍵の代わり等他の業務にも適用できる。
【００９８】
以上、本発明を実施の形態により説明したが、本発明の趣旨の範囲内において、本発明は、種々の変形が可能であり、本発明の範囲からこれらを排除するものではない。
【００９９】
（付記１）生体の特徴データを検出して、個人認証する生体認証装置において、前記生体を検出して、生体情報を得る検出装置と、前記生体情報から、利用者の比較的粗い第１の生体特徴データと比較的細かい第２の特徴データを抽出する制御ユニットと、前記利用者の生体情報として、前記第１の生体特徴データと前記第２の生体特徴データを格納する生体情報データベースファイルとを有し、前記制御ユニットは、前記検出装置の前記生体情報から、照合用の比較的粗い第１の生体特徴データと比較的細かい第２の特徴データを抽出し、前記照合用の第１の生体特徴データと前記生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとの類似度を計算し、前記類似度に応じて、前記生体データベースファイルに格納された第２の生体特徴データとの照合順位を決定し、前記照合順位に従い、前記照合用の第２の生体特徴データと前記格納された第２の生体特徴データとを照合することを特徴とする生体認証装置。
【０１００】
（付記２）前記制御ユニットは、前記照合用の第１の生体特徴データと前記生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとのスコアを計算し、前記類似度を得ることを特徴とする付記１の生体認証装置。
【０１０１】
（付記３）前記制御ユニットは、前記第１の生体特徴データとして、前記生体情報のパターンの方向成分を抽出することを特徴とする付記１の生体認証装置。
【０１０２】
（付記４）前記制御ユニットは、前記第１の生体特徴データとして、前記生体情報のパターンの方向成分と周期性成分を抽出することを特徴とする付記１の生体認証装置。
【０１０３】
（付記５）前記制御ユニットは、前記パターンの方向成分として、前記パターンの湾曲成分を抽出することを特徴とする付記３の生体認証装置。
【０１０４】
（付記６）前記制御ユニットは、前記パターンの方向成分として、前記パターンの角度成分を抽出することを特徴とする付記３の生体認証装置。
【０１０５】
（付記７）前記制御ユニットは、前記パターンの周期性成分として、前記パターンの周波数成分を抽出することを特徴とする付記４の生体認証装置。
【０１０６】
（付記８）前記制御ユニットは、前記パターンの複数の構成セグメントを抽出し、前記構成セグメントをベクトル化し、前記ベクトル化セグメントから前記湾曲方向成分を抽出することを特徴とする付記５の生体認証装置。
【０１０７】
（付記９）前記制御ユニットは、各セグメントの湾曲成分から湾曲方向のヒストグラムを作成することを特徴とする付記８の生体認証装置。
【０１０８】
（付記１０）前記制御ユニットは、前記生体情報の空間周波数成分を計算し、前記空間周波数成分からフーリエ角度特徴量を、前記角度成分として、抽出することを特徴とする付記６の生体認証装置。
【０１０９】
（付記１１）前記制御ユニットは、前記生体情報の空間周波数成分を計算し、前記空間周波数成分からフーリエテクスチャ特徴量を、前記周波数成分として、抽出することを特徴とする付記７の生体認証装置。
【０１１０】
（付記１２）前記制御ユニットは、前記照合用の第１の生体特徴データと前記生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとの距離を計算し、前記各格納データの距離をソートし、前記照合順位を決定することを特徴とする付記２の生体認証装置。
【０１１１】
（付記１３）前記検出装置が、前記利用者の血管像を撮像するユニットからなり、前記第１の生体特徴データが、前記血管像の比較的粗い特徴データであり、前記第２の生体特徴データが、前記血管像の比較的細かい特徴データであることを特徴とする付記１の生体認証装置。
【０１１２】
（付記１４）生体の特徴データを検出して、個人認証する生体認証方法において、検出装置を用いて、前記生体を検出して、得た生体情報から、利用者の比較的粗い第１の生体特徴データと比較的細かい第２の特徴データを抽出するステップと、前記照合用の第１の生体特徴データと生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとの類似度を計算し、前記類似度に応じて、前記生体データベースファイルに格納された第２の生体特徴データとの照合順位を決定するステップと、前記照合順位に従い、前記照合用の第２の生体特徴データと前記格納された第２の生体特徴データとを照合するステップとを有することを特徴とする生体認証方法。
【０１１３】
（付記１５）前記決定ステップは、前記照合用の第１の生体特徴データと前記生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとのスコアを計算し、前記類似度を得るステップを有することを特徴とする付記１４の生体認証方法。
【０１１４】
（付記１６）前記抽出ステップは、前記第１の生体特徴データとして、前記生体情報のパターンの方向成分を抽出するステップからなることを特徴とする付記１４の生体認証方法。
【０１１５】
（付記１７）前記抽出ステップは、前記第１の生体特徴データとして、前記生体情報のパターンの方向成分と周期性成分を抽出するステップからなることを特徴とする付記１４の生体認証方法。
【０１１６】
（付記１８）前記抽出ステップは、前記パターンの方向成分として、前記パターンの湾曲成分を抽出するステップからなることを特徴とする付記１６の生体認証方法。
【０１１７】
（付記１９）前記抽出ステップは、前記パターンの方向成分として、前記パターンの角度成分を抽出するステップからなることを特徴とする付記１６の生体認証方法。
【０１１８】
（付記２０）前記抽出ステップは、前記パターンの周期性成分として、前記パターンの周波数成分を抽出するステップからなることを特徴とする付記１７の生体認証方法。
【０１１９】
（付記２１）前記抽出ステップは、前記パターンの複数の構成セグメントを抽出するステップと、前記構成セグメントをベクトル化し、前記ベクトル化セグメントから前記湾曲方向成分を抽出するステップからなることを特徴とする付記１８の生体認証方法。
【０１２０】
（付記２２）前記抽出ステップは、更に、各セグメントの湾曲成分から湾曲方向のヒストグラムを作成するステップを有することを特徴とする付記２１の生体認証方法。
【０１２１】
（付記２３）前記抽出ステップは、前記生体情報の空間周波数成分を計算するステップと、前記空間周波数成分からフーリエ角度特徴量を、前記角度成分として、抽出するステップからなることを特徴とする付記１９の生体認証方法。
【０１２２】
（付記２４）前記抽出ステップは、前記生体情報の空間周波数成分を計算するステップと、前記空間周波数成分からフーリエテクスチャ特徴量を、前記周波数成分として、抽出するステップからなることを特徴とする付記２０の生体認証方法。
【０１２３】
（付記２５）前記決定ステップは、前記照合用の第１の生体特徴データと前記生体データベースファイルに格納された第１の生体特徴データとの距離を計算するステップと、前記各格納データの距離をソートし、前記照合順位を決定するステップからなることを特徴とする付記１５の生体認証方法。
【０１２４】
（付記２６）前記抽出ステップは、前記利用者の血管像を撮像するユニットからなる前記検出装置の血管像から、前記第１の生体特徴データが、前記血管像の比較的粗い前記第１の生体特徴データと、前記第２の生体特徴データが、前記血管像の比較的細かい前記第２の生体特徴データを抽出するステップからなることを特徴とする付記１４の生体認証方法。
【産業上の利用可能性】
【０１２５】
生体データのおおまかな特徴量を、照合用特徴データとともに登録し、認証時には、特徴量の類似度で、照合順を決定し、決定された照合順で、生体特徴データの照合を行う。従って、照合順を、生体情報から決定するため、多数の特徴データを登録しても、その利用者の生体情報に合わせた照合順で照合できるため、照合速度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【０１２６】
【図１】本発明の一実施の形態の生体認証システムの構成図である。
【図２】図１の生体データベースファイルの構成図である。
【図３】図１の撮像画像の説明図である。
【図４】図１の生体情報の説明図である。
【図５】図１の第２の生体特徴データの説明図である。
【図６】図１の第１の生体特徴データの説明図である。
【図７】本発明の一実施の形態の生体情報登録処理フロー図である。
【図８】図７の特徴量（１）抽出処理フロー図である。
【図９】図８の血管像セグメントの説明図である。
【図１０】図８の血管像セグメントのベクトル化処理の説明図である。
【図１１】図８の湾曲方向の向きの説明図である。
【図１２】図８の湾曲方向ヒストグラムの説明図である。
【図１３】図７の特徴量（２）抽出処理フロー図である。
【図１４】図１３のフーリエ角度の説明図である。
【図１５】図１３のパワースペクトルの説明図である。
【図１６】図７の特徴量（３）抽出処理フロー図である。
【図１７】本発明の一実施の形態の生体特徴データ照合処理フロー図である。
【図１８】図１７のスコア計算例の説明図である。
【図１９】図１７の照合順位決定処理フロー図である。
【図２０】図１７及び図１９の照合順位決定処理の説明図である。
【符号の説明】
【０１２７】
１  手のひら認証用撮像装置（検出装置）
３  処理装置
４  生体情報データベースファイル
１０  撮像装置本体
１４  前面ガイド
１４−１  手首指示部
１４−２  凹み部
３４−１  距離／手輪郭検出処理
３４−５  誘導メッセージ出力処理
３４−２  血管像抽出処理
３４−３  照合処理
３４−４  登録血管像抽出処理
３４−６  登録処理
【図１】
2007249339.tif 000003
【図２】
2007249339.tif 000004
【図３】
2007249339.tif 000005
【図４】
2007249339.tif 000006
【図５】
2007249339.tif 000007
【図６】
2007249339.tif 000008
【図７】
2007249339.tif 000009
【図８】
2007249339.tif 000010
【図９】
2007249339.tif 000011
【図１０】
2007249339.tif 000012
【図１１】
2007249339.tif 000013
【図１２】
2007249339.tif 000014
【図１３】
2007249339.tif 000015
【図１４】
2007249339.tif 000016
【図１５】
2007249339.tif 000017
【図１６】
2007249339.tif 000018
【図１７】
2007249339.tif 000019
【図１８】
2007249339.tif 000020
【図１９】
2007249339.tif 000021
【図２０】
2007249339.tif 000022