(57)【要約】【課題】識別処理の精度を維持しつつ識別処理を高速化すること。【解決手段】被写体を撮影する撮影部と、前記撮影部が登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶する記憶部と、前記撮影部が撮影する識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登録対象者の被写体の特徴量とを照合することによって、前記識別対象者の識別を行う識別部と、を含み、前記撮影部は、前記登録対象者の被写体を撮影する場合には、撮影パラメータを変化させて前記登録対象者の被写体を複数回撮影し、かつ、前記識別対象者の被写体を撮影する場合には、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識別対象者の被写体を撮影する、識別装置。【選択図】図８
2012194849.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影する撮影部と、
前記撮影部が登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対
象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶する記憶部と、
前記撮影部が撮影する識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登
録対象者の被写体の特徴量とを照合することによって、前記識別対象者の識別を行う識別
部と、
を含み、
前記撮影部は、前記登録対象者の被写体を撮影する場合には、撮影パラメータを変化さ
せて前記登録対象者の被写体を複数回撮影し、かつ、前記識別対象者の被写体を撮影する
場合には、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識別対象者の被写体を撮影する、
識別装置。
【請求項２】
前記特徴量は、前記被写体の位置及び姿勢によらずに特徴付けられる特徴量である、請
求項１に記載の識別装置。
【請求項３】
前記特徴量は、前記被写体の位置及び姿勢によらずに特徴付けられる特徴点に対応する
量であり、
前記特定の撮影パラメータは、前記撮影パラメータを変化させて前記登録対象者の被写
体を複数回撮影して最も多い数の特徴点が得られる撮影パラメータである、請求項１又は
２に記載の識別装置。
【請求項４】
前記撮影パラメータは、前記被写体を撮影する露光時間、前記撮影部のゲイン、及び、
光源の光量のうちの少なくとも一つである、請求項１〜３のいずれかに記載の識別装置。
【請求項５】
前記撮影パラメータは、露光時間を含み、
前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象
者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、
前記識別部は、前記記憶部に記憶された前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のうち
、前記特定の撮影パラメータに含まれる前記露光時間が短い登録対象者の被写体の特徴量
から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行う、請求項４に記載の識別装置。
【請求項６】
前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象
者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、かつ、前記複数の登録対象者について前記識
別を行う頻度を記憶し、
前記識別部は、前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のうち、前記識別を行う頻度が
高い登録対象者の被写体の特徴量から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行
う、請求項１〜４のいずれかに記載の識別装置。
【請求項７】
前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象
者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、かつ、前記複数の登録対象者について前記識
別を行う頻度を時間帯毎に記憶し、
前記識別部は、前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のうち、前記識別が行われる時
間帯において識別の頻度が高い登録対象者の被写体の特徴量から順に前記識別対象者の被
写体の特徴量との照合を行う、請求項１〜４のいずれかに記載の識別装置。
【請求項８】
撮影パラメータを変化させて登録対象者の被写体を複数回撮影することと、
前記登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被
写体の特徴量とを対応付けて記憶することと、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識
別対象者の被写体を撮影することと、
前記識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登録対象者の被写体
の特徴量とを照合することによって前記識別対象者の識別を行うことと、
を含む、識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、識別装置及び識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
指の静脈画像に基づいて認証を行う認証装置が開発されている。そして、静脈画像を得
る際において、適切な画像を得るための手法が考えられている。特許文献１には、撮像部
における撮像素子の増幅率を変化させる利得変化手段を有する認証装置が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１５５５７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の認証装置においては、認証に必要な画像を得るために、撮像のたび
に撮像パラメータ（露光、ゲインなど）を調整する。したがって、適切な明るさの画像が
撮像されるまでに時間を要する場合がある。このため、静脈認証装置が認証処理を行う間
、認証対象者は不自然に装置に指をかざしておかなければならず、利便性が低いという問
題があった。すなわち、認証装置において認証処理の精度を維持しつつ高速化したいとい
う要求がある。ここで、認証とは、登録された画像等と認証時に得られた画像等を照合す
ることによって、認証（識別）対象者が登録者であるか否かを識別し、識別結果に基づい
て、例えば電子錠等の制御対象を制御することである。したがって、認証の精度と速度は
識別の精度と速度に依存するので、認証においては、識別処理の精度を維持しつつ高速化
できるようにすることが望ましい。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、識別処理の精度を維持しつつ
識別処理を高速化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための主たる発明は、
被写体を撮影する撮影部と、
前記撮影部が登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対
象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶する記憶部と、
前記撮影部が撮影する識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登
録対象者の被写体の特徴量とを照合することによって、前記識別対象者の識別を行う識別
部と、
を含み、
前記撮影部は、前記登録対象者の被写体を撮影する場合には、撮影パラメータを変化さ
せて前記登録対象者の被写体を複数回撮影し、かつ、前記識別対象者の被写体を撮影する
場合には、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識別対象者の被写体を撮影する、
識別装置である。
【０００７】
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１Ａは、第１実施形態における静脈認証装置１のブロック図であり、図１Ｂは、第１実施形態における静脈認証装置１の概念図である。
【図２】登録処理を説明するフローチャートである。
【図３】特徴量抽出処理を説明するフローチャートである。
【図４】特徴点の一例を示す図である。
【図５】得られた輝度勾配の一例を示す図である。
【図６】輝度勾配のヒストグラムの一例を示す図である。
【図７】図７Ａは、基準方向に座標軸を合わせたときの輝度勾配の一例を示す図、図７Ｂは図７Ａの輝度勾配に基づいて求めたベクトルの一例を示す図である。
【図８】選択される露光時間の第１の説明図である。
【図９】選択される露光時間の第２の説明図である。
【図１０】特徴量のデータベースの例を示す表である。
【図１１】認証処理を説明するフローチャートである。
【図１２】認証処理の概念を説明するための図である。
【図１３】図１３Ａは、第２実施形態において登録される情報の一例を示す図であり、図１３Ｂは、第２実施形態における特徴量のデータベースの例を示す表である。
【図１４】第２実施形態における認証処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項が明らかとなる。
被写体を撮影する撮影部と、
前記撮影部が登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対
象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶する記憶部と、
前記撮影部が撮影する識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登
録対象者の被写体の特徴量とを照合することによって、前記識別対象者の識別を行う識別
部と、
を含み、
前記撮影部は、前記登録対象者の被写体を撮影する場合には、撮影パラメータを変化さ
せて前記登録対象者の被写体を複数回撮影し、かつ、前記識別対象者の被写体を撮影する
場合には、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識別対象者の被写体を撮影する、
識別装置。
このようにすることで、撮影部は、登録対象者の被写体を撮影する場合には撮影パラメ
ータを変化させて複数の被写体を撮影し、そのうちの特定の撮影パラメータと、登録対象
者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶部に記憶する。識別対象者の被写体を撮影する場
合には特定のパラメータを用いるので、登録対象者の被写体の特徴量と対応付けられた適
切な撮影パラメータを用いて撮影することができる。そのため、識別対象者の被写体を撮
影する場合に複数の画像を撮影する必要がなくなるため、識別処理の精度を維持しつつ識
別処理を高速化することができる。
【００１０】
かかる識別装置であって、前記特徴量は、前記被写体の位置及び姿勢によらずに特徴付
けられる特徴量であることが望ましい。
このようにすることで、登録対象者の被写体を撮影する場合と識別対象者の被写体を撮
影する場合とで、撮影された被写体の位置や方向が異なっていたとしても容易かつ高精度
に認証を行うことができる。
【００１１】
また、前記特徴量は、前記被写体の位置及び姿勢によらずに特徴付けられる特徴点に対
応する量であり、前記特定の撮影パラメータは、前記撮影パラメータを変化させて前記登
録対象者の被写体を複数回撮影して最も多い数の特徴点が得られる撮影パラメータである
ことが望ましい。
このようにすることで、識別対象者の被写体を撮影する場合に最も多い数の特徴点が得
られる撮影パラメータで撮影を行うことができる。つまり、登録対象者の被写体の特徴量
が最も抽出されやすい撮影パラメータを用いて識別対象者の被写体を撮影できるので、認
証処理の精度を維持しつつ認証処理を高速化することができる。
【００１２】
また、前記撮影パラメータは、前記被写体を撮影する露光時間、前記撮影部のゲイン、
及び、光源の光量のうちの少なくとも一つであることが望ましい。
このようにすることで、適切な撮影パラメータを用いることができる。
【００１３】
また、前記撮影パラメータは、露光時間を含み、前記記憶部は、複数の登録対象者につ
いて、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶
し、前記識別部は、前記記憶部に記憶された前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のう
ち、前記特定の撮影パラメータに含まれる前記露光時間が短い登録対象者の被写体の特徴
量から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行うことが望ましい。
このように、露光時間が短い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合を行うことで、
複数の登録対象者が記憶部に記憶されている場合にも、照合を行なう場合のトータルの露
光時間が短い間に、より多い人数の登録対象者の被写体の特徴量と識別対象者の被写体の
特徴量とを照合することができるので、短時間に識別対象者を識別できる確率が高くなる
。したがって、認証処理を高速化することができる。
【００１４】
また、前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登
録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、かつ、前記複数の登録対象者について
前記識別を行う頻度を記憶し、前記識別部は、前記複数の登録対象者の被写体の特徴量の
うち、前記識別を行う頻度が高い登録対象者の被写体の特徴量から順に前記識別対象者の
被写体の特徴量との照合を行うこととしてもよい。
このように、識別を行う頻度が高い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合を行うこ
とで、早期に認証対象者が認証される確率が高まるので、認証処理を高速化することがで
きる。
【００１５】
また、前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登
録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、かつ、前記複数の登録対象者について
前記認証を行う頻度を時間帯毎に記憶し、前記識別部は、前記複数の登録対象者の被写体
の特徴量のうち、前記識別が行われる時間帯において識別の頻度が高い登録対象者の被写
体の特徴量から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行うこととしてもよい。
このように、時間帯に応じて認証頻度の高い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合
を行うことで、早期に認証対象者が認証される確率が高まるので、認証処理を高速化する
ことができる。
【００１６】
また、本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項も明らかとなる。
すなわち、
撮影パラメータを変化させて登録対象者の被写体を複数回撮影することと、
前記登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被
写体の特徴量とを対応付けて記憶することと、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識
別対象者の被写体を撮影することと、
前記識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登録対象者の被写体
の特徴量とを照合することによって前記識別対象者の識別を行うことと、
を含む、識別方法である。
このようにすることで、登録対象者の被写体を撮影する場合には撮影パラメータを変化
させて複数の被写体を撮影し、そのうちの特定の撮影パラメータと、登録対象者の被写体
の特徴量とを対応付けて記憶する。識別対象者の被写体を撮影する場合には特定のパラメ
ータを用いるので、登録対象者の被写体の特徴量と対応付けられた適切な撮影パラメータ
を用いて撮影することができる。そのため、識別対象者の被写体を撮影する場合に複数の
画像を撮影する必要がなくなるため、識別処理の精度を維持しつつ識別処理を高速化する
ことができる。
【００１７】
＝＝＝実施形態＝＝＝
図１Ａは、第１実施形態における静脈認証装置１のブロック図であり、図１Ｂは、第１
実施形態における静脈認証装置１の概念図である。静脈認証装置１は、識別（認証）対象
者を認証する。すなわち、静脈認証装置１は、識別対象者を識別して、後述する制御対象
５０を制御する。静脈認証装置１は、演算部１０とセンサー部２０と光源部３０とを備え
る。センサー部２０はインターフェース２８を介して演算部１０に接続されており、また
、光源部３０はインターフェース３８を介して演算部１０に接続されている。また、静脈
認証装置１は、インターフェース４８とインターフェース５８を介してトリガセンサー４
０と制御対象５０に接続されている。
【００１８】
演算部１０は、演算を行うＣＰＵ(Central Processing Unit)１２と記憶部としてのＲ
ＡＭ(Random Access Memory)１４及びＥＥＰＲＯＭ(Electronically Erasable and Progr
ammable Read Only Memory)１６を含む。ＣＰＵ１２は、ＥＥＰＲＯＭ１６に記憶された
プログラムを実行することにより静脈認証を行う。ＲＡＭ１４には、静脈認証を行う際に
必要な演算結果等が記憶される。そして、演算部１０は、後述する登録処理及び認証処理
を行う。つまり、演算部１０は認証部および記憶部として機能し、認証部は識別を行う識
別部および制御対象を制御する制御部としての機能を含む。
【００１９】
センサー部２０は、指の静脈を撮影するためのセンサーである。つまり、本実施形態に
おける被写体は指であり、静脈画像（血管画像）が撮影される。センサー部２０は、登録
対象者の指または識別対象者の指を撮影するが、その際の露光時間を調整することができ
るようになっている。
【００２０】
光源部３０は、撮影する指に所定波長の光を照らすための装置である。ここでは、近赤
外線のＬＥＤ(Light Emitting Diode)光源を含み、７００ｎｍ〜９００ｎｍの波長帯を多
く含む光を照射する。このように、７００ｎｍ〜９００ｎｍの波長帯を多く含む光を照射
することとしているのは、この波長帯は特に、血液のヘモグロビンと水の両方の吸収が低
くなり、透過率が高くなる波長であるためである。本実施形態においては、センサー部２
０及び光源部３０が撮影部に相当する。
【００２１】
トリガセンサー４０は、指の接近を感知し、撮影処理を開始するためのトリガーを演算
部１０に送る装置である。トリガセンサー４０には、例えば、静電容量センサーが用いら
れる。このトリガセンサー４０により、後述するドアなどに静脈認証装置１を設けた場合
において、指をドアに近づけただけでセンサー部２０が指の撮影処理を開始することがで
きるようになる。
【００２２】
制御対象５０は、静脈認証装置１による識別結果に応じて演算部１０によって制御され
る対象物である。例えば、制御対象５０がコンピュータであるときには、静脈認証装置１
による識別結果に応じて、識別対象者に対してコンピュータのアクセス権を付与する。ま
た、制御対象５０がドアの電子錠である場合には、静脈認証装置１による識別結果に応じ
てドアの電子錠の解錠を行う。本実施形態では、以下に制御対象５０がドアの電子錠であ
るものとして説明を行う。
【００２３】
本実施形態における静脈認証装置１では、後述する登録処理と、認証処理の２つの処理
が行われる。
【００２４】
図２は、登録処理のフローチャートである。登録処理とは、登録者の指の静脈の特徴量
を登録する処理である。本実施形態における特徴量は、位置不変、及び、回転不変なもの
が採用される。これは、同じ人物の静脈パターンに対しては、撮影範囲が変化（位置が変
化した場合）した場合でも、撮影方向が回転（回転変化）した場合でも、パターンに対し
て同じ位置が特定され（位置不変）、その位置周辺の局所領域の特徴を数値化した特徴量
と同じ値が得られる（回転不変）という特性を有するものである。
【００２５】
まず、登録対象者の静脈画像撮影が行われる（Ｓ１０２）。静脈画像の撮影は、静脈認
証装置１のセンサー部２０を用いて行うこともできるし、他の撮影可能な装置を用いて行
うこともできる。指の静脈パターン画像を撮影するにあたり、光源部３０から７００ｎｍ
〜９００ｎｍの波長帯を多く含む光が照射される。この波長帯においては、ヘモグロビン
による光の吸収が水による光の吸収よりも大きいため、指の静脈が影となった画像が撮影
されることになる。そして、撮影パラメータを少しずつ異ならせつつ、複数枚の画像を撮
影する。ここでは、撮影パラメータを露光時間としている。よって、露光時間を少しずつ
異ならせつつ、複数枚の画像を撮影する。露光時間を変化させる量は、数ミリ秒から数百
ミリ秒とすることができる。
【００２６】
次に、撮影された静脈画像から特徴量抽出を行う（Ｓ１０４）。これらの特徴量抽出処
理は、Ｓ１０２で撮影された複数の画像のそれぞれについて行われる。
【００２７】
図３は、特徴量抽出処理を説明するフローチャートである。
本実施形態の特徴量抽出処理（Ｓ１０４）においては、最初に、撮影した静脈画像の画
像補正が行われる（Ｓ２０２）。ここで画像補正が行われるのは、主に以下の３つの理由
からである。
【００２８】
（１）指に対する光の透過率には個人差があり、取得した画像の全体の輝度がばらつくこ
とがある。
（２）指の透過率の個人差により明暗分布が生じてしまうことがある。例えば、指の関節
部は明るく画像が取得され、関節と関節との間は暗く画像が取得される。
（３）静脈と表皮との間の生体組織により、光が拡散し、撮影した静脈パターンがぼやけ
る場合がある。
【００２９】
これらの課題を解決するために、フィルタ処理を行う。上記（１）の課題を解決するた
めには、正規化が必要であり、そのために平均値（直流成分）を除去する必要がある。ま
た、上記（２）の課題を解決するためには、均一化が必要であり、そのために、緩やかな
変動を除去する必要がある。よって、これら（１）と（２）の課題を解決するために、静
脈画像に対してハイパスフィルタを適用する。
【００３０】
また、上記（３）の課題を解決するためには、シャープネス処理が必要であるから、静
脈画像に対してアンシャープマスクを適用し高周波成分を強調する。すなわち、これらハ
イパスフィルタとアンシャープマスクを統合したフィルタを作成し適用する。具体的には
、２つのフィルタの周波数応答(MTF: Modulation Transfer Function)を周波数空間で積
算し、これを逆フーリエ変換したフィルタを適用することになる。
【００３１】
次に、特徴点抽出処理（Ｓ２０４）が行われる。本実施形態における特徴点抽出及び特
徴量抽出は、ＳＩＦＴ(Scale Invariant Feature Transform)が採用される。センサー部
２０と指との位置関係が固定ではない場合、センサー部２０に対する指の位置及び角度が
一定とならない可能性がある。このような認証装置において高精度な識別を行うために、
位置及び回転によらない特徴量を与える特徴点を抽出したいという要求がある。この要求
を満たす手法の一例としてＳＩＦＴを採用している。
【００３２】
Ｓ２０４の処理においては、まず、ノイズを取り除き、安定した特徴点を得るために、
静脈画像にガウスフィルタを適用して平均化処理を行う。そして、ある周波数以上の成分
をカットする処理を行う。また、ガウスフィルタを適用した画像の二次微分を算出し、そ
の極値を特徴点候補とする。さらに、ノイズに由来する特徴点を取り除くために、極値の
絶対値が所定のしきい値以上の点を特徴点として採用する。上記において、特徴点候補を
得るために二次微分を算出しているのは、均一な領域ではなく、変化があるエッジ部を画
像から抽出するためである。また、撮影において斜めから光源照射がなされたときにおい
て、一定の傾きで変化する領域が画像に生ずることがあるが、このような領域を特徴点候
補としないためである。二次微分の算出は、具体的には、ガウス導関数の畳み込み積分を
行うことにより行われる。
【００３３】
図４は、特徴点の一例を示す図である。図には、撮影された静脈と、その静脈の分岐点
において特定された特徴点が示されている。特徴点は、輝度勾配の二次微分の極値の場所
が選択されるので、輝度の変化量が大きな箇所が選択されることになる。すなわち、静脈
とそうでない場所とを分ける場所が特徴点として選択されることになる。また、二次微分
の極値の場所は、一次微分の変化量が極大となる場所であるから、周囲に比べて曲率（す
なわり曲がり方）が大きい点が選択される。よって、静脈の分岐点や血管内部も特徴点と
して選択されることになる。
【００３４】
次に、特徴量抽出が行われる（Ｓ２０６）。特徴量抽出は、上記の処理において得られ
たそれぞれの特徴点に対して以下の処理を行うことにより行われる。まず、特徴点周辺の
輝度勾配を算出する。
【００３５】
図５は、得られた輝度勾配の一例を示す図である。図５には、特徴点を中心とした複数
のマス目（本実施形態では、８×８のマス目）が示されている。そして、各マス目におけ
る輝度勾配がベクトル量として示されている。
【００３６】
次に、図５のように得られた輝度勾配についてヒストグラムを作成する。そして、最も
頻度の高い方向を特徴量の基準方向とする。
【００３７】
図６は、輝度勾配のヒストグラムの一例を示す図である。本図では、３６方向のヒスト
グラムが示されている。本図では、「ｐｅａｋ」と記載した方向の値が最も高くなってい
る。よって、この方向が特徴量の基準方向となる。
【００３８】
次に、特徴点を中心として、前述の処理で選択された基準方向に合わせて、再度８×８
のマス目を作成する。そして、この８×８のマス目を４×４のマス目に対応させ、この４
×４のマス目毎の輝度勾配について、マス目ごとに８方向のベクトルに分解する。
【００３９】
図７は、基準方向に座標軸を合わせたときの輝度勾配の一例を示す図である。図７Ａに
おいては、太矢印の方向が前述の基準方向であり、基準方向に方向を合わせた８×８のマ
ス目を再作成して、基準方向を基準として輝度勾配を求め直したものである。また、図７
Ｂは、この８×８のマス目を４×４のマス目に対応させ、マス目毎に輝度勾配を８方向の
ベクトルに分解したものである。
【００４０】
ここでは、８方向のベクトルに分解しているので、０°、４５°、９０°、１３５°、
１８０°、２２５°、２７０°、及び、３１５°のそれぞれの方向について、ベクトルの
スカラー量が得られる。また、４×４のマス目のそれぞれについて、これらのスカラー量
が得られるため、４×４×８＝１２８次元のスカラー量を得ることができる。本実施形態
において、特徴点における特徴量は、これら複数次元のスカラー量である。
【００４１】
このようにすることで、１枚の画像について複数の特徴点と各特徴点に対応する特徴量
が得られることになる。このような処理がＳ１０２で撮影された複数枚の画像のそれぞれ
について行われ、それぞれに対応する特徴量が得られることになる。次に、得られた複数
の画像の特徴点の数に基づいて、登録する撮影パラメータを選択する（Ｓ１０６）。
【００４２】
図８は、選択される露光時間の第１の説明図である。図には、露光時間が短いときの画
像から露光時間を長くしたときの画像まで、１１枚の画像サンプルが示されている。また
、図には、露光時間を変化させて撮影した画像において得られた特徴点の数を示すグラフ
が示されている。グラフの横軸は露光時間であり、縦軸は各画像における特徴点数である
。露光時間が最も短い点がＩ−０１の画像に対応し、最も長い点がＩ−１１の画像に対応
する。
【００４３】
Ｉ−０１では露光時間を最も短くしたため、全体的に静脈の画像が最も暗くなっている
。一方、Ｉ−１１では露光時間を最も長くしたため、全体的に静脈の画像が最も明るくな
っている。グラフを参照すると、露光時間が短過ぎると、コントラストが低いため特徴点
数は少ない。露光時間を長くしていくと、特徴点の数は増加していく。しかしながら、露
光時間を長くしすぎると、静脈画像に白飛びという現象が発生するため、急激に特徴点の
数は減少する。
【００４４】
本実施形態では、このような１１通りの撮影パラメータ（ここでは、露光時間）のうち
、撮影した画像から得られた特徴点の数が最大となる撮影パラメータがＳ１０６において
選択される。図８では、Ｉ−０７の画像において、得られた特徴点の数が最大となってい
るため、ここでは、Ｉ−０７の撮影に用いた露光時間が選択される。
【００４５】
図９は、選択される露光時間の第２の説明図である。本図では、指の透過率の高い人物
の静脈画像を撮影したときの静脈画像と露光時間に対する特徴点の数を示している。図９
では、図８における人物のグラフが点線で表され、図８における人物よりも指に対する光
の透過率の高い人物のグラフが実線で表されている。このように、透過率の高い人物のグ
ラフを参照すると、得られた特徴点の数が最大となる露光時間が、図８における人物のも
のよりも短いものになる。このように、人物によっても適切な撮影パラメータが異なるこ
とから、撮影パラメータの異なる複数枚の静脈画像に基づいて適切な撮影パラメータを選
択することが望ましいということになる。
【００４６】
次に、Ｓ１０６において選択された撮影パラメータと、その撮影パラメータで撮影した
静脈画像に基づいて得られた複数の特徴量と、を演算部１０（ＲＡＭ１４）に保存する（
Ｓ１０８）。
【００４７】
図１０は、特徴量のデータベースの例を示す表である。表には、撮影パラメータとして
の露光時間と、特徴量として０〜１２７の１２８次元のスカラー量が示されている。この
ようにして、ある特定の登録対象者についてのＳ１０６において選択された特定の撮影パ
ラメータと、この登録対象者についての特徴量が複数登録される。本実施形態においては
、Ｓ１０６において、抽出された特徴点の数が最も多かった撮影パラメータを選択するこ
ととしたので、特徴点に対応する特徴量が複数登録される。なお、一人の登録者について
一つの特徴点に関する特徴量が登録されるようにしてもよい。登録処理が完了すると、静
脈認証装置１の演算部１０に記憶された、登録者の特徴量を用いて認証処理を行うことが
できるようになる。以下、認証処理について説明する。
【００４８】
図１１は、認証処理のフローチャートである。図１２は、認証処理の概念を説明するた
めの図である。認証処理では、最初に、静脈画像撮影処理（Ｓ３０２）が行われる。認証
処理における静脈画像撮影処理（Ｓ３０２）は、前述の登録処理における静脈画像撮影処
理と同様に、識別対象者の指の静脈画像を撮影する処理であるが、Ｓ１０８において登録
された撮影パラメータにて１枚の静脈画像が撮影される。
【００４９】
次に、特徴量抽出処理（Ｓ３０４）が行われる。特徴量の抽出処理も、前述のステップ
Ｓ２０２〜Ｓ２０６の処理と同様であるので説明を省略する。尚、ここではＳ３０２にお
いて撮影された１枚の静脈画像内の特徴点の特徴量を全て抽出することになる。
【００５０】
このようにして求められた特徴量は、前述のように１２８次元のスカラー量として得る
ことができる。図１２には、予め登録された登録者の特徴量が「登録特徴量」として複数
の棒グラフとして示されている。また、ステップＳ３０４において求められた識別対象者
の特徴量が「認証特徴量」として複数の棒グラフとして示されている。概念的には、以下
のＳ３０６及びＳ３０８において、認証特徴量に類似する登録特徴量を検索し、類似度と
して示す指数が所定量よりも大きいか否かに基づいて識別対象者を識別する。
【００５１】
次に、照合処理（Ｓ３０６）が行われる。この処理では、登録された特徴量と比較する
ために、登録された特徴量と認証時に取得された特徴量との類似度を求める。ここで類似
度は、得られた１２８次元のスカラー量についてのユークリッド距離に基づいて求めるこ
とができる。そして、これらの距離の値が所定のしきい値よりも小さい場合には類似度が
高いと判定することができる。尚、ここでは、ユークリッド距離に基づいて類似度を求め
ることとしたが、市街地距離やマハラノビスの距離に基づいて類似度を求めることとして
もよい。このようにすることによって、認証処理において撮影された静脈画像に基づいて
求められた特徴量と登録された特徴量との類似度を求めることができる。そして、求めら
れた類似度が高い（距離の値が所定のしきい値よりも小さい）と判定された特徴量の数に
ついてカウントを行う。
【００５２】
次に、カウントした値に基づいて識別対象者が登録者（登録対象者）であるか否かを判
定する（Ｓ３０８）。具体的には、カウントした値が所定のカウント値よりも大きい場合
には、識別対象者が登録者であると判定する（Ｓ３０８がＹＥＳ）。一方、カウントした
値が所定のカウント値以下の場合には、識別対象者が登録者でないと判定する（Ｓ３０８
がＮＯ）。そして、判定結果（Ｓ３０８の結果）がＹＥＳの場合には制御対象の動作を許
可する許可信号を制御対象である電子錠５０に送信する（Ｓ３１０）。判定結果（Ｓ３０
８の結果）がＮＯの場合には制御対象の動作を許可しない拒否信号を電子錠５０に送信す
る（Ｓ３１２）。電子錠５０は、許可する信号を受信した場合には解錠し、許可しない信
号を受信した場合には解錠を行わない、すなわち動作しないものとする。
【００５３】
上述のように、認証対象者の被写体を撮影するときの撮影パラメータを、登録対象者の
被写体を撮影したときに特徴点の数が最大であった撮影パラメータに設定して撮影するこ
とで、認証時に複数の画像を撮影することなく高精度な認証処理を行うことができるよう
になる。また、認証処理を高速化することができることになる。
【００５４】
図１３Ａは、第２実施形態において登録される情報の一例を示す図である。図には、登
録対象者のＩＤと、撮影パラメータと、頻度が示されている。第２実施形態では、複数の
登録対象者の特徴量が記憶される。各登録者を登録する登録処理は、第１実施形態の登録
処理（Ｓ１０２〜Ｓ１０８）と同様である。このため、登録対象者毎に特徴量と対応付け
られた撮影パラメータが記憶されることになる。本実施形態においては、以下に述べるよ
うに、登録対象者が認証を行う頻度をＩＤに対応付けて記録しておき、その頻度の高い撮
影パラメータから順に認証時の撮影パラメータとして採用する。ここでは、最初に登録対
象者のＩＤが「２」の撮影パラメータが採用されることになる。なお、ここで、「頻度」
は、過去数日間の認証頻度とすることができる。第１実施形態と同様の構成については、
第１実施形態と共通の符号を付して詳細な説明を省略する。
【００５５】
図１３Ｂは、第２実施形態における特徴量のデータベースの例を示す表である。表には
、登録者のＩＤと、特徴量として０〜１２７の１２８次元のスカラー量が示されている。
登録者ＩＤとして複数の同じ数字が並んでいるのは、一人の登録者について複数の特徴点
に関する特徴量が登録されるためである。なお、一人の登録者について一つの特徴点に関
する特徴量が登録されるようにしてもよい。
【００５６】
保存する特徴量の数は任意である。但し、複数の登録者が登録されている場合には、後
述する識別時において、特定の登録者の特徴量の登録数が他の登録者の特徴量の登録数よ
りも極端に多いと、識別対象者が登録数の多い登録者に一致すると誤って識別してしまう
可能性が確率的に高まる。このような認証の偏りを減らすために、各登録者についてそれ
ぞれ一定数の制限を設けた数の特徴量を保存することとしてもよい。また、その際、保存
しておく特徴量は、ランダムに選択することとしてもよいし、選択基準を設けてその上位
から一定数を登録することとしてもよい。また、一人の登録者が複数本の指の特徴量を登
録することとしてもよい。このようにすることによって、認証可能な指の本数を増やすこ
とができる。
【００５７】
図１４は、第２実施形態における認証処理のフローチャートである。最初に、登録対象
者のうち一人を選択する（Ｓ４０２）。このとき、図１３Ａの表が参照され、「頻度」が
最も高い登録対象者が選択される。ここでは、ＩＤが「２」の登録対象者が選択されるこ
とになる。
【００５８】
次に、選択した登録対象者の撮影パラメータを用いて撮影処理が行われる（Ｓ４０４）
。ここでは、Ｓ４０２においてＩＤが「２」の撮影パラメータが選択されたため、１００
（ｍｓｅｃ）が選択されることになる。そして、この撮影パラメータで識別対象者の指の
撮影が行われ、１枚の静脈画像が取得される。
【００５９】
次に、Ｓ４０４で得られた静脈画像について特徴量抽出処理が行われる（Ｓ４０６）。
特徴量抽出処理については、既に説明がなされているため、説明を省略する。
【００６０】
次に、照合処理（Ｓ４０８）が行われる。照合処理も、前述のステップＳ３０６とほぼ
同様であるが、第２実施形態では複数の登録対象者の特徴量が登録されているため、登録
対象者のＩＤ毎にカウント値が求まることになる。
【００６１】
次に、選択した登録対象者のカウント値が最も大きいか否かについて判定が行われる（
Ｓ４１０）。すなわち、ここではＩＤが「２」の登録対象者のカウント値が最も多いか否
かについて判定が行われることになる。そして、カウント値が最も多い場合、つまり他の
登録者のカウント値よりも大きい場合には、その登録対象者が識別対象者であると判定す
る（Ｓ４１０がＹＥＳ）。一方、選択した登録対象者のカウント値が最も多くなかった場
合、つまり他の登録者のカウント値以下である場合には、登録対象者のうち、選択されて
いない登録対象者がいるか否かについて判定される（Ｓ４１４）。そして、まだ選択され
ていない登録対象者がいる場合（Ｓ４１４がＹＥＳ）には、次に「頻度」が高い登録対象
者が選択される。ここでは、ＩＤが「４」の登録対象者が選択されることになる。そして
、ステップＳ４０４に戻り、同様の処理が行われる。一方、まだ選択されていない登録対
象者がいない場合（Ｓ４１４がＮＯ）には、登録対象者の中に識別対象者はいないと判定
する（Ｓ４１４がＮＯ）。
【００６２】
そして、判定結果（Ｓ４１０の結果）がＹＥＳの場合には制御対象の動作を許可する許
可信号を制御対象である電子錠５０に送信する（Ｓ４１２）。また、Ｓ４１４において選
択していない登録対象者がいない場合（Ｓ４１４がＮＯ）の場合には制御対象の動作を許
可しない拒否信号を電子錠５０に送信する（Ｓ４１８）。電子錠５０は、許可する信号を
受信した場合には解錠し、許可しない信号を受信した場合には解錠を行わない、すなわち
動作しないものとする。
【００６３】
このようにすることによって、複数の登録対象者の特徴量が登録される場合であっても
、認証頻度の高い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合を行うことで早期に識別対象
者が認証される確率が高まるので、認証精度を維持しつつ高速で認証処理を行うことがで
きる。
【００６４】
尚、上述の実施形態では、撮影パラメータを撮影部の露光時間としたが、得られた輝度
について増幅処理を行っている場合には、そのゲインとしてもよい。また、光源部３０の
光量としてもよい。
【００６５】
また、上述の実施形態では、「頻度」が高い順に特徴量との照合が行われたが、露光時
間の短い順に照合を行うこととしてもよい。この場合、認証時におけるトータルの露光時
間を短くすることができるので、認証処理を高速化することができる。
【００６６】
また、時間帯毎に登録対象者の認証頻度を記憶しておき、認証が行われる時間において
認証頻度が高い登録対象者の順に特徴量の照合を行うこととしてもよい。この場合、時間
帯に応じて認証頻度の高い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合を行うことで、早期
に識別対象者が認証される確率が高まるので、認証処理を高速化することができる。
【００６７】
また、特徴点の検索手法、及び、特徴量の算出において、上記ではＳＩＦＴを用いるこ
ととしたが、特徴点及び特徴量の求め方はこれに限られない。
【００６８】
例えば、ＭＳＥＲ(Maximally Stable External Regions)を用いることとし、グレース
ケール画像に対して領域分割を行い、しきい値を徐々に上げて行った場合に、二値化の結
果が最も変わらない領域を特徴点として採用することとしてもよい。
【００６９】
また、特徴量を求める際に、ＳＵＲＦ(Speeded Up Robust Features)、ＧＬＯＨ(Gradi
ent Location and Orientation Histogram)、Ｓｈａｐｅ  Ｃｏｎｔｅｘｔなどの手法を
用いることとしてもよい。
【符号の説明】
【００７０】
１  静脈認証装置、
１０  演算部、１２  ＣＰＵ、１４  ＲＡＭ、１６  ＥＥＰＲＯＭ、
２０  センサー部、
３０  光源部、
４０  トリガセンサー、
５０  制御対象
【図２】
2012194849.tif 000003
【図３】
2012194849.tif 000004
【図４】
2012194849.tif 000005
【図５】
2012194849.tif 000006
【図６】
2012194849.tif 000007
【図７】
2012194849.tif 000008
【図１０】
2012194849.tif 000009
【図１１】
2012194849.tif 000010
【図１２】
2012194849.tif 000011
【図１３】
2012194849.tif 000012
【図１４】
2012194849.tif 000013
【図１】
2012194849.tif 000014
【図８】
2012194849.tif 000015
【図９】
2012194849.tif 000016