(57)【要約】【課題】安定した関心領域抽出を行う生体認証装置を提供すること。【解決手段】生体撮影画像から生体情報を検出して生体認証を行う生体認証装置において、前記生体撮影画像に基づく生体画像から関心領域を抽出する手のひら領域抽出部５４を有し、前記手のひら領域抽出部は、前記生体画像の各領域の輝度勾配を算出し、各領域に輝度勾配に応じて、輝度勾配の小さい領域に大きな重みづけをし、輝度勾配の大きい領域に小さな重みづけをしたウェイトマップを生成するウェイトマップ生成部１０６と、前記生体画像に前記ウェイトマップによる重みづけを付与して、輝度分布推定画像を生成する輝度分布推定部１０８と、前記生体画像と前記輝度分布推定画像の画像データの比較に基づいて、前記生体画像を補正した輝度補正画像を出力する輝度補正部１１０と、を備える。【選択図】図５
2017151682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体撮影画像から生体情報を検出して生体認証を行う生体認証装置において、
前記生体撮影画像に基づく生体画像から関心領域を抽出する手のひら領域抽出部を有し、
前記手のひら領域抽出部は、
前記生体画像の各領域の輝度勾配を算出し、各領域に輝度勾配に応じて、輝度勾配の小さい領域に大きな重みづけをし、輝度勾配の大きい領域に小さな重みづけをしたウェイトマップを生成するウェイトマップ生成部と、
前記生体画像に前記ウェイトマップによる重みづけを付与して、輝度分布推定画像を生成する輝度分布推定部と、
前記生体画像と前記輝度分布推定画像の画像データの比較に基づいて、前記生体画像を補正した輝度補正画像を出力する輝度補正部と、を備える
ことを特徴とする生体認証装置。
【請求項２】
前記輝度補正部は、前記生体画像の画像データから前記輝度分布推定画像の画像データの差分、または前記生体画像の画像データを前記輝度分布推定画像の画像データで除算した値に基づいて、前記生体画像を補正した輝度補正画像を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項３】
前記輝度分布推定部は、前記ウェイトマップによる重みづけにより、手のひらの輪郭部分に比べて関心領域における輝度分布を重点的に推定する輝度分布推定画像を出力し、
前記輝度補正部は、前記生体画像の中で、手のひらの輪郭部分を除外して、主に関心領域の輝度ムラを低減させた輝度補正画像を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記手のひら領域抽出部は、さらに、
前記生体画像を平滑化処理する平滑化処理部を備え、
前記ウェイトマップ生成部は、前記平滑化処理された生体画像に基づきウェイトマップを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項５】
前記手のひら領域抽出部は、さらに、
前記輝度補正画像を二値化処理して二値化画像を出力する二値化処理部と、
前記二値化画像から抽出された関心領域を整形する領域整形処理部と、を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項６】
前記手のひら領域抽出部は、さらに、
前記生体画像から輪郭画像を生成する手のひら輪郭エッジ生成部と、
前記二値化画像から関心領域を選択する領域選択部と、を備え
前記領域整形処理部は、前記輪郭画像と選択された関心領域を合成した画像から、ディレーション処理により関心領域を整形する
ことを特徴とする請求項４に記載の生体認証装置。
【請求項７】
生体撮影画像から生体情報を検出して生体認証を行う生体認証装置における生体認証方法において、
前記生体撮影画像に基づく生体画像から関心領域を抽出する手のひら領域抽出処理は、
前記生体画像の各領域の輝度勾配を算出し、各領域に輝度勾配に応じて、輝度勾配の小さい領域に大きな重みづけをし、輝度勾配の大きい領域に小さな重みづけをしたウェイトマップを生成するウェイトマップ生成ステップと、
前記生体画像に前記ウェイトマップによる重みづけを付与して、輝度分布推定画像を出力する輝度分布推定ステップと、
前記生体画像と前記輝度分布推定画像の画像データの比較に基づいて、前記生体画像を補正した輝度補正画像を出力する輝度補正ステップと、を備える
ことを特徴とする生体認証方法。
【請求項８】
生体撮影画像から生体情報を検出して生体認証を行う生体認証装置のコンピュータに前記生体撮影画像に基づく生体画像から関心領域を抽出する手のひら領域抽出処理を実行させるプログラムにおいて、
前記生体画像の各領域の輝度勾配を算出し、各領域に輝度勾配に応じて、輝度勾配の小さい領域に大きな重みづけをし、輝度勾配の大きい領域に小さな重みづけをしたウェイトマップを生成するウェイトマップ生成ステップと、
前記生体画像に前記ウェイトマップによる重みづけを付与して、輝度分布推定画像を出力する輝度分布推定ステップと、
前記生体画像と前記輝度分布推定画像の画像データの比較に基づいて、前記生体画像を補正した輝度補正画像を出力する輝度補正ステップと、を備える
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報を認証する生体認証装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人体には、個人を識別可能な生体情報があり、それらのうちのいくつかは、個人を特定して認証するための情報として利用されている。たとえば、認証に利用可能とされる生体情報には、指紋、目の網膜や虹彩、顔、血管、ＤＮＡ（Deoxyribo Nucleic Acid）などがあることが知られている。
【０００３】
近年の生体認証技術の進展に伴い、このような人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。生体認証では、登録時に採取した生体情報（登録テンプレート）と、認証時に取得した生体情報とを比較することで認証が行われる。
【０００４】
また、生体認証では、取得される認証画像が適切でないと、認証精度が低下する。例えば、対象となる生体の位置や姿勢が適切でないと、認証精度が低下するが、認証対象となるユーザは、認証の際に、必ずしも適切な姿勢を取るわけではない。そこで、適切な姿勢で撮影された画像でなくても、手のひら表面の凹凸を補正することで生体姿勢の許容範囲を拡大する認証装置が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開ＷＯ２０１２／１１１６６４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
生体認証において、関心領域（ＲＯＩ:Region-of-Interest）の抽出処理は、認証装置のユーザビリティ(使いやすさ)や認証精度に大きな影響を与えるので、手のひら領域（関心領域とも呼ぶ）抽出処理は重要である。例えば、非接触型の手のひら静脈装置では、手のかざし方の自由度が高く、画像中央から手のひら画像境界付近に手の位置がずれてしまう場合もあり、そのような場合には手のひら領域の減光度合が強まるため、手のひら領域抽出処理を安定して行うのは難しくなる。
【０００７】
本願発明は、上記課題に鑑み、安定した関心領域抽出を行う生体認証装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、生体撮影画像から生体情報を検出して生体認証を行う生体認証装置において、前記生体撮影画像に基づく生体画像から関心領域を抽出する手のひら領域抽出部を有し、前記手のひら領域抽出部は、前記生体画像の各領域の輝度勾配を算出し、各領域に輝度勾配に応じて、輝度勾配の小さい領域に大きな重みづけをし、輝度勾配の大きい領域に小さな重みづけをしたウェイトマップを生成するウェイトマップ生成部と、前記生体画像に前記ウェイトマップによる重みづけを付与して、輝度分布推定画像を生成する輝度分布推定部と、前記生体画像と前記輝度分布推定画像の画像データの比較に基づいて、前記生体画像を補正した輝度補正画像を出力する輝度補正部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、安定した関心領域抽出を行う生体認証装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】認証装置を含む認証システムの構成例を示す図である。
【図２】画像取得装置の機能ブロック図である。
【図３】認証装置のハードウェアブロック図である。
【図４】認証装置の機能ブロック図である。
【図５】手のひら領域抽出部による手のひら領域抽出処理を示す機能ブロック図である。
【図６Ａ】入力画像と平滑化画像の例を示す図である。
【図６Ｂ】ウェイトマップと輝度分布推定画像の例を示す図である。
【図６Ｃ】輝度補正画像の例を示す図である。
【図６Ｄ】二値化画像と選択エリア画像の例を示す図である。
【図６Ｅ】輪郭エッジ画像と合成画像の例を示す図である。
【図６Ｆ】ディレーション処理画像と領域整形画像の例を示す図である。
【図７Ａ】輝度分布推定画像の輝度カーブの例を模式的に示す図である。
【図７Ｂ】輝度補正画像の輝度カーブの例を模式的に示す図である。
【図８】手のひら領域抽出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】
【００１１】
以下、図面に従って本発明の実施形態にかかる生体認証装置（以下、認証装置と呼ぶ）を説明する。図１は、本実施形態にかかる認証装置３０を含む認証システム１の構成例を示す図である。認証システム１は、生体情報を取得し、取得した生体情報と登録された生体情報を比較照合して、本人認証を行うシステムである。認証システム１は、金融機関や入退室管理等での本人認証に利用される。なお、以下では、生体認証として、手のひら認証の例を説明する。
【００１２】
認証システム１は、画像取得装置１０、認証装置３０、認証サーバ３００、認証ＤＢ３１０、ネットワーク３２０を有する。
【００１３】
画像取得装置１０は、被写体となる生体（手のひら）に近赤外線を照射し、反射光を撮影するものである。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とから、このヘモグロビン（還元ヘモグロビン）は、７００ナノメートル〜１０００ナノメートル付近の近赤外線を吸収する性質がある。そのため、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いため他の部分に比べて低輝度になる。つまり、静脈の位置は、近赤外線の反射光の強弱により認識可能となる。撮影画像は、特定の光源を用いることにより特徴的な情報の抽出が容易になるが、無彩色の画像となる。画像取得装置１０は、ＡＴＭ（自動取引装置：Automated Teller Machine）や、セキュリティエリアの入退室管理装置等に組み込まれる。画像取得装置１０の詳細は、図２で説明する。
【００１４】
認証装置３０は、画像取得装置１０で撮影された生体撮影画像から認証情報を検出して、認証サーバ３００と通信して、生体認証を行う装置である。認証装置３０は、画像取得装置１０と同様に、ＡＴＭや入退室管理装置等に組み込まれても良いし、ＰＣ（Personal Computer）であってもよい。認証装置３０の詳細は、図３、図４で説明する。
【００１５】
認証サーバ３００は、利用者を識別するための識別情報と、生体認証前にあらかじめ登録される生体情報（テンプレート）とを関連付けて認証ＤＢ３１０に記憶する。利用者を識別するための識別情報は、利用者に直接的（たとえば、利用者番号）に、あるいは間接的（たとえば、口座番号）に付されたユニークなＩＤ（identification）である。あらかじめ登録される生体情報は、画像情報から特徴部を抽出した特徴情報、画像情報または特徴情報を符号化した符号化情報等である。認証サーバ３００と認証装置３０は、ネットワーク３２０で認証装置３０と接続される。
【００１６】
図２は、画像取得装置１０の機能ブロック図である。画像取得装置１０は、制御部１２、撮像部１４、測距部１６、記憶部１８及び通信部２０を備える。制御部１２は、画像取得装置１０全体を統括的に制御する。
【００１７】
撮像部１４は、被写体となる生体（手のひら）から画像情報を取得する。撮像部１４は、生体を撮影するイメージセンサ（たとえば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサ、あるいはＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサなど）と、集光レンズと、被写体を照射する複数の近赤外線発光素子（ＬＥＤ：Light Emitting Diode）を備える。
【００１８】
近赤外線発光素子は、たとえば、イメージセンサの周囲に設けられ、近赤外線を被写体方向（上方）に向けて発光し、イメージセンサが近赤外線を照射された被写体を撮影する。イメージセンサは、集光レンズ（広角レンズ）を通して、被写体となる手のひらを撮影範囲に捉える。
【００１９】
測距部１６は、被写体となる生体との距離情報を取得する。画像取得装置１０は、測距部１６の測距センサにより撮影タイミングを計って所定範囲の距離にある手のひらを撮影する。なお、撮像部１４は、所定タイミングで連続撮影（たとえば、１秒間に１５コマを撮影）し、このうちから１つまたは複数の撮影画像を照合に用いるようにしてもよい。
【００２０】
記憶部１８は、撮像部１４が取得した画像情報、測距部１６が取得した距離情報を画像情報に対応付けて記憶する。通信部２０は、認証装置３０からの指示の受信、認証装置３０への画像情報や距離情報の送信をおこなう。
【００２１】
図３は、認証装置３０のハードウェアブロック図である。認証装置３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３２、不揮発性メモリ３４、一時記憶メモリ３６、入出力ＩＦ（Interface）３８及び通信ＩＦ（Interface）４０を有する。
【００２２】
ＣＰＵ３２は、制御プログラムを読込み、読込んだ制御プログラムに従ったソフトウェア処理によって、認証装置３０の制御処理を実行する。
【００２３】
不揮発性メモリ３４は、制御プログラムや各種テーブルを記憶する。不揮発性メモリ３４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリである。一時記憶メモリ３６は、処理中の制御プログラムや処理中の画像データを一時的に格納するワーキングメモリである。一時記憶メモリ３６は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）である。
【００２４】
入出力ＩＦ３８は、認証装置３０に接続される表示部(不図示)や操作部(不図示)とＣＰＵ３２とのデータ通信を制御する。通信ＩＦ４０は、ネットワーク３２０を介して、認証サーバ３００等の外部装置とのデータの通信を制御する。通信ＩＦ４０は、前述のように、認証装置３０と認証サーバ３００間で、認証に関するデータの通信を制御する。
【００２５】
図４は、認証装置３０の機能ブロック図である。認証装置３０は、制御部５０、画像入力部５２、手のひら領域抽出部５４、生体情報抽出部５６、照合部５８及び報知部６０を有する。なお、制御部５０等の各処理は、制御プログラムを読込んだＣＰＵ３２によるソフトウェア処理により実現される。
【００２６】
制御部５０は、認証装置３０における認証処理を統括的に制御する。画像入力部５２は、画像取得装置１０から出力される生体撮影画像を入力し、生体撮影画像を一時記憶メモリ３６に記憶する。手のひら領域抽出部５４は、生体撮影画像から、手のひら領域を抽出する。手のひら領域抽出部５４については、図５で詳述する。
【００２７】
生体情報抽出部５６は、生体撮影画像の手のひら画像から、生体情報を検出する。具体的には、生体情報抽出部５６は、手のひら画像に存在する静脈パターン、あるいは静脈パターンに含まれる照合用情報を抽出する。照合用情報は、例えば、静脈パターンに含まれる特徴点（静脈の端点や分岐点）、特徴点と近傍特徴点を直線で結び交差した静脈数、特徴点を中心とする小画像などがある。
【００２８】
照合部５８は、生体情報抽出部５６が抽出した照合用情報と、あらかじめ認証ＤＢ３１０に登録されている登録情報とを比較して照合をおこなう。認証装置３０から送信要求がされた認証サーバ３００が、認証ＤＢ３１０から対応する登録情報を読出し、対応する登録情報を認証装置３０に送信する。
【００２９】
報知部６０は、利用者に対し、画像取得装置１０に手のひらをかざす動作の要領の案内や、照合の成否の報知などを、表示部(不図示)に表示する。また、報知部６０は、手のひらをかざす動作の要領や、照合の成否の報知などを、スピーカ（不図示）から音声出力してもよい。
【００３０】
図５は、手のひら領域抽出部５４による手のひら領域抽出処理を示す機能ブロック図である。手のひら領域抽出部５４は、前段の処理を行うブロックとして、画像縮小処理部１０２、平滑化処理部１０４、ウェイトマップ生成部１０６、輝度分布推定部１０８及び輝度補正部１１０を有する。
【００３１】
画像縮小処理部１０２は、手のひら領域抽出の処理時間を短縮するため、撮像部１４から入力された生体撮影画像Ｄ１(入力画像Ｄ１とも呼ぶ)を縮小処理して、縮小画像Ｄ２を出力する。画像縮小処理部１０２は、例えば間引き処理あるいは平均化処理をして、縮小処理を行い、画素数を削減する。縮小画像Ｄ２は、画素数が削減されただけなので、入力画像Ｄ１との形態的な差はない。生体撮影画像Ｄ１に基づく縮小画像Ｄ２を、生体撮影画像Ｄ１と区別するため、生体画像とも呼ぶ。
【００３２】
図６Ａに入力画像Ｄ１（縮小画像Ｄ２）の例を示す。入力画像Ｄ１には、手のひらａと、手のひらａの周囲（暗い領域）に背景ｂが撮影される。また、背景ｂには、手のひらａ以外の被写体ｃ（例えば、外部の蛍光灯）も写り込む。
【００３３】
ａ２は、手のひらの輪郭（エッジとも称す）である。手のひらａ内の中央の線が、静脈ｊである。領域ｐ１〜領域ｐ４は、撮影画像の輝度分布を示す。領域ｐ１が最も明るい領域で、領域ｐ２＞領域ｐ３＞領域ｐ４の順に暗い領域になる。被写体ｃは、領域ｐ１と同様な明るさの領域で、ｂは、最も暗い領域である。
【００３４】
平滑化処理部１０４は、縮小画像Ｄ２に平滑化（smoothing）処理を行い、平滑化画像Ｄ３を出力する。平滑化処理は、次のウェイトマップ生成処理で、微分計算を安定的に行うためである。平滑化処理により、縮小画像Ｄ２から不要な高周波成分が除去される。平滑化処理部１０４は、例えば、ガウシアンフィルタ（Gaussian  Filter）を利用する。また、平滑化処理で、静脈jの部分がある程度消えるような適当なフィルタ係数を選択しておけば、静脈ｊが、後の処理で、輪郭（エッジ）と誤検出されることも防止できる。図６Ａに縮小画像Ｄ２を平滑化した平滑化画像Ｄ３の例を示す。平滑化処理によって、輪郭ａ２や静脈ｊが、ぼやけた画像になる。
【００３５】
ウェイトマップ（Weight Map）生成部１０６は、平滑化画像Ｄ３に対して輝度勾配（gradient）を算出し、算出した輝度勾配の逆数に応じたウェイトマップＤ４を生成する。つまり、ウェイトマップ生成部１０６は、輝度勾配の大きい部分について重み付けを低くし、輝度勾配の小さい部分について重み付けを高く設定する。エッジの成分の多い箇所について重みを低め、少ない箇所について重みを高める。
【００３６】
ウェイトマップ生成部１０６は、例えば、画像座標上、各点 ( i, j )に対し、
w( i, j ) = exp(-sqrt(f_x( i, j ) * f_x( i, j ) + f_y( i, j ) * f_y( i, j ) )/(mu*mu),   (mu: 定数)  と定めることができる。図６Ｂに、図６Ａの平滑化画像Ｄ３により算出されたウェイトマップＤ４の例を示す。ウェイトマップＤ４の領域ｗ１、領域ｗ２、領域ｗ３、領域ｗ４は、重みづけの値を示す。領域ｗ１が、最も重みづけの高い領域（つまり、輝度勾配が小さい）で、ｗ２＞ｗ３＞ｗ４の順に、重みづけの低い領域となる。背景ｂや輪郭ａ２は、重みづけが最も低い領域となる。
【００３７】
ウェイトマップ処理を行うことにより、次の輝度分布推定部１０８において、輪郭（エッジ）成分の大きい箇所で敢えてFittingをしないので、輝度補正画像において、輪郭（エッジ）成分を維持することができる。
【００３８】
輝度分布推定部１０８は、ウェイトマップＤ４と平滑化画像Ｄ３から、輝度分布推定画像Ｄ５を出力する。輝度分布推定部１０８は、ウェイトマップＤ４による重みづけを使って、輝度分布を推定する。具体例として、輝度分布推定部１０８は、2変数多項式による重みづけ付き最小二乗法を用いて、輝度値を近似する。
【００３９】
また、輝度分布推定部１０８は、ウェイトマップＤ４の重みの高い箇所の輝度をできるだけ平滑化画像Ｄ３の輝度と同程度となるように、平滑化画像Ｄ３と比べ低周波成分の多い画像により近似する。図６Ｂに、図６Ａの平滑化画像Ｄ３と図６ＢのウェイトマップＤ４により算出された輝度分布推定画像Ｄ５を示す。領域ｑ１〜ｑ４は、推定された輝度分布を示す。輝度の高い順に、領域ｑ１＞領域ｑ２＞領域ｑ３＞領域ｑ４となる。これにより、輝度分布推定部１０８は、輪郭部分を避けた手のひら領域の輝度分布推定画像を生成する。
【００４０】
輝度補正部１１０は、縮小画像Ｄ２と輝度分布推定画像Ｄ５との画像データの比較に基づき、輝度補正処理を行い輝度補正画像Ｄ６を出力する。輝度分布推定画像Ｄ５によって入力画像Ｄ１の大まかな輝度の偏りが判定できるため、輝度補正部１１０は、輝度分布推定画像Ｄ５に基づき、縮小画像Ｄ２から輝度の偏りを低減させる処理を行う。
【００４１】
縮小画像Ｄ２の輝度値（画像データ）をf_org 、輝度分布推定画像Ｄ５の輝度値をb_est、輝度補正画像Ｄ６の輝度値をf_est、とし、例えば、f_est = f_org - c1 * b_est;   (c1は定数)  により、輝度補正画像Ｄ６を得ることができる。
【００４２】
なお、上式のように縮小画像Ｄ２の輝度値から輝度分布推定画像Ｄ５の輝度値を減算するのでなく、縮小画像Ｄ２の輝度値を輝度分布推定画像Ｄ５の輝度値で除算して、輝度補正画像Ｄ６の輝度値を算出してもよい。また、除算する場合にも、輝度分布推定画像Ｄ５の輝度値に適当な係数や定数を掛けてもよい。
【００４３】
図６Ｃに、図６Ａの縮小画像Ｄ２と図６Ｂの輝度分布推定画像Ｄ５により算出された輝度補正画像Ｄ６を示す。領域ｒ１〜ｒ４は、輝度補正画像Ｄ６の輝度分布を示す。輝度の高い順に、領域ｒ１＞領域ｒ２＞領域ｒ３＞領域ｒ４となる。輝度補正画像Ｄ６では、縮小画像Ｄ２（入力画像Ｄ１）に比べて、静脈ｊを含む領域（関心領域）の輝度のムラが少なくなっている。これにより、以下の二値化処理での関心領域の抽出を安定化させることができる。
【００４４】
図７Ａ及び図７Ｂは、輝度カーブを模式的に示す図である。図７Ａは、縮小画像Ｄ２の輝度カーブ（実線）及び輝度分布推定画像Ｄ５の輝度カーブ（破線）の例を模式的に示す図である。図７Ｂは、輝度補正画像Ｄ６の輝度カーブ（実線）の例を模式的に示す図である。図７Ｂに示すように、縮小画像Ｄ２に比べて、関心領域の輝度ムラを減少させた輝度補正画像Ｄ６を取得することができる。
【００４５】
さらに、手のひら領域抽出部５４は、後段の処理を行うブロックとして、二値化処理部１１２、領域選択部１１４、手のひら輪郭エッジ生成部１１６、領域整形処理部１１８及び画像拡大処理部１２０を有する。
【００４６】
二値化処理部１１２は、輝度補正画像Ｄ６を二値化して、手のひら領域の候補となる二値化画像Ｄ７を出力する。二値化処理方法は、例えば、固定閾値による二値化処理やＯｔｓｕの方法による二値化処理を用いることができる。図６Ｄに、輝度補正画像Ｄ６から二値化処理された二値化画像Ｄ７を示す。
【００４７】
領域選択部１１４は、二値化画像Ｄ７に基づき関心領域（ＲＯＩ）の選択条件を定め、定めた選択条件に基づき、二値化画像Ｄ７から選択エリアｔ１を出力する。領域選択部１１４は、例えば、二値化画像Ｄ７にラベリング処理をした上で、最大面積を持つラベル、または画像中央エリアを含むラベルを選択して、選択エリアｔ１を出力する。図６Ｄに、二値化画像Ｄ７から選択された選択エリアｔ１を示す選択エリア画像Ｄ８を示す。
【００４８】
手のひら輪郭エッジ生成部１１６は、縮小画像Ｄ２又は平滑化画像Ｄ３に対して、手のひら輪郭エッジを生成する処理を行い、輪郭エッジ画像Ｄ９を生成する。手のひら輪郭エッジ生成部１１６は、エッジ生成処理として、例えば、複数方向のGaborフィルタに対する最大値出力、またはNiblackフィルタによる出力を用いる。Gaborフィルタは線状のエッジ成分検出に優れ、Niblackフィルタは局所的な輝度変動検出に優れる。手のひら輪郭エッジ生成部１１６は、これらのいずれか、またはこれらの線形和をエッジ成分として出力することができる。図６Ｅに、縮小画像Ｄ２又は平滑化画像Ｄ３から生成された輪郭エッジ画像Ｄ９を示す。
【００４９】
領域整形処理部１１８は、選択エリアｔ１と輪郭エッジ画像Ｄ９の輪郭部ｔ２に基づき、領域整形処理を行い、領域整形画像Ｄ１２を出力する。選択エリアｔ１と輪郭部ｔ２の相対的な位置関係を、図６Ｅの合成画像Ｄ１０で示す。
【００５０】
領域整形処理部１１８は、選択エリアｔ１の各点に対し、構造要素（Structuring Element）として、ある半径を持った円状の要素ｔ３をあてはめ、白色で示される輪郭部ｔ２と接触しない場合、要素ｔ３の円状領域を選択エリアに加える膨張（ディレーション）処理を適時行う。図６Ｆのディレーション処理画像Ｄ１１は、領域整形処理部１１８による膨張処理の様子を示す図である。領域整形処理部１１８による整形処理により、図６Ｆに示す領域整形画像Ｄ１２が得られる。但し、図６Ｆの領域整形画像Ｄ１２は、手のひらの外形との位置関係を示すために、点線で当該外形を示している。求める関心領域（ＲＯＩ）はその内側の白色の領域ｔ４である。
【００５１】
画像拡大処理部１２０は、領域整形画像Ｄ１２の画像サイズを拡大して、縮小処理前のサイズに戻す。
【００５２】
図８は、手のひら領域抽出処理の流れを示すフローチャートである。手のひら領域抽出処理は、制御プログラムを読込んだＣＰＵ３２によるソフトウェア処理により実現される。手のひら領域抽出処理の各ステップは、上述の図５で示した手のひら領域抽出部５４の各機能と実質同一であるので、簡単に説明する。
【００５３】
ＣＰＵ３２は、入力画像Ｄ１に対して画像縮小処理を行う（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２は、上述した画像縮小処理部１０２による処理と同一である。ＣＰＵ３２は、縮小画像Ｄ２に対して平滑化処理を行う（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４は、平滑化処理部１０４による処理と同一である。
【００５４】
ＣＰＵ３２は、ウェイトマップ生成処理を行う（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６は、ウェイトマップ生成部１０６による処理と同一である。ＣＰＵ３２は、輝度分布推定処理を行う（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８は、輝度分布推定部１０８による処理と同一である。
【００５５】
ＣＰＵ３２は、輝度補正処理を行う（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１０は、輝度補正部１１０による処理と同一である。ＣＰＵ３２は、二値化処理を行う（ステップＳ１１２）。ステップＳ１１２は、二値化処理部１１２による処理と同一である。
【００５６】
ＣＰＵ３２は、領域選択処理を行う（ステップＳ１１４）。ステップＳ１１４は、領域選択部１１４による処理と同一である。ＣＰＵ３２は、手のひら輪郭エッジ生成処理を行う（ステップＳ１１６）。ステップＳ１１６は、手のひら輪郭エッジ生成部１１６による処理と同一である。
【００５７】
ＣＰＵ３２は、領域整形処理を行う（ステップＳ１１８）。ステップＳ１１８は、領域整形処理部１１８による処理と同一である。ＣＰＵ３２は、画像拡大処理を行う（ステップＳ１２０）。ステップＳ１２０は、画像拡大処理部１２０による処理と同一である。
【００５８】
<効果>
ＡＴＭ（自動取引装置）あるいは入退室管理装置に内蔵される画像取得装置へは、小型化の要請が強い。画像取得装置を小型化するためには、レンズや照明素子（発光素子）の小型化あるいは照明素子の個数削減等々が必要になるが、その影響で、撮影画像上の輝度が一定に保たれず、関心領域での輝度ムラが大きくなる。これにより、手のひら領域抽出処理が不安定になり、認証精度が低下する。一方、手のひら画像には、１）手のひら上の輝度変化が一定の傾向を有する、及び、２）手のひらの境界付近のエッジ形状が一定の形状を有するという、手のひら画像特有の性質がある。本実施形態は、この手のひら画像特有の性質を利用し、輝度勾配により重みづけされたウェイトマップにより手のひらの輪郭部分を除外して専ら関心領域の輝度分布を推定した輝度分布推定画像を生成し、この輝度分布推定画像により輝度を補正することにより、関心領域での輝度ムラを少なくした生体画像を得ることが出来る。これにより、より安定的に手のひら領域抽出を行うことを可能とした。
【００５９】
輝度分布推定部は、例えば輝度勾配の逆数で重みづけしたウェイトマップを利用することで、手のひら輪郭付近のエッジ成分を避けて、エッジ成分以外の値を基にした輝度分布推定画像を出力することができる。これにより、輝度補正部においては手のひら輪郭付近のエッジ成分を残したまま、輝度補正をすることができる。そして、領域整形処理において、手のひら輪郭情報を参照し、整形することができる。
【００６０】
以上により、本実施形態の手のひら領域抽出部は、関心領域の輝度ムラを減少させて、認証精度を高めることができる。また、本実施形態の手のひら領域抽出部は、認証時に手の位置や傾きに対して厳密な精度が必要でなくなるので、ユーザビリティを高めることができる。
【００６１】
<その他の実施形態>
上記実施形態では、認証装置３０として、画像取得装置と別体のＰＣ（Personal Computer）により構成された例を示したが、認証装置は、ＰＣではなく画像取得装置と一体で構成されてもよい。また、手のひら領域抽出処理を、制御プログラムを読込んだＣＰＵによるソフトウェア処理で行うと説明したが、これに限るものではなく、一部または全部をハードウェア処理で実現してもよい。
【００６２】
なお、本発明は上述した実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階でのその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素を適宜組み合わせても良い。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。このような、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能であることはもちろんである。
【符号の説明】
【００６３】
１    認証システム
１０    画像取得装置
１２      制御部
１４      撮像部
１６      測距部
１８      記憶部
２０      通信部
３０    認証装置
３２      ＣＰＵ
３４      不揮発性メモリ
３６      一時記憶メモリ
３８      入出力ＩＦ
４０      通信ＩＦ
５０    制御部
５２    画像入力部
５４    手のひら領域抽出部
５６    生体情報抽出部
５８    照合部
６０    報知部
１０２    画像縮小処理部
１０４    平滑化処理部
１０６    ウェイトマップ生成部
１０８    輝度分布推定部
１１０    輝度補正部
１１２    二値化処理部
１１４    領域選択部
１１６    手のひら輪郭エッジ生成部
１１８    領域整形処理部
１２０    画像拡大処理部
３００  認証サーバ
３１０  認証ＤＢ
３２０  ネットワーク
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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