(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定人についての血管パターンの画像を、登録画像として記憶しておく記憶部と、
人体の血管パターン画像を撮像する撮像部と、
前記撮像部において撮像した前記血管パターン画像を、第一のスケールと当該第一のスケールより大きい第二のスケールで平滑化し、第一のスケールで平滑化した階調データから第二のスケールで平滑化した階調データを減算することで人体の血管パターンの長さスケールに対応する空間周波数成分を抽出する処理を含む処理を行い認証対象の画像とし、前記登録画像と当該認証対象の画像とのうち一方の画像を構成する所定画素と、他方の画像を構成し当該所定画素から所定範囲内にある他の画素のうち当該所定画素とのデータ差が最小のものとを対応画素として特定し類似度を算出するとともに、当該類似度と所定のしきい値との関係に基づき認証可否を判断する認証部とを備えることを特徴とする個人認証装置。
【請求項２】
前記類似度は、前記血管パターン画像および前記登録画像の相対位置を所定範囲内で変化させた場合に、複数の当該相対位置についてそれぞれ求められ、
前記認証部は、前記複数の相対位置のそれぞれを用いて算出した前記類似度と前記所定のしきい値とを比較することにより、認証可否を判断することを特徴とする請求項１記載の個人認証装置。
【請求項３】
前記認証部は、前記複数の相対位置のうち一つを用いて算出した前記類似度により前記認証が許容された場合に、前記類似度の算出を終了することを特徴とする請求項２記載の個人認証装置。
【請求項４】
手首を載置することの可能な載置部と、
前記載置部の上面に凹状に形成された凹部とをさらに備え、
前記凹部の底面に前記撮像部が配置されていることを特徴とする請求項１記載の個人認証装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、個人認証を行うための個人認証装置および個人認証方法等に関するものであり、特に人体の血管パターンの画像を用いて処理を行うものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
周知のように、個人認証時に利用するユーザ固有の情報として、ユーザの身体的な特徴を利用すること（バイオメトリックス）についての研究が近年進められている。バイオメトリックスに最も広く用いられるものは、指紋であるが、その他にも、網膜、虹彩、声紋（音声）、掌紋、顔面等を用いて認証が行われる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような認証方法は、通常、撮像、録音等により得られた人体情報を特徴抽出してパターン化し、これを予め記憶しておいたパターンと比較して、その一致・不一致を判定することにより行われる。したがって、認証精度を確保するには、詳細なパターン化が必要となり、この場合には、実際に認証を行う際にパターン認識処理に時間を要し、個人認証を迅速に行うことが困難となってしまう。
本発明は、このような技術的課題に基づいてなされたもので、簡単な処理プロセスにより、高精度の個人認証を行うことが可能な個人認証装置等を提供することを主たる目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
このような目的のもと、本願発明者らは、人体の手首の静脈パターン等の血管パターンが左右の手、または双生児においても異なり、これを認証情報として用いることにより高精度の認証が可能となること、静脈等の血管パターンは、指紋や虹彩のパターンに比較して粗いため、これらに比較して大幅に低い解像度でのパターン検出が可能となること、等に着目し、以下のような手段を採用した。
【０００５】
すなわち、本発明が適用された個人認証装置は、特定人についての血管パターンの画像を、登録画像として記憶しておく記憶部と、人体の血管パターン画像を撮像する撮像部と、撮像部において撮像した血管パターン画像と登録画像とのデータ差に基づいて類似度を算出するとともに、類似度と所定のしきい値との関係に基づき認証可否を判断する認証部と、を備えることを特徴としている。
このように血管パターン画像同士を比較することにより、粗い解像度の画像同士を比較することとしたため、画像比較の際の処理負荷が過大なものとならない。しかも、ここでは、二つの画像のデータ差を用いて類似度が算出され、この類似度がしきい値と比較されることにより、認証可否が判断されるために、パターン認識における特徴抽出等の処理が必要とならない。
【０００６】
この場合、類似度が、血管パターン画像および登録画像の相対位置を所定範囲内で変化させた場合に、複数の当該相対位置についてそれぞれ求められるとともに、認証部が、複数の相対位置のそれぞれを用いて算出した類似度と所定のしきい値とを比較することにより、認証可否を判断することが望ましい。これにより、登録画像が撮像された血管パターン画像に比較して、その位置がずれていたとしても対応が可能となる。
また、認証部が、複数の相対位置のうち一つを用いて算出した類似度により認証が許容された場合に、類似度の算出を終了するようにすれば、その後の計算を省略することができる。
【０００７】
また、個人認証装置は、手首を載置することの可能な載置部と、載置部の上面に凹状に形成された凹部とをさらに備え、凹部の底面に撮像部が配置された構成であってもよい。この場合、手首とデータ検出面とが離間することとなるために、手首がデータ検出面に押しつけられて、手首の画像が拡大してしまうようなことがない。
【０００８】
また、本発明は、個人認証方法の発明としても捉えることができる。すなわち、本発明が適用された個人認証方法は、特定人の血管パターン画像から、所定範囲の空間周波数成分を抽出した画像を登録画像として記憶しておき、被認証者の血管パターンを撮像するとともに、撮像された血管パターン画像のうち所定範囲の空間周波数成分を抽出した認証画像を作成し、認証画像と登録画像との類似度に従って被認証者と特定人との同一性を判断することを特徴としている。
このように所定範囲の空間周波数成分を抽出することにより、特定のスケールのパターン画像、すなわち血管パターン画像を強調することが可能となる。
【０００９】
ここで、所定範囲の空間周波数成分の抽出は、第一のスケールで平滑化した血管パターン画像の階調データから、この第一のスケールより大きい第二のスケールで平滑化した血管パターン画像の階調データを減算して行うことにより簡易に実現できる。この場合、階調データとしては、輝度や色調を表すデータを採用することができる。
また、登録画像および認証画像は、その輝度が所定範囲内に調整されていれば、類似度を正確に判断しやすい。
【００１０】
また、本発明は、プログラムの発明としても捉えることができる。すなわち、本発明が適用されたプログラムは、人体の肉体的特徴を表す二つの画像の同一性をコンピュータが判断するためのプログラムであって、コンピュータを、二つの画像をそれぞれ構成する対応画素同士のデータ差の合計から二つの画像の類似度を算出する第一の手段と、類似度を所定のしきい値と比較して二つの画像の同一性を判断する第二の手段として機能させることを特徴とする。
【００１１】
また、このプログラムにおいて、第一の手段は、一方の画像を構成する所定画素と、他方の画像を構成するとともに、所定画素から所定範囲内にある他の画素のうち、所定画素とのデータ差が最小のものとを対応画素として特定することが望ましい。
すなわち、画像データのサンプリングの際に、人体の特徴を表す画像が多少変形したり、あるいは回転方向にずれることが考えられるが、このように、所定画素に対応する画素を、この所定画素から所定範囲内にある他の画素に選択するようにすれば、若干の変形やずれを局所的に補正することが可能である。
また、このプログラムにおいて、第一の手段は、二つの画像の相対位置を変化させてそれぞれ類似度を算出するものであれば、画像全体のずれを補正することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいてこの発明を詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施の形態を模式的に示す図であり、図中、符号１は、個人認証装置を示す。図中に示すように、この個人認証装置１は、人が腰掛けることのできる椅子部２と、椅子部２に腰掛けた被認証者が腕を載置することのできるアーム部（載置部）３と、アーム部３の上面３ａ前部に形成された凹部４に設けられた撮像部５とを備えている。そして、椅子部２に腰掛けた被認証者の手首の血管パターンを用いて被認証者の個人認証を行うことができるようになっている。
撮像部５は、近赤外線ＬＥＤ(Light Emitting Diode)７と、赤外線カメラ８とを備えている。近赤外線ＬＥＤ７は、図中に示す電源部１０から電流が供給されることにより近赤外線を放射するものであり、また赤外線カメラ８は、凹部４のうち、アーム部３の上面３ａに位置する開口部４ａに、人体の手首が下向きに載置された際に、その手首の画像を撮像するものである。ここでは、具体的には近赤外線ＬＥＤ７から照射された近赤外線により、手首のうちの静脈パターンが照らし出され、静脈パターンの画像が撮像される。
なお、赤外線カメラ８は、ＣＣＤカメラであり、ＲＧＢ画像を撮像することができるものである。
【００１３】
また、赤外線カメラ８には、画像処理部１１およびＣＰＵ（認証部）１２が接続されており、ＣＰＵ１２は、記憶部１３と、椅子部２に腰掛けた人の認証結果を表示する表示部１４に接続されている。赤外線カメラ８から出力された画像信号は、画像処理部１１において輝度信号に変換され、ＣＰＵ１２において、後述するような手法により、記憶部１３に予め記憶された登録画像と比較される。そして、これにより、被認証者が、あらかじめ登録された特定の個人と同一人であるか否かの判定がなされる。認証処理が行われた後は、ＣＰＵ１２は、表示部１４に認証結果を表示する。
こうしたＣＰＵ１２における処理は、記憶部１３に格納されたプログラムを図示しないＲＡＭのプログラム領域に展開することにより行われる。
【００１４】
次に、この個人認証装置１を用いた認証方法を、図２のフローチャートに基づいて説明する。
これにはまず、被認証者が、個人認証装置１の椅子部２に腰掛け、凹部４の開口部４ａに手首の部分が位置するように、アーム部３の上面３ａにその腕を置く。このとき、近赤外線ＬＥＤ７から照射される近赤外線によって、開口部４ａに面する手首の部分の静脈パターンが照らし出されるので、赤外線カメラ８によりこれを撮像する（ステップＳ１）。
赤外線カメラ８により撮像された画像データは、画像処理部１１に出力される。ここで、赤外線カメラ８により撮像される画像データは、ＲＧＢ画像であるために、画像処理部１１は、まず、画像データのうち、必要な成分（ここでは、Ｒ成分およびＧ成分）のデータを用いて、画像をモノクロ化する（ステップＳ２）。これにより、画像データは、輝度信号（階調データ）の平面分布として表されることとなる。
【００１５】
次に、こうしてモノクロ化した画像データを、静脈パターンが強調されるように処理（静脈強調処理）する（ステップＳ３）。静脈強調処理の詳細なフローチャートを図３に示す。これには、まず、ＣＰＵ１２が、画像処理部１１から出力されたモノクロ画像に対して弱い平滑化をかける（ステップＳ３１）。ここで、弱い平滑化とは、画像を構成する各画素のデータを、例えば直径にして３〜１５画素分の領域で平均することを意味する。
具体的に、座標（ｘ1，ｙ1）にある画素について平滑化を行うには、まず、その周囲のＮ画素分の半径寸法の円内に含まれる画素を抽出する。
ここで、一画素の半径寸法が「１」であるとすると、任意の座標（ｘ，ｙ）が座標（ｘ1，ｙ1）からＮ画素分の半径寸法（半径Ｎ）の円内にあるための条件は、
【数１】
0004039039.tif 000002
である。
また、［数１］を満たす座標（ｘ，ｙ）は、それぞれ座標（ｘ1，ｙ1）から±Ｎの範囲にあるから、
【数２】
0004039039.tif 000003
が成立する。
したがって、［数２］が成立する範囲内で、［数１］を満たすような（ｘ，ｙ）を求め、求められた各（ｘ，ｙ）にある画素の輝度データを加算平均することにより、点（ｘ1，ｙ1）における画素の輝度データを、この画素からＮ画素分の半径寸法内に位置する領域で平滑化することが可能となる。
なお、例えば、Ｎ＝４とした場合、点（ｘ1，ｙ1）から４画素分の半径寸法内にある画素は、図４中領域Ｓのようになり、この領域Ｓが点（ｘ1，ｙ1）について輝度データを平滑化すべき領域となる。
【００１６】
そして、このような計算を、Ｎ＝１〜８（２Ｎ＝３〜１５）として設定するとともに、（ｘ1，ｙ1）を画像内のすべての範囲に亘って変化させて行い、さらに、各点について得られた計算結果に基づき新たな画像を作成することによって、弱い平滑化がなされた画像を得ることができる。
こうした弱い平滑化処理は、原画像のモノクロ化した画像における輝度の空間周波数スペクトルが、例えば図５（ａ）のようなものであるとすると、図５（ｂ）のように、３〜１５画素分の直径寸法（第一のスケール）に対応した空間周波数ｋ１以上の高周波成分を除去することに相当する。
【００１７】
次に、モノクロ画像に対して強い平滑化をかける（ステップＳ３２）。ここで、強い平滑化とは、画像を構成する各画素の輝度データを、例えば直径にして２１〜６１画素分の領域で平均することを意味する。具体的に強い平滑化処理を行うには、Ｎ＝１０〜３１として、上述の［数２］の範囲内において、［数１］を満たすような（ｘ，ｙ）を求め、求められた各（ｘ，ｙ）にある画素のデータを加算平均する。これにより、点（ｘ1，ｙ1）における画素のデータを、この画素から１０〜３１画素分の半径寸法（２１〜６１画素分の直径寸法）内に位置する領域で平均することが可能となる。
そして、このような計算を、（ｘ1，ｙ1）を画像内のすべての範囲に亘って変化させて行い、各点について得られた計算結果に基づき新たな画像を作成することによって、強い平滑化がなされた画像を得ることができる。
なお、こうした強い平滑化処理は、原画像のモノクロ化した画像における輝度の空間周波数スペクトルが図５（ａ）のようなものであるとした場合、図５（ｃ）のように、２１〜６１画素分の半径寸法（第二のスケール）対応した空間周波数ｋ２以上の高周波成分が除去されることに相当する。
【００１８】
次に、ステップＳ３１において得られた弱い平滑化がなされた画像の各点の輝度データから、ステップＳ３２において得られた強い平滑化がなされた画像の各点の輝度データを減算して（ステップＳ３３）、新たな静脈が強調された画像を作成する。これは、図５（ｄ）のように、原画像のモノクロ化した画像における輝度の空間周波数スペクトルから、２１〜６１画素分の直径寸法に対応した空間周波数ｋ１と、３〜１５画素分の直径寸法に対応した空間周波数ｋ２との間の空間周波数に対応した成分のみを抽出することに相当する。すなわち、原画像に対してステップＳ３１〜Ｓ３３のような処理を行うことにより、原画像を、所定の高周波成分および低周波成分を除去するバントパスフィルターを通す処理を行ったこととなる。ここで、高周波数成分および低周波数成分を除去することは、画像データから、人体の静脈パターンの長さスケールに対応するような空間周波数のみを抽出することを意味するから、このような処理により得られた画像を、静脈のパターンが強調された画像（静脈強調画像あるいは認証画像）とすることができるのである。
【００１９】
次に、ステップＳ３３において求められた画像の輝度を正規化する（ステップＳ４）。すなわち、ステップＳ３１〜Ｓ３３において行われた処理により、画像のコントラストが小さくなるので、最大輝度と最小輝度の変化を大きくするように、静脈強調画像の輝度を調整する。また、ステップＳ３３における減算の結果、輝度の値が負の数となった場合には、画像の各座標における輝度データに対してオフセット数を加算し、これを正数にする。
具体的には、輝度の階調が２５６（０〜２５５）であったとすると、静脈強調画像を、例えば、最小輝度を５０、最大輝度を２００となるように拡大する。ここで静脈強調画像が１００〜１５０の輝度分布である場合、変換後の輝度をα、変換前の輝度をβとして、
α＝３×β―２５０
との式より、各画素の輝度を正規化することができる。
【００２０】
このように静脈強調画像の輝度範囲を所定範囲（例えば５０〜２００）に調整するとともに、登録画像についても、その輝度範囲を所定範囲としておくことによって、後述するステップＳ５において画像比較を正確に行うことができる。
なお、ここに示した例は、線形的に輝度調整を行う場合であるが、これに代えて、非線形的に輝度調整を行うようにしても構わない。
【００２１】
さらに、ＣＰＵ１２は、予め記憶部１３に記憶された登録画像と、ステップＳ４において輝度が正規化された画像データとを比較することにより認証処理を行う（ステップＳ５）。なお、個人の登録画像としては、あらかじめ認証対象の個人の手首の画像について、ステップＳ１〜Ｓ４のような処理を行うことにより作成された画像を、あらかじめ記憶部１３に記憶させておいたものを用いる。また、この個人の登録画像は、個人名等に関連づけて記憶部１３に記憶しておくとともに、特定人について認証処理を行う際に、その個人名を検索することにより呼び出せるようにしておいてもよいが、認証対象の個人が比較的限定された人数であれば、全ての個人についての登録画像と、ステップＳ１〜Ｓ４までの処理で作成された認証対象の画像データとを比較してもよい。
【００２２】
具体的な画像データの比較は、以下のようになる。
記憶部１３に記憶された登録画像をＡ、認証対象の画像をＢとすると、認証を許容するためには、画像Ｂを所定の座標値だけ移動させた際に、画像Ａと各データが一致することを確認すればよい。しかしながら、手の置き方の違いなどにより、画像ＡおよびＢが完全に一致することはまれであるため、ここでは、画像Ｂを横方向にshiftｘ、縦方向にshiftｙだけずらしたときに、各画素における画像Ａとの輝度差の合計が、所定のしきい値以下であるようなshiftｘおよびshiftｙが存在するか否かを判断するようにする。
画像Ａ、Ｂの座標値（ｘ，ｙ）における輝度データをＡ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）として表すと、画像Ａと画像Ｂを所定値（shiftｘ，shiftｙ）ずらした画像との各点（ｘ，ｙ）における本来の輝度差ｄは、
【数３】
0004039039.tif 000004
と表される。
【００２３】
しかしながらここでは、比較すべき画像Ａと画像Ｂとの間で、若干の形状変化あるいは回転方向のずれがあることを考慮して、画像Ａと画像Ｂを所定値ずらした画像との輝度差に基づいて、画像ＡおよびＢの類似度diffを以下のように定める。
【数４】
0004039039.tif 000005
ここに、min（）で表される関数は、ｘ１，ｙ１をそれぞれ−１〜１の範囲で変化させた場合の最小値を表すものとする。ここで、ｘ１，ｙ１は、ともに整数であり、（ｘ１，ｙ１）は、（−１，−１）、（−１，０）、（−１，１）、（０，−１）、（０，０）、（０，１）、（１，−１）、（１，０）、（１，１）の計９通りに変化する。そして、これら９通りのｘ１，ｙ１の組み合わせのうち、min（）の括弧内を最小となるようなｘ１，ｙ１を採用した場合の括弧内の値を、min（）の値とする。なお、一画素の縦方向および横方向の寸法がともに「１」であるとする。
【００２４】
これは、［数４］により、画像Ａの輝度データＡ（ｘ，ｙ）から減算される輝度データとして、図６に示すように、画像Ｂにおける座標値（ｘ，ｙ）の画素およびその周囲の計９つの画素の輝度データのうち、Ａ（ｘ，ｙ）との差が最小のものが選択されることを意味する。
つまり、画像Ａの所定画素（ｘ，ｙ）に対して、この所定画素（ｘ，ｙ）から所定範囲（ｘ±１，ｙ±１）にある画像Ｂの画素群Ｇのうち画像Ａの所定画素（ｘ，ｙ）とのデータ差が最小のものが対応画素として選択されることになる。そして、このようにして選択された画像ＡおよびＢの対応画素同士のデータ差の合計に基づいて、画像ＡおよびＢの類似度diffが算出されることとなる。
【００２５】
さらに、ＣＰＵ１２は、［数４］により表された類似度diff（shiftｘ，shiftｙ）において、shiftｘおよびshiftｙの値を変化させることにより、
【数５】
0004039039.tif 000006
ここに、ＴＨ：所定のしきい値（例えば、９０（整数値））
を満たすようなshiftｘおよびshiftｙを所定の範囲（例えば、−１０〜＋１０（整数値））で検索する。そして、ＣＰＵ１２は［数５］を満たすshiftｘおよびshiftｙが存在することをもって認証を許容するものとし、その結果を、表示部１４に対して表示する。また、この際、ＣＰＵ１２はshiftｘおよびshiftｙの値をさらに変化させたときの類似度diffの計算を行うことなく、計算を終了するものとする。
これは所定範囲内で、画像ＡおよびＢの相対位置をshiftｘおよびshiftｙ分だけ変化させた場合に、複数の相対位置について、類似度diffをそれぞれ求めるとともに、ある一つの相対位置で類似度diffがしきい値ＴＨを下回った場合に、類似度diffの算出を終了することを意味する。
【００２６】
一方、shiftｘおよびshiftｙを所定の範囲内で変化させても、［数５］を満たすようなshiftｘおよびshiftｙが存在しない場合には、ＣＰＵ１２は認証を拒否し、その結果を表示部１４に表示する。
【００２７】
以上説明したように、本実施の形態では、撮像部５により撮像された静脈パターン画像と、記憶部１３に記憶された特定人についての静脈パターンの登録画像とのデータ差に基づいて類似度diffを算出し、類似度diffと所定のしきい値ＴＨとの関係に基づき認証可否を判断するようにしている。
このように本実施の形態では、粗い解像度の静脈パターン画像同士を比較することとなるため、画像比較の際の処理負荷が過大なものとならず、しかも、類似度diffとしきい値ＴＨとを比較することにより認証可否を判断しているために、パターン認識における特徴抽出等の処理が必要とならない。これにより、簡単な処理プロセスにより、高精度な認証処理を行うことが可能となる。
【００２８】
さらに、本実施の形態では、サンプリングされた静脈パターン画像および登録画像の相対位置（shiftｘ，shiftｙ）を所定範囲内で変化させた場合に、類似度diffを複数の相対位置（shiftｘ，shiftｙ）についてそれぞれ求めるようにしているため、登録画像が撮像された静脈パターン画像に比較してその位置がずれていたとしても対応が可能となる。また、一つの相対位置（shiftｘ，shiftｙ）において類似度diffがしきい値ＴＨ以下となったときに、類似度diffの計算を終了するようになっているので、計算負荷の軽減化を図ることができる。
【００２９】
また、本実施の形態においては、サンプリングした静脈パターン画像について、所定範囲の空間周波数成分を抽出する（バンドパスフィルターを通す）処理を行うことから、静脈パターンのスケールに対応した空間周波数成分の画像を得ることができ、これにより静脈パターンを容易に強調化することが可能となる。そして、このようなバンドパスフィルターは、第一のスケールで平滑化した血管パターン画像の輝度データから、この第一のスケールより大きい第二のスケールで平滑化した血管パターン画像の輝度データを減算して行うことにより簡易に実現できる。この場合、階調データとしては、輝度や色調を表すデータを採用することができる。
さらに、登録画像および認証画像の輝度を正規化することにより、これらの輝度を所定範囲内に調整するようにしているので、これらの類似度を正確に判断しやすく、認証精度を確保することができる。
【００３０】
また、本実施の形態では、登録画像（画像Ａ）および認証画像（画像Ｂ）の類似度を判断するにあたって、画像Ａの所定画素の位置に対応する所定範囲内にある画像Ｂの画素のうち、画像Ａの所定画素とのデータ差が最小のものとを対応画素とするようにしているので、認証画像データのサンプリングの際に、画像が多少変形したり、あるいは回転方向にずれたりしたとしても、変形やずれを局所的に補正することが可能である。
【００３１】
さらに、本実施の形態においては、アーム部３の上面３ａに凹部４が形成されるとともに、この凹部４の底面に撮像部５が配置されているため、手首とデータ検出面とが離間しており、手首がデータ検出面に押しつけられて、手首の画像が拡大してしまうようなことがない。
【００３２】
なお、上記実施の形態において、本発明を逸脱しない範囲内で他の構成を採用するようにしてもよい。
例えば、上記実施の形態において、画像Ａと画像Ｂとの回転方向のずれが無視できない場合には、画像Ａと画像Ｂを所定値ずらした画像との類似度diffを以下のような式を用いて表すこととする。
【数６】
0004039039.tif 000007
ここに、
【数７】
0004039039.tif 000008
そして、shiftｘ、shiftｙおよびshiftθの値を変化させることにより、次の式を満たすような、shiftｘ、shiftｙ、shiftθを所定の範囲（shiftｘ、shiftｙは、例えば−１０〜＋１０（整数値）、shiftθは、例えば−１５〜＋１５（整数値））で検索する。
【数８】
0004039039.tif 000009
そして、ＣＰＵ１２は［数８］を満たすshiftｘ、shiftｙおよびshiftθが存在することをもって認証を許容するものとし、その結果を、表示部１４に対して表示する。
また、shiftｘ、shiftｙ、およびshiftθを所定の範囲内で変化させた場合に、［数８］を満たすようなshiftｘおよびshiftｙが存在しない場合には、認証を拒否するものとする。
このような認証方法を採用することにより、アーム部３に載置した腕の角度が、登録画像（画像Ａ）をサンプリングした際の腕の角度に対してずれていたとしても、これを補正することが可能となる。
【００３３】
また、データサンプリングのための装置構成は、図１に示したような椅子状のものに限らず、腕を載置するための台のみの形状、その他の形状とすることができる。
また、上記実施の形態においては、手首部の静脈パターンを撮像することとなっていたが、これに限定されず、動脈パターンを撮像してもよいし、また、人体の他の部分の血管パターン、あるいはその他の肉体的特徴を撮像するようにしてもよい。
【００３４】
また、上記実施の形態で示したようなプログラムは、以下のような記憶媒体の形態とすることもできる。
すなわち、記憶媒体としては、ＣＰＵ１２に実行させる上記したようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリ、ハードディスク等の記憶媒体に、コンピュータ装置が読み取り可能に記憶させれば良い。
これ以外にも、本発明の趣旨を逸脱しない限り、上記実施の形態で挙げた構成を取捨選択したり、他の構成に適宜変更することが可能である。
【００３５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、簡単な処理プロセスにより、高精度の個人認証を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の個人認証装置の全体構成を示す模式図である。
【図２】  本発明の個人認証方法の手順を示すための図であって、ＣＰＵによって行われる処理のフローチャートである。
【図３】  図２におけるステップＳ３の処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４】  本発明の個人認証方法において、画像の平滑化を行う際の画素の範囲を示す模式図である。
【図５】  画像の平滑化の内容を説明するための図であって、（ａ）は原画像の周波数（横軸）−パワースペクトル（縦軸）の関係を概念的に表すグラフ、（ｂ）は弱い平滑化がなされた画像の周波数（横軸）−パワースペクトル（縦軸）の関係を概念的に表すグラフ、（ｃ）は強い平滑化がなされた画像の周波数（横軸）−パワースペクトル（縦軸）の関係を概念的に表すグラフ、（ｄ）は、（ｂ）の画像データから（ｃ）の画像データを減算して作成した画像の周波数（横軸）−パワースペクトル（縦軸）の関係を概念的に表すグラフである。
【図６】  本発明において、登録画像の所定画素とのデータ差を比較すべき認証画像の画素の存在範囲を示す模式図である。
【符号の説明】
１…個人認証装置、３…アーム部（載置部）、３ａ…上面、４…凹部、５…撮像部、１１…画像処理部、１２…ＣＰＵ（認証部）、１３…記憶部
【図１】
0004039039.tif 000010
【図２】
0004039039.tif 000011
【図３】
0004039039.tif 000012
【図４】
0004039039.tif 000013
【図５】
0004039039.tif 000014
【図６】
0004039039.tif 000015