(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御装置を含むコンピュータデバイスであって、前記制御装置は、
第１の撮像画像を取得し、前記第１の撮像画像は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成され、
第２の撮像画像を取得し、前記第２の撮像画像は、第２の発光パターンに従って光が照射された前記撮影対象を撮影することによって生成され、
前記第１の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合を計算し、
前記第２の撮像画像内の画素についての第２の輝度値集合を計算し、
前記第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算し、
基準輝度値に基づいて、前記差分値集合を二値化することによって二値集合を計算し、
前記二値集合から、連結成分を判定し、
前記連結成分から輝度における重心位置を判定し、前記重心位置が特徴的領域に位置するかどうかを判定することによって、前記連結成分が前記特徴的領域に位置するかどうかを判定し、
前記特徴的領域に位置する前記連結成分を予め定められた閾値と比較する、
ことによって、前記差分値集合における輝度分布を判定する、
ように構成されていることを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項２】
制御装置を含むコンピュータデバイスであって、前記制御装置は、
第１の撮像画像を取得し、前記第１の撮像画像は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成され、
第２の撮像画像を取得し、前記第２の撮像画像は、第２の発光パターンに従って光が照射された前記撮影対象を撮影することによって生成され、
前記第１の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合を計算し、
前記第２の撮像画像内の画素についての第２の輝度値集合を計算し、
前記第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算し、
基準輝度値に基づいて、前記差分値集合から、予め定められた割合の差分値集合を二値化することによって二値集合を計算し、
前記二値集合から、連結成分を判定し、
前記連結成分が特徴的領域に位置するかどうかを判定し、
前記特徴的領域に位置する前記連結成分を予め定められた閾値と比較する、
ことによって、前記差分値集合における輝度分布を判定する、ように構成され、
前記予め定められた割合は、前記第１の発光パターンと前記第２の発光パターンとの組み合わせに従って定められている、ことを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項３】
前記制御装置は、
前記差分値集合に基づいて、輝度勾配を判定し、
前記輝度勾配を予め定められた閾値と比較する、
ように更に構成されていることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータデバイス。
【請求項４】
前記第１の発光パターンに従って照射された光は、第１の色を有し、前記第２の発光パターンに従って照射された光は、第２の色を有する、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のコンピュータデバイス。
【請求項５】
制御装置を含むコンピュータデバイスであって、前記制御装置は、
第１の撮像画像を取得し、前記第１の撮像画像は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成され、
第２の撮像画像を取得し、前記第２の撮像画像は、第２の発光パターンに従って光が照射された前記撮影対象を撮影することによって生成され、
前記第１の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合を計算し、
前記第２の撮像画像内の画素についての第２の輝度値集合を計算し、
前記第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算し、
基準輝度値に基づいて、前記差分値集合を二値化することによって二値集合を計算し、
前記二値集合から、連結成分を判定し、
前記連結成分が特徴的領域に位置するかどうかを判定し、
前記特徴的領域に位置する前記連結成分を予め定められた閾値と比較する、
ことによって、前記差分値集合における輝度分布を判定する、ように構成され、
前記基準輝度値は、前記第１の発光パターンに従って照射された光と、前記第２の発光パターンに従って照射された光とのコントラストに対応する輝度値を有する、ことを特徴とするコンピュータデバイス。
【請求項６】
コンピュータデバイスによって実行される方法であって、
第１の撮像画像を取得するステップであって、前記第１の撮像画像は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成される、ステップと、
第２の撮像画像を取得するステップであって、前記第２の撮像画像は、第２の発光パターンに従って光が照射された前記撮影対象を撮影することによって生成される、ステップと、
前記第１の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合を計算するステップと、
前記第２の撮像画像内の画素についての第２の輝度値集合を計算するステップと、
前記第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算するステップと、
基準輝度値に基づいて、前記差分値集合を二値化することによって二値集合を計算し、
前記二値集合から、連結成分を判定し、
前記連結成分から輝度における重心位置を判定し、前記重心位置が特徴的領域に位置するかどうかを判定することによって、前記連結成分が前記特徴的領域に位置するかどうかを判定し、
前記特徴的領域に位置する前記連結成分を予め定められた閾値と比較する、
ことによって、前記差分値集合における輝度分布を判定するステップと、
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項７】
コンピュータデバイスによって実行される方法であって、
第１の撮像画像を取得するステップであって、前記第１の撮像画像は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成される、ステップと、
第２の撮像画像を取得するステップであって、前記第２の撮像画像は、第２の発光パターンに従って光が照射された前記撮影対象を撮影することによって生成される、ステップと、
前記第１の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合を計算するステップと、
前記第２の撮像画像内の画素についての第２の輝度値集合を計算するステップと、
前記第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算するステップと、
基準輝度値に基づいて、前記差分値集合から、予め定められた割合の差分値集合を二値化することによって二値集合を計算し、
前記二値集合から、連結成分を判定し、
前記連結成分が特徴的領域に位置するかどうかを判定し、
前記特徴的領域に位置する前記連結成分を予め定められた閾値と比較する、
ことによって、前記差分値集合における輝度分布を判定するステップと、を備え、
前記予め定められた割合は、前記第１の発光パターンと前記第２の発光パターンとの組み合わせに従って定められている、ことを特徴とする方法。
【請求項８】
コンピュータデバイスによって実行される方法であって、
第１の撮像画像を取得するステップであって、前記第１の撮像画像は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成される、ステップと、
第２の撮像画像を取得するステップであって、前記第２の撮像画像は、第２の発光パターンに従って光が照射された前記撮影対象を撮影することによって生成される、ステップと、
前記第１の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合を計算するステップと、
前記第２の撮像画像内の画素についての第２の輝度値集合を計算するステップと、
前記第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算するステップと、
基準輝度値に基づいて、前記差分値集合を二値化することによって二値集合を計算し、
前記二値集合から、連結成分を判定し、
前記連結成分が特徴的領域に位置するかどうかを判定し、
前記特徴的領域に位置する前記連結成分を予め定められた閾値と比較する、
ことによって、前記差分値集合における輝度分布を判定するステップと、を備え、
前記基準輝度値は、前記第１の発光パターンに従って照射された光と、前記第２の発光パターンに従って照射された光とのコントラストに対応する輝度値を有する、ことを特徴とする方法。
【請求項９】
コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ実行可能命令は、コンピュータデバイスによって実行されるとき、前記コンピュータデバイスに、請求項６乃至８のいずれか一項に記載の方法を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像判定方法および画像判定装置に関する。特に、本開示は、顔認証などの認証時に、人間などの実在する物体を撮影して生成された画像の代わりに、写真などを撮影して生成された画像を特定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、スマートフォンなどのコンピュータデバイスに他人が不正にログインすることを防止するために、ログイン時に生体認証を要求する技術が存在する。この生体認証の典型的な例は、顔認証である。顔認証では、ログイン時に、カメラを使用して利用者の顔を撮影して撮像画像を生成し、予め記憶された登録画像と比較する。
【０００３】
顔認証は、例えば、主成分分析など、撮像画像から識別された顔の特徴および登録画像から識別された顔の特徴の共通点を分析することによって、両者が一致すると判定するアルゴリズムを使用することが多い。このようなアルゴリズムを使用する場合、写真または動画など、予め物体を撮影して生成された画像（静止画像または動画像）を更に撮影して生成された撮像画像が、登録画像と一致すると判定されることがある。
【０００４】
上述したことは、悪意のある第三者が、正当な利用者から顔写真が付された所有物（運転免許証など）を不正に入手した場合、その顔写真を利用して、生体認証が要求されるいずれかのコンピュータシステムに不正ログインするおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１９／０１７０８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１は、写真画像から顔領域の全画素について、輝度ごとに画素数（頻度）をカウントし、輝度分布の範囲を判定することによって、写真画像と実写画像とを識別する技術を開示している。特許文献１に記載された技術は、写真画像内の画素について、輝度ごとに画素数をカウントしているにすぎないので、例えば、高精度のカメラによって撮影された写真から生成された再撮像画像における輝度値集合は、輝度分布が大きいことがある。よって、撮像画像が実撮像画像または再撮像画像であるかを判定することができないことがある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一実施形態に係るコンピュータデバイスは、制御装置を含むコンピュータデバイスであって、前記制御装置は、第１の撮像画像を取得し、前記第１の撮像画像は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成され、第２の撮像画像を取得し、前記第２の撮像画像は、第２の発光パターンに従って光が照射された前記撮影対象を撮影することによって生成され、前記第１の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合を計算し、前記第２の撮像画像内の画素についての第２の輝度値集合を計算し、前記第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算し、基準輝度値に基づいて、前記差分値集合における輝度分布を判定する。
【０００８】
また、別の実施形態に係るシステムは、第１の発光パターンに従って、撮影対象に第１の光を照射し、第２の発光パターンに従って、前記撮影対象に第２の光を照射する発光装置と、前記第１の光が照射された前記撮影対象を１回目に撮影し、前記第２の光が照射された前記撮影対象を２回目に撮影する撮像装置と、前記１回目に撮影に応じて第１の撮像装置を生成し、前記２回目に撮影に応じて第２の撮像装置を生成し、前記第１の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合を計算し、前記第２の撮像画像内の画素についての第２の輝度値集合を計算し、前記第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算し、前記差分値集合における輝度分布を判定する、制御装置と、を含む。
【０００９】
また、別の実施形態に係る方法は、コンピュータデバイスによって実行される方法であって、第１の撮像画像を取得するステップであって、前記第１の撮像画像は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成される、ステップと、第２の撮像画像を取得するステップであって、前記第２の撮像画像は、第２の発光パターンに従って光が照射された前記撮影対象を撮影することによって生成される、ステップと、前記第１の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合を計算するステップと、前記第２の撮像画像内の画素についての第２の輝度値集合を計算するステップと、前記第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算するステップと、前記差分値集合における輝度分布を判定するステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
実施形態に係る画像判定システムによれば、写真などから一様に反射した光は輝度分布の小さい輝度値集合を有するので、異なる発光パターンに従って光が照射された撮影対象から２つの撮像画像の間の差分値を計算することによって、高精度に撮像画像が再撮像画像であると判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】コンピュータデバイスの構成例を示すブロック図である。
【図２】第1の実施形態に従った、コンピュータデバイスの論理構成の例を示すブロック図である。
【図３】実撮像画像から輝度値を計算する例を示す図である。
【図４】再撮像画像から輝度値を計算する例を示す図である。
【図５】第1の実施形態に従った、コンピュータデバイスが実行する処理の例を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施形態に従った、コンピュータデバイスの論理構成の例を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態に従った、コンピュータデバイスが実行する処理の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付した図面を参照して、一実施形態に係る画像判定システムを詳細に説明する。画像判定システムは、例えば、顔認証において人間の顔を撮影して生成された撮像画像の代わりに、写真または動画など、予め人間の顔を撮影して生成された画像（静止画像または動画像）を更に撮影して生成された撮像画像を特定する。画像判定システムは、例えば、顔認証を実行する前段階として、本実施形態に係る処理を実行する。
【００１３】
以下、本実施形態では、写真などの画像を撮影して生成された画像を「再撮像画像」と称し、実存する人間および動物などの対象を撮影して生成された画像を「実撮像画像」と称する。また、撮影されることになる任意の物体（人間および動物など、実撮像画像の生成元の物体、ならびに静止画像または動画像など、再撮像画像の生成元の物体を含む）を「撮影対象」と称する。
【００１４】
再撮像画像を使用することによって、顔認証を実装したコンピュータシステムによって要求される認証を悪意のある第三者がなりすますことができる。本実施形態に係る画像判定システムは、このようななりすましを防止するために、撮像画像が実撮像画像または再撮像画像であるかを判定する。
【００１５】
＜第１の実施形態＞
まず、図１を参照して、画像判定システムの構成の例を説明する。本実施形態では、画像判定システムは、コンピュータデバイス１００によって実装される。コンピュータデバイス１００は、スマートフォンおよびタブレットなどの携帯型コンピュータデバイス、ラップトップ型コンピュータデバイス、ノート型コンピュータデバイス、ならびに入出ゲートで電気錠または自動ドアの開錠を行うセキュリティシステムの内蔵型コンピュータデバイスなどであってもよい。
【００１６】
コンピュータデバイス１００は、制御装置１１、メモリ１２、記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、撮像装置１６、および発光装置１７を含む。メモリ１２、記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、撮像装置１６、および発光装置１７はそれぞれ、内部バスを通じて制御装置１１に結合され、制御装置１１によって制御される。
【００１７】
制御装置１１は、プロセッサとも称され、中央処理装置（ＣＰＵ）およびグラフィックプロセシングユニット（ＧＰＵ）などを含む。制御装置１１は、上記各構成要素の制御および演算を実行する。
【００１８】
メモリ１２は、制御装置１１が処理する、コンピュータ実行可能な命令、および当該命令による演算処理後のデータなどを記憶した揮発性データ記憶装置である。メモリ１２は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）（例えば、ＳＲＡＭ（スタティックＲＡＭ）およびＤＲＡＭ（ダイナミックＲＡＭ））などで実装されてもよい。
【００１９】
記憶装置１３は、上述したプログラムおよび後述する閾値などを記憶した不揮発性データ記憶装置である。記憶装置１３は、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）などの不揮発性半導体メモリ、磁気記憶装置（ハードディスクドライブなど）、および光ディスクなどで実装されてもよい。なお、プログラムおよびデータベーステーブルなどのデータは、記憶装置１３に加えまたはその代わりに、ＮＡＳ（Network Attached Storage）および／またはＳＡＮ（Storage Area Network）などに記憶されてもよい。
【００２０】
入力装置１４は、ユーザがコンピュータデバイス１００と対話する際にユーザが情報を入力することを支援する。入力装置１４は、マウス、キーボード、およびマイクなどによって実装される。出力装置１５も同様に、ユーザがコンピュータデバイス１００と対話する際にユーザに情報を出力することを支援する。出力装置１５は、ディスプレイスクリーンおよびスピーカなどによって実装される。
【００２１】
撮像装置１６は、１つまたは複数のＣＣＤイメージセンサまたはＣＭＯＳイメージセンサなどを含む、撮影対象を撮影するためのカメラである。撮像装置１６が撮影して生成された画像は、再撮像画像または実撮像画像を形成する。撮像装置１６は、高画素の画像を生成するために、より多くのイメージセンサが配列されることが望ましい。
【００２２】
発光装置１７は、撮影対象に向けて予め定められた色および／または強度を有する光を照射する。光は、いずれかの波長を有する光（可視光および赤外線などの非可視光）を含む。発光装置１７は、例えば、図示しないＬＥＤ（ＲＧＢ）のアレイによって実装され、少なくとも２種類の光を放射する。より多くのＬＥＤが均等に配列されたアレイを発光装置１７に設けることによって、撮影対象の全体に光が照射され、より多くの光が放射され、より鮮明な画像を生成することができる。
【００２３】
本実施形態は、上述したコンピュータデバイス１００、または少なくとも制御装置１１、撮像装置１６、および発光装置１７を含む画像判定システムによって実装される。本実施形態では、制御装置１１、撮像装置１６、および発光装置１７が単体のコンピュータデバイス１００において実装される例を示すが、そのような例に限定されない。例えば、撮像装置１６および発光装置１７はそれぞれ、単体のデバイスとして機能し、制御装置１１を含むコンピュータデバイス１００に結合されてもよい。
【００２４】
また、撮像装置１６および発光装置１７が結合して単体のデバイスを形成し、そのデバイスがコンピュータデバイス１００に結合されてもよい。また、コンピュータデバイス１００と撮像装置１６および発光装置１７とは、直接結合されてもよい。代わりに、コンピュータデバイス１００と撮像装置１６および発光装置１７とは、ネットワークを介して接続されてもよい。この場合、コンピュータデバイス１００は、図示しない通信装置（ＬＡＮアダプタなど）を含む。
【００２５】
次に、図２を参照して、制御装置１１が実装する、コンピュータデバイス１００の論理構成（論理モジュール）の例を説明する。論理モジュールの各々は、制御装置１１が記憶装置１３に記憶されたプログラムを実行することによって、本実施形態に係る処理を実行する。なお、図２に示す論理モジュールは、例示にすぎない。
【００２６】
制御装置１１は、論理モジュールとして、発光制御部１１ａ、発光パターン決定部１１ｂ、画像生成部１１ｃ、輝度値計算部１１ｄ、輝度値判定部１１ｅ、および閾値決定部１１ｆを実装する。
【００２７】
発光制御部１１ａは、発光装置１７に対し、撮影対象に向けて予め定められた色および／または強度を有する光を照射するよう指示する信号を送信する。発光装置１７は、発光制御部１１ａからの信号に従って、撮影対象に向けて光を照射する。また、発光制御部１１ａは、発光装置１７に対し、光の発光タイミングおよび／または単位時間当たりの発光回数を指示する信号を送信する。
【００２８】
発光パターン決定部１１ｂは、発光装置１７が発光する光の色および／または強度、ならびに発光タイミングおよび／または単位時間当たりの発光回数を決定する。これらの光の色、強度、および発光タイミングなどを、以下では発光パターンと称する。発光パターン決定部１１ｂは、記憶装置１３に記憶され、予め定められた発光パターンに基づいて発光パターンを決定してもよく、またはランダムに発光パターンを決定してもよい（例えば、乱数を生成し、乱数に基づいて色などを決定する）。発光パターン決定部１１ｂが発光パターンを決定すると、発光パターンを発光制御部１１ａに送信する。
【００２９】
画像生成部１１ｃは、撮像装置１６が撮影対象を撮像することによって生成した撮像信号を受信し、撮像信号に基づいて撮像画像を生成する。後述するように、撮像装置１６は、発光装置１７が撮影対象に向けて発光した状態で、撮影対象を撮影する。よって、画像生成部１１ｃによって生成された撮像画像内の画素について計算された輝度値は、発光装置１７が発光した光の色成分に対応する輝度値が加算される。
【００３０】
本実施形態では、画像生成部１１ｃは、少なくとも２つの撮像画像を生成する。１つ目の撮像画像（第１の撮像画像）は、第１の発光パターンに従って、発光装置１７が撮影対象に向けて照射した状態で撮影対象を撮影することによって生成される。２つ目の撮像画像（第２の撮像画像）は、第２の発光パターンに従って、発光装置１７が撮影対象に向けて照射した状態で撮影対象を撮影することによって生成される。
【００３１】
輝度値計算部１１ｄは、第１の撮像画像および第２の撮像画像のそれぞれに対し、画像の全領域または一部の領域（つまり、予め定められた領域、以下、「対象領域」と称する）内の画素についての輝度値集合を計算し、第１の撮像画像についての輝度値集合と第２の撮像画像についての輝度値集合との差分値（差分値集合）を計算する。また、輝度値計算部１１ｄは、差分値集合（または、第１の輝度値集合および／もしくは第２の輝度値集合）から頬および顎などに相当する領域（特徴的領域）を判定する。更に、輝度値計算部１１ｄは、計算した差分値集合から、予め定められた割合（例えば、計算した差分値集合の１５％）の差分値（輝度値）を二値化する。
【００３２】
輝度値判定部１１ｅは、二値化した値から連結成分を判定し、その連結成分が特徴的領域に位置するかどうかを判定する。連結成分が特徴的領域に位置するかどうかの判定は、連結成分から輝度における重心位置を判定し、重心位置が特徴的領域に位置するかを判定することによって行われる。また、輝度値判定部１１ｅは、特徴的領域に位置する連結成分が、予め定められた閾値を上回るか否かを判定する。連結成分とは、二値化した二値集合の中で、相互に連結した同一の値を有する画素の集合に相当する。輝度値判定部１１ｅは、連結成分が閾値を上回ると判定した場合、撮像画像が再撮像画像に相当すると判定する。この場合、例えば、悪意のある第三者が、顔認証において写真などを利用してなりすましを試みていると判定する。
【００３３】
閾値決定部１１ｆは、上述した閾値を決定する。閾値決定部１１ｆは、記憶装置１３の閾値データベース１１ｇに記憶された予め定められ閾値に基づいて閾値を決定してもよい。この閾値は、例えば、顔認証に対しては、人間の顔の凹凸などに応じて実験から得られた値であってもよく、認証を受ける個人ごとに閾値が定められてもよく、または特定の人種などの特定のグループごとに閾値が定められてもよい。
【００３４】
次に、図３を参照して、輝度値計算部１１ｄが、実存する人間（撮影対象）から生成された２つの撮像画像（実撮像画像）に対して画素値を計算する例を説明する。上述したように、画像生成部１１ｃは、第１の発光パターンに従って、発光装置１７が撮影対象に向けて照射した状態で撮影対象を撮影することによって１つ目の撮像画像を生成する。この撮像画像を「第１の（実）撮像画像」と称する。図３に示す例では、第１の撮像画像ＬＩ1は、発光装置１７が赤色光を撮影対象に照射した状態で撮影対象を撮影することによって生成される。
【００３５】
また、画像生成部１１ｃは、第２の発光パターンに従って、発光装置１７が撮影対象に向けて照射した状態で撮影対象を撮影することによって２つ目の撮像画像を生成する。この撮像画像を「第２の（実）撮像画像」と称する。図３に示す例では、第２の撮像画像ＬＩ2は、発光装置１７が黒色光を撮影対象に照射した状態で撮影対象を撮影することによって生成される。
【００３６】
輝度値計算部１１ｄは、第１の撮像画像ＬＩ1の対象領域内の全ての画素についての輝度値、つまり、第１の撮像画像ＬＩ1についての輝度値集合を計算する。この輝度値集合を「第１の輝度値集合」と称する。また、輝度値計算部１１ｄは、第２の撮像画像ＬＩ2の対象領域内の全ての画素についての輝度値、つまり、第２の撮像画像ＬＩ2についての輝度値集合を計算する。この輝度値集合を「第２の輝度値集合」と称する。
【００３７】
輝度値は、式（１）に従って、各々の画素ＲＧＢ値を加重平均することによって計算される。式（１）において使用される係数（Ｒに対する０．２９８９１２、Ｇに対する０．５８６６１１、およびＢに対する０．１１４４７８）は、人間の眼がそのように見えるという経験則から導出されている。
輝度値＝０．２９８９１２×Ｒ＋０．５８６６１１×Ｇ＋０．１１４４７８×Ｂ
式（１）
【００３８】
次に、輝度値計算部１１ｄは、第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値、つまり、実撮像画像についての各々の画素についての輝度値の差分値（差分値集合）を計算する。また、輝度値計算部１１ｄは、差分値集合（または、第１の輝度値集合および／もしくは第２の輝度値集合）から特徴的領域を判定する。
【００３９】
各々の画素についての差分値は、基本的には、第１の発光パターン（赤色光）に従って照射した光と第２の発光パターン（黒色光）に従って照射した光とのコントラストに対応する輝度値に相当するが、撮影対象に照射した光の反射特性に応じて、この輝度値は変化する。例えば、人間の顔は、凹凸を有するため、顔に照射した光は非一様に反射するので、実撮像画像（人間の顔を撮影することによって生成された）から計算された差分値集合は、様々な輝度値を有する。
【００４０】
図３に、実撮像画像についての差分値集合に基づいて生成された差分値画像ＤＩLを示す。なお、差分値画像ＤＩLは、実際に出力装置１５などに表示されるものではないが、理解を容易にするために、図３では、差分値集合に基づいて生成された画像を示している。
【００４１】
図３に示すように、差分値画像ＤＩLについての背景部分の領域は、ほとんど見えない状態である。背景は、顔の凹凸などと比較して平坦であるため、照射された光を一様に反射する。よって、実撮像画像についての差分値集合のうち背景領域に対応する差分値は、上述したコントラストに対応する輝度値と同程度の輝度値しか有さない。一方で、差分値画像ＤＩLについての顔部分の領域は、背景部分の領域と比較して、人間の顔の形状を認識することができる。これは、顔の凹凸などに照射された光が非一様に反射するため、差分値が、上述したコントラストに対応する輝度値に加え、様々な輝度値を反映した値を有するからである。
【００４２】
次に、輝度値計算部１１ｄは、差分値集合のうち、予め定められた割合（例えば、１５％）の差分値集合を、予め定められた輝度値に基づいて二値化する、つまり、二値集合を計算する。予め定められた輝度値とは、差分値集合を二値化するための基準となる輝度値（以下、「基準輝度値」と称する）であり、少なくとも第１の発光パターンに従って照射した光と第２の発光パターンに従って照射した光とのコントラストに対応する輝度値以上の値である。基準輝度値は、例えば、差分値集合の平均値または平均値よりも増減した値であってもよい。次に、輝度値判定部１１ｅは、二値集合から連結成分を判定し、その連結成分が特徴的領域に位置するかを判定する。
【００４３】
また、基準輝度値は、例えば、式（２）に従って導出されてもよい。
基準輝度値＝（ＣＩ1−ＣＩ2）＋α                            式（２）
なお、ＣＩ1−ＣＩ2により計算された値は、上述したコントラストに対応する輝度値に相当する。
【００４４】
ＣＩ1は、第１の発光パターン（図３の例では、赤色光）に従って、例えば、白い壁など無地かつ平坦な物体に光を照射し、その物体を撮影して生成された画像内の画素から計算された輝度値である。この輝度値は、画像内の特定の画素についての輝度値であってもよく、または特定の複数の画素についての輝度値の平均であってもよい。ＣＩ1は、第１の発光パターンと共に、実験的な計算を通じて得られた予め定められた値であり、記憶装置１３に記憶されている。
【００４５】
ＣＩ2は、第２の発光パターン（図３の例では、黒色光）に従って、例えば、白い壁など無地かつ平坦な物体に光を照射し、その物体を撮影して生成された画像内の画素から計算された輝度値である。この輝度値は、画像内の特定の画素についての輝度値であってもよく、または特定の複数の画素についての輝度値の平均であってもよい。ＣＩ2は、第１の発光パターンと共に、実験的な計算を通じて得られた予め定められた値であり、記憶装置１３に記憶されている。
【００４６】
αは、例えば、あらゆる人の顔を撮影することによって生成された再撮像画像から輝度値集合を計算し、その輝度値集合の平均値であってもよい。αは、実験的な計算を通じて得られた予め定められた値である。このようにして、基準輝度値は、記憶装置１３に予め記憶されてもよい。
【００４７】
図３に、実撮像画像についての二値集合から連結成分のみの画像を示した二値画像ＢＩLを示す。なお、二値画像ＢＩLは、実際に出力装置１５などに表示されるものではないが、理解を容易にするために、図３では、二値集合における連結成分のみに基づいて生成された画像を示している。
【００４８】
図３に示すように、二値画像ＢＩLは、特徴的領域（頬および顎など）しか認識することができない。これは、実撮像画像においては、特徴的領域内の輝度値が局所的に高く、特徴的領域および特徴的領域に近傍した領域のみが基準輝度値を上回り、基準輝度値を上回る輝度値を有する近傍した画素のみが二値画像ＢＩLに表れるからである。つまり、撮影対象から反射した光の反射特性に応じて、上述したコントラストに対応する輝度値よりも所定の値だけ上回る輝度値を有する近傍した画素のみが二値画像ＢＩLに表れる。
【００４９】
次に、図４を参照して、輝度値計算部１１ｄが、静止画像または動画像（撮影対象）から生成された２つの撮像画像（再撮像画像）に対して画素値を計算する例を説明する。上述したように、画像生成部１１ｃは、第１の発光パターンに従って、発光装置１７が撮影対象に向けて照射した状態で撮影対象を撮影することによって第１の（再）撮像画像を生成する。図３に示す例では、第１の撮像画像ＲＩ1は、発光装置１７が赤色光を撮影対象に照射した状態で撮影対象を撮影することによって生成される。
【００５０】
また、画像生成部１１ｃは、第２の発光パターンに従って、発光装置１７が撮影対象に向けて照射した状態で撮影対象を撮影することによって第２の（再）撮像画像を生成する。図３に示す例では、第２の撮像画像ＲＩ2は、発光装置１７が黒色光を撮影対象に照射した状態で撮影対象を撮影することによって生成される。
【００５１】
輝度値計算部１１ｄは、第１の撮像画像ＲＩ1内の対象領域の全ての画素についての第１の輝度値集合を計算する。また、輝度値計算部１１ｄは、第２の撮像画像ＲＩ2の対象領域内の全ての画素についての第２の輝度値集合を計算する。輝度値は、上述した式（１）に従って計算されてもよい。
【００５２】
次に、輝度値計算部１１ｄは、再撮像画像についての各々の画素についての輝度値の差分値（差分値集合）を計算する。また、輝度値計算部１１ｄは、差分値集合（または、第１の輝度値集合および／もしくは第２の輝度値集合）から特徴的領域を判定する。図４に、再撮像画像についての輝度値の差分値集合に基づいて生成された差分値画像ＤＩRを示す。なお、差分値画像ＤＩRは、実際に出力装置１５などに表示されるものではないが、理解を容易にするために、図４では、差分値集合に基づいて生成された画像を示している。
【００５３】
図４に示すように、差分値画像ＤＩRは、ほとんど見えない状態である。写真および動画などの面は、人間など実存する物体の面と比較して平坦であるため、照射された光を一様に反射する。よって、再撮像画像から計算された差分値集合は、実撮像画像から計算された差分値集合と比較して、全体的に上述したコントラストに対応する輝度値と同程度の輝度値しか有さない画素が多い（つまり、輝度分布の範囲が小さい）。
【００５４】
次に、輝度値計算部１１ｄは、差分値集合のうち、予め定められた割合（例えば、１５％）の差分値集合を、基準輝度値に基づいて二値化する、つまり、二値集合を計算する。基準輝度値は、差分値集合の平均値もしくは平均値よりも増減した値であってもよく、または上述した式（２）に従って導出されてもよい。次に、輝度値判定部１１ｅは、二値集合から連結成分を判定し、その連結成分が特徴的領域に位置するかを判定する。
【００５５】
図４に、実撮像画像についての二値集合から連結成分のみの画像を示した二値画像ＢＩRを示す。なお、二値画像ＢＩRは、実際に出力装置１５などに表示されるものではないが、理解を容易にするために、図４では、二値集合における連結成分のみに基づいて生成された画像を示している。
【００５６】
図４に示すように、二値画像ＢＩRは、ほとんど見えない状態である。これは、上述したように、再撮像画像は、実撮像画像と比較して上述したコントラストに対応する輝度値と同程度の輝度値しか有さない画素が多く、上述したコントラストに対応する輝度値よりも所定の値だけ上回る輝度値を有する近傍した画素が少ないからである。
【００５７】
図３に示した実撮像画像から計算された二値集合、および図４に示した再撮像画像から計算された二値集合を比較すると、実撮像画像から計算された二値集合は、再撮像画像から計算された二値集合と比較して、特徴的領域に連結成分を多く含む。これは、実撮像画像の生成元の物体（人間の顔など）は、特徴的領域に凹凸などを有し、その凹凸などに照射した光は非一様に反射し、様々な輝度値を有することになるからである。
【００５８】
図３および図４を参照して説明したように、実撮像画像から計算された二値集合は、再撮像画像から計算された二値集合と比較して、特徴的領域に連結成分を多く含む。よって、両者の特徴的領域における連結成分の数は大きく異なる。このことから、再撮像画像から計算された二値集合における連結成分の数は、実撮像画像から計算された二値集合における連結成分の数を大きく下回り、再撮像画像から計算された二値集合における連結成分の数が予め定められた閾値を下回る場合、撮像画像が再撮像画像であると判断することができる。
【００５９】
本実施形態では、撮影対象に照射した光の反射特性に応じて、実撮像画像と再撮像画像との間で輝度値の差異が生じることに着目して、上述した手順によって両者の輝度値から撮像画像が実撮像画像または再撮像画像であるかを判定する。
【００６０】
なお、本実施形態では、第１の発光パターンは、赤色を有する光に対応し、第２の発光パターンは、黒色を有する光に対応するが、そのようなパターンに限定されない。第１の発光パターンおよび第２の発光パターンは、相互の光がある程度のコントラストを有するように、相互に異なる色および／または強度を有する光に対応する。
【００６１】
第１の発光パターンおよび第２の発光パターンは、双方のパターンに従って放射される光のコントラストが高い方が望ましい。第１の発光パターン（第１の色および／または強度を有する光を放射する）および第２の発光パターン（第２の色および／または強度を有する光を放射する）の組み合わせは、予め定められもよい。この場合、予め定められたパターンの組み合わせが記憶装置１３に記憶され、発光パターン決定部１１ｂがその値を読み出す。
【００６２】
また、上述した予め定められた割合は、その値が小さいほど、２つの撮像画像について多くの画素についての差分値を計算することになる。これは、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）に対する計算負荷を増大させることになるが、撮像画像が再撮像画像であると判断する精度も増加する。一方、予め定められた割合の値が大きいほど、２つの撮像画像について少ない画素についての差分値を計算することになる。これは、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）に対する計算負荷を減少させることになるが、撮像画像が再撮像画像であると判断する精度も低下する。
【００６３】
上述した第１の発光パターンに従って撮影対象に向けて照射される光と第２の発光パターンに従って撮影対象に向けて照射される光とのコントラストが高いほど、上述した予め定められた割合が大きくても、撮像画像が再撮像画像であると判断する精度は低下しない。よって、第１の発光パターンと第２の発光パターンとの組み合わせに従って、例えば、表１に示すように、上述した割合が予め定められてもよい。表１に示す値は、実験的に得られた値であってもよい。
【００６４】
【表１】
0006896307.tif 000002
【００６５】
また、上述した基準輝度値も、上述した第１の発光パターンに従って撮影対象に向けて照射される光と第２の発光パターンに従って撮影対象に向けて照射される光とのコントラストに応じて適切な値（上述した式（２）における（ＣＩ1−ＣＩ2））が定められるものである。よって、第１の発光パターンと第２の発光パターンとの組み合わせに従って、上述した基準輝度値が予め定められてもよい。
【００６６】
更に、撮像画像が実撮像画像または再撮像画像であるかを判定するための基準となる閾値は、例えば、人間の顔の凹凸など、顔の特性に応じて値が定められるものである。よって、閾値は、認証対象となる個人ごとに予め定められることが望ましい。一方で、閾値を個人ごとに予め定めることの負荷などを考慮して、閾値は、予め定められたグループ（例えば、人間の顔を特徴付ける人種など）に応じて統計的な値が予め定められてもよい。
【００６７】
上述した閾値は、閾値データベース１１ｇに記憶されている。閾値が個人ごとに定められる場合、閾値と個人を特定する識別番号と共に記憶される。閾値決定部１１ｆは、識別番号（例えば、本実施形態が入国チェックに使用される場合、パスポート番号）に基づいて、閾値データベース１１ｇから対応する閾値を取得する。このケースは、認証対象となる個人が定められている場合に有効である（すなわち、１対１認証）。
【００６８】
閾値が上述した特定のグループごとに定められる場合、閾値決定部１１ｆは、認証対象となる個人がどのグループに属するかを判定し（例えば、本実施形態が入国チェックに使用され、グループが人種ごとに定められる場合、パスポートに記載された国籍から人種を判定する）、閾値データベース１１ｇから人種に対応する閾値を取得する。このケースは、認証対象となる個人が定められていない場合に有効である（すなわち、１対Ｎ認証）。
【００６９】
次に、図５に示すフローチャートを参照して、第１の実施形態に従った、コンピュータデバイス１００が実行する処理の例を説明する。図５に示す処理は、制御装置１１が記憶装置１３に記憶されたプログラムを実行することによって実行される。
【００７０】
まず、制御装置１１（発光制御部１１ａ）の指示に基づいて、発光装置１７は、第１のパターンに従って発光し、撮影対象に光を照射する（ステップＳ５０１）。第１の発光パターンは、発光パターン決定部１１ｂによって決定され、予め定められた発光パターンであってもよい。本実施形態では、第１の発光パターンは、赤色光を放射する発光パターンである。
【００７１】
次に、制御装置１１の指示に基づいて、撮像装置１６は、第１のパターンに従って光が照射された撮影対象を撮影し、撮像信号を制御装置１１（画像生成部１１ｃ）に送信する。制御装置１１（画像生成部１１ｃ）は、撮像信号に基づいて、第１の撮像画像を生成する（ステップＳ５０２）。
【００７２】
次に、制御装置１１（発光制御部１１ａ）の指示に基づいて、発光装置１７は、第２のパターンに従って発光し、撮影対象に光を照射する（ステップＳ５０３）。第２の発光パターンは、発光パターン決定部１１ｂによって決定され、予め定められた発光パターンであってもよい。本実施形態では、第１の発光パターンは、黒色光を放射する発光パターンである。
【００７３】
次に、制御装置１１の指示に基づいて、撮像装置１６は、第２のパターンに従って光が照射された撮影対象を撮影し、撮像信号を制御装置１１（画像生成部１１ｃ）に送信する。制御装置１１（画像生成部１１ｃ）は、撮像信号に基づいて、第２の撮像画像を生成する（ステップＳ５０４）。
【００７４】
次に、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、第１の撮像画像から第１の輝度値集合を計算し（ステップＳ５０５）、第２の撮像画像から第２の輝度値集合を計算する（ステップＳ５０６）。輝度値は、上述した式（１）に従って計算されてもよい。このときに、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、第１の撮像画像から、目および鼻などの特徴的領域を判定し、その領域のみの輝度値を第１の輝度値集合として計算してもよい。第２の撮像画像についても同様である。特徴的領域のみの輝度値集合を計算することによって、背景領域など、顔認証において無関係な領域について計算する処理負荷を削減することができる。
【００７５】
次に、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、第１の輝度値集合および第２の輝度値集合から、輝度値の差分値（差分値集合）を計算する（ステップＳ５０７）。このときに、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、差分値集合（または、第１の輝度値集合および／もしくは第２の輝度値集合）から特徴的領域を判定する。次に、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、差分値集合のうち、予め定められた割合の差分値集合を、基準輝度値に基づいて二値化する（二値集合を計算する）（ステップＳ５０８）。
【００７６】
次に、制御装置１１（輝度値判定部１１ｅ）は、二値集合から連結成分を判定し、その連結成分が特徴的領域に位置するかどうかを判定する。そして、制御装置１１（輝度値判定部１１ｅ）は、特徴的領域に位置すると判定された連結成分における画素数の合計が予め定められた閾値を下回るか否かを判定する（ステップＳ５０９）。連結成分が特徴的領域に位置するかどうかの判定は、連結成分から輝度における重心位置を判定し、重心位置が特徴的領域に位置するかを判定することによって行われる。連結成分について、例えば、４近傍および／または８近傍など、予め定められた数の端連結成分および／または多重連結成分における画素数の合計を計算し、その連結成分における画素数の合計が予め定められた閾値を下回るか否かを判定してもよい。
【００７７】
閾値を下回ると判定した場合、撮影対象から生成された撮像画像が写真などを撮影することによって生成された再撮像画像であると判定する。予め定められた閾値は、個人または特定のグループごとに定められ、閾値決定部１１ｆによって決定される。
【００７８】
ステップＳ５０８およびステップＳ５０９の処理に代えて、以下のような処理も可能である。例えば、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、差分値集合に基づいて輝度値ヒストグラムを生成し、輝度値ヒストグラムに基づいて、輝度値の変化（輝度勾配）が予め定められた閾値を下回るか否かを判定してもよい。輝度値ヒストグラムとは、差分値集合に対応する輝度値集合の分布をグラフ化したものである。輝度値ヒストグラムは、例えば、差分値集合に微分フィルタ（ソーベルフィルタ）を垂直方向および水平方向に適用することによって二乗和を計算し、エッジの大きさ（微分値の二乗和）から生成されてもよい。
【００７９】
上述したように、再撮像画像における輝度値集合は、実撮像画像における輝度値集合と比較して分布範囲が小さい。このことから、再撮像画像から差分値集合は、実撮像画像から生成された差分値集合よりも輝度値の輝度勾配が小さい。よって、差分値集合における輝度の輝度勾配が閾値を下回る場合、撮影対象から生成された撮像画像が再撮像画像であると判定する。輝度勾配は、輝度値集合から、輝度値範囲、平均、および／または分散などを計算することによって判定されてもよい。
【００８０】
なお、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、差分値集合のうち、上述した所定の割合の輝度勾配（または、輝度勾配の平均値）を計算してもよく、輝度勾配の大きい部分のみの輝度勾配（または、輝度勾配の平均値）を閾値と比較してもよい。
【００８１】
また、上述した処理に代えて、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、差分値集合から、頬および顎などの特定の領域にピーク値が存在するか、またはピーク値の数が予め定められた閾値を上回るか否かを判定してもよい。実撮像画像では、頬および顎などに相当する箇所が周辺領域よりも輝度が高くなり、再撮像画像と比較してピーク値が存在する。よって、このようなピーク値を判定することによって、撮像画像が再撮像画像であると判定することができる。
【００８２】
上述したように、ステップＳ５０５およびステップＳ５０６のそれぞれにおいて、第１の撮像画像および第２の撮像画像から特徴的部分を判定してもよいが、ピーク値は、特徴的部分から抽出されてもよい。このようにすることによって、ピーク値を抽出する計算負荷を削減することができる。
【００８３】
上述した連結成分の閾値との比較、輝度勾配の閾値との比較、およびピーク値の閾値との比較はいずれも、差分値集合における輝度分布を判定することに対応する。輝度分布を判定することによって、輝度分布が小さい撮像画像が再撮像画像であると判定することができる。
【００８４】
図５で説明した処理によって、コンピュータデバイス１００は、撮像画像が実撮像画像または再撮像画像であるかを判定し、実撮像画像であると判定した場合は、実撮像画像に基づいて顔認証を実行する。一方、再撮像画像であると判定した場合は、顔認証を実行せずに、例えば、出力装置１５にエラーメッセージを出力する。なお、顔認証の処理については、本明細書では説明を省略する。
【００８５】
以上のように、第１の実施形態を説明した。第１の実施形態では、異なる発光パターンに従って光が照射された撮影対象からの２つの撮像画像から計算された差分値に基づいて、撮像画像が実撮像画像または再撮像画像であるかを判定する。
【００８６】
特許文献１に記載された技術は、撮像画像内の顔領域の画素について、輝度ごとに画素数をカウントしているにすぎないので、例えば、高精度のカメラによって撮影された写真から生成された再撮像画像における輝度値集合は、輝度分布が大きいことがある。よって、撮像画像が実撮像画像または再撮像画像であるかを判定することができないことがある。
【００８７】
本実施形態では、写真などから一様に反射した光は輝度分布の小さい輝度値集合を有するので、異なる発光パターンに従って光が照射された撮影対象から２つの撮像画像の間の差分値を計算することによって、特許文献１に記載された技術よりも高精度に撮像画像が再撮像画像であると判定することができる。
【００８８】
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態を説明する。第２の実施形態は、特に、動画像を撮影することによって生成された再撮像画像を特定する。第２の実施形態に係る画像判定システムも、コンピュータデバイス１００によって実装される。コンピュータデバイス１００の構成は、第１の実施形態で説明した構成と同様である。図６は、第２の実施形態における制御装置１１が実装する論理モジュールの例を説明する。
【００８９】
第２の実施形態でも、制御装置１１は、論理モジュールとして発光制御部１１ａ、発光パターン決定部１１ｂ、画像生成部１１ｃ、輝度値計算部１１ｄ、輝度値判定部１１ｅ、および閾値決定部１１ｆを実装する。
【００９０】
発光制御部１１ａは、発光装置１７に対し、撮影対象に向けて予め定められた色および／または強度を有するランダムな光を照射するよう指示する信号を送信するが、第２の実施形態では、一定時間内に発光のオンおよびオフを繰り返す、つまり点滅するよう指示する。この点滅は、ランダムなタイミングで繰り返す。また、発光制御部１１ａは、光の色および／または強度が、一定時間内に常に変化するよう指示する。発光制御部１１ａの制御によって、撮影対象は、ランダムなタイミングで点滅した、異なる色および／または強度を有するランダムな光が照射される。
【００９１】
画像生成部１１ｃは、撮像装置１６から撮像信号を受信するタイミングで、発光制御部１１ａに要求信号を送信する。発光制御部１１ａは、要求信号に応答して、発光装置１７が放射した光の色および強度（発光パターン）を輝度値計算部１１ｄに通知する。つまり、輝度値計算部１１ｄは、撮影対象に光が照射された状態で撮像装置１６が撮影対象を撮影したときの光の発光パターンを認識する。なお、上述した要求信号は、撮像装置１６が撮影対象を撮影したタイミングで撮像装置１６から発光制御部１１ａに送信されてもよい。
【００９２】
第１の実施形態では、赤色光および黒色光など、固定した発光パターンの組み合わせで撮影対象を撮影し、第１の撮像画像および第２の撮像画像を生成している。第２の実施形態では、発光装置１７が放射する光の色および／または強度が常に変化するので、可変の発光パターンの組み合わせで撮影対象を撮影し、第１の撮像画像および第２の撮像画像を生成する。
【００９３】
発光パターンの組み合わせが固定されると、例えば、発光パターンの組み合わせを認識している悪意のある第三者が、再撮像画像を実撮像画像と同様の輝度値を含むように発光パターンに合わせて写真などをキャリブレーションすることによって、認証を通るおそれがある。第２の実施形態では、発光パターンの組み合わせが常に変化するので、上述したキャリブレーションによって写真などを加工して認証を通ることを防止することができる。
【００９４】
また、発光装置１７が固定の点滅のタイミングかつ発光パターンの固定の組み合わせで光を放射する場合、その光の点滅に合わせて点滅した光を人間の顔に放射し、その人間を撮影した動画像によってなりすましを試みるようなケースも考えられる。例えば、動画像内で人間の顔に光が照射されると同じタイミングで、発光装置１７が撮影対象に光を照射すると、その光の色によっては、第１の実施形態で説明した処理では認証を通るおそれがある。第２の実施形態では、発光装置が放射する光の点滅タイミングがランダムなので、動画像を撮影する際に、上述したような光の点滅に合わせて点滅した光を人間の顔に照射することが困難となる。
【００９５】
次に、図７に示すフローチャートを参照して、第２の実施形態に従った、コンピュータデバイス１００が実行する処理の例を説明する。図７に示す処理は、制御装置１１が記憶装置１３に記憶されたプログラムを実行することによって実行される。
【００９６】
まず、制御装置１１（発光制御部１１ａ）の指示に基づいて、発光装置１７は、ランダムなタイミングで点滅する、異なる色および／または強度を有するランダムな光を放射する（ステップＳ７０１）。この処理によって、発光装置１７は、第１の発光パターンに従って撮影対象に光を照射し、その後、ランダムな間隔が経過した後、第１の発光パターンに従って撮影対象に光を照射することになる。
【００９７】
次に、制御装置１１の指示に基づいて、撮像装置１６は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影し、撮像信号を制御装置１１（画像生成部１１ｃ）に送信する。制御装置１１（画像生成部１１ｃ）は、撮像信号に基づいて、第１の撮像画像を生成する（ステップＳ７０２）。
【００９８】
次に、制御装置１１（画像生成部１１ｃ）は、制御装置１１（発光制御部１１ａ）に要求信号を送信し、制御装置１１（発光制御部１１ａ）は、要求信号に応答して、第１の発光パターン（色および強度）を制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）に通知する。この処理によって、輝度値計算部１１ｄは、撮像装置１６が（第１の撮像画像を生成するための）撮影対象を撮影したときの第１の発光パターンを認識する（Ｓ７０３）。
【００９９】
次に、制御装置１１の指示に基づいて、撮像装置１６は、第２のパターンに従って光が照射された撮影対象を撮影し、撮像信号を制御装置１１（画像生成部１１ｃ）に送信する。制御装置１１（画像生成部１１ｃ）は、撮像信号に基づいて、第２の撮像画像を生成する（ステップＳ７０４）。
【０１００】
次に、制御装置１１（画像生成部１１ｃ）は、制御装置１１（発光制御部１１ａ）に要求信号を送信し、制御装置１１（発光制御部１１ａ）は、要求信号に応答して、第２の発光パターン（色および強度）を制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）に通知する。この処理によって、輝度値計算部１１ｄは、撮像装置１６が（第１の撮像画像を生成するための）撮影対象を撮影したときの第２の発光パターンを認識する（Ｓ７０５）。
【０１０１】
次に、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、第１の撮像画像から第１の輝度値集合を計算し（ステップＳ７０６）、第２の撮像画像から第２の輝度値集合を計算する（ステップＳ７０７）。輝度値は、上述した式（１）に従って計算されてもよい。
【０１０２】
次に、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、第１の輝度値集合および第２の輝度値集合から、輝度値の差分値（差分値集合）を計算する（ステップＳ７０８）。このときに、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、差分値集合（または、第１の輝度値集合および／もしくは第２の輝度値集合）から特徴的領域を判定する。次に、制御装置１１（輝度値計算部１１ｄ）は、差分値集合のうち、予め定められた割合の差分値集合を、基準輝度値に基づいて二値化する（二値集合を計算する）（ステップＳ７０９）。
【０１０３】
ステップＳ７０３およびステップＳ７０５において、輝度値計算部１１ｄは、第１の発光パターンおよび第２の発光パターンを認識するので、それらの組み合わせに従って、上述した基準輝度値および割合を決定することができる。
【０１０４】
次に、制御装置１１（輝度値判定部１１ｅ）は、二値集合から連結成分を判定し、その連結成分が特徴的領域に位置するかを判定する。そして、制御装置１１（輝度値判定部１１ｅ）は、特徴的領域に位置すると判定された連結成分における画素数の合計が予め定められた閾値を下回るか否かを判定する（ステップＳ７１０）。閾値を下回ると判定した場合、撮影対象から生成された撮像画像が写真などを撮影することによって生成された再撮像画像であると判定する。この閾値は、第１の実施形態で説明した通りである。撮像画像が実撮像画像または再撮像画像であるかを判定した後の処理も、第１の実施形態で説明した通りである。
【０１０５】
第２の実施形態においても、ステップＳ７０９およびステップＳ７１０の処理に代えて、差分値集合に基づいて輝度値ヒストグラムを生成し、輝度値ヒストグラムに基づいて、輝度勾配が予め定められた閾値を下回るか否かを判定してもよい。また、特定の領域にピーク値が存在するか、またはピーク値の数が予め定められた閾値を上回るか否かを判定してもよい。
【０１０６】
以上のように、第２の実施形態を説明した。第２の実施形態では、ランダムなタイミングで点滅する、ランダムな光を撮影対象に照射する。第２の実施形態によれば、固定された発光パターンの組み合わせを認識した悪意のある第三者が、パターンの組み合わせに従って動画に加工を施し、その動画で認証を通ることを防止することができる。
【０１０７】
なお、第２の実施形態では、２つの撮像画像から差分値を計算する例を説明したが、そのような構成に限定されない。第２の実施形態では、発光装置１７が、一定時間に点滅した光を撮影対象に照射するので、撮像装置１６は、撮影対象を３回以上撮影してもよい。この場合、３つ以上の撮像装置が生成されることになるが、３つ以上の撮像装置のそれぞれについての輝度値集合を計算し、それらから輝度値集合を比較して、２つの輝度値集合を選択し、選択した２つの輝度値集合から差分値集合を計算してもよい。
【０１０８】
また、第２の実施形態では、画像生成部１１ｃ（または、撮像装置１６）が発光制御部１１ａに要求信号を送信し、発光制御部１１ａが発光パターンを輝度値計算部１１ｄに通知しているが、そのような構成に限定されない。例えば、光センサなどが設けられてもよい。この場合、撮像装置１６が撮影対象を撮影したことを光センサが検出し（撮像装置１６が撮影対象を照射する光を検出）、また、そのときに発光装置１７が撮影対象に放射した光を検出することによって、発光パターンを判定してもよい。
【０１０９】
更に、上述した光センサは、発光装置１７がランダムなタイミングで点滅した光を放射することに対応して、発光装置１７が光を放射するときの検出し、そのことを撮像装置１６に通知してもよい。撮像装置１６は、発光装置１７からの通知に応答して、撮影対象を撮影する。このような構成によって、発光装置１７がランダムなタイミングで点滅した光を放射しても、撮影対象に常に光が照射された状態で撮影対象を撮影することができる。
【０１１０】
上記実施形態で説明したハードウェアの構成要素は例示的なものにすぎず、その他の構成も可能であることに留意されたい。また、上記実施形態で説明した処理の順序は、必ずしも説明した順序で実行される必要がなく、任意の順序で実行されてもよい。更に、本発明の基本的な概念から逸脱することなく、追加のステップが新たに加えられてもよい。
【０１１１】
また、本発明の一実施形態に係る画像判定、コンピュータデバイス１００によって実行されるコンピュータプログラムによって実装されるが、当該コンピュータプログラムは、非一時的記憶媒体に記憶されてもよい。非一時的記憶媒体の例は、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、レジスタ、キャッシュメモリ、半導体メモリ装置、内蔵ハードディスクおよび取外可能ディスク装置などの磁気媒体、光磁気媒体、ならびにＣＤ−ＲＯＭディスクおよびデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）などの光学媒体などを含む。
【要約】
【課題】撮像画像が実撮像画像または再撮像画像であるかを判定する。
【解決手段】制御装置は、第１の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成された第１の撮像画像を取得し、第２の発光パターンに従って光が照射された撮影対象を撮影することによって生成された第２の撮像画像を取得し、第１の撮像画像および第２の撮像画像内の画素についての第１の輝度値集合および第２の輝度値集合を計算し、第１の輝度値集合と第２の輝度値集合との差分値集合を計算し、差分値集合における輝度分布を判定する。
【選択図】図５【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６】
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【図７】
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