(57)【要約】【課題】認証精度を向上し得る登録装置、照合装置、データ構造及び記憶媒体を提案する。【解決手段】登録装置にあっては、生体の静脈に対する静脈画像を取得する画像取得部と、静脈画像の一部から、アフィン変換に耐性をもつパラメータを抽出する抽出部と、抽出部により抽出されたパラメータを記憶手段に登録する登録部とを設け、当該アフィン変換に耐性をもつパラメータの抽出対象を、静脈画像の一部とした。【選択図】図１０
2009020698.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の静脈に対する静脈画像を取得する画像取得部と、
上記静脈画像の一部から、アフィン変換に耐性をもつパラメータを抽出する抽出部と、
上記抽出部により抽出された上記パラメータを記憶手段に登録する登録部と
を具えることを特徴とする登録装置。
【請求項２】
上記抽出部は、
上記静脈画像に映し出される静脈の各分岐部分に対して、その分岐部分の輪郭が含まれるように抽出範囲を設定し、当該設定した抽出範囲から、上記パラメータをそれぞれ抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の登録装置。
【請求項３】
上記抽出部は、
上記静脈画像に映し出される静脈の各分岐部分のうち、上記静脈画像の中心位置を基準とする中央領域に含まれる分岐部分を中心として抽出範囲を設定し、当該設定した抽出範囲から、上記パラメータをそれぞれ抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の登録装置。
【請求項４】
上記静脈画像に映し出される静脈から、複数の静脈部分点を検出する検出部をさらに具え、
上記抽出部は、
各上記静脈部分点を中心とする所定の抽出範囲から、上記パラメータをそれぞれ抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の登録装置。
【請求項５】
上記検出部は、
上記複数の静脈部分点として、静脈の端点、分岐点及び屈曲点の全部又は一部を検出する
ことを特徴とする請求項４に記載の登録装置。
【請求項６】
上記検出部は、
上記複数の静脈部分点の検出手法を、所定のタイミングで切り換え、
上記登録部は、
上記パラメータと、上記検出手法を特定するための識別子とを上記記憶手段に登録する
ことを特徴とする請求項４に記載の登録装置。
【請求項７】
上記パラメータは、モーメント不変量である
ことを特徴とする請求項１に記載の登録装置。
【請求項８】
認証対象として入力される、生体の静脈に対する静脈画像の一部から、アフィン変換に耐性をもつパラメータを抽出する抽出部と、
記憶手段に登録された登録情報を読み出す読出部と、
上記パラメータと、上記登録情報との照合の程度に応じて、上記パラメータの入力者が登録者であるか否かを判定する判定部と
を具えることを特徴とする認証装置。
【請求項９】
上記判定部は、
上記パラメータと、上記登録情報の対応するパラメータとの変化率が所定の閾値未満のとき、上記パラメータの入力者が登録者であると判定する
ことを特徴とする請求項８に記載の認証装置。
【請求項１０】
上記抽出部は、
上記静脈画像に映し出される静脈の各分岐部分に対して抽出範囲を設定し、当該設定した抽出範囲から、上記パラメータをそれぞれ抽出し、
上記判定部は、
各上記パラメータと、上記登録情報の対応するパラメータとの変化率がそれぞれ所定の閾値未満であり、かつ、各上記パラメータの抽出範囲とされた分岐部分と、上記登録情報の対応するパラメータの抽出範囲とされた分岐部分とが幾何学的な対応関係にあるとき、上記パラメータの入力者が登録者であると判定する
ことを特徴とする請求項８に記載の認証装置。
【請求項１１】
コンピュータが登録者であるか否かを判定する処理に用いられるデータのデータ構造であって、
上記登録者の静脈に対する静脈画像の一部から抽出された、アフィン変換に耐性をもつパラメータを含み、
上記パラメータは、
上記処理において、認証対象として入力される静脈画像の対応部分から抽出されるパラメータと比較される
ことを特徴とするデータ構造。
【請求項１２】
上記パラメータのほか、上記一部における位置情報を含み、
上記位置情報は、
上記処理において、上記対応部分の位置情報と幾何学的な対応関係にあるか否かが判定される
ことを特徴とする請求項１１に記載のデータ構造。
【請求項１３】
コンピュータが登録者であるか否かを判定する処理に用いられるデータが格納される記憶媒体であって、
上記データは、
上記登録者の静脈に対する静脈画像の一部から抽出された、アフィン変換に耐性をもつパラメータを含み、
上記パラメータは、
上記処理において、認証対象として入力される静脈画像の対応部分から抽出されるパラメータと比較される
ことを特徴とする記憶媒体。
【請求項１４】
上記パラメータのほか、上記一部における位置情報を含み、
上記位置情報は、
上記処理において、上記対応部分の位置情報と幾何学的な対応関係にあるか否かが判定される
ことを特徴とする請求項１３に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は登録装置、照合装置、データ構造及び記憶媒体に関し、例えばバイオメトリクス認証に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
認証対象として生体を利用したものが普及していきている。また、携帯電話機等の携帯通信機器に生体認証を搭載することにより、携帯通信機器を通じて、どこでも通信相手に対して認証処理が容易に行えるようになる等、携帯通信機器に生体認証装置を搭載することは重要である。
【０００３】
従来、生体認証装置には、指の静脈を対象として利用した静脈認証装置があり、この静脈認証装置は、指内方における静脈の撮像結果として得られる静脈画像内における静脈の特徴を表すパターン情報を生成し、これを記憶手段に登録又は記憶手段に登録されたパターン情報と照合するようになされている。
【０００４】
ところで、パターン情報を登録するとき、および、登録されたパターン情報と照合するとき、撮像部に対する静脈部分の位置ずれが生じていた場合、登録者であるにもかかわらず他人であると判定する、あるいは、他人であるにもかかわらず登録者であると判定するといった事態が生じ得るため、認証精度が低減する問題がある。この問題を解決するものの１つに、パターン情報として輝度ヒストグラムの波形状態を利用し、撮像時の位置ずれに起因する誤判定を防止するようにしたものがある（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平２００５−３１２７４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながらこの文献では、例えば、認証時において、登録時における静脈部分が一部でも撮像範囲からはみ出る状態で位置ずれが生じていた場合、このとき取得される輝度ヒストグラムの波形状態は、登録時のものとは全く異なる状態となるため、認証精度が低減するという問題があった。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、認証精度を向上し得る登録装置、照合装置、データ構造及び記憶媒体を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するため本発明は、登録装置であって、生体の静脈に対する静脈画像を取得する画像取得部と、静脈画像の一部から、アフィン変換に耐性をもつパラメータを抽出する抽出部と、抽出部により抽出されたパラメータを記憶手段に登録する登録部とを設けるようにした。
【０００８】
また本発明は、認証装置であって、認証対象として入力される、生体の静脈に対する静脈画像の一部から、アフィン変換に耐性をもつパラメータを抽出する抽出部と、記憶手段に登録された登録情報を読み出す読出部と、パラメータと、登録情報との照合の程度に応じて、パラメータの入力者が登録者であるか否かを判定する判定部とを設けるようにした。
【０００９】
さらに本発明は、コンピュータが登録者であるか否かを判定する処理に用いられるデータのデータ構造であって、登録者の静脈に対する静脈画像の一部から抽出された、アフィン変換に耐性をもつパラメータを含み、パラメータは、当該処理において、認証対象として入力される静脈画像の対応部分から抽出されるパラメータと比較されるものである。
【００１０】
さらに本発明は、コンピュータが登録者であるか否かを判定する処理に用いられるデータが格納される記憶媒体であって、データは、登録者の静脈に対する静脈画像の一部から抽出された、アフィン変換に耐性をもつパラメータを含み、パラメータは、当該処理において、認証対象として入力される静脈画像の対応部分から抽出されるパラメータと比較されるものである。
【発明の効果】
【００１１】
以上のように本発明によれば、アフィン変換に耐性をもつパラメータの抽出対象を、静脈画像の一部としたことにより、撮像範囲を大きくしなくとも、静脈画像内における静脈の移動許容量を確保することができ、かくして認証精度を向上し得る登録装置、照合装置、データ構造及び記憶媒体を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下図面について、本発明を適用した一実施の形態を詳述する。
【００１３】
（１）認証装置の全体構成
図１において、本実施の形態による認証装置１の全体構成を示す。この認証装置１は、制御部１０に対して、操作部１１、撮像部１２、メモリ１３、インターフェース１４及び通知部１５をそれぞれバス１６を介して接続することにより構成される。
【００１４】
制御部１０は、認証装置１全体の制御を司るＣＰＵ(Central Processing Unit)と、各種プログラム及び設定情報などが格納されるＲＯＭ(Read Only Memory)と、当該ＣＰＵのワークメモリとしてのＲＡＭ(Random Access Memory)とを含むコンピュータとして構成される。
【００１５】
この制御部１０には、登録対象のユーザ（以下、これを登録者と呼ぶ）の静脈を登録するモード（以下、これを静脈登録モードと呼ぶ）の実行命令ＣＯＭ１又は登録者本人の有無を判定するモード（以下、これを認証モードと呼ぶ）の実行命令ＣＯＭ２が、ユーザ操作に応じて操作部１１から入力される。
【００１６】
制御部１０は、かかる実行命令ＣＯＭ１、ＣＯＭ２に基づいて実行すべきモードを決定し、この決定結果に対応するプログラムに基づいて、撮像部１２、メモリ１３、インターフェース１４及び通知部１５を適宜制御し、静脈登録モード又は認証モードを実行するようになされている。
【００１７】
撮像部１２は、脱酸素化ヘモグロビン及び酸素化ヘモグロビンの双方に対して特異的に吸収される特性をもつ波長域（７００[nm]〜９００[nm]）に含まれる波長の光（以下、これを近赤外光と呼ぶ）を、指を配すべき対象となる面（以下、これを指配置面と呼ぶ）上に照射する。
【００１８】
また撮像部１２は、指配置面に配される生体部位内の静脈を投影される像を、画像（以下、これを静脈画像と呼ぶ）に関するデータ（以下、これを静脈画像データと呼ぶ）として取得し、該静脈画像データを制御部１０に出力するようになされている。
【００１９】
メモリ１３は、例えばフラッシュメモリでなり、制御部１０により指定されるデータを記憶し、又は読み出すようになされている。
【００２０】
インターフェース１４は、所定の伝送路を介して接続された外部の装置との間で各種データを授受するようになされている。
【００２１】
通知部１５は、表示部１５ａ及び音声出力部１５ｂでなり、該表示部１５ａは、制御部１０から与えられる表示データに基づく文字や図形を表示画面に表示する。一方、音声出力部１５ｂは、制御部１０から与えられる音声データに基づく音声を、スピーカから出力するようになされている。
【００２２】
（１−１）静脈登録モード
次に、静脈登録モードについて説明する。制御部１０は、実行すべきモードとして静脈登録モードを決定した場合、指配置面に指を配すべきことを通知部１５を介して通知した後、図２に示すように、駆動部２１、画像処理部２２及び登録部２３として機能する。
【００２３】
この場合、駆動部２１は、撮像部１２を駆動することにより静脈画像データを取得する。すなわち駆動部２１は、撮像部１２における光源を駆動することによって指配置面に対して近赤外光を照射させる。また駆動部２１は、撮像部１２における光学レンズのレンズ位置を、被写体に焦点が合うように調整する。さらに駆動部２１は、所定の露出値（ＥＶ(Exposure Value)）に基づいて、撮像部１２における絞りの絞り値を調整するとともに、撮像素子に対するシャッター速度（露出時間）を調整する。
【００２４】
画像処理部２２は、撮像部１２での撮像結果として、該撮像部１２から与えられる静脈画像データから、静脈画像の特徴として、アフィン変換に耐性をもつパラメータを抽出するようになされている。このアフィン変換に耐性をもつパラメータとは、画像における輝度の状態が不変であれば位置が変化しても不変となるパラメータである。以下このパラメータを特徴量と適宜呼ぶこととする。
【００２５】
登録部２３は、画像処理部２２により抽出された特徴量に基づいて、登録者を識別するためのデータ（以下、これを登録データと呼ぶ）として生成し、これをメモリ１３に記憶することにより登録する。
【００２６】
このようにして制御部１０は、静脈登録モードを実行することができるようになされている。
【００２７】
（１−２）認証モード
次に、認証モードについて説明する。制御部１０は、実行すべきモードとして認証モードを決定した場合、指配置面に指を配置すべきことを通知部１５を介して通知した後、図２との対応部分に同一符号を付した図３に示すように、駆動部２１、画像処理部２２、読出部３１及び認証部３２として機能する。
【００２８】
この場合、駆動部２１は、撮像部１２を駆動させ、画像処理部２２は、撮像部１２から与えられる静脈画像データに基づいて特徴量を抽出する。
【００２９】
読出部３１は、メモリ１３に記憶された登録データを読み出すことにより取得し、これを認証部３２に与えるようになされている。
【００３０】
認証部３２は、読出部３１に与えられる登録データの特徴量と、画像処理部２２により抽出された特徴量とを照合し、該照合の程度に応じて、静脈画像データの提供者が登録者と承認できるか否かを判定する。
【００３１】
認証部３２は、登録者と承認することができないものと判定した場合、当該承認することができないことを、表示部１５ａ及び音声出力部１５ｂを介して視覚的及び聴覚的に通知する。
【００３２】
一方、認証部３２は、登録者と承認することができるものと判定した場合、所定の処理の実行を開始させるためのデータを、インターフェース１４に接続された装置に送出する。この装置では、所定の処理として、例えば、ドアを一定期間閉錠させる、あるいは、制限対象の動作モードを解除させる等、認証成功時に実行すべき処理が行われる。
【００３３】
このようにしてこの制御部１０は、認証モードを実行することができるようになされている。
【００３４】
（２）画像処理部における処理内容
次に、画像処理部２２について具体的に説明する。この画像処理部２２は、図４に示すように、鮮鋭化部４１、特徴点抽出部４２及び特徴量抽出部４３を含む構成となっている。
【００３５】
（２−１）鮮鋭化処理
鮮鋭化部４１は、撮像部１２（図２）から得られる静脈画像データに対して、ＬｏＧフィルタと呼ばれる鮮鋭化処理を施すことによって、静脈画像に含まれる静脈を浮きぼらせる。
【００３６】
ここで、鮮鋭処理前後の画像を図５に示す。この図５からも明らかなように、鮮鋭処理によって静脈画像における静脈と背景の差（境界部分）が明瞭にされ、この結果、静脈画像に含まれる静脈が、背景から浮き彫りになる。
【００３７】
（２−２）基準点検出処理
基準点検出部４２は、鮮鋭化部４１から与えられる静脈画像データに基づいて、静脈画像に含まれる静脈の分岐点を検出する。
【００３８】
この実施の形態では、基準点検出部４２は、分岐点を検出するための前段階として、静脈画像を２値化し、該２値化された画像における静脈幅の中心又は輝度ピークを抽出することによって、当該静脈の線幅が１画素となるパターンを生成する。したがって、基準点検出部４２は、この前段階の過程を経ない場合に比して、静脈の交差部分の位置を一律に検出し得るようになされている。
【００３９】
（２−３）特徴量抽出処理
特徴量抽出部４３は、鮮鋭化処理後の静脈画像データを鮮鋭化部４１から取得し、当該静脈画像の特徴量を算出する。この特徴量抽出部４３では、特徴量として、モーメント不変量が採用される。
【００４０】
モーメント不変量について簡単に説明する。座標（x,y）における画像ｆ（x,y）の（p+q）次の画像モーメントは、次式
【００４１】
【数１】
2009020698.tif 000003
【００４２】
によって定義されるように、画像の原点を中心とした画素の分散値を表すものである。したがって、大きな値の画素値が原点から離れた位置に散らばるほど、画像モーメントは大きい値をとることになる。
【００４３】
この（１）式における「ｐ」はＸ軸方向に対する重みを表し、「ｑ」はＹ軸方向に対する重みを表している。したがって、「ｐ」の値が大きくなればＸ軸方向への分散に対する重みが増し、「ｑ」の値が大きくなればＹ軸方向への分散に対する重みが増すことになる。ちなみに、（１）式における「ｗ」はＸ軸方向の画素数を意味し、「ｈ」はＹ軸方向の画素数を意味する。
【００４４】
この画像モーメントでは、ｍ１０／ｍ００およびｍ０１／ｍ００は重心座標Ｇ（xＧ,yＧ）を表しており、この重心座標Ｇ（xＧ,yＧ）をもとにして、重心周りのモーメント、つまり重心モーメントは、次式
【００４５】
【数２】
2009020698.tif 000004
【００４６】
によって定義することができる。これは、原点からの距離ではなく、重心からの距離を考慮したモーメントである。すなわち、この値は、画像内の画素値におけるＸ軸およびＹ軸方向に対する重心を考慮した分散を表すものである。
【００４７】
さらに、この重心モーメントを、次式
【００４８】
【数３】
2009020698.tif 000005
【００４９】
によって正規化し、正規重心モーメントηを求める。この正規化により、分散の広がり具合がモーメントの値に影響しなくなるため、画像内のオブジェクトの平行移動又は回転移動や、画像サイズに対して不変となる。
【００５０】
モーメント不変量は、この正規重心モーメントを組み合わせたものであり、次式
【００５１】
【数４】
2009020698.tif 000006
【００５２】
によって定義されるように、１次（Ｉ１）〜７次（Ｉ７）までの７種類ある。例えば、１次のモーメント不変量Ｉ１は、（４）式からも明らかなように、Ｘ軸方向への分散と、Ｙ軸方向への分散とを加算したものである。ちなみに、このモーメント不変量は、Ｈｕ氏により提案されたものである（M-K. Hu. Visual pattern recognition by moment invariants. IRE Trans. on Information Theory, IT-8:pp. 179-187, 1962.）。
【００５３】
ここで、図６に示す各サンプル画像（図６（Ａ）：lenna、図６（Ｂ）：mandrill、図６（Ｃ）：barbara）を、図７に示すように、画素値がゼロとなる背景に、基準（角度０［°］）に対して１０［°］ごとに回転移動させるとともに、任意に平行移動させ、当該移動時におけるモーメント不変量を算出した。
【００５４】
この結果を図８に示す。この図８は、縦軸にモーメント不変量を、横軸に回転角度をそれぞれとって、モーメント不変量と角度との関係をプロットしたものである。この図８からも明らかなように、回転移動及び平行移動しても、モーメント不変量の値はおおよそ一様、つまり不変となっていることが分かる。
【００５５】
ただし、図７からも分かるように、撮像範囲のなかにサンプル画像全体が存在していなければ、サンプル画像の絵柄の状態（画素の輝度値とその位置との関係）が変化するので、モーメント不変量は変化することになる。したがって、モーメント不変量の抽出対象を静脈画像全体とする場合、撮像対象よりも大きい撮像範囲を確保しなければ、撮像対象の移動を許容することができないことになる。つまり、撮像対象の移動の許容範囲を広げるほど、撮像部１２が大型化する。
【００５６】
そこで、この特徴量抽出部４３は、モーメント不変量の抽出対象を静脈画像全体ではなく、該静脈画像の一部に限定されている。これにより特徴量抽出部４３は、モーメント不変量の抽出範囲が静脈画像内にある限り、撮像範囲の大小にかかわらず、撮像対象の移動（指配置面においてその面方向への指の平行移動、あるいは、指の長手方向の軸を中心とする指の回転移動）を許容することができ、この結果、モーメント不変量の抽出対象を静脈画像全体とする場合に比して、撮像対象（静脈）の特徴を適切に捉えることができる。
【００５７】
この実施の形態では、モーメント不変量の抽出対象として、図９に示すように、分岐点を中心とする近傍の範囲が採用される。具体的には、特徴量抽出部４３は、鮮鋭化部４１から画像データを取得する場合、基準点検出部４２から、当該画像データにおける静脈の分岐点の位置データも取得し、この位置データに示される分岐点を中心とする円形状の抽出範囲を設定してモーメント不変量を算出する。
【００５８】
ここで、図１０において、１回目の撮像時（図１０（Ａ））と、その撮像位置に対して、指配置面の面方向に移動（図中、右側に移動）した２回目の撮像時（図１０（Ｂ）及び図１０（Ｃ））との静脈画像を左側に、鮮鋭処理前後の静脈画像を右側に、モーメント不変量の抽出範囲における拡大画像を下側にそれぞれ示す。
【００５９】
この図１０からも明らかなように、同じ分岐点を中心とする抽出範囲（図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ））では、静脈登録モードと、認証モードとにおいて指配置面に配する指の位置が相違した場合であっても、モーメント不変量は、１次（Ｉ１）及び２次（Ｉ２）ともに変わらない。これに対し、抽出範囲が変われば（図１０（Ｃ））、モーメント不変量は、１次（Ｉ１）及び２次（Ｉ２）ともに、大きく相違することになる。
【００６０】
このように特徴量抽出部４３は、静脈において個人差が大きく識別に重要な要素となる分岐部分のモーメント不変量を、静脈画像内での移動にかかわらず、正確に算出することができる。
【００６１】
ところで、特徴量抽出部４３は、分岐点を中心として抽出範囲を設定する場合、分岐部分の輪郭を包含するように設定するようになされている。これは、図１１に示すように、基準点検出部４２において検出される分岐点ＤＰは、その静脈を１画素幅としたときの交点であるが、モーメント抽出対象の分岐部分は任意の幅となっていることに起因する。
【００６２】
つまり、輪郭線上における分岐点ＰＸを包含する抽出範囲ＡＲを設定した場合（図１１（Ａ））には、静脈画像上における各分岐点は、中心からの位置及びその位置での輝度の状態にそれぞれ個性もつことになるが、当該分岐点ＰＸを包含する抽出範囲ＡＲを設定しない場合（図１１（Ｂ））には、その個性が乏しくなるので、識別対象としての意義を失うからである。
【００６３】
なお、この抽出範囲を一律に設定する場合、その抽出範囲の半径を、前段の鮮鋭化部４２において鮮鋭化単位とされる範囲（カーネルサイズ）以上とすることが好ましい。輪郭線上における分岐点ＰＸを包含する確率が高いからである。
【００６４】
さらにこの実施の形態の場合、特徴量抽出部４３では、図１２に示すように、静脈画像中心から一定の距離までの中央領域に含まれる分岐点だけが、モーメント不変量の抽出対象として採用される。したがって、特徴量抽出部４３は、静脈画像に含まれるすべての分岐点を中心とする抽出範囲ＡＲ内のモーメント不変量の算出する場合に比して、撮像対象の移動をより一段と許容し得るようになされている。
【００６５】
（３）登録部における処理内容
次に、登録部２３について具体的に説明する。この登録部２３は、特徴量抽出部４３からモーメント不変量を取得し、当該特徴量抽出部４３において算出されたモーメント不変量の個数が規定個数以上であるか否かを判定する。
【００６６】
ここで、モーメント不変量の個数が規定個数未満であった場合、登録部２３は、登録者の特徴量としては不十分であるとし、再撮像すべきことを通知部１５を介して通知するようになされている。
【００６７】
一方、モーメント不変量の個数が規定個数以上であった場合、登録部２３は、基準点検出部４２から、静脈画像データにおける静脈の分岐点の位置データを取得し、当該分岐点の位置と、その位置を基準として算出されたモーメント不変量とを含む登録データを生成する。この登録データのデータ構造を図１３に示す。この識別データは、ヘッダ領域ＨＡｒと、データ領域ＤＡｒとを含む構造でなる。
【００６８】
このヘッダ領域ＨＡｒには、分岐点数と、Ｈｕのモーメント不変量における７つの次数のうち、適用された次数の数とが格納される。これらは、画像処理部２２の処理内容を特定するものとなるので、データ領域ＤＡｒに格納される内容が、この画像処理部２２の処理結果であることを証明する識別子としての意味をもつ。
【００６９】
一方、データ領域ＤＡｒには、モーメント不変量の抽出基準とされた分岐点の位置（ｘｙ座標）と、ｈ（ただし、ｈは２、３、……、又は７）次の各モーメント不変量Ｈとが対応付けられた状態で格納される。
【００７０】
このように登録部２３は、画像処理部２２での処理結果と、その処理結果が画像処理部２２を経たものであることを証明する内容とを含む登録データをメモリ１３に登録するようになされている。
【００７１】
（４）認証部における処理内容
次に、認証部３２について具体的に説明する。この認証部３２は、図１４に示すように、パラメータ照合部５１と、幾何学関係検証部５２とを含む構成となっている。
【００７２】
（４−１）パラメータ照合処理
パラメータ照合部５１は、読出部３１によりメモリ１３から読み出された登録データのデータ領域ＤＡｒ（図１３）に格納されるモーメント不変量（以下、これを登録用不変量と呼ぶ）と、画像処理部２２（図３）により抽出されたモーメント不変量（以下、これを認証用不変量と呼ぶ）とを照合する。
【００７３】
具体的にパラメータ照合部５１は、データ領域ＤＡｒ（図１３）におけるｉ次（ｉ＝１、２、……、７）の登録用不変量をＩＴ（Ｔ＝１、２、……、ｍ（ｍは整数））とし、画像処理部２２（図３）により抽出された認証用不変量をＩＳ（Ｓ＝１、２、……、ｎ（ｎは整数））とすると、次式
【００７４】
【数５】
2009020698.tif 000007
【００７５】
によって、各登録用不変量と、対応する認証用不変量との変化率ｄＩを同一の次数ごとにそれぞれ求める。ちなみに、パラメータ照合部５１は、例えば、モーメント不変量の抽出基準である分岐点に基づいて、登録用不変量と認証用不変量との対応関係を認識する。
【００７６】
またパラメータ照合部５１は、照合結果として各変化率ｄＩを得た場合、これら変化率ｄＩのすべてが所定の閾値未満となるか否かを判定する。ここで、各変化率ｄＩのいずれか１つでも閾値以上となる場合、このことは、登録時と認証時の静脈画像が相違する、つまり、認証時に静脈画像を提供した提供者が登録者ではないことを意味する。この場合、パラメータ照合部５１は、登録者と承認することができないことを、通知部１５を介して通知する。
【００７７】
一方、各変化率ｄＩのすべてがそれぞれ所定の閾値未満となる場合、このことは、静脈画像を入力した対象者が登録者である可能性が高いことを意味する。この場合、パラメータ照合部５１は、処理を開始すべきことを幾何学関係検証部５２に通知する。
【００７８】
ここで、図１５に示す静脈画像を例として、上述のパラメータ照合部５１での処理結果を図１６に示す。この図１５は、図１５（Ａ）において、静脈登録モード時に取得された静脈画像と、その静脈画像に関する登録用不変量の算出部分における拡大画像とを示し、図１５（Ｂ）において、当該登録者の同一部分から認証モード時に取得された静脈画像と、その静脈画像に関する認証用不変量の算出部分における拡大画像とを示したものである。
【００７９】
また、対応する分岐点には、同一の番号を割り当て、当該分岐点の番号うち、認証対象の分岐点については「´」を付している。ちなみに、この図１５では、静脈登録モード時に取得された静脈画像の静脈部分（図１５（Ａ））と、認証モード時に取得された静脈画像の静脈部分（図１５（Ｂ））は、実際には存在しないが、視覚的便宜のため示している。
【００８０】
図１６では、登録用不変量と認証用不変量と、同一人の同一部分から得られたものであるため、これら不変量にはおおよそ変化がみられないことが分かる。
【００８１】
（４−２）幾何学関係検証処理
幾何学関係検証部５２は、処理を開始すべきことがパラメータ照合部５１から通知された場合、登録用不変量の抽出基準点となる分岐点と、認証用不変量の抽出基準点となる分岐点との位置関係が対応関係にあるか否かを検証する。
【００８２】
具体的に幾何学関係検証部５２は、変化率の２乗和が最小となる登録用不変量及び認証用不変量の組み合わせを探索し、当該組み合わせの数が規定個数以上であるか否かを判定する。
【００８３】
ここで、組み合わせ数が規定個数未満であった場合、このことは、登録用不変量の抽出基準点となる分岐点と、認証用不変量の抽出基準点となる分岐点との対応数が少ないため、当該分岐点の位置関係を検証するまでもなく、登録者と承認するには信頼性に乏しいことを意味する。この場合、幾何学照合部５２は、登録者と承認することができないことを通知部１５を介して通知する。
【００８４】
一方、組み合わせ数が規定個数以上であった場合、幾何学照合部５２は、変化率の２乗和の最小値が所定の閾値未満を満たす組み合わせとなる登録用不変量と、認証用不変量との抽出基準点となる分岐点の位置をそれぞれ取得する。すなわち、幾何学照合部５２は、登録用不変量に対応する分岐点の位置についてはデータ領域ＤＡｒ（図１３）から取得し、認証用不変量に対応する分岐点の位置については画像処理部２２から取得する。
【００８５】
そして幾何学照合部５２は、組み合わせの一方となる各分岐点間の距離と、組み合わせの他方となる分岐点間の距離とをそれぞれ求め、これら距離の差を組み合わせごとに求める。さらに幾何学照合部５２は、組み合わせごとに求めた各距離の差の総和を、組み合わせ数で除算し、当該除算結果を、幾何学的な対応関係にあるか否かを判定するための評価値とするようになされている。
【００８６】
ここで、図１５に示す静脈画像を例として、上述の幾何学関係検証部５２での処理結果を図１７に示す。この図１７における最左欄は、静脈登録モード時に取得された静脈画像（図１５（Ａ））における分岐点に割り当てられた番号の組み合わせ（すなわち分岐点の組み合わせ）を示し、最左欄から４番目の欄は、認証モード時に取得された静脈画像（図１５（Ｂ））における分岐点に割り当てられた番号の組み合わせを示す。一方、評価値の欄の値は、各距離の差の総和の欄の値を組み合わせ数（６つ）で除算した結果を示したものである。
【００８７】
また幾何学照合部５２は、評価値を算出した場合、その評価値が所定の閾値未満となるか否かを判定する。ここで、評価値が所定の閾値以上となる場合、このことは、登録用不変量と認証用不変量との値には変化がなかったが、これらモーメント不変量の抽出基準となる分岐点が相対的な位置関係にないため、登録用不変量と、認証用不変量との抽出対象となった静脈画像における静脈同士の形状が相違しており、この認証モード時に取得された画像が正規の静脈画像以外のものであることを意味する。この場合、幾何学照合部５２は、登録者と承認することができないことを通知部１５を介して通知する。
【００８８】
これに対して、評価値が所定の閾値未満となる場合、このことは、この認証モード時に静脈画像を入力した入力者が登録者であることを意味する。この場合、幾何学照合部５２は、登録者と承認することができるものとして、認証成功に関する所定の処理の実行を開始させるためのデータを生成し、これをインターフェース１４（図１）に接続された装置に送出するようになされている。
【００８９】
（５）認証処理手順
次に、認証部３２における認証処理手順ついて図１８のフローチャートを用いて説明する。すなわち認証部３２は、認証モードの実行命令ＣＯＭ２を操作部１１から受けた場合、この認証処理手順ＲＴを開始し、ステップＳＰ１において、データ領域ＤＡｒ（図１３）に格納される各登録用不変量と、対応する認証用不変量との変化率を、次数ごとにそれぞれ算出し、ステップＳＰ２に進む。
【００９０】
認証部３２は、このステップＳＰ２において、ステップＳＰ１で算出した各変化率のすべてが所定の閾値未満となるか否かを判定し、当該変化率のすべてが所定の閾値未満となる場合には、ステップＳＰ３に進む。
【００９１】
認証部３２は、このステップＳＰ３において、変化率の２乗和が最小となる登録用不変量及び認証用不変量の組み合わせを探索して、当該組み合わせの数が規定個数以上であるか否かを判定し、当該組み合わせ数が規定個数以上となる場合には、ステップＳＰ４に進む。
【００９２】
認証部３２は、このステップＳＰ４において、変化率の２乗和の最小値が所定の閾値未満を満たす組み合わせとなる登録用不変量と、認証用不変量との抽出基準点となる分岐点の位置を認識し、続くステップＳＰ５において、該認識結果に基づいて評価値を求める。
【００９３】
すなわち認証部３２は、ステップＳＰ４で認識した登録用不変量における各分岐点間の距離と、認証用不変量における各分岐点間の距離とをそれぞれ求めた後、各距離の差を、ステップＳＰ３で探索された組み合わせごとに求める。そして認証部３２は、組み合わせごとに求めた各距離の差の総和を、ステップＳＰ３で探索した組み合わせ数で除算した値を評価値とする。
【００９４】
認証部３２は、ステップＳＰ５で評価値を求めた場合、続くステップＳＰ６に進んで、当該評価値が所定の閾値未満となるか否かを判定する。
【００９５】
ここで、評価値が所定の閾値未満となる場合、認証部３２は、認証成功と評価する。この場合、認証部３２は、ステップＳＰ７に進んで、当該認証成功に対応する所定の処理を実行した後に、この認証処理手順ＲＴを終了する。
【００９６】
一方、評価値が所定の閾値以上となる場合、もしくは、ステップＳＰ２において各登録用不変量と、対応する認証用不変量との変化率がいずれか１つでも所定の閾値以上となる場合、または、ステップＳＰ３において変化率の２乗和が最小となる登録用不変量及び認証用不変量の組み合わせ数が規定個数未満となる場合、認証部３２は、認証失敗と評価する。この場合、認証部３２は、ステップＳＰ８に進んで、当該認証失敗に対応する所定の処理を実行した後に、この認証処理手順ＲＴを終了する。
【００９７】
このようにして認証部３２は、画像のマッチング処理を経ることなく、特徴量（モーメント不変量、位置情報）の値の比較により登録者の有無を判定することができるようになされている。
【００９８】
（６）動作及び効果
以上の構成において、この認証装置１は、静脈画像に映し出される静脈の分岐部分に限って、アフィン変換に耐性をもつパラメータを持つ特徴量を抽出する（例えば図１０）。これによりこの認証装置１は、静脈画像内において静脈が移動した場合であっても、同等の特徴量を、撮像部１２における撮像範囲を大きくすることなく抽出することができる。
【００９９】
したがって、この認証装置１では、静脈画像全体における静脈の特徴量を抽出する場合に比して、静脈画像内における静脈の移動許容量を確保しながらも、認証精度の低下を防止することができる。このことから、携帯電話機等のように、小型化の要請が強い機器に搭載する場合には特に有用となる。
【０１００】
この実施の形態の場合、特徴量としてモーメント不変量を採用することにより、指配置面においてその面方向への指の平行移動、あるいは、指の長手方向の軸を中心とする指の回転移動の双方の移動があっても、同等の特徴量を抽出することができる。
【０１０１】
またこの実施の形態の場合、静脈画像に映し出される静脈の分岐部分のうち、該静脈画像の中心位置から一定の距離までの中央領域ＣＡＲ（図１２）に含まれる各分岐部分を中心として抽出範囲を設定し、当該設定した抽出範囲から特徴量をそれぞれ抽出する。
【０１０２】
したがって、この認証装置１では、特徴量の抽出対象を中央領域ＣＡＲに限定しない場合に比して、静脈画像内における静脈の移動許容量をより一段と確保することができる。また、撮像部１２の構造が、指配置面に配される指を挟むように光源と撮像素子とが配置されたもの（例えば特開２００５−３５３０１４号公報、第１５図）ではなく、指配置面に配される指の配置面に対して光源と撮像素子とが同一方向側に配置されたもの（例えば同公報、第２図）である場合には特に有用となる。
【０１０３】
これは、指の配置面に対して光源と撮像素子とが同一方向側に配置された構造である場合、その指配置面の端部から、光源から静脈に対して照射される近赤外光に可視光がノイズとして入り込むことがあり、これに起因して静脈が映り難くなる静脈画像の端部を、特徴量の抽出対象から除外できることによるものである。
【０１０４】
以上の構成によれば、静脈画像に映し出される静脈の分岐部分に限って、アフィン変換に耐性をもつパラメータを持つ特徴量を抽出するようにしたことにより、撮像範囲を大きくしなくとも、静脈画像内における静脈の移動許容量を確保することができ、かくして認証精度を向上し得る認証装置１を実現できる。
【０１０５】
（７）他の実施の形態
上述の実施の形態においては、鮮鋭化部４１での鮮鋭化処理にＬｏＧフィルタを適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、モルフォロジーフィルタ、ラプラシアンフィルタ、ガウシアンフィルタ又はソーベルフィルタ等、この他種々のフィルタを適用することができる。また、適用するフィルタ数は、２以上であってもよい。
【０１０６】
また上述の実施の形態においては、基準点検出部４２での検出対象として分岐点を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、端点もしくは屈曲点またはこれらの組み合わせを適用するようにしてもよい。また、例えば、静脈を構成する点のうち、静脈画像中心とする円と交わる点等、端点、分岐点及び屈曲点の全部一部以外の静脈上の点を適用するようにしてもよい。
【０１０７】
さらに、基準点検出部４２では、検出対象を分岐点に固定して検出するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、該検出対象を所定のタイミングで切り換えるようにしてもよい。
【０１０８】
例えば、血管登録モードを実行する度に、検出対象を分岐点、屈曲点、画像中心位置を中心とする円と交わる点の順に切り換える。また例えば、血管登録モードを実行する度に、画像中心位置を中心とする円の半径を切り換え、当該円と交わる点を検出する。これら場合、どのようにして検出したか（すなわち検出手法）を特定するための識別子を、ヘッダ領域ＨＡｒ（図１３）に記述するようにし、認証モードにおいて、その識別子に表される検出手法により画像処理部２２（図３）が検出対象を検出することで、登録時と認証時にそれぞれ対応する点を基準としてモーメント不変量を抽出することが可能となる。
【０１０９】
このようにすれば、仮に、他のシステムにおいて登録された静脈の情報が盗用された場合であっても、その情報からは、どのようにしてモーメント不変量の基準点を検出したかが分からないため、この認証装置１では、当該盗用した情報によって登録者として成りすますといったことを防止することができ、より一段と認証精度を向上することができる。
【０１１０】
さらに上述の実施の形態においては、特徴量抽出部４３での抽出対象としてＨｕのモーメント不変量を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、Zernikeモーメントやエントロピー等を適用するようにしてもよい。また、モーメント不変量のように、指配置面においてその面方向への指の平行移動、あるいは、指の長手方向の軸を中心とする指の回転移動の双方の移動に対して不変量となるものではなく、例えば静脈画像における局所的な輝度ヒストグラムのように、平行移動だけに対して不変量となるものを適用することも可能である。要は、アフィン変換に耐性をもつものであればこの他種々の特徴量を適用することができる。
【０１１１】
さらに上述の実施の形態においては、撮像機能、照合機能及び登録機能を有する認証装置１を適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、当該用途に応じて、機能ごとに又は各機能の一部を単体の装置に分けた態様で適用するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明は、バイオメトリクス認証分野において利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】本実施の形態による認証装置の構成を示すブロック図である。
【図２】静脈登録モードにおける制御部の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】認証モードにおける制御部の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】画像処理部の構成を示すブロック図である。
【図５】鮮鋭化処理前後の画像を示す略線図である。
【図６】サンプル画像を示す略線図である。
【図７】回転移動及び平行移動の状態を示す略線図である。
【図８】モーメント不変量と角度との関係を示す略線図である。
【図９】モーメント不変量の抽出範囲を示す略線図である。
【図１０】移動とモーメント不変量との関係を示す略線図である。
【図１１】分岐点を中心とする撮像範囲の大きさの説明に供する略線図である。
【図１２】モーメント不変量の抽出基準とすべき分岐点の説明に供する略線図である。
【図１３】データ構造を示す略線図である。
【図１４】判定部の構成を示すブロック図である。
【図１５】モーメント不変量の抽出範囲とその範囲の基準となる分岐点の画像例を示す略線図である。
【図１６】モーメント不変量の対比を示す略線図である。
【図１７】幾何学的対応関係の説明に供する略線図である。
【図１８】認証処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１４】
１……認証装置、１０……制御部、１１……操作部、１２……撮像部、１３……メモリ、１４……インターフェース、１５……通知部、２１……駆動部、２２……パターン抽出部、２３……登録部、３１……読出部、３２……認証部、４１……鮮鋭化部、４２……基準点抽出部、４３……特徴量抽出部、５１……パラメータ照合部、５２……幾何学関係検証部。
【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９】
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【図１１】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１７】
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【図１８】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１２】
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【図１５】
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【図１６】
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