大分工業高等専門学校紀要

第 47 号(平成 22 年 11 月)

非接触ICカードと連携した掌形個人認証システムの検討

靏浩二1・西田隆2・河野万里絵31制御情報工学科，2電気電子情報工学専攻科H21修了生，3制御情報工学科H21卒業生

個人認証に生体認証が多く使用されるようになり，個人を特定する重要なデータである生体情報の取り扱いが問題となっている．本研究では，利用者の負担にならないカードと一緒に手を差し出すという日常の行為において，撮影した掌形画像から特徴データを抽出し，非接触ICカードに保存された生体情報と照合することにより，本人確認を実現する掌形個人認証システムを開発した．認証アルゴリズムの検討を行った結果，手の幅や指の面積などの特徴量を用いた認証において，他人受入率が0.057％，本人拒否率が22.75％という結果を得た．また，作製した掌形個人認証システムでは，ICカードとの情報通信時間を含めて，認証開始から終了まで約2秒で実行できることを明らかにした．

キーワード : 個人認証，バイオメトリックス，掌形, 永続性，FRR, FAR１．緒言

別な機器類や専用のソフトウェアが必要になる．
この三種類の認証方法は，使用される状況や場所，対象今日，様々な個人認証が私たちの生活の中で数多く利用人数などにより選択されている．この中でも，個人を特定されている．個人認証とは，あらかじめ登録された個人特できる方法として現在，生体認証に対する関心が高まって有の情報を用いて，本人であることを認める技術である．

いる．生体認証は，かつては研究所や金融機関など高いセ情報ネットワークの進展により，個人認証に対する需要がキュリティが要求される施設で使われることがほとんど大幅に増加している．

だったが，最近では携帯電話に指紋センサが搭載されるな

個人認証の方法は，三種類に分けられる1)．まず，本人ど身近なものになってきた．しかし，個人の特徴を認証にが持つ知識を用いる知識認証と呼ばれる認証手段である．

使用する為，生体認証に心理的抵抗を抱く人も少なくない．

この認証方法は，あらかじめ登録しておいたパスワードとまた，生体情報は変更が出来ない為，生体情報が不正に流認証者が示したパスワードを，検証者が照合することで認出してしまった場合，大きな脅威となる5,6)．

証者が正しいかどうか判断する．この認証方法は簡易な手

そこで本研究では，ICカードと連携した個人認証システ段で実現できるため幅広い応用例がある．しかし，覚えやムの研究を行った．このシステムでは，ICカードを差し出すい番号を使用していることが多く，他人が推測し易いとしたときの掌の形状を利用して生体認証を行うので，他のいう点や，文字数が多い場合，本人が忘れてしまう危険性

生体認証方法と比べ，認証者に対する心理的抵抗が少ない．

がある．

また，生体認証に必要な情報は，耐タンパ性に優れたICカ

次に，認証者の所有物を用いる所有物認証と呼ばれる認ードのメモリに書き込むので，外部からの読み出しが困難

証手段がある．これは，磁気カードやICカードなどを用いであり，大切な生体情報が流失する危険性を減らすことがる．会員カードや入退室管理用の非接触式ICカードとしてできる．本報告では，第2章で掌形認証の概略，第3章で作普及している．この認証方法は，知識認証のように認証者製した掌形撮影装置を用いた掌形画像の収集と実験方法がパスワードを覚えておく必要がないが，磁気カードやICについて，第4章で個人を特定するために用いた二つの認カードは盗まれ勝手に使用されたり，紛失してしまったり， 証アルゴリズム，第5章で実験結果を示し，第6章で結果に偽造カードなどで認証されることも懸念される．そこで，ついての考察を行い，最後に結論を述べた．

銀行のキャッシュカードのように，パスワードと併用されることが多くなっている．
最後に，生体認証（バイオメトリックス）と呼ばれる認２．掌形認証

証手段である2-4)．この認証方法は他人と異なる自分だけが持っている特徴を利用して認証を行う技術である．生体認(1) 概要証は，知識認証のような忘却の問題や，所有認証のような最初の掌形認証は，米国航空宇宙局に端を発している．各

紛失の問題もなく利便性が高い．しかし，認証のための特パイロットに，最適な手袋を与えようと彼等の掌形の平均―13―大分工業高等専門学校紀要

第 47 号(平成 22 年 11 月)を作ろうと彼等の掌の大きさ・指の長さを測定した．測定なってくる画像収集，画像処理，ファイルの保存，数値計

結果から全員の掌形，指の長さがわずかに違っていたこと

算全ての過程で，LabVIEWを使用した12）．

により生体認証としての検討が開始された．そして，手の置き方を固定する方式の掌形認証装置7)が市販されている．
しかし，装置が大きくなり，導入できる施設が限られている．また，掌紋（手相）を用いた研究8-10)も行われている．
(2) 生体認証の条件
生体認証に使用する生体情報には，以下に挙げる条件を備えている必要がある．
普遍性：誰もが持っている特性である
唯一性：同じ特性を持つ人がいない
永続性：時間の経過で変化しない

図-１

ここでは，実際の利用の際，実験装置に依存する永続性システム構成(2) 掌形画像の収集について事前検討を行った．片手の掌画像を140日間収集

掌形画像は図１の撮影装置によって収集する．収集手順

し，掌の面積，掌の幅，掌の周囲の長さ，5本の指の全面は以下のよう行った．

積の4つの特徴がどの程度変化するか調べた11)．その結果，①

被験者が手を撮影装置の中に入れる掌の面積，掌の幅，掌の周囲の長さは140日間の中で変化②

被験者の中指の先端が撮影装置の中にあるピンに触は0.32%から0.41%であり，測定誤差を考えても，十分に永続性を満たしている．しかし，指の面積は1.11%とばらつれるように指示する③

プログラムを実行し掌形画像を収集する

きが大きかった．これは使用した指の抽出プログラムでは，本研究では本校学生の27人（男性21人，女性6人）の掌親指の置き方によって親指の面積に変動が出てしまうこ

形画像を，一人当たり7枚収集し，実験に用いた．掌形画とが理由だった．そこで，親指を除き，人差し指，中指，像のサンプル全数は189枚である．7枚の掌形画像を収得す

薬指，小指の面積をそれぞれ個別に認証に使用することにる際には，1枚収得したら一度撮影装置から掌を出してもした．それぞれの面積の変化は，1%以下であり，十分に永らい再度掌を入れてもらって撮影する．これは同じ人でも続性は満たしている．の指の開き加減など，いろいろな掌の形状を記録するためである．

３. 実験方法(3) 非接触ICカードを用いた実験
非接触ICカードを用いた実験では，掌は図-2のようにICカードを掌の下において撮影する． ICカードは掌形と区(1) 認証システムの構成
全体のシステム構成は図-１のようになる．作製した撮別するために背景と同じ黒色に着色したカードを使用し影装置は上部にCCDカメラを，下部にカードリーダを取りた．図で指が細長く見えるのは縦が0.9倍されているためで付けた箱状の装置である．また，掌の影を取り除くために，ある．これは使用しているCCDカメラの仕様による．

内部に光源を二つ取り付け，掌を置く部分を黒色にした．
CCD カ メ ラ で 撮 影 し た 掌 画 像 を ， NATIONAL

ICカード

INSTRUMENTS社の画像入力ボードであるNI-IMAQボー

ピンドを経由してパソコンに取り込む．そして，ICカードリー
ダを用いてICカードに保存してあるテンプレートデータを読み出し，撮影した掌形から抽出されたデータとテンプレートデータを比較して，一定の許容誤差内で一致しているか認証を行う． ICカードは耐タンパデバイスであり，図-2 装置内の掌外部からテンプレートデータに不正にアクセスしたり，読み出したり，改ざんしたりすることが非常に困難である．
そのためテンプレートデータを安全に保持できる．
認証を行うプログラムは全て計測制御用ソフトウェア

３．認証アルゴリズムであるLabVIEWを使用した．個人認証を行う過程で必要に―14―

本研究では，ICカードを提示した人物が，そのICカード

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第 47 号(平成 22 年 11 月)の所有者かどうかを調べる方法として，二つのアルゴリズムを検討した．一つ目は，掌の幾何学的な特徴を使用した方法である．この手法は，取得した画像に対して画像処理を行い，掌の面積などの特徴を数値化して比較を行う．比較を行うテンプレートデータは，利用者の7枚の掌画像から，認証に使用する特徴量の平均を求めることによって作成する．そして，掌の特徴全てが許容誤差の範囲に入っているかどうかで認証を行う．全ての特徴量が閾値の範囲内に値が入らないと同一人物と判断されないため，他人が誤って認証される確率は極めて低くなる．
2番目のアルゴリズムとして，画像の位相情報を用いた照合方法である位相限定相関法(Phase Only Correlation：POC法) 10)を使用した方法を検討した．POC法は，生体認証の分野において虹彩・指紋認証など多くの応用分野がある．
POC法を用いることによって掌画像間の類似度を調べることができ，その類似度の値によって同一人物であるかどうかを検証する．
(1) 掌の特徴量を用いた認証
掌の7つの特徴量である掌の面積，掌の幅，掌の周囲の長さ，人差し指の面積，中指の面積，薬指の面積，小指の面積を数値化するために画像処理13)を行う．その流れは図

図-7 特徴量データ抽出のための画像処理-7のようになる．処理が途中で二つに分かれるのは，前処理した画像を別々に処理するためである．
最初に，グレースケールで取り込まれた掌画像に対して2値化を行い，掌を白，背景を黒に変換する．そして，膨張・収縮を行い2値化によって発生したノイズを除去する．
ここまでの処理によってノイズのない掌を抽出することが出来る．そして，画像の粒子(ピクセル)解析を行い掌の面積を求め，円形検出で掌の最大幅を求め，細線化と粒子解析で掌全体の周囲の長さを求める．膨張・収縮が終わり
図-8 指の抽出

掌の面積などを求めると同時に，指のみの抽出を行い，ラベリングを行うことで，人差し指，中指，薬指，小指の面積を求める14)．

（濃淡データ）と位相(像の輪郭データ)に分解される．
この中で，指の抽出のプログラムは，画像を左側の１列ずつ走査していき，白画素のみカウントして１ずつ加算し， POC法は，この2つの情報のうち形状情報が含まれない振カウント数が55以上であったら手の甲の部分であるとみ幅情報を使わずに，位相情報のみを用いて画像間の相関をなし連続した白画素を黒画素に変換した．カウント数が55得る画像照合方法であり，通常の相関法に比べて高精度に以下であったら指の部分であるとみなした．ここでカウン画像照合を行うことが出来る相関法である9,10)．2つの画像ト数を55に設定したのは指の中で一番太い指である親指が類似している場合，POC関数はきわめて鋭いピークを示の太さが平均で28画素程度であり，一番大きな人でも31画す．そして，この相関ピークの高さは画像の類似度の尺度15)素であったためである ．この処理によって，図-8のようとして有用であり，さらにピークの座標は2枚の画像の相に指の抽出が行える．但し，第2章(2)に示した永続性の検対的な位置ずれに対応する．図-9(a)に同一人物同士の掌を討結果から，親指の面積は変動幅が大きかったので，個人用いた場合の画像照合を，また，図-9(b)に他人同士の掌を認証の特徴量としては用いなかった．

用いた場合の画像照合を示す．同一人物同士の掌画像間のPOC関数は鋭く高いピークを示す．一方，他人同士の掌画(2) 位相限定相関法を用いた認証

像間では，図-9(b)のようにピークの高さが低い．このよう掌の形状を使用した認証には位相限定相関法(POC法)を用いた．画像をフーリエ変換で数学的に処理すると，振幅に，POC関数のピークの高さは，掌形画像間の類似度を調べる指標となる17)．

―15―

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0.1292

一方，FAR（他人受入率：False Acceptance Rate）とは他

0.0329人受入率のことであり，他人が本人とデータの照合で一致と判定されることである．FARが高いと，安全性が低くなる．このFRRとFARの二つの曲線が重ならないところを閾値として設定すれば，原理的には認証誤りはなくなるが，現実には二つの曲線が重なることが多いため，その交点を閾値とすることが多い．
(b)

掌の面積，掌の幅，掌全体の周囲の長さ，人差し指，中図-9 POC関数を用いた照合

指，薬指，小指の面積の計７項目について，閾値を0.1%ず(a)(a) 本人同士の照合結果 (b) 他人同士の照合結果つ変化させて，それぞれのFRRとFARを調べた．掌の面積，掌の幅，掌全体の周囲の長さ，人差し指の面積を図-10に示す．グラフの横軸は許容誤差，縦軸にはそのときの誤認

４．実験結果証率を示している．許容誤差が大きくなるほどFARの値も大きくなっていることが分かる．逆に，許容誤差が大きくなるほどFRRは小さくなっているのも分かる． これらの(1) 各特徴量の閾値
生体認証は本人であっても，手の指の開き方や，撮影時データより閾値を求めることができる．認証を行う際には，の周囲の環境の変化によって入力生体情報に多少の誤差

閾値をFRRとFARの2つのグラフの交点とした．図-10(a)のが生じる．そのため，登録時の生体情報とまったく同じ生掌の面積の場合は閾値を1.3%程度にすれば良いことが分体情報を再現することは難しい．そこで，認証を行う際にかる．同様に他の特徴量の閾値を求める．各閾値をまとめは一定の許容範囲を持たせることになるが，この許容範囲たものを表-2に示す．

（許容誤差）が認証精度に大きく関わってくる．そこで，各特徴量の閾値を決定するためにFRRとFARを求めた．

表-2 各特徴量の閾値FRR（本人拒否率：False Rejection Rate）とは本人拒否率のことで，「本人拒否」とは本人同士のデータの照合で不一致と判定されることである． FRRが高いと，本人であっても拒否される頻度が高くなり，利便性が低くなる．

100100(a) 掌の面積

FRR60

誤認証率 [%]

誤認証率 [%]

80

FAR

402080FAR

4001234051

許容誤差 [%]

2345

誤認証率 [%]

FRR60FAR

40200(d) 人差し指の面積

80
FRR60

12345(2) 認証アルゴリズムの実験結果

FRRが34.39％，FARが0.019％であった．FARは問題ないがFRRが高く，これでは本人が掌を入れてもなかなか認証で40きない．そこで，求めた閾値を基準点として閾値を-0.1～

FAR

20+0.6％の範囲でずらして認証実験を行った．そしてその結

00

1.3%
1.4%
1.5%
2.3%
2.3%
2.6%
2.6%

表-2の７つの閾値を用い，個人認証を行った．その結果，

100(c) 掌周囲長さ

80

掌の面積
掌の幅
掌全体の周囲の長さ
人差し指の面積
中指の面積
薬指の面積
小指の面積a) 特徴量を用いた認証結果

許容誤差 [%]

100

閾値

2000

誤認証率 [%](b) 掌の幅

FRR

60

特徴量

01

許容誤差 [%]

234

許容誤差 [%]

5

果のROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）を
図-11に示す．ROC曲線とは，横軸にFRRを，縦軸にFARをとり，閾値を変化させた時の結果をプロットした照合性

図-10 各特徴量のFRRとFAR能を表すグラフであり，一般的な生体認証装置の性能評価(a) 掌の面積 (b) 掌の幅 (c) 掌全体の周囲の長さに用いられる．ここで，閾値を緩和し最も認証精度が高い(d)人差し指の面積もので，FRRが22.75％，FARが0.057％であった．

―16―

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PCのCPUは，Celeron D 325でメモリは512MBである．

他人受入率 [%]

0.09

POC法を用いた認証ではテンプレートデータが画像になる．本研究で使用した画像のサイズは245KBであり，測定データ近似曲線

0.07使用した非接触ICカードの容量を超えているため画像データを入れることができなかった．また，容量の大き0.05

いICカードを使用したとしても，通信時間が掛かりすぎ，基準点最短でも約2分かかる．よって，認証アルゴリズムにPOC

0.03法を使用した場合，画像データをそのままICカードの中に格納することは現実的ではないので，外部データベー0.01

スとの連携が必要になってくる．

20253035
本人拒否率 [%]

40

図-11に示すように基準にした閾値を緩和していくことに頻度

図-11 特徴量を用いた認証でのROC曲線

よって，FRRを下げることが出来る．しかし，FRRを一桁まで下げようとするとFARが上がってしまい他人を受け入れやすくなる．
b) 位相限定相関法を用いた認証結果
POC法を用いて，本人同士の掌での照合のピーク値と，

0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
00.005

本人掌間照合他人掌間照合

0.055

0.105

0.155

ピーク値の高さ [a.u.]

他人同士の掌での照合のピーク値を求める．そして，二つの場合でのピーク値の分布を求めたものを図-12に示す．

図-12 二つの照合のピーク値分布

図の横軸はPOC関数のピーク値の高さ，つまり類似度を表し，横軸は頻度を表す．そして，この二つのグラフの交点から閾値を求める．グラフの交点である0.055を閾値に設定

80
他人受入率 [%]した場合，FRRが11.59％，FARが16.54％という結果を得た．
FRR，FARともに10％を超えており，認証精度が良くない．
そこで，求めた閾値を基準点にして閾値を-0.02～+0.03％の範囲でずらして認証実験を行った．そしてその結果のROC曲線を図-13に示す．これよりPOC法を用いた場合，掌の特徴量を用いた認証よりも高い認証精度を出すことは現在の方法では困難であった．

測定データ
近似曲線

60402003) 非接触ICカードを用いた実験

0使用したICカードとカードリーダはカード検出，相互認証，

2040
本人拒否率 [%]

60

データの読み出し，データ書き込みといった各処理を行った．通信速度は，カードリーダとパソコンの通信速度が19.2kbps，ICカードとカードリーダの通信速度は106kbps

図-13 POC法を用いた認証でのROC曲線である．掌の特徴量を用いた認証では，7つの各特徴量をそれぞれ8byteの文字データとしてICカード内に格納する．
そして，ICカードから7つの特徴量データを抽出する場合

６．考察にはカードリーダとICカードが，それぞれ12回送受信を行う必要がある．各種コマンド，特徴量データ，誤り検出符(1) 掌の特徴量を用いた認証号であるパリティビットなどの全てのデータ通信量は241byteになる．データの全送受信に1.32秒必要とする．よ掌の特徴量を用いた認証では，掌の面積，掌の幅，掌全体の周囲の長さ，人差し指，中指，薬指，小指の面積の計って撮影装置に掌を入れてICカードからデータを読み出７つの特徴量を用いた．そして表-1の閾値を使用したとき，し，認証を終えるまでに約2秒であった．認証に使用した

FRRが34.39％，FARが0.019％であり，閾値を緩和し最も認証精度が高いもので，FRRが22.75％，FARが0.057％であっ―17―

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た．実用化するには指紋と同程度のFRRを1％以下，FARを0.0002％以下にすることが求められる．そのため，このままではFRRが高すぎ，まだ実用的な数値ではない．

参考文献[1] 宮地充子，菊池浩明：情報セキュリティ，オーム社，

認証率を上げるためには掌を置く場所を撮影装置の内2003.

部で完全に固定し，撮影のたびに同じ位置に掌をおけるよ[2] 中山靖司，小松尚久：バイオメトリックスによる個人うにすることで，撮影時の誤差がなくなり認証率の向上が認証技術の現状と課題，金融研究第19巻別冊第1号

期待できる．しかし，この方法では使用時の自由度が制限されるのが問題となる．認証率を上げるための別の方法とp.155-192，April 2000.
[3] 瀬戸洋一：サイバーセキュリティにおける生体認証技術，共立出版株式会社，2002.

しては，本研究で使用した以外の特徴量，例えば，指の太さや長さ，掌の厚さなどを増やすことによって，他人受入[4] 特許庁：バイオメトリック照合の入力・認識，平成19年度

率を下げるは可能である．

セキュリティ評価に関する研究会(2) 位相限定相関法を用いた認証
POC法を用いた認証では0.055を閾値に設定した場合，FRRが11.59％，FARが16.54％という結果であり，掌の特徴[6] 瀬戸洋一：ユビキタス時代の情報セキュリティ技術，
日本工業出版株式会社，2003.
[7] Handkey

塩野充，石川秀孝，島田英之：手形を用いたゲート管[8]

理 の た め の 個 人 同 定 実 験 ， 信 学 会 誌 (D-II) ，vol.J72-D2,No.6, pp.688-697,1991.

分けることが難しかった．認証精度を上げるためには指の関節部分の皺や爪，掌紋6,9)の形状など，個人差の大きな部分に注目してPOC法を行うことが必要である．

II ： Schlange Recognition Systems,

www.pirantidata.co.id/Datasheets/handkeyII.pdf

像照合を行うため，掌画像に対してPOC法を行うと，基本的な形は似ているため，なかなか本人と他人とを高精度に

平成18年度研究会

中間報告書，2006.

量を用いた認証よりも高い認証精度を出すことが難しかった．これは，POC法では画像の輪郭データを使用して画特許出願技術動向調査報告書，2007.

独立行政法人情報処理推進機構：バイオメトリクス・[5][9] 伊藤康一，青木孝文，中島寛，鈴木孝次，樋口龍雄：
位相限定相関法を用いた掌紋認証アルゴリズム，画像

掌の特徴量を用いた認証では，認証を開始してから，ICの認識・理解シンポジウム，p..370-375，2006.
[10] Koichi Ito, Takafumi Aoki, Hiroshi Nakajima, Koji

カードからデータを読み出し，認証を終えるまで，約2秒

Kobayashi, Tatsuo Higuchi：A Palmprint Algorithm Usingで実現できた．このためは，認証者を待たせることなく生Phase–Only

体認証を行うことが可能である．POC法を用いた認証では，Vol.E91-A, No.4, p.1023-1030, 2008.

(3) 非接触ICカードとの連携

掌画像をそのままICカードに格納するのではなく，掌画像[11]に前処理を行うことで，画像サイズを圧縮し，ICカードとCorrelation,IEICE

Trans.

Electronics,

河野万里絵：掌形認証における永続性の検討，大分工業高等専門学校 制御情報工学科 平成21年度卒業研
究論文，2010.の通信時間を短くして，認証時間を短縮する必要がある．

[12]

Robert H..Bishop：LabVIEWプログラミングガイド，株式会社アスキー，2005.

７．結論

[13]

村上伸一：画像処理工学，東京電機大学出版局，1996.

[14]

西田 隆：画像処理を用いた掌形での生体認証，大分

本研究では，ICカードを利用する場面での”なりすまし”

高専電気電子情報工学専攻 特別研究論文，2009.
大倉祐樹，マシンビジョンによる個人認証技術の研を防ぐために，利用者に負担を掛けることなく生体認証を[15]行うようなシステムを提案した．そして，認証データの保存先として，ICカードとの連携について検討した．その結究，大分高専制御情報工学科卒業論文，2007.
[16] K. Takita, T. Aoki, Y. Sasaki, T. Higuti and K.

果，掌の特徴量を用いた認証ではFRRが22.75％，FARがKobayashi ： High-accuracy subpixel image registration

0.057％，POC法を用いた認証ではFRRが11.59％，FARがbased

16.54％という結果を得，ICカードと連携では，認証時間約Fundamentals, Vol.E86-A, No.8, pp.1925-1934, August2秒の生体認証システムを完成した．

2003.
[17]

謝辞：本研究を進める上で，研究のアドバイスや実験の便宜を図っていただきました制御情報工学科の先生方に感onphase-only

correlation,IEICE

Trans.

寺下訓史，靏 浩二：ドアノブ型認証装置を用いた掌形バイオメトリックス認証, 大分工業高等専門学校紀要, Vol. 44, p.31-36, 2007.

謝いたします．また，掌形画像収集に協力していただいた皆様に感謝いたします．

(2010.9.29)―18―