被写体を撮影する撮影部と、前記撮影部が登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶する記憶部と、前記撮影部が撮影する識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登録対象者の被写体の特徴量とを照合することによって、前記識別対象者の識別を行う識別部と、を含み、前記撮影部は、前記登録対象者の被写体を撮影する場合には、撮影パラメータを変化させて前記登録対象者の被写体を複数回撮影し、かつ、前記識別対象者の被写体を撮影する場合には、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識別対象者の被写体を撮影する、識別装置。前記特徴量は、前記被写体の位置及び姿勢によらずに特徴付けられる特徴量である、請求項1に記載の識別装置。前記特徴量は、前記被写体の位置及び姿勢によらずに特徴付けられる特徴点に対応する量であり、前記特定の撮影パラメータは、前記撮影パラメータを変化させて前記登録対象者の被写体を複数回撮影して最も多い数の特徴点が得られる撮影パラメータである、請求項1又は2に記載の識別装置。前記撮影パラメータは、前記被写体を撮影する露光時間、前記撮影部のゲイン、及び、光源の光量のうちの少なくとも一つである、請求項1~3のいずれかに記載の識別装置。前記撮影パラメータは、露光時間を含み、前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、前記識別部は、前記記憶部に記憶された前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のうち、前記特定の撮影パラメータに含まれる前記露光時間が短い登録対象者の被写体の特徴量から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行う、請求項4に記載の識別装置。前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、かつ、前記複数の登録対象者について前記識別を行う頻度を記憶し、前記識別部は、前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のうち、前記識別を行う頻度が高い登録対象者の被写体の特徴量から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行う、請求項1~4のいずれかに記載の識別装置。前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、かつ、前記複数の登録対象者について前記識別を行う頻度を時間帯毎に記憶し、前記識別部は、前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のうち、前記識別が行われる時間帯において識別の頻度が高い登録対象者の被写体の特徴量から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行う、請求項1~4のいずれかに記載の識別装置。撮影パラメータを変化させて登録対象者の被写体を複数回撮影することと、前記登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶することと、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識別対象者の被写体を撮影することと、前記識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登録対象者の被写体の特徴量とを照合することによって前記識別対象者の識別を行うことと、を含む、識別方法。特許文献1に記載の認証装置においては、認証に必要な画像を得るために、撮像のたびに撮像パラメータ露光、ゲインなどを調整する。したがって、適切な明るさの画像が撮像されるまでに時間を要する場合がある。このため、静脈認証装置が認証処理を行う間、認証対象者は不自然に装置に指をかざしておかなければならず、利便性が低いという問題があった。すなわち、認証装置において認証処理の精度を維持しつつ高速化したいという要求がある。ここで、認証とは、登録された画像等と認証時に得られた画像等を照合することによって、認証識別対象者が登録者であるか否かを識別し、識別結果に基づいて、例えば電子錠等の制御対象を制御することである。したがって、認証の精度と速度は識別の精度と速度に依存するので、認証においては、識別処理の精度を維持しつつ高速化できるようにすることが望ましい。本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、識別処理の精度を維持しつつ識別処理を高速化することを目的とする。上記目的を達成するための主たる発明は、被写体を撮影する撮影部と、前記撮影部が登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶する記憶部と、前記撮影部が撮影する識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登録対象者の被写体の特徴量とを照合することによって、前記識別対象者の識別を行う識別部と、を含み、前記撮影部は、前記登録対象者の被写体を撮影する場合には、撮影パラメータを変化させて前記登録対象者の被写体を複数回撮影し、かつ、前記識別対象者の被写体を撮影する場合には、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識別対象者の被写体を撮影する、識別装置である。本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項が明らかとなる。被写体を撮影する撮影部と、前記撮影部が登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶する記憶部と、前記撮影部が撮影する識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登録対象者の被写体の特徴量とを照合することによって、前記識別対象者の識別を行う識別部と、を含み、前記撮影部は、前記登録対象者の被写体を撮影する場合には、撮影パラメータを変化させて前記登録対象者の被写体を複数回撮影し、かつ、前記識別対象者の被写体を撮影する場合には、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識別対象者の被写体を撮影する、識別装置。このようにすることで、撮影部は、登録対象者の被写体を撮影する場合には撮影パラメータを変化させて複数の被写体を撮影し、そのうちの特定の撮影パラメータと、登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶部に記憶する。識別対象者の被写体を撮影する場合には特定のパラメータを用いるので、登録対象者の被写体の特徴量と対応付けられた適切な撮影パラメータを用いて撮影することができる。そのため、識別対象者の被写体を撮影する場合に複数の画像を撮影する必要がなくなるため、識別処理の精度を維持しつつ識別処理を高速化することができる。かかる識別装置であって、前記特徴量は、前記被写体の位置及び姿勢によらずに特徴付けられる特徴量であることが望ましい。このようにすることで、登録対象者の被写体を撮影する場合と識別対象者の被写体を撮影する場合とで、撮影された被写体の位置や方向が異なっていたとしても容易かつ高精度に認証を行うことができる。また、前記特徴量は、前記被写体の位置及び姿勢によらずに特徴付けられる特徴点に対応する量であり、前記特定の撮影パラメータは、前記撮影パラメータを変化させて前記登録対象者の被写体を複数回撮影して最も多い数の特徴点が得られる撮影パラメータであることが望ましい。このようにすることで、識別対象者の被写体を撮影する場合に最も多い数の特徴点が得られる撮影パラメータで撮影を行うことができる。つまり、登録対象者の被写体の特徴量が最も抽出されやすい撮影パラメータを用いて識別対象者の被写体を撮影できるので、認証処理の精度を維持しつつ認証処理を高速化することができる。また、前記撮影パラメータは、前記被写体を撮影する露光時間、前記撮影部のゲイン、及び、光源の光量のうちの少なくとも一つであることが望ましい。このようにすることで、適切な撮影パラメータを用いることができる。また、前記撮影パラメータは、露光時間を含み、前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、前記識別部は、前記記憶部に記憶された前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のうち、前記特定の撮影パラメータに含まれる前記露光時間が短い登録対象者の被写体の特徴量から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行うことが望ましい。このように、露光時間が短い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合を行うことで、複数の登録対象者が記憶部に記憶されている場合にも、照合を行なう場合のトータルの露光時間が短い間に、より多い人数の登録対象者の被写体の特徴量と識別対象者の被写体の特徴量とを照合することができるので、短時間に識別対象者を識別できる確率が高くなる。したがって、認証処理を高速化することができる。また、前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、かつ、前記複数の登録対象者について前記識別を行う頻度を記憶し、前記識別部は、前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のうち、前記識別を行う頻度が高い登録対象者の被写体の特徴量から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行うこととしてもよい。このように、識別を行う頻度が高い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合を行うことで、早期に認証対象者が認証される確率が高まるので、認証処理を高速化することができる。また、前記記憶部は、複数の登録対象者について、前記特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶し、かつ、前記複数の登録対象者について前記認証を行う頻度を時間帯毎に記憶し、前記識別部は、前記複数の登録対象者の被写体の特徴量のうち、前記識別が行われる時間帯において識別の頻度が高い登録対象者の被写体の特徴量から順に前記識別対象者の被写体の特徴量との照合を行うこととしてもよい。このように、時間帯に応じて認証頻度の高い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合を行うことで、早期に認証対象者が認証される確率が高まるので、認証処理を高速化することができる。また、本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項も明らかとなる。すなわち、撮影パラメータを変化させて登録対象者の被写体を複数回撮影することと、前記登録対象者の被写体を撮影したときの特定の撮影パラメータと前記登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶することと、前記特定の撮影パラメータを用いて前記識別対象者の被写体を撮影することと、前記識別対象者の被写体の特徴量と、前記記憶部に記憶された前記登録対象者の被写体の特徴量とを照合することによって前記識別対象者の識別を行うことと、を含む、識別方法である。このようにすることで、登録対象者の被写体を撮影する場合には撮影パラメータを変化させて複数の被写体を撮影し、そのうちの特定の撮影パラメータと、登録対象者の被写体の特徴量とを対応付けて記憶する。識別対象者の被写体を撮影する場合には特定のパラメータを用いるので、登録対象者の被写体の特徴量と対応付けられた適切な撮影パラメータを用いて撮影することができる。そのため、識別対象者の被写体を撮影する場合に複数の画像を撮影する必要がなくなるため、識別処理の精度を維持しつつ識別処理を高速化することができる。===実施形態===図1Aは、第1実施形態における静脈認証装置1のブロック図であり、図1Bは、第1実施形態における静脈認証装置1の概念図である。静脈認証装置1は、識別認証対象者を認証する。すなわち、静脈認証装置1は、識別対象者を識別して、後述する制御対象50を制御する。静脈認証装置1は、演算部10とセンサー部20と光源部30とを備える。センサー部20はインターフェース28を介して演算部10に接続されており、また、光源部30はインターフェース38を介して演算部10に接続されている。また、静脈認証装置1は、インターフェース48とインターフェース58を介してトリガセンサー40と制御対象50に接続されている。演算部10は、演算を行うCPU12と記憶部としてのRAM14及びEEPROM16を含む。CPU12は、EEPROM16に記憶されたプログラムを実行することにより静脈認証を行う。RAM14には、静脈認証を行う際に必要な演算結果等が記憶される。そして、演算部10は、後述する登録処理及び認証処理を行う。つまり、演算部10は認証部および記憶部として機能し、認証部は識別を行う識別部および制御対象を制御する制御部としての機能を含む。センサー部20は、指の静脈を撮影するためのセンサーである。つまり、本実施形態における被写体は指であり、静脈画像血管画像が撮影される。センサー部20は、登録対象者の指または識別対象者の指を撮影するが、その際の露光時間を調整することができるようになっている。光源部30は、撮影する指に所定波長の光を照らすための装置である。ここでは、近赤外線のLED光源を含み、700nm~900nmの波長帯を多く含む光を照射する。このように、700nm~900nmの波長帯を多く含む光を照射することとしているのは、この波長帯は特に、血液のヘモグロビンと水の両方の吸収が低くなり、透過率が高くなる波長であるためである。本実施形態においては、センサー部20及び光源部30が撮影部に相当する。トリガセンサー40は、指の接近を感知し、撮影処理を開始するためのトリガーを演算部10に送る装置である。トリガセンサー40には、例えば、静電容量センサーが用いられる。このトリガセンサー40により、後述するドアなどに静脈認証装置1を設けた場合において、指をドアに近づけただけでセンサー部20が指の撮影処理を開始することができるようになる。制御対象50は、静脈認証装置1による識別結果に応じて演算部10によって制御される対象物である。例えば、制御対象50がコンピュータであるときには、静脈認証装置1による識別結果に応じて、識別対象者に対してコンピュータのアクセス権を付与する。また、制御対象50がドアの電子錠である場合には、静脈認証装置1による識別結果に応じてドアの電子錠の解錠を行う。本実施形態では、以下に制御対象50がドアの電子錠であるものとして説明を行う。本実施形態における静脈認証装置1では、後述する登録処理と、認証処理の2つの処理が行われる。図2は、登録処理のフローチャートである。登録処理とは、登録者の指の静脈の特徴量を登録する処理である。本実施形態における特徴量は、位置不変、及び、回転不変なものが採用される。これは、同じ人物の静脈パターンに対しては、撮影範囲が変化位置が変化した場合した場合でも、撮影方向が回転回転変化した場合でも、パターンに対して同じ位置が特定され位置不変、その位置周辺の局所領域の特徴を数値化した特徴量と同じ値が得られる回転不変という特性を有するものである。まず、登録対象者の静脈画像撮影が行われるS102。静脈画像の撮影は、静脈認証装置1のセンサー部20を用いて行うこともできるし、他の撮影可能な装置を用いて行うこともできる。指の静脈パターン画像を撮影するにあたり、光源部30から700nm~900nmの波長帯を多く含む光が照射される。この波長帯においては、ヘモグロビンによる光の吸収が水による光の吸収よりも大きいため、指の静脈が影となった画像が撮影されることになる。そして、撮影パラメータを少しずつ異ならせつつ、複数枚の画像を撮影する。ここでは、撮影パラメータを露光時間としている。よって、露光時間を少しずつ異ならせつつ、複数枚の画像を撮影する。露光時間を変化させる量は、数ミリ秒から数百ミリ秒とすることができる。次に、撮影された静脈画像から特徴量抽出を行うS104。これらの特徴量抽出処理は、S102で撮影された複数の画像のそれぞれについて行われる。図3は、特徴量抽出処理を説明するフローチャートである。本実施形態の特徴量抽出処理S104においては、最初に、撮影した静脈画像の画像補正が行われるS202。ここで画像補正が行われるのは、主に以下の3つの理由からである。1指に対する光の透過率には個人差があり、取得した画像の全体の輝度がばらつくことがある。2指の透過率の個人差により明暗分布が生じてしまうことがある。例えば、指の関節部は明るく画像が取得され、関節と関節との間は暗く画像が取得される。3静脈と表皮との間の生体組織により、光が拡散し、撮影した静脈パターンがぼやける場合がある。これらの課題を解決するために、フィルタ処理を行う。上記1の課題を解決するためには、正規化が必要であり、そのために平均値直流成分を除去する必要がある。また、上記2の課題を解決するためには、均一化が必要であり、そのために、緩やかな変動を除去する必要がある。よって、これら1と2の課題を解決するために、静脈画像に対してハイパスフィルタを適用する。また、上記3の課題を解決するためには、シャープネス処理が必要であるから、静脈画像に対してアンシャープマスクを適用し高周波成分を強調する。すなわち、これらハイパスフィルタとアンシャープマスクを統合したフィルタを作成し適用する。具体的には、2つのフィルタの周波数応答を周波数空間で積算し、これを逆フーリエ変換したフィルタを適用することになる。次に、特徴点抽出処理S204が行われる。本実施形態における特徴点抽出及び特徴量抽出は、SIFTが採用される。センサー部20と指との位置関係が固定ではない場合、センサー部20に対する指の位置及び角度が一定とならない可能性がある。このような認証装置において高精度な識別を行うために、位置及び回転によらない特徴量を与える特徴点を抽出したいという要求がある。この要求を満たす手法の一例としてSIFTを採用している。S204の処理においては、まず、ノイズを取り除き、安定した特徴点を得るために、静脈画像にガウスフィルタを適用して平均化処理を行う。そして、ある周波数以上の成分をカットする処理を行う。また、ガウスフィルタを適用した画像の二次微分を算出し、その極値を特徴点候補とする。さらに、ノイズに由来する特徴点を取り除くために、極値の絶対値が所定のしきい値以上の点を特徴点として採用する。上記において、特徴点候補を得るために二次微分を算出しているのは、均一な領域ではなく、変化があるエッジ部を画像から抽出するためである。また、撮影において斜めから光源照射がなされたときにおいて、一定の傾きで変化する領域が画像に生ずることがあるが、このような領域を特徴点候補としないためである。二次微分の算出は、具体的には、ガウス導関数の畳み込み積分を行うことにより行われる。図4は、特徴点の一例を示す図である。図には、撮影された静脈と、その静脈の分岐点において特定された特徴点が示されている。特徴点は、輝度勾配の二次微分の極値の場所が選択されるので、輝度の変化量が大きな箇所が選択されることになる。すなわち、静脈とそうでない場所とを分ける場所が特徴点として選択されることになる。また、二次微分の極値の場所は、一次微分の変化量が極大となる場所であるから、周囲に比べて曲率すなわり曲がり方が大きい点が選択される。よって、静脈の分岐点や血管内部も特徴点として選択されることになる。次に、特徴量抽出が行われるS206。特徴量抽出は、上記の処理において得られたそれぞれの特徴点に対して以下の処理を行うことにより行われる。まず、特徴点周辺の輝度勾配を算出する。図5は、得られた輝度勾配の一例を示す図である。図5には、特徴点を中心とした複数のマス目本実施形態では、8×8のマス目が示されている。そして、各マス目における輝度勾配がベクトル量として示されている。次に、図5のように得られた輝度勾配についてヒストグラムを作成する。そして、最も頻度の高い方向を特徴量の基準方向とする。図6は、輝度勾配のヒストグラムの一例を示す図である。本図では、36方向のヒストグラムが示されている。本図では、peakと記載した方向の値が最も高くなっている。よって、この方向が特徴量の基準方向となる。次に、特徴点を中心として、前述の処理で選択された基準方向に合わせて、再度8×8のマス目を作成する。そして、この8×8のマス目を4×4のマス目に対応させ、この4×4のマス目毎の輝度勾配について、マス目ごとに8方向のベクトルに分解する。図7は、基準方向に座標軸を合わせたときの輝度勾配の一例を示す図である。図7Aにおいては、太矢印の方向が前述の基準方向であり、基準方向に方向を合わせた8×8のマス目を再作成して、基準方向を基準として輝度勾配を求め直したものである。また、図7Bは、この8×8のマス目を4×4のマス目に対応させ、マス目毎に輝度勾配を8方向のベクトルに分解したものである。ここでは、8方向のベクトルに分解しているので、0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、及び、315°のそれぞれの方向について、ベクトルのスカラー量が得られる。また、4×4のマス目のそれぞれについて、これらのスカラー量が得られるため、4×4×8=128次元のスカラー量を得ることができる。本実施形態において、特徴点における特徴量は、これら複数次元のスカラー量である。このようにすることで、1枚の画像について複数の特徴点と各特徴点に対応する特徴量が得られることになる。このような処理がS102で撮影された複数枚の画像のそれぞれについて行われ、それぞれに対応する特徴量が得られることになる。次に、得られた複数の画像の特徴点の数に基づいて、登録する撮影パラメータを選択するS106。図8は、選択される露光時間の第1の説明図である。図には、露光時間が短いときの画像から露光時間を長くしたときの画像まで、11枚の画像サンプルが示されている。また、図には、露光時間を変化させて撮影した画像において得られた特徴点の数を示すグラフが示されている。グラフの横軸は露光時間であり、縦軸は各画像における特徴点数である。露光時間が最も短い点がI-01の画像に対応し、最も長い点がI-11の画像に対応する。I-01では露光時間を最も短くしたため、全体的に静脈の画像が最も暗くなっている。一方、I-11では露光時間を最も長くしたため、全体的に静脈の画像が最も明るくなっている。グラフを参照すると、露光時間が短過ぎると、コントラストが低いため特徴点数は少ない。露光時間を長くしていくと、特徴点の数は増加していく。しかしながら、露光時間を長くしすぎると、静脈画像に白飛びという現象が発生するため、急激に特徴点の数は減少する。本実施形態では、このような11通りの撮影パラメータここでは、露光時間のうち、撮影した画像から得られた特徴点の数が最大となる撮影パラメータがS106において選択される。図8では、I-07の画像において、得られた特徴点の数が最大となっているため、ここでは、I-07の撮影に用いた露光時間が選択される。図9は、選択される露光時間の第2の説明図である。本図では、指の透過率の高い人物の静脈画像を撮影したときの静脈画像と露光時間に対する特徴点の数を示している。図9では、図8における人物のグラフが点線で表され、図8における人物よりも指に対する光の透過率の高い人物のグラフが実線で表されている。このように、透過率の高い人物のグラフを参照すると、得られた特徴点の数が最大となる露光時間が、図8における人物のものよりも短いものになる。このように、人物によっても適切な撮影パラメータが異なることから、撮影パラメータの異なる複数枚の静脈画像に基づいて適切な撮影パラメータを選択することが望ましいということになる。次に、S106において選択された撮影パラメータと、その撮影パラメータで撮影した静脈画像に基づいて得られた複数の特徴量と、を演算部10RAM14に保存するS108。図10は、特徴量のデータベースの例を示す表である。表には、撮影パラメータとしての露光時間と、特徴量として0~127の128次元のスカラー量が示されている。このようにして、ある特定の登録対象者についてのS106において選択された特定の撮影パラメータと、この登録対象者についての特徴量が複数登録される。本実施形態においては、S106において、抽出された特徴点の数が最も多かった撮影パラメータを選択することとしたので、特徴点に対応する特徴量が複数登録される。なお、一人の登録者について一つの特徴点に関する特徴量が登録されるようにしてもよい。登録処理が完了すると、静脈認証装置1の演算部10に記憶された、登録者の特徴量を用いて認証処理を行うことができるようになる。以下、認証処理について説明する。図11は、認証処理のフローチャートである。図12は、認証処理の概念を説明するための図である。認証処理では、最初に、静脈画像撮影処理S302が行われる。認証処理における静脈画像撮影処理S302は、前述の登録処理における静脈画像撮影処理と同様に、識別対象者の指の静脈画像を撮影する処理であるが、S108において登録された撮影パラメータにて1枚の静脈画像が撮影される。次に、特徴量抽出処理S304が行われる。特徴量の抽出処理も、前述のステップS202~S206の処理と同様であるので説明を省略する。尚、ここではS302において撮影された1枚の静脈画像内の特徴点の特徴量を全て抽出することになる。このようにして求められた特徴量は、前述のように128次元のスカラー量として得ることができる。図12には、予め登録された登録者の特徴量が登録特徴量として複数の棒グラフとして示されている。また、ステップS304において求められた識別対象者の特徴量が認証特徴量として複数の棒グラフとして示されている。概念的には、以下のS306及びS308において、認証特徴量に類似する登録特徴量を検索し、類似度として示す指数が所定量よりも大きいか否かに基づいて識別対象者を識別する。次に、照合処理S306が行われる。この処理では、登録された特徴量と比較するために、登録された特徴量と認証時に取得された特徴量との類似度を求める。ここで類似度は、得られた128次元のスカラー量についてのユークリッド距離に基づいて求めることができる。そして、これらの距離の値が所定のしきい値よりも小さい場合には類似度が高いと判定することができる。尚、ここでは、ユークリッド距離に基づいて類似度を求めることとしたが、市街地距離やマハラノビスの距離に基づいて類似度を求めることとしてもよい。このようにすることによって、認証処理において撮影された静脈画像に基づいて求められた特徴量と登録された特徴量との類似度を求めることができる。そして、求められた類似度が高い距離の値が所定のしきい値よりも小さいと判定された特徴量の数についてカウントを行う。次に、カウントした値に基づいて識別対象者が登録者登録対象者であるか否かを判定するS308。具体的には、カウントした値が所定のカウント値よりも大きい場合には、識別対象者が登録者であると判定するS308がYES。一方、カウントした値が所定のカウント値以下の場合には、識別対象者が登録者でないと判定するS308がNO。そして、判定結果S308の結果がYESの場合には制御対象の動作を許可する許可信号を制御対象である電子錠50に送信するS310。判定結果S308の結果がNOの場合には制御対象の動作を許可しない拒否信号を電子錠50に送信するS312。電子錠50は、許可する信号を受信した場合には解錠し、許可しない信号を受信した場合には解錠を行わない、すなわち動作しないものとする。上述のように、認証対象者の被写体を撮影するときの撮影パラメータを、登録対象者の被写体を撮影したときに特徴点の数が最大であった撮影パラメータに設定して撮影することで、認証時に複数の画像を撮影することなく高精度な認証処理を行うことができるようになる。また、認証処理を高速化することができることになる。図13Aは、第2実施形態において登録される情報の一例を示す図である。図には、登録対象者のIDと、撮影パラメータと、頻度が示されている。第2実施形態では、複数の登録対象者の特徴量が記憶される。各登録者を登録する登録処理は、第1実施形態の登録処理S102~S108と同様である。このため、登録対象者毎に特徴量と対応付けられた撮影パラメータが記憶されることになる。本実施形態においては、以下に述べるように、登録対象者が認証を行う頻度をIDに対応付けて記録しておき、その頻度の高い撮影パラメータから順に認証時の撮影パラメータとして採用する。ここでは、最初に登録対象者のIDが2の撮影パラメータが採用されることになる。なお、ここで、頻度は、過去数日間の認証頻度とすることができる。第1実施形態と同様の構成については、第1実施形態と共通の符号を付して詳細な説明を省略する。図13Bは、第2実施形態における特徴量のデータベースの例を示す表である。表には、登録者のIDと、特徴量として0~127の128次元のスカラー量が示されている。登録者IDとして複数の同じ数字が並んでいるのは、一人の登録者について複数の特徴点に関する特徴量が登録されるためである。なお、一人の登録者について一つの特徴点に関する特徴量が登録されるようにしてもよい。保存する特徴量の数は任意である。但し、複数の登録者が登録されている場合には、後述する識別時において、特定の登録者の特徴量の登録数が他の登録者の特徴量の登録数よりも極端に多いと、識別対象者が登録数の多い登録者に一致すると誤って識別してしまう可能性が確率的に高まる。このような認証の偏りを減らすために、各登録者についてそれぞれ一定数の制限を設けた数の特徴量を保存することとしてもよい。また、その際、保存しておく特徴量は、ランダムに選択することとしてもよいし、選択基準を設けてその上位から一定数を登録することとしてもよい。また、一人の登録者が複数本の指の特徴量を登録することとしてもよい。このようにすることによって、認証可能な指の本数を増やすことができる。図14は、第2実施形態における認証処理のフローチャートである。最初に、登録対象者のうち一人を選択するS402。このとき、図13Aの表が参照され、頻度が最も高い登録対象者が選択される。ここでは、IDが2の登録対象者が選択されることになる。次に、選択した登録対象者の撮影パラメータを用いて撮影処理が行われるS404。ここでは、S402においてIDが2の撮影パラメータが選択されたため、100msecが選択されることになる。そして、この撮影パラメータで識別対象者の指の撮影が行われ、1枚の静脈画像が取得される。次に、S404で得られた静脈画像について特徴量抽出処理が行われるS406。特徴量抽出処理については、既に説明がなされているため、説明を省略する。次に、照合処理S408が行われる。照合処理も、前述のステップS306とほぼ同様であるが、第2実施形態では複数の登録対象者の特徴量が登録されているため、登録対象者のID毎にカウント値が求まることになる。次に、選択した登録対象者のカウント値が最も大きいか否かについて判定が行われるS410。すなわち、ここではIDが2の登録対象者のカウント値が最も多いか否かについて判定が行われることになる。そして、カウント値が最も多い場合、つまり他の登録者のカウント値よりも大きい場合には、その登録対象者が識別対象者であると判定するS410がYES。一方、選択した登録対象者のカウント値が最も多くなかった場合、つまり他の登録者のカウント値以下である場合には、登録対象者のうち、選択されていない登録対象者がいるか否かについて判定されるS414。そして、まだ選択されていない登録対象者がいる場合S414がYESには、次に頻度が高い登録対象者が選択される。ここでは、IDが4の登録対象者が選択されることになる。そして、ステップS404に戻り、同様の処理が行われる。一方、まだ選択されていない登録対象者がいない場合S414がNOには、登録対象者の中に識別対象者はいないと判定するS414がNO。そして、判定結果S410の結果がYESの場合には制御対象の動作を許可する許可信号を制御対象である電子錠50に送信するS412。また、S414において選択していない登録対象者がいない場合S414がNOの場合には制御対象の動作を許可しない拒否信号を電子錠50に送信するS418。電子錠50は、許可する信号を受信した場合には解錠し、許可しない信号を受信した場合には解錠を行わない、すなわち動作しないものとする。このようにすることによって、複数の登録対象者の特徴量が登録される場合であっても、認証頻度の高い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合を行うことで早期に識別対象者が認証される確率が高まるので、認証精度を維持しつつ高速で認証処理を行うことができる。尚、上述の実施形態では、撮影パラメータを撮影部の露光時間としたが、得られた輝度について増幅処理を行っている場合には、そのゲインとしてもよい。また、光源部30の光量としてもよい。また、上述の実施形態では、頻度が高い順に特徴量との照合が行われたが、露光時間の短い順に照合を行うこととしてもよい。この場合、認証時におけるトータルの露光時間を短くすることができるので、認証処理を高速化することができる。また、時間帯毎に登録対象者の認証頻度を記憶しておき、認証が行われる時間において認証頻度が高い登録対象者の順に特徴量の照合を行うこととしてもよい。この場合、時間帯に応じて認証頻度の高い登録対象者の被写体の特徴量から順に照合を行うことで、早期に識別対象者が認証される確率が高まるので、認証処理を高速化することができる。また、特徴点の検索手法、及び、特徴量の算出において、上記ではSIFTを用いることとしたが、特徴点及び特徴量の求め方はこれに限られない。例えば、MSERを用いることとし、グレースケール画像に対して領域分割を行い、しきい値を徐々に上げて行った場合に、二値化の結果が最も変わらない領域を特徴点として採用することとしてもよい。また、特徴量を求める際に、SURF、GLOH、ShapeContextなどの手法を用いることとしてもよい。