"生体からの反射光を用いて前記生体の画像を撮影する撮影部と、前記撮影部によって撮影された生体画像から、所定の空間周波数よりも高い周波数成分を抽出する抽出部と、を備えることを特徴とする生体情報処理装置。前記抽出部が抽出する周波数成分を用いて、前記生体画像を処理する処理部と、を備えることを特徴とする請求項1記載の生体情報処理装置。前記処理部は、前記抽出部が抽出する周波数成分を用いて、前記生体画像の輝度を補正することを特徴とする請求項2記載の生体情報処理装置。前記処理部は、前記抽出部が抽出する周波数成分を2値化したものを用いて、前記生体画像の輝度を補正することを特徴とする請求項3記載の生体情報処理装置。前記処理部は、前記抽出部が抽出する周波数成分を2値化して平滑化したものを用いて、前記生体画像の輝度を補正することを特徴とする請求項4記載の生体情報処理装置。前記処理部は、前記抽出部が抽出する周波数成分を2値化して平滑化して所定倍したものを用いて、前記生体画像の輝度を補正することを特徴とする請求項5記載の生体情報処理装置。前記撮影部が撮影した生体画像を用いて、認証処理を行う認証処理部をさらに備えることを特徴とする請求項1~6のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。前記認証処理部は、前記抽出部が抽出した周波数成分を用いて被写体の表面反射成分の指標値を求め、前記指標値に応じて、前記認証処理の実施の有無を判断することを特徴とする請求項7記載の生体情報処理装置。前記認証処理部は、前記指標値と登録指標値との差分に応じて、前記認証処理の実施の有無を判断することを特徴とする請求項8記載の生体情報処理装置。前記認証処理部は、前記指標値を前記登録指標値として更新することを特徴とする請求項9記載の生体情報処理装置。前記生体は、手のひらの静脈であり、前記認証処理部は、前記抽出部が抽出する周波数成分に基づいて静脈情報の重み付けを決定し、前記重み付けを用いて認証処理を行うことを特徴とする請求項7~10のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。前記生体よりも前記撮影部側において、前記生体に対して光を照射する光照射部を備えることを特徴とする請求項1~11のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。生体からの反射光を用いて前記生体の画像を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにおいて撮影された生体画像から、所定の空間周波数よりも高い周波数成分を抽出する抽出ステップと、を含むことを特徴とする生体情報処理方法。コンピュータに、生体からの反射光を用いて前記生体の画像を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにおいて撮影された生体画像から、所定の空間周波数よりも高い周波数成分を抽出する抽出ステップと、を実行させることを特徴とする生体情報処理プログラム。しかしながら、特許文献1,2の技術では、偏光フィルタが高価であるため装置が高価格となる。また、偏光フィルタの光減衰率が大きいため、画像品質が劣化するおそれがあり、照明電力が大きくなるおそれがある。また、特許文献3~5の技術では、装置の大型化、高価格化、撮影時間の長大化などの問題が生じるおそれがある。また、特許文献6の技術は、手のひらのような複雑な拡散面に適用するのは困難である。本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、装置サイズおよびコストを抑制しつつ認証精度を向上させることができる、生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムを提供することを目的とする。上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報処理装置は、生体からの反射光を用いて前記生体の画像を撮影する撮影部と、前記撮影部によって撮影された生体画像から、所定の空間周波数よりも高い周波数成分を抽出する抽出部と、を備えるものである。上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報処理方法は、生体からの反射光を用いて前記生体の画像を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにおいて撮影された生体画像から、所定の空間周波数よりも高い周波数成分を抽出する抽出ステップと、を含むものである。上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報処理プログラムは、コンピュータに、生体からの反射光を用いて前記生体の画像を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにおいて撮影された生体画像から、所定の空間周波数よりも高い周波数成分を抽出する抽出ステップと、を実行させるものである。明細書開示の生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムによれば、装置サイズおよびコストを抑制しつつ認証精度を向上させることができる。実施例の説明に先立って、反射光を用いた生体認証について説明する。一例として、静脈認証について説明する。静脈認証は、撮影装置を用いて取得した静脈画像を用いて照合を行う認証方式である。図1aおよび図1bは、静脈認証について説明するための模式図である。光源の有無にかかわらず撮影可能とするため、図1aを参照して、照明が設けられることがある。この場合、照明と撮影装置とが生体に対して同じ側に配置される。血液中のヘモグロビンが近赤外線を吸収する性質を利用すれば、近赤外線を手のひらに照射することによって、静脈画像を得ることができる。なお、光源から手のひらに照射される光は、手のひらで反射する際に、手のひらの表面で反射する表面反射光と、手の内部で拡散して戻る拡散光とに分かれる。静脈は皮下に位置しているため、静脈情報は拡散光に含まれる。したがって、撮影装置は、拡散光を用いて静脈画像を取得している。一方、表面反射光には静脈情報が含まれていないため、表面反射光はノイズとなる。図1bを参照して、表面反射光は細かい線の集合となるため、表面反射光と拡散光とが重畳した領域では、静脈を検出しにくくなる。このように、表面反射光と拡散光とが同時に検出される撮影方式では、表面反射光の影響を抑制できることが好ましい。表面反射光の影響が抑制されれば、認証精度が向上する。ここで、表面反射は、手のひらの凹凸形状に依存したある程度の面積をもった領域で発生する。表面反射光には、手のひらの表面の皺、掌紋などが反映される。手のひらの表面構造は、静脈よりも細かいため、画像上では空間周波数が高いという特徴を持つ。すなわち、撮影装置で得られた画像において、空間周波数成分のうち高周波成分を含む領域が、表面反射が重畳されている領域である。そこで、以下の実施例では、抽出された高周波成分を用いることによって、認証精度を向上させる。なお、この技術を用いれば、装置サイズおよびコストを抑制することができる。図2aは、実施例1に係る生体情報処理装置100のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図2bは、後述する生体センサ105の模式的な斜視図である。図2aを参照して、生体情報処理装置100は、CPU101、RAM102、記憶装置103、表示装置104、生体センサ105などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。CPUCentralProcessingUnit101は、中央演算処理装置である。CPU101は、1以上のコアを含む。RAMRandomAccessMemory102は、CPU101が実行するプログラム、CPU101が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置103は、不揮発性記憶装置である。記憶装置103として、例えば、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリなどのソリッドステートドライブSSD、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施例に係る生体情報処理プログラムは、記憶装置103に記憶されている。表示装置104は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、生体情報処理の結果を表示する。生体センサ105は、撮影によって取得した生体画像からユーザの生体情報を検出するセンサである。本実施例においては、生体センサ105は、反射光を利用して生体情報を検出する。本実施例において適用される生体は、当該生体からの反射光に生体情報が含まれるものである。例えば、静脈などが対象となる。本実施例においては、一例として、生体センサ105として、手のひら静脈を検出するセンサを用いる。図2bを参照して、生体センサ105は、撮影部106および光照射部107を備える。撮影部106は、生体画像を取得できるものであれば特に限定されるものではない。光照射部107は、近赤外線を含む光を照射できるものであれば特に限定されるものではない。また、光照射部107は、複数設けられていてもよい。図2bの例では、撮影部106を囲むように、4つの光照射部107が配置されている。記憶装置103に記憶されている生体情報処理プログラムは、実行可能にRAM102に展開される。CPU101は、RAM102に展開された生体情報処理プログラムを実行する。それにより、生体情報処理装置100による各処理が実行される。図3は、生体情報処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。図3を参照して、生体情報処理プログラムの実行によって、手のひら領域検出部10、反射量判定部20、反射領域検出部30、反射領域画像生成部40、画像処理部50、および認証処理部60が実現される。撮影部106で撮影された画像は、手のひら領域検出部10に送られる。手のひら領域検出部10は、与えられた画像から手のひら領域を定義することによって、手のひら領域画像および手のひら面積を求める。手のひら領域は、手の画像のうち指および腕を除外した領域である。手のひら領域検出部10は、手のひら領域面積を反射量判定部20に送り、手のひら領域画像を反射領域検出部30および画像処理部50に送る。図4aは、反射領域検出部30の詳細を説明するためのブロック図である。図4aを参照して、反射領域検出部30は、ハイパスフィルタ31、2値化部32、および面積算出部33を含む。図4b~図4dは、反射領域検出部30の各処理段階における模式的な画像を説明するための図である。図4eは、ハイパスフィルタ31を説明するための図である。図4bを参照して、手のひら領域画像には、拡散光から得られる静脈成分と、表面反射光から得られる表面反射成分とが含まれている。表面反射成分は、細かい線の集合として得られる。なお、図4bにおいては、指および腕が破線で併せて描かれている。破線で描かれた部分は手のひら領域画像には含まれない。ハイパスフィルタ31は、手のひら領域画像のうち、所定の空間周波数よりも高い周波数成分を抽出する抽出部として機能する。図4eを参照して、ハイパスフィルタ31として、S×Sのマトリクスを用いることができる。Sの値が大きいほど、抽出される周波数が低くなる。本実施例においては、ハイパスフィルタ31の抽出周波数を、静脈成分が抽出される周波数よりも高く設定し、表面反射成分が抽出される周波数よりも十分低く設定してある。ハイパスフィルタ31の抽出周波数は、原画像の画角などを考慮して設定してもよい。図4cは、抽出された高周波成分を表す。高周波成分を抽出することによって、表面反射光から得られる表面反射成分が主として抽出される。したがって、表面反射成分と静脈成分とを分離することができる。本実施例においては、表面反射成分と静脈成分とをより明確に分離するために、2値化部32を用いる。ハイパスフィルタ31は、抽出した高周波成分を2値化部32に送る。2値化部32は、所定のしきい値を用いて、ハイパスフィルタ31から与えられた高周波成分を2値化1と0とに分離する。この場合のしきい値は、過剰に低いゼロに近いと画像ノイズが誤検出されるおそれがあるため、細かい表面構造の輝度振幅に基づいて設定されることが好ましい。表面構造の輝度振幅は、被写体の反射、または、露出時間、ゲインなどの撮影条件に依存する。2値化によって、プラス方向輝度が明るい方向の成分とマイナス方向輝度が暗い方向の成分とを分離することができる。表面反射成分はプラス方向の成分であり、静脈成分はマイナス方向の成分であるため、表面反射成分と静脈成分とがより明確に分離される。図4dは、2値化された高周波成分を表す。高周波成分を2値化することによって、表面反射成分が明確に抽出されている。2値化後の画像は、反射検出画像として、反射領域画像生成部40および面積算出部33に送られる。面積算出部33は、反射検出画像を用いて表面反射成分の領域の面積表面反射が検出された領域の面積を算出し、反射検出面積として反射量判定部20に送る。反射量判定部20は、手のひら領域面積と反射検出面積とから表面反射量を算出する。表面反射量は、認証対象となる手のひら領域全体に対する、表面反射が検出された領域の面積の比である。したがって、表面反射量は、下記式1で表すことができる。撮影部106で撮影された画像において表面反射の影響が多いと、表面反射量の値が大きくなる。一方、撮影部106で撮影された画像において表面反射の影響が少ないと、表面反射量の値が小さくなる。したがって、表面反射量は、表面反射成分の指標値として用いることができる。表面反射量=反射検出面積/手のひら領域面積1反射量判定部20は、算出された表面反射量が所定のしきい値よりも大きいか否かを判定する。表面反射量がしきい値よりも大きい場合、表面反射の影響が多いと判定することができる。表面反射量がしきい値以下の場合、表面反射の影響が少ないと判定することができる。この場合のしきい値は、ハイパスフィルタ31の帯域、2値化部32のしきい値などに応じて設定してもよい。例えば、数~10数程度の値を表面反射量のしきい値として用いてもよい。反射量判定部20は、判定結果を表示装置104および反射領域画像生成部40に送る。表示装置104は、判定結果を表示する。例えば、表面反射量が多い場合には、表面反射成分が生体認証に影響を及ぼすおそれがある。そこで、表示装置104は、表面反射量が多い場合に警告などを表示してもよい。この場合、生体認証処理を実施しなくてもよい。表面反射量が少ない場合には、反射領域画像生成部40は、反射領域画像を生成する。ここで、反射検出画像は、手のひらの表面の細かい構造による表面反射を検出することによって得られる画像である。表面反射は手のひらの凹凸形状に依存した所定領域において発生する。したがって、ハイパスフィルタ31を介することによって、表面反射が検出された領域の周辺の輝度も高くなっている。そこで、反射領域画像生成部40は、反射検出領域の輝度を下げることによって、表面反射の影響を低減する。図5aは、反射領域画像生成部40の詳細を説明するためのブロック図である。図5aを参照して、反射領域画像生成部40は、平滑化部41および掛算部42を備える。図5b~図5dは、反射領域画像生成部40および画像処理部50の各処理段階における模式的な画像を説明するための図である。図5bを参照して、平滑化部41には、2値化によって得られた反射検出画像が与えられる。平滑化部41は、反射検出画像を平滑化する。ここでの平滑化は、細かい表面構造を周辺に平均化するための処理である。したがって、平滑化部41として、手のひらの表面構造よりも低い周波数に設定されたローパスフィルタを用いることができる。図5cは、平滑化された反射検出画像を表す。掛算部42は、平滑化された反射検出画像を所定比率倍に調整する。この所定比率は、2値化時に失われた輝度振幅情報を補間するための値である。例えば、平滑化部41における平滑化処理でピーク振幅が1/2に減衰する場合には、上記所定比率=2値化のしきい値×2とすることができる。なお、元の反射振幅は一律で同じではないため、上記所定比率は撮影条件などに応じて調整してもよい。掛算部42は、所定比率倍に調整した反射検出画像を反射領域画像として画像処理部50に出力する。画像処理部50は、手のひら領域検出部10が取得した手のひら領域画像から反射領域画像生成部40が生成した反射領域画像を差し引く。それにより、手のひら領域画像の輝度が補正される。具体的には、反射領域画像は反射により持ち上がった部分だけを示すものであるため、反射領域画像を差し引くことによって、表面反射の影響が低減された手のひら画像が得られる。図5dは、得られた手のひら画像を表す。図5dを参照して、図4bの手のひら領域画像における表面反射の影響が低減されている。画像処理部50は、この手のひら画像を認証処理部60に送る。認証処理部60は、画像処理部50から与えられた手のひら画像を用いて認証処理を行う。なお、認証処理では、手のひら画像の特徴量を抽出した照合データと、あらかじめ登録されている登録データとが類似または一致するか否かを判断する照合処理が行われる。図6は、生体情報処理プログラムの実行によって実施される生体情報処理装置100の処理の一例を説明するためのフローチャートである。図6を参照して、撮影部106は、ユーザの手のひらを含む画像を撮影するステップS1。次に、手のひら領域検出部10は、ステップS1で得られた画像から手のひら領域を検出するステップS2。次いで、手のひら領域検出部10は、ステップS2で検出された手のひら領域から手のひら領域画像を得るとともに、手のひら領域面積を算出するステップS3。次に、ハイパスフィルタ31は、手のひら領域画像の高周波成分を抽出するステップS4。次に、2値化部32は、ステップS4で抽出された高周波成分を2値化することによって、反射検出画像を得るステップS5。次に、反射量判定部20は、ステップS3で得られた手のひら領域面積とステップS5で得られた反射検出画像とから、反射検出面積を算出するステップS6。次いで、反射量判定部20は、ステップS6で得られた反射検出面積とステップS3で得られた手のひら領域面積とから、表面反射量を算出するステップS7。次に、反射量判定部20は、ステップS7で得た表面反射量がしきい値を上回るか否かを判定するステップS8。ステップS8でYesと判定された場合、表示装置104は、警告などのメッセージを表示するステップS9。ステップS9の実行後、フローチャートの実行が終了する。ステップS8でNoと判定された場合、平滑化部41は、ステップS5で得られた反射検出画像を平滑化するステップS10。掛算部42は、ステップS10で得られた平滑化画像に所定値を掛け合わせることによって、平滑化画像の輝度を調整する。それにより、反射領域画像が得られるステップS11。画像処理部50は、ステップS3で得られた手のひら領域画像から、ステップS11で得られた反射領域画像を差し引くことによって、認証用の手のひら画像を得るステップS12。次に、認証処理部60は、ステップS12で得られた手のひら画像を用いて認証処理を行うステップS13。ステップS13の実行後、フローチャートの実行が終了する。本実施例によれば、ハイパスフィルタ31で抽出された高周波成分を用いて画像が補正されることから、認証精度が向上する。また、2値化部32によって高周波成分を2値化することによって、表面反射成分と静脈成分の分離性が高くなる。それにより、認証精度がより向上する。また、平滑化部41によって高周波成分を平滑化することによって、輝度の補正精度が高くなる。それにより、認証精度がより向上する。また、掛算部42を用いて反射検出画像の輝度を調整することによって、輝度の補正精度がより高くなる。それにより、認証精度がより向上する。また、高価な装置などを用いる必要がないため、コストを抑制することができる。また、大型の装置などを用いる必要もないため、装置サイズを抑制することができる。なお、本実施例においては、2値化部32、平滑化部41、掛算部42および画像処理部50が、ハイパスフィルタ31が抽出する周波数成分を用いて生体画像を処理する処理部として機能する。また、2値化部32、平滑化部41、掛算部42および画像処理部50が、ハイパスフィルタ31が抽出する周波数成分を用いて生体画像の輝度を補正する処理部として機能する。また、平滑化部41、掛算部42および画像処理部50が、ハイパスフィルタ31が抽出する周波数成分を2値化したものを用いて、生体画像の輝度を補正する処理部として機能する。また、掛算部42および画像処理部50が、ハイパスフィルタ31が抽出する周波数成分を2値化して平滑化したものを用いて、生体画像の輝度を補正する処理部として機能する。また、画像処理部50が、ハイパスフィルタ31が抽出する周波数成分を2値化して平滑化して所定倍したものを用いて、生体画像の輝度を補正する処理部として機能する。図7は、実施例2に係る生体情報処理装置100aの機能ブロック図である。実施例2に係る生体情報処理プログラムの実行によって、図7の各機能が実現される。図7を参照して、生体情報処理装置100aが図2aの生体情報処理装置100と異なる点は、画像処理部50が設けられていない点である。生体情報処理装置100aにおいては、反射領域画像生成部40が生成した反射領域画像および手のひら領域検出部10が検出した手のひら領域画像は、認証処理部60に送られる。反射領域画像の値輝度値などは、表面反射成分が多く検出された部分ほど大きくなる。表面反射成分の度合いが大きい部分では静脈情報の信頼度が低いため、当該部分の重み付けを下げて照合処理を行うことによって、照合への反射の影響を低減することができる。そこで、本実施例においては、認証処理部60は、反射領域画像の値に応じて抽出された静脈情報の重み付けを低下させたうえで、照合処理を行う。図8は、実施例2に係る生体情報処理プログラムの実行によって実施される生体情報処理装置100aの処理の一例を説明するためのフローチャートである。図8を参照して、ステップS21~S31は、図6のステップS1~ステップS11と同様である。ステップS31の実行後、認証処理部60は、手のひら領域画像から静脈を抽出するステップS32。次に、認証処理部60は、表面反射部分の度合いが所定値を上回る部分の静脈情報の重み付けを低下させるステップS33。次いで、認証処理部60は、ステップS33で得られた画像を用いて照合処理を行うステップS34。次に、認証処理部60は、照合結果を判定するステップS35。ステップS35の実行後、フローチャートの実行が終了する。本実施例によれば、信頼性の低い静脈情報の影響が低下する。それにより、認証精度が向上する。また、高価な装置などを用いる必要がないため、コストを抑制することができる。また、大型の装置などを用いる必要もないため、装置サイズを抑制することができる。図9aは、実施例3に係る生体情報処理装置100bの機能ブロック図である。実施例3に係る生体情報処理プログラムの実行によって、図9aの各機能が実現される。図9aを参照して、生体情報処理装置100bが図2aの生体情報処理装置100と異なる点は、反射領域画像生成部40および画像処理部50が設けられていない点である。生体情報処理装置100bにおいては、反射領域検出部30が検出する反射検出画像および手のひら領域検出部10が検出した手のひら領域画像は、認証処理部60に送られる。本実施例に係る記憶装置103は、生体データの登録時あるいは前回認証時の反射状況を登録データベースとして記憶している。図9bは、当該登録データベースをテーブルとして表したものである。図9bを参照して、ユーザIDなどと関連付けて、生体データの登録時あるいは前記認証時の反射状況が登録されている。反射状況は、表面反射成分の指標値であり、表面反射成分が検出された領域、表面反射成分の度合いなどが含まれる。反射状況は、ハイパルフィルタ31を用いて抽出する高周波成分から取得することができる。認証処理部60は、登録データベースに記録されている反射状況と、今回の反射状況とを比較する。反射状況は、ユーザの手のひらの表面状態、手のひら形状などに依存する。したがって、反射状況が大きく異なる原因として、他人である、手のひらの表面状態を変える事象があったことなどが考えられる。手のひらの表面状態を変える事象とは、例えば、手が濡れている、油分が付着しているなどが考えられる。そこで、本実施例においては、認証処理部60は、反射状況と登録データベースに登録された反射状況との差反射状況差が大きいか否かを判定する。反射状況差が大きい場合には、その時点で他人とみなすか、手を拭くよう指示するなどのメッセージを表示装置104に表示させ、認証処理部60による認証処理を停止させてもよい。図10は、実施例3に係る生体情報処理プログラムの実行によって実施される生体情報処理装置100bの処理の一例を説明するためのフローチャートである。図10を参照して、ステップS41~S51は、図6のステップS1~ステップS11と同様である。ステップS51の実行後、認証処理部60は、登録データベースに記録されている反射状況と、今回のフローチャート実行時の反射状況とを比較するステップS52。次に、認証処理部60は、反射状況差がしきい値を上回るか否かを判定するステップS53。ステップS53においてYesと判定された場合、表示装置104が警告などのメッセージを表示するとともに、認証処理部60は認証処理の実施を停止するステップS54。その後、フローチャートの実行が終了する。ステップS53においてNoと判定された場合、認証処理部60は、ステップS43で得られた手のひら領域画像を用いて照合処理を行うステップS55。ステップS55の実行後、フローチャートの実行が終了する。なお、登録データベースに登録されている反射状況を、今回のフローチャートの実行時の反射状況に更新してもよい。本実施例によれば、前回までの反射状況と今回の反射状況との比較により、照合処理前に認証処理を終了することができる。それにより、誤認証が抑制される。その結果、認証精度を向上させることができる。また、高価な装置などを用いる必要がないため、コストを抑制することができる。また、大型の装置などを用いる必要もないため、装置サイズを抑制することができる。なお、上記各実施例においては生体として静脈を対象としたが、他の生体を対象としてもよい。ただし、上記各実施例は、表面構造に凹凸が現れる被写体に対して特に高い効果が得られる。したがって、上記各実施例は、手のひら静脈を対象とした場合に特に高い効果を奏する。また、上記各実施例においては照明を設けたが、それに限られない。例えば、外部光が生体に照射される環境であれば、照明を設けなくてもよい。また、上記認証処理は、特定のユーザの登録データと照合データとを照合する1:1認証処理であってもよく、複数のユーザの登録データと照合データとを照合する1:N認証処理であってもよい。また、プログラムの実行によって実現される各部の代わりに、プログラムの実行を不要とする専用装置を用いてもよい。以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形変更が可能である。"