"撮影された手の甲の原画像から静脈パターンの注目領域ROIと背景を分離し、ROI画像を抽出する工程と、低帯域情報とパターンの境界情報を制御し、通常モードフィルタによる太い静脈パターンの抽出と、効率モードフィルタによる細い静脈パターンの抽出のために、前記ROI画像をフィルタリングする工程と、前記太い静脈パターンと前記細い静脈パターンを対象にニ値化を行い、二値画像に変換する工程と、前記二値画像から雑映を除去し、パターン連結性を維持した静脈パターン画像を抽出する工程とを含む静脈パターン抽出段階と、撮影された指画像から回転補正値及び移動補正値を算出する工程と、前記回転補正値及び前記移動補正値によって、前記静脈パターン画像の位置補正を行う工程とを含む位置補正段階と、静脈パターン画像から静脈パターン分岐特性を抽出し、前記静脈パターン分岐特性に確率的な加重値を適用し、前記静脈パターンの分岐特性による特性ベクトルを比較し、使用者の本人可否を確認し、認識許諾/拒否を決定する認証段階とを含むことを特徴とする個人識別用の手の甲認証方法。前記原画像のうち前記ROIが占める面積の比率からしきい値を算出するP-タイル法を利用して、ROI画像を抽出することを特徴とする請求項1記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記ニ値化で、ローカルマスクの平均値をしきい値として使用する方式、及び7ビットプレーン値をしきい値として使用する方式のうち、いずれか一つの方式を使用することを特徴とする請求項1記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記二値画像から手の甲の毛、屈曲、皮下脂肪層のような雑映を、中央値フィルタを使用して除去することを特徴とする請求項1記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記指画像から指と安定ハンドルとの間の境界線を抽出する工程と、回転補正時に手の甲の静脈パターンの回転中心点として使用するピクセル座標を求めるため、抽出した前記境界線の外角線をトレースする工程と、前記外角線のトレースから、最下位のピクセル、左右側の最上位のピクセルをそれぞれ求め、前記境界線毎に抽出されたピクセルを利用して指の間の角と前記回転中心点を求める工程と、前記最下位のピクセル、前記左右側の最上位のピクセルの座標と、前記回転中心点として選択されたピクセルの座標を整数形のデータで保存する工程と、保存された前記ピクセルの座標を利用して回転補正の角度を予測し、回転補正を行う工程とを含むことを特徴とする請求項1記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記指画像を低帯域フィルタに適用して画像処理し、前記低帯域フィルタによる画像からエッジを抽出するためにエッジマスクを適用して雑映を除去し、安定ハンドルと指の間の前記境界線だけを抽出することを特徴とする請求項5記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記境界線の前記外角線をトレースし、前記指画像1枚につき6個のピクセルを抽出し、前記ピクセル座標は、前記境界線の抽出画像の左側上段を座標系の値と見做した座標値を適用することを特徴とする請求項6記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記指の間の角度は、akが二つのピクセル間におけるx軸方向の距離になり、bkがy軸方向に角度を形成したピクセルの距離差である下記の数式を利用して求めた2個のθkを合わせて求めることを特徴とする請求項5記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記境界線の抽出画像で、前記安定ハンドルと一定離隔距離をもつ指の間から抽出した前記最下位のピクセルを前記回転中心点とすることを特徴とする請求項6記載の個人識別用の手の甲認証方法。登録済みの指画像と比較のために撮影された指画像から求めた最下位のピクセルの座標を利用し、手の甲の全体的な回転を補正する1次回転補正の角度を予測する工程と、前記手の甲の微細な動きを補正する2次回転補正の角度を予測する工程とを含むことを特徴とする請求項6記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記静脈パターン画像から抽出した前記静脈パターンの分岐特性に対する確率的な加重値を個々人の分岐特性に適用するトレーニング段階と、認証情報データベースに保存された使用者別の基準画像に前記トレーニング段階から得た確率的な加重値を適用した分岐特性として更新し、前記静脈パターン画像と前記認証情報データベース内の前記基準画像の分岐特性による特性ベクトルを比較する特性ベクトルのマッチングアルゴリズムを使用し、使用者本人可否を識別するメイン段階とを含むことを特徴とする請求項1記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記トレーニング段階が、初期使用の際に、前記静脈パターン画像から抽出された静脈パターンの原型を保存し、前記認証情報データベースに保存されている使用者の前記基準画像と前記静脈パターン画像の直接的な類似度を判断する工程と、繰り返し使用の時、確率的なマッチングアルゴリズムが適用し、安定した静脈パターンの分岐特性を検出し、前記静脈パターンの分岐特性から入力画像の変化に対するデータの損失寄与度を検出し、最適の分岐点加重値を抽出する工程とを含むことを特徴とする請求項11記載の個人識別用の手の甲認証方法。前記認証情報データベース内の前記静脈パターンの分岐特性で分岐点を連結して作られた第1多角形と、入力された前記静脈パターン画像から抽出した静脈パターンの分岐点を連結して作られた第2多角形の頂点をマッチングさせ、各頂点、多角形の前記頂点での角度、前記頂点間の長さ、前記多角形の面積に対する整合程度を判断して認識する工程と、前記静脈パターンの分岐特性に最適の分岐点加重値を適用し、分岐点、分岐点での角度、分岐点での分岐個数、分岐点での長さに対する整合程度を判断して認識する工程とを含むことを特徴とする請求項11記載の個人識別用の手の甲認証方法。データ通信を行う通信制御部と、使用者が個人識別コードを入力するための、前記通信制御部に接続された個人識別コード入力手段と、前記個人識別コードの判定結果を表示するための、前記通信制御部に接続された表示手段と、撮影を開始するためのマイクロスイッチと、前記マイクロスイッチに接続され、使用者の指画像を撮影する指撮影カメラと、前記マイクロスイッチに接続され、使用者の手の甲の原画像を撮影する手の甲撮影カメラと、前記指撮影カメラと前記手の甲撮影カメラに接続され、前記指画像と前記手の甲の原画像を、デジタル指画像と手の甲のデジタル原画像に変換して前記通信制御部を介して出力するビデオデコーダとを具備する手の甲認証端末装置と、認証処理を行うプロセッサと、前記プロセッサに接続され、前記個人識別コードごとに、前記認証処理に用いる基準画像と静脈パターン最適分布特性情報を保存する認証情報データベースと、前記プロセッサに接続され、前記認証処理の際に一時的に情報を記憶する一時記憶メモリと、前記プロセッサに接続され、外部装置に認証結果を出力するための外部装置インターフェースとを具備する手の甲認証サーバとを含むことを特徴とする静脈パターンを利用した手の甲認証システム。前記プロセッサは、前記認証情報データベースに接続し、前記認証情報データベースの情報にアクセスするためのデータベースアクセス部と、前記個人識別コード入力手段から入力された前記個人識別コードに対応する前記基準画像と前記静脈パターン最適分布特性情報の有無を判定し、前記判定結果を表示手段に出力する個人識別コード判定部と、前記ビデオデコーダから入力された前記デジタル指画像と前記手の甲のデジタル原画像を、前記一時記憶メモリに保存する撮影画像保存部と、前記デジタル原画像からROI画像を抽出するROI画像抽出部と、前記デジタル指画像から補正すべき位置情報を算出し、抽出した前記ROI画像の位置を補正し、静脈パターン補正画像を作成する位置補正部と、前記静脈パターン補正画像を、前記認証情報データベースに保存された前記基準画像と前記静脈パターン最適分布特性情報と比較して認証する静脈パターンマッチング部とを含むことを特徴とする請求項14記載の静脈パターンを利用した手の甲認証システム。前記静脈パターンマッチング部は、前記認証に確率的マッチングアルゴリズムを適用し、安定した静脈パターンの分岐特性を検出し、前記認証情報データベースに保存された前記静脈パターン最適分布特性情報を更新する処理部をさらに含むことを特徴とする請求項15記載の静脈パターンを利用した手の甲認証システム。本発明が解決しようとする技術的課題は、表皮に位置する特徴を利用する既存の生体認識システムと異なり、手の甲の皮下に位置する静脈パターンを抽出し、使用者本人の確認に利用することにより、損傷した指紋画像、汗、傷、アクセサリー等の外部環境の変化により発生し得るシステムの性能低下を最小化させ、より安定したシステムの性能を提供し、使用者の便宜性を最大限に保証できる個人識別用の手の甲静脈パターン認識システムとその方法を提供するものである。本発明の静脈パターンを利用した個人識別用の手の甲認証方法は、撮影された手の甲の原画像から静脈パターンの注目領域ROIと背景を分離し、ROI画像を抽出する工程と、低帯域情報とパターンの境界情報を制御し、通常モードフィルタによる太い静脈パターンの抽出と、効率モードフィルタによる細い静脈パターンの抽出のために、前記ROI画像をフィルタリングする工程と、太い静脈パターンと細い静脈パターンを対象にニ値化を行い、二値画像に変換する工程と、二値画像から雑映を除去し、パターン連結性を維持した静脈パターン画像を抽出する工程とを含む静脈パターン抽出段階と、撮影された指画像から回転補正値及び移動補正値を算出する工程と、回転補正値及び前記移動補正値によって、静脈パターン画像の位置補正を行う工程とを含む位置補正段階と、静脈パターン画像から静脈パターン分岐特性を抽出し、静脈パターン分岐特性に確率的な加重値を適用し、静脈パターンの分岐特性による特性ベクトルを比較し、使用者の本人可否を確認し、認識許諾/拒否を決定する認証段階とを含むことを要旨とする。さらに、本発明の静脈パターンを利用した個人識別用の手の甲認証システムは、データ通信を行う通信制御部と、使用者が個人識別コードを入力するための、通信制御部に接続された個人識別コード入力手段と、個人識別コードの判定結果を表示するための、通信制御部に接続された表示手段と、撮影を開始するためのマイクロスイッチと、マイクロスイッチに接続され、使用者の指画像を撮影する指撮影カメラと、マイクロスイッチに接続され、使用者の手の甲の原画像を撮影する手の甲撮影カメラと、指撮影カメラと手の甲撮影カメラに接続され、指画像と手の甲の原画像を、デジタル指画像と手の甲のデジタル原画像に変換して通信制御部を介して出力するビデオデコーダとを具備する手の甲認証端末装置と、認証処理を行うプロセッサと、プロセッサに接続され、個人識別コードごとに、認証処理に用いる基準画像と静脈パターン最適分布特性情報を保存する認証情報データベースと、プロセッサに接続され、認証処理の際に一時的に情報を記憶する一時記憶メモリと、プロセッサに接続され、外部装置に認証結果を出力するための外部装置インターフェースとを具備する手の甲認証サーバとを含むことを要旨とする。本発明による個人識別用の手の甲静脈パターン認識システム及びその方法は、それぞれの個人に対する最適な分岐特徴で、最も安定的な静脈パターンの分岐点、分岐特性分岐点での分岐角度、分岐点での分岐個数、最適な分岐点加重値をマッチングすることにより、使用者本人可否を判断することにより、安定的なシステム性能が得られ、外部環境と入力画像の微少な変化により判別されるシステム感度や使用者の回転と移動による誤拒絶率FRR:FalseRejectionRate、誤認識率FAR:FalseAcceptanceRateを低減し、静脈パターン認識性能及びシステム安定性を画期的に改善する。手の甲認証システム構成図1に示されるとおり、本発明の静脈パターンを利用した手の甲認証システム100は、手の甲認証端末装置20と、手の甲認証端末装置20の通信制御部27を介してネットワーク接続された手の甲認証サーバ30により構成される。電気錠等の外部装置80を、手の甲認証サーバ30に具備された外部装置インターフェース部60を介して接続し、制御する。手の甲認証端末装置20は、使用者が個人識別コードを入力するための、通信制御部27に接続された個人識別コード入力手段22と、入力した個人識別コードの判定結果を表示するための、通信制御部27に接続された表示手段21と、撮影を開始するためのマイクロスイッチ23と、マイクロスイッチ23に接続され、使用者の指画像Fiを撮影する指撮影カメラ25と、マイクロスイッチ23に接続され、使用者の手の甲の原画像Hiを撮影する手の甲撮影カメラ24と、指撮影カメラ25と手の甲撮影カメラ24に接続され、撮影された指画像Fiと手の甲の原画像Hiをデジタル指画像Fdiと手の甲のデジタル原画像Hdiに変換して通信制御部27を介して出力するビデオデコーダ26を具備する。手の甲認証サーバ30は、認証処理を行うプロセッサ40と、プロセッサ40に接続され、個人識別コードごとに、認証に用いる基準画像と静脈パターン最適分布特性情報を保存する認証情報データベース50と、プロセッサ40に接続され、認証処理の際に一時的に情報を記憶する一時記憶メモリ70と、プロセッサ40に接続され、外部装置80に認証結果を出力するための外部装置インターフェース60を具備する。さらに詳細に、プロセッサ40は、認証情報データベース50に接続し、認証情報データベース50の情報にアクセスするためのデータベースアクセス部42と、個人識別コード入力手段22から入力された個人識別コードに対応する基準画像と静脈パターン最適分布特性情報の有無を判定し、判定結果を表示手段21に出力する個人識別コード判定部41と、ビデオデコーダ26から入力されたデジタル指画像Fdiと手の甲のデジタル原画像Hdiを一時記憶メモリ70に保存する撮影画像保存部43と、デジタル原画像HdiからROI画像Hriを抽出するROI画像抽出部44と、デジタル指画像Hdiから補正すべき位置情報を算出し、抽出したROI画像Hriの位置補正し、静脈パターン補正画像mVPiを作成する位置補正部45と、静脈パターン補正画像mVPiを認証情報データベース50に保存された基準画像と静脈パターン最適分布特性情報と比較して認証する静脈パターンマッチング部46を含む。手の甲認証端末装置20の実施例としては、図2および図3に手の甲認証端末装置20の外観図と側断面図を示す。個人識別コード入力手段22として、個人識別コードを入力したり、システムの進行に必要な番号を入力するためのキーパッド3と、表示手段21として、個人識別コード判定結果やシステムの進行状況を文字表示する液晶画面LCD2が上面にそれぞれ設置されている。さらにシステムの稼動状況をランプで表示するための発光ダイオードLED1を設置してもよい。下部には、マイクロスイッチ23として、ボタンスイッチ4と、外部照明を遮断するための覆い5と、使用者の手の甲に関する画像入力時に指を支える支え台としての安定ハンドル6がそれぞれ設置されている。安定ハンドル6は、2本の軸により固定され、2本の軸の間が、中指を入れる指挿入部11となっている。これにより、手の甲を安定させて撮影することができる。さらに内部には、指撮影カメラ25及び手の甲撮影カメラ24として、可視光線及び赤外線の帯域まで反応するCCDまたはCMOSカメラ7が、使用者の手の甲に関する画像を撮影するため、覆い5から一定距離離れた位置に設置され、赤外線照明8がカメラ7の両側に静脈パターンを強調する照明として設置され、赤外線フィルタ9が、赤外線照明8とカメラ7の下段部に設置されている。特に覆い5とカメラ7の間には、静脈パターンのROI画像Hriの撮影用に焦点距離を確保するためのハウジング10が設置されているが、ハウジング10の内部面は赤外線を吸収する物質で塗布されているため、外部光の影響を最小化できる。個人識別コード入力手段22としては、上記の個人識別コードを打ち込むためのキーパッド3や、個人識別コードが記憶されたキーカードから情報を読み取るカードリーダ等が利用される。表示手段21としては、結果を文字表示するためのLCD2の他に、結果をランプの色や点滅で表示するLED等が利用される。マイクロスイッチ23としては、押しボタン式のボタンスイッチ4のほかに、手をかざしたことを察知する人感センサースイッチ等が利用される。図34に、認証情報データベース50内に保存されるデータの構造の一例を示す。データは個人識別コード毎の登録されていて、個人識別コードを検索キーとして検索可能となっている。データとしては、予め撮影しておいた静脈パターンの基準画像と、静脈パターン最適分布特性データとして、静脈パターンの分岐特性VPBC:VeinPatternBranchCharacteristicと、分岐加重値BPWF:BranchPointWeightingFactorが含まれる。メモリの効率的な使用とデータの検索効率を向上するために、データを保存する際はデータベース正規化を適宜行う。正規化はデータベースを利用するシステムでは通常に行われることであり、以下に説明する手の甲認証方法においては特に明記はしていない。また、認証情報データベース50内にデータを登録するためには、手の甲認証サーバ30にキーボード等の入力装置が接続されることは、当然のことであるため、図中では省略している。手の甲認証方法次に、図4から図6に示したフローチャートを参照しながら、本発明の実施例による手の甲認証方法について詳しく説明する。まず、使用者は、個人識別コード入力手段22によって、個人識別コードを入力するS100。入力された個人識別コードは、通信制御部27を介して、個人識別コード判定部41に送信される。個人識別コードを受信した個人識別コード判定部41は、データベースアクセス部42を介して、個人識別コードを検索キーとして認証情報データベース50に記憶された情報を検索し、登録済みか否かを判定するS101。判定結果は、表示手段21に出力され、未登録の場合は、エラー表示されるS107。登録が確認できれば、画像の撮影に進む。登録が確認できた使用者は、安定ハンドル6の指挿入部11に中指を挿入するS102。指撮影カメラ25は、安定ハンドル6に置かれた指の状態を指画像Fiとして撮影するS103。さらに、使用者は手を安定ハンドル6上にしばらく動かさずに、状態を固定するS104。この状態で、手の甲撮影カメラ24は、手の甲を撮影し、原画像HiとするS105。撮影された指画像Fiと手の甲の原画像Hiは、ビデオデコーダ26に送られ、デジタル化される。デジタル化された画像は、通信制御部27を介してプロセッサ40の撮影画像保存部43によって、各々デジタル指画像Fdiとデジタル原画像Hdiとして一時記憶メモリ70に保存されるS106。つづいて、手の甲のデジタル原画像Hdiのうち、認証に必要な静脈パターンが撮影されている注目領域ROIを特定し、ROI画像Hri部分のみを抽出する過程になるS200。使用者の手の甲のデジタル原画像Hdiから静脈パターンが集中的に分布するROI画像Hriを抽出するためには、正確なROI位置が必要である。ところで、レンズとカメラのモジュール装着位置の誤差により、ROI位置は、各カメラの画面毎に多少違って現れる。そこで、以下に記述するROI自動検出アルゴリズムによって、正確なROI位置を決定する。まず、ROI画像Hri抽出過程では、手の甲のデジタル原画像Hdiを構成する全画素を、横軸に明度レベル0から255の濃淡値をとり、縦軸にその濃淡値を持つ画素数をとったヒストグラムを作成するS201。次に、P-タイル法を用いて、ヒストグラムから、ROI領域と背景の境界となる濃淡値のしきい値Tを算出するS202。手の甲認証端末装置20の構造上、必要とする静脈パターンが撮影されるROI領域は、撮影毎に位置がずれる可能性はあるが、撮影されたデジタル原画像Hdi全体の中で占める面積の比率は一定である。そこで、画像の中で対象物が占める面積の比率が判明している場合、ヒストグラムからその面積の比率のP点をしきい値TとするP-タイル法を用いる。P-タイル法以外に、ヒストグラムの谷を検出するモード法を利用することも可能である。しきい値T以上を濃淡値とする画素を抽出して、ROI領域を決定するS203。さらに、ROI領域のエッジを強調するために、ソベルフィルタ処理を行って、ROI画像Hriを抽出するS204。図7はデジタル原画像Hdi、図8はP-タイル法が適用されたヒストグラム、図9は図8のヒストグラムから得たしきい値Tによって決定されたROI領域、図10は図9によりデジタル原画像Hdiから分離されたROI画像Hriをそれぞれ図示したものである。次に、抽出されたROI画像Hriから静脈パターンを読み取るために、フィルタ-バンク静脈パターン抽出アルゴリズムFBHVPEA:Filter-bankHandVein-patternExtractionAlgorithm処理を行うS300。この処理により、外部環境の変化により発生する静脈パターンの収縮及び膨張現象から静脈パターン情報の部分的な損失を最小化し、静脈パターンの重要な特徴であるパターン連結性を最大限維持できるようにする。まず、フィルタ-バンク静脈パターン抽出アルゴリズムでは、通常モードNormalmodeフィルタにより、手の甲に分布する静脈パターンのうち、太い静脈のパターンSPiを効果的に抽出するS301。さらに、効率モードEnhancementmodeフィルタにより、薄い静脈や収縮した状態の細い静脈パターンZPiを効果的に抽出するS302。前工程で得られた太い静脈のパターンSPiと細い静脈パターンZPiを合成して、手の甲の静脈パターン合成画像GPiを作成するS303。通常モードフィルタは、静脈パターン内の低帯域情報とパターン境界の情報を維持し、効率モードフィルタは、太い静脈に比べ、低帯域情報が相対的に少なく、パターン境界の周波数が低い、細い静脈パターンを効果的に強調するものである。つづいて、静脈パターン合成画像GPiの二値化処理を行い、二値画像BPiに変換するS304。その際、二値画像BPiを得るために使用されるニ値化処理では、該当画素を黒か白のいずれかに区分するためのしきい値を決める方法としては、二つの方法を考慮することができる。一つは、ローカルマスクの平均値をしきい値として使用する方法で、もう一つは、7ビットプレーンの値でしきい値を決定する方法である。二つの方法の適用を試みた結果によれば、7ビットプレーンの値をしきい値にする場合のほうがより正確な静脈パターン情報を得ることができる。ニ値化処理に使用する空間マスクの大きさは、11×11カーネルで設計されるのが望ましい。最後に、ニ値化処理で得られた二値画像BPiは、使用者の手の甲の毛、屈曲、皮下脂肪層等により発生した雑映を含んでいる。これを除去するために、ノイズ除去フィルタ処理として、3×3カーネルの中央値Medianフィルタをかけ、手の甲の静脈パターン画像VPiを作成するS305。このように、フィルタ-バンクの静脈パターン抽出アルゴリズムは、既存の静脈パターン抽出アルゴリズムから抽出しようとする静脈パターンの太さを考慮せず単一フィルタの特性で静脈パターンを抽出することにより発生する部分的な静脈パターンの連結情報vein-patternconnectivityinformationの損失を改善し、外部環境の変化から発生する静脈パターンの収縮及び膨張現象に対し、より安定的なアルゴリズムの性能を提供する。図11は、フィルタ-バンクの静脈パターンの抽出アルゴリズムにより、強調された静脈パターンの処理結果の画像を図示したもので、aは通常モードフィルタと効率モードフィルタで得られた静脈パターンを合成した静脈パターン合成画像GPi、bは二値化処理で白黒画像とした二値画像BPi、cはノイズを除去した静脈パターン画像VPiである。図12は、a従来技術の強調フィルタ処理により得られる静脈パターンと、bフィルタ-バンクの静脈パターン抽出アルゴリズムの通常モードフィルタ処理で得られる静脈パターンとを比較し、図示したものである。ROI領域の一部領域に対して抽出された静脈パターンを比較してみると、既存の静脈パターン強調フィルタにより抽出された太い静脈に対する静脈パターンの処理結果では、静脈パターン内の情報が失われ、静脈パターンのパターン連結性が部分的に失われているが、本発明の通常モードフィルタによる処理結果では、低帯域の情報を効果的に補正しており、静脈パターンのパターン連結性を維持していることがわかる。しかしながら、通常モードフィルタでは、外部温度の低下に伴い収縮した静脈や薄く細い静脈に対する静脈パターンの抽出において、部分的なパターン連結性の損失が見られる。これを補正するため、フィルタ-バンクの静脈パターン抽出アルゴリズムでは、効率モードフィルタを使用する。効率モードフィルタでは、背景に該当する低帯域の利得ゲインを減らし、微細なパターンの変化を強調することにより、薄く細い静脈パターンに対するパターン連結性の部分的な損失を補正する。図13は、a従来技術の抽出アルゴリズムにより得られる静脈パターンと、bフィルタ-バンクの静脈パターン抽出アルゴリズムにより得られる静脈パターンとを比較し、図示したものである。図13aには、抽出しようとする静脈パターンのパターン連結性の部分的損失が見られ、図13bでは、部分的に損失したパターン連結性も確実に抽出されている。次に、使用者が指を安定ハンドル6に置く際に、指撮影カメラ25によって撮影される指画像Fiから得られるデジタル指画像Fdiを分析して位置補正を行う過程に移るS400。まず、以下に詳細を示す位置補正アルゴリズムにより、デジタル指画像Fdiから回転補正値Rと移動補正値Sを算出するS401。この回転補正値Rと移動補正値Sによって、静脈パターン画像VPiの静脈パターンを、予め登録してある静脈パターンの基準画像と比較できる位置に補正した静脈パターン補正画像mVPiを作成するS402。図14は、本発明の実施例に適用される位置補正のために撮影される画像の概念図であり、図15は、画像が撮影されるまでの様子のイメージ図である。図15に示されるとおり、中指を安定ハンドル6の中央の指挿入部11に挿入するように手をかざすと、人差し指、中指、薬指が撮影される。撮影された指画像Fiから、安定ハンドル6の左右、人差し指と中指の交点、中指と薬指の交点を利用して、手がどの方向に位置しているかを検出する。図16に示されるとおり、位置補正アルゴリズムでは、まず、安定ハンドル6と指の間の境界線を抽出するS51。境界線の抽出処理では、回転角の予測に必要な6個のピクセルの座標を求めるようになるが、3×3の大きさの行列式で構成された低帯域フィルタLowpassFilterである平滑化フィルタAveragingFilterを元の画像に適用する。平滑化フィルタは、低帯域のフィルタのうち、一番代表的なフィルタである。低帯域フィルタは、画像を全体的に不鮮明に見せるが、画像を周波数帯域に移した時、高周波帯域の画像部分である周囲ピクセルより、値の急変や特に目立つ部分をなくす役割を果たす。平滑化フィルタを利用するメリットは、画像の処理過程でスポットノイズSpotNoiseやソルトアンドペッパーノイズSaltPepperNoiseのような雑映を減らせるということである。図17は、本発明の実施例に適用される平滑化フィルタの適用例を示したもので、平滑化フィルタは全ての行列値が1になっている。この3×3の行列の平滑化フィルタを元々の画像に左から右へ、再び上から下へ中心ピクセルを基準に1ピクセルずつ動かして、次に示す計算の繰り返す。重なる画像の画素値を、平滑化フィルタの同じ位置の行列値と掛け算した後、全体の合計を求めて平均を出して平均値を求め、その平均値を中心画素値に対置する。図17では、平均値は、元々の画像のピクセル値が3の位置に入る。上記に説明した平滑化フィルタの適用方法は、本発明の実施例で適用されるマスクMaskを利用した画像処理方法と同様に実施される。このように低帯域フィルタを適用して得られた画像に、実験で求めた最適エッジの抽出マスクを適用し、安定ハンドル6と指の間の境界線を抽出する。エッジを抽出するマスクとしては、ソベルマスクSobelMask、カーシュマスクKirshMask、エッジマスクEdgeMask等、いろいろあるが、エッジマスクが全般的によく使用されている。しかし、エッジを抽出する時、求めようとするエッジ以外に、他の物体等が共に出たりするなど、エッジの太さが一定でないため、途中で切れる場合は、必要とするピクセルの座標を正確に求めることができない。図18は、本発明の実施例に適用されるマスクを利用した画像処理の結果を示したものである。図18aのデジタル指画像Fdiに、いろいろなマスクを適用して抽出された境界線を互いに比較してみると、図18bのソベルマスク処理画像と図18cのカーシュマスク処理画像に示された境界線では、四面に囲まれた必要ない輪郭線も抽出され、画像の何箇所にも雑映の痕跡がみられる。図18dのエッジマスク処理画像では、正確に安定ハンドドル6と指の間の境界線だけ抽出されていて、雑映がみられない。位置補正アルゴリズムでは、正確な位置の境界線だけ抽出することで、次の画像処理過程がより容易になり、また、雑映やノイズ除去過程が減り、アルゴリズムの全体的な遂行速度を向上させることができる。つづいて、外角線を抽出しS52、指の間の角度を抽出しS53、回転補正のため、画像を回転させる時の中心になる回転中心点を求めたS54後、境界線、外角線の抽出から求めたピクセル等の座標と回転中心点で選択されたピクセルの座標を整数形の位置情報として保存するS55。位置補正アルゴリズムで求めようとするピクセルは、全部で6個で、全てのピクセルは、境界線上に位置するので、ピクセルの座標を利用して回転補正角を予測する。また、6個のピクセルのうち、一つのピクセルを指定し、回転補正時に、手の甲の静脈パターンの回転中心点として使用する。安定ハンドル6と指の間の境界線は、太い線で形成されていて、ピクセルの座標を求めるためには細線化過程や外角線のトレースが必要である。細線化過程は、普通、スケルトンSkeletonという画像処理技法を利用するが、これは、文字や物体の中心点だけ残し、一本の線を作ることをいう。位置補正アルゴリズムでは、抽出された境界線の上側の湾曲部Bayが、指の最外角と一致するため、細線化過程より、相対的に計算量が少ない境界線の上側の湾曲部の外角をトレースした境界線の外角線のトレースを適用する。また、ピクセルの座標は、抽出された境界線に対する画像の左側上段を座標系の値と見做し、座標値を適用する。図19は、本発明の実施例に適用される位置補正アルゴリズムで、指の間の角を抽出するための過程を図示したもので、図18dに示したエッジマスク処理による境界線の抽出画像を反転させたものである。図19に示すように、抽出された外角線から最下位のピクセルCと、その左右に最上位のピクセルAとピクセルBを求められる。1個の境界線から抽出するピクセルが3個で、一つのデジタル指画像Fdiには人差し指と中指の交点、中指と薬指の交点の2つの境界線が撮影されているので、求められるピクセルは全部で6個になる。位置補正アルゴリズムは、回転補正の回転角を予測するため、指の間の角を利用するが、指の間の角は、境界線毎に求めたピクセル3個を利用して求める。図19では、3点A,B,Cが境界線の外角線をトレースして求めた3個のピクセルになる。これらのピクセルのうち、最下位のピクセルCを中心に仮想の垂直線を引くと、最上位のピクセルA、ピクセルBと最下位のピクセルCとを結んだ線分とそれぞれθlとθrの角を形成する。角の大きさは、下記の数1に代入して求めるが、数1で、akは、二つのピクセル間におけるx軸方向の距離になり、bkは、y軸方向へ角を形成したピクセルの距離差になる。数1により、求めた二つの角を合わせ、最終的に指の間の角θ1、θ2を求める。次に、境界線から求めた最下位のピクセル二つのうち、一つを選択し、回転中心点を求める。回転中心点になるピクセルは、回転中心点がもつ誤差を最大限減らすため、安定ハンドル6から少し離れた指の間の境界線から抽出した最下位のピクセルを選択するのが望ましい。これは、手の特性上、物体と接触する時、手の形が簡単に変形することを考慮し、特に安定ハンドル6に当たる指の間の湾曲部が、自然に形成される湾曲部の形と異なるためである。位置補正アルゴリズムは、位置情報を整数形のデータとして保存した後、指の領域から求めたピクセルの座標をもって、回転補正の角度を予測するようになる。その際、回転補正の角度は、1次と2次に分けられ、全て2回求め、そのようにして求めた回転補正の角度を利用して、回転補正を行う。図20は、本発明の実施例に適用される1次回転補正の角度の予測過程を示したものである。1次回転補正は、手の甲の全体的な回転を補正できる角度を求める過程で、回転補正の角度は、登録済みの指画像と比較の指画像から求めた4個の最下位のピクセルの座標を利用して角度を求める。図20に示されるとおり、ピクセルAとピクセルBは、登録済みの指画像から求めた最下位のピクセルで、ピクセルA’とピクセルB’は、比較のため撮影された指画像から求めた最下位のピクセルである。このピクセルA、B、A’、B’の座標の値は、整数形のデータの形で保存されているため、データを呼び込み、間単に求めることができる。4つのピクセルのうち、2つのピクセルずつ、互いに同じ指から求めたピクセル同士を連結し、任意の線分a、bを求める。ここで、登録済みの指画像と比較のため撮影された指画像から求めた2つの線分は、互いに交点を作って2つの線分間に角度ができるようにしなければならない。その際、交点は、登録済みの指画像で決定された回転中心点を基準として、比較のため撮影された指画像の線分のうち、回転中心点と同じ側に位置するピクセルを回転中心点に移動させるようにする。図20では、ピクセルBが登録済みの画像での回転中心点になり、比較のため撮影された指画像の線分のうち、ピクセルBと同じ側に位置するピクセルは、ピクセルB’になる。比較のため撮影された指画像の交点として用いたピクセル以外のピクセルは、交点を作るため、移動した距離分、同一距離を適用して移動させる。このようにして、θ3のように、1つの線分を基準に、残りの線分が相対的に傾いた角度を求める。ここで、θ3は、登録済みの手の甲の画像基準画像に比べ、比較のため撮影される手の甲の画像が相対的に傾いた角度を示す。つまり、θ3が回転補正の角度になり、この傾いた角度の分、比較のため撮影される手の甲の画像を回転させ、相対的な傾きを校正する。2次回転補正は、指の間の湾曲部が安定ハンドル6と強く接触していながらも、手の甲自体の回転や手の甲の微細な動きにより、指の間の角度に大きさが変わる等の変化がなくても全体的に歪むようになるため、回転補正の角度を求めるため、指の間の角度を利用して補正するものである。図21は、本発明の実施例に適用される2次回転補正の角の予測過程を図示したもので、抽出された境界線から求めたピクセルによって、指の間の角度を示したものである。θ1は、登録済み画像から求めた指の間の角度で、θ1’は、比較のため撮影される指画像の指の間における角度になる。2つの角度θ1,θ1’は、互いに違う画像であるが、同じ位置の指の間で求めた角度であることから、登録済み画像から求めた指の間の角度と比較のため撮影される指画像の指の間における角度の差を求め、2次回転補正の角度を求める。図21で、ピクセルLとピクセルL’は、境界線から抽出した左側最上位のピクセルで、ピクセルRとピクセルR’は、境界線の右側最上位のピクセルで、ピクセルBとピクセルB’は、境界線の最下位のピクセルになる。また、指の間の角度を分ける点線は、指の間における角度の中心線である。ピクセルBとピクセルB’を通る仮想の直線を基準に、この中心線と、ピクセルBとピクセルB’を交点にして傾いた角度を求める。この中心線が仮想の直線を基準に、左側の領域にあると、陽の値を有し、反対に右側の領域にあると、陰の値を示す。このようにして求めたθ1とθ1’の中心線の傾いた角度を持って、登録済み画像から求めた指の間の角度であるθ1の中心線を基準とし、比較のため撮影される画像から求めた指の間の角度θ1’の中心線の傾いた角度を引いて、相対的な傾斜角度θ1-θ1’を求める。上記の方法で、残りの指の間における登録済み画像の角度に対する比較のため撮影される画像の角度の相対的な傾き角度を求める。このように得られた2つの相対的な傾斜角度の平均を算出し、最終的に2次回転補正角度とする。最後の過程として、確率的マッチングアルゴリズムPMA:ProbabilityMatchingAlgorithmによって、認証情報データベース50に登録済みの認証情報と比較し、認証を行うS500。まず、認証情報データベース50から静脈パターン最適分布特性のデータを読み出すS501。静脈パターン最適分布特性のデータとしては、静脈パターンの分岐特性VPBC:VeinPatternBranchCharacteristicと、分岐加重値BPWF:BranchPointWeightingFactorが含まれる。つづいて、静脈パターン補正画像mVPiから、静脈パターンの各分岐点を頂点とする多角形を作成するS502。そして、登録済みの静脈パターン最適分布特性から作成した多角形と頂点を重ねて比較し、その整合性を判定するS502。整合の結果、得られた比較値が、一致していると認証できる基準値を満たしているかを判定しS504、満たしていない場合は認証不可としS505、満たしている場合に認証を許諾するS506。手の甲の静脈パターン認識アルゴリズムここで、本発明に利用している手の甲の静脈パターン認識アルゴリズムを詳細に説明する。手の甲の静脈パターンの分岐特性には、分岐点、分岐角度、分岐点でのパターンの長さ等がある。このように抽出された静脈パターンの分岐特徴を利用して個人を識別する。静脈パターンの分岐特性で、最も基本となる分岐特徴は、静脈パターンの分岐点で、既存の静脈パターンの抽出アルゴリズムは、部分的に静脈パターンのパターン連結性を損失しており、実際的なシステム運用においては、外部環境の変化、入力画像の変化等に対し、極めて敏感に反応する。すなわち、既存の静脈パターンの抽出アルゴリズムは、手の甲の静脈パターンの分岐特性を全て一括的な加重値UniformWeightingFactorを適用して認識するため、実質的な生体認識システムとしての安定性が大幅に低下するという短所がある。例えば、使用者が繰り返しシステムを使用して、発生し得る入力画像の変化、外部環境の変化等により、抽出しようとする静脈パターンの分岐点の部分的な損失は、アルゴリズムの性能を低下させる主な要因になる。これは、抽出しようとする手の甲の静脈パターンの分岐特徴が多くなく、一定に定められているため、静脈パターンの分岐点の損失は、認識性能を左右する大きな要因として作用するからである。図22は、従来技術の静脈パターンの抽出アルゴリズムにより獲得した同一人の静脈パターンの分岐特徴を図示したもので、aとbは、時間差をおいて入力された同一人の画像処理結果を図示したものである。aでは、分岐点の個数が8個現れるが、bでは、14個の分岐点が現れている。このような分岐点を分岐特徴として適用すると、使用者の認識段階で同一人であるにも拘わらず、別人として誤認識するようになる。図23は、従来技術の位置補正アルゴリズムの画像処理結果を図示したものであり、aとbは、時間差をおいて入力された同一人の画像処理結果を図示したものである。使用者の回転や移動による位置変化を補正する方法は、2個の分岐点左側上段の分岐点、右側下段の分岐点の位置を利用して位置を補正しているが、最も基本的な分岐特徴である分岐点の部分的な損失により、間違った結果を示すようになる。本発明の実施例である手の甲の静脈パターン認識アルゴリズムは、個人別に分布する静脈パターンの分岐特性に対する確率的な信頼度を適用し、個々人に対する最も安定的なVPBPVein-PatternBranch-Pointを抽出することにより、外部環境の変化、入力画像の微少な変化等により発生するシステムの感度と使用者の手の甲の微少な位置的変化により発生する回転や移動によるシステムの認識性能の安定性が改善できる。図24は、本発明の実施例に適用される手の甲の静脈パターンの認識アルゴリズムを順に示したものであり、図25は、図24のトレーニング段階の詳細過程を順に示したものである。図24に図示されるとおり、手の甲の静脈パターン認識アルゴリズムは、分岐特性に対する確率的な信頼度を個々人の分岐特性に適用するトレーニング段階と、トレーニング段階で得られた確率的な信頼度を適用した分岐特性に個々人の登録情報を自動変換し、特性要因比較アルゴリズムFVMP:FeatureVectorMatchingAlgorithmを適用したメイン段階で構成されている。トレーニング段階では、静脈パターンの抽出アルゴリズムにより抽出された静脈パターン画像を使用し、直接比較アルゴリズムDMA:DirectMatchingAlgorithmを通じて使用者本人可否を判断する。DMAは、分岐特性よりは認証情報データベース50に登録された基準画像と静脈パターン画像の直接的な類似度Correlationを判断し、個人識別可否を判断する。本人と判断されるようになると、分岐点に対する確率的な信頼性を判断するPMAようになり、使用者がシステムを繰り返し使用することにより、最終的には、個々人の一番安定した静脈パターンの分岐特性VPBCを検出し、それぞれの分岐特性に対し、確率的な分岐加重値BPWFを決定するようになる。メイン段階では、トレーニング段階で得られた確率的な信頼度を適用した分岐特性で個々人の登録情報を自動変換させ、FVMAを適用し、使用者本人の可否を識別する。認識過程でFVMAは、多角形の特性と確率的分岐特性を通じて使用者本人の可否を判断するようになる。確率的な信頼度を適用した個々人の分岐特性を利用し、安定的な認識性能を示すことができ、使用者の回転と移動に対する補正を、最も安定したVPBPを基準に補正し、システムの性能及び使用者の便宜性を改善できるという長所を持つ。したがって、個々人の手の甲の静脈パターン分布システムを繰り返し使用する時、分岐特性を適用させながら、個人の外部環境やシステムの繰り返し使用による入力画像の変化から、個々人に対する最適の分岐特性を抽出することにより、より安定的なシステム性能を示す。図25に示すように、使用者の登録情報は、システムを使用する初期トレーニング段階には、入力された使用者から抽出された静脈パターンの原型を保存しておき、DMAによって認識するが、システムを繰り返し使用することにより、確率的マッチングアルゴリズムProbabilityMatchingAlgorithmへ自動転換されると同時に、使用者別の最適な静脈パターンの分岐特性を抽出し、最適なBPWFの抽出に使用されるS61~S64。結果として、使用者の登録情報には、使用者から抽出された静脈パターンの分布特性だけが保存されるようになるS65。図26は、本発明の実施例に適用される手の甲の静脈パターンの認識アルゴリズムにより抽出された最適の分岐特性を適用し、位置補正を行う過程を示したものである。このように抽出された分岐点を含む領域には、分岐点を抽出するため、細線化アルゴリズムを適用する。上記の細線化アルゴリズムを適用する過程から抽出しようとする分岐点の位置の微少な位置変化は、入力された同一人の原画像でも静脈パターンの微少な太さの変化により発生し得る許容範囲を示していて、この許容範囲内で抽出された分岐点は、許容範囲の中央位置で、分岐点の位置を決定するようになる。図26aは、データベースに保存された最適な分岐特性を示していて、線で繋がっていない分岐点は、、確率的に低い信頼度を現している。すなわち、外部環境の変化やシステムの繰り返し使用から発生する入力画像の微少な変化により、分岐点の特性が損失される確率が高い分岐特性を示す分岐点で、低い加重値LowerWeightingFactorを適用するようになる。一方、線で繋がれた分岐点は、確率的に高い信頼度を示す。すなわち、外部環境の変化や入力画像の微少な変化に対し、確率的に高い信頼性を示す安定されたVPBPを意味し、高い加重値HigherWeightingFactorを適用して認識する。図26bは、使用者の手の回転と移動により得られた結果を示していて、図26cは、図26aのデータベースの分岐特徴と図26bに対する回転補正と移動補正の方法を示している。手の甲の静脈パターンの認識アルゴリズムでは、最も安定的なVPBPを連結した多角形を構成し、多角形の形が最も一致するように位置させることにより、回転及び移動に対する補正を実行するようになる。結果的には、手の甲の静脈パターンの認識アルゴリズムにより得られた個々人の分岐特性に対し、抽出された確率的な信頼度をそれぞれの分岐特性に適用し、最も安定的なVPBPと最適なBPWFを認識段階に適用することにより、安定的な認識性能を得られる。図27は、本発明の実施例に適用される手の甲の静脈パターンの認識アルゴリズムで最も安定的なVPBPを使用し、回転と移動の補正を行う過程を示したものである。aとbは、抽出されたVPBPを示し、cは、aとbで選択された最も安定的なVPBPを重ねた時の結果を示す。その際、図29のaを保存するデータベースの分岐特性と見做した場合、図29のdに図示されるとおり、bの最も安定的なVPBPを連結した多角形をデータベースの分岐特性に最適に適用させることにより、図29のeのように、回転と移動に対する補正を効果的に行うことができる。手の甲の静脈パターン認識アルゴリズムは、確率的なマッチングアルゴリズムPMAで個人識別を行う認識段階で、FVMAを通じて最終的に使用者の本人確認可否を判断するようになる。図28は、本発明の実施例で抽出された基本VPBPを連結した多角形の特徴ベクトルFeatureVectorを示したもので、図29は、本発明の実施例で獲得した最適なBPWFを利用したVPBPでの分岐特性を図示したものである。図28に示されたとおり、認識段階では、先ず、データベースの最も安定的なVPBPを連結して作られた多角形と、現在入力している画像で得られたVPBPを連結して作られた多角形の頂点をマッチングさせた時に、各頂点に対する整合、多角形の頂点での角度に対する整合、頂点間の長さや多角形の面積に対する整合程度を判断して認識する。次に、図29に示されたとおり、認識段階では、確率的な信頼度を通じ、それぞれの分岐特性に対する最適のBPWFを適用して、分岐特性分岐点、分岐点での分岐角度、分岐点での分岐個数、分岐点での長さに対する整合程度を判断して認識するようになる。静脈認識用のデータベースには、使用者毎に付与された固有登録番号別の静脈パターンの分岐特性に関するデータを持続的にアップデートしながら、使用者の静脈パターンに関する分岐特性と基準画像が保存されている。上記の図面と発明の詳細説明は、単に、本発明の例示的なものであり、これは、単に本発明を説明するために使用されるものであり、意味限定や特許請求範囲に記載された、本発明の範囲を制限する意図の下で使用されるものではない。従って、本技術分野の通常の知識をもつ者であれば、これらから多様な変形及び均等な他の実施例が可能である点が理解できるであろう。従って、本発明の真の技術的な保護範囲は、添付された特許請求範囲の技術的発想から断定されるべきであろう。"