人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う生体認証システムであって、前記生体情報を含む画像情報を認証対象から取得する撮像手段と、取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び2値化ビットマップ化処理により、前記画像情報を折線ベクトル画像及び2値化ビットマップ画像に変換する画像変換手段と、前記折線ベクトル画像と2値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする擬似指を検知する生体認証システム。前記判定手段は、折線ベクトル画像の折線及び分岐点数が1以上であり、2値化ビットマップ画像が行または列単位で一定以上連続して同じ色ではない場合は生体から取得した画像であると判定することを特徴とする請求項1に記載の擬似指を検知する生体認証システム。静脈認証装置は本人認証として多くの金融機関で採用されている。しかし、人工で作成した擬似指を静脈パターンとして登録した場合には、複製が容易であり、他人のなりすましによる被害が発生する。実際に人工で作成した擬似指で静脈パターンの登録、認証が可能であることは証明されている。そのため、登録する静脈パターンが生体であることを特定する必要がある。生体であることを特定する方法として下記の特許文献1や特許文献2などがある。これらは、撮影装置以外の装置が必要であり、装置に指を接触する必要がある。本発明の目的は、撮影装置以外は使わずに、撮像された指の静脈パターンから生体以外の画像パターンが含まれていないか特定し、生体以外の画像パターンを特定し、生体以外の静脈パターンの登録を防止し、なりすましなどの誤認証を防止することができる生体認証システムを提供することにある。上記目的を達成するために、本発明の擬似指を検知する生体認証システムは、人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う生体認証システムであって、前記生体情報を含む画像情報を認証対象から取得する撮像手段と、取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び2値化ビットマップ化処理により、前記画像情報を折線ベクトル画像及び2値化ビットマップ画像に変換する画像変換手段と、前記折線ベクトル画像と2値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。さらに、前記判定手段は、折線ベクトル画像の折線及び分岐点数が1以上であり、2値化ビットマップ画像が行または列単位で一定以上連続して同じ色ではない場合は生体から取得した画像であると判定することを特徴とする。本発明では、撮影された静脈画像に折線ベクトル化処理の2値化ビットマップ処理を施し、それぞれの処理の組合せにより生体以外の静脈パターンの特定を行う。これにより擬似指の静脈パターンの登録を防ぐことができる。また、特許文献1、特許文献2では撮像装置以外が必要であるが、本発明では指静脈パターンのみで判定するため、余分な装置が不要となる。以下、本発明に係る生体認証システムの実態形態について説明する。図1は、生体認証システムの全体構成を示すシステム構成図である。パーソナルコンピュータPC101は指静脈パターンを登録するための静脈認証装置109を備えている。ここで、指静脈パターンとは、登録者の身体の指の腹側等の表面から撮像して取得した指の静脈の血管パターンを映した画像情報を含む情報である。PC101は、静脈認証装置109に対して信号や情報の送受信を行うI/F102と、各構成要素の動作を制御して各種の演算等の処理を行うCPU103と、CPU103が演算等の処理を行った結果等の情報を一時的に格納するメモリ104と、登録者の身体に基づいた指情報等の情報を登録し記憶するHDD105と、PCを操作する者が文字情報等の入力操作や選択操作を行うためのキーボード106と、CPU103が実行したプログラムの処理結果や情報やデータを画面に表示する手段であるディスプレイ107と、PC101の動作中の作業音等を出力するスピーカ108を備えている。CPU103は、静脈認証装置109から送信された画像情報をメモリ104に一時的に格納し、画像情報から指静脈パターンを抽出し、各種処理を施し、HDD105に記憶する機能を有する。また、赤外線光源111が発光する赤外線の光量を調節するための処理を行う機能を有する。静脈認証装置109は、登録者の指の認証を行うための指を所定の位置に置く指置き部110と、指に対して赤外線を照射する赤外線光源111と、赤外線光源111が赤外線を発光し照射することにより映し出された指の静脈を撮像するカメラ112と、指置き部110に指が置かれたことを検出するためのフォトセンサ113と、カメラ112が撮像した画像のアナログデータをデジタルデータに変換処理するA/D変換器114と、A/D変換器114が変換処理したデジタルデータを用いてデジタル情報の画像情報を生成する画像入力部115と、CPU103からI/F102を介して送信された発光制御信号に応じて赤外線光源111の動作の制御を行う発光制御部116を備えている。図2は赤外線光源111から発せられた赤外線を指117の側面の左右から照射している状態を示すが、指の腹へ向けて照射する装置もある。本実施の形態における生体認証システムの動作について図を用いて説明する。まず、登録者の指静脈パターンを含む指情報を登録する処理について図3に示すフローチャートを用いて説明する。PC101を操作する者がキーボード106を操作しHDD105に記憶された静脈パターン登録プログラムを開始させると、CPU103はPC101のハードウェア全体の初期化や静脈パターン登録プログラムに必要となる一時的な編集に初期値を代入する処理を行うステップ301。CPU103が初期化処理を完了すると、撮影を行うための処理に移行する。指静脈パターンとして登録したい指を、静脈認証装置109の指置き台110へ置き、静脈撮影中とディスプレイ107に表示ステップ302し、撮影を実施する。CPU103は発光量調整処理を行い、赤外線光源101の発光量を適切に調節し、指の鮮明な静脈の血管パターンの画像を撮像するステップ303。CPU103は画像情報をメモリ104に保存し、メモリ104に保存した画像に対し傾きの補正を行い、血管が写されていない部分を削除して静脈の血管パターンを抽出し、抽出した静脈の血管パターンについて、図5の折線ベクトル化及び図6の2値化ビットマップによるマトリックス処理を施し、パターンの変換を行うステップ304。変換された血管パターンを使用し、生体以外の擬似指から撮影した血管パターンなのか判定するための処理を行うステップ305。判定処理において擬似指でないと判明した場合には、撮像した指静脈パターンをHDD105に登録するステップ307。ディスプレイ107に処理を終了するメッセージ登録完了などを表示しステップ308処理を終える。擬似指であると判明した場合には、登録のやり直しを促すメッセージとして登録をやり直してくださいなどをディスプレイ107に表示するステップ309。やり直しが選択された場合には最初から処理を行うが、終了が選択された場合にはHDD105には何も登録せずに静脈パターン登録プログラムを終了する。次に、図4のフローチャートを用いて血管パターンの変換を説明する。図4は血管パターンに対し、折線ベクトル化を施すための処理と、2値化ビットマップに変換しマトリックス化を施すための処理のフローチャートである。まず、撮影した画像の傾きを補正し水平方向に正すステップ401。続いて補正後の画像から血管部分を抽出するステップ402。抽出した血管に対し、血管の曲線は線分近似を用いて、折線化処理を施すステップ403。折線化処理を行った血管に対し、追跡始点を指定し、線分の自動追跡処理を行い、折線、交点の位置と数を把握する。線分の自動追跡を行う場合、交点位置は複数の線分に分かれている箇所を抽出すればよいが、折線の位置を判定する場合は、各線分に角部点があるかどうか確認することで折線の頂点を抽出し、個数を把握するステップ404。処理結果はメモリ104に一時的に格納する。図5は折線ベクトル化した血管パターンと折線数と交点数を表した図である。再度、抽出した血管を用いて血管部分は黒、血管以外は白に分けるため、ある閾値tで白黒の2値化ビットマップに変換ステップ405し、マトリックス状にするステップ406。処理結果はメモリ104に一時的に格納する。図6は2値化ビットマップとした血管パターンを表した図である。図7は、指の第1関節から第2関節にかけての静脈を撮影した例である。生体の血管の場合には血管の形状は木の枝のように細かく枝分かれし、血が流れる管であるため入り口となる始点と出口となる終点がある。撮影した画像は指の関節から関節の間であり、今回の説明では第2関節側を始点側とする。図8は擬似指の血管パターンを特定するため、血管としてふさわしくないパターンを省いていくための処理を示すフローチャートである。擬似指の血管パターンの判定の1つ目の条件は通常、本物の血管は細かく枝分かれしているため、血管がある閾値範囲内の長さを有する直線であるかどうかを判断するステップ801。直線ではない場合、さらにボールペンなどの可能性を踏まえて、血管パターンが2本平行に走ってるかどうかを判断するステップ803。ある閾値を超える直線パターンではなく、2本の血管パターンが平行に走っていない場合は該当の血管パターンは血管であると判断し、処理を終了する。該当しない場合については擬似指と特定し、次の判定は行わずパターン判定を終了する。2つ目の条件として血管には血が流れているため、血管は必ず繋がっており、血管が途中から始まることは有り得ない。従って、血管パターンが繋がっていることを判定するステップ803。この条件に該当した場合には指であるとし、パターン判定処理を終了する。該当しない場合については擬似指と特定しパターン判定を終了する。図9は擬似指判定1として、血管パターンが直線であるか判定するためのフローチャートである。折れ線化した血管パターンの折線数及び交点数が1以上の場合ステップ901は、線が枝分かれもしくは分岐しており、直線ではないと判断できる。さらに折線、交点の数が1以上あると判定された血管パターンに二値化処理を施す。二値化された画像が、行、もしく列のように色が連続しているかどうかを判断するステップ902。。血管パターンであるならば、同じ色がある長さが連続しているはずなので色が連続するパターンは血管であると判断するステップ903。もし連続しない場合は、ボールペン内のインクが途中できれていたりするケースが想定されるので擬似指の血管パターンであると判断するステップ904。図10は折線による直線な血管パターンを示した図である。2値化ビットマップのマトリックスの図が行単位または列単位が連続して同じ色でない場合ステップ902についても直線ではないと判断できる。図11は、2値化ビットマップによる行単位で連続して同じ色であった場合の直線を示した図である。それぞれの条件に該当した場合は人間の指から撮像した血管パターンとするステップ903。該当しない場合には擬似指と特定するステップ904。図12は擬似指判定2として、血管パターンが繋がっているか判定するためのフローチャートである。マトリックス化した図の行方向のいずれかに黒がある場合ステップ1201、血管が存在すると判断できる。折線化した血管パターンの始点から自動追跡を行い交点または終点に辿りつく場合ステップ1202、血が流れていると判断できるステップ1203。交点または終点に辿りつかず再度始点を通る場合には線が環状しており血管ではないと判断できるステップ1204図13及び図14は2値化ビットマップによる3行目が1行全て白であり血管が繋がっていないことを示した図である。図14は折線による血管が環状となっていることを示した図である。ここで示される図が示すものはたとえばボールペンを輪切り状にして認識できるかどうかを読み取らせた画像の一例である。このケースでは始点と終点が連続するような、円もしくは矩形といった構造は血管パターンに当てはまることはないことを示している。以上のように本実施形態においては、人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う生体認証システムにおいて、生体情報を含む画像情報を認証対象から取得し、その取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び2値化ビットマップ化処理を施し、画像情報を折線ベクトル画像及び2値化ビットマップ画像に変換し、その折線ベクトル画像と2値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定するように構成したものである。このため、擬似指などを特別な装置を付加することなく検出することが可能になる。