"静脈を含む認証部位が撮影された画像の画素値を周波数成分へ変換し、前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分および前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分のうち前記認証部位に対する照明の表面反射に対応する周波数成分を低減するフィルタを記憶するフィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングし、フィルタリングされた周波数成分を画像に逆変換し、逆変換された画像から静脈の血管パターンを表す静脈データを抽出し、抽出された静脈データを用いて、静脈認証を実行する各処理をコンピュータが実行することを特徴とする静脈認証方法。前記周波数成分をフィルタリングする処理として、前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分であって前記認証部位に偏在する照明の表面反射に対応する低周波成分を低減するフィルタを用いて、フィルタリング処理を実行することを特徴とする請求項1に記載の静脈認証方法。前記周波数成分をフィルタリングする処理として、前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分であって前記認証部位の表面の模様に対応する高周波成分を低減するフィルタを用いて、フィルタリング処理を実行することを特徴とする請求項1に記載の静脈認証方法。コンピュータが、静脈を含む認証部位を撮影する撮像部によって撮影された画像の画素値を周波数成分へ変換し、前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分および前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分のうち前記認証部位に対する照明の表面反射に対応する周波数成分を低減するフィルタを記憶するフィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングし、フィルタリングされた周波数成分を画像に逆変換する各処理を実行することを特徴とする画像処理方法。前記周波数成分をフィルタリングする処理として、前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分であって前記認証部位に偏在する照明の表面反射に対応する低周波成分を低減するフィルタを用いて、フィルタリング処理を実行することを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。前記周波数成分をフィルタリングする処理として、前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分であって前記認証部位の表面の模様に対応する高周波成分を低減するフィルタを用いて、フィルタリング処理を実行することを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。静脈の空間周波数よりも低い低周波成分および静脈の空間周波数よりも高い高周波成分のうち前記静脈を含む認証部位に対する照明の表面反射に対応する周波数成分を低減するフィルタを記憶するフィルタ記憶部と、前記静脈を含む認証部位を撮影する撮影部と、前記撮影部によって認証部位が撮影された画像の画素値を周波数成分へ変換する変換部と、前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングするフィルタリング部と、前記フィルタリング部によってフィルタリングされた周波数成分を画像に逆変換する逆変換部と、前記逆変換部によって逆変換された画像から静脈の血管パターンを表す静脈データを抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された静脈データを用いて、静脈認証を実行する認証部とを有することを特徴とする静脈認証装置。前記フィルタ記憶部は、前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分であって前記認証部位に偏在する照明の表面反射に対応する低周波成分を低減するフィルタを記憶し、前記フィルタリング部は、前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングすることを特徴とする請求項7に記載の静脈認証装置。前記フィルタ記憶部は、前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分であって前記認証部位の表面の模様に対応する高周波成分を低減するフィルタを記憶し、前記フィルタリング部は、前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングすることを特徴とする請求項7に記載の静脈認証装置。しかしながら、上記の従来技術では、以下に説明するように、表面反射の影響を低減するために装置規模やコストなどが犠牲になってしまうという問題がある。例えば、1つ目の方法の場合には、カメラの位置と光源の位置とを離すという制約があるので、装置の設置面積が大きくなる結果、装置規模が肥大化してしまう。また、2つ目の方法の場合には、カメラに偏光フィルタを設ける必要があるので、コストが増大する上、偏光フィルタを用いることによってカメラに入射する光の減衰率が大きくなるので、画質が劣化する、あるいは照明の消費電力が増大してしまう。また、3つ目の方法の場合には、複数の照明、複数のカメラが必要となるので、コストが増大するとともに装置規模が肥大化する上、画像の撮影時間も長大化してしまう。また、4つ目の方法で用いられるローパスフィルタは、あくまでも内視鏡画像用のものでしかなく、内臓のように滑らかな表面に映る照明の反射像をフィルタ処理するものに過ぎないので、複雑な拡散面を持つ手のひらが映った画像には適用できない。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、表面反射の影響を低減しつつ、装置の小型化および低コストを実現できる静脈認証方法、画像処理方法及び静脈認証装置を提供することを目的とする。本願の開示する静脈認証方法は、静脈を含む認証部位が撮影された画像の画素値を周波数成分へ変換する処理をコンピュータが実行する。さらに、前記静脈認証方法は、フィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングする処理を前記コンピュータが実行する。前記フィルタ記憶部には、前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分および前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分のうち前記認証部位に対する照明の表面反射に対応する周波数成分を低減するフィルタが記憶される。さらに、前記静脈認証方法は、フィルタリングされた周波数成分を画像に逆変換する処理を前記コンピュータが実行する。さらに、前記静脈認証方法は、逆変換された画像から静脈の血管パターンを表す静脈データを抽出する処理を前記コンピュータが実行する。さらに、前記静脈認証方法は、抽出された静脈データを用いて、静脈認証を実行する処理を前記コンピュータが実行する。本願の開示する静脈認証方法の一つの態様によれば、表面反射の影響を低減しつつ、装置の小型化および低コストを実現できるという効果を奏する。以下に、本願の開示する静脈認証方法、画像処理方法及び静脈認証装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。[静脈認証装置の構成]図1は、実施例1に係る静脈認証装置の機能的構成を示すブロック図である。図1に示す静脈認証装置10は、利用者の手のひらの静脈が撮像された手のひら画像から抽出される静脈データと、予め登録された静脈データとを照合する静脈認証を行うものである。図1に示すように、静脈認証装置10は、撮影部11と、補正部12と、フィルタ記憶部13と、フィルタ生成部14と、画像処理部15と、抽出部16と、静脈データ記憶部17と、認証部18とを有する。なお、静脈認証装置10は、図1に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイス、音声出力デバイスや通信インタフェースなどの機能を有することとしてもよい。撮影部11は、認証部位を撮影する処理部である。一態様としては、撮影部11は、手のひらの内部に存在する静脈の血管パターンを映すのに適切な波長を持つ赤外光を照射する照明と、赤外光を捉えることができるカメラとを含んで構成される。かかる撮影部11には、接触型または非接触型のいずれのタイプを採用することとしてもかまわない。一例としては、撮影部11に手のひらが接近するか、あるいは手のひらが所定の撮影位置に載置されると、照明によって赤外光が手のひらに照射される。かかる赤外光の照射に連動して起動されたカメラによって手のひらの表面や内部から反射して戻ってきた赤外光が撮影される。なお、以下では、撮影部11によって手のひらが撮影された画像のことを手のひら画像と記載する場合がある。また、ここでは、静脈を含む認証部位を手のひらとする場合を想定するが、認証部位を手の甲とすることもできる。補正部12は、撮影部11によって撮影された手のひら画像の位置、傾きおよび大きさを補正する処理部である。一態様としては、補正部12は、撮影部11によって手のひら画像が撮影された撮影位置が、静脈データ記憶部17に登録されている静脈データが抽出される際に手のひら画像が撮影された撮影位置とが略同一になるように、位置合わせを実行する。かかる位置合わせには、公知の技術、例えば特開2010-152706号公報に記載の技術などを用いることができる。これを説明すると、補正部12は、撮影部11によって撮影された手のひら画像から抽出される静脈像または輪郭像を平行移動、回転、さらには、拡大または縮小させる。その上で、補正部12は、静脈データ記憶部17に登録されている各静脈データに関する静脈像または輪郭像との間で類似度が最大となる静脈像または輪郭像の移動量、回転量および拡大率を探索する。これによって、撮影部11によって手のひら画像が撮影された撮影位置が静脈データの登録時に手のひら画像が撮影された撮影位置よりも上下左右にずれたり、斜めに傾けて置かれたり、さらには、遠くまたは近くに置かれた場合でも、両者を位置合わせできる。フィルタ記憶部13は、手のひら画像から表面反射に関係する成分を低減する表面反射低減用のフィルタを記憶する記憶部である。一例としては、フィルタ記憶部13には、後述のフィルタ生成部14によって生成された表面反射低減用のフィルタが登録される。ここでは、後述のフィルタ生成部14によって生成された表面反射低減用のフィルタが登録される場合を想定するが、かかる表面反射低減用のフィルタは、ネットワークを介して外部装置から取得しても良いし、外部記憶装置から読み出すこととしてもかまわない。他の一例としては、フィルタ記憶部13は、撮影部11によって撮影された原画像である手のひら画像にフィルタリング処理を実行するために、後述のフィルタリング部15bによって参照される。フィルタ生成部14は、表面反射低減用のフィルタを生成する処理部である。一態様としては、フィルタ生成部14は、手のひらの特定の位置に偏在する表面反射、いわゆるテカリに対応する低周波成分と、表面反射によって映し出される手のひらの模様に対応する高周波成分とを除去する係数行列をフィルタとして生成する。なお、ここで言う低周波成分とは、静脈の血管幅の空間周波数よりも低い周波数成分を指し、また、高周波成分とは、静脈の血管幅の空間周波数よりも高い周波数成分を指す。まず、手のひら画像から低減する低周波成分について説明する。これを説明すると、表面反射は、手のひらの表面で鏡面反射する反射光であるので、その反射光がカメラに入射する位置は手のひらの中に偏在するという特性1がある。そして、手のひらの中で偏在する表面反射に対応する空間周波数は、カメラと照明の位置関係および手のひらの形状に依存する。例えば、一般的な形状の手のひらが撮影対象とされるという前提の下、撮影部11を小型化する場合、すなわち照明とカメラとを密接して配置する場合には、手のひら画像から波長域28mm~71mmの低周波成分を低減するのが好ましい。図2は、手のひらにおける表面反射の偏在を説明するための図である。図2に示す照明11a及びカメラ11bは、2cm程度離して配置されているものとする。図2の例では、幅84mmの手のひら21に対し、手のひら21の中で偏在する表面反射の波長が34mmである場合を示している。なお、図2に示す領域22は、表面反射がカメラ11bに入射する範囲を示している。このとき、上記の波長域28mm~71mmの低周波成分には、手のひらの輪郭を表現する成分も含まれる。このため、波長域28mm~71mmの低周波成分を全て除去したのでは、フィルタリング済みの手のひら画像において手のひらの輪郭までぼやけてしまう場合がある。よって、手のひら画像における手のひらの輪郭を残しつつ、テカリを除く観点から、波長域28mm~71mmの低周波成分は、全てを除去せずに一部、例えば2割程度を残すようにフィルタを設定することが好ましい。次に、手のひら画像から低減する高周波成分について説明する。これを説明すると、表面反射には、手のひらの表面に存在するしわ等の模様を映し出すという特性2がある。かかる手のひらの表面の模様は、静脈の血管幅よりも空間周波数が高い。すなわち、手のひらのしわは、指紋の紋様と同等の幅からその数倍程度の幅を持つ。そして、指紋の紋様は、約0.1mm~0.15mm程度である一方で、静脈の血管幅は、約1mm~2mm程度である。よって、手のひら表面の模様と静脈とは、2倍以上の差があるので、十分に弁別可能であり、手のひら表面の模様に対応する高周波成分だけを低減することが可能である。さらに、サンプリング定理により、低減する波長域を抽出対象とする静脈の血管幅に対応する波長の半分の波長1.0mm以下とすることで、手のひらの表面のしわに対応する高周波成分を低減することによって生じる静脈データへの影響も抑制できる。このように、本実施例に係る静脈認証装置10では、手のひらの特定の位置に偏在する表面反射に対応する低周波成分と、表面反射によって映し出される手のひらの模様に対応する高周波成分とを除去する係数行列を表面反射低減用フィルタとして生成させる。図3は、手のひら画像の周波数分布の一例を示す図である。図3に示すグラフの横軸は波長mmを示し、また、図3に示すグラフの縦軸は強度を示す。また、図3に示す符号31は、表面反射を含む手のひら画像の周波数分布を指し、また、図3に示す符号32は、表面反射を含まない手のひら画像の周波数分布を指す。図3に示すように、原画像である手のひら画像に表面反射低減用フィルタを適用することによって、表面反射を含む手のひら画像の周波数分布31を、表面反射を含まない手のひら画像の周波数分布32へ近づける。ここで、表面反射低減用フィルタの生成について説明する。一例としては、フィルタ生成部14は、原画像である手のひら画像のサイズと同一のサイズの係数行列の各要素に係数行列の中央から当該要素までの距離dが該当する区間ごとに割り当てられた係数aを設定する。以下では、原画像のサイズがn×n画素n=512であり、画像中における手のひらの幅が300画素程度となる場合を想定する。なお、ここでは、原画像が正方形である場合を例示するが、開示の装置の適用範囲はこれに限定されず、原画像はm×n画素の長方形であってもかまわない。これを説明すると、フィルタ生成部14は、フィルタの形状を定める各区間A~Dの境界値とする波長に対応する距離dを算出する。上記の距離dは、周波数に比例し、波長に反比例する。かかる距離dは、周波数行列である係数行列Fの要素i,jに対し、下記の式1で表される。なお、下記の式1におけるsqrtはxの平方根を表す。dsqrt{i2}2{j2}21例えば、各区間A~Dの境界値には、上記の特性1及び特性2に基づいて図4に示す波長λが採用される。図4は、表面反射低減用フィルタの一例を示す図である。図4に示すグラフの横軸は波長mmを示し、また、図4に示すグラフの縦軸はフィルタ係数を示す。図4に示すように、区間Aには、波長1.0mm、波長28mmおよび波長71mmが境界値として採用され、1.0mm<λ≦28mm、かつ71mm<λと定義される。また、区間Bは、波長28mmおよび波長71mmが境界値として採用され、28mm<λ≦71mmと定義される。また、区間Cには、波長0.5および波長1.0が境界値として採用され、0.5mm<λ≦1.0mmと定義される。また、区間Dには、波長0.5mmが境界値として採用され、λ≦0.5mmと定義される。上記の距離dの算出にあたって、距離dと波長λの関係について説明する。例えば、波長をmm単位で表したものをλとし、画素単位で表したものをλ′としたとき、λとλ′の両者は比例する。これらλとλ′の比例係数は、全画素のうち被写体のある部分に相当する画素数と、当該部分の実寸の比で表される。このとき、手のひら上の実寸1mmが画像上のk画素に対応するとしたならば、下記の式2のように表すことができる。λ=λ′k2例えば、先に例示したように、手のひらの幅が84mmであり、画像中における手のひらの幅が300画素であるとしたとき、比例定数kは、上記の式2にλ=300画素およびλ′=84mmを代入することによってその値が3.6と算出される。さらに、距離dと波長λ′の関係は、画像のサイズnを用いて下記の式3のように表すことができる。よって、下記の式3の波長λ′に上記の式2を変形したλ′=λkを代入することで、下記の式4が得られる。n=dλ′3d=nkλ4例えば、画素n=512、比例定数k=3.6画素/mmであるとしたとき、区間Aの境界値である波長λ=71mmに対応する距離dを算出する場合には、ファイル生成部14は、上記の式4に画素n、比例定数k及び波長λの値を代入して計算を行う。これによって、フィルタ生成部14は、波長λ=71mmに対応する距離dを2と算出できる。これと同様にして、フィルタ生成部14は、区間Aの境界値とする他の波長λに対応する距離d、さらには、他の区間B~区間Dの境界値とする波長λに対応する距離dを算出することができる。その後、フィルタ生成部14は、原画像と同一のサイズである空の係数行列Fを生成する。続いて、フィルタ生成部14は、上記の式1を用いて、係数行列Fの中央から係数行列Fの要素i,jまでの距離dを算出する。その上で、フィルタ生成部14は、先に算出した距離dが区間A~区間Dのうちいずれの区間に該当するかを特定する。そして、フィルタ生成部14は、該当する区間に対応するフィルタ係数aを係数行列Fの要素i,jへ設定する。このとき、距離dが区間Aに該当する場合には、フィルタ生成部14は、図4に示すように、係数行列Fの要素i,jのフィルタ係数aとして1を設定する。このように、d<2もしくは5≦d<142である場合、すなわち1.0mm<λ≦28mm又は71mm<λである場合にフィルタ係数aを1とするのは、静脈の血管を始めとして静脈データの抽出に使用される情報が含まれる可能性が高いからである。また、距離dが区間Bに該当する場合には、フィルタ生成部14は、図4に示すように、係数行列Fの要素i,jのフィルタ係数aとして下記の式5の計算結果を設定する。このように、2≦d<5である場合、すなわち28mm<λ≦71mmである場合にフィルタ係数aを下記の式5の計算結果とするのは、次のような理由が挙げられる。すなわち、波長域28mm~71mmの低周波成分の全てを除去せずに一部、例えば2割程度を残すことによって、手のひら画像における手のひらの輪郭を残しつつ、テカリを除くためである。a054046cos2π5また、距離dが区間Cに該当する場合には、フィルタ生成部14は、図4に示すように、係数行列Fの要素i,jのフィルタ係数aとして下記の式6の計算結果を設定する。このように、142≦d<284である場合、すなわち0.5mm<λ≦1.0mmである場合にフィルタ係数aを下記の式6の計算結果とするのは、フィルタ係数aを滑らかに0から1へ遷移させるためである。a0505cosπ6また、距離dが区間Dに該当する場合には、フィルタ生成部14は、図4に示すように、係数行列Fの要素i,jのフィルタ係数aとして0を設定する。このように、d≧284である場合、すなわち0.5mm≦λである場合にフィルタ係数aを0とするのは、手のひらの表面のしわ等を除去するためである。その後、フィルタ生成部14は、係数行列Fの全ての要素i,jについて距離dの算出およびフィルタ係数aの設定が終了するまで、距離dの算出およびフィルタ係数aの設定を繰り返し実行する。そして、フィルタ生成部14は、係数行列Fの全ての要素i,jにフィルタ係数aを設定し終えると、当該係数行列Fを表面反射低減用フィルタとしてフィルタ記憶部13へ登録する。図1の説明に戻り、画像処理部15は、原画像である手のひら画像を表面反射による影響が低減された画像に加工する処理部である。この画像処理部15は、変換部15aと、フィルタリング部15bと、逆変換部15cとを有する。このうち、変換部15aは、補正部12によって補正された手のひら画像の画素値を周波数成分に変換する処理部である。一態様としては、変換部15aは、手のひら画像が表す行列をフーリエ変換することによって周波数成分の行列に変換する。その上で、変換部15aは、行列の中央が低周波を表すように、周波数成分の行列を原画像の高さおよび幅の分だけシフトする。なお、ここでは、原画像にフーリエ変換を適用する場合を例示したが、画像を周波数成分に変換できるものであれば他の手法を適用することもできる。例えば、変換部15aは、フーリエ変換の他にも、高速フーリエ変換FFT:FastFourierTransformや離散コサイン変換DCT:DiscreteCosineTransformを適用することができる。フィルタリング部15bは、フィルタ記憶部13に記憶された表面反射低減用フィルタを用いて、変換部15aによって変換された手のひら画像の周波数成分をフィルタリングする処理部である。一態様としては、フィルタリング部15bは、周波数成分の行列の各要素i,jの値に表面反射低減用フィルタの係数行列Fを構成する各要素i,jのフィルタ係数aを乗算することによって手のひら画像の周波数成分をフィルタリングする。このとき、フィルタリング15bは、係数行列Fを乗算する前に、手のひら画像の周波数成分の行列にハミング窓やブラックマン窓などの窓関数を乗算しておくこともできる。かかる窓関数の乗算によって、周波数空間で画像にマスクとしてフィルタを乗算した場合でも、フィルタリングに伴って生じるノイズを低減できる。逆変換部15cは、フィルタリング部15bによってフィルタリングされた周波数成分を手のひら画像に逆変換する処理部である。一態様としては、逆変換部15cは、フィルタリング済みの周波数成分の行列を逆フーリエ変換することによってフィルタリング済みの手のひら画像へ逆変換する。抽出部16は、フィルタリング済みの手のひら画像から静脈データを抽出する処理部である。一態様としては、抽出部16は、逆変換部15cによって逆変換されたフィルタリング済みの手のひら画像から、手のひらの輪郭よりも内側に存在する画素であって画素値が所定の閾値以下である画素を静脈の血管パターンを捉えた画素として抽出する。その上で、抽出部16は、静脈の血管パターンとして抽出された各画素の座標、あるいは分岐点、分岐点間の長さ、分岐角度などの特徴量を静脈データとして抽出する。静脈データ記憶部17は、静脈データを記憶する記憶部である。一例としては、静脈データ記憶部17には、抽出部16によって手のひら画像から抽出された静脈データと照合するための参照用の静脈データが予め登録される。他の一例としては、静脈データ記憶部17は、抽出部16によって手のひら画像から抽出された静脈データと照合するために、静脈認証時に後述の認証部18によって参照される。なお、以下では、抽出部16によって手のひら画像から抽出された静脈データのことを入力静脈データと記載する場合がある。さらに、入力静脈データと照合するために参照される静脈データであって静脈データ記憶部17に記憶された静脈データのことを登録静脈データと記載する場合がある。認証部18は、抽出部16によって抽出された静脈データと、静脈データ記憶部17に記憶された静脈データとを照合して認証する処理部である。一態様としては、認証部18は、静脈データ記憶部17に記憶された利用者の登録静脈データを全て読み出す。そして、認証部18は、各利用者の登録静脈データと入力静脈データとの間で照合スコアを算出する。このとき、認証部18は、先に算出した照合スコアのうち最大の照合スコアが所定の閾値以上である場合に、最大の照合スコアを持つ登録静脈データと入力静脈データとの間で静脈認証が成功したと判定する。また、認証部18は、最大の照合スコアが所定の閾値以上である場合に、静脈認証に失敗したと判定する。なお、認証部18は、マニューシャ方式、パターンマッチング方式や周波数解析法などの任意の照合方式を採用できる。なお、補正部12、フィルタ生成部14、画像処理部15、抽出部16及び認証部18には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。また、画像処理部15に含まれる機能部の一部を別の集積回路や電子回路とすることもできる。例えば、集積回路としては、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitが挙げられる。また、電子回路としては、CPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnitなどが挙げられる。また、フィルタ記憶部13及び静脈データ記憶部17には、半導体メモリ素子や記憶装置を採用できる。例えば、半導体メモリ素子としては、VRAMVideoRandomAccessMemory、RAMRandomAccessMemoryやフラッシュメモリflashmemoryなどが挙げられる。また、記憶装置としては、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。[処理の流れ]続いて、本実施例に係る静脈認証装置の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、静脈認証装置10によって実行される1フィルタ生成処理を説明した後に、2静脈認証処理を説明することとする。1フィルタ生成処理図5は、実施例1に係るフィルタ生成処理の手順を示すフローチャートである。このフィルタ生成処理は、図示しないユーザインタフェースや外部装置を介して原画像の画素n、比例定数kやフィルタの形状を定める境界値とする波長λの指定などを含むフィルタ生成要求を受け付けた場合に処理が起動する。図5に示すように、まず、静脈認証装置10は、フィルタの形状を定める各区間A~Dの境界値とする波長に対応する距離dを算出するステップS101。続いて、静脈認証装置10は、原画像と同一のサイズである空の係数行列Fを生成するステップS102。そして、静脈認証装置10は、Y方向パラメータjを0にリセットするとともにステップS103、X方向パラメータiを0にリセットするステップS104。その後、静脈認証装置10は、上記の式1を用いて、係数行列Fの中央から係数行列Fの要素i,jまでの距離dを算出するステップS105。続いて、静脈認証装置10は、先に算出した距離dが区間A~区間Dのうちいずれの区間に該当するかを特定するステップS106。そして、静脈認証装置10は、該当する区間に対応するフィルタ係数aを係数行列Fの要素i,jへ設定するステップS107。続いて、静脈認証装置10は、X方向パラメータiをインクリメントしステップS108、インクリメント後のX方向パラメータiがX方向の画像サイズdxよりも小さいか否かを判定するステップS109。このとき、インクリメント後のX方向パラメータiがX方向の画像サイズdxよりも小さい場合ステップS109肯定には、X方向の走査が終了していないと判断できる。よって、静脈認証装置10は、係数行列Fの要素i1,jに対し、上記のステップS105~S108までの処理を繰り返し実行する。一方、インクリメント後のX方向パラメータiがX方向の画像サイズdxと等しい場合ステップS109否定には、静脈認証装置10は、X方向の走査が終了したと判断できるので、Y方向パラメータjをインクリメントするステップS110。そして、静脈認証装置10は、インクリメント後のY方向パラメータjがY方向の画像サイズdyよりも小さいか否かを判定するステップS111。このとき、インクリメント後のY方向パラメータjがY方向の画像サイズdyよりも小さい場合ステップS111肯定には、Y方向の走査が終了していないと判断できる。よって、静脈認証装置10は、X方向パラメータiを0にリセットした上でステップS104、係数行列Fの要素0,j1に対し、上記のステップS105~S110までの処理を繰り返し実行する。一方、インクリメント後のY方向パラメータjがY方向の画像サイズdyと等しい場合ステップS111否定には、Y方向の走査が終了したと判断できるので、そのまま処理を終了する。2静脈認証処理図6は、実施例1に係る静脈認証処理の手順を示すフローチャートである。この静脈認証処理は、撮影部11によって手のひら画像が撮影された場合に処理が起動される。図6に示すように、手のひら画像が撮影されるとステップS301、静脈認証装置10は、手のひら画像の位置、傾きおよび大きさを補正するステップS302。続いて、静脈認証装置10は、手のひら画像が表す行列をフーリエ変換することによって周波数成分の行列に変換するステップS303。そして、静脈認証装置10は、周波数成分の行列の各要素i,jの値に表面反射低減用フィルタの係数行列Fを構成する各要素i,jのフィルタ係数aを乗算することによって手のひら画像の周波数成分をフィルタリングするステップS304。続いて、静脈認証装置10は、フィルタリング済みの周波数成分の行列を逆フーリエ変換することによってフィルタリング済みの手のひら画像へ逆変換するステップS305。そして、静脈認証装置10は、フィルタリング済みの手のひら画像から静脈データを抽出するステップS306。その後、静脈認証装置10は、今回撮影した手のひら画像から抽出した入力静脈データと、静脈データ記憶部17に記憶された登録静脈データとを照合するステップS307。そして、静脈認証装置10は、認証結果を図示しない表示部や音声出力部、あるいは外部装置へ出力しステップS308、処理を終了する。[実施例1の効果]上述してきたように、本実施例に係る静脈認証装置10は、撮影部11によって撮影された手のひら画像に表面反射の偏在及び表面の模様に対応する周波数成分を除去する周波数フィルタを適用する。このため、本実施例に係る静脈認証装置10では、表面反射による影響を低減するのに、カメラと光源との距離を過度に取る必要はなく、光学フィルタを用いる必要もなく、また、複数の照明および複数のカメラも必要ない。したがって、本実施例に係る静脈認証装置10によれば、表面反射の影響を低減しつつ、装置の小型化および低コストを実現できる。さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。[クライアントサーバ]例えば、上記の実施例1では、静脈認証をスタンドアローンで行う場合を例示したが、必ずしもスタンドアローンで動作する必要はなく、例えば、クライアントサーバで静脈認証を行う場合にも同様に適用できる。例えば、開示の装置は、撮影部11から手のひら画像を取得する代わりに、インターネットやLANLocalAreaNetworkなどのネットワークを介して手のひら画像を取得することができる。[静脈データの登録時への援用]また、上記の実施例1では、撮影部11によって撮影された手のひら画像に表面反射低減用フィルタを適用する場合を例示したが、開示の装置の適用範囲はこれに限定されない。例えば、開示の装置は、利用者の静脈データを静脈データ記憶部17に登録する局面においても、静脈データの抽出に使用する手のひら画像に表面反射低減用フィルタを適用した上で静脈データを抽出して静脈データ記憶部17に登録することもできる。[認証方式]また、上記の実施例1では、1つの入力静脈データと複数の登録静脈データを照合する1:N認証を行う場合を例示したが、開示の装置の適用範囲はこれに限定されず、1:1認証を行う場合にも同様に適用できる。例えば、1:1認証を行う場合には、図示しないユーザインタフェースやICカードリーダなどから利用者を識別する識別情報、例えば利用者IDなどを取得し、当該利用者IDに対応する登録静脈データを静脈データ記憶部17から呼び出すようにしてもよい。[手のひら画像の他の入手経路]また、上記の実施例1では、手のひら画像が撮影部11によって撮影される場合を例示したが、手のひら画像の入手経路はこれに限定されない。例えば、開示の装置は、メモリカードやUSBUniversalSerialBusメモリなどの記録媒体から手のひら画像を取得することもできる。[実装例]例えば、開示の装置は、ログイン認証を行うコンピュータまたはそのコンピュータに接続されるサーバ装置、本人認証を行う自動預け払い機ATM:AutomaticTellerMachineや入退室の解錠システムの端末装置またはサーバ装置など、静脈認証が実行される得る任意の装置に実装できる。[分散および統合]また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。例えば、補正部12、フィルタ生成部14、画像処理部15、抽出部16または認証部18を静脈認証装置の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、補正部12、フィルタ生成部14、画像処理部15、抽出部16または認証部18を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の静脈認証装置の機能を実現するようにしてもよい。"