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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6005750
(24)【登録日】2016年9月16日
(45)【発行日】2016年10月12日
(54)【発明の名称】認証装置、及び認証方法
(51)【国際特許分類】
G06T 1/00 20060101AFI20160929BHJP
G06T 7/00 20060101ALI20160929BHJP
【ＦＩ】
G06T1/00 400H
G06T7/00 510B
【請求項の数】15
【全頁数】30
(21)【出願番号】特願2014-532619(P2014-532619)
(86)(22)【出願日】2012年8月28日
(86)【国際出願番号】JP2012071724
(87)【国際公開番号】WO2014033842
(87)【国際公開日】20140306
【審査請求日】2015年1月19日
(73)【特許権者】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110001689
【氏名又は名称】青稜特許業務法人
(72)【発明者】
【氏名】三浦 直人
(72)【発明者】
【氏名】清水 春美
(72)【発明者】
【氏名】長坂 晃朗
(72)【発明者】
【氏名】宮武 孝文
(72)【発明者】
【氏名】松田 友輔
【審査官】
▲広▼島 明芳
(56)【参考文献】
【文献】
特開２００９−１７８３００（ＪＰ，Ａ）
【文献】
国際公開第２０１０／０４４２５０（ＷＯ，Ａ１）
【文献】
特開２００７−０７５３０５（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）
Ｇ０６Ｔ １／００ − ７／６０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
生体の特徴を用いて個人を認証する認証装置であって、
前記生体を載置するための入力装置、
前記生体を撮影する複数の撮像装置、
前記複数の撮像装置によって撮影された画像を処理する画像処理部、
前記生体を撮影するための複数光源、を含み、
前記画像処理部は、
予め登録された第１特徴データと、前記撮像装置によって撮影された画像から抽出した、生体の特徴を示す第２特徴データとを照合する照合処理部と、
前記複数の撮像装置によって撮影された画像を用いて、前記生体の位置・形状を検出する生体位置・形状検出部を備え、
前記複数光源のうち、前記生体位置・形状検出部によって検出された前記生体の位置・形状に応じた光源を点灯させ、点灯させた光源に照射された生体を前記複数の撮像装置により撮影し、前記生体の位置・形状に応じて認証に用いる前記生体の特徴量を切り替える
ことを特徴とする認証装置。
前記生体を載置するための入力装置、
前記生体を撮影する複数の撮像装置、
前記複数の撮像装置によって撮影された画像を処理する画像処理部、
前記生体を撮影するための複数光源、を含み、
前記画像処理部は、
予め登録された第１特徴データと、前記撮像装置によって撮影された画像から抽出した、生体の特徴を示す第２特徴データとを照合する照合処理部と、
前記複数の撮像装置によって撮影された画像を用いて、前記生体の位置・形状を検出する生体位置・形状検出部を備え、
前記複数光源のうち、前記生体位置・形状検出部によって検出された前記生体の位置・形状に応じた光源を点灯させ、点灯させた光源に照射された生体を前記複数の撮像装置により撮影し、前記生体の位置・形状に応じて認証に用いる前記生体の特徴量を切り替える
ことを特徴とする認証装置。
【請求項2】
請求項１に記載の認証装置であって、
前記画像処理部は、
前記複数の撮像装置のうち、第一の撮像装置により撮影された画像から前記生体の第一の特徴、第二の撮像装置により撮影された画像から前記生体の第二の特徴を抽出し、
抽出した前記第一の特徴から、前記第二の特徴の品質を判定する
ことを特徴とする認証装置。
前記画像処理部は、
前記複数の撮像装置のうち、第一の撮像装置により撮影された画像から前記生体の第一の特徴、第二の撮像装置により撮影された画像から前記生体の第二の特徴を抽出し、
抽出した前記第一の特徴から、前記第二の特徴の品質を判定する
ことを特徴とする認証装置。
【請求項3】
請求項２に記載の認証装置であって、
前記生体位置・形状検出部は、
前記第一の特徴と前記第二の特徴との空間的な位置関係を獲得し、
前記照合処理部は、
前記第一の特徴と前記第二の特徴と前記空間的な位置関係とを用いて照合を行う
ことを特徴とする認証装置。
前記生体位置・形状検出部は、
前記第一の特徴と前記第二の特徴との空間的な位置関係を獲得し、
前記照合処理部は、
前記第一の特徴と前記第二の特徴と前記空間的な位置関係とを用いて照合を行う
ことを特徴とする認証装置。
【請求項4】
請求項１に記載の認証装置であって、
前記生体は指であり、
前記生体位置・形状検出部は、前記指の表面の立体形状を検出し、検出した前記立体形状より前記指の関節の屈曲を判定する
ことを特徴とする認証装置。
前記生体は指であり、
前記生体位置・形状検出部は、前記指の表面の立体形状を検出し、検出した前記立体形状より前記指の関節の屈曲を判定する
ことを特徴とする認証装置。
【請求項5】
請求項１に記載の認証装置であって、
前記画像処理部は、
前記第２特徴データとして、前記複数の撮像装置から前記生体の複数の特徴量を検出し、
前記照合処理部は、
前記複数の特徴量が出現する確率を算出し、前記確率に基づき前記照合をおこなう
ことを特徴とする認証装置。
前記画像処理部は、
前記第２特徴データとして、前記複数の撮像装置から前記生体の複数の特徴量を検出し、
前記照合処理部は、
前記複数の特徴量が出現する確率を算出し、前記確率に基づき前記照合をおこなう
ことを特徴とする認証装置。
【請求項6】
請求項５に記載の認証装置であって、
前記画像処理部は、
前記複数の特徴量のうちの第一の特徴量の確率を、他の特徴量より算出された照合結果と、検出した前記第一の特徴量に基づき、更新する
ことを特徴とする認証装置。
前記画像処理部は、
前記複数の特徴量のうちの第一の特徴量の確率を、他の特徴量より算出された照合結果と、検出した前記第一の特徴量に基づき、更新する
ことを特徴とする認証装置。
【請求項7】
請求項１に記載の認証装置であって、
前記生体は指であり、
前記複数の撮像装置は、前記入力装置に載置される前記指の長手方向に、一列に並んで配置される
ことを特徴とする認証装置。
前記生体は指であり、
前記複数の撮像装置は、前記入力装置に載置される前記指の長手方向に、一列に並んで配置される
ことを特徴とする認証装置。
【請求項8】
請求項７に記載の認証装置であって、
前記複数の撮像装置の光軸の延長線は互いに同一の点で交差する
ことを特徴とする認証装置。
前記複数の撮像装置の光軸の延長線は互いに同一の点で交差する
ことを特徴とする認証装置。
【請求項9】
請求項１に記載の認証装置であって、
前記複数光源は、前記生体が載置される前記入力装置の前方と下方と側面に配置
されている
ことを特徴とする認証装置。
前記複数光源は、前記生体が載置される前記入力装置の前方と下方と側面に配置
されている
ことを特徴とする認証装置。
【請求項10】
請求項１に記載の認証装置であって、
前記画像処理部は、
前記第１特徴データとして、前記生体の特徴量が出現する確率を複数個保持し、その一つと前記第２特徴データとを照合する
ことを特徴とする認証装置。
前記画像処理部は、
前記第１特徴データとして、前記生体の特徴量が出現する確率を複数個保持し、その一つと前記第２特徴データとを照合する
ことを特徴とする認証装置。
【請求項11】
画像処理部により生体の特徴を用いて個人を認証する認証方法であって、
入力装置に載置された前記生体を、複数の光源と複数の撮像装置によって撮影した画像を用いて、載置された前記生体の位置・形状を検出し、
予め登録された第１特徴データと、前記画像から抽出した、生体の特徴を示す第２特徴データとを照合して認証を行うとともに、
前記複数光源のうち、検出された前記生体の位置・形状に応じた光源を点灯させ、点灯させた光源に照射された生体を前記複数の撮像装置により撮影し、前記生体の位置・形状に応じて、認証に用いる前記生体の特徴を切り替える
ことを特徴とする認証方法。
入力装置に載置された前記生体を、複数の光源と複数の撮像装置によって撮影した画像を用いて、載置された前記生体の位置・形状を検出し、
予め登録された第１特徴データと、前記画像から抽出した、生体の特徴を示す第２特徴データとを照合して認証を行うとともに、
前記複数光源のうち、検出された前記生体の位置・形状に応じた光源を点灯させ、点灯させた光源に照射された生体を前記複数の撮像装置により撮影し、前記生体の位置・形状に応じて、認証に用いる前記生体の特徴を切り替える
ことを特徴とする認証方法。
【請求項12】
請求項１１に記載の認証方法であって、
前記複数の撮像装置のうち、第一の撮像装置により撮影された画像から前記生体の第一の特徴、第二の撮像装置により撮影された画像から前記生体の第二の特徴を抽出し、抽出した前記第一の特徴から、前記第二の特徴の品質を判定する
ことを特徴とする認証方法。
前記複数の撮像装置のうち、第一の撮像装置により撮影された画像から前記生体の第一の特徴、第二の撮像装置により撮影された画像から前記生体の第二の特徴を抽出し、抽出した前記第一の特徴から、前記第二の特徴の品質を判定する
ことを特徴とする認証方法。
【請求項13】
請求項１１に記載の認証方法であって、
前記生体は指であり、
前記指の表面の立体形状を検出し、検出した前記立体形状より前記指の関節の屈曲を判定する
ことを特徴とする認証方法。
前記生体は指であり、
前記指の表面の立体形状を検出し、検出した前記立体形状より前記指の関節の屈曲を判定する
ことを特徴とする認証方法。
【請求項14】
請求項１１に記載の認証方法であって、
前記第２特徴データとして、前記複数の撮像装置から前記生体の複数の特徴量を検出し、
前記複数の特徴量が出現する確率を算出し、前記確率に基づき前記照合をおこなう
ことを特徴とする認証方法。
前記第２特徴データとして、前記複数の撮像装置から前記生体の複数の特徴量を検出し、
前記複数の特徴量が出現する確率を算出し、前記確率に基づき前記照合をおこなう
ことを特徴とする認証方法。
【請求項15】
請求項１４に記載の認証方法であって、
前記複数の特徴量のうちの第一の特徴量の確率を、他の特徴量より算出された照合結果と、検出した前記第一の特徴量に基づき、更新する
ことを特徴とする認証方法。
前記複数の特徴量のうちの第一の特徴量の確率を、他の特徴量より算出された照合結果と、検出した前記第一の特徴量に基づき、更新する
ことを特徴とする認証方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、生体を用いて個人を認証する認証システムに関し、特に、利便性に優れ、高精度な認証技術に関する。【背景技術】
【0002】
様々な生体認証技術の中でも、指静脈認証は高精度な認証を実現できるものとして知られている。指静脈認証は、指内部の血管パターンを使用するために優れた認証精度を実現し、かつ指紋認証に比べて偽造及び改ざんが困難であることによって、高度なセキュリティを実現できる。【0003】
近年では、携帯電話機、ノート型ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などの携帯端末、ロッカー、金庫、プリンターなどの機器に生体認証装置を搭載し、各機器のセキュリティを確保する事例が増加している。また、生体認証が適用される分野として、入退室管理、勤怠管理、コンピュータへのログインなどに加え、近年では決済などにも生体認証が利用されてきている。特に公共で利用される生体認証装置は、確実な個人認証を実現するだけでなく、装置のスループットを高めることも必要となる。装置のスループットは認証速度やエラーによる再試行回数だけでなく、利用者の操作時間にも影響を受ける。そのため、認証精度が高い上に、誰もが簡単に操作できる認証装置を提供することが重要となる。操作が簡単で利便性の高い認証装置である条件としては、装置の使い方が直感的に分かりやすいこと、生体を提示する際に置き方などの制約が少ないこと、がある。【0004】
血管の形状に基づいて個人認証を行う認証装置における利便性向上に関する技術として、特許文献１がある。【0005】
また、指の位置ずれを正確に求めることで指の位置の変化に対応できる指紋認証の従来技術として、特許文献２が開示されている。【0006】
また、透過光と反射光の２枚の画像を撮影し、一方の画像の状態により他方の画像に補正を掛けることで精度を向上する従来技術として、特許文献３が開示されている。【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】特許公開２０１１−１９４２４５号公報
【特許文献2】特許公開２００８−１９８０８３号公報
【特許文献3】特許公開２００４−２５５２１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
使い勝手が良く、そして高精度な個人認証装置を実現するためには、生体を提示する際の自由度が高く、そして個人を特徴付ける情報を多分に有する生体特徴を利用する必要がある。生体を提示する自由度を高めるためには、生体を提示する場所を視覚的にも触覚的にも分かり易くすると共に、その領域を広く確保することが重要である。特に、生体が指である場合には、指関節の曲げ、指関節の逆側への反り、指先あるいは指の根元側が装置から浮いている、などの状態においても正しく認証する必要がある。【0009】
特許文献１に記載されている指静脈認証装置は、利用者の利便性を高めるために装置を開放的に設計し、指が置きやすい構造となっている。また、指の位置がずれないように指置き台も設置されている。この指置き台には一般的な指の太さや大きさに合致する窪みが設けられており、その窪みに指先あるいは指の根元を置くことで指の左右のずれや前後のずれを抑制している。そのため、正しく指を置いた場合は撮影される生体の再現性が高くなるため、認証精度を向上させることができる。しかしながら、正しく指が置かれていない場合には認証精度が劣化する。正しく指を置くことができない理由としては、使い方が分からずに正しく指を置けない、あるいは指が指置き台に合わず、使い方が分かっていても正しく指を置けない、などがある。さらには、指置き台に指を合わせて置くという操作は、利用者にとって不便な場合もある。例えば、装置と利用者との位置関係によっては指置き台に指が置きにくい場合もあり、そのときは利用者が指の置きやすい位置に移動する必要がある。あるいは、そのまま強制的に指を置いてしまうことも想定される。また、指先と指の根元の両方を装置に接触させることが必要な装置では、装置の設置高さと利用者の身長との関係によって指の根元側を装置に接触させることが難しい場合もある。そのため、利用者が不要に屈みこんだり腕を伸ばしたりする必要が生じる。このように、指の置く場所を規定することで利用者の利便性を損なう可能性がある。【0010】
特許文献２には、指先の位置ずれを正確に求めることで、指位置の自由度を高めた指紋認証装置が開示されている。しかしながら、指を載置する場所の上側に指紋を撮影するための透過光源が設置されており、その位置は固定されているため指が大きく位置ずれした場合は光源が適切に照射されず、指紋が鮮明に撮影できないことが想定される。このような課題に対し、特許文献２では課題を解決する方法も示唆も開示されていない。【0011】
特許文献３には、透過光と反射光の２つの光源を切り替えて生体に照射し、一方の画像の状態により他方の画像の不要情報を除去することで、高精細な血管画像を撮影する技術が開示されている。しかしながら、置かれた指の状態に応じて撮影方法あるいは処理方法を切り替えるなど、指の変形に対応するための課題について、解決方法も示唆も開示されていない。【0012】
本発明の目的は、上記の課題を解決するため、本願発明においては、生体を提示する際の自由度が高く、利用者の利便性を損なうことの無く、また生体の変形等にも対応可能な、生体情報を用いた認証装置、及び認証方法を提供するにある。【課題を解決するための手段】
【0013】
上記の目的を達成するため、本発明においては、生体の特徴を用いて個人を認証する認証装置であって、生体を載置するための入力装置、生体を撮影する複数の撮像装置、複数の撮像装置によって撮影された画像を処理する画像処理部、生体を撮影するための複数光源とを含み、画像処理部は、予め登録された第１特徴データと、撮像装置によって撮影された画像から抽出した、生体の特徴を示す第２特徴データとを照合する照合処理部と、複数の撮像装置によって撮影された画像を用いて、生体の位置・形状を検出する生体位置・形状検出部を備え、生体位置・形状検出部によって検出された生体の位置・形状に基づき、複数光源の点灯、或いは複数の撮像装置の撮影を制御し、生体の位置・形状に応じて認証に用いる前記生体の特徴量を切り替える構成の認証装置を提供する。【0014】
また、上記の目的を達成するため、本発明においては、画像処理部により生体の特徴を用いて個人を認証する認証方法であって、入力装置に載置された生体を、複数の光源と複数の撮像装置によって撮影した画像を用いて、載置された生体の位置・形状を検出し、予め登録された第１特徴データと、画像から抽出した、生体の特徴を示す第２特徴データとを照合して認証を行うとともに、検出された生体の位置・形状に応じて、認証に用いる生体の特徴を切り替える認証方法を提供する。【発明の効果】
【0015】
本発明によれば、指を用いた生体認証装置において、指の位置ずれが発生しても、また指の曲げや屈曲、浮きが発生しても高精度に認証を行うことができ、利便性に優れ認証精度の高い認証装置を提供することができる。【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】第１の実施例の生体認証システムの全体の構成を示す図である。
【図2A】第１の実施例の生体認証システムの装置構成を説明する図である。
【図2B】第１の実施例の生体認証システムの装置構成を説明する図である。
【図3A】第１の実施例の生体認証システムにおける指の立体形状を検知する原理を示す説明図である。
【図3B】第１の実施例の生体認証システムにおける指の立体形状を検知する原理を示す説明図である。
【図4】第１の実施例の生体認証システムにおける認証処理の一具体例を示すフローチャート図である。
【図5A】第１の実施例の生体認証システムにおける指の立体形状の判定処理を説明する図である。
【図5B】第１の実施例の生体認証システムにおける指の立体形状の判定処理を説明する図である。
【図5C】第１の実施例の生体認証システムにおける指の立体形状の判定処理を説明する図である。
【図6A】第１の実施例の生体認証システムにおける、手の甲側の指の特徴量を撮影する原理を説明する図である。
【図6B】第１の実施例の生体認証システムにおける手の甲側の指の特徴量を撮影する原理を説明する図である。
【図6C】第１の実施例の生体認証システムにおける手の甲側の指の特徴量を撮影する原理を説明する図である。
【図7】第１の実施例の生体認証システムにおける指の回転補正の一例を示す図である。
【図8A】第１の実施例の生体認証システムにおける指の手のひら側の多様な生体特徴の統計的性質を説明する図である。
【図8B】第１の実施例の生体認証システムにおける指の手の甲側の多様な生体特徴の統計的性質を説明する図である。
【図9】第１の実施例の生体認証システムにおける指の屈曲時に利用する生体特徴の一例を説明する図である。
【図10】第１の実施例の生体認証システムにおける爪の経時変化による統計的性質の変化の学習を説明する図である。
【図11A】第２の実施例の生体認証システムにおける指の回転方向と指紋の見え方の相関を説明する図である。
【図11B】第２の実施例の生体認証システムにおける指の回転方向と指紋の見え方の相関を説明する図である。
【図12A】第３の実施の生体認証システムの認証装置の構成を説明する図である。
【図12B】第３の実施例の生体認証システムの認証装置の構成を説明する図である。
【図12C】第３の実施例の生体認証システムの認証装置の構成を説明する図である。
【図13】第４の実施例の生体認証システムの認証装置の構成を説明する図である。
【図14】第５の実施例の生体認証システムの多数の個人特徴を撮影する認証システムの説明図である。
【図15】第５の実施例の生体認証システムにおける別の場所での認証処理を説明する図である。
【図16A】第１乃至第５の実施例の生体認証システムにおける生体特徴の統計的性質を管理する一例を示す図である。
【図16B】第１乃至第５の実施例の生体認証システムにおける生体特徴の統計的性質を管理する一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、図面を用いて、本発明の生体認証装置、および生体認証方法の実施の形態である生体認証システムについて説明する。本明細書において開示される発明の好適的な一例を示せば以下の通りである。【0018】
すなわち、生体を載置するための入力装置、生体を撮影する複数の撮像装置、複数の撮像装置によって撮影された画像を処理する画像処理部、生体の特徴、生体を撮影するための複数光源、を含み、画像処理部は、予め記憶装置に記憶、登録された第１特徴データと、撮像装置によって撮影された生体の特徴を示す第２特徴データの各々とを照合する照合処理部と、複数の撮像装置によって撮影された画像より指の屈曲、浮き、曲げなどの指の位置・形状情報を検出する生体位置・形状検出部を備え、複数光源は生体に対して入力装置の前方と下方と側面に配置され、かつ生体位置・形状検出部によって得られた検出結果に基づき、光源の点灯、或いは撮像装置の撮影が制御され、生体位置・形状検出部の出力に応じて認証に用いる特徴を切り替える構成の認証装置である。【0019】
なお、本明細書において、生体認証システムが備える各種の「機能」を、「部」、或いは「プログラム」と表現する場合がある点、留意されたい。例えば、画像処理機能、照合処理機能、或いは生体位置・形状検出機能を、それぞれ、画像処理部、照合処理部、生体位置・形状検出部と、また、画像処理プログラム、照合処理プログラム、生体位置・形状検出プログラムと称するなどである。【実施例1】
【0020】
図１は、第１の実施例の指の血管パターンを生体情報として用いた生体認証システムの全体の構成を示す図である。【0021】
同図に示すように、第１の実施例の認証システムは、入力装置２、認証処理部１０、記憶装置１４、表示部１５、入力部１６、スピーカ１７及び画像入力部１８を含む。【0022】
入力装置２は、その筐体に設置された光源３及び筐体内部に設置された撮像装置９を含む。なお、本明細書において、認証処理部１０の画像処理機能に画像入力部１８を含めて画像処理部という場合がある。いずれにしても、認証処理部１０は画像処理機能を備える。この認証処理部１０は、後で詳述するように、画像処理機能として、生体の各種の特徴データを照合する照合処理機能、更には、撮像装置９によって撮像された画像より、指の屈曲、浮き、曲げなどの生体の位置・形状情報を検出する生体位置・形状検出機能を備えている。【0023】
光源３は、例えば、赤外線ＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの発光素子であり、入力装置２の上に提示された指１に赤外光を照射する。撮像装置９は、入力装置２に提示された指１の画像を撮影する。【0024】
画像入力部１８は、入力装置２の撮像装置９で撮影された画像を取得し、取得した画像を認証処理部１０へ入力する。【0025】
認証処理部１０は、中央処理部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）１１、メモリ１２及び種々のインターフェイス（ＩＦ）１３を含む。【0026】
ＣＰＵ１１は、メモリ１２に記憶されているプログラムを実行することによって各種処理を行う。メモリ１２は、ＣＰＵによって実行されるプログラムを記憶する。また、メモリ１２は、画像入力部１８から入力された画像を一時的に記憶する。【0027】
インターフェイス１３は、認証処理部１０と外部の装置とを接続する。具体的には、インターフェイス１３は、入力装置２、記憶装置１４、表示部１５、入力部１６、スピーカ１７及び画像入力部１８などと接続する。入力装置２に接続されるインターフェイス１３を介して、入力装置２内の、複数の光源３の点燈、複数の撮像装置９の操作のための制御信号が送られる。また、撮像装置９で撮像された画像は、画像入力部１８、インターフェイス１３を介して認証処理部１０に入力される。【0028】
記憶装置１４は、生体認証システムの利用者の登録データを、第１特徴データとして予め記憶している。登録データは、利用者を照合するための情報であり、例えば、指静脈パターンの画像等である。通常、指静脈パターンの画像は、主に指の掌側の皮下に分布する血管（指静脈）を暗い影のパターンとして撮像した画像である。【0029】
表示部１５は、例えば、液晶ディスプレイであり、認証処理部１０から受信した情報を表示する出力装置である。【0030】
入力部１６は、例えば、キーボードであり、利用者から入力された情報を認証処理部１０に送信する。スピーカ１７は、認証処理部１０から受信した情報を、例えば音声などの音響信号で発信する出力装置である。【0031】
図２Ａおよび図２Ｂは、第１の実施例の生体認証システムの入力装置の構造を説明する図である。図２Ａと図２Ｂの差異は、前者は指１と指置き板２１とが平行になるように指が置かれた状態を示し、後者は指先だけを指置き板２１に設置させた状態を示す。利用者によっては指１の根元を装置に接触させにくい場合もあるため、図２Ｂに示すように指を置く場合があり、この場合も認証を行う。【0032】
図２Ａは、上部に示した入力装置２の側面の断面図、および下部に示した上面からの平面図である。入力装置２には、指の血管や指紋や皮膚表面のしわや関節しわや爪を撮影するための光源３とカメラ９が複数台具備されている。好適には、複数台のカメラ９の光軸の延長線は互いに同一の点で交差する。撮影する生体の同一部分を撮影可能とするためである。【0033】
本明細書では、血管や指紋、しわや爪など、個人特徴を有する各部位をモダリティ、あるいはモーダルと称する。また利用者は図面右側に位置するものとし、図面右側から装置に対して指１を提示することにより、利用者の生体の特徴を示す第２特徴データを抽出させる。光源３−ａ、３−ｂ、３−ｃは赤外光を発光する光源であり、指静脈や指表面のしわ、関節しわ、爪などを撮影するための光源となる。カメラ９−ａ、９−ｂ、９−ｃはその赤外光を受光し、指１の赤外画像を撮影する。【0034】
入力装置２には、利用者が指１を置くための指置き板２１が具備されており、利用者は指置き板２１の上に指１を置く。指先を置く目安の位置として、ガイド用光源２２によって可視光を指置き板２１に照射し、その部分を円形に照らす。利用者はその周辺を目安に指先を合わせて置くことで認証が開始される。従来のように物理的に指の置く位置を固定するのではなく、本発明では利用者が迷わないように指を置く目安の位置を示すに留め、指の置き方に対する制約を軽減している。ただし、利用者が提示する指の位置は、指置き板２１の上であればいずれの場所であってもよい。【0035】
上述したように、標準的な指の置き方としては、図２Ａに示すように、指１と指置き板２１とが平行になるように置く。しかしながら、利用者によっては指１の根元を装置に接触させにくい場合もあるため、図２Ｂに示すように指先だけを指置き板２１に設置させた場合も認証を行う。【0036】
指置き板２１は、入力装置２の内部と外部とを仕切る境界に設置されている。装置下部のカメラ９−ｂまたは９−ｃは指置き板２１を介して生体の映像を獲得するため、指置き板２１は赤外光に対して透明な素材、例えばアクリルやガラスなどにより形成されている。指置き板２１は利用者の指を支えると共に、装置内部へのほこりの侵入を防ぐ効果もある。さらには、太陽光のような外光に含まれる多様な波長のうち、赤外光源３より発光されない波長で、かつカメラ９が受光可能な波長を反射して遮る光学フィルタとすることで、外光の影響を受けにくくすることができる。このとき、利用者には指置き板２１は黒く見えることになるが、これによりガイド用光源２２の可視光の反射がより鮮明に見えるという効果も得られる。【0037】
指置き板２１は、標準的な指の置き方をした場合に、指の根元が指置き板２１と密着しないよう、筐体右側の構造物２４よりも僅かに下側に設置されている。もし指置き板２１が筐体右側の構造物２４と同一の高さに設置されていると、指全体を指置き板２１に押し付ける可能性がある。この場合、指の掌側の血管パターンが圧迫によって消失し、第２特徴データとなる、個人特徴として有用な静脈パターンの情報量が低減し、認証精度が低下する。これに対し、本実施例の構成では、指置き板２１の上面を、構造物２４よりも下側に下げることで、少なくとも指先を除く指表面への圧迫を回避することができる。これにより、血管が圧力により消失することなく、多様な指の特徴量を撮影することができる。【0038】
同図の構成において、生体の撮影は、装置に設置された複数のカメラによって実施される。カメラとしては、装置筐体の下方に設置されたカメラ９−ｂと９−ｃと、装置の図面左側に設置されたカメラ９−ａを備えており、それぞれ指１を様々な角度から撮影する。装置下方に具備される２台のカメラ９−ｂと９−ｃは、指置き板２１を介して生体情報を撮影する。【0039】
カメラ９−ｂは、装置の中央下部に、撮影の光軸が鉛直上方に向かうように設置されており、またカメラ９−ｃは装置右側の下部に、光軸が左上方向に向かうように傾けて設置されている。鉛直上方に向けて設置されたカメラ９−ｂは指１の腹側の情報を撮影するものであり、また、傾けて設置されているカメラ９−ｃは、指の根元側から指先側に向けて仰ぐように指１の腹側を撮影する。また装置左側にあるカメラ９−ａは、カメラ設置台２３に設置され、やや高い位置より指１の指先と指の背面とを撮影する。すなわち、下方に設置されたカメラ９−ｂと９−ｃとでは撮影できない指１の反対側を撮影することが可能となる。【0040】
また、カメラの周囲にはそれぞれ光源３−ａ、３−ｂ、３−ｃが具備されており、各光源は指１に対して赤外線の反射光あるいは透過光を発光することができる。装置下方に具備される光源３−ｂと３−ｃは、指１の手のひら側を照らし、指表面で反射された光は反射光として下方のカメラ９−ｂ、９−ｃにより観察できる。また指を透過した光は透過光として、左側のカメラ９−ａにより観察できる。同様に、左側のカメラ９−ａの近傍に位置する光源３−ａは、指の手の甲側を照射し、指表面で反射された光は反射光として左側のカメラ９−ａにより観察でき、透過した光は下方のカメラ９−ｂ、９−ｃにより観察できる。【0041】
なお、本実施例において光源３−ａは図面水平方向に光軸が向いているものと、やや下方に傾けて設置されたものとが複数存在する。このように複数の設置角度の光源を具備することで、指の位置に応じて適切な光源を選択して照射することが可能となる。同様に、装置下部の光源についても、鉛直上方の向きに設置される光源３−ｂと左方向斜め上の向きに設置される光源３−ｃのどちらを点灯するかは指の位置に応じて適切に決定される。【0042】
反射光の画像には主に指紋や皮膚のしわ、関節のしわなどが映り、透過光の画像には主に指静脈が映る。これらの映像は個人を識別するための有用な特徴量であるため認証に利用する。【0043】
図３Ａおよび図３Ｂは、本実施例の構成の生体認証システムの入力装置によって、装置下方に設置されるカメラ９−ｂと、装置下方右側に設置されるカメラ９−ｃによって撮影される被写体によって、指表面の距離計測を行う原理図を示す。図３Ａは指が浮いていない場合、図３Ｂは指根元が浮いている状態を示している。なお、以下に説明する距離計測は、上述したＣＰＵ１１のプログラムの実行により実現可能である。【0044】
前述の通り、利用者は指１を比較的自由な位置に置くが、特に指の根元側の浮きや指関節の曲げが発生しやすい。そこで、本実施例の構成では指表面と装置との距離を計測することで、指の浮きや曲げの状態を把握することができる。装置下方には２台のカメラが設置されているため、一般的なステレオ視の技術に基づく距離計測が可能である。さらに、装置下方のカメラは指の長手方向に並んで配置されているため、特に指の浮きの方向に対する距離の変化を捉えやすく、詳細な距離計測が可能となる。つまり、指の根元側の浮き沈みの変化に対し、その直近で撮影できるカメラ９−ｃにおける映像の変化は大きく、僅かな変化でも捉えることができる。【0045】
指の表面で光が反射した画像を撮影すると、例えば皮膚のしわ、指紋、関節のしわ、などの指の表面に存在する特徴的な形状が映り込む。そこで、装置下方の光源３−ｂより指１に光を照射した状態で、鉛直上方を向いたカメラ９−ｂにより撮影された指１の手のひら側の反射画像３１−ｂと、下方の斜め上方を向いたカメラ９−ｃにより撮影された指１の手のひら側の反射画像３１−ｃを撮影する。すると、共通の反射画像を異なる角度から撮影することができる。被写体の注目点３２−ｂと３２−ｃとに着目すると、下方のカメラ９−ｂの画像と、右側のカメラ９−ｃの画像とでは異なる座標に映る。また、注目点間の相対的な位置関係は、指の浮きなどによって変化する。【0046】
図３Ａは指が指置き板２１の上面から浮いていない場合、図３Ｂは指根元が指置き板２１の上面から浮いている状態を示しているが、図３Ａでは同じ注目点３２−ｂに対し、反射画像３１−ｂに映る注目点３２−ｂの方が反射画像３１−ｃに映る対応点３２−ｃよりも図面右側にある。その一方、図３Ｂでは指が浮かび上がっているためその位置関係がずれ、反射画像３１−ｂに映る注目点３２−ｂの方が左に移動する。この変化を定量的に考慮することで、指の立体形状が獲得できる。【0047】
立体形状を獲得するためには、両カメラカメラ９−ｂ、９−ｃの位置と光軸の向きが既知である必要がある。既知である場合には、三角測量の原理により注目点まで距離を算出することができる。すなわち、一般的な３次元計測の方法によりカメラの位置や向きのパラメータを設定し、両カメラの画素の対応関係と距離との関係をキャリブレーションした上で、両画像間で対応する指表面上の点を至る場所で多数得ることができれば、指表面全体の立体的な形状を得ることができる。【0048】
これを実現するためには、撮影画像３２−ｂと３２−ｃとの間において、同一の注目点同士を検出して対応付ける必要がある。注目点は、例えば指向性の高い小さなスポット光を任意の点に照射し、その反射光を２つのカメラによって撮影することで得ることもできる。この場合、両画像におけるスポット光の映る座標を得てその点までの立体的な距離を求め、スポット光の位置をずらしながらこれを繰り返す。これにより指表面全体の対応点群が得られるため、指表面の３次元構造が獲得できる。しかしながら、この手法を実現するにはスポット光を制御する装置が必要となるためコストが上昇する。これに対し、２枚の画像に映る指表面の特徴的な形状から画像処理によって特徴点を抽出し、両画像間の特徴点同士の対応点を求める方法を利用しても良い。この処理は、SIFT特徴量などの一般的な輝度勾配を利用した特徴点抽出と対応点探索の手法により実施できる。これにより装置を低コスト化することが可能となる。【0049】
SIFT特徴量を利用した立体構造検出の一具体例について示す。初めに、認証処理部１０のＣＰＵ１１が、２台のカメラ位置と光軸の情報から、２つのカメラの画像上の座標とカメラからの距離を関連付ける距離テーブルをメモリ１２上に作成する。次に、両カメラによって同時に撮影された指表面の反射画像３２−ｂと３２−ｃに対し、SIFT（Scale-invariant feature transform）特徴点を多数抽出し、続いて両画像間の特徴点における対応点を探索する。これにより、両画像間で多数の対応点を得ることができる。最後に、距離テーブルからカメラからの距離を獲得することで指表面の立体構造を得ることができる。SIFT特徴量以外にも、画像の一部を切り出したブロック領域をテンプレートマッチングする、ブロックマッチングの手法により対応点を計算しても同様の効果が得られる。なお、このような画像処理による対応点の獲得においては、誤って対応する点も多数存在する。これに対し、幾何学的に矛盾するねじれの関係にあるような点が存在する場合は、矛盾の無い点群の組み合わせのうち最も対応点の多い点群を採用するなどの処理を実行することにより、安定して正確に指表面の立体構造を獲得することができる。【0050】
図４は、上述した第１の実施例の生体認証システムの処理手順を説明する処理フローを示す図である。本処理フローの実行制御は、図１の認証処理部１０内のＣＰＵ１１で実行されるプログラムで実現可能である。この処理フローは、上述した撮像装置９によって撮像された画像より、指の屈曲、浮き、曲げなどの生体の位置・形状情報を検出する生体位置・形状検出機能、及び生体の各種の特徴データを照合する照合処理機能を含む画像処理機能を実現するものである。【0051】
はじめに、ＣＰＵ１１のプログラム実行により、インターフェイス１３を介し入力装置２に送信する制御信号により、装置下方に具備される光源３−ｂより赤外光を点滅しながら照射する。そして、同時に、ＣＰＵ１１のプログラム実行により、インターフェイス１３を介し入力装置２に送信する制御信号により、下方のカメラ９−ｂ、９−ｃで映像を撮影する（Ｓ３０１）。【0052】
このとき、装置上方に被写体が存在しない場合は光源の光は反射することなく上方に放出され、下方のカメラによってその光を観測することはできない。一方、装置上方に被写体が存在する場合は、光源の光は被写体の表面で反射するため、下方のカメラで観測できる。よって、光源の点滅の周期に合わせて輝度値に明暗が生じる画像領域には被写体が存在していることを意味する。この輝度の変化量が生じる画像領域の面積が特定の閾値より大きい場合、指が提示されたとして撮影処理を開始する（Ｓ３０２）。【0053】
まず、ＣＰＵ１１のプログラム実行により、下方の光源３−ｂを照射し、下方の２台のカメラ９−ｂ、９−ｃによってその映像を撮影する（Ｓ３０３）。この処理では、指に照射した反射光を撮影するが、反射光が最適に映し出されるように光源の強度を調整する。先程検出された被写体が存在する領域に対し、ＣＰＵ１１のプログラム実行により、上述した距離計測の手法を利用してその部位に対する立体距離を求める。すると、指の表面が指置き板２１に接触しているかどうか、あるいは接触している場所を割り出すことができる。なお、指表面の立体構造は、適用する立体検出手法や装置の置かれる環境などによって、その精度や解像度は異なるが、少なくとも、指の根元側が浮いているか否か、指先が浮いているか否か、が判定できればよい。それも判定できない場合には、利用者に対して指を置き直すなどのフィードバックを与えても良い。【0054】
次に、獲得した指の表面の形状に基づき、指の姿勢を判断し（Ｓ３０４）、撮影する部位、撮影方法、補正方法、を判定し、最も状態の良い方法で各部位の透過画像、反射画像の撮影を行う（Ｓ３０５）。このＳ３０５にて実行される機能までが、本実施例における生体位置・形状検出機能である。【0055】
そして、得られた画像から、指静脈、指紋、皮膚のしわ、関節のしわ、爪の画像を獲得し、それぞれの特徴量を第２特徴データとして抽出する（Ｓ３０６）。この特徴量抽出は、認証処理部１０が実行する画像処理機能の一部である。そして、画像処理機能に含まれる照合処理機能で、得られた第２特徴データに対して、第１特徴データである登録データとの照合を行い（Ｓ３０７）、一致判定を実施し（Ｓ３０８）、一致したら認証成功（Ｓ３０９）となり、一致しなければ認証失敗（Ｓ３１０）となる。【0056】
最後に、認証が成功したにもかかわらず、一致率の低いモーダルがあるかどうかを判定し（Ｓ３１１）、もしある場合はそのモーダルの登録データを学習する学習処理機能を実施する（Ｓ３１２）。具体的な学習処理機能の実施例は後述する。【0057】
図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃは、ＣＰＵ１１のプログラム実行により実現する、指の姿勢を判定する生体位置・形状検出機能の一具体例を示す。この指の姿勢は、距離計測の手法によって取得した、指の手のひら側の指表面の立体構造５１によって判定する。図５Ａに示すように、指表面の立体構造５１の位置が概ね指置き板２１に近い場所にある場合、同図右側の矢印に示すように、指は装置に対して平行に置かれており、特に指の根元が浮かび上がっている状態ではない、と判定できる。これは、たとえば、生体位置・形状検出機能を実現するプログラムにおいて、指表面の立体構造５１の中で最も高い位置が特定の閾値を超えていないかを判定することで実施できる。【0058】
また、図５Ｂのように、指表面の立体構造５１における指根元側の高さが指置き板２１より特定の閾値より離れた位置にある場合には、生体位置・形状検出機能により、同図右側の矢印で示すように、指の根元が浮いていると判定できる。同様に、指先側が浮いている場合も判定することができる。【0059】
さらに、図５Ｃのように、指の関節が曲がっているかどうかは、同図右側の連なる二つの矢印で示すように、指表面の立体構造５１が指先方向から根元に行くに従い上昇しそして途中から下降する、という状態を、生体位置・形状検出機能を実現するプログラム処理により、検知することで判定できる。【0060】
また、指の関節が逆方向に反り返る状態も同様に検出可能である。この具体的な判定方法としては、指表面の立体構造５１を曲面と見なして空間的に１次、２次微分し、この結果から指表面の立体構造５１に対する場所ごとの曲率を求め、その結果に応じてこの曲面が上に凸で、さらに最も屈曲している場所５２を探す。そして、その曲面の高さが特定の閾値よりも高い場合はその場所で指の関節が屈曲していると判定する。【0061】
更に、指に存在する様々な個人特徴を撮影する際には、関節の屈曲の有無など上述の指の状態検出の結果を利用することで、その指状態に適した撮影方法を採用することができる。【0062】
たとえば指紋を撮影する場合、指先位置は上述の通り指表面の立体構造５１を獲得した際の、図面左側の端点の位置周辺に存在する。その部分の画像を抽出すると指紋画像を取り出すことができる。指紋画像は反射光の照射によっても撮影できるが、真皮層に形成される指紋は透過光によっても撮影できる。そこで、Ｓ３０４、Ｓ３０５で実行される生体位置・形状検出機能により、検出された指先の位置に最も近い光源を照射する。たとえば、反射光を照射する場合、図２Ａにおける複数の光源３−ｂのうち、最も指先に近い光源を照射すれば良く、また透過光を照射する場合、図２Ａにおける複数の光源３−ａの装置下方を照射する光源のうち、指先の位置を照射できる角度の光源を選択する。これにより、適切な輝度を持つ指紋画像を得ることができる。【0063】
また更に、指表面に分布する手のひら側のしわや関節部のしわについても同様に撮影できる。指１がいずれの姿勢の場合においても、鉛直上方を向いた光源３−ｂを利用して光を照射すれば良い。このとき、指全体を一様に照射する必要があることから、光源３−ｂの各光源を独立に制御し、一様な反射光が得られる強度にて照射する。同様に、手の甲側の皮膚表面の情報も撮影する。この場合、光源３−ａより指１に対して光を照射し、その反射光をカメラ９−ａで撮影する。この場合、上記と同様に、複数の光源３−ａの照射強度をそれぞれ制御して一様な輝度が得られるように調整する。【0064】
さらにまた、手の甲側の指のしわを撮影する映像には爪の映像も映し出される。指先の位置は上述の処理によって得ることができるが、その座標系は装置下部のカメラ９−ｂ、９−ｃのものである。しかしカメラ９−ａの設置位置と光軸の方向とが分かれば、装置下部のカメラとの座標の対応付けは可能であり、カメラ９−ａの座標系における指先の位置に変換できる。その位置に対して爪を検出することで検出誤りを低減することができ、提示された爪の形状情報と輝度情報を安定して得ることができる。【0065】
なお、本実施例の構成の生体認証システムでは光源とカメラは赤外線を発光・受光するものであるため、色情報を獲得することはできないが、当然ながらカメラ９−ａをカラーカメラとすることで色情報を獲得することも可能である。あるいは光源を複数の波長が照射できる素子とし、各波長での獲得画像の違いから色情報を獲得することもできる。このように、色情報を利用することで爪から得られる情報量が増加し、認証精度の向上が期待できる。【0066】
指静脈パターンの撮影においては、指の反対側から光を照射し、その逆側から撮影する透過光撮影が最も鮮明に撮影できることが知られている。そこで、指が指置き板２１の面に設置されている場合には、光源３−ａを照射することで、指の腹側の透過光を下部の２台のカメラ９−ｂ、９−ｃで撮影すれば獲得できる。さらに、下部の光源３−ｂ、３−ｃを照射し、指の手の甲側の透過光をカメラ９−ａで撮影すれば、指の手の甲側の静脈パターンが得られる。このとき、指に直接照射されずに回り込んできた散乱光が指静脈を観測する側の皮膚表面に照射されると、内部の血管が観測しにくくなり映像が不鮮明になる。そこで、指の位置に応じて必要な光源のみを点灯し、それ以外を消灯する制御が必要となる。【0067】
これを実現するために、本実施例では、上述したＳ３０４で得た、指の立体情報を利用して光源照射の最適化を行う。上述の通り指の立体形状が得られているため、指１が置かれている位置と角度が検出できる。まず、上述したＳ３０５において、手のひら側の静脈を撮影する場合は光源３−ａを点灯する。このとき、指１が指置き板２１に対して平行に置かれている場合は、光源３−ａのうち、斜め下方に光軸を持つ光源のみを点灯し、水平方向に光軸を持つ光源は消灯する。また、もし指１の根元側が浮かび上がっている場合には水平方向の光源も点灯する。また、斜め下方に光軸を持つ光源のうち、その延長上に指１が存在しない場合にはその光源を消灯する。これらの制御により、指静脈の透過画像の画質の低下を防ぐとともに消費電力を低減できる。また、手の甲側の静脈を撮影する場合は、装置下方の光源９−ｂについては指１が直上に存在しない光源は消灯する。これにより、漏れ光などの不要な光の発生が小さくなり、より鮮明な静脈画像を得ることができる。【0068】
図６Ａと図６Ｂと図６Ｃは、本実施例の構成の生体認証システムにおける、手の甲側の情報の撮影の様子を示した模式図である。これまで、手のひら側と手の甲側の指画像とを撮影する一実施例について説明したが、指の置き方によっては、手の甲側あるいは手のひら側のパターンが得られない場合もある。図６Ａは、指１が装置から浮かび上がらない例、図６Ｂと図６Ｃは指１が屈曲している例を示す。各図とも、その右側部にカメラによる撮影映像を模式的に示している。【0069】
指１が浮いていない場合は、カメラ９−ａの設置高さによってはカメラ９−ａの画像６１は、図６Ａの右側に示すように、爪部分しか観測できない場合がある。この場合は、手の甲側の指静脈、関節しわの撮影はできないので、Ｓ３０４で実行される生体位置・形状検出機能の判断に従い、手の甲側の指静脈、関節しわは撮影の対象から除外する。一方、図６Ｂや図６Ｃの通り指１の根元側が浮かび上がると、同図の右側部に示すように、爪だけではなく手の甲の指静脈６３や、関節しわ６４が観測できる。図６Ｂは光源３−ｂを照射して手の甲の静脈６３を観測する例、図６Ｃは光源３−ａを照射して関節しわ６４を観測する例、である。このように、指１の置かれた状態に応じて撮影できる情報は変化するため、指１の置かれた状態を、生体位置・形状検出機能で判断し、その判断結果に応じて、撮影できた情報に関してのみ認証に利用するよう制御する。【0070】
なお、カメラ９−ａを装置のさらに高い所に設置し、さらに光軸を下方に傾けることで指１の手の甲側を撮影しても良い。これにより多くの場合において手の甲側の指の生体情報を撮影できる。しかしながら、これにより装置の高さが大きくなるため設置できる場所の制約が増えると共に、指の置かれる位置は変動するため、必ずしも手の甲側が撮影できるとは限らない。よって、いずれの場合も図６Ａで示した通り手の甲側が撮影できない場合を考慮する必要がある。【0071】
次に、本実施例の構成の生体認証システムの認証処理部１０の画像処理機能に含まれる照合処理機能により、上記の通り撮影された指の腹側の静脈、手の甲側の静脈、腹側の指紋、指のしわ、関節しわ、手の甲側のしわ、爪、の情報である第２特徴データに基づき、第１特徴データである登録情報との照合を行う。【0072】
照合処理機能による静脈、指紋の照合は、ＣＰＵ１１のプログラム実行により、一般的に知られる方法を用いて実施することができる。すなわち、静脈については赤外透過光より暗い線パターンを検出し、登録された線パターンとの類似度をテンプレートマッチングによって計算する方法などが利用できる。指紋についても、指紋の分岐点や端点などの特徴点を検出し、登録された特徴点との対応点を求め、その類似度を評価する手法が利用できる。ただし、上述の通り指の提示される指の３次元形状はその時に応じて変化するため、生体位置・形状検出機能で検出した指の立体形状に基づき補正を掛けても良い。例えば、カメラ９−ｂで撮影された画像あるいは抽出した特徴量を、指置き板２１に平行な平面に投影することで、指の提示角度によらない特徴量が生成できる。なお、特徴量そのものを平面投影するのではなく、撮影された静脈や指紋などの画像を立体構造と共に記録しておき、照合の際に一時的に平面投影しても良く、また３次元形状の空間内での照合を実施しても良い。【0073】
同様に、指の関節しわによる照合についても、指静脈の照合と同様に線パターンを検出して照合を行うことができる。【0074】
図７は、本実施例の構成の生体認証システムにおいて、爪の形状により照合を行う一具体例を模式的に示す図である。この爪の形状による照合も、上述した認証処理部１０内のＣＰＵ１１のプログラム実行により実現できる。同図の左側部に示すように、撮影された爪画像７１に映る指１と爪６２は若干傾いている。そこで、まずはじめに、指領域７３を検出する。指１の存在しない画像を事前に記憶しておき、指１が置かれたことを検知した際の画像との差分により指領域を検出できる。次に、指領域のエッジを検出する。これは指領域を２値化した際の周囲を探索することで得られる。次に、指先の主方向７４を検出する。指領域７３のエッジは楕円状であるため、その長軸をハフ変換などにより求めることで得られる。続いて爪領域７５を求める。これは、指領域内をグラフカット法やスネークなどの一般的な手法により、テクスチャの異なる領域を囲うようにセグメンテーションを実施することで得られる。続いて撮影された爪画像７１を、正規化された爪画像７２に正規化する。先に得た指先の主方向７４が真下に向くように爪領域７３の重心を中心に画像を回転し、また爪領域７５と指の主方向７４とが交わる２点の距離が一定値となるように拡大縮小を行う。これにより、図７の右側部に示す正規化された爪画像７２が得られる。【0075】
このように正規化された爪画像を利用し、爪画像のテンプレートマッチング、あるいは爪領域７５の外周の形状に対する相違度を最小二乗誤差などにより評価し、爪そのものがどの程度類似しているかを判定することで、照合が実現できる。【0076】
なお、爪には三日月部分が存在することから、三日月領域を爪領域を得た方法と同様に検出、登録し、同様に照合しても良い。【0077】
本実施例の構成の生体認証システムの認証処理部１０は、上述のように、図４の登録パターンとの照合（Ｓ３０７）において、様々なモーダルに対して照合を行った結果に基づき、ベイズ確率によって統合確率を求める。すなわち、本実施例においては、複数の撮像装置から、指の複数の特徴量を検出し、複数の特徴量が出現する確率、即ち出現頻度を算出し、算出した確率に基づき照合を行う。【0078】
図８Ａと図８Ｂは、本人、他人の各モーダルごとの照合値の出現頻度分布の一例を示す図である。図８Ａは、手のひら側の指の情報に対する照合値の分布であり、図８Ｂは手の甲側の指の情報に対する、静脈、指紋、皮膚しわ、関節しわ、それぞれの照合値の分布である。本実施例においては、認証処理部１０の照合処理機能で得られる照合値を特徴量同士の相違度であるとする。図８Ａと図８Ｂにはモーダルごとに２つの出現頻度分布が示されており、横軸が照合値、縦軸が出現頻度である。同一モダリティ同士の照合は相違度が小さいため、本人分布８１、８３、８５、８７、８９、９１、９３、９５は図面左側に現れ、同様にして他人分布８２、８４、８６、８８、９０、９２、９４、９６は右側に現れる。同じモダリティの場合においてもそれぞれの単独の認証精度は異なる。従って、同一指の同一モダリティ間の照合値の分布である本人分布と、別指の同一モダリティ間の照合値の分布である他人分布とでは、それらの分布間の距離が異なることが分かる。【0079】
ここで、本実施例の構成の生体認証システムの認証処理部１０のＣＰＵ１１のプログラム実行によって実現される照合処理機能（図４のＳ３０７、Ｓ３０８、Ｓ３０９等）において、複数のモダリティに対する照合値を統合し、最終的にその登録者であることを判定する一具体例について説明する。手法の説明に先立ち，想定する認証システムの概要と使用する記号の定義について述べる。まず、Ｎ人の登録者のＭ個のモーダルの特徴量をＥ[Ｎ][Ｍ]と表す。また未知の入力者Ｘのモーダルの特徴量をI[Ｍ]とする。また，登録データＥと入力データＩとの照合によって得られる照合値をS[Ｎ][Ｍ]とする。なお照合値の取り得る値は0〜1であり，相違度を表すものとする。すなわち、照合値が0の場合は完全に特徴量同士が一致しているものとする。【0080】
入力データIとの照合により照合値Ｓを獲得したとき，これを登録者Ｒとして受理した場合の１：N認証時のFAR(=nFAR)は事後確率を利用すると以下の式のように記述できる。【0081】
nFAR(HR|S) = 1 - P(HR|S) ・・・(1)ただし，P(HR|S) = Π{m=0〜M-1}GpI[R][m](S[R][m]) /
（Σ{n=0〜N-1}{Π{m=0〜M-1}GpI[n][m](S[n][m])}+1)，・・・(2)
ただし，GpI[R][M](S)＝G[R][M](S)/I[R][M](S)，・・・(3)
ここで，G[R][M](S)とI[R][M](S)はそれぞれ登録者RのモーダルMの本人分布と他人分布であり，GpI[R][M](S)は尤度比である。またHRは入力者Xが登録指Rと同一人物である事象を示し，P(HR|S)は照合値Sを観測した後に事象HRが成立する事後確率を意味する。
【0082】
上述の式(1)は、認証システムのFAR(False Acceptance Rate)である。これがシステムのセキュリティレベルを決定付ける。従って、FARに任意の閾値を設定し、閾値を下回る登録者Ｒが存在した場合はその登録者として入力者を受理する。【0083】
図９は、本実施例の構成の生体認証システムにおいて、同図の上部に示すような指の屈曲状態における判定処理の一具体例の説明図である。認証処理部１０の生体位置・形状検出機能により、指が屈曲しているという判定が下された場合、手のひら側の指静脈のパターンは、指の皮のたるみなどによってほとんど観測されない場合がある。逆に、指が逆方向に反り返った状態では手の甲側の指静脈は観測しにくいものとなる。このとき、これらの情報を照合に活用する場合、指の立体構造を正規化して幾何学的に補正するだけではうまく一致させることができない。そこで、指の関節が順方向に屈曲している場合は、認証処理部１０は、その後の照合処理機能において、手のひら側の指静脈と指の関節しわの照合は実施せず、その他の情報に基づいて認証を行う。すなわち、指の第一の特徴である屈曲状態から、第二の特徴のである手のひら側、手の甲側の指静脈の品質を判定し、この判定結果に基づき、認証に用いる情報を選定することができる。【0084】
この図の例では、指１の関節が大きく屈曲し、同図右下部に示すように、画像３１−ｂに映る手のひら側の静脈９７は観測しにくいものとなる。その反面、同図左下部に示すように、手の甲側の静脈６３は皮膚が伸ばされている状態となるためしわができにくく、鮮明に撮影できる。従って、このような指関節の屈曲状態では、認証処理部１０では、手のひら側の静脈パターンの照合結果と手の甲側の照合結果に対し、手のひら側の照合結果に対する重みを小さくする、あるいはゼロにすることで、手の甲側の照合結果が優先されるように確率を計算する。同様に、指の関節が逆方向に反り返っている場合には、手の甲側の指静脈や関節しわの照合は実施しない。これにより、精度が下がる可能性のある撮影状態における生体情報の使用を回避し、全体的な精度劣化を防ぐことができる。【0085】
図１０は、本実施例の構成の生体認証システムの認証処理部１０において、登録されたモーダルが変化した際の確率の学習処理機能の一具体例の説明図である。この確率分布の学習は、図４の処理フロー中の学習処理（Ｓ３１２）に対応する。すなわち、認証処理部１０は、ＣＰＵ１１のプログラム実行により、学習処理（Ｓ３１２）として、複数の特徴量のうちの第一の特徴量の確率を、他の特徴量より算出された照合結果と、検出した第一の特徴量に基づき、更新する学習処理機能を実行する。【0086】
上述のように、指の提示する角度によって、撮影される指静脈、指紋、しわ、爪、の情報は変化する。このため、単純な幾何学補正では対応できないほどの情報の変化が発生することが想定される。さらには、例えば生体の経年変化、付け爪などの装飾品などにより、登録されている情報から本質的にモーダルが変化することも想定される。そこで、上述の通り多数のモーダルを利用して照合を行い、認証が受理された場合には撮影された全ての生体情報を、新規に追加登録を行う学習処理機能を設ける。【0087】
図１０では、爪６２の一致率が低い場合の学習処理機能の例である。この利用者は、登録時は同図左下部に示すような通常の爪６２を登録したが、今回の入力試行において同図右下部に示すような付け爪１０１を付けていたとする。また、爪以外のモーダルで一致率が高かったため認証は正しく受理されたが、爪６２の照合の結果、その照合値が同図左上部に示す爪の本人分布９５に従わなかったため一致率が低く判定されたとする。この場合、本実施例の認証システムは、今回の付け爪１０１の特徴量を当該利用者の登録データとして追加するとともに、同一の付け爪１０１が入力されたときの照合値の本人分布１０２を追加登録する。これにより、付け爪１０１を付けて指１を入力した場合、同図右上部に示す追加された本人分布１０２に従った照合値が得られることになるため、爪の照合においても一致率の低下が抑制できる。元々の爪６２のデータと共に付け爪１０１の特徴データが追加されることになるため、当利用者は今回の付け爪１０１を付ける可能性があるということがシステムに対して学習されたことになり、前述の確率計算がより正確に実施できる。【0088】
なお、付け爪１０１を初めて撮影した場合は、同じ付け爪同士の照合値を多数得ることができないため、本人分布を得ることは困難である。この場合は、付け爪１０１を撮影した１枚の画像に対してノイズや変形を意図的に加え、疑似的に多数の撮影が行われたものとして、それらの相互照合を実施することで照合値を多数獲得しても良い。これにより、１回の撮影で本人分布を推定することができる。【0089】
また、上述の経年変化あるいは装飾品による登録データとの一致率低下に関連して、単なる指の置き方が登録時と異なるために一致率が低下する場合も考えられる。これに対し、指の立体構造や指の提示角度と撮影情報も同時に保存し、そのときの生体情報とリンクさせて記憶してもよい。この場合、次回以降、同じ指の提示角度で指が置かれた際、その角度として保存されている生体情報のみを利用して照合する。これにより、指角度に応じた特徴量のみに限定して照合することができるため、不要なデータとの照合が避けられるため誤った他人受入れの発生率を低下させると共に、処理速度の向上にも寄与する。【0090】
なお、認証が受理された際に追加登録するデータは、著しく一致率の低い生体特徴に限定しても良い。これにより、不要な登録データを学習する必要が無くなり、登録データサイズを低減できる。【実施例2】
【0091】
図１１Ａおよび図１１Ｂは、第２の実施例の生体認証システムにおける、指の手のひら側と手の甲側との特徴量の関連付けのための説明図を示す。本実施例は、複数の撮像装置のうち、第一の撮像装置により撮影された画像から指の第一の特徴、第二の撮像装置により撮影された画像から指の第二の特徴を抽出し、抽出した第一の特徴から、第一の特徴と第二の特徴の空間的な位置関係を獲得し、第二の特徴の品質を判定することにより認証制精度の向上を図る実施例である。【0092】
各図の左側部に示す、指先付近のカメラ９−ａによって撮影された爪６１の映像と、各図の右側部に示す、下方のカメラ９−ｂによって撮影された指紋１１１、皮膚しわ、関節しわ、指静脈等の映像との相対的な位置関係には相関がある。すなわち、同一の指に対する表面と裏面の情報であることから、これらの空間的、幾何学的な位置関係は保存されている。【0093】
たとえば、図１１Ａに示されるように、指１を登録する際、指１が指の長軸を中心に回転して提示されたとする。これに伴い爪６２もこの回転角に依存して回転したものが撮影されるが、爪の裏面にある指紋１１１も同様に、この角度に応じて回転する。つまり、認証処理部１０の生体位置・形状検出機能により、爪の映像から指先の主方向７４や指先位置を抽出すると、指紋１１１が撮影される角度が決定する。同様に、異なる回転角が検出された場合は一般的に異なる角度から指紋１１１が撮影される。図１１Ｂは図１１Ａとは異なる回転角を持って撮影された画像を示している。【0094】
このとき、爪の映像から指先の主方向７４を算出し、この情報と、第一の特徴である爪６１の特徴量、第二の特徴である指紋１１１の特徴量をペアとして保持しておく。【0095】
次に、生体認証システムは入力指との照合を実施する。ここで、図１１Ａの指を登録指、図１１Ｂの指を入力指とし、図１１Ｂの指は図１１Ａとは異なる人のものとする。上述の通り爪６２の画像から指先の主方向７４を算出し、登録されている指の姿勢情報に基づき位置合わせを行う。ここで、爪６２の姿勢は図１１Ａで示した登録時のものと異なっているにも関わらず、指紋１１１単独の照合結果では一致と判定されたとする。指の姿勢が異なるにもかかわらず指紋が類似する理由としては、両指の指紋同士が類似しており、かつ指紋の照合処理が変形に追従して照合できる場合と、本質的には類似しない指紋であるが、指の姿勢を変えたことで類似してしまう場合とに分けられる。【0096】
前者においては本質的な類似であるため一致率の上昇は防止できず、別モダリティの照合結果に基づき総合的に判定する必要がある。後者においては、指紋を照合する処理部が変形を許容する範囲を事前に決定しておき、第一の特徴である爪６２の映像から得られる指の姿勢が、この許容範囲に含まれるかどうかを判定する。このとき、指の回転等が許容範囲に含まれていないにも拘わらず、第二の特徴である指紋１１１の特徴量同士が一致する場合は、異なる指の指紋が偶然一致していることを意味する。この場合は、本実施例の生体認証システムの認証処理部１０に照合処理機能では、指紋が一致したという判定結果を棄却する。これにより、偶発的に異なる指との一致を避けることができ、認証精度の向上をもたらすことが可能となる。【0097】
なお、指が大きく回転するにつれ、指紋の照合処理機能が許容する範囲に含まれるかどうかの判断に対する誤差が上昇する。そこで爪の映像から指の姿勢を正確に判断できる確率分布を事前に評価しておき、信頼性の低い情報であるほど指紋の照合結果に対する全体的なウエイトを低下させても良い。【実施例3】
【0098】
図１２Ａおよび図１２Ｂおよび図１２Ｃは、第３の実施例を説明するための図である。本実施例は、生体認証システムの入力装置の変形例に関するものであり、各図各々、入力装置の上面図を示している。【0099】
入力装置２の図面上方、指１の指先側にはカメラ９−ａが２台、装置筺体の中心に向かうように設置されている。また、装置中央部には１台のカメラ９−ｂが鉛直上方に向けられて設置され、さらには指１の根元側の装置下方にもカメラ９−ｃが２台設置されている。このカメラ９−ｃの光軸は装置筺体の中心に向かい、さらに斜め上方を仰ぎ見る角度に設置されている。【0100】
指１が提示された時、指の長手方向の軸と、装置前方のカメラ９−ａと指先の位置とを結ぶ直線とが平行でない場合、前記第一の実施例で示した図２Ａの入力装置では、指先付近のカメラ９−ａあるいは指根元付近の下方のカメラ９−ｃが１台しかないため指を正面から撮影することができなくなる。そこで本実施例では、指先の前方のカメラ９−ａと、指根元側の下方のカメラ９−ｃを２台ずつ設置する。これにより、いずれかのカメラで正面の指画像が得られる可能性が高められる。【0101】
指１をより正面に近い位置で捉えているカメラがどちらのカメラであるかを判定する方法としては、前述の通り、認証処理部１０の生体位置・形状検出機能により、指１の表面の立体構造を、１つのカメラ９−ｂと、２つのカメラ９−ｃを用いて求める。カメラの位置が事前に把握されていればこの３つの画像情報より指１の表面の立体構造を獲得できる。この立体構造より指１の長軸方向を検出すると、指１の中心軸の位置が分かるため、それに近い方のカメラを選択すれば、２台のカメラ９−ａと、２台のカメラ９−ｃの、最適なカメラを選択できる。【0102】
指の長軸の向きは、下方中央のカメラ９−ｂの映像によっても確認することができる。たとえば、指検知処理で実施したように下方光源３−ｂを点滅させ、輝度変化の大きい画素が指の形状であるとし、この領域を直線近似した際の中心線が指１の長軸となる。この向きに近い光軸を有するカメラが指１の正面を撮影していると判定できる。【0103】
なお、本実施例では２台のカメラを設置しているが、３台以上に増設しても良く、この場合はより正面に近い映像を選択できる。また、指１に正対したカメラの映像を利用するだけではなく、２台のカメラ９−ａの映像からステレオ視を実施し、指１の爪６２の正面の映像を合成してもよい。指が装置筺体に平行に真っすぐ置かれていた場合、２台のカメラ９−ａの映像は共に爪６２をやや斜めから撮影した画像となる。これに対し、ステレオ視の技術を用いてそれらの映像を合成することで、正面の指の映像を復元することができる。この処理を実施することでカメラ台数を減らし、低コスト化が可能となる。【実施例4】
【0104】
図１３は、第４の実施例、すなわち、第３の実施例の変形に係る実施例であり、入力装置２の側面の断面図と、その右側正面の断面図を示している。すなわち、同図上部は、側面の断面図を、下部は指が挿入される側から見た正面の断面図を示す。【0105】
同図において、指置き板２１の上部には天板１３１があり、その中にカメラ９−ｄとカメラ９−ｅが設置されている。カメラ９−ｄは指１の上部の指先側に設置され、指１の手の甲側を斜め上方より撮影する。また、カメラ９−ｅは指１の上部にあり、指１の手の甲側を上方より撮影する。光源３−ｄ、光源３−ｅは、前述の実施例における光源３−ａと同様に、指１に対して反射光と透過光とを与える光源となる。【0106】
本実施例においては、利用者が装置内の空間に指１を挿入すると、認証装置は前述の実施例と同様に指１を検知し、指の立体形状を構築し、認証を実施する。【0107】
本実施例は、指１の上部に存在する天板１３１によって、外部からの外光を防ぐとともに、上述の実施例では撮影ができなかった、指１の手の甲側に正対した画像が撮影できる。正対した映像は、斜めから撮影された映像に比べてより広い面積を撮影することができる。これらにより、様々な環境下への設置を可能とすると共に、より認証精度を高めることができる。【実施例5】
【0108】
第５の実施例は、複数の情報を複合的に活用する生体認証システムの実施例である。個人を特定する情報には、所有物や知識、生体情報など、様々な情報を利用することができる。これらの情報は、それぞれ唯一性が高いものや低いもの、安定して存在するものや経時的に変化するもの、他者に譲渡することができるものやできないもの、容易に提示できるものとできないもの、など、様々な特性を有する。そして、これらの情報を複合的に活用することで、認証結果の信頼性を高めることができる。さらには、利用者が認証を行うためだけに装置を操作する必要が無ければ、無意識のうちに認証処理を完了することができる。そのためには、外見的に観察できる情報、たとえば常に身に付けている衣類や眼鏡、外見的な身体情報である、身長、骨格、皮膚のメラニン量、そして行動履歴などを自動収集し、それらの唯一性や永続性などの特徴を考慮しながら総合判定する必要がある。ここでは、多様な個人特徴による認証技術をメニーモーダル認証と呼ぶ。【0109】
図１４は、第５の実施例である、様々な情報を利用して個人認証を行うメニーモーダル個人認証の一実施例を説明するための図である。【0110】
利用者１４１は、扉１４２に近付くと、カメラ１４５によってその容姿を撮影される。容姿としては、顔、身長、服装、骨格、立ち姿勢、などがある。さらには、床下の圧力センサ１４３により、体重と足形を測定する。また、利用者１４１が所有している携帯端末１４４のIDを無線リーダ１４８に飛ばす。カメラ１４５は、たとえばレーザを用いた距離センサーと連動することが可能であり、利用者１４１の立体構造を得ることができる。さらにはカメラ１４５をカラーカメラとすることによって、顔、服の色の情報を撮影することができる。これらの様々な情報は、ネットワーク１４７を介して認証装置１４６に送られる。【0111】
認証装置１４６は、これらの撮影された情報を統合し、事前に登録されている利用者かどうかを判定する。もし判定の結果、登録者であることが分かれば扉１４１が自動的に開き、入室することができる。しかしながら、撮影し得る全ての情報を利用しても一意に利用者を特定できない場合には、明示的な認証操作に基づく認証を実施させる。【0112】
本実施例では、上記で例示した指の様々な特徴量を利用した認証装置を用いている。明示的な認証操作を実施させる際には、図１に示した表示部１５やスピーカ１７などを介し、指をかざすように指示する。利用者はこの入力装置２に指を提示する。前述の通り指を置く自由度が高いため、利用者は装置に触れただけの感覚で認証が実施できる。その結果、指の登録データによって利用者が特定されれば、自動扉１４２が開く。これで棄却されれば、利用者は非登録者と見なされ、入室することができない。このシステムにより、利用者が明示的な操作をしない状態であっても入室権限の有無を判定できることから、利便性の高い認証が実現できる。また、複数の情報を利用することから、高精度な認証が実現できる。このとき、認証結果の信頼度が低い場合は明示的な認証操作を要求することにより、認証精度を保証することができる。以上より、本実施例は、利便性が高く、高精度な個人認証を実現できる。【0113】
なお、全てのモーダルを統合して利用者の本人確率を求める計算は、上述の実施例で示した方法により実施できる。また、モーダルが変化する際の学習も上述と同様に実施できる。特に服装の情報については、大まかな色相情報と、上着、ズボン、シャツなどの色の配置的な組み合わせの情報を持ち、短期間での変化は少ないものの、上着を脱ぐ、という行動により突然変化を来す特性がある。この特性についても、上述の学習の枠組みで統計分布を学習することが可能である。【0114】
このような、確率の統合方式とデータの自動更新により、利用するほどその人の傾向を表す確率分布が学習されていき、より登録者らしさを正確に判定できる。【0115】
図１５は、図１４において利用者１４１が入室した際に、自席のＰＣ(Personal Computer)にログインするまでの処理の流れの説明図である。【0116】
室内には、利用者１４１の他にも存在するものとする。誰が存在しているかは、入室管理によって室内にいる人物が特定されていることから把握できる。【0117】
自席のＰＣ１５２には、手のひら側の指静脈のみを撮影できる認証端末１５１と容姿を撮影するカメラ１５３が設置されている。これらはＰＣ１５２の内部に搭載されていても良い。このとき、図１４における入室時では利用できた、圧力センサや、指の手の甲側を含む指全体の静脈や指紋が撮影できる端末は設置されていない。このとき、まずカメラ１５３によって利用者１４１の顔と服を撮影し、これらを用いて認証を行う。入室しているのは利用者１４１の他にＢ氏、Ｃ氏、Ｄ氏の、合わせて４名だけであるとすると、この４名の中で誰に最も近い顔かを判定するだけである。さらに、例えば利用者Ｂは別席でＰＣにログインしており、そのＰＣに付随するカメラで撮影された顔が利用者Ｂであると判定している場合、当該ＰＣ１５２に近付いている人物は利用者Ｂではないことが明確となるため、さらに利用者１４１、Ｃ氏、Ｄ氏の3名に絞り込むことができる。もし、服の色特徴が、利用者１４１が直近に入室した際の色とほぼ一致しており、さらに、Ｃ氏、Ｄ氏の現在、過去を含めた服の色と大きく異なれば、上述の確率計算式においては利用者１４１の確率が最大となる。【0118】
ここで、カメラ１５３の映像より利用者１４１の確率が最も高いと判定され、さらに所定の信頼度を超えた場合には、このＰＣ１５２に近付いている人物を利用者１４１と確定し、ＰＣ１５２に近付いた時点ですでに利用者１４１のアカウントでＰＣ１５２がログインされる。利用者１４１はログイン操作について何も意識することなく、自動的に自分のアカウントでＰＣ１５２が起動されていることになり、高い利便性を享受できる。精度としても、可能な限りの情報を集約することで判定の信頼性を高め、高精度な認証を実現できる。【0119】
もし、カメラ１５３の情報で認証されない場合には、指静脈の認証装置１５１に指を入れ、認証判定を実施する。このとき、カメラ１５３での判定結果も活用する。指静脈の方が高精度である場合、確率計算の結果として、カメラ１５３による認証よりも指静脈の認証結果の重みが高くなる。そして、指静脈で利用者１４１であることを判定できればログインが可能となる。もしこの時点でも利用者１４１と判定されない場合は、通常のＰＣのログイン操作として、パスワードを入力する。ただし、これまでのカメラ１５３と指静脈認証１５１の認証判定結果を活用しても良い。その場合、パスワードを若干間違えていても、統合的な確率として利用者１４１であると判定できれば、ログインを可能とすることもできる。このときは、パスワードの打ち間違えの頻度やその傾向に関する統計分布を用意しておけば、パスワードを一つのモーダルとして取り込むことができる。【0120】
この実施例においては、本来登録されている全モーダルを撮影する環境が無い場合においても認証判定が実施でき、また、新しいモーダルを撮影するセンサが付属している認証システムを通過すれば、自動的に新しいモーダルが登録データに学習され追加される。そのため、再登録することなしに、徐々に個人のモーダル情報が拡充し、利用するほどに精度が高められ、また別モーダルの認証システムへの自動的な移行も可能となる。【0121】
図１６Ａおよび図１６Ｂは、上述した各実施例における、統計分布の推定に基づく判定手法の一具体例を説明するための図である。【0122】
個人認証における各モーダルに対する第１特徴データである登録データは、一般的にそのモーダルの特徴量に加え、その登録者の識別IDや管理情報などの様々な付随情報を含めて登録する。その中には、上述の実施例における確率計算に利用するための情報として、そのモーダルの特徴量に対する尤度分布を保存することも考えられる。【0123】
尤度分布の保持形態は、照合値とその出現頻度とのペアをテーブルとして持たせても良いが、テーブルが肥大化することを防ぐために、一般的に知られている統計分布への近似が行われる。例えば、正規分布、対数正規分布、二項分布、β分布、スチューデントのｔ分布などが用いられる。これらの分布は、幾つかのパラメータを与えておけば、照合値に対応する出現頻度を得ることができる。例えば正規分布においては、平均、分散の２つのパラメータが決定していれば、ある照合値における出現頻度が得られる。統計分布に近似する利点として、幾つかのパラメータを与えるだけで出現頻度が得られることから、全出現頻度を保持するためのテーブルを確保することに比べて記憶容量が小さく済むことである。【0124】
しかしながら、少ない個数の統計パラメータを保持するために、例えば１つのパラメータを８バイトの浮動小数点数で保持する場合、正規分布においては平均と分散の２パラメータを記憶するために１６バイトの記憶容量が必要となる。本人分布と他人分布のそれぞれを記憶するには、さらにその２倍の３２バイトが必要である。登録データ量の上限に制約がある場合、たとえばＩＣカード内にデータを保持する場合や、既に定義済みの登録データフォーマットに変更を加えることが困難な場合には、３２バイトの情報の追加ができないことも考えられる。【0125】
そこで、各モーダルについて、予め代表的な分布を用意しておき、当該登録データの特徴量がどの代表分布に近いかを推定し、その分布の番号だけを保持することでこの問題を解決することができる。以下、その一具体例について説明する。【0126】
まず、事前に多数の被験者に対するモーダルの撮影と照合を実施し、個人ごとにどのような本人分布、他人分布が観測されるかを調査しておく。次に、本人分布、他人分布がどの程度のばらつきを持っているかを評価する。例えば本人分布に着目すると、被験者によって平均値と分散はばらつくが、そのばらつきの範囲を調べておく。これらから典型的な分布をいくつか決定し、これらを代表分布と定義する。これらは、たとえば、正規分布の平均が０．１から０．３の範囲でばらつき、分散は０．０１から０．０２の間でばらつくとする。これに対し、分布の平均が０．１、０．２、０．３の３通りで、かつ分散が０．０１、０．０２の２通りとした分布として、それらの組み合わせによって生成される６通りの正規分布を代表分布として決定する。図１６Ａには、指静脈に関する代表分布として本人分布１６２−ａ、１６２−ｂ、１６２−ｃと、他人分布１６３−ａ、１６３−ｂ、１６３−ｃ、が示されている。これは、第１特徴データとして、生体の特徴量が出現する確率を複数個保持することを意味する。【0127】
次に、特定の利用者の登録を実施する際に、その利用者のそのモーダルがどの統計分布に近い挙動を示すかを推定する。たとえば、利用者の指静脈データ１６１が得られたとき、他の登録者の指静脈の登録データ１６４に対して実際に照合処理を行い、どのような照合値が観測されるかを測定する。他の登録者が多いほど、実測できる照合値が多数得られるため、照合値の出現頻度がより正確に得られるが、少ない場合は、他の登録データと自身のデータに対し、撮影されたモーダル情報に様々な変化、たとえば画像ノイズや変形をランダムに与えるなどを施しながら、多数繰り返しても良い。特に、本人分布を推定する場合には、多くの画像を得ることが難しいため、１枚の撮影画像に変化を与えることは有効である。変化の与え方としては、カメラで撮影できるモーダルであればカメラノイズを乱数で与えることや、そのモーダルに特有な変形、たとえば指静脈であれば指の回転角のずれや部分的な欠損、を疑似的に与える。これにより、実測する照合値の数を増やすことができる。【0128】
図１６Ｂは入力された生体の頻度分布と、最も類似する代表分布とを示す。上述のようにして得られた多数の照合値に対し、これを事前に求めた典型的な分布のうち、最も近い分布を決定する。具体的には、最尤推定などの統計的手法に基づき、実測で得られた照合値がどの代表分布に近いかを評価する。他人のデータとの照合では他人分布が、本人同士のデータとの照合では本人分布が、それぞれ推定される。ここでは、指静脈データ１６１に対する本人分布の推定結果１６５と他人分布の推定結果１６６とが得られた。この実施例において、最も近い代表分布は、本人分布１６２−ｂ、他人分布１６３−ｃとなる。【0129】
最後に、選ばれた代表分布の番号を登録データに付与する。付与するデータサイズは、高々代表分布の個数を表現できるビット数で収められるため、統計分布のパラメータを保持する場合よりも必要なデータサイズは小さい。本実施例では代表分布の全数が６個であるため、本人分布と他人分布とを合わせて３ビットで表現できる。この登録者の指静脈で照合処理を実施した場合、その時に得られる照合値は、付与された代表分布の出現頻度に近い頻度で現れると考えられる。これによって、上述の確率計算にこの出現頻度分布を利用することができ、事前に出現頻度分布が不明である場合に比べて高精度に本人確率を推定することができる。【0130】
従って、本発明により、登録データとして追加する情報をできるだけ小さくしながらも、その登録者のそのモーダルにおける確率分布に近い情報を参照することができ、高精度化を実現することができる。【0131】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【0132】
更に、上述した各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を実現するプログラムを作成することによりソフトウェアで実現することができるが、ＣＰＵで実行するプログラムに代え、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良いことは言うまでもない。【産業上の利用可能性】
【0133】
本発明は、利便性に優れ高精度な生体認証装置を実現することができ、個人認証装置、個人認証方法として有用である。【符号の説明】
【0134】
１ 指２ 入力装置
３ 光源
９、１４５、１５３ カメラ（撮像装置）
１０ 認証処理部
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ インターフェイス（ＩＦ）
１４ 記憶装置
１５ 表示部
１６ 入力部
１７ スピーカ
１８ 画像入力部
２１ 指置き板
２２ ガイド用光源
２３ カメラ設置台
２４ 筐体指挿入側構造物
３１ 反射画像
３２ 注目点
５１ 立体構造
６１ 画像
６２ 爪
６３ 甲側の指静脈
６４ 関節しわ
７１、７２ 爪画像
７３ 指領域
７４ 主方向
７５ 爪領域
９７ 掌側の指静脈
１０１ 付け爪
８１、８３、８５、８７、８９、９１、９３、９５、１０２、１６２ 出現頻度の本人分布
８２、８４、８６、８８、９０、９２、９４、９６、１６３ 出現頻度の他人分布
１１１ 指紋
１３１ 天板
１４１ 利用者
１４２ 扉
１４３ 圧力センサ
１４４ 携帯端末
１４６、１５１ 認証装置
１４７ ネットワーク
１４８ 無線リーダ
１５２ ＰＣ
１６１ 指認証データ
１６４ 登録データ
１６５、１６６ 推定結果。