特許 6493941 個人認証方法及び個人認証装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6493941

(24)【登録日】2019年3月15日

(45)【発行日】2019年4月3日

(54)【発明の名称】個人認証方法及び個人認証装置

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20190325BHJP

【ＦＩ】

   G06T7/00 510B

   G06T7/00 510E

【請求項の数】8

【全頁数】24

(21)【出願番号】特願2018-153066(P2018-153066)

(22)【出願日】2018年8月16日

【審査請求日】2018年8月16日

(31)【優先権主張番号】特願2017-254506(P2017-254506)

(32)【優先日】2017年12月28日

(33)【優先権主張国】JP

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】505284725

【氏名又は名称】株式会社ノルミー

(74)【代理人】

【識別番号】100091904

【弁理士】

【氏名又は名称】成瀬 重雄

(72)【発明者】

【氏名】岩田 英三郎

(72)【発明者】

【氏名】岩城 康晴

【審査官】 松浦 功

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１０−２１８５６２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１２／０１４３００（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 国際公開第２０１０／０４４２５０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２０１６−０９６９８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−２５０６１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１１／０３０４７２０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２００５／０２０７６２７（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０６Ｋ ９／００ −９／８２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

クエリデータ取得部を備えた個人認証装置において、さらに識別部と照合部とを備えており、
前記クエリデータ取得部は、一人の個人の生体を撮影して得られた１枚のカラーのクエリ画像から、人体表面の生体情報であるクエリ表面情報と、体内の生体情報であるクエリ体内情報とを抽出し、そのうちの一方から識別用クエリデータを生成し、他の一方から照合用クエリデータを生成する構成となっており、
前記識別部は、前記識別用クエリデータを用いて、既に登録されている複数の識別用登録データを１：Ｎ識別することによって、前記識別用登録データに関連付けられかつ照合に用いられるべき１又は複数の照合用登録データを特定する構成となっており、
前記照合部は、特定された前記１又は複数の照合用登録データに対して、前記照合用クエリデータとの間の類似度を用いて１：１照合することにより、一意の個人を認証する構成となっており、
ここで、前記識別部は、前記識別用クエリデータと前記識別用登録データとが属する距離空間における位置関係に基づいて前記１：Ｎ識別を行うことによって、前記照合に用いられるべき１又は複数の前記照合用登録データを特定する構成となっており、
さらにここで、前記識別用登録データは、前記距離空間における類似のデータが同じインデックスとなるように変換されたものとなっており、
前記識別部は、前記距離空間における類似のデータが同じインデックスとなるように前記識別用クエリデータの変換を行い、この変換により生成された前記インデックスを用いて、前記識別用登録データを１対Ｎ識別する構成となっている
ことを特徴とする個人認証装置。

【請求項2】

前記クエリ表面情報と前記クエリ体内情報とは、線成分で表されており、
前記識別用クエリデータは、前記線成分で表された前記クエリ表面情報及び前記クエリ体内情報の一方をラドン変換することにより生成されており、
さらに、前記照合用クエリデータは、前記線成分で表された前記クエリ表面情報及び前記クエリ体内情報の他方をラドン変換することにより生成されている
請求項１に記載の個人認証装置。

【請求項3】

さらに登録部を備えており、
前記登録部は、前記識別用登録データを、前記照合用登録データと関連付けて記録する構成となっており、
さらに、前記登録部は、一人の個人の生体を撮影して得られた１枚のカラーのテンプレート画像から、人体表面の生体情報であるテンプレート表面情報と、体内の生体情報であるテンプレート体内情報とを抽出し、そのうちの一方から当該個人に対応する前記識別用登録データを生成し、他の一方から前記照合用登録データを生成する構成となっており、
前記識別用登録データと前記照合用登録データとは、いずれも、同じ情報構造を有しており、
前記識別用クエリデータと前記照合用クエリデータとは、いずれも、同じ情報構造を有している
請求項１又は２に記載の個人認証装置。

【請求項4】

前記テンプレート表面情報と前記テンプレート体内情報とは、線成分で表されており、
前記識別用登録データは、前記線成分で表された前記テンプレート表面情報及び前記テンプレート体内情報の一方をラドン変換することにより生成されており、
さらに、前記照合用登録データは、前記線成分で表された前記テンプレート表面情報及び前記テンプレート体内情報の他方をラドン変換することにより生成されている
請求項３に記載の個人認証装置。

【請求項5】

前記識別用クエリデータと前記識別用登録データとの前記位置関係とは、これらのデータと基準データとの間の位置関係である
請求項１〜４のいずれか１項に記載の個人認証装置。

【請求項6】

前記基準データは複数とされており、
前記識別用クエリデータ及び前記識別用登録データは、各基準データと、前記識別用クエリデータ及び前記識別用登録データとの位置関係に基づいてグルーピングされており、同じグループのデータが同じインデックスとなるように変換されている
請求項５に記載の個人認証装置。

【請求項7】

前記クエリ画像は、認証対象者の掌の画像であり、前記クエリ表面情報は、前記クエリ画像から抽出された掌紋パターンの情報であり、前記クエリ体内情報は、前記クエリ画像から抽出された静脈パターンの情報である
請求項１〜６のいずれか１項に記載の個人認証装置。

【請求項8】

前記テンプレート画像は、登録対象者の掌の画像であり、前記テンプレート表面情報は、前記テンプレート画像から抽出された掌紋パターンの情報であり、前記テンプレート体内情報は、前記テンプレート画像から抽出された静脈パターンの情報である
請求項３又は４に記載の個人認証装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、個人を認証するための技術に関するものである。より詳しくは、本発明は、大規模な登録データを用いて一意の個人を高速かつ高精度で認証できる１：Ｎ認証を行う技術を提供するものである。

【背景技術】

【0002】

１：Ｎ識別では、ユーザーは自分の生体情報のみを入力すればよいため、利便性の非常に高い認証システムを実現する事ができる。しかしながら１：Ｎ識別は、登録ユーザー数Ｎの増加に伴い、認証精度が劣化するという問題がある。この問題を解決するために、複数の生体情報（指紋、顔、声など）を融合してユーザーを判定することで認証精度を高めるマルチモーダル認証技術が提案されている。しかしこの場合、ユーザーに複数の生体情報を入力させることになり、１：Ｎ識別の本来の長所である利便性が低下してしまう。したがって、必要な生体情報の入力回数を最小限にとどめたまま、認証精度を高める事が重要な課題となる。また、指紋、顔、声などの複数の生体情報を取得するためには、それぞれ異なるセンサーが必要となり、生体認証システム装置への要件が増えてしまう問題もある。

【0003】

例えば、特開２０１０−１５２７０６号公報（下記特許文献１）では、掌の静脈パターンと掌の輪郭像との組み合わせによる２要素認証が提案されており、静脈パターンによる照合結果が２つ以上存在した場合に、掌の輪郭像の差異特徴に基づいて絞込みを行なう事により、誤識別を減少させるものである。

【0004】

また、国際公開ＷＯ２０１３／１３６５５３公報（下記特許文献２）では、掌紋形状に対応する第１テンプレート用データと、静脈形状に対応する第２テンプレート用データとを準備し、掌紋形状に対応する第１認証用データと、静脈形状に対応する第２認証用データとを取得し、２段階で認証を行うことが提案されている。

【0005】

これら特許文献１及び２に記載の技術は、マルチモーダルバイオメトリクスといわれる二つ以上の生体情報を用いているので、認証性能を高めることはできる。しかしながら、これらは１：１照合を前提とした方法なので、例えば大規模な登録データがある場合では、複数の生体情報による照合処理をすべての登録データについて行う必要がある。登録データ全てに対して照合を行う技術では、登録データ数が膨大な場合には処理速度も膨大となってしまう。すなわち、これらの技術は、大規模な登録データを対象とした現実的なシステムにおいては利用できないものである。

【0006】

１：Ｎ識別のＮの数を増やす方法として、特開２０１０−１９１５７３号公報（下記特許文献３）では、指静脈データをデータベースに登録する際に、指の襞データによりグループ化して、グループ毎に登録する事で照合の回数を減らすことが提案されている。これは、指の襞データによりｎ個のグループに分けることでｎ個のデータベースを作成するものである。しかしながら、指静脈と指の襞データを取得するために２回の撮影を行なわなければならず、ユーザーの利便性が損なわれてしまう。また、襞データによるグルーピングの精度は低く、せいぜい２〜数グループであり、決済システムに用いるような膨大な登録データ数へは対応できない。

【0007】

また本発明者は、国際公開ＷＯ２０１２／０１４３００号公報（下記特許文献４）の技術を提案した。この技術では、二つの可視光用のカメラを対向配置し、（１）第１カメラによって取得された第１画像における掌紋の形状から、第１認証用データを生成し、（２）第２カメラによって取得された第２画像における静脈の形状から、第２認証用データを生成し、（３）第１認証用データと第１テンプレートデータとの類似度、及び、第２認証用データと第２テンプレートデータとの類似度（画像間の相関）を用いて、個人の認証を行うことができる。この文献では、ラドン変換を用いて前記した認証用及びテンプレートのデータを生成する例が記載されている。ラドン変換により生成したデータを用いた照合は、回転、拡大縮小に頑健で、さらに平行移動に対しても優れた耐性を持つという利点がある。ただし、この技術は、１：１照合を前提としたものであった。

【0008】

例えば決済システムにおいては、登録ユーザー数が膨大である一方で高いセキュリティが求められる。このようなシステムにおいて利用可能なほどの認証精度及び認証速度を提供可能な１：Ｎ認証技術は実用化されていないという現状にある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0009】

【特許文献1】特開２０１０−１５２７０６号公報

【特許文献2】国際公開ＷＯ２０１３／１３６５５３公報

【特許文献3】特開２０１０−１９１５７３号公報

【特許文献4】国際公開ＷＯ２０１２／０１４３００公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0010】

本発明は、ユーザーの利便性とシステム要件を損なわずに、高速かつ高精度の１：Ｎ認証を実現することができる技術を提供するためのものである。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明は、以下の項目に記載の発明として表現することができる。

【0012】

（項目１）
クエリデータ取得部を備えた個人認証装置において、さらに識別部と照合部とを備えており、
前記クエリデータ取得部は、一人の個人の生体を撮影して得られた１枚のカラーのクエリ画像から、人体表面の生体情報であるクエリ表面情報と、体内の生体情報であるクエリ体内情報を抽出し、そのうちの一方から識別用クエリデータを生成し、他の一方から照合用クエリデータを生成する構成となっており、
前記識別用クエリデータと前記照合用クエリデータとは、いずれも、同じ情報構造を有しており、
前記識別部は、前記識別用クエリデータを用いて、既に登録されている複数の識別用登録データを１：Ｎ識別することによって、照合に用いられるべき１又は複数の前記照合用登録データを特定する構成となっており、
前記照合部は、特定された前記１又は複数の照合用登録データの全てに対して、前記照合用クエリデータとの間の類似度を用いて１：１照合することにより、一意の個人を認証する構成となっている
ことを特徴とする個人認証装置。

【0013】

（項目２）
前記クエリ表面情報と前記クエリ体内情報とは、線成分で表されており、
前記識別用クエリデータは、前記線成分で表された前記クエリ表面情報及び前記クエリ体内情報の一方をラドン変換することにより生成されており、
さらに、前記照合用クエリデータは、前記線成分で表された前記クエリ表面情報及び前記クエリ体内情報の他方をラドン変換することにより生成されている
項目１に記載の個人認証装置。

【0014】

（項目３）
さらに登録部を備えており、
前記登録部は、前記識別用登録データを、前記照合用登録データと関連付けて記録する構成となっており、
さらに、前記登録部は、一人の個人の生体を撮影して得られた１枚のカラーのテンプレート画像から、人体表面の生体情報である前記テンプレート表面情報と、体内の生体情報である前記テンプレート体内情報を抽出し、そのうちの一方から当該個人に対応する識別用登録データを生成し、他の一方から照合用登録データを生成する構成となっており、
前記識別用登録データと前記照合用登録データとは、いずれも、同じ情報構造を有している
項目１又は２に記載の個人認証装置。

【0015】

（項目４）
前記テンプレート表面情報と前記テンプレート体内情報とは、線成分で表されており、
前記識別用登録データは、前記線成分で表された前記テンプレート表面情報及び前記テンプレート体内情報の一方をラドン変換することにより生成されており、
さらに、前記照合用登録データは、前記線成分で表された前記テンプレート表面情報及び前記テンプレート体内情報の他方をラドン変換することにより生成されている
項目３に記載の個人認証装置。

【0016】

（項目５）
前記識別部は、前記識別用クエリデータと前記識別用登録データが属する距離空間における位置関係に基づいて、照合に用いられるべき１又は複数の前記照合用登録データに関連付けられた識別用登録データを特定する構成となっている
項目３又は４に記載の個人認証装置。

【0017】

（項目６）
前記識別用クエリデータと前記識別用登録データとの位置関係とは、これらのデータと基準データとの間の位置関係である
項目５に記載の個人認証装置。

【0018】

（項目７）
前記クエリ画像は、認証対象者の掌の画像であり、前記クエリ表面情報は、前記クエリ画像から抽出された掌紋パターンの情報であり、前記クエリ体内情報は、前記クエリ画像から抽出された静脈パターンの情報である
項目１〜６のいずれか１項に記載の個人認証装置。

【0019】

（項目８）
前記テンプレート画像は、登録対象者の掌の画像であり、前記テンプレート表面情報は、前記テンプレート画像から抽出された掌紋パターンの情報であり、前記テンプレート体内情報は、前記テンプレート画像から抽出された静脈パターンの情報である
項目３〜７のいずれか１項に記載の個人認証装置。

【発明の効果】

【0020】

本発明では、一人の個人の生体を撮影して得られた１枚のカラーのクエリ画像から、人体表面の生体情報であるクエリ表面情報と、体内の生体情報であるクエリ体内情報を抽出し、それぞれから同じ情報構造を有するクエリデータを生成する。識別用クエリデータを用いて、登録されている識別用登録データを識別し、１又は複数の照合に用いられるべき照合用登録データを特定する。ついで、照合用クエリデータと照合用登録データとの類似度を用いて１：１照合をおこなう。これにより、大規模な登録データから、高速かつ高精度で個人を特定する１：Ｎ認証が可能な技術を提供することができる。

【0021】

より具体的には、可視光用の画像取得部を用いて撮影された一つの原画像データから、被認証者の掌における掌紋パターンと静脈パターンの特徴を抽出し、それぞれラドン変換することにより、識別用及び照合用のクエリデータを生成することができる。識別用クエリデータを用いて、登録されている識別用登録データとの距離空間における位置関係に基づいて識別を行うことができる。照合用クエリデータを用いて、登録されている照合用登録データとの間の類似度に基づき１：１照合することができる。これにより、大規模な登録データから高速かつ高精度で個人を特定する１：Ｎ認証を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】本発明の一実施形態における個人認証装置の概略構成を示すブロック図である。

【図2】認証画像取得装置の概略的構成を示すブロック図である。

【図3】認証用画像処理部の概略的構成を示すブロック図である。

【図4】認証用及びテンプレート用の原画像を取得するための装置の使用例を説明するための説明図である。

【図5】識別用クエリ画像処理部の概略的構成を示すブロック図である。

【図6】照合用クエリ画像処理部の概略的構成を示すブロック図である。

【図7】テンプレート画像取得装置の概略的構成を示すブロック図である。

【図8】テンプレート画像処理部の概略的構成を示すブロック図である。

【図9】識別用テンプレート画像処理部の概略的構成を示すブロック図である。

【図10】照合用テンプレート画像処理部の概略的構成を示すブロック図である。

【図11】識別部の概略的構成を示すブロック図である。

【図12】本発明の一実施形態における個人認証方法の概略的な流れを示すフローチャートである。

【図13】テンプレート用の画像の処理手順を説明するためのフローチャートである。

【図14】テンプレート用及び認証用の画像の処理に伴って得られる画像の例を説明するための説明図である。

【図15】テンプレート用及び認証用の画像の処理の流れを示すブロック図である。

【図16】識別用テーブル生成の処理手順を説明するためのフローチャートである。

【図17】認証用の画像の処理手順を説明するためのフローチャートである。

【図18】図１の実施形態の変形例１を説明するための概略的なブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

以下、本発明の一実施形態を、添付図面を参照しながら説明する。

【0024】

（本実施形態に係る個人認証システムの構成）
まず、本発明の一実施形態に係る個人認証システムの構成を、図１に基づいて説明する。

【0025】

この個人認証システムは、クエリ画像である認証画像を取得する認証画像取得装置１（クエリデータ取得部の具体例に相当）と、テンプレート画像取得装置２（登録部の具体例に相当）と、識別部４と、照合部３とを備えている（図１参照）。識別部４の基本的な機能は、認証画像取得装置１により取得した認証画像に類似するテンプレートを識別（すなわち検索）し、テンプレートに対応するIDを絞り込むことである。照合部３の基本的な機能は、認証画像取得装置１により取得した照合画像と識別により絞り込まれたIDに対応するテンプレートとを照合する事により、一意の個人を認証することである。本実施形態では、適宜なネットワークないし通信路を介して、相互の機能要素どうしでデータの送信又は受信が可能となっている。各機能ブロック内の機能要素においても同様である。

【0026】

（認証画像取得装置）
認証画像取得装置１は、認証用光源１１と、認証用画像取得部１２と、認証用画像処理部１３とを備えている（図２参照）。

【0027】

認証用光源１１は、可視光領域での赤色光を少なくとも含む光を、人体の掌に向けて照射できる構成となっている。認証用光源１１は、赤色光を含む可視光領域の波長の光を放出できる発光体（たとえばＬＥＤ）で構成することができる。なお、光源を、太陽光や環境光とすることも基本的には可能である。ただし、光源を人工光とし、照射される光の波長範囲を正確に把握することにより、認証の精度を向上させることができる。ここで、赤色光とは、この明細書においては、おおよそ580〜750nm（ナノメータ）の波長の光（いわゆる赤色系の光）をいうが、どの程度の波長が最善かは、実験的に決定できる。アンバー系（おおよそ590〜630nｍの波長）の光がさらに好ましいと考えられる。また、光源としては、これらの波長帯域の光のみを発光するものであってもよいが、他の波長の光を含むことは可能である。また、フィルタリングにより所望の光を発する光源も使用可能である。ただし、赤色光以外の可視光は、静脈形状の抽出においてはノイズとして作用する可能性があるので、ノイズを減らすためには、赤色光のみを発光する光源であることが好ましい。

【0028】

認証用画像取得部１２は、認証用光源１１から照射されて、人体の掌において反射した光で構成される少なくとも１枚の反射画像（すなわち画像データ）を取得する構成となっている。このような認証用画像取得部１２は、デジタルカメラやイメージスキャナなどの適宜な装置により構成することができる。あるいは、画像取得部１２は、携帯端末に取り付けられたカメラにより構成することができる。

【0029】

認証用画像処理部１３は、識別用クエリ画像処理部１３１と照合用クエリ画像処理部１３２とで構成される（図３参照）。識別用クエリ画像処理部１３１は、反射画像を画像処理することによって、１枚の反射画像から、掌における識別用の掌紋形状を抽出する処理を行う。識別用クエリ画像処理部１３１は、掌の反射画像に対応するデータを、RGB色空間のR信号、G信号、B信号に基づくグレースケールの値に変換することにより、前記掌紋の形状を抽出する処理を行う構成となっている。

【0030】

識別用クエリ画像処理部１３１は、掌紋特徴抽出部１３１１と、特徴データ変換部１３１２で構成される（図５参照）。掌紋特徴抽出部１３１１は、識別用クエリ画像処理部１３１の動作として前述したグレースケール値への変換を行ない、掌紋の形状を２値化画像として抽出する。特徴データ変換部１３１２は、前記２値化画像をラドン変換し、半径方向の周波数スペクトルを抽出した後、対数極座標系変換した位相限定画像へ変換する事により識別用特徴データ（識別用クエリデータに相当）を生成する。

【0031】

照合用クエリ画像処理部１３２は、掌の反射画像に対応するデータをHSV色空間に変換し、このHSV色空間上でH信号の位相とS信号の強度とを変更し、その後HSV色空間をRGB色空間及びCMYK色空間に変換することで得られた色信号として静脈形状を抽出する。この画像処理の詳細については後述する。

【0032】

照合用クエリ画像処理部１３２は、静脈特徴抽出部１３２１と、特徴データ変換部１３２２で構成される（図６参照）。静脈特徴抽出部１３２１は、照合用クエリ画像処理部１３２の動作として前述した色信号の抽出を行い、さらに、抽出した静脈形状を２値化画像として抽出する。特徴データ変換部１３２２は、前記２値化画像をラドン変換し、半径方向の周波数スペクトルを抽出した後、対数極座標系変換した位相限定画像へ変換する事により照合用特徴データ（照合用クエリデータに相当）を生成する。特徴データ変換部１３２２は、識別用クエリ画像処理部１３１の特徴データ変換部１３１２と同様の処理を行うので、両者を同一のコンピュータあるいはコンピュータプログラムとして実装することができる。

【0033】

ここで、本実施形態における識別用クエリデータと照合用クエリデータとは、同じ処理によって生成されているので、同じ情報構造を有している。ここで、同じ情報構造とは、同じ意味尺度を持つ情報系列からなるデータ構造という意味である。例えば、前記の識別用及び照合用のいずれの２値画像においても、掌紋と静脈それぞれの線分の位置情報を有しており、これらは同じ情報構造である。また、前記処理以外にも、掌紋、及び静脈を強調した画像から、局所特徴量や大域特徴量を抽出して生成した情報系列どうしや、位相成分のみを抽出した画像どうしも、同じ情報構造を有しているといえる。同じ情報構造を有しているということは同じ情報量を有していることを意味するため、同じ閾値を設定すれば、同じ識別精度を有していることを意味する。ここで、同じ情報量とは、同じ意味尺度を持ち、同じデータ次元、即ちデータ長を持つ事を意味している。またここで意味尺度とは、情報が表す意味とその数値の基準の事である。前述した、線分の位置情報、局所特徴量、大域特徴量、位相成分などは、それぞれが特徴的な情報を持ち、基準化された数値を持つ意味尺度と言える。

【0034】

認証用光源１１と画像取得部１２とを、いずれも、一つの携帯端末に実装することができる。そのような実装例を図４に示す。ここでは、携帯端末６として、いわゆるスマートフォンが用いられている。図中符号８は人の手を示している。

【0035】

携帯端末６は、赤色光を含む光を外部に向けて発することができる表示画面６１と、付属のカメラ６２を備えている。そして、図４の具体例では、認証用光源が、表示画面６１により構成されており、認証用画像取得部が、カメラ６２により構成されている。また、図４の携帯端末６は、表示画面６１を光らせるためのバックライト（図示せず）を備えており、バックライトからの光が表示画面を透過することにより、表示画面６１を光らせることができるようになっている。一般に、スマートフォンの表示画面は、液晶ディスプレイで構成されていることが多い。液晶パネルは、バックライトからの光の透過色や透過量を、カラーフィルタや偏光フィルタの制御により調整することができる。したがって、液晶パネルを制御して、本実施形態に適した波長域の光を作り出すことにより、本実施形態の光源としての動作が可能となる。なお、表示画面としては、液晶ディスプレイに代えて、例えば有機ＥＬディスプレイやＬＥＤディスプレイなど、必要な波長の発光が得られる適宜のディスプレイを用いることができる。

【0036】

（テンプレート画像取得装置）
テンプレート画像取得装置（登録部に相当）２は、テンプレート用光源２１と、テンプレート用画像取得部２２と、テンプレート画像処理部２３と、照合用テンプレートデータ記憶部２４とを備えている（図７参照）。なお、テンプレートデータとは登録データを意味する。

【0037】

テンプレート用光源２１は、可視光領域での赤色光を少なくとも含む光を、人体の掌に向けて照射できる構成となっている。テンプレート用光源２１は、前記した認証用光源１１と同様に構成することができる。また、一つの光源を両方の用途に使うことも可能である。

【0038】

テンプレート用画像取得部２２は、テンプレート用光源２１から、人体の掌において反射した光で構成される少なくとも１枚の反射画像を取得する構成となっている。テンプレート用画像取得部２２は、前記した認証用画像取得部１２と同様に構成することができ、さらに、一つの画像取得部（たとえばカメラ）を両方の用途に使うことも可能である。

【0039】

テンプレート画像処理部２３は、識別用テンプレート画像処理部２３１と、照合用テンプレート画像処理部２３２で構成され、反射画像を画像処理することによって、１枚の反射画像から、識別用テンプレートと照合用テンプレートを生成する（図８参照）。識別用テンプレート画像処理部２３１は、前述した識別用クエリ画像処理部１３１の処理と同様のグレースケール値への変換を行ない、掌におけるテンプレート用の掌紋形状を抽出することによってテンプレートデータを生成する処理を行う。

【0040】

識別用テンプレート画像処理部２３１は、掌紋特徴抽出部２３１１と、特徴データ変換部２３１２で構成される（図９参照）。掌紋特徴抽出部２３１１は、識別用テンプレート画像処理部２３１の機能として前述したグレースケール値への変換を行ない、掌紋の形状を２値化画像として抽出する。特徴データ変換部２３１２は、前記２値化画像をラドン変換し、半径方向の周波数スペクトルを抽出した後、対数極座標系変換した位相限定画像へ変換する事により識別用特徴データ（識別用テンプレートデータ）を生成する。識別用テンプレート画像処理部２３１は、識別用クエリ画像処理部１３２と同様の処理を行うので、両者を同一のコンピュータあるいはコンピュータプログラムとして実装することができる。

【0041】

照合用テンプレート画像処理部２３２は、前述した照合用クエリ画像処理部１３２の処理と同様の色信号への変換を行ない、掌におけるテンプレート用の静脈形状を抽出することによって照合用テンプレートデータを生成する処理を行う。

【0042】

照合用テンプレート画像処理部２３２は、静脈特徴抽出部２３２１と、特徴データ変換部２３２２で構成される（図１０参照）。静脈特徴抽出部２３２１は前述した色信号への変換を行ない、静脈の形状を２値化画像として抽出する。特徴データ変換部２３２２は、前記２値化画像をラドン変換し、半径方向の周波数スペクトルを抽出した後、対数極座標系変換した位相限定画像へ変換する事により照合用特徴データ（照合用テンプレートデータ）を生成する。照合用テンプレート画像処理部２３２の処理の内容は、前記した照合用クエリ画像処理部１３２と同様とすることができるので、両者を同一のコンピュータあるいはコンピュータプログラムとして実装することができる。

【0043】

ここで、本実施形態における識別用登録データと照合用登録データとは、同じ処理によって生成されているので、同じ情報構造を有している。ここで、同じ情報構造とは、同じ意味尺度を持つ情報系列からなるデータ構造という意味である。具体的には、前記した識別用及び照合用の位相限定画像は、いずれも２値画像をラドン変換して半径方向の周波数スペクトルを対数極座標系で表現した位相画像であり、同じ意味尺度を持った情報系列である。ラドン変換以外の処理も可能である。例えば、前記した２値化により生成された画像はいずれも、掌紋と静脈それぞれの線分の位置情報を有しており、同じ情報構造であるといえる。さらに、これらの処理以外の処理も可能であり、掌紋、及び静脈を強調した画像から、局所特徴量や大域特徴量を抽出して生成した情報系列どうしや、位相成分のみを抽出した画像どうしも、同じ情報構造を有しているといえる。同じ情報構造を有しているということは、同じ情報量を有していることを意味し、したがって、同じ識別精度を有していることを意味する。ここで、同じ情報量とは、同じ意味尺度を持ち、同じデータ次元、即ちデータ長を持つ事を意味している。

【0044】

照合用テンプレートデータ記憶部２４は、照合用テンプレート画像処理部２３２で生成された照合用テンプレートデータを記憶する構成となっている。照合用テンプレートデータ記憶部２４は、たとえばコンピュータ用のメモリにより構成することができる。また、テンプレートデータ記憶部２４は、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどの、デジタルデータを記録可能な適宜の装置により構成可能である。

【0045】

（識別部）
識別部４は、識別用テーブル生成部４１、識別用テーブル参照部４２、識別用テーブル記憶部４３で構成される（図１１参照）。

【0046】

識別用テーブル生成部４１は、識別用テンプレートデータに基づいて、類似のデータが同じテーブルインデックスを持つようなインデックス値に変換する。インデックス値への変換は、識別用特徴データを表す画像同士のユークリッド距離空間における位置が近い程、同じインデックス値になるような変換を用いる。インデックス値への変換の具体的処理内容については後述する。

【0047】

識別用テーブル記憶部４３は、前記識別用テンプレートデータに基づいて変換されたインデックス値に関係づけて、個人に対応したIDをテーブル（具体的にはインデックス）に記憶する。

【0048】

識別テーブル参照部４２は、認証画像取得装置１で取得された識別用特徴データ（識別用クエリデータ）を、前述した識別用特徴データを表す画像同士のユークリッド距離空間における位置が近い程、同じインデックス値になるような変換を用いてインデックス値に変換し、識別用テーブル記憶部４３を参照して、当該インデックス値に記憶されているIDを取得する。識別処理の具体的処理内容については後述する。

【0049】

前記取得されたIDは、識別用データに類似している識別用テンプレートデータのIDに相当している。取得されるIDは複数の場合もある。

【0050】

照合部３は、認証画像取得装置１で取得された照合用データ（照合用クエリデータ）と、前記識別部４で取得したIDに対応する、照合用テンプレートデータ記憶部２４に記憶されたテンプレートデータ（照合用登録データ）とを照合することにより、個人の認証を行う構成となっている。照合処理の具体的処理内容については後述する。

【0051】

（個人認証の手順）
ついで、前記した個人認証システムを用いた個人認証方法を、図１２〜図１７をさらに参照しながら説明する。

【0052】

（全体的な手順）
本実施形態の個人認証の全体的な流れを図１２に示す。

【0053】

（図１２のＳＡ−１）
まず、使用者の掌を撮影することによって得た１枚の反射画像から、識別用テンプレートデータと照合用テンプレートデータとを、テンプレート画像処理部２３が生成する。

【0054】

（図１２のＳＡ−２）
ついで、生成した識別用テンプレートデータに基づいて、テーブルインデックス値への変換を行い、識別用テーブルの当該インデックスに使用者のIDを記憶する。ここで、テーブルインデックス値とは、登録される識別用テンプレートデータのグルーピングの番号に相当し、テーブルインデックス値への変換とは、グルーピングした際のグループ番号を得ることを指し、同じテーブルインデックス値を持つテンプレートデータは、同じグループに属している事を意味する。
この処理は識別用テーブル生成部４により行われる。

【0055】

IDの記憶には、通常の直接アドレス表によるテーブルに記憶する以外にも、チェイン法によるテーブルに記憶する方法、木構造のテーブルに記憶する方法も可能である。チェイン法や木構造は広く知られたものであるため、ここでは詳細の説明は省く。

【0056】

（図１２のＳＡ−３）
ついで、生成した照合用テンプレートデータを、IDと対応付けて照合用テンプレートデータ記憶部２４に格納する。

【0057】

（図１２のＳＡ−４）
ついで、認証時において、使用者の掌を撮影することによって認証用画像（１枚のカラーの反射画像）を取得する。そして、この認証用画像を用いて、識別用データ（識別用クエリデータ）と照合用データ（照合用クエリデータ）を生成する。

【0058】

（図１２のＳＡ−５）
ついで、識別用データに基づいて、識別テーブル参照部４２がテーブルインデックス値への変換を行い、識別用テーブルを参照して、当該インデックスに格納されているIDを取得する。

【0059】

（図１２のＳＡ−６）
ついで、照合部３は、取得されたIDに対応する、照合用テンプレートデータを、照合用テンプレートデータ記憶部から取得する。

【0060】

（図１２のＳＡ−７）
ついで、照合部３は、取得した照合用テンプレートデータと、照合用データとを１：１照合することにより、その類似度を用いて、個人認証を行う。

【0061】

前記した各処理の詳細を、以下において、さらに詳しく説明する。

【0062】

（テンプレート画像の処理）
（図１３のステップＳＢ−１）
認証処理の前に、以下の手順により、テンプレート用画像の処理が行われる。まず、テンプレート用光源２１から、可視光領域での赤色光を少なくとも含む光を人体の掌に照射する。そして、人体の掌において反射した光で構成される少なくとも１枚の反射画像を、テンプレート用画像取得部２２により取得する。ここで、テンプレート用画像取得部２２によりハードウエア的に取得される画像の色空間は、ＲＧＢは一般に２５６階調のトゥルーカラーを使用するが、他の形式でも可能である。むしろ一般的なデバイス（たとえばカメラ）の多くは、ＹＵＶ色空間でのデータをハードウエア的に取得する。この場合、例えば、ＹＵＶ色空間でのデータをソフトウエア的に変換して、ＲＧＢ色空間のデータを生成し、これをその後の計算に用いることができる。もちろん、テンプレート用画像取得部２２がハードウエア的にＲＧＢ色空間のデータを取得する構成であってもよい。なお、ＲＧＢ色空間とＹＵＶ色空間とは、相互に変換可能な補色関係にある。

【0063】

（図１３のステップＳＢ−２）
ついで、識別用テンプレート画像処理部２３１の掌紋特徴抽出部２３１１は、反射画像を画像処理することによって、１枚の前記反射画像から、前記掌におけるテンプレート用の掌紋形状を、識別用登録データ生成用の識別用テンプレートデータ（テンプレート表面情報）として抽出する（図１４（ａ）参照）。識別用テンプレートデータとしては、図１４（ａ）の形状を抽象化して、図１４（ｂ）に示すような掌紋部分のみの形状データとすることができる。

【0064】

識別用テンプレート画像処理部２３１の掌紋特徴抽出部２３１１は、テンプレート用画像取得部２２により取得されたＲＧＢ色空間のデータを変換して、例えばビットマップ画像を生成し、さらに掌紋形状の特徴を抽出するためのグレースケール画像への変換を行う。掌紋とは、手の平の微細な凹凸によって表される紋であり、個人によって異なる特徴的な形状となっている。

【0065】

掌紋形状抽出の方法としては、既存の技術を用いることができる。たとえば、原画像に対してグレースケール化及びラプラシアンフィルタを適用することにより、原画像から、掌紋を表すエッジ画像を生成することができる。

【0066】

本実施形態では、掌紋の形状特徴、特に、手相線を強調して取得するため、原画像にローパスフィルタ処理を行い、処理後の画像にgaborフィルタでエッジ強調を行ったうえでグレースケール画像を生成し、さらに生成されたグレースケール画像に対してエロ―ジョン処理を行って、掌紋形状、とりわけ手相線が強調された識別用テンプレートデータを生成することが好ましい。なお、ローパスフィルタ、gaborフィルタ、及び、エロ―ジョン手法は、いずれも広く知られたものであるため、ここでは詳細の説明は省く。

【0067】

（図１３のステップＳＢ−３）
これと並行してあるいは前後して、照合用テンプレート画像処理部２３２の静脈特徴抽出部２３２１は、反射画像を画像処理することによって、１枚の前記反射画像から、前記掌におけるテンプレート用の静脈形状を、照合用テンプレートデータ（テンプレート体内情報に対応）として抽出する（図１４（ｃ）参照）。照合用テンプレートデータとしては、図１４（ｃ）の形状を抽象化して、図１４（ｄ）に示すような静脈部分のみの形状データとすることができる。静脈形状の抽出処理について、以下において詳しく説明する。

【0068】

テンプレート用画像取得部２２により取得された原画像から、静脈形状が強く現れる情報をみつけ、その特徴を抽出する事が必要になる。ここで、本発明者の知見によれば、赤色光を掌に照射して得られた画像においては、最も強く静脈パターンが現れるのが、CMYK色空間上のM（マゼンタ）信号であり、さらに、静脈パターンが現れず、掌紋形状が表出されるのがRGB色空間のG信号である。

【0069】

さらに、この二つの色信号に加え、静脈と掌紋のどちらの形状にも現れやすいRGB色空間のR信号を加え、さらに次に説明する処理を行うことにより、照合用テンプレートデータを生成する。

【0070】

まず、原画像上の各画素のＲＧＢ値をHSV変換し、色相環上にマッピングする。次に色相環上にマッピングされたＲ信号値、Ｇ信号値、Ｂ信号値（つまりHSV空間における色相Hの位相）を適宜に設定された値で移動させる。さらに、HSV空間における彩度（Ｓの値）の強度（大きさ）を適宜に設定された値に変更する。ここでの変更量は実験的に決定できるものである。

【0071】

前記RGB色空間における画像データをHSV空間に変換するには、一般的に、下記のような式を用いることができる。
H=60*(G-B)/(MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B]) if R=MAX[R,G,B]
H=60*(B-R)/(MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B])+120 if G=MAX[R,G,B]
H=60*(R-G)/(MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B])+240 if B=MAX[R,G,B]
S=MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B]
V=MAX[R,G,B]

【0072】

本実施形態では、ＲＧＢ色空間のR信号とG信号は、HSV空間上で彩度（Ｓの値）をマイナス向に３０％減衰させて生成されたR'信号、G'信号に変更する。またCMYK色空間上のM（マゼンタ）信号は、HSV空間上でHの位相を＋１５°移動し、さらにSの値をマイナス向に３０％減衰させて生成されたM'信号に変更される。この色相の移動の幅（つまり変更の幅）と彩度の変更の値は実験によって決定される。

【0073】

前記の処理により、当初のRGB空間及びCMYK空間のデータとは異なる、R'信号、G'信号、M'信号空間でのデータを取得できる。本実施形態では、このようにして得たR'、G'、M'空間のデータは、それぞれ8bit(256階調)のグレースケール画像として表現できる。

【0074】

ＧＰvein＝ (α₁＊R'＋α₂＊M'−α₃＊G')
ここで、
ＧＰvein：R'信号、G'信号、M'信号の値から得られたグレースケールデータ
R'：前記ＲＧＢ色空間におけるＲ信号の値をＨＳＶ表色系に変換し、彩度を(−30%)変更し、ＲＧＢ表色系に戻した値)
G'：前記ＲＧＢ色空間におけるG信号の値をＨＳＶ表色系に変換し、彩度を(−30%)変更し、ＲＧＢ表色系に戻した値
M'：前記CMYK色空間におけるマゼンタ信号をＨＳＶ表色系に変換し、色相を（＋15°）、彩度を(−30%)変更し、ＣＭＹＫ表色系に戻した値
α：係数（実験的に決定される）
である。

【0075】

例えば、実験値として最適な係数値は、
ＧＰvein＝ (0.6＊R'＋0.6＊M'−0.2＊G')
である。

【0076】

ここで、前記したＧＰveinの算出は、各画素において行われるが、もし、各画素での算出結果が0以下になった場合は、ＧＰveinの値を0とし、各画素での算出結果が255以上になった場合は、ＧＰveinの値を255とする。このようにして、静脈パターンが強調されたグレースケール画像として、照合用テンプレートデータを生成できる。ただし、前記したＧＰveinを求める式は単なる一例であり、具体的な式は制約されない。具体的な算出式は、前記した知見に基づいて当業者に実施可能な実験により、適宜に設定できる。線形結合で表される必要もない。

【0077】

なお、前記においては、RGB色空間におけるR信号及びG信号と、CMYK色空間におけるマゼンタ信号とを用いる例を述べてきたが、RGB色空間におけるB信号やCMYK色空間におけるシアン信号、イエロー信号を追加的に用いることができる。

【0078】

さらに、前記では、ＲＧＢ色空間とＣＭＹＫ色空間を直接的に用いているが、RGB色空間と変換可能な色空間（例えばYCbCr、YIQ、Luv、Lab、XYZ）を、RGB色空間に代えて用いて、テンプレート画像あるいはクエリ画像におけるデータの特徴を抽出することができる。すなわち、RGB空間におけるデータと、それと変換可能な色空間におけるデータとは、所定の数式により変換できる。したがって、前記における説明は、所定のデータ変換を介在させることにより、RGB色空間以外のデータを用いる場合にも同様に当てはまる。したがって、本発明におけるRGB空間での特徴を表すデータに代えて、このデータを他の色空間にマッピングして得られるデータを用いて画像の特徴を表すこと、あるいは、このように表された特徴量を用いて識別を行うことは、本発明の範囲に含まれる。

【0079】

前記の説明における各係数については、実験的に最適値を定めることができる。係数が負値の場合もある。また、前記係数αは、外部の光源環境（例えば明るさ）によって、一般的には実験的に決定される。

【0080】

（図１３のステップＳＢ−４、ＳＢ−５）
ついで識別用テンプレート画像処理部２３１の掌紋特徴抽出部２３１１及び、照合用テンプレート画像処理部２３２の静脈特徴抽出部２３２１は、グレースケールのテンプレートデータ（識別用及び照合用）をそれぞれ２値化する。

【0081】

テンプレートデータ（ＴＤ）の２値化は、各ピクセルや各ブロックにおいて移動平均を取るなど、一般的な手法により行うことができるので、ここでは詳しい説明は省略する。２値化は、識別用テンプレートデータ、及び照合用テンプレートデータの両方とも行うが、必ずしも同じ２値化の手法である必要はない。
２値化は、掌紋及び静脈の線分パターン情報を抽出するものであり、抽出後のデータは、掌紋と静脈それぞれの線分の位置情報を有している。したがって、これらのデータについての二値化の手法が異なっていても、これらは同じ情報構造であるといえる。

【0082】

（図１３のステップＳＢ−６、ＳＢ−７）
ついで、識別用テンプレート画像処理部２３１の特徴データ変換部２３１２及び、照合用テンプレート画像処理部２３２の特徴データ変換部２３２２は、テンプレートデータ（識別用及び照合用）の特徴抽出を行う。特徴を抽出する方法として、ラドン変換を用いる。この方法は、２次元画像であるテンプレート画像に対して、θ方向（θ＝０〜１８０°）の軸上に投影し、投影軸上の位置ρと、角度θとによって表現する処理を行うものである。

【0083】

（図１３のステップＳＢ−８、ＳＢ−９）
ついで、識別用テンプレート画像処理部２３１の特徴データ変換部２３１２及び、照合用テンプレート画像処理部２３２の特徴データ変換部２３２２は、ラドン変換された特徴データに対して、ρ方向のFourier変換を行ない、その振幅成分のみを抽出する。具体的にはFourier変換後の実部と虚部の自乗和の平方根を取ることにより振幅成分を得る。振幅成分のみを抽出することによりρ方向に線形推移不変（shift-invariant）となる。

【0084】

ついで、識別用テンプレート画像処理部２３１の特徴データ変換部２３１２及び、照合用テンプレート画像処理部２３２の特徴データ変換部２３２２は、ρ方向に対して、対数座標変換を行う。具体的には、ρ→log(ρ)とし、特徴データは対数極座標系となる。

【0085】

（図１３のステップＳＢ−１０、ＳＢ−１１）
ついで、識別用テンプレート画像処理部２３１の特徴データ変換部２３１２及び、照合用テンプレート画像処理部２３２の特徴データ変換部２３２２は、後に処理の計算をしやすくするため、対数極座標系の特徴データに対して、位相のみを抽出した位相限定画像に変換する処理を行う。具体的には、対数極座標系となった２次元の特徴データに対して、２次元Fourier変換を行い、振幅成分を１にした後、２次元逆Fourier変換を行う。

【0086】

位相限定画像変換もよく知られているので、詳しい説明は省略する。この実施形態では、位相限定画像変換データが、識別用及び照合用の双方において、テンプレート画像の特徴を表すデータ（つまり識別用及び照合用の登録データ）となっている。

【0087】

図１５に、２値画像から位相限定画像変換データへの、詳細な処理の流れを示す。各処理の内容は前述の通りである。

【0088】

（図１３のステップＳＢ−１２）
ついで、テンプレート画像処理部２３は、前記処理が施された識別用テンプレートデータ（識別用登録データ）と個人に対応したID番号を、識別部４の識別用テーブル生成部４１に渡す。併せて、照合用テンプレートデータ（照合用登録データ）を、個人に対応したID番号に紐づけて照合用テンプレートデータ記憶部２４に保存する。前記した処理を、通常は、識別の前に実行しておく。識別処理については後述する。

【0089】

（識別用テーブル生成処理）
以下、識別用テーブルの生成処理の具体例について説明する。

【0090】

（図１６のステップＳＣ−１）
識別用テーブル生成部４１は、対象個人のIDと識別用テンプレートデータ（識別用登録データ）を取得する。

【0091】

（図１６のステップＳＣ−２）
ついで、識別テーブル生成部４１は、識別用テンプレートデータ（識別用登録データ）に基づいて、類似のデータが同じインデックス値となるような変換を行う。具体的には、識別用テンプレートデータを、当該データ長の次元をもつテンプレートベクトルとした場合に、ユークリッド距離空間における位置が近いベクトル同士が同じテーブルインデックスを持つようなインデックス値に変換する。

【0092】

ユークリッド距離空間における位置が近いベクトル同士が同じテーブルインデックスを持つようにする方法の一つとして、Locality-sensitive Hashing(LSH)があり、テンプレートベクトルにランダムハッシュ関数を適用することで、ユークリッド距離が近い、即ち類似のものが同じハッシュ値となるようにする事が出来る。

【0093】

また、ユークリッド距離に基づいてクラスタリングを行って、同じクラスのデータが同じインデックスとなるようにすることも出来る。

【0094】

さらに、前記した距離とは、二つのデータ間の直接の距離に限らず、何らかの基準データに対するそれぞれの距離であってもよい。

【0095】

また、複数の基準ベクトルを設定し、各基準ベクトルとテンプレートベクトルの位置関係、例えば最近傍基準ベクトルや、各基準ベクトルとの距離の大小関係や距離の順序等に基づいてテンプレートベクトル（つまりデータ）をグルーピングし、同じグループのデータが同じインデックスとなるようにすることも出来る。

【0096】

ここで、距離はユークリッド距離以外にも、マンハッタン距離、チェビチェフ距離など、任意の距離関数が適用可能である。

【0097】

これらの距離算出は、一般的な手法により実行できるので、これについての詳細な説明は省略する。

【0098】

（図１６のステップＳＣ−３）
ついで、識別用テーブル生成部４１は、識別用テーブル記憶部４３に記憶されている識別用テーブルを参照して、変換されたインデックス値に該当するテーブルインデックスへ、対象個人のIDを追加記憶する。
該当インデックスがテーブルに存在しない場合は、テーブルへインデックスを追加したのちにIDを追加記憶する。

【0099】

（認証画像の処理）
以下、認証画像の処理について説明する。認証画像の処理は、基本的には、テンプレート画像の処理と同様に実行できる。

【0100】

（図１７のステップＳＤ−１）
まず、認証用光源１１から、可視光領域での赤色光を少なくとも含む光を人体の掌に照射する。そして、人体の掌において反射した光で構成される少なくとも１枚の反射画像を、認証用画像取得部１２により取得する。

【0101】

（図１７のステップＳＤ−２）
ついで、認証画像処理部１３の識別用クエリ画像処理部１３１は、反射画像を画像処理することによって、１枚の前記反射画像から、前記掌における掌紋形状を、識別用データ（クエリ表面情報）として抽出する（図１４（ａ）参照）。なお、図１４はテンプレートデータの説明図であるが、クエリデータについても同様の処理なので、ここで参照する。識別用データとしては、図１４（ａ）の形状を抽象化して、図１４（ｂ）に示すような掌紋部分のみの形状データとすることができる。なお、抽象化を行うかどうかは、テンプレートデータ生成時の処理に対応して決定される。

【0102】

（図１７のステップＳＤ−３）
これと並行してあるいは前後して、認証画像処理部１３の照合用クエリ画像処理部１３２は、反射画像を画像処理することによって、１枚の前記反射画像から、前記掌における静脈形状を、照合用データ（クエリ体内情報）として抽出する（図１４（ｃ）参照）。照合用データとしては、図１４（ｃ）の形状を抽象化して、図１４（ｄ）に示すような静脈部分のみの形状データとすることができる。

【0103】

（図１７のステップＳＤ−４，ＳＤ−５）
ついで、識別用クエリ画像処理部１３１の掌紋特徴抽出部１３１１及び、照合用クエリ画像処理部１３２の静脈特徴抽出部１３２１は、グレースケールの識別用データ、及び照合用データを２値化する。

【0104】

（図１７のステップＳＤ−６、ＳＤ−７）
ついで、識別用クエリ画像処理部１３１の特徴データ変換部１３１２及び、照合用クエリ画像処理部１３２の特徴データ変換１３２２は、識別用データ、及び照合用データの特徴抽出を行う。特徴抽出は、前述したテンプレート画像処理と同様であり、要するにラドン変換を施した後にFourier変換の振幅成分を抽出するものである。

【0105】

（図１７のステップＳＤ−８、ＳＤ−９）
ついで、識別用クエリ画像処理部１３１の特徴データ変換部１３１２及び、照合用クエリ画像処理部１３２の特徴データ変換１３２２は、特徴抽出されたデータの座標変換を行う。座標変換は、前述したテンプレート画像処理と同様であり、対数極座標系への変換である。

【0106】

（図１７のステップＳＤ−１０、ＳＤ−１１）
ついで、前記処理が施された識別用データ、及び照合用データを、後に処理の計算をしやすくするために、前述したテンプレート画像処理と同様に、位相限定画像に変換し、識別用クエリデータ、及び照合用クエリデータとする。

【0107】

（図１７のステップＳＤ−１２）
ついで、識別部４の識別テーブル参照部４２は、識別用クエリデータに基づき、類似のデータが同じインデックス値となるような、識別用テーブル生成処理（ＳＢ−１２）と同一の変換を行い、インデックス値を生成する。次いで、識別テーブル参照部４２は、識別テーブル記憶部４３に記憶されている識別テーブルを参照して、変換により得られたインデックス値に相当するテーブルインデックスに記憶されているIDを取得する。この際、インデックス値に対応して記憶されているIDは複数の場合もある。

【0108】

（図１７のステップＳＤ−１３）
ついで、取得されたIDに対応する照合用テンプレートデータを、照合用テンプレートデータ記憶部２４から取得する。識別されたIDが複数の場合には、各IDに対応する照合用テンプレートデータを全て取得する。

【0109】

（図１７のステップＳＤ−１４）
ついで、照合部３は、IDに対応する取得した照合用テンプレートデータ（照合用登録データ）と、ＳＤ−１１の処理により生成した照合用クエリデータとの１：１照合を行う。照合時の類似度は、照合用テンプレートデータと照合用クエリデータとの相互相関を求めた際の、最大値やその周辺から得られた値を尺度として判定できる。そして、予め定めた閾値により、個人の同一性の判定を行うことができる。併せて、相関最大値が生じた画像上の位置により、回転角（θ）及び倍率（ρ）を算出することもできる。
複数のIDが識別された場合には、その中で最も相関が高いIDを選択することで、精度良く個人認証が可能である。

【0110】

本実施形態によれば、可視光用の画像取得部（たとえば可視光用カメラ）を用いて撮影された一つの原画像データから、被識別者の掌における静脈パターンの特徴と掌紋形状の特徴を抽出し、高い精度での個人認証を簡便に行うことが可能となる。このため、装置の簡易化、軽量化、低コスト化を図ることが可能となる。

【0111】

しかも、本実施形態では、一つの光源（赤色光を発するもの）を用いて、掌紋抽出と静脈抽出とを行うことができるので、その点でも、装置の簡易化、軽量化、低コスト化を図ることができる。ただし、複数の光源を用いることは、本発明において可能である。

【0112】

（変形例１）
前記実施形態では、認証システムを、認証画像取得装置とテンプレート画像取得装置と識別部と照合部とを備えた構成とした。これに対して、変形例１のシステムでは、さらに、暗号化特徴データ送信装置５１と暗号化特徴データ受信装置５２とを備えた構成としている（図１８参照）。以下の例では、認証画像取得装置１と、照合用テンプレートデータ記憶部２４を含まないテンプレート画像取得装置２と、暗号化特徴データ送信装置５１が、スマートフォンなどの携帯端末に実装されており、識別部４と、照合部３と、照合用テンプレートデータ記憶部２４と、暗号化特徴データ受信装置５２とが、サーバ上に実装されていて、これらがネットワークを介して通信する構成であると仮定する。もちろん、このようなシステム構成は一例に過ぎず、他の構成も可能である。

【0113】

この変形例１のシステムでは、具体的には、スマートフォンを使って、サーバ上で個人識別を行うことで、クレジットカード決済を可能とするシステムを作る事が出来る。例えばネットショッピングや、店舗でのカードレス決済に応用可能である。

【0114】

テンプレート画像取得装置２、及び認証画像取得装置１で取得した、テンプレートデータ及びクエリデータは、暗号化特徴データ送信装置５１により特徴データの暗号化を行った後に、サーバへ送信される。これら特徴データは、盗難、解読されることにより、なりすまし等の悪用の可能性があるため、公共のネットワークを介して送信する際には暗号化して送信を行う。

【0115】

暗号化特徴データ受信装置５２は、暗号化されたテンプレートデータ及びクエリデータを取得して、復号化する。識別用テンプレートデータを受信した場合には、識別部４の識別用テーブル生成部４１により識別テーブルを生成し、識別用テーブル記憶部４３に記憶する。照合用テンプレートデータを受信した場合には、照合用テンプレートデータ記憶部２４に照合用テンプレートデータを記憶する。

【0116】

暗号化特徴データ受信装置５２は、認証用及び照合用のクエリデータを受信した場合には、識別部４の識別用テーブル参照部４２により識別テーブルを参照し、識別用クエリデータのインデックス値と同じインデックス値に対応するIDを取得し、照合部３により、対象IDの照合用テンプレートデータと受信した照合用クエリデータとの照合を行う。照合が成功すれば、個人認証が成功となる。

【0117】

本実施形態の方法は、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムによって実施可能である。また、このプログラムは、コンピュータで読み取り可能な各種の媒体に記録可能である。

【0118】

なお、本発明の範囲は、前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることはもちろんである。

【0119】

例えば、前記した各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。さらに、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良い。本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。

【0120】

また、前記クエリ表面情報とクエリ体内情報は、掌紋と掌静脈のみに限らず、顔と虹彩パターン、顔と顔静脈、目の形状と眼球の血管パターン、指紋と指静脈など、１枚のカラーのクエリ画像から抽出されたものであればよい。

【0121】

また、識別用クエリデータにクエリ体内情報、照合用クエリデータにクエリ表面情報を用いてよく、例えば、識別に掌静脈情報を、照合に掌紋情報を使っても良い。

【0122】

以上説明した実施形態の生体認証システムによれば、１：１照合に対して１：Ｎ認証の精度や速度が劣るという、生体認証関連の業界において一般的な考えに反し、１：Ｎ認証の精度及び速度を著しく向上させる事が出来る。以下に、本実施形態の生体認証システムによる効果・特徴を記述する。
（１）１：１認証に応用される程の高い認証性能を持ち、かつ独立な複数の生体情報を、検索（識別）と照合それぞれに用いるので、認証性能は凡そそれぞれの積となり、非常に高い認証性能を実現できる。
（２）１枚の画像から検索（識別）用と照合用の生体情報を取得するため、ユーザーの利便性が損なわれない。また、複数画像を取得しなくともよいので、システム要件の軽減を図ることもできる。
（３）掌静脈情報と掌紋情報は、それぞれ同等に高い照合性能を持つので、識別用の情報と照合用の情報とを逆に使用しても、同様に高い認証性能を実現可能である。
（４）識別用生体情報を元に、照合を行う対象である照合用テンプレートデータを絞り込むことができるので、認証の速度が向上する。
（５）現行の掌静脈による照合性能は、誤受入率0.0003%であり、掌紋による照合性能も誤受入率0.0003％である事から、これらを組み合わせた識別性能は、誤受入率1000億分の1となる。その結果、１：Ｎ認証を用いた生体認証による決済システムという未だ実用化されていない重要な用途への応用が可能となる性能を達成できる。

【符号の説明】

【0123】

１ 認証画像取得装置
１１ 認証用光源
１２ 認証用画像取得部
１３ 認証画像処理部
１３１ 識別用クエリ画像処理部
１３１１ 掌紋特徴抽出部
１３１２ 特徴データ変換部
１３２ 照合用クエリ画像処理部
１３２１ 静脈特徴抽出部
１３２２ 特徴データ変換部
２ テンプレート画像取得装置
２１ テンプレート用光源
２２ テンプレート用画像取得部
２３ テンプレート画像処理部
２３１ 識別用テンプレート画像処理部
２３１１ 掌紋特徴抽出部
２３１２ 特徴データ変換部
２３２ 照合用テンプレート画像処理部
２３２１ 静脈特徴抽出部
２３２２ 特徴データ変換部
２４ 照合用テンプレートデータ記憶部
３ 照合部
４ 識別部
４１ 識別用テーブル生成部
４２ 識別用テーブル参照部
４３ 識別用テーブル記憶部
６ 携帯端末
６１ 表示画面
６２ カメラ
８ 使用者の手

【要約】

【課題】大規模な登録データを用いていながら、高速かつ高精度で個人を特定する１：Ｎ識別を可能とする。
【解決手段】識別部４は、識別用クエリデータを用いて、既に登録されている複数の識別用登録データを識別することによって、照合に用いられるべき１又は複数の照合用登録データを特定する。照合部３は、特定された１又は複数の照合用登録データの全てに対して、照合用クエリデータとの間の類似度を用いて１：１照合を行う。これにより一意の個人を認証することができる。ここで、識別用クエリデータと照合用クエリデータとは、同じ情報構造を有している。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】