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特開2023-107239人物の掌の画像を複数の参照掌画像からの少なくとも１つの画像と照合する方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023107239
(43)【公開日】2023-08-02
(54)【発明の名称】人物の掌の画像を複数の参照掌画像からの少なくとも１つの画像と照合する方法
(51)【国際特許分類】
G06V 40/12 20220101AFI20230726BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20230726BHJP
G06V 10/82 20220101ALI20230726BHJP
【ＦＩ】
G06V40/12
G06T7/00 510B
G06V10/82
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2023007628
(22)【出願日】2023-01-20
(31)【優先権主張番号】FR2200504
(32)【優先日】2022-01-21
(33)【優先権主張国・地域又は機関】FR
(71)【出願人】
【識別番号】519110386
【氏名又は名称】アイデミア・アイデンティティ・アンド・セキュリティー・フランス
(74)【代理人】
【識別番号】110002077
【氏名又は名称】園田・小林弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】ジラール， ファンタン
(72)【発明者】
【氏名】ニアフ， エミリー
(72)【発明者】
【氏名】マブヤラット， ギー
【テーマコード（参考）】
5B043
5L096
【Ｆターム（参考）】
5B043AA09
5B043BA03
5B043EA02
5B043GA02
5L096BA08
5L096BA18
5L096EA35
5L096FA09
5L096HA11
5L096JA11
5L096KA04
(57)【要約】 （修正有）
【課題】人物の掌の画像を複数の参照掌画像からの少なくとも１つの画像と照合する方法を提供する。
【解決手段】方法は、バイオメトリックコーダ（５０）が、複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）から参照ベース（６０）を作成する作成ステップと、人物（ｉ）の掌の画像から人物掌バイオメトリック情報項目（ＩＰ）を特定する特定ステップと、参照掌情報（ｉｒｅｆ、ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）の各々について、人物領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１～ＶＭ）の各々を参照領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ）の各々と比較する比較ステップと、比較の結果に応じて、人物（ｉ）の掌の画像を複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ、ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）からの少なくとも１つの画像と照合する照合ステップと、を含む。
【選択図】図５
【解決手段】方法は、バイオメトリックコーダ（５０）が、複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）から参照ベース（６０）を作成する作成ステップと、人物（ｉ）の掌の画像から人物掌バイオメトリック情報項目（ＩＰ）を特定する特定ステップと、参照掌情報（ｉｒｅｆ、ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）の各々について、人物領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１～ＶＭ）の各々を参照領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ）の各々と比較する比較ステップと、比較の結果に応じて、人物（ｉ）の掌の画像を複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ、ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）からの少なくとも１つの画像と照合する照合ステップと、を含む。
【選択図】図５
【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピュータ（４０）及びバイオメトリックエンコーダ（５０）を使用して人物（ｉ）の掌の画像を複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）からの少なくとも１つの画像と照合する方法であって、
－前記複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）から参照ベース（６０）を作成するステップ（１００）であって、前記参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）の各々について、前記コンピュータ（４０）により、参照掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ）と呼ばれる前記参照掌に適用される予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域を選択するステップ（１１０）と、前記参照掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ）の各々について、前記バイオメトリックコーダ（５０）により参照領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ）に符号化するステップ（１２０）を含み、前記参照ベース（６０）は、前記複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）の前記参照領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ）のセットを含む、作成するステップ（１００）と、
－前記人物（ｉ）の前記掌の前記画像から人物掌バイオメトリック情報項目（ＩＰ）を特定するステップ（１０１）であって、前記コンピュータ（４０）により、人物掌領域（Ｒ１～ＲＭ）と呼ばれる前記人物の前記掌に適用される少なくとも１つの掌領域を選択するステップ（１１０）と、前記人物掌領域（Ｒ１～ＲＭ）の各々について、前記バイオメトリックコーダ（５０）により、人物領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１～ＶＭ）に符号化するステップ（１２０）とを含み、前記人物領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１～ＶＭ）の前記セットは前記人物掌バイオメトリック情報項目（ＩＰ）を形成する、特定するステップ（１０１）と、
－前記参照掌情報（ｉｒｅｆ、ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）の各々について、前記コンピュータ（４０）により、前記人物領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１～ＶＭ）の各々を前記参照領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ）の各々と比較するステップ（１０２）と、
－前記コンピュータ（４０）により、前記比較の結果に応じて、前記人物（ｉ）の前記掌の前記画像を前記複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）からの少なくとも１つの画像と照合するステップ（１０３）と、
を含み、
前記少なくとも１つの掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ、Ｒ１～ＲＭ）を選択するステップ（１１０）は、前記コンピュータ（４０）により、前記掌の少なくとも１つの特徴点（ＭＲ１～ＭＲＮ、Ｍ１～ＭＭ）を選択するサブステップ（１１１）と、前記コンピュータ（４０）により、前記少なくとも１つの特徴点（ＭＲ１～ＭＲＮ、Ｍ１～ＭＭ）を含む前記予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ、Ｒ１～ＲＭ）を抽出するサブステップ（１１２）であって、前記掌領域は前記少なくとも１つの特徴点（ＭＲ１～ＭＲＮ、Ｍ１～ＭＭ）に関して参照される、抽出するサブステップ（１１２）を含むことを特徴とする方法。
－前記複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）から参照ベース（６０）を作成するステップ（１００）であって、前記参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）の各々について、前記コンピュータ（４０）により、参照掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ）と呼ばれる前記参照掌に適用される予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域を選択するステップ（１１０）と、前記参照掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ）の各々について、前記バイオメトリックコーダ（５０）により参照領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ）に符号化するステップ（１２０）を含み、前記参照ベース（６０）は、前記複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）の前記参照領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ）のセットを含む、作成するステップ（１００）と、
－前記人物（ｉ）の前記掌の前記画像から人物掌バイオメトリック情報項目（ＩＰ）を特定するステップ（１０１）であって、前記コンピュータ（４０）により、人物掌領域（Ｒ１～ＲＭ）と呼ばれる前記人物の前記掌に適用される少なくとも１つの掌領域を選択するステップ（１１０）と、前記人物掌領域（Ｒ１～ＲＭ）の各々について、前記バイオメトリックコーダ（５０）により、人物領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１～ＶＭ）に符号化するステップ（１２０）とを含み、前記人物領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１～ＶＭ）の前記セットは前記人物掌バイオメトリック情報項目（ＩＰ）を形成する、特定するステップ（１０１）と、
－前記参照掌情報（ｉｒｅｆ、ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）の各々について、前記コンピュータ（４０）により、前記人物領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１～ＶＭ）の各々を前記参照領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ）の各々と比較するステップ（１０２）と、
－前記コンピュータ（４０）により、前記比較の結果に応じて、前記人物（ｉ）の前記掌の前記画像を前記複数の参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）からの少なくとも１つの画像と照合するステップ（１０３）と、
を含み、
前記少なくとも１つの掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ、Ｒ１～ＲＭ）を選択するステップ（１１０）は、前記コンピュータ（４０）により、前記掌の少なくとも１つの特徴点（ＭＲ１～ＭＲＮ、Ｍ１～ＭＭ）を選択するサブステップ（１１１）と、前記コンピュータ（４０）により、前記少なくとも１つの特徴点（ＭＲ１～ＭＲＮ、Ｍ１～ＭＭ）を含む前記予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ、Ｒ１～ＲＭ）を抽出するサブステップ（１１２）であって、前記掌領域は前記少なくとも１つの特徴点（ＭＲ１～ＭＲＮ、Ｍ１～ＭＭ）に関して参照される、抽出するサブステップ（１１２）を含むことを特徴とする方法。
【請求項2】
前記掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ、Ｒ１～ＲＭ）は特徴点（ＭＲ１～ＭＲＮ、Ｍ１～ＭＭ）に関して参照され、又は複数の特徴点（ＭＲ１１、ＭＲ１２、ＭＲ１３）のうちの前記特徴点が、予め定義された地理的近接性に従って互いに関して配置されている場合、前記複数の特徴点（ＭＲ１１、ＭＲ１２、ＭＲ１３）の共通重心（Ｇ）に関して参照される、請求項１に記載の照合方法。
【請求項3】
特徴点（ＭＲ１－ＭＲＮ、Ｍ１－ＭＭ、Ｍ１１、Ｍ１２、Ｍ１３）は、
－微細点、
－掌パターンの最大曲率点、
－掌パターンの最大勾配点
の中から選ばれる、請求項１に記載の照合方法。
－微細点、
－掌パターンの最大曲率点、
－掌パターンの最大勾配点
の中から選ばれる、請求項１に記載の照合方法。
【請求項4】
掌領域（ＲＲ１～ＲＲＮ、Ｒ１～ＲＭ）は矩形であり、前記予め定義されるサイズは、前記矩形の各辺（ｃ１、ｃ２）が前記掌に正接する掌全体の矩形エンベロープの辺（Ｌ１、Ｌ２）の８倍から１２倍の寸法を有するようなものである、請求項１に記載の照合方法。
【請求項5】
前記符号化するステップ（１２０）はニューラルネットワークの使用を含み、領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ、Ｖ１～ＶＭ）は前記ニューラルネットワークから得られるベクトルを含む、請求項１に記載の照合方法。
【請求項6】
前記比較するステップ（１０２）は、前記参照掌画像（ｉｒｅｆ、ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）の各々について、関連付けられた参照領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ）の各々について、個々の領域バイオメトリック情報項目（Ｖ１～ＶＭ）との領域的類似性スコアを特定することと、前記領域的類似性スコアに応じて掌類似性スコアを特定することとを含む計算を含み、前記人物（ｉ）の前記掌の前記画像を照合するステップ（１０３）は、前記参照掌画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）と関連付けられた前記掌類似性スコアの関数である、請求項１に記載の照合方法。
【請求項7】
前記掌類似性スコアの前記計算は、予め定義された数の最良領域的類似性スコアの和を含む、請求項６に記載の照合方法。
【請求項8】
前記人物（ｉ）の前記掌の前記画像は、全掌又は部分掌を含み、前記照合するステップ（１０３）は、全掌の場合、前記最高掌類似性スコアと関連付けられた前記参照画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）を選択することと、部分掌の場合、前記最高掌類似性スコアを有する所定数の参照画像（ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ）を選択することとを含む、請求項６又は７に記載の照合方法。
【請求項9】
コンピュータによって実行されると、請求項１に記載の照合方法のステップを実施するプログラム命令を含むコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、バイオメトリック認識の分野に関し、特に人物の掌の画像を参照ベース中の１つ又は複数の画像と照合することによる掌認識に関する。
【背景技術】
【0002】
分析的掌認識方法が従来技術から既知である。これらの分析方法は、微細点の照合に基づく。分析方法の結果は常に満足のいくものであるわけではない。掌認証性能レベルを改善するように分析方法を強化可能な別の効率的な方法を提案することが望ましい。
【0003】
バイオメトリック認証方法において、認証性能レベルを強化するためにニューラルネットワークを使用することが既知の慣例である。しかしながら、手の指についてそうすることが既知であるように掌全体への適用は商業化することができず、その理由は、処理時間が長すぎ、掌面が手指面よりもはるかに広いためである。したがって、一般に掌に中心がある対象エリアの掌画像から抽出するステップを含む、ニューラルネットワークを使用する掌認証方法が従来技術から既知である。掌から対象エリアを抽出することにより、処理時間の削減が可能になる。しかしながら、そのような的を絞った抽出は、画像中の掌が掌全体である場合のみ可能である。画像中の掌が部分的である場合、掌の中心を識別し、対象エリアを抽出することは困難であり、不可能でさえある。したがって、ニューラルネットワークを使用する従来技術からの方法は、部分的な掌の認証に適さない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明は、人物の掌の画像が全体であるか部分であるかを問わず、高い信頼性で効率的に、人物の掌の画像を複数の参照掌画像からの少なくとも１つの画像と照合できるようにする方法を提案することにより、従来技術の上記問題を解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本発明は、コンピュータ及びバイオメトリックエンコーダを使用して人物の掌の画像を複数の参照掌画像からの少なくとも１つの画像と照合する方法に関し、照合方法は、
－複数の参照掌画像から参照ベースを作成するステップであって、参照掌画像の各々について、コンピュータにより、参照掌領域と呼ばれる参照掌に適用される予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域を選択するステップと、参照掌領域の各々について、バイオメトリックコーダにより参照領域バイオメトリック情報項目に符号化するステップとを含み、参照ベースは、複数の参照掌画像の参照領域バイオメトリック情報項目のセットを含む、作成するステップと、
－人物の掌の画像から人物掌バイオメトリック情報項目を特定するステップであって、コンピュータにより、人物掌領域と呼ばれる人物の掌に適用される少なくとも１つの掌領域を選択するステップと、人物掌領域の各々について、バイオメトリックコーダにより、人物領域バイオメトリック情報項目に符号化するステップとを含み、人物領域バイオメトリック情報項目のセットは人物掌バイオメトリック情報項目を形成する、特定するステップと、
－参照掌情報の各々について、コンピュータにより、人物領域バイオメトリック情報項目の各々を参照領域バイオメトリック情報項目の各々と比較するステップと、
－コンピュータにより、比較の結果に応じて、人物の掌の画像を複数の参照掌画像からの少なくとも１つの画像と照合するステップと、
を含む。
－複数の参照掌画像から参照ベースを作成するステップであって、参照掌画像の各々について、コンピュータにより、参照掌領域と呼ばれる参照掌に適用される予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域を選択するステップと、参照掌領域の各々について、バイオメトリックコーダにより参照領域バイオメトリック情報項目に符号化するステップとを含み、参照ベースは、複数の参照掌画像の参照領域バイオメトリック情報項目のセットを含む、作成するステップと、
－人物の掌の画像から人物掌バイオメトリック情報項目を特定するステップであって、コンピュータにより、人物掌領域と呼ばれる人物の掌に適用される少なくとも１つの掌領域を選択するステップと、人物掌領域の各々について、バイオメトリックコーダにより、人物領域バイオメトリック情報項目に符号化するステップとを含み、人物領域バイオメトリック情報項目のセットは人物掌バイオメトリック情報項目を形成する、特定するステップと、
－参照掌情報の各々について、コンピュータにより、人物領域バイオメトリック情報項目の各々を参照領域バイオメトリック情報項目の各々と比較するステップと、
－コンピュータにより、比較の結果に応じて、人物の掌の画像を複数の参照掌画像からの少なくとも１つの画像と照合するステップと、
を含む。
【0006】
本発明の一態様によれば、少なくとも１つの掌領域を選択するステップは、コンピュータにより、掌の少なくとも１つの特徴点を選択するサブステップと、コンピュータにより、上記少なくとも特徴点を含む予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域を抽出するサブステップとを含む。
【0007】
本発明の一態様によれば、掌領域は少なくとも１つの特徴点に関して参照される。
【0008】
本発明の一態様によれば、掌領域は特徴点に関して参照され、又は複数の特徴点のうちの特徴点が、予め定義された地理的近接性に従って互いに関して配置されている場合、複数の特徴点の共通重心に関して参照される。
【0009】
本発明の一態様によれば、特徴点は、
－微細点、
－掌パターンの最大曲率点、
－掌パターンの最大勾配点
の中から選ばれる。
－微細点、
－掌パターンの最大曲率点、
－掌パターンの最大勾配点
の中から選ばれる。
【0010】
本発明の一態様によれば、掌領域は矩形であり、予め定義されるサイズは、矩形の各辺が上記掌に正接する掌全体の矩形エンベロープの辺の８倍から１２倍の寸法を有するようなものである。
【0011】
本発明の一態様によれば、符号化するステップはニューラルネットワークの使用を含み、領域バイオメトリック情報項目は上記ニューラルネットワークから得られるベクトルを含む。
【0012】
本発明の一態様によれば、比較するステップは、参照掌画像の各々について、関連付けられた参照領域バイオメトリック情報項目の各々について、個々の領域バイオメトリック情報項目との領域的類似性スコアを特定することと、領域的類似性スコアに応じて掌類似性スコアを特定することとを含む計算を含み、人物の掌の画像を照合するステップは、参照掌画像と関連付けられた掌類似性スコアの関数である。
【0013】
本発明の一態様によれば、掌類似性スコアの計算は、予め定義された数の最良領域的類似性スコアの和を含む。
【0014】
本発明の一態様によれば、人物の掌の画像は、全掌又は部分掌を含み、照合するステップは、全掌の場合、最高掌類似性スコアと関連付けられた参照画像を選択することと、部分掌の場合、最高掌類似性スコアを有する所定数の参照画像を選択することとを含む。
【0015】
本発明は、コンピュータによって実行されると、照合方法のステップを実施するプログラム命令を含むコンピュータプログラム製品にも関する。
【0016】
本発明の他の利点及び特徴は説明及び図面を読むことから明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1a】手を表す。
【図1b】参照掌画像を表す。
【図2】掌全体における掌領域を示す。
【図3】掌の特徴点に関する掌領域の選択を表す。
【図4】人物の部分掌の画像を表す。
【図5】参照掌バイオメトリック情報ベースと、その照合のための人物の掌バイオメトリック情報項目とを含むシステムを示す。
【図6a】本発明による方法のステップを示す。
【図6b】本発明による方法のステップの１つのサブステップを示す。
【発明を実施するための形態】
【0018】
図１ａは人物の手１を示す。手１は掌１０及び５本の指１１を有する。
【0019】
掌１０は、交差するものもあれば交差しないものもあるループ、弧、線の形態の山部及び谷部によって形成される掌パターン１２を有する。
【0020】
【0021】
参照掌画像ｉｒｅｆは、手の全体掌１０を含む良質な画像である。参照掌画像ｉｒｅｆは参照ベースの作成を目的とする。
【0022】
参照掌画像ｉｒｅｆは、各々が対応する特徴点ＭＲ１、ＭＲ２、ＭＲ３、ＭＲ４、ＭＲ５、ＭＲＮに中心がある６つの参照掌領域ＲＲ１、ＲＲ２，ＲＲ３、ＲＲ４、ＲＲ５、ＲＲＮを示す。
【0023】
参照掌領域ＲＲ１、ＲＲ２、ＲＲ３、ＲＲ４、ＲＲ５、ＲＲＮは、参照掌よりも小さな領域であり、概ね指の末節骨のサイズであり、指末節骨の画像のように、妥当な時間で処理されて、そこからバイオメトリック情報項目を抽出することができる。
【0024】
図２に示すように、参照掌領域ＲＲＮは有利なことには、矩形及び予め定義されたサイズである。
【0025】
参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮの予め定義されるサイズを定義するために、全体掌１０のエンベロープＥがまず定義される。エンベロープＥは矩形である。掌１０は上記エンベロープＥ内に刻まれる。エンベロープＥは、掌１０に外接する。掌１０の限界線はエンベロープＥに正接する。エンベロープＥは短辺Ｌ１及び長辺Ｌ２によって画定される。エンベロープＥは包含枠である。
【0026】
参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮは矩形であり、第１の辺ｃ１及び第２の辺ｃ２を有する。例えば、矩形掌領域ＲＲ１～ＲＲＮの予め定義されるサイズは
－参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮの第１の辺ｃ１が、エンベロープＥの短辺Ｌ１の８倍から１２倍の寸法を有し、
－参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮの第２の辺ｃ２が、エンベロープＥの長辺Ｌ２の８倍から１２倍の寸法を有するようなものである。
－参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮの第１の辺ｃ１が、エンベロープＥの短辺Ｌ１の８倍から１２倍の寸法を有し、
－参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮの第２の辺ｃ２が、エンベロープＥの長辺Ｌ２の８倍から１２倍の寸法を有するようなものである。
【0027】
例えば、矩形参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮの予め定義される辺は、各辺ｃ１、ｃ２が掌全体の矩形エンベロープの辺Ｌ１、Ｌ２の８倍から１２倍の寸法を有するようなものである。
【0028】
例えば、参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮは、辺寸法が掌全体の矩形エンベロープの長辺Ｌ２の８倍から１２倍である正方形である。
【0029】
掌領域ＲＲ１～ＲＲＮの大きさのオーダは指の末節骨のオーダである。
【0030】
参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮのサイズは予め定義されるため、平均サイズの成人の手の掌全体の矩形エンベロープの寸法が、参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮサイズの寸法の決定に採用される。
【0031】
例えば、平均サイズの成人の手の場合、エンベロープＥの寸法は、
－１７００ピクセル寸法の短辺、
－１９００ピクセル寸法の長辺
によって定義される。
－１７００ピクセル寸法の短辺、
－１９００ピクセル寸法の長辺
によって定義される。
【0032】
この例によれば、例えば２５６ピクセル辺の正方形参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮが選ばれる。
【0033】
バイオメトリック情報項目を抽出することができることを保証するために、図１ｂ及び図２に表されるように、参照掌領域ＲＲ１、ＲＲ２、ＲＲ３、ＲＲ４、ＲＲ５、ＲＲＮが少なくとも１つの特徴点ＭＲ１、ＭＲ２、ＭＲ３、ＭＲ４、ＭＲ５、ＭＲＮを含む。
【0034】
特徴点ＭＲ１～ＭＲＮは掌パターン点１２であり、
－微細点、
－掌パターンの最大曲率点、
－掌パターンの最大勾配点
の中から選ばれる。
－微細点、
－掌パターンの最大曲率点、
－掌パターンの最大勾配点
の中から選ばれる。
【0035】
微細点とは、掌パターンにおける局部特異点、変則点、例えば分岐点、終点、島、池である。
【0036】
最大曲率点とは、曲率が、例えば５０×５０ピクセル面積内で最大である掌パターン点である。最大勾配点とは、勾配が、例えば５０×５０ピクセル面積内で最大である掌パターン点である。勾配は、所定サイズの領域のピクセルの平均値によって特徴付けられる。
【0037】
図３は、参照掌画像ｉが、複数の特徴点ＭＲ１１、ＭＲ１２、ＭＲ１３に関して、特に上記複数の特徴点ＭＲ１１、ＭＲ１２、ＭＲ１３の共通重心Ｇに関して参照される参照掌領域ＲＲ１を含む特定の場合も示す。
【0038】
実際には、複数の特徴点ＭＲ１１、ＭＲ１２、ＭＲ１３の特徴点は、予め定義された地理的近接性に従って互いに関して配置される。
【0039】
上記複数の特徴点ＭＲ１１、ＭＲ１２、ＭＲ１３の共通重心Ｇに関して掌領域ＲＲ１を参照することにより、多すぎる掌領域が重複することが回避され、重複エリアで抽出されたバイオメトリック情報項目は、関連付けられた参照掌領域にとって冗長である。
【0040】
予め定義される地理的近接性は例えば、１００ピクセル未満である複数の特徴点ＭＲ１１、ＭＲ１２、ＭＲ１３のうちの特徴点間の最大距離に対応する。
【0041】
単一の特徴点ＭＲＮに関して参照された参照掌領域ＲＲＮも図３に示されている。
【0042】
特徴点ＭＲ１－ＭＲＮ、Ｍ１１、Ｍ１２、Ｍ１３の位置に基づいて、参照掌領域の幾つかの部分は、図１ｂ及び図３に示すように、重複し得る。予め定義された地理的近接性に従って互いに関して配置された複数の特徴点ＭＲ１１、ＭＲ２、ＭＲ１３の場合での共通重心に関する参照掌領域の参照により、重複を制限することが可能になる。
【0043】
有利なことには、参照掌領域ＲＲＮは、特徴点ＭＲＮに又は複数の特徴点ＭＲ１１、ＭＲ１２、ＭＲ１３の共通重心Ｇに中心を有する。
【0044】
図４は、識別する人物ｉの掌の画像を表す。
【0045】
図４に表されるように、人物ｉの掌の画像は部分であることができる。これは例えば犯罪シーンで見られる掌紋の画像である。
【0046】
人物ｉの掌のそのような画像は全体であることができる。例えば、意図的なバイオメトリック捕捉から得られた掌画像である。
【0047】
図４の人物ｉの部分掌の画像において、３つの個々の掌領域Ｒ４、Ｒ５、ＲＭが表されており、各々は対応する特徴点Ｍ４、Ｍ５、ＭＭに中心を有する。
【0048】
人物ｉの掌の画像の掌領域及び特徴点は、参照掌画像ｉｒｅｆと同じように特定される。参照掌画像ｉｒｅｆの掌画像及び特徴点に関して上述した全ては、人物ｉの掌の画像にも等しく当てはまる。
【0049】
したがって、人物の掌画像ｉ上の特徴点は、参照掌画像ｉｒｅｆ上の特徴点と同じ特徴を有し、参照掌画像ｉｒｅｆ上の特徴点と同じように特定される。
【0050】
参照掌領域は、人物の掌領域と同じ特徴を有し、人物の掌領域と同じように特定される。例えば、参照掌領域のサイズは予め決定され、人物の掌領域のサイズと同じである。
【0051】
【0052】
したがって、図４の特徴点Ｍ４、Ｍ５は、図１ｂと同じように特定されるため、図１ｂの特徴点ＭＲ４、ＭＲ５に対応する。その他の特徴点ＭＲ１、ＭＲ２、ＭＲ３、ＭＲＮは、人物の掌画像ｉ上では見えない手１の掌の部分に属し、したがって、部分掌２０上でいかなる一致もない。
【0053】
特徴点ＭＭは図４の人物の掌画像ｉ上で識別されるが、図１ｂの参照掌画像ｉｒｅｆでは識別されない。これは例えば、人物の掌画像ｉにおける掌２０の先端切断により、掌パターン終了１２が図４の人物の掌画像ｉ上で検出されることによって説明される。
【0054】
図５は、
－コンピュータ４０、
－複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ、
－人物の掌画像ｉ、
－複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺから参照掌バイオメトリック情報項目ＩＰ１～ＩＰＺを抽出可能であり、人物の掌画像ｉから人物の掌バイオメトリック情報項目ＩＰを抽出可能であるバイオメトリックコーダ５０、
－複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺから抽出された参照掌バイオメトリック情報ＩＰ１～ＩＰＺを含む参照ベース６０、
－人物の掌画像ｉから抽出された人物の掌バイオメトリック情報項目ＩＰ
を備えるシステムを示す。
－コンピュータ４０、
－複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ、
－人物の掌画像ｉ、
－複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺから参照掌バイオメトリック情報項目ＩＰ１～ＩＰＺを抽出可能であり、人物の掌画像ｉから人物の掌バイオメトリック情報項目ＩＰを抽出可能であるバイオメトリックコーダ５０、
－複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺから抽出された参照掌バイオメトリック情報ＩＰ１～ＩＰＺを含む参照ベース６０、
－人物の掌画像ｉから抽出された人物の掌バイオメトリック情報項目ＩＰ
を備えるシステムを示す。
【0055】
図５の左側はコンピュータ４０、複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ、バイオメトリックコーダ５０、及び参照ベース６０を示す。
【0056】
図５の右側はコンピュータ４０、人物の掌画像ｉ、バイオメトリックコーダ５０、及び人物の掌バイオメトリック情報項目ＩＰを示す。
【0057】
コンピュータ４０及びバイオメトリックコーダ５０は、図の視認性を支援するために図５に数回表されている。
【0058】
参照ベース６０は、複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺと関連付けられた参照掌バイオメトリック情報項目ＩＰ１～ＩＰＺを含む。
【0059】
各参照掌バイオメトリック情報項目ＩＰ１～ＩＰＺは、参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺと関連付けられる。
【0060】
【0061】
各参照掌バイオメトリック情報項目ＩＰ１～ＩＰＺは、参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮのセットを含む。各参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮは、バイオメトリックコーダ５０によって対応する参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺの掌領域ＲＲ１～ＲＲＮから抽出される。
【0062】
同様に、人物の掌バイオメトリック情報項目ＩＰは人物の掌画像ｉと関連付けられる。
【0063】
【0064】
人物の掌バイオメトリック情報項目ＩＰは、人物の領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭのセットを含む。人物の領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭの各々は、対応する人物の掌画像ｉの掌領域Ｒ１～ＲＭからバイオメトリックコーダ５０によって抽出された。
【0065】
図５の中心に示されているように、コンピュータ４０は、人物の掌画像ｉと関連付けられた人物の領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭの各々を各参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺと関連付けられた各参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮと比較可能である。
【0066】
この比較に基づいて、コンピュータ４０は、人物ｉの掌の画像を複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺのうちの少なくとも１つの画像と照合可能である。
【0067】
有利なことには、バイオメトリックコーダ５０はニューラルネットワークを含む。参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ又は人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭは、上記ニューラルネットワークから得られたベクトル、例えばサイズベクトル１２８を含む。したがって、参照バイオメトリック情報項目ＩＰ１～ＩＰＺは、参照領域バイオメトリック情報ベクトルＶ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮのセットである。同様に、人物バイオメトリック情報項目ＩＰは、人物領域バイオメトリック情報ベクトルＶ１～ＶＭのセットである。
【0068】
例えば、ニューラルネットワークはＤｅｎｓｅＮｅｔ又はＲｅｓＮｅｔタイプである。
【0069】
代替によれば、バイオメトリックコーダ５０は分析アルゴリズムを含む。
【0070】
コンピュータ４０及びバイオメトリックコーダ５０を一緒にグループ化して１つの制御ユニットにすることができ、又は別個のデバイスであることができることに留意されたい。
【0071】
【0072】
本発明による照合方法は、参照ベース６０を作成するステップ１００を含み、コンピュータ４０は利用可能な複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺを有する。
【0073】
有利なことには、複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺは１０，０００～１００，０００の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺを含む。
【0074】
作成ステップ１００は、複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺにおける参照掌１０に適用される選択ステップ１１０及び符号化ステップ１２０を含む。
【0075】
【0076】
例えば、図６ｂに表されるように、選択ステップ１１０は、各参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺについて、
－コンピュータ４０が参照画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ中の掌の少なくとも１つの特徴点ＭＲ１～ＭＲＮを選択する選択サブステップ１１１と、
－コンピュータ４０が、上記少なくとも１つの特徴点ＭＲ１～ＭＲＮを含む、予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域ＲＲ１～ＲＲＮを抽出する抽出サブステップ１１２と、
を含む。
－コンピュータ４０が参照画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ中の掌の少なくとも１つの特徴点ＭＲ１～ＭＲＮを選択する選択サブステップ１１１と、
－コンピュータ４０が、上記少なくとも１つの特徴点ＭＲ１～ＭＲＮを含む、予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域ＲＲ１～ＲＲＮを抽出する抽出サブステップ１１２と、
を含む。
【0077】
参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺは有利なことには、手１の全掌１０を含む。そのような参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺで、図６ｂの方法に従って、コンピュータは平均して４～１５の参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮを選択する。
【0078】
完全参照掌は、１００～３００の特徴点ＭＲ１～ＭＲＮを含む。
【0079】
符号化ステップ１２０に従って、バイオメトリックコーダ５０は、各参照掌領域ＲＲ１～ＲＲＮから、参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮを抽出する。
【0080】
参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺと関連付けられた参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮのセットは、参照掌バイオメトリック情報項目ＩＰ１～ＩＰＺを形成する。
【0081】
コンピュータ４０は、複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺの参照掌バイオメトリック情報項目ＩＰ１～ＩＰＺを組み立てることによって参照ベース６０を作成する。
【0082】
本発明による照合方法は、人物掌バイオメトリック情報項目ＩＰを特定するステップ１０１も含み、コンピュータ４０は人物ｉの掌画像を有する。
【0083】
特定ステップ１０１は、既に述べたが、ここでは人物掌画像ｉの人物掌２０に適用される選択ステップ１１０及び符号化ステップ１２０を含む。
【0084】
【0085】
例えば、図６ｂに表されるように、選択ステップ１１０は、人物掌画像ｉについて、
－コンピュータ４０が人物掌画像ｉにおける掌の少なくとも１つの特徴点Ｍ１～ＭＭを選択する選択サブステップ１１１と、
－コンピュータ４０が、上記少なくとも１つの特徴点ＭＲ１～ＭＲＮを含む、予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域ＲＲ１～ＲＲＮを抽出する抽出サブステップ１１２と、
を含む。
－コンピュータ４０が人物掌画像ｉにおける掌の少なくとも１つの特徴点Ｍ１～ＭＭを選択する選択サブステップ１１１と、
－コンピュータ４０が、上記少なくとも１つの特徴点ＭＲ１～ＭＲＮを含む、予め定義されたサイズの少なくとも１つの掌領域ＲＲ１～ＲＲＮを抽出する抽出サブステップ１１２と、
を含む。
【0086】
人物ｉの掌画像は、人物の手１の完全又は部分掌２０を含むことができる。
【0087】
部分掌の場合、少なくとも１つの人物掌領域Ｒ１～ＲＭの選択は、コンピュータが少なくとも１つの特徴点Ｍ１～ＭＭを検出する場合のみ、図６ｂの方法に従って可能である。
【0088】
選択ステップ１１０に従って、バイオメトリックコーダ５０は、各人物掌領域Ｒ１～ＲＭから、人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭを抽出する。
【0089】
人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭのセットは、人物掌バイオメトリック情報項目ＩＰを形成する。
【0090】
本発明による照合方法は比較ステップ１０２も含み、比較ステップ１０２において、コンピュータ４０は各人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭを各参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺの各参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮと比較する。
【0091】
比較ステップ１０２は有利なことには、各参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺについて、
－各参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎについて、各人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭとの類似性の領域スコアを特定することと、
－上記領域類似性スコアの関数として掌類似性スコアを特定することと、
を含む計算を含む。
－各参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎについて、各人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭとの類似性の領域スコアを特定することと、
－上記領域類似性スコアの関数として掌類似性スコアを特定することと、
を含む計算を含む。
【0092】
バイオメトリックコーダ５０がニューラルネットワークを含み、参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１～ＶＭがベクトルである場合、類似性スコアは、ベクトルのスカラー積をそれらのノルムの積で除することで求められる、２つのベクトル間のコサイン類似性の計算結果から得られる。
【0093】
有利なことには、掌類似性スコアの計算は、予め定義された数の最良領域類似性スコアの和を含む。
【0094】
例えば、掌類似性スコア計算は、予め定義された数の最良領域類似性スコアの和である。
【0095】
例えば、掌類似性スコアの計算は、予め定義された数の最良領域類似性スコアの平均である。
【0096】
例えば、掌類似性スコアの計算は、予め定義された数の最良領域類似性スコアの加重和であり、加重は、関わる掌領域での対応する参照掌画像及び人物掌画像の品質の関数である。
【0097】
予め定義される数は有利なことには、５～１５であり、例えば１０である。
【0098】
かなり簡易化された例について以下説明して、図５によってサポートされる、コンピュータ４０によって実行される計算を示す。
【0099】
人物掌画像は、バイオメトリックコーダ５０が２つの人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１、Ｖ２を抽出する２つの参照領域を含む。
【0100】
第１の参照掌画像ｉｒｅｆ１は４つの参照領域を含み、そこからバイオメトリックコーダ５０は４つの参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１、Ｖ１２、Ｖ１３、Ｖ１４を抽出する。
【0101】
コンピュータ４０は、第１の参照掌画像ｒｅｆ１について以下の領域類似性スコアを計算する：
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ１１１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ１１２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ１１３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ１１４、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ１２１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ１２２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ１２３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ１２４。
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ１１１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ１１２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ１１３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ１１４、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ１２１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ１２２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ１２３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ１４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ１２４。
【0102】
コンピュータ４０は、第１の参照掌画像ｒｅｆ１について、上記第１の参照掌画像ｒｅｆ１と関連付けられた予め定義された数の最良領域類似性スコアの和に等しい第１の掌類似性スコアＳ１００を計算し、予め定義された数は本例では５である。
【0103】
値の降順に、領域類似性スコアが以下：Ｓ１１１＞Ｓ１１２＞Ｓ１１３＞Ｓ１１４＞Ｓ１２１＞Ｓ１２２＞Ｓ１２３＞Ｓ１２４のようにランク付けられる場合、第１の掌類似性スコアＳ１００は以下：Ｓ１００＝Ｓ１１１＋Ｓ１１２＋Ｓ１１３＋Ｓ１１４＋Ｓ１２１のように計算される。
【0104】
第２の参照掌画像ｉｒｅｆ２は４つの参照領域を含み、そこからバイオメトリックコーダ５０は４つの参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２１、Ｖ２２、Ｖ２３、Ｖ２４を抽出する。
【0105】
コンピュータ４０は、第２の参照掌画像ｒｅｆ２について以下の領域類似性スコアを計算する：
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ２１１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ２１２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ２１３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ２１４、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ２２１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ２２２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ２２３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ２２４。
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ２１１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ２１２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ２１３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ２１４、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ２２１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ２２２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ２２３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ２２４。
【0106】
コンピュータ４０は、第２の参照掌画像ｒｅｆ２について、上記第２の参照掌画像ｒｅｆ２と関連付けられた予め定義された数の最良領域類似性スコアの和に等しい第２の掌類似性スコアＳ２００を計算する。
【0107】
値の降順に、領域類似性スコアが以下：Ｓ２２４＞Ｓ２２３＞Ｓ２２２＞Ｓ２２１＞Ｓ２１４＞Ｓ２１３＞Ｓ２１２＞Ｓ２１１のようにランク付けられる場合、第２の掌類似性スコアＳ２００は以下：Ｓ２００＝Ｓ２２４＋Ｓ２２３＋Ｓ２２２＋Ｓ２２１＋Ｓ２１４のように計算される。
【0108】
第３の参照掌画像ｉｒｅｆ３は５つの参照領域を含み、そこからバイオメトリックコーダ５０は５つの参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ３１、Ｖ３２、Ｖ３３、Ｖ３４、Ｖ３５を抽出する。
【0109】
コンピュータ４０は、第３の参照掌画像ｒｅｆ３について以下の領域類似性スコアを計算する：
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１４、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２５及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１５、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２４、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２５及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２５。
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１４、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２５及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ１と関連付けられた領域類似性スコアＳ３１５、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２１及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２１、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２２及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２２、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２３及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２３、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２４及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２４、
－参照領域バイオメトリック情報項目Ｖ２５及び人物領域バイオメトリック情報項目Ｖ２と関連付けられた領域類似性スコアＳ３２５。
【0110】
コンピュータ４０は、第３の参照掌画像ｒｅｆ３について、上記第３の参照掌画像ｒｅｆ３と関連付けられた５つの最良領域類似性スコアの和に等しい第３の掌類似性スコアＳ３００を計算する。
【0111】
値の降順に、領域類似性スコアが以下：Ｓ３２５＞Ｓ３２４＞Ｓ３２３＞Ｓ３２２＞Ｓ３２１＞Ｓ３１５＞Ｓ３１４＞Ｓ３１３＞Ｓ３１２＞Ｓ３１１のようにランク付けられる場合、第３の掌類似性スコアＳ３００は以下：Ｓ３００＝Ｓ３２５＋Ｓ３２４＋Ｓ３２３＋Ｓ３２２＋Ｓ３２１のように計算される。
【0112】
この例によれば、値の降順に従って、掌類似性スコアは以下：Ｓ３００＞Ｓ２００＞Ｓ１００のようにランク付けられることが指定される。
【0113】
本発明による照合方法は照合ステップ１０３も含み、照合ステップ１０３において、コンピュータ４０は比較の結果に基づいて人物ｉの掌の画像を複数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺからの少なくとも１つの画像と照合する。
【0114】
特に、人物ｉの掌の画像を照合するステップ１０３は、参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺと関連付けられた参照掌バイオメトリック情報項目Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮの掌類似性スコアの関数である。
【0115】
２つの場合が区別される：
－第１の場合：人物ｉの掌の画像が全掌を含む、
－第２の場合：人物ｉの掌の画像が部分掌を含む。
－第１の場合：人物ｉの掌の画像が全掌を含む、
－第２の場合：人物ｉの掌の画像が部分掌を含む。
【0116】
全掌の場合、コンピュータ４０は、照合ステップ１０３に従って最高掌類似性スコアと関連付けられた参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺを選択する。
【0117】
上記のかなり簡易化された例によれば、最高掌類似性スコアは第３の掌類似性スコアＳ３００である。コンピュータ４０は第３の参照画像ｉｒｅｆ３を選択する。
【0118】
部分掌の場合、コンピュータ４０は、最高掌類似性スコアを有する、決められた数の参照画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺを選択する。
【0119】
所定の数は有利なことには１０～１５０であり，例えば１００である。
【0120】
上記の簡易化された例から、同じ原理を１０，０００に等しい数の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺに適用する。その場合、コンピュータ４０は、１０，０００の参照掌画像ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺと関連付けられた１０，０００の掌類似性スコアを計算する。
【0121】
所定の数が１０に等しい場合、１０の掌類似性スコアが参照画像ｉｒｅｆ１、ｉｒｅｆ２、ｉｒｅｆ３、ｉｒｅｆ４、ｉｒｅｆ５、ｉｒｅｆ６、ｉｒｅｆ７、ｉｒｅｆ８、ｉｒｅｆ９、ｉｒｅｆ１０と関連付けられたものであるとき、コンピュータ４０は、照合ステップ１０３に従って参照画像ｉｒｅｆ１、ｉｒｅｆ２、ｉｒｅｆ３、ｉｒｅｆ４、ｉｒｅｆ５、ｉｒｅｆ６、ｉｒｅｆ７、ｉｒｅｆ８、ｉｒｅｆ９、ｉｒｅｆ１０を選択する。
【0122】
本発明の方法は、人物の掌画像ｉが部分掌を含む場合であっても、人物ｉの掌の画像を１つ以上の参照掌画像と高い信頼性且つ安定性で照合できるようにする。
【符号の説明】
【0123】
１０ 掌
２０ 掌
４０ コンピュータ
５０ バイオメトリックコーダ
６０ 参照ベース
１００ 作成ステップ
１０１ 特定ステップ
１０２ 比較ステップ
１０３ 照合ステップ
１１０ 選択ステップ
１１１ 選択サブステップ
１１２ 抽出サブステップ
１２０ 符号化ステップ
Ｅ エンベロープ
Ｇ 共通重心
ｃ１ 第１の辺
ｃ２ 第２の辺
ｉ 人物
ＩＰ１～ＩＰＺ 参照掌バイオメトリック情報項目
ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ 参照掌画像
Ｌ１ 短辺
Ｌ２ 長辺
ＭＲ１～ＭＲＮ 特徴点
Ｓ１００～Ｓ３２５ 類似性スコア
ＲＲ１～ＲＲＮ 参照掌領域
Ｖ１～ＶＭ 人物領域バイオメトリック情報項目
Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ 参照領域バイオメトリック情報項目
２０ 掌
４０ コンピュータ
５０ バイオメトリックコーダ
６０ 参照ベース
１００ 作成ステップ
１０１ 特定ステップ
１０２ 比較ステップ
１０３ 照合ステップ
１１０ 選択ステップ
１１１ 選択サブステップ
１１２ 抽出サブステップ
１２０ 符号化ステップ
Ｅ エンベロープ
Ｇ 共通重心
ｃ１ 第１の辺
ｃ２ 第２の辺
ｉ 人物
ＩＰ１～ＩＰＺ 参照掌バイオメトリック情報項目
ｉｒｅｆ１～ｉｒｅｆＺ 参照掌画像
Ｌ１ 短辺
Ｌ２ 長辺
ＭＲ１～ＭＲＮ 特徴点
Ｓ１００～Ｓ３２５ 類似性スコア
ＲＲ１～ＲＲＮ 参照掌領域
Ｖ１～ＶＭ 人物領域バイオメトリック情報項目
Ｖ１１～Ｖ１Ｎ、ＶＺ１～ＶＺＮ 参照領域バイオメトリック情報項目
【図1a】
【図1b】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6a】
【図6b】
【外国語明細書】