個人認証装置及びそれに用いられる個人認証プログラム
【課題】認証対象となる個人に対しより簡便で精度の高い個人認証装置及びそれに用いられる個人認証プログラムを提供すること
【解決手段】光源が内蔵されたハンドル部と、光源から放出される光を受光する受光部と、受光部が受光した光に基づき個人認証を行う情報処理部と、を有する個人認証装置とする。
【解決手段】光源が内蔵されたハンドル部と、光源から放出される光を受光する受光部と、受光部が受光した光に基づき個人認証を行う情報処理部と、を有する個人認証装置とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人認証技術に関し、より具体的には個人認証装置及びそれに用いられる個人認証プログラムに関し、特に、人間の手の静脈の血管パターンに基づき個人認証を行なうための装置及びそれに用いられるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、本人の認証には、パスワード、ＰＩＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｎｕｍｂｅｒ）といった記憶に頼る知識やカードや印鑑といった本人の所有する物品が利用されてきた。しかし、これらには忘却、類推、紛失、盗用などの危険性がある。そこで、これらの危険性がない本人そのものの情報として生体情報に基づく本人認証、いわゆるバイオメトリクス認証の研究開発、製品化が進んでいる。バイオメトリクス認証に用いられる生体情報としては、指紋、虹彩、顔、静脈などが例えば下記非特許文献１乃至９に記載されている。
【０００３】
これら生体情報の中でも、体の中にあって他人に知られにくい安全な情報の一つが静脈の血管パターンである。静脈の血管パターンを用いるバイオメトリクス認証（以下「静脈認証」という。）は、原理的に非接触認証が実現でき、また肉眼では確認しにくい体内の情報を用いているため偽造が困難であるという利点がある。より具体的には、静脈の血管パターンは双子の間でも異なると言われており、皮膚の下、表皮、真皮、脂肪層の奥に存在する体中の情報であるため、顔や指紋、虹彩のように外部から容易に観察したり、撮影、接触などの簡単な手段では他人に盗まれたりしないため、より安全な情報であるといわれている。なおここで「静脈の血管パターン」とは、静脈の血管が織りなす網目のような複雑な模様を意味する。
【０００４】
静脈認証では、毛細血管など不安定な細い血管を使わず、模様の安定した太い血管のパターンを用いることが一般的である。静脈の血管パターンの撮影には、２種類の近赤外線照射方法がある。一つは近赤外線を認証対象となる部位に照射し、反射光を撮影する「反射型」であり（下記非特許文献３乃至５参照）、もう一つは、認証対象となる部位を通り抜けた光を撮影する「透過型」（下記非特許文献６参照）である。
【０００５】
一方、認証の際に静脈の血管パターンの撮影をしやすい部位として、手のひら（下記非特許文献５参照）、手の甲（下記非特許文献３、４参照）、指の静脈（下記非特許文献６参照）が考えられている。手のひらを採用する静脈認証は、装置に全く触れない状態で個人識別が可能となるといった利点がある（完全非接触型）。この認証操作は、センサの上方に手をかざすだけで済み、反射型撮影方式の良さを生かした便利性の高いものである。また、指の静脈を採用する静脈認証は、主として指の第二関節部分に近赤外線を透過させて、指の静脈の血管パターンを撮影し、認証するものである。また手の甲の部分の静脈パターンを採用する静脈認証は、限定されるわけではないが、主に入退出管理向けの製品に好適である。手握り冶金やセンサ口を甲でふさぎ、手の甲サイズに開けたセンサ口に手の甲を押し当てて認証する。センサ口にマイクロスイッチが付いており、甲でセンサ口をふさぐと、撮影される仕組みとなっているのが一般的である。
【０００６】
【非特許文献１】Ｘ．Ｙｕａｎ，Ｊ．Ｍ．Ｌｕ，Ｔ．Ｙａｈａｇｉ，“Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｆａｃｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｍａｐｓ”，ＩＥＥＪ Ｔｒａｎｓ． ＥＩＳ，ｖｏｌ．１２５，ｎｏ．３，４２６−４３４，Ｍａｒｃｈ ２００５
【非特許文献２】Ｊ．Ｍ．Ｌｕ，Ｘ．Ｙｕａｎ，Ｔ．Ｙａｈａｇｉ，“Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｆａｃｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｆｕｚｚｙ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”，Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．８６，ｎｏ．８，２０２６−２０３９，Ａｕｇ．２００６．
【非特許文献３】Ｓ．Ｋ．Ｉｍ，Ｈ．Ｍ．Ｐａｒｋ，Ｙ．Ｗ．Ｋｉｍ，Ｓ．Ｃ．Ｈａｎ，Ｓ．Ｗ．Ｋｉｍ ａｎｄ Ｃ．Ｈ．Ｈａｎｇ，“Ａｎ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ｂｙ Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ Ｈａｎｄ Ｖｅｉｎ Ｐａｔｔｅｒｎｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｋｏｒｅａｎ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ，ｖｏｌ．３８，２６８−２７２，Ｍａｒｃｈ ２００１
【非特許文献４】Ｃ．Ｌ．Ｌｉｎ ａｎｄ Ｋ．Ｃ．Ｆａｎ，“Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｔｈｅｒｍａｌ Ｉｍａｇｅｓ ｏｆ Ｐａｌｍーｄｏｒｓａ Ｖｅｉｎーｐａｔｔｅｒｎｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ｏｎ ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ ｖｉｄｅｏ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｖｏｌ．１４，ｎｏ．２，１９９−２１３，Ｆｅｂ．２００４
【非特許文献５】佐々木繁，川合裕昭，若林晃，“手のひら静脈認証技術の製品展”，ＦＵＪＩＴＳＵ，ｖｏｌ．５６，ｎｏ．４，３４６−３５７，２００５
【非特許文献６】三浦直人，長坂晃朗，宮武孝文，“線追跡の反複試行に基づく指静脈パターンの抽出と個人認証への応用”，電子情報通信学会論文誌，ｖｏｌ．Ｊ８６ーＤーＩＩ，ｎｏ．５，６７８−６８７，２００３
【非特許文献７】Ｃ．Ｌ．Ｌｉｎ，Ｔ．Ｃ．Ｃｈｕａｎｇ ａｎｄ Ｋ．Ｃ．Ｆａｎ，“Ｐａｌｍｐｒｉｎｔ Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ”，Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｖｏｌ．３８，２６３９−２６５２，２００５
【非特許文献８】小畑秀文，モルフォロジー，コロナ社，１９９６
【非特許文献９】Ｍ．Ｎｉｅｍｅｉｊｅｒ，Ｂ．Ｖ．Ｇｉｎｎｅｋｅｎ ａｎｄ Ｊ． Ｓｔａａｌ，“Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅｄ Ｌｅｓｉｏｎｓ ｉｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｏｌｏｒ Ｆｕｎｄｕｓ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ｏｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｉｎｇ，ｖｏｌ．２４，ｎｏ．５，５８４−５９２，Ｍａｙ ２００５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記文献においても、センサ口に手の甲を押し当てて認証するなど認証対象となる個人に対して特別の手間が必要となるため煩雑になってしまうといった課題がある。従って、新たな認証方法及びそれに必要とされる新たな認証処理が必要となる。
【０００８】
そこで、本発明は上記課題を鑑み、認証対象となる個人に対しより簡便で精度の高い個人認証装置及びそれに用いられる個人認証プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するための一手段として、本発明に係る個人認証装置は、光源が内蔵されたハンドル部と、光源から放出される光を受光する受光部と、受光部が受光した光に基づき個人認証を行う情報処理部と、を有することを特徴とする。
【００１０】
なお、本手段において、限定されるわけではないが、ハンドル部と受光部との間に設けられる可視光カットフィルタを有することが好ましい。
【００１１】
また、本手段において、限定されるわけではないが、情報処理部は、受光部が受光した光に基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部と、手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部と、手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部と、回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部と、抽出したＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部と、認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部と、静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと、個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する相関計算部と、を有することも好ましい。
【００１２】
また、上記課題を解決する他の一手段として、本発明に係る個人認証プログラムは、コンピュータに、人間の手を透過した光の強度データに基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部、手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部、手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部、回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部、抽出した前記ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部、認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部、静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと、個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する判定部、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上、本発明により、認証対象となる個人に対しより簡便で精度の高い個人認証装置及びそれに用いられる個人認証プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本実施形態に係る個人識別プログラムについて説明する。図１は、本実施形態に係る個人認証装置の概略を示す図である。本実施形態に係る個人認証装置は、図１で示されるとおり、光源１１が内蔵されたハンドル部１と、ハンドル部１の光源１１から放出される光を受光する受光部２と、ハンドル部１と受光部２との間に設けられる可視光カットフィルタ３と、受光部が受光した光に基づき個人識別を行う情報処理部４と、を有する。
【００１５】
ハンドル部１は、図１で示されるとおり、認証対象となる人が把持するための部である。またハンドル部１には光源１１が内蔵されており、認証対象となる人がこのハンドル部を握った場合に、光源１１から光を放出すれば光は手の甲を透過し、受光部２により受光できる。本実施形態では、人にハンドルを握らせることで手の甲側に適度の張りを生じさせ、手の甲側に明瞭な血管パターンを生じさせることができるようになり、しかも手が光源１１の近傍となるため、より明瞭な血管パターンを得ることができるようになる。ハンドル部１の形状としては、限定されることなく様々な形態を採用することができ、限定されるわけではないが、例えばドアのハンドルに光源を組み込んだ形態とすることができる。この場合、ドアを開けようとする動作と個人認証動作とを一連の流れで行なうことができ、人は特段の動作を必要としなくなるためより容易に個人認証を行なうことができるという利点がある。なお、図２にハンドル部１の他の形態の例を示しておく。
【００１６】
またハンドル部１に内蔵される光源１１としては、限定されることなく種々のものを採用することができるが、放出される光の波長としては、近赤外領域であることが好ましく、より具体的には７００ｎｍ以上８００ｎｍ以下の波長を多く含む光源であることが好ましい。これは還元ヘモグロビンを多く含む静脈中の血液が近赤外光を吸収する性質を利用するためである。
【００１７】
受光部２は、光源１１から放出される光を受光し、情報処理部４に出力するものである。受光部２の構成としては、限定されるわけではないが、例えばＣＣＤカメラを採用することができる。
【００１８】
またハンドル部１と受光部２との間には可視光カットフィルタ３が設けられている。可視光カットフィルタ３を設けることで、証明条件の変化や、手の甲にある傷跡などの影響を削減することが可能となる。なお、カットする可視光の領域としては、限定されるわけではないが、７５０ｎｍ以下の可視光をカットする性能を有することが好ましい。また、可視光カットフィルタ３の配置は、ハンドル部１と受光部２の間であることが好ましいが、受光部２の近傍、個人認証の際に認証対象となる人の手と受光部２の間となるよう配置されることがより効果的で好ましい。
【００１９】
情報処理部４は、光部が受光した光に基づき個人認識を行う部である。図３に、本実施形態に係る情報処理部４（以下「本情報処理部４」ともいう。）の機能ブロック図を示す。
【００２０】
図３で示すとおり、本情報処理部４は、受光部が受光した光に基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部４１と、手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部４２と、手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部４３と、回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部４４と、抽出した前記ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部４５と、認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部４６と、静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する判定部４７とを有する。
【００２１】
本情報処理部４は、上記の処理を用いて個人認識を行なうことができる限りにおいて限定されるわけではないが、例えば、上記各部として機能するためのプログラムをコンピュータのハードディスクなどの記録媒体に格納し、実行することで実現させても良い。
【００２２】
手の甲画像データ作成部４１は、受光部２が受光した光強度のデータに基づき手の甲画像データを作成する。なお、手の甲画像データを画像として表現した場合における手の甲画像の例を図４に示す。図４で示すとおり、この図には、人の手及び静脈パターンが現れている。
【００２３】
次に、本情報処理部４は、指ウェブデータ作成部４２により、手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する。ここで「指ウェブ」とは、各指の骨の間の最も窪んだ部分を意味する。この指ウェブデータを用いることで、本情報処理部４は、手の甲の向いている方向や手の甲の位置などの補正を行ない、認証の精度を高めることができるようになる。
【００２４】
なお、指ウェブデータの作成開始に先立ち、手の甲画像データに対しコントラスト調整を行なっておくことはより好ましい。このようにすることで指ウェブデータ作成の精度をより高めることができる。コントラスト調整を行った例を図５に示す。
【００２５】
ここで、指ウェブデータの作成についてより具体的に説明する。まず、指ウェブデータ作成部４２は手の輪郭線データを作成する。手の輪郭線データは、限定されるわけではないが、手の輪郭線を構成する複数の点の位置データの集合であることが好ましく、この手の輪郭線データを画像として表現した例について図６に示しておく。
【００２６】
そして指ウェブデータ作成部４２は、ある点、例えば手の輪郭線のうち、手首から腕側に伸びている部分と画像の下端との交点２つの中間点（Ｗｍ、図６参照）と、輪郭線の各点とのユークリッド距離をそれぞれ求め、その分布を求める。この分布グラフの例を図７に示す。そしてこの分布から局所曲率の最小値を求め、複数の指ウェブ位置データを抽出する。なお指ウェブデータは、限定されるわけではないが、人差し指と中指の間の指ウェブ（Ｆｗ１）、中指と薬指の間の指ウェブ（Ｆｗ２）、薬指と小指の間の指ウェブ（Ｆｗ３）の３つの指ウェブデータを求めることが認証精度向上の観点から好ましい（図６参照）。なお、上記輪郭線の中間点Ｗｍと輪郭線の各点とのユークリッド距離は、以下の式で求められる。なお下記式中、ＤＥ（ｉ）はユークリッド距離を、ＸＷｍは上記中間点のｘ座標における位置データを、Ｘｂ（ｉ）は、輪郭線の点ｉにおけるＸ座標の位置データを、Ｙｗｍは上記中間点におけるＹ座標の位置データを、Ｙｂ（ｉ）は、輪郭線の点ｉにおけるＹ座標の位置データをそれぞれ示している。
【数１】
【００２７】
このようにすることで、本実施形態係る指ウェブデータ作成部４２は指ウェブの位置を確定させることが可能となり後述の様々な処理が可能となるだけでなく、個人認証の制度をより高くすることができる。
【００２８】
次に、本実施形態に係る回転・移動処理部４３は、上記で求めた指ウェブＦｗ１、Ｆｗ２を通過する直線を求め、この直線と画像データにおけるＸ軸又はＹ軸との回転角を求め、上記の直線がＸ軸又はＹ軸と並行になるように回転処理を行う。なお、限定されるわけではないが、例えば指ウェブＦｗ１、Ｆｗ２を通過する直線とＸ軸との角度は以下の式で求めることができる。なお下記式中、αは直線の傾き角を、ＹＦｗ３は指ウェブＦｗ３におけるＹ座標の位置データを、ＹＦｗ１は指ウェブＦｗ１におけるＹ座標の位置データを、ＸＦｗ３は指ウェブＦｗ３におけるＸ座標の位置データを、ＸＦｗ１は指ウェブＦｗ１におけるＸ座標の位置データをそれぞれ表す。なお、例えば図４の例で示される画像に対し回転処理を行った結果を図８に示す。
【数２】
【００２９】
次にＲＯＩ領域データ抽出部４４は、回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出する。ここでＲＯＩ領域とは、手の甲画像の一部の領域であって、静脈の血管パターンを用いて個人認証するために特に注目する領域をいう。ＲＯＩ領域は、上記機能を奏する領域であれば限定されるわけではないが、例えばＦｗ１とＦｗ３を通る上記直線と所定距離をおき、かつ中間点が指ウェブＦｗ２のＸ座標と同じである平行な一辺を有する四角形の領域であることが好ましい。このＲＯＩ領域の例を図８、図９に示しておく。
【００３０】
また、静脈パターンデータ抽出部４５は、ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する。具体的な処理について以下説明する。
【００３１】
本実施形態に係る個人認証装置は、手の甲の透過画像を用いている。この場合において透過光は手が厚いほど透過しにくくなるが人間の手の厚みは一様ではないため輝度むらが生じ、ノイズとなる。そのため、本実施形態に係る静脈パターン抽出部４５は、限定されるわけではないがモルフォロジーによる手法を採用する。モルフォロジーによる手法は、限定されるわけではないが、対象画素を中心に一定の直径を有する円板のｍｉｎ処理、ｍａｘ処理を行い、最初のｍｉｎ処理により、当該直径より少ない縦、横の両方向の線分を消失させる。この結果、静脈部分を隠し、輝度村の分布を示す背景画像を求める。そしてこの背景画像を上記図９で示すＲＯＩ領域の画像から差し引くことで輝度むらを除去する。なお、上記得た背景画像を図１０に、図９で示す画像から輝度むらを除去した結果の画像を図１１に示す。また、ｍｉｎ処理、ｍａｘｓｙ処理、ｏｐｅｎｉｎｇ処理の式を下記にそれぞれ示しておく。
【数３】
【数４】
【数５】
【００３２】
ここでＸＢは集合Ｘの構造要素Ｂによるｏｐｅｎｉｎｇを表す。またＢＳは構造要素Ｂの対象集合を表す。
【００３３】
また、本実施形態に係る静脈パターンデータ抽出部４５は、複数の方向に対し、所定の幅の直線を線形構造要素としてｏｐｅｎｉｎｇ処理を行う（複数の方向の例については図１２参照）。なお直線の所定の幅は血管の幅により定められる。図１２の例は、０°、３０°、６０°、９０°、１２０°、１５０°の例であり、それぞれに沿った線形の構造要素でｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った画像の例を図１３乃至図１８に示しておく。このｏｐｅｎｉｎｇ処理は対象画素を中心にそれぞれ所定のｍｉｎ処理、ｍａｘ処理を行うものであるため、最初のｍｉｎ処理で、それぞれの方向において所定の画素より少ない線分長を消失させる一方、次のｍａｘ処理で所定の長さの線分を元の状態に戻す。なお、上記各方向に対するｏｐｅｎｉｎｇ処理の結果得られる画像はそれぞれの画像方向性を有するため、異なる方向の線形構造要素を用いて画像強調が施されている。そこで、本実施形態に係る静脈パターンデータ抽出部４５は強調画像の各点に上記複数の方向に対するｏｐｅｎｉｎｇ処理の結果得られた画像における最大濃淡値を与え、新しい強調画像を作成する。この画像の例を図１９に示す。
【００３４】
次に、静脈パターンデータ抽出部４５は、ここで求めた輝度画像から二値画像を作成する。この二値画像を作成する処理としては、二値化処理を挙げることができ、画像をオブジェクト領域（１の値）と背景領域（０の値）に分離する。この二値化処理としては、限定されるわけではないが、画像におけるヒストグラムを２つに分割した場合のクラス間分散が最大にある点を閾値とし、これを基準に分けることが好ましい。なおこの結果得られる二値画像を図２０に示す。
【００３５】
そして、静脈パターンデータ抽出部４５は、更に、求めた二値画像から幅１画素の線画像に変換する。この結果を図２１に示す。
【００３６】
なお、上記抽出した静脈パターンデータは、それだけでは個人を認証することができず、認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部４６が必要である。個人静脈パターンデータベース部４６は、限定されるわけではないが、個人を特定するためのデータ（例えば氏名データやＩＤデータ等）と、この個人を特定するためのデータに対応させた静脈パターンデータとを一又は二以上格納して構成されていることが好ましい。なお、図２２に、格納される静脈パターンの細線画像の例を示す。
【００３７】
判定部４７は、静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算することで同一人であるか否かを判定する。判定する方法としては、実現できる限りにおいて限定されるわけではないが、指紋隆線の端点又は分岐点（マニューシャ）のマッチングを用いる方法が好適である。マッチングとしては、限定されるわけではないが、マニューシャの出現位置や角度の一致度だけでなく、マニューシャ間の全ての点の出現位置や角度の一致度（精細照合）も調べることが好適である。なお図２３に、図２１から抽出したマニューシャの例を示しておく。なお、静脈パターンデータベース部４６には、上記の静脈パターンの細線画像だけでなく、このマニューシャについても登録しておくことは非常に有用である。登録されるマニューシャの例を図２４に示す。
【００３８】
判定部４７は、マニューシャのマッチングにおいて、まずマニューシャの抽出を行なう。マニューシャは以下の式により抽出する。なお、下記式において、Ｒ（ｋ）は、ある点Ａの８近傍の濃淡値を示し、Ｃｎ＝６の場合、Ａは分岐点であり、Ｃｎ＝２の場合、Ａは端点を意味する。
【数６】
【００３９】
次に、判定部４７では、上述の処理において発生するノイズにより生じる偽の特徴点を除去し、残った特徴点に対しマッチングを行なう。
【００４０】
なお、本判定部４７では、各マニューシャにおいて、方向コードも付与する。方向コードは、当該マニューシャにおいて右下の画素（ｉ０＋１，ｊ０＋１）を１、右の画素（ｉ０＋１，ｊ０）を２、…、下の画素（ｉ０，ｊ０＋１）を８と左回りに順番に番号をつけ、Ｘ座標、Ｙ座標、端点、分岐点の種別と方向コードとを合わせて認識する。即ち、個人静脈パターンデータベース部４６に格納される登録マニューシャＰ及びここで求められる入力マニューシャＱは、以下の式で表される。
【数７】
【００４１】
ここでＸｉ及びＸｊはＸ座標、Ｙｉ及びＹｊはＹ座標、ＳＤｉ及びＳＤｊは方向コード、Ｋｉ及びＫｊは端点、分岐点の種別を表す。
【００４２】
判定部４７は、限定されるわけではないが、マニューシャのマッチングを段階的に行なう。まず、登録マニューシャと入力マニューシャとの間で以下の条件を満たすか否かを判定し、合致するものについてより詳細なマッチングを行なう。
（１）マニューシャの間の距離がしきい値Ｔｈｄｔ以下
（２）マニューシャの間の方向差がしきい値Ｔｈθｔ以下
（３）マニューシャの間の種別が一致
（４）マニューシャの間の距離の総和が最小
（５）１対１の対応
【００４３】
詳細なマッチングは、まず、各分岐点の位置と方向に基づいて位置ずれを微調整する（位置ずれを調整した後の画像の例を図２５に示す。）。そしてその後各分岐点から静脈の連結領域毎に追跡してＸ、Ｙ座標と方向コードを抽出して点を表す。各点間の方向差の総和θｓｕｍと各点間の距離の総和Ｄｓｕｍを以下の式に従い認証を行なう。
【数８】
【００４４】
ここでｎｕｍ＝Ｍ＋Ｎ、Ｍ，Ｎは分岐点と端点の数を示す。またｃｏｕｎｔ葉出発点から次の分岐点又は端点までの点数を示す。ａｎｇｌｅ１は登録画像の各点における方向コードを示し、ａｎｇｌｅ２は入力画像の各点における方向コードを示す。またＸ１、Ｘ２は登録画像における各点のＸ座標を、Ｙ１、Ｙ２は登録画像における各点のＹ座標を、をそれぞれ示す。
【００４５】
また、照合率は次のように示される。
【数９】
【００４６】
即ち、同一人であるか否かの判定は、以下の式で表現される。
【数１０】
【００４７】
なお、Ｔｈｄ２とＴｈθ２を増加すると、本人は認証されやすくなる一方で同時に、他人が誤って認証される率も高くなる。そのため、しきい値Ｔｈｄ２とＴｈθ２は本人拒否率と他人認証率のバランスを配慮し、運用時に適切な動作点を設定する必要がある。
【００４８】
よって、以上の通り、本実施形態に係る個人認証装置により、より簡便、確実に個人認証を行なうことができる。特に、本個人認証装置を用いると、ドアなどを開けようとハンドルを握るだけで個人認証を行なうことができ、特別な操作が不要となり、カードなどのキーの形態が不要になり、盗難や偽造の防止が可能となる等利便性が高くなる。更に、手の回転や位置ずれにロバストなシステムを構成することができ、ハンドルを握る方法であってもより精度が高いものとなっている。
【実施例】
【００４９】
ここで、実際に上記の個人認識装置を作成し、実際の認識処理を行った。実験は、３０名の登録者が自然にドアハンドルを握る状態で行い、各人全ての画像を２回撮り、それを片手１０枚ずつ、３０人で合計６００枚の静脈パターンを学習させ、上記登録者３０名に５名の未登録者を加えて同様に８００枚（登録者６００枚、未登録者２００枚）の静脈パターンを取得し、これについて、登録者であるか未登録者であるかの認証の是非を確認した。この結果を表１に示す。
【００５０】
表１の結果によると、登録者に対しては９８％以上の認識率（６００枚中、誤認識は４枚、拒否された枚数は４枚）、未登録者に対しては９９％以上の拒否率（２００枚中誤認識された枚数２枚）を得ることができ、本発明の有用性について確認することができた。なお、図２６に、本実施例において取得された静脈パターンの細線画像の例を示しておく。
【表１】
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】実施形態に係る個人認証装置の概略図である。
【図２】ハンドル部の他の例を示す図である。
【図３】情報処理部の機能ブロック図である。
【図４】手の甲画像の例を示す図である。
【図５】コントラスト調整を行った手の甲画像の例を示す図である。
【図６】手の甲の輪郭線を示す図である。
【図７】ユークリッド距離の分布を示す図である。
【図８】回転処理を行い、ＲＯＩ領域を抽出した例の図である。
【図９】ＲＯＩ領域の例を示す図である。
【図１０】ＲＯＩ領域における背景画像の例を示す図である。
【図１１】図９から図１０を用いて照明補正を行った画像の例を示す図である。
【図１２】構造要素の例を示す図である。
【図１３】０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１４】３０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１５】６０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１６】９０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１７】１２０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１８】１５０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１９】強調画像の例を示す図である。
【図２０】二値画像の例を示す図である。
【図２１】細線画像の例を示す図である。
【図２２】静脈パターンデータベース部に格納される細線画像の例を示す図である。
【図２３】マニューシャの例を示す図である。
【図２４】静脈パターンデータベース部に格納されるマニューシャの例を示す図である。
【図２５】位置ずれを補正したマニューシャの例を示す図である。
【図２６】実施例において取得した静脈パターンの細線画像の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１…ハンドル部、２…受光部、３…可視光カットフィルタ、４…情報処理部、１１…光源
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人認証技術に関し、より具体的には個人認証装置及びそれに用いられる個人認証プログラムに関し、特に、人間の手の静脈の血管パターンに基づき個人認証を行なうための装置及びそれに用いられるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、本人の認証には、パスワード、ＰＩＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｎｕｍｂｅｒ）といった記憶に頼る知識やカードや印鑑といった本人の所有する物品が利用されてきた。しかし、これらには忘却、類推、紛失、盗用などの危険性がある。そこで、これらの危険性がない本人そのものの情報として生体情報に基づく本人認証、いわゆるバイオメトリクス認証の研究開発、製品化が進んでいる。バイオメトリクス認証に用いられる生体情報としては、指紋、虹彩、顔、静脈などが例えば下記非特許文献１乃至９に記載されている。
【０００３】
これら生体情報の中でも、体の中にあって他人に知られにくい安全な情報の一つが静脈の血管パターンである。静脈の血管パターンを用いるバイオメトリクス認証（以下「静脈認証」という。）は、原理的に非接触認証が実現でき、また肉眼では確認しにくい体内の情報を用いているため偽造が困難であるという利点がある。より具体的には、静脈の血管パターンは双子の間でも異なると言われており、皮膚の下、表皮、真皮、脂肪層の奥に存在する体中の情報であるため、顔や指紋、虹彩のように外部から容易に観察したり、撮影、接触などの簡単な手段では他人に盗まれたりしないため、より安全な情報であるといわれている。なおここで「静脈の血管パターン」とは、静脈の血管が織りなす網目のような複雑な模様を意味する。
【０００４】
静脈認証では、毛細血管など不安定な細い血管を使わず、模様の安定した太い血管のパターンを用いることが一般的である。静脈の血管パターンの撮影には、２種類の近赤外線照射方法がある。一つは近赤外線を認証対象となる部位に照射し、反射光を撮影する「反射型」であり（下記非特許文献３乃至５参照）、もう一つは、認証対象となる部位を通り抜けた光を撮影する「透過型」（下記非特許文献６参照）である。
【０００５】
一方、認証の際に静脈の血管パターンの撮影をしやすい部位として、手のひら（下記非特許文献５参照）、手の甲（下記非特許文献３、４参照）、指の静脈（下記非特許文献６参照）が考えられている。手のひらを採用する静脈認証は、装置に全く触れない状態で個人識別が可能となるといった利点がある（完全非接触型）。この認証操作は、センサの上方に手をかざすだけで済み、反射型撮影方式の良さを生かした便利性の高いものである。また、指の静脈を採用する静脈認証は、主として指の第二関節部分に近赤外線を透過させて、指の静脈の血管パターンを撮影し、認証するものである。また手の甲の部分の静脈パターンを採用する静脈認証は、限定されるわけではないが、主に入退出管理向けの製品に好適である。手握り冶金やセンサ口を甲でふさぎ、手の甲サイズに開けたセンサ口に手の甲を押し当てて認証する。センサ口にマイクロスイッチが付いており、甲でセンサ口をふさぐと、撮影される仕組みとなっているのが一般的である。
【０００６】
【非特許文献１】Ｘ．Ｙｕａｎ，Ｊ．Ｍ．Ｌｕ，Ｔ．Ｙａｈａｇｉ，“Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｆａｃｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｍａｐｓ”，ＩＥＥＪ Ｔｒａｎｓ． ＥＩＳ，ｖｏｌ．１２５，ｎｏ．３，４２６−４３４，Ｍａｒｃｈ ２００５
【非特許文献２】Ｊ．Ｍ．Ｌｕ，Ｘ．Ｙｕａｎ，Ｔ．Ｙａｈａｇｉ，“Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｆａｃｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｆｕｚｚｙ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ”，Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．８６，ｎｏ．８，２０２６−２０３９，Ａｕｇ．２００６．
【非特許文献３】Ｓ．Ｋ．Ｉｍ，Ｈ．Ｍ．Ｐａｒｋ，Ｙ．Ｗ．Ｋｉｍ，Ｓ．Ｃ．Ｈａｎ，Ｓ．Ｗ．Ｋｉｍ ａｎｄ Ｃ．Ｈ．Ｈａｎｇ，“Ａｎ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ｂｙ Ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ Ｈａｎｄ Ｖｅｉｎ Ｐａｔｔｅｒｎｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｋｏｒｅａｎ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ，ｖｏｌ．３８，２６８−２７２，Ｍａｒｃｈ ２００１
【非特許文献４】Ｃ．Ｌ．Ｌｉｎ ａｎｄ Ｋ．Ｃ．Ｆａｎ，“Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｔｈｅｒｍａｌ Ｉｍａｇｅｓ ｏｆ Ｐａｌｍーｄｏｒｓａ Ｖｅｉｎーｐａｔｔｅｒｎｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ｏｎ ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ ｖｉｄｅｏ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｖｏｌ．１４，ｎｏ．２，１９９−２１３，Ｆｅｂ．２００４
【非特許文献５】佐々木繁，川合裕昭，若林晃，“手のひら静脈認証技術の製品展”，ＦＵＪＩＴＳＵ，ｖｏｌ．５６，ｎｏ．４，３４６−３５７，２００５
【非特許文献６】三浦直人，長坂晃朗，宮武孝文，“線追跡の反複試行に基づく指静脈パターンの抽出と個人認証への応用”，電子情報通信学会論文誌，ｖｏｌ．Ｊ８６ーＤーＩＩ，ｎｏ．５，６７８−６８７，２００３
【非特許文献７】Ｃ．Ｌ．Ｌｉｎ，Ｔ．Ｃ．Ｃｈｕａｎｇ ａｎｄ Ｋ．Ｃ．Ｆａｎ，“Ｐａｌｍｐｒｉｎｔ Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ”，Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｖｏｌ．３８，２６３９−２６５２，２００５
【非特許文献８】小畑秀文，モルフォロジー，コロナ社，１９９６
【非特許文献９】Ｍ．Ｎｉｅｍｅｉｊｅｒ，Ｂ．Ｖ．Ｇｉｎｎｅｋｅｎ ａｎｄ Ｊ． Ｓｔａａｌ，“Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅｄ Ｌｅｓｉｏｎｓ ｉｎ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｃｏｌｏｒ Ｆｕｎｄｕｓ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ｏｎ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｉｎｇ，ｖｏｌ．２４，ｎｏ．５，５８４−５９２，Ｍａｙ ２００５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記文献においても、センサ口に手の甲を押し当てて認証するなど認証対象となる個人に対して特別の手間が必要となるため煩雑になってしまうといった課題がある。従って、新たな認証方法及びそれに必要とされる新たな認証処理が必要となる。
【０００８】
そこで、本発明は上記課題を鑑み、認証対象となる個人に対しより簡便で精度の高い個人認証装置及びそれに用いられる個人認証プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するための一手段として、本発明に係る個人認証装置は、光源が内蔵されたハンドル部と、光源から放出される光を受光する受光部と、受光部が受光した光に基づき個人認証を行う情報処理部と、を有することを特徴とする。
【００１０】
なお、本手段において、限定されるわけではないが、ハンドル部と受光部との間に設けられる可視光カットフィルタを有することが好ましい。
【００１１】
また、本手段において、限定されるわけではないが、情報処理部は、受光部が受光した光に基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部と、手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部と、手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部と、回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部と、抽出したＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部と、認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部と、静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと、個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する相関計算部と、を有することも好ましい。
【００１２】
また、上記課題を解決する他の一手段として、本発明に係る個人認証プログラムは、コンピュータに、人間の手を透過した光の強度データに基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部、手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部、手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部、回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部、抽出した前記ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部、認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部、静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと、個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する判定部、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上、本発明により、認証対象となる個人に対しより簡便で精度の高い個人認証装置及びそれに用いられる個人認証プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本実施形態に係る個人識別プログラムについて説明する。図１は、本実施形態に係る個人認証装置の概略を示す図である。本実施形態に係る個人認証装置は、図１で示されるとおり、光源１１が内蔵されたハンドル部１と、ハンドル部１の光源１１から放出される光を受光する受光部２と、ハンドル部１と受光部２との間に設けられる可視光カットフィルタ３と、受光部が受光した光に基づき個人識別を行う情報処理部４と、を有する。
【００１５】
ハンドル部１は、図１で示されるとおり、認証対象となる人が把持するための部である。またハンドル部１には光源１１が内蔵されており、認証対象となる人がこのハンドル部を握った場合に、光源１１から光を放出すれば光は手の甲を透過し、受光部２により受光できる。本実施形態では、人にハンドルを握らせることで手の甲側に適度の張りを生じさせ、手の甲側に明瞭な血管パターンを生じさせることができるようになり、しかも手が光源１１の近傍となるため、より明瞭な血管パターンを得ることができるようになる。ハンドル部１の形状としては、限定されることなく様々な形態を採用することができ、限定されるわけではないが、例えばドアのハンドルに光源を組み込んだ形態とすることができる。この場合、ドアを開けようとする動作と個人認証動作とを一連の流れで行なうことができ、人は特段の動作を必要としなくなるためより容易に個人認証を行なうことができるという利点がある。なお、図２にハンドル部１の他の形態の例を示しておく。
【００１６】
またハンドル部１に内蔵される光源１１としては、限定されることなく種々のものを採用することができるが、放出される光の波長としては、近赤外領域であることが好ましく、より具体的には７００ｎｍ以上８００ｎｍ以下の波長を多く含む光源であることが好ましい。これは還元ヘモグロビンを多く含む静脈中の血液が近赤外光を吸収する性質を利用するためである。
【００１７】
受光部２は、光源１１から放出される光を受光し、情報処理部４に出力するものである。受光部２の構成としては、限定されるわけではないが、例えばＣＣＤカメラを採用することができる。
【００１８】
またハンドル部１と受光部２との間には可視光カットフィルタ３が設けられている。可視光カットフィルタ３を設けることで、証明条件の変化や、手の甲にある傷跡などの影響を削減することが可能となる。なお、カットする可視光の領域としては、限定されるわけではないが、７５０ｎｍ以下の可視光をカットする性能を有することが好ましい。また、可視光カットフィルタ３の配置は、ハンドル部１と受光部２の間であることが好ましいが、受光部２の近傍、個人認証の際に認証対象となる人の手と受光部２の間となるよう配置されることがより効果的で好ましい。
【００１９】
情報処理部４は、光部が受光した光に基づき個人認識を行う部である。図３に、本実施形態に係る情報処理部４（以下「本情報処理部４」ともいう。）の機能ブロック図を示す。
【００２０】
図３で示すとおり、本情報処理部４は、受光部が受光した光に基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部４１と、手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部４２と、手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部４３と、回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部４４と、抽出した前記ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部４５と、認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部４６と、静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する判定部４７とを有する。
【００２１】
本情報処理部４は、上記の処理を用いて個人認識を行なうことができる限りにおいて限定されるわけではないが、例えば、上記各部として機能するためのプログラムをコンピュータのハードディスクなどの記録媒体に格納し、実行することで実現させても良い。
【００２２】
手の甲画像データ作成部４１は、受光部２が受光した光強度のデータに基づき手の甲画像データを作成する。なお、手の甲画像データを画像として表現した場合における手の甲画像の例を図４に示す。図４で示すとおり、この図には、人の手及び静脈パターンが現れている。
【００２３】
次に、本情報処理部４は、指ウェブデータ作成部４２により、手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する。ここで「指ウェブ」とは、各指の骨の間の最も窪んだ部分を意味する。この指ウェブデータを用いることで、本情報処理部４は、手の甲の向いている方向や手の甲の位置などの補正を行ない、認証の精度を高めることができるようになる。
【００２４】
なお、指ウェブデータの作成開始に先立ち、手の甲画像データに対しコントラスト調整を行なっておくことはより好ましい。このようにすることで指ウェブデータ作成の精度をより高めることができる。コントラスト調整を行った例を図５に示す。
【００２５】
ここで、指ウェブデータの作成についてより具体的に説明する。まず、指ウェブデータ作成部４２は手の輪郭線データを作成する。手の輪郭線データは、限定されるわけではないが、手の輪郭線を構成する複数の点の位置データの集合であることが好ましく、この手の輪郭線データを画像として表現した例について図６に示しておく。
【００２６】
そして指ウェブデータ作成部４２は、ある点、例えば手の輪郭線のうち、手首から腕側に伸びている部分と画像の下端との交点２つの中間点（Ｗｍ、図６参照）と、輪郭線の各点とのユークリッド距離をそれぞれ求め、その分布を求める。この分布グラフの例を図７に示す。そしてこの分布から局所曲率の最小値を求め、複数の指ウェブ位置データを抽出する。なお指ウェブデータは、限定されるわけではないが、人差し指と中指の間の指ウェブ（Ｆｗ１）、中指と薬指の間の指ウェブ（Ｆｗ２）、薬指と小指の間の指ウェブ（Ｆｗ３）の３つの指ウェブデータを求めることが認証精度向上の観点から好ましい（図６参照）。なお、上記輪郭線の中間点Ｗｍと輪郭線の各点とのユークリッド距離は、以下の式で求められる。なお下記式中、ＤＥ（ｉ）はユークリッド距離を、ＸＷｍは上記中間点のｘ座標における位置データを、Ｘｂ（ｉ）は、輪郭線の点ｉにおけるＸ座標の位置データを、Ｙｗｍは上記中間点におけるＹ座標の位置データを、Ｙｂ（ｉ）は、輪郭線の点ｉにおけるＹ座標の位置データをそれぞれ示している。
【数１】
【００２７】
このようにすることで、本実施形態係る指ウェブデータ作成部４２は指ウェブの位置を確定させることが可能となり後述の様々な処理が可能となるだけでなく、個人認証の制度をより高くすることができる。
【００２８】
次に、本実施形態に係る回転・移動処理部４３は、上記で求めた指ウェブＦｗ１、Ｆｗ２を通過する直線を求め、この直線と画像データにおけるＸ軸又はＹ軸との回転角を求め、上記の直線がＸ軸又はＹ軸と並行になるように回転処理を行う。なお、限定されるわけではないが、例えば指ウェブＦｗ１、Ｆｗ２を通過する直線とＸ軸との角度は以下の式で求めることができる。なお下記式中、αは直線の傾き角を、ＹＦｗ３は指ウェブＦｗ３におけるＹ座標の位置データを、ＹＦｗ１は指ウェブＦｗ１におけるＹ座標の位置データを、ＸＦｗ３は指ウェブＦｗ３におけるＸ座標の位置データを、ＸＦｗ１は指ウェブＦｗ１におけるＸ座標の位置データをそれぞれ表す。なお、例えば図４の例で示される画像に対し回転処理を行った結果を図８に示す。
【数２】
【００２９】
次にＲＯＩ領域データ抽出部４４は、回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出する。ここでＲＯＩ領域とは、手の甲画像の一部の領域であって、静脈の血管パターンを用いて個人認証するために特に注目する領域をいう。ＲＯＩ領域は、上記機能を奏する領域であれば限定されるわけではないが、例えばＦｗ１とＦｗ３を通る上記直線と所定距離をおき、かつ中間点が指ウェブＦｗ２のＸ座標と同じである平行な一辺を有する四角形の領域であることが好ましい。このＲＯＩ領域の例を図８、図９に示しておく。
【００３０】
また、静脈パターンデータ抽出部４５は、ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する。具体的な処理について以下説明する。
【００３１】
本実施形態に係る個人認証装置は、手の甲の透過画像を用いている。この場合において透過光は手が厚いほど透過しにくくなるが人間の手の厚みは一様ではないため輝度むらが生じ、ノイズとなる。そのため、本実施形態に係る静脈パターン抽出部４５は、限定されるわけではないがモルフォロジーによる手法を採用する。モルフォロジーによる手法は、限定されるわけではないが、対象画素を中心に一定の直径を有する円板のｍｉｎ処理、ｍａｘ処理を行い、最初のｍｉｎ処理により、当該直径より少ない縦、横の両方向の線分を消失させる。この結果、静脈部分を隠し、輝度村の分布を示す背景画像を求める。そしてこの背景画像を上記図９で示すＲＯＩ領域の画像から差し引くことで輝度むらを除去する。なお、上記得た背景画像を図１０に、図９で示す画像から輝度むらを除去した結果の画像を図１１に示す。また、ｍｉｎ処理、ｍａｘｓｙ処理、ｏｐｅｎｉｎｇ処理の式を下記にそれぞれ示しておく。
【数３】
【数４】
【数５】
【００３２】
ここでＸＢは集合Ｘの構造要素Ｂによるｏｐｅｎｉｎｇを表す。またＢＳは構造要素Ｂの対象集合を表す。
【００３３】
また、本実施形態に係る静脈パターンデータ抽出部４５は、複数の方向に対し、所定の幅の直線を線形構造要素としてｏｐｅｎｉｎｇ処理を行う（複数の方向の例については図１２参照）。なお直線の所定の幅は血管の幅により定められる。図１２の例は、０°、３０°、６０°、９０°、１２０°、１５０°の例であり、それぞれに沿った線形の構造要素でｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った画像の例を図１３乃至図１８に示しておく。このｏｐｅｎｉｎｇ処理は対象画素を中心にそれぞれ所定のｍｉｎ処理、ｍａｘ処理を行うものであるため、最初のｍｉｎ処理で、それぞれの方向において所定の画素より少ない線分長を消失させる一方、次のｍａｘ処理で所定の長さの線分を元の状態に戻す。なお、上記各方向に対するｏｐｅｎｉｎｇ処理の結果得られる画像はそれぞれの画像方向性を有するため、異なる方向の線形構造要素を用いて画像強調が施されている。そこで、本実施形態に係る静脈パターンデータ抽出部４５は強調画像の各点に上記複数の方向に対するｏｐｅｎｉｎｇ処理の結果得られた画像における最大濃淡値を与え、新しい強調画像を作成する。この画像の例を図１９に示す。
【００３４】
次に、静脈パターンデータ抽出部４５は、ここで求めた輝度画像から二値画像を作成する。この二値画像を作成する処理としては、二値化処理を挙げることができ、画像をオブジェクト領域（１の値）と背景領域（０の値）に分離する。この二値化処理としては、限定されるわけではないが、画像におけるヒストグラムを２つに分割した場合のクラス間分散が最大にある点を閾値とし、これを基準に分けることが好ましい。なおこの結果得られる二値画像を図２０に示す。
【００３５】
そして、静脈パターンデータ抽出部４５は、更に、求めた二値画像から幅１画素の線画像に変換する。この結果を図２１に示す。
【００３６】
なお、上記抽出した静脈パターンデータは、それだけでは個人を認証することができず、認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部４６が必要である。個人静脈パターンデータベース部４６は、限定されるわけではないが、個人を特定するためのデータ（例えば氏名データやＩＤデータ等）と、この個人を特定するためのデータに対応させた静脈パターンデータとを一又は二以上格納して構成されていることが好ましい。なお、図２２に、格納される静脈パターンの細線画像の例を示す。
【００３７】
判定部４７は、静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算することで同一人であるか否かを判定する。判定する方法としては、実現できる限りにおいて限定されるわけではないが、指紋隆線の端点又は分岐点（マニューシャ）のマッチングを用いる方法が好適である。マッチングとしては、限定されるわけではないが、マニューシャの出現位置や角度の一致度だけでなく、マニューシャ間の全ての点の出現位置や角度の一致度（精細照合）も調べることが好適である。なお図２３に、図２１から抽出したマニューシャの例を示しておく。なお、静脈パターンデータベース部４６には、上記の静脈パターンの細線画像だけでなく、このマニューシャについても登録しておくことは非常に有用である。登録されるマニューシャの例を図２４に示す。
【００３８】
判定部４７は、マニューシャのマッチングにおいて、まずマニューシャの抽出を行なう。マニューシャは以下の式により抽出する。なお、下記式において、Ｒ（ｋ）は、ある点Ａの８近傍の濃淡値を示し、Ｃｎ＝６の場合、Ａは分岐点であり、Ｃｎ＝２の場合、Ａは端点を意味する。
【数６】
【００３９】
次に、判定部４７では、上述の処理において発生するノイズにより生じる偽の特徴点を除去し、残った特徴点に対しマッチングを行なう。
【００４０】
なお、本判定部４７では、各マニューシャにおいて、方向コードも付与する。方向コードは、当該マニューシャにおいて右下の画素（ｉ０＋１，ｊ０＋１）を１、右の画素（ｉ０＋１，ｊ０）を２、…、下の画素（ｉ０，ｊ０＋１）を８と左回りに順番に番号をつけ、Ｘ座標、Ｙ座標、端点、分岐点の種別と方向コードとを合わせて認識する。即ち、個人静脈パターンデータベース部４６に格納される登録マニューシャＰ及びここで求められる入力マニューシャＱは、以下の式で表される。
【数７】
【００４１】
ここでＸｉ及びＸｊはＸ座標、Ｙｉ及びＹｊはＹ座標、ＳＤｉ及びＳＤｊは方向コード、Ｋｉ及びＫｊは端点、分岐点の種別を表す。
【００４２】
判定部４７は、限定されるわけではないが、マニューシャのマッチングを段階的に行なう。まず、登録マニューシャと入力マニューシャとの間で以下の条件を満たすか否かを判定し、合致するものについてより詳細なマッチングを行なう。
（１）マニューシャの間の距離がしきい値Ｔｈｄｔ以下
（２）マニューシャの間の方向差がしきい値Ｔｈθｔ以下
（３）マニューシャの間の種別が一致
（４）マニューシャの間の距離の総和が最小
（５）１対１の対応
【００４３】
詳細なマッチングは、まず、各分岐点の位置と方向に基づいて位置ずれを微調整する（位置ずれを調整した後の画像の例を図２５に示す。）。そしてその後各分岐点から静脈の連結領域毎に追跡してＸ、Ｙ座標と方向コードを抽出して点を表す。各点間の方向差の総和θｓｕｍと各点間の距離の総和Ｄｓｕｍを以下の式に従い認証を行なう。
【数８】
【００４４】
ここでｎｕｍ＝Ｍ＋Ｎ、Ｍ，Ｎは分岐点と端点の数を示す。またｃｏｕｎｔ葉出発点から次の分岐点又は端点までの点数を示す。ａｎｇｌｅ１は登録画像の各点における方向コードを示し、ａｎｇｌｅ２は入力画像の各点における方向コードを示す。またＸ１、Ｘ２は登録画像における各点のＸ座標を、Ｙ１、Ｙ２は登録画像における各点のＹ座標を、をそれぞれ示す。
【００４５】
また、照合率は次のように示される。
【数９】
【００４６】
即ち、同一人であるか否かの判定は、以下の式で表現される。
【数１０】
【００４７】
なお、Ｔｈｄ２とＴｈθ２を増加すると、本人は認証されやすくなる一方で同時に、他人が誤って認証される率も高くなる。そのため、しきい値Ｔｈｄ２とＴｈθ２は本人拒否率と他人認証率のバランスを配慮し、運用時に適切な動作点を設定する必要がある。
【００４８】
よって、以上の通り、本実施形態に係る個人認証装置により、より簡便、確実に個人認証を行なうことができる。特に、本個人認証装置を用いると、ドアなどを開けようとハンドルを握るだけで個人認証を行なうことができ、特別な操作が不要となり、カードなどのキーの形態が不要になり、盗難や偽造の防止が可能となる等利便性が高くなる。更に、手の回転や位置ずれにロバストなシステムを構成することができ、ハンドルを握る方法であってもより精度が高いものとなっている。
【実施例】
【００４９】
ここで、実際に上記の個人認識装置を作成し、実際の認識処理を行った。実験は、３０名の登録者が自然にドアハンドルを握る状態で行い、各人全ての画像を２回撮り、それを片手１０枚ずつ、３０人で合計６００枚の静脈パターンを学習させ、上記登録者３０名に５名の未登録者を加えて同様に８００枚（登録者６００枚、未登録者２００枚）の静脈パターンを取得し、これについて、登録者であるか未登録者であるかの認証の是非を確認した。この結果を表１に示す。
【００５０】
表１の結果によると、登録者に対しては９８％以上の認識率（６００枚中、誤認識は４枚、拒否された枚数は４枚）、未登録者に対しては９９％以上の拒否率（２００枚中誤認識された枚数２枚）を得ることができ、本発明の有用性について確認することができた。なお、図２６に、本実施例において取得された静脈パターンの細線画像の例を示しておく。
【表１】
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】実施形態に係る個人認証装置の概略図である。
【図２】ハンドル部の他の例を示す図である。
【図３】情報処理部の機能ブロック図である。
【図４】手の甲画像の例を示す図である。
【図５】コントラスト調整を行った手の甲画像の例を示す図である。
【図６】手の甲の輪郭線を示す図である。
【図７】ユークリッド距離の分布を示す図である。
【図８】回転処理を行い、ＲＯＩ領域を抽出した例の図である。
【図９】ＲＯＩ領域の例を示す図である。
【図１０】ＲＯＩ領域における背景画像の例を示す図である。
【図１１】図９から図１０を用いて照明補正を行った画像の例を示す図である。
【図１２】構造要素の例を示す図である。
【図１３】０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１４】３０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１５】６０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１６】９０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１７】１２０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１８】１５０度の方向にｏｐｅｎｉｎｇ処理を行った結果の例を示す図である。
【図１９】強調画像の例を示す図である。
【図２０】二値画像の例を示す図である。
【図２１】細線画像の例を示す図である。
【図２２】静脈パターンデータベース部に格納される細線画像の例を示す図である。
【図２３】マニューシャの例を示す図である。
【図２４】静脈パターンデータベース部に格納されるマニューシャの例を示す図である。
【図２５】位置ずれを補正したマニューシャの例を示す図である。
【図２６】実施例において取得した静脈パターンの細線画像の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１…ハンドル部、２…受光部、３…可視光カットフィルタ、４…情報処理部、１１…光源
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光源が内蔵されたハンドル部と、
前記光源から放出される光を受光する受光部と、
前記受光部が受光した光に基づき個人認証を行う情報処理部と、を有する個人認証装置。
【請求項２】
前記ハンドル部と前記受光部との間に設けられる可視光カットフィルタを有する請求項１記載の個人認証装置。
【請求項３】
前記情報処理部は、
前記受光部が受光した光に基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部と、
前記手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部と、
前記手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部と、
回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部と、
抽出した前記ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部と、
認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部と、
前記静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと、前記個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する相関計算部と、
を有する請求項１記載の個人認証装置。
【請求項４】
コンピュータに、
人間の手を透過した光の強度データに基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部、
前記手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部、
前記手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部、
回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部、
抽出した前記ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部、
認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部、
前記静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと、前記個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する判定部、として機能させるための個人認証プログラム。
【請求項１】
光源が内蔵されたハンドル部と、
前記光源から放出される光を受光する受光部と、
前記受光部が受光した光に基づき個人認証を行う情報処理部と、を有する個人認証装置。
【請求項２】
前記ハンドル部と前記受光部との間に設けられる可視光カットフィルタを有する請求項１記載の個人認証装置。
【請求項３】
前記情報処理部は、
前記受光部が受光した光に基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部と、
前記手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部と、
前記手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部と、
回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部と、
抽出した前記ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部と、
認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部と、
前記静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと、前記個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する相関計算部と、
を有する請求項１記載の個人認証装置。
【請求項４】
コンピュータに、
人間の手を透過した光の強度データに基づき手の甲画像データを作成する手の甲画像データ作成部、
前記手の甲画像データから複数の指ウェブデータを作成する指ウェブデータ作成部、
前記手の甲画像データに対し回転処理及び移動処理の少なくともいずれかを行う回転・移動処理部、
回転処理又は移動処理の少なくともいずれかが行われた手の甲画像データからＲＯＩ領域データを抽出するＲＯＩ領域データ抽出部、
抽出した前記ＲＯＩ領域データから静脈パターンデータを抽出する静脈パターンデータ抽出部、
認証対象となる個人の静脈パターンデータを予め記憶してなる個人静脈パターンデータベース部、
前記静脈パターンデータ抽出部が抽出した静脈パターンデータと、前記個人静脈パターンデータベース部における個人静脈パターンデータとの相関を計算する判定部、として機能させるための個人認証プログラム。
【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】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【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】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【公開番号】特開２００８−２９９６７８（Ｐ２００８−２９９６７８Ａ）
【公開日】平成２０年１２月１１日（２００８．１２．１１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１４６２８６（Ｐ２００７−１４６２８６）
【出願日】平成１９年５月３１日（２００７．５．３１）
【出願人】（３０４０２１８３１）国立大学法人 千葉大学 (601)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１２月１１日（２００８．１２．１１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年５月３１日（２００７．５．３１）
【出願人】（３０４０２１８３１）国立大学法人 千葉大学 (601)
【Ｆターム（参考）】
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