掌紋認証方法及び装置
【課題】
【解決手段】 掌紋認証方法は掌の画像のある領域を解析してその領域について皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するステップを含む。テクスチャデータはデータベース内の基準情報と比較され、個人の身元を決定する。掌の画像を捕捉する装置は中に窓を有する容器と、容器内に配設されかつ窓を介して画像を捕捉するために配置された画像センサ及び光源とを含む。突起が表面に設けられる。突起は手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置される。
【解決手段】 掌紋認証方法は掌の画像のある領域を解析してその領域について皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するステップを含む。テクスチャデータはデータベース内の基準情報と比較され、個人の身元を決定する。掌の画像を捕捉する装置は中に窓を有する容器と、容器内に配設されかつ窓を介して画像を捕捉するために配置された画像センサ及び光源とを含む。突起が表面に設けられる。突起は手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置される。
【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な認証、特に個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明はまた、個人の認証のための掌紋画像を捕捉する装置に関する。
【背景技術】
【0002】
個人認証のための方法として掌紋認識を使用することは指紋に置き換わる新しいバイオメトリック技術である。既知の方法には、掌紋画像内の特異点、詳細点、及び皺を識別するための掌紋の解析が含まれる。これらの既知の方法は図1に示されるように高解像力画像を必要とする。これはインク掌紋により得られる。しかしながら、これらは汚く、リアルタイム認証を受動的に取得することができない。
【0003】
インク掌紋の問題を解決するために、高解像力掌紋スキャナ及び認証システムを開発した会社もある。しかしながら、高解像力画像を捕捉するこれらの装置は、リアルタイム認証の要件を満たすためには費用がかさみ、高性能コンピュータに依存する。
【0004】
上記の問題に対する一つの解決策は低解像力画像の使用であると思われる。図2は図1に対応する低解像力画像を示している。しかしながら低解像力掌紋画像において、特異点と詳細点が容易に観察できず、従って、より容易に識別できる皺が認証において重要な役割を演じなければならない。しかしながら、図2から分るように、皺の小部分のみがかなり明瞭であるが、それらが大きい母集団の中から個人を信頼性よく認証できるほど十分な弁別性を提供するかどうかは疑わしい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本発明の目的はバイオメトリックな認証方法、特に先行技術の方法に伴う問題を克服又は改良する、個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明の更なる目的は先行技術の装置での欠点を克服又は改良し、あるいは少なくとも公衆に有用な代替手段として、掌紋画像を捕捉する装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
発明の第1の態様によれば、
個人から皮膚表面の領域の画像を取得するステップと、
前記皮膚表面領域のテクスチャの特徴を抽出するために前記画像を解析するステップと、
テクスチャの特徴をデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法が提供される。
【0007】
発明の第2の態様によれば、
個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、
前記手の内側表面の所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、
前記皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するために前記副画像を解析するステップと、
前記テクスチャデータをデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法が提供される。
【0008】
好ましくは、前記所定の領域は手の一つ以上の特性に依存する。
【0009】
好ましくは、前記一つ以上の特性は手の指の間の領域である。
【0010】
好ましくは、前記副画像は、
手の指の間の領域を代表する少なくとも2点を識別するステップと、
第1と第2の軸であって、前記2点が第1の軸上に位置しかつ第2の軸から等距離にあるような第1と第2の軸を有する座標系を決定するステップと、
前記2点間の距離を用いて座標系内の副画像のパラメータを決定するステップと
を含むステップにより取得される。
【0011】
好ましくは、前記副画像のパラメータは(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)(ただし、Dは2点間距離である)により表される、座標系内の点を含む。
【0012】
好ましくは、前記副画像を正規化する更なるステップがある。
【0013】
好ましくは、前記副画像を解析するステップはガボアフィルタを使用するステップを含む。
【0014】
好ましくは、前記副画像を解析するステップはガボア解析を用いて低解像力の副画像の層を分割するステップを含む。
【0015】
好ましくは、前記副画像は二つの部分、即ち実数部と虚数部に分割され、各部分はベクトルとして記憶される。
【0016】
好ましくは、前記テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較は以下の形のハミング距離に基づく。
【0017】
【数1】
【0018】
ただし、PR(QR)及びPI(QI)は実数部と虚数部である。
【0019】
発明の第3の態様によれば、
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
前記窓に隣接する少なくとも一つの突起であって、手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置が提供される。
【0020】
発明の第4の態様によれば、
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
窓を照明するように配設された光源と、
画像を捕捉するために前記画像センサと光源を制御するように動作可能な制御装置と、
少なくとも一つの突起であって、掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置が提供される。
【0021】
好ましくは、前記突起は前記窓に適切に置かれた手の二つ以上の指の間に配設されたペグ又はピンである。
【0022】
好ましくは、前記光源は環状であり、その中心に画像センサがある。
【0023】
好ましくは、前記画像センサは電荷結合素子(CCD)又は相補性金属酸化膜半導体(CMOS)センサである。
【0024】
本発明の更なる態様は単に例として与えられる以下の説明から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【0025】
以下に、本発明の実施例が添付図を参照して説明される。
【0026】
本発明による掌紋認証方法は1)個人の掌紋画像を取得するステップと、2)前記画像から皮膚のテクスチャデータを解析するステップと、3)皮膚の前記テクスチャデータをデータベースに記憶された情報と照合するステップの3つの部分を含む。これらの部分を以下により詳細に説明する。
【0027】
1)個人の掌紋画像の取得
図3を参照すれば、手の内側表面の一部分の低解像力画像がCCDカメラを用いて既知の方法で取得される。画像から認証データを抽出するために、掌領域の再現可能な副画像が手の特性を用いて識別されなければならない。好ましい実施例において、指の間の穴が識別され、副画像を定めるパラメータが見出される座標系を作るためのパラメータとして使用される。好ましい実施例は以下に与えられる6つの主要ステップを有する。
【0028】
図4を参照すれば、第1ステップは原画像O(x,y)に対してガウスフィルタ等のローパスフィルタL(u,v)が適用される。次いで、重畳画像を二値画像B(x,y)に変換するために閾値Tpが使用される。
【0029】
図5を参照すれば、第2ステップは境界追跡アルゴリズムを用いて指の間の穴の境界(Fixj,Fiyj)(ただし、i=1,2)を取得することである。薬指と中指の間の穴の境界は、以下の処理には役立たないので抽出されない。
【0030】
図6を参照すれば、第3ステップは穴(Fixj,Fiyj)の接線を計算することである。(x1,y1)及び(x2,y2)がそれぞれ(F1xj,F1yj)及び(F2xj,F2yj)上の2点であれば、これらの2点を通る線(y=mx+c)は全てのi及びjに対して不等式Fiyi mFixj+cを満足する。線(y=mx+c)は二つの穴の接線である。図6において数字2で表されるこの線は副画像1の位置を決定する座標系のY軸である。
【0031】
第4ステップは線2に直角な、2点の中点を通る線3を求めて座標系のX軸と原点を決定することである。2点はY軸上にかつX軸から等距離にある。
【0032】
第5ステップは座標系に基づいて可変サイズの副画像1を抽出することである。副画像1のサイズと位置は2点(x1,y1)及び(x2,y2)間のユークリッド距離(D)に基づく。座標系における副画像1の隅を表す点4、5、6、7はそれぞれ(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)である。従って、副画像1は各辺に沿った距離がユークリッド距離に等しく、Y軸線3に関して対称な正方形である。副画像は手(指の間の領域)の特徴に基づくので、各個人の手に対して再現可能である。
【0033】
図7は座標系のx軸2及びy軸3と、図3の未処理の画像に重ねられた副画像1を示す。
【0034】
第6ステップは将来の抽出のために双一次補間法を用いて副画像1を抽出し、それを標準サイズに正規化する。図8は抽出及び正規化された副画像1を示す。
【0035】
掌副画像1が取得されると、方法の次の部分が行われる。
【0036】
2)画像の皮膚テクスチャの解析
円形のガボアフィルタはテクスチャ解析に有効な道具であり、以下の一般的な形を有する
【0037】
【数2】
【0038】
ただし、i=√−1、uは正弦波周波数、θは関数の向きを制御し、σはガウス包絡線の標準偏差である。ガボアフィルタはテクスチャ解析に広く使用され、従って、熟練した読者はそのような目的にそれらを使用することに精通しているであろう。
【0039】
テクスチャ解析を画像の明るさの変動に対してもっと強くするために、離散的ガボアフィルタG[x,y,θ,u,σ]が以下の公式を適用してゼロDCに変えられる。
【0040】
【数3】
【0041】
ただし、(2n+1)2はフィルタのサイズである。実際、ガボアフィルタの虚数部は奇数対称性のために自動的にゼロDCである。調整されたガボアフィルタの使用は前処理された画像をフィルタすることである。次いで、位相情報が以下の不等式により符号化される。
【0042】
【数4】
【0043】
【数5】
【0044】
【数6】
【0045】
【数7】
【0046】
ただし、I(x,y)は前処理された画像であり、(x0,y0)はフィルタリングの中心である。
【0047】
図9と10を参照すれば、手を正しく置かない人もいることが予想されるので、いくつかの掌紋でない画像が掌の副画像に含まれる。掌紋でない画素の位置を指示するためにマスクが作成される。原画像は半閉鎖性環境と見なされるので、掌紋でない画素は画像背景の黒い境界から生じる。従って、掌紋でない画素を分割するために閾値が使用できる。典型的には、マスク及び掌紋特徴を含む特徴サイズは384バイトである。
【0048】
図11は前処理された画像を示し、図12は対応するテクスチャ特徴の実数部を示し、図13は対応するテクスチャ特徴の虚数部を示し、図14は対応するマスクを示す。
【0049】
テクスチャ解析に対するガボアフィルタの使用に関する有用な議論は以下の二つの刊行物に見出される。即ち、A. Jain and G. Healey, "A multiscale
representation including opponent color features for texture recognition",
IEEE Transactions on Image Processing, vol. 7, no. 1, pp. 124-128,
1998、及びD. Dunn and W. E. Higgins, "Optimal
Gabor filters for texture segmentation, "IEEE
Transactions on Image Processing, vol. 4, no. 4, pp. 947-964, 1995である。
【0050】
3)掌紋照合
実数及び虚数の特徴はベクトルとして表され、これらは記憶された掌紋データのベクトルと比較される。掌紋照合は正規化されたハミング距離に基づく。例えば、P及びQを二つの掌紋特徴行列とする。正規化されたハミング距離は以下のように記述される。即ち、
【0051】
【数8】
【0052】
ただし、PR(QR)、PI(QI)及びPM(QM)はそれぞれP(Q)の実数部、虚数部及びマスクである。もし二つのビットPR(I)(i,j)がQR(I)(i,j)に等しくかつその場合のみブール演算子「×」の結果はゼロに等しい。∩はAND演算子を表し、特徴行列のサイズはN×Nである。D0は1と0の間であることが特筆される。完全な照合に対し、照合スコアはゼロである。不完全な前処理のために、特徴は垂直及び水平方向に並進され、再度照合される必要がある。このとき、垂直及び水平並進の範囲は−2乃至2である。並進照合により得られるD0の最小値が最終照合スコアと見なされる。
【0053】
以下の実験結果は本発明によるシステムの有効性を説明する。
【0054】
掌紋画像は掌紋スキャナを用いて154の被験者から収集された。被験者のおよそ65%は男性であった。被験者の年齢分布は以下の表1に示される。
【0055】
【表1】
【0056】
各被験者は二つの画像グループを提供した。各グループは左の掌に対して10画像、右の掌に対して10画像を含む。全体として、各被験者は308の異なる掌からの6191の画像を含む画像データベースを作るために40画像を提供した。各被験者からの第1と第2の画像グループの収集の間の平均時間差は57日であった。最大及び最小時間差はそれぞれ90日及び4日であった。第1の収集の完了後、二つの異なる掌紋スキャナによる画像収集を似せるように光源が交換され、CCDカメラに対して焦点が調整された。図15と16は一人の被験者に対する第1と第2のグループにおいて捕捉された対応する手の画像を示す。収集された画像は二つのサイズ、384×284と768×568をしていた。大きい方の画像は384×284に縮小された。その結果、以下の実験における全ての試験画像のサイズは384×284で解像力は75dpiである。
【0057】
掌紋システムの検証精度を得るために、各掌紋画像がデータベース内の全ての掌紋画像と照合された。同じ被験者の同じ掌からの二つの掌紋画像についての照合を正しい照合として言及した。比較総数は19,161,145であった。正しい照合の数は59,176であった。
【0058】
本人及び他人に対する確率分布がそれぞれ正しい照合と誤った照合により推定され、図17に示される。図18は、全ての動作点候補に関する他人受入率に対する本人受入率のプロットである、対応する受信者動作曲線(ROC)を示している。図18から、本発明による方法が96%の本人受入率と0.1%の他人受入率で動作することが推定される。対応する閾値は0.35である。この結果は、先行技術の掌紋法や、手の形状及び指紋による検証を含む他の手によるバイオメトリック技術に匹敵する。
【0059】
本発明による方法は低解像力画像を利用し、計算コストが低い。検証精度は高解像力画像を用いる既知の高性能な方法に匹敵することが分る。
【0060】
この方法はアクセス管理、ATM及び種々のセキュリティーシステムに使用できる。
【0061】
図19と10は本発明による掌紋画像捕捉装置を図解する。この装置は、掌紋画像を補捉するために、掌を下にして手が置かれる平坦な上面2を有するハウジング1を含む。表面2は不透明で、窓8を有し、それを介して画像が捕捉される。好ましい実施例において、窓8にはガラスパネルが入っている。代わりの実施例において、窓8には他の透明なカバー、レンズが入っていてもよく、あるいは何もなくてもよい(即ち開いた窓)。
【0062】
電荷結合素子(CCD)等の画像センサ4がハウジング1内に取り付けられる。レンズ5はCCDにねじ留めされる。レンズ5の開口は表面2内の窓8に向いている。
【0063】
環状光源6がレンズ5の回りに取り付けられて窓8内の画像を照明する。取り付けアーム7が環状光源6を支持し、取り付けアーム7にCCDを固定するためにねじ9が使用される。掌紋画像はレンズ5からCCD4までのこの光学平面を通って形成され、次いでデジタル化された画像データが、処理又は操作のためのパーソナルコンピュータ(図示せず)等の外部処理装置に転送される。
【0064】
図21については、図19のA−A’断面を通るレンズ5と光源6の平面図が示されている。レンズ5は環状光源6の中心にある。レンズ5はCCD4の上部に取り付けられる。
【0065】
表面2の窓8に隣接してペグ3の形の複数の突起があり、これは表面2上の手を窓8の上の掌領域に正しく位置決めするために使用される。使用時に、人は自分の手を表面2に置いてペグ3を手の親指と他の指の間に位置させる。これは窓8を介して掌の最適領域を捕捉するために手が装置に正しく置かれることを保証する。
【0066】
図22は窓8を介して捕捉された目標掌紋領域の画像を示す。一目して分るように、目標窓8を有する不透明な表面2を使用することにより、掌から問題の領域が適宜得られることは確実である。この画像は更なる処理のためにCCD4からパーソナルコンピュータにより取り込まれる。
【0067】
装置により取得された掌紋はバイオメトリック認証での使用に適している。掌紋の特徴と特性が取得され、次いでデータベース記録と比較されて個人を認証する。画像内の掌の特性を決定するために多くの技術が使用できる。一つの適当な技術はテクスチャ解析である。テクスチャ解析は低解像力画像で高レベルの精度を与えるので適している。
【0068】
既述の実施例ではCCD画像センサを使用する。代わりの実施例では、相補性金属酸化膜半導体(CMOS)センサが使用される。CMOSセンサは低コストであればあるほどその解像力はより低いものとなる。しかしながらこれはテクスチャ解析を使用すれば改善される。
【0069】
好ましい実施例において、窓8に隣接する突起はペグ3である。代わりの実施例においては、窓8付きの表面2は窪み又は凹部を有し、その中に手を掌を下にして置く。
【0070】
装置は既述の方法に使用する画像を捕捉するために使用される。
【0071】
以上の説明において既知の均等物を有する完全体又は要素に言及が成された場合、それら均等物はあたかも本願で個々に記載されるように含まれる。本発明の実施例につき説明したが、本発明の精神又は添付の特許請求の範囲から逸脱することなく変形、改良又は修正が行われることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【0072】
【図1】典型的な高解像力掌紋画像を示す図である。
【図2】典型的な低解像力掌紋画像を示す図である。
【図3】手の内側の画像の前処理を説明する図(その1)である。
【図4】手の内側の画像の前処理を説明する図(その2)である。
【図5】手の内側の画像の前処理を説明する図(その3)である。
【図6】手の内側の画像の前処理を説明する図(その4)である。
【図7】手の内側の画像の前処理を説明する図(その5)である。
【図8】手の内側の画像の前処理を説明する図(その6)である。
【図9】掌読み取り装置上の正しくない手の配置を示す図である。
【図10】掌読み取り装置上の正しくない手の配置に対応する前処理画像を示す図である。
【図11】本発明の実施の形態に係る前処理画像を示す図である。
【図12】前処理画像に対応するテクスチャ特徴の実数部を示す図である。
【図13】前処理画像に対応するテクスチャ特徴の虚数部を示す図である。
【図14】前処理画像に対応するテクスチャ特徴のマスクを示す図である。
【図15】第1と第2の収集画像間の画質の差を説明する図(その1)である。
【図16】第1と第2の収集画像間の画質の差を説明する図(その2)である。
【図17】本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。
【図18】本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。
【図19】本発明による掌紋画像捕捉装置の模式図である。
【図20】本装置の画像捕捉表面の平面図である。
【図21】CCDカメラが円光源により囲われた、図19のA−A’を通る断面図である。
【図22】装置により捕捉された未処理の掌画像を説明する図である。
【符号の説明】
【0073】
1 副画像
2 Y軸
3 X軸
4〜7 副画像の隅
1 ハウジング
2 ハウジング上面
3 ペグ
4 CCD
5 レンズ
6 光源
7 取り付けアーム
8 窓
9 ねじ
【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な認証、特に個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明はまた、個人の認証のための掌紋画像を捕捉する装置に関する。
【背景技術】
【0002】
個人認証のための方法として掌紋認識を使用することは指紋に置き換わる新しいバイオメトリック技術である。既知の方法には、掌紋画像内の特異点、詳細点、及び皺を識別するための掌紋の解析が含まれる。これらの既知の方法は図1に示されるように高解像力画像を必要とする。これはインク掌紋により得られる。しかしながら、これらは汚く、リアルタイム認証を受動的に取得することができない。
【0003】
インク掌紋の問題を解決するために、高解像力掌紋スキャナ及び認証システムを開発した会社もある。しかしながら、高解像力画像を捕捉するこれらの装置は、リアルタイム認証の要件を満たすためには費用がかさみ、高性能コンピュータに依存する。
【0004】
上記の問題に対する一つの解決策は低解像力画像の使用であると思われる。図2は図1に対応する低解像力画像を示している。しかしながら低解像力掌紋画像において、特異点と詳細点が容易に観察できず、従って、より容易に識別できる皺が認証において重要な役割を演じなければならない。しかしながら、図2から分るように、皺の小部分のみがかなり明瞭であるが、それらが大きい母集団の中から個人を信頼性よく認証できるほど十分な弁別性を提供するかどうかは疑わしい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本発明の目的はバイオメトリックな認証方法、特に先行技術の方法に伴う問題を克服又は改良する、個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明の更なる目的は先行技術の装置での欠点を克服又は改良し、あるいは少なくとも公衆に有用な代替手段として、掌紋画像を捕捉する装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
発明の第1の態様によれば、
個人から皮膚表面の領域の画像を取得するステップと、
前記皮膚表面領域のテクスチャの特徴を抽出するために前記画像を解析するステップと、
テクスチャの特徴をデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法が提供される。
【0007】
発明の第2の態様によれば、
個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、
前記手の内側表面の所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、
前記皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するために前記副画像を解析するステップと、
前記テクスチャデータをデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法が提供される。
【0008】
好ましくは、前記所定の領域は手の一つ以上の特性に依存する。
【0009】
好ましくは、前記一つ以上の特性は手の指の間の領域である。
【0010】
好ましくは、前記副画像は、
手の指の間の領域を代表する少なくとも2点を識別するステップと、
第1と第2の軸であって、前記2点が第1の軸上に位置しかつ第2の軸から等距離にあるような第1と第2の軸を有する座標系を決定するステップと、
前記2点間の距離を用いて座標系内の副画像のパラメータを決定するステップと
を含むステップにより取得される。
【0011】
好ましくは、前記副画像のパラメータは(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)(ただし、Dは2点間距離である)により表される、座標系内の点を含む。
【0012】
好ましくは、前記副画像を正規化する更なるステップがある。
【0013】
好ましくは、前記副画像を解析するステップはガボアフィルタを使用するステップを含む。
【0014】
好ましくは、前記副画像を解析するステップはガボア解析を用いて低解像力の副画像の層を分割するステップを含む。
【0015】
好ましくは、前記副画像は二つの部分、即ち実数部と虚数部に分割され、各部分はベクトルとして記憶される。
【0016】
好ましくは、前記テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較は以下の形のハミング距離に基づく。
【0017】
【数1】
【0018】
ただし、PR(QR)及びPI(QI)は実数部と虚数部である。
【0019】
発明の第3の態様によれば、
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
前記窓に隣接する少なくとも一つの突起であって、手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置が提供される。
【0020】
発明の第4の態様によれば、
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
窓を照明するように配設された光源と、
画像を捕捉するために前記画像センサと光源を制御するように動作可能な制御装置と、
少なくとも一つの突起であって、掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置が提供される。
【0021】
好ましくは、前記突起は前記窓に適切に置かれた手の二つ以上の指の間に配設されたペグ又はピンである。
【0022】
好ましくは、前記光源は環状であり、その中心に画像センサがある。
【0023】
好ましくは、前記画像センサは電荷結合素子(CCD)又は相補性金属酸化膜半導体(CMOS)センサである。
【0024】
本発明の更なる態様は単に例として与えられる以下の説明から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【0025】
以下に、本発明の実施例が添付図を参照して説明される。
【0026】
本発明による掌紋認証方法は1)個人の掌紋画像を取得するステップと、2)前記画像から皮膚のテクスチャデータを解析するステップと、3)皮膚の前記テクスチャデータをデータベースに記憶された情報と照合するステップの3つの部分を含む。これらの部分を以下により詳細に説明する。
【0027】
1)個人の掌紋画像の取得
図3を参照すれば、手の内側表面の一部分の低解像力画像がCCDカメラを用いて既知の方法で取得される。画像から認証データを抽出するために、掌領域の再現可能な副画像が手の特性を用いて識別されなければならない。好ましい実施例において、指の間の穴が識別され、副画像を定めるパラメータが見出される座標系を作るためのパラメータとして使用される。好ましい実施例は以下に与えられる6つの主要ステップを有する。
【0028】
図4を参照すれば、第1ステップは原画像O(x,y)に対してガウスフィルタ等のローパスフィルタL(u,v)が適用される。次いで、重畳画像を二値画像B(x,y)に変換するために閾値Tpが使用される。
【0029】
図5を参照すれば、第2ステップは境界追跡アルゴリズムを用いて指の間の穴の境界(Fixj,Fiyj)(ただし、i=1,2)を取得することである。薬指と中指の間の穴の境界は、以下の処理には役立たないので抽出されない。
【0030】
図6を参照すれば、第3ステップは穴(Fixj,Fiyj)の接線を計算することである。(x1,y1)及び(x2,y2)がそれぞれ(F1xj,F1yj)及び(F2xj,F2yj)上の2点であれば、これらの2点を通る線(y=mx+c)は全てのi及びjに対して不等式Fiyi≦mFixj+cを満足する。線(y=mx+c)は二つの穴の接線である。図6において数字2で表されるこの線は副画像1の位置を決定する座標系のY軸である。
【0031】
第4ステップは線2に直角な、2点の中点を通る線3を求めて座標系のX軸と原点を決定することである。2点はY軸上にかつX軸から等距離にある。
【0032】
第5ステップは座標系に基づいて可変サイズの副画像1を抽出することである。副画像1のサイズと位置は2点(x1,y1)及び(x2,y2)間のユークリッド距離(D)に基づく。座標系における副画像1の隅を表す点4、5、6、7はそれぞれ(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)である。従って、副画像1は各辺に沿った距離がユークリッド距離に等しく、X軸線3に関して対称な正方形である。副画像は手(指の間の領域)の特徴に基づくので、各個人の手に対して再現可能である。
【0033】
図7は座標系のx軸3及びy軸2と、図3の未処理の画像に重ねられた副画像1を示す。
【0034】
第6ステップは将来の抽出のために双一次補間法を用いて副画像1を抽出し、それを標準サイズに正規化する。図8は抽出及び正規化された副画像1を示す。
【0035】
掌副画像1が取得されると、方法の次の部分が行われる。
【0036】
2)画像の皮膚テクスチャの解析
円形のガボアフィルタはテクスチャ解析に有効な道具であり、以下の一般的な形を有する
【0037】
【数2】
【0038】
ただし、i=√−1、uは正弦波周波数、θは関数の向きを制御し、σはガウス包絡線の標準偏差である。ガボアフィルタはテクスチャ解析に広く使用され、従って、熟練した読者はそのような目的にそれらを使用することに精通しているであろう。
【0039】
テクスチャ解析を画像の明るさの変動に対してもっと強くするために、離散的ガボアフィルタG[x,y,θ,u,σ]が以下の公式を適用してゼロDCに変えられる。
【0040】
【数3】
【0041】
ただし、(2n+1)2はフィルタのサイズである。実際、ガボアフィルタの虚数部は奇数対称性のために自動的にゼロDCである。調整されたガボアフィルタの使用は前処理された画像をフィルタすることである。次いで、位相情報が以下の不等式により符号化される。
【0042】
【数4】
【0043】
【数5】
【0044】
【数6】
【0045】
【数7】
【0046】
ただし、I(x,y)は前処理された画像であり、(x0,y0)はフィルタリングの中心である。
【0047】
図9と10を参照すれば、手を正しく置かない人もいることが予想されるので、いくつかの掌紋でない画像が掌の副画像に含まれる。掌紋でない画素の位置を指示するためにマスクが作成される。原画像は半閉鎖性環境と見なされるので、掌紋でない画素は画像背景の黒い境界から生じる。従って、掌紋でない画素を分割するために閾値が使用できる。典型的には、マスク及び掌紋特徴を含む特徴サイズは384バイトである。
【0048】
図11は前処理された画像を示し、図12は対応するテクスチャ特徴の実数部を示し、図13は対応するテクスチャ特徴の虚数部を示し、図14は対応するマスクを示す。
【0049】
テクスチャ解析に対するガボアフィルタの使用に関する有用な議論は以下の二つの刊行物に見出される。即ち、A. Jain and G. Healey, "A multiscale
representation including opponent color features for texture recognition",
IEEE Transactions on Image Processing, vol. 7, no. 1, pp. 124-128,
1998、及びD. Dunn
and W. E. Higgins, "Optimal Gabor filters for
texture segmentation, "IEEE Transactions on
Image Processing, vol. 4, no. 4, pp. 947-964, 1995である。
【0050】
3)掌紋照合
実数及び虚数の特徴はベクトルとして表され、これらは記憶された掌紋データのベクトルと比較される。掌紋照合は正規化されたハミング距離に基づく。例えば、P及びQを二つの掌紋特徴行列とする。正規化されたハミング距離は以下のように記述される。即ち、
【0051】
【数8】
【0052】
ただし、PR(QR)、PI(QI)及びPM(QM)はそれぞれP(Q)の実数部、虚数部及びマスクである。もし二つのビットPR(I)(i,j)がQR(I)(i,j)に等しくかつその場合のみブール演算子「×」の結果はゼロに等しい。∩はAND演算子を表し、特徴行列のサイズはN×Nである。D0は1と0の間であることが特筆される。完全な照合に対し、照合スコアはゼロである。不完全な前処理のために、特徴は垂直及び水平方向に並進され、再度照合される必要がある。このとき、垂直及び水平並進の範囲は−2乃至2である。並進照合により得られるD0の最小値が最終照合スコアと見なされる。
【0053】
以下の実験結果は本発明によるシステムの有効性を説明する。
【0054】
掌紋画像は掌紋スキャナを用いて154の被験者から収集された。被験者のおよそ65%は男性であった。被験者の年齢分布は以下の表1に示される。
【0055】
【表1】
【0056】
各被験者は二つの画像グループを提供した。各グループは左の掌に対して10画像、右の掌に対して10画像を含む。全体として、各被験者は308の異なる掌からの6191の画像を含む画像データベースを作るために40画像を提供した。各被験者からの第1と第2の画像グループの収集の間の平均時間差は57日であった。最大及び最小時間差はそれぞれ90日及び4日であった。第1の収集の完了後、二つの異なる掌紋スキャナによる画像収集を似せるように光源が交換され、CCDカメラに対して焦点が調整された。図15と16は一人の被験者に対する第1と第2のグループにおいて捕捉された対応する手の画像を示す。収集された画像は二つのサイズ、384×284と768×568をしていた。大きい方の画像は384×284に縮小された。その結果、以下の実験における全ての試験画像のサイズは384×284で解像力は75dpiである。
【0057】
掌紋システムの検証精度を得るために、各掌紋画像がデータベース内の全ての掌紋画像と照合された。同じ被験者の同じ掌からの二つの掌紋画像についての照合を正しい照合として言及した。比較総数は19,161,145であった。正しい照合の数は59,176であった。
【0058】
本人及び他人に対する確率分布がそれぞれ正しい照合と誤った照合により推定され、図17に示される。図18は、全ての動作点候補に関する他人受入率に対する本人受入率のプロットである、対応する受信者動作曲線(ROC)を示している。図18から、本発明による方法が96%の本人受入率と0.1%の他人受入率で動作することが推定される。対応する閾値は0.35である。この結果は、先行技術の掌紋法や、手の形状及び指紋による検証を含む他の手によるバイオメトリック技術に匹敵する。
【0059】
本発明による方法は低解像力画像を利用し、計算コストが低い。検証精度は高解像力画像を用いる既知の高性能な方法に匹敵することが分る。
【0060】
この方法はアクセス管理、ATM及び種々のセキュリティーシステムに使用できる。
【0061】
図19と20は本発明による掌紋画像捕捉装置を図解する。この装置は、掌紋画像を補捉するために、掌を下にして手が置かれる平坦な上面9を有するハウジング8を含む。表面9は不透明で、窓15を有し、それを介して画像が捕捉される。好ましい実施例において、窓15にはガラスパネルが入っている。代わりの実施例において、窓15には他の透明なカバー、レンズが入っていてもよく、あるいは何もなくてもよい(即ち開いた窓)。
【0062】
電荷結合素子(CCD)等の画像センサ11がハウジング8内に取り付けられる。レンズ12はCCDにねじ留めされる。レンズ12の開口は表面9内の窓15に向いている。
【0063】
環状光源13がレンズ12の回りに取り付けられて窓15内の画像を照明する。取り付けアーム14が環状光源13を支持し、取り付けアーム14にCCDを固定するためにねじ16が使用される。掌紋画像はレンズ12からCCD11までのこの光学平面を通って形成され、次いでデジタル化された画像データが、処理又は操作のためのパーソナルコンピュータ(図示せず)等の外部処理装置に転送される。
【0064】
図21については、図19のA−A’断面を通るレンズ12と光源13の平面図が示されている。レンズ12は環状光源13の中心にある。レンズ12はCCD11の上部に取り付けられる。
【0065】
表面9の窓15に隣接してペグ10の形の複数の突起があり、これは表面9上の手を窓15の上の掌領域に正しく位置決めするために使用される。使用時に、人は自分の手を表面9に置いてペグ10を手の親指と他の指の間に位置させる。これは窓15を介して掌の最適領域を捕捉するために手が装置に正しく置かれることを保証する。
【0066】
図22は窓15を介して捕捉された目標掌紋領域の画像を示す。一目して分るように、目標窓15を有する不透明な表面9を使用することにより、掌から問題の領域が適宜得られることは確実である。この画像は更なる処理のためにCCD11からパーソナルコンピュータにより取り込まれる。
【0067】
装置により取得された掌紋はバイオメトリック認証での使用に適している。掌紋の特徴と特性が取得され、次いでデータベース記録と比較されて個人を認証する。画像内の掌の特性を決定するために多くの技術が使用できる。一つの適当な技術はテクスチャ解析である。テクスチャ解析は低解像力画像で高レベルの精度を与えるので適している。
【0068】
既述の実施例ではCCD画像センサを使用する。代わりの実施例では、相補性金属酸化膜半導体(CMOS)センサが使用される。CMOSセンサは低コストであればあるほどその解像力はより低いものとなる。しかしながらこれはテクスチャ解析を使用すれば改善される。
【0069】
好ましい実施例において、窓15に隣接する突起はペグ10である。代わりの実施例においては、窓15付きの表面9は窪み又は凹部を有し、その中に手を掌を下にして置く。
【0070】
装置は既述の方法に使用する画像を捕捉するために使用される。
【0071】
以上の説明において既知の均等物を有する完全体又は要素に言及が成された場合、それら均等物はあたかも本願で個々に記載されるように含まれる。本発明の実施例につき説明したが、本発明の精神又は添付の特許請求の範囲から逸脱することなく変形、改良又は修正が行われることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【0072】
【図1】典型的な高解像力掌紋画像を示す図である。
【図2】典型的な低解像力掌紋画像を示す図である。
【図3】手の内側の画像の前処理を説明する図(その1)である。
【図4】手の内側の画像の前処理を説明する図(その2)である。
【図5】手の内側の画像の前処理を説明する図(その3)である。
【図6】手の内側の画像の前処理を説明する図(その4)である。
【図7】手の内側の画像の前処理を説明する図(その5)である。
【図8】手の内側の画像の前処理を説明する図(その6)である。
【図9】掌読み取り装置上の正しくない手の配置を示す図である。
【図10】掌読み取り装置上の正しくない手の配置に対応する前処理画像を示す図である。
【図11】本発明の実施の形態に係る前処理画像を示す図である。
【図12】前処理画像に対応するテクスチャ特徴の実数部を示す図である。
【図13】前処理画像に対応するテクスチャ特徴の虚数部を示す図である。
【図14】前処理画像に対応するテクスチャ特徴のマスクを示す図である。
【図15】第1と第2の収集画像間の画質の差を説明する図(その1)である。
【図16】第1と第2の収集画像間の画質の差を説明する図(その2)である。
【図17】本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。
【図18】本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。
【図19】本発明による掌紋画像捕捉装置の模式図である。
【図20】本装置の画像捕捉表面の平面図である。
【図21】CCDカメラが円光源により囲われた、図19のA−A’を通る断面図である。
【図22】装置により捕捉された未処理の掌画像を説明する図である。
【符号の説明】
【0073】
1 副画像
2 Y軸
3 X軸
4〜7 副画像の隅
8 ハウジング
9 ハウジング上面
10 ペグ
11 CCD
12 レンズ
13 光源
14 取り付けアーム
15 窓
16 ねじ
【技術分野】
【0001】
本発明はバイオメトリックな認証、特に個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明はまた、個人の認証のための掌紋画像を捕捉する装置に関する。
【背景技術】
【0002】
個人認証のための方法として掌紋認識を使用することは指紋に置き換わる新しいバイオメトリック技術である。既知の方法には、掌紋画像内の特異点、詳細点、及び皺を識別するための掌紋の解析が含まれる。これらの既知の方法は図1に示されるように高解像力画像を必要とする。これはインク掌紋により得られる。しかしながら、これらは汚く、リアルタイム認証を受動的に取得することができない。
【0003】
インク掌紋の問題を解決するために、高解像力掌紋スキャナ及び認証システムを開発した会社もある。しかしながら、高解像力画像を捕捉するこれらの装置は、リアルタイム認証の要件を満たすためには費用がかさみ、高性能コンピュータに依存する。
【0004】
上記の問題に対する一つの解決策は低解像力画像の使用であると思われる。図2は図1に対応する低解像力画像を示している。しかしながら低解像力掌紋画像において、特異点と詳細点が容易に観察できず、従って、より容易に識別できる皺が認証において重要な役割を演じなければならない。しかしながら、図2から分るように、皺の小部分のみがかなり明瞭であるが、それらが大きい母集団の中から個人を信頼性よく認証できるほど十分な弁別性を提供するかどうかは疑わしい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本発明の目的はバイオメトリックな認証方法、特に先行技術の方法に伴う問題を克服又は改良する、個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明の更なる目的は先行技術の装置での欠点を克服又は改良し、あるいは少なくとも公衆に有用な代替手段として、掌紋画像を捕捉する装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
発明の第1の態様によれば、
個人から皮膚表面の領域の画像を取得するステップと、
前記皮膚表面領域のテクスチャの特徴を抽出するために前記画像を解析するステップと、
テクスチャの特徴をデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法が提供される。
【0007】
発明の第2の態様によれば、
個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、
前記手の内側表面の所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、
前記皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するために前記副画像を解析するステップと、
前記テクスチャデータをデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法が提供される。
【0008】
好ましくは、前記所定の領域は手の一つ以上の特性に依存する。
【0009】
好ましくは、前記一つ以上の特性は手の指の間の領域である。
【0010】
好ましくは、前記副画像は、
手の指の間の領域を代表する少なくとも2点を識別するステップと、
第1と第2の軸であって、前記2点が第1の軸上に位置しかつ第2の軸から等距離にあるような第1と第2の軸を有する座標系を決定するステップと、
前記2点間の距離を用いて座標系内の副画像のパラメータを決定するステップと
を含むステップにより取得される。
【0011】
好ましくは、前記副画像のパラメータは(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)(ただし、Dは2点間距離である)により表される、座標系内の点を含む。
【0012】
好ましくは、前記副画像を正規化する更なるステップがある。
【0013】
好ましくは、前記副画像を解析するステップはガボアフィルタを使用するステップを含む。
【0014】
好ましくは、前記副画像を解析するステップはガボア解析を用いて低解像力の副画像の層を分割するステップを含む。
【0015】
好ましくは、前記副画像は二つの部分、即ち実数部と虚数部に分割され、各部分はベクトルとして記憶される。
【0016】
好ましくは、前記テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較は以下の形のハミング距離に基づく。
【0017】
【数1】
【0018】
ただし、PR(QR)及びPI(QI)は実数部と虚数部である。
【0019】
発明の第3の態様によれば、
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
前記窓に隣接する少なくとも一つの突起であって、手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置が提供される。
【0020】
発明の第4の態様によれば、
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
窓を照明するように配設された光源と、
画像を捕捉するために前記画像センサと光源を制御するように動作可能な制御装置と、
少なくとも一つの突起であって、掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置が提供される。
【0021】
好ましくは、前記突起は前記窓に適切に置かれた手の二つ以上の指の間に配設されたペグ又はピンである。
【0022】
好ましくは、前記光源は環状であり、その中心に画像センサがある。
【0023】
好ましくは、前記画像センサは電荷結合素子(CCD)又は相補性金属酸化膜半導体(CMOS)センサである。
【0024】
本発明の更なる態様は単に例として与えられる以下の説明から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【0025】
以下に、本発明の実施例が添付図を参照して説明される。
【0026】
本発明による掌紋認証方法は1)個人の掌紋画像を取得するステップと、2)前記画像から皮膚のテクスチャデータを解析するステップと、3)皮膚の前記テクスチャデータをデータベースに記憶された情報と照合するステップの3つの部分を含む。これらの部分を以下により詳細に説明する。
【0027】
1)個人の掌紋画像の取得
図3を参照すれば、手の内側表面の一部分の低解像力画像がCCDカメラを用いて既知の方法で取得される。画像から認証データを抽出するために、掌領域の再現可能な副画像が手の特性を用いて識別されなければならない。好ましい実施例において、指の間の穴が識別され、副画像を定めるパラメータが見出される座標系を作るためのパラメータとして使用される。好ましい実施例は以下に与えられる6つの主要ステップを有する。
【0028】
図4を参照すれば、第1ステップは原画像O(x,y)に対してガウスフィルタ等のローパスフィルタL(u,v)が適用される。次いで、重畳画像を二値画像B(x,y)に変換するために閾値Tpが使用される。
【0029】
図5を参照すれば、第2ステップは境界追跡アルゴリズムを用いて指の間の穴の境界(Fixj,Fiyj)(ただし、i=1,2)を取得することである。薬指と中指の間の穴の境界は、以下の処理には役立たないので抽出されない。
【0030】
図6を参照すれば、第3ステップは穴(Fixj,Fiyj)の接線を計算することである。(x1,y1)及び(x2,y2)がそれぞれ(F1xj,F1yj)及び(F2xj,F2yj)上の2点であれば、これらの2点を通る線(y=mx+c)は全てのi及びjに対して不等式Fiyi mFixj+cを満足する。線(y=mx+c)は二つの穴の接線である。図6において数字2で表されるこの線は副画像1の位置を決定する座標系のY軸である。
【0031】
第4ステップは線2に直角な、2点の中点を通る線3を求めて座標系のX軸と原点を決定することである。2点はY軸上にかつX軸から等距離にある。
【0032】
第5ステップは座標系に基づいて可変サイズの副画像1を抽出することである。副画像1のサイズと位置は2点(x1,y1)及び(x2,y2)間のユークリッド距離(D)に基づく。座標系における副画像1の隅を表す点4、5、6、7はそれぞれ(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)である。従って、副画像1は各辺に沿った距離がユークリッド距離に等しく、Y軸線3に関して対称な正方形である。副画像は手(指の間の領域)の特徴に基づくので、各個人の手に対して再現可能である。
【0033】
図7は座標系のx軸2及びy軸3と、図3の未処理の画像に重ねられた副画像1を示す。
【0034】
第6ステップは将来の抽出のために双一次補間法を用いて副画像1を抽出し、それを標準サイズに正規化する。図8は抽出及び正規化された副画像1を示す。
【0035】
掌副画像1が取得されると、方法の次の部分が行われる。
【0036】
2)画像の皮膚テクスチャの解析
円形のガボアフィルタはテクスチャ解析に有効な道具であり、以下の一般的な形を有する
【0037】
【数2】
【0038】
ただし、i=√−1、uは正弦波周波数、θは関数の向きを制御し、σはガウス包絡線の標準偏差である。ガボアフィルタはテクスチャ解析に広く使用され、従って、熟練した読者はそのような目的にそれらを使用することに精通しているであろう。
【0039】
テクスチャ解析を画像の明るさの変動に対してもっと強くするために、離散的ガボアフィルタG[x,y,θ,u,σ]が以下の公式を適用してゼロDCに変えられる。
【0040】
【数3】
【0041】
ただし、(2n+1)2はフィルタのサイズである。実際、ガボアフィルタの虚数部は奇数対称性のために自動的にゼロDCである。調整されたガボアフィルタの使用は前処理された画像をフィルタすることである。次いで、位相情報が以下の不等式により符号化される。
【0042】
【数4】
【0043】
【数5】
【0044】
【数6】
【0045】
【数7】
【0046】
ただし、I(x,y)は前処理された画像であり、(x0,y0)はフィルタリングの中心である。
【0047】
図9と10を参照すれば、手を正しく置かない人もいることが予想されるので、いくつかの掌紋でない画像が掌の副画像に含まれる。掌紋でない画素の位置を指示するためにマスクが作成される。原画像は半閉鎖性環境と見なされるので、掌紋でない画素は画像背景の黒い境界から生じる。従って、掌紋でない画素を分割するために閾値が使用できる。典型的には、マスク及び掌紋特徴を含む特徴サイズは384バイトである。
【0048】
図11は前処理された画像を示し、図12は対応するテクスチャ特徴の実数部を示し、図13は対応するテクスチャ特徴の虚数部を示し、図14は対応するマスクを示す。
【0049】
テクスチャ解析に対するガボアフィルタの使用に関する有用な議論は以下の二つの刊行物に見出される。即ち、A. Jain and G. Healey, "A multiscale
representation including opponent color features for texture recognition",
IEEE Transactions on Image Processing, vol. 7, no. 1, pp. 124-128,
1998、及びD. Dunn and W. E. Higgins, "Optimal
Gabor filters for texture segmentation, "IEEE
Transactions on Image Processing, vol. 4, no. 4, pp. 947-964, 1995である。
【0050】
3)掌紋照合
実数及び虚数の特徴はベクトルとして表され、これらは記憶された掌紋データのベクトルと比較される。掌紋照合は正規化されたハミング距離に基づく。例えば、P及びQを二つの掌紋特徴行列とする。正規化されたハミング距離は以下のように記述される。即ち、
【0051】
【数8】
【0052】
ただし、PR(QR)、PI(QI)及びPM(QM)はそれぞれP(Q)の実数部、虚数部及びマスクである。もし二つのビットPR(I)(i,j)がQR(I)(i,j)に等しくかつその場合のみブール演算子「×」の結果はゼロに等しい。∩はAND演算子を表し、特徴行列のサイズはN×Nである。D0は1と0の間であることが特筆される。完全な照合に対し、照合スコアはゼロである。不完全な前処理のために、特徴は垂直及び水平方向に並進され、再度照合される必要がある。このとき、垂直及び水平並進の範囲は−2乃至2である。並進照合により得られるD0の最小値が最終照合スコアと見なされる。
【0053】
以下の実験結果は本発明によるシステムの有効性を説明する。
【0054】
掌紋画像は掌紋スキャナを用いて154の被験者から収集された。被験者のおよそ65%は男性であった。被験者の年齢分布は以下の表1に示される。
【0055】
【表1】
【0056】
各被験者は二つの画像グループを提供した。各グループは左の掌に対して10画像、右の掌に対して10画像を含む。全体として、各被験者は308の異なる掌からの6191の画像を含む画像データベースを作るために40画像を提供した。各被験者からの第1と第2の画像グループの収集の間の平均時間差は57日であった。最大及び最小時間差はそれぞれ90日及び4日であった。第1の収集の完了後、二つの異なる掌紋スキャナによる画像収集を似せるように光源が交換され、CCDカメラに対して焦点が調整された。図15と16は一人の被験者に対する第1と第2のグループにおいて捕捉された対応する手の画像を示す。収集された画像は二つのサイズ、384×284と768×568をしていた。大きい方の画像は384×284に縮小された。その結果、以下の実験における全ての試験画像のサイズは384×284で解像力は75dpiである。
【0057】
掌紋システムの検証精度を得るために、各掌紋画像がデータベース内の全ての掌紋画像と照合された。同じ被験者の同じ掌からの二つの掌紋画像についての照合を正しい照合として言及した。比較総数は19,161,145であった。正しい照合の数は59,176であった。
【0058】
本人及び他人に対する確率分布がそれぞれ正しい照合と誤った照合により推定され、図17に示される。図18は、全ての動作点候補に関する他人受入率に対する本人受入率のプロットである、対応する受信者動作曲線(ROC)を示している。図18から、本発明による方法が96%の本人受入率と0.1%の他人受入率で動作することが推定される。対応する閾値は0.35である。この結果は、先行技術の掌紋法や、手の形状及び指紋による検証を含む他の手によるバイオメトリック技術に匹敵する。
【0059】
本発明による方法は低解像力画像を利用し、計算コストが低い。検証精度は高解像力画像を用いる既知の高性能な方法に匹敵することが分る。
【0060】
この方法はアクセス管理、ATM及び種々のセキュリティーシステムに使用できる。
【0061】
図19と10は本発明による掌紋画像捕捉装置を図解する。この装置は、掌紋画像を補捉するために、掌を下にして手が置かれる平坦な上面2を有するハウジング1を含む。表面2は不透明で、窓8を有し、それを介して画像が捕捉される。好ましい実施例において、窓8にはガラスパネルが入っている。代わりの実施例において、窓8には他の透明なカバー、レンズが入っていてもよく、あるいは何もなくてもよい(即ち開いた窓)。
【0062】
電荷結合素子(CCD)等の画像センサ4がハウジング1内に取り付けられる。レンズ5はCCDにねじ留めされる。レンズ5の開口は表面2内の窓8に向いている。
【0063】
環状光源6がレンズ5の回りに取り付けられて窓8内の画像を照明する。取り付けアーム7が環状光源6を支持し、取り付けアーム7にCCDを固定するためにねじ9が使用される。掌紋画像はレンズ5からCCD4までのこの光学平面を通って形成され、次いでデジタル化された画像データが、処理又は操作のためのパーソナルコンピュータ(図示せず)等の外部処理装置に転送される。
【0064】
図21については、図19のA−A’断面を通るレンズ5と光源6の平面図が示されている。レンズ5は環状光源6の中心にある。レンズ5はCCD4の上部に取り付けられる。
【0065】
表面2の窓8に隣接してペグ3の形の複数の突起があり、これは表面2上の手を窓8の上の掌領域に正しく位置決めするために使用される。使用時に、人は自分の手を表面2に置いてペグ3を手の親指と他の指の間に位置させる。これは窓8を介して掌の最適領域を捕捉するために手が装置に正しく置かれることを保証する。
【0066】
図22は窓8を介して捕捉された目標掌紋領域の画像を示す。一目して分るように、目標窓8を有する不透明な表面2を使用することにより、掌から問題の領域が適宜得られることは確実である。この画像は更なる処理のためにCCD4からパーソナルコンピュータにより取り込まれる。
【0067】
装置により取得された掌紋はバイオメトリック認証での使用に適している。掌紋の特徴と特性が取得され、次いでデータベース記録と比較されて個人を認証する。画像内の掌の特性を決定するために多くの技術が使用できる。一つの適当な技術はテクスチャ解析である。テクスチャ解析は低解像力画像で高レベルの精度を与えるので適している。
【0068】
既述の実施例ではCCD画像センサを使用する。代わりの実施例では、相補性金属酸化膜半導体(CMOS)センサが使用される。CMOSセンサは低コストであればあるほどその解像力はより低いものとなる。しかしながらこれはテクスチャ解析を使用すれば改善される。
【0069】
好ましい実施例において、窓8に隣接する突起はペグ3である。代わりの実施例においては、窓8付きの表面2は窪み又は凹部を有し、その中に手を掌を下にして置く。
【0070】
装置は既述の方法に使用する画像を捕捉するために使用される。
【0071】
以上の説明において既知の均等物を有する完全体又は要素に言及が成された場合、それら均等物はあたかも本願で個々に記載されるように含まれる。本発明の実施例につき説明したが、本発明の精神又は添付の特許請求の範囲から逸脱することなく変形、改良又は修正が行われることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【0072】
【図1】典型的な高解像力掌紋画像を示す図である。
【図2】典型的な低解像力掌紋画像を示す図である。
【図3】手の内側の画像の前処理を説明する図(その1)である。
【図4】手の内側の画像の前処理を説明する図(その2)である。
【図5】手の内側の画像の前処理を説明する図(その3)である。
【図6】手の内側の画像の前処理を説明する図(その4)である。
【図7】手の内側の画像の前処理を説明する図(その5)である。
【図8】手の内側の画像の前処理を説明する図(その6)である。
【図9】掌読み取り装置上の正しくない手の配置を示す図である。
【図10】掌読み取り装置上の正しくない手の配置に対応する前処理画像を示す図である。
【図11】本発明の実施の形態に係る前処理画像を示す図である。
【図12】前処理画像に対応するテクスチャ特徴の実数部を示す図である。
【図13】前処理画像に対応するテクスチャ特徴の虚数部を示す図である。
【図14】前処理画像に対応するテクスチャ特徴のマスクを示す図である。
【図15】第1と第2の収集画像間の画質の差を説明する図(その1)である。
【図16】第1と第2の収集画像間の画質の差を説明する図(その2)である。
【図17】本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。
【図18】本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。
【図19】本発明による掌紋画像捕捉装置の模式図である。
【図20】本装置の画像捕捉表面の平面図である。
【図21】CCDカメラが円光源により囲われた、図19のA−A’を通る断面図である。
【図22】装置により捕捉された未処理の掌画像を説明する図である。
【符号の説明】
【0073】
1 副画像
2 Y軸
3 X軸
4〜7 副画像の隅
1 ハウジング
2 ハウジング上面
3 ペグ
4 CCD
5 レンズ
6 光源
7 取り付けアーム
8 窓
9 ねじ
【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な認証、特に個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明はまた、個人の認証のための掌紋画像を捕捉する装置に関する。
【背景技術】
【0002】
個人認証のための方法として掌紋認識を使用することは指紋に置き換わる新しいバイオメトリック技術である。既知の方法には、掌紋画像内の特異点、詳細点、及び皺を識別するための掌紋の解析が含まれる。これらの既知の方法は図1に示されるように高解像力画像を必要とする。これはインク掌紋により得られる。しかしながら、これらは汚く、リアルタイム認証を受動的に取得することができない。
【0003】
インク掌紋の問題を解決するために、高解像力掌紋スキャナ及び認証システムを開発した会社もある。しかしながら、高解像力画像を捕捉するこれらの装置は、リアルタイム認証の要件を満たすためには費用がかさみ、高性能コンピュータに依存する。
【0004】
上記の問題に対する一つの解決策は低解像力画像の使用であると思われる。図2は図1に対応する低解像力画像を示している。しかしながら低解像力掌紋画像において、特異点と詳細点が容易に観察できず、従って、より容易に識別できる皺が認証において重要な役割を演じなければならない。しかしながら、図2から分るように、皺の小部分のみがかなり明瞭であるが、それらが大きい母集団の中から個人を信頼性よく認証できるほど十分な弁別性を提供するかどうかは疑わしい。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本発明の目的はバイオメトリックな認証方法、特に先行技術の方法に伴う問題を克服又は改良する、個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明の更なる目的は先行技術の装置での欠点を克服又は改良し、あるいは少なくとも公衆に有用な代替手段として、掌紋画像を捕捉する装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
発明の第1の態様によれば、
個人から皮膚表面の領域の画像を取得するステップと、
前記皮膚表面領域のテクスチャの特徴を抽出するために前記画像を解析するステップと、
テクスチャの特徴をデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法が提供される。
【0007】
発明の第2の態様によれば、
個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、
前記手の内側表面の所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、
前記皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するために前記副画像を解析するステップと、
前記テクスチャデータをデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法が提供される。
【0008】
好ましくは、前記所定の領域は手の一つ以上の特性に依存する。
【0009】
好ましくは、前記一つ以上の特性は手の指の間の領域である。
【0010】
好ましくは、前記副画像は、
手の指の間の領域を代表する少なくとも2点を識別するステップと、
第1と第2の軸であって、前記2点が第1の軸上に位置しかつ第2の軸から等距離にあるような第1と第2の軸を有する座標系を決定するステップと、
前記2点間の距離を用いて座標系内の副画像のパラメータを決定するステップと
を含むステップにより取得される。
【0011】
好ましくは、前記副画像のパラメータは(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)(ただし、Dは2点間距離である)により表される、座標系内の点を含む。
【0012】
好ましくは、前記副画像を正規化する更なるステップがある。
【0013】
好ましくは、前記副画像を解析するステップはガボアフィルタを使用するステップを含む。
【0014】
好ましくは、前記副画像を解析するステップはガボア解析を用いて低解像力の副画像の層を分割するステップを含む。
【0015】
好ましくは、前記副画像は二つの部分、即ち実数部と虚数部に分割され、各部分はベクトルとして記憶される。
【0016】
好ましくは、前記テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較は以下の形のハミング距離に基づく。
【0017】
【数1】
【0018】
ただし、PR(QR)及びPI(QI)は実数部と虚数部である。
【0019】
発明の第3の態様によれば、
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
前記窓に隣接する少なくとも一つの突起であって、手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置が提供される。
【0020】
発明の第4の態様によれば、
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
窓を照明するように配設された光源と、
画像を捕捉するために前記画像センサと光源を制御するように動作可能な制御装置と、
少なくとも一つの突起であって、掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置が提供される。
【0021】
好ましくは、前記突起は前記窓に適切に置かれた手の二つ以上の指の間に配設されたペグ又はピンである。
【0022】
好ましくは、前記光源は環状であり、その中心に画像センサがある。
【0023】
好ましくは、前記画像センサは電荷結合素子(CCD)又は相補性金属酸化膜半導体(CMOS)センサである。
【0024】
本発明の更なる態様は単に例として与えられる以下の説明から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【0025】
以下に、本発明の実施例が添付図を参照して説明される。
【0026】
本発明による掌紋認証方法は1)個人の掌紋画像を取得するステップと、2)前記画像から皮膚のテクスチャデータを解析するステップと、3)皮膚の前記テクスチャデータをデータベースに記憶された情報と照合するステップの3つの部分を含む。これらの部分を以下により詳細に説明する。
【0027】
1)個人の掌紋画像の取得
図3を参照すれば、手の内側表面の一部分の低解像力画像がCCDカメラを用いて既知の方法で取得される。画像から認証データを抽出するために、掌領域の再現可能な副画像が手の特性を用いて識別されなければならない。好ましい実施例において、指の間の穴が識別され、副画像を定めるパラメータが見出される座標系を作るためのパラメータとして使用される。好ましい実施例は以下に与えられる6つの主要ステップを有する。
【0028】
図4を参照すれば、第1ステップは原画像O(x,y)に対してガウスフィルタ等のローパスフィルタL(u,v)が適用される。次いで、重畳画像を二値画像B(x,y)に変換するために閾値Tpが使用される。
【0029】
図5を参照すれば、第2ステップは境界追跡アルゴリズムを用いて指の間の穴の境界(Fixj,Fiyj)(ただし、i=1,2)を取得することである。薬指と中指の間の穴の境界は、以下の処理には役立たないので抽出されない。
【0030】
図6を参照すれば、第3ステップは穴(Fixj,Fiyj)の接線を計算することである。(x1,y1)及び(x2,y2)がそれぞれ(F1xj,F1yj)及び(F2xj,F2yj)上の2点であれば、これらの2点を通る線(y=mx+c)は全てのi及びjに対して不等式Fiyi≦mFixj+cを満足する。線(y=mx+c)は二つの穴の接線である。図6において数字2で表されるこの線は副画像1の位置を決定する座標系のY軸である。
【0031】
第4ステップは線2に直角な、2点の中点を通る線3を求めて座標系のX軸と原点を決定することである。2点はY軸上にかつX軸から等距離にある。
【0032】
第5ステップは座標系に基づいて可変サイズの副画像1を抽出することである。副画像1のサイズと位置は2点(x1,y1)及び(x2,y2)間のユークリッド距離(D)に基づく。座標系における副画像1の隅を表す点4、5、6、7はそれぞれ(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)である。従って、副画像1は各辺に沿った距離がユークリッド距離に等しく、X軸線3に関して対称な正方形である。副画像は手(指の間の領域)の特徴に基づくので、各個人の手に対して再現可能である。
【0033】
図7は座標系のx軸3及びy軸2と、図3の未処理の画像に重ねられた副画像1を示す。
【0034】
第6ステップは将来の抽出のために双一次補間法を用いて副画像1を抽出し、それを標準サイズに正規化する。図8は抽出及び正規化された副画像1を示す。
【0035】
掌副画像1が取得されると、方法の次の部分が行われる。
【0036】
2)画像の皮膚テクスチャの解析
円形のガボアフィルタはテクスチャ解析に有効な道具であり、以下の一般的な形を有する
【0037】
【数2】
【0038】
ただし、i=√−1、uは正弦波周波数、θは関数の向きを制御し、σはガウス包絡線の標準偏差である。ガボアフィルタはテクスチャ解析に広く使用され、従って、熟練した読者はそのような目的にそれらを使用することに精通しているであろう。
【0039】
テクスチャ解析を画像の明るさの変動に対してもっと強くするために、離散的ガボアフィルタG[x,y,θ,u,σ]が以下の公式を適用してゼロDCに変えられる。
【0040】
【数3】
【0041】
ただし、(2n+1)2はフィルタのサイズである。実際、ガボアフィルタの虚数部は奇数対称性のために自動的にゼロDCである。調整されたガボアフィルタの使用は前処理された画像をフィルタすることである。次いで、位相情報が以下の不等式により符号化される。
【0042】
【数4】
【0043】
【数5】
【0044】
【数6】
【0045】
【数7】
【0046】
ただし、I(x,y)は前処理された画像であり、(x0,y0)はフィルタリングの中心である。
【0047】
図9と10を参照すれば、手を正しく置かない人もいることが予想されるので、いくつかの掌紋でない画像が掌の副画像に含まれる。掌紋でない画素の位置を指示するためにマスクが作成される。原画像は半閉鎖性環境と見なされるので、掌紋でない画素は画像背景の黒い境界から生じる。従って、掌紋でない画素を分割するために閾値が使用できる。典型的には、マスク及び掌紋特徴を含む特徴サイズは384バイトである。
【0048】
図11は前処理された画像を示し、図12は対応するテクスチャ特徴の実数部を示し、図13は対応するテクスチャ特徴の虚数部を示し、図14は対応するマスクを示す。
【0049】
テクスチャ解析に対するガボアフィルタの使用に関する有用な議論は以下の二つの刊行物に見出される。即ち、A. Jain and G. Healey, "A multiscale
representation including opponent color features for texture recognition",
IEEE Transactions on Image Processing, vol. 7, no. 1, pp. 124-128,
1998、及びD. Dunn
and W. E. Higgins, "Optimal Gabor filters for
texture segmentation, "IEEE Transactions on
Image Processing, vol. 4, no. 4, pp. 947-964, 1995である。
【0050】
3)掌紋照合
実数及び虚数の特徴はベクトルとして表され、これらは記憶された掌紋データのベクトルと比較される。掌紋照合は正規化されたハミング距離に基づく。例えば、P及びQを二つの掌紋特徴行列とする。正規化されたハミング距離は以下のように記述される。即ち、
【0051】
【数8】
【0052】
ただし、PR(QR)、PI(QI)及びPM(QM)はそれぞれP(Q)の実数部、虚数部及びマスクである。もし二つのビットPR(I)(i,j)がQR(I)(i,j)に等しくかつその場合のみブール演算子「×」の結果はゼロに等しい。∩はAND演算子を表し、特徴行列のサイズはN×Nである。D0は1と0の間であることが特筆される。完全な照合に対し、照合スコアはゼロである。不完全な前処理のために、特徴は垂直及び水平方向に並進され、再度照合される必要がある。このとき、垂直及び水平並進の範囲は−2乃至2である。並進照合により得られるD0の最小値が最終照合スコアと見なされる。
【0053】
以下の実験結果は本発明によるシステムの有効性を説明する。
【0054】
掌紋画像は掌紋スキャナを用いて154の被験者から収集された。被験者のおよそ65%は男性であった。被験者の年齢分布は以下の表1に示される。
【0055】
【表1】
【0056】
各被験者は二つの画像グループを提供した。各グループは左の掌に対して10画像、右の掌に対して10画像を含む。全体として、各被験者は308の異なる掌からの6191の画像を含む画像データベースを作るために40画像を提供した。各被験者からの第1と第2の画像グループの収集の間の平均時間差は57日であった。最大及び最小時間差はそれぞれ90日及び4日であった。第1の収集の完了後、二つの異なる掌紋スキャナによる画像収集を似せるように光源が交換され、CCDカメラに対して焦点が調整された。図15と16は一人の被験者に対する第1と第2のグループにおいて捕捉された対応する手の画像を示す。収集された画像は二つのサイズ、384×284と768×568をしていた。大きい方の画像は384×284に縮小された。その結果、以下の実験における全ての試験画像のサイズは384×284で解像力は75dpiである。
【0057】
掌紋システムの検証精度を得るために、各掌紋画像がデータベース内の全ての掌紋画像と照合された。同じ被験者の同じ掌からの二つの掌紋画像についての照合を正しい照合として言及した。比較総数は19,161,145であった。正しい照合の数は59,176であった。
【0058】
本人及び他人に対する確率分布がそれぞれ正しい照合と誤った照合により推定され、図17に示される。図18は、全ての動作点候補に関する他人受入率に対する本人受入率のプロットである、対応する受信者動作曲線(ROC)を示している。図18から、本発明による方法が96%の本人受入率と0.1%の他人受入率で動作することが推定される。対応する閾値は0.35である。この結果は、先行技術の掌紋法や、手の形状及び指紋による検証を含む他の手によるバイオメトリック技術に匹敵する。
【0059】
本発明による方法は低解像力画像を利用し、計算コストが低い。検証精度は高解像力画像を用いる既知の高性能な方法に匹敵することが分る。
【0060】
この方法はアクセス管理、ATM及び種々のセキュリティーシステムに使用できる。
【0061】
図19と20は本発明による掌紋画像捕捉装置を図解する。この装置は、掌紋画像を補捉するために、掌を下にして手が置かれる平坦な上面9を有するハウジング8を含む。表面9は不透明で、窓15を有し、それを介して画像が捕捉される。好ましい実施例において、窓15にはガラスパネルが入っている。代わりの実施例において、窓15には他の透明なカバー、レンズが入っていてもよく、あるいは何もなくてもよい(即ち開いた窓)。
【0062】
電荷結合素子(CCD)等の画像センサ11がハウジング8内に取り付けられる。レンズ12はCCDにねじ留めされる。レンズ12の開口は表面9内の窓15に向いている。
【0063】
環状光源13がレンズ12の回りに取り付けられて窓15内の画像を照明する。取り付けアーム14が環状光源13を支持し、取り付けアーム14にCCDを固定するためにねじ16が使用される。掌紋画像はレンズ12からCCD11までのこの光学平面を通って形成され、次いでデジタル化された画像データが、処理又は操作のためのパーソナルコンピュータ(図示せず)等の外部処理装置に転送される。
【0064】
図21については、図19のA−A’断面を通るレンズ12と光源13の平面図が示されている。レンズ12は環状光源13の中心にある。レンズ12はCCD11の上部に取り付けられる。
【0065】
表面9の窓15に隣接してペグ10の形の複数の突起があり、これは表面9上の手を窓15の上の掌領域に正しく位置決めするために使用される。使用時に、人は自分の手を表面9に置いてペグ10を手の親指と他の指の間に位置させる。これは窓15を介して掌の最適領域を捕捉するために手が装置に正しく置かれることを保証する。
【0066】
図22は窓15を介して捕捉された目標掌紋領域の画像を示す。一目して分るように、目標窓15を有する不透明な表面9を使用することにより、掌から問題の領域が適宜得られることは確実である。この画像は更なる処理のためにCCD11からパーソナルコンピュータにより取り込まれる。
【0067】
装置により取得された掌紋はバイオメトリック認証での使用に適している。掌紋の特徴と特性が取得され、次いでデータベース記録と比較されて個人を認証する。画像内の掌の特性を決定するために多くの技術が使用できる。一つの適当な技術はテクスチャ解析である。テクスチャ解析は低解像力画像で高レベルの精度を与えるので適している。
【0068】
既述の実施例ではCCD画像センサを使用する。代わりの実施例では、相補性金属酸化膜半導体(CMOS)センサが使用される。CMOSセンサは低コストであればあるほどその解像力はより低いものとなる。しかしながらこれはテクスチャ解析を使用すれば改善される。
【0069】
好ましい実施例において、窓15に隣接する突起はペグ10である。代わりの実施例においては、窓15付きの表面9は窪み又は凹部を有し、その中に手を掌を下にして置く。
【0070】
装置は既述の方法に使用する画像を捕捉するために使用される。
【0071】
以上の説明において既知の均等物を有する完全体又は要素に言及が成された場合、それら均等物はあたかも本願で個々に記載されるように含まれる。本発明の実施例につき説明したが、本発明の精神又は添付の特許請求の範囲から逸脱することなく変形、改良又は修正が行われることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【0072】
【図1】典型的な高解像力掌紋画像を示す図である。
【図2】典型的な低解像力掌紋画像を示す図である。
【図3】手の内側の画像の前処理を説明する図(その1)である。
【図4】手の内側の画像の前処理を説明する図(その2)である。
【図5】手の内側の画像の前処理を説明する図(その3)である。
【図6】手の内側の画像の前処理を説明する図(その4)である。
【図7】手の内側の画像の前処理を説明する図(その5)である。
【図8】手の内側の画像の前処理を説明する図(その6)である。
【図9】掌読み取り装置上の正しくない手の配置を示す図である。
【図10】掌読み取り装置上の正しくない手の配置に対応する前処理画像を示す図である。
【図11】本発明の実施の形態に係る前処理画像を示す図である。
【図12】前処理画像に対応するテクスチャ特徴の実数部を示す図である。
【図13】前処理画像に対応するテクスチャ特徴の虚数部を示す図である。
【図14】前処理画像に対応するテクスチャ特徴のマスクを示す図である。
【図15】第1と第2の収集画像間の画質の差を説明する図(その1)である。
【図16】第1と第2の収集画像間の画質の差を説明する図(その2)である。
【図17】本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。
【図18】本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。
【図19】本発明による掌紋画像捕捉装置の模式図である。
【図20】本装置の画像捕捉表面の平面図である。
【図21】CCDカメラが円光源により囲われた、図19のA−A’を通る断面図である。
【図22】装置により捕捉された未処理の掌画像を説明する図である。
【符号の説明】
【0073】
1 副画像
2 Y軸
3 X軸
4〜7 副画像の隅
8 ハウジング
9 ハウジング上面
10 ペグ
11 CCD
12 レンズ
13 光源
14 取り付けアーム
15 窓
16 ねじ
【特許請求の範囲】
【請求項1】
個人から皮膚表面の領域の画像を取得するステップと、
前記画像を解析して前記皮膚表面領域のテクスチャの特徴を抽出するステップと、
テクスチャの特徴をデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法。
【請求項2】
個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、
前記手の内側表面の所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、
前記副画像を解析して皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するステップと、
前記テクスチャデータをデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法。
【請求項3】
前記所定の領域が手の一つ以上の特性に依存することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項4】
前記一つ以上の特性が手の指の間の領域であることを特徴とする請求項2又は3に記載の方法。
【請求項5】
前記副画像が
手の指の間の領域を代表する少なくとも2点を識別するステップと、
第1と第2の軸であって、前記2点が第1の軸上に位置しかつ第2の軸から等距離にあるような第1と第2の軸を有する座標系を決定するステップと、
前記2点間の距離を用いて座標系内の副画像のパラメータを決定するステップと
を含むステップにより取得される
ことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項6】
前記副画像のパラメータが(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)(ただし、Dは2点間距離である)により表される、座標系内の点を含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。
【請求項7】
更に前記副画像を正規化するステップを含む請求項5又は6に記載の方法。
【請求項8】
前記副画像を解析するステップがガボアフィルタを使用するステップを含むことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項9】
前記副画像を解析するステップがガボア解析を用いて低解像力の副画像の層を分割するステップを含むことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項11】
前記副画像は二つの部分、即ち実数部と虚数部に分割され、各部分はベクトルとして記憶されることを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項12】
テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較は以下の形のハミング距離に基づくことを特徴とする請求項11に記載の方法。即ち、
【数1】
ただし、PR(QR)及びPI(QI)は実数部と虚数部である。
【請求項13】
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
前記窓に隣接する少なくとも一つの突起であって、手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置。
【請求項14】
前記突起が前記窓に適切に置かれた二つ以上の手の指の間に配設されたペグ又はピンであることを特徴とする請求項13に記載の装置。
【請求項15】
前記光源が環状であり、その中心に画像センサがあることを特徴とする請求項13又は14に記載の装置。
【請求項16】
画像センサがCCD又はCMOSセンサであることを特徴とする請求項13乃至15の何れか一つに記載の装置。
【請求項17】
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
画像を捕捉するために前記画像センサと光源を制御するように動作可能な制御装置と、
少なくとも一つの突起であって、掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置。
【請求項18】
前記突起が前記窓に適切に置かれた二つ以上の手の指の間に配設されたペグ又はピンであることを特徴とする請求項17に記載の装置。
【請求項19】
前記光源が環状であり、その中心に画像センサがあることを特徴とする請求項17又は18に記載の装置。
【請求項20】
画像センサがCCD又はCMOSセンサであることを特徴とする請求項17乃至19の何れか一つに記載の装置。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
個人から皮膚表面の領域の画像を取得するステップと、
前記画像を解析して前記皮膚表面領域のテクスチャの特徴を抽出するステップと、
テクスチャの特徴をデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法。
【請求項2】
個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、
前記手の内側表面の所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、
前記副画像を解析して前記皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するステップと、
前記テクスチャデータをデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法。
【請求項3】
前記所定の領域が手の一つ以上の特性に依存することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項4】
前記一つ以上の特性が手の指の間の領域であることを特徴とする請求項2又は3に記載の方法。
【請求項5】
前記副画像が
手の指の間の領域を代表する少なくとも2点を識別するステップと、
第1と第2の軸であって、前記2点が第1の軸上に位置しかつ第2の軸から等距離にあるような第1と第2の軸を有する座標系を決定するステップと、
前記2点間の距離を用いて座標系内の副画像のパラメータを決定するステップと
を含むステップにより取得される
ことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項6】
前記副画像のパラメータが(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)(ただし、Dは2点間距離である)により表される、座標系内の点を含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。
【請求項7】
更に前記副画像を正規化するステップを含む請求項5又は6に記載の方法。
【請求項8】
前記副画像を解析するステップがガボアフィルタを使用するステップを含むことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項9】
前記副画像を解析するステップがガボア解析を用いて低解像力の副画像の層を分割するステップを含むことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項10】
前記副画像は二つの部分、即ち実数部と虚数部に分割され、各部分はベクトルとして記憶されることを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項11】
テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較は以下の形のハミング距離に基づくことを特徴とする請求項10に記載の方法。即ち、
【数1】
ただし、PR(QR)及びPI(QI)は実数部と虚数部である。
【請求項12】
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
前記窓に隣接する少なくとも一つの突起であって、手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置。
【請求項13】
前記突起が前記窓に適切に置かれた二つ以上の手の指の間に配設されたペグ又はピンであることを特徴とする請求項12に記載の装置。
【請求項14】
前記光源が環状であり、その中心に画像センサがあることを特徴とする請求項12又は13に記載の装置。
【請求項15】
画像センサがCCD又はCMOSセンサであることを特徴とする請求項12乃至14の何れか一つに記載の装置。
【請求項16】
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
画像を捕捉するために前記画像センサと光源を制御するように動作可能な制御装置と、
少なくとも一つの突起であって、掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置。
【請求項17】
前記突起が前記窓に適切に置かれた二つ以上の手の指の間に配設されたペグ又はピンであることを特徴とする請求項16に記載の装置。
【請求項18】
前記光源が環状であり、その中心に画像センサがあることを特徴とする請求項16又は17に記載の装置。
【請求項19】
画像センサがCCD又はCMOSセンサであることを特徴とする請求項16乃至18の何れか一つに記載の装置。
【請求項1】
個人から皮膚表面の領域の画像を取得するステップと、
前記画像を解析して前記皮膚表面領域のテクスチャの特徴を抽出するステップと、
テクスチャの特徴をデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法。
【請求項2】
個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、
前記手の内側表面の所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、
前記副画像を解析して皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するステップと、
前記テクスチャデータをデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法。
【請求項3】
前記所定の領域が手の一つ以上の特性に依存することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項4】
前記一つ以上の特性が手の指の間の領域であることを特徴とする請求項2又は3に記載の方法。
【請求項5】
前記副画像が
手の指の間の領域を代表する少なくとも2点を識別するステップと、
第1と第2の軸であって、前記2点が第1の軸上に位置しかつ第2の軸から等距離にあるような第1と第2の軸を有する座標系を決定するステップと、
前記2点間の距離を用いて座標系内の副画像のパラメータを決定するステップと
を含むステップにより取得される
ことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項6】
前記副画像のパラメータが(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)(ただし、Dは2点間距離である)により表される、座標系内の点を含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。
【請求項7】
更に前記副画像を正規化するステップを含む請求項5又は6に記載の方法。
【請求項8】
前記副画像を解析するステップがガボアフィルタを使用するステップを含むことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項9】
前記副画像を解析するステップがガボア解析を用いて低解像力の副画像の層を分割するステップを含むことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項11】
前記副画像は二つの部分、即ち実数部と虚数部に分割され、各部分はベクトルとして記憶されることを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項12】
テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較は以下の形のハミング距離に基づくことを特徴とする請求項11に記載の方法。即ち、
【数1】
ただし、PR(QR)及びPI(QI)は実数部と虚数部である。
【請求項13】
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
前記窓に隣接する少なくとも一つの突起であって、手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置。
【請求項14】
前記突起が前記窓に適切に置かれた二つ以上の手の指の間に配設されたペグ又はピンであることを特徴とする請求項13に記載の装置。
【請求項15】
前記光源が環状であり、その中心に画像センサがあることを特徴とする請求項13又は14に記載の装置。
【請求項16】
画像センサがCCD又はCMOSセンサであることを特徴とする請求項13乃至15の何れか一つに記載の装置。
【請求項17】
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
画像を捕捉するために前記画像センサと光源を制御するように動作可能な制御装置と、
少なくとも一つの突起であって、掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置。
【請求項18】
前記突起が前記窓に適切に置かれた二つ以上の手の指の間に配設されたペグ又はピンであることを特徴とする請求項17に記載の装置。
【請求項19】
前記光源が環状であり、その中心に画像センサがあることを特徴とする請求項17又は18に記載の装置。
【請求項20】
画像センサがCCD又はCMOSセンサであることを特徴とする請求項17乃至19の何れか一つに記載の装置。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
個人から皮膚表面の領域の画像を取得するステップと、
前記画像を解析して前記皮膚表面領域のテクスチャの特徴を抽出するステップと、
テクスチャの特徴をデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法。
【請求項2】
個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、
前記手の内側表面の所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、
前記副画像を解析して前記皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するステップと、
前記テクスチャデータをデータベース内の基準情報と比較するステップと
を含むバイオメトリックな認証方法。
【請求項3】
前記所定の領域が手の一つ以上の特性に依存することを特徴とする請求項2に記載の方法。
【請求項4】
前記一つ以上の特性が手の指の間の領域であることを特徴とする請求項2又は3に記載の方法。
【請求項5】
前記副画像が
手の指の間の領域を代表する少なくとも2点を識別するステップと、
第1と第2の軸であって、前記2点が第1の軸上に位置しかつ第2の軸から等距離にあるような第1と第2の軸を有する座標系を決定するステップと、
前記2点間の距離を用いて座標系内の副画像のパラメータを決定するステップと
を含むステップにより取得される
ことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項6】
前記副画像のパラメータが(0.25D,0.5D)、(1.25D,0.5D)、(0.25D,−0.5D)及び(1.25D,−0.5D)(ただし、Dは2点間距離である)により表される、座標系内の点を含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。
【請求項7】
更に前記副画像を正規化するステップを含む請求項5又は6に記載の方法。
【請求項8】
前記副画像を解析するステップがガボアフィルタを使用するステップを含むことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項9】
前記副画像を解析するステップがガボア解析を用いて低解像力の副画像の層を分割するステップを含むことを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項10】
前記副画像は二つの部分、即ち実数部と虚数部に分割され、各部分はベクトルとして記憶されることを特徴とする前記請求項の何れかに記載の方法。
【請求項11】
テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較は以下の形のハミング距離に基づくことを特徴とする請求項10に記載の方法。即ち、
【数1】
ただし、PR(QR)及びPI(QI)は実数部と虚数部である。
【請求項12】
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
前記窓に隣接する少なくとも一つの突起であって、手の掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置。
【請求項13】
前記突起が前記窓に適切に置かれた二つ以上の手の指の間に配設されたペグ又はピンであることを特徴とする請求項12に記載の装置。
【請求項14】
前記光源が環状であり、その中心に画像センサがあることを特徴とする請求項12又は13に記載の装置。
【請求項15】
画像センサがCCD又はCMOSセンサであることを特徴とする請求項12乃至14の何れか一つに記載の装置。
【請求項16】
中に窓を有する容器と、
前記容器内に配設され、前記窓を介して画像を捕捉するように配置された画像センサと、
前記窓を照明するように配設された光源と、
画像を捕捉するために前記画像センサと光源を制御するように動作可能な制御装置と、
少なくとも一つの突起であって、掌領域を含む画像の捕捉のために前記窓に適切に置かれた手に対して既知の並置状態に配置された突起と
を含む掌紋画像捕捉装置。
【請求項17】
前記突起が前記窓に適切に置かれた二つ以上の手の指の間に配設されたペグ又はピンであることを特徴とする請求項16に記載の装置。
【請求項18】
前記光源が環状であり、その中心に画像センサがあることを特徴とする請求項16又は17に記載の装置。
【請求項19】
画像センサがCCD又はCMOSセンサであることを特徴とする請求項16乃至18の何れか一つに記載の装置。
【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】
【公表番号】特表2006−500662(P2006−500662A)
【公表日】平成18年1月5日(2006.1.5)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2004−538660(P2004−538660)
【出願日】平成15年9月25日(2003.9.25)
【国際出願番号】PCT/CN2003/000816
【国際公開番号】WO2004/029862
【国際公開日】平成16年4月8日(2004.4.8)
【出願人】(501060541)ザ・ホンコン・ポリテクニック・ユニバーシティ (6)
【氏名又は名称原語表記】The Hong Kong Polytechnic University
【Fターム(参考)】
【公表日】平成18年1月5日(2006.1.5)
【国際特許分類】
【出願日】平成15年9月25日(2003.9.25)
【国際出願番号】PCT/CN2003/000816
【国際公開番号】WO2004/029862
【国際公開日】平成16年4月8日(2004.4.8)
【出願人】(501060541)ザ・ホンコン・ポリテクニック・ユニバーシティ (6)
【氏名又は名称原語表記】The Hong Kong Polytechnic University
【Fターム(参考)】
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