静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造
【課題】体表面に作為的に生成された擬似静脈パターンの有無を判定可能な、静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造を提供する。
【解決手段】生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、を設ける。
【解決手段】生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、を設ける。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人を身体的特徴により本人と認証する方法として、本人の指紋、声紋、虹彩、網膜、手の甲や指の静脈パターン等を登録データとして予め登録しておき、認証時に入力されたデータと登録データとを照合・判定することで認証する方法がある。特に、静脈パターンによる個人認証は、その識別性の高さから、近年注目を集めている。
【０００３】
上記のような個人認証方法の安全性を高めるためには、正規の認証者になりすまそうとする不正利用者を排除することが不可欠であり、このような不正利用者を排除する方法が、盛んに研究されている（例えば、特許文献１および非特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５９３４５号公報
【非特許文献１】松本勉、“金融取引における生体認証について”、平成１７年４月１５日、金融庁・第９回偽造キャッシュカード問題に関するスタディグループ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、静脈パターンを用いた個人認証方法では、近赤外光により手の甲や指などを撮像し、得られた撮像データを差分フィルタにより処理することで、静脈パターンを抽出することが行われる。
【０００６】
しかしながら、近赤外光により撮像した撮像データから静脈部分と非静脈部分とを分離するために用いられる差分フィルタは、体表面にマジック等で描かれた疑似静脈パターンを静脈部分として出力してしまうことがあり、不正利用者のなりすましを防止するためにこのような疑似静脈パターンの有無を判別する方法が希求されていた。
【０００７】
そこで、本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的は、体表面に作為的に生成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能な、新規かつ改良された静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの登録および認証を行なう静脈パターン管理システムであって、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて新たに生成された近赤外光静脈パターンと前記登録静脈パターンとを比較し、当該新たに生成された近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証部と、を備える静脈パターン管理システムが提供される。
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、を備える静脈パターン登録装置が提供される。
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証部と、を備える静脈パターン認証装置が提供される。
【００１１】
上記擬似静脈パターン判定部は、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出して判定を行なってもよい。
【００１２】
上記擬似静脈パターン判定部は、算出した相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定してもよい。
【００１３】
上記静脈パターン抽出部は、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光静脈パターンおよび前記可視光静脈パターンを抽出してもよい。
【００１４】
上記差分フィルタは、微分フィルタであってもよく、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであってもよい。
【００１５】
また、上記静脈パターン認証部は、静脈パターン登録装置から取得した登録静脈パターンに基づいて、近赤外光静脈パターンを認証してもよく、静脈パターン認証装置内に登録されている登録静脈パターンに基づいて、近赤外光静脈パターンを認証してもよい。
【００１６】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録方法であって、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出し、近赤外光静脈パターンとするステップと、前記体表面を可視光により撮像し、可視光撮像データを生成するステップと、前記可視光撮像データから静脈パターンを抽出し、可視光静脈パターンとするステップと、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録するステップと、を含む静脈パターン登録方法が提供される。
【００１７】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証方法であって、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出し、近赤外光静脈パターンとするステップと、前記体表面を可視光により撮像し、可視光撮像データを生成するステップと、前記可視光撮像データから静脈パターンを抽出し、可視光静脈パターンとするステップと、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、前記近赤外光静脈パターンを認証するステップと、を含む静脈パターン認証方法が提供される。
【００１８】
上記近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとを比較するステップでは、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出してもよい。
【００１９】
上記疑似静脈パターンの有無を判定するステップでは、算出した前記相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定してもよい。
【００２０】
上記近赤外光静脈パターンを生成するステップおよび可視光静脈パターンを生成するステップでは、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用いてもよい。
【００２１】
上記差分フィルタは、微分フィルタであってもよく、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであってもよい。
【００２２】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録装置を制御するコンピュータに、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像機能と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出機能と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
【００２３】
かかる構成によれば、コンピュータプログラムは、コンピュータが備える記憶部に格納され、コンピュータが備えるＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記の静脈パターン登録装置として機能させる。また、コンピュータプログラムが記録された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００２４】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証装置を制御するコンピュータに、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像機能と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出機能と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
【００２５】
かかる構成によれば、コンピュータプログラムは、コンピュータが備える記憶部に格納され、コンピュータが備えるＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記の静脈パターン認証装置として機能させる。また、コンピュータプログラムが記録された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００２６】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像して取得した画像データと照合される、個人の静脈パターンに対応したデータが格納された静脈データ格納領域と、前記近赤外光により撮像して取得した画像データと、前記体表面を可視光により撮像して取得した画像データと、の相関係数を格納する相関係数格納領域と、を備える静脈データ構造が提供される。
【００２７】
上記静脈データ構造は、前記近赤外光により撮像して取得した画像データを構成する各画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタに対し、当該差分フィルタの出力特性を変化させるパラメータを格納するパラメータ格納領域を更に備え、前記パラメータは、前記近赤外光により撮像して取得した画像データが静脈部分であることを示す値と非静脈部分であることを示す値との差分よりも大きな差分を有する場合に、前記差分フィルタの出力値を大きく変化させるものであってもよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、体表面に作為的に生成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
（第１の実施形態）
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００３０】
なお、以下の説明においては、指静脈における静脈パターンを例に挙げて説明を行なうが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００３１】
（疑似静脈パターンについて）
本発明の第１の実施形態に係る静脈パターン管理システムについて説明するに先立ち、疑似静脈パターンの一例として、指表面に作為的に形成された疑似静脈パターンについて、以下に説明する。
【００３２】
指静脈パターンによる生体認証は、静脈パターン自体が指内部に内包されているために、成りすましが困難であるが、静脈パターンを取得する際に、取得した静脈パターンが指内部に内包されているものなのか否かを判定することは困難である。静脈は近赤外光を吸収するために、体表面を撮像すると静脈は暗い影となって映るが、体表面に静脈と似た吸収特性を有する成分によって擬似静脈パターンが描かれた場合には、擬似静脈パターンを静脈パターンと誤認識してしまう場合がある。
【００３３】
近赤外光は、身体組織に対して透過性が高い一方で、血液中のヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に吸収されるという特徴を有するため、近赤外光を指や手のひらや手の甲に照射すると、指や手のひらや手の甲の内部に分布している静脈が影となって画像に現れる。画像に表れる静脈の影を、静脈パターンという。
【００３４】
図８は、指表面に描かれた疑似静脈パターンを説明するための説明図である。図８の上段は、指表面に油性ペンで疑似静脈パターンが直接描かれている場合を示しており、下段は、指表面に疑似静脈パターンが描かれていない場合を示している。また、上段、下段ともに、左から可視光による撮像、近赤外光による撮像、差分フィルタの一種であるＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ出力を閾値処理した後の画像を示している。
【００３５】
ここで、上記の閾値処理とは、Ｌｏｇフィルタの出力値に対して、予め所定の上限閾値および下限閾値を設定しておき、出力値が下限閾値よりも小さい場合には出力値をゼロとし、出力値が上限閾値よりも大きな場合には出力値を上限閾値の値とする処理である。
【００３６】
油性ペンのインク成分は、静脈中に存在する還元ヘモグロビンに類似した吸光特性を有するため、図８の上段右端および下段右端に示したように、細線化前の中間画像においても、油性ペンで描いた擬似静脈パターンは静脈パターンとして残存しており、最終的に指静脈として認識されてしまう。
【００３７】
かかる問題を解決するために、本願発明者が鋭意研究を行なった結果、以下に説明するような、指表面等に描かれた擬似静脈パターンの有無を判別することが可能な静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造に想到した。
【００３８】
＜本実施形態について＞
（可視光および近赤外光による撮像について）
まず、図１を参照しながら、可視光および近赤外光を用いて被撮像体である指を撮像した結果について、詳細に説明する。図１は、可視光および近赤外光による指表面の撮像を説明するための説明図である。図１の左より順に、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の可視光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の近赤外光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の可視光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の近赤外光による撮像結果である。
【００３９】
擬似静脈パターンが存在しない場合の撮像結果を参照すると、可視光による撮像結果に存在する指表面のしわ等は、近赤外光による撮像結果では映っておらず、近赤外光による撮像結果には、指静脈部分が黒い影となって映っていることがわかる。他方、油性ペンにより指表面に擬似静脈パターンを作為的に描いた場合には、擬似静脈パターンが、可視光による撮像結果および近赤外光による撮像結果の双方にはっきりと映っていることがわかる。
【００４０】
続いて、図２を参照しながら、可視光および近赤外光による指表面の撮像と、差分フィルタ出力との関係を説明する。図２は、図２は、可視光および近赤外光による指表面の撮像と、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ出力との関係を説明するための説明図である。
【００４１】
図２の上段は、左より順に、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の可視光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の近赤外光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の可視光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の近赤外光による撮像結果である。また、図２の下段は、左より順に、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力である。なお、図２の下段は、可視光による撮像および近赤外光による撮像のそれぞれに対して、同一のＬｏｇフィルタ処理を行なっている。
【００４２】
擬似静脈パターンが存在しない場合、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力では、指表面に存在するしわ等が白い影となって出力されており、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力では、指静脈の静脈パターンが白い影となって出力されている。他方、擬似静脈パターンが存在する場合では、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力および近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力の双方に、擬似静脈パターンが白い影となって出力されている。
【００４３】
図２の下段を比較すると明らかなように、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合には、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力と、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力には類似性がなく、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合には、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力と、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力は、非常に類似していることがわかる。
【００４４】
これより、指表面に擬似静脈パターンが存在しない場合には、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力と、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力とは、相関は低くなり、指表面に擬似静脈パターンが存在する場合には、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力と、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力とは、相関が高くなることがわかる。
【００４５】
本願発明者は、上記の知見に基づき鋭意研究を行なった結果、従来から行なわれている近赤外光による指表面の撮像に加えて、可視光により指表面を撮像し、近赤外光による撮像の差分フィルタ出力と、可視光による撮像の差分フィルタ出力との相関を算出することで、指表面に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定可能であることに想到した。
【００４６】
（静脈パターン管理システムについて）
続いて、図３を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン管理システム１０について、詳細に説明する。図３は、本実施形態に係る静脈パターン管理システム１０を説明するための説明図である。
【００４７】
図３に示したように、静脈パターン管理システム１０は、例えば、静脈パターン登録装置２０と、ネットワーク１２を介して静脈パターン登録装置２０に接続された複数の静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂ・・・とを備える。
【００４８】
通信網１２は、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０を双方向通信または一方向通信可能に接続する通信回線網である。この通信網１２は、例えば、インターネット、電話回線網、衛星通信網、同報通信路等の公衆回線網や、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ワイヤレスＬＡＮ等の専用回線網等で構成されており、有線／無線を問わない。
【００４９】
静脈パターン登録装置２０は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面に所定波長の光を照射して撮像し、撮像した画像データから静脈パターンを抽出して、抽出した静脈パターンを、個人を特定する情報として登録する。また、静脈パターン登録装置２０は、体表面に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定し、抽出した静脈パターンの登録の可否を決定することが可能である。また、静脈パターン登録装置２０は、後述する静脈パターン認証装置３０からの要求に応じて、個人を特定する情報として登録されている登録静脈パターンを開示してもよい。
【００５０】
静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂは、静脈パターンの認証を希望する個人の体表面に所定波長の光を照射して撮像し、撮像した画像データから静脈パターンを抽出して、抽出した静脈パターンを、既に登録されている静脈パターンと比較することで認証する。また、静脈パターン認証装置３０は、体表面に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定し、抽出した静脈パターンの認証の可否を決定することが可能である。また、静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂは、静脈パターン登録装置２０に対して、既に登録されている登録静脈パターンを開示するように要求することが可能である。
【００５１】
なお、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂは、図示のようにネットワーク１２を介して接続されていてもよく、また、ネットワーク１２を介さずに、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートや、ｉ．Ｌｉｎｋ等のＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート等により直接接続されていてもよい。
【００５２】
さらに、図３では、ネットワーク１２に接続されている静脈パターン登録装置２０は、１つのみであるが、本実施形態は、上記の場合に限定されるわけではなく、静脈パターン登録装置２０は、ネットワーク１２上に複数接続されていてもよい。同様に、図３では、ネットワーク１２に接続されている静脈パターン認証装置３０は２つのみであるが、複数の静脈パターン認証装置３０がネットワーク１２上に接続されていてもよい。
【００５３】
（静脈パターン登録装置２０の構成について）
続いて、図４を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【００５４】
図４に示したように、静脈パターン登録装置２０は、主に、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０５と、バス２０７と、撮像装置２１１と、入力装置２１３と、出力装置２１５と、ストレージ装置２１７と、ドライブ２１９と、通信装置２２１とを備える。
【００５５】
ＣＰＵ２０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０５、ストレージ装置２１７、またはリムーバブル記録媒体１４に記録された各種プログラムに従って静脈パターン登録装置２０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ２０３は、ＣＰＵ２０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ２０５は、ＣＰＵ２０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるバス２０７により相互に接続されている。
【００５６】
撮像装置２１１は、ＣＰＵ２０１の制御により、体表面を撮像して画像データを生成する装置である。撮像装置２１１は、例えば、所定波長の光を照射する照射装置と、体表面を透過した光を集光する光学レンズ等の集光装置と、を備える。照射装置は、所定波長の光を発光する光源から構成され、ＣＰＵ２０１からの制御信号に基づいて、所定波長の光を照射する。また、集光装置は、照射装置から照射された光を集光して、画像データを生成する。
【００５７】
入力装置２１３は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバー等のユーザが操作する操作手段と、マイクロフォンやヘッドセット等の音声入力手段とを備える。また、入力装置２１３は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、静脈パターン登録装置２０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置２１３は、例えば、上記の操作手段や音声入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ２０１に出力する入力制御回路などから構成されている。静脈パターン登録装置２０のユーザは、この入力装置２１３を操作することにより、静脈パターン登録装置２０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００５８】
出力装置２１５は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ：ＬＣＤ）装置、プラズマディスプレイ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ：ＰＤＰ）装置、ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなど、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。
【００５９】
ストレージ装置２１７は、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置であり、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置２１７は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種データなどを格納する。
【００６０】
ドライブ２１９は、記憶媒体用リーダライタであり、静脈パターン登録装置２０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ２１９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１４に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ２０５に出力する。また、ドライブ２１９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１４に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体１４は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等である。また、リムーバブル記録媒体１４は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。
【００６１】
通信装置２２１は、例えば、ネットワーク１２に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置２２１は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等である。この通信装置２２１は、他の静脈パターン登録装置２０や静脈パターン認証装置３０との間で、各種の情報を送受信することができる。また、通信装置２２１に接続されるネットワーク１２は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、または衛星通信等であってもよい。
【００６２】
以上説明した構成により、静脈パターン登録装置２０は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面に所定波長の光を照射して撮像し、撮像した画像データから静脈パターンを抽出して、抽出した静脈パターンを、個人を特定する情報として登録することが可能となる。また、静脈パターン登録装置２０は、当該静脈パターン登録装置２０に直接接続された静脈パターン認証装置３０、または、ネットワーク１２に接続された静脈パターン認証装置３０とデータの送受信を行なうことが可能であり、リムーバブル記録媒体１４を用いて、当該静脈パターン登録装置２０に蓄積されている情報を持ち出すことも可能である。
【００６３】
以上、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【００６４】
なお、静脈パターン認証装置３０のハードウェア構成は、静脈パターン登録装置２０ハードウェア構成と実質的に同一であるので、説明を省略する。
【００６５】
続いて、図５を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の構成について、詳細に説明する。図５は、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の構成について説明するためのブロック図である。
【００６６】
図５に示したように、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０は、例えば、撮像部２３１と、静脈パターン抽出部２５１と、擬似静脈パターン判定部２６１と、静脈パターン登録部２７１と、記憶部２７３と、登録静脈パターン開示部２７５と、を備える。
【００６７】
撮像部２３１は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面Ｈを撮像して、撮像データを生成する。撮像部２３１は、例えば、所定波長の光を照射する照射部２３３と、体表面Ｈを透過した光を集光する光学レンズ２４３と、集光した光に基づいて撮像データを生成する撮像データ生成部２４５と、を備える。
【００６８】
照射部２３３は、体表面Ｈに対して、所定波長の光を照射する光源から構成され、例えば、近赤外光照射部２３５と、可視光照射部２３７とを備える。近赤外光照射部２３５は、例えば、ハロゲンランプや発光ダイオード等から構成され、約６００ｎｍ〜１３００ｎｍ程度の波長を有する近赤外光２３９を照射する。また、可視光照射部２３７は、例えば、キセノンランプ等から構成され、約４００〜８００ｎｍ程度の波長を有する可視光２４１を照射する。
【００６９】
光学レンズ２４３は、指表面等の体表面Ｈを透過した近赤外光２３９および可視光２４１を、それぞれ集光し、撮像データ生成部２４５に結像する。光学レンズ２４３は、近赤外光２３９を集光するための光学レンズと、可視光２４１を集光するための光学レンズの２種類が設けられていてもよく、近赤外光２３９と可視光２４１の双方を集光することが可能な光学レンズが設けられていてもよい。
【００７０】
撮像データ生成部２４５は、光学レンズ２４３により結像された近赤外光２３９の透過光および可視光２４１の透過光を基に、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを生成する。撮像データ生成部２４５は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ：電荷結合素子）型画像センサや、Ｃ−ＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ−Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型画像センサ等により構成され、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを、後述する静脈パターン抽出部２５１へと出力する。また、撮像データ生成部２４５は、生成した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを、後述する記憶部２７３に記憶してもよい。また、記憶部２７３への記憶に際しては、生成した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに撮像日や撮像時刻等を関連づけてもよい。なお、生成される近赤外光撮像データおよび可視光撮像データは、ＲＧＢ（Ｒｅｄ−Ｇｒｅｅｎ−Ｂｌｕｅ）信号であってもよいし、それ以外の色やグレースケール等の画像データであってもよい。
【００７１】
静脈パターン抽出部２５１は、例えば、撮像データ生成部２４５から伝送された近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに対して、静脈パターン抽出の前処理を行なう機能と、静脈パターンの抽出を行なう機能と、静脈パターン抽出の後処理を行なう機能と、を備える。
【００７２】
ここで、上記の静脈パターン抽出の前処理は、例えば、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データから指の輪郭を検出し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データのどの位置に指があるかを識別する処理や、検出した指の輪郭を利用して近赤外光撮像データや可視光撮像データを回転させて、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データの角度（撮像画像の角度）を補正する処理等を含む。
【００７３】
また、上記の静脈パターンの抽出は、輪郭の検出や角度の補正が終了した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに対して差分フィルタを適用することで行なわれる。差分フィルタは、注目している画素とその周囲の画素について、注目している画素と周囲の画素との差分が大きな部分で、大きな値を出力値として出力するフィルタである。換言すれば、差分フィルタとは、注目している画素とその近傍の階調値の差分を用いた演算により、画像中の線や縁を強調するフィルタである。
【００７４】
一般的に、２次元平面の格子点（ｘ，ｙ）を変数とする画像データｕ（ｘ，ｙ）に対してフィルタｈ（ｘ，ｙ）を用いてフィルタ処理を行なうと、以下の式１に示すように、画像データν（ｘ，ｙ）を生成する。ここで、以下の式１において、‘＊’は畳込み積分（コンボリューション）を表す。
【００７５】
【数１】
【００７６】
本実施形態に係る静脈パターンの抽出では、上記の差分フィルタとして、１次空間微分フィルタや２次空間微分フィルタ等の微分フィルタを用いてもよい。１次空間微分フィルタは、注目している画素について、横方向と縦方向の隣接している画素の階調値の差分を算出するフィルタであり、２次空間微分フィルタは、注目している画素について、階調値の差分の変化量が大きくなっている部分を抽出するフィルタである。
【００７７】
上記の２次空間微分フィルタとして、例えば、以下に示すＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを用いることが可能である。Ｌｏｇフィルタ（式３）は、ガウス関数を用いた平滑化フィルタであるガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ（式２）の２次微分で表される。ここで、以下の式２において、σはガウス関数の標準偏差を表し、ガウシアンフィルタの平滑化の度合いを表す変数である。また、以下の式３におけるσは、式２と同様にガウス関数の標準偏差を表すパラメータであり、σの値を変化させることで、Ｌｏｇフィルタ処理を行なった場合の出力値を変化させることができる。
【００７８】
【数２】
【００７９】
また、上記の静脈パターン抽出の後処理は、例えば、差分フィルタ適用後の画像データに対してなされる閾値処理や、２値化処理や、細線化処理等を含む。かかる後処理を経て、静脈パターンのスケルトンを抽出することが可能となる。
【００８０】
静脈パターン抽出部２５１は、このようにして抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する相関係数算出部２５３に伝送する。また、静脈パターン抽出部２５１は、抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する記憶部２７３に記憶してもよい。なお、静脈パターン抽出部２５１は、上述の各処理を行なうに当たって生成したパラメータや処理の途中経過等を、記憶部２７３に記憶してもよい。
【００８１】
また、静脈パターン抽出部２５１は、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとの類似の度合いを表す相関係数を算出する、相関係数算出部２５３を更に備える。相関係数算出部２５３は、以下に示す式４を用いて、近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターン間の相関係数を算出する。相関係数は、２つのデータｘ＝｛ｘｉ｝，ｙ＝｛ｙｉ｝間の類似度を示す統計学指標であって、−１から１までの実数値をとる。相関係数が１に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していることを示し、相関係数が０に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していないことを示す。また、相関係数が−１に近い値を示す場合には、２つのデータの符号が反転しているような場合を示す。
【００８２】
【数３】
【００８３】
相関係数算出部２５３は、例えば式４に基づいて算出した近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとの相関係数を、後述する擬似静脈パターン判断部２６１に伝送する。また、相関係数算出部２５３は、算出した相関係数を、記憶部２７３に記憶してもよい。
【００８４】
擬似静脈パターン判定部２６１は、静脈パターン抽出部２５１の相関係数算出部２５３から伝送された相関係数に基づいて、体表面Ｈの一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する。具体的には、擬似静脈パターン判定部２６１は、相関係数算出部２５３から伝送された相関係数を、所定の閾値と比較することで、擬似静脈パターンの有無を判定する。上記閾値は、例えば、多数の評価データを用いた事前の判定テスト等から算出された値であってもよく、ある特定の個人に固有の値であってもよい。
【００８５】
また、例えば図２に示したように、擬似静脈パターンが存在しない場合には、近赤外光静脈パターンと可視光撮像パターンの相関は低くなる。そのため、相関係数は、ゼロに近い値となると考えられる。また、擬似静脈パターンが存在する場合には、近赤外光静脈パターンと可視光撮像パターンの相関は高くなるため、相関係数は、１に近い値となると考えられる。そのため、上記の閾値は、例えば０．５と設定することも可能である。
【００８６】
擬似静脈パターン判定部２６１は、相関係数算出部２５３から伝送された相関係数が所定の閾値よりも大きい場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていると判定し、相関係数が所定の閾値よりも小さい場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていないと判定する。
【００８７】
擬似静脈パターン判定部２６１は、判定結果を静脈パターン登録部２７１へと伝送する。また、擬似静脈パターン判定部２６１は、判定結果を記憶部２７３に記憶してもよい。また、記憶部への記憶に際しては、判定を行った静脈パターンと判定結果とが関連付けられて記憶されてもよい。
【００８８】
静脈パターン登録部２７１は、擬似静脈パターン判定部２６１から伝送された判定結果に基づいて、生成された近赤外光静脈パターンをテンプレートとして登録する。具体的には、擬似静脈パターン判定部２６１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン登録部２７１は、静脈パターン抽出部２５１から伝送された近赤外光静脈パターンを、登録静脈パターンとして記憶部２７３に記憶する。また、擬似静脈パターン判定部２６１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン登録部２７１は、抽出された近赤外光静脈パターンを登録せずに、登録処理を終了する。また、登録静脈パターンの登録に際しては、近赤外光静脈パターンだけでなく、静脈パターンを有する個人を特定する他のデータ（例えば、指紋データ、顔画像データ、虹彩データ、声紋データ等）を近赤外光静脈パターンに関連づけて記憶してもよい。また、テンプレートとして登録される登録静脈パターンは、例えば、ＣＢＥＦＦ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｅｘｃｈａｎｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ：共通バイオメトリック交換ファイルフォーマットフレームワーク）等の規格に則ったヘッダ情報を有していてもよい。
【００８９】
記憶部２７３は、静脈パターン登録部２７１から登録要請のあった登録静脈パターンや、当該登録静脈パターンに関連付けられた他のデータを記憶する。また、これらのデータ以外にも、撮像データ生成部２４５が生成した撮像データや、静脈パターン抽出部２５１が抽出した静脈パターン等を記憶することも可能である。更に、これらのデータ以外にも、静脈パターン登録装置２０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等を、適宜記憶することが可能である。この記憶部２７３は、撮像部２３１、静脈パターン抽出部２５１、擬似静脈パターン判定部２６１、静脈パターン登録部２７１等が、自由に読み書きを行うことが可能である。
【００９０】
登録静脈パターン開示部２７５は、例えば静脈パターン登録装置２０に接続された静脈パターン認証装置３０からの要求に応じて、記憶部２７３に記憶されている登録静脈パターンを開示する。
【００９１】
なお、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０は、例えば、コンピュータやサーバ等の情報処理装置、携帯電話やＰＨＳ等の携帯端末や携帯情報端末（ＰＤＡ）、現金自動預払機（ＡＴＭ）、入退室管理装置等の各種装置に実装されてもよい。
【００９２】
また、上述の説明では、テンプレートとして登録される登録静脈パターンが、静脈パターン登録装置２０内に記憶される場合について説明したが、登録静脈パターンは、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード等の記録媒体や、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカードまたは電子機器等に記憶されてもよい。
【００９３】
以上、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【００９４】
（静脈パターン認証装置３０の構成について）
続いて、図６を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０について、詳細に説明する。図６は、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０の構成を説明するためのブロック図である。
【００９５】
図６に示したように、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０は、例えば、撮像部３０１と、静脈パターン抽出部３２１と、擬似静脈パターン判定部３３１と、静脈パターン認証部３４１と、記憶部３４３と、を備える。
【００９６】
撮像部３０１は、静脈パターンの認証を希望する個人の体表面Ｈを撮像して、撮像データを生成する。撮像部３０１は、例えば、所定波長の光を照射する照射部３０３と、体表面Ｈを透過した光を集光する光学レンズ３１３と、集光した光に基づいて撮像データを生成する撮像データ生成部３１５と、を備える。
【００９７】
照射部３０３は、体表面Ｈに対して、所定波長の光を照射する光源から構成され、例えば、近赤外光照射部３０５と、可視光照射部３０７とを備える。近赤外光照射部３０５は、例えば、ハロゲンランプや発光ダイオード等から構成され、約６００ｎｍ〜１３００ｎｍ程度の波長を有する近赤外光３０９を照射する。また、可視光照射部３０７は、例えば、キセノンランプ等から構成され、約４００〜８００ｎｍ程度の波長を有する可視光３１１を照射する。
【００９８】
光学レンズ３１３は、指表面等の体表面Ｈを透過した近赤外光３０９および可視光３１１を、それぞれ集光し、撮像データ生成部３１５に結像する。光学レンズ３１３は、近赤外光３０９を集光するための光学レンズと、可視光３１１を集光するための光学レンズの２種類が設けられていてもよく、近赤外光３０９と可視光３１１の双方を集光することが可能な光学レンズが設けられていてもよい。
【００９９】
撮像データ生成部３１５は、光学レンズ３１３により結像された近赤外光３０９の透過光および可視光３１１の透過光を基に、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを生成する。撮像データ生成部３１５は、例えば、ＣＣＤ型画像センサや、Ｃ−ＭＯＳ型画像センサ等により構成され、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを、後述する静脈パターン抽出部３２１へと出力する。また、撮像データ生成部３１５は、生成した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを、後述する記憶部３４３に記憶してもよい。また、記憶部３４３への記憶に際しては、生成した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに撮像日や撮像時刻等を関連づけてもよい。なお、生成される近赤外光撮像データおよび可視光撮像データは、ＲＧＢ信号であってもよいし、それ以外の色やグレースケール等の画像データであってもよい。
【０１００】
静脈パターン抽出部３２１は、例えば、撮像データ生成部３１５から伝送された近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに対して、静脈パターン抽出の前処理を行なう機能と、静脈パターンの抽出を行なう機能と、静脈パターン抽出の後処理を行なう機能と、を備える。
【０１０１】
ここで、上記の静脈パターン抽出の前処理は、例えば、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データから指の輪郭を検出し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データのどの位置に指があるかを識別する処理や、検出した指の輪郭を利用して近赤外光撮像データや可視光撮像データを回転させて、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データの角度（撮像画像の角度）を補正する処理等を含む。
【０１０２】
また、上記の静脈パターンの抽出は、輪郭の検出や角度の補正が終了した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに対して差分フィルタを適用することで行なわれる。差分フィルタは、注目している画素とその周囲の画素について、注目している画素と周囲の画素との差分が大きな部分で、大きな値を出力値として出力するフィルタである。換言すれば、差分フィルタとは、注目している画素とその近傍の階調値の差分を用いた演算により、画像中の線や縁を強調するフィルタである。
【０１０３】
一般的に、２次元平面の格子点（ｘ，ｙ）を変数とする画像データｕ（ｘ，ｙ）に対してフィルタｈ（ｘ，ｙ）を用いてフィルタ処理を行なうと、以下の式５に示すように、画像データν（ｘ，ｙ）を生成する。ここで、以下の式５において、‘＊’は畳込み積分（コンボリューション）を表す。
【０１０４】
【数４】
【０１０５】
本実施形態に係る静脈パターンの抽出では、上記の差分フィルタとして、１次空間微分フィルタや２次空間微分フィルタ等の微分フィルタを用いてもよい。１次空間微分フィルタは、注目している画素について、横方向と縦方向の隣接している画素の階調値の差分を算出するフィルタであり、２次空間微分フィルタは、注目している画素について、階調値の差分の変化量が大きくなっている部分を抽出するフィルタである。
【０１０６】
上記の２次空間微分フィルタとして、例えば、以下に示すＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを用いることが可能である。Ｌｏｇフィルタ（式７）は、ガウス関数を用いた平滑化フィルタであるガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ（式６）の２次微分で表される。ここで、以下の式２において、σはガウス関数の標準偏差を表し、ガウシアンフィルタの平滑化の度合いを表す変数である。また、以下の式７におけるσは、式６と同様にガウス関数の標準偏差を表すパラメータであり、σの値を変化させることで、Ｌｏｇフィルタ処理を行なった場合の出力値を変化させることができる。
【０１０７】
【数５】
【０１０８】
また、上記の静脈パターン抽出の後処理は、例えば、差分フィルタ適用後の画像データに対してなされる閾値処理や、２値化処理や、細線化処理等を含む。かかる後処理を経て、静脈パターンのスケルトンを抽出することが可能となる。
【０１０９】
静脈パターン抽出部３２１は、このようにして抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する相関係数算出部３２３に伝送する。また、静脈パターン抽出部３２１は、抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する記憶部３４３に記憶してもよい。なお、静脈パターン抽出部３２１は、上述の各処理を行なうに当たって生成したパラメータや処理の途中経過等を、記憶部３４３に記憶してもよい。
【０１１０】
また、静脈パターン抽出部３２１は、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとの類似の度合いを表す相関係数を算出する、相関係数算出部３２３を更に備える。相関係数算出部３２３は、以下に示す式８を用いて、近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターン間の相関係数を算出する。相関係数は、２つのデータｘ＝｛ｘｉ｝，ｙ＝｛ｙｉ｝間の類似度を示す統計学指標であって、−１から１までの実数値をとる。相関係数が１に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していることを示し、相関係数が０に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していないことを示す。また、相関係数が−１に近い値を示す場合には、２つのデータの符号が反転しているような場合を示す。
【０１１１】
【数６】
【０１１２】
相関係数算出部３２３は、例えば式８に基づいて算出した近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとの相関係数を、後述する擬似静脈パターン判断部３３１に伝送する。また、相関係数算出部３２３は、算出した相関係数を、記憶部３４３に記憶してもよい。
【０１１３】
擬似静脈パターン判定部３３１は、静脈パターン抽出部３２１の相関係数算出部３２３から伝送された相関係数に基づいて、体表面Ｈの一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する。具体的には、擬似静脈パターン判定部３３１は、相関係数算出部３２３から伝送された相関係数を、所定の閾値と比較することで、擬似静脈パターンの有無を判定する。上記閾値は、例えば、多数の評価データを用いた事前の判定テスト等から算出された値であってもよく、ある特定の個人に固有の値であってもよい。
【０１１４】
また、例えば図２に示したように、擬似静脈パターンが存在しない場合には、近赤外光静脈パターンと可視光撮像パターンの相関は低くなる。そのため、相関係数は、ゼロに近い値となると考えられる。また、擬似静脈パターンが存在する場合には、近赤外光静脈パターンと可視光撮像パターンの相関は高くなるため、相関係数は、１に近い値となると考えられる。そのため、上記の閾値は、例えば０．５と設定することも可能である。
【０１１５】
擬似静脈パターン判定部３３１は、相関係数算出部３２３から伝送された相関係数が所定の閾値よりも大きい場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていると判定し、相関係数が所定の閾値よりも小さい場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていないと判定する。
【０１１６】
擬似静脈パターン判定部３３１は、判定結果を静脈パターン認証部３４１へと伝送する。また、擬似静脈パターン判定部３３１は、判定結果を記憶部３４３に記憶してもよい。また、記憶部への記憶に際しては、判定を行った静脈パターンと判定結果とが関連付けられて記憶されてもよい。
【０１１７】
静脈パターン認証部３４１は、擬似静脈パターン判定部３３１から伝送された判定結果に基づいて、生成された近赤外光静脈パターンの認証を行なう。具体的には、擬似静脈パターン判定部３３１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン認証部３４１は、例えば静脈パターン登録装置２０に対して登録静脈パターンの開示を要求し、静脈パターン登録装置２０から取得した登録静脈パターンと、静脈パターン抽出部２５１から伝送された近赤外光静脈パターンとの比較を行なう。登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの比較は、例えば上述の相関係数を算出し、算出した相関係数に基づいて実行することが可能である。静脈パターン認証部３４１は、比較の結果登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンが類似している場合には、近赤外光静脈パターンを認証し、類似していない場合には、認証を行なわない。
【０１１８】
また、擬似静脈パターン判定部３３１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン認証部３４１は、抽出された近赤外光静脈パターンの認証処理を行なうことなく、処理を終了する。
【０１１９】
記憶部３４３は、撮像データ生成部３１５が生成した撮像データや、静脈パターン抽出部３２１が抽出した静脈パターン等を記憶することが可能である。更に、これらのデータ以外にも、静脈パターン認証装置３０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等を、適宜記憶することが可能である。この記憶部３４３は、撮像部３０１、静脈パターン抽出部３２１、擬似静脈パターン判定部３３１、静脈パターン認証部３４１等が、自由に読み書きを行うことが可能である。
【０１２０】
なお、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０は、例えば、コンピュータやサーバ等の情報処理装置、携帯電話やＰＨＳ等の携帯端末や携帯情報端末（ＰＤＡ）、現金自動預払機（ＡＴＭ）、入退室管理装置等の各種装置に実装されてもよい。
【０１２１】
また、上述の説明では、登録静脈パターンを静脈パターン登録装置２０から取得する場合について説明したが、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード等の記録媒体や、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカードまたは電子機器等に記憶された登録静脈パターンに基づいて認証を行なってもよい。また、登録静脈パターンは、静脈パターン認証装置３０に記憶されていてもよい。
【０１２２】
以上、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【０１２３】
（静脈パターンの登録方法について）
続いて、本実施形態に係る静脈パターンの登録方法について、図７を参照しながら、詳細に説明する。図７は、本実施形態に係るスケルトン抽出方法について説明するための流れ図である。
【０１２４】
指の内部に存在する指静脈の撮像には、通常、近赤外光のみが用いられる。本実施形態に係る静脈パターンの登録方法においては、近赤外光による指静脈の撮像だけでなく、可視光を用いて指の撮像を行ない、指静脈のパターン抽出処理を行なうことを特徴とする。
【０１２５】
まず、撮像部２３１は、体表面の一部（例えば、指表面）を近赤外光により撮像し、撮像部２３１中の撮像データ生成部２４５は、近赤外光撮像データを生成する（ステップＳ１０１）。撮像データ生成部２４５は、生成した近赤外光撮像データを、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部２７３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部２５１へと伝送する。
【０１２６】
近赤外光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部２５１は、近赤外光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０３）。
【０１２７】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部２５１は、続いて、前処理の終了した近赤外光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を行なってＬｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１０５）、近赤外光静脈パターンとする。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部２５１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（近赤外光静脈パターン）を記憶部２７３に記憶する。
【０１２８】
次に、撮像部２３１は、近赤外光により撮像した指表面と同じ部分を可視光により撮像し、撮像部２３１中の撮像データ生成部２４５は、可視光撮像データを生成する（ステップＳ１０７）。撮像データ生成部２４５は、生成した可視光撮像データを、例えば、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部２７３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部２５１へと伝送する。
【０１２９】
可視光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部２５１は、可視光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０９）。
【０１３０】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部２５１は、続いて、前処理の終了した可視光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を施し、Ｌｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１１１）、可視光静脈パターンとする。なお、可視光撮像データに対して用いられるＬｏｇフィルタは、近赤外光撮像データに対して用いられたものと同一のものである。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部２５１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（可視光静脈パターン）を記憶部２７３に記憶する。
【０１３１】
近赤外光撮像データおよび可視光撮像データについて、Ｌｏｇフィルタ出力値の算出が終了し、近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンがそれぞれ生成されると、静脈パターン抽出部２５１内の相関係数算出部２５３は、例えば上述の式４を用いて、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンの相関係数を算出する（ステップＳ１１３）。相関係数の算出が終了すると、相関係数算出部２５３は、算出した相関係数を記憶部２７３に記憶するとともに、擬似静脈パターン判定部２６１へと伝送する。
【０１３２】
擬似静脈パターン判定部２６１は、相関係数算出部２５３から伝送された相関係数に基づいて、体表面（例えば指表面）の一部に擬似静脈パターンが存在するか否かを判定する。判定は、算出された相関係数が、所定の閾値未満であるか、所定の閾値以上であるかを判定することで行なわれる（ステップＳ１１５）。
【０１３３】
算出された相関係数が所定の閾値未満である場合には、擬似静脈パターン判定部２６１は、被撮像体であった指表面には擬似静脈パターンは存在しないと判定し、静脈パターン抽出部２５１および静脈パターン登録部２７１に判定結果を通知する。判定結果の通知を受けた静脈パターン抽出部２５１は、近赤外光静脈パターンに対して、閾値処理、２値化処理、細線化処理等の後処理を施し（ステップＳ１１７）、後処理が施された近赤外光静脈パターンを記憶部２７３に記憶するとともに、静脈パターン登録部２７１に伝送する。
【０１３４】
他方、算出された相関係数が所定の閾値以上である場合には、擬似静脈パターン判定部２６１は、被撮像体であった指表面に擬似静脈パターンが存在すると判定し、静脈パターン登録部２７１に判定結果を通知する。
【０１３５】
静脈パターン登録部２７１は、擬似静脈パターン判定部２６１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターン抽出部２５１から伝送された、後処理が施された近赤外光静脈パターンを、登録静脈パターンとして記憶部２７３に格納されているデータベース（図示せず。）に記憶する。また、登録静脈パターンには、個人のＩＤや他のバイオメトリクスデータ等が関連づけられてもよい。
【０１３６】
また、静脈パターン登録部２７１は、擬似静脈パターン判定部２６１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターンの登録処理は行なわず、一連の処理を終了する。
【０１３７】
以上説明したように、本実施形態に係る静脈パターン登録方法によれば、可視光による撮像データおよび近赤外光による撮像データの双方を生成し、可視光静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの相関に着目することで、体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能である。本実施形態に係る静脈パターン登録方法は、擬似静脈パターンの有無を静脈パターンの登録前に判定可能であるため、登録静脈パターンが格納されているデータベース等に不要なデータが記憶される可能性が無くなり、登録静脈パターンの管理が容易となる。
【０１３８】
（静脈パターンの認証方法について）
続いて、同じく図７を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン認証方法について、詳細に説明する。
【０１３９】
指の内部に存在する指静脈の撮像には、通常、近赤外光のみが用いられる。本実施形態に係る静脈パターンの認証方法においても、近赤外光による指静脈の撮像だけでなく、可視光を用いて指の撮像を行ない、指静脈のパターン抽出処理を行なうことを特徴とする。
【０１４０】
まず、撮像部３０１は、体表面の一部（例えば、指表面）を近赤外光により撮像し、撮像部３０１中の撮像データ生成部３１５は、近赤外光撮像データを生成する（ステップＳ１０１）。撮像データ生成部３１５は、生成した近赤外光撮像データを、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部３４３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部３２１へと伝送する。
【０１４１】
近赤外光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部３２１は、近赤外光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０３）。
【０１４２】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部３２１は、続いて、前処理の終了した近赤外光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を行なってＬｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１０５）、近赤外光静脈パターンとする。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部３２１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（近赤外光静脈パターン）を記憶部３４３に記憶する。
【０１４３】
次に、撮像部３０１は、近赤外光により撮像した指表面と同じ部分を可視光により撮像し、撮像部３０１中の撮像データ生成部３１５は、可視光撮像データを生成する（ステップＳ１０７）。撮像データ生成部３１５は、生成した可視光撮像データを、例えば、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部３４３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部３２１へと伝送する。
【０１４４】
可視光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部３２１は、可視光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０９）。
【０１４５】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部３２１は、続いて、前処理の終了した可視光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を施し、Ｌｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１１１）、可視光静脈パターンとする。なお、可視光撮像データに対して用いられるＬｏｇフィルタは、近赤外光撮像データに対して用いられたものと同一のものである。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部３２１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（可視光静脈パターン）を記憶部３４３に記憶する。
【０１４６】
近赤外光撮像データおよび可視光撮像データについて、Ｌｏｇフィルタ出力値の算出が終了し、近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンがそれぞれ生成されると、静脈パターン抽出部３２１内の相関係数算出部３２３は、例えば上述の式８を用いて、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンの相関係数を算出する（ステップＳ１１３）。相関係数の算出が終了すると、相関係数算出部３２３は、算出した相関係数を記憶部３４３に記憶するとともに、擬似静脈パターン判定部３３１へと伝送する。
【０１４７】
擬似静脈パターン判定部３３１は、相関係数算出部３２３から伝送された相関係数に基づいて、体表面（例えば指表面）の一部に擬似静脈パターンが存在するか否かを判定する。判定は、算出された相関係数が、所定の閾値未満であるか、所定の閾値以上であるかを判定することで行なわれる（ステップＳ１１５）。
【０１４８】
算出された相関係数が所定の閾値未満である場合には、擬似静脈パターン判定部３３１は、被撮像体であった指表面には擬似静脈パターンは存在しないと判定し、静脈パターン抽出部３２１および静脈パターン認証部３４１に判定結果を通知する。判定結果の通知を受けた静脈パターン抽出部３２１は、近赤外光静脈パターンに対して、閾値処理、２値化処理、細線化処理等の後処理を施し（ステップＳ１１７）、後処理が施された近赤外光静脈パターンを記憶部３４３に記憶するとともに、静脈パターン認証部３４１に伝送する。
【０１４９】
他方、算出された相関係数が所定の閾値以上である場合には、擬似静脈パターン判定部３３１は、被撮像体であった指表面に擬似静脈パターンが存在すると判定し、静脈パターン認証部３４１に判定結果を通知する。
【０１５０】
静脈パターン認証部３４１は、擬似静脈パターン判定部３３１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターン登録装置２０に対して、登録静脈パターンの開示を要求する。静脈パターン登録装置２０の登録静脈パターン開示部２７５により登録静脈パターンが開示されると、静脈パターン認証部３４１は、開示された登録静脈パターンを取得して、静脈パターン抽出部３２１から伝送された後処理後の近赤外光静脈パターンと比較する。登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの比較は、例えば、上記の相関係数のように、画像データの類似度を定量的に算出可能な方法を用いて行なわれる。登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンが類似している場合には、静脈パターン認証部３４１は、生成された近赤外光静脈パターンを認証し、類似していない場合には、認証しない。
【０１５１】
また、静脈パターン認証部３４１は、擬似静脈パターン判定部３３１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターンの認証処理は行なわず、一連の処理を終了する。
【０１５２】
以上説明したように、本実施形態に係る静脈パターン認証方法によれば、可視光による撮像データおよび近赤外光による撮像データの双方を生成し、可視光静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの相関に着目することで、体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能である。本実施形態に係る静脈パターン認証方法は、擬似静脈パターンの有無を静脈パターンの認証前に判定可能であるため、悪意ある利用者が試行錯誤を繰り返すことで擬似静脈パターンを最適化して他人に成りすますことを、事前に防止することが可能である。
【０１５３】
なお、上記の静脈パターンの登録方法および静脈パターンの認証方法についての説明では、まず近赤外光による撮像が行なわれ、その後に可視光による撮像が行なわれる場合について説明したが、まず可視光による撮像が行なわれ、その後に近赤外光による撮像が行なわれてもよく、近赤外光による撮像と可視光による撮像が同時に進行してもよい。また、スケルトン抽出前処理やＬｏｇフィルタの出力算出処理は、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データそれぞれに対して同時に行なわれてもよい。
【０１５４】
また、上記の説明では、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンの相関を求めるために相関係数を算出する場合について説明したが、この方法に限定されるわけではなく、２つの画像データ間の類似度を判断可能な方法であれば、任意の方法を用いることが可能である。
【０１５５】
（静脈データ構造について）
また、本発明によれば、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像して取得した画像データと照合される、個人の静脈パターンに対応したデータが格納された静脈データ格納領域と、近赤外光により撮像して取得した画像データと、体表面を可視光により撮像して取得した画像データと、の相関係数を格納する相関係数格納領域と、を備える静脈データ構造が提供される。
【０１５６】
静脈データ格納領域は、例えば静脈パターン登録装置２０によって登録静脈パターンとして登録された静脈パターンが格納される領域である。この静脈データ格納領域に格納されたデータは、例えば静脈パターン認証装置３０が撮像した近赤外光静脈パターンを認証する際に利用される。
【０１５７】
相関係数格納領域は、個人の体表面を近赤外光により撮像して取得した近赤外光静脈パターンと、同一人物の同一箇所を可視光により撮像して取得した可視光静脈パターンとの類似度を表す相関係数が格納される領域である。この相関係数格納領域に格納される相関係数は、例えば静脈パターン登録装置２０や静脈パターン認証装置３０が、体表面上に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する際に利用される。
【０１５８】
また、上記の静脈データ構造は、近赤外光により撮像して取得した画像データを構成する各画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタに対し、当該差分フィルタの出力特性を変化させるパラメータを格納するパラメータ格納領域を、更に備えてもよい。
【０１５９】
パラメータ格納領域に格納されるパラメータは、例えば静脈パターン登録装置２０や静脈パターン認証装置３０が、近赤外光や可視光により撮像した撮像データから静脈パターンを抽出する際に利用する差分フィルタのパラメータであり、例えば、近赤外光により撮像して取得した画像データが静脈部分であることを示す値と非静脈部分であることを示す値との差分よりも大きな差分を有する場合に、差分フィルタの出力値を大きく変化させるものである。
【０１６０】
上記パラメータは、差分フィルタの種類ごとに別個に格納されるものであり、体表面に形成された擬似静脈パターンを差分フィルタで検出できる値とする。例えば、差分フィルタとしてＬｏｇフィルタが使用される場合には、Ｌｏｇフィルタが擬似静脈パターンを検出できる値が、パラメータ格納領域に格納される。この場合に、格納されるパラメータの値は、少なくとも２．０以上とする。
【０１６１】
以上説明したような静脈データ構造は、例えば、非接触型ＩＣチップや、携帯電話等に用いられるＳＩＭ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ Ｍｏｄｕｌｅ）カード等のＩＣカードに適用可能である。また、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード等の記録媒体にも適用することが可能である。
【０１６２】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１６３】
例えば、上述した実施形態においては、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０がそれぞれ別個に設けられる場合について説明したが、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０の双方の機能を備えた静脈パターン管理装置を設けてもよい。
【０１６４】
また、上述した実施形態においては、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０に透過型の撮像部が設けられる場合について説明したが、撮像する体表面の部位に応じて、例えば反射型の撮像部を設けてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１６５】
【図１】可視光および近赤外光による指表面の撮像を説明するための説明図である。
【図２】可視光および近赤外光による指表面の撮像とＬｏｇフィルタ出力との関係を説明するための説明図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る静脈パターン管理システムを説明するための説明図である。
【図４】同実施形態に係る静脈パターン登録装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【図５】同実施形態に係る静脈パターン登録装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図６】同実施形態に係る静脈パターン認証装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図７】同実施形態に係るスケルトン抽出方法について説明するための流れ図である。
【図８】指表面に描かれた疑似静脈パターンを説明するための説明図である。
【符号の説明】
【０１６６】
１０ 静脈パターン管理システム
１２ ネットワーク
１４ リムーバブル記憶媒体
２０ 静脈パターン登録装置
３０ 静脈パターン認証装置
２０１ ＣＰＵ
２０３ ＲＯＭ
２０５ ＲＡＭ
２０７ バス
２１１ 撮像装置
２１３ 入力装置
２１５ 出力装置
２１７ ストレージ装置
２１９ ドライブ
２２１ 通信装置
２３１，３０１ 撮像部
２３３，３０３ 照射部
２３５，３０５ 近赤外光照射部
２３７，３０７ 可視光照射部
２３９，３０９ 近赤外光
２４１，３１１ 可視光
２４３，３１３ 光学レンズ
２４５，３１５ 撮像データ生成部
２５１，３２１ 静脈パターン抽出部
２５３，３２３ 相関係数算出部
２６１，３３１ 擬似静脈パターン判定部
２７１，３４１ 静脈パターン登録部
２７３，３４３ 記憶部
２７５ 登録静脈パターン開示部
Ｈ 体表面
【技術分野】
【０００１】
本発明は、静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人を身体的特徴により本人と認証する方法として、本人の指紋、声紋、虹彩、網膜、手の甲や指の静脈パターン等を登録データとして予め登録しておき、認証時に入力されたデータと登録データとを照合・判定することで認証する方法がある。特に、静脈パターンによる個人認証は、その識別性の高さから、近年注目を集めている。
【０００３】
上記のような個人認証方法の安全性を高めるためには、正規の認証者になりすまそうとする不正利用者を排除することが不可欠であり、このような不正利用者を排除する方法が、盛んに研究されている（例えば、特許文献１および非特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２５９３４５号公報
【非特許文献１】松本勉、“金融取引における生体認証について”、平成１７年４月１５日、金融庁・第９回偽造キャッシュカード問題に関するスタディグループ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、静脈パターンを用いた個人認証方法では、近赤外光により手の甲や指などを撮像し、得られた撮像データを差分フィルタにより処理することで、静脈パターンを抽出することが行われる。
【０００６】
しかしながら、近赤外光により撮像した撮像データから静脈部分と非静脈部分とを分離するために用いられる差分フィルタは、体表面にマジック等で描かれた疑似静脈パターンを静脈部分として出力してしまうことがあり、不正利用者のなりすましを防止するためにこのような疑似静脈パターンの有無を判別する方法が希求されていた。
【０００７】
そこで、本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的は、体表面に作為的に生成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能な、新規かつ改良された静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの登録および認証を行なう静脈パターン管理システムであって、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて新たに生成された近赤外光静脈パターンと前記登録静脈パターンとを比較し、当該新たに生成された近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証部と、を備える静脈パターン管理システムが提供される。
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、を備える静脈パターン登録装置が提供される。
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証部と、を備える静脈パターン認証装置が提供される。
【００１１】
上記擬似静脈パターン判定部は、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出して判定を行なってもよい。
【００１２】
上記擬似静脈パターン判定部は、算出した相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定してもよい。
【００１３】
上記静脈パターン抽出部は、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光静脈パターンおよび前記可視光静脈パターンを抽出してもよい。
【００１４】
上記差分フィルタは、微分フィルタであってもよく、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであってもよい。
【００１５】
また、上記静脈パターン認証部は、静脈パターン登録装置から取得した登録静脈パターンに基づいて、近赤外光静脈パターンを認証してもよく、静脈パターン認証装置内に登録されている登録静脈パターンに基づいて、近赤外光静脈パターンを認証してもよい。
【００１６】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録方法であって、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出し、近赤外光静脈パターンとするステップと、前記体表面を可視光により撮像し、可視光撮像データを生成するステップと、前記可視光撮像データから静脈パターンを抽出し、可視光静脈パターンとするステップと、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録するステップと、を含む静脈パターン登録方法が提供される。
【００１７】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証方法であって、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出し、近赤外光静脈パターンとするステップと、前記体表面を可視光により撮像し、可視光撮像データを生成するステップと、前記可視光撮像データから静脈パターンを抽出し、可視光静脈パターンとするステップと、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、前記近赤外光静脈パターンを認証するステップと、を含む静脈パターン認証方法が提供される。
【００１８】
上記近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとを比較するステップでは、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出してもよい。
【００１９】
上記疑似静脈パターンの有無を判定するステップでは、算出した前記相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定してもよい。
【００２０】
上記近赤外光静脈パターンを生成するステップおよび可視光静脈パターンを生成するステップでは、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用いてもよい。
【００２１】
上記差分フィルタは、微分フィルタであってもよく、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであってもよい。
【００２２】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録装置を制御するコンピュータに、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像機能と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出機能と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
【００２３】
かかる構成によれば、コンピュータプログラムは、コンピュータが備える記憶部に格納され、コンピュータが備えるＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記の静脈パターン登録装置として機能させる。また、コンピュータプログラムが記録された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００２４】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証装置を制御するコンピュータに、生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像機能と、前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出機能と、前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証機能と、を実現させるためのプログラムが提供される。
【００２５】
かかる構成によれば、コンピュータプログラムは、コンピュータが備える記憶部に格納され、コンピュータが備えるＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記の静脈パターン認証装置として機能させる。また、コンピュータプログラムが記録された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。
【００２６】
上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像して取得した画像データと照合される、個人の静脈パターンに対応したデータが格納された静脈データ格納領域と、前記近赤外光により撮像して取得した画像データと、前記体表面を可視光により撮像して取得した画像データと、の相関係数を格納する相関係数格納領域と、を備える静脈データ構造が提供される。
【００２７】
上記静脈データ構造は、前記近赤外光により撮像して取得した画像データを構成する各画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタに対し、当該差分フィルタの出力特性を変化させるパラメータを格納するパラメータ格納領域を更に備え、前記パラメータは、前記近赤外光により撮像して取得した画像データが静脈部分であることを示す値と非静脈部分であることを示す値との差分よりも大きな差分を有する場合に、前記差分フィルタの出力値を大きく変化させるものであってもよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、体表面に作為的に生成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
（第１の実施形態）
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００３０】
なお、以下の説明においては、指静脈における静脈パターンを例に挙げて説明を行なうが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００３１】
（疑似静脈パターンについて）
本発明の第１の実施形態に係る静脈パターン管理システムについて説明するに先立ち、疑似静脈パターンの一例として、指表面に作為的に形成された疑似静脈パターンについて、以下に説明する。
【００３２】
指静脈パターンによる生体認証は、静脈パターン自体が指内部に内包されているために、成りすましが困難であるが、静脈パターンを取得する際に、取得した静脈パターンが指内部に内包されているものなのか否かを判定することは困難である。静脈は近赤外光を吸収するために、体表面を撮像すると静脈は暗い影となって映るが、体表面に静脈と似た吸収特性を有する成分によって擬似静脈パターンが描かれた場合には、擬似静脈パターンを静脈パターンと誤認識してしまう場合がある。
【００３３】
近赤外光は、身体組織に対して透過性が高い一方で、血液中のヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に吸収されるという特徴を有するため、近赤外光を指や手のひらや手の甲に照射すると、指や手のひらや手の甲の内部に分布している静脈が影となって画像に現れる。画像に表れる静脈の影を、静脈パターンという。
【００３４】
図８は、指表面に描かれた疑似静脈パターンを説明するための説明図である。図８の上段は、指表面に油性ペンで疑似静脈パターンが直接描かれている場合を示しており、下段は、指表面に疑似静脈パターンが描かれていない場合を示している。また、上段、下段ともに、左から可視光による撮像、近赤外光による撮像、差分フィルタの一種であるＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ出力を閾値処理した後の画像を示している。
【００３５】
ここで、上記の閾値処理とは、Ｌｏｇフィルタの出力値に対して、予め所定の上限閾値および下限閾値を設定しておき、出力値が下限閾値よりも小さい場合には出力値をゼロとし、出力値が上限閾値よりも大きな場合には出力値を上限閾値の値とする処理である。
【００３６】
油性ペンのインク成分は、静脈中に存在する還元ヘモグロビンに類似した吸光特性を有するため、図８の上段右端および下段右端に示したように、細線化前の中間画像においても、油性ペンで描いた擬似静脈パターンは静脈パターンとして残存しており、最終的に指静脈として認識されてしまう。
【００３７】
かかる問題を解決するために、本願発明者が鋭意研究を行なった結果、以下に説明するような、指表面等に描かれた擬似静脈パターンの有無を判別することが可能な静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造に想到した。
【００３８】
＜本実施形態について＞
（可視光および近赤外光による撮像について）
まず、図１を参照しながら、可視光および近赤外光を用いて被撮像体である指を撮像した結果について、詳細に説明する。図１は、可視光および近赤外光による指表面の撮像を説明するための説明図である。図１の左より順に、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の可視光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の近赤外光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の可視光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の近赤外光による撮像結果である。
【００３９】
擬似静脈パターンが存在しない場合の撮像結果を参照すると、可視光による撮像結果に存在する指表面のしわ等は、近赤外光による撮像結果では映っておらず、近赤外光による撮像結果には、指静脈部分が黒い影となって映っていることがわかる。他方、油性ペンにより指表面に擬似静脈パターンを作為的に描いた場合には、擬似静脈パターンが、可視光による撮像結果および近赤外光による撮像結果の双方にはっきりと映っていることがわかる。
【００４０】
続いて、図２を参照しながら、可視光および近赤外光による指表面の撮像と、差分フィルタ出力との関係を説明する。図２は、図２は、可視光および近赤外光による指表面の撮像と、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ出力との関係を説明するための説明図である。
【００４１】
図２の上段は、左より順に、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の可視光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の近赤外光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の可視光による撮像結果、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の近赤外光による撮像結果である。また、図２の下段は、左より順に、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合の近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合の近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力である。なお、図２の下段は、可視光による撮像および近赤外光による撮像のそれぞれに対して、同一のＬｏｇフィルタ処理を行なっている。
【００４２】
擬似静脈パターンが存在しない場合、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力では、指表面に存在するしわ等が白い影となって出力されており、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力では、指静脈の静脈パターンが白い影となって出力されている。他方、擬似静脈パターンが存在する場合では、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力および近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力の双方に、擬似静脈パターンが白い影となって出力されている。
【００４３】
図２の下段を比較すると明らかなように、擬似静脈パターンが指表面に存在しない場合には、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力と、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力には類似性がなく、擬似静脈パターンが指表面に存在する場合には、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力と、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力は、非常に類似していることがわかる。
【００４４】
これより、指表面に擬似静脈パターンが存在しない場合には、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力と、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力とは、相関は低くなり、指表面に擬似静脈パターンが存在する場合には、可視光による撮像のＬｏｇフィルタ出力と、近赤外光による撮像のＬｏｇフィルタ出力とは、相関が高くなることがわかる。
【００４５】
本願発明者は、上記の知見に基づき鋭意研究を行なった結果、従来から行なわれている近赤外光による指表面の撮像に加えて、可視光により指表面を撮像し、近赤外光による撮像の差分フィルタ出力と、可視光による撮像の差分フィルタ出力との相関を算出することで、指表面に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定可能であることに想到した。
【００４６】
（静脈パターン管理システムについて）
続いて、図３を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン管理システム１０について、詳細に説明する。図３は、本実施形態に係る静脈パターン管理システム１０を説明するための説明図である。
【００４７】
図３に示したように、静脈パターン管理システム１０は、例えば、静脈パターン登録装置２０と、ネットワーク１２を介して静脈パターン登録装置２０に接続された複数の静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂ・・・とを備える。
【００４８】
通信網１２は、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０を双方向通信または一方向通信可能に接続する通信回線網である。この通信網１２は、例えば、インターネット、電話回線網、衛星通信網、同報通信路等の公衆回線網や、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ワイヤレスＬＡＮ等の専用回線網等で構成されており、有線／無線を問わない。
【００４９】
静脈パターン登録装置２０は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面に所定波長の光を照射して撮像し、撮像した画像データから静脈パターンを抽出して、抽出した静脈パターンを、個人を特定する情報として登録する。また、静脈パターン登録装置２０は、体表面に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定し、抽出した静脈パターンの登録の可否を決定することが可能である。また、静脈パターン登録装置２０は、後述する静脈パターン認証装置３０からの要求に応じて、個人を特定する情報として登録されている登録静脈パターンを開示してもよい。
【００５０】
静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂは、静脈パターンの認証を希望する個人の体表面に所定波長の光を照射して撮像し、撮像した画像データから静脈パターンを抽出して、抽出した静脈パターンを、既に登録されている静脈パターンと比較することで認証する。また、静脈パターン認証装置３０は、体表面に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定し、抽出した静脈パターンの認証の可否を決定することが可能である。また、静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂは、静脈パターン登録装置２０に対して、既に登録されている登録静脈パターンを開示するように要求することが可能である。
【００５１】
なお、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０Ａ、３０Ｂは、図示のようにネットワーク１２を介して接続されていてもよく、また、ネットワーク１２を介さずに、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートや、ｉ．Ｌｉｎｋ等のＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート、ＲＳ−２３２Ｃポート等により直接接続されていてもよい。
【００５２】
さらに、図３では、ネットワーク１２に接続されている静脈パターン登録装置２０は、１つのみであるが、本実施形態は、上記の場合に限定されるわけではなく、静脈パターン登録装置２０は、ネットワーク１２上に複数接続されていてもよい。同様に、図３では、ネットワーク１２に接続されている静脈パターン認証装置３０は２つのみであるが、複数の静脈パターン認証装置３０がネットワーク１２上に接続されていてもよい。
【００５３】
（静脈パターン登録装置２０の構成について）
続いて、図４を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【００５４】
図４に示したように、静脈パターン登録装置２０は、主に、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０５と、バス２０７と、撮像装置２１１と、入力装置２１３と、出力装置２１５と、ストレージ装置２１７と、ドライブ２１９と、通信装置２２１とを備える。
【００５５】
ＣＰＵ２０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０５、ストレージ装置２１７、またはリムーバブル記録媒体１４に記録された各種プログラムに従って静脈パターン登録装置２０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ２０３は、ＣＰＵ２０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ２０５は、ＣＰＵ２０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるバス２０７により相互に接続されている。
【００５６】
撮像装置２１１は、ＣＰＵ２０１の制御により、体表面を撮像して画像データを生成する装置である。撮像装置２１１は、例えば、所定波長の光を照射する照射装置と、体表面を透過した光を集光する光学レンズ等の集光装置と、を備える。照射装置は、所定波長の光を発光する光源から構成され、ＣＰＵ２０１からの制御信号に基づいて、所定波長の光を照射する。また、集光装置は、照射装置から照射された光を集光して、画像データを生成する。
【００５７】
入力装置２１３は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバー等のユーザが操作する操作手段と、マイクロフォンやヘッドセット等の音声入力手段とを備える。また、入力装置２１３は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、静脈パターン登録装置２０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置２１３は、例えば、上記の操作手段や音声入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ２０１に出力する入力制御回路などから構成されている。静脈パターン登録装置２０のユーザは、この入力装置２１３を操作することにより、静脈パターン登録装置２０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００５８】
出力装置２１５は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ：ＬＣＤ）装置、プラズマディスプレイ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ：ＰＤＰ）装置、ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなど、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。
【００５９】
ストレージ装置２１７は、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置であり、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置２１７は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種データなどを格納する。
【００６０】
ドライブ２１９は、記憶媒体用リーダライタであり、静脈パターン登録装置２０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ２１９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１４に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ２０５に出力する。また、ドライブ２１９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１４に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体１４は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等である。また、リムーバブル記録媒体１４は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。
【００６１】
通信装置２２１は、例えば、ネットワーク１２に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置２２１は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等である。この通信装置２２１は、他の静脈パターン登録装置２０や静脈パターン認証装置３０との間で、各種の情報を送受信することができる。また、通信装置２２１に接続されるネットワーク１２は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、または衛星通信等であってもよい。
【００６２】
以上説明した構成により、静脈パターン登録装置２０は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面に所定波長の光を照射して撮像し、撮像した画像データから静脈パターンを抽出して、抽出した静脈パターンを、個人を特定する情報として登録することが可能となる。また、静脈パターン登録装置２０は、当該静脈パターン登録装置２０に直接接続された静脈パターン認証装置３０、または、ネットワーク１２に接続された静脈パターン認証装置３０とデータの送受信を行なうことが可能であり、リムーバブル記録媒体１４を用いて、当該静脈パターン登録装置２０に蓄積されている情報を持ち出すことも可能である。
【００６３】
以上、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【００６４】
なお、静脈パターン認証装置３０のハードウェア構成は、静脈パターン登録装置２０ハードウェア構成と実質的に同一であるので、説明を省略する。
【００６５】
続いて、図５を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の構成について、詳細に説明する。図５は、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の構成について説明するためのブロック図である。
【００６６】
図５に示したように、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０は、例えば、撮像部２３１と、静脈パターン抽出部２５１と、擬似静脈パターン判定部２６１と、静脈パターン登録部２７１と、記憶部２７３と、登録静脈パターン開示部２７５と、を備える。
【００６７】
撮像部２３１は、静脈パターンの登録を希望する個人の体表面Ｈを撮像して、撮像データを生成する。撮像部２３１は、例えば、所定波長の光を照射する照射部２３３と、体表面Ｈを透過した光を集光する光学レンズ２４３と、集光した光に基づいて撮像データを生成する撮像データ生成部２４５と、を備える。
【００６８】
照射部２３３は、体表面Ｈに対して、所定波長の光を照射する光源から構成され、例えば、近赤外光照射部２３５と、可視光照射部２３７とを備える。近赤外光照射部２３５は、例えば、ハロゲンランプや発光ダイオード等から構成され、約６００ｎｍ〜１３００ｎｍ程度の波長を有する近赤外光２３９を照射する。また、可視光照射部２３７は、例えば、キセノンランプ等から構成され、約４００〜８００ｎｍ程度の波長を有する可視光２４１を照射する。
【００６９】
光学レンズ２４３は、指表面等の体表面Ｈを透過した近赤外光２３９および可視光２４１を、それぞれ集光し、撮像データ生成部２４５に結像する。光学レンズ２４３は、近赤外光２３９を集光するための光学レンズと、可視光２４１を集光するための光学レンズの２種類が設けられていてもよく、近赤外光２３９と可視光２４１の双方を集光することが可能な光学レンズが設けられていてもよい。
【００７０】
撮像データ生成部２４５は、光学レンズ２４３により結像された近赤外光２３９の透過光および可視光２４１の透過光を基に、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを生成する。撮像データ生成部２４５は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ：電荷結合素子）型画像センサや、Ｃ−ＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ−Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型画像センサ等により構成され、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを、後述する静脈パターン抽出部２５１へと出力する。また、撮像データ生成部２４５は、生成した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを、後述する記憶部２７３に記憶してもよい。また、記憶部２７３への記憶に際しては、生成した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに撮像日や撮像時刻等を関連づけてもよい。なお、生成される近赤外光撮像データおよび可視光撮像データは、ＲＧＢ（Ｒｅｄ−Ｇｒｅｅｎ−Ｂｌｕｅ）信号であってもよいし、それ以外の色やグレースケール等の画像データであってもよい。
【００７１】
静脈パターン抽出部２５１は、例えば、撮像データ生成部２４５から伝送された近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに対して、静脈パターン抽出の前処理を行なう機能と、静脈パターンの抽出を行なう機能と、静脈パターン抽出の後処理を行なう機能と、を備える。
【００７２】
ここで、上記の静脈パターン抽出の前処理は、例えば、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データから指の輪郭を検出し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データのどの位置に指があるかを識別する処理や、検出した指の輪郭を利用して近赤外光撮像データや可視光撮像データを回転させて、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データの角度（撮像画像の角度）を補正する処理等を含む。
【００７３】
また、上記の静脈パターンの抽出は、輪郭の検出や角度の補正が終了した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに対して差分フィルタを適用することで行なわれる。差分フィルタは、注目している画素とその周囲の画素について、注目している画素と周囲の画素との差分が大きな部分で、大きな値を出力値として出力するフィルタである。換言すれば、差分フィルタとは、注目している画素とその近傍の階調値の差分を用いた演算により、画像中の線や縁を強調するフィルタである。
【００７４】
一般的に、２次元平面の格子点（ｘ，ｙ）を変数とする画像データｕ（ｘ，ｙ）に対してフィルタｈ（ｘ，ｙ）を用いてフィルタ処理を行なうと、以下の式１に示すように、画像データν（ｘ，ｙ）を生成する。ここで、以下の式１において、‘＊’は畳込み積分（コンボリューション）を表す。
【００７５】
【数１】
【００７６】
本実施形態に係る静脈パターンの抽出では、上記の差分フィルタとして、１次空間微分フィルタや２次空間微分フィルタ等の微分フィルタを用いてもよい。１次空間微分フィルタは、注目している画素について、横方向と縦方向の隣接している画素の階調値の差分を算出するフィルタであり、２次空間微分フィルタは、注目している画素について、階調値の差分の変化量が大きくなっている部分を抽出するフィルタである。
【００７７】
上記の２次空間微分フィルタとして、例えば、以下に示すＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを用いることが可能である。Ｌｏｇフィルタ（式３）は、ガウス関数を用いた平滑化フィルタであるガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ（式２）の２次微分で表される。ここで、以下の式２において、σはガウス関数の標準偏差を表し、ガウシアンフィルタの平滑化の度合いを表す変数である。また、以下の式３におけるσは、式２と同様にガウス関数の標準偏差を表すパラメータであり、σの値を変化させることで、Ｌｏｇフィルタ処理を行なった場合の出力値を変化させることができる。
【００７８】
【数２】
【００７９】
また、上記の静脈パターン抽出の後処理は、例えば、差分フィルタ適用後の画像データに対してなされる閾値処理や、２値化処理や、細線化処理等を含む。かかる後処理を経て、静脈パターンのスケルトンを抽出することが可能となる。
【００８０】
静脈パターン抽出部２５１は、このようにして抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する相関係数算出部２５３に伝送する。また、静脈パターン抽出部２５１は、抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する記憶部２７３に記憶してもよい。なお、静脈パターン抽出部２５１は、上述の各処理を行なうに当たって生成したパラメータや処理の途中経過等を、記憶部２７３に記憶してもよい。
【００８１】
また、静脈パターン抽出部２５１は、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとの類似の度合いを表す相関係数を算出する、相関係数算出部２５３を更に備える。相関係数算出部２５３は、以下に示す式４を用いて、近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターン間の相関係数を算出する。相関係数は、２つのデータｘ＝｛ｘｉ｝，ｙ＝｛ｙｉ｝間の類似度を示す統計学指標であって、−１から１までの実数値をとる。相関係数が１に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していることを示し、相関係数が０に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していないことを示す。また、相関係数が−１に近い値を示す場合には、２つのデータの符号が反転しているような場合を示す。
【００８２】
【数３】
【００８３】
相関係数算出部２５３は、例えば式４に基づいて算出した近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとの相関係数を、後述する擬似静脈パターン判断部２６１に伝送する。また、相関係数算出部２５３は、算出した相関係数を、記憶部２７３に記憶してもよい。
【００８４】
擬似静脈パターン判定部２６１は、静脈パターン抽出部２５１の相関係数算出部２５３から伝送された相関係数に基づいて、体表面Ｈの一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する。具体的には、擬似静脈パターン判定部２６１は、相関係数算出部２５３から伝送された相関係数を、所定の閾値と比較することで、擬似静脈パターンの有無を判定する。上記閾値は、例えば、多数の評価データを用いた事前の判定テスト等から算出された値であってもよく、ある特定の個人に固有の値であってもよい。
【００８５】
また、例えば図２に示したように、擬似静脈パターンが存在しない場合には、近赤外光静脈パターンと可視光撮像パターンの相関は低くなる。そのため、相関係数は、ゼロに近い値となると考えられる。また、擬似静脈パターンが存在する場合には、近赤外光静脈パターンと可視光撮像パターンの相関は高くなるため、相関係数は、１に近い値となると考えられる。そのため、上記の閾値は、例えば０．５と設定することも可能である。
【００８６】
擬似静脈パターン判定部２６１は、相関係数算出部２５３から伝送された相関係数が所定の閾値よりも大きい場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていると判定し、相関係数が所定の閾値よりも小さい場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていないと判定する。
【００８７】
擬似静脈パターン判定部２６１は、判定結果を静脈パターン登録部２７１へと伝送する。また、擬似静脈パターン判定部２６１は、判定結果を記憶部２７３に記憶してもよい。また、記憶部への記憶に際しては、判定を行った静脈パターンと判定結果とが関連付けられて記憶されてもよい。
【００８８】
静脈パターン登録部２７１は、擬似静脈パターン判定部２６１から伝送された判定結果に基づいて、生成された近赤外光静脈パターンをテンプレートとして登録する。具体的には、擬似静脈パターン判定部２６１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン登録部２７１は、静脈パターン抽出部２５１から伝送された近赤外光静脈パターンを、登録静脈パターンとして記憶部２７３に記憶する。また、擬似静脈パターン判定部２６１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン登録部２７１は、抽出された近赤外光静脈パターンを登録せずに、登録処理を終了する。また、登録静脈パターンの登録に際しては、近赤外光静脈パターンだけでなく、静脈パターンを有する個人を特定する他のデータ（例えば、指紋データ、顔画像データ、虹彩データ、声紋データ等）を近赤外光静脈パターンに関連づけて記憶してもよい。また、テンプレートとして登録される登録静脈パターンは、例えば、ＣＢＥＦＦ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｅｘｃｈａｎｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ：共通バイオメトリック交換ファイルフォーマットフレームワーク）等の規格に則ったヘッダ情報を有していてもよい。
【００８９】
記憶部２７３は、静脈パターン登録部２７１から登録要請のあった登録静脈パターンや、当該登録静脈パターンに関連付けられた他のデータを記憶する。また、これらのデータ以外にも、撮像データ生成部２４５が生成した撮像データや、静脈パターン抽出部２５１が抽出した静脈パターン等を記憶することも可能である。更に、これらのデータ以外にも、静脈パターン登録装置２０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等を、適宜記憶することが可能である。この記憶部２７３は、撮像部２３１、静脈パターン抽出部２５１、擬似静脈パターン判定部２６１、静脈パターン登録部２７１等が、自由に読み書きを行うことが可能である。
【００９０】
登録静脈パターン開示部２７５は、例えば静脈パターン登録装置２０に接続された静脈パターン認証装置３０からの要求に応じて、記憶部２７３に記憶されている登録静脈パターンを開示する。
【００９１】
なお、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０は、例えば、コンピュータやサーバ等の情報処理装置、携帯電話やＰＨＳ等の携帯端末や携帯情報端末（ＰＤＡ）、現金自動預払機（ＡＴＭ）、入退室管理装置等の各種装置に実装されてもよい。
【００９２】
また、上述の説明では、テンプレートとして登録される登録静脈パターンが、静脈パターン登録装置２０内に記憶される場合について説明したが、登録静脈パターンは、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード等の記録媒体や、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカードまたは電子機器等に記憶されてもよい。
【００９３】
以上、本実施形態に係る静脈パターン登録装置２０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【００９４】
（静脈パターン認証装置３０の構成について）
続いて、図６を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０について、詳細に説明する。図６は、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０の構成を説明するためのブロック図である。
【００９５】
図６に示したように、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０は、例えば、撮像部３０１と、静脈パターン抽出部３２１と、擬似静脈パターン判定部３３１と、静脈パターン認証部３４１と、記憶部３４３と、を備える。
【００９６】
撮像部３０１は、静脈パターンの認証を希望する個人の体表面Ｈを撮像して、撮像データを生成する。撮像部３０１は、例えば、所定波長の光を照射する照射部３０３と、体表面Ｈを透過した光を集光する光学レンズ３１３と、集光した光に基づいて撮像データを生成する撮像データ生成部３１５と、を備える。
【００９７】
照射部３０３は、体表面Ｈに対して、所定波長の光を照射する光源から構成され、例えば、近赤外光照射部３０５と、可視光照射部３０７とを備える。近赤外光照射部３０５は、例えば、ハロゲンランプや発光ダイオード等から構成され、約６００ｎｍ〜１３００ｎｍ程度の波長を有する近赤外光３０９を照射する。また、可視光照射部３０７は、例えば、キセノンランプ等から構成され、約４００〜８００ｎｍ程度の波長を有する可視光３１１を照射する。
【００９８】
光学レンズ３１３は、指表面等の体表面Ｈを透過した近赤外光３０９および可視光３１１を、それぞれ集光し、撮像データ生成部３１５に結像する。光学レンズ３１３は、近赤外光３０９を集光するための光学レンズと、可視光３１１を集光するための光学レンズの２種類が設けられていてもよく、近赤外光３０９と可視光３１１の双方を集光することが可能な光学レンズが設けられていてもよい。
【００９９】
撮像データ生成部３１５は、光学レンズ３１３により結像された近赤外光３０９の透過光および可視光３１１の透過光を基に、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを生成する。撮像データ生成部３１５は、例えば、ＣＣＤ型画像センサや、Ｃ−ＭＯＳ型画像センサ等により構成され、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを、後述する静脈パターン抽出部３２１へと出力する。また、撮像データ生成部３１５は、生成した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データを、後述する記憶部３４３に記憶してもよい。また、記憶部３４３への記憶に際しては、生成した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに撮像日や撮像時刻等を関連づけてもよい。なお、生成される近赤外光撮像データおよび可視光撮像データは、ＲＧＢ信号であってもよいし、それ以外の色やグレースケール等の画像データであってもよい。
【０１００】
静脈パターン抽出部３２１は、例えば、撮像データ生成部３１５から伝送された近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに対して、静脈パターン抽出の前処理を行なう機能と、静脈パターンの抽出を行なう機能と、静脈パターン抽出の後処理を行なう機能と、を備える。
【０１０１】
ここで、上記の静脈パターン抽出の前処理は、例えば、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データから指の輪郭を検出し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データのどの位置に指があるかを識別する処理や、検出した指の輪郭を利用して近赤外光撮像データや可視光撮像データを回転させて、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データの角度（撮像画像の角度）を補正する処理等を含む。
【０１０２】
また、上記の静脈パターンの抽出は、輪郭の検出や角度の補正が終了した近赤外光撮像データおよび可視光撮像データに対して差分フィルタを適用することで行なわれる。差分フィルタは、注目している画素とその周囲の画素について、注目している画素と周囲の画素との差分が大きな部分で、大きな値を出力値として出力するフィルタである。換言すれば、差分フィルタとは、注目している画素とその近傍の階調値の差分を用いた演算により、画像中の線や縁を強調するフィルタである。
【０１０３】
一般的に、２次元平面の格子点（ｘ，ｙ）を変数とする画像データｕ（ｘ，ｙ）に対してフィルタｈ（ｘ，ｙ）を用いてフィルタ処理を行なうと、以下の式５に示すように、画像データν（ｘ，ｙ）を生成する。ここで、以下の式５において、‘＊’は畳込み積分（コンボリューション）を表す。
【０１０４】
【数４】
【０１０５】
本実施形態に係る静脈パターンの抽出では、上記の差分フィルタとして、１次空間微分フィルタや２次空間微分フィルタ等の微分フィルタを用いてもよい。１次空間微分フィルタは、注目している画素について、横方向と縦方向の隣接している画素の階調値の差分を算出するフィルタであり、２次空間微分フィルタは、注目している画素について、階調値の差分の変化量が大きくなっている部分を抽出するフィルタである。
【０１０６】
上記の２次空間微分フィルタとして、例えば、以下に示すＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを用いることが可能である。Ｌｏｇフィルタ（式７）は、ガウス関数を用いた平滑化フィルタであるガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタ（式６）の２次微分で表される。ここで、以下の式２において、σはガウス関数の標準偏差を表し、ガウシアンフィルタの平滑化の度合いを表す変数である。また、以下の式７におけるσは、式６と同様にガウス関数の標準偏差を表すパラメータであり、σの値を変化させることで、Ｌｏｇフィルタ処理を行なった場合の出力値を変化させることができる。
【０１０７】
【数５】
【０１０８】
また、上記の静脈パターン抽出の後処理は、例えば、差分フィルタ適用後の画像データに対してなされる閾値処理や、２値化処理や、細線化処理等を含む。かかる後処理を経て、静脈パターンのスケルトンを抽出することが可能となる。
【０１０９】
静脈パターン抽出部３２１は、このようにして抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する相関係数算出部３２３に伝送する。また、静脈パターン抽出部３２１は、抽出した静脈パターンやスケルトンを、後述する記憶部３４３に記憶してもよい。なお、静脈パターン抽出部３２１は、上述の各処理を行なうに当たって生成したパラメータや処理の途中経過等を、記憶部３４３に記憶してもよい。
【０１１０】
また、静脈パターン抽出部３２１は、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとの類似の度合いを表す相関係数を算出する、相関係数算出部３２３を更に備える。相関係数算出部３２３は、以下に示す式８を用いて、近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターン間の相関係数を算出する。相関係数は、２つのデータｘ＝｛ｘｉ｝，ｙ＝｛ｙｉ｝間の類似度を示す統計学指標であって、−１から１までの実数値をとる。相関係数が１に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していることを示し、相関係数が０に近い値を示す場合には、２つのデータは類似していないことを示す。また、相関係数が−１に近い値を示す場合には、２つのデータの符号が反転しているような場合を示す。
【０１１１】
【数６】
【０１１２】
相関係数算出部３２３は、例えば式８に基づいて算出した近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンとの相関係数を、後述する擬似静脈パターン判断部３３１に伝送する。また、相関係数算出部３２３は、算出した相関係数を、記憶部３４３に記憶してもよい。
【０１１３】
擬似静脈パターン判定部３３１は、静脈パターン抽出部３２１の相関係数算出部３２３から伝送された相関係数に基づいて、体表面Ｈの一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する。具体的には、擬似静脈パターン判定部３３１は、相関係数算出部３２３から伝送された相関係数を、所定の閾値と比較することで、擬似静脈パターンの有無を判定する。上記閾値は、例えば、多数の評価データを用いた事前の判定テスト等から算出された値であってもよく、ある特定の個人に固有の値であってもよい。
【０１１４】
また、例えば図２に示したように、擬似静脈パターンが存在しない場合には、近赤外光静脈パターンと可視光撮像パターンの相関は低くなる。そのため、相関係数は、ゼロに近い値となると考えられる。また、擬似静脈パターンが存在する場合には、近赤外光静脈パターンと可視光撮像パターンの相関は高くなるため、相関係数は、１に近い値となると考えられる。そのため、上記の閾値は、例えば０．５と設定することも可能である。
【０１１５】
擬似静脈パターン判定部３３１は、相関係数算出部３２３から伝送された相関係数が所定の閾値よりも大きい場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていると判定し、相関係数が所定の閾値よりも小さい場合には、体表面Ｈの一部に擬似静脈パターンが生成されていないと判定する。
【０１１６】
擬似静脈パターン判定部３３１は、判定結果を静脈パターン認証部３４１へと伝送する。また、擬似静脈パターン判定部３３１は、判定結果を記憶部３４３に記憶してもよい。また、記憶部への記憶に際しては、判定を行った静脈パターンと判定結果とが関連付けられて記憶されてもよい。
【０１１７】
静脈パターン認証部３４１は、擬似静脈パターン判定部３３１から伝送された判定結果に基づいて、生成された近赤外光静脈パターンの認証を行なう。具体的には、擬似静脈パターン判定部３３１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン認証部３４１は、例えば静脈パターン登録装置２０に対して登録静脈パターンの開示を要求し、静脈パターン登録装置２０から取得した登録静脈パターンと、静脈パターン抽出部２５１から伝送された近赤外光静脈パターンとの比較を行なう。登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの比較は、例えば上述の相関係数を算出し、算出した相関係数に基づいて実行することが可能である。静脈パターン認証部３４１は、比較の結果登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンが類似している場合には、近赤外光静脈パターンを認証し、類似していない場合には、認証を行なわない。
【０１１８】
また、擬似静脈パターン判定部３３１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す判定結果が伝送された場合には、静脈パターン認証部３４１は、抽出された近赤外光静脈パターンの認証処理を行なうことなく、処理を終了する。
【０１１９】
記憶部３４３は、撮像データ生成部３１５が生成した撮像データや、静脈パターン抽出部３２１が抽出した静脈パターン等を記憶することが可能である。更に、これらのデータ以外にも、静脈パターン認証装置３０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等を、適宜記憶することが可能である。この記憶部３４３は、撮像部３０１、静脈パターン抽出部３２１、擬似静脈パターン判定部３３１、静脈パターン認証部３４１等が、自由に読み書きを行うことが可能である。
【０１２０】
なお、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０は、例えば、コンピュータやサーバ等の情報処理装置、携帯電話やＰＨＳ等の携帯端末や携帯情報端末（ＰＤＡ）、現金自動預払機（ＡＴＭ）、入退室管理装置等の各種装置に実装されてもよい。
【０１２１】
また、上述の説明では、登録静脈パターンを静脈パターン登録装置２０から取得する場合について説明したが、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード等の記録媒体や、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカードまたは電子機器等に記憶された登録静脈パターンに基づいて認証を行なってもよい。また、登録静脈パターンは、静脈パターン認証装置３０に記憶されていてもよい。
【０１２２】
以上、本実施形態に係る静脈パターン認証装置３０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。
【０１２３】
（静脈パターンの登録方法について）
続いて、本実施形態に係る静脈パターンの登録方法について、図７を参照しながら、詳細に説明する。図７は、本実施形態に係るスケルトン抽出方法について説明するための流れ図である。
【０１２４】
指の内部に存在する指静脈の撮像には、通常、近赤外光のみが用いられる。本実施形態に係る静脈パターンの登録方法においては、近赤外光による指静脈の撮像だけでなく、可視光を用いて指の撮像を行ない、指静脈のパターン抽出処理を行なうことを特徴とする。
【０１２５】
まず、撮像部２３１は、体表面の一部（例えば、指表面）を近赤外光により撮像し、撮像部２３１中の撮像データ生成部２４５は、近赤外光撮像データを生成する（ステップＳ１０１）。撮像データ生成部２４５は、生成した近赤外光撮像データを、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部２７３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部２５１へと伝送する。
【０１２６】
近赤外光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部２５１は、近赤外光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０３）。
【０１２７】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部２５１は、続いて、前処理の終了した近赤外光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を行なってＬｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１０５）、近赤外光静脈パターンとする。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部２５１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（近赤外光静脈パターン）を記憶部２７３に記憶する。
【０１２８】
次に、撮像部２３１は、近赤外光により撮像した指表面と同じ部分を可視光により撮像し、撮像部２３１中の撮像データ生成部２４５は、可視光撮像データを生成する（ステップＳ１０７）。撮像データ生成部２４５は、生成した可視光撮像データを、例えば、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部２７３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部２５１へと伝送する。
【０１２９】
可視光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部２５１は、可視光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０９）。
【０１３０】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部２５１は、続いて、前処理の終了した可視光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を施し、Ｌｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１１１）、可視光静脈パターンとする。なお、可視光撮像データに対して用いられるＬｏｇフィルタは、近赤外光撮像データに対して用いられたものと同一のものである。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部２５１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（可視光静脈パターン）を記憶部２７３に記憶する。
【０１３１】
近赤外光撮像データおよび可視光撮像データについて、Ｌｏｇフィルタ出力値の算出が終了し、近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンがそれぞれ生成されると、静脈パターン抽出部２５１内の相関係数算出部２５３は、例えば上述の式４を用いて、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンの相関係数を算出する（ステップＳ１１３）。相関係数の算出が終了すると、相関係数算出部２５３は、算出した相関係数を記憶部２７３に記憶するとともに、擬似静脈パターン判定部２６１へと伝送する。
【０１３２】
擬似静脈パターン判定部２６１は、相関係数算出部２５３から伝送された相関係数に基づいて、体表面（例えば指表面）の一部に擬似静脈パターンが存在するか否かを判定する。判定は、算出された相関係数が、所定の閾値未満であるか、所定の閾値以上であるかを判定することで行なわれる（ステップＳ１１５）。
【０１３３】
算出された相関係数が所定の閾値未満である場合には、擬似静脈パターン判定部２６１は、被撮像体であった指表面には擬似静脈パターンは存在しないと判定し、静脈パターン抽出部２５１および静脈パターン登録部２７１に判定結果を通知する。判定結果の通知を受けた静脈パターン抽出部２５１は、近赤外光静脈パターンに対して、閾値処理、２値化処理、細線化処理等の後処理を施し（ステップＳ１１７）、後処理が施された近赤外光静脈パターンを記憶部２７３に記憶するとともに、静脈パターン登録部２７１に伝送する。
【０１３４】
他方、算出された相関係数が所定の閾値以上である場合には、擬似静脈パターン判定部２６１は、被撮像体であった指表面に擬似静脈パターンが存在すると判定し、静脈パターン登録部２７１に判定結果を通知する。
【０１３５】
静脈パターン登録部２７１は、擬似静脈パターン判定部２６１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターン抽出部２５１から伝送された、後処理が施された近赤外光静脈パターンを、登録静脈パターンとして記憶部２７３に格納されているデータベース（図示せず。）に記憶する。また、登録静脈パターンには、個人のＩＤや他のバイオメトリクスデータ等が関連づけられてもよい。
【０１３６】
また、静脈パターン登録部２７１は、擬似静脈パターン判定部２６１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターンの登録処理は行なわず、一連の処理を終了する。
【０１３７】
以上説明したように、本実施形態に係る静脈パターン登録方法によれば、可視光による撮像データおよび近赤外光による撮像データの双方を生成し、可視光静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの相関に着目することで、体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能である。本実施形態に係る静脈パターン登録方法は、擬似静脈パターンの有無を静脈パターンの登録前に判定可能であるため、登録静脈パターンが格納されているデータベース等に不要なデータが記憶される可能性が無くなり、登録静脈パターンの管理が容易となる。
【０１３８】
（静脈パターンの認証方法について）
続いて、同じく図７を参照しながら、本実施形態に係る静脈パターン認証方法について、詳細に説明する。
【０１３９】
指の内部に存在する指静脈の撮像には、通常、近赤外光のみが用いられる。本実施形態に係る静脈パターンの認証方法においても、近赤外光による指静脈の撮像だけでなく、可視光を用いて指の撮像を行ない、指静脈のパターン抽出処理を行なうことを特徴とする。
【０１４０】
まず、撮像部３０１は、体表面の一部（例えば、指表面）を近赤外光により撮像し、撮像部３０１中の撮像データ生成部３１５は、近赤外光撮像データを生成する（ステップＳ１０１）。撮像データ生成部３１５は、生成した近赤外光撮像データを、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部３４３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部３２１へと伝送する。
【０１４１】
近赤外光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部３２１は、近赤外光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０３）。
【０１４２】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部３２１は、続いて、前処理の終了した近赤外光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を行なってＬｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１０５）、近赤外光静脈パターンとする。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部３２１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（近赤外光静脈パターン）を記憶部３４３に記憶する。
【０１４３】
次に、撮像部３０１は、近赤外光により撮像した指表面と同じ部分を可視光により撮像し、撮像部３０１中の撮像データ生成部３１５は、可視光撮像データを生成する（ステップＳ１０７）。撮像データ生成部３１５は、生成した可視光撮像データを、例えば、例えば撮像日時や撮像時刻と関連付けて記憶部３４３に記憶するとともに、静脈パターン抽出部３２１へと伝送する。
【０１４４】
可視光撮像データが伝送された静脈パターン抽出部３２１は、可視光撮像データに対して、指の輪郭を検出し指の位置を識別する処理や、近赤外光撮像データを回転させ角度を補正する処理といった、静脈パターンのスケルトン抽出前処理を行なう（ステップＳ１０９）。
【０１４５】
スケルトン抽出前処理が終了すると、静脈パターン抽出部３２１は、続いて、前処理の終了した可視光撮像データに対して、差分フィルタの一種であるＬｏｇフィルタ処理を施し、Ｌｏｇフィルタ出力を算出し（ステップＳ１１１）、可視光静脈パターンとする。なお、可視光撮像データに対して用いられるＬｏｇフィルタは、近赤外光撮像データに対して用いられたものと同一のものである。Ｌｏｇフィルタの出力値の算出が終了すると、静脈パターン抽出部３２１は、算出したＬｏｇフィルタの出力値（可視光静脈パターン）を記憶部３４３に記憶する。
【０１４６】
近赤外光撮像データおよび可視光撮像データについて、Ｌｏｇフィルタ出力値の算出が終了し、近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンがそれぞれ生成されると、静脈パターン抽出部３２１内の相関係数算出部３２３は、例えば上述の式８を用いて、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンの相関係数を算出する（ステップＳ１１３）。相関係数の算出が終了すると、相関係数算出部３２３は、算出した相関係数を記憶部３４３に記憶するとともに、擬似静脈パターン判定部３３１へと伝送する。
【０１４７】
擬似静脈パターン判定部３３１は、相関係数算出部３２３から伝送された相関係数に基づいて、体表面（例えば指表面）の一部に擬似静脈パターンが存在するか否かを判定する。判定は、算出された相関係数が、所定の閾値未満であるか、所定の閾値以上であるかを判定することで行なわれる（ステップＳ１１５）。
【０１４８】
算出された相関係数が所定の閾値未満である場合には、擬似静脈パターン判定部３３１は、被撮像体であった指表面には擬似静脈パターンは存在しないと判定し、静脈パターン抽出部３２１および静脈パターン認証部３４１に判定結果を通知する。判定結果の通知を受けた静脈パターン抽出部３２１は、近赤外光静脈パターンに対して、閾値処理、２値化処理、細線化処理等の後処理を施し（ステップＳ１１７）、後処理が施された近赤外光静脈パターンを記憶部３４３に記憶するとともに、静脈パターン認証部３４１に伝送する。
【０１４９】
他方、算出された相関係数が所定の閾値以上である場合には、擬似静脈パターン判定部３３１は、被撮像体であった指表面に擬似静脈パターンが存在すると判定し、静脈パターン認証部３４１に判定結果を通知する。
【０１５０】
静脈パターン認証部３４１は、擬似静脈パターン判定部３３１から「擬似静脈パターンは存在しない」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターン登録装置２０に対して、登録静脈パターンの開示を要求する。静脈パターン登録装置２０の登録静脈パターン開示部２７５により登録静脈パターンが開示されると、静脈パターン認証部３４１は、開示された登録静脈パターンを取得して、静脈パターン抽出部３２１から伝送された後処理後の近赤外光静脈パターンと比較する。登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの比較は、例えば、上記の相関係数のように、画像データの類似度を定量的に算出可能な方法を用いて行なわれる。登録静脈パターンと近赤外光静脈パターンが類似している場合には、静脈パターン認証部３４１は、生成された近赤外光静脈パターンを認証し、類似していない場合には、認証しない。
【０１５１】
また、静脈パターン認証部３４１は、擬似静脈パターン判定部３３１から「擬似静脈パターンが存在する」旨を表す信号が通知された場合には、静脈パターンの認証処理は行なわず、一連の処理を終了する。
【０１５２】
以上説明したように、本実施形態に係る静脈パターン認証方法によれば、可視光による撮像データおよび近赤外光による撮像データの双方を生成し、可視光静脈パターンと近赤外光静脈パターンとの相関に着目することで、体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定することが可能である。本実施形態に係る静脈パターン認証方法は、擬似静脈パターンの有無を静脈パターンの認証前に判定可能であるため、悪意ある利用者が試行錯誤を繰り返すことで擬似静脈パターンを最適化して他人に成りすますことを、事前に防止することが可能である。
【０１５３】
なお、上記の静脈パターンの登録方法および静脈パターンの認証方法についての説明では、まず近赤外光による撮像が行なわれ、その後に可視光による撮像が行なわれる場合について説明したが、まず可視光による撮像が行なわれ、その後に近赤外光による撮像が行なわれてもよく、近赤外光による撮像と可視光による撮像が同時に進行してもよい。また、スケルトン抽出前処理やＬｏｇフィルタの出力算出処理は、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データそれぞれに対して同時に行なわれてもよい。
【０１５４】
また、上記の説明では、近赤外光静脈パターンと可視光静脈パターンの相関を求めるために相関係数を算出する場合について説明したが、この方法に限定されるわけではなく、２つの画像データ間の類似度を判断可能な方法であれば、任意の方法を用いることが可能である。
【０１５５】
（静脈データ構造について）
また、本発明によれば、生体の一部の体表面を近赤外光により撮像して取得した画像データと照合される、個人の静脈パターンに対応したデータが格納された静脈データ格納領域と、近赤外光により撮像して取得した画像データと、体表面を可視光により撮像して取得した画像データと、の相関係数を格納する相関係数格納領域と、を備える静脈データ構造が提供される。
【０１５６】
静脈データ格納領域は、例えば静脈パターン登録装置２０によって登録静脈パターンとして登録された静脈パターンが格納される領域である。この静脈データ格納領域に格納されたデータは、例えば静脈パターン認証装置３０が撮像した近赤外光静脈パターンを認証する際に利用される。
【０１５７】
相関係数格納領域は、個人の体表面を近赤外光により撮像して取得した近赤外光静脈パターンと、同一人物の同一箇所を可視光により撮像して取得した可視光静脈パターンとの類似度を表す相関係数が格納される領域である。この相関係数格納領域に格納される相関係数は、例えば静脈パターン登録装置２０や静脈パターン認証装置３０が、体表面上に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する際に利用される。
【０１５８】
また、上記の静脈データ構造は、近赤外光により撮像して取得した画像データを構成する各画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタに対し、当該差分フィルタの出力特性を変化させるパラメータを格納するパラメータ格納領域を、更に備えてもよい。
【０１５９】
パラメータ格納領域に格納されるパラメータは、例えば静脈パターン登録装置２０や静脈パターン認証装置３０が、近赤外光や可視光により撮像した撮像データから静脈パターンを抽出する際に利用する差分フィルタのパラメータであり、例えば、近赤外光により撮像して取得した画像データが静脈部分であることを示す値と非静脈部分であることを示す値との差分よりも大きな差分を有する場合に、差分フィルタの出力値を大きく変化させるものである。
【０１６０】
上記パラメータは、差分フィルタの種類ごとに別個に格納されるものであり、体表面に形成された擬似静脈パターンを差分フィルタで検出できる値とする。例えば、差分フィルタとしてＬｏｇフィルタが使用される場合には、Ｌｏｇフィルタが擬似静脈パターンを検出できる値が、パラメータ格納領域に格納される。この場合に、格納されるパラメータの値は、少なくとも２．０以上とする。
【０１６１】
以上説明したような静脈データ構造は、例えば、非接触型ＩＣチップや、携帯電話等に用いられるＳＩＭ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ Ｍｏｄｕｌｅ）カード等のＩＣカードに適用可能である。また、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、コンパクトフラッシュ（登録商標）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード等の記録媒体にも適用することが可能である。
【０１６２】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１６３】
例えば、上述した実施形態においては、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０がそれぞれ別個に設けられる場合について説明したが、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０の双方の機能を備えた静脈パターン管理装置を設けてもよい。
【０１６４】
また、上述した実施形態においては、静脈パターン登録装置２０および静脈パターン認証装置３０に透過型の撮像部が設けられる場合について説明したが、撮像する体表面の部位に応じて、例えば反射型の撮像部を設けてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１６５】
【図１】可視光および近赤外光による指表面の撮像を説明するための説明図である。
【図２】可視光および近赤外光による指表面の撮像とＬｏｇフィルタ出力との関係を説明するための説明図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る静脈パターン管理システムを説明するための説明図である。
【図４】同実施形態に係る静脈パターン登録装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【図５】同実施形態に係る静脈パターン登録装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図６】同実施形態に係る静脈パターン認証装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図７】同実施形態に係るスケルトン抽出方法について説明するための流れ図である。
【図８】指表面に描かれた疑似静脈パターンを説明するための説明図である。
【符号の説明】
【０１６６】
１０ 静脈パターン管理システム
１２ ネットワーク
１４ リムーバブル記憶媒体
２０ 静脈パターン登録装置
３０ 静脈パターン認証装置
２０１ ＣＰＵ
２０３ ＲＯＭ
２０５ ＲＡＭ
２０７ バス
２１１ 撮像装置
２１３ 入力装置
２１５ 出力装置
２１７ ストレージ装置
２１９ ドライブ
２２１ 通信装置
２３１，３０１ 撮像部
２３３，３０３ 照射部
２３５，３０５ 近赤外光照射部
２３７，３０７ 可視光照射部
２３９，３０９ 近赤外光
２４１，３１１ 可視光
２４３，３１３ 光学レンズ
２４５，３１５ 撮像データ生成部
２５１，３２１ 静脈パターン抽出部
２５３，３２３ 相関係数算出部
２６１，３３１ 擬似静脈パターン判定部
２７１，３４１ 静脈パターン登録部
２７３，３４３ 記憶部
２７５ 登録静脈パターン開示部
Ｈ 体表面
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの登録および認証を行なう静脈パターン管理システムであって、
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて新たに生成された近赤外光静脈パターンと前記登録静脈パターンとを比較し、当該新たに生成された近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証部と、
を備えることを特徴とする、静脈パターン管理システム。
【請求項２】
前記擬似静脈パターン判定部は、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出して判定を行なう
ことを特徴とする、請求項１に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項３】
前記擬似静脈パターン判定部は、
算出した相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項２に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項４】
前記静脈パターン抽出部は、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光静脈パターンおよび前記可視光静脈パターンを抽出する
ことを特徴とする、請求項１に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項５】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項４に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項６】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項５に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項７】
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、
を備えることを特徴とする、静脈パターン登録装置。
【請求項８】
前記擬似静脈パターン判定部は、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出して判定を行なう
ことを特徴とする、請求項７に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項９】
前記擬似静脈パターン判定部は、
算出した相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項８に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１０】
前記静脈パターン抽出部は、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光静脈パターンおよび前記可視光静脈パターンを抽出する
ことを特徴とする、請求項７に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１１】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項１０に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１２】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項１１に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１３】
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証部と、
を備えることを特徴とする、静脈パターン認証装置。
【請求項１４】
前記擬似静脈パターン判定部は、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出して判定を行なう
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１５】
前記擬似静脈パターン判定部は、
算出した相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項１４に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１６】
前記静脈パターン抽出部は、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光静脈パターンおよび前記可視光静脈パターンを抽出する
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１７】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項１６に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１８】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項１７に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１９】
前記静脈パターン認証部は、
静脈パターン登録装置から取得した前記登録静脈パターンに基づいて、前記近赤外光静脈パターンを認証する
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項２０】
前記静脈パターン認証部は、
前記静脈パターン認証装置内に登録されている前記登録静脈パターンに基づいて、前記近赤外光静脈パターンを認証する
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項２１】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録方法であって、
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、
前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出し、近赤外光静脈パターンを生成するステップと、
前記体表面を可視光により撮像し、可視光撮像データを生成するステップと、
前記可視光撮像データから静脈パターンを抽出し、可視光静脈パターンを生成するステップと、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較するステップと、
比較結果に基づいて、前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、
判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録するステップと、
を含むことを特徴とする、静脈パターン登録方法。
【請求項２２】
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較するステップでは、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出する
ことを特徴とする、請求項２１に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２３】
前記疑似静脈パターンの有無を判定するステップでは、
算出した前記相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項２２に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２４】
前記近赤外光静脈パターンを生成するステップおよび前記可視光静脈パターンを生成するステップでは、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用いる
ことを特徴とする、請求項２１に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２５】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項２４に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２６】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項２５に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２７】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証方法であって、
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、
前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出し、近赤外光静脈パターンを生成するステップと、
前記体表面を可視光により撮像し、可視光撮像データを生成するステップと、
前記可視光撮像データから静脈パターンを抽出し、可視光静脈パターンを生成するステップと、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較するステップと、
比較結果に基づいて、前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、
判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、前記近赤外光静脈パターンを認証するステップと、
を含むことを特徴とする、静脈パターン認証方法。
【請求項２８】
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較するステップでは、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出する
ことを特徴とする、請求項２７に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項２９】
前記疑似静脈パターンの有無を判定するステップでは、
算出した前記相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項２８に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３０】
前記近赤外光静脈パターンを生成するステップおよび前記可視光静脈パターンを生成するステップでは、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用いる
ことを特徴とする、請求項２７に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３１】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項３０に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３２】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項３１に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３３】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録装置を制御するコンピュータに、
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像機能と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出機能と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、
判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項３４】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証装置を制御するコンピュータに、
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像機能と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出機能と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、
判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項３５】
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像して取得した画像データと照合される、個人の静脈パターンに対応したデータが格納された静脈データ格納領域と、
前記近赤外光により撮像して取得した画像データと、前記体表面を可視光により撮像して取得した画像データと、の相関係数を格納する相関係数格納領域と、
を備えることを特徴とする、静脈データ構造。
【請求項３６】
前記静脈データ構造は、
前記近赤外光により撮像して取得した画像データを構成する各画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタに対し、当該差分フィルタの出力特性を変化させるパラメータを格納するパラメータ格納領域を更に備え、
前記パラメータは、
前記近赤外光により撮像して取得した画像データが静脈部分であることを示す値と非静脈部分であることを示す値との差分よりも大きな差分を有する場合に、前記差分フィルタの出力値を大きく変化させるものである
ことを特徴とする、請求項３５に記載の静脈データ構造。
【請求項１】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンの登録および認証を行なう静脈パターン管理システムであって、
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて新たに生成された近赤外光静脈パターンと前記登録静脈パターンとを比較し、当該新たに生成された近赤外光静脈パターンを認証する静脈パターン認証部と、
を備えることを特徴とする、静脈パターン管理システム。
【請求項２】
前記擬似静脈パターン判定部は、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出して判定を行なう
ことを特徴とする、請求項１に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項３】
前記擬似静脈パターン判定部は、
算出した相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項２に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項４】
前記静脈パターン抽出部は、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光静脈パターンおよび前記可視光静脈パターンを抽出する
ことを特徴とする、請求項１に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項５】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項４に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項６】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項５に記載の静脈パターン管理システム。
【請求項７】
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録部と、
を備えることを特徴とする、静脈パターン登録装置。
【請求項８】
前記擬似静脈パターン判定部は、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出して判定を行なう
ことを特徴とする、請求項７に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項９】
前記擬似静脈パターン判定部は、
算出した相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項８に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１０】
前記静脈パターン抽出部は、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光静脈パターンおよび前記可視光静脈パターンを抽出する
ことを特徴とする、請求項７に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１１】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項１０に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１２】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項１１に記載の静脈パターン登録装置。
【請求項１３】
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像部と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出部と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定部と、
前記擬似静脈パターン判定部の判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証部と、
を備えることを特徴とする、静脈パターン認証装置。
【請求項１４】
前記擬似静脈パターン判定部は、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出して判定を行なう
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１５】
前記擬似静脈パターン判定部は、
算出した相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項１４に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１６】
前記静脈パターン抽出部は、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用い、前記近赤外光静脈パターンおよび前記可視光静脈パターンを抽出する
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１７】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項１６に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１８】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項１７に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項１９】
前記静脈パターン認証部は、
静脈パターン登録装置から取得した前記登録静脈パターンに基づいて、前記近赤外光静脈パターンを認証する
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項２０】
前記静脈パターン認証部は、
前記静脈パターン認証装置内に登録されている前記登録静脈パターンに基づいて、前記近赤外光静脈パターンを認証する
ことを特徴とする、請求項１３に記載の静脈パターン認証装置。
【請求項２１】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録方法であって、
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、
前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出し、近赤外光静脈パターンを生成するステップと、
前記体表面を可視光により撮像し、可視光撮像データを生成するステップと、
前記可視光撮像データから静脈パターンを抽出し、可視光静脈パターンを生成するステップと、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較するステップと、
比較結果に基づいて、前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、
判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録するステップと、
を含むことを特徴とする、静脈パターン登録方法。
【請求項２２】
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較するステップでは、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出する
ことを特徴とする、請求項２１に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２３】
前記疑似静脈パターンの有無を判定するステップでは、
算出した前記相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項２２に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２４】
前記近赤外光静脈パターンを生成するステップおよび前記可視光静脈パターンを生成するステップでは、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用いる
ことを特徴とする、請求項２１に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２５】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項２４に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２６】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項２５に記載の静脈パターン登録方法。
【請求項２７】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証方法であって、
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像し、近赤外光撮像データを生成するステップと、
前記近赤外光撮像データから静脈パターンを抽出し、近赤外光静脈パターンを生成するステップと、
前記体表面を可視光により撮像し、可視光撮像データを生成するステップと、
前記可視光撮像データから静脈パターンを抽出し、可視光静脈パターンを生成するステップと、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較するステップと、
比較結果に基づいて、前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定するステップと、
判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、前記近赤外光静脈パターンを認証するステップと、
を含むことを特徴とする、静脈パターン認証方法。
【請求項２８】
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較するステップでは、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとの相関係数を算出する
ことを特徴とする、請求項２７に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項２９】
前記疑似静脈パターンの有無を判定するステップでは、
算出した前記相関係数と、所定の判定用閾値とを比較し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値未満である場合に、前記疑似静脈パターンが存在しないと判定し、
前記算出した相関係数が前記所定の判定用閾値以上である場合に、前記疑似静脈パターンが存在すると判定する
ことを特徴とする、請求項２８に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３０】
前記近赤外光静脈パターンを生成するステップおよび前記可視光静脈パターンを生成するステップでは、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データをそれぞれ構成する複数の画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタを用いる
ことを特徴とする、請求項２７に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３１】
前記差分フィルタは、微分フィルタであることを特徴とする、請求項３０に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３２】
前記差分フィルタは、Ｌｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタであることを特徴とする、請求項３１に記載の静脈パターン認証方法。
【請求項３３】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを登録する静脈パターン登録装置を制御するコンピュータに、
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像機能と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出機能と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、
判定結果に基づいて前記近赤外光静脈パターンを登録し、登録静脈パターンとする静脈パターン登録機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項３４】
生体の一部に光を照射して取得した静脈パターンを認証する静脈パターン認証装置を制御するコンピュータに、
生体の一部の体表面を近赤外光および可視光により撮像し、近赤外光撮像データおよび可視光撮像データをそれぞれ生成する撮像機能と、
前記近赤外光撮像データおよび前記可視光撮像データそれぞれから静脈パターンを抽出し、それぞれ近赤外光静脈パターンおよび可視光静脈パターンとする静脈パターン抽出機能と、
前記近赤外光静脈パターンと前記可視光静脈パターンとを比較して、撮像した前記体表面の一部に作為的に形成された擬似静脈パターンの有無を判定する擬似静脈パターン判定機能と、
判定結果に基づいて、既に登録されている登録静脈パターンと前記近赤外光静脈パターンとを比較し、当該近赤外光静脈パターンの認証を行う静脈パターン認証機能と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項３５】
生体の一部の体表面を近赤外光により撮像して取得した画像データと照合される、個人の静脈パターンに対応したデータが格納された静脈データ格納領域と、
前記近赤外光により撮像して取得した画像データと、前記体表面を可視光により撮像して取得した画像データと、の相関係数を格納する相関係数格納領域と、
を備えることを特徴とする、静脈データ構造。
【請求項３６】
前記静脈データ構造は、
前記近赤外光により撮像して取得した画像データを構成する各画素について、周囲の画素との差分が大きな画素において大きな値を出力する差分フィルタに対し、当該差分フィルタの出力特性を変化させるパラメータを格納するパラメータ格納領域を更に備え、
前記パラメータは、
前記近赤外光により撮像して取得した画像データが静脈部分であることを示す値と非静脈部分であることを示す値との差分よりも大きな差分を有する場合に、前記差分フィルタの出力値を大きく変化させるものである
ことを特徴とする、請求項３５に記載の静脈データ構造。
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１】
【図２】
【図８】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１】
【図２】
【図８】
【公開番号】特開２００８−２８７４２８（Ｐ２００８−２８７４２８Ａ）
【公開日】平成２０年１１月２７日（２００８．１１．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１３０８０１（Ｐ２００７−１３０８０１）
【出願日】平成１９年５月１６日（２００７．５．１６）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１１月２７日（２００８．１１．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年５月１６日（２００７．５．１６）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ
【出願人】（０００００２１８５）ソニー株式会社 (34,172)
【Ｆターム（参考）】
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