JP2017162301A - Living body authentication device, living body authentication method, and living body authentication program - Google Patents

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青木 隆浩
Takahiro Aoki
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a living body authentication device capable of performing the guide of a living body corresponding to each of users and performing authentication, a living body authentication method, and a living body authentication program.SOLUTION: The living body authentication device includes a data base 20 which stores the living body features of a living body part and the shape of the living body part, a living body sensor which acquires the image of the living body part of the user, a three-dimensional shape calculation part 13 which calculates the shape of the living body part in the image acquired by the living body sensor, a guide control part 18 which presents guide information based on a relative comparison between the shape calculated by the three-dimensional shape calculation part 13 and the shape stored in the data base 20 to the user, and an authentication part 19 which collates the living body features stored in the data base 20 with the living body features in the image of the living body part of the user acquired by the living body sensor after presenting the guide information by the guide control part 18.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本件は、生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムに関する。   The present case relates to a biometric authentication device, a biometric authentication method, and a biometric authentication program.

生体認証において、登録データの撮影時は手などの認証対象部位の姿勢をガイドで矯正するが、認証時はガイドの補助がないケースも多い。そのため、登録時と認証時とでは、認証対象部位の傾きや、開き具合などの形状に違いが生じ、本人受入れ拒否が起きやすくなる(例えば、特許文献1参照)。   In biometric authentication, the posture of an authentication target part such as a hand is corrected with a guide when photographing registration data, but there are many cases where there is no assistance of the guide during authentication. For this reason, there is a difference in the shape of the part to be authenticated and the shape of the opening between the time of registration and the time of authentication, and the acceptance of the person is likely to occur (see, for example, Patent Document 1).

特開2014−180435号公報JP 2014-180435 A

R.Kimmel et al., "Global Shape from Shading", CVGIP: Image Understanding, pp.120-125, 1995R. Kimmel et al., "Global Shape from Shading", CVGIP: Image Understanding, pp.120-125, 1995 R.Zhang et al., "Shape from Shading: A Survey", IEEE PAMI(Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence), Vol.21, No.8, pp.690-706, August 1999R. Zhang et al., "Shape from Shading: A Survey", IEEE PAMI (Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence), Vol.21, No.8, pp.690-706, August 1999 E.Prados et al., "Shape from Shading: a well-posed problem?", INRIA, No.5297, pp.1-55, August 2004E. Prados et al., "Shape from Shading: a well-posed problem?", INRIA, No.5297, pp.1-55, August 2004

そこで、認証対象部位の形状に応じて生体画像を補正することが考えられるが、当該補正において適用できる形状の範囲に限界がある。認証対象部位の形状自体を変えるようにユーザに誘導メッセージを提示することが有効であるが、画一的な基準に基づく誘導メッセージを提示しても、個人差によりそのメッセージに従うことが難しいことがある。手のひらの開き方、つまり、どの程度手のひらを開くことができるかは個人ごとに違いがある。そのため、画一的な基準で開き方を判定し、誘導することは望ましくない。例えば、手のひらが一定上開かない人に対して、「手のひらを開いてください」というメッセージを表示してしまうことになり、利用者の心理的な面および認証精度の点から望ましくない。   Therefore, it is conceivable to correct the biometric image according to the shape of the authentication target part, but there is a limit to the range of shapes that can be applied in the correction. It is effective to present a guidance message to the user so as to change the shape of the authentication target part itself, but even if a guidance message based on a uniform standard is presented, it may be difficult to follow the message due to individual differences is there. How to open the palm, that is, how much the palm can be opened varies from person to person. For this reason, it is not desirable to determine and guide the opening based on a uniform standard. For example, a message “please open the palm” is displayed to a person whose palm does not open to a certain extent, which is not desirable from the viewpoint of the user's psychological aspect and authentication accuracy.

1つの側面では、本発明は、ユーザ個々に応じた生体の誘導をして認証を行うことができる生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムを提供することを目的とする。   In one aspect, an object of the present invention is to provide a biometric authentication apparatus, a biometric authentication method, and a biometric authentication program that can perform authentication by guiding a biometric according to each user.

1つの態様では、生体認証装置は、生体部位の生体特徴と当該生体部位の形状とを記憶する記憶部と、ユーザの生体部位の画像を取得する生体センサと、前記生体センサが取得した画像において、前記生体部位の形状を算出する算出部と、前記算出部によって算出された形状と前記記憶部に記憶された形状との相対比較に基づいた誘導情報を前記ユーザに提示する提示部と、前記記憶部に記憶された前記生体特徴と、前記提示部による前記誘導情報の提示後に前記生体センサが取得した前記ユーザの生体部位の画像における生体特徴とを照合する照合部と、を備える。   In one aspect, the biometric authentication apparatus includes: a storage unit that stores biometric features of a biological part and the shape of the biological part; a biological sensor that acquires an image of the user's biological part; and an image acquired by the biological sensor. A calculation unit that calculates the shape of the living body part; a presentation unit that presents guidance information based on a relative comparison between the shape calculated by the calculation unit and the shape stored in the storage unit; A collation unit that collates the biometric feature stored in the storage unit with the biometric feature in the image of the user's biological part acquired by the biometric sensor after the guidance information is presented by the presentation unit.

ユーザ個々に応じた生体の誘導をして認証を行うことができる。   Authentication can be performed by guiding the living body according to each user.

(a)は実施例1に係る生体認証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り、(b)は生体センサの模式図である。(A) is a block diagram for demonstrating the hardware constitutions of the biometrics apparatus which concerns on Example 1, (b) is a schematic diagram of a biometric sensor. 生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。It is a block diagram of each function implement | achieved by execution of a biometrics authentication program. 登録処理の詳細を例示するフローチャートである。It is a flowchart which illustrates the detail of a registration process. 登録データセットを例示する図である。It is a figure which illustrates a registration data set. (a)および(b)は手のひらの状態と曲率との関係を例示する図である。(A) And (b) is a figure which illustrates the relationship between the state of a palm, and a curvature. 認証処理の詳細を例示するフローチャートである。It is a flowchart which illustrates the detail of an authentication process. (a)および(b)は手のひらの縦横比を例示する図である。(A) And (b) is a figure which illustrates the aspect ratio of a palm. (a)および(b)は手のひらの面積を例示する図である。(A) And (b) is a figure which illustrates the area of the palm.

以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。   Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.

図1(a)は、実施例1に係る生体認証装置100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1(b)は、後述する生体センサ105の模式図である。図1(a)を参照して、生体認証装置100は、CPU101、RAM102、記憶装置103、表示装置104、生体センサ105、通信部106、属性情報取得部107などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。   FIG. 1A is a block diagram for explaining a hardware configuration of the biometric authentication device 100 according to the first embodiment. FIG. 1B is a schematic diagram of the biosensor 105 described later. With reference to FIG. 1A, the biometric authentication device 100 includes a CPU 101, a RAM 102, a storage device 103, a display device 104, a biometric sensor 105, a communication unit 106, an attribute information acquisition unit 107, and the like. Each of these devices is connected by a bus or the like.

CPU(Central Processing Unit)101は、中央演算処理装置である。CPU101は、1以上のコアを含む。RAM(Random Access Memory)102は、CPU101が実行するプログラム、CPU101が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。   A CPU (Central Processing Unit) 101 is a central processing unit. The CPU 101 includes one or more cores. A RAM (Random Access Memory) 102 is a volatile memory that temporarily stores programs executed by the CPU 101, data processed by the CPU 101, and the like.

記憶装置103は、不揮発性記憶装置である。記憶装置103として、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ(SSD)、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施例に係る生体認証プログラムは、記憶装置103に記憶されている。表示装置104は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、後述する各処理の結果などを表示する。   The storage device 103 is a nonvolatile storage device. As the storage device 103, for example, a ROM (Read Only Memory), a solid state drive (SSD) such as a flash memory, a hard disk driven by a hard disk drive, or the like can be used. The biometric authentication program according to the present embodiment is stored in the storage device 103. The display device 104 is a liquid crystal display, an electroluminescence panel, or the like, and displays a result of each process described later.

生体センサ105は、ユーザの生体情報を取得するセンサであり、本実施例においては、ユーザの手のひらの画像を非接触で取得する。図1(b)で例示するように、生体センサ105は、一例として、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)カメラなどである。生体センサ105は、例えば、可視光の情報に基づいて、掌紋パターン、手のひらの形状などを取得することができる。また、生体センサ105は、近赤外線を利用することによって、静脈パターンなどの血管パターンを取得することもできる。   The biometric sensor 105 is a sensor that acquires user biometric information. In the present embodiment, the biometric sensor 105 acquires an image of the user's palm in a non-contact manner. As illustrated in FIG. 1B, the biosensor 105 is, for example, a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) camera. For example, the biometric sensor 105 can acquire a palm print pattern, a palm shape, and the like based on visible light information. The biosensor 105 can also acquire a blood vessel pattern such as a vein pattern by using near infrared rays.

通信部106は、例えば、LAN(Local Area Network)などへの接続インタフェースである。属性情報取得部107は、キーボード、マウスなどの入力機器であり、例えば、ユーザを識別するためのID、ユーザ名、パスワードなどを入力するための装置である。   The communication unit 106 is a connection interface to, for example, a LAN (Local Area Network). The attribute information acquisition unit 107 is an input device such as a keyboard and a mouse. For example, the attribute information acquisition unit 107 is a device for inputting an ID for identifying a user, a user name, a password, and the like.

記憶装置103に記憶されている生体認証プログラムは、実行可能にRAM102に展開される。CPU101は、RAM102に展開された生体認証プログラムを実行する。それにより、生体認証装置100による各処理が実行される。生体認証プログラムが実行されることによって、登録処理、認証処理などが実行される。   The biometric authentication program stored in the storage device 103 is expanded in the RAM 102 so as to be executable. The CPU 101 executes a biometric authentication program expanded in the RAM 102. Thereby, each process by the biometric authentication device 100 is executed. By executing the biometric authentication program, registration processing, authentication processing, and the like are executed.

登録処理は、各ユーザに関連づけて、生体センサ105が取得した手のひら画像から得られた生体特徴をデータベースに登録する処理である。本実施例においては、手のひら画像から抽出された掌紋、静脈パターン、手のひら形状などが生体特徴としてデータベースに登録される。認証処理は、生体センサ105が取得した照合用生体特徴とデータベースに登録された登録生体特徴とを照合する処理である。本実施例においては、一例として、認証処理時に取得された静脈パターンとデータベースに登録された静脈パターンとの類似度がしきい値以上であれば当該ユーザが登録されたユーザと同一人物であると判定される。登録処理および認証処理の詳細については後述する。   The registration process is a process of registering in the database biometric features obtained from the palm image acquired by the biometric sensor 105 in association with each user. In this embodiment, palm prints, vein patterns, palm shapes, etc. extracted from palm images are registered in the database as biometric features. The authentication process is a process of collating the biometric feature for collation acquired by the biometric sensor 105 with the registered biometric feature registered in the database. In this embodiment, as an example, if the similarity between the vein pattern acquired during the authentication process and the vein pattern registered in the database is equal to or greater than a threshold value, the user is the same person as the registered user. Determined. Details of the registration process and the authentication process will be described later.

図2は、生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。生体認証プログラムの実行によって、全体管理部11、記憶部12、3次元形状算出部13、フィッティング部14、曲率計算部15、特徴抽出部16、登録部17、誘導制御部18、認証部19、データベース20などが実現される。なお、図1および図2の例では、スタンドアローンの端末で構成されているが、それに限られない。例えば、本実施例は、クライアントサーバのシステムにも適用可能である。本実施例では、説明の簡略化のために、スタンドアローンの端末における例について説明する。   FIG. 2 is a block diagram of each function realized by executing the biometric authentication program. By executing the biometric authentication program, the overall management unit 11, storage unit 12, three-dimensional shape calculation unit 13, fitting unit 14, curvature calculation unit 15, feature extraction unit 16, registration unit 17, guidance control unit 18, authentication unit 19, Database 20 etc. are realized. In the example of FIG. 1 and FIG. 2, it is configured with a stand-alone terminal, but is not limited thereto. For example, the present embodiment can also be applied to a client server system. In this embodiment, an example of a stand-alone terminal will be described in order to simplify the description.

(登録処理)
図3は、登録処理の詳細を例示するフローチャートである。以下、図2および図3を参照しつつ、登録処理について説明する。全体管理部11は、図3のフローチャートに従って、各部を制御する。まず、属性情報取得部107は、ユーザの属性情報を取得する(ステップS1)。次に、生体センサ105は、生体センサ105に対して手をかざすユーザの手のひら画像rを登録用に取得する(ステップS2)。ユーザの属性情報および手のひら画像rは、記憶部12に一時的に記憶される。
(registration process)
FIG. 3 is a flowchart illustrating details of the registration process. Hereinafter, the registration process will be described with reference to FIGS. 2 and 3. The overall management unit 11 controls each unit according to the flowchart of FIG. First, the attribute information acquisition unit 107 acquires user attribute information (step S1). Next, the biometric sensor 105 acquires, for registration, a palm image r of the user who holds his / her hand over the biometric sensor 105 (step S2). The user attribute information and the palm image r are temporarily stored in the storage unit 12.

次に、3次元形状算出部13は、記憶部12に記憶された手のひら画像rにおいて、手のひらの3次元形状を算出する(ステップS3)。3次元形状の算出には、SFS(Shape From Shading)技術を用いることができる。SFS技術とは、被写体に光を照射して撮影した被写体の画像の輝度分布から、被写体の3次元的な形状を認識する技術である。SFS技術で用いる算出処理については、例えば、上記の非特許文献1〜3に一例が開示されている。   Next, the three-dimensional shape calculation unit 13 calculates the three-dimensional shape of the palm in the palm image r stored in the storage unit 12 (step S3). For the calculation of the three-dimensional shape, SFS (Shape From Shading) technology can be used. The SFS technique is a technique for recognizing a three-dimensional shape of a subject from a luminance distribution of a subject image taken by irradiating the subject with light. An example of calculation processing used in the SFS technique is disclosed in Non-Patent Documents 1 to 3, for example.

次に、フィッティング部14は、ステップS3で算出された3次元形状を2次曲面にフィッティングする(ステップS4)。次に、曲率計算部15は、ステップS4でのフィッティングによって得られた2次曲面の式から、手のひらの曲率を計算する(ステップS5)。ここで得られる曲率は、ガウス曲率Kである。ガウス曲率Kは、曲面上の各点で定義される値である。曲率計算部15は、得られたガウス曲率Kの平均値を、登録処理時の曲率Krとして取得する。なお、3次元形状の点ごとの微分値を求めると演算量が増える。これに対して、3次元形状の各点を2次曲面にフィッティングすることで、曲面のパラメータを用いて各点の曲率を下記式(1)〜(8)のように簡単に求めることができる。   Next, the fitting unit 14 fits the three-dimensional shape calculated in step S3 to a quadric surface (step S4). Next, the curvature calculator 15 calculates the curvature of the palm from the quadratic surface expression obtained by the fitting in step S4 (step S5). The curvature obtained here is a Gaussian curvature K. The Gaussian curvature K is a value defined at each point on the curved surface. The curvature calculation unit 15 acquires the average value of the obtained Gaussian curvature K as the curvature Kr at the time of registration processing. If the differential value for each point of the three-dimensional shape is obtained, the amount of calculation increases. On the other hand, by fitting each point of the three-dimensional shape to a quadric surface, the curvature of each point can be easily obtained using the parameters of the curved surface as in the following formulas (1) to (8). .

まず、手のひら形状を下記式(1)の2次曲面でフィッティングする。(X,Y,Z)は、手のひらの各座標を表す。a〜fは、フィッティング係数を表す。

Figure 2017162301
2次曲面上のガウス曲率Kは、下記式(2)に従って求めることができる。ただし、E〜Nは、下記式(3)〜(8)のように、フィッティング係数a〜fと、注目点のXY座標値である(u,v)とから求まる。
Figure 2017162301
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First, the palm shape is fitted with a quadric surface of the following formula (1). (X, Y, Z) represents each coordinate of the palm. a to f represent fitting coefficients.
Figure 2017162301
The Gaussian curvature K on the quadric surface can be obtained according to the following equation (2). However, E to N are obtained from the fitting coefficients a to f and the XY coordinate values (u, v) of the attention point as in the following formulas (3) to (8).
Figure 2017162301
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次に、特徴抽出部16は、手のひら画像rから生体特徴を登録生体特徴として抽出する(ステップS6)。本実施例においては、登録生体特徴として静脈パターンが抽出される。静脈パターンには、静脈の端点や分岐点の座標や方向、2個の分岐点の連結情報などが含まれる。次に、登録部17は、ステップS1で取得した属性情報と、ステップS5で計算した曲率Krと、ステップS6で抽出した登録生体特徴とを関連付けて、登録データセットとしてデータベース20に登録する(ステップS7)。以上の処理により、登録処理が完了する。図4は、登録データセットを例示する図である。登録テンプレートが登録生体特徴に対応する。図4の例では、各ユーザのIDと関連付けて、登録生体特徴と曲率Krが登録されている。   Next, the feature extraction unit 16 extracts a biometric feature from the palm image r as a registered biometric feature (step S6). In this embodiment, a vein pattern is extracted as a registered biometric feature. The vein pattern includes vein end points, coordinates and directions of branch points, connection information of two branch points, and the like. Next, the registration unit 17 associates the attribute information acquired in Step S1, the curvature Kr calculated in Step S5, and the registered biometric feature extracted in Step S6, and registers them in the database 20 as a registration data set (Step S1). S7). The registration process is completed by the above process. FIG. 4 is a diagram illustrating a registered data set. A registered template corresponds to a registered biometric feature. In the example of FIG. 4, the registered biometric feature and the curvature Kr are registered in association with the ID of each user.

ここで、手のひらの状態と曲率との関係について説明する。図5(a)で例示するように、ガウス曲率Kが正の値である場合、手のひらが凸形状となっている。すなわち、ガウス曲率Kの符号がプラスであることは、手のひらが閉じていることを意味する。次に、図5(b)で例示するように、ガウス曲率Kが負の値である場合、手のひらが凹形状となっている。すなわち、ガウス曲率Kの符号がマイナスであることは、手のひらが反っていることを意味する。曲率Krと、認証処理時に得られた曲率Kiとの差に応じて、ユーザの手の開き方を誘導することによって、認証処理時の手の開き方を登録処理時の手の開き方に近づけることができる。   Here, the relationship between the palm state and the curvature will be described. As illustrated in FIG. 5A, when the Gaussian curvature K is a positive value, the palm has a convex shape. That is, a positive sign of the Gaussian curvature K means that the palm is closed. Next, as illustrated in FIG. 5B, when the Gaussian curvature K is a negative value, the palm has a concave shape. That is, a negative sign of the Gaussian curvature K means that the palm is warped. By guiding the opening of the user's hand according to the difference between the curvature Kr and the curvature Ki obtained during the authentication process, the opening of the hand during the authentication process is made closer to the opening of the hand during the registration process. be able to.

(認証処理)
まず、図6は、認証処理の詳細を例示するフローチャートである。図6で例示するように、属性情報取得部107は、ユーザの属性情報を取得する(ステップS11)。次に、誘導制御部18は、ステップS11で取得された属性情報に対応する登録データセットの曲率Krを取得する(ステップS12)。次に、生体センサ105は、ユーザの手のひら画像を認証用画像iとして取得する(ステップS13)。認証用画像iは、記憶部12に一時的に記憶される。
(Authentication process)
First, FIG. 6 is a flowchart illustrating details of the authentication process. As illustrated in FIG. 6, the attribute information acquisition unit 107 acquires user attribute information (step S11). Next, the guidance control unit 18 acquires the curvature Kr of the registered data set corresponding to the attribute information acquired in step S11 (step S12). Next, the biometric sensor 105 acquires the user's palm image as the authentication image i (step S13). The authentication image i is temporarily stored in the storage unit 12.

次に、3次元形状算出部13は、記憶部12に記憶された認証用画像iにおいて、手のひらの3次元形状を算出する。次に、フィッティング部14は、算出された3次元形状に対して2次曲面近似を施す。次に、曲率計算部15は、得られた2次曲面から、手のひらの曲率Kiを計算する(ステップS14)。次に、誘導制御部18は、曲率Krと曲率Kiとの相対比較の相違度として、曲率差分ΔK=Ki−Krを計算する(ステップS15)。次に、誘導制御部18は、ΔKが正の閾値Th1を上回るか否かを判定する(ステップS16)。ステップS16で「Yes」と判定された場合、誘導制御部18は、表示装置104に「手のひらを開いてください」と表示させる(ステップS17)。その後、ステップS13から再度実行される。   Next, the three-dimensional shape calculation unit 13 calculates the three-dimensional shape of the palm in the authentication image i stored in the storage unit 12. Next, the fitting unit 14 performs quadratic curved surface approximation on the calculated three-dimensional shape. Next, the curvature calculation unit 15 calculates the curvature Ki of the palm from the obtained quadric surface (step S14). Next, the guidance control unit 18 calculates a curvature difference ΔK = Ki−Kr as the degree of relative comparison between the curvature Kr and the curvature Ki (step S15). Next, the guidance control unit 18 determines whether or not ΔK exceeds the positive threshold value Th1 (step S16). When it is determined as “Yes” in Step S16, the guidance control unit 18 displays “Please open your palm” on the display device 104 (Step S17). Thereafter, the process is executed again from step S13.

ステップS16で「No」と判定された場合、誘導制御部18は、ΔKが負の閾値Th2を下回るか否かを判定する(ステップS18)。ステップS18で「Yes」と判定された場合、誘導制御部18は、表示装置104に「リラックスして手を開いてください」と表示させる(ステップS19)。その後、ステップS13から再度実行される。ステップS18で「No」と判定された場合、特徴抽出部16は、認証用画像iから生体特徴を照合用生体特徴として抽出する(ステップS20)。   When it is determined as “No” in Step S16, the guidance control unit 18 determines whether ΔK is less than the negative threshold Th2 (Step S18). When it is determined as “Yes” in Step S18, the guidance control unit 18 displays “Please relax and open your hands” on the display device 104 (Step S19). Thereafter, the process is executed again from step S13. When it is determined as “No” in step S18, the feature extraction unit 16 extracts the biometric feature from the authentication image i as a biometric feature for matching (step S20).

次に、認証部19は、照合用生体特徴と、ステップS11で取得された属性情報に対応する登録データセットの登録生体特徴とを照合し、その結果を表示装置104に表示させる(ステップS21)。具体的には、認証部19は、照合用生体特徴と登録生体特徴との類似度が閾値以上であるか否かを判定し、その結果を表示装置104に表示させる。   Next, the authentication unit 19 collates the biometric feature for collation with the registered biometric feature of the registration data set corresponding to the attribute information acquired in step S11, and displays the result on the display device 104 (step S21). . Specifically, the authentication unit 19 determines whether the similarity between the matching biometric feature and the registered biometric feature is equal to or greater than a threshold value, and causes the display device 104 to display the result.

本実施例によれば、曲率Krと曲率Kiとの相対比較に基づいて誘導情報がユーザに提示されるため、ユーザ個々に応じた生体部位の誘導をしたうえで認証を行うことができる。例えば、曲率差分ΔKが小さくなるような誘導情報を提示することで、認証処理時の曲率を登録処理時の曲率に近づけることができる。それにより、手のひらの開き方の個人差を吸収することができる。そのため、手のひらを開くことが難しい利用者に対し、必要以上に手のひらを開かせるような誘導を行うことがなくなる。その結果、認証精度が向上する。また、3次元形状データを2次曲面近似することで、曲率演算を高速に行うことができる。   According to the present embodiment, since the guidance information is presented to the user based on the relative comparison between the curvature Kr and the curvature Ki, authentication can be performed after guiding the living body part according to each user. For example, by presenting guidance information that reduces the curvature difference ΔK, the curvature during the authentication process can be made closer to the curvature during the registration process. Thereby, individual differences in how to open the palm can be absorbed. For this reason, the user who is difficult to open the palm is not guided to open the palm more than necessary. As a result, the authentication accuracy is improved. Moreover, curvature calculation can be performed at high speed by approximating the three-dimensional shape data to a quadric surface.

なお、ステップS16およびステップS18の実行によって、曲率差分ΔKの絶対値が閾値以下となるか否かを判定している。この判定は、曲率Krと曲率Kiとの相対比較の相違度が閾値以下となるか否かの判定に相当する。上記例では、曲率Krと曲率Kiとの相対比較の相違度として曲率差分ΔK=Ki−Krを用いたが、それに限られない。例えば、認証処理時の曲率Kiと登録処理時の曲率Krとの比率を、相対比較の相違度として用いてもよい。   Note that it is determined whether or not the absolute value of the curvature difference ΔK is equal to or less than a threshold value by executing steps S16 and S18. This determination corresponds to a determination as to whether or not the degree of difference in relative comparison between the curvature Kr and the curvature Ki is equal to or less than a threshold value. In the above example, the curvature difference ΔK = Ki−Kr is used as the difference in the relative comparison between the curvature Kr and the curvature Ki, but is not limited thereto. For example, the ratio between the curvature Ki at the time of the authentication process and the curvature Kr at the time of the registration process may be used as the difference in relative comparison.

生体部位の形状のパラメータとして、曲率以外の指標を用いてもよい。例えば、手のひらの縦横比(アスペクト比=長さ/幅)を用いてもよい。例えば、図7(a)で例示するように、幅の比率に対して長さの比率が大きい場合(アスペクト比大)は、手が開いている場合である。一方、図7(b)で例示するように、長さの比率に対して幅の比率が大きい場合(アスペクト比小)は、手が閉じている場合である。そこで、第1閾値および第2閾値(<第1閾値)を用いて、縦横比が第1閾値を上回る場合には手を閉じる誘導を行い、縦横比が第2閾値を下回る場合には手を開く誘導を行ってもよい。なお、図7(a)および図7(b)の形状は、楕円に近似した手のひらの形状である。   An index other than the curvature may be used as the shape parameter of the living body part. For example, the aspect ratio of the palm (aspect ratio = length / width) may be used. For example, as illustrated in FIG. 7A, when the ratio of the length is large with respect to the ratio of the width (large aspect ratio), the hand is open. On the other hand, as illustrated in FIG. 7B, when the width ratio is large with respect to the length ratio (small aspect ratio), the hand is closed. Therefore, the first threshold value and the second threshold value (<first threshold value) are used to guide the user to close the hand when the aspect ratio exceeds the first threshold value, and to move the hand when the aspect ratio is lower than the second threshold value. Opening guidance may be performed. 7A and 7B are palm shapes that approximate an ellipse.

生体部位の形状のパラメータとして、手のひらの面積を用いてもよい。例えば、図8(a)で例示するように、手のひらの面積が大きい場合は、手が開いている場合である。一方、図8(b)で例示するように、手のひらの面積が小さい場合は、手が閉じている場合である。そこで、第1閾値および第2閾値(<第1閾値)を用いて、手のひらの面積が第1閾値を上回る場合には手を閉じる誘導を行い、手のひらの面積が第2閾値を下回る場合には手を開く誘導を行ってもよい。なお、図8(a)および図8(b)の形状は、楕円に近似した手のひらの形状である。   The palm area may be used as a parameter of the shape of the living body part. For example, as illustrated in FIG. 8A, when the palm area is large, the hand is open. On the other hand, as illustrated in FIG. 8B, when the palm area is small, the hand is closed. Therefore, using the first threshold value and the second threshold value (<first threshold value), when the palm area exceeds the first threshold value, guidance for closing the hand is performed, and when the palm area is less than the second threshold value, You may be guided to open your hand. 8A and 8B are palm shapes that approximate an ellipse.

なお、上記各例では、認証用の生体部位として手のひらを用い、生体特徴として手のひら静脈を用いたが、それに限られない。例えば、認証用の生体部位として指を用いて、生体特徴として指静脈を用いてもよい。この場合、指の曲がり具合を誘導すればよい。   In each of the above examples, the palm is used as the biometric part for authentication and the palm vein is used as the biometric feature. However, the present invention is not limited to this. For example, a finger may be used as a biometric part for authentication, and a finger vein may be used as a biometric feature. In this case, what is necessary is just to guide | induce the bending condition of a finger | toe.

また、上記各例においては、認証処理の際に属性情報を取得することによって照合対象の登録生体特徴を特定する1:1認証について説明しているが、それに限られない。認証処理の際に属性情報を取得せずに照合用生体特徴と複数の登録生体特徴とを照合する1:N認証にも本実施例を適用することができる。この場合においては、属性情報を取得しないため、特定のユーザの曲率Krを利用することができない。そこで、平均的な曲率<Kr>を誘導に用いてもよい。ここで、曲率<Kr>は、生体認証装置が想定しているユーザの曲率の平均値である。つまり、想定している複数の利用者の平均的な曲率を誘導に用いることで、可能な限り手のひらの開き方の個性を反映させる。この際、1:1認証の場合とは異なり、特定の個人の手のひらの開き方(登録時曲率)を反映することができないため、判定閾値(図6のTh1,Th2)を1:1認証時よりも緩く設定することが望ましい。   Further, in each of the above examples, 1: 1 authentication for specifying a registered biometric feature to be verified by acquiring attribute information at the time of authentication processing has been described, but the present invention is not limited thereto. The present embodiment can also be applied to 1: N authentication in which matching biometric features and a plurality of registered biometric features are collated without acquiring attribute information during authentication processing. In this case, since the attribute information is not acquired, the curvature Kr of a specific user cannot be used. Therefore, an average curvature <Kr> may be used for guidance. Here, the curvature <Kr> is an average value of the curvature of the user assumed by the biometric authentication device. In other words, by using the average curvature of a plurality of assumed users for guidance, the individuality of how to open the palm is reflected as much as possible. At this time, unlike the case of the 1: 1 authentication, it is impossible to reflect the opening method (curvature at the time of registration) of a specific individual, so the determination threshold values (Th1 and Th2 in FIG. 6) are set to 1: 1 authentication. It is desirable to set it more loosely.

上記各例において、データベース20が、生体部位の生体特徴と当該生体部位の形状とを記憶する記憶部の一例として機能する。生体センサ105が、ユーザの生体部位の画像を取得する生体センサの一例として機能する。3次元形状算出部13が、生体センサが取得した画像において生体部位の形状を算出する算出部の一例として機能する。誘導制御部18が、算出部によって算出された形状と記憶部に記憶された形状との相対比較に基づいた誘導情報をユーザに提示する提示部の一例として機能する。認証部19が、記憶部に記憶された生体特徴と、提示部による誘導情報の提示後に生体センサが取得したユーザの生体部位の画像における生体特徴とを照合する照合部の一例として機能する。   In each of the above examples, the database 20 functions as an example of a storage unit that stores the biological features of the living body part and the shape of the living body part. The biosensor 105 functions as an example of a biosensor that acquires an image of a user's living body part. The three-dimensional shape calculation unit 13 functions as an example of a calculation unit that calculates the shape of the biological part in the image acquired by the biological sensor. The guidance control unit 18 functions as an example of a presentation unit that presents guidance information based on a relative comparison between the shape calculated by the calculation unit and the shape stored in the storage unit to the user. The authentication unit 19 functions as an example of a collation unit that collates the biometric feature stored in the storage unit and the biometric feature in the image of the user's biometric part acquired by the biometric sensor after the guidance information is presented by the presentation unit.

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。   Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to such specific embodiments, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist of the present invention described in the claims. It can be changed.

11 全体管理部
12 記憶部
13 3次元形状算出部
14 フィッティング部
15 曲率計算部
16 特徴抽出部
17 登録部
18 誘導制御部
19 認証部
20 データベース
100 生体認証装置
105 生体センサ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 General management part 12 Memory | storage part 13 Three-dimensional shape calculation part 14 Fitting part 15 Curvature calculation part 16 Feature extraction part 17 Registration part 18 Guidance control part 19 Authentication part 20 Database 100 Biometric authentication apparatus 105 Biometric sensor

Claims (8)

生体部位の生体特徴と当該生体部位の形状とを記憶する記憶部と、
ユーザの生体部位の画像を取得する生体センサと、
前記生体センサが取得した画像において、前記生体部位の形状を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された形状と前記記憶部に記憶された形状との相対比較に基づいた誘導情報を前記ユーザに提示する提示部と、
前記記憶部に記憶された前記生体特徴と、前記提示部による前記誘導情報の提示後に前記生体センサが取得した前記ユーザの生体部位の画像における生体特徴とを照合する照合部と、を備えることを特徴とする生体認証装置。
A storage unit for storing the biological features of the biological part and the shape of the biological part;
A biosensor for acquiring an image of a user's biological site;
In the image acquired by the biological sensor, a calculation unit that calculates the shape of the biological part;
A presentation unit that presents guidance information to the user based on a relative comparison between the shape calculated by the calculation unit and the shape stored in the storage unit;
A collation unit that collates the biometric feature stored in the storage unit and the biometric feature in the image of the user's biometric part acquired by the biometric sensor after the guidance information is presented by the presentation unit. A biometric authentication device.
前記照合部は、前記相対比較における相違度が閾値以下となった場合に、前記記憶部に記憶された前記生体特徴と、前記生体センサが取得した前記ユーザの生体部位の画像における生体特徴とを照合することを特徴とする請求項1記載の生体認証装置。   The collation unit includes the biometric feature stored in the storage unit and the biometric feature in the image of the biometric part of the user acquired by the biometric sensor when the degree of difference in the relative comparison is equal to or less than a threshold value. The biometric authentication device according to claim 1, wherein collation is performed. 前記算出部は、前記生体部位の形状として曲率を算出することを特徴とする請求項1または2記載の生体認証装置。   The biometric authentication apparatus according to claim 1, wherein the calculation unit calculates a curvature as the shape of the biological part. 前記算出部は、前記生体部位を2次曲面へフィッティングすることによって曲率を求めることを特徴とする請求項3記載の生体認証装置。   The biometric authentication apparatus according to claim 3, wherein the calculation unit obtains a curvature by fitting the biological part to a quadric surface. 前記生体部位は、手のひらであることを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の生体認証装置。   The biometric authentication apparatus according to claim 1, wherein the biometric part is a palm. 前記記憶部に記憶された形状は、複数のユーザの形状から得られた形状であることを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の生体認証装置。   The biometric authentication apparatus according to claim 1, wherein the shape stored in the storage unit is a shape obtained from a plurality of user shapes. 記憶部が、生体部位の生体特徴と当該生体部位の形状とを記憶し、
生体センサが取得したユーザの生体部位の画像において、前記生体部位の形状を算出部が算出し、
前記算出部によって算出された形状と前記記憶部に記憶された形状との相対比較に基づいた誘導情報を提示部が前記ユーザに提示し、
前記記憶部に記憶された前記生体特徴と、前記提示部による前記誘導情報の提示後に前記生体センサが取得した前記ユーザの生体部位の画像における生体特徴とを照合部が照合する、ことを特徴とする生体認証方法。
The storage unit stores the biological features of the biological part and the shape of the biological part,
In the image of the user's biological part acquired by the biological sensor, the calculation unit calculates the shape of the biological part,
The presentation unit presents guidance information based on a relative comparison between the shape calculated by the calculation unit and the shape stored in the storage unit to the user,
The collation unit collates the biometric feature stored in the storage unit with the biometric feature in the image of the user's biological part acquired by the biometric sensor after the guidance information is presented by the presentation unit. Biometric authentication method.
生体部位の生体特徴と当該生体部位の形状とを記憶する処理と、
生体センサが取得したユーザの画像において、前記生体部位の形状を算出する処理と、
算出された形状と記憶された形状との相対比較に基づいた誘導情報を前記ユーザに提示する処理と、
記憶された前記生体特徴と、前記誘導情報の提示後に前記生体センサが取得した前記ユーザの生体部位の画像における生体特徴とを照合する処理と、を実行させることを特徴とする生体認証プログラム。
A process of storing the biological features of the biological part and the shape of the biological part;
In the user image acquired by the biological sensor, a process of calculating the shape of the biological part;
A process of presenting the user with guidance information based on a relative comparison between the calculated shape and the stored shape;
A biometric authentication program that executes a process of collating the stored biometric feature with a biometric feature in an image of the user's biometric part acquired by the biometric sensor after the guidance information is presented.
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