CN104246820A - 个人认证方法以及个人认证装置 - Google Patents

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Abstract

本发明，利用可视光用图像取得单元(例如可视光用相机)所拍摄的一个原始图像数据，并从其中提取被认证者手掌的静脉图案特征和掌纹形状特征，是一种为了简单进行高精度个人认证的技术。认证用光源11，将至少包含可见光区域内红光的光，向人体手掌进行照射。认证用图像取得单元12，从认证用光源11照射到人体手掌后被反射出来的光所构成的光，取得至少一张反射图像。认证用图像处理单元13，对反射图像进行图像处理后，从上述一张反射图像中，分别提取手掌的认证用掌纹形状和静脉图案，生成认证用数据。

Description

个人认证方法以及个人认证装置
技术领域
本发明是利用生物信息来进行个人认证的一种技术。详细而言，本发明就是从一个手掌图像数据提取静脉图案和掌纹形状的复数生物信息，并利用这些生物信息来进行认证的技术。
背景技术
因掌纹为人体表面信息而容易取得其特征，但掌纹个人认证被认为比较弱于冒充身份。与此相反，静脉血管图案为体内信息，其优点为难以冒充身份，所以其运用也正在扩大。此外，最近为了提高生物认证精度，有人还建议使用生物复数要素的认证方法(多要素认证)，即，以静脉图案认证为基础再结合其它生物认证来进行认证。
例如，在专利申请公开2010-152706号公报(下述专利文献1)，建议使用手掌静脉图案和手掌轮廓形状相结合的两种要素认证。在专利申请公开2009-175810号公报(下述专利文献2)，建议使用手掌静脉图案和手指静脉图案进行认证的技术。在专利申请公开2006-120026号公报(下述专利文献3)，建议通过一次性动作从手指和手提取复数静脉图案的个人认证装置。
然而，要用这些技术来取得静脉图案，需要对人的手指或手照射近红外光来拍摄这些近红外光所构成的图像。由于近红外光易穿透生物体内，又在静脉部分吸收率高，所以只要是能够拍摄近红外光的相机，就可以取得图像显示静脉部分。但是，上述技术不便之处在于，需要必备能够发出近红外光而且可以拍摄近红外光的专用装置。
因此，发明者建议WO2012/014300号国际公开公报的技术，作为解决这些状况的手法之一。在本技术，将两台可视光用相机相对配置，再用这两台相机同时拍摄手背静脉图案和手掌掌纹形状，来进行个人认证。
现有技术文献：
(专利文献)
【专利文献1】专利申请公开2010-152706号公报
【专利文献2】专利申请公开2009-175810号公报
【专利文献3】专利申请公开2006-120026号公报
【专利文献4】WO2012/014300号国际公开公报
发明内容
发明要解决的课题
本发明是鉴于上述情况而被发明的。本发明主要目的为︰利用可视光用图像取得单元(例如可视光用相机)拍摄一张原始图像数据，并从其中提取被认证者手掌的静脉图案特征和掌纹形状特征，提供一种可以简单进行高精度个人认证的技术。【解决课题的手段】
项目1
一种认证图像取得装置，具备认证用光源、认证用图像取得单元、认证图像处理单元︰
上述认证用光源，将至少包含可见光区域内红光的光，向人体手掌进行照射；
上述认证用图像取得单元，获取由从上述认证用光源照射且在人体手掌反射的光形成的至少一张的反射图像；
上述认证图像处理单元，通过对上述反射图像进行图像处理，从一张上述反射图像中，分别提取手掌的认证用掌纹形状和静脉图案，进行生成认证用数据的处理。
项目2
系指项目1所记载的认证图像取得装置︰
上述认证图像处理单元，将对应上述反射图像的数据转换成基于RGB色彩空间R信号、G信号、B信号的灰度值，来进行提取上述掌纹形状的处理；而且，上述认证图像取得单元，作为色信号提取所述静脉图案，该色信号是通过将与反射图像对应数据转换成HSV色彩空间，改变该HSV色彩空间的H信号相位和S信号强度，然后将上述HSV色彩空间转换成RGB色彩空间以及CMYK色彩空间来获得
项目3
系指项目1或2所记载的认证图像取得装置︰
上述认证图像处理单元，将合成被提取的上述认证用掌纹形状和静脉图案，进一步进行生成上述认证用数据的处理。
项目4
系指项目1～3中任何一项所记载的认证图像取得装置︰
上述认证用光源和上述图像取得单元，被安装在一个移动终端。
项目5
系指项目4所记载的认证图像取得装置︰
上述移动终端，具有可向外发射包含红光的光的显示画面；
上述认证用光源，由上述显示画面构成。
项目6
系为一种模板图像取得装置，
具备模板用光源、模板用图像取得单元、模板图像处理单元以及模板数据记忆单元︰
上述模板用光源，至少包括可见光区域内红光的光，可向人体手掌进行照射；
上述模板用图像取得单元，获取由从所述模板用光源照射且在人体手掌反射的光所形成的至少一张反射图像；
上述模板用图像处理单元，对上述反射图像进行图像处理后，从一张上述反射图像中，分别提取上述手掌的模板用掌纹形状和静脉图案，进行模板数据的生成处理。
上述模板数据记忆单元，储存上述模板数据。
项目7
系指一种个人认证系统，
具备项目1～5中任何一项所记载的认证图像取得装置、项目6所记载的模板图像取得装置以及匹配单元︰
上述匹配单元，通过对上述认证图像取得装置所取得的上述认证用数据和上述模板数据记忆单元储存的上述模板数据进行匹配，而进行个人认证。
项目8
系指项目7所记载的个人认证系统，还具备认证处理驱动装置、匹配结果变换装置以及匹配结果接收装置︰
上述认证处理驱动装置，在符合既定条件时，要求上述认证图像取得装置开始进行认证处理；
上述匹配结果变换装置，接收上述匹配单元的匹配结果；
而且，上述匹配结果变换装置，在上述匹配结果显示个人认证成功时，对该个人或该个人所使用的终端生成唯一代码；
上述匹配结果接收装置，接收上述匹配结果变换装置所生成的上述代码。
项目9
具备下面步骤的个人认证方法：
(1)获取由从至少发出可见光区内的红光的认证用光源照射且在人体手掌反射的光形成的至少一张反射图像的步骤；
(2)对上述一张反射图像进行图像处理后，从上述一张反射图像中，分别提取上述手掌的认证用掌纹形状和静脉图案来当作认证用数据的步骤；
(3)通过匹配上述认证用数据和预先登记好的模板数据，进行认证的步骤。
项目10
系指项目9所记载的个人认证方法︰
上述认证用数据，包括对应上述掌纹形状的第一认证用数据和对应上述静脉图案的第二认证用数据；
上述认证，包括第一次认证和在此认证后所进行的第二次认证；
上述第一次认证使用上述第一认证用数据，上述第二次认证使用上述第二认证用数据。
项目11
系指项目9所记载的个人认证方法︰
上述认证用数据，包括通过整合对应上述掌纹形状的第一认证用数据和对应上述静脉图案的第二认证用数据而构成的第三认证用数据；
上述认证使用上述第三认证用数据进行。
项目12
具备上述认证之前所进行的下列步骤的项目9～11中任何一项所记载的个人认证方法：
(A)获取由从至少发出可见光区域内的红光的模板用光源照射且在人体手掌反射的光形成的至少一张反射图像的步骤；
(B)通过对反射图像进行图像处理，从一张上述反射图像中，
分别提取上述手掌的模板用掌纹形状和静脉图案来作为模板数据的步骤；
(c)保存所述模板数据用于随后的认证的步骤。
项目13
系指一种电脑程序，在电脑执行项目9～12中任何一项所记载的方法。
发明效果：
根据本发明，利用可视光用图像取得单元所拍摄的一个原始图像数据，并从其中提取被认证者手掌的静脉图案特征和掌纹形状特征，提供一种可以简单进行高精度个人认证的技术。
附图说明
【图1】此框图，表示本发明一个实施例的个人认证装置概略结构。
【图2】此框图，表示认证图像取得装置概略结构。
【图3】此说明图，说明认证用以及模板用原始图像取得装置的使用例子。
【图4】此框图，表示模板图像取得装置概略结构。
【图5】此流程图，表示本发明一个实施例的个人认证方法概略流程。
【图6】此流程图，说明模板用图像的处理流程。
【图7】此说明图，说明经模板用以及认证用图像处理而得到的图像例子。
【图8】此流程图，说明认证用图像处理流程。
【图9】此概略框图，说明变形例子3。
具体实施方式
在下面参照附图，说明本发明的一个实施例。
有关本实施例的认证系统结构
首先根据图1，说明本发明一个实施例的认证系统结构。
此认证系统，具备认证图像取得装置1、模板图像取得装置2、匹配单元3(参照图1)。本实施例通过适当的网路或通信路径，在相互功能要素之间可以进行数据传送或接收。各功能框内功能要素也相同。
认证图像取得装置
认证图像取得装置1，具备认证用光源11、认证用图像取得单元12以及认证图像处理单元13(参照图2)。
认证用光源11，至少包括可见光区域内红光的光，可向人体手掌进行照射。构成认证用光源11的发光体(例如LED)，能放出至少包含可见光区域内红光的光。此外，太阳光和环境光基本上也可以被当成光源来使用。但是，以人工光为光源，并正确把握照射光的波长范围，就可以提高认证精度。这里所说的红色光指的是在此说明书中波长大约为580～750μM的光谱(所谓红色系光谱)，但最适合的波长可以通过进行实验来决定。橙色系(波长约为590～630μM)光谱被认为更适合。另外，光源只要能放出这些波长范围内的光即可，但也可以包括其它波长。而且也可以通过滤光取得想要的光谱来当作光源。但是，红色光以外的可视光，在提取静脉图案时可能会造成干扰，因此为了减少干扰，最好仅限于红色光发光源。
认证用图像取得单元12，从认证用光源11照射到人体手掌后被反射出来的光所构成的光，至少取得一张反射图像(即图像数据)。
这种认证用图像取得单元12，可以由数码相机或图像扫描器等适当的装置来构成。或者图像取得单元12，可以由安装在移动终端的相机来构成。
认证图像处理单元13，对反射图像进行图像处理后，从一张反射图像中分别提取手掌的认证用掌纹形状和静脉图案，进行认证用数据的生成处理。
认证图像处理单元13，将对应手掌反射图像的数据转换成基于RGB色彩空间R信号、G信号、B信号灰度值，进行提取上述掌纹形状的处理。
而且，认证图像处理单元13，将对应手掌反射图像的数据转换成HSV色彩空间，改变这个HSV色彩空间上的H信号相位和S信号强度，然后将HSV色彩空间转换成RGB色彩空间以及CMYK色彩空间，把其中所得到的当作色彩信号，提取静脉图案。有关这些图像处理的细节将在后面叙述。
认证图像处理单元13，在这种实施例，将合成被提取的上述认证用掌纹形状和静脉图案，进一步进行生成上述认证用数据的处理。
认证用光源11和图像取得单元12，安装在一个移动终端。其实际安装例子如图3所示。在这里移动终端6，使用所谓智能手机。图中符号8表示人手。
移动终端6，具备显示画面61，包括红色光，可向外部放出光；还具备附属相机62。而且，在图3的具体例子中，认证用光源由显示画面61构成，认证用图像取得单元由相机62构成。另外，在图3中移动终端6，具有背光让显示画面61发出光(无图可示)，而来自背光的光穿透显示画面，可以让显示画面61发出光。一般来说，大多数智能手机的显示画面为液晶屏幕。液晶面板可以通过控制滤色片和偏振滤光片来调整从背光出来的光的穿透色和穿透量。因此可以通过控制液晶面板来调出适合于本实施例的波长范围的光，作为本实施例的光源。
模板图像取得装置
模板图像取得装置2，具备模板用光源21、模板用图像取得单元22、模板图像处理单元23以及模板数据记忆单元24(参照图4)。
模板用光源21，将至少包含可见光区域内红光的光，可向人体手掌进行照射。模板用光源21，与上述认证用光源11可具有同样结构。另外，也可以把一个光源用在这两个用途上。
模板用图像取得单元22，从模板用光源21发出光到人体手掌后被反射出来的光所构成的光，至少取得一张反射图像。模板用图像取得单元22，与上述认证用图像取得单元12可以具有同样结构。另外，也可以把一个图像取得单元(例如相机)用在这两个用途上。
模板图像处理单元23，对反射图像进行图像处理后，从一张反射图像中分别提取手掌模板用掌纹形状和静脉图案，进行模板数据的生成处理。模板图像处理单元23的处理内容，可以与上述认证图像处理单元13相同，因此可以把这两者当成同一电脑来使用或电脑程序来安装。
模板数据记忆单元24，记忆模板数据。模板数据记忆单元24，比如可以由电脑用记忆体构成。另外，模板数据记忆单元24，也可以把硬碟、光碟、磁光碟、半导体记忆体等可记录数位数据的适当装置来构成。
匹配单元3，匹配认证图像取得装置1所取得的认证用数据和模板数据记忆单元24所记忆的模板数据来进行个人认证。有关认证处理的具体处理内容将在后面叙述。
个人认证的顺序
接下来参照图5～图8，来说明利用上述个人认证系统的个人认证方法。
整体顺序
本实施例的个人认证整体流程如图5所示。
图5SA-1
首先，拍摄使用者的手掌，取得模板用图像，利用此模板图像生成模板数据。
图5SA-2
然后，在进行认证时，拍摄使用者的手掌来取得认证图像，利用此认证图像生成认证用数据。
图5SA-3
最后，再匹配模板数据和认证用数据，利用其相似度进行个人认证。
以下进一步详细说明上述各种处理。
模板图像处理
图6步骤SB-1
在认证处理以前，按照下面顺序进行模板用图像处理。首先从模板用光源21向人体手掌照射光，其光至少要包括可见光区域内红色光。然后，模板用图像取得单元22，从人体手掌被反射出来的光所构成的光，至少取得一张反射图像。这时候，在模板用图像取得单元22以硬件方式所取得的图像，没有必要一定是RGB色彩空间。很多一般装置(例如相机)都是以硬件方式取得YUV色彩空间数据。此时，例如将YUV色彩空间数据以软件方式转换后再生成RGB色彩空间数据，可以在后面的计算使用。当然，模板用图像取得单元22，也可以以硬件方式取得RGB色彩空间数据。此外，RGB色彩空间与YUV色彩空间处于可以互相变换的补色关系。
图6步骤SB-2
接着，模板图像处理单元23，对反射图像进行图像处理后，从一张上述反射图像中，提取上述手掌的模板用掌纹形状来当作第一模板数据(参照图7(A))。对图7(A)的形状进行抽象化后，第一模板数据可以只是如图7(B)掌纹部分的形状数据。
模板图像处理单元23，将转换模板用图像处理单元22所取得的RGB色彩空间数据，例如生成位图图像后，再转换成灰度图像来提取掌纹形状特征。所谓掌纹就是手掌上细微的凹凸所显示出来的纹路，因个人有不同的形状特征。
提取掌纹形状的方法可以利用现有的技术。例如，可以对原始图像进行灰度化并适用拉普拉斯滤波器，从原始图像中生成表示掌纹的边缘图像。
在本实施例，为了提取后述的静脉图案，对手掌照射可视光中的红色光。所以，可以认为图像的色彩特征将被均匀化。因此也可以预测在本实施例所得到的反射图像，其像素间色彩特征皆以相似。为了从这种反射图像中，强调并取得掌纹的形状特征，尤其是手相线，在本实施例，最好对原始图像进行低通滤波器处理后，再用賈柏濾波器进行边缘强调，生成灰度图像，进而对被生成的灰度图像进行侵蚀处理，来生成强调掌纹形状，尤其是强调手相线的第一模板数据。低通滤波器、賈柏滤波器以及侵蚀手法已被广为人知，因此在这里省略详细说明。
图6步骤SB-3
与此并行或依前后，模板图像处理单元23，对反射图像进行图像处理后，从一张上述反射图像中，提取上述手掌的模板用静脉图案来当作第二模板数据(参照图7(c))。对图7(c)的形状进行抽象化后，第一模板数据可以只是如图7(d)静脉部分的形状数据。有关静脉图案的提取处理，将在下面详细说明。
在模板用图像取得单元22所取得的原始图像中，掌纹以皮肤表面信息强烈出现，静脉图案数据则以皮肤下面信息相对较弱。这是因为光源采用可见光区域内光谱。要从这种原始图像提取静脉图案，首先需要发现静脉图案出现强烈的数据信息，同时要清除静脉信息难以出现的数据信息。在这里根据本发明人所见，对手掌照射红色光所得到的图像中，显出静脉图案最强烈的为CMYK色彩空间M(洋红色)信号，而不显出静脉图案反表露掌纹形状的则为RGB色彩空间G信号。
再来，在这两种色彩信号上，再加上皆在静脉和掌纹形状容易出现的RGB色彩空间R信号，再进行下面所说明的处理，而生成第二模板数据。
首先，将原始图像中各像素的RGB值转换成HSV后映射在色调环上。然后将映射在色调环上的R信号值、G信号值、B信号值(即HSV空间色相H相位)调到被设定适当的值。进而将HSV空间色度(S值)强度(大小)设定为适当值。这里的变化量可以通过进行实验来决定。
将上述RGB色彩空间的图像数据转换成HSV空间，一般可以使用下面公式。
H＝60*(G-B)/(MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B])if R＝MAX[R,G,B]
H＝60*(B-R)/(MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B])+120 if G＝MAX[R,G,B]
H＝60*(R-G)/(MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B])+240 if B＝MAX[R,G,B]
S＝MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B]
V＝MAX[R,G,B]
在本实施例，对RGB色彩空间R信号和G信号，将HSV空间色度(S值)向负方向衰减30％而生成R’信号和G’信号。另外对CMYK色彩空间M(洋红色)信号，移动HSV空间H相位+15°，并将S值向负方向衰减30％而生成M’信号。此外，色调的移动幅度(即变更幅度)和色度变更值，皆通过进行实验来决定。
经上述处理，可以取得与当初RGB空间以及CMYK空间数据而不同的R’信号、G’信号以及M’信号空间数据。在本实施例以这种方式所得到的R′、G′、M’空间数据，可分别以8bit(256色级)灰度图像来表现。
GPvein＝(α1＊R’+α2＊M’-α3＊G’)
在这里
GPvein：从R’信号、G’信号以及M’信号值所得到的灰度数据：
R’：将上述RGB色彩空间R信号值转换成HSV表色系，并变更色度(-30％)后返回到RGB表色系的值；
G’：将上述RGB色彩空间G信号值转换成HSV表色系，
并变更色度(-30％)后返回到RGB表色系的值
M’：将上述CMYK色彩空间洋红色信号转换成HSV表色系，
并变更色调(+15°)，色度(-30％)后返回到CMYK表色系的值α：系数(进行实验来决定)。
例如，作为实验值最适合的系数值为
GPvein＝(0.6＊R’+0.6＊M’-0.2＊G’)
在这里，上述GPvein的计算在各像素进行，但是如果在各像素的计算结果为0以下将GPvein值视为0，如果在各像素的计算结果在255以上将GPvein值视为255。这样就可以得到静脉图案被强调的灰度图像来生成第二模板数据。
此外，在上面已经叙述了利用RGB色彩空间R信号和G信号、CMYK色彩空间洋红色信号的例子，但另外也可以追加使用RGB色彩空间B信号以及CMYK色彩空间青蓝色信号、黄色信号。
而且在上面叙述，就直接使用了RGB色彩空间以及CMYK色彩空间，但也可以让跟RGB色彩空间可以互相转换的色彩空间(例如YCbCr、YIQ、Luv、Lab、XYZ)来代替RGB色彩空间，并提取模板图像或认证图像数据特征。即，所谓RGB空间数据以及与其可以转换的色彩空间数据，可以借由所定的数学公式来进行互相转换。因此，上述所定数据转换的介入，同样也适用于利用RGB色彩空间以外数据的状况。所以，替代本发明中表示RGB空间特征的数据，而利用在其它色彩空间映射这个数据所得到的数据来表示图像特征，或利用这样被表现出来的特征量来进行认证，皆包括在本发明的范围之内。
对上面所说明的各系数，可以通过进行实验来决定最适当值。系数有时候也可以是负值。而且，上述系数α根据外部的光源环境(例如亮度)，一般通过进行实验来决定。
图6步骤SB-4
此外，模板图像处理单元23，将合成第一模板数据和第二模板数据来生成灰度值模板数据(第3模板数据)(参照图7(e))。虽然是被合成的模板数据，但如图7(f)也可以使用被抽象化后的数据。
具体而言，可以按照下面方法，来合成出现掌纹形状特征的第一模板数据GPpalm和出现静脉图案特征的第二模板数据GPvein。
如果假设上述GPpalm和GPvein皆为8bit256色级灰度图像，模板数据可以被生成如下。
模板数据(GP)＝0.5GPpalm+0.5GPvein(但255以上的值视为255来处理)
在这里设定系数为0.5，表示均等分合成第一模板数据和第二模板数据的情形，但也可以对其中某一方进行加权。
图6步骤SB-5
接着，模板图像处理单元23，对模板数据灰度值进行二值化。
模板数据(TD)的二值化，例如在每个像素或每个框内取得移动平均等，可以通过一般手法来进行，因此在这里省略详细说明。
图6步骤SB-6
接着，模板图像处理单元23，提取模板数据特征。例如利用霍夫变换，是被广为人知的提取特征方法。这个方法对候补直线进行投票，而把投票数多的当作特征直线来进行提取。可以判断这样被提取的直线表示该图像的特征。用霍夫变换来提取特征的方法也被众所周知，因此在这里省略详细说明。
图6步骤SB-7
接着，模板图像处理单元23，对提取特征的数据(例如直线)进行坐标变换。
具体而言，以特征来被提取的直线群，例如被表示为ρ＝X*cosθ+Y*sinθ，所以可以被表现成(ρ,θ)空间内点群。对这个(ρ，θ)空间数据进行Fourier变换后，再进行后处理用坐标变换ρ→log(ρ)。另外，在这个坐标变换，为方便其后处理，像log(ρi)-log(ρi-1)取得差分。
像这种坐标变换也被广为人知，所以在这里省略详细说明。在这个实施例，通过坐标变换(包括差分计算)所得到的数据，就是表示模板图像特征的数据。
图6步骤SB-8
接着，模板图像处理单元23，为了其后的认证，将上述被处理后的模板数据，保存在模板数据记忆单元24。通常在匹配之前进行上述处理。有关匹配处理将在后面叙述。
认证图像处理
在下面说明认证图像处理。认证图像处理基本上可以与模板图像处理一样进行。
图8步骤SC-1
首先，认证用光源11，将至少包含可见光区域内红光的光，向人体手掌进行照射。然后，认证用图像取得单元12，从人体手掌被反射出来的光所构成的光，至少取得一张反射图像。
图8步骤SC-2
接着，认证图像处理单元13，对反射图像进行图像处理后，从一张上述反射图像中，提取上述手掌的认证用掌纹形状来当作第一认证用数据(参照图7(a))。对图7(a)的形状进行抽象化后，第一认证用数据可以只是如图7(b)掌纹部分的形状数据。此外，是否要进行抽象化，则对应生成模板数据时的处理来决定。
图8步骤SC-3
与此并行或依前后，认证图像处理单元13，对反射图像进行图像处理后，从一张上述反射图像中，提取上述手掌的认证用静脉图案来当作第二认证用数据(参照图7(c))。对图7(c)的形状进行抽象化后，第一认证用数据可以只是如图7(d)静脉部分的形状数据。
图8步骤SC-4
并且，认证图像处理单元13，将合成第一认证用数据和第二模板数据来生成认证用数据灰度值(参照图7(e))。虽然是被合成的认证用数据(第三认证用数据)，但如图7(f)也可以使用被抽象化后的数据。
图8步骤SC-5
接着，认证图像处理单元13，对认证用数据灰度值进行二值化。
图8步骤SC-6
接着，认证图像处理单元13，提取认证用数据特征。
图8步骤SC-7
接着，认证图像处理单元13，对提取特征的数据进行坐标变换。
图8步骤SC-8
接着，为了其后的认证，将上述被处理后的认证用数据，暂时保存在认证数据记忆单元(无图可示)。
匹配处理
经上述处理后，如图5步骤SA-3所示，匹配单元3，匹配模板数据和认证用数据，利用其相似度来进行个人认证。在一个利用相似度来进行认证的例子中，从上述步骤SB-7以及步骤SC-7所生成的数据(坐标变换后的数据)当中算出一维相位相关。结果，可以计算出认证图像对模板图像的转角(θ)以及倍率(ρ)。在本实施例，阈值可以采用(ρ，θ)空间内一维相位相关最大值或从其周边所得到的值，而进行个人同一性判定。一维相位相关法也是一种众所周知的技术，在这里省略详细说明。另外，也可以使用一维相位相关法以外的手法。
根据本实施例，利用可视光用图像取得单元(例如可视光用相机)拍摄一个原始图像数据，并从中提取被认证者手掌的静脉图案特征和掌纹形状特征，就可以非常简单地进行高精度的个人认证。因此，就可以实现装置的简化、轻量化以及低成本化。
并且，在本实施例，因为可以利用一个光源(放出红色光的)来提取掌纹和静脉，在这点上也可以实现装置的简化、轻量化以及低成本化。但在本发明也可以利用复数光源。
变形例1
在上述实施例，将合成显示掌纹形状和静脉图案的数据，生成模板用数据以及认证用数据。但在进行两个阶段的认证时，可以省略这种合成。
即，模板图像取得装置，首先准备对应掌纹形状的第一模板用数据和对应静脉图案的第二模板用数据来当作模板数据。而一方面，认证图像取得装置，取得对应掌纹形状的第一认证用数据和对应静脉图案的第二认证用数据来当作认证用数据。然后，匹配单元对第一认证用数据和第一模板用数据进行匹配，进行第一次认证。接着，只有通过第一次认证时，才匹配第二认证用数据和第二模板用数据，进一步进行第二次认证。像这样分阶段来进行认证，就可以减少传送静脉信息到匹配单元的频度。以此可以减轻通信路径以及匹配单元的负荷。
另外，在上述实施例中，第一模板数据和第二模板数据各采用其灰度图像，将合成这两个第一模板数据和第二模板数据来生成灰度图像的模板数据GP，然后在步骤SB-5再进行二值化。但是，也可以在生成第一和第二模板数据的处理阶段进行二值化后，再合成这些被二值化的第一以及模板数据来生成一个被整合的模板数据。对认证用数据也相同。
变形例2
在上述实施例的步骤SB-3，进行了“对RGB色彩空间R信号和G信号，衰减HSV空间色度(S值)而生成R’信号和G’信号，对CMYK色彩空间M(洋红色)信号，移动HSV空间H相位并衰减S值而生成M’信号”的处理。在变形例2，将进行下面处理来代替这种处理。
对RGB色彩空间R信号、G信号以及B信号，将HSV空间H＝0～60°范围色度(S值)设到0.1倍，并移动整个色调(H)+115°，而生成RGB表色系R′信号、G′信号以及B′信号。另外对CMYK色彩空间M(洋红色)信号，将HSV空间色度值向负方向衰减30％而生成CMYK表色系M’信号。色调的移动幅度(即变更幅度)和色度变更值，通过进行实验来决定。
经上述处理，可以取得与当初RGB空间以及CMYK空间数据而不同的R’信号、G’信号、B’信号以及M’信号空间数据。在变形例2，这样得到的R′、G′、B’以及M’信号空间的数据，可分别以8bit(256色级)灰度图像GPvein来表现。
GPvein＝(α1＊R’+α2＊G’-α3＊B’-α4＊M’)
在这里GPvein：从R’信号、G’信号、B’信号、M’信号值所得到的灰度数据：
R’：将RGB色彩空间R信号值转换成HSV空间，
并变更色度(S)和色调(H)后返回到RGB表色系得到的值
G’：将RGB色彩空间的G信号的值转换成HSV空间，
并变更色度(S)和色调(H)后返回到RGB表色系得到的值
B’：将RGB色彩空间的B信号的值转换成HSV空间，
并变更色度(S)和色调(H)后返回到RGB表色系得到的值
M’：将上述CMYK色彩空间的洋红色信号转换成HSV空间，
并变更色度后返回到CMYK表色系得到的值
α：系数(通过进行实验决定)。
例如，作为实验值最适合的系数值为
GPvein＝(0.5＊R’+0.1＊G’-0.05＊B’-0.1＊M’)
在这里，上述GPvein的计算在各像素进行，但是如果在各像素的计算结果为0以下将GPvein值视为0，如果在各像素的计算结果在255以上将GPvein值视为255。这样就可以得到静脉图案被强调的灰度图像来生成第二模板数据。在步骤SC-3的认证用数据生成，同样也可以进行上述处理。
如果将本实施例的认证系统安装在智能手机等移动终端，因有可能在不同地方取得模板用图像和认证用图像，所以可以认为取得这两种图像时的光源环境变动会很大。根据变形例2的处理，可以得到耐于光源环境的模板数据或认证用数据。变形例2中其它结构与上述实施例相同，所以在这里省略详细说明。
变形例3
在上述实施例，认证系统具备认证图像取得装置和模板图像取得装置以及匹配单元。而变形例3的系统，进一步具备认证处理驱动装置41和匹配结果变换装置42以及匹配结果接收装置43(参照图9)。在下面例子，假设其结构为：认证图像取得装置1和匹配单元3以及匹配结果变换装置42被安装在智能手机等移动终端，而认证处理驱动装置41和匹配结果接收装置43则被安装在伺服器，然后这两者并借由网路来互相进行通信。当然，像这种系统结构只不过是一个例子而已，其它结构也是可能的。
认证处理驱动装置41，在符合既定条件时，对认证图像取得装置1，要求开始进行认证处理(例如，从图8步骤SC-1以后顺序开始)。例如，认证处理驱动装置41根据移动终端传送到伺服器的位置信息，当该移动终端进入所定区域时，也可以将认证处理驱动装置41的认证处理要求传送到终端。另外在其它结构，移动终端可以具备对应NFC(Near FieldCommunication)的IC晶片，当移动终端进入到对应NFC的其它IC晶片无线区域时，该移动终端可以要求伺服器开始进行认证处理。另外，也可以将规格设计成将本实施例中的个人认证系统的认证结果传送到伺服器。更具体说明，例如，若将NFC对应的信用卡罩在智能手机(对应移动终端的一个例子)上，安装在智能手机内的个人认证系统开始启动，如认证为本人时，传送结果到计费伺服器，系统就可以向信用卡收取费用。或者也可以用认证处理驱动装置41来取代伺服器，安装在用IPv6(Internet ProtocolVersion 6)网路连线的各种信息型家电或汽车上。例如，如果汽车侦测出移动终端进入到车内时，汽车上的认证处理驱动装置41可以开始进行认证处理。这时候，汽车也可以安装认证图像取得装置1或匹配单元3。
匹配结果变换装置42，从匹配单元3接收匹配结果。而且匹配结果变换装置42，在匹配结果显示个人认证成功时，对该个人或该个人使用的终端生成唯一代码。将匹配单元3的匹配结果通过公共网路传送时，有时候会不适合个人信息保护。所以，在这个变形例3，根据匹配单元3的匹配结果，来生成另外一个唯一代码后，再把这个代码借由网路传送到匹配结果接收装置43。
更具体而言，在此例子，匹配结果变换装置42，只有当匹配单元3的匹配结果识别出其对象为本人时，才在使用者终端(例如，智能手机或PC)生成所定的唯一代码。所谓所定的唯一代码，例如，指事先储存在匹配结果变换装置42的电子证明书。或者也可以使用终端固有的Open ID。在这种情形，可以使用Open ID来进行个人认证。或者唯一代码，也可以使用公家机构的国民固有号码(例如，国民ID或居民卡ID)。
匹配结果接收装置43，接收匹配结果变换装置42所生成的代码。匹配结果接收装置43，利用所得到的匹配结果，例如，可以向电子结帐处理装置(无图可示)要求进行处理。在变形例3中其它结构与上述实施例相同，因此在这里省略详细说明。
本实施例中的方法，可以利用在电脑可执行的电脑程序来执行。另外，这个程序可以储存在电脑可以读取的各种媒介上面。
此外，本发明的范围不仅限定于上述实施例，只要在不脱离本发明主旨的范围内当然可以加以各种变更。
例如，上述各组成要素只要以功能框来存在即可，不一定需要独立的硬体来存在。另外，安装方法即可利用硬体也可利用电脑软体，而且本发明也可以集合复数功能要素来实现一个功能要素。本发明也可以由一个功能要素来实现复数功能要素。
而且，功能要素可以配置在不同物理空间。这时，可以透过网路来连接各功能要素。
在下面，举几个有关各功能要素的代表性配置例子，但并非只限于这些。
总而言之，安装只要可以实现必要功能即可。
(1)以下构成要素都在同一装置内时
·模板图像取得装置2；
·认证图像取得装置1；
·匹配单元3。
(2)模板图像取得装置2、认证图像取得装置1和匹配单元3，分别被安装在不同终端，并互相经通信路径连接时。
(3)只有匹配单元3，被安装在与认证图像取得装置1以及模板图像取得装置2不同的装置，并互相经通信路径连接时。
(4)只有模板图像取得装置2，被安装在与认证图像取得装置1以及匹配单元3不同的装置，并互相经通信路径连接时。
(5)只有证图像取得装置1，被安装在与模板图像取得装置2以及匹配单元3不同的装置，并互相经通信路径连接时。
(6)模板图像取得装置2，被安装在复数装置而不是在单一装置时，例如会有以下情形。
(6-1)模板用图像取得单元22，被安装在一个装置，经通信路径传送在单元拍摄的图像到被安装在其它装置的模板图像处理单元23和模板数据记忆单元24，进行处理。
(6-2)在模板图像处理单元23经过处理的数据，经通信路径被传送到模板数据记忆单元24后，被记录在那里。
(6-3)在一个装置进行模板图像处理单元23的部分处理(例如，图6步骤SB-6为止的处理)，经通信路径传送其结果到另外别的装置再进行后续处理。这时候，从地理上被配置在不同点的复数装置，构成模板图像处理单元23。
(6-4)将在模板图像处理单元23所处理的结果(例如，在图6步骤SB-7所得到的数据)分解为两个参数后，经由通信路径分别传送到配置在不同地方的两个模板数据记忆单元24保存。在这里，其中一个模板数据记忆单元24，也可以配置在模板图像取得装置2内。这时候，从地理上被配置在不同地方的两个记忆装置，构成本发明的模板数据记忆单元。
(7)认证图像取得装置1，被安装在复数装置而不是在单一装置时，基本上与上述模板图像取得装置2的情形相同，例如会有以下例子。
(7-1)在认证图像取得装置1的认证用图像取得单元12，经通信路径传送所拍摄的图像到被安装在其它装置的认证图像处理单元13来进行处理。
(7-2)在一个装置进行认证图像处理单元13的部分处理(例如，图8步骤SC-6的数据)，经通信路径传送其得到的数据到被安装在其它装置的认证图像处理单元13，再进行后续的处理。这时候，认证图像处理单元13由复数装置来构成。
(8)将从一张反射图像所得到的认证用掌纹形状数据和静脉图案数据，分别分散到不同装置来当作第一认证用数据和第二认证用数据使用或保存。第一认证用数据和第二认证用数据在集合性上相当于上述例子中模板数据的一个例子。利用这样被分离保存的各种数据，也可按照上述实施例或变形例的手法来进行图像取得、图像处理或匹配。
编码说明：
1  认证图像取得装置
11  认证用光源
12  认证用图像取得单元
13  认证图像处理单元
2  模板图像取得装置
21  模板用光源
22  模板用图像取得单元
23  模板图像处理单元
24  模板数据记忆单元
3  匹配单元
6  移动终端
61  显示画面
62  相机
8  使用者的手

Claims (13)

1.一种认证图像取得装置，其特征在于，
具备认证用光源、认证用图像取得单元、认证图像处理单元；
所述认证用光源，被构成为能够将至少包含可见光区域内红光的光，向人体手掌进行照射；
所述认证用图像取得单元，被构成为获取由从所述认证用光源照射且在人体手掌反射的光形成的至少一张的反射图像；
所述认证图像处理单元，被构成为通过对所述反射图像进行图像处理，从所述一张所述反射图像中，分别提取手掌的认证用掌纹形状和静脉图案，进行生成认证用数据的处理。
2.根据权利要求1所述的认证图像取得装置，其特征在于，
所述认证图像处理单元，被构成为通过将与所述反射图像对应的数据转换成基于RGB色彩空间的R信号、G信号、B信号的灰度值，来进行提取所述掌纹形状的处理；
所述认证图像取得单元，被构成为作为色信号提取所述静脉图案，该色信号是通过将与反射图像对应数据转换成HSV色彩空间，改变该HSV色彩空间的H信号相位和S信号强度，然后将所述HSV色彩空间转换成RGB色彩空间以及CMYK色彩空间来获得。
3.根据权利要求1或2所述的认证图像取得装置，其特征在于，
所述认证图像处理单元，被构成为通过合成被提取的所述认证用掌纹形状和静脉图案，进一步进行生成所述认证用数据的处理。
4.根据权利要求1～3中任何一项所述的认证图像取得装置，其特征在于，
所述认证用光源和所述图像取得单元，被安装在一个移动终端。
5.根据权利要求4所述的认证图像取得装置，其特征在于，
所述移动终端，具有可向外发射包含红光的光的显示画面；
所述认证用光源，由所述显示画面构成。
6.一种模板图像取得装置，其特征在于，
具备模板用光源、模板用图像取得单元、模板图像处理单元、模板数据记忆单元；
所述模板用光源，被构成为能够向人体手掌发射在至少含可见光区域内红光的光；
所述模板用图像取得单元，被构成为获取由从所述模板用光源照射且在人体手掌反射的光所形成的至少一张反射图像；
所述模板用图像处理单元，被构成为通过对所述反射图像进行图像处理，从一张反射图像中，分别提取所述手掌的模板用掌纹形状和静脉图案，进行模板数据的生成处理；
所述模板数据记忆单元，被构成为储存所述模板数据。
7.一种个人认证系统，其特征在于，具备权项1～5中任何一项所述的认证图像取得装置、权利要求6所述的模板图像取得装置以及匹配单元；
所述匹配单元，被构成为通过对所述认证图像取得装置取得的所述认证用数据和所述模板数据记忆单元储存的所述模板数据进行匹配，从而进行个人认证。
8.根据权利要求7所述的个人认证系统，其特征在于，
还具备认证处理驱动装置、匹配结果变换装置以及匹配结果接收装置；
所述认证处理驱动装置，被构成为在符合既定条件时，要求所述认证图像取得装置开始进行认证处理；
所述匹配结果变换装置，被构成为接收所述匹配单元的匹配结果；
所述匹配结果变换装置，被构成为当所述匹配结果显示个人认证成功时，对该个人或该个人所使用的终端生成唯一代码；
所述匹配结果接收装置，被构成为接收由所述匹配结果变换装置所生成的代码。
9.一种个人认证方法，其特征在于，具备下面步骤：
(1)获取由从至少发出可见光区内的红光的认证用光源照射且在人体手掌反射的光形成的至少一张反射图像的步骤；
(2)通过对所述一张的反射图像进行图像处理，从所述一张反射图像中，分别提取所述手掌的认证用掌纹形状和静脉图案作为认证用数据的步骤；
(3)通过匹配所述认证用数据和预先登记好的模板数据进行认证的步骤。
10.根据权利要求9所述的个人认证方法，其特征在于，
所述认证用数据，包括对应所述掌纹形状的第一认证用数据和对应所述静脉图案的第二认证用数据；
所述认证，包括第一次认证和在第一次认证后所进行的第二次认证；
所述第一次认证使用所述第一认证用数据，所述第二次认证使用所述第二认证用数据。
11.根据权利要求9所述的个人认证方法，其特征在于，
所述认证用数据，包括通过整合对应所述掌纹形状的第一认证用数据和对应所述静脉图案的第二认证用数据而构成的第三认证用数据；
所述认证使用所述第三认证用数据进行。
12.根据权利要求9～11中任何一项所述的个人认证方法，其特征在于，具备在所述认证之前所进行的下列步骤：
(A)获取由从至少发出可见光区域内的红光的模板用光源照射且在人体手掌反射的光形成的至少一张反射图像的步骤；
(B)通过对所述反射图像进行图像处理，从一张所述反射图像中，分别提取所述手掌的模板用掌纹形状和静脉图案来作为模板数据的步骤；
(C)保存所述模板数据用于随后的认证的步骤。
13.一种电脑程序，其特征在于，在电脑执行项目9～12中任何一项所述的方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109409249A (zh) * 2018-09-30 2019-03-01 联想(北京)有限公司 信息处理方法及电子设备
WO2021017112A1 (zh) * 2019-07-31 2021-02-04 杭州泽铭睿股权投资有限公司 一种皮下血管光学视频图像的成像方法
US11218054B2 (en) 2019-03-28 2022-01-04 Nidec Motor Corporation Motor with rotation sensor

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8494967B2 (en) * 2011-03-11 2013-07-23 Bytemark, Inc. Method and system for distributing electronic tickets with visual display
US9213817B2 (en) 2013-08-28 2015-12-15 Paypal, Inc. Motion-based credentials using magnified motion
RU2628178C1 (ru) * 2013-09-24 2017-08-15 Бэйцзин Чжбоон Информэйшн Тэкнолоджи Ко., Лтд. Способ, устройство и мобильный терминал для бесконтактной аутентификации по отпечатку ладони
JP6241230B2 (ja) * 2013-11-28 2017-12-06 富士通株式会社 生体情報判定装置及びプログラム
WO2015145591A1 (ja) * 2014-03-25 2015-10-01 富士通フロンテック株式会社 生体認証装置、生体認証方法、及びプログラム
JP6069581B2 (ja) * 2014-03-25 2017-02-01 富士通フロンテック株式会社 生体認証装置、生体認証方法、及びプログラム
JP6117988B2 (ja) 2014-03-25 2017-04-19 富士通フロンテック株式会社 生体認証装置、生体認証方法、及びプログラム
EP3125195B1 (en) 2014-03-25 2020-03-11 Fujitsu Frontech Limited Biometric authentication device, biometric authentication method, and program
KR101540890B1 (ko) * 2014-10-08 2015-07-30 이호석 다중 인식이 가능한 비접촉식 생체 인식 장치
JP6467852B2 (ja) * 2014-10-10 2019-02-13 富士通株式会社 生体情報補正装置、生体情報補正方法及び生体情報補正用コンピュータプログラム
JP6539981B2 (ja) * 2014-10-24 2019-07-10 セイコーエプソン株式会社 表示装置、表示装置の制御方法、表示システム、及び、プログラム
US9558392B2 (en) * 2015-02-12 2017-01-31 Korecen Co., Ltd. Finger vein authentication system
CN105069435A (zh) * 2015-08-14 2015-11-18 福建联迪商用设备有限公司 指纹识别的方法及系统
KR101715504B1 (ko) * 2015-09-16 2017-03-14 성균관대학교산학협력단 색상 코드를 이용하여 otp 인증을 수행하는 방법 및 색상 코드를 이용하는 otp 인증 서버
JP6578843B2 (ja) 2015-09-18 2019-09-25 富士通株式会社 システム、装置、方法およびプログラム
RU2640298C1 (ru) 2015-10-12 2017-12-27 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ обработки и хранения изображений
CN106875842B (zh) * 2015-12-11 2020-02-07 印象认知（北京）科技有限公司 具有指纹采集功能的显示屏
US10503890B2 (en) * 2016-02-16 2019-12-10 Arizona Board Of Regents On Behalf Of Northern Arizona University Authentication of images extracted from unclonable objects
JP6648639B2 (ja) 2016-05-27 2020-02-14 富士通株式会社 生体情報処理装置、生体情報処理方法および生体情報処理プログラム
US10303865B2 (en) * 2016-08-31 2019-05-28 Redrock Biometrics, Inc. Blue/violet light touchless palm print identification
CN109960964A (zh) 2017-12-14 2019-07-02 红石生物特征科技有限公司 非接触式掌纹获取装置及其方法
JP6493941B1 (ja) 2017-12-28 2019-04-03 株式会社ノルミー 個人認証方法及び個人認証装置
WO2020136883A1 (ja) * 2018-12-28 2020-07-02 株式会社ジェーシービー 認証システム
CN110287681A (zh) * 2019-06-28 2019-09-27 Oppo广东移动通信有限公司 静脉图像认证方法及相关装置
US11232314B2 (en) * 2020-03-19 2022-01-25 Serelay Limited Computer vision based approach to image injection detection
JP2022075288A (ja) * 2020-11-06 2022-05-18 株式会社日立製作所 撮影装置、認証装置及び生体撮影方法
CN112507843A (zh) * 2020-12-02 2021-03-16 东南大学 一种基于哈希算法的指静脉采集认证装置及检测方法
CN115570470B (zh) * 2022-09-30 2023-08-15 赛迈科先进材料股份有限公司 一种降低石墨样品表面残留应力的处理方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005168627A (ja) * 2003-12-09 2005-06-30 Mitsubishi Electric Corp 個人識別装置
JP2007122237A (ja) * 2005-10-26 2007-05-17 Mitsubishi Electric Corp 偽造判定用撮像装置及び個人識別装置
JP2007179434A (ja) * 2005-12-28 2007-07-12 Casio Comput Co Ltd 画像読取装置
CN101083274A (zh) * 2006-06-01 2007-12-05 恩益禧电子股份有限公司 固态成像装置、成像方法以及成像系统
JP2009134422A (ja) * 2007-11-29 2009-06-18 Yuhshin Co Ltd 生体認証装置及び生体認証方法
WO2012014300A1 (ja) * 2010-07-29 2012-02-02 ユニバーサルロボット株式会社 個人認証装置及び個人認証方法

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6485981B1 (en) * 1998-07-29 2002-11-26 Ciencia, Inc. Method and apparatus for imaging and documenting fingerprints
US6587711B1 (en) * 1999-07-22 2003-07-01 The Research Foundation Of Cuny Spectral polarizing tomographic dermatoscope
KR20030097847A (ko) * 2001-05-02 2003-12-31 시큐젠 코포레이션 컴퓨터 네트워크상에서 사용자를 생체인증하는 방법
EP2098977B1 (en) * 2002-05-09 2012-11-21 Sony Corporation Method of detecting biological pattern, biological pattern detector, method of biological certificate and biological certificate apparatus
US7347365B2 (en) * 2003-04-04 2008-03-25 Lumidigm, Inc. Combined total-internal-reflectance and tissue imaging systems and methods
US7668350B2 (en) * 2003-04-04 2010-02-23 Lumidigm, Inc. Comparative texture analysis of tissue for biometric spoof detection
US7245308B2 (en) * 2003-04-09 2007-07-17 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Display control device and display device
EP1521161A3 (en) * 2003-09-25 2006-03-15 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. An apparatus and a method for preventing unauthorized use and a device with a function of preventing unauthorized use
US20050089201A1 (en) * 2003-10-24 2005-04-28 Irma Blancas Fingerprinting method for enrollment, authentication and updates
US20050257795A1 (en) * 2004-05-20 2005-11-24 Yu Hsiu-Chen Method and apparatus for locating superficial veins or specific structures with a LED light source
JP4546169B2 (ja) * 2004-06-28 2010-09-15 富士通株式会社 手のひら認証用撮像装置
JP4556111B2 (ja) * 2004-09-02 2010-10-06 ソニー株式会社 情報処理装置
JP2006120026A (ja) 2004-10-25 2006-05-11 Hitachi Eng Co Ltd 静脈認証装置および静脈認証方法
US7199868B2 (en) * 2004-11-02 2007-04-03 Identix Incorporated High performance fingerprint imaging system
US20060204048A1 (en) * 2005-03-01 2006-09-14 Morrison Robert A Systems and methods for biometric authentication
JP4894254B2 (ja) * 2005-07-14 2012-03-14 ソニー株式会社 認証システム、認証装置、認証方法及び認証プログラム
KR20070081773A (ko) * 2006-02-13 2007-08-17 스마트 와이어레스 가부시키가이샤 적외선 얼굴 인증장치, 이를 구비하는 휴대 단말기 및보안장치
RU2355308C2 (ru) * 2006-08-31 2009-05-20 Олег Михайлович Черномордик Устройство считывания биометрических параметров для идентификации личности
US20080187184A1 (en) * 2007-02-01 2008-08-07 Kabushiki Kaisha Toshiba System and method for facial image enhancement
JP5031504B2 (ja) * 2007-10-02 2012-09-19 キヤノン株式会社 画像処理装置および操作者検索方法
JP5186929B2 (ja) 2008-01-21 2013-04-24 日本電気株式会社 認証用撮像装置
EP2144432A1 (en) * 2008-07-08 2010-01-13 Panasonic Corporation Adaptive color format conversion and deconversion
JP4748257B2 (ja) * 2008-08-04 2011-08-17 ソニー株式会社 生体認証装置
JP5439809B2 (ja) 2008-12-25 2014-03-12 富士通株式会社 生体認証装置
JP4849181B2 (ja) 2010-04-12 2012-01-11 日本電気株式会社 認証用撮像装置、認証用撮像方法、および認証用撮像プログラム
US20130124416A1 (en) * 2011-11-11 2013-05-16 Bewo Technologies Pvt. Ltd Method and system for transferring funds over a voice call

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005168627A (ja) * 2003-12-09 2005-06-30 Mitsubishi Electric Corp 個人識別装置
JP2007122237A (ja) * 2005-10-26 2007-05-17 Mitsubishi Electric Corp 偽造判定用撮像装置及び個人識別装置
JP2007179434A (ja) * 2005-12-28 2007-07-12 Casio Comput Co Ltd 画像読取装置
CN101083274A (zh) * 2006-06-01 2007-12-05 恩益禧电子股份有限公司 固态成像装置、成像方法以及成像系统
JP2009134422A (ja) * 2007-11-29 2009-06-18 Yuhshin Co Ltd 生体認証装置及び生体認証方法
WO2012014300A1 (ja) * 2010-07-29 2012-02-02 ユニバーサルロボット株式会社 個人認証装置及び個人認証方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WANG ET AL: "Person recognition by fusing palmprint and palm vein images based on "Laplacianpalm" representation", 《PATTERN RECOGNITION》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109409249A (zh) * 2018-09-30 2019-03-01 联想(北京)有限公司 信息处理方法及电子设备
US11218054B2 (en) 2019-03-28 2022-01-04 Nidec Motor Corporation Motor with rotation sensor
WO2021017112A1 (zh) * 2019-07-31 2021-02-04 杭州泽铭睿股权投资有限公司 一种皮下血管光学视频图像的成像方法

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