JP2003150962A

JP2003150962A - 個人認証装置、個人認証方法、プログラム

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Publication number: JP2003150962A
Application number: JP2001343605A
Authority: JP
Inventors: Kiyoaki Takiguchi; 清昭滝口; Hitoshi Okubo; 仁大久保; Takaaki Nakamura; 隆昭中村; Kazuhiko Aida; 一彦會田
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2001-11-08
Filing date: 2001-11-08
Publication date: 2003-05-23
Anticipated expiration: 2021-11-08
Also published as: JP4039039B2; US7174032B2; US20030086592A1

Abstract

(57)【要約】【課題】簡単な処理プロセスにより、高精度の個人認
証を行う。【解決手段】個人認証装置１を、手首の静脈パターン
画像を撮像する撮像部５と、特定人についての静脈パタ
ーンの画像を登録画像として記憶しておく記憶部１３
と、撮像部５において撮像した静脈パターン画像と登録
画像とのデータ差に基づいてこれらの類似度を算出する
とともに、算出された類似度と所定のしきい値との関係
に基づき認証可否を判断するＣＰＵ１２を備えた構成と
した。こうした個人認証装置１においては、二つの画像
のデータ差を用いて算出した類似度をしきい値と比較す
ることにより認証可否を判断するために、パターン認識
における特徴抽出等の処理が必要とならない。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、個人認証を行うた
めの個人認証装置および個人認証方法等に関するもので
あり、特に人体の血管パターンの画像を用いて処理を行
うものに関する。

【０００２】

【従来の技術】周知のように、個人認証時に利用するユ
ーザ固有の情報として、ユーザの身体的な特徴を利用す
ること（バイオメトリックス）についての研究が近年進
められている。バイオメトリックスに最も広く用いられ
るものは、指紋であるが、その他にも、網膜、虹彩、声
紋（音声）、掌紋、顔面等を用いて認証が行われる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな認証方法は、通常、撮像、録音等により得られた人
体情報を特徴抽出してパターン化し、これを予め記憶し
ておいたパターンと比較して、その一致・不一致を判定
することにより行われる。したがって、認証精度を確保
するには、詳細なパターン化が必要となり、この場合に
は、実際に認証を行う際にパターン認識処理に時間を要
し、個人認証を迅速に行うことが困難となってしまう。
本発明は、このような技術的課題に基づいてなされたも
ので、簡単な処理プロセスにより、高精度の個人認証を
行うことが可能な個人認証装置等を提供することを主た
る目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】このような目的のもと、
本願発明者らは、人体の手首の静脈パターン等の血管パ
ターンが左右の手、または双生児においても異なり、こ
れを認証情報として用いることにより高精度の認証が可
能となること、静脈等の血管パターンは、指紋や虹彩の
パターンに比較して粗いため、これらに比較して大幅に
低い解像度でのパターン検出が可能となること、等に着
目し、以下のような手段を採用した。

【０００５】すなわち、本発明が適用された個人認証装
置は、特定人についての血管パターンの画像を、登録画
像として記憶しておく記憶部と、人体の血管パターン画
像を撮像する撮像部と、撮像部において撮像した血管パ
ターン画像と登録画像とのデータ差に基づいて類似度を
算出するとともに、類似度と所定のしきい値との関係に
基づき認証可否を判断する認証部と、を備えることを特
徴としている。このように血管パターン画像同士を比較
することにより、粗い解像度の画像同士を比較すること
としたため、画像比較の際の処理負荷が過大なものとな
らない。しかも、ここでは、二つの画像のデータ差を用
いて類似度が算出され、この類似度がしきい値と比較さ
れることにより、認証可否が判断されるために、パター
ン認識における特徴抽出等の処理が必要とならない。

【０００６】この場合、類似度が、血管パターン画像お
よび登録画像の相対位置を所定範囲内で変化させた場合
に、複数の当該相対位置についてそれぞれ求められると
ともに、認証部が、複数の相対位置のそれぞれを用いて
算出した類似度と所定のしきい値とを比較することによ
り、認証可否を判断することが望ましい。これにより、
登録画像が撮像された血管パターン画像に比較して、そ
の位置がずれていたとしても対応が可能となる。また、
認証部が、複数の相対位置のうち一つを用いて算出した
類似度により認証が許容された場合に、類似度の算出を
終了するようにすれば、その後の計算を省略することが
できる。

【０００７】また、個人認証装置は、手首を載置するこ
との可能な載置部と、載置部の上面に凹状に形成された
凹部とをさらに備え、凹部の底面に撮像部が配置された
構成であってもよい。この場合、手首とデータ検出面と
が離間することとなるために、手首がデータ検出面に押
しつけられて、手首の画像が拡大してしまうようなこと
がない。

【０００８】また、本発明は、個人認証方法の発明とし
ても捉えることができる。すなわち、本発明が適用され
た個人認証方法は、特定人の血管パターン画像から、所
定範囲の空間周波数成分を抽出した画像を登録画像とし
て記憶しておき、被認証者の血管パターンを撮像すると
ともに、撮像された血管パターン画像のうち所定範囲の
空間周波数成分を抽出した認証画像を作成し、認証画像
と登録画像との類似度に従って被認証者と特定人との同
一性を判断することを特徴としている。このように所定
範囲の空間周波数成分を抽出することにより、特定のス
ケールのパターン画像、すなわち血管パターン画像を強
調することが可能となる。

【０００９】ここで、所定範囲の空間周波数成分の抽出
は、第一のスケールで平滑化した血管パターン画像の階
調データから、この第一のスケールより大きい第二のス
ケールで平滑化した血管パターン画像の階調データを減
算して行うことにより簡易に実現できる。この場合、階
調データとしては、輝度や色調を表すデータを採用する
ことができる。また、登録画像および認証画像は、その
輝度が所定範囲内に調整されていれば、類似度を正確に
判断しやすい。

【００１０】また、本発明は、プログラムの発明として
も捉えることができる。すなわち、本発明が適用された
プログラムは、人体の肉体的特徴を表す二つの画像の同
一性をコンピュータが判断するためのプログラムであっ
て、コンピュータを、二つの画像をそれぞれ構成する対
応画素同士のデータ差の合計から二つの画像の類似度を
算出する第一の手段と、類似度を所定のしきい値と比較
して二つの画像の同一性を判断する第二の手段として機
能させることを特徴とする。

【００１１】また、このプログラムにおいて、第一の手
段は、一方の画像を構成する所定画素と、他方の画像を
構成するとともに、所定画素から所定範囲内にある他の
画素のうち、所定画素とのデータ差が最小のものとを対
応画素として特定することが望ましい。すなわち、画像
データのサンプリングの際に、人体の特徴を表す画像が
多少変形したり、あるいは回転方向にずれることが考え
られるが、このように、所定画素に対応する画素を、こ
の所定画素から所定範囲内にある他の画素に選択するよ
うにすれば、若干の変形やずれを局所的に補正すること
が可能である。また、このプログラムにおいて、第一の
手段は、二つの画像の相対位置を変化させてそれぞれ類
似度を算出するものであれば、画像全体のずれを補正す
ることができる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、添付図面に示す実施の形態
に基づいてこの発明を詳細に説明する。図１は、本発明
の一実施の形態を模式的に示す図であり、図中、符号１
は、個人認証装置を示す。図中に示すように、この個人
認証装置１は、人が腰掛けることのできる椅子部２と、
椅子部２に腰掛けた被認証者が腕を載置することのでき
るアーム部（載置部）３と、アーム部３の上面３ａ前部
に形成された凹部４に設けられた撮像部５とを備えてい
る。そして、椅子部２に腰掛けた被認証者の手首の血管
パターンを用いて被認証者の個人認証を行うことができ
るようになっている。撮像部５は、近赤外線ＬＥＤ(Lig
ht Emitting Diode)７と、赤外線カメラ８とを備えてい
る。近赤外線ＬＥＤ７は、図中に示す電源部１０から電
流が供給されることにより近赤外線を放射するものであ
り、また赤外線カメラ８は、凹部４のうち、アーム部３
の上面３ａに位置する開口部４ａに、人体の手首が下向
きに載置された際に、その手首の画像を撮像するもので
ある。ここでは、具体的には近赤外線ＬＥＤ７から照射
された近赤外線により、手首のうちの静脈パターンが照
らし出され、静脈パターンの画像が撮像される。なお、
赤外線カメラ８は、ＣＣＤカメラであり、ＲＧＢ画像を
撮像することができるものである。

【００１３】また、赤外線カメラ８には、画像処理部１
１およびＣＰＵ（認証部）１２が接続されており、ＣＰ
Ｕ１２は、記憶部１３と、椅子部２に腰掛けた人の認証
結果を表示する表示部１４に接続されている。赤外線カ
メラ８から出力された画像信号は、画像処理部１１にお
いて輝度信号に変換され、ＣＰＵ１２において、後述す
るような手法により、記憶部１３に予め記憶された登録
画像と比較される。そして、これにより、被認証者が、
あらかじめ登録された特定の個人と同一人であるか否か
の判定がなされる。認証処理が行われた後は、ＣＰＵ１
２は、表示部１４に認証結果を表示する。こうしたＣＰ
Ｕ１２における処理は、記憶部１３に格納されたプログ
ラムを図示しないＲＡＭのプログラム領域に展開するこ
とにより行われる。

【００１４】次に、この個人認証装置１を用いた認証方
法を、図２のフローチャートに基づいて説明する。これ
にはまず、被認証者が、個人認証装置１の椅子部２に腰
掛け、凹部４の開口部４ａに手首の部分が位置するよう
に、アーム部３の上面３ａにその腕を置く。このとき、
近赤外線ＬＥＤ７から照射される近赤外線によって、開
口部４ａに面する手首の部分の静脈パターンが照らし出
されるので、赤外線カメラ８によりこれを撮像する（ス
テップＳ１）。赤外線カメラ８により撮像された画像デ
ータは、画像処理部１１に出力される。ここで、赤外線
カメラ８により撮像される画像データは、ＲＧＢ画像で
あるために、画像処理部１１は、まず、画像データのう
ち、必要な成分（ここでは、Ｒ成分およびＧ成分）のデ
ータを用いて、画像をモノクロ化する（ステップＳ
２）。これにより、画像データは、輝度信号（階調デー
タ）の平面分布として表されることとなる。

【００１５】次に、こうしてモノクロ化した画像データ
を、静脈パターンが強調されるように処理（静脈強調処
理）する（ステップＳ３）。静脈強調処理の詳細なフロ
ーチャートを図３に示す。これには、まず、ＣＰＵ１２
が、画像処理部１１から出力されたモノクロ画像に対し
て弱い平滑化をかける（ステップＳ３１）。ここで、弱
い平滑化とは、画像を構成する各画素のデータを、例え
ば直径にして３〜１５画素分の領域で平均することを意
味する。具体的に、座標（ｘ₁，ｙ₁）にある画素につい
て平滑化を行うには、まず、その周囲のＮ画素分の半径
寸法の円内に含まれる画素を抽出する。ここで、一画素
の半径寸法が「１」であるとすると、任意の座標（ｘ，
ｙ）が座標（ｘ₁，ｙ₁）からＮ画素分の半径寸法（半径
Ｎ）の円内にあるための条件は、

【数１】である。また、［数１］を満たす座標（ｘ，ｙ）は、そ
れぞれ座標（ｘ₁，ｙ₁）から±Ｎの範囲にあるから、

【数２】が成立する。したがって、［数２］が成立する範囲内
で、［数１］を満たすような（ｘ，ｙ）を求め、求めら
れた各（ｘ，ｙ）にある画素の輝度データを加算平均す
ることにより、点（ｘ₁，ｙ₁）における画素の輝度デー
タを、この画素からＮ画素分の半径寸法内に位置する領
域で平滑化することが可能となる。なお、例えば、Ｎ＝
４とした場合、点（ｘ₁，ｙ₁）から４画素分の半径寸法
内にある画素は、図４中領域Ｓのようになり、この領域
Ｓが点（ｘ₁，ｙ₁）について輝度データを平滑化すべき
領域となる。

【００１６】そして、このような計算を、Ｎ＝１〜８
（２Ｎ＝３〜１５）として設定するとともに、（ｘ₁，
ｙ₁）を画像内のすべての範囲に亘って変化させて行
い、さらに、各点について得られた計算結果に基づき新
たな画像を作成することによって、弱い平滑化がなされ
た画像を得ることができる。こうした弱い平滑化処理
は、原画像のモノクロ化した画像における輝度の空間周
波数スペクトルが、例えば図５（ａ）のようなものであ
るとすると、図５（ｂ）のように、３〜１５画素分の直
径寸法（第一のスケール）に対応した空間周波数ｋ１以
上の高周波成分を除去することに相当する。

【００１７】次に、モノクロ画像に対して強い平滑化を
かける（ステップＳ３２）。ここで、強い平滑化とは、
画像を構成する各画素の輝度データを、例えば直径にし
て２１〜６１画素分の領域で平均することを意味する。
具体的に強い平滑化処理を行うには、Ｎ＝１０〜３１と
して、上述の［数２］の範囲内において、［数１］を満
たすような（ｘ，ｙ）を求め、求められた各（ｘ，ｙ）
にある画素のデータを加算平均する。これにより、点
（ｘ₁，ｙ₁）における画素のデータを、この画素から１
０〜３１画素分の半径寸法（２１〜６１画素分の直径寸
法）内に位置する領域で平均することが可能となる。そ
して、このような計算を、（ｘ₁，ｙ₁）を画像内のすべ
ての範囲に亘って変化させて行い、各点について得られ
た計算結果に基づき新たな画像を作成することによっ
て、強い平滑化がなされた画像を得ることができる。な
お、こうした強い平滑化処理は、原画像のモノクロ化し
た画像における輝度の空間周波数スペクトルが図５
（ａ）のようなものであるとした場合、図５（ｃ）のよ
うに、２１〜６１画素分の半径寸法（第二のスケール）
対応した空間周波数ｋ２以上の高周波成分が除去される
ことに相当する。

【００１８】次に、ステップＳ３１において得られた弱
い平滑化がなされた画像の各点の輝度データから、ステ
ップＳ３２において得られた強い平滑化がなされた画像
の各点の輝度データを減算して（ステップＳ３３）、新
たな静脈が強調された画像を作成する。これは、図５
（ｄ）のように、原画像のモノクロ化した画像における
輝度の空間周波数スペクトルから、２１〜６１画素分の
直径寸法に対応した空間周波数ｋ１と、３〜１５画素分
の直径寸法に対応した空間周波数ｋ２との間の空間周波
数に対応した成分のみを抽出することに相当する。すな
わち、原画像に対してステップＳ３１〜Ｓ３３のような
処理を行うことにより、原画像を、所定の高周波成分お
よび低周波成分を除去するバントパスフィルターを通す
処理を行ったこととなる。ここで、高周波数成分および
低周波数成分を除去することは、画像データから、人体
の静脈パターンの長さスケールに対応するような空間周
波数のみを抽出することを意味するから、このような処
理により得られた画像を、静脈のパターンが強調された
画像（静脈強調画像あるいは認証画像）とすることがで
きるのである。

【００１９】次に、ステップＳ３３において求められた
画像の輝度を正規化する（ステップＳ４）。すなわち、
ステップＳ３１〜Ｓ３３において行われた処理により、
画像のコントラストが小さくなるので、最大輝度と最小
輝度の変化を大きくするように、静脈強調画像の輝度を
調整する。また、ステップＳ３３における減算の結果、
輝度の値が負の数となった場合には、画像の各座標にお
ける輝度データに対してオフセット数を加算し、これを
正数にする。具体的には、輝度の階調が２５６（０〜２
５５）であったとすると、静脈強調画像を、例えば、最
小輝度を５０、最大輝度を２００となるように拡大す
る。ここで静脈強調画像が１００〜１５０の輝度分布で
ある場合、変換後の輝度をα、変換前の輝度をβとし
て、 α＝３×β―２５０との式より、各画素の輝度を正規化することができる。

【００２０】このように静脈強調画像の輝度範囲を所定
範囲（例えば５０〜２００）に調整するとともに、登録
画像についても、その輝度範囲を所定範囲としておくこ
とによって、後述するステップＳ５において画像比較を
正確に行うことができる。なお、ここに示した例は、線
形的に輝度調整を行う場合であるが、これに代えて、非
線形的に輝度調整を行うようにしても構わない。

【００２１】さらに、ＣＰＵ１２は、予め記憶部１３に
記憶された登録画像と、ステップＳ４において輝度が正
規化された画像データとを比較することにより認証処理
を行う（ステップＳ５）。なお、個人の登録画像として
は、あらかじめ認証対象の個人の手首の画像について、
ステップＳ１〜Ｓ４のような処理を行うことにより作成
された画像を、あらかじめ記憶部１３に記憶させておい
たものを用いる。また、この個人の登録画像は、個人名
等に関連づけて記憶部１３に記憶しておくとともに、特
定人について認証処理を行う際に、その個人名を検索す
ることにより呼び出せるようにしておいてもよいが、認
証対象の個人が比較的限定された人数であれば、全ての
個人についての登録画像と、ステップＳ１〜Ｓ４までの
処理で作成された認証対象の画像データとを比較しても
よい。

【００２２】具体的な画像データの比較は、以下のよう
になる。記憶部１３に記憶された登録画像をＡ、認証対
象の画像をＢとすると、認証を許容するためには、画像
Ｂを所定の座標値だけ移動させた際に、画像Ａと各デー
タが一致することを確認すればよい。しかしながら、手
の置き方の違いなどにより、画像ＡおよびＢが完全に一
致することはまれであるため、ここでは、画像Ｂを横方
向にshiftｘ、縦方向にshiftｙだけずらしたときに、各
画素における画像Ａとの輝度差の合計が、所定のしきい
値以下であるようなshiftｘおよびshiftｙが存在するか
否かを判断するようにする。画像Ａ、Ｂの座標値（ｘ，
ｙ）における輝度データをＡ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）
として表すと、画像Ａと画像Ｂを所定値（shiftｘ，shi
ftｙ）ずらした画像との各点（ｘ，ｙ）における本来の
輝度差ｄは、

【数３】と表される。

【００２３】しかしながらここでは、比較すべき画像Ａ
と画像Ｂとの間で、若干の形状変化あるいは回転方向の
ずれがあることを考慮して、画像Ａと画像Ｂを所定値ず
らした画像との輝度差に基づいて、画像ＡおよびＢの類
似度diffを以下のように定める。

【数４】ここに、min（）で表される関数は、ｘ１，ｙ１をそれ
ぞれ−１〜１の範囲で変化させた場合の最小値を表すも
のとする。ここで、ｘ１，ｙ１は、ともに整数であり、
（ｘ１，ｙ１）は、（−１，−１）、（−１，０）、
（−１，１）、（０，−１）、（０，０）、（０，
１）、（１，−１）、（１，０）、（１，１）の計９通
りに変化する。そして、これら９通りのｘ１，ｙ１の組
み合わせのうち、min（）の括弧内を最小となるような
ｘ１，ｙ１を採用した場合の括弧内の値を、min（）の
値とする。なお、一画素の縦方向および横方向の寸法が
ともに「１」であるとする。

【００２４】これは、［数４］により、画像Ａの輝度デ
ータＡ（ｘ，ｙ）から減算される輝度データとして、図
６に示すように、画像Ｂにおける座標値（ｘ，ｙ）の画
素およびその周囲の計９つの画素の輝度データのうち、
Ａ（ｘ，ｙ）との差が最小のものが選択されることを意
味する。つまり、画像Ａの所定画素（ｘ，ｙ）に対し
て、この所定画素（ｘ，ｙ）から所定範囲（ｘ±１，ｙ
±１）にある画像Ｂの画素群Ｇのうち画像Ａの所定画素
（ｘ，ｙ）とのデータ差が最小のものが対応画素として
選択されることになる。そして、このようにして選択さ
れた画像ＡおよびＢの対応画素同士のデータ差の合計に
基づいて、画像ＡおよびＢの類似度diffが算出されるこ
ととなる。

【００２５】さらに、ＣＰＵ１２は、［数４］により表
された類似度diff（shiftｘ，shiftｙ）において、shif
tｘおよびshiftｙの値を変化させることにより、

【数５】ここに、ＴＨ：所定のしきい値（例えば、９０（整数
値））を満たすようなshiftｘおよびshiftｙを所定の範
囲（例えば、−１０〜＋１０（整数値））で検索する。
そして、ＣＰＵ１２は［数５］を満たすshiftｘおよびs
hiftｙが存在することをもって認証を許容するものと
し、その結果を、表示部１４に対して表示する。また、
この際、ＣＰＵ１２はshiftｘおよびshiftｙの値をさら
に変化させたときの類似度diffの計算を行うことなく、
計算を終了するものとする。これは所定範囲内で、画像
ＡおよびＢの相対位置をshiftｘおよびshiftｙ分だけ変
化させた場合に、複数の相対位置について、類似度diff
をそれぞれ求めるとともに、ある一つの相対位置で類似
度diffがしきい値ＴＨを下回った場合に、類似度diffの
算出を終了することを意味する。

【００２６】一方、shiftｘおよびshiftｙを所定の範囲
内で変化させても、［数５］を満たすようなshiftｘお
よびshiftｙが存在しない場合には、ＣＰＵ１２は認証
を拒否し、その結果を表示部１４に表示する。

【００２７】以上説明したように、本実施の形態では、
撮像部５により撮像された静脈パターン画像と、記憶部
１３に記憶された特定人についての静脈パターンの登録
画像とのデータ差に基づいて類似度diffを算出し、類似
度diffと所定のしきい値ＴＨとの関係に基づき認証可否
を判断するようにしている。このように本実施の形態で
は、粗い解像度の静脈パターン画像同士を比較すること
となるため、画像比較の際の処理負荷が過大なものとな
らず、しかも、類似度diffとしきい値ＴＨとを比較する
ことにより認証可否を判断しているために、パターン認
識における特徴抽出等の処理が必要とならない。これに
より、簡単な処理プロセスにより、高精度な認証処理を
行うことが可能となる。

【００２８】さらに、本実施の形態では、サンプリング
された静脈パターン画像および登録画像の相対位置（sh
iftｘ，shiftｙ）を所定範囲内で変化させた場合に、類
似度diffを複数の相対位置（shiftｘ，shiftｙ）につい
てそれぞれ求めるようにしているため、登録画像が撮像
された静脈パターン画像に比較してその位置がずれてい
たとしても対応が可能となる。また、一つの相対位置
（shiftｘ，shiftｙ）において類似度diffがしきい値Ｔ
Ｈ以下となったときに、類似度diffの計算を終了するよ
うになっているので、計算負荷の軽減化を図ることがで
きる。

【００２９】また、本実施の形態においては、サンプリ
ングした静脈パターン画像について、所定範囲の空間周
波数成分を抽出する（バンドパスフィルターを通す）処
理を行うことから、静脈パターンのスケールに対応した
空間周波数成分の画像を得ることができ、これにより静
脈パターンを容易に強調化することが可能となる。そし
て、このようなバンドパスフィルターは、第一のスケー
ルで平滑化した血管パターン画像の輝度データから、こ
の第一のスケールより大きい第二のスケールで平滑化し
た血管パターン画像の輝度データを減算して行うことに
より簡易に実現できる。この場合、階調データとして
は、輝度や色調を表すデータを採用することができる。
さらに、登録画像および認証画像の輝度を正規化するこ
とにより、これらの輝度を所定範囲内に調整するように
しているので、これらの類似度を正確に判断しやすく、
認証精度を確保することができる。

【００３０】また、本実施の形態では、登録画像（画像
Ａ）および認証画像（画像Ｂ）の類似度を判断するにあ
たって、画像Ａの所定画素の位置に対応する所定範囲内
にある画像Ｂの画素のうち、画像Ａの所定画素とのデー
タ差が最小のものとを対応画素とするようにしているの
で、認証画像データのサンプリングの際に、画像が多少
変形したり、あるいは回転方向にずれたりしたとして
も、変形やずれを局所的に補正することが可能である。

【００３１】さらに、本実施の形態においては、アーム
部３の上面３ａに凹部４が形成されるとともに、この凹
部４の底面に撮像部５が配置されているため、手首とデ
ータ検出面とが離間しており、手首がデータ検出面に押
しつけられて、手首の画像が拡大してしまうようなこと
がない。

【００３２】なお、上記実施の形態において、本発明を
逸脱しない範囲内で他の構成を採用するようにしてもよ
い。例えば、上記実施の形態において、画像Ａと画像Ｂ
との回転方向のずれが無視できない場合には、画像Ａと
画像Ｂを所定値ずらした画像との類似度diffを以下のよ
うな式を用いて表すこととする。

【数６】ここに、

【数７】そして、shiftｘ、shiftｙおよびshiftθの値を変化さ
せることにより、次の式を満たすような、shiftｘ、shi
ftｙ、shiftθを所定の範囲（shiftｘ、shiftｙは、例
えば−１０〜＋１０（整数値）、shiftθは、例えば−
１５〜＋１５（整数値））で検索する。

【数８】そして、ＣＰＵ１２は［数８］を満たすshiftｘ、shift
ｙおよびshiftθが存在することをもって認証を許容す
るものとし、その結果を、表示部１４に対して表示す
る。また、shiftｘ、shiftｙ、およびshiftθを所定の
範囲内で変化させた場合に、［数８］を満たすようなsh
iftｘおよびshiftｙが存在しない場合には、認証を拒否
するものとする。このような認証方法を採用することに
より、アーム部３に載置した腕の角度が、登録画像（画
像Ａ）をサンプリングした際の腕の角度に対してずれて
いたとしても、これを補正することが可能となる。

【００３３】また、データサンプリングのための装置構
成は、図１に示したような椅子状のものに限らず、腕を
載置するための台のみの形状、その他の形状とすること
ができる。また、上記実施の形態においては、手首部の
静脈パターンを撮像することとなっていたが、これに限
定されず、動脈パターンを撮像してもよいし、また、人
体の他の部分の血管パターン、あるいはその他の肉体的
特徴を撮像するようにしてもよい。

【００３４】また、上記実施の形態で示したようなプロ
グラムは、以下のような記憶媒体の形態とすることもで
きる。すなわち、記憶媒体としては、ＣＰＵ１２に実行
させる上記したようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ、Ｄ
ＶＤ、メモリ、ハードディスク等の記憶媒体に、コンピ
ュータ装置が読み取り可能に記憶させれば良い。これ以
外にも、本発明の趣旨を逸脱しない限り、上記実施の形
態で挙げた構成を取捨選択したり、他の構成に適宜変更
することが可能である。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
簡単な処理プロセスにより、高精度の個人認証を行うこ
とが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の個人認証装置の全体構成を示す模式
図である。

【図２】本発明の個人認証方法の手順を示すための図
であって、ＣＰＵによって行われる処理のフローチャー
トである。

【図３】図２におけるステップＳ３の処理の詳細を示
すフローチャートである。

【図４】本発明の個人認証方法において、画像の平滑
化を行う際の画素の範囲を示す模式図である。

【図５】画像の平滑化の内容を説明するための図であ
って、（ａ）は原画像の周波数（横軸）−パワースペク
トル（縦軸）の関係を概念的に表すグラフ、（ｂ）は弱
い平滑化がなされた画像の周波数（横軸）−パワースペ
クトル（縦軸）の関係を概念的に表すグラフ、（ｃ）は
強い平滑化がなされた画像の周波数（横軸）−パワース
ペクトル（縦軸）の関係を概念的に表すグラフ、（ｄ）
は、（ｂ）の画像データから（ｃ）の画像データを減算
して作成した画像の周波数（横軸）−パワースペクトル
（縦軸）の関係を概念的に表すグラフである。

【図６】本発明において、登録画像の所定画素とのデ
ータ差を比較すべき認証画像の画素の存在範囲を示す模
式図である。

【符号の説明】

１…個人認証装置、３…アーム部（載置部）、３ａ…上
面、４…凹部、５…撮像部、１１…画像処理部、１２…
ＣＰＵ（認証部）、１３…記憶部

フロントページの続き (72)発明者中村隆昭東京都品川区北品川６丁目７番35号ソニー株式会社内 (72)発明者會田一彦東京都品川区北品川６丁目７番35号ソニー株式会社内Ｆターム(参考） 4C038 VA07 VB11 VB12 VC05 5B043 AA09 BA01 DA05 EA03 EA15 GA05 5B047 AA23 AB04 BA02 BB04 BC11 BC16 CB22 DC09 5L096 AA03 AA06 BA18 CA02 CA14 DA02 EA06 EA17 FA69 GA08 GA19 GA43 GA51 HA08 JA03 JA26 KA15 LA01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】特定人についての血管パターンの画像
を、登録画像として記憶しておく記憶部と、人体の血管パターン画像を撮像する撮像部と、前記撮像部において撮像した前記血管パターン画像と前
記登録画像とのデータ差に基づいて類似度を算出すると
ともに、当該類似度と所定のしきい値との関係に基づき
認証可否を判断する認証部とを備えることを特徴とする
個人認証装置。
【請求項２】前記類似度は、前記血管パターン画像お
よび前記登録画像の相対位置を所定範囲内で変化させた
場合に、複数の当該相対位置についてそれぞれ求めら
れ、前記認証部は、前記複数の相対位置のそれぞれを用いて
算出した前記類似度と前記所定のしきい値とを比較する
ことにより、認証可否を判断することを特徴とする請求
項１記載の個人認証装置。
【請求項３】前記認証部は、前記複数の相対位置のう
ち一つを用いて算出した前記類似度により前記認証が許
容された場合に、前記類似度の算出を終了することを特
徴とする請求項２記載の個人認証装置。
【請求項４】手首を載置することの可能な載置部と、前記載置部の上面に凹状に形成された凹部とをさらに備
え、前記凹部の底面に前記撮像部が配置されていることを特
徴とする請求項１記載の個人認証装置。
【請求項５】特定人の血管パターン画像から、所定範
囲の空間周波数成分を抽出した画像を登録画像として記
憶しておき、被認証者の血管パターンを撮像するととも
に、撮像された血管パターン画像のうち所定範囲の空間
周波数成分を抽出した認証画像を作成し、前記認証画像
と前記登録画像との類似度に従って前記被認証者と前記
特定人との同一性を判断することを特徴とする個人認証
方法。
【請求項６】前記所定範囲の空間周波数成分の抽出
を、第一のスケールで平滑化した血管パターン画像の階
調データから、当該第一のスケールより大きい第二のス
ケールで平滑化した血管パターン画像の階調データを減
算して行うことを特徴とする請求項５記載の個人認証方
法。
【請求項７】前記登録画像および前記認証画像は、そ
の輝度が所定範囲内に調整されていることを特徴とする
請求項５記載の個人認証方法。
【請求項８】人体の身体的特徴を表す二つの画像の同
一性をコンピュータが判断するためのプログラムであっ
て、前記コンピュータを、前記二つの画像をそれぞれ構成する対応画素同士のデー
タ差の合計から当該二つの画像の類似度を算出する第一
の手段と、前記類似度を所定のしきい値と比較して前記
二つの画像の同一性を判断する第二の手段として機能さ
せることを特徴とするプログラム。
【請求項９】前記第一の手段は、一方の画像を構成す
る所定画素と、他方の画像を構成するとともに、当該所
定画素から所定範囲内にある他の画素のうち、当該所定
画素とのデータ差が最小のものとを前記対応画素として
特定することを特徴とする請求項８記載のプログラム。
【請求項１０】前記第一の手段は、前記二つの画像の
相対位置を変化させてそれぞれ前記類似度を算出するこ
とを特徴とする請求項８記載のプログラム。