JP2008178524A - 個人認証方法および装置ならびにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】内視鏡装置を用いて取得された体腔内の画像を用いて個人認証を行う。
【解決手段】食道狭窄部の内視鏡画像Ｐが取得されたときに、取得した内視鏡画像Ｐに含まれる血管パターンＸが抽出される。次に、抽出された血管パターンＸがアフィン変換され回転角度の異なる複数の血管パターンＸが生成される。その後、血管パターンＸと特定の人物の比較血管パターンＹとを用いてシフトベクトルが生成され、血管パターンＸがシフトベクトルを用いてシフトされる。そして、シフトされた血管パターンＸと比較血管パターンＹとの間の相関係数ρが算出され、算出した複数の相関係数ρを用いて被験者が特定の人物であるとの認証が行われる。
【選択図】図１

Description

本発明は、個人から取得した画像を用いて個人認証を行う個人認証方法および装置ならびにプログラムに関するものである。

人の所有物や情報に対するセキュリティ技術として、人間の生体情報を用いたバイオメトリクス認証が注目されている。このバイオメトリクス認証技術としてたとえば指紋、虹彩、音声、顔を用いた認証の他、手の甲の静脈、指の静脈を利用したものなどが提案されている（たとえば特許文献１参照）。特許文献１のような指の静脈を利用した認証技術は指に光を当てるだけで認証ができるため認証対象者への負担が低く、また生体の内部情報を利用しているため偽造しにくいという特長を有している。
特開平７−２１３７３号公報

上述したような従来のバイオメトリクス認証技術においては、認証作業を容易に行うため、人体の外形的な部位を用いて認証作業が行われている。一方で、上述のような人体の外形的な部位ではなく、他の人体的特徴を用いたバイオメトリクス認証技術の提案が望まれている。

そこで、本発明は、内視鏡装置を用いて取得された画像を用いた個人認証方法および装置ならびにプログラムを提供することを目的とするものである。

本発明の個人認証方法は、内視鏡装置を用いて被験者から取得した内視鏡画像に含まれる血管パターンを抽出し、抽出した血管パターンと予め内視鏡装置を用いて被験者から取得した比較内視鏡画像に含まれる比較血管パターンとを照合することにより、被験者の個人認証を行うことを特徴とするものである。

本発明の個人認証装置は、内視鏡装置を用いて取得された被験者の内視鏡画像に含まれる血管パターンを抽出するパターン抽出手段と、パターン抽出手段により抽出された血管パターンと予め内視鏡装置を用いて被験者から取得した比較内視鏡画像に含まれる比較血管パターンとを照合することにより、被験者の個人認証を行う認証手段とを備えたことを特徴とするものである。

本発明の個人認証プログラムは、コンピュータに、内視鏡装置を用いて被験者から取得した内視鏡画像に含まれる血管パターンを抽出し、抽出した血管パターンと予め内視鏡装置を用いて被験者から取得した比較内視鏡画像に含まれる比較血管パターンとを照合することにより、被験者の個人認証を行うことを実行させることを特徴とするものである。

ここで、内視鏡画像は、内視鏡装置を用いて取得されたものであれば、体腔内のいずれの部位の画像であっても良いが、体腔内の食道狭窄部を撮影することにより取得されたものであることが望ましい。

また、パターン抽出手段は、血脈を血管パターンとして抽出するものであればよく、たとえば内視鏡画像に含まれる血脈が黒色領域になるように内視鏡画像に２値化処理を施すことにより、血脈を血管パターンとして抽出するものであってもよいし、静脈パターンの分岐点の座標、長さ、分岐角度等の特徴量を血管パターンとして抽出するようにしても良い。

なお、血管パターンが２値化画像からなる場合、認証手段は内視鏡画像から抽出した血管パターンをそのまま用いて認証を行うようにしても良いし、パターン回転手段により血管パターンに対しアフィン変換を施すことにより生成された回転角度の異なる複数の血管パターンを用いて認証を行うようにしても良い。

さらに、認証手段は、血管パターンと比較血管パターンとの照合を行うものであればどのような手法を用いるものであっても良く、たとえばオプティカルフロー推定法により照合を行うものであってもよいし、公知のパターン認識手法を用いるようにしても良い。オプティカルフロー推定法により照合を行う場合、認証手段は、血管パターン内の黒色領域の位置と、比較血管パターン内の黒色領域の位置とのずれをシフトベクトルとして算出するシフトベクトル算出手段と、シフトベクトル算出手段により算出されたシフトベクトルを用いて血管パターン内の黒色領域の位置をシフトさせるパターンシフト手段と、パターンシフト手段により黒色領域がシフトされた血管パターンと比較血管パターンとの相関度合いを相関係数として算出する係数算出手段と、係数算出手段において算出された相関係数を用いて、血管パターンと比較血管パターンとが一致するか否かを判断する認証判断手段とを備えたものであってもよい。

本発明の個人認証方法および装置ならびにプログラムによれば、内視鏡装置を用いて被験者から取得した内視鏡画像に含まれる血管パターンを抽出し、抽出した血管パターンと予め内視鏡装置を用いて被験者から取得した比較内視鏡画像に含まれる比較血管パターンとを照合し被験者の個人認証を行うことにより、内視鏡装置を用いて取得された内視鏡画像を用いた個人認証を行うことができる。

なお、内視鏡画像は、体腔内の食道狭窄部を撮影することにより取得されたものであるとき、体腔内から取得可能な画像のうち、血管パターンに個人差が最も表れる食道狭窄部の画像を用いて個人認証を行うことになるため、認証の精度を高めることができる。

さらに、パターン抽出手段が内視鏡画像に含まれる血管パターンを画像として抽出するものであり、認証手段が血管パターンに対しアフィン変換を施すことにより、回転角度の異なる複数の血管パターンを生成するものであるとき、抽出された血管パターンと、認証データベースに記憶された血管パターンとにおいて、同一部位を異なる撮影角度から撮影されたものであっても、確実に照合を行うことができる。

また、認証手段が、血管パターン内の黒色領域の位置と、比較血管パターン内の黒色領域の位置とのずれをシフトベクトルとして算出するシフトベクトル算出手段と、シフトベクトル算出手段により算出されたシフトベクトルを用いて血管パターン内の黒色領域の位置をシフトさせるパターンシフト手段と、パターンシフト手段により黒色領域がシフトされた血管パターンと比較血管パターンとの相関度合いを相関係数として算出する係数算出手段と、係数算出手段において算出された相関係数を用いて、血管パターンと比較血管パターンとが一致するか否かを判断する認証判断手段とを備えたものであるとき、精度良く高速に認証作業を行うことができる。

以下、図面を参照して本発明の好ましい実施の形態を詳細に説明する。以下、図面を参照して本発明の画像処理装置の好ましい実施の形態を詳細に説明する。なお、図１のような個人認証装置１の構成は、補助記憶装置に読み込まれた個人認証プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。このとき、この個人認証プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。

個人認証装置１は、内視鏡装置５０により撮影され取得された被験者の体腔内の内視鏡画像Ｐを用いて個人認証を行うものであって、画像取得手段２、パターン抽出手段３、認証データベースＤＢ、認証手段５等を有している。

画像取得手段２は、内視鏡装置５０を用いて取得された被験者の内視鏡画像Ｐを内視鏡装置５０から取得するものである。たとえば、内視鏡装置５０が体腔内の様子を動画として撮影しているときに、医師等が内視鏡装置５０により撮影された映像をモニタリングし、食道狭窄部の部分が映し出されたとき、キーボードやマウス等を用いて画像取得手段２に内視鏡画像Ｐを取得する旨の指示がなされる。すると、画像取得手段２は食道狭窄部の部分が撮影されたときのフレーム画像を内視鏡画像Ｐとして取得する。

なお、上述した医師からの指示等に限らず、体腔内に挿入されている内視鏡装置５０の光プローブの長さを検出し、挿入されている光プローブの長さが食道狭窄部の部分に達する長さになったとき、光プローブにより撮影されている部位を食道狭窄部の部位の画像であるとして取得するようにしても良い。

パターン抽出手段３は、画像取得手段２により取得された内視鏡画像Ｐに含まれる血管パターンＸを抽出するものである。具体的には、パターン抽出手段３は、内視鏡画像Ｐ内の血脈が黒色の領域となってあらわれるように、内視鏡画像Ｐに対し色を２値化(白黒化)するフィルタリング処理を施す。そして、パターン抽出手段３は黒色の領域として血脈が表れた２値化画像を血管パターンＸとして抽出する。

認証データベースＤＢは、予め氏名やＩＤ等の被験者の個人情報ＰＤと被験者から予め取得した比較内視鏡画像Ｐ０とを関連づけて記憶したものである。データベースＤＢには、複数の被験者の個人情報ＰＤおよび比較内視鏡画像Ｐ０が記憶されており、たとえばキーボードやマウス等の個人情報の入力に従い、パターン選択手段ＤＢＭが認証データベースＤＢから入力された個人情報ＰＤに関連づけされた比較血管パターンＹを選択するようになっている。なお、この認証データベースＤＢには、比較内視鏡画像Ｐ０ではなく、パターン抽出手段３により抽出された比較血管パターンＹが個人情報ＰＤに関連づけて記憶されていてもよい。

パターン回転手段４は、血管パターンＸをたとえば１５°ずつアフィン変換に変換した回転角度の異なる複数の血管パターンＸを生成するものである。このように、血管パターンＸを回転させることにより、血管パターンＸと比較血管パターンＹとの撮影角度（画角）や撮影方向が異なる場合であっても、確実に照合を行うことができる。

認証手段５は、パターン抽出手段３により抽出された血管パターンＸと、パターン選択手段ＤＢＭにより選択された比較血管パターンＹとをオプティカルフロー推定法の一種であるLucas-Kanade 法を用いて照合し、被験者が特定の人物であることの認証を行うものである。

具体的には、認証手段５はシフトベクトル算出手段５ａ、パターンシフト手段５ｂ、係数算出手段５ｃ、認証判断手段５ｄ等を備えている。なお、Lucas-Kanade 法は２台のカメラで立体視のために同時撮影した画像において物体の同一地点の認識のために考案された手法であり、２台のカメラにより撮影された２つの画像に写っている物体がほとんど変形していないことを仮定したものである。なお、シフトベクトルの算出方法については、Jean-Yves Bouguet, 'Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker Description of the algorithm', Intel Corporation Microprocessor Research Labsに開示されている。

シフトベクトル算出手段５ａは、血管パターンＸにおける血脈（黒色領域）の位置と比較血管パターンＰＦ０における血脈（黒色領域）の位置とのずれをシフトベクトルとして算出するものである。つまり、２値化画像内における血管パターンＸの平行移動距離を求める際に、抽出された血管パターンＸと比較血管パターンＹとの間において物体の変形は少ないと仮定しLucas-Kanade 法を用いてシフトベクトルを算出する。言い換えれば微小領域内の等輝度画素は同じ血管パターンが２枚の画像内において位置がずれた（移動した）ものであるとの仮定の下、２つの血管パターンＸ、Ｙ間のシフトベクトルを算出する。そして、パターンシフト手段５ｂは、シフトベクトル算出手段５ａにより算出されたシフトベクトルを用いて血管パターンＸ内における血脈（黒色領域）の位置をシフトさせる。なお、血管パターンＸと比較血管パターンＹとが似ていない場合、不正確なシフト量が算出されてしまうが、後述する相関係数ρの一致度が低くなるため、そのときに一致候補から除去することになる。

係数算出手段５ｃは、パターンシフト手段５ｂにより黒色領域がシフトした血管パターンＸとパターン選択手段ＤＢＭにより選択された比較血管パターンＹとの相関度合いを相関係数ρとして算出するものである。具体的には、係数算出手段５ｃはたとえば下記式（１）に示すような、各血管パターンＸ、Ｙの共分散を各血管パターンＸ、Ｙのそれぞれについて算出された標準偏差の積で除算することにより相関係数ρを算出する。

ここで、Ｘｉ（ｉ＝１、２、・・・Ｎ、Ｎは血管パターンＸの画素数）は血管パターンＸの画素値、Ｙｉ（ｉ＝１、２、・・・Ｎ、Ｎは血管パターンＹの画素数）は比較血管パターンＹの画素値を示している。なお、血管パターンＸおよび比較血管パターンＹはそれぞれ２次元方向に画素が配列されたものであるが、上記式（１）においては、Ｎ個の１次元の画素列に再配列し相関係数ρの算出を行う。具体的には、係数算出手段５ｃは各血管パターンＸ、Ｙの左上から右上に向かう画素列を上の列から下の列までつなげてＮ個の画素列からなるデータに再配列し、式（１）により相関係数ρを算出する。上記式（１）に示すような相関係数ρを算出することにより、全体の平均的な明るさの変化に影響されることなく２つの血管パターンＸ、Ｙを比較することができる。

認証判断手段５ｄは、係数算出手段５ｃにおいて算出された相関係数ρを用いて、比較血管パターンＹが血管パターンＸに一致するか否かを判断するものである。ここで、認証判断手段５ｄは、たとえば相関係数ρ＝０．０〜０．２の場合ほとんど相関関係がない、相関係数ρ＝０．２〜０．４の場合やや相関関係がある、相関係数ρ＝０．４〜０．７の場合かなり相関関係がある、相関係数ρ＝０．７〜１．０の場合強い相関関係がある、と判断するようになっている。そして、たとえば血管パターンＸと比較血管パターンＹとの相関係数ρが相関係数０．７≦ρ≦１．０である場合、認証判断手段５ｄは血管パターンＸは認証データベースＤＢ内に記憶された特定の人物の比較血管パターンＹに一致するものであると判断する。一方、相関係数ρが相関係数ρ＜０．７である場合、血管パターンＸは比較血管パターンＹに一致しないと判断する。

このように、内視鏡装置５０を用いて個人の体腔内から取得された内視鏡画像Ｐを用いて個人認証を行うことができ、従来のようなたとえば指紋、虹彩、音声、顔を用いた認証の他、手の甲の静脈、指の静脈のような、人間の外形的特徴を利用したバイオメトリクス認証技術に比べて偽装の極めて困難なセキュリティーの高い認証を提供することができる。特に、認証手法としてオプティカルフロー推定法を用いることにより、正確で高速に認証を行うことができる。また、認証に用いる内視鏡画像Ｐとして食道狭窄部を撮影することにより取得された画像を用いることにより、血脈の個人的特徴が最も出やすい部位を撮影した画像を用いて認証を行うため、認証精度の向上を図ることができる。また、認証手法としてオプティカルフロー推定法を用いることにより、高速に精度良く認証を行うことができる。

図３は本発明の個人認証方法の好ましい実施の形態を示すフローチャートであり、図１から図３を参照して個人認証方法について説明する。まず、内視鏡装置５０により体腔内の撮影が開始され、画像取得手段２において、食道狭窄部の部分の内視鏡画像Ｐが取得される（ステップＳＴ１）。次に、パターン抽出手段３により、取得した内視鏡画像Ｐが２値化処理されることにより、血管パターンＸが抽出される（ステップＳＴ２）。

一方、キーボードやマウス等から個人情報が入力されるにより、パターン選択手段ＤＢＭにおいて認証すべき特定の人物の比較血管パターンＹが認証データベースＤＢから選択される（ステップＳＴ３）。なお、比較血管パターンＹの取得は、シフトベクトルの生成前に行われればよく、たとえば内視鏡画像Ｐの取得（ステップＳＴ１）の前に行うようにしても良い。

そして、パターン回転手段４において、抽出された血管パターンＸがアフィン変換されることにより、回転角度の異なる複数の血管パターンＸが生成される（ステップＳＴ４）。次に、シフトベクトル算出手段５ａにおいて、血管パターンＸと比較血管パターンＹとを用いてシフトベクトルが生成され、パターンシフト手段５ｄにより血管パターンＸがシフトベクトルを用いてシフトされる（ステップＳＴ５）。

認証手段５において、血管パターンＸと比較血管パターンＹとの認証が行われる。具体的には、シフトベクトル算出手段５ａにおいて、血管パターンＸと比較血管パターンＹとに含まれる血脈（黒色領域）の位置のずれがシフトベクトルとして算出され、パターンシフト手段５ｂにより血管パターンＸの黒色領域の位置がシフトベクトルを用いてシフトされる。その後、係数算出手段４ｃにより、血管パターンＸと比較血管パターンＹとの相関係数ρが上記式（１）を用いて算出される（ステップＳＴ６）。

そして、認証判断手段５ｄにおいて、相関係数ρが０．７以上であるか否かが判断され（ステップＳＴ７）、相関係数ρが０．７以上のものがあるとき、被験者は認証データベースＤＢに記憶されている特定した人物であると判断し認証が成功する（ステップＳＴ８）。一方、複数の相関係数ρのいずれもが０．７未満であるとき、被験者は特定の個人ではないとして認証が失敗する（ステップＳＴ９）。

上記実施の形態によれば、内視鏡装置５０を用いて取得された被験者の内視鏡画像Ｐに含まれる血管パターンＸを抽出し、抽出した血管パターンＸと予め内視鏡装置５０を用いて被験者から取得した比較内視鏡画像Ｐ０に含まれる比較血管パターンＹとを照合し被験者の個人認証を行うことにより、体腔内の血管のパターンは個人差があることを利用し、内視鏡装置５０により取得された画像を用いて個人認証を行うことができる。

なお、内視鏡画像Ｐが、体腔内の食道狭窄部を撮影することにより取得されたものであるとき、体腔内から取得可能な画像のうち、血管パターンＸに個人差が最も表れる食道狭窄部の画像を用いて個人認証を行うことになるため、認証の精度を高めることができる。

さらに、パターン抽出手段３が内視鏡画像Ｐに含まれる血管パターンＸを画像として抽出するものであり、認証手段５が血管パターンに対しアフィン変換を施すことにより、回転角度の異なる複数の血管パターンＸを生成するものであるとき、抽出された血管パターンと認証データベースＤＢに記憶された特定の人物の比較血管パターンＹとにおいて、同一部位を異なる撮影角度から撮影されたものであっても、確実に照合を行うことができる。

また、認証手段５は、たとえばオプティカルフロー推定法により血管パターンＸの認証を行うものであれば、精度良く高速に認証作業を行うことができる。

本発明の実施の形態は上記実施の形態に限定されない。たとえば、パターン抽出手段３において、血管パターンＸを画像として抽出するようにしているが、静脈パターンの分岐点の座標、長さ、分岐角度等の特徴量を血管パターンとして抽出するようにしても良い。このとき、認証データベースＤＢにも上述した静脈パターンの分岐点の座標等の特徴量が記憶されるものであり、認証手段５はこれら特徴量を用いた公知のパターン認識を用いて認証が行われることになる。

また、上記実施の形態において、パターン回転手段４が抽出された血管パターンを回転させるようにしているが、認証データベースＤＢに記憶された比較血管パターンＹをアフィン変換により回転させるようにしても良い。あるいは、回転させた比較血管パターンＹを予め認証データベースＤＢに記憶しておき、認証手段５による認証実行時にはパターン回転手段４による回転処理を行わないようにしてもよい。

本発明の個人認証装置の好ましい実施の形態を示すブロック図 図１の個人認証装置における認証手段の一例を示すブロック図 本発明の個人認証方法の好ましい実施の形態を示すフローチャート

符号の説明

１ 個人認証装置
２ 画像取得手段
３ パターン抽出手段
４ パターン回転手段
５ 認証手段
５ｂ シフトベクトル生成手段
５ｃ パターンシフト手段
５ｄ マッチング手段
５０ 内視鏡装置
ＤＢ 認証データベース
Ｐ 内視鏡画像
ＰＤ 個人情報
Ｘ 血管パターン
Ｙ 比較血管パターン
ρ 相関係数

Claims (7)

1. 内視鏡装置を用いて被験者から取得した内視鏡画像に含まれる血管パターンを抽出し、
   抽出した血管パターンと予め前記内視鏡装置を用いて前記被験者から取得した比較内視鏡画像に含まれる比較血管パターンとを照合することにより、前記被験者の個人認証を行う
   ことを特徴とする個人認証方法。
2. 内視鏡装置を用いて取得された被験者の内視鏡画像に含まれる血管パターンを抽出するパターン抽出手段と、
   パターン抽出手段により抽出された前記血管パターンと予め前記内視鏡装置を用いて前記被験者から取得した比較内視鏡画像に含まれる比較血管パターンとを照合することにより、前記被験者の個人認証を行う認証手段と
   を備えたことを特徴とする個人認証装置。
3. 前記内視鏡画像が、前記内視鏡装置を用いて前記被験者の食道狭窄部を撮影し取得されたものであることを特徴とする請求項２記載の個人認証装置。
4. 前記パターン抽出手段が、前記内視鏡画像に含まれる血脈が黒色領域になるように前記内視鏡画像に２値化処理を施すことにより、前記血管パターンを２値化画像として抽出するものであることを特徴とする請求項２または３記載の個人認証装置。
5. 前記血管パターンに対しアフィン変換を施すことにより、回転角度の異なる複数の前記血管パターンを生成するパターン回転手段をさらに備え、前記認証手段が、該パターン回転手段により回転された前記血管パターンと前記比較血管パターンとの照合を行うものであることを特徴とする請求項４記載の個人認証装置。
6. 前記認証手段が、
   前記血管パターン内の黒色領域の位置と、前記比較血管パターン内の黒色領域の位置とのずれをシフトベクトルとして算出するシフトベクトル算出手段と、
   該シフトベクトル算出手段により算出された前記シフトベクトルを用いて前記血管パターン内において黒色領域の位置をシフトさせるパターンシフト手段と、
   該パターンシフト手段により黒色領域がシフトされた前記血管パターンと前記比較血管パターンとの相関度合いを相関係数として算出する係数算出手段と、
   該係数算出手段において算出された前記相関係数を用いて、前記血管パターンと前記比較血管パターンとが一致するか否かを判断する認証判断手段と
   を備えたものであることを特徴とする請求項４または５記載の内視鏡画像表示装置。
7. コンピュータに、
   内視鏡装置を用いて被験者から取得した内視鏡画像に含まれる血管パターンを抽出し、
   抽出した血管パターンと予め前記内視鏡装置を用いて前記被験者から取得した比較内視鏡画像に含まれる比較血管パターンとを照合することにより、前記被験者の個人認証を行う
   ことを実行させるための個人認証プログラム。

Images