JP2010026658A - 掌位置検出装置、掌紋認証装置、携帯電話端末、プログラム、および掌位置検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】例えば携帯電話端末により撮影された画像から自動的に掌の位置を検出することができる。
【解決手段】手の掌側が撮像された画像内の掌の位置を検出する掌位置検出装置であって、前記画像の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右方向を検出する掌左右方向検出手段と、前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の上端の座標を検出する上端検出手段と、前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右端の座標を検出する左右端検出手段と、前記掌の上端の座標及び前記掌の左右端の座標から前記画像内の掌の下端の座標を検出する下端検出手段と、を備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、掌位置検出装置、掌紋認証装置、携帯電話端末、プログラム、および掌位置検出方法に関する。

近年、電子商取引や入退場管理など日常の様々な場面において、電子的な個人認証が広く利用されるようになっている。こうした個人認証には、以前からＩＣカードやパスワード等を使った単純な方法も用いられているが、より高い信頼性でセキュリティを確保することが可能な方法として、指紋や眼の虹彩、声など人間の身体的特徴や行動的特徴を利用して本人であることを確認する、いわゆるバイオメトリクス認証も実現されている。

掌の掌紋、すなわち、感情線や生命線等の「主線」やその他の細かい「しわ」、および皮膚の「隆起線」からなる紋様は、指紋と同様に個人を識別する生体情報として利用することができ、しかも指先の指紋とは異なり加齢や摩耗による“かすれ”が少ないという特徴を持っている。このようなことから、バイオメトリクス認証の１つとして掌紋認証の技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

ここで、特許文献１で提案されている掌紋認証の方法について説明する。この認証方法では、採取した掌の画像をビット行列で表される掌紋コードへ変換し、変換した掌紋コードと登録されたデータとを照合している。このとき、採取した掌の画像から掌紋認証を行う掌の位置を検出している。以下、特許文献１に記載の掌の位置検出について解説する。なお、本願明細書においては、「掌紋」の語を、上記「主線」、「しわ」および「隆起線」を含んだ語であると定義する。

（１）画像採取
非特許文献１の方法では、ＣＣＤカメラ等により構成された専用の撮像装置を用いて、掌の全体の画像データを採取する。このとき、撮像装置には、各指先を置く目安となる印があり、ユーザはその印に合わせて掌を開いた状態で置く。

（２）掌位置の決定
採取された掌の画像から、境界線追跡アルゴリズムを用いて、手の部分とそれ以外の部分の境界線を定める。そして、指と指の間の位置を検出することにより、掌の位置を決定する。
特表２００６−５００６６２号公報

上述のように、特許文献１に記載されている方法を用いて掌紋認証を実現することが可能である。一方、最近ではコミュニケーションツールとして携帯電話端末が広く普及しているとともに、ユーザにおけるセキュリティ意識の高まりを受けて、携帯電話端末においても信頼性の高い個人認証を実現しようという動きがある。近年の携帯電話端末はカメラ機能を搭載している機種も多いことから、このカメラを用いて上述した掌紋認証を採用するということも考えられる。

しかしながら、上述した従来の掌紋認証方式を用いることとする場合、画像採取の際に掌の掌紋部分を正しく画像読み取り部に位置合わせする必要がある。
特許文献１の方式では、画像読み取り部にユーザが掌を位置合わせするので採取される掌紋画像は位置ずれが生じない。これにより、指と指の間の位置を精度良く検知することができる。しかしながら、携帯電話端末のカメラを用いる場合、カメラと掌との距離、掌の方向が撮影のたびに同じにならないため、撮影画像から得られる掌紋の範囲が登録時と異なってしまうという問題も考えられる。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、例えば携帯電話端末により撮影された画像から自動的に掌の位置を検出することができる掌位置検出装置、プログラム、および掌位置検出方法を提供することにある。また、当該掌位置検出装置を用いて掌紋認証を行うことが可能な掌紋認証装置、携帯電話端末を提供することを目的としている。

本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、手の掌側が撮像された画像内の掌の位置を検出する掌位置検出装置であって、前記画像の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右方向を検出する掌左右方向検出手段と、前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の上端の座標を検出する上端検出手段と、前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右端の座標を検出する左右端検出手段と、前記掌の上端の座標及び前記掌の左右端の座標から前記画像内の掌の下端の座標を検出する下端検出手段と、を備えることを特徴とする掌位置検出装置である。

また、本発明の一態様は、上記の掌位置検出装置において、前記画像を前記掌の左右方向に基づいて前記座標検出用に回転させる回転手段と、前記掌の上端の座標、前記掌の左右端の座標及び前記掌の下端の座標を回転前の画像の座標に変換する変換手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の一態様は、上記の掌位置検出装置において、前記掌左右方向検出手段は、四角形の画像フォーマットの所定の一辺の方向における第１の微分値と前記所定の一辺と直交する辺の方向における第２の微分値を成分とする１次微分ベクトルを前記画像の各画素について算出するベクトル算出手段と、前記１次微分ベクトルの長さを算出するベクトル長算出手段と、前記所定の一辺の方向に対する前記１次微分ベクトルの角度を算出する角度算出手段と、前記画像における各画素の１次微分ベクトル長を前記角度毎に累積して累積テーブルを生成する累積テーブル生成手段と、を有し、前記累積テーブルにおいて最大値となる角度を掌の左右方向とすることを特徴とする。

また、本発明の一態様は、上記の掌位置検出装置において、前記上端検出手段は、前記掌の左右方向の微分値を前記画像の各画素について算出する微分手段と、前記微分値を前記掌の左右方向に直交する方向の座標毎に累積して累積テーブルを生成する累積テーブル生成手段と、を有し、当該累積テーブルにおいて、累積値の負の傾きが最大である座標を掌の上端とすることを特徴とする。

また、本発明の一態様は、上記の掌位置検出装置において、前記左右端検出手段は、掌の左領域における前記掌の左右方向の微分値を前記掌の左右方向の座標毎に累積した累積テーブルを生成し、当該累積テーブルにおいて、累積値の最大点より右方向にある極大点から左方向に探索して累積値が所定の値未満になった座標を掌の左端とする左端検出手段と、掌の右領域における前記掌の左右方向の微分値を前記掌の左右方向の座標毎に累積した累積テーブルを生成し、当該累積テーブルにおいて、累積値の最大点より左方向にある極大点から右方向に探索して累積値が所定の値未満になった座標を掌の右端とする右端検出手段と、を有することを特徴とする。

また、本発明の一態様は、上記の掌位置検出装置において、前記左右端検出手段は、前記掌の左右方向の微分値を前記掌の左右方向の座標毎に累積した第１の累積テーブルと、指の付け根とを対応付ける対応付け手段と、当該第１の累積テーブルの人差し指と中指の間にある付け根に対応する座標より左方向にある累積値の最大点から左方向に探索して、累積値が所定の値未満になった座標を掌の左端とする左端検出手段と、当該第１の累積テーブルの薬指と小指の間にある付け根に対応する座標より右方向にある累積値の最大点から右方向に探索して、累積値が所定の値未満になった座標を掌の右端とする右端検出手段と、を有することを特徴とする。

また、本発明の一態様は、上記の掌位置検出装置において、前記第１の累積テーブルに対応付けられた指の付け根において、以下の条件１のいずれかを満たす場合に整合性なしと判定する第１の整合性判定手段を有することを特徴とする。
（条件１）
・（付け根２左端の座標−付け根１左端の座標）＜（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＬＲ１
・（付け根２左端の座標−付け根１左端の座標）＞（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＬＲ２
・（付け根１右端の座標−付け根０右端の座標）＜（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＲ１
・（付け根１右端の座標−付け根０右端の座標）＞（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＲ２
ただし、ＬＲ１、ＬＲ２、ＲＲ１及びＲＲ２は定数である。ＬＲ２はＬＲ１より大きい定数である。ＲＲ２はＲＲ１より大きい定数である。

また、本発明の一態様は、上記の掌位置検出装置において、前記第１の累積テーブルに対応付けられた指の付け根において、以下の条件２のいずれかを満たす場合に整合性なしと判定する第２の整合性判定手段を有することを特徴とする。
（条件２）
・付け根１左端の座標の累積値＜付け根０左端の座標の累積値×Ｖ１
・付け根１左端の座標の累積値＞付け根０左端の座標の累積値×Ｖ２
・付け根２左端の座標の累積値＜付け根０左端の座標の累積値×Ｖ１
・付け根２左端の座標の累積値＞付け根０左端の座標の累積値×Ｖ２
・付け根０右端の座標の累積値＜付け根０左端の座標の累積値×Ｖ１
・付け根０右端の座標の累積値＞付け根０左端の座標の累積値×Ｖ２
ただし、Ｖ１及びＶ２は定数である。Ｖ２はＶ１より大きい定数である。

また、本発明の一態様は、上記の掌位置検出装置において、前記第１の累積テーブルに対応付けられた指の付け根において、以下の条件３を全て満たす場合に整合性なしと判定する第３の整合性判定手段を有することを特徴とする。
（条件３）
・（付け根０より左の極大点の座標−付け根０左端の座標）≧（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＬ１
・（付け根０より左の極大点の座標−付け根０左端の座標）≦（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＬ２
・付け根０より左の極大点の座標の累積量≧付け根０左端の座標の累積量×ＶＬ１
・付け根０より左の極大点の座標の累積量≦付け根０左端の座標の累積量×ＶＬ２
ただし、ＲＬ１、ＲＬ２、ＶＬ１及びＶＬ２は定数である。ＲＬ２はＲＬ１より大きい定数である。ＶＬ２はＶＬ１より大きい定数である。

また、本発明の一態様は、上記の掌位置検出装置において、前記掌の左右方向に直交する方向の微分値を前記掌の左右方向の座標毎に累積した第２の累積テーブルと、前記第１の累積テーブルに対応付けられた指の付け根において、以下の条件４のいずれかを満たす場合に整合性なしと判定する第４の整合性判定手段を有することを特徴とする。
（条件４）
・座標γの累積値＞付け根０の座標の累積値×ＹＡ
・座標γの累積値＞付け根１の座標の累積値×ＹＡ
・付け根０の座標の累積値＜付け根１の座標の累積値×ＹＢ
ただし、ＹＡ及びＹＢは定数である。ＹＡはＹＢより大きい定数である。座標γは、座標γと付け根１の座標の中点が付け根０の座標となるものである。

また、本発明の一態様は、掌から掌紋を含んだ画像を採取して該画像を用いて認証を行う掌紋認証装置において、上記の掌位置検出装置と、前記掌位置検出装置により検出された掌の位置に基づいて認証対象画像を抽出する画像抽出手段と、特定の登録された人物にかかる掌紋の照合用画像を記憶する記憶手段と、前記認証対象画像を前記記憶手段の照合用画像と照合することによりユーザ認証を行う照合手段と、を備えることを特徴とする掌紋認証装置である。

また、本発明の一態様は、上記の掌紋認証装置を備えることを特徴とする携帯電話端末である。

また、本発明の一態様は、手の掌側が撮像された画像内の掌の位置を検出する掌位置検出装置のコンピュータに、前記画像の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右方向を検出するステップと、前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の上端の座標を検出するステップと、前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右端の座標を検出するステップと、前記掌の上端の座標及び前記掌の左右端の座標から前記画像内の掌の下端の座標を検出するステップと、を実行させるためのプログラムである。

また、本発明の一態様は、手の掌側が撮像された画像内の掌の位置を検出する掌位置検出方法において、前記画像の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右方向を検出するステップと、前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の上端の座標を検出するステップと、前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右端の座標を検出するステップと、前記掌の上端の座標及び前記掌の左右端の座標から前記画像内の掌の下端の座標を検出するステップと、を含むことを特徴とする掌位置検出方法である。

本発明によれば、手の掌側が撮像された画像から掌の上端の座標、左右端の座標及び下端の座標を検出することができる。このため、検出した座標から当該画像を掌紋認証に用いる照合用画像の大きさ及び方向に補正することができる。これにより、カメラなどの撮像部と掌との距離、掌の方向及び撮影画像から得られる掌紋の範囲が登録時と異なる場合でも、正しく掌紋認証を行うことが可能になる。よって、携帯電話端末でも、掌紋認証を行うことができる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
本実施形態では、左手の掌紋を用いて掌紋認証を行う。また、左手の掌に加えて指が撮像されている画像を用いて掌の位置を検出する。

なお、説明を容易にするために、本明細書全体について図１を参照して以下のように用語を定義する。
左方向：左手の親指側
右方向：左手の小指側
上方向：左手の指側
下方向：左手の手首側
掌の上端：指と掌の境界線
掌の左端：掌の左側の境界線
掌の右端：掌の右側の境界線
掌の下端：掌と手首の境界線
付け根０：人差し指と中指の間にある付け根
付け根１：中指と薬指の間にある付け根
付け根２：薬指と小指の間にある付け根
付け根は幅を持った部分である。

なお、本実施形態では左手を対象にしているが、本発明は左手右手を区別せずに掌の位置及び範囲を検出することができる。右手を対象にする場合は左右の座標方向が逆になる。右手の場合、左方向を右方向に、右方向を左方向にそれぞれ読み替え、用語の定義は以下のようになる。
右方向：右手の親指側
左方向：右手の小指側
上方向：右手の指側
下方向：右手の手首側
付け根０：人差し指と中指の間にある付け根
付け根１：中指と薬指の間にある付け根
付け根２：薬指と小指の間にある付け根

また、図２に示すように、画像データにおいて、四角形の画像フォーマットの所定の一辺の方向をＸ軸方向、当該一辺に直交する辺の方向をＹ軸方向としてＸＹ座標系を定める。

図３は、本発明の一実施形態による掌紋認証装置１の構成を示すブロック図である。この掌紋認証装置１は、一般的な携帯電話端末に掌紋認証の機能が搭載されたものであり、
電話機能部１０と、カメラ１１と、掌位置検出部１２と、画像補正部１３と、画像認識部１４と、画像抽出部１５と、画像変換部１６と、照合部１７と、掌紋ＤＢ（データベース）１８とから構成されている。

電話機能部１０は、一般的な携帯電話としての機能を発揮する部分であり、音声を捉えて電気信号として出力するマイク、入力信号を音として発音するスピーカ、マイクからの入力信号やスピーカへの出力信号の音声処理を行う音声処理回路、送信信号の変調処理および受信信号の復調処理を行う変復調回路や無線回路、無線電波を送受信するアンテナ、テンキー等からなる操作部、各種情報を表示する液晶ディスプレイ、装置全体の動作制御用のＣＰＵ、その他バイブレータなどから構成されている。なお、電話機能部１０を構成している上記各部は、携帯電話端末のごく一般的な構成要素であり、上記の各構成要素は図３中に表示していない。
カメラ１１は、掌を画像データとして撮影するほか、通常の写真撮影やテレビ電話等の用途に使用される。

掌位置検出部１２は、カメラ１１で撮影した画像データから掌の位置を検出し、その座標を画像補正部１３へ出力する。画像補正部１３へ出力する座標は、掌の上端、左右端及び下端の座標である。掌位置検出部１２における処理の詳細については後述する。

画像補正部１３は、掌位置検出部１２から出力された座標に基づいて、カメラ１１で撮影した画像を補正し、補正した画像を画像認識部１４へ出力する。具体的には、画像補正部１３は、入力された座標に基づいて撮影した掌の大きさｓを算出し、掌紋ＤＢ２８からマスターデータの掌紋を撮影した時の掌の大きさｓ’を取得する。そして、画像補正部１３は、カメラ１１で撮影した画像データをｓ’／ｓ倍することにより、画像の拡大縮小を行う。この補正処理の結果、掌紋認証時とマスターデータ登録時との画像の大きさの違いが補正されて、掌紋認証時に撮影した画像の大きさがマスターデータの画像の大きさと合うようになる。また、画像補正部１３は、掌の方向がマスターデータと等しくなるように、撮像した画像を回転させる。この補正処理の結果、掌紋認証時とマスターデータ登録時との掌の方向の違いが補正されて、掌紋認証時に撮影した画像の方向がマスターデータの画像の方向と合うようになる。

画像認識部１４は、画像補正部１３により補正された掌の画像データから、実際に掌紋の照合に使用する一部分の画像を取り出すための基準となる点Ｐを検出する画像処理を行う。この基準点として、本掌紋認証装置１では掌位置検出部１２から出力された座標を利用する。

画像抽出部１５は、画像認識部１４により検出された基準点Ｐを基準として、画像補正部１３から供給される補正後の掌の画像データから実際に掌紋の照合に使用する部分である認証対象画像を決定する処理を行う。

画像変換部１６は、画像抽出部１５によって抽出された複数の認証対象画像のそれぞれに対して空間フィルタ関数を作用させることにより、当該画像内のエッジ（掌紋を構成する「主線」や「しわ」など）を抽出する演算を行う。この演算によって、掌紋がビット行列として表された掌紋コードが得られる。

掌紋ＤＢ１８は、特定の人物についてカメラ１１で画像を撮影し、画像認識部１４、画像抽出部１５、および画像変換部１６で処理した掌紋のデータをマスターデータとして記憶している。記憶されたマスターデータは、照合部１７において行われる掌紋の照合処理の際に呼び出されて利用される。なお、記憶するマスターデータは一人分でも複数人分でもよい。

照合部１７は、画像変換部１６から入力された掌紋コードに対して、掌紋ＤＢ１８に記憶されているマスターデータと照合する演算を行い、所定の演算結果が得られた場合に当該掌紋コードにかかる掌紋を登録されたマスターデータと一致したと判断して、その人物を登録者本人として認証する。

次に、上述した掌紋認証装置１における掌位置検出部１２の動作を図４から図２０を用いて説明する。
図４は、本実施形態における掌位置検出部１２の処理全体の流れを示すフローチャートである。
［ステップＳ１：掌左右方向検出］
まず、掌位置検出部１２は、カメラ１１で撮影した画像データから、当該画像データの掌の左右方向（角度）を検出する。ここで、掌と指が撮影された画像データは、指と指の境界線等があるため、掌の左右方向に画素値が大きく変化する。そこで、本実施形態では、画像データにおいて、最も画素値の変化が大きい方向を掌の左右方向とする。

図５は、本実施形態における掌位置検出部１２の掌左右方向検出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１１では、掌位置検出部１２は、カメラ１１で撮影した画像データ（撮像データ）の１次微分ベクトル画像を生成する。１次微分ベクトル画像は、各画素のＸ方向微分値、Ｙ方向微分値、Ｘ方向微分値とＹ方向微分値を成分とする１次微分ベクトルの長さ及びＸ軸方向に対する１次微分ベクトルの角度の値を持つ画像データである。
具体的には、まず、掌位置検出部１２は、当該撮像データのＸ方向及びＹ方向の微分値を算出する。
図６を参照してＸ方向の微分値算出処理の動作を具体的に説明する。この図に示す例では、座標（ｎ，ｍ）（ｎ，ｍは、１以上の整数）のＸ方向微分値ｘ（ｎ，ｍ）を算出している。なお、本例では、フィルタのサイズは５である。図６（ａ）は、撮像データ（微分前）の各画素値ｐ（ｉ，ｊ）（ｉ＝ｎ−２，ｎ−１，ｎ，ｎ＋１，ｎ＋２；ｊ＝ｍ−２，ｍ−１，ｍ，ｍ＋１，ｍ＋２）を表わすテーブルである。図６（ｂ）は、フィルタの各画素値ｆ_ｘ（ｉ，ｊ）を表わすテーブルである。フィルタの各画素値ｆ_ｘ（ｉ，ｊ）は、図６上の最左列（ｉ＝ｎ−２）が−１、図６上の最右列（ｉ＝ｎ＋２）が１、残りが０である。図６（ｃ）は、Ｘ方向微分後の画像データの各画素値ｘ（ｉ，ｊ）を表わすテーブルである。なお、図６（ａ）〜（ｃ）に示すテーブルにおいて、縦軸はＹ軸、横軸はＸ軸である。
Ｘ方向微分値ｘ（ｎ，ｍ）は、以下の式（１）により算出される。式（１）は、微分前のテーブルとフィルタのテーブルの対応する各画素値を乗算し、乗算した値の総和がＸ方向微分値ｘ（ｎ，ｍ）であることを表わしている。

また、Ｙ方向微分値ｙ（ｎ，ｍ）は、同様に以下の式（２）により算出される。このとき、フィルタの各画素値ｆ_ｙ（ｉ，ｊ）は、最上列（ｊ＝ｍ−２）が−１、最下列（ｊ＝ｍ＋２）が１、残りが０である。

次に、掌位置検出部１２は、図７に示す１次微分ベクトルを算出する。１次微分ベクトルは、算出したＸ方向微分値とＹ方向微分値を成分とするベクトルである。そして、掌位置検出部１２は、Ｘ軸方向に対する１次微分ベクトルの角度θ及び１次微分ベクトル長を算出する。

図５に戻り説明を続ける。
次のステップＳ１２では、掌位置検出部１２は、ステップＳ１１で算出した１次微分ベクトル長を角度毎に累積して、累積テーブルを生成する。具体的には、例えば、角度０度の１次微分ベクトル長を累積する場合には、掌位置検出部１２は、１次微分ベクトル画像において、角度０度の画素を抽出し、抽出した各画素の１次微分ベクトル長を累積する。掌位置検出部１２は、この処理を各角度に対して行い、累積テーブルを生成する。

次のステップＳ１３では、掌位置検出部１２は、当該累積テーブルの平滑化を行う。
図８を参照して累積テーブルの平滑化処理の動作を具体的に説明する。図８（ａ）は、平滑化前の累積テーブルの値Ａ（θ）を表す。図８（ｂ）は、平滑化のためのフィルタの値Ｆ（θ）を表す。図8（ｃ）は、平滑化後の累積テーブルの値Ａ’（θ）を表す。ここで、フィルタのサイズはｆｓｉｚｅ（ｆｓｉｚｅは３以上の奇数）である。また、フィルタの値Ｆ（θ）は全て１である。Ａ’（θ）は以下の式（３）により算出される。掌位置検出部１２は、累積テーブルの全ての値についてＡ’（θ）を算出して平滑化後の累積テーブルを生成する。

図５に戻り説明を続ける。
次のステップＳ１４では、掌位置検出部１２は、平滑化後の累積テーブルの最大値を探索し、当該最大値の角度を掌の左右方向とする。
図９は、１次微分ベクトル長の角度毎の累積テーブルの一例を示す概略図である。この図に示すグラフの縦軸は１次微分ベクトル長の累積値、横軸は角度θである。図９に示す例では、角度αで累積値の最大値なので、Ｘ軸方向に対する角度αが掌左右方向となる。
ただし、実際の回転角度α’は角度αから１８０減算した値となる。

［ステップＳ２：撮像データの回転］
次に、掌位置検出部１２は、検出した方向に基づいて、掌の上下方向が撮像データのＹ軸方向に対して平行になるように当該撮像データを回転する。具体的には、掌位置検出部１２は、撮像データの中心を軸にして撮像データを−α’度回転させる。
図１０は、撮像データと撮像データを回転した画像データを示す概略図である。図１０（ａ）は、撮像データである。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）に示す撮像データを、当該撮像データの中心を軸として−α’度回転した後の画像データである。この図に示すように、回転後の画像データでは、四角形のフォーマット上で画像データのない四隅が黒く補完される。そのため、境界線１００が存在する。

［ステップＳ３：掌の上端検知］
次に、掌位置検出部１２は、回転した画像データから掌の上端を検知する。
図１０（ｂ）に示すように、掌の上端より上にある指の部分は、指と指の間の境界線などがありＸ軸方向に変化が大きくなる。一方、掌の上端より下にある掌の部分はＸ軸方向の変化が少ない。このことから、本実施形態では、Ｘ軸方向の変化の境目を掌の上端とする。

図１１は、本実施形態における掌位置検出部１２の上端検知処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３１では、掌位置検出部１２は、回転後の画像データの１次微分ベクトル画像を生成する。次に、ステップ３２では、掌位置検出部１２は、１次微分ベクトル画像にマスクをする。具体的には、掌位置検出部１２は、図１０（ｂ）に示す回転後の画像データの斜め方向の一次微分ベクトルをマスクするために、対応するＸ方向微分値またはＹ方向微分値を０にする。

次のステップＳ３３では、掌位置検出部１２は、１次微分ベクトル画像において、「Ｘ方向微分値の絶対値×Ｃ」をＹ座標毎に累積して、累積テーブルを生成する。ただし、Ｃは対象画素のＸ座標に依存する値である。次のステップＳ３４では、掌位置検出部１２は、当該累積テーブルに図８に示す平滑化処理を行う。次のステップＳ３５では、掌位置検出部１２は、当該累積テーブルの最大減少位置を探索し、その値を掌の上端とする。最大減少位置とは、「累積値（ｙ−１）−累積値（ｙ）」が最大となるｙの値である。累積値（ｙ）は、当該累積テーブルの座標ｙにおける累積値である。つまり、最大減少位置は、負の傾きが最大である座標である。
図１２は、Ｘ方向微分値のＹ座標毎の累積テーブルの一例を示す概略図である。この図に示すグラフの縦軸はＹ座標の値、横軸はＸ方向微分値の累積値である。図１２で示す例では、座標βが累積テーブルの最大減少位置なので、座標βが掌の上端座標となる。

［ステップＳ４：掌の左右端検知］
次に、掌位置検出部１２は、回転した画像データから掌の左右端を検知する。
図１３は、本実施形態における掌位置検出部１２の左右端検知処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ステップＳ４１では、掌位置検出部１２は、手法１にて左右端の検知を行う。次のステップＳ４２では、掌位置検出部１２は、手法１における検知成否を判定する。手法１で検知できた場合には、処理を終了する。一方、手法１にて検知できなかった場合には、ステップＳ４３に進む。ステップＳ４３では、掌位置検出部１２は、手法２にて左右端の検知を行い、処理を終了する。

まず、手法１における左右端検知処理について説明する。
図１４は、手法１における左右端検知処理の流れを示すフローチャートである。この図に示す処理は、上述したステップＳ４１に対応する処理である。
まず、ステップＳ４３１では、掌位置検出部１２は、回転後の画像データのＸ方向微分値をＸ座標毎に累積して、累積テーブルを生成する。

図１５を参照して具体的に説明する。図１５（ａ）は、各画素の値がＸ方向微分値である画像データである。この図において、符号２１は、上方領域である。また、符号２２は、下方領域である。図１５（ｂ）は、累積テーブルである。この図において、符号２３は、上方領域２１における正の累積テーブルである。符号２４は、上方領域２１における負の累積テーブルである。符号２５は、下方領域２２における正の累積テーブルである。符号２６は、下方領域２２における負の累積テーブルである。ここで、正の累積テーブルとは、正の値のみ累積した累積テーブルである。負の累積テーブルとは、負の値のみ累積した累積テーブルである。上述したステップＳ４３１では、掌位置検出部１２は、累積テーブル２３、累積テーブル２４、累積テーブル２５及び累積テーブル２６を生成する。

図１４に戻り説明を続ける。
次のステップＳ４３２では、掌位置検出部１２は、１次微分ベクトル画像のＹ方向微分値をＸ座標毎に累積して、累積テーブルを生成する。
図１５を参照して具体的に説明する。図１５（ｃ）は、各画素の値がＹ方向微分値である画像データである。この図において、符号２７は、中央領域である。図１５（ｄ）に示す符号２８は、図１５（ｃ）の中央領域２７における絶対値を累積した累積テーブルである。上述したステップＳ４３２では、累積テーブル２８を生成する。

図１４に戻り説明を続ける。
ステップＳ４３３では、掌位置検出部１２は、生成した各累積テーブルに図８に示す平滑化処理を行う。次のステップＳ４３４では、掌位置検出部１２は、各累積テーブルの極大点及び最大点を探索する。最大点とは、累積値が最大となる点である。ただし、極大値と前後の極小値の差分が、累積値の最大値（以下、最大累積値とする）に比して十分に小さい場合には、当該極大点を削除する。同様に、極大値が最大累積値に比して十分に小さい場合には、当該極大点を削除する。

次に、ステップＳ４３５では、掌位置検出部１２は、極大点と指の付け根を対応付けて、検知可否判定を行う。左右端の検知を行うためには、図１５（ａ）及び図１５（ｂ）に示すように指のエッジと累積テーブル２３及び累積テーブル２４の極大点が対応付いていなければならない。このため、掌位置検出部１２は、生成した累積テーブルの整合性を検証して、左右端の検知が可能か否かを判定する。検知可の場合には、ステップＳ４３６に進む。一方、検知否の場合には、処理を終了する。

以下、検知可否判定の処理について詳細に説明する。
なお、説明を容易にするために、本明細書全体について以下のように用語を定義する。
正極大点［ｉ］：上方領域２１における正の累積テーブル２３による極大点のうち左からｉ番目のもの
負極大点［ｉ］：上方領域２１における負の累積テーブル２４による極大点のうち左からｉ番目のもの

図１６は、本実施形態における検知可否判定処理の流れを示すフローチャートである。
掌位置検出部１２は、以下のステップＳ５０１からＳ５０７までの処理を検知可と判定されるまで探索した全ての正極大点について行う。ｉＰの初期値は０である。なお、正極大点数は探索した全ての正極大点の数である。
まず、ステップＳ５０１では、掌位置検出部１２は、正極大点［ｉＰ］に最近の負極大点［ｉＭ］を探索する。次のステップＳ５０２では、掌位置検出部１２は、負極大点［ｉＭ］に最近の極大点［ｉＰ２］を探索する。次のステップＳ５０３では、掌位置検出部１２は、ｉＰとｉＰ２が等しいか否かを判定する。等しい場合には、次のステップＳ５０４に進む。一方、ｉＰとｉＰ２が等しくない場合には、ｉＰに１を加算して、ステップＳ５０１の処理に戻る。ただし、加算後のｉＰが正極大点数と等しい場合には、検知否と判定して処理を終了する。

ステップＳ５０４では、掌位置検出部１２は、正極大点［ｉＰ］の位置（Ｘ座標値）が負極大点［ｉＭ］の位置（Ｘ座標値）より小さいか否かを判定する。正極大点［ｉＰ］の位置が負極大点［ｉＭ］の位置より小さい場合には、ステップＳ５０５へ進む。一方、正極大点［ｉＰ］の位置が負極大点［ｉＭ］の位置以上の場合には、ステップＳ５０６へ進む。
ここで、掌に対して左方向から光が当たっている場合には、指の左側領域が白くなり、指の右側領域が黒くなる。よって、正極大点［ｉＰ］の位置が負極大点［ｉＭ］の位置より小さくなる。このとき、掌の左端のエッジが白くなり、掌の右端のエッジが黒くなる。このため、左端の探索には負の累積テーブル２６を使用し、右端の探索には正の累積テーブル２５を使用する。同様の理由により、正極大点［ｉＰ］の位置が負極大点［ｉＭ］の位置より右になる場合には、左端の探索には正の累積テーブル２５を使用し、右端の探索には負の累積テーブル２６を使用する。以下に示すｆｌｇは、左右端の探索に正の累積テーブル２５を用いるか負の累積テーブル２６を用いるかを示すフラグである。ｆｌｇが１の場合には、左端の探索には負の累積テーブル２６を使用し、右端の探索には正の累積テーブル２５を使用する。一方、ｆｌｇが０の場合には、左端の探索には正の累積テーブル２５を使用し、右端の探索には負の累積テーブル２６を使用する。

ステップＳ５０５では、掌位置検出部１２は、次の対応付け１を行う。
（対応付け１）
左側極大点＝正極大点[ｉＰ−１]
付け根０左端＝正極大点[ｉＰ]
付け根１左端＝正極大点[ｉＰ＋１]
付け根２左端＝正極大点[ｉＰ＋２]
付け根０右端＝負極大点[ｉＭ]
付け根１右端＝負極大点[ｉＭ＋１]
ｆｌｇ＝１

一方、ステップＳ５０６では、掌位置検出部１２は、次の対応付け２を行う。
（対応付け２）
左側極大点＝負極大点[ｉＭ−１]
付け根０左端＝負極大点[ｉＭ]
付け根１左端＝負極大点[ｉＭ＋１]
付け根２左端＝負極大点[ｉＭ＋２]
付け根０右端＝正極大点[ｉＰ]
付け根１右端＝正極大点[ｉＰ＋１]
ｆｌｇ＝０

次のステップＳ５０７では、掌位置検出部１２は、整合性の判定を行う。具体的には、掌位置検出部１２は、以下に示す整合性判定１〜４全てにおいて整合性あり（ＯＫ）と判定された場合に、検知可と判定して処理を終了する。一方、整合性判定１〜４のいずれかにおいて整合性なし（ＮＧ）と判定された場合には、ｉＰに１加算してステップＳ５０１の処理に戻る。ただし、加算後のｉＰが正極大点数と等しい場合には、検知否と判定して処理を終了する。なお、本実施形態では、整合性判定１〜４全てにおいて整合性あり（ＯＫ）と判定された場合にのみ検知可としているが、整合性判定１〜４のいずれかが整合性あり（ＯＫ）となった場合に検知可としてもよい。

（整合性判定１：付け根位置の間隔の整合性判定）
・（付け根２左端の座標−付け根１左端の座標）＜（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＬＲ１
・（付け根２左端の座標−付け根１左端の座標）＞（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＬＲ２
・（付け根１右端の座標−付け根０右端の座標）＜（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＲ１
・（付け根１右端の座標−付け根０右端の座標）＞（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＲ２
のいずれかを満たす場合に、整合性なし（ＮＧ）と判定する。一方、いずれも満たさない場合に、整合性あり（ＯＫ）と判定する。ただし、ＬＲ１、ＬＲ２、ＲＲ１及びＲＲ２は予め設定された定数である。ＬＲ１はＬＲ２より小さい値である。ＲＲ１はＲＲ２より小さい値である。

（整合性判定２：付け根の累積値の整合性判定）
・付け根１左端の座標の累積値＜付け根０左端の座標の累積値×Ｖ１
・付け根１左端の座標の累積値＞付け根０左端の座標の累積値×Ｖ２
・付け根２左端の座標の累積値＜付け根０左端の座標の累積値×Ｖ１
・付け根２左端の座標の累積値＞付け根０左端の座標の累積値×Ｖ２
・付け根０右端の座標の累積値＜付け根０左端の座標の累積値×Ｖ１
・付け根０右端の座標の累積値＞付け根０左端の座標の累積値×Ｖ２
のいずれかを満たす場合に、整合性なし（ＮＧ）と判定する。一方、いずれも満たさない場合に、整合性あり（ＯＫ）と判定する。ただし、Ｖ１及びＶ２は予め設定された定数である。Ｖ１はＶ２より小さい値である。

（整合性判定３：左側極大点の整合性判定）
・（左側極大点の座標−付け根０左端の座標）≧（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＬ１
・（左側極大点の座標−付け根０左端の座標）≦（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＬ２
・左側極大点の座標の累積量≧付け根０左端の座標の累積量×ＶＬ１
・左側極大点の座標の累積量≦付け根０左端の座標の累積量×ＶＬ２
のすべてを満たす場合に、整合性なし（ＮＧ）と判定する。一方、いずれかが満たさない場合には、整合性あり（ＯＫ）と判定する。つまり、人差し指の左側(つまり親指の上側)に指のような特徴が発生している場合に、整合性なし（ＮＧ）となる。ただし、ＲＬ１、ＲＬ２、ＶＬ１及びＶＬ２は予め設定された定数である。ＲＬ１はＲＬ２より小さい値である。ＶＬ１はＶＬ２より小さい値である。左側極大点は、付け根０より左方向にある極大点である。

（整合性判定４：Ｙ方向微分累積値の整合性判定）
・座標γのＹ方向微分累積値＞付け根０のＹ方向微分累積値×ＹＡ
・座標γのＹ方向微分累積値＞付け根１のＹ方向微分累積値×ＹＡ
・付け根０のＹ方向微分累積値＜付け根１のＹ方向微分累積値×ＹＢ
のいずれかを満たす場合に、整合性なし（ＮＧ）と判定する。一方、いずれも満たさない場合に、整合性あり（ＯＫ）と判定する。ただし、Ｙ方向微分累積値は、絶対値を累積した累積テーブル２８の累積値である。また、ＹＡ及びＹＢは予め設定された定数である。ＹＡはＹＢより大きい値である。また、座標γは、座標γと付け根１の中点が付け根０となるような座標である。

図１４に戻り説明を続ける。
ステップＳ４３６では、掌位置検出部１２は、左端の探索を行う。
図１７を参照して左端の探索処理を具体的に説明する。なお、説明を容易にするために、この図において以下のように値を定義する。
付け根幅：「付け根１左端の座標−付け根０左端の座標」と、「付け根２左端の座標−付け根１左端の座標」と、「付け根１右端の座標−付け根０右端の座標」と、の平均値。
付け根累積値：「付け根０右端の累積値」と、「付け根１右端の累積値」と、の平均値。ただし当該累積値は、ｆｌｇが１の場合には、上方領域２１における負の累積テーブル２４の累積値である。一方、ｆｌｇが０の場合には、当該累積値は上方領域２１における正の累積テーブル２３の累積値である。

図１７に示す累積テーブルは、ｆｌｇが１の場合には、下方領域２２における負の累積テーブル２６である。一方、ｆｌｇが０の場合には、下方領域２２における正の累積テーブル２５である。この図に示すグラフは、縦軸が累積値、横軸がＸ座標である。
まず、掌位置検出部１２は、座標ｌｓｘからｌｅｘ間の最大点を探す。座標ｌｅｘは、付け根０の右端の座標から付け根幅を減算した座標に「付け根幅×ｌｅｘＲａｔｅ」を加算した座標である。座標ｌｓｘは、付け根０の右端の座標から付け根幅を減算した座標に「付け根幅×ｌｓｘＲａｔｅ」を減算した座標である。ここで、最大点の累積値が所定の閾値未満の場合には、「付け根０右端−付け根幅」を左端とする。一方、最大点の累積値が閾値以上の場合には、ｌｅｘからｌｓｘ方向に、累積値が「付け根累積値×ＬＶＲａｔｅ」未満になる座標を探索し、その座標ｌｘを左端とする。ただし、ＬＶＲａｔｅ、ｌｓｘＲａｔｅ及びｌｅｘＲａｔｅは、予め設定された定数である。

図１４に戻り説明を続ける。
ステップＳ４３７では、掌位置検出部１２は、右端の探索を行う。
図１８を参照して右端の探索処理を具体的に説明する。なお、説明を容易にするために、この図において以下のように値を定義する。
付け根幅：「付け根１左端の座標−付け根０左端の座標」と、「付け根２左端の座標−付け根１左端の座標」と、「付け根１右端の座標−付け根０右端の座標」と、の平均値。
付け根累積値：「付け根０左端の累積値」と、「付け根１左端の累積値」と、「付け根２左端の累積値」と、の平均値。ただし、当該累積値は、ｆｌｇが１の場合には、上方領域２１における正の累積テーブル２３の累積値である。一方、ｆｌｇが０の場合には、当該累積値は上方領域２１における負の累積テーブル２４の累積値である。

図１８に示す累積テーブルは、ｆｌｇが１の場合には、下方領域２２における正の累積テーブル２５である。一方、ｆｌｇが０の場合には、下方領域２２における負の累積テーブル２６である。この図に示すグラフは、縦軸が累積値、横軸がＸ座標である。
まず、掌位置検出部１２は、座標ｒｓｘからｒｅｘ間の最大点を探す。座標ｒｅｘは、付け根２の左端の座標に付け根幅を加算した座標に「付け根幅×ｒｅｘＲａｔｅ」を加算した座標である。座標ｒｓｘは、付け根０の左端の座標に付け根幅を加算した座標に「付け根幅×ｒｓｘＲａｔｅ」を減算した座標である。ここで、最大点の累積値が所定の閾値未満の場合には、「付け根２左端＋付け根幅」を右端とする。一方、最大点の累積値が閾値以上の場合には、ｒｓｘからｒｅｘ方向に、累積値が「付け根累積値×ＲＶＲａｔｅ」未満になる座標を探索し、その座標ｒｘを右端とする。ただし、ＲＶＲａｔｅ、ｒｓｘＲａｔｅ及びｒｅｘＲａｔｅは、予め設定された定数である。

次に、手法２における左右端検知処理について説明する。
図１９は、手法２における右端検知処理の流れを示すフローチャートである。この図に示す処理は、上述したステップＳ４３に対応する処理である。
まず、ステップＳ４１１では、掌位置検出部１２は、回転後の画像データにおけるＸ方向微分値の絶対値をＸ座標毎に累積して、累積テーブルを生成する。このとき、図２０に示す右領域のＸ方向微分値の絶対値が累積される。図２０は、画素値がＸ方向微分値である回転後の画像データを示す概略図である。
次のステップＳ４１２では、掌位置検出部１２は、当該累積テーブルに図８に示す平滑化処理を行う。次のステップＳ４１３では、掌位置検出部１２は、当該累積テーブルの極大点及び最大点を探索する。次のステップＳ４１４では、掌位置検出部１２は、掌の右端の探索を行う。

ここで、掌の右端の探索処理について具体的に説明する。
掌位置検出部１２は、まず、当該累積テーブルの最大累積値が予め設定された閾値より小さいか否かを判定する。掌位置検出部１２は、最大累積値が閾値より小さい場合には、予め設定された座標を掌の右端とする。これは、当該画像データには掌の右端のエッジがないと判定するためである。
一方、掌位置検出部１２は、最大累積値が予め設定された閾値以上の場合には、最大点より左にある極大点であって、「最大累積値×ｍｉｎＲａｔｅ」以上の極大点を仮の右端とする。なお、「最大累積値×ｍｉｎＲａｔｅ」以上の極大点が複数存在する場合には、最も左に位置するものを仮の右端とする。なお、「最大累積値×ｍｉｎＲａｔｅ」以上の極大点が存在しない場合には、最大点を仮の右端とする。次に、掌位置検出部１２は、この仮の右端から右を探索し、累積値が「仮の右端×Ｒｒａｔｅ」未満になるとき、その位置の一つ左を右端とする。ただし、ｍｉｎＲａｔｅ及びＲｒａｔｅは、予め設定された値である。なお、累積値が「仮の右端×Ｒｒａｔｅ」未満にならないとき、当該終了位置の一つ左を右端とする。

また、手法２における左端探索処理では、上述したステップＳ４１１からＳ４１３の処理を図２０に示す左領域に対して行い、累積テーブルを生成する。
そして、掌位置検出部１２は、当該累積テーブルの最大累積値が予め設定された閾値より小さいか否かを判定する。掌位置検出部１２は、最大累積値が閾値より小さい場合には、予め設定された座標を掌の左端とする。これは、当該画像データには掌の左端のエッジがないと判定するためである。
一方、掌位置検出部１２は、最大累積値が予め設定された閾値以上の場合には、最大点より右にある極大点であって、「最大累積値×ｍｉｎＲａｔｅ」以上の極大点を仮の左端とする。なお、「最大累積値×ｍｉｎＲａｔｅ」以上の極大点が複数存在する場合には、最も右に位置するものを仮の左端とする。なお、「最大累積値×ｍｉｎＲａｔｅ」以上の極大点が存在しない場合には、最大点を仮の左端とする。次に、掌位置検出部１２は、この仮の左端から左を探索し、累積値が「仮の左端×Ｌｒａｔｅ」未満になるとき、その位置の一つ右を左端とする。ただし、Ｌｒａｔｅは、予め設定された値である。なお、累積値が「仮の左端×Ｌｒａｔｅ」未満にならないとき、当該終了位置の一つ右を左端とする。

［ステップＳ５：掌の下端検知］
次に、掌位置検出部１２は、回転した画像データから掌の下端を検知する。具体的には、掌位置検出部１２は、予め設定された掌の縦横比を用いて、上述したステップＳ３及びＳ４で算出した掌の上端及び左右端の座標から下端の座標を算出する。

［ステップＳ６：掌位置座標の計算］
次に、掌位置検出部１２は、上述したステップＳ３からＳ５で検知した掌の上端、左右端、下端の座標を、画像データの中心を軸にα’度回転させて、回転前の画像データ（撮像データ）における掌の上端、左右端、下端の座標を算出して処理を終了する。

このように、本実施形態によれば、撮影された画像における掌の上端及び左右端を検出することができる。このため、掌紋認証に用いるマスターデータに撮像された画像の大きさ及び方向を補正することができる。これにより、カメラと掌との距離、掌の方向及び撮影画像から得られる掌紋の範囲が登録時と異なる場合でも、正しく掌紋認証を行うことが可能になる。よって、携帯電話端末でも、掌紋認証を行うことができる。

また、図１に示す掌紋認証装置の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、掌紋認証処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。

本実施形態における用語の定義を説明するための図である。 本実施形態におけるＸＹ座標軸を説明するための図である。 本実施形態における掌紋認証装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態における掌位置検出部の処理全体の流れを示すフローチャートである。 本実施形態における掌位置検出部の掌方向検出処理の流れを示すフローチャートである。 １次微分ベクトルの微分値算出処理を具体的に説明するための図である。 １次微分ベクトルの概略図である。 累積テーブルの平滑化処理の動作を具体的に説明するための図である。 １次微分ベクトル長の角度毎の累積テーブルの一例を示す概略図である。 撮影データと撮像データを回転した画像データを示す概略図である。 本実施形態における掌位置検出部の上端検知処理の流れを示すフローチャートである。 Ｘ方向微分値のＹ座標毎の累積テーブルの一例を示す概略図である。 本実施形態における掌位置検出部の左右端検知処理の流れを示すフローチャートである。 手法１における左右端検知処理の流れを示すフローチャートである。 手法１の左右端検知処理における累積テーブルを具体的に説明するための図である。 検知可否判定処理の流れを示すフローチャートである。 左端検知処理を具体的に説明するための図である。 右端検知処理を具体的に説明するための図である。 手法２における左右端検知処理の流れを示すフローチャートである。 画素値がＸ方向微分値である回転後の画像データを示す概略図である。

符号の説明

１…掌紋認証装置 １０…電話機能部 １１…カメラ １２…掌位置検出部 １３…画像補正部 １４…画像認識部 １５…画像抽出部 １６…画像変換部 １７…照合部 １８…掌紋ＤＢ

Claims (14)

1. 手の掌側が撮像された画像内の掌の位置を検出する掌位置検出装置であって、
   前記画像の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右方向を検出する掌左右方向検出手段と、
   前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の上端の座標を検出する上端検出手段と、
   前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右端の座標を検出する左右端検出手段と、
   前記掌の上端の座標及び前記掌の左右端の座標から前記画像内の掌の下端の座標を検出する下端検出手段と、
   を備えることを特徴とする掌位置検出装置。
2. 前記画像を前記掌の左右方向に基づいて前記座標検出用に回転させる回転手段と、
   前記掌の上端の座標、前記掌の左右端の座標及び前記掌の下端の座標を回転前の画像の座標に変換する変換手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の掌位置検出装置。
3. 前記掌左右方向検出手段は、
   四角形の画像フォーマットの所定の一辺の方向における第１の微分値と前記所定の一辺と直交する辺の方向における第２の微分値を成分とする１次微分ベクトルを前記画像の各画素について算出するベクトル算出手段と、
   前記１次微分ベクトルの長さを算出するベクトル長算出手段と、
   前記所定の一辺の方向に対する前記１次微分ベクトルの角度を算出する角度算出手段と、
   前記画像における各画素の１次微分ベクトル長を前記角度毎に累積して累積テーブルを生成する累積テーブル生成手段と、
   を有し、
   前記累積テーブルにおいて最大値となる角度を掌の左右方向とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の掌位置検出装置。
4. 前記上端検出手段は、
   前記掌の左右方向の微分値を前記画像の各画素について算出する微分手段と、
   前記微分値を前記掌の左右方向に直交する方向の座標毎に累積して累積テーブルを生成する累積テーブル生成手段と、
   を有し、
   当該累積テーブルにおいて、累積値の負の傾きが最大である座標を掌の上端とすることを特徴とする請求項１から３にいずれか１の項に記載の掌位置検出装置。
5. 前記左右端検出手段は、
   掌の左領域における前記掌の左右方向の微分値を前記掌の左右方向の座標毎に累積した累積テーブルを生成し、当該累積テーブルにおいて、累積値の最大点より右方向にある極大点から左方向に探索して累積値が所定の値未満になった座標を掌の左端とする左端検出手段と、
   掌の右領域における前記掌の左右方向の微分値を前記掌の左右方向の座標毎に累積した累積テーブルを生成し、当該累積テーブルにおいて、累積値の最大点より左方向にある極大点から右方向に探索して累積値が所定の値未満になった座標を掌の右端とする右端検出手段と、
   を有することを特徴とする請求項１から４いずれか１の項に記載の掌位置検出装置。
6. 前記左右端検出手段は、
   前記掌の左右方向の微分値を前記掌の左右方向の座標毎に累積した第１の累積テーブルと、指の付け根とを対応付ける対応付け手段と、
   当該第１の累積テーブルの人差し指と中指の間にある付け根に対応する座標より左方向にある累積値の最大点から左方向に探索して、累積値が所定の値未満になった座標を掌の左端とする左端検出手段と、
   当該第１の累積テーブルの薬指と小指の間にある付け根に対応する座標より右方向にある累積値の最大点から右方向に探索して、累積値が所定の値未満になった座標を掌の右端とする右端検出手段と、
   を有することを特徴とする請求項１から４いずれか１の項に記載の掌位置検出装置。
7. 前記第１の累積テーブルに対応付けられた指の付け根において、以下の条件１のいずれかを満たす場合に整合性なしと判定する第１の整合性判定手段を有することを特徴とする請求項６に記載の掌位置検出装置。
   （条件１）
   ・（付け根２左端の座標−付け根１左端の座標）＜（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＬＲ１
   ・（付け根２左端の座標−付け根１左端の座標）＞（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＬＲ２
   ・（付け根１右端の座標−付け根０右端の座標）＜（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＲ１
   ・（付け根１右端の座標−付け根０右端の座標）＞（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＲ２
   ただし、ＬＲ１、ＬＲ２、ＲＲ１及びＲＲ２は定数である。ＬＲ２はＬＲ１より大きい定数である。ＲＲ２はＲＲ１より大きい定数である。
8. 前記第１の累積テーブルに対応付けられた指の付け根において、以下の条件２のいずれかを満たす場合に整合性なしと判定する第２の整合性判定手段を有することを特徴とする請求項６に記載の掌位置検出装置。
   （条件２）
   ・付け根１左端の座標の累積値＜付け根０左端の座標の累積値×Ｖ１
   ・付け根１左端の座標の累積値＞付け根０左端の座標の累積値×Ｖ２
   ・付け根２左端の座標の累積値＜付け根０左端の座標の累積値×Ｖ１
   ・付け根２左端の座標の累積値＞付け根０左端の座標の累積値×Ｖ２
   ・付け根０右端の座標の累積値＜付け根０左端の座標の累積値×Ｖ１
   ・付け根０右端の座標の累積値＞付け根０左端の座標の累積値×Ｖ２
   ただし、Ｖ１及びＶ２は定数である。Ｖ２はＶ１より大きい定数である。
9. 前記第１の累積テーブルに対応付けられた指の付け根において、以下の条件３を全て満たす場合に整合性なしと判定する第３の整合性判定手段を有することを特徴とする請求項６に記載の掌位置検出装置。
   （条件３）
   ・（付け根０より左の極大点の座標−付け根０左端の座標）≧（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＬ１
   ・（付け根０より左の極大点の座標−付け根０左端の座標）≦（付け根１左端の座標−付け根０左端の座標）×ＲＬ２
   ・付け根０より左の極大点の座標の累積量≧付け根０左端の座標の累積量×ＶＬ１
   ・付け根０より左の極大点の座標の累積量≦付け根０左端の座標の累積量×ＶＬ２
   ただし、ＲＬ１、ＲＬ２、ＶＬ１及びＶＬ２は定数である。ＲＬ２はＲＬ１より大きい定数である。ＶＬ２はＶＬ１より大きい定数である。
10. 前記掌の左右方向に直交する方向の微分値を前記掌の左右方向の座標毎に累積した第２の累積テーブルと、前記第１の累積テーブルに対応付けられた指の付け根において、以下の条件４のいずれかを満たす場合に整合性なしと判定する第４の整合性判定手段を有することを特徴とする請求項６に記載の掌位置検出装置。
    （条件４）
    ・座標γの累積値＞付け根０の座標の累積値×ＹＡ
    ・座標γの累積値＞付け根１の座標の累積値×ＹＡ
    ・付け根０の座標の累積値＜付け根１の座標の累積値×ＹＢ
    ただし、ＹＡ及びＹＢは定数である。ＹＡはＹＢより大きい定数である。座標γは、座標γと付け根１の座標の中点が付け根０の座標となるものである。
11. 掌から掌紋を含んだ画像を採取して該画像を用いて認証を行う掌紋認証装置において、
    請求項１から１０いずれか１の項に記載の掌位置検出装置と、
    前記掌位置検出装置により検出された掌の位置に基づいて認証対象画像を抽出する画像抽出手段と、
    特定の登録された人物にかかる掌紋の照合用画像を記憶する記憶手段と、
    前記認証対象画像を前記記憶手段の照合用画像と照合することによりユーザ認証を行う照合手段と、
    を備えることを特徴とする掌紋認証装置。
12. 請求項１１に記載の掌紋認証装置を備えることを特徴とする携帯電話端末。
13. 手の掌側が撮像された画像内の掌の位置を検出する掌位置検出装置のコンピュータに、
    前記画像の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右方向を検出するステップと、
    前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の上端の座標を検出するステップと、
    前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右端の座標を検出するステップと、
    前記掌の上端の座標及び前記掌の左右端の座標から前記画像内の掌の下端の座標を検出するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
14. 手の掌側が撮像された画像内の掌の位置を検出する掌位置検出方法において、
    前記画像の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右方向を検出するステップと、
    前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の上端の座標を検出するステップと、
    前記画像の前記掌の左右方向の画素値の変化に基づいて前記画像内の掌の左右端の座標を検出するステップと、
    前記掌の上端の座標及び前記掌の左右端の座標から前記画像内の掌の下端の座標を検出するステップと、
    を含むことを特徴とする掌位置検出方法。

Images