JP2010522379A

JP2010522379A - 局所的に不変である特徴に基づく生体認証

Info

Publication number: JP2010522379A
Application number: JP2009554710A
Authority: JP
Inventors: ロバートケー．ロウ，
Original assignee: Lumidigm Inc
Current assignee: Lumidigm Inc
Priority date: 2007-03-21
Filing date: 2008-03-19
Publication date: 2010-07-01
Also published as: CN101641049A; EP2120713A2; US20080232653A1; US9060688B2; WO2008134135A2; IL200989A; KR20090125193A; KR101484566B1; US20130022248A1; IL200989A0; WO2008134135A3; US8285010B2

Abstract

センサの生体認証機能を大幅に低減せずに、感知領域のサイズ縮小を可能にする生体認証センサのためのシステム、デバイス、方法、およびソフトウェアが記載される。個人の皮膚部位が照射され、皮膚部位から散乱光が受光される。皮膚部位の局所的に不変である特徴の画像は、受光した光から形成される。局所的に不変である特徴が分析され、生体認証機能を実行する。登録皮膚位置および測定部位における測定値は、登録および測定部位が異なる場合でも、有意義に比較され得る。いくつかの実施形態では、特性は、皮膚の光学特性を備える。

Description

（関連出願の引用）
本願は、同時係属の米国仮特許出願第６０／８９６，０６３号（２００７年３月２１日出願、名称「ＢＩＯＭＥＴＲＩＣＳＢＡＳＥＤＯＮＭＵＬＴＩＳＰＥＣＴＲＡＬＳＫＩＮＴＥＸＴＵＲＥ」、代理人事件番号第０２０２０４−００４９００ＵＳ）に基づく優先権を主張し、その内容は、あらゆる目的のために本明細書において全体が記載されたものとして、参照により引用される。本願は、以下の同時係属の共有に係る出願の各々に関係し、各々の開示内容の全体が、あらゆる目的のために本明細書において参照により援用される：米国特許出願第１１／２１９，００６号（２００５年９月１日出願、ＲｏｂｅｒｔＫ．Ｒｏｗｅ、名称「ＣＯＭＰＡＲＡＴＩＶＥＴＥＸＴＵＲＥＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＴＩＳＳＵＥＦＯＲＢＩＯＭＥＴＲＩＣＳＰＯＯＦＤＥＴＥＣＴＩＯＮ」）および米国特許出願第１１／４５８，６１９号（２００６年７月１９日出願、ＲｏｂｅｒｔＫ．Ｒｏｗｅ、名称「ＴＥＸＴＵＲＥ−ＢＩＯＭＥＴＲＩＣＳＳＥＮＳＯＲ」）。

（技術分野）
本発明は、概して、生体認証に関し、具体的には、マルチスペクトル皮膚テクスチャに基づく生体認証に関する。

指紋ベースの生体認証センサは、法の執行および市民識別から商業的アクセス制御に対するまで、幅広い用途に渡って使用されている。ノートパソコンおよび携帯電話等のいくつかの消費者デバイスにおいても使用されている。これらの用途のうちの少なくともいくつかにおいては、センサが占領するデバイスの面積を縮小するために、センサの全体サイズを小型化するとともに、センサの全体費用を削減する当技術分野における一般的必要性が存在する。

ほとんどの指紋センサは、指紋を撮像し、その画像をデータベース内の１つ以上の保存された画像と比較することによって機能する。したがって、大面積の指紋が撮像される場合、より多くのデータが比較されるほど、より高い識別結果が得られる場合がある。反対に、これらの種類の指紋センサの性能は、そのサイズ減少に伴って低下し得る。

そのような懸念を解消する方法の１つは、ユーザがセンサ表面に指をかざしている間に収集される一連の小幅画像を結合することによって、大面積センサをシミュレートする細長い小幅指紋センサを製造することであり得る。そのような懸念を解消する類似の別の方法は、一式の指紋のより小さな画像を統合し、集合的により大きな指紋画像を形成することであり得る（「モザイキング」と呼ばれる）。そのような構成は、センササイズを縮小し得るが、ユーザに付加的負担を課し（例えば、ユーザが指紋をかざす方法を習得する必要がある、またはセンサ上の指の正確な位置決めを必要とする）、そのようなセンサが採用され得る用途を制限する場合もある。

したがって、非常に有用であって、機能性または有用性に大幅な劣化をもたらさずに、幅広い種々の用途において採用され得る、小型化された生体認証センサを提供することが望ましいであろう。

特に、センサの生体認証機能を大幅に低下せずに、感知領域のサイズ縮小を可能にする生体認証センサのための方法、システム、およびデバイスが記載される。

本発明の実施形態は、局所的に不変である一方、依然として、異なる人々間で特異的である皮膚の特性を測定することによって、生体認証センサの感知領域の縮小を達成する。特性が局所的に不変であるため、登録皮膚位置および測定部位における測定値は、登録および測定部位が異なる場合でも、有意義に比較され得る。いくつかの実施形態では、特性は、皮膚の光学特性を備える。特に、ある実施形態は、小面積センサとともに、一定範囲の空間スペクトル撮像技術を使用する。整合は、局所的に不変であるデータの特徴を適用する分類方法と組み合わせて、撮像データの空間、スペクトル、および／またはテクスチャ記述子を使用して行なわれ得る。

いくつかの実施形態では、空間情報が検出される。例えば、異なる間隔が光源と撮像装置との間に提供され、空間照射の痕跡（例えば、「ロールオフ」）を見つけ得る。他の実施形態では、スペクトル情報が検出される。例えば、光源と撮像装置との間の固定間隔において、異なる周波数組成が、種々の照射波長、偏光、フィルタ、および他の照射特徴を使用して得られ得る。さらに、スペクトル情報は、種々の周波数分解法等よって集約されるように、画素のあるウインドウの平均に基づいて、画素単位を含む、多くの異なる方法で検出および／または使用され得る。さらに他の実施形態では、テクスチャ情報が検出される。いくつかの構成では、テクスチャ情報は、光学特徴（例えば、塊の程度（ｌｕｍｐｉｎｅｓｓ）、隆線間隔等）を示し得る一方、他の構成では、テクスチャ情報は、空間および／またはスペクトルデータの特徴（例えば、１つ以上のマルチスペクトル画像領域のフーリエ分解から導出される係数の分布）を示し得る。さらに他の実施形態では、複数の種類の情報が同時または順に検出され、種々の状況に対し、併用され得る。さらに他の実施形態では、センサまたは他の構成要素は、経時的に「学習する」ように動作可能であり得る。例えば、ユーザが識別されるたびに、ユーザから収集された以前の生体認証情報の一部または全部とともに、生体認証情報が処理され得る。組み合わされた情報を使用して、そのユーザに対するより識別力のある生体認証プロファイルを生成し得る。

ある一式の実施形態は、生体認証機能を実行する方法を提供する。本方法は、照射光によって、個人の小面積標的皮膚部位を照射するステップであって、小面積標的皮膚部位は、表面と接触する、ステップと、照射光によって、個人の小面積標的皮膚部位を照射するステップであって、光は、実質的に表面を含む領域内で受光される、ステップと、受光した光から局所特徴プロファイルを生成するステップであって、局所特徴プロファイルは、小面積標的皮膚部位の特徴を識別し、小面積標的皮膚部位の特徴は、実質的局所的な不変性を呈するように既定された種類である、ステップと、生成された局所特徴プロファイルを分析し、生体認証機能を実行するステップとを含む。生成された局所特徴プロファイルを分析するステップは、生成された局所特徴プロファイルと基準局所特徴プロファイルとを比較するステップを備え、基準局所特徴プロファイルは、小面積基準皮膚部位からの散乱光から生成され、小面積標的皮膚部位は、小面積基準皮膚部位と実質的に異なる。

別の一式の実施形態は、生体認証センサを提供する。生体認証センサは、個人の標的皮膚部位と接触するために適合される、表面と、標的皮膚部位を照射するように配置される、照射サブシステムと、標的皮膚部位から散乱光を受光するように配置され、光は、実質的に表面を含む領域内で受光される、検出サブシステムと、検出サブシステムとインターフェース接続される、計算ユニットと、を含む。計算ユニットは、受光した光から画像を形成するための命令と、画像から画像テクスチャ測定値を生成するための命令と、生成された画像テクスチャ測定値を分析し、生体認証機能を実行するための命令と、を有する。

本発明の本質および利点のさらなる理解は、以下の図面を参照することによって実現され得る。添付の図面では、類似構成要素または特徴は、同一参照ラベルを有し得る。さらに、同一種類の種々の構成要素は、類似構成要素を区別するダッシュおよび第２のラベルによる参照ラベルに従って、区別され得る。第１の参照ラベルのみが明細書で使用される場合、その説明は、第２の参照ラベルに関係なく、同一の第１の参照ラベルを有する類似構成要素のいずれにも適用可能である。

図１は、本発明の種々の実施形態による、例示的小面積センサの実施形態の概略斜視図を示す。図２は、本発明の種々の実施形態による、図１に示されるセンサヘッドに類似するセンサヘッドの概略断面図を示す。図３は、本発明の種々の実施形態による、検出器から等距離にあるように配列されるいくつかの光源を有する、センサヘッドの概略上面図を示す。図４は、本発明の種々の実施形態による、共通検出器の周囲に配列されるいくつかの光源を有する、センサヘッドの概略上面図を示す。図５は、本発明の種々の実施形態による、複数の検出器要素に対し配列されるいくつかの光源を有する、センサヘッドの概略上面図を示す。図６は、本発明の種々の実施形態による、検出器アレイの周囲に配列されるいくつかの光源を有する、センサヘッドの概略上面図を示す。図７は、本発明の種々の実施形態による、直接照射を使用する、マルチスペクトル生体認証センサの実施形態の概略図を示す。図８は、本発明の種々の実施形態による、ＴＩＲ撮像を使用する、マルチスペクトル生体認証センサの実施形態の概略図を示す。図９Ａは、本発明の種々の実施形態による、ＭＳＩ生体認証センサの実施形態を使用して、単一指配置の際に捕捉される、９つの例示的画像を示す。図９Ｂは、本発明の種々の実施形態による、同一指の２つの配置に対し合成アルゴリズムを適用する例示的結果を示す。図１０Ａは、本発明の種々の実施形態による、検出器アレイの周囲に配列されるいくつかの光源を有する、ＭＳＩセンサの概略斜視図を示す。図１０Ｂは、本発明の種々の実施形態による、図１０Ａのものと類似するＭＳＩセンサの実施形態の概略側面図を示し、撮像装置は、皮膚部位と実質的に接触する。図１０Ｃは、本発明の種々の実施形態による、図１０Ａのものと類似するＭＳＩセンサの実施形態の概略側面図を示し、撮像装置は、皮膚部位から離れている。図１１Ａは、例示的Ｂａｙｅｒカラーフィルタアレイの図を示し、フィルタ要素は、一式の原色に対応し、Ｂａｙｅｒパターンで配列される。図１１Ｂは、図１１Ａのものに類似する例示的Ｂａｙｅｒフィルタに対する例証的色応答曲線を示す。図１２は、空間スペクトルデータの集合を保存または分析する例証的データキューブ形態を示す。図１３は、本発明の種々の実施形態による、電子キーホルダーの構成にある個人スペクトル生体認証システムの実施形態を示す。図１４は、本発明の種々の実施形態による、腕時計の構成にある個人スペクトル生体認証システムの実施形態を示す。図１５は、本発明の種々の実施形態による、生体認証センサおよび関連機能を実装するための例示的計算システムを示す。図１６は、本発明の種々の実施形態による、マルチスペクトルセンサ構造を使用するための例示的方法の工程図を提供する。

センサの生体認証機能を大幅に低減せずに、感知領域のサイズ縮小を可能にする生体認証センサのためのシステム、デバイス、方法、およびソフトウェアが記載される。いくつかの理由のため、小面積センサを提供することが望ましい場合がある。例えば、多くの用途は、サイズ（例えば、フォームファクタ）、電力消費（例えば、バッテリ寿命）、費用、またはいくつかの他の制限によって、制限され得る。小型ではあるが、信頼性のあるセンサを提供することによって、ノート型パソコン、携帯電話、自動車の鍵、ガレージドアオープナー、錠、産業用機械のスイッチ、または生体認証情報を取得またはアクセスを制限することが望ましい場合がある任意の他の用途を含む、多くの用途においてセンサを使用可能となり得ることをさらに理解されるであろう。

感知領域を縮小する一方、簡単なワンタッチユーザインターフェースを維持する方法の１つは、局所的に不変であるが、依然として、個人間で特異的である皮膚の特性を測定することであり得る。このように、小面積センサは、登録（ｅｎｒｏｌｌ）された皮膚部位と試験された皮膚部位との光学特性が「十分類似」する限り、以前に登録されていない皮膚位置を使用して、生体認証照合を実行することが可能であり得る。

本発明の実施形態は、いくつかの実施形態における統合型多因子生体認証測定を含む、多種多様の異なる種類の生体認証測定値の収集および処理を可能にする方法およびシステムを提供する。これらの測定は、人物の身元に関する強力な確実性ならびに採取される生体認証サンプルの真正性を提供し得る。

皮膚組成および構造は、非常に特異的かつ複雑で、人によって異なる。皮膚および下層組織の空間スペクトル特性の光学的測定を実行することによって、いくつかの評価を行なってもよい。例えば、生体認証識別機能を実行して、誰の皮膚が測定されているかを識別または検証してもよく、生存性機能を実行して、測定されるサンプルが生体および生存皮膚であり、別の種類の物質でないことを確認してもよく、また、年齢、性別、民族性、および他の人口統計特徴および身体計測特徴等の多種多様な生物学的パラメータにより推定を行なってもよく、ならびに／もしくは、測定は、アルコール、グルコース、血流かん流度および酸素化度、ビリルビン、コレステロール、尿素等を含む、種々の検体およびパラメータの濃度によって行なわれてもよい。

皮膚の複雑な構造を異なる実施形態において使用して、方法およびシステムの側面を特定の機能のために調整し得る。皮膚の最外層である表皮は、下層真皮および下皮によって支持される。表皮自体は、角質層、透明層、顆粒層、有棘層、および基底層を含む、識別される副層を有し得る。したがって、例えば、最上部の角質層下の皮膚は、表面トポログラフィに関するいくつかの特徴と、皮膚の深さに応じて変化するいくつかの特徴とを有する。皮膚への血液供給が皮層に存在する間、真皮は、「真皮乳頭」として知られる表皮への突出を有し、この真皮乳頭は、毛細血管を介して表面付近に血液供給を運ぶ。指の掌側表面において、この毛細血管構造は、表面における隆線および溝線のパターンに従う。身体における他のいくつかの位置では、毛細血管床の構造は、あまり規則的ではない場合があるが、それでも依然として特定の位置および人の特徴を示している。

同様に、皮膚の異なる層の間の界面のトポログラフィは、複雑であり、皮膚位置および人の特徴を示す。皮膚の表面下構造および下層組織のこれらの源は、生体認証判定または検体測定のための皮膚の非撮像光学測定に対し有意なノイズ源を表し得るが、構造差は、本発明の実施形態を通して比較可能である空間スペクトル特徴によって明らかにされ得る。

いくつかの事例では、インク、染料、および／または他の色素が、局所被膜または表面下入れ墨として、皮膚の部分に存在する場合がある。これらの形態の人工色素は、ヒトの裸眼では見える場合と見えない場合がある。しかしながら、本発明の装置によって使用される１つ以上の波長が、色素に対する感度が高い場合、いくつかの実施形態においてセンサを使用して、他の所望の測定タスクに加えて、色素の存在、量、および／または形状を検証することが可能である。

一般的に、本発明の実施形態は、独立した空間およびスペクトル次元を有する多次元データ構造において表され得る空間スペクトル情報を収集する方法およびシステムを提供する。ある事例では、所望の情報は、全体の多次元データ構造の一部だけに含まれる。例えば、均一に分布したスペクトル的に活性な化合物の推定は、測定されたスペクトル特徴のみを必要とし、この特徴は、全体の多次元データ構造から抽出され得る。そのような場合においては、画像画素の数を減少させること（限界の単一画素にまで）によって、収集されたデータの空間成分を低減または削減するように、全体のシステム設計を単純化し得る。したがって、開示されるシステムおよび方法は、一般的に、空間スペクトル撮像に関する内容において記載されるが、本発明は、撮像の程度が大幅に低下（単一の検出器要素が存在するポイントにまで）される類似の測定を包含するものと認識されたい。

本発明のいくつかの実施形態は、皮膚のマルチスペクトル撮像（ＭＳＩ）を使用して、皮膚組織の表面および表面下（「マルチスペクトル」）特徴の両方に関する情報を提供する。皮膚の表面下からの有意な情報を明らかにするＭＳＩの潜在性に加え、複数の波長、照射角度、および光学偏光条件は、単純表面反射測定を通して利用可能とされる以上の付加的情報をもたらし得る。これらのマルチスペクトル特徴は、「テクスチャ」として記述され、局所的に不変であるデータの特徴を検索しようと試みる分類方法と併用され得る（例えば、個人の身元を判定するため）。さらに、本調査で使用される複数の波長、照射角度、および光学偏光条件は、単純表面反射測定を通して利用可能とされる以上の付加的情報をもたらす。

より広義では、複数の光学条件下で収集されたデータは、データの収集が同時であるか、または連続的であるかにかかわらず、本明細書では「マルチスペクトル」データと称される。マルチスペクトルデータの側面に関するより完全な説明は、同時係属の共有に係る２００６年４月２４日出願の米国特許出願第１１／３７９，９４５号「ＭＵＬＴＩＳＰＥＣＴＲＡＬＢＩＯＭＥＴＲＩＣＳＥＮＳＯＲＳ」に記載されており、その全体の開示は、あらゆる目的のために参照することによって本明細書に援用される。特異的光学条件は、偏光条件の差異、照射角度の差異、撮像角度の差異、照射波長の差異等を含み得る。したがって、空間スペクトルデータは、空間情報を含む、ある種類のマルチスペクトルデータのサブセットであると考えられてもよく、例えば、異なるマルチスペクトル照射条件は、実質的同一照射条件、かつ異なる空間または角度位置における少なくとも一対の測定値を提供する検出器によって記録される。代替として、空間スペクトルデータはまた、検出器に対し、その空間または角度配向が異なる２つ以上の照射条件において、サンプルの光学応答を測定する単一検出器から導出され得る。また、本明細書で使用される場合、「小面積」センサとは、種々の実施形態において、１ｃｍ^２未満の活性面積を有するセンサを指し、ある特定の実施形態では、０．７５ｃｍ^２未満、０．５ｃｍ^２未満、０．２５ｃｍ^２未満、０．１ｃｍ^２未満、０．０５ｃｍ^２未満、または０．０１ｃｍ^２未満の活性面積を有するセンサを使用する。一実施形態では、センサは、実質的に点センサである。

本明細書に記載されるデバイス、システム、および方法は、多くの種類の生体認証識別に適用され得ることを理解されるであろう。特に、局所的に不変である特徴は、身体のいくつかの異なる領域において識別され得る。例えば、皮膚の種々の掌側表面（手のひら、指、関節、指関節等の掌側表面を含む）は、本発明に従って、小面積センサによって識別され得る、局所的に不変である特徴を含み得る。したがって、多くの本発明の実施形態が、指紋を参照して記載されるが、本実施形態は、他の生体認証部位に適用されてもよく、任意の方法に制限されるものと捉えられるべきではないことを理解されるであろう。

指紋のテクスチャ整合を使用するいくつかの方法が存在する。一実施例では、Ｇａｂｏｒフィルタを使用する局所テクスチャ分析が、コア地点の周囲の紋理状領域に適用され得る。別の実施例では、フーリエ分析指紋テクスチャが、生体認証判定の基礎として使用され得る。さらに別の実施例では、ウェーブレット分析が、指紋画像に適用され、それらを区別し得る。これらの実施例は、基礎機能および他の方法上の問題において異なるが、すべて従来の指紋画像に基づく。言い換えると、観察されるテクスチャパターンは、単一画像から抽出されるため、情報内容を制限し、乾燥皮膚、皮膚とセンサとの間の接触不良、および他の動作上の重要問題等の影響のため、アーチファクトによって悪影響を受ける場合がある。

本発明のいくつかの実施形態は、ロバストな撮像形態で得られた複数の画像を使用する。画像は、皮膚の表面および表面下特徴の両方に関する情報を含む。ある実施形態では、従来の光学指紋画像と最も厳密に整合する、ＭＳＩスタック内のデータプレーンは、スプリアス効果（例えば、乾燥皮膚、皮膚部位とセンサ圧盤との間の接触不良等）の存在を回避するために、テクスチャ分析から除去される。

小面積指紋センサを使用して、生体認証照合を実行するいくつかの方法が存在することを理解されるであろう。１つのアプローチは、指の複数の配置から得られる一連の小さな指紋画像を結合することによって、大きな登録画像を構築することであり得る（「モザイキング」として知られる）。別のアプローチは、画像自体を組み合わせる代わりに、特徴点情報を組み合わせることであり得る。これらのアプローチに対する制限の１つは、正確な測定を行なうために、皮膚部位の精密な登録を必要とし得ることである。例えば、これらの種類のセンサによって、正確な結果を提供するためには、ユーザは、指をセンサ上に正確に配置しなければならず、測定の際の皮膚のいかなる移動を回避する等をしなければならない。

したがって、代わりに、皮膚部位の他の領域より局所的に不変である皮膚部位の小面積特徴を感知することが望ましい場合がある。本発明のいくつかの実施形態は、局所的に不変である皮膚部位の特徴を見つける。局所的に不変である特徴の使用が、登録測定が１つの皮膚部位においてなされ、異なる（例えば、近傍の）皮膚部位においてうまく検証がなされることを可能にする。これは、多くの小面積センサに固有のある種類のエラー（例えば、感知の際の皮膚部位の僅かな移動等）を最小限にし、有用性および信頼性を向上させ得る。

皮膚部位（例えば、指の皮膚）の表面および表面下特徴に関する情報豊富なデータを捕捉するために、ＭＳＩセンサは、種々の光学条件下、皮膚部位の複数の画像を収集し得る。生画像が、異なる波長の照射光、異なる偏光条件、および／または異なる照射配向を使用して、捕捉され得る。したがって、各生画像は、幾分異なるが、皮膚部位に関する相補的な情報を含み得る。異なる波長は、異なる深度で皮膚を貫通し、皮膚内の種々の化学成分および構造によって、別々に吸収および散乱され得る。異なる偏光条件は、生画像に対する表面および表面下特徴への寄与度を変化させ得る。さらに、異なる照射配向は、表面特徴が強調される場所および程度を変化させ得る。

本発明によるＭＳＩセンサの実施形態は、皮膚部位からテクスチャ情報を検出するように構成される。「テクスチャ」は、概して、画像の色調特徴の空間分布に関するある側面を記述する多数のメトリクスのうちの任意のものいい、そのうちのいくつかに関しては上述している。例えば、指紋パターンまたは木目に通常見られるもの等のいくつかのテクスチャは、流れ状であり、配向およびコヒーレンス等のメトリクスによって十分記述され得る。空間規則性を（少なくとも、局所的に）有するテクスチャには、エネルギー稠密度、卓越周波数および配向等、フーリエ変換および関連するパワースペクトルのある特徴が重要である。平均、分散、非対称、および尖度等のある統計学的モーメントを使用して、テクスチャを記述し得る。スケール、回転、および他の摂動における変化に対して不変である、種々のモーメントの組み合わせであるモーメント不変量を使用し得る。グレートーン空間依存マトリクスを生成および分析して、画像テクスチャを記述し得る。画像領域上のエントロピを画像テクスチャの測定値として計算し得る。種々の種類のウェーブレット変換を使用して、画像テクスチャの側面を記述し得る。可動ピラミッド、Ｇａｂｏｒフィルタ、および空間的有界の基底関数を使用する他の機構を使用して、画像テクスチャを記述し得る。これらおよび当業者に既知である他のそのようなテクスチャの測定値を、個々にあるいは本発明の実施形態と組み合わせて使用し得る。

したがって、画像における画素強度の変動によって、画像テクスチャを明らかにしてもよく、これを本発明の実施形態において使用して、生体認証機能を実行し得る。いくつかの実施形態では、そのようなテクスチャ分析が、異なる照射波長および／または偏光条件下で記録され、マルチスペクトルデータ集合から抽出される異なるスペクトル画像に対し実行される場合には、付加的情報を抽出され、皮膚部位の色彩テクスチャ記述が生成され得る。これらの実施形態は、皮膚部位の画像の小面積部分のみを捕捉することによって、生体認証機能を実行することを可能とし得る。皮膚部位のテクスチャ特徴は、皮膚部位についてほぼ不変であると見込まれ、画像部位の異なる部分において行なわれる測定によって、生体認証機能が実行可能になる。多くの事例においては、異なる測定に使用される皮膚部位の部分が相互に重合する必要すらないことがある。

（例示的センサの実施形態）
皮膚部位の異なる部分を使用するこの能力により、使用され得る構造の設計においてかなりの柔軟性が提供される。これは、一部には、決定論的空間パターンに対する整合を必要とせず、生体認証照合が統計的に実行され得るという事実の結果である。センサは、指定空間領域全体において画像を取得する必要がないため、小型に構成され得る。また、小型のセンサを提供する能力により、生体認証機能の実行のために完全な空間情報の収集を必要とするセンサよりも経済的にセンサを作製することが可能になる。異なる実施形態では、生体認証機能は、純粋なスペクトル情報により実行し得るが、他の実施形態では、空間スペクトル情報を使用する。

図１は、本発明のいくつかの実施形態による、例示的小面積センサの実施形態の概略斜視図を示す。センサアセンブリ１００は、センサヘッド１０２上に選択された態様で配列される一連または複数の光源１０４から成り、また、１つ以上の検出器１０６を含む。また、センサアセンブリ１００は、電力調整電子機器（図示せず）を含み、光源１０４に電力を供給してもよく、また、信号処理電子機器（図示せず）を含み、検出器１０６から結果として生じる信号を増幅し得る。多重導体ケーブル１０８が提供され、センサヘッドに電力を供給し、検出された信号の処理のためのシステム（例えば、マイクロプロセッサまたはコンピュータ）と通信し得る。

光源１０４は、発光ダイオード（ＬＥＤ）、レーザダイオード、垂直キャビティ面発光レーザ（ＶＣＳＥＬＳ）、石英タングステンハロゲン白熱電球（光学帯域通過フィルタの有無および光学シャッタの有無を問わない）、または当技術分野において既知の種々の他の光源であり得る。光源１０４はそれぞれ、同一波長特徴を有してもよく、または約３５０ｎｍ乃至約２５００ｎｍのスペクトル範囲の異なる中心波長を伴う源から構成可能である。一般に、光源１０４の一群は、他と同一波長を有するいくつかの源と、他と異なるいくつかの源と、を含み得る。一実施形態では、光源１０４は、ＬＥＤ、レーザダイオード、ＶＣＳＥＬ、または約３５０ｎｍ乃至約１１００ｎｍのスペクトル範囲内にある異なる波長特徴を伴う他のソリッドステート光電子デバイスの集合を含む。ある場合には、検出器アレイは、光学フィルタアレイを含み、あるアレイ要素によって見られる光の波長を制限し得る。

検出器１０６は、単一要素であってもよく、または１または２次元アレイの要素であり得る。検出器の種類および材料は、源波長と、測定信号およびタイミング要件とに適切なように選択される。例えば、検出器は、ＰｂＳ、ＰｂＳｅ、ＩｎＳｂ、ＩｎＧａＡｓ、ＭＣＴ、ボロメータおよび／またはマイクロボロメータアレイを含み得る。光源１０４が、約３５０ｎｍ乃至約１１００ｎｍのスペクトル範囲で動作するソリッドステート光電子デバイスである一実施形態では、検出器材料は、シリコンである。

光源１０４は、それぞれへの電力供給のオン／オフを切り替えることによって、順に照射および消光し、各源に対する組織特性を測定し得る。代替として、複数の光源１０４は、当技術分野において既知であり得る符号化方法を使用して、電子的に変調され得る。これらの符号化パターンは、例えば、フーリエ強度変調、Ｈａｄａｍａｒｄ変調、ランダム変調、および他の変調方法を含む。

図１に示される構成が、いくつかの光源１０４と、単一検出器１０６とを含み、効果的に、可変の源−検出器距離を提供することは、注目に値する。この構成は、例えば、異なる波長特徴を伴う少数の光源１０４が利用可能である場合、適用可能であり得る。これらの場合においては、可変の源−検出器距離を提供することは、組織から付加的光学情報を収集する際に有用であり得る。

図２は、本発明のいくつかの実施形態による、図１に示されるセンサヘッド１００に類似するセンサヘッドの概略断面図を示す。また、センサヘッド１０２の面２０９と接触する組織２１０と、それぞれ、各光源２１１、２１３、２１５、２１７、２１９、および２２１から検出器１０６へ伝播する光の平均光路２１２、２１４、２１６、２１８、２２０、および２２２と、が示される。組織スペクトルデータを取得する際、測定は、少なくとも２つの異なるサンプリングモードで行なうことができる。図２に示される光学ジオメトリは、光源および検出器が組織の同一側にある拡散反射サンプリングジオメトリとして知られる。代替方法は、伝送サンプリングとして知られ、光は、耳たぶまたは指先等の薄い組織領域の片側からに入射し、次いで、組織の反対側に位置する検出器によって検出される。シリコン領域等の領域内の光は、波長に応じて、１センチ以上の有意な深度まで組織を貫通し得るが、組織の伝送サンプリングは、使用可能な身体の領域を制限する。したがって、サンプリングのいずれのモードであっても、本発明、特に、シリコン領域内の光を利用する分析に適用され得るが、多くの実施形態は、反射光に基づくサンプリング方法を利用する。

図２を参照すると、特定の光源２１１によって、組織が照射されると、検出器１０６によって検出された結果として生じる信号は、源２１１と検出器１０６との間の経路に沿って、組織光学特性に関する情報を含む。任意の所与の光子の実際の経路は、組織による光学散乱効果のため、非常に不規則であり得るが、平均光路２１２は、図に示されるように、より規則的かつ平滑な曲線であり得る。

平均光路（例えば、２１２）は、一般に、異なる源−検出器間隔の差異に対し異なり得る。別の光源２２１が、検出器１０６から光源２１１と同一距離に位置し、２つの光源が同一波長特徴を有する場合、結果として生じる信号は、組み合わされてもよく（例えば、結果として生じる測定値の信号対雑音比を増加させるため）、または独立した空間スペクトル測定値として使用され得る。光源２２１が光源２１１と異なる波長特徴を有する場合、結果として生じる信号は、組織２１０の光学特性に関する情報を提供し得、特に、生体認証判定に関連する場合、違ったデータ点として分析されるべきである。同様に、２つの光源が同一波長特徴を有し、検出器１０６から異なる距離で位置付けられる場合（例えば、光源２１１と２１３）、２つの信号内の結果として生じる情報は異なり、測定値は、違ったデータ点として記録および分析され得る。波長特徴および源−検出器間隔の両方における差異は、組織２１０の光学特徴に関する付加的情報を提供し得る。

いくつかの実施形態では、検出器１０６は、センサヘッド１０２の中心に、またはセンサヘッド１０２の片側にオフセットして位置する（例えば、可変の源−検出器距離を提供するため）。センサヘッド１０２は、楕円形、四角形、または矩形を含む、種々の形状であり得る。また、センサヘッド１０２は、光学表面上に複合曲率を有し、センサに触れることが意図される皮膚部位のプロファイルに整合し得る。

皮膚の最外層から反射する光は、より深い組織特性に関する有意な情報を含まない場合がある。実際、組織の上面からの反射（「反射」または「分岐」光として知られる）は、時として、光学測定に有害である場合がある。この理由のため、図２は、センサヘッド１０２のジオメトリを示すが、検出器１０６は、センサヘッド１０２の本体を成す光学的に不透明材料２０７のセンサ表面２０９から凹所に置かれる。検出器１０６の凹所に置くことによって、組織の第１の（例えば、表皮）表面に反射後に検出され得る光の量を最小限にする。同一光遮断効果は、光源２１１、２１３、２１５、２１７、２１９、および２２１、ならびに／または検出器１０６のそれぞれを凹所に置くことによって生成され得ることが分かるであろう。当然ながら、異なる偏光フィルタの使用等の他の光遮断方法も、本発明に従って可能である。

本発明から逸脱することなく、光源および検出器の多くの他の構成が可能であることを理解されるであろう。一実施形態では、図３に示されるように、センサヘッド１０２は、検出器１０６から等距離にあるように配列されるいくつかの光源１０４を有する。この構成は、例えば、各光源１０４が異なる波長であって、十分な光源１０４が得られ、システムから所望の精度結果を達成し得る場合に有用であり得る。この実施例は、個々の光源が、光学フィルタと１つ以上の広帯域（例えば、白熱）光源とを組み合わせることによってもたらされる場合に生じ得る。この場合、多くの固有の波長域が画定され得、源１０４はそれぞれ、中心検出器１０６から等距離で配置され得る。代替として、光源１０４はそれぞれ、実質的に同一であってよく、結果として生じる測定値の集合は、特定の波長における皮膚の空間差異の測定値として使用される。

別の実施形態では、図４に示されるように、いくつかの光源４０１、４０４、４０７、４１０が、共通検出器４１３の周囲に配列される。４つの異なる光源４０１、４０４、４０７、４１０が、例証のために示されるが、特定の実施形態では、より少なく、またはより多く、使用することができる。光源４０１、４０４、４０７、４１０はそれぞれ、異なる光学導波路４０２、４０５、４０８、４１１に光学的に連結される。各導波路４０２、４０５、４０８、４１１は、制御可能な電子的または機械的光学シャッタ４０３、４０６、４０９、４１２を個々に有する。これらの光学シャッタ４０３、４０６、４０９、４１２は、所定の位置または複数位置において、導波路４０２、４０５、４０８、４１１から組織に光を入射させることによって、光を符号化するように個々に制御することができる。ある実施形態では、光学シャッタ４０３、４０６、４０９、４１２は、微小電気機械システム（「ＭＥＭＳ」）構造を含む。光源４０１、４０４、４０７、４１０は、異なるＬＥＤ、レーザダイオード、ＶＣＳＥＬ、または他の種類の照射源を含み得る。代替として、異なる光学フィルタを伴う１つ以上の白熱源を使用して、異なる波長特徴の光を生成し、導波路４０２、４０５、４０８、４１１のそれぞれに連結させ得る。

さらに別の実施形態では、図５に示されるように、複数の源−検出器距離が、２つ以上の検出器要素を使用して達成され得る。例証される実施形態では、３つの異なる光源５０２、５０４、５０６がそれぞれ、所与の光源と検出器のそれぞれとの間の間隔が異なるように、３つの検出器５０１、５０３、５０５に対し位置付けられる。例えば、光源５０２の源−検出器間隔は、検出器５０１に対し最短であって、検出器５０５に対し最長である。順にまたは符号化されたパターンで光源５０２、５０４、５０６をオンにし、３つの検出器５０１、５０３、５０５のそれぞれにおける応答を測定することによって、波長の一部および全部において利用可能な源−検出器間隔の一部または全部に対する組織特徴が測定され得る。

いくつかの実施形態は、検出器アレイを使用する複数の検出器要素および複数の照射源を構成する。図６は、本発明のいくつかの実施形態による、検出器アレイを使用するセンサ６００の概略上面図を示す。本実施形態では、複数の光源６０２、６０４、６０６、６０８は、検出器アレイ６０９の周縁に配置される。したがって、アレイ要素のそれぞれにおいて検出される信号は、所与の光源からの光に対し、異なる源−検出器間隔を表し得る。１次元（「１−Ｄ」）、２次元（「２−Ｄ」）、または３次元（「３−Ｄ」）アレイの使用、および源のアレイ内ならびに周縁における配置を含む、この構成に関する多くの変形例が存在し得る。

他の実施形態は、類似または異なる光学データを検出するように異なって構成される。例えば、多くの異なる種類のマルチスペクトル撮像（「ＭＳＩ」）センサが可能である。ＭＳＩ生体認証センサの一実施形態は、直接照射を使用するＭＳＩセンサの正面図を示す図７の概略図によって描写される。ＭＳＩ生体認証センサ７０１は、１つ以上の光源７０３を有する照射サブシステム７２１と、撮像装置７１５を伴う検出サブシステム７２３とを備える。図は、照射サブシステム７２１が複数の照射サブシステム７２１ａおよび７２１ｂを備える実施形態を示すが、本発明は、照射サブシステム７２１または検出サブシステム７２３の数によって制限されない。例えば、照射サブシステム７２１の数は、便宜的に、あるレベルの照射を達成し、パッケージング要件に一致し、ＭＳＩ生体認証センサ７０１の他の構造的制約を満たすように選択され得る。

照射光は、源７０３から、投光（ｆｌｏｏｄｌｉｇｈｔ）、光の線、光の点等の形態の所望の形態に照射を成形する照射光学素子７０５を通過する。照射光学素子７０５は、レンズを含むものとして便宜上図示されるが、より一般的には、１つ以上のレンズ、１つ以上の鏡、および／または他の光学要素の任意の組み合わせを含み得る。また、照射光学素子７０５は、指定の１次元、または２次元、あるいは３次元パターンの照射光を走査するための走査機構（図示せず）を含み得る。光源７０３は、点源、線源、面源を含んでもよく、または異なる実施形態では、そのような一連の源を含み得る。種々の実施形態では、１つ以上の光源７０３は、異なる波長、異なる偏光条件、および／または異なる照射配向で皮膚部位７１９（例えば、指の皮膚）を照射するように構成され得る。

いくつかの実施形態では、光源７０３は、１つ以上の準単色源を備えてもよく、光は狭波長域にわたって提供される。そのような準単色源は、発光ダイオード、レーザダイオード、または量子ドットレーザ等のデバイスを含み得る。代替として、光源７０３は、白色光ＬＥＤ、白熱電球、またはグローバー等の広帯域源を備えてもよい。広帯域源の場合、照射光は、帯域通過フィルタ７０９を通過し、照射光のスペクトル幅を縮小し得る。一実施形態では、帯域通過フィルタ７０９は、１つ以上の個別の光学帯域通過フィルタを備える。別の実施形態では、帯域通過フィルタ７０９は、回転的または線形的に移動し（または回転および線形運動の組み合わせを伴う）、照射光の波長を変化させる継続的可変フィルタを備える。さらに別の実施形態では、帯域通過フィルタ７０９は、液晶同調フィルタ、音響光学同調フィルタ、同調Ｆａｂｒｙ−Ｐｅｒｏｔフィルタ、または当業者に既知の他のフィルタ機構等の同調可能フィルタ要素を備える。

他の実施形態では、白色光が使用される。本明細書で使用される場合、「白色光」とは、場合により原色を含み得、成分波長帯域へ分離可能な分光組成を有する光を指す。白色光を画定するために使用される通常の原色は、赤色、緑色、および青色であるが、他の事例では、当業者に知られるように、他の組み合わせが使用され得る。明確にするために、正確な波長分布および成分波長域の強度により、本明細書で使用される「白色光」は、ヒト観察者には白色として見えない場合があり、それに関係する違った色合または色を有する場合があることが強調される。他の場合では、白色光は、紫外線または赤外線スペクトル領域における１つ以上の帯域を含み得る。いくつかの場合では、白色光は、赤外線および／または紫外線スペクトル領域における波長帯域から成る場合、ヒト観測者に見えない場合さえある。皮膚および／または下層組織による散乱光の一部は、皮膚から出射し、皮膚の表面における組織およびその下の組織の構造の画像の形成に使用される。皮膚の波長依存特性のため、白色光が含む光の各波長から形成される画像は、他の波長において形成される画像と異なり得る。いくつかの実施形態では、光学フィルタまたはフィルタアレイは、検出器アレイと組み合わせ、白色光を成分波長の集合に分離し得る。例えば、Ｂａｙｅｒパターンに配列される赤色、緑色、および青色フィルタ要素から成るカラーフィルタアレイを使用して、当業者に知られるように、白色光を分離し得る。

照射サブシステム７２１および検出サブシステム７２３の種々の実施形態は、種々の光学方式および種々の波長で動作するように構成される。一実施形態は、実質的に３５０−１１００ナノメートルの領域で光を発光する光源７０３を使用する。本実施形態では、検出器７１５は、シリコン検出器要素、またはそのような波長で光に対し敏感であるとして知られる他の当業者に既知の検出器材料に基づき得る。別の実施形態では、光源７０３は、１．０−２．５ミクロンの近赤外線領域を含む波長で放射線を放射してもよく、その場合、検出器７１５は、ＩｎＧａＡｓ、ＩｎＳｂ、ＰｂＳ、ＭＣＴ、およびそのような波長で光に対し敏感であるとして知られる他の当業者に既知の他の材料から成る要素を含み得る。

図７に示される実施形態では、第１の照射サブシステム７２１ａは、第１の発光ダイオード（「ＬＥＤ」）７０３ａ（すなわち、光源）と、照射偏光子７０７と、を含む。第１のＬＥＤ７０３ａからの光は、センサ圧盤７１７上に指が置かれるとき、指７１９（すなわち、皮膚部位）を照射する前に、照射偏光子７０７を通過する。照射偏光子７０７は、例えば、直線偏光子または円偏光子を含み得る。光は、指７１９と相互作用し、光の一部は、検出サブシステム７２３へ向けられる。検出サブシステム７２３へ直接反射して戻ることがない他の光は、屈折、散乱、他の反射、および他の光学事象を受け得る。このような他の光の一部は、最終的には、検出サブシステム７２３へ反射し得る。

検出サブシステム７２３は、撮像偏光子７１１を含む。撮像偏光子７１１は、照射光と同一偏光を伴う光が、撮像偏光子７１１によって実質的に減衰されるように、照射偏光子７０７の軸に直角であるその光学軸を有し配向される。これは、皮膚の表面から反射する光の影響を大幅に低減し、皮膚を貫通後、多数の光散乱事象を受けた光を強調し得る。

第２の照射サブシステム７２１ｂは、第２のＬＥＤ７０３ｂを含むが、照射偏光子７０７を含まない。第２のＬＥＤ７０３ｂが照射されると、照射光は、ランダムに偏光され得る。表面反射光および深く貫通する光の両方は、ランダム偏光によって、均等な割合で撮像偏光子７１１を通過可能であり得る。したがって、この第２の非偏光ＬＥＤ７０３ｂから生成される画像は、指の表面特徴からのより強い影響を含み得る。

直接照射源、第１の偏光ＬＥＤ７０３ａおよび第２の非偏光ＬＥＤ７０３ｂ、ならびに撮像システムは、圧盤空気界面における臨界角現象を回避するように配列され得ることは、着目に値する。これは、各照射器が、指７１９を照射し、撮像装置７１５が、指７１９を撮像する（例えば、皮膚が乾燥している、汚れている、またはセンサとの接触良好であるかどうかにかかわらず）確実性を提供し得る。

いくつかの実施形態では、センサレイアウトおよび構成要素は、有利には、検出光学素子７１３内への照射の直接反射を最小限にするように選択され得る。一実施形態では、そのような直接反射は、検出される直接反射光の量が最小限になるように、照射サブシステム７２１と検出サブシステム７２３とを相対的に配向することによって低減される。例えば、照射サブシステム７２１および検出サブシステム７２３の光軸は、圧盤７１７上に配置される鏡が検出サブシステム７２３内に相当量の照射光を向けないような角度で配置され得る。加えて、照射および検出サブシステム７２１、７２３の光軸は、両サブシステムの受け取り角度がシステムの臨界角未満であるように、圧盤７１７に対する角度で配置され得る。そのような構成は、圧盤７１７と皮膚部位７１９との間の全内部反射（「ＴＩＲ」）によって、相当量の影響を回避する。

他の実施形態では、検出サブシステム７２３は、圧盤表面７１７近傍の領域の画像を検出器７１５上に形成するレンズ、鏡、および／または他の光学要素を含む、検出光学素子を組み込んでもよい。また、検出光学素子７１３は、走査機構（図示せず）を含み、圧盤領域の部分を検出器７１５上に順に中継し得る。検出サブシステム７２３が、皮膚の表面を貫通し、皮膚を出る前に、皮膚および／または下層組織内で光学散乱を受けた光に対し敏感であるように構成される多くの方法が存在することを理解されるであろう。

いくつかの実施形態では、図７に示される直接照射に加え、またはその代わりに、ＭＳＩセンサ７０１はまた、ＴＩＲ撮像の形態を統合する。例えば、図７に関して論じられる偏光効果は、非接触センサが使用される場合に有効であり得る一方、ＴＩＲおよび他の技術は、接触センサに対しより有効であり得る。図８は、ＴＩＲ撮像を使用するＭＳＩセンサ８０１の例示的例証を提供する。直接照射ＭＳＩセンサ７０１（図７）と同様に、ＴＩＲベースのＭＳＩセンサ８０１は、１つ以上の光源８０３と、撮像装置７１５を伴う検出サブシステム７２３とを含む。

ＴＩＲ照射モードでは、１つ以上の光源８０３（例えば、ＬＥＤ）は、圧盤７１７の片側を照射する。照射光の一部は、圧盤空気界面において複数のＴＩＲ反射を生じさせることによって、圧盤７１７を伝播する。皮膚（例えば、８１０）との接触によってＴＩＲが破られる地点では、光は、皮膚に入射し、拡散的に反射される。この拡散的反射光の一部は、撮像システムへ向けられ、撮像偏光子を通過し（このような光がランダムに偏光されるため）、この照射状態に対する画像を形成する。あらゆる直接照射状態と異なり、結果として生じる生ＴＩＲ画像の質は、従来のＴＩＲセンサの場合のように、十分な含湿率の皮膚を有していることと、圧盤との良好な光学接触を成す清浄度とに依存し得る。

実際は、多くのＭＳＩセンサは、異なる波長の複数の直接照射ＬＥＤを含み得る。例えば、ＬｕｍｉｄｉｇｍＪ１１０ＭＳＩセンサは、偏光および非偏光構成の両方における４つの直接照射波長域（４３０、５３０、および６３０ナノメートル、ならびに白色光）を有する。指がセンサ圧盤上に配置されると、８つの直接照射画像が、単一ＴＩＲ画像とともに捕捉される。生画像は、画素解像度５２５ｐｐｉを伴う６４０×４８０画像アレイで捕捉される。９つの画像はすべて、約５００ｍＳｅｃで捕捉される。

図９Ａは、ＭＳＩ生体認証センサの実施形態を使用して、単一指配置の際に捕捉される、９つの例示的画像を示す。上列９０２は、青色（４３０ナノメートル）、緑色（５３０ナノメートル）、および赤色（６３０ナノメートル）、ならびに白色光の非偏光照射波長に対する生画像を示す。真中の列９０４は、交差偏光された場合の上列９０２のものに対応する画像を示す。下列９０６の単一画像は、ＴＩＲ画像を示す。生画像のそれぞれに対するグレースケールは、特徴を強調するように拡張されている。

表面下の皮膚のテクスチャ特徴を含む、生データに存在するいくつかの特徴があって、青色および緑色照射波長下で特に顕著な斑点形成として現れることが、図９から分かる。また、照射条件のそれぞれの下の生画像の相対強度は、指または他のサンプルのスペクトル特徴（例えば、色）をまさに示す。相対強度が、生画像の比較的詳細をより良く示すために、図９では分かりにくいことは、着目に値する。

図９に示される生画像の集合は、指紋パターンの単一表示を生成するために組み合わせられてもよい。いくつかの実施形態では、この指紋生成は、指紋の特性であるそれらの特徴を抽出、組み合わせ、および強化するために、画像融合のウェーブレットベースの方法による。一実施形態では、使用されるウェーブレット分解法は、デュアルツリー複素ウェーブレット変換（「ＤＴＣＷＴ」）に基づく。画像融合は、各位置および分解レベルにおいて、画像において最大の絶対値を有する係数を選択し、コンパイルすることによって生じ得る。

次いで、逆ウェーブレット変換を結果として生じる係数の集合に基づいて実行し、単一合成画像をもたらし得る。同一指の２回の配置に対し、合成アルゴリズムを適用した結果の実施例が、図９Ｂに示される。次いで、２つの合成指紋画像（＊０９５２および９５４）は、従来の指紋整合ソフトウェアを用いて使用され得る。

いくつかの実施形態では、合成指紋画像を生成するために使用されるＤＴＣＷＴプロセスをまた使用し、マルチスペクトルデータのスペクトルテクスチャ特徴を提供する。一実施形態では、マルチスペクトル画像スタックのＤＴＣＷＴ分解の第３レベルからの係数は、テクスチャ分析のための特徴として使用される。生ＴＩＲ画像面の強度および質は、非常に変わり得るため（皮膚の湿度、良好な接触等に依存して）、ある実施形態は、マルチスペクトルテクスチャ分析からＴＩＲ画像面を省略する。

いくつかの実施形態では、画像間の積Ｐは、位置ｘ、ｙにおけるマルチスペクトル画像スタック内における、生マルチスペクトル画像ｉおよびｊのうちの任意の２つによって生成される、ある方向ｄおよび分解レベルｋの係数の共役積として定義され、以下のように定義される。
Ｐ_ｉ，ｊ（ｘ，ｙ，ｄ，ｋ）＝Ｃ_ｉ（ｘ，ｙ，ｋ）Ｃ^＊ _ｊ（ｘ，ｙ，ｋ）
式中、Ｃ_ｉ（ｘ，ｙ，ｋ）は、分解レベルｋ、方向ｄ、および位置ｘ、ｙにおける画像ｉの複素係数であって、Ｃ^＊ _ｊ（ｘ，ｙ，ｋ）は、画像ｊの対応する複素数の共役である。共役積は、画像の基礎特徴を表し得る一方、平行移動および若干の回転に対し鈍感であるままである。

一実施形態では、各一意の画像対から生成されるあらゆる共役積の実数成分および虚数成分は、特徴ベクトルとしてコンパイルされる。８つの生画像面に対し、これは、３８４要素ベクトル（

に対し、１方向当たり２８共役積であって、
６方向、１つの積当り２つのスカラー値（すなわち、実数および虚数）と、ｉ＝ｊに対し、１方向当たり８つの共役積、６方向、１つの積当り１つのスカラー値（すなわち、実数のみ））をもたらす。加えて、係数の等方度（ｉｓｏｔｒｏｐｉｃｍａｇｎｉｔｕｄｅ）が特徴ベクトルに付加されるが、等方度は、６つの方向係数にわたる絶対値の合計である。最後に、分析領域にわたる生画像のそれぞれの平均ＤＣ値が、特徴ベクトルに付加される。これらの値をすべて連結することによって、各要素位置において、４００要素の特徴ベクトルがもたらされる。

それぞれ、図７および８の直接照射およびＴＩＲセンサに加え、ＭＳＩセンサのいくつかの実施形態は、照射アレイを使用する。図１０Ａは、アレイベースのＭＳＩセンサの例示的実施形態の例証を示す。センサ１０００は、いくつかの光源１００４と、撮像装置１００８とを含む。いくつかの実施形態では、光源１００４は、白色光源を含むが、他の実施形態では、光源１００４は、準単色源を含む。同様に、撮像装置１００８は、単色またはカラー撮像装置を含み得る。

一実施例では、撮像装置１００８は、Ｂａｙｅｒカラーフィルタアレイを有し、一式の原色に対応するフィルタ要素は、Ｂａｙｅｒパターンで配列される。そのようなパターンの例は、赤色１１０４、緑色１１１２、および青色１１０８カラーフィルタ要素を使用する配置の図１１Ａに示される。いくつかの事例では、撮像装置１００８は、加えて、例えば、検出される赤外光の量を低減するために配置される赤外線フィルタまたは他のフィルタを含み得る。

図１１Ｂは、例示的Ｂａｙｅｒフィルタに対する例証的色応答曲線を示す。示されるように、概して、フィルタ要素の赤色１１２４、緑色１１３２、および青色１１２８透過特性のスペクトル範囲には、一部重複があり得る。特に、緑色１１３２および青色１１２８透過特性の曲線において明らかであるように、フィルタアレイによって赤外線光の透過が可能になり得る。これは、検出器サブシステムの一部として赤外線フィルタを含めることによって回避され得る。他の実施形態では、赤外線フィルタを省略してもよく、赤外線光を発光する１つ以上の光源１００４を組み込んでもよい。このように、カラーフィルタ要素１１０４、１１０８、および１１１２はすべて、光の実質的な通過を可能にし、検出器１００８全体に赤外線画像をもたらし得る。

図１０Ａに戻ると、画像は、測定される皮膚部位７１９の領域内で実質的に収集されるため、いくつかの実施形態では、センサ１０００は、「接触」センサである。しかしながら、センサを動作させるための異なる構成を有することも可能であって、皮膚部位７１９と実質的に接触している撮像器１００８もあれば、皮膚部位７１９の領域から離れた撮像器１００８もある。

図１０Ｂの実施形態では、センサ１０００−１の撮像装置１００８は、皮膚部位７１９と実質的に接触する。源１００４からの光は、皮膚部位７１９の組織下を伝播する。これは、皮膚部位７１９および下層組織からの散乱光を撮像装置１００８に検出させ得る。

撮像器１００８が皮膚部位７１９から離れた代替実施形態は、図１０Ｃに概略的に示される。この図では、センサ１０００−２は、皮膚部位７１９の領域における画像を撮像装置１００８に変換する光学配列１０１２を含む。一実施形態では、光学配列１０１２は、いくつかの光ファイバを含み、実質的に強度を損失せずに、ファイバに沿った全内部反射によって、画像の個々の画素を変換する。このように、撮像装置１００８によって検出される光パターンは、皮膚部位７１９の領域で形成される光パターンと実質的に同一である。したがって、センサ１０００−２は、図１０Ｂに示されるセンサ１０００−１と実質的に同一様式で動作し得る。すなわち、源１００４からの光は、皮膚部位に伝播し、皮膚部位７１９を貫通後、下層組織によって反射および散乱される。情報は、実質的に損失せずに、単に変換されるため、そのような実施形態において、撮像装置１００８によって形成される画像は、図１０Ａのものと同様の配列によって形成されるであろう画像と実質的に同一であり得る。

純粋にスペクトル情報を使用して生体認証機能を実行する実施形態では、受信したデータ中のスペクトル特徴が識別され、スペクトルの登録データベースと比較される。結果として生じる特定の個人の組織スペクトルは、関連スペクトル特徴を抽出するように装置が設定されると、個人の識別に使用可能である、固有のスペクトル特徴およびスペクトル特徴の組み合わせを含む。関連スペクトル特徴の抽出は、線形および２次判別分析、遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリング、および他のそのような技術を含む、いくつかの異なる技術によって実行され得る。スペクトル出力の視覚分析では容易に明白にならないが、そのような解析的手法は、生体認証機能を実行するために判別可能な固有の特徴を繰り返し抽出することが可能である。分類は、サポートベクトルマシン、Ｋ近隣（Ｋｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓ）法、ニューラルネットワーク、および他の周知の分類方法を含む、種々の方法を使用して実行され得る。具体的な手法の実施例は、共有に係る米国特許第６，５６０，３５２号「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＡＮＤＭＥＴＨＯＤＯＦＢＩＯＭＥＴＲＩＣＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＡＮＤＶＥＲＩＦＩＣＡＴＩＯＮＯＦＩＮＤＩＶＩＤＵＡＬＳＵＳＩＮＧＯＰＴＩＣＡＬＳＰＥＣＴＲＯＳＣＯＰＹ」、米国特許第６，８１６，６０５号「ＭＥＴＨＯＤＳＡＮＤＳＹＳＴＥＭＳＦＯＲＢＩＯＭＥＴＲＩＣＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＯＦＩＮＤＩＶＩＤＵＡＬＳＵＳＩＮＧＬＩＮＥＡＲＯＰＴＩＣＡＬＳＰＥＣＴＲＯＳＣＯＰＹ」、米国特許第６，６２８，８０９号「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＡＮＤＭＥＴＨＯＤＦＯＲＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＯＦＩＮＤＩＶＩＤＵＡＬＳＢＹＮＥＡＲ−ＩＮＦＲＡＲＥＤＳＰＥＣＴＲＯＳＣＯＰＹ」、ＲｏｂｅｒｔＫ．Ｒｏｗｅらにより２００３年９月１２日に出願された米国特許第７，２０３，３４５号「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＡＮＤＭＥＴＨＯＤＦＯＲＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＯＦＩＮＤＩＶＩＤＵＡＬＢＹＮＥＡＲ−ＩＮＦＲＡＲＥＤＳＰＥＣＴＲＯＳＣＯＰＹ」、およびＲｏｂｅｒｔＫ．Ｒｏｗｅらにより２００１年６月５日に出願された米国特許出願第０９／８７４，７４０号「ＡＰＰＡＲＡＴＵＳＡＮＤＭＥＴＨＯＤＯＦＢＩＯＭＥＴＲＩＣＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮＵＳＩＮＧＳＰＥＣＩＡＬＩＺＥＤＯＰＴＩＣＡＬＳＰＥＣＴＲＯＳＣＯＰＹＳＹＳＴＥＭ」に開示される。上述の特許出願のそれぞれの全体の開示は、参照することによってその全体が本明細書に援用される。

上述の開示によって教示される方法の多くは、容易に空間スペクトルデータに適用可能である。特に、空間スペクトルデータの全部または一部は、ウェーブレット、フーリエ分解、可動ピラミッド、Ｇａｂｏｒフィルタ、および当技術分野において既知の他の分解法等の技術を使用して分析され得る。次いで、これらの分解から導出される係数は、本開示のいずれかに記載の値のベクトルに連結され得る。次いで、結果として生じるベクトルは、スペクトル値のベクトルとなり得るため、類似方法で分析され得る。

生体認証識別を含む画像テクスチャ情報により生体認識機能を実行する能力は、生体からの信号の大部分が毛細管血に起因するという事実を活用し得る。例えば、皮膚部位７１９が指を含む場合、既知の生理的特徴は、指の毛細血管が外側の指紋隆線構造のパターンに従うということである。したがって、照射波長に対する指紋の特徴のコントラストは、血液のスペクトル特徴に関連する。特に、約５８０ナノメートルよりも長い波長で得られる画像のコントラストは、約５８０ナノメートル未満の波長で得られる画像よりも大幅に低下し得る。非血液色素および他の光学効果（例えば、Ｆｒｅｓｎｅｌ反射）によって生成される指紋パターンは、異なるスペクトルコントラストを有し得る。

皮膚部位７１９からの散乱光は、異なる実施形態において、多種多様の異なる種類の比較テクスチャ分析を受け得る。いくつかの実施形態は、収集された光から導出される画像データの移動窓分析の形態を利用して、性能指数を生成し、それによって、テクスチャまたは性能指数の測定値を評価する。いくつかの実施形態では、移動窓操作は、ブロック毎分析またはタイル様分析によって置換され得る。いくつかの実施形態では、画像の単一の領域または画像全体が、一度に分析され得る。

一実施形態では、画像データの１つ以上の領域において高速フーリエ変換を実行する。平均またはＤＣパワーの帯域内パワーに対する比率として、そのような実施形態において帯域内コントラスト性能指数Ｃを生成する。具体的には、白色光が含む複数の波長のうちの１つに対応する指標ｉでは、コントラスト性能指数は、以下となる。

式中、Ｆ_ｉ（ξ，η）は、指数ｉに対応する波長における画像ｆ_ｉ（ｘ，ｙ）のフーリエ変換であり、ここで、ｘおよびｙは、画像の空間座標である。Ｒ_ｌｏｗおよびＲ_ｈｉｇｈによって画定される領域は、指紋特徴の着目空間周波数における制限を表す。例えば、Ｒ_ｌｏｗは、一実施形態では、約１．５フリンジ／ｍｍであってもよく、Ｒ_ｈｉｇｈは、３．０フリンジ／ｍｍであり得る。代替形態では、コントラスト性能指数は、２つの異なる空間周波数帯域における積分されたパワーの比率として定義され得る。上記式は、帯域のうちの１つがＤＣ空間周波数のみを含む具体的な事例である。

別の実施形態では、移動窓平均および移動窓標準偏差は、収集されたデータ集合に関して計算され、性能指数を生成するために使用される。本実施形態では、指数ｉに対応する波長毎に、移動窓平均μ_Ｉおよび移動窓標準偏差σ_Ｉが、収集された画像ｆ_ｉ（ｘ，ｙ）から計算される。計算毎の移動窓は、同一の大きさであってもよく、また、約２〜３個の指紋隆線に及ぶように便宜的に選択され得る。好ましくは、窓サイズは、指紋特徴を除去するために十分大きいが、背景変動を持続させるために十分小さいものである。本実施形態における性能指数Ｃ_ｉは、移動窓標準偏差の移動窓平均に対する比として以下のように計算される。

さらに別の実施形態では、類似プロセスが実行されるが、移動窓標準偏差の代わりに、移動窓領域（すなわち、最大（画像値）−最小（画像値））を使用する。したがって、上述の実施形態と同様に、移動窓平均μ_Ｉおよび移動窓範囲δ_Ｉは、指数ｉに対応する波長毎に収集された画像ｆ_ｉ（ｘ、ｙ）から計算される。再び、移動窓平均の計算のための窓サイズは、指紋特徴を除去するために十分大きいが、背景変動を持続させるために十分小さいものである。いくつかの事例では、移動窓平均の計算のための窓サイズは、移動窓領域の計算のためのものと同一であり、約２〜３個の指紋隆線に及ぶ一実施形態において適切な値である。本実施形態における性能指数は、移動窓平均の比として以下のように計算される。

本実施形態および上述の実施形態は、収集されたデータに移動窓計算を実行して、移動窓中心性の測定値および移動窓変動性の測定値を計算するという、より一般的な実施形態に関する具体的な事例であると考えられ得る。具体的な実施形態は、中心性の測定値が、非加重平均を含むが、より一般的には、特定の実施形態における加重平均または中央値等の他の任意の種類の統計中心性の測定値を含み得る場合を示す。同様に、具体的な実施形態は、変動性の測定値が、標準偏差または範囲を含むが、特定の実施形態における中央絶対偏差または平均の標準誤差等の他の種類の統計変動性の測定値を、より一般的に含み得る場合を示す。

陽の移動窓分析を使用しない別の実施形態では、スペクトル画像のそれぞれに関して、ウェーブレット分析を実行し得る。いくつかの実施形態では、ウェーブレット分析は、結果として生じる係数がほぼ空間的に不変であるように実行され得る。これは、非間引きウェーブレット分解を実行し、デュアルツリー複素ウェーブレット法または他の同様の方法を適用することによって達成し得る。また、Ｇａｂｏｒフィルタ、可動ピラミッド、および他の同様の分解を適用して、類似の係数を生成し得る。いかなる分解方法を選択しても、結果的に、画像の特定位置における特定の基底関数に対応する変動の大きさに比例する係数の収集となる。生体認証なりすまし検出を実行するために、ウェーブレット係数、またはそのある導出された要約は、適切な基準データ集合サンプルからの生成として予測される係数と比較され得る。生体認証整合機能が人物の身元の判定である場合、適切な基準データ集合は、以前に標的人物から収集されたものである。これらの登録データは、同一皮膚部位または近傍の局所的に不変である皮膚部位から収集され、上述の方法で処理され得る。処理結果は、データベースに保存され、次いで、後に行なわれる類似測定との比較に使用するために読み出される。結果が十分に近似すると比較によって示される場合、サンプルが整合し、身元が確立または確認される。そうでない場合、サンプルは、整合しないと判定される（例えば、なりすまし）。同様に、係数はまた、今測定された係数の集合と、代表的人々の母集団から得られた一式の真性の測定から以前に記録された集合とを比較することによって、生体認証検証のために使用され得る。

上述の種々の実施形態は、空間スペクトルデータの集合を生成し、種々の生体認証用途において使用され得る。本発明は、空間スペクトルデータの集合の保存または分析に関する任意の特定の方式に限定されない。例証目的のために、図１２では、データキューブの形態で示される。

データキューブ１２０１は、スペクトル次元に沿って、複数の平面１２０３、１２０５、１２０７、１２０９、１２１１に分解されるように示され、そのそれぞれは、光スペクトルの異なる部分に対応し、また、それぞれ空間情報を含む。いくつかの事例では、空間スペクトルデータの集合は、空間情報およびスペクトル情報以外のさらなる種類の情報を含み得る。例えば、異なる照射構造、異なる偏光等によって定義される異なる照射条件は、さらなる次元の情報を提供し得る。

照射が白色光の下で行なわれる実施形態では、画像１２０３、１２０５、１２０７、１２０９、および１２１１は、例えば、４５０ｎｍ、５００ｎｍ、５５０ｎｍ、６００ｎｍ、および６５０ｎｍにおける光を使用して生成される画像に対応し得る。別の実施例では、画素位置毎に、赤色、緑色、および青色スペクトル帯における光の量に対応する３つの画像が存在し得る。各画像は、皮膚と相互作用する特定の波長の光の光学的効果を表す。波長によって変化する皮膚および皮膚成分の光学的特性により、マルチスペクトル画像１２０３、１２０５、１２０７、１２０９、および１２１１はそれぞれ、一般的に、他のものとは異なる。したがって、データキューブは、Ｒ（Ｘ_Ｓ，Ｙ_Ｓ，Ｘ_Ｉ，Ｙ_Ｉ，λ）として表されてもよく、源点Ｘ_Ｓ，Ｙ_Ｓにおいて照射される場合、各画像点Ｘ_Ｉ，Ｙ_Ｉに見られる波長λの拡散的反射光の量を記述する。異なる照射構成（投光、線等）は、適切な源点位置にわたる点応答を合計することによって集約され得る。従来の非ＴＩＲ指紋画像Ｆ（Ｘ_Ｉ，Ｙ_Ｉ）は、所与の波長λ_０のマルチスペクトルデータキューブとして広義に記述可能であって、すべての光源位置にわたって合計される。

反対に、スペクトル生体認証データ集合Ｓ（λ）は、所与の波長λの測定光強度を、照射位置と検出位置との間の差異

に関連付ける。

したがって、データキューブＲは、従来の指紋画像と、スペクトル生体認証データ集合との両方に関連付けられる。データキューブＲは、他の２つのデータ集合のいずれもの上位集合であり、２つの別々のモダリティのいずれにおいても失われ得る相関と他の情報とを含む。

皮膚および／または下層組織に入射する光は、概して、異なる波長における皮膚および／または下層組織の異なる光学特性によって影響を受ける。異なる波長において別々に影響を受ける皮膚および／または下層組織における２つの光学効果は、散乱および吸光である。皮膚組織における光散乱は、概して、平滑かつ比較的ゆっくり変化する関数の波長である。反対に、皮膚における吸光は、概して、皮膚に存在するある成分の吸光特徴に起因する、強い波長の関数である。例えば、血液、メラニン、水分、カロチン、ビリルビン、エタノール、およびグルコースはすべて、時として、白色光源に含まれ得る４００ｎｍ乃至２．５μｍのスペクトル領域において有意な吸光特性を有する。

光学的吸光および散乱を組み合わせた効果により、異なる照射波長は、異なる深度で皮膚を貫通する。これにより、効果的に、異なるスペクトル画像が、異なる量の照射組織に対応する異なる情報および相補的情報を有するようになる。特に、皮膚表面に近い毛細血管層は、血液が強力に吸収される波長において撮像され得る特異的な空間特徴を有する。皮膚および下層組織の複雑な波長依存特性により、所与の画像位置に対応するスペクトル値の集合は、明確かつ特異的なスペクトル特徴を有する。これらのスペクトル特徴を使用して、画素毎ベースで収集された画像を分類し得る。一式の承認画像から典型的な組織スペクトル質を生成することによって、この評価を実行し得る。例えば、図１２に示される空間スペクトルデータは、Ｎ×５のマトリクスとして並べ替えられてもよく、ここで、Ｎは、空中の周辺領域からではなく、生体組織からのデータを含む画像画素の数である。この集合マトリクスに関して実行される固有値分析、Ｆｉｓｈｅｒ線形判別分析、または他の因子分析は、これらの組織画素の代表的スペクトル特徴を生成する。次いで、後のデータ集合における画素のスペクトルを、Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離およびスペクトル残差等のメトリクスを使用して、以前に確立したスペクトル特徴と比較し得る。過半数の画像画素が、生体組織と合致しないスペクトル質を有する場合、サンプルは、真性ではないと見なされ、拒否され、したがって、サンプルの生存性の判定に基づいて、センサにアンチなりすまし方法を組み込む機構を提供する。

また、上述の分析の枠組みを使用して、身元を判定することができる。この場合、以前の基準データは、代表的ユーザ母集団ではなく、単一の標的個人から得られる。次いで、特定の人物の基準データとのその後の比較の成功によって、測定の身元および真性の両方を確立し得る（例えば、以前の基準測定値が本物であることが保証されていると仮定して）。

代替として、単独で、またはスペクトル特徴と併用して、皮膚のテクスチャ特徴を使用して、サンプルの真正性を判定し得る。例えば、種々の空間特徴の大きさが記述され得るように、各スペクトル画像を分析し得る。それを行なうための方法には、ウェーブレット変換、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換、コサイン変換、グレーレベル共起等が含まれる。そのような任意の変換から結果としてもたらされる係数は、その係数が導出される画像のテクスチャの側面を記述している。したがって、一式のスペクトル画像から導出されるそのような係数の集合は、マルチスペクトルデータの色彩テクスチャ特徴の記述をもたらす。次いで、これらの特徴は、既知のサンプルの類似する特徴と比較して、なりすましまたは生存性判定等の生体認証判定を実行し得る。代替として、特徴は、以前に同一であるとされる人物から得られたと考えられるデータから展開されたデータと比較し、身元を確立し得る。そのような判定を実行するための方法は、概して、上述のスペクトル特徴について記載した方法と類似している。そのような判定のための適用可能な分類手法には、線形および２次判別分析、分類ツリー、ニューラルネットワーク、および当業者に既知の他の方法が含まれる。

同様に、サンプルが手または指の掌側表面である実施形態では、画像画素は、そのスペクトル質またはその色彩テクスチャ質に基づいて、「隆線」、「溝線」、または「その他」に分類され得る。この分類は、線形判別分析、２次判別分析、主成分分析、ニューラルネットワーク、および当業者に既知のその他等の判定分析方法を使用して実行可能である。いくつかの事例では、隆線および溝線の画素は、典型的掌側表面では連続的であるため、着目画像画素の周囲の局所近傍からのデータを使用して、画像画素を分類する。このように、さらなる処理および生体認証評価のために、従来の指紋画像を抽出し得る。「その他」のカテゴリは、本物のサンプルにおいて予測されるものとは異なるスペクトル質を有する画像画素を示し得る。「その他」に分類される画像における画素の全数に関する閾値を設定し得る。この閾値を超える場合、サンプルは、真性でないと判定され、適切な標示がなされ、措置がとられる。

同様に、指の掌側表面等の領域から収集されたマルチスペクトルデータを分析して、「特徴点」の位置を直接推定してもよく、この特徴点は、隆線が終了、分岐、またはトポグラフィカルな変化を受ける等の他の位置として画定される。例えば、マルチスペクトルデータ集合の色彩テクスチャ質は、上述の方式で判定し得る。次いで、これらの特質を使用して、上述の方式で、各画像位置を「隆線端点」、「隆線分岐点」、または「その他」に分類し得る。このように、画像正規化、画像２値化、画像シニング（ｉｍａｇｅｔｈｉｎｎｉｎｇ）、および特徴点フィルタリング、当業者に既知である手法等、コンピュータ的に困難な計算を実行する必要なく、直接マルチスペクトルデータからの特徴点の特徴抽出を達成し得る。

身元の生体認証判定は、空間スペクトルデータ集合の全体またはその特定部分を使用して行なってもよい。例えば、適切な空間フィルタを適用して、組織中のスペクトル的に活性である、より深い構造の典型的な代表である低域空間周波数情報を分離し得る。類似の空間周波数分離および／または上述の画素分類方法を使用して、指紋データを抽出し得る。スペクトル情報は、上述の方式で、画像の活性部分から分離可能である。次いで、当業者に既知の方法を使用して、空間スペクトルデータ集合のうちのこれらの３つの部分を処理して、対応する登録データと比較し、整合度を判定し得る。これらの特徴の整合の強度に基づいて、サンプルの登録データとの整合に関して決定を行なうことが可能である。実行され得るある種類の空間スペクトル分析に関するさらなる詳細は、ＲｏｂｅｒｔＫ．Ｒｏｗｅらにより２００４年４月５日に出願された米国特許出願第７，１４７，１５３号、「ＭＵＬＴＩＳＰＥＣＴＲＡＬＢＩＯＭＥＴＲＩＣＳＥＮＳＯＲ」に記載されており、その全体の開示は、あらゆる目的のために参照することによって本明細書に援用される。

次に、種々のセンサ実施形態を使用して、いくつかの方法において、皮膚部位の局所的に不変である特徴を検出し得ることが理解されるであろう。種々の実施形態は、空間、スペクトル、テクスチャ、および／または他の情報を単独または組み合わせて、連続的あるいは並行して、検出し得る。さらに、本発明に従って、センサの多くの構成が使用され得ることが理解されるであろう（その一部は後述される）。

（例示的用途の実施形態）
上述のような小面積生体認証センサは、本発明に従って、種々のシステムおよび用途に組み込まれ得る。いくつかの実施形態では、センサは、ＰＣまたはネットワークインターフェースに接続される専用システム、ＡＴＭ、入口におけるセキュリティ確保、または携帯電話等の電子機器の特定の部品へのアクセス許可として構成される。これらの実施形態では、１人以上の人物が、生体認証システムに登録され、特定の読取機を使用して、特定の機能または領域へのアクセスを取得し得る。

他の実施形態では、センサは、デバイスの使用権限のある販売員の身元を確認し、任意の適切に装備されたＰＣ、ＡＴＭ、入口、またはアクセス権限を必要とする電子機器の部品へのこのような権限を伝送する個人生体認証システムとして構成される。一実施形態では、個人生体認証システムは、要求ユニットに識別コードを伝送し、次いで、生体認証信号を使用して、権限を確認する。これは、システムが、潜在的により困難な識別タスクではなく、検証タスクを実行する必要があることを示唆し得る。しかし、ユーザの観点から、システムは、ユーザ自身を識別する明示的な必要性なく、ユーザを認識し得る。したがって、システムは、ユーザにとってより便利であり得る識別モードで動作すると考えられてもよい。

個人生体認証システムの利点は、権限のない人物が、特定の生体認証システムと人物の組み合わせのための個人生体認証システムコードを破ることが可能である場合、個人生体認証システムはリセットされ、または新しい識別コードを使用するために交換され、したがって、権限のある人物に対し、安全な生体認証を再確立し得ることであり得る。この能力は、生体認証標識（例えば、指紋からの空間スペクトル情報）にのみそれらの権限を基づかせる多人数生体認証システムとは対照的であり得る。このような後者の場合、侵入者が、権限のあるユーザからの信号を何らかの方法で模倣することによって、システムを侵害可能であって、人物の固定的生理特徴にのみ基づく場合には、生体認証コードを変更する能力がないことがある。

図１３は、電子キーホルダー１３０２の構成にある個人スペクトル生体認証システム１３００の一実施形態を示す。等距離センサ構成が示されるが、本発明に従って、任意の種類のセンサが使用され得ることを理解されるであろ。いくつかの実施形態では、照射システム１３０４および検出システム１３０６は、スペクトル情報を収集し、デジタル化する手段として、キーホルダー１３０２内に構築される（図示せず）。一実施形態では、短距離無線技術１３０３（例えば、ＲＦ信号に基づく）は、キーホルダーと対応する読取機（図示せず）との間の通信のために伝送され、例えば、ＰＣ、入口等へのアクセスを可能にする。別の実施形態では、赤外線光学信号を使用して、キーホルダー１３０２と読取機との間で情報を伝達する。さらに別の実施形態では、直接電気接続が、キーホルダー１３０２と読取機との間に確立される。

検出された生体認証情報の実際の処理は、キーホルダー１３０２内または読取機のいずれかにおいて成され得る。前者の場合、比較を行なうために必要な論理演算は、キーホルダー１３０２内で行なわれ、次いで、単純な確認または拒否信号が、読取機に伝送され得る。後者の場合、検出される生体認証情報は、キーホルダー１３０２から読取機（１度に全部、連続的に、または任意の他の有用な方法で）に伝送され、比較および決定は、読取機または読取機が接続されるホストにおいて実行され得る。いずれの場合も、キーホルダー１３０２と読取機との間の通信は、安全な方法で実行され、例えば、システムの傍受および権限のない使用を回避し得る。２つのデバイス間の安全な通信を保証するための方法は、当業者に周知である。

個人スペクトル生体認証システム１４００の第２の実施形態は、図１４に描写される。本実施形態では、生体認証読取機１４１１は、腕時計１４１２のケース内に構築され、腕時計の位置に近接する皮膚（例えば、手首の周囲）から検出された信号に基づいて動作する。ある実施形態では、システムの動作は、図１３に関して記載された動作に一致し得る。

腕時計またはキーホルダーに加え、類似生体認証能力は、例えば、携帯端末（「ＰＤＡ」）および携帯電話を含む、他の個人電子デバイス内に構築され得る。それぞれの場合、個人生体認証システムは、インストールされるデバイスと、モバイルコマース（「Ｍ−Ｃｏｍｍｅｒｃｅ」）またはデバイスが実行可能であり得る他の無線トランザクションのための権限との両方へのアクセスに対するユーザ権限を提供し得る。また、小面積センサは、銃器、業務用機器、電動工具、または他の潜在的に危険なデバイスまたはシステム内に内蔵され、例えば、権限のないまたは意図しない使用を防止し得る。例えば、生体認証センサは、銃器のハンドグリップに配置され、拳銃が通常の方式で保持されている間、組織特性を感知し得る。

さらなる実施形態は、アクセスが保護されている使用権から明白に除外される人々を識別するとともに、使用権へのアクセス権限が付与された人々を判定する能力を提供する。この能力は、例えば、デバイスの使用を試みようとすることが分かっている権限のない人々に対し、システムの生体認証性能を向上させ得、ある場合（例えば、個人用拳銃の場合）において特に重要であり得る。特に、生体認証的に使用可能な拳銃を所有する保護者は、権限のあるユーザとして自らを登録してもよく、また、明白に権限のないユーザとしてその子供を登録することができる。このように、保護者は、拳銃と同一居住場所内にいることが分かっている子供が使用不可能なように、さらなる保護手段を有し得る。

さらなる実施形態は、自宅、職場、または自動車等の固定的設置物内において、生体認証システムの明示的拒否能力を使用する。例えば、職場の入口に設置された生体認証システムを使用して、権限のある従業員および臨時職員の入室を許可することができる。従業員が解雇されるか、または臨時職員の期限が切れた場合、その登録データは、権限のあるデータベースから権限のないデータベースへとシフトされ、元従業員が入室を試みると、明示的な確認が行なわれ、そのアクセスを拒否することができる。

本明細書に記載される用途は、実施例のみであって、多くの他の用途が可能であり得ることを理解されるであろう。例えば、多くの空間スペクトル特徴は、生体組織を示し得、センサは、サンプルの「生存性」を検出するために使用可能となる。これは、ラテックスまたはワックス製「代用物」、あるいは死細胞または切除組織等の使用のような、ある種類の迂回的試みを抑止し得る。インターネットアクセス権限等のいくつかの用途では、スペクトル生体認証システムを使用して、人物の性別および／または年齢を検証可能であることが有用であり得る。年齢および性別は、皮膚構造および組成において異なって現れ得るため、光学スペクトルはまた、年齢および性別が生体認証データを使用して推測され得るように、系統的かつ指示的に変化し得る。生体認証測定からのある個人的特徴の推測に関するさらなる詳細は、ＲｏｂｅｒｔＫ．Ｒｏｗｅによる２００４年１２月９日出願の米国特許第７，６２３，３１３号「ＭＥＴＨＯＤＳＡＮＤＳＹＳＴＥＭＳＦＯＲＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＯＦＰＥＲＳＯＮＡＬＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳＦＲＯＭＢＩＯＭＥＴＲＩＣＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＳ」に提供され、全開示は、あらゆる目的のために参照することによって本明細書に援用される。

種々の実施形態では、上述の種類のいずれかの生体認証センサは、生体認証機能を実装する計算システムによって作動され得る。図１５は、個人システム要素が、どのように別個に、またはより統合された方法で実装され得るかを大まかに示す。計算デバイス１５００は、バス１５２６を介して、電気的に連結され、また、生体認証センサ１５５６とも連結されるハードウェア要素から成るように示される。ハードウェア要素は、プロセッサ１５０２と、入力デバイス１５０４と、出力デバイス１５０６、記憶デバイス１５０８と、コンピュータ可読記憶媒体読取機１５１０ａと、通信システム１５１４と、ＤＳＰまたは特殊用途プロセッサ等の処理加速ユニット１５１６と、メモリ１５１８とを含む。コンピュータ可読記憶媒体読取機１５１０ａは、コンピュータ可読記憶媒体１５１０ｂにさらに接続され、その組み合わせは、包括的に、一時的におよび／またはより恒久的にコンピュータ可読情報を含むためのリモート、ローカル、固定、および／またはリムーバブル記憶デバイスと記憶媒体を表す。通信システム１５１４は、有線、無線、モデム、および／または他の種類のインターフェース接続を備えてもよく、外部デバイスとのデータ交換を可能にする。

また、計算デバイス１５００は、現在、作業メモリ１５２０内に位置するように図示されているソフトウェア要素も備え、オペレーティングシステム１５２４と、本発明の方法を実装するように設計されるプログラム等の他のコード１５２２を含む。具体的な要件に従って、実質的変形例を使用し得ることが当業者には明白であろう。例えば、カスタマイズされたハードウェアを使用してもよく、および／または特定の要素をハードウェア、ソフトウェア（アプレット等の携帯型ソフトウェアを含む）、またはその両方において実装し得る。さらに、ネットワーク入力／出力デバイス等の他の計算デバイスへの接続を採用し得る。

デバイスのこれらのユニットは、個別または集合的に、ハードウェア内で適用可能な機能の一部または全部を実行するように適合される１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を用いて実装され得ることを理解されるであろう。代替として、機能は、１つ以上の集積回路上の１つ以上の他の処理ユニット（またはコア）によって実行され得る。他の実施形態では、他の種類の集積回路が使用されてもよく（例えば、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ／ＰｌａｔｆｏｒｍＡＳＩＣ、ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）、および他のＳｅｍｉ−ＣｕｓｔｏｍＩＣ）、当技術分野において既知の任意の方式でプログラムされ得る。また、各ユニットの機能は、１つ以上の汎用または特定用途向けプロセッサによって実行されるようにフォーマットされるメモリ内で具現化される命令を用いて、全体的または部分的に実装され得る。

（例示的方法）
図１６は、本発明の実施形態による、マルチスペクトルセンサ構造を使用するための例示的方法の工程図を提供する。図面は、特定の順番で実行されるいくつかのステップを示すが、これは、制限ではなく、例証であることが意図される。他の実施形態では、ステップは、異なる順番で実行されてもよく、さらなるステップが追加されてもよく、および／または具体的に識別されるいくつかのステップが省略され得る。

ブロック１６０４では、個人の皮膚部位が照射される。いくつかの実施形態では、皮膚部位は、例えば、複数の波長、偏光、および／または源−検出器間隔を含む、複数の特異的光学条件下、照射される。皮膚部位からの散乱光は、ブロック１６０８で受光される。次いで、ブロック１６１２では、画像は、受光した光から皮膚部位を形成し（例えば、特異的光学条件に対応する皮膚部位の画像を生成することによって）、局所特徴プロファイルを生成する。局所特徴プロファイルは、撮像される皮膚部位の局所的に不変である特徴を特徴付け得る。

ブロック１６１６では、局所特徴プロファイルが分析され得る。いくつかの実施形態では、この分析は、局所特徴プロファイルと基準特徴プロファイルとの比較を含む。ある実施形態では、基準特徴プロファイルは、センサを使用する個人の局所的に不変である特徴に関する画像データを含む。例えば、データは、センサの上述の使用および／または以前に収集された画像のデータベースに由来してもい。さらに、いくつかの実施形態では、センサは、その分析アルゴリズムを向上させることによって、経時的に「学習」可能であり得る。例えば、遺伝的アルゴリズム、画像平均化、ニューラルネットワーク、および他の技術が使用され得る。

ブロック１６２０では、局所特徴プロファイルの分析に基づいて、生体認証機能が実行され得る。いくつかの実施形態では、生体認証機能は、識別機能を備える。例えば、局所特徴プロファイルは、保存された基準特徴プロファイルと比較し、個人を識別する、または個人の身元を確認し得る。他の実施形態では、生体認証機能は、人口統計、擬人化、生存性、検体測定、および／または他の生体認証機能を含む。

この説明は、例示的実施形態のみを提供するものであって、本発明の範囲、適用性、または構成を制限することを意図しない。むしろ、実施形態に続く説明は、本発明の実施形態を実装するための実現的説明を当業者に提供するであろう。本発明の精神および範囲から逸脱することなく、種々の変更が要素の機能および配列に成され得る。また、技術は進化するものであって、したがって、要素の多くは、実施例であって、本発明の範囲を制限するものと解釈されるべきではないことが強調される。

したがって、種々の実施形態は、必要に応じて、種々の手順または構成要素を省略、置換、あるいは追加し得る。例えば、代替実施形態では、本方法は、記載されたものと異なる順番で実行されてもよく、種々のステップは、追加、省略、または組み合わされ得ることを理解されたい。また、ある実施形態に関して記載された特徴は、種々の他の実施形態において組み合わせられてもよい。実施形態の異なる側面および要素は、同様に組み合わせられてもよい。

また、実施形態は、工程図またはブロック図として描写されるプロセスとして記載され得ることに留意されたい。それぞれ、連続的プロセスとして動作が記載され得るが、動作の多くは、並行してまたは同時に実行可能である。加えて、動作の順番は、再配列され得る。プロセスは、図面に含まれない付加的ステップを有し得る。

さらに、本明細書に開示されるように、用語「メモリ」または「メモリユニット」は、読込専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ＲＡＭ、コアメモリ、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、または情報を保存するための他のコンピュータ可読媒体を含む、データを保存するための１つ以上のデバイスを表し得る。用語「コンピュータ可読媒体」は、ポータブルまたは固定記憶デバイス、光学記憶デバイス、無線チャネル、ＳＩＭカード、他のスマートカード、および命令またはデータを格納、収容、または担持可能な種々の他の媒体を含むが、それらに限定されない。

さらに、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、またはそれらの任意の組み合わせによって実装され得る。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、またはマイクロコード内に実装される場合、必要なタスクを実行するためのプログラムコードまたはコードセグメントは、記憶媒体等のコンピュータ可読媒体内に保存され得る。プロセッサが、必要タスクを実行し得る。

いくつかの実施形態について説明したが、本発明の精神を逸脱することなく、種々の修正、代替構造、および同等物を使用し得ることを当業者は認識するであろう。例えば、上述の要素は、単に、より大きなシステムの構成要素であってもよく、他のルールが優先する、または別様に本発明の用途を修正し得る。また、いくつかのステップが、上述の要素の前、間、または後に行なわれ得ることが考えられる。したがって、上述の説明は、以下の請求項において定義される本発明の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims

生体認証機能を実行する方法であって、
照射光によって、個人の小面積標的皮膚部位を照射するステップと、
該小面積標的皮膚部位から散乱光を受光するステップと、
該受光した光から局所特徴プロファイルを生成するステップであって、該局所特徴プロファイルは、該小面積標的皮膚部位の特徴を識別し、該小面積標的皮膚部位の該特徴は、実質的局所的な不変性を呈するように既定された種類である、ステップと、
該生成された局所特徴プロファイルを分析し、該生体認証機能を実行するステップと
を包含し、該生成された局所特徴プロファイルを分析するステップは、該生成された局所特徴プロファイルと基準局所特徴プロファイルとを比較するステップを包含し、
該基準局所特徴プロファイルは、小面積基準皮膚部位からの散乱光から生成されたものであり、
該小面積標的皮膚部位は、該小面積基準皮膚部位と実質的に異なる、
方法。
前記小面積標的皮膚部位は、表面と接触する、請求項１に記載の方法。
前記光は、実質的に前記表面を含む平面で受光される、請求項２に記載の方法。
前記小面積標的皮膚部位は、前記個人の掌側皮膚表面である、請求項１に記載の方法。
前記個人の前記掌側皮膚表面は、該個人の指紋の一部を備える、請求項４に記載の方法。
前記局所特徴プロファイルを生成するステップは、
前記受光した光から画像を形成するステップと、
該画像から空間的に分布したマルチスペクトルデータを生成するステップと、
該空間的に分布したマルチスペクトルデータを処理し、該局所特徴プロファイルを生成するステップと
を包含する、請求項１に記載の方法。
前記局所特徴プロファイルを生成するステップは、
前記受光した光から画像を形成するステップと、
該画像から画像テクスチャ測定値を生成するステップと、
該生成された画像テクスチャ測定値を処理し、該局所特徴プロファイルを生成するステップと
を包含する、請求項１に記載の方法。
前記生体認証機能は、アンチなりすまし機能を備え、
前記生成された局所特徴プロファイルを分析するステップは、該生成された局所特徴プロファイルから、前記小面積標的皮膚部位が、生体組織を含むかどうかを判定するステップを包含する、
請求項１に記載の方法。
前記生体認証機能は、識別機能を備え、
前記生成された局所特徴プロファイルを分析するステップは、該生成された局所特徴プロファイルから、前記個人の身元を判定するステップを包含する、
請求項１に記載の方法。
前記生体認証機能は、人口統計機能を備え、
前記生成された局所特徴プロファイルを分析するステップは、該生成された局所特徴プロファイルから、前記個人の人口統計特徴を推定するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
前記生体認証機能は、身体計測機能を備え、
前記生成された局所特徴プロファイルを分析するステップは、該生成された局所特徴プロファイルから、前記個人の身体計測特徴を推定するステップを包含する、
請求項１に記載の方法。
前記小面積標的皮膚部位から散乱光を受光するステップは、該小面積標的皮膚部位からの散乱光を撮像検出器で受光するステップを包含する、
請求項１に記載の方法。
前記小面積標的皮膚部位から散乱光を受光するステップは、該小面積標的皮膚部位からの散乱光を前記撮像検出器の表面平面で受光するステップを包含する、
請求項１２に記載の方法。
前記小面積標的皮膚部位から散乱光を受光するステップは、
光のパターンをセンサ圧盤の表面平面で受光するステップと、
該光のパターンを実質的に劣化または減衰させずに、該圧盤の該表面平面からの該光のパターンを前記撮像検出器に変換するステップであって、該撮像検出器は、該圧盤の該表面平面外に配置される、ステップと、
該変換された光のパターンを該撮像検出器で受光するステップと
を包含する、請求項１２に記載の方法。
前記照射光は白色光である、請求項１に記載の方法。
前記小面積標的皮膚部位を照射するステップは、複数の特異的光学条件下、該小面積標的皮膚部位を照射するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
前記複数の特異的光学条件下、前記小面積標的皮膚部位を照射するステップは、複数の特異的偏光条件下の光によって、該小面積標的皮膚部位を照射するステップを包含する、請求項１６に記載の方法。
前記複数の特異的光学条件下、前記小面積標的皮膚部位を照射するステップは、複数の特異的波長下の白色光によって、該小面積標的皮膚部位を照射するステップを包含する、請求項１６に記載の方法。
前記受光した光から前記局所特徴プロファイルを生成するステップは、
それぞれが前記特異的光学条件のうちの１つに対応する複数の画像を生成するステップと、
合成アルゴリズムを該複数の画像に適用するステップと
を包含する、請求項１６に記載の方法。
前記基準局所特徴プロファイルは、
それぞれが以前に撮像された小面積基準皮膚部位に対応する複数の画像から合成基準画像を生成するステップ
によってさらに生成されている、請求項１６に記載の方法。
前記複数の特異的光学条件下、前記小面積標的皮膚部位を照射するステップは、複数の異なる波長を有する光によって、該小面積標的皮膚部位を照射するステップを包含する、請求項１６に記載の方法。
前記局所特徴プロファイルを生成するステップは、
前記異なる波長に対応する複数の画像を生成するステップと、
該複数の画像のうちの少なくとも一部の空間移動窓分析を実行するステップと
を包含する、請求項２１に記載の方法。
前記空間移動窓分析を実行するステップは、前記複数の画像において移動窓フーリエ変換を計算するステップを含む、請求項２２に記載の方法。
前記空間移動窓分析を実行するステップは、前記複数の画像の移動窓中心性の測定値および移動窓変動性の測定値を計算するステップを含む、請求項２２に記載の方法。
前記小面積標的皮膚部位から散乱光を受光するステップは、該小面積標的皮膚部位からの散乱光を単色撮像検出器で受光するステップを含む、請求項１に記載の方法。
前記小面積標的皮膚部位から散乱光を受光するステップは、該小面積標的皮膚部位からの散乱光をカラー撮像検出器で受光するステップを含む、請求項１に記載の方法。
前記生体認証機能を実行する際、前記受光した光のスペクトル特徴と基準スペクトル特徴とを比較するステップ
をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
生体認証センサであって、
照射光によって、個人の小面積標的皮膚部位を照射するように配置される、照射サブシステムと、
該小面積標的皮膚部位から散乱光を受光するように配置される検出サブシステムと、
該検出サブシステムとインターフェース接続された計算ユニットであって、
該受光した光から局所特徴プロファイルを生成するための命令であって、該局所特徴プロファイルは、該小面積標的皮膚部位の特徴を識別し、該小面積標的皮膚部位の該特徴は、実質的局所的な不変性を呈するように既定された種類である、命令と、
該生成された局所特徴プロファイルを分析し、該生体認証機能を実行するための命令であって、該生成された局所特徴プロファイルを分析するステップは、該生成された局所特徴プロファイルと基準局所特徴プロファイルとを比較するステップを包含し、該基準局所特徴プロファイルは、小面積基準皮膚部位からの散乱光から生成され、該小面積標的皮膚部位は、該小面積基準皮膚部位と実質的に異なる、命令と
を有する、計算ユニットと
を備える、生体認証センサ。
前記個人の前記小面積標的皮膚部位と接触するために適合される表面をさらに備える、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記照射サブシステムは、前記小面積標的皮膚部位が前記表面と接触すると、該小面積標的皮膚部位を照射するように配置される、請求項２９に記載の生体認証センサ。
前記光は、実質的に前記表面を含む平面で受光される、請求項２９に記載の生体認証センサ。
前記小面積標的皮膚部位は、前記個人の掌側皮膚表面である、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記個人の前記掌側皮膚表面は、前記個人の指紋の一部を備える、請求項３２に記載の生体認証センサ。
前記局所特徴プロファイルを生成するための前記命令は、
前記受光した光から画像を形成するステップと、
該画像から空間的に分布したマルチスペクトルデータを生成するステップと、
該空間的に分布したマルチスペクトルデータを処理し、該局所特徴プロファイルを生成するステップと
を包含する、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記局所特徴プロファイルを生成するための前記命令は、
前記受光した光から画像を形成するステップと、
該画像から画像テクスチャ測定値を生成するステップと、
該生成された画像テクスチャ測定値を処理し、該局所特徴プロファイルを生成するステップと
を包含する、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記生体認証機能は、アンチなりすまし機能を備え、
前記局所特徴プロファイルを生成するための前記命令は、該生成された局所特徴プロファイルから、該小面積標的皮膚部位が、生体組織を含むかどうかを判定するステップを包含する、
請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記生体認証機能は、識別機能を備え、
前記局所特徴プロファイルを生成するための前記命令は、該生成された局所特徴プロファイルから、前記個人の身元を判定するステップを包含する、
請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記生体認証機能は、人口統計機能を備え、
前記局所特徴プロファイルを生成するための前記命令は、該生成された局所特徴プロファイルから、前記個人の人口統計特徴を推定するステップを包含する、
請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記生体認証機能は、身体計測機能を備え、
前記局所特徴プロファイルを生成するための前記命令は、該生成された局所特徴プロファイルから、前記個人の身体計測特徴を推定するステップを包含する、
請求項２８に記載の生体認証センサ。
撮像検出器をさらに備え、
前記検出サブシステムは、該撮像検出器を備え、前記小面積標的皮膚部位からの散乱光を該撮像検出器で受光するように構成される、
請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記検出サブシステムは、前記小面積標的皮膚部位からの散乱光を前記撮像検出器の表面平面で受光するように構成される、請求項４０に記載の生体認証センサ。
表面平面を備えるセンサ圧盤と、
該センサ圧盤の該表面平面外に配置される撮像検出器と、
光のパターンを実質的に劣化または減衰させずに、該圧盤の該表面平面からの該光のパターンを該撮像検出器に変換するように構成される、光学配列と
をさらに備え、前記検出システムは、該撮像検出器を備え、該変換された光のパターンを該撮像検出器で受光するように構成される、
請求項４０に記載の生体認証センサ。
前記撮像検出器は、単色撮像検出器である、請求項４０に記載の生体認証センサ。
前記撮像検出器は、カラー撮像検出器である、請求項４０に記載の生体認証センサ。
前記照射光は白色光である、請求項２８に記載の方法。
前記照射サブシステムは、複数の特異的光学条件下、前記小面積標的皮膚部位を照射するように配置される、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記複数の特異的光学条件は、複数の特異的偏光条件を備える、請求項４６に記載の生体認証センサ。
前記複数の特異的光学条件は、複数の特異的波長下、白色光を備える、請求項４６に記載の生体認証センサ。
前記受光した光から、前記局所特徴プロファイルを生成するための前記命令は、
それぞれが前記特異的光学条件のうちの１つに対応する複数の画像を生成するための命令と、
合成アルゴリズムを前記複数の画像に適用するための命令と
を備える、請求項４６に記載の生体認証センサ。
前記基準局所特徴プロファイルは、
それぞれが以前に撮像された小面積の基準皮膚部位に対応する複数の画像から合成基準画像を生成するステップによってさらに生成されている、請求項４６に記載の生体認証センサ。
前記複数の特異的光学条件は、複数の異なる波長を有する光を備える、請求項４６に記載の生体認証センサ。
前記局所特徴プロファイルを生成するための前記命令は、
前記異なる波長に対応する複数の画像を生成するための命令と、
該複数の画像のうちの少なくとも一部の空間移動窓分析を実行するための命令と
を備える、請求項５１に記載の生体認証センサ。
前記空間移動窓分析を実行するための前記命令は、前記複数の画像において移動窓フーリエ変換を計算するための命令を含む、請求項５２に記載の生体認証センサ。
前記空間移動窓分析を実行するための前記命令は、前記複数の画像の移動窓中心性の測定値および移動窓変動性の測定値を計算するための命令を含む、請求項５２に記載の生体認証センサ。
前記計算ユニットは、前記生体認証機能を実行する際、前記受光した光のスペクトル特徴と基準スペクトル特徴と比較するための命令をさらに含む、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記センサの露出表面は、０．７５ｃｍ^２未満の面積を有する、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記センサの露出表面は、０．５ｃｍ^２未満の面積を有する、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記センサの露出表面は、０．２５ｃｍ^２未満の面積を有する、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記センサの露出表面は、０．１ｃｍ^２未満の面積を有する、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記センサの露出表面は、０．０５ｃｍ^２未満の面積を有する、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記センサの露出表面は、０．０１ｃｍ^２未満の面積を有する、請求項２８に記載の生体認証センサ。
前記センサは、実質的に点センサである、請求項２８に記載の生体認証センサ。