JP2012210384A - 擬似指を検知する生体認証システム - Google Patents
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Abstract
【課題】 撮影装置以外は使わずに、撮像された指の静脈パターンから生体以外のパターンが含まれていないか特定し、生体以外の擬似指のパターンを検出することにある。
【解決手段】 人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う生体認証システムであって、前記生体情報を含む画像情報を認証対象から取得する撮像手段と、取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び２値化ビットマップ化処理により、前記画像情報を折線ベクトル画像及び２値化ビットマップ画像に変換する画像変換手段と、前記折線ベクトル画像と２値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【選択図】 図９
【解決手段】 人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う生体認証システムであって、前記生体情報を含む画像情報を認証対象から取得する撮像手段と、取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び２値化ビットマップ化処理により、前記画像情報を折線ベクトル画像及び２値化ビットマップ画像に変換する画像変換手段と、前記折線ベクトル画像と２値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
【選択図】 図９
Description
本発明は、指静脈を用いた認証を行う場合に、生体以外の人工に作成された擬似指を認識する技術に関するものである。
最近では、指の静脈パターンの画像によって本人認証を行う静脈認証装置が普及してきている。静脈認証装置は、指に赤外光を照射することにより血液中のヘモグロビンを暗い影のパターンとして撮像し、その影を指静脈パターンとして登録している。
認証時には、利用者の指の画像を撮像し、認証したい指静脈パターンと予め登録した指静脈パターンを比較し本人認証を行う。
予め登録する指静脈パターンとして、生体以外のボールペンなどを登録することが可能であり、認証も可能である。これらの生体以外の人工に作成された擬似指による認証不正を防ぐ方法としては、特許文献１の脈拍測定に基づいた検知や、特許文献２の指と装置の接触による検知などがある。
認証時には、利用者の指の画像を撮像し、認証したい指静脈パターンと予め登録した指静脈パターンを比較し本人認証を行う。
予め登録する指静脈パターンとして、生体以外のボールペンなどを登録することが可能であり、認証も可能である。これらの生体以外の人工に作成された擬似指による認証不正を防ぐ方法としては、特許文献１の脈拍測定に基づいた検知や、特許文献２の指と装置の接触による検知などがある。
静脈認証装置は本人認証として多くの金融機関で採用されている。しかし、人工で作成した擬似指を静脈パターンとして登録した場合には、複製が容易であり、他人のなりすましによる被害が発生する。実際に人工で作成した擬似指で静脈パターンの登録、認証が可能であることは証明されている。そのため、登録する静脈パターンが生体であることを特定する必要がある。
生体であることを特定する方法として下記の特許文献１や特許文献２などがある。これらは、撮影装置以外の装置が必要であり、装置に指を接触する必要がある。
生体であることを特定する方法として下記の特許文献１や特許文献２などがある。これらは、撮影装置以外の装置が必要であり、装置に指を接触する必要がある。
本発明の目的は、撮影装置以外は使わずに、撮像された指の静脈パターンから生体以外の画像パターンが含まれていないか特定し、生体以外の画像パターンを特定し、生体以外の静脈パターンの登録を防止し、なりすましなどの誤認証を防止することができる生体認証システムを提供することにある。
上記目的を達成するために、本発明の擬似指を検知する生体認証システムは、人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う生体認証システムであって、
前記生体情報を含む画像情報を認証対象から取得する撮像手段と、取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び２値化ビットマップ化処理により、前記画像情報を折線ベクトル画像及び２値化ビットマップ画像に変換する画像変換手段と、前記折線ベクトル画像と２値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
さらに、前記判定手段は、折線ベクトル画像の折線及び分岐点数が１以上であり、２値化ビットマップ画像が行または列単位で一定以上連続して同じ色ではない場合は生体から取得した画像であると判定することを特徴とする。
前記生体情報を含む画像情報を認証対象から取得する撮像手段と、取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び２値化ビットマップ化処理により、前記画像情報を折線ベクトル画像及び２値化ビットマップ画像に変換する画像変換手段と、前記折線ベクトル画像と２値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
さらに、前記判定手段は、折線ベクトル画像の折線及び分岐点数が１以上であり、２値化ビットマップ画像が行または列単位で一定以上連続して同じ色ではない場合は生体から取得した画像であると判定することを特徴とする。
本発明では、撮影された静脈画像に折線ベクトル化処理の２値化ビットマップ処理を施し、それぞれの処理の組合せにより生体以外の静脈パターンの特定を行う。これにより擬似指の静脈パターンの登録を防ぐことができる。また、特許文献１、特許文献２では撮像装置以外が必要であるが、本発明では指静脈パターンのみで判定するため、余分な装置が不要となる。
以下、本発明に係る生体認証システムの実態形態について説明する。
図１は、生体認証システムの全体構成を示すシステム構成図である。
パーソナルコンピュータ（ＰＣ）１０１は指静脈パターンを登録するための静脈認証装置１０９を備えている。ここで、指静脈パターンとは、登録者の身体の指の腹側等の表面から撮像して取得した指の静脈の血管パターンを映した画像情報を含む情報である。
ＰＣ１０１は、静脈認証装置１０９に対して信号や情報の送受信を行うＩ／Ｆ１０２と、各構成要素の動作を制御して各種の演算等の処理を行うＣＰＵ１０３と、ＣＰＵ１０３が演算等の処理を行った結果等の情報を一時的に格納するメモリ１０４と、登録者の身体に基づいた指情報等の情報を登録し記憶するＨＤＤ１０５と、ＰＣを操作する者が文字情報等の入力操作や選択操作を行うためのキーボード１０６と、ＣＰＵ１０３が実行したプログラムの処理結果や情報やデータを画面に表示する手段であるディスプレイ１０７と、ＰＣ１０１の動作中の作業音等を出力するスピーカ１０８を備えている。
ＣＰＵ１０３は、静脈認証装置１０９から送信された画像情報をメモリ１０４に一時的に格納し、画像情報から指静脈パターンを抽出し、各種処理を施し、ＨＤＤ１０５に記憶する機能を有する。また、赤外線光源１１１が発光する赤外線の光量を調節するための処理を行う機能を有する。
図１は、生体認証システムの全体構成を示すシステム構成図である。
パーソナルコンピュータ（ＰＣ）１０１は指静脈パターンを登録するための静脈認証装置１０９を備えている。ここで、指静脈パターンとは、登録者の身体の指の腹側等の表面から撮像して取得した指の静脈の血管パターンを映した画像情報を含む情報である。
ＰＣ１０１は、静脈認証装置１０９に対して信号や情報の送受信を行うＩ／Ｆ１０２と、各構成要素の動作を制御して各種の演算等の処理を行うＣＰＵ１０３と、ＣＰＵ１０３が演算等の処理を行った結果等の情報を一時的に格納するメモリ１０４と、登録者の身体に基づいた指情報等の情報を登録し記憶するＨＤＤ１０５と、ＰＣを操作する者が文字情報等の入力操作や選択操作を行うためのキーボード１０６と、ＣＰＵ１０３が実行したプログラムの処理結果や情報やデータを画面に表示する手段であるディスプレイ１０７と、ＰＣ１０１の動作中の作業音等を出力するスピーカ１０８を備えている。
ＣＰＵ１０３は、静脈認証装置１０９から送信された画像情報をメモリ１０４に一時的に格納し、画像情報から指静脈パターンを抽出し、各種処理を施し、ＨＤＤ１０５に記憶する機能を有する。また、赤外線光源１１１が発光する赤外線の光量を調節するための処理を行う機能を有する。
静脈認証装置１０９は、登録者の指の認証を行うための指を所定の位置に置く指置き部１１０と、指に対して赤外線を照射する赤外線光源１１１と、赤外線光源１１１が赤外線を発光し照射することにより映し出された指の静脈を撮像するカメラ１１２と、指置き部１１０に指が置かれたことを検出するためのフォトセンサ１１３と、カメラ１１２が撮像した画像のアナログデータをデジタルデータに変換処理するＡ／Ｄ変換器１１４と、Ａ／Ｄ変換器１１４が変換処理したデジタルデータを用いてデジタル情報の画像情報を生成する画像入力部１１５と、ＣＰＵ１０３からＩ／Ｆ１０２を介して送信された発光制御信号に応じて赤外線光源１１１の動作の制御を行う発光制御部１１６を備えている。
図２は赤外線光源１１１から発せられた赤外線を指１１７の側面の左右から照射している状態を示すが、指の腹へ向けて照射する装置もある。
本実施の形態における生体認証システムの動作について図を用いて説明する。
まず、登録者の指静脈パターンを含む指情報を登録する処理について図３に示すフローチャートを用いて説明する。
ＰＣ１０１を操作する者がキーボード１０６を操作しＨＤＤ１０５に記憶された静脈パターン登録プログラムを開始させると、ＣＰＵ１０３はＰＣ１０１のハードウェア全体の初期化や静脈パターン登録プログラムに必要となる一時的な編集に初期値を代入する処理を行う（ステップ３０１）。ＣＰＵ１０３が初期化処理を完了すると、撮影を行うための処理に移行する。指静脈パターンとして登録したい指を、静脈認証装置１０９の指置き台１１０へ置き、「静脈撮影中」とディスプレイ１０７に表示（ステップ３０２）し、撮影を実施する。
本実施の形態における生体認証システムの動作について図を用いて説明する。
まず、登録者の指静脈パターンを含む指情報を登録する処理について図３に示すフローチャートを用いて説明する。
ＰＣ１０１を操作する者がキーボード１０６を操作しＨＤＤ１０５に記憶された静脈パターン登録プログラムを開始させると、ＣＰＵ１０３はＰＣ１０１のハードウェア全体の初期化や静脈パターン登録プログラムに必要となる一時的な編集に初期値を代入する処理を行う（ステップ３０１）。ＣＰＵ１０３が初期化処理を完了すると、撮影を行うための処理に移行する。指静脈パターンとして登録したい指を、静脈認証装置１０９の指置き台１１０へ置き、「静脈撮影中」とディスプレイ１０７に表示（ステップ３０２）し、撮影を実施する。
ＣＰＵ１０３は発光量調整処理を行い、赤外線光源１０１の発光量を適切に調節し、指の鮮明な静脈の血管パターンの画像を撮像する（ステップ３０３）。ＣＰＵ１０３は画像情報をメモリ１０４に保存し、メモリ１０４に保存した画像に対し傾きの補正を行い、血管が写されていない部分を削除して静脈の血管パターンを抽出し、抽出した静脈の血管パターンについて、図５の折線ベクトル化及び図６の２値化ビットマップによるマトリックス処理を施し、パターンの変換を行う（ステップ３０４）。
変換された血管パターンを使用し、生体以外の擬似指から撮影した血管パターンなのか判定するための処理を行う（ステップ３０５）。判定処理において擬似指でないと判明した場合には、撮像した指静脈パターンをＨＤＤ１０５に登録する（ステップ３０７）。ディスプレイ１０７に処理を終了するメッセージ「登録完了」などを表示し（ステップ３０８）処理を終える。
擬似指であると判明した場合には、登録のやり直しを促すメッセージとして「登録をやり直してください」などをディスプレイ１０７に表示する（ステップ３０９）。やり直しが選択された場合には最初から処理を行うが、終了が選択された場合にはＨＤＤ１０５には何も登録せずに静脈パターン登録プログラムを終了する。
変換された血管パターンを使用し、生体以外の擬似指から撮影した血管パターンなのか判定するための処理を行う（ステップ３０５）。判定処理において擬似指でないと判明した場合には、撮像した指静脈パターンをＨＤＤ１０５に登録する（ステップ３０７）。ディスプレイ１０７に処理を終了するメッセージ「登録完了」などを表示し（ステップ３０８）処理を終える。
擬似指であると判明した場合には、登録のやり直しを促すメッセージとして「登録をやり直してください」などをディスプレイ１０７に表示する（ステップ３０９）。やり直しが選択された場合には最初から処理を行うが、終了が選択された場合にはＨＤＤ１０５には何も登録せずに静脈パターン登録プログラムを終了する。
次に、図４のフローチャートを用いて血管パターンの変換を説明する。
図４は血管パターンに対し、折線ベクトル化を施すための処理と、２値化ビットマップに変換しマトリックス化を施すための処理のフローチャートである。
まず、撮影した画像の傾きを補正し水平方向に正す（ステップ４０１）。続いて補正後の画像から血管部分を抽出する（ステップ４０２）。抽出した血管に対し、血管の曲線は線分近似を用いて、折線化処理を施す（ステップ４０３）。折線化処理を行った血管に対し、追跡始点を指定し、線分の自動追跡処理を行い、折線、交点の位置と数を把握する。線分の自動追跡を行う場合、交点位置は複数の線分に分かれている箇所を抽出すればよいが、折線の位置を判定する場合は、各線分に角部点があるかどうか確認することで折線の頂点を抽出し、個数を把握する（ステップ４０４）。処理結果はメモリ１０４に一時的に格納する。
図４は血管パターンに対し、折線ベクトル化を施すための処理と、２値化ビットマップに変換しマトリックス化を施すための処理のフローチャートである。
まず、撮影した画像の傾きを補正し水平方向に正す（ステップ４０１）。続いて補正後の画像から血管部分を抽出する（ステップ４０２）。抽出した血管に対し、血管の曲線は線分近似を用いて、折線化処理を施す（ステップ４０３）。折線化処理を行った血管に対し、追跡始点を指定し、線分の自動追跡処理を行い、折線、交点の位置と数を把握する。線分の自動追跡を行う場合、交点位置は複数の線分に分かれている箇所を抽出すればよいが、折線の位置を判定する場合は、各線分に角部点があるかどうか確認することで折線の頂点を抽出し、個数を把握する（ステップ４０４）。処理結果はメモリ１０４に一時的に格納する。
図５は折線ベクトル化した血管パターンと折線数と交点数を表した図である。
再度、抽出した血管を用いて血管部分は黒、血管以外は白に分けるため、ある閾値ｔ
で白・黒の２値化ビットマップに変換（ステップ４０５）し、マトリックス状にする（ステップ４０６）。処理結果はメモリ１０４に一時的に格納する。
再度、抽出した血管を用いて血管部分は黒、血管以外は白に分けるため、ある閾値ｔ
で白・黒の２値化ビットマップに変換（ステップ４０５）し、マトリックス状にする（ステップ４０６）。処理結果はメモリ１０４に一時的に格納する。
図６は２値化ビットマップとした血管パターンを表した図である。
図７は、指の第１関節から第２関節にかけての静脈を撮影した例である。生体の血管の場合には血管の形状は木の枝のように細かく枝分かれし、血が流れる管であるため入り口となる始点と出口となる終点がある。撮影した画像は指の関節から関節の間であり、今回の説明では第２関節側を始点側とする。
図７は、指の第１関節から第２関節にかけての静脈を撮影した例である。生体の血管の場合には血管の形状は木の枝のように細かく枝分かれし、血が流れる管であるため入り口となる始点と出口となる終点がある。撮影した画像は指の関節から関節の間であり、今回の説明では第２関節側を始点側とする。
図８は擬似指の血管パターンを特定するため、血管としてふさわしくないパターンを省いていくための処理を示すフローチャートである。
擬似指の血管パターンの判定の１つ目の条件は通常、本物の血管は細かく枝分かれしているため、血管がある閾値範囲内の長さを有する直線であるかどうかを判断する（ステップ８０１）。直線ではない場合、さらにボールペンなどの可能性を踏まえて、血管パターンが２本平行に走ってるかどうかを判断する（ステップ８０３）。
ある閾値を超える直線パターンではなく、２本の血管パターンが平行に走っていない場合は該当の血管パターンは血管であると判断し、処理を終了する。
該当しない場合については擬似指と特定し、次の判定は行わずパターン判定を終了する。２つ目の条件として血管には血が流れているため、血管は必ず繋がっており、血管が途中から始まることは有り得ない。従って、血管パターンが繋がっていることを判定する（ステップ８０３）。この条件に該当した場合には指であるとし、パターン判定処理を終了する。該当しない場合については擬似指と特定しパターン判定を終了する。
擬似指の血管パターンの判定の１つ目の条件は通常、本物の血管は細かく枝分かれしているため、血管がある閾値範囲内の長さを有する直線であるかどうかを判断する（ステップ８０１）。直線ではない場合、さらにボールペンなどの可能性を踏まえて、血管パターンが２本平行に走ってるかどうかを判断する（ステップ８０３）。
ある閾値を超える直線パターンではなく、２本の血管パターンが平行に走っていない場合は該当の血管パターンは血管であると判断し、処理を終了する。
該当しない場合については擬似指と特定し、次の判定は行わずパターン判定を終了する。２つ目の条件として血管には血が流れているため、血管は必ず繋がっており、血管が途中から始まることは有り得ない。従って、血管パターンが繋がっていることを判定する（ステップ８０３）。この条件に該当した場合には指であるとし、パターン判定処理を終了する。該当しない場合については擬似指と特定しパターン判定を終了する。
図９は擬似指判定１として、血管パターンが直線であるか判定するためのフローチャートである。
折れ線化した血管パターンの折線数及び交点数が１以上の場合（ステップ９０１）は、線が枝分かれもしくは分岐しており、直線ではないと判断できる。
さらに折線、交点の数が１以上あると判定された血管パターンに二値化処理を施す。
二値化された画像が、行、もしく列のように色が連続しているかどうかを判断する（ステップ９０２。）。血管パターンであるならば、同じ色がある長さが連続しているはずなので色が連続するパターンは血管であると判断する（ステップ９０３）。
もし連続しない場合は、ボールペン内のインクが途中できれていたりするケースが想定されるので擬似指の血管パターンであると判断する（ステップ９０４）。
折れ線化した血管パターンの折線数及び交点数が１以上の場合（ステップ９０１）は、線が枝分かれもしくは分岐しており、直線ではないと判断できる。
さらに折線、交点の数が１以上あると判定された血管パターンに二値化処理を施す。
二値化された画像が、行、もしく列のように色が連続しているかどうかを判断する（ステップ９０２。）。血管パターンであるならば、同じ色がある長さが連続しているはずなので色が連続するパターンは血管であると判断する（ステップ９０３）。
もし連続しない場合は、ボールペン内のインクが途中できれていたりするケースが想定されるので擬似指の血管パターンであると判断する（ステップ９０４）。
図１０は折線による直線な血管パターンを示した図である。
２値化ビットマップのマトリックスの図が行単位または列単位が連続して同じ色でない場合（ステップ９０２）についても直線ではないと判断できる。
２値化ビットマップのマトリックスの図が行単位または列単位が連続して同じ色でない場合（ステップ９０２）についても直線ではないと判断できる。
図１１は、２値化ビットマップによる行単位で連続して同じ色であった場合の直線を示した図である。
それぞれの条件に該当した場合は人間の指から撮像した血管パターンとする（ステップ９０３）。該当しない場合には擬似指と特定する（ステップ９０４）。
それぞれの条件に該当した場合は人間の指から撮像した血管パターンとする（ステップ９０３）。該当しない場合には擬似指と特定する（ステップ９０４）。
図１２は擬似指判定２として、血管パターンが繋がっているか判定するためのフローチャートである。
マトリックス化した図の行方向のいずれかに黒がある場合（ステップ１２０１）、血管が存在すると判断できる。
折線化した血管パターンの始点から自動追跡を行い交点または終点に辿りつく場合（ステップ１２０２）、血が流れていると判断できる（ステップ１２０３）。
交点または終点に辿りつかず再度始点を通る場合には線が環状しており血管ではないと判断できる（ステップ１２０４）
マトリックス化した図の行方向のいずれかに黒がある場合（ステップ１２０１）、血管が存在すると判断できる。
折線化した血管パターンの始点から自動追跡を行い交点または終点に辿りつく場合（ステップ１２０２）、血が流れていると判断できる（ステップ１２０３）。
交点または終点に辿りつかず再度始点を通る場合には線が環状しており血管ではないと判断できる（ステップ１２０４）
図１３及び図１４は２値化ビットマップによる３行目が１行全て白であり血管が繋がっていないことを示した図である。
図１４は折線による血管が環状となっていることを示した図である。
ここで示される図が示すものはたとえばボールペンを輪切り状にして認識できるかどうかを読み取らせた画像の一例である。
このケースでは始点と終点が連続するような、円もしくは矩形といった構造は血管パターンに当てはまることはないことを示している。
以上のように本実施形態においては、人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う生体認証システムにおいて、生体情報を含む画像情報を認証対象から取得し、その取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び２値化ビットマップ化処理を施し、画像情報を折線ベクトル画像及び２値化ビットマップ画像に変換し、その折線ベクトル画像と２値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定するように構成したものである。
このため、擬似指などを特別な装置を付加することなく検出することが可能になる。
ここで示される図が示すものはたとえばボールペンを輪切り状にして認識できるかどうかを読み取らせた画像の一例である。
このケースでは始点と終点が連続するような、円もしくは矩形といった構造は血管パターンに当てはまることはないことを示している。
以上のように本実施形態においては、人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う生体認証システムにおいて、生体情報を含む画像情報を認証対象から取得し、その取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び２値化ビットマップ化処理を施し、画像情報を折線ベクトル画像及び２値化ビットマップ画像に変換し、その折線ベクトル画像と２値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定するように構成したものである。
このため、擬似指などを特別な装置を付加することなく検出することが可能になる。
１０１ ＰＣ
１０２ Ｉ／Ｆ
１０３ ＣＰＵ
１０４ メモリ
１０５ ＨＤＤ
１０６ キーボード
１０７ ディスプレイ
１０８ スピーカ
１０９ 静脈認証装置
１１０ 指置き台
１１１、２０２ 赤外線光源
１１２、２０３ カメラ
１１３ フォトセンサ
１１４ Ａ/Ｄ変換器
１１５ 画像入力部
１１６ 発光制御部
１１７、２０１、７０１ 指
７０２ 指静脈パターンから血管を抽出したパターン
１０２ Ｉ／Ｆ
１０３ ＣＰＵ
１０４ メモリ
１０５ ＨＤＤ
１０６ キーボード
１０７ ディスプレイ
１０８ スピーカ
１０９ 静脈認証装置
１１０ 指置き台
１１１、２０２ 赤外線光源
１１２、２０３ カメラ
１１３ フォトセンサ
１１４ Ａ/Ｄ変換器
１１５ 画像入力部
１１６ 発光制御部
１１７、２０１、７０１ 指
７０２ 指静脈パターンから血管を抽出したパターン
Claims (2)
- 人間の指の静脈に関する生体情報を用いて本人確認を行う生体認証システムであって、
前記生体情報を含む画像情報を認証対象から取得する撮像手段と、取得した画像情報に対して、折線ベクトル化処理及び２値化ビットマップ化処理により、前記画像情報を折線ベクトル画像及び２値化ビットマップ画像に変換する画像変換手段と、前記折線ベクトル画像と２値化ビットマップ画像に基づき前記画像情報が生体から取得した画像情報であるか擬似指から取得した画像であるかを判定する判定手段とを備えることを特徴とする擬似指を検知する生体認証システム。 - 前記判定手段は、折線ベクトル画像の折線及び分岐点数が１以上であり、２値化ビットマップ画像が行または列単位で一定以上連続して同じ色ではない場合は生体から取得した画像であると判定することを特徴とする請求項１に記載の擬似指を検知する生体認証システム。
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|---|---|---|---|
| JP2011078664A JP5634933B2 (ja) | 2011-03-31 | 2011-03-31 | 擬似指を検知する生体認証システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011078664A JP5634933B2 (ja) | 2011-03-31 | 2011-03-31 | 擬似指を検知する生体認証システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2012210384A true JP2012210384A (ja) | 2012-11-01 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005071118A (ja) * | 2003-08-26 | 2005-03-17 | Hitachi Ltd | 個人認証装置及び方法 |
| JP2008102780A (ja) * | 2006-10-19 | 2008-05-01 | Sony Corp | パターン識別方法、登録装置、照合装置及びプログラム |
| JP2008197987A (ja) * | 2007-02-14 | 2008-08-28 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 認証システム |
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