JP2012248047A - 生体識別装置、及び、生体識別方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】生体識別装置は、撮像部20と、登録部14と、明るさ条件設定部と、演算部10と、を含み、演算部10は、明るさ条件設定部で設定される複数の異なる明るさ条件においてユーザーの生体パターンを撮像して得られる複数の画像から、ユーザーの特徴量をそれぞれ抽出し、複数の画像における出現頻度が高い特徴量ほど大きい重みをユーザーの特徴量に対応付けて登録部14に登録する登録動作と、撮像部20を用いて識別対象者の生体パターンを撮像して得られる画像から、識別対象者の特徴量を抽出し、識別対象者の特徴量、並びに、登録部14に登録されているユーザーの特徴量及びユーザーの特徴量に対応付けられる重みに基づいて、識別対象者がユーザーであるか否かを識別する識別動作と、を行う。
【選択図】図1
Description
静脈識別装置1では、あらかじめユーザー毎に静脈パターンを登録しておく「登録動作」と、その登録された静脈パターンデータに基づいて個人の識別を行う「識別動作」とが行われる。
登録動作は、登録対象となるユーザーの指の静脈パターンについて、その特徴を表す「特徴量」を抽出し、ユーザー毎に登録する処理である。本実施形態における特徴量は、位置不変、及び、回転不変なものが採用される。これは、同じ人物の静脈パターンに対しては、撮像範囲が変化(位置が変化した場合)した場合でも、撮像方向が回転(回転変化)した場合でも、パターンに対して同じ位置が特定され(位置不変)、その位置周辺の局所領域の特徴を数値化した特徴量と同じ値で得られる(回転不変)という特性を有するものである。
図3は、本実施形態における登録動作のフローを示す図である。登録動作は、ステップS101〜S107の各処理を実行することによって行われる。
以上の処理により、登録動作が完了する。
特徴量抽出処理(ステップS104)の処理内容の詳細について説明する。
図4は、本実施形態における特徴量抽出処理(ステップS104)のフローを示す図である。特徴量の抽出はステップS131〜S133の各処理を順次実行することにより行われる。
次に、抽出された特徴量に重み付けを行う処理(ステップS106)の具体的内容について説明する。
図10は、本実施形態における特徴量の重み付けを行う際(ステップS106)のフローを示す図である。特徴量の重み付けは、演算部10によってステップS151〜S158の各処理を実行することにより行われる。
図11は、本実施形態における重み付けがされた後の特徴量のリストの一例を示す図である。当該リストにおいて、番号は特徴点を識別するために便宜的に付された番号を表す。図では、合計でN個の特徴点がリストに追加されたことを示している。また、特徴量ベクトルは、その特徴量毎の128次元のベクトルを表している。なお、前述のステップS154の類似の結果、リストに追加される特徴量(図11においてはN個の特徴量)は全て非類似なベクトルとなっている。
識別動作は、登録されているユーザー毎の静脈パターンと識別対象者の静脈パターンとを照合して、登録されているいずれかのユーザーとその識別対象者とが同一人物であるか否かを判定する処理である。
図12は、本実施形態における識別動作のフローを示す図である。識別動作はステップS501〜S508の各処理を実行することによって行われる。
照合処理(ステップS504)の処理内容の詳細について説明する。
図13は、本実施形態における照合処理のフローを示す図である。照合処理は、演算部10によってステップS551〜S555の各処理を実行することにより行われる。なお、以下では、特徴量抽出処理(ステップS502)において、識別対象者の特徴量群としてH−01(W1〜Wp)が抽出されているものとして説明を行う。
本実施形態では、登録動作において、ユーザーの静脈パターンを複数回撮像して得られる複数の画像から、当該静脈パターンを特徴付ける特徴量をそれぞれ抽出する。そして、複数の画像のうちのある画像から抽出された特徴量と、その画像とは異なる画像から抽出された特徴量とが類似するときは、該特徴量の重み付けを増加して、静脈識別装置1の登録部に登録しておく。
一実施形態としての静脈識別装置1を説明したが、上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。特に、以下に述べる実施形態であっても、本発明に含まれるものである。
上述の実施形態において、生体識別装置の例として静脈パターンを用いて識別を行う静脈識別装置1を挙げて説明しているが、この限りではなく、静脈パターン以外の人間の生体パターンを捉えて識別を行う装置であってもよい。例えば、指の指紋や眼球の虹彩や顔等についての画像を用いて個人の識別を行うことも可能である。
上述の実施形態にいて、明るさ条件設定部が明るさ条件を変化させる方法として、撮像部の露光時間を変化させる方法を説明しているが、この限りではない。例えば、撮像部の利得や光源の光量を変化させる方法を用いてもよい。
上述の実施形態において、特徴点の抽出及び特徴量の抽出を行う際の手法としてSIFT特徴量を用いた例について説明しているが、この限りではない。例えば、SURF(Speeded Up Robust Features)、GLOH(Gradient Location and Orientation Histogram)等の手法を用いることとしてもよい。
Claims (8)
- 生体パターンを撮像する撮像部と、
前記生体パターンを特徴付ける特徴量を登録する登録部と、
前記撮像部が撮像する明るさ条件を設定する明るさ条件設定部と、
演算部と、
を含み、
前記演算部は、
前記明るさ条件設定部で設定される複数の異なる明るさ条件において前記撮像部を用いてユーザーの生体パターンを撮像して得られる複数の画像から、
前記ユーザーの特徴量をそれぞれ抽出し、
前記複数の画像における出現頻度が高い特徴量ほど大きい重みを前記ユーザーの特徴量に対応付けて前記登録部に登録する登録動作と、
前記撮像部を用いて識別対象者の生体パターンを撮像して得られる画像から、
前記識別対象者の特徴量を抽出し、
前記識別対象者の特徴量、並びに、前記登録部に登録されている前記ユーザーの特徴量及び前記ユーザーの特徴量に対応付けられる重みに基づいて、前記識別対象者が前記ユーザーであるか否かを識別する識別動作と、
を行うことを特徴とする生体識別装置。 - 請求項1に記載の生体識別装置において、
前記識別動作において撮像される前記識別対象者の生体パターンよりも、前記登録動作において撮像される前記ユーザーの生体パターンの方が、撮像範囲が大きいことを特徴とする生体識別装置。 - 請求項1又は2に記載の生体識別装置において、
前記登録部は、前記ユーザーの特徴量を複数登録し、
前記演算部は、
前記識別動作において、前記識別対象者のスコアを算出し、
前記識別動作において抽出された前記識別対象者の特徴量が、前記登録部に登録されている前記ユーザーの特徴量のうちのいずれかと類似する場合には、前記ユーザーの特徴量に対応付けられる重みに応じて前記識別対象者のスコアを増加させ、
前記識別対象者のスコアが所定の閾値よりも大きい場合に、前記識別対象者は前記ユーザーであると判断することを特徴とする生体識別装置。 - 請求項1〜3のいずれか一項に記載の生体識別装置において、
前記演算部は、
前記登録動作において、前記複数の画像から抽出された前記ユーザーの特徴量が互いに類似すると判断された場合に前記ユーザーの特徴量の重みを増加させ、
前記類似すると判断された累積の頻度が高い特徴量ほど、前記重みを大きく増加させることを特徴とする生体識別装置。 - 請求項1〜4のいずれか一項に記載の生体識別装置において、
前記特徴量が、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)を用いて抽出されることを特徴とする生体識別装置。 - 複数の異なる明るさ条件においてユーザーの生体パターンを撮像して得られる複数の画像から、
前記ユーザーの特徴量をそれぞれ抽出し、
前記複数の画像における出現頻度が高い特徴量ほど大きい重みを前記特徴量に対応付けて登録することと、
識別対象者の生体パターンを撮像して得られる画像から、
前記識別対象者の特徴量を抽出し、
前記識別対象者の特徴量、並びに、登録されている前記ユーザーの特徴量及び前記ユーザーの特徴量に対応付けられる重みに基づいて、前記識別対象者が前記ユーザーであるか否かを識別することと、
を有することを特徴とする生体識別方法。 - 生体パターンを撮像する撮像部と、
前記生体パターンを特徴付ける複数の特徴量を登録する登録部と、
前記撮像部が撮像する明るさ条件を設定する明るさ条件設定部と、
演算部と、
を含み、
前記演算部は、
前記明るさ条件設定部で設定される複数の異なる明るさ条件において前記撮像部を用いてユーザーの生体パターンを撮像して得られる複数の画像から、
前記ユーザーの特徴量をそれぞれ抽出し、
前記複数の画像における出現頻度が高い特徴量ほど大きい重みを前記ユーザーの特徴量に対応付けて前記登録部に登録することを特徴とする生体識別装置。 - 複数の異なる明るさ条件において、ユーザーの生体パターンを撮像することと、
撮像によって得られる複数の画像から、前記ユーザーの特徴量をそれぞれ抽出することと、
前記複数の画像における出現頻度が高い特徴量ほど大きい重みを前記ユーザーの特徴量に対応付けて登録することと、
を有することを特徴とする生体識別方法。
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