JP2013196152A

JP2013196152A - 個人認証方法及び個人認証装置

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Publication number: JP2013196152A
Application number: JP2012060602A
Authority: JP
Inventors: Eizaburo Iwata; 岩田英三郎
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2012-03-16
Filing date: 2012-03-16
Publication date: 2013-09-30
Also published as: WO2013137078A1

Abstract

【課題】可視光及びそのためのカメラを用いた場合でも、個人の認証が可能となる手段を提供する。
【解決手段】可視光領域の波長の光を人体表面に照射ことによって人体表面において反射した光で構成される反射画像を取得する。テンプレート画像の登録時において、前記反射画像に対応するデータから、ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号と、RGB色空間におけるR信号及びB信号とを取得することによって、テンプレート画像のデータの特徴を抽出する。認証時において、前記反射画像に対応するデータから、ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号と、RGB色空間におけるR信号及びB信号とを取得することによって、対象画像のデータの特徴を抽出する。前記テンプレート画像のデータの特徴と、前記対象画像のデータの特徴とを用いて、両画像を照合する。
【選択図】図１

Description

本発明は、個人認証方法及び個人認証装置に関するものである。より詳しくは、本発明は、予め取得したテンプレート画像と、認証対象となる対象画像とを用いて認証を行う手法に関するものである。

個人を認証するための技術として、近赤外線（ＮＩＲ）光源と、ＮＩＲ光を撮影できるカメラとを用いて各人固有の静脈形状の違いから個人を特定するものが知られている。

例えば、ＮＩＲ光を対象者の手首部分に照射し、この状態で手首の画像を撮影する。ＮＩＲ光は、生体内を透過しやすく、また静脈部分においては吸収率が高いので、ＮＩＲ光を撮影できるカメラで撮影することにより、静脈部分を示す画像を取得することができる。この画像を、予め同様にして取得しておいたテンプレート画像と照合する。両画像の一致又は不一致を判断することにより、個人の認証を行うことができる。静脈画像を用いた認証は、なりすましが難しいという利点がある。

特開２００９−２５１８３７号公報

ところで、ＮＩＲ光源やそのためのカメラは、一般に使用されるものではない。また、このような特殊な装置を使用する認証装置においては、可視光領域の光が反射光に混ざった場合、SN比が劣化するので、個人認証が難しくなるという問題がある。
仮に、一般的な携帯電話に備えられたカメラ（可視光用のカメラ）によって、精度の良い認証が可能になれば、特別の機器を必要としないので、個人認証の一層の普及が期待できる。しかしながら、前記したＮＩＲ光源やそのためのカメラを一般の携帯電話に実装することは、コスト増や重量増につながるとともに、環境中に存在する可視光領域の光の侵入を完全に遮断することができないため、実際的には困難である。

このように、可視光やそのためのカメラを用いた場合において精度の良い認証が可能になれば、さまざまな機器に実装することができ、また、特殊な光源を用いる必要がないため、個人認証を一層普及させることができると考えられる。
前記した特許文献１には、可視光を用いて、身体の位置決めを行う生体認証装置が記載されている。しかしながら、この技術は、可視光を位置決めに用いるだけであって、可視光で得られた画像を個人認証に用いるものではない。

本発明は、前記した状況に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、可視光及びそのためのカメラを用いた場合でも、個人の認証が可能となる手段を提供することである。

本発明の一形態は、
人体表面に現れた静脈部分の画像を用いた個人認証装置であって、
可視光領域の波長の光を人体表面に照射する光源と、
前記光源から照射されて人体表面において反射した光で構成される反射画像を取得する撮像部と、
認証時において、前記反射画像に対応するデータから、第１色空間における第１色信号と、第２色空間における第２色信号とを取得することによって、対象画像のデータの特徴を抽出する対象画像処理部と、
予め登録されているテンプレート画像のデータの特徴と、前記対象画像のデータの特徴とを用いて、両画像を照合する照合部とを備え
前記テンプレート画像のデータの特徴は、テンプレート画像の登録時において、前記反射画像に対応するデータから、前記第１色空間における第１色信号と、前記第２色空間における第２色信号とを取得することによって抽出されたものである
個人認証装置である。
本発明の他の形態では、前記第１色空間における第１色信号が、ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号であり、前記第２色空間における第２色信号が、RGB色空間におけるR信号及びB信号である。
本発明のさらに他の形態の装置は、テンプレート画像の登録時において、前記反射画像に対応するデータから、ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号と、RGB色空間におけるR信号及びB信号とを取得することによって、テンプレート画像のデータの特徴を抽出するテンプレート画像処理部をさらに備えている。
本発明のさらに他の形態では、前記テンプレート画像処理部及び前記対象画像処理部で用いられるRGB色空間が、前記反射画像に対応するデータをHSV色空間に変換し、このHSV色空間上でH信号の位相とS信号の強度とを変更し、その後前記HSV色空間をRGB色空間に変換することで得られたものである。
本発明のさらに他の形態では、前記テンプレート画像処理部が、ＣＭＹＫ色空間におけるマゼンタ信号又はイエロー信号をさらに用いて、前記テンプレート画像のデータの特徴を抽出する構成となっており、
前記対象画像処理部が、ＣＭＹＫ色空間におけるマゼンタ信号又はイエロー信号をさらに用いて、前記対象画像のデータの特徴を抽出する構成となっている。

前記人体表面に現れた静脈部分の画像とは、通常の（すなわち可視光を撮影可能な）撮影装置によって、非接触的に撮影される。撮影を連続的に行うことも可能である。また、撮影される部分は、皮膚下の浅い部分に静脈が集中している部位であることが好ましい。例えば手首における、静脈が浮き出て見える部分であるが、そのほかにも、手の甲など、静脈が視認しやすい部位が好適である。

前記ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号とRGB色空間におけるR信号とB信号とから得られたテンプレート画像及び対象画像のデータは、例えば、以下の式（１）によりそれぞれ得ることが可能である。
GP＝abs(α₁＊R−α₂＊B−α₃＊C) （１）
ここで、
GP：シアン信号とR信号とB信号の値から得られたグレースケールデータ
ａｂｓ（）：絶対値
Ｒ：前記ＲＧＢ色空間におけるＲ信号の値
B ：前記ＲＧＢ色空間におけるB信号の値
Ｃ：前記CMYK色空間におけるシアン信号の値
α：係数
である。

ここで、前記光源は可視光領域の波長を持った人工光源であるとすることができる。

また、前記光源は、例えば白色LEDであって、(1)青色LED＋緑色LED＋赤色LED、(2)青色LED＋蛍光体、(3)近紫外LED＋蛍光体のいずれかの方法で白色を表現するLEDであることもできる。

さらに、前記光源は、前記記載の人工光源や白色LEDと、自然光もしくは室内自然光などの環境光（available light）が混合している場合もありうる。

本発明によれば、可視光及びそのためのカメラを用いた場合でも、静脈画像を用いた個人の認証が可能となる。

以下、本発明の一実施形態を、添付図面を参照しながら説明する。

（本実施形態に係る認証装置の構成）
まず、本発明の一実施形態に係る認証装置の構成を、図１に基づいて説明する。この装置は、光源１と、撮像部２と、テンプレート画像処理部３と、対象画像処理部４と、記憶部５と、照合部６とを備えている。

撮像部２は、画像データを取得する機能を備えている。このような撮像部２は、デジタルカメラやイメージスキャナなどの適宜な装置により構成することができる。撮像部２は、この実施形態では、デジタル画像を取得するものである。また、撮像部２は、可視光領域の光で構成された画像を撮影して記録することができるものである。

記憶部５は、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどの、デジタルデータを記録可能な適宜の装置により構成されている。記憶部５は、テンプレート用のデータを記録するテンプレート用記憶部５１と、対象画像用のデータを記録する対象画像用記憶部５２とを備えている。これらの記憶部５１及び５２は、格納するデータに対応して便宜的に別のブロックとされているが、物理的に同じ記憶装置により構成されていてもよいし、別の記憶装置により構成されていてもよい。

光源１は、可視光領域の波長を持った発光体などで構成される。また本実施形態の認証装置を携帯電話に実装した場合には、携帯電話のライトを光源とすることもできる。光源の効果は、後述する実施形態での認証方法において詳しく説明する。なお、光源を、太陽光や環境光とすることも基本的には可能である。ただし、光源を人工光とし、照射される光の波長範囲を正確に把握することにより、認証の精度を向上させることができる。

テンプレート画像処理部３は、ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号と、RGB色空間におけるR信号及びB信号とからテンプレート画像のデータを取得して、前記テンプレート画像のデータの特徴を抽出する構成となっている。このようなテンプレート用画像処理部２は、例えば、コンピュータソフトウエアとコンピュータハードウエアとの組み合わせにより実現できる。テンプレート画像処理部３の詳細な動作は、後述する本実施形態での認証方法において詳しく説明する。

対象画像処理部４は、ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号と、RGB色空間におけるR信号及びB信号とから対象画像のデータを取得して、前記対象画像のデータの特徴を抽出する構成となっている。このような対象画像処理部４は、例えば、コンピュータソフトウエアとコンピュータハードウエアとの組み合わせにより実現できる。対象画像処理部４の詳細な動作は、後述する実施形態での認証方法において詳しく説明する。

照合部６は、テンプレート画像のデータの特徴と、対象画像のデータの特徴とを用いて、両画像を照合することにより、認証を行う構成となっている。このような照合部６は、例えば、コンピュータソフトウエアとコンピュータハードウエアとの組み合わせにより実現できる。照合部６の詳細な動作は、後述する実施形態の認証方法において詳しく説明する。

（ハードウエア構成例）
本実施形態に係る認証装置を実現するためのハードウエア構成例を、図２に示す。この構成例は、照明装置７と、画像入力装置８と、CPU９と、記憶装置１０と、通信路１１とを備えている。

ここで照明装置７は、前記光源１に対応するハードウエアであって、例えば可視光域を発光するLEDにより構成することができる。

また、照明装置７を、携帯電話等に装備されている白色LEDで構成することができる。一般に、白色LEDとしては、(1)光の三原色である青・緑・赤のLEDをすべて発光させることで白色を表現するもの、(2)青色LEDが発光した青い光を黄色の蛍光体に当てることで白色を表現するもの、(3)紫色の近紫外LEDで発光した光を青・緑・赤の蛍光体に当てて白色を表現するものが存在するが、どのタイプを用いてもよい。

画像入力装置８は、前記した撮像部２に対応するハードウエアであり、例えばカメラやスキャナにより構成される。CPU９は、例えばマイコンや汎用プロセッサである。CPU９は、記憶装置１０に格納されたコンピュータプログラムに従って、所定の動作を行うようになっている。記憶装置１０は、前記した記憶部５に対応するハードウエアであり、例えば磁気的記録装置、光学式記憶装置、半導体メモリ等により構成することができる。

通信路１１は、各要素間でのデータのやりとりを可能にするものであり、例えばバスラインである。ただし、通信路１１０としては、無線による通信路でもよく、物理的な構成は制約されない。また、通信に用いられるプロトコルも特に制約されない。

もちろん、本実施形態の認証装置を実現するためのハードウエア構成は、これに限るものではなく、例えば、画像処理用に設計されたハードウエア回路を、コンピュータプログラムの一部又は場合によっては全部の機能を実現するために用いることも可能である。

（本実施形態に係る認証方法）
つぎに、本実施形態に係る認証方法を、図３〜図５を参照しながら説明する。

（認証の概要）
まず、本実施形態における認証全体の概要を、図３を参照しながら説明する。

（図３のステップＳＡ−１）
まず、テンプレート画像を取得した後、その画像を処理し、認証に必要なデータを生成しておく。ここで、テンプレート画像の数は、使用目的に応じて決定される。個人認証を考えた場合、一般には、一人あたり複数のテンプレート画像を用意することが多い。また、複数人のためのテンプレート画像を準備しておくことが通常である。

（図３のステップＳＡ−２）
ついで、対象画像を取得する。その後、テンプレート画像の場合と同様に、対象画像を処理し、認証に必要なデータを生成する。

（図３のステップＳＡ−３）
ついで、対象画像とテンプレート画像とを照合することにより、認証を行う。以降の説明では、テンプレート画像の処理、対象画像の処理、認証（照合）の順序で説明するが、各処理が、全体的又は部分的に、並列に行われても良い。各処理の順序は、使用目的に適するように、適宜に設定することができる。

（テンプレート画像の処理）
ついで、テンプレート画像の処理について、図４を参照しながら説明する。

（図４のステップＳＢ−１）
まず、撮像部２により、テンプレート画像（すなわちテンプレート用の原画像）を取得する。取得した原画像は、テンプレート用の記憶部５１に格納される。原画像の取得枚数は、使用目的に応じて決定される。以降については、一枚の原画像を例にして説明するが、原則として、各原画像について、同様の処理が行われる。原画像としては、例えば、人の手首部分の静脈画像（つまり、人体表面に現れた静脈部分の画像）を用いることができる。この原画像は、可視光域の光源の下で、通常の可視光用のカメラにより取得可能である。また、この画像は、この実施形態では、ＲＧＢ色空間におけるデータとして取得され、かつ保存される。

ここで、撮像部２によりハードウエア的に取得される画像の色空間は、ＲＧＢである必要はない。むしろ一般的には、ＹＵＶ色空間でのデータをハードウエア的に取得するデバイスが多い。この場合、例えば、ＹＵＶ色空間でのデータをソフトウエア的に変換して、ＲＧＢ色空間のデータを生成し、これをその後の計算に用いることができる。もちろん、撮像部２がハードウエア的にＲＧＢ色空間のデータを取得する構成であってもよい。なお、ＲＧＢ色空間とＹＵＶ色空間とは、相互に変換可能な補色関係にある。

（図４のステップＳＢ−２）
ついで、テンプレート画像処理部３は、撮像部２により取得されたＲＧＢ色空間のデータを変換して、例えばビットマップ画像を生成し、さらにデータの特徴を抽出するためのグレースケール画像に変換される。

本実施形態では、画像上の各画素のＲＧＢ値におけるＲ信号とB信号をHSV変換し、色相環上にマッピングする。次に色相環上にマッピングされたＲ信号値とＢ信号値（つまりHSV空間における色相Hの位相）を適宜に設定された値で移動させる。例えば、Hの位相を＋１１５°移動する。この色相の移動の幅（つまり変更の幅）は実験によって決定される。さらに、本実施形態では、HSV空間における彩度（Ｓの値）の強度（大きさ）を適宜に設定された値に変更する。ここでは、Sの値をプラス方向に３０％増加させる。この彩度の変更の値も実験によって決定される。

前記RGB色空間における画像データをHSV空間に変換するには、一般的に、下記のような式で可能である。
H=60*(G-B)/(MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B]) if R=MAX[R,G,B]
H=60*(B-R)/(MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B])+120 if G=MAX[R,G,B]
H=60*(R-G)/(MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B])+240 if B=MAX[R,G,B]
S=MAX[R,G,B]-MIN[R,G,B]
V=MAX[R,G,B]

こうして色相の移動と彩度の変更により得られたHSV空間でのデータをRGB空間でのデータに戻す。これにより、当初のRGB空間のデータとは異なる、言わばR'G'B'空間でのデータを取得できる。本実施形態では、このようにして得たR'G'B'空間のデータを、RGB空間のデータとみなして、以降の処理を行う。すなわち、前記のようにみなされたRGB空間におけるＲ信号値をＲ１，Ｂ信号値をＢ１とし、前記ＣＭＹＫ空間におけるシアン信号との差分を取ることにより特徴の抽出を行う。
ＧＰ１＝abs(α₁＊R1−α₂＊B1−α₃＊C) （１）
ここで、
ＧＰ１：シアン信号とR１信号とB１信号の値から得られたグレースケールデータ
ａｂｓ（）：絶対値
Ｒ１：前記ＲＧＢ色空間におけるＲ信号の値を色相変換し、色相を移動、彩度を変更した値
B１：前記ＲＧＢ色空間におけるB信号の値を色相変換し、色相を移動、彩度を変更した値
Ｃ：前記CMYK色空間におけるシアン信号の値
α：係数

ここで、画像データＧＰは、例えば８ｂｉｔのグレースケール画像である。

なお、前記においては、RGB色空間におけるR信号及びB信号と、CMYK色空間におけるシアン信号とを用いる例を述べてきたが、RGB色空間におけるG信号やCMYK色空間におけるマゼンタ信号、イエロー信号を追加的に用いることができる。例えば、光源の条件によっては、マゼンタ信号を下記の式のように特徴量に追加することも可能である。
ＧＰ２＝abs(α₁＊R＋α₂＊Ｍ−α₃＊B−α₄＊C) （２）
ここで、
ＧＰ２：シアン信号とマゼンタ信号とR信号とB信号の値から得られたグレースケールデータ
ａｂｓ（）：絶対値
Ｒ：前記ＲＧＢ色空間におけるＲ信号の値
Ｍ：前記CMYK色空間におけるマゼンタ信号の値
Ｂ：前記ＲＧＢ色空間におけるB信号の値
Ｃ：前記CMYK色空間におけるシアン信号の値
α：係数

さらに、イエロー信号を追加的に特徴量に加えた例を以下に示す。
ＧＰ３＝abs(α₁＊R−α₂＊B−α₃＊C±β₁＊M ±β₂＊Y) （１）
ここで、
ＧＰ３：シアン信号、マゼンタ信号、イエロー信号とR信号とB信号の値から得られたグレースケールデータ
ａｂｓ（）：絶対値
Ｒ：前記ＲＧＢ色空間におけるＲ信号の値
B ：前記ＲＧＢ色空間におけるB信号の値
Ｃ：前記CMYK色空間におけるシアン信号の値
M：前記CMYK色空間におけるマゼンタ信号の値
Y：前記CMYK色空間におけるイエロー信号の値
α：係数
β：係数（ただし係数の範囲は、｜β１｜、｜β２｜＜０．６が好ましい）

なお、前記では、ＲＧＢ色空間を直接的に用いているが、RGB色空間と変換可能な色空間（例えばＣＭＹＫ、ＨＳＶ、YCbCr、YIQ、Luv、Lab、XYZ）を、RGB色空間に代えて用いて、テンプレート画像あるいは対象画像におけるデータの特徴を抽出することができる。すなわち、RGB空間におけるデータと、それと変換可能な色空間におけるデータとは、所定の数式により変換できる。したがって、前記における説明は、所定のデータ変換を介在させることにより、RGB色空間以外のデータを用いる場合にも同様に当てはまる。したがって、本発明におけるRGB空間での特徴を表すデータに代えて、このデータを他の色空間にマッピングして得られるデータを用いて画像の特徴を表すこと、あるいは、このように表された特徴量を用いて認証を行うことは、本発明の範囲に含まれる。

また、前記の説明における各係数は、実験的に最適値を定めることができる。係数が負値の場合もある。

前記係数αは、外部の光源環境（例えば明るさ）によって、一般的には実験的に決定される。

（図４のステップＳＢ−３）
ついで、テンプレート撮像部２は、前記のようにして得た画像データＧＰを２値化する。２値化は、各ピクセルや各ブロックにおいて移動平均を取るなど、一般的な手法により行うことができるので、ここでは詳しい説明は省略する。二値化されたデータの例を図６に示す。

（図４のステップＳＢ−４）
ついで、テンプレート画像処理部３は、テンプレート画像のデータの特徴を抽出する。特徴を抽出する方法としては、例えば、ハフ変換を用いるものが知られている。この方法は、直線の候補に対して投票していき、投票数の多いものを直線として抽出するものである。抽出された直線が、当該画像の特徴を表していると判断できる。ハフ変換による特徴抽出もよく知られているので、詳しい説明は省略する。

（図４のステップＳＢ−５）
ついで、テンプレート撮像部２は、ステップＳＢ−４で抽出された直線を利用して、後処理に都合の良いように、座標変換を行う。具体的には、抽出された直線群は、ρ＝X*cosθ + Y*sinθのように表されるため、(ρ,θ)空間内の点群として表現される。この（ρ，θ）空間のデータをFourier変換し、さらに、後処理用の座標変換ρ→log(ρ)を行う。また、この座標変換においては、後処理に都合の良いように、さらに、log(ρi）− log(ρi-1）のように、差分をとる。

このような座標変換もよく知られているので、詳しい説明は省略する。この実施形態では、座標変換（差分算出を含む）により得られたデータが、テンプレート画像の特徴を表すデータとなっている。

（図４のステップＳＢ−６）
前記のようにして生成されたデータは、テンプレート用記憶部５１に記録される。なお、処理途中において生成される各種のデータも、必要に応じて、テンプレート用記憶部５１に記録される。

（対象画像の処理）
ついで、対象画像の処理について、図５を参照しながら説明する。対象画像の処理は、テンプレート画像の処理と基本的に同様なので、重複する内容については説明を簡略化する。

（図５のステップＳＣ−１）
まず、撮像部２により、対象画像（すなわち対象用の原画像）を取得する。取得した原画像は、対象画像用の記憶部５２に格納される。原画像の取得枚数は、使用目的に応じて決定される。以降については、一枚の原画像を例にして説明するが、原則として、各原画像について、同様の処理が行われる。例えば、一度認証に失敗したとき、対象画像を再度取得して、同様の処理を行うことができる。対象画像の取得条件は、テンプレート画像の場合と同様である。

（図５のステップＳＣ−２）
ついで、対象画像処理部４は、撮像部２により取得されたＲＧＢ色空間のデータを変換して、対象画像のデータを得ることができる。この方法は、前記と同様に、例えば式（１）又は（２）を用いることができる。

（図５のステップＳＣ−３）
ついで、対象画像処理部４は、前記のようにして得た画像データを２値化する。２値化の手法も、テンプレート画像の場合と同様でよい。

（図５のステップＳＣ−４）
ついで、対象画像処理部４は、対象画像のデータの特徴を抽出する。特徴を抽出する方法は、テンプレート画像の場合と同様である。

（図５のステップＳＣ−５）
ついで、対象画像処理部４は、座標変換を行う。これについても、テンプレート画像の場合と同様である。この実施形態では、座標変換（差分算出を含む）されたデータが、対象画像の特徴を表すデータとなっている。

前記のようにして生成されたデータは、対象画像用記憶部５２に記録してもよい。あるいは、このような保存を行わずに、次の認証処理に移行しても良い。なお、処理途中において生成される各種のデータも、必要に応じて、対象画像用記憶部５２に記録できる。

（認証処理）
ついで、ステップＳＡ−３に示した照合及び認証を、照合部６により行う。この認証処理としても各種のものが存在する。この実施形態では、例えば、位相限定相関法を用いた照合を行うことができる。この方法は、前記したステップＳＢ−５及びステップＳＣ−５で生成されたデータ（座標変換されたデータ）どうしから、位相限定相関を算出する。すると、テンプレート画像に対する対象画像の回転角（θ）及び倍率（ρ）を算出することができる。本実施形態では、（ρ，θ）空間内における位相限定相関の最大値やその周辺から得られた値を閾値として採用し、同一性の判定を行っている。

位相限定相関法自体も知られている技術なので、これ以上詳しい説明は省略する。

本実施形態の方法は、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムによって実施可能である。また、このプログラムは、コンピュータで読み取り可能な各種の媒体に記録可能である。
本実施形態において、個人認証が可能な理由は、以下のようなものであると推測できる。すなわち、人体表面に可視光光源を当てると、可視光の一部が人体に吸収され、残部が反射される。静脈部分とそれ以外の肌部分とでは、吸収される波長が異なるので、反射光に含まれる光の波長は、静脈部分とそれ以外の肌部分とで異なる。静脈の特徴を表す色情報を選択して強調することにより、静脈形状を正確に抽出できると考えられる。一方、静脈認証において近赤外線を用いる既存技術では、静脈において近赤外線が吸収されやすい特徴を利用して、静脈形状を抽出しており、したがって、この従来技術では、カラー画像を用いて静脈の特徴を抽出することはできない。

なお、本発明の範囲は、前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることはもちろんである。

例えば、前記した各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。さらに、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良い。本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。
また、前記した実施形態では、テンプレート画像処理部及び対象画像処理部で用いるRGB色空間として、HSV色空間上でH信号とS信号とを変更し、その後RGB色空間に変換したものを用いた。しかしながら、このような変更は必須ではなく、HSV空間上H信号及び／又はS信号の変更は省略可能である。

また、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。

本発明の一実施形態に係る認証装置の概略的な構成を説明するためのブロック図である。図１の認証装置を構成するためのハードウエア構成例を示すブロック図である。認証方法の基本的な手順を説明するためのフローチャートである。登録用テンプレート画像の処理手順を説明するためのフローチャートである。対象画像の処理手順を説明するためのフローチャートである。２値化されたテンプレート画像の一例を示す説明図である。

１光源
２撮像部
３テンプレート画像処理部
４対象画像処理部
５記憶部
５１テンプレート画像用記憶部
５２対象画像用記憶部
６照合部
７照明
８画像入力装置
９ＣＰＵ
１０記憶装置
１１通信路

Claims

人体表面に現れた静脈部分の画像を用いた個人認証装置であって、
可視光領域の波長の光を人体表面に照射する光源と、
前記光源から照射されて人体表面において反射した光で構成される反射画像を取得する撮像部と、
認証時において、前記反射画像に対応するデータから、第１色空間における第１色信号と、第２色空間における第２色信号とを取得することによって、対象画像のデータの特徴を抽出する対象画像処理部と、
予め登録されているテンプレート画像のデータの特徴と、前記対象画像のデータの特徴とを用いて、両画像を照合する照合部とを備え
前記テンプレート画像のデータの特徴は、テンプレート画像の登録時において、前記反射画像に対応するデータから、前記第１色空間における第１色信号と、前記第２色空間における第２色信号とを取得することによって抽出されたものである
個人認証装置。
前記第１色空間における第１色信号は、ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号であり、前記第２色空間における第２色信号は、RGB色空間におけるR信号及びB信号である、請求項１に記載の個人認証装置。
さらに、テンプレート画像の登録時において、前記反射画像に対応するデータから、ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号と、RGB色空間におけるR信号及びB信号とを取得することによって、テンプレート画像のデータの特徴を抽出するテンプレート画像処理部を備える、請求項２に記載の個人認証装置。
前記テンプレート画像処理部及び前記対象画像処理部で用いられるRGB色空間は、前記反射画像に対応するデータをHSV色空間に変換し、このHSV色空間上でH信号の位相とS信号の強度とを変更し、その後前記HSV色空間をRGB色空間に変換することで得られたものである
請求項２又は３に記載の個人認証装置。
前記テンプレート画像処理部は、ＣＭＹＫ色空間におけるマゼンタ信号又はイエロー信号をさらに用いて、前記テンプレート画像のデータの特徴を抽出する構成となっており、
前記対象画像処理部は、ＣＭＹＫ色空間におけるマゼンタ信号又はイエロー信号をさらに用いて、前記対象画像のデータの特徴を抽出する構成となっている
請求項２〜４のいずれか１項に記載の個人認証装置。
人体表面に現れた静脈部分の画像を用いた個人認証方法であって、
可視光領域の波長の光を人体表面に照射するステップと、
前記照射によって人体表面において反射した光で構成される反射画像を取得するステップと、
テンプレート画像の登録時において、前記反射画像に対応するデータから、第1色空間における第1色信号と、第2色空間における第2色信号とを取得することによって、テンプレート画像のデータの特徴を抽出するテンプレート画像処理ステップと
認証時において、前記反射画像に対応するデータから、第1色空間における第1色信号と、第2色空間における第2色信号とを取得することによって、対象画像のデータの特徴を抽出する対象画像処理ステップと、
前記テンプレート画像のデータの特徴と、前記対象画像のデータの特徴とを用いて、両画像を照合する照合ステップとを備える
個人認証方法。
前記第１色空間における第１色信号は、ＣＭＹＫ色空間におけるシアン信号であり、前記第２色空間における第２色信号は、RGB色空間におけるR信号及びB信号である、請求項６に記載の個人認証方法。
前記RGB色空間におけるR信号及びB信号は、前記反射画像に対応するデータから取得された前記R信号及びB信号を、ＨＳＶ、YCbCr、YIQ、Luv、Lab、XYZのいずれかの色空間へマッピングして得られたデータとされている、請求項７に記載の個人認証方法。