JP2014180435A - 生体情報入力装置、生体情報入力プログラム、生体情報入力方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】生体情報入力装置において、撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出手段と、前記弛み検出手段により前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から前記生体情報を抽出する抽出手段とを有する。
【選択図】図1
Description
図1は、生体情報入力認証システムの第1実施形態の一例を示す図である。図1に示す生体情報入力認証システム10は、生体情報入力装置11と、認証装置12とを有する。生体情報入力装置11と、認証装置12とは、通信ネットワーク13とデータの送受信が可能な状態で接続されているが、これに限定されるものではなく、例えば認証装置12の各機能を生体情報入力装置11内に含んで一体に構成されていてもよい。その場合、認証装置12は、認証手段として扱うことができる。
各機能をコンピュータに実行させることができる実行プログラム(生体情報入力プログラム)を、例えばPersonal Computer(PC)等の汎用機器にインストールすることにより、第1実施形態における生体情報入力処理を実現することができる。ここで、第1実施形態における生体情報入力処理が実現可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。
第1実施形態における生体情報入力処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図4は、第1実施形態における生体情報入力処理の一例を示すフローチャートである。なお、図4の例に示す生体情報入力処理は、例えば入室又は退室を希望する利用者が自動ドア等の扉の開閉を行う際に、扉付近に設置された生体情報入力認証システム10を用いて行われる処理であり、入力された生体情報を用いた認証処理を含む。また、図4の例では、入力される生体情報の一例として手の静脈像を用いる。
図5は、登録処理の一例を示すフローチャートである。図5の例に示す登録処理のうち、S11〜S16の処理については、上述した図4に示すS01〜S06と同様の処理を行うため、ここでの具体的な説明は省略する。
まず、照射手段21、撮影手段22を用いた生体情報取得例について図を用いて説明する。図6は、生体情報の取得例を示す図である。図6(A)は撮影手法の一例を示し、図6(B)は撮影結果から得られる静脈像の一例を示す図である。
次に、弛み検出手段23における弛み検出例について説明する。図7は、弛み検出処理の一例を示すフローチャートである。また、図8は、弛み検出の各処理に対応して生成される画像の一例を示す図である。
次に、上述したS21の処理における手領域の検出例について具体的に説明する。第1実施形態では、手領域だけでなく、静脈像も併せて抽出してもよい。例えば、撮影手段22により撮影された画像は、背景が明るく、静脈以外の手領域はやや暗く、静脈部分は最も暗いパターンとして表される。そのため、撮影された画像に対して、以下のように画素値の陰影(例えば、輝度情報)に対する閾値処理を行うことで手領域を検出することができる。
次に、上述したS22の処理における掌表面までの距離の算出例について具体的に説明する。例えば、上述した撮影手段22から掌14の表面までの距離は、例えば撮影画像の陰影(shading)に基づいて算出することができる。これは、明るい画素ほど、そこに投影される掌表面までの距離は近いという原理に基づいている。上述の手法は、例えば、「Shape−from−shading:a survey,Ruo Zhang,Ping−Sing Tsai,James Edwin Cryer and Mubarak Shah,IEEE Trans.on PAMI,Vol.21,No.8,pp.690−706,1999.」等に示されている。
次に、上述したS23の処理における距離の平滑化について具体的に説明する。掌表面までの距離を平滑化する手法としては、例えば画素毎に手領域に含まれる近傍画素領域の距離を単純平均する手法がある。近傍の大きさとしては、例えば標準的な弛みの大きさ(例えば、5画素)とすることができるが、これに限定されるものではない。また、上述の手法では、手全体の傾きの影響を受ける問題がある。
次に、上述したS24の処理におけるずれの算出について具体的に説明する。S24の処理では、手領域の各点における距離と、S23の処理で得られた平滑化距離との差から、平滑化距離からのずれ量を算出する。
次に、上述したS25の処理における弛み領域の設定例について具体的に説明する。弛み領域の設定手法としては、例えば、S24におけるずれの値が閾値以上となる画素を弛み領域として設定することができるが、これに限定されるものではない。
ここで、図8(C),図8(D)は、抽出手段24により抽出された静脈像を示す画像例(その1,その2)である。図8(C),図8(D)の画像60の画像サイズは、上述した図6(B)と同様に100×100ピクセル等であるが、これに限定されるものではない。図8(C),図8(D)の画像60は、近赤外光を照射して撮影された掌14に対して暗く表示された箇所を黒色で表示している。
次に、上述した抽出手段24における静脈像の抽出例について具体的に説明する。図9は、静脈像の抽出例を示す図である。図9の例では、撮像手段22により撮影された画像60中の静脈像61の部分(値「1」)を黒色で示している。
次に、記憶手段35に記憶される登録データについて具体例に説明する。登録データは、利用者を識別する利用者IDと静脈像とを対応付けて記憶手段35に記憶される。
「利用者ID(0001):静脈像(0,0,1,1,1,1,0,1,1,・・・)」
「利用者ID(0002):静脈像(0,0,0,1,1,1,1,0,0,・・・)」
・・・
のように、所定のフォーマット形式のデータを記憶手段35に記憶する。上述した静脈像データは、例えば画像データを一定の規則に基づいて数字の列に変換されている。静脈像データは、例えば2値化された画像を画素毎に所定の順序で読み取ったときの「0」、「1」で表示されるデータ列であるが、これに限定されるものではない。ここで、「0」は、静脈像以外の部分を示し、「1」は静脈像部分を示す。
次に、認証装置12における照合手段32について具体的に説明する。照合手段32は、例えば静脈像が2値画像として表現される場合に、以下の手法で類似度を算出する。
次に、判定手段33について具体的に説明する。判定手段33は、照合手段32で算出された類似度と、予め定めた閾値Thとを比較し、例えば類似度が閾値Thよりも大きい場合には、本人或いは登録者の1人と判定する。
上述した第1実施形態の変形例として、例えば弛み検出時の処理において、弛みを検出する際に、弛み領域の面積の大きさに応じて処理を切り替えてもよい。例えば、弛み検出手段23は、弛み領域の面積が所定の閾値(例えば、手領域の面積の2%)以下の場合には、弛み領域を構成する各画素の座標値(x,y)を照合手段32に出力する。照合手段32は、取得した座標値に対応する画素を除いた静脈像を用いて類似度を算出する。
次に、上述した実施形態とは異なる他の実施形態における認証システムについて図を用いて説明する。図10は、生体情報入力認証システムの第2実施形態の一例を示す図である。
ここで、第2実施形態における生体情報入力処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図11は、第2実施形態における生体情報入力処理の一例を示すフローチャートである。なお、図11の例に示す生体情報入力処理は、上述した第1の実施形態と同様に扉の開閉を行う際に生体情報入力認証システム70を用いて行われる処理であり、入力された生体情報を用いた認証処理を含む。また、図11の例では、入力される生体情報の一例として手の静脈像を用いる。
図12は、掌の姿勢の一例を示す図である。図12(A)は、指を開いて掌が平らな状態を示している。この状態は静脈像を入力する上で適切な姿勢である。また、図12(B)は、親指で他の指を遮蔽している状態(以下、「自己遮蔽」)という)を示している。また、図12(C)は、隣接する指が接触している状態(以下、「指閉じ状態」という)(親指含む)を示している。また、図12(D)は、指閉じ状態(親指を除く4指)を示している。また、図12(E)は、指が垂れて掌が丸まっている状態(以下、「指垂れ状態」という)を示している。
次に、姿勢判定手段72における自己遮蔽の判定例について具体的に説明する。例えば、姿勢判定手段72は、撮影手段22から得られる撮影画像の各画素に対して、そこに投影される掌表面までの距離を求める。例えば、姿勢判定手段72は、撮影画像の各画素の陰影情報に対応させて距離を求めることができるが、これに限定されるものではない。また、姿勢判定手段72は、求めた掌表面までの距離を平滑化する。平滑化とは、例えば掌表面に含まれる複数の画素の距離の平均であるが、これに限定されるものではない。平滑化する画素範囲は、例えば標準的な指の幅(例えば、10画素程度)とすることができるが、これに限定されるものではない。
次に、姿勢判定手段72における指閉じの判定例について具体的に説明する。指閉じ状態か否かは、例えば指の付け根の検出をすることで判定する。ここで、指の付け根とは、例えば指間の水かき部分であるが、これに限定されるものではない。
指閉じ判定の他の例として、例えば登録データの登録時に上述した付け根検出を行い、その検出結果を記憶手段35に利用者IDと共に格納しておいてもよい。これにより、姿勢判定手段72は、記憶手段35から利用者IDに一致する付け根検出結果と、認証時の付け根の検出結果とを比較することで、認証時に検出されなかった付け根を特定し、その付け根に対応する指間が閉じていると判定することができる。なお、姿勢判定手段72は、付け根の比較方法として、例えば登録時の検出された付け根位置の最も近いものに対応付けることにより、対応付かなかった付け根が未検出と判断できる。
次に、姿勢判定手段72における指垂れの判定例について具体的に説明する。通常、指閉じと指垂れが同時に発生することは、稀である。そのため、上述したように、第2実施形態では、指閉じが検出された場合に、指垂れの検出は行わない。したがって、指垂れの検出時には指の付け根は4つとも検出されていることになる。
指垂れ判定の他の例として、例えば登録データの登録時に指毎に掌表面までの距離の平均値を求め、その結果を記憶手段35に利用者IDと共に格納しておいてもよい。これにより、姿勢判定手段72は、認証時に記憶手段35から利用者IDに一致する登録時の距離の平均値を読み出し、掌表面までの距離の平均値を求めて、登録時の距離の平均値と比較することで指垂れかどうかを判定することができる。
次に、第2実施形態における弛み検出手段23の処理について説明する。第2実施形態において、弛み検出手段23は、姿勢判定手段72により掌の姿勢(開き方)を取得することで、弛み検出をより確実に行うことが可能となる。
(付記1)
撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出手段と、
前記弛み検出手段により前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から前記生体情報を抽出する抽出手段とを有することを特徴とする生体情報入力装置。
(付記2)
前記弛み検出手段は、
前記生体の各部分についての表面までの距離を平滑化して前記対比すべき距離を取得し、取得した対比すべき距離と、前記生体の各部分についての表面までの距離とのずれ量に基づいて前記弛みを検出することを特徴とする付記1に記載の生体情報入力装置。
(付記3)
前記弛み検出手段は、
前記生体の表面の弛みの面積が所定の閾値よりも大きい場合に、前記弛みが検出されたとして対応するメッセージを表示する表示手段を有することを特徴とする付記1又は2に記載の生体情報入力装置。
(付記4)
前記表示手段に表示される情報に、前記弛みが検出された位置情報を含むことを特徴とする付記3に記載の生体情報入力装置。
(付記5)
前記撮影手段により得られる生体の撮影画像から前記生体の表面の姿勢を取得し、取得した姿勢から前記弛み検出手段による弛み検出を行うか否かを判定する姿勢判定手段を有することを特徴とする付記1乃至4の何れか1項に記載の生体情報入力装置。
(付記6)
前記弛み検出手段は、
前記生体の表面の形状から弛み候補領域を設定し、設定された弛み候補領域に対して前記弛み検出を行うことを特徴とする付記1乃至5の何れか1項に記載の生体情報入力装置。
(付記7)
前記抽出手段から得られる生体情報に用いて認証を行う認証手段を有することを特徴とする付記1乃至6の何れか1項に記載の生体情報入力装置。
(付記8)
撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、
取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出し、
前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から生体情報を抽出する、処理をコンピュータに実行させるための生体情報入力プログラム。
(付記9)
撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出ステップと、
前記弛み検出ステップにより前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から前記生体情報を抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする生体情報入力方法。
11,71 生体情報入力装置
12 認証装置
13 通信ネットワーク
14 掌
21 照射手段
22 撮影手段
23 弛み検出手段
24 抽出手段
25,31 通信手段
26 開閉手段
27 表示手段
32 照合手段
33 判定手段
34 登録手段
35 記憶手段
41,50 撮影ユニット
42 入力装置
43 出力装置
44 ドライブ装置
45 補助記憶装置
46 主記憶装置
47 CPU
48 ネットワーク接続装置
49 記憶媒体
60,80 画像
61 静脈像
62,82 弛み領域
72 姿勢判定手段
81 付け根
Claims (8)
- 撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出手段と、
前記弛み検出手段により前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から前記生体情報を抽出する抽出手段とを有することを特徴とする生体情報入力装置。 - 前記弛み検出手段は、
前記生体の各部分についての表面までの距離を平滑化して前記対比すべき距離を取得し、取得した対比すべき距離と、前記生体の各部分についての表面までの距離とのずれ量に基づいて前記弛みを検出することを特徴とする請求項1に記載の生体情報入力装置。 - 前記弛み検出手段は、
前記生体の表面の弛みの面積が所定の閾値よりも大きい場合に、前記弛みが検出されたとして対応するメッセージを表示する表示手段を有することを特徴とする請求項1又は2に記載の生体情報入力装置。 - 前記撮影手段により得られる生体の撮影画像から前記生体の表面の姿勢を取得し、取得した姿勢から前記弛み検出手段による弛み検出を行うか否かを判定する姿勢判定手段を有することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の生体情報入力装置。
- 前記弛み検出手段は、
前記生体の表面の形状から弛み候補領域を設定し、設定された弛み候補領域に対して前記弛み検出を行うことを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の生体情報入力装置。 - 前記抽出手段から得られる生体情報に用いて認証を行う認証手段を有することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の生体情報入力装置。
- 撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、
取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出し、
前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から生体情報を抽出する、処理をコンピュータに実行させるための生体情報入力プログラム。 - 撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出ステップと、
前記弛み検出ステップにより前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から前記生体情報を抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする生体情報入力方法。
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