JP2015094968A - 生体情報抽出装置、生体情報抽出方法、および生体情報抽出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 適切な生体情報を抽出することができる生体情報抽出装置、生体情報抽出方法、および生体情報抽出プログラムを提供する。【解決手段】 生体情報抽出装置は、ユーザの生体情報を取得する取得部と、前記生体情報の第１の生体特徴と、予め登録された第１の生体特徴とを照合する照合部と、前記照合部の照合結果に応じて、前記取得部によって取得された生体情報の補正単位を決定し、前記補正単位ごとに補正処理を行う補正部と、を備える。【選択図】 図２

Description

本発明は、生体情報抽出装置、生体情報抽出方法、および生体情報抽出プログラムに関する。

特許文献１は、登録時に角度をつけて入力した生体情報を取得しておき、照合時に角度情報を使って、入力した生体データとあらかじめ角度をつけて登録されている生体情報とを照合する技術を開示している。

特開２０１０−７９６３３号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、生体の一部が回転している場合、生体の一部が伸縮している場合等が考慮されていない。したがって、適切な生体情報を抽出することが困難である。

１つの側面では、本件は、適切な生体情報を抽出することができる生体情報抽出装置、生体情報抽出方法、および生体情報抽出プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様では、生体情報抽出装置は、ユーザの生体情報を取得する取得部と、前記生体情報の第１の生体特徴と、予め登録された第１の生体特徴とを照合する照合部と、前記照合部の照合結果に応じて、前記取得部によって取得された生体情報の補正単位を決定し、前記補正単位ごとに補正処理を行う補正部と、を備える。

適切な生体情報を抽出することができる。

（ａ）は実施例１に係る生体情報抽出装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）は生体センサの模式図である。 生体情報抽出プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。 登録処理の一例を表すフローチャートである。 輪郭データの抽出を説明する図である。 認証処理の一例を表すフローチャートである。 補正単位を表す図である。 輪郭の一例を表す図である。 補正単位の一例を表す図である。 輪郭の一例を表す図である。 静脈パターンのたわみを説明する図である。 補正処理の一例を表す図である。 生体情報抽出プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。 認証処理の一例を表すフローチャートである。 補正単位を表す図である。 生体情報抽出装置を複数の端末およびサーバを含むシステムで実現する例である。 ハードウェア構成図である。

まず、以下の実施例で用いられる用語について説明する。インスタンスとは、認証に用いる生体の単位のことであり、例えば、指、手のひら、顔、目などである。以下の実施例において、異なる生体とは、インスタンスが異なることを意味する。したがって、指と手のひらは、異なる生体である。また、中指と人差し指も異なる生体であり、右目と左目も異なる生体である。なお、モダリティとは、生体特徴の種類のことであり、例えば、輪郭、指紋、静脈、虹彩などである。以下の実施例において、異なる生体特徴とは、モダリティが異なることを意味する。

以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。

図１（ａ）は、実施例１に係る生体情報抽出装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図１（ｂ）は、後述する生体センサ１０５の模式図である。図１（ａ）を参照して、生体情報抽出装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、生体センサ１０５、入力機器１０６などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。

記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施例に係る生体情報抽出プログラムは、記憶装置１０３に記憶されている。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、生体情報抽出装置１００の処理結果、ユーザへの指示情報などを表示する。

生体センサ１０５は、ユーザの生体情報を取得するセンサである。生体センサ１０５は、一例として、少なくとも互いに異なる複数の生体の画像を同時に取得するセンサである。本実施例においては、生体センサ１０５は、一例として、第手のひらの画像と、各指の画像とを取得するセンサであり、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどである。また、生体センサ１０５は、近赤外線を利用することによって、静脈画像も取得する。

入力機器１０６は、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダなどである。ユーザは、入力機器１０６を用いて、自分のＩＤを生体情報抽出装置１００に入力する。

記憶装置１０３に記憶されている生体情報抽出プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された生体情報抽出プログラムを実行する。それにより、生体情報抽出装置１００による各処理が実行される。

図２は、生体情報抽出プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。生体情報抽出プログラムの実行によって、生体情報取得部１０、画像処理部２０、輪郭抽出部３０、輪郭データ管理部４０、生体データ生成部５０、および生体データ管理部６０が実現される。また、生体情報抽出プログラムの実行によって、照合処理部７０、領域分割方法判定部８０、およびデータベース９０が実現される。

生体情報取得部１０は、生体センサ１０５から画像を取得する。画像処理部２０は、生体情報取得部１０が取得した画像から画像データを作成し、当該画像データに対して、ノイズ除去処理、２値化処理、細線化処理などの前処理、ならびに補正処理を行う。補正処理には、回転処理、拡大・縮小処理等が含まれる。輪郭抽出部３０は、第１の生体特徴として、画像データから登録用および照合用の輪郭データを抽出する。本実施例においては、輪郭抽出部３０は、手のひらおよび各指の輪郭を抽出する。輪郭データ管理部４０は、登録用の輪郭データを管理する。例えば、輪郭データ管理部４０は、登録処理の際に、ユーザのＩＤと関連付けて登録用の輪郭データをデータベース９０に登録する。

生体データ生成部５０は、画像処理部２０による補正処理後の画像データから、第２の生体特徴として、登録用および照合用の生体データを生成する。以下、登録用の生体データを登録データと称し、照合用の生体データを照合データと称する。また、本実施例においては、第２の生体特徴は静脈パターンである。生体データ管理部６０は、登録データを管理する。例えば、生体データ管理部６０は、登録処理の際に、ユーザのＩＤと関連付けて登録データをデータベース９０に登録する。

照合処理部７０は、事前に登録された輪郭データと、認証時に抽出された輪郭データとを照合し、事前に登録された生体データ（登録データ）と、認証時に抽出された生体データ（照合データ）とを照合する。領域分割方法判定部８０は、輪郭データの照合結果に応じて、生体画像の補正単位を決定する。最小の補正単位は、生体のインスタンスである。本実施例においては、最小の補正単位は、手のひらまたは各指である。データベース９０は、登録処理の実行によって、ユーザのＩＤと関連付けて、登録データおよび登録用の輪郭データを格納する。以下、生体情報抽出装置１００によって実行される各処理の詳細について説明する。

（登録処理）
図３は、登録処理の一例を表すフローチャートである。図３で例示するように、生体情報取得部１０は、生体センサ１０５から、ユーザによってかざされた指と手のひらの画像を取得する（ステップＳ１）。次に、画像処理部２０は、生体情報取得部１０が取得した画像から画像データを作成する（ステップＳ２）。次に、画像処理部２０は、ステップＳ２で作成された画像データに対して前処理を行う（ステップＳ３）。例えば、画像処理部２０は、２値化、細線化、ノイズ除去などを行う。

次に、輪郭抽出部３０は、ステップＳ３で前処理された画像データから輪郭データを抽出し、入力機器１０６によって入力されたＩＤと関連付けてデータベース９０に登録する（ステップＳ４）。次に、生体データ生成部５０は、ステップＳ３で前処理された画像データから各指および手のひらの静脈パターンデータを登録データとしてデータベース９０に登録する（ステップＳ５）。また、生体データ生成部５０は、各指の静脈パターンを分割してデータベース９０に登録する（ステップＳ６）。以上の処理の実行により、ＩＤと関連付けられて、登録用の輪郭データと、各指および手のひらの静脈パターンの両方が含まれた登録データと、指ごとの登録データと、手のひら部分だけの登録データと、が個別に登録される。

輪郭データは、画像データに対して微分フィルタやソーベルフィルタなどのエッジ検出を用いることで、抽出することができる。また、各指の登録データは、図４で例示する手法により取得することができる。具体的には、手の輪郭の極小値となる２点｛（ｘ１，ｙ１）と（ｘ２，ｙ２）｝を底辺として、抽出した２点の中点と直交する線が手の輪郭と交わる点までの距離ｈを高さとする長方形を各指の領域とする。次に、各領域に含まれる指の部分の静脈パターンデータを垂直になるように変換して正規化し、指ごとの登録データとして管理することができる。なお、親指と小指の外側の点は極小値を使って抽出できないため、親指と小指の外側の点と隣接する点から特定の距離や方向にある点を親指と小指の外側の点としてもよい。

（認証処理）
図５は、認証処理の一例を表すフローチャートである。まず、図３のステップＳ１〜Ｓ４が実行される。その後、図５で例示するように、照合処理部７０は、指と手の輪郭データを照合する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、照合処理部７０は、輪郭抽出部３０によって抽出された輪郭データと、入力機器１０６によって入力されたＩＤに関連付けられてデータベース９０に登録された輪郭データとの照合を行う。次に、照合処理部７０は、照合対象の輪郭のパターンマッチングを行い、当該輪郭の類似度に応じて照合スコアを算出する（ステップＳ１２）。なお、照合スコアは、輪郭の類似度が高いほど大きい値となる。

次に、領域分割方法判定部８０は、輪郭の照合スコアがしきい値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。ステップ１３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、領域分割方法判定部８０は、図６で例示するように、手のひらと各指の両方を含む範囲を１つの補正単位とする（ステップＳ１４）。次に、画像処理部２０は、手のひらおよび各指に対して同じ方法で補正する（ステップＳ１５）。例えば、画像処理部２０は、手のひらおよび各指を１つの補正単位とし、当該補正単位に対して回転処理、拡大・縮小処理などをまとめて行う。

次に、照合処理部７０は、補正単位ごとに手のひらと指の照合データと登録データとを照合する（ステップＳ１６）。ステップＳ１５が実行された場合には、手のひらおよび各指の両方を含む範囲が１つの単位として照合される。すなわち、データベース９０に登録されている各指および手のひらの静脈パターンの両方が含まれた登録データが照合対象となる。ステップＳ１６で算出された照合スコアがしきい値以上であれば、照合処理部７０は、認証成功と判定する。ステップＳ１６で算出された照合スコアが上記しきい値未満であれば、照合処理部７０は、認証失敗と判定する。

ステップＳ１３で「Ｎｏ」と判定された場合、領域分割方法判定部８０は、手のひらおよび各指を複数の補正単位に分割する（ステップＳ１７）。図７の例では、中指の角度が異なっている。この場合、中指部分の輪郭の照合スコアが低下することになる。したがって、図８で例示するように、中指と、他の指および手のひらとが異なる補正単位として分割される。図９の例では、中指の長さが異なっている。これは、中指の伸縮具合に応じたたわみに起因する。この場合においても、中指部分の輪郭の照合スコアが低下することになる。したがって、中指と、他の指および手のひらとが異なる補正単位として分割される。

次に、画像処理部２０は、補正単位ごとに異なる補正処理を行う（ステップＳ１８）。図８の例では、中指に対して他の補正単位と異なる回転角度の回転処理が行われる。図９の例では中指が曲げられているため、中指の長さ方向における静脈パターンが短くなっている。図９の例では、図１０の楕円部分で例示するように、指のたわみに起因して、静脈パターンのたわみ方向における長さが変動する。そこで、画像処理部２０は、図１１で例示するように、パターンマッチングで静脈パターンの形状が一致した箇所で位置合わせを行う。図１１の例では、楕円で表記された箇所で位置合わせが行われる。次に、画像処理部２０は、登録データと照合データとの間で、高さを補正する。図１１の例では、照合データに対して拡大倍率Ａ（≠１）を決定する。その後、画像処理部２０は、照合データに対して、拡大倍率Ａで静脈パターンを変換する。その後、ステップＳ１６が実行される。ステップＳ１７が実行された場合には、補正単位ごとに照合が行われ、各照合スコアに応じて認証成功・失敗が判定される。例えば、いずれか１つの補正単位で照合スコアがしきい値未満になった場合に認証失敗と判定してもよい。また、照合スコアの平均値がしきい値以上となった場合に認証成功と判定してもよい。

本実施例によれば、ユーザの生体画像から取得された照合用の輪郭と、予め登録された輪郭との照合結果に応じて補正単位が決定され、当該補正単位ごとに補正処理が行われる。それにより、生体の一部だけが回転している場合、生体の一部だけが伸縮している場合等においても、適切な生体情報を抽出することができる。また、補正処理後に、照合データと登録データとが照合されることから、認証精度が向上する。また、生体のインスタンスを最小の補正単位としていることから、補正単位の切り分けが容易である。

実施例１では、補正単位を決定するために第１の生体特徴として輪郭を用いたが、他の生体特徴を用いてもよい。例えば、補正単位を決定するために静脈パターンを第１の生体特徴として用いてもよい。実施例２では、補正単位を決定するために、静脈パターンを用いる。図１２は、本実施例に係る生体情報抽出プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。生体情報抽出プログラムの実行によって、さらに局所的照合スコア抽出部９５が実現される。

図１３は、本実施例に係る認証処理の一例を表すフローチャートである。図１３で例示するように、照合処理部７０は、指静脈パターンおよび手のひら静脈パターンの両方を含む登録データと照合データとを照合する（ステップＳ２１）。次に、照合処理部７０は、照合スコアがしきい値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２２）。

ステップＳ２２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、照合処理部７０は、認証成功と判定する（ステップＳ２３）。ステップＳ２２で「Ｎｏ」と判定された場合、局所的照合スコア抽出部９５は、指と手のひらの局所的な照合スコアを算出する（ステップＳ２４）。この場合において、局所的照合スコア抽出部９５は、各局所として、生体のインスタンスを最小単位としてもよい。本実施例においては、各指および手のひらに分けて、局所的な照合スコアが算出される。なお、最小単位の照合を行うに際して、局所的照合スコア抽出部９５は、輪郭抽出部３０が抽出する輪郭を用いて、照合対象の局所を決定することができる。

次に、照合処理部７０は、いずれかの指だけ照合スコアがしきい値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５で「Ｎｏ」と判定された場合、照合処理部７０は、ユーザに生体情報の入力リトライを指示する（ステップＳ２６）。具体的には、照合処理部７０は、表示装置１０４に生体情報の入力リトライを指示する情報を表示させる。その後、フローチャートの実行が終了する。

ステップＳ２５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、照合処理部７０は、照合スコアがしきい値以下の指の静脈パターンに対する補正方法（指の曲り、回転、平行移動等）を変更し、当該指の静脈パターンだけを再度照合する（ステップＳ２７）。次に、照合処理部７０は、指と手のひらの静脈パターンの照合スコアを統合する（ステップＳ２８）。その後、フローチャートの実行が終了する。

照合処理部７０は、図１４の例では、中指の領域の静脈パターンの照合スコアが低くなるため、領域分割方法判定部８０は、中指と、他の指および手のひらとを異なる補正単位として分割する。画像処理部２０は、中指の静脈パターンを回転させ、登録データのうち中指の静脈パターンと再度照合する。例えば、各照合スコアに応じて認証成功・失敗が判定される。例えば、いずれか１つの補正単位で照合スコアがしきい値未満になった場合に認証失敗と判定してもよい。また、照合スコアの平均値がしきい値以上となった場合に認証成功と判定してもよい。

本実施例によれば、ユーザの生体画像から取得された照合用の静脈パターンと、予め登録された静脈パターンとの照合結果に応じて補正単位が決定され、当該補正単位ごとに補正処理が行われる。それにより、生体の一部だけが回転している場合、生体の一部だけが伸縮している場合等においても、適切な生体情報を抽出することができる。また、補正処理後に、照合データと登録データとが照合されることから、認証精度が向上する。また、生体のインスタンスを最小の補正単位としていることから、補正単位の切り分けが容易である。

（他の例）
上記各実施例では、各機能が１台の生体情報抽出装置に備わる例について説明したが、それに限られない。例えば、各機能は、端末、サーバなどに分散していてもよい。図１５は、実施例１の生体情報抽出装置１００を複数の端末およびサーバを含むシステムで実現する例である。生体情報取得部１０、画像処理部２０、輪郭抽出部３０、生体データ生成部５０、および領域分割方法判定部８０は、生体センサ１０５を備える利用者端末２００内に実現されてもよい。輪郭データ管理部４０、生体データ管理部６０、および照合処理部７０は、データベース９０を備える認証サーバ３００内に実現されてもよい。なお、実施例２の局所的照合スコア抽出部９５は、認証サーバ３００内に実現されてもよい。

図１６は、図１５のシステムのハードウェア構成図である。図１６を参照して、利用者端末２００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、記憶装置、表示装置、生体センサ、入力機器、通信部などを備える。認証サーバ３００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、記憶装置、表示装置、通信部などを備える。生体情報抽出プログラムは、いずれか１以上の装置内に記憶され、各装置で実行される。

上記各例の各部は、プログラムの実行によって実現されているが、専用の回路などのハードウェアを用いてもよい。上記各例においては、生体画像として手の画像を用いたが、それに限られない。また、上記各例では、ＩＤを特定して認証対象のユーザを決定する１：１認証方式を採用しているが、ＩＤを特定せずに照合データを不特定多数の登録データと照合する１：Ｎ認証を採用してもよい。

実施例１では第１の生体特徴として輪郭を用い、実施例２では第１の生体特徴として静脈パターンを用いたが、他の生体特徴を用いてもよい。実施例１および実施例２では第２の生体特徴として静脈パターンを用いたが、他の生体特徴を用いてもよい。

上記各例において、生体情報取得部１０が、ユーザの生体情報を取得する取得部として機能する。照合処理部７０が、生体情報の第１の生体特徴と、予め登録された第１の生体特徴とを照合する照合部として機能する。領域分割方法判定部８０および画像処理部２０が、第１の生体特徴を用いた照合結果に応じて、生体情報の補正単位を決定し、補正単位ごとに補正処理を行う補正部として機能する。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 生体情報取得部
２０ 画像処理部
３０ 輪郭抽出部
４０ 輪郭データ管理部
５０ 生体データ生成部
６０ 生体データ管理部
７０ 照合処理部
８０ 領域分割方法判定部
９０ データベース
１００ 生体情報抽出装置

Claims (9)

1. ユーザの生体情報を取得する取得部と、
   前記生体情報の第１の生体特徴と、予め登録された第１の生体特徴とを照合する照合部と、
   前記照合部の照合結果に応じて、前記取得部によって取得された生体情報の補正単位を決定し、前記補正単位ごとに補正処理を行う補正部と、を備えることを特徴とする生体情報抽出装置。
2. 前記照合部は、前記補正部による補正後の生体情報の第２の生体特徴と、予め登録された第２の生体特徴とを照合することを特徴とする請求項１記載の生体情報抽出装置。
3. 前記補正部は、生体のインスタンスを最小の補正単位とすることを特徴とする請求項１または２記載の生体情報抽出装置。
4. 前記第１の生体特徴は、生体の輪郭であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の生体情報抽出装置。
5. 前記第２の生体特徴は、静脈パターンであることを特徴とする請求項２または３に記載の生体情報抽出装置。
6. 前記ユーザの生体情報は、手のひらおよび指の画像であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の生体情報抽出装置。
7. 前記補正処理は、回転、拡大、縮小のいずれかの処理であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の生体情報抽出装置。
8. ユーザの生体情報を取得し、
   前記生体情報の第１の生体特徴と、予め登録された第１の生体特徴とを照合し、
   前記照合の結果に応じて、前記取得された生体情報の補正単位を決定し、前記補正単位ごとに補正処理を行う、ことを特徴とする生体情報抽出方法。
9. ユーザの生体情報を取得し、
   前記生体情報の第１の生体特徴と、予め登録された第１の生体特徴とを照合し、
   前記照合の結果に応じて、前記取得された生体情報の補正単位を決定し、前記補正単位ごとに補正処理を行う、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする生体情報抽出プログラム。

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