JP2015129997A - 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理用コンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】手の静脈画像から、静脈と誤って抽出され得る線要素を特定できる生体情報処理装置を提供する。【解決手段】生体情報処理装置１は、右手と左手のうちの一方の手の静脈パターンを手のひら側又は手の甲側のうちの一方の側から見た第１の静脈画像上の手と右手と左手のうちの他方の手の静脈パターンを手のひら側又は手の甲側のうちの他方の側から見た第２の静脈画像上の手を位置合わせする位置合わせ部（１３）と、第１の静脈画像上の複数の線要素のうち、第２の静脈画像上の複数の線要素の何れかと一致する線要素を特定する一致判定部（１４）とを有する。【選択図】図２

Description

本発明は、生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理用コンピュータプログラムに関する。

近年、指紋または静脈パターンなどの生体情報を利用して、個人を認証するか否か判定する生体認証技術が開発されている。生体認証技術は、入退室の可否判定、コンピュータの使用可否の判断、またはオンライン取引における利用者確認など、様々なサービスへのアクセス可否判定において広く利用されている。

生体認証に利用される生体情報の一例として、指紋が知られている。しかし、指紋のような体の表面に露出している生体情報は、偽造されるリスクがある。一方、静脈パターンのように、皮下の生体情報は、偽造するのが困難であるため、皮下の生体情報を利用する生体認証技術は、セキュリティ性に優れている。そこで、静脈パターンを生体認証に利用する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２００８−１３４８５４号公報

静脈パターンは、近赤外線といった、皮膚を透過する波長を持つ光で静脈パターンを含む部位を照明し、その部位を撮影して得られる画像上に表される。静脈が無い部分の近赤外線の吸収率よりも、静脈が通っている部分の近赤外線の吸収率は高いので、画像上では、静脈が写っている領域内の画素の輝度値は、静脈が写っていない領域内の画素の輝度値よりも低くなる。そのため、生体認証装置は、周囲の画素の輝度値よりも低い輝度値を持つ画素の集合を画像から抽出することで、静脈パターンを特定できる。

しかし、手の静脈パターンを生体認証に利用する場合、手の静脈パターンを撮影した画像において、手のひらの表面の皺が、静脈パターンとともに画像に写りこんでしまうことがある。このような場合、手のひらの表面の皺が写っている画素の輝度値が、その皺が写っていない画素の輝度値よりも低くなることがある。そのため、手のひらの表面の皺が写っている画素は、静脈パターンを撮影した画像から静脈パターンを抽出する際に、静脈が写っている画素として誤って抽出されてしまうおそれがある。その結果として、静脈パターンに、手のひらの表面の皺のパターンが混在してしまう可能性がある。登録時または照合時において手の静脈パターンを撮影した画像から抽出された静脈パターンに、手のひらの表面の皺のパターンが混在すると、認証精度が低下するおそれがある。これは以下に述べる理由による。

手のひらの表面の皺のパターンは、一般的に、手相と称される。そして手相には、「手相占い」において感情線、知能線、または生命線と呼ばれるような、全くの他人であっても比較的同じ位置に似たような形状の線要素が表れることが知られている。したがって、生体認証処理に利用しようとする画像から抽出された静脈パターンに、他人同士で似ている手のひらの表面の皺のパターンが混在すると、手のひらの表面の皺のパターンに影響されて、照合処理の際に、他人同士の静脈パターンの区別が付き難くなる。

一つの側面では、本発明は、手の静脈画像から、静脈と誤って抽出され得る線要素を特定できる生体情報処理装置を提供することを目的とする。

一つの実施形態によれば、生体情報処理装置が提供される。この生体情報処理装置は、右手と左手のうちの一方の手の静脈パターンを手のひら側又は手の甲側のうちの一方の側から見た第１の静脈画像上の手と右手と左手のうちの他方の手の静脈パターンを手のひら側又は手の甲側のうちの他方の側から見た第２の静脈画像上の手を位置合わせする位置合わせ部と、第１の静脈画像上の複数の線要素のうち、第２の静脈画像上の複数の線要素の何れかと一致する線要素を特定する一致判定部とを有する。

本発明の目的及び利点は、請求項において特に指摘されたエレメント及び組み合わせにより実現され、かつ達成される。
上記の一般的な記述及び下記の詳細な記述の何れも、例示的かつ説明的なものであり、請求項のように、本発明を限定するものではないことを理解されたい。

手の静脈画像から、静脈と誤って抽出され得る線要素を特定できる。

生体情報処理装置の第１の実施形態である生体認証装置の概略構成図である。 生体認証装置の処理部の機能ブロック図である。 生体情報処理の概念図である。 生体情報処理の動作フローチャートを示す図である。 生体認証処理の動作フローチャートを示す図である。 第２の実施形態による生体認証装置の処理部の機能ブロック図である。 第２の実施形態による生体情報処理の動作フローチャートを示す図である。 各実施形態またはその変形例による生体情報処理装置が実装された、コンピュータシステムの一例の概略構成図である。

以下、図を参照しつつ、生体情報処理装置について説明する。
発明者は、利用者の右手の静脈パターンと左手の静脈パターンは互いに異なるが、右手のひらの表面の皺のパターンと左手のひらの表面の皺のパターンとは比較的類似するという知見を得た。すなわち、右手と左手をそれぞれ手の同じ側から撮影して得られる右手の画像と左手の画像のうちの一方を鏡像反転した上で、それら二つの画像上の手同士を位置合わせすると、右手と左手の手のひらの表面の皺のパターンは比較的一致する部分が多い。一方、右手の静脈パターンと左手の静脈パターンは、あまり一致しない。

そこで、この生体情報処理装置は、手の同じ側から撮影された、右手の静脈パターンを表す静脈画像と左手の静脈パターンを表す静脈画像のうちの一方を鏡像反転した上で、その二つの静脈画像を位置合わせする。また、この生体情報処理装置は、それぞれの静脈画像から、静脈の候補として、一本の線で表される線要素を複数抽出する。そしてこの生体情報処理装置は、少なくとも一方の静脈画像における線要素のうちで、他方の静脈画像における線要素と一致する線要素を、手のひらの表面の皺が表されている線要素として特定する。

本明細書において、「照合処理」という用語は、利用者の生体情報と登録利用者の生体情報の相違度合いまたは類似度合いを表す指標を算出する処理を示すために使用される。また、「生体認証処理」という用語は、照合処理だけでなく、照合処理により求められた指標を用いて、利用者を認証するか否かを決定する処理を含む、認証処理全体を示すために使用される。

図１は、生体情報処理装置の第１の実施形態である生体認証装置の概略構成図を示す。図１に示されるように、生体認証装置１は、表示部２と、入力部３と、生体情報取得部４と、記憶部５と、処理部６とを有する。表示部２、入力部３及び生体情報取得部４は、記憶部５と処理部６が収容された筺体とは別個に設けられてもよい。あるいは、表示部２、入力部３、生体情報取得部４、記憶部５及び処理部６は、一つの筺体に収容されてもよい。また生体認証装置１は、磁気ディスク、半導体メモリカード及び光記憶媒体といった記憶媒体にアクセスする記憶媒体アクセス装置（図示せず）をさらに有してもよい。そして生体認証装置１は、例えば、記憶媒体アクセス装置を介して、記憶媒体に記憶された、処理部６上で実行される生体認証処理用のコンピュータプログラムを読み込み、そのコンピュータプログラムに従って生体認証処理を実行してもよい。

生体認証装置１は、生体情報取得部４により生成された利用者の手の静脈パターンを表す静脈画像に基づいて、その静脈パターンを登録利用者の静脈パターンと照合することにより、生体認証処理を実行する。そして生体認証装置１は、生体認証処理の結果、利用者を登録利用者の何れかとして認証した場合、生体認証装置１が実装された装置をその利用者が使用することを許可する。あるいは、生体認証装置１は、図示しない他の装置へ、利用者が認証された旨を表す信号を送信して、その利用者が他の装置を使用することを許可する。

表示部２は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示装置を有する。そして表示部２は、例えば、右手と左手のそれぞれの撮影順序を示すガイダンスメッセージなどを利用者に対して表示する。また表示部２は、処理部６により実行された生体認証処理の結果を表すメッセージ、あるいはアプリケーションに関連する各種情報などを表示する。

入力部３は、例えば、キーボード、マウス、またはタッチパッドなどのユーザインターフェースを有する。そして入力部３を介して利用者により入力された利用者のユーザ名またはユーザ番号といったユーザ識別情報、あるいはコマンド若しくはデータは、処理部６へ渡される。ただし、利用者が生体情報以外の情報を生体認証装置１に対して入力する必要がない場合、入力部３は省略されてもよい。

生体情報取得部４は、利用者の右手の静脈パターンを手の一方の側、例えば、手のひら側から撮影して、その静脈パターンを表す右手の静脈画像を生成する。また生体情報取得部４は、利用者の左手の静脈パターンを、右手の撮影時と同じ側から撮影して、その静脈パターンを表す左手の静脈画像を生成する。そのために、例えば、生体情報取得部４は、利用者の手を照明するための近赤外光を発する照明光源と、その近赤外光に感度を持つ固体撮像素子の２次元アレイにより形成されるエリアセンサを有する。なお、照明光源とエリアセンサは、例えば、手の同じ側の面と対向するように配置される。この場合、利用者が手のひらを生体情報取得部４に向けると、照明光源からの近赤外光は、手のひら側が照明光源からの近赤外光により照明されたときの手の静脈パターンが写った静脈画像が生成される。なお、照明光源とエリアセンサとは、利用者の手を挟んで対向するように配置されてもよい。そして生体情報取得部４は、右手の静脈画像及び左手の静脈画像を処理部６へ出力する。

記憶部５は、例えば、不揮発性の半導体メモリ及び揮発性の半導体メモリを有する。そして記憶部５は、生体認証装置１で使用されるアプリケーションプログラム、少なくとも一人の登録利用者のユーザ名、ユーザ識別番号及び個人設定情報、各種のデータ等を記憶する。また記憶部５は、生体認証処理を実行するためのプログラムを記憶する。さらに記憶部５は、登録利用者それぞれについて、登録利用者の生体情報である少なくとも一方の手の静脈パターンの特徴を表す照合用特徴情報を、その登録利用者のユーザ名、ユーザ識別番号といった登録利用者のユーザ識別情報とともに記憶する。
さらに記憶部５は、生体情報取得部４から受け取った静脈画像及び生体情報処理の途中で生成される各種のデータを一時的に記憶してもよい。

処理部６は、１個または複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして処理部６は、生体情報取得部４から、利用者または登録利用者の右手の静脈パターンが写った静脈画像と左手の静脈パターンが写った静脈画像を得る。そして処理部６は、その二つの静脈画像に対して生体情報処理を実行して、少なくとも一方の静脈画像から、照合用特徴情報を抽出する。そして処理部６は、その照合用特徴情報を用いた生体認証処理または登録処理を実行する。

図２は、処理部６の機能ブロック図である。図２に示されるように、処理部６は、画像反転部１１と、線要素抽出部１２と、位置合わせ部１３と、一致判定部１４と、線要素消去部１５と、特徴情報抽出部１６と、照合部１７と、認証判定部１８と、登録部１９とを有する。処理部６が有するこれらの各部は、処理部６が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実装される機能モジュールである。あるいは、処理部６が有するこれらの各部は、ファームウェアとして生体認証装置１に実装されてもよい。

画像反転部１１、線要素抽出部１２、位置合わせ部１３、一致判定部１４、線要素消去部１５及び特徴情報抽出部１６は生体認証処理及び登録処理の両方で使用される。また照合部１７及び認証判定部１８は、生体認証処理において使用される。一方、登録部１９は、登録処理において使用される。そこで以下では、先ず、生体認証処理及び登録処理で共通する各部の処理について説明する。

図３は、画像反転部１１、線要素抽出部１２、位置合わせ部１３、一致判定部１４、線要素消去部１５及び特徴情報抽出部１６により行われる生体情報処理の概念図である。
画像反転部１１は、手の同じ側から撮影された右手の静脈画像３０１と左手の静脈画像３０２のうちの一方を鏡像反転させることで、反転静脈画像を生成する。この例では、手のひら側から撮影された右手の静脈画像３０１が鏡像反転されて、疑似的に手の甲側から撮影された反転静脈画像３１１が生成される。そして線要素抽出部１２は、左手の静脈画像３０２と右手の反転静脈画像３１１のそれぞれから、一本の線で表される部分である線要素３２１を複数抽出する。なお、図３では、簡単化のために、それぞれの静脈画像について一つの線要素のみが示されている。位置合わせ部１３は、左手の静脈画像３０２上の手と右手の反転静脈画像３１１上の手とを位置合わせする。そして一致判定部１４は、位置合わせされた左手の静脈画像３０２上の線要素と右手の反転静脈画像３１１上の線要素のうち、一致する線要素を特定する。そして線要素消去部１５は、左手の静脈画像３０２及び右手の反転静脈画像３１１のうちの少なくとも一方について、両手間で一致すると判定された線要素を消去する。そして特徴情報抽出部１６は、両手間で一致すると判定された線要素が除去された反転静脈画像３３１及び静脈画像３３２に基づいて、照合処理で用いられる、静脈パターンの特徴を表す照合用特徴情報を抽出する。なお、右手については、反転静脈画像３３１を再度鏡像反転して得られる補正後の静脈画像３４１に基づいて、照合用特徴情報が抽出されてもよい。また、後述するように、線要素は、２値化かつ細線化された静脈画像及び反転静脈画像から抽出されてもよい。また、線要素消去部１５は、２値化かつ細線化された静脈画像または反転静脈画像から両手間で一致すると判定された線要素を消去してもよい。

画像反転部１１は、生体情報取得部４から受け取った、手の同じ側から撮影された右手の静脈画像または左手の静脈画像の何れか一方を鏡像反転する。例えば、手のひら側から撮影された静脈パターンが写った静脈画像が生体情報取得部４により得られている場合、鏡像反転された静脈画像は、疑似的に生成された手の甲側から撮影された静脈パターンの画像となる。そして画像反転部１１は、鏡像反転された静脈画像を記憶部５に記憶する。これにより、右手の静脈画像と左手の静脈画像とが、手の同じ側から手を撮影することにより生成されていても、その二つの静脈画像上の手を位置合わせすることが可能となる。
なお、以下では、鏡像反転された静脈画像を反転静脈画像と呼ぶ。

線要素抽出部１２は、右手及び左手の静脈画像のうち、反転静脈画像が生成されていない方の静脈画像と、反転静脈画像のそれぞれから、一本の線で表される画素の集合である線要素を抽出する。なお、線要素は、直線であってもよく、曲線であってもよい。また、静脈画像から静脈の候補を抽出する処理と反転静脈画像から静脈の候補を抽出する処理は同じなので、以下では、静脈画像から線要素を抽出する処理について説明する。

線要素抽出部１２は、静脈画像上で手が写っている被写体領域と、手が写っていない背景領域とを区別する。例えば、生体情報取得部４が有する照明光源とエリアセンサが手の同じ側と対向するように配置されている場合、手が写っている画素の輝度値は、手が写っていない画素の輝度値よりも高い。そこで線要素抽出部１２は、例えば、被写体判定閾値以上の輝度値を持つ画素の集合を被写体領域として抽出する。被写体判定閾値は、例えば、予め設定された固定値（例えば、10）、あるいは静脈画像内の各画素の輝度値の平均値に設定される。

次に、線要素抽出部１２は、被写体領域を、静脈判定閾値で２値化することで、静脈が写っている可能性がある画素の集合と、それ以外の画素の集合とに２値化した２値化静脈画像を作成する。例えば、静脈が写っている画素の輝度値は、その周囲の画素の輝度値よりも低い。そこで、線要素抽出部１２は、静脈判定閾値以下の輝度値を持つ画素を、静脈が写っている可能性がある画素とし、静脈判定閾値よりも高い輝度値を持つ画素を、静脈が写っていない画素とする。静脈判定閾値は、例えば、被写体領域内の各画素の輝度値の平均値に設定される。あるいは、静脈判定閾値は、被写体領域内の各画素の輝度値の分布に対して大津の２値化法を適用することによって決定されてもよい。なお、以下では、説明の便宜上、静脈が写っている可能性がある画素を、静脈候補画素と呼ぶ。

線要素抽出部１２は、２値化静脈画像について、静脈候補画素の集合に対して細線化処理を行うことにより、静脈候補画素が連結した線を、例えば１画素幅を持つ線に細線化する。線要素抽出部１２は、その細線化された２値化静脈画像と、静脈の端点または分岐点のパターンを表すテンプレートとのテンプレートマッチングにより静脈の端点及び分岐点の候補を抽出する。そして線要素抽出部１２は、静脈の端点の候補または分岐点の候補間に挟まれた、静脈候補画素が連結された線を、それぞれ、線要素とする。これにより、線要素抽出部１２は、静脈画像上での静脈に相当する部分を線要素の集合として抽出できる。

なお、静脈画像上では、静脈が写っている画素だけでなく、手のひらの表面の皺が写っている画素の輝度も、その周辺の画素の輝度よりも低くなる可能性がある。そのため、線要素は、静脈の一部を表している代わりに、手のひらの表面の皺の一部を表している可能性がある。

線要素抽出部１２は、一方の手の細線化された２値化静脈画像及び他方の手の細線化された２値化反転静脈画像と、各線要素に含まれる静脈候補画素の座標を位置合わせ部１３へ出力する。

位置合わせ部１３は、一方の手の細線化された２値化静脈画像上の手と、他方の手の細線化された２値化反転静脈画像上の手とを位置合わせする。

位置合わせ部１３は、一方の手の細線化された２値化静脈画像上の手と他方の手の細線化された２値化反転静脈画像上の手とを位置合わせするために、例えば、一方の手の静脈画像に対して、他方の手の反転静脈画像間の位置を変えつつ正規化相互相関値を算出する。そして位置合わせ部１３は、正規化相互相関値の最大値に対応する反転静脈画像の水平方向及び垂直方向の移動量と回転角を求める。位置合わせ部１３は、細線化された２値化反転静脈画像を、その水平方向及び垂直方向の移動量と回転角で移動させることにより、細線化された２値化静脈画像上の手と細線化された２値化反転静脈画像上の手を位置合わせする。

あるいは、位置合わせ部１３は、細線化された２値化静脈画像と細線化された２値化反転静脈画像間の相対的な位置をかえつつ、細線化された２値化静脈画像と細線化された２値化反転静脈画像間の正規化相互相関値を算出してもよい。そして位置合わせ部１３は、その正規化相互相関値が最大となるように、細線化された２値化静脈画像に対して細線化された２値化反転静脈画像を移動させてもよい。
なお、位置合わせ部１３は、一方の手の細線化された２値化静脈画像を、他方の手の細線化された２値化反転静脈画像に対して移動することにより、それら二つの静脈画像上の手を位置合わせしてもよい。

一致判定部１４は、一方の手の静脈画像上の線要素のうち、他方の手の反転静脈画像上の線要素と一致するものを、手のひらの表面の皺の一部を表す線要素として特定する。
本実施形態では、一致判定部１４は、一方の手の細線化された２値化静脈画像上の各線要素について、位置合わせされた他方の手の細線化された２値化反転静脈画像上の何れかの線要素と一致するか否か判定する。例えば、一致判定部１４は、細線化された２値化静脈画像上の着目する線要素に含まれる静脈候補画素のそれぞれについて、細線化された２値化反転静脈画像上の一致判定対象の線要素に含まれる静脈候補画素が所定の距離範囲内に存在するか否か判定する。そして一致判定部１４は、着目する線要素に含まれる静脈候補画素の総数に対する、一致判定対象の線要素の静脈候補画素までの距離が所定の距離範囲以下となる静脈候補画素の数の比を算出する。その比が所定の比率閾値以上である場合、一致判定部１４は、着目する線要素は、一致判定対象の線要素と一致すると判定する。なお、所定の距離範囲は、例えば、1〜3画素に設定される。また、所定の比率閾値は、例えば、0.7〜0.8に設定される。

あるいは、一致判定部１４は、一方の手の細線化された２値化静脈画像上の着目する線要素と、他方の手の細線化された２値化反転静脈画像上のそれぞれの線要素との間の距離を算出してもよい。例えば、一致判定部１４は、着目する線要素に含まれる静脈候補画素のそれぞれについて、２値化反転静脈画像上の距離算出対象の線要素に含まれる静脈候補画素のそれぞれとの距離を算出し、その距離の最小値を求める。そして一致判定部１４は、静脈候補画素のそれぞれについての距離の最小値の平均値を、着目する線要素と距離算出対象の線要素間の距離とする。

一致判定部１４は、一方の手の細線化された２値化静脈画像上の着目する線要素について、他方の手の細線化された２値化反転静脈画像上の各線要素のうち、距離が最小値となる線要素を、一致候補の線要素として特定する。一致判定部１４は、着目する線要素と、一致候補の線要素間の距離を、距離判定閾値と比較する。そして一致判定部１４は、その距離が距離判定閾値以下となる場合、着目する線要素は一致候補の線要素と一致すると判定する。

一致判定部１４は、他方の手の２値化反転静脈画像上の何れかの線要素と一致すると判定された、一方の手の２値化静脈画像上の線要素に含まれる各静脈候補画素の座標を、線要素消去部１５へ通知する。なお、以下では、説明の便宜上、２値化反転静脈画像上の何れかの線要素と一致すると判定された２値化静脈画像上の線要素を、疑似静脈候補と呼ぶ。

線要素消去部１５は、細線化された２値化静脈画像から、疑似静脈候補を消去する。例えば、線要素消去部１５は、２値化静脈画像において、一致判定部１４から通知された疑似静脈候補に含まれる各静脈候補画素の値を、非静脈候補画素の値に置換することで、補正２値化静脈画像を生成する。これにより、補正２値化静脈画像において、手のひらの表面の皺に相当する線要素が消去される。

線要素消去部１５は、補正２値化静脈画像を特徴情報抽出部１６に渡す。

特徴情報抽出部１６は、補正２値化静脈画像から、手の静脈パターンの特徴を表す照合用特徴情報を求める。照合用特徴情報は、照合処理において、利用者の静脈パターンと登録利用者の静脈パターンが一致するか否かの判定に利用される。
特徴情報抽出部１６は、例えば、補正２値化静脈画像上の各線要素を照合用特徴情報とすることができる。この場合、特徴情報抽出部１６は、各線要素に含まれる各静脈候補画素の座標を照合用特徴情報に含める。あるいは、特徴情報抽出部１６は、補正２値化静脈画像そのものを、照合用特徴情報としてもよい。

なお、変形例によれば、特徴情報抽出部１６は、鏡像反転されていない方の手から照合用特徴情報を抽出する代わりに、あるいは、鏡像反転されていない方の手とともに、鏡像反転された方の手の静脈画像から照合用特徴情報を抽出してもよい。この場合には、線要素消去部１５が、鏡像反転された方の手について上記と同様の処理を行って補正２値化反転静脈画像を生成し、その補正２値化反転静脈画像を鏡像反転することで、補正２値化静脈画像を得る。そして特徴情報抽出部１６は、その補正２値化静脈画像から照合用特徴情報を抽出すればよい。

特徴情報抽出部１６は、生体認証処理の実行時には、照合用特徴情報を照合部１７へ渡す。一方、特徴情報抽出部１６は、登録処理の実行時には、照合用特徴情報を登録部１９へ渡す。

図４は、生体情報補正処理の動作フローチャートである。
処理部６は、生体情報取得部４から、手の同じ側から撮影された、右手の静脈画像及び左手の静脈画像を取得する（ステップＳ１０１）。
画像反転部１１は、右手及び左手の何れかの静脈画像を鏡像反転する（ステップＳ１０２）。そして線要素抽出部１２は、一方の手の静脈画像及び他方の手の反転静脈画像から、線要素を抽出する（ステップＳ１０３）。

また、位置合わせ部１３は、一方の手の静脈画像上の手を他方の手の反転静脈画像上の手と位置合わせする（ステップＳ１０４）。そして一致判定部１４は、一方の手の静脈画像と他方の手の反転静脈画像間で一致する線要素を特定する（ステップＳ１０５）。

線要素消去部１５は、一方の手の静脈画像及び他方の手の反転静脈画像のうちの少なくとも一方から、一致する線要素を消去する（ステップＳ１０６）。
そして特徴情報抽出部１６は、一致する線要素が消された静脈画像から照合用特徴情報を抽出する（ステップＳ１０７）。その後、処理部６は、生体情報処理を終了する。生体情報処理の結果得られた照合用特徴情報は、生体認証処理または登録処理で利用される。

（生体認証処理）
照合部１７は、特徴情報抽出部１６から受け取った利用者の照合用特徴情報と、入力部３を介して入力されたユーザ識別情報により特定された登録利用者の照合用特徴情報とを用いて、利用者の静脈パターンとその登録利用者の静脈パターンとを照合する。そして照合部１７は、照合処理の結果として、利用者の静脈パターンが登録利用者の静脈パターンに類似している度合いを表す照合スコアを求める。

各線要素に含まれる各静脈候補画素の座標の組が照合用特徴情報に含まれる場合、照合部１７は、例えば、利用者の照合用特徴情報に含まれる各線要素について、それぞれ、登録利用者の照合用特徴情報に含まれる線要素のそれぞれとの距離を算出する。なお、照合部１７は、線要素間の距離を、例えば、一致判定部１４における線要素間の距離を算出する処理と同様の処理を行うことにより算出すればよい。そして照合部１７は、利用者の照合用特徴情報に含まれる各線要素について、登録利用者の各線要素までの距離のうちの最小値を求め、その距離の最小値の平均値を評価値として算出する。照合部１７は、利用者の静脈パターンに対する登録利用者の静脈パターンの相対的な位置を変えつつ、評価値を算出し、その評価値の最小値の逆数を照合スコアとする。ただし、評価値の最小値が1未満であれば、照合スコアは1としてもよい。

また照合部１７は、利用者の照合用特徴情報に含まれる線要素のうち、登録利用者の照合用特徴情報に含まれる線要素との距離の最小値が所定値以下となる線要素の数を、利用者の照合用特徴情報に含まれる線要素の総数で除した数を評価値として求めてもよい。そして照合部１７は、利用者の生体情報に対する登録利用者の生体情報の相対的な位置を変えつつ、評価値を算出し、その評価値の最大値を照合スコアとしてもよい。

また、補正２値化静脈画像が照合用特徴情報に含まれる場合、照合部１７は、利用者の補正２値化静脈画像と、登録利用者の補正２値化静脈画像間の相対的な位置を変えつつ、正規化相互相関値を算出する。そして照合部１７は、その正規化相互相関値の最大値を、照合スコアとしてもよい。

照合部１７は、両方の手の静脈パターンを照合に利用する場合、それぞれの手について上記の処理を行って照合スコアを算出し、その照合スコアの平均値を改めて照合スコアとしてもよい。

照合部１７は、照合スコア及び登録利用者の識別情報を認証判定部１８へ渡す。

認証判定部１８は、照合スコアが認証判定閾値以上となる場合、利用者の静脈パターンと、登録利用者の静脈パターンは一致すると判定する。そして認証判定部１８は、利用者を、その登録利用者として認証する。認証判定部１８は、利用者を認証すると、その認証結果を処理部６へ通知する。

一方、認証判定部１８は、照合スコアが認証判定閾値未満となる場合、利用者の静脈パターンと登録利用者の静脈パターンは一致しないと判定する。この場合には、認証判定部１８は、利用者を認証しない。認証判定部１８は、利用者の認証に失敗したことを示す認証結果を処理部６へ通知する。そして処理部６は、表示部２に、認証結果を表すメッセージを表示させてもよい。

認証判定閾値は、何れかの登録利用者本人が利用者である場合にのみ、認証判定部１８が認証に成功するような値に設定されることが好ましい。そして認証判定閾値は、登録利用者とは異なる他人が利用者である場合には、認証判定部１８が認証に失敗するような値に設定されることが好ましい。例えば、認証判定閾値は、照合スコアの取りうる最大値と最小値の差に0.7を乗じた値を、類似度の最小値に加えた値とすることができる。

図５は、処理部６により実行される生体認証処理の動作フローチャートである。
処理部６は、入力部３を介して、認証対象となる登録利用者を特定するためのユーザ識別情報を取得する（ステップＳ２０１）。また処理部６は、生体情報取得部４から認証を受けようとする利用者の右手の静脈パターンが写った静脈画像及び左手の静脈パターンが写った静脈画像を受け取る。そして処理部６は、その二つの静脈画像を用いて生体情報補正処理を実行することによって、照合用特徴情報を抽出する（ステップＳ２０２）。

照合部１７は入力部３を介して入力されたユーザ識別情報により特定される登録利用者の照合用特徴情報を記憶部５から読み込む。そして照合部１７は、利用者の照合用特徴情報と登録利用者の照合用特徴情報を照合することにより、利用者の静脈パターンと登録利用者の静脈パターン間の照合スコアを算出する（ステップＳ２０３）。

認証判定部１８は、照合スコアが認証判定閾値以上となるか否か判定する（ステップＳ２０４）。照合スコアが認証判定閾値以上である場合（ステップＳ２０４−Ｙｅｓ）、認証判定部１８は、利用者の生体情報と登録利用者の生体情報は一致すると判定する。そして認証判定部１８は、利用者を、登録利用者として認証する（ステップＳ２０５）。認証判定部１８は、利用者を認証すると、その認証結果を処理部６へ通知する。そして処理部６は、認証された利用者が生体認証装置１が実装された装置あるいは生体認証装置１が接続された装置を利用することを許可する。

一方、類似度が認証判定閾値未満である場合（ステップＳ２０４−Ｎｏ）、利用者の生体情報は登録利用者の生体情報と一致しないと判定する。そのため、認証判定部１８は利用者を認証しない（ステップＳ２０６）。そして認証判定部１８は、利用者を認証しないことを処理部６へ通知する。この場合、処理部６は、認証されなかった利用者が生体認証装置１が実装された装置あるいは生体認証装置１が接続された装置を使用することを拒否する。また処理部６は、表示部２に、認証に失敗したことを示すメッセージを表示させてもよい。
ステップＳ２０５またはＳ２０６の後、処理部６は、生体認証処理を終了する。

また、いわゆる１：Ｎ認証方式が採用されている場合、すなわち、登録利用者のユーザ識別情報が入力されない場合、照合部１７は、各登録利用者について、それぞれ照合スコアを求める。そして照合部１７は、照合スコアが最大となる登録利用者を選択する。照合部１７は、照合スコアの最大値及びその最大値に対応する登録利用者のユーザ識別情報を認証判定部１８へ渡す。認証判定部１８は、照合スコアの最大値が認証判定閾値以上であれば、利用者を、その照合スコアの最大値に対応する登録利用者として認証する。

（登録処理）
登録処理でも、処理部６は、生体情報取得部４から登録対象の利用者の右手の静脈画像と左手の静脈画像を受け取る。そして処理部６は、その二つの静脈画像に対して生体情報処理を実行することによって、少なくとも何れか一方の手の静脈画像について照合用特徴情報を抽出する。

登録部１９は、入力部３から、登録対象の利用者のユーザ名を取得する。そして登録部１９は、その利用者に対して一意に設定されるユーザ識別番号を設定する。そして登録部１９は、利用者のユーザ名及びユーザ識別番号を、特徴情報抽出部１６から受け取った照合用特徴情報とともに記憶部５に記憶する。これにより、利用者は、生体認証装置１が実装された装置の使用が許可される登録利用者として登録される。

以上に説明してきたように、この生体認証装置は、手の同じ側から撮影された右手の静脈パターンが写った静脈画像と左手の静脈パターンが写った静脈画像のうち、一方を鏡像反転させた上でその二つの静脈画像上の手を位置合わせする。この生体認証装置は、一方の静脈画像から抽出された線要素のうち、他方の静脈画像から抽出された線要素と一致する線要素を検出するので、手のひらの表面の皺を表す線要素を特定できる。そしてこの生体認証装置は、特定された線要素を除いて照合用特徴情報を求める。これにより、静脈画像に写った手のひらの表面の皺に関する情報が照合用特徴情報に含まれる可能性が軽減されるので、この生体認証装置は、静脈画像に写った手のひらの表面の皺による認証精度の低下を軽減できる。

次に、第２の実施形態による生体情報処理装置について説明する。この生体情報処理装置は、照合スコア算出の際に利用され、かつ、線要素ごとに設定される重み係数を、一方の手の線要素と他方の手の線要素間の距離に応じて調節する。

図６は、生体情報処理装置の他の一例である第２の実施形態による生体認証装置の処理部６１の機能ブロック図である。図６に示されるように、処理部６１は、画像反転部１１と、線要素抽出部１２と、位置合わせ部１３と、一致判定部１４と、特徴情報抽出部１６と、照合部１７と、認証判定部１８と、登録部１９とを有する。
第２の実施形態による生体認証装置は、第１の実施形態による生体認証装置と比較して、処理部６１が線要素消去部を有さない点と、特徴情報抽出部１６及び照合部１７の処理が異なる。そこで、以下では、特徴情報抽出部１６、照合部１７及び関連部分について説明する。生体認証装置のその他の構成要素については、第１の実施形態における対応する構成要素の説明を参照されたい。

一致判定部１４は、照合用特徴情報を求める方の静脈画像のそれぞれの線要素について、他方の静脈画像上の線要素と一致するか否かの判定結果を、その線要素に含まれる静脈候補画素の座標とともに、特徴情報抽出部１６へ出力する。

特徴情報抽出部１６は、照合用特徴情報を求める方の静脈画像のそれぞれの線要素に含まれる各静脈候補画素の座標を照合用特徴情報とする。さらに、特徴情報抽出部１６は、照合用特徴情報を求める方の静脈画像のそれぞれの線要素について、照合処理時に利用される照合用の重み係数を設定する。例えば、特徴情報抽出部１６は、照合用特徴情報を求める方の静脈画像のそれぞれの線要素のうち、他方の静脈画像上の線要素と一致すると判定された線要素の重み係数を、他方の静脈画像上の線要素と一致しないと判定された線要素の重み係数よりも小さくする。これにより、生体認証装置は、照合スコアに対する、手のひらの表面の皺である可能性が高い線要素の影響を小さくすることができる。

なお、変形例によれば、一致判定部１４は、距離算出部として機能し、照合用特徴情報を求める方の静脈画像のそれぞれの線要素について、他方の静脈画像上の線要素との距離の最小値を、他方の静脈画像上の最も近い線要素までの距離として算出してもよい。そして一致判定部１４は、その線要素に含まれる各静脈候補画素の座標とともに、その距離の最小値を、特徴情報抽出部１６へ出力してもよい。

この場合、特徴情報抽出部１６は、重み係数を、その距離の最小値が小さいほど小さくなるように、例えば、次式に従って設定してもよい。

ここで、w_iは、i番目の線要素についての重み係数である。また、d_iは、i番目の線要素についての、他方の静脈画像上の線要素までの距離の最小値である。αは正の定数であり、例えば、二つの線要素が互いに異なる静脈を表すものとみなせる線要素間の距離の最小値、例えば、5〜10に設定される。特徴情報抽出部１６は、このように重み係数を設定することで、線要素が手のひらの表面の皺である可能性が高い線要素ほど、照合スコアに与える影響を低下させることができる。

特徴情報抽出部１６は、生体認証処理の実行時には、照合用特徴情報とともに、各線要素の重み係数を照合部１７へ渡す。一方、特徴情報抽出部１６は、登録処理の実行時には、照合用特徴情報とともに、各線要素の重み係数を登録部１９へ渡す。

図７は、第２の実施形態による生体情報補正処理の動作フローチャートである。
処理部６は、生体情報取得部４から、手の同じ側から撮影された、右手の静脈画像及び左手の静脈画像を取得する（ステップＳ３０１）。
画像反転部１１は、右手及び左手の何れかの静脈画像を鏡像反転する（ステップＳ３０２）。そして線要素抽出部１２は、一方の手の静脈画像及び他方の手の反転静脈画像から、線要素を抽出する（ステップＳ３０３）。

また、一致判定部１４は、一方の手の静脈画像上の手を他方の手の反転静脈画像上の手と位置合わせする（ステップＳ３０４）。そして一致判定部１４は、一方の手の静脈画像と他方の手の反転静脈画像間で一致する線要素を特定する（ステップＳ３０５）。

特徴情報抽出部１６は、各線要素を照合用特徴情報に設定する（ステップＳ３０６）。また特徴情報抽出部１６は、一致すると判定された線要素の重み係数を一致しないと判定された線要素の重み係数よりも小さく設定する（ステップＳ３０７）。その後、処理部６は、生体情報処理を終了する。生体情報処理の結果得られた照合用特徴情報は、生体認証処理または登録処理で利用される。

照合部１７は、照合対象となる手について、次式に従って、利用者の照合用特徴情報に含まれる各線要素についての登録利用者の照合用特徴情報に含まれる線要素の距離の最小値の加重平均を評価値Sとして算出する。

ここで、d_ijは、利用者の手のi番目の線要素について、距離が最小となる登録利用者のj番目の線要素までの距離を表す。またw_iは、利用者の手のi番目の線要素についての重み係数である。またw_jは、登録利用者の手のj番目の線要素についての重み係数である。
なお、登録時に得られた静脈画像についてのみ、重み係数が算出されている場合には、利用者の手の全ての線要素についてw_i=1とすればよい。逆に、生体認証時に得られた静脈画像についてのみ、重み係数が算出されている場合には、登録利用者の手の全ての線要素についてw_j=1とすればよい。

照合部１７は、利用者の生体情報に対する登録利用者の生体情報の相対的な位置を変えつつ、（２）式に従って評価値を算出し、その評価値の最小値の逆数を照合スコアとする。

第２の実施形態によれば、生体情報処理装置は、線要素のうち、手のひらの表面の皺が写っている可能性が高い線要素の重み係数を、他の線要素の重み係数よりも小さくする。そのため、この生体情報処理装置は、手のひらの表面の皺が写っている可能性が高い線要素が照合結果に与える影響を小さくできるので、手のひらの表面の皺による認証精度の低下を軽減できる。

なお、生体情報取得部４の構成によっては、生体情報取得部４が手の甲側から手を撮影して得た静脈画像においても、手のひらの表面の皺が静脈画像上で線要素として表れる場合もある。このような場合には、一致判定部１４は、手の甲側から撮影した一方の手の静脈画像と手のひら側から撮影した他方の手の静脈画像に基づいて、少なくとも一方の手の静脈画像の複数の線要素のうち、他方の手の静脈画像の線要素と一致する線要素を特定してもよい。この場合には、画像反転部は省略されてもよい。

また他の変形例によれば、線要素抽出部１２は、両方の手について同じ側から撮影されている場合でも、両方の手とも、鏡像反転される前の静脈画像から線要素を抽出してもよい。この場合、画像反転部１１は、一方の手の静脈画像を鏡像反転する際に、鏡像反転させた静脈画像上での各線要素に含まれる静脈候補画素の座標を求めてもよい。

さらに他の変形例によれば、生体情報処理装置は、登録部と、照合部及び認証判定部のうちの一方の機能だけを有していてもよい。

図８は、上記の各実施形態またはその変形例による生体情報処理装置が実装された、コンピュータシステムの一例の概略構成図である。
例えば、コンピュータシステム１００は、少なくとも１台の端末１１０とサーバ１２０とを有する。そして端末１１０とサーバ１２０は、有線または無線の通信ネットワーク１３０を介して接続される。なお、図８において、コンピュータシステム１００が有する構成要素のうち、図１に示した生体認証装置１が有する構成要素の何れかと対応する構成要素には、生体認証装置１が有する構成要素の参照番号と同じ参照番号を付した。

このシステムでは、端末１１０は、例えば、固定的に設置される端末であり、表示部２、入力部３及び生体情報取得部４を有する。さらに、端末１１０は、記憶部２１と、画像取得制御部２２と、インターフェース部２３とを有する。
記憶部２１は、例えば、半導体メモリ回路を有し、生体情報取得部４により生成された右手及び左手の静脈画像を一時的に記憶する。また画像取得制御部２２は、一つまたは複数のプロセッサとその周辺回路とを有し、端末１１０の各部を制御し、かつ、端末１１０で動作する各種のプログラムを実行する。そして画像取得制御部２２は、生体情報取得部４により生成された右手及び左手の静脈画像を、端末１１０を通信ネットワーク１３０と接続するためのインターフェース回路を有するインターフェース部２３を介してサーバ１２０へ送信する。さらに画像取得制御部２２は、入力部３を介して入力されたユーザ識別情報もサーバ１２０へ送信してもよい。

サーバ１２０は、記憶部５と、処理部６と、サーバ１２０を通信ネットワーク１３０と接続するためのインターフェース回路を有するインターフェース部２４とを有する。サーバ１２０の処理部６は、インターフェース部２４を介して受信した右手及び左手の静脈画像を用いて、上記の各実施形態の何れかまたはその変形例による処理部が有する各部の機能を実現することにより、生体情報処理、生体認証処理または登録処理を実行する。そしてサーバ１２０は、生体認証処理を実行する場合、認証に成功したか否かの判定結果をインターフェース部２４を介して端末１１０へ返信する。

あるいは、端末１１０の画像取得制御部２２が、上記の各実施形態による処理部の機能のうち、画像反転部１１、線要素抽出部１２、位置合わせ部１３、一致判定部１４、線要素消去部１５及び特徴情報抽出部１６の処理を実行してもよい。この場合、端末１１０からサーバ１２０へ、利用者の静脈画像から抽出された照合用特徴情報と利用者の識別情報がサーバ１２０へ送信されてもよい。一方、サーバ１２０の処理部６は、上記の各実施形態による処理部の機能のうち、照合部１７、認証判定部１８及び登録部１９の処理のみを実行する。これにより、サーバ１２０の負荷が軽減されるので、同時に多数の生体認証処理が実行されても、コンピュータシステム１００は、利用者に対する待ち時間を抑制できる。

また、上記の各実施形態による処理部の機能をコンピュータに実現させる命令を有するコンピュータプログラムは、磁気記録媒体、光記録媒体あるいは不揮発性の半導体メモリといった、記録媒体に記録された形で提供されてもよい。なお、コンピュータ読取可能な記録媒体には、搬送波は含まれない。

ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。

以上説明した実施形態及びその変形例に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
右手と左手のうちの一方の手の静脈パターンを手のひら側又は手の甲側のうちの一方の側から見た第１の静脈画像上の手と右手と左手のうちの他方の手の静脈パターンを前記手の平側又は手の甲側のうちの他方の側から見た第２の静脈画像上の手を位置合わせする位置合わせ部と、
前記第１の静脈画像上の複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の複数の線要素の何れかと一致する線要素を特定する一致判定部と、
を有する生体情報処理装置。
（付記２）
前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素を照合用特徴情報とし、前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の前記複数の線要素の何れかと一致する線要素についての照合用重み係数を、前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の前記複数の線要素の何れとも一致しない線要素についての照合用重み係数よりも小さく設定する特徴情報抽出部をさらに有する、付記１に記載の生体情報処理装置。
（付記３）
利用者の前記照合用特徴情報に含まれる前記複数の線要素のそれぞれについて、当該線要素と、登録利用者の前記照合用特徴情報に含まれる前記複数の線要素のうちの最も近い線要素である一致候補線要素までの距離を、当該線要素に対応する前記重み係数または前記一致候補線要素の前記重み係数により加重平均することで照合スコアを算出する照合部と、
前記照合スコアに応じて前記利用者を前記登録利用者として認証するか否か判定する認証判定部とをさらに有する、付記２に記載の生体情報処理装置。
（付記４）
前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の前記複数の線要素の何れかと一致する線要素を消去する線要素消去部と、
前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうち、消去された線要素以外の線要素に基づいて、照合用特徴情報を抽出する特徴情報抽出部とをさらに有する、付記１に記載の生体情報処理装置。
（付記５）
前記他方の手の静脈パターンを前記一方の側から見た静脈画像を鏡像反転することにより前記第２の静脈画像を生成する画像反転部をさらに有する、付記１〜４の何れか一項に記載の生体情報処理装置。
（付記６）
前記第１の静脈画像上で手が写っている領域を抽出し、当該手が写っている領域内の画素のうち、所定の閾値以下の輝度値を持つ画素を抽出し、該抽出された画素が連結された線のうち、当該線の分岐点または端点で挟まれた複数の部分をそれぞれを前記線要素として抽出する線要素抽出部をさらに有する、付記１〜５の何れか一項に記載の生体情報処理装置。
（付記７）
前記一致判定部は、前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうちの第１の線要素に含まれる各画素について、前記第２の静脈画像上の前記複数の線要素のうちの第２の線要素に含まれる各画素までの距離の最小値を算出し、該最小値の平均値を、前記第１の線要素と前記第２の線要素間の距離とし、前記第１の線要素と前記第２の線要素間の距離が所定の閾値以下である場合、前記第１の線要素と前記第２の線要素は一致すると判定する、付記１〜６の何れか一項に記載の生体情報処理装置。
（付記８）
前記一致判定部は、前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうちの第１の線要素に含まれる各画素のうち、前記第２の静脈画像上の前記複数の線要素のうちの第２の線要素に含まれる何れかの画素までの距離が所定の距離閾値以下となる画素の数の合計を求め、前記第１の線要素に含まれる画素の総数に対する前記合計の比率が所定の比率閾値以上となる場合、前記第１の線要素と前記第２の線要素は一致すると判定する、付記１〜６の何れか一項に記載の生体情報処理装置。
（付記９）
右手と左手のうちの一方の手の静脈パターンを手の平側又は手の甲側のうちの一方の側から見た第１の静脈画像上の手と右手と左手のうちの他方の手の静脈パターンを前記手の平側又は手の甲側のうちの他方の側から見た第２の静脈画像上の手を位置合わせする位置合わせ部と、
前記第１の静脈画像上の複数の線要素のそれぞれについて、前記第２の静脈画像上の複数の線要素のうちの最も近い線要素までの距離を算出する距離算出部と、
前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素を照合用特徴情報とし、前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のそれぞれについて、前記第２の静脈画像上の前記複数の線要素のうちの最も近い線要素までの距離が短いほど小さくなる照合用重み係数を設定する特徴情報抽出部と、
を有する生体情報処理装置。
（付記１０）
右手と左手のうちの一方の手の静脈パターンを手の平側又は手の甲側のうちの一方の側から見た第１の静脈画像上の手と右手と左手のうちの他方の手の静脈パターンを前記手の平側又は手の甲側のうちの他方の側から見た第２の静脈画像上の手を位置合わせし、
前記第１の静脈画像上の複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の複数の線要素の何れかと一致する線要素を特定する、
ことを含む生体情報処理方法。
（付記１１）
右手と左手のうちの一方の手の静脈パターンを手の平側又は手の甲側のうちの一方の側から見た第１の静脈画像上の手と右手と左手のうちの他方の手の静脈パターンを前記手の平側又は手の甲側のうちの他方の側から見た第２の静脈画像上の手を位置合わせし、
前記第１の静脈画像上の複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の複数の線要素の何れかと一致する線要素を特定する、
ことをコンピュータに実行させるための生体情報処理用コンピュータプログラム。

１ 生体認証装置（生体情報処理装置）
２ 表示部
３ 入力部
４ 生体情報取得部
５ 記憶部
６、６１ 処理部
１１ 画像反転部
１２ 線要素抽出部
１３ 位置合わせ部
１４ 一致判定部
１５ 線要素消去部
１６ 特徴情報抽出部
１７ 照合部
１８ 認証判定部
１９ 登録部
１００ コンピュータシステム
１１０ 端末
１２０ サーバ
１３０ 通信ネットワーク
２１ 記憶部
２２ 画像取得制御部
２３、２４ インターフェース部

Claims (7)

1. 右手と左手のうちの一方の手の静脈パターンを手のひら側又は手の甲側のうちの一方の側から見た第１の静脈画像上の手と右手と左手のうちの他方の手の静脈パターンを前記手のひら側又は手の甲側のうちの他方の側から見た第２の静脈画像上の手を位置合わせする位置合わせ部と、
   前記第１の静脈画像上の複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の複数の線要素の何れかと一致する線要素を特定する一致判定部と、
   を有する生体情報処理装置。
2. 前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素を照合用特徴情報とし、前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の前記複数の線要素の何れかと一致する線要素についての照合用重み係数を、前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の前記複数の線要素の何れとも一致しない線要素についての照合用重み係数よりも小さく設定する特徴情報抽出部をさらに有する、請求項１に記載の生体情報処理装置。
3. 利用者の前記照合用特徴情報に含まれる前記複数の線要素のそれぞれについて、当該線要素と、登録利用者の前記照合用特徴情報に含まれる前記複数の線要素のうちの最も近い線要素である一致候補線要素までの距離を、当該線要素に対応する前記重み係数または前記一致候補線要素の前記重み係数により加重平均することで照合スコアを算出する照合部と、
   前記照合スコアに応じて前記利用者を前記登録利用者として認証するか否か判定する認証判定部とをさらに有する、請求項２に記載の生体情報処理装置。
4. 前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の前記複数の線要素の何れかと一致する線要素を消去する線要素消去部と、
   前記第１の静脈画像上の前記複数の線要素のうち、消去された線要素以外の線要素に基づいて、照合用特徴情報を抽出する照合用特徴情報抽出部とをさらに有する、請求項１に記載の生体情報処理装置。
5. 前記第１の静脈画像上で手が写っている領域を抽出し、当該手が写っている領域内の画素のうち、所定の閾値以下の輝度値を持つ画素を抽出し、該抽出された画素が連結された線のうち、当該線の分岐点または端点で挟まれた複数の部分をそれぞれを前記線要素として抽出する線要素抽出部をさらに有する、請求項１〜４の何れか一項に記載の生体情報処理装置。
6. 右手と左手のうちの一方の手の静脈パターンを手のひら側又は手の甲側のうちの一方の側から見た第１の静脈画像上の手と右手と左手のうちの他方の手の静脈パターンを前記手のひら側又は手の甲側のうちの他方の側から見た第２の静脈画像上の手を位置合わせし、
   前記第１の静脈画像上の複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の複数の線要素の何れかと一致する線要素を特定する、
   ことを含む生体情報処理方法。
7. 右手と左手のうちの一方の手の静脈パターンを手のひら側又は手の甲側のうちの一方の側から見た第１の静脈画像上の手と右手と左手のうちの他方の手の静脈パターンを前記手のひら側又は手の甲側のうちの他方の側から見た第２の静脈画像上の手を位置合わせし、
   前記第１の静脈画像上の複数の線要素のうち、前記第２の静脈画像上の複数の線要素の何れかと一致する線要素を特定する、
   ことをコンピュータに実行させるための生体情報処理用コンピュータプログラム。

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