JP2015225354A - Biometric authentication device, biometric authentication method, biometric authentication program, and electronic apparatus - Google Patents

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豊 出口
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睦 渡邊
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雅之 鹿嶋
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a biometric authentication device or the like capable of improving authentication accuracy.SOLUTION: A biometric authentication device comprises: an imaging part which acquires a palm image being an image including at least a part of a palm of a living body; a finger region extraction part which extracts a plurality of finger region images from a palm image acquired from the imaging part; a vein pattern detection part which detects a plurality of finger vein patterns based on the plurality of finger region images extracted by the finger region extraction part; a vein pattern collation part which collates the plurality of finger vein patterns detected by the vein pattern detection part with a registered vein pattern of fingers which is previously registered; and an authentication part which obtains a final personal authentication result by performing total determination based on an individual collation result of the plurality of finger vein patterns in the vein pattern collation part.

Description

本発明は、生体の指における静脈等を利用した個人認証を行う生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラム、ならびにそのような生体認証装置を備えた電子機器に関する。   The present invention relates to a biometric authentication device, a biometric authentication method and a biometric authentication program for performing personal authentication using a vein or the like in a biometric finger, and an electronic apparatus including such a biometric authentication device.

近年、セキュリティの観点から、生体認証が注目されている。特に、生体の静脈パターンを用いた認証技術(静脈認証技術)では、認証精度が高く、偽造が困難であるという利点がある。このような静脈認証技術を利用した生体認証装置(個人認証装置)は、例えば特許文献1に開示されている。   In recent years, biometric authentication has attracted attention from the viewpoint of security. In particular, an authentication technique (vein authentication technique) using a biological vein pattern has advantages that authentication accuracy is high and counterfeiting is difficult. A biometric authentication device (personal authentication device) using such a vein authentication technique is disclosed in, for example, Patent Document 1.

特開2004−78791号公報JP 2004-78791 A

ところで、このような生体認証装置では一般に、認証精度を向上させることが求められている。したがって、認証精度を向上させる手法の提案が望まれる。   By the way, such a biometric authentication device is generally required to improve authentication accuracy. Therefore, a proposal of a method for improving authentication accuracy is desired.

本発明はかかる問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、認証精度を向上させることが可能な生体認証装置、生体認証方法、生体認証プログラムおよび電子機器を提供することにある。   The present invention has been made in view of such problems, and an object thereof is to provide a biometric authentication device, a biometric authentication method, a biometric authentication program, and an electronic apparatus that can improve authentication accuracy.

本発明の生体認証装置は、生体の掌の少なくとも一部分を含む画像である掌画像を取得する撮像部と、この撮像部により取得された掌画像から、複数の指領域画像をそれぞれ抽出する指領域抽出部と、この指領域抽出部により抽出された複数の指領域画像に基づいて、複数の指静脈パターンをそれぞれ検出する静脈パターン検出部と、この静脈パターン検出部により検出された複数の指静脈パターンと、予め登録されている指の登録静脈パターンとを照合する静脈パターン照合部と、この静脈パターン照合部における複数の指静脈パターンの個別の照合結果に基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果を得る認証部とを備えたものである。   The biometric authentication device of the present invention includes an imaging unit that acquires a palm image that is an image including at least a part of a palm of a biological body, and finger regions that respectively extract a plurality of finger region images from the palm image acquired by the imaging unit. An extraction unit, a vein pattern detection unit that detects a plurality of finger vein patterns based on the plurality of finger region images extracted by the finger region extraction unit, and a plurality of finger veins detected by the vein pattern detection unit By performing a comprehensive judgment based on a vein pattern matching unit that matches a pattern and a registered vein pattern of a finger registered in advance, and individual matching results of a plurality of finger vein patterns in the vein pattern matching unit And an authentication unit for obtaining a final personal authentication result.

本発明の電子機器は、1または複数の上記本発明の生体認証装置を備えたものである。   The electronic device of the present invention includes one or a plurality of the biometric authentication devices of the present invention.

本発明の生体認証方法は、生体の掌の少なくとも一部分を含む画像である掌画像を取得する撮像ステップと、この撮像ステップにおいて取得した掌画像から、複数の指領域画像をそれぞれ抽出する指領域抽出ステップと、この指領域抽出ステップにおいて抽出した複数の指領域画像に基づいて、複数の指静脈パターンをそれぞれ検出する静脈パターン検出ステップと、この静脈パターン検出ステップにおいて検出した複数の指静脈パターンと、指の登録静脈パターンとを照合する静脈パターン照合ステップと、この静脈パターン照合ステップにおける複数の指静脈パターンの個別の照合結果に基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果を得る認証ステップとを含むようにしたものである。   According to the biometric authentication method of the present invention, an imaging step for acquiring a palm image that is an image including at least a part of a palm of a biological body, and finger area extraction for extracting a plurality of finger area images from the palm image acquired in the imaging step, respectively. A vein pattern detection step for detecting a plurality of finger vein patterns based on the plurality of finger region images extracted in the finger region extraction step, and a plurality of finger vein patterns detected in the vein pattern detection step, The final personal authentication result is obtained by making a comprehensive judgment based on the vein pattern matching step for matching the registered vein pattern of the finger and the individual matching results of the plurality of finger vein patterns in this vein pattern matching step. And an authentication step to be obtained.

本発明の生体認証プログラムは、生体の掌の少なくとも一部分を含む画像である掌画像を取得する撮像ステップと、この撮像ステップにおいて取得した掌画像から、複数の指領域画像をそれぞれ抽出する指領域抽出ステップと、この指領域抽出ステップにおいて抽出した複数の指領域画像に基づいて、複数の指静脈パターンをそれぞれ検出する静脈パターン検出ステップと、この静脈パターン検出ステップにおいて検出した複数の指静脈パターンと、指の登録静脈パターンとを照合する静脈パターン照合ステップと、この静脈パターン照合ステップにおける複数の指静脈パターンの個別の照合結果に基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果を得る認証ステップとをコンピュータに実行させるようにしたものである。   The biometric authentication program according to the present invention includes an imaging step for acquiring a palm image that is an image including at least a part of a palm of a biological body, and finger area extraction for extracting a plurality of finger area images from the palm image acquired in the imaging step. A vein pattern detection step for detecting a plurality of finger vein patterns based on the plurality of finger region images extracted in the finger region extraction step, and a plurality of finger vein patterns detected in the vein pattern detection step, The final personal authentication result is obtained by making a comprehensive judgment based on the vein pattern matching step for matching the registered vein pattern of the finger and the individual matching results of the plurality of finger vein patterns in this vein pattern matching step. The authentication step to be obtained is executed by a computer.

本発明の生体認証装置、生体認証方法、生体認証プログラムおよび電子機器によれば、認証精度を向上させることが可能となる。   According to the biometric authentication device, the biometric authentication method, the biometric authentication program, and the electronic device of the present invention, it is possible to improve the authentication accuracy.

本発明の一実施の形態に係る生体認証装置の概略構成例を表すブロック図である。It is a block diagram showing the schematic structural example of the biometrics apparatus which concerns on one embodiment of this invention. 図1に示した掌形パターンの取得方法の一例を表す模式図である。It is a schematic diagram showing an example of the acquisition method of the palm pattern shown in FIG. 図1に示した掌形パターンの取得方法の他の例を表す模式図である。It is a schematic diagram showing the other example of the acquisition method of the palm pattern shown in FIG. 比較例に係る生体認証装置の概略構成を表すブロック図である。It is a block diagram showing schematic structure of the biometrics apparatus which concerns on a comparative example. 実施の形態に係る個人認証動作の一例を表す流れ図である。It is a flowchart showing an example of the personal authentication operation | movement which concerns on embodiment. 図4に示した個人認証動作の際に用いられる画像およびパターンの一例を表す模式図である。It is a schematic diagram showing an example of the image and pattern used in the case of the personal authentication operation | movement shown in FIG. 変形例に係る個人認証動作の一例を表す流れ図である。It is a flowchart showing an example of the personal authentication operation | movement which concerns on a modification. 生体認証装置の電子機器への適用例を表すブロック図である。It is a block diagram showing the example of application to the electronic device of a biometrics apparatus.

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
1.実施の形態(掌形パターンの照合結果も利用して個人認証を行う例)
2.変形例(複数の指静脈パターンの照合よりも前に掌形パターンの照合を行う例)
3.適用例(生体認証装置の電子機器への適用例)
4.その他の変形例
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The description will be given in the following order.
1. Embodiment (Example of personal authentication using the result of collation of a palm pattern)
2. Modified example (example of collating palm-shaped patterns before collating multiple finger vein patterns)
3. Application example (application example of biometric authentication device to electronic equipment)
4). Other variations

<1.実施の形態>
[構成]
図1は、本発明の一実施の形態に係る生体認証装置(生体認証装置1)の概略構成例をブロック図で表したものである。この生体認証装置1は、光源部10、撮像部11、指領域抽出部121、静脈パターン検出部122、静脈パターン状況判定部123、静脈パターン照合部124、掌形パターン取得部131、掌形パターン照合部134および認証部14を備えている。なお、本発明の一実施の形態に係る生体認証方法および生体認証プログラムはそれぞれ、本実施の形態の生体認証装置1において具現化されるため、以下併せて説明する。
<1. Embodiment>
[Constitution]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration example of a biometric authentication device (biometric authentication device 1) according to an embodiment of the present invention. The biometric authentication device 1 includes a light source unit 10, an imaging unit 11, a finger region extraction unit 121, a vein pattern detection unit 122, a vein pattern status determination unit 123, a vein pattern verification unit 124, a palm pattern acquisition unit 131, and a palm pattern. A collation unit 134 and an authentication unit 14 are provided. Note that the biometric authentication method and the biometric authentication program according to the embodiment of the present invention are each embodied in the biometric authentication device 1 of the present embodiment, and thus will be described together.

光源部10は、図1に示したように、認証対象となる生体(ユーザである人間)の掌pへ向けて、近赤外光Lirを発する光源(近赤外光源)である。このような近赤外光源は、例えば、発光ダイオード(LED:Light Emitting Diode)等を用いて構成されている。なお、近赤外光Lirの波長領域としては、例えば、近赤外領域(700nm〜1200nm程度の波長領域)を用いるのが望ましい。生体(掌p)の静脈中に含まれるヘモグロビンが近赤外光を吸収し易いという性質を利用することで、後述する静脈パターン検出部122において静脈パターンの画像を取得し易くするためである。   As shown in FIG. 1, the light source unit 10 is a light source (near infrared light source) that emits near infrared light Lir toward the palm p of a living body (human being a user) to be authenticated. Such a near-infrared light source is configured using, for example, a light emitting diode (LED). As the wavelength region of the near infrared light Lir, for example, it is desirable to use a near infrared region (a wavelength region of about 700 nm to 1200 nm). This is because it is easy to acquire a vein pattern image in the vein pattern detection unit 122 described later by utilizing the property that hemoglobin contained in the vein of the living body (palm p) easily absorbs near-infrared light.

撮像部11は、生体の掌p(手のひら)の少なくとも一部分を含む画像である掌画像Ipを取得するものである。つまり、この掌画像Ipは、掌p全体の画像だけでなく、掌pの一部分の画像(例えば、掌p全体から親指等の一部の指領域が抜けている画像)であってもよい。この例では、撮像部11は、光源部10から発せられる近赤外光Lirを利用して、掌画像Ipを取得するようになっている。このような撮像部11は、例えば、CCD(Charge Coupled Device;電荷結合素子)またはCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の撮像素子(イメージセンサ)を用いて構成されている。   The imaging unit 11 acquires a palm image Ip that is an image including at least a part of a palm p (palm) of a living body. That is, the palm image Ip may be not only an image of the entire palm p but also an image of a part of the palm p (for example, an image in which some finger areas such as a thumb are missing from the entire palm p). In this example, the imaging unit 11 uses the near infrared light Lir emitted from the light source unit 10 to acquire the palm image Ip. Such an imaging unit 11 is configured using, for example, an imaging element (image sensor) such as a charge coupled device (CCD) or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS).

指領域抽出部121は、例えば所定の画像処理を実行することにより、撮像部11により取得された掌画像Ipから、掌pにおける各指が位置する領域の画像に対応する、複数(この例では5つ)の指領域画像Ifをそれぞれ抽出するものである。この際、図1中の破線の矢印で示したように、指領域抽出部121は、例えば後述する掌形パターン取得部131において取得された掌形パターンPpsを参照(掌形パターンPpsに含まれる各指の位置情報を参照)して、掌画像Ipから各指領域画像Ifを抽出するようになっている。   The finger area extraction unit 121 executes a plurality of (in this example, corresponding to the image of the area where each finger is located in the palm p from the palm image Ip acquired by the imaging unit 11 by executing predetermined image processing, for example. 5) finger region images If are respectively extracted. At this time, as indicated by a dashed arrow in FIG. 1, the finger area extraction unit 121 refers to, for example, a palm pattern Pps acquired by a palm pattern acquisition unit 131 described later (included in the palm pattern Pps). Each finger region image If is extracted from the palm image Ip.

静脈パターン検出部122は、例えば所定の画像処理を実行することにより、指領域抽出部121により抽出された複数の指領域画像Ifに基づいて、複数(この例では5つ)の指静脈パターンPfv1をそれぞれ検出するものである。ここで、グレイスケール画像である指領域画像Ifから各指静脈パターンPfv1を抽出する画像処理の一例としては、以下のものが挙げられる。すなわち、まず、静脈パターン検出部122は、指領域画像Ifにおけるエッジ領域を強調する処理を行う。このときのエッジ強調手法としては、例えば、ガウシアンフィルタやラプラシアンフィルタ等の画像フィルタを用いる手法が挙げられる。次いで、静脈パターン検出部122は、メディアンフィルタ等の画像フィルタを用いて、エッジ強調処理後の画像におけるノイズを除去する処理を行い、その後、予め規定された閾値を用いて、ノイズ除去処理後の画像に対して2値化処理を行う。そして、静脈パターン検出部122は、2値化処理後の画像に対して、一般的な画像処理である細線化処理を行うことにより、最終的に各指静脈パターンPfv1を抽出することができる。   The vein pattern detection unit 122 performs a plurality of (five in this example) finger vein patterns Pfv1 based on the plurality of finger region images If extracted by the finger region extraction unit 121, for example, by executing predetermined image processing. Are respectively detected. Here, the following is mentioned as an example of the image process which extracts each finger vein pattern Pfv1 from the finger area | region image If which is a gray scale image. That is, first, the vein pattern detection unit 122 performs processing for enhancing the edge region in the finger region image If. Examples of the edge enhancement method at this time include a method using an image filter such as a Gaussian filter or a Laplacian filter. Next, the vein pattern detection unit 122 performs a process of removing noise in the image after the edge enhancement process using an image filter such as a median filter, and then uses a predetermined threshold to perform the process after the noise removal process. Binarization processing is performed on the image. The vein pattern detection unit 122 can finally extract each finger vein pattern Pfv1 by performing thinning processing, which is general image processing, on the binarized image.

静脈パターン状況判定部123は、静脈パターン検出部122において検出された複数の指静脈パターンPfv1におけるパターン状況(後述する優先度の分布状況等)をそれぞれ判定するものである。この例では、静脈パターン状況判定部123は、検出された複数の指静脈パターンPfv1のうち、指静脈認証に適すると予想される一部の指静脈パターンPfv1を自動的に選択する。より具体的には、この例では静脈パターン状況判定部123は、詳細は後述するが、複数の指静脈パターンPfv1のうちの優先度が相対的に大きい指静脈パターンPfv1を、自動的に選択するようになっている。なお、このようにして選択された一部の指静脈パターンPfv1は、指静脈パターンPfv2として出力される。   The vein pattern status determination unit 123 determines a pattern status (a priority distribution status described later) in the plurality of finger vein patterns Pfv1 detected by the vein pattern detection unit 122. In this example, the vein pattern status determination unit 123 automatically selects a part of the finger vein patterns Pfv1 that are expected to be suitable for finger vein authentication among the plurality of detected finger vein patterns Pfv1. More specifically, in this example, the vein pattern status determination unit 123 automatically selects a finger vein pattern Pfv1 having a relatively high priority among the plurality of finger vein patterns Pfv1, although details will be described later. It is like that. A part of the finger vein pattern Pfv1 selected in this way is output as a finger vein pattern Pfv2.

静脈パターン照合部124は、静脈パターン検出部122により検出されて静脈パターン状況判定部123により選択された複数の指静脈パターンPfv2と、予め登録されている、掌pにおける各指の登録静脈パターンPfv0とを、それぞれ照合するものである。具体的な照合方法としては、例えば以下のものが挙げられる。すなわち、静脈パターン照合部124は、例えば、各指静脈パターンPfv2と各登録静脈パターンPfv0との類似度をそれぞれ算出すると共に、算出された各指の類似度を予め規定された閾値と比較することにより、各指における照合結果を得る。このときの類似度の算出方法の一例としては、2つの画像(指静脈パターンPfv2および登録静脈パターンPfv0)における相互相関値を用いる方法が挙げられる。なお、このような類似度の算出時に、必要に応じて指の位置の補正処理を行うのが望ましい。ここで、上記したように、静脈パターン状況判定部123において一部の指静脈パターンPfv1が自動的に選択されていることから、静脈パターン照合部124では、複数の指静脈パターンPfv1のうちの優先度が相対的に大きい指静脈パターンPfv1を、静脈パターンPfv2として選択的に利用するようになっている。なお、このようにして照合された結果は、照合結果データCfvとして出力されるようになっている。   The vein pattern matching unit 124 includes a plurality of finger vein patterns Pfv2 detected by the vein pattern detection unit 122 and selected by the vein pattern status determination unit 123, and a registered vein pattern Pfv0 of each finger in the palm p registered in advance. Are collated with each other. Specific examples of the collation method include the following. That is, for example, the vein pattern matching unit 124 calculates the similarity between each finger vein pattern Pfv2 and each registered vein pattern Pfv0, and compares the calculated similarity of each finger with a predetermined threshold. Thus, a matching result for each finger is obtained. An example of a method for calculating the similarity at this time is a method using cross-correlation values in two images (finger vein pattern Pfv2 and registered vein pattern Pfv0). Note that it is desirable to perform finger position correction processing as necessary when calculating such similarity. Here, as described above, since some of the finger vein patterns Pfv1 are automatically selected by the vein pattern status determination unit 123, the vein pattern matching unit 124 has priority among the plurality of finger vein patterns Pfv1. The finger vein pattern Pfv1 having a relatively high degree is selectively used as the vein pattern Pfv2. The collation result is output as collation result data Cfv.

掌形パターン取得部131は、生体の掌pの形状パターン(掌形パターンPps)を取得するものである。この掌形パターンPpsの取得方法としては、例えば以下の2つの手法が挙げられる。   The palm pattern acquisition unit 131 acquires a shape pattern (palm pattern Pps) of the palm p of the living body. As a method for obtaining the palm pattern Pps, for example, the following two methods can be cited.

1つ目の手法は、例えば図2Aに模式的に示したように、例えば液晶パネル16上に配置されたタッチセンサ15を掌形パターン取得部131として用いるようにし、このタッチセンサ15における検出結果を利用して掌形パターンPpsを取得する、というものである。なお、タッチセンサ15としては、例えば静電容量式や光学式、接触式等の各種のタッチセンサを用いることが可能である。   In the first method, for example, as schematically illustrated in FIG. 2A, the touch sensor 15 disposed on the liquid crystal panel 16 is used as the palm pattern acquisition unit 131, for example, and the detection result of the touch sensor 15 is detected. Is used to acquire the palm pattern Pps. As the touch sensor 15, various touch sensors such as a capacitance type, an optical type, and a contact type can be used.

また、2つ目の手法は、例えば図2Bに模式的に示したように、撮像部11により取得された掌画像Ipに対する画像処理を利用して掌形パターンPpsを取得する、というものである。換言すると、この手法では、掌形パターン取得部131内の画像処理部131Aにおいて、掌画像Ipに対して画像処理を行うことにより、掌形パターンPpsを生成するようになっている。このような画像処理による掌形パターンPpsの抽出方法の一例としては、多色画像からなる掌画像Ipにおいて、肌色領域を検出する方法が挙げられる。また、他の例としては、近赤外光Lirを用いた撮像により得られた、グレイスケール画像からなる掌画像Ipにおいて、エッジ検出を行う方法が挙げられる。なお、エッジ検出の手法としては、例えば、一般的な画像処理手法であるラプラシアンフィルタを用いる手法が挙げられる。   The second method is to acquire the palm pattern Pps using image processing on the palm image Ip acquired by the imaging unit 11 as schematically shown in FIG. 2B, for example. . In other words, in this method, the image processing unit 131A in the palm pattern acquisition unit 131 performs image processing on the palm image Ip to generate a palm pattern Pps. As an example of a method for extracting the palm pattern Pps by such image processing, there is a method for detecting a skin color region in a palm image Ip composed of a multicolor image. Another example is a method of performing edge detection in a palm image Ip made of a gray scale image obtained by imaging using near infrared light Lir. An example of the edge detection technique is a technique using a Laplacian filter, which is a general image processing technique.

なお、図2A,図2Bに示した手法ではそれぞれ、例えば、液晶パネル16上において、掌pの載置領域を案内(指示)するためのガイド表示を行うようにしてもよい。このようにした場合、掌pの載置領域のずれ(置かれる度ごとでの位置ずれ)が抑えられ、認証精度の向上が図られる。   2A and 2B, for example, guide display for guiding (instructing) the placement area of the palm p may be performed on the liquid crystal panel 16, for example. In this case, the displacement of the placement area of the palm p (positional displacement every time it is placed) is suppressed, and the authentication accuracy is improved.

掌形パターン照合部134は、掌形パターン取得部131により取得された掌形パターンPpsと、予め登録されている掌pにおける登録掌形パターンPps0とを、照合するものである。なお、このようにして照合された結果は、照合結果データCpsとして出力されるようになっている。   The palm shape pattern collating unit 134 collates the palm shape pattern Pps acquired by the palm shape pattern acquiring unit 131 with the registered palm shape pattern Pps0 in the palm p registered in advance. The result collated in this way is output as collation result data Cps.

認証部14は、静脈パターン照合部124における複数の指静脈パターンPfv2の個別の照合結果(照合結果データCfv)に基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果としての認証結果データBoutを得て出力するものである。また、このとき認証部14は、これら複数の指静脈パターンPfv2における個々の優先度の大きさを考慮して、総合的な判断を行う。更に、特に本実施の形態では、認証部14は、掌形パターン照合部134における照合結果(照合結果データCps)も利用して、そのような総合的な判断を行うようになっている。すなわち、指静脈パターンPfv2の照合結果データCfvと、掌形パターンPpsの照合結果データCpsとの双方を考慮して(統合して)、総合的な判断を行う。なお、認証部14における総合的な判断の手法(個人認証手法)の詳細については、後述する。   The authentication unit 14 makes a comprehensive determination based on the individual matching results (matching result data Cfv) of the plurality of finger vein patterns Pfv2 in the vein pattern matching unit 124, whereby the authentication result as the final personal authentication result Data Bout is obtained and output. At this time, the authentication unit 14 makes a comprehensive determination in consideration of the individual priority levels in the plurality of finger vein patterns Pfv2. Further, particularly in the present embodiment, the authentication unit 14 makes such a comprehensive determination using the collation result (collation result data Cps) in the palm pattern matching unit 134. That is, comprehensive judgment is performed in consideration (integrated) of both the matching result data Cfv of the finger vein pattern Pfv2 and the matching result data Cps of the palm pattern Pps. The details of the comprehensive judgment method (personal authentication method) in the authentication unit 14 will be described later.

なお、上記した指領域抽出部121、静脈パターン検出部122、静脈パターン状況判定部123、静脈パターン照合部124、掌形パターン取得部131の少なくとも一部、掌形パターン照合部134および認証部14はそれぞれ、例えばマイクロコンピュータを用いて構成されている。   It should be noted that at least a part of the above-described finger region extraction unit 121, vein pattern detection unit 122, vein pattern status determination unit 123, vein pattern verification unit 124, palm pattern acquisition unit 131, palm pattern pattern verification unit 134, and authentication unit 14 Each is configured using, for example, a microcomputer.

[作用・効果]
(A.基本動作)
この生体認証装置1では、認証対象である生体の掌pが近傍に置かれると、撮像部11が、この掌pの少なくとも一部分を含む画像である掌画像Ipを取得する。そして、この掌画像Ipに基づいて、後述する照合処理(予め登録されている登録パターンとの照合処理)が行われ、その照合結果に基づいて個人認証が行われる。
[Action / Effect]
(A. Basic operation)
In this biometric authentication device 1, when the palm p of a living body to be authenticated is placed in the vicinity, the imaging unit 11 acquires a palm image Ip that is an image including at least a part of the palm p. Then, based on the palm image Ip, a collation process (collation process with a registered pattern registered in advance) is performed, and personal authentication is performed based on the collation result.

具体的には、登録パターンと一致する旨の照合結果が得られた場合、この生体認証装置1から、個人認証が成功した旨の認証結果データBoutが出力される。一方、登録パターンと一致しない旨の照合結果が得られた場合、生体認証装置1から、個人認証が失敗した旨の認証結果データBoutが出力される。   Specifically, when a collation result indicating that it matches the registered pattern is obtained, the biometric authentication device 1 outputs authentication result data Bout indicating that the personal authentication is successful. On the other hand, when a collation result indicating that it does not match the registered pattern is obtained, the biometric authentication device 1 outputs authentication result data Bout indicating that personal authentication has failed.

(B.詳細な個人認証動作)
次いで、生体認証装置1における個人認証動作の詳細について、比較例(指静脈パターンを利用した一般的な生体認証装置)と比較しつつ説明する。
(B. Detailed personal authentication operation)
Next, details of the personal authentication operation in the biometric authentication device 1 will be described in comparison with a comparative example (a general biometric authentication device using a finger vein pattern).

(比較例)
図3は、比較例に係る生体認証装置(生体認証装置100)の概略構成をブロック図で表したものである。この比較例の生体認証装置100は、光源部10、撮像部101、静脈パターン検出部122、静脈パターン照合部124および認証部104を備えている。
(Comparative example)
FIG. 3 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a biometric authentication device (biometric authentication device 100) according to a comparative example. The biometric authentication device 100 of this comparative example includes a light source unit 10, an imaging unit 101, a vein pattern detection unit 122, a vein pattern matching unit 124, and an authentication unit 104.

撮像部101は、光源部10から発せられる近赤外光Lirを利用して、生体の指fの画像(指領域画像If)を取得するものである。静脈パターン検出部122は、所定の画像処理を実行することにより、この指領域画像Ifに基づいて指静脈パターンPfvを検出するものである。静脈パターン照合部124は、この指静脈パターンPfvと、予め登録されている指の登録静脈パターンPfv0とを照合するものである。認証部104は、静脈パターン照合部124における指静脈パターンPfvの照合結果(照合結果データCfv)に基づいて、個人認証結果としての認証結果データBoutを得て出力するものである。   The imaging unit 101 uses the near infrared light Lir emitted from the light source unit 10 to acquire an image of the biological finger f (finger region image If). The vein pattern detection unit 122 detects a finger vein pattern Pfv based on the finger region image If by executing predetermined image processing. The vein pattern collating unit 124 collates this finger vein pattern Pfv with a registered vein pattern Pfv0 of a finger registered in advance. The authentication unit 104 obtains and outputs authentication result data Bout as a personal authentication result based on the matching result (matching result data Cfv) of the finger vein pattern Pfv in the vein pattern matching unit 124.

このような生体認証装置100では、指静脈情報(指静脈パターンPfv)を取得するために、認証対象である生体の指fを所定の位置に置く必要がある。ところが、この指fを置く際にずれ(指fの載置領域の位置ずれや、指f自体が回転することによる角度ずれ等)が生じ易く、認証精度の低下をもたらしてしまうことになる。   In such a biometric authentication device 100, in order to acquire finger vein information (finger vein pattern Pfv), it is necessary to place a biometric finger f to be authenticated at a predetermined position. However, when the finger f is placed, misalignment (position misalignment of the placement area of the finger f, angular misalignment due to the rotation of the finger f itself, etc.) is likely to occur, resulting in a decrease in authentication accuracy.

また、指fを正しい位置に置くということは個人認証のための特別な動作を要することであるため、例えば高齢者等にとって指fを正しく置くことは簡単ではなく、利便性にも劣ることになる。   In addition, placing the finger f in the correct position requires a special operation for personal authentication. For example, it is not easy for an elderly person or the like to place the finger f correctly, and the convenience is inferior. Become.

(本実施の形態)
そこで本実施の形態の生体認証装置1では、撮像部11により取得された掌画像Ipから複数の指領域画像Ifをそれぞれ抽出すると共に、これら複数の指領域画像Ifに基づいて複数の指静脈パターンPfv1をそれぞれ検出し、これら複数の指静脈パターンPfv1に基づいて個人認証を行う。
(This embodiment)
Therefore, in the biometric authentication device 1 of the present embodiment, a plurality of finger region images If are respectively extracted from the palm image Ip acquired by the imaging unit 11, and a plurality of finger vein patterns are based on the plurality of finger region images If. Pfv1 is detected, and personal authentication is performed based on the plurality of finger vein patterns Pfv1.

ここで、掌pを置くときには指fを置くときと比べ、原理的に配置の自由度が低くなる(置いたときの指の回転や角度ずれ等が生じにくくなる)ため、本実施の形態では上記比較例と比べて認証精度が向上する。また、掌pの位置ずれは指fの位置ずれよりも検出し易いことから、この点でも本実施の形態では、上記比較例と比べて認証精度が向上すると言える。更に、配置の自由度が低くなるということは、言い換えると、正しい位置に置かなければならないというユーザの負担も低減されることから、本実施の形態では上記比較例と比べて利便性も向上する。   Here, when the palm p is placed, the degree of freedom of arrangement becomes lower in principle compared to when the finger f is placed (the finger is not easily rotated or angularly displaced when placed). Compared with the comparative example, the authentication accuracy is improved. Further, since the positional deviation of the palm p is easier to detect than the positional deviation of the finger f, it can be said that the authentication accuracy is improved in this embodiment as compared with the comparative example. Furthermore, since the degree of freedom in arrangement becomes low, in other words, the burden on the user that it must be placed in the correct position is reduced, so that the present embodiment also improves convenience compared to the comparative example. .

加えて、本実施の形態の生体認証装置1では、認証部14において、静脈パターン照合部124における複数の指静脈パターンPfv2の個別の照合結果に基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果としての認証結果データBoutを取得する。これにより、例えば単なる指の本数等(照合が成功した指の本数等)を基に個人認証結果を得る場合と比べ、更なる認証精度の向上が図られる。具体的には、単なる指の本数等を基に個人認証結果を得る場合、本実施の形態と比べ、例えば以下の理由により認証精度が劣ることになる。
・指静脈認証では、指によって認証し易さに違いがあるにも関わらず、その点が考慮されずに、単純な多数決によって個人認証結果を算出している。
・検出される指静脈パターンは、掌の形状(例えば手の開き方の違い)によって異なるが、その点が考慮されていない。
In addition, in the biometric authentication device 1 of the present embodiment, the authentication unit 14 makes a final determination by making a comprehensive determination based on the individual verification results of the plurality of finger vein patterns Pfv2 in the vein pattern verification unit 124. Authentication result data Bout as a result of personal authentication is acquired. Thereby, for example, compared with the case where a personal authentication result is obtained based on, for example, the number of simple fingers (the number of fingers that have been successfully verified), the authentication accuracy can be further improved. Specifically, when the personal authentication result is obtained based on the number of fingers, etc., the authentication accuracy is inferior to the present embodiment for the following reasons, for example.
-In finger vein authentication, despite the difference in ease of authentication by finger, the personal authentication result is calculated by a simple majority without considering that point.
The detected finger vein pattern varies depending on the shape of the palm (for example, how the hand opens), but this point is not taken into consideration.

ここで、図4は、本実施の形態に係る個人認証動作の一例を流れ図で表したものである。また、図5(A)〜(E)は、図4に示した個人認証動作の際に用いられる画像およびパターンの一例を模式的に表したものである。   FIG. 4 is a flowchart showing an example of the personal authentication operation according to the present embodiment. 5A to 5E schematically show examples of images and patterns used in the personal authentication operation shown in FIG.

この個人認証動作では、まず、撮像部11が、光源部10から発せられる近赤外光Lirを利用して、生体(ユーザ)の掌pの少なくとも一部分を含む画像である掌画像Ipを取得する(図4のステップS11:図5(A)参照)。次いで、掌形パターン取得部131が、例えば前述した図2Aまたは図2Bに示した手法を用いて、この生体の掌pの形状パターン(掌形パターンPps)を取得する(ステップS12:図5(E)参照)。この際に、例えば掌形パターンPpsが傾いた(回転した)画像である場合には、掌形パターン所得部131において、そのような掌形パターンPpsの傾きを自動的に補正する処理を行うのが望ましい。   In this personal authentication operation, first, the imaging unit 11 uses the near infrared light Lir emitted from the light source unit 10 to acquire a palm image Ip that is an image including at least a part of the palm p of the living body (user). (See step S11 in FIG. 4: FIG. 5A). Next, the palm pattern acquisition unit 131 acquires the shape pattern (palm pattern Pps) of the palm p of the living body using, for example, the method shown in FIG. 2A or 2B described above (step S12: FIG. 5 ( E)). At this time, for example, if the palm pattern Pps is a tilted (rotated) image, the palm pattern pattern income unit 131 automatically corrects the tilt of the palm pattern Pps. Is desirable.

続いて、指領域抽出部121が、例えば所定の画像処理を実行することにより、ステップS11において取得された掌画像Ipから、複数(この例では5つ)の指領域画像Ifをそれぞれ抽出する(ステップS13:図5(B)参照)。この際、図1および図5中の破線の矢印で示したように、指領域抽出部121は、例えばステップS12において取得された掌形パターンPpsを参照(掌形パターンPpsに含まれる各指の位置情報を参照)して、掌画像Ipから各指領域画像Ifを抽出するのが望ましい。掌形パターンPpsを利用しないと、指領域画像Ifの抽出が困難になってしまうからである。   Subsequently, the finger area extraction unit 121 extracts a plurality (five in this example) of finger area images If from the palm image Ip acquired in step S11, for example, by executing predetermined image processing ( Step S13: See FIG. 5B). At this time, as indicated by broken arrows in FIGS. 1 and 5, the finger region extraction unit 121 refers to, for example, the palm pattern Pps acquired in step S12 (for each finger included in the palm pattern Pps). It is desirable to extract each finger region image If from the palm image Ip. This is because it is difficult to extract the finger region image If without using the palm pattern Pps.

次に、静脈パターン検出部122が、例えば所定の画像処理を実行することにより、ステップS13において抽出された複数の指領域画像Ifに基づいて、複数(この例では5つ)の指静脈パターンPfv1をそれぞれ検出する(ステップS14:図5(C)参照)。   Next, the vein pattern detection unit 122 executes, for example, predetermined image processing, and based on the plurality of finger region images If extracted in step S13, a plurality (five in this example) of finger vein patterns Pfv1 (Step S14: see FIG. 5C).

続いて、静脈パターン状況判定部123が、優先度(指静脈認証への適切度)を考慮して、ステップS14において検出された複数の指静脈パターンPfv1のうちの一部(この例では2つ)の指静脈パターンPfv1を、指静脈パターンPfv2として選択する(ステップS15:図5(D)参照)。ここで、図5(D)中に模式的に示したように、情報量(データ量)が相対的に大きい指静脈パターンPfv1は、優先度が相対的に大きくなるように設定される一方、情報量が相対的に小さい指静脈パターンPfv1は、優先度が相対的に小さくなるように設定される。そして、図5(D)中に模式的に示したように、静脈パターン状況判定部123は、複数の指静脈パターンPfv1のうちの優先度が相対的に大きい指静脈パターンPfv1を、指静脈パターンPfv2として選択(採用)する。   Subsequently, the vein pattern status determination unit 123 considers the priority (appropriateness for finger vein authentication), and selects a part (two in this example) of the plurality of finger vein patterns Pfv1 detected in step S14. ) Finger vein pattern Pfv1 is selected as the finger vein pattern Pfv2 (step S15: see FIG. 5D). Here, as schematically shown in FIG. 5D, the finger vein pattern Pfv1 having a relatively large information amount (data amount) is set to have a relatively high priority, The finger vein pattern Pfv1 having a relatively small information amount is set so that the priority is relatively small. Then, as schematically shown in FIG. 5D, the vein pattern status determination unit 123 converts the finger vein pattern Pfv1 having a relatively high priority among the finger vein patterns Pfv1 to the finger vein pattern. Select (adopt) as Pfv2.

次に、静脈パターン照合部124が、ステップS15において選択された各指静脈パターンPfv2と、予め登録されている指の登録静脈パターンPfv0とを、それぞれ照合する(ステップS16)。このとき、ステップS15において一部の指静脈パターンPfv1が自動的に選択されていることから、静脈パターン照合部124では、優先度が相対的に大きい指静脈パターンPfv1を選択的に利用し、登録静脈パターンPfv0との照合を行うこととなる。   Next, the vein pattern collating unit 124 collates each finger vein pattern Pfv2 selected in step S15 with the registered vein pattern Pfv0 of the finger registered in advance (step S16). At this time, since some finger vein patterns Pfv1 are automatically selected in step S15, the vein pattern matching unit 124 selectively uses and registers the finger vein pattern Pfv1 having a relatively high priority. Collation with the vein pattern Pfv0 is performed.

次いで、掌形パターン照合部134が、ステップS12において取得された掌形パターンPpsと、予め登録されている登録掌形パターンPps0とを、照合する(ステップS17)。   Next, the palm pattern matching unit 134 collates the palm pattern Pps acquired in step S12 with the registered palm pattern Pps0 registered in advance (step S17).

そして、認証部14が、ステップS16での複数の指静脈パターンPfv2の個別の照合結果(照合結果データCfv)と、ステップS17での掌形パターンPpsの照合結果(照合結果データCps)とに基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果(認証結果データBout)を得て出力する(ステップS18)。このようにして、指静脈パターンPfv2の照合結果データCfvと、掌形パターンPpsの照合結果データCpsとの双方を考慮して総合的な判断を行う(指静脈認証と掌形認証とを併用する)ことにより、認証精度の更なる向上が図られる。   Then, the authentication unit 14 is based on the individual matching result (matching result data Cfv) of the plurality of finger vein patterns Pfv2 in step S16 and the matching result (matching result data Cps) of the palm pattern Pps in step S17. By making a comprehensive determination, a final personal authentication result (authentication result data Bout) is obtained and output (step S18). In this way, a comprehensive determination is made in consideration of both the matching result data Cfv of the finger vein pattern Pfv2 and the matching result data Cps of the palm pattern Pps (finger vein authentication and palm shape authentication are used in combination. ), The authentication accuracy can be further improved.

また、このとき認証部14は、複数の指静脈パターンPfv2における個々の優先度の大きさを考慮して、総合的な判断を行う。具体的には、ステップS15において選択された、優先度が相対的に大きい指静脈パターン(静脈パターンPfv2)における照合結果(照合結果データCfv)に基づいて、そのような総合的な判断を行う(前述の図5(D)参照)。これにより、指静脈認証に適切な指での静脈パターンの照合結果を選択的に利用して個人認証を行うことになるため、この点でも認証精度の更なる向上が図られる。   Further, at this time, the authentication unit 14 performs a comprehensive determination in consideration of individual priority levels in the plurality of finger vein patterns Pfv2. Specifically, such a comprehensive determination is made based on the collation result (collation result data Cfv) in the finger vein pattern (vein pattern Pfv2) having a relatively high priority selected in step S15 ( (See FIG. 5D above). As a result, personal authentication is performed by selectively using a vein pattern matching result with a finger suitable for finger vein authentication, and in this respect, the authentication accuracy can be further improved.

以上により、図4に示した一連の個人認証動作が終了となる。   Thus, the series of personal authentication operations shown in FIG. 4 is completed.

以上のように本実施の形態では、掌画像Ipから複数の指領域画像Ifをそれぞれ抽出すると共に、これら複数の指領域画像Ifに基づいて複数の指静脈パターンPfv1をそれぞれ検出し、これら複数の指静脈パターンPfv1に基づいて個人認証を行うようにしたので、認証対象の配置の自由度を低減することができる。よって、認証精度を向上させることが可能になると共に、利便性を向上させることも可能となる。   As described above, in the present embodiment, a plurality of finger region images If are respectively extracted from the palm image Ip, and a plurality of finger vein patterns Pfv1 are detected based on the plurality of finger region images If, respectively. Since personal authentication is performed based on the finger vein pattern Pfv1, the degree of freedom of arrangement of authentication targets can be reduced. Therefore, it is possible to improve authentication accuracy and improve convenience.

また、複数の指静脈パターンPfv2の個別の照合結果に基づいて総合的な判断を行うことによって、最終的な個人認証結果としての認証結果データBoutを取得するようにしたので、更なる認証精度の向上を図ることが可能となる。   In addition, since the authentication result data Bout as the final personal authentication result is obtained by making a comprehensive judgment based on the individual matching results of the plurality of finger vein patterns Pfv2, further authentication accuracy can be improved. It is possible to improve.

(総合的な判断手法の一例)
ここで、このような認証部14における総合的な判断手法(個人認証手法)の一例について、具体的に説明する。
(Example of comprehensive judgment method)
Here, an example of the comprehensive determination method (personal authentication method) in the authentication unit 14 will be specifically described.

すなわち、まず、この例では、各指における指静脈パターンPfv1,Pfv2がそれぞれ2値化画像であり、静脈が存在している画素には「1」の値が、静脈が存在していない画素には「0」の値が割り当てられているものとする。また、一般的には、静脈が数多く存在している画像(静脈が占める比率が高い画像)では情報量が多くなり、個人認証に適していると言える。そこで、この例では以下詳述するように、各指静脈パターンPfv1,Pfv2に対応する画像中における静脈比率(画像中における「1」の値の画素の割合)を、前述した「優先度」の一例として用いて考慮することで、認証部14において総合的な判断を行うようにしている。   That is, in this example, first, finger vein patterns Pfv1 and Pfv2 for each finger are binarized images, and a value of “1” is set to a pixel in which a vein exists, and a pixel in which no vein exists. Is assigned a value of “0”. In general, an image with many veins (an image with a high ratio of veins) has a large amount of information, which is suitable for personal authentication. Therefore, as described in detail below, in this example, the vein ratio (ratio of pixels having a value of “1” in the image) corresponding to each finger vein pattern Pfv1, Pfv2 is set to the above-mentioned “priority”. By using and considering as an example, the authentication unit 14 makes a comprehensive determination.

ここで、以下の表1は、5本の各指(親指、人差指、中指、薬指、小指)の指静脈パターンPfv1,Pfv2における、類似度および静脈比率の値の一例を示したものである。なお、この類似度とは、前述したように、各指静脈パターンPfv2と各登録静脈パターンPfv0との類似度のことを意味しており、静脈パターン照合部124において算出されるパラメータである。また、この静脈パターン照合部124において照合を行う際の、類似度に対する閾値(前述)としては、この例では、800という値を用いるものとする。また、静脈比率は、この例では、静脈パターン状況判定部123において算出されるものとする。   Here, Table 1 below shows an example of similarity and vein ratio values in the finger vein patterns Pfv1 and Pfv2 of five fingers (thumb, index finger, middle finger, ring finger, and little finger). Note that the similarity means the similarity between each finger vein pattern Pfv2 and each registered vein pattern Pfv0 as described above, and is a parameter calculated by the vein pattern matching unit 124. In addition, in this example, a value of 800 is used as the threshold value for similarity (described above) when the vein pattern matching unit 124 performs matching. In this example, the vein ratio is calculated by the vein pattern status determination unit 123.

Figure 2015225354
Figure 2015225354

ここで、各指における類似度と閾値との大小を比較すると、親指,人差指については類似度が閾値(=800)よりも大きく(類似度が相対的に大きく)、中指,薬指,小指については類似度が閾値よりも小さくなっている(類似度が相対的に小さい)。したがって、例えば前述したように、単に照合が成功した指の本数を基に個人認証結果を得る場合には、親指,人差指の2本が照合成功(本人であるとの判定)、中指,薬指,小指の3本が照合失敗(他人であるとの判定)であることから、最終的には個人認証失敗という認証結果となってしまう。また、例えば各指における類似度の平均値(この例では、平均値=780)と閾値(=800)との大小を比較した場合も、この平均値は閾値よりも小さいことから、照合失敗(個人認証失敗)という結果になってしまうことになる。   Here, comparing the degree of similarity between each finger and the threshold, the thumb and index finger have a similarity greater than the threshold (= 800) (similarity is relatively large), and the middle finger, ring finger, and little finger The similarity is smaller than the threshold (similarity is relatively small). Therefore, for example, as described above, when obtaining a personal authentication result based on the number of fingers that have been successfully collated, two of the thumb and forefinger are successfully collated (determined as the person), the middle finger, the ring finger, Since three of the little fingers are unsuccessful in collation (determining that they are others), the authentication result is that personal authentication has failed. Further, for example, when comparing the average value of similarity between each finger (in this example, average value = 780) and a threshold value (= 800), since this average value is smaller than the threshold value, matching failure ( It will result in (personal authentication failure).

これに対して、本実施の形態におけるこの例では、静脈パターン状況判定部123は、静脈比率(優先度)が相対的に大きい(0.05以上の値)指を選択的に用いる(採用する)ようにする。一方で、逆に静脈比率が相対的に小さい(0.05未満の値)指については、静脈認証に適しないと判断し、用いないようにしている。つまり、この例では、親指,人差指,小指の3本の指のみが、照合対象となる。したがって、例えば、これら3本の指における類似度の平均値(この例では、平均値=1000)と閾値(=800)との大小を比較した場合、この平均値は閾値よりも大きくなることから、照合成功(個人認証成功)という結果が得られることになる。このように本実施の形態では、各指に対応する個々の優先度(情報量)の大きさを考慮して(優先度の大きい指を選択的に用いて)、総合的な判断を行うことで、前述したように、認証精度を向上させることが可能となる。   On the other hand, in this example in the present embodiment, the vein pattern status determination unit 123 selectively uses (adopts) a finger having a relatively high vein ratio (priority) (value of 0.05 or more). ) On the other hand, a finger with a relatively small vein ratio (value less than 0.05) is determined not to be suitable for vein authentication and is not used. That is, in this example, only three fingers, that is, the thumb, the index finger, and the little finger are to be verified. Therefore, for example, when comparing the average value of similarity between these three fingers (in this example, average value = 1000) and a threshold value (= 800), this average value is larger than the threshold value. As a result, a result of successful verification (successful personal authentication) is obtained. As described above, in the present embodiment, comprehensive judgment is performed in consideration of the magnitude of individual priority (information amount) corresponding to each finger (selectively using a finger having a high priority). Thus, as described above, it is possible to improve the authentication accuracy.

なお、この例では、静脈比率(優先度)が相対的に小さい指については、照合の際に全く利用しない場合について説明したが、これには限られず、例えば、各指の静脈比率の大きさに応じた重み付けを行う手法も考えられる。すなわち、例えば、静脈比率の値が最も大きい指(この例では親指)における重みを100に設定すると共に、その他の指については、例えば以下のように、それらの静脈比率の値に応じて重みが小さくなるように設定したうえで、5本全ての指を照合の際に利用するようにしてもよい。
・人差指における重み …… 100×(0.07/0.08)=87.5
・中指における重み …… 100×(0.03/0.08)=37.5
In this example, a case where a finger having a relatively small vein ratio (priority) is not used at the time of collation has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, the size of the vein ratio of each finger A method of performing weighting according to the above is also conceivable. That is, for example, the weight of the finger having the largest vein ratio value (thumb in this example) is set to 100, and the other fingers are weighted according to the value of the vein ratio as follows, for example. You may make it utilize in the case of collation, after setting so that it may become small.
・ Weight on index finger: 100 × (0.07 / 0.08) = 87.5
・ Weight at middle finger: 100 × (0.03 / 0.08) = 37.5

また、この例では、各指静脈パターンPfv1,Pfv2に対応する画像中における静脈比率を、優先度の一例として用いる場合について説明したが、これには限られず、例えば、各登録静脈パターンPfv0に対応する画像中における静脈比率を、優先度の一例として用いるようにしてもよい。更に、静脈比率以外の他のパラメータ(例えば、各指領域画像If中における最大輝度値と最小輝度値との差分値等の、元画像の特性に相当するパラメータなど)を用いるようにしてもよい。   Further, in this example, the case has been described where the vein ratio in the image corresponding to each finger vein pattern Pfv1, Pfv2 is used as an example of priority. However, the present invention is not limited to this, and for example, corresponds to each registered vein pattern Pfv0. The vein ratio in the image to be used may be used as an example of priority. Further, parameters other than the vein ratio (for example, parameters corresponding to the characteristics of the original image such as a difference value between the maximum luminance value and the minimum luminance value in each finger region image If) may be used. .

<2.変形例>
続いて、上記実施の形態の変形例について説明する。なお、実施の形態における構成要素と同一のものには同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
<2. Modification>
Then, the modification of the said embodiment is demonstrated. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the same thing as the component in embodiment, and description is abbreviate | omitted suitably.

図6は、変形例に係る個人認証動作の一例を流れ図で表したものである。本変形例の個人認証動作は、図4に示した実施の形態に係る個人認証動作において、ステップS12とステップS13との間に、ステップS17および以下説明するステップS21を含むようにすると共に、ステップS18の代わりに以下説明するステップS22を含むようにしたものに対応しており、他の動作(ステップ)は同様となっている。   FIG. 6 is a flowchart showing an example of the personal authentication operation according to the modification. The personal authentication operation of the present modification includes step S17 and step S21 described below between step S12 and step S13 in the personal authentication operation according to the embodiment shown in FIG. This corresponds to a process including step S22 described below instead of S18, and other operations (steps) are the same.

具体的には、まず、本変形例では、ステップS12において掌形パターンPpsを取得した直後に、掌形パターン照合部134が、この掌形パターンPpsと予め登録されている登録掌形パターンPps0とを、照合する(図6のステップS17)。つまり、本変形例では実施の形態とは異なり、掌形パターン照合部134による掌形パターンPpsの照合(ステップS17)が行われた後に、静脈パターン照合部124による指静脈パターンPfv2の照合(ステップS16)が行われるようになっている。   Specifically, first, in the present modification, immediately after acquiring the palm pattern Pps in step S12, the palm pattern matching unit 134 determines that the palm pattern Pps and the previously registered palm pattern Pps0 are registered. Are collated (step S17 in FIG. 6). That is, in the present modification, unlike the embodiment, after the palm pattern Pps is collated by the palm pattern collating unit 134 (step S17), the finger vein pattern Pfv2 is collated by the vein pattern collating unit 124 (step S17). S16) is performed.

ここで認証部14は、このステップS17でのパターン間(掌形パターンPpsと登録掌形パターンPps0との間)の相違度Dpsを求め、この相違度Dpsが所定の閾値Dth未満(Dps<Dth)であるのか否かを判定する(ステップS21)。言い換えると、このステップS21では、前述した認証部14における総合的な判断の際の、予備判断が行われる。   Here, the authentication unit 14 obtains a difference Dps between the patterns (between the palm pattern Pps and the registered palm pattern Pps0) in Step S17, and this difference Dps is less than a predetermined threshold Dth (Dps <Dth). ) Is determined (step S21). In other words, in this step S21, a preliminary determination is made in the comprehensive determination in the authentication unit 14 described above.

ここで、相違度Dpsが閾値Dth未満(Dps<Dth)であるとの判定(予備判断)がなされた場合(ステップS21:Y)には、相違度Dpsが相対的に小さいことから、この掌形パターンPpsを基にした指静脈認証等の精度に問題が生じにくいということが分かる。これは、指静脈情報登録時と認証時とでの指の位置の差が相対的に小さく、指の位置の違いによる指静脈情報の差異も相対的に小さいと考えられるからである。したがって、この場合、その後のステップS13〜S16,S22(静脈パターン照合部124における照合、およびその照合結果データCfvを利用した総合的な判断(後述する本判断)等)へと移行する。   Here, when it is determined (preliminary determination) that the difference degree Dps is less than the threshold value Dth (Dps <Dth) (step S21: Y), the difference degree Dps is relatively small. It can be seen that it is difficult to cause a problem in the accuracy of finger vein authentication based on the shape pattern Pps. This is because the difference in finger position between finger vein information registration and authentication is relatively small, and the difference in finger vein information due to the difference in finger position is considered to be relatively small. Therefore, in this case, the process proceeds to subsequent steps S13 to S16, S22 (collation in the vein pattern collation unit 124 and comprehensive judgment using the collation result data Cfv (this judgment to be described later)).

一方で、逆に、相違度Dpsが閾値Dth以上(Dps≧Dth)であるとの判定(予備判断)がなされた場合(ステップS21:N)には、相違度Dpsが相対的に大きいことから、この掌形パターンPpsを基にした指静脈認証等の精度に問題が生じ易いということが分かる。これは、逆に、指静脈情報登録時と認証時とでの指の位置の差が相対的に大きく、指の位置の違いによる指静脈情報の差異も相対的に大きいと考えられるからである。したがって、この場合、その後のステップS13〜S16,S22へと移行せずに、例えば最初のステップS11へと戻るようにする。これにより、ユーザに対して掌画像Ip等の再取得(相違度Dpsが相対的に小さくなる適切な掌画像Ips等の取得)が促されるため、認証精度および利便性の更なる向上に寄与することになる。   On the other hand, if it is determined (preliminary determination) that the dissimilarity Dps is greater than or equal to the threshold Dth (Dps ≧ Dth) (step S21: N), the dissimilarity Dps is relatively large. It can be seen that problems are likely to occur in the accuracy of finger vein authentication based on the palm pattern Pps. This is because the difference in finger position between finger vein information registration and authentication is relatively large, and the difference in finger vein information due to the difference in finger position is also considered to be relatively large. . Accordingly, in this case, for example, the process returns to the first step S11 without shifting to the subsequent steps S13 to S16, S22. This prompts the user to reacquire the palm image Ip and the like (acquisition of an appropriate palm image Ips and the like having a relatively small difference Dps), which contributes to further improvement in authentication accuracy and convenience. It will be.

そして本変形例では、前述したステップS16の後に、認証部14が、このステップS16での複数の指静脈パターンPfv2の個別の照合結果(照合結果データCfv)に基づいて総合的な判断(本判断)を行うことにより、最終的な個人認証結果(認証結果データBout)を得て出力する(ステップS22)。なお、これで図6に示した一連の個人認証動作が終了となる。   In this modification, after step S16 described above, the authentication unit 14 performs comprehensive determination (main determination) based on the individual matching results (matching result data Cfv) of the plurality of finger vein patterns Pfv2 in step S16. ) To obtain and output a final personal authentication result (authentication result data Bout) (step S22). This completes the series of personal authentication operations shown in FIG.

このように、本変形例では実施の形態とは異なり、認証部14は、個人認証における総合的な判断を行う際に、掌形パターン照合部134における照合結果データCpsを利用して上記した予備判断を行う(ステップS21)と共に、静脈パターン照合部124における複数の指静脈パターンPfv2の個別の照合結果データCfvを利用して、本判断を行う。つまり、認証部14では、照合結果データCpsを事前の予備判断に利用すると共に個別の照合結果データCfvを最終的な本判断に利用するという、2段階構成の総合的判断を行うようになっている。   As described above, in this modification, unlike the embodiment, the authentication unit 14 uses the verification result data Cps in the palm pattern verification unit 134 when making a comprehensive determination in personal authentication. In addition to making the determination (step S21), this determination is performed using the individual matching result data Cfv of the plurality of finger vein patterns Pfv2 in the vein pattern matching unit 124. That is, the authentication unit 14 makes a comprehensive determination of a two-stage configuration in which the verification result data Cps is used for preliminary preliminary determination and the individual verification result data Cfv is used for final final determination. Yes.

これにより本変形例では、掌pの置かれ方によらず、常に指静脈パターンの検出や照合の処理等を行う必要がなくなり、予備判断において指静脈認証等の精度に問題が生じにくいとの判断がなされた場合にのみ、そのような指静脈パターンの検出や照合の処理等を行うことになる。したがって、本変形例では特に、認証精度の更なる向上を図ることが可能になると共に、マイクロコンピュータ等における処理負担を軽減し、消費電力を低減することも可能となる。また、利用者が指静脈認証結果を待たずに掌pを置き直すことができるため、利便性の更なる改善を図ることも可能となる。   As a result, in this modified example, it is no longer necessary to always perform finger vein pattern detection and verification processing, regardless of how the palm p is placed, and it is unlikely that problems such as finger vein authentication will occur in preliminary judgment. Only when the determination is made, such finger vein pattern detection and verification processing are performed. Therefore, in this modification, in particular, it is possible to further improve the authentication accuracy, reduce the processing load on the microcomputer or the like, and reduce the power consumption. Further, since the user can replace the palm p without waiting for the finger vein authentication result, it is possible to further improve convenience.

<3.適用例>
続いて、上記実施の形態および変形例に係る生体認証装置の適用例(電子機器への適用例)について説明する。
<3. Application example>
Next, an application example (application example to an electronic device) of the biometric authentication device according to the above-described embodiment and modification will be described.

図7は、適用例に係る電子機器(電子機器2)の構成例をブロック図で表わしたものである。この電子機器2は、上記実施の形態または変形例で説明した1または複数の生体認証装置(この例では1つの生体認証装置1)と、電子機器2本体としての所定の機能を発揮させるための各種の機能部20とを備えている。   FIG. 7 is a block diagram illustrating a configuration example of an electronic device (electronic device 2) according to an application example. This electronic device 2 is for causing one or a plurality of biometric authentication devices (in this example, one biometric authentication device 1) described in the above embodiment or modification and a predetermined function as the main body of the electronic device 2 to be exhibited. Various functional units 20 are provided.

機能部20には、この例では、生体認証装置1から出力される認証結果データBoutが供給されている。そして、機能部20では、この認証結果データBoutを利用して所定の動作を行う。具体的には、例えば、個人認証が成功した旨の認証結果データBoutが供給された場合には、機能部20は、上記した各種の機能を発揮させるための動作を実行する。一方、例えば、個人認証が失敗した旨の認証結果データBoutが供給された場合には、機能部20は、そのような各種の機能を発揮させるための動作を実行しないようにする。   In this example, authentication result data Bout output from the biometric authentication device 1 is supplied to the function unit 20. Then, the function unit 20 performs a predetermined operation using the authentication result data Bout. Specifically, for example, when the authentication result data Bout indicating that the personal authentication is successful is supplied, the function unit 20 performs operations for exhibiting the various functions described above. On the other hand, for example, when the authentication result data Bout indicating that the personal authentication has failed is supplied, the function unit 20 does not execute the operation for exhibiting such various functions.

このような電子機器2としては、例えば、各種の携帯情報機器(PDA:Personal Digital Assistant)であるスマートフォンやタブレット機器、ウェアラブル機器等、ゲーム機器、テレビジョン受像機(TV装置)、各種の家電機器、現金自動預け払い機(ATM:Automated Teller Machine)、POS(Point Of Sale:販売時点情報管理)端末機、医療システム等の各種システムにおける端末機などが挙げられる。   Examples of such an electronic device 2 include, for example, various portable information devices (PDA: Personal Digital Assistant) such as smartphones, tablet devices, wearable devices, game devices, television receivers (TV devices), and various home appliances. Examples thereof include terminals in various systems such as an automated teller machine (ATM), a point of sale (POS) terminal, and a medical system.

<4.その他の変形例>
以上、実施の形態、変形例および適用例を挙げて本発明を説明したが、本発明はこれらの実施の形態等に限定されず、種々の変形が可能である。
<4. Other variations>
Although the present invention has been described with the embodiment, the modification, and the application example, the present invention is not limited to the embodiment and the like, and various modifications are possible.

例えば、上記実施の形態等では、個人認証方法(認証部14における総合的な判断手法)について具体例を挙げて説明したが、このような個人認証方法(総合的な判断手法)には限られず、他の方法を用いるようにしてもよい。   For example, in the above-described embodiments and the like, the personal authentication method (the comprehensive determination method in the authentication unit 14) has been described with a specific example. However, the personal authentication method (the comprehensive determination method) is not limited thereto. Other methods may be used.

また、掌形パターン取得部131における掌形パターンPpsの取得手法についても、上記実施の形態等で説明した手法には限られず、他の手法を用いるようにしてもよい。   In addition, the method for acquiring the palm pattern Pps in the palm pattern pattern acquisition unit 131 is not limited to the method described in the above embodiment, and other methods may be used.

更に、上記実施の形態等では、近赤外光Lirを発する光源部10(近赤外光源)を設ける場合を例に挙げて説明したが、これには限られず、例えばそのような光源部10を設けないようにしてもよい。すなわち、場合によっては、撮像部11において、光源部10から発せられる近赤外光Lirを利用せずに、掌画像Ipを取得するようにしてもよい。   Further, in the above-described embodiment and the like, the case where the light source unit 10 (near infrared light source) that emits the near infrared light Lir is provided has been described as an example. However, the present invention is not limited to this. May not be provided. In other words, in some cases, the image capturing unit 11 may acquire the palm image Ip without using the near infrared light Lir emitted from the light source unit 10.

また、上記実施の形態等で説明した一連の処理は、ハードウェア(回路)で行われるようにしてもよいし、ソフトウェア(プログラム)で行われるようにしてもよい。ソフトウェアで行われるようにした場合、そのソフトウェアは、各機能をコンピュータにより実行させるためのプログラム群で構成される。各プログラムは、例えば、上記コンピュータに予め組み込まれて用いられてもよいし、ネットワークや記録媒体から上記コンピュータにインストールして用いられてもよい。   The series of processes described in the above embodiments may be performed by hardware (circuit), or may be performed by software (program). When performed by software, the software is composed of a group of programs for causing each function to be executed by a computer. Each program may be used by being incorporated in advance in the computer, for example, or may be used by being installed in the computer from a network or a recording medium.

1…生体認証装置、10…光源部、11…撮像部、121…指領域抽出部、122…静脈パターン検出部、123…静脈パターン状況判定部、124…静脈パターン照合部、131…掌形パターン取得部、131A…画像処理部、134…掌形パターン照合部、14…認証部、15…タッチセンサ、16…液晶パネル、2…電子機器、20…機能部、p…掌、Lir…近赤外光、Ip…掌画像、If…指領域画像、Pfv1,Pfv2…指静脈パターン、Pfv0…登録静脈パターン、Pps…掌形パターン、Pps0…登録掌形パターン、Cfv,Cps…照合結果データ、Bout…認証結果データ、Dps…相違度、Dth…閾値。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Biometric authentication apparatus, 10 ... Light source part, 11 ... Imaging part, 121 ... Finger area | region extraction part, 122 ... Vein pattern detection part, 123 ... Vein pattern status determination part, 124 ... Vein pattern collation part, 131 ... Palm-shaped pattern Acquisition unit, 131A ... image processing unit, 134 ... palm shape pattern matching unit, 14 ... authentication unit, 15 ... touch sensor, 16 ... liquid crystal panel, 2 ... electronic device, 20 ... functional unit, p ... palm, Lir ... near red Outside light, Ip ... palm image, If ... finger region image, Pfv1, Pfv2 ... finger vein pattern, Pfv0 ... registered vein pattern, Pps ... palm shape pattern, Pps0 ... registered palm shape pattern, Cfv, Cps ... collation result data, Bout ... authentication result data, Dps ... difference, Dth ... threshold.

Claims (13)

生体の掌の少なくとも一部分を含む画像である掌画像を取得する撮像部と、
前記撮像部により取得された掌画像から、複数の指領域画像をそれぞれ抽出する指領域抽出部と、
前記指領域抽出部により抽出された複数の指領域画像に基づいて、複数の指静脈パターンをそれぞれ検出する静脈パターン検出部と、
前記静脈パターン検出部により検出された複数の指静脈パターンと、予め登録されている指の登録静脈パターンとを照合する静脈パターン照合部と、
前記静脈パターン照合部における複数の指静脈パターンの個別の照合結果に基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果を得る認証部と
を備えた生体認証装置。
An imaging unit that acquires a palm image that is an image including at least a part of a palm of a living body;
A finger region extraction unit that extracts a plurality of finger region images from the palm image acquired by the imaging unit;
A vein pattern detection unit for detecting a plurality of finger vein patterns, respectively, based on the plurality of finger region images extracted by the finger region extraction unit;
A vein pattern matching unit that matches a plurality of finger vein patterns detected by the vein pattern detection unit with a registered vein pattern of a finger registered in advance;
A biometric authentication device comprising: an authentication unit that obtains a final personal authentication result by making a comprehensive determination based on individual verification results of a plurality of finger vein patterns in the vein pattern verification unit.
前記生体の掌形パターンを取得する掌形パターン取得部と、
前記掌形パターン取得部により取得された掌形パターンと、予め登録されている登録掌形パターンとを照合する掌形パターン照合部と
を更に備え、
前記認証部は、前記掌形パターン照合部における照合結果も利用して、前記総合的な判断を行う
請求項1に記載の生体認証装置。
A palm pattern acquisition unit that acquires the palm pattern of the living body;
A palm shape pattern matching unit that matches a palm shape pattern acquired by the palm shape pattern acquisition unit with a registered palm shape pattern registered in advance;
The biometric authentication device according to claim 1, wherein the authentication unit performs the comprehensive determination by using a matching result in the palm pattern matching unit.
前記掌形パターン照合部における照合が行われた後に、前記静脈パターン照合部における照合が行われる
請求項2に記載の生体認証装置。
The biometric authentication device according to claim 2, wherein the vein pattern matching unit performs matching after the palm shape pattern matching unit performs matching.
前記認証部は、前記総合的な判断を行う際に、
前記掌形パターン照合部における照合結果を利用して、予備判断を行うと共に、
前記静脈パターン照合部における複数の指静脈パターンの個別の照合結果を利用して、本判断を行う
請求項3に記載の生体認証装置。
When the authentication unit makes the comprehensive determination,
While making a preliminary judgment using the collation result in the palm pattern matching unit,
The biometric authentication device according to claim 3, wherein the determination is performed using individual matching results of a plurality of finger vein patterns in the vein pattern matching unit.
前記認証部は、
前記掌形パターン取得部により取得された掌形パターンと前記登録掌形パターンとの相違度が所定の閾値未満である旨の前記予備判断がなされた場合には、その後の前記静脈パターン照合部における照合およびその照合結果を利用した前記本判断へと移行する一方、
前記相違度が前記閾値以上である旨の前記予備判断がなされた場合には、その後の前記静脈パターン照合部における照合およびその照合結果を利用した前記本判断へと移行しない
請求項4に記載の生体認証装置。
The authentication unit
When the preliminary determination that the difference between the palm pattern acquired by the palm pattern pattern acquisition unit and the registered palm pattern is less than a predetermined threshold is made, the subsequent vein pattern matching unit While shifting to the main judgment using the collation and the collation result,
5. When the preliminary determination that the degree of difference is equal to or greater than the threshold is made, the subsequent verification in the vein pattern verification unit and the main determination using the verification result are not performed. Biometric authentication device.
前記掌形パターン取得部は、タッチセンサにおける検出結果、または、前記撮像部により取得された掌画像に対する画像処理を利用して、前記掌形パターンを取得する
請求項2ないし請求項5のいずれか1項に記載の生体認証装置。
The palm shape pattern acquisition unit acquires the palm pattern by using a detection result of a touch sensor or image processing on a palm image acquired by the imaging unit. The biometric authentication device according to item 1.
前記認証部は、前記複数の指静脈パターンにおける個々の優先度の大きさを考慮して、前記総合的な判断を行う
請求項1ないし請求項6のいずれか1項に記載の生体認証装置。
The biometric authentication device according to any one of claims 1 to 6, wherein the authentication unit performs the comprehensive determination in consideration of individual priority levels in the plurality of finger vein patterns.
前記静脈パターン照合部は、前記複数の指静脈パターンのうちの前記優先度が相対的に大きい指静脈パターンを選択的に利用して、前記登録静脈パターンとの照合を行い、
前記認証部は、前記優先度が相対的に大きい指静脈パターンにおける照合結果に基づいて、前記総合的な判断を行う
請求項7に記載の生体認証装置。
The vein pattern matching unit selectively uses a finger vein pattern having a relatively high priority among the plurality of finger vein patterns, and performs matching with the registered vein pattern,
The biometric authentication device according to claim 7, wherein the authentication unit performs the comprehensive determination based on a collation result in a finger vein pattern having a relatively high priority.
情報量が相対的に大きい前記指静脈パターンは、前記優先度が相対的に大きくなるように設定される一方、
情報量が相対的に小さい前記指静脈パターンは、前記優先度が相対的に小さくなるように設定される
請求項7または請求項8に記載の生体認証装置。
The finger vein pattern having a relatively large amount of information is set so that the priority is relatively large,
The biometric authentication device according to claim 7 or 8, wherein the finger vein pattern having a relatively small amount of information is set so that the priority is relatively small.
近赤外光を発する光源部を更に備え、
前記撮像部は、前記光源部から発せられる近赤外光を利用して、前記掌画像を取得する
請求項1ないし請求項9のいずれか1項に記載の生体認証装置。
A light source that emits near-infrared light;
The biometric authentication device according to any one of claims 1 to 9, wherein the imaging unit acquires the palm image using near infrared light emitted from the light source unit.
1または複数の生体認証装置を備え、
前記生体認証装置は、
生体の掌の少なくとも一部分を含む画像である掌画像を取得する撮像部と、
前記撮像部により取得された掌画像から、複数の指領域画像をそれぞれ抽出する指領域抽出部と、
前記指領域抽出部により抽出された複数の指領域画像に基づいて、複数の指静脈パターンをそれぞれ検出する静脈パターン検出部と、
前記静脈パターン検出部により検出された複数の指静脈パターンと、指の登録静脈パターンとを照合する静脈パターン照合部と、
前記静脈パターン照合部における複数の指静脈パターンの個別の照合結果に基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果を得る認証部と
を有する電子機器。
Comprising one or more biometric authentication devices,
The biometric authentication device is:
An imaging unit that acquires a palm image that is an image including at least a part of a palm of a living body;
A finger region extraction unit that extracts a plurality of finger region images from the palm image acquired by the imaging unit;
A vein pattern detection unit for detecting a plurality of finger vein patterns, respectively, based on the plurality of finger region images extracted by the finger region extraction unit;
A vein pattern matching unit that matches a plurality of finger vein patterns detected by the vein pattern detection unit and a registered vein pattern of a finger;
An electronic device comprising: an authentication unit that obtains a final personal authentication result by making a comprehensive determination based on individual verification results of a plurality of finger vein patterns in the vein pattern verification unit.
生体の掌の少なくとも一部分を含む画像である掌画像を取得する撮像ステップと、
前記撮像ステップにおいて取得した掌画像から、複数の指領域画像をそれぞれ抽出する指領域抽出ステップと、
前記指領域抽出ステップにおいて抽出した複数の指領域画像に基づいて、複数の指静脈パターンをそれぞれ検出する静脈パターン検出ステップと、
前記静脈パターン検出ステップにおいて検出した複数の指静脈パターンと、指の登録静脈パターンとを照合する静脈パターン照合ステップと、
前記静脈パターン照合ステップにおける複数の指静脈パターンの個別の照合結果に基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果を得る認証ステップと
を含む生体認証方法。
An imaging step of acquiring a palm image that is an image including at least a part of a palm of a living body;
A finger area extraction step for extracting a plurality of finger area images from the palm image acquired in the imaging step;
A vein pattern detection step for detecting each of a plurality of finger vein patterns based on the plurality of finger region images extracted in the finger region extraction step;
A vein pattern matching step for matching a plurality of finger vein patterns detected in the vein pattern detection step with a registered vein pattern of a finger;
A biometric authentication method comprising: an authentication step of obtaining a final personal authentication result by making a comprehensive determination based on individual verification results of a plurality of finger vein patterns in the vein pattern verification step.
生体の掌の少なくとも一部分を含む画像である掌画像を取得する撮像ステップと、
前記撮像ステップにおいて取得した掌画像から、複数の指領域画像をそれぞれ抽出する指領域抽出ステップと、
前記指領域抽出ステップにおいて抽出した複数の指領域画像に基づいて、複数の指静脈パターンをそれぞれ検出する静脈パターン検出ステップと、
前記静脈パターン検出ステップにおいて検出した複数の指静脈パターンと、指の登録静脈パターンとを照合する静脈パターン照合ステップと、
前記静脈パターン照合ステップにおける複数の指静脈パターンの個別の照合結果に基づいて総合的な判断を行うことにより、最終的な個人認証結果を得る認証ステップと
をコンピュータに実行させる生体認証プログラム。
An imaging step of acquiring a palm image that is an image including at least a part of a palm of a living body;
A finger area extraction step for extracting a plurality of finger area images from the palm image acquired in the imaging step;
A vein pattern detection step for detecting each of a plurality of finger vein patterns based on the plurality of finger region images extracted in the finger region extraction step;
A vein pattern matching step for matching a plurality of finger vein patterns detected in the vein pattern detection step with a registered vein pattern of a finger;
A biometric authentication program that causes a computer to execute an authentication step of obtaining a final personal authentication result by making a comprehensive determination based on individual verification results of a plurality of finger vein patterns in the vein pattern verification step.
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