JP2017126168A - 生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 認証精度を向上させることができる生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムを提供する。
【解決手段】 生体認証装置は、照合対象の手のひら画像から指の股を抽出する第１抽出部と、前記照合対象の手のひら画像から指の付け根の皺を抽出する第２抽出部と、前記第１抽出部が抽出した指の股および前記第２抽出部が抽出した皺の位置情報に基づいて、前記照合対象の手のひら画像の照合用生体特徴と登録された手のひら画像の登録生体特徴との位置合わせを行う位置合わせ部と、位置合わせ後の前記照合用生体特徴と前記登録生体特徴とを照合する照合部と、を備える。
【選択図】 図６

Description

本発明は、生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラムに関する。

手のひらを用いた生体認証において、手のひらの生体情報を位置合わせする際に、手のひらの輪郭情報を利用する手法が用いられている。例えば、手の輪郭情報の一部である指の股を位置合わせに利用する技術が開示されている（例えば、特許文献１および非特許文献１参照）。または、指の関節の皺を用いて位置合わせを行う技術が開示されている（特許文献２,３参照）。

特開２００７−５２５３４号公報 特開２０１３−２４６５２７号公報 特開２０１０−８６２４１号公報

青山章一郎 他 「携帯電話向け非接触掌紋認証アルゴリズム」、電子情報通信学会論文誌、２０１３/５ Ｖｏｌ.Ｊ９６-Ａ Ｎｏ.５ Ｐ.２５０-２６３

しかしながら、指の開閉角度等が変動すると、指の股や皺の位置も変動するため、位置合わせが不安定になるおそれがある。それにより、認証精度が低下するおそれがある。

１つの側面では、本件は、認証精度を向上させることができる生体認証装置、生体認証方法および生体認証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、生体認証装置は、照合対象の手のひら画像から指の股を抽出する第１抽出部と、前記照合対象の手のひら画像から指の付け根の皺を抽出する第２抽出部と、前記第１抽出部が抽出した指の股および前記第２抽出部が抽出した皺の位置情報に基づいて、前記照合対象の手のひら画像の照合用生体特徴と登録された手のひら画像の登録生体特徴との位置合わせを行う位置合わせ部と、位置合わせ後の前記照合用生体特徴と前記登録生体特徴とを照合する照合部と、を備える。

認証精度を向上させることができる。

（ａ）は実施例１に係る生体認証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。 （ａ）は掌紋を例示し、（ｂ）は静脈を例示する図である。 （ａ）〜（ｃ）は指の付け根特徴を例示する図である。 （ａ）は指の皺を例示し、（ｂ）は指の付け根の皺の拡大図である。 （ａ）および（ｂ）は指の開き方を例示する図である。 生体認証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。 登録処理を表すフローチャートを例示する図である。 （ａ）および（ｂ）は手のひら領域の構造を例示する図である。 指の付け根の皺を抽出する際に実行されるフローチャートを例示する図である。 （ａ）および（ｂ）は手の領域の回転を例示する図である。 （ａ）は指先を例示し、（ｂ）は皺の探索を例示する図である。 手のひら領域の構造の算出条件を例示する図である。 手のひら領域の構造のデータ構造を例示する図である。 登録データを例示する図である。 認証処理を表すフローチャートを例示する図である。 位置合わせの処理を表すフローチャートを例示する図である。 （ａ）および（ｂ）は部分画像を例示する図である。

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に係る生体認証装置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、生体認証装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、生体センサ１０５、通信部１０６、属性情報取得部１０７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認証プログラムは、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、後述する各処理の結果などを表示する。

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り、本実施例においては、ユーザの手のひらの画像を非接触で取得する。図１（ｂ）で例示するように、生体センサ１０５は、一例として、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどである。生体センサ１０５は、例えば、可視光の情報に基づいて、図２（ａ）で例示するような手のひらの表面の皺の情報である掌紋を生体情報として取得することができる。または、生体センサ１０５は、近赤外線を利用することによって、図２（ｂ）で例示するような静脈パターンを取得する。または、手のひら画像から、手のひらの幅、指の長さ、手の輪郭形状等の掌形を生体情報として取得することもできる。本実施例においては、一例として、生体情報として掌紋を取得することとする。なお、手のひら画像は、指先までを含んだ手のひらの全体を含むことが好ましいが、指の途中までの範囲だけを含んでいてもよい。

通信部１０６は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などへの接続インタフェースである。属性情報取得部１０７は、キーボード、マウスなどの入力機器であり、例えば、ユーザを識別するためのＩＤ、ユーザ名、パスワードなどを入力するための装置である。

記憶装置１０３に記憶されている生体認証プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された生体認証プログラムを実行する。それにより、生体認証装置１００による各処理が実行される。生体認証プログラムが実行されることによって、登録処理、認証処理などが実行される。

登録処理は、各ユーザに関連づけて、生体センサ１０５が取得した生体情報から得られた生体特徴をデータベースに登録する処理である。本実施例においては、手のひら画像から抽出された掌紋、静脈パターン、掌形などが生体特徴としてデータベースに登録される。認証処理は、生体センサ１０５が取得した照合用生体特徴とデータベースに登録された登録生体特徴との類似度がしきい値以上であれば当該ユーザが登録されたユーザと同一人物であると判定する処理である。本実施例においては、認証処理時に取得された掌紋とデータベースに登録された掌紋との類似度がしきい値以上であれば当該ユーザが登録されたユーザと同一人物であると判定される。各処理の詳細については後述する。

登録処理時にユーザが生体センサ１０５に手のひらをかざす場合の姿勢と、認証処理時にユーザが生体センサ１０５に手のひらをかざす場合の姿勢との間に差異が生じることがある。そこで、誤認証抑制の観点から、登録処理時に取得された手のひら画像と、認証処理時に取得された手のひら画像との間で、手のひらの生体特徴の位置合わせを行うことが好ましい。

そこで、手のひら画像から抽出される手の輪郭情報を利用する手法が多く用いられている。例えば、手の輪郭情報として、図３（ａ）で例示するような指の付け根部分の特徴を用いることが考えられる。例えば、図３（ｂ）で例示するように、隣接する２本の指の間のくぼみに相当する股を検出する。次に、図３（ｃ）で例示するように、股から１点を選び、キーポイントとして位置合わせに利用することができる。

または、図４（ａ）で例示するように、指の関節の皺を用いて位置合わせすることも考えられる。本明細書では、各指の関節の皺を、指先側から、遠位指節関節の皺Ａ、近位指節関節の皺Ｂ、指の付け根の皺Ｃと称する。図４（ｂ）は、指の付け根の皺Ｃの拡大図である。これらの皺に基づいて、例えば、遠位指節関節や近位指節関節の皺を用いて位置合わせを行うことも考えられる。

しかしながら、手のひらを空中に浮かした状態で、生体センサ１０５に非接触で手のひら画像を取得する場合、手全体の位置は固定されない。したがって、図５（ａ）および図５（ｂ）で例示するように、指の開閉の角度が変動する場合がある。例えば、図５（ａ）の指の開き方は、図５（ｂ）の指の開き方よりも大きくなっている。

指の開閉角度が変動すると、キーポイントや指の関節の皺といった位置合わせに用いる各情報の位置も変動するため、手のひらの生体特徴の位置合わせが不安定になるおそれがある。例えば、指を閉じた状態で手のひら画像を取得すると、指の股のキーポイントの抽出が不安定となる。したがって、指の股だけを用いた位置合わせでは、高い精度が得られない。また、指の角度が異なると指の皺の位置が変動する。したがって、皺だけを用いた位置合わせでは、高い精度が得られない。そこで、本実施例においては、位置合わせ精度を向上させることで認証精度を向上させる構成について説明する。

図６は、生体認証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。生体認証プログラムの実行によって、輪郭線抽出部１１、表面情報抽出部１２、構造抽出部１３、股安定性評価部１４、皺安定性評価部１５、特徴データ抽出部１６、作成部１７、記憶部１８、位置合わせ部１９および照合部２０などが実現される。なお、図６の例では、スタンドアローンの端末で構成されているが、それに限られない。例えば、本実施例は、クライアントサーバのシステムにも適用可能である。本実施例では、説明の簡略化のために、スタンドアローンの端末における例について説明する。

（登録処理）
図７は、登録処理の際に生体認証装置１００の各部が実行する処理を表すフローチャートの一例である。以下、図７のフローチャートを参照しつつ、各部の処理について説明する。まず、属性情報取得部１０７は、登録対象のユーザによって入力される属性情報を取得する（ステップＳ１）。次に、生体センサ１０５は、当該ユーザの手のひら画像を取得する（ステップＳ２）。

次に、輪郭線抽出部１１は、指や手のひらからなる手の領域と背景との境界線である手の輪郭線を抽出する（ステップＳ３）。例えば、輪郭線抽出部１１は、手のひら画像に二値化処理を適用して、手の領域と背景とを分離する。輪郭線抽出部１１は、例えば、手のひら画像の輝度値が所定の閾値よりも大きい領域を手の領域とし、その他の領域を背景として分離してもよい。その後、輪郭線抽出部１１は、手の領域と背景との境界線を、手の輪郭線として抽出する。

次に、表面情報抽出部１２は、手のひら画像にエッジ抽出処理を適用することで、手のひら側にある皺が存在する領域の２次元の点の集合である手のひらの表面情報を抽出する（ステップＳ４）。表面情報抽出部１２は、例えば、手のひら画像にＳｏｂｅｌフィルタなどのエッジ抽出フィルタを適用することによって、手のひらの表面情報を抽出する。

構造抽出部１３は、手の輪郭線および手のひらの表面情報から、手のひら領域の構造を抽出する。手のひら領域の構造は、手のひら画像から抽出された指の股および指の付け根の皺から得られる。一例として、指の股および指の付け根の皺から得られる近似線である。当該近似線は、図８（ａ）および図８（ｂ）で例示する黒い太線のような曲線上の点の集合である。構造抽出部１３は、任意の指から指の股や指の付け根の皺を抽出してもよい。また、構造抽出部１３は、指の股や指の付け根の皺を、複数の箇所から抽出してもよい。本実施例では、構造抽出部１３は、人差し指、中指、薬指および小指の４指から、３箇所の指の股と４箇所の指の付け根を抽出する。その後、構造抽出部１３は、指の股と指の付け根の皺に該当する全ての点の集合を曲線に近似する。

指の股は、図３（ｂ）で例示するような隣接する２本の指の間の指間膜を示す２次元の点の集合である。再度図７を参照し、構造抽出部１３は、例えば、手の輪郭線の凹凸の形状を計算し、手の輪郭線から指の付け根の股の一部のキーポイントを抽出し、該キーポイントの所定の範囲内の手の輪郭線上の点の集合を指の股として抽出する（ステップＳ５）。また、指の付け根の皺は、各指と手のひらとの境界線で指先から３番目の関節の皺である。構造抽出部１３は、手の輪郭線の凹凸の形状と手のひらの表面情報の点の集合の規則性を計算することで、手のひらの表面情報から指の付け根の皺を抽出する（ステップＳ６）。

図９は、構造抽出部１３が指の付け根の皺を抽出する際に実行するフローチャートの一例である。図９で例示するように、構造抽出部１３は、指先の方向を決定する（ステップＳ１１）。構造抽出部１３は、例えば、図１０（ａ）で例示するような輪郭線抽出部１１で抽出された手の輪郭線で囲まれる手の領域を含む最小の長方形を作成し、該長方形の長手方向を指先の方向として抽出する。次に、構造抽出部１３は、図１０（ｂ）で例示するように、長方形の重心を中心として、指先の方向が手の輪郭線が存在する２次元座標の軸のうちの１つと平行となる回転角度だけ手のひらの表面情報と手の輪郭線とを回転させる（ステップＳ１２）。構造抽出部１３は、回転した手の輪郭線から、指先の点を抽出する（ステップＳ１３）。構造抽出部１３は、例えば、図１１（ａ）で例示するように、ｙ座標が極大となる点として、各指に１点となるようにしてもよい。

次に、再度図９を参照し、構造抽出部１３は、指先の点を始点として、指先の方向とは逆方向に探索していき、指の付け根の皺に相当する手のひらの表面情報の部分集合を特定する（ステップＳ１４）。構造抽出部１３は、例えば、図１１（ｂ）で例示する矢印のように探索する。例えば、−ｙ方向に探索する。探索する過程で、手の輪郭線と交差してしまった場合、構造抽出部１３は、探索する方向を手の輪郭線に沿うように変更する。構造抽出部１３は、探索する過程で各指の関節の皺の規則性を満たす手のひらの表面情報の部分集合の個数をカウントしていき、指先の点から３番目に該当する手のひらの表面情報の部分集合を指の付け根の皺として抽出する。

構造抽出部１３は、各指の関節の皺の規則性として、指の幅に相当する１ｃｍ〜４ｃｍほどの長さの曲線を形成し、所定の範囲内に固まっている点の集合であることを用いてもよい。あるいは、構造抽出部１３は、各指の関節の皺の規則性として、探索する方向に垂直な方向の曲線を形成し、所定の範囲内に固まっている点の集合であることを用いてもよい。なお、指の付け根の皺は、図３（ｂ）のように、２本以上の曲線から構成されていてもよい。

ところで、手のひら画像が指先まで撮影されていない場合、構造抽出部１３は、指先の点の代わりとして、撮影範囲内で指先に最も近い点であるｙ座標が極大となる点を用いて処理する。さらに、構造抽出部１３は、抽出された複数の手のひらの表面情報の部分集合のｙ座標の平均値を算出し、ｙ座標の平均値が最小となる手のひらの表面情報の部分集合を、指の付け根の皺として特定する。その後、再度図９を参照し、構造抽出部１３は、指の付け根の皺を回転角度だけ逆回転して、回転前の手のひらの画像の座標系と同一になるようにする（ステップＳ１５）。以上の手順で、構造抽出部１３は、指の付け根の皺を抽出する。

次に、再度図７を参照し、股安定性評価部１４および皺安定性評価部１５は、指の付け根の股および指の付け根の皺の安定性評価を行う（ステップＳ７）。まず、股安定性評価部１４は、指の股が安定して抽出可能であるかを判定した結果である股安定度（０〜１）を算出する。該股安定度は、例えば指の股が安定して抽出可能であると判定された場合に１となり、指の股が安定して抽出できないと判定された場合に０となる値である。例えば、股安定性評価部１４は、指の股の全ての点の位置について、分散などのばらつきを算出する。このばらつきが小さいほど１に近付き、ばらつきが大きいほど０に近付くように対応させてもよい。例えば、ばらつきとして、指の股の全ての点の位置について指先方向の変動の分散を算出してもよい。

または、股安定性評価部１４は、例えば、指の股の点全てが所定の範囲内に存在するならば、股安定度を１とし、１点でも所定の範囲外にある指の股の点が存在するならば、股安定度を０としてもよい。もしくは、股安定性評価部１４は、指の股の点の指先方向の変動の分散が所定の数値以下なら股安定度を１としてもよい。

皺安定性評価部１５は、指の付け根の皺が安定して抽出可能であるかを判定した結果である皺安定度（０〜１）を算出する。該皺安定度は、例えば指の付け根の皺が安定して抽出可能であると判定された場合に１となり、指の付け根の皺が安定して抽出できないと判定された場合に０となる値である。皺安定性評価部１５は、例えば、指の付け根の皺の全ての点の位置について、分散などのばらつきを算出する。このばらつきが小さいほど１に近付き、ばらつきが大きいほど０に近付くように対応させてもよい。例えば、ばらつきとして、指の付け根の皺の全ての点の位置について指先方向の変動の分散を算出してもよい。

または、皺安定性評価部１５は、例えば、指の付け根の皺の点全てが所定の範囲内に存在するならば、皺安定度を１とし、１点でも所定の範囲外にある指の付け根の皺の点が存在するならば、皺安定度を０としてもよい。もしくは、皺安定性評価部１５は、指の付け根の皺の点の指先方向の変動の分散が所定の数値以下なら皺安定度を１としてもよい。

次に、構造抽出部１３は、指の股および指の付け根から、手のひら領域の構造を算出する（ステップＳ８）。例えば、構造抽出部１３は、最小二乗法を用いて指の股および指の付け根の皺の座標列を２次曲線に近似して、該２次曲線上の点列を手のひら領域の構造として算出する。また、構造抽出部１３は、股安定度もしくは皺安定度を用いて、手のひら領域の構造を算出する情報を決めてもよい。例えば、構造抽出部１３は、安定度の大きさに応じて、指の股および指の付け根の皺の利用比率を変更してもよい。例えば、安定度が大きい値について重み付けを大きくし、安定度が小さい値について重み付けを小さくしてもよい。

または、構造抽出部１３は、例えば、図１２の表の条件に従って、算出する情報を決めてもよい。股安定度が１で皺安定度が１のときは、指の開閉の角度も安定しており、指の股および指の付け根の皺はどちらも安定して抽出することができる。それにより、構造抽出部１３は、指の股および指の付け根の皺を用いて手のひら領域の構造を算出してもよい。股安定度が１で皺安定度が０のときは、例えば、指の開きの角度が大きくて指の付け根の皺が安定しないが、指の股は安定して抽出できる状態のときである。この場合、構造抽出部１３は、指の股の点のみを用いて手のひら領域の構造を算出してもよい。股安定度が０で皺安定度が１のときは、例えば、指を閉じて入力された場合で指の股が安定しないが、指の付け根の皺は安定して抽出することができる状態のときである。この場合、構造抽出部１３は、指の付け根の皺の点のみを用いて手のひら領域の構造を算出してもよい。股安定度が０で皺安定度が０のときは、例えば、想定外の姿勢で手のひらの画像が入力され、指の股および指の付け根の皺のどちらも安定して抽出できない状態のときである。この場合、構造抽出部１３は、手のひら領域の構造を抽出不可であると判定して処理を終了し、生体認証装置１００は、ユーザに手のひらの画像の再入力の指示を出してもよい。

なお、指の付け根の皺が２本以上の曲線から構成される場合、構造抽出部１３は、１本の曲線だけを用いて手のひら領域の構造を算出してもよい。例えば、構造抽出部１３は、一番長い指の付け根の皺や一番手のひら領域に近い指の付け根の皺の曲線を用いて、手のひら領域の構造を算出してもよい。

また、構造抽出部１３は、手のひら領域の構造の各点に対して、一番近い指の付け根の股や指の皺の情報を対応させて、手のひら領域の構造の一部として保存してもよい。さらに、構造抽出部１３は、２次曲線上の点列だけでなく、指の付け根の皺も手のひら領域の構造として保存してもよい。これらの場合、２次曲線上の点列をＰ=｛Ｐ1，…，Ｐｎ｝、指の付け根の皺の点列をＱ=｛Ｑ1，…，Ｑｍ｝とそれぞれ表現したとき、該Ｐと該Ｑの点列を足した手のひら領域の構造の点列Ｌは、図１３のようなデータの構造となる。以上のような手段で抽出した図８（ａ）および図８（ｂ）のような手のひら領域の構造は、手と指の領域の境界線に相当し、指の開閉の角度によらずほぼ一定の曲線となり安定して抽出することができる。

次に、再度図７を参照し、特徴データ抽出部１６は、手のひら画像の生体情報から、照合に利用する生体特徴を抽出する（ステップＳ９）。例えば、生体特徴は、生体情報として掌紋を用いる場合、手のひら表面の大小の皺からなる掌紋のパターンや掌紋の周波数情報などが挙げられる。また、生体情報として静脈を用いる場合、生体特徴は、手のひらの内部にある静脈パターンである。生体情報として掌形を用いる場合、生体特徴は、手のひらの各部分の長さや手の輪郭の形状である。

次に、作成部１７は、ステップＳ１で取得した属性情報と、手のひら領域の構造と、手のひらの生体特徴とを関連付けて、登録データを作成する（ステップＳ１０）。登録データは、記憶部１８に記憶される。記憶部１８は、例えば、図１４で例示するような構造の複数の登録データを記憶する。以上の処理によって、登録処理が完了する。

（認証処理）
図１５は、認証処理の際に生体認証装置１００の各部が実行する処理を表すフローチャートの一例である。以下、図１５のフローチャートを参照しつつ、各部の処理について説明する。まず、属性情報取得部１０７は、登録対象のユーザによって入力される属性情報を取得する（ステップＳ２１）。次に、生体センサ１０５は、当該ユーザの手のひら画像を照合対象として取得する（ステップＳ２２）。

次に、輪郭線抽出部１１、表面情報抽出部１２、構造抽出部１３、股安定性評価部１４、皺安定性評価部１５、特徴データ抽出部１６および作成部１７は、認証データを作成する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３の処理は、図７のステップＳ３〜Ｓ１０と同様である。

次に、位置合わせ部１９は、登録データの手のひら領域の構造と照合対象の手のひら領域の構造の位置ずれ量を求め、登録データの生体特徴および照合対象の生体特徴に対して、位置ずれ量をもとに位置合わせする（ステップＳ２４）。位置合わせ部１９は、例えば、図１６のフローチャートのような処理を実施する。以下、図１６の例に従って説明する。

位置合わせ部１９は、代数「ｉ」に「１」を代入する（ステップＳ３１）。次に、位置合わせ部１９は、代数「ｉ」が所定回数ｋ以下であるか否かを判定する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、位置合わせ部１９は、アフィンパラメータＡ_ｉを用いて、照合対象の手のひら領域の構造ＨＩをアフィン変換してＨＩ´を作成する（ステップＳ３３）。

次に、位置合わせ部１９は、アフィン変換後の手のひら領域の構造ＨＩ´と、登録データの手のひら領域の構造ＨＴとの距離を算出する（ステップＳ３４）。例えば、位置合わせ部１９は、構造ＨＩ’全体と構造ＨＴ全体とのユークリッド距離を算出する。あるいは、位置合わせ部１９は、１つ以上の指の股の位置に対応するＨＴの部分列とＨＩ’の部分列とから距離を算出してもよい。また、位置合わせ部１９は、登録データの手のひら領域の構造に含まれる１つ以上の指の付け根の皺のパターンＱＴと、照合対象の手のひら領域の構造に含まれる１つ以上の指の付け根の皺のパターンをアフィン変換したＱＩ’とから距離を算出してもよい。

次に、位置合わせ部１９は、代数「ｉ」に「１」を加算する（ステップＳ３５）。その後、ステップＳ３２から再度実行される。ステップＳ３２からステップＳ３５が繰り返し実行されることによって、照合対象の手のひら領域の構造に、所定の個数の異なるアフィンパラメータ｛Ａ１，・・・，Ａｋ｝を用いたアフィン変換が、所定回数ｋだけ実施される。

ステップＳ３２で「Ｎｏ」と判定された場合、位置合わせ部１９は、距離の中の最小値Ｌ_ｊを算出する（ステップＳ３６）。次に、位置合わせ部１９は、最小値Ｌ_ｊに対応するアフィンパラメータＡ_ｊを位置ずれ量として選定し，該位置ずれ量を用いて照合対象の手のひらの生体特徴にアフィン変換を適用する（ステップＳ３７）。以上の処理によって、位置合わせが完了する。

次に、再度図１５を参照し、照合部２０は、登録データの生体特徴と、位置合わせ部で位置の対応付けがされた照合対象の生体特徴とを照合し、認証の判定に用いる類似度を算出する（ステップＳ２５）。手のひらの生体情報が掌紋で、手のひらの生体特徴が掌紋のパターンである場合、照合部２０は、例えば、手のひらの生体特徴のパターンマッチングを実施することで類似度を算出する。

次に、照合部２０は、算出された類似度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６で「Ｙｅｓ」と判定された場合、照合部２０は、認証成功の結果を出力する（ステップＳ２７）。ステップＳ２６で「Ｎｏ」と判定された場合、照合部２０は、認証失敗の結果を出力する（ステップＳ２８）。

本実施例によれば、照合対象の手のひら画像から抽出された指の股および指の付け根の皺の位置情報に基づいて、照合対象の生体特徴と登録データの生体特徴との位置合わせが行われる。指の股および指の付け根の皺は、指の付け根部分に位置することから、指の開閉角度が変動しても変動しにくい。これらの位置情報を用いることで、位置合わせの精度が向上する。また、指の付け根の皺は、指の股と比較して指の開閉角度の変動の影響を受けやすい。一方、指の又は、指の開閉角度の変動の影響を受けにくいが、指同士が閉じてしまうと検出精度が低下するおそれがある。これに対して、指の股および指の付け根の皺の両方の位置情報を用いることで、位置合わせ精度を向上させることができる。位置合わせ精度が向上することで、認証精度が向上する。

また、手のひら画像から抽出した手のひらの輪郭線の凹凸形状を用いることで、指の股の抽出精度が向上する。また、手のひら画像から抽出した手のひらの輪郭線の凹凸形状と、手のひら画像から抽出した手のひらの表面情報の規則性とを用いることで、指の付け根の皺の抽出精度が向上する。また、指の股および指の付け根の皺から得られる近似線を用いることで、位置合わせ精度が向上する。また、股安定度および皺安定度に応じて指の股および指の付け根の皺の利用比率を変更することで、安定度が低下しても位置合わせ精度の低下を抑制することができる。

なお、本実施例では、指の股および指の付け根の皺の位置情報を用いて位置合わせを行う。一方で、生体認証装置の小型化などによって、生体センサ１０５による撮影範囲が狭まるおそれがある。そこで、指の股および指の付け根の皺が撮影されるように、撮影範囲を制限してもよい。例えば、生体センサ１０５に手のひらの入力位置を制限するガイドを備え、指の股および指の付け根の皺が撮影されるようにしてもよい。あるいは、表示装置１０４に表示されるＵＩ（ユーザインタフェース）を用いて、指の股および指の付け根の皺が撮影されるように手のひらを誘導してもよい。このようにすることで、図１７（ａ）の手のひら全体のうちの部分画像が取得されたとしても、図１７（ｂ）で例示するように指の股および指の付け根の皺を撮影することができる。

上記例においては、構造抽出部１３が、照合対象の手のひら画像から指の股を抽出する第１抽出部および照合対象の手のひら画像から指の付け根の皺を抽出する第２抽出部の一例として機能する。位置合わせ部１９が、第１抽出部が抽出した指の股および第２抽出部が抽出した皺の位置情報に基づいて、照合対象の手のひら画像の照合用生体特徴と登録された手のひら画像の登録生体特徴との位置合わせを行う位置合わせ部の一例として機能する。照合部２０が、位置合わせ後の照合用生体特徴と登録生体特徴とを照合する照合部の一例として機能する。股安定性評価部１４および皺安定性評価部１５が、第１抽出部が抽出した指の股を構成する各点の位置の第１のばらつき、および前記第２抽出部が抽出した皺を構成する各点の第２のばらつきを算出する算出部の一例として機能する。

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。

１１ 輪郭線抽出部
１２ 表面情報抽出部
１３ 構造抽出部
１４ 股安定性評価部
１５ 皺安定性評価部
１６ 特徴データ抽出部
１７ 作成部
１８ 記憶部
１９ 位置合わせ部
２０ 照合部
１００ 生体認証装置
１０５ 生体センサ
１０７ 属性情報取得部

Claims (7)

1. 照合対象の手のひら画像から指の股を抽出する第１抽出部と、
   前記照合対象の手のひら画像から指の付け根の皺を抽出する第２抽出部と、
   前記第１抽出部が抽出した指の股および前記第２抽出部が抽出した皺の位置情報に基づいて、前記照合対象の手のひら画像の照合用生体特徴と登録された手のひら画像の登録生体特徴との位置合わせを行う位置合わせ部と、
   位置合わせ後の前記照合用生体特徴と前記登録生体特徴とを照合する照合部と、を備えることを特徴とする生体認証装置。
2. 前記第１抽出部は、前記手のひら画像から抽出した手のひらの輪郭線の凹凸形状に基づいて、前記指の股を抽出することを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 前記第２抽出部は、前記手のひら画像から抽出した手のひらの輪郭線の凹凸形状と、前記手のひら画像から抽出した手のひらの表面情報の規則性とに基づいて、前記指の付け根の皺を抽出することを特徴とする請求項１または２記載の生体認証装置。
4. 前記位置合わせ部は、前記第１抽出部が抽出した指の股および前記第２抽出部が抽出した皺から得られる近似線を用いて、前記照合用生体特徴と前記登録生体特徴との位置合わせを行う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認証装置。
5. 前記第１抽出部が抽出した指の股を構成する各点の位置の第１のばらつき、および前記第２抽出部が抽出した皺を構成する各点の第２のばらつきを算出する算出部を備え、
   前記位置合わせ部は、前記第１のばらつきおよび前記第２のばらつきに応じて、前記第１抽出部が抽出した指の股および前記第２抽出部が抽出した皺の位置情報の利用比率を変更することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の生体認証装置。
6. 照合対象の手のひら画像から指の股を第１抽出部が抽出し、
   前記照合対象の手のひら画像から指の付け根の皺を第２抽出部が抽出し、
   前記第１抽出部が抽出した指の股および前記第２抽出部が抽出した皺の位置情報に基づいて、前記照合対象の手のひら画像の照合用生体特徴と登録された手のひら画像の登録生体特徴との位置合わせを位置合わせ部が行い、
   位置合わせ後の前記照合用生体特徴と前記登録生体特徴とを照合部が照合する、ことを特徴とする生体認証方法。
7. コンピュータに、
   照合対象の手のひら画像から指の股を抽出する処理と、
   前記照合対象の手のひら画像から指の付け根の皺を抽出する処理と、
   抽出された指の股および抽出された皺の位置情報に基づいて、前記照合対象の手のひら画像の照合用生体特徴と登録された手のひら画像の登録生体特徴との位置合わせを行う処理と、
   位置合わせ後の前記照合用生体特徴と前記登録生体特徴とを照合する処理、とを実行させることを特徴とする生体認証プログラム。

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