JP2017174228A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像の一部の部位の位置情報を用いて位置ずれを補正することができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供する。【解決手段】画像処理装置は、手のひら画像を取得する生体センサ１０５と、手のひら画像から、第１指の付け根と、第１指に隣接する第２指の付け根を検出する付け根検出部１１と、第１指の第２指側の付け根と、第２指の第１指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する第１基準点算出部１２と、第１指の第２指と反対側の付け根と第１基準点とがなす直線と、第２指の第１指と反対側の付け根と第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する第２基準点算出部１３と、第１基準点および第２基準点の座標が所定座標に変換されるように手のひら画像をアフィン変換する変換部１４と、を備える。【選択図】図２

Description

本件は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

生体認証では、利用者の入力の仕方や環境によって、入力生体情報と登録生体情報との間に位置ずれが生じることがある。このような位置ずれは、本人拒否の要因となる。手のひら静脈認証では、位置ずれの影響を低減するために、手の姿勢を矯正するガイドを用いることがある。しかしながら、ガイドに対して手が大きい利用者については、手のひら部分が欠けた画像が取得されやすく、本人拒否の確率が高くなる。また、携帯電子機器では、ガイドの導入は困難である。そこで、位置ずれの影響を低減する手のひら認証の技術が開示されている（例えば、特許文献１，２参照）。

特開２０１０−２６６５８号公報 特開２０１５−２８７２４号公報

しかしながら、特許文献１，２の技術では、手のひら画像において手首や手のひらの一部が欠けていると位置ずれ補正が困難となる。

１つの側面では、本発明は、高精度で位置ずれを補正することができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理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、画像処理装置は、手のひら画像を取得する生体センサと、前記手のひら画像から、第１指の付け根と、前記第１指に隣接する第２指の付け根を検出する検出部と、前記第１指の前記第２指側の付け根と、前記第２指の前記第１指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する第１算出部と、前記第１指の前記第２指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす直線と、前記第２指の前記第１指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する第２算出部と、前記第１基準点および前記第２基準点の座標が所定座標に変換されるように前記手のひら画像をアフィン変換する変換部と、を備える。

１つの態様では、画像処理装置は、手のひら画像を取得する生体センサと、前記手のひら画像から、中指の付け根と、薬指の付け根と、人差し指の親指側の付け根と、小指の薬指と反対側の付け根とを検出する検出部と、前記中指の前記薬指側の付け根と、前記薬指の前記中指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する第１算出部と、前記人差し指の親指側の付け根と前記第１基準点とがなす直線と、前記小指の薬指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する第２算出部と、前記第１基準点および前記第２基準点の座標が所定座標に変換されるように前記手のひら画像をアフィン変換する変換部と、を備える。

高精度で位置ずれを補正することができる。

（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。 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。 登録処理の詳細を表すフローチャートを例示する図である。 第１基準点の算出を例示する図である。 第２基準点の算出を例示する図である。 正規化画像を例示する図である。 認証処理の詳細を表すフローチャートを例示する図である。 第１基準点の算出を例示する図である。 第２基準点の算出を例示する図である。 正規化画像を例示する図である。 基準点の算出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、利用者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、利用者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、手のひらの輪郭線、掌紋、掌形などを取得することができる。また、生体センサ１０５は、近赤外線を利用することによって、静脈パターンなどの血管パターンを取得することもできる。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、利用者を識別するためのＩＤ、利用者名、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、各利用者に関連づけて、生体センサ１０５が取得した手のひら画像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、血管パターン、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が取得した照合生体特徴とデータベースに登録された登録生体特徴とを照合する処理である。本実施例においては、一例として、認証処理時に取得された静脈パターンとデータベースに登録された静脈パターンとの類似度がしきい値以上であれば当該利用者が登録された利用者と同一人物であると判定される。登録処理および認証処理の詳細については後述する。

図２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、正規化画像生成部１０、生体特徴抽出部２０、登録部３０、認証部４０、データベース５０などが実現される。正規化画像生成部１０は、画像処理装置としての機能を備える。したがって、生体認証プログラムのうち、正規化画像生成部を実現するプログラムが画像処理プログラムとしての機能を有する。正規化画像生成部１０は、付け根検出部１１、第１基準点算出部１２、第２基準点算出部１３、および変換部１４を含む。なお、図１および図２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３は、登録処理の詳細を表すフローチャートを例示する図である。以下、図２および図３を参照しつつ、登録処理について説明する。まず、属性情報取得部１０７は、利用者の属性情報を取得する（ステップＳ１）。次に、生体センサ１０５は、生体センサ１０５に対して手をかざす利用者の手のひら画像を取得する（ステップＳ２）。

次に、付け根検出部１１は、ステップＳ２で取得した手のひら画像から隣接する２本の指の付け根の位置を検出する（ステップＳ３）。例えば、付け根検出部１１は、図４で例示するように、中指の付け根Ｍ_１，Ｍ_２と薬指の付け根Ｒ_１，Ｒ_２を検出する。中指の付け根Ｍ_１は、薬指側の付け根である。中指の付け根Ｍ_２は、人差指側の付け根である。薬指の付け根Ｒ_１は、中指側の付け根である。薬指の付け根Ｒ_２は、小指側の付け根である。これらの付け根は、公知の方法であるラプラシアンフィルタなどのエッジ検出法やＳＵＳＡＮ（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）などのコーナー検出法を用いて検出することができる。

次に、第１基準点算出部１２は、ステップＳ３で検出した指の付け根の位置から、手のひらの第１基準点Ａを算出する（ステップＳ４）。例えば、第１基準点算出部１２は、図４で例示するように、第１基準点Ａとして、手首から最も遠い手のひら上の上端点を算出する。例えば、第１基準点算出部１２は、付け根Ｍ_１と付け根Ｒ_１との中点を第１基準点Ａとして算出する。または、第１基準点算出部１２は、直線Ｍ_１Ｍ_２と直線Ｒ_１Ｒ_２との交点を上端点Ａとして算出してもよい。その他、第１基準点算出部１２は、付け根Ｍ_１と付け根Ｒ_１との間に位置する点を第１基準点として算出してもよい。

次に、第２基準点算出部１３は、ステップＳ３で検出した指の付け根２点と、ステップＳ４で算出した第１基準点Ａとから、第２基準点Ｏを算出する（ステップＳ５）。例えば、図５で例示するように、第２基準点算出部１３は、∠Ｍ_２ＡＲ_２の二等分線上にあり、線分ＡＯ：線分Ｍ_１Ｍ_２の長さ比が所定の値となるような手のひら中心位置を示す点を第２基準点Ｏとして算出する。このとき、線分ＡＯ：線分Ｍ_１Ｍ_２の長さ比の決定方法は、例えば３：１などの簡単な整数比を与えてもよい。または、予め取得された複数の手のひら画像を用意し、それらの画像においてＭ_１，Ｍ_２，Ａ，Ｏを人為的に与え、各画像における線分ＡＯ：線分Ｍ_１Ｍ_２の長さ比の平均や中央値などの統計情報を用いてもよい。また、本実施例では線分ＡＯ：線分Ｍ_１Ｍ_２としたが、Ｒ_１Ｒ_２やＭ_２Ｒ_２など任意の２個の付け根の間隔を用いてもよい。

次に、変換部１４は、ステップＳ２で取得した手のひら画像に対してアフィン変換を施すことで、正規化画像を生成する（ステップＳ６）。例えば、変換部１４は、第１基準点Ａを画像上端中央に移動させ、第２基準点Ｏ（ｘ_０，ｙ_０）を画像中央に移動させるために、下記式（１）に従って、変換前の手のひら画像Ｉ（ｘ，ｙ）を画像Ｉ´（ｘ´，ｙ´）に変換する。ただし、手のひら画像の水平方向のサイズをｗとし、垂直方向のサイズをｈとする。線分ＯＡの長さをｄとする。線分ＯＡの画像垂直方向に対する傾きをθとする。

ただし、Ｓｘ＝Ｓｙ＝ｈ／２ｄ、Ｔｘ＝Ｓｘ（ｘ_０−ｈ／２）、Ｔｙ＝Ｓｙ（ｙ_０−ｗ／２）とする。また、手のひら中心点が画像の外に位置する場合では、例えば画像の外の画素値をゼロとした拡張画像を作成することで、同様の処理を行うことができる。図６は、第１基準点Ａが画像上端中央に移動し、第２基準点Ｏ（ｘ_０，ｙ_０）が画像中央に移動した正規化画像を例示する図である。

次に、生体特徴抽出部２０は、正規化画像から生体特徴を抽出する（ステップＳ７）。本実施例においては、生体特徴として静脈パターンを取得する。静脈パターンには、静脈の端点や分岐点の座標や方向、２個の分岐点の連結情報などが含まれる。次に、登録部３０は、ステップＳ１で取得した属性情報と、ステップＳ７で抽出した生体特徴とを関連付けてデータベース５０に登録する（ステップＳ８）。ステップＳ８で登録される生体特徴を登録生体特徴と称する。以上の処理により、登録処理が完了する。

（認証処理）
次に、認証処理について説明する。図７は、認証処理の詳細を表すフローチャートを例示する図である。図７で例示するように、ステップＳ１１〜ステップＳ１７は、図３のステップＳ１〜ステップＳ７と同様である。ステップＳ１７で得られた生体特徴を、照合用生体特徴と称する。ステップＳ１７の実行後、認証部４０は、ステップＳ１１で取得された属性情報と一致する登録生体特徴をデータベース５０から読み出し、当該登録生体特徴と照合用生体特徴とを照合する（ステップＳ１８）。具体的には、認証部４０は、登録生体特徴と照合用生体特徴との類似度が閾値以上であるか否かを判定し、その結果を出力する。

本実施例によれば、隣接する２本の指の付け根のうち、第１指の第２指側の付け根と、第２指の第１指側の付け根との間に位置する点が第１基準点に設定されている。また、第１指の第２指と反対側の付け根と第１基準点とがなす直線と、第２指の第１指と反対側の付け根と第１基準点とがなす直線の角度を２等分する線上の点が第２基準点に設定されている。これらの第１基準点および第２基準点は、利用者の手ごとに固有の位置を示す。したがって、これらの基準点を基準にして手のひら画像をアフィン変換により正規化すれば、同一の利用者の手であれば安定して同一または互いに類似する正規化画像を生成することができる。また、手のひらの一部（例えば下部）が手のひら画像に含まれていない場合でも、当該正規化画像を生成することができる。以上のことから、手のひら画像の一部の部位の位置情報を用いて位置ずれを補正することができる。さらに、利用者が手のひらをかざし直す場合が低減することによる使い勝手の向上と、安定した本人認証の実現が可能となる。

なお、実施例１においては、中指と薬指の付け根を用いたが、人差指と中指や、親指と人差し指のような、他の隣接する２本の指の付け根を用いてもよい。

本実施例においては、付け根検出部１１が、第１指の付け根と、第１指に隣接する第２指の付け根を検出する検出部の一例として機能する。第１基準点算出部１２が、第１指の第２指側の付け根と、第２指の第１指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する第１算出部の一例として機能する。第２基準点算出部１３が、第１指の第２指と反対側の付け根と第１基準点とがなす直線と、第２指の第１指と反対側の付け根と第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する第２算出部の一例として機能する。変換部１４が、第１基準点および第２基準点の座標が所定座標に変換されるように手のひら画像をアフィン変換する変換部の一例として機能する。

実施例２では、手のひら画像に含まれる人差し指の付け根、中指の付け根、薬指の付け根、および小指の付け根を用いて正規化画像を生成する例について説明する。以下の付け根検出部１１、第１基準点算出部１２、第２基準点算出部１３、および変換部１４の処理は、図３のステップＳ１〜Ｓ６および図７のステップＳ１１〜Ｓ１６において行われる処理である。

付け根検出部１１は、生体センサ１０５が取得した手のひら画像に対して、図８で例示するように、中指の付け根Ｍ_１，Ｍ_２、薬指の付け根Ｒ_１、Ｒ_２、人差し指の中指側の付け根Ｉ_１、小指の薬指側の付け根Ｓ_１を検出する。

次に、付け根検出部１１は、人差し指の中指側のエッジ方向を示す人差し指ベクトルと小指の薬指側のエッジ方向を示す小指ベクトルとを算出する。次に、付け根検出部１１は、人差し指ベクトルの向きを持ち付け根Ｉ_１を通る直線を直線Ｌ_Ｉ、小指ベクトルの向きを持ち付け根Ｓ_１を通る直線を直線Ｌ_Ｓとして算出する。さらに、付け根検出部１１は、付け根Ｉ_１を通る直線Ｌ_Ｉの垂線と人差し指の外側のエッジとの交点を付け根Ｉ_２、付け根Ｓ_１を通る直線Ｌ_Ｓの垂線と小指の外側のエッジとの交点を付け根Ｓ_２として算出する。なお、人差し指ベクトルや小指ベクトルの方向は、ラプラシアンフィルタなどのエッジ検出法によって求めることができる。

次に、第１基準点算出部１２は、第１基準点Ａを算出する。例えば、第１基準点算出部１２は、図８で例示するように、第１基準点Ａとして、手首から最も遠い手のひら上の上端点を算出する。例えば、第１基準点算出部１２は、付け根Ｍ_１と付け根Ｒ_１との中点を第１基準点Ａとして算出する。または、第１基準点算出部１２は、直線Ｍ_１Ｍ_２と直線Ｒ_１Ｒ_２との交点を第１基準点Ａとして算出してもよい。または、第１基準点算出部１２は、直線Ｍ_１Ｉ_１と直線Ｒ_１Ｓ_１との交点を第１基準点Ａとして算出してもよい。その他、第１基準点算出部１２は、付け根Ｍ_１と付け根Ｒ_１との間に位置する点を第１基準点として算出してもよい。

次に、第２基準点算出部１３は、指の付け根２点と、第１基準点Ａとから、第２基準点Ｗを算出する。例えば、図９で例示するように、第２基準点算出部１３は、∠Ｉ_２ＡＳ_２の二等分線上にあり、線分ＡＷ：線分Ｉ_２Ｓ_２の長さ比が所定の値となるような手のひら下端の位置を示す点を第２基準点Ｗとして求める。第２基準点Ｗを算出する時の比については実施例１と同様に決定することができる。

次に、変換部１４は、手のひら画像に対してアフィン変換を施すことで、正規化生体画像を作成する。例えば、変換部１４は、第１基準点Ａを画像上端中央に移動させ、第２基準点Ｗ（ｘ_０，ｙ_０）を画像下端中央に移動させるために、下記式（２）に従って、変換前の手のひら画像Ｉ（ｘ，ｙ）を画像Ｉ´（ｘ´，ｙ´）に変換する。ただし、手のひら画像の水平方向のサイズをｗとし、垂直方向のサイズをｈとする。線分ＯＷの長さをｄとする。線分ＡＷの画像垂直方向に対する傾きをθとする。

ただし、Ｓｘ＝Ｓｙ＝ｈ／ｄ、Ｔｘ＝Ｓｘ（ｘ_０−ｈ）、Ｔｙ＝Ｓｙ（ｙ_０−ｗ）とする。また、手のひら中心点が画像の外に位置する場合では、例えば画像の外の画素値をゼロとした拡張画像を作成することで、同様の処理を行うことができる。図１０は、第１基準点Ａが画像上端中央に移動し、第２基準点Ｗ（ｘ_０，ｙ_０）が画像下端中央に移動した正規化画像を例示する図である。

本実施例によれば、中指の薬指側の付け根と、薬指の中指側の付け根との間に位置する点が第１基準点に設定されている。また、人差し指の親指側の付け根と第１基準点とがなす直線と、小指の薬指と反対側の付け根と第１基準点とがなす角度を２等分する線上の点が第２基準点に設定されている。これらの第１基準点および第２基準点は、利用者の手ごとに固有の位置を示す。したがって、これらの基準点を基準にして手のひら画像をアフィン変換により正規化すれば、同一の利用者の手であれば安定して同一または互いに類似する正規化画像を生成することができる。また、手のひらの一部（例えば下部）が手のひら画像に含まれていない場合でも、当該正規化画像を生成することができる。以上のことから、手のひら画像の一部の部位の位置情報を用いて位置ずれを補正することができる。さらに、利用者が手のひらをかざし直す場合が低減することによる使い勝手の向上と、安定した本人認証の実現が可能となる。

本実施例においては、付け根検出部１１が、中指の付け根と、薬指の付け根と、人差し指の親指側の付け根と、小指の薬指と反対側の付け根とを検出する検出部の一例として機能する。第１基準点算出部１２が、中指の薬指側の付け根と、薬指の中指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する第１算出部の一例として機能する。第２基準点算出部１３が、人差し指の親指側の付け根と第１基準点とがなす直線と、小指の薬指と反対側の付け根と第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する第２算出部の一例として機能する。変換部１４が、第１基準点および第２基準点の座標が所定座標に変換されるように手のひら画像をアフィン変換する変換部の一例として機能する。

実施例３では、手のひら画像に含まれる人差し指の付け根、中指の付け根、薬指の付け根、および小指の付け根を用いて正規化画像を生成する例について説明する。付け根検出部１１は、図８で例示するように、実施例２と同様の手順により中指の付け根Ｍ_１，Ｍ_２、薬指の付け根Ｒ_１，Ｒ_２、人差し指の付け根Ｉ_１，Ｉ２、および小指の付け根Ｓ_１，Ｓ_２を検出する。また、第１基準点算出部１２は、図８で例示するように、実施例２と同様の手順により第１基準点Ａを算出する。

次に、第２基準点算出部１３は、実施例１と同様の手順により、指の付け根２点と第１基準点Ａとから、基準点Ｏを算出する。例えば、図１１で例示するように、第２基準点算出部１３は、∠Ｍ_２ＡＲ_２の二等分線上にあり、線分ＡＯ：線分Ｍ_１Ｍ_２の長さ比が所定の値となるような手のひら中心位置を示す点を基準点Ｏとして求める。また、第２基準点算出部１３は、∠Ｉ_２ＡＳ_２の二等分線上にあり、線分ＡＷ：線分Ｉ_２Ｓ_２の比が所定の値となるような手のひら下端の位置を示す点を基準点Ｗとして求める。第１基準点Ａ、基準点Ｏおよび基準点Ｗを算出する時の比については実施例１と同様に決定することができる。

次に、変換部１４は、手のひら画像に対してアフィン変換を施すことで、正規化生体画像を作成する。例えば、変換部１４は、第１基準点Ａを画像上端中央に移動させ、基準点Ｏを画像中央に移動させ、基準点Ｗを画像下端中央に移動させる。

まず、変換部１４は、図１１で例示するように、∠ＡＯＷの二等分線を直線ｔとし、直線ｔと、第１基準点Ａ側に延びる半直線ＯＡと、第２基準点Ｗ側に延びる半直線ＯＷとによって、手のひら画像を４個の領域に分割する。それぞれの領域を、領域Ｉ〜領域ＩＶとする。続いて、変換部１４は、各領域でアフィン変換を施しそれらの結果を合成する。

手のひら画像の水平方向のサイズをｗとし、垂直方向のサイズをｈとする。基準点Ｏの位置を（ｘ_０，ｙ_０）とする。線分ＯＡの長さをｄとする。線分ＯＡの画像垂直方向に対する傾きをθ_Ａとする。直線ｔの水平方向に対する傾きをθ_ｔとする。線分ＯＷの画像垂直方向に対する傾きをθ_Ｗとする。変換部１４は、領域Ｉの変換前の画像をＩ１（ｘ，ｙ）、変換後の画像をＩ１´（ｘ´，ｙ´）とすると、下記式（３）に従って計算し、線分ＯＡの方向を画像に対して垂直に、直線ｔの方向を画像に対して水平にする。

ただし、Ｓｘ＝Ｓｙ＝ｈ／２ｄ、Ｔｘ＝Ｓｘ（ｘ_０−ｈ／２）、Ｔｙ＝Ｓｙ（ｙ_０−ｗ／２）、φ＝θ_Ａ−θ_ｔとする。変換部１４は、同様に領域ＩＩ〜領域ＩＶにおいてもアフィン変換を施す。ただし、領域ＩＩＩと領域ＩＶに関しては、線分ＯＡの長さｄＡと画像垂直方向に対する傾きθ_Ａの代わりに、線分ＯＷの長さｄＷと画像垂直方向に対する傾きθ_Ｗを用いて算出する。各領域の結果を合成することで、１枚の正規化生体画像を作成する。また、手のひら中心点や手のひら下端点が画像の外に位置する場合では、例えば画像の外の画素値をゼロとした拡張画像を作成することで、同様の処理を行うことができる。

第１基準点Ａ、基準点Ｏおよび基準点Ｗは、利用者の手ごとに固有の位置を示す。したがって、これらの基準点を基準にして手のひら画像をアフィン変換により正規化すれば、同一の利用者の手であれば安定して同一または互いに類似する正規化画像を生成することができる。また、手のひらの一部（例えば下部）が手のひら画像に含まれていない場合でも、当該正規化画像を生成することができる。以上のことから、手のひら画像に含まれる部位の位置情報を用いて位置ずれを補正することができる。さらに、利用者が手のひらをかざし直す場合が低減することによる使い勝手の向上と、安定した本人認証の実現が可能となる。さらに、∠ＡＯＷの二等分線と半直線ＯＡと半直線ＯＷとによって手のひら画像が４個の領域に分割されている。この場合、例えば人差し指の閉じ具合が他の指と比べて大きく異なり、手のひら画像において場所によって位置ずれの度合いが異なる場合でも、手のひら画像を位置ずれが大きい領域と位置ずれが小さい領域に分割することができる。それにより、各領域で位置ずれ補正処理を行うことができるため、更に安定した正規化生体画像を作成可能になる。

本実施例においては、付け根検出部１１が、中指の付け根と、薬指の付け根と、人差し指の親指側の付け根と、小指の薬指と反対側の付け根とを検出する検出部の一例として機能する。第１基準点算出部１２が、中指の薬指側の付け根と、薬指の中指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する第１算出部の一例として機能する。第２基準点算出部１３が、人差し指の親指側の付け根と第１基準点とがなす直線と、小指の薬指と反対側の付け根と第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する第２算出部の一例として機能する。基準点Ｏを算出する際に用いる第１基準点Ａが第１参照点に対応し、当該基準点Ｏが第２参照点に対応する。変換部１４が、第１基準点、第２基準点および第２参照点の座標が所定座標に変換されるように手のひら画像をアフィン変換する変換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。

１０ 正規化画像生成部
１１ 付け根検出部
１２ 第１基準点算出部
１３ 第２基準点算出部
１４ 変換部
２０ 生体特徴抽出部
３０ 登録部
４０ 認証部
５０ データベース
１００ 生体認証装置

Claims (9)

1. 手のひら画像を取得する生体センサと、
   前記手のひら画像から、第１指の付け根と、前記第１指に隣接する第２指の付け根を検出する検出部と、
   前記第１指の前記第２指側の付け根と、前記第２指の前記第１指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する第１算出部と、
   前記第１指の前記第２指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす直線と、前記第２指の前記第１指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する第２算出部と、
   前記第１基準点および前記第２基準点の座標が所定座標に変換されるように前記手のひら画像をアフィン変換する変換部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１算出部は、前記第１指の前記第２指側の付け根と前記第２指の前記第１指側の付け根との中点、または、前記第１指の両側の付け根を通る直線と前記第２指の両側の付け根を通る直線との交点を、前記第１基準点として算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 手のひら画像を取得する生体センサと、
   前記手のひら画像から、中指の付け根と、薬指の付け根と、人差し指の親指側の付け根と、小指の薬指と反対側の付け根とを検出する検出部と、
   前記中指の前記薬指側の付け根と、前記薬指の前記中指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する第１算出部と、
   前記人差し指の親指側の付け根と前記第１基準点とがなす直線と、前記小指の薬指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する第２算出部と、
   前記第１基準点および前記第２基準点の座標が所定座標に変換されるように前記手のひら画像をアフィン変換する変換部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
4. 前記第１算出部は、前記中指の前記薬指側の付け根と前記薬指の前記中指側の付け根との中点、または、前記中指の両側の付け根を通る直線と前記薬指の両側の付け根を通る直線との交点、または、前記人差指の前記中指側の付け根と前記中指の前記薬指側の付け根とを通る直線と前記小指の前記薬指側の付け根と前記薬指の前記中指側の付け根とを通る直線との交点を、前記第１基準点として算出することを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記検出部は、前記手のひら画像から、第１指の付け根と、前記第１指に隣接する第２指の付け根を検出し、
   前記第２算出部は、前記第１指の前記第２指側の付け根と前記第２指の前記第１指側の付け根との間に位置する第１参照点と前記第１指の前記第２指と反対側の付け根とがなす直線と、前記第２指の前記第１指と反対側の付け根と前記第１参照点とがなす角度を２等分する線上の第２参照点を算出し、
   前記変換部は、前記第１基準点、前記第２基準点および前記第２参照点の座標が所定座標に変換されるように前記手のひら画像をアフィン変換することを特徴とする請求項３または４記載の画像処理装置。
6. 生体センサが取得した手のひら画像から、第１指の付け根と、前記第１指に隣接する第２指の付け根を検出部が検出し、
   前記第１指の前記第２指側の付け根と、前記第２指の前記第１指側の付け根との間に位置する第１基準点を第１算出部が算出し、
   前記第１指の前記第２指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす直線と、前記第２指の前記第１指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を第２算出部が算出し、
   前記第１基準点および前記第２基準点の座標が所定座標に変換されるように前記手のひら画像を変換部がアフィン変換する、ことを特徴とする画像処理方法。
7. 生体センサが取得した手のひら画像から、中指の付け根と、薬指の付け根と、人差し指の親指側の付け根と、小指の薬指と反対側の付け根とを検出部が検出し、
   前記中指の前記薬指側の付け根と、前記薬指の前記中指側の付け根との間に位置する第１基準点を第１算出部が算出し、
   前記人差し指の親指側の付け根と前記第１基準点とがなす直線と、前記小指の薬指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を第２算出部が算出し、
   前記第１基準点および前記第２基準点の座標が所定座標に変換されるように前記手のひら画像を変換部がアフィン変換する、ことを特徴とする画像処理方法。
8. コンピュータに、
   生体センサが取得した手のひら画像から、第１指の付け根と、前記第１指に隣接する第２指の付け根を検出する処理と、
   前記第１指の前記第２指側の付け根と、前記第２指の前記第１指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する処理と、
   前記第１指の前記第２指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす直線と、前記第２指の前記第１指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する処理と、
   前記第１基準点および前記第２基準点の座標が所定座標に変換されるように前記手のひら画像をアフィン変換する処理と、を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
9. コンピュータに、
   生体センサが取得した手のひら画像から、中指の付け根と、薬指の付け根と、人差し指の親指側の付け根と、小指の薬指と反対側の付け根とを検出する処理と、
   前記中指の前記薬指側の付け根と、前記薬指の前記中指側の付け根との間に位置する第１基準点を算出する処理と、
   前記人差し指の親指側の付け根と前記第１基準点とがなす直線と、前記小指の薬指と反対側の付け根と前記第１基準点とがなす角度を２等分する線上の第２基準点を算出する処理と、
   前記第１基準点および前記第２基準点の座標が所定座標に変換されるように前記手のひら画像をアフィン変換する処理と、を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

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