JP2018026012A - 手のひら検知装置、掌紋認証装置、手のひら検知方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】専用のハードウェアを用いることなく手のひらを検出すること。【解決手段】手のひら検知装置は、入力画像から、特徴情報を検出する特徴情報検出部と、特徴情報検出部が検出した特徴情報に基づいて、入力画像から、人物の特定に使用する領域を設定する領域設定部と、入力画像のうち、領域設定部が設定した領域に含まれる画像情報を出力する出力部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、手のひら検知装置、掌紋認証装置、手のひら検知方法、及びプログラムに関する。

利用者の身体の特徴を事前に採取登録し、認証するときにセンサで取得した情報と比較することで認証を行う生体認証が知られている。例えば、身体の特徴として、指紋、顔、虹彩、静脈、声、掌紋等が使用される。
生体認証に関して、第１−第３のインスタンスの生体情報を取得し、第２および第３のインスタンスの生体情報から照合用の認証特徴を抽出し、第１のインスタンスの生体情報を利用して、第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置を正規化し、正規化された第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置関係を示す相対特徴を抽出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、指先と手のひらをそれぞれ分けて撮影し、手のひらの画像を元に指先情報を正規化する。手のひら画像中の各指の付け根付近の輪郭から、各指の方向となる直線を抽出しそれらの２直線がなす角度θだけ一方の指紋画像を回転させる。

また、様々なサイズのウィンドウで画面を走査し、各ウィンドウ内の画像に対して、手のひらの識別処理を行う技術が知られている（例えば、非特許文献１参照）。この技術では、各ウィンドウの識別処理については、ウィンドウ内の画像を部分領域に分割し、各部分の領域内で輝度勾配方向（各画素に対して、より高い輝度の画素が存在する方向）、及び相対色（基準色に対する各画素の色差）を算出する。次に、各部分領域での輝度勾配方向の共起、及び相対色の各出現頻度からヒストグラムを生成し、特徴ベクトルとする。多数の正解及び不正解サンプルの特徴ベクトルから、あらかじめ学習により求めておいた識別境界に基づき、どちらのサンプルに近いかを判定することで、手のひらかどうかを識別する。

特開２０１３−２００６７３号公報

池 司、中洲 俊信、岡田 隆三「自然な手振りによるハンドジェスチャ ユーザーインタフェース」、東芝レビュー、Ｖｏｌ．６７、Ｎｏ．６（２０１２）、Ｐ３６−３９

特許文献１に記載されている技術では、手のひら画像及び指先画像を別々に撮影するため、手のひら画像及び指先画像の各々を撮影する別々のハードウェアが必要である。さらに、手のひら画像を元に指先画像を正規化する処理にコストがかかる。
また、非特許文献１に記載されている技術では、様々なサイズのウィンドウを設定して画面を走査する必要があり、手をかざしてから画面上で認識するまでにＣＰＵの処理時間がかかる。また、ウィンドウ内では算出した特徴ベクトルを分類器にかけ、手のひらかどうかを識別している。学習サンプルと類似性を評価するためには、膨大な数の手のひらのサンプルが必要となる。手のひら画像は生体情報という点を考慮すると、他社などが導入する際にも個人のプライバシーという観点から好ましくない。

本発明は、上記問題に鑑みて為されたものであり、専用のハードウェアを用いることなく手のひらを検出することができる手のひら検知装置を提供することを目的とする。

（１）本発明の一態様は、入力画像から、特徴情報を検出する特徴情報検出部と、前記特徴情報検出部が検出した前記特徴情報に基づいて、前記入力画像から、判定対象の特定に使用する判定領域を設定する領域設定部と、前記入力画像のうち、前記領域設定部が設定した前記判定領域に含まれる画像情報を出力する出力部とを備える、手のひら検知装置である。

（２）本発明の一態様は、上記（１）に記載の手のひら検知装置において、前記入力画像を平滑化する平滑化部と、前記平滑化部が平滑化した前記入力画像を閾値によって二値化する二値化部とを備え、前記特徴情報検出部は、前記二値化部によって二値化された前記入力画像からエッジを検出する、手のひら検知装置である。

（３）本発明の一態様は、上記（２）に記載の手のひら検知装置において、前記特徴情報検出部によって検出された前記エッジから、指間に対応するエッジを選択する選択部を備え、前記領域設定部は、前記選択部が選択した前記指間に対応するエッジに基づいて、前記入力画像から、前記判定領域を設定する、手のひら検知装置である。

（４）本発明の一態様は、上記（３）に記載の手のひら検知装置において、前記選択部は、前記特徴情報検出部によって検出された前記エッジから、前記エッジの一又は複数の位置の色差信号に基づいて、指間に対応するエッジを選択する、手のひら検知装置である。

（５）本発明の一態様は、上記（３）又は上記（４）に記載の手のひら検知装置において、前記選択部は、前記特徴情報検出部によって検出された複数のエッジのうち、任意の２本のエッジの間の色差信号に基づいて、指間に対応するエッジを選択する、手のひら検知装置である。

（６）本発明の一態様は、上記（５）に記載の手のひら検知装置において、前記選択部は、前記特徴情報検出部によって検出された複数のエッジのうち、任意の２本のエッジの間の輝度に基づいて、指間に対応するエッジを選択する、手のひら検知装置である。

（７）本発明の一態様は、上記（３）から上記（６）のいずれか一項に記載の手のひら検知装置において、前記選択部が選択した前記指間に対応するエッジの 一端の位置を指の根元の位置となるように補正する、手のひら検知装置である。

（８）本発明の一態様は、上記（２）から上記（７）のいずれか一項に記載の手のひら検知装置において、前記平滑化部が平滑化した前記入力画像からノイズ成分を除去するノイズ除去部を備え、前記二値化部は、前記ノイズ除去部によってノイズ成分が除去された前記入力画像を前記閾値によって二値化する、手のひら検知装置である。

（９）本発明の一態様は、上記（３）から上記（７）のいずれか一項に記載の手のひら検知装置において、前記領域設定部は、前記選択部によって選択された前記指間に対応するエッジに基づいて、前記判定領域の中心を設定する、手のひら検知装置である。

（１０）本発明の一態様は、上記（１）から上記（９）のいずれか一項に記載の手のひら検知装置において、前記特徴情報検出部は、人物の掌紋が表された位置に基づいて特徴情報を検出する、手のひら検知装置である。

（１１）本発明の一態様は、入力画像から、特徴情報を検出する特徴情報検出部と、前記特徴情報検出部が検出した前記特徴情報に基づいて、前記入力画像から、判定対象の特定に使用する判定領域を設定する領域設定部と、前記入力画像のうち、前記領域設定部が設定した前記判定領域に含まれる掌紋画像に基づいて、人物を特定する認証部とを備える、掌紋認証装置である。

（１２）本発明の一態様は、入力画像から、特徴情報を検出するステップと、前記特徴情報を検出するステップで検出した前記特徴情報に基づいて、前記入力画像から、判定対象の特定に使用する判定領域を設定するステップと、前記入力画像のうち、前記判定領域を設定するステップで設定した前記判定領域に含まれる画像情報を出力するステップとを有する、手のひら検知装置によって実行される手のひら検知方法である。

（１３）本発明の一態様は、手のひら検知装置のコンピュータに、入力画像から、特徴情報を検出するステップと、前記特徴情報を検出するステップで検出した前記特徴情報に基づいて、前記入力画像から、判定対象の特定に使用する判定領域を設定するステップと、前記入力画像のうち、前記判定領域を設定するステップで設定した前記判定領域に含まれる画像情報を出力するステップとを実行させる、プログラムである。

本発明の実施形態によれば、専用のハードウェアを用いることなく手のひらを検出することができる。

実施形態に係る手のひら検知装置の概要を示す図である。 実施形態に係る手のひら検知装置の機能構成の一例を示す図である。 平滑化前後の画像の一例を示す図である。 実施形態に係る手のひら検知装置よって行われるエッジ検出処理を示す図である。 スコア演算部によって行われるスコア演算処理（その１）を示す図である。 スコア演算部によって行われるスコア演算処理（その２）を示す図である。 スコア演算部によって行われるスコア演算処理（その３）を示す図である。 補正部によって行われる補正処理を示す図である。 領域設定部によって行われる領域設定処理を示す図である。 実施形態に係る手のひら検知装置の動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る手のひら検知装置の利用例を示す図である。 実施形態に係る手のひら検知装置の利用例の動作の一例を示すフローチャートである。 変形例に係る手のひら検知装置の一例を示す図である。

＜実施形態＞
＜手のひら検知装置＞
図１は、実施形態に係る手のひら検知装置の概要の一例を示す図である。
手のひら検知装置１は、撮像部２００と、照射部３００とを備える。
手のひら検知装置１の一例は、携帯電話、スマートフォン、タブレット型のパーソナルコンピュータ等の携帯型パーソナルコンピュータ、据え置き型のパーソナルコンピュータ等である。手のひら検知装置１が備える撮像部２００の一例は、カメラである。また、手のひら検知装置１が備える照射部３００の一例は、例えば、フラッシュである。
手のひら検知装置１は、照射部３００から光が照射された状態又は照射されていない状態において、被写体ＴＧを撮像し、生成された画像に基づいて、当該被写体ＴＧが手のひらであるか否かを判定する。
以下、照射部３００と、撮像部２００との概要について説明する。

照射部３００は、被写体ＴＧに光を照射する。照射部３００が被写体ＴＧに照射する光の一例は、例えば、フラッシュが照射する可視光の閃光である。
撮像部２００は、被写体ＴＧを撮像し、画像Ｐを生成する。具体的には、撮像部２００は、照射部３００から光が照射された被写体ＴＧ又は照射部３００から光が照射されていない被写体ＴＧを撮像し、画像Ｐを生成する。被写体ＴＧの一例は、人間（人物）である。具体的には、図１に示されるように、被写体ＴＧは人間の手のひらである。撮像部２００は、被写体ＴＧである手のひらを撮像し、画像Ｐを生成する。

＜手のひら検知装置１の機能構成＞
図２は、実施形態に係る手のひら検知装置の機能構成の一例を示す図である。
手のひら検知装置１は、制御部１００と撮像部２００と照射部３００とを備える。
制御部１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を備えている。制御部１００は、取得部１０２と撮像制御部１０４と照射制御部１０６と平滑化部１０８とノイズ除去部１１０と二値化部１１２とエッジ検出部１１４とラベリング処理部１１６とスコア演算部１１８とエッジ選択部１１９と補正部１２０と領域設定部１２２と出力部１２４を機能部として備える。

撮像制御部１０４は、撮像部２００を制御する。撮像部２００は、撮像制御部１０４の制御に基づいて、被写体ＴＧを撮像し、生成した画像Ｐ０を制御部１００へ出力する。撮像部２００は、被写体ＴＧである手のひらを撮像し、画像Ｐ０を生成する。画像Ｐ０の一例は、ｓＲＧＢ、Ａｄｏｂｅ ＲＧＢ等の色空間で表現されている。

照射制御部１０６は、照射部３００を制御する。照射部３００は、照射制御部１０６の制御に基づいて、被写体ＴＧに光を照射する。
取得部１０２は、撮像部２００が出力した画像Ｐ０を取得すると、取得した画像Ｐ０を、平滑化部１０８とスコア演算部１１８とへ出力する。

平滑化部１０８は、取得部１０２が出力した画像Ｐ０を取得すると、取得した画像Ｐ０をグレースケールの画像Ｐ１へ変換する。具体的には、平滑化部１０８は、画像Ｐ０の一画素を８ビットで表す。この８ビットには、色情報は含まれず、明るさ情報を含む。そして、画像Ｐ１では、濃淡を２の８乗（２５６）階調まで表す。例えば、画素値０が黒、画素値２５５が白となる。
そして、平滑化部１０８は、画像Ｐ１の平滑化を行う。平滑化部１０８は、移動平均フィルタ、ガウシアンフィルタ等の平滑化フィルタを使用して、画像Ｐ１の平滑化を行う。具体的には、平滑化部１０８は、移動平均フィルタを使用して、注目画素の輝度値と該注目画素の周辺の画素の輝度値とを平均し、処理後の画像の輝度値とすることによって、画像Ｐ１の平滑化を行う。また、平滑化部１０８は、移動平均フィルタを使用して、注目画素に近いほど、平均値を計算するときの重みを大きくし、遠くなるほど重みが小さくなるようにガウス分布の関数を用いてレートを計算することによって、画像Ｐ１の平滑化を行う。平滑化部１０８は、画像Ｐ１の平滑化後の画像Ｐ２をノイズ除去部１１０へ出力する。
図３は、平滑化前後の画像の一例を示し、（１）は画像Ｐ１の一例を示し、（２）は画像Ｐ２の一例を示す。図２に戻り説明を続ける。

ノイズ除去部１１０は、平滑化部１０８が出力した画像Ｐ２を取得すると、画像Ｐ２に対して、ノイズ成分を除去する処理を行う。ノイズ除去部１１０は、画像Ｐ２を膨張させたり、収縮させたりした後に画像処理することによって、画像Ｐ２からノイズ成分を除去する処理を行う。具体的には、ノイズ除去部１１０は、グレースケールで表されている画像Ｐ２を膨張させた場合には注目画素の近傍の最大輝度値を注目画素の輝度値に置き換えることによってノイズ成分を除去する処理を行う。また、ノイズ除去部１１０は、グレースケールで表されている画像Ｐ２を収縮させた場合には注目画素の近傍の最大輝度値を注目画素の最小輝度値に置き換えることによってノイズ成分を除去する処理を行う。

図４（１）は、ノイズ除去部１１０によって画像Ｐ２の白の画素を膨張させたことによって得られる画像Ｐ３の一例を示す。図４（１）によれば、注目画素の近傍の最大輝度値が注目画素の輝度値に置き換えられているため、手のひらの輪郭部分が太く表されている。
図４（２）は、ノイズ除去部１１０によって画像Ｐ３の白の画素を収縮させたことによって得られる画像Ｐ４の一例を示す。図４（２）によれば、注目画素の近傍の最大輝度値が注目画素の最小輝度値に置き換えられているため、手のひらの輪郭部分が細く表されている。
図４（３）は、ノイズ除去部１１０によって画像Ｐ４の白の画素を膨張させたことによって得られる画像Ｐ５の一例を示す。図４（３）によれば、注目画素の近傍の最大輝度値が注目画素の輝度値に置き換えられているため、手のひらの輪郭部分が太く表されている。
ノイズ除去部１１０は、ノイズ成分を除去することによって得られる画像Ｐ５を二値化部１１２へ出力する。

二値化部１１２は、ノイズ除去部１１０が出力したグレースケールで表されている画像Ｐ５を取得すると、画像Ｐ５を白と黒の二階調に変換する。具体的には、二値化部１１２は、予め設定される画素値閾値に基づいて、各画素値が画素値閾値を上回っていれば白、下回っていれば黒に置き換えることによって、二値化する。
図４（４）は、図４（３）に示される画像Ｐ５を白と黒の二階調に変換した画像を示す。二値化部１１２は、画像Ｐ５を白と黒の二階調に変換した画像Ｐ６をエッジ検出部１１４へ出力する。

エッジ検出部１１４は、二値化部１１２が出力した画像Ｐ６を取得すると、画像Ｐ６からエッジ等の特徴情報を検出する。具体的には、エッジ検出部１１４は、画像Ｐ６の明るさ（輝度）が不連続に変化する部分を検出することによってエッジを検出する。エッジ検出部１１４は、画像Ｐ６にエッジ検出を施すことで、物体の境界を示す連続する曲線を取得する。エッジ検出部１１４は、画像Ｐ６からエッジを検出した結果を含む画像Ｐ７を、ラベリング処理部１１６へ出力する。

ラベリング処理部１１６は、エッジ検出部１１４が出力した画像Ｐ７を取得すると、画像Ｐ７に含まれるエッジにラベルを付与する。具体的には、ラベリング処理部１１６は、画像Ｐ７に含まれる白で表される画素のうち、曲線に含まれる複数の連続した画素を選択する。ここで、ラベリング処理部１１６は、曲線に曲率が曲率閾値以上の部分を含む場合には、曲率が最大となる点で曲線を分割する。これによって、ラベリング処理部１１６は、指先に該当する白で表される画素と指の側面とに該当する白で表される画素とが連続するために一本のエッジで表された場合でも、分割できる。また、ラベリング処理部１１６は、指の根元に該当する白で表される画素と該指の根元と連続する二本の指の側面の各々に該当する白で表される画素とが連続するために一本のエッジで表された場合でも、分割できる。そして、ラベリング処理部１１６は、分割した曲線の各々に異なるラベルを付与する。
図４（５）は、ラベリング処理部１１６によってラベルを付与したエッジの一例を示し、曲線の曲率に基づいて曲線を分離する前の状態について示す。なお、図４（５）では、ラベルを付与したエッジを見やすくするために、画像Ｐ７の二階調で表される画像の白と黒とを反転するとともに、異なる線種でエッジに付与したラベルを表した。
ラベリング処理部１１６は、スコア演算部１１８へ、ラベルを付与したエッジを含む画像Ｐ８を出力する。

スコア演算部１１８は、取得部１０２が出力した画像Ｐ０とラベリング処理部１１６が出力した画像Ｐ８とを取得すると、画像Ｐ０と画像Ｐ８とに基づいて、被写体ＴＧが手のひらであるか否かを判定する際に使用するエッジを選択するためのスコアを演算する。なお、画像Ｐ０は、ｓＲＧＢ、Ａｄｏｂｅ ＲＧＢ等の色空間で表現されている。
スコア演算部１１８は、スコアの演算に先立って、画像Ｐ８に含まれるラベルが付与されたエッジのうち、特定のエッジを削除する。

＜エッジの削除方法（その１）＞
スコア演算部１１８は、画像Ｐ８に含まれるエッジの長さがエッジ長閾値以上であれば残し、エッジ長閾値未満であれば削除する。
＜エッジの削除方法（その２）＞
スコア演算部１１８は、画像Ｐ８に含まれるエッジによって分離される二つの領域の各々の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の平均値を画像Ｐ０から演算し、色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の平均値の差が第１の色差信号閾値以上であれば該エッジを削除し、第１の色差信号閾値未満であれば該エッジを残す。例えば、スコア演算部１１８は、画像Ｐ８に含まれるエッジによって分離される二つの領域の各々に含まれる所定の領域について、色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の平均値を求める。
＜エッジの削除方法（その３）＞
スコア演算部１１８は、画像Ｐ８に含まれるエッジの一端を含む領域の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の平均値と他端を含む領域の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の平均値とを画像Ｐ１から演算し、色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の平均値の差が第２の色差信号閾値以上であれば該エッジを削除し、第２の色差信号閾値未満であれば該エッジを残す。

スコア演算部１１８は、＜エッジの削除方法（その１）＞−＜エッジの削除方法（その３）＞の少なくとも一つの処理を行うことによって、特定のエッジを削除した結果残ったエッジの数が、エッジ数閾値以上であればエッジ検出部１１４によるエッジの検出が成功であると判定し、エッジ閾値未満であればエッジ検出部１１４によるエッジの検出が失敗であると判定する。スコア演算部１１８は、エッジの検出が失敗であると判定した場合には、所定のエラー処理を行ってもよい。
スコア演算部１１８は、エッジ検出部１１４によるエッジの検出が成功であると判定した場合には、残ったエッジから、指間を示すエッジを選択する。具体的には、スコア演算部１１８は、人差し指と中指との間のエッジと、中指と薬指との間のエッジと、薬指と小指との間のエッジとを選択する。
スコア演算部１１８は、指間を示すエッジを選択するために、以下の（１）−（３）に示す演算処理を行うことによってスコアを求める。ここで、スコア演算部１１８は、取得部１０２が出力した画像Ｐ０の色空間をｓＲＧＢからＹＵＶへ変換する。ここで、ＹＵＶは、輝度信号Ｙと、２つの色差信号を使って表現される色空間である。そして、スコア演算部１１８は、スコアに基づいて、指間を示すエッジを選択する。

＜スコア演算処理（その１）＞
図５は、スコア演算部によって行われるスコア演算処理（その１）を示す図である。スコア演算部１１８は、複数の指の根元の位置の各々を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）を画像Ｐ１から演算する。そして、スコア演算部１１８は、各色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の差分を求める。
具体的には、スコア演算部１１８は、人差し指と中指との間のエッジの指の根元に対応する位置を含む領域の画素の色差信号をｐ１とする。また、スコア演算部１１８は、中指と薬指との間のエッジの指の根元に対応する位置を含む領域の画素の色差信号をｐ２とする。また、スコア演算部１１８は、薬指と子指との間のエッジの指の根元に対応する位置を含む領域の画素の色差信号をｐ３とする。スコア演算部１１８は、各色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の差分（ｐ１−ｐ２）と（ｐ２−ｐ３）と（ｐ３−ｐ１）とを演算することによって第１のスコアを求める。

＜スコア演算処理（その２）＞
図６は、スコア演算部によって行われるスコア演算処理（その２）を示す図である。スコア演算部１１８は、複数のエッジの各々について、該エッジの一端である指の根元の位置を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）と該エッジの中点を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）とを求める。そして、スコア演算部１１８は、指の根元の位置を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）とエッジの中点を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）との間の差分を演算することによって第２のスコアを求める。
具体的には、スコア演算部１１８は、人差し指と中指との間のエッジの指の根元の位置を含む領域の画素の色差信号をｓ１とし、該エッジの中点を含む領域の画素の色差信号をｓ２とする。また、スコア演算部１１８は、中指と薬指との間のエッジの指の根元の位置を含む領域の画素の色差信号をｓ３とし、該エッジの中点を含む領域の画素の色差信号をｓ４とする。また、スコア演算部１１８は、薬指と子指との間のエッジの指の根元の位置を含む領域の画素の色差信号をｓ５とし、該エッジの中点を含む領域の画素の色差信号をｓ６とする。スコア演算部１１８は、各色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の差分（ｓ１−ｓ２）と（ｓ３−ｓ４）と（ｓ５−ｓ６）とを演算することによって第２のスコアを求める。

＜スコア演算処理（その３）＞
図７は、スコア演算部によって行われるスコア演算処理（その３）を示す図である。スコア演算部１１８は、人差し指と中指との間のエッジ（ｌｉｎｅ１）と中指と薬指との間のエッジ（ｌｉｎｅ２）との間に両方のエッジと交わらない中間線を定義する。スコア演算部１１８は、中間線上の輝度Ｙ及び色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）のいずれか又は両方のばらつきを演算する。また、スコア演算部１１８は、中指と薬指との間のエッジ（ｌｉｎｅ２）と薬指と子指との間のエッジ（ｌｉｎｅ３）との間に両方のエッジと交わらない中間線を定義する。スコア演算部１１８は、中間線上の輝度Ｙと色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）のばらつきを演算することによって第３のスコアを求める。

具体的には、スコア演算部１１８は、エッジ（ｌｉｎｅ１）の一端を含む領域の画素の色差信号Ｐｔ１と他端を含む領域の画素の色差Ｐｔ２とし、中間線の一端を含む領域の画素の色差信号Ｐｔ１´と他端を含む領域の画素の色差信号Ｐｔ２´を、式（１）及び式（２）を演算することによって求める。
Ｐｔ１´＝（ｌｉｎｅ１のＰｔ１＋Ｌｉｎｅ２のＰｔ１）／２ （１）
Ｐｔ２´＝（ｌｉｎｅ１のＰｔ２＋Ｌｉｎｅ２のＰｔ２）／２ （２）
スコア演算部１１８は、Ｐｔ１´とＰｔ２´とを結ぶ線分の一部を中間線とする。
また、スコア演算部１１８は、中指と薬指との間のエッジ（ｌｉｎｅ２）と薬指と子指との間のエッジ（ｌｉｎｅ３）との間に両方のエッジと交わらない中間線を定義し、前述した処理と同様の処理を行う。
スコア演算部１１８は、中間線上の輝度Ｙ及び色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）のいずれか又は両方に基づいて、スコアを演算する。具体的には、スコア演算部１１８は、以下の式を演算することによって第３のスコアを演算する。

この式において、「σ」は輝度Ｙ又は色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の標準偏差を示し、「ｘ」は中間線の任意の位置を示し、「ｎ」は中間線の長さを示し、「ｕ」は画素値の平均値を示す。
スコア演算部１１８は、第１のスコア、第２のスコア、及び第３のスコアのうち少なくとも一つのスコアに基づいて、総合スコアを演算する。そして、スコア演算部１１８は、総合スコアがスコア閾値以下である場合には被写体ＴＧが手のひらでないと判定し、スコア閾値より大きい場合には被写体ＴＧが手のひらであると判定する。

具体的には、スコア演算部１１８は、第１のスコアを総合スコアとした場合、各色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の差分（ｐ１−ｐ２）、（ｐ２−ｐ３）、及び（ｐ３−ｐ１）のうち、値が小さいほどスコアが高いと判定し、値が大きいほどスコアが低いと判定する。指の根元の位置を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）は、どの指であっても肌色であるため、色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の差分は小さくなるため、スコア演算部１１８は、値が小さいほどスコアが高いと判定する。
また、スコア演算部１１８は、第２のスコアを総合スコアとした場合、エッジの指の根元の位置を含む領域の画素の色差信号と該エッジの中点を含む領域の画素の色差信号との間の差分（ｓ１−ｓ２）、（ｓ３−ｓ４）、及び（ｓ５−ｓ６）のうち、値が小さいほどスコアが高いと判定し、値が大きいほどスコアが低いと判定する。エッジの一端である指の根元の位置を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）と該エッジの中点を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）は、どの指であっても肌色であるため、色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の差分は小さくなるため、スコア演算部１１８は、色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）の差分が小さいほどスコアが高いと判定する。

また、スコア演算部１１８は、第３のスコアを総合スコアとした場合、エッジ間に定義された中間線上の輝度Ｙ及び色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）のいずれか又は両方のばらつきが小さいほどスコアが高いと判定し、ばらつきが大きいほどスコアが低いと判定する。指上に中間線が定義される場合、中間線上はほぼ肌色一色となるため、輝度Ｙ及び色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）のいずれか又は両方のばらつきは小さくなるため、スコア演算部１１８はばらつきが小さいほどスコアが高いと判定する。
スコア演算部１１８は、被写体ＴＧが手のひらであると判定した場合、第１のスコア、第２のスコア、及び第３のスコアのうち少なくとも一つのスコアをエッジ選択部１１９へ出力する。スコア演算部１１８は、被写体ＴＧが手のひらでないと判定した場合、所定のエラー処理を行うようにしてもよい。
エッジ選択部１１９は、スコア演算部１１８が出力した第１のスコア、第２のスコア、及び第３のスコアのうち少なくとも一つのスコアを取得すると、該スコアに基づいて、三本のエッジを選択する。ここで、三本のエッジは、人差し指と中指との間のエッジ、中指と薬指との間のエッジ、及び薬指と子指との間のエッジである。スコア演算部１１８は、該スコアに基づいて選択した三本のエッジを含む画像Ｐ９を補正部１２０へ出力する。

図８は、補正部によって行われる補正処理を示す図である。補正部１２０は、スコア演算部１１８が出力した画像Ｐ９を取得すると、三本のエッジの各々について、指の根元の位置を検証し、必要に応じてエッジの長さの補正を行う。
具体的には、補正部１２０は、人差し指と中指との間のエッジと、該エッジの指の根元の位置と中指と薬指との間のエッジの指の根元の位置とを結んだ線分とのなす角度αが９０度以内になるように、人差し指と中指との間のエッジの指の根元の位置を変更する。補正部１２０は、人差し指と中指との間のエッジを指先から手のひらの方向へ延長することによって、人差し指と中指との間のエッジの指の根元の位置を変更する。
また、補正部１２０は、薬指と子指との間のエッジと、該エッジの指の根元の位置と中指と薬指との間のエッジの指の根元の位置とを結んだ線分とのなす角度βが９０度以内になるように、薬指と子指との間のエッジの指の根元の位置を変更する。補正部１２０は、薬指と子指との間のエッジを指先から手のひらの方向へ延長することによって、薬指と子指との間のエッジの指の根元の位置を変更する。
補正部１２０は、人差し指と中指との間のエッジと、中指と薬指との間のエッジと、薬指と子指との間のエッジとを示す情報を領域設定部１２２へ出力する。ここで、領域設定部１２２へ出力されるのは、指の根元の位置が変更された場合には、変更後のエッジを示す情報である。

図９は、領域設定部によって行われる領域設定処理を示す図である。領域設定部１２２は、補正部１２０が出力した人差し指と中指との間のエッジと、中指と薬指との間のエッジと、薬指と子指との間のエッジとを示す情報を取得すると、判定対象の特定に使用する判定領域を設定する。
具体的には、領域設定部１２２は、人差し指と中指との間のエッジの指の根元の位置をＱ１とする。また、領域設定部１２２は、中指と薬指との間のエッジの指の根元の位置をＱ２とする。また、領域設定部１２２は、薬指と子指との間のエッジの指の根元の位置をＱ３とする。領域設定部１２２は、人差し指と中指との間のエッジ、中指と薬指との間のエッジ、及び薬指と子指との間のエッジの三本のエッジの平均角度を求める。そして、領域設定部１２２は、Ｑ２から該平均角度で一定の距離をとった点を判定領域（掌紋領域）の中心点とする。領域設定部１２２は、Ｑ１とＱ２との間の距離と、Ｑ２とＱ３との間の距離とを加算した値を２で除算した値を指の太さとし、該指の太さを二倍した距離を一定の距離とする。領域設定部１２２は、出力部１２４へ、判定領域に含まれる画像情報を出力する。該画像情報には、掌紋画像情報が含まれる。

出力部１２４は、領域設定部１２２から判定領域に含まれる画像情報を取得すると、該画像情報を出力する。

＜手のひら検知装置の動作＞
図１０は、実施形態に係る手のひら検知装置の動作の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１００２では、取得部１０２は、撮像部２００から画像Ｐ０を取得し、取得した画像Ｐ０を、平滑化部１０８とスコア演算部１１８とへ出力する。平滑化部１０８は、取得部１０２が出力した画像Ｐ０を取得すると、取得した画像Ｐ０をグレースケールの画像Ｐ１へ変換する。平滑化部１０８は、画像Ｐ１の平滑化を行う。平滑化部１０８は、画像Ｐ１を平滑化した画像Ｐ２をノイズ除去部１１０へ出力する。ノイズ除去部１１０は、平滑化部１０８が出力した画像Ｐ２を取得すると、画像Ｐ２からノイズを除去する処理を行う。ノイズ除去部１１０は、ノイズを除去する処理を行ったことによって得られる画像Ｐ５を二値化部１１２へ出力する。二値化部１１２は、ノイズ除去部１１０が出力した画像Ｐ５を取得すると、画像Ｐ５を白と黒との二階調に変換する。二値化部１１２は、画像Ｐ５を白と黒との二階調に変換した画像Ｐ６をエッジ検出部１１４へ出力する。エッジ検出部１１４は、二値化部１１２が出力した画像Ｐ６を取得すると、画像Ｐ６からエッジ等の特徴情報を検出する。エッジ検出部１１４は、画像Ｐ６からエッジを検出した結果を含む画像Ｐ７を、ラベリング処理部１１６へ出力する。ラベリング処理部１１６は、エッジ検出部１１４が出力した画像Ｐ７を取得すると、画像Ｐ７に含まれるエッジにラベルを付与する。

ステップＳ１００４では、スコア演算部１１８は、スコアの演算に先立って、画像Ｐ８に含まれるエッジのうち、特定のエッジを削除する。
ステップＳ１００６では、スコア演算部１１８は、特定のエッジを削除した結果残ったエッジの数が、エッジ数閾値以上であるか否かを判定する。
ステップＳ１００８では、スコア演算部１１８は、特定のエッジを削除した結果残ったエッジの数が、ライン数閾値以下である場合、検出失敗であるとする。この場合、スコア演算部１１８は、所定のエラー処理を行ってもよい。
ステップＳ１０１０では、スコア演算部１１８は、特定のエッジを削除した結果残ったエッジの数が、ライン数閾値より大きい場合、スコアを演算する。
ステップＳ１０１２では、スコア演算部１１８は、スコアがスコア閾値よりも大きいか否かを判定する。

ステップＳ１０１４では、スコア演算部１１８は、スコアがスコア閾値以下である場合、被写体ＴＧが手のひらでないと判定する。スコア演算部１１８は、被写体ＴＧが手のひらでないと判定した場合、所定のエラー処理を行うようにしてもよい。
ステップＳ１０１５では、スコア演算部１１８は、スコアがスコア閾値より大きい場合、被写体ＴＧが手のひらであると判定する。この場合、エッジ選択部１１９は、スコアに基づいて、指間のエッジを選択する。
ステップＳ１０１６では、補正部１２０は、エッジ選択部１１９が出力した画像Ｐ９を取得すると、三本のエッジの各々について、指の根元の位置を検証し、必要に応じて指の根元の位置補正を行う。
ステップＳ１０１８では、領域設定部１２２は、補正部１２０が出力した人差し指と中指との間のエッジと、中指と薬指との間のエッジと、薬指と子指との間のエッジとを示す情報を取得すると、手のひらのうち、認証に使用する掌紋領域を設定する。
ステップＳ１０２０では、出力部１２４は、領域設定部１２２が出力する掌紋領域に含まれる画像情報を取得すると、該画像情報を出力する。

＜実施形態に係る手のひら検知装置の利用例＞
図１１は、本実施形態に係る手のひら検知装置１の利用例を示す図である。図１１に示される利用例では、手のひら検知装置１によって検知された掌紋領域に含まれる画像情報に基づいて、掌紋認証装置２は認証処理を行う。
手のひら検知装置１と掌紋認証装置２とはインターネット等の通信網５０を介して接続される。

＜掌紋認証装置＞
掌紋認証装置２は、制御部４００と記憶部５００とを備える。
制御部４００は、ＣＰＵを備えている。制御部４００は、入力部４０２と認証部４０４とを機能部として備える。
入力部４０２は、手のひら検知装置１から出力される画像情報を取得する。ここで、この画像情報は、手のひら検知装置１が判定領域に設定した領域に含まれる画像の画像情報である。入力部４０２は、該画像情報を認証部４０４へ出力する。
認証部４０４は、入力部４０２が出力する画像情報を取得すると、該画像（掌紋画像）の特徴情報に基づいて、認証を行う。具体的には、認証部４０４は、該画像と記憶部５００に登録されている掌紋の登録画像とに基づいて、登録画像及び判定画像のそれぞれについて、同じような位置で対応点をとり、「位相限定相関法」によって「位相限定相関関数値」を得る。ここで、「位相限定相関法」とは、線等の形状がどれだけ類似しているかを算出する技術である。認証部４０４は、各対応点での相関を平均して、照合スコア等の目安となる値を算出し、該照合スコアが照合閾値よりも高ければ本人、低ければ他人と判定する。つまり、認証部４０４は、掌紋画像に基づいて、人物を特定する。
記憶部５００は、掌紋の画像を登録する。

＜実施形態に係る手のひら検知装置の利用例の動作＞
図１２は、実施形態に係る手のひら検知装置の利用例の動作の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１２０２では、入力部４０２は、手のひら検知装置１が出力する画像情報を取得する。
ステップＳ１２０４では、認証部４０４は、入力部４０２から画像情報を取得すると、該画像の特徴情報に基づいて、認証を行う。

前述した実施形態では、照射部３００が被写体ＴＧに照射する光が閃光である場合について説明したが、これに限られない。照射部３００は、撮像部２００が画像Ｐ０を生成することができれば、閃光が照射される時間よりも長い時間だけ被写体ＴＧに光を照射してもよい。
前述した実施形態では、照射部３００が被写体ＴＧに照射する光が可視光である場合について説明したが、これに限られない。例えば、手のひら検知装置１は、可視光によるフラッシュの他、被写体ＴＧに近赤外線等の可視光以外の光を照射する装置を、照射部３００として備えていてもよい。
前述した実施形態では、撮像部２００が撮像した画像に基づいて、被写体ＴＧが手のひらであるか否かを判定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、手のひら検知装置１に記憶された画像が手のひらであるか否かを判定するようにしてもよい。
前述した実施形態では、ノイズ除去部１１０によって、画像Ｐ２の白の画像に対して、膨張、収縮、及び膨張を順次行う場合について説明したが、この例に限られない。例えば、ノイズ除去部１１０は、画像Ｐ２の白の画像に対して、膨張のみを行ってもよいし、収縮のみを行ってもよい。また、ノイズ除去部１１０は、画像Ｐ２の白の画素に対して、膨張を行う回数、及び収縮を行う回数を適宜設定できる。

前述した実施形態では、スコア演算部１１８によって、複数のエッジの各々について、指の根元の位置を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）とエッジの中点を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）との間の差分を演算する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、スコア演算部１１８が、複数のエッジの各々について、指先の位置を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）とエッジの中点を含む領域の画素の色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）との間の差分を演算するようにしてもよい。
前述した実施形態では、スコア演算部１１８によって、人差し指と中指との間のエッジと中指と薬指との間のエッジとの間に両方のエッジと交わらない中間線を定義し、該中間線上の輝度Ｙ及び色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）のいずれか又は両方のばらつきを演算する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、スコア演算部１１８は、中間線を定義することなく、人差し指と中指との間のエッジと中指と薬指との間のエッジとの間の領域の輝度Ｙ及び色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ）のいずれか又は両方のばらつきを演算するようにしてもよい。中指と薬指との間のエッジと薬指と子指との間のエッジについても同様である。

前述した実施形態では、スコア演算部１１８は、取得部１０２が出力した画像Ｐ０とラベリング処理部１１６が出力した画像Ｐ８とに基づいて、被写体ＴＧが手のひらであるか否かを判定する際に使用するエッジを選択するためのスコアを演算する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、平滑化部１０８は画像Ｐ０と画像Ｐ２とをノイズ除去部１１０へ出力し、ノイズ除去部１１０は画像Ｐ０と画像Ｐ５を二値化部１１２へ出力し、二値化部１１２は画像Ｐ０と画像Ｐ６をエッジ検出部１１４へ出力し、エッジ検出部１１４は画像Ｐ０と画像Ｐ７をラベリング処理部１１６へ出力し、ラベリング処理部１１６は画像Ｐ０と画像Ｐ８をスコア演算部１１８へ出力するようにしてもよい。そして、スコア演算部１１８は、ラベリング処理部１１６が出力した画像Ｐ０と画像Ｐ８とに基づいて、被写体ＴＧが手のひらであるか否かを判定する際に使用するエッジを選択するためのスコアを演算するようにしてもよい。
前述した実施形態では、手のひら検知装置と掌紋認証装置とが通信網を介して接続される場合について説明したが、この例に限られない。例えば、手のひら検知装置と掌紋認証装置とが直接有線又は無線接続されてもよい。
前述した実施形態では、手のひら検知装置と掌紋認証装置とが異なる装置で構成される場合について説明したが、この例に限られない。例えば、手のひら検知装置と掌紋認証装置とを含む認証装置として構成してもよい。

実施形態に係る手のひら検知装置１によれば、被写体ＴＧの特徴情報に基づいて、該被写体が手のひらであるか否かを判定するので、専用のハードウェアを用いることなく判定対象が手のひらであるか否かを判定することができる。具体的には、手のひら画像及び指先画像の各々を撮影する別々のハードウェアを用いることなく、スマートフォン等の端末装置のカメラで撮像された被写体の画像に基づいて、該被写体が手のひらであるか否かを判定できる。
また、手のひら画像及び指先画像を別々に撮像しないため、手のひら画像を元に指先画像を正規化する処理のコストも不要である。また、一回の撮像で処理が行われるため、様々なサイズのウィンドウを設定して画面を走査する方法と比較して、手をかざしてから画面上で認識するまでのＣＰＵの処理時間を短縮できる。また、被写体ＴＧの特徴情報に基づいて、該被写体が手のひらであるか否かを判定するため、学習サンプルも不要である。また、ＲＧＢ（ｓＲＧＢ）の画像データをＹＵＶの画像データに変換してから、判定領域に含まれる判定画像の特徴情報に基づいて、認証を行うことで、照明変化にロバストに識別できる。

＜変形例＞
図１３は、変形例に係る手のひら検知装置の一例を示す図である。
変形例に係る手のひら検知装置では、前述した撮像部２００及び照射部３００の処理をＰＣ１が実行し、前述した制御部１００、制御部４００、及び記憶部５００が行う処理をＰＣ２が実行するようにしたものである。また、この一例では、ＰＣ１とＰＣ２とは、情報の送受が可能なネットワークＮを介して接続される。
ＰＣ１は、撮像部２００と照射部３００とを備える。ＰＣ１は、撮像部２００が被写体ＴＧを撮像し、画像Ｐ０を生成する。ＰＣ１は、画像Ｐ０の画像情報を、ネットワークＮを介してＰＣ２へ送信する。ＰＣ２はＰＣ１から受信した画像Ｐ０の画像情報に基づいて、被写体ＴＧが手のひらであるか否かを判定する。

ここで、ＰＣ１の一例は、現金自動預け払い機(ATM: Automated Teller Machine)である。また、ＰＣ２の一例は、ＡＴＭの集中監視装置である。つまり、変形例に係る手のひら検知装置は、ＰＣ１の一例であるＡＴＭと、ＰＣ２の一例である集中監視装置との構成において実施される。この場合、ＡＴＭの使用者の預貯金の預け払い等の認証に応じて当該使用者の生体認証を行う際に用いられる。
具体的には、ＰＣ１は、撮像部２００と照射部３００とによって、被写体ＴＧであるＡＴＭの使用者の手のひらを撮像し、画像Ｐ０を生成する。ＰＣ１は、画像Ｐ０の画像情報を、ＰＣ２であるＡＴＭの集中監視装置へ送信する。ＰＣ２は、ＰＣ１から受信した画像Ｐ０に基づいて、当該画像Ｐ０が手のひらの画像であるか否かを判定する。具体的には、ＰＣ２は、当該画像Ｐ０が手のひらの画像であると判定した場合に、当該画像Ｐ０に基づいて、認証を行う。

なお、変形例では、ＰＣ１がＡＴＭであり、ＰＣ２がＡＴＭの集中監視装置である場合について説明したが、これに限られない。例えば、ＰＣ１はＰＣであり、ＰＣ２は認証サーバであってもよい。これによって、ＰＣの使用者がネットショッピングをし、その代金の決済を行う際に、認証サーバは、ＰＣの使用者を認証することができる。また、ＰＣの使用者がネットバンクへアクセスし、取引を行う場合に、認証サーバは、ネットバンクの使用者を認証することができる。

また、変形例では、ＰＣ１が撮像部２００と照射部３００とを備える場合について説明したが、これに限られない。撮像部２００と照射部３００とを、ＰＣ１とは別の装置に備えるようにしてもよい。この場合、ＰＣ１と撮像部２００との間で、撮像部２００が撮像することによって得られる画像Ｐ０を送受する機能を備えていてもよい。これにより、ＰＣ１は、撮像部２００が被写体ＴＧを撮像し、生成した画像Ｐ０を撮像部２００から受信することができる。

以上、本発明の実施形態及びその変形を説明したが、これらの実施形態及びその変形は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態及びその変形は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合せを行うことができる。これら実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

なお、実施形態及び変形例に係る手のひら検知装置、及び掌紋認証装置が備える各部は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、また、メモリおよびマイクロプロセッサにより実現させるものであってもよい。なお、手のひら検知装置が備える各部は、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）により構成され、手のひら検知装置、及び掌紋認証装置が備える各部の機能を実現するためのプログラムをメモリにロードして実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。また、手のひら検知装置、及び掌紋認証装置が備える各部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより処理を行ってもよい。
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

なお、前述の装置は内部にコンピュータを有している。そして、前述した各装置の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

前述した実施形態及び変形例において、エッジ検出部１１４は特徴情報検出部の一例であり、領域設定部１２２は領域設定部の一例であり、出力部１２４は出力部の一例であり、平滑化部１０８は平滑化部の一例であり、二値化部１１２は二値化部の一例である。また、エッジ選択部１１９は選択部の一例であり、ノイズ除去部１１０はノイズ除去部の一例であり、画像Ｐ０は入力画像の一例である。

１…手のひら検知装置、２…掌紋認証装置、５０…通信網、１００…制御部、１０２…取得部、１０４…撮像制御部、１０６…照射制御部、１０８…平滑化部、１１０…ノイズ除去部、１１２…二値化部、１１４…エッジ検出部、１１６…ラベリング処理部、１１８…スコア演算部、１２０…補正部、１２２…領域設定部、１２４…出力部、２００…撮像部、３００…照射部、４００…制御部、４０２…入力部、４０４…認証部、５００…記憶部

Claims (13)

1. 入力画像から、特徴情報を検出する特徴情報検出部と、
   前記特徴情報検出部が検出した前記特徴情報に基づいて、前記入力画像から、判定対象の特定に使用する判定領域を設定する領域設定部と、
   前記入力画像のうち、前記領域設定部が設定した前記判定領域に含まれる画像情報を出力する出力部と
   を備える、手のひら検知装置。
2. 前記入力画像を平滑化する平滑化部と、
   前記平滑化部が平滑化した前記入力画像を閾値によって二値化する二値化部と
   を備え、
   前記特徴情報検出部は、前記二値化部によって二値化された前記入力画像からエッジを検出する、請求項１に記載の手のひら検知装置。
3. 前記特徴情報検出部によって検出された前記エッジから、指間に対応するエッジを選択する選択部
   を備え、
   前記領域設定部は、前記選択部が選択した前記指間に対応するエッジに基づいて、前記入力画像から、前記判定領域を設定する、請求項２に記載の手のひら検知装置。
4. 前記選択部は、前記特徴情報検出部によって検出された前記エッジから、前記エッジの一又は複数の位置の色差信号に基づいて、指間に対応するエッジを選択する、請求項３に記載の手のひら検知装置。
5. 前記選択部は、前記特徴情報検出部によって検出された複数のエッジのうち、任意の２本のエッジの間の色差信号に基づいて、指間に対応するエッジを選択する、請求項３又は請求項４に記載の手のひら検知装置。
6. 前記選択部は、前記特徴情報検出部によって検出された複数のエッジのうち、任意の２本のエッジの間の輝度に基づいて、指間に対応するエッジを選択する、請求項５に記載の手のひら検知装置。
7. 前記選択部が選択した前記指間に対応するエッジの 一端の位置を指の根元の位置となるように補正する、請求項３から請求項６のいずれか一項に記載の手のひら検知装置。
8. 前記平滑化部が平滑化した前記入力画像からノイズ成分を除去するノイズ除去部
   を備え、
   前記二値化部は、前記ノイズ除去部によってノイズ成分が除去された前記入力画像を前記閾値によって二値化する、請求項２から請求項７のいずれか一項に記載の手のひら検知装置。
9. 前記領域設定部は、前記選択部によって選択された前記指間に対応するエッジに基づいて、前記判定領域の中心を設定する、請求項３から請求項７のいずれか一項に記載の手のひら検知装置。
10. 前記特徴情報検出部は、人物の掌紋が表された位置に基づいて特徴情報を検出する、請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の手のひら検知装置。
11. 入力画像から、特徴情報を検出する特徴情報検出部と、
    前記特徴情報検出部が検出した前記特徴情報に基づいて、前記入力画像から、判定対象の特定に使用する判定領域を設定する領域設定部と、
    前記入力画像のうち、前記領域設定部が設定した前記判定領域に含まれる掌紋画像に基づいて、人物を特定する認証部と
    を備える、掌紋認証装置。
12. 入力画像から、特徴情報を検出するステップと、
    前記特徴情報を検出するステップで検出した前記特徴情報に基づいて、前記入力画像から、判定対象の特定に使用する判定領域を設定するステップと、
    前記入力画像のうち、前記判定領域を設定するステップで設定した前記判定領域に含まれる画像情報を出力するステップと
    を有する、手のひら検知装置によって実行される手のひら検知方法。
13. 手のひら検知装置のコンピュータに、
    入力画像から、特徴情報を検出するステップと、
    前記特徴情報を検出するステップで検出した前記特徴情報に基づいて、前記入力画像から、判定対象の特定に使用する判定領域を設定するステップと、
    前記入力画像のうち、前記判定領域を設定するステップで設定した前記判定領域に含まれる画像情報を出力するステップと
    を実行させる、プログラム。