JP2019101745A - 生体画像処理装置、生体画像処理方法、及び生体画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】タッチパネルに接触しながら移動する被写体を生体センサで撮影する際に、撮影した画像における画像ノイズの検出精度を向上させる。【解決手段】タッチパネルに接触しながら生体が移動する間に生体センサで画像を撮影し、入力操作移動量算出部が、タッチパネルに接触しながら移動する生体のタッチパネル上の移動量（入力操作移動量）を算出し、画像移動量算出部が、生体センサで撮影した画像の領域毎の移動量（画像移動量）を算出し、ノイズ領域検出部が、算出された入力操作移動量及び画像移動量に基づいて、画像移動量の変化が入力操作移動量の変化と合致しない領域を画像ノイズを含む領域として検出する。【選択図】図３

Description

本発明は、生体画像処理装置、生体画像処理方法、及び生体画像処理プログラムに関する。

生体認証は、指紋、顔、静脈等の生体情報の特徴を用いて本人確認を行う技術である。生体認証では、予め登録されている生体情報の特徴を、確認が必要な場面において取得した生体情報の特徴と照合し、一致するか否かに基づいて本人確認を行う。

モバイル端末においてもセキュリティを確保する手法として生体認証が用いられるようになってきている。生体センサにより生体情報を取得して生体認証を行うが、モバイル端末では、大きさの制約上、撮影範囲が広い生体センサを搭載することは難しく、また、使い勝手上、被写体となる生体を生体センサから離して広い範囲を撮影することも難しい。そこで、被写体となる生体を生体センサ上で移動させながら複数の画像を撮影することで生体情報を取得することが考えられる。

しかし、例えば、手のひらの静脈情報（静脈パターン）を取得して本人確認を行う手のひら静脈認証においては、被写体である手をモバイル端末にかざして生体センサと接触せずに画像の撮影を行うことになるため、生体センサに対する手の位置が揺れ等によってぶれやすい。生体センサに対する手の位置がぶれると、取得される生体情報の品質が劣化し、認証における本人拒否が発生しやすくなる。

モバイル端末は、端末装置を手で保持して端末装置に備えられたタッチパネルを操作する使い方をするものが多い。そこで、タッチパネルを手で操作すると同時に手のひらの情報を取得することで、端末装置と手の相対的な位置関係を保てるようにして、揺れ等による影響の軽減を図る技術が提案されている（例えば、特許文献１〜３参照）。例えば、手のひら静脈認証において、ユーザが指でタッチすべき位置をタッチパネル上に逐次表示して手のひらを生体センサで撮影することにより、効率良く生体情報を取得する技術が提案されている（例えば、特許文献２）。

一方、モバイル端末を持ち運ぶ際、生体センサを手で触れてしまい皮脂等の汚れが付着することが想定される。このような汚れは、画像ノイズとして撮影画像に写りこみ、認証エラーの一因となり得る。生体センサに付着した汚れは、画像上で常に同じ位置に観測されることから、連続画像の不動領域を汚れとして検出する技術が提案されている（例えば、特許文献４、５参照）。また、モバイル端末を屋外で使用する際、被写体の隙間から外光が生体センサに入り込むことでレンズフレアと呼ばれるレンズ内反射によるノイズが撮影画像に写りこむこともある。このような非定常的なノイズに対し、動きのあるべき画像において動きのない部分をノイズとして検出する技術が提案されている（例えば、特許文献６参照）。

特開２０１６−１７３６６９号公報 特開２０１６−２１２６３６号公報 特開２０１７−９７５７４号公報 国際公開第２００７／１４１８５８号 特開２００６−２４５９７６号公報 国際公開第２００４／０２６１３９号

モバイル端末のタッチパネル上を接触しながら移動する被写体を生体センサで撮影する場合、生体センサの汚れやレンズフレア等による撮影画像の画像ノイズは、複数の撮影画像における不動領域として検出することが可能である。しかし、タッチパネルの摩擦等によって被写体の動きが止まってしまった場合などに画像ノイズとして誤検出してしまうおそれがある。１つの側面では、本発明の目的は、タッチパネルに接触しながら移動する被写体を生体センサで撮影する際に、撮影した画像における生体センサの汚れやレンズフレア等による画像ノイズの検出精度を向上させることにある。

生体画像処理装置の一態様は、タッチパネルと、生体の画像を撮影する撮影部と、タッチパネルに接触しながら移動する生体のタッチパネル上の移動量を算出する第１の算出部と、移動する間に撮影部で撮影した画像の領域毎の移動量を算出する第２の算出部と、それぞれ算出した移動量に基づいて撮影した画像内の画像ノイズを検出する検出部とを有する。

発明の一態様においては、タッチパネルに接触しながら移動する生体を撮影した画像における画像ノイズの検出精度を向上させることができる。

図１は、本発明の実施形態における端末装置のハードウェア構成例を示す図である。 図２（Ａ）及び図２（Ｂ）は、本実施形態における生体情報の取得を説明する図である。 図３は、本実施形態における生体画像処理装置の機能構成例を示す図である。 図４は、本実施形態における認証処理部の構成例を示す図である。 図５は、本実施形態における生体画像処理装置の動作例を示すフローチャートである。 図６（Ａ）〜図６（Ｃ）は、本実施形態におけるノイズ検出を説明する図である。 図７（Ａ）〜図７（Ｃ）は、本実施形態におけるノイズ検出を説明する図である。 図８（Ａ）〜図８（Ｃ）は、本実施形態におけるノイズ検出を説明する図である。 図９（Ａ）及び図９（Ｂ）は、本実施形態におけるなりすまし攻撃の検出を説明する図である。 図１０は、本実施形態における生体画像処理装置の他の機能構成例を示す図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。以下に説明する本発明の一実施形態における生体画像処理装置及びそれを適用した生体認証装置は、端末装置に搭載可能である。端末装置は、例えば、タブレット端末、スマートフォン等のモバイル端末（携帯端末）であっても良い。また、以下では、手のひらの静脈情報（静脈パターン）、掌紋等の手のひらの生体情報を用いて生体認証を行う手のひら認証を一例に説明するが、本実施形態はこれに限定されるものではない。

図１は、本実施形態における端末装置のハードウェア構成例を示す図である。端末装置１００は、例えばタブレット端末、スマートフォン等のモバイル端末（携帯端末）である。端末装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ１０２、記憶部１０３、タッチパネル１０４（表示部１０５、入力部１０６）、及び生体センサ１０７を有し、それらがバス１０８を介して接続される。なお、端末装置１００は、他の機能部をさらに有していてもよく、例えば、他の装置と通信を行うための通信部やネットワークインタフェース等を有していてもよい。

ＣＰＵ１０１は、端末装置１００が有する各機能部を制御し、端末装置１００全体の動作を制御する。ＣＰＵ１０１は、例えば、ＣＰＵ１０１は、記憶部１０３から読み出されたコンピュータプログラムを実行することにより、生体画像処理や生体認証処理等の端末装置１００が有する各種機能を実現する。ＣＰＵ１０１は、例えば図３に示す生体情報取得部３０１、第２の算出部の一例としての画像移動量算出部３０２、入力操作位置検出部３０３、第１の算出部の一例としての入力操作移動量算出部３０４、時刻計測部３０５、検出部の一例としてのノイズ領域検出部３０６、及び認証処理部３０７の機能を実現する。メモリ１０２は、例えばＣＰＵ１０１がコンピュータプログラムを実行する際のデータ等を格納するワークメモリとして用いられる。記憶部１０３は、生体画像処理や生体認証処理等を実行するためのコンピュータプログラムや生体認証に用いる登録データ（登録テンプレート）等を記憶する。

タッチパネル１０４は、表示機能を有する表示部１０５及び情報入力機能を有する入力部１０６を有する。表示部１０５は、ＣＰＵ１０１による制御に従って、ユーザに提供する情報等を表示する。表示部１０５は、例えば、生体認証に用いる生体情報を取得する際、ユーザが指で触れる（タッチする）べき位置及び移動方向を示す操作情報を表示する。入力部１０６は、ユーザによる入力操作に応じた情報をＣＰＵ１０１に入力する。入力部１０６は、タッチ操作（タッチ後の移動を含む。）を検出して、タッチ操作が行われた位置の座標をＣＰＵ１０１に入力する。ＣＰＵ１０１は、表示部１０５が表示している画面の情報及び入力部１０６からの入力操作の情報に応じた処理を行う。

生体センサ１０７は、生体認証に用いる被写体の生体情報を取得する。生体センサ１０７は、撮影部の一例である。生体センサ１０７は、例えば被写体である手のひらを撮影する撮影部（例えばイメージセンサ）及び被写体を照明する照明部（光源）を有する。例えば、生体センサ１０７は、図２（Ａ）に示すように端末装置１００において、タッチパネル１０４に表示された操作情報２０１に従ってユーザが入力操作（タッチ操作）を行ったときに手のひらの少なくとも一部を撮影可能なように、タッチパネル１０４と同じ面で、タッチパネル１０４に近接する周辺の位置に配置されている。

図２（Ａ）に示すように、端末装置１００において生体認証に用いる生体情報を取得する際には、ユーザが指でタッチすべき位置及び移動方向を示す操作情報２０１がタッチパネル１０４に表示される。そして、表示された操作情報２０１に応じて、ユーザが指をタッチパネル１０４に接触しながら移動させると、所定の時間間隔で、生体センサ１０７の画角及び生体センサ１０７と被写体２０２との距離に応じた撮影範囲２０３で被写体２０２の一部を撮影する。このようにして、図２（Ｂ）に示すような被写体２１１である手のひらの撮影画像２１２を複数取得し、それら複数の画像から生体情報を取得する。

このように本実施形態では、表示された操作情報２０１に従って、タッチパネル１０４上を接触しながら指を移動させるため、生体センサ１０７と被写体２０２である手との相対的な位置関係を保つことができ、取得する生体情報の品質が劣化することを防止することができる。なお、図２（Ａ）に示した操作情報２０１は一例であり、これに限定されるものではない。指を移動させているときに、生体センサ１０７と被写体２０２である手との相対的な位置関係を保つことができれば良く、表示する操作情報２０１は任意である。

図３は、本実施形態における生体画像処理装置の機能構成例を示すブロック図であり、生体画像を用いて生体認証を行う生体認証装置に適用した場合の例を示している。本実施形態における生体画像処理装置は、タッチパネル１０４、生体センサ１０７、生体情報取得部３０１、画像移動量算出部３０２、入力操作位置検出部３０３、入力操作移動量算出部３０４、時刻計測部３０５、ノイズ領域検出部３０６、及び認証処理部３０７を有する。

生体情報取得部３０１は、生体認証に用いる生体情報を取得する際、撮影部の一例としての生体センサ１０７によって撮影される生体画像（本実施形態の例では手のひら）を連続的に取得する。画像移動量算出部３０２は、生体情報取得部３０１により取得した複数の生体画像に基づいて、画像内の各領域の移動量を算出する。画像移動量算出部３０２は、第２の算出部の一例である。

画像内の領域の移動量の算出には、動体検出技術と呼ばれる様々な手法が適用可能である。例えば、画像内の物体の速度（動き）を推定しベクトルで表すオプティカルフローの手法が適用でき、速度の推定には勾配法やブロックマッチング法等が用いることが可能である。勾配法では、物体上の点の明るさは移動後も変化しないと仮定して、時空間微分とオプティカルフローとの関係式を導出して対象の動きを推定する。つまり、画像のある点と同じ明るさ（色）の画素を、次の画像における同じ位置の近傍で探すことにより動きを推定する。また、ブロックマッチング法では、画像中のある大きさの領域をテンプレートのブロックとし、次の画像中を全検索して、差分評価関数の値を最小とする点を対応点とし動きを推定する。また、これに限らず、画像内の特徴点を求めて、画像間での対応する特徴点の移動量を求めるような手法も適用可能である。

入力操作位置検出部３０３は、タッチパネル１０４に対する入力操作（タッチ操作）を検出して、入力操作が行われた位置の情報（座標）を取得する。入力操作移動量算出部３０４は、入力操作位置検出部３０３により取得した入力操作位置の情報に基づいて、ユーザの指の移動量を示す入力操作移動量を算出する。入力操作移動量算出部３０４は、第１の算出部の一例である。時刻計測部３０５は、画像移動量算出部３０２及び入力操作移動量算出部３０４に対して時刻情報を提供する。ここで、生体画像の取得と入力操作位置の情報の取得とは同時に行われるので、時刻計測部３０５が提供する時刻情報に基づいて、生体画像と入力操作位置の情報との時間的な同期をとっている。

ノイズ領域検出部３０６は、画像移動量算出部３０２により算出した画像内の各領域の移動量と、入力操作移動量算出部３０４により算出した入力操作移動量とに基づいて、画像ノイズを含む領域を検出する。ノイズ領域検出部３０６は、検出部の一例である。生体センサ１０７により取得される画像は、生体センサ１０７と被写体である生体との距離によって移動速度が異なるが、画像の移動速度の変化（画像移動量の変化）は、入力操作における移動速度の変化（入力操作移動量の変化）に比例している。そこで、ノイズ領域検出部３０６は、算出した画像内の各領域の移動量と入力操作移動量とを比較し、移動量の変化が入力操作移動量の変化に合致しない画像内の領域を、画像ノイズを含む領域として検出する。言い換えれば、ノイズ領域検出部３０６は、入力操作移動量に対応していない移動量変化を示す画像内の領域を、画像ノイズを含む領域として検出する。

認証処理部３０７は、生体情報取得部３０１により取得した生体画像ＩＮ１、入力操作位置検出部３０３により取得した入力操作位置の情報ＩＮ２、及びノイズ領域検出部３０６での検出結果ＩＮ３が入力され、生体認証に係る認証処理を行う。

認証処理部３０７は、例えば、生体画像ＩＮ１が画像ノイズを含まない（画像ノイズを含むとされた領域の数が所定数より少ない）生体画像であると、ノイズ領域検出部３０６での検出結果ＩＮ３が示す場合に認証処理を実行する。生体画像ＩＮ１が画像ノイズを含む（画像ノイズを含むとされた領域の数が所定数以上の）生体画像であると、ノイズ領域検出部３０６での検出結果ＩＮ３が示す場合には、画像ノイズが検出されたことをユーザに示し、生体画像の撮影を再実行する。

なお、例えば、検出された画像ノイズが定常的なノイズである場合、画像ノイズが生体センサ１０７に付着した汚れによるものであると推定されるので、生体画像の撮影を再実行する前に、ユーザに対して生体センサ１０７の清掃を促す。さらに、生体センサ１０７の清掃後に生体画像の撮影を数回繰り返しても同じ領域に定常的なノイズが検出される場合、生体センサ１０７に対するキズや生体センサ１０７の故障等、復旧困難な原因が考えられるため、保守等を勧める通知を行うようにしてもよい。

認証処理部３０７は、図４に示すように特徴抽出部４０１、登録データ生成部４０２、登録データベース４０３、及び照合部４０４を有する。特徴抽出部４０１は、入力される生体画像ＩＮ１から生体情報（例えば、手のひらの静脈パターンや掌紋）の特徴を抽出する。特徴抽出部４０１は、例えば静脈パターンや掌紋における分岐点や端点を検出し、分岐点や端点を含む近傍画像の特徴量を生体情報の特徴として抽出する。このとき、特徴抽出部４０１は、入力操作位置の情報ＩＮ２及びノイズ領域検出部３０６での検出結果ＩＮ３に基づいて、画像ノイズを含む領域として検出された領域を生体画像ＩＮ１から除いて生体情報の特徴を抽出するようにしてもよい。

登録データ生成部４０２は、テンプレートの登録時に、特徴抽出部４０１により抽出された生体情報の特徴から、位置及び特徴量を含む登録データ（登録テンプレート）を生成する。登録データ生成部４０２により生成された登録データＲＤＴは、テンプレートを格納する登録データベース４０３に記憶される。照合部４０４は、生体認証における照合時に、特徴抽出部４０１により抽出された生体情報の特徴を照合データＩＤＴとして、照合データ（入力データ）ＩＤＴと登録データベース４０３に格納されている登録データ（テンプレート）との照合処理を行う。照合部４０４は、照合データと登録データとの間で生体情報の特徴がどの程度似ているかを表す類似度を算出して照合結果ＯＵＴを出力する。

図５は、本実施形態における生体画像処理装置の動作例を示すフローチャートである。図５には、本実施形態における画像ノイズの検出動作について示している。

タッチパネル１０４に対するユーザの入力操作の開始を検出してから（Ｓ５０１のＹＥＳ）、タッチパネル１０４に対するユーザの入力操作の終了を検出するまで（Ｓ５０３のＹＥＳ）、ステップＳ５０２での入力操作位置の検出及び生体画像の撮影が、繰り返して実行される。すなわち、入力操作の開始を検出してから入力操作の終了を検出するまで、タッチパネル１０４及び入力操作位置検出部３０３が、入力操作が行われた位置の情報（座標）を連続的に取得し、生体センサ１０７及び生体情報取得部３０１が、生体画像を連続的に取得する。

次に、ステップＳ５０４にて、入力操作移動量算出部３０４が、検出された入力操作位置の情報から、タッチパネル１０４上でのユーザの指の移動量（入力操作移動量）を算出する。また、ステップＳ５０５にて、画像移動量算出部３０２が、撮影された画像から、画像内の各領域の移動量（画像移動量）を算出する。なお、ステップＳ５０４における入力操作移動量の算出処理と、ステップＳ５０５における画像移動量の算出処理を行う順序は、図５に示す順序に限らず、画像移動量の算出した後に入力操作移動量を算出するようにしてもよいし、入力操作移動量と画像移動量とを並列して算出するようにしてもよい。

次に、ステップＳ５０６にて、ノイズ領域検出部３０６が、ステップＳ５０４、Ｓ０５においてそれぞれ算出された入力操作移動量と画像移動量とを比較して、取得された画像において画像ノイズを含む領域を検出する。ノイズ領域検出部３０６は、画像移動量の変化が入力操作移動量の変化に合致しない（画像領域の動きと入力操作の動きとが相対的な一致を示さない）領域を画像ノイズを含む領域として検出する。そして、画像ノイズの検出動作を終了する。

このように本実施形態によれば、タッチパネル１０４上でのユーザの指の移動量（入力操作移動量）と撮影された画像の各領域の移動量（画像移動量）とを算出し、画像移動量の変化が入力操作移動量の変化に合致しない領域を、画像ノイズを含む領域として検出する。これにより、生体センサ１０７に汚れが付着したこと等により発生する定常的な画像ノイズを検出することができるとともに、レンズフレア等による非定常的な画像ノイズを検出することができる。また、画像移動量の変化が入力操作移動量の変化に合致していれば、画像ノイズを含む領域として検出されることはないので、タッチパネルの摩擦等によって被写体の動きが止まってしまった場合などにおいて画像ノイズとして検出されることを防止することができる。したがって、タッチパネルに接触しながら移動する被写体（生体）を生体センサで撮影して得られる画像における画像ノイズの検出精度を向上させることができる。

例えば、生体センサ１０７の撮像面に皮脂等の汚れが付着した場合、図６（Ａ）に示すように撮影画像６０１は、固定の領域に汚れ６０２が写った画像となる。このとき、取得された画像における移動量は、図６（Ｂ）に一例を示すような、被写体である手の領域６０３の画像移動量６１１及び汚れ６０２が写った領域の画像移動量６１２となる。

手の領域６０３の画像移動量６１１は、図６（Ｃ）に示すタッチパネル１０４に対する入力操作での入力操作移動量６２１に比例して変化する。一方、汚れ６０２が写った領域の画像移動量６１２は、図６（Ｃ）に示すタッチパネル１０４に対する入力操作での入力操作移動量６２１にかかわらず一定（ゼロ）となる。したがって、画像移動量の変化が入力操作移動量の変化に合致していない領域を検出することで、生体センサ１０７の撮像面に付着した汚れによる画像ノイズを検出可能となる。

また、例えば、生体センサ１０７の撮像面に皮脂等の汚れが付着した場合、図７（Ａ）に示すように撮影画像７０１は、固定の領域に汚れ７０２が写った画像となる。また、タッチパネル１０４上で指を移動させているときに、時刻Ｔ７１〜Ｔ７２の期間において、タッチパネルの摩擦等によって指の動きが止まってしまったとする。このとき、取得された画像における移動量は、図７（Ｂ）に一例を示すような、被写体である手の領域７０３の画像移動量７１１及び汚れ７０２が写った領域の画像移動量７１２となる。

手の領域７０３の画像移動量７１１は、指の動きが止まった時刻Ｔ７１〜Ｔ７２において一定となるが、図７（Ｃ）に示すタッチパネル１０４に対する入力操作での入力操作移動量７２１に比例した変化となる。したがって、時刻Ｔ７１〜Ｔ７２において、画像移動量７１１が変化しなくとも画像ノイズとして検出されることはなく、画像ノイズとして検出されることを防止できる。なお、汚れ７０２が写った領域の画像移動量７１２は、図７（Ｃ）に示すタッチパネル１０４に対する入力操作での入力操作移動量７２１とは異なる変化となる。したがって、図６（Ａ）〜図６（Ｃ）に示した例と同様に、画像移動量の変化が入力操作移動量の変化に合致していない領域を検出することで、生体センサ１０７の撮像面に付着した汚れによる画像ノイズを検出可能となる。

また、例えば、指の隙間から差し込む光によってレンズフレア等が発生した場合、図８（Ａ）に示すように撮影画像８０１は、反射ノイズ８０２が写った画像となる。この反射ノイズ８０２は、手の位置によって発生するため、常に観測されるものではなく、本例では時刻Ｔ８１〜Ｔ８２において、反射ノイズ８０２が発生したものとする。このとき、取得された画像における移動量は、図８（Ｂ）に一例を示すような、被写体である手の領域６０８の画像移動量８１１及び反射ノイズ８０２が写った領域の画像移動量８１２となる。

手の領域８０３の画像移動量８１１は、図８（Ｃ）に示すタッチパネル１０４に対する入力操作での入力操作移動量８２１に比例して変化する。一方、反射ノイズ８０２が写った領域の画像移動量８１２は、時刻Ｔ８１〜時刻Ｔ８２において、図８（Ｃ）に示すタッチパネル１０４に対する入力操作での入力操作移動量８２１と異なる変化を示す。したがって、入力操作の開始から終了までにおいて、画像移動量の変化が入力操作移動量の変化に合致していない領域を検出することで、レンズフレア等による非定常的な画像ノイズを検出可能となる。

また、例えば、本実施形態における画像ノイズの検出技術は、液晶モニタ等を用いたなりすまし攻撃の検出にも適用することができ、液晶モニタ等を用いたなりすまし攻撃を防ぐことが可能である。液晶モニタ等を用いたなりすまし攻撃とは、生体情報の写真や動画を液晶モニタ等に表示し、それを生体センサ１０７にかざして表示画面を撮影させることで、本人になりすまして生体認証にて本人確認を行うものである。この液晶モニタ等を用いたなりすまし攻撃が実行された場合、生体センサ１０７の照明部からの光が液晶モニタ等で反射し、画像移動量は、図９（Ａ）に一例を示すような、反射が発生していない領域の画像移動量９１１及び反射が発生した領域の画像移動量９１２となる。

反射が発生していない領域の画像移動量９１１は、図９（Ｂ）に示すタッチパネル１０４に対する入力操作での入力操作移動量９２１に比例して変化するものの、反射が発生した領域の画像移動量９１２は、入力操作移動量９２１とは異なる変化を示す。したがって、したがって、画像移動量の変化が入力操作移動量の変化に合致していない領域を検出することで、液晶モニタ等を用いたなりすまし攻撃を検出可能となる。

なお、前述した例では、入力操作での指の動き（入力操作移動量の変化）と画像の動き（画像移動量の変化）とが相対的に一致するか否かにより画像ノイズを検出するようにしているが、生体センサ１０７と被写体である生体（手）との距離の情報を用いることで、画像ノイズの検出精度をさらに向上させることが可能である。図１０は、本実施形態における生体画像処理装置の他の機能構成例を示すブロック図である。図１０において、図３に示した構成要素と同一の機能を有する構成要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図１０に示す生体画像処理装置は、タッチパネル１０４、生体センサ１０７、生体情報取得部３０１、画像移動量算出部３０２、入力操作位置検出部３０３、入力操作移動量算出部３０４、時刻計測部３０５、ノイズ領域検出部３０６、及び認証処理部３０７に加え、距離センサ１００１及び距離情報取得部１００２を有する。距離センサ１００１は、生体センサ１０７と被写体である生体（手）との距離を検出する。距離センサ１００１は、距離検出部の一例である。距離情報取得部１００２は、距離センサ１００１から生体センサ１０７と被写体である生体（手）との距離を示す距離情報を取得してノイズ領域検出部３０６に出力する。

ノイズ領域検出部３０６は、画像内の各領域の移動量と入力操作移動量とに基づいて画像ノイズを含む領域を検出する。このとき、ノイズ領域検出部３０６は、距離情報取得部１００２からの距離情報に基づいて、生体センサ１０７と被写体である生体（手）との距離に応じた画像移動量と入力操作移動量との対応関係（比例関係における比例定数等）を求めて、画像ノイズを含む領域の検出を行う。このように生体センサ１０７と被写体である生体（手）との距離の情報を用いることで、画像移動量の変化と入力操作移動量の変化との対応が正確に求めることが可能になり、画像ノイズの検出精度をさらに向上させることができる。なお、距離センサ１００１を設ける例を示したが、生体センサ１０７により撮影された画像の輝度情報等から生体センサ１０７と被写体である生体（手）との距離を算出するような構成としてもよい。

前述した実施形態における生体画像処理装置及びそれを適用した生体認証装置は、例えばコンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、かかるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も本発明の実施形態として適用することができる。記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

また、コンピュータがプログラムを実行し処理を行うことにより、前述の実施形態の機能が実現されるプログラムプロダクトは、本発明の実施形態として適用することができる。プログラムプロダクトとしては、例えば前述の実施形態の機能を実現するプログラム自体、プログラムが読み込まれたコンピュータがある。また、プログラムプロダクトとして、ネットワークを介して通信可能に接続されたコンピュータにプログラムを提供可能な送信装置、前記送信装置を備えるネットワークシステム等がある。

また、供給されたプログラムとコンピュータにおいて稼動しているオペレーティングシステム（ＯＳ）又は他のアプリケーション等とにより前述の実施形態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明の実施形態として適用することができる。また、供給されたプログラムの処理のすべて又は一部がコンピュータの機能拡張ユニットにより行われて前述の実施形態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明の実施形態として適用することができる。また、本実施形態をネットワーク環境で利用するべく、全部又は一部のプログラムが他のコンピュータで実行されるようになっていてもよい。

なお、前記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
以上の本実施形態を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
タッチパネルと、
生体の画像を撮影する撮影部と、
前記タッチパネルに接触しながら移動する生体の前記タッチパネル上の移動量を算出する第１の算出部と、
前記タッチパネルに接触しながら生体が移動する間に前記撮影部で撮影した画像の領域毎の移動量を算出する第２の算出部と、
前記第１の算出部及び前記第２の算出部によりそれぞれ算出した移動量に基づいて、前記撮影した画像内の画像ノイズを検出する検出部とを有することを特徴とする生体画像処理装置。
（付記２）
前記検出部は、前記第２の算出部が算出した移動量の変化が、前記第１の算出部が算出した移動量の変化と合致しない領域を、前記画像ノイズを含む領域として検出することを特徴とする付記１記載の生体画像処理装置。
（付記３）
前記撮影部は、前記タッチパネルの周辺に配置され、前記タッチパネルに接触しながら移動する生体の少なくとも一部を撮影することを特徴とする付記１又は２記載の生体画像処理装置。
（付記４）
前記第２の算出部は、前記撮影部で撮影した複数の画像から領域毎の移動量を算出することを特徴とする付記１〜３の何れか１項に記載の生体画像処理装置。
（付記５）
前記撮影部が撮影する生体と前記撮影部との距離を検出する距離検出部を有し、
前記検出部は、前記第１の算出部及び前記第２の算出部によりそれぞれ算出した移動量及び前記距離検出部により検出した距離に基づいて、前記撮影した画像内の画像ノイズを検出することを特徴とする付記１〜４の何れか１項に記載の生体画像処理装置。
（付記６）
前記撮影部による画像の撮影を行う際に、前記タッチパネル上で生体を移動させる位置及び方向を前記タッチパネルに表示することを特徴とする付記１〜５の何れか１項に記載の生体画像処理装置。
（付記７）
前記撮影部で撮影された生体の画像から生体情報の特徴を抽出して認証を行う認証処理部を有することを特徴とする付記１〜６の何れか１項に記載の生体画像処理装置。
（付記８）
端末装置が有するタッチパネルに接触しながら移動する生体の前記タッチパネル上の移動量を算出し、
前記タッチパネルに接触しながら生体が移動する間に前記端末装置が有する生体の画像を撮影する撮影部で撮影した画像の領域毎の移動量を算出し、
算出した前記タッチパネル上の移動量及び前記画像の領域毎の移動量とに基づいて、前記撮影した画像内の画像ノイズを検出することを特徴とする生体画像処理方法。
（付記９）
端末装置が有するタッチパネルに接触しながら移動する生体の前記タッチパネル上の移動量を算出するステップと、
前記タッチパネルに接触しながら生体が移動する間に前記端末装置が有する生体の画像を撮影する撮影部で撮影した画像の領域毎の移動量を算出するステップと、
算出した前記タッチパネル上の移動量及び前記画像の領域毎の移動量とに基づいて、前記撮影した画像内の画像ノイズを検出するステップとをコンピュータに実行させるための生体画像処理プログラム。
（付記１０）
端末装置が有するタッチパネルに接触しながら移動する生体の前記タッチパネル上の移動量を算出するステップと、
前記タッチパネルに接触しながら生体が移動する間に前記端末装置が有する生体の画像を撮影する撮影部で撮影した画像の領域毎の移動量を算出するステップと、
算出した前記タッチパネル上の移動量及び前記画像の領域毎の移動量とに基づいて、前記撮影した画像内の画像ノイズを検出するステップとをコンピュータに実行させるための生体画像処理プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

１００ 端末装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ メモリ
１０３ 記憶部
１０４ タッチパネル
１０５ 表示部
１０６ 入力部
１０７ 生体センサ
３０１ 生体情報取得部
３０２ 画像移動量算出部
３０３ 入力操作位置検出部
３０４ 入力操作移動量算出部
３０５ 時刻計測部
３０６ ノイズ領域検出部
３０７ 認証処理部
４０１ 特徴抽出部
４０２ 登録データ生成部
４０３ 登録データベース
４０４ 照合部
１００１ 距離センサ
１００２ 距離情報取得部

Claims (9)

1. タッチパネルと、
   生体の画像を撮影する撮影部と、
   前記タッチパネルに接触しながら移動する生体の前記タッチパネル上の移動量を算出する第１の算出部と、
   前記タッチパネルに接触しながら生体が移動する間に前記撮影部で撮影した画像の領域毎の移動量を算出する第２の算出部と、
   前記第１の算出部及び前記第２の算出部によりそれぞれ算出した移動量に基づいて、前記撮影した画像内の画像ノイズを検出する検出部とを有することを特徴とする生体画像処理装置。
2. 前記検出部は、前記第２の算出部が算出した移動量の変化が、前記第１の算出部が算出した移動量の変化と合致しない領域を、前記画像ノイズを含む領域として検出することを特徴とする請求項１記載の生体画像処理装置。
3. 前記撮影部は、前記タッチパネルの周辺に配置され、前記タッチパネルに接触しながら移動する生体の少なくとも一部を撮影することを特徴とする請求項１又は２記載の生体画像処理装置。
4. 前記第２の算出部は、前記撮影部で撮影した複数の画像から領域毎の移動量を算出することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の生体画像処理装置。
5. 前記撮影部が撮影する生体と前記撮影部との距離を検出する距離検出部を有し、
   前記検出部は、前記第１の算出部及び前記第２の算出部によりそれぞれ算出した移動量及び前記距離検出部により検出した距離に基づいて、前記撮影した画像内の画像ノイズを検出することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の生体画像処理装置。
6. 前記撮影部による画像の撮影を行う際に、前記タッチパネル上で生体を移動させる位置及び方向を前記タッチパネルに表示することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の生体画像処理装置。
7. 前記撮影部で撮影された生体の画像から生体情報の特徴を抽出して認証を行う認証処理部を有することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の生体画像処理装置。
8. 端末装置が有するタッチパネルに接触しながら移動する生体の前記タッチパネル上の移動量を算出し、
   前記タッチパネルに接触しながら生体が移動する間に前記端末装置が有する生体の画像を撮影する撮影部で撮影した画像の領域毎の移動量を算出し、
   算出した前記タッチパネル上の移動量及び前記画像の領域毎の移動量とに基づいて、前記撮影した画像内の画像ノイズを検出することを特徴とする生体画像処理方法。
9. 端末装置が有するタッチパネルに接触しながら移動する生体の前記タッチパネル上の移動量を算出するステップと、
   前記タッチパネルに接触しながら生体が移動する間に前記端末装置が有する生体の画像を撮影する撮影部で撮影した画像の領域毎の移動量を算出するステップと、
   算出した前記タッチパネル上の移動量及び前記画像の領域毎の移動量とに基づいて、前記撮影した画像内の画像ノイズを検出するステップとをコンピュータに実行させるための生体画像処理プログラム。

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