JP4246154B2 - バイオメトリックな認証方法 - Google Patents

Description

本発明はバイオメトリックな認証、特に個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明はまた、個人の認証のための掌紋画像を捕捉する装置に関する。

個人認証のための方法として掌紋認識を使用することは指紋に置き換わる新しいバイオメトリック技術である。既知の方法には、掌紋画像内の特異点、詳細点、及び皺を識別するための掌紋の解析が含まれる。これらの既知の方法は図１に示されるように高解像力画像を必要とする。これはインク掌紋により得られる。しかしながら、これらは汚く、リアルタイム認証を受動的に取得することができない。

インク掌紋の問題を解決するために、高解像力掌紋スキャナ及び認証システムを開発した会社もある。しかしながら、高解像力画像を捕捉するこれらの装置は、リアルタイム認証の要件を満たすためには費用がかさみ、高性能コンピュータに依存する。

上記の問題に対する一つの解決策は低解像力画像の使用であると思われる。図２は図１に対応する低解像力画像を示している。しかしながら低解像力掌紋画像において、特異点と詳細点が容易に観察できず、従って、より容易に識別できる皺が認証において重要な役割を演じなければならない。しかしながら、図２から分るように、皺の小部分のみがかなり明瞭であるが、それらが大きい母集団の中から個人を信頼性よく認証できるほど十分な弁別性を提供するかどうかは疑わしい。

本発明の目的はバイオメトリックな認証方法、特に先行技術の方法に伴う問題を克服又は改良する、個人の認証のための掌紋を解析する方法に関する。本発明の更なる目的は先行技術の装置での欠点を克服又は改良し、あるいは少なくとも公衆に有用な代替手段として、掌紋画像を捕捉する装置を提供することである。

前記発明によれば、掌領域を正しく位置決めするための複数の突起が隣接して形成されている窓を有する不透明な掌紋画像捕捉装置の上面を介して、個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、前記手の内側表面の前記手の指の間の領域に依存される所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、前記副画像を解析して前記皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するステップと、前記テクスチャデータをベクトルとして記憶するステップと、前記テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較はハミング距離に基づくこと、を含み、前記副画像の解析は、前記副画像をガボアフィルタにより実数部と虚数部の低解像力の前記副画像とに分割する解析であり、前記テクスチャデータを前記ベクトルとして記憶する前記ステップが、前記テクスチャデータの前記実数部と前記虚数部の前記副画像のそれぞれの特徴を前記ベクトルして記憶するステップと、を含み、前記副画像の解析には、ガボアフィルタＧ［ｘ，ｙ，θ，ｕ，σ］が以下の式を適用してゼロＤＣに変えられることを特徴とするバイオメトリックな認証方法が提供される。

ただし、（２ｎ＋１） ^２ はフィルタサイズである。

好ましくは、前記副画像が、手の指の間の領域を代表する少なくとも２点を識別するステップと、第１と第２の軸であって、前記２点が前記第１の軸上に位置しかつ前記第２の軸から等距離にあるような前記第１と前記第２の軸を有する座標系を決定するステップと、前記２点間の距離を用いて前記座標系内の前記副画像のパラメータを決定するステップとを含むステップにより取得される。

好ましくは、前記副画像のパラメータが（０．２５Ｄ，０．５Ｄ）、（１．２５Ｄ，０．５Ｄ）、（０．２５Ｄ，−０．５Ｄ）及び（１．２５Ｄ，−０．５Ｄ）（ただし、Ｄは２点間距離である）により表される、前記座標系内の点を含む。

好ましくは、前記副画像を正規化する更なるステップがある。

好ましくは、前記テクスチャデータと前記データベース内の前記基準情報との比較は、前記テクスチャデータの前記ベクトルと前記データベース内の前記基準情報として記憶されている掌紋データのベクトルとの比較である。

本発明の更なる態様は単に例として与えられる以下の説明から明らかになるであろう。

以下に、本発明の実施例が添付図を参照して説明される。

本発明による掌紋認証方法は１）個人の掌紋画像を取得するステップと、２）前記画像から皮膚のテクスチャデータを解析するステップと、３）皮膚の前記テクスチャデータをデータベースに記憶された情報と照合するステップの３つの部分を含む。これらの部分を以下により詳細に説明する。

１）個人の掌紋画像の取得
図３を参照すれば、手の内側表面の一部分の低解像力画像がＣＣＤカメラを用いて既知の方法で取得される。画像から認証データを抽出するために、掌領域の再現可能な副画像が手の特性を用いて識別されなければならない。好ましい実施例において、指の間の穴が識別され、副画像を定めるパラメータが見出される座標系を作るためのパラメータとして使用される。好ましい実施例は以下に与えられる６つの主要ステップを有する。

図４を参照すれば、第１ステップは原画像Ｏ（ｘ，ｙ）に対してガウスフィルタ等のローパスフィルタＬ（ｕ，ｖ）が適用される。次いで、重畳画像を二値画像Ｂ（ｘ，ｙ）に変換するために閾値Ｔ_ｐが使用される。

図５を参照すれば、第２ステップは境界追跡アルゴリズムを用いて指の間の穴の境界（Ｆ_ｉｘ_ｊ，Ｆ_ｉｙ_ｊ）（ただし、ｉ＝１，２）を取得することである。薬指と中指の間の穴の境界は、以下の処理には役立たないので抽出されない。

図６を参照すれば、第３ステップは穴（Ｆ_ｉｘ_ｊ，Ｆ_ｉｙ_ｊ）の接線を計算することである。（ｘ_１，ｙ_１）及び（ｘ_２，ｙ_２）がそれぞれ（Ｆ_１ｘ_ｊ，Ｆ_１ｙ_ｊ）及び（Ｆ_２ｘ_ｊ，Ｆ_２ｙ_ｊ）上の２点であれば、これらの２点を通る線（ｙ＝ｍｘ＋ｃ）は全てのｉ及びｊに対して不等式Ｆ _ｉ ｙ _ｉ ≦ｍＦ _ｉ ｘ _ｊ ＋ｃを満足する。線（ｙ＝ｍｘ＋ｃ）は二つの穴の接線である。図６において数字２で表されるこの線は副画像１の位置を決定する座標系のＹ軸である。

第４ステップは線２に直角な、２点の中点を通る線３を求めて座標系のＸ軸と原点を決定することである。２点はＹ軸上にかつＸ軸から等距離にある。

第５ステップは座標系に基づいて可変サイズの副画像１を抽出することである。副画像１のサイズと位置は２点（ｘ_１，ｙ_１）及び（ｘ_２，ｙ_２）間のユークリッド距離（Ｄ）に基づく。座標系における副画像１の隅を表す点４、５、６、７はそれぞれ（０．２５Ｄ，０．５Ｄ）、（１．２５Ｄ，０．５Ｄ）、（０．２５Ｄ，−０．５Ｄ）及び（１．２５Ｄ，−０．５Ｄ）である。従って、副画像１は各辺に沿った距離がユークリッド距離に等しく、Ｘ軸線３に関して対称な正方形である。副画像は手（指の間の領域）の特徴に基づくので、各個人の手に対して再現可能である。

図７は座標系のｘ軸３及びｙ軸２と、図３の未処理の画像に重ねられた副画像１を示す。

第６ステップは将来の抽出のために双一次補間法を用いて副画像１を抽出し、それを標準サイズに正規化する。図８は抽出及び正規化された副画像１を示す。

掌副画像１が取得されると、方法の次の部分が行われる。

２）画像の皮膚テクスチャの解析
円形のガボアフィルタはテクスチャ解析に有効な道具であり、以下の一般的な形を有する

ただし、i＝√−1、ｕは正弦波周波数、θは関数の向きを制御し、σはガウス包絡線の標準偏差である。ガボアフィルタはテクスチャ解析に広く使用され、従って、熟練した読者はそのような目的にそれらを使用することに精通しているであろう。

テクスチャ解析を画像の明るさの変動に対してもっと強くするために、離散的ガボアフィルタＧ[ｘ，ｙ，θ，ｕ，σ]が以下の公式を適用してゼロＤＣに変えられる。

ただし、（２ｎ＋１）^２はフィルタのサイズである。実際、ガボアフィルタの虚数部は奇数対称性のために自動的にゼロＤＣである。調整されたガボアフィルタの使用は前処理された画像をフィルタすることである。次いで、位相情報が以下の不等式により符号化される。

ただし、Ｉ（ｘ，ｙ）は前処理された画像であり、（ｘ_０，ｙ_０）はフィルタリングの中心である。

図９と１０を参照すれば、手を正しく置かない人もいることが予想されるので、いくつかの掌紋でない画像が掌の副画像に含まれる。掌紋でない画素の位置を指示するためにマスクが作成される。原画像は半閉鎖性環境と見なされるので、掌紋でない画素は画像背景の黒い境界から生じる。従って、掌紋でない画素を分割するために閾値が使用できる。典型的には、マスク及び掌紋特徴を含む特徴サイズは３８４バイトである。

図１１は前処理された画像を示し、図１２は対応するテクスチャ特徴の実数部を示し、図１３は対応するテクスチャ特徴の虚数部を示し、図１４は対応するマスクを示す。

テクスチャ解析に対するガボアフィルタの使用に関する有用な議論は以下の二つの刊行物に見出される。即ち、A. Jain and G. Healey, "A multiscale
representation including opponent color features for texture recognition",
IEEE Transactions on Image Processing, vol. 7, no. 1, pp. 124-128,
1998、及びD. Dunn
and W. E. Higgins, "Optimal Gabor filters for
texture segmentation, "IEEE Transactions on
Image Processing, vol. 4, no. 4, pp. 947-964, 1995である。

３）掌紋照合
実数及び虚数の特徴はベクトルとして表され、これらは記憶された掌紋データのベクトルと比較される。掌紋照合は正規化されたハミング距離に基づく。例えば、Ｐ及びＱを二つの掌紋特徴行列とする。正規化されたハミング距離は以下のように記述される。即ち、

ただし、Ｐ_Ｒ(Ｑ_Ｒ)、Ｐ_Ｉ（Ｑ_Ｉ）及びＰ_Ｍ（Ｑ_Ｍ）はそれぞれＰ（Ｑ）の実数部、虚数部及びマスクである。もし二つのビットＰ_Ｒ（Ｉ）（ｉ，ｊ）がＱ_Ｒ（Ｉ）（ｉ，ｊ）に等しくかつその場合のみブール演算子「×」の結果はゼロに等しい。∩はＡＮＤ演算子を表し、特徴行列のサイズはＮ×Ｎである。Ｄ_０は１と０の間であることが特筆される。完全な照合に対し、照合スコアはゼロである。不完全な前処理のために、特徴は垂直及び水平方向に並進され、再度照合される必要がある。このとき、垂直及び水平並進の範囲は−２乃至２である。並進照合により得られるＤ_０の最小値が最終照合スコアと見なされる。

以下の実験結果は本発明によるシステムの有効性を説明する。

掌紋画像は掌紋スキャナを用いて１５４の被験者から収集された。被験者のおよそ６５％は男性であった。被験者の年齢分布は以下の表１に示される。

各被験者は二つの画像グループを提供した。各グループは左の掌に対して１０画像、右の掌に対して１０画像を含む。全体として、各被験者は３０８の異なる掌からの６１９１の画像を含む画像データベースを作るために４０画像を提供した。各被験者からの第１と第２の画像グループの収集の間の平均時間差は５７日であった。最大及び最小時間差はそれぞれ９０日及び４日であった。第１の収集の完了後、二つの異なる掌紋スキャナによる画像収集を似せるように光源が交換され、ＣＣＤカメラに対して焦点が調整された。図１５と１６は一人の被験者に対する第１と第２のグループにおいて捕捉された対応する手の画像を示す。収集された画像は二つのサイズ、３８４×２８４と７６８×５６８をしていた。大きい方の画像は３８４×２８４に縮小された。その結果、以下の実験における全ての試験画像のサイズは３８４×２８４で解像力は７５ｄｐｉである。

掌紋システムの検証精度を得るために、各掌紋画像がデータベース内の全ての掌紋画像と照合された。同じ被験者の同じ掌からの二つの掌紋画像についての照合を正しい照合として言及した。比較総数は１９，１６１，１４５であった。正しい照合の数は５９，１７６であった。

本人及び他人に対する確率分布がそれぞれ正しい照合と誤った照合により推定され、図１７に示される。図１８は、全ての動作点候補に関する他人受入率に対する本人受入率のプロットである、対応する受信者動作曲線（ＲＯＣ）を示している。図１８から、本発明による方法が９６％の本人受入率と０．１％の他人受入率で動作することが推定される。対応する閾値は０．３５である。この結果は、先行技術の掌紋法や、手の形状及び指紋による検証を含む他の手によるバイオメトリック技術に匹敵する。

本発明による方法は低解像力画像を利用し、計算コストが低い。検証精度は高解像力画像を用いる既知の高性能な方法に匹敵することが分る。

この方法はアクセス管理、ＡＴＭ及び種々のセキュリティーシステムに使用できる。

図１９と２０は本発明による掌紋画像捕捉装置を図解する。この装置は、掌紋画像を補捉するために、掌を下にして手が置かれる平坦な上面９を有するハウジング８を含む。表面９は不透明で、窓１５を有し、それを介して画像が捕捉される。好ましい実施例において、窓１５にはガラスパネルが入っている。代わりの実施例において、窓１５には他の透明なカバー、レンズが入っていてもよく、あるいは何もなくてもよい（即ち開いた窓）。

電荷結合素子（ＣＣＤ）等の画像センサ１１がハウジング８内に取り付けられる。レンズ１２はＣＣＤにねじ留めされる。レンズ１２の開口は表面９内の窓１５に向いている。

環状光源１３がレンズ１２の回りに取り付けられて窓１５内の画像を照明する。取り付けアーム１４が環状光源１３を支持し、取り付けアーム１４にＣＣＤを固定するためにねじ１６が使用される。掌紋画像はレンズ１２からＣＣＤ１１までのこの光学平面を通って形成され、次いでデジタル化された画像データが、処理又は操作のためのパーソナルコンピュータ（図示せず）等の外部処理装置に転送される。

図２１については、図１９のＡ−Ａ’断面を通るレンズ１２と光源１３の平面図が示されている。レンズ１２は環状光源１３の中心にある。レンズ１２はＣＣＤ１１の上部に取り付けられる。

表面９の窓１５に隣接してペグ１０の形の複数の突起があり、これは表面９上の手を窓１５の上の掌領域に正しく位置決めするために使用される。使用時に、人は自分の手を表面９に置いてペグ１０を手の親指と他の指の間に位置させる。これは窓１５を介して掌の最適領域を捕捉するために手が装置に正しく置かれることを保証する。

図２２は窓１５を介して捕捉された目標掌紋領域の画像を示す。一目して分るように、目標窓１５を有する不透明な表面９を使用することにより、掌から問題の領域が適宜得られることは確実である。この画像は更なる処理のためにＣＣＤ１１からパーソナルコンピュータにより取り込まれる。

装置により取得された掌紋はバイオメトリック認証での使用に適している。掌紋の特徴と特性が取得され、次いでデータベース記録と比較されて個人を認証する。画像内の掌の特性を決定するために多くの技術が使用できる。一つの適当な技術はテクスチャ解析である。テクスチャ解析は低解像力画像で高レベルの精度を与えるので適している。

既述の実施例ではＣＣＤ画像センサを使用する。代わりの実施例では、相補性金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサが使用される。ＣＭＯＳセンサは低コストであればあるほどその解像力はより低いものとなる。しかしながらこれはテクスチャ解析を使用すれば改善される。

好ましい実施例において、窓１５に隣接する突起はペグ１０である。代わりの実施例においては、窓１５付きの表面９は窪み又は凹部を有し、その中に手を掌を下にして置く。

装置は既述の方法に使用する画像を捕捉するために使用される。

以上の説明において既知の均等物を有する完全体又は要素に言及が成された場合、それら均等物はあたかも本願で個々に記載されるように含まれる。本発明の実施例につき説明したが、本発明の精神又は添付の特許請求の範囲から逸脱することなく変形、改良又は修正が行われることは言うまでもない。

典型的な高解像力掌紋画像を示す図である。 典型的な低解像力掌紋画像を示す図である。 手の内側の画像の前処理を説明する図（その１）である。 手の内側の画像の前処理を説明する図（その２）である。 手の内側の画像の前処理を説明する図（その３）である。 手の内側の画像の前処理を説明する図（その４）である。 手の内側の画像の前処理を説明する図（その５）である。 手の内側の画像の前処理を説明する図（その６）である。 掌読み取り装置上の正しくない手の配置を示す図である。 掌読み取り装置上の正しくない手の配置に対応する前処理画像を示す図である。 本発明の実施の形態に係る前処理画像を示す図である。 前処理画像に対応するテクスチャ特徴の実数部を示す図である。 前処理画像に対応するテクスチャ特徴の虚数部を示す図である。 前処理画像に対応するテクスチャ特徴のマスクを示す図である。 第１と第２の収集画像間の画質の差を説明する図（その１）である。 第１と第２の収集画像間の画質の差を説明する図（その２）である。 本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。 本発明による方法に対する検証試験の結果を示す図である。 本発明による掌紋画像捕捉装置の模式図である。 本装置の画像捕捉表面の平面図である。 ＣＣＤカメラが円光源により囲われた、図１９のＡ−Ａ’を通る断面図である。 装置により捕捉された未処理の掌画像を説明する図である。

符号の説明

１ 副画像
２ Ｙ軸
３ Ｘ軸
４〜７ 副画像の隅
８ ハウジング
９ ハウジング上面
１０ ペグ
１１ ＣＣＤ
１２ レンズ
１３ 光源
１４ 取り付けアーム
１５ 窓
１６ ねじ

Claims (5)

1. 掌領域を正しく位置決めするための複数の突起が隣接して形成されている窓を有する不透明な掌紋画像捕捉装置の上面を介して、個人の手の内側表面の部分の画像を取得するステップと、
   前記手の内側表面の前記手の指の間の領域に依存される所定の領域内の皮膚表面の副画像を取得するステップと、
   前記副画像を解析して前記皮膚表面に対するテクスチャデータを取得するステップと、前記テクスチャデータをベクトルとして記憶するステップと、
   前記テクスチャデータとデータベース内の基準情報との比較はハミング距離に基づくこと、
   を含み、
   前記副画像の解析は、前記副画像をガボアフィルタにより実数部と虚数部の低解像力の前記副画像とに分割する解析であり、
   前記テクスチャデータを前記ベクトルとして記憶する前記ステップが、前記テクスチャデータの前記実数部と前記虚数部の前記副画像のそれぞれの特徴を前記ベクトルして記憶するステップと、を含み、
   前記副画像の解析には、ガボアフィルタＧ［ｘ，ｙ，θ，ｕ，σ］が以下の式を適用してゼロＤＣに変えられることを特徴とするバイオメトリックな認証方法。
   ただし、（２ｎ＋１） ^２ はフィルタサイズである。
2. 前記副画像が、
   前記手の指の間の領域を代表する少なくとも２点を識別するステップと、
   第１と第２の軸であって、前記２点が前記第１の軸上に位置しかつ前記第２の軸から等距離にあるような前記第１と前記第２の軸を有する座標系を決定するステップと、
   前記２点間の距離を用いて前記座標系内の前記副画像のパラメータを決定するステップと、
   を含むステップにより取得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記副画像のパラメータが（０．２５Ｄ，０．５Ｄ）、（１．２５Ｄ，０．５Ｄ）、（０．２５Ｄ，−０．５Ｄ）及び（１．２５Ｄ，−０．５Ｄ）（ただし、Ｄは２点間距離である）により表される、前記座標系内の点を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 更に前記副画像を正規化するステップを含む請求項２又は３に記載の方法。
5. 前記テクスチャデータと前記データベース内の前記基準情報との比較は、前記テクスチャデータの前記ベクトルと前記データベース内の前記基準情報として記憶されている掌紋データのベクトルとの比較であることを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載の方法。