JP4466764B2 - 生体認証装置、生体認証方法、血管情報記憶装置および血管情報記憶方法 - Google Patents
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Description
より特定的には、本発明は、生体認証装置、生体認証方法、血管情報記憶装置および血管情報記憶方法に関する。
また本発明によれば、血管情報記憶装置と血管情報記憶方法を提供することができる。
本実施形態に係る画像照合装置1は、図1に示すように、画像入力部11、メモリ12、FFT処理部13、座標変換部14、ハフ(Hough)変換部15、CPU16、および動作処理部17を有する。
例えば画像入力部11はメモリ12に接続され、メモリ12、FFT処理部13、座標変換部14、ハフ変換部15、およびCPU16は、バスBSにより接続されている。動作処理部17はCPU16に接続されている。
メモリ12は、例えば画像入力部11から入力された画像等が記憶される。また、例えばメモリ12には、図1に示すように登録画像AIM、照合画像RIM、およびプログラムPRG等が記憶されている。
プログラムPRGは、例えばCPU16で実行され、本発明に係る変換処理、相関処理、照合処理等に関する機能を実現させる手順を含む。
動作処理部17は、後述するCPU16の処理の結果に基づいて、例えば登録画像AIMと照合画像RIMが一致した場合には、電子鍵を解除する等の所定処理を行う。
例えば、CPU16がメモリ12内のプログラムPRGを実行することにより、図2に示すように、位置補正部161、ハフ変換部162、抽出部163、および判別部164の機能を実現する。
位置補正部161は本発明に係る位置補正手段に相当し、ハフ変換部162は本発明に係る変換手段に相当し、抽出部163は本発明に係る抽出手段に相当し、判別部164は本発明に係る照合手段に相当する。
詳細には、例えばハフ変換部162は、位置補正処理された登録画像AIMである信号S1611に基づいてハフ変換処理を行い、処理結果を信号S1621として出力する。 また、ハフ変換部162は、位置補正処理された照合画像RIMである信号S1612に基づいてハフ変換処理を行い、処理結果を信号S1622として出力する。
ハフ変換部162は、例えば、第1の画像および第2の画像それぞれについて、基準位置Oから画像内の点を通る直線L0への最短の点P0までの距離ρ0、および、基準位置Oと最短の点P0を通る直線n0と基準位置Oを含む基準軸との角度θに基づいて、画像内の点を曲線のパターンに変換し、画像内の直線成分を、複数の重なり合った曲線のパターンに変換する画像処理を行い、第1の変換画像および第2の変換画像を生成する。
原点0を通り直線L0に垂直な直線をn0とすると、例えば直線n0と基準軸としてのx軸とは角度θ0の関係があり、原点Oから直線L0まで距離|ρ0|の関係があるとする。ここで|ρ0|はρ0の絶対値を示す。直線L0は、(ρ0,θ0)というパラメータで表現できる。
x−y平面上の座標(x,y)に対するハフ(Hough)変換は、例えば数式(1)により定義される。
ρ=x・cosθ+y・sinθ
…(1)
この曲線PL1,PL2,PL3のパターンは、ρ−θ空間上で交点CP(ρ0,θ0)で交わる。ρ−θ空間上では交点P(ρ0,θ0)は、x−y空間上では直線成分L0に相当する。
逆に、図3(a)に示すようにx−y平面上の直線成分L0は、ρ−θ空間では曲線PL1,PL2,PL3のパターンの交点CPに相当する。
ハフ変換部162は、例えば図4(a)に示す位置補正処理された登録画像AIMをハフ変換処理を行い、図4(c)に示す画像S1621を生成し、図4(b)に示す位置補正処理された照合画像RIMをハフ変換処理を行い画像S1622を生成する。
画像S1621,S1622の内の各画素には、曲線のパターンの重なりの度合いに応じた値が設定される。本実施形態では所定の階調で示される画像の内、曲線のパターンの重なりの度合いが高いほど白く表示されている。
後述するように、照合部1642は、この曲線パターンの重なりの度合いに基づいて照合処理を行うので、元のx−y空間上の直線成分を基に照合処理を行うことになる。
また、例えば抽出部163は、図4(d)に示す第2の変換画像としての信号S1622に基づいて、1つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、図4(f)に示す画像S1632を生成し照合部1642に出力する。
この抽出処理を行うことにより、例えば登録画像AIMおよび照合画像RIMのx−y空間上の直線成分と異なるノイズ成分、例えば点成分を除去する。
詳細には、判別部164は、例えば信号S1631および信号S1632に基づいて照合を行い、照合結果を信号S164として出力する。
類似度生成部1641は、例えば、第1の変換画像および第2の変換画像の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果に基づいて相関値としての類似度を生成する。
詳細には、類似度生成部1641は、例えば信号S1631および信号S1632に基づいて2つの画像の中の異なる複数の位置関係それぞれについて比較処理を行い、比較処理の結果に基づいて相関値としての類似度を生成する。
類似度生成部1641は、例えば図5(a),(b)に示す線成分(線形状ともいう)を含む2つの画像の類似度を生成する場合には、
図5(c)に示すように、2つの画像の交点CPの数に応じた類似度を生成する。ここでは、簡単な説明のために、線成分をビット値’1’の黒画素で示し、その他をビット値’0’の白画素で示した。
例えば、照合部1642は、類似度が所定の値よりも大きい場合には、登録画像AIMと照合画像RIMとが一致していると判別する。
ステップST101において、位置補正部161は、例えば図2に示すように、メモリ12が記憶する登録画像AIMおよび照合画像RIMの内の画像パターンに基づいて位置補正処理を行い、詳細には、2つの画像それぞれの左右上下方向の位置ずれや、拡大率、および回転角度等のずれを補正し、補正した画像を信号S1611,S1612としてハフ変換部162に出力する。
また、ハフ変換部162は、例えば図4(b)に示す位置補正処理された照合画像RIMである信号S1612に基づいて同様のハフ変換処理を行い、例えば図4(d)に示すように、ρ−θ空間上に変換画像として信号S1622を生成する。
詳細には、上述したように、画像S1621,S1622の内の各画素には、曲線のパターンの重なりの度合いに応じた値が設定されており、所定の階調で示される画像の内、曲線のパターンの重なりの度合いが高いほど白く表示されている。
例えば抽出部163は、図4(c)に示す変換画像S1621内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、例えば図4(e)に示す画像S1631を生成し、照合部1642に出力する。
例えば抽出部163は、図4(d)に示す変換画像S1622内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出して、例えば図4(f)に示す画像S1632を生成し、照合部1642に出力する。
例えば、セキュリティ分野における静脈パターン照合装置に本実施形態に係る画像照合装置を適用した場合には、動作処理部17が電子錠を解除する等といった所定の処理を行う。
例えば、抽出部163が抽出処理を行わずに、判別部164が、画像S1621および画像S1622の内のパターンの重なりの度合い、画像S1621および画像S1622それぞれの内のパターンの一致および不一致に基づいて、登録画像AIMおよび照合画像RIMの照合を行ってもよい。こうすることにより処理負担が軽減され、高速に照合処理を行うことができる。
本実施形態に係る画像照合装置1aでは、ハードウェア的な機能ブロックは、第1実施形態に係る画像照合装置1と略同様の構成であり、例えば図1に示すように、画像入力部11、メモリ12、FFT処理部13、座標変換部14、ハフ(Hough)変換部15、CPU16、および動作処理部17を有する。
画像照合装置1aのソフトウェア的な機能ブロックは、第1実施形態に係る画像照合装置1と略同様の構成であり、CPU16がプログラムPRGを実行することにより、位置補正部161、ハフ変換部162、抽出部163、および判別部164の機能を実現する。
同一の機能は同一の符号を付して説明を省略し、相違点のみ説明する。
詳細には、本実施形態に係る位置補正部161は、CPU16がプログラムPRGを実行し、FFT処理部13および座標変換部14等を制御することにより、例えば図7に示すように、倍率情報−回転情報部21、補正部22、位相限定相関部23、ズレ情報生成部24、および補正部25の機能を実現する。
倍率情報−回転情報部21は、登録画像AIMおよび照合画像RIMに基づいて倍率情報および/または回転情報を生成し信号S21として、補正部22に出力する。
倍率情報は、登録画像AIMおよび照合画像RIMの拡大・縮小率を示す情報を含む。回転情報は、登録画像AIMおよび照合画像RIMの回転角度を示す情報を含む。
フーリエ・メリン変換部211は、それぞれの画像情報に基いて後述するフーリエ・メリン変換を行い、それぞれの変換結果を示す信号SA211,SR211を位相限定相関部212に出力する。
一般的に例えば点(x,y)に対して数式(7),(8)に示すように定義すると、r=eμの場合にはμ=log(r)であり、任意の点(x,y)に対応する一義的な(log(r),Θ)が存在する。この性質により対数−極座標変換部21131,21132は座標変換を行う。
画像f1(m,n),画像f2(m,n)は、例えばx,y軸に対して異なる所定角度を持った矩形領域W1,W2を含む。
フーリエ・メリン変換部211において、例えば図8に示すように、画像f1(m,n)が、フーリエ変換部21111によりフーリエ変換されて、フーリエ画像データF1(u,v)が生成され、対数変換部21121および対数−極座標変換部21131により、画像データpA(r,θ)が生成される。
フーリエ・メリン空間では、画像のスケーリングに応じて、成分がlog−rの軸に沿って移動し、画像の回転角度に応じてθ軸に沿って移動する性質がある。
この性質を用いて、画像f1(m,n),f2(m,n)のスケーリング(倍率情報)および回転角度を、フーリエ・メリン空間上のlog−rの軸に沿った移動量、およびθ軸に沿った移動量に基いて、求めることができる。
位相限定相関部212は、例えば図7に示すように、フーリエ変換部2120,2121、合成部2122、位相抽出部2123、および逆フーリエ変換部2124を有する。
例えば位相抽出部2123は、例えばX(u,v)Y* (u,v)に基いて、その位相成分Z(u,v)=ej (θ(u,v)-φ(u,v))を抽出する。
詳細には、逆フーリエ変換部2124は、数式(18)に示すように、信号Z(u,v)に基いて逆フーリエ変換処理を行い、相関強度画像G(p,q)を生成する。
このため、登録画像AIMと、補正処理された照合画像RIMとの間には、平行移動成分のみが差異として残っている。
詳細には、位相限定相関部23は、フーリエ変換部2311,2312、合成部232、位相抽出部233、および逆フーリエ変換部234を有する。
フーリエ変換部2312は、補正部22により、補正された画像S22をフーリエ変換を行い、処理結果のフーリエ画像を合成部232に出力する。
位相抽出部233は,合成画像S232に基づいて上述したように位相情報を抽出して信号S233を逆フーリエ変換部234に出力する。
逆フーリエ変換部234は、信号S233に基づいて逆フーリエ変換を行い相関強度画像(相関画像データ)を生成し、信号S23としてずれ情報生成部24に出力する。
例えば、原画像f1(m,n)、原画像f2(m,n)、および画像f2(m,n)を平行移動した画像f3(m,n)=f2(m+α,n+β)それぞれをフーリエ変換処理し、数式(19)〜(21)に示すように、フーリエ係数F1(u,v),F2(u,v),F3(u,v)を生成する。
また、上述したフーリエ・メリン空間上で、この位相限定相関法を用いることにより、フーリエ・メリン空間上の平行移動量が検出できる。この平行移動量は、上述したように実空間では倍率情報および回転角度情報に相当する。
自己相関法では、例えば図9(a),(b)に示すように、画像IM1、および画像IM1と同じ画像IM2をフーリエ変換を行い自己相関関数SG1を生成すると、図9(c)に示すように、相関強度が高いピークと、その周辺部に小さい相関強度を有する相関強度分布が得られる。図9(c)において縦軸(z軸)は相関強度を示し、x軸,y軸はずれ量を示す。
例えば図10(a),(b)に示すような画像IM1、および画像IM1より数画素平行移動している画像IM3の画像の位相限定法における相関強度分布は、例えば図10(c)に示すように、相関強度が高く鋭いピークが、図9(f)に示した相関画像データの内のピーク位置から、平行移動量に応じた距離だけずれた位置に分布している。しかし、図10(c)に示すピーク強度は、図9(f)に示したピーク強度に比べて小さい。これは画像IM1,IM2に比べて、画像IM1,IM3の一致している画素領域が小さいためである。
図11(a),(b)に示すような画像IM1、および画像IM1より数度回転している画像IM4の位相限定法における相関強度分布は、例えば図11に示すように、弱い相関強度の相関強度分布が得られる。単純に位相限定相関法を用いた場合には回転ずれにより、相関を検出することが困難である。
補正した照合画像RIMおよび登録画像AIM間の平行移動ずれを、位相限定相関法により検出し、同時に相関ピークに基づいて画像間の照合を行う。
ここで、登録画像AIMに対する照合画像RIMの倍率(拡大/縮小率)および回転角度情報を求めるために、登録画像AIMがメモリ12から読み出され(ST2)、倍率情報−回転情報部21のフーリエ変換部21111により、フーリエ変換処理され(ST3)、フーリエ画像データS21111がメモリ12に格納、記憶される(ST4)。
フーリエ画像データS21111の内の振幅成分は、対数変換部21121により対数処理が行われ、対数−極座標変換部21131により、対数−極座標系に変換される(ST5)。
合成データS232の内の振幅情報が位相抽出部233により除去され(ST18)、残りの位相情報が逆フーリエ変換部234に入力され、相関画像データとして信号S23が出力される(ST19)。
信号23に基づいて、ずれ情報生成部24により、ピーク位置のずれ量が検出され、ずれ情報として信号S24が出力される(ST20)。
補正部25では、ずれ情報としての信号S24および照合画像RIMに基づいて、登録画像AIMと照合画像RIMの位置補正処理が行われ、信号S1612が出力される。また、登録画像AIMが信号S1611として出力される(ST21)。
ステップST25において、照合部1642では、類似度Simが予め設定された閾値より大きいか(超えているか)否かが判別され、大きい場合には、登録画像AIMおよび照合画像RIMが一致すると判別し(ST26)、閾値より小さい場合には不一致であると判別する(ST27)。
本実施形態に係る画像照合装置1bは、ハードウェア的な機能ブロックは、第1実施形態に係る画像照合装置1と略同様の構成であり、例えば図1に示すように、画像入力部11、メモリ12、FFT処理部13、座標変換部14、ハフ(Hough)変換部15、CPU16、および動作処理部17を有する。
画像照合装置1bのソフトウェア的な機能ブロックは、第2実施形態に係る画像照合装置1と略同様の構成であり、CPU16がプログラムPRGを実行することにより、位置補正部161b、ハフ変換部162、抽出部163、および判別部164bの機能を実現する。図15では、同一の機能は同一の符号を付して説明を省略し、相違点のみ説明する。
本実施形態において、位置補正部161bは、登録画像AIMおよび照合画像RIMに基づいて相関処理により、補正位置を示す複数の相関値を生成し、生成した複数の相関値に基づいて、登録画像AIMおよび照合画像RIMの複数の位置補正処理を行う。
例えば2値化した線成分(線形状)のパターンを含む登録画像AIM,照合画像RIMの場合、相関の大きい画像同士でも、相関ピーク強度(相関強度とも言う)が図16(a),(b)に示すように値が小さい。
例えば、位置補正部161bのずれ情報生成部24は、信号S23に基づいて、例えば図16(a)に示すように相関強度の上位N個、本実施形態では8個の相関値および相関ピーク位置を、登録画像AIMと照合画像RIMとの2次元上の位置関係の候補として特定する。
位置補正部161bは、複数の相関値およびそれに対応する相関ピーク位置に基づいて、必要に応じて複数の位置補正処理を行う。
類似度生成部1641は、例えば上述したように信号S1631,S1632に基づいて、数式(2)により類似度Simを生成し、信号S1641として積算部1643および照合部1642bに出力する。
照合部1642bは、信号S1641および信号S1643に基づいて、登録画像AIMおよび照合画像RIMの照合処理を行う。
第1実施形態に係る照合部1642との相違点は、照合部1642bは、積算部による類似度Simの積算値である信号S1643が、所定の閾値よりも大きい場合に、登録画像AIMと照合画像RIMが一致していると判別する点である。
ステップST19により位相限定相関部23から出力された相関画像データS23に基づいて、ずれ情報生成部24により相関画像データS23における相関ピーク強度の上位側から、例えばN個の候補Pi (P0 ,P1 ,P2 ,…,Pn-1 )が選定される(ST28)。
補正部25は、例えば各候補(座標)Pi およびそれに対応する相関画像データの中心からのずれ量に基づいて、登録画像AIM,照合画像RIMの位置補正処理を行う(ST30)。
ステップST35において、照合部1642bでは、積算値Sと予め設定した第2の閾値th2とを比較し(ST36)、積算値Sが第2の閾値th2よりも小さい場合には、変数iと値N−1とが比較され(ST27)、変数iがN−1と一致していない場合には、変数iに1加算し(ST28)、ステップST30の処理に戻る。ステップST27において、変数iがN−1と一致した場合には、画像が不一致であるとする(ST39)。
本実施形態に係る画像照合装置1cは、ハードウェア的な機能ブロックは、上述した実施形態に係る画像照合装置と略同様の構成であり、例えば図1に示すように、画像入力部11、メモリ12、FFT処理部13、座標変換部14、ハフ(Hough)変換部15、CPU16、および動作処理部17を有する。
画像照合装置1cのソフトウェア的な機能ブロックは、上述した実施形態に係る画像照合装置と略同様の構成であり、CPU16がプログラムPRGを実行することにより、位置補正部161、ハフ変換部162、抽出部163c、および判別部164の機能を実現する。図18では、同一の機能は同一の符号を付して説明を省略し、相違点のみ説明する。
本実施形態において、抽出部163cは、第1の変換画像および第2の変換画像それぞれについて、1つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定値よりも大きくなるように閾値を制御する。
また、抽出部163cは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが設定範囲内となるように閾値を制御する。
図19(a)は、画像IM11の一具体例を示す図である。図19(b)は、図19(a)に示した画像IM11から第1閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。図19(c)は、図19(a)に示した画像IM11から第1閾値よりも大きい第2閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。
図19(d)は、画像IM12の一具体例を示す図である。図19(e)は、図19(d)に示した画像IM12から第1閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。図19(f)は、図19(d)に示した画像IM11から第1閾値よりも大きい第2閾値以上の領域を抽出した画像を示す図である。
また、画像IM111は、照合処理に関して冗長なデータ量(特徴量)を有する一具体例である。
また、画像IM122は、照合処理に関して十分なデータ量(特徴量)を抽出できていない一具体例である。
例えば閾値を変化させて照合処理に関して十分なデータ量(特徴量)を有する画像IM112と画像IM121間で比較・照合処理を行うと判定精度が向上する。
ステップST231において、抽出部163cは、ハフ変換部162が生成した各変換画像S1612,S1622に、予め設定した閾値を超えるパラメータ部分のみを特徴量として抽出する。
詳細には、抽出部163cは、抽出した領域の大きさに基づいて、当該抽出した領域の大きさが最小値minよりも大きくなるように閾値を制御し、当該抽出した領域の大きさが、当該最小値minよりも大きい最大値maxよりも小さくなるように閾値を制御する。
一方、ステップST232において、抽出部163cは、特徴量として抽出した領域の大きさが、最小値minよりも大きいと判別した場合にはステップST234の処理に進む。
また、照合処理に適正な画像を得ることができ、照合部164はより高精度に照合処理を行うことができる。
また、例えば撮像系が大幅に変化し、入力画像の情報量が極端に変化するような場合であっても、比較照合処理については何ら変更を加えることなく対処することができる。
本実施形態に係る画像照合処理装置は、ハードウェア的な機能ブロックは、上述した実施形態に係る画像照合装置と略同様の構成であり、例えば図1に示すように、画像入力部11、メモリ12、FFT処理部13、座標変換部14、ハフ(Hough)変換部15、CPU16、および動作処理部17を有する。
本実施形態に係る画像照合装置では、1つの変換画像内の曲線のパターンの重なりの度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、抽出した領域の大きさが設定値以下の場合には当該画像を破棄する。
ステップST104において、CPU16は、抽出された領域の大きさが照合処理に最低限必要な最小値minよりも大きいか否かを判別し、大きい場合には登録画像AIMとして充分な情報量を有しているものとしてメモリ12に保存する(ST105)。
次に、予めメモリ12に記憶した登録画像AIMに対して、外部から入力した照合画像RIMを照合する場合を、図22を参照しながら説明する。
ステップST204において、CPU16は、抽出された領域の大きさが照合処理に最低限必要な最小値minよりも大きいか否かを判別し、大きくない場合には照合画像RIMとして充分な情報量を有していないとして画像を破棄し(ST205)、情報量が不足している旨を表示する等を行い、画像データの再入力を促し(ST206)、照合処理を終了する。
例えば、本実施形態では、類似度生成部は、数式(2)により類似度を算出したが、この形態に限られるものではない。例えば類似度生成部は直線成分(線形状のパターン)の相関に適した類似度を算出する処理を行えればよい。
Claims (8)
- 血管画像を取得する血管画像取得手段と、
上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像を複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す第1の直線成分情報、および、照合用の血管情報を複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す第2の直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、
上記直線成分変換手段における変換の結果得られる上記第1および第2の直線成分情報それぞれについて1つの変換画像内の曲線のパターンの重なり度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、当該抽出した領域に基づいて閾値を制御し、上記第1の直線成分情報から上記制御された閾値以上の直線成分を複数抽出する直線成分抽出手段と、
上記直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、上記照合用の血管情報と照合することにより、上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像が、上記照合用血管情報と対応することを認証する認証手段と、
を備える、生体認証装置。 - 上記直線成分変換手段は、
上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像にハフ変換を実行して上記第1の直線成分情報に変換し、
上記照合用血管情報についてもハフ変換を実行して上記第2の直線成分情報に変換する、
請求項1に記載の生体認証装置。 - 血管画像を取得する血管画像取得手段と、
上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像を複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す第1の直線成分情報、および、照合用の血管情報を複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す第2の直線成分情報に変換する直線成分変換手段と、
上記直線成分変換手段における変換の結果得られる上記第1および第2の直線成分情報それぞれについて1つの変換画像内の曲線のパターンの重なり度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、当該抽出した領域に基づいて閾値を制御し、上記第1の直線成分情報から上記制御された閾値以上の直線成分を複数抽出する直線成分抽出手段と、
上記直線成分抽出手段で抽出された複数の直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶手段と、
を備える、血管情報記憶装置。 - 上記直線成分変換手段は、
上記血管画像取得手段で取得した上記血管画像にハフ変換を実行して上記第1の直線成分情報に変換し、
上記照合用血管情報についても、ハフ変換を実行して上記第2の直線成分情報に変換する、
請求項3に記載の血管情報記憶装置。 - 血管画像を取得する血管画像取得工程と、
上記血管画像取得工程において取得した上記血管画像を複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す第1の直線成分情報、および、照合用の血管情報を複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す第2の直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、
上記直線成分変換工程における変換の結果得られる上記第1および第2の直線成分情報それぞれについて1つの変換画像内の曲線のパターンの重なり度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、当該抽出した領域に基づいて閾値を制御し、上記第1の直線成分情報から上記制御された閾値以上の直線成分を複数抽出する直線成分抽出工程と、
上記直線成分抽出工程において抽出された複数の直線成分の相対的位置関係に基づき、上記照合用の血管情報と照合することにより、上記血管画像取得工程において取得した上記血管画像が、上記照合用血管情報と対応することを認証する認証工程と、
を備える、生体認証方法。 - 上記直線成分変換工程において、
上記血管画像取得工程において取得した上記血管画像にハフ変換を実行して上記第1の直線成分情報に変換し、
上記照合用血管情報についてもハフ変換を実行して上記第2の直線成分情報に変換する、
請求項5に記載の生体認証方法。 - 血管画像を取得する血管画像取得工程と、
上記血管画像取得工程において取得した上記血管画像を複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す第1の直線成分情報、および、照合用の血管情報を複数の直線成分について各直線成分の多少を各々示す第2の直線成分情報に変換する直線成分変換工程と、
上記直線成分変換工程における変換の結果得られる上記第1および第2の直線成分情報それぞれについて1つの変換画像内の曲線のパターンの重なり度合いが予め設定された閾値以上の領域を抽出し、当該抽出した領域に基づいて閾値を制御し、上記第1の直線成分情報から上記制御された閾値以上の直線成分を複数抽出する直線成分抽出工程と、
上記直線成分抽出工程において抽出された複数の直線成分を、認証処理に用いる情報として記憶部に記憶する記憶工程と、
を備える、血管情報記憶方法。 - 上記直線成分変換工程において、
上記血管画像取得工程において取得した上記血管画像にハフ変換を実行して上記第1の直線成分情報に変換し、
上記照合用血管情報についてもハフ変換を実行して上記第2の直線成分情報に変換する、
請求項7に記載の血管情報記憶方法。
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