JP4601380B2 - 生体認証システムの登録方法、生体認証システム及びそのプログラム - Google Patents

Description

本発明は、人間の体の一部である生体の特徴を利用して、個人認証する生体認証システムの登録方法、生体認証システム及びそのプログラムに関し、特に、手のひらの特徴を非接触で検出して、生体情報を得る生体認証システムの登録方法、生体認証システム及びそのプログラムに関する。

人間の体には、手足の指紋、目の網膜、顔面、血管など個人を区別できる部分が、多数存在する。近年のバイオメトリックス技術の進展に伴い、このような人間の体の一部である生体の特徴を認識して、個人認証する装置が種々提供されている。

例えば、手のひらや指の血管、掌紋は、比較的大量の個人特徴データを得られるため、個人認証の信頼性に適している。特に、血管（静脈）の模様は、胎児の時から生涯変わらず、万人不同と言われおり、個人認証に適している。図１８乃至図２１は、従来の手のひら認証技術の説明図である。図１８に示すように、登録又は認証時に、利用者は、撮像装置１００に手１１０のひらを近づける。撮像装置１００は、近赤外線を発光し、手１１０のひらに当てる。撮像装置１００は、手１１０のひらから跳ね返った近赤外線を、センサーで受信する。

図１９に示すように、静脈１１２に流れる赤血球の中のヘモグロビンは、酸素を失っている。このヘモグロビン（還元ヘモグロビン）は、７６０ナノメートル付近の近赤外線を吸収する。このため、手のひらに近赤外線を当てると、静脈がある部分だけ反射が少なく、反射した近赤外線の強弱で、静脈の位置を認識できる。

図１８に示すように、利用者は、先ず、自身の手のひらの静脈画像データを、図１８の撮像装置１００を利用して、サーバーやカードに登録する。次に、個人認証するには、利用者は、自身の手のひらの静脈画像データを、図１８の撮像装置１００を利用して、読み取らせる。

利用者のＩＤで引き出された静脈登録画像と、読み取られた静脈照合画像との静脈の模様を照合し、個人認証する。例えば、図２０のような登録画像と照合画像との静脈模様の照合では、本人と認証する。一方、図２１のような登録画像と照合画像との静脈模様の照合では、本人と認証しない（例えば、特許文献１参照）。

このような非接触での生体情報の検出においては、生体は、撮像装置１００に自由に動かすことができ、特に、手は自由な動きが可能である。一方、撮像装置１００の撮像範囲に、生体の検出部分１１０を位置つけることが、精度良い検出のため必要である。この方法として、手の位置や向きを、撮像画像から検出し、精度良い撮像ができない場合には、表示や音声で、手の位置、向きの不適切を伝える方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。提案された方法では、手全体を撮像し、登録された平均的な手の形状と比較し、手の位置や向きを検出するものである。

又、このような生体情報の登録において、指紋データの登録においては、複数回の指紋データを検出し、複数回の指紋データから共通の特徴データを抽出し、この共通の特徴データを登録する方法が提案されている（例えば、特許文献３、特許文献４参照）。この方法によれば、検出ノイズや指圧の違いによる指紋形状の変形による登録データの影響を防止できる。
特開２００４−０６２８２６号公報（図２乃至図９） ＷＯ０４／０２１８８４号公報（図３及び図１５） 特開平０１−２６３７７５号公報（図１乃至図４） 特開平１１−２３２４５９号公報（図３）

この非接触型の生体情報の検出では、非接触の検出であり、且つ生体、特に手は自由に動く。一方、高速な生体認証を行うには、頻繁に撮像を行い、適切な画像を検出し、登録／認証プロセスに出力する必要がある。このため、手全体の画像比較方法では、手の位置や向きの検出に時間がかかり、且つ撮像装置のセンサーのサイズが大きくなり、高速な検出や装置の小型化が要求される場合には、不都合である。

又、従来の共通のものを抽出し、登録する方法では、生体検出デバイスのノイズや生体検出時の検出状態の差を排除できるが、共通データを登録することは、実際に得られた個々の生体特徴データとは、完全に一致するものではなく、特徴データの量が、特徴検出データの量と異なる可能性がある。このため、登録データと、認証時の照合データとを照合する際に、精度の高い照合が困難となるおそれがある。

又、実際には、生体であるため、体調の変化も考慮する必要があり、共通データを登録した場合に、認証時に登録時と比べ体調の変化があると、認証時に、同一人物でも、同一人物と認証することが困難となり、トラブルの原因となるおそれもある。例えば、静脈認証では、心拍度合いや撮像タイミング、手のかざし方等による変動要素が多い。

このため、いつでも、どこでも、誰にでも、というユビキタス装置への適用に障害が生じる。しかも、照合率が充分でなく、且つ生体故のトラブルの原因があると、利用者及び装置メーカーの両方にとって、普及の阻害となる。

従って、本発明の目的は、手のひらを非接触撮像しても、高速に特徴データを抽出するための生体認証システムの登録方法、生体認証システム及びそのプログラムを提供することにある。

本発明の他の目的は、非接触撮像装置を小型化しても、精度良い特長データを得るための生体認証システムの登録方法、生体認証システム及びそのプログラムを提供することにある。

本発明の更に他の目的は、非接触撮像装置が撮像した複数回の特徴データを有効に利用し、照合精度を向上するための生体認証システムの登録方法、生体認証システム及びそのプログラムを提供することにある。

本発明の更に他の目的は、非接触撮像装置や、体調変化、検出状態の変化があっても、照合精度の低下を防止するための生体認証システムの登録方法、生体認証システム及びそのプログラムを提供することにある。

この目的の達成のため、本発明は、生体から手のひらの特徴データを検出して、登録しておき、前記生体から前記生体の手のひらの特徴データを検出して、前記登録した特徴データと照合して、個人認証する生体認証システムにおいて、前記生体から手のひらと指の一部とを撮像する撮像ユニットと、登録された前記生体の手のひらの特徴データを格納する記憶ユニットと、前記撮像ユニットから撮像された前記手のひらの画像から輪郭線を抽出し、前記抽出された輪郭線から前記撮像の成功を判定し、成功と判定された手のひらの画像から前記特徴データを抽出し、前記記憶ユニットに登録する処理ユニットとを有し、前記処理ユニットは、前記撮像ユニットから同一の生体の手のひら画像を複数回得て、前記複数回の手のひら画像の各々の特徴データ間の相互の類似度を判定し、類似度の高い複数の特徴データを前記記憶ユニットに登録し、前記処理ユニットは、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係と、前記撮像範囲内の前記輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定する。

又、本発明の生体認証システムの登録方法は、生体から手のひらの特徴データを検出して、登録しておき、前記生体から前記手のひらの特徴データを検出して、前記登録した特徴データと照合して、個人認証する生体認証システムの登録方法において、前記手のひらと指の一部とを撮像する撮像ユニットから生体の手のひら画像を得るステップと、前記手のひら画像の輪郭線を抽出し、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係と、前記撮像範囲内の前記輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定するステップと、前記撮像が成功した手のひら画像から特徴データを抽出するステップと、複数回の撮像による複数の前記特徴データ間の相互の類似度を判定するステップと、類似度の高い複数の特徴データを記憶ユニットに登録するステップとを有する。

又、本発明のプログラムは、手のひらと指の一部とを撮像する撮像ユニットから生体の手のひら画像を得るステップと、前記手のひら画像の輪郭線を抽出し、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係と、前記撮像範囲内の前記輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定するステップと、前記撮像が成功した手のひら画像から特徴データを抽出するステップと、複数回の撮像による複数の前記特徴データ間の相互の類似度を判定するステップと、類似度の高い複数の特徴データを記憶ユニットに登録するステップとを、コンピュータに実行させる。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、初回目の手のひらの特徴データを基準として、２回目以降の生体の手のひらの特徴データとの類似度を判定する。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、類似度の高い所定数の特徴データが得られるまで、前記撮像ユニットから前記同一の生体の手のひら画像を取得する。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、前記類似度の高い複数の特徴データを前記記憶ユニットに登録した後、前記撮像ユニットから前記手のひら画像を取得し、前記特徴データを抽出し、前記記憶ユニットに登録した複数の特徴データと照合して、試し認証を行う。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、前記撮像ユニットから撮像された前記手のひらの画像から輪郭線を抽出し、前記抽出された輪郭線から前記撮像の成功を判定し、成功と判定された手のひらの画像から前記特徴データを抽出し、前記記憶ユニットに登録した複数の特徴データと照合して、個人認証を行う。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、前記類似度が所定のしきい値以上の場合に、類似度が高いと判定する。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、初回目の生体の特徴データを登録するとともに、ｎ回目の生体の特徴データに対し、初回目から（ｎ−１）回目の生体の特徴データの全てとの類似度を計算し、全ての類似度がしきい値以上である時に、前記ｎ回目の前記生体の特徴データを前記記憶ユニットに登録する。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、個人認証時に、前記個人の識別情報に応じて、前記記憶ユニットから前記複数の生体の特徴データを読み出し、前記撮像ユニットからの手のひら画像から得た前記特徴データと、前記読み出した複数の特徴データと照合する。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、前記抽出した特徴データが、前記登録した複数の特徴データの１つと類似していることを検出して、個人認証する。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係から前記撮像が成功したかを判定する。

更に、本発明では、好ましくは、前記撮像ユニットは、前記生体の手のひらと指の一部を含む手の一部を撮像する。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、前記撮像範囲内の前記手のひら画像の輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定する。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係と、前記撮像範囲内の前記輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定する。

更に、本発明では、好ましくは、前記処理ユニットは、前記手のひらの画像の輪郭線から前記撮像が成功しないと判定した場合に、前記撮像ユニットから再度前記手のひらの撮像を行わせ、前記手のひらの画像を取得する。

更に、本発明では、好ましくは、前記撮像ユニットは、前記撮像ユニットと前記手のひらとの距離を測定する距離センサーを有し、前記処理ユニットは、前記距離センサーの測定距離が所定範囲である時に、前記撮像ユニットから前記手のひらの画像を取得するとともに、前記登録時と前記個人認証時とで、前記所定範囲を変更する。

本発明では、撮像ユニットから同一の生体の手のひら画像を複数回得て、複数回の手のひら画像の特徴データ間の相互の類似度を判定し、類似度の高い複数の特徴データを記憶ユニットに登録するので、複数回検出した特徴データを使用しても、照合精度を低めることなく、生体の状態変化に対応した照合を行うことができ、且つ利用者とのトラブルも防止でき、生体認証システムの普及に寄与する。又、手のひら画像の輪郭線から画像の手の形状をチエックするため、高速に撮像が成功したかを判定でき、このように複数回撮像しても、登録処理を短時間で実行できる。更に、手のひらと指の一部を撮像するため、輪郭線を高速に抽出でき、且つ手のひら画像の輪郭線と撮像範囲との位置関係と、撮像範囲内の輪郭線の本数から撮像が成功したかを判定するため、指が開いた正しい手の開き方を撮像成功と判定でき、正確な特徴データを得ることができる。

以下、本発明の実施の形態を、生体認証システム、生体データ登録処理方法、距離／手輪郭検出処理、生体特徴データ登録処理方法、試し認証及び認証処理、他の実施の形態の順で説明する。

［生体認証システム］
図１は、本発明の一実施の形態の生体認証システムの構成図、図２は、図１の手のひら撮像装置の外観図、図３は、図１の生体認証処理の説明図である。

図１は、生体認証システムとして、金融機関における手のひらの静脈認証システムを例に示す。金融機関の窓口２には、図２で説明する手のひら撮像装置１と、これに接続された業務店端末（例えば、パーソナルコンピュータ）３とが設けられている。静脈認証を依頼した利用者は、手のひら撮像装置（以下、撮像装置という）１に手をかざす。図３に示すように、撮像装置１は、手のひらを読み取り、端末３の血管像抽出処理３ａにより、その静脈模様が抽出され、静脈データとして、端末３側に登録される。

この静脈データは、端末３に接続されるデータベースサーバー４の記憶部４ａ又は利用者の手持ちの個人カード（例えば、ＩＣカード）５に記録される。このサーバー４は、金融機関の窓口７の窓口端末８と接続され、窓口端末８は、撮像装置１と接続される。

利用者が、金融機関の窓口７において、引出し取引等の金融取引を行うには、窓口７に設けられた撮像装置１に手をかざす。図３に示すように、撮像装置１は、手のひらを読み取り、窓口端末８の血管像抽出処理８ａにより、その静脈模様が抽出される。窓口端末８は、照合処理８ｂにより、その静脈模様を静脈データとして、データベースサーバー４に登録された静脈データと照合し、本人確認する。

又、サーバー４は、金融機関のＡＴＭ（自動現金入出金装置）６を接続し、ＡＴＭ６を利用して、静脈認証による取引が可能である。利用者がＡＴＭ６を利用して、引出し取引等の金融取引を行うには、ＡＴＭ６に設けられた撮像装置１−１に手をかざす。撮像装置１−１は、手のひらを読み取る。ＡＴＭ６は、窓口端末８と同様に、その静脈模様（血管像）を抽出し、静脈データとして、利用者の所持したＩＣカード５、又はデータベースサーバー４に登録された静脈データと照合し、本人確認する。

図２に示すように、図１の手のひら撮像装置１は、本体１０のほぼ中央に、センサーユニット１８を搭載する。センサーユニット１８の前部（利用者側）には、前面ガイド１４が設けられている。前面ガイド１４は、透明又はほぼ透明の合成樹脂の板で構成される。

前面ガイド１４は、前面にある手を誘導する役目と、手首を支持する役目を果す。従って、センサーユニット１８の上方で、前面ガイド１４は、手首をガイドするように、利用者に誘導し、且つこれらを支持する。このため、センサーユニット１８の上方で、手のひらの姿勢、即ち、位置、傾き、大きさを規制できる。

又、前面ガイド１４の断面形状は、垂直のボデイと、上部に、手首を支える水平部１４−１とを有する。この水平部１４−１の中央には、凹み部１４−２が、連続して形成されており、より手首を位置決めし易くしている。

一方、センサーユニット１８は、図４にて後述するように、中央に、赤外センサー（ＣＭＯＳセンサー）と集光レンズ１６と、距離センサー１５とが設けられ、この周囲に、複数の近赤外線発光素子（ＬＥＤ）１２とが設けられる。例えば、周囲８ケ所に、近赤外線発光素子が設けられ、近赤外線を上方に発光する。

このセンサーユニット１８は、センサー、集光レンズ、近赤外線発光領域との関係で、読み取り可能領域がＶに規制される。このため、前面ガイド１４の位置及び高さは、支持される手のひらが、読み取り領域Ｖに位置するように、設定される。

［生体データ登録処理］
図４は、本発明の一実施の形態の生体データ登録処理のブロック図、図５は、図４の撮像装置の撮像範囲と手のひらの関係図、図６は、図４の検出血管像の説明図、図７は、図４の生体特徴データの説明図、図８は、登録データの説明図である。

図４に示すように、図２の手のひら撮像装置１は、本体１０のほぼ中央に、センサーユニット１８を搭載する。センサーユニット１８の前部（利用者側）には、前面ガイド１４が設けられている。前面ガイド１４は、透明又はほぼ透明の合成樹脂の板で構成される。

前面ガイド１４は、前面にある手を誘導する役目と、手首を支持する役目を果す。従って、センサーユニット１８の上方で、前面ガイド１４は、手首をガイドするように、利用者に誘導し、且つこれらを支持する。このため、センサーユニット１８の上方で、手のひらの姿勢、即ち、位置、傾き、大きさを規制できる。

一方、センサーユニット１８は、中央に、赤外センサー（ＣＭＯＳセンサー）と集光レンズ１６と、距離センサー１５とが設けられ、この周囲に、複数の近赤外線発光素子（ＬＥＤ）１２とが設けられる。例えば、周囲８ケ所に、近赤外線発光素子が設けられ、近赤外線を上方に発光する。

このセンサーユニット１８は、センサー、集光レンズ、近赤外線発光領域との関係で、読み取り可能領域がＶに規制される。このため、前面ガイド１４の位置及び高さは、支持される手のひらが、読み取り領域Ｖに位置するように、設定される。

図５に示すように、手５０が、ジャンケンのパーの形をしている時に、手のひらは、最大面積であり、且つ平らであるから、手のひらをセンサーユニット１８の撮像範囲Ｖで撮像すると、正確な静脈パターンが得られ、登録、照合に有効である。又、図６に示すように、センサーユニット１８から手のひらの距離が所定の範囲であると、センサーユニット１８のセンサー１６で、焦点の合った鮮明な血管画像が得られる。

従って、図４に示すように、前面ガイド１４が、センサーユニット１８の上方で、手首５２を支持することにより、センサーユニット１８の上方での手のひらの位置と傾き、及び高さは、センサーユニット１８の撮像範囲に対し的確となるように、利用者の手を誘導及び支持できる。

図４に戻り、撮像装置１に接続された端末３は、一連の登録処理３０〜４２を実行する。端末３の制御部は、例えば、ＣＰＵと各種メモリ、インタフェース回路等のデータ処理に必要な回路を有する。このＣＰＵが、一連の登録処理３０〜４２を実行する。

距離／手輪郭検出処理３０は、撮像装置１からの距離センサー１５の測定距離を受け、手のひら等の物体がセンサーユニット１８から所定範囲内の距離にあるかを判定し、且つセンサーユニット１８が撮像した画像から手の輪郭を検出して、輪郭から画像が、登録及び照合処理に使用できる画像かを判定する。例えば、手のひらが画像に充分現れていない等である。この処理は、図９で後述する。

誘導メッセージ出力処理３２は、図９以下で説明するように、距離センサ−１６で距離により、手等が撮像範囲外である時、及び登録及び照合処理に使用できない画像である時に、手のひらを左右前後、上下に誘導するためのメッセージを、端末３のデイスプレイに出力する。これにより、撮像装置１にかかげた利用者の手のひらを誘導する。

血管像抽出処理３４は、手輪郭検出処理３０で、正しい手のかざし方で、撮像できたと判定した場合に、手の画像から静脈血管像を抽出する。即ち、図１８及び図２０で説明したように、反射率の差により、図７のような、手のひらの画像の階調データが得られる。尚、この静脈血管像は、図６に示すようなイメージであり、データとしては、図７のような階調データである。

血管像一時保持処理３６は、抽出した血管像データを一時保持する。登録可否判定処理３６は、血管像一時保持処理３６で保持された複数の血管像データから最適な複数の血管像データを登録するため、複数の血管像データの類似度を判定し、登録可否を判定する。登録処理４２は、登録可と判定された血管像データを記憶部４ａに登録する。登録進捗出力処理４０は、登録処理４２の進捗状況を、端末装置３のデイスプレイに出力する。

このように、生体情報は、撮像毎に、全く同じ生体特徴データが得られるとは限らず、撮像デバイスや、体調変化及び手のかざし方等の撮像状態により差異がある。このため、複数回の撮像を行い、登録に値する最適な情報のみを登録する。しかし、何十回もの登録操作を、登録者(利用者）に義務付けるには、利用者の負担が大きい。このため、通常受け入れられる回数に留め、その中から最適な登録情報を取り出し、記憶部４ａに登録する。例えば、図８に示すように、各個人ＩＤに対し、３つの生体特徴データ（手のひらの血管像データ）を登録する。

［距離／手輪郭検出処理］
図９は、図４の距離／手輪郭検出処理フロー図、図１０は、手輪郭による適正撮像判定処理の説明図である。

（Ｓ１０）撮像回数カウンタ値ｎを、「１」に初期化する。

（Ｓ１２）距離センサー１５により手のひらまでの距離を測定させ、その出力を検出する。

（Ｓ１４）検出距離と、センサーユニット１８のセンサー及びレンズ１６で決定される焦点距離とを比較し、手のひらまでの距離が適切な範囲にあるかを判定する。適切な範囲は、例えば、登録時は、マージンを厳しくし、センサーユニット１８からの距離が、５０〜６０ｍｍとし、後述する照合時は、マージンを緩くし、センサーからの距離が、４０〜７０ｍｍとする。これにより、登録データの精度を保ちつつ、照合処理速度を向上できる。

（Ｓ１６）距離が適切であれば、撮像装置１から近赤外光を照射し、反射光をセンサー１６で受光し、手のひらの画像を得る。

（Ｓ１８）撮像装置１が撮像した画像から手のひらの輪郭を検出する。図５に示したように、手のひらの血管像を得るため、手５０に対し、撮像範囲をＶに制限している。撮像範囲Ｖは、手のひらと、手首の一部と、５本の指の根元とを撮像する範囲に設定される。これにより、センサーユニットを小型化できる。そして、図５のように、正しい手の開き方、位置で、撮像した場合には、輪郭抽出により、図１０に示すように、撮像範囲Ｖ内の輪郭線は、Ｃ１（手の左端），Ｃ２（指の間），Ｃ３（指の間），Ｃ４（指の間）、Ｃ５（指の間）、Ｃ６（手の右端で、手首との連結部分）の６つとなる。

（Ｓ２０）次に、輪郭から画像が、照合処理に使用できる画像かを判定するため、先ず、撮像範囲（枠）Ｖ内の輪郭線の本数を計算する。計算された輪郭線の本数が適切かを判定する。前述のように、指が広がり、手首が入っている場合には、検出された輪郭線の本数は、「６」であり、適切と判定する。一方、検出された輪郭線の本数が、「５」以下である時は、手の指が開いていないか、手のひらの位置がずれて、手の指が検出できないかのいずれかである。これを不適切として、ステップＳ２８に進む。

（Ｓ２２）輪郭線の本数が、適切である場合には、輪郭線と画像枠Ｖとの距離を計算し、距離により、左右前後にずれているかを判定する。先ず、図１０に示すように、枠の左端ＶＬと最左端位置の輪郭線Ｃ１との距離Ｌ１を計算し、計算距離が所定距離範囲内にあるかを判定し、左右にずれていないかを判定し、ずれていれば、ステップＳ４８に進む。

（Ｓ２４）次に、図１０に示すように、枠の下端ＶＵと最下端位置の輪郭線Ｃ６との距離Ｌ３を計算し、計算距離が所定距離範囲内にあるかを判定し、前後にずれていないかを判定し、ずれていれば、ステップＳ４８に進む。

（Ｓ２６）奥にもずれていない時は、撮像画像に、指が広がり、手首が入っており、位置ずれも生じていないため、撮像成功と判定し、その画像を登録処理に供する。そして、リターンする。尚、登録処理では、図１０の点線枠Ｒ内の画像を切り出し、図４で説明した血管像検出する。

（Ｓ２８）一方、ステップＳ１４で、距離が適切でない時、ステップＳ２０〜Ｓ２４で、指が開いていないこと及び位置ずれが検出された時は、撮像回数カウント値ｎが、規定回数ｍ（例えば、１０回）に達したかを判定する。

（Ｓ３０）撮像回数カウント値ｎが、規定回数ｍ（例えば、１０回）に達していない時は、撮像ＮＧ原因（指の開き不足、左右前後位置ずれ、距離ずれ）をスタックして、保持する。そして、撮像回数カウント値ｎを、「ｎ＋１」に更新して、ステップＳ１２に戻る。

（Ｓ３２）一方、撮像回数カウント値ｎが、規定回数ｍ（例えば、１０回）に達した時は、手のひらとセンサーとの関係を修正する必要があると判定する。このため、スタックした規定回数ｍ（例えば、１０回）分の撮像ＮＧ原因を分析する。例えば、指の開き不足及び位置ずれ（左右前後）と、距離ずれに分類し、その各々の数を計数する。

（Ｓ３４）計数値により、一番多い撮像ＮＧ原因を検出する。指の開き不足及び位置ずれが一番多い場合には、指の開き及び位置ずれ文面の誘導画面を選択し、リターンする。逆に、距離ずれが一番多い場合には、距離ずれ文面の誘導画面を選択し、リターンする。

このように、撮像範囲を制限し、撮像画像の輪郭線を抽出し、輪郭線から、撮像画像中の手の形状が適切であるかを判定するため、従来の手全体の画像を撮像し、基本の登録パターンと比較する方法に比し、はるかに高速に適切な手のひら画像が得られる。又、センサーユニットを小型化できる。

又、短周期で、複数回の撮像（距離測定を含む）を行い、撮像ＮＧが頻発する場合には、これをスタックしておき、所定回数の撮像後、未だ撮像ＮＧが解消しない場合には、手のひらとセンサーとの関係を修正する必要があると判定する。そして、スタックした規定回数ｍ（例えば、１０回）分の撮像ＮＧ原因を分析して、手のかざし方を、分析結果に応じて画面誘導する。

このため、利用者は、誘導画面が頻繁に変わらないため、充分にその原因を理解して、手のかざし方を変えることができる。これにより、利用者の戸惑いを防止するとともに、早期に適切な位置、距離に手をかざすことができ、認証速度を向上できる。

又、撮像ＮＧの一番多いものを選択し、その原因を画面で通知するため、利用者のたまたまの撮像ＮＧ原因を排除でき、利用者の誘導をより確実に実行できる。

［生体特徴データ登録処理方法］
図１１、図１２は、本発明の生体特徴データ登録処理フロー図、図１３及び図１４は、その説明図である。図１３及び図１４を参照して、図１１、図１２の処理フロー図により詳細に説明する。

（Ｓ４０）前述のように、撮像装置１から近赤外光を照射し、手のひらの画像（生体情報ともいう）を得る。

（Ｓ４２）前述のように、図９で説明した手輪郭検出処理３０により、撮像装置１が撮像した画像から手の輪郭を検出して、輪郭から画像が、登録及び照合処理に使用できる画像かを判定する。手のひらが画像に充分現れていない等の場合には、ＮＧと判定し、前述の誘導メッセージ出力処理３２により、手のひらを左右前後に誘導するためのメッセージを、端末装置３のデイスプレイに出力し、ステップＳ４０に戻る。

（Ｓ４４）血管像抽出処理３４により、手輪郭検出処理３０で、正しい手のかざし方で、撮像できたと判定した場合に、手の画像から静脈血管像を抽出する。

（Ｓ４６）抽出が初回目かを判定する。初回目なら、初回目の血管像を、一時保持する。

（Ｓ４８）次に、再操作を促す誘導メッセージを、端末装置３のデイスプレイに出力し、ステップＳ４０に戻る。

（Ｓ５０）一方、ステップＳ４６により、初回目でなく、２回目以降と判定すると、抽出が２回目かを判定する。

（Ｓ５２）抽出が２回目である時は、初回目の血管像データと２回目の血管像データとを比較し、類似度を計算する。類似度は、２つの血管像パターンの一致の程度を表す量であり、種々のパターンマッチング技術を適用できる。例えば、図７のような２つの血管像パターンの諧調表現画素マトリックスにおいて、注目画素における２つのパターンの画素値（諧調値）を獲得して、比較する。両者が一致していれば、類似度カウンタを「１」インクリメントする。注目画素を移動し、同様に、画素値の比較により、一致するか否かを判定する。両者が一致していれば、類似度カウンタを「１」インクリメントする。これを、画素マトリックスの全ての画素について行い、類似度カウンタの値を類似度とする。そして、類似度が、予め定めたしきい値以上なら、類似している（ＯＫ）と判定し、２回目の血管像データは、登録可と判定し、ステップＳ４６の第２回目の血管像の一時保管に進み、ステップＳ４８に進む。一方、類似度が、しきい値を越えないと、類似していない（ＮＧ）と判定する。そして、ステップＳ４８の再操作誘導メッセージ出力に進む。

（Ｓ５４）一方、ステップＳ２０で、２回目でなく、抽出が３回目以降と判定すると、３回目かを判定する。３回目でないなら、図１２のステップ６０に進む。

（Ｓ５６）一方、３回目であれば、今まで抽出した血管像データ（ここでは、初回目、２回目）と３回目の血管像データとの類似度を同様に、計算する。即ち、図１３に示すように、ステップＳ４２で、２回目の血管像データと初回目の血管像データとの類似度＃１が計算、判定されている。ステップＳ５６では、３回目の血管像データと初回目の血管像データとの類似度＃３と、３回目の血管像データと２回目の血管像データとの類似度＃２とが計算、判定される。この相互比較により、全ての類似度＃１，＃２，＃３が、しきい値以上なら、３個とも類似した血管像と判定する。図１２のステップＳ５８に進む。一方、図１３の相互比較で、類似度＃１，＃２，＃３の１つでも、しきい値を越えていないと判定すると、ステップＳ４８に戻る。

（Ｓ５８）第３回目の血管像データを登録可と判定する。そして、ステップＳ６８に進む。

（Ｓ６０）ステップＳ５４で、３回目でないと、制限回数Ｎ回目かを判定し、制限回数Ｎ回目であるなら、操作終了メッセージをオペレータにデイスプレイで通知し、終了する。

（Ｓ６２）制限回数Ｎ回目でないなら、今までのｎ回分の血管像データとの相互比較を行う。例えば、４回目なら、図１４に示すように、更に、４回目の血管像データと初回目の血管像データとの類似度＃６と、４回目の血管像データと２回目の血管像データとの類似度＃５と、４回目の血管像データと３回目の血管像データとの類似度＃４とが計算、判定される。

（Ｓ６４）この類似度＃４，＃５，＃６の全てが、しきい値以上なら、初回目、４回目、２回目か３回目の類似度の高い方の３つの血管像が、類似していると判定し、ステップＳ６６に進む。一方、図１４の相互比較で、類似度＃４，＃５，＃６の１つでも、しきい値を越えていないと判定すると、図１１のステップＳ４８に戻り、５回目以降の撮像、血管像抽出を行い、同様の類似度計算、判定を行う。

（Ｓ６６）ｎ回目の血管像データを登録可と判定する。

（Ｓ６８）そして、類似している登録可の３つの血管像データが揃ったかを判定する。揃っていないと、ステップＳ４８に戻る。一方、揃っていると、３回分の血管像データを記憶部４ａに、利用者のＩＤ（口座番号等）とともに、登録する。即ち、図８に示したように、記憶部４ａの登録血管像データとして、個人ＩＤと３つの血管像データ（ここでは、白黒の２値データ列）が、記憶部４ａに登録される。

尚、ステップＳ６０のように、登録に相応しない事象が連続する場合には、操作者への負担が大きいため、任意な回数Ｎを設定し、メッセージを出力し、最初から繰り返すかどうかをテラーと協議する。

このように、複数回の血管像データを検出し、類似度の高い複数（ここでは、３つ）の血管像データを最適血管像データとして、登録する。このため、撮像デバイスや、体調変化及び手のかざし方等の撮像状態により差異がある生体情報であっても、複数回の撮像を行い、登録に値する類似度の高い最適な生体情報のみを登録するので、差異を反映し、且つ照合精度の低下を招かない複数の生体情報を登録できる。又、何十回もの登録操作を、登録者(利用者）に義務付けるには、利用者の負担が大きいため、通常受け入れられる回数に留め、その中から最適な登録情報を取り出し、記憶部に登録している。

更に、ここでは、初回目の血管像データは、基準として登録している。そして、２回目以降の血管像パターンの内、相互に類似度が高い２つの血管像データを登録する。初回目を基準としているため、類似度の計算、判定が限りなく続くことを防止できる。

［試し認証及び認証処理］
次に、試し認証を説明する。前述のように、ｎ（前述では、３）回の登録が完了したその場で、照合確認操作を実施する。これにより、利用者は、次回の照合時の手のひらのかざし方の練習となり、且つ自分の手のひらが確実に認証できることを確認できる。このため、システムへの安心感と信頼度が増加する。この試し認証は、実際の認証と同一の手順で行う。従って、実際の認証処理でもある。以下、図１５乃至図１７により説明する。

図１５は、本発明の一実施の形態の認証処理の機能ブロック図、図１６は、図１５の認証処理フロー図、図１７は、その動作説明図である。

図１５において、図２、図４で示したものと同一のものは、同一の記号で示してある。即ち、撮像装置１に接続された端末装置３のＣＰＵが、一連の認証処理３０〜４６を実行する。

手輪郭検出処理３０は、前述の図９で説明したように、撮像装置１が撮像した画像から手の輪郭を検出して、輪郭から画像が、登録及び照合処理に使用できる画像かを判定する。例えば、手のひらが画像に充分現れていない等である。誘導メッセージ出力処理３２は、登録及び照合処理に使用できない画像である時に、手のひらを左右前後に誘導するためのメッセージを、端末装置３のデイスプレイに出力する。これにより、端末装置３のオペレータが、撮像装置１にかかげた利用者の手のひらを誘導する。

血管像抽出処理３４は、手輪郭検出処理３０で、正しい手のかざし方で、撮像できたと判定した場合に、手の画像から静脈血管像を抽出する。即ち、図１８、図１９で説明したように、反射率の差により、図６のような、手のひらの画像の諧調データが得られる。

登録血管像検索処理４６は、図８に示したように、記憶部４ａから個人ＩＤ（口座番号）に対応した３つの登録血管像データＲ１，Ｒ２，Ｒ３を検索する。照合処理４４は、図１７に示すように、血管像検出処理３４で検出された血管像データＡと、３つの登録血管像データＲ１，Ｒ２，Ｒ３を比較して、照合処理し、照合結果を出力する。

図１６により詳細に説明する。

（Ｓ７０）利用者の提示したＩＤ（口座番号）から、記憶部４ａの対応する３つの登録血管像データＲ１，Ｒ２，Ｒ３を読み込む。

（Ｓ７２）撮像装置１から近赤外光を照射し、手のひらの画像を得る。手輪郭検出処理３０により、撮像装置１が撮像した画像から手の輪郭を検出して、輪郭から画像が、照合処理に使用できる画像かを判定する。手のひらが画像に充分現れていない等の場合には、ＮＧと判定し、前述の誘導メッセージ出力処理３２により、手のひらを左右前後に誘導するためのメッセージを、端末装置３のデイスプレイに出力する。血管像抽出処理３４により、手輪郭検出処理３０で、正しい手のかざし方で、撮像できたと判定した場合に、手の画像から静脈血管像を抽出する。

（Ｓ７４）１番目の登録血管像データＲ１と抽出した血管像データＡとを比較し、類似度を計算する。類似度は、２つの血管像パターンの一致の程度を表す量であり、種々のパターンマッチング技術を適用できる。そして、類似度が、予め定めたしきい値以上なら、類似している（ＯＫ）と判定し、認証でき、終了する。

（Ｓ７６）一方、ステップＳ７４で、類似度が、しきい値を越えないと、類似していない（ＮＧ）と判定する。そして、２番目の登録血管像データＲ２と抽出した血管像データＡとを比較し、類似度を計算する。そして、類似度が、予め定めたしきい値以上なら、類似している（ＯＫ）と判定し、認証でき、終了する。

（Ｓ７８）一方、ステップＳ７６で、類似度が、しきい値を越えないと、類似していない（ＮＧ）と判定する。そして、３番目の登録血管像データＲ３と抽出した血管像データＡとを比較し、類似度を計算する。そして、類似度が、予め定めたしきい値以上なら、類似している（ＯＫ）と判定し、認証でき、終了する。逆に、しきい値を越えていない場合には、類似していないと判定し、エラー終了する。

この試し認証においては、図１５に示すように、照合処理が良好でなければ、撮像装置１に次の撮像を指示できる。このため、利用者の試し認証の機会が増加し、かかる認証方式に慣れることができ、認証装置の普及に寄与する。この認証処理は、実際の認証処理と同様であり、説明の冗長のため、認証処理は、省略する。

［他の実施の形態］
前述の実施の形態では、生体認証を、手のひらの静脈パターン認証で説明したが、手の掌紋等他の手のひらの特徴を利用した他の生体認証にも、適用でき、又、金融業務で説明したが、個人認証を必要とする他の業務にも適用できる。

更に、類似度の計算を、ビットマップのパターンマッチング技術で説明したが、周知のデータをベクトル化し、ベクトルの方向、長さで類似度を計算することもできる。又、登録回数も３回に限らず、複数回であれば良い。照合（認証）処理は、図１５乃至図１７と同一の方法で行い、図１の窓口端末８や、ＡＴＭ６で実行される。

以上、本発明を実施の形態により説明したが、本発明の趣旨の範囲内において、本発明は、種々の変形が可能であり、本発明の範囲からこれらを排除するものではない。

（付記１）生体から手のひらの特徴データを検出して、登録しておき、前記生体から前記生体の手のひらの特徴データを検出して、前記登録した特徴データと照合して、個人認証する生体認証システムにおいて、前記生体から手のひらを撮像する撮像ユニットと、登録された前記生体の手のひらの特徴データを格納する記憶ユニットと、前記撮像ユニットから撮像された前記手のひらの画像から輪郭線を抽出し、前記抽出された輪郭線から前記撮像の成功を判定し、成功と判定された手のひらの画像から前記特徴データを抽出し、前記記憶ユニットに登録する処理ユニットとを有し、前記処理ユニットは、前記撮像ユニットから同一の生体の手のひら画像を複数回得て、前記複数回の手のひら画像の各々の特徴データ間の相互の類似度を判定し、類似度の高い複数の特徴データを前記記憶ユニットに登録することを特徴とする生体認証システム。

（付記２）前記処理ユニットは、初回目の手のひらの特徴データを基準として、２回目以降の生体の手のひらの特徴データとの類似度を判定することを特徴とする付記１の生体認証システム。

（付記３）前記処理ユニットは、類似度の高い所定数の特徴データが得られるまで、前記撮像ユニットから前記同一の生体の手のひら画像を取得することを特徴とする付記１の生体認証システム。

（付記４）前記処理ユニットは、前記類似度の高い複数の特徴データを前記記憶ユニットに登録した後、前記撮像ユニットから前記手のひら画像を取得し、前記特徴データを抽出し、前記記憶ユニットに登録した複数の特徴データと照合して、試し認証を行うことを特徴とする付記１の生体認証システム。

（付記５）前記処理ユニットは、前記撮像ユニットから撮像された前記手のひらの画像から輪郭線を抽出し、前記抽出された輪郭線から前記撮像の成功を判定し、成功と判定された手のひらの画像から前記特徴データを抽出し、前記記憶ユニットに登録した複数の特徴データと照合して、個人認証を行うことを特徴とする付記１の生体認証システム。

（付記６）前記処理ユニットは、前記類似度が所定のしきい値以上の場合に、類似度が高いと判定することを特徴とする付記１の生体認証システム。

（付記７）前記処理ユニットは、初回目の生体の特徴データを登録するとともに、ｎ回目の生体の特徴データに対し、初回目から（ｎ−１）回目の生体の特徴データの全てとの類似度を計算し、全ての類似度がしきい値以上である時に、前記ｎ回目の前記生体の特徴データを前記記憶ユニットに登録することを特徴とする付記２の生体認証システム。

（付記８）前記処理ユニットは、個人認証時に、前記個人の識別情報に応じて、前記記憶ユニットから前記複数の生体の特徴データを読み出し、前記撮像ユニットからの手のひら画像から得た前記特徴データと、前記読み出した複数の特徴データと照合することを特徴とする付記５の生体認証システム。

（付記９）前記処理ユニットは、前記抽出した特徴データが、前記登録した複数の特徴データの１つと類似していることを検出して、個人認証することを特徴とする付記８の生体認証システム。

（付記１０）前記処理ユニットは、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係から前記撮像が成功したかを判定することを特徴とする付記１の生体認証システム。

（付記１１）前記撮像装置は、前記生体の手のひらと指の一部を含む手の一部を撮像することを特徴とする付記１の生体認証システム。

（付記１２）前記処理ユニットは、前記撮像範囲内の前記手のひら画像の輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定することを特徴とする付記１１の生体認証システム。

（付記１３）前記処理ユニットは、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係と、前記撮像範囲内の前記輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定することを特徴とする付記１１の生体認証システム。

（付記１４）前記処理ユニットは、前記手のひらの画像の輪郭線から前記撮像が成功しないと判定した場合に、前記撮像ユニットから再度前記手のひらの撮像を行わせ、前記手のひらの画像を取得することを特徴とする付記１の生体認証システム。

（前記１５）前記撮像ユニットは、前記撮像ユニットと前記手のひらとの距離を測定する距離センサーを有し、前記処理ユニットは、前記距離センサーの測定距離が所定範囲である時に、前記撮像ユニットから前記手のひらの画像を取得するとともに、前記登録時と前記個人認証時とで、前記所定範囲を変更することを特徴とする付記８の生体認証システム。

（付記１６）生体から手のひらの特徴データを検出して、登録しておき、前記生体から前記手のひらの特徴データを検出して、前記登録した特徴データと照合して、個人認証する生体認証システムの登録方法において、前記手のひらを撮像する撮像ユニットから生体の手のひら画像を得るステップと、前記手のひら画像の輪郭線を抽出し、前記輪郭線から前記撮像が成功したかを判定するステップと、前記撮像が成功した手のひら画像から特徴データを抽出するステップと、複数回の撮像による複数の前記特徴データ間の相互の類似度を判定するステップと、類似度の高い複数の特徴データを記憶ユニットに登録するステップとを有することを特徴とする生体認証システムの登録方法。

（付記１７）類似度判定ステップは、初回目の手のひらの特徴データを基準として、２回目以降の手のひらの特徴データとの類似度を判定するステップからなることを特徴とする付記１６の生体認証システムの登録方法。

（付記１８）前記類似度の高い所定数の特徴データが得られるまで、前記撮像ユニットから前記同一の生体の手のひら画像を取得するステップを更に有することを特徴とする付記１７の生体認証システムの登録方法。

（付記１９）前記類似度の高い複数の特徴データを前記記憶ユニットに登録した後、前記撮像ユニットから生体の手のひら画像を得るステップと、前記手のひら画像の輪郭線を抽出し、前記輪郭線から前記撮像が成功したかを判定するステップと、前記撮像が成功した手のひら画像から特徴データを抽出し、前記記憶ユニットに登録した複数の特徴データと照合して、試し認証を行うステップを更に有することを特徴とする付記１６の生体認証システムの登録方法。

（付記２０）類似度判定ステップは、前記類似度が所定のしきい値以上の場合に、類似度が高いと判定するステップからなることを特徴とする付記１６の生体認証システムの登録方法。

（付記２１）類似度判定ステップは、ｎ回目の生体の特徴データに対し、初回目から（ｎ−１）回目の生体の特徴データの全てとの類似度を計算し、全ての類似度がしきい値以上である時に、登録すべき特徴データであると判定するステップからなることを特徴とする付記１７の生体認証システムの登録方法。

（付記２２）前記撮像が成功したかを判定するステップは、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係から前記撮像が成功したかを判定するステップからなることを特徴とする付記１６の生体認証システムの登録方法。

（付記２３）前記画像取得ステップは、前記撮像ユニットの前記生体の手のひらと指の一部を含む手の一部の撮像画像を取得するステップからなることを特徴とする付記１６の生体認証システムの登録方法。

（付記２４）前記撮像が成功したかを判定するステップは、前記撮像範囲内の前記手のひら画像の輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定するステップからなることを特徴とする付記２３の生体認証システムの登録方法。

（付記２５）前記撮像が成功したかを判定するステップは、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係と、前記撮像範囲内の前記輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定するステップからなることを特徴とする付記１６の生体認証システムの登録方法。

（付記２６）前記判定ステップにより、前記手のひらの画像の輪郭線から前記撮像が成功しないと判定した場合に、前記撮像ユニットから再度前記手のひらの撮像を行わせ、前記手のひらの画像を取得するステップを更に有することを特徴とする付記１６の生体認証システムの登録方法。

（前記２７）前記画像取得ステップは、前記撮像ユニットと前記手のひらとの距離を測定する距離センサーの測定距離が所定範囲である時に、前記撮像ユニットから前記手のひらの画像を取得するステップからなることを特徴とする付記１６の生体認証システムの登録方法。

（付記２８）手のひらを撮像する撮像ユニットから生体の手のひら画像を得るステップと、前記手のひら画像の輪郭線を抽出し、前記輪郭線から前記撮像が成功したかを判定するステップと、前記撮像が成功した手のひら画像から特徴データを抽出するステップと、複数回の撮像による複数の前記特徴データ間の相互の類似度を判定するステップと、類似度の高い複数の特徴データを記憶ユニットに登録するステップとを、コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

（付記２９）前記類似度の高い複数の特徴データを登録した後、前記撮像ユニットから生体の手のひら画像を得るステップと、前記手のひら画像の輪郭線を抽出し、前記輪郭線から前記撮像が成功したかを判定するステップと、前記撮像が成功した手のひら画像から特徴データを抽出するステップと、前記記憶ユニットに登録した複数の特徴データと照合して、試し認証を行うステップを更に、コンピュータに実行させることを特徴とする付記２９のプログラム。

（付記３０）前記撮像が成功したかを判定するステップとして、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係から前記撮像が成功したかを判定するステップを、コンピュータに実行させることを特徴とする付記２８のプログラム。

撮像ユニットから同一の生体の手のひら画像を複数回得て、複数回の手のひら画像の特徴データ間の相互の類似度を判定し、類似度の高い複数の特徴データを記憶ユニットに登録するので、複数回検出した特徴データを使用しても、照合精度を低めることなく、生体の状態変化に対応した照合を行うことができ、且つ利用者とのトラブルも防止でき、生体認証システムの普及に寄与する。又、手のひら画像の輪郭線から画像の手の形状をチエックするため、高速に撮像が成功したかを判定でき、このように複数回撮像しても、登録処理を短時間で実行できる。更に、手のひらと指の一部を撮像するため、輪郭線を高速に抽出でき、且つ手のひら画像の輪郭線と撮像範囲との位置関係と、撮像範囲内の輪郭線の本数から撮像が成功したかを判定するため、指が開いた正しい手の開き方を撮像成功と判定でき、正確な特徴データを得ることができる。

本発明の一実施の形態の生体認証システムの構成図である。 図１の手のひら撮像装置の外観図である。 図１の生体認証処理の機能ブロック図である。 図２の生体情報登録処理の機能ブロック図である。 図２の手のひら撮像装置の撮像範囲の説明図である。 図２の血管像の説明図である。 図６の血管像データの説明図である。 図３の記憶部の登録データの説明図である。 図３の距離／手輪郭検出処理フロー図である。 図９の手輪郭処理の説明図である。 図３の登録処理フロー図（その１）である。 図３の登録処理フロー図（その２）である。 図１１の３つの血管像データの相互比較の説明図である。 図１２の４つの血管像データの相互比較の説明図である。 本発明の他の実施の形態の試し認証処理の機能ブロック図である。 図１５の試し認証処理のフロー図である。 図１５の照合処理の説明図である。 従来の手のひら撮像装置の説明図である。 従来の手のひら撮像装置の原理説明図である。 従来の手のひら認証技術の説明図である。 従来の手のひら認証技術の他の説明図である。

符号の説明

１ 手のひら認証用撮像装置
２、７ 窓口
３、８ 窓口端末
４ サーバー
４ａ 記憶部
５ ＩＣカード
６ ＡＴＭ
１０ 撮像装置本体
１４ 前面ガイド
１４−１ 手首指示部
１４−２ 凹み部
３０ 距離／手輪郭検出処理
３２ 誘導メッセージ出力処理
３４ 血管像抽出処理
３６ 血管像一時保持処理
３８ 登録可否判定処理

Claims (5)

1. 生体から手のひらの特徴データを検出して、登録しておき、前記生体から前記生体の手のひらの特徴データを検出して、前記登録した特徴データと照合して、個人認証する生体認証システムにおいて、
   前記生体から手のひらと指の一部とを撮像する撮像ユニットと、
   登録された前記生体の手のひらの特徴データを格納する記憶ユニットと、
   前記撮像ユニットから撮像された前記手のひらの画像から輪郭線を抽出し、前記抽出された輪郭線から前記撮像の成功を判定し、成功と判定された手のひらの画像から前記特徴データを抽出し、前記記憶ユニットに登録する処理ユニットとを有し、
   前記処理ユニットは、前記撮像ユニットから同一の生体の手のひら画像を複数回得て、前記複数回の手のひら画像の各々の特徴データ間の相互の類似度を判定し、類似度の高い複数の特徴データを前記記憶ユニットに登録し、
   前記処理ユニットは、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係と、前記撮像範囲内の前記輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定する
   ことを特徴とする生体認証システム。
2. 前記処理ユニットは、前記撮像ユニットから前記手のひらの画像を複数回得るとともに、初回目に抽出した前記特徴データを登録し、２回目以降に抽出した前記特徴データに対し、前記初回目の特徴データを基準として類似度を計算し、複数回の生体情報の特徴データ間の相互の類似度を判定し、前記類似度の高い複数の所定数の特徴データが得られるまで、前記撮像ユニットによる前記生体情報の検出を繰り返し、前記類似度の高い複数の所定数の特徴データを前記記憶ユニットに登録する
   ことを特徴とする請求項１の生体認証システム。
3. 生体から手のひらの特徴データを検出して、登録しておき、前記生体から前記手のひらの特徴データを検出して、前記登録した特徴データと照合して、個人認証する生体認証システムの登録方法において、
   前記手のひらと指の一部とを撮像する撮像ユニットから生体の手のひら画像を得るステップと、
   前記手のひら画像の輪郭線を抽出し、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係と、前記撮像範囲内の前記輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定するステップと、
   前記撮像が成功した手のひら画像から特徴データを抽出するステップと、
   複数回の撮像による複数の前記特徴データ間の相互の類似度を判定するステップと、
   類似度の高い複数の特徴データを記憶ユニットに登録するステップとを有する
   ことを特徴とする生体認証システムの登録方法。
4. 前記類似度を判定するステップは、
   前記撮像ユニットから前記手のひらの画像を複数回得るとともに、初回目に抽出した前記特徴データを登録するステップと、
   ２回目以降に抽出した前記特徴データに対し、前記初回目の特徴データを基準として類似度を計算し、複数回の生体情報の特徴データ間の相互の類似度を判定するステップと、
   前記類似度の高い複数の所定数の特徴データが得られるまで、前記撮像ユニットによる前記生体情報の検出を繰り返すステップとを有する
   ことを特徴とする請求項３の生体認証システムの登録方法。
5. 手のひらと指の一部とを撮像する撮像ユニットから生体の手のひら画像を得るステップと、
   前記手のひら画像の輪郭線を抽出し、前記手のひら画像の輪郭線と前記撮像装置の撮像範囲との位置関係と、前記撮像範囲内の前記輪郭線の本数から前記撮像が成功したかを判定するステップと、
   前記撮像が成功した手のひら画像から特徴データを抽出するステップと、
   複数回の撮像による複数の前記特徴データ間の相互の類似度を判定するステップと、
   類似度の高い複数の特徴データを記憶ユニットに登録するステップとを、コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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