JP5556663B2 - 照合装置、照合方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は照合技術に関する。

個人認証装置が特許文献１に記載されている。この個人認証装置は、光源部と、撮像部と、演算部とを有する。前記光源部は、複数個の発光素子が指の形状に合わせて配置されたものである。前記発光素子は、近赤外領域の高輝度発光ＬＥＤもしくはレーザである。

上記個人認証装置は次のように動作する。

前記光源部は、指を検出する為の微弱光を常に出力している。前記撮像部は、指が微弱光にかざされたか否かを検出する。指が微弱光にかざされたことが検出されると、この指位置情報を基に、前記光源部は、発光させる素子を決定する。前記光源部は、前記撮像部でモニタしている画像の画素値情報を取得し、照射光量を最適化する。この照射光量の最適化後に、前記撮像部は、撮像対象（生体）を撮像する。前記演算部は、前記撮像部で撮像された画像を、次のような画像補正（輪郭抽出・回転処理）を行う。すなわち、前記演算部は、先ず、取得した画像に対してエッジ強調処理を行い、指の輪郭位置を抽出する。この抽出された輪郭を基に、指の傾きが一定になるような回転処理を行う。図１８は輪郭抽出・回転処理の例である。図１８（ａ）は輪郭抽出後における図であり、図１８（ｂ）は回転補正後における図である。

認証の演算は、予め登録されている指の血管パターン画像と、撮像部により撮像された指の血管パターン画像との間で、その類似度を評価する相関演算により行われる。相関演算により得られた値に対して閾値処理を行うことで認証結果を得る。

特開２００２-９２６１６号公報

上記特許文献１の技術の問題点は、認証結果を得る為の時間が長時間なことである。すなわち、前記技術は、認証結果を得るのに、回転処理が必要である。この回転処理は、演算量が多い為、処理時間が長い。

更に詳細に説明すると、特許文献１の個人認証装置は、画像取得部で取得された画像に対して指輪郭抽出を行い、輪郭の位置情報を用いて画像を回転処理する。この画像の回転処理には様々な手法があるが、いずれの手法も演算量が多い。

アフィン変換は画像回転処理の代表的な例である。アフィン変換は、一次変換と移動とを合成した手法であり、画像の回転処理を行う。アフィン変換により画像を回転する場合は、回転前後の画像において対応する画素の座標を求める必要があり、座標変換行列を掛ける方法がある。１画素あたりに座標変換行列を適用する場合、次のようになる。

この演算は、積算を４回、和算を２回行う。画素数Ｎの画像に対して適用する場合、積算を４Ｎ回、和算を２Ｎ回行う。よって、非常に計算量が多くなる。すなわち、回転補正には計算量が多いので、処理時間が長くなる問題がある。

従って、本発明が解決しようとする課題は、短時間で認証結果が得られる画像照合技術を提供することである。

上記課題を解決する本発明は、画像を照合する照合装置であって、画像における所定の基準線を抽出する基準線抽出部と、前記基準線抽出部で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正部と、前記画像補正部で補正された画像と所定の画像とを照合する画像照合部とを具備することを特徴とする照合装置である。

上記課題を解決する本発明は、画像を照合する照合方法であって、画像における所定の基準線を抽出する基準線抽出ステップと、前記基準線抽出ステップで取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正ステップと、前記画像補正ステップで補正された画像と所定の画像とを照合する照合ステップとを具備することを特徴とする照合方法である。

上記課題を解決する本発明は、画像における所定の基準線を抽出する基準線抽出処理と、前記基準線抽出処理で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正処理と、前記画像補正処理で補正された画像と所定の画像とを照合する照合処理とを照合装置に実行させるプログラムである。

上記課題を解決する本発明は、画像における所定の基準線を抽出する基準線抽出部と、前記基準線抽出部で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正部とを具備してなることを特徴とする補正装置である。

上記課題を解決する本発明は、画像における所定の基準線を抽出する基準線抽出ステップと、前記基準線抽出ステップで取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正ステップとを具備することを特徴とする補正方法である。

上記課題を解決する本発明は、画像における所定の基準線を抽出する基準線抽出処理と、前記基準線抽出処理で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正処理とを補正装置に実行させるプログラムである。

画像の認証結果が短時間で得られる。すなわち、本発明は、部分画像毎に移動して画像を補正するようにした。そして、長時間を要する画像回転処理が無くなり、画像補正に要する処理時間が短縮される。

本発明の第１実施形態になる照合装置のブロック図 本発明の第１実施形態における画像取得部の概略図 本発明の第１実施形態における画像取得のフロー図 本発明の第１実施形態における基準線抽出部のブロック図 本発明の第１実施形態における中心線抽出の例を示す説明図 本発明の第１実施形態における画像補正の例を示す説明図 本発明の第1実施形態における画像補正の曲がった生体に対する効果を示す説明図 本発明の第１実施形態における画像照合部のブロック図 本発明の第２実施形態における画像取得部の説明図 本発明の第２の実施形態における基準線抽出例の説明図 本発明の第３実施形態における画像取得部の概略図 本発明の第４実施形態における基準線抽出部のブロック図 本発明の第４実施形態における中心線補正例の説明図 本発明の第４実施形態における中心線補正例の説明図 本発明になる照合装置のブロック図 本発明になる補正装置のブロック図 本発明になる情報処理システムのブロック図 背景技術の輪郭抽出・回転補正例の説明図

本発明は照合装置である。特に、画像を照合する照合装置である。例えば、指、掌、あるいは顔などの生体の画像を照合する照合装置である。この照合装置は、画像における所定の基準線を抽出する基準線抽出部を具備する。かつ、前記基準線抽出部で取得された基準線が予め定められたもの（例えば、予め定められた線（例えば、直線）、或いは予め定められた位置、又は予め定められた形状）になるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正部（装置）を具備する。好ましくは、基準線抽出部（装置）で取得された基準線が予め定められたもの（例えば、予め定められた線（例えば、直線）、或いは予め定められた位置、又は予め定められた形状）になるように、１画素分の幅を１ラインとし、少なくとも１ラインからなる画像を部分画像とし、この部分画像毎に平行移動して画像を補正する画像補正部（装置）を具備する。更に、前記画像補正部（装置）で補正された画像と所定の画像（例えば、記憶部（装置）に記憶されている登録澄みの画像）とを照合する画像照合部（装置）を具備する。前記基準線抽出部は、画像の中心線（又は輪郭線）を抽出する装置である。前記基準線抽出部は、好ましくは、画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化部（装置）と、前記２値化部で抽出された領域における最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去部（装置）と、前記微小領域除去部で抽出された領域から中心線を抽出する中心線抽出部（装置）とを具備する。前記基準線抽出部は、好ましくは、前記中心線抽出部で抽出された中心線が、例えば二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして中心線とする中心線補正部（装置）を具備する。前記基準線抽出部は、好ましくは、前記中心線抽出部で抽出された中心線について、ある中心点の前後一定範囲の中心点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該中心点を除去し、この除去された中心点の座標を、残りの中心点の座標の平均値に変更することで中心線を補正する中心線補正部（装置）を具備する。前記基準線抽出部は、基準線として中心線では無く、輪郭線を採用したものとすることも出来る。尚、基準線として輪郭線を用いる場合、輪郭線とは少なくとも輪郭線の一部である。より、好ましくは輪郭線の一部である。中でも、画像の対象毎に決まった特定一部領域における輪郭線である。このような場合、基準線抽出部は、画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化部（装置）と、前記２値化部で抽出された領域における最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去部（装置）と、前記微小領域除去部で抽出された領域から輪郭線を抽出する輪郭線抽出部（装置）とを具備する。前記基準線抽出部は、好ましくは、前記輪郭線抽出部で抽出された輪郭線が、例えば二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして輪郭線とする輪郭線補正部（装置）を具備する。前記基準線抽出部は、好ましくは、前記輪郭線抽出部で抽出された輪郭線について、ある輪郭点の前後一定範囲の輪郭点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該輪郭点を除去し、この除去された輪郭点の座標を、残りの輪郭点の座標の平均値に変更することで輪郭線を補正する輪郭線補正部（装置）を具備する。前記画像照合部には各種の技術を採用できる。例えば、ライン毎にフーリエ変換する装置と、前記フーリエ変換により得られたフーリエ振幅スペクトルに対して線形変換することで部分画像毎の特徴量の主成分を抽出する装置と、前記線形変換により得られた特徴量の主成分を用いてダイナミックプログラミングマッチングにより類似度を計算する装置とを具備するものを好適なものとして挙げることが出来る。ここで、１ラインとは１画素分の幅である。尚、部分画像毎の特徴量の主成分を抽出する装置は、学習用の画像セットを主成分分析することで求められた基底行列が記憶された記憶装置と、前記記憶されている基底行列を用いて画像の線形変換を行うことで主成分を求める装置とを具備するものを好適なものとして挙げることが出来る。

本発明は照合方法である。特に、画像を照合する照合方法である。例えば、指、掌、あるいは顔などの生体の画像を照合する照合方法である。中でも、前記照合装置を用いた照合方法である。前記照合方法は、画像における所定の基準線を抽出する基準線抽出ステップを具備する。又、前記基準線抽出ステップで取得された基準線が予め定められたもの（例えば、予め定められた線（例えば、直線）、或いは予め定められた位置、又は予め定められた形状）になるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正ステップを具備する。又、前記画像補正ステップで補正された画像と所定の画像とを照合する照合ステップを具備する。前記基準線抽出ステップは、画像の中心線（又は輪郭線）を抽出するステップである。この基準線抽出ステップは、好ましくは、画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化ステップと、前記２値化ステップで抽出された領域から最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去ステップと、前記微小領域除去ステップで抽出された領域から中心線を抽出する中心線抽出ステップとを具備する。基準線抽出ステップは、好ましくは、前記中心線抽出ステップで抽出された中心線が、例えば二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして中心線とする中心線補正ステップを具備する。或は、前記中心線抽出ステップで抽出された中心線について、ある中心点の前後一定範囲の中心点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該中心点を除去する。この除去された中心点の座標を、残りの中心点の座標の平均値に変更することで中心線を補正するステップを、好ましくは、具備する。基準線抽出ステップは、基準線として中心線では無く、輪郭線を採用することも出来る。尚、基準線として輪郭線を用いる場合、輪郭線とは少なくとも輪郭線の一部である。より好ましくは輪郭線の一部である。中でも、画像の対象毎に決まった特定一部領域における輪郭線である。このような場合、基準線抽出ステップは、好ましくは、画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化ステップと、前記２値化ステップで抽出された領域における最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去ステップと、前記微小領域除去ステップで抽出された領域から輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップとを具備する。基準線抽出ステップは、好ましくは、前記輪郭線抽出ステップで抽出された輪郭線が二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして輪郭線とする輪郭線を補正するステップを具備する。或は、好ましくは、前記輪郭線抽出ステップで抽出された輪郭線について、或る輪郭点の前後一定範囲の輪郭点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該輪郭点を除去する。この除去された輪郭点の座標を、残りの輪郭点の座標の平均値に変更するステップ（輪郭線を補正するステップ）を具備する。上記照合ステップには各種の技術を採用できる。例えば、ライン毎にフーリエ変換するステップと、前記フーリエ変換により得られたフーリエ振幅スペクトルに対して線形変換することで前記部分画像毎の特徴量の主成分を抽出するステップと、前記線形変換により得られた特徴量の主成分を用いてダイナミックプログラミングマッチングにより類似度を計算するステップとを具備するものを好適なものとして挙げることが出来る。尚、部分画像毎の特徴量の主成分を抽出するステップは、学習用の画像セットを主成分分析することによって求められた基底行列を用いて画像の線形変換を行うことで主成分を求めるステップを具備するものを好適なものとして挙げることが出来る。

本発明はプログラムである。特に、前記照合装置に各々の処理を実行させるプログラムである。或は、前記ステップを実行させるプログラムである。

本発明の照合装置は、ハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。

本発明のプログラムは、画像における所定の基準線を抽出する基準線抽出処理を有する。又、前記基準線抽出処理で取得された基準線が予め定められたもの（例えば、予め定められた線（例えば、直線）、或いは予め定められた位置、又は予め定められた形状）になるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正処理を有する。又、前記画像補正処理で補正された画像と所定の画像とを照合する照合処理を有する。前記基準線抽出処理は、画像の中心線（又は輪郭線）を抽出する処理である。この基準線抽出処理は、好ましくは、画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化処理と、前記２値化処理で抽出された領域から最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去処理と、前記微小領域除去処理で抽出された領域から中心線を抽出する中心線抽出処理とを有する。前記基準線抽出処理は、好ましくは、前記中心線抽出処理で抽出された中心線が、例えば二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして中心線とする中心線補正処理を有する。或は、前記中心線抽出処理で抽出された中心線について、或る中心点の前後一定範囲の中心点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該中心点を除去する。この除去された中心点の座標を、残りの中心点の座標の平均値に変更することで中心線を補正する処理を、好ましくは、有する。若しくは、基準線抽出処理は、基準線として中心線では無く、輪郭線を採用することも出来る。尚、基準線として輪郭線を用いる場合、輪郭線とは少なくとも輪郭線の一部である。より好ましくは輪郭線の一部である。中でも、画像の対象毎に決まった特定一部領域における輪郭線である。このような場合、基準線抽出処理は、好ましくは、画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化処理と、前記２値化処理で抽出された領域における最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去処理と、前記微小領域除去処理で抽出された領域から輪郭線を抽出する輪郭線抽出処理とを有する。前記基準線抽出処理は、好ましくは、前記輪郭線抽出処理で抽出された輪郭線が二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして輪郭線とする輪郭線を補正する処理を有する。或は、前記輪郭線抽出処理で抽出された輪郭線について、或る輪郭点の前後一定範囲の輪郭点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該輪郭点を除去する。この除去された輪郭点の座標を、残りの輪郭点の座標の平均値に変更することで輪郭線を補正する処理を、好ましくは、有する。前記照合処理には各種の技術を採用できる。例えば、ライン毎にフーリエ変換する処理と、前記フーリエ変換により得られたフーリエ振幅スペクトルに対して線形変換することで部分画像毎の特徴量の主成分を抽出する処理と、前記線形変換により得られた特徴量の主成分を用いてダイナミックプログラミングマッチングにより類似度を計算する処理とを有するものが、好適なものとして挙げられる。尚、部分画像毎の特徴量の主成分抽出処理は、好ましくは、学習用の画像セットを主成分分析することによって求めたられ基底行列を用いて画像の線形変換を行うことで主成分を求める処理を有するものが挙げられる。

本発明にあっては、画像補正前後の画像において対応する画素の座標を求める際に、次のような座標変換が行なわれる。

本発明における画素の座標変換は一方向について行われる。画像は二次元なので、画素の座標値は二つ存在するが、座標変換に関わる座標は一つである。よって、座標変換に掛かる処理は和算一回で済む。画素数Ｎの画像に適用した場合、和算はＮ回で済む。これに対して、画像回転処理における座標変換は、画素数Ｎの画像に対して適用した場合、積算を４Ｎ回、和算を２Ｎ回行う必要があった。従って、本発明では、画像補正に要する計算量が大幅に削減される。よって、処理時間の短縮が実現できる。つまり、上記の如きの部分画像毎の画像補正を行うことで、画像の回転処理が省略できる。そして、画像の補正にかかる処理時間が短くなる。

以下、本発明について、更に具体的に説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態の照合装置のブロック図である。

本発明の照合装置は、画像取得部１０１と、基準線抽出部１０２と、画像補正部１０３と、画像照合部１０４とを有する。画像取得部１０１は、撮像対象の画像を取得する装置である。基準線抽出部１０２は、画像取得部１０１で得られた画像から基準線を抽出する装置である。画像補正部１０３は、基準線抽出部１０２で抽出された基準線を基に画像の位置補正を行う装置である。画像照合部１０４は、画像補正部１０３で補正された画像と所定の画像（既登録済みの画像）との照合を行う装置である。

画像取得部１０１は、例えば近赤外ＬＥＤ２０１と、赤外透過フィルタ２０２と、撮像デバイス２０３とを有する（図２参照）。尚、図２中、最上部に描かれている部分（指の形状部）は撮像対象である。

近赤外ＬＥＤ２０１は、撮像対象を撮像する際の照明用光源として用いられる。近赤外ＬＥＤ２０１は、撮像対象を基準に、撮像デバイス２０３と同じ側に配置されている。このように近赤外ＬＥＤ２０１を配置することで、主に皮膚表面における反射光が観察される。そして、撮像対象物の表面パターンが撮像される。このような撮像方法（撮像対象物を基準として、撮像デバイス２０３と同じ側に光源を配置し、反射光を観察する撮像方法）は、反射光センシングと呼ばれる。

本発明において、撮像対象は、特に、指や、掌や、顔と言った部位が挙げられる。尚、以降では、基本的に、撮像対象として指を用いた場合の個人認証に関して説明する。しかしながら、掌や顔に適用した場合も同様である。

指の表面には指紋が有る。指紋には、隆線（皮膚表面の隆起した部分）と、谷線（窪んだ部分）とがある。指の隆線部分は、表皮の厚みが厚く、血管を流れる血液が観察され難い。そして、指の隆線部分の表面では、散乱反射と鏡面反射が多くなる為、撮像画像は明るい。指の谷線部分は、表皮の厚みが薄く、その下の血管が在る真皮に浸透する光が多い。そして、指の谷線部分では、光の吸収が多く、又、散乱反射が多く、鏡面反射が少ない為、撮像画像は暗い。こうしたことから、近赤外ＬＥＤ２０１は、指の局面形状に起因する照明ムラを抑える為、鏡面反射の光量が多くなるように配置されている。

赤外透過フィルタ２０２は、例えば７００〜９００ｎｍの近赤外の波長を透過させる赤外透過フィルタ（ＩＲフィルタ）である。ＩＲフィルタを用いることで、フィルタ特性に基づいて定められる限界波長より短い波長の光が透過し難くなる。その結果、室内照明や太陽光などの外乱光による影響を低減できる。

赤外透過フィルタ２０２は、撮像デバイス２０３のレンズ部に装着される（図２参照）。尚、赤外透過フィルタ２０２を撮像デバイス２０３のレンズ部に装着する代わりに、近赤外ＬＥＤ２０１や撮像デバイス２０３を保護する目的を兼ねて、赤外透過フィルタ２０２を、近赤外ＬＥＤ２０１や撮像デバイス２０３と、撮像対象（指）との間に配置しても良い。

撮像デバイス２０３は、２次元撮像素子（例えば、ＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサ）とレンズとを有する。２次元撮像素子は、好ましくは、撮像する生体に合わせた解像度を有するものである。指の中節部から末節部までを約５００ｄｐｉで撮像する場合には、例えば１２８０×１０２４画素を持つ１３０万画素の素子を用いる。

上記のような画像取得部（装置）１０１を用いて撮像対象の画像を取得するには、次のように行なわれる。

まず、近赤外ＬＥＤ２０１を点灯させ、撮像デバイス２０３で撮像する。

画像取得の判定は、図３に示されるフローに沿って行われる。

ステップ３０１（画像を取得）では、撮像デバイスによって画像が取得される。

ステップ３０２（前画像との差分を算出）では、前回の画像と今回の画像との間でのフレーム間の画像の差分の総和を計算する。

ステップ３０３（指が配置されている？）では、指が配置されているか否かを保持する状態フラグの値を判定する。指が配置されていない状態であれば、ステップ３０４（閾値より大きい？）に進む。そして、算出した画像間の差分の総和が閾値よりも大きいか否かを判定する。閾値よりも大きければ、撮像対象が置かれたものと判定する。すなわち、ステップ３０５（指が配置されていると判定）で、状態フラグを更新する。その後、ステップ３０１に戻り、画像を再取得し、前画像との差分の総和を算出する。

一方、指が配置されている状態であれば、ステップ３０６（閾値より小さい？）で、差分の総和が閾値よりも大きいか否かを判定する。閾値よりも小さい場合は、指の動きが無いものとしてステップ３０７（取得画像を出力）に進む。そして、この時に得られている画像を出力する。閾値よりも大きい場合は、ステップ３０１に戻り、画像を再取得する。

基準線抽出部１０２は、画像取得部１０１で得られた撮像対象の画像から、画像補正の基準となる基準線を抽出する。抽出された基準線は、対象となる生体の特徴に基づいたものである。例えば、対象の生体が指の場合は、指の中心線（或いは輪郭線、又は中心線および輪郭線の双方）に基づいて定められる特定のラインを基準線とする。生体が顔の場合は、例えば眉間と鼻先を通過する鼻筋を基準線とする。

以下では、指の基準線として中心線を抽出する場合について説明する。尚、中心線は境界（輪郭）から中心の位置である。

本実施形態における基準線抽出部１０２は、２値化部４０１と、微小領域除去部４０２と、中心線抽出部４０３とを有する（図４参照）。２値化部４０１は、画像取得部１０１で取得された撮像対象の画像に対して２値化処理を施す装置である。微小領域除去部４０２は、２値化部４０１で２値化された画像から微小領域を除去し、指の領域（最大領域）を抽出する装置である。中心線抽出部４０３は、微小領域除去部４０２で抽出された指の領域（最大領域）から該領域の中心線を抽出する装置である。

次に、画像取得部１０１で得られた画像から基準線を抽出する為の動作について説明する。

２値化部４０１は、画像取得部１０１で得られた画像に対して閾値処理を施す。これによって、画像の２値化が行なわれる。画像取得部１０１で得られた画像は、近赤外ＬＥＤ２０１から発せられる近赤外光が指に反射し、撮像デバイス２０３で撮像されたものである。従って、取得された画像において、指のある領域は明るい（画素値が大きい）。一方、取得された画像において、指のない領域は、近赤外光が反射せず、かつ、赤外透過フィルタ２０２により室内照明や太陽光と言った外乱光の影響が低減されている為、暗い。このように、取得された画像中、指の領域は画素値の大きい領域、指のない領域は画素値の小さい領域となる。指に相当する領域を抽出することを目的として、２値化部４０１は、指の領域と背景とが良好に分離されるように定められた閾値を基準として、画像を２値化する。

微小領域除去部４０２は、２値化部４０１で２値化された後の画像に含まれる微小な領域（指ではない領域）を除去する。画像取得部１０１が取得した画像には、ノイズや背景に起因した画像（指とは異なる画素値の大きな領域）が存在している場合がある。こうした領域も、２値化部４０１は、指の領域として抽出してしまう。そこで、２値化後の画像に存在している複数の領域の面積を、各々、求める。これ等の中から最大面積の領域を選択し、最大面積領域を指の領域として抽出する。これは、画像取得部１０１が撮像した画像の大半の面積を指の領域が占めることから、画像中に存在する最大面積の領域が指であると推定できるからである。このようにして、微小領域除去部４０２は、２値化部４０１で得られた領域から指の領域を抽出できる。

中心線抽出部４０３は、微小領域除去部４０２で抽出された指の領域から基準線として指の中心線を抽出する。

画像中に存在する指について、指の付け根から指先に向けての方向を長軸、この長軸と直交する軸を短軸とする。ここで、中心線抽出部４０３で抽出される中心線を長軸に沿ったものとし、中心点の座標は短軸方向の部分画像毎に抽出される。ここで、中心点とは境界（輪郭）から中心の位置である。例えば、１画素分の幅の部分画像を１ラインとし、１ライン毎に中心点を抽出する場合、次のようにして処理を行う（図５参照）。画像の端の１ラインについて短軸方向（図５中、上下方向）に走査し、ライン内における指の領域の両端点の座標を調べる。得られた両端点の座標の中心座標を、この１ラインにおける指の中心点とする。長軸方向（図５中、左右方向）に沿って順次ラインを更新し、全てのラインにおける指の中心点を調べる。このようにして指の領域の中心線を抽出する。

部分画像を複数ラインとし、複数ライン毎に指の領域の中心点を抽出する場合、例えば次のような処理を行って抽出する。複数ライン内の各ラインについて、１ライン毎に中心点を抽出する方法と同様にして中心点を抽出する。そして、複数ライン内の１ライン毎に抽出した中心点の座標の平均値を複数ライン内の中心点とする。長軸方向に沿って順次複数ラインを更新し、それぞれ中心点を抽出することで、複数ライン毎における指の領域の中心点を抽出する。

画像補正部１０３は、基準線抽出部１０２で抽出された基準線を用いて、画像取得部１０１で取得された撮像対象の画像の位置補正を行う。ところで、基準線抽出部１０２で抽出された基準線は、傾いていたり、屈曲していたりする場合がある。これは、画像取得部１０１で画像を取得する際に、撮像対象（指）が、傾いていたり、曲っている場合があるからである。

そこで、基準線抽出部１０２で取得された中心線が、予め定められた線、例えば左右に水平方向の直線になるように、短軸方向の部分画像毎に画像を平行移動させる（図６参照）。このようにして移動させた後の画像を補正後の画像として出力する。尚、図６（ａ）は、補正前の指の領域と中心線とを示す図である。図６（ｂ）は、補正後の指の領域と中心線とを示す図である。

そして、画像に回転処理を適用する場合よりも、部分画像毎に画像補正を行うことで、演算量を削減することが可能となる。従って、高速な画像補正を実現できる。

屈曲した画像を補正することも可能である（図７参照）。例えば、指には関節が有る。この関節において、指は曲がるので、画像は容易に屈曲する。図７（ａ）に屈曲した指の画像が示される。画像の回転処理は、屈曲した画像をそのままの形状で回転するものである。従って、回転処理で屈曲を補正することは不可能である。この為、画像照合の際に、同一の生体から得られた画像の片方が屈曲していると、照合結果が悪くなる。しかしながら、本発明にあっては、基準線に基づいて部分画像毎の補正が行われるので、屈曲した画像を補正することが可能である（図７（ｂ）（ｃ）参照）。図７（ｂ）は補正前の指の領域と中心線とを示すものである。図７（ｃ）は補正後の指の領域と中心線とを示すものである。

画像照合部１０４は、画像補正部１０３で出力された補正後の画像を用いて照合を行う。

次に、画像照合部１０４の詳細について述べる。

画像照合部（装置）１０４のブロック図が示される（図８参照）。

画像照合部１０４は、特徴量抽出部８０１と、線形変換部８０２と、パラメータ記憶部８０３と、類似度算出部８０４とを有する。特徴量抽出部８０１は、画像補正部１０３で補正された後の画像から照合に用いる特徴量を抽出する装置である。線形変換部８０２は、特徴量抽出部８０１で抽出された特徴量を線形変換する装置である。パラメータ記憶部８０３は、線形変換部８０２に用いるパラメータが記憶されている装置である。類似度算出部８０４は、線形変換部８０２で得られた値を用いて類似度を算出する装置である。

特徴量抽出部８０１は特徴量を抽出する。撮像対象が指の場合、特徴量は、指紋に代表される指の表面パターン（又は、指静脈と言った指の血管パターン）の短軸方向の一次元フーリエ振幅スペクトルである。特徴量抽出部８０１は、先ず、補正後の画像の短軸方向について、ライン毎に一次元離散フーリエ変換により得られるフーリエ振幅スペクトルを算出する。その後、直流成分といった判別に不要な成分や、振幅スペクトルが対称であることを考慮して、フーリエ振幅スペクトルの対称成分を除去し、判別に有効な特徴量を抽出する。

線形変換部８０２は、特徴量抽出部８０１で得られた特徴量の主成分を抽出する。主成分は、パラメータ記憶部８０３に記憶されている基底行列を用い、特徴量抽出部８０１で抽出された特徴量を線形変換することで抽出される。パラメータ記憶部８０３に記憶されている基底行列は、別途用意された学習用の画像セットを主成分分析することによって予め求められたものである。主成分分析は情報損失量を最小にしつつ、データの低次元化を実現する手法の一つである。

類似度算出部８０４は、線形変換部８０２で得られた主成分の特徴量に対して、ＤＰマッチング法(ダイナミックプログラミングマッチング法)を用いることで、一方向についての位置ずれや歪みを考慮したマッチングを行う。ＤＰマッチング法では、二つの特徴量間の距離が最も小さくなる時のＤＰマッチングの距離が、二つの特徴量間の類似度として算出される。類似度はＤＰマッチングの距離として得られる為、得られる値が小さい程、類似度が高い。上述の手法は周波数ＤＰマッチング法と呼ばれる。

次に、上記第１の実施形態に変更を加えた第２の実施形態について説明する。

本実施形態では、撮像対象が掌である。この点が、第１の実施形態との間では相違する。そして、掌が撮像対象である為、本実施形態の画像取得部（装置）は、第１の実施形態の構成に加えて、掌を効率よく撮像する為の掌ガイドを有する。

指に指紋や指静脈が存在しているのと同様に、掌には、掌紋や掌静脈が存在している。指紋と同様に、掌紋にも隆線と谷線が有る。そして、取得された画像において、隆線では光の反射が多いため明るく、谷線では光の吸収が多いため暗い。

上記掌ガイドが図９に示される。

掌ガイドは、撮像範囲ガイド９０１と、中指ガイド９０２とを有する。

掌を撮像する際、指を中指ガイド９０２に合わせて配置する。そして、手を開き、親指と小指とを撮像範囲ガイド９０１の両サイドに、人差し指と薬指とを中指と同じ側に乗せる（図９参照）。このように配置した掌を撮像することで、手首より先の範囲が画像として取得される。上述のような掌ガイドを用いることで、取得した画像内における掌の位置をある程度決定することが可能となる。

以下では、手首から中指に向けての方向を掌の長軸、長軸と直交する方向を掌の短軸とする。

次に、画像取得部（装置）で取得された掌の画像から基準線を抽出する為の動作について説明する。

基準線抽出部は、指に対して用いた場合と同様な構成である（図４参照）。

２値化部４０１は、取得された画像の画素値を基準とした閾値処理によって、画像の２値化を行う。これによって、掌の領域が抽出される。

微小領域除去部４０２は、２値化部４０１で２値化後の画像に含まれた微小領域（掌とは異なる領域）を除去する。

中心線抽出部４０３は、微小領域除去部４０２で抽出された掌の領域から、基準線を抽出する。掌については、親指の影響などもあり、指と同様の方法で中心線を抽出することが困難である。そこで、掌の基準線として、例えば中指の中心線を延長したものを用いると好都合である。これは、中指は５指の中では比較的直線的な形状をしていることや、中指の中心線の延長上は短軸方向の掌の中心線とほぼ一致するからである。

次に、掌の基準線抽出例を図１０に示す。図１０（ａ）は掌の画像である。図１０（ｂ）は微小領域除去後の画像である。図１０（ｃ）は中指の中心線抽出後の画像である。図１０（ｄ）は掌の中心線抽出後の画像である。

画像取得部１０１で得られた画像（図１０(a)参照）に対して２値化部４０１及び微小領域除去部４０２を適用する（図１０(b)参照）。上述の通り、画像取得部１０１で取得された掌の画像は、その中指の位置が、画像取得部１０１の掌ガイド９０１によって、ある程度決定されている。そこで、中指の領域が微小領域除去後の画像中から固定位置で決定される。そして、中指に対して中心線抽出部４０３が適用される。これによって、中指の中心線が抽出される（図１０(c)参照）。中心線抽出部４０３で抽出された中指の中心線を延長し、これを掌の中心線とする（図１０(d)参照）。

画像補正部１０３は、基準線抽出部１０２で抽出された基準線を用いて、画像取得部１０１で取得された掌の画像の画像補正を行う。

抽出された掌の基準線は、手の回転や位置ずれ等により傾いていることがある。そこで、指の場合と同様な処理により、抽出された中心線が、例えば直線になるよう短軸方向の部分画像毎に画像を平行移動させる。

画像照合部１０４は、画像補正部１０３で得られた補正後の画像を用いて画像照合を行う。指紋や指の静脈に対して適用した場合と同様に、掌紋や掌静脈に対して前述の周波数ＤＰマッチング法が適用され、照合結果が出力される。このようにして、生体として掌を用いた場合にも、同様にして、照合結果が得られる。

次に、前記第１の実施形態に変更を加えた本発明の第３の実施形態について説明する。尚、第１の実施形態からの変更点は、ラインセンサタイプの画像取得装置を用いた点である（図１１参照）。

本実施形態における画像取得部（装置）は、近赤外ＬＥＤ１１０１と、赤外透過フィルタ１１０２と、撮像デバイス１１０３とを有する（図１１参照）。

近赤外ＬＥＤ１１０１や赤外透過フィルタ１１０２は、前記第１の実施形態における近赤外ＬＥＤ２０１や赤外透過フィルタ２０２と同等である。

撮像デバイス１１０３は、一次元のラインセンサ（又は、短冊形状の二次元ラインセンサ）とレンチキュラーレンズとを有する。このような構造とすることによって、指の一部分を、一次元の部分画像（又は、長方形領域の部分画像）としてライン状に撮像できる。そして、撮像された部分画像が繋ぎ合わされることによって、指全体の画像が合成される。このようにして合成された画像は、前記第１の実施形態における画像取得部で撮像された場合と同様に用いることが出来る。

本実施形態における基準線抽出部、画像補正部、及び画像照合部については、前記第１の実施形態で説明したものと同等なものである。尚、第３の実施形態における基準線抽出部や画像補正部は次のようにしてもよい。本画像取得部は、ラインセンサタイプの画像取得装置を用いた為、指のスキャンに合わせて一次元または二次元の長方形領域の画像を取得する。そこで、第３の実施形態における基準線抽出部は、指のスキャンによって長方形領域の画像を取得する度に、基準線抽出および画像補正を実施する。すなわち、次のようにして補正後の画像を出力する。先ず、画像取得部で指がスキャンされ、一次元または二次元の長方形領域の画像が取得される。取得された長方形領域の画像に対して、前記第１の実施形態における短軸方向の部分画像と同様に、基準線抽出部が適用される。これにより、中心線が取得される。そして、予め定められた配置になるように、例えば取得された中心線が画像の中央に配置される画像補正が行われる。この処理を指が全てスキャンされるまで順次繰り返す。そして、スキャン毎に補正された画像を繋ぎ合わせることで補正後の画像が出力される。

上述のようにして、画像取得部、基準線抽出部、及び画像補正部を作動させることで、指のスキャンによる画像取得後、順次、画像補正を行うことが可能である。そして、指のスキャン終了時に、補正後の画像が出力される。これにより、前記第１の実施形態の場合と同様に、画像取得後に画像補正を行う場合と比べて、画像取得終了後から最終的な照合結果を得るまでの時間が短くなる。すなわち、操作後から照合結果を得るまでの待ち時間が短くなる。その結果、より早いレスポンスを得ることが出来、ユーザビリティが向上する。

次に、前記第１の実施形態に変更を加えた第４の実施形態について説明する。尚、第１の実施形態からの変更点は、基準線抽出部に中心線補正部が加わった点である。

第４の実施形態の基準線抽出部（装置）が図１２に示される。図１２によると、第４の実施形態の基準線抽出部（装置）は、２値化部１２０１と、微小領域除去部１２０２と、中心線抽出部１２０３と、中心線補正部１２０４とを有する。

２値化部１２０１、微小領域除去部１２０２、及び中心線抽出部１２０３は、前記第１の実施形態のものと同様なものである。

中心線補正部１２０４は、中心線抽出部１２０３で抽出された撮像対象の中心線を次のようにして補正する。

微小領域除去部１２０２は、前記第１の実施形態と同様に、最大面積の領域以外を除去する。

しかしながら、２値化後の画像において、撮像対象と推定される領域と、領域として残る背景が接触している場合がある（図１３（ａ）参照）。このような場合は、面積を基準にして微小領域が除去されても、背景の影響は取り除かれない。従って、中心線抽出部が中心線を抽出しても、背景の影響を受けた部分において、中心線は不自然に屈曲する（図１３（ａ）参照）。そこで、中心線を補正する必要が有る。例えば、中心線が二以上存在する場合は、最大の長さに相当する線を中心線とする手法が考えられる。或いは、中心点の分散から中心線を算出する手法も考えられる。

さて、本来、正しく抽出された指の中心線は略直線（又は穏やかに湾曲した線）である。従って、中心線補正部１２０４は、中心線抽出部１２０３で得られた指の中心線について、ある部分画像について得られた中心点の座標を、前後一定範囲の中心点の座標の平均値へと変更する処理を行う。例えば、中心点の座標の平均値を求める範囲としては、長軸方向の画像の長さの１割の範囲毎とする。このような変更を行うことにより、背景の影響を受けて不自然に屈曲した部分が周囲の中心線の傾向に沿った形状になる（図１３（ｂ）参照）。すなわち、上記のようにして中心線を補正することで、微小領域除去部１２０２によっても取り除けなかった背景の影響が軽減される。すなわち、より正確な指の中心線を抽出することが可能となる。

上記の他にも、図１４に示すような方法で中心線を補正することができる。図１４（ａ）は補正前の中心線を示すものである。図１４（ｂ）は補正前の中心点の座標の平均値を示すものである。図１４（ｃ）は閾値を越えた中心点が除去されたものを示す。図１４（ｄ）は補正後の中心線を示すものである。

すなわち、中心線抽出部１２０３で得られた指の中心線について、ある中心点の前後一定範囲について中心点の座標の平均値を求める（図１４（ｂ）参照）。そして、中心線抽出部１２０３で得られた中心線と、求めた座標の平均値とを比較して、閾値を上回る中心点を中心線から除去する（図１４（ｃ）参照）。その後、除去された中心点の座標を、残りの中心点の座標の平均値とし、補正後の中心線を得る（図１４（ｄ）参照）。このような手法でも、背景の影響を受けて不自然に屈曲した部分の中心点の座標を除去することが出来る。すなわち、背景の影響をより軽減することが可能となる。

そして、上記のようにして中心線を補正することで、前記第１の実施形態よりも、更に正確な画像を取得することが出来る。そして、画像照合精度が向上する。

上記実施形態においては、基準線として中心線を抽出する手法を用いたが、中心線の代わりに、同様にして輪郭線を抽出する手法を採用することも出来る。

基準線として輪郭線を用いる場合も、中心線を用いる場合と同様に、１画素分の幅の部分画像を１ラインとする。画像の端の１ラインについて短軸方向（図５中、上下方向）に走査し、ライン内における指の領域の両端点の座標を調べる。得られた両端点の座標を、この１ラインにおける指の輪郭点とする。長軸方向（図５中、左右方向）に沿って順次ラインを更新し、全てのラインにおける指の輪郭点を調べる。このようにして指の領域の輪郭点を抽出する。尚、中心線を用いる場合と同様に、部分画像を複数ラインとし、複数ライン毎に指の領域の輪郭点を抽出しても良い。

上述のようにして得られた輪郭線の少なくとも一部を基準線として、上述の実施形態のように移動させた後の画像を補正後の画像として出力する。

図１５は、本発明になる照合装置のブロック図である。

本照合装置は、基準線抽出部１０２と、画像補正部１０３と、画像照合部１０４とを有する。基準線抽出部１０２は、画像における所定の基準線を抽出する装置である。画像補正部１０３は、基準線抽出部１０２で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動（平行移動）して画像を補正する装置である。画像照合部１０４は、画像補正部１０３で補正された画像と所定の画像（既登録済みの画像）との照合を行う装置である。本照合装置は、図１の照合装置の中から画像取得部が欠けたものである。従って、本照合装置の作用・動作などは上記説明から理解されるので、詳細な説明は省略される。

図１６は、本発明になる補正装置のブロック図である。

本補正装置は、基準線抽出部１０２と、画像補正部１０３とを有する。基準線抽出部１０２は、画像における所定の基準線を抽出する装置である。画像補正部１０３は、基準線抽出部１０２で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動（平行移動）して画像を補正する装置である。すなわち、本補正装置は、図１の照合装置の中から画像取得部と画像照合部とが欠けたものである。従って、本補正装置の作用・動作などは上記説明から理解されるので、詳細な説明は省略される。

図１７は、本発明の照合装置をインプリメントした情報処理システムのブロック図である。

図１７に示す情報処理システムは、プロセッサ１００、プログラムメモリ１０１、記憶部１２、画像取得部１１とを有する。

プログラムメモリ１０１には、上述した基準線抽出処理、画像補正処理、画像照合処理を、プロセッサ１００に行わせるプログラムが格納されている。そして、このプログラムによってプロセッサ１００は動作する。

そして、本発明は、上記コンピュータプログラムにより実現される。

尚、基準線抽出処理、画像補正処理、画像照合処理の全てをプログラムで動作させる必要はない。例えば、一部はハードウェアで構成されていても良い。

以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。

この出願は、２００８年１０月１０日に出願された日本出願特願２００８−２６３４８３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

本発明は、本人の認証システムの用途に適用できる。例えば、入退室管理のシステム、出入国管理のシステムの他、パソコンへのログインシステム、携帯電話の利用制御システムと言った用途に適用できる。すなわち、セキュリティを必要とする空間や物体へのボーダコントロールを行う際の認証システムに適用できる。又、勤怠管理システムのように、個人を管理するシステムにも適用できる。

１０１ 画像取得部
１０２ 基準線抽出部
１０３ 画像補正部
１０４ 画像照合部
２０１ 近赤外ＬＥＤ
２０２ 赤外透過フィルタ
２０３ 撮像デバイス
３０１ ステップ３０１
３０２ ステップ３０２
３０３ ステップ３０３
３０４ ステップ３０４
３０５ ステップ３０５
３０６ ステップ３０６
３０７ ステップ３０７
４０１ ２値化部
４０２ 微小領域除去部
４０３ 中心線抽出部
５０１ 短軸方向の１ライン
５０２ 指の領域
５０３ 中心点
６０１ 補正前の中心線
６０２ 補正前の指の領域
６０３ 補正後の中心線
６０４ 補正後の指の領域
７０１ 曲がった指
７０２ 抽出した指領域
７０３ 抽出した指領域の中心線
７０４ 補正後の指領域
７０５ 補正後の中心線
８０１ 特徴量抽出部
８０２ 線形変換部
８０３ パラメータ記憶部
８０４ 類似度算出部
９０１ 撮像範囲ガイド
９０２ 中指ガイド
１００１ 掌の領域
１００２ 中指の中心線
１００３ 掌の中心線
１１０１ 近赤外ＬＥＤ
１１０２ 赤外透過フィルタ
１１０３ 撮像デバイス
１２０１ ２値化部
１２０２ 微小領域除去部
１２０３ 中心線抽出部
１２０４ 中心線補正部
１３０１ 補正前の中心線
１３０２ 補正前の指の領域
１３０３ 補正後の中心線
１３０４ 補正後の指の領域
１４０１ 補正前の中心線
１４０２ 背景の影響を受けた中心点
１４０３ 中心点の座標の平均値
１４０４ 閾値を超えた中心点を除去後の中心線
１４０５ 補正後の中心線
１５０１ 抽出後の輪郭
１５０２ 回転補正後の輪郭

Claims (40)

1. 画像を照合する照合装置であって、
   画像における、当該画像の中心線あるいは輪郭線である基準線を抽出する基準線抽出部と、
   前記基準線抽出部で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正部と、
   前記画像補正部で補正された画像と所定の画像とを照合する画像照合部
   とを具備することを特徴とする照合装置。
2. 前記基準線抽出部は、
   画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化部と、
   前記２値化部で抽出された領域における最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去部と、
   前記微小領域除去部で抽出された領域から中心線を抽出する中心線抽出部
   とを具備することを特徴とする請求項１の照合装置。
3. 前記基準線抽出部は、
   画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化部と、
   前記２値化部で抽出された領域における最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去部と、
   前記微小領域除去部で抽出された領域から輪郭線を抽出する輪郭線抽出部
   とを具備することを特徴とする請求項１の照合装置。
4. 前記基準線抽出部は、
   前記中心線抽出部で抽出された中心線が二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして中心線とする中心線補正部
   を更に具備することを特徴とする請求項２の照合装置。
5. 前記基準線抽出部は、
   前記中心線抽出部で抽出された中心線について、ある中心点の前後一定範囲の中心点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該中心点を除去し、除去された中心点の座標を、残りの中心点の座標の平均値に変更することで中心線を補正する中心線補正部
   を更に具備することを特徴とする請求項２の照合装置。
6. 前記基準線抽出部は、
   前記輪郭線抽出部で抽出された輪郭線が二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして輪郭線とする輪郭線補正部
   を更に具備することを特徴とする請求項３の画像照合装置。
7. 前記基準線抽出部は、
   前記輪郭線抽出部で抽出された輪郭線について、ある輪郭点の前後一定範囲の輪郭点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該輪郭点を除去し、除去された輪郭点の座標を、残りの輪郭点の座標の平均値に変更することで輪郭線を補正する輪郭線補正部
   を更に具備することを特徴とする請求項３の照合装置。
8. 前記画像補正部は、
   前記基準線抽出部で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に平行移動して画像を補正する装置である
   ことを特徴とする請求項１の照合装置。
9. 指の画像を照合する照合装置である
   ことを特徴とする請求項１〜請求項８いずれかの照合装置。
10. 掌の画像を照合する照合装置である
    ことを特徴とする請求項１〜請求項８いずれかの照合装置。
11. 前記画像照合部は、
    ライン毎にフーリエ変換する装置と、
    前記フーリエ変換により得られたフーリエ振幅スペクトルに対して線形変換することで部分画像毎の特徴量の主成分を抽出する装置と、
    前記線形変換により得られた特徴量の主成分を用いてダイナミックプログラミングマッチングにより類似度を計算する装置
    とを具備することを特徴とする請求項１の照合装置。
12. 前記部分画像毎の特徴量の主成分を抽出する装置は、
    学習用の画像セットを主成分分析することによって求められた基底行列が記憶された記憶装置と、
    前記記憶されている基底行列を用いて、画像の線形変換を行うことで主成分を求める装置
    とを具備することを特徴とする請求項１１の照合装置。
13. 画像を取得する画像取得部
    を更に具備することを特徴とする請求項１の照合装置。
14. 画像を照合する照合方法であって、
    画像における、当該画像の中心線あるいは輪郭線である基準線を抽出する基準線抽出ステップと、
    前記基準線抽出ステップで取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正ステップと、
    前記画像補正ステップで補正された画像と所定の画像とを照合する照合ステップ
    とを具備することを特徴とする照合方法。
15. 前記基準線抽出ステップは、
    画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化ステップと、
    前記２値化ステップで抽出された領域から最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去ステップと、
    前記微小領域除去ステップで抽出された領域から中心線を抽出する中心線抽出ステップ
    とを具備することを特徴とする請求項１４の照合方法。
16. 前記基準線抽出ステップは、
    画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化ステップと、
    前記２値化ステップで抽出された領域における最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去ステップと、
    前記微小領域除去ステップで抽出された領域から輪郭線を抽出する輪郭線抽出ステップ
    とを具備することを特徴とする請求項１４の照合方法。
17. 前記基準線抽出ステップは、
    前記中心線抽出ステップで抽出された中心線が二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして中心線とする中心線補正ステップ
    を更に具備することを特徴とする請求項１５の照合方法。
18. 前記基準線抽出ステップは、
    前記中心線抽出ステップで抽出された中心線について、ある中心点の前後一定範囲の中心点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該中心点を除去し、除去された中心点の座標を、残りの中心点の座標の平均値に変更することで中心線を補正する中心線補正ステップ
    を更に具備することを特徴とする請求項１５の照合方法。
19. 前記基準線抽出ステップは、
    前記輪郭線抽出ステップで抽出された輪郭線が二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして輪郭線とする輪郭線補正ステップ
    を更に具備することを特徴とする請求項１６の照合方法。
20. 前記基準線抽出ステップは、
    前記輪郭線抽出ステップで抽出された輪郭線について、ある輪郭点の前後一定範囲の輪郭点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該輪郭点を除去し、除去された輪郭点の座標を、残りの輪郭点の座標の平均値に変更することで輪郭線を補正する輪郭線補正ステップ
    を更に具備することを特徴とする請求項１６の照合方法。
21. 前記画像補正ステップは、
    前記基準線抽出ステップで取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に平行移動して画像を補正するステップである
    ことを特徴とする請求項１４の照合方法。
22. 指の画像を照合する照合方法である
    ことを特徴とする請求項１４〜請求項２１いずれかの照合方法。
23. 掌の画像を照合する照合方法である
    ことを特徴とする請求項１４〜請求項２１いずれかの照合方法。
24. 前記照合ステップは、
    ライン毎にフーリエ変換するステップと、
    前記フーリエ変換により得られたフーリエ振幅スペクトルに対して線形変換することで部分画像毎の特徴量の主成分を抽出するステップと、
    前記線形変換により得られた特徴量の主成分を用いてダイナミックプログラミングマッチングにより類似度を計算するステップ
    とを具備することを特徴とする請求項１４の照合方法。
25. 前記部分画像毎の特徴量の主成分を抽出するステップは、
    学習用の画像セットを主成分分析することによって求められた基底行列
    を用いて画像の線形変換を行うことで主成分を求めるステップ
    を具備することを特徴とする請求項２４の照合方法。
26. 画像における、当該画像の中心線あるいは輪郭線である基準線を抽出する基準線抽出処理と、
    前記基準線抽出処理で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正処理と、
    前記画像補正処理で補正された画像と所定の画像とを照合する照合処理
    とを照合装置に実行させるプログラム。
27. 前記基準線抽出処理は、
    画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化処理と、
    前記２値化処理で抽出された領域における最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去処理と、
    前記微小領域除去処理で抽出された領域から中心線を抽出する中心線抽出処理
    とを含む処理であることを特徴とする請求項２６のプログラム。
28. 前記基準線抽出処理は、
    画像を２値化することで一つ若しくは複数の領域を抽出する２値化処理と、
    前記２値化処理で抽出された領域における最大の面積を持つ領域を抽出する微小領域除去処理と、
    前記微小領域除去処理で抽出された領域から輪郭線を抽出する輪郭線抽出処理
    とを含む処理であることを特徴とする請求項２６のプログラム。
29. 前記基準線抽出処理は、
    前記中心線抽出処理で抽出された中心線が二つ以上の線からなる場合、最大の長さに相当する線を基にして中心線とする中心線補正処理
    を含む処理であることを特徴とする請求項２７のプログラム。
30. 前記基準線抽出処理は、
    前記中心線抽出処理で抽出された中心線について、ある中心点の前後一定範囲の中心点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該中心点を除去し、除去された中心点の座標を、残りの中心点の座標の平均値に変更することで、中心線を補正する中心線補正処理
    を含む処理であることを特徴とする請求項２７のプログラム。
31. 前記基準線抽出処理は、
    前記輪郭線抽出処理で抽出された輪郭線について、輪郭点の座標を前後一定範囲の輪郭点の座標の平均値に変更することで、輪郭線を補正する輪郭線補正処理
    を含む処理であることを特徴とする請求項２８のプログラム。
32. 前記基準線抽出処理は、
    前記輪郭線抽出処理で抽出された輪郭線について、ある輪郭点の前後一定範囲の輪郭点の座標の平均値が閾値を上回る場合に、該輪郭点を除去し、除去された輪郭点の座標を、残りの輪郭点の座標の平均値に変更することで、輪郭線を補正する輪郭線補正処理
    を含む処理であることを特徴とする請求項２８のプログラム。
33. 前記画像補正処理は、
    前記基準線抽出処理で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に平行移動して画像を補正する処理である
    ことを特徴とする請求項２６のプログラム。
34. 指の画像を照合する処理である
    ことを特徴とする請求項２６〜請求項３３いずれかのプログラム。
35. 掌の画像を照合する処理である
    ことを特徴とする請求項２６〜請求項３３いずれかのプログラム。
36. 前記照合処理は、
    ライン毎にフーリエ変換する処理と、
    前記フーリエ変換により得られたフーリエ振幅スペクトルに対して線形変換することで部分画像毎の特徴量の主成分を抽出する処理と、
    前記線形変換により得られた特徴量の主成分を用いてダイナミックプログラミングマッチングにより類似度を計算する処理
    とを含む処理であることを特徴とする請求項２６のプログラム。
37. 前記部分画像毎の特徴量の主成分を抽出する処理は、
    学習用の画像セットを主成分分析することによって求められた基底行列を用いて画像の線形変換を行うことで主成分を求める処理
    を含む処理であることを特徴とする請求項３６のプログラム。
38. 画像における、当該画像の中心線あるいは輪郭線である所定の基準線を抽出する基準線抽出部と、
    前記基準線抽出部で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正部
    とを具備してなることを特徴とする補正装置。
39. 画像における、当該画像の中心線あるいは輪郭線である所定の基準線を抽出する基準線抽出ステップと、
    前記基準線抽出ステップで取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正ステップ
    とを具備することを特徴とする補正方法。
40. 画像における、当該画像の中心線あるいは輪郭線である所定の基準線を抽出する基準線抽出処理と、
    前記基準線抽出処理で取得された基準線が予め定められたものになるように部分画像毎に移動して画像を補正する画像補正処理
    とを補正装置に実行させるプログラム。

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