JP6160148B2 - 生体情報入力装置、生体情報入力プログラム、生体情報入力方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体情報入力装置、生体情報入力プログラム、生体情報入力方法に関する。

部屋や施設等への入退出の際に、人手を介さずに本人であることを確認する手段として、手の静脈や指紋、虹彩、顔等の個人の生体情報を用いる生体認証技術が存在する。生体情報を用いる認証は、磁気カードや暗証番号（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｎｕｍｂｅｒ；ＰＩＮ）を用いた認証と異なり、紛失や盗用の心配がないという利点がある。

例えば、基本的な静脈認証は、まず静脈を撮影しやすい人体の部位（例えば、掌等）に近赤外光を照射し、反射或いは透過した光の強度分布を撮影し、その強度分布による特徴抽出により静脈（血管）像を抽出する。また、静脈認証は、抽出した静脈像（以下、「照合データ」という）と、予め登録された各個人の静脈像等の生体情報（以下、「登録データ」という）とを照合し、両者が一致するかどうかを判定して認証結果を出力する。

ここで、掌の撮影時に指を開いていたとき、指を閉じていたとき、或いは、指を曲げていたときでは、指の付け根の肉の盛り上がり（凹凸）が変わる。以下、この盛り上がり部分を「弛み」という。弛み部分では、撮影時に使用する近赤外光の照明が皮膚表面に対して斜めに照射され、更に皮膚内部の厚みで光が散乱するため、良好な静脈像の抽出が難しくなり、認証精度が劣化する。

従来では、手のかざし方を指示するガイド機構を設けて掌を開かせたり、掌の開き方を検出して認証に適した姿勢になるように利用者を誘導したり、掌を繰り返し撮影して認証に最も適した画像を選択する手法が存在する（例えば、特許文献１〜４参照）。

国際公開第２００４／０２１８８４号パンフレット 特開平０９−１０２０４６号公報 特開２００４−２９７２２３号公報 特開２０１２−１５５４０５号公報

しかしながら、手のかざし方を指示するガイド機構を設けた場合は、撮影装置が大型化すると共に、利用者の手間が増加し、利便性が低下する。また、掌を開くように利用者を誘導する場合も、利用者の手間が増加し、利便性が低下する。また、繰り返し撮影して認証に最も適した画像を選択する場合は、撮影時間が増大し、利便性が低下する。

１つの側面では、本発明は、利便性よく適切な生体情報を入力することを目的とする。

一態様における生体情報入力装置は、撮影手段により得られる手の撮影画像から、前記手の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出手段と、前記弛み検出手段により前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から生体情報を抽出する抽出手段と、前記撮影手段により得られる手の撮影画像から前記手の表面の姿勢を取得し、取得した姿勢が親指で他の指を遮蔽している状態であれば、前記弛み検出手段による弛み検出を行わないと判定する姿勢判定手段とを有する。

利便性よく適切な生体情報を入力することができる。

生体情報入力認証システムの第１実施形態の一例を示す図である。 掌の表面の弛みを説明するための図である。 生体情報入力処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。 第１実施形態における生体情報入力処理の一例を示すフローチャートである。 登録処理の一例を示すフローチャートである。 生体情報の取得例を示す図である。 弛み検出処理の一例を示すフローチャートである。 弛み検出の各処理に対応して生成される画像の一例を示す図である。 静脈像の抽出例を示す図である。 生体情報入力認証システムの第２実施形態の一例を示す図である。 第２実施形態における生体情報入力処理の一例を示すフローチャートである。 掌の姿勢の一例を示す図である。 付け根を表す画像の一例を示す図である。 弛み候補領域の一例を示す図である。 標準的な手形状に弛み候補領域を記述した画像例を示す図である。 第１実施形態と第２実施形態との違いを説明するための図である。

以下、添付図面を参照しながら実施例について詳細に説明する。

＜生体情報入力認証システム：第１実施形態＞
図１は、生体情報入力認証システムの第１実施形態の一例を示す図である。図１に示す生体情報入力認証システム１０は、生体情報入力装置１１と、認証装置１２とを有する。生体情報入力装置１１と、認証装置１２とは、通信ネットワーク１３とデータの送受信が可能な状態で接続されているが、これに限定されるものではなく、例えば認証装置１２の各機能を生体情報入力装置１１内に含んで一体に構成されていてもよい。その場合、認証装置１２は、認証手段として扱うことができる。

図１に示す生体情報入力認証システム１０は、例えば生体情報の一例としてユーザの掌１４の静脈を用いて、所定の部屋や施設への入退室時の扉の開閉を行う場合のユーザ認証等を行うシステムであるが、これに限定されるものではない。例えば、第１実施形態では、生体として人体の各部位（手（掌）、顔、目等）を用いることができ、生体情報として静脈像、指紋、皺、虹彩等を用いることができるが、これに限定されるものではない。

図１に示す生体情報入力認証システム１０において、生体情報入力装置１１は、照射手段２１と、撮影手段２２と、弛み検出手段２３と、抽出手段２４と、通信手段２５と、開閉手段２６と、表示手段２７とを有する。

照射手段２１は、手の静脈像（生体情報）を取得するため、生体の一例である掌１４に所定の光（例えば、予め設定された波長からなる近赤外光）を照射する。照射手段２１は、照射領域に利用者の手が進入したことを検知するセンサ等を有し、センサが検知したタイミングで所定の領域に所定の光を照射してもよい。

撮影手段２２は、照射手段２１から所定の光が照射された掌１４の画像を撮影する。撮影手段２２は、例えば照射手段２１から掌１４に照射された近赤外光の反射又は透過した光の強度分布を撮影する。

第１実施形態では、上述した照射手段２１と撮影手段２２とが一体化された撮影ユニットが設けられていてもよい。また、第１実施形態では、掌１４の静脈認証において、ユーザの心理的抵抗感の低減や撮影ユニットを小型化するため、掌１４を撮影ユニットに厳格に固定させずに非接触或いは一部分の軽い接触で撮影する形態が用いられる。

弛み検出手段２３は、掌１４の表面上の弛みを検出する。図２は、掌の表面の弛みを説明するための図である。図２の例では、親指を除く４指の付け根付近の断面が示されている。図２に示すように、指間部分の指の表面形状は、例えば指を閉じた場合に掌側の表面に膨らみ（凹凸）ができる。この凹凸により表面が弛むため、撮影時に静脈で反射した光が肉厚で減衰すると共に表面が鉛直でないため光が散乱し、静脈像の入力精度の劣化を招く。そのため、弛み検出手段２３は、図２に示すような「弛み」の有無を検出する。弛み検出手段２３は、弛みが検出された場合に、弛み補正を行ってもよく、ユーザに指を開いて再度撮影させるようなメッセージを出力してもよい。

抽出手段２４は、撮影手段２２により撮影された掌１４の画像から特徴抽出を行って静脈像等の生体情報を抽出する。なお、抽出手段２４により抽出される内容は、静脈像に限定されるものではなく、例えば掌の指紋や皺等であってもよく、これらを複数組み合わせたものであってもよい。

通信手段２５は、例えば認証を行うために、抽出手段２４で抽出された情報（例えば、静脈情報）等を、通信ネットワーク１３を介して認証装置１２に送信する。このとき、通信手段２５は、抽出手段２４で抽出された情報を照合データとして認証を行わせるための認証要求を認証装置１２に送信してもよい。また、通信手段２５は、抽出手段２４で抽出された情報を登録データとして登録させるための登録要求を認証装置１２に送信してもよい。

通信手段２５は、認証装置１２から得られる照合後の認証結果や、登録結果等を受信する。通信手段２５は、認証結果の場合に、その結果を開閉手段２６や表示手段２７等に出力し、登録結果の場合に、その結果を表示手段２７に出力する。

開閉手段２６は、認証装置１２による認証結果に基づいて扉の開閉を行う。例えば、開閉手段２６は、認証の結果として、予め登録されている静脈像と一致した場合に扉を所定時間開く動作を行う。また、開閉手段２６は、扉を開けてから所定時間（例えば、５秒等）経過後に閉める動作を行ってもよい。

表示手段２７は、撮影手段２２により撮影された画像を表示したり、弛み検出手段２３により検出された弛み検出結果等を表示したり、認証装置１２からの認証結果等を表示する。表示手段２７は、例えばディスプレイやモニタ、タッチパネル等であるがこれに限定されるものではない。

なお、上述した通信手段２５は、外部に出力するための出力手段の一例であり、表示手段２７は、例えばディスプレイ等によりユーザに出力する出力手段の一例である。

図１に示す生体情報入力認証システム１０において、認証装置１２は、通信手段３１と、照合手段３２と、判定手段３３と、登録手段３４と、記憶手段３５とを有する。

通信手段３１は、生体情報入力装置１１の通信手段２５から通信ネットワーク１３等を介して送信された認証要求や照合データを照合手段３２に出力する。また、通信手段３１は、記憶手段３５に新規に登録データを登録する場合には、生体情報入力装置１１からの登録要求に基づいて、登録データを登録手段３４に出力する。

照合手段３２は、例えば生体情報入力装置１１から得られる認証情報（例えば、静脈像）を用いて、記憶手段３５に記憶された各登録者（利用者）の認証情報との照合を行い、各登録者の何れか１人と照合するか否かを判断する。照合手段３２は、上述した照合により得られる照合結果を判定手段３３に出力する。

判定手段３３は、照合結果に基づいて判定処理を行う。なお、静脈像等の生体情報は、同一人物であっても、ある程度は変動するため、静脈像が一致しているかの判断は、ある程度の像の変動を許容させる必要がある。そこで、判定手段３３は、照合データと登録データとの類似度を算出し、算出した類似度が予め設定された閾値よりも大きい場合に、登録された本人（扉を開いてもよい許可ユーザ）であると判定する。

判定手段３３は、判定結果を通信手段３１に出力し、通信手段３１から生体情報入力装置１１に送信させる。また、判定手段３３は、上述した判定結果を、記憶手段３５に記憶してもよい。

登録手段３４は、予め照合時に用いられる許可ユーザ（登録者）の認証情報（登録データ）を利用者の識別情報（利用者ＩＤ）と共に記憶手段３５に登録する。なお、認証情報は、静脈像に限定されるものではなく、例えば指紋、虹彩等でもよい。また、登録手段３４は、利用者毎に複数の認証情報を登録してもよい。複数の認証情報を認証時に組み合わせて、認証を行うことで、認証精度を向上させることができる。

記憶手段３５は、例えばメモリやハードディスク等であるが、これに限定されるものではない。記憶手段３５は、利用者の生体情報（例えば、静脈像等）を登録データとして記憶しておく。登録データは、例えば利用者所有のＩｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ（ＩＣ）カードや外部記憶装置であるデータベースサーバ等に記憶してもよい。照合手段３２や判定手段３３は、認証時に必要に応じて上述したＩＣカードや外部記憶装置に記憶された登録データを参照することで、認証を行うことができる。

通信ネットワーク１３は、例えばインターネットやＬｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）等であるが、これに限定されるものではない。また、通信ネットワーク１３は、有線でも無線でもよく、又はこれらの組み合わせてもよい。

第１実施形態は、上述した弛み検出を行うことで、より適切に生体情報を入力することができる。第１実施形態は、掌の認証等において、掌が十分に開いていない場合でも利便性を損なわずに認証を可能とする。

＜ハードウェア構成例＞
各機能をコンピュータに実行させることができる実行プログラム（生体情報入力プログラム）を、例えばＰｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ（ＰＣ）等の汎用機器にインストールすることにより、第１実施形態における生体情報入力処理を実現することができる。ここで、第１実施形態における生体情報入力処理が実現可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。

図３は、生体情報入力処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。図３におけるコンピュータ本体には、撮影ユニット４１と、入力装置４２と、出力装置４３と、ドライブ装置４４と、補助記憶装置４５と、主記憶装置４６と、各種制御を行うＣｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）４７と、ネットワーク接続装置４８とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。

撮影ユニット４１は、上述した利用者の生体情報（例えば、静脈像等）を取得するため、利用者の所定の部位（例えば、掌）に近赤外光等を照射し、その部位を撮影する。撮影ユニット４１は、例えば上述した照射手段２１及び撮影手段２２を有する。照射手段２１は、例えば近赤外光を発光するＬｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ（ＬＥＤ）等であるが。また、撮影手段２２は、例えば可視光線を遮断するフィルタ（可視カットフィルタ）等を付けたＣｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ（ＣＭＯＳ）カメラやＣｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）カメラ等である。撮像ユニット４１は、例えばＰＣ等に外付けされるが、これに限定されるものではない。

入力装置４２は、ユーザ等が操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスや、マイクロフォン等の音声入力デバイスを有しており、ユーザ等からのプログラムの実行指示、各種操作情報、ソフトウェア等を起動するための情報等の入力を受け付ける。

出力装置４３は、第１実施形態における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ４７が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示する。

ここで、第１実施形態においてコンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の可搬型の記録媒体４９等により提供される。プログラムを記録した記録媒体４９は、ドライブ装置４４にセット可能であり、ＣＰＵ４７からの制御信号に基づき、記録媒体４９に含まれる実行プログラムが、記録媒体４９からドライブ装置４４を介して補助記憶装置４５にインストールされる。

補助記憶装置４５は、例えばハードディスクドライブやＳｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ（ＳＳＤ）等のストレージ手段等である。補助記憶装置４５は、ＣＰＵ４７からの制御信号に基づき、第１実施形態における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム、認証時に用いられる登録データ等を記憶し、必要に応じて入出力を行うことができる。補助記憶装置４５は、ＣＰＵ４７からの制御信号等に基づいて、記憶された各情報から必要な情報を読み出したり、書き込むことができる。

主記憶装置４６は、ＣＰＵ４７により補助記憶装置４５から読み出された実行プログラム等を格納する。主記憶装置４６は、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）やＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）等である。

ＣＰＵ４７は、オペレーティングシステム等の制御プログラム、及び主記憶装置４６に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して各処理を実現することができる。プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置４５から取得することができ、実行結果等を格納することもできる。

具体的には、ＣＰＵ４７は、例えば入力装置４２から得られるプログラムの実行指示等に基づき、補助記憶装置４５にインストールされたプログラムを実行させることにより、主記憶装置４６上でプログラムに対応する処理を行う。

例えば、ＣＰＵ４７は、生体情報入力プログラムを実行させることで、上述した照射手段２１による近赤外光の照射、撮影手段２２による撮影、弛み検出手段２３による弛み検出、抽出手段２４による抽出、通信手段２５による通信、開閉手段２６による開閉、表示手段２７による表示等の処理を行う。また、ＣＰＵ４７は、生体情報入力プログラムを実行させることで、上述した照合手段３２による照合、判定手段３３による判定、登録手段３４による登録等の認証側の処理を行ってもよい。ＣＰＵ４７における処理内容は、これに限定されるものではない。ＣＰＵ４７により実行された内容は、必要に応じて補助記憶装置４５に記憶させることができる。

ネットワーク接続装置４８は、ＣＰＵ４７からの制御信号に基づき、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムやソフトウェア、設定情報等を、通信ネットワークに接続されている外部装置等から取得する。また、ネットワーク接続装置４８は、通信ネットワークにより接続される外部装置から生体の撮影画像を取得してもよい。ネットワーク接続装置４８は、プログラムを実行することで得られた実行結果又は実行プログラム自体を外部装置等に提供することができる。

上述したようなハードウェア構成により、第１実施形態における生体情報入力処理を実行することができる。また、プログラムをインストールすることにより、汎用のＰＣ等で第１実施形態における生体情報入力処理を容易に実現することができる。

＜第１実施形態における生体情報入力処理の例＞
第１実施形態における生体情報入力処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図４は、第１実施形態における生体情報入力処理の一例を示すフローチャートである。なお、図４の例に示す生体情報入力処理は、例えば入室又は退室を希望する利用者が自動ドア等の扉の開閉を行う際に、扉付近に設置された生体情報入力認証システム１０を用いて行われる処理であり、入力された生体情報を用いた認証処理を含む。また、図４の例では、入力される生体情報の一例として手の静脈像を用いる。

生体情報入力装置１１の照射手段２１又は撮影手段２２の付近に利用者が手をかざすと、照射手段２１は、掌に近赤外光を照射する（Ｓ０１）。撮影手段２２は、近赤外光が照射された掌を撮影する（Ｓ０２）。Ｓ０１及びＳ０２の処理では、掌の撮影時に、利用者の識別情報（ＩＤ）を、ＩＣカードやキーボード等の入力手段等から受け付けてもよい。

次に、弛み検出手段２３は、撮影手段２２により得られる画像に対して掌の弛みを検出し（Ｓ０３）、弛みが検出されたか否かを判断する（Ｓ０４）。弛み検出手段２３は、掌の弛みが検出された場合（Ｓ０４において、ＹＥＳ）、例えば表示手段２７によりエラーメッセージと共に、利用者に掌を開くように通知し（Ｓ０５）、Ｓ０１の処理に戻り再度撮影を行う。Ｓ０５の処理において、弛み検出手段２３は、表示手段２７により、具体的に指の間を開くように通知させてもよく、また弛みが検出された箇所の位置情報を通知させてもよい。また、弛み検出手段２３は、弛みが検出された場合に、例えばランプを点滅させたり、ブザー等の音声出力を行ってもよい。

Ｓ０４の処理において、掌の弛みが検出されなかった場合（Ｓ０４において、ＮＯ）、抽出手段２４は、生体情報の一例として手の静脈像を抽出する（Ｓ０６）。抽出された静脈像は、通信手段２５を介して認証装置１２に送信される。

認証装置１２の照合手段３２は、抽出された静脈像を用いて認証装置１２の照合手段３２により照合処理を行う（Ｓ０７）。Ｓ０７の処理では、生体情報入力装置１１から得られた静脈像（照合データ）と、記憶手段３５に予め記憶された静脈像（登録データ）との類似度を算出する。類似度が大きいほど類似していることを示す。また、Ｓ０７の処理では、利用者のＩＤ等が指定された場合には、記憶手段３５に記憶されている静脈像から該当するＩＤの静脈像を抽出し、抽出した静脈像を用いて類似度が算出される。また、ＩＤ等の指定がない場合には、記憶手段３５に記憶されている全ての静脈像を用いて照合を行う。

次に、判定手段３３は、照合処理の結果から認証が成功したか否かの判定を行う（Ｓ０８）。判定手段３３は、例えば照合手段３２により算出された類似度が予め設定された閾値よりも大きいかを判断し、類似度が閾値よりも大きい場合には認証が成功したと判定し、類似度が閾値以下の場合には認証が失敗したと判定するが、これに限定されるものではない。Ｓ０８による判定結果は、通信手段３１を介して生体情報入力装置１１に送信される。

生体情報入力装置１１の開閉手段２６は、Ｓ０８の処理で得られた判定結果により扉の開閉を行う（Ｓ０９）。例えば、本人或いは登録者の１人と判定された場合、開閉手段２６は、扉を開く。このとき、表示手段２７は、認証に成功した旨の認証結果を画面に表示して利用者に通知してもよい。また、登録者ではないと判定された場合、表示手段２７は、認証が失敗した旨の認証結果を利用者に通知する。また、開閉手段２６は、扉を開けた後、所定時間経過後に扉を閉じる動作を行ってもよい。

図４の例では、入力された生体情報と、予め記憶されている登録データとを用いた認証処理を含めて説明したが、入力された生体情報を登録データとして登録する登録処理を行ってもよい。以下に登録処理の一例について説明する。

＜登録処理の一例＞
図５は、登録処理の一例を示すフローチャートである。図５の例に示す登録処理のうち、Ｓ１１〜Ｓ１６の処理については、上述した図４に示すＳ０１〜Ｓ０６と同様の処理を行うため、ここでの具体的な説明は省略する。

図５に示す登録処理において、弛み検出手段２３により弛みが検出されなかった場合Ｓ（Ｓ１４において、ＮＯ）、抽出手段２４は、手の静脈像を抽出する（Ｓ１６）。抽出された静脈像は、通信手段２５を介して認証装置１２に送信される。このとき、登録者（登録を希望する利用者）の識別情報（利用者ＩＤ）と対応付けて送信される。

認証装置１２の登録手段３４は、登録者ＩＤと静脈像等の静脈像を、利用者ＩＤと対応付けて記憶手段３５に記憶させて、登録データを登録する（Ｓ１７）。なお、静脈像は、生体情報入力装置１１に設けられる記憶手段等に記憶されていてもよい。

次に、第１実施形態で適用される各機能の具体例について説明する。

＜照射手段２１、撮影手段２２を用いた生体情報取得例＞
まず、照射手段２１、撮影手段２２を用いた生体情報取得例について図を用いて説明する。図６は、生体情報の取得例を示す図である。図６（Ａ）は撮影手法の一例を示し、図６（Ｂ）は撮影結果から得られる静脈像の一例を示す図である。

図６（Ａ）の例では、照射手段２１と撮影手段２２とが一体化した撮像ユニット５０が示されている。図６（Ａ）において、利用者は、撮影ユニット５０の上方から掌１４を下にして手をかざしているが、これに限定されるものではない。

撮影ユニット５０の照射手段２１による近赤外光は、掌１４に照射され、その反射光又は透過光等の光の強度分布を撮影ユニット５０の撮影手段２２で取得する。この取得した撮影画像を用いて、抽出手段２４により静脈像を抽出することができる。第１実施形態では、生体情報として静脈像を取得しているが、これに限定されるものではく、他の生体情報（例えば、指紋）等を取得してもよい。

図６（Ｂ）の例では、画像６０に掌１４の内部の静脈像（血管）６１が示されている。画像６０は、多数の画素から構成された２次元の配列であり、各画素は光の強度に応じた値（画素値）を持つ。画像サイズは、例えば１００×１００ピクセル等であるが、これに限定されるものではない。この画像サイズの座標は、図６（Ａ）のＸＹ座標（ｘ．ｙ）に対応する。

＜弛み検出手段２３について＞
次に、弛み検出手段２３における弛み検出例について説明する。図７は、弛み検出処理の一例を示すフローチャートである。また、図８は、弛み検出の各処理に対応して生成される画像の一例を示す図である。

図７の例に示す弛み検出処理において、弛み検出手段２３は、撮影手段２２により撮影された画像から手領域を検出する（Ｓ２１）。次に、弛み検出手段２３は、撮影手段２２（例えば、カメラの中心）から掌の表面までの距離（図６（Ａ）に示すＺ座標）を手領域の各点で算出する（Ｓ２２）。また、弛み検出手段２３は、Ｓ２２の処理で算出した値を用いて、掌の表面までの距離を平滑化する（Ｓ２３）。距離の平滑化とは、例えばＳ２２で得られた手領域の各点における距離を用いた手領域全体の平均であるが、これに限定されるものではなく、例えば予め設定された手領域の一部の領域に対する平均であってもよい。

次に、弛み検出手段２３は、Ｓ２２の処理で得られた手領域の各点における距離と、Ｓ２３の処理で得られた平滑化距離との差から、平滑化距離からのずれ量を算出し（Ｓ２４）、算出したずれ量に基づいて弛み領域を設定する（Ｓ２５）。

次に、弛み検出手段２３は、Ｓ２５で得られる弛み領域に対する弛みの有無を判定し（Ｓ２６）、判定結果を出力する（Ｓ２７）。

＜Ｓ２１：手領域の検出＞
次に、上述したＳ２１の処理における手領域の検出例について具体的に説明する。第１実施形態では、手領域だけでなく、静脈像も併せて抽出してもよい。例えば、撮影手段２２により撮影された画像は、背景が明るく、静脈以外の手領域はやや暗く、静脈部分は最も暗いパターンとして表される。そのため、撮影された画像に対して、以下のように画素値の陰影（例えば、輝度情報）に対する閾値処理を行うことで手領域を検出することができる。

例えば、弛み検出手段２３は、手領域を表す画像と、静脈像を表す画像とを用意し、画像の左上（座標（ｘ，ｙ）＝（０，０））に注目画素を設定する。次に、弛み検出手段２３は、注目画素の画素値が予め設定された第１の閾値よりも大きい場合に背景と判断し、注目画素に対して共に値０とする。

また、弛み検出手段２３は、画素値が第１の閾値以下で予め設定された第２の閾値（第１の閾値＞第２の閾値）よりも大きい場合に、手領域と判断して注目画素に対して手領域を表す画像では値１、静脈像を表す画像では値０を設定する。更に、弛み検出手段２３は、第２の閾値以下の場合には、静脈と判断し、注目画素に対して手領域を表す画像では値１、静脈像を表す画像では値１とする。これは、静脈も手領域の一部であることによる。

弛み検出手段２３は、上述の処理を、注目画素を移動させながら、全画素に対して行った後、手領域の検出を終了する。

上述した第１の閾値には、平均的な背景の画素値よりも小さな値を設定する。画素値の範囲が０〜２５５の場合、例えば値１５０を用いる。また、第２の閾値は、閾値１よりも小さくする。また、第２の閾値は、平均的な静脈像の画素値よりも大きな値を設定する（例えば、値６０等）。この結果、図８（Ａ）に示すように、画像６０の手領域が検出される。なお、図８（Ａ）の例では、上述の値１を黒色で示している。

＜Ｓ２２：掌表面までの距離の算出例＞
次に、上述したＳ２２の処理における掌表面までの距離の算出例について具体的に説明する。例えば、上述した撮影手段２２から掌１４の表面までの距離は、例えば撮影画像の陰影（ｓｈａｄｉｎｇ）に基づいて算出することができる。これは、明るい画素ほど、そこに投影される掌表面までの距離は近いという原理に基づいている。上述の手法は、例えば、「Ｓｈａｐｅ−ｆｒｏｍ−ｓｈａｄｉｎｇ：ａ ｓｕｒｖｅｙ，Ｒｕｏ Ｚｈａｎｇ，Ｐｉｎｇ−Ｓｉｎｇ Ｔｓａｉ，Ｊａｍｅｓ Ｅｄｗｉｎ Ｃｒｙｅｒ ａｎｄ Ｍｕｂａｒａｋ Ｓｈａｈ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ ＰＡＭＩ，Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．８，ｐｐ．６９０−７０６，１９９９．」等に示されている。

ここで、撮影された画像に含まれる画素の座標値を（ｕ，ｖ）とし、そこに投影される掌表面の１点の座標値を（ｘ，ｙ，ｚ）とすると、原点からの距離ｄは、ｄ＝√（ｘ^２＋ｙ^２＋ｚ^２）となる。例えば、透視投影で撮影する場合、画像の原点を撮影手段２２の光軸中心に取り、３次元の座標系は、撮影手段２２の投影中心を原点とし、光軸をＺ軸に選択すると、ｕ＝ｆ（ｘ／ｚ）、ｖ＝ｆ（ｙ／ｚ）が成り立つ。

ここで、ｆは、画素長を単位とする焦点距離である。また、ｆは、撮影ユニット５０の光学系の設計時に定めた値を用いてもよく、また事前の校正処理によって求めてもよい。掌表面までの距離ｄは（√（ｕ^２＋ｖ^２＋ｆ^２））・（ｚ／ｆ）に等しくなる。上述した手法により各画素（ｕ，ｖ）に対して、ｄ又はｚが得られる。したがって、弛み検出手段２３は、上述した式を用いることで、各画素（ｕ，ｖ）に対して、そこに投影される掌表面の１点の座標値（ｘ，ｙ，ｚ）を求めることができる。

図８（Ｂ）は、掌表面の点（ｘ，ｙ，ｚ）を求めて、３次元グラフ表示した結果を示す図である。図８（Ｂ）の例におけるＺ軸の長さの単位はミリである。図８の例では、撮像ユニット５０から５０ミリ離れた付近に手をかざして掌表面までの距離を算出している。手領域以外の部分はｚ＝０として表示される。

＜Ｓ２３：距離の平滑化＞
次に、上述したＳ２３の処理における距離の平滑化について具体的に説明する。掌表面までの距離を平滑化する手法としては、例えば画素毎に手領域に含まれる近傍画素領域の距離を単純平均する手法がある。近傍の大きさとしては、例えば標準的な弛みの大きさ（例えば、５画素）とすることができるが、これに限定されるものではない。また、上述の手法では、手全体の傾きの影響を受ける問題がある。

そこで、手全体の傾きの影響を除く平滑化手法としては、例えば掌表面を平面で近似する。以下の例では、最小２乗法に基づく平面近似手法について説明する。

まず、掌表面の各点の座標値を（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ）（ｉ＝１，・・・，ｎ）とする。また、求めるべき平面の方程式をａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＝ｄとする。この平面と点（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ）との距離は、｜ａｘ_ｉ＋ｂｙ_ｉ＋ｃｚ_ｉ−ｄ｜／√（ａ^２＋ｂ^２＋ｃ^２）で与えられる。

したがって、全点での距離の２乗和は、以下に示す（１）式で表される。

これを最小にする平面パラメータａ，ｂ，ｃ，ｄが解である。上述した（１）に示すＪをａ，ｂ，ｃ，ｄで微分して０と置いた方程式からａ，ｂ，ｃ，ｄを求めることができる。

例えば、（ａ，ｂ，ｃ）^Ｔは、３×３の半正定値対称行列Ｍの最小固有値に対応する固有ベクトルとして求められる。Ｔは、ベクトルの転置を表す。また、ｄは、ａｘ'＋ｂｙ'＋ｃｚ'である。ここで、ｘ'，ｙ'，ｚ'は、それぞれｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉの平均値を表す。このとき、行列Ｍは、以下に示す（２）式で与えられる。

図８（Ｂ）の例において、まずＭを計算すると、以下に示す（３）式となる。

ここで、上述した（３）式に示す＊はある実数を表すが、以下の計算には特に影響しないため値を省略している。また、半正定値対称行列Ｍの固有値λと固有ベクトルｘは、Ｍｘ＝λｘを満たす非負の実数及び非０の列ベクトルとして定義される。ここで、λ＝０，ｘ＝（０，０，１）^Ｔは、この条件を満たすため、Ｍの固有値と固有ベクトルであることが分かる。更に、固有値０は、最小であるので最小固有値でもある。これにより、ａ＝０，ｂ＝０，ｃ＝１を得る。また、ｚ'＝５０であるためｄ＝５０を得る。したがって、求めるべき平面の方程式は、ｚ＝５０となる。

また、弛み検出手段２３は、他の平滑化手法として、例えば上述した平面ではなく予め設定された所定の曲面を当てはめて距離の平滑化を行ってもよい。また、弛み検出手段２３は、例えば予め標準的な手形状を求めておき、掌表面までの距離に最も合致するように標準的な手形状を平行移動させたり、拡大、縮小させて、平滑化された手形状を取得してもよい。

＜Ｓ２４：ずれの算出＞
次に、上述したＳ２４の処理におけるずれの算出について具体的に説明する。Ｓ２４の処理では、手領域の各点における距離と、Ｓ２３の処理で得られた平滑化距離との差から、平滑化距離からのずれ量を算出する。

例えば、弛み検出手段２３は、平滑化手法として、掌表面を平面で近似する手法を用いた場合には、ずれの算出として平面との距離を求める。平面の方程式をａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＝ｄとすると、この平面と手領域の各点（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ）との距離は、｜ａｘ_ｉ＋ｂｙ_ｉ＋ｃｚ_ｉ−ｄ｜／√（ａ^２＋ｂ^２＋ｃ^２）で与えられる。

例えば、上述した図８（Ｂ）の図に対応する距離の算出結果の場合、ｚ_ｉ＝５０，ａ＝０，ｂ＝０，ｃ＝１，ｄ＝５０となるため、上述の平滑化距離との差は、手領域の全点において０になる。

＜Ｓ２５：弛み領域の設定＞
次に、上述したＳ２５の処理における弛み領域の設定例について具体的に説明する。弛み領域の設定手法としては、例えば、Ｓ２４におけるずれの値が閾値以上となる画素を弛み領域として設定することができるが、これに限定されるものではない。

上述した閾値は、例えばずれの標準的な算出誤差（例えば、３ｍｍ）を基準に設定することができる。

弛み領域の設定は、例えば弛みを構成する画素数（面積）が予め設定された閾値（例えば、手領域の全面積の１％）よりも大きい場合に、その領域を弛み領域として設定する。弛みを検出するとは、弛みが発生していることを意味する。また、弛み検出手段２３は、弛みを構成する画素数（面積）が予め設定された閾値以下の場合に、弛みは未検出（弛みが発生していない）と判断する。

例えば、弛み検出手段２３は、図８（Ｂ）に示す算出結果を用いて弛み領域の設定を行った場合、上述した閾値３ｍｍと比較すると、弛み領域に属する画素はなく、弛み領域の面積は０となる。したがって、弛み検出手段２３は、弛みが発生していないと判断することができる。

＜静脈像画像と、弛み画像例＞
ここで、図８（Ｃ），図８（Ｄ）は、抽出手段２４により抽出された静脈像を示す画像例（その１，その２）である。図８（Ｃ），図８（Ｄ）の画像６０の画像サイズは、上述した図６（Ｂ）と同様に１００×１００ピクセル等であるが、これに限定されるものではない。図８（Ｃ），図８（Ｄ）の画像６０は、近赤外光を照射して撮影された掌１４に対して暗く表示された箇所を黒色で表示している。

また、図８（Ｅ），図８（Ｆ）は、図８（Ｃ），図８（Ｄ）の画像６０にそれぞれ対応する弛み領域を手形状に対応付けて示したものである。図８（Ｅ），図８（Ｆ）では、手１４の人差し指と中指の指の付け根付近に弛み領域６２が見られる。弛み領域の面積は、例えば、図８（Ｅ）の例では手領域の全面積の０．５％であり、図８（Ｆ）の例では手領域の全面積の１．５％であったとする。その場合、弛み検出手段２３は、上述したように閾値を１％とすると、図８（Ｃ）の撮影画像６０では、弛みが発生していないと判定し、図８（Ｅ）の撮影画像６０に対しては、弛みが発生していると判定することになる。

なお、図８（Ｃ）の撮影画像では、弛みが軽微のため、図６（Ｂ）の静脈像６１と比較して殆ど変化がない。一方、図８（Ｄ）の静脈像６１では、一部（弛み部分）の像が欠けている。したがって、例えば図６（Ｂ）の撮影画像の静脈像６１を認証用の登録データとし、図８（Ｃ）、図８（Ｄ）の撮影画像の静脈像６１を照合データと見なして照合すると、図８（Ｃ）の場合には認証に成功し、図８（Ｄ）の場合には認証に失敗する。したがって、本実施形態では、上述した弛み検出による結果からユーザの手１４の各指の開き方を検出し、各指が十分開いていない場合には、掌を開くように利用者を誘導する制御等を行う。

＜抽出手段２４について＞
次に、上述した抽出手段２４における静脈像の抽出例について具体的に説明する。図９は、静脈像の抽出例を示す図である。図９の例では、撮像手段２２により撮影された画像６０中の静脈像６１の部分（値「１」）を黒色で示している。

第１実施形態における抽出手法では、静脈像６１を２値画像として表現することができるが、これに限定されるものでない。例えば、記憶容量の削減や照合処理の高速化のために、撮影画像から静脈像６１の特徴量のみを抽出して記憶しておき、認証時にはその特徴量の比較によって登録データとの類似度を算出してもよい。また、特徴量としては、例えば静脈像を構成する点の座標値、又は静脈像を細線化して折れ線近似したときの各折れ線の頂点、分岐点や端点等の特徴点の座標値等を用いることができるが、これに限定されるものではない。

＜登録データの具体例＞
次に、記憶手段３５に記憶される登録データについて具体例に説明する。登録データは、利用者を識別する利用者ＩＤと静脈像とを対応付けて記憶手段３５に記憶される。

登録データは、例えば、
「利用者ＩＤ（０００１）：静脈像（０，０，１，１，１，１，０，１，１，・・・）」
「利用者ＩＤ（０００２）：静脈像（０，０，０，１，１，１，１，０，０，・・・）」
・・・
のように、所定のフォーマット形式のデータを記憶手段３５に記憶する。上述した静脈像データは、例えば画像データを一定の規則に基づいて数字の列に変換されている。静脈像データは、例えば２値化された画像を画素毎に所定の順序で読み取ったときの「０」、「１」で表示されるデータ列であるが、これに限定されるものではない。ここで、「０」は、静脈像以外の部分を示し、「１」は静脈像部分を示す。

また、記憶手段３５において記憶されている情報は、これに限定されるものではなく、例えば照合結果やＩＤ以外の利用者情報等を記憶していてもよい。

＜照合手段３２について＞
次に、認証装置１２における照合手段３２について具体的に説明する。照合手段３２は、例えば静脈像が２値画像として表現される場合に、以下の手法で類似度を算出する。

例えば、照合手段３２は、撮影された画像から得られる静脈像（照合データ）と、記憶手段３５に予め記憶された静脈像（登録データ）との注目画素を画像左上（座標（ｘ，ｙ）＝（０，０））に設定し、一致した画素の個数を保持する第１の変数（カウンタ）と、静脈像を構成する画素の個数を保持する第２の変数（カウンタ）を用意し、各変数を０で初期化する。なお、撮影画像と、予め記憶されている静脈像の画像との画像サイズは、同一（例えば、１００×１００ピクセル）とする。

次に、照合手段３２は、注目画素の画素値を比較する。照合手段３２は、両者が共に静脈像を表している場合には、上述した第１の変数の値を１増加させる。また、何れか一方が静脈像を表している場合には、上述した第２の変数の値を１増加させる。

次に、照合手段３２は、上述した処理を、注目画素をそれぞれ１画素ずつ移動させながら画像中の同位置にある全画素で比較を行い、全画素に対する比較が終了後、第１の変数を第２の変数で除算した値を類似度とする。なお、静脈像の照合においては、上述したように静脈像データ同士を比較してもよい。

上述した類似度算出方式は、利用者の手を置く位置や向きによって類似度の値が影響を受ける可能性がある。そこで、これらの影響を低減させる方法として、照合手段３２は、例えば登録データと照合データの比較対象画素をずらしながら類似度を繰り返し計算し、それらの類似度の最大値を用いる方法を用いてもよい。

＜判定手段３３について＞
次に、判定手段３３について具体的に説明する。判定手段３３は、照合手段３２で算出された類似度と、予め定めた閾値Ｔｈとを比較し、例えば類似度が閾値Ｔｈよりも大きい場合には、本人或いは登録者の１人と判定する。

判定手段３３は、例えば評価用に多人数の生体情報を収集し、これらの生体情報と様々な閾値に対して、他人受入率（他人の照合データを誤って本人と判定する割合）を算出し、他人受入率が１／１００００（４桁の暗証番号と同じ精度）となる閾値を調べ、それを閾値Ｔｈとしてもよい。また、判定手段３３は、所定の閾値（例えば、９０％）等を設定してもよいが、これに限定されるものではない。

＜変形例＞
上述した第１実施形態の変形例として、例えば弛み検出時の処理において、弛みを検出する際に、弛み領域の面積の大きさに応じて処理を切り替えてもよい。例えば、弛み検出手段２３は、弛み領域の面積が所定の閾値（例えば、手領域の面積の２％）以下の場合には、弛み領域を構成する各画素の座標値（ｘ，ｙ）を照合手段３２に出力する。照合手段３２は、取得した座標値に対応する画素を除いた静脈像を用いて類似度を算出する。

また、弛み検出手段２３は、例えば弛み領域の面積が上述した所定の閾値（例えば、手領域の面積の２％）より大きい場合には、エラーメッセージ等を表示手段２７に表示し、利用者に掌を開くように通知して再度撮影を行ようにしてもよい。なお、エラーメッセージの他にも、ランプを点灯させたり、ブザー音を出力してもよい。特定の画素を除いて特徴点の照合処理を行う手法については、例えば特開２００２−３２９２０５号公報等に示されているが、これに限定されるものではない。

この変形例により、例えば上述した図８（Ｄ）に示す静脈像６１に対して、図８（Ｆ）に示す弛み領域の面積が手領域の全面積の１．５％であるため、弛み領域の画素を除いて照合処理が行われる。図８（Ｄ）の撮影画像の静脈像と、上述した図６（Ｂ）の撮影画像の静脈像は、弛み領域を除けばほぼ同一である。そのため、図８（Ｄ）の撮影画像の静脈像を照合データとし、図６（Ｂ）の撮影画像の静脈像を登録データとした場合、照合処理で得られる類似度は最高点の１に近い値となるため、認証に成功する。このような切り替え処理により、掌に微小な弛みがあっても認証を行うことができ、利便性が向上する。

なお、認証対象である静脈像の一部を除外する手法は、照合処理に用いる情報（面積）が減少するため、他人の静脈像と区別しにくくなり他人受入率が高まる可能性もある。したがって、上述した弛み領域の面積に対する閾値は、利便性と他人受入率の両方に基づいて適切な値が設定されるものが好ましい。例えば、評価用に多人数の生体情報を収集し、これらの生体情報に対して様々な閾値に対応する他人受入率を算出し、他人受入率が１／１００００（４桁の暗証番号と同じ精度）以下となる範囲で最大の値を閾値とするのが好ましいが、これに限定されるものではない。これにより、例えば上述した弛み検出を行わずに、例えば予め設定された手領域の一部を用いて照合処理を行う方式よりも、他人受入率を一定範囲に調整することができるため、認証精度を向上させることができる。

上述した第１実施形態では、弛みの判定に用いる閾値を利用者毎に変化させてもよい。例えば、認証時に利用者ＩＤを受け付ける場合、各利用者の登録時の弛み領域の面積（例えば、手領域の面積に対する比率で表現）の上限値を閾値とする。これにより、例えば弛みができやすい利用者がいる場合にも弛み検出のされ易さ等を調整することができ、適切が認証を行うことができる。

＜生体情報入力認証システム：第２実施形態＞
次に、上述した実施形態とは異なる他の実施形態における認証システムについて図を用いて説明する。図１０は、生体情報入力認証システムの第２実施形態の一例を示す図である。

生体情報入力認証システム７０において、上述した図１に示す生体情報入力認証システム１０との同一の機能を有する構成については、同一符号を付するものとし、ここでの具体的な説明は省略する。第２実施形態では、上述した第１実施形態と同様に、所定の部屋や施設への入退室を扉の開閉認証により管理する認証システムを例に説明する。

図１０に示す生体情報入力認証システム７０は、生体情報入力装置７１と、認証装置１２とを有し、生体情報入力装置７１と、認証装置１２とは、通信ネットワーク１３等によりデータの送受信が可能な状態で接続されている。

第２実施形態における生体情報入力装置７１は、上述した生体情報入力装置１１と比較すると、姿勢判定手段７２を有している。姿勢判定手段７２は、掌１４の姿勢を判定する。

姿勢判定手段７２は、例えば撮影手段２２から得られる画像から掌１４の姿勢を判定した結果、弛み検出処理を行うに適さないと判断された場合に、その旨のエラーメッセージを表示手段２７によって利用者に表示する。また、表示手段２７は、撮影時の掌１４の姿勢を修正するように指示するメッセージを表示し、利用者に再度撮影を行わせる。

また、姿勢判定手段７２は、姿勢判定の結果、弛み検出処理に適すると判断された場合に、弛み検出手段２３に撮影手段２２から得られた情報を出力する。

第２実施形態におけるハードウェア構成例は、上述した第１実施形態におけるハードウェア構成例と同様の構成を用いることができるため、ここでの具体的な説明は省略する。

＜第２実施形態における生体情報入力処理の例＞
ここで、第２実施形態における生体情報入力処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図１１は、第２実施形態における生体情報入力処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１１の例に示す生体情報入力処理は、上述した第１の実施形態と同様に扉の開閉を行う際に生体情報入力認証システム７０を用いて行われる処理であり、入力された生体情報を用いた認証処理を含む。また、図１１の例では、入力される生体情報の一例として手の静脈像を用いる。

生体情報入力装置１１の照射手段２１又は撮影手段２２の付近に利用者が手をかざすと、照射手段２１は、掌に近赤外光を照射する（Ｓ３１）。撮影手段２２は、近赤外光が照射された掌を撮影する（Ｓ３２）。Ｓ３１及びＳ３２の処理では、掌の撮影時に、利用者の識別情報（ＩＤ）を、ＩＣカードやキーボード等の入力手段等から受け付けてもよい。

次に、姿勢判定手段７２は、手の姿勢を判定し（Ｓ３３）、判定結果から手の姿勢は弛みを検出するのに適切であるか否かを判断する（Ｓ３４）。手の姿勢が適切である場合（Ｓ３４において、ＹＥＳ）、弛み検出手段２３は、撮影手段２２により取得した画像に対して掌の弛みを検出する（Ｓ３５）。また、弛み検出手段２３は、弛みが検出されたか否かを判断する（Ｓ３６）。

ここで、姿勢判定手段７２は、Ｓ３４の処理において、手の姿勢が適切でない場合（Ｓ３４において、ＮＯ）、表示手段２７によりエラーメッセージと共に、利用者に掌を開くように通知し（Ｓ３７）、Ｓ３１の処理に戻り再度撮影を行う。また、姿勢判定手段７２は、姿勢が適切でない場合に、例えば生体情報入力認証システム７０に設けられたランプを点滅させたり、ブザー音等の音声出力を行ってもよい。

また、弛み判定手段２３は、Ｓ３６の処理において、弛みを検出した場合（Ｓ３６において、ＹＥＳ）、表示手段２７によりエラーメッセージと共に、利用者に掌を開くように通知し（Ｓ３７）、Ｓ３１の処理に戻り再度撮影を行う。なお、弛み検出手段２３は、弛みが検出された場合に、例えば生体情報入力認証システム７０に設けられたランプを点滅させたり、ブザー音等の音声出力を行ってもよい。

また、Ｓ３６の処理において、掌の弛みが検出されなかった場合（Ｓ３６において、ＮＯ）、抽出手段２４は、掌の静脈像を抽出する（Ｓ３８）。抽出された静脈像は、通信手段２５を介して認証装置１２に送信される。

認証装置１２の照合手段３２は、上述したように照合処理を行う（Ｓ３９）。次に、判定手段３３は、上述したように照合処理の結果から認証が成功したか否かの判定を行う（Ｓ４０）。Ｓ４０による判定結果は、通信手段３１を介して生体情報入力装置１１に送信される。生体情報入力装置１１の開閉手段２６は、Ｓ４０の処理で得られた判定結果により扉の開閉を行う（Ｓ４１）。

なお、第２実施形態においても登録データの登録処理を行うことができるが、上述した第１の実施形態と同様に、静脈像を取得した後、図１１に示すＳ３９〜Ｓ４１の処理の代わりに登録手段３４による登録処理が行われる。

＜掌の姿勢の一例＞
図１２は、掌の姿勢の一例を示す図である。図１２（Ａ）は、指を開いて掌が平らな状態を示している。この状態は静脈像を入力する上で適切な姿勢である。また、図１２（Ｂ）は、親指で他の指を遮蔽している状態（以下、「自己遮蔽」）という）を示している。また、図１２（Ｃ）は、隣接する指が接触している状態（以下、「指閉じ状態」という）（親指含む）を示している。また、図１２（Ｄ）は、指閉じ状態（親指を除く４指）を示している。また、図１２（Ｅ）は、指が垂れて掌が丸まっている状態（以下、「指垂れ状態」という）を示している。

姿勢判定手段７２は、掌の姿勢を判定する場合に、例えば以下に示す処理を行う。姿勢判定手段７２は、第１の判定として、撮影手段２２により撮影された手が、図１２（Ｂ）に示す自己遮蔽状態であるか否かを判断し、自己遮蔽状態の場合、弛み検出には適さないと判定する。

また、姿勢判定手段７２は、第２の判定として、図１２（Ｃ）、図１２（Ｄ）に示すように指閉じがあるか否かを判断し、指閉じがある場合には、弛み検出処理に適すると判定し、閉じている指間の付け根の位置を出力する。

また、姿勢判定手段７２は、第３の判定として、図１２（Ｅ）に示すように、指垂れがあるか否かを判断し、指垂れがある場合には、弛み検出処理に適すると判定し、垂れた指の付け根の位置を出力する。

上述した第１〜第３の何れの判定でもない場合には、弛み検出処理に適すると判定し、適切な開き方であるという結果を出力して処理を終了する。なお、判定手法は、上述した手法に限定されるものではない。例えば、姿勢判定手段７２は、掌の開き方の他に、掌の位置や向きを考慮することもできる。掌の位置や向きの検出方法については、例えば特許文献１で開示されている。姿勢判定手段７２は、位置や向きが予め設定された範囲の位置や向き等からずれている場合には、弛み検出には適さないと判断する。

＜自己遮蔽の判定例＞
次に、姿勢判定手段７２における自己遮蔽の判定例について具体的に説明する。例えば、姿勢判定手段７２は、撮影手段２２から得られる撮影画像の各画素に対して、そこに投影される掌表面までの距離を求める。例えば、姿勢判定手段７２は、撮影画像の各画素の陰影情報に対応させて距離を求めることができるが、これに限定されるものではない。また、姿勢判定手段７２は、求めた掌表面までの距離を平滑化する。平滑化とは、例えば掌表面に含まれる複数の画素の距離の平均であるが、これに限定されるものではない。平滑化する画素範囲は、例えば標準的な指の幅（例えば、１０画素程度）とすることができるが、これに限定されるものではない。

姿勢判定手段７２は、算出された平滑化距離からのずれを算出し、ずれが閾値（指の厚みの想定下限値、例えば１０ｍｍ等）より大きい画素の個数を算出する。この個数が、閾値（指の面積の想定下限値、例えば手領域の面積の５％等）よりも大きい場合、自己遮蔽があると判定する。

＜指閉じの判定例＞
次に、姿勢判定手段７２における指閉じの判定例について具体的に説明する。指閉じ状態か否かは、例えば指の付け根の検出をすることで判定する。ここで、指の付け根とは、例えば指間の水かき部分であるが、これに限定されるものではない。

姿勢判定手段７２は、以下の手法で指の付け根を検出する。なお、以下の説明では、撮影画像に含まれる手の指が画像の上側に来ているものとする。姿勢判定手段７２は、画像上端の各画素から画像の下方向に向かって走査し、各画素の陰影（輝度情報）等から、背景を表す値に０をセットし、手領域を表す値に１をセットする。更に、姿勢手判定手段７２は、画像の下方向への走査で、背景を表す値０から手領域を表す値１に変化があった画素の値を、付け根候補を表す値２に変更する。姿勢判定手段７２は、注目画素を１画素ずつ移動させながら、全画素に対して行う。

次に、姿勢判定手段７２は、画像の全画素を１つずつ順番に走査し、付け根候補を表す値２を持つ画素が見つかったら、その左右の画素の値を調べ、共に手領域を表す値１であった場合には，付け根候補を表す値２を、付け根を表す値３に変更する。姿勢判定手段７２は、上述した処理によって付け根を表す画像を得ることができる。

また、姿勢判定手段７２は、指の付け根を表す画素の座標値を配列に格納してもよい。例えば、姿勢判定手段７２は、座標値を記憶する配列を用意し、点の個数を記憶する変数（カウンタ）を用意し、０に初期化する。次に、姿勢判定手段７２は、上述した画像を走査し、付け根を表す値３の画素があった場合に、その座標を配列に記録し、点の個数を記憶する変数の値を１増加させる。

図１３は、付け根を表す画像の一例を示す図である。なお、図１３（Ａ）は、図６（Ｂ）の画像６０に対応する付け根画像８０を示し、図１３（Ｂ）は、図８（Ｃ）の画像６０に対応する付け根画像８０の一例を示している。図１３（Ａ），図１３（Ｂ）には、付け根の座標値（水平座標値、垂直座標値）を示している。座標値は、画像左上を原点（０，０）とし、右方向と下方向が正になるような座標系を用いている。

図１３（Ａ），図１３（Ｂ）の例では、上述したように設定された画像に対する値について、値２は省略し、値３の画素を拡大表示している。

姿勢判定手段７２は、指の付け根に基づく指閉じの検出において、付け根の個数が４以上であった場合、指は閉じていないと判断し、指閉じ検出を終了する。また、姿勢判定手段７２は、付け根の個数が４未満である場合に、手領域に含まれる画素の垂直座標値の平均を求め、最も画像下側にある付け根（例えば、図１３（Ｂ）における垂直座標値５９）がその平均より下側にある場合には、その付け根を親指の付け根とみなし、親指は閉じていないと判断する。

また、姿勢判定手段７２は、親指の付け根とみなされていない付け根がない場合には、４指は全て閉じていると判断し、指閉じ検出を終了する。姿勢判定手段７２は、親指の付け根とみなされていない付け根がある場合には、手領域を構成する画素の水平座標値の左端と右端を求め、その両端の範囲を５等分し、各付け根をそれぞれ最も水平座標値が近い等分点に割り当てる。

このとき、親指の付け根が見つかっている場合には、その方向の端の等分点を除いた３つの等分点を割り当てに用いる。親指の付け根が見つかっていない場合には、左側から等分点を３つ使う割り当てと、右側から等分点を３つ使う割り当ての両方を行い、割り当て誤差（付け根と等分点の水平方向の距離の総和）が小さい割り当てを採用する。

これにより、姿勢判定手段７２は、手の左右を判定することができる。また、姿勢判定手段７２は、割り当てられなかった等分点に対応する指間が閉じていると判断する。

例えば、姿勢判定手段７２は、図１３（Ａ）に示す画像８０に対して、掌１４の付け根８１の個数が４であるため、指は閉じていないと判断する。また、姿勢判定手段７２は、図１３（Ｂ）に示す画像８０に対して、手１４の付け根８１の個数が３であるので指は閉じていると判断される。手領域の画素の垂直座標値の平均は５０であるため、最も画像下側の付け根（座標＝（１０，５９））は、平均よりも下側にあることから親指の付け根とみなされる。また、手領域を構成する画素の水平座標値の左端は０，右端は８０である。

したがって、５等分すると、等分点の水平座標値は１６，３２，４８，６４となる。ただし、親指の付け根が画像左側にみつかっているため、用いる等分点は３２，４８，６４の３つとなる。

ここで、図１３（Ｂ）の例では、４８，６４の等分点が付け根に割り当てられる。したがって、姿勢判定手段７２は、割り当てられなかった等分点３２に対応する人指し指と中指の間が閉じていると判定することができる。

＜指閉じ判定の他の例＞
指閉じ判定の他の例として、例えば登録データの登録時に上述した付け根検出を行い、その検出結果を記憶手段３５に利用者ＩＤと共に格納しておいてもよい。これにより、姿勢判定手段７２は、記憶手段３５から利用者ＩＤに一致する付け根検出結果と、認証時の付け根の検出結果とを比較することで、認証時に検出されなかった付け根を特定し、その付け根に対応する指間が閉じていると判定することができる。なお、姿勢判定手段７２は、付け根の比較方法として、例えば登録時の検出された付け根位置の最も近いものに対応付けることにより、対応付かなかった付け根が未検出と判断できる。

＜指垂れの判定例＞
次に、姿勢判定手段７２における指垂れの判定例について具体的に説明する。通常、指閉じと指垂れが同時に発生することは、稀である。そのため、上述したように、第２実施形態では、指閉じが検出された場合に、指垂れの検出は行わない。したがって、指垂れの検出時には指の付け根は４つとも検出されていることになる。

姿勢判定手段７２は、撮影手段２２により撮影された画像の各画素に対して、掌表面までの距離を求める。掌表面までの距離は、例えば撮影画像の陰影に基づいて算出する。次に、姿勢判定手段７２は、撮影画像に含まれる手領域の左端、右端を与える画素と、各指の付け根位置とを折れ線で結ぶことで、各指を表す画素をそれぞれ１つのグループにまとめる。ただし、左端，右端の垂直位置は隣接する付け根の垂直位置に合わせるものとする。各指を除いた掌を表す画素も１つのグループにまとめる。

姿勢判定手段７２は、各指を表す画素のグループに対して、掌表面までの距離の平均値を求める。姿勢判定手段７２は、指を除いた掌を表すグループに対しても距離の平均値と標準偏差を求める。姿勢判定手段７２は、各指に対する距離の平均値が、指を除いた掌の平均値から標準偏差以上小さい場合には、指垂れと判定する。

＜指垂れ判定の他の例＞
指垂れ判定の他の例として、例えば登録データの登録時に指毎に掌表面までの距離の平均値を求め、その結果を記憶手段３５に利用者ＩＤと共に格納しておいてもよい。これにより、姿勢判定手段７２は、認証時に記憶手段３５から利用者ＩＤに一致する登録時の距離の平均値を読み出し、掌表面までの距離の平均値を求めて、登録時の距離の平均値と比較することで指垂れかどうかを判定することができる。

登録時の距離の平均値の比較方法としては、例えば、各指に対して平均値の差を算出し、それが所定の閾値（例えば、３ｍｍ）よりも離れているかどうかで指垂れと判定することができるが、これに限定されるものではない。

＜弛み検出手段２３＞
次に、第２実施形態における弛み検出手段２３の処理について説明する。第２実施形態において、弛み検出手段２３は、姿勢判定手段７２により掌の姿勢（開き方）を取得することで、弛み検出をより確実に行うことが可能となる。

弛み検出手段２３は、例えば手の開き方に応じて弛みが発生する可能性のある箇所を弛み候補領域として画像上に設定し、その領域内だけで弛みの検出を行うことができる。また、弛み検出手段２３は、単純に上述した第１実施形態と同様の手法で弛みの検出を行った後に、弛みが検出された領域を弛み候補領域に限定してもよい。

図１４は、弛み候補領域の一例を示す図である。図１４に示す例において、手の開き方と弛み候補領域との関係において、手の開き方が「親指閉じ」の場合には、拇指球（人差し指）側を弛み候補領域とすることができる。また、手の開き方が「４指閉じ」の場合には、閉じた指間の付け根を弛み候補領域とすることができる。また、手の開き方が「指垂れ」の場合には、垂れた指の根元を弛み候補領域とすることができる。なお、弛み候補領域の例は、図１４の示す内容に限定されるものではない。

図１５は、標準的な手形状に弛み候補領域を記述した画像例を示す図である。弛み検出手段２３は、まず出力用の画像を用意し、０に初期化する。次に、弛み検出手段２３は、予め標準的な手形状を表す画像を左右別に用意する。背景に対応する画素には値０、手に対応する画素には値１、拇指球人差し指側に対応する画素には値２、４指の各指の指間の付け根にはそれぞれ値４，８，１６、指の根元には値３２，６４，１２８，２５６を書き込む。このとき、１つ画素に対して複数の書き込みを許すものとする。

次に、弛み検出手段２３は、撮影画像から得られた手領域が表す形状に対して、標準的な手形状との対応を取る。対応の取り方は、例えば両領域の重心位置と上下左右の幅が一致するように標準的な手形状に対して、平行移動をしたり、拡大したり、縮小したりする。また、弛み検出手段２３は、付け根の位置ができるだけ一致するように、標準的な手形状を変換してもよい。

次に、弛み検出手段２３は、検出された手の開き方に対して、標準的な手形状を表す画像に記述された対応する値を抜き出して、図１５に示すように出力画像に書き込む。図１５に示す画像８０では、掌１４に含まれる弛み候補領域の画素値を文字列で表している。なお、図１５の例では、文字列を表示するため、弛み候補領域は実際よりも大きく示されている。

弛み検出手段２３は、掌の表面の形状から弛み候補領域を設定し、設定された弛み候補領域に対して弛み検出を行うことで、掌全体を調べるよりも処理時間を短くすることができる。

図１６は、第１実施形態と第２実施形態との違いを説明するための図である。図１６に示す画像８０では、上述した弛み検出手段２３のよる弛み検出により、掌１４に弛み領域８２を有している。図１６の画像８０では、手首近辺にも弛み領域８２が検出されており、弛み領域８１の全面積は手領域の面積の２．５％である。

ここで、弛みの有無の閾値を手領域の全面積の１％と設定されている場合、第１実施形態では、弛みがあると判定され、利用者に掌を開くように通知される。一方、第２実施形態では、上述した姿勢判定手段７２により、図１６の画像は、人指し指と中指の間が閉じていると判定される。そのため、その近辺だけで弛み検出が行われる。その結果、検出された弛み領域は、上述した図８（Ｅ）と同様となり、弛み領域の面積は手領域の面積の０．５％に減少する。

したがって、同一の撮影画像であっても第２実施形態では、弛みがないと判定され、照合処理等が行われる。例えば、図６（Ｂ）に示すような静脈像を登録データとし、図１６に対応する静脈像を照合データとして照合すると、静脈像はほぼ同一となり、認証は成功する。

なお、弛みの検出を行わずに、例えば手の開き方を参照して弛み候補領域の画素を常に除いて照合処理を行う手法と、第２実施形態の手法とを比較すると、利便性はほぼ同一になるが、認証精度の面で第２実施形態の方が有利となる。なお、第２実施形態に対しても第１実施形態における変形例と同様の変形を行うことができる。

また、弛みの判定に用いる閾値は、利用者の指の太さや大きさを考慮して変化させてもよい。例えば、弛み検出手段２３は、予め評価用に多人数の生体情報を収集し、収集した生体情報から手の指の付け根を検出して指の太さと大きさを求め、指の太さと大きさとに基づいて生体情報を複数のクラスに分類する。また、弛み検出手段２３は、分類されたクラス毎に弛み領域の面積（例えば、手領域の面積に対する比率）の統計的分布を求めて弛み判定時の閾値を定めてもよい。閾値としては、例えばクラス毎の面積の平均値と標準偏差との和を用いることができる。これにより、指の太さや大きさによる弛みの検出されやすさの違いを吸収することができる。

上述した第１，第２実施形態は、適宜組み合わせてもよい。また、上述した実施形態では、扉の開閉時に生体情報の入力及び認証を行ったが、適用範囲は、これに限定されるものではなく、例えば銀行等のＡｕｔｏｍａｔｅｄ Ｔｅｌｌｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＡＴＭ）等のユーザ認証等にも適用することができる。

上述したように本実施形態によれば、利便性よく適切な生体情報を入力することができる。また、掌が十分開いていない場合でも弛みが発生していない限り、認証を行うことができる。これにより、認証時の掌の開き方の制限が緩和され、利便性を損なわない。また、本実施形態によれば、指の位置関係等から弛み部分を特定し、その部分について弛み検出を行うようにすることで、掌全体を調べるよりも処理時間を短くすることができる。

以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、上記変形例以外にも種々の変形及び変更が可能である。

なお、以上の実施例に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出手段と、
前記弛み検出手段により前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から前記生体情報を抽出する抽出手段とを有することを特徴とする生体情報入力装置。
（付記２）
前記弛み検出手段は、
前記生体の各部分についての表面までの距離を平滑化して前記対比すべき距離を取得し、取得した対比すべき距離と、前記生体の各部分についての表面までの距離とのずれ量に基づいて前記弛みを検出することを特徴とする付記１に記載の生体情報入力装置。
（付記３）
前記弛み検出手段は、
前記生体の表面の弛みの面積が所定の閾値よりも大きい場合に、前記弛みが検出されたとして対応するメッセージを表示する表示手段を有することを特徴とする付記１又は２に記載の生体情報入力装置。
（付記４）
前記表示手段に表示される情報に、前記弛みが検出された位置情報を含むことを特徴とする付記３に記載の生体情報入力装置。
（付記５）
前記撮影手段により得られる生体の撮影画像から前記生体の表面の姿勢を取得し、取得した姿勢から前記弛み検出手段による弛み検出を行うか否かを判定する姿勢判定手段を有することを特徴とする付記１乃至４の何れか１項に記載の生体情報入力装置。
（付記６）
前記弛み検出手段は、
前記生体の表面の形状から弛み候補領域を設定し、設定された弛み候補領域に対して前記弛み検出を行うことを特徴とする付記１乃至５の何れか１項に記載の生体情報入力装置。
（付記７）
前記抽出手段から得られる生体情報に用いて認証を行う認証手段を有することを特徴とする付記１乃至６の何れか１項に記載の生体情報入力装置。
（付記８）
撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、
取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出し、
前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から生体情報を抽出する、処理をコンピュータに実行させるための生体情報入力プログラム。
（付記９）
撮影手段により得られる生体の撮影画像から、前記生体の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出ステップと、
前記弛み検出ステップにより前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から前記生体情報を抽出する抽出ステップとを有することを特徴とする生体情報入力方法。

１０，７０ 生体情報入力認証システム
１１，７１ 生体情報入力装置
１２ 認証装置
１３ 通信ネットワーク
１４ 掌
２１ 照射手段
２２ 撮影手段
２３ 弛み検出手段
２４ 抽出手段
２５，３１ 通信手段
２６ 開閉手段
２７ 表示手段
３２ 照合手段
３３ 判定手段
３４ 登録手段
３５ 記憶手段
４１，５０ 撮影ユニット
４２ 入力装置
４３ 出力装置
４４ ドライブ装置
４５ 補助記憶装置
４６ 主記憶装置
４７ ＣＰＵ
４８ ネットワーク接続装置
４９ 記憶媒体
６０，８０ 画像
６１ 静脈像
６２，８２ 弛み領域
７２ 姿勢判定手段
８１ 付け根

Claims (7)

1. 撮影手段により得られる手の撮影画像から、前記手の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出手段と、
   前記弛み検出手段により前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から生体情報を抽出する抽出手段と、
   前記撮影手段により得られる手の撮影画像から前記手の表面の姿勢を取得し、取得した姿勢が親指で他の指を遮蔽している状態であれば、前記弛み検出手段による弛み検出を行わないと判定する姿勢判定手段とを有することを特徴とする生体情報入力装置。
2. 前記弛み検出手段は、
   前記手の各部分についての表面までの距離を平滑化して前記対比すべき距離を取得し、取得した対比すべき距離と、前記手の各部分についての表面までの距離とのずれ量に基づいて前記弛みを検出することを特徴とする請求項１に記載の生体情報入力装置。
3. 前記弛み検出手段は、
   前記手の表面の弛みの面積が所定の閾値よりも大きい場合に、前記弛みが検出されたとして対応するメッセージを表示する表示手段を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の生体情報入力装置。
4. 前記弛み検出手段は、
   前記手の表面の形状から弛み候補領域を設定し、設定された弛み候補領域に対して前記弛み検出を行うことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の生体情報入力装置。
5. 前記抽出手段から得られる生体情報を用いて認証を行う認証手段を有することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の生体情報入力装置。
6. 撮影手段により得られる手の撮影画像から、前記手の表面までの距離を取得し、
   取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出し、
   前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から生体情報を抽出し、
   前記撮影手段により得られる手の撮影画像から前記手の表面の姿勢を取得し、取得した姿勢が親指で他の指を遮蔽している状態であれば、前記弛みの有無の検出を行わないと判定する、処理をコンピュータに実行させるための生体情報入力プログラム。
7. 撮影手段により得られる手の撮影画像から、前記手の表面までの距離を取得し、取得した距離と、予め設定される対比すべき距離とに基づいて、前記表面の弛みの有無を検出する弛み検出ステップと、
   前記弛み検出ステップにより前記弛みが検出されなかった場合に、前記撮影画像から生体情報を抽出する抽出ステップと、
   前記撮影手段により得られる手の撮影画像から前記手の表面の姿勢を取得し、取得した姿勢が親指で他の指を遮蔽している状態であれば、前記弛み検出ステップによる弛み検出を行わないと判定する姿勢判定ステップとを有することを特徴とする生体情報入力方法。

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