JP6349817B2 - 位置合わせ装置、位置合わせ方法及び位置合わせ用コンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像に表された対象物を他の画像に表された対象物と位置合わせする位置合わせ装置、位置合わせ方法及び位置合わせ用コンピュータプログラムに関する。

文字認識、特定の物体の検出、あるいは、生体認証などでは、画像を利用して対象物を認識したり、あるいは、画像に表された対象物を検出するために、二つの画像のそれぞれに表された対象物同士を比較する処理が行われることがある。このような比較を行うために、対象物同士の画像上での位置が一致していることが好ましい。しかしながら、対象物を撮影してその対象物が写った画像を生成する撮影装置と対象物間の位置関係が一定であるとは限らないので、画像上での対象物同士の位置が互いに異なることがある。そこで、画像上での対象物同士の位置を一致させる位置合わせ処理が実行される。

画像上での対象物同士の相対的な位置関係が不明である場合、位置合わせ処理を実行する位置合わせ装置は、例えば、アフィン変換を利用して、基準画像に対して比較画像の位置を少しずつ変えながら、二つの画像間の相関値を計算し、その相関値の最大値を求める。そして位置合わせ装置は、相関値の最大値に対応する位置関係となるように、比較画像を移動することで、比較画像上の対象物を基準画像上の対象物と位置合わせする。

しかし、上記のような位置合わせ処理では、位置合わせ装置は、相関値の算出処理を非常に多く実行することになるので、演算量が多く、位置合わせに時間が掛かる。そこで、位置合わせ処理に要する演算量を低減する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。

特許文献１に開示されたパターンの位置合わせ方法は、比較元パターンと比較先パターンの各々を、角度、スケール、中点Ｘ座標、中点Ｙ座標に変換し、角度とスケールから角度ずれを、中点Ｘ座標、中点Ｙ座標からスケールの比率を別々に演算する。そしてこの位置合わせ方法は、比較元パターン又は比較先パターンのいずれかを角度・スケール変換した後、平行移動量を決定するために、設定した探索路に沿ってテンプレートマッチングを繰り返す。

特開２００９−２４５３４７号公報

特許文献１に開示されたパターンの位置合わせ方法においても、角度及びスケールの調節量を求めるための演算量は減るものの、二つの画像上に表されたパターン同士を位置合わせするための平行移動量を決定するために、繰り返しテンプレートマッチングが行われる。そのため、平行移動量の決定に要する演算量が多い。

一つの側面では、本発明は、一方の画像に表された対象物を他方の画像に表された対象物と位置合わせするための平行移動量の算出に要する演算量を抑制可能な位置合わせ装置を提供することを目的とする。

一つの実施形態によれば、位置合わせ装置が提供される。この位置合わせ装置は、一方の画像上に表された第１の対象物を表す複数の特徴から選択した第１の特徴と、他方の画像上に表された第２の対象物を表す複数の特徴から選択した第２の特徴との組を複数生成し、複数の組のそれぞれについて、第１の特徴を第２の特徴に位置合わせする第１の平行移動量を求め、座標が平行移動量を表す座標系上の第１の平行移動量に対応する座標に投票値を投票する投票部と、その座標系の座標ごとに投票値の合計を算出し、投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、第１の対象物を第２の対象物に位置合わせするための第２の平行移動量とする移動量算出部とを有する。

本発明の目的及び利点は、請求項において特に指摘されたエレメント及び組み合わせにより実現され、かつ達成される。
上記の一般的な記述及び下記の詳細な記述の何れも、例示的かつ説明的なものであり、請求項のように、本発明を限定するものではないことを理解されたい。

一方の画像に表された対象物を他方の画像に表された対象物と位置合わせするための平行移動量の算出に要する演算量を抑制できる。

位置合わせ装置の第１の実施形態である生体認証装置の概略構成図である。 生体認証装置の処理部の機能ブロック図である。 平行移動量の投票の概念図である。 位置合わせ処理の動作フローチャートを示す図である。 生体認証処理の動作フローチャートを示す図である。 第２の実施形態による生体認証装置の処理部の機能ブロック図である。 Line Markの一例を示す図である。 各実施形態またはその変形例による生体認証装置が実装された、コンピュータシステムの一例の概略構成図である。

以下、図を参照しつつ、位置合わせ装置について説明する。
この位置合わせ装置は、一方の画像に表された対象物の複数の特徴から選択された一つの特徴と、他方の画像に表された対象物の複数の特徴から選択された一つの特徴とを含む組を複数生成する。そしてこの位置合わせ装置は、各組について、一方の特徴を他方の特徴と位置合わせするための平行移動量（第１の平行移動量）を求める。この位置合わせ装置は、求めた平行移動量に対応する、座標が平行移動量を表す投票座標系の座標に投票する。そしてこの位置合わせ装置は、投票座標系で投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、一方の画像に表された対象物を他方の画像に表された対象物と位置わせするための平行移動量（第２の平行移動量）とする。

以下の説明では、対象物を、生体認証に利用される手の静脈パターンとし、手の静脈パターンが表された画像を静脈画像と呼ぶ。
また本明細書において、「照合処理」という用語は、利用者の生体情報と登録利用者の生体情報の相違度合いまたは類似度合いを表す指標を算出する処理を示すために使用される。また、「生体認証処理」という用語は、照合処理だけでなく、照合処理により求められた指標を用いて、利用者を認証するか否かを決定する処理を含む、認証処理全体を示すために使用される。

図１は、位置合わせ装置の第１の実施形態である生体認証装置の概略構成図を示す。図１に示されるように、生体認証装置１は、表示部２と、入力部３と、生体情報取得部４と、ストレージ装置５と、メモリ６と、処理部７とを有する。表示部２、入力部３及び生体情報取得部４は、ストレージ装置５、メモリ６及び処理部７が収容された筺体とは別個に設けられてもよい。あるいは、表示部２、入力部３、生体情報取得部４、ストレージ装置５、メモリ６及び処理部７は、一つの筺体に収容されてもよい。また生体認証装置１は、半導体メモリカード及び光記憶媒体といった記憶媒体にアクセスする記憶媒体アクセス装置（図示せず）をさらに有してもよい。そして生体認証装置１は、例えば、記憶媒体アクセス装置を介して、記憶媒体に記憶された、処理部７上で実行される生体認証処理用のコンピュータプログラムを読み込み、そのコンピュータプログラムに従って生体認証処理を実行してもよい。

生体認証装置１は、生体情報取得部４により生成された利用者の手の静脈パターンを表す静脈画像に基づいて、その静脈パターンを登録利用者の静脈パターンと照合することにより、生体認証処理を実行する。そして生体認証装置１は、生体認証処理の結果、利用者を登録利用者の何れかとして認証した場合、生体認証装置１が実装された装置をその利用者が使用することを許可する。あるいは、生体認証装置１は、図示しない他の装置へ、利用者が認証された旨を表す信号を送信して、その利用者が他の装置を使用することを許可する。

表示部２は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示装置を有する。そして表示部２は、例えば、手を置く位置を示すガイダンスメッセージなどを利用者に対して表示する。また表示部２は、処理部７により実行された生体認証処理の結果を表すメッセージ、あるいは実行中のアプリケーションに関連する各種情報などを表示する。

入力部３は、例えば、キーボード、マウス、またはタッチパッドなどのユーザインターフェースを有する。そして入力部３を介して利用者により入力された利用者のユーザ名またはユーザ番号といったユーザ識別情報、あるいはコマンド若しくはデータは、処理部７へ渡される。ただし、利用者が生体情報以外の情報を生体認証装置１に対して入力する必要がない場合、入力部３は省略されてもよい。

生体情報取得部４は、利用者の何れかの手の静脈パターンを、例えば、手のひら側から撮影して、その静脈パターンを表す静脈画像を生成する。そのために、例えば、生体情報取得部４は、利用者の手を照明するための近赤外光を発する照明光源と、その近赤外光に感度を持つ固体撮像素子の２次元アレイにより形成されるエリアセンサとを有する。さらに生体情報取得部４は、手のひらを上方へ向けて手を載置するための台を有する。そしてエリアセンサ及び照明光源は、台の上方に、手を挟んで台と対向するように下方を向けて配置される。また、台の上には、手を置く位置を示すマークが描画されていてもよい。このマークは、例えば、理想的な位置に手が配置されたときの手の周囲を表すマーク、あるいは、指先位置と手首の位置を示すマークとすることができる。

このように、本実施形態では、撮影時における手の位置が指定されるので、エリアセンサと手の距離、及び、エリアセンサに対する手の向きがほぼ一定となる。そこで、本実施形態では、静脈画像上の利用者の手の静脈パターンを登録利用者の手の静脈パターンと位置合わせする際に、それら二つの静脈パターン間の回転及びスケールについては補正しないものとする。

ストレージ装置５は、記憶部の一例であり、例えば、磁気記録ディスク及びそのアクセス装置を有する。そしてストレージ装置５は、生体認証装置１で使用されるアプリケーションプログラム、少なくとも一人の登録利用者のユーザ名、ユーザ識別番号及び個人設定情報、各種のデータ等を記憶する。またストレージ装置５は、生体認証処理を実行するためのプログラムを記憶する。さらにストレージ装置５は、登録利用者それぞれについて、登録利用者の生体情報である何れかの手の静脈パターンの特徴を表す照合用特徴情報を、その登録利用者のユーザ名、ユーザ識別番号といった登録利用者のユーザ識別情報とともに記憶する。

本実施形態では、照合用特徴情報は、静脈画像上に表された静脈パターンに含まれる各静脈を複数の線分で近似的に表した場合の各線分の位置、長さ及び傾きを表す情報を含む。そしてそれぞれの線分は、画像上の対象物を表す特徴の一例である。各線分の位置は、例えば、静脈画像上での線分の中点の座標で表される。また各線分の長さは、例えば、線分の両端点の座標または線分の両端点間の距離で表される。そして各線分の傾きは、例えば、静脈画像上での水平方向の線とその線分とがなす角度で表される。
なお、登録利用者の照合用特徴情報は、後述する登録処理によって求められ、ストレージ装置５に記憶される。

メモリ６は、記憶部の他の一例であり、例えば、不揮発性の半導体メモリ及び揮発性の半導体メモリを有する。そしてメモリ６は、処理部７上で実行中のプログラムで使用される各種のデータを一時的に記憶する。

処理部７は、１個または複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして処理部７は、生体情報取得部４から、利用者または登録利用者の何れかの手の静脈パターンが写った静脈画像を得る。そして処理部７は、その静脈画像から照合用特徴情報を抽出する。そして処理部７は、その照合用特徴情報を用いた生体認証処理または登録処理を実行する。特に、処理部７は、生体認証処理を実行する場合、利用者の照合用特徴情報と登録利用者の照合用特徴情報との間で位置合わせ処理を実行して利用者の静脈パターンと登録利用者の静脈パターンを位置合わせする。そして処理部７は、その位置合わせの結果を利用して、利用者の静脈パターンと登録利用者の静脈パターンを照合する。

図２は、処理部７の機能ブロック図である。図２に示されるように、処理部７は、特徴抽出部１１と、投票部１２と、平行移動量算出部１３と、位置合わせ部１４と、照合部１５と、認証判定部１６と、登録部１７とを有する。処理部７が有するこれらの各部は、処理部７が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実装される機能モジュールである。あるいは、処理部７が有するこれらの各部は、ファームウェアとして生体認証装置１に実装されてもよい。

特徴抽出部１１は生体認証処理及び登録処理の両方で使用される。また、投票部１２、平行移動量算出部１３、位置合わせ部１４、照合部１５及び認証判定部１６は、生体認証処理において使用される。このうち、投票部１２、平行移動量算出部１３及び位置合わせ部１４は、位置合わせ処理に関連する。一方、登録部１７は、登録処理において使用される。以下では、先ず、生体認証処理に関連する各部について説明する。

特徴抽出部１１は、静脈画像上に写っている各静脈を近似的に表す複数の線分を、照合用特徴情報として静脈画像から抽出する。

特徴抽出部１１は、静脈画像上で手が写っている被写体領域と、手が写っていない背景領域とを区別する。例えば、生体情報取得部４が有する照明光源とエリアセンサが手の同じ側と対向するように配置されている場合、手が写っている画素の輝度値は、手が写っていない画素の輝度値よりも高い。そこで特徴抽出部１１は、例えば、被写体判定閾値以上の輝度値を持つ画素の集合を被写体領域として抽出する。被写体判定閾値は、例えば、予め設定された固定値（例えば、10）、あるいは静脈画像内の各画素の輝度値の平均値に設定される。

次に、特徴抽出部１１は、被写体領域または被写体領域の内接矩形領域を、静脈判定閾値で２値化することで、静脈が写っている可能性がある画素の集合と、それ以外の画素の集合とに２値化した２値化静脈画像を作成する。例えば、静脈が写っている画素の輝度値は、その周囲の画素の輝度値よりも低い。そこで、特徴抽出部１１は、静脈判定閾値以下の輝度値を持つ画素を、静脈が写っている可能性がある画素とし、静脈判定閾値よりも高い輝度値を持つ画素を、静脈が写っていない画素とする。静脈判定閾値は、例えば、被写体領域内の各画素の輝度値の平均値に設定される。あるいは、静脈判定閾値は、被写体領域内の各画素の輝度値の分布に対して大津の２値化法を適用することによって決定されてもよい。なお、以下では、説明の便宜上、静脈が写っている可能性がある画素を、静脈候補画素と呼ぶ。

特徴抽出部１１は、２値化静脈画像について、静脈候補画素の集合に対して細線化処理を行うことにより、静脈候補画素が連結した線を、例えば１画素幅を持つ線に細線化する。細線化された個々の線は、一つの静脈を表す。静脈は、一般的に直線ではないので、特徴抽出部１１は、細線化された個々の線を複数の線分に分割することで、各静脈を複数の線分で近似的に表す。

そこで、特徴抽出部１１は、例えば、細線化された個々の線について、以下の処理を実行することで、その線を複数の線分に分割する。なお、以下では、処理対象となる細線化された線を、便宜上、着目線と呼ぶ。
特徴抽出部１１は、着目線の両端を結ぶ直線を算出し、着目線上の各画素と、その直線との距離を求める。そして特徴抽出部１１は、距離の最大値が所定の閾値（例えば、5）以上である場合、着目線を、その距離の最大値に対応する画素で分割する。
特徴抽出部１１は、着目線を分割することにより得られた個々の線をそれぞれ次の着目線として、上記の処理を実行する。特徴抽出部１１は、距離の最大値が所定の閾値未満になるまで、上記の処理を繰り返し実行する。そして特徴抽出部１１は、距離の最大値が所定の閾値未満である場合、その着目線を一本の線分とする。

特徴抽出部１１は、得られた線分ごとに、その線分の中点の座標を、その線分の位置として算出する。さらに、特徴抽出部１１は、線分ごとに、その線分の属性として、その線分の長さ及び傾きを算出する。そして生体認証処理が行われる場合、特徴抽出部１１は、線分ごとの中点の座標、長さ及び傾きを含む照合用特徴情報を、投票部１２及び位置合わせ部１４へ出力する。
一方、登録処理が行われる場合、特徴抽出部１１は、照合用特徴情報を登録部１７へ出力する。

投票部１２は、一方の画像上に表された第１の対象物を表す複数の特徴から選択した第１の特徴と、他方の画像上に表された第２の対象物を表す複数の特徴から選択した第２の特徴との組を複数生成する。なお、組ごとに、含まれる特徴の組み合わせは異なる。そして投票部１２は、複数の組のそれぞれについて第１の特徴を第２の特徴に位置合わせする平行移動量を求め、平行移動量が座標を表す座標系上の求めた平行移動量に対応する座標に投票値を投票する。

本実施形態では、投票部１２は、利用者の照合用特徴情報として得られた、利用者の手の静脈パターンを表す複数の線分と、登録利用者の照合用特徴情報として得られた、登録利用者の手の静脈パターンを表す複数の線分とを利用する。そして投票部１２は、利用者の照合用特徴情報に含まれる複数の線分の中から選択した一つの線分（第１の特徴）と、登録利用者の照合用特徴情報に含まれる複数の線分の中から選択した一つの線分（第２の特徴）との組を複数生成する。そして投票部１２は、各組について、静脈画像上の利用者の手の静脈パターンを表す線分を、静脈画像上の登録利用者の手の静脈パターンを表す線分に位置合わせするための水平方向及び垂直方向の平行移動量を求める。本実施形態では、投票部１２は、着目する組の二つの線分の中点同士を位置合わせする。すなわち、基準となる線分の中点の座標(xa,ya)とし、平行移動する方の線分の中点の座標を(xb,yb)とすると、投票部１２は、水平方向の移動量を(xa-xb)、垂直方向の移動量を(ya-yb)とする。そして投票部１２は、求めた水平方向及び垂直方向の平行移動量に対応する、投票座標系の座標に所定の投票値（例えば、'1'）を投票する。

変形例によれば、投票部１２は、位置合わせしようとする着目する組の二つの特徴間の属性の差が小さいほど大きくなるように、投票値を決定してもよい。このように投票値を決定することで、着目する組の二つの特徴が対象物の互いに異なる部位に対応している可能性が高いほど、投票値が小さくなるので、より正確に平行移動量が求められる。例えば、投票部１２は、着目する二つの線分間の傾きの差の絶対値が大きいほど小さくなるように、投票値を傾きの差の絶対値で重み付けする。例えば、投票部１２は、次式に従って投票値を決定してもよい。

ここで、Weightは投票値であり、Δθは、着目する二つの線分間の傾きの差の絶対値である。αは、定数である。本実施形態では、上述したように、生体情報取得部４に対して手を配置する際に、手が同じ方向を向くようにガイドされているので、登録利用者の静脈パターンに対する利用者の手の静脈パターンの回転角は、許容誤差範囲内に収まっていると想定される。そこで、定数αは、例えば、許容誤差の最大値（例えば、Δθ=5°）のときに投票値が0.01となるように、例えば、1に設定される。

また、投票部１２は、着目する二つの線分間の傾きの差の絶対値が所定値（例えば、許容誤差の最大値）以上となる場合、投票値が小さく、平行移動量の決定にほとんど影響しないので、投票を行わなくてもよい。これにより、投票部１２は、平行移動量の算出精度に影響を与えることなく、平行移動量決定に要する演算量を削減できる。

他の変形例によれば、投票部１２は、着目する特徴の組について平行移動量(x0, y0)が得られた際に、座標(x0, y0)だけでなく、その周囲の座標にも投票するようにしてもよい。一般に、抽出された各特徴の位置に誤差が含まれていることがある。そして抽出された各特徴の位置に誤差が含まれていると、対象物の同じ部位に対応する特徴の複数の組のそれぞれについて平行移動量を求めても、その平行移動量は必ずしも同じ値にならない。このような場合でも、投票部１２が算出された平行移動量に相当する座標だけだけでなく、その周囲の座標にも投票することで、正しい平行移動量に対応する座標にも投票される可能性が高くなるので、特徴抽出の際の位置の誤差による影響が軽減される。

例えば、投票部１２は、次式のようにガウス関数に従って投票値を設定する。

ここで、Weightは投票値である。また(x0, y0)は、着目する二つの特徴について得られた水平方向移動量及び垂直方向移動量を表し、(x, y)は、投票座標系において、投票する座標を表す。そしてσは定数である。σは、例えば、隣接する二つの特徴（本実施形態では、隣接する二つの静脈）間の平均距離L以下の値、例えば、(L/8)に設定される。また、抽出された特徴の位置の誤差が大きいと想定される場合、あるいは、対象物の撮影時における、対象物の歪み具合が撮影ごとに異なることが想定される場合、σはより大きい値、例えば、(L/2)に設定されてもよい。

あるいは、投票部１２は、着目する二つの線分間の傾きの差の絶対値が大きくなるほど、各座標の投票値が小さくなるように、（２）式の代わりに、次式に従って投票値を決定してもよい。

なお、投票部１２は、投票値が所定値未満となる座標については、投票しなくてもよい。所定値は、例えば、0.01〜0.1に設定される。

さらに、着目する二つの特徴の位置に応じて、σを調整してもよい。例えば、本実施形態のように、位置合わせの対象物が手の静脈パターンである場合、撮影時における、手の変形の影響が、手の端に近づくほど大きくなる。また、静脈パターン全体が静脈画像に表されるように、手の中心が静脈画像上の中心近傍に位置している可能性が高い。そこで、投票部１２は、静脈画像の中心から着目する二つの特徴までの距離の平均値Rを算出し、その平均値Rが大きくなるほど、σも大きくしてもよい。例えば、距離の平均値Rが静脈画像の水平方向のサイズSHの1/8以下である場合、投票部１２は、σ=L/8とする。そして平行移動量算出部１３は、距離の平均値RがサイズSHの1/8より大きい場合、距離の平均値RがサイズSHの1/2のときに、σ=L/2となるように、距離の平均値Rが増加するにつれてσも線形に大きくしてもよい。

また、着目する二つの特徴間の距離がある程度以上大きいと、その二つの特徴は、対象物の互いに異なる部位を表している可能性が高い。このような場合、その二つの特徴に基づいて求められる平行移動量は、対象物同士の位置合わせを不正確にする。そこで投票部１２は、着目する二つの特徴間の距離が所定の閾値以上の場合、その二つの特徴間で求められる平行移動量の対応座標を投票しなくてもよい。なお、所定の閾値は、例えば、静脈画像の水平方向または垂直方向の幅の1/2とすることができる。あるいは、投票部１２は、静脈画像の一方の画像端から所定範囲（例えば、画像の水平方向の幅の1/5〜1/3）内にある利用者の特徴と、静脈画像の他方の画像端から所定範囲内にある登録利用者の特徴の組については、平行移動量の計算及び投票をしなくてもよい。これにより、投票数が減るので、演算量が削減される。また、着目する二つの特徴間の距離が大きい場合、その二つの特徴は異なる部分に対応する可能性が高い。そのため、着目する二つの特徴間の距離が大きい場合に投票部１２がその二つの特徴間で求められる平行移動量を投票しないことで、利用者の手の静脈パターンと登録利用者の手の静脈パターンを位置合わせするための平行移動量の精度が向上する可能性が高くなる。

平行移動量算出部１３は、投票座標系の各座標の投票値に基づいて、静脈画像上での利用者の手の静脈パターンを、静脈画像上での登録利用者の手の静脈パターンと位置合わせするための平行移動量を算出する。本実施形態では、平行移動量算出部１３は、投票座標系で投票値の合計が最大となる座標に対応する水平方向の移動量及び垂直方向の移動量を、静脈画像上の利用者の手の静脈パターンを登録利用者の手の静脈パターンと位置わせするための平行移動量とする。

なお、投票部１２が複数の座標に投票する代わりに、平行移動量算出部１３は、着目する座標及びその周囲の所定範囲内の座標の投票値の合計を、着目する座標の投票値の合計としてもよい。さらにまた、平行移動量算出部１３は、着目する座標の投票値の合計と、その周囲の座標の投票値の合計とを加重平均して、その加重平均値が最大となる座標に対応する平行移動量を、対象物の位置合わせのための平行移動量としてもよい。その際、平行移動量算出部１３は、（２）式における座標(x0, y0)を、着目する座標として、（２）式に従って得られる投票値を、座標(x, y)における投票値の合計に乗じる重み係数としてもよい。このように平行移動量を決定することで、平行移動量算出部１３は、特徴抽出の際の誤差による影響を軽減できる。また、特徴の数が少ない場合には、投票の際に複数の座標に投票するよりも、平行移動量決定の際に複数の座標の投票値の合計をカウントした方が演算量が少なくて済む。

図３を参照しつつ、平行移動量の決定について説明する。
ここで、手の静脈パターンが写った二つの静脈画像３００及び静脈画像３１０を位置合わせするものとする。静脈画像３００からは、対象物の特徴として、３個の線分３０１〜３０３が抽出されており、一方、静脈画像３１０からは、対象物の特徴として、４個の線分３１１〜３１４が抽出されている。投票部１２は、静脈画像３００上の線分ごとに、その線分を静脈画像３１０上の各線分と位置合わせするための平行移動量を算出する。例えば、線分３０１を線分３１１と位置合わせする時の水平方向の移動量がx0であり、垂直方向の移動量がy0であったとする。この場合、投票部１２は、水平方向の移動量を横軸とし、垂直方向の移動量を縦軸とする投影座標系３２０の座標(x0, y0)に投票値'1'を投票する。また、線分３０１を線分３１２〜３１４のそれぞれと位置合わせするための水平方向及び垂直方向の移動量が、それぞれ、(x1, y1)、(x2, y2)、(x3, y3)であったとする。この場合、投票部１２は、投影座標系３２０の座標(x1, y1)、(x2, y2)、(x3, y3)にもそれぞれ投票値'1'を投票する。

同様に、投票部１２は、線分３０２及び３０３についても、それぞれ、線分３１１〜３１４と位置合わせしたときの水平方向及び垂直方向の移動量を算出する。そして投票部１２は、その水平方向及び垂直方向の移動量の組み合わせに相当する、投影座標系３２０上の座標に投票値'1'を投票する。
図３において、投票座標系３２０の各円のサイズは、その円に対応する座標における投票値の合計を表し、円のサイズが大きいほど、投票値の合計も大きい。投票座標系３２０に示されるように、座標(x0, y0)の投票値の合計が最大であるため、平行移動量算出部１３は、静脈画像３００上の手の静脈パターンを画像３１０上の手の静脈パターンと位置合わせするための水平方向の移動量をx0、垂直方向の移動量をy0とする。

位置合わせ部１４は、照合用特徴情報に含まれる各線分を、それぞれ、平行移動量算出部１３により算出された水平方向及び垂直方向の平行移動量だけ移動することで、各線分の位置を補正する。これにより、静脈画像上での利用者の手の静脈パターンが、静脈画像上での登録利用者の手の静脈パターンと位置合わせされる。

なお、変形例によれば、位置合わせ部１４は、登録利用者の照合用特徴情報に含まれる各線分を、平行移動量算出部１３により算出された平行移動量に応じて移動してもよい。この場合、位置合わせ部１４は、平行移動量算出部１３により算出された水平方向及び垂直方向の平行移動量の正負を反転することで、登録利用者の照合用特徴情報に含まれる各線分に適用する平行移動量を求めることができる。

図４は、投票部１２、平行移動量算出部１３及び位置合わせ部１４により実行される位置合わせ処理の動作フローチャートである。
投票部１２は、利用者の照合用特徴情報及び登録利用者の照合用特徴情報から、それぞれ、一つの線分を選択し、選択された線分の組を着目する線分の組とする（ステップＳ１０１）。そして投票部１２は、着目する線分の組を位置合わせするための水平方向の平行移動量x及び垂直方向の平行移動量yを算出する（ステップＳ１０２）。そして投票部１２は、算出した水平方向の平行移動量と垂直方向の平行移動量の組(x, y)に対応する投票座標系の座標(x, y)に所定の投票値を投票する（ステップＳ１０３）。

その後、投票部１２は、着目する線分の組に設定されていない、照合用特徴情報に含まれる線分と、登録利用者の照合用特徴情報に含まれる線分の組み合わせが存在するか否か判定する（ステップＳ１０４）。そして着目する線分の組に設定されていない線分の組み合わせが存在する場合（ステップＳ１０４−Ｙｅｓ）、投票部１２は、ステップＳ１０１以降の処理を繰り返す。

一方、着目する線分の組に設定されていない線分の組み合わせが存在しない場合（ステップＳ１０４−Ｎｏ）、平行移動量算出部１３は、投票座標系において、投票値の合計が最大となる座標(xm, ym)を特定する。そして平行移動量算出部１３は、その座標(xm, ym)に対応する、水平方向移動量xm及び垂直方向移動量ymの組を、静脈画像上の利用者の静脈パターンを登録利用者の静脈パターンに位置合わせするための平行移動量とする（ステップＳ１０５）。

位置合わせ部１４は、平行移動量(xm, ym)に応じて、利用者の照合用特徴情報に含まれる各線分を平行移動する（ステップＳ１０６）。これにより、静脈画像に表された利用者の手の静脈パターンと、登録利用者の手の静脈パターンとが位置合わせされる。

照合部１５は、位置合わせ部１４から受け取った利用者の位置合わせされた照合用特徴情報と、登録利用者の照合用特徴情報とを用いて、利用者の静脈パターンと登録利用者の静脈パターンとを照合する。そして照合部１５は、照合処理の結果として、利用者の静脈パターンが登録利用者の静脈パターンに類似している度合いを表す照合スコアを求める。

照合部１５は、例えば、利用者の照合用特徴情報に含まれる各線分について、それぞれ、登録利用者の照合用特徴情報に含まれる線分のうちの最も近いものとの距離を算出する。なお、照合部１５は、例えば、着目する二つの線分のそれぞれの中点間の距離を、その二つの線分間の距離とすることができる。あるいは、照合部１５は、着目する二つの線分に含まれる各画素のうち、一致しない画素の個数の合計、すなわち、ハミング距離を算出してもよい。そして照合部１５は、ハミング距離を着目する二つの線分のうちの一方の長さで除した値、あるいは、ハミング距離そのものを、その二つの線分間の距離としてもよい。
照合部１５は、利用者の照合用特徴情報に含まれる各線分について算出した距離の平均値の逆数を照合スコアとして算出する。ただし、距離の平均値が所定値（例えば、0.1〜1）未満であれば、照合部１５は、照合スコアを取り得る最大値（例えば、1）としてもよい。

また照合部１５は、利用者の照合用特徴情報に含まれる線分のうち、登録利用者の照合用特徴情報に含まれる線分のうちの最も近いものまでの距離が所定値以下となる線分の数を、利用者の照合用特徴情報に含まれる線分の総数で除した数を照合スコアとしてもよい。

照合部１５は、照合スコア及び登録利用者の識別情報を認証判定部１６へ渡す。

認証判定部１６は、照合スコアが認証判定閾値以上となる場合、利用者の静脈パターンと、登録利用者の静脈パターンは一致すると判定する。そして認証判定部１６は、利用者を、その登録利用者として認証する。認証判定部１６は、利用者を認証すると、その認証結果を処理部７へ通知する。

一方、認証判定部１６は、照合スコアが認証判定閾値未満となる場合、利用者の静脈パターンと登録利用者の静脈パターンは一致しないと判定する。この場合には、認証判定部１６は、利用者を認証しない。認証判定部１６は、利用者の認証に失敗したことを示す認証結果を処理部７へ通知する。そして処理部７は、表示部２に、認証結果を表すメッセージを表示させてもよい。

認証判定閾値は、何れかの登録利用者本人が利用者である場合にのみ、認証判定部１６が認証に成功するような値に設定されることが好ましい。そして認証判定閾値は、登録利用者とは異なる他人が利用者である場合には、認証判定部１６が認証に失敗するような値に設定されることが好ましい。例えば、認証判定閾値は、照合スコアの取りうる最大値と最小値の差に0.7を乗じた値を、類似度の最小値に加えた値とすることができる。

図５は、処理部７により実行される生体認証処理の動作フローチャートである。
処理部７は、入力部３を介して、認証対象となる登録利用者を特定するためのユーザ識別情報を取得する。また処理部７は、生体情報取得部４から認証を受けようとする利用者の何れかの手の静脈パターンが写った静脈画像を受け取る（ステップＳ２０１）。そして特徴抽出部１１は、その静脈画像から、静脈パターンを近似的に表す複数の線分を含む、照合用特徴情報を抽出する（ステップＳ２０２）。

また、処理部７は、ユーザ識別情報により特定される登録利用者の照合用特徴情報をストレージ装置５から読み込む。投票部１２、平行移動量算出部１３及び位置合わせ部１４は、利用者の照合用特徴情報と、登録利用者の照合用特徴情報との間で位置合わせ処理を行う（ステップＳ２０３）。

照合部１５は、位置合わせ後の利用者の照合用特徴情報と登録利用者の照合用特徴情報を照合することにより、利用者の静脈パターンと登録利用者の静脈パターン間の照合スコアを算出する（ステップＳ２０４）。

認証判定部１６は、照合スコアが認証判定閾値以上となるか否か判定する（ステップＳ２０５）。照合スコアが認証判定閾値以上である場合（ステップＳ２０５−Ｙｅｓ）、認証判定部１６は、利用者の生体情報と登録利用者の生体情報は一致すると判定する。そして認証判定部１６は、利用者を、登録利用者として認証する（ステップＳ２０６）。認証判定部１６は、利用者を認証すると、その認証結果を処理部７へ通知する。そして処理部７は、認証された利用者が生体認証装置１が実装された装置あるいは生体認証装置１が接続された装置を利用することを許可する。

一方、照合スコアが認証判定閾値未満である場合（ステップＳ２０５−Ｎｏ）、利用者の生体情報は登録利用者の生体情報と一致しないと判定する。そのため、認証判定部１６は利用者を認証しない（ステップＳ２０７）。そして認証判定部１６は、利用者を認証しないことを処理部７へ通知する。この場合、処理部７は、認証されなかった利用者が生体認証装置１が実装された装置あるいは生体認証装置１が接続された装置を使用することを拒否する。また処理部７は、表示部２に、認証に失敗したことを示すメッセージを表示させてもよい。
ステップＳ２０６またはＳ２０７の後、処理部７は、生体認証処理を終了する。

また、いわゆる１：Ｎ認証方式が採用されている場合、すなわち、登録利用者のユーザ識別情報が入力されない場合、各登録利用者について、投票部１２及び平行移動量算出部１３は、それぞれ、位置合わせ用の平行移動量を算出する。そして位置合わせ部１４は、各登録利用者について、その平行移動量に応じて照合用特徴情報に含まれる各線分を平行移動する。そして照合部１５は、各登録利用者について、それぞれ照合スコアを求める。照合部１５は、照合スコアが最大となる登録利用者を選択する。照合部１５は、照合スコアの最大値及びその最大値に対応する登録利用者のユーザ識別情報を認証判定部１６へ渡す。認証判定部１６は、照合スコアの最大値が認証判定閾値以上であれば、利用者を、その照合スコアの最大値に対応する登録利用者として認証する。

次に、登録処理に関連する登録部１７について説明する。
登録処理でも、処理部７は、生体情報取得部４から登録対象の利用者の何れかの手の静脈画像を受け取る。そして処理部７の特徴抽出部１１は、その静脈画像から照合用特徴情報を抽出し、照合用特徴情報を登録部１７へ出力する。

登録部１７は、入力部３から、登録対象の利用者のユーザ名を取得する。そして登録部１７は、その利用者に対して一意に設定されるユーザ識別番号を設定する。そして登録部１７は、利用者のユーザ名及びユーザ識別番号を、特徴抽出部１１から受け取った照合用特徴情報とともにストレージ装置５に記憶する。これにより、利用者は、生体認証装置１が実装された装置の使用が許可される登録利用者として登録される。

以上に説明してきたように、位置合わせ装置の一例であるこの生体認証装置は、一方の画像に表された対象物の複数の特徴のそれぞれを、他方の画像に表された対象物の複数の特徴のそれぞれと位置合わせするための平行移動量を投票座標系の対応座標に投票する。そしてこの生体認証装置は、投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、対象物同士の位置合わせ用の平行移動量とする。一般に、画像上での画素数よりも、特徴の数の方が少ない。そのため、この生体認証装置は、二つの画像の位置を少しずつ変えながらトライアンドエラーにより最も一致する位置を見つけることで平行移動量を求めるよりも、平行移動量の算出に要する演算量を削減できる。またこの生体認証装置は、投票値の合計が最大となる座標に対応する水平方向の移動量と垂直方向の移動量の組を位置合わせ用の平行移動量とする。そのため、この生体認証装置は、全ての特徴が抽出されていなくても、多数の特徴同士が位置合わせされるように精度良く平行移動量を決定できる。

次に、位置合わせ装置の第２の実施形態による生体認証装置について説明する。この生体認証装置は、対象物を表す特徴として、直線または曲線に限定されない線を利用する。そしてこの生体認証装置は、それぞれの線上に、所定の間隔で位置合わせの基準点となるLine Markを少なくとも一つ設定し、Line Markごとに平行移動量の投票座標を決定する。

なお、第２の実施形態においても、位置合わせの対象となる対象物は、静脈画像上に表された手の静脈パターンである。ただし、この実施形態では、対象物を表す特徴は、静脈パターンに含まれる個々の静脈を表す、個々の直線または曲線とする。またこの実施形態では、静脈画像上の利用者の手の静脈パターンを登録利用者の手の静脈パターンと位置合わせするために、生体認証装置は、静脈パターン間の回転及びサイズの違いも補正する。

図６は、第２の実施形態による生体認証装置の処理部の機能ブロック図である。第２の実施形態による生体認証装置の処理部７は、特徴抽出部１１と、回転補正量算出部１８と、スケール補正量算出部１９と、回転スケール補正部２０と、投票部１２と、平行移動量算出部１３と、位置合わせ部１４と、照合部１５と、認証判定部１６と、登録部１７とを有する。
第２の実施形態による生体認証装置は、第１の実施形態による生体認証装置と比較して、回転補正量算出部１８、スケール補正量算出部１９及び回転スケール補正部２０を有することと、特徴抽出部１１の処理及び投票部１２の処理が異なる。そこで以下では、特徴抽出部１１、回転補正量算出部１８、スケール補正量算出部１９、回転スケール補正部２０及び投票部１２について説明する。第２の実施形態による生体認証装置のその他の構成要素の詳細については、第１の実施形態による生体認証装置の対応する構成要素の説明を参照されたい。

特徴抽出部１１は、第１の実施形態と同様に、２値化静脈画像を求め、その２値化静脈画像について、静脈候補画素の集合に対して細線化処理を行うことにより、静脈候補画素が連結した線を１画素幅を持つ線に細線化する。そして特徴抽出部１１は、細線化された個々の線を、一つの静脈を表す特徴とする。

特徴抽出部１１は、静脈を表す線のそれぞれについて、所定の間隔でLine Markを設定する。また各線について、少なくとも一つのLine Markが設定される。所定の間隔は、例えば、静脈など、線状の特徴を、その線上に配置されたLine Markの集合で近似的に表現できるような距離に設定されることが好ましい。本実施形態では、所定の間隔は、被写体領域の水平方向の長さの5〜10%に設定される。

特徴抽出部１１は、Line Markごとに、Line Markにおける特徴の属性として、線の傾きθと曲率Cとを算出する。そして特徴抽出部１１は、抽出された線ごとに、その線上の各画素の座標と、設定された各Line Markの座標、傾きθ及び曲率Cを照合用特徴情報に含める。

なお、傾きθは、例えば、着目するLine Markの位置における、そのLine Markが設定された線に対する接線と静脈画像上の水平線とがなす角とすることができる。また曲率Cは、例えば、着目するLine Markを中心とするその線の所定の区間、例えば、着目するLine Markに隣接する二つのLine Markに挟まれた区間を近似する円弧の曲率とすることができる。

図７は、Line Markの一例を示す図である。図７に示される例では、線状の特徴７００上に、二つのLine Mark７０１及び７０２が設定されている。そして例えば、Line Mark７０１の傾きθは、Line Mark７０１における線状の特徴７００の接線７１０と、静脈画像上の水平方向の線７１１間の角度として算出される。またLine Mark７０１における曲率Cは、Line Mark７０１を含む区間を近似する円弧７１２の半径r、すなわち、円弧７１２の中心OからLine Mark７０１までの距離の逆数である。

回転補正量算出部１８は、登録利用者の手の静脈パターンに対する、利用者の手の静脈パターンの回転を補正する回転補正量を算出する。本実施形態では、回転補正量算出部１８は、利用者について得られた照合用特徴情報に基づいてLine Markの傾きθごとの度数の分布を表すヒストグラムh1を作成する。同様に、回転補正量算出部１８は、登録利用者の照合用特徴情報に基づいて、Line Markの傾きθごとの度数の分布を表すヒストグラムh2を作成する。そして回転補正量算出部１８は、傾きθに関してヒストグラムh1をずらしつつ、ヒストグラムh1とh2間のθごとの度数の差の合計を求める。回転補正量算出部１８は、度数の差の合計が最小となったときの、ヒストグラムh1をずらした量Δφを、回転補正量とする。

スケール補正量算出部１９は、登録利用者の手の静脈パターンに対する、利用者の手の静脈パターンのサイズの違いを補正するスケール補正量を算出する。本実施形態では、スケール補正量算出部１９は、利用者について得られた照合用特徴情報に基づいて、隣接する二つの線間の距離dごとの度数の分布を表すヒストグラムh1を作成する。同様に、スケール補正量算出部１９は、登録利用者の照合用特徴情報に基づいて、隣接する二つの線間の距離dごとの度数の分布を表すヒストグラムh2を作成する。そしてスケール補正量算出部１９は、距離dに関してヒストグラムh1をずらしつつ、ヒストグラムh1とh2間のdごとの度数の差の合計を求める。スケール補正量算出部１９は、度数の差の合計が最小となったときの、ヒストグラムh1をずらした量Δdを、スケール補正量とする。

なお、回転補正量算出部１８は、二つの画像に表された対象物間の回転補正量を算出する様々な方法の何れかにより回転補正量を算出してもよい。また、スケール補正量算出部１９は、二つの画像に表された対象物間のスケール補正量を算出する様々な方法の何れかによりスケール補正量を算出してもよい。

回転スケール補正部２０は、静脈画像の中心を原点として、得られた回転補正量Δφだけ、照合用特徴情報に含まれる各線上の画素の座標、各Line Markの座標及び傾きθを回転させる。これにより、回転スケール補正部２０は、静脈画像上における、登録利用者の手の静脈パターンに対する、利用者の手の静脈パターンの回転を補正する。

また、回転スケール補正部２０は、静脈画像の中心を原点として、照合用特徴情報に含まれる各線上の各画素の位置を、得られたスケール補正量Δdを原点からその画素までの距離に乗じて得られる距離となるように補正する。同様に、回転スケール補正部２０は、照合用特徴情報に含まれる各Line Markの位置を、得られたスケール補正量Δdを原点からそのLine Markまでの距離に乗じて得られる距離となるように補正する。さらに、回転スケール補正部２０は、各Line Markにおける曲率Cを、スケール補正量Δdで除することで、曲率Cを補正する。

投票部１２は、回転及びスケール補正された利用者の照合用特徴情報に含まれる複数のLine Markから選択された一つのLine Markと、登録利用者の照合用特徴情報に含まれる複数のLine Markから選択された一つのLine Markとの組を複数生成する。そして投票部１２は、複数の組のそれぞれについて、利用者の照合用特徴情報に含まれるLine Markを、登録利用者の照合用特徴情報に含まれるLine Markと位置合わせするための平行移動量を求める。そして投票部１２は、求めた平行移動量に対応する、投票座標系の座標に、次式により定められる投票値を投票する。

ここで、Weightは投票値を表す。Δθは、着目する二つのLine Markにおける傾きθの差の絶対値である。またΔCは、着目する二つのLine Markにおける曲率Cの差の絶対値である。またα及びβは、それぞれ、定数である。本実施形態では、静脈画像上での登録利用者の手の静脈パターンに対する利用者の手の静脈パターンの回転は補正されているので、登録利用者の静脈パターンに対する利用者の手の静脈パターンの回転角は、許容誤差範囲内に収まっていると想定される。そこでαは、（１）式におけるαと同様に、例えば、1に設定される。また本実施形態では、静脈画像上での利用者の手の静脈パターンのサイズと登録利用者の手の静脈パターンのサイズの差は補正されているので、登録利用者の静脈と利用者の手の静脈の同じ位置における曲率の差は、許容誤差範囲内に収まっていると想定される。そこで、定数βは、例えば、許容誤差の最大値のときに投票値が0.01となるように設定される。

（４）式から明らかなように、着目する二つのLine Markにおける傾きの差の絶対値Δθ及び曲率差の絶対値ΔCが小さいほど、投票値は大きくなる。
なお、α及びβのうちの一方を0として、投票値が傾きの差の絶対値または曲率差の絶対値の何れか一方に基づいて決定されるようにしてもよい。

なお、本実施形態においても、平行移動量算出部１３は、着目するLine Markの組について平行移動量(x0, y0)が得られた際に、（２）式または次式に従って、座標(x0, y0)だけでなく、その周囲の座標にも投票するようにしてもよい。

平行移動量算出部１３は、投票座標系で最も投票値の合計が多い座標に対応する水平方向の移動量及び垂直方向の移動量を、静脈画像上の利用者の手の静脈パターンを登録利用者の手の静脈パターンと位置わせするための平行移動量とする。

第２の実施形態によれば、生体認証装置は、線状の特徴を複数の線分で近似することなく、そのまま位置合わせの平行移動量を求めることができるので、その近似による位置合わせの誤差をなくすことができる。そのため、この生体認証装置は、より精度良く位置合わせの平行移動量を求めることができる。

なお、第１の実施形態においても、処理部７は、第２の実施形態と同様に、回転補正量算出部１８、スケール補正量算出部１９及び回転スケール補正部２０を有し、二つの静脈パターン間の回転及びサイズの差を補正してもよい。

また、上記の各実施形態の他の変形例によれば、位置合わせ部１４は、利用者の静脈画像の各画素を、平行移動量算出部１３により算出された平行移動量だけ移動させて、静脈画像上の静脈パターンの位置を補正してもよい。この場合には、静脈画像から抽出された各特徴だけでなく、静脈パターンそのものも、登録利用者の静脈パターンと位置合わせされる。そのため、ストレージ装置５に登録利用者の静脈画像が記憶されていれば、照合部１５は、位置補正された利用者の静脈画像と登録利用者の静脈画像間で一回だけパターンマッチングすることで、照合スコアを算出できる。

また、例えば、画像に重畳されたノイズなどの影響により、位置合わせ用の平行移動量を正確に求めることが困難なことがある。そこで、上記の各実施形態の他の変形例によれば、平行移動量算出部１３は、投票値の合計が多い方から順に、複数の座標を選択し、選択したそれぞれの座標に対応する平行移動量を求めてもよい。
そして位置合わせ部１４は、複数の平行移動量のそれぞれに基づいて、照合用特徴情報に含まれる各特徴の位置を補正してもよい。そして照合部１５は、複数の平行移動量のそれぞれごとに、位置補正された特徴に基づいて照合スコアを算出し、照合スコアの最大値を認証判定部１６へ通知してもよい。これにより、位置合わせ用の平行移動量を正確に求めることが困難な場合でも、静脈画像上の利用者の手の静脈パターンと登録利用者の手の静脈パターンとが比較的精度良く位置合わされたときの照合スコアを利用できる可能性が高くなる。

なお、特徴抽出の際の誤差の影響などにより、投票値の合計の最大値の座標の近傍の座標でも、投票値の合計が大きくなる可能性が高い。そこで同じような平行移動量が複数選択されることを防止するために、平行移動量算出部１３は、選択された座標(X1,Y1)を中心として、(X1±Δ,Y1±Δ)の範囲に含まれる座標は、選択対象から除外してもよい。なお、Δは、例えば、画像上での位置合わせの対象物における隣接する特徴間の平均距離、例えば、上記の例では、静脈画像上での隣接する静脈間の平均距離とすることができる。

また、上記の実施形態またはその変形例による位置合わせ装置は、生体認証装置以外の装置、例えば、文字認識装置といった、画像上に表された特定のパターンを検出する装置に適用されてもよい。また、位置合わせの対象物を表す特徴は、線状の特徴に限られず、例えば、画像上の点、あるいは、任意の形状を持つ領域であってもよい。この場合も、投票部１２は、一方の画像上の特徴を他方の画像上の任意の特徴に位置合わせする平行移動量を算出し、その平行移動量に対応する投票座標系の座標に投票すればよい。なお、特徴が領域である場合、その特徴の位置は、例えば、その領域の重心とすることができる。また、投票部１２は、着目する二つの特徴間の面積の差の絶対値が小さいほど投票値が大きくなるように、投票値を決定してもよい。この場合、投票部１２は、例えば、（２）式におけるΔθの代わりに、着目する二つの特徴間の面積の差の絶対値ΔSを代入することで、投票値を求めてもよい。

また、位置合わせの対象物は、指紋あるいは文字といった、複数の線の組み合わせで表される対象物であってもよい。この場合、特徴抽出部１１は、例えば、指紋が表された画像と指紋の隆線の分岐点または端点を表すテンプレートとのテンプレートマッチングにより、画像上の隆線の分岐点及び端点を、それぞれ、特徴として検出してもよい。この場合、分岐点または端点といった特徴の種別が、その特徴の属性となる。そして投票部１２は、着目する二つの特徴の種類が一致しているときの投票値が、着目する二つの特徴の種類が互いに異なるときの投票値よりも大きくなるように、投票値を決定してもよい。

さらに、一方の画像上での対象物の位置と、他方の画像上での対象物の位置間のずれが、水平方向及び垂直方向のうちの何れか一方にしか生じない場合、投票座標系は、水平方向または垂直方向の移動量を表す一次元の座標系であってもよい。そして投票部１２は、着目する二つの特徴を位置合わせするための水平方向または垂直方向の移動量に相当する一次元の投票座標系の座標に投票すればよい。

図８は、上記の各実施形態またはその変形例による位置合わせ処理を含む生体認証処理または登録処理を実行する、コンピュータシステムの一例の概略構成図である。
例えば、コンピュータシステム１００は、少なくとも１台の端末１１０とサーバ１２０とを有する。そして端末１１０とサーバ１２０は、有線または無線の通信ネットワーク１３０を介して接続される。なお、図８において、コンピュータシステム１００が有する構成要素のうち、図１に示した生体認証装置１が有する構成要素の何れかと対応する構成要素には、生体認証装置１が有する構成要素の参照番号と同じ参照番号を付した。

このシステムでは、端末１１０は、例えば、固定的に設置される端末であり、表示部２、入力部３及び生体情報取得部４を有する。さらに、端末１１０は、記憶部２１と、画像取得制御部２２と、インターフェース部２３とを有する。
記憶部２１は、例えば、半導体メモリ回路を有し、生体情報取得部４により生成された静脈画像を一時的に記憶する。また画像取得制御部２２は、一つまたは複数のプロセッサとその周辺回路とを有し、端末１１０の各部を制御し、かつ、端末１１０で動作する各種のプログラムを実行する。そして画像取得制御部２２は、生体情報取得部４により生成された静脈画像を、端末１１０を通信ネットワーク１３０と接続するためのインターフェース回路を有するインターフェース部２３を介してサーバ１２０へ送信する。さらに画像取得制御部２２は、入力部３を介して入力されたユーザ識別情報もサーバ１２０へ送信してもよい。

サーバ１２０は、ストレージ装置５と、メモリ６と、処理部７と、サーバ１２０を通信ネットワーク１３０と接続するためのインターフェース回路を有するインターフェース部２４とを有する。サーバ１２０の処理部７は、インターフェース部２４を介して受信した静脈画像を用いて、上記の各実施形態の何れかまたはその変形例による処理部が有する各部の機能を実現することにより、生体認証処理または登録処理を実行する。そしてサーバ１２０は、生体認証処理を実行する場合、認証に成功したか否かの判定結果をインターフェース部２４を介して端末１１０へ返信する。

あるいは、端末１１０の画像取得制御部２２が、上記の各実施形態による処理部の機能のうち、特徴抽出部１１の処理を実行してもよい。この場合、端末１１０からサーバ１２０へ、利用者の静脈画像から抽出された照合用特徴情報と利用者の識別情報がサーバ１２０へ送信されてもよい。一方、サーバ１２０の処理部７は、上記の各実施形態による処理部の機能のうち、特徴抽出部１１以外の処理を実行する。これにより、サーバ１２０の負荷が軽減されるので、同時に多数の生体認証処理が実行されても、コンピュータシステム１００は、利用者に対する待ち時間を抑制できる。

また、上記の各実施形態による処理部の機能をコンピュータに実現させる命令を有するコンピュータプログラムは、磁気記録媒体、光記録媒体あるいは不揮発性の半導体メモリといった、記録媒体に記録された形で提供されてもよい。なお、コンピュータ読取可能な記録媒体には、搬送波は含まれない。

ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。

以上説明した実施形態及びその変形例に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
一方の画像上に表された第１の対象物を表す複数の特徴から選択した第１の特徴と、他方の画像上に表された第２の対象物を表す複数の特徴から選択した第２の特徴との組を複数生成し、前記複数の組のそれぞれについて、前記第１の特徴を前記第２の特徴に位置合わせする第１の平行移動量を求め、座標が平行移動量を表す座標系上の前記第１の平行移動量に対応する座標に投票値を投票する投票部と、
前記座標系の前記座標ごとに前記投票値の合計を算出し、前記投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、前記第１の対象物を前記第２の対象物に位置合わせするための第２の平行移動量とする移動量算出部と、
を有する位置合わせ装置。
（付記２）
前記複数の第１の特徴及び前記複数の第２の特徴のうちの少なくとも一方を、前記第２の平行移動量に応じて平行移動させる位置合わせ部をさらに有する、付記１に記載の位置合わせ装置。
（付記３）
前記第１の特徴及び前記第２の特徴は線であり、かつ、前記第１の特徴である線及び前記第２の特徴である線には、それぞれ、位置合わせ用の基準点が少なくとも一つ設定され、
前記投票部は、前記第１の特徴上に設定された前記基準点の何れかを前記第２の特徴上に設定された前記基準点に位置合わせするための平行移動量を前記第１の平行移動量として求める、付記１または２に記載の位置合わせ装置。
（付記４）
前記第１の対象物及び前記第２の対象物は手の静脈パターンであり、前記第１の特徴である線は、前記一方の画像上での前記手の静脈パターンに含まれる何れかの静脈に対応し、前記第２の特徴である線は、前記他方の画像上での前記手の静脈パターンに含まれる何れかの静脈に対応する、付記３に記載の位置合わせ装置。
（付記５）
前記投票部は、前記第１の特徴が持つ所定の属性と、前記第２の特徴が持つ前記所定の属性の差が小さいほど、前記投票値を大きくする、付記１〜４の何れか一項に記載の位置合わせ装置。
（付記６）
前記投票部は、前記第１の平行移動量に対応する、前記座標系上の座標を中心とする所定範囲内の座標に前記投票値を投票する、付記１〜５の何れか一項に記載の位置合わせ装置。
（付記７）
前記投票部は、前記第１の平行移動量に対応する、前記座標系上の座標から離れるほど、前記投票値を小さくする、付記６に記載の位置合わせ装置。
（付記８）
前記投票部は、前記所定範囲内の座標のうち、前記投票値が所定値以下となる座標には投票しない、付記７に記載の位置合わせ装置。
（付記９）
前記移動量算出部は、前記座標系の座標ごとに、当該座標を中心とする所定範囲内の前記投票値の合計を算出し、前記投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、前記第２の平行移動量とする、付記１〜５の何れか一項に記載の位置合わせ装置。
（付記１０）
一方の画像上に表された第１の対象物を表す複数の特徴から選択した第１の特徴と、他方の画像上に表された第２の対象物を表す複数の特徴から選択した第２の特徴との組を複数生成し、前記複数の組のそれぞれについて、前記第１の特徴を前記第２の特徴に位置合わせする第１の平行移動量を求め、座標が平行移動量を表す座標系上の前記第１の平行移動量に対応する座標に投票値を投票し、
前記座標系の前記座標ごとに前記投票値の合計を算出し、前記投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、前記第１の対象物を前記第２の対象物に位置合わせするための第２の平行移動量とする、
ことを含む位置合わせ方法。
（付記１１）
一方の画像上に表された第１の対象物を表す複数の特徴から選択した第１の特徴と、他方の画像上に表された第２の対象物を表す複数の特徴から選択した第２の特徴との組を複数生成し、前記複数の組のそれぞれについて、前記第１の特徴を前記第２の特徴に位置合わせする第１の平行移動量を求め、座標が平行移動量を表す座標系上の前記第１の平行移動量に対応する座標に投票値を投票し、
前記座標系の前記座標ごとに前記投票値の合計を算出し、前記投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、前記第１の対象物を前記第２の対象物に位置合わせするための第２の平行移動量とする、
ことをコンピュータに実行させるための位置合わせ用コンピュータプログラム。

１ 生体認証装置（位置合わせ装置）
２ 表示部
３ 入力部
４ 生体情報取得部
５ ストレージ装置
６ メモリ
７ 処理部
１１ 特徴抽出部
１２ 投票部
１３ 平行移動量算出部
１４ 位置合わせ部
１５ 照合部
１６ 認証判定部
１７ 登録部
１８ 回転補正量算出部
１９ スケール補正量算出部
２０ 回転スケール補正部
１００ コンピュータシステム
１１０ 端末
１２０ サーバ
１３０ 通信ネットワーク
２１ 記憶部
２２ 画像取得制御部
２３、２４ インターフェース部

Claims (6)

1. 一方の画像上に表された第１の対象物を表す複数の線から選択した第１の線と、他方の画像上に表された第２の対象物を表す複数の線から選択した第２の線との組を複数生成し、前記複数の組のそれぞれについて、前記第１の線を前記第２の線に位置合わせする第１の平行移動量を求め、座標が平行移動量を表す座標系上の前記第１の平行移動量に対応する座標に投票値を投票する投票部と、
   前記座標系の前記座標ごとに前記投票値の合計を算出し、前記投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、前記第１の対象物を前記第２の対象物に位置合わせするための第２の平行移動量とする移動量算出部と、
   を有し、
   前記投票部は、前記第１の線の傾きと前記第２の線の傾きの差が小さいほど、前記投票値を大きくする位置合わせ装置。
2. 前記第１の線及び前記第２の線には、それぞれ、位置合わせ用の基準点が少なくとも一つ設定され、
   前記投票部は、前記第１の線上に設定された前記基準点の何れかを前記第２の線上に設定された前記基準点に位置合わせするための平行移動量を前記第１の平行移動量として求める、請求項１に記載の位置合わせ装置。
3. 前記投票部は、前記第１の平行移動量に対応する、前記座標系上の座標を中心とする所定範囲内の座標に前記投票値を投票する、請求項１または２に記載の位置合わせ装置。
4. 前記移動量算出部は、前記座標系の座標ごとに、当該座標を中心とする所定範囲内の前記投票値の合計を算出し、前記投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、前記第２の平行移動量とする、請求項１または２に記載の位置合わせ装置。
5. 一方の画像上に表された第１の対象物を表す複数の線から選択した第１の線と、他方の画像上に表された第２の対象物を表す複数の線から選択した第２の線との組を複数生成し、前記複数の組のそれぞれについて、前記第１の線を前記第２の線に位置合わせする第１の平行移動量を求め、座標が平行移動量を表す座標系上の前記第１の平行移動量に対応する座標に投票値を投票し、
   前記座標系の前記座標ごとに前記投票値の合計を算出し、前記投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、前記第１の対象物を前記第２の対象物に位置合わせするための第２の平行移動量とする、
   ことを含み、
   前記投票値を投票することは、前記第１の線の傾きと前記第２の線の傾きの差が小さいほど、前記投票値を大きくすることを含む
   位置合わせ方法。
6. 一方の画像上に表された第１の対象物を表す複数の線から選択した第１の線と、他方の画像上に表された第２の対象物を表す複数の線から選択した第２の線との組を複数生成し、前記複数の組のそれぞれについて、前記第１の線を前記第２の線に位置合わせする第１の平行移動量を求め、座標が平行移動量を表す座標系上の前記第１の平行移動量に対応する座標に投票値を投票し、
   前記座標系の前記座標ごとに前記投票値の合計を算出し、前記投票値の合計が最大となる座標に対応する平行移動量を、前記第１の対象物を前記第２の対象物に位置合わせするための第２の平行移動量とする、
   ことをコンピュータに実行させ、
   前記投票値を投票することは、前記第１の線の傾きと前記第２の線の傾きの差が小さいほど、前記投票値を大きくすることを含む位置合わせ用コンピュータプログラム。

Images