JP6589309B2 - 端末装置、生体認証プログラム及び生体認証方法 - Google Patents

Description

本発明は、端末装置、生体認証プログラム及び生体認証方法に関する。

生体認証は、指紋、顔、静脈などの生体情報の特徴（以下、「生体特徴」とも言う）を用いて本人確認を行う技術である。生体認証では、予め登録されている生体特徴（以下、「登録生体特徴」とも言う）を、確認が必要な場面において取得した生体特徴と照合し、登録生体特徴と一致するか否かに基づき本人確認を行う。

生体認証機能を備えたタブレット端末などの端末装置には、手のひらの静脈認証を行う端末装置がある。手のひらの静脈認証のために静脈情報を取得する際には、手のひら全体を撮影できるように、端末装置から少し離した位置で手のひらを撮影することが望ましい。しかし、片手で端末装置を保持してもう一方の手を撮影すると、撮影される手のひらの領域の位置が不安定になり、本人であるにもかかわらず認証が失敗する率（または、本人拒否率）が悪化する。

端末装置を手で持った状態で、端末装置を保持している手を撮影すれば、撮影される手のひらの領域の位置が安定化する。しかし、この場合、手のひらと端末装置との間の距離が近くなるため、手のひらの一部分しか撮影できず、手のひら全体を撮影することは難しい。また、端末装置を手で持つ位置は、常に一定とは限らない。そこで、手のひら全体の静脈情報（以下、「静脈パターン」とも言う）の特徴を登録しておき、照合時には静脈パターンの一部分だけを撮影して、撮影された静脈パターンの特徴を、登録されている手のひら全体の静脈パターンの対応する部分の特徴と部分照合する、所謂部分認証を行うことになる。

部分認証は、例えば指紋認証で利用される技術である（例えば、特許文献３を参照）。指紋認証における部分認証では、指紋の渦の中心を基準として撮影した指紋部分の指紋全体に対する位置を決めて登録指紋の対応する指紋部分と部分照合するため、撮影した指紋部分の位置を容易に決定でき、高速、且つ、高精度に指紋の部分照合を行うことができる。

一方、静脈認証の場合、撮影した手のひらの一部分の静脈パターンには、指紋の渦のような、手のひら全体に対する位置の基準となる情報がない。このため、部分認証を静脈認証に適用した場合、指や手のひらの輪郭などの位置情報を用いて、撮影した手のひらの一部分の静脈パターンの手のひら全体に対する位置を決めて、登録静脈パターンの対応する部分と特徴の部分照合を行うことが考えられる。しかし、撮影した手のひらの一部分の静脈パターンを用いた部分認証では、撮影された情報に指や手のひらの輪郭などの位置情報が含まれていない場合もある。このような場合には、撮影した手のひらの一部分の静脈パターンの手のひら全体に対する位置を決定することは難しい。このため、撮影した手のひらの一部分の静脈パターンにより、手のひら全体の静脈パターンを走査して、合致する位置を探して登録静脈パターンの対応する部分と特徴の部分照合を行わなければならない。この結果、手のひら全体の静脈パターンを走査するのに時間がかかるため、照合処理にかかる時間が増大してしまう。さらに、撮影した手のひらの一部分の静脈パターンの特徴は、別の利用者の手のひら全体の静脈パターンの異なる一部分の特徴と偶然一致する他人受入の危険性が懸念される。

特開２０１０−２０２０２９号公報 特開２０１３−２００６７３号公報 特開２００２−０２４８３１号公報

従来技術では、部分認証を静脈認証に適用した場合に、高速で静脈認証を行うことは難しい。

そこで、１つの側面では、部分認証を静脈認証に適用した場合に、高速で静脈認証を行える端末装置、生体認証プログラム及び生体認証方法を提供することを目的とする。

１つの案によれば、ユーザが触れた入力操作位置の座標値を検知するタッチパネルと、前記ユーザが指で前記タッチパネル上の前記入力操作位置を触れた時の前記ユーザの手のひらの撮影範囲を撮影して生体データを生成する生体センサと、前記生体データと、予め登録された、前記座標値に基づいて読み出された登録生体データの対応する部分とを照合して前記生体データと前記対応する部分との類似度を算出する照合部と、を備え、前記タッチパネル及び前記生体センサは、前記ユーザが指で前記タッチパネル上の入力操作を行うどの位置を操作しても前記生体センサが前記手のひらの少なくとも一部を撮影する相対位置に配置されており、前記生体センサは、前記タッチパネル上の複数の入力操作位置について手のひらの撮影範囲を撮影して生体データを生成し、前記複数の入力操作位置は、前記ユーザの指のスライド操作により描画したパターン上の位置である端末装置が提供される。

一態様によれば、部分認証を静脈認証に適用した場合に、高速で静脈認証を行うことができる。

一実施例における端末装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 端末装置の操作状態の一例を説明する図である。 端末装置の操作の一例を説明する図である。 登録静脈パターンの一例を説明する図である。 情報入力装置上の入力操作位置の座標値と、生体センサにより撮影された撮影画像の座標値との関係の一例を説明する図である。 第１実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作を説明する機能ブロック図である。 第１実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作を説明するフローチャートである。 第１実施例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作を説明する機能ブロック図である。 第１実施例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作を説明するフローチャートである。 情報入力装置上の入力操作位置の座標値と、生体センサにより撮影された撮影画像の座標値との関係の他の例を説明する図である。 第２実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作を説明するフローチャートである。 第３実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作を説明するフローチャートである。 第３実施例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作を説明するフローチャートである。 変形例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作を説明するフローチャートである。

開示の端末装置、生体認証プログラム及び生体認証方法では、情報入力装置がユーザに触れられた入力操作位置の座標値を検知する。生体センサは、入力操作時のユーザの手のひらの撮影範囲を撮影して生体データを生成する。照合部は、生体データと、予め登録された、前記座標値に基づいて読み出された登録生体データの対応する部分とを照合して生体データと対応する部分との類似度を算出する。ユーザの本人確認は、この類似度に基づいて行われる。

以下に、開示の端末装置、生体認証プログラム及び生体認証方法の各実施例を図面と共に説明する。

図１は、一実施例における端末装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１に示す端末装置１は、例えば携帯電話、スマートホン、タブレットなどの携帯端末であっても良い。バス１０により接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、記憶装置１３、表示装置１４、情報入力装置１５、及び生体センサ１６を有する。

ＣＰＵ１１は、端末装置１全体の動作を制御するプロセッサ（または、コンピュータ）の一例である。ＲＡＭ１２及び記憶装置１３は、記憶手段の一例である。記憶装置１３は、例えば登録データベース、ＣＰＵ１１が実行する生体認証プログラムなどを記憶する。登録データベースには、後述するように、ユーザの手のひら全体の生体情報の一例である静脈パターンの座標値及び特徴などを含む登録データが登録されている。生体認証プログラムは、ＣＰＵ１１に例えば後述する図７、図１１及び図１２のいずれかに示す生体認証方法の登録処理を実行させても、図９または図１３及び図１４に示す生体認証方法の照合処理を実行させても良い。生体認証プログラムは、ＣＰＵ１１が実行する際に記憶装置１３から読み出してＲＡＭ１２に記憶しても良い。ＲＡＭ１２は、例えば生体認証プログラムが用いる係数やパラメータ、ＣＰＵ１１が実行する演算の中間結果などの各種データを記憶する。

表示装置１４は、例えば認証結果を含む、端末装置１のユーザへのメッセージなどを表示する。情報入力装置１５は、ユーザにより操作されて、端末装置１に例えば数値、文字、図形、コマンド等の情報を入力する。表示装置１４及び情報入力装置１５は、表示機能及び情報入力機能の両方の機能を備えたタッチパネルに含まれていても良い。情報入力装置１５は、入力操作されたことを検知すると共に、入力操作位置の座標値を出力可能な装置であれば特に限定されず、例えばトラックパッド、キーボード、デジタイザ、テンキーなどであっても良い。生体センサ１６は、例えばカメラであっても良い。

なお、端末装置１は、図１に示す如きバス１０により接続された構成に限定されるものではない。

図２は、端末装置の操作状態の一例を説明する図である。図２中、（ａ）は端末装置１の平面図、（ｂ）は端末装置１の側面図である。この例では、端末装置１は、表示装置１４及び情報入力装置１５を一体的に有するタッチパネル１４５を有する。図２に示すように、ユーザは、タッチパネル１４５を指で操作することにより、情報を端末装置１に入力できる。タッチパネル１４５は、指で触れられたタッチパネル１４５上の位置（以下、「タッチ位置」とも言う）の座標値を取込み、文字等の情報に変換する周知の機能を有する。生体センサ１６は、ユーザがタッチパネル１４５を指で操作する際に、ユーザの手のひら９００の少なくとも一部を撮影できる位置に設けられている。生体センサ１６は、端末装置１が有する複数のカメラ６のうちの１つであっても良い。

ユーザがタッチパネル１４５上で指をスライドさせてパターンを描画したり、タッチパネル１４５上に表示されたキー、ボタン、アイコンなどをタッチして数値、文字、図形などを入力したりする入力操作を行うと、タッチパネル１４５への入力操作（即ち、タッチ）の検知と同時に、生体センサ１６がユーザの手のひら９００を撮影する。この例では、生体センサ１６は、生体情報の一例である、ユーザの手のひら９００の静脈パターンを撮影する。このとき、指先が触れているタッチパネル１４５上のタッチ位置と生体センサ１６の相対的な位置関係は、一意に決まっている。つまり、タッチパネル１４５（または、情報入力装置１５）及び生体センサ１６は、ユーザが指でタッチパネル１４５（情報入力装置１５）を操作する際に生体センサ１６が手のひら９００の少なくとも一部を撮影する相対位置に配置されている。また、生体センサ１６が撮影する撮影範囲１６１は、生体センサ１６の画角と、手のひら９００と端末装置１との間の距離で決まる。このため、同一のユーザが端末装置１を操作する場合、生体センサ１６が撮影する手のひら９００の撮影範囲１６１は略一定であり、撮影する手のひら９００の撮影範囲１６１の位置はタッチパネル１４５上のタッチ位置と対応している。

図３は、端末装置の操作の一例を説明する図である。例えば、図３に示すように、ユーザがタッチパネル１４５上で連続的に指をスライドさせるのと同時に、生体センサ１６が手のひら９００の静脈パターンを撮影した場合、タッチ位置毎に撮影される静脈パターンの範囲は決まっている。このため、タッチ位置を基準として、生体センサ１６により撮影された静脈パターンの手のひら９００全体に対する位置を決定することができる。撮影された静脈パターンの位置に応じて、撮影された静脈パターンの特徴を登録静脈パターンの対応する部分の特徴と部分照合することで、本人確認を行うことができる。ユーザがタッチパネル１４５上で指を連続的にスライドさせる場合のタッチ位置は、例えばタッチパネル１４５上でスライドされる指が一定時間以上停止した位置であっても、指がスライドされている間に一定のサンプリング時間間隔でサンプリングされる位置であっても、タッチパネル１４５上で指が一定の距離をスライドした位置であっても良い。

図３の例では、ユーザはタッチパネル１４５上で指をスライドさせてＺ字状のパターンを描画しているが、タッチパネル１４５に例えばテンキーを表示しても良い。この場合、ユーザがテンキーを操作して数値を入力すると、生体センサ１６は、ユーザの指が数値のテンキーに触れた時点の静脈パターンを撮影する。この場合のタッチ位置は、ユーザにより操作されるテンキーの位置である。

図４は、登録静脈パターンの一例を説明する図である。図４は、図３とは反対側から（即ち、端末装置１側から）ユーザの手のひら９００を見た図である。静脈パターンの登録時に手のひら９００全体を撮影する登録範囲９６１は、この例では静脈パターンの照合時に図３中４つのタッチ位置において生体センサ１６が撮影する撮影範囲１６１−１〜１６１−４に対応する、４つの範囲９６１−１〜９６１−４を含む。つまり、登録範囲９６１は、各撮影範囲１６１（図３の例では各撮影範囲１６１−１〜１６１−４）よりも広い領域である。ユーザがタッチパネル１４５上、指をスライドさせて図３中太線の矢印で示すようにＺ字状のパターンを描画すると、生体センサ１６が撮影する撮影範囲１６１−１〜１６１−４の撮影画像の位置は、図４中太線の矢印で示すように登録範囲９６１内の撮影画像の範囲９６１−１〜９６１−４の位置に該当する。図４において、登録範囲９６１の基準となる座標値（Ｘ，Ｙ）は、図３に示すタッチパネル１４５上のタッチ位置の座標値（ｘ，ｙ）に対応している。このように、生体センサ１６が撮影した登録範囲９６１の静脈パターンは、テンプレートとして使用できる。生体認証時に生体センサ１６が撮影した撮影範囲１６１の静脈パターンを登録データと照合する際には、このテンプレートと比較すれば良い。

上記の例では、生体センサ１６は、複数のタッチ位置で静脈パターンを撮影して各タッチ位置を基準として登録静脈パターンの対応する各部分と特徴の部分照合を行うが、単一のタッチ位置で静脈パターンを撮影してタッチ位置を基準として登録静脈パターンの対応する部分と特徴の部分照合を行うようにしても良い。ただし、複数のタッチ位置で静脈パターンを撮影して各タッチ位置を基準として登録静脈パターンの対応する各部分と特徴の部分照合を行う方が、より多くの静脈パターンの特徴を利用できるため、認証精度を向上できる。

（第１実施例）
図５は、情報入力装置上の入力操作位置の座標値と、生体センサにより撮影された撮影画像の座標値との関係の一例を説明する図である。図５は、図４と同様に、端末装置１側から手のひら９００を見た図である。この例では、図５に示すように、予め手のひら９００全体の画像の座標系を基準に位置合わせを行う。先ず、生体センサ１６により図５の左側の破線で囲まれた登録範囲９６１を撮影することで、手のひら９００全体の画像を撮影する。例えば、端末装置１から一定距離以上離れた位置に手のひら９００を置くことにより、手のひら９００全体が入る視野を確保して生体センサ１６による撮影を行うことができる。また、生体センサ１６とは別のカメラ６を用いて、手のひら９００全体の画像を撮影しても良い。さらに、手のひら９００全体の画像は、端末装置１以外の装置により撮影しても良く、この場合は登録範囲９６１を撮影した静脈パターンが端末装置１の外部から提供される。

次に、静脈パターンを登録するために、情報入力装置１５上で入力操作を行いながら生体センサ１６により撮影範囲１６１を撮影することで、手のひら９００の一部の静脈パターンを撮影する。これにより、情報入力装置１５により入力操作を行っている時点の入力操作位置の座標値と、この時点で生体センサ１６により撮影された撮影範囲１６１の撮影画像とが得られる。この場合、図５の右側の破線で囲まれた撮影範囲１６１の撮影画像が、手のひら９００全体の撮影画像に相当する登録範囲９６１内のどこの部分に該当するのかを示す位置情報を、周知のパターンマッチングにより決定する。このパターンマッチングは、入力操作を行っている時点で得られた静脈パターンの部分画像により、手のひら９００全体の撮影画像に相当する登録範囲９６１を走査して、最も相関の高い位置を求める処理である。図５に示す例では、撮影範囲１６１の撮影画像により登録範囲９６１を走査すると、例えば位置９６１Ａにおいて最も相関の高いことがわかる。このような処理を、静脈パターンの照合時に行うと処理時間が長くなり好ましくない。しかし、静脈パターンの登録時には、登録範囲９６１内で撮影された手のひら９００全体の撮影画像と、撮影範囲１６１内で撮影された部分画像とは、いずれもユーザ本人の画像であることが前提であり、ユーザ以外の他人の静脈パターンを誤って登録することはない。また、静脈パターンの登録は、静脈パターンの照合前に少なくとも一度行えば良いため、処理に多少時間がかかっても許容し得る。

図５において、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値が（ｘ，ｙ）である時点で生体センサ１６が撮影範囲１６１を撮影した部分画像は、登録範囲９６１内の位置９６１Ａの部分画像に該当することが上記のパターンマッチングによりわかる。そこで、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ，ｙ）は、登録範囲９６１の基準となる座標値（Ｘ，Ｙ）に対応していることがわかる。登録範囲９６１の基準となる座標値（Ｘ，Ｙ）は、登録範囲９６１内の位置９６１Ａの座標値である。従って、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ，ｙ）が検知されると、座標値（ｘ，ｙ）と座標値（Ｘ，Ｙ）の対応関係から、この時点で生体センサ１６により撮影された撮影範囲１６１の撮影画像が登録範囲９６１内の位置９６１Ａに該当することがわかるので、撮影範囲１６１の撮影画像の座標系を登録範囲９６１内の座標系に変換できる。

また、パターンマッチングを行う際には、必要に応じて撮影範囲１６１の撮影画像を拡大または縮小してから、撮影範囲１６１の撮影画像の座標系を登録範囲９６１の座標系に変換するようにしても良い。言うまでもなく、パターンマッチングを行う際には、必要に応じて登録範囲９６１の撮影画像を拡大または縮小してから、撮影範囲１６１の撮影画像の座標系を登録範囲９６１の座標系に変換するようにしても良い。つまり、パターンマッチングを行う際には、撮影範囲１６１の撮影画像の座標系を登録範囲９６１の座標系に変換する前に、撮影範囲１６１の撮影画像及び登録範囲９６１の撮影画像のうち少なくとも一方の撮影画像を拡大または縮小しても良い。

図６は、第１実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作を説明する機能ブロック図である。この例では、静脈パターンの登録時に、手のひら９００全体の画像は、端末装置１から一定距離以上離れた位置に手のひら９００を置いた状態で、生体センサ１６または別のカメラ６により撮影されるか、或いは、端末装置１以外の装置により撮影される。この例では、説明の便宜上、生体センサ１６により撮影された登録範囲９６１の撮影画像、即ち、手のひら９００全体の静脈パターンは、特徴抽出部１１２に供給される。特徴抽出部１１２は、手のひら９００全体の静脈パターンの特徴を周知の方法で抽出し、登録データ生成部１１３に供給する。登録データ生成部１１３は、例えば生体データの一例である登録範囲９６１の静脈パターンの特徴と、当該静脈パターンの登録範囲９６１の座標系の座標値とを含む登録データを、登録データベース（以下、「登録ＤＢ」とも言う）１３１に登録する。

次に、ユーザが指で情報入力装置１５を操作すると、入力操作位置（例えば、タッチパネル１４５上のタッチ位置）の座標値が検知されて座標変換部１１１に供給される。入力操作位置の座標値の検知と同時に、情報入力装置１５は、撮影トリガを生体センサ１６に供給する。生体センサ１６は、撮影トリガに応答して、入力操作位置の座標値が検知された時点のユーザの手のひら９００の撮影範囲１６１の部分画像を撮影し、撮影された部分画像を特徴抽出部１１２に供給する。具体的には、生体センサ１６は、撮影トリガに応答して、入力操作位置の座標値が検知された時点のユーザの手のひら９００の撮影範囲１６１の部分静脈パターンを撮影し、撮影された部分静脈パターンを特徴抽出部１１２に供給する。特徴抽出部１１２は、撮影された部分静脈パターンの特徴を周知の方法で抽出し、座標変換部１１１に供給する。座標変換部１１１には、登録ＤＢ１３１に登録されている登録データが読み出されて供給される。

座標変換部１１１は、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値が（ｘ，ｙ）である時点で生体センサ１６が撮影範囲１６１を撮影した部分静脈パターンの特徴が、登録範囲９６１内の位置９６１Ａの部分静脈パターンに該当することを、上記のパターンマッチングにより認識する。つまり、座標変換部１１１は、一意に決まっている入力操作位置の座標値と生体センサ１６の相対的な位置関係に基づき、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ，ｙ）が、登録範囲９６１の基準となる座標値（Ｘ，Ｙ）に対応していることを認識できる。登録範囲９６１の基準となる座標値（Ｘ，Ｙ）は、登録範囲９６１内の位置９６１Ａの座標値である。そして、座標変換部１１１は、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ，ｙ）と登録範囲９６１の座標値（Ｘ，Ｙ）との対応関係を、座標変換部１１１内に設定する。これにより、後述する静脈パターンの照合時には、座標変換部１１１は、設定された対応関係に基づき、撮影範囲１６１の部分静脈パターンの座標系を登録範囲９６１の手のひら９００全体の静脈パターンの座標系に変換することができる。

座標変換部１１１、特徴抽出部１１２及び登録データ生成部１１３の処理は、ＣＰＵ１１により実行可能である。また、登録ＤＢ１３１は、例えば記憶装置１３に含まれていても良い。

図７は、第１実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作を説明するフローチャートである。図７に示す処理は、例えばＣＰＵ１１により実行できる。図７に示すステップＳ１では、ＣＰＵ１１が、例えば生体センサ１６を制御し、生体センサ１６により端末装置１から一定距離以上離れた位置にある手のひら９００を撮影する。また、ステップＳ１では、ＣＰＵ１１が、生体センサ１６により撮影された登録範囲９６１の手のひら９００全体の静脈パターンの特徴を周知の方法で抽出し、抽出した静脈パターンの特徴と静脈パターンの登録範囲９６１の座標系の座標値とを含む登録データを、登録ＤＢ１３１に登録する。ユーザが指で情報入力装置１５を操作すると、ステップＳ２では、ＣＰＵ１１が、情報入力装置１５が検知した入力操作位置の座標値と、入力操作位置の座標値が検知された時点で生体センサ１６が撮影したユーザの手のひら９００の撮影範囲１６１の部分静脈パターンとを取得する。ステップＳ３では、ＣＰＵ１１が、部分静脈パターンの特徴を周知の方法で抽出すると共に、登録ＤＢ１３１に登録されている登録データを読み出して、パターンマッチングを行う。具体的には、パターンマッチングは、ＣＰＵ１１は、入力操作位置の座標値が（ｘ，ｙ）である時点で生体センサ１６が撮影範囲１６１を撮影した部分静脈パターンの特徴が、登録範囲９６１内のどの位置の部分に該当するのかを認識する。ステップＳ４では、ＣＰＵ１１が、一意に決まっている入力操作位置の座標値と生体センサ１６の相対的な位置関係に基づき、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ，ｙ）が、登録範囲９６１の基準となる座標値（Ｘ，Ｙ）に対応していることを認識し、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ，ｙ）と登録範囲９６１の座標値（Ｘ，Ｙ）との対応関係を設定する。

図８は、第１実施例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作を説明する機能ブロック図である。図８中、図６と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図８において、ユーザが指で情報入力装置１５を操作すると、入力操作位置（例えば、タッチパネル１４５上のタッチ位置）の座標値が検知されて座標変換部１１１に供給される。入力操作位置の座標値の検知と同時に、情報入力装置１５は、撮影トリガを生体センサ１６に供給する。生体センサ１６は、撮影トリガに応答して、入力操作位置の座標値が検知された時点のユーザの手のひら９００の撮影範囲１６１の部分静脈パターンを撮影し、撮影された部分静脈パターンを特徴抽出部１１２に供給する。特徴抽出部１１２は、撮影された部分静脈パターンの特徴を周知の方法で抽出し、照合部１１４に供給する。照合部１１４には、登録ＤＢ１３１に登録されている、登録データが読み出されて供給される。

座標変換部１１１には、静脈パターンの登録時に、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ，ｙ）と登録範囲９６１の座標値（Ｘ，Ｙ）との対応関係が設定されている。従って、静脈パターンの照合時には、座標変換部１１１は、設定された対応関係に基づき、生体センサ１６が撮影した撮影範囲１６１の部分静脈パターンの座標系を、登録範囲９６１の手のひら９００全体の静脈パターンの座標系に変換することができる。座標変換部１１１は、登録範囲９６１の静脈パターンの座標系に変換された、撮影範囲１６１の部分静脈パターンの座標系の座標値を、照合部１１４に供給する。

従って、照合部１１４は、設定されている対応関係に基づき、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値が（ｘ，ｙ）である時点で生体センサ１６が撮影範囲１６１を撮影した部分静脈パターンの特徴が、登録ＤＢ１３１から読み出された登録データに含まれる登録範囲９６１の静脈パターンの特徴のうち、位置９６１Ａの部分静脈パターンの特徴に該当することを認識できる。そこで、照合部１１４は、撮影範囲１６１を撮影した部分静脈パターンの特徴と、登録範囲９６１の静脈パターンの特徴のうち、位置９６１Ａの部分静脈パターンの特徴とを照合して、登録されている特徴に対する類似度を算出する。照合部１１４は、例えば類似度が閾値以上であれば、ユーザの本人確認を行う。

なお、照合部１１４は、複数の部分静脈パターンの特徴を、登録されている特徴と照合し、算出した複数の類似度の平均が閾値以上であるとユーザの本人確認を行うようにしても良い。

座標変換部１１１、特徴抽出部１１２及び照合部１１４の処理は、ＣＰＵ１１により実行可能である。

図９は、第１実施例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作を説明するフローチャートである。図９に示す処理は、例えばＣＰＵ１１により実行できる。図９に示すステップＳ１１では、ＣＰＵ１１が、情報入力装置１５が検知した入力操作位置の座標値と、入力操作位置の座標値が検知された時点で生体センサ１６が撮影したユーザの手のひら９００の撮影範囲１６１の部分静脈パターンとを取得する。ステップＳ１２では、ＣＰＵ１１が、静脈パターンの登録時に設定された、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ，ｙ）と登録範囲９６１の座標値（Ｘ，Ｙ）との対応関係に基づき、生体センサ１６が撮影した撮影範囲１６１の部分静脈パターンの座標系を、登録範囲９６１の手のひら９００全体の静脈パターンの座標系に変換する。ステップＳ１３では、ＣＰＵ１１が、撮影範囲１６１の部分静脈パターンの特徴を周知の方法で抽出すると共に、登録範囲９６１の静脈パターンの座標系に変換された、撮影範囲１６１の部分静脈パターンの座標系の座標値を用いて、撮影範囲１６１を撮影した部分静脈パターンの特徴と、登録範囲９６１の静脈パターンの特徴のうち、位置９６１Ａの部分静脈パターンの特徴とを照合して、登録されている特徴に対する類似度を算出する。ステップＳ１４では、ＣＰＵ１１が、例えば類似度が閾値以上であれば、ユーザの本人確認を行う。

情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値と、登録範囲９６１の静脈パターンの座標値との対応付けは、ユーザが情報入力装置１５上の単一の位置で入力操作を行った結果に応じて決定できるが、複数の位置で入力操作を行った結果に応じて決定しても良い。複数の位置で入力操作を行った結果に応じて対応付けを決定する場合、ｉ＝２〜Ｎとすると、対応する入力操作位置の座標値（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）と、登録範囲９６１の静脈パターンの座標値（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ）との対がｉ個得られる。しかし、係数をａ，ｂ，ｃ，ｄで表すと、２つの座標系が単純にＸ＝ａｘ＋ｂ，Ｙ＝ｃｙ＋ｄの関係で対応付けられる場合、座標値検出の誤差を最小にするために最小二乗近似により係数ａ，ｂ，ｃ，ｄを求めて対応付けを行うことができる。或いは、相互相関法などで対応付けの候補座標値を抽出して、動的計画法などを適用して最適な対応付けを決定しても良い。

本実施例では、生体情報の一例である静脈パターンの登録時には、入力操作位置の座標値（または、接触座標値）を上記の対応関係に応じて変換した撮影静脈パターンのデータ座標値と、この入力操作位置で撮影された静脈パターンから抽出した特徴（または、特徴量）とを含む登録データを登録データベースに登録する。生体情報の一例である静脈パターンの照合時には、入力操作位置の座標値を変換したデータ座標値を基準に、照合時に撮影した部分静脈パターンと、登録データに含まれる静脈パターンとの位置関係を求め、部分静脈パターンの特徴と、登録データ中の対応する部分静脈パターンの特徴とを照合する。

従って、本実施例によれば、特に携帯端末で静脈認証を行う際の利便性が良い。また、部分認証を静脈認証に適用した場合に、高速、且つ、高精度な静脈認証を行える。

つまり、情報入力装置への操作と同時に生体認証を実行するため、端末装置の機能及びサービス利用時の安全性を向上できる。また、情報入力装置上の入力操作位置と予め設定されている対応関係を用いて、撮影した部分画像の登録されている画像に対する位置を決定し、生体情報の照合時には手のひら全範囲をパターンマッチングしながら走査することによる位置決定は行わない。このため、位置決めに要する時間を短縮し、位置決めの曖昧さに起因する誤照合の危険性を低減でき、高速で高精度な生体認証を実現できる。さらに、ユーザに特別な操作を行わせることなく、情報入力装置への簡単な入力操作がトリガとなって生体認証が行われるため、入力される生体情報が安定し、高精度な生体認証を行える。

（第２実施例）
図１０は、情報入力装置上の入力操作位置の座標値と、生体センサにより撮影された撮影画像の座標値との関係の他の例を説明する図である。図１０は、図４と同様に、端末装置１側から手のひら９００を見た図である。この例では、静脈パターンの登録時に手のひら９００全体を撮影せずに、複数の部分画像を撮影し、複数の部分画像をつなぎ合わせて手のひら９００全体に相当する１枚の画像を生成する。例えば、図３に示す例のように、ユーザがタッチパネル１４５上で連続的に指をスライドさせながら、同時に生体センサ１６により手のひら９００の静脈パターンを撮影した場合、時間的に連続した複数の部分画像が得られる。そこで、これら複数の部分画像を周知の方法でつなぎ合わせることにより、手のひら９００全体に相当する１枚のより広範囲の画像を取得して登録データに含めることができる。

この例では、図１０の左側に太線の矢印で示すように、ユーザがタッチパネル１４５上で連続的に指をジグザグ状にスライドさせると、タッチ位置毎に生体センサ１６により手のひら９００の部分画像が範囲９６１−１〜９６１−Ｎ（Ｎは２以上の自然数）内で撮影される。範囲９６１−１〜９６１−Ｎ内で撮影された部分画像をつなぎ合わせることで、図１０の右側に示すように、登録範囲９６１内で撮影されたのと等価な、手のひら９００全体に相当する１枚の画像を生成できる。

部分画像をつなぎ合わせる処理によって、各部分画像の相対的な位置関係が決まるため、例えば、最初の部分画像の座標系を基準として、続く部分画像の座標系を決めることができる。このようにして撮影された複数の部分画像の座標値と、夫々の部分画像に対応する情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値との対応関係を、図６に示す座標変換部１１に設定しておけば、静脈パターンの照合時には、座標変換部１１１は、設定された対応関係に基づき、撮影範囲１６１の部分静脈パターンの座標系を登録範囲９６１の手のひら９００全体の静脈パターンの座標系に変換することができる。

図１１は、第２実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作を説明するフローチャートである。図１１に示す処理は、例えばＣＰＵ１１により実行できる。図１１に示すステップＳ２１では、ＣＰＵ１１が、上記第１実施例における静脈パターンの照合時と同様の制御を行うことで、情報入力装置１５が検知した複数の入力操作位置の座標値と、複数の入力操作位置の座標値が検知された時点で生体センサ１６により複数の範囲９６１−１〜９６１−Ｎを撮影した手のひら９００の複数の部分静脈パターンとを取得する。ステップＳ２２では、ＣＰＵ１１が、複数の部分静脈パターンを周知の方法でつなぎ合わせて手のひら９００全体に相当する１枚の静脈パターンを合成し、合成した１枚の静脈パターンの特徴を周知の方法で抽出し、抽出した１枚の静脈パターンの特徴と、静脈パターンの登録範囲９６１の座標系の座標値とを含む登録データを登録ＤＢ１３１に登録する。ステップＳ２３では、ＣＰＵ１１が、各部分静脈パターンの特徴を周知の方法で抽出すると共に、登録ＤＢ１３１に登録されている登録データを読み出して、上記のパターンマッチングを行う。具体的には、ＣＰＵ１１は、入力操作位置の座標値が（ｘ_１，ｙ_１）〜（ｘ_Ｎ，ｙ_Ｎ）である時点で生体センサ１６が範囲９６１−１〜９６１−Ｎを撮影した部分静脈パターンの特徴が、登録範囲９６１のどの位置の部分静脈パターンの特徴に該当するのかを認識する。ステップＳ２４では、ＣＰＵ１１が、一意に決まっている入力操作位置の座標値と生体センサ１６の相対的な位置関係に基づき、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ_１，ｙ_１）〜（ｘ_Ｎ，ｙ_Ｎ）が、登録範囲９６１の基準となる座標値（Ｘ_１，Ｙ_１）〜（Ｘ_Ｎ，Ｙ_Ｎ）に対応していることを認識し、情報入力装置１５上の入力操作位置の座標値（ｘ，ｙ）と登録範囲９６１の座標値（Ｘ，Ｙ）との対応関係を設定する。

第２実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作は、上記第１実施例と同様の図６に示す機能ブロックにより行えるので、その説明は省略する。この場合、ステップＳ２２の処理は、例えば特徴抽出部１１２及び登録データ生成部１１３により実行可能である。

第２実施例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作は、上記第１実施例と同様の図８に示す機能ブロックにより行え、上記第１実施例と同様の図９に示す如き動作と同様で良いため、その説明は省略する。この場合に上記第１実施例と異なるのは、登録ＤＢ１３１に登録された登録データに含まれる手のひら９００全体に相当する静脈パターンが、複数の部分静脈パターンをつなぎ合わせて合成された１枚の静脈パターンであるという点である。

本実施例によれば、上記第１実施例と同様の効果を得ることが可能である。また、静脈パターンの登録時に、情報入力装置上で静脈パターンの照合時よりも多くの入力操作を行うようにすることで、照合する部分静脈パターンの揺らぎに対する受容性を高めて、本人拒否率を低減することが可能となる。

（第３実施例）
次に、第３実施例について説明する。第３実施例では、入力操作位置の座標値（または、接触座標値）と撮影静脈パターンのデータ座標値の厳密な対応付けを行わない。静脈パターンの登録時には、部分静脈パターンの特徴に、接触座標値を対応付けて登録する。静脈パターンの照合時には、登録されている登録データの接触座標値を用いて、生体センサが照合用部分静脈パターンを撮影した時点の接触座標値に最も近い登録部分静脈パターンの特徴を参照し、照合用部分静脈パターンの特徴と照合する。この際、登録部分静脈パターンに対し、照合用部分静脈パターンの位置を少しずつずらしながら照合を行う。

図１２は、第３実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作を説明するフローチャートである。図１２に示す処理は、例えばＣＰＵ１１により実行できる。図１２に示すステップＳ３１では、ＣＰＵ１１が、上記第１実施例における静脈パターンの照合時と同様の制御を行うことで、情報入力装置１５が検知した複数の入力操作位置の座標値と、複数の入力操作位置の座標値が検知された時点で生体センサ１６により複数の範囲９６１−１〜９６１−Ｎを撮影した手のひら９００の複数の部分静脈パターンとを取得する。ステップＳ３２では、ＣＰＵ１１が、例えば生体データの一例である、複数の部分静脈パターンの特徴を、周知の方法で抽出し、抽出した部分静脈パターンの特徴と、各部分静脈パターンが撮影された入力操作位置の座標値とを含む登録データを登録ＤＢ１３１に登録する。

第３実施例における端末装置の静脈パターンの登録時の動作は、上記第１実施例と同様の図６に示す機能ブロックにより行えるので、その説明は省略する。この場合、座標変換部１１１は省略可能であり、情報入力装置１５が検知した入力操作位置の座標値は、例えば登録データ生成部１１３に供給すれば良い。また、ステップＳ３２の処理は、例えば特徴抽出部１１２及び登録データ生成部１１３により実行可能である。

図１３は、第３実施例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作を説明するフローチャートである。図１３に示す処理は、例えばＣＰＵ１１により実行できる。図１３に示すステップＳ４１では、ＣＰＵ１１が、情報入力装置１５が検知した入力操作位置の座標値と、入力操作位置の座標値が検知された時点で生体センサ１６が撮影したユーザの手のひら９００の撮影範囲１６１の部分静脈パターンとを取得し、部分静脈パターンの特徴を周知の方法で抽出する。ステップＳ４２では、ＣＰＵ１１が、検知された入力操作位置の座標値を用いて登録ＤＢ１３１を参照し、類似した座標値の登録データを検索する。ステップＳ４３では、ＣＰＵ１１が、類似した座標値から一定走査範囲を走査して、検知された入力操作位置で撮影された部分静脈パターンの特徴の、走査範囲内の登録データに含まれる部分静脈パターンの特徴に対する類似度を算出する。ステップＳ４４では、ＣＰＵ１１が、算出された類似度のうち、最も高い類似度が閾値以上であれば、ユーザの本人確認を行う。

第３実施例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作は、上記第１実施例と同様の図８に示す機能ブロックにより行えるので、その説明は省略する。この場合、座標変換部１１１は省略可能であり、情報入力装置１５が検知した入力操作位置の座標値は、例えば照合部１１４に供給すれば良い。この場合に上記第１実施例と異なるのは、登録ＤＢ１３１には、複数の部分静脈パターンの特徴に、各部分静脈パターンが撮影された入力操作位置の座標値を対応付けた登録データが登録されているという点である。

上記第１及び第２実施例においても、照合を行う場合には、登録静脈パターンに対する照合用部分静脈パターンの位置を少しずつずらして走査しながら類似度が一定値以上となる最適位置を見つける処理を行うことができる。

これに対し、第３実施例では、第１及び第２実施例において走査する走査範囲より広い走査範囲で走査を行う。しかし、第３実施例で走査される範囲は、手のひら９００全体を走査する場合と比較すると狭い範囲で済むため、このような走査方法によっても上記第１及び第２実施例と同様の効果が得られる。

（変形例）
図１４は、変形例における端末装置の静脈パターンの照合時の動作を説明するフローチャートである。図１４に示す処理は、例えば図９のステップＳ１４の処理を実行する際に、例えばＣＰＵ１１により実行できる。本変形例では、Ｍを２以上の自然数とすると、ユーザが情報入力装置１５上のＭ個の位置で入力操作を行った結果に応じて照合処理を行う。図１４に示すステップＳ４０１では、ＣＰＵ１１が、例えば図９のステップＳ１１〜Ｓ１４の処理がＭ個の入力操作位置について実行されたか否かを判定する。ステップＳ４０１の判定結果がＮＯであると、処理は図９のステップＳ１１へ戻る。一方、ステップＳ４０１の判定結果がＹＥＳになると、図９のステップＳ１４は、図９のステップＳ１３でＭ個の入力操作位置について算出された類似度に演算を施した値に基づいて、本人確認を行う。この場合、演算は、算出された類似度の最大値を求めたり、平均値を求めたり、最小値を求めたりしても良い。

同様に、図１４に示すステップＳ４０１では、ＣＰＵ１１が、例えば図１３のステップＳ４１〜Ｓ４４の処理がＭ個の入力操作位置について実行されたか否かを判定しても良い。ステップＳ４０１の判定結果がＮＯであると、処理は図１３のステップＳ４１へ戻る。一方、ステップＳ４０１の判定結果がＹＥＳになると、図１３のステップＳ４４は、図１３のステップＳ４３でＭ個の入力操作位置について算出された類似度に演算を施した値に基づいて、本人確認を行う。この場合、演算は、算出された類似度の最大値を求めたり、平均値を求めたり、最小値を求めたりしても良い。

ユーザが情報入力装置１５上の単一の位置で入力操作を行った結果に応じた生体認証と比較すると、複数の位置で入力操作を行った結果に応じた生体認証の方が、より多くの静脈パターンの特徴を利用できるため、認証精度を向上できる。

上記の各実施例及び変形例では、生体認証に使用される生体情報が、ユーザの手のひらの静脈パターンであるが、生体情報は、ユーザの手のひらのシワのパターン、シワのパターンと静脈パターンの組み合わせなどであっても良い。

また、静脈パターンの登録時に撮影される登録範囲の形状は、矩形に限定されるものではなく、例えば円形、楕円形などであっても良く、登録時に用いる生体センサまたはカメラに応じて適宜選定すれば良い。同様に、静脈パターンの照合時に撮影される撮影範囲の形状は、矩形に限定されるものではなく、例えば円形、楕円形などであっても良く、照合時に用いる生体センサに応じて適宜選定すれば良い。

さらに、上記の各実施例及び変形例では、登録データベースに登録される登録データに含まれる生体データは、生体情報の特徴、具体的には静脈パターンの特徴である。このため、登録データに含まれる生体データが静脈画像などの生体情報である場合と比較すると、登録するデータ量を削減できる。しかし、登録データに含まれる生体データは、生体情報、具体的には静脈画像であっても良い。この場合、照合時に比較される生体データは、静脈画像であっても、静脈画像から抽出された特徴（または、特徴量）であっても良い。ただし、照合時に静脈画像などの生体情報を比較するより、生体情報の特徴を比較する方が照合時間を短縮することが可能となる。さらに、登録データベースに登録される登録データに含まれる生体データは、静脈画像などの生体情報と、生体情報の特徴の両方であっても良い。

なお、登録データベースに登録される登録データは、圧縮、暗号化などの処理を施されていても良いことは、言うまでもない。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
ユーザが触れた入力操作位置の座標値を検知する情報入力装置と、
前記入力操作時の前記ユーザの手のひらの撮影範囲を撮影して生体データを生成する生体センサと、
前記生体データと、予め登録された、前記座標値に基づいて読み出された登録生体データの対応する部分とを照合して前記生体データと前記対応する部分との類似度を算出する照合部とを備えたことを特徴とする、端末装置。
（付記２）
前記情報入力装置上の第１の座標系を、前記登録生体データの第２の座標系に変換する対応関係が予め設定された座標変換部と、
前記撮影範囲よりも広い登録範囲で前記ユーザの手のひらを撮影した前記登録生体データと、前記登録生体データの前記第２の座標系の座標値とが登録された登録データベースとをさらに備え、
前記照合部は、前記対応関係に基づいて前記第２の座標系に変換された前記生体データを撮影した時点の前記第１の座標系の前記座標値から、前記登録生体データの前記対応する部分の前記第２の座標系の座標値を認識して、前記登録データベースから前記対応する部分を読み出すことを特徴とする、付記１記載の端末装置。
（付記３）
前記座標変換部には、前記生体データ、前記生体データ撮影時の前記第１の座標系の座標値、前記登録生体データ、及び前記登録生体データの前記第２の座標系における座標値が供給され、前記座標変換部は、前記生体データと前記登録生体データとのパターンマッチングに基づいて、前記第１の座標系における座標値と前記登録生体データの前記第２の座標系における座標値との対応関係を設定することを特徴とする、付記２記載の端末装置。
（付記４）
前記情報入力装置及び前記生体センサは、前記ユーザが指で前記情報入力装置を操作する際に前記生体センサが前記手のひらの少なくとも一部を撮影する相対位置に配置されていることを特徴とする、付記１乃至３のいずれか１項記載の端末装置。
（付記５）
表示装置と、前記情報入力装置とを含むタッチパネルを備えたことを特徴とする、付記１乃至４のいずれか１項記載の端末装置。
（付記６）
前記生体センサが撮影した生体画像の特徴を抽出して前記生体データを出力する特徴抽出部をさらに備え、
前記照合部は、前記生体画像の特徴と、前記登録生体データに含まれる登録生体画像の特徴の対応する部分とを照合して前記生体画像の特徴と前記対応する部分との類似度を算出することを特徴とする、付記１乃至５のいずれか１項記載の端末装置。
（付記７）
コンピュータに、生体認証処理を実行させる生体認証プログラムであって、
情報入力装置が検知した、ユーザにより触れられた入力操作位置の座標値と、前記入力操作時に生体センサが前記ユーザの手のひらの撮影範囲を撮影した生体データとを取得し、
前記生体データと、予め登録された、前記座標値に基づいて読み出された登録生体データの対応する部分とを照合して前記生体データと前記対応する部分との類似度を算出する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、生体認証プログラム。
（付記８）
前記情報入力装置上の第１の座標系と前記登録生体データの第２の座標系との関係を設定する
処理をさらに前記コンピュータに実行させ、
前記類似度の算出では、前記対応関係に基づいて前記第２の座標系に変換された前記生体データを撮影した時点の前記第１の座標系の前記座標値から、前記登録生体データの対応する部分の前記第２の座標系の座標値を認識して、前記撮影範囲よりも広い登録範囲で前記ユーザの手のひらを撮影した前記登録生体データと、前記登録生体データの前記第２の座標系の座標値とが登録された登録データベースから、前記対応する部分を読み出すことを特徴とする、付記７記載の生体認証プログラム。
（付記９）
前記生体データと前記登録生体データとのパターンマッチングに基づいて、前記生体データ撮影時の前記第１の座標系における座標値と前記登録生体データの前記第２の座標系における座標値との対応関係を設定することを特徴とする、付記８記載の生体認証プログラム。
（付記１０）
情報入力装置がユーザにより触れられた入力操作位置の座標値を検知し、
生体センサが、前記入力操作時に前記ユーザの手のひらの撮影範囲を撮影して生体データを生成し、
プロセッサが、前記生体データと、予め登録された、前記座標値に基づいて読み出された登録生体データの対応する部分とを照合して前記生体データと前記対応する部分との類似度を算出することを特徴とする、生体認証方法。
（付記１１）
前記プロセッサが、予め設定された、前記情報入力装置上の第１の座標系を前記登録生体データの第２の座標系に変換し、
前記プロセッサが、前記対応関係に基づいて前記第２の座標系に変換された前記生体データを撮影した時点の前記第１座標系における前記座標値から、前記登録生体データの対応する部分の前記第２の座標系の座標値を認識して、前記撮影範囲よりも広い登録範囲で前記ユーザの手のひらを撮影した前記登録生体データと、前記登録生体データの前記第２の座標系の座標値とが登録された登録データベースから、前記対応する部分を読み出して前記類似度を算出することを特徴とする、付記１０記載の生体認証方法。
（付記１２）
前記プロセッサが、前記生体データと前記登録生体データとのパターンマッチングに基づいて、前記生体データ撮影時の前記第１の座標系の座標値と前記登録生体データの前記第２の座標系における座標値との前記対応関係を設定することを特徴とする、付記１３乃至１５のいずれか１項記載の生体認証方法。

以上、開示の端末装置、生体認証プログラム及び生体認証方法を実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。

１ 端末装置
６ カメラ
１０ バス
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ 記憶装置
１４ 表示装置
１５ 情報入力装置
１６ 生体センサ
１１１ 座標変換部
１１２ 特徴抽出部
１１３ 登録データ生成部
１１４ 照合部
１３１ 登録ＤＢ
１４５ タッチパネル
１６１ 撮影範囲
９００ 手のひら
９６１ 登録範囲

Claims (6)

1. ユーザが触れた入力操作位置の座標値を検知するタッチパネルと、
   前記ユーザが指で前記タッチパネル上の前記入力操作位置を触れた時の前記ユーザの手のひらの撮影範囲を撮影して生体データを生成する生体センサと、
   前記生体データと、予め登録された、前記座標値に基づいて読み出された登録生体データの対応する部分とを照合して前記生体データと前記対応する部分との類似度を算出する照合部と、
   を備え、
   前記タッチパネル及び前記生体センサは、前記ユーザが指で前記タッチパネル上の入力操作を行うどの位置を操作しても前記生体センサが前記手のひらの少なくとも一部を撮影する相対位置に配置されており、
   前記生体センサは、前記タッチパネル上の複数の入力操作位置について手のひらの撮影範囲を撮影して生体データを生成し、
   前記複数の入力操作位置は、前記ユーザの指のスライド操作により描画したパターン上の位置であることを特徴とする、端末装置。
2. 前記タッチパネル上の第１の座標系を、前記登録生体データの第２の座標系に変換する対応関係が予め設定された座標変換部と、
   前記撮影範囲よりも広い登録範囲で前記ユーザの手のひらを撮影した前記登録生体データと、前記登録生体データの前記第２の座標系の座標値とが登録された登録データベースとをさらに備え、
   前記照合部は、前記対応関係に基づいて前記第２の座標系に変換された前記生体データを撮影した時点の前記第１の座標系の前記座標値から、前記登録生体データの前記対応する部分の前記第２の座標系の座標値を認識して、前記登録データベースから前記対応する部分を読み出すことを特徴とする、請求項１記載の端末装置。
3. 前記座標変換部には、前記生体データ、前記生体データの撮影時の前記第１の座標系の座標値、前記登録生体データ、及び前記登録生体データの前記第２の座標系における座標値が供給され、前記座標変換部は、前記生体データと前記登録生体データとのパターンマッチングに基づいて、前記第１の座標系における座標値と前記登録生体データの前記第２の座標系における座標値との対応関係を設定することを特徴とする、請求項２記載の端末装置。
4. タッチパネル及び生体センサが、ユーザが指で前記タッチパネル上の入力操作を行うどの位置を操作しても前記生体センサが前記ユーザの手のひらの少なくとも一部を撮影する相対位置に配置された端末装置のコンピュータに、生体認証処理を実行させる生体認証プログラムであって、
   前記タッチパネルが検知した、前記ユーザが触れた前記タッチパネル上の入力操作位置の座標値と、前記ユーザが指で前記タッチパネル上の複数の入力操作位置を触れた時に生体センサが撮影した、前記ユーザの手のひらの撮影範囲の生体データとを取得し、
   前記複数の入力操作位置は、前記ユーザの指のスライド操作により描画したパターン上の位置であり、
   前記生体データと、予め登録された、前記座標値に基づいて読み出された登録生体データの対応する部分とを照合して前記生体データと前記対応する部分との類似度を算出する
   処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、生体認証プログラム。
5. タッチパネルが、ユーザが触れた前記タッチパネル上の入力操作位置の座標値を検知し、
   生体センサが、前記ユーザが指で前記タッチパネル上の前記入力操作位置を触れた時の前記ユーザの手のひらの撮影範囲を撮影して生体データを生成し、
   前記タッチパネル及び前記生体センサは、前記ユーザが指で前記タッチパネル上の入力操作を行うどの位置を操作しても前記生体センサが前記手のひらの少なくとも一部を撮影する相対位置に配置されており、
   プロセッサが、前記生体データと、予め登録された、前記座標値に基づいて読み出された登録生体データの対応する部分とを照合して前記生体データと前記対応する部分との類似度を算出し、
   前記生体センサが、前記タッチパネル上の複数の入力操作位置について手のひらの撮影範囲を撮影して生体データを生成し、
   前記複数の入力操作位置は、前記ユーザの指のスライド操作により描画したパターン上の位置であることを特徴とする、生体認証方法。
6. 前記プロセッサが、対応関係が予め設定された、前記タッチパネル上の第１の座標系を前記登録生体データの第２の座標系に変換し、
   前記プロセッサが、前記対応関係に基づいて前記第２の座標系に変換された前記生体データを撮影した時点の前記第１の座標系における前記座標値から、前記登録生体データの対応する部分の前記第２の座標系の座標値を認識して、前記撮影範囲よりも広い登録範囲で前記ユーザの手のひらを撮影した前記登録生体データと、前記登録生体データの前記第２の座標系の座標値とが登録された登録データベースから、前記対応する部分を読み出して前記類似度を算出することを特徴とする、請求項５記載の生体認証方法。

Images