JP6631331B2 - 生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラム - Google Patents

Description

本件は、生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムに関する。

手のひら静脈認証において、認証精度を向上させるために、照明の照射条件を順次変更して手のひら画像を複数枚取得して、当該複数枚の手のひら画像から静脈パターンを取得する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００８−９０４１２号公報

手のひら静脈認証においては、非接触で認証ができる利点がある反面、姿勢変動が大きくなりやすい。姿勢変動を許容しつつ認証精度を維持する方策として、手のひら画像を複数枚撮影し、それぞれの手のひら画像から得られた静脈パターンと登録テンプレートとの類似性を判定することが考えられる。様々な姿勢で撮影された手のひらの画像の中で好ましい姿勢があれば正しく認証できる。

そこで、照明の照射条件を順次変更して取得された手のひら画像の１セットから静脈パターンを抽出し、これを繰り返すことで複数セットから静脈パターンを抽出し、得られた複数の静脈パターンと登録テンプレートとの類似性を判定することが考えられる。しかしながら、メモリの容量には限界がある。そのため、照合に適切な画像を効率よく取得することが求められる。

近年、手のひら静脈センサの撮影レートは高速化しており、短時間でたくさんの画像を取得できる一方で、限られたメモリ容量の中では姿勢変化の少ない画像しか得られないことがある。このように、手のひらの撮影条件によっては、認証精度の低下を招くことになる。

１つの側面では、本発明は、照合に必要な画像を効率よく取得できる生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様では、生体認証装置は、照明から照射された光によって手のひらの画像を取得する際に、前記照明の照射条件が互いに異なる複数枚の手のひらの画像セットを複数セット取得する撮影装置と、前記手のひらの撮影条件に応じて、前記撮影装置が前記複数の画像セットを取得する際の各画像セット間の時間間隔を調整する調整部と、前記複数の画像セットのそれぞれから生体特徴を抽出する抽出部と、前記抽出部が抽出した各生体特徴と、予め登録されている登録生体特徴とを照合する照合部と、を備える。

撮影条件に応じて照合に必要な画像を効率よく取得することができる。

（ａ）は実施例１に係る生体認証装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）は生体センサ１０５の模式図であり、（ｃ）は生体センサの上面図である。 認証画像セットを例示する図である。 連続撮影を例示する図である。 （ａ）はセンサ種別に応じた撮影レートについて例示する図であり、（ｂ）はインターバル時間の設定を例示する図である。 生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。 （ａ）はデータベースに記憶されているテーブルを例示する図であり、（ｂ）は生体センサに備わるハードウェア構成の一部を例示する図である。 インターバルテーブルに記憶されているテーブルを例示する図である。 本実施例に係る認証処理の詳細を表すフローチャートの一例である。 実施例２に係る機能ブロック図である。 （ａ）および（ｂ）はインターバルテーブルを例示する図である。 実施例２に係る認証処理の詳細を表すフローチャートの一例である。 距離を用いてインターバル時間を更新する認証処理の詳細を表すフローチャートの一例である。

以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。

図１（ａ）は、実施例１に係る生体認証装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図１（ｂ）は、後述する生体センサ１０５の模式図である。図１（ｃ）は、生体センサ１０５の上面図である。図１（ａ）を参照して、生体認証装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、生体センサ１０５、通信部１０６、属性情報取得部１０７などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。

記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施例に係る生体認証プログラムは、記憶装置１０３に記憶されている。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、後述する各処理の結果などを表示する。

生体センサ１０５は、ユーザの生体情報を取得するセンサであり、本実施例においては、ユーザの手のひらの画像を非接触で取得する撮影装置である。図１（ｂ）で例示するように、生体センサ１０５は、一例として、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどである。生体センサ１０５は、近赤外線の情報に基づいて、静脈パターンなどの血管パターンを取得することができる。また、生体センサ１０５は、可視光や近赤外線の情報に基づいて、生体センサ１０５と生体との距離を取得することができる。

図１（ｃ）で例示するように、生体センサ１０５は、カメラ２１、複数の照明光源２２、複数のスポット光源２３などを備える。複数の照明光源２２は、近赤外線光源である。複数の照明光源２２は、照射角度が大きい光源であり、生体全体に光を照射する。複数の照明光源２２は、例えば、カメラ２１の周囲に配置されている。複数のスポット光源２３は、可視光源である。複数のスポット光源２３は、照射角度が小さい光源である。それにより、スポット光源２３による生体に対する光照射範囲は、互いに離間する。すなわち、スポット光源２３は、生体にスポット光を照射する。

通信部１０６は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などへの接続インタフェースである。属性情報取得部１０７は、キーボード、マウスなどの入力機器であり、例えば、ユーザを識別するためのＩＤ、ユーザ名、パスワードなどを入力するための装置である。

高精度な認証を行うためには、手のひらに近赤外線を照射して撮影した認証用画像（以下、照明Ｏｎ画像）のみでは不十分な場合がある。例えば、太陽光などの外光が存在する場合、安定した特徴画像を得るためには、照明をＯｆｆにして撮影した画像（以下、照明Ｏｆｆ画像）を用いることが有効なケースがある。具体的には、照明Ｏｎ画像から照明Ｏｆｆ画像を引き算することで、外光をキャンセルすることができる。ここで、照明Ｏｎ画像と照明Ｏｆｆ画像とは、可能な限り短い時間間隔で撮影することが望ましい。照明Ｏｎと照明Ｏｆｆとで撮影する間に被写体が移動してしまうと、正しい差分演算が行えないためである。

また、被写体である手のひらの高さや傾き情報を得る為、スポット光を照射して撮影する画像（以下、スポットＯｎ画像）を用いる場合もある。手のひらの高さとは、生体センサ１０５と手のひらとの距離である。手のひらの傾きとは、生体センサ１０５のセンサ面に対する手のひらの傾斜角度のことである。得られる画像において、手のひらの高さに応じて各スポット光間の距離が変化する。したがって、各スポット光間の距離を取得することによって、手のひらの高さを得ることができる。また、手のひらの各位置の高さを得ることによって、手のひらの傾きを得ることができる。スポット画像を外光存在下で安定的に利用するためには、スポット光用のＯｆｆ画像（スポットＯｆｆ画像）を用いる場合がある。

高精度な認証を実現するためには、上記のような照明の照射条件が互いに異なる複数種類の画像（照明分布形状やＯｎ，Ｏｆｆ）を利用する場合がある。以下では、１回の認証処理に必要な複数種類の画像を「認証画像セット」と称する。例えば、図２で例示するように、照明Ｏｎ画像、照明Ｏｆｆ画像、スポットＯｎ画像、およびスポットＯｆｆ画像のセットを認証画像セットとして用いる。

生体認証では認証対象が生体であるため、常に姿勢変動（カメラまでの距離や被写体の傾きなどの変動）や変形（手のひらの閉じ開きの動き）が存在し得る。両者を合わせて被写体の変動と称する。様々な変動に対して認証精度を高める方法として、図３で例示するような画像を連続的に撮影して認証に用いる方式がある。図３の例では、３組の認証画像セット１〜３を連続して撮影し、認証画像セットのそれぞれから抽出される生体特徴と予め登録されている登録生体特徴との類似度を算出し、その中で最良の類似度を採用する。連続撮影する中で手のひらの姿勢が変動する。図３の例では、手のひらの高さが変動する。３組の認証画像セットの中の１組が好ましい姿勢の画像を含んでいれば、正しく認証できる。図３の例では、登録生体特徴を作成した際の手のひらに近い位置に手のひらが位置する場合に、好ましい姿勢の画像として選択されている。

連続撮影可能な認証画像セットのセット数には、処理速度やメモリの容量などを要因として制限がかかる場合がある。例えば、生体センサ１０５内のメモリに画像を保存する場合、生体センサ１０５に搭載されるメモリの容量から上限が決まってしまう。ここで、生体センサ１０５内ではなく、生体センサ１０５を接続したパーソナルコンピュータなどに画像を保存することも選択肢として考えられる。パーソナルコンピュータを用いる場合、メモリを潤沢に使用できるため、画像を大量に保存することも可能である。しかしながら、この場合には生体センサ１０５とパーソナルコンピュータとを接続するＵＳＢやネットワーク環境等に依存して撮影レートが変わってしまう可能性がある。そのため、一定の認証精度を保証することが難しくなる。

一方、生体センサ１０５内のメモリに認証画像セットを保存する構成の場合、一定の撮影レートが保障されるため、認証精度の点からは望ましい。一方で、撮影可能な認証画像セット数に制限がかかることになる。このような場合、限られた撮影枚数を最大限有効に活用することが望ましい。

上述したように、連続撮影を適用することで認証精度向上効果を得ることができる。一方で、単位時間に何組の認証画像セットを撮影できるか（以下、撮影レートと呼ぶ）は生体センサ１０５の種別に応じて異なる。具体的には、（１）搭載している撮像素子の撮影レート、（２）ＬＥＤ光量（ＬＥＤが暗い場合、長い露出時間を必要とする）などによって決まる。

これまで、撮影レートを個別に設定することは行われていなかった。旧型のセンサの撮影レートは一般的に遅く、常に最大レートで撮影してきたからである。しかしながら、近年の技術の進歩によって小型のセンサであっても高速にデータを撮影できるようになった。その結果として、最適な撮影レートを調整する必要が出てきた。

撮影レートが速い方が、照明Ｏｎ画像と照明Ｏｆｆ画像とを短い時間間隔で撮影できるため、外光や手振れの影響を抑制することができる。一方、撮影レートが速すぎると、連続撮影の効果が失われてしまう場合がある。これは、撮影レートが高すぎると、ほとんど同一姿勢の被写体画像が撮影されてしまうためである。図３の例では、３つの異なる高さの被写体画像が撮影されているが、撮影レートが高すぎると殆ど同一高さの画像が撮影されてしまう。新型のセンサは一般的に撮影レートが高くなることが多い（部品の高性能化による）。そのため、センサが故障した際に、代替として新型センサに置き換えると、従来とは撮影レートが変わってしまい、使い勝手や認証精度の低下につながってしまう。

そこで、本実施例においては、認証画像セットと認証画像セットを取得する間のインターバル時間を、生体センサ種別に応じて変更する。ここで、インターバル時間とは、画像の取得を休止する時間を意味する。このインターバル時間を設定することによって、複数セットの認証画像セットを取得する際の各セット間の時間間隔が決まる。

図４（ａ）は、センサ種別に応じた撮影レートについて例示する図である。図４（ａ）で例示するように、例えば、旧型の生体センサでは、速い撮影レートが得られない。したがって、認証画像セットを取得してから次の認証画像セットを取得するまでの時間間隔が長くなる。これに対して、新型の生体センサでは、撮影レートが速くなることが想定される。この場合、認証画像セットを取得してから次の認証画像セットを取得するまでの時間間隔が短くなる。この場合、旧型の生体センサを用いて抽出した登録生体特徴と、新型の生体センサを用いて抽出した生体特徴との照合において、高い認証精度が得られないおそれがある。

そこで、図４（ｂ）で例示するように、インターバル時間を設定することによって、認証画像セットを取得してから次の認証画像セットを取得するまでの時間間隔を、旧型の生体センサと新型の生体センサとで同じ又は近くすることができる。それにより、高い認証精度が得られるようになる。なお、認証画像セットの取得時間自体を短くすることで、外光や手振れに対する影響を抑制することができる。

以下、具体的な構成について説明する。記憶装置１０３に記憶されている生体認証プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された生体認証プログラムを実行する。それにより、生体認証装置１００による各処理が実行される。生体認証プログラムが実行されることによって、登録処理、認証処理などが実行される。

図５は、生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。図５で例示するように、生体認証プログラムの実行によって、認証処理部１０が実現される。認証処理部１０は、全体管理部１１、撮影制御部１２、記憶部１３、特徴抽出部１４、データベース１５、認証部１６などとして機能する。

全体管理部１１は、各部を制御する。撮影制御部１２は、生体センサ１０５による撮影を制御する。具体的には、照明光源２２およびスポット光源２３の点灯タイミングおよびカメラ２１の撮影タイミングを制御する。記憶部１３は、生体センサ１０５から取得する認証画像セットのバッファとして機能する。特徴抽出部１４は、記憶部１３に記憶されている認証画像セットのそれぞれから照合用生体特徴を抽出する。本実施例においては、特徴抽出部１４は、照明Ｏｎ画像と照明Ｏｆｆ画像とから静脈パターンを照合用生体特徴として抽出する。データベース１５は、各ユーザの属性情報と、登録生体特徴と、当該登録生体特徴を取得した生体センサ種別とを関連付けて予め記憶している。図６（ａ）は、データベース１５に記憶されているテーブルを例示する図である。

認証部１６は、特徴抽出部１４が抽出した照合用生体特徴とデータベース１５に記憶されている登録生体特徴とを照合し、その結果を表示装置１０４に表示させる。例えば、認証部１６は、特徴抽出部１４が抽出したいずれかの照合用生体特徴とデータベース１５に記憶されているいずれかの登録生体特徴との類似度が閾値以上であれば、認証成功に係る情報を表示装置１０４に表示させる。照合の際に、認証部１６は、スポットＯｎ画像とスポットＯｆｆ画像とを用いて、特徴抽出部１４が抽出した照合用生体特徴を補正してもよい。例えば、スポットＯｎ画像とスポットＯｆｆ画像とから得られる距離情報を用いて、照合用生体特徴の倍率を補正してもよい。

生体センサ１０５は、カメラ２１、複数の照明光源２２および複数のスポット光源２３の他に、センサ管理部２４、記憶部２５、インターバルテーブル２６などの機能を有する。図６（ｂ）は、生体センサ１０５に備わるハードウェア構成の一部を例示する図である。図６（ｂ）で例示するように、生体センサ１０５は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、記憶装置２０３などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。ＣＰＵ２０１は、中央演算処理装置である。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラム、ＣＰＵ２０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置２０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置２０３に記憶されているプログラムがＣＰＵ２０１によって実行されることによって、センサ管理部２４、記憶部２５、インターバルテーブル２６などの機能が実現される。

センサ管理部２４は、生体センサ１０５の各部を制御する。例えば、センサ管理部２４は、撮影制御部１２の指示に従って、照明光源２２およびスポット光源２３のＯｎ，Ｏｆｆのタイミング、カメラ２１による撮影タイミングを制御する。記憶部２５は、カメラ２１の撮影によって得られた認証画像セットを記憶する。インターバルテーブル２６は、センサ別のインターバル時間を記憶する。図７は、インターバルテーブル２６に記憶されているテーブルを例示する図である。図７で例示するように、生体センサ１０５のセンサ種別とインターバル（ｍｓ）とが関連付けて記憶されている。

ここで、インターバル時間の具体的な設定例について説明する。旧型の第１センサ（撮影レートが遅いセンサ）が認証画像セットを取得するのに要する時間をＴ１［ｍｓｅｃ］とする。新型の第２センサ（撮影レートが速いセンサ）が認証画像セットを取得するのに要する時間をＴ２［ｍｓｅｃ］とする。登録生体特徴を抽出した際に第１センサを用いており、認証処理時には第２センサを用いることとする。この場合、第２センサにインターバル時間を設定し、第２センサを使っていても第１センサと同じ時間間隔で認証画像セットを取得するように設定する。具体的には、Δ１２＝Ｔ１−Ｔ２［ｍｓｅｃ］をインターバル時間に設定すればよい。

図８は、本実施例に係る認証処理の詳細を表すフローチャートの一例である。図８で例示するように、属性情報取得部１０７は、例えば、ユーザのＩＤを属性情報として取得する（ステップＳ１）。次に、全体管理部１１は、データベース１５を参照し、ステップＳ１で取得したＩＤに対応するセンサ種別を取得する（ステップＳ２）。ステップＳ２で取得されたセンサ種別は、撮影制御部１２を介して生体センサ１０５のセンサ管理部２４に送信される。

次に、センサ管理部２４は、インターバルテーブル２６を参照し、センサ種別に関連付けられたインターバル時間を取得する（ステップＳ３）。次に、センサ管理部２４は、各認証画像セット間のインターバル時間を、ステップＳ３で取得したインターバル時間に設定する（ステップＳ４）。次に、センサ管理部２４は、ステップＳ４で設定したインターバル時間に従って、認証画像セットの連続撮影を行う（ステップＳ５）。次に、認証部１６は、ステップＳ５で得られた認証画像セットを用いて認証を行う（ステップＳ６）。

例えば、ステップＳ２において、「センサ種別Ｂ」という情報が送信されると仮定する。図７の例では、センサ種別Ｂに対応した５０ｍｓｅｃがインターバル時間として設定される。このように動作することで、センサＢと同等の連続撮影レートが得られる。

本実施例によれば、生体特徴の登録時と認証処理時とで用いるセンサが置き換わることによって撮影条件が変更になった場合においても、各認証画像セットを取得する時間間隔差を小さくすることができる。それにより、撮影条件に応じて照合に必要な画像を効率よく取得することができる。また、各認証画像セットを取得する時間間隔差が小さくなることから、登録生体特徴を抽出する場合の撮影レートと照合用生体特徴を抽出する場合の撮影レートとが近くなる。それにより、生体特徴を抽出する条件が近くなり、高い認証精度を得ることができる。

なお、本実施例においては、センサ種別を生体センサ１０５に送信する構成を説明したが、それに限られない。例えば、生体センサ１０５に対してインターバル時間を送信する構成としてもよい。また、インターバル時間を直接「時間」で設定してもよく、フレーム数（撮像素子の撮像フレーム）を指定し、指定したフレーム分だけデータをスキップするようにしてもよい。

撮影レートが速すぎるか、遅すぎるかは、対象とする被写体の変動速度に依存して決まる。例えば、図３の例では手を下していくスピードと比較して適切な撮影レートが決まる。撮影レートの最適値は、利用者や利用シーンに応じても変わってくる。例えば、利用者によって手をかざすスピードが異なる。また、同じ利用者であっても、利用シーンやセンサの設置条件によって手をかざすスピードが異なる。このような場合、利用シーンごとに撮影レートを適切に設定する事によって、認証精度を高める効果が得られる。実施例２においては、利用者や利用シーンに応じてインターバル時間を設定する例について説明する。

図９は、本実施例に係る機能ブロック図である。実施例１と異なる点は、生体センサ１０５にインターバルテーブル２６が備わっておらず、データベース１５にインターバルテーブル１７が備わっており、更新部１８が備わっている点である。図１０（ａ）で例示するように、インターバルテーブル１７には、各ＩＤに関連付けてインターバル時間が格納されている。なお、初期インターバル時間は、事前に実験などを行うことによって定めておくことができる。

図１１は、本実施例に係る認証処理の詳細を表すフローチャートの一例である。図１１で例示するように、属性情報取得部１０７は、例えば、ユーザのＩＤを属性情報として取得する（ステップＳ１１）。次に、全体管理部１１は、インターバルテーブル１７を参照し、ステップＳ１１で取得したＩＤに対応するインターバル時間Ｔ０を取得する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２で取得されたインターバル時間Ｔ０は、撮影制御部１２を介して生体センサ１０５のセンサ管理部２４に送信される。

次に、センサ管理部２４は、各認証画像セット間のインターバル時間を、インターバル時間Ｔ０に設定し、当該インターバル時間Ｔ０に従って認証画像セットの連続撮影を行う（ステップＳ１３）。本実施例においては、３組の認証画像セットを連続取得する。次に、認証部１６は、各認証画像セットから抽出された生体特徴と、ステップＳ１で取得されたＩＤに対応する登録生体特徴との類似度Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を算出する（ステップＳ１４）。

次に、認証部１６は、ステップＳ１４で算出された類似度のうち最大値が閾値Ｔｈ１を上回るか否かを判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５で「Ｎｏ」と判定された場合、認証部１６は、認証失敗に係る情報を表示装置１０４に表示させる（ステップＳ１６）。ステップＳ１５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証部１６は、認証成功に係る情報を表示装置１０４に表示させる（ステップＳ１７）。次に、更新部１８は、類似度Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３の標準偏差σｓを算出する（ステップＳ１８）。

次に、更新部１８は、標準偏差σｓが閾値Ｔｈ２を上回るか否かを判定する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９で「Ｙｅｓ」と判定された場合、更新部１８は、インターバル時間Ｔ０を、Ｔ＝Ｔ０／αに更新する（ステップＳ２０）。αは、１を上回る値であり、学習の速さをコントロールするパラメータである。その後、フローチャートの実行が終了する。ステップＳ１９で「Ｎｏ」と判定された場合、更新部１８は、標準偏差σｓが閾値Ｔｈ３（＜Ｔｈ２）を下回るか否かを判定する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１で「Ｙｅｓ」と判定された場合、インターバル時間Ｔ０を、Ｔ＝Ｔ０×αに更新する（ステップＳ２２）。その後、フローチャートの実行が終了する。ステップＳ２１で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。なお、ステップＳ２０とステップＳ２２とで、αの値を異ならせてもよい。

類似度Ｓ１〜Ｓ３の差異が大きい場合、標準偏差σｓが大きくなる。この場合、撮影時間間隔が長すぎることが想定される。そこで、ステップＳ２０のようにインターバル時間を短くすることで、類似度Ｓ１〜Ｓ３のバラツキを適切な値とすることができる。それにより、認証精度を向上させることができる。一方、類似度Ｓ１〜Ｓ３の差異が小さい場合、標準偏差σｓが小さくなる。この場合、撮影時間間隔が短すぎることが想定される。そこで、ステップＳ２２のようにインターバル時間を長くすることで、類似度Ｓ１〜Ｓ３のバラツキを適切な値とすることができる。それにより、認証精度を向上させることができる。類似度Ｓ１〜Ｓ３の代わりに、各認証画像セットから得られる照合用生体特徴間の類似度Ｓ１´、Ｓ２´、Ｓ３´を用いてもよい。

また、類似度ではなく、生体センサ１０５と手のひらとの距離のばらつきを用いてもよい。生体センサ１０５と手のひらとの距離は、スポットＯｎ画像およびスポットＯｆｆ画像を用いて計算することができる。生体センサ１０５と手のひらとの距離をＤ１，Ｄ２，Ｄ３とし、上記類似度と同様の処理を距離の測定値に対して行い、インターバル時間を更新する。例えば、距離Ｄ１〜Ｄ３は、各スポット光間の距離から得られる生体センサ１０５と手のひらとの距離の平均値などである。

図１２は、距離Ｄ１〜Ｄ３を用いてインターバル時間を更新する認証処理の詳細を表すフローチャートの一例である。図１２で例示するように、ステップＳ１８の代わりに、ステップＳ１８´が実行される。ステップＳ１８´においては、距離Ｄ１〜Ｄ３の標準偏差σｓが算出されている。距離Ｄ１〜Ｄ３の差異が大きい場合、標準偏差σｓが大きくなる。この場合、撮影時間間隔が長すぎることが想定される。そこで、ステップＳ２０のようにインターバル時間を短くすることで、距離Ｄ１〜Ｄ３のバラツキを適切な値とすることができる。それにより、認証精度を向上させることができる。一方、距離Ｄ１〜Ｄ３の差異が小さい場合、標準偏差σｓが小さくなる。この場合、撮影時間間隔が短すぎることが想定される。そこで、ステップＳ２２のようにインターバル時間を長くすることで、距離Ｄ１〜Ｄ３のバラツキを適切な値とすることができる。それにより、認証精度を向上させることができる。

ユーザのＩＤに加えて、生体認証装置１００の利用場面に応じてインターバル時間を設定してもよい。図１０（ｂ）は、インターバルテーブル１７に格納されているテーブルの他の例である。図１０（ｂ）の例では、ユーザＩＤ＝０００２について、社内と社外のインターバル時間が設定されている。すなわち、場所に応じたインターバル時間が設定されている。例えば、社外で認証を必要とするのは、急ぎの案件の場合の可能性がある。例えば、顧客から急ぎで見積もりを要求され、社内システムにログインするような場合である。そのため、社外では手の動きがより速くなるケースが想定される。このような場合、社外か社内かで撮影レートを個別に設定することによって認証精度を高める効果が得られる。具体的には、接続しているネットワークによって社外か社内かを知ることができる。そこで得られた情報をもとに、社内用インターバル、社外用インターバルを切り替えて使用してもよい。

本実施例によれば、照合対象のユーザが変更になることによって撮影条件が変更になった場合においても、ユーザに適したインターバル時間が設定される。それにより、撮影条件に応じて照合に必要な画像を効率よく取得することができる。同一ユーザであれば、手のひらを動かす速度は近くなる傾向にあるため、各認証画像セットを取得する時間間隔における手のひらの変動量のバラツキが抑制される。それにより、高い認証精度が得られる。さらに、ユーザの利用場面に応じてインターバル時間を設定することで、きめ細かくインターバル時間を設定することができる。それにより、認証精度をさらに向上させることができる。また、照合結果や手のひらの距離などを用いてインターバル時間を更新することで、インターバル時間を適切な値に変更することができる。

上記各例では、スタンドアローンの端末で構成されているが、それに限られない。例えば、本実施例は、クライアントサーバのシステムにも適用可能である。

上記各例では、照明Ｏｎ，ＯｆｆおよびスポットＯｎ，Ｏｆｆのように照明強度を順次変更しながら認証画像セットを取得する例について説明したが、それに限られない。例えば、近赤外光を用いて手のひら全体の静脈パターンを取得し、可視光を用いて手のひら全体の形状を取得するような場合が想定される。この場合、照明強度が変わらない場合がある。この場合には、可視光と近赤外光が用いられるため、照明の波長を順次変更しながら認証画像セットを取得することになる。このような場合においても、上記各例を適用することができる。また、照明角度を順次変更しながら認証画像セットを取得することで、複数種類の生体画像を取得することが想定される。この場合には、照明の照射角度を順次変更しながら認証画像セットを取得することになる。このような場合においても、上記各例を適用することができる。また、上記実施例では近赤外光と可視光を組み合せて用いているが、例えば、近赤外光のみの照明Ｏｎ，Ｏｆｆ画像を用いる構成とすることもできる。以上のように、照明の照射条件を順次変更しながら認証画像セットを取得する場合において、上記各例を適用することができる。

上記各例において、カメラ２１が、照明から光が照射された手のひらの画像を取得する際に、照明の照射条件が互いに異なる複数枚の手のひらの画像セットを複数セット取得する撮影装置の一例として機能する。撮影制御部１２が、手のひらの撮影条件に応じて、撮影装置が複数の画像セットを取得する際の各画像セット間の時間間隔を調整する調整部の一例として機能する。特徴抽出部１４が、複数の画像セットのそれぞれから生体特徴を抽出する抽出部の一例として機能する。認証部１６が、抽出部が抽出した各生体特徴と、予め登録されている登録生体特徴とを照合する照合部の一例として機能する。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る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本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 認証処理部
１１ 全体管理部
１２ 撮影制御部
１３ 記憶部
１４ 特徴抽出部
１５ データベース
１６ 認証部
１７ インターバルテーブル
２１ カメラ
２２ 照明光源
２３ スポット光源
２４ センサ管理部
２５ 記憶部
２６ インターバルテーブル
１００ 生体認証装置

Claims (9)

1. 照明から照射された光によって手のひらの画像を取得する際に、前記照明の照射条件が互いに異なる複数枚の手のひらの画像セットを複数セット取得する撮影装置と、
   前記手のひらの撮影条件に応じて、前記撮影装置が前記複数の画像セットを取得する際の各画像セット間の時間間隔を調整する調整部と、
   前記複数の画像セットのそれぞれから生体特徴を抽出する抽出部と、
   前記抽出部が抽出した各生体特徴と、予め登録されている登録生体特徴とを照合する照合部と、を備えることを特徴とする生体認証装置。
2. 前記撮影条件は、前記登録生体特徴を作成する際に用いた撮影装置の種別に応じた条件であることを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 前記撮影条件は、前記照合の対象者に応じた条件であることを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
4. 前記照射条件は、前記照明の照射強度であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の生体認証装置。
5. 前記抽出部が抽出した各生体特徴と、前記登録生体特徴との類似度のバラツキに応じて、前記時間間隔を更新する更新部を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の生体認証装置。
6. 前記複数の画像セットから得られる手のひらの位置のバラツキに応じて、前記時間間隔を更新する更新部を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の生体認証装置。
7. 前記撮影装置は、前記複数の画像セットを保存するメモリを備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の生体認証装置。
8. 照明から照射された光によって手のひらの画像を取得する際に、前記照明の照射条件が互いに異なる複数枚の手のひらの画像セットを撮影装置が複数セット取得し、
   前記手のひらの撮影条件に応じて、前記撮影装置が前記複数の画像セットを取得する際の各画像セット間の時間間隔を調整部が調整し、
   前記複数の画像セットのそれぞれから生体特徴を抽出部が抽出し、
   前記抽出部が抽出した各生体特徴と、予め登録されている登録生体特徴とを照合部が照合する、ことを特徴とする生体認証方法。
9. コンピュータに、
   照明から照射された光によって手のひらの画像を取得する際に、前記照明の照射条件が互いに異なる複数枚の手のひらの画像セットを複数セット取得する処理と、
   前記手のひらの撮影条件に応じて、前記複数の画像セットを取得する際の各画像セット間の時間間隔を調整する処理と、
   前記複数の画像セットのそれぞれから生体特徴を抽出する処理と、
   抽出された各生体特徴と、予め登録されている登録生体特徴とを照合する処理と、を実行させることを特徴とする生体認証プログラム。

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