JP6754642B2 - 生体検知装置 - Google Patents

Description

本発明は、生体検知装置に関する。

ＰＣへのログインや建物の入退出の他、金融分野をはじめとする幅広い分野において、生体認証技術が利用されつつある。このような技術は、スマートフォン等のモバイル端末の普及に伴い、モバイル端末からの個人認証においてもその重要性が高まっている。またその一方で、残留指紋や写真、動画等から人工的に再構成した指により、不正成りすましが可能であることも報告されている。

近年、スマートフォン等のモバイル端末を用いた生体認証方式としては、生体認証用の特殊なデバイスではなく、上記モバイル端末に付属のカメラ等の汎用デバイスを用いて生体認証を行う動きが見られる。特に付属のカメラを用いて手の指や掌紋、指紋など生体認証を行う技術においては、予め撮影しておいた写真や動画による成りすまし攻撃を受ける可能性が考えられるため、上記攻撃に対する偽造検知を行うことで安全性を高める必要がある。

このような汎用デバイスを用いた偽装に対する生体検知技術としては、例えば、カメラにより顔画像を撮影し、この顔画像中の特定領域のＲ、Ｇ成分の代表値の時系列変化により脈拍を検知することで生体検知を行う方式（例えば、特許文献１参照）、およびＬＥＤ照明下で被写体である指を前後に移動させ、特定の領域のみ輝度値が変化するのを確認する方式（例えば、非特許文献１参照）が開示されている。

特開２０１４−１８４００２号公報

Ｃｈｒｉｓ Ｓｔｅｉｎ，「Ｖｉｄｅｏ−ｂａｓｅｄ Ｆｉｎｇｅｒｐｈｏｔｏ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ａｎｔｉ−ｓｐｏｏｆｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｗｉｔｈ Ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ Ｃａｍｅｒａｓ」，ＢＩＯＳＩＧ、２０１３

しかしながら、上述した従来の技術において、脈拍を検知する方式では、あらかじめ指を動画で撮影しておくことで色成分の時系列変化を再現させることができ、不正に成りすまされてしまう可能性がある。他方、輝度値の変化を確認する方式では、あらかじめＬＥＤ照明下で輝度値が変化する様子を動画で撮影し、これを認証時に提示することで検知させることができ、同様に不正に成りすまされてしまう可能性がある。

本発明は、以上のような事情に基づいてなされたものであり、その目的は、あらかじめ撮影した指紋や掌紋などの写真や動画を提示する成りすまし攻撃に対しても、モバイル端末に付属している撮影装置を用いて簡便に成りすましを検知することが可能な生体検知装置を提供することにある。

本発明は、
（１）動画の撮影が可能な撮影装置を有するモバイル端末と連携し、前記モバイル端末を取り扱う被認証者の正当な者への成りすましを検知する生体検知装置であって、
被写体へ作用する作用部と、
前記撮影装置を用い、前記被写体を含む画像を時系列に撮影する取得部と、
前記作用部による前記被写体への作用と、前記取得部により撮影された時系列の画像との一致度を算出する算出部と、
前記算出部により算出された一致度を用い、前記被認証者が前記正当な者に成りすましているか否かを判定する判定部とを備えていることを特徴とする生体検知装置、
（２）作用部が、被認証者にモバイル端末を被写体に対して動かすように指示するものであり、
算出部により算出された一致度が、前記作用部により指示された前記モバイル端末を動かす方向と、取得部により撮影された時系列の画像から求められた前記被写体の移動方向とを用いて算出されたものである前記（１）に記載の生体検知装置、
（３）作用部が、所定のタイミングで被写体に対して複数回光を照射するものであり、
算出部により算出された一致度が、前記タイミングと、取得部により撮影された時系列の画像から求められた前記被写体の輝度値の変化とを用いて算出されたものである前記（１）に記載の生体検知装置、
（４）第１の画像判定部をさらに備え、
前記第１の画像判定部が、取得部により撮影された画像を２値化すると共に、この２値化された画像をモルフォロジー処理して連結成分数を求めるものであり、
判定部が、一致度および前記連結成分数に基づき、被認証者が正当な者に成りすましているか否かを判定する前記（１）から（３）のいずれか１項に記載の生体検知装置、および
（５）第２の画像判定部をさらに備え、
前記第２の画像判定部が、取得部により撮影された画像からこの画像を構成する局所領域ごとの輝度の勾配方向を算出すると共に、この算出された勾配方向を用いて所定の角度ごとに量子化されたヒストグラムを求めるものであり、
判定部が、一致度および前記ヒストグラムにおける度数の分散に基づき、被認証者が正当な者に成りすましているか否かを判定する前記（１）から（３）のいずれか１項に記載の生体検知装置、
に関する。

なお、本明細書において、「モバイル端末」とは、ユーザが用いるスマートフォン、タブレット端末などの携帯端末を意味する。また、「一致度」とは、作用部による指示等の作用と、算出部により算出され時系列の画像から求められた被写体の変化の態様とが整合しているか否かを示す指標を意味する。また、「連結成分数」とは、一つの画像中の連結成分の数を意味する。ただし、「連結成分」とは、２値化した画像において視覚的に一つに繋がった領域を指す。また、「勾配方向」とは、画像中の区画された部分領域において、輝度値の変化が大きい方向を意味する。

本発明は、あらかじめ撮影した指紋や掌紋などの写真や動画を提示する成りすまし攻撃に対しても、モバイル端末に付属している撮影装置を用いて簡便に成りすましを検知することが可能な生体検知装置を提供することができる。その結果、本発明は、生体認証を行う際の安全性を高めることができる。

本発明の第１の実施形態を示す概略ブロック図である。 図１の生体検知装置における同期検知プログラムによる同期検知処理の一例を示す概略シーケンス図である。 図１の生体検知装置が実行する生体検知処理のフローチャートである。 図１の生体検知装置が組み込まれたモバイル端末を用い、移動方向により検知を行う表示画面の一例を示す概略図である。 第２の実施形態に係るモバイル端末の表示画面の一例を示す概略図である。 第３の実施形態に係るモバイル端末の表示画面の一例を示す概略図である。 第４の実施形態の生体検知装置が実行する生体検知処理のフローチャートである。 図７において輝度値が変化したときの表示画面の一例を示す概略図であって、（ａ）は光を照射していないときの画面、（ｂ）は光を照射しているときの画面をそれぞれ示している。 第４の実施形態における生体検知方法を説明するための概略図であって、（ａ）はＬＥＤによる輝度値の変化、（ｂ）は同期確認方法をそれぞれ示している。 第５の実施形態における生体検知処理のフローチャートである。 図１１は、図１０の各ステップで生成される画像の一例を示す概略図である。 第６の実施形態における生体検知処理のフローチャートである。 本発明の生体検知装置を適用した生体認証装置の使用例を示す概略図である。

本発明の生体検知装置は、動画の撮影が可能な撮影装置を有するモバイル端末と連携し、上記モバイル端末を取り扱う被認証者の正当な者への成りすましを検知する生体検知装置であって、被写体へ作用する作用部と、上記撮影装置を用い、上記被写体を含む画像を時系列に撮影する取得部と、上記作用部による上記被写体への作用と、上記取得部により撮影された時系列の画像との一致度を算出する算出部と、上記算出部により算出された一致度を用い、上記被認証者が上記正当な者に成りすましているか否かを判定する判定部とを備えていることを特徴とする。

なお、本明細書における「被写体」は、撮影装置により撮影される側の少なくとも一部が立体形状で構成されているものが好ましい。このような被写体としては、例えば、以下に例示の被認証者の指（指紋）または掌（掌紋）等を採用することができる。

また、当該生体検知装置は、上記モバイル端末と連携している限り特に限定されないが、携帯性、利便性向上の観点から、モバイル端末に組み込まれていることが好ましい。

以下、当該生体検知装置の第１〜第６の実施形態について図面を参照して説明するが、本発明は、当該図面に記載の実施形態にのみ限定されるものではない。

［第１の実施形態］
当該生体検知装置１は、動画の撮影が可能な撮影装置を有するスマートフォン、タブレット端末などのユーザが用いるモバイル端末と連携するものであり、概略的に、作用部Ｐ１１と、取得部Ｐ２１と、算出部Ｐ３１と、判定部Ｐ４１とにより構成されている。なお、本実施形態では、生体検知装置がモバイル端末に組み込まれているものを例示して説明する。

作用部Ｐ１１は、被写体へ作用するものであり、本実施形態では、被認証者にモバイル端末Ｍ１を被写体に対して動かすように指示する。この作用部Ｐ１１としては、図１に示すように、例えば、被認証者に対して指示が可能なスピーカーなどの音声出力装置１５１、視覚により指示が可能な表示装置１２等が採用される。

取得部Ｐ２１は、撮影装置１４を用い、被写体を含む画像を時系列に撮影する。上記撮影装置１４としては、動画の撮影が可能であれば特に限定されないが、利便性の観点から、モバイル端Ｍ１末に付属しているものであることが好ましい。

算出部Ｐ３１は、上記作用部Ｐ１１による被写体への作用（本実施形態では、被認証者に対する動作の指示）と、上記取得部Ｐ２１により撮影された時系列の画像との一致度を算出する。当該生体検知装置１の算出部Ｐ３１により算出される一致度は、作用部Ｐ１１により指示されたモバイル端末Ｍ１を動かす方向と、取得部Ｐ２１により撮影された時系列の画像から求められた被写体の移動方向とを用いて算出される。具体的には、当該生体検知装置１の算出部Ｐ３１は、撮影された画像中の各エリアの背景面積の増減を調べることによりモバイル端末Ｍ１が実際に動いた向きを求め、上記指示した方向とモバイル端末Ｍ１が実際に動いた向きとを照合して一致度を求める。

判定部Ｐ４１は、上記算出部Ｐ３１により算出された一致度を用い、認証を受けようとしている被認証者が正当な者に成りすましているか否かを判定する。

ここで、上述した作用部Ｐ１１は後述する音声出力装置１５１および表示装置１２、取得部は後述する撮影装置１４、算出部Ｐ３１および判定部Ｐ４１は後述するＣＰＵ１３、ワークエリア１６および情報保持手段１７に概ね対応するが、必ずしもこれに限られるものではない。

次に、当該生体検知装置１のハードウェアの構成について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態を示す概略ブロック図である。当該生体検知装置１は、図１に示すように、概略的に、入力装置１１、表示装置１２、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１３、撮影装置１４、ワークエリア１６および情報保持手段１７により構成されている。

入力装置１１は、ユーザによる指示等の入力を受け付ける。この入力装置１１は、キーボード、マウスまたはタッチパネル等が採用され、例えば、表示装置１２に表示された複数のボックス（ボタン）の中から所望の処理を受け付ける。

表示装置１２は、種々の文字および画像等の情報を出力する。この表示装置１２は、例えば、液晶ディスプレイなどの画像表示装置が採用される。なお、上述の入力装置１１およびこの表示装置１２は、一体化されていてもよい。

ＣＰＵ１３は、ワークエリア１６に格納されたプログラムを実行することによって種々の機能を実現する。具体的には、このＣＰＵ１３は、後述の各プログラムの処理を実行する。

撮影装置１４は、指（指紋）や掌（掌紋）などの被写体を撮影する。この撮影装置１４は、具体的には、モバイル端末Ｍ１に付属しているカメラ（カメラ１４）等で構成されている。

ワークエリア１６は、ＣＰＵ１３によって実行されるプログラム等を格納する記憶領域である。このワークエリア１６としては、典型的にはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶装置等が採用される。本実施形態では、このワークエリア１６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）１６１、通信プログラム１６２、同期検知プロセス１６３、被写体時系列データ１６４、認証装置時系列データ１６５などが格納されている。

なお、ワークエリア１６には、ＣＰＵ１３が各種処理を実行する際など、情報保持手段１７に格納されている各プログラムおよびデータの少なくとも一部が必要に応じて一時的にコピーされてもよく、その他のプログラムおよびその参照データが格納されてもよい。さらに、ワークエリア１６には、ＣＰＵ１３が実行した処理の結果が格納されてもよい。これらのプログラムに基づく処理については後述する。

情報保持手段１７は、ＣＰＵ１３が各プログラムに基づいて種々の処理を実行するために参照する動作指示プログラム１７１、被写体時系列データ取得プログラム１７２、認証装置時系列データ取得プログラム１７３、同期検知プログラム１７４などのプログラム等を格納する。この情報保持手段１７としては、典型的にはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはフラッシュメモリなどの大容量かつ不揮発性の記憶装置等が採用される。

上述の動作指示プログラム１７１は、被写体に対し、例えば「モバイル端末Ｍ１を左右に動かしてくだい」などの動作指示を行う。被写体時系列データ取得プログラム１７２は、連続する複数の被写体画像を元に、被写体の動く方向や輝度値の変化などの画像特徴の時系列情報を取得する。認証装置時系列データ取得プログラム１７３は、モバイル端末Ｍ１がスマートフォンなどの認証装置である場合に、付属の加速度センサーを用い、モバイル端末Ｍ１の向きおよび動作方向の時系列情報を取得する。同期検知プログラム１７４は、上記動作指示と被写体の動きとが一致するか否かを検知する。なお、情報保持手段１７は、生体検知結果に基づいて生体認証（本人確認）を行うプログラムなどのその他のプログラム等が格納されていてもよい。

次に、当該生体検知装置１における生体検知のシーケンスについて説明する。ここでは、ユーザＡ、モバイル端末Ｍ１およびサービサーＢの存在下で、ユーザＡがモバイル端末Ｍ１を用いてサービサーＢの提供するサービスを受ける際の本人確認処理を例として説明する。図２は、図１の生体検知装置における同期検知プログラムによる同期検知処理の一例を示す概略シーケンス図である。

図２に示すように、まず、ユーザＡは、サービサーＢの提供するサービスを受けるため、サービサーＢに対してサービス開始要求を行う（ステップＳ２０１）。これに応答し、サービサーＢは、モバイル端末Ｍ１にサービス要求者の本人確認を求める（ステップＳ２０２）。次いで、モバイル端末Ｍ１は、ユーザＡに本人確認のための生体認証を要求する（ステップＳ２０３）。これに対し、ユーザＡは、本人確認に用いる生体情報として指または掌などの生体情報を提示する（ステップＳ２０４）。

次に、モバイル端末Ｍ１は、提示された上記生体情報が事前撮影された動画や写真などの偽物ではないかを検知するため、ユーザＡにモバイル端末Ｍ１を被写体に対して動かすように指示する（ステップＳ２０５）。これに応答し、ユーザＡは、ステップＳ２０５の指示に従いモバイル端末Ｍ１を動かす（ステップＳ２０６）。

次に、モバイル端末Ｍ１は、後述する生体検知を行い被写体が成りすまし（偽造）でないか否かを検知する。ここで、生体検知に成功した場合、ユーザＡに生体検知成功を通知し、生体認証処理に移行する（ステップＳ２０７）。

生体認証処理では、生体認証技術を用いて本人確認を行った後、この本人確認が成功すればユーザＡおよびサービザーＢに「成功」の本人確認通知（ステップＳ２０８、Ｓ２０９）を行い、ユーザＡの要求したサービスがサービサーＢにより開始される（ステップＳ２１０）。一方、上述の生体検知に失敗した場合、ユーザＡおよびサービサーＢに「失敗」の本人確認通知を行った後、終了することになる（不図示）。

次に、当該生体検知装置１を用いて行われる生体検知の具体的な流れについて、図３を参照しながら説明する。当該生体検知装置１による生体検知では、ユーザＡ（被写体）とモバイル端末Ｍ１の動作方向との一致度を確認することによって、被写体の成りすまし検知を行う。

図３に示すように、まず、モバイル端末Ｍ１が、ユーザＡに対して端末動作についての指示を出す（ステップＳ３０１）。この指示としては、例えば「端末を左右に動かしてください」のように動作対象および方向を明確に指示してもよく、「端末を任意の方向に動かしてください」のようにユーザ側に動かす方向を任せてもよい。

次に、ユーザＡは、上記指示に従い、検知対象（被写体）である指または掌を撮影しながらモバイル端末Ｍ１を動かす（ステップＳ３０２）。次いで、被写体（指もしくは掌）の移動方向を求め（ステップＳ３０３）た後、判定を行う（ステップＳ３０４）。この際、上記移動方向が上記指示と異なる場合、成りすましの可能性があると判断して認証ＮＧとし（Ｓ３０５）、上記指示と合致する場合、以降の生体認証処理（ステップＳ３０６）に移行して本人認証を行う（ステップＳ３０７）。なお、生体認証処理を行う技術としては、公知の技術である指紋、指静脈、掌認証方式（例えば、「バイオメトリクス教科書―原理からプログラミングまで、半谷他、２０１２」等参照）などを採用することができる。

ここで、上述のステップＳ３０３における本実施形態での被写体の移動方向の判定方法について、図４を参照しながら説明する。図４は、図１の生体検知装置が組み込まれたモバイル端末を用い、移動方向により検知を行う表示画面の一例を示す概略図である。この図４は、モバイル端末Ｍ１に付属のカメラ１４を用い、生体検知を行う被写体ａを撮影している様子を示している。図４中、軸２１１、軸２１２は、それぞれ直交する方向（例えば、鉛直方向および水平方向）の中心線を示している。また、エリア２１３〜２１６は、被写体の撮影領域において、上記２つの中心線で区画された４つの領域それぞれを示している。

本実施形態での判定方法では、例えば、モバイル端末Ｍ１からの指示により、モバイル端末Ｍ１を被写体ａである掌に対して上下左右方向に動かす。例えばモバイル端末Ｍ１を被写体ａに対して右側に動かした場合、当該被写体ａは左に動くため、エリア２１５およびエリア２１６の背景画像の面積（背景面積）は増加する。他方、モバイル端末Ｍ１を左側に動かした場合、当該被写体ａは右に動くため、エリア２１３およびエリア２１４の背景面積は増加する。同様に、モバイル端末Ｍ１を上側に動かした場合は、エリア２１３および２１５の背景面積が増加し、モバイル端末Ｍ１を下側に動かした場合は、エリア２１４および２１６の背景面積が増加する。したがって、上記各エリア２１３〜２１６の背景面積の増減を調べることで、モバイル端末Ｍ１の移動方向を推定（算出）する。ここで、エリア２１３の背景画像領域を背景画像Ｆ１０、エリア２１４の背景画像領域を背景画像Ｆ１４、エリア２１５の背景画像領域を背景画像Ｆ１２、エリア２１６の背景画像領域を背景画像Ｆ１６とする。このとき、例えば手を縦方向にかざしている場合、被写体の移動方向ベクトルは、以下のように計算される

上記式（１）中、ＭｏｖｅＸは、Ｘ軸（水平）方向の移動を表し、ＭｏｖｅＹは、Ｙ軸（垂直）方向の移動を表し、ＯｂｊＭｏｖＶｅｃは、被写体の移動方向を表す。被写体の移動方向と、モバイル端末Ｍ１の移動方向の一致度計算方法は、式（２）にて示す。

ここで、上記一致度は、例えば、モバイル端末Ｍ１から指示された方向と、この指示に基づきモバイル端末Ｍ１が移動した方向（上述の推定されたモバイル端末Ｍ１の移動方向）とが一致している場合と、一致していない場合との二択で表してもよく、これを用いて成りすましを検知することができる。

なお、上記移動方向の判定では、被写体画像（指もしくは掌の画像）Ｆ１１と背景画像（撮影した画像における被写体画像以外の画像）Ｆ１２とを分離した後の画像が用いられる。このような分離（背景分離）は、例えば、被写体画像Ｆ１１と背景画像Ｆ１２との間の肌色成分や輝度値の相異を用いて行うことができる。

以上のように、当該生体検知装置１は、上述した作用部Ｐ１１、取得部Ｐ２１、算出部Ｐ３１および判定部Ｐ４１を備えているので、あらかじめ撮影した指紋や掌紋などの写真や動画を提示する成りすまし攻撃に対しても、モバイル端末Ｍ１に付属しているカメラ１４を用いて簡便に成りすましを検知することができる。特に、当該生体検知装置１は、上述したようにモバイル端末Ｍ１の移動方向により一致度を算出するので、成りすましをより確実に検知することができる。

なお、上述した第１の実施形態では、モバイル端末Ｍ１からの指示によりモバイル端末Ｍ１を被写体ａに対して動かす判定方法について例示したが、モバイル端末Ｍ１からの指示によりモバイル端末Ｍ１に対して被写体ａを動かして行う判定方法であってもよく、モバイル端末Ｍ１および被写体ａの両者を動かして行う判定方法であってもよい。

例えば、モバイル端末Ｍ１および被写体ａの両者を動かして行う判定方法では、被写体ａの移動方向とモバイル端末Ｍ１の移動方向とが一定の角度以内であるか否かを求めることで判定することができる。かかる場合、例えばモバイル端末Ｍ１と被写体ａとの移動方向の角度の差分を求める。この差分は、下記式（２）を用いて計算することができる。

上記式（２）中、Ａはモバイル端末Ｍ１の移動方向ベクトル、Ｂは被写体ａの移動方向ベクトルを示す。この２つの移動方向ベクトルを用いて上記式（２）により算出される角度の差分が所定範囲外にある場合、成りすましの可能性があると判断して認証ＮＧとし、上記角度の差分が所定範囲内にある場合、以降の生体認証処理に移行する。

ここで、当該生体検知装置１が組み込まれたモバイル端末Ｍ１の使用例について、図１３を参照しながら説明する。図１３中、画面Ｇ１１は、モバイル端末Ｍ１上に表示されたサービス開始画面を表している。

まず、ユーザＡは、画面Ｇ１１に表示されたサービスメニューの中から所望のサービスを選択する。次いで、上記サービスメニューの中から例えば「送金」サービスを選択すると、送金先候補者一覧が表示され、ユーザは表示された送金先候補者の中から送金対象者を選択する（画面Ｇ１２参照）。次いで、所望の送金金額を入力する。ここでは、送金額として「１５０００」円が入力されている（画面Ｇ１３参照）。

次に、送金対象者および送金金額を確認するための確認画面が表示（画面Ｇ１４参照）された後、送金トランザクションの本人確認を行うための認証方式（「指紋認証」（生体認証）または「パスワード認証」）を選択する画面が表示（画面Ｇ１５参照）される。ここでは、本人が確かに送金指示を行っていることを確認するため、「指紋認証」（生体認証）を選択する。

次に、モバイル端末Ｍ１に付属のカメラ１４を用いて指を撮影する（画面Ｇ１６参照）。この際、当該生体検知装置１が生体検知（図２のステップＳ２０３〜Ｓ２０７参照）を行い、事前撮影した動画や静止画によって成りすましを行っていないかどうかを検知する。この結果、成りすましでなければ引き続き生体認証処理が行われ、この処理により本人確認が成功した後、送金が実行されると共に送金結果が表示装置に表示される（画面Ｇ１７参照）。

このように、当該生体検知装置１がモバイル端末Ｍ１と連携することで簡便に成りすましを検知することができ、その結果、生体認証を行う際の安全性を高めることができる。

［第２の実施形態］
本実施形態の生体検知装置２は、モバイル端末を動かしている間の指先位置を追跡することにより、上記端末をどちらの向きに動かしたのかを推定（算出）するものであり、概略的に、作用部Ｐ１１と、取得部Ｐ２１と、算出部Ｐ３２と、判定部Ｐ４１とにより構成されている。当該生体検知装置２は、第１の実施形態とは、算出部の構成が異なっている。なお、作用部Ｐ１１、取得部Ｐ２１および判定部Ｐ４１、並びにハードウェアの構成、生体検知のシーケンスについては第１の実施形態のものと同様であるため、その詳細な説明は省略する。

算出部Ｐ３２は、上記作用部Ｐ１１による被写体ａへの作用（本実施形態では、被認証者に対する動作の指示）と、上記取得部Ｐ２１により撮影された時系列の画像との一致度を算出する。当該生体検知装置２の算出部Ｐ３２により算出される一致度は、作用部Ｐ１１により指示されたモバイル端末Ｍ２を動かす方向と、取得部Ｐ２１により撮影された時系列の画像から求められた被写体ａの移動方向とを用いて算出される。具体的には、当該生体検知装置２の算出部Ｐ３２は、撮影された画像中の各指の指先座標を抽出してこの指先座標の経時変化を調べることによりモバイル端末Ｍ２が実際に動いた向きを求め、上記指示した方向とモバイル端末Ｍ２が実際に動いた向きとを照合して一致度を求める。

次に、上述のステップＳ３０３における本実施形態での被写体ａの移動方向の判定方法について、図５を参照しながら説明する。図５は、第２の実施形態に係るモバイル端末の表示画面の一例を示す概略図である。この図５は、モバイル端末Ｍ２に付属のカメラ１４を用い、生体検知を行う被写体ａを撮影している様子を示している。図５中、指先ａ１〜ａ３の位置は、それぞれモバイル端末Ｍ２の移動（手の移動）を検知するための各指の指先座標を示している。

本実施形態での判定方法では、第１の実施形態と同様に、あらかじめ背景分離した画像が用いられる。まず、カメラ１４で撮影した掌の画像を２値化し、この２値化した画像から指先の位置となるピーク位置を計算する。この際、カメラ１４に向かって掌を縦にかざす場合はＹ軸方向（画面の上下方向）のピーク位置を算出し、掌を横にかざす場合はＸ軸方向（画面の左右方向）のピーク位置を算出する。次いで、前者の場合はＹ軸方向のピーク位置が大きい方（画面上方向が正方向の場合）から３点を選出し、この３点のＸ座標およびＹ座標をそれぞれの指先ａ１、ａ２、ａ３の座標（位置）として記録する。

次に、指示によりモバイル端末Ｍ２を移動した後の画像について、同様に指先ａ１〜ａ３の座標（位置）を記録する。この際、移動の前後における対応する３つの指先ａ１〜ａ３の座標の差分により各指先ａ１〜ａ３のベクトルを計算し、これらのベクトルの平均を求めることで移動方向ベクトルを計算してこれを記録する。ここで、モバイル端末Ｍ２の実際の移動方向は、上記移動ベクトルを１８０度反転することにより算出される。次いで、上記指示した方向とモバイル端末Ｍ２の実際の移動方向とを照合して一致度を求めた後、判定部Ｐ４１にて被写体ａが成りすましをしているか否かを判定する。

ここで、上記一致度は、例えば、モバイル端末Ｍ２から指示された方向と、この指示に基づきモバイル端末Ｍ２が移動した方向（上記移動ベクトルから求められたモバイル端末Ｍ２の移動方向）とが一致している場合と、一致していない場合との二択で表してもよく、これを用いて成りすましを検知することができる。

以上のように、当該生体検知装置２は、上述した作用部Ｐ１１、取得部Ｐ２１、算出部Ｐ３２および判定部Ｐ４１を備えているので、あらかじめ撮影した指紋や掌紋などの写真や動画を提示する成りすまし攻撃に対しても、モバイル端末Ｍ２に付属しているカメラ１４を用いて簡便に成りすましを検知することができる。特に、当該生体検知装置２は、上述したようにモバイル端末Ｍ２の移動方向により一致度を算出するので、成りすましをより確実に検知することができる。

なお、上述した第２の実施形態では、２つの画像間の指先ａ１〜ａ３の対応関係について、Ｘ座標およびＹ座標のピーク位置により上記対応関係を求めたが、指先の位置座標の差の和が最も小さくなる組み合わせを選ぶことで上記対応関係を求めるようにしてもよい。これにより、より確実に各指先を対応させることができ、指先の移動およびこれに基づく移動方向ベクトルをより正確に計算することができる。また、使用する指先は、上述した３点に限らず増減してもよく、移動前後の両方で表示画面中に収まっている指先のみであってもよい。

［第３の実施形態］
本実施形態の生体検知装置３は、モバイル端末を動かしている間の背景局所特徴点間の位置を追跡することにより、上記端末をどちらの向きに動かしたのかを推定（算出）するものであり、概略的に、作用部Ｐ１１と、取得部Ｐ２１と、算出部Ｐ３３と、判定部Ｐ４１とにより構成されている。当該生体検知装置３は、第１の実施形態とは、算出部の構成が異なっている。なお、作用部Ｐ１１、取得部Ｐ２１および判定部Ｐ４１、並びにハードウェアの構成、生体検知のシーケンスについては第１の実施形態のものと同様であるため、その詳細な説明は省略する。

算出部Ｐ３３は、上記作用部Ｐ１１による被写体ａへの作用（本実施形態では、被認証者に対する動作の指示）と、上記取得部Ｐ２１により撮影された時系列の画像との一致度を算出する。当該生体検知装置３の算出部Ｐ３３により算出される一致度は、作用部Ｐ１１により指示されたモバイル端末Ｍ３を動かす方向と、取得部Ｐ２１により撮影された時系列の画像から求められた被写体ａの移動方向とを用いて算出される。具体的には、当該生体検知装置３の算出部Ｐ３３は、背景局所特徴点の位置座標を抽出してこの位置座標の経時変化を調べることによりモバイル端末Ｍ３が実際に動いた向きを求め、上記指示した方向とモバイル端末Ｍ３が実際に動いた向きとを照合して一致度を求める。

次に、上述のステップＳ３０３における本実施形態での被写体ａの移動方向の判定方法について、図６を参照しながら説明する。図６は、第３の実施形態に係るモバイル端末の表示画面の一例を示す概略図である。この図６は、図４と同様に、モバイル端末Ｍ３に付属のカメラ１４を用いて被写体ａを撮影している様子を示している。なお、図６中、背景画像Ｆ３２における各点は、背景局所特徴点を示している。この背景局所特徴点は、局所画像特徴（例えば、情報処理学会誌『情報処理』２００８年９月号（Ｖｏｌ．４９、Ｎｏ．９）「３日で作る高速特定物体認識システム」参照）を用いて導出することができる。

本実施形態での判定方法では、第１の実施形態と同様に、あらかじめ背景分離した画像が用いられる。まず、上記局所画像特徴により指示前（モバイル端末Ｍ３移動前）の局所画像特徴点を抽出してそのＸ座標およびＹ座標を計算する。

次に、指示によりモバイル端末Ｍ３を移動した後の画像について、対応する局所画像特徴点のＸ座標およびＹ座標を計算した後、移動の前後における対応する局所画像特徴点の座標の差分により各局所画像特徴点のベクトルを計算し、これらのベクトルの平均を求めることで移動方向ベクトルを計算してこれを記録する。ここで、モバイル端末Ｍ３の実際の移動方向は、上記移動ベクトルを１８０度反転することにより算出される。次いで、上記指示した方向とモバイル端末Ｍ３の実際の移動方向とを照合して一致度を求めた後、判定部Ｐ４１にて被写体が成りすましをしているか否かを判定する。

ここで、上記一致度は、例えば、モバイル端末Ｍ３から指示された方向と、この指示に基づきモバイル端末Ｍ３が移動した方向（上記移動ベクトルから求められたモバイル端末Ｍ３の移動方向）とが一致している場合と、一致していない場合との二択で表してもよく、これを用いて成りすましを検知することができる。

以上のように、当該生体検知装置３は、上述した作用部Ｐ１１、取得部Ｐ２１、算出部Ｐ３３および判定部Ｐ４１を備えているので、あらかじめ撮影した指紋や掌紋などの写真や動画を提示する成りすまし攻撃に対しても、モバイル端末Ｍ３に付属しているカメラ１４を用いて簡便に成りすましを検知することができる。特に、当該生体検知装置３は、上述したようにモバイル端末Ｍ３の移動方向により一致度を算出するので、成りすましをより確実に検知することができる。

［第４の実施形態］
本実施形態の生体検知装置４は、概略的に、作用部Ｐ１４と、取得部Ｐ２１と、算出部Ｐ３４と、判定部Ｐ４１とにより構成されている。当該生体検知装置４は、第１の実施形態とは、作用部Ｐ１４、算出部Ｐ３４の構成が異なっている。なお、取得部Ｐ２１および判定部Ｐ４１、並びに発光装置１５２以外のハードウェアの構成については第１の実施形態のものと同様であるため、その詳細な説明は省略する。

作用部Ｐ１４は、所定のタイミングで被写体ａに対して複数回光を照射することで被写体ａへ作用する。

算出部Ｐ３４は、上記作用部Ｐ１４による被写体ａへの作用（本実施形態では、被写体ａに対する光の照射）と、上記取得部Ｐ２１により撮影された時系列の画像との一致度を算出する。当該生体検知装置４の算出部Ｐ３４により算出される一致度は、複数回の光の照射のタイミングと、取得部Ｐ２１により撮影された時系列の画像から求められた被写体ａの輝度値変化とを用いて算出される。具体的には、当該生体検知装置４の算出部Ｐ３４は、ＬＥＤの照射のタイミングと、カメラ１４により撮影された被写体ａの輝度変化のタイミングとを照合して一致度を求める。

次に、当該生体検知装置４のハードウェアの構成について説明する。当該生体検知装置４は、上述した生体検知装置１の音声出力装置１５１に代えて／と共に発光装置１５２を有している。この発光装置１５２は、所定のタイミングで被写体ａに対して複数回光を照射することができれば特に限定されず、例えば、ＬＥＤなどの発光素子等を採用することができる。

次に、当該生体検知装置４を用いて行われる生体検知の具体的な流れについて、図７、図８を参照しながら説明する。当該生体検知装置４による生体検知では、モバイル端末Ｍ４による光の照射のタイミングと被写体ａの輝度値の変化のタイミングとの一致度（同期）を確認することによって、被写体ａの成りすまし検知を行う。

まず、図７に示すように、モバイル端末Ｍ４に付属の発光装置１５２が、被写体（指もしくは掌）ａに対して所定のタイミングで光を照射する（ステップＳ７０１）。このとき、上記照射のタイミング（時刻）を記録しておく。ここで、図８に示す概略図うち、（ａ）は光を照射していないときの画面Ｇ４１、（ｂ）は光を照射しているときの画面Ｇ４２をそれぞれ示している。

次に、モバイル端末Ｍ４の画面全体に対して輝度値の変化が閾値以上である領域の割合を計算し（ステップＳ７０２）、この領域の割合を用いて成りすましを判定する（ステップＳ７０３）。この際、上記領域の割合が閾値以上である場合、成りすましとなるディスプレイ表示や紙上の印刷表示が提示されている可能性があると判断されるため、以降の処理に進まずに認証ＮＧとして生体検知を終了する（ステップＳ７０８）。

一方、上記領域の割合が閾値未満である場合、輝度値の変化のピークタイミングを計算し、後述の方法を用いてモバイル端末Ｍ４のＬＥＤの照射のタイミングとの一致度（同期）を求め（Ｓ７０４）、この一致度を用いて成りすましを判定する（ステップＳ７０５）。この際、輝度値の変化のピークタイミングとＬＥＤの照射のタイミングとが同期していない場合、成りすましの可能性があると判断されるため、以降の処理に進まずに認証ＮＧとして生体検知を終了する（ステップＳ７０９）。

一方、タイミングが同期している場合は、生体認証処理（ステップＳ７０６）に移行して認証を行う（ステップＳ７０７）。この生体認証処理は、第１の実施形態と同様の公知の技術を用いて実行することができる。なお、生体認証処理では、通常、画像全体から認証対象の生体情報（例えば指領域）の抽出を行うが、このステップＳ７０６の生体認証処理では、輝度値が変化する領域のみを対象として行うようにしてもよい。

次に、モバイル端末Ｍ４による光の照射のタイミングと被写体ａの輝度値の変化のタイミングとの一致度（同期）を確認する方法の一例について説明する。図９は、第４の実施形態における生体検知方法を説明するための概略図である。図９（ａ）のグラフＫ１は、ＬＥＤによる輝度値の変化を示しており、横軸は時間、縦軸は輝度値をそれぞれ示している。

また、図９（ｂ）は同期確認方法をそれぞれ示している。図９（ｂ）中、グラフＫ２は、図９（ａ）の輝度値の変化について、輝度のピーク時刻の値を「１」、それ以外の時刻の値を「０」として表現した時系列データを表している（以下、値が１の時刻を「ビット」を称する）。そのため、このグラフＫ２では、横軸が時刻、縦軸が輝度の大小（０または１）を表している（例えば、時刻９０３は、被写体ａの撮影画像の輝度値のピーク時刻を表す）。他方、グラフＫ３は、モバイル端末Ｍ４が被写体ａに対して光を照射した時刻の値を「１」、それ以外の時刻の値を「０」として表現した時系列データを表している。そのため、このグラフＫ３では、横軸が時刻、縦軸が照射の有無（０または１）を表している。

次に、光の照射と輝度値との関係について、図９（ｂ）に従い例示する。図９（ｂ）中、時刻差９１１は、被写体ａの輝度値ピーク時刻９０３とモバイル端末Ｍ４によるＬＥＤ照射時刻９０５との時刻の差分を表している。一致度（同期）を確認する場合、グラフＫ２、Ｋ３のうち、一方を他方に対して−△ｔ〜△ｔの間でＸ軸をずらしながら、値「１」を持つ時刻間の対応関係を抽出（単純には、もっとも時刻が近いビットどうしを対応させる）した後、対応するビット間の時刻の差分の合計値を計算する。

もし対応するビットがないものがある場合、便宜上、最も近いビットどうしを対応させる（したがって、１対１対応になるとは限らない）。例えば、もし被写体ａの輝度値ピーク時刻９０３と、モバイル端末Ｍ４によるＬＥＤ照射時刻９０５とに対応関係にあり、グラフＫ３の時刻をδｔだけ遅らせた場合、その差分は、下記式（３）により計算される。

上記式（３）中、ｔは時刻、δｔは時刻の差分をそれぞれ示す。

次に、判定部Ｐ４１にて成りすましの有無を判定する。この際、上記式（３）で得られた値が事前に設定した閾値以上である場合、被写体ａの輝度値の変化とモバイル端末Ｍ４のＬＥＤ照射のタイミングとが同期していない（成りすましの可能性有り）と判定される。すなわち、この一例での一致度は、上記式（３）で得られた値が事前に設定した閾値以上である場合と、閾値未満である場合との二択で表すことができる。これにより、モバイル端末Ｍ４が撮影しているものが、指や手を撮影した動画を再生したものではないことを確認することができる。

以上のように、当該生体検知装置４は、上述した作用部Ｐ１４、取得部Ｐ２１、算出部Ｐ３４および判定部Ｐ４１を備えているので、あらかじめ撮影した指紋や掌紋などの写真や動画を提示する成りすまし攻撃に対しても、モバイル端末Ｍ４に付属しているカメラ１４を用いて簡便に成りすましを検知することができる。特に、当該生体検知装置４は、上述したように被写体ａの輝度値の変化により一致度を算出するので、成りすましをより確実に検知することができる。

なお、上述した第４の実施形態では、モバイル端末Ｍ４の画面全体に対して輝度値の変化が閾値以上の領域の割合を計算し（ステップＳ７０２）、この領域の割合に基づき成りすましの可能性について判定（ステップＳ７０３）したが、これらのステップＳ７０２、Ｓ７０３を行わない生体検知装置であってもよい。

［第５の実施形態］
本実施形態の生体検知装置５は、概略的に、作用部Ｐ１１と、取得部Ｐ２１と、算出部Ｐ３１と、判定部Ｐ４５と、第１の画像判定部Ｐ５５をさらに備えている。当該生体検知装置５は、判定部Ｐ４５および第１の画像判定部５５を備えている点で、第１の実施形態と異なっている。なお、本実施形態において、第１の画像判定部５５および判定部４５以外の構成は、第１の実施形態と同じであるため、その詳細な説明は省略する。

第１の画像判定部Ｐ５５は、取得部Ｐ２１により撮影された画像を２値化すると共に、この２値化された画像をモルフォロジー処理して連結成分数を求める。

判定部Ｐ４５は、算出部Ｐ３１にて算出した一致度および第１の画像判定部Ｐ５５にて求めた連結成分数に基づき、被認証者が正当な者に成りすましているか否かを判定する。

次に、当該生体検知装置５を用いて行われる生体検知の具体的な流れについて、図１０を参照しながら説明する。第１の画像判定部Ｐ５５による処理は、通常、被認証者が正当な者に成りすましているか否かを判定した後に行われる。このため、例えば、第１の実施形態ではステップＳ３０４とＳ３０６との間で行われる（図３参照）。

この処理では、まず、取得部Ｐ２１により撮影された画像のうち、部分領域（エリア）（サイズｗ×ｈ）別に、輝度値の変化が大きい方向（以下、「勾配方向」ともいう）を計算する（ステップＳ１００１）。なお、このステップＳ１００１では、最大勾配方向だけではなく、上位数件の勾配方向を計算してもよい。

次に、各部分領域ごとに計算した勾配方向と、垂直方向とに画素成分を射影してヒストグラムを計算する（ステップＳ１００２）。なお、ステップ１００１において、複数の勾配方向を計算した場合には、勾配の強さに応じた加重平均により、最終的な勾配方向を計算してもよい。

次に、各部分領域（エリア）ごとに２値化閾値を計算し、２値化画像を生成する（ステップＳ１００３）（図１１に例示の２値化画像１１０２、１１０５参照）。次いで、ステップＳ１００３で作成した２値化画像に対してモルフォロジー処理を行い、島領域（連結成分）の抽出を行う（ステップＳ１００４）。このモルフォロジー処理は、通常、膨張処理と収縮処理で構成される。膨張処理では、出力ピクセル値は、入力ピクセル近傍（例えば８近傍）の中で全てのピクセルの最大値とする。一方、収縮処理では、出力ピクセル値は、入力ピクセル近傍（例えば８近傍）の中で全てのピクセルの最小値とする。

次に、島領域を抽出した後、抽出した島領域の数をカウントする（ステップＳ１００５）。次いで、抽出した島領域の数を用いて成りすましの有無を判定する（ステップＳ１００６）。この際、島領域の数が閾値以上であった場合、成りすましの可能性があると判断して認証ＮＧとし、島領域の数が閾値未満であった場合、以降の生体認証処理に移行する。

ここで、上述した島領域の抽出方法の具体例を、図１１を参照しながら説明する。図１１において、画像１１０１は、本物の指（被写体）をモバイル端末Ｍ５により撮影した画像の一例を示している。一方、画像１１０４は、指画像（被写体）を紙に印刷したものを、モバイル端末Ｍ５により撮影した画像の一例を示している。

まず、上述の撮影した画像の２値化を行う。画像１１０２、１１０５は、それぞれ画像１１０１、１１０４を上記ステップＳ１００３により２値化した一例を示している。ステップＳ１００３にて２値化する手法としては、例えば、大津の方法（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｉｍａｇｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎ．ｂｌｏｇ１０７．ｆｃ２．ｃｏｍ／ｂｌｏｇ−ｅｎｔｒｙ−１１３．ｈｔｍｌ）等を採用することができる。これらの２値化後の画像において、画像１１０５では、印刷物に含まれるテクスチャ情報の影響により、勾配ベクトルをうまく計算できなかったため、２値化に失敗するエリアが多数出現している。

次いで、上述の２値化後の画像のモルフォロジー処理を行う。画像１１０３、１１０６は、それぞれ画像１１０２、１１０５を上記ステップＳ１００４によりモルフォロジー処理した一例を示している。このようなモルフォロジー処理を行うことで、島領域を抽出することができ、上述した島領域の数をカウントすることができる。

以上のように、当該生体検知装置５は、上記第１の画像判定部５５をさらに備えていることで、画像から得られた連結成分数の大きさにより被写体ａの偽造を判別することができ、成りすましをよりいっそう確実に検知することができる。

［第６の実施形態］
本実施形態の生体検知装置６は、概略的に、作用部Ｐ１１と、取得部Ｐ２１と、算出部Ｐ３１と、判定部Ｐ４６と、第２の画像判定部Ｐ５６をさらに備えている。当該生体検知装置６は、判定部Ｐ４６および第２の画像判定部Ｐ５６を備えている点で、第１の実施形態と異なっている。なお、本実施形態において、第２の画像判定部Ｐ５６および判定部４６以外の構成は、第１の実施形態と同じであるため、その詳細な説明は省略する。

第２の画像判定部Ｐ５６は、取得部Ｐ２１により撮影された画像からこの画像を構成する局所領域ごとの輝度の勾配方向を算出すると共に、この算出された勾配方向を用いて所定の角度ごとに量子化されたヒストグラムを求める。

判定部Ｐ４６は、算出部Ｐ３１にて算出した一致度および第２の画像判定部Ｐ５６にて求めたヒストグラムにおける度数の分散に基づき、被認証者が正当な者に成りすましているか否かを判定する。

次に、当該生体検知装置６を用いて行われる生体検知の具体的な流れについて、図１２を参照しながら説明する。第２の画像判定部Ｐ５６による処理は、通常、被認証者が正当な者に成りすましているか否かを判定した後に行われる。このため、第５の実施形態と同様に、例えば、第１の実施形態ではステップＳ３０５とＳ３０６との間で行われる（図３参照）。

この処理では、第５の実施形態と同様に、部分領域別に勾配方向を計算（ステップＳ１２０１）し、この勾配方向と垂直方向とに画素成分を射影したヒストグラムを計算（ステップＳ１２０２）した後、２値化画像を生成（ステップＳ１２０３）する。なお、これらの計算は、第５の実施形態の説明を援用してここでの詳細な説明は省略する。

次に、ステップＳ１２０３にて生成した２値化画像に対し、ステップＳ１２０１と同じ処理により、輝度値の勾配方向を計算する（ステップＳ１２０４）。このとき勾配を計算する部分領域のサイズ（ｗ’×ｈ’）は、ステップＳ１２０１のサイズ（ｗ×ｈ）と同じであってもよく、異なっていてもよい。

次に、上記勾配方向を例えば角度π／１６ごとに量子化したヒストグラムを計算し、このヒストグラムの分散を算出する（ステップＳ１２０５）。次いで、算出した分散を用いて成りすましの有無を判定する（ステップＳ１２０６）。この際、算出した分散が一定値以下であった場合、成りすましの可能性があると判断して認証ＮＧとし、上記分散が上記一定値超であった場合、以降の生体認証処理に行移する。

以上のように、当該生体検知装置６は、上記第２の画像判定部Ｐ５６をさらに備えていることで、画像から得られた分散の大きさにより被写体ａの偽造を判別することができ、成りすましをよりいっそう確実に検知することができる。

なお、本発明は、上述した実施形態の構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

例えば、上述した実施形態では、当該生体検知装置がモバイル端末に組み込まれている態様を例示して説明したが、本発明の効果を損なわない限り、モバイル端末とは別体であってもよい。かかる場合、当該生体検知装置は、例えば、上述したハードウェア構成と同様な構成および同様な機能を有する計算機（認証サーバ）を一つ以上備え、この計算機とモバイル端末とが通信ネットワークを介して接続されている構成、同様な機能を分担して実行する複数の計算機を備え、この計算機とモバイル端末とが通信ネットワークを介して接続されている構成等を採用することができる。上記分担して実行する場合、例えば、被写体時系列データ取得プログラムが、情報保持手段に格納する代わりにいずれかのファイルサーバに格納され、被写体画像、被写体時系列データ、認証装置時系列データ等が、通信プログラムによって送受信されるような構成等が挙げられる。

１〜６ 生体検知装置
１４ 撮影装置（カメラ）
Ｍ１〜Ｍ５ モバイル端末
ａ 被写体
Ｐ１１、Ｐ１４ 作用部
Ｐ２１ 取得部
Ｐ３１〜Ｐ３４ 算出部
Ｐ４１、Ｐ４５、Ｐ４６ 判定部
Ｐ５５ 第１の画像判定部
Ｐ５６ 第２の画像判定部

Claims (4)

1. 動画の撮影が可能な撮影装置を有するモバイル端末と連携し、前記モバイル端末を取り扱う被認証者の正当な者への成りすましを検知する生体検知装置であって、
   被写体へ作用する作用部と、
   前記撮影装置を用い、前記被写体を含む画像を時系列に撮影する取得部と、
   前記作用部による前記被写体への作用と、前記取得部により撮影された時系列の画像との一致度を算出する算出部と、
   前記取得部により撮影された画像を２値化すると共に、この２値化された画像をモルフォロジー処理して連結成分数を求める第１の画像判定部と、
   前記算出部により算出された一致度、および前記第１の画像判定部により求められた連結成分数を用い、前記被認証者が前記正当な者に成りすましているか否かを判定する判定部とを備えていることを特徴とする生体検知装置。
2. 動画の撮影が可能な撮影装置を有するモバイル端末と連携し、前記モバイル端末を取り扱う被認証者の正当な者への成りすましを検知する生体検知装置であって、
   被写体へ作用する作用部と、
   前記撮影装置を用い、前記被写体を含む画像を時系列に撮影する取得部と、
   前記作用部による前記被写体への作用と、前記取得部により撮影された時系列の画像との一致度を算出する算出部と、
   前記取得部により撮影された画像からこの画像を構成する局所領域ごとの輝度の勾配方向を算出すると共に、この算出された勾配方向を用いて所定の角度ごとに量子化されたヒストグラムを求める第２の画像判定部と、
   前記算出部により算出された一致度、および前記第２の画像判定部により求められたヒストグラムにおける度数の分散を用い、前記被認証者が前記正当な者に成りすましているか否かを判定する判定部とを備えていることを特徴とする生体検知装置。
3. 作用部が、被認証者にモバイル端末を被写体に対して動かすように指示するものであり、
   算出部により算出された一致度が、前記作用部により指示された前記モバイル端末を動かす方向と、取得部により撮影された時系列の画像から求められた前記被写体の移動方向とを用いて算出されたものである請求項１または請求項２に記載の生体検知装置。
4. 作用部が、所定のタイミングで被写体に対して複数回光を照射するものであり、
   算出部により算出された一致度が、前記タイミングと、取得部により撮影された時系列の画像から求められた前記被写体の輝度値の変化とを用いて算出されたものである請求項１または請求項２に記載の生体検知装置。