JP6772710B2 - 生体撮影装置 - Google Patents

Description

本発明は、生体撮影装置に関する。

印章やカードなどの物による本人確認と比べ、盗難や偽造の危険性が低いため、本人の身体的特徴を用いた生体認証が利用されている。

撮影装置を用いる技術のひとつとして、例えば、手のひら静脈などを用いて個人を認証する生体認証装置が知られている。手のひら静脈認証装置では、近赤外光を被写体（手のひら）に照射し、被写体からの反射光を用いて生体内の静脈パターンを撮影し、個人を認証する。

撮影装置を用いる例として、肌色に寄与するメラニン成分、ヘモグロビン成分等の色素成分の精度の高い計測を行うための以下のような例も知られている。すなわち、計測時に、ノイズ成分となる表面反射光成分を、偏光を用いて除去し、内部光成分についてメラニン成分、ヘモグロビン成分等の色素成分を求める技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００２−２０００５０号公報 特表２００８−５３７８９７号公報 特開２００３−３３１２７０号公報

特許文献１では、表面反射の影響を除くために、被写体からの反射光のうち被写体に照射した光と直交する方向の光のみを用いている。しかしながら、被写体に照射した光と直交する方向の光のみを用いた場合、被写体から得られる情報が十分とは言えない。生体認証への適用を想定した場合、より高い認証精度を実現するためには、更に多くの情報を生体から取得することが必要である。

本発明は、生体からより多くの情報を取得することを目的とする。

実施の形態に係る生体撮影装置は、光源、偏光フィルタ、およびカメラを備える。
前記光源は、偏光角θの光を生体に照射する。

前記偏光フィルタは、偏光角θ±α°及びθからの角度差９０°である。
前記カメラは、前記偏光フィルタを通過した前記生体からの反射光を撮影する。
この構成において、αの値を０より大きく５．７４以下とする。

実施の形態の生体撮影装置によれば、生体からより多くの情報を取得することができる。

表面反射光を示す図である。 生体内の偏光状態の変化を説明する図である。 第１の実施の形態に係る生体認証装置の構成図である。 第１の実施の形態に係る偏光フィルタの構成図である。 第１の実施の形態に係る偏光角に対する表面反射光および拡散反射光の輝度値を示す図である。 従来のマルチ偏光カメラを用いた場合の偏光画像の輝度値を示す図である。 従来の偏光フィルタの構成図である。 第１の実施の形態に係る偏光フィルタを用いた場合の偏光画像の輝度値を示す図である。 偏光角αに対するｃｏｓ^２αとｓｉｎ^２αを示す表である。 第１の実施の形態に係る生体認証処理のフローチャートである。 照明光の偏光角に誤差が存在する場合の偏光角に対する表面反射光および拡散反射光の輝度値を示す図である。 第２の実施の形態に係る生体認証装置の構成図である。 第２の実施の形態に係る生体認証装置の構成図である。 第１および第２の実施の形態の照明偏光方向の誤差それぞれに対する浅い位置の情報の輝度値を示す表である。 第２の実施の形態に係る生体認証処理のフローチャートである。 第２の実施の形態に係る画像生成処理の詳細なフローチャートである。 第３の実施の形態に係る生体認証装置の構成図である。 偏光フィルタ情報の形式を示す図である。 第３の実施の形態に係る生体認証処理のフローチャートである。 第３の実施の形態に係る画像生成処理の詳細なフローチャートである。 情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。

以下、図面を参照しながら実施の形態について説明する。
先ず、被写体からの反射光の種類と性質について説明する。照明光を被写体に照射した際の反射光には表面反射光と拡散反射光とが存在する。先ず、表面反射光について説明する。

図１は、表面反射光を示す図である。
表面反射光は、被写体（例えば、手のひら）５１と空気の屈折率の違いによって境界で発生する反射光である。一般に表面反射光は強い指向性を持ち、被写体５１の表面形状にも依存する。つまり、表面反射光は、特定の方向に反射される傾向があり、角度が少しずれるとほとんど検出されない性質を持つ。

手のひら静脈など、生体内部の情報を撮影する為に偏光の性質を利用する方式が存在する。これは、特定の方向に偏光した照明光を被写体に照射し、カメラ側では照明と直交する方向の偏光フィルタを設定して撮影するものである。このように撮影することで、表面反射光の影響を取り除くことができる。

次に拡散反射光について説明する。偏光の性質を利用することで上記のように表面反射光を除くことができる。さらに、被写体が散乱体（例えば、手のひら等の生体）の場合には、偏光を利用した撮影方式を利用することができる。先ず、直線偏光した照明光を被写体に照射する。尚、ここでは偏光の方向（偏光角θ）を表す際に、照明光の偏光方向を偏光角θ＝０°とする。

生体内に入った光は、散乱を繰り返して最終的に被写体外部に戻り、カメラで撮影される。このような光を拡散反射光と呼ぶ。生体に光が入射する際には直線偏光であったものが、生体内部に入ると散乱され、深い位置に行くにつれて偏光方向のバラつきが大きくなる。

図２は、生体内の偏光状態の変化を説明する図である。
図２に示すように、散乱モデル８０は、散乱体（生体）８２に入射光８４のように、Ｚ方向から所定の偏光が入射した場合の偏光状態のイメージを示している。偏光ばらつき状態８６〜８９は、円に近いほど、偏光のばらつきが大きいことを示している。散乱モデル８０は、散乱体８２内では、以下のようなモデルとなっている。すなわち、入射する際には直線偏光に近い状態であったものが、Ｚ方向（深さ方向）に進むにしたがって、偏光ばらつき状態８６〜８９のように、偏光方向が徐々に様々な方向を含むようになり、偏光状態のばらつきが大きくなるというモデルである。

ここで、散乱体（生体）８２を偏光角θ＝０°の偏光フィルタを設置したカメラと偏光角θ＝９０°の偏光フィルタを設置したカメラにより撮影するとする。偏光角θ＝０°の偏光フィルタを設置したカメラにより撮影された画像Ｉ_ｃ（０°）と偏光角θ＝９０°の偏光フィルタを設置したカメラにより撮影された画像Ｉ_ｃ（９０°）を比較すると、画像Ｉ_ｃ（０°）の方は浅い位置の情報を多く含み、画像Ｉ_ｃ（９０°）の方はより深い位置の情報を多く含んでいる。

この性質を利用することで複数の偏光状態の画像（Ｉ_ｃ（０°）、Ｉ_ｃ（９０°））を撮影し、１つの生体から複数の情報（浅い位置の情報Ｉ_０と深い位置の情報Ｉ_９０）を得ることができる。尚、この拡散反射光の偏光角θによる変化は、表面反射光とは異なり非常に緩やかな変化を示す。

手のひら静脈認証において、手のひらの浅い位置の情報Ｉ_０および深い位置の情報Ｉ_９０を取得することで、１つの被写体（手のひら）から多くの特徴情報を取得することが出来、認証精度を高めることができる。

ここで、表面反射光に関しては生体認証用途として不向きなケースが存在する。表面反射光は被写体と照明、カメラの位置関係に依存して特定の方向にのみ発生するものである。特に手のひら静脈認証のように、非接触で認証する場合、被写体である手のひらの傾きによって表面反射光の検出される方向が変わる為、表面反射光は安定した特徴として利用し難いという問題がある。

（第１の実施の形態）
図３は、第１の実施の形態に係る生体認証装置の構成図である。

生体認証装置１１０１は、照明部１２０１、撮影部１３０１、管理部１４０１、画像処理部１５０１、特徴抽出部１６０１、照合部１７０１、メモリ部１８０１、および記憶部１９０１を備える。生体認証装置１１０１は、生体（例えば、手のひら）内の静脈パターンを撮影し、個人を認証する。生体認証装置１１０１は、生体撮影装置の一例である。

照明部１２０１は、被写体である生体の撮影時に偏光角θ＝０°の光（直線偏光）を被写体に照射する。照明部１２０１は、発光部１２１１および偏光フィルタ１２２１を備える。照明部１２０１は、光源の一例である。

発光部１２１１は、光（例えば、近赤外線）を出力する。発光部１２１１は、例えば、Light Emitting Diode（ＬＥＤ）である。

偏光フィルタ１２２１は、照明用の偏光フィルタであり、発光部１２１１が出力した光のうち特定の方向（偏光角θ）の光を通過させる。偏光フィルタ１２２１の偏光角θは、０°とする。

照明部１２０１は、偏光フィルタ１２２１を用いて発光部１２１１が出力した光のうち特定の方向（偏光角θ＝０°）の光を生体に照射する。

撮影部１３０１は、生体からの反射光を撮影する。詳細には、撮影部１３０１は、撮影部１３０１に入力された光（例えば、生体からの反射光）に基づいて、複数の偏光状態の画像を生成する。撮影部２３０１は、偏光角θ＝α°の画像Ｉ_ｃ（α°）および偏光角θ＝９０°の画像Ｉ_ｃ（９０°）を撮影する。撮影部１３０１は、撮像素子１３１１および偏光フィルタ１３２１を含む。撮影部１３０１は、例えば、マルチ偏光カメラであり、カメラの一例である。

撮像素子１３１１は、偏光フィルタ１３２１を通過して入力される光を電気信号に変換し、撮影部１３０１は、変換した電気信号に基づいて画像を生成する。生成される画像はグレースケール画像であり、生成される画像の各画素の画素値は、各画素に対応する撮像素子１３１１の受光素子に入力された光の輝度値を示す。撮像素子１３１１は、例えば、Charge Coupled Device（ＣＣＤ）イメージセンサまたはComplementary Metal Oxide Semiconductor（ＣＭＯＳ）イメージセンサである。

偏光フィルタ１３２１は、複数の偏光方向の光を通過させる。偏光フィルタ１３２１は、例えば、偏光角θ＝α°、９０°の光をそれぞれ通過させる偏光フィルタが組み合わされたフィルタである。尚、α°は、０°より僅かに大きい微小な角度（例えば，α＝５°）である。撮像素子１３１１は、画像の各画素に対応する複数の受光素子を有し、各受光素子には、偏光フィルタ１３２１のうち偏光角θ＝α°または９０°のいずれかの偏光フィルタを通過した光が入力される。偏光フィルタ１３２１の構造に詳細については、後述する。

管理部１４０１は、生体認証の処理を含む生体認証装置１１０１全体の処理を管理する。

画像処理部１５０１は、撮影部１３０１により撮影された画像の処理や管理を行う。画像処理部１５０１は、画像管理部１５１１を有する。
画像管理部１５１１は、撮影部１３０１により撮影された画像を管理する。

特徴抽出部１６０１は、撮影部１３０１により撮影された画像から認証に使用する生体特徴（例えば、手のひらの静脈網の形状を示す静脈パターン）を抽出する。

照合部１７０１は、照合処理を行う。詳細には、照合部１７０１は、特徴抽出部１６０１が抽出した生体特徴を用い、データベース１９１１に登録されている生体特徴（テンプレート）と撮影された画像から得られた生体特徴とがどの程度似ているかを表す類似度を算出する。そして、照合部１７０１は、算出した類似度に基づいて、認証の成否を判定し、判定に応じた処理を行う。

メモリ部１８０１は、生体認証装置１１０１が使用するデータやプログラム等を一時的に記憶する。メモリ部１８０１は、撮影部１３０１により撮影された画像を記憶する。メモリ部１８０１は、例えば、Random Access Memory（ＲＡＭ）である。

記憶部１９０１は、生体認証装置１１０１が使用するデータやプログラム等を記憶する。記憶部１９０１は、データベース１９１１を記憶する。

データベース１９１１は、ユーザの生体（例えば、手のひら）の特徴を示す生体特徴（例えば、静脈パターン）が登録されている。データベース１９１１に登録されている生体特徴は、テンプレートと呼ばれる。

図４は、第１の実施の形態に係る偏光フィルタの構成図である。
撮影部１３０１は、例えば、マルチ偏光カメラであり、一般的なカラーカメラに搭載されるRGBカラーフィルタの代わりに、撮像素子１３１１の受光素子上に偏光角の異なる複数の偏光フィルタが組み合わされた図４に示すような偏光フィルタ１３２１を搭載したカメラである。

撮影部１３０１には、図４で示される２×２の偏光フィルタ１３２１が撮像素子全体に繰り返して搭載されている。偏光フィルタ１３２１は、偏光角θ＝α°と９０°の偏光フィルタにより構成されている。

撮像素子１３１１の各受光素子には、偏光角がα°または９０°のいずれかの偏光フィルタを介して、偏光角がα°または９０°の光が入力される。

撮影部１３０１は、偏光角の異なる複数の偏光フィルタが組み合わされた偏光フィルタ１３２１を用いることにより、異なる偏光状態の画像を一度に撮影することができる。撮影部１３０１は、偏光角θ＝α°の画像Ｉ_ｃ（α°）と偏光角θ＝９０°の画像Ｉ_ｃ（９０°）を撮影する。

図５は、第１の実施の形態に係る偏光角に対する表面反射光および拡散反射光の輝度値を示す図である。

図５において、横軸は偏光角θを示し、縦軸は輝度値を示す。図５において、実線は表面反射光を示し、点線は拡散反射光を示す。

表面反射光は特定の方向にしか反射されず、照明光の偏光方向を維持して反射される。図５に示すように、表面反射光は偏光角θ＝０°近辺にのみ存在している。つまり、生体認証装置の場合、表面反射光は偏光角θ＝0°で撮影した画像に含まれる。

一方、認証に用いる拡散反射光は、偏光角θに対して緩やかな変化を示す。そのため、浅い位置を撮影する偏光フィルタの偏光角θとして、α°を用いることで、表面反射光を含まず偏光角θ＝０°の画像に近い画像を撮影することができる。すなわち、撮影部１３０１の偏光フィルタ１３２１を構成する偏光フィルタを偏光角θ＝α°に設定し、０°から僅かにずらすことで表面反射光を含まない拡散反射光を撮影することができる。

図４に示すようなフィルタ構成とすることで、偏光角θ＝α°の画像Ｉ_ｃ（α°）と偏光角θ＝９０°の画像Ｉ_ｃ（９０°）を撮影し、簡単に浅い位置の情報Ｉ_０と深い位置の情報Ｉ_９０を取得することができる。

また、図４に示すような偏光フィルタ１３２１を用いることで、撮影した画像の画質を高めることが出来る。この効果について説明する。

図６は、従来のマルチ偏光カメラを用いた場合の偏光画像の輝度値を示す図である。
ここで、図７に示すような偏光フィルタを搭載したマルチ偏光カメラで偏光角θ＝０°、４５°、９０°、１３５°の偏光画像を撮影したとする。

図６の各偏光角θに対する画像の輝度値を示すグラフにおいて、白色領域は表面反射光を示し、斜線領域は拡散反射光を示す。

図６に示すように、偏光角θ＝４５°、９０°、１３５°の画像には表面反射光は含まれず拡散反射光のみである。一方、偏光角θ＝０°には、拡散反射光に加えて表面反射光が含まれている。ここで、撮像素子の露出時間設定について考える。画像を取得する際、輝度値が上限（例えば、輝度値２５５）を超えてしまうと情報は失われてしまう。そのため、露出時間は輝度上限を超えないように設定する必要がある。図６では、偏光角θ＝０°の画像の輝度値が最も高くなる。これは、本来は不要な表面反射が含まれている為である。そのため、従来のマルチ偏光カメラでは、表面反射分を含んだθ＝０°の輝度値が上限を超えないように露出時間を短く設定しなくてはならない。

図８は、第１の実施の形態に係る偏光フィルタを用いた場合の偏光画像の輝度値を示す図である。

撮影部１３０１は、偏光角θ＝α°と９０°の画像を撮影すると、図８に示すように偏光角θ＝α°と９０°の画像には、表面反射光は含まれず拡散反射光のみである。図４に示すような偏光フィルタ１３２１を用いた場合、被写体からの反射光のうち表面反射光が除外されて必要な拡散反射光のみが撮像素子１３１１に入力される。その為、露出時間を長く設定することができる。その結果としてノイズの少ない画像が得られ、認証精度が改善する効果が得られる。

次に偏光フィルタ１３２１に設定される偏光角θの値である「α」について説明する。
望ましいαの値を考える場合、２つの条件を考える必要がある。１点目は、偏光フィルタ１３２１の偏光角θをα°とすることで表面反射光を除去できることである。一般に表面反射光は偏光角をそのまま維持して反射するため、αとして０より大きく非常に小さい角度を設定すれば十分に表面反射光を除去することができる。２点目の条件は、偏光角α°で撮影した拡散反射光が、偏光角θ＝０°で撮影した拡散反射光の近似となっていることである。以下では、２点目の条件について検討する。

生体のような散乱体を撮影した場合の偏光角θにおける拡散反射成分Ｉ（θ）は下式（１）のように求めることができる。
Ｉ（θ）＝Ｉ（０°）ｃｏｓ^２θ＋Ｉ（９０°）ｓｉｎ^２θ ・・・（１）

Ｉ（０°）は、偏光角θ＝０°の拡散反射成分であり、Ｉ（９０°）は偏光角θ＝９０°の拡散反射成分である。

ここで、式（１）に撮影部１３０１の偏光フィルタ１３２１の偏光角αを代入すると下記（２）のようになる。
Ｉ（α）＝Ｉ（０°）ｃｏｓ^２α＋Ｉ（９０°）ｓｉｎ^２α ・・・（２）

ここでI(０°)は、所望の成分である、偏光角θ＝０°の拡散反射成分である。一方、Ｉ（９０°）は、本来不要な成分（深い位置の情報を含む成分）である。上式（２）から、ｓｉｎ²αが十分に小さい値となる（あるいは逆にｃｏｓ²αが十分に大きい値となる）角度αを設定すれば、I(α)をI(０°)の近似として、表面反射光を除去した上で利用することができる。

図９は、偏光角αに対するｃｏｓ^２αとｓｉｎ^２αを示す表であり、偏光角αとして様々な値(０°〜１５°)を設定した時のｃｏｓ²αおよびｓｉｎ²αの値を示す。

ここで、α＝５°に着目する。α＝５°の場合、ｓｉｎ²α＝０．００８という値となり、Ｉ（α）におけるＩ(９０°)の割合が１％未満となることが分かる（厳密にはα＝５．７４°以下に設定するとｓｉｎ²αを０．０１以下に設定することができる）。つまり、偏光角αとして大よそ５°以下を設定すれば、Ｉ（０°）の代わりにＩ（α）を利用してもほぼ同一の輝度値とみなすことができる（Ｉ（α°）の９９％以上がＩ（０°）成分から成る）。以上から、第１の実施の形態における偏光フィルタ１３２１を構成する偏光フィルタの偏光角αとして、撮影画像Ｉ_ｃ（α°）の輝度値の９９％以上がＩ（０°）の成分となる、０°より大きく５°（詳細には５．７４°）以下の角度を設定することが望ましい。

上述の望ましい偏光角αの値は、後述の第２および第３の実施の形態においても同様である。

図１０は、第１の実施の形態に係る生体認証処理のフローチャートである。
ここで、生体認証装置１１０１は、手のひらの静脈パターンに基づいて、認証を行うとする。また、ユーザは、被写体である手のひらを所定の撮影位置に置いているとする。

ステップＳ１０１において、照明部１２０１は、偏光角θ＝０°の光を被写体に照射する。撮影部１３０１は、被写体を撮影し、複数の偏光画像を生成する。詳細には、撮影部１３０１は、被写体からの反射光に基づいて、偏光角θ＝α°の画像Ｉ_ｃ（α°）と偏光角θ＝９０°の画像Ｉ_ｃ（９０°）を生成する。第１の実施の形態において、画像Ｉ_ｃ（α°）を浅い位置の情報Ｉ_０、画像Ｉ_ｃ（９０°）を深い位置の情報Ｉ_９０とする。

ステップＳ１０３において、特徴抽出部１６０１は、浅い位置の情報Ｉ_０および深い位置の情報Ｉ_９０のそれぞれから、被写体の生体特徴（例えば、手のひらの静脈パターン）を抽出する。抽出処理としては、例えば、エッジ抽出、Matched Filter、または局所特徴量を用いる方法などを用いる。ステップＳ１０３の処理により、浅い位置の情報Ｉ_０（画像Ｉ_ｃ（α°））から手のひらの浅い位置の生体特徴が得られ、深い位置の情報Ｉ_９０（画像Ｉ_ｃ（９０°））から手のひらの深い位置の生体特徴が得られる。

ステップＳ１０４において、照合部１７０１は、特徴抽出部１６０１が抽出した生体特徴を用い、データベース１９１１に登録されている生体特徴（テンプレート）と撮影された画像から得られた生体特徴とがどの程度似ているかを表す類似度を算出する。類似度の算出方法は、相関係数、相互相関関数、または画像間の距離などを用いる。そして、照合部１７０１は、算出した類似度に基づいて、認証の成否を判定し、判定結果に応じた処理を行う。

第１の実施の形態に係る生体認証装置によれば、生体からより多くの情報を取得することができる。すなわち、第１の実施の形態に係る生体認証装置によれば、偏光角θ＝α°および９０°の光から偏光角に応じた複数の画像を得られる。それにより、多くの特徴情報を取得できるため、認証精度を向上させることができる。

上述のように、表面反射光は、被写体、照明部、および撮影部の位置関係に依存して特定の方向のみに発生する。そのため、例えば、手のひら静脈認証装置で非接触で認証を行う場合、手のひらの傾きによって表面反射光の検出される方向が変わるため、表面反射光から得られる特徴は、安定しておらず、認証に用いる特徴として利用し難い。

第１の実施の形態に係る生体認証装置によれば、表面反射光を含まない偏光角θ＝α°の画像を用いることで、手のひらの傾き等に影響され難い安定した特徴を得ることが出来、認証精度が向上できる。

（第２の実施の形態）
第１の実施の形態に係る生体認証装置では、認証精度を向上させる効果が得られる一方、照明光の偏光角θに対するロバスト性が低いという課題がある。以下、この課題について説明する。

第１の実施の形態において、照明光の偏光角θは０°に設定される。しかし、実際の生体認証装置では厳密に偏光角θ＝０°にすることは難しく、取り付け誤差により偏光角θ＝δ°（δは微小な角度）に設定されてしまうことがある。

直線偏光の照明を得るためには偏光フィルタ等を利用するのが一般的であるが、これらの設置誤差によって偏光角θに誤差が生じる場合がある。照明光の偏光角θに誤差が存在する場合、偏光角θ＝α°で撮影した画像Ｉ_ｃ（α°）に表面反射成分が含まれてしまい、生体認証に不向きな画像となる場合がある。

図１１は、照明光の偏光角に誤差が存在する場合の偏光角に対する表面反射光および拡散反射光の輝度値を示す図である。

図１１において、横軸は偏光角θを示し、縦軸は輝度値を示す。図５において、実線は表面反射光を示し、点線は拡散反射光を示す。

図１１に示すように、表面反射光は偏光角θ＝δ°近辺にのみ存在している。取り付け誤差により照明光の偏光角θがδ°に設定され且つδ°とα°が近い値の場合、撮影部により撮影された偏光角θ＝α°の画像に表面反射光が含まれてしまう。

このような照明光の偏光角θの取付け誤差が、異なる生体認証装置で生じた場合、互換性や認証精度に影響を与えることになる。例えば、生体認証装置Ａの照明偏光方向がθ＝０°（誤差なし）なのに対し、生体認証装置Ｂの照明偏光方向はθ＝δ°であったとする。その場合、生体認証装置Ａで撮影した偏光角θ＝α°の画像には表面反射光が含まれないのに対し、生体認証装置Ｂで撮影した偏光角θ＝α°の画像には表面反射光が含まれてしまう。そのため、生体認証装置Ａで生体特徴を登録し、生体認証装置Ｂで照合する場合に、通常よりも多くのエラーが発生することが有りえる。生体認証装置Ｂで生体特徴を登録し、生体認証装置Ａで照合する場合も同様に通常よりも多くのエラーが発生することが有りえる。

ここで、偏光角の誤差について補足説明をする。まず、撮影部（カメラ側）に搭載する偏光フィルタは撮像素子に直接搭載する形となるため、取り付け精度は一般に高い。特に図４に示すような偏光フィルタ１３２１を一括生成して撮像素子１３１１に搭載する場合、カメラ側の偏光フィルタ間の誤差（例えば、α°と９０°の誤差）は非常に小さくなる。

一方、照明部（照明側）に関しては、ＬＥＤなどに偏光フィルタを追加搭載する構成が多く採用されている。そのため、照明側の偏光フィルタの偏光角の誤差が生じるケースが多い。

また、生体認証装置を安価に製造する場合、歩留まりを高めるために照明の偏光角に一定誤差の許容が求められ、ゼロにすることは難しい。このような誤差は、工場組み立て時に発生する場合、工場出荷後に振動などによって発生する場合の両方があり得る。また、どの程度誤差が発生するかは偏光フィルムの種類にも依存するため、偏光フィルムメーカーを変更した場合に誤差の傾向が変わることが有りえる。

図１２は、第２の実施の形態に係る生体認証装置の構成図である。
生体認証装置２１０１は、照明部２２０１、撮影部２３０１、管理部２４０１、画像処理部２５０１、特徴抽出部２６０１、照合部２７０１、メモリ部２８０１、および記憶部２９０１を備える。生体認証装置２１０１は、生体（例えば、手のひら）内の静脈パターンを撮影し、個人を認証する。生体認証装置２１０１は、生体撮影装置の一例である。生体認証装置２１０１において、基準の方向（角度０°）が設定されているとする。基準の方向は、照明部２２０１が照射する光において、望ましい偏光方向である。下記の偏光フィルタ２２２１、２３２１の偏光角θは、基準の方向に対する角度である。

照明部２２０１は、被写体である生体の撮影時に偏光角θの光（直線偏光）を被写体に照射する。照明部２２０１は、発光部２２１１および偏光フィルタ２２２１を備える。照明部２２０１は、光源の一例である。

発光部２２１１は、光（例えば、近赤外線）を出力する。発光部２２１１は、例えば、Light Emitting Diode（ＬＥＤ）である。

偏光フィルタ２２２１は、照明用の偏光フィルタであり、発光部２２１１が出力した光のうち特定の偏光角の光を通過させる。偏光フィルタ２２２１は、偏光角θ＝０°の照明光を照射するように設置されているが、実際の偏光角θには誤差が含まれる。

照明部２２０１は、偏光フィルタ２２２１と発光部２２１１を用いて、偏光角θ＝０°に設定された直線偏光を生体に照射する。

撮影部２３０１は、生体からの反射光を撮影する。詳細には、撮影部２３０１は、撮影部２３０１に入力された光（例えば、生体からの反射光）に基づいて、複数の偏光状態の画像を生成する。撮影部２３０１は、偏光角θ＝α°の画像Ｉ_ｃ（α°）、偏光角θ＝−α°の画像Ｉ_ｃ（−α°）、および偏光角θ＝９０°の画像Ｉ_ｃ（９０°）を撮影する。撮影部２３０１は、撮像素子２３１１および偏光フィルタ２３２１を含む。撮影部２３０１は、例えば、マルチ偏光カメラであり、カメラの一例である。

撮像素子２３１１は、偏光フィルタ２３２１を通過して入力される光を電気信号に変換し、撮影部２３０１は、変換した電気信号に基づいて画像を生成する。生成される画像はグレースケール画像であり、生成される画像の各画素の画素値は、各画素に対応する撮像素子２３１１の受光素子に入力された光の輝度値を示す。撮像素子２３１１は、例えば、Charge Coupled Device（ＣＣＤ）イメージセンサまたはComplementary Metal Oxide Semiconductor（ＣＭＯＳ）イメージセンサである。

偏光フィルタ２３２１は、複数の偏光方向の光を通過させる。偏光フィルタ２３２１は、例えば、偏光角θ＝α°、−α°、９０°の光をそれぞれ通過させる偏光フィルタが組み合わされたフィルタである。尚、α°は、０°より僅かに大きい微小な角度（例えば，α＝５°）である。撮像素子２３１１は、画像の各画素に対応する複数の受光素子を有し、各受光素子には、偏光フィルタ２３２１のうち偏光角θ＝α°、−α°、または９０°のいずれかの偏光フィルタを通過した光が入力される。偏光フィルタ２３２１の構造に詳細については、後述する。

管理部２４０１は、生体認証の処理を含む生体認証装置２１０１全体の処理を管理する。

画像処理部２５０１は、撮影部２３０１により撮影された画像の処理や管理を行う。画像処理部２５０１は、画像管理部２５１１および画像演算部２５２１を有する。

画像管理部２５１１は、撮影部２３０１により撮影された画像を管理する。
画像演算部２５２１は、撮影部２３０１により撮影された画像を用いて演算を行い、浅い位置の情報Ｉ_０に対応する画像を生成する。

特徴抽出部２６０１は、撮影部２３０１により撮影された画像および画像演算部２５２１により生成された画像から認証に使用する生体特徴（例えば、手のひらの静脈網の形状を示す静脈パターン）を抽出する。

照合部２７０１は、照合処理を行う。詳細には、照合部２７０１は、特徴抽出部２６０１が抽出した生体特徴を用い、データベース２９１１に登録されている生体特徴（テンプレート）と撮影された画像から得られた生体特徴とがどの程度似ているかを表す類似度を算出する。そして、照合部２７０１は、算出した類似度に基づいて、認証の成否を判定し、判定結果に応じた処理を行う。

メモリ部２８０１は、生体認証装置２１０１が使用するデータやプログラム等を一時的に記憶する。メモリ部２８０１は、撮影部２３０１により撮影された画像や画像演算部２５２１により生成された画像を記憶する。メモリ部２８０１は、例えば、Random Access Memory（ＲＡＭ）である。

記憶部２９０１は、生体認証装置２１０１が使用するデータやプログラム等を記憶する。記憶部２９０１は、データベース２９１１を記憶する。

データベース２９１１は、ユーザの生体（例えば、手のひら）の特徴を示す生体特徴（例えば、静脈パターン）が登録されている。データベース２９１１に登録されている生体特徴は、テンプレートと呼ばれる。

図１３は、第２の実施の形態に係る偏光フィルタの構成図である。
撮影部２３０１は、例えば、マルチ偏光カメラであり、一般的なカラーカメラに搭載されるRGBカラーフィルタの代わりに、撮像素子２３１１の受光素子上に偏光角の異なる複数の偏光フィルタが組み合わされた図１３に示すような偏光フィルタ２３２１を搭載したカメラである。

撮影部２３０１には、図１３で示される２×２の偏光フィルタ２３２１が撮像素子全体に繰り返して搭載されている。偏光フィルタ２３２１は、偏光角θ＝α°、−α°、および９０°の偏光フィルタにより構成されている。

撮像素子２３１１の各受光素子には、偏光角がα°、−α°、または９０°のいずれかの偏光フィルタを介して、偏光角がα°、−α°、または９０°の光が入力される。

撮影部２３０１は、偏光角の異なる複数の偏光フィルタが組み合わされた偏光フィルタ２３２１を用いることにより、異なる偏光状態の画像を一度に撮影することができる。撮影部２３０１は、偏光角θ＝＋α°の画像Ｉ_ｃ（＋α°）、偏光角θ＝−α°の画像Ｉ_ｃ（−α°）、および偏光角θ＝９０°の画像Ｉ_ｃ（９０°）を撮影する。

次に、第２の実施の形態における浅い位置の情報Ｉ_０の算出方法について説明する。
画像演算部２５２１は、偏光角θ＝＋α°の画像Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値と偏光角θ＝−α°の画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値との平均値を算出し、算出した平均値を各画素の画素値とする平均画像を生成し、当該平均画像を浅い位置の情報Ｉ_０とする。

すなわち、浅い位置の情報Ｉ_０は、Ｉ_０＝（１／２）＊（Ｉ_ｃ（＋α°）＋Ｉ_ｃ（−α°））となる。このように浅い位置の情報Ｉ_０を算出することで、照明光の偏光角θに誤差が発生する場合、すなわち照明光の偏光角θが０以外の場合にも安定して浅い位置の情報Ｉ_０を取得することが出来る。以下、この効果の詳細について説明する。

最初に幾つか定数を定義する。まず、照明光の偏光角の”誤差の大きさ”を表す定数としてδを定義する。δは０または正の値を取るものとする（δ≧０）。また、αは第２の実施の形態の偏光フィルタ２３２１で用いられる偏光角であり、正の値を取る（α>０）。表面反射成分をＩ_spと表現する。表面反射成分Ｉ_ｓｐは、照明光の偏光角と撮影部２３０１の偏光フィルタ１３２１の偏光角の差が０に近い角度でのみ撮影される。

次に照明光の偏光角の誤差θに関して３つのケース（偏光角θ＝−δ、０、＋δ）それぞれの浅い位置の情報Ｉ₀の輝度値Ｌ（θ＝−δ）、Ｌ（θ＝０）、Ｌ（θ＝＋δ）を示す。

偏光フィルタに関し、図４に示す第１の実施の形態と図１３に示す第２の実施の形態の２つのケースを比較する。

ここで、θ=０°の場合は、誤差がないケースである。また、θ＝−δの場合は表面反射光の偏光角（−δ）と撮影側の偏光フィルタの偏光角（＋α）の差が大きくなる方に誤差が発生する場合である。一方、θ=＋δは、照明光の偏光角θが撮影側の偏光角（＋α）に近づくケースであり、図１１の場合に相当する。

（１）第１の実施の形態の場合、すなわち撮影部１３１１の偏光フィルタ１３２１の偏光角が＋α°、９０°の場合
（ａ）θ＝−δの場合
L(θ=-δ)=L₀cos(-δ-α)=L₀(δ+α)
（ｂ）θ＝０の場合
L(θ=0)=L₀cos(-α)=L₀(α)
（ｃ）θ＝−δの場合
L(θ=+δ)=L₀cos(δ-α)+I_sp(δ-α)

（２）第２の実施の形態の場合、すなわち撮影部２３１１の偏光フィルタ２３２１の偏光角が＋α°、−α°、９０°の場合
（ａ）θ＝−δの場合
L(θ=-δ)=(1/2)*(L₀cos(-δ-α)+L₀cos(δ+α)+I_sp(δ-α))
=(L₀/2)*(cos(δ+α)+cos(δ-α))+(1/2)*I_sp(δ-α))
=L₀cos(δ)cos(α)+(1/2)*I_sp(δ-α))
（ｂ）θ＝０の場合
L(θ=0)=(1/2)*(L₀cos(-α)+L₀cos(+α))=L₀cos(α)
（ｃ）θ＝−δの場合
L(θ=+δ)=(1/2)*(L₀cos(+δ-α)+L₀cos(+δ+α)+I_sp(δ-α))
=(L₀/2)*(cos(δ+α)+cos(δ-α))+(1/2)*I_sp(δ-α))
=L₀cos(δ)cos(α)+(1/2)*I_sp(δ-α))

上記式を見ると表面反射成分I_spは、I_sp(δ-α)の項のみが現れる。これは、他の角度の組み合わせ（“δ＋α“や”α“）の場合、角度差が０よりも十分大きくなり、表面反射成分を０とみなせると仮定している為である。また、L₀の項が表しているのは拡散反射成分である。拡散反射成分の強度は、偏光角角度差のコサインで表される。尚、L₀は、偏光角角度差（照明部の偏光フィルタの偏光角と撮影部の偏光フィルタの偏光角との差）が０の場合の拡散反射強度である。

上記式の結果をまとめると図１４に示す表のようになる。
ここで、図１４において、第１の実施の形態と第２の実施の形態との違いに注目する。まず、表面反射成分に関しては、照明偏光角の誤差が存在する場合（θ=±δ）でも、第２の実施の形態のI_sp強度は半分（１/２）に抑えられている。また、誤差の影響が最も大きくなるθ=−δとθ=＋δの違いに着目すると、第１の実施の形態の場合、表面反射成分の有無だけでなく、拡散反射成分の値も異なっている。一方、第２の実施の形態の場合、両者で同じ値が得られる。これは、照明光の偏光角θの誤差に対してロバストであることを示している。

また、条件により浅い位置の情報Ｉ_０の算出方法を変更してもよい。
Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値との差分の合計値の絶対値が閾値未満の場合に、画像演算部２５２１は、浅い位置の情報Ｉ_０をＩ_０＝（１／２）＊（Ｉ_ｃ（＋α°）＋Ｉ_ｃ（−α°））により算出する。すなわち、｜Ｉ_ｃ（＋α°）−Ｉ_ｃ（−α°）｜＜閾値の場合、Ｉ_０＝（１／２）＊（Ｉ_ｃ（＋α°）＋Ｉ_ｃ（−α°））とする。

Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値との差分の合計値の絶対値が閾値以上の場合に、画像演算部２５２１は、画像Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値の合計値と画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値の合計値を比較する。そして、画像演算部２５２１は、合計値の小さいほうの画像Ｉ_ｃ（＋α°）またはＩ_ｃ（−α°）を浅い位置の情報Ｉ_０とする。すなわち、｜Ｉ_ｃ（＋α°）−Ｉ_ｃ（−α°）｜≧閾値の場合、Ｉ_０＝ｍｉｎ（Ｉ_ｃ（＋α°），Ｉ_ｃ（−α°））とする。

Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値との差分の合計値の絶対値が閾値以上の場合、どちらか一方に表面反射光が含まれていると考えられる。例えば、振動などにより偏光フィルタがずれた結果、一方の偏光フィルタに表面反射光が想定以上に入ってきた場合が該当する。この場合には、画素値の合計が小さい方の画像を浅い位置の情報Ｉ_０として採用する。表面反射光が含まれていると考えられる画像は利用せず、残りの画像を利用することで安定した認証処理を行うことができる。

図１５は、第２の実施の形態に係る生体認証処理のフローチャートである。
ここで、生体認証装置２１０１は、手のひらの静脈パターンに基づいて、認証を行うとする。また、ユーザは、被写体である手のひらを所定の撮影位置に置いているとする。

ステップＳ２０１において、照明部２２０１は、偏光角θ＝０°に設定された直線偏光を被写体に照射する。撮影部２３０１は、被写体を撮影し、複数の偏光画像を生成する。詳細には、撮影部２３０１は、被写体からの反射光に基づいて、偏光角θ＝α°の画像Ｉ_ｃ（＋α°）、偏光角θ＝−α°の画像Ｉ_ｃ（−α°）、および偏光角θ＝９０°の画像Ｉ_ｃ（９０°）を生成する。

ステップＳ２０２において、画像演算部２５２１は、画像Ｉ_ｃ（＋α°）および画像Ｉ_ｃ（−α°）を用いて画像生成処理を行う。画像生成処理により、手のひらの浅い位置の情報Ｉ_０が得られる。尚、画像生成処理の詳細は、後述する。また、画像Ｉ_ｃ（９０°）を深い位置の情報Ｉ_９０とする。

ステップＳ２０３において、特徴抽出部２６０１は、浅い位置の情報Ｉ_０および深い位置の情報Ｉ_９０のそれぞれから、被写体の生体特徴（例えば、手のひらの静脈パターン）を抽出する。抽出処理としては、例えば、エッジ抽出、Matched Filter、または局所特徴量を用いる方法などを用いる。ステップＳ２０３の処理により、浅い位置の情報Ｉ_０から手のひらの浅い位置の生体特徴が得られ、深い位置の情報Ｉ_９０から手のひらの深い位置の生体特徴が得られる。

ステップＳ２０４において、照合部２７０１は、特徴抽出部２６０１が抽出した生体特徴を用い、データベース２９１１に登録されている生体特徴（テンプレート）と撮影された画像から得られた生体特徴とがどの程度似ているかを表す類似度を算出する。類似度の算出方法は、相関係数、相互相関関数、または画像間の距離などを用いる。そして、照合部２７０１は、算出した類似度に基づいて、認証の成否を判定し、判定結果に応じた処理を行う。

図１６は、第２の実施の形態に係る画像生成処理の詳細なフローチャートである。
ステップＳ２１１において、画像演算部２５２１は、画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（＋α）の各画素の画素値との差分の合計を算出し、当該合計が閾値Ｔｈ以上か否か判定する。当該合計が閾値Ｔｈ以上の場合、制御はステップＳ２１２に進み、当該合計が閾値Ｔｈ未満の場合、制御はステップＳ２１３に進む。

ステップＳ２１２において、画像演算部２５２１は、浅い位置の情報Ｉ_０を画像Ｉ_ｃ（＋α°）とする。

ステップＳ２１３において、画像演算部２５２１は、画像Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値との差分の合計を算出し、当該合計が閾値Ｔｈ以上か否か判定する。当該合計が閾値Ｔｈ以上の場合、制御はステップＳ２１４に進み、当該合計が閾値Ｔｈ未満の場合、制御はステップＳ２１５に進む。

ステップＳ２１４において、画像演算部２５２１は、浅い位置の情報Ｉ_０を画像Ｉ_ｃ（−α°）とする。

ステップＳ２１５において、画像演算部２５２１は、画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値との平均値を算出し、当該平均値を各画素の画素値とする平均画像を生成する。画像演算部２５２１は、浅い位置の情報Ｉ_０を当該平均画像とする。

上述の第２の実施の形態に係る画像生成処理において、ステップＳ２１１〜Ｓ２１４を省略してもよい。すなわち、常に浅い位置の情報Ｉ_０を画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値との平均から求めてもよい。

第２の実施の形態に係る生体認証装置によれば、生体からより多くの情報を取得することができる。すなわち、第２の実施の形態に係る生体認証装置によれば、偏光角θ＝±α°および９０°の光から偏光角に応じた複数の画像を得られる。それにより、多くの特徴情報を取得できるため、認証精度を高めることができる。

第２の実施の形態に係る生体認証装置によれば、偏光角θ＝α°の画像と偏光角θ＝−α°の画像から被写体の浅い位置の情報を示す画像を生成することで、照明光の偏光角の誤差に対するロバスト性が向上する。

（第３の実施の形態）
図１７は、第３の実施の形態に係る生体認証装置の構成図である。

生体認証装置３１０１は、照明部３２０１、撮影部３３０１、管理部３４０１、画像処理部３５０１、特徴抽出部３６０１、照合部３７０１、メモリ部３８０１、および記憶部３９０１、３９５１を備える。生体認証装置３１０１は、生体（例えば、手のひら）内の静脈パターンを撮影し、個人を認証する。生体認証装置３１０１は、生体撮影装置の一例である。生体認証装置３１０１において、基準の方向（角度０°）が設定されているとする。基準の方向は、照明部３２０１が照射する光において、望ましい偏光方向である。下記の偏光フィルタ３２２１、３３２１の偏光角θは、基準の方向に対する角度である。

照明部３２０１は、被写体である生体の撮影時に偏光角θの光（直線偏光）を被写体に照射する。照明部３２０１は、発光部３２１１および偏光フィルタ３２２１を備える。照明部３２０１は、光源の一例である。

発光部３２１１は、光（例えば、近赤外線）を出力する。発光部３２１１は、例えば、Light Emitting Diode（ＬＥＤ）である。

偏光フィルタ３２２１は、照明用の偏光フィルタであり、発光部３２１１が出力した光のうち特定の偏光方向の光を通過させる。偏光フィルタ３２２１は、偏光角θ＝０°の照明光を照射するように設置されているが、実際の偏光角θには誤差が含まれる。

照明部３２０１は、偏光フィルタ３２２１と発光部３２１１を用いて、偏光角θ＝０°に設定された直線偏光を生体に照射する。

撮影部３３０１は、生体からの反射光を撮影する。詳細には、撮影部３３０１は、撮影部３３０１に入力された光（例えば、生体からの反射光）に基づいて、複数の偏光状態の画像を生成する。撮影部３３０１は、偏光角θ＝α°の画像Ｉ_ｃ（α°）、偏光角θ＝−α°の画像Ｉ_ｃ（−α°）、および偏光角θ＝９０°の画像Ｉ_ｃ（９０°）を撮影する。撮影部３３０１は、撮像素子３３１１および偏光フィルタ３３２１を含む。撮影部３３０１は、例えば、マルチ偏光カメラであり、カメラの一例である。

撮像素子３３１１は、偏光フィルタ３３２１を通過して入力される光を電気信号に変換し、撮影部３３０１は、変換した電気信号に基づいて画像を生成する。生成される画像はグレースケール画像であり、生成される画像の各画素の画素値は、各画素に対応する撮像素子３３１１の受光素子に入力された光の輝度値を示す。撮像素子３３１１は、例えば、Charge Coupled Device（ＣＣＤ）イメージセンサまたはComplementary Metal Oxide Semiconductor（ＣＭＯＳ）イメージセンサである。

偏光フィルタ３３２１は、複数の偏光方向の光を通過させる。偏光フィルタ３３２１は、例えば、偏光角θ＝α°、−α°、９０°の光をそれぞれ通過させる偏光フィルタが組み合わされたフィルタである。偏光フィルタ３３２１は、第２の実施の形態の偏光フィルタ２３２１と同様の構成である。尚、α°は、０°より僅かに大きい微小な角度（例えば，α＝５°）である。撮像素子３３１１は、画像の各画素に対応する複数の受光素子を有し、各受光素子には、偏光フィルタ３３２１のうち偏光角θ＝α°、−α°、または９０°のいずれかの偏光フィルタを通過した光が入力される。

管理部３４０１は、生体認証の処理を含む生体認証装置３１０１全体の処理を管理する。

画像処理部３５０１は、撮影部３３０１により撮影された画像の処理や管理を行う。画像処理部３５０１は、画像管理部３５１１および画像演算部３５２１を有する。

画像管理部３５１１は、撮影部３３０１により撮影された画像を管理する。
画像演算部３５２１は、偏光フィルタ情報３９５２に基づいて、撮影部３３０１により撮影された画像を用いて演算を行い、浅い位置の情報Ｉ_０に対応する画像を生成する。

特徴抽出部３６０１は、撮影部３３０１により撮影された画像および画像演算部３５２１により生成された画像から認証に使用する生体特徴（例えば、手のひらの静脈網の形状を示す静脈パターン）を抽出する。

照合部３７０１は、照合処理を行う。詳細には、照合部３７０１は、特徴抽出部２６０１が抽出した生体特徴を用い、データベース３９１１に登録されている生体特徴（テンプレート）と撮影された画像から得られた生体特徴とがどの程度似ているかを表す類似度を算出する。そして、照合部３７０１は、算出した類似度に基づいて、認証の成否を判定し、判定結果に応じた処理を行う。

メモリ部３８０１は、生体認証装置３１０１が使用するデータやプログラム等を一時的に記憶する。メモリ部３８０１は、撮影部３３０１により撮影された画像や画像演算部３５２１により生成された画像を記憶する。メモリ部３８０１は、例えば、Random Access Memory（ＲＡＭ）である。

記憶部３９０１は、生体認証装置３１０１が使用するデータやプログラム等を記憶する。記憶部３９０１は、データベース３９１１を記憶する。

データベース３９１１は、ユーザの生体（例えば、手のひら）の特徴を示す生体特徴（例えば、静脈パターン）が登録されている。データベース３９１１に登録されている生体特徴は、テンプレートと呼ばれる。

記憶部３９５１は、生体認証装置３１０１が使用するデータ等を記憶する。記憶部３９５１は、偏光フィルタ情報３９５２を記憶する。

偏光フィルタ情報３９５２は、偏光角θ＝−α°、＋α°で撮影された画像がそれぞれ有効であるか否かを示す。また、偏光フィルタ情報３９５２は、偏光角θ＝−α、＋αで撮影された画像それぞれに表面反射光が含まれているか否かを示す。
尚、記憶部３９５１は、記憶部３９０１と同一の装置であってもよい。

図１８は、偏光フィルタ情報の形式を示す図である。
偏光フィルタ情報３９５２は、項目として、偏光フィルタおよびキャリブレーション情報を有する。偏光フィルタ情報３９５２には、偏光フィルタおよびキャリブレーション情報が対応付けられて記載されている。

偏光フィルタは、偏光フィルタを識別する情報であり、また偏光フィルタを介して撮影された画像を識別する情報である。第３の実施の形態において、偏光フィルタには、「偏光角θ＝−α」と「偏光角θ＝＋α」が記載されている。

「偏光角θ＝−α」は、偏光フィルタ３３２１のうちの偏光角θ＝−α°の偏光フィルタを示し、また当該偏光フィルタにより撮影された偏光角θ＝−α°の画像Ｉ_ｃ（−α°）を示す。

「偏光角θ＝＋α」は、偏光フィルタ３３２１のうちの偏光角θ＝＋α°の偏光フィルタを示し、また当該偏光フィルタにより撮影された偏光角θ＝＋α°の画像Ｉ_ｃ（＋α°）を示す。

キャリブレーション情報は、対応する偏光フィルタを介して撮影された画像が有効であるか否か示し、当該偏光フィルタを通過する光に表面反射光が含まれるか否かを示す。すなわち、対応する偏光フィルタを介して撮影された画像に表面反射光が含まれるか否かを示す。キャリブレーション情報には、「有効」または「無効」が記載されている。

「有効」は、対応する偏光フィルタを介して撮影された画像が有効であり、当該偏光フィルタを通過する光に表面反射光が含まれていないことを示す。すなわち、対応する偏光フィルタを介して撮影された画像に表面反射光が含まれていないことを示す。

「無効」は、対応する偏光フィルタを介して撮影された画像が無効であり、当該偏光フィルタを通過する光に表面反射光が含まれていることを示す。すなわち、対応する偏光フィルタを介して撮影された画像に表面反射光が含まれていることを示す。

照明部３２０１の偏光フィルタ３２２１の偏光方向誤差によって偏光角θ＝＋α°、または偏光角θ＝−α°の画像に表面反射成分が入光する場合がある。第３の実施の形態では、工場出荷時のキャリブレーションとしてこの情報を検出し、記憶部３９５１に保存する。工場出荷時には、所定の検査用被写体を用いてキャリブレーションを行うため、動的に表面反射光の有無を判断するよりも正確な情報を得ることができる。

偏光フィルタ情報３９５２は、偏光角θ=−α°、＋α°の画像の有効または無効を示し、有効か無効かは表面反射光の有無によって判断される。撮影部３３０１は、所定のキャリブレーション物体を撮影し、偏光角θ=−α°の画像の輝度値が所定閾値よりも高い場合は表面反射が入光していると判断して、偏光角θ=−α°に対応するキャリブレーション情報を「無効」とする。また、偏光角θ=−α°の画像の輝度値が所定閾値以下の場合は、偏光角θ=−α°に対応するキャリブレーション情報を「有効」とする。偏光角θ=＋αの画像についても同様に偏光角θ=＋α°の画像の輝度値に基づいて、偏光角θ=＋αに対応するキャリブレーション情報を「有効」または「無効」にする。

１方向のフィルタのみ（例えば、偏光角θ＝−α°）が有効の場合、該当方向の画像のみを浅い位置の情報Ｉ_０として用いる。そのため、２方向のフィルタ（偏光角θ＝＋α°、−α°）が有効な撮影部２３０１よりも画質は低下する（ノイズは増える）。しかし、「有効」に対応する偏光フィルタには表面反射が入らないことは保証される。そのため、１方向の偏光フィルタの画像のみを浅い位置の情報Ｉ_０として用いる場合であっても、生体認証装置として安定して動作させることが出来る。また、偏光角θ＝−α°、＋α°の画像の両方ともに表面反射が入ることは無い為、本構成により歩留まりを高めてセンサコストを低減することができる。

図１９は、第３の実施の形態に係る生体認証処理のフローチャートである。
ここで、生体認証装置３１０１は、手のひらの静脈パターンに基づいて、認証を行うとする。また、ユーザは、被写体である手のひらを所定の撮影位置に置いているとする。

ステップＳ３０１において、照明部３２０１は、偏光角θの光を被写体に照射する。撮影部３３０１は、被写体を撮影し、複数の偏光画像を生成する。詳細には、撮影部３３０１は、被写体からの反射光に基づいて、偏光角θ＝α°の画像Ｉ_ｃ（＋α°）、偏光角θ＝−α°の画像Ｉ_ｃ（−α°）、および偏光角θ＝９０°の画像Ｉ_ｃ（９０°）を生成する。

ステップＳ３０２において、画像演算部３５２１は、偏光フィルタ情報３９５２に基づいて、画像Ｉ_ｃ（＋α°）および画像Ｉ_ｃ（−α°）を用いて画像生成処理を行う。画像生成処理により、手のひらの浅い位置の情報Ｉ_０が得られる。尚、画像生成処理の詳細は、後述する。また、画像Ｉ_ｃ（９０°）を深い位置の情報Ｉ_９０とする。

ステップＳ３０３において、特徴抽出部３６０１は、浅い位置の情報Ｉ_０および深い位置の情報Ｉ_９０のそれぞれから、被写体の生体特徴（例えば、手のひらの静脈パターン）を抽出する。抽出処理としては、例えば、エッジ抽出、Matched Filter、または局所特徴量を用いる方法などを用いる。ステップＳ３０３の処理により、浅い位置の情報Ｉ_０から手のひらの浅い位置の生体特徴が得られ、深い位置の情報Ｉ_９０から手のひらの深い位置の生体特徴が得られる。

ステップＳ３０４において、照合部３７０１は、特徴抽出部３６０１が抽出した生体特徴を用い、データベース３９１１に登録されている生体特徴（テンプレート）と撮影された画像から得られた生体特徴とがどの程度似ているかを表す類似度を算出する。類似度の算出方法は、相関係数、相互相関関数、または画像間の距離などを用いる。そして、照合部３７０１は、算出した類似度に基づいて、認証の成否を判定し、判定結果に応じた処理を行う。

図２０は、第３の実施の形態に係る画像生成処理の詳細なフローチャートである。
ステップＳ３１１において、画像演算部３５２１は、偏光角θ＝＋α°の画像Ｉ_ｃ（＋α°）のみが有効であるか否か判定する。詳細には、画像演算部３５２１は、偏光フィルタ情報３９５２を参照し、偏光フィルタ＝「偏光角θ＝−α」に対応するキャリブレーション情報が「無効」且つ偏光フィルタ＝「偏光角θ＝＋α」に対応するキャリブレーション情報が「有効」であるか判定する。偏光フィルタ＝「偏光角θ＝−α」に対応するキャリブレーション情報が「無効」且つ偏光フィルタ＝「偏光角θ＝＋α」に対応するキャリブレーション情報が「有効」である場合、制御はステップＳ３１４に進む。偏光フィルタ＝「偏光角θ＝−α」に対応するキャリブレーション情報が「無効」でないまたは偏光フィルタ＝「偏光角θ＝＋α」に対応するキャリブレーション情報が「有効」でない場合、制御はステップＳ３１２に進む。

ステップＳ３１２において、画像演算部３５２１は、偏光角θ＝−α°の画像Ｉ_ｃ（−α°）のみが有効であるか否か判定する。詳細には、画像演算部３５２１は、画像演算部３５２１は、偏光フィルタ情報３９５２を参照し、偏光フィルタ＝「偏光角θ＝−α」に対応するキャリブレーション情報が「有効」且つ偏光フィルタ＝「偏光角θ＝＋α」に対応するキャリブレーション情報が「無効」であるか判定する。偏光フィルタ＝「偏光角θ＝−α」に対応するキャリブレーション情報が「有効」且つ偏光フィルタ＝「偏光角θ＝＋α」に対応するキャリブレーション情報が「無効」である場合、制御はステップＳ３１６に進む。偏光フィルタ＝「偏光角θ＝−α」に対応するキャリブレーション情報が「有効」でないまたは偏光フィルタ＝「偏光角θ＝＋α」に対応するキャリブレーション情報が「無効」でない場合、制御はステップＳ３１３に進む。ステップＳ３１１，Ｓ３１２により、偏光フィルタ＝「偏光角θ＝−α」と偏光フィルタ＝「偏光角θ＝＋α」に対応する２つのキャリブレーション情報が両方とも「有効」の場合に、制御はステップＳ３１３に進む。

ステップＳ３１３において、画像演算部３５２１は、画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値との差分の合計を算出し、当該合計が閾値Ｔｈ以上か否か判定する。当該合計が閾値Ｔｈ以上の場合、制御はステップＳ３１４に進み、当該合計が閾値Ｔｈ未満の場合、制御はステップＳ３１５に進む。

ステップＳ３１４において、画像演算部３５２１は、浅い位置の情報Ｉ_０を画像Ｉ_ｃ（＋α°）とする。

ステップＳ３１５において、画像演算部３５２１は、画像Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値との差分の合計を算出し、当該合計が閾値Ｔｈ以上か否か判定する。当該合計が閾値Ｔｈ以上の場合、制御はステップＳ３１６に進み、当該合計が閾値Ｔｈ未満の場合、制御はステップＳ３１７に進む。

ステップＳ３１６において、画像演算部３５２１は、浅い位置の情報Ｉ_０を画像Ｉ_ｃ（−α°）とする。

ステップＳ３１７において、画像演算部３５２１は、画像Ｉ_ｃ（−α°）の各画素の画素値と画像Ｉ_ｃ（＋α°）の各画素の画素値との平均値を算出し、当該平均値を各画素の画素値とする平均画像を生成する。画像演算部３５２１は、浅い位置の情報Ｉ_０を当該平均画像とする。

第３の実施の形態に係る生体認証装置によれば、生体からより多くの情報を取得することができる。すなわち、第３の実施の形態に係る生体認証装置によれば、偏光角θ＝±α°および９０°の光から偏光角に応じた複数の画像を得られる。それにより、多くの特徴情報を取得できるため、認証精度を高めることができる。

第３の実施の形態に係る生体認証装置によれば、偏光角θ＝±α°の画像に表面反射光が含まれていない場合に、偏光角θ＝α°の画像と偏光角θ＝−α°の画像から被写体の浅い位置の情報を示す画像を生成することで、照明光の偏光角の誤差に対するロバスト性が向上する。

第３の実施の形態に係る生体認証装置によれば、偏光角θ＝±α°の画像のいずれかに表面反射光が含まれている場合、表面反射光が含まれている画像を使用しないことで、認証精度を高めることができる。

以上、第１〜第３の実施の形態について説明したが、第１〜第３の実施の形態に係る生体認証装置の構成は、上述の説明に限定されるものではない。例えば、下記のような構成としても良い。

第１〜第３の実施の形態では、照明部は所定の偏光角の照明光を照射し、撮影側に異なる偏光角の偏光フィルタを搭載した撮影部を用いていた。ここで、照明部と撮影部の役割を逆の構成としてもよい。つまり、撮影部は所定の偏光方向の光のみを通過させる偏光フィルタを搭載する。照明側は、異なった偏光方向の照明を照射する機構を備える。各偏光方向（偏光角θ＝＋α°、−α°、９０°）の偏光フィルタを持つ照明を別個に用意し、点灯を切り替えて光を照射する。このようにすることで、安価に構築することができる。

尚、第１〜第３の実施の形態のように撮影部に異なった方向の偏光フィルタを搭載すると異なる深さ情報の画像を同時に撮影できる利点がある。同時に撮影することによって、画像上のある点に着目した際、該当する点の様々な深さ情報を得ることができる利点がある。

第２および第３の実施の形態の偏光フィルタの構成について補足説明する。第２および第３の偏光フィルタは、偏光角θ＝＋α°、−α°、９０°の偏光フィルタを含む構成である。ここで、偏光θ＝０°近傍に関しては表面反射光の影響を受ける為、＋α°、−α°という２方向の偏光フィルタを持つ構成とすることでロバスト性を高めている。表面反射光は僅かな誤差により、強度が大きく変わるためである。

一方で、偏光角θ＝９０°の画像に関しては表面反射光が入る可能性は非常に少ない。また、拡散反射光は偏光θに対して緩やかな依存性を示す。そのため、偏光角θ＝９０°の画像に関しては、照明光の偏光角の誤差が存在する場合でも大きな影響を受けることはない。そのため、第２および第３の実施の形態では、照明光の偏光角の誤差が存在する場合でも偏光角θ＝９０°の偏光フィルタを持つ構成としている。

しかし、第２および第３の実施の形態において、偏光角θ＝９０°の偏光フィルタの代わりに偏光角θ＝（９０°―α°）、（９０°＋α°）の偏光フィルタを用いる構成としても良い。また、偏光角θ＝９０°に限定されるものではなく、例えば、偏光角θ＝８０°等を利用しても良い。

図２１は、情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。
実施の形態の生体認証装置１１０１，２１０１、３１０１は、例えば、図２１に示すような情報処理装置（コンピュータ）１によって実現可能である。

情報処理装置１は、ＣＰＵ２、メモリ３、入力装置４、出力装置５、記憶部６、記録媒体駆動部７、及びネットワーク接続装置８を備え、それらはバス９により互いに接続されている。

ＣＰＵ２は、情報処理装置１全体を制御する中央処理装置である。ＣＰＵ２は、管理部１４０１、画像処理部１５０１、特徴抽出部１６０１、および照合部１７０１として動作する。

メモリ３は、プログラム実行の際に、記憶部６（あるいは可搬記録媒体１０）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するRead Only Memory(ＲＯＭ)やRandom Access Memory(ＲＡＭ)等のメモリである。ＣＰＵ２は、メモリ３を利用してプログラムを実行することにより、上述した各種処理を実行する。メモリ３は、メモリ部１８０１、２８０１、３８０１に対応する。

この場合、可搬記録媒体１０等から読み出されたプログラムコード自体が実施の形態の機能を実現する。

入力装置４は、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力、情報処理装置１で用いられるデータの取得等に用いられる。入力装置４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カメラ、またはセンサ等である。入力装置４は、撮影部１３０１、２３０１，３３０１に対応する。

出力装置５は、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果を出力する、またはＣＰＵ２による制御により動作する装置である。出力装置５は、例えば、ディスプレイ、プリンタ、または照明装置等である。出力装置５は、照明部１２０１、２２０１、３２０１に対応する。

記憶部６は、例えば、磁気ディスク装置、半導体記憶装置、光ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置１は、記憶部６に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。記憶部６は、記憶部１９０１、２９０１、３９０１、３９５１に対応する。

記録媒体駆動部７は、可搬記録媒体１０を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体としては、メモリカード、フレキシブルディスク、Compact Disk Read Only Memory(ＣＤ−ＲＯＭ)、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。ユーザは、この可搬記録媒体１０に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。

ネットワーク接続装置８は、Local Area Network（ＬＡＮ）やWide Area Network（ＷＡＮ）等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インターフェースである。ネットワーク接続装置８は、通信ネットワークを介して接続された装置へデータの送信または通信ネットワークを介して接続された装置からデータを受信する。

以上の実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
偏光角θの光を生体に照射する光源と、
偏光角θ±α°及びθからの角度差９０°の偏光フィルタと、
前記偏光フィルタを通過した前記生体からの反射光を撮影するカメラと、
を備えたことを特徴とする生体撮影装置。
（付記２）
前記カメラにより撮影された偏光角θ＋α°の第１の画像と偏光角θ−α°の第２の画像に基づいて、第３の画像を生成する処理部をさらに備えることを特徴とする付記１記載の生体撮影装置。
（付記３）
前記処理部は、前記第１の画像の各画素の画素値と前記第２の画像の各画素の画素値との平均値を算出し、前記平均値を前記第３の画像の各画素の画素値とすることを特徴とする付記２記載の生体撮影装置。
（付記４）
前記処理部は、前記第１の画像の各画素の画素値と前記第２の画像の各画素の画素値との差分の合計の絶対値を算出し、前記絶対値が閾値未満の場合に、前記第３の画像を生成することを特徴とする付記２または３記載の生体撮影装置。
（付記５）
前記反射光のうちの偏光角θ＋α°の光および偏光角θ−α°の光のそれぞれに表面反射光が含まれているか否かを示す偏光フィルタ情報を記憶する記憶部をさらに備え、
前記処理部は、前記偏光フィルタ情報が前記反射光のうちの偏光角θ＋α°の光および偏光角θ−α°の光に表面反射光が含まれていないことを示す場合、前記第１の画像および前記第２の画像に基づいて前記第３の画像を生成することを特徴とする付記２乃至４のいずれか１項に記載の生体撮影装置。

１１０１、２１０１，２１０３ 生体認証装置
１２０１、２２０１、３２０１ 照明部
１２１１、２２１１、３２１１ 発光部
１２２１、２２２１、３２２１ 偏光フィルタ
１３０１、２３０１、３３０１ 撮影部
１３１１、２３１１、３３１１ 撮像素子
１３２１、２３２１、３３２１ 偏光フィルタ
１４０１、２４０１、３４０１ 管理部
１５０１、２５０１、３５０１ 画像処理部
１６０１、２６０１、３６０１ 特徴抽出部
１７０１、２７０１、３７０１ 照合部
１８０１、２８０１、３８０１ メモリ部
１９０１、２９０１、３９０１、３９５１ 記憶部
１９１１、２９１１、３９１１ データベース

Claims (5)

1. 偏光角θの光を生体に照射する光源と、
   偏光角θ±α°及びθからの角度差９０°の偏光フィルタと、
   前記偏光フィルタを通過した前記生体からの反射光を撮影するカメラと、
   を備え、
   αの値を０より大きく５．７４以下とする
   ことを特徴とする生体撮影装置。
2. 前記カメラにより撮影された偏光角θ＋α°の第１の画像と偏光角θ−α°の第２の画像に基づいて、第３の画像を生成する処理部をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の生体撮影装置。
3. 前記処理部は、前記第１の画像の各画素の画素値と前記第２の画像の各画素の画素値との平均値を算出し、前記平均値を前記第３の画像の各画素の画素値とすることを特徴とする請求項２記載の生体撮影装置。
4. 前記処理部は、前記第１の画像の各画素の画素値と前記第２の画像の各画素の画素値との差分の合計の絶対値を算出し、前記絶対値が閾値未満の場合に、前記第３の画像を生成することを特徴とする請求項２または３記載の生体撮影装置。
5. 前記反射光のうちの偏光角θ＋α°の光および偏光角θ−α°の光のそれぞれに表面反射光が含まれているか否かを示す偏光フィルタ情報を記憶する記憶部をさらに備え、
   前記処理部は、前記偏光フィルタ情報が前記反射光のうちの偏光角θ＋α°の光および偏光角θ−α°の光に表面反射光が含まれていないことを示す場合、前記第１の画像および前記第２の画像に基づいて前記第３の画像を生成することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の生体撮影装置。

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