JP6798285B2 - 生体認証装置、生体認証方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体認証装置、生体認証方法及びプログラムに関する。

生体認証は、指紋、顔、静脈等の生体情報を用いて本人確認を行う技術である。予め登録されている生体情報と、確認が必要な場面において取得した生体情報とを比較（又は、照合）して、一致した場合に本人であると判定する。例えば、掌紋、掌形、手のひら静脈等を用いた生体認証が、ノート型パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）、タブレット、スマートフォン等の端末で使われている。

生体情報に掌紋、掌形、手のひら静脈等の手のひらの画像（以下、「手のひら画像」と言う）を用いる生体認証装置では、手のひらを開いた状態で手のひらを撮影した場合と、手のひらを閉じた状態で撮影した場合とで、撮影される範囲及び画像が大きく異なる。登録時と認証時とで手のひらの開閉状態が異なると、認証精度が低下するので、誤認識により本人拒否率が増加する可能性がある。このため、登録時及び認証時に利用者が手のひら画像を入力する際に、手のひらが開いた状態であるか、或いは、閉じた（又は、握った）状態であるかを判定することが望ましい。そこで、手のひらの開閉状態を判定する各種技術が提案されている。

第１の例では、撮影された手全体の画像の上下と左右の長さの比から、手のひらの開閉状態を判定する（例えば、特許文献１参照）。また、第２の例では、手のひらの開閉状態を変更することで得られるジェスチャー画像を認証に利用する（例えば、特許文献２参照）。第２の例の場合、手の画像の登録時に、各ジェスチャーの状態で手全体を撮影し、認証時には登録されている手の画像と照合して、認証時の手の画像がどのジェスチャーの状態で入力されたかを判定する。

手のひら画像を用いる生体認証装置では、手のひらを高画質で効率的に撮影するため、手のひらを開いた状態で手のひらを撮影した手のひら画像を認証に利用する方式が主流となっている（例えば非特許文献１参照）。

しかし、上記第１の例の場合、手全体が撮影されることを前提としているため、手全体の一部に相当する手のひら画像からでは、手全体の画像の上下と左右の長さの比を求めることができない。このため、第１の例では、手全体の一部に相当する手のひら画像から、手のひらの開閉状態を正確に判定することは難しい。また、上記第２の例の場合、判定するジェスチャー画像が予め登録されていることを前提としている。このため、第２の例では、予め登録されているジェスチャー画像の種類が限られていると、ジェスチャー画像の照合によって手のひらの開閉状態を正確に判定することは難しい。

このように、手のひらの開閉状態等の、生体の状態を正確に判定することは難しい。

国際公開ＷＯ２００４／０２１８８４号公報 特開２００８−９０４１２号公報 国際公開ＷＯ２０１２／１１１６６４号公報 国際公開ＷＯ２０１３／００５３０５号公報 特開２００６−１０７２８８号公報

David D. Zhang, "Palmprint Authentication", Springer, Chapter 6, pp.73-83, 2004 嶋田 明広 他，「人間の手指の摩擦特性の解析」，計測自動制御学会論文集，Vol.32,No.12,pp.1581-1587, 1996 前野 隆司 他，「ヒト指紋形状の力学的意味」，日本機械学会論文集（Ｃ編），71 巻701号,pp.245-250,2005

従来技術では、生体の状態を正確に判定することは難しい。

そこで、１つの側面では、生体の状態を正確に判定可能な生体認証装置、生体認証方法及びプログラムを提供することを目的とする。

１つの案によれば、利用者の生体情報を取得する取得部と、前記生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出し、前記境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出する第１の抽出部と、前記領域から、前記生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出する第２の抽出部と、前記領域の前記状態特徴量を用いて、生体の状態を判定する判定部と、を備えた生体認証装置が提供される。

一態様によれば、生体の状態を正確に判定することができる。

一実施例における生体認証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。 一実施例における生体状態判定処理の一例を説明するフローチャートである。 手のひらが開いた状態の一例を示す図である。 掌紋の一例を示す図である。 掌形の一例を示す図である。 手のひらの静脈の一例を示す図である。 手のひらが閉じた状態の一例を示す図である。 一実施例における生体認証装置の一例を示す機能ブロック図である。 手のひらを開いた状態で手のひら全体を撮影した画像の一例を示す図である。 手のひらを開いた状態で手のひらの一部を撮影した部分画像の一例を示す図である。 手のひらを閉じた状態で手のひら全体を撮影した画像の一例を示す図である。 領域抽出部が抽出する線情報の一例を示す図である。 領域抽出部が抽出する境界の候補の一例を示す図である。 領域抽出部が選択する長方形領域の一例を示す図である。 領域抽出部が選択する長方形領域の他の例を示す図である。 登録データの構造の一例を示す図である。 実施例１における登録処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１における生体認証処理の一例を説明するフローチャートである。 手のひらの開閉状態の判定の一例をより詳細に説明するフローチャートである。 クライアントサーバシステムにおける登録処理の一例を説明するフローチャートである。 クライアントサーバシステムにおける生体認証処理の一例を説明するフローチャートである。 クライアントサーバシステムにおける登録処理の他の例を説明するフローチャートである。 クライアントサーバシステムにおける生体認証処理の他の例を説明するフローチャートである。 実施例２において領域抽出部が抽出する爪の輪郭線の一例を示す図である。 実施例３において領域抽出部が境界の候補として抽出する感情線、知能線及び生命線の一例を示す図である。 実施例３において領域抽出部が抽出する領域の一例を示す図である。 実施例３において指を曲げすぎた状態の場合の領域の輝度値の一例を示す図である。 実施例３において手のひら画像の撮影範囲がずれた場合に抽出される領域の一例を示す図である。

開示の生体認証装置、生体認証方法及びプログラムは、利用者の生体情報を取得し、生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出して、境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出する。また、抽出した領域から、生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出し、領域の状態特徴量を用いて生体の状態を判定する。

以下に、開示の生体認証装置、生体認証方法及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。

一実施例における生体認証装置は、撮影された生体の画像を用いて生体認証を行う。説明の便宜上、生体の画像が手のひら画像であり、掌紋、掌形、手のひら静脈等を用いた手のひら認証を行う場合を例に挙げて説明する。また、手のひら画像を用いる生体認証装置は、手のひら画像を高画質で効率的に撮影するため、手のひらを開いた状態で撮影した手のひら画像を認証に利用する。このため、手のひら画像が取得されると、手のひらの開閉状態を判定する。

図１は、一実施例における生体認証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に示すコンピュータ１は、バス１８により互いに接続された、中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）１１、メモリ１２、入力装置１３、出力装置１４、補助記憶装置１５、媒体駆動装置１６、及びネットワーク接続装置１７を有する。通信ネットワークは、有線ネットワークであっても、無線ネットワークであっても、有線と無線の組み合わせのネットワークであっても良い。

メモリ１２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリで形成可能であり、生体状態の一例である手のひらの開閉状態を判定する処理（以下、「開閉状態判定処理」とも言う）、生体認証処理等に用いられるプログラム及びデータを記憶する。メモリ１２は、後述する記憶部を形成可能である。

ＣＰＵ１１は、例えばメモリ１２に記憶されているプログラムを実行することにより、後述する図８に示す生体認証装置２の認証部２３として動作可能な、プロセッサの一例を形成可能である。

入力装置１３は、例えば、利用者の手のひら画像を含む各種生体情報を撮影可能なカメラ、センサ等の撮像装置、オペレータ又は利用者からの指示、利用者の属性情報等の情報の入力に用いられるキーボード、ポインティングデバイス、マイクロホン、カードリーダ等の入力デバイス等で形成可能である。入力装置１３は、撮像装置の光源を含んでも良く、光源は静脈撮影時に用いる赤外線ランプを含んでも良い。出力装置１４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等で形成可能であり、オペレータ又は利用者への問い合わせ、指示、メッセージ、処理結果等の出力に用いられる。処理結果は、開閉状態判定処理の判定結果、生体認証処理の認証結果等を含む。なお、入力装置１３の撮像装置は、コンピュータ１に外部接続される、コンピュータ１とは別体の装置であっても良い。この場合、撮影装置は、バス１８に接続されても、通信ネットワークを介してネットワーク接続装置１７に接続されても良い。

補助記憶装置１５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等で形成可能である。補助記憶装置１５は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであっても良い。コンピュータ１は、補助記憶装置１５にプログラム及びデータを格納しておき、補助記憶装置１５に格納されたプログラム及びデータをメモリ１２にロードして使用することができる。補助記憶装置１５は、後述する記憶部を形成可能である。

媒体駆動装置１６は、可搬型記録媒体１９を駆動し、可搬型記録媒体１９に情報を記録したり、記録内容を読み出したりするアクセスを行うことができる。可搬型記録媒体１９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等で形成可能である。可搬型記録媒体１９は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等であっても良い。オペレータ又は利用者は、この可搬型記録媒体１９にプログラム及びデータを格納しておき、メモリ１２にロードして使用することができる。可搬型記録媒体１９は、後述する記憶部を形成可能である。

開閉状態判定処理又は生体認証処理、或いは、開閉状態判定処理及び生体認証処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１２、補助記憶装置１５、又は可搬型記録媒体１９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。

ネットワーク接続装置１７は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等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フェースの一例である。コンピュータ１は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置１７を介して受け取り、メモリ１２にロードして使用することができる。

コンピュータ１は、ネットワーク接続装置１７を介して、利用者端末から処理要求を受信し、開閉状態判定処理及び生体認証処理のうち少なくとも一方の処理を行って処理結果を利用者端末へ送信することもできる。

なお、コンピュータ１は、図１に示す全ての構成要素を含む必要はなく、用途、条件等に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、コンピュータ１が携帯端末等の利用者端末から通信ネットワーク経由で処理要求を受信する場合は、入力装置１３及び出力装置１４を省略しても良い。可搬型記録媒体１９を利用しない場合は、媒体駆動装置１６を省略しても良い。また、通信ネットワークを利用しない場合は、ネットワーク接続装置１７を省略しても良い。

コンピュータ１が例えばスマートフォンのような通話機能を有する携帯端末である場合、入力装置１３及び出力装置１４は、マイクロホン及びスピーカのような通話用の装置を含み、入力装置１３は撮像装置を更に含んでも良い。また、入力装置１３の入力デバイス及び出力装置１４の表示装置は、入力デバイス及び表示装置を一体的に有するタッチパネルにより形成しても良い。

図２は、一実施例における生体状態判定処理の一例を説明するフローチャートである。生体情報が手のひら画像の場合、生体状態判定処理の一例である開閉状態判定処理が実行される。

図２に示すステップＳ１では、図１に示す入力装置１３が、生体認証に用いる手のひら画像等の、入力された生体情報を取得する。生体情報は、生体を撮影する入力装置１３の撮像装置により取得できる。ステップＳ２では、図１に示すＣＰＵ１１が、生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出し、当該境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出する。生体情報が手のひら画像の場合、生体情報の状態が変化する境界とは、例えば指を曲げて手のひらを閉じた状態で、手のひらよりも前面に位置する指の輪郭線、指の皺、爪の輪郭線、手のひらに存在する感情線、知能線、生命線等の性質を有する線情報である。ステップＳ３では、ＣＰＵ１１が、抽出した領域から、生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出する。生体情報が手のひら画像の場合、状態特徴量とは、手のひら側と指の背側との夫々の皮膚の生体的な特徴の相違を示す情報である。ステップＳ４では、ＣＰＵ１１が、抽出した状態特徴量を用いて、生体の状態を判定する。生体情報が手のひら画像の場合、生体の状態とは、手のひらの開閉状態である。

生体情報が手のひら画像であり、手のひらの開閉状態の判定結果が図３に示すように手のひらが開いた状態であることを示す場合、生体認証処理の一例である手のひら認証処理は、ステップＳ１で入力装置１３が取得した利用者の手のひら画像を、予め登録されている手のひら画像と比較（又は、照合）する。比較（又は、照合）した両者が一致した場合には、利用者が、予め登録されている手のひら画像を登録した利用者本人であると判定する。なお、手のひら認証処理は、例えば図４に示すような掌紋、図５に示すような掌形、図６に示すような手のひら静脈等の手のひら画像を用いて本人確認を行う。なお、認証時に取得した手のひら画像を、予め登録されている手のひら画像と比較（又は、照合）する処理自体は周知であり、例えば手のひら画像の生体特徴を比較（又は、照合）しても良い。生体特徴とは、生体情報の特徴のことを言う。

一方、手のひらの開閉状態の判定結果が図７に示すように手のひらが閉じた状態であることを示す場合、手のひら認証処理は、例えば利用者に手のひらを開くよう促す。利用者に手のひらを開くよう促す場合、例えば出力装置１４の表示装置にメッセージ（又は、指示）を表示したり、出力装置１４のスピーカから音声メッセージ（又は、音声指示）を出力したりすることができる。利用者に手のひらを開くよう促すメッセージ（又は、指示）は、利用者に認証に適切な生体情報の入力を行うよう促すメッセージ（又は、指示）の一例である。利用者は、手のひらを開くよう促すメッセージに応答して、例えば前回の撮影時より手のひらを開いた状態で入力装置１３の撮像装置で手のひら画像を再度撮影することで、認証に適切な生体情報を入力できる。これにより、ステップＳ１では、入力装置１３の撮像装置が手のひらが開いた状態の、認証に適切な手のひら画像を取得することができる。この結果、認証精度が向上するので、誤認識を低減して本人拒否率を低減できる。

手のひら画像を予め登録する場合も、上記と同様の開閉状態判定処理を行うことで、認証に適切な手のひら画像を登録することができる。

なお、登録時及び認証時に手のひらを撮影する際には、手のひらを案内する周知の案内部材（図示せず）を用いて撮影を行っても、案内部材を用いずに撮影を行っても良い。案内部材を用いた手のひらの撮影の場合、利用者は手のひらを案内部材の上に置くことで、手のひらが案内部材により水平に保たれる。

図８は、一実施例における生体認証装置の一例を示す機能ブロック図である。図８に示す生体認証装置２は、生体情報取得部２０と、属性情報取得部２１と、メッセージ出力部２２と、認証部２３とを有する。

生体情報取得部２０は、手のひら画像等の生体情報を取得する入力装置１３のカメラ、センサ等の撮像装置で形成可能であり、生体情報を取得する第１の取得部の一例である。手のひら画像は、カラー画像であっても、モノクロ画像であっても良い。また、手のひら画像は、図４に示すような掌紋、図５に示すような掌形、図６に示すような手のひら静脈等を含む。手のひら静脈の画像は、可視光の情報も含んでおり、手のひらの皺も抽出可能である。手のひらを高画質で効率的に撮影するために、この例の手のひら画像は、図９に示すように手のひらを開いた状態で手のひら全体を撮影した画像である。しかし、手のひら画像は、図１０に示すように手のひらを開いた状態で手のひらの一部を撮影した部分画像であっても良い。以下の各実施例における手のひら画像は、手のひら全体を撮影した画像であっても、手のひらの一部を撮影した部分画像であっても良い。説明の便宜上、各実施例において、特に断りのない限り、生体情報の一例である手のひら画像は、図９に示すような掌紋である。なお、図１１は、比較のために、手のひらを閉じた状態で手のひら全体を撮影した画像の一例を示す。

属性情報取得部２１は、利用者の属性情報を入力するキーボード、ポインティングデバイス、マイクロホン、カードリーダ等の入力デバイスで形成可能であり、利用者の属性情報を取得する第２の取得部の一例である。利用者の属性情報は、手のひら画像等の生体情報の登録時、又は、登録時及び認証時に利用者の本人確認を行ってセキュリティーを向上するために用いることができる。属性情報は、例えば、利用者のＩＤ、利用者名、パスワード等である。キーボード及びポインティングデバイスは、利用者が自己の属性情報を認証部２３に入力する際に操作できる。マイクロホンは、利用者が自己の属性情報を音声で認証部２３に入力する際に利用できる。カードリーダは、利用者が所持するＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）タグ等から利用者の属性情報を読み取って認証部２３に入力する際に利用できる。

なお、認証時には、属性情報を入力しなくても良い。認証時に属性情報を入力しない場合には、予め保存された全ての登録データと、認証時に作成した認証データとを照合して類似度を算出する。この場合、算出した類似度が最も高い登録データに該当する利用者を、認証を試行した利用者であると同定した上で、認証の成否の判定を行えば良い。

メッセージ出力部２２は、利用者にメッセージ等を出力する出力装置１４の表示装置、スピーカ等により形成可能であり、メッセージ等を出力する出力部の一例である。メッセージ出力部２２は、メッセージを出力装置１４の表示装置に表示するのと並行して、出力装置１４のスピーカから音声出力しても良い。

この例では、認証部２３は、生体状態判定処理及び生体認証処理を実行する。認証部２３は、領域抽出部２３１と、状態特徴量抽出部２３２と、生体状態判定部２３３と、特徴データ抽出部２３４と、作成部２３５と、保存部２３６と、照合部２３７とを有する。図１に示すＣＰＵ１１は、例えばメモリ１２等の記憶部に記憶されているプログラムを実行することにより、領域抽出部２３１と、状態特徴量抽出部２３２と、生体状態判定部２３３と、特徴データ抽出部２３４と、作成部２３５と、保存部２３６と、照合部２３７として動作可能である。

領域抽出部２３１は、生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出し、境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出する第１の抽出部の一例である。生体情報が手のひら画像の場合、境界の候補は、例えば指を曲げて手のひらを閉じた状態で、図１１に示すように、手のひらよりも前面に位置する指の輪郭線の性質を有する線情報である。図１１は、手のひらを閉じた状態で手のひら全体を撮影した画像の一例を示す図である。図１１中、矢印は手８００の指先方向を示し、参照符号８０１は指の輪郭線を示し、参照符号８０２は指の皺を示す。

例えば、領域抽出部２３１は、ソーベル（Sobel）フィルタ等のエッジ抽出フィルタを用いて、手のひら画像から掌紋、掌形、手のひら静脈等の線情報（又は、エッジ）を抽出する。手のひらを閉じた状態で手のひら画像が入力された場合は、図１２に示すように指の輪郭線８０１も一緒に抽出される。図１２は、領域抽出部が抽出する線情報の一例を示す図である。図１２中、参照符号８０３は爪の輪郭線を示す。

更に、領域抽出部２３１は、線情報の中から、指の輪郭線８０１の性質を有する線情報を選択して境界の候補８０４とする。例えば、領域抽出部２３１は、入力装置１３の撮像装置の撮影範囲から定まる指先方向と略平行で、掌紋、掌形、手のひら静脈等よりもエッジ抽出の結果が比較的強く出ている等の、指の輪郭線８０１の性質の情報を用いて、図１３に示すような、境界の候補の一例である指の輪郭線８０１を選択できる。図１３は、領域抽出部が抽出する境界の候補の一例を示す図である。

領域抽出部２３１は、境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出する。閾値面積以上の領域は、例えば指の一部をカバーする領域であり、長辺が例えば２ｃｍ〜３ｃｍ以上で短辺が例えば１ｃｍ〜２ｃｍ以上の手のひら画像中の長方形領域である。閾値面積は、「長方形領域の長辺（ｃｍ）」×「手のひら画像の解像度（ｄｏｔ／ｃｍ）」×「長方形領域の短辺（ｃｍ）」×「手のひら画像の解像度（ｄｏｔ／ｃｍ）」から算出できる。

領域抽出部２３１は、図１４中、点線の枠内に示すように、境界の候補を中心とした長方形領域８０４Ａを抽出しても良い。図１４は、領域抽出部が選択する長方形領域の一例を示す図である。

領域抽出部２３１は、境界の候補が複数抽出された場合、図１５中、点線の枠内に示すように、複数の境界の候補で囲まれる領域を中心に長方形領域８０４Ｂを選択しても良い。図１５は、領域抽出部が選択する長方形領域の他の例を示す図である。複数の境界の候補で囲まれる長方形領域８０４Ｂを抽出することで、領域が特定の生体情報の状態の範囲で形成されて、後述の状態特徴量の値が安定するという効果がある。

更に、領域抽出部２３１は、手のひら画像が手を閉じた状態で入力された場合、指の背側が映る範囲は画像中の指先方向よりに位置することから、手のひら画像の指先方向よりに制限して領域を抽出しても良い。

なお、指先方向が特定の方向に定まらない生体認証装置においては、複数の方向を指先方向の候補と定義しても良い。この場合、領域抽出部２３１は、境界の候補及び領域を、指先方向の候補毎に抽出しても良い。

状態特徴量抽出部２３２は、抽出した領域から、生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出する第２の抽出部の一例である。この例では、手のひらの開閉状態を判定する際に状態特徴量を利用するため、状態特徴量は、手のひら側と指の背側の夫々の皮膚の生体的な特徴の相違を示す情報である。

例えば、生体的な特徴の相違には、線情報の種類等が挙げられる。手のひら側には、皺、掌紋、静脈、指紋等の線情報が存在する。また、線情報には、太い線から細い線、長い線から短い線まで多種多様な線が含まれる。細かい線は、手で物を握る際の滑り止めの役割があり、幅が０．５ｍｍほどであることが知られている（例えば、非特許文献２，３参照）。また、生命線等の、手の特定の箇所に存在する線もあるが、基本的には線情報に個人差があり、線情報の分布は個人毎に不均一である。

一方、指の背側には、皺、静脈等の線情報が存在する。皺の中には、図１１に示すように、手のひらを閉じる際に指を曲げることで生じる指の皺８０２がある。指の皺８０２は、指先方向に垂直となる皺が多い。

そこで、この例では、手のひら側と指の背側夫々の皮膚の生体的な特徴の相違に、指先方向に垂直な線情報の相違を一例として用いる。状態特徴量抽出部２３２は、状態特徴量として、領域中で指先方向に垂直な線情報が領域中に占める画素の割合を抽出する。なお、状態特徴量は、指先方向に垂直な線情報の本数であっても良い。

生体状態判定部２３３は、抽出した領域の状態特徴量を用いて、生体情報の状態を判定する判定部の一例である。例えば、生体状態判定部２３３は、閾値以上の状態特徴量が少なくとも1つ以上存在する場合、指の背側に相当する領域が生体情報中に存在すると判断して、指を曲げて手のひらを閉じた状態であると判定する。この場合、生体認証装置は、利用者に手のひらを開いて手のひら画像を入力するよう促すメッセージを出力し、利用者は、手のひら画像の再入力の処理を行う。

一方、生体状態判定部２３３は、閾値未満の状態特徴量しか存在しない場合、手のひら側に相当する領域しか存在しないと判断して、手のひらを開いた状態であると判定する。この場合、生体認証装置は、その後の特徴抽出、登録、認証処理等に移行する。

状態特徴量が画素の割合である場合、閾値には、例えば２パーセント（％）から６％程度の値を用いることができる。また、状態特徴量が線情報の本数である場合、閾値には、例えば１本から６本程度の値を用いることができる。

特徴データ抽出部２３４は、利用者が入力した生体情報が手のひら画像の場合、照合に利用する手のひら画像の特徴データを抽出する第３の抽出部の一例である。特徴データは、生体情報が掌紋の場合、手のひら表面の大小の皺で形成された掌紋のパターン、掌紋の周波数情報等を含む。また、特徴データは、生体情報が掌形の場合、手のひらの各部分の長さ、手の輪郭の形状等を含む。更に、特徴データは、生体情報が手のひら静脈の場合、手のひらの内部にある静脈パターンを含む。

作成部２３５は、属性情報及び特徴データを、登録時には登録データとして、認証時には認証データとして、ひとまとめにして作成する。

保存部２３６は、登録時に、登録データを例えば図１に示すメモリ１２、補助記憶装置１５、可搬型記録媒体１９等の記憶部に保存する。保存部２３６は、例えば図１６に示すような構造の複数の登録データを保存する。図１６に示す登録データは、識別情報の一例であるＩＤと、利用者名とを含む属性情報に対応させて、手のひら画像の特徴データを有する。図１６に示す登録データには、例えばＩＤが「０００１」であり利用者名が「ｘｘｘｘ」である属性情報に対応させて、手のひら画像の特徴データ「Ｈ_１」が登録されている。

照合部２３７は、記憶部に登録されている登録データ内の手のひら画像の特徴データと、認証データ内の手のひら画像の特徴データとを照合し、認証の判定に用いる類似度を算出する。生体情報が掌紋であり、手のひら画像の特徴データが掌紋のパターンである場合、照合部２３７は、例えば手のひら画像の特徴データのパターンマッチングを実施して、類似度を算出する。照合部２３７は、算出した類似度が閾値以上であれば、認証に成功したと判断して認証成功の認証結果を出力する。また、照合部２３７は、類似度が閾値未満であれば、認証に失敗したと判断して認証失敗の認証結果を出力する。照合部２３７が出力する認証結果は、メッセージ出力部２２に出力しても良い。この場合、メッセージ出力部２２は、認証結果のメッセージを出力装置１４の表示装置に表示したり、出力装置１４のスピーカから音声出力することができる。

上記の如き生体認証装置によれば、図９に示すように手のひら全体が撮影される場合に限らず、図１０に示すように手のひらの一部のみが撮影される場合であっても、生体の状態の一例である手のひらの開閉状態を正確に判定して、利用者に認証に適切な生体情報を入力するよう促すことができる。

（実施例１）
図１７は、実施例１における登録処理の一例を説明するフローチャートである。図１７に示す登録処理のうち、ステップＳ１３〜Ｓ１８Ｂの処理は、図１に示すコンピュータ１のＣＰＵ１１、又は、図８に示す生体認証装置２の認証部２３により実行可能である。実施例１では、生体情報の状態が変化する境界の候補は、指を曲げて手のひらを閉じた状態で、生体情報中で手のひらよりも前面に位置する指の輪郭線の性質を有する線情報である。

図１７において、ステップＳ１１では、利用者が、図１に示すコンピュータ１の入力装置１３、又は、図８に示す生体認証装置２の属性情報取得部２１を操作して、利用者の属性情報を入力する。ステップＳ１２では、利用者が、図１に示すコンピュータ１の入力装置１３、又は、図８に示す生体認証装置２の生体情報取得部２０を操作し、利用者自身の手のひらを撮影して手のひら画像を入力する。

ステップＳ１３では、ＣＰＵ１１又は認証部２３が、入力された手のひら画像から、手のひらの開閉状態を判定する。具体的には、領域抽出部２３１が、生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出し、当該境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出する。また、状態特徴量抽出部２３２が、抽出した領域から、生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出する。更に、生体状態判定部２３３が、抽出した状態特徴量を用いて、生体の状態の一例である、手のひらの開閉状態を判定する。

ステップＳ１４では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（具体的には、生体状態判定部２３３）が、ステップＳ１３で判定された手のひらの開閉状態から、手のひら画像が、手のひらを開いた状態で入力された画像であるか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ１５へ進み、判定結果がＹＥＳであると処理は後述するステップＳ１６へ進む。

ステップＳ１５では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（具体的には、生体状態判定部２３３）が、利用者に例えば手のひらを開くよう促すメッセージ（即ち、手のひらを開いた状態での再入力を指示するメッセージ）を、コンピュータ１の出力装置１４、又は、生体認証装置２のメッセージ出力部２２から出力する。ステップＳ１５の後、ステップＳ１２では、利用者が、手のひらを開くよう促すメッセージに応答して、前回の撮影時より手のひらを開いた状態でコンピュータ１の入力装置１３、又は、図８に示す生体認証装置２の生体情報取得部２０を操作し、手のひらを再度撮影する。これにより、手のひらが開いた状態の、認証に適切な手のひら画像を入力することができる。

一方、ステップＳ１６では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（具体的には、特徴データ抽出部２３４）が、照合に利用する手のひら画像の特徴データを抽出する。

ステップＳ１７Ａでは、ＣＰＵ１１又は認証部２３（具体的には、作成部２３５）が、属性情報及び特徴データを、登録データとしてひとまとめにして作成する。ステップＳ１８Ａでは、ＣＰＵ１１又は認証部２３（具体的には、保存部２３６）が、登録データを例えば図１に示すメモリ１２、補助記憶装置１５、可搬型記録媒体１９等の記憶部に保存する登録処理を行い、登録処理は終了する。

図１８は、実施例１における生体認証処理の一例を説明するフローチャートである。図１８に示す生体認証処理は、図１に示すコンピュータ１のＣＰＵ１１、又は、図８に示す生体認証装置２の認証部２３により実行可能である。図１８中、図１７と同一ステップには同一符号を付し、その説明は省略する。

図１８において、ステップＳ１７Ｂでは、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、作成部２３５）が、属性情報及び特徴データを、認証データとしてひとまとめにして作成する。ステップＳ１８Ｂでは、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、照合部２３７）が、記憶部に登録されている登録データ内の手のひら画像の特徴データと、認証データ内の手のひら画像の特徴データとを照合し、認証の判定に用いる類似度を算出する。ステップＳ１８Ｂでは更に、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、照合部２３７）が、算出した類似度が閾値以上であれば認証成功の認証結果を出力し、閾値未満であれば認証失敗の認証結果を出力して、生体認証処理は終了する。

図１９は、手のひらの開閉状態の判定の一例をより詳細に説明するフローチャートである。図１９に示す処理は、図１に示すコンピュータ１のＣＰＵ１１、又は、図８に示す生体認証装置２の認証部２３により実行可能である。図１９に示す処理は、図１７及び図１８に示すステップＳ１３，Ｓ１４の処理に相当する。

図１９において、ステップＳ２１では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、領域抽出部２３１）が、生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出する。この例では、生体情報の状態が変化する境界とは、指を曲げて手のひらを閉じた状態で、手のひらよりも前面に位置する指の輪郭線の性質を有する線情報である。ステップＳ２２では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、領域抽出部２３１）が、抽出した境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出する。ステップＳ２２では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、領域抽出部２３１）が、領域を抽出できたか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理は後述するステップＳ２６へ進み、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ２４へ進む。

ステップＳ２４では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、状態特徴量抽出部２３２）が、抽出した領域から、生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出する。この例では、状態特徴量とは、手のひら側と指の背側との夫々の皮膚の生体的な特徴の相違を示す情報である。ステップＳ２５では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、状態特徴量抽出部２３２）が、閾値以上の状態特徴量が少なくとも1つ以上存在するか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ２６へ進み、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ２７へ進む。

ステップＳ２６では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、生体状態判定部２３３）が、抽出した状態特徴量を用いて、手のひらが開いた状態であると判定し、処理は図１７又は図１８に示すステップＳ１６へ進む。一方、ステップＳ２７では、ＣＰＵ１１又は認証部２３（即ち、生体状態判定部２３３）が、抽出した状態特徴量を用いて、手のひらが閉じた状態であると判定し、処理は図１７又は図１８に示すステップＳ１５へ進む。

なお、図１７及び図１８は、図１に示すコンピュータ１又は図８に示す生体認証装置２が、スタンドアローンの端末である場合の処理を示す。しかし、図１７及び図１８の処理は、クライアントサーバシステムにも適用可能である。つまり、図１７及び図１８の処理は、クライアントサーバシステムのクライアントとサーバとで分散して処理しても良い。クライアントサーバシステムのクライアントは、例えば図１に示すコンピュータ１又は図８に示す生体認証装置２と同様の構成を有しても良い。また、クライアントサーバシステムのサーバは、例えば図１に示すコンピュータ１又は図８に示す生体認証装置２と同様の構成を有しても良い。クライアントサーバシステムのサーバとクライアントとは、例えばネットワークを介して通信可能に接続される。

クライアントサーバシステムの場合、登録時には図２０に示すように、図１７に示すステップＳ１３〜Ｓ１６の処理をサーバで行い、ステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１７Ａ，Ｓ１８Ａの処理をクライアントで行うことができる。また、認証時には図２１に示すように、図１８に示すステップＳ１３〜Ｓ１６の処理をサーバで行い、ステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１７Ｂ，Ｓ１８Ｂの処理をクライアントで行うことができる。図２０及び図２１中、図１７及び図１８と同一ステップには同一符号を付し、その説明は省略する。

図２０及び図２１に示す処理の場合、クライアントでステップＳ１１，Ｓ１２の処理を実行すると、クライアント側で入力された属性情報及び手のひら画像がクライアントを形成するコンピュータ１のネットワーク接続装置１７を介してサーバへ送られる。一方、サーバでステップＳ１３，Ｓ１４の処理を実行し、ステップＳ１４の判定結果がＹＥＳであると、サーバでステップＳ１６の処理を実行し、照合に利用する手のひら画像の特徴データが抽出されてサーバを形成するコンピュータ１のネットワーク接続装置１７を介してクライアントへ送られる。また、ステップＳ１４の判定結果がＮＯであると、サーバでステップＳ１５の処理を実行し、利用者に手のひらを開いて手のひら画像を再入力するよう促すメッセージがサーバを形成するコンピュータ１のネットワーク接続装置１７を介してクライアントへ送られる。この場合、比較的処理が複雑であり処理時間がかかるステップＳ１３〜Ｓ１６の処理をサーバ側で実行することで、クライアント側の処理の負荷を軽減することができる。

なお、登録時には図２２に示すように、図１７に示すステップＳ１７Ａ，Ｓ１８Ａの処理もサーバ側で行い、認証時には図２３に示すように、図１８に示すステップＳ１７Ｂ，Ｓ１８Ｂの処理もサーバ側で行うようにしても良い。図２２及び図２３中、図１７及び図１８と同一ステップには同一符号を付し、その説明は省略する。

図２２に示す処理の場合、図１７に示すステップＳ１７Ａで作成された登録データは、ステップＳ１８Ａでサーバ側の記憶部に登録される。また、図２３に示す処理の場合、図１８に示すステップＳ１７Ｂで作成された認証データは、ステップＳ１８Ｂでサーバ側の記憶部に登録された登録データと照合され、照合結果がサーバを形成するコンピュータ１のネットワーク接続装置１７を介してクライアントへ送られる。この場合、図２２に示すように、図１７に示すステップＳ１３〜Ｓ１６，Ｓ１７Ａ，Ｓ１８Ａの処理、又は、図２３に示すように、図１８に示すステップＳ１３〜Ｓ１６，Ｓ１７Ｂ，Ｓ１７Ｂの処理をサーバ側で実行することで、クライアント側の処理の負荷を更に軽減することができる。

実施例１によれば、図９に示すように手のひら全体が撮影される場合に限らず、図１０に示すように手のひらの一部のみが撮影される場合であっても、手のひら画像中の指の輪郭線に応じて、生体の状態の一例である手のひらの開閉状態を正確に判定して、利用者に認証に適切な生体情報を入力するよう促すことができる。

（実施例２）
次に、実施例２について、図２４と共に説明する。図２４は、実施例２において領域抽出部が抽出する爪の輪郭線の一例を示す図である。実施例２では、生体情報の状態が変化する境界の候補は、指を曲げて手のひらを閉じた状態で、生体情報中で手のひらよりも前面に位置する爪の輪郭線の性質を有する線情報である。実施例２は、入力された手のひら画像中の爪の有無に応じて手のひらの開閉状態を判定する点を除けば、他の処理は上記実施例１の場合と同様である。つまり、実施例２における図１７及び図１８のステップＳ１３，Ｓ１４の処理の詳細が、上記実施例１の場合とは異なる。実施例２では、上記実施例１の場合と同様に、図１に示すコンピュータ１又は図８に示す生体認証装置２が、スタンドアローンの端末であっても、クライアントサーバシステムのクライアントであっても良い。図１７及び図１８の処理をクライアントサーバシステムに適用した場合、図２１及び図２２に示すように、或いは、図２３及び図２４に示すように、登録処理及び生体認証処理の一部をクライアントサーバシステムのサーバ側で実行しても良い。

手のひらを開いた状態で入力された手のひら画像中には、爪が著しく延びていない限り、爪は存在しない。一方、手のひらを閉じた状態で入力された手のひら画像中には、爪が存在する。そこで、実施例２では、状態特徴量として、指を曲げて手のひらを閉じた状態の際に、生体情報中で手のひらよりも前面に位置する爪の有無に関する情報を用いる。

手のひら画像がカラー画像である場合、領域抽出部２３１は、手のひら画像を、事前に定められた手のひらの色域に該当する領域と、色域以外に該当する領域とに分け、色域以外に該当する領域を抽出する。色域を高精度に定めるために、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の機械学習による分類器を作成しても良い。例えば、手のひらと、爪と、ネイルカラーの画像を予め収集して、データベースを作成する。その後、手のひらの色域と、爪とネイルカラーの色域を分類する教師有り機械学習を行い、分類器を作成する。領域抽出部２３１は、作成した分類器を用いて手のひらの色域以外の領域を抽出することができる。

また、手のひら画像がモノクロ画像である場合、領域抽出部２３１は、Sobelフィルタ等のエッジ抽出フィルタを用いて、手のひら画像から掌紋、掌形、手のひら静脈等の線情報を抽出しても良い。手のひら画像中に爪が存在する場合、図１２に示すように爪の輪郭線８０３として一部の領域を囲む閉曲線が存在する。領域抽出部２３１は、図２４に示すように線情報を細線化した上で閉曲線を抽出し、閉曲線を境界の候補として抽出する。また、領域抽出部２３１は、境界の候補で囲まれた領域を抽出する。

次に、状態特徴量抽出部２３２は、抽出した領域の画像から、領域の面積、或いは、領域の個数を状態特徴量として抽出する。

生体状態判定部２３３は、抽出した領域の状態特徴量を用いて、生体情報の状態を判定する。状態特徴量が抽出した領域の面積である場合、閾値は、手のひら画像の面積の例えば２％から２０％程度に相当する面積であっても良い。状態特徴量が抽出した領域の個数である場合、閾値は、例えば１個から５個程度に相当する個数であっても良い。

このように、実施例２では、図１９に示すステップＳ２１〜Ｓ２７の処理で用いる生体情報の状態が変化する境界の候補の一例である線情報が、指を曲げて手のひらを閉じた状態で、生体情報中で手のひらよりも前面に位置する爪の輪郭線の性質を有する線情報である。

実施例２によれば、図９に示すように手のひら全体が撮影される場合に限らず、図１０に示すように手のひらの一部のみが撮影される場合であっても、手のひら画像中の爪の有無に応じて、生体の状態の一例である手のひらの開閉状態を正確に判定して、利用者に認証に適切な生体情報を入力するよう促すことができる。

（実施例３）
次に、実施例３について、図２５乃至図２８と共に説明する。図２５は、実施例３において領域抽出部が境界の候補として抽出する感情線、知能線及び生命線の一例を示す図である。実施例３では、生体情報の状態が変化する境界とは、指を曲げて手のひらを閉じた状態で、手のひらに存在する感情線、知能線、生命線等の性質を有する線情報である。実施例３では、生体状態判定部２３３は、異なる領域中の状態特徴量の差の絶対値が閾値以上であれば、これらの領域の範囲の手のひらの部位と生体情報取得部２０のセンサとの間の距離の差が当該領域間で一定以上で大きく、指を曲げすぎた状態であると判定し、絶対値が閾値未満であれば、当該距離の差が領域間で一定未満で小さく、手のひら全体が平らで指を曲げていない状態であると判定する判定部の一例である。指を曲げすぎた状態とは、生体情報取得部２０のセンサが取得した手のひら画像から、上記登録処理又は上記生体認証処理で用いる掌紋、掌形、手のひら静脈等の線情報を十分に抽出できない、手のひらが閉じた状態を言う。これに対し、指を曲げていない状態とは、生体情報取得部２０が取得した手のひら画像から、上記登録処理又は上記生体認証処理で用いる掌紋、掌形、手のひら静脈等の線情報を十分に抽出可能な、手のひらが開いた状態を言う。

実施例３は、入力された手のひら画像中の指の曲げの程度に応じて手のひらの開閉状態を判定する点を除けば、他の処理は上記実施例１又は上記実施例２の場合と同様である。つまり、実施例３における図１７及び図１８のステップＳ１３，Ｓ１４の処理の詳細が、上記実施例１又は上記実施例２の場合とは異なる。実施例３では、上記実施例１，２の場合と同様に、図１に示すコンピュータ１又は図８に示す生体認証装置２が、スタンドアローンの端末であっても、クライアントサーバシステムのクライアントであっても良い。図１７及び図１８の処理をクライアントサーバシステムに適用した場合、図２１及び図２２に示すように、或いは、図２３及び図２４に示すように、登録処理及び生体認証処理の一部をクライアントサーバシステムのサーバ側で実行しても良い。

手のひらの感情線、知能線、生命線等は、指の曲げ伸ばしをする際の基準線となる。基準線を境界の候補とし、境界の候補で分断される周辺領域を抽出すると、複数の領域の状態特徴量の差に基づき、指の曲げ伸ばしの程度を判定することができる。

例えば、領域抽出部２３１は、上記実施例１，２のように線情報を抽出し、線情報の中から閾値以上の長さの線情報を、感情線８０５、知能線８０６又は生命線８０７の候補と判定して、図２５に示すように境界の候補を抽出する。感情線８０５、知能線８０６及び生命線８０７は、手のひらの横幅又は縦幅相当の長さであるから、閾値を例えば２ｃｍから１０ｃｍ程度の長さとしても良い。手のひら画像が手のひらの一部の画像である場合、感情線８０５、知能線８０６又は生命線８０７は、手のひら画像中の大半の領域を横断又は縦断する線として判定することができるので、閾値を手のひら画像の横幅又は縦幅の例えば８割から９割以上の長さとしても良い。

更に、領域抽出部２３１は、図２６のような境界の候補を境界線の一部とした、例えば長方形、多角形、円形、楕円形等の各種形状の領域を抽出する。図２６は、実施例３において領域抽出部が抽出する領域の一例を示す図である。この例では、感情線８０５より指先側の点線内の領域８１１、感情線８０５と知能線８０６の間の点線内の領域８１２、及び生命線８０７より手首側の点線内の領域８１３を抽出する。また、各領域８１１，８１２，８１３の形状は、図２６に示す例では楕円形である。生体情報として、手のひらの一部の画像を用いる場合は、２つ以上の領域を抽出できた場合に、以降の処理を実行する。

状態特徴量抽出部２３２は、状態特徴量として、手のひらの水平な状態からの傾き、領域の範囲の手のひらの部位と生体情報取得部２０のセンサとの間の距離に応じて変動する情報等を抽出する。手のひらの水平な状態とは、例えば手のひらが案内部材と平行な状態、手のひらが生体情報取得部２０のセンサの光軸と直交する状態等を含む。状態特徴量抽出部２３２は、状態特徴量として、例えば領域内の画素の輝度値の平均値を抽出する。手のひら画像がカラー画像の場合、状態特徴量抽出部２３２は、状態特徴量として、モノクロ化した上で得られる輝度値の平均値を抽出する。

手のひらが水平で、親指及びその他の指を曲げていない状態であれば、領域の範囲の手のひらの部位と生体情報取得部２０のセンサとの間の距離は、どの領域についても同程度であり、輝度値の分布もどの領域についても略同じ分布となり、領域間の状態特徴量の差が一定未満と小さくなる傾向にある。

一方、手のひらが水平で、親指及びその他の指を曲げすぎた状態であれば、図２７において、感情線８０５と知能線８０６の間の濃い梨地で示す領域８１２の範囲の手のひらの部位とセンサとの間の距離は、薄い梨地で示す領域８１１，８１３の範囲の手のひらの部位とセンサとの間の距離と比べると遠くなり、領域８１２の輝度値は領域８１１，８１３の輝度値と比べると低くなる。言い換えると、感情線８０５より指先側の薄い梨地で示す領域８１１と、生命線８０７より手首側の薄い梨地で示す領域８１３の各領域の範囲の手のひらの部位と、センサとの間の距離は、領域８１２の範囲の手のひらの部位とセンサとの間の距離と比べると近くなり、領域８１１，８１３の輝度値は領域８１２の輝度値と比べると高くなる。結果的に、図２７に示すように輝度値が一定以上で高い、薄い梨地で示す領域８１１，８１３と、輝度値が一定未満で低い、濃い梨地で示す領域８１２とが混在し、領域８１１又は領域８１３と領域８１２とでは、状態特徴量の差が一定以上と大きくなる傾向にある。図２７は、実施例３において指を曲げすぎた状態の場合の領域の輝度値の一例を示す図である。

生体状態判定部２３３は、閾値以上となる、異なる領域の状態特徴量の差の絶対値が存在すれば、領域間の傾きの差が一定以上で大きく、親指及びその他の指を曲げすぎた（即ち、手のひら全体が平らではない）状態であると判定する。この場合、実施例３では、利用者に指を曲げない状態で入力するよう促すメッセージを出力し、手のひら画像の再入力の処理を行うことができる。

生体状態判定部２３３は、異なる領域中の状態特徴量の差の絶対値がいずれも閾値未満であれば、領域間の傾きの差が一定未満と小さく、手のひら全体が平らで、親指及びその他の指を曲げていない状態であると判定する。閾値は、手のひら画像の輝度値の範囲が例えば０から２５５であれば、この範囲内の値の例えば１割から６割程度の値を用いることができる。

このように、実施例３では、図１９に示すステップＳ２１〜Ｓ２７の処理で用いる生体情報の状態が変化する境界の候補の一例である線情報が、生体情報の状態が変化する境界とは、指を曲げて手のひらを閉じた状態で、手のひらに存在する感情線、知能線、生命線等の性質を有する線情報である。

実施例３によれば、図９に示すように手のひら全体が撮影される場合に限らず、図１０に示すように手のひらの一部のみが撮影される場合であっても、指の曲げの程度を正確に判定することで、生体の状態の一例である手のひらの開閉状態を正確に判定して、利用者に認証に適切な生体情報を入力するよう促すことができる。

更に、図２８に示すように生体情報取得部２０が撮影する手のひら画像の撮影範囲の位置ずれが発生しても、領域抽出部２３１は、感情線８０５等を基準として領域を抽出することで位置ずれを吸収でき、指の曲げの程度を正確に判定できる。図２８は、実施例３において手のひら画像の撮影範囲がずれた場合に抽出される領域の一例を示す図である。この例では、領域抽出部２３１は、感情線８０５より指先側の点線内の領域８２１、感情線８０５と知能線８０６の間の点線内の領域８２２、及び生命線８０７より手首側の点線内の領域８２３を抽出する。

上記の各実施例によれば、生体の状態の一例である手のひらの開閉状態を正確に判定することができる。手のひらの開閉状態は、手のひら全体が撮影される場合、例えば画角が狭い等の理由で手のひら全体ではなく手のひらの一部のみが撮影される場合、予め登録されている画像の種類が限られている場合においても、正確に判定できる。また、手のひらの開閉状態の判定により、手のひら画像が手のひらを閉じた状態で入力されたと判定した場合に、利用者に手のひらを開いて手のひら画像を入力するよう促すメッセージを出力する。これにより、利用者に認証に適切な生体情報の一例である手のひら画像を入力するよう促すことができる。更に、利用者に手のひらを開くよう促すことで、認証精度が向上するので、誤認識を低減して本人拒否率を低減できる。

なお、上記の各実施例では、生体認証に利用する生体情報が手のひら画像である場合を例に挙げて説明したが、生体情報は手のひら画像に限定されず、例えば指の静脈の画像であっても良い。指の静脈の画像の場合も、手のひらの開閉状態の判定と同様に、指の曲げ伸ばし状態（又は、指の屈伸状態）を正確に判定することができる。生体情報が指の静脈の画像の場合、状態特徴量とは、指の手のひら側（即ち、指紋のある側）と指の背側（即ち、爪のある側）との夫々の皮膚の生体的な特徴の相違を示す情報である。この場合、生体情報の状態が変化する境界とは、例えば指を曲げた状態で生じる指の皺等の性質を有する線情報である。また、指の曲げ伸ばし状態の判定により、指の静脈の画像が指を曲げた状態で入力されたと判定した場合に、利用者に指を伸ばして指の静脈の画像を入力するよう促すメッセージを出力する。これにより、利用者に認証に適切な生体情報の一例である指の静脈の画像を入力するよう促すことができる。更に、利用者に指を伸ばすよう促すことで、認証精度が向上するので、誤認識を低減して本人拒否率を低減できる。

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
利用者の生体情報を取得する第１の取得部と、
前記生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出し、前記境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出する第１の抽出部と、
前記領域から、前記生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出する第２の抽出部と、
前記領域の前記状態特徴量を用いて、生体の状態を判定する判定部と、
を備えたことを特徴とする、生体認証装置。
（付記２）
前記第１の抽出部は、前記境界の候補が複数抽出された場合に、複数の前記境界の候補で囲まれる領域を抽出することを特徴とする、付記１記載の生体認証装置。
（付記３）
前記第１の取得部が取得する前記生体情報は、前記利用者の手のひらを撮影した手のひら画像であり、
前記生体の状態は、前記利用者の手のひらの開閉状態であることを特徴とする、付記２記載の生体認証装置。
（付記４）
前記第２の抽出部が抽出する前記状態特徴量は、指の背側と手のひら側夫々の皮膚の生体的な特徴の相違を示す情報であることを特徴とする、付記３記載の生体認証装置。
（付記５）
前記判定部は、閾値以上の前記状態特徴量が少なくとも1つ以上存在する場合、指を曲げて手のひらを閉じた状態であると判定し、前記状態特徴量がいずれも前記閾値未満である場合、手のひらを開いた状態であると判定することを特徴とする、付記４記載の生体認証装置。
（付記６）
前記境界の候補は、指を曲げて手のひらを閉じた状態で、前記生体情報中で手のひらよりも前面に位置する指又は爪の輪郭線の性質を有する線情報であることを特徴とする、付記５記載の生体認証装置。
（付記７）
前記第２の抽出部が抽出する前記状態特徴量は、指先方向に対して垂直方向の成分を持つ線情報であることを特徴とする、付記４記載の生体認証装置。
（付記８）
前記第２の抽出部が抽出する前記状態特徴量は、前記手のひらの水平な状態からの傾き、或いは、前記領域の範囲の手のひらの部位と前記第１の取得部との間の距離に応じて変動する情報であることを特徴とする、付記３記載の生体認証装置。
（付記９）
前記判定部は、異なる領域中の前記状態特徴量の差の絶対値が閾値以上であれば、手のひらを閉じた状態であると判定し、前記絶対値が閾値未満であれば、手のひらを開いた状態であると判定することを特徴とする、付記８記載の生体認証装置。
（付記１０）
前記境界の候補は、手のひらに存在する感情線、知能線、又は生命線であることを特徴とする、付記９記載の生体認証装置。
（付記１１）
前記生体情報と、記憶部に予め登録されている登録生体情報とを照合し、照合した前記生体情報と前記登録生体情報が一致した場合には、前記利用者が、前記登録生体情報を登録した利用者本人であると判定する照合部を更に備え、
前記判定部は、前記手のひらを閉じた状態であると判定した場合に、前記利用者に前記手のひらを開くよう促すメッセージを出力装置に出力することを特徴とする、付記５又は６記載の生体認証装置。
（付記１２）
生体情報の登録時、又は、前記登録時及び生体認証時に、前記利用者の本人確認のための属性情報を取得する第２の取得部を更に備えたことを特徴とする、付記１乃至１１のいずれか１項記載の生体認証装置。
（付記１３）
撮像装置が利用者の生体情報を取得し、
前記生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出して、前記境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出し、
前記領域から、前記生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出し、
前記領域の前記状態特徴量を用いて、生体の状態を判定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする、生体認証方法。
（付記１４）
前記領域を抽出する処理は、前記境界の候補が複数抽出された場合に、複数の前記境界の候補で囲まれる領域を抽出することを特徴とする、付記１３記載の生体認証方法。
（付記１５）
前記撮像装置が取得する前記生体情報は、前記利用者の手のひらを撮影した手のひら画像であり、
前記状態特徴量を抽出する処理が抽出する前記状態特徴量は、指の背側と手のひら側夫々の皮膚の生体的な特徴の相違を示す情報であり、
前記生体の状態は、前記利用者の手のひらの開閉状態であることを特徴とする、付記１４記載の生体認証方法。
（付記１６）
前記判定する処理は、閾値以上の前記状態特徴量が少なくとも1つ以上存在する場合、指を曲げて手のひらを閉じた状態であると判定し、前記状態特徴量がいずれも前記閾値未満である場合、手のひらを開いた状態であると判定することを特徴とする、付記１５記載の生体認証方法。
（付記１７）
コンピュータに、生体認証処理を実行させるプログラムであって、
撮像装置から利用者の生体情報を取得し、
前記生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出して、前記境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出し、
前記領域から、前記生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出し、
前記領域の前記状態特徴量を用いて、生体の状態を判定する、
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、プログラム。
（付記１８）
前記領域を抽出する処理は、前記境界の候補が複数抽出された場合に、複数の前記境界の候補で囲まれる領域を抽出することを特徴とする、付記１７記載のプログラム。
（付記１９）
前記撮像装置が取得する前記生体情報は、前記利用者の手のひらを撮影した手のひら画像であり、
前記状態特徴量を抽出する処理が抽出する状態特徴量は、指の背側と手のひら側夫々の皮膚の生体的な特徴の相違を示す情報であり、
前記生体の状態は、前記利用者の手のひらの開閉状態であることを特徴とする、付記１８記載のプログラム。
（付記２０）
前記判定する処理は、閾値以上の前記状態特徴量が少なくとも1つ以上存在する場合、指を曲げて手のひらを閉じた状態であると判定し、前記状態特徴量がいずれも前記閾値未満である場合、手のひらを開いた状態であると判定することを特徴とする、付記１９記載のプログラム。

以上、開示の生体認証装置、生体認証方法及びプログラム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 コンピュータ
２ 生体認証装置
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ 入力装置
１４ 出力装置
１５ 補助記憶装置
１６ 媒体駆動装置
１７ ネットワーク接続装置
１８ バス
１９ 可搬型記録媒体
２０ 生体情報取得部
２１ 属性情報取得部
２２ メッセージ出力部
２３ 認証部
２３１ 領域抽出部
２３２ 状態特徴量抽出部
２３３ 生体状態判定部
２３４ 特徴データ抽出部
２３５ 作成部
２３６ 保存部
２３７ 照合部

Claims (10)

1. 利用者の生体情報を取得する取得部と、
   前記生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出し、前記境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出する第１の抽出部と、
   前記領域から、前記生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出する第２の抽出部と、
   前記領域の前記状態特徴量を用いて、生体の状態を判定する判定部と、
   を備えたことを特徴とする、生体認証装置。
2. 前記第１の抽出部は、前記境界の候補が複数抽出された場合に、複数の前記境界の候補で囲まれる領域を抽出することを特徴とする、請求項１記載の生体認証装置。
3. 前記取得部が取得する前記生体情報は、前記利用者の手のひらを撮影した手のひら画像であり、
   前記生体の状態は、前記利用者の手のひらの開閉状態であることを特徴とする、請求項２記載の生体認証装置。
4. 前記第２の抽出部が抽出する前記状態特徴量は、指の背側と手のひら側夫々の皮膚の生体的な特徴の相違を示す情報であることを特徴とする、請求項３記載の生体認証装置。
5. 前記判定部は、閾値以上の前記状態特徴量が少なくとも1つ以上存在する場合、指を曲げて手のひらを閉じた状態であると判定し、前記状態特徴量がいずれも前記閾値未満である場合、手のひらを開いた状態であると判定することを特徴とする、請求項４記載の生体認証装置。
6. 前記境界の候補は、指を曲げて手のひらを閉じた状態で、前記生体情報中で手のひらよりも前面に位置する指又は爪の輪郭線の性質を有する線情報であることを特徴とする、請求項５記載の生体認証装置。
7. 前記第２の抽出部が抽出する前記状態特徴量は、前記手のひらの水平な状態からの傾き、或いは、前記領域の範囲の手のひらの部位と前記取得部との間の距離に応じて変動する情報であることを特徴とする、請求項３記載の生体認証装置。
8. 前記生体情報と、記憶部に予め登録されている登録生体情報とを照合し、照合した前記生体情報と前記登録生体情報が一致した場合には、前記利用者が、前記登録生体情報を登録した利用者本人であると判定する照合部を更に備え、
   前記判定部は、前記手のひらを閉じた状態であると判定した場合に、前記利用者に前記手のひらを開くよう促すメッセージを出力装置に出力することを特徴とする、請求項５又は６記載の生体認証装置。
9. 撮像装置が利用者の生体情報を取得し、
   前記生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出して、前記境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出し、
   前記領域から、前記生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出し、
   前記領域の前記状態特徴量を用いて、生体の状態を判定する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする、生体認証方法。
10. コンピュータに、生体認証処理を実行させるプログラムであって、
    撮像装置から利用者の生体情報を取得し、
    前記生体情報の状態が変化する境界の候補を抽出して、前記境界の候補の付近の閾値面積以上の領域を抽出し、
    前記領域から、前記生体情報の状態の変化に応じて値が変動する状態特徴量を抽出し、
    前記領域の前記状態特徴量を用いて、生体の状態を判定する、
    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、プログラム。

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