JP6801435B2 - 生体認証装置、生体認証システム、生体認証プログラム、及び生体認証方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体認証装置、生体認証システム、生体認証プログラム、及び生体認証方法に関する。

生体認証技術は、指紋、掌紋、掌形、静脈、顔等の生体特徴を用いて、本人確認を行う技術である。本人確認の際に、認証対象の生体から取得した生体特徴が予め登録されている生体特徴と比較（照合）され、両者の間の類似度に基づいて、認証対象の生体に対する認証が行われる。

例えば、静脈認証は、皮下の静脈パターンを撮影して取得した生体特徴に基づく生体認証技術である。静脈パターンは体内の情報であるため、静脈認証は、身体表面の情報である指紋、掌紋、掌形、顔等に基づく生体認証と比較して、安全性が高いという特徴がある。静脈認証を行う際、生体に照明光を照射して静脈パターンが撮影される。

可視光及び赤外光を照明光として用いる生体認証技術も知られている（例えば、特許文献１及び特許文献２を参照）。撮影画像から外光の影響を除去する技術も知られている（例えば、特許文献３及び特許文献４を参照）。

国際公開第２０１３／１４６７６１号パンフレット 特開２００９−２３８００５号公報 特開２００２−１００３０号公報 特開２００３−１８７２３０号公報

生体に照明光を照射して静脈パターン等の生体画像を撮影する場合、撮影装置を使用する環境に存在する環境光（外光）が撮影画像に影響を及ぼすことがある。認証対象の生体の撮影画像が外光の影響を受けると、撮影画像から取得される生体特徴と登録されている生体特徴との間の類似度が小さくなり、登録者本人であっても認証が失敗する可能性が高くなる。

なお、かかる問題は、静脈パターンを用いて生体認証を行う場合に限らず、別の生体特徴を用いて生体認証を行う場合においても生ずるものである。

１つの側面において、本発明は、外光環境によらずに生体認証の認証精度を向上させることを目的とする。

１つの案では、生体認証装置は、取得部、読出部、計算部、及び認証部を含む。取得部は、第１照明光又は第２照明光を認証対象の生体に照射して撮影した認証対象生体画像の特徴情報を取得する。第１照明光は、第１波長の光を含み、第２照明光は、第１波長の光と第１波長と異なる第２波長の光とを含む。

読出部は、第１生体画像の第１特徴情報と第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部から、認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出す。第１生体画像は、登録対象の生体に第１照明光を照射して撮影した生体画像であり、第２生体画像は、登録対象の生体に第２照明光を照射して撮影した生体画像である。計算部は、認証対象生体画像の特徴情報と読出部が読み出した特徴情報との間の類似度を計算し、認証部は、計算部が計算した類似度に基づいて、認証対象の生体の認証を行う。

実施形態によれば、外光環境によらずに生体認証の認証精度を向上させることができる。

外光の分光分布を示す図である。 照明光の分光分布を示す図である。 生体認証装置の機能的構成図である。 生体認証処理のフローチャートである。 生体認証装置の第１の具体例を示す機能的構成図である。 生体センサの構成図である。 登録処理のフローチャートである。 生体認証処理の第１の具体例を示すフローチャートである。 生体認証装置の第２の具体例を示す機能的構成図である。 生体認証処理の第２の具体例を示すフローチャートである。 生体認証装置の第３の具体例を示す機能的構成図である。 生体認証処理の第３の具体例を示すフローチャートである。 第１の生体認証システムの機能的構成図である。 第２の生体認証システムの機能的構成図である。 第３の生体認証システムの機能的構成図である。 情報処理装置の構成図である。

以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
上記特許文献３又は特許文献４には、外光が存在する環境において、撮影画像から外光の影響を除去する技術が開示されている。この技術では、光源を消灯して被写体を撮影することで照明ＯＦＦ画像が取得され、光源を点灯して被写体を撮影することで照明ＯＮ画像が取得される。そして、照明ＯＮ画像内の画素毎に、照明ＯＮ画像と照明ＯＦＦ画像との輝度値の差分を求めることにより、外光の影響を除去した画像が生成される。

しかしながら、可視光と近赤外光のように、複数の波長の光を照明光として用いる場合、撮影装置は、それらの波長を含む広い帯域の光を受光する。例えば、このような撮影装置がタブレット等の携帯端末装置に搭載され、屋外の太陽光の下で使用されると、照明光の強度に対する外光の強度の比率が非常に大きくなる。このため、照明ＯＮ画像と照明ＯＦＦ画像との差がほとんどなくなり、輝度値の差分を求める方法では、外光の影響を除去することが困難になる。

そこで、輝度値の差分を求めて外光の影響を除去するのではなく、撮影装置を使用する環境に合わせて、強度が不足している波長成分の光を補完する照明光を用いることによって、登録時の環境を再現し、認証精度を高める方法が考えられる。

図１は、様々な環境における外光の分光分布の例を示している。この例では、外光の波長成分の強度分布が、可視光成分と近赤外光成分とに分けて模式的に示されている。図１（ａ）は、屋外の太陽光環境における分光分布の例を示している。太陽光環境では、短波長の紫外線から長波長の赤外線まで、ほぼ一定の強度の波長成分が存在するため、可視光１０１及び近赤外光１０２ともに大きな強度を有する。

図１（ｂ）は、屋内の蛍光灯環境における分光分布の例を示している。蛍光灯は、近赤外光の波長成分が非常に少ないため、可視光１１１の強度は大きく、近赤外光１１２の強度は小さい。図１（ｃ）は、暗い場所における分光分布の例を示している。暗い場所では照明光が存在しないため、可視光１２１及び近赤外光１２２ともに強度が極めて小さくなる。

図２は、図１に示したそれぞれの環境において、強度が不足している波長成分の光を補完する照明光の分光分布の例を示している。図２（ａ）は、太陽光環境における照明光の分光分布の例を示している。太陽光環境では、図１（ａ）に示したように、可視光１０１及び近赤外光１０２ともに十分な強度を有するため、必ずしも可視光２０１及び近赤外光２０２を照明光として照射する必要はない。

図２（ｂ）は、蛍光灯環境における照明光の分光分布の例を示している。蛍光灯環境では、図１（ｂ）に示したように、可視光１１１は十分な強度を有するが、近赤外光１１２の強度が小さい。このため、必ずしも可視光２１１を照明光として照射する必要はないが、近赤外光２１２を照明光として照射することが望ましい。図２（ｃ）は、暗い場所における照明光の分光分布の例を示している。暗い場所では、図１（ｃ）に示したように、可視光１２１及び近赤外光１２２ともに強度が極めて小さいため、可視光２２１及び近赤外光２２２を照明光として照射することが望ましい。

撮影装置を用いて生体画像を取得する際に、外光の分光分布に合わせて照明光を制御することが理想的ではあるが、外光の分光分布を正確に計測する計測装置をタブレット等の携帯端末装置に搭載すると、携帯端末装置のサイズ及びコストが増大する。そこで、そのような計測装置を搭載することなく、すべての環境に対応した生体画像を撮影する方法について検討する。

例えば、図２（ｂ）に示したように、近赤外光２１２のみを生体に照射することで、蛍光灯環境に対応した生体画像を撮影することができる。また、図２（ｃ）に示したように、可視光２２１及び近赤外光２２２を生体に照射することで、暗い場所に対応した生体画像を撮影することができる。

一方、図１（ａ）に示した太陽光環境では、外光である可視光１０１及び近赤外光１０２の強度が、暗い場所に対応した照明光である可視光２２１及び近赤外光２２２の強度よりも十分大きい。このため、可視光２２１及び近赤外光２２２を照射した場合であっても、照明光を一切照射しない場合とほぼ同様の生体画像が得られる。したがって、可視光２２１及び近赤外光２２２を生体に照射することで、暗い場所に対応した生体画像だけではなく、太陽光環境に対応した生体画像を撮影することも可能である。

このように、図２（ｂ）及び図２（ｃ）の２種類の照明パターンを併用することで、外光の分光分布を計測することなく、すべての環境に対応した生体画像を撮影することが可能になる。

図３は、生体認証装置の機能的構成例を示している。図３の生体認証装置３０１は、取得部３１１、読出部３１２、計算部３１３、及び認証部３１４を含む。

図４は、図３の生体認証装置３０１が行う生体認証処理の例を示すフローチャートである。まず、取得部３１１は、第１照明光又は第２照明光を認証対象の生体に照射して撮影した認証対象生体画像の特徴情報を取得する（ステップ４０１）。第１照明光は、第１波長の光を含み、第２照明光は、第１波長の光と第１波長と異なる第２波長の光とを含む。

次に、読出部３１２は、第１生体画像の第１特徴情報と第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部から、認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出す（ステップ４０２）。第１生体画像は、登録対象の生体に第１照明光を照射して撮影した生体画像であり、第２生体画像は、登録対象の生体に第２照明光を照射して撮影した生体画像である。

計算部３１３は、認証対象生体画像の特徴情報と読出部３１２が読み出した特徴情報との間の類似度を計算し（ステップ４０３）、認証部３１４は、計算部３１３が計算した類似度に基づいて、認証対象の生体の認証を行う（ステップ４０４）。

このような生体認証装置３０１によれば、外光環境によらずに生体認証の認証精度を向上させることができる。

図５は、図３の生体認証装置３０１の第１の具体例を示している。図５の生体認証装置５０１は、取得部３１１、読出部３１２、計算部３１３、認証部３１４、生体センサ５１１、制御部５１２、及び記憶部５１３を含む。

図６は、図５の生体センサ５１１の構成例を示している。図６の生体センサ５１１は、光源６１１、光源６１２、及び撮像部６１３を含む。光源６１１及び光源６１２は、Light-Emitting Diode（ＬＥＤ）のような発光部を含む。光源６１１は、第１波長を含む長波長帯域の光を放射し、光源６１２は、第１波長と異なる第２波長を含む短波長帯域の光を放射する。撮像部６１３は、撮像素子を含み、登録対象又は認証対象の生体６０１が反射する戻り光を受光することで、生体６０１を撮影する。

ところで、先願である特願２０１５−０６２４６２号には、７００ｎｍ以上の長波長（赤〜近赤外）の光と、６００ｎｍ以下の短波長（青〜緑）の光とを順次生体に照射して、波長毎の画像を観測することで、精度良く静脈を観測する技術が記載されている。この技術では、カメラの受光素子の画素毎に、異なる分光透過特性を有するフィルタが設けられる。

静脈を観測する際、手のひらに長波長の光を照射し、長波長の光の透過率が高い長波長フィルタを通して撮影することで、手のひらの表面のしわ等と皮下組織に存在する静脈パターンの両方の情報を含む画像が撮影される。また、手のひらに短波長の光を照射し、短波長の光の透過率が高い短波長フィルタを通して撮影することで、手のひらの表面の情報のみを含む画像が撮影される。そして、２つの画像を用いた所定の演算によって、長波長の光を用いて撮影した画像から手のひらの表面の情報が除去され、静脈パターンの情報が抽出される。

このような先願の技術を図６の生体センサ５１１に適用した場合、光源６１１は、７００ｎｍ以上の長波長の光を放射し、光源６１２は、６００ｎｍ以下の短波長の光を放射する。長波長の光としては、例えば、赤の可視光又は近赤外光を用いてもよく、短波長の光としては、例えば、青又は緑の可視光を用いてもよい。撮像部６１３は、異なる分光透過特性を有する複数のフィルタを含み、フィルタを通して生体６０１を撮影する。複数のフィルタとしては、例えば、ＲＧＢフィルタのような原色フィルタ、ＹＭＣフィルタのような補色フィルタ等が用いられる。

生体６０１が登録対象である場合、制御部５１２は、光源６１１が放射する光を照明光として生体６０１に照射し、撮像部６１３は、画素値を取得部３１１へ出力する。取得部３１１は、撮像部６１３が出力する画素値をキャプチャして生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報５２１を抽出して、記憶部５１３に格納する。

また、制御部５１２は、光源６１１及び光源６１２が放射する光を照明光として生体６０１に照射し、撮像部６１３は、画素値を取得部３１１へ出力する。取得部３１１は、撮像部６１３が出力する画素値をキャプチャして生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報５２２を抽出して、記憶部５１３に格納する。記憶部５１３は、特徴情報５２１及び特徴情報５２２を、登録テンプレートとして記憶する。

一方、生体６０１が認証対象である場合、制御部５１２は、光源６１１が放射する光を照明光として生体６０１に照射し、撮像部６１３は、画素値を取得部３１１へ出力する。取得部３１１は、撮像部６１３が出力する画素値をキャプチャして生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報５３１を抽出して、記憶部５１３に格納する。

また、制御部５１２は、光源６１１及び光源６１２が放射する光を照明光として生体６０１に照射し、撮像部６１３は、画素値を取得部３１１へ出力する。取得部３１１は、撮像部６１３が出力する画素値をキャプチャして生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報５３２を抽出して、記憶部５１３に格納する。記憶部５１３は、特徴情報５３１及び特徴情報５３２を、認証対象生体画像の特徴情報として記憶する。

読出部３１２は、記憶部５１３から認証対象生体画像の特徴情報及び登録テンプレートを読み出し、計算部３１３は、認証対象生体画像の特徴情報と登録テンプレートとの間の類似度を計算する。このとき、計算部３１３は、特徴情報５３１と特徴情報５２１との間の類似度、特徴情報５３１と特徴情報５２２との間の類似度、特徴情報５３２と特徴情報５２１との間の類似度、及び特徴情報５３２と特徴情報５２２との間の類似度を計算する。

認証部３１４は、例えば、計算部３１３が計算した４つの類似度のうち最大の類似度を閾値と比較して、認証対象の生体６０１の認証成否を判定し、判定結果を出力する。類似度が閾値よりも大きい場合、認証成功を示す判定結果が出力され、類似度が閾値よりも小さい場合、認証失敗を示す判定結果が出力される。

図７は、図５の生体認証装置５０１が行う登録処理の例を示すフローチャートである。まず、生体センサ５１１は、光源６１１及び光源６１２を点灯して、光源６１１及び光源６１２の照明光を生体６０１に照射する（ステップ７０１）。そして、取得部３１１は、生体センサ５１１が出力する画素値から生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報５２２を抽出する（ステップ７０２）。

次に、生体センサ５１１は、光源６１１を点灯し、光源６１２を消灯して、光源６１１の照明光を生体６０１に照射する（ステップ７０３）。そして、取得部３１１は、生体センサ５１１が出力する画素値から生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報５２１を抽出する（ステップ７０４）。次に、取得部３１１は、特徴情報５２１及び特徴情報５２２を記憶部５１３に登録する（ステップ７０５）。

図７の登録処理において、ステップ７０１及びステップ７０２の処理と、ステップ７０３及びステップ７０４の処理の順序を入れ替えても構わない。

図８は、図５の生体認証装置５０１が行う生体認証処理の第１の具体例を示すフローチャートである。まず、生体センサ５１１は、光源６１１及び光源６１２を点灯して、光源６１１及び光源６１２の照明光を生体６０１に照射する（ステップ８０１）。そして、取得部３１１は、生体センサ５１１が出力する画素値から生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報５３２を抽出する（ステップ８０２）。

次に、生体センサ５１１は、光源６１１を点灯し、光源６１２を消灯して、光源６１１の照明光を生体６０１に照射する（ステップ８０３）。そして、取得部３１１は、生体センサ５１１が出力する画素値から生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報５３１を抽出する（ステップ８０４）。

次に、計算部３１３は、特徴情報５３１及び特徴情報５３２と、特徴情報５２１及び特徴情報５２２との間の４通りの組み合わせに対する４つの類似度を計算する（ステップ８０５）。そして、認証部３１４は、４つの類似度のうち最大の類似度を閾値と比較して、生体６０１の認証成否を判定し、判定結果を出力する（ステップ８０６）。

図８の生体認証処理において、ステップ８０１及びステップ８０２の処理と、ステップ８０３及びステップ８０４の処理の順序を入れ替えても構わない。

図５の生体認証装置５０１によれば、認証対象生体画像の特徴情報と登録テンプレートとの間のすべての組み合わせについて類似度が計算され、最大の類似度に基づいて認証成否が判定される。したがって、登録処理及び生体認証処理が行われる際の外光の分光分布が不明であっても、精度良く認証を行うことができる。

図９は、図３の生体認証装置３０１の第２の具体例を示している。図９の生体認証装置９０１は、図５の生体認証装置５０１に推定部９１１を追加した構成を有する。生体認証装置９０１が行う登録処理は、図７と同様である。

生体認証処理において、推定部９１１は、生体センサ５１１から出力される画素値を用いて、撮像部６１３の画角内の撮影領域を撮影した画像の明るさを検出し、検出した明るさから撮影領域における分光分布を推定する。この場合、生体センサ５１１は、光源６１１及び光源６１２を消灯して、撮影領域内に生体６０１が含まれない状態で、撮影領域の画像を撮影してもよい。また、生体センサ５１１から出力される画素値は、輝度値であってもよい。

画像の明るさのみから外光の分光分析を行うことは困難であるが、画像の明るさから外光強度が検出できるため、分光分布の傾向を推定することが可能である。例えば、太陽光環境における外光強度は数千ｌｕｘ〜数万ｌｕｘであり、非常に大きな強度を示すが、蛍光灯環境における外光強度は数百ｌｕｘ〜２０００ｌｕｘ程度である。外光強度が大きいほど画像の明るさも増加するため、次のような基準で外光の分光分布を推定することができる。
（１）画像が非常に暗い：暗い場所
（２）画像がやや明るい：蛍光灯環境
（３）画像が非常に明るい：太陽光環境

例えば、推定部９１１は、第１所定値と、第１所定値よりも大きな第２所定値とを用いて、外光の分光分布を推定する。推定部９１１は、画像の明るさが第１所定値よりも小さい場合、暗い場所であると推定し、画像の明るさが第１所定値よりも大きく、第２所定値よりも小さい場合、蛍光灯環境であると推定する。また、推定部９１１は、画像の明るさが第２所定値よりも大きい場合、太陽光環境であると推定する。そして、推定部９１１は、推定結果を制御部５１２及び読出部３１２へ出力する。

制御部５１２は、推定部９１１が出力する推定結果に基づいて照明光を選択し、選択した照明光を生体６０１に照射する。例えば、制御部５１２は、推定結果が暗い場所又は太陽光環境を示している場合、光源６１１及び光源６１２の照明光を選択し、推定結果が蛍光灯環境を示している場合、光源６１１のみの照明光を選択する。

生体センサ５１１は、選択された照明光を照射して生体６０１を撮影し、取得部３１１は、生体センサ５１１が出力する画素値から生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報９２１を抽出して、記憶部５１３に格納する。記憶部５１３は、特徴情報９２１を、認証対象生体画像の特徴情報として記憶する。

読出部３１２は、記憶部５１３から特徴情報９２１を読み出し、推定部９１１が出力する推定結果に基づいて、特徴情報５２１又は特徴情報５２２のうち、制御部５１２が選択した照明光と同じ照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出す。したがって、推定結果が暗い場所又は太陽光環境を示している場合、読出部３１２は、光源６１１及び光源６１２の照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報５２２を読み出す。また、推定結果が蛍光灯環境を示している場合、読出部３１２は、光源６１１のみの照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報５２１を読み出す。

計算部３１３は、特徴情報９２１と、特徴情報５２１又は特徴情報５２２のうち読み出された方の特徴情報との間の類似度を計算する。認証部３１４は、計算部３１３が計算した類似度を閾値と比較して、生体６０１の認証成否を判定する。

図１０は、図９の生体認証装置９０１が行う生体認証処理の第２の具体例を示すフローチャートである。まず、生体センサ５１１は、光源６１１及び光源６１２を消灯して撮影領域を撮影し、推定部９１１は、撮影領域の画像の明るさから分光分布を推定する（ステップ１００１）。

次に、制御部５１２は、推定部９１１が出力する推定結果に基づいて照明光を選択し、選択した照明光を生体６０１に照射する（ステップ１００２）。そして、取得部３１１は、生体センサ５１１が出力する画素値から生体画像を生成し、その生体画像から特徴情報９２１を抽出する（ステップ１００３）。

次に、計算部３１３は、特徴情報９２１と、特徴情報５２１又は特徴情報５２２との間の類似度を計算する（ステップ１００４）。この類似度計算では、特徴情報５２１又は特徴情報５２２のうち、ステップ１００２で選択された照明光と同じ照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報が用いられる。そして、認証部３１４は、類似度を閾値と比較して、生体６０１の認証成否を判定し、判定結果を出力する（ステップ１００５）。

図９の生体認証装置９０１によれば、生体センサ５１１が撮影する画像を用いて外光の分光分布が推定され、推定結果に基づいて照明光が決定され、決定された照明光に合わせて登録テンプレートが選択される。したがって、同じ照明光を用いて取得された特徴情報同士を照合することが可能になり、精度良く認証を行うことができる。さらに、認証対象生体画像の特徴情報と登録テンプレートの組み合わせが１つに限定されるため、図５の生体認証装置５０１と比較して、類似度計算の計算量が削減される。

図１０のステップ１００４において、計算部３１３は、特徴情報９２１と、特徴情報５２１及び特徴情報５２２それぞれとの間の２通りの類似度を計算することも可能である。この場合、読出部３１２は、記憶部５１３から特徴情報９２１、特徴情報５２１、及び特徴情報５２２を読み出す。そして、計算部３１３は、特徴情報９２１と特徴情報５２１との間の類似度、及び特徴情報９２１と特徴情報５２２との間の類似度を計算する。ステップ１００５において、認証部３１４は、２つの類似度のうち最大の類似度を閾値と比較して、生体６０１の認証成否を判定し、判定結果を出力する。

このような生体認証処理によれば、認証対象生体画像の特徴情報と登録テンプレートの組み合わせが複数になるため、組み合わせが１つの場合よりも認証精度が向上する。特に、登録処理を行ったときの外光環境が不明である場合、複数の組み合わせを用いて判定を行うことが有効である。

図１１は、図３の生体認証装置３０１の第３の具体例を示している。図１１の生体認証装置１１０１は、図９の生体認証装置９０１に照度センサ１１１１を追加した構成を有する。生体認証装置１１０１が行う登録処理は、図７と同様である。

生体認証処理において、照度センサ１１１１は、光源６１１及び光源６１２を消灯した状態で、撮像部６１３の画角内の撮影領域の明るさを計測し、推定部９１１は、照度センサ１１１１が計測した明るさから、撮影領域における分光分布を推定する。この場合、推定部９１１は、生体認証装置９０１と同様の基準で、外光の分光分布を推定することができる。

図１２は、図１１の生体認証装置１１０１が行う生体認証処理の第３の具体例を示すフローチャートである。まず、生体センサ５１１は、光源６１１及び光源６１２を消灯し、照度センサ１１１１は、撮影領域の明るさを計測し、推定部９１１は、照度センサ１１１１が計測した明るさから分光分布を推定する（ステップ１２０１）。

ステップ１２０２〜ステップ１２０５の処理は、図１０のステップ１００２〜ステップ１００５の処理と同様である。

図１１の生体認証装置１１０１によれば、照度センサ１１１１が計測した明るさに基づいて外光の分光分布が推定されるため、撮影画像を用いて分光分布を推定する場合と比較して、推定精度が向上する。特に、生体認証装置１１０１が照度センサ１１１１を含む携帯端末装置である場合、新たに照度センサ１１１１を追加することなく、分光分布を推定することができる。

図１０のステップ１００４と同様に、図１２のステップ１２０４において、計算部３１３は、特徴情報９２１と、特徴情報５２１及び特徴情報５２２それぞれとの間の２通りの類似度を計算することも可能である。

図９の生体認証装置９０１又は図１１の生体認証装置１１０１において、登録処理を行う際に、生体認証処理と同様の方法で分光分布を推定し、推定結果を特徴情報５２１及び特徴情報５２２とともに記憶部５１３に登録しておくことも可能である。この場合、生体認証処理において、読出部３１２は、登録された推定結果と推定部９１１が出力する推定結果とを比較し、比較結果に基づいて読み出す登録テンプレートを選択することができる。

例えば、登録された推定結果と推定部９１１が出力する推定結果が同じ分光分布を示している場合、読出部３１２は、特徴情報５２１又は特徴情報５２２のうち、制御部５１２が選択した照明光と同じ照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報のみを読み出す。これにより、認証精度を低下させることなく、類似度計算の計算量を最小化することができる。

一方、登録された推定結果と推定部９１１が出力する推定結果が異なっている場合、読出部３１２は、特徴情報５２１及び特徴情報５２２の両方を読み出す。これにより、類似度計算の計算量は増加するが、認証精度が向上する。

図５の生体認証装置５０１、図９の生体認証装置９０１、及び図１１の生体認証装置１１０１が有する機能は、通信ネットワークを介して接続された複数の装置に分散して実装することも可能である。

図１３は、生体認証装置５０１の機能を分散させた第１の生体認証システムの機能的構成例を示している。図１３の生体認証システムは、端末装置１３０１及び生体認証装置１３０２を含む。端末装置１３０１は、携帯端末装置であってもよく、生体認証装置１３０２は、クラウド上のサーバであってもよい。

端末装置１３０１は、生体センサ５１１、制御部５１２、及び通信部１３１１を含み、生体認証装置１３０２は、取得部３１１、読出部３１２、計算部３１３、認証部３１４、記憶部５１３、及び通信部１３２１を含む。通信部１３１１及び通信部１３２１は、通信ネットワークを介して互いに通信することができる。

端末装置１３０１の生体センサ５１１は、画素値を通信部１３１１へ出力し、通信部１３１１は、生体センサ５１１が出力する画素値を生体認証装置１３０２へ送信する。そして、生体認証装置１３０２の通信部１３２１は、端末装置１３０１から受信した画素値を取得部３１１へ出力する。

図１４は、生体認証装置９０１の機能を分散させた第２の生体認証システムの機能的構成例を示している。図１４の生体認証システムは、端末装置１４０１及び生体認証装置１４０２を含む。端末装置１４０１は、携帯端末装置であってもよく、生体認証装置１４０２は、クラウド上のサーバであってもよい。端末装置１４０１は、図１３の端末装置１３０１に推定部９１１を追加した構成を有する。

端末装置１４０１の生体センサ５１１は、画素値を通信部１３１１へ出力し、推定部９１１は、外光の分光分布の推定結果を通信部１３１１へ出力する。通信部１３１１は、生体センサ５１１が出力する画素値と、推定部９１１が出力する推定結果とを、生体認証装置１４０２へ送信する。そして、生体認証装置１４０２の通信部１３２１は、端末装置１４０１から受信した画素値を取得部３１１へ出力し、推定結果を読出部３１２へ出力する。

図１５は、生体認証装置１１０１の機能を分散させた第３の生体認証システムの機能的構成例を示している。図１５の生体認証システムは、端末装置１５０１及び生体認証装置１５０２を含む。端末装置１５０１は、携帯端末装置であってもよく、生体認証装置１５０２は、クラウド上のサーバであってもよい。端末装置１５０１は、図１４の端末装置１４０１に照度センサ１１１１を追加した構成を有する。

端末装置１５０１の生体センサ５１１は、画素値を通信部１３１１へ出力し、推定部９１１は、外光の分光分布の推定結果を通信部１３１１へ出力する。通信部１３１１は、生体センサ５１１が出力する画素値と、推定部９１１が出力する推定結果とを、生体認証装置１５０２へ送信する。そして、生体認証装置１５０２の通信部１３２１は、端末装置１５０１から受信した画素値を取得部３１１へ出力し、推定結果を読出部３１２へ出力する。

図３の生体認証装置３０１、図５の生体認証装置５０１、図９の生体認証装置９０１、及び図１１の生体認証装置１１０１の構成は一例に過ぎず、生体認証装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図５の生体認証装置５０１、図９の生体認証装置９０１、及び図１１の生体認証装置１１０１において、記憶部５１３が生体認証装置の外部に設けられる場合は、記憶部５１３を省略することができる。

図６の生体センサ５１１の構成は一例に過ぎず、生体認証装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、光源６１１として、７００ｎｍとは異なる所定波長以上の光を放射する光源を用いてもよく、光源６１２として、６００ｎｍとは異なる所定波長以下の光を放射する光源を用いてもよい。生体センサ５１１は、３個以上の光源を含んでいても構わない。

図１３〜図１５の生体認証システムの構成は一例に過ぎず、生体認証システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図１３〜図１５の生体認証システムにおいて、取得部３１１を端末装置に設け、得られた特徴情報を通信部１３１１から通信部１３１２へ送信してもよい。取得部３１１、読出部３１２、計算部３１３、認証部３１４、及び記憶部５１３を単一の装置に設ける代わりに、複数の装置に分散して設けてもよい。図１４及び図１５の生体認証システムにおいて、推定部９１１を端末装置に設ける代わりに、生体認証装置に設けてもよい。

図４、図７、図８、図１０、及び図１２のフローチャートは一例に過ぎず、生体認証装置の構成又は条件に応じて、一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、光源６１１のみの照明光と光源６１１及び光源６１２の照明光の２種類のパターンの照明光を用いる代わりに、３種類以上のパターンの照明光を用いても構わない。図１０のステップ１００１及び図１２のステップ１２０１において、推定部９１１は、暗い場所、蛍光灯環境、及び太陽光環境以外の分光分布を示す推定結果を出力してもよい。

図１及び図２の分光分布は一例に過ぎず、外光の分光分布は環境に応じて変化し、照明光の分光分布は光源に応じて変化する。

図１６は、図３の生体認証装置３０１、図５の生体認証装置５０１、図９の生体認証装置９０１、及び図１１の生体認証装置１１０１として用いられる情報処理装置（コンピュータ）の構成例を示している。図１６の情報処理装置は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１６０１、メモリ１６０２、入力装置１６０３、出力装置１６０４、補助記憶装置１６０５、媒体駆動装置１６０６、及びネットワーク接続装置１６０７を備える。これらの構成要素はバス１６０８により互いに接続されている。生体センサ５１１及び照度センサ１１１１は、バス１６０８に接続されていてもよい。

メモリ１６０２は、例えば、Read Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ１６０２は、記憶部５１３として用いることができる。

ＣＰＵ１６０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１６０２を利用してプログラムを実行することにより、取得部３１１、読出部３１２、計算部３１３、認証部３１４、制御部５１２、及び推定部９１１として動作する。

入力装置１６０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１６０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は処理結果の出力に用いられる。処理結果は、認証成否を示す判定結果であってもよい。

補助記憶装置１６０５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、テープ装置等である。補助記憶装置１６０５は、フラッシュメモリ又はハードディスクドライブであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１６０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１６０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１６０５は、記憶部５１３として用いることができる。

媒体駆動装置１６０６は、可搬型記録媒体１６０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１６０９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ある。可搬型記録媒体１６０９は、Compact Disk Read Only Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体１６０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１６０２にロードして使用することができる。

このように、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１６０２、補助記憶装置１６０５、又は可搬型記録媒体１６０９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１６０７は、Local Area Network、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である。情報処理装置は、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１６０７を介して受信し、それらをメモリ１６０２にロードして使用することができる。

なお、情報処理装置が図１６のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件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、オペレータ又はユーザからの指示又は情報を入力する必要がない場合は、入力装置１６０３を省略してもよい。可搬型記録媒体１６０９又は通信ネットワークを利用しない場合は、媒体駆動装置１６０６又はネットワーク接続装置１６０７を省略してもよい。

図１３の端末装置１３０１、生体認証装置１３０２、図１４の端末装置１４０１、生体認証装置１４０２、図１５の端末装置１５０１、生体認証装置１５０２としては、図１６と同様の情報処理装置を用いることができる。この場合、ネットワーク接続装置１６０７は、通信部１３１１又は通信部１３２１として用いることができる。

開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。

図１乃至図１６を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
第１波長の光を含む第１照明光、又は前記第１波長の光と前記第１波長と異なる第２波長の光とを含む第２照明光を、認証対象の生体に照射して撮影した、認証対象生体画像の特徴情報を取得する取得部と、
登録対象の生体に前記第１照明光を照射して撮影した第１生体画像の第１特徴情報と、前記登録対象の生体に前記第２照明光を照射して撮影した第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部から、前記認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出す読出部と、
前記認証対象生体画像の特徴情報と前記読出部が読み出した前記特徴情報との間の類似度を計算する計算部と、
前記計算部が計算した前記類似度に基づいて、前記認証対象の生体の認証を行う認証部と、
を備えることを特徴とする生体認証装置。
（付記２）
前記認証対象生体画像の特徴情報は、前記第１照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第１認証対象生体画像の特徴情報と、前記第２照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第２認証対象生体画像の特徴情報とを含み、
前記読出部は、前記記憶部から前記第１特徴情報及び前記第２特徴情報を読み出し、
前記類似度は、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第１類似度、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第２類似度、前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第３類似度、及び前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第４類似度を含むことを特徴とする付記１記載の生体認証装置。
（付記３）
撮影領域の分光分布を推定する推定部をさらに備え、
前記認証対象生体画像は、前記推定部が推定した前記分光分布に基づいて前記第１照明光及び前記第２照明光から選択された照明光を、前記認証対象の生体に照射して撮影した、生体画像であることを特徴とする付記１記載の生体認証装置。
（付記４）
前記読出部は、前記記憶部から前記第１特徴情報及び前記第２特徴情報を読み出し、
前記類似度は、前記認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第１類似度、及び前記認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第２類似度を含むことを特徴とする付記３記載の生体認証装置。
（付記５）
前記撮影領域は、前記認証対象生体画像を撮影する撮像部の画角内の領域であり、
前記推定部は、前記撮像部が前記撮影領域を撮影した画像の明るさから前記分光分布を推定し、
前記明るさが所定値よりも小さい場合、前記第２照明光が選択され、前記明るさが前記所定値よりも大きい場合、前記第１照明光が選択されることを特徴とする付記３又は４記載の生体認証装置。
（付記６）
前記撮影領域は、前記認証対象生体画像を撮影する撮像部の画角内の領域であり、
前記推定部は、照度センサが計測した前記撮影領域の明るさから前記分光分布を推定し、
前記明るさが所定値よりも小さい場合、前記第２照明光が選択され、前記明るさが前記所定値よりも大きい場合、前記第１照明光が選択されることを特徴とする付記３又は４記載の生体認証装置。
（付記７）
第１波長の光を含む第１照明光を出力する第１光源と、
前記第１波長の光と前記第１波長と異なる第２波長の光とを含む第２照明光を出力する第２光源と、
生体を撮影する撮像部と、
登録対象の生体に前記第１照明光を照射して撮影した第１生体画像の第１特徴情報と、前記登録対象の生体に前記第２照明光を照射して撮影した第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部と、
前記第１照明光又は前記第２照明光を認証対象の生体に照射して撮影した認証対象生体画像の特徴情報を取得する取得部と、
前記記憶部から、前記認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出す読出部と、
前記認証対象生体画像の特徴情報と前記読出部が読み出した前記特徴情報との間の類似度を計算する計算部と、
前記計算部が計算した前記類似度に基づいて、前記認証対象の生体の認証を行う認証部と、
を備えることを特徴とする生体認証システム。
（付記８）
前記認証対象生体画像の特徴情報は、前記第１照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第１認証対象生体画像の特徴情報と、前記第２照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第２認証対象生体画像の特徴情報とを含み、
前記読出部は、前記記憶部から前記第１特徴情報及び前記第２特徴情報を読み出し、
前記類似度は、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第１類似度、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第２類似度、前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第３類似度、及び前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第４類似度を含むことを特徴とする付記７記載の生体認証システム。
（付記９）
撮影領域の分光分布を推定する推定部をさらに備え、
前記認証対象生体画像は、前記推定部が推定した前記分光分布に基づいて前記第１照明光及び前記第２照明光から選択された照明光を、前記認証対象の生体に照射して撮影した、生体画像であることを特徴とする付記７記載の生体認証システム。
（付記１０）
第１波長の光を含む第１照明光、又は前記第１波長の光と前記第１波長と異なる第２波長の光とを含む第２照明光を、認証対象の生体に照射して撮影した、認証対象生体画像の特徴情報を取得し、
登録対象の生体に前記第１照明光を照射して撮影した第１生体画像の第１特徴情報と、前記登録対象の生体に前記第２照明光を照射して撮影した第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部から、前記認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出し、
前記認証対象生体画像の特徴情報と前記記憶部から読み出した前記特徴情報との間の類似度を計算し、
前記類似度に基づいて前記認証対象の生体の認証を行う、
処理をコンピュータに実行させる生体認証プログラム。
（付記１１）
前記認証対象生体画像の特徴情報は、前記第１照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第１認証対象生体画像の特徴情報と、前記第２照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第２認証対象生体画像の特徴情報とを含み、
前記コンピュータは、前記記憶部から前記第１特徴情報及び前記第２特徴情報を読み出し、
前記類似度は、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第１類似度、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第２類似度、前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第３類似度、及び前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第４類似度を含むことを特徴とする付記１０記載の生体認証プログラム。
（付記１２）
前記コンピュータは、さらに撮影領域の分光分布を推定し、
前記認証対象生体画像は、推定した前記分光分布に基づいて前記第１照明光及び前記第２照明光から選択された照明光を、前記認証対象の生体に照射して撮影した、生体画像であることを特徴とする付記１０記載の生体認証プログラム。
（付記１３）
コンピュータが、
第１波長の光を含む第１照明光、又は前記第１波長の光と前記第１波長と異なる第２波長の光とを含む第２照明光を、認証対象の生体に照射して撮影した、認証対象生体画像の特徴情報を取得し、
登録対象の生体に前記第１照明光を照射して撮影した第１生体画像の第１特徴情報と、前記登録対象の生体に前記第２照明光を照射して撮影した第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部から、前記認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出し、
前記認証対象生体画像の特徴情報と前記記憶部から読み出した前記特徴情報との間の類似度を計算し、
前記類似度に基づいて前記認証対象の生体の認証を行う、
ことを特徴とする生体認証方法。
（付記１４）
前記認証対象生体画像の特徴情報は、前記第１照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第１認証対象生体画像の特徴情報と、前記第２照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第２認証対象生体画像の特徴情報とを含み、
前記コンピュータは、前記記憶部から前記第１特徴情報及び前記第２特徴情報を読み出し、
前記類似度は、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第１類似度、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第２類似度、前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第３類似度、及び前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第４類似度を含むことを特徴とする付記１３記載の生体認証方法。
（付記１５）
前記コンピュータは、さらに撮影領域の分光分布を推定し、
前記認証対象生体画像は、推定した前記分光分布に基づいて前記第１照明光及び前記第２照明光から選択された照明光を、前記認証対象の生体に照射して撮影した、生体画像であることを特徴とする付記１３記載の生体認証方法。

１０１、１１１、１２１、２０１、２１１、２２１ 可視光
１０２、１１２、１２２、２０２、２１２、２２２ 近赤外光
３０１、５０１、９０１、１１０１、１３０２、１４０２、１５０２ 生体認証装置
３１１ 取得部
３１２ 読出部
３１３ 計算部
３１４ 認証部
５１１ 生体センサ
５１２ 制御部
５１３ 記憶部
５２１、５２２、５３１、５３２、９２１ 特徴情報
６０１ 生体
６１１、６１２ 光源
６１３ 撮像部
９１１ 推定部
１１１１ 照度センサ
１３０１、１４０１、１５０１ 端末装置
１３１１、１３２１ 通信部
１６０１ ＣＰＵ
１６０２ メモリ
１６０３ 入力装置
１６０４ 出力装置
１６０５ 補助記憶装置
１６０６ 媒体駆動装置
１６０７ ネットワーク接続装置
１６０８ バス
１６０９ 可搬型記録媒体

Claims (9)

1. 第１波長の光を含む第１照明光、又は前記第１波長の光と前記第１波長と異なる第２波長の光とを含む第２照明光を、認証対象の生体に照射して撮影した、認証対象生体画像の特徴情報を取得する取得部と、
   登録対象の生体に前記第１照明光を照射して撮影した第１生体画像の第１特徴情報と、前記登録対象の生体に前記第２照明光を照射して撮影した第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部から、前記認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出す読出部と、
   前記認証対象生体画像の特徴情報と前記読出部が読み出した前記特徴情報との間の類似度を計算する計算部と、
   前記計算部が計算した前記類似度に基づいて、前記認証対象の生体の認証を行う認証部と、
   を備えることを特徴とする生体認証装置。
2. 前記認証対象生体画像の特徴情報は、前記第１照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第１認証対象生体画像の特徴情報と、前記第２照明光を前記認証対象の生体に照射して撮影した第２認証対象生体画像の特徴情報とを含み、
   前記読出部は、前記記憶部から前記第１特徴情報及び前記第２特徴情報を読み出し、
   前記類似度は、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第１類似度、前記第１認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第２類似度、前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第３類似度、及び前記第２認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第４類似度を含むことを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 撮影領域の分光分布を推定する推定部をさらに備え、
   前記認証対象生体画像は、前記推定部が推定した前記分光分布に基づいて前記第１照明光及び前記第２照明光から選択された照明光を、前記認証対象の生体に照射して撮影した、生体画像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. 前記読出部は、前記記憶部から前記第１特徴情報及び前記第２特徴情報を読み出し、
   前記類似度は、前記認証対象生体画像の特徴情報と前記第１特徴情報との間の第１類似度、及び前記認証対象生体画像の特徴情報と前記第２特徴情報との間の第２類似度を含むことを特徴とする請求項３記載の生体認証装置。
5. 前記撮影領域は、前記認証対象生体画像を撮影する撮像部の画角内の領域であり、
   前記推定部は、前記撮像部が前記撮影領域を撮影した画像の明るさから前記分光分布を推定し、
   前記明るさが所定値よりも小さい場合、前記第２照明光が選択され、前記明るさが前記所定値よりも大きい場合、前記第１照明光が選択されることを特徴とする請求項３又は４記載の生体認証装置。
6. 前記撮影領域は、前記認証対象生体画像を撮影する撮像部の画角内の領域であり、
   前記推定部は、照度センサが計測した前記撮影領域の明るさから前記分光分布を推定し、
   前記明るさが所定値よりも小さい場合、前記第２照明光が選択され、前記明るさが前記所定値よりも大きい場合、前記第１照明光が選択されることを特徴とする請求項３又は４記載の生体認証装置。
7. 第１波長の光を含む第１照明光を出力する第１光源と、 前記第１波長の光と前記第１波長と異なる第２波長の光とを含む第２照明光を出力する第２光源と、
   生体を撮影する撮像部と、
   登録対象の生体に前記第１照明光を照射して撮影した第１生体画像の第１特徴情報と、前記登録対象の生体に前記第２照明光を照射して撮影した第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部と、
   前記第１照明光又は前記第２照明光を認証対象の生体に照射して撮影した認証対象生体画像の特徴情報を取得する取得部と、
   前記記憶部から、前記認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出す読出部と、
   前記認証対象生体画像の特徴情報と前記読出部が読み出した前記特徴情報との間の類似度を計算する計算部と、
   前記計算部が計算した前記類似度に基づいて、前記認証対象の生体の認証を行う認証部と、
   を備えることを特徴とする生体認証システム。
8. 第１波長の光を含む第１照明光、又は前記第１波長の光と前記第１波長と異なる第２波長の光とを含む第２照明光を、認証対象の生体に照射して撮影した、認証対象生体画像の特徴情報を取得し、
   登録対象の生体に前記第１照明光を照射して撮影した第１生体画像の第１特徴情報と、前記登録対象の生体に前記第２照明光を照射して撮影した第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部から、前記認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出し、
   前記認証対象生体画像の特徴情報と前記記憶部から読み出した前記特徴情報との間の類似度を計算し、
   前記類似度に基づいて前記認証対象の生体の認証を行う、
   処理をコンピュータに実行させる生体認証プログラム。
9. コンピュータが、
   第１波長の光を含む第１照明光、又は前記第１波長の光と前記第１波長と異なる第２波長の光とを含む第２照明光を、認証対象の生体に照射して撮影した、認証対象生体画像の特徴情報を取得し、
   登録対象の生体に前記第１照明光を照射して撮影した第１生体画像の第１特徴情報と、前記登録対象の生体に前記第２照明光を照射して撮影した第２生体画像の第２特徴情報とを記憶する記憶部から、前記認証対象の生体に照射された照明光を照射して撮影した生体画像の特徴情報を読み出し、
   前記認証対象生体画像の特徴情報と前記記憶部から読み出した前記特徴情報との間の類似度を計算し、
   前記類似度に基づいて前記認証対象の生体の認証を行う、
   ことを特徴とする生体認証方法。