JP7075703B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7075703B2
JP7075703B2 JP2018513135A JP2018513135A JP7075703B2 JP 7075703 B2 JP7075703 B2 JP 7075703B2 JP 2018513135 A JP2018513135 A JP 2018513135A JP 2018513135 A JP2018513135 A JP 2018513135A JP 7075703 B2 JP7075703 B2 JP 7075703B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
unit
information
image
region
biological
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018513135A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2017183543A1 (ja
Inventor
明珍 丁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sony Corp
Original Assignee
Sony Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sony Corp filed Critical Sony Corp
Publication of JPWO2017183543A1 publication Critical patent/JPWO2017183543A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7075703B2 publication Critical patent/JP7075703B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/197—Matching; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G06T7/0016—Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/80—Recognising image objects characterised by unique random patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20192—Edge enhancement; Edge preservation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20201—Motion blur correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30041—Eye; Retina; Ophthalmic
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/95—Pattern authentication; Markers therefor; Forgery detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
本人確認する認証技術のうち、生体認証の１つとして虹彩認証がある。虹彩認証は、例えば特許文献１に記載されているように、眼の瞳孔の周囲にある環状の虹彩から取得される虹彩情報を用いて本人確認を行う技術である。虹彩認証は、例えば入室時の認証やコンピュータへのログオン等に利用されている他、近年ではスマートフォン等の携帯端末使用時の認証にも利用されている。
一方、スマートフォン等の通信機能と撮影機能を備えた携帯端末の普及等により、撮影された画像がネットワーク上に多数公開されている。また、カメラ技術の発展に伴い、ネットワーク上に公開される画像の画質も向上している。
特開２００７－３４８７６号公報
しかし、第三者に公開される画像に虹彩が含まれる場合、第三者が画像から虹彩情報を取得して、虹彩認証において第三者による不正認証が行われる恐れがある。
そこで、本開示では、画像から虹彩情報が取得されることによる不正認証を抑制することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提案する。
本開示によれば、撮像部により取得された画像データから生体認証用の生体領域を特定する領域特定部と、前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す画像処理部と、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する判定部と、を備え、前記判定部は、前記撮像部が起動されてから前記撮像部によりユーザ操作に応じた撮影を行うまでの間に前記撮像部により取得された第１の画像データに基づき、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であり、且つ、前記画像処理部による前記画像処理が無効となっている場合に前記画像処理を有効に設定するよう促すために、前記判定により第１の判定を行い、前記撮像部による前記ユーザ操作に応じた撮影により取得された第２の画像データに基づき前記判定により第２の判定を行い、前記画像処理部は、前記第２の判定の結果、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるとされた場合に、前記第２の画像データに基づき前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す、情報処理装置が提供される。
また、本開示によれば、プロセッサにより実行される、撮像部により取得された画像データから生体認証用の生体領域を特定することと、前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施すことと、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定することと、を含み、前記判定することは、前記撮像部が起動されてから前記撮像部によりユーザ操作に応じた撮影を行うまでの間に前記撮像部により取得された第１の画像データに基づき、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であり、且つ、前記画像処理を施すことによる前記画像処理が無効となっている場合に前記画像処理を有効に設定するよう促すために、前記判定により第１の判定を行い、前記撮像部による前記ユーザ操作に応じた撮影により取得された第２の画像データに基づき前記判定により第２の判定を行い、前記画像処理を施すことは、前記第２の判定の結果、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるとされた場合に、前記第２の画像データに基づき前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す、情報処理方法が提供される。
また、本開示によれば、コンピュータに、撮像部により取得された画像データから生体認証用の生体領域を特定する機能と、前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す機能と、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する機能と、を実現させ、前記判定する機能は、前記撮像部が起動されてから前記撮像部によりユーザ操作に応じた撮影を行うまでの間に前記撮像部により取得された第１の画像データに基づき、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であり、且つ、前記画像処理部による前記画像処理が無効となっている場合に前記画像処理を有効に設定するよう促すために、前記判定により第１の判定を行い、前記撮像部による前記ユーザ操作に応じた撮影により取得された第２の画像データに基づき前記判定により第２の判定を行い、前記画像処理を施す機能は、前記第２の判定の結果、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるとされた場合に、前記第２の画像データに基づき前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す、ための、プログラムが提供される。
以上説明したように本開示によれば、画像から虹彩情報が取得されることによる不正認証を抑制することが可能である。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の第一の実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す説明図である。 同実施形態に係る画像処理部１６０による画像処理を模式的に示す説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置１の動作例を示すフローチャートである。 本開示の第二の実施形態に係る情報処理装置２の構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係る情報処理装置２の動作例を示すフローチャートである。 本開示の第三の実施形態に係る情報処理装置３の構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係る画像処理部３６０の一例を模式的に示す説明図である。 同実施形態において、出力画像から入力画像を復元する際の動作例を示す説明図である。 変形例１に係る情報処理装置４の構成例を示すブロック図である。 本技術を指紋認証へ適用した情報処理装置５の構成例を示すブロック図である。 特徴点変形処理の例を示す説明図である。 特徴点変形処理の例を示す説明図である。 情報処理装置５の動作例を示す説明図である。 本技術を静脈認証へ適用した情報処理装置６の構成例を示すブロック図である。 静脈変形処理の例を示す説明図である。 情報処理装置６の動作例を示す説明図である。 変形例３に係る情報処理システム１０００の構成例を示すブロック図である。 同変形例の動作例を示すフローチャート図である。 同変形例の動作例を示すフローチャート図である。 ハードウェア構成例を示す説明図である。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
＜＜１．第一の実施形態＞＞
＜１－１．概要＞
＜１－２．構成例＞
＜１－３．動作例＞
＜１－４．効果＞
＜１－５．補足＞
＜＜２．第二の実施形態＞＞
＜２－１．構成例＞
＜２－２．動作例＞
＜２－３．効果＞
＜＜３．第三の実施形態＞＞
＜３－１．構成例＞
＜３－２．動作例＞
＜３－３．効果＞
＜３－４．補足＞
＜＜４．変形例＞＞
＜４－１．変形例１＞
＜４－２．変形例２＞
＜４－３．変形例３＞
＜＜５．ハードウェア構成例＞＞
＜＜６．むすび＞＞
＜＜１．第一の実施形態＞＞
＜１－１．背景＞
本開示の第一の実施形態に係る情報処理装置について説明する前に、まず、本実施形態による情報処理装置の創作に至った背景を説明する。
近年、本人確認する認証技術の１つとして虹彩認証が用いられている。虹彩認証は、眼の瞳孔の周囲にある環状の虹彩から取得される虹彩情報（生体情報の一例）を用いて本人確認を行う技術である。近年のカメラ技術の発展に伴い、虹彩認証専用の装置のみならず、スマートフォン等の携帯端末が有するカメラでも、虹彩認証のための虹彩情報を取得可能な画質での撮影が可能である。
また、スマートフォン等のカメラを備えた携帯端末の普及等により、撮影された画像がネットワーク上に多数公開されている。ネットワーク上に公開される画像の中には、所謂自分撮り（selfie）の画像も多く、また、自分撮りの画像にはユーザの顔領域が大きく含まれるものが多い。また、近年のカメラ技術の発展に伴い、公開される画像の画質が向上している。
ユーザの顔領域を含んだ画像が、第三者でも閲覧可能な状態で公開される場合、虹彩認証のための虹彩情報が第三者により取得され、虹彩認証において第三者による不正認証が行われる恐れがある。
そこで、上記事情を一着眼点にして本実施形態を創作するに至った。本実施形態によれば、画像から虹彩情報が取得されることによる不正認証を抑制することが可能である。以下、本開示の第一の実施形態において、上記の効果を実現するための構成例を説明する。
＜１－２．構成例＞
図１は、本開示の第一の実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示す説明図である。図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１は、制御部１０、通信部１１、撮像部１２、記憶部１３、操作部１４、及び表示部１５を備える。
制御部１０は、情報処理装置１の各構成を制御する。例えば、制御部１０は後述する通信部１１による通信を制御する通信制御機能、表示部１５による表示を制御する表示制御機能を有する。また、本実施形態による制御部１０は、図１に示すように、領域特定部１２０、判定部１４０、画像処理部１６０、及び虹彩登録認証部１８０としても機能する。
領域特定部１２０は、撮像部１２により取得される入力画像（画像データ）から虹彩領域（生体領域の一例）を特定する。例えば、領域特定部１２０は、顔認識技術等により検出される眼領域において、黒目部分（瞳孔）と白目部分とを特定し、瞳孔の境界と白目の境界とによって特定される領域を虹彩領域として特定してもよい。
領域特定部１２０により特定される虹彩領域の情報は、判定部１４０、画像処理部１６０、及び虹彩登録認証部１８０に提供される。
なお、領域特定部１２０による虹彩領域特定の対象となる画像データは撮像部１２により取得される画像に限定されず、例えば、通信部１１を介して外部装置から取得される画像であってもよいし、記憶部１３に予め記憶された画像であってもよい。
判定部１４０は、領域特定部１２０により特定される虹彩領域から、虹彩認証に用いられる虹彩情報を取得可能であるか否かを判定する。例えば、判定部１４０は、虹彩領域の大きさ、または虹彩領域に含まれる色に基づいて、虹彩領域から虹彩情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。
例えば、判定部１４０が判定に用いる虹彩領域の大きさは、虹彩領域の左端と右端の水平距離であってもよいし、虹彩領域を円に近似して得られる円の外径であってもよいし、虹彩領域の面積であってもよい。また、判定部１４０は、例えば虹彩領域の大きさが所定値以上である場合に虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定してもよい。
また、判定部１４０は、虹彩領域に含まれる色の平均値が、所定の色範囲に含まれる場合に、虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定してもよい。所定の色範囲は、例えば青色、または緑色を示す範囲であってもよい。
例えば、判定部１４０は、虹彩領域の左端と右端の水平距離が所定値（例えば１５０ピクセル）以上、かつ、虹彩領域に含まれる色の平均値が所定の色範囲に含まれる場合に、虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定してもよい。
なお、判定部１４０により、虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定された場合、制御部１０は、警告表示が行われるように表示部１５を制御してもよい。係る構成によれば、ユーザは画像（画像データ）から虹彩情報が取得され得ることを把握して、例えば当該画像を外部に送信させないようにしたり、後述する画像処理部１６０による画像処理が行われるように設定したりすることが可能である。
また、判定部１４０は、後述する操作部１４を介して、画像データを外部に送信させるための操作入力が行われた場合に、領域特定部１２０により当該画像データから特定された虹彩領域から虹彩情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。係る構成によれば、画像データが外部に送信される前に、当該画像データから虹彩情報を取得可能であるか否かを判定されるため、より不正認証を抑制することが可能となる。
画像処理部１６０は、領域特定部１２０により特定される虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように、当該虹彩領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。処理領域は、例えば虹彩領域そのものであってもよいし、虹彩領域に外接する矩形領域であってもよいし、虹彩領域と瞳孔の領域を含む領域であってもよい。
例えば、画像処理部１６０は、処理領域として、領域特定部１２０により特定される虹彩領域を入力画像から抽出して画像処理を施し、画像処理結果を入力画像に合成して、出力画像を生成してもよい。
係る構成により、出力画像から取得され得る虹彩情報は、入力画像から取得可能な虹彩情報と異なるため、例えば出力画像が第三者に提供された場合であっても、第三者による不正認証を抑制することが可能である。
また、画像処理部１６０は、判定部１４０により虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定された場合に、処理領域に画像処理を施してもよい。係る構成により、虹彩領域から虹彩情報が取得可能である場合に後述の画像処理を行えばよく、虹彩情報が取得不可能である場合の処理量を抑制することが可能である。また、虹彩情報が取得不可能である場合には画像処理部１６０による画像処理が行われないため、画像処理による影響（例えば画像の劣化等）が発生しない。
本実施形態に係る画像処理部１６０は、図１に示すようにぼかし部１６２としての機能を有し、画像処理部１６０が施す画像処理は、ぼかし部１６２によるぼかし処理を含む。例えば、ぼかし部１６２によるぼかし処理は、各ピクセルの周囲３×３ピクセルの範囲に対して、次式に示すような３×３のフィルタを適用する正規化ぼかし（Ｂｏｘ ｂｌｕｒ）処理であってもよい。
Figure 0007075703000001
また、ぼかし部１６２によるぼかし処理は、各ピクセルの周囲３×３ピクセルの範囲に対して、次式に示すような３×３のフィルタを適用するガウシアンぼかし（Ｇａｕｓｓｉａｎ ｂｌｕｒ）処理であってもよい。
Figure 0007075703000002
なお、上記では、ぼかし部１６２によるぼかし処理において、３×３のフィルタが用いられる例を示したが、本技術は係る例に限定されず、他のサイズのフィルタが用いられてぼかし処理が行われてもよい。
図２は、本実施形態に係る画像処理部１６０による画像処理を模式的に示す説明図である。図２に示す入力画像Ｅ１０において、領域特定部１２０により虹彩領域Ｅ１２が特定されている。なお、図２に示すように、虹彩領域Ｅ１２は、例えば瞳孔領域Ｅ１４の周囲の領域として特定される。
画像処理部１６０は、図２に示す入力画像Ｅ１０から、虹彩領域Ｅ１２を抽出してぼかし処理（画像処理の一例）を施し、ぼかし処理の結果を入力画像Ｅ１０に合成して、出力画像Ｅ２０を生成する。図２に示すように、出力画像Ｅ２０における虹彩領域Ｅ２２は、入力画像Ｅ１０における虹彩領域Ｅ１２に比べ、ぼけ（ブラ―）効果が発生し、模様が失われ、または不明瞭になっている。
図２に示す虹彩領域Ｅ２２から取得される虹彩情報は、虹彩領域Ｅ１２から取得される本来の（虹彩認証に用いられる）虹彩情報とは異なるため、出力画像Ｅ２０が第三者に提供された場合であっても、第三者による不正認証を抑制することが可能である。
また、上述したように、処理領域（図２の例では虹彩領域Ｅ１２）に対してぼかし処理が施されるため、図２の出力画像Ｅ２０のように、虹彩領域Ｅ２２以外の領域にはぼかし処理の影響がなく、画像全体に処理が施されるのに比べて影響や違和感が小さい。
なお、図２では入力画像が眼画像である例を示したが、入力画像は眼画像に限定されない。また、画像処理部１６０により生成された出力画像は、例えば記憶部１３に記憶されてもよいし、通信部１１を介して、外部装置に送信されてもよい。
図１に示す虹彩登録認証部１８０は、虹彩認証に係る虹彩情報の登録処理、及び、登録された虹彩情報と認証用の虹彩情報とを照合する認証処理を行う。虹彩登録認証部１８０は、例えば後述する操作部１４を介したユーザの入力に応じて、登録処理、または認証処理を行ってもよい。
例えば、虹彩登録認証部１８０は、領域特定部１２０が特定した虹彩領域から虹彩情報を取得して、当該虹彩情報を記憶部１３に記憶させることで、登録処理を行う。また、虹彩登録認証部１８０は、領域特定部１２０が特定した虹彩領域から虹彩情報を取得して、記憶部１３に記憶された虹彩情報と照合することで、認証処理を行う。
通信部１１は、外部装置とデータの送受信（通信）を行う。例えば通信部１１は、画像処理部１６０により生成された出力画像を外部装置へ送信してもよい。
撮像部１２は、画像を取得するカメラモジュールである。撮像部１２は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）またはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を用いて実空間を撮像することにより画像を取得する。撮像部１２により取得された画像は、例えば入力画像として領域特定部１２０に提供される。
記憶部１３は、情報処理装置１の各構成が機能するためのプログラムやパラメータを記憶する。例えば、記憶部１３は登録された虹彩情報を記憶してもよい。また、記憶部１３は、画像処理部１６０が入力画像の虹彩領域に画像処理を施すことで生成された出力画像を記憶してもよい。
操作部１４は、ユーザの入力を受け付け、制御部１０に提供する。例えば、ユーザは、操作部１４を操作して、情報処理装置１のモード選択を行ってもよく、例えば虹彩情報の登録または虹彩認証を行うための登録・認証モード、または画像を撮影して記録するための撮影モードのいずれかを選択してもよい。また、ユーザは、操作部１４を操作して、画像処理部１６０による虹彩領域に対する画像処理機能の設定（以下、虹彩処理設定と呼ぶ場合がある）のオン／オフを切り替えてもよい。
また、ユーザは、操作部１４を操作して、撮像部１２により撮像された画像データや、記憶部１３に記憶された画像データを、外部に送信させるための操作入力を行ってもよい。
なお、操作部１４は、例えばタッチパネルにより実現されてもよく、また、マウス、キーボード、ボタン、スイッチ、レバー、またはダイヤルなどにより実現されてもよい。
表示部１５は、例えばディスプレイ等の表示装置であり、制御部１０に制御されて、様々な画面を表示する。例えば表示部１５は、登録・認証モード、または撮影モードのいずれかをユーザに選択させるためのモード選択画面を表示してもよい。
また、表示部１５は、判定部１４０により、入力画像の虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定され、かつ虹彩処理設定がオフの場合に、虹彩処理設定をオンにするよう促し、虹彩処理設定を切り替えるための警告画面を表示してもよい。係る構成により、入力画像から虹彩情報を取得可能であることがユーザに把握され、ユーザは虹彩情報が第三者に取得されることを防ぐために、虹彩処理設定を行うことが出来る。
以上、本実施形態による情報処理装置１の構成例について具体的に説明した。なお、図１に示す情報処理装置１の構成は一例であって、本実施形態は係る例に限定されない。例えば、上記では情報処理装置１が画像処理機能と虹彩登録認証機能とを備える例を説明したが、本技術は係る例に限定されず、画像処理機能と虹彩登録認証機能とは、異なる装置に備えられてもよい。また、情報処理装置１は、例えばスマートフォンまたはＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等のユーザにより携帯される携帯端末であってもよいし、ＰＣ（Personal Computer）、デジタル家電機器、ゲーム機または、その他の種類の装置であってもよい。また、本実施形態による制御部１０の各機能は、通信部１１を介して接続される他の情報処理装置が有してもよい。
＜１－３．動作例＞
続いて、本実施形態による情報処理装置１の動作例について、図３を参照して説明する。図３は、本実施形態による情報処理装置１の動作例を示すフローチャートである。
図３に示すように、ユーザ操作によりカメラ（撮像部１２）が起動する（Ｓ１０２）と、表示部１５は制御部１０に制御されて、登録・認証モード、または撮影モードのいずれかをユーザに選択させるためのモード選択画面を表示する（Ｓ１０４）。
ユーザにより登録・認証モードが選択された場合、処理はステップＳ１０６に進み、虹彩登録認証部１８０による虹彩情報の登録処理、または虹彩認証処理が行われる。
一方、ユーザにより、撮影モードが選択された場合、処理はステップＳ１０８に進み、領域特定部１２０が、撮像部１２により取得される画像から虹彩領域を特定する。続いて、判定部１４０がステップＳ１０８で特定された虹彩領域から、虹彩情報を取得可能であるか否かを判定する（Ｓ１１０）。
虹彩情報を取得可能であると判定され、虹彩処理設定がオフである場合（Ｓ１１０においてＹＥＳかつＳ１１２においてＮＯ）、制御部１０は、虹彩処理設定をオンにするよう促し、虹彩処理設定を切り替えるための警告・設定画面を表示部１５に表示させる（Ｓ１１４）。警告・設定画面において、ユーザの操作が行われた後に処理はステップＳ１１６に進む。
一方、虹彩情報を取得可能ではないと判定された場合（Ｓ１１０においてＮＯ）、または、虹彩情報を取得可能であると判定され、虹彩処理設定がオンである場合（Ｓ１１０においてＹＥＳかつＳ１１２においてＹＥＳ）、処理はステップＳ１１６に進む。
ステップＳ１１６において、例えばユーザ操作により撮影が実行されると、撮像部１２により入力画像が取得され、取得された入力画像から領域特定部１２０が虹彩領域を特定する（Ｓ１１８）。続いて、判定部１４０がステップＳ１１８で特定された虹彩領域から、虹彩情報を取得可能であるか否かを判定する（Ｓ１２０）。虹彩情報が取得可能ではないと判定された場合（Ｓ１２０においてＮＯ）、または、虹彩情報が取得可能と判定されたが虹彩処理設定がオフの場合（Ｓ１２０においてＹＥＳかつＳ１２２においてＮＯ）処理は終了する。
一方、虹彩情報が取得可能と判定され、虹彩処理設定がオンの場合（Ｓ１２０においてＹＥＳかつＳ１２２においてＹＥＳ）、画像処理部１６０のぼかし部１６２は、入力画像から抽出した虹彩領域（処理領域の一例）にぼかし処理を施す（Ｓ１２４）。さらに、画像処理部１６０は、虹彩領域にぼかし処理を施した結果を入力画像の虹彩領域に合成して、出力画像を生成する（Ｓ１２６）。
以上、本実施形態による情報処理装置１の動作例について具体的に説明した。なお、図３に示す情報処理装置１の動作は一例であって、本実施形態は係る例に限定されない。例えば、通信部１１により外部装置から取得された画像を入力画像として、図３に示すステップＳ１１８～Ｓ１２６と同様の処理が行われてもよい。
＜１－４．効果＞
以上説明したように、本開示の第一の実施形態によれば、取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施すことで、不正認証を抑制することが可能である。
＜１－５．補足＞
なお、上記では、判定部１４０により虹彩領域から虹彩情報が取得可能と判定され、かつ虹彩処理設定がオンの場合に、画像処理部１６０が、虹彩領域から取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施す例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。
例えば、判定部１４０により虹彩領域から虹彩情報が取得可能と判定された場合、ユーザによる設定に関わらず、画像処理部１６０は、虹彩領域から取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施してもよい。また、情報処理装置１が判定部１４０を備えなくてもよく、例えば画像処理部１６０は、領域特定部１２０により特定される虹彩領域に対して、常に画像処理を施してもよい。
＜＜２．第二の実施形態＞＞
以上、本開示の第一の実施形態を説明した。続いて、本開示の第二の実施形態を説明する。以下に説明する第二の実施形態で施される画像処理は、第一の実施形態で説明したぼかし処理に加え、ランダムに選択されるピクセルの値を変更する処理、及びエッジ強調処理を含む。
＜２－１．構成例＞
図４は、本開示の第二の実施形態に係る情報処理装置２の構成例を示すブロック図である。図４に示すように、本実施形態に係る情報処理装置２は、制御部２０の機能構成が図１に示した制御部１０の機能構成と一部異なる点で、図１の情報処理装置１と異なる。なお、図４に示す各構成のうち、図１に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、本実施形態に係る制御部２０が有する画像処理部２６０としての機能について説明する。
画像処理部２６０は、図１を参照して説明した画像処理部１６０と同様に、領域特定部１２０により特定される虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように、当該虹彩領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。図４に示すように、本実施形態に係る画像処理部２６０は、ぼかし部１６２としての機能に加え、ランダム変形部２６４、及びエッジ強調部２６６としての機能を有する。以下、画像処理部２６０が有する、ランダム変形部２６４、及びエッジ強調部２６６の機能について説明する。なお、本実施形態に係る画像処理部２６０が施す画像処理は、図１を参照して説明したぼかし部１６２によるぼかし処理に加え、以下に説明するランダム変形部２６４による処理、及びエッジ強調部２６６による処理をさらに含む。
ランダム変形部２６４は、処理領域（例えば虹彩領域）のピクセルのうち、ランダムに選択されるピクセルの値（例えば、所謂ＲＧＢ値）を変更する。変更後のピクセルの値は、変更前の当該ピクセルの値に所定の値を加えた値であってもよいし、ランダムに選択される値であってもよい。また、ランダム変形部２６４によるピクセルの値を変更する処理は、例えば、ぼかし部１６２によるぼかし処理の後に行われてもよい。
係る構成により、画像処理部２６０による画像処理が施された後の虹彩領域から、画像処理部２６０による画像処理が施される前の虹彩情報を取得することがより困難となり、不正認証をより抑制することが可能となる。
エッジ強調部２６６は、処理領域に、エッジ（輪郭）を強調するエッジ強調処理を施す。エッジ強調部２６６によるエッジ強調処理は、例えば、エッジ強調フィルタを適用する処理であってもよい。また、エッジ強調部２６６によるエッジ強調処理は、例えば、ランダム変形部２６４によるピクセルの値を変更する処理の後に行われてもよい。
係る構成により、ぼかし部１６２によるぼかし処理による影響が軽減されて、処理領域と処理領域以外の領域との間の画質差が小さくなり、出力画像を見るユーザは違和感を受け難くなる。
＜２－２．動作例＞
以上、本開示の第二の実施形態に係る情報処理装置２の構成例を説明した。続いて、本実施形態による情報処理装置２の動作例について、図５を参照して説明する。図５は、本実施形態による情報処理装置２の動作例を示すフローチャートである。
図５に示すステップＳ２０２～Ｓ２２４の処理は図３を参照して説明した。ステップＳ１０２～Ｓ１２４の処理と同様であるため、説明を省略する。続くステップＳ２２６において、画像処理部２６０のランダム変形部２６４は、虹彩領域（処理領域の一例）のピクセルのうち、ランダムに選択されるピクセルの値を変更するランダム変形処理を施す。
続いて、画像処理部２６０のエッジ強調部２６６は、虹彩領域に、エッジ（輪郭）を強調するエッジ強調処理を施す（Ｓ２２８）。さらに、画像処理部２６０は、虹彩領域にステップＳ２２４～Ｓ２２８の処理を施した結果を入力画像の虹彩領域に合成して、出力画像を生成する（Ｓ２３０）。
＜２－３．効果＞
以上説明したように、本開示の第二の実施形態によれば、取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施すことで、不正認証を抑制することが可能である。また、ぼかし処理とランダム変形処理を施した後にエッジ強調処理を施すことで、取得可能な虹彩情報を変化させつつ、ユーザに与える違和感を小さくすることが可能となる。
＜＜３．第三の実施形態＞＞
以上、本開示の第一の実施形態、及び第二の実施形態を説明した。続いて、本開示の第三の実施形態として、情報処理装置が、処理領域に画像処理が施された出力画像から入力画像を復元する復元部をさらに備える例を説明する。なお、本実施形態において、出力画像から入力画像を復元する、という表現は、入力画像と完全に一致する画像を取得することに限定されず、出力画像から入力画像を推定することを含む。
＜３－１．構成例＞
図６は、本開示の第三の実施形態に係る情報処理装置３の構成例を示すブロック図である。図６に示すように、本実施形態に係る情報処理装置３は、制御部３０の機能構成が図１に示した制御部１０の機能構成と一部異なる点で、図１の情報処理装置１と異なる。なお、図６に示す各構成のうち、図１に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、本実施形態に係る制御部３０が有する画像処理部３６０、及び復元部３７０としての機能について説明する。
画像処理部３６０は、図１を参照して説明した画像処理部１６０や、図４を参照して説明した画像処理部２６０と同様に、虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように、当該虹彩領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。また、本実施形態に係る画像処理部３６０は、処理領域に施した画像処理のパラメータを記憶部１３に記憶させてもよい。なお、本実施形態に係る画像処理部３６０が画像処理を施す処理領域は、例えば虹彩領域そのものであってもよい。
図７は本実施形態に係る画像処理部３６０の一例を模式的に示す説明図である。図７に示すフィルタ部３６２に入力されるｆ（ｘ，ｙ）は、入力画像の虹彩領域（処理領域の一例）を示している。また、図７に示すフィルタ部３６２の伝達関数Ｈ（ｕ，ｖ）は、例えば以下に示す関数ｈ（ｘ，ｙ）のフーリエ変換である。
Figure 0007075703000003
なお、上記の数式（３）において、ｒは半径（フィルタ中心部との距離）、σ２は分散を表す。
また、加算部３６４は、フィルタ部３６２の出力に、ノイズ関数η（ｘ，ｙ）を加算して、ｇ（ｘ，ｙ）を出力する。なお、ノイズ関数η（ｘ，ｙ）は、例えば平均０のホワイトガウスノイズを表す。また、画像処理部３６０は、ｇ（ｘ，ｙ）を入力画像に合成して、出力画像を生成する。
なお、本実施形態に係る画像処理部３６０による画像処理は上記の例に限定されない。画像処理部３６０による画像処理は、例えば図４を参照して説明した画像処理部２６０と同様にランダム変形処理、及びエッジ強調処理を含んでもよい。
復元部３７０は、処理領域に画像処理が施された出力画像から、入力画像（画像データ）を復元する。復元部３７０による復元処理は、画像処理部３６０が施す画像処理に合わせて、様々な方法で行われてもよい。また、復元部３７０は、画像処理部３６０が施した画像処理のパラメータを記憶部１３から取得し、当該パラメータに基づいて、入力画像を復元してもよい。
復元部３７０は、例えば次式のような伝達関数を有するフィルタであってもよい。
Figure 0007075703000004
上記の数式（４）において、Ｈ（ｕ，ｖ）は図７に示したフィルタ部３６２の伝達関数である。
また、復元部３７０は、次式のような伝達関数を有するフィルタであってもよい。
Figure 0007075703000005
なお、上記の数式（５）において、Ｈ（ｕ，ｖ）は図７に示したフィルタ部３６２の伝達関数である。また、Ｈ＊（ｕ，ｖ）はＨ（ｕ，ｖ）の複素共役である。また、Ｓη（ｕ，ｖ）、及びＳｆ（ｕ，ｖ）はそれぞれ図７を参照して説明したη（ｘ，ｙ）、及びｆ（ｘ，ｙ）のパワースペクトル密度であり、η（ｘ，ｙ）、及びｆ（ｘ，ｙ）のフーリエ変換をＦ（ｕ，ｖ）、及びＮ（ｕ，ｖ）とすると、それぞれ次式で表される。
Figure 0007075703000006
復元部３７０は、例えば上述した伝達関数によるフィルタを、処理領域にかけて得られた出力結果を、出力画像と合成することで、入力画像を復元した復元画像を生成する。なお、復元部３７０が復元処理を施す処理領域は、領域特定部１２０により特定される虹彩領域に応じた領域であってもよいし、記憶部１３に含まれるパラメータに基づいて特定される領域であってもよい。
係る構成により、例えばユーザは、画像処理部３６０により画像処理を施された出力画像を保存、または公開し、さらに、出力画像から、入力画像を復元した復元画像を得ることも可能となる。
なお、画像処理部３６０による画像処理と、復元部３７０による復元処理は、秘匿される（処理方法が第三者に公開されない）ことが望ましい。画像処理部３６０による画像処理と、復元部３７０による復元処理が秘匿されることで、第三者が入力画像を復元することは困難となり、不正認証を抑制することが可能である。
＜３－２．動作例＞
以上、本開示の第三の実施形態に係る情報処理装置３の構成例を説明した。続いて、本実施形態による情報処理装置３の動作例について説明する。なお、本実施形態において、入力画像に画像処理を施す際の動作例は、例えばステップＳ１２４の代わりに図７を参照して説明した画像処理が行われる点を除いて、図３を参照して説明した第一の実施形態の動作例と同様であるため、説明を省略する。
以下では、図８を参照して、本実施形態において、出力画像から入力画像を復元する際の動作例を説明する。図８は、本実施形態において、出力画像から入力画像を復元する際の動作例を示す説明図である。
図８に示すように、まず、ユーザ操作により、記憶部１３に記憶される画像の中から、復元処理の対象となる画像（出力画像）が選択される（Ｓ３０２）。続いて、ステップＳ３０２で選択された画像から、領域特定部１２０が虹彩領域を特定する（Ｓ３０４）。続いて、復元部３７０が記憶部１３に記憶された画像処理に係るパラメータに基づいて虹彩領域に対して復元処理を行い（Ｓ３０６）、復元結果を出力画像の虹彩領域に合成して復元画像を生成する（Ｓ３０８）。
以上、本実施形態において、出力画像から入力画像を復元する際の動作例について具体的に説明した。なお、図８に示す動作は一例であって、本実施形態は係る例に限定されない。例えば、通信部１１により外部装置から取得された画像を対象に、復元処理が行われてもよい。
＜３－３．効果＞
以上説明したように、本開示の第三の実施形態によれば、取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施すことで、不正認証を抑制することが可能である。また、本実施形態による情報処理装置は、復元部を備えることで、画像処理が施された出力画像から、入力画像を復元した復元画像を得ることも可能である。
＜３－４．補足＞
なお、上記では、情報処理装置３が画像処理部と復元部の両方の機能を有する例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。例えば、画像処理部と復元部の機能は、異なる装置に備えられてもよい。また、係る場合、画像処理部を備える装置から復元部を備える装置に、画像処理のパラメータが提供されてもよい。
＜＜４．変形例＞＞
以上、本開示の各実施形態を説明した。以下では、本開示の各実施形態の幾つかの変形例を説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で本開示の各実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで本開示の各実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、本開示の各実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、本開示の各実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
＜４－１．変形例１＞
上記実施形態では、画像処理部が処理領域に施す画像処理の例として、ぼかし処理、エッジ強調処理、ランダム変形処理について説明したが、本技術は係る例に限定されない。画像処理部は処理領域に他の画像処理を施してもよい。以下では、変形例１として、画像処理部が他の画像処理を施す例を説明する。
図９は、変形例１に係る情報処理装置４の構成例を示すブロック図である。図９に示すように、本変形例に係る情報処理装置４は、制御部４０の機能構成が図４に示した第２の実施形態に係る制御部２０の機能構成と一部異なる点で、図４の情報処理装置２と異なる。なお、図９に示す各構成のうち、図４に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、本変形例に係る制御部４０が有する画像処理部４６０としての機能について説明する。
画像処理部４６０は、図１を参照して説明した画像処理部１６０や、図４を参照して説明した画像処理部２６０と同様に、虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように、当該虹彩領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。図９に示すように、本変形例に係る画像処理部４６０は、ぼかし部１６２、エッジ強調部２６６としての機能に加え、置換部４６４としての機能を有する。以下、画像処理部４６０が有する、置換部４６４としての機能について説明する。なお、本変形例に係る画像処理部４６０が施す画像処理は、図４を参照して説明したぼかし部１６２によるぼかし処理、エッジ強調部２６６によるエッジ強調処理に加え、以下に説明する置換部４６４による置換処理をさらに含む。
置換部４６４は、虹彩領域（処理領域の一例）を置き換える置換処理を処理領域に施す。置換処理は、例えば予め記憶部１３に記憶された複数の虹彩パターン（生体パターンの一例）から選択された１の虹彩パターンで虹彩領域を置き換える処理であってもよい。なお、虹彩パターンは虹彩を模して疑似的に生成されたものでもよいし、撮像された他の人の虹彩に基づいて生成されたものでもよい。
また、虹彩パターンは、虹彩の画像であってもよいし、虹彩の模様の情報であってもよい。虹彩パターンが虹彩の画像である場合、置換部４６４が施す置換処理は、虹彩領域に含まれる全てのピクセルの値を、虹彩パターンのピクセルの値で置き換える処理であってよい。また、置換部４６４が施す置換処理は、虹彩領域から模様を抽出し、抽出された模様に対応するピクセルを虹彩パターンのピクセルの値で置き換える処理であってもよい。
また、置換部４６４は、予め記憶部１３に記憶された複数の虹彩パターンからランダムに虹彩パターンを選択して虹彩領域を置き換えてもよいし、虹彩領域に類似する虹彩パターンを選択して虹彩領域を置き換えてもよい。
以上、本変形例に係る構成例について説明した。なお、本変形例に係る情報処理装置４の動作は、ぼかし処理（Ｓ２２４）とエッジ強調処理（Ｓ２２８）との間で、ランダム変形処理（Ｓ２２６）に代えて上述した置換処理が施される点を除いて、図５を参照して説明した情報処理装置２の動作と同様であるため、説明を省略する。
以上、変形例１について説明した。本変形例によれば、置換処理により、虹彩領域が他の虹彩パターンに置き換えられるため、取得可能な虹彩情報を変化させ、不正認証を抑制することが可能である。
なお、上記では、画像処理部４６０が、置換処理の前後にぼかし処理、エッジ強調処理を施す例について説明したが、係る例に限定されない。例えば高精度に（違和感なく）置換処理を施せる場合等には、画像処理部４６０はぼかし処理やエッジ強調処理を施さなくてもよい。また、画像処理部４６０は、ランダム変形処理等の他の画像処理を施してもよい。
＜４－２．変形例２＞
上記実施形態では、虹彩認証用の虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように画像処理を施す例について説明したが、本技術は虹彩認証以外の生体認証にも広く適用することが可能である。つまり、上述した虹彩認証は生体認証の一例であり、虹彩領域は生体認証用の生体領域の一例であると解される。以下では、変形例２として、他の生体認証への適用例について説明する。
（指紋認証の例）
まず、本技術を指紋認証へ適用する例について説明する。図１０は、本技術を指紋認証へ適用した情報処理装置５の構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、情報処理装置５は、制御部５０の機能構成が図４に示した第２の実施形態に係る制御部２０の機能構成と一部異なる点で、図４の情報処理装置２と異なる。なお、図１０に示す各構成のうち、図４に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、制御部５０が有する領域特定部５２０、特徴点検出部５３０、判定部５４０、及び画像処理部５６０としての機能について説明する。
領域特定部５２０は、図１を参照して説明した領域特定部１２０と同様に、撮像部１２により取得される入力画像（画像データ）から生体領域を特定する。ただし、領域特定部５２０は、生体領域として虹彩領域ではなく指紋認証用の指領域を特定する点において、領域特定部１２０と異なる。なお、領域特定部５２０は、指紋認証用の指領域として、指全体を特定してもよいし、（指紋が存在するであろう）指先だけを特定してもよい。なお、指領域が手の甲側の領域である場合には指紋が含まれないため、領域特定部５２０は、手のひら側の指領域のみを指紋認証用の指領域として特定してもよい。指領域の特定は、周知の画像認識技術により実現可能であるため、ここでの詳細な説明は省略する。
領域特定部５２０により特定される指領域の情報は、特徴点検出部５３０、判定部５４０、及び画像処理部５６０に提供される。
なお、領域特定部５２０による指領域特定の対象となる画像データは撮像部１２により取得される画像に限定されず、例えば、通信部１１を介して外部装置から取得される画像であってもよいし、記憶部１３に予め記憶された画像であってもよい。
特徴点検出部５３０は、領域特定部５２０により特定される指領域から、特徴点を検出する。特徴点検出部５３０により検出される特徴点は、指紋認証に用いられる特徴点であってもよく、例えば、指紋模様の中心点、分岐点、端点、接合点等であってもよい。特徴点検出部５３０は、検出した特徴点に関する情報（例えば検出された特徴点の数、位置、種類、向き等）を判定部５４０、及び画像処理部５６０へ提供する。
判定部５４０は、領域特定部５２０により特定される指領域から、指紋認証に用いられる指紋情報（生体情報の一例）を取得可能であるか否かを判定する。例えば、判定部５４０は、特徴点検出部５３０から提供される特徴点に関する情報に基づいて、指領域から指紋情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。例えば、判定部５４０は、十分な数の特徴点が検出されたか否かを判定することにより、指領域から指紋情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。
画像処理部５６０は、図１を参照して説明した画像処理部１６０や、図４を参照して説明した画像処理部２６０と同様に、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、当該生体領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。ただし、画像処理部５６０は、領域特定部５２０により特定される指領域（生体領域の一例）から取得可能な指紋情報（生体情報の一例）が変化するように、当該指領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。
また、図１０に示すように、情報処理装置５が有する画像処理部５６０は、ぼかし部１６２、エッジ強調部２６６としての機能に加え、特徴点変形部５６４としての機能を有する。以下、画像処理部５６０が有する、特徴点変形部５６４の機能について説明する。なお、画像処理部５６０が施す画像処理は、図４を参照して説明したぼかし部１６２によるぼかし処理、エッジ強調部２６６によるエッジ強調処理に加え、以下に説明する特徴点変形部５６４による特徴点変形処理をさらに含む。
特徴点変形部５６４は、指領域（処理領域の一例）に対して、指領域から検出される指紋認証のための特徴点に関する情報が変化する画像処理（以下、特徴点変形処理と呼称する）を施す。例えば、特徴点変形部５６４は、特徴点検出部５３０により指領域から検出された特徴点の移動（指領域内の座標変更）、削除、または上記の組み合わせによる特徴点変形処理を施してもよい。なお、特徴点変形部５６４は、検出された全ての特徴点に対して特徴点変形処理を施す必要はなく、検出された特徴点のうち、一部の特徴点を対象として特徴点変形処理を行ってもよい。
特徴点変形部５６４は、特徴点検出部５３０により指領域から検出された特徴点の周囲に特徴領域を設定し、特徴点の移動に応じて特徴領域を移動させ、移動後の特徴領域の周辺に疑似的な指紋パターン（縞）を生成してもよい。また、特徴点変形部５６４は、特徴点検出部５３０により指領域から検出された特徴点の周囲に特徴領域を設定し、特徴点の削除に応じて特徴領域及び特徴領域の周辺に疑似的な指紋パターンを生成してもよい。特徴点変形部５６４は、元々指領域に含まれていた指紋パターンが失われるような処理を施してもよい。図１１、図１２は、特徴点変形部５６４による特徴点変形処理の例を示す説明図である。
図１１に示す指領域Ｆ１０は、特徴点検出部５３０により検出された特徴点と、特徴点の周囲に設定される特徴領域を説明するための説明図である。位置Ｐ１１、及び位置Ｐ１２は、それぞれ検出された特徴点の位置を示し、位置Ｐ１１、Ｐ１２の周囲には、それぞれ特徴領域Ｒ１１、Ｒ１２が設定されている。
図１１に示す模式図Ｍ１０には、特徴点変形部５６４による特徴点の移動を模式的に示している。図１１に示す例では、特徴点変形部５６４は、位置Ｐ１１の特徴点を位置Ｐ２１へ移動し、位置Ｐ１２の特徴点を位置Ｐ２２へ移動する。
図１１に示す指領域Ｆ２０は、特徴点変形部５６４による特徴点の移動に応じた特徴領域の移動と、疑似的な指紋パターンの生成を説明するための説明図である。図１１に示す例では、指領域Ｆ１０における位置Ｐ１１、Ｐ１２の特徴点の移動に応じて、上述した特徴領域Ｒ１１、Ｒ１２が移動し、移動後の位置Ｐ２１、Ｐ２２の周囲に特徴領域Ｒ２１、Ｒ２２として示されている。さらに、特徴領域Ｒ２１、Ｒ２２の周辺に疑似的な指紋パターン（縞）が特徴点変形部５６４により生成されている。
図１２に示す指領域Ｆ１０は、図１１に示した指領域Ｆ１０と同様であるため説明を省略する。図１２に示す模式図Ｍ２０には、特徴点変形部５６４による特徴点の移動、及び削除を模式的に示している。図１２に示す例では、特徴点変形部５６４は、位置Ｐ１１の特徴点を削除し、位置Ｐ１２の特徴点を位置Ｐ３２へ移動する。
図１２に示す指領域Ｆ３０は、特徴点変形部５６４による特徴点の移動に応じた特徴領域の移動と、疑似的な指紋パターンの生成を説明するための説明図である。図１２に示す指領域Ｆ３０の例では、上述した指領域Ｆ１０における位置Ｐ１１の特徴点の削除に応じて、特徴領域Ｒ１１も削除されている。また、上述した指領域Ｆ３０における位置Ｐ１２の特徴点の移動に応じて、特徴領域Ｒ１２が移動し、移動後の位置Ｐ３２の周囲に特徴領域Ｒ３２として示されている。さらに、特徴領域Ｒ３２の周辺に疑似的な指紋パターン（縞）が特徴点変形部５６４により生成されている。
以上、特徴点変形部５６４による特徴点変形処理について説明した。なお、図１１、図１２では、特徴点変形処理として、特徴点の移動、または特徴点の移動と削除が行われる例を説明したが、特徴点の削除のみを行う場合であっても特徴点変形処理に含まれる。
以上、情報処理装置５の構成例を説明した。続いて、情報処理装置５の動作例について説明する。図１３は、図１０に示した情報処理装置５の動作例を示す説明図である。
図１３に示すように、ユーザ操作によりカメラ（撮像部１２）が起動する（Ｓ５０２）。続いて、領域特定部５２０が、撮像部１２により取得される画像から指領域を特定し（Ｓ５０４）、特徴点検出部５３０が特定された指領域から特徴点を検出する（Ｓ５０６）。さらに、判定部５４０が、ステップＳ５０６で検出された特徴点に基づいて、ステップＳ５０６で特定された指領域から指紋情報を取得可能であるか否かを判定する（Ｓ５１０）。
指紋情報を取得可能であると判定され、指紋処理設定がオフである場合（Ｓ５１０においてＹＥＳかつＳ５１２においてＮＯ）、制御部５０は、指紋処理設定をオンにするよう促し、指紋処理設定を切り替えるための警告・設定画面を表示部１５に表示させる（Ｓ５１４）。警告・設定画面において、ユーザの操作が行われた後に処理はステップＳ５１６に進む。
一方、指紋情報を取得可能ではないと判定された場合（Ｓ５１０においてＮＯ）、または、指紋情報を取得可能であると判定され、指紋処理設定がオンである場合（Ｓ５１０においてＹＥＳかつＳ５１２においてＹＥＳ）、処理はステップＳ５１６に進む。
ステップＳ５１６において、例えばユーザ操作により撮影が実行されると、撮像部１２により入力画像が取得され、取得された入力画像から領域特定部５２０が指領域を特定する（Ｓ５１８）。続いて、判定部５４０がステップＳ５１８で特定された指領域から、指紋情報を取得可能であるか否かを判定する（Ｓ５２０）。指紋情報が取得可能ではないと判定された場合（Ｓ５２０においてＮＯ）、または、指紋情報が取得可能と判定されたが指紋処理設定がオフの場合（Ｓ５２０においてＹＥＳかつＳ５２２においてＮＯ）処理は終了する。
一方、指紋情報が取得可能と判定され、指紋処理設定がオンの場合（Ｓ５２０においてＹＥＳかつＳ５２２においてＹＥＳ）、画像処理部５６０のぼかし部５６２は、入力画像から抽出した指領域（処理領域の一例）にぼかし処理を施す（Ｓ５２４）。続いて、画像処理部５６０の特徴点変形部５６４は、指領域（処理領域の一例）に、指領域から検出される特徴点に関する情報が変化するような特徴点変形処理を施す（Ｓ５２６）。
続いて、画像処理部５６０のエッジ強調部２６６は、指領域に、エッジ（輪郭）を強調するエッジ強調処理を施す（Ｓ５２８）。さらに、画像処理部５６０は、指領域にステップＳ５２４～Ｓ５２８の処理を施した結果を入力画像の指領域に合成して、出力画像を生成する（Ｓ５３０）。
以上、説明した情報処理装置５によれば、取得可能な指紋情報を変化させる画像処理を施すことで、生体認証として指紋認証が用いられる場合であっても不正認証を抑制することが可能である。
なお、上記では、画像処理部５６０がぼかし処理、特徴点変形処理、及びエッジ強調処理を行う例を説明したが、係る例に限定されない。例えば、画像処理部５６０による画像処理は、図４を参照して説明したランダム変形処理を含んでもよいし、図９を参照して説明した置換処理を含んでもよい。なお、画像処理部５６０が置換処理を行う場合には、記憶部１３に複数の指紋パターンが記憶され、画像処理部５６０は、当該複数の指紋パターンから選択された１の指紋パターンで処理領域を置き換えてもよい。
（静脈認証の例）
続いて、本技術を静脈認証（生体認証の一例）へ適用する例について説明する。図１４は、本技術を静脈認証へ適用した情報処理装置６の構成例を示すブロック図である。図１４に示すように、情報処理装置６は、制御部６０の機能構成が図４に示した第２の実施形態に係る制御部２０の機能構成と一部異なる点で、図４の情報処理装置２と異なる。なお、図１４に示す各構成のうち、図４に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、制御部６０が有する領域特定部６２０、静脈検出部６３０、判定部６４０、及び画像処理部６６０としての機能について説明する。
領域特定部６２０は、図１０を参照して説明した領域特定部５２０と同様に、撮像部１２により取得される入力画像（画像データ）から指領域（生体領域の一例）を特定する。ただし、領域特定部６２０は、静脈認証用の指領域を特定するため、指領域として、指全体を特定してもよい。指領域の特定は、周知の画像認識技術により実現可能であるため、ここでの詳細な説明は省略する。
領域特定部６２０により特定される指領域の情報は、静脈検出部６３０、判定部６４０、及び画像処理部６６０に提供される。
なお、領域特定部６２０による指領域特定の対象となる画像データは撮像部１２により取得される画像に限定されず、例えば、通信部１１を介して外部装置から取得される画像であってもよいし、記憶部１３に予め記憶された画像であってもよい。
静脈検出部６３０は、領域特定部６２０により特定される指領域から、静脈を検出する。静脈の検出は周知の画像認識技術により実現可能であるためここでの詳細な説明は省略する。静脈検出部６３０は、検出した静脈に関する情報（例えば検出された静脈の数、位置、種類、向き、長さ等）を判定部６４０、及び画像処理部６６０へ提供する。
判定部６４０は、領域特定部６２０により特定される指領域から、静脈認証に用いられる静脈情報を取得可能であるか否かを判定する。例えば、判定部６４０は、静脈検出部６３０から提供される静脈に関する情報に基づいて、指領域から情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。例えば、判定部６４０は、十分な数の静脈が検出されたか否かを判定することにより、指領域から静脈情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。
画像処理部６６０は、図１を参照して説明した画像処理部１６０や、図４を参照して説明した画像処理部２６０と同様に、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、当該生体領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。ただし、画像処理部６６０は、領域特定部６２０により特定される指領域（生体領域の一例）から取得可能な静脈情報（生体情報の一例）が変化するように、当該指領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。
また、図１４に示すように、情報処理装置６が有する画像処理部６６０は、ぼかし部１６２、エッジ強調部２６６としての機能に加え、静脈変形部６６４としての機能を有する。以下、画像処理部６６０が有する、静脈変形部６６４の機能について説明する。なお、画像処理部６６０が施す画像処理は、図４を参照して説明したぼかし部１６２によるぼかし処理、エッジ強調部２６６によるエッジ強調処理に加え、以下に説明する静脈変形部６６４による静脈変形処理をさらに含む。
静脈変形部６６４は、指領域（処理領域の一例）に対して、指領域から検出される静脈に関する情報を変化させる画像処理（以下、静脈変形処理と呼称する）を施す。例えば、静脈変形部６６４は、静脈検出部６３０により指領域から検出された静脈の移動（指領域内の座標変更）、削除、長さの変更、または上記の組み合わせによる静脈変形処理を施してもよい。なお、静脈変形部６６４は検出された全ての静脈に対して静脈変形処理を施す必要はなく、検出された静脈のうち、一部の静脈を対象として静脈変形処理を行ってもよい。図１５は、静脈変形部６６４による静脈変形処理の例を示す説明図である。
図１５の指領域Ｆ４０には、静脈検出部６３０により検出された静脈の一例として、静脈Ｖ４０が示されている。静脈変形部６６４は、例えば、図１５に示す指領域Ｆ４１のように、静脈Ｖ４０の長さを変更してもよい。また、静脈変形部６６４は、図１５に示す指領域Ｆ４２のように、静脈Ｖ４０を移動させてもよい。なお、静脈変形部６６４は、静脈Ｖ４０を移動する際、静脈Ｖ４０を反転させたり、回転させたりしてから移動させてもよい。また、静脈変形部６６４は、図１５に示す指領域Ｆ４３のように、静脈Ｖ４０を削除してもよい。
以上、静脈変形部６６４による静脈変形処理について説明した。なお、図１５では、静脈変形処理として静脈の移動（指領域内の座標変更）、削除、または長さの変更、が行われる例を説明したが、上記の組み合わせも静脈変形処理に含まれる。
以上、情報処理装置６の構成例を説明した。続いて、情報処理装置６の動作例について説明する。図１６は、図１４に示した情報処理装置６の動作例を示す説明図である。
図１６に示すように、ユーザ操作によりカメラ（撮像部１２）が起動する（Ｓ６０２）。続いて、領域特定部６２０が、撮像部１２により取得される画像から指領域を特定し（Ｓ６０４）、静脈検出部６３０が特定された指領域から静脈を検出する（Ｓ６０６）。さらに、判定部６４０が、ステップＳ６０６で検出された静脈に基づいて、ステップＳ６０６で特定された指領域から静脈情報を取得可能であるか否かを判定する（Ｓ６１０）。
静脈情報を取得可能であると判定され、静脈処理設定がオフである場合（Ｓ６１０においてＹＥＳかつＳ６１２においてＮＯ）、制御部６０は、静脈処理設定をオンにするよう促し、静脈処理設定を切り替えるための警告・設定画面を表示部１５に表示させる（Ｓ６１４）。警告・設定画面において、ユーザの操作が行われた後に処理はステップＳ６１６に進む。
一方、静脈情報を取得可能ではないと判定された場合（Ｓ６１０においてＮＯ）、または、静脈情報を取得可能であると判定され、静脈処理設定がオンである場合（Ｓ６１０においてＹＥＳかつＳ６１２においてＹＥＳ）、処理はステップＳ６１６に進む。
ステップＳ６１６において、例えばユーザ操作により撮影が実行されると、撮像部１２により入力画像が取得され、取得された入力画像から領域特定部６２０が指領域を特定する（Ｓ６１８）。続いて、判定部６４０がステップＳ６１８で特定された指領域から、静脈情報を取得可能であるか否かを判定する（Ｓ６２０）。静脈情報が取得可能ではないと判定された場合（Ｓ６２０においてＮＯ）、または、静脈情報が取得可能と判定されたが静脈処理設定がオフの場合（Ｓ６２０においてＹＥＳかつＳ６２２においてＮＯ）処理は終了する。
一方、静脈情報が取得可能と判定され、静脈処理設定がオンの場合（Ｓ６２０においてＹＥＳかつＳ６２２においてＹＥＳ）、画像処理部６６０のぼかし部６６２は、入力画像から抽出した指領域（処理領域の一例）にぼかし処理を施す（Ｓ６２４）。続いて、画像処理部６６０の静脈変形部６６４は、指領域（処理領域の一例）に、指領域から検出される静脈に関する情報が変化するような静脈変形処理を施す（Ｓ６２６）。
続いて、画像処理部６６０のエッジ強調部２６６は、指領域に、エッジ（輪郭）を強調するエッジ強調処理を施す（Ｓ６２８）。さらに、画像処理部６６０は、指領域にステップＳ６２４～Ｓ６２８の処理を施した結果を入力画像の指領域に合成して、出力画像を生成する（Ｓ６３０）。
以上、説明した情報処理装置６によれば、取得可能な静脈情報を変化させる画像処理を施すことで、生体認証として静脈認証が用いられる場合であっても不正認証を抑制することが可能である。
上述したように、本技術は虹彩認証以外の生体認証へ適用することも可能である。なお、上述した生体領域または生体情報と画像処理との組み合わせは一例であって、係る例に限定されない。例えば、ぼかし処理、エッジ強調処理、生体パターンの置換処理、特徴点に関する情報を変化させる処理は、対象となる生体領域の種類に関わらず、生体情報を変化させるのに有効である。また、ランダム変形処理は、虹彩情報を変化させるのに特に有効である。また、特徴点の削除、及び移動は、指紋情報、または静脈情報を変化させるのに特に有効である。
また、上述した生体情報を変化させるための処理を組み合わせたり、選択して施すことも可能である。例えば、領域特定部は複数の種類の生体領域を特定可能であってもよく、領域特定部が特定可能であった生体領域に対応する生体情報を変化させるように、続く処理が行われてもよい。例えば、上述した虹彩情報、指紋情報、静脈情報の全てを変化可能な構成の場合、領域特定部は入力画像から虹彩領域、指紋領域、静脈領域の全ての特定を試みる。そして、続く特徴点検出部、静脈検出部、判定部、及び画像処理部が、領域特定部により特定された生体領域に対応する生体情報に応じた処理を施すことで、取得可能な生体情報を変化させてもよい。また、入力画像の内容次第では複数の生体情報を変形させる処理を施すことが望ましい場合もある。例えば、指が写っている入力画像に対しては、指紋情報と静脈情報の両方を変化させるような画像処理が施されてもよい。また、指と目の両方が写っている入力画像に対しては、虹彩情報、指紋情報、及び静脈情報の全てを変化させるような画像処理が施されてもよい。
＜４－３．変形例３＞
上記実施形態では、画像の取得（撮像）を行う情報処理装置が、生体領域の特定、生体領域への画像処理等を行う例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。例えば、画像の取得を行う装置と、生体領域の特定、生体領域への画像処理等を行う装置は異なる装置であってもよく、以下では変形例３として、係る例について説明する。
図１７は本変形例に係る情報処理システム１０００の構成例を示すブロック図である。図１７に示すように、本変形例に係る情報処理システム１０００は、ユーザ端末７、サーバ８、及び通信網９を含む。なお、図１７に示す各構成のうち、図１に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。
ユーザ端末７は、図１７に示すように、通信部１１、撮像部１２、記憶部１３、操作部１４、表示部１５、及び制御部７０を備える情報処理装置であり、例えばスマートフォンやタブレット端末等であってもよい。図１７に示す通信部１１、撮像部１２、記憶部１３、操作部１４、及び表示部１５の機能は、図１を参照して説明した通信部１１、撮像部１２、記憶部１３、操作部１４、及び表示部１５の機能と同様であるため、説明を省略する。
制御部７０は、ユーザ端末７の各構成を制御する。例えば、制御部７０は通信部１１による通信を制御する通信制御機能、表示部１５による表示を制御する表示制御機能を有する。また、本変形例による制御部７０は、撮像部１２により取得された入力画像を暗号化する暗号化機能や、通信部１１により受信された情報を復号する復号機能を有する。
サーバ８は、図１７に示すように、通信部８１、及び制御部８０を備える情報処理装置である。図１７に示す通信部８１の機能は、図１を参照して説明した通信部１１の機能と同様であるため、説明を省略する。
制御部８０は、サーバ８の各構成を制御する。例えば、制御部８０は通信部８１による通信を制御する通信制御機能、画像を暗号化する暗号化機能や、通信部１１により受信された情報を復号する復号機能等を有する。また、本変形例によるサーバ８は、例えばＳＮＳ（Social Networking Service）、ソーシャルメディア等のサービスを提供してもよく、通信網９を介して、画像等の情報を他の装置へ公開する機能を有してもよい。さらに、図１７に示すように、制御部８０は、領域特定部８２０、判定部８４０、及び画像処理部８６０としての機能を有する。
領域特定部８２０は、上述した領域特定部１２０、領域特定部５２０、領域特定部６２０と同様に、生体認証用の生体領域を特定する。なお、領域特定部８２０の機能は、領域特定部１２０、領域特定部５２０、領域特定部６２０のいずれかの機能と同様であってもよいし、上記の組み合わせであってもよい。
判定部８４０は、上述した判定部１４０、判定部５４０、判定部６４０と同様に、領域特定部８２０により特定された生体領域から生体情報を取得可能であるか否かを判定する。なお、判定部８４０の機能は、判定部１４０、判定部５４０、判定部６４０のいずれかの機能と同様であってもよいし、上記の組み合わせであってもよい。
画像処理部８６０は、上述した画像処理部１６０、画像処理部２６０、画像処理部３６０、画像処理部４６０、画像処理部５６０、画像処理部６６０と同様に、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す。なお、画像処理部８６０の機能は、画像処理部１６０、画像処理部２６０、画像処理部３６０、画像処理部４６０、画像処理部５６０、画像処理部６６０のいずれかの機能と同様であってもよいし、上記の組み合わせであってもよい。つまり、画像処理部８６０が施す画像処理は、上述したぼかし処理、エッジ処理、ランダム変形処理、置換処理、特徴点変形処理、静脈変形処理のうち、１または複数を含んでもよい。
また、図１７には図示していないが、制御部８０は、特徴点検出部、静脈検出部としての機能を有してもよい。
通信網９は通信網９に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、通信網９は、インターネット、電話回線網、衛星通信網等の公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を含んでもよい。また、通信網９は、ＩＰ－ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ－Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の専用回線網を含んでもよい。
以上、本変形例の構成について説明した。続いて、本変形例の動作について、図１８、図１９を参照して説明する。図１８、図１９はそれぞれ本変形例の動作例を示すフローチャート図である。
図１８には、サーバ８が、ＳＮＳ（Social Networking Service）、ソーシャルメディア等のサービスを提供し、他の装置へ画像を公開する機能を有し、サーバ８で画像処理が施された後に、画像が公開される場合の動作例を示している。図１８に示す例では、まず例えばユーザ操作により撮影が実行されると、ユーザ端末７の撮像部１２により入力画像が取得される（Ｓ７０２）。続いて、ユーザ端末７の制御部７０が入力画像を暗号化し（Ｓ７０４）、暗号化された画像がユーザ端末７からサーバ８へ送信される（Ｓ７０６）。
暗号化された画像を受信したサーバ８の制御部８０は、復号処理を行い、入力画像を取得する（Ｓ７０８）。続いて、サーバ８の領域特定部８２０が入力画像から生体領域を特定する（Ｓ７１０）。続いて、サーバ８の判定部８４０がステップＳ７１０で特定された生体領域から、生体情報を取得可能であるか否かを判定する（Ｓ７１２）。
生体情報が取得可能であると判定された場合（Ｓ７１２においてＹＥＳ）、サーバ８の画像処理部８６０が、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す（Ｓ７１４）。さらに、サーバ８は、ステップＳ７１４で画像処理が施されて得られた出力画像を、通信網９を介して他の装置へ公開する（Ｓ７１６）。
一方、生体情報が取得可能ではないと判定された場合（Ｓ７１２においてＮＯ）、サーバ８は、入力画像に画像処理を施すことなく、通信網９を介して他の装置へ入力画像を公開する（Ｓ７１６）。
また、図１９に示す例では、サーバ８が他の装置へ画像を公開する機能を有していなくてもよく、サーバ８で画像処理が施された後に、ユーザ端末７が画像公開機能を有する他のサーバ(例えば不図示のＳＮＳサーバ)へ画像を送信する場合の動作例を示している。図１９に示すステップＳ８０２～Ｓ８１０の処理は、図１８を参照して説明したステップＳ７０２～Ｓ７１０の処理と同様であるため、説明を省略する。
続くステップＳ８１２において、サーバ８の判定部８４０がステップＳ８１０で特定された生体領域から、生体情報を取得可能であるか否かを判定する。
生体情報が取得可能であると判定された場合（Ｓ８１２においてＹＥＳ）、サーバ８の画像処理部８６０が、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す（Ｓ８１４）。さらに、サーバ８は、ステップＳ８１４で画像処理が施されて得られた出力画像を暗号化する（Ｓ８１６）。
一方、生体情報が取得可能ではないと判定された場合（Ｓ８１２においてＮＯ）、サーバ８は、入力画像に画像処理を施すことなく、入力画像を暗号化する（Ｓ８１６）。
続いて、サーバ８からユーザ端末７へステップＳ８１６で暗号化された画像が送信され（Ｓ８１８）、ユーザ端末７で復号される（Ｓ８２０）。続いて、ユーザ端末７は、ステップＳ８２０で復号して得た画像を、不図示のＳＮＳサーバへ送信する（Ｓ８２２）。
なお、図１８、図１９に示した動作は一例であって、係る例に限定されない。例えば、ステップＳ８１２において生体情報が取得可能ではないと判定された場合、画像処理不要であることを示す情報がサーバ８からユーザ端末７へ送信されて、ユーザ端末７はステップＳ８０２で得た入力画像を、不図示のＳＮＳサーバへ送信してもよい。
＜＜５．ハードウェア構成例＞＞
以上、本開示の各実施形態と変形例を説明した。上述した領域特定処理、判定処理、画像処理、虹彩登録認証処理、復元処理等の情報処理は、ソフトウェアと、情報処理装置１～３のハードウェアとの協働により実現される。以下では、本実施形態に係る情報処理装置である情報処理装置１～６、ユーザ端末７、サーバ８のハードウェア構成例として、情報処理装置２０００のハードウェア構成例について説明する。
図９は、情報処理装置２０００のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図９に示したように、情報処理装置２０００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２００１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２００２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２００３と、入力装置２００４と、出力装置２００５と、ストレージ装置２００６と、撮像装置２００７と、通信装置２００８とを備える。
ＣＰＵ２００１は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置２０００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ２００１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ２００２は、ＣＰＵ２００１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ２００３は、ＣＰＵ２００１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバス等から構成されるホストバスにより相互に接続されている。主に、ＣＰＵ２００１、ＲＯＭ２００２及びＲＡＭ２００３とソフトウェアとの協働により、制御部１０、制御部２０、制御部３０、制御部４０、制御部５０、制御部６０、制御部７０、制御部８０の機能が実現される。
入力装置２００４は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等ユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ２００１に出力する入力制御回路等から構成されている。情報処理装置２０００のユーザは、該入力装置２００４を操作することにより、情報処理装置２０００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
出力装置２００５は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ装置、シースルーディスプレイ、及びランプ等の表示装置を含む。さらに、出力装置２００５は、スピーカ及びヘッドホン等の音声出力装置を含む。例えば、表示装置は、撮像された画像や生成された画像等を表示する。一方、音声出力装置は、音声データ等を音声に変換して出力する。出力装置２００５は、例えば図１を参照して説明した表示部１５に対応する。
ストレージ装置２００６は、データ格納用の装置である。ストレージ装置２００６は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置及び記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ装置２００６は、ＣＰＵ２００１が実行するプログラムや各種データを格納する。ストレージ装置２００６は、図１を参照して説明した記憶部１３に対応する。
撮像装置２００７は、光を集光する撮影レンズ及びズームレンズ等の撮像光学系、及びＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）またはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の信号変換素子を備える。撮像光学系は、被写体から発せられる光を集光して信号変換部に被写体像を形成し、信号変換素子は、形成された被写体像を電気的な画像信号に変換する。撮像装置２００７は、図１を参照して説明した撮像部１２に対応する。
通信装置２００８は、例えば、通信網に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置２００８は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）対応通信装置、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）対応通信装置、有線による通信を行うワイヤー通信装置、またはブルートゥース（登録商標）通信装置を含んでもよい。通信装置２００８は、例えば図１を参照して説明した通信部１１、図１７を参照して説明した通信部８１に対応する。
＜＜６．むすび＞＞
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上記実施形態における各ステップは、必ずしもフローチャート図として記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、上記実施形態の処理における各ステップは、フローチャート図として記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
また、上記実施形態によれば、ＣＰＵ２００１、ＲＯＭ２００２、及びＲＡＭ２００３などのハードウェアを、上述した情報処理装置１～６、ユーザ端末７、サーバ８の各構成と同様の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも提供可能である。また、該コンピュータプログラムが記録された記録媒体も提供される。
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
画像データから生体認証用の生体領域を特定する領域特定部と、
前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す画像処理部と、
を備える情報処理装置。
（２）
前記画像処理部が施す前記画像処理は、ぼかし処理を含む、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記画像処理部が施す前記画像処理は、エッジ強調処理をさらに含む、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記画像処理部が施す前記画像処理は、ランダムに選択されるピクセルの値を変更する処理をさらに含む、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記処理領域を置き換える置換処理を含む、前記（１）～（４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（６）
前記置換処理は、予め記憶された複数の生体パターンから選択された１の生体パターンで前記処理領域を置き換える処理である、前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記生体領域から検出される特徴点に関する情報を変化させる特徴点変形処理を含む、前記（１）～（６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（８）
前記特徴点変形処理は、前記生体領域から検出された特徴点の移動、削除のうち、少なくともいずれか一つを含む、前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記生体領域から検出される静脈に関する情報を変化させる静脈変形処理を含む、前記（１）～（８）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記静脈変形処理は、前記静脈の移動、削除、長さの変更のうち、少なくともいずれか一つを含む、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記情報処理装置は、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する判定部をさらに備え、
前記画像処理部は、前記判定部により前記生体領域から前記生体情報を取得可能であると判定された場合に、前記処理領域に前記画像処理を施す、前記（１）～（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１２）
前記情報処理装置は、
前記領域特定部により特定された前記生体領域から生体情報を取得可能であるか否かを判定する判定部をさらに備え、
前記判定部により前記生体領域から前記生体情報を取得可能であると判定された場合に、警告画面を表示させる、前記（１）～（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記情報処理装置は、外部と通信を行う通信部をさらに備え、
前記判定部は、画像データを外部に送信させるための操作入力が行われた場合に、前記画像データから特定された生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
前記判定部は、前記生体領域の大きさに基づいて、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、前記（１１）～（１３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記判定部は、前記生体領域に含まれる色に基づいて、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、前記（１１）～（１４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１６）
前記情報処理装置は、前記処理領域に前記画像処理が施された画像から、前記画像データを復元する復元部をさらに備える、前記（１）～（１５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１７）
前記復元部は、前記画像処理のパラメータに基づいて、前記画像データを復元する、前記（１６）に記載の情報処理装置。
（１８）
前記生体情報は、虹彩情報、指紋情報、静脈情報のうち、少なくともいずれか一つを含む、前記（１）～（１７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１９）
画像データから生体認証用の生体領域を特定することと、
前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施すことと、
を含む情報処理方法。
（２０）
コンピュータに、
画像データから生体認証用の生体領域を特定する機能と、
前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す機能と、
を実現させるための、プログラム。
１、２、３、４、５、６ 情報処理装置
７ ユーザ端末
８ サーバ
９ 通信網
１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０ 制御部
１１ 通信部
１２ 撮像部
１３ 記憶部
１４ 操作部
１５ 表示部
１２０、５２０、６２０、８２０ 領域特定部
１４０、５４０、６４０、８４０ 判定部
１６０、２６０、３６０、４６０、５６０、６６０、８６０ 画像処理部
１６２、５６２、６６２ ぼかし部
１８０ 虹彩登録認証部
２６４ ランダム変形部
２６６ エッジ強調部
３６２ フィルタ部
３６４ 加算部
３７０ 復元部
４６４ 置換部
５３０ 特徴点検出部
５６４ 特徴点変形部
６３０ 静脈検出部
６６４ 静脈変形部

Claims (19)

  1. 撮像部により取得された画像データから生体認証用の生体領域を特定する領域特定部と、
    前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す画像処理部と、
    前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する判定部と、
    を備え、
    前記判定部は、
    前記撮像部が起動されてから前記撮像部によりユーザ操作に応じた撮影を行うまでの間に前記撮像部により取得された第１の画像データに基づき、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であり、且つ、前記画像処理部による前記画像処理が無効となっている場合に前記画像処理を有効に設定するよう促すために、前記判定により第１の判定を行い、前記撮像部による前記ユーザ操作に応じた撮影により取得された第２の画像データに基づき前記判定により第２の判定を行い、
    前記画像処理部は、
    前記第２の判定の結果、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるとされた場合に、前記第２の画像データに基づき前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す、
    情報処理装置。
  2. 前記画像処理部が施す前記画像処理は、ぼかし処理を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記画像処理部が施す前記画像処理は、エッジ強調処理をさらに含む、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記画像処理部が施す前記画像処理は、ランダムに選択されるピクセルの値を変更する処理をさらに含む、請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記処理領域を置き換える置換処理を含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 前記置換処理は、予め記憶された複数の生体パターンから選択された１の生体パターンで前記処理領域を置き換える処理である、請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記生体領域から検出される特徴点に関する情報を変化させる特徴点変形処理を含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  8. 前記特徴点変形処理は、前記生体領域から検出された特徴点の移動、削除のうち、少なくともいずれか一つを含む、請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記生体領域から検出される静脈に関する情報を変化させる静脈変形処理を含む、請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  10. 前記静脈変形処理は、前記静脈の移動、削除、長さの変更のうち、少なくともいずれか一つを含む、請求項９に記載の情報処理装置。
  11. 前記判定部の前記第１の判定により前記生体領域から前記生体情報を取得可能であると判定された場合に、警告画面を表示させる、請求項１～１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  12. 前記情報処理装置は、外部と通信を行う通信部をさらに備え、
    前記判定部は、画像データを外部に送信させるための操作入力が行われた場合に、前記画像データから特定された生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、請求項１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  13. 前記判定部は、前記生体領域の大きさに基づいて、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、請求項１～１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  14. 前記判定部は、前記生体領域に含まれる色に基づいて、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、請求項１～１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  15. 前記情報処理装置は、前記処理領域に前記画像処理が施された画像から、前記画像データを復元する復元部をさらに備える、請求項１～１４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  16. 前記復元部は、前記画像処理のパラメータに基づいて、前記画像データを復元する、請求項１５に記載の情報処理装置。
  17. 前記生体情報は、虹彩情報、指紋情報、静脈情報のうち、少なくともいずれか一つを含む、請求項１～１６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  18. プロセッサにより実行される、
    撮像部により取得された画像データから生体認証用の生体領域を特定することと、
    前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施すことと、
    前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定することと、
    を含み、
    前記判定することは、
    前記撮像部が起動されてから前記撮像部によりユーザ操作に応じた撮影を行うまでの間に前記撮像部により取得された第１の画像データに基づき、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であり、且つ、前記画像処理を施すことによる前記画像処理が無効となっている場合に前記画像処理を有効に設定するよう促すために、前記判定により第１の判定を行い、前記撮像部による前記ユーザ操作に応じた撮影により取得された第２の画像データに基づき前記判定により第２の判定を行い、
    前記画像処理を施すことは、
    前記第２の判定の結果、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるとされた場合に、前記第２の画像データに基づき前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す、
    情報処理方法。
  19. コンピュータに、
    撮像部により取得された画像データから生体認証用の生体領域を特定する機能と、
    前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す機能と、
    前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する機能と、
    を実現させ、
    前記判定する機能は、
    前記撮像部が起動されてから前記撮像部によりユーザ操作に応じた撮影を行うまでの間に前記撮像部により取得された第１の画像データに基づき、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であり、且つ、前記画像処理を施す機能による前記画像処理が無効となっている場合に前記画像処理を有効に設定するよう促すために、前記判定により第１の判定を行い、前記撮像部による前記ユーザ操作に応じた撮影により取得された第２の画像データに基づき前記判定により第２の判定を行い、
    前記画像処理を施す機能は、
    前記第２の判定の結果、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるとされた場合に、前記第２の画像データに基づき前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す、
    ための、プログラム。
JP2018513135A 2016-04-21 2017-04-12 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム Active JP7075703B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016084969 2016-04-21
JP2016084969 2016-04-21
PCT/JP2017/015038 WO2017183543A1 (ja) 2016-04-21 2017-04-12 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2017183543A1 JPWO2017183543A1 (ja) 2019-02-28
JP7075703B2 true JP7075703B2 (ja) 2022-05-26

Family

ID=60116061

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018513135A Active JP7075703B2 (ja) 2016-04-21 2017-04-12 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11810399B2 (ja)
EP (1) EP3447724A1 (ja)
JP (1) JP7075703B2 (ja)
CN (3) CN114267081A (ja)
WO (1) WO2017183543A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6649588B2 (ja) * 2017-04-28 2020-02-19 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、およびプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004090814A1 (ja) 2003-04-02 2004-10-21 Matsushita Electric Industrial Co. Ltd. 画像処理方法、画像処理装置、撮影装置、画像出力装置および虹彩認証装置
JP2008046677A (ja) 2006-08-10 2008-02-28 Fujitsu Ltd 生体情報読取装置、生体情報読取方法および生体情報読取プログラム
WO2010058514A1 (ja) 2008-11-19 2010-05-27 日本電気株式会社 認証システム、装置、認証方法及びプログラムが格納された記憶媒体
JP2010287023A (ja) 2009-06-11 2010-12-24 Seiko Epson Corp 情報表示装置

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5831478A (ja) 1981-08-19 1983-02-24 Hitachi Ltd 指紋照合装置
DE102004017970A1 (de) 2004-04-12 2005-10-27 Leica Microsystems (Schweiz) Ag Stativ, insbesondere für Operationsmikroskope, mit einem Kraftspeicherelement
JP4664147B2 (ja) 2005-07-29 2011-04-06 株式会社山武 虹彩認証装置
WO2007060980A1 (ja) * 2005-11-25 2007-05-31 Nikon Corporation 電子カメラおよび画像処理装置
JP2008123206A (ja) * 2006-11-10 2008-05-29 Sony Corp 登録装置、照合装置、登録方法、照合方法及びプログラム
KR100905675B1 (ko) * 2007-08-13 2009-07-03 한국전자통신연구원 지문인식 장치 및 방법
US9036871B2 (en) * 2007-09-01 2015-05-19 Eyelock, Inc. Mobility identity platform
US8411910B2 (en) * 2008-04-17 2013-04-02 Biometricore, Inc. Computationally efficient feature extraction and matching iris recognition
JP2010020670A (ja) 2008-07-14 2010-01-28 Panasonic Corp 認証装置
US9633261B2 (en) * 2008-08-22 2017-04-25 International Business Machines Corporation Salting system and method for cancelable iris biometric
US8290219B2 (en) * 2008-08-22 2012-10-16 International Business Machines Corporation Registration-free transforms for cancelable iris biometrics
WO2010125653A1 (ja) * 2009-04-28 2010-11-04 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラム
US8712157B2 (en) * 2011-04-19 2014-04-29 Xerox Corporation Image quality assessment
US20130259322A1 (en) * 2012-03-31 2013-10-03 Xiao Lin System And Method For Iris Image Analysis
US8842888B2 (en) * 2012-06-15 2014-09-23 Aoptix Technologies, Inc. User interface for combined biometric mobile device
KR102206877B1 (ko) 2014-02-21 2021-01-26 삼성전자주식회사 생체 정보디스플레이 방법 및 장치
US9239957B2 (en) * 2014-04-04 2016-01-19 Fotonation Limited Image processing method and apparatus
CN104021350B (zh) 2014-05-13 2016-07-06 小米科技有限责任公司 隐私信息隐藏方法及装置
EP3065024A1 (en) * 2015-03-06 2016-09-07 Universidad de Sevilla Wearable camera apparatus with selectable processing of image content
CN104778417A (zh) 2015-03-20 2015-07-15 惠州Tcl移动通信有限公司 防止个人指纹信息通过照片泄露的方法、移动终端
CN104809744B (zh) 2015-04-29 2017-09-22 小米科技有限责任公司 图片处理方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004090814A1 (ja) 2003-04-02 2004-10-21 Matsushita Electric Industrial Co. Ltd. 画像処理方法、画像処理装置、撮影装置、画像出力装置および虹彩認証装置
JP2008046677A (ja) 2006-08-10 2008-02-28 Fujitsu Ltd 生体情報読取装置、生体情報読取方法および生体情報読取プログラム
WO2010058514A1 (ja) 2008-11-19 2010-05-27 日本電気株式会社 認証システム、装置、認証方法及びプログラムが格納された記憶媒体
JP2010287023A (ja) 2009-06-11 2010-12-24 Seiko Epson Corp 情報表示装置

Also Published As

Publication number Publication date
EP3447724A4 (en) 2019-02-27
WO2017183543A1 (ja) 2017-10-26
US11810399B2 (en) 2023-11-07
US20190130179A1 (en) 2019-05-02
CN108885695A (zh) 2018-11-23
EP3447724A1 (en) 2019-02-27
CN114267081A (zh) 2022-04-01
CN114241593A (zh) 2022-03-25
JPWO2017183543A1 (ja) 2019-02-28
CN108885695B (zh) 2022-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108197586B (zh) 脸部识别方法和装置
CN107408205B (zh) 用红外成像区分前景和背景
US11321575B2 (en) Method, apparatus and system for liveness detection, electronic device, and storage medium
EP3481058A1 (en) Electronic apparatus and communication method thereof
KR20210065178A (ko) 생체 검출 방법 및 장치, 전자 기기 및 저장 매체
EP3762898B1 (en) Object segmentation in a sequence of color image frames by background image and background depth correction
CN102985933A (zh) 区分真人面部与平坦表面
EP3513326B1 (en) Methods, systems, and media for detecting stereoscopic videos by generating fingerprints for multiple portions of a video frame
JPWO2014125659A1 (ja) 画像処理装置、撮像装置、フィルタ生成装置、画像復元方法及びプログラム
CN111243105B (zh) 增强现实处理方法及装置、存储介质和电子设备
WO2013056431A1 (en) Methods and apparatuses for gesture recognition
CN110111281A (zh) 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
CN111626086A (zh) 活体检测方法、装置及系统、电子设备和存储介质
CN114332975A (zh) 识别利用模拟覆盖物部分覆盖的对象
JP6736534B2 (ja) 通信中継装置、システム、方法及びプログラム
JP7075703B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
CN111325786A (zh) 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
WO2018092378A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
CN111656776B (zh) 图像处理器、图像处理方法和计算机可读记录介质
WO2021136979A1 (en) Image processing method and apparatus, electronic device, and storage medium
CN111507131A (zh) 活体检测方法及装置、电子设备和存储介质
CN113469036A (zh) 活体检测方法及装置、电子设备和存储介质
CN111353929A (zh) 图像处理方法、装置和电子设备
WO2019244663A1 (ja) 顔認証システム、端末装置、顔認証方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
CN116152935A (zh) 活体检测模型训练方法、活体检测方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20190208

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20190426

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20190507

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200305

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200305

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210420

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210531

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211012

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211201

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220412

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220512

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7075703

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350