JPH11339049A - Card authentication system - Google Patents
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- JPH11339049A JPH11339049A JP16301798A JP16301798A JPH11339049A JP H11339049 A JPH11339049 A JP H11339049A JP 16301798 A JP16301798 A JP 16301798A JP 16301798 A JP16301798 A JP 16301798A JP H11339049 A JPH11339049 A JP H11339049A
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Landscapes
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、カード認証シス
テムに関し、詳しくは、個人を識別するための写真、サ
イン文字、実印影など、その個人を識別する可視情報を
表面に有するICカードから可視情報を1画面n×m
(n,、mはそれぞれ3以上の整数)画素に展開した多
階調の画像情報(イメージデータ)として読取り、この
情報によりICカードの認証を行うICカード認証シス
テムにおいて、データ処理量を低減して高速にICカー
ドの正当性を認証することができるようなをカード認証
システムに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a card authentication system and, more particularly, to an IC card having visible information for identifying an individual, such as a photograph, a signature character, and a real seal, for identifying the individual. To one screen n × m
(N, m are integers of 3 or more, respectively) In an IC card authentication system that reads as multi-gradation image information (image data) developed into pixels and authenticates an IC card based on this information, the amount of data processing is reduced. The present invention relates to a card authentication system capable of quickly authenticating the validity of an IC card.
【0002】[0002]
【従来の技術】カード認証の下に、クレジットカード等
を用いての商取引や、キャッシュカードを用いての銀行
預金の引き出しなどが行われいる。あるいはインターネ
ットでの電子商取引が行われ、それらのカードとしてI
Cカードが使用されつつある。この種のカードにおいて
問題となるのが偽造や不正使用である。このようなこと
を防止するために、従来、個人の特徴データとして、I
Cカードのメモリに指紋や声紋を記録して照合するIC
カード認証システムが知られている。その1つとして、
カード使用者の指紋等をスキャナで走査して読取って得
た指紋イメージとICカードから送出された指紋データ
とを照合する技術が、例えば、特開昭61−15379
6号や特開昭61−276081号等に記述され、公知
となっている。このような処理をすることによって、暗
証番号の照合よりも、より高いセキュリティでカード認
証を行うことができる。2. Description of the Related Art Under card authentication, commercial transactions using a credit card or the like, withdrawal of bank deposits using a cash card, and the like are performed. Alternatively, electronic commerce is performed on the Internet, and the cards
C cards are being used. The problem with this type of card is counterfeiting and unauthorized use. In order to prevent such a situation, conventionally, individual feature data is
An IC that records fingerprints and voiceprints in the memory of the C card for verification
Card authentication systems are known. As one of them,
A technology for collating a fingerprint image obtained by scanning a card user's fingerprint or the like with a scanner and fingerprint data sent from an IC card is disclosed in, for example, JP-A-61-15379.
No. 6, JP-A-61-276081 and the like, which are known. By performing such a process, card authentication can be performed with higher security than collation of the personal identification number.
【0003】また、カードの表面にホログラムを用いた
映像を形成したり、特殊に印刷を施したカードなども提
案されている。例えば、特開平4−338593号に開
示されるものでは、身分証明書等において感熱転写方式
により画像が形成されるような凹凸を持つ透明な保護層
を画像形成面に設ける技術もある。また、特開平3−4
3883号には、カードから画像データを取得して画像
変換して照合することでカード認証をし、カードの偽
造、不正使用に対するセキュリティの確保をしている。
一方、この発明者等は、特願平9−219330号にお
いて、カードの目視確認用領域を複数のブロックに分割
し、輪郭強調処理を行い、あらかじめ設定した範囲内の
画素の位置情報や画素数を各ブロックの照合コードとし
て偽造、変造を防止するカード照合処理システムを開示
している。さらに、この発明者等は、特願平9−243
343号において、ゼロクロス点の検出を簡単な演算処
理で可能とし、このことにより、データ処理量の低減を
図り、高速に特徴抽出するカード認証システムも提案し
ている。[0003] Also, there have been proposed cards in which an image using a hologram is formed on the surface of the card, and a specially printed card is provided. For example, in the technology disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-338593, there is a technique in which a transparent protective layer having irregularities such that an image is formed by a thermal transfer method in an identification card or the like is provided on the image forming surface. Also, Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei.
No. 3,883, No. 3883 obtains image data from a card, converts the image, and performs verification to perform card authentication, thereby ensuring security against forgery and unauthorized use of the card.
On the other hand, in Japanese Patent Application No. 9-219330, the present inventors divide the visual check area of the card into a plurality of blocks, perform outline emphasis processing, and perform position information and pixel count information on pixels within a preset range. Is disclosed as a collation code for each block to prevent forgery and falsification. Further, the inventors of the present invention disclosed in Japanese Patent Application No. 9-243.
No. 343 proposes a card authentication system which enables detection of a zero-cross point by a simple arithmetic processing, thereby reducing the amount of data processing and extracting features at high speed.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】最近、所有者の顔写真
や署名等をカード上に表示したカードとそのシステムに
より不正使用を防ぐ各種技術が提案され、従来よりも偽
造防止性に優れたものとして注目されている。しかしな
がら、このような従来の技術では、顔写真や署名といっ
た目視確認用領域に位置する画像に対応する情報を用い
て、カード照合を行うカード照合処理システムを構築す
ることは難しいという問題がある。前記の特願平9−2
19330号及び特願平9−243343号は、このよ
うな問題を解決するものであり、簡易な処理でかつ機密
性の高い認証をめざしている。これらは、顔写真等の画
像データに基づき符号データを算出してあらかじめ登録
された符号データを照合してカード認証を行う。Recently, various technologies have been proposed to prevent unauthorized use by using a card displaying a photograph of the owner's face, a signature, and the like on the card and a system therefor, which has better anti-counterfeiting properties than before. It is attracting attention. However, such a conventional technique has a problem that it is difficult to construct a card matching processing system that performs card matching using information corresponding to an image located in a visual confirmation area such as a face photograph or a signature. The aforementioned Japanese Patent Application No. 9-2
No. 19330 and Japanese Patent Application No. 9-243343 solve such a problem, and aim at authentication with high confidentiality by simple processing. These perform card authentication by calculating code data based on image data such as a face photograph and collating code data registered in advance.
【0005】しかし、実際に後者の技術の適用を検討し
ていくと、顔写真等の画像情報を読取る際に、周囲の光
量変動に影響されるという問題があることが分かった。
また、実際にICカードが使用される状況には種々の環
境があり、光学的に読取る関係で撮像時のグラデーショ
ン(照射される光の強度に応じて顔写真の特定方向での
徐々に単純増加あるいは単純減少する濃度変化)も影響
されやすい。このようなことを考慮して偽造と判定する
危険性を回避するようにすると、逆に異なる顔写真を正
当と判定する可能性が増加するという相反条件となって
しまう。この発明の目的は、このような従来技術の問題
点を解決するものであって、光量変動の影響を受け難
く、かつカードの偽造等の不正使用を防止するとともに
認証におけるセキュリティの向上を図ることができるカ
ード認証システムを提供することにある。However, when actually considering the application of the latter technique, it has been found that there is a problem that reading of image information such as a face photograph is affected by fluctuations in ambient light quantity.
Further, there are various environments in which the IC card is actually used, and the gradation at the time of imaging (the gradual simple increase of the face photograph in a specific direction according to the intensity of the irradiated light) is related to the optical reading. Or a simple decrease in concentration). If the risk of determining a forgery is avoided in consideration of such a situation, a contradictory condition that the possibility of determining a different face photograph as valid is increased. SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to solve such a problem of the prior art, and is intended to be less susceptible to fluctuations in light quantity, to prevent unauthorized use such as forgery of a card, and to improve security in authentication. It is an object of the present invention to provide a card authentication system that can perform the above.
【0006】[0006]
【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るためのこの発明のカード認証システムの特徴は、個人
を識別するための写真、サイン文字、実印影などのその
個人を識別する可視情報の領域を表面に有するカード
と、可視情報を1画面n×m(n,mはそれぞれ3以上
の整数)画素に展開して多階調の画像情報としてカード
から読取る読取装置と、この読取装置から得られる画像
情報に基づいて1画面を複数のブロックに分割し、この
分割した各ブロックにおける各画素の多階調の検出値に
基づいてブロック対応に特定の特徴をもつ画素数あるい
は画素に対応して得られる特徴点の数を特徴数として算
出する特徴数算出手段と、各ブロック対応にあらかじめ
記憶された基準となる特徴数と特徴数算出手段により算
出されたブロック対応の特徴数との相関係数を算出する
相関係数算出手段とを備えていて、この相関係数算出手
段により算出された値に基づいてカードの認証を行うも
のである。SUMMARY OF THE INVENTION A feature of the card authentication system of the present invention for achieving the above object is that visible information for identifying the individual, such as a photograph for identifying the individual, a sign character, a real seal, or the like. , A reading device that expands visible information into n × m pixels (where n and m are integers of 3 or more) on one screen and reads multi-gradation image information from the card, and a reading device Divides one screen into a plurality of blocks based on image information obtained from a plurality of blocks, and corresponds to the number of pixels or pixels having specific characteristics for each block based on the multi-gradation detection value of each pixel in each of the divided blocks. Number calculation means for calculating the number of feature points obtained as a feature number, and a reference feature number stored in advance for each block and a block correspondence calculated by the feature number calculation means. Have a correlation coefficient calculating means for calculating a correlation coefficient between the feature number, and performs card authentication of the based on the value calculated by the correlation coefficient calculating means.
【0007】[0007]
【発明の実施の形態】このように、カードに貼付され、
あるいは刻まれた個人を識別するための写真、サイン文
字、実印影など、その個人を識別する可視情報を画像情
報として読取り、この読取った画像情報に基づいて複数
に分割された各ブロックの画像情報に対してブロック対
応に特定の特徴をもつ画素数あるいは画素に対応して得
られる特徴点の数を特徴数算出手段により算出して、こ
れに基づいて相関係数を算出して認証をするようにして
いるので、画像情報全体の演算処理よりも簡単な処理で
照合のための情報が得られる。その結果、照合情報を得
る演算処理のロードが少なく、かつ、高速な処理が可能
となり、また、ブロックごとに特徴数を得るので正当性
判断が向上し、高いセキュリティが確保ができる。その
結果、簡易な演算処理により、機密性の高い認証がで
き、カードの偽造等の不正使用を防止するとともに認証
におけるセキュリティを向上させることができる。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS
Alternatively, the visible information for identifying the individual, such as a photograph, a signature character, and a real seal, for identifying the individual engraved is read as image information, and the image information of each block divided into a plurality of blocks based on the read image information is read. The number of pixels having a specific feature corresponding to the block or the number of feature points obtained corresponding to the pixel is calculated by the feature number calculating means, and a correlation coefficient is calculated based on the calculated number and authentication is performed. Therefore, information for collation can be obtained by a simpler process than the calculation process of the entire image information. As a result, the load of arithmetic processing for obtaining collation information is reduced, and high-speed processing is enabled. In addition, since the number of features is obtained for each block, validity judgment is improved, and high security can be ensured. As a result, authentication with high confidentiality can be performed by simple arithmetic processing, and unauthorized use such as forgery of a card can be prevented, and security in authentication can be improved.
【0008】ところで、この発明の具体的な構成は、個
人を識別するための顔写真を表面に有するカードと、l
画面をn×m(n、mは、それぞれ3以上の整数)の画
素に展開した1画面の各画素対応に階調を表現する画像
情報として、前記顔写真を読取る読取装置と、読取った
1画面分の画像情報から任意の画素がゼロクロッシング
であるか否かを算出する手段と、ゼロクロッシングと検
出された任意の画素がどのブロツクに属するかを判定す
る手段と、判定されたブロックのゼロクロッシング検出
の数値を順次更新する検出数値更新手段と、算出した各
ブロック内のゼロクロッシング数から、あらかじめ設定
した各ブロツク内のゼロクロツシング数との相関係数を
算出する相関係数算出手段と、算出された相関係数とあ
らかじめ設定した閾値との比較手段とを備えていて、相
関係数に基づいてこの相関関数が1に近い値、例えば
0.7以上の値を示すことでカードの正当性を認証する
ものである。[0008] By the way, a specific configuration of the present invention comprises a card having a face photograph for identifying an individual on the surface thereof,
A reading device that reads the face photograph as image information that expresses a gradation corresponding to each pixel of one screen in which the screen is developed into n × m (n and m are each an integer of 3 or more) pixels; A means for calculating whether or not any pixel is zero-crossing from the image information of the screen; a means for determining to which block any pixel detected as zero-crossing belongs; and a zero for the determined block. Detection value updating means for sequentially updating the numerical value of the crossing detection, and correlation coefficient calculating means for calculating a correlation coefficient with a preset zero crossing number in each block from the calculated zero crossing number in each block. Means for comparing the calculated correlation coefficient with a preset threshold value. The correlation function indicates a value close to 1, for example, a value of 0.7 or more based on the correlation coefficient. It is intended to authenticate the validity of the card by.
【0009】このような正当性認証のために使用される
認証符号データを生成するためのこの発明による原画像
の符号化のアルゴリズムは、符号化のための原画像から
の特徴量の抽出と符号化データ(認証照合データ)の生
成する。この場合に演算処理に要する時間がこの発明で
は少なくて済む。また、この発明の符号化アルゴリズム
に基づくプログラムを作成した場合にプログラム容量が
少なくて済む。さらに、比較的簡単な演算処理のみで構
成されているため、プログラム作成が容易である。この
ような利点があるセキュリティーシステムを構築するこ
とが可能になる。したがって、この発明のカ一ド認証シ
ステムにあっては、同一の顔写真を光量変動のある環境
下で読取る場合、相関係数に基づいて行うので、同一顔
写真と認証が容易にでき、単純な比較照合とは異なり、
誤判定が発生し難い。一方、異なる顔写真を読取る場合
は、相関係数は1よりかなり小さな数値が算出されるた
め、異なる顔写真と認証できる。An algorithm for encoding an original image according to the present invention for generating authentication code data used for such validity authentication includes extracting a feature amount from the original image for encoding and encoding the original image. Generate authentication data (authentication collation data). In this case, the time required for the arithmetic processing is short in the present invention. Further, when a program based on the encoding algorithm of the present invention is created, the program capacity can be reduced. Furthermore, since it is composed only of relatively simple arithmetic processing, it is easy to create a program. It is possible to construct a security system having such advantages. Therefore, according to the card authentication system of the present invention, when the same face photograph is read in an environment where the light amount fluctuates, the same face photograph is read based on the correlation coefficient. Unlike a simple comparison,
Misjudgment is unlikely to occur. On the other hand, when a different face photograph is read, a numerical value considerably smaller than 1 is calculated for the correlation coefficient.
【0010】[0010]
【実施例】図1は、この発明のカード認証システムを適
用したICカード認証システムの一実施例を示すブロッ
ク図、図2は、この発明のブロック対応の特定の特徴を
もつ画素数を算出する処理のフローチャート、図3は、
認証処理のフローチャートである。図1に示すこの発明
のカード認証システムは、先に説明したように、個人を
識別するための顔写真を表面に有するカードと、1画面
をn×m(n、mは、それぞれ3以上の整数)の画素に
展開した1画面の各画素対応に階調を表現する画像情報
として顔写真を読取る読取装置と、ICカードの内部に
設けられた認証プログラムとして、読取ったl画面分の
画像情報から任意の画素がゼロクロッシングであるか否
かを算出する手段とであるゼロクロッシング判定部、ゼ
ロクロッシングと検出された任意の画素がどのブロック
に属するかを判定するブロック判定手段である所属ブロ
ック判定部と、この判定されたブロックのゼロクロッシ
ングの数の検出値を順次更新するために、各ブロックの
番号に対応して設けられたカウンタ変数を検出の都度イ
ンクリメントして更新するカウンタ変数更新部と、算出
した各ブロック内のゼロクロッシング数(検出値)から
あらかじめ設定した各ブロック内のゼロクロッシング数
との相関係数を算出する手段である相関係数演算部と、
算出された相関係数とあらかじめ設定した閾値との比較
手段してICカードの正当性の判定をする真偽判定部と
を備えている。FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of an IC card authentication system to which the card authentication system of the present invention is applied. FIG. 2 calculates the number of pixels having specific features corresponding to blocks of the present invention. FIG. 3 is a flowchart of the process.
It is a flowchart of an authentication process. As described above, the card authentication system of the present invention shown in FIG. 1 includes a card having a face photograph for identifying an individual and a screen having nxm (where n and m are three or more, respectively). A reading device that reads a facial photograph as image information expressing gradation corresponding to each pixel of one screen developed into pixels of (integer), and image information for one screen read as an authentication program provided inside the IC card. A zero-crossing determining unit for calculating whether or not an arbitrary pixel is a zero-crossing, and a belonging-block determining unit for determining which block the arbitrary pixel detected as the zero crossing belongs to. And a counter variable provided corresponding to the number of each block in order to sequentially update the detected value of the number of zero crossings of the determined block. A counter variable updating unit for incrementing and updating, and a correlation coefficient calculation unit for calculating a correlation coefficient between the calculated number of zero crossings in each block from the calculated number of zero crossings (detected value) in each block. Department and
A true / false judgment unit for judging the validity of the IC card by comparing the calculated correlation coefficient with a preset threshold.
【0011】以下、このような構成に従って図1に従っ
てその内容を説明する。図1において、個人を識別する
ための顔写真を表面に有するカード1は、ICモジュー
ル3、個人を識別するための顔写真4、磁気ストライブ
1a、エンボス領域1bを備えたカードである。このI
Cカード1は、左側にブロックとして示すように、その
内部に、I/Oポート部31と、CPU32、そしてシ
ステムコントロールプログラムロジックとしてのROM
部33とで構成されている。なお、認証装置2のICカ
ードインターフェイス26に接触するICモジュール3
のI/Oポート部31には、グランド端子(GND)3
1a、I/Oポート(データ入出力)31b、クロック
信号端子(CLK端子)3lc、リセット信号端子(R
ST端子)31d、電源端子Vcc31eなどが設けられ
ている。ROM部33は、CPU32が実行するシステ
ムプログラム等を記憶するものであるが、このROM部
33のほかに、作業領域であるRAM34、各種アプリ
ケーションプログラムとそのデータ記憶領域であるEE
PROM35とを有していて、これらが相互にバス接続
されている。The contents will be described below with reference to FIG. In FIG. 1, a card 1 having a face photograph for identifying an individual on its surface is a card including an IC module 3, a face photograph 4 for identifying an individual, a magnetic stripe 1a, and an embossed area 1b. This I
The C card 1 has an I / O port unit 31, a CPU 32, and a ROM as a system control program logic, as shown as a block on the left side.
And a unit 33. The IC module 3 that contacts the IC card interface 26 of the authentication device 2
The I / O port unit 31 has a ground terminal (GND) 3
1a, I / O port (data input / output) 31b, clock signal terminal (CLK terminal) 3lc, reset signal terminal (R
(ST terminal) 31d, a power supply terminal Vcc 31e, and the like. The ROM section 33 stores system programs and the like executed by the CPU 32. In addition to the ROM section 33, a RAM 34 as a work area, various application programs and an EE as a data storage area thereof are stored.
And a PROM 35, which are mutually bus-connected.
【0012】また、EEPROM35には、機密性の高
いデータやID、その他の管理情報を記憶するユーザア
クセス不可領域35aとユーザ領域35bとが設けら
れ、ユーザアクセス不可領域35aには、照合基準デー
タ(照合基準となる認証のためのデータ)37が格納さ
れている。ICモジュール3の内部のROM部33に
は、後述する認証アルゴリズムに基づく認証プログラム
36が格納され、ICモジュール3の内部のCPU32
でこのプログラムを実行することによって、前記したゼ
ロクロッシング判定部、所属ブロック判定部、カウンタ
変数更新部、相関係数演算部、真偽判定部で行う処理が
一括して実現される。なお、相関係数演算部で用いる、
あらかじめ設定した各ブロック内のゼロクロッシング数
に関する情報は、後述する二次元配列変数WRK[j][k]
に納められる。2は、認証装置であって、いわゆるIC
カードリーダ・ライタで構成される。これには、ICカ
ード1に貼付された顔写真4を画像情報として読取る読
取装置であるデジタルカメラ21と、CPU22、メモ
リ23、プリンタ25、そしてICカード通信インタフ
ェースとしてICカードインタフェース26とが設けら
れていて、これらがバス24を介して相互に接続されて
いる。The EEPROM 35 has a user inaccessible area 35a and a user area 35b for storing highly confidential data, IDs, and other management information. The user inaccessible area 35a has collation reference data ( Authentication data) 37 serving as a collation reference is stored. The ROM 33 inside the IC module 3 stores an authentication program 36 based on an authentication algorithm described later.
By executing this program, the processes performed by the zero-crossing determining unit, the belonging block determining unit, the counter variable updating unit, the correlation coefficient calculating unit, and the authenticity determining unit are realized collectively. In addition, used in the correlation coefficient calculation unit,
Information about the number of zero crossings in each block set in advance is stored in a two-dimensional array variable WRK [j] [k] described later.
Put in. 2 is an authentication device, which is a so-called IC
It consists of a card reader / writer. The digital camera 21 includes a digital camera 21 which is a reading device for reading the face photograph 4 attached to the IC card 1 as image information, a CPU 22, a memory 23, a printer 25, and an IC card interface 26 as an IC card communication interface. These are interconnected via a bus 24.
【0013】ICカード1の顔写真4は、認証装置2の
デジタルカメラ21によって原画像データとして読込ま
れ、ICカードインターフェイス26を介して、ICカ
ードlのICモシュ一ル3へと、原画像データが伝送さ
れる。認証装置2とICモジュール3の間のデータ及び
コマンド伝送の制御としては、原画像デ一タの伝送、I
Cモジュ一ル3内の認証プログラム36の起動コマンド
伝送及びリセットコマンド伝送、さらに真偽判定結果の
伝送といったものがあるが、これらの制御は、メモリ2
3内部に格納された伝送制御プログラム23bをCPU
22が実行することにより、認証装置2のICカードイ
ンターフェイス26に接触するICモジュール3のI/
Oポート部31を介して行われる。The photograph 4 of the face of the IC card 1 is read as original image data by the digital camera 21 of the authentication device 2, and is sent to the IC module 3 of the IC card 1 via the IC card interface 26. Is transmitted. Control of data and command transmission between the authentication device 2 and the IC module 3 includes transmission of original image data,
There are a start command transmission and a reset command transmission of the authentication program 36 in the C module 3 and a transmission of the authenticity judgment result.
The transmission control program 23b stored inside the CPU 3
22 executes the I / O of the IC module 3 that contacts the IC card interface 26 of the authentication device 2.
This is performed via the O port unit 31.
【0014】次に、読取り画像データから生成される被
照合データあるいは照合基準データ37を得るための、
符号化アルゴリズムについて説明する。なお、ここで
は、画像データを採取する顔写真4を図14(a)に示
すようにブロック分割して、分割されものとしてデータ
を採取する。この場合に(b)に示すように各ブロック
の分割長さが等しくないような部分を含む分割にすると
有利である。この非等長を含むような分割については後
述するが、このようなブロック分割を前提とし、分割さ
れた部分の画像情報とブロックとして以下では説明す
る。図2は、符号化処理のアルゴリズムを示すフローチ
ヤ一トである。この図2を参照し、認証のための符号デ
ータを生成する符号化アルゴリズムからまず説明する。
なお、ここでは、C言語に対応させて配列を示す変数を
変数名+[]の形で説明する。すなわち、顔写真の画像
データの分割された各ブロックの特徴点の数値データを
記憶する一次元配列変数をCblk[i]とし、ゼロクロス検
出のための二次元配列変数をWRK[j][k]として、それ
ぞれに設定してあるものとする。なお、配列変数Cblk
[i]は、ここでは、各ブロックにおけるゼロクロス検出
された数を記憶する変数であって、その値が検出ごとに
インクリメントされて格納されるデータ領域に当たる。
この配列変数Cblk[i]に格納されるカウント値は、認証
のための符号データを生成する特徴点数になる。また、
配列変数WRK[j][k]は、注目画素の周囲とその周囲の
上下左右の4画素について隣接2画素を対象として所定
の算出値を得てゼロクロス画素を検出するためのデータ
の記憶領域になっている。さらに、画素対応の検出値の
データを記憶する配列としてブロツクBlk[i]を設定す
る。これは、デジタルカメラ21によって原画像データ
として読込まれたものを一時記憶するブロック分割され
た画像バッファ領域になる。Next, in order to obtain collation target data or collation reference data 37 generated from the read image data,
The encoding algorithm will be described. Here, the face photograph 4 from which the image data is to be collected is divided into blocks as shown in FIG. In this case, as shown in (b), it is advantageous to make a division including a portion where the division length of each block is not equal. The division including the unequal length will be described later, but on the premise of such a block division, the image information and the block of the divided portion will be described below. FIG. 2 is a flowchart showing the algorithm of the encoding process. With reference to FIG. 2, an encoding algorithm for generating encoded data for authentication will be described first.
Here, a variable indicating an array corresponding to the C language will be described in the form of a variable name + []. That is, Cblk [i] is a one-dimensional array variable for storing numerical data of feature points of each divided block of the image data of the face photograph, and WRK [j] [k] is a two-dimensional array variable for zero-cross detection. It is assumed that each is set. Note that the array variable Cblk
Here, [i] is a variable that stores the number of zero crossings detected in each block, and corresponds to a data area in which the value is incremented and stored for each detection.
The count value stored in the array variable Cblk [i] is the number of feature points for generating code data for authentication. Also,
The array variable WRK [j] [k] is a data storage area for detecting a zero-cross pixel by obtaining a predetermined calculation value for two adjacent pixels around the pixel of interest and four pixels above, below, left and right around the pixel of interest. Has become. Further, a block Blk [i] is set as an array for storing the data of the detected values corresponding to the pixels. This is a block-divided image buffer area for temporarily storing data read as original image data by the digital camera 21.
【0015】まず、ステップ101において原画像の高
さを変数h(ただしhは画素数に換算した高さを示す。
図8参照)に、原画像の幅を変数w(ただしwは画素数
に換算した幅を示す。図8参照)に代人する。次に、ス
テップ102において、各ブロックのゼロクロスのカウ
ント値を設定する配列変数Cblk[i]を初期化をする。図
7に、この初期化されるカウント値列変数Cblk[i]のデ
ータ構造を示す。ブロック分割された原画像51の、各
ブロックに対して、カウント値配列変数Cblk52の各
配列要素を割当ててある。これにより原画像の1画面に
対してブロック分割数をNとすると、l≦i≦Nなる整
数iに対して、原画像の分割されたi番目のブロツクを
ブロックBlk[i]とすると、原画像の左下側から順にCb
lk[i]に分割された各ブロックにおけるゼロクロスのカ
ウント値を記憶する領域としてそれぞれが割当てられる
ことになる。これにより、カウント値配列変数Cblk[i]
は、いわゆる、それぞれが分割されたブロック対応のソ
フトカウンタになる。First, in step 101, the height of the original image is set to a variable h (where h is the height converted into the number of pixels).
In FIG. 8), the width of the original image is substituted by a variable w (where w is the width converted into the number of pixels; see FIG. 8). Next, in step 102, an array variable Cblk [i] for setting a zero-cross count value of each block is initialized. FIG. 7 shows the data structure of the count value sequence variable Cblk [i] to be initialized. Each array element of the count value array variable Cblk 52 is assigned to each block of the original image 51 divided into blocks. If the number of block divisions is N for one screen of the original image, the i-th block obtained by dividing the original image into blocks Blk [i] for an integer i such that l ≦ i ≦ N Cb in order from the lower left of the image
Each area is assigned as an area for storing a zero-cross count value in each block divided into lk [i]. Thereby, the count value array variable Cblk [i]
Is a so-called soft counter corresponding to each divided block.
【0016】次に、ステップ103において、読出し行
のカウンタ変数として変数iを0に初期化する。その
後、ステップ104において変数iと変数hとを比較
し、変数iが変数hより小さい場合は、ステップ105
に進む。ステツプ105において、iが0より大きく
(h−1)より小さい場合には、ステップ106に進
む。ステツプl06において、i行目のデータの読出し
開始位置を設定する。ただし、最初はi=0である。そ
の後、ステップ107において、原画像から3行分読出
して、作業用の配列であるWRK[j][k]に格納する。こ
こでの3行分のデ一タとは、図9に示すようなw×3画
素分のデータということになる。WRK[j][k]に3行分
のデータが格納されると、ROM部33における処理の
うちのゼロクロッシング判定部で判定処理が行われる。
ここでは、ゼロクロッシング判定部は、先の配列変数W
RK[j][k]とし、jは、j=0〜2までの3個とし、k
は、k=0〜w−1までのw個として設定されている。
このうち、真ん中の第2行目(j=1)がゼロクロッシ
ング判定対象の注目画素の行になる。なお、各画素の検
出値は、例えば、8ビット256階調の値である。Next, in step 103, a variable i is initialized to 0 as a counter variable of the read row. Thereafter, in step 104, the variable i is compared with the variable h.
Proceed to. If i is larger than 0 and smaller than (h-1) in step 105, the process proceeds to step 106. In step 106, the data read start position of the i-th row is set. However, initially, i = 0. Then, in step 107, three rows are read from the original image and stored in WRK [j] [k], which is a working array. Here, the data for three rows is data for w × 3 pixels as shown in FIG. When three rows of data are stored in WRK [j] [k], a determination process is performed by the zero crossing determination unit in the processing in the ROM unit 33.
Here, the zero crossing determination unit determines that the previous array variable W
RK [j] [k], j is three from j = 0 to 2, and k
Are set as w from k = 0 to w−1.
Of these, the second row (j = 1) in the middle is the row of the target pixel to be subjected to the zero crossing determination. The detection value of each pixel is, for example, an 8-bit value of 256 gradations.
【0017】したがって、1画面の画素データは、処理
に応じて順次メモリの原画像のデータからその1行目分
が読込まれ、1行に含まれる複数のブロックBlk[i]の
データが順次WRK[0][0]からWRK[2][w−1]ま
でに格納されていく。その結果として、WRKのデータ
構造と採取された1画面の画像情報との関係が図9に示
すような関係になる。次に、ステップ108において、
注目画素の1行内の幅方向のカウンタ変数kにlを代入
する。その後、ステップ109でkがw−3より小さい
場合は、ステップ110へと進む。ステップ110にお
いては、ゼロクロッシング判定関数D(k)を演算す
る。ゼロクロッシング判定関数D(k)は原画像の画素
WRK[1][k](ただし、kは1〜w−2まで)がゼロ
クロッシングであるか否かを判定する関数である。最初
の注目画素はk=1であり、WRK[1][k]は、図9に
おいて第2行目の左から2番目の画素になる。以下、順
次kがインクリメントされることで更新されて注目画素
が右側へと移動していく。WRK[1][k]の周囲には、
上下、左右に4個の画素がある。この注目画素WRK
[1][k]とその上下左右の4個の画素の検出値、そして
次の注目画素WRK[1][k+1]とこれの上下左右の4
個の画素の検出値との関係からここではゼロクロッシン
グ判定をする。Therefore, the pixel data of one screen is sequentially read from the original image data in the memory for the first row in accordance with the processing, and the data of a plurality of blocks Blk [i] included in one row are sequentially processed by WRK. Data is stored from [0] [0] to WRK [2] [w-1]. As a result, the relationship between the data structure of the WRK and the acquired image information of one screen is as shown in FIG. Next, in step 108,
Substitute 1 for a counter variable k in the width direction within one row of the pixel of interest. Thereafter, if k is smaller than w−3 in step 109, the process proceeds to step 110. In step 110, a zero crossing determination function D (k) is calculated. The zero crossing determination function D (k) is a function for determining whether or not the pixels WRK [1] [k] (where k is 1 to w-2) of the original image are zero crossings. The first pixel of interest is k = 1, and WRK [1] [k] is the second pixel from the left in the second row in FIG. Hereinafter, the pixel of interest is updated by sequentially incrementing k, and the pixel of interest moves to the right. Around WRK [1] [k]
There are four pixels at the top, bottom, left and right. This attention pixel WRK
[1] [k], the detected values of four pixels above, below, left and right, and the next pixel of interest WRK [1] [k + 1] and the four pixels above, below, left and right
Here, zero crossing determination is made based on the relationship with the detected values of the pixels.
【0018】その判定は、注目画素とこれに隣接する画
素の2つの画素についてそれぞれの算出値の関係が正、
負あるいは負、正と異なるときにゼロクロスと判定す
る。これは、両目画素の算出値の積が負であるときに検
出される。その判定式は次のようになる。 D(k)={WRK[2][k]+WRK[1][k−1]+W
RK[1][k+1]+WRK[0][k]−4WRK[1]
[k]}×{WRK[2][k+1]+WRK[1][k]+WR
K[1][k+2]+WRK[0][k+1]−4WRK[1]
[k+1]}In the determination, the relationship between the calculated values of the two pixels, that is, the pixel of interest and the pixel adjacent thereto, is positive,
When it is different from negative or negative or positive, it is determined to be zero cross. This is detected when the product of the calculated values of both eye pixels is negative. The judgment formula is as follows. D (k) = {WRK [2] [k] + WRK [1] [k−1] + W
RK [1] [k + 1] + WRK [0] [k] -4WRK [1]
[k]} × {WRK [2] [k + 1] + WRK [1] [k] + WR
K [1] [k + 2] + WRK [0] [k + 1] -4WRK [1]
[k + 1]}
【0019】もし、D(k)が負の数値であった場合
は、原画像の画素WRK[1][k]が、ゼロクロツシング
であることになる。ゼロクロッシングは、原画像ではそ
の画素位置が輝度の変化の変曲点に対応している。図1
2に示すように、原画像全体の光量変動に際して、変曲
点の位置自体はかなり安定となる。例えば、図12のよ
うに輝度が原画像全体で減少すると、特定の位置方向に
対する輝度の変化形状は保たれたまま、輝度が滅ずる方
向へとオフセットする。そのため、変曲点の位置自体は
かなり安定となる。すなわち、原画像全体の光量変動に
際して、ゼロクロッシングの位置はかなり安定である。
ここでは、これに着目する。図11に、輝度を±20%
変化させた場合のゼロクロッシング画像を示す。この図
は、白い部分がゼロクロッシングと判定された画素を表
していて、ゼロクロッシングと判定されなかった画素を
黒として二値化して表したものである。図11から、光
量変動に対して、ゼロクロッシングの位置は全体として
かなり安定していることが分かる。そこで、ここでは、
光量変動があっても誤判定しない認証を実現するため
に、光量変動があっても数値変化が少ない特徴点として
原画像からゼロクロッシングの画素数をブロック対応に
抽出する。この発明者の研究によれぱ、前記の式で与え
られるD(k)を用いて、ゼロクロッシングか否かを判
定し、ゼロクロッシングの局所的な密度を特徴量として
採用するの好ましいという結論を得ている。If D (k) is a negative value, the pixel WRK [1] [k] of the original image is zero crossing. In the zero crossing, the pixel position in the original image corresponds to the inflection point of the change in luminance. FIG.
As shown in FIG. 2, the position of the inflection point itself becomes considerably stable when the light amount of the entire original image fluctuates. For example, when the luminance decreases in the entire original image as shown in FIG. 12, the luminance is offset in a direction in which the luminance disappears while the luminance change shape in a specific position direction is maintained. Therefore, the position of the inflection point itself becomes considerably stable. That is, the position of the zero crossing is considerably stable when the light amount of the entire original image fluctuates.
Here, attention is paid to this. In FIG. 11, the luminance is ± 20%.
7 shows a zero crossing image when changed. In this figure, a white portion represents a pixel determined to be zero crossing, and a pixel not determined to be zero crossing is represented by being binarized as black. From FIG. 11, it can be seen that the position of the zero crossing is quite stable as a whole with respect to the light amount fluctuation. So, here,
In order to realize authentication that does not make an erroneous determination even when there is a light amount fluctuation, the number of zero-crossing pixels is extracted from the original image for each block as a feature point that has a small numerical change even if there is a light amount fluctuation. According to the research of the inventor, it is determined whether or not zero crossing is performed using D (k) given by the above equation, and the conclusion that it is preferable to adopt the local density of zero crossing as a feature value. It has gained.
【0020】さて、図2に戻り、ステップ111で、前
記式において、D(k)が負の数値であった場合、すな
わち、原画像の、ある画素(WRK[1][k])がゼロク
ロッシング点であった場合にはステップ112へと進
む。ステップ112においては、ゼロクロス検出された
画素がどのブロックのものであるかを判定する。そし
て、次のステップ113において、原画像のある画素
(WRK[1][k])が属するブロックに対応する配列変
数Cblk[i]の値をインクリメントしてそのカウント値
(特徴値としての符号データ)を更新する。例えば、W
RK[j][k]の読込まれた3行のうちの注目画素の行
(第2行目)の画素がこの1行において読込みこまれた
ブロックBlk[i]の1≦M≦Nなる整数M番目のブロッ
ク内であり、先のゼロクロス点のWRK[1][k]がその
ブロックに位置している場合は、対応する符号データで
あるCblk[M]の数値が1だけ増加する。その後、ステ
ップ114において、幅方向変数kの数値を1だけ増加
させて、次の注目画素の判定に移るためにステップ10
9に戻る。このようにkが増加していき、k=w−3ま
で増加すると、ステップ109でk<w−3でない場合
となり、今度はステップ115にて行側の値iをlだけ
増加させて行を更新し、ステップ104に戻る。同様に
iが増加していき、i=hまで増加すると、ステップ1
04でi<hでない場合となり処理が終了する。最終的
に算出した配列ブロックBlk[i]のCblk[i](ただし、
1からNまで)のブロックごとのゼロクロス検出数が、
図1の照合基準データ37となって記憶される。Returning to FIG. 2, in step 111, when D (k) is a negative value in the above equation, that is, when a certain pixel (WRK [1] [k]) of the original image is zero. If it is the crossing point, the process proceeds to step 112. In step 112, it is determined to which block the pixel subjected to the zero-cross detection belongs. Then, in the next step 113, the value of the array variable Cblk [i] corresponding to the block to which a certain pixel (WRK [1] [k]) of the original image belongs is incremented and its count value (code data as a feature value) is incremented. ) To update. For example, W
An integer 1 ≦ M ≦ N of the block Blk [i] in which the pixel of the target pixel row (second row) among the three rows read from RK [j] [k] is read in this one row When the WRK [1] [k] of the preceding zero-cross point is located in the M-th block and the block is located in that block, the numerical value of the corresponding code data Cblk [M] increases by one. Thereafter, in step 114, the numerical value of the width direction variable k is increased by one, and in order to proceed to the determination of the next target pixel, step 10 is executed.
Return to 9. As described above, when k increases and increases to k = w−3, it is determined that k <w−3 is not satisfied in step 109. In step 115, the value i on the row side is increased by 1 and the row is increased. Update and return to step 104. Similarly, i increases, and when i = h, step 1
If i <h in 04, the process ends. Cblk [i] of the finally calculated sequence block Blk [i] (however,
(From 1 to N) for each block,
It is stored as the collation reference data 37 in FIG.
【0021】なお、前記の場合に、行側の変数iの増加
に応じて、WRK[j][k]のデータは、1行下にプッシ
ュダウンされてあるいは再読込みされて3行目が2行目
となり、2行目が1行目となって1行目が捨てられる。
そして、3行目に次の1行目が読込まれる。次に読み込
まれる3行目に設定される1行は、次の複数のブロック
からなる最初の1行である場合もある。このようにし
て、照合基準となる基準データとなる照合基準データ3
7が生成されICカード1の内部に記憶されることにる
が、認証のときに顔写真4から読込まれる画像情報から
被照合データの生成も同様な処理により行われる。とこ
ろで、ステップ112においては、1行の注目画素から
ゼロクロス検出画素の所属ブロックを判定するようにし
ているが、これは、処理ロードを軽減するためである。
もちろん、分割されたブロックごとにWRK[j][k]に
各画素検出を順次読み込み、そのブロックでのゼロクロ
ス点画素を検出してそのブロックの検出値をインクリメ
ントしていってもよい。In the above case, the data of WRK [j] [k] is pushed down by one line or read again according to the increase of the variable i on the line side, and the third line is The second row becomes the first row, and the first row is discarded.
Then, the next line is read to the third line. The one line set as the third line to be read next may be the first line composed of the next plurality of blocks. In this manner, the collation reference data 3 serving as the reference data serving as the collation reference
7 is generated and stored in the IC card 1, but the data to be verified is generated by the same processing from the image information read from the face photograph 4 at the time of authentication. By the way, in step 112, the block to which the zero-cross detection pixel belongs is determined from the pixel of interest in one row, but this is for reducing the processing load.
Of course, each pixel detection may be sequentially read into WRK [j] [k] for each divided block, a zero-cross point pixel in the block may be detected, and the detection value of the block may be incremented.
【0022】次に、顔写真4から画像情報を得て被照合
データを生成してICカードの認証を行う認証アルゴリ
ズムの処理について図3に従って説明する。認証処理を
開始してステップ201からステップ215までは、前
記した符号化アルゴリズムのステップ101からステッ
プ115までの処理が行われて、被照合データを得る。
先と異なるのは、この被照合データは、照合基準データ
37としてICカード1に記憶されたものではない点だ
けである。したがって、その説明は割愛する。なお、こ
こでは、ICカード1に記憶された照合基準データ37
の配列データと被照合データの配列データとを区別する
ために、先の符号化における配列変数Cblkの代わりに
認証時のために生成する被照合データの配列変数をDbl
kとして説明する。そこで、図7の配列変数Cblkがここ
では配列変数Dblkになり、照合基準データ37の配列
データは前記した配列変数Cblkとなる。Next, the processing of an authentication algorithm for obtaining image information from the face photograph 4, generating data to be verified, and authenticating the IC card will be described with reference to FIG. In steps 201 to 215 after the start of the authentication processing, the processing of steps 101 to 115 of the encoding algorithm described above is performed to obtain data to be verified.
The only difference from the above is that the data to be verified is not stored in the IC card 1 as the verification reference data 37. Therefore, the explanation is omitted. Here, the collation reference data 37 stored in the IC card 1 is used.
In order to distinguish between the array data of the data to be collated and the array data of the data to be collated, the array variable of the data to be collated generated for the time of authentication is replaced with Dbl instead of the array variable Cblk in the previous encoding.
It is described as k. Therefore, the array variable Cblk in FIG. 7 becomes the array variable Dblk here, and the array data of the collation reference data 37 becomes the above-described array variable Cblk.
【0023】ステップ215においてiが増加してい
き、i=hまで増加すると、ステップ204でi<hで
ない場合となり、ステップ216に進む。ステップ21
6では配列変数Dblkのデータと配列変数Cblkのデータ
とから相関係数Crrltn(Correlation)を算出する。相
関係数Crrltnの演算式は図10に示すとおりである。
それは、統計学上の数式の1つである。被照合データの
配列変数Dblk71の各値と照合基準データの配列変数
Cblk52の各値とから相関係数Crrltnが算出できる。
その後、ステップ217において、相関係数Crrltnと
閾値Thとを比較してCrrltn≧Thの場合はステップ2
18へ、そうでない場合はステップ219へと進み、真
偽判定を行う。ここで、相関係数Crrltnは、1に近い
ほど両者が一致することになる。閾値Thは、通常、
0.7程度の値が採用される。すなわち、相関係数Crr
ltnが0.7以上のときには、ICカード1は正当と認
定される。When i increases in step 215 and increases to i = h, it is determined in step 204 that i is not smaller than h, and the flow advances to step 216. Step 21
In step 6, the correlation coefficient Crrltn (Correlation) is calculated from the data of the array variable Dblk and the data of the array variable Cblk. The equation for calculating the correlation coefficient Crrltn is as shown in FIG.
It is one of the mathematical formulas. The correlation coefficient Crrltn can be calculated from each value of the array variable Dblk71 of the data to be collated and each value of the array variable Cblk52 of the collation reference data.
After that, in step 217, the correlation coefficient Crrltn is compared with the threshold value Th.
If not, the process proceeds to step 219 to make a true / false determination. Here, the closer the correlation coefficient Crrltn is to 1, the more the two coincide. The threshold Th is usually
A value of about 0.7 is adopted. That is, the correlation coefficient Crr
When ltn is 0.7 or more, the IC card 1 is determined to be valid.
【0024】以上説明した図3に従う認証アルゴリズム
に基づくプログラムが、図1の認証プログラム36とな
る。ゼロクロッシング判定部はステップ210に相当
し、所属ブロック判定部は、ステップ212であり、カ
ウンタ変数更新部は、ステップ213および214とな
る。また、相関係数演算部は、ステップ215に対応
し、真偽判定部は、ステップ217から219で行う。
これらのことにより処理を一括して実行している。次
に、図4を用いて、カ一ドをユーザーに配布する前の符
号化処理の全体的な流れを説明する。先に説明した図1
の実施例では、説明の都合上、認証装置2からの画像デ
ータをICカード1が受けて照合基準データ37を生成
して内部記憶するような説明をしているが、実際には、
画像データから照合基準データ37を生成してICカー
ドに記憶させる専用の装置による方がよい。以下、これ
について説明する。ICカ一ド1上の顔写真4は、ディ
ジタルカメラによって符号化装置41内部に原画像デー
タ43として取込まれる。符号化において顔写真4から
原画像を取込む際の光量等の環境は、認証の際の原画像
取込みとできる限り近い環境が好ましい。よって、照合
基準データを得るための画像符号化の際の原画像取込み
は、認証装置2と同等のディジタルカメラ21あるいは
スキナで行い、その後で符号化装置41に原画像データ
43を移すことが望ましい。The program based on the authentication algorithm according to FIG. 3 described above is the authentication program 36 in FIG. The zero crossing determining unit corresponds to step 210, the belonging block determining unit corresponds to step 212, and the counter variable updating unit corresponds to steps 213 and 214. The correlation coefficient calculation unit corresponds to step 215, and the authenticity determination unit performs steps 217 to 219.
With these, the processing is executed collectively. Next, an overall flow of the encoding process before distributing the card to the user will be described with reference to FIG. FIG. 1 described earlier
In the embodiment, for the sake of explanation, the explanation is made such that the IC card 1 receives the image data from the authentication device 2, generates the collation reference data 37, and stores it internally.
It is better to use a dedicated device that generates the collation reference data 37 from the image data and stores it in the IC card. Hereinafter, this will be described. The face photograph 4 on the IC card 1 is taken as original image data 43 into the encoding device 41 by a digital camera. In the encoding, the environment such as the amount of light when capturing the original image from the face photograph 4 is preferably as close as possible to the capturing of the original image during authentication. Therefore, it is desirable to take in the original image at the time of image encoding for obtaining the collation reference data using a digital camera 21 or a skinner equivalent to the authentication device 2, and then transfer the original image data 43 to the encoding device 41. .
【0025】符号化装置41としては、簡単にはパーソ
ナルコンピュータ等を用いることがであきる。この場
合、図2のアルゴリズムに基づく符号化プログラムを作
成し、原画像データ43を入力データとして、符号デー
タ45を算出すればよい。算出する値は、前記のような
ブロックごとに算出されるゼロクロス点に限らず、ブロ
ックごとに算出される他の特徴値から得たのであっても
よい。算出した符号データ45は、図1の照合基準デー
タ37であり、ICカードリーダライター42を用いて
ICカード1のICモジュール3内に書込むことにな
る。ICカード内のEEPROM35に照合基準データ
37を記録するのが好ましいが、必ずしもICカード側
に書込む必要はない。ROMライター42を用いてRO
Mに記憶することも可能である。なお、EEPROM3
5に記録する場合は、ユーザーがデータ消去あるいはデ
ータ書換えができないメモリー領域であるユーザアクセ
ス不可能領域35aに書込むとよい。これは、ユーザー
がICモジュール3内に格納された照合基準データ37
を改竄することを防止するためである。As the encoding device 41, a personal computer or the like can be used simply. In this case, an encoding program based on the algorithm of FIG. 2 may be created, and the encoded data 45 may be calculated using the original image data 43 as input data. The value to be calculated is not limited to the zero-cross point calculated for each block as described above, and may be obtained from another characteristic value calculated for each block. The calculated code data 45 is the collation reference data 37 in FIG. 1 and is to be written into the IC module 3 of the IC card 1 using the IC card reader / writer 42. It is preferable to record the collation reference data 37 in the EEPROM 35 in the IC card, but it is not always necessary to write the collation reference data 37 in the IC card. RO using ROM writer 42
It is also possible to store it in M. In addition, EEPROM3
In the case of recording in No. 5, it is preferable to write in a user inaccessible area 35a which is a memory area in which the user cannot erase or rewrite data. This is because the user can check the collation reference data 37 stored in the IC module 3.
This is to prevent falsification of the file.
【0026】さて、図4の例では、ICモジュール3に
あらかじめ格納された照合基準データ37と原画像デー
タとから認証処理を行う部分がICモジュール3内部に
納められているが、このようにすることが可能になるの
は、図3に示した認証アルゴリズムが次の性質を有する
からである。すなわち、認証アルゴリズムが簡易な処理
ステップのみで構成されることによって、作成する認証
プログラムのプログラム容量が小さくて済むからであ
る。さらに、符号データのデータ容量が小さくてもセキ
ュリティーの向上効果及び光量変動に対して影響されに
くい認証を行うことができる。この発明では、認証の演
算処理自体がICカードのICチッブの中で行うことが
できるため、ICカードを介在するデータの送受信を、
万が一傍受できたとしても、この発明の認証アルゴリズ
ムは解読不可能に近い。つまり、この発明の裏をかいて
セキュリティーを破ることは難しいことになる。In the example shown in FIG. 4, the part for performing the authentication process from the collation reference data 37 and the original image data stored in the IC module 3 in advance is stored in the IC module 3. This is possible because the authentication algorithm shown in FIG. 3 has the following properties. That is, since the authentication algorithm includes only simple processing steps, the program capacity of the authentication program to be created can be small. Further, even if the data capacity of the code data is small, it is possible to perform the effect of improving the security and the authentication that is hardly affected by the fluctuation of the light amount. According to the present invention, since the authentication calculation itself can be performed in the IC chip of the IC card, data transmission / reception via the IC card can be performed.
Even if it can be intercepted, the authentication algorithm of the present invention is nearly unbreakable. In other words, it is difficult to break security behind the present invention.
【0027】次に、図5を用いて、ユーザーに配有され
た後の認証処理についての全体的な流れを簡単に説明す
る。ICカ一ドl上の顔写真4は認証装置2に内蔵され
たディジタルカメラ21により原画像データとして取込
まれる。一方、ICカード1上のICモジュール3内部
では、EEPROM35のユーザアクセス不可領域35
aに照合基準データ37が予め格納されている。認証装
置2は取込んだ原画像データを、ICカードインターフ
ェイス26を介してICモジュール3へと送信する。I
Cモジュール3内では、受信した原画像データとEEP
ROM35のユーザアクセス不可領域35aの照合基準
データ37とから、図3に示した認証アルゴリズムに基
づく認証処理を行い、正当なICカードであるか、偽造
であるかを判断する。前記の実施例では、相関係数Crr
ltnと閾値Th(0.7)とを比較してCrrltn≧0.7
の場合は正当と判定される。正当であるか否かを示す正
当/偽造情報は、ICモジュール3内部で暗号化され、
認証装置2側へと送信される。認証装置2側では、暗号
化された正当/偽造情報を復号し、正当か偽造かを表示
する。Next, with reference to FIG. 5, the overall flow of the authentication process after the distribution to the user will be briefly described. The face photograph 4 on the IC card 1 is captured as original image data by a digital camera 21 built in the authentication device 2. On the other hand, inside the IC module 3 on the IC card 1, the user
The collation reference data 37 is stored in advance in a. The authentication device 2 transmits the captured original image data to the IC module 3 via the IC card interface 26. I
In the C module 3, the received original image data and the EEP
An authentication process based on the authentication algorithm shown in FIG. 3 is performed based on the collation reference data 37 in the user inaccessible area 35a of the ROM 35 to determine whether the IC card is a valid IC card or a forgery. In the above embodiment, the correlation coefficient Crr
ltn is compared with a threshold value Th (0.7), and Crrltn ≧ 0.7
Is determined to be valid. The legitimate / counterfeit information indicating whether or not it is legitimate is encrypted inside the IC module 3,
It is transmitted to the authentication device 2 side. The authentication device 2 decrypts the encrypted valid / forged information and displays whether the information is valid or forged.
【0028】次に、ユーザーにICカードが配布された
後の認証処理の流れについて図5とは異なる例について
図6を用いて説明する。図6は、認証装置2側において
認証を行う例である。図1では、ICカード1のICモ
ジュール3内部に照合基準データ37が格納され、IC
カード1をそれの顔写真4付きの記録媒体と捉えてい
る。この点、図6の認証装置2側において演算処理を全
て行う例は、前記に比較すればセキュリティー性の点か
らは劣る。しかしながら、用途によっては図6の例でセ
キュリティー性確保は十分な場合もあるので、以下、そ
の各処理について以下説明する。ICカード1上の顔写
真4は、認証装置2に内蔵されたディジタルカメラ21
で原画像データとして取込まれる。原画像取込みと並行
して、ICモジュール3内部に格納された照合基準デー
タ37もICカード1から認証装置2の内部に読込まれ
る。原画像データとICモジュール3内の照合基準デー
タ37を用いて、認証装置2は、図3に示した本発明の
認証アルゴリズムに基づく認証処理を行う。認証処理の
結果、ICカード1が正当であるか偽造であるかを表示
する。Next, the flow of the authentication process after the IC card has been distributed to the user will be described with reference to FIG. 6 for an example different from FIG. FIG. 6 shows an example in which authentication is performed on the authentication device 2 side. In FIG. 1, the collation reference data 37 is stored inside the IC module 3 of the IC card 1,
The card 1 is regarded as a recording medium with a photograph 4 of the face. In this regard, the example in which all of the arithmetic processing is performed on the authentication device 2 side in FIG. 6 is inferior to the above in terms of security. However, the security of the example in FIG. 6 may be sufficient depending on the application, and the respective processes will be described below. The face photograph 4 on the IC card 1 is stored in a digital camera 21 built in the authentication device 2.
Is taken in as original image data. In parallel with the capture of the original image, the collation reference data 37 stored in the IC module 3 is also read from the IC card 1 into the authentication device 2. Using the original image data and the collation reference data 37 in the IC module 3, the authentication device 2 performs an authentication process based on the authentication algorithm of the present invention shown in FIG. As a result of the authentication processing, whether the IC card 1 is legitimate or counterfeit is displayed.
【0029】次に、以上説明したこの発明のカ一ド認証
システムで、実際の顔写真を用いて実験した結果につい
て説明する。用意した原画像から算出したゼロクロッシ
ング画像を図8(a)に示す。実験では、基準となる輝
度の顔写真から、図8(b)に示すように分割数N=5
×5=25で照合基準データを作成し、輝度変化させた
後の顔写真から算出した符号データとの相関係数を求め
た。なお、C言語で用いるunsigned short型、すなわ
ち、符号なし整数型の配列を用いれば、符号化プログラ
ム及ぴ認証アルゴリズムは簡単に作成できる。分割数N
=25がunsigned short型配列の要素数となるため、結
局、照合基準データは50バイトと非常に小さな容量で
済む。Next, a description will be given of the result of an experiment using an actual face photograph in the card authentication system of the present invention described above. FIG. 8A shows a zero crossing image calculated from the prepared original image. In the experiment, as shown in FIG. 8B, the number of divisions N = 5
The collation reference data was created with × 5 = 25, and the correlation coefficient with the code data calculated from the face photograph after the luminance change was obtained. If an unsigned short type used in the C language, that is, an array of an unsigned integer type is used, an encoding program and an authentication algorithm can be easily created. Division number N
Since = 25 is the number of elements of the unsigned short type array, the collation reference data eventually needs a very small capacity of 50 bytes.
【0030】図3の認証アルゴリズムに基づくプログラ
ムにおいて、所属ブロック判定部はステップ212であ
るが、実際には、図14に示すように(a)等長ブロッ
ク分割の場合と、(b)非等長部分を含むブロック分割
の場合で比較した。図14(b)の非等長部分を含むブ
ロック分割は、ブロックの大きさが、背景部のブロツク
では、顔内部のブロックよりも大になるように設定され
るようにしている。これは、後述するようにグラデーシ
ョンによる劣化の防止に役立つ。図15に、実験結果で
ある輝度変化と相関係数の関係を示す。等長ブロック分
割と非等長部分を含むブロック分割のいずれもが、輝度
変化が±30%あったとしても、相関係数は0.7以上
の値となっている。すなわち、図3のステツプ217に
おいて、閾値として0.7を採用すれば、光量変動に対
して誤判定しないカード認証システムを構築できる。ま
た、逆に異なる顔写真を正当と判定する危険性につい
て、発明者等が実験した限りでは相関係数が0.6を超
える異なる顔写真はなく、異なる顔写真を正当と判定す
る危険は非常に小さい。In the program based on the authentication algorithm shown in FIG. 3, the belonging block judging unit is step 212. However, in actuality, as shown in FIG. The comparison was made in the case of block division including a long part. In the block division including the unequal length portion in FIG. 14B, the size of the block is set to be larger than the block inside the face in the background block. This helps to prevent deterioration due to gradation as described later. FIG. 15 shows the relationship between the luminance change and the correlation coefficient, which are the experimental results. In both the isometric block division and the block division including the non-equal length part, the correlation coefficient is a value of 0.7 or more even if the luminance change is ± 30%. In other words, if 0.7 is adopted as the threshold value in step 217 in FIG. Conversely, with respect to the risk of judging a different face photo as valid, there is no different face photo with a correlation coefficient exceeding 0.6 as far as the inventors have conducted experiments, and the risk of judging a different face photo as valid is very high. Small.
【0031】次に、図14(b)の非等長部分を含むブ
ロック分割の効果を説明する。図15からも読取れるよ
うに、図14(b)の非等長部分を含むブロック分割
は、±30%の輝度変化に対しても、相関係数が0.9
と劣化が少ない。これは背景部に存在するグラデーショ
ンによる悪影響を、背景部のブロックの大きさが顔内部
のブロックよりも大なるように設定することで、平均化
されてその影響の軽減が図られるからである。背景部に
存在するグラデーションによる悪影響のメカニズムを図
13を用いて説明する。図13(a)に背景部のグラデ
ーションにおける位置と原画像の輝度の関係を模式的に
示す。各画素に対して8ピットを割り当てれぱ、0から
255の整数で輝度を表現することができる。グラデー
ションなので、位置が離れるにつれて徐々に輝度が増す
部分があり、オーバーフローを避けるため、輝度が25
5に達すると255を保たれる。位置に対する輝度の変
曲点は、図13(a)に示すように、輝度が255に達
した位置にある。このようなグラデーションが光量変動
でどのように変化するかを示したのが、図13(b)で
ある。Next, the effect of the block division including the unequal-length portion in FIG. 14B will be described. As can be read from FIG. 15, the block division including the unequal-length portion in FIG. 14B has a correlation coefficient of 0.9 even for a luminance change of ± 30%.
And less degradation. This is because, by setting the size of the block in the background portion larger than the size of the block inside the face, the adverse effect due to the gradation existing in the background portion is averaged to reduce the influence. The mechanism of the adverse effect due to the gradation existing in the background will be described with reference to FIG. FIG. 13A schematically shows the relationship between the position of the gradation of the background portion and the luminance of the original image. Eight pits are assigned to each pixel, and luminance can be represented by an integer from 0 to 255. Because of the gradation, there is a portion where the luminance gradually increases as the position becomes farther away.
When it reaches 5, 255 is maintained. The inflection point of the luminance with respect to the position is at a position where the luminance reaches 255 as shown in FIG. FIG. 13B shows how such gradation changes due to light quantity fluctuation.
【0032】また、逆に輝度が徐々に小さくなっていく
ような場合もある。この場合は、0に達するとアンダー
フローを回避するため、0に保たれる。これによっても
ゼロクロッシングの位置が不安定なる。意図的にグラデ
ーションを加える気はなくとも、グラデーションが背景
中に自然に存在する可能性があるので、対策した方が望
ましい。非等長部分を含むブロック分割は、それの対策
を与える。非等長部分を含むブロック分割は、画像圧縮
技術の分野では原画像の性質を反映させて圧縮率を改善
するブロック分割の一種として知られている。しかし、
この発明における非等長部分を含むブロック分割は目的
が全く異なる。すなわち、光量変動に対してそれに影響
されないような認証を行う上で、認証に悪影響を与えが
ちなブロックの相関係数に及ぼす悪影響の低減をさせる
ことが目的である。既に述べたグラデ一ションの部分を
含むようなブロックは、非等長を含むブロック分割で、
背景部分のブロックサイズを大きく採ることで相関係数
への寄与を減らす。これにより、ブロック内のゼロクロ
ッシング画素数を基準画像と輝度変化後の画像とで近づ
けることができる。その結果として、相関係数の低下は
少なくて済むことになり、図15においてもそのような
結果になっている。On the contrary, there is a case where the luminance gradually decreases. In this case, when it reaches 0, it is kept at 0 to avoid underflow. This also makes the zero crossing position unstable. Even if you do not intend to add a gradation intentionally, the gradation may naturally exist in the background, so it is desirable to take measures. Block division including non-equal length parts provides a measure for it. Block division including non-equal length portions is known in the field of image compression technology as a type of block division that improves the compression ratio by reflecting the properties of an original image. But,
The purpose of the block division including the unequal length part in the present invention is completely different. That is, an object is to reduce the adverse effect on the correlation coefficient of a block, which tends to have an adverse effect on the authentication, in performing the authentication without being affected by the light amount fluctuation. Blocks that include the gradation part described above are divided into blocks that include unequal lengths.
By increasing the block size of the background part, the contribution to the correlation coefficient is reduced. Accordingly, the number of zero crossing pixels in the block can be made closer between the reference image and the image after the luminance change. As a result, the decrease in the correlation coefficient is small, and such a result is obtained in FIG.
【0033】このように、グラデーションの部分を含む
背景部のブロックの大きさを顔内部のブロックよりも大
なるように非等長ブロックを含むような分割することに
よって、グラデーションの部分を含む背景部のブロック
の相関係数への寄与を減らせることができる。これによ
り、ブロック内のゼロクロッシング画素数が基準画像と
輝度変化後の画像とで近づさ、結局、相関係数の低下は
少なくて済むようになり、背景部に存在するグラデーシ
ョンによる悪影響を軽減できる。As described above, the background portion including the gradation portion is divided so as to include the non-equal-length blocks so that the size of the block of the background portion including the gradation portion is larger than that of the block inside the face. Can reduce the contribution of the block to the correlation coefficient. As a result, the number of zero-crossing pixels in the block approaches the reference image and the image after the luminance change, so that the correlation coefficient does not need to be reduced, and adverse effects due to gradation existing in the background part can be reduced. .
【0034】以上、実施例で説明したように、個人を識
別するための顔写真を表面に有するカードと、1画面を
n×m(n、mは、それぞれ3以上の整数)の画素に展
開した1画面の各画素対応に階調を表現する画像情報と
して、前記顔写真を読取る読取装置と、読取った前記l
画西分の前記画像情報から任意の画素がゼロクロッシン
グであるか否かを算出する手段と、ゼロクロス検出され
た任意の画素がどのブロックに属するかを判定する手段
と、この判定されたブロックのカウンタ変数を増加させ
る手段と、算出した各ブロック内のゼロクロッシング数
から、あらかじめ設定した各ブロック内のゼロクロッシ
ング数との相関係数を算出する手段と、算出された相関
係数とあらかじめ設定したしきい値との比較千段とを備
え、相関係数に基づいて前記カードの認証を行う構成を
採っているので、同一の顔写真を光量変動のある環境下
で読取る場合、相関係数は1に近い数値が算出されるた
め、同一顔写真と認証でき、単純な比較照合とは異な
り、誤判定せずに済む。一方、異なる顔写真を読取る場
合は、相関係数は1よりかなり小さな数値が算出される
ため、異なる顔写真と認証可能となる。結局、顔写真の
読込み時に光量変動があっても誤判定しないカード認証
システムを提供できる。As described above, as described in the embodiment, a card having a face photograph for identifying an individual on the surface and one screen are developed into nxm (n and m are each an integer of 3 or more) pixels. A reading device for reading the face photograph as image information expressing a gradation corresponding to each pixel of one screen,
Means for calculating whether or not any pixel is a zero crossing from the image information for the image area, means for determining to which block any pixel for which zero-crossing is detected belongs, and Means for increasing a counter variable, means for calculating a correlation coefficient with a predetermined number of zero crossings in each block from the calculated number of zero crossings in each block, and means for calculating the calculated correlation coefficient and the number of zero crossings in each block. It has a comparison with a threshold value, and has a configuration in which the card is authenticated based on the correlation coefficient, so that when reading the same face photograph in an environment with light quantity fluctuation, the correlation coefficient is Since a numerical value close to 1 is calculated, it is possible to authenticate the same face photograph, and unlike a simple comparison / collation, it is not necessary to make an erroneous determination. On the other hand, when a different face photograph is read, a numerical value considerably smaller than 1 is calculated for the correlation coefficient, so that it is possible to authenticate a different face photograph. As a result, it is possible to provide a card authentication system that does not make an erroneous determination even when the light amount fluctuates when reading a facial photograph.
【0035】なお、この発明は、以上のような最適な構
成に限定されるものではなく、ブロック対応に特定の特
徴をもつ画素数あるいは画素に対応して得られる特徴点
の数を特徴数として算出する特徴数算出手段と、各ブロ
ック対応にあらかじめ記憶された基準となる特徴数と前
記特徴数算出手段により算出される前記ブロック対応の
特徴数との相関係数を算出する相関係数算出手段とを備
えていればよく、これらにより、認証プログラム等の容
量が小さくなり、かつ、認証の処理ロードを軽減するこ
とができ、誤認を低減して認証の精度を向上させること
ができる。It should be noted that the present invention is not limited to the above-described optimum configuration, but uses the number of pixels having a specific feature corresponding to a block or the number of feature points obtained corresponding to a pixel as a feature number. A feature number calculating means for calculating, and a correlation coefficient calculating means for calculating a correlation coefficient between a reference feature number stored in advance for each block and a feature number for the block calculated by the feature number calculating means. Therefore, the capacity of the authentication program and the like can be reduced, the load of the authentication process can be reduced, the erroneous recognition can be reduced, and the accuracy of the authentication can be improved.
【0036】特に、認証プログラムにおける符号化アル
ゴリズムについては、符号化のための原画像からの特徴
量の抽出と符号化デ一タの作成を一体化していることか
ら、次のような利点がある。すなわち、演算処理に要す
る時間が少なくてすむ。また、本発明の符号化アルゴリ
ズムに基づくプログラムを作成した場合にプログラム容
量が少なくて済む。さらに、比較的簡単な演算処理のみ
で構成されているため、プログラム作成が容易である。
このような利点があるセキュリティーシステムを構築で
きる。さらに、認証アルゴリズムを工夫したため、認証
アルゴリズムが簡易な処理ステップのみで構成されるこ
とによって、作成する認証プログラムのプログラム容量
が小さくて済む。加えて、符号データのデータ客量が小
さくてもセキュリティーの向上と光量変動に対して影響
されにくい認証を行うことが可能である。In particular, the encoding algorithm in the authentication program has the following advantages because the extraction of the feature amount from the original image for encoding and the creation of encoded data are integrated. . That is, the time required for the arithmetic processing is reduced. Further, when a program based on the encoding algorithm of the present invention is created, the program capacity can be reduced. Furthermore, since it is composed only of relatively simple arithmetic processing, it is easy to create a program.
A security system having such advantages can be constructed. Furthermore, since the authentication algorithm is devised, since the authentication algorithm is composed of only simple processing steps, the program capacity of the authentication program to be created can be small. In addition, even if the data customer amount of the code data is small, it is possible to improve security and perform authentication that is not easily affected by light quantity fluctuation.
【0037】[0037]
【発明の効果】以上の説明から理解できるように、この
発明にあっては、カードに貼付され、あるいは刻まれた
個人を識別するための写真、サイン文字、実印影など、
その個人を識別する可視情報を画像情報として読取り、
この読取った画像情報に基づいて複数に分割された各ブ
ロックの画像情報に対してブロック対応に特定の特徴を
もつ画素数あるいは画素に対応して得られる特徴点の数
を特徴数算出手段により算出して、これに基づいて相関
係数を算出して認証をするようにしているので、画像情
報全体の演算処理よりも簡単な処理で照合のための情報
が得られる。その結果、照合情報を得る演算処理のロー
ドが少なく、かつ、高速な処理が可能となり、また、ブ
ロックごとに特徴値を得るので正当性判断の生後が向上
し、高いセキュリティが確保ができる。その結果、簡易
な演算処理により、機密性の高い認証ができ、カードの
偽造等の不正使用を防止するとともに認証におけるセキ
ュリティを向上させることができる。As can be understood from the above description, according to the present invention, a photograph, a sign character, a real seal image, etc. for identifying an individual attached or engraved on a card are provided.
Read the visible information that identifies the individual as image information,
Based on the read image information, the number of pixels having a specific feature corresponding to the block or the number of feature points obtained corresponding to the pixel is calculated by the feature number calculating means with respect to the image information of each block divided into a plurality of blocks based on the read image information. Then, based on this, the correlation coefficient is calculated and authentication is performed, so that information for collation can be obtained by a process that is simpler than a calculation process of the entire image information. As a result, the load of arithmetic processing for obtaining collation information is small and high-speed processing is possible. In addition, since characteristic values are obtained for each block, the validity of validity judgment is improved, and high security can be secured. As a result, authentication with high confidentiality can be performed by simple arithmetic processing, and unauthorized use such as forgery of a card can be prevented, and security in authentication can be improved.
【図1】図1は、この発明のカード認証システムを適用
したICカード認証システムの一実施例を示すブロック
図である。FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of an IC card authentication system to which a card authentication system of the present invention is applied.
【図2】図2は、この発明のブロック対応の特定の特徴
をもつ画素数を算出する処理のフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart of a process for calculating the number of pixels having a specific feature corresponding to a block according to the present invention;
【図3】図3は、認証処理のフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart of an authentication process.
【図4】図4は、カ一ドをユーザに配布する前の符号化
処理の流れを説明する説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating a flow of an encoding process before distributing a card to a user;
【図5】図5は、カードがユーザに配布された後の認証
処理の流れを説明する説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating a flow of an authentication process after a card is distributed to a user;
【図6】図6は、カードがユーザに配有された後の認証
処理の流れで図5とは異なる例を説明する説明図であ
る。FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example different from FIG. 5 in the flow of authentication processing after a card is distributed to a user.
【図7】図7は、本発明による符号データの構造を示す
説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing the structure of code data according to the present invention.
【図8】図8は、ゼロクロツシング画像とブロツク分割
の対応を説明する説明図であって、(a)は、その原画
像の説明図、(b)は、ブロック分割された検出データ
を記憶する配列変数の説明図である。FIGS. 8A and 8B are explanatory diagrams illustrating the correspondence between a zero-crossing image and block division. FIG. 8A is an explanatory diagram of the original image, and FIG. 8B is a diagram illustrating detection data divided into blocks. FIG. 4 is an explanatory diagram of an array variable to be stored.
【図9】図9は、二次元配列変数と原画像との関係を説
明する説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram for explaining a relationship between a two-dimensional array variable and an original image.
【図10】図10は、相関係数Crrltnの演算を説明する
説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram for explaining the calculation of a correlation coefficient Crrltn;
【図11】図11は、撮像する際に輝度を変化させた場
合のゼロクロッシング画像である。FIG. 11 is a zero-crossing image when the luminance is changed during imaging.
【図12】図12は、原画像全体の光量変動と変曲点
(ゼロクロッシングの検出画素位置)の関係の説明図で
ある。FIG. 12 is an explanatory diagram of a relationship between a variation in light amount of the entire original image and an inflection point (detection pixel position of zero crossing).
【図13】図13は、グラデーション部分による変曲点
位置のシフトを説明する説明図であって、(a)は、背
景部のグラデーションにおける位置と原画像の輝度の関
係の説明図、(b)は、輝度が変化したときの説明図で
ある。FIGS. 13A and 13B are explanatory diagrams for explaining a shift of an inflection point position due to a gradation portion. FIG. 13A is a diagram for explaining the relationship between the position of the background portion in the gradation and the luminance of the original image. () Is an explanatory diagram when the luminance changes.
【図14】図14は、ブロック分割の説明図であり、
(a)は、等長分割の説明図、(b)は、背景部分を大
きなブロックとして非等長部分を含む分割の説明図であ
る。FIG. 14 is an explanatory diagram of block division;
(A) is an explanatory diagram of an isometric division, and (b) is an explanatory diagram of a division including non-equal length portions with a background portion as a large block.
【図15】図15は、同一顔写真を用いての輝度変化と
相関係数との関係を説明するグラフ図である。FIG. 15 is a graph illustrating a relationship between a luminance change and a correlation coefficient using the same face photograph.
1…ICカード、2…認証装置、3…ICモジュール、
4…顔写真、21…デジタルカメラ、22…CPU、2
3…メモリ、25…プリンタ、26…ICカードインタ
ーフェイス、31…I/Oポート部、32…CPU、3
3…ROM部、34…RAM、35…EEPROM、3
5a…ユーザアクセス不可領域、35…ユーザ領域、3
6…認証プログラム、37…照合基準データ。1 IC card, 2 authentication device, 3 IC module,
4: photo of face, 21: digital camera, 22: CPU, 2
3 memory, 25 printer, 26 IC card interface, 31 I / O port unit, 32 CPU, 3
3 ROM section, 34 RAM, 35 EEPROM, 3
5a: User inaccessible area, 35: User area, 3
6: authentication program, 37: collation reference data.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 FI G06K 19/00 S ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code FIG06K 19/00 S
Claims (4)
実印影などのその個人を識別する可視情報の領域を表面
に有するカードと、前記可視情報を1画面n×m(n,
mはそれぞれ3以上の整数)画素に展開して多階調の画
像情報として前記カードから読取る読取装置と、この読
取装置から得られる前記画像情報に基づいて前記1画面
を複数のブロックに分割し、この分割した各前記ブロッ
クにおける各前記画素の多階調の検出値に基づいて前記
ブロック対応に特定の特徴をもつ画素数あるいは前記画
素に対応して得られる特徴点の数を特徴数として算出す
る特徴数算出手段と、各前記ブロック対応にあらかじめ
記憶された基準となる特徴数と前記特徴数算出手段によ
り算出された前記ブロック対応の特徴数との相関係数を
算出する相関係数算出手段とを備え、この相関係数算出
手段により算出された値に基づいて前記カードの認証を
行うカード認証システム。(1) a photograph, a sign character,
A card having a surface of visible information for identifying the individual such as a real seal image on the surface, and the visible information is represented by nxm (n,
(m is an integer of 3 or more, respectively)) A reading device that reads from the card as multi-gradation image information by developing into pixels, and divides the one screen into a plurality of blocks based on the image information obtained from the reading device. The number of pixels having a specific feature corresponding to the block or the number of feature points obtained corresponding to the pixel is calculated as the feature number based on the multi-tone detection value of each pixel in each of the divided blocks. Coefficient calculating means for calculating, and a correlation coefficient calculating means for calculating a correlation coefficient between a reference feature number stored in advance for each block and a feature number corresponding to the block calculated by the feature number calculating means A card authentication system for authenticating the card based on the value calculated by the correlation coefficient calculation means.
請求項1記載のカード認証システム。2. The card authentication system according to claim 1, wherein the number of features is the number of pixels representing an outline.
し、前記特徴数算出手段は前記画像情報において任意の
前記画素が隣接画素との関係でゼロクロス点であるか否
かを判定するゼロクロス判定手段を有し、前記特徴数
は、このゼロクロス判定手段により判定されたゼロクロ
ス点を示す画素数であり、前記相関係数算出手段は前記
算出値と1以下の所定の基準値と比較して所定の基準値
以上のときに前記カードを正当と認証する認証手段を有
し、前記ブロックの大きさは、前記背景部分の方が前記
対象部分より大きく設定されている請求項2記載のカー
ド認証システム。3. The visible information has a target portion and a background portion, and the feature number calculating means determines whether or not any of the pixels in the image information is a zero cross point in relation to an adjacent pixel. A determination unit, wherein the number of features is the number of pixels indicating a zero-cross point determined by the zero-cross determination unit, and the correlation coefficient calculation unit compares the calculated value with a predetermined reference value of 1 or less. 3. The card authentication according to claim 2, further comprising an authentication unit that authenticates the card when the value is equal to or more than a predetermined reference value, wherein the size of the block is set to be larger in the background portion than in the target portion. system.
ック対応の前記基準となる特徴数は、前記ICカード、
このICカードに設けられた磁気ストライプおよびこの
ICカードに設けられたバーコードのいずれかとして記
録されている請求項3記載のカード認証システム。4. The card is an IC card, and the reference number of features corresponding to the block is the IC card,
4. The card authentication system according to claim 3, wherein the information is recorded as one of a magnetic stripe provided on the IC card and a barcode provided on the IC card.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP16301798A JPH11339049A (en) | 1998-05-27 | 1998-05-27 | Card authentication system |
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JP16301798A JPH11339049A (en) | 1998-05-27 | 1998-05-27 | Card authentication system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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ID=15765618
Family Applications (1)
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