JPWO2011058836A1 - 偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラム - Google Patents

Abstract

指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を判別する。指紋認証の対象となる認証対象物を撮影する撮像部１０と、撮像部１０によって撮影された画像を、当該画像に含まれる画素の色を用いて、少なくとも皮膚領域および背景領域を含む複数の領域に分類する分類部３１と、分類部３１によって分類された領域のうち、皮膚領域および背景領域のいずれにも分類されない領域の特徴を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部３２と、を備える。

Description

本発明は、偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラムに関する。

近年、個人を識別する認証方式の一つとして指紋認証が注目されている。指紋は人によって異なり、年月が経過しても変化しないという特徴がある。したがって、指紋認証は、現在普及しているパスワード認証等よりも信頼性が高いとされている。一方、指紋認証では、他人の指紋を取り込んで偽造した偽指等を用いて本人になりすます不正行為を阻止する必要がある。このような不正行為を阻止する技術として、例えば、下記特許文献１、２では、光を照射した指の表面の色を基準にして偽指を検知している。

特開２００３−５０９９３号公報 特許第２６３７２５３号公報

上記特許文献１、２に記載された指の表面の色を基準にして偽指を検知する技術では、他人の指紋を複製等した透明な薄膜を指の表面に付けた偽指を、検知することができない。上記特許文献１、２では、透明な薄膜を付けた偽指の表面の色と皮膚の色とを区別することが困難なためである。

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を判別することができる偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラムを提供することを目的とする。

本発明の偽指判定装置は、指紋認証の対象となる認証対象物を撮影する撮像部と、撮像部によって撮影された画像を、当該画像に含まれる画素の色を用いて、少なくとも皮膚領域および背景領域を含む複数の領域に分類する分類部と、分類部によって分類された領域のうち、皮膚領域および背景領域のいずれにも分類されない領域の特徴を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部と、を備える。

本発明の偽指判定方法は、指紋認証の対象となる認証対象物を撮影する撮像ステップと、撮像ステップにおいて撮影された画像を、当該画像に含まれる画素の色を用いて、少なくとも皮膚領域および背景領域を含む複数の領域に分類する分類ステップと、分類ステップにおいて分類された領域のうち、皮膚領域および背景領域のいずれにも分類されない領域の特徴を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定ステップと、を含む。

本発明の偽指判定プログラムは、上記偽指判定方法に含まれる各ステップをコンピュータに実行させる。

本発明によれば、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を判別することができる。

各実施形態における偽指判定装置の概略構成を示すブロック図である。 認証対象物として人体指の表面に透明な薄膜を付けた偽指が撮影された場合の分類状態を説明するための模式図である。 第１実施形態における偽指を判定する際の処理手順を示すフローチャートである。 第２実施形態における偽指を判定する際の処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明に係る偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラムの好適な実施形態について説明する。

最初に、本発明に至った経緯について説明する。指紋認証の際に、他人の指紋を複製等した透明な薄膜を用いて他人になりすまそうとすると、本人の指紋を薄膜で覆い隠す必要がある。この場合に、薄膜のサイズは、指の指紋が読み取られる範囲よりも必然的に大きくなる。したがって、このような薄膜を指に付けて指紋認証を行った場合には、薄膜の一部が指の周辺にはみ出すことが想定される。本発明は、この点に着目してなされたものであり、指の周辺にはみ出した薄膜を検出することで、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を判別することを特徴とする。以下において、このような前提に基づく本発明の偽指判定装置の実施形態について具体的に説明する。

[第１実施形態]
まず、図１を参照して、第１実施形態における偽指判定装置の概略構成について説明する。図１は、偽指判定装置の構成を模式的に示した図である。偽指判定装置１は、指紋認証の対象となる認証対象物が偽指であるか否かを判定する装置である。認証対象物となる指は、例えば偽指判定装置１の天面に設けられた所定の載置領域に載置する。

図１に示すように、偽指判定装置１は、撮像部１０と、光源部２０と、制御部３０とを有する。撮像部１０は、例えばカメラであり、載置領域に載置された認証対象物を撮影する。光源部２０は、例えばＬＥＤ（Light-Emitting Diode）であり、撮像部１０によって認証対象物が撮影される際に、認証対象物に光を照射する。

なお、偽指判定装置１が有する撮像部１０、光源部２０および制御部３０の各構成要素は、原則として、従来の指紋認証装置が有する撮像部、光源部および制御部と同じである。ただし、制御部３０が認証対象物の真偽を判定する際の各種機能を有する点で従来の指紋認証装置とは異なる。

また、偽指判定装置１は、物理的には、ＣＰＵと、メモリと、撮像部と、光源部とを含んで構成される。メモリには、例えば、ＣＰＵで処理されるプログラムやデータを記憶するＲＯＭと、主として制御処理のための各種作業領域として使用されるＲＡＭとが含まれる。これらの要素は、互いにバスを介して接続されている。ＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されたプログラムを実行し、撮像部によって撮影された画像データや、ＲＡＭに展開された各種のデータを用いて処理することで、後述する偽指判定装置１における各部の機能を実現することができる。

制御部３０は、各種制御処理を実行することで、偽指判定装置１全体を制御する。制御部３０は、例えば、分類部３１と、判定部３２と、を有する。

分類部３１は、撮像部１０によって撮影された画像を、この画像に含まれる画素の色を用い、皮膚領域、背景領域および残りの領域に分類する。具体的に、分類部３１は、以下のようにして皮膚領域、背景領域および残りの領域に分類する。

分類部３１は、撮像部１０によって撮影された画像に含まれる画素の色を特徴量として撮影画像を三つの領域に分割する。分割する際の特徴量としては、例えば、画素の色相値を用いることができる。三つの領域に分割する方法としては、例えば、ｋ−平均法（ｋ−ｍｅａｎｓ）を用いることができる。

分類部３１は、分割した各領域の代表値をそれぞれ算出する。代表値としては、例えば、それぞれの領域内にある各画素の色相値の平均値や、それぞれの領域内において最も多く存在する画素の色相値を用いることができる。分類部３１は、算出した各領域の代表値に基づいて、皮膚の色に最も近い代表値を有する領域を皮膚領域として分類する。皮膚の色に近いか否かは、例えば、色相値を用いて判定することができる。具体的に、分類部３１は、三つの領域のうち、予め設定した肌色として取り得る所定の範囲内に収まる色相値を代表値とする領域を、皮膚領域とする。所定の範囲としては、例えば、ＨＳＶ（Hue、Saturation、Value）色空間において赤の色相を０度とした場合に、皮膚の色である肌色の色相として取り得る、およそ１０度〜５０度の範囲が該当する。なお、皮膚領域の対象となる領域が複数存在する場合には、例えば、肌色として取り得る所定の範囲の中心値に最も近い代表値を有する領域を、皮膚領域として分類することができる。

分類部３１は、皮膚領域以外の二つの領域の代表値に基づいて、背景の色により近い代表値を有する領域を背景領域として分類する。具体的に、分類部３１は、皮膚領域以外の二つの領域のうち、予め設定した背景色として取り得る所定の範囲内に収まる色相値を代表値とする領域を、背景領域とする。なお、二つの領域の代表値が共に所定の範囲内に収まる場合には、例えば、背景色として取り得る所定の範囲の中心値に対してより近い代表値を有する領域を、背景領域として分類することができる。これにより、皮膚領域および背景領域のいずれにも分類されない領域が、残りの領域として分類されることとなる。また、指の表面に付ける薄膜の透明度が高い場合であっても、多少は白濁等しているため、背景の色と薄膜の色との間には必然的に差が生じ、背景領域と薄膜領域とを判別することは可能となる。

ここで、分類部３１によって分類される皮膚領域、背景領域および残りの領域の具体例を図２に示す。図２は、認証対象物として人体指の表面に透明な薄膜を付けた偽指が撮影された場合の分類状態を模式的に表す図である。図２に示すＡは人体指に相当する画像であり、Ｂは背景に相当する画像であり、Ｃは透明な薄膜に相当する画像である。分類部３１は、図２に示す撮影画像に含まれる画素の色を特徴量として、当該撮影画像を、領域ＡおよびＣａと、領域Ｂと、領域Ｃｂとに分割する。分類部３１は、分割した各領域の代表値に基づいて、皮膚の色に最も近い代表値を有する領域ＡおよびＣａを皮膚領域として分類し、背景の色により近い代表値を有する領域Ｂを背景領域として分類し、領域Ｃｂを残りの領域として分類する。

なお、背景色が不明であり、背景色として取り得る色相値の範囲を予め設定することができない場合には、皮膚領域以外の二つの領域の位置関係を考慮して分類することができる。具体的には、皮膚領域の位置を基準にして、より外側に位置する領域を背景領域とすることができる。また、背景色として取り得る色相値の範囲を予め設定することができる場合であっても、代表値を用いる方法と位置関係を用いる方法との双方を考慮して分類することとしてもよい。

判定部３２は、分類部３１によって分類された領域のうち、皮膚領域および背景領域のいずれにも分類されない残りの領域が、皮膚領域または背景領域のいずれかを過剰に分割した領域であるか否かを判定する。過剰に分割した領域であるか否かは、例えば、残りの領域の代表値と、皮膚領域または背景領域のそれぞれの代表値との間の類似度や距離に応じて判定することができる。

判定部３２は、残りの領域が過剰に分割した領域であると判定した場合に、指の周辺に異物が存在しない、すなわち、認証対象物が人体指であると判定する。このように、残りの領域が過剰に分割した領域であるか否かを判定し、過剰に分割した領域である場合には人体指であると判定することで、正当な人体指が載置された場合に、偽指であると誤判定されるケースを低減させることができる。

判定部３２は、残りの領域が過剰に分割した領域ではないと判定した場合に、残りの領域の大きさに基づいて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する。具体的に、判定部３２は、残りの領域の画素数が所定数以上である場合に、指の周辺に異物が存在する、すなわち、認証対象物が偽指であると判定する。所定数としては、例えば、ノイズとして検出され得る画素数の上限値（上限画素数）が該当する。

次に、図３を参照して第１実施形態における偽指判定装置で実行される偽指判定処理について説明する。図３は、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を判定する際の処理手順を示すフローチャートである。

最初に、偽指判定装置１の載置領域に認証対象物が載置されると、光源部２０は、認証対象物に光を照射し、撮像部１０は、認証対象物を撮影する（ステップＳ１０１）。

続いて、分類部３１は、撮像部１０によって撮影された画像を、この撮影画像に含まれる画素の色を特徴量として三つの領域に分割する（ステップＳ１０２）。

続いて、分類部３１は、上記ステップＳ１０２で分割した各領域の代表値をそれぞれ算出する（ステップＳ１０３）。

続いて、分類部３１は、上記ステップＳ１０３で算出した各領域の代表値に基づいて、皮膚に最も近い代表値を有する領域を皮膚領域に分類する（ステップＳ１０４）。

続いて、分類部３１は、皮膚領域以外の二つの領域の代表値に基づいて、背景に最も近い代表値を有する領域を背景領域に分類する（ステップＳ１０５）。

続いて、判定部３２は、上記ステップＳ１０２において分割された三つの領域のうち、皮膚領域および背景領域のいずれにも分類されない残りの領域が、皮膚領域を過剰に分割した領域であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。この判定がＹＥＳである場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）には、処理を後述するステップＳ１１０に移行する。

一方、上記ステップＳ１０６の判定で上記残りの領域が皮膚領域を過剰に分割した領域ではないと判定された場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）に、判定部３２は、上記ステップＳ１０２において分割された三つの領域のうち、上記残りの領域が背景領域を過剰に分割した領域であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。この判定がＹＥＳである場合（ステップＳ１０７；ＹＥＳ）には、処理を後述するステップＳ１１０に移行する。

一方、上記ステップＳ１０７の判定で上記残りの領域が背景領域を過剰に分割した領域ではないと判定された場合（ステップＳ１０７；ＮＯ）に、判定部３２は、上記ステップＳ１０２において分割された三つの領域のうち、上記残りの領域の画素数が所定の上限画素数以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。この判定がＮＯである場合（ステップＳ１０８；ＮＯ）に、判定部３２は、指の周辺に異物が存在しないと判定する（ステップＳ１１０）。つまり、認証対象物が人体指であると判定し、偽指判定処理を終了する。

一方、上記ステップＳ１０８の判定で上記残りの領域の画素数が所定の上限画素数以上であると判定された場合（ステップＳ１０８；ＹＥＳ）に、判定部３２は、指の周辺に異物が存在すると判定する（ステップＳ１０９）。つまり、認証対象物が偽指であると判定し、偽指判定処理を終了する。

上述してきたように、第１実施形態における偽指判定装置１によれば、撮像部１０によって撮影された画像を、皮膚領域、背景領域および残りの領域に分類することができる。そして、残りの領域の画素数が所定数以上である場合に、指の周辺に異物が存在すると判定することができる。これにより、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指であっても、指の周辺にはみ出した薄膜部分を検出することができる。それゆえに、偽指の判別精度を向上させることが可能となる。

また、第１実施形態における偽指判定装置１によれば、残りの領域が皮膚領域や背景領域を過剰に分割した領域であるか否かを判定し、過剰に分割した領域である場合には人体指であると判定することができる。これにより、正当な人体指が載置された場合に、偽指であると誤判定されるケースを低減させることができる。

[第２実施形態]
本発明の第２実施形態について説明する。第２実施形態における偽指判定装置が、上述した第１実施形態における偽指判定装置と相違する点は、制御部３０の分類部３１の機能が異なる点である。それ以外の構成については、第１実施形態における偽指判定装置の各構成と同様であるため、各構成要素には同一の符合を付し、その説明は省略するとともに、以下においては、主に第１実施形態との相違点について説明する。

第２実施形態における分類部３１は、撮像部１０によって撮影された画像を、この画像に含まれる画素の色を用い、皮膚領域、背景領域および残りの領域に分類する点で、第１実施形態における分類部３１と共通する。しかしながら、両者は、皮膚領域、背景領域および残りの領域に分類する具体的な方法が異なる。以下に、第２実施形態における分類部３１が、皮膚領域、背景領域および残りの領域に分類する方法について具体的に説明する。

分類部３１は、撮像部１０によって撮影された画像に含まれる各画素のうち、皮膚として取り得る色を有する画素群を、皮膚領域に分類する。皮膚として取り得る色として、例えば、皮膚として取り得る色相値を用いることができる。皮膚として取り得る色相値は、例えば、ＨＳＶ色空間で赤の色相値を０度とした場合に、皮膚の色である肌色の色相値として取り得る、およそ１０度〜５０度が該当する。

分類部３１は、撮像部１０によって撮影された画像に含まれる各画素のうち、背景として取り得る色を有する画素群を、背景領域に分類する。背景として取り得る色としては、例えば、背景として取り得る色相値を用いることができる。これにより、皮膚領域および背景領域のいずれにも分類されない画素群が、残りの領域として分類されることとなる。

なお、背景の色が不明な場合には、撮像部１０によって撮影された画像のうち皮膚領域に該当しない部分を、この部分に含まれる画素の色を特徴量として二つの領域に分割し、この分割した二つの領域の位置関係に基づいて、より外側に位置する領域を背景領域として分類することができる。分割する際の特徴量としては、例えば、画素の色相値を用いることができる。二つの領域に分割する方法としては、例えば、ｋ−平均法（ｋ−ｍｅａｎｓ）を用いることができる。

次に、図４を参照して第２実施形態における偽指判定装置で実行される偽指判定処理について説明する。図４は、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を判定する際の処理手順を示すフローチャートである。なお、図４に示すステップＳ２０１およびステップＳ２０４〜ステップＳ２０８は、図３に示すステップＳ１０１およびステップＳ１０６〜ステップＳ１１０と、それぞれ同様の処理内容であるため、以下においてはそれらの説明を省略する。ここでは、図３と相違するステップＳ２０２およびステップＳ２０３の処理内容について主に説明する。

図４に示すように、ステップＳ２０１において認証対象物が撮影されると、分類部３１は、撮像部１０によって撮影された画像に含まれる各画素のうち、皮膚として取り得る色を有する画素群を皮膚領域として分類する（ステップＳ２０２）。

続いて、分類部３１は、撮像部１０によって撮影された画像に含まれる各画素のうち、背景として取り得る色を有する画素群を背景領域として分類する（ステップＳ２０３）。

その後、上述した第１実施形態と同様に、判定部３２が、皮膚領域および背景領域のいずれにも分類されない残りの領域が、皮膚領域または背景領域を過剰に分割した領域であるか否かを判定し（ステップＳ２０４、ステップＳ２０５）、上記残りの領域の画素数が所定の上限画素数以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０６）ことになる。

上述してきたように、第２実施形態における偽指判定装置１によれば、撮像部１０によって撮影された画像を、皮膚領域、背景領域および残りの領域に分類することができる。そして、残りの領域の画素数が所定数以上である場合に、指の周辺に異物が存在すると判定することができる。これにより、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指であっても、指の周辺にはみ出した薄膜部分を検出することができる。それゆえに、偽指の判別精度を向上させることが可能となる。

また、第２実施形態における偽指判定装置１によれば、残りの領域が皮膚領域や背景領域を過剰に分割した領域であるか否かを判定し、過剰に分割した領域である場合には人体指であると判定することができる。これにより、正当な人体指が載置された場合に、偽指であると誤判定されるケースを低減させることができる。

なお、上述した各実施形態は、単なる例示に過ぎず、実施形態に明示していない種々の変形や技術の適用を排除するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で様々な形態に変形して実施することができる。

例えば、上述した各実施形態では、撮像部１０によって撮影された画像を、皮膚領域、背景領域および残りの領域の三領域に分類しているが、分類する領域数は三領域に限定されない。少なくとも皮膚領域および背景領域を含む複数の領域に分類することができればよい。

また、上述した各実施形態では、撮像部１０の撮影範囲が認証対象物よりも大きく、認証対象物の周辺に背景が存在することを前提として説明しているが、この前提条件を満たさないことも考えられる。例えば、撮像部の撮影範囲が小さい場合には、撮影画像に背景や膜が写らない可能性が高い。撮影画像に背景や膜が写らなければ、本発明で偽指を判別することはできない。したがって、撮影画像に背景が写っている場合には本発明を適用し、撮影画像に背景が写っていない場合には本発明を適用しないことが望ましい。これを実現するために、例えば、以下の処理を、上述した偽指判定処理に組み込むこととしてもよい。

判定部３２は、撮像部１０によって撮影された画像全体に占める皮膚領域の割合が所定割合よりも小さい場合に、背景が存在すると判定し、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する。一方、判定部３２は、撮像部１０によって撮影された画像全体に占める皮膚領域の割合が所定割合以上である場合に、背景が存在しないと判定し、指の周辺に異物が存在するか否かを判定することなく、偽指判定処理を抜けることとする。所定割合としては、例えば、背景が存在しない状態であると想定されるときの割合の下限値が該当する。このような処理を行うことで、必ずしも認証対象物よりも大きな撮影範囲を有する撮像部を備える必要がなくなる。

また、上述した各実施形態における判定部３２は、残りの領域の大きさに基づいて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定しているが、判定する際の基準は領域の大きさに限定されない。例えば、残りの領域の形状や位置等のように、残りの領域の特徴を用いて指の周辺に異物が存在するか否かを判定することとしてもよい。

この出願は、２００９年１１月１０日に出願された日本出願特願２００９−２５６９７１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

本発明に係る偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラムは、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を判別することに適している。

１…偽指判定装置、１０…撮像部、２０…光源部、３０…制御部、３１…分類部、３２…判定部。

Claims (12)

1. 指紋認証の対象となる認証対象物を撮影する撮像部と、
   前記撮像部によって撮影された画像を、当該画像に含まれる画素の色を用いて、少なくとも皮膚領域および背景領域を含む複数の領域に分類する分類部と、
   前記分類部によって分類された前記領域のうち、前記皮膚領域および前記背景領域のいずれにも分類されない領域の特徴を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする偽指判定装置。
2. 前記判定部は、前記皮膚領域および前記背景領域のいずれにも分類されない領域の大きさに基づいて、指の周辺に異物が存在すると判定することを特徴とする請求項１記載の偽指判定装置。
3. 前記分類部は、前記撮像部によって撮影された画像を、当該画像に含まれる画素の色を用いて、三つの領域に分割し、当該分割した三つの領域における色の特徴量に基づいて、皮膚の色に最も近い特徴量を有する領域を前記皮膚領域に分類することを特徴とする請求項１または２記載の偽指判定装置。
4. 前記分類部は、前記皮膚領域に分類した領域以外の二つの領域における色の特徴量に基づいて、背景の色により近い特徴量を有する領域を前記背景領域に分類することを特徴とする請求項３記載の偽指判定装置。
5. 前記分類部は、前記皮膚領域に分類した領域以外の二つの領域のうち、前記皮膚領域の位置を基準として、より外側に位置する領域を前記背景領域に分類することを特徴とする請求項３記載の偽指判定装置。
6. 前記分類部は、前記撮像部によって撮影された画像に含まれる各画素のうち、皮膚として取り得る色を有する画素を、前記皮膚領域に分類することを特徴とする請求項１または２記載の偽指判定装置。
7. 前記分類部は、前記撮像部によって撮影された画像に含まれる各画素のうち、背景として取り得る色を有する画素を、前記背景領域に分類することを特徴とする請求項６記載の偽指判定装置。
8. 前記分類部は、前記撮像部によって撮影された画像のうち前記皮膚領域に含まれない部分を、当該部分に含まれる画素の色を用いて二つの領域に分割し、当該分割した二つの領域のうち、前記皮膚領域の位置を基準として、より外側に位置する領域を前記背景領域に分類することを特徴とする請求項６記載の偽指判定装置。
9. 前記判定部は、前記分類部によって分類された前記領域のうち、前記皮膚領域および前記背景領域のいずれにも分類されない領域が、前記皮膚領域または前記背景領域のいずれかを過剰に分割した領域であるか否かを判定し、過剰に分割した領域ではないと判定した場合に、指の周辺に異物が存在するか否かを判定することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の偽指判定装置。
10. 前記判定部は、前記撮像部によって撮影された画像全体に占める前記皮膚領域の割合が、背景が存在しない状態であると想定されるときの所定割合よりも小さい場合に、指の周辺に異物が存在するか否かを判定することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の偽指判定装置。
11. 指紋認証の対象となる認証対象物を撮影する撮像ステップと、
    前記撮像ステップにおいて撮影された画像を、当該画像に含まれる画素の色を用いて、少なくとも皮膚領域および背景領域を含む複数の領域に分類する分類ステップと、
    前記分類ステップにおいて分類された前記領域のうち、前記皮膚領域および前記背景領域のいずれにも分類されない領域の特徴を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定ステップと、
    を含むことを特徴とする偽指判定方法。
12. 請求項１１に記載の各ステップをコンピュータに実行させるための偽指判定プログラム。

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