JPWO2013088566A1 - 静脈認証方法及び静脈認証装置 - Google Patents

Abstract

静脈認証装置（１０）は、静脈を含む認証部位が撮影された画像の画素値を周波数成分へ変換する。さらに、静脈認証装置（１０）は、フィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、画素値から変換された周波数成分をフィルタリングする。フィルタ記憶部には、静脈の空間周波数よりも低い低周波成分および静脈の空間周波数よりも高い高周波成分のうち認証部位に対する照明の表面反射に対応する周波数成分を低減するフィルタが記憶される。さらに、静脈認証装置（１０）は、フィルタリングされた周波数成分を画像に逆変換する。さらに、静脈認証装置（１０）は、逆変換された画像から静脈の血管パターンを表す静脈データを抽出する。さらに、静脈認証装置（１０）は、抽出された静脈データを用いて、静脈認証を実行する。

Description

本発明は、静脈認証方法、画像処理方法及び静脈認証装置に関する。

バイオメトリクス認証の一態様として静脈認証が知られている。かかる静脈認証を行う場合には、認証を受ける対象者の手のひらに向けて赤外光を照射し、手のひらの表面や内部から反射してきた赤外光がカメラによって撮影される。

このように静脈の撮影方式に反射式を用いる場合には、静脈の情報を捉えた拡散反射光だけでなく、手のひらの表面の情報を捉えた鏡面反射光もカメラのレンズへ入射する。

図７は、拡散反射を説明するための図である。図７の例では、図中の矢印が光源から照射された赤外光の光路を示す。図７に示すように、拡散反射光は、光源から照射された赤外光が手のひら７１の内部に浸透した後に拡散を繰り返し、手のひら７１の表面側に抜け出る。このとき、赤外光の反射角は入射角に依存せず、手のひら７１の内部へ入射した赤外光は全方向均一に反射される。かかる拡散反射光は、血中の還元ヘモグロビンによって特定波長の光が吸収される結果、静脈７２が存在する部分だけ照射時よりも弱くなって戻ってくる。このため、拡散反射光が撮影された画像では、静脈７２の部分が暗く映る。このように、静脈の血管パターンは、拡散反射光が撮影されることによって映し出される。

図８は、鏡面反射を説明するための図である。図８の例においても、図中の矢印が光源から照射された赤外光の光路を示す。図８に示すように、鏡面反射光は、光源から照射された赤外光が手のひら７１の表面で反射して戻ってくる。このとき、表面反射によって光路の方向が保存されるので、赤外光の入射角θ_１と反射角θ_２とは等しくなる。かかる表面反射には、手のひら７１の内部の情報が含まれない上、手のひら７１の表面にあるしわ等の模様が映し出されてしまったり、拡散反射光によって捉えられた静脈の情報を覆い隠してしまったりするので、認証の妨げになる場合がある。

かかる表面反射による影響を低減する方法の一例として、次のような方法が挙げられる。例えば、１つ目の方法としては、カメラから十分離れた位置に光源を配置することによって反射角を大きくし、鏡面反射光がカメラへ入射するのを防止する方法が挙げられる。また、２つ目の方法としては、偏光照明を照射しつつ、カメラの前に偏光照明と同一方向の偏光をカットする偏光フィルタを設けることによって鏡面反射光を除去する方法が挙げられる。さらに、３つ目の方法としては、使用する照明を変えて撮影された複数の画像の反射がない部分を合成する方法が挙げられる。この他、４つ目の方法としては、内視鏡画像にローパスフィルタを適用することによってフィルタ処理済みの反射画像を取得する方法も挙げられる。

特開２００２−１１２９７０号公報 特開２００２−２０００５０号公報 特表２００２−５０１２６５号公報 特開２００２−１３３４４６号公報 特表２００２−５１４０９８号公報 特開２００１−２２４５４９号公報

しかしながら、上記の従来技術では、以下に説明するように、表面反射の影響を低減するために装置規模やコストなどが犠牲になってしまうという問題がある。

例えば、１つ目の方法の場合には、カメラの位置と光源の位置とを離すという制約があるので、装置の設置面積が大きくなる結果、装置規模が肥大化してしまう。また、２つ目の方法の場合には、カメラに偏光フィルタを設ける必要があるので、コストが増大する上、偏光フィルタを用いることによってカメラに入射する光の減衰率が大きくなるので、画質が劣化する、あるいは照明の消費電力が増大してしまう。また、３つ目の方法の場合には、複数の照明、複数のカメラが必要となるので、コストが増大するとともに装置規模が肥大化する上、画像の撮影時間も長大化してしまう。また、４つ目の方法で用いられるローパスフィルタは、あくまでも内視鏡画像用のものでしかなく、内臓のように滑らかな表面に映る照明の反射像をフィルタ処理するものに過ぎないので、複雑な拡散面を持つ手のひらが映った画像には適用できない。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、表面反射の影響を低減しつつ、装置の小型化および低コストを実現できる静脈認証方法、画像処理方法及び静脈認証装置を提供することを目的とする。

本願の開示する静脈認証方法は、静脈を含む認証部位が撮影された画像の画素値を周波数成分へ変換する処理をコンピュータが実行する。さらに、前記静脈認証方法は、フィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングする処理を前記コンピュータが実行する。前記フィルタ記憶部には、前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分および前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分のうち前記認証部位に対する照明の表面反射に対応する周波数成分を低減するフィルタが記憶される。さらに、前記静脈認証方法は、フィルタリングされた周波数成分を画像に逆変換する処理を前記コンピュータが実行する。さらに、前記静脈認証方法は、逆変換された画像から静脈の血管パターンを表す静脈データを抽出する処理を前記コンピュータが実行する。さらに、前記静脈認証方法は、抽出された静脈データを用いて、静脈認証を実行する処理を前記コンピュータが実行する。

本願の開示する静脈認証方法の一つの態様によれば、表面反射の影響を低減しつつ、装置の小型化および低コストを実現できるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係る静脈認証装置の機能的構成を示すブロック図である。 図２は、手のひらにおける表面反射の偏在を説明するための図である。 図３は、手のひら画像の周波数分布の一例を示す図である。 図４は、表面反射低減用フィルタの一例を示す図である。 図５は、実施例１に係るフィルタ生成処理の手順を示すフローチャートである。 図６は、実施例１に係る静脈認証処理の手順を示すフローチャートである。 図７は、拡散反射を説明するための図である。 図８は、鏡面反射を説明するための図である。

以下に、本願の開示する静脈認証方法、画像処理方法及び静脈認証装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［静脈認証装置の構成］
図１は、実施例１に係る静脈認証装置の機能的構成を示すブロック図である。図１に示す静脈認証装置１０は、利用者の手のひらの静脈が撮像された手のひら画像から抽出される静脈データと、予め登録された静脈データとを照合する静脈認証を行うものである。

図１に示すように、静脈認証装置１０は、撮影部１１と、補正部１２と、フィルタ記憶部１３と、フィルタ生成部１４と、画像処理部１５と、抽出部１６と、静脈データ記憶部１７と、認証部１８とを有する。なお、静脈認証装置１０は、図１に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイス、音声出力デバイスや通信インタフェースなどの機能を有することとしてもよい。

撮影部１１は、認証部位を撮影する処理部である。一態様としては、撮影部１１は、手のひらの内部に存在する静脈の血管パターンを映すのに適切な波長を持つ赤外光を照射する照明と、赤外光を捉えることができるカメラとを含んで構成される。かかる撮影部１１には、接触型または非接触型のいずれのタイプを採用することとしてもかまわない。一例としては、撮影部１１に手のひらが接近するか、あるいは手のひらが所定の撮影位置に載置されると、照明によって赤外光が手のひらに照射される。かかる赤外光の照射に連動して起動されたカメラによって手のひらの表面や内部から反射して戻ってきた赤外光が撮影される。なお、以下では、撮影部１１によって手のひらが撮影された画像のことを「手のひら画像」と記載する場合がある。また、ここでは、静脈を含む認証部位を手のひらとする場合を想定するが、認証部位を手の甲とすることもできる。

補正部１２は、撮影部１１によって撮影された手のひら画像の位置、傾きおよび大きさを補正する処理部である。一態様としては、補正部１２は、撮影部１１によって手のひら画像が撮影された撮影位置が、静脈データ記憶部１７に登録されている静脈データが抽出される際に手のひら画像が撮影された撮影位置とが略同一になるように、位置合わせを実行する。

かかる位置合わせには、公知の技術、例えば特開２０１０−１５２７０６号公報に記載の技術などを用いることができる。これを説明すると、補正部１２は、撮影部１１によって撮影された手のひら画像から抽出される静脈像または輪郭像を平行移動、回転、さらには、拡大または縮小させる。その上で、補正部１２は、静脈データ記憶部１７に登録されている各静脈データに関する静脈像または輪郭像との間で類似度が最大となる静脈像または輪郭像の移動量、回転量および拡大率を探索する。これによって、撮影部１１によって手のひら画像が撮影された撮影位置が静脈データの登録時に手のひら画像が撮影された撮影位置よりも上下左右にずれたり、斜めに傾けて置かれたり、さらには、遠くまたは近くに置かれた場合でも、両者を位置合わせできる。

フィルタ記憶部１３は、手のひら画像から表面反射に関係する成分を低減する表面反射低減用のフィルタを記憶する記憶部である。一例としては、フィルタ記憶部１３には、後述のフィルタ生成部１４によって生成された表面反射低減用のフィルタが登録される。ここでは、後述のフィルタ生成部１４によって生成された表面反射低減用のフィルタが登録される場合を想定するが、かかる表面反射低減用のフィルタは、ネットワークを介して外部装置から取得しても良いし、外部記憶装置から読み出すこととしてもかまわない。他の一例としては、フィルタ記憶部１３は、撮影部１１によって撮影された原画像である手のひら画像にフィルタリング処理を実行するために、後述のフィルタリング部１５ｂによって参照される。

フィルタ生成部１４は、表面反射低減用のフィルタを生成する処理部である。一態様としては、フィルタ生成部１４は、手のひらの特定の位置に偏在する表面反射、いわゆる「テカリ」に対応する低周波成分と、表面反射によって映し出される手のひらの模様に対応する高周波成分とを除去する係数行列をフィルタとして生成する。なお、ここで言う「低周波成分」とは、静脈の血管幅の空間周波数よりも低い周波数成分を指し、また、「高周波成分」とは、静脈の血管幅の空間周波数よりも高い周波数成分を指す。

まず、手のひら画像から低減する低周波成分について説明する。これを説明すると、表面反射は、手のひらの表面で鏡面反射する反射光であるので、その反射光がカメラに入射する位置は手のひらの中に偏在するという特性（１）がある。そして、手のひらの中で偏在する表面反射に対応する空間周波数は、カメラと照明の位置関係および手のひらの形状に依存する。

例えば、一般的な形状の手のひらが撮影対象とされるという前提の下、撮影部１１を小型化する場合、すなわち照明とカメラとを密接して配置する場合には、手のひら画像から波長域２８ｍｍ〜７１ｍｍの低周波成分を低減するのが好ましい。図２は、手のひらにおける表面反射の偏在を説明するための図である。図２に示す照明１１ａ及びカメラ１１ｂは、２ｃｍ程度離して配置されているものとする。図２の例では、幅８４ｍｍの手のひら２１に対し、手のひら２１の中で偏在する表面反射の波長が３４ｍｍである場合を示している。なお、図２に示す領域２２は、表面反射がカメラ１１ｂに入射する範囲を示している。

このとき、上記の波長域２８ｍｍ〜７１ｍｍの低周波成分には、手のひらの輪郭を表現する成分も含まれる。このため、波長域２８ｍｍ〜７１ｍｍの低周波成分を全て除去したのでは、フィルタリング済みの手のひら画像において手のひらの輪郭までぼやけてしまう場合がある。よって、手のひら画像における手のひらの輪郭を残しつつ、テカリを除く観点から、波長域２８ｍｍ〜７１ｍｍの低周波成分は、全てを除去せずに一部、例えば２割程度を残すようにフィルタを設定することが好ましい。

次に、手のひら画像から低減する高周波成分について説明する。これを説明すると、表面反射には、手のひらの表面に存在するしわ等の模様を映し出すという特性（２）がある。かかる手のひらの表面の模様は、静脈の血管幅よりも空間周波数が高い。すなわち、手のひらのしわは、指紋の紋様と同等の幅からその数倍程度の幅を持つ。そして、指紋の紋様は、約０．１ｍｍ〜０．１５ｍｍ程度である一方で、静脈の血管幅は、約１ｍｍ〜２ｍｍ程度である。よって、手のひら表面の模様と静脈とは、２倍以上の差があるので、十分に弁別可能であり、手のひら表面の模様に対応する高周波成分だけを低減することが可能である。さらに、サンプリング定理により、低減する波長域を抽出対象とする静脈の血管幅に対応する波長の半分の波長１．０ｍｍ以下とすることで、手のひらの表面のしわに対応する高周波成分を低減することによって生じる静脈データへの影響も抑制できる。

このように、本実施例に係る静脈認証装置１０では、手のひらの特定の位置に偏在する表面反射に対応する低周波成分と、表面反射によって映し出される手のひらの模様に対応する高周波成分とを除去する係数行列を表面反射低減用フィルタとして生成させる。

図３は、手のひら画像の周波数分布の一例を示す図である。図３に示すグラフの横軸は波長（ｍｍ）を示し、また、図３に示すグラフの縦軸は強度を示す。また、図３に示す符号３１は、表面反射を含む手のひら画像の周波数分布を指し、また、図３に示す符号３２は、表面反射を含まない手のひら画像の周波数分布を指す。図３に示すように、原画像である手のひら画像に表面反射低減用フィルタを適用することによって、表面反射を含む手のひら画像の周波数分布３１を、表面反射を含まない手のひら画像の周波数分布３２へ近づける。

ここで、表面反射低減用フィルタの生成について説明する。一例としては、フィルタ生成部１４は、原画像である手のひら画像のサイズと同一のサイズの係数行列の各要素に係数行列の中央から当該要素までの距離ｄが該当する区間ごとに割り当てられた係数ａを設定する。以下では、原画像のサイズがｎ×ｎ画素（ｎ＝５１２）であり、画像中における手のひらの幅が３００画素程度となる場合を想定する。なお、ここでは、原画像が正方形である場合を例示するが、開示の装置の適用範囲はこれに限定されず、原画像はｍ×ｎ画素の長方形であってもかまわない。

これを説明すると、フィルタ生成部１４は、フィルタの形状を定める各区間Ａ〜Ｄの境界値とする波長に対応する距離ｄを算出する。上記の「距離ｄ」は、周波数に比例し、波長に反比例する。かかる距離ｄは、周波数行列である係数行列Ｆの要素（ｉ，ｊ）に対し、下記の式（１）で表される。なお、下記の式（１）における「sqrt(x)」はｘの平方根を表す。

d=sqrt[｛i-(n+1)/2｝^2+｛j-(n+1)/2｝^2]・・・（１）

例えば、各区間Ａ〜Ｄの境界値には、上記の特性（１）及び特性（２）に基づいて図４に示す波長λが採用される。図４は、表面反射低減用フィルタの一例を示す図である。図４に示すグラフの横軸は波長（ｍｍ）を示し、また、図４に示すグラフの縦軸はフィルタ係数を示す。図４に示すように、区間Ａには、波長１．０ｍｍ、波長２８ｍｍおよび波長７１ｍｍが境界値として採用され、１．０ｍｍ＜λ≦２８ｍｍ、かつ７１ｍｍ＜λと定義される。また、区間Ｂは、波長２８ｍｍおよび波長７１ｍｍが境界値として採用され、２８ｍｍ＜λ≦７１ｍｍと定義される。また、区間Ｃには、波長０．５および波長１．０が境界値として採用され、０．５ｍｍ＜λ≦１．０ｍｍと定義される。また、区間Ｄには、波長０．５ｍｍが境界値として採用され、λ≦０．５ｍｍと定義される。

上記の距離ｄの算出にあたって、距離ｄと波長λの関係について説明する。例えば、波長をｍｍ単位で表したものを「λ」とし、画素単位で表したものを「λ′」としたとき、λとλ′の両者は比例する。これらλとλ′の比例係数は、全画素のうち被写体のある部分に相当する画素数と、当該部分の実寸の比で表される。このとき、手のひら上の実寸１ｍｍが画像上のｋ画素に対応するとしたならば、下記の式（２）のように表すことができる。

λ＝λ′/ｋ・・・（２）

例えば、先に例示したように、手のひらの幅が８４ｍｍであり、画像中における手のひらの幅が３００画素であるとしたとき、比例定数ｋは、上記の式（２）にλ＝３００画素およびλ′＝８４ｍｍを代入することによってその値が「３．６」と算出される。

さらに、距離ｄと波長λ′の関係は、画像のサイズｎを用いて下記の式（３）のように表すことができる。よって、下記の式（３）の波長λ′に上記の式（２）を変形した「λ′＝λｋ」を代入することで、下記の式（４）が得られる。

ｎ＝ｄλ′・・・（３）
ｄ＝ｎ/（ｋλ）・・・（４）

例えば、画素ｎ＝５１２、比例定数ｋ＝３．６（画素／ｍｍ）であるとしたとき、区間Ａの境界値である波長λ＝７１ｍｍに対応する距離ｄを算出する場合には、ファイル生成部１４は、上記の式（４）に画素ｎ、比例定数ｋ及び波長λの値を代入して計算を行う。これによって、フィルタ生成部１４は、波長λ＝７１ｍｍに対応する距離ｄを「２」と算出できる。これと同様にして、フィルタ生成部１４は、区間Ａの境界値とする他の波長λに対応する距離ｄ、さらには、他の区間Ｂ〜区間Ｄの境界値とする波長λに対応する距離ｄを算出することができる。

その後、フィルタ生成部１４は、原画像と同一のサイズである空の係数行列Ｆを生成する。続いて、フィルタ生成部１４は、上記の式（１）を用いて、係数行列Ｆの中央から係数行列Ｆの要素（ｉ，ｊ）までの距離ｄを算出する。

その上で、フィルタ生成部１４は、先に算出した距離ｄが区間Ａ〜区間Ｄのうちいずれの区間に該当するかを特定する。そして、フィルタ生成部１４は、該当する区間に対応するフィルタ係数ａを係数行列Ｆの要素（ｉ，ｊ）へ設定する。

このとき、距離ｄが区間Ａに該当する場合には、フィルタ生成部１４は、図４に示すように、係数行列Ｆの要素（ｉ，ｊ）のフィルタ係数ａとして「１」を設定する。このように、ｄ＜２もしくは５≦ｄ＜１４２である場合、すなわち１．０ｍｍ＜λ≦２８ｍｍ又は７１ｍｍ＜λである場合にフィルタ係数ａを「１」とするのは、静脈の血管を始めとして静脈データの抽出に使用される情報が含まれる可能性が高いからである。

また、距離ｄが区間Ｂに該当する場合には、フィルタ生成部１４は、図４に示すように、係数行列Ｆの要素（ｉ，ｊ）のフィルタ係数ａとして下記の式（５）の計算結果を設定する。このように、２≦ｄ＜５である場合、すなわち２８ｍｍ＜λ≦７１ｍｍである場合にフィルタ係数ａを下記の式（５）の計算結果とするのは、次のような理由が挙げられる。すなわち、波長域２８ｍｍ〜７１ｍｍの低周波成分の全てを除去せずに一部、例えば２割程度を残すことによって、手のひら画像における手のひらの輪郭を残しつつ、テカリを除くためである。

a=0.54+0.46*cos((d-2)/(5-2)*2π))・・・（５）

また、距離ｄが区間Ｃに該当する場合には、フィルタ生成部１４は、図４に示すように、係数行列Ｆの要素（ｉ，ｊ）のフィルタ係数ａとして下記の式（６）の計算結果を設定する。このように、１４２≦ｄ＜２８４である場合、すなわち０．５ｍｍ＜λ≦１．０ｍｍである場合にフィルタ係数ａを下記の式（６）の計算結果とするのは、フィルタ係数ａを滑らかに０から１へ遷移させるためである。

a=0.5+0.5*cos((d-142)/(284-142)*π)・・・（６）

また、距離ｄが区間Ｄに該当する場合には、フィルタ生成部１４は、図４に示すように、係数行列Ｆの要素（ｉ，ｊ）のフィルタ係数ａとして「０」を設定する。このように、ｄ≧２８４である場合、すなわち０．５ｍｍ≦λである場合にフィルタ係数ａを「０」とするのは、手のひらの表面のしわ等を除去するためである。

その後、フィルタ生成部１４は、係数行列Ｆの全ての要素（ｉ，ｊ）について距離ｄの算出およびフィルタ係数ａの設定が終了するまで、距離ｄの算出およびフィルタ係数ａの設定を繰り返し実行する。そして、フィルタ生成部１４は、係数行列Ｆの全ての要素（ｉ，ｊ）にフィルタ係数ａを設定し終えると、当該係数行列Ｆを表面反射低減用フィルタとしてフィルタ記憶部１３へ登録する。

図１の説明に戻り、画像処理部１５は、原画像である手のひら画像を表面反射による影響が低減された画像に加工する処理部である。この画像処理部１５は、変換部１５ａと、フィルタリング部１５ｂと、逆変換部１５ｃとを有する。

このうち、変換部１５ａは、補正部１２によって補正された手のひら画像の画素値を周波数成分に変換する処理部である。一態様としては、変換部１５ａは、手のひら画像が表す行列をフーリエ変換することによって周波数成分の行列に変換する。その上で、変換部１５ａは、行列の中央が低周波を表すように、周波数成分の行列を原画像の高さおよび幅の分だけシフトする。なお、ここでは、原画像にフーリエ変換を適用する場合を例示したが、画像を周波数成分に変換できるものであれば他の手法を適用することもできる。例えば、変換部１５ａは、フーリエ変換の他にも、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）や離散コサイン変換（ＤＣＴ：Discrete Cosine Transform）を適用することができる。

フィルタリング部１５ｂは、フィルタ記憶部１３に記憶された表面反射低減用フィルタを用いて、変換部１５ａによって変換された手のひら画像の周波数成分をフィルタリングする処理部である。一態様としては、フィルタリング部１５ｂは、周波数成分の行列の各要素（ｉ，ｊ）の値に表面反射低減用フィルタの係数行列Ｆを構成する各要素（ｉ，ｊ）のフィルタ係数ａを乗算することによって手のひら画像の周波数成分をフィルタリングする。このとき、フィルタリング１５ｂは、係数行列Ｆを乗算する前に、手のひら画像の周波数成分の行列にハミング窓やブラックマン窓などの窓関数を乗算しておくこともできる。かかる窓関数の乗算によって、周波数空間で画像にマスクとしてフィルタを乗算した場合でも、フィルタリングに伴って生じるノイズを低減できる。

逆変換部１５ｃは、フィルタリング部１５ｂによってフィルタリングされた周波数成分を手のひら画像に逆変換する処理部である。一態様としては、逆変換部１５ｃは、フィルタリング済みの周波数成分の行列を逆フーリエ変換することによってフィルタリング済みの手のひら画像へ逆変換する。

抽出部１６は、フィルタリング済みの手のひら画像から静脈データを抽出する処理部である。一態様としては、抽出部１６は、逆変換部１５ｃによって逆変換されたフィルタリング済みの手のひら画像から、手のひらの輪郭よりも内側に存在する画素であって画素値が所定の閾値以下である画素を静脈の血管パターンを捉えた画素として抽出する。その上で、抽出部１６は、静脈の血管パターンとして抽出された各画素の座標、あるいは分岐点、分岐点間の長さ、分岐角度などの特徴量を静脈データとして抽出する。

静脈データ記憶部１７は、静脈データを記憶する記憶部である。一例としては、静脈データ記憶部１７には、抽出部１６によって手のひら画像から抽出された静脈データと照合するための参照用の静脈データが予め登録される。他の一例としては、静脈データ記憶部１７は、抽出部１６によって手のひら画像から抽出された静脈データと照合するために、静脈認証時に後述の認証部１８によって参照される。なお、以下では、抽出部１６によって手のひら画像から抽出された静脈データのことを「入力静脈データ」と記載する場合がある。さらに、入力静脈データと照合するために参照される静脈データであって静脈データ記憶部１７に記憶された静脈データのことを「登録静脈データ」と記載する場合がある。

認証部１８は、抽出部１６によって抽出された静脈データと、静脈データ記憶部１７に記憶された静脈データとを照合して認証する処理部である。一態様としては、認証部１８は、静脈データ記憶部１７に記憶された利用者の登録静脈データを全て読み出す。そして、認証部１８は、各利用者の登録静脈データと入力静脈データとの間で照合スコアを算出する。このとき、認証部１８は、先に算出した照合スコアのうち最大の照合スコアが所定の閾値以上である場合に、最大の照合スコアを持つ登録静脈データと入力静脈データとの間で静脈認証が成功したと判定する。また、認証部１８は、最大の照合スコアが所定の閾値以上である場合に、静脈認証に失敗したと判定する。なお、認証部１８は、マニューシャ方式、パターンマッチング方式や周波数解析法などの任意の照合方式を採用できる。

なお、補正部１２、フィルタ生成部１４、画像処理部１５、抽出部１６及び認証部１８には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。また、画像処理部１５に含まれる機能部の一部を別の集積回路や電子回路とすることもできる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などが挙げられる。

また、フィルタ記憶部１３及び静脈データ記憶部１７には、半導体メモリ素子や記憶装置を採用できる。例えば、半導体メモリ素子としては、ＶＲＡＭ（Video Random Access Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory)やフラッシュメモリ（flash memory）などが挙げられる。また、記憶装置としては、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。

［処理の流れ］
続いて、本実施例に係る静脈認証装置の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、静脈認証装置１０によって実行される（１）フィルタ生成処理を説明した後に、（２）静脈認証処理を説明することとする。

（１）フィルタ生成処理
図５は、実施例１に係るフィルタ生成処理の手順を示すフローチャートである。このフィルタ生成処理は、図示しないユーザインタフェースや外部装置を介して原画像の画素ｎ、比例定数ｋやフィルタの形状を定める境界値とする波長λの指定などを含むフィルタ生成要求を受け付けた場合に処理が起動する。

図５に示すように、まず、静脈認証装置１０は、フィルタの形状を定める各区間Ａ〜Ｄの境界値とする波長に対応する距離ｄを算出する（ステップＳ１０１）。続いて、静脈認証装置１０は、原画像と同一のサイズである空の係数行列Ｆを生成する（ステップＳ１０２）。そして、静脈認証装置１０は、Ｙ方向パラメータｊを「０」にリセットするとともに（ステップＳ１０３）、Ｘ方向パラメータｉを「０」にリセットする（ステップＳ１０４）。

その後、静脈認証装置１０は、上記の式（１）を用いて、係数行列Ｆの中央から係数行列Ｆの要素（ｉ，ｊ）までの距離ｄを算出する（ステップＳ１０５）。続いて、静脈認証装置１０は、先に算出した距離ｄが区間Ａ〜区間Ｄのうちいずれの区間に該当するかを特定する（ステップＳ１０６）。

そして、静脈認証装置１０は、該当する区間に対応するフィルタ係数ａを係数行列Ｆの要素（ｉ，ｊ）へ設定する（ステップＳ１０７）。続いて、静脈認証装置１０は、Ｘ方向パラメータｉをインクリメントし（ステップＳ１０８）、インクリメント後のＸ方向パラメータｉがＸ方向の画像サイズｄｘよりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１０９）。

このとき、インクリメント後のＸ方向パラメータｉがＸ方向の画像サイズｄｘよりも小さい場合（ステップＳ１０９肯定）には、Ｘ方向の走査が終了していないと判断できる。よって、静脈認証装置１０は、係数行列Ｆの要素（ｉ＋１，ｊ）に対し、上記のステップＳ１０５〜Ｓ１０８までの処理を繰り返し実行する。

一方、インクリメント後のＸ方向パラメータｉがＸ方向の画像サイズｄｘと等しい場合（ステップＳ１０９否定）には、静脈認証装置１０は、Ｘ方向の走査が終了したと判断できるので、Ｙ方向パラメータｊをインクリメントする（ステップＳ１１０）。

そして、静脈認証装置１０は、インクリメント後のＹ方向パラメータｊがＹ方向の画像サイズｄｙよりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１１１）。このとき、インクリメント後のＹ方向パラメータｊがＹ方向の画像サイズｄｙよりも小さい場合（ステップＳ１１１肯定）には、Ｙ方向の走査が終了していないと判断できる。

よって、静脈認証装置１０は、Ｘ方向パラメータｉを「０」にリセットした上で（ステップＳ１０４）、係数行列Ｆの要素（０，ｊ＋１）に対し、上記のステップＳ１０５〜Ｓ１１０までの処理を繰り返し実行する。

一方、インクリメント後のＹ方向パラメータｊがＹ方向の画像サイズｄｙと等しい場合（ステップＳ１１１否定）には、Ｙ方向の走査が終了したと判断できるので、そのまま処理を終了する。

（２）静脈認証処理
図６は、実施例１に係る静脈認証処理の手順を示すフローチャートである。この静脈認証処理は、撮影部１１によって手のひら画像が撮影された場合に処理が起動される。

図６に示すように、手のひら画像が撮影されると（ステップＳ３０１）、静脈認証装置１０は、手のひら画像の位置、傾きおよび大きさを補正する（ステップＳ３０２）。続いて、静脈認証装置１０は、手のひら画像が表す行列をフーリエ変換することによって周波数成分の行列に変換する（ステップＳ３０３）。

そして、静脈認証装置１０は、周波数成分の行列の各要素（ｉ，ｊ）の値に表面反射低減用フィルタの係数行列Ｆを構成する各要素（ｉ，ｊ）のフィルタ係数ａを乗算することによって手のひら画像の周波数成分をフィルタリングする（ステップＳ３０４）。

続いて、静脈認証装置１０は、フィルタリング済みの周波数成分の行列を逆フーリエ変換することによってフィルタリング済みの手のひら画像へ逆変換する（ステップＳ３０５）。そして、静脈認証装置１０は、フィルタリング済みの手のひら画像から静脈データを抽出する（ステップＳ３０６）。

その後、静脈認証装置１０は、今回撮影した手のひら画像から抽出した入力静脈データと、静脈データ記憶部１７に記憶された登録静脈データとを照合する（ステップＳ３０７）。そして、静脈認証装置１０は、認証結果を図示しない表示部や音声出力部、あるいは外部装置へ出力し（ステップＳ３０８）、処理を終了する。

［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る静脈認証装置１０は、撮影部１１によって撮影された手のひら画像に表面反射の偏在及び表面の模様に対応する周波数成分を除去する周波数フィルタを適用する。このため、本実施例に係る静脈認証装置１０では、表面反射による影響を低減するのに、カメラと光源との距離を過度に取る必要はなく、光学フィルタを用いる必要もなく、また、複数の照明および複数のカメラも必要ない。したがって、本実施例に係る静脈認証装置１０によれば、表面反射の影響を低減しつつ、装置の小型化および低コストを実現できる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［クライアントサーバ］
例えば、上記の実施例１では、静脈認証をスタンドアローンで行う場合を例示したが、必ずしもスタンドアローンで動作する必要はなく、例えば、クライアントサーバで静脈認証を行う場合にも同様に適用できる。例えば、開示の装置は、撮影部１１から手のひら画像を取得する代わりに、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークを介して手のひら画像を取得することができる。

［静脈データの登録時への援用］
また、上記の実施例１では、撮影部１１によって撮影された手のひら画像に表面反射低減用フィルタを適用する場合を例示したが、開示の装置の適用範囲はこれに限定されない。例えば、開示の装置は、利用者の静脈データを静脈データ記憶部１７に登録する局面においても、静脈データの抽出に使用する手のひら画像に表面反射低減用フィルタを適用した上で静脈データを抽出して静脈データ記憶部１７に登録することもできる。

［認証方式］
また、上記の実施例１では、１つの入力静脈データと複数の登録静脈データを照合する１：Ｎ認証を行う場合を例示したが、開示の装置の適用範囲はこれに限定されず、１：１認証を行う場合にも同様に適用できる。例えば、１：１認証を行う場合には、図示しないユーザインタフェースやＩＣカードリーダなどから利用者を識別する識別情報、例えば利用者ＩＤなどを取得し、当該利用者ＩＤに対応する登録静脈データを静脈データ記憶部１７から呼び出すようにしてもよい。

［手のひら画像の他の入手経路］
また、上記の実施例１では、手のひら画像が撮影部１１によって撮影される場合を例示したが、手のひら画像の入手経路はこれに限定されない。例えば、開示の装置は、メモリカードやＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの記録媒体から手のひら画像を取得することもできる。

［実装例］
例えば、開示の装置は、ログイン認証を行うコンピュータまたはそのコンピュータに接続されるサーバ装置、本人認証を行う自動預け払い機（ＡＴＭ：Automatic Teller Machine）や入退室の解錠システムの端末装置またはサーバ装置など、静脈認証が実行される得る任意の装置に実装できる。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、補正部１２、フィルタ生成部１４、画像処理部１５、抽出部１６または認証部１８を静脈認証装置の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、補正部１２、フィルタ生成部１４、画像処理部１５、抽出部１６または認証部１８を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の静脈認証装置の機能を実現するようにしてもよい。

１０ 静脈認証装置
１１ 撮影部
１２ 補正部
１３ フィルタ記憶部
１４ フィルタ生成部
１５ 画像処理部
１６ 抽出部
１７ 静脈データ記憶部
１８ 認証部

Claims (9)

1. 静脈を含む認証部位が撮影された画像の画素値を周波数成分へ変換し、
   前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分および前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分のうち前記認証部位に対する照明の表面反射に対応する周波数成分を低減するフィルタを記憶するフィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングし、
   フィルタリングされた周波数成分を画像に逆変換し、
   逆変換された画像から静脈の血管パターンを表す静脈データを抽出し、
   抽出された静脈データを用いて、静脈認証を実行する
   各処理をコンピュータが実行することを特徴とする静脈認証方法。
2. 前記周波数成分をフィルタリングする処理として、
   前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分であって前記認証部位に偏在する照明の表面反射に対応する低周波成分を低減するフィルタを用いて、フィルタリング処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の静脈認証方法。
3. 前記周波数成分をフィルタリングする処理として、
   前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分であって前記認証部位の表面の模様に対応する高周波成分を低減するフィルタを用いて、フィルタリング処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の静脈認証方法。
4. コンピュータが、
   静脈を含む認証部位を撮影する撮像部によって撮影された画像の画素値を周波数成分へ変換し、
   前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分および前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分のうち前記認証部位に対する照明の表面反射に対応する周波数成分を低減するフィルタを記憶するフィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングし、
   フィルタリングされた周波数成分を画像に逆変換する
   各処理を実行することを特徴とする画像処理方法。
5. 前記周波数成分をフィルタリングする処理として、
   前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分であって前記認証部位に偏在する照明の表面反射に対応する低周波成分を低減するフィルタを用いて、フィルタリング処理を実行することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記周波数成分をフィルタリングする処理として、
   前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分であって前記認証部位の表面の模様に対応する高周波成分を低減するフィルタを用いて、フィルタリング処理を実行することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
7. 静脈の空間周波数よりも低い低周波成分および静脈の空間周波数よりも高い高周波成分のうち前記静脈を含む認証部位に対する照明の表面反射に対応する周波数成分を低減するフィルタを記憶するフィルタ記憶部と、
   前記静脈を含む認証部位を撮影する撮影部と、
   前記撮影部によって認証部位が撮影された画像の画素値を周波数成分へ変換する変換部と、
   前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングするフィルタリング部と、
   前記フィルタリング部によってフィルタリングされた周波数成分を画像に逆変換する逆変換部と、
   前記逆変換部によって逆変換された画像から静脈の血管パターンを表す静脈データを抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された静脈データを用いて、静脈認証を実行する認証部と
   を有することを特徴とする静脈認証装置。
8. 前記フィルタ記憶部は、前記静脈の空間周波数よりも低い低周波成分であって前記認証部位に偏在する照明の表面反射に対応する低周波成分を低減するフィルタを記憶し、
   前記フィルタリング部は、前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングすることを特徴とする請求項７に記載の静脈認証装置。
9. 前記フィルタ記憶部は、前記静脈の空間周波数よりも高い高周波成分であって前記認証部位の表面の模様に対応する高周波成分を低減するフィルタを記憶し、
   前記フィルタリング部は、前記フィルタ記憶部に記憶されたフィルタを用いて、前記画素値から変換された周波数成分をフィルタリングすることを特徴とする請求項７に記載の静脈認証装置。

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