JPWO2017038191A1 - 生体判別装置、生体判別方法及び生体判別プログラム - Google Patents
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Abstract
偽造物を判別し、皮膚以外の影響を抑制し、生体の判別を正確に行う。生体判別装置１０は、複数のスペクトルを有する光１０１ａを測定対象１ａに向けて照射する光照射装置１０１と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光装置１０３と、分光装置１０３が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得装置１０４と、光１０１ａのスペクトル毎に測定対象１ａに関する画像情報を画像取得装置１０４から取得して、画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、測定対象１ａが生体であるか否かを判定する演算装置１０５と、を有する。
Description
本発明は、測定対象が生体であるか否かを判定する生体判別装置、生体判別方法及び生体判別プログラムに関する。また、本発明は、そのような生体判別を適用した生体認証装置、生体認証方法及び生体認証プログラムに関する。
近年、指紋や顔等の身体的特徴を示す生体情報を用いて生体認証を行う生体認証機能を備えた様々な装置やシステムが提供されている。しかし、偽造した身体的特徴（例えば、印刷物やタブレット端末、偽造物（フェイスマスク））を誤って本物と判定してしまう場合があるため、生体認証の信頼性は十分に高いとは言えなかった。
そこで、偽指等を用いた不正認証の対策として、測定対象が生体であるか否かを判定する生体判別が行われている。例えば、特許文献１〜２には、生体判別及び生体認証が行われる装置やシステムが記載されている。
特許文献１に記載の生体検知装置は、脈波を検出したか否かで生体であるか否かを検知する。
特許文献２に記載の多因子認証システムは、指を撮像して指紋画像を取得する非分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、指からの拡散反射スペクトルを取得する分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、を有する。指からの拡散反射スペクトルに基づいて、認証すべき対象が所定の分光学的特徴を持つ生体であるか否かが判定される。
そこで、偽指等を用いた不正認証の対策として、測定対象が生体であるか否かを判定する生体判別が行われている。例えば、特許文献１〜２には、生体判別及び生体認証が行われる装置やシステムが記載されている。
特許文献１に記載の生体検知装置は、脈波を検出したか否かで生体であるか否かを検知する。
特許文献２に記載の多因子認証システムは、指を撮像して指紋画像を取得する非分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、指からの拡散反射スペクトルを取得する分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、を有する。指からの拡散反射スペクトルに基づいて、認証すべき対象が所定の分光学的特徴を持つ生体であるか否かが判定される。
しかしながら、特許文献１〜２に記載の装置やシステムには、以下のような問題がある。
特許文献１に記載の生体検知装置においては、薄い偽造物を装着した場合やタブレット端末に顔画像を表示させた場合に、脈拍を検知し、生体であると誤判定してしまう可能性がある。
特許文献２に記載の多因子認証システムにおいては、生体（指）からの拡散反射スペクトルに基づく生体判定では、例えば、偽造物を生体の一部に貼付した場合に、そのフィルム状の偽造物断片を見逃してしまう場合がある。また、顔認証に適用した場合、皮膚以外の毛髪や眼、シワ、ほくろ、唇等の影響で、生体でないと誤判定してしまう可能性がある。
本発明の目的は、上記各問題を解決し、薄い偽造物やタブレット端末、偽造物断片も検出することが可能で、皮膚以外の影響を受けずに生体を判別可能な、生体判別装置、生体判別方法及び生体判別プログラムを提供することにある。
本発明の別の目的は、生体認証の信頼性を向上させ、高度なセキュリティの確保が可能な生体認証装置、生体認証方法及び生体認証プログラムを提供することにある。
特許文献１に記載の生体検知装置においては、薄い偽造物を装着した場合やタブレット端末に顔画像を表示させた場合に、脈拍を検知し、生体であると誤判定してしまう可能性がある。
特許文献２に記載の多因子認証システムにおいては、生体（指）からの拡散反射スペクトルに基づく生体判定では、例えば、偽造物を生体の一部に貼付した場合に、そのフィルム状の偽造物断片を見逃してしまう場合がある。また、顔認証に適用した場合、皮膚以外の毛髪や眼、シワ、ほくろ、唇等の影響で、生体でないと誤判定してしまう可能性がある。
本発明の目的は、上記各問題を解決し、薄い偽造物やタブレット端末、偽造物断片も検出することが可能で、皮膚以外の影響を受けずに生体を判別可能な、生体判別装置、生体判別方法及び生体判別プログラムを提供することにある。
本発明の別の目的は、生体認証の信頼性を向上させ、高度なセキュリティの確保が可能な生体認証装置、生体認証方法及び生体認証プログラムを提供することにある。
上記目的を達成するため、本発明の一態様によれば、
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有する、生体判別装置が提供される。
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有する、生体判別装置が提供される。
また、本発明の別の態様によれば、
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体判別方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、生体判別方法が提供される。
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体判別方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、生体判別方法が提供される。
また、本発明のさらに別の態様によれば、
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、を実行させるための生体判別プログラムが提供される。
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、を実行させるための生体判別プログラムが提供される。
上記別の目的を達成するために、本発明の一態様によれば、
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有し、
前記制御部は、前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証装置が提供される。
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有し、
前記制御部は、前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証装置が提供される。
また、本発明の別の態様によれば、
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体認証方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定し、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証方法が提供される。
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体認証方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定し、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証方法が提供される。
また、本発明のさらに別の態様によれば、
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する処理と、を実行させるための生体認証プログラムが提供される。
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する処理と、を実行させるための生体認証プログラムが提供される。
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図１を参照すると、生体判別装置１０は、光照射装置１０１、対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５を有する。
対象設置装置１０２は、測定対象１ａの位置を所定の範囲内に収める対象設置部である。例えば、対象設置装置１０２は、画像撮影ボックス、測定対象者を座らせるための椅子、測定対象に立ち位置を指示する表示部を含む。ここで、測定対象１ａは、身体の一部（例えば、上半身、頭部、顔面など）である。図１では、測定対象１ａの一例として、頭部が模式的に示されている。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図１を参照すると、生体判別装置１０は、光照射装置１０１、対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５を有する。
対象設置装置１０２は、測定対象１ａの位置を所定の範囲内に収める対象設置部である。例えば、対象設置装置１０２は、画像撮影ボックス、測定対象者を座らせるための椅子、測定対象に立ち位置を指示する表示部を含む。ここで、測定対象１ａは、身体の一部（例えば、上半身、頭部、顔面など）である。図１では、測定対象１ａの一例として、頭部が模式的に示されている。
光照射装置１０１は、対象設置装置１０２に向けて光１０１ａを照射する。光照射装置１０１は、測定対象１ａを前方から照射する位置に配置されている。測定対象設置装置１０２に垂直な方向から見た場合に、光照射装置１０１の光軸と分光装置１０３の光軸とは角度θで交差している。角度θは、適宜に設定可能であるが、望ましくは９０°未満である。
光照射装置１０１は、可視光域から近赤外光域までの波長範囲内に複数のスペクトルを有する光源と、光源が出射した光を対象設置装置１０２の方向に向かわせるための光学系を有する。可視光域は概ね３８０ｎｍから７８０ｎｍまでの波長域であり、近赤外光域は概ね７００ｎｍから２５００ｎｍまでの波長域である。光照射装置１０１の光源として、例えば、単色ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）と蛍光体とを組み合せた白色ＬＥＤ、発光波長の異なる複数の発光素子（例えばＬＥＤ）からなる光源、ハロゲンランプ、キセノンランプなどを用いることができる。また、光照射装置１０１の光源として、特定の波長のみを透過させる光学フィルタを備えた光源を用いてもよい。
光照射装置１０１は、可視光域から近赤外光域までの波長範囲内に複数のスペクトルを有する光源と、光源が出射した光を対象設置装置１０２の方向に向かわせるための光学系を有する。可視光域は概ね３８０ｎｍから７８０ｎｍまでの波長域であり、近赤外光域は概ね７００ｎｍから２５００ｎｍまでの波長域である。光照射装置１０１の光源として、例えば、単色ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）と蛍光体とを組み合せた白色ＬＥＤ、発光波長の異なる複数の発光素子（例えばＬＥＤ）からなる光源、ハロゲンランプ、キセノンランプなどを用いることができる。また、光照射装置１０１の光源として、特定の波長のみを透過させる光学フィルタを備えた光源を用いてもよい。
光照射装置１０１からの光１０１ａは、測定対象１ａにて反射又は散乱され、その結果、対象設置装置１０２付近から種々の方向に向かって光が放射される。対象設置装置１０２付近からの放射光（反射光及び散乱光）の一部は、分光装置１０３の方向に向かう。
分光装置１０３は、測定対象設置装置１０２側から光が入射し、入射した光を波長に応じた強度に分光して出力する。分光装置１０３が出力した光は、画像取得装置１０４に供給される。分光装置１０３として、例えば、分散型分光装置、フーリエ変換型分光装置、液晶バンドパスフィルタ、光照射装置１０１が発光波長の異なる複数の発光素子からなる光源の場合に照射順を制御する装置（以降、光照射順制御装置と記す）などを用いることができる。
分光装置１０３は、測定対象設置装置１０２側から光が入射し、入射した光を波長に応じた強度に分光して出力する。分光装置１０３が出力した光は、画像取得装置１０４に供給される。分光装置１０３として、例えば、分散型分光装置、フーリエ変換型分光装置、液晶バンドパスフィルタ、光照射装置１０１が発光波長の異なる複数の発光素子からなる光源の場合に照射順を制御する装置（以降、光照射順制御装置と記す）などを用いることができる。
フーリエ変換型分光装置は、入射光に空間的位相差を与えて干渉波（インターフェログラム）を射出する。具体的には、フーリエ変換型分光装置は、光学的フーリエ変換面上に位相可変フィルタ（例えば可動ミラー）を有し、この位相可変フィルタを動作させることで、入射光に対して空間的位相差を与える。入射光に対して空間的位相差を与えることで、画像取得装置１０５における結像状態が変化する。結像強度分布は、与えられた空間的位相差に応じて変化する。ここで、空間的位相差を段階的又は連続的に変化させることにより、インターフェログラムを取得することができる。
図２に、フーリエ変換型分光装置の一例を示す。このフーリエ変換型分光装置は、ハーフミラー２ａ、固定ミラー２ｂ及び可動ミラー２ｃを有する。台座付近からの放射光（入射光）がハーフミラー２ａに入射する。ハーフミラー２ａで反射された光（第１の光）は、固定ミラー２ｂで反射され、再び、ハーフミラー２ａに入射する。ハーフミラー２ａを透過した光（第２の光）は、可動ミラー２ｃで反射され、再び、ハーフミラー２ａに入射する。固定ミラー２ｂからの反射光（第１の光）のうちハーフミラー２ａを透過した光と、可動ミラー２ｃからの反射光（第２の光）のうちハーフミラー２ａで反射された光とが互いに重ねられて同一の光路で出力される。可動ミラー２ｃを前後に移動することで、第１及び第２の光の間に位相差を与える。
フーリエ変換型分光装置の別の例として、入射光の波面を分割し、片側の光に任意の位相差を与えたうえで再び合波させるものもある。
フーリエ変換型分光装置の別の例として、入射光の波面を分割し、片側の光に任意の位相差を与えたうえで再び合波させるものもある。
分散型分光装置は、入射光を波長に応じて分散させ、波長毎に分離した光を順次射出する。分散型分光装置には、プリズム型分光器や回折格子型分光器などがある。一例として、回折格子型分光器の構成を説明する。
回折格子型分光器は、入口スリット、出口スリット、第１及び第２の球面鏡及び回折格子を有する。入口スリットは第１の球面鏡の焦点に位置し、出口スリットは第２の球面鏡の焦点に位置する。入口スリットより入射した光は、第１の球面鏡を介して回折格子に照射される。第１の球面鏡は、入口スリットからの入射光を平行光に変換する。回折格子によって波長に依存した角度で回折された平行光は第２の球面鏡を介して出口スリット上に結像される。回折格子を回転させることで、出口スリットより射出される光の波長が変化する。
液晶バンドパスフィルタは、液晶とポラライザ、アナライザを有する。液晶に電圧を印加することによって、透過波長を制御する。複数の液晶とポラライザ、アナライザで構成することで、透過波長の半値幅を制御できる。位相差板を構成に加えて波長分散を制御してもよい。
回折格子型分光器は、入口スリット、出口スリット、第１及び第２の球面鏡及び回折格子を有する。入口スリットは第１の球面鏡の焦点に位置し、出口スリットは第２の球面鏡の焦点に位置する。入口スリットより入射した光は、第１の球面鏡を介して回折格子に照射される。第１の球面鏡は、入口スリットからの入射光を平行光に変換する。回折格子によって波長に依存した角度で回折された平行光は第２の球面鏡を介して出口スリット上に結像される。回折格子を回転させることで、出口スリットより射出される光の波長が変化する。
液晶バンドパスフィルタは、液晶とポラライザ、アナライザを有する。液晶に電圧を印加することによって、透過波長を制御する。複数の液晶とポラライザ、アナライザで構成することで、透過波長の半値幅を制御できる。位相差板を構成に加えて波長分散を制御してもよい。
画像取得装置１０４は、２次元の画像情報を取得可能な装置である。画像取得装置１０４として、例えば、ＣＣＤ（電荷結合素子）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（相補性金属酸化膜半導体）イメージセンサ、ＩｎＧａＡｓ（インジウムガリウムヒ素）イメージセンサ、ＣＩＧＳ（銅インジウムガリウムセレン）イメージセンサなどを用いることができる。分光装置１０３が出力した光は画像取得装置１０４の受光面に結像される。画像取得装置１０４は、分光装置１０３が出力した光をその強度に応じて色の明暗を示す明度情報に変換した２次元の画像情報を出力する。画像取得装置１０４が出力した２次元の画像情報は、演算装置１０５に供給される。
演算装置１０５は、光照射装置１０１の点灯動作及び分光装置１０３の分光動作を制御し、画像取得装置１０４から画像情報を取得し、画像処理や生体真贋判定処理を行う。演算装置１０５は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータ装置等を用いて構成することができる。
演算装置１０５は、光照射装置１０１の点灯動作及び分光装置１０３の分光動作を制御し、画像取得装置１０４から画像情報を取得し、画像処理や生体真贋判定処理を行う。演算装置１０５は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータ装置等を用いて構成することができる。
分光装置１０３が分散型分光装置である場合、演算装置１０５は、分光装置１０３にて、入射光を波長に応じて分散させ、波長毎に分離された光を順次射出する分光動作を行わせる。例えば、分光装置１０３が回折格子型分光器である場合、演算装置１０５は、回折格子の回転動作を制御することで、波長毎に分離された光を回折格子型分光器より順次射出させる。
分光装置１０３がフーリエ変換型分光装置である場合は、演算装置１０５は、分光装置１０３にて、入射した光に空間的位相差を与えて干渉波（インターフェログラム）を射出する分光動作を行わせる。例えば、分光装置１０３が図２に示したフーリエ変換型分光装置である場合、演算装置１０５は、可動ミラー２ｃを段階的又は連続的に移動させることで、干渉波（インターフェログラム）をフーリエ変換型分光装置より射出させる。
分光装置１０３が液晶バンドパスフィルタである場合、演算装置１０５は、分光装置１０３にて、電圧を変化させ、波長毎に分離された光を順次射出する分光動作を行わせる。
なお、分光装置１０３、画像装置１０４の位置は、図示した位置に限定されない。対象設置装置１０２に対して、分光装置１０３、画像装置１０４の位置が鉛直方向の位置ではなく、傾いた方向の位置であってもよい。
分光装置１０３がフーリエ変換型分光装置である場合は、演算装置１０５は、分光装置１０３にて、入射した光に空間的位相差を与えて干渉波（インターフェログラム）を射出する分光動作を行わせる。例えば、分光装置１０３が図２に示したフーリエ変換型分光装置である場合、演算装置１０５は、可動ミラー２ｃを段階的又は連続的に移動させることで、干渉波（インターフェログラム）をフーリエ変換型分光装置より射出させる。
分光装置１０３が液晶バンドパスフィルタである場合、演算装置１０５は、分光装置１０３にて、電圧を変化させ、波長毎に分離された光を順次射出する分光動作を行わせる。
なお、分光装置１０３、画像装置１０４の位置は、図示した位置に限定されない。対象設置装置１０２に対して、分光装置１０３、画像装置１０４の位置が鉛直方向の位置ではなく、傾いた方向の位置であってもよい。
図３に、演算装置１０５の構成を示す。図３を参照すると、演算装置１０５は、制御部３、メモリ４、入力部５及び出力部６を有する。
メモリ４は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や半導体メモリ等の記憶装置であって、画像処理や生体真贋判定処理を行うのに必要な生体判別プログラムやデータが格納される。生体判別プログラムは、画像処理や生体真贋判定処理をコンピュータ（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等）に実行させるためのプログラムである。生体判別プログラムは、通信網（例えばインターネット）を介して供給されてもよく、また、コンピュータ読み出し可能な記録媒体により供給されてもよい。コンピュータ読み出し可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などの光ディスクや、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリやメモリカードなどである。
メモリ４は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）や半導体メモリ等の記憶装置であって、画像処理や生体真贋判定処理を行うのに必要な生体判別プログラムやデータが格納される。生体判別プログラムは、画像処理や生体真贋判定処理をコンピュータ（ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等）に実行させるためのプログラムである。生体判別プログラムは、通信網（例えばインターネット）を介して供給されてもよく、また、コンピュータ読み出し可能な記録媒体により供給されてもよい。コンピュータ読み出し可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などの光ディスクや、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリやメモリカードなどである。
出力部６は、液晶ディスプレイ等の表示装置やスピーカー等の音声出力装置である。入力部５は、キーボードや音声入力装置等である。入力部５として、出力部６が表示装置である場合に表示画面上に設けられたタッチパネルを用いてもよい。
制御部３は、プログラムに従って動作するＣＰＵよりなり、入力部５からの操作指示を受け付け、光照射装置１０１の点灯動作及び分光装置１０３の分光動作を制御し、画像処理や生体真贋判定処理を実行する。制御部３は、画像処理部３ａ及び生体真贋判定部３ｂを有する。
画像処理部３ａは、光照射装置１０１を点灯させた期間において、分光装置１０３の分光動作を制御し、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。ここで、複数の画像情報Ｉ１は、光照射装置１０１が照射した光１０１ａのうち測定対象１ａを反射又は散乱した光の波長毎の画像情報である。換言すると、複数の画像情報Ｉ１は、光１０１ａの各スペクトルについて、スペクトル毎に取得した画像情報である。
制御部３は、プログラムに従って動作するＣＰＵよりなり、入力部５からの操作指示を受け付け、光照射装置１０１の点灯動作及び分光装置１０３の分光動作を制御し、画像処理や生体真贋判定処理を実行する。制御部３は、画像処理部３ａ及び生体真贋判定部３ｂを有する。
画像処理部３ａは、光照射装置１０１を点灯させた期間において、分光装置１０３の分光動作を制御し、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。ここで、複数の画像情報Ｉ１は、光照射装置１０１が照射した光１０１ａのうち測定対象１ａを反射又は散乱した光の波長毎の画像情報である。換言すると、複数の画像情報Ｉ１は、光１０１ａの各スペクトルについて、スペクトル毎に取得した画像情報である。
画像情報Ｉ１の数は、分光装置１０４の波長分解能によって決まる。例えば、光照射装置１０１からの光１０１ａの波長範囲が５００ｎｍ〜８００ｎｍであり、分光装置１０４の取得波長範囲が５００ｎｍ〜８００ｎｍで波長分解能が５ｎｍである場合、画像情報Ｉ１として、５００ｎｍから８００ｎｍまで５ｎｍ刻みで６１枚の２次元の画像情報が取得される。
画像処理部３ａは、複数の画像情報Ｉ１から画像の所定の領域における分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。ここで、分光情報は、画像の所定の領域における強度の波長依存性を示す。所定の領域は、画像中の測定対象１ａの任意の部位（特定の画素範囲）であり、予め設定することが可能である。
画像処理部３ａは、複数の画像情報Ｉ１から画像の所定の領域における分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。ここで、分光情報は、画像の所定の領域における強度の波長依存性を示す。所定の領域は、画像中の測定対象１ａの任意の部位（特定の画素範囲）であり、予め設定することが可能である。
一例として、図４に画像の所定の領域を示す。図４Ａは、複数の画像情報Ｉ１を１つに統合したトータル画像情報である。ここでは、顔面の画像が模式的に示されているが、これは説明のために作成した画像であり、実際の画像とは異なる。図４Ａには、所定の領域の例として、ｒ１（額）、ｒ２（頬）、ｒ３（耳）、ｒ４（鼻）、ｒ５（唇）、ｒ６（顎）、ｒ７（首）、ｒ８（生体外）が示されている。
図４Ｂは、図４Ａに示した顔面のトータル画像情報の所定の領域うちｒ２、ｒ６、ｒ８のそれぞれにおける強度の波長依存性を示したグラフである。光照射装置１０１として白色ＬＥＤ、分光装置１０３として回折格子型分光器、画像取得装置１０４としてＣＭＯＳイメージセンサが用いられている。
図４Ｂは、図４Ａに示した顔面のトータル画像情報の所定の領域うちｒ２、ｒ６、ｒ８のそれぞれにおける強度の波長依存性を示したグラフである。光照射装置１０１として白色ＬＥＤ、分光装置１０３として回折格子型分光器、画像取得装置１０４としてＣＭＯＳイメージセンサが用いられている。
画像処理部３ａは、トータル画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、領域毎に分光情報を取得する。換言すると、画像処理部３ａは、トータル画像情報の所定の領域の分光情報を一つ以上の領域で取得する。例えば、所定の領域が図４Ａに示す領域ｒ１〜ｒ８のうち、身体的特徴を示す部位に関連する領域がｒ１〜ｒ７である場合、画像処理部３ａは、図４Ｂに示した領域ｒ２、ｒ６、ｒ８のうち、領域ｒ２、ｒ６の分光情報を各々取得する。そして、画像処理部３ａは、分光情報に各画像情報Ｉ１を加えた分光画像情報Ａを算出する。
なお、分光装置１０３が分散型分光装置又は液晶バンドパスフィルタ又は光照射順制御装置である場合と、分光装置１０３がフーリエ変換型分光装置である場合とで、画像情報Ｉ１の取得動作が異なる。
分光装置１０３が分散型分光装置又は液晶バンドパスフィルタ又は光照射順制御装置である場合は、分光装置１０３から波長毎に分離された光が順に画像取得装置１０４に供給されるため、画像取得装置１０４は、波長毎に画像情報を出力する。この場合、画像処理部３ａは、画像情報Ｉ１のそれぞれについて、画像取得装置１０４から各波長の画像情報を取得する。
なお、分光装置１０３が分散型分光装置又は液晶バンドパスフィルタ又は光照射順制御装置である場合と、分光装置１０３がフーリエ変換型分光装置である場合とで、画像情報Ｉ１の取得動作が異なる。
分光装置１０３が分散型分光装置又は液晶バンドパスフィルタ又は光照射順制御装置である場合は、分光装置１０３から波長毎に分離された光が順に画像取得装置１０４に供給されるため、画像取得装置１０４は、波長毎に画像情報を出力する。この場合、画像処理部３ａは、画像情報Ｉ１のそれぞれについて、画像取得装置１０４から各波長の画像情報を取得する。
一方、分光装置１０３がフーリエ変換型分光装置である場合は、分光装置１０３から干渉波（インターフェログラム）が画像取得装置１０４に供給されるため、画像取得装置１０４は、インターフェログラムを示す画像情報を出力する。この場合、画像処理部３ａは、画像情報Ｉ１のそれぞれについて、画像取得装置１０４が出力したインターフェログラムの画像情報をフーリエ変換することで、各波長の画像情報を取得する。
画像処理部３ａが算出した分光画像情報Ａは、生体真贋判定部３ｂに供給される。生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａにおける分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、測定対象１ａが生体であるか否かの生体真贋判定を行う。
画像処理部３ａが算出した分光画像情報Ａは、生体真贋判定部３ｂに供給される。生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａにおける分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、測定対象１ａが生体であるか否かの生体真贋判定を行う。
生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か判定する。吸光度が所定の値より高いか否かは、反射率が所定の値より低いか否かによっても判定できる。吸光度が所定の値以上である場合は、生体真贋判定部３ｂは、所定の条件を満たすと判定する。吸光度が所定の値より小さい場合は、生体真贋判定部３ｂは、所定の条件を満たさないと判定する。
また、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａのスペクトル（分光情報）とメモリ４に格納されている生体判別用スペクトルとを比較する。生体判別用スペクトルは、生体に関するスペクトルを組合せたものである。生体に関するスペクトルは、例えば、酸素化ヘモグロビン（Ｏｘｙｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ、ＨｂＯ２）、還元ヘモグロビン（Ｄｅｏｘｙｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ、Ｈｂ）、ビリルビン（Ｂｉｌｉｒｕｂｉｎ）、ユーメラミン（Ｅｕｍｅｌａｎｉｎ）、フェオメラニン（Ｐｈｅｏｍｅｌａｎｉｎ）、水、カロテン、脂肪、蛋白質など、生体に関する成分のスペクトルである。
また、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａのスペクトル（分光情報）とメモリ４に格納されている生体判別用スペクトルとを比較する。生体判別用スペクトルは、生体に関するスペクトルを組合せたものである。生体に関するスペクトルは、例えば、酸素化ヘモグロビン（Ｏｘｙｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ、ＨｂＯ２）、還元ヘモグロビン（Ｄｅｏｘｙｈｅｍｏｇｌｏｂｉｎ、Ｈｂ）、ビリルビン（Ｂｉｌｉｒｕｂｉｎ）、ユーメラミン（Ｅｕｍｅｌａｎｉｎ）、フェオメラニン（Ｐｈｅｏｍｅｌａｎｉｎ）、水、カロテン、脂肪、蛋白質など、生体に関する成分のスペクトルである。
図５に、生体に関する成分のスペクトルの一例として、酸素化ヘモグロビン、還元ヘモグロビン、ビリルビン、ユーメラミン、フェオメラニンの吸収スペクトルを示す。ここでは、特に３６℃付近におけるスペクトルの例を示している。なお、生体に関するスペクトルは、図５に示した例に限らない。
生体に関するスペクトルの組合せは、例えば、図５に示した生体成分の吸収スペクトル（消衰係数の波長依存性）の組合せである。生体に関するスペクトルの組合せ（生体成分の組合せ）は、例えば、以下の式１に基づいて計算することができる。
生体に関するスペクトルの組合せは、例えば、図５に示した生体成分の吸収スペクトル（消衰係数の波長依存性）の組合せである。生体に関するスペクトルの組合せ（生体成分の組合せ）は、例えば、以下の式１に基づいて計算することができる。
ここで、λは波長、ａi、ｐiは係数（フィッティングパラメータ）、ｘi（λ）は各生体成分の消衰係数の波長依存性を示す。式１で算出されるＡ（λ）は吸光度の波長依存性を示す。
生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａのスペクトル（分光情報）と生体判別用スペクトルとの相関度を算出し、相関度が所定の値以上か否かを判定する。相関度が所定の値以上である場合は、生体真贋判定部３ｂは、所定の条件を満たすと判定する。相関度が所定の値より小さい場合は、生体真贋判定部３ｂは、所定の条件を満たさないと判定する。
生体真贋判定部３ｂは、また、生体判別用スペクトルのうちの複数の生体成分の比率に基づいて生体であるか否かの生体真贋判定を行う。複数の生体成分の比率とは、例えば酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率である。複数の生体成分の比率が所定の値以上である場合は、生体真贋判定部３ｂは、所定の条件を満たすと判定する。複数の生体成分の比率が所定の値より小さい場合は、生体真贋判定部３ｂは、所定の条件を満たさないと判定する。
生体真贋判定部３ｂは、また、生体判別用スペクトルのうちの複数の生体成分の比率に基づいて生体であるか否かの生体真贋判定を行う。複数の生体成分の比率とは、例えば酸素化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの比率である。複数の生体成分の比率が所定の値以上である場合は、生体真贋判定部３ｂは、所定の条件を満たすと判定する。複数の生体成分の比率が所定の値より小さい場合は、生体真贋判定部３ｂは、所定の条件を満たさないと判定する。
生体真贋判定部３ｂは、所定の条件を満たすと判定した場合に、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。所定の条件を満たさないと判定した場合に、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
なお、制御部３は、分光情報を取得するための領域（図４Ｂに示した領域から選択した領域）に応じて対象設置装置１０２の測定対象１ａの収容位置を規定する所定の範囲を制御することができる。例えば、制御部３は、測定対象に立ち位置を指示する表示部を用いて所定の範囲を変更することができる。また、測定対象者を座らせるための椅子が上下方向、左右方向及び前後方向に移動可能なステージ上に設けられている場合は、制御部３は、ステージの動作を制御して所定の範囲を調整することができる。
なお、制御部３は、分光情報を取得するための領域（図４Ｂに示した領域から選択した領域）に応じて対象設置装置１０２の測定対象１ａの収容位置を規定する所定の範囲を制御することができる。例えば、制御部３は、測定対象に立ち位置を指示する表示部を用いて所定の範囲を変更することができる。また、測定対象者を座らせるための椅子が上下方向、左右方向及び前後方向に移動可能なステージ上に設けられている場合は、制御部３は、ステージの動作を制御して所定の範囲を調整することができる。
次に、生体判別装置１０の生体判別動作について具体的に説明する。
図６に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図１、図３及び図６を参照して生体判別動作を説明する。なお、ここでは、光照射装置１０１として白色ＬＥＤ、分光装置１０３としてフーリエ変換型分光装置、画像取得装置１０４としてＣＭＯＳイメージセンサが用いられている。
まず、ステップＳ１００で、画像処理部３ａが、光照射装置１０１を点灯させた照射状態で、分光装置１０３の分光動作を制御し、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。
図６に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図１、図３及び図６を参照して生体判別動作を説明する。なお、ここでは、光照射装置１０１として白色ＬＥＤ、分光装置１０３としてフーリエ変換型分光装置、画像取得装置１０４としてＣＭＯＳイメージセンサが用いられている。
まず、ステップＳ１００で、画像処理部３ａが、光照射装置１０１を点灯させた照射状態で、分光装置１０３の分光動作を制御し、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。
図７に、分光画像情報Ａの算出結果であるスペクトルの一例を示す。図７において、横軸は波長、縦軸は吸光度を表す。測定対象１ａが「生体」（ここでは頬ｒ２）、「フィルムＡ＋生体」、「フィルムＢ＋生体」の各々の分光情報の測定例が示されている。ここで、分光情報は、吸光度スペクトルを示す。「生体」は実線で示されている。「フィルムＡ＋生体」は、フィルムＡを頬に貼り付けた場合で、間隔の短い破線で示されている。「フィルムＢ＋生体」は、フィルムＢを頬に貼り付けた場合で、間隔の長い破線で示されている。測定対象１ａの分光情報は、測定対象１ａで反射または散乱した光の情報が含まれるが、測定対象１ａの表面付近での吸光量に主に由来する。
次に、ステップＳ１０１で、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
次に、ステップＳ１０１で、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
図８に、「生体」の分光画像情報Ａの吸光度スペクトルと生体判別用スペクトル（生体成分の組合せ）の関係を示す。図８において、横軸は波長、縦軸は吸光度を表す。「指単独」は菱形の印で示されている。生体判別用スペクトルは、実線で示されている。ここで、生体判別用スペクトルは、図５に示した生体成分の吸収スペクトル（消衰係数の波長依存性）の組合せであり、上述の式１に基づいて計算することができる。
図９に、分光画像情報Ａの「生体」、「フィルムＡ＋生体」、「フィルムＢ＋生体」の各々の吸光度スペクトルと、生体判別用スペクトルとの残差を示す。ここで、残差は、吸光度スペクトルと生体判別用スペクトルとの差の平均二乗平方根である。
図９に、分光画像情報Ａの「生体」、「フィルムＡ＋生体」、「フィルムＢ＋生体」の各々の吸光度スペクトルと、生体判別用スペクトルとの残差を示す。ここで、残差は、吸光度スペクトルと生体判別用スペクトルとの差の平均二乗平方根である。
「指単独」の反射スペクトルと生体判別用スペクトルとの残差は、閾値（例えば、０．０８）以下である。この場合、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａと生体判別用スペクトルとの相関度が所定の値以上と判定する。ここで、閾値は測定環境や測定対象群に合わせて適宜設定する。
一方、「フィルムＡ＋生体」の吸光度スペクトルと生体判別用スペクトルとの残差は、閾値を超える。この場合、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａと生体判別用スペクトルとの相関度が所定の値よりも小さいと判定する。同様に、「フィルムＢ＋生体」の吸光度スペクトルと生体判別用スペクトルとの残差は閾値を超えるので、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａと生体判別用スペクトルとの相関度が所定の値よりも小さいと判定する。
一方、「フィルムＡ＋生体」の吸光度スペクトルと生体判別用スペクトルとの残差は、閾値を超える。この場合、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａと生体判別用スペクトルとの相関度が所定の値よりも小さいと判定する。同様に、「フィルムＢ＋生体」の吸光度スペクトルと生体判別用スペクトルとの残差は閾値を超えるので、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａと生体判別用スペクトルとの相関度が所定の値よりも小さいと判定する。
相関度が所定の値以上と判定された「生体」については、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かについても判定する。この場合、係数ａiについて酸素化ヘモグロビンａＨｂＯ２、還元ヘモグロビンａＨｂの比率ａＨｂＯ２／ａＨｂが２であり、閾値（例えば、１）以上である。この場合、生体真贋判定部３ｂは、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いと判定する。ここで、閾値は測定対象群や測定部位における静脈の血液量と動脈の血液量の割合に依存し、測定対象群と部位に合わせて適宜設定する。
なお、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否かについては、「生体」、「フィルムＡ＋生体」、「フィルムＢ＋生体」のいずれも閾値（例えば、波長５５０ｎｍで０．５）より高いと判定する。ここで、閾値は特定の波長のみでなく、複数の波長で設定してもよく、例えば、生体判別用スペクトルの５５０ｎｍ付近における吸光度が０．５以上かつ６００ｎｍ付近における吸光度が０．２以上としてもよい。
なお、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否かについては、「生体」、「フィルムＡ＋生体」、「フィルムＢ＋生体」のいずれも閾値（例えば、波長５５０ｎｍで０．５）より高いと判定する。ここで、閾値は特定の波長のみでなく、複数の波長で設定してもよく、例えば、生体判別用スペクトルの５５０ｎｍ付近における吸光度が０．５以上かつ６００ｎｍ付近における吸光度が０．２以上としてもよい。
以上から、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの「生体」のみを所定の条件を満たすと判定する。
同様に、他の領域（例えば顎ｒ６）についても、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
同様に、他の領域（例えば顎ｒ６）についても、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
ここで顔に付着した物質（化粧品等）の影響について述べる。化粧品（例えばファンデーション）が塗布されていると、化粧品の影響を受けて生体成分（酸素化ヘモグロビンや還元ヘモグロビン）を検出できない可能性がある。化粧品成分の分光情報をメモリ４に登録しておき、分光画像情報Ａにおいて、生体成分を検出できず、化粧品成分を検出した場合、異なる領域（例えば耳ｒ３や首ｒ７）を選択して、分光画像情報Ａが所定の条件を満たすかを判定する。全ての領域で生体成分を検出できず、化粧品成分を検出した場合は、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
次に体毛（毛髪や髭等）の影響について述べる。例えば、髭を伸ばしており、頬ｒ２や顎ｒ７では体毛の影響を受けて生体成分（酸素化ヘモグロビンや還元ヘモグロビン）を検出できない可能性がある。頬ｒ２や顎ｒ７で生体成分を検出できず、体毛を検出した場合は、異なる部位（例えば額ｒ１や首ｒ７）を選択して、分光画像情報Ａが所定の条件を満たすかを判定する。体毛の有無はスペクトルに基づいて判定することができ、特に吸光度の大きさ基づいて判定することができる。
次に体毛（毛髪や髭等）の影響について述べる。例えば、髭を伸ばしており、頬ｒ２や顎ｒ７では体毛の影響を受けて生体成分（酸素化ヘモグロビンや還元ヘモグロビン）を検出できない可能性がある。頬ｒ２や顎ｒ７で生体成分を検出できず、体毛を検出した場合は、異なる部位（例えば額ｒ１や首ｒ７）を選択して、分光画像情報Ａが所定の条件を満たすかを判定する。体毛の有無はスペクトルに基づいて判定することができ、特に吸光度の大きさ基づいて判定することができる。
ステップＳ１０１で、所定の条件を満たすと判定した場合は、ステップＳ１０２で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体であると判定し、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ１０１で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ１０３で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ１０１で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ１０３で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
本実施形態の生体判別装置１０によれば、分光画像情報Ａを用いているので、測定対象１ａの１つ以上の領域のスペクトルに基づいて、生体であるか否かを判定することができる。よって、特許文献２に記載された指からの拡散反射スペクトルに基づく生体判定を行う多因子認証システムと比較して、偽造物断片を検出することが可能で、皮膚以外の化粧品や体毛を考慮して生体の判別を正確に行うことができる。
また、測定対象１ａの任意の部位に関する表面付近での吸光量を反映する分光画像情報Ａを取得することができる。その結果、特許文献１に記載の生体検知装置と比較して、薄い偽造物やタブレット端末を確実に判別することができる。
上述した第１の実施形態の生体判別装置において、光照射装置１０１は光照射手段と呼ぶことができ、分光装置１０３は分光手段と呼ぶことができ、画像取得装置１０４は画像取得手段と呼ぶことができる。光照射手段はそれぞれ、複数の光照射装置を含んでいてもよい。
また、測定対象１ａの任意の部位に関する表面付近での吸光量を反映する分光画像情報Ａを取得することができる。その結果、特許文献１に記載の生体検知装置と比較して、薄い偽造物やタブレット端末を確実に判別することができる。
上述した第１の実施形態の生体判別装置において、光照射装置１０１は光照射手段と呼ぶことができ、分光装置１０３は分光手段と呼ぶことができ、画像取得装置１０４は画像取得手段と呼ぶことができる。光照射手段はそれぞれ、複数の光照射装置を含んでいてもよい。
（第１の適用例：生体認証装置）
次に、上述した第１の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置は、図１に示した生体判別装置１０の演算装置１０５を、生体認証機能を備えた演算装置１０５ａに置き換えたものである。演算装置１０５ａ以外の構成は、生体判別装置１０と基本的に同じである。
次に、上述した第１の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置は、図１に示した生体判別装置１０の演算装置１０５を、生体認証機能を備えた演算装置１０５ａに置き換えたものである。演算装置１０５ａ以外の構成は、生体判別装置１０と基本的に同じである。
図１０は、演算装置１０５ａの構成を示すブロック図である。
図１０を参照すると、演算装置１０５ａは、制御部１３、メモリ１４、入力部１５及び出力部１６を有する。入力部１５及び出力部１６は図３に示した入力部５及び出力部６と同じである。
メモリ１４は、図３に示したメモリ４と同様のものであり、生体認証を行うのに必要なプログラムやデータ（生体認証用データベースを含む）がメモリ１４に格納されている。この生体認証プログラムも、通信網（例えばインターネット）やコンピュータ読み出し可能な記録媒体（ＣＤやＤＶＤなどの光ディスク、ＵＳＢメモリ、メモリカードなど）により提供することができる。
図１０を参照すると、演算装置１０５ａは、制御部１３、メモリ１４、入力部１５及び出力部１６を有する。入力部１５及び出力部１６は図３に示した入力部５及び出力部６と同じである。
メモリ１４は、図３に示したメモリ４と同様のものであり、生体認証を行うのに必要なプログラムやデータ（生体認証用データベースを含む）がメモリ１４に格納されている。この生体認証プログラムも、通信網（例えばインターネット）やコンピュータ読み出し可能な記録媒体（ＣＤやＤＶＤなどの光ディスク、ＵＳＢメモリ、メモリカードなど）により提供することができる。
制御部１３は、プログラムに従って動作するＣＰＵよりなり、入力部１５からの操作指示を受け付け、光照射装置１０１の点灯動作及び分光装置１０３の分光動作を制御し、画像処理、生体真贋判定処理及び生体認証処理を実行する。制御部１３は、画像処理部１３ａ、生体真贋判定部１３ｂ及び生体認証部１３ｃを有する。
生体真贋判定部１３ｂは、図３に示した生体真贋判定部３ｂと同じである。画像処理部１３ａは、図３に示した画像処理部３ａの機能に加えて、身体的特徴を示す特徴情報を取得する機能を有する。測定対象１ａは、身体的特徴を示す部位（例えば、上半身、頭部、顔面等）である。
生体真贋判定部１３ｂは、図３に示した生体真贋判定部３ｂと同じである。画像処理部１３ａは、図３に示した画像処理部３ａの機能に加えて、身体的特徴を示す特徴情報を取得する機能を有する。測定対象１ａは、身体的特徴を示す部位（例えば、上半身、頭部、顔面等）である。
画像処理部１３ａは、光照射装置１０１の点灯動作を制御する。画像処理部１３ａは、光照射装置１０１を点灯させた照射状態で、画像取得装置１０５から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。そして、画像処理部１３ａは、複数の画像情報Ｉ１を用いて分光画像情報Ａを算出する。分光画像情報Ａの算出動作は、図３に示した画像処理部３ａの分光画像情報Ａの算出動作と基本的に同じである。ただし、画像の所定の領域は、予め設定することが可能であるが、身体的特徴を示す部位、例えば図４Ａに示した領域ｒ１〜ｒ７に限定される。
画像処理部１３ａは、複数の画像情報Ｉ１を積算（平均化）して得られた画像情報に基づいて、測定対象１ａの特徴点に関する特徴情報を算出する。例えば、測定対象１ａが頭部である場合、画像処理部１３ａは、画像情報から顔のパーツの相対位置、相対的な大きさ、目や鼻、あごの形といった特徴を示す特徴情報を算出する。なお、特徴情報の算出に用いる画像情報Ｉ１の数は特に限定されない。
画像処理部１３ａは、複数の画像情報Ｉ１を積算（平均化）して得られた画像情報に基づいて、測定対象１ａの特徴点に関する特徴情報を算出する。例えば、測定対象１ａが頭部である場合、画像処理部１３ａは、画像情報から顔のパーツの相対位置、相対的な大きさ、目や鼻、あごの形といった特徴を示す特徴情報を算出する。なお、特徴情報の算出に用いる画像情報Ｉ１の数は特に限定されない。
生体真贋判定部１３ｂにて測定対象１ａが生体であると判定された場合に、生体認証部１３ｃは、メモリ１４から生体認証に必要な情報（生体認証情報）を取得し、この生体認証情報と特徴情報とを比較する。例えば、顔を用いて生体認証を行う場合は、生体認証情報として事前に登録された顔の特徴情報がメモリ１４に予め格納される。生体認証部１３ｃは、メモリ１４から特徴情報を取得し、この認証情報と特徴情報とを比較する。
特徴情報が認証情報と一致した場合は、生体認証部１３ｃは、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
特徴情報が認証情報と一致しなかった場合は、生体認証部１３ｃは、不正な人物であると判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。また、生体真贋判定部１３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定した場合も、生体認証部１３ｃは、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
特徴情報が認証情報と一致した場合は、生体認証部１３ｃは、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
特徴情報が認証情報と一致しなかった場合は、生体認証部１３ｃは、不正な人物であると判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。また、生体真贋判定部１３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定した場合も、生体認証部１３ｃは、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
次に、本例の生体認証装置の生体認証動作について具体的に説明する。
図１１に、生体認証動作の一手順を示す。以下、図１０及び図１１を参照して生体認証動作を説明する。なお、ここでは、光照射装置１０１として白色ＬＥＤ、分光装置１０３としてフーリエ変換型分光装置、画像取得装置１０４としてＣＭＯＳイメージセンサが用いられている。
まず、ステップＳ１５０で、画像処理部１３ａが、光照射装置１０１を点灯させた照射状態で、分光装置１０３の分光動作を制御し、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報から分光情報を取得し、分光画像情報Ａを算出するとともに、複数の画像情報Ｉ１から特徴情報を算出する。
図１１に、生体認証動作の一手順を示す。以下、図１０及び図１１を参照して生体認証動作を説明する。なお、ここでは、光照射装置１０１として白色ＬＥＤ、分光装置１０３としてフーリエ変換型分光装置、画像取得装置１０４としてＣＭＯＳイメージセンサが用いられている。
まず、ステップＳ１５０で、画像処理部１３ａが、光照射装置１０１を点灯させた照射状態で、分光装置１０３の分光動作を制御し、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報から分光情報を取得し、分光画像情報Ａを算出するとともに、複数の画像情報Ｉ１から特徴情報を算出する。
ステップＳ１５１で、生体真贋判定部１３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、生体真贋判定部１３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
ステップＳ１５１の判定が「Ｙｅｓ」である場合は、ステップＳ１５２で、生体認証部１３ｃが、メモリ１４から生体認証情報を取得し、特徴情報が生体認証情報と一致するか否かを判定する。特徴情報が生体認証情報と一致した場合は、ステップＳ１５３で、生体認証部１３ｃが、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ１５１又はステップＳ１５２の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ１５４で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ１５１の判定が「Ｙｅｓ」である場合は、ステップＳ１５２で、生体認証部１３ｃが、メモリ１４から生体認証情報を取得し、特徴情報が生体認証情報と一致するか否かを判定する。特徴情報が生体認証情報と一致した場合は、ステップＳ１５３で、生体認証部１３ｃが、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ１５１又はステップＳ１５２の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ１５４で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
本例の生体認証装置によれば、偽造が困難な、高精度の生体判別で生体であると判定された部位について生体認証を行うので、生体認証の信頼性を向上することができ、高度なセキュリティを確保することができる。
また、光照射装置１０１、分光装置１０４及び画像取得装置１０５は、生体判別装置１０と本例の生体認証装置とで併用されるため、装置の大型化を抑制することができる。
なお、生体認証情報は、外部の記憶装置（データベース）又はデータベースサーバに蓄積されてもよい。この場合は、生体認証部１３ｃは、図示しないネットワークを介して、外部の記憶装置（データベース）又はデータベースサーバと接続される。
また、光照射装置１０１、分光装置１０４及び画像取得装置１０５は、生体判別装置１０と本例の生体認証装置とで併用されるため、装置の大型化を抑制することができる。
なお、生体認証情報は、外部の記憶装置（データベース）又はデータベースサーバに蓄積されてもよい。この場合は、生体認証部１３ｃは、図示しないネットワークを介して、外部の記憶装置（データベース）又はデータベースサーバと接続される。
また、生体認証情報をデータベースに登録しているが、これに限定されない。生体認証情報は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）タグ等の記憶手段に格納されてもよい。例えば、生体認証情報を格納したＩＣタグをパスポート等に搭載すれば、パスポートを提示した際に、ＩＣタグから生体認証情報を読み取り、その生体認証情報と特徴情報を照合する。
また、画像処理部１３ａは、複数の画像情報Ｉ１のうちから、特徴情報を取得し易い波長帯域の画像情報を選択してもよい。例えば、画像処理部１３ａは、複数の画像情報Ｉ１のうち、長波長側の画像情報を除去し、短波長側の画像情報を選択してもよい。
また、画像処理部１３ａは、複数の画像情報Ｉ１のうちから、特徴情報を取得し易い波長帯域の画像情報を選択してもよい。例えば、画像処理部１３ａは、複数の画像情報Ｉ１のうち、長波長側の画像情報を除去し、短波長側の画像情報を選択してもよい。
（第２の実施形態）
図１２は、本発明の第２の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
本発明の第２の実施形態に係る生体判別装置は、第１の実施形態と同様の構成を有するが、光照射装置用の照射位置制御装置をさらに有するものである。ここでは、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
照射位置制御装置１０６は、光１０１ｂの照射範囲を、スペクトルと生体判別用スペクトルを比較する領域のみに制限する装置である。照射位置制御装置１０６として、例えば、液晶シャッターやデジタルミラーデバイス（ＤＭＤ）などを用いることができる。
図１２は、本発明の第２の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
本発明の第２の実施形態に係る生体判別装置は、第１の実施形態と同様の構成を有するが、光照射装置用の照射位置制御装置をさらに有するものである。ここでは、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
照射位置制御装置１０６は、光１０１ｂの照射範囲を、スペクトルと生体判別用スペクトルを比較する領域のみに制限する装置である。照射位置制御装置１０６として、例えば、液晶シャッターやデジタルミラーデバイス（ＤＭＤ）などを用いることができる。
液晶シャッターは偏光板に挟まれた液晶に電圧を印加することで光の透過または遮断を制御する装置である。電極を配置した複数の領域を備え、領域毎に電圧制御することで、光を透過する領域を任意に制御することができる。
ＤＭＤは可動式のマイクロミラーが格子状に配列されたものである。電圧でミラーの傾斜を変えることでオンとオフを切り替えることができ、オンとされるミラー領域を任意に制御することができる。
ＤＭＤは可動式のマイクロミラーが格子状に配列されたものである。電圧でミラーの傾斜を変えることでオンとオフを切り替えることができ、オンとされるミラー領域を任意に制御することができる。
次に、本実施形態の生体判別装置の生体判別動作について具体的に説明する。
図１３に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図１２及び図１３を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ２００で、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。ここで、特徴情報を算出できれば、光照射装置１０１を点灯させなくてもよい。特徴情報を算出できない場合、制御部３が、光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。
図１３に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図１２及び図１３を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ２００で、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。ここで、特徴情報を算出できれば、光照射装置１０１を点灯させなくてもよい。特徴情報を算出できない場合、制御部３が、光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。
次に、ステップＳ２０１で、制御部３が、光照射装置１０１を点灯させ、特徴情報を元に特定の領域（ｒ１〜ｒ７）のみに光が照射されるように照射位置制御装置１０６を制御し、分光装置１０３の分光動作を制御する。そして、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得し、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ２０２で、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
次に、ステップＳ２０２で、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
ステップＳ２０２で、所定の条件を満たすと判定した場合は、ステップＳ２０３で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体であると判定し、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ２０２で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ２０４で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
ここで、光照射装置１０１の明るさは、測定対象者にとって眩しさを抑えるように制御する。眩しさは例えばグレアインデックスで評価する。個々の光源のグレアコントラストｇは式２、全体のグレアインデックスＧＩは式３で表される。
ステップＳ２０２で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ２０４で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
ここで、光照射装置１０１の明るさは、測定対象者にとって眩しさを抑えるように制御する。眩しさは例えばグレアインデックスで評価する。個々の光源のグレアコントラストｇは式２、全体のグレアインデックスＧＩは式３で表される。
ここで、Ｌsは光源の輝度、ωは観察者から見た光源の立体角、ｐはポジションインデックス、Ｆは視野の平均輝度である。制御部３は、ＧＩが２１以下、好ましくは１８以下に収まるように、光照射装置１０１の明るさを制御する。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。
（第２の適用例：生体認証装置）
次に、上述した第２の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置は、上述した第１の適用例である生体認証装置と同様の構成を有するが、光照射装置用の照射位置制御装置を用い、演算装置１０５を、照射位置制御部を備えた演算装置１０５ｂに置き換えたものである。
次に、上述した第２の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置は、上述した第１の適用例である生体認証装置と同様の構成を有するが、光照射装置用の照射位置制御装置を用い、演算装置１０５を、照射位置制御部を備えた演算装置１０５ｂに置き換えたものである。
図１４に、生体認証動作の一手順を示す。
まず、ステップＳ２５０で、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。ここで、特徴情報を算出できれば、光照射装置１０１を点灯させなくてもよい。特徴情報を算出できない場合、制御部１３が、光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。
次に、ステップＳ２５１で、制御部１３が、光照射装置１０１を点灯させ、特徴情報を元に特定の領域（ｒ１〜ｒ７）のみに光が照射されるように照射位置制御装置１０６を制御し、分光装置１０３の分光動作を制御する。そして、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得し、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。
まず、ステップＳ２５０で、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。ここで、特徴情報を算出できれば、光照射装置１０１を点灯させなくてもよい。特徴情報を算出できない場合、制御部１３が、光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。
次に、ステップＳ２５１で、制御部１３が、光照射装置１０１を点灯させ、特徴情報を元に特定の領域（ｒ１〜ｒ７）のみに光が照射されるように照射位置制御装置１０６を制御し、分光装置１０３の分光動作を制御する。そして、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得し、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ２５２で、生体真贋判定部１３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部１３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
ステップＳ２５２の判定が「Ｙｅｓ」である場合は、ステップＳ２５３で、生体認証部１３ｃが、メモリ１４から生体認証情報を取得し、特徴情報が生体認証情報と一致するか否かを判定する。特徴情報が生体認証情報と一致した場合は、ステップＳ２５４で、生体認証部１３ｃが、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ２５２の判定が「Ｙｅｓ」である場合は、ステップＳ２５３で、生体認証部１３ｃが、メモリ１４から生体認証情報を取得し、特徴情報が生体認証情報と一致するか否かを判定する。特徴情報が生体認証情報と一致した場合は、ステップＳ２５４で、生体認証部１３ｃが、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ２５２又はステップＳ２５３の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ２５５で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
なお、上記の生体認証動作において、ステップＳ２５２とステップＳ２５３の順番を入れ替えてもよい。
本例の生体認証装置によれば、第１の適用例で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
なお、上記の生体認証動作において、ステップＳ２５２とステップＳ２５３の順番を入れ替えてもよい。
本例の生体認証装置によれば、第１の適用例で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
（第３の実施形態）
図１５は、本発明の第３の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図１５を参照すると、生体判別装置３０は、光照射装置１０１、対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、演算装置１０５、及び対象位置制御装置１０７を有する。対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５は、第１の実施形態で説明したものと同じである。以下では、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
対象位置制御装置１０７は、画像処理部３ａで取得、算出した特徴情報に基づいて、測定対象１ａの位置を特定の範囲内に誘導する。誘導方法としては、ディスプレイを使用して指示する方法、スピーカーを使用して指示する方法、対象設置装置１０２を動かす方法などがある。
図１５は、本発明の第３の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図１５を参照すると、生体判別装置３０は、光照射装置１０１、対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、演算装置１０５、及び対象位置制御装置１０７を有する。対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５は、第１の実施形態で説明したものと同じである。以下では、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
対象位置制御装置１０７は、画像処理部３ａで取得、算出した特徴情報に基づいて、測定対象１ａの位置を特定の範囲内に誘導する。誘導方法としては、ディスプレイを使用して指示する方法、スピーカーを使用して指示する方法、対象設置装置１０２を動かす方法などがある。
次に、本実施形態の生体判別装置の生体判別動作について具体的に説明する。
図１６に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図１５及び図１６を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ３００で、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。ここで、特徴情報を算出できれば、光照射装置１０１を点灯させなくてもよい。特徴情報を算出できない場合、制御部３が、光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。
図１６に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図１５及び図１６を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ３００で、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。ここで、特徴情報を算出できれば、光照射装置１０１を点灯させなくてもよい。特徴情報を算出できない場合、制御部３が、光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。
次に、ステップＳ３０１で、制御部３が、特徴情報を元に対象位置制御装置１０７を動作させ、測定対象１ａを所定の領域内に移動させる。特に、制御部３は、特定の領域（ｒ１〜ｒ７）のみに光が照射されるように対象位置制御装置１０７を制御する。
ステップＳ３０２で、画像処理部３ａが、光照射装置１０１を点灯させ、分光装置１０３の分光動作を制御する。そして、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得し、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。
ステップＳ３０２で、画像処理部３ａが、光照射装置１０１を点灯させ、分光装置１０３の分光動作を制御する。そして、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得し、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ３０３で、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値以上か否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値以上か否かを判定する。
ステップＳ３０３で、所定の条件を満たすと判定した場合は、ステップＳ３０４で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体であると判定し、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ３０３で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ３０５で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ３０３で、所定の条件を満たすと判定した場合は、ステップＳ３０４で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体であると判定し、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ３０３で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ３０５で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。本実施形態の生体判別装置の変形例を図１７及び図１８で説明する。図１７は本発明の第３の実施形態に係る生体判別装置の第１の変形例の構成を示すブロック図である。図１８は本発明の第３の実施形態に係る生体判別装置の第２の変形例の構成を示すブロック図である。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。本実施形態の生体判別装置の変形例を図１７及び図１８で説明する。図１７は本発明の第３の実施形態に係る生体判別装置の第１の変形例の構成を示すブロック図である。図１８は本発明の第３の実施形態に係る生体判別装置の第２の変形例の構成を示すブロック図である。
図１７に示す生体判別装置３０ａは、本発明の第３の実施形態に係る生体判別装置３０と同様の構成を有し、さらに光照射装置１１１を有する。光照射装置１１１は、光照射装置１０１と同じ機能を有するが、測定対象１ａに対する光照射装置１０１の照射位置とは異なる領域に光１１１ａを照射する。
生体判別装置３０ａによれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させるとともに、同時に複数の箇所の生体判別が可能で測定時間短縮させることができ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
生体判別装置３０ａによれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させるとともに、同時に複数の箇所の生体判別が可能で測定時間短縮させることができ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
図１８に示す生体判別装置３０ｂは、本発明の第３の実施形態に係る生体判別装置３０と同様の構成を有し、さらに照射位置制御装置１０６を有する。照射位置制御装置１０６は、第２の実施形態で示したものと同じである。
生体判別装置３０ｂによれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させるとともに、同時に複数の箇所の生体判別が可能で測定時間短縮させることができ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
生体判別装置３０ｂによれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させるとともに、同時に複数の箇所の生体判別が可能で測定時間短縮させることができ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
（第３の適用例：生体認証装置）
次に、上述した第３の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置の演算装置１０５も、図１０に示した構成を有する。
図１９に、生体認証動作の一手順を示す。
まず、ステップＳ３５０で、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。ここで、特徴情報を算出できれば、光照射装置１０１を点灯させなくてもよい。特徴情報を算出できない場合、制御部１３が、光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。
次に、上述した第３の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置の演算装置１０５も、図１０に示した構成を有する。
図１９に、生体認証動作の一手順を示す。
まず、ステップＳ３５０で、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。ここで、特徴情報を算出できれば、光照射装置１０１を点灯させなくてもよい。特徴情報を算出できない場合、制御部１３が、光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像情報Ｉ２を取得し、画像情報Ｉ２から特徴情報を算出する。
次に、ステップＳ３５１で、制御部１３が、特徴情報を元に対象位置制御装置１０７を動作させ、測定対象１ａを所定の領域内に移動させる。特に、制御部１３は、特定の領域（ｒ１〜ｒ７）のみに光が照射されるように対象位置制御装置１０７を制御する。
ステップＳ３５２で、制御部１３が、光照射装置１０１を点灯させ、分光装置１０３の分光動作を制御する。そして、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得し、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。
ステップＳ３５２で、制御部１３が、光照射装置１０１を点灯させ、分光装置１０３の分光動作を制御する。そして、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得し、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ３５３で、生体真贋判定部１３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部１３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
ステップＳ３５３の判定が「Ｙｅｓ」である場合は、ステップＳ３５４で、生体認証部１３ｃが、メモリ１４から生体認証情報を取得し、特徴情報が生体認証情報と一致するか否かを判定する。特徴情報が生体認証情報と一致した場合は、ステップＳ３５５で、生体認証部１３ｃが、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ３５３の判定が「Ｙｅｓ」である場合は、ステップＳ３５４で、生体認証部１３ｃが、メモリ１４から生体認証情報を取得し、特徴情報が生体認証情報と一致するか否かを判定する。特徴情報が生体認証情報と一致した場合は、ステップＳ３５５で、生体認証部１３ｃが、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ３５３又はステップＳ３５４の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ３５６で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
なお、上記の生体認証動作において、ステップＳ３５３とステップＳ３５４の順番を入れ替えてもよい。
本例の生体認証装置によれば、第１の適用例で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
なお、上記の生体認証動作において、ステップＳ３５３とステップＳ３５４の順番を入れ替えてもよい。
本例の生体認証装置によれば、第１の適用例で説明した効果に加えて、眩しさを低減させ、被認証者の負担を軽減させ、生体判別装置の運用性を向上させることが可能である。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
（第４の実施形態）
図２０は、本発明の第４の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図２０を参照すると、生体判別装置４０は、光照射装置１１１、対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、演算装置１０５を有する。対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５は、第１の実施形態で説明したものと同じである。以下では、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
図２０は、本発明の第４の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図２０を参照すると、生体判別装置４０は、光照射装置１１１、対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、演算装置１０５を有する。対象設置装置１０２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５は、第１の実施形態で説明したものと同じである。以下では、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
光照射装置１１１は、対象設置装置１０２に向けて光１１１ａを照射する。光照射装置１１１の動作例を図２１に示す。区間ｐでは光照射装置１１１を消灯させる。このとき外光源１１５による外光１１５ｂが測定対象１ａに当てられる。区間ｑでは光照射装置１１１を点灯させる。このとき光１１１ａと外光１１５ｂが測定対象１ａに当てられる。光照射装置１１１は、測定対象１ａを前方から照射する位置に配置されている。測定対象設置装置１０２に垂直な方向から見た場合に、光照射装置１１１の光軸と分光装置１０３の光軸は角度θで交差している。角度θは、適宜に設定可能であるが、望ましくは９０°未満である。
次に、本実施形態の生体判別装置の生体判別動作について具体的に説明する。
図２２に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図２０、図２１及び図２２を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ４００で、制御部３が区間ｑにおいて光照射装置１１１を消灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ３を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ３のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ｂを算出する。
次に、ステップＳ４０１で、制御部３が区間ｐにおいて光照射装置１１１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ４を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ４のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ｃを算出する。
図２２に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図２０、図２１及び図２２を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ４００で、制御部３が区間ｑにおいて光照射装置１１１を消灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ３を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ３のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ｂを算出する。
次に、ステップＳ４０１で、制御部３が区間ｐにおいて光照射装置１１１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ４を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ４のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ｃを算出する。
図２３に、分光画像情報Ｂ及び分光画像情報Ｃの算出結果であるスペクトルの一例を示す。図２３において、横軸は波長、縦軸は反射光強度を表す。測定対象１ａが「生体」（ここで頬ｒ２）である場合の分光情報の測定例が示されている。ここで、分光情報は、反射光強度スペクトルを示す。区間ｑにおける分光画像情報Ｂは実線で示されている。なお、実線により示される値は実際の値を５で除したものである。区間ｐにおける分光画像情報Ｃは破線で示されている。なお、破線により示される値は実際の値に２を乗じたものである。
ステップＳ４０２で、画像処理部３ａが、分光画像情報Ｂ及び分光画像情報Ｃから、分光画像情報Ａを算出する。具体的には分光画像情報Ｃから分光画像情報Ｂを差し引くことで分光画像情報Ａを算出する。
ステップＳ４０２で、画像処理部３ａが、分光画像情報Ｂ及び分光画像情報Ｃから、分光画像情報Ａを算出する。具体的には分光画像情報Ｃから分光画像情報Ｂを差し引くことで分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ４０３で、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値以上か否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値以上か否かを判定する。
ステップＳ４０３で、所定の条件を満たすと判定した場合は、ステップＳ４０４で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体であると判定し、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ４０３で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ４０５で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ４０３で、所定の条件を満たすと判定した場合は、ステップＳ４０４で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体であると判定し、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ４０３で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ４０５で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、外光の影響を除去、精度を向上させることが可能である。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。例えば、図２１における区間ｐと区間ｑの動作を入れ替え、ステップＳ４００とステップＳ４０１とを入れ替えて動作させることが可能である。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。例えば、図２１における区間ｐと区間ｑの動作を入れ替え、ステップＳ４００とステップＳ４０１とを入れ替えて動作させることが可能である。
（第４の適用例：生体認証装置）
次に、上述した第４の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置の演算装置１０５も、図１０に示した構成を有する。
図２４に、生体認証動作の一手順を示す。
まず、ステップＳ４５０で、制御部１３が区間ｑにおいて光照射装置１１１を消灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ３を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ３のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ｂを算出する。
次に、上述した第４の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置の演算装置１０５も、図１０に示した構成を有する。
図２４に、生体認証動作の一手順を示す。
まず、ステップＳ４５０で、制御部１３が区間ｑにおいて光照射装置１１１を消灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ３を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ３のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ｂを算出する。
次に、ステップＳ４５１で、制御部１３が区間ｐにおいて光照射装置１１１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ４を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ４のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して分光画像情報Ｃを算出する。
ステップＳ４５２で、画像処理部１３ａが、分光画像情報Ｂ及び分光画像情報Ｃから、分光画像情報Ａを算出する。具体的には、画像処理部１３ａは、分光画像情報Ｃから分光画像情報Ｂを差し引くことで分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ４５３で、生体真贋判定部１３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部１３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
ステップＳ４５２で、画像処理部１３ａが、分光画像情報Ｂ及び分光画像情報Ｃから、分光画像情報Ａを算出する。具体的には、画像処理部１３ａは、分光画像情報Ｃから分光画像情報Ｂを差し引くことで分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ４５３で、生体真贋判定部１３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部１３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
ステップＳ４５３の判定が「Ｙｅｓ」である場合は、ステップＳ４５４で、生体認証部１３ｃが、メモリ１４から生体認証情報を取得し、特徴情報が生体認証情報と一致するか否かを判定する。特徴情報が生体認証情報と一致した場合は、ステップＳ４５５で、生体認証部１３ｃが、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ４５３又はステップＳ４５４の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ４５６で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
なお、上記の生体認証動作において、ステップＳ４５０とステップＳ４５１の順番を入れ替えてもよい。
ステップＳ４５３又はステップＳ４５４の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ４５６で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
なお、上記の生体認証動作において、ステップＳ４５０とステップＳ４５１の順番を入れ替えてもよい。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、外光の影響を除去、精度を向上させることが可能である。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
（第５の実施形態）
図２５は、本発明の第５の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図２５を参照すると、生体判別装置５０は、光照射装置１０１、対象設置装置１１２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、演算装置１０５を有する。光照射装置１０１、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５は、第１の実施形態で説明したものと同じである。以下では、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
図２５は、本発明の第５の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図２５を参照すると、生体判別装置５０は、光照射装置１０１、対象設置装置１１２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、演算装置１０５を有する。光照射装置１０１、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５は、第１の実施形態で説明したものと同じである。以下では、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
対象設置装置１１２は、測定対象１ａの位置を所定の範囲内に収める対象設置部である。例えば、測定対象１ａを座らせるための椅子、測定対象１ａに立ち位置を指示する表示部が含まれる。ここで、測定対象１ａは、身体の一部（例えば、上半身、頭部、顔面など）である。図２５では、測定対象１ａの一例として、頭部が模式的に示されている。
対象設置装置１１２は、さらに基準部１１２ａを有する。基準部１１２ａは、光照射装置１０１の光１０１ａのスペクトルを変化させずに反射させるものである。例えば、基準部１１２ａとして標準白色板を用いることができる。基準部１１２ａは対象設置装置１１２の一部に配置され、対象設置装置１１２に測定対象が存在するときに画像取得装置１０４で取得可能な位置に配置される。
対象設置装置１１２は、さらに基準部１１２ａを有する。基準部１１２ａは、光照射装置１０１の光１０１ａのスペクトルを変化させずに反射させるものである。例えば、基準部１１２ａとして標準白色板を用いることができる。基準部１１２ａは対象設置装置１１２の一部に配置され、対象設置装置１１２に測定対象が存在するときに画像取得装置１０４で取得可能な位置に配置される。
次に、本実施形態の生体判別装置の生体判別動作について具体的に説明する。
図２６に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図２５及び図２６を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ５００で、制御部３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｄ及び基準部１１２ａにおける分光画像情報Ｅを算出する。ここで、所定の領域は、例えば図４Ａに示すｒ１（額）、ｒ２（頬）、ｒ３（耳）、ｒ４（鼻）、ｒ５（唇）、ｒ６（顎）、ｒ７（首）である。
図２６に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図２５及び図２６を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ５００で、制御部３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｄ及び基準部１１２ａにおける分光画像情報Ｅを算出する。ここで、所定の領域は、例えば図４Ａに示すｒ１（額）、ｒ２（頬）、ｒ３（耳）、ｒ４（鼻）、ｒ５（唇）、ｒ６（顎）、ｒ７（首）である。
図２７に、分光画像情報Ｄ及び分光画像情報Ｅの算出結果であるスペクトルの一例を示す。図２７において、横軸は波長、縦軸は反射光強度を表す。測定対象１ａが「生体」（ここで頬ｒ２）である場合の分光情報の測定例が示されている。ここで、分光情報は、反射光強度スペクトルを示す。所定の領域における分光画像情報Ｄは実線で示されている。なお、実線により示される値は実際の値に２を乗じたものである。基準部１１２ａにおける分光画像情報Ｅは点線で示されている。なお、点線により示される値は実際の値を２０で除したものである。
次に、ステップ５０１で、画像処理部３ａが、分光画像情報Ｄ及び分光画像情報Ｅから、分光画像情報Ａを算出する。具体的には分光画像情報Ｅから分光画像情報Ｄを除することで分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップ５０１で、画像処理部３ａが、分光画像情報Ｄ及び分光画像情報Ｅから、分光画像情報Ａを算出する。具体的には分光画像情報Ｅから分光画像情報Ｄを除することで分光画像情報Ａを算出する。
ステップＳ５０２で、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値以上か否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値以上か否かを判定する。
ステップＳ５０２で、所定の条件を満たすと判定した場合は、ステップＳ５０３で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体であると判定し、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ５０２で、所定の条件を満たすと判定した場合は、ステップＳ５０３で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体であると判定し、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ５０２で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ５０４で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、外光の影響を除去、精度を向上させることが可能である。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、外光の影響を除去、精度を向上させることが可能である。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。
（第５の適用例：生体認証装置）
次に、上述した第５の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置の演算装置１０５も、図１０に示した構成を有する。
図２８に、生体認証動作の一手順を示す。
まず、ステップＳ５５０で、制御部１３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｄ及び基準部における分光画像情報Ｅを算出する。
次に、上述した第５の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置の演算装置１０５も、図１０に示した構成を有する。
図２８に、生体認証動作の一手順を示す。
まず、ステップＳ５５０で、制御部１３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から測定対象１ａに関する複数の画像情報Ｉ１を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ１のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｄ及び基準部における分光画像情報Ｅを算出する。
次に、ステップ５５１で、画像処理部１３ａが、分光画像情報Ｄ及び分光画像情報Ｅから、分光画像情報Ａを算出する。具体的には、画像処理部１３ａは、分光画像情報Ｅから分光画像情報Ｄを除することで分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ５５２で、生体真贋判定部１３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部１３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
次に、ステップＳ５５２で、生体真贋判定部１３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部１３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
ステップＳ５５２の判定が「Ｙｅｓ」である場合は、ステップＳ５５３で、生体認証部１３ｃが、メモリ１４から生体認証情報を取得し、特徴情報が生体認証情報と一致するか否かを判定する。特徴情報が生体認証情報と一致した場合は、ステップＳ５５４で、生体認証部１３ｃが、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ５５２又はステップＳ５５３の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ５５５で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ５５２又はステップＳ５５３の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ５５５で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、外光の影響を除去、精度を向上させることが可能である。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
（第６の実施形態）
図２９は、本発明の第６の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図２９を参照すると、生体判別装置６０は、光照射装置１０１、対象設置装置１１２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、演算装置１０５を有する。光照射装置１０１、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５は、第１の実施形態で説明したものと同じである。以下では、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
図２９は、本発明の第６の実施形態に係る生体判別装置の構成を示すブロック図である。
図２９を参照すると、生体判別装置６０は、光照射装置１０１、対象設置装置１１２、分光装置１０３、画像取得装置１０４、演算装置１０５を有する。光照射装置１０１、分光装置１０３、画像取得装置１０４、及び演算装置１０５は、第１の実施形態で説明したものと同じである。以下では、第１の実施形態と異なる構成を中心に説明し、同じ構成についての説明は省略する。
対象設置装置１１２は、測定対象１ａの位置を所定の範囲内に収める対象設置部である。例えば、測定対象を座らせるための椅子、測定対象に立ち位置を指示する表示が含まれる。ここで、測定対象１ａは、身体の一部（例えば、上半身、頭部、顔面など）である。図２９では、測定対象１ａの一例として、頭部が模式的に示されている。
対象設置装置１１２は、さらに基準部１１２ｂを有する。基準部１１２ｂは、光照射装置１０１の光１０１ａのスペクトルを変化させずに反射させるものである。例えば、基準部１１２ｂとして標準白色板を用いることができる。基準部１１２ｂは対象設置装置１１２の略全面に配置される。
対象設置装置１１２は、さらに基準部１１２ｂを有する。基準部１１２ｂは、光照射装置１０１の光１０１ａのスペクトルを変化させずに反射させるものである。例えば、基準部１１２ｂとして標準白色板を用いることができる。基準部１１２ｂは対象設置装置１１２の略全面に配置される。
次に、本実施形態の生体判別装置の生体判別動作について具体的に説明する。
図３０に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図２９及び図３０を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ６００で、画像処理部３ａが、測定対象１ａの不在の期間に分光画像情報Ｆを取得する。具体的には、まず、制御部３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４からの画像情報に基づいて測定対象１ａが不在であることを検知する。ここで、測定対象１ａの不在は、例えば、定期的に画像情報を取得し、ある時間において抽出した画像情報の複数の画素が略同じスペクトルであるか否かを確認することで検知できる。その他の不在検知方法として、赤外線センサ等で、測定対象１ａが対象設置装置１１２の特定の領域を通ったことを検知する方法や、測定対象１ａの動作によって不在を検知する方法などがある。
図３０に、生体判別動作の一手順を示す。以下、図３、図２９及び図３０を参照して生体判別動作を説明する。
まず、ステップＳ６００で、画像処理部３ａが、測定対象１ａの不在の期間に分光画像情報Ｆを取得する。具体的には、まず、制御部３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４からの画像情報に基づいて測定対象１ａが不在であることを検知する。ここで、測定対象１ａの不在は、例えば、定期的に画像情報を取得し、ある時間において抽出した画像情報の複数の画素が略同じスペクトルであるか否かを確認することで検知できる。その他の不在検知方法として、赤外線センサ等で、測定対象１ａが対象設置装置１１２の特定の領域を通ったことを検知する方法や、測定対象１ａの動作によって不在を検知する方法などがある。
測定対象１ａが不在であることを検知すると、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から複数の画像情報Ｉ５を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ５のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｆを算出する。
次に、ステップＳ６０１で、画像処理部３ａが、測定対象１ａが存在する期間に分光画像情報Ｇを取得する。具体的には、まず、制御部３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４からの画像情報に基づいて測定対象１ａが存在することを検知する。この検知にも、ステップＳ６００で説明した不在検知と同様の手法を適用することができる。
測定対象１ａの存在を検知すると、制御部３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から複数の画像情報Ｉ６を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ６のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｇを算出する。
次に、ステップＳ６０１で、画像処理部３ａが、測定対象１ａが存在する期間に分光画像情報Ｇを取得する。具体的には、まず、制御部３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４からの画像情報に基づいて測定対象１ａが存在することを検知する。この検知にも、ステップＳ６００で説明した不在検知と同様の手法を適用することができる。
測定対象１ａの存在を検知すると、制御部３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部３ａが、画像取得装置１０４から複数の画像情報Ｉ６を取得する。そして、画像処理部３ａが、複数の画像情報Ｉ６のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｇを算出する。
なお、測定対象１ａが不在である状態から測定対象１ａが存在する状態に遷移した直後は、画素の光強度が大きく変動し、その後、時間の経過と共に、光強度の変動量が徐々に小さくなる。図３１に、不在状態から存在状態に遷移したときの分光画像情報のある画素のある波長の光強度の変化を示す。区間ｒは測定対象１ａが不在の期間を示し、区間ｓは測定対象１ａが存在する期間を示す。区間ｔは、区間ｓ内の画素の光強度が安定している期間を示す。ステップＳ６００の存在検知において、画像処理部３ａは、区間ｓ（望ましくは区間ｔ）を検知する。
次に、ステップ６０２で、画像処理部３ａが、分光画像情報Ｆ及び分光画像情報Ｇに基づいて分光画像情報Ａを算出する。具体的には、画像処理部３ａは、分光画像情報Ｆから分光画像情報Ｇを除することで分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ６０３で、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値以上か否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値以上か否かを判定する。
次に、ステップＳ６０３で、生体真贋判定部３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、生体真贋判定部３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値以上か否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値以上か否かを判定する。
ステップＳ６０３で、所定の条件を満たすと判定した場合は、ステップＳ６０４で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体であると判定し、生体真贋判定が「真」である旨を出力部６に出力する。
ステップＳ６０３で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ６０５で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、外光の影響を除去、精度を向上させることが可能である。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。
ステップＳ６０３で、所定の条件を満たさないと判定した場合は、ステップＳ６０５で、生体真贋判定部３ｂが、測定対象１ａが生体でないと判定し、生体真贋判定が「贋」である旨を出力部６に出力する。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、外光の影響を除去、精度を向上させることが可能である。
本実施形態の生体判別装置においても、第１の実施形態で説明した変形を適用することができる。
（第６の適用例：生体認証装置）
次に、上述した第６の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置の演算装置１０５も、図１０に示した構成を有する。
図３２に、生体認証動作の一手順を示す。
まず、ステップＳ６５０で、画像処理部１３ａが、測定対象１ａの不在の期間に分光画像情報Ｆを取得する。具体的には、まず、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４からの画像情報に基づいて測定対象１ａが不在であること、すなわち図３１に示した区間ｒであることを検知する。この検知方法にも、第５の適用例で説明した手法が用いられる。
測定対象１ａが不在であることを検知すると、制御部１３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から複数の画像情報Ｉ５を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ５のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｆを算出する。
次に、上述した第６の実施形態の生体判別装置を適用した生体認証装置について説明する。
本例の生体認証装置の演算装置１０５も、図１０に示した構成を有する。
図３２に、生体認証動作の一手順を示す。
まず、ステップＳ６５０で、画像処理部１３ａが、測定対象１ａの不在の期間に分光画像情報Ｆを取得する。具体的には、まず、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４からの画像情報に基づいて測定対象１ａが不在であること、すなわち図３１に示した区間ｒであることを検知する。この検知方法にも、第５の適用例で説明した手法が用いられる。
測定対象１ａが不在であることを検知すると、制御部１３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から複数の画像情報Ｉ５を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ５のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｆを算出する。
次に、ステップＳ６５１で、画像処理部１３ａが、測定対象１ａが存在する期間に分光画像情報Ｇを取得する。具体的には、まず、制御部１３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４からの画像情報に基づいて測定対象１ａが存在すること、すなわち、図３１に示した区間ｓ（望ましくは区間ｔ）であることを検知する。この検知にも、ステップＳ６０１で説明した存在検知と同様の手法を適用することができる。
測定対象１ａの存在を検知すると、制御部１３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から複数の画像情報Ｉ６を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ６のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｇを算出する。
測定対象１ａの存在を検知すると、制御部１３が光照射装置１０１を点灯させ、画像処理部１３ａが、画像取得装置１０４から複数の画像情報Ｉ６を取得する。そして、画像処理部１３ａが、複数の画像情報Ｉ６のトータル画像情報に基づいて分光情報を取得して、所定の領域における分光画像情報Ｇを算出する。
次に、ステップ６５２で、画像処理部１３ａが、分光画像情報Ｆ及び分光画像情報Ｇに基づいて分光画像情報Ａを算出する。具体的には、画像処理部１３ａは、分光画像情報Ｆから分光画像情報Ｇを除することで分光画像情報Ａを算出する。
次に、ステップＳ６５３で、生体真贋判定部１３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部１３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
次に、ステップＳ６５３で、生体真贋判定部１３ｂが、分光画像情報Ａのスペクトルが所定の条件を満たすかを判定する。具体的には、生体真贋判定部１３ｂは、分光画像情報Ａの吸光度が所定の値より高いか否か、分光画像情報Ａのスペクトルと生体判別用スペクトルとから算出した相関度が所定の値以上か否か、生体判別用スペクトルの生体に関する複数の成分の比率が所定の値より高いか否かを判定する。
ステップＳ６５３の判定が「Ｙｅｓ」である場合は、ステップＳ６５４で、生体認証部１３ｃが、メモリ１４から生体認証情報を取得し、特徴情報が生体認証情報と一致するか否かを判定する。特徴情報が生体認証情報と一致した場合は、ステップＳ６５５で、生体認証部１３ｃが、正当な人物であると判定し、認証が成功した旨を示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ６５３又はステップＳ６５４の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ６５６で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
ステップＳ６５３又はステップＳ６５４の判定が「Ｎｏ」である場合は、ステップＳ６５６で、生体認証部１３ｃが、正当な人物でないと判定し、認証エラーを示す情報を出力部１６に出力する。
本実施形態の生体判別装置によれば、第１の実施形態で説明した効果に加えて、外光の影響を除去、精度を向上させることが可能である。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
以上、本発明の実施形態及び適用例を模範的な例として説明した。しかし、本発明は、上述した実施形態や適用例に限定されるものではなく、その構成及び動作につては、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
本例の生体認証装置においても、第１の適用例で説明した構成や変形を適用することができる。
以上、本発明の実施形態及び適用例を模範的な例として説明した。しかし、本発明は、上述した実施形態や適用例に限定されるものではなく、その構成及び動作につては、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
また、本発明は、以下の付記１〜２６のような形態をとり得るが、これら形態に限定されない。
［付記１］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有する、生体判別装置。
［付記２］
前記制御部は、前記分光情報と所定の分光特性との比較結果に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１に記載の生体判別装置。
［付記３］
前記所定の分光特性は、生体に関する複数の成分のスペクトルの組合せである、付記２に記載の生体判別装置。
［付記４］
前記制御部は、前記生体に関する複数の成分の比率に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記３に記載の生体判別装置。
［付記５］
前記制御部は、前記分光情報の絶対値に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１乃至４のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記６］
前記光照射手段は、前記領域に基づいて前記第１の光の照射位置を制御する照射位置制御部を有する、付記１乃至５のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記７］
前記測定対象の位置を所定の範囲内に収める対象設置部を、さらに有する、付記１乃至６のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記８］
前記制御部は、前記領域に基づいて前記所定の範囲を制御する、付記７に記載の生体判別装置。
［付記９］
前記制御部は、前記光照射手段を消灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記光照射装置を点灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１乃至８のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記１０］
前記対象設置部は、スペクトルを変化させずに入射光を反射させる基準部を有し、
前記制御部は、前記第１の光のスペクトル毎に前記基準部に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、該画像情報に基づいて前記基準部の分光情報を取得し、前記領域毎の分光情報と前記基準部の分光情報とに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記７又は８に記載の生体判別装置。
［付記１１］
前記制御部は、前記測定対象が前記対象設置部内に存在しない状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記測定対象が前記対象設置部内に存在している状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記７、８、１０のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記１２］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体判別方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、生体判別方法。
［付記１３］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、を実行させるための生体判別プログラム。
［付記１４］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有し、
前記制御部は、前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証装置。
［付記１５］
前記制御部は、前記分光情報と所定の分光特性との比較結果に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１４に記載の生体認証装置。
［付記１６］
前記所定の分光特性は、生体に関する複数の成分のスペクトルの組合せである、付記１５に記載の生体認証装置。
［付記１７］
前記制御部は、前記生体に関する複数の成分の比率に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１６に生体判別装置。
［付記１８］
前記制御部は、前記分光情報の絶対値に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１４乃至１７のいずれか一つに生体認証装置。
［付記１９］
前記光照射手段は、前記領域に基づいて前記第１の光の照射位置を制御する照射位置制御部を有する、付記１４乃至１８のいずれか一つに記載の生体認証装置。
［付記２０］
前記測定対象の位置を所定の範囲内に収める対象設置部を、さらに有する、付記１４乃至１９のいずれか一つに記載の生体認証装置。
［付記２１］
前記制御部は、前記領域に基づいて前記所定の範囲を制御する、付記２０に記載の生体認証装置。
［付記２２］
前記制御部は、前記光照射手段を消灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記光照射装置を点灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１４乃至２１のいずれか一つに記載の生体認証装置。
［付記２３］
前記対象設置部は、スペクトルを変化させずに入射光を反射させる基準部を有し、
前記制御部は、前記第１の光のスペクトル毎に前記基準部に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、該画像情報に基づいて前記基準部の分光情報を取得し、前記領域毎の分光情報と前記基準部の分光情報とに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記２０又は２１に記載の生体認証装置。
［付記２４］
前記制御部は、前記測定対象が前記対象設置部内に存在しない状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記測定対象が前記対象設置部内に存在している状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記２０、２１、２３のいずれか一つに記載の生体認証装置。
［付記２５］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体認証方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定し、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証方法。
［付記２６］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する処理と、を実行させるための生体認証プログラム。
［付記１］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有する、生体判別装置。
［付記２］
前記制御部は、前記分光情報と所定の分光特性との比較結果に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１に記載の生体判別装置。
［付記３］
前記所定の分光特性は、生体に関する複数の成分のスペクトルの組合せである、付記２に記載の生体判別装置。
［付記４］
前記制御部は、前記生体に関する複数の成分の比率に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記３に記載の生体判別装置。
［付記５］
前記制御部は、前記分光情報の絶対値に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１乃至４のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記６］
前記光照射手段は、前記領域に基づいて前記第１の光の照射位置を制御する照射位置制御部を有する、付記１乃至５のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記７］
前記測定対象の位置を所定の範囲内に収める対象設置部を、さらに有する、付記１乃至６のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記８］
前記制御部は、前記領域に基づいて前記所定の範囲を制御する、付記７に記載の生体判別装置。
［付記９］
前記制御部は、前記光照射手段を消灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記光照射装置を点灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１乃至８のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記１０］
前記対象設置部は、スペクトルを変化させずに入射光を反射させる基準部を有し、
前記制御部は、前記第１の光のスペクトル毎に前記基準部に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、該画像情報に基づいて前記基準部の分光情報を取得し、前記領域毎の分光情報と前記基準部の分光情報とに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記７又は８に記載の生体判別装置。
［付記１１］
前記制御部は、前記測定対象が前記対象設置部内に存在しない状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記測定対象が前記対象設置部内に存在している状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記７、８、１０のいずれか一つに記載の生体判別装置。
［付記１２］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体判別方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、生体判別方法。
［付記１３］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、を実行させるための生体判別プログラム。
［付記１４］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有し、
前記制御部は、前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証装置。
［付記１５］
前記制御部は、前記分光情報と所定の分光特性との比較結果に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１４に記載の生体認証装置。
［付記１６］
前記所定の分光特性は、生体に関する複数の成分のスペクトルの組合せである、付記１５に記載の生体認証装置。
［付記１７］
前記制御部は、前記生体に関する複数の成分の比率に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１６に生体判別装置。
［付記１８］
前記制御部は、前記分光情報の絶対値に基づいて前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１４乃至１７のいずれか一つに生体認証装置。
［付記１９］
前記光照射手段は、前記領域に基づいて前記第１の光の照射位置を制御する照射位置制御部を有する、付記１４乃至１８のいずれか一つに記載の生体認証装置。
［付記２０］
前記測定対象の位置を所定の範囲内に収める対象設置部を、さらに有する、付記１４乃至１９のいずれか一つに記載の生体認証装置。
［付記２１］
前記制御部は、前記領域に基づいて前記所定の範囲を制御する、付記２０に記載の生体認証装置。
［付記２２］
前記制御部は、前記光照射手段を消灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記光照射装置を点灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記１４乃至２１のいずれか一つに記載の生体認証装置。
［付記２３］
前記対象設置部は、スペクトルを変化させずに入射光を反射させる基準部を有し、
前記制御部は、前記第１の光のスペクトル毎に前記基準部に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、該画像情報に基づいて前記基準部の分光情報を取得し、前記領域毎の分光情報と前記基準部の分光情報とに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記２０又は２１に記載の生体認証装置。
［付記２４］
前記制御部は、前記測定対象が前記対象設置部内に存在しない状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記測定対象が前記対象設置部内に存在している状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、付記２０、２１、２３のいずれか一つに記載の生体認証装置。
［付記２５］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体認証方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定し、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証方法。
［付記２６］
複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する処理と、を実行させるための生体認証プログラム。
以上説明した本発明によれば、薄い偽造物やタブレット端末、偽造物断片も検出することが可能で、皮膚以外の影響を受けずに生体の判別を正確に行うことができる。
また、本発明によれば、生体認証の信頼性を向上させ、高度なセキュリティを確保するこができる。
この出願は、２０１５年９月３日に出願された日本出願特願２０１５−１７３７３７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。
また、本発明によれば、生体認証の信頼性を向上させ、高度なセキュリティを確保するこができる。
この出願は、２０１５年９月３日に出願された日本出願特願２０１５−１７３７３７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。
３、１３ 制御部
３ａ、１３ａ 画像処理部
３ｂ、１３ｂ 生体真贋判定部
４ メモリ
５ 入力部
６ 出力部
１０ 生体判別装置
１３ｃ 生体認証部
１０１ 光照射装置
１０２ 測定対象設置装置
１０３ 分光装置
１０４ 画像取得装置
１０５ 演算装置
３ａ、１３ａ 画像処理部
３ｂ、１３ｂ 生体真贋判定部
４ メモリ
５ 入力部
６ 出力部
１０ 生体判別装置
１３ｃ 生体認証部
１０１ 光照射装置
１０２ 測定対象設置装置
１０３ 分光装置
１０４ 画像取得装置
１０５ 演算装置
Claims (10)
- 複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有する、生体判別装置。 - 前記光照射手段は、前記領域に基づいて前記第１の光の照射位置を制御する照射位置制御部を有する、請求項１に記載の生体判別装置。
- 前記制御部は、前記光照射手段を消灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記光照射装置を点灯させた状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、請求項１又は２に記載の生体判別装置。
- 前記測定対象の位置を所定の範囲内に収める対象設置部を、さらに有し、
前記対象設置部は、スペクトルを変化させずに入射光を反射させる基準部を有し、
前記制御部は、前記第１の光のスペクトル毎に前記基準部に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、該画像情報に基づいて前記基準部の分光情報を取得し、前記領域毎の分光情報と前記基準部の分光情報とに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、請求項１又は２に記載の生体判別装置。 - 前記測定対象の位置を所定の範囲内に収める対象設置部を、さらに有し、
前記制御部は、前記測定対象が前記対象設置部内に存在しない状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第１の分光画像情報を取得し、前記測定対象が前記対象設置部内に存在している状態で、前記領域毎の分光情報よりなる第２の分光画像情報を取得し、前記第１及び第２の分光画像情報に基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、請求項１又は２に記載の生体判別装置。 - 複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体判別方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する、生体判別方法。 - 複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、を実行させるための生体判別プログラム。 - 複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、
光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、
前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得して、前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、該分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する制御部と、を有し、
前記制御部は、前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証装置。 - 複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置において行われる生体認証方法であって、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得し、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得し、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定し、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する、生体認証方法。 - 複数のスペクトルを有する第１の光を測定対象に向けて照射する光照射手段と、光を波長に応じた強度に分光して出力する分光手段と、前記分光手段が出力した光を受光し、該光の強度に応じた明度を示す画像情報を出力する画像取得手段と、を有する装置のコンピュータに、
前記第１の光のスペクトル毎に前記測定対象に関する画像情報を前記画像取得手段から取得する処理と、
前記画像情報に基づいて一つ以上の領域を選択し、前記領域毎に分光情報を取得する処理と、
前記分光情報が所定の条件を満たすか否かに基づいて、前記測定対象が生体であるか否かを判定する処理と、
前記測定対象が生体であると判定した場合に、前記画像情報から身体的特徴を示す生体情報を取得し、該生体情報が予め登録された認証用生体情報と一致するか否かを判定し、一致であれば、認証成功と判定し、不一致であれば、認証エラーと判定する処理と、を実行させるための生体認証プログラム。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019057797A (ja) * | 2017-09-20 | 2019-04-11 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 暗視撮像装置 |
| US10951613B2 (en) | 2017-12-28 | 2021-03-16 | iProov Ltd. | Biometric methods for online user authentication |
| WO2019171827A1 (ja) * | 2018-03-08 | 2019-09-12 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| JP2019170543A (ja) * | 2018-03-27 | 2019-10-10 | キヤノン株式会社 | 測定装置及びプログラム |
| US11450151B2 (en) * | 2019-07-18 | 2022-09-20 | Capital One Services, Llc | Detecting attempts to defeat facial recognition |
| CN112905972A (zh) * | 2019-12-04 | 2021-06-04 | 深圳君正时代集成电路有限公司 | 一种活体识别的防破解系统 |
| CN112906440A (zh) * | 2019-12-04 | 2021-06-04 | 深圳君正时代集成电路有限公司 | 一种活体识别的防破解方法 |
| CN111814564A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-10-23 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 基于多光谱图像的活体检测方法、装置、设备和存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006242909A (ja) * | 2005-03-07 | 2006-09-14 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | 対象物の部位判別装置 |
| JP2009182445A (ja) * | 2008-01-29 | 2009-08-13 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 撮像装置 |
| JP2009544108A (ja) * | 2006-07-19 | 2009-12-10 | ルミダイム インコーポレイテッド | 多重生体認証のマルチスペクトル画像 |
Family Cites Families (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7039224B2 (en) * | 2002-04-29 | 2006-05-02 | Activcard Ireland Limited | Method and device for preventing false acceptance of latent fingerprint images |
| US7460696B2 (en) * | 2004-06-01 | 2008-12-02 | Lumidigm, Inc. | Multispectral imaging biometrics |
| US8175346B2 (en) * | 2006-07-19 | 2012-05-08 | Lumidigm, Inc. | Whole-hand multispectral biometric imaging |
| US7773575B2 (en) * | 2006-07-24 | 2010-08-10 | Harris Corporation | System and method for communicating using a plurality of TDMA mesh networks having efficient bandwidth use |
| US9152837B2 (en) * | 2007-06-11 | 2015-10-06 | Jeffrey A. Matos | Apparatus and method for verifying the identity of an author and a person receiving information |
| US8284019B2 (en) | 2007-05-08 | 2012-10-09 | Davar Pishva | Spectroscopic method and system for multi-factor biometric authentication |
| WO2009110323A1 (ja) * | 2008-03-03 | 2009-09-11 | 日本電気株式会社 | 生体判定システム、生体判定方法および生体判定用プログラム |
| US20090318815A1 (en) * | 2008-05-23 | 2009-12-24 | Michael Barnes | Systems and methods for hyperspectral medical imaging |
| US8358336B2 (en) * | 2008-07-25 | 2013-01-22 | Handshot, Llc | Frontal hand capture of fingerprints, palm prints and hand geometry using contactless photography |
| WO2011072284A1 (en) * | 2009-12-11 | 2011-06-16 | Sonavation, Inc. | Pulse-rate detection using a fingerprint sensor |
| JP5892702B2 (ja) * | 2010-05-31 | 2016-03-23 | 俊徳 加藤 | 生体機能診断装置及びプログラム |
| JP6146078B2 (ja) | 2013-03-22 | 2017-06-14 | 富士通株式会社 | 生体検知装置、顔認証装置、撮像装置、生体検知方法及び生体検知プログラム |
| BR112016007929B1 (pt) * | 2013-10-11 | 2021-03-02 | Hid Global Corporation | sistema de acesso biométrico |
| JP6482196B2 (ja) * | 2014-07-09 | 2019-03-13 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、その制御方法、プログラム、及び記憶媒体 |
| JP6443842B2 (ja) * | 2015-06-19 | 2018-12-26 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 顔検出装置、顔検出システム、及び顔検出方法 |
| US10621454B2 (en) * | 2015-06-29 | 2020-04-14 | Beijing Kuangshi Technology Co., Ltd. | Living body detection method, living body detection system, and computer program product |
| JP6801435B2 (ja) * | 2016-12-20 | 2020-12-16 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証システム、生体認証プログラム、及び生体認証方法 |
-
2016
- 2016-06-08 JP JP2017537594A patent/JP6866847B2/ja active Active
- 2016-06-08 US US15/753,604 patent/US20180239979A1/en not_active Abandoned
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-
2020
- 2020-04-24 US US16/857,680 patent/US11436871B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006242909A (ja) * | 2005-03-07 | 2006-09-14 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | 対象物の部位判別装置 |
| JP2009544108A (ja) * | 2006-07-19 | 2009-12-10 | ルミダイム インコーポレイテッド | 多重生体認証のマルチスペクトル画像 |
| JP2009182445A (ja) * | 2008-01-29 | 2009-08-13 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 撮像装置 |
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