<실시예>
이하, 본 발명의 1 실시예를 상세히 설명한다. 도 1은 본 발명을 실현하기 위한 시스템 구성의 개략 블록도이다. 손가락을 삽입하는 부분에 있는 정맥 패턴 입력 인터페이스(1)에는, 광원(2)과 광학 필터(3), CCD 카메라(4)가 구비되어 있다. 광원(2)과 광학 필터(3)의 사이에 손가락을 투입함으로써 정맥 패턴을 얻는 다. 손가락을 투과한 광은 광학 필터(3)를 통해서 CCD 카메라(4)로 촬상된다. CCD 카메라(4)로 촬상된 화상 신호는 화상 캡쳐 보드(5)를 이용하여 PC(6)에 입력된다. PC(6) 내부에서는, 입력된 화상 신호는 인터페이스(7)를 통해서 메모리(8)에 저장된다. 또한 외부 기억 장치(10)에 보존되어 있는 등록 화상이 메모리(8)에 저장된다. 그리고 메모리(8)에 저장되어 있는 프로그램에 따라, CPU(9)에 의해서 입력된 화상과 등록 화상이 일치하는지 여부의 판단이 이루어진다. 또 이 프로그램은, 외부의 기억 매체를 이용하여 장치에 공급할 수도 있다. 기억 매체로서는, 예를 들면, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광 디스크, 광 자기 디스크, CD-ROM, CD-R, 자기 테이프, 불휘발성의 메모리 카드, ROM 등을 이용할 수 있다.
도 2는, 비접촉 방법으로 손가락 정맥 패턴 화상을 획득하는 손가락 정맥 패턴 입력 인터페이스(1)의 구조의 일례이다. 인터페이스에는 홈형의 간극인 손가락 삽입구(22)가 있어, 그 부분에 손가락(20)을 통과시키는 것으로 정맥 패턴을 획득한다. 이 때 장치 자체에 손가락을 접촉시킬 필요가 없다. 또한, 홈 내에 복수개의 손가락을 통과시키는 것에 의해서 복수의 손가락의 정맥 패턴을 촬상할 수 있다. 또한, 어깨, 팔꿈치, 손목 등을 중심으로 원의 궤도를 그리고 손가락을 내려침으로써 복수개의 손가락(20)을 연속적으로 손가락 삽입구(22)에 통과시키고, 손가락 화상을 촬상하는 것도 가능하다. 이러한 비접촉 촬상 방법의 경우, 촬상된 손가락 화상에는 촬상 평면에 대해 회전이 생긴다. 따라서, 촬상된 손가락 화상은 필연적으로 회전 보정을 행할 필요가 있다.
또, 홈의 방향은, 지면에 대하여 어떠한 방향이어도 좋지만, 특히 지면에 대 하여 수직 방향의 홈을 설치한 경우, 사용자는 중력에 따라 손을 내려치는 자연스러운 운동으로, 패턴 화상을 획득할 수 있기 때문에, 사용성이 좋다고 하는 효과가 있다.
또한, 이와 같이 홈에 손가락을 통과시키는 것 같은 인터페이스의 구조는, 손가락의 중심축을 중심으로 한 회전이 생기기 어렵게 되기 때문에, 인증의 정밀도가 높게 된다고 하는 효과가 있다.
도 3은, 손가락 정맥 패턴 입력 인터페이스(1)의 다른 예이다. 이것은 구멍형의 손가락의 삽입구(22)가 있는 입력 인터페이스의 예이다. 손가락(20)을 손가락의 삽입구(22)에 삽입하여, 그 내부에 있는 하나 또는 복수의 광원·촬상 소자에 의해서 손가락의 정맥을 획득한다. 이 때 손가락의 중심축에 대하여 동심원 방향으로 손가락을 회전시킴으로써 여러 방향에서의 정맥 패턴을 획득할 수도 있다.
도 4는, 인증시 및 인터페이스 설치 장소 부근을 통행할 때의 안전성을 고려한, 상기한 비접촉형의 손가락 정맥 패턴 입력 인터페이스의 일례이다. 도 4의 (a)는 손가락 정맥 패턴 입력 인터페이스의 각을 모따기하여, 손가락, 손, 팔 등이 접촉하는 경우에도 안전한 형상으로 한 것이다. 또한, 설치 장소에 따라서는 장치가 돌출하고 있으면 위험한 경우도 있다. 그 경우는 도 4의 (b)에 도시한 바와 같이 홈을 횡방향으로 설치함으로써 인터페이스의 돌출의 폭을 좁힌다. 혹은 도 4의 (c)에 도시한 바와 같이 설치되는 벽면 자체에 손가락의 삽입구를 설치한다. 도 4의 (c)에서는 팔을 내려쳐 통과시키는 데 충분한 폭의 홈을 갖는다. 또한, 팔을 내려치고 손가락을 촬상하는 것에 대응하기 위해서, 도 4의 (d)에 도시한 바와 같 이 손가락의 삽입구의 속을 손가락의 궤도와 일치시켜 원호형으로 한다. 이러한 구조로 함으로써, 팔의 원 운동에 대하여 손가락이 장치에 접촉되기 어려운 구조가 된다. 또한, 장치의 표면 및 손가락의 삽입구의 내부를 쿠션과 같은 부드러운 재질의 것으로 덮는 것으로, 손가락의 접촉에 대한 안전성을 높일 수 있다. 이 도면에서는, 원호형의 부분에 쿠션(38)이 배치되어 접착되고 있는 모습이 도시되어 있다. 또한, 상술한 손가락 정맥 패턴 입력 인터페이스는, 홈이 세로 방향으로 개방되어, 상하 방향으로 손가락을 움직이는 것으로 정맥 패턴을 획득하는 예이지만, 장치의 설치 조건에 따라 홈이 개방되는 방향 및 손가락을 움직이는 방향은 임의로 할 수 있다.
도 5는 상기 손가락 정맥 패턴 입력 인터페이스(1) 내부에 있는 복수의 광원· 촬상 소자에 의해서 여러 방향에서 정맥 패턴을 촬상하기 위한 구성의 일례이다. 손가락(20)의 중심축에 대해 동심원형으로, 서로가 대향하는 위치에 광원(2)과 광학 필터(3)를 구비한 CCD 카메라(4)가 여러개 배열되어 있다. 손가락(20)이 입력 인터페이스(1)에 삽입되면 이들 촬상 소자가 여러 방향에서 손가락 화상을 촬상한다. 이러한 구성에서는 손가락을 회전시키는 일 없이 여러 방향에서의 정맥 패턴이 촬상될 수 있다고 하는 효과가 있다. 광원들간의 간섭에 의해서 촬영 화상이 흐트러지는 경우에는, 광원이 동작하는 시간을 변이시켜 순차 촬상할 수도 있다.
도 6은 상기한 비접촉형의 손가락 정맥 패턴 입력 인터페이스와 비접촉형의 자동 도어를 조합, 인증을 포함할 수 있는 입퇴실(入退室)을 비접촉으로 행할 수 있는 시스템의 일례이다. 손가락 정맥 패턴 입력 인터페이스(20)가 자동 도어(42)의 횡측 벽면에 설치되어, 여기에 손가락(20)을 삽입한다. 인증 청구자(40)의 정맥 패턴이 시스템에 등록되어 있는 정맥 패턴과 일치하는 경우, 자동 도어(42)가 자동적으로 개방된다. 이 때, 인증으로부터 도어의 개폐까지의 전부를 비접촉으로 행할 수 있는 것이 큰 특징이다. 이 경우의 입력 인터페이스로서는, 도 4에 기재된 여러가지의 구성이 이용된다.
도 7은 정맥 패턴과 지문, 홍채, 음성, 필적, 얼굴 등을 복수 조합한 개인 인증 장치의 일례이다. 인증 청구자(40)는 인증을 받아야 되는 장소에 설치되어 있는 인증 장치에 의해서 인증을 받는다. 정맥 패턴을 촬상하는 입력 인터페이스(1)에 의해 정맥을 촬상하지만, 그 전후에 그 밖의 개인 특징을 각종 입력 인터페이스에 의해서 입력한다. 예를 들면 비밀 번호를 비밀 번호 입력 키(43)로 입력하고, 그 다음에 손가락을 정맥 패턴 입력 인터페이스(1)에 삽입하여 인증을 받는다. 또한 인증의 정밀도를 높이기 위해서, 지문 입력 인터페이스(44)에 의해서 지문을 입력하고, 홍채 촬상 카메라(46), 얼굴 화상 촬상 카메라(48)에 의해서 피 인증자의 홍채와 얼굴 화상을 촬상한다. 그리고 필적 확인을 위해 필적 입력 펜(50)에 의해서 필적 입력 타블렛(52)의 상에 문자를 쓰고, 또한 음성을 발성함으로써 마이크(54)가 그 음성을 입력한다. 이들의 여러가지 개인적 특징을 PC(6)로 해석하여, 최종적으로 인증되는지 여부가 결정된다. 정맥 패턴에 의한 인증과 병용하여 이용되는 개인의 특징 정보를 조합하는 방법은 임의이고, 당연히 전부를 이용하는 필요는 없지만, 이 예에서는 인증 정밀도를 보다 더 높이기 위해서 많은 특징 정보를 이용하고 있다. 또한, 지문의 입력 장치와 정맥 패턴 촬상 장치를 일체화하여, 소정의 장소에 1회 손가락을 놓는 것만으로 양방의 입력을 동시에 할 수 있도록 할 수도 있다. 이것에 의해서, 사용자의 수고를 줄임과 함께 보다 고정밀도의 개인 인증이 가능해진다.
도 8은 IC 카드를 이용하여 비밀 번호나 개인의 특징 정보를 인증 장치에 제공하는 시스템의 일례이다. 인증 청구자(40)는 비밀 번호나 본인의 정맥 패턴, 지문, 음성, 홍채, 필적, 얼굴 등의 개인의 특징 정보가 기록되어 있는 IC 카드(60)를 보유하고 있다. 이러한 도면은 피 접촉형의 IC 카드를 사용한 예이지만, 접촉형 IC 카드를 사용하는 것도 가능하다. IC 카드(60)에 기록되어 있는 정보는 IC 카드 판독기(62)에 근접시키면 자동적으로 IC 카드 판독기(62)에 의해서 판독된다. 이 때 개인의 특징 정보가 개인 인증 장치에 보내어지지만, 개인을 식별하는 번호만을 장치에 보내고, 사전에 외부 기억 장치(10)에 기억되어 있는 개인의 특징 정보 중 그 번호에 대응하는 것을 판독하는 것으로 개인의 특징 정보를 획득할 수도 있다. 이 도면의 예에서는 정맥 패턴을 개인의 특징 정보로서 제공하고 있다. 그 후, 손가락 정맥 패턴 입력 인터페이스(1)에 손가락을 삽입함으로써 정맥 패턴을 획득, IC 카드(60) 혹은 외부 기억 장치(10)로부터 판독된 정맥 패턴과 매칭시켜 인증이 행해진다. 이 도면에서는 정맥 패턴과 IC 카드가 조합된 것을 나타내었지만, 도 7에 나타낸 여러가지 개인의 특징 정보를 병용하는 것도 가능하다.
이하에서는, 상기 하드웨어, 특히 CPU(9)에 의해서 실행되는 상술한 과제를 해결하는 소프트웨어 플로우에 대하여 상세히 설명한다. 또한, 이 플로우를 실현 하는 소프트웨어 프로그램은 외부의 기억 매체를 이용하여 장치에 공급해도 좋다.
기억 매체로서는, 예를 들면, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광 디스크, 광 자기 디스크, CD-ROM, CD-R, 자기 테이프, 불휘발성의 메모리 카드, ROM 등을 이용할 수 있다. 도 9는, 손가락 화상이 입력된 후 인증이 행하여지기까지의 개략적 플로우차트이다. 정맥 패턴에 의한 개인 인증을 행하기 위해서는, 입력된 손가락 화상으로부터 정맥 패턴을 추출하여, 등록되어 있는 정맥 패턴과의 비교를 행할 필요가 있다. 따라서 촬상된 손가락 화상은 몇개의 단계를 지나서 등록 화상과 비교할 수 있는 형태의 정맥 패턴으로 변환되지 않으면 안된다. 우선 각종의 초기화를 행한(200) 후, 화상 내의 손가락 부분만을 추출하기 위해서 손가락의 윤곽 검출을 행한다(202). 이 시점에서 손가락이 어떠한 각도, 위치에서 촬상되어 있는가를 검출할 수 있다. 어떠한 각도나 위치에서 촬상되어 있더라도 정확하게 인식할 수 있도록 손가락의 기울기를 수평으로 하는 회전 보정을 행한(204) 후, 인식에 필요한 부분만을 추출하는 손가락 화상의 잘라내기를 행한다(206). 이 때에 얻어지는 화상은 정맥 패턴 뿐만 아니라 인증에 불필요한 그림자나 휘도 얼룩 등이 존재한다. 그래서 정맥 패턴만을 추출하기 위해서, 혈관 추적을 행한다(208). 이 결과를 이용하여, 등록된 화상과 입력된 손가락 화상과의 정맥 패턴의 매칭을 행하여(210), 화상 사이의 상관을 평가치로서 산출한다. 평가치의 크기에 의해서 본인 혹은 타인인 것으로 판단되지만, 어느 쪽으로도 결정하기 어려운 평가치인 경우(212), 또한 화상을 소영역으로 분할하여 매칭을 행하여 매칭된 위치 어긋남을 평가하는 분할 매칭을 행한다(214). 그리고 최종적으로 본인인지의 여부를 판정한다(216).
이하에서는, 도 9에 도시된 플로우차트의 각 항목에 대하여 상세히 설명한다.
도 10은 손가락의 윤곽 검출 처리의 일례를 나타낸 것이다. 도 10의 (a)는 촬상된 화상의 모식도이다. 여기서는 손가락이 화상 좌측으로부터 수평 방향으로 촬상되고, 손끝이 우측에 위치하고 있는 경우에 대해 설명한다. 처음에 손가락(20)과 배경 부분의 경계를 강조하기 위해서 콘트라스트의 조정을 행한다. 단, 화상 전체의 콘트라스트를 조정할 필요는 없고, 예를 들면 하측의 윤곽이 선명하지 않은 경우에는 화상 하측만의 콘트라스트를 조정하면 좋다. 이러한 처리에 의해서 손가락의 엣지가 강조된다. 도 10의 (a)에 있어서의 손가락(20)의 엣지가 선명하게 되어 있는 모습을 도 10의 (b)에 나타낸다.
계속해서, 실제로 손가락의 윤곽 검출을 행한다. 우선, 화상(100)의 중심에 추적점(104)을 위치시킨다. 이 위치에서 상하 따로 따로 1 픽셀씩 이동하여, 손가락의 윤곽 부분을 검출하는 출발 위치를 구한다. 화상의 중심에는 손가락 부분이 찍혀 있기 때문에, 그 위치의 상하 수 픽셀은 전부 비교적 밝은 휘도치를 갖는다. 상하로 이동해 가면 손가락 부분과 배경 부분의 경계에 도달한다. 이 때, 화상 내측(손가락측)에 있는 수 픽셀의 휘도치는 비교적 높지만, 화상 외측(배경측)에 있는 수 픽셀의 휘도치는 낮을 것이다. 따라서, 추적점(104)의 현재 위치에서의 내측 n 픽셀의 휘도치의 합으로부터, 외측 n 픽셀의 휘도치의 합을 감산하여 차분을 구하여, 화상의 상단 또는 하단까지 추적점(104)을 이동하는 중에, 가장 높은 차분 치를 나타낸 위치가 배경과 손가락과의 경계라고 판단할 수 있다.
도 10의 (c)는 추적점(104)을 상하로 이동하여, 손가락과 배경의 경계에 더듬어 도착한 부분을 표시하고 있다. 다음에 이 위치로부터 손가락의 윤곽을 찾아간다. 이 경우에는 우측 방향과 좌측 방향의 2가지에 대해 찾아갈 필요가 있다. 좌측 방향을 찾아가는 경우에는, 현재 위치의 좌측, 좌측 위, 좌측 아래의 3점에 대하여, 상측 n 픽셀과 하측 n 픽셀의 휘도치의 차분을 계산하여, 가장 큰 차분치를 갖는 위치를 다음 위치로 한다. 이와 같이 하여 화상의 좌측 단부까지 찾아가면, 그 궤적이 윤곽이 된다. 우측 방향에 대해서는, 손끝 부분을 찾아갈 필요가 있기 때문에, 상측의 윤곽 추적에 대해서는 현재 위치의 우측 아래의 추가의 아래쪽 몇 픽셀, 및 현재 위치의 바로 아래에 대해서 탐색 범위로 하고, 하측의 윤곽 추적에 대해서는 현재 위치의 우측 위의 추가의 위쪽 몇 픽셀, 및 현재 위치의 바로 위에 대해서 탐색 범위로 하였다. 이에 따라, 손끝의 곡률이 높은 커브까지 검출할 수 있게 된다.
도 10의 (d)는 최종적으로 추적점(104)이 손가락의 윤곽을 찾아간 결과를 나타내고 있다. 또한, 상기에서는 촬상 화상이 정형적으로 정해져 있기 때문에 단순한 추적 방법을 채용하였지만, 화상 처리에 이용되는 다른 여러가지 윤곽 추적 방법을 이용하여 정밀도를 향상할 수 있는 것은 물론이다.
도 11은 상술한 방법으로 얻어진 손가락의 윤곽 정보를 이용한 손가락의 회전 보정 처리의 일례를 보이고 있다. 도 11의 (a)는 손가락의 회전 보정전의 화상을 나타내고 있다. 촬상되었을 때의 손가락의 기울기는 그 윤곽의 형상을 조사하는 것으로 안다. 모든 손가락 화상에 있어서 그 기울기가 일정해지도록 보정함으 로써, 카메라의 촬영 평면에 대한 이차원적인 회전에 대한 정규화가 이루어진다.
손가락의 기울기는, 손가락을 직선으로 근사시켰을 때의 선과 수평선과의 각이라고 생각되지만, 여기서는 그 일례로서 상측의 윤곽선을 이용한 회전 보정 방법에 대하여 설명한다. 손가락의 윤곽선은, 동일한 손가락의 경우, 삽입의 기울기가 다르더라도 그 형상은 동일하다. 여기서 그 윤곽선의 근사 직선을 구한다. 일반적으로, 곡선과 그 근사 직선과의 상대적 위치 관계는 항상 일정하다. 따라서, 기울기가 다르고 또한 형상은 동일한 윤곽선은, 그 근사 직선에 의해서 기울기의 정규화를 할 수 있다. 이때 될 수 있는 한 직선에 가까운 상태의 곡선으로부터 근사 직선을 구하는 것이 정밀도를 보다 더 높이기 때문에, 직선적인 상측의 윤곽선으로부터 근사적인 직선을 구한다. 구체적으로는, 예를 들면 손끝에서 16 픽셀만큼 손가락의 근원 방향으로 진행한 위치에서, 같은 방향으로 128 픽셀 진행한 위치 사이에 있는 윤곽만을 이용한다. 굳이 손끝을 피하도록 한 것은, 곡률이 높은 부분을 피하기 위해서이다.
다음에, 이용하는 윤곽 부분의 픽셀을 등간격으로 수개 점만큼 추출하여, 최소 제곱법에 의해서 상측 윤곽의 근사 직선(106)을 구한다. 마지막으로 이 직선이 화상에 대하여 수평이 되도록 전체를 회전한다. 다만 회전 중심은 임시로 직선과 화상의 좌측 단부와의 교점으로 한다. 또한 위치의 정규화에 대하여 후술한다. 도 11의 (b)는 상측 윤곽의 근사 직선(106)을 수평으로 회전 보정한 결과이다. 도 12는 회전 보정한 손가락 화상으로부터 인증에 필요한 부분을 잘라내는 처리의 일례를 보이고 있다. 통상, 손가락의 촬상되어 있는 수평· 수직 방향의 위치는 손 가락을 촬상할 때마다 다르다. 따라서 손가락 화상을 매칭에 이용하기 쉽게 하기 위해서, 손가락의 위치를 정규화할 필요가 있다. 한편, 인식을 행하기 위해서는 화상 내에 정맥 패턴이 촬상되어 있으면, 그 밖의 불필요한 부분은 유지해 둘 필요는 없다. 그래서, 원 화상보다 작은 사이즈의 화상을 원 화상으로부터 잘라낸다. 이 때, 잘라내는 위치를 항상 손가락의 동일한 부분에 정합시키면, 손가락의 위치를 정규화한 것으로 된다. 잘라냄 부분의 위치 결정에는 손가락의 윤곽 정보를 이용한다. 우선 좌우 방향의 위치는, 윤곽 정보로부터 얻어지는 손끝(110)을 이용하여, 예를 들면 손끝(110)이 잘라내는 화상의 우측 단부와 일치하는 위치로 결정한다. 다음에, 상하 방향의 위치는, 손가락의 상하의 윤곽을 이용하고 손가락의 중심축(108)을 구하여, 그 중심축(108)이, 잘라내는 화상의 중심을 통과하는 위치로 한다. 이러한 위치 결정에 의해, 잘라냄 화상(114)이 얻어진다. 이러한 잘라냄 화상(114)은 화상(100)의 어느 위치에 손가락(20)이 촬상되어 있더라도 매회 동일한 손가락 부분을 잘라내는 것으로 되어, 손가락 위치의 정규화가 이루어지게 된다.
도 13은 잘라낸 손가락 화상에 대한 혈관 추적 처리의 흐름을 나타내는 플로우차트이다. CCD 카메라에 의해 촬상된 손가락 화상에는, 인증에 필요한 정맥 패턴이 선명하게 투영되어 있지는 않다. 얻어진 화상에는, 배경의 노이즈, 손가락의 뼈나 근육의 두께가 불균일하기 때문에 불규칙하게 생기는 그림자, 휘도 얼룩 등, 인증에 불필요한 정보가 많이 포함되어 있다. 따라서, 이러한 화상을 인증에 이용하기 위해서는, 화상으로부터 정맥 패턴만을 추출하거나, 혹은 정맥 패턴을 강조할 필요가 있다. 손가락 화상은 손가락을 투과한 광을 촬상한 것이다. 투과광은 혈액내의 헤모글로빈에 흡수되는 파장이기 때문에, 혈관 부분은 어두운 휘도치가 된다. 또한 관절 부분에서는 밝은 광이 누설된다. 따라서, 백그라운드의 휘도는 공간적으로 크게 변화하고 있고, 단순하게 엣지를 강조함으로써 혈관만을 강조할 수 없다. 그러나, 공간적으로 국소적인 범위에 한하면 혈관 부분은 주위보다도 어둡다. 따라서, 어떤 위치에서 보다 어두운 부분으로 이동을 계속하였을 때의 궤적이 혈관일 가능성은 높다. 통상 혈관은 1개가 아닌 복수개 존재하며, 또한 그 개수나 길이는 사전에 알 수 없다. 그래서, 본 실시예에서는, 여러 위치에서, 여러 길이의 궤적을 다수 요구하여, 이들을 정합시키는 것으로 통계적으로 혈관 패턴을 나타나게 하는 것으로 한다.
이러한 생각에 기초하여, 이하와 같은 방법으로 혈관을 추적하였다. 우선 처음에 혈관을 추적한 경력을 보유하기 위한, 화상과 동일한 크기의 득점표를 준비하여, 그 전부를 0으로 초기화한다(300). 전체의 혈관 패턴을 나타나게 하기 위해서 필요한 횟수 j만큼 반복 실행되는 혈관 추적의 루프(302)에서, 우선 1회 분의 혈관 추적을 행하는 추적점의 출발 위치를 난수에 의해서 결정한다(304). 다만, 배경, 손끝, 손가락의 근원, 손가락의 윤곽 부근을 출발점으로 하면 혈관을 정확하게 찾아갈 수 없게 되기 때문에, 손가락의 윤곽 정보를 이용하여, 이들이 출발점으로 되지 않도록 한다.
또한 출발점을 혈관 상에 배치하면 혈관을 찾아가기가 더 쉽다. 그래서 복수의 출발점 후보를 결정하여, 그 중에서 가장 어두운 휘도치의 픽셀을 출발점으로 한다. 단, 항상 이 조건으로 출발점을 결정하면 밝은 부분에 존재하는 혈관이 추적되기 어렵게 되기 때문에, 복수의 출발점 후보 중에서 가장 어두운 휘도치의 픽셀을 항상 출발점으로 하는 것이 아니고, 일정한 확률로 가장 밝은 휘도치를 갖는 픽셀을 출발점으로 한다. 이 확률은 난수에 의해서 결정한다. 다음에 이 추적점이 이동하기 쉬운 방향을 결정한다(306). 이 성질은 후술된 이동 가능점의 결정에 이용한다. 이 결정법의 일례로서, 난수에 의해서, 우측 또는 좌측, 또한 위 또는 아래로 이동하기 쉬운 성질을 갖는 것으로 결정한다. 계속해서, 추적점의 추적의 길이를 나타내는 「수명」을 결정(308)하여, 동시에 그 값을 초기치로서 추적점에 제공한다. 추적은, 상기 수명에 의해 정해지는 거리만큼 추적한 시점에 중단한다. 즉, 추적의 길이를 추적점의 수명으로 하여, 1 픽셀을 찾아갈 때마다 수명을 줄여 수명이 없어진 시점에서 추적을 종료시킨다. 이 수명은 난수를 이용하여 결정된다.
계속해서 이 추적점을 이동시킨다. 처음에, 추적점이 다음에 이동할 수 있는 점을 결정한다(310). 혈관의 다수가 손가락의 길이 축 방향으로 진행하지만, 추적점의 이동하는 경향을 혈관이 진행하는 방향의 경향에 정합시키는 것으로 혈관이 보다 강조된다. 그래서, 다음으로 이동하는 것이 가능한 점의 후보에게 소정의 경향을 가지게 하는 것으로, 이동점의 이동 경향을 제어한다.
이동의 경향의 일례로서, 50%의 확률로 좌우의 길이 축 방향으로 이동하기 쉽게 하기 위해서 좌측 또는 우측의 3 근방을 이동 가능점으로 하고, 남은 50% 중 30%에 대해서는 손가락의 단축 방향으로 이동하기 쉽게 하기 위해서 위 또는 아래 의 3 근방을 이동 가능점으로 한다. 그외에는 8 근방을 이동 가능점으로 한다. 단, 어느 경우에도 지금까지 찾아간 궤적이나 손가락의 외측으로는 이동할 수 없다. 이와 같이 하여 이동 가능점을 구하지만, 혹시 이동 가능점이 존재하지 않은 경우(312)는 현재의 추적점에서의 추적을 종료한다.
계속해서 이동 가능점 중, 가장 어두운 휘도치를 갖는 픽셀로 이동한다(314). 그리고 현재의 추적점이 과거에 찾아간 궤적을 다시 찾아가지 않도록, 현재의 위치를 궤적 정보로서 등록, 갱신한다(316). 이 때, 그 픽셀의 좌표에 대응한 득점표의 위치에, 득점을 가산한다(318). 여기서는 예로서 5점을 가산한다. 또한, 추적점의 추적의 길이인 수명을 하나 감소시킨다(320). 이 추적점의 수명의 유무를 판정하여(322), 수명이 있으면 다시 이동 가능점의 결정(310)으로 복귀하여, 이동, 득점의 가산, 궤적 정보의 갱신을 반복한다. 수명이 없어진 경우, 찾아간 궤적의 정보를 초기화하여(324), 현재의 추적점에서의 추적을 종료한다. 이러한 혈관 추적의 프로세스를 다수 반복하여 실행한다. 이러한 반복이 전부 종료되었을 때, 찾아간 횟수가 많은 픽셀, 즉 혈관일 확률이 높은 부분일수록 그 위치에 대응하는 득점표의 득점은 높게 된다. 반대로 득점이 낮은 위치는 혈관이 아닌 확률이 높은 것으로 된다. 따라서, 이 득점표에는 정맥 패턴 그 자체가 나타나 있게 된다. 따라서, 이 득점표를 화상으로서 파악하는 것으로, 정맥 패턴만을 추출한 화상이 얻어지게 된다.
이와 같이 하여 얻어진 정맥 패턴을 매칭에 이용하기 쉬운 형태로 하기 위해서, 정맥 패턴으로서의 득점표의 각 란을 그 득점에 따라서 분류한다. 여기서는 예로서 4종류로 분류된다(328). 우선 득점이 낮은 픽셀 위치에는 전혀 혈관이 존재하지 않는 것으로 한다. 또한 득점이 높은 픽셀 위치는 혈관일 가능성이 높은 것으로 한다. 그리고 중간 득점을 갖는 픽셀 위치는, 혈관일 가능성은 있지만 확실하게 혈관이라고는 말하기 어려운 애매한 영역인 것으로 한다. 또한, 손가락의 윤곽의 외측에 위치하는 픽셀을 배경으로 한다. 이들 4 종류를 휘도치에 대응시키는 것으로, 정맥 패턴의 화상이 얻어진다.
마지막으로, 우연히 추적되지 않은 픽셀 부분을 막기 위해서, 혈관 부분, 그리고 애매한 부분에 대하여 팽창 처리(330)를 실시하였다. 팽창 처리는, 화상내에 존재하는 모든 픽셀에 대하여, 혈관 부분 또는 애매한 부분의 픽셀의 8 근방을 조사하여, 혈관이 아닌 부분의 픽셀의 개수가 4개 이하이면, 이들의 혈관이 아닌 부분을 애매한 부분으로 변환하는 것으로 행해진다.
이상과 같은 수순에 의해 득점표가 정맥 패턴의 화상으로 변환되어, 동시에 매칭에 이용하기 쉬운 형태로 변환되었다. 도 14는 상술된 수법에 의해 얻어진 정맥 패턴이 등록된 정맥 패턴과 일치하는가의 여부를 판정하는 수법의 일례를 나타낸 플로우차트이다. 2개의 화상을 비교하는 알고리즘에는 SSDA(sequential similiarity detection algorithm)를 채용하였다. 이것은 미스매칭이 단조 증가하는 성질을 이용하여, 임의 임계치를 넘은 시점에서 계산을 중단하는 수법이다. 처음에 각종의 초기화(400)를 행한다. 계속해서 비교하는 2개의 정맥 패턴 화상의 한 쪽에 대하여 화상의 외주 n 픽셀을 잘라내어(402), 화상 사이즈를 작게 한다. 다음에 이 2개의 화상의 중심 부분을 일치시켜, 중첩된 픽셀끼리의 휘도치를 비교 한다(404). 이 때, 혈관일 가능성이 높은 픽셀과, 혈관이 아닐 가능성이 높은 픽셀이 중첩된 경우, 이 픽셀은 미스매칭한다고 한다. 이러한 미스매칭하는 픽셀의 개수를, 화상 전체에 대하여 카운트한다. 단, 큰 부분의 화상에 대하여, 작은 부분의 화상과 중첩되지 않은 픽셀은 무시한다. 이 때의 미스매칭 수를 최소 미스매칭 수의 초기치로 한다. 계속해서, 사이즈를 작게 한 부분의 화상이 큰 화상으로부터 밀려 나오지 않은 범위(화상 중앙을 기점으로 상하 좌우 n 픽셀)에 있어서 화상을 1 픽셀 혹은 수 픽셀 단위로 움직여서, 각 위치에 대하여 미스매칭 개수를 카운트한다. 그 때, 현재의 중첩에 있어서의 미스매칭을 화상 전체에 있어서 1 픽셀 단위로 카운트(410)하지만, 미스매칭 수를 세는 도중이라도, 현재의 최소 미스매칭 수를 넘은 경우, 보다 작은 미스매칭 수를 얻을 수 없기 때문에 미스매칭 수의 카운트를 중지한다(412). 현 시점의 미스매칭 수가 최소 미스매칭 수를 넘지 않은 경우, 과거의 최소 미스매칭 수를 현재의 미스매칭 수에 재기입한다(416). 전 범위에서 화상을 중첩시켜, 최종적으로 얻어진 최소 미스매칭 수가, 이러한 2개의 화상의 미스매칭 수로 된다.
마지막으로, 이 결과로부터 미스매칭율을 구한다. 우선 2개의 화상의 혈관일 가능성이 높은 픽셀의 개수의 총합을 구한다(420). 단, 큰 부분의 화상에 대하여는, 외주 n 픽셀의 부분을 무시한다. 이 결과와 미스매칭 수를 이용하여, 2개의 정맥 패턴의 미스매칭율을 구할 수 있다(422). 여기서, 미스매칭율을 (미스매칭 수)/(2개의 화상에 있어서의 혈관일 가능성이 높은 픽셀의 총수)로 정의한다. 두개의 정맥 패턴이 동일한 경우, 미스매칭율은 0 혹은 매우 작은 값으로 된다. 그 러나, 정맥 패턴이 다른 경우에는 미스매칭율이 매우 커진다. 이 수치가 소정의 임계치보다 작은 경우를 본인, 큰 경우를 타인이라고 판정한다.
도 15는 상술한 매칭 수법에서의 미스매칭율로서는 본인인가 타인인가를 결정하기 어려운 것에 대하여, 다른 수법으로 매칭을 행하는 수법의 일례를 플로우차트에 나타낸 것이다. 화상 전체의 미스매칭을 구하는 수법은 많은 케이스에 있어서 안정적으로 본인과 타인을 구별할 수 있다. 그러나, 그중에는 임계치 부근이 애매한 데이터도 존재한다. 그래서 임계치 근방의 데이터를 다른 매칭 수법에 의해서 인증할 수 있으면, 전체로서 또한 인식율의 향상이 예상된다.
분할 매칭의 방법은 다음과 같다. 2매의 화상의 한 쪽에 대하여, 화상을 두개 이상의 m 개의 소영역으로 분할한다(502). 각 소영역에 대하여, 다시 한쪽의 화상과의 매칭을 취한다(506). 여기서는 단순하게 픽셀의 휘도치가 일치하는 개수를 센다. 가장 매칭되는 픽셀의 개수가 많은 위치를 매칭되는 위치로 한다. 이때 위치적으로 분명히 매칭할 수 있지 않은 부분과 우연히 매칭하지 않도록, 이동하는 범위를 한정하여 둔다. 그리고 소영역이 가장 매칭된 위치의 정보를 얻는다(508). 즉, 각 소영역에서 초기 위치에서 얼마만큼 어긋난 위치에서 매칭되는가를 2차원 벡터의 형태로 유지한다. 모든 소영역에 대하여 매칭이 종료되면, m개의 매칭 위치의 정보를 평면에 플롯하여(512), 각점의 밀집도를 평가한다. 이들의 점이 밀집하고 있는 경우에는 2개의 화상에 큰 상관이 있고, 반대로 드문드문한 경우에는 거의 상관은 없다고 생각된다. 밀집도의 평가를 위해, 플롯된 점에 무게 p, 그 점에서 1 픽셀 떨어질 때마다 Δp만큼 작은 값을 가산한다(514). 플롯된 점이 밀집하 고 있는 경우에는 그 가중치가 반복 가산되기 때문에, 보다 큰 값이 평면 상에 나타난다. m 개의 소영역의 매칭 위치가 전부 동일한 경우, 가산되는 가중치의 최대치는 m*p가 된다. 반대로, 매칭 위치가 드문드문한 경우, 평가치의 최대치는 p가 된다. 우연히 매칭 위치가 중첩되는 경우도 있기 때문에, 상관 없는 화상이라도 평가치의 최대치는 p보다 커진다. 이와 같이 평면에 득점을 부가하여, 가장 큰 득점을 찾는다(516). 이 값이 두개의 정맥 패턴의 상관으로 된다. 이 값이 큰 경우에는 본인일 확률이 높고, 반대로 작은 경우에는 타인일 확률이 높다. 단, 우연히 매칭 위치가 일치하였기 때문에 큰 상관을 갖는 경우도 있다. 이 때는 타인을 본인인 것으로 잘못 판단하는 확률이 커져 버린다. 그 때문에, 평가 치의 최대치가 생기는 위치에 있는 반경의 원내에 플롯된 점이 적은 경우에는, 우연히 평가치가 높게 된 것으로 판단하여(518), 타인이라고 판정한다(520). 도 16은 본 발명을 실시했을 때의 성능 평가와 다른 방식에 의한 성능 평가의 비교 결과이다. 다른 방식은, 손가락 화상을 획득한 후 인증이 종료될 때까지의 수법이 본 발명과는 다르다. 그 수법이란, 획득한 화상에 대하여 한결같이 필터를 거치는 것으로 정맥 패턴을 강조하여, 등록 템플릿과 화상의 2차원 컨볼루션 연산을 행하여, 손가락의 단축 방향에서의 피크의 예리함을 평가하는 방법이다. 성능 평가에 맞춰, 678명의 피실험자의 새끼 손가락을 각 사람마다 4장씩 촬상하여, 그 중 1장을 등록 템플릿과 비교하고, 본인 및 타인의 손가락 화상과의 대조를 행하였다. 대조의 방법은, 전체 피실험자의 등록 템플릿의 모든 조합을 대조함으로써 본인과 타인의 정맥 패턴의 대조를 행한다. 또한 등록 템플릿이 아닌 손가락 화상과 그 동일 인물의 등 록 템플릿과의 대조를 행한다.
대조 결과, 본인을 타인으로 잘못 판단하는 본인 거부율(FRR: False Reject Rate)과, 타인을 본인이라고 잘못 판단하는 타인 수용률(FAR: False Accept Rate)이 구해진다. 여기서는 성능 평가로서, FRR와 FAR의 관계를 이용한다. 도 16의 (a)는 등록 템플릿과 그 동일 인물의 다른 화상의 대조에 있어서, 다른 화상을 1장만 이용한 경우의 성능 평가의 비교 결과이다. FRR와 FAR는 함께 작을수록 좋지만, 본 발명에 있어서의 FRR와 FAR는, 전체 매칭을 행한 시점에서 이미 여러 수법에 의한 결과보다도 10분의 1 정도로 작아지고 있다. 또한, 분할 매칭까지 행한 경우 또한 좋은 결과가 생기고 있다. 도 16의 (b)는 등록 템플릿과 그 동일 인물의 다른 화상의 대조에 있어서, 다른 화상의 3개 중 가장 좋은 결과가 생기는 화상을 선택한 경우의 성능 평가의 비교 결과이다. 다른 수법에 의한 결과에서는, 여전히 본인과 타인을 정확하게 구별할 수 없는 데이터가 존재하지만, 본 발명에 의한 수법에서는 완전하게 본인과 타인을 정확하게 구별할 수 있다. 이들의 결과보다 본 발명의 효과가 큰 것으로 결론지어졌다.