KR20160112958A - 촬영 장치 - Google Patents

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Abstract

산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층의 정보를 고정밀도로 얻는다.
촬영 장치는, 조명부와, 카메라와, 처리 장치를 갖는다. 조명부는, 산란체에 소정의 편광 방향의 광을 조사한다. 카메라는, 복수의 서로 다른 편광각에서 산란체를 촬영한다. 처리 장치는, 복수의 서로 다른 편광각에서 촬영된 산란체의 화상에 기초하여, 산란체 내부의 내층의 산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층 화상을 생성하여 출력한다.

Description

촬영 장치{IMAGE PICKUP DEVICE}
본 발명은, 촬영 장치에 관한 것이다.
촬영 장치를 사용하는 기술 중 하나로서, 예를 들어 손바닥 정맥 등을 이용하여 개인을 인증하는 생체 인증 장치가 알려져 있다. 특정한 편광 방향의 직선 편광을 생체에 조사한 상태에서, 렌즈 어레이를 포함하는 축소 광학계를 사용하여, 특정 편광 방향의 편광 성분만 통과시키는 검광자가 설치되어 있지 않은 렌즈에 의한 개안 이미지로부터, 상기 검광자가 설치된 렌즈에 의한 개안 이미지의 성분을 제거하는 예가 알려져 있다. 또한, 생체로부터의 반사광을 사용하여 생체의 화상을 촬영하는 촬영부와, 촬영부에 의해 촬영된 생체 화상으로부터, 소정의 공간 주파수보다 높은 주파수 성분을 추출하는 추출부를 구비하는 예도 알려져 있다(예를 들어, 특허문헌 1∼2 참조).
촬영 장치를 사용하는 기술의 다른 예로서, 피부색에 기여하는 멜라닌 성분, 헤모글로빈 성분 등의 색소 성분의 고정밀도의 계측을 행하기 위한 이하와 같은 예도 알려져 있다. 즉, 계측시에, 노이즈 성분이 되는 표면 반사광 성분을, 편광을 사용하여 제거하고, 내부 광 성분에 대해 멜라닌 성분, 헤모글로빈 성분 등의 색소 성분을 구하는 예이다(예를 들어, 특허문헌 3 참조).
또한, 편광을 관찰하는 카메라의 예가 알려져 있다(예를 들어, 비특허문헌 1 참조). 생체 내의 어느 깊이에서 광이 되돌아오는지를 나타내는 확률 밀도 함수를 확산 근사로 계산한 예도 알려져 있다(예를 들어, 비특허문헌 2 참조).
일본 특허 공개 제2010-218258호 공보 일본 특허 공개 제2012-187150호 공보 일본 특허 공개 제2002-200050호 공보
가부시키가이샤 포토닉 래티스 PI-110, [online], [2015년 2월 19일 검색], 인터넷 <URL: http://www.photonic-lattice.com/ja/prod, ucts/polarization_camera/pi-110/> Dominique J. Bicout, George H.Weiss 저, A measure of photon penetration into tissue in diffusion models, Optics Commnications, Volume 158, Issues 1-6, 15 December 1998, Pages 213-220
그런데, 손바닥 정맥 인증 장치에서는, 근적외선을 사용하여 생체 내의 정맥 패턴을 촬영하여, 개인을 인증한다. 그러나, 근적외선의 광에 대해 생체는 강한 산란의 성질을 나타내므로, 상기한 바와 같은 종래의 방법에서는, 산란에 의해 고정밀도의 정보가 얻어지지 않는 경우가 있다. 예를 들어, 생체 내부의 정보를 얻을 때, 어느 방향으로 편광된 광을 조사하고, 조사된 광과 동일한 편광 상태의 광을 제거하는 방법에서는, 내부로부터의 산란광에 의해 조명과 동일한 편광 상태의 광도 제거되어 버려, 고정밀도의 화상을 촬영할 수 없는 경우가 있다.
하나의 측면에 의하면, 본 발명의 목적은, 산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층의 정보를 고정밀도로 얻도록 하는 것이다.
하나의 형태인 촬영 장치는, 조명부와, 카메라와, 처리 장치를 갖는다. 조명부는, 산란체에 소정의 편광 방향의 광을 조사한다. 카메라는, 복수의 서로 다른 편광각에서 산란체를 촬영한다. 처리 장치는, 복수의 서로 다른 편광각에서 촬영된 산란체의 화상에 기초하여, 산란체 내부의 내층의 산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층 화상을 생성하여 출력한다.
하나의 실시 형태에 따르면, 산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층의 정보를 고정밀도로 얻는 것이 가능해진다.
도 1은 제1 실시 형태에 의한 촬영 장치의 구성의 일례를 나타내는 도면.
도 2는 제1 실시 형태에 의한 촬영 장치의 기능적인 구성의 일례를 나타내는 도면.
도 3은 피사체의 휘도값의 입사광의 편광각 의존성의 일례를 나타내는 도면.
도 4는 생체 내의 편광 상태의 변화를 설명하는 도면.
도 5는 편광각 θ가 차지하는 비율의 일례를 나타내는 도면.
도 6은 휘도비의 편광각 θ 의존성의 실측값과 이론값의 비교예를 나타내는 도면.
도 7은 제1 실시 형태에 의한 촬영 방식에서 얻어지는 화상의 종류의 일례를 나타내는 표.
도 8은 제1 실시 형태에 의한 생체 인증 처리의 일례를 나타내는 흐름도.
도 9는 제2 실시 형태에 의한 촬영 장치의 기능적인 구성의 일례를 나타내는 도면.
(제1 실시 형태)
이하, 도면을 참조하면서, 제1 실시 형태에 의한 촬영 장치(20)에 대해 설명한다. 촬영 장치(20)는, 본 실시 형태에 있어서는, 촬영한 화상을 사용하여 생체 인증을 행하는 장치인 것으로서 설명된다. 도 1은, 제1 실시 형태에 의한 촬영 장치(20)의 구성의 일례를 나타내는 도면이다. 도 1에 나타내는 바와 같이, 촬영 장치(20)는 광학부(30) 및 제어부(40)를 갖고 있다. 광학부(30)는 피사체가 되는 산란체에 소정의 편광 방향의 광(이하, 소정의 편광이라고 하는 경우가 있음)을 조사하여, 복수의 편광 방향의 화상을 촬영한다. 제어부(40)는, 촬영 장치(20)의 동작을 제어한다. 광학부(30)와 제어부(40)는, 일체로 형성되어 있어도 된다. 촬영 장치(20)의 일례는, 다기능 휴대 전화기, 태블릿형 정보 처리 장치 등이어도 된다.
광학부(30)는, 조명부(31) 및 카메라(35)를 갖고 있다. 조명부(31)는, 광원(32) 및 편광 필터(33)를 갖고, 산란체를 촬영하기 위한 소정의 편광을 출력한다. 광원(32)은, 예를 들어 Light Emitting Diode(LED)로 해도 된다. 광원(32)은, LED 이외의 것을 사용하도록 해도 된다. 편광 필터(33)는, 조명용 편광 필터이며, 특정 방향의 편광을 투과시키는 편광 필터이다. 편광 필터(33)의 편광 방향을 나타내는 각도를, 편광각 θ=0으로 한다. 또한, 도 1의 광원(32)이 2개 그려져 있는 것은, 카메라(35) 주변에, 원 형상으로 광원(32)과 편광 필터(33)를 배치한 예를 나타내기 위함이며, 이에 의해, 피사체가 되는 산란체를 균일하게 조사한다.
카메라(35)는, 촬영부(36)와 멀티 편광 필터(37)를 갖고 있다. 촬영부(36)는, 렌즈와 촬상 소자를 구비하고, 렌즈를 통해 입사한 광을 촬상 소자에 의해 전기 신호로 변환함으로써, 화상을 촬영한다. 멀티 편광 필터(37)는, 복수의 편광 방향의 광을 투과시키는 기능을 갖는 필터이다. 멀티 편광 필터(37)는, 예를 들어 비특허문헌 1에 기재된 카메라에 구비된 필터와 같이, 픽셀마다 편광각 θ=0°, 45°, 90°, 135°에 대응한 편광 기능을 갖는 필터여도 된다. 또한, 편광각 θ는, 상기한 예에는 한정되지 않는다. 또한, 멀티 편광 필터(37)는, 편광각을 가변으로 한 하나의 필터나, 복수의 편광각의 서로 다른 필터를 탈착하는 구성 등, 다른 구성이어도 된다.
본 실시 형태에 있어서는, 카메라(35)가 촬영하는 광의 편광각 θ로서, 편광각 θ=0°, 45°, 90°, 135°가 사용되는 경우를 예로서 설명한다. 카메라(35)는, 피사체가 되는 산란체로부터 반사해 온 광을 촬영한다. 촬영할 때에는, 서로 다른 편광 방향의 화상을 개별로 출력한다. 본 실시 형태에 있어서는, 구체적으로는 편광각 θ=0°, 45°, 90°, 135°에서의 화상을 출력한다.
제어부(40)는, 처리 장치(42)와 기억 장치(44)를 갖고 있다. 처리 장치(42)는, 촬영 장치(20)의 동작을 제어하기 위한 각종 처리를 행하는 연산 처리 장치를 포함한다. 기억 장치(44)는, 처리 장치(42)가 촬영 장치(20)의 동작을 제어하기 위한 프로그램이나, 프로그램을 실행할 때에 필요에 따라서 작업 영역으로서 사용하거나 하기 위한 기억 장치이다. 기억 장치(44)는, Random Access Memory(RAM), Read Only Memory(ROM) 등을 포함하도록 해도 된다.
도 2는, 제1 실시 형태에 의한 촬영 장치(20)의 기능적인 구성의 일례를 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면서 설명한 바와 같이, 촬영 장치(20)는 조명부(31)와 카메라(35)를 갖는 광학부(30)를 갖고 있다. 도 2에 나타내는 바와 같이, 촬영 장치(20)는 기억 장치(44)에, 데이터베이스(46)나 화상 정보(48)를 기억시키도록 해도 된다. 데이터베이스(46)는, 예를 들어 생체 인증에 사용하는 등록 템플릿 등이다. 등록 템플릿이라 함은, 예를 들어 손바닥 정맥 인증의 경우는, 손바닥 정맥 화상으로부터 추출한 생체 특징이 해당한다. 동일한 생체에 대해 복수의 인증이 행해지는 경우에는, 예를 들어 손바닥 정맥 정보와, 장문 정보를 등록 템플릿으로서 기억시키도록 해도 된다. 화상 정보(48)는, 예를 들어 일시적으로 버퍼에 기억되도록 해도 된다.
촬영 장치(20)에 있어서, 처리 장치(42)는, 관리부(50), 특징 추출부(57), 대조부(59), 화상 처리부(52)로서의 기능을 갖고 있다. 이들 기능은, 처리 장치(42)가, 기억 장치(44)에 미리 기억된 촬영 장치(20)를 제어하는 제어 프로그램을 읽어들여 실행함으로써 실현되도록 해도 된다.
관리부(50)는, 생체 인증의 처리를 포함하는 촬영 장치(20) 전체의 처리를 관리한다. 화상 처리부(52)는, 카메라(35)가 촬영한 화상에 기초하여, 표면으로부터의 깊이에 따른 정보를 갖는 화상, 예를 들어 서로 다른 깊이 정보를 갖는 화상을 생성한다. 화상 처리부(52)는, 화상 관리부(54), 화상 연산부(55)를 갖고 있다. 화상 처리부(52)의 화상 관리부(54)는, 화상 생성 처리 전체를 관리한다. 화상 연산부(55)는, 후술하는 화상 연산 처리를 행한다. 화상 처리부(52)에 의한 처리의 상세는 후술된다.
특징 추출부(57)는, 촬영된 화상으로부터 인증에 사용하는 생체 특징을 추출한다. 대조부(59)는, 대조 처리를 행한다. 즉, 대조부(59)는 특징 추출부(57)가 추출한 특징 데이터를 사용하여, 데이터베이스(46)에 등록된 등록 템플릿 등의 데이터와 촬영된 화상으로부터 얻어진 정보가 어느 정도 유사한지를 나타내는 유사도를 출력한다.
다음으로, 제1 실시 형태에 의한 카메라(35)에 의해 촬영되는 화상에 대해 설명한다. 이하에서는, 피사체가 되는 산란체는, 생체인 것으로 한다. 먼저, 확산 반사만을 검토 대상으로 한다. 여기서 확산 반사는, 생체 내에 들어간 광이 산란을 반복하면서 최종적으로 생체를 빠져나가, 카메라(35)로 들어가는 반사를 말한다. 확산 반사 이외에는, 생체와 공기 사이에서 반사하는 표면 반사가 존재한다.
도 3은 피사체의 휘도값의 입사광의 편광각 의존성의 일례를 나타내는 도면이다. 도 3에 나타낸 예는 계측 결과의 일례이며, 촬영 장치(20)와 마찬가지의 구성을 갖는 멀티 편광용 평가용 지그를 사용하여 계측한 것이다. 또한, 제1 실시 형태에서는 편광각 θ=0°, 45°, 90°, 135°의 필터를 사용하고 있지만, 도 3에서는 더욱 미세하게 15°단위로 측정을 행한 결과를 나타내고 있다.
도 3에 나타내는 바와 같이, 휘도비의 편광각 의존성(70)에서는, 횡축은, 조명부(31)의 편광 필터(33)의 편광 방향에 대한, 카메라(35)의 멀티 편광 필터(37)의 편광 방향의 각도차를 나타내는 편광각 θ에 상당한다. 본 실시 형태에 있어서, 산란체에 조사되는 광의 편광 방향은, 편광각=0°로 된다. 따라서, 반사광을 촬영하는 카메라(35)가 검출하는 광의 편광 방향을 나타내는 편광각 θ는, 조사되는 광의 편광 방향과의 각도차를 말한다. 종축은, 편광각 θ에 있어서의 휘도값을, 편광각 θ=90°의 휘도값을 기준으로 하여 정규화한 휘도비를 나타내고 있다.
휘도비의 편광각 의존성(70)은, 손바닥 등의 산란체에 소정의 편광을 조사하고, 카메라측에서 편광 방향을 다양하게 바꾸어 촬영한 경우의, 휘도값 변화를 나타낸다(실험 결과). 휘도비(72)와 휘도비(74)는, 서로 다른 피험자에 관한 결과이다. 이와 같이, 조명으로부터의 광의 편광 방향과, 카메라에 의해 촬영되는 광의 편광 방향이 동일한 편광각 θ=0°(입사광의 편광 방향)일 때에는, 편광각 θ=90°일 때보다 휘도값이 높은 경향을 나타낸다. 또한, 편광각 θ가 0°≤θ≤90°의 범위에서, 휘도값은 연속적으로 변화하고 있다.
도 4는, 생체 내의 편광 상태의 변화를 설명하는 도면이다. 도 4에 나타내는 바와 같이, 산란 모델(80)은 산란체(82)(생체)에 입사광(84)과 같이, Z 방향으로부터 소정의 편광이 입사한 경우의 편광 상태의 이미지를 나타내고 있다. 편광 변동 상태(86∼89)는, 원에 가까울수록, 편광의 변동이 큰 것을 나타내고 있다. 산란 모델(80)은, 산란체(82) 내에서는, 이하와 같은 모델로 되어 있다. 즉, 입사할 때에는 직선 편광에 가까운 상태였던 것이, Z 방향(깊이 방향)으로 진행함에 따라서, 편광 변동 상태(86∼89)와 같이, 편광 방향이 서서히 다양한 방향을 포함하게 되어, 편광 상태의 변동이 커진다고 하는 모델이다.
도출의 상세는 후술되지만, 편광각 θ의 휘도값 I(θ)는, 하기 식 1에 의해 나타내어진다. 또한, 광의 휘도값 I(0°), 휘도값 I(90°)는 각각, 편광각 θ=0°, θ=90°에 있어서의 휘도값이다.
Figure pat00001
즉, 임의의 편광각 θ의 산란광은, 휘도값 I(0°), 휘도값 I(90°)의 선형 결합으로 구해지고, 그 계수는 cos2θ 및 sin2θ이다. 여기서, 편광각 θ=0°에서 촬영되는 화상은, 조명광의 편광 방향과 동일한 편광 방향에 대해 카메라로 촬영한 화상이다. 즉, 조명으로 설정한 편광 방향이 남아있는 광으로 촬영한 화상이다. 그로 인해, 피사체의 얕은 위치의 정보를 많이 포함하고 있다. 한편, 편광각 θ=90°에서 촬영되는 화상은, 조명의 편광 상태가 완전히 무너진 광으로 촬영된 화상이며, 피사체의, 더욱 깊은 위치의 정보를 많이 포함하고 있다.
<산란체 모델>
이하, 식 1의 도출 방법에 대해 설명한다. 본 실시 형태에 있어서는, 편광각 θ에 의한 휘도값의 변화를 설명하기 위해, 하기의 물리 모델을 가정한다. 즉, 생체(산란체)에, 직선 편광된 조명광이 입사하는 경우를 생각한다. 생체 내에 들어간 광은, 산란을 받으면서 생체 내부를 진행해 간다. 이때, 편광 상태는 깊이에 따라서 직선 편광으로부터 서서히 랜덤으로 되는 비율이 증가해 간다고 생각된다. 구체적으로는, 표면의 매우 얕은 부분으로부터 되돌아오는 광은 입사광의 편광 상태를 거의 유지하고 있다고 생각된다. 한편, 생체의 깊은 부분으로부터 되돌아오는 광은 편광 상태가 거의 파괴되어 있어, 편광 방향은 랜덤한 편광으로 되어 있다고 예상할 수 있다. 따라서, 카메라(35) 등, 편광 카메라로 촬영하는 화상은, 상기한 바와 같은 광이 혼합된 상태에서 촬영되는 것이라고 생각된다.
<휘도값의 편광 각도 의존성의 검토>
도 3을 참조하면서 설명한 바와 같이, 손바닥 등의 생체에 소정의 방향으로 편광된 조명을 조사하여, 수광하는 광의 편광각 θ를 바꾸면서 화상을 촬영하면, 평균 휘도값이 매끄럽게 변화되어 간다. 입사광과 동일한 편광각 θ=0°일 때가 가장 휘도값이 높고, 입사각과 직교하는 θ=90°일 때에 휘도값이 가장 낮아진다. 이 휘도값의 편광각 θ 의존성을 상기 물리 모델에 기초하여 검토한다.
먼저, 생체 내의 어느 깊이에서 광이 되돌아오는지를 나타내는 확률 밀도 함수 f(z)를 정의한다. 이것은, 생체에 광을 조사하였을 때, 깊이 z∼(z+dz)의 사이의 깊이에서 되돌아 올 확률이 f(z)dz가 되는 함수이다. 또한, 확률 밀도 함수 f(z)의 구체적 형태는 미지이지만, 예를 들어 비특허문헌 2에, 관련되는 확률 밀도 함수를 확산 근사로 산출한 예가 기재되어 있다.
상기 가정한 물리 모델에 따르면, 생체 내에 들어간 광의 편광 상태는, 깊이와 함께 직선 편광으로부터 무너진 상태의 비율이 증가해 간다. 이 편광 상태의 변동을 나타내는 형상으로서, 타원을 가정한다.
도 5는, 편광각 θ가 차지하는 비율의 일례를 나타내는 도면이다. 도 5에 나타내는 바와 같이, 예를 들어 생체 중의 생체에 입사하는 광의 진행 방향에 대해 수직인 평면 xy에 있어서, 편광 변동 이미지(92)는 편광 상태의 변동을 나타내는 형상으로서 타원이라고 가정된다. 편광 변동 이미지(92)의 타원은, 긴 직경 a, 짧은 직경 b의 2개의 파라미터로 표현된다. 이때, 긴 직경 a가 편광 방향 θ=0°의 광을 나타내고, 짧은 직경 b가 편광 방향 θ=90°의 편광을 나타낸다고 생각할 수 있다. 깊이가 충분히 깊은 부분에서는 편광 상태가 완전히 무너져, 타원이 원으로 바뀌어 있다고 생각한다. 그로 인해, 긴 직경 a 및 짧은 직경 b는, 깊이 z의 함수로, 하기 식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00002
여기서, 임의의 편광각 θ의 휘도값 I(θ)가 어떻게 표현되는지를 검토한다. 직선 편광되어 있는 광의 편광 상태가 무너진 경우의, 편광 방향의 변동 상태를 타원으로서 생각한다. 예를 들어 이 타원은, 편광각 θ의 광의 광량의 분포를 나타낸다고 생각해도 된다. 이때, 전체 광량은, 타원의 면적 S=πab로 생각할 수 있다. 한편, 어느 편광각 θ의 광량은, 편광 방향(94)에 따라서 절취되는 미소한 부채형의 면적, 예를 들어 미소 면적(96)으로 간주된다.
편광 방향(94)의 편광각 θ 방향의 미소각도 Δθ로 구획된 미소 면적(96)은 이하와 같이 구해진다. 먼저, 편광각 θ에 있어서의 타원의 직경을 R(θ)로 나타내면 R(θ)은, 하기 식 3과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00003
또한, 미소각 Δθ로 절취되는 부채형의 미소 면적(96)을 면적 ΔS로 하면, 면적 ΔS는, 타원을 원으로 근사시킴으로써, 하기 식 4와 같이 구할 수 있다.
Figure pat00004
여기서 미소각 Δθ는, 편광 필터의 대역 폭을 나타내는 상수이다. 즉, 편광 필터로서 θ±(1/2)Δθ의 편광을 통과시킬 때의 대역 폭이 Δθ이다.
이상으로부터, 편광각 θ 방향의 편광이 차지하는 광량의 비율 ratio(θ)는, 하기 식 5와 같이 구할 수 있다. 여기서 비율 ratio(θ)는, 전체의 광량이 휘도값 Io와 대응하는 광량일 때, 편광각 θ 방향의 광량이 차지하는 비율이다.
Figure pat00005
식을 간략화하기 위해, 깊이 z에 있어서의 긴 직경 a(z)와 짧은 직경 b(z)의 비를 나타내는 함수 ε(z)를 식 6과 같이 정의한다. 또한, 함수 ε(z)는, 하기 식 7의 관계를 만족시키는 것으로 한다.
Figure pat00006
Figure pat00007
함수 ε(z)를 사용하면 ratio(θ)는, 하기 식 8과 같이 구해진다.
Figure pat00008
전체 광량에 대한 편광 방향 θ의 광량이 차지하는 비율이 상기한 바와 같이 구해졌다. 여기서, 다양한 깊이 z로부터의 반사광의 합계로서 촬영되는 반사광의 휘도값 I(θ)를 구한다. 반사광의 휘도값 I(θ)는, 상기한 확률 밀도 함수 f(z), 비율 ratio(θ), 전체의 광량을 나타내는 상수 Io를 사용하여 하기 식 9와 같이 적분으로서 나타낼 수 있다.
Figure pat00009
여기서 θ=0°, θ=90°에 있어서의 휘도값을 구하면, 하기 식 10과 같이 나타내어진다. 이들은, 편광 방향이 조명광과 평행한 경우 및 직교하는 경우의 휘도값이다.
Figure pat00010
이들 식 10의 값을 식 9에 대입하면, 상기 식 1을 포함하는 하기 식 11의 관계가 얻어진다.
Figure pat00011
즉, 편광각 θ의 휘도값은 cos2θ에 비례하는 것을 알 수 있다. 또한, 임의의 편광각 θ의 화상은, θ=0°,θ=90°의 2개의 화상으로부터 합성된다. 이 성질은, 광의 가법성으로부터 도출되는 것이라고 생각된다. 즉, 편광각 θ 방향의 휘도값을 구하는 식 9에 있어서는, 산출 대상이 되는 편광각 θ 방향의 미소 면적을 적분함으로써 휘도값 I(θ)가 구해져 있다. 한편, 편광각 θ와 깊이 z는 독립된 변수이므로, 편광각 θ 방향의 비율을 구하고 나서 z 방향에서 적분하는 처리와, z 방향의 적분을 먼저 실행하고 나서 편광각 θ 방향의 비율을 구하는 처리는 동일하다. 먼저 z 방향의 적분을 행한 결과가 휘도값 I(0°), I(90°)로서 구해지고, 편광각 θ의 휘도값은, 양자를 선형 결합한 형태의 식 11(또는 식 1)로서 구해진다.
도 6은, 휘도비의 편광각 θ 의존성의 실측값과 이론값의 비교예를 나타내는 도면이다. 도 6에 있어서, 횡축은, 예를 들어 조명부(31)의 편광 필터(33)의 편광 방향에 대한, 카메라(35)의 멀티 편광 필터(37)의 편광 방향의 각도 차를 나타내는 편광각 θ이다. 종축은, 편광각 θ에 있어서의 휘도값을, 편광각 θ=90°의 휘도값을 기준으로 하여 정규화한 휘도비를 나타내고 있다. 도 6에 있어서, 이론 휘도비(102)는, 휘도비(72)에서의 0도와 90도의 계측값으로부터 구한 이론값이고, 이론 휘도비(104)는, 휘도비(74)에서의 0도와 90도의 계측값으로부터 구한 이론값이다. 도 6에 나타내는 바와 같이, 실측값인 휘도비(72)와 휘도비(74)는, 이론값인 이론 휘도비(102)와 이론 휘도비(104)에 대략 좋은 일치를 나타내고 있다.
이와 같이, 생체 등의 산란체에 직선 편광을 조사하고, 그 반사광을 복수의 편광각 θ에서 촬영하였을 때의 휘도값을 나타내는 모델로서, 상기한 바와 같은 물리 모델을 사용하는 것이 바람직하다. 즉, 생체를 확산 반사 물체라고 상정하고, 깊이가 증가할 때마다 편광 정도가 무너져 가는 과정을 타원으로서 표현함으로써, 실험과 좋은 일치를 나타내는 결과가 얻어진다. 하기에, 설명의 편의상, 식 1을 다시 게재한다.
Figure pat00012
식 1은, 임의의 편광각 θ에 있어서의 휘도값이, I(0°), I(90°)의 2개의 휘도값으로부터 구해지는 것을 나타내고 있다. 이하, 식 1로 나타내어지는 관계식을 사용하여, 더욱 많은 정보를 얻을 수 있는 촬영 방식의 검토를 행한다. 이때, 카메라(35)로서, 예를 들어 비특허문헌 1에 기재된 바와 같은, Photonic Lattice사의 멀티 편광 카메라를 사용하도록 해도 된다. Photonic Lattice사의 멀티 편광 카메라에서는, 편광각이 0도, 45도, 90도, 135도의 4방향의 편광 화상이 동시에 취득된다. 이 멀티 편광 카메라에서는, 촬상 소자의 각 픽셀에 컬러 카메라에 있어서의 베이어 필터 대신에 편광 필터가 탑재되어 있다. 구체적으로는, 편광각=0°, 45°, 90°, 135°의 필터가 4개 1세트로 탑재되어 있다.
본 실시 형태에 있어서는, 예를 들어 지금까지 그다지 이용되고 있지 않았던 편광각 45도, 135도의 화상을 포함하여 유효한 정보를 얻는 방식을 검토한다. 구체적인 촬영 방식안 중 하나로서, 하기와 같은 방식이 고려된다.
지금까지의 검토에서는, 생체로부터의 확산 반사만을 대상으로 하고 있었다. 그러나, 실제로는 확산 반사뿐만 아니라, 표면 반사가 존재한다. 표면 반사는 공기와 피사체의 굴절률의 차이로부터 발생하는 반사이다. 표면 반사는 편광 상태를 유지하는 성질이 있으므로, 표면 반사는 편광각 θ=0°의 화상에서만 촬영된다. 그로 인해, 카메라(35) 등 멀티 편광 카메라(θ=0°, 45°, 90°, 135°)로 촬영되는 화상은 이하와 같이 된다. 또한, 첨자 「C」는, 카메라로 촬영되는 화상을, 첨자 「SP」는 표면 반사를 의미한다. 첨자 없음은, 확산 반사 성분을 의미한다.
Figure pat00013
여기서, 식 1에 θ=45° 및 135°를 입력한다.
Figure pat00014
식 13의 양변을 가산하면, 하기와 같이 θ=0°의 확산 반사 성분만이 얻어진다.
Figure pat00015
즉, θ=45°, 90°, 135°의 화상으로부터 θ=0°의 확산 반사 성분이 계산된다. 또한 이 식으로부터 표면 반사 성분을 이하와 같이 구할 수 있다.
Figure pat00016
이상과 같이, 표면 반사에 의한 휘도값 ISP, 얕은 위치의 정보에 대응하는 휘도값 I(0°), 깊은 위치의 정보에 대응하는 휘도값 I(90°)가 얻어진다. 이와 같이 서로 다른 깊이에 각각 대응하는 3개의 화상으로부터, 더욱 많은 인증 특징을 얻을 수 있을 가능성이 있다.
도 7은, 제1 실시 형태에 의한 촬영 방식에서 얻어지는 화상의 종류의 일례를 나타내는 표이다. 도 7에 나타내는 바와 같이, 화상의 종류(110)에서는, 본 실시 형태에 의한 촬영 장치(20)에 의해, 표면 정보, 얕은 정보, 깊은 정보가 얻어지는 것이 나타내어져 있다. 표면 정보로서는, 예를 들어 장문 정보가 생각된다. 깊은 정보로서는, 정맥 정보 등이 생각된다. 얕은 정보는, 예를 들어 장문 정보를 이용한 인증시에, 실물의 손 대신에 장문의 인쇄물 등을 사용하고자 한 경우, 얕은 정보가 얻어지지 않는 경우에, 위조 등이라고 판단하기 위해 사용하는 것도 생각된다.
즉, 표면 반사는, 식 15에 의해 얻어지고, 산란체 표면의 화상에 대응하는 표면 정보로서, 예를 들어 장문 정보 등에 이용된다. 얕은 위치의 정보는, 예를 들어 식 14로부터 얻어지고, 산란체의 내층 정보 중, 비교적 얕은 위치의 제1 내층 화상에 대응하는 얕은 정보로서 이용된다. 깊은 위치의 정보는, 식 12에 의해 얻어지고, 예를 들어 산란체의 내층 정보 중, 상기 얕은 위치의 정보보다 표면으로부터 먼 깊은 위치의 제2 내층 화상에 대응하고, 예를 들어 정맥 정보 등으로서 이용된다.
또한, 편광각=0°일 때의 휘도값 I(0°)로서 확산 반사광만을 구하는 것은, 본 실시 형태에 의한 촬영 장치(20)의 특징이다. 단순히 편광각 θ=0°로 설정하여 화상을 촬영하면, 확산 반사와 표면 반사가 혼재한 상태의 화상이 되어 버린다. 표면 반사는, 피사체의 표면에 관한 정보가 얻어지는 이점이 있는 한편, 피사체, 조명, 카메라의 위치 관계에 의존하여 강도가 급격하게 변화되는 성질이 있다. 그로 인해, 장치의 설치 조건 등에 따라서는, 표면 반사에서 촬영된 화상 정보는 인증 처리에는 부적합한 특징이 되는 경우가 있을 수 있다. 한편, 본 실시 형태에 있어서는, 표면 반사를 포함하지 않는 휘도값 I(0°)를 구할 수 있다.
또한, 상기 설명에서는, 카메라(35)의 입력으로서 4개의 방향(0도, 45도, 90도, 135도)을 사용하는 방식을 설명하였다. 이것은, 예를 들어 비특허문헌 1에 기재된 카메라와 같이, 시판되고 있는 멀티 편광 카메라의 사양에 맞춘 것이다. 그러나, 상기 3종류의 화상을 계산하기 위해서는, 3방향분의 화상이 있으면 된다. 예를 들어, 0도, 45도, 90도의 3방향으로 충분하다. 구체적으로는, 식 1에, 45도를 대입하면 된다. 즉, 하기의 식 16으로 나타내어진다.
Figure pat00017
식 16은, 식 14에 있어서, I(135°)=I(45°)로 한 경우에 상당하는 식이다. 일반적으로는, 식 15에 나타내는 바와 같이 45도와 135도의 2개를 이용한 쪽이 화질은 좋아진다. 이것은, 화상에는 항상 노이즈가 포함되어 있고, 복수의 화상(45도와 135도)을 사용한 쪽이, 노이즈의 영향을 저감시킬 수 있기 때문이다.
<화상 산출의 변형예>
상기 설명에서는 카메라(35)의 필터간의 각도차가 45도인 경우를 설명하였다. 45도의 차가 있는 경우에는, 식 1의 계수인 cosθ, sinθ가 모두 1/√2로 된다. 그로 인해, 제곱하면 계수가 모두 (1/2)이 되므로, 계산이 용이해진다. 그러나, 본 실시 형태의 촬영 방법은, 필터간의 각도차 45도에 한정되는 것은 아니며, 다른 각도의 조합이어도 된다.
이하, 다른 각도의 조합예로서, θ=0°, 30°, 60°의 조합의 경우를 검토한다. 카메라로 촬영되는 화상을 나타내는 휘도값은 하기와 같이 된다.
Figure pat00018
여기서, 확산 반사 성분에 성립하는 식 1에 θ=30°, 60°를 입력한다.
Figure pat00019
식 18로부터, I(0°) 및 I(90°)가 구해진다.
Figure pat00020
Figure pat00021
이와 같이, 표면 반사 없음의 얕은 위치의 정보의 화상에 대응하는 휘도값 I(0°)를, 촬영 화상에 대응하는 휘도값(I(30°), I(60°))으로부터 계산할 수 있다. 따라서, 표면 반사 성분의 휘도값 ISP는, 화상의 종류(110)에 나타낸 방법과 마찬가지의 계산으로 구해진다.
이상으로부터, 촬영 화상의 편광각 θ는, 다양한 방향으로 설정해도 되는 것을 알 수 있다. 또한, 표면 정보를 얻기 위해서는, θ=0°의 화상은, 반드시 포함할 필요가 있다. 이것은, 표면 반사 성분은 θ=0°에만 포함되어 있다고 생각되기 때문이다. 또한, θ=0°이외의 2편광각 θ1, θ2(상기한 예에서는, θ1=30°, θ2=60°)에 대해서는, θ1±θ2=90°라고 하는 관계를 만족시키도록 설정해도 된다. 이러한 관계의 편광각 θ1, θ2를 사용하면, 계산의 계수를 간략화할 수 있는 장점이 있다.
또한, 식 19, 식 20에 의해 휘도값 I(0°), 휘도값 I(90°)가 얻어졌으므로, 식 1을 적용하면, 임의의 편광각 θ에 대한 화상을 얻을 수 있다. 얻어진 편광각 θ에 대한 화상은, 휘도값 I(0°), I(90°)에 각각 대응하는 화상의 중간적인 깊이의 정보를 포함하고 있다.
다음으로, 흐름도를 참조하면서, 본 실시 형태의 촬영 장치(20)를 사용한 생체 인증 방법에 대해 설명한다. 도 8은, 제1 실시 형태에 의한 생체 인증 처리의 일례를 나타내는 흐름도이다. 생체 인증 처리에 있어서는, 제어부(40)는 적절한 위치에서, 멀티 편광 화상의 촬영을 행한다. 즉, 예를 들어 멀티 편광 카메라 등, 카메라(35)를 사용하여, 복수의 편광 방향의 편광 화상을 촬영한다. 즉, 카메라(35)는, 피사체에 조사된 조명광과 동일한 편광각을 포함하는 복수, 적어도 3방향의 편광에 의한 화상을 촬영한다(S151).
화상 처리부(52)는, 화상 생성 처리를 행한다(S152). 화상 생성 처리는, 상기에 설명한 바와 같이, 예를 들어 3방향의 편광각에서 촬영한 화상에 기초하여, 임의의 편광각 θ의 화상을 생성하는 처리이다. 예를 들어, 화상 처리부(52)의 화상 연산부(55)는, 표면 정보, 얕은 위치의 정보, 깊은 위치의 정보 등을, 화상의 종류(110)에 나타낸 바와 같은 연산 방법으로 생성한다.
즉, 각 화상은, 이하와 같이 산출된다.
i) 표면 화상
Figure pat00022
ii) 얕은 위치의 정보
Figure pat00023
iii) 깊은 위치의 정보
Figure pat00024
상기한 바와 같이 필요한 연산은 단순한 화상의 가감산뿐이며, 계수는 불필요하다.
특징 추출부(57)는, 생성된 화상에 있어서, 생체 인증 특징의 추출 처리를 행한다(S153). 특징 추출 처리로서는, 에지 추출이나 Matched Filter, 국소 특징량을 사용하는 방법 등, 다양한 방법을 이용하는 것이 바람직하다.
대조부(59)는, 특징 추출부(57)가 추출한 생체 특징과 데이터베이스에 등록 완료된 템플릿을 비교하여 유사도를 산출한다. 유사도의 산출 방법은, 상관 계수나 상호 상관 함수, 화상간의 거리 등 다양한 산출 방법 중 어느 하나를 사용해도 된다(S154). 이때, 대조부(59)는 상기 i)∼iii) 중 어느 화상을 사용하는지에 의해, 등록 템플릿의 종류를 판단하여 인증을 행하도록 해도 된다.
이상 설명한 바와 같이, 제1 실시 형태에 의한 촬영 장치(20)는, 산란체에 소정의 편광을 조사하는 조명부(31)와, 복수의 서로 다른 편광각에서 산란체를 촬영하는 카메라(35)와, 처리 장치(42)를 갖고 있다. 처리 장치(42)는, 복수의 편광각에서 촬영된 산란체의 화상에 기초하여, 산란체의 내부의 내층의 산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층 화상을 생성하여 출력한다. 또한, 처리 장치(42)는 생체를 촬영하여 취득한 화상에 기초하여, 생체 인증을 행하도록 해도 된다. 생체 인증을 행하기 위한 화상은, 표면 정보, 얕은 위치의 정보, 깊은 위치의 정보 중 어느 하나로 해도 된다. 또한, 기억 장치(44)에는, 촬영 장치(20)의 동작을 제어하는 프로그램, 생체 인증을 위한 등록 템플릿 등이 기억되도록 해도 된다.
이상과 같이, 촬영 장치(20)에 의하면, 생체 등의 산란체의, 깊이가 서로 다른 3종류의 화상이 얻어진다. 이로 인해, 예를 들어 촬영 장치(20)는 편광각이 서로 다른 3개의 화상을 촬영한다. 촬영 장치(20)는 촬영한 화상으로부터, 임의의 편광각 θ의 화상을 구할 수 있다. 임의의 편광각 θ에서의 화상을 구하는 것은, 산란체의 표면 및 내부의 서로 다른 깊이의 화상을 동시에 취득할 수 있는 것이다. 따라서, 촬영 장치(20)에 의한 생체 인증을 행한 경우에는, 생체 인증에 적합한 화상을 생성할 수 있어, 인증 정밀도가 향상된다고 하는 효과가 얻어진다.
생체 인증에서는, 생체가 근적외선의 파장대의 광을 흡수하는 물체를 그다지 포함하지 않고, 깊이까지 광이 침투하는 것을 이용하고 있다. 이때, 근적외선의 광에 대해 생체는 강한 산란의 성질을 나타내므로, 산란에 의해 고정밀도의 정보가 얻어지지 않는 경우가 있다. 그러나, 상기한 바와 같은 연산에 의해, 복수의 편광 방향에서 촬영한 화상에 기초하여 산출되는, 원하는 편광 방향에서의 화상을 취득할 수 있다. 또한, 생체 내에서의 산란에 의한 편광 상태의 변동이, 생체 내의 깊은 위치에서의 산란광일수록 커진다고 하는 물리 모델을 사용함으로써 원하는 깊이의 정보를 더 많이 포함하는 편광 상태를 상정할 수 있다. 따라서, 생체 내의 깊이에 따른 화상을 고정밀도로 얻는 것이 가능해진다. 이에 의해, 생체의 내층의 정맥 정보, 표면의 장문 정보 등을 고정밀도로 얻는 것이 가능해져, 생체 인증의 정밀도도 향상된다.
이와 같이, 복수의 방향의 편광을 사용하는 「멀티 편광 기술」에 의해, 더 많은 특징 데이터를 얻는 것이 가능해진다. 즉, 1개의 피사체(예: 손바닥)로부터 복수의 화상을 산출하여 취득함으로써, 하나의 피사체로부터 더 많은 특징 정보를 취득할 수 있다. 특히 피사체의 표면 정보나, 얕은 위치의 정보, 깊은 위치의 정보를 개별로 취득할 수 있으므로, 인증 정밀도를 더욱 높이는 것이 가능해진다.
또한, 서로 다른 깊이의 화상을 동시에 취득함으로써, 화상 상의 어느 점에 착안하였을 때, 해당되는 점의 다양한 깊이 정보를 얻을 수 있다고 하는 효과가 있다. 예를 들어, 편광 방향이 서로 다른 조명을 복수 준비하고, 순차 점등하여 촬영하는 방법 등, 시분할로 서로 다른 깊이의 정보를 얻을 수 있었다고 해도, 얻어지는 화상 사이에는 시간적인 차가 존재한다. 그로 인해, 동일 점에서의 특징끼리의 대응 정보를 얻는 것은 곤란하다. 그러나, 촬영 장치(20)에 의하면, 동일 점에서의 동시각에서의 깊이가 서로 다른 화상이 얻어져, 동일 점에서의 특징끼리의 대응 정보가 얻어진다.
임의의 편광각 θ의 화상을 촬영할 뿐이면, 해당 방향의 편광 필터를 기계적으로 설정하는 방법도 생각되지만, 임의의 편광각 θ에 편광 필터를 설정하기 위해서는 기계적인 기구가 필요해진다. 그러나, 본 실시 형태에 의한 촬영 장치(20)에 의하면, 임의의 편광각에 관한 화상을, 연산으로부터만 얻을 수 있는 이점이 있다. 따라서, 기계적인 기구가 필요 없다. 또한, 일반적으로, 광학 필터나 조명을 전환하기 위해서는 시간이 걸리지만, 촬영 장치(20)에서는 그러한 시간은 불필요하다. 이와 같이, 촬영 장치(20)는 비용적인 면, 메인터넌스의 면에서 유리한 촬영 장치라고 할 수 있다.
(제2 실시 형태)
이하, 제2 실시 형태에 의한 촬상 장치에 대해 설명한다. 제2 실시 형태에 있어서, 제1 실시 형태와 마찬가지의 구성 및 동작에 대해서는 동일 부호를 부여하고, 중복 설명을 생략한다. 제2 실시 형태에 의한 촬영 장치(200)의 하드웨어 구성의 일례는, 제1 실시 형태에 의한 촬영 장치(20)와 마찬가지의 구성에, 표시부(270)를 추가한 구성이다.
도 9는, 제2 실시 형태에 의한 촬영 장치(200)의 기능적인 구성의 일례를 나타내는 도면이다. 도 9에 나타내는 바와 같이, 촬영 장치(200)는, 광학부(30), 처리 장치(242), 표시부(270)를 갖고 있다.
처리 장치(242)는, 예를 들어 도시하지 않은 기억 장치에 기억된 제어 프로그램을 읽어들여 실행함으로써, 도 9에 기재된 각 기능을 실현하도록 해도 된다. 처리 장치(242)는, 관리부(250), 화상 처리부(252), 표시 화상 입력부(259)로서의 기능을 갖는다.
표시 화상 입력부(259)는, 이용자가 표시하고자 하는 화상 정보를 입력한다. 구체적으로는, 표면 화상, 혹은 원하는 편광각 θ 방향의 확산 화상을 선택하여, 표시부(270)에 출력한다. 표시부(270)는, 예를 들어 액정 표시 장치 등으로 해도 된다. 표시부(270)는, 임의의 편광각 θ의 화상을 표시한다.
관리부(250)는, 촬영 장치(200) 전체의 처리를 관리한다. 화상 처리부(252)는, 카메라(35)가 촬영한 화상에 기초하여, 서로 다른 깊이 정보를 갖는 화상을 생성한다. 화상 처리부(252)는, 화상 관리부(254), 화상 연산부(255), 계수 계산부(257)를 갖고 있다. 화상 처리부(252)의 화상 관리부(254)는, 화상 생성 처리 전체를 관리한다. 화상 연산부(255)는, 제1 실시 형태에 의한 화상 연산부(55)와 마찬가지의 화상 연산 처리를 행한다. 계수 계산부(257)는, 촬영 장치(200)의 이용자가 입력한 원하는 편광각 θ에 대응한 계산용 계수를 산출한다. 상세는 후술된다.
본 실시 형태에 있어서, 카메라(35)는, 편광각 θ=0°, 30°, 60°의 3개의 편광 방향의 화상을 촬영한다. 화상 연산부(255)는, 촬영된 2개의 편광 방향의 화상에 기초하여, 임의의 편광각 θ의 화상을 생성하는 처리를 행한다. 즉, 화상 연산부(255)는, 촬영된 복수의 편광 방향의 화상에 기초하여, 하기의 화상을 생성하기 위한 연산을 행한다. 연산식은, 하기와 같다.
α) 표면 화상(ISP=IC(0°)-I(0°). I(0°)는 식 19에 의함)
β) 편광각 θ=0°에 있어서의 확산 반사 화상(식 19에 의함)
γ) 편광각 θ=90°에 있어서의 확산 반사 화상(식 20에 의함)
δ) 편광각 θ(θ≠0°, θ≠90°)의 화상(식 1에 의함)
또한, 식 1을 사용할 때에는, 촬영 장치(200)는, 코사인 함수, 사인 함수의 테이블을 기억 장치에 미리 기억시켜 두고, 예를 들어 계수 계산부(257)에 의해, 필요에 따라서 계산을 행하는 것이 바람직하다.
이용자가, 상기 α)∼δ) 중 어느 하나를 선택하면, 촬영 장치(200)는, 화상 처리부(252)는, 선택된 화상을 연산에 의해 생성하고, 표시 화상 입력부(259)를 통해 표시부(270)에 표시시키는 것이 바람직하다.
이상 상세하게 설명한 바와 같이, 제2 실시 형태에 의한 촬영 장치(200)에서는, 이용자가 선택한 원하는 화상을 표시부(270)에 표시시킬 수 있다. 이때, 제1 실시 형태에 의한 촬영 장치(20)와 마찬가지로, 촬영 장치(200)에서는, 화상을 촬영할 때의 편광 방향을 변경하기 위한, 편광 필터를 회전시키는 기구 등의 기계적인 부품이 불필요하다. 그로 인해, 촬영 장치(200)는, 편광 필터를 회전시키는 기구를 필요로 하는 장치와 비교하여, 가격이나 메인터넌스 등의 점에서 유리하다.
또한, 촬영 장치(200)에서는, 임의의 편광각 θ에 대한 화상을 산출하고, 화상으로서 표시하므로, 편광각 θ를 바꾸거나, 또는 복수의 편광각 θ에 각각 대응하는 화상에 기초하는 연산을 행함으로써, 피사체에 관한 다양한 정보를 얻는 것이 가능해진다. 예를 들어, 피사체의 임의의 깊이의 정보에 대응하는 화상을 얻는 것이 가능해진다. 또한, 얻어진 화상을 의료에 있어서의 진료 목적이나 육류나 어류의 선도 검사 등에 이용할 수도 있다.
(변형예)
이하, 변형예에 대해 설명한다. 변형예에 있어서, 제1 실시 형태 또는 제2 실시 형태와 마찬가지인 구성 및 동작에 대해서는, 동일 부호를 부여하고, 중복 설명을 생략한다. 본 변형예는, 표면 화상의 취득을 필요로 하지 않는 구성이다. 촬영 장치의 하드웨어 구성으로서는, 촬영 장치(20) 또는 촬영 장치(200)의 구성과 마찬가지로 하는 것이 바람직하다.
제1 및 제2 실시 형태는, 모두 표면 화상을 취득 가능한 구성이었다. 그러나, 촬영의 목적에 따라서는, 표면 화상은 불필요한 경우가 존재한다. 그러한 케이스의 경우, 처음부터 표면 반사를 포함하지 않는 편광 방향의 화상을 촬영하는 구성으로 해도 된다. 이러한 경우, 촬영에 필요한 편광 방향은 편광각 θ1, θ2의 2방향 뿐이다(단, θ1, θ2≠0°).
이하에, 구체적인 연산 방법을 나타낸다. 먼저, 카메라(35)로 촬영되는 편광 화상은 하기 식 22와 같다.
Figure pat00025
확산 반사 성분에 대해 성립되는 식 1에, 편광각 θ=θ1, θ2를 대입한다.
Figure pat00026
이 식을 I(0°), I(90°)에 대해 풀면 하기 식 24가 얻어진다.
Figure pat00027
이상 설명한 바와 같이, 본 변형예에 의하면, 서로 다른 2방향의 편광각의 화상에 기초하여, 임의의 편광 방향의 화상을 취득할 수 있다. 이에 의해, 더욱 간이하게, 산란체 내부의 화상을 얻을 수 있어, 생체 인증 그 밖의 응용 범위가 확대되는 것이 가능해진다.
또한, 본 발명은 이상에 서술한 실시 형태에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위 내에서 다양한 구성 또는 실시 형태를 채용할 수 있다. 예를 들어, 상기에 설명한 처리 순서는 설명한 순서에 한정되지 않는다. 또한, 장치의 구성은, 마찬가지의 작용 효과를 발휘하는 것이면, 변형이 가능하다.
또한, 제1 및 제2 실시 형태 및 변형예에 있어서의 설명에서는, 조명부(31)는 미리 정해진 방향의 편광각의 조명광을 조사하고, 촬영측에 카메라(35)라고 하는 멀티 편광 카메라를 사용함으로써, 서로 다른 편광 방향의 화상을 취득하였다. 여기서, 서로 다른 편광 방향의 화상이라 함은, 조명의 편광 방향을 θ=0°로 하였을 때의, θ>0의 편광 방향의 화상을 말한다. 그러나, 조명부(31)와 카메라(35)의 역할을 반대의 구성으로 해도 된다. 즉, 카메라는, 소정의 편광 방향만 촬영하도록 편광 필터를 탑재한다. 조명측은, 서로 다른 편광 방향의 조명을 조사하는 기구를 구비한다. 구체적으로는, 각 편광 방향의 필터를 갖는 조명을 별개로 준비하고, 점등을 전환하여 광이 조사되도록 한다.
상기한 바와 같은 구성에서는, 편광 방향이 서로 다른 각 조명을 점등하는 데 시간이 걸리므로, 촬영에 걸리는 시간은 증대된다. 그러나, 촬영 장치를 저렴하게 구축하는 것이 가능해진다.
이상의 제1 내지 제2 실시 형태 및 변형예에 관하여, 또한 이하의 부기를 개시한다.
(부기 1)
산란체에 소정의 편광 방향의 광을 조사하는 조명부와,
복수의 서로 다른 편광각에서 상기 산란체를 촬영하는 카메라와,
상기 복수의 서로 다른 편광각에서 촬영된 상기 산란체의 화상에 기초하여, 상기 산란체 내부의 내층의 상기 산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층 화상을 생성하여 출력하는 처리 장치를 갖는 것을 특징으로 하는 촬영 장치.
(부기 2)
상기 처리 장치는 또한, 상기 복수의 서로 다른 편광각에서 촬영된 상기 산란체의 화상에 기초하여, 소정의 편광각에서 촬영된 경우의 상기 산란체의 화상을 생성하고, 상기 소정의 편광각에서 촬영된 경우의 화상에 기초하여, 상기 산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층 화상을 생성하여 출력하는 것을 특징으로 하는 부기 1에 기재된 촬영 장치.
(부기 3)
상기 처리 장치는 또한, 상기 복수의 서로 다른 편광각에서 촬영된 상기 산란체의 화상에 기초하여, 상기 산란체의 표면에 대응하는 표면 화상을 생성하여 출력하는 것을 특징으로 하는 부기 1 또는 부기 2에 기재된 촬영 장치.
(부기 4)
상기 복수의 서로 다른 편광각은, 상기 소정의 편광 방향의 편광각을 포함하는 3개의 서로 다른 편광각인 것을 특징으로 하는 부기 1 내지 부기 3 중 어느 하나에 기재된 촬영 장치.
(부기 5)
상기 내층 화상은, 상기 산란체의 내부의 제1 내층에 대응하는 제1 내층 화상과, 상기 제1 내층보다 상기 표면으로부터 먼 제2 내층에 대응하는 제2 내층 화상을 포함하는 것을 특징으로 하는 부기 1 내지 부기 4 중 어느 하나에 기재된 촬영 장치.
(부기 6)
상기 산란체의 표면에 대응하는 기준 화상과, 상기 산란체의 내층에 대응하는 기준 화상을 저장하는 기억 장치를 더 갖고,
상기 처리 장치는, 상기 복수의 편광각에서 촬영된 화상에 대해, 상기 표면에 대응하는 기준 화상과 상기 내층에 대응하는 기준 화상 중 어느 것과 유사성의 평가를 행할지 특정하고, 특정된 기준 화상과의 사이의 유사도를 평가하여 인증 처리를 행하는 것을 특징으로 하는 부기 1 내지 부기 5 중 어느 하나에 기재된 촬영 장치.
20 : 촬영 장치
30 : 광학부
31 : 조명부
32 : 광원
33 : 편광 필터
35 : 카메라
36 : 촬영부
37 : 멀티 편광 필터
40 : 제어부
42 : 처리 장치
44 : 기억 장치
46 : 데이터베이스
48 : 화상 정보
50 : 관리부
52 : 화상 처리부
54 : 화상 관리부
55 : 화상 연산부
57 : 특징 추출부
59 : 대조부
70 : 휘도비의 편광각 의존성
72 : 휘도비
74 : 휘도비
80 : 산란 모델
82 : 산란체
84 : 입사광
86∼89 : 편광 변동 상태
90 : 광량의 편광 방향 의존성
92 : 편광 변동 이미지
94 : 편광 방향
96 : 미소 면적
102 : 이론 휘도비
104 : 이론 휘도비
110 : 화상의 종류

Claims (6)

  1. 산란체에 소정의 편광 방향의 광을 조사하는 조명부와,
    복수의 서로 다른 편광각에서 상기 산란체를 촬영하는 카메라와,
    상기 복수의 서로 다른 편광각에서 촬영된 상기 산란체의 화상에 기초하여, 상기 산란체 내부의 내층의 상기 산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층 화상을 생성하여 출력하는 처리 장치를 갖는 것을 특징으로 하는, 촬영 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 처리 장치는 또한, 상기 복수의 서로 다른 편광각에서 촬영된 상기 산란체의 화상에 기초하여, 소정의 편광각에서 촬영된 경우의 상기 산란체의 화상을 생성하고, 상기 소정의 편광각에서 촬영된 경우의 화상에 기초하여, 상기 산란체의 표면으로부터의 깊이에 따른 내층 화상을 생성하여 출력하는 것을 특징으로 하는, 촬영 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 처리 장치는 또한, 상기 복수의 서로 다른 편광각에서 촬영된 상기 산란체의 화상에 기초하여, 상기 산란체의 표면에 대응하는 표면 화상을 생성하여 출력하는 것을 특징으로 하는, 촬영 장치.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 복수의 서로 다른 편광각은, 상기 소정의 편광 방향의 편광각을 포함하는 3개의 서로 다른 편광각인 것을 특징으로 하는, 촬영 장치.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 내층 화상은, 상기 산란체의 내부의 제1 내층에 대응하는 제1 내층 화상과, 상기 제1 내층보다 상기 표면으로부터 먼 제2 내층에 대응하는 제2 내층 화상을 포함하는 것을 특징으로 하는, 촬영 장치.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 산란체의 표면에 대응하는 기준 화상과, 상기 산란체의 내층에 대응하는 기준 화상을 저장하는 기억 장치를 더 갖고,
    상기 처리 장치는, 상기 복수의 편광각에서 촬영된 화상에 대해, 상기 표면에 대응하는 기준 화상과 상기 내층에 대응하는 기준 화상 중 어느 것과 유사성의 평가를 행할지 특정하고, 특정된 기준 화상과의 사이의 유사도를 평가하여 인증 처리를 행하는 것을 특징으로 하는, 촬영 장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11663831B2 (en) 2017-12-21 2023-05-30 Sony Corporation Image processing device and image processing method

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6772710B2 (ja) * 2016-09-16 2020-10-21 富士通株式会社 生体撮影装置
JP6807546B2 (ja) 2016-11-15 2021-01-06 パナソニックIpマネジメント株式会社 画像形成装置
KR102009990B1 (ko) * 2017-12-29 2019-08-12 재단법인 구미전자정보기술원 3D BPC imaging 기술기반 안전시야 획득 시스템 및 방법
EP3666175A1 (en) 2018-12-14 2020-06-17 Koninklijke Philips N.V. Device for use in determining a hydration level of skin
CN112185126B (zh) * 2020-09-27 2022-01-25 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种偏振角度的确定方法、装置及设备
US20230153972A1 (en) * 2021-11-15 2023-05-18 Samsung Electronics Co., Ltd. Systems and methods for food analysis, feedback, and recommendation using a sensor system

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002200050A (ja) 2000-12-28 2002-07-16 Kao Corp 肌色測定装置および肌色診断装置ならびに顔画像処理装置
JP2010218258A (ja) 2009-03-17 2010-09-30 Ricoh Co Ltd 生体認証装置
JP2012187150A (ja) 2011-03-08 2012-10-04 Fujitsu Ltd 生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラム

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5719399A (en) * 1995-12-18 1998-02-17 The Research Foundation Of City College Of New York Imaging and characterization of tissue based upon the preservation of polarized light transmitted therethrough
DE19818229A1 (de) * 1998-04-24 1999-10-28 Hauke Rudolf System zur berührungslosen Hand- und Fingerlinien-Erkennung
US6563105B2 (en) * 1999-06-08 2003-05-13 University Of Washington Image acquisition with depth enhancement
JP4499341B2 (ja) * 2002-05-09 2010-07-07 ソニー株式会社 生体認証装置及び生体認証方法
JP4529449B2 (ja) * 2004-01-19 2010-08-25 パナソニック株式会社 撮像装置
JP2009511094A (ja) * 2005-09-01 2009-03-19 ルミダイム インコーポレイテッド バイオメトリックセンサ
JP4566930B2 (ja) * 2006-03-03 2010-10-20 富士通株式会社 撮像装置
JP4566929B2 (ja) * 2006-03-03 2010-10-20 富士通株式会社 撮像装置
JP4940440B2 (ja) * 2008-03-31 2012-05-30 富士フイルム株式会社 撮像装置、撮像方法、およびプログラム
US8823934B2 (en) * 2009-03-27 2014-09-02 Brightex Bio-Photonics Llc Methods and systems for imaging and modeling skin using polarized lighting
AU2012213088B2 (en) 2011-01-31 2015-04-23 Ofir AHARON Optical polarimetric imaging
JP5831105B2 (ja) * 2011-09-30 2015-12-09 ソニー株式会社 撮像装置及び撮像方法
JP6156787B2 (ja) * 2012-07-25 2017-07-05 パナソニックIpマネジメント株式会社 撮影観察装置
KR101460415B1 (ko) 2012-12-18 2014-11-12 경희대학교 산학협력단 입체영상 표시 장치
AU2014257297B2 (en) * 2013-04-21 2018-04-05 Mobileodt Ltd A polarized light imaging apparatus and methods thereof for separating light from a surface of a sample its deeper diffuse layers
CN103344569B (zh) * 2013-06-21 2015-10-28 中国科学院上海光学精密机械研究所 偏振复频域光学相干层析成像方法和系统
CN103445764B (zh) * 2013-09-04 2014-11-19 广州医软智能科技有限公司 微循环成像监测装置与方法
US9659205B2 (en) * 2014-06-09 2017-05-23 Lawrence Livermore National Security, Llc Multimodal imaging system and method for non-contact identification of multiple biometric traits

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002200050A (ja) 2000-12-28 2002-07-16 Kao Corp 肌色測定装置および肌色診断装置ならびに顔画像処理装置
JP2010218258A (ja) 2009-03-17 2010-09-30 Ricoh Co Ltd 生体認証装置
JP2012187150A (ja) 2011-03-08 2012-10-04 Fujitsu Ltd 生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Dominique J. Bicout, George H.Weiss 저, A measure of photon penetration into tissue in diffusion models, Optics Commnications, Volume 158, Issues 1-6, 15 December 1998, Pages 213-220
가부시키가이샤 포토닉 래티스 PI-110, [online], [2015년 2월 19일 검색], 인터넷 <URL: http://www.photonic-lattice.com/ja/prod, ucts/polarization_camera/pi-110/>

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11663831B2 (en) 2017-12-21 2023-05-30 Sony Corporation Image processing device and image processing method

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