WO2004023999A1 - 生体検知装置および方法並びに生体検知機能を有する認証装置 - Google Patents

生体検知装置および方法並びに生体検知機能を有する認証装置 Download PDF

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WO2004023999A1
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image
living body
secretion
body detection
fingerprint
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PCT/JP2002/009467
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Yukihiro Abiko
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Fujitsu Limited
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1335Combining adjacent partial images (e.g. slices) to create a composite input or reference pattern; Tracking a sweeping finger movement
    • GPHYSICS
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    • G06V40/1382Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger
    • G06V40/1388Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger using image processing

Definitions

  • the present invention relates to an authentication apparatus for performing personal authentication using biological information such as a fingerprint, a palm print, and a blood vessel pattern, and an apparatus and method for detecting whether or not a subject whose biological information is to be acquired is a living body. About.
  • the present invention also relates to an authentication device for performing personal authentication using biometric information such as a fingerprint, a palm print, and a blood vessel pattern.
  • biometric information such as a fingerprint, a palm print, and a blood vessel pattern.
  • the present invention relates to an authentication device having a living body detection function of detecting whether or not the authentication is performed.
  • Small information devices such as mobile phones and personal digital assistants (PDAs) have become more sophisticated in recent years, and are now able to connect to networks and store large amounts of personal information.
  • PDAs personal digital assistants
  • biometric information biometric information
  • a fingerprint (a ridge that can touch the sampling surface of the fingerprint sensor and a ridge that can touch the sampling surface of the fingerprint sensor) A pattern consisting of a non-contacting valley line) as image information You.
  • feature information (for example, the position information of a branch point or an end point) is extracted from the foreground (for example, a ridge image) of the fingerprint image, and the extracted feature information and the registered feature information of the subject who are registered in advance are extracted.
  • the person to be authenticated is a person, that is, personal authentication is performed.
  • the capacitance-type fingerprint sensor does not have the effect of collecting fingerprint images from silicon or rubber artificial fingers.
  • unauthorized use as described above cannot be performed.
  • the optical fingerprint sensor cannot basically acquire a fingerprint image from a silicon artificial finger or a rubber artificial finger.
  • gummy gum a gelatin solution of gelatin aqueous solution
  • the gummy conducts electricity, so a capacitance-type fingerprint sensor or an optical fingerprint sensor is used.
  • a fingerprint image can be collected from an artificial finger made of gummies, and that unauthorized use by impersonation is possible.
  • Techniques for eliminating unauthorized use by forged fingerprints are disclosed in, for example, JP-A-2000-123143, JP-A-10-302047, JP-A-10-370295, and JP-A-2000-172833. .
  • the present invention has been made in view of such a problem, and aims to reliably detect whether a subject is a living body and to reliably identify a non-living body such as a gummy artificial finger.
  • a first object is to provide a living body detecting device and method which are enabled.
  • the present invention relates to a method for acquiring biometric information from a person to be authenticated in order to perform personal authentication using biometric information such as a fingerprint and a palm print.
  • a biometric detection function that reliably detects, for example, gummy artificial fingers, reliably eliminates fraudulent use due to spoofing using forged fingerprints, and achieves more reliable personal authentication.
  • a second purpose is an authentication device having a password. Disclosure of the invention
  • a living body detection device includes: an image capturing unit that continuously captures an image of an outer skin surface of a subject moving while contacting a capturing surface; And a secretion detecting means for detecting the presence of secretions secreted from the exocrine glands of the outer skin based on the plurality of images collected in the outer skin.
  • the living body detection method of the present invention includes: an image collecting step for continuously collecting an image of an outer skin surface of a subject moving while being in contact with a collecting surface of the image collecting means by the image collecting means; A secretion detection step of detecting secretions secreted from the exocrine glands of the outer hull based on a plurality of images successively collected in the step.
  • the authentication device having the living body detection function of the present invention is characterized in that: an image collecting means for continuously collecting an image of the outer skin surface of the person to be authenticated moving while contacting the collecting surface; Secretion detecting means for detecting the presence of secretions secreted from the exocrine glands of the hull based on a plurality of images collected at the same time; and a plurality of images continuously collected by the image collecting means.
  • the obtained feature information of the person to be authenticated is compared with the registered feature information of the person to be registered in advance to determine whether the sampled feature information matches the registered feature information.
  • Matching means for performing When the presence of the secretion is detected by the leachate detecting means, and when the collation means determines that the collected characteristic information matches the registered characteristic information, it is authenticated that the person to be authenticated is a person. It is characterized by having authentication means to perform.
  • a pattern formed on the outer skin and formed by ridges which can contact the collecting surface and valley lines which do not contact the collecting surface is formed on the collecting surface.
  • An image of the surface of the outer skin may be collected together with the attached secretions.
  • a weighted average image of a plurality of images continuously collected by the image collecting means is calculated, and the calculated weighted average image is temporally changed.
  • the presence of the secretion may be detected based on the secretion, and in that case, the secretion is recognized as a portion where the secretion has adhered to the collection surface using a change in sensitivity value over time in the weighted average image. Thus, the presence of the secretion may be detected.
  • a contact type semiconductor sensor represented by a capacitance type sensor or an optical sensor
  • the pattern may be a fingerprint and the exocrine gland may be a sweat gland.
  • the finger as the subject (the finger of the person to be authenticated) is moved relatively to the collection surface.
  • a sweep type fingerprint sensor that continuously collects a partial image of the fingerprint of the present invention may be used as the image collecting means.
  • non-living organisms such as gummy artificial fingers do not have exocrine glands (sweat glands) that secrete secretions such as sweat, sebum, and water vapor.
  • exocrine glands sebum glands
  • the presence or absence of secretions that are necessarily secreted from the exocrine glands of the outer skin is determined based on a plurality of images continuously collected by the image collection means, and the presence of the secretions is detected. It detects that the subject is a living body. This makes it possible to reliably detect whether or not the subject is a living body, and to reliably identify a non-living body such as a gummy artificial finger.
  • biometric information when biometric information is acquired from a person to be authenticated to perform personal authentication using biometric information such as a finger print, a palm print, and a blood vessel pattern, for example. Then, using a method similar to the above-described living body detection device and method, The presence or absence of secretions is checked, and if the presence of secretions is detected and it is determined that the collected characteristic information matches the registered characteristic information, the person to be authenticated is authenticated.
  • biometric information such as a finger print, a palm print, and a blood vessel pattern
  • biometric information such as a finger print, a palm print, and a blood vessel pattern
  • the living body detection can be performed by using the existing image collecting means for collecting the biological information as it is, the device (hardware) for performing the living body detection It is not necessary to add a new device, and the living body detection function can be realized without increasing the equipment cost.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an authentication device having a living body detection function as one embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 (A) to 2 (D) are diagrams for explaining the principle of the living body detection method (sweat detection method) in the present embodiment, and FIG. 2 (A) to FIG. 2 (C).
  • Fig. 2 shows an example of a partial image obtained by a sweep type fingerprint sensor
  • Fig. 2 (D) shows a weighted average image (superimposed image) of the partial images shown in Figs. 2 (A) to 2 (C). It is.
  • FIG. 3 is a graph showing the change over time of the image intensity (sensitivity value) of a fingerprint and sweat obtained by a sweep type fingerprint sensor in order to explain the principle of the living body detection method (sweat detection method) in the present embodiment. is there.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the authentication device of the present embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining the living body detection procedure (operation of the sweat detection unit) in the present embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an authentication device having a living body detection function as one embodiment of the present invention.
  • the authentication device of the present embodiment shown in FIG. (Biological information) to authenticate the person being authenticated.
  • Capacitive sweep type fingerprint sensor (image collecting means) 10 Sweat detector (secretory detecting means) 20, a fingerprint collation unit (collation means) 30, an authentication unit (authentication means) 40, a fingerprint data generation unit 50, and a registered fingerprint data storage unit 60.
  • the capacitance-type sweep type fingerprint sensor (image collecting means) 10 continuously captures an image of the outer skin surface of the person to be authenticated, moving while contacting the collecting surface (sensor surface) 11.
  • a fingerprint partial image of the finger 100 is continuously collected while moving the finger 100 of the person to be authenticated relatively to the sampling surface 11.
  • the fingerprint is formed on the outer skin (finger; subject) of the person to be authenticated, and the ridges (contact portions) that can come into contact with the sampling surface 11 and the valley lines (non- (Contact portion / void portion).
  • the fingerprint sensor 10 uses the fact that the detection sensitivity is different between the ridge portion that contacts the sampling surface 11 and the valley line portion that does not touch the sampling surface 11 to acquire the fingerprint image as a multivalued image. .
  • the brightness varies depending on the distance from the sensor.
  • ridges that are close to the sensor are displayed with low brightness, and valleys that are relatively far from the sensor are displayed. Are displayed with high brightness.
  • many sweat glands exocrine glands
  • secretions such as sweat, sebum, and water vapor are constantly secreted from these sweat glands.
  • secretions from the sweat glands will surely adhere to the sampling surface 11 if the finger is a living body.
  • the fingerprint sensor 10 visualizes the secretion adhering to the sampling surface 11 in the same manner as the ridge portion, and extracts a low-luminance pan in the partial image.
  • a general fingerprint sensor for collecting a fingerprint image from a person to be authenticated usually has a sensor surface (collecting surface) larger than the size of a finger.
  • the size of the sensor surface was made smaller than the size of the finger, and multiple sensors continuously collected through the sensor surface were used.
  • an image of the entire fingerprint is obtained by integrating partial images.
  • the capacitive sweep type fingerprint sensor 10 used in the present embodiment responds to such a situation, and as shown in FIG. 1, is sufficiently shorter than the length of the finger 100 and has a small area. of It has a rectangular sampling surface (sensor surface / imaging surface).
  • the finger 100 is moved with respect to the sampling surface 11, or the sampling surface 11 (fingerprint sensor 10) is moved with respect to the finger 100 while the fingerprint sensor 10 is moved. Therefore, a plurality of partial images of the fingerprint of the finger 100 are continuously sampled, and the fingerprint data generation unit 50 regenerates the entire fingerprint image of the finger 100 from the collected plurality of partial images. It is configured.
  • the relative movement of the finger 100 with respect to the sampling surface 11 as described above is called “sweep”.
  • the fingerprint data generation unit 50 reconstructs the entire fingerprint image as described above, and extracts information of feature points (branch points and end points of ridges) from the fingerprint image in accordance with the fingerprint data (authenticated person) required for collation. Extracted and generated as
  • the sweat detector (secretion detecting means) 20 is configured to output secretions from the exocrine glands (sweat glands) of the finger 100 based on a plurality of partial images continuously collected by the fingerprint sensor 10.
  • the weighted average image of the plurality of partial images is calculated, and the presence of a secretion is detected based on a temporal change of the calculated weighted average image.
  • the ridges and secretions in the calculated weighted average image have a lower luminance value than the surroundings. Defined as high. When an optical sensor is used, ridges and secretions have a higher luminance value than the surroundings, so the higher the brightness of the image, the higher the sensitivity to secretions.
  • the sweat sensing unit 20 of the present embodiment secretes a portion of the calculated weighted average image in which the change from the high sensitivity value to the low sensitivity value is more gradual with time over the surroundings.
  • the object is recognized as a part attached to the sampling surface 11, and the presence of secretions is detected.
  • sweat, sebum, water vapor, and the like can be considered as secretions.
  • sweat is represented here, and secretions are hereinafter referred to as “sweat”.
  • FIGS. 2 (A) to 2 (D) and FIG. FIGS. 2A to 2C are diagrams showing examples of partial images captured by the fingerprint sensor 10 at times T, T + t, and T + k (k>t> 0), respectively.
  • Figure 2 (D) shows the weighted average of the partial images shown in Figures 2 (A) to 2 (C) (that is, time T to T +
  • FIG. 9 is a diagram showing a weighted average image of partial images obtained for k.
  • FIG. 3 is a graph showing the time change of the image intensity (sensitivity value) of the fingerprint and the sweat obtained by the fingerprint sensor 10.
  • the sweat detector 20 detects a pattern that is not an image that moves like a ridge as a part of sweat or the like secreted from a living body (finger 100) attached to the sampling surface 11. Using a weighted average image, a fingerprint image (ridge image) and a sweat image are separated from a plurality of fingerprint partial images captured by the fingerprint sensor 10. In this embodiment, when the sweat image (secretion) is separated by the sweat detection unit 20 and the presence of the sweat image is detected and confirmed, it is detected that the finger of the person to be authenticated is a living body.
  • the ridge image is obtained as shown in FIGS. Changes position from moment to moment. For this reason, it is extremely unlikely that the same pattern (ridge image) will appear at the same position on each partial image, and as shown in Fig. 2 (D), the weighted average image ( In the superimposed image, the image corresponding to the ridge is averaged, and the image information (image intensity) of the ridge is weakened.
  • the sweat or the like attached to the sampling surface 11 is visualized by being wiped off with the finger 100 or the evaporation from the sampling surface 11 along with the sweep operation over time.
  • the information of the old image is meaningless because it disappears. Therefore, to calculate a weighted average image G (i, j, K) reflecting a pattern that does not move (ie, a sweat image), always using a new partial image, for example, the following equation (1) is used.
  • G (i, j, K) wF (i, j, Kk) + (1-w) G (i, j, Kl) (1)
  • the input image F (i, j, Kk) is multiplied by the weight w (k) to obtain a weighted average image G (i, j, K) of n partial images.
  • n may be defined as the number of images acquired within a predetermined time, or may be defined as the number of images acquired within a predetermined distance.
  • the weight w (k) is set to be larger for a new partial image (that is, for k to be smaller).
  • the sweat detection unit 20 of the present embodiment detects a portion of the weighted average image G (i, j, K) that changes from a low sensitivity value to a high sensitivity value with time in the weighted average image G (i, j, K) calculated by Expression (1). It recognizes that sweat or the like has adhered to the sampling surface 11 and detects the presence of secretions. At this time, in order to reduce the calculation time and the amount of used memory, the weighted average image G (i, j, K) is calculated using, for example, the following equation (2) instead of the above equation (1). Is also good.
  • G (i, j, K) ⁇ ⁇ w (k) F (i, j, Kl) + G (i, j, Kl) ⁇ (2)
  • the capacitance sweep type fingerprint sensor 10 is used.
  • the finger 100 is generally moved from the belly to the fingertip as shown by the arrow A in FIG.
  • the ridge exists almost parallel to the sweep direction (the direction of the arrow A in FIG. 1), and at the tip of the finger 100, the ridge tends to exist in the direction intersecting the sweep direction. It is in.
  • the sweat detection unit 20 of the present embodiment calculates the weighted average image using the partial image group on the fingertip side which is not affected by the ridge image, and detects the presence of sweat (secretions). Is desirable.
  • the fingerprint collating unit (collating means) 30 is composed of the collected fingerprint data (collected characteristic information of the person to be authenticated) obtained by the fingerprint data generating unit 50 and the authenticated object registered in the registered fingerprint data storage unit 60 in advance. By comparing the registered fingerprint data (registered feature information) with the registered fingerprint data, it is determined whether the collected fingerprint data matches the registered fingerprint data. It is.
  • the authentication unit (authentication means) 40 determines that the presence of sweat (secretions) is detected by the sweat detection unit 20 and that the collation unit 30 matches the collected fingerprint data with the registered fingerprint data. If this is done, it authenticates that the person to be authenticated is himself.
  • the authentication unit 4 of the present embodiment is configured such that the presence of secretions such as sweat is not detected by the sweat detection unit 20 (when it is not possible to confirm that the subject in contact with the collection surface 11 is a living body). ),
  • the authentication failure non-authentication information indicating that the person to be authenticated is not himself / herself
  • the above-described authentication apparatus is realized by, for example, attaching a capacitive sweep type fingerprint sensor 10 to a personal computer.
  • the functions of the sweat detection unit 20, the fingerprint collation unit 30, the authentication unit 40, and the fingerprint data generation unit 50 are executed by a CPU (Central Processing Unit) in a personal computer.
  • the function as the registered fingerprint data storage unit 60 is realized by a storage device in a personal computer (for example, a hard disk, RAM, ROM, etc.) or a storage device external to the personal computer. Is achieved.
  • the initial adjustment of the fingerprint sensor 10 is performed (step S10).
  • the initial adjustment for example, a gain adjustment for appropriately detecting finger information is performed.
  • the subject moves the finger (subject) 100 in a predetermined direction while making contact with the sampling surface 11 of the fingerprint sensor 10, and the fingerprint sensor 10 contacts the sampling surface 11 with the fingerprint sensor 10.
  • Fingerprint images of the moving finger 100 are continuously collected (step S200).
  • secretions such as sweat, which are necessarily secreted from exocrine glands such as sweat glands, adhere to the collection surface 11, and an image of the attached secretions is taken together with a partial image of the fingerprint. And are included in the partial image.
  • the sweat detection unit 20 executes a living body detection process (sweat detection process; step S30) as described later, and based on the partial images continuously collected by the fingerprint sensor 10, Detects whether there is sweat secreted from the exocrine glands (sweat glands) of finger 100 I do.
  • the operation of the sweat detector 20 (living body detection processing Z sweat detection processing) will be described with reference to the flowchart (steps S31 to S38) shown in FIG.
  • the sweat detector 20 captures the partial images taken by the fingerprint sensor 10 one by one (step S31) and determines whether or not the partial image belongs to the tip side of the finger 100. (Step S32).
  • the reason why such a determination is made is that, in order to reliably detect the presence of sweat (secretions), a part on the fingertip side that is not affected by the ridge image is used. This is because it is desirable to use an image group.
  • the determination in step S32 is, for example, whether or not the elapsed time after the start of fingerprint collection has reached a predetermined time or whether or not the number of collected partial images has reached a predetermined number. It is done by doing.
  • step S32 If the partial image does not belong to the tip side of the finger 100 (NO route in step S32), the process returns to step S31 to fetch the next partial image and performs the determination in step S32. On the other hand, if the partial image belongs to the tip side of the finger 100 (YES route in step S32), the weighted average image is calculated using the above equation (1) or (2). (Step S33).
  • step S34 it is determined whether or not a weighted average image has been calculated based on a predetermined number of partial images (n ⁇ in the above equations (1) and (2)) (step S34). If the number of images has not reached the predetermined number (NO route in step S34), the process returns to step S31 to capture the next partial image, and performs the same processing as described above (steps S32 to S34). Perform
  • the weighted average image obtained this time is used to calculate the weighted image obtained last time. It is determined whether or not there is a portion where the image intensity (sensitivity value) is larger than the average image by a predetermined value or more (a portion where the sensitivity value has changed from a low sensitivity value to a high sensitivity value) (step S35).
  • such a change corresponds to an image (sweat image) captured by secretions such as sweat adhering to the sampling surface 11. It is the part that does. Therefore, the determination of the presence of the above-mentioned changed portion means that secretions such as sweat are detected. It is determined whether or not the body (finger 100) is secreted, that is, whether or not the subject (finger 100) is a living body.
  • step S35 If the changed part exists (YES route in step S35), the fact that the presence of sweat is detected (that is, the finger 100 of the subject is a living body) is notified to the authentication unit 40 (step S36). .
  • step S37 determines whether or not the last partial image has been captured (step S37), and if the last partial image has not been captured (NO route in step S37). Return to step S31, and repeat the same processing (steps S31 to S37) as described above. If the partial image has been completely captured (YES route in step S37), the authentication unit 40 is notified that the presence of sweat was not detected (that is, the finger 100 of the subject is not a living body) (step S37). S 38).
  • the fingerprint data generation unit 50 reconstructs the entire fingerprint image from the partial images continuously collected by the fingerprint sensor 10. Then, information on feature points (branch points and end points of ridges) is extracted and generated from the fingerprint image as fingerprint data (feature information of a person to be authenticated) required for verification (step S40).
  • the authentication unit 40 recognizes whether or not the subject (finger 100) is a living body based on the notification from the sweat detection unit 20 (step S50).
  • the sweat detector 20 receives a notification that the presence of sweat could not be detected, it is recognized that the subject (finger 100) is not a living body (NO route in step S50), and authentication failed.
  • a non-authentication information that the authenticated person is not the person is notified to the authenticated person and the system administrator (Step S100). At this time, the system administrator or the like may be notified that the subject (finger 100) is not a living body, that is, that the forged fingerprint has been used.
  • the subject When a notification that the presence of sweat is detected is received from the sweat detection unit 20, the subject (finger 100) is recognized as a living body (YES route in step S50), and the fingerprint by the fingerprint matching unit 30 is determined. Matching is performed. That is, in the fingerprint collating unit 30, the registered fingerprint data of the subject is read from the registered fingerprint data storage unit 60 (step S60), and the registered fingerprint data and the fingerprint data generating unit 50 (step S40) Finger from The fingerprint data is compared with the pattern data (step S70), and it is determined whether or not the collected fingerprint data matches the registered fingerprint data (step S80).
  • step S80 If these fingerprint data match (YES route in step S80), the authenticated person is authenticated, and that fact is notified to the authenticated person and the system administrator (step S900). ). If the collected fingerprint data and the registered fingerprint data do not match (NO route in step S80), the failure of the authentication (non-authentication information indicating that the authenticated person is not the principal) is indicated by the authenticated person. Or a system administrator is notified (step S100).
  • a non-living body such as a gummy artificial finger has no sweat glands (exocrine glands) that secrete sweat.
  • the presence or absence of sweat, which is necessarily secreted from the sweat glands, is checked based on a plurality of images continuously collected by the capacitive sweep type fingerprint sensor 10. It is detected that the finger 100) of the other person is a living body. This makes it possible to reliably detect whether or not the subject is a living body, and to reliably identify a non-living body such as a gummy artificial finger.
  • the presence or absence of sweat is checked, and the presence of sweat is detected and it is determined that the matching result matches.
  • the person to be authenticated is authenticated. Therefore, it is possible to reliably detect whether or not the subject (finger 100) from which the living body is to be obtained is a living body. For example, an artificial finger made of gummy can be reliably identified and fraudulent by a forgery using a forged fingerprint. Use can be reliably eliminated, and more reliable personal authentication can be realized.
  • the living body can be detected using the capacitive sweep type fingerprint sensor 10 for collecting a fingerprint image as it is.
  • the living body detection function can be realized without increasing equipment costs, etc., which does not require additional equipment (hardware). It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be implemented with various modifications without departing from the spirit of the present invention.
  • the present invention is not limited to this.
  • the present invention is similarly applied to the case where a palm print image, a blood vessel pattern image, or the like is collected as biological information from a palm as a subject, and the same operational effects as those described above can be obtained.
  • the present invention is also applied to a case where a nose print image is collected as biological information from a nose of a cow or the like as a subject, and the same operational effects as described above can be obtained.
  • the fingerprint sensor is of a capacitance type
  • an optical type may be used.
  • a sweep type fingerprint sensor having a small area rectangular sampling surface is used as the fingerprint sensor, but a general fingerprint sensor having a sampling surface larger than the size of a finger is used. May be used.
  • the presence of secretions such as sweat is determined by moving the finger on the sampling surface of the fingerprint sensor by an appropriate amount. Detection is performed in the same manner, and living body detection is performed.
  • the present invention in the case of a living body, the presence or absence of secretions that are necessarily secreted from the exocrine glands of the hull is examined based on a plurality of images continuously collected by the image collecting means.
  • the presence of a secretion is detected, it is detected that the subject is a living body.
  • This makes it possible to reliably detect whether or not the subject is a living body, to reliably identify non-living bodies such as gummy artificial fingers, and to reliably eliminate improper use due to impersonation using forged fingerprints. More reliable personal authentication can be realized. Therefore, the present invention is suitable for application to an authentication device for performing personal authentication using biometric information such as a fingerprint or a palm print, and its usefulness is considered to be extremely high.

Description

明 細 書 生体検知装置および方法並びに生体検知機能を有する認証装置 技術分野
本発明は、 例えば指紋, 掌紋, 血管パターン等の生体情報を用いて個人認証を 行なう認証装置において、 生体情報を取得されるべき被検体が生体であるか否か を検知するための装置および方法に関する。
また、 本発明は、 例えば指紋, 掌紋, 血管パターン等の生体情報を用いて個人 認証を行なう認証装置に関し、 特に、 被認証者から生体情報を取得する際に生体 取得対象である被検体が生体であるか否かを検知する生体検知機能を有する認証 装置に関する。 背景技術
携帯電話や P D A ( P ersonal D igi tal Ass is tant) などの小型情報機器は、 近年の高機能化に伴い、 ネットワークに接続されたり大量の個人情報などを格納 したりすることができるようになり、 これらの機器におけるセキュリティ性能の 向上の要求が極めて高くなつている。
このような機器においてセキュリティを確保するするために、 従来から広く用 いられているパスワードや I D ( I Dent i f icat ion) カードなどによる個人認証 を採用することが考えられる。 しかし、 パスワードや I D力一ドは盗用される危 険性が高いので、 より信頼性の高い個人認証 (機器のユーザが、 予め登録された ユーザ本人であることの認証) を実現することが強く望まれている。 このような 要望に対し、 生体情報 (バイオメトリクス情報) による個人認証は、 信頼性が高 く、 上述の要望に応えられるものと考えられる。 特に、 生体情報として指紋を用 いた場合には利便性も高い。
生体情報として指紋を用いて個人認証を行なう場合、 静電容量式指紋センサや 光学式指紋センサにより、 被認証者の指から指紋 (指紋センサの採取面に接触し うる隆線と同採取面に接触しない谷線とから成る紋様) を画像情報として採取す る。 そして、 その指紋画像の前景 (例えば隆線像) から特徴情報 (例えば分岐点 や端点の位置情報) を抽出し、 抽出された特徴情報と予め登録されている被認証 者の登録特徴情報とを照合することにより、 被認証者が本人であるか否かの判定 つまり個人認証を行なつている。
ところで、 上述のごとく指紋を用いて個人認証を行なうシステムにおいては、 より信頼性の高い個人認証を行なう上での問題の一つとして、 偽造指紋を用いた 不正利用が指摘されている。 つまり、 指紋を用いたシステムでは、 偽造指紋を有 する指を人工的に作製し、 その人工指を用いた成りすましが行なわれる可能性が あり、 その成りすまし行為による不正利用が、 システムの信頼性劣化を招くおそ れがある。
人工指の素材としてシリコンやゴムが用いられた場合、 これらの素材は電気を 通さないため、 静電容量式指紋センサではシリコン製人工指やゴム製人工指から 指紋画像を採取する作用が無いため、 上述のような不正利用を行なうことはでき ない。 また、 光学式指紋センサも、 基本的にはシリコン製人工指やゴム製人工指 から指紋画像を採取することができない。
しかし、 人工指の素材として、 人間の表皮の組成に極めて近いグミ (ゼラチン 水溶液をゲル化させたもの) を用いると、 グミは電気を通すため、 静電容量式指 紋センサや光学式指紋センサがグミ製人工指から指紋画像を採取することができ てしまい、 成りすまし行為による不正利用が可能になることが指摘されている。 偽造指紋による不正利用を排除する技術については、 例えば特開 2000-123143 号公報, 特開平 10-302047号公報, 特開平 10-370295号公報, 特開 2000-172833 号公報などに開示されている。
しかし、 特開 2000- 123143号公報ゃ特開平 10- 302047号公報に開示された技術 では、 被検体の電流値, 静電容量, 電気抵抗等により被検体が生体であるか否か を判定しているため、 上述のように電気を通すグミ製人工指の偽造指紋を排除す ることができない。 また、 特開平 10- 370295号公報に開示された技術では、 静電 容量式センサが反応するか否かによって偽造指紋を判定し、 特開 2000-172833号 公報に開示された技術では、 電気的特性であるインピーダンスの周波数特性によ つて偽造指紋を判定しているため、 いずれの技術によっても、 電気を通すグミ製 人工指の偽造指紋を排除することができない。
本発明は、 このような課題に鑑み創案されたもので、 被検体が生体であるか否 かを確実に検知できるようにして、 例えばグミ製人工指等の非生体を確実に識別 することを可能にした、 生体検知装置および方法を提供することを第 1の目的と する。
また、 本発明は、 例えば指紋, 掌紋等の生体情報を用いて個人認証を行なうベ く被認証者から生体情報を取得する際に、 生体取得対象である被検体が生体であ るか否かを確実に検知できるようにして、 例えばグミ製人工指を確実に識別し、 偽造指紋を用いた成りすまし行為による不正利用を確実に排除し、 より信頼性の 高い個人認証を実現した、 生体検知機能を有する認証装置を第 2の目的とする。 発明の開示
上記目的を達成するために、 本発明の生体検知装置は、 採取面に接触しながら 移動する被検体の外皮表面の画像を連続的に採取する画像採取手段と、 該画像採 取手段によって連続的に採取された複数の画像に基づいて、 前記外皮の外分泌腺 から分泌される分泌物の存在を検出する分泌物検出手段とをそなえて構成された ことを特徴としている。
また、 本発明の生体検知方法は、 画像採取手段の採取面に接触しながら移動す る被検体の外皮表面の画像を該画像採取手段により連続的に採取する画像採取ス テツプと、 該画像採取ステップで連続的に採取された複数の画像に基づいて、 前 記外皮の外分泌腺から分泌される分泌物を検出する分泌物検出ステツプとを含む ことを特徴としている。
さらに、 本発明の生体検知機能を有する認証装置は、 採取面に接触しながら移 動する被認証者の外皮表面の画像を連続的に採取する画像採取手段と、 該画像採 取手段によって連続的に採取された複数の画像に基づいて、 前記外皮の外分泌腺 から分泌される分泌物の存在を検出する分泌物検出手段と、 該画像採取手段によ つて連続的に採取された複数の画像から得られる前記被認証者の採取特徴情報と 予め登録されている前記被認証者の登録特徴情報とを照合することにより前記採 取特徴情報と前記登録特徴情報とがー致するか否かを判断する照合手段と、 該分 泌物検出手段により前記分泌物の存在が検出され、 且つ、 該照合手段により前記 採取特徴情報と前記登録特徴情報とがー致すると判断された場合、 前記被認証者 が本人であることを認証する認証手段とをそなえて構成されたことを特徴として いる。
なお、 該画像採取手段や前記画像採取ステップにおいて、 前記外皮上に形成さ れた、該採取面に接触しうる隆線と該採取面に接触しない谷線とから成る紋様を、 該採取面に付着した前記分泌物とともに、 前記外皮表面の画像として採取しても よい。 このとき、 該分泌物検出手段や分泌物検出ステップにおいて、 該画像採取 手段によって連続的に採取される複数の画像の重み付き平均画像を算出し、 算出 された重み付き平均画像の時間的変化に基づいて前記分泌物の存在を検出しても よく、 その場合、 前記重み付き平均画像中において時間経過に伴う感度値の変化 を用いて、 前記分泌物が該採取面に付着した部分として認識することにより、 前 記分泌物の存在を検出してもよい。
また、 該画像採取手段としては、 静電容量式センサに代表される接触式の半導 体センサあるいは光学式センサを用いてもよい。 さらに、 前記紋様が指紋で且つ 前記外分泌腺が汗腺であってもよく、 この場合、 前記被検体としての指 (前記被 認証者の指) を該採取面に対し相対的に移動させながら当該指の指紋の部分画像 を連続的に採取するスウイ一プ型指紋センサを、 該画像採取手段として用いても よい。
上述した本発明の生体検知装置および方法によれば、 グミ製人工指のような非 生体には、 汗, 皮脂, 水蒸気といった分泌物を分泌する外分泌腺 (汗腺) が存在 しないことに着目し、 生体であればその外皮の外分泌腺から必ず分泌される分泌 物の有無を、 画像採取手段によって連続的に採取された複数の画像に基づいて調 ベ、 分泌物の存在が検出された塲合に被検体が生体であることを検知している。 これにより、 被検体が生体であるか否かを確実に検知でき、 例えばグミ製人工指 等の非生体を確実に識別することが可能になる。
また、 上述した、 本発明の生体検知機能を有する認証装置によれば、 例えば指 紋, 掌紋, 血管パターン等の生体情報を用いて個人認証を行なうべく被認証者か ら生体情報を取得する際に、 上述した生体検知装置や方法と同様の手法を用いて 分泌物の有無を調べ、 分泌物の存在が検出され且つ採取特徴情報と登録特徴情報 とが一致すると判断された場合に被認証者が本人であることが認証され.る。 これ により、 生体取得対象である被検体が生体であるか否かを確実に検知でき、 例え ばグミ製人工指を確実に識別し、 偽造指紋を用いた成りすまし行為による不正利 用を確実に排除し、 より信頼性の高い個人認証を実現することができる。
このとき、 本発明の認証装置によれば、 生体情報を採取するための既存の画像 採取手段をそのまま用いて生体検知を行なうことができるので、 生体検知を行な うための機器 (ハードウェア) を新たに追加する必要がなく、 設備コスト等の増 大を招くことなく生体検知機能を実現することができる。 図面の簡単な説明
図 1は本発明の一実施形態としての生体検知機能を有する認証装置の構成を示 すブロック図である。
図 2 (A) 〜図 2 (D) は、 いずれも本実施形態における生体検知手法 (汗検 知手法) の原理を説明するための図であり、 図 2 (A) 〜図 2 ( C) はそれぞれ スウィープ型指紋センサによって得られる部分画像の例を示す図、 図 2 (D) は 図 2 (A) 〜図 2 ( C) に示す部分画像の重み付き平均画像 (重畳画像) を示す 図である。
図 3は、本実施形態における生体検知手法(汗検知手法)の原理を説明すべく、 スウィープ型指紋センサによって得られる、指紋および汗についての画像強度 (感 度値) の時間変化を示すグラフである。
図 4は本実施形態の認証装置の動作を説明するためのフローチヤ一卜である。 図 5は本実施形態における生体検知手順 (汗検知部の動作) を説明するための フローチヤ一卜である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図 1は本発明の一実施形態としての生体検知機能を有する認証装置の構成を示 すブロック図である。 この図 1に示す本実施形態の認証装置は、 被認証者の指紋 (生体情報) を用いてこの被認証者が本人であることを認証するためのもので、 静電容量式スウィープ型指紋センサ (画像採取手段) 1 0, 汗検知部 (分泌物検 出手段) 2 0 , 指紋照合部 (照合手段) 3 0 , 認証部 (認証手段) 4 0 , 指紋デ 一夕生成部 5 0および登録指紋データ記憶部 6 0をそなえて構成されている。 静電容量式スウィープ型指紋センサ (画像採取手段) 1 0は、 採取面 (センサ 面) 1 1に接触しながら移動する、 被認証者の外皮表面の画像を連続的に採取す るもので、 より具体的には、 被認証者の指 1 0 0を採取面 1 1に対し相対的に移 動させながらその指 1 0 0の指紋の部分画像を連続的に採取するものである。 ここで、 指紋は、 被認証者の外皮 (指;被検体) 上に形成されており、 採取面 1 1に接触しうる隆線 (接触部分) と採取面 1 1に接触しない谷線 (非接触部分 /空隙部分) とから成る紋様である。 指紋センサ 1 0は、 採取面 1 1に接触する 隆線部分と採取面 1 1に接触しない谷線部分とで検知感度が異なることを利用し て、 指紋画像を多値画像として採取している。 静電容量式センサでは、 センサか らの距離に応じて輝度が異なつており、 通常はセンサとの距離が近い隆線部分が 低輝度で表示され、センサとの距離が比較的遠い谷線部分が高輝度で表示される。 このとき、 生体である指 1 0 0の表面上 (隆線上) には、 多数の汗腺 (外分泌 腺) が開口しており、 これらの汗腺から、 常時、 汗, 皮脂, 水蒸気といった分泌 物が分泌されている。 このため、 指紋画像を採取すべく指 1 0 0を採取面 1 1に 対して接触移動させると、 その指が生体であれば間違いなく汗腺からの分泌物が 採取面 1 1に付着する。 指紋センサ 1 0は、 上述のごとく採取面 1 1に付着した 分泌物を、 隆線部分と同様に映像化し、 上記部分画像中においては低輝度のパ夕 —ンとして採取することになる。
ところで、 被認証者から指紋画像を採取する一般的な指紋センサは、 通常、 指 の大きさよりも大きいセンサ面 (採取面) を有している。 しかし、 近年、 指紋セ ンサを携帯電話や P D Aといった小型情報機器に搭載するために、 センサ面の大 きさを指の大きさよりも小さくし、 そのセンサ面を通じて連続的に採取された複 数の部分画像を統合して指紋全体の画像を得ることが行なわれている。 本実施形 態で用いられる静電容量式スウィープ型指紋センサ 1 0は、 このような状況に対 応したもので、 図 1に示すごとく、 指 1 0 0の長さよりも十分に短く、 小面積の 矩形採取面 (センサ面/撮像面) 1 1を有している。
そして、指 1 0 0を採取面 1 1に対して移動させるか、 または、採取面 1 1 (指 紋センサ 1 0 ) を指 1 0 0に対して移動させるかしながら、 指紋センサ 1 0によ つて、 指 1 0 0の指紋について複数の部分画像を連続的に採取し、 指紋データ生 成部 5 0が、 採取された複数の部分画像から、 指 1 0 0の指紋画像の全体を再構 成するようになっている。 上述のような、 採取面 1 1に対する指 1 0 0の相対的 移動のことを、 「スウィープ (sweep)」 と呼ぶ。
指紋データ生成部 5 0は、 上述のごとく指紋画像の全体を再構成し、 その指紋 画像から、特徴点(隆線の分岐点や端点)の情報を、照合に必要な指紋データ (被 認証者の採取特徴情報) として抽出 ·生成する。
一方、 汗検知部 (分泌物検出手段) 2 0は、 指紋センサ 1 0によって連続的に 採取された複数の部分画像に基づいて、 指 1 0 0の外分泌腺 (汗腺) から分泌さ れる分泌物の存在を検出するためのもので、 上記複数の部分画像の重み付き平均 画像を算出し、 算出された重み付き平均画像の時間的変化に基づいて分泌物の存 在を検出するものである。 静電容量式船さを用いた場合では、 算出された前記重 みつき平均画像中において隆線ゃ分泌物は周囲と比べて低輝度値となるので、 画 像の輝度が低いほど分泌物に対する感度高いと定義する。 光学式センサを用いた 場合では、 隆線ゃ分泌物は周囲と比べて高輝度値となるので、 画像の輝度が高い ほど分泌物に対する感度が高いと定義する。 このとき、 本実施形態の汗感知部 2 0は、 算出された前記重み付き平均画像中において時間経過に伴い高感度値から 低感度値への変化が周囲と比べて緩やかである部分を、 分泌物が採取面 1 1に付 着した部分として認識し、分泌物の存在を検出している。なお、分泌物としては、 上述した通り、 汗, 皮脂, 水蒸気などが考えられるが、 ここでは汗に代表させ、 以下、 分泌物のことを 「汗」 と記述する。
ここで、 本実施形態の汗検知部 2 0による汗検知手法 (生体検知手法) の原理 について、 図 2 (A) 〜図 2 (D) および図 3を参照しながら説明する。 なお、 図 2 (A) 〜図 2 (C) は、 それぞれ、 時刻 T, T + t , T + k ( k > t > 0 ) に指紋センサ 1 0によって撮像された部分画像の例を示す図、 図 2 (D) は図 2 (A) 〜図 2 ( C) に示す部分画像の重み付き平均画像 (つまり、 時刻 T〜T + kに得られた部分画像の重み付き平均画像) を示す図である。 また、 図 3は、 指 紋センサ 1 0によって得られる、 指紋および汗についての画像強度 (感度値) の 時間変化を示すグラフである。
汗検知部 2 0は、 隆線のように移動する像ではないパターンを、 生体 (指 1 0 0 ) から分泌された汗等が採取面 1 1に付着したものとして検知すべく、 複数の 部分画像の重み付き平均画像を用い、 指紋センサ 1 0により撮像した複数の指紋 部分画像において、 指紋画像 (隆線画像) と汗画像とを分離している。 本実施形 態では、 汗検知部 2 0により汗画像 (分泌物) が分離され汗画像の存在が検出 - 確認された場合、 被認証者の指が生体であることが検知される。
本実施形態の指紋センサ 1 0で指紋画像を採取する際、 指 1 0 0が時間ととも に移動しているので、 図 2 (A)〜図 2 ( C) に示すように、 隆線画像は時々刻々 位置を変える。 このため、 各部分画像上の同じ位置に同じパターン (隆線画像) が出現する可能性は著しく低く、 図 2 (D) に示すように、 複数の部分画像から 得られた重み付き平均画像 (重畳画像) において、 隆線に対応する画像は平均化 され、 隆線の画像情報 (画像強度) は薄れることになる。
これに対し、 分泌物である汗 (あるいは皮脂, 水蒸気など) が採取面 1 1に一 旦付着すると、 図 2 (A) 〜図 2 ( C) に示すように、 汗はスウィープ動作に伴 いそのスウィープ方向へ引き摺られて広がる。 そして、 その汗が指 1 0 0によつ て拭い去られるかもしくは採取面 1 1から蒸発するまでの間、 各部分画像の同じ 位置に、汗によるパターン(汗画像)が出現したままとなる。 このため、図 2 (D) に示すように、 複数の部分画像から得られた重み付き平均画像 (重畳画像) にお いて、 汗に対応する画像は、 周囲と比べて強調されることになる。
ただし、 前述した通り、 採取面 1 1に付着した汗等は、 時間が経過するにつれ てスウィープ動作に伴い指 1 0 0で拭い去られるかもしくは採取面 1 1から蒸発 することにより、 映像化されなくなるので、 古い画像の情報は無意味となる。 そ のため、 常に新しい部分画像を用いて、 移動しないパターン (つまり汗画像) を 反映した重み付き平均画像 G (i, j , K)を算出するには、 例えば下式(1)を用いる。
G (i , j , K) = wF (i, j , K-k) + (1-w) G (i, j , K-l) (1) ここで、 0く wく 1 このような式(1)を用い、入力画像 F (i, j,K-k)に対して重み w(k)を乗じて n枚 の部分画像についての重み付き平均画像 G (i, j,K)を演算したものを、移動してい ないパターン (つまり汗画像) とみなす。 ここで、 n は所定時間内に取得される 画像枚数と定義してもよいし、 所定距離内に取得される画像枚数と定義してもよ い。 また、 重み w(k)は、 新しい部分画像ほど (つまり kが小さいほど) 大きくな るように設定されている。
そして、本実施形態の汗検知部 20は、式(1)によって算出された重み付き平均 画像 G (i, j,K)中において時間経過に伴い低感度値から高感度値に変化する部分 を、 汗等が採取面 11に付着した部分として認識し、 分泌物の存在を検出する。 このとき、演算時間と使用メモリ量とを低減するために、上式(1)に代え、例え ば下式(2)を用いて重み付き平均画像 G(i, j,K)を算出してもよい。
G(i, j,K) = ∑{w(k) · F(i,j,K-l) + G(i,j,K-l)} (2) なお、静電容量式スウィープ型指紋センサ 10を用いて指紋画像を採取する際、 通常、 図 1に示す矢印 Aのごとく、 指 100を、 その腹の部分から指先へ向けて 移動させることになる。 一般に、 指 100の腹の部分では、 隆線がスウィープ方 向 (図 1の矢印 A方向) とほぼ平行に存在し、 指 100の先端部分では、 隆線が スウィープ方向と交わる方向に存在する傾向にある。
従って、 上述のごとく平均画像を算出した場合、 図 3に示すように、 指 100 の腹側の平均画像では隆線の画像強度が極めて高く汗画像の強度が低いため、 汗 画像を部分画像から分離することは困難である。
これに対し、 図 3に示すように、 指 100の先端側では、 隆線の画像強度が低 く汗画像の強度が高くなるため、 汗画像を部分画像から容易に分離 ·認識するこ とが可能になる。 このため、 本実施形態の汗検知部 20では、 隆線画像の影響を 受けない指先側の部分画像群を用いて重み^き平均画像を算出し、 汗 (分泌物) の存在を検出することが望ましい。
指紋照合部 (照合手段) 30は、 指紋デ一夕生成部 50によって得られた採取 指紋データ (被認証者の採取特徴情報) と、 登録指紋データ記憶部 60に予め登 録されている被認証者の登録指紋データ (登録特徴情報) とを照合することによ り、 これらの採取指紋データと登録指紋データとが一致するか否かを判断するも のである。
認証部 (認証手段) 4 0は、 汗検知部 2 0により汗等 (分泌物) の存在が検出 され、 且つ、 照合部 3 0により採取指紋デ一夕と登録指紋データとがー致すると 判断された場合、 被認証者が本人であることを認証するものである。 つまり、 本 実施形態の認証部 4ひは、 汗検知部 2 0により汗等の分泌物の存在が検出されて いない場合 (採取面 1 1に接触した被検体が生体であることを確認できない場合)、 照合部 3 0による指紋照合結果に関わらず、 常に認証失敗 (被認証者が本人では ないという非認証情報) を出力するようになつている。
なお、 上述した本実施形態の認証装置は、 例えばパーソナルコンピュータに静 電容量式スウィープ型指紋センサ 1 0を付設することにより実現される。その際、. 汗検知部 2 0 , 指紋照合部 3 0 , 認証部 4 0および指紋データ生成部 5 0として の機能は、 所定のプログラムをパーソナルコンピュータ内の C P U (Central Process ing Uni t)で実行することにより実現され、 登録指紋データ記憶部 6 0と しての機能は、 パーソナルコンピュータ内の記憶装置 (例えばハードディスク, R AM, R OM等) あるいはパーソナルコンピュータに外付けされた記憶装置な どによって実現される。
次に、 上述のごとく構成された、 本実施形態の認証装置の動作を、 図 4に示す フローチャート (ステップ S 1 0〜S 1 0 0 ) に従って説明する。
図 4に示すように、 はじめに指紋センサ 1 0の初期調整を行なう (ステップ S 1 0 )。 この初期調整としては、例えば、指情報を適切に検出するためのゲイン調 整などを行なう。 この後、 被認証者は指 (被検体) 1 0 0を指紋センサ 1 0の採 取面 1 1に接触させながら所定方向へ移動させ、 指紋センサ 1 0が、 採取面 1 1 に接触しながら移動する指 1 0 0の指紋画像を連続的に採取する (ステップ S 2 0 )。 このとき、被検体が生体であれば汗腺等の外分泌腺から必ず分泌される汗等 の分泌物が採取面 1 1に付着し、 付着した分泌物の像が、 指紋の部分画像ととも に撮像され、 部分画像中に含まれている。
そして、 汗検知部 2 0では、 後述するような生体検知処理 (汗検知処理;ステ ップ S 3 0 ) を実行し、 指紋センサ 1 0により連続的に採取された部分画像に基 づいて、 指 1 0 0の外分泌腺 (汗腺) から分泌される汗が存在するか否かを検知 する。
ここで、 図 5に示すフローチャート (ステップ S 3 1〜S 3 8 ) を参照しなが ら、 汗検知部 2 0の動作 (生体検知処理 Z汗検知処理) について説明する。
汗検知部 2 0では、 指紋センサ 1 0により採取された部分画像を一つずつ取り 込み(ステップ S 3 1 )、その部分画像が指 1 0 0の先端側に属するものか否かを 判定する (ステップ S 3 2 )。 このような判定を行なう理由は、 図 3を参照しなが ら前述したように、 汗 (分泌物) の存在を確実に検出するためには、 隆線画像の 影響を受けない指先側の部分画像群を用いることが望ましいからである。 なお、 ステップ S 3 2での判定は、 例えば、 指紋採取開始後の経過時間が所定時間に達 したか否か、 あるいは、 採取した部分画像の数が所定数に達したか否かを判定す ることにより行なわれる。
部分画像が指 1 0 0の先端側に属していない場合 (ステップ S 3 2の N Oルー ト)、ステップ S 3 1に戻って次の部分画像を取り込み、ステップ S 3 2による判 定を行なう。 一方、 部分画像が指 1 0 0の先端側に属している場合 (ステップ S 3 2の Y E Sル一ト)、上式(1)もしくは上式 (2)を用いて重み付き平均画像を算出 する (ステップ S 3 3 )。
そして、 所定数 (上式 (1), (2)では n偭) の部分画像に基づいて重み付き平均 画像が算出されたか否かを判定し(ステップ S 3 4 )、算出に用いられた部分画像 の数が所定数に達していない場合(ステップ S 3 4の N Oルート)、ステップ S 3 1に戻って次の部分画像を取り込み、 上述と同様の処理 (ステップ S 3 2〜S 3 4 ) を行なう。
ステップ S 3 3での算出に用いられた部分画像の数が所定数に達している場合 (ステップ S 3 4の Y E Sルート)、 今回得られた重み付き平均画像中において、 前回得られた重み付き平均画像よりも画像強度 (感度値) が所定値以上大きくな つた部分 (低感度値から高感度値へ変化した部分) が存在するか否かを判定する (ステップ S 3 5 )。
このような変化部分は、図 2 (A)〜図 2 (D) を参照しながら説明した通り、 汗等の分泌物が採取面 1 1に付着して撮像された画像 (汗画像) に対応する部分 である。 従って、 上記変化部分の存在判定を行なうことは、 汗等の分泌物が被検 体(指 100)から分泌されているか否かを判定すること、つまりは、被検体(指 100) が生体であるか否かを判定することになる。
上記変化部分が存在する場合(ステップ S 35の YESルート)、汗の存在を検 出した旨(つまり被検体の指 100が生体である旨)を認証部 40に通知する(ス テツプ S 36)。
一方、上記変化部分が存在しない場合(ステップ S 35の NOルート)、最後の 部分画像を取り込んだか否かを判定し(ステップ S 37)、最後まで取り込んでい ない場合(ステップ S 37の NOルー卜)、ステップ S 31に戻り上述と同様の処 理 (ステップ S 31〜S 37) を繰り返し実行する。 また、 部分画像を最後まで 取り込んだ場合(ステップ S 37の YESルート)、汗の存在を検出できなかった 旨 (つまり被検体の指 100が生体でない旨) を認証部 40に通知する (ステツ プ S 38)。
汗検知部 20で上述のような汗検知処理を実行するのと並行して、 指紋データ 生成部 50では、 指紋センサ 10により連続的に採取された部分画像から指紋画 像の全体が再構成され、 その指紋画像から特徴点 (隆線の分岐点や端点) の情報 が照合に必要な指紋データ (被認証者の採取特徴情報) として抽出,生成される (ステップ S 40)。
そして、 認証部 40では、 汗検知部 20からの通知に基づいて被検体 (指 10 0) が生体か否かを認識する (ステップ S 50)。汗検知部 20力 ^ら、 汗の存在を 検知できなかった旨の通知を受けた場合、 被検体 (指 100) が生体ではないと 認識され(ステップ S 50の NOルート)、認証に失敗した旨(被認証者が本人で はないという非認証情報) が、 被認証者やシステム管理者等に通知される (ステ ップ S 100)。 このとき、 被検体 (指 100) が生体ではなかった旨、 つまり偽 造指紋が使用された旨をシステム管理者等に通知するようにしてもよい。
汗検知部 20から、 汗の存在を検知した旨の通知を受けた場合、 被検体 (指 1 00) が生体であると認識され(ステップ S 50の YESルート)、指紋照合部 3 0による指紋照合が実行される。 つまり、 指紋照合部 30において、 登録指紋デ 一夕記憶部 60から被認証者の登録指紋データが読み出され (ステップ S 60)、 この登録指紋データと、 指紋データ生成部 50 (ステップ S 40) からの採取指 紋デ一夕とが照合され(ステップ S 7 0 )、 これらの採取指紋データと登録指紋デ —夕とがー致するか否かが判断される (ステップ S 8 0 )。
これらの指紋データが一致した場合(ステップ S 8 0の Y E Sルート)、被認証 者が本人であることが認証され、 その旨が被認証者やシステム管理者等に通知さ れる (ステップ S 9 0 )。 また、採取指紋データと登録指紋データとが不一致であ つた場合(ステップ S 8 0の N Oルート)、 認証に失敗した旨(被認証者が本人で はないという非認証情報) が、 被認証者やシステム管理者等に通知される (ステ ップ S 1 0 0 )。
このように本発明の一実施形態によれば、 グミ製人工指のような非生体には、 汗を分泌する汗腺 (外分泌腺) が存在しないことに着目し、 生体であればその外 皮の汗腺から必ず分泌される汗の有無を、 静電容量式スウィープ型指紋センサ 1 0によって連続的に採取された複数の画像に基づいて調べ、 汗の存在が検出され た場合に被検体 (被認証者の指 1 0 0 ) が生体であることを検知している。 これ により、 被検体が生体であるか否かを確実に検知でき、 例えばグミ製人工指等の 非生体を確実に識別することが可能になる。
また、 本実施形態のように指紋を用いて個人認証を行なうべく被認証者から指 紋画像を取得する際に、 汗の有無を調べ、 汗の存在が検出され且つ照合結果が一 致すると判断された場合に被認証者が本人であることが認証される。 従って、 生 体取得対象である被検体 (指 1 0 0 ) が生体であるか否かを確実に検知でき、 例 えばグミ製人工指を確実に識別し、 偽造指紋を用いた成りすまし行為による不正 利用を確実に排除し、 より信頼性の高い個人認証を実現することができる。
このとき、 本実施形態の認証装置によれば、 指紋画像を採取するための静電容 量式スウィープ型指紋センサ 1 0をそのまま用いて生体検知を行なうことができ るので、 生体検知を行なうための機器 (ハードウェア) を新たに追加する必要が なぐ設備コスト等の増大を招くことなく生体検知機能を実現することができる。 なお、 本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、 本発明の趣旨を 逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
例えば、 上述した実施形態では、 被検体が人の指であり生体情報として指紋画 像を採取する場合について説明したが、 本発明は、 これに限定されるものではな く、 被検体としての掌から、 掌紋画像や血管パターン画像等を生体情報として採 取する場合にも上述と同様に適用され、 上述と同様の作用効果を得ることができ る。 また、 本発明は、 被検体として牛等の鼻から、 鼻紋画像を生体情報として採 取する場合にも上述と同様に適用され、 上述と同様の作用効果を得ることができ る。
また、 上述した実施形態では、 指紋センサが静電容量式である場合について説 明したが、 光学式のものを用いてもよい。
さらに、 上述した実施形態では、 指紋センサとして、 小面積の矩形採取面を有 するスウイ一プ型の指紋センサを用いているが、 指の大きさよりも大きい採取面 を有する一般的な指紋センサを用いてもよい。 ただし、 この場合、 指を静止させ た状態で指紋画像全体を採取するのとは別に、 指紋センサの採取面上で指を適当 量だけ移動させることにより、 汗等の分泌物の存在を上述と同様にして検出し、 生体検知を行なうことになる。 産業上の利用可能性
以上のように、 本発明によれば、 生体であればその外皮の外分泌腺から必ず分 泌される分泌物の有無を、 画像採取手段によって連続的に採取された複数の画像 に基づいて調べ、 分泌物の存在が検出された場合に被検体が生体であることを検 知する。 これにより、 被検体が生体であるか否かを確実に検知でき、 例えばグミ 製人工指等の非生体を確実に識別し、 偽造指紋を用いた成りすまし行為による不 正利用を確実に排除し、 より信頼性の高い個人認証を実現することができる。 従って、 本発明は、 例えば指紋, 掌紋等の生体情報を用いて個人認証を行なう 認証装置に適用して好適であり、 その有用性は極めて高いものと考えられる。

Claims

請 求 の 範 囲
1. 採取面 (11) に接触しながら移動する被検体の外皮表面の画像を連続的に 採取する画像採取手段 (10) と、
該画像採取手段 (10) によって連続的に採取された複数の画像に基づいて、 前記外皮の外分泌腺から分泌される分泌物の存在を検出する分泌物検出手段 ( 2 0) とをそなえて構成されたことを特徴とする、 生体検知装置。
2. 該画像採取手段 (10) が、 前記外皮上に形成された、 該採取面 (1 1) に 接触しうる隆線と該採取面 (1 1) に接触しない谷線とから成る紋様を、 該採取 面 (1 1) に付着した前記分泌物とともに、 前記外皮表面の画像として採取する ことを特徴とする、 請求の範囲第 1項記載の生体検知装置。
3. 該分泌物検出手段 (20) が、 該画像採取手段 (10) によって連続的に採 取される複数の画像の重み付き平均画像を算出し、 算出された重み付き平均画像 の時間的変化に基づいて前記分泌物の存在を検出することを特徴とする、 請求の 範囲第 2項記載の生体検知装置。
4. 該分泌物検出手段 (20) が、 前記重み付き平均画像中において時間経過に 伴い低感度値から高感度値に変化する部分を、 前記分泌物が該採取面 (1 1) に 付着した部分として認識することにより、 前記分泌物の存在を検出することを特 徵とする、 請求の範囲第 3項記載の生体検知装置。
5. 該画像採取手段 (10) が、 静電容量式センサに代表される接触式の半導体 センサであることを特徴とする、 請求の範囲第 1項〜第 4項のいずれか一項に記 載の生体検知装置。
6. 該画像採取手段 (10) が、 光学式センサであることを特徴とする、 請求の 範囲第 1項〜第 4項のいずれか一項に記載の生体検知装置。
7. 前記紋様が指紋であり、 前記外分泌腺が汗腺であることを特徴とする、 請求 の範囲第 1項〜第 6項のいずれか一項に記載の生体検知装置。
8. 該画像採取手段 (10) が、 前記被検体としての指を該採取面 (11) に対 し相対的に移動させながら当該指の指紋の部分画像を連続的に採取するスウイ一 プ型指紋センサであることを特徴とする、請求の範囲第 7項記載の生体検知装置。
9. 画像採取手段 (10) の採取面 (11) に接触しながら移動する被検体の外 皮表面の画像を、 該画像採取手段 (10) により連続的に採取する画像採取ステ ップと、
該画像採取ステツプで連続的に採取された複数の画像に基づいて、 前記外皮の 外分泌腺から分泌される分泌物を検出する分泌物検出ステップとを含むことを特 徵とする、 生体検知方法。
10. 前記画像採取ステップにおいて、 前記外皮上に形成された、 該採取面 (1 1) に接触しうる隆線と該採取面 (11) に接触しない谷線とから成る紋様を、 該採取面 (1 1) に付着した前記分泌物とともに、 前記外皮表面の画像として採 取することを特徴とする、 請求の範囲第 9項記載の生体検知方法。
11. 前記分泌物検出ステップにおいて、 前記画像採取ステップで連続的に採取 される複数の画像の重み付き平均画像を算出し、 算出された重み付き平均画像の 時間的変化に基づいて前記分泌物の存在を検出することを特徴とする、 請求の範 囲第 10項記載の生体検知方法。
12. 前記分泌物検出ステップにおいて、 前記重み付き平均画像中において時間 経過に伴い低感度値から高感度値に変化する部分を、 前記分泌物が該採取面 (1 1) に付着した部分として認識することにより、 前記分泌物の存在を検出するこ とを特徴とする、 請求の範囲第 11項記載の生体検知方法。
13. 前記画像採取手段 (10) が、 静電容量式センサに代表される接触式の半 導体センサであることを特徴とする、 請求の範囲第 9項〜第 12項のいずれか一 項に記載の生体検知方法。
14. 該画像採取手段 (10) が、 光学式センサであることを特徴とする、 請求 の範囲第 9項〜第 12項のいずれか一項に記載の生体検知方法。
15. 前記紋様が指紋であり、 前記外分泌腺が汗腺であることを特徴とする、 請 求の範囲第 9項〜第 14項のいずれか一項に記載の生体検知方法。
16. 該画像採取手段 (10) が、 前記被検体としての指を該撮像面 (1 1) に 対し相対的に移動させながら当該指の指紋の部分画像を連続的に採取するスウイ ープ型指紋センサであることを特徴とする、 請求の範囲第 15項記載の生体検知 方法。
17. 採取面 (11) に接触しながら移動する、 被認証者の外皮表面の画像を連 続的に採取する画像採取手段 (10) と、
該画像採取手段 (10) によって連続的に採取された複数の画像に基づいて、 前記外皮の外分泌腺から分泌される分泌物の存在を検出する分泌物検出手段 (2 0) と、
該画像採取手段 (10) によって連続的に採取された複数の画像から得られる 前記被認証者の採取特徴情報と、 予め登録されている前記被認証者の登録特徴情 報とを照合することにより、 前記採取特徴情報と前記登録特徴情報とがー致する か否かを判断する照合手段 (30) と、
該分泌物検出手段 (20) により前記分泌物の存在が検出され、 且つ、 該照合 手段 (30) により前記採取特徴情報と前記登録特徴情報とがー致すると判断さ れた場合、 前記被認証者が本人であることを認証する認証手段 (40) とをそな えて構成されたことを特徴とする、 生体検知機能を有する認証装置。
18. 該画像採取手段 (10) が、 前記外皮上に形成された、 該採取面 (11) に接触しうる隆線と該採取面 (11) に接触しない谷線とから成る紋様を、 該採 取面 (11) に付着した前記分泌物とともに、 前記外皮表面の画像として採取す ることを特徴とする、請求の範囲第 17項記載の生体検知機能を有する認証装置。
19. 該分泌物検出手段 (20) が、 該画像採取手段 (10) によって連続的に 採取される複数の画像の重み付き平均画像を算出し、 算出された重み付き平均画 像の時間的変化に基づいて前記分泌物の存在を検出することを特徴とする、 請求 の範囲第 18項記載の生体検知機能を有する認証装置。
20. 該分泌物検出手段 (20) が、 前記重み付き平均画像中において時間経過 に伴い低感度値から高感度値に変化する部分を、 前記分泌物が該採取面 (11) に付着した部分として認識することにより、 前記分泌物の存在を検出することを 特徴とする、 請求の範囲第 19項記載の生体検知機能を有する認証装置。
21. 該画像採取手段 (10) が、 静電容量式センサに代表される接触式の半導 体センサであることを特徴とする、 請求の範囲第 17項〜第 20項のいずれか一 項に記載の生体検知機能を有する認証装置。
22. 該画像採取手段 (10) が、 光学式センサであることを特徴とする、 請求 の範囲第 17項〜第 20項のいずれか一項に記載の生体検知機能を有する認証装
23. 前記紋様が指紋であり、 前記外分泌腺が汗腺であることを特徴とする、 請 求の範囲第 17項〜第 22項のいずれか一項に記載の生体検知機能を有する認証
24. 該画像採取手段 (10) が、 前記被認証者の指を該採取面 (11) に対し 相対的に移動させながら当該指の指紋の部分画像を連続的に採取するスウィープ 型指紋センサであることを特徴とする、 請求の範囲第 2 3項記載の生体検知機能 を有する認証装置。
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