WO2008047935A1 - Procédé d'identification, dispositif d'enregistrement, dispositif et programme de collation de modèles - Google Patents

Description

パターン識別方法、 登録装置、 照合装置及びプログラム 技術分野

本発明は、 パターン識別方法、 登録装置、 照合装置及びプログラムに関 し、 バイオメ ト リクス認証に適用して好適なものである。 背景技術

従来、 バイオメ ト リクス認証対象の 1つとして血管がある。 この認証装 置は、 一般に、 登録者の血管画像を登録データとして登録し、 その登録デ 一夕と、 当該登録データに対する照合対象として入力される照合デ一夕と の一致の程度に応じて、 登録者本人であるか否かを判定するようになされ ている。

このような認証装置に対する、 いわゆるなりすまし防止対策が各種提案 されている。 例えば、 入力される照合データが、 その入力時点よりも過去 に入力された照合データとは座標位置も含めて完全に一致することは通常 あり得ないということに着目し、 これら照合デ一夕同士が一致した場合に は、 たとえ、 登録デ一夕と一致した場合であっても、 認証を却下するとい つたものがある （特許文献 1参照） 。 このなりすまし防止対策手法によれ ば、 登録者の血管画像のデ一夕が盗用された場合などに、 有用な対策とな る。

ところで、 指の代わりに例えば大根を撮像した場合、 大根の内部に張り 巡らされている道管、 師管及び維管束等が生体内の血管と似ていることに 起因して、 血管の形状パターン （以下、 これを血管パターンと呼ぶ） と似 たパターン （以下、 これを擬似血管パターンと呼ぶ） が得られ、 当該大根 等によってなりすましが可能であるということが報告されている。 特許文献 1 特開 2 0 0 2— 2 5 9 3 4 5公報。

非特許文献 1 松本 勉、 "金融取引における生体認証について" 、 [ online] 、 2 0 0 5年 4月 1 5日、 金融庁 ·第 9回偽造キヤッシュカー ド問題に関するスタディ グループ、 [ 2 0 0 6年 8月 2 1 日検索]、 ィ ン夕 —不ッ ト < U R L ： http^;//www.fsa. go.jp/singi/singi_fccsg/gaiyou/i- 2005 0415-singi_fccsg/02.pai 。 この場合、 擬似血管パターンは、 登録者の血管パターンとは座標位置も 含めて完全に一致するパターンとはならないことから、 上述のなりすまし 防止対策手法を適用したとしても、 登録者本人であると判定される、 つま りなりすましが可能となり、' ひいては認証精度がもとる結果となる。

、一 発明の開示

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、 認証精度を向上させ得る パターン識別方法、 登録装置、 照合装置及びプログラムを提案しよう とす るものである。

かかる課題を解決するため本発明は、 パターン識別方法であって、 複数 の生体サンプルから得られる生体パターンそれぞれについて、 パターン形- 状を表す 2以上の形状値を算出し、 2以上の形状値の分布の中心と、 その 中心からの広がりの程度を表す値とを算出し、 登録対象又は登録デ一夕と 照合される照合対象から得られるパターンの 2以上の形状値と、 2以上の 形状値の分布の中心との距離を、 その中心からの広がりの程度を表す値を 用いて算出し、 距離が所定の閾値よりも大きい場合に、 パターンを破棄す るようにした。

このパターン識別方法では、 各生体パターンについて複数の観点 （パ夕 —ン形状値） に対応する次元分布のなかで、 登録対象又は登録デ一夕と照 合される照合対象から得られるパターンがいずれに位置しているのか、 ま だその位置が、 当該分布の中心から、 生体パターンとすべき境界 （閾値） までの範囲に属しているのかを把握することができる。

したがつてこのパターン識別'方法では、 登録対象又は登録デ一夕と照合 される照合対象から得られるパターンがたとえ生体パターンに対して擬似 的となるパターンであったとしても、 そのパターンが生体パターンではな いものとして、 登録又は照合することなく事前に排除し得る確率が格段に 高くなる。

また本発明は、 登録装置であって、 複数の生体サンプルから得られる生 体パターンそれぞれについて、 パターン形状を表す 2以上の形状値の分布 の中心と、 その中心からの広がりの程度を表す値とが記憶される記憶手段 と、 登録対象から得られるパターンの 2以上の形状値と、 記憶手段に記憶 された 2以上の形状値の分布の中心との距離を、 値を用いて算出する算出 手段と、 距離が所定の閾値よりも大きい場合にはパターンを破棄し、 距離 が閾値以内の場合にはパターンを記憶媒体に登録する登録手段とを設ける ようにした。

この登録装置では、 各生体パターンについて複数の観点 （パターン形状 値） に対応する次元分布のなかで、 登録対象かち得られるパターンがいず れに位置しているのか、 またその位置が、 当該分布の中心から、 生体パ夕 —ンとすべき境界 （閾値） までの範囲に属しているのかを把握することが できる。

したがつてこの登録装置では、 登録対象から得られるパターンがたとえ 生体パターンに対して擬似的となるパターンであつたとしても、 そのパ夕 —ンが生体パターンではないものとして、 登録することなく事前に排除し 得る確率が格段に高くなる。

' さらに本発明は、 照合装置であって、 複数の生体サンプルから得られる 生体パターンそれぞれについて、 パターン形状を表す 2以上の形状値の分 布の中心と、 その中心からの広がりの程度を表す値とが記憶される記憶手 段と、 登録対象から得られるパターンの 2以上の形状値と、 記憶手段に記 憶された 2以上の形状値の分布の中心との距離を、 値を用いて算出する算 出手段と、 距離が所定の閾値よりも大きい場合にはパターンを破棄し、 距 離が閾値以内の場合には、 記憶媒体に登録された登録データとパターンと を照合する照合手段とを設けるようにした。

この照合装置では、 各生体パターンについて複数の観点 （パターン形状 値） に対応する次元分布のなかで、 照合対象から得られるパターンがいず れに位置しているのか、 またその位置が、 当該分布の中心から、 生体パ夕 —ンとすべき境界 （閾値） までの範囲に属しているのかを把握することが できる。

したがってこの照合装置では、 照合対象から得られるパターンがたとえ 生体パターンに対して擬似的となるパターンであったとしても、 そのパ夕 —ンが生体パターンではないものとして、 照合することなく事前に排除し 得る確率が格段に高くなる。

さらに本発明は、 プログラムであって、 複数の生体サンプルから得られ る生体パターンそれぞれについて、 パターン形状を表す 2以上の形状値の 分布の中心と、 その中心からの広がりの程度を表す値とが記憶されるコン ピュー夕に対して、 登録対象から得られるパターンの 2以上の形状値と、 記憶手段に記憶された 2以上の形状値の分布の中心との距離を、 値を用い て算出する第 1の処理と、 距離が所定の閾値よりも大きい場合にはパター ンを破棄し、 距離が閾値以内の場合にはパターンを記憶媒体に登録する第 2の処理、 又は、 距離が所定の閾値よりも大きい場合にはパターンを破棄 し、 距離が閾値以内の場合には、 記憶媒体に登録された登録データとパ夕 一ンとを照合する第 2の処理とを実行させるようにした。

このプログラムでは、 各生体パターンについて複数の観点 （パターン形 状値） に対応する次元分布のなかで、 登録対象又は登録デ一夕と照合され る照合対象から得られるパ夕 ンがいずれに位置しているのか、 またその 位置が、 当該分布の中心から、 生体パターンとすべき境界 （閾値） までの 範囲に属しているのかを把握することができる。

したがつてこのプログラムでは、 登録対象又は登録データと照合される 照合対象から得られるパターンがたとえ生体パターンに対して擬似的とな るパターンであったとしても、、 そのパターンが生体パターンではないもの として、 登録又は照合することなく事前に排除し得る確率が格段に高くな る。

本発明によれば、 各生体パターンについて複数の観点 （パターン形状 値） に対応する次元分布のなかで、 登録対象又は登録デ一夕と照合される 照合対象から得られるパターンがいずれに位置しているのか、 またその位 置が、 当該分布の中心から、 生体パターンとすべき境界 （閾値） までの範 囲に属しているのかを把握することができるようにしたことによって、 擬 似的なパターンが生体パターンではないものとして、 登録又は照合するこ となく事前に排除し得る確率を格段に向上することができ、 かく して、 認 証精度を向上させ得る登録装置、 照合装置、 抽出方法及びプログラムを実 現できる。 図面の簡単な説明 ，

図 1は、 本実施の形態によるデ一夕生成装置の構成を示すブロック図で ある o

図 2は、 制御部における画像処理の処理内容を示す機能プロック図であ る。

図 3は、 前処理を施す前後の画像を示す略線図である。

図 4は、 端点、 分岐点及び孤立点の出現パターンの説明に供する略線図 である。

図 5は、 分岐点と、 分岐点又は端点との間の血管線の追跡の説明に供す る略線図である。 図 6は、 血管画素の追跡の説明に供する略線図である。

図 7は、 直線上の点及び屈曲点の出現パターンを示す略線図である。 図 8は、 屈曲点の検出の説明に供する略線図である。

図 9は、 ォリジナル血管画素に対する線分画素の重複割合の判定の説明 に供する略線図である。 '

図 1 0は、 削除処理手順を示すフローチャートである。

図 1 1は、 屈曲点の削除前と削除後を示す略線図である。

図 1 2は、 部分血管線の連結 （ 3分岐） の説明に供する略線図である。 図 1 3は、 部分血管線の連結'（ 4分岐） の説明に供する略線図である。 図 1 4は、 特徴点抽出処理により得られる特徴点を示す略線図である。 図 1 5は、 血管パターンと、 擬似血管パターンとを示す略線図である。 図 1 6は、 線分と、 その線分の端点を通る横方向の軸との角度の算出の 説明に供する略線図である。 '

図 1 7は、 血管パターンの角度分布を示す略線図である。

図 1 8は、 擬似血管パターンの角度分布を示す略線図である。

図 1 9は、 直線に近似する線分長の説明に供する略線図である。

図 2 0は、 弁別指標の分布を示す略線図である。

図 2 1は、 び一 C平面における弁別指標の分布を示す略線図である。 図 2 2は、 データ生成処理手順を示すフローチヤ一十である。

図 2 3は、 本実施の形態による認証装置の構成を示すプロック図である。 図 2 4は、 弁別処理手順 （ 1 ) を示す略線図である。

図 2 5は、 弁別処理手順 （ 2 ) を示す略線図である。 発明を実施するための最良の形態

以下図面について、 本発明を適用した一実施の形態を詳述する。

( 1 ) 本実施の形態による認証システムの全体構成

本実施の形態による認証システムは、 データ生成装置と、 認証装置とに よって構成される。 このデータ生成装置は、 血管パターンであると判定す べき範囲を表すデータ （以下、 これを血管パターン範囲データと呼ぶ） を 生成し、 これを認証装置の内部メモリに書き込む。

この認証装置には、 この血管パターン範囲データに基づいて、 被写体の 撮像結果として得られる画像デ一夕のパターンが擬似血管パターンである か否かを判定する機能が搭載されている。

( 2 ) データ生成装置の構成

このデータ生成装置の構成を図 1に示す。 このデータ生成装置 1は、 制 御部 1 0に対して、 操作部 1 1 と、 撮像部 1 2と、 フラッシュメモリ 1 3 と、 外部とデータを授受するインターフヱ一ス （以下、 これを外部イ ン夕 一フェースと呼ぶ） 1 4とをそれぞれバス 1 5を介して接続することによ り構成される。

制御部 1 0は、 デ一夕生成装置 1全体の制御を司る C P U (Central Processing Unit)と、 各種プログラム及び設定情報が格納される R O M (Read Only Memory)と、 当該 C P Uのワークメモリ と しての R A M (Random Access Memory)とを含むマイクロコンピュー夕でなってレ、る。

この制御部 1 0には、 撮像命令 C O M 1又は血管パターン範囲デ一夕を 生成すべき命令 C O M 2が、 ユーザ操作に応じて操作部 1 1から与えられ る。 制御部 1 0は、 かかる実行命令 C O M 1、 C O M 2に基づいて実行す べきモードを決定し、 この決定結果に対応するプログラムに基づいて、 撮 像部 1 2、 フラッシュメモリ 1 3及び外部ィン夕一フェース 1 4を適宜制 御することによって、 撮像モード又はデータ生成モードを実行するように なされている。

( 2 - 1 ) 撮像モード

具体的に制御部 1 0は、 実行すべきモードとして撮像モ一ドを決定した 場合、 動作モードを撮像モ一ドに遷移し、 撮像部 1 2を制御する。

この場合、 撮像部 1 2の駆動制御部 1 2 aは、 このデ一夕生成装置 1に おける所定位置に近赤外光を照射する 1又は 2以上の近赤外光光源 L Sと、 例えば C C D (Charge Coupled Device)でなる撮像素子 I Dとを駆動制御 する。 '

撮像素子 I Dは、 所定位置に配置されたオブジェク トに照射され、 該ォ ブジェク ト、 光学系 O P及び絞り D Hを順次介して入射する近赤外光を光 電変換し、 当該光電変換結果を画像信号 S 1 として駆動制御部 1 2 aに送 出する。

ここで、 オブジェク トが生体の指であった場合、 近赤外光光源 L Sから 指に照射された近赤外光は、 当該指の内方を反射及び散乱するようにして 経由し、 指の血管を投影する血管投影光として、 撮像素子 I Dに入射し、 この血管投影光が画像信号 S 1 として駆動制御部 1 2 aに送出されること となる。

駆動制御部 1 2 aは、 画像信号 S 1の画素値に基づいて、 被写体に焦点 が合うように光学系 0 Pにおける光学レンズのレンズ位置を調整するとと もに、 撮像素子 I Dに入射する入射光量が適応量となるように絞り D Hに おける絞り値を調整し、 当該調整後に撮像素子 I Dから出力される画像信 号 S 2を制御部 1 0に供給する。

制御部 1 0は、 この画像信号 S 2に対して所定の画像処理を施すことに よって、 当該画像におけるオブジェク トパターンの特徴を抽出し、 当該抽 出された画像を、.画像デ一夕 D 1 としてフラッシュメモリ 1 3に記憶する。 このようにしてこの制御部 1 0は、 撮像モ一ドを実行することができる ようになされている。

ここで、 かかる画像処理の処理内容について説明する。 この画像処理は、 機能的には、 図 2に示すように、 前処理部 2 1及び特徴点抽出部 2 2にそ れそれ分けることができる。 以下、 これら前処理部 2 1及び特徴点抽出部 2 2について詳細に説明する。 ただし、 便宜上、 撮像部 1 2から供給され る画像信号 S 2は、 生体の指を撮像した結果得られたものとして説明する。 ( 2 - 1 - A ) 前処理

前処理部 2 1は、 撮像部 1 2から供給される画像信号 S 2に対して A / D (Analog/Digital)変換処理、 ソ一べルフィル夕処理等の所定の輪郭抽出 処理、 ガウシアンフィル夕処理等の所定の平滑化処理、 2値化処理及び細 線化処理を順次施すことによって血管パターンを抽出する。

例えば図 3 ( A ) に示す画像 （画像信号 S 2 ) が前処理部 2 1に入力さ れた場合、 該画像は、 この前処理部 2 1での前処理により血管パターンが 強調され、 図 3 ( B ) に示す画像に変換されることとなる。

前処理部 2 1は、 このようにして血管パターンを抽出した画像のデータ (以下、 これを画像データと呼ぶ） D 2 1を、 特徴点抽出部 2 2に出力す るようになされている。

この実施の形態の場合、 この画像デ一夕 D 2 1の画像に含まれる血管線 (血管パターン） は、 2値化処理により、 白画素とされ、 その幅 （太さ） は、 細線化処理により、 「 1」 とされる。 この血管線の幅が 「 1」 とは、 線幅が 1画素ということである。

( 2 _ 1— B ) 特徴点抽出処理

特徴点抽出部 2 2は、 入力される画像に含まれる血管パターンを構成す る白画素 （以下、 これを血管画素と呼ぶ） のうち、 端点、 分岐点及び屈曲 点を検出し、 該端点及び分岐点を基準として、 屈曲点を適宜削除する。 ( B— 1 ) 端点及び分岐点の検出

まず、 特徴点抽出部 2 2は、 第 1段階として、 血管線から端点及び分岐 点を検出する。

具体的には、 特徴点抽出部 2 2は、 入力される画像 （画像デ一夕 D 2 1 ) を構成する各画素のうち、 血管画素を所定の順序で着目画素とし、 該 着目画素の周囲の画素 （上下左右方向における 4画素及び斜め方向におけ る 4画素の計 8画素） に存在する血管画素の画素数を調べる。

ここで、 血管線における端点、 分岐点及び孤立点の出現パターンを図 4 に示す。 この図 4では、 着目画素を編状とし、 血管画素 （白画素） を、 視 覚的便宜を図るため黒色としている。 この図 4からも明らかなように、 血 管の線幅が 1画素として表現されている場合、 着目画素と、 その周囲の血 管画素の 「数」 との関係は一義的となり、 また、 分岐パターンとしては、 必ず、 3分岐又は 4分岐のいずれかとなる。

したがって、 特徴点抽出部 2 2は、 着目画素の周囲に 1つの血管画素が 存在する場合には、 その着目画素を端点として検出する。 一方、 特徴点抽 出部 2 2は、 着目画素の周囲に 3つ又は 4つの血管画素が存在する場合に は、 その着目画素を分岐点として検出する。 他方、 特徴点抽出部 2 2は、 着目画素の周囲に血管画素が存在しない場合には、 その着目画素を孤立点 として検出する。

そして特徴点抽出部 2 2は、 検出した端点、 分岐点及び孤立点のうち、 血管線の構成要素とはならない孤立点を削除する。

このようにしてこの特徴点抽出部 2 2は、 第 1段階として、 血管線から 端点及び分岐点を検出するようになされている。

( B— 2 ) 屈曲点の検出

次に、 特徴点抽出部 2 2は、 第 2段階として、 端点及び分岐点を基準と して、 屈曲点を検出する。

具体的には、 特徴点抽出部 2 2は、 例えば図 5に示す場合、 分岐点 D P 1を始点とし、 該始点とした分岐点 D P 1の次に出現する他の特徴点 （端 点 E P 1、 端点 E P 2、 分岐点 D P 2 ) を終点として、 始点から終点まで の血管線 （以下、 これを部分血管線と呼ぶ） を追跡する。 同様に、 特徴点 抽出部 2 2は、 分岐点 D P 2を始点とし、 該始点とした分岐点 D P 2の次 に出現する他の特徴点 （端点 E P 3、 端点 E P 4 ) を終点として、 部分血 管線を追跡する。

この図 5の例では、 分岐点 D P 1、 D P 2を始点としたが、 端点を始点 とするようにしてもよい。 ちなみに、 この図 5からも明らかなように、 端 点は、 必ず、 始点又は終点のいずれか一方にしかなり得ないものであるが、 分岐点は、 必ず、 始点及び終点の一方又は双方が重複する。

ここで、 具体的な追跡手法を図 6に示す。 この図 6において、 特徴点抽 出部 2 2は、 始点から、 現着目画素 （網状ハッチングで表される画素） の 周囲に存在する血管画素のうち直前に着目画素とした血管画素 （横ハツチ ングで表される画素） を除く血管画素を、 次の着目画素として、 当該現着 目画素の周囲に存在する血管画素が終点となるまで、 部分血管線における 血管画素を順次追跡していく。

この部分血管線における血管画素は、 分岐点又は端点から次の分岐点又 は端点までの血管線であることから、 決して、 分岐が存在しないものとな る。 したがって、 着目画素は、 必ず、 直線上の点又は屈曲点となる。 ちな みに、 図 7において、 直線上の点及び屈曲点の出現パターンを示す。 この 図 7では、 図 4と同様に、 着目画素を編状とし、 血管画素 （白画素） を、 視覚的便宜を図るため黒色としている。

特徴点抽出部 2 2は、 例えば図 8に示すように、 始点及び終点 （斜め格 子状のハッチングで表される画素） の間の追跡過程において、 現着目画素 以前の血管画素の直線性が、 次に着目画素とされる血管画素から損なわれ る場合には、 該現着目画素を屈曲点 （格子状のハッチングで表される画 素） として検出する。

やがて、 終点に到達すると、 特徴点抽出部 2 2は、 この部分血管線にお ける始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点を、 グループとして割り当 てる。

このようにしてこの特徴点抽出部 2 2は、 第 2段階として、 端点及び分 岐点を基準として、 分岐点又は端点から次の分岐点又は端点までの血管線 (部分血管線） ごとに屈曲点を検出するようになされている。

( B - 3 ) 屈曲点の削除

次に、 特徴点抽出部 2 2は、 第 3段階として、 グループとして割り当て られた、 部分血管線における始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点 (以下、 これを部分血管構成点列と呼ぶ） を処理単位として、 当該部分血 管線における屈曲点を削除する。

これら部分血管構成点列に対する削除処理の内容は同一であるので、 該 内容を、 ある 1つの部分血管構成点列を処理対象とした場合に限って図 9 を例に用いて具体的に説明する。 この図 9において、 正方形はオリジナル 血管線を構成する画素 （以下、 これをオリジナル血管画素と呼ぶ). を表し、 当該ォリジナル血管画素のうち端点及び屈曲点には破線を付している。 特徴点抽出部 2 2は、 部分血管構成点列のうち、 基準として選択した特 徴点 （以下、 これを基準点と呼ぶ） G P_{b s}から削除候補点 GP _{c d} (G P _{c d l}〜G P _{c d 3}) までのオリジナル血管画素に対する、 当該基準点 G P_{b s}及び削除候補点 G P _{c d}を結ぶ線分 S G ( S G i S Gg) を構成する画 素 （以下、 これを線分画素と呼ぶ） の重複割合が、 所定の閾値 （以下、 こ れを重複割合閾値と呼ぶ） よりも小さくなるまで、 当該削除候補点 GP c _dを終点側に順次ずらしながら求めていく。

この図 9では、 線分 の線分画素 （ 2画素） は、 基準点 GP_{b s}から 対応する削除候補点 GP_{cd l}までのオリジナル血管画素 （ 2画素） の全て と重複するので、 重複割合は 「 2/2」 である。 また線分 S G₂の線分画 素 （ 7画素） は、 基準点 G P _{b s}から対応する.削除候補点 G P _{c d 2}までの オリジナル血管画素 （ 7画素） のうちの 4画素と重複するので、 重複割合 は 「4/7」 である。 線分 S G ₃の線分画素 （ 9画素） は、 基準点 GP _{b s} から対応する削除候補点 GP_{c d 3}までのオリジナル血管画素 （ 9画素） の うちの 2画素と.重複するので、 重複割合は 「 2/9」 である。

線分 S G₃の線分画素の重複割合が重複割合閾値よりも小さ.いとした場 合、 特徴点抽出部 2 2は、 そのとき削除候補点 GP_{c d 3}として選択した特 徴点よりも 1つ前に削除候補点 GP_{cd 2}として選択した特徴点と、 基準点 G P _{b s}との間の特徴点 GP _{c d l}を削除する。 そうすると、 この特徴点 G P c _d iを削除した場合であっても、 残した特徴点 G P _{c d 2}から基準点 G P _{b s}までの線分 S G 2はオリジナル血管線と近似することになる。

ここで、 かかる重複割合閾値を小さく設定すると、 線分 S G 3が、 当該 基準点 G P _{b s}から削除候補点 G P _{c d 3}までのォリジナル血管画素 （部分 血管線） と近似しないにもかかわらず、 特徴点 GP _{cd l}を削除するといつ たことが生じ、 これに対して重複割合閾値を大きく設定すると、 特徴点 G P c _d iを削除することができないといったことが生じ得る。

そこで、 この実施の形態では、 特徴点抽出部 2 2は、. 線分長に応じて重 複割合閾値を切り換えるようになつている。 具体的には、 基準点を G P j tJ = l、 2、 ······、 M (Mは整数） ） とし、 その基準点からひ番目の削 除候補点を GP _{J + a}とすると、 基準点 GP j及び削除候補点 G P _{J + a}を結 ぶ線分 G P j— G P _{J + a}についてオリジナル血管画素に対する重複割合を 求める場合、 その直前に重複割合を求めた線分 （以下、 これを直前線分と 呼ぶ） G P _{J +} - D — G P j +„の線分長が所定の閾値 （以下、 これを線 分長閾値と呼ぶ） 以上であるときには、 第 1の重複割合閾値を設定し、 こ れに対して線分長閾値未満であるときには、 第 1の重複割合閾値よりも大 きい第 2の重複割合閾値を設定する。

このようにすることで,、 部分血管線上に存在する屈曲点を結んだ場合に その結んだ線が部分血管線に近似するように、 削除対象としての屈曲点を 的確に選択することが可能となる。

具体的に、 この屈曲点の削除処理は、 部分血管構成点列における始点か ら、 図 3 4のフローチャートに示す手順で実行される。 すなわち特徴点抽 出部 2 2は、 部分血管構成点列の始点を基準点として選択するとともに、 該基準点から 1番目の特徴点を、 削除候補点として選択する （ステップ S P 3 1 ) 。

そして特徴点抽出部 2 2は、 この屈曲点の削除処理を開始してから初め て重複割合を求める場合であるか、 又は、 現時点の選択対象である基準点 G P j及び削除候補点 GP_{J + a}を結ぶ線分 G P j_ GP_{J + a}の直前線分 G P _{J + (α}_ _η — G P _{J +}„の線分長が線分長閾値未満であるかを判定する (ステップ S P 3 2 ) 。

この屈曲点の削除処理を開始してから初めて重複割合を求める場合又は 直前線分 G P _{J + (α}_ _n - G P j _{+ α}の線分長が線分長閾値未満である場合、 特徴点抽出部 2 2は、 重複割合閾値として第 1の重複割合閾値を設定した 後 （ステップ S P 3 3 ) 、 現時点の選択対象である基準点 G P j及び削除 候補点 GP _{J + a}を結ぶ線分 GP j— GP _{J + a}についてオリジナル血管画素 に対する重複割合を求め （ステップ S P 34 ) 、 この重複割合が第 1の重 複割合閾 ί直以上であるか否かを判定する （ステップ S P 3 5 ) 。

これに対して、 この屈曲点の削除処理を開始してから重複割合を求める 回数が 2回目以降であり、 かつ、 直前線分 GP _{J +} — GP _{J + a}が線 分長閾値以上となる場合、 特徴点抽出部 2 2は、 重複割合閾値として第 2 の重複割合閾値を設定した後 （ステップ S P 3 6 ) 、 現時点の選択対象で ある基準点 G P j及び削除候補点 G P _{J + a}を結ぶ線分 G P j— G P _{J + a}に ついてオリジナル血管画素に対する重複割合を求め （ステップ S P 34 ) 、 この重複割合が第 2の重複割合閾値以上であるか否かを判定する （ステツ プ S P 3 5 ) o

ここで、 重複割合が重複割合閾値以上となる場合、 このことは、 現時点 の選択対象である基準点 G P j及び削除候補点 G P _{J + a}を結ぶ線分 G P j — GP_{J + a}が、 当該基準点 GPjから削除候補点 G P j ₊„までのオリジナ ル血管線と近似する又は同一であることを意味する。

この場合、. 特徴点抽出部 2 2は、 現時点の選択対象である削除候補点 G P_{J + a}が部分血管構成点列の終点であるか否かを判定し （ステップ S P 3 7 ) 、 終点でないときには、 当該削除候補点 GP_{J +} aとして選択している 特徴点に対して終点側にある特徴点を、 新たな削除候補点 GP _{J +}„として 選択した後 （ステップ S P 3 8 ) 、 上述した処理に戻る （ステップ S P 3 2) o

一方、 重複割合が重複割合閾値未満となる場合、 このことは、 現時点の 選択対象である基準点 GP j及び削除候補点 G P _{J +}„を結ぶ線分 G P j— G P j +„が、 当該基準点 G P jから削除候補点 G P j + _αまでのオリジナル 血管線とはかけ離れていることを意味する。

この場合、 特徴点抽出部 2 2は、 現時点よりも 1つ前に削除候補点 GP _{J +}„として選択していた特徴点と、 現時点で基準点 GP jとして選択して いる.特徴点との間における 1又は 2以上の特徴点をすベて削除する （ステ ップ S P 3 9 ) 。

そして特徴点抽出部 2 2は、 現時点の選択対象である削除候補点 GP j _{+ α}が部分血管構成点列の終点であるか否かを判定し （ステップ S P 4 0 ) 、 終点でないときには、 現時点の選択対象である削除候補点 GP ._{j +a} を基準点 G P jとして選択するとともに、 その基準点 G P jに対して終点 側にある特徴点を、 新たな削除候補点 G P j _{+ α}として選択した後 （ステツ プ S Ρ 4 1 ) 、 上述の処理に戻る （ステップ S Ρ 3 2 ) 。

他方、 特徴点抽出部 2 2は、 現時点の選択対象である削除候補点 G Pj _{+ α}が部分血管構成点列の終点であると判定した場合には （ステップ S Ρ 3 7 ( Υ) 又はステップ S P 40 (Υ) ) 、 現時点で削除候補点 GP _{J + a} として選択している特徴点と、 現時点で基準点 GP jとして選択している 特徴点との間における 1又は 2以上の特徴点をすベて削除した後 （ステツ プ S P 4 2 ) 、 この屈曲点の削除処理を終了する。

特徴点抽出部 2 2は、 このような手順により、 屈曲点の削除処理を実行 するようになされている。 なお、 この削除処理前と削除処理後を図 1 1に 示す。 この図 1 1では、 削除処理における線分長閾値を 5 [mm] とし、 第 1の重複割合閾値を 0. 5 ( 5 0 [%] ) とし、 第 2の重複割合閾値を 0. 7 ( 7 0 .[%] ) とした場合を示している。 また、 図 3 5において、 正方形はオリジナル血管画素を表し、 丸は線分を構成する画素を表し、 ォ リジナル血管画素のうち端点及び屈曲点には破線を付している。 この図 1 1からも明らかなように、 上述の削除処理によって、 部分血管 線上に存在する屈曲点を結んだ場合にその結んだ線が部分血管線に近似す るように、 的確に屈曲点が削除されることとなる。

(B— 4 ) 端点の削除

次に、 特徴点抽出部 2 2は、 第 4段階として、 血管線上の分岐点から伸 びる 3つ又は 4つの部分血管線のうち、 直線として近似する 2つの部分血 管線を、 1つの部分血管線として連結することで、 当該 2つの部分血管線 の端点となっていた始点又は終点の 1つを削除する。 ちなみに、 分岐点か ら伸びる部分血管線は、 1画素幅でなる血管 （血管線） では、 図 4でも述 ベたように、 必ず、 3つ又は 4つとなる。

具体的に、 例えば図 1 2 (A) に示すように、 分岐点 G P ( G P Aい GP_Bい GP_{C 1}) から 3つの部分血管線 P B L _A、 P B L_B、 P B L _Cが 伸びている場合、 特徴点抽出部 2 2は、 これら部分血管線 P B L _A、 P B L _B、 P B L _Cのうち、 1対の部分血管線同士の交差角度 (9 _A-_B、 .0 A — _C、 B _Cの余弦

_B _ _c )) を求める。

ここで、 最も小さい余弦 cos(6> _A— B )が所定の閾値 （以下、 これを余弦 閾値と呼ぶ） よりも小さいとき、 このことは、 部分血管線の交差角度が 1 :8 0度に近いことを意味する。 このとき特徴点抽出部 2 2は、 その最小の 余弦 cos(0 _A— _B)に対応する 1対の部分血管線の部分血管構成点列 G P _Aい G P_{A 2}、 ……、 G P_{A e n d}及び G P_Bい G P_{B 2}、 ……、 G P_{B e n d}の 両端うち、 重複しないほうの点 G P A _{e n d}、 G P _B - _{e n d}を始点又は端点 として、 その始点及び端点間の特徴点を 1つのグループとして割り当てし なおす。

この結果、 1対の部分血管線 P B L _A、 P B L _Bは連結され、 例えば図 1 2 ( B ) に示すように、 該連結された部分血管線 P B L _ABの部分血管 構成点列 GP_AB__{f i r s}い ……ヽ GP_{AB 1}。、 GP_{AB 1}い GP_{AB 1}い … 〜、 G P'_AB-_{e nd}の個数は、 連結前の 1対の部分血管線の部分血管構成点 列と比べると、 該 1対の部分血管線の部分血管構成点列それぞれの始点と なっていた 2つの分岐点 G P _Aい G P _B tが 1つの中間点 G P _{A B}！ ,とし て置換されたことで、 1点減ることになる。 なお、 部分血管線 P B L_AB は、 1対の部分血管線 P B L _A、 P B L_Bを単に連結したものであるので、 連結前後における血管線の形態には変化が生じることはない。

これに対して、 最も小さい余弦 cos(6>_A__B)が余弦閾値よりも.大きいと き、 特徴点抽出部 2 2は、 グループの再割り当てをせずに、 未処理対象の 分岐点があれば、 処理対象を次の分岐点にうつし、 未処理対象の分岐点が なければ、 この処理を終了する。

一方、 例えば図 1 3 ( A) に示すように、 分岐点 GP (GP_{A 1}、 GP_B い G P _Cい GP_{D 1}) から 4つの部分血管線 P B L_A、 P B L_B、 P B L _c、 P B L_Dが伸びている場合、 特徴点抽出部 2 2は、 これら部分血管線 P B L_A、 P B L_B、 P B L _C、 P B L _Dのうち、 1対の部分血管線同士の 交差角度 0 _{A Β}、 Θ _A一い Θ _A一 _Ώ、 0 _{B c}、 Θ _B _ _D s 6> _c— _Dの余弦 ( cos( Θ _A— _Β)、' cos( θ _A一 c；)、 cos( Θ _A _ _D)、 cos( Θ B _ _c) 、. cos( Θ _B一 _D)、

" を求める。

ここで、 最も小さい余弦 cos ( _B__D)が第 2の余弦閾値よりも小さいと き、 このことは、 部分血管線の交差角度が 1 8 ひ度に近いことを意味する。 この.とき特徴点抽出部 2 2は、 その最小の余弦 cos(0_B_._D)に対応する 1. 対の部分血管線の部分血管構成点列 GP_{B 1}、 GP_{B 2}、 ……、 GP_B— _{e nd} 及び G P_Dい GP_{D 2}、 ……、 G P_{D e nd}の両端うち、. 重複しないほうの 点 GP _B__{e nd}、 GP_D__{e nd}を始点又は端点として、 その始点及び端点間 の特徴点を 1つのグループとして割り当てしなおす。

この結果、 1対の部分血管線 P B L_B、 P B L_Dは連結され、 例えば図 1 3 (B ) に示すように、 該連結された部分血管線 P B.L_BDの部分血管 構成点列 GP_{BD f i r s}い .……、 GP_{BD 1}。、 GP_{BD 1}い GP_{BD 12}、 … ·· G P_BD__endの個数は、 連結前の 1 の部分血管線の部分血管構成点 列と比べると、 該 1対の部分血管線の部分血管構成点列それぞれの始点と なつ Tいた 2つの分岐点 G P _{B 1}、 GP_{D 1}が 1つの中間点 GP_{BD 1 1}とし て置換されたことで、 1点減ることになる。 なお、 部分血管線 PB L_BD は、 1対の部分血管線 P B L _B、 P B L _Dを単に連結したものであるので、 連結前後における血管線の形態には変化が生じることはない。

この 4分岐の場合、 1対の部分血管線 P B L_B、 PB L_Dを連結しても、 未連結の部分血管線 P B L _A、 PB L_Cが残るが、 特徴点抽出部 22は、 残りの部分血管線 P B L _A、 P B L_c同士の交差角度 — _cの余弦 （cos(0 _A_c)) が余弦閾値よりも小さいときには、 例えば図 1 3 (C) に示すよ うに、 これら部分血管線 P B L _A、 P B L _cそれぞれの部分血管構成点列 を、 部分血管線 PBL_B、 P B L_Dの部分血管構成点列と同様に、 1つの 部分血管構成点列. GP_AC,— _{f i r s} い ……、 GP_{AC 1}。、 GP_{AC 1} い GP_{A C 12}、 ······、 GP_{AC e nd}とし、 元の部分血管構成点列の端点となる始点

GP_{A 1}、 G P _c iの 1つを削除するようになされている。

これに対して、 最も小さい余弦 cos(( _A__B)が余弦閾値よりも大きいと き、 特徴点抽出部 22は、 グループの再割り当てをせずに、 未処理対象の 分岐点があれば、 処理対象を次の分岐点にうつし、 未処理対象の分岐点が なければ、 この処理を終了する。

ちなみに、.図 12及び図 13において一部重なっている点は、 位置 （座 標） 情報としては同一であるが、 グループが異なるため、 便宜上、 分離し て示している。

このようにしてこの特徴点抽出部 22は、 第 4段階として、 血管線上の 分岐点のうち、 該分岐点から伸びる部分血管線の交差角度の余弦が第 2の 余弦閾値よりも小さい条件を満たす 1対の部分血管線における部分血管構 成点列を、 1つの部分血管構成点列とすることによって、 当該 1対の部分 血管構成点列の端点となっていた始点又は終点の 1つを削除するようにな されている。

以上のように特徴点抽出部 2 2は、 端点、 分岐点及び屈曲点をそれぞれ 検出し （第 1段階及び第 2段階） 、 これら点から、 端点及び分岐点を基準 とするグループ （部分血管線点列） 単位で、 血管線の特徴となる点を、 当 該特徴点を結んだ場合にその結んだ線が血管線に近似しかつ直線に近似す るように抽出することができる （第 3段階及び第 4段階） 。

例えば図 3 ( B ) に示した画像 （画像デ一夕 D 2 1 ) が特徴点抽出部 2 2に入力された場合、 該画像は、 図 1 4に示すように、 この特徴点抽出部 2 2での特徴点抽出処理によって、 特徴点を結んだ線が血管線に近似しか つ直線に近似するように、 特徴点が抽出されることとなる。

特徴点抽出部 2 2は、 このようにして特徴点を抽出した画像のデ一夕 (画像デ一夕 D 1 ) を、 フラッシュメモリ 1 3に記憶するようになされて いる。

( 2 - 2 ) データ生成モ一ド

一方、 制御部 1 0は、 実行すべきモードとしてデータ生成モ ドを決定 した場合、 動作モードをデータ生成モ一ドに遷移し、 フラッシュメモリ 1 3に複数の画像デ一夕 D 1 i ( 1 = 1 , 2、 ……、 n ) が記憶されている . か否かを判定する。

そして制御部 1 0は、 フラッシュメモリ 1 3に複数の画像デ一夕 D 1 i ( i = l、 2.、 ……、 n ) が記憶されているときには、 これら画像データ D 2 2 iを用いて、 データ生成処理を実行するようになされている。

ここで、 このデータ生成処理の内容の詳細を説明する前に、 血管パター ンと、 擬似血管パターンとの弁別指標について説明する。 ただし、 擬似血 管パ夕一ンは、 グミ （ゼラチン、 砂糖、 水飴を材料とし、 ゴムのように弹 力のある形に固めた菓子） 又は大根を撮像対象とした場合に得られるもの を例とする。

( 2— 2— A ) 血管パターンと、 擬似血管パターンとの弁別指標 まず、 生体の指から得られる血管パターンと、 グミ及び大根から得られ る擬似血管パターンを図 1 5に示す。 この図 1 5に示すように、 血管パ夕 ーン （図 1 5 ( A) ) と、 擬似血管パターン （図 1 5 (B) 、 （C) ) と は、 概略的には、 同等のパターンにみえる。

ここで、 図 1 6に示すように、 特徴点間を結ぶ線分と、 その線分の端点 をとおる横方向の軸とのなす角度 6>に着目してみる。 すなわち、 パターン における各特徴点間を結ぶ線分と、 画像の横軸方向とのなす角度の分布を、 当該線分の長さ （線分を構成する画素の数） を度数として表してみると、 血管パダーン （図 1 7 ) では、 9 0 [° ] 及びその付近に集中するのに対 し、 グミから得られる擬似血管パターン （図 1 8 (A) ) 及び大根から得 られる擬似血管パターン （図 1 8 (B) ) では、 0 [。 ：！ 〜 1 80 [° ] にわたつてまばらに広がり、 規則性が乏しい状態となる。 これは、 血管パ ターンが四方八方に広がるのではなく、 一定の方向 （指の長さ方向） に揃 つている傾向にあることに起因している。

また、 図 1 9に示すように、 血管パターン （図 1 9 ( A) ) は、 グミか ら得られる擬似血管パターン （図 1 9 (B) ) 又は大根から得られる擬似 血管パターン （図 1 9 (C) ) に比して、 直線に近似する線分の線分長が 長い傾向にあるため、 上述の特徴点抽出処理によってグループとして割り 当てられる線分 （部分血管線） の数が少なくなる。

したがって、 血管パターンと擬似血管パターンとの弁別指標としては、 第 1に、 角度分布の広がり、 第 2に、 当該角度分布における 9 0 [° ] 及 びその付近の分布強度、 第 3に、 グループとして割り当てられる線分の数 を挙げる.ことができる。

この角度分布の広がりは、 例えば、 当該分布の分散 （又は標準偏差） で 表すことができる。 すなわち、 パターンの特徴として抽出された特徴点間 を結ぶ線分を 1 _K (K= l、 2、 ……、 Ν (Νは整数） ） とし、 当該線分 と画像の横軸方向とのなす角度を 6> _κとし、 当該線分長を L _κとすると、 線分 1 _Kの角度 < _Kの分布は、 線分長 L_Kで重み付けされているので、 その 分布の平均は、 次式 '

179

c a V

'κ

θ = — = ^≡i——

(1)

∑L_K ∑L_K となり、 分散は、 次式

σ 2一

二 (2)

となる。

また、 分布強度は、 全体の分布面積に対する、 9 0 [° ] を中心とした 所定の角度範囲における分布面積の割合で表すことができる。 すなわち、 角度範囲を、 lower ] く < upper [° ] とし、 分布面積を S とする と、 分布強度は、 次式

pupper _ 1 ΠΠ v

^A lower 一 1リリ八 …… ( ₃)

となる。

また、 グループとして割り当てられる線分の数は、 上述の特徴点抽出処 理後に割り当てられているグループの数である。 すなわち、 上述したよう に、 特徴点抽出部 22では、 屈曲点の検出処理のときに、 部分血管線にお ける始点から屈曲点を経て終点までの各特徴点 （部分血管構成点列） がグ ループとして割り当てられ、 これらグループのなかで、 直線として近似す るグループ （部分血管構成点列） 同士が、 1つのグループとしてまとめら れるので、 この後に残ったグループ （部分血管構成点列） の数となる。 ここで、 これら 3つの弁別指標を用いて、 血管パターンと、 グミから得 られる擬似血管パターンとにおける弁別結果を図 2 0に示す。 この図 2 0 では、 薄いほうのプロッ トは、 グミから得られる擬似血管パターンに対応 するものであり、 サンプル数は 6 3 5サンプルとした。 一方、 濃いほうの プロッ トは、 指を 5回撮像し、 当該得られる血管パターンのうち、 薄いほ うのプロッ トの分布の中心からマハノビス距離が最も遠い血管パターンに 対応するものであり、 サンプル数は 1 2 7サンプルとした。

また、 この図 2 0における 「R f _G」 は、 擬似血管パターンと判定すベ き境界 （以下、 これを擬似血管境界と呼ぶ） を表し、 具体的には、 薄いほ うのプロッ トの分布の中心から、 マハノビス距離が 「 2 . 5」 である。 一 方、 「R f _F」 は、 血管パターンと判定すべき境界 （以下、 これを血管境 界と呼ぶ） を表し、 具体的には、 濃いほうのプロッ トの分布の中心から、 マハノビス距離が 「 2 . 1」 である。 ちなみに、 「眷」 のプロッ トは、 擬 似血管境界 R f G又は血管境界 R f _F内に存在するものであるのに対し、 「*」 のプロッ トば、 擬似血管境界 R f _G又は血管境界 R f _F内に存在し ないものである。

この図 2 0からも明らかように、 血管パターンと擬似血管パターンとは おおよそ弁別でき、 当該図 2 0の 3次元分布のうち 6— C平面に限 όてみ れば、 図 2 1からも明らかなように、 血管パターンと擬似血管パターンと は完全に弁別することができる。 ちなみに、 この図 2 0及び図 2 1は、 角 度分布の広がりを標準偏差により表している。

( 2— 2— Β ) データ生成処理の具体的な処理内容

次に、 デ一夕生成処理の具体的な処理内容について説明する。 このデー 夕生成処理は、 図 2 2に示すフローチヤ一トにしたがって行われる。 すなわち、 制御部 10は、 フラッシュメモリ 1 3から読み出した複数サ ンプルの画像デ一夕 D 1 iの各血管パターンについて、 3つの弁別指標 (角度分布の分散、 角度分布の強度及びグループとして割り当てられる線 分の数） をそれぞれ求める （ステップ S P 1〜ステップ S P 5のループ） また、 制御部 10は、 各サンプルの血管パターンについて弁別指標を求 め終わった場合 （ステヅプ S P 5 ： YE S) 、 角度分布の分散をびとし、 角度分布の強度.を Pとし、 グループとして割り当てられる線分の数を Cと すると、 次式

のように、 各サンプルの血管パターンを列とし、 当該血管パターンについ ての弁別指標を行とする行列に置換する （ステップ SP 6) 。

次いで、 制御部 10は、 弁別指標の行列から、 各サンプルにおける弁別 指標の分布の中心を、 次式 '：

R_f = - ∑^ ∑Q ∑¾( ∑^(2) ∑^(3) (5) « ΑΓ=1 =1 ΑΤ=1 Α 1 によ り求めるとともに （ステップ S P 7 ) 、 共分散行列 （ covariance matrix) の逆行列を求める （ステップ S P 8) 。 ちなみに、 共分散行列 は、 各サンプルにおける弁別指標の分布の広がり （ばらつき） の程度を表 すものであり、 その逆数は、 マハラノ ビス距離を求めるときに用いられる ものである。 そして、 制御部 1 0は、 ステップ S P 7で求めた弁別指標の分布の中心 と、 ステップ S P 8で求めた共分散行列の逆行列と、 予め設定された血管 境界値 （図 2 0を例にすればマハラノビス距離が 「 2 . 1」 ） とを、 血管 パターン範囲データ （血管パターンであると判定すべき範囲を表すデー 夕） として生成し （ステップ S P 9 ) 、 これを認証装置の内部メモリに記 憶した後 （ステップ S P 1 0 ) 、 このデ一夕生成処理を終了する。

このようにして制御部 1 0は、 血管パターンが四方八方に広がるのでは なく、 一定の方向 （指の長さ方向） に揃っている傾向にあること、 血管パ ターンの線分のうち直線に近似する線分の線分長が長い傾向にあることを、 血管パターンと擬似血管パターンとの弁別指標として、 血管パターンであ ると判定すべき範囲を表すデ一夕 （弁別指標の分布の中心、 共分散行列の 逆行列及び血管境界値） を生成することができるようになされている。 ( 3 ) 認証装置の構成

次に、 認証装置の構成を図 2 3に示す。 このデータ生成装置 1は、 制御 部 3 0に対して、 操作部 3 1 と、 撮像部 3 2と、 フラッシュメモリ 3 3 と、 外部ィン夕一フェース 3 4.と、 通知部 3 5とをそれぞれバス 3 6を介して 接続することにより構成される。

制御部 3 0は、 認証装置 1全体の制御を司る C P Uと、 各種プログラム 及び設定情報が格納される R O Mと、 当該 C P Uのワークメモリとしての R A Mとを含むマイクロコンピュー夕でなっている。 なお、 'この R 0 Mに は、 デ一夕生成装置 1によって生成された血管パターン範囲デ一夕が記憶 されている。

この制御部 3 0には、 登録対象のユーザ （以下、. これを登録者と呼ぶ） の血管を登録するモード （以下、 これを血管登録モードと呼ぶ） の実行命 令 C O M 1 0又は登録者本人の有無を判定するモード （以下、 これを認証 モ一ドと呼ぶ） の実行命令 C O M 2 0が、 ユーザ操作に応じて操作部 3 1 から与えられる。 制御部 3 0は、 かかる実行命令 C O M 1 0、 C O M 2 0に基づいて実行 すべきモードを決定し、 この決定結果に対応するプログラムに基づいて、 撮像部 3 2、 フラッシュメモリ 3 3、 外部インターフェース 3 4及び通知 部 3 5を適宜制御することによって、 血管登録モード又は認証モードを実 行するようになされている。

( 3 - 1 ) 血管登録モ一ド

具体的に制御部 3 0は、 実行すべきモードとして血管登録モ一ドを決定 した場合、 動作モードを血管登録モードに遷移し、 撮像部 3 2を制御する。 この場合、 撮像部 3 2は、 データ生成装置 1の撮像部 1 2 (図 1 ) と同 様にして、 近赤外光光源 L S及び撮像素子 I Dを駆動制御するとともに、 この認証装置 2の所定位置に配されたォブジヱク トの撮像結果として撮像 素子 I Dから出力される画像信号 S 1 0 aに基づいて光学系 0 Pにおける 光学レンズのレンズ位置及び絞り D Hの絞り値を調整し、 当該調整後に撮 像素子 I Dから出力される画像信号 S 2 0 aを制御部 3 0に供給する。 制御部 3 0は、 この画像信号 S 2 0 aに対して、 データ生成装置 1の前 処理部 2 1及び特徴点抽出部 2 2 (図 2 ) と同一の前処理及び特徴点抽出 処理を順次施すことによって、 当該画像におけるオブジェク トパターンを 抽出するとともに、 そのオブジェク トパターンにおける始点から屈曲点を 経て終点までのグループ （部分血管構成点列 単位で特徴点を抽出する。 そして制御部 3 0は、 R O Mに記憶された血管パターン範囲デ一夕に基 づいて、 オブジェク トパターンを血管パターン又は擬似血管パターンに弁 別する処理 （以下、 これを弁別処理と呼ぶ） を実行し、 当該オブジェク ト パターンを血管パターンとして弁別した場合には、 オブジェク トパターン の特徴点を、 登録者を識別するための情報 （以下、 これを登録者識別デー 夕と呼ぶ） D I Sとしてフラッシュメモリ 3 3に記憶することにより登録 する。

このようにしてこの制御部 3 0は、 血管登録モ一ドを実行することがで きるよう-になされている。

( 3— 2 ) 認証モード .

一方、 制御部 3 0は、 実行すべきモードとして認証モードを決定した場 合には、 認証モードに遷移し、 血管登録モードの場合と同様にして撮像部 3 2を制御する。

この場合、 撮像部 3 2は、 近赤外光光源 L S及び撮像素子 I Dを駆動制 御するとともに、 当該撮像素子 I Dから出力される画像信号 S 1 0 bに基 づいて光学系 0 Pにおける光学レンズのレンズ位置及び絞り D Hの絞り値 を調整し、 当該調整後に撮像素子 I Dから出力される画像信号 S 2 0 bを 制御部 3 0に供給する。

制御部 3 0は、 この画像信号 S 2 0 bに対して、 上述の血管登録モード の場合と同一の前処理及び特徴点抽出処理を順次施すとともに、 フラッシ ュメモリ 3 3に登録された登録者識別デ一夕 D I Sを読み出す。

そして制御部 3 0は、 上述の血管登録モードの場合ど同一の弁別処理を 実行し、 画像信号 S 2 0 bから抽出したオブジェク トパターンを血管パ夕 ニンとして弁別した場合には、 当該オブジェク トパターンにおける始点か ら屈曲点を経て終点までのグループ '（部分血管構成点列） 単位で抽出した 各特徴点と、 フラッシュメモリ 3 3から読み出した登録者識別データ D I Sの特徴点とを照合し、 当該合致の程度に応じて登録者 （正規ユーザ） で あるか否かを判定する。

ここで、 制御部 3 0は、 登録者であると判定したときには、 外部イン夕 一フェース 3 4に接続された動作処理装置 （図示せず） に対して所定の動 作を行わせる実行命令 C O M 3 0を生成し、 これを外部インタ一フェース 3 4を介して動作処理装置に転送する。

この外部ィン夕ーフェース 3 4に接続された動作処理装置の実施態様と して、 例えば閉錠状態にある ドアを採用した場合、 制御部 3 0は、 閧錠動 作を行わせる実行命令 C O M 3 0を ドアに転送する。 また他の動作処理装 置の実施態様例として、 複数の動作モードのうち一部の動作モードを制限 した状態にあるコンピュータを採用した場合、 制御部 3 0は、 その制限さ れた動作モードを開放させる実行命令 C O M 3 0をコンピュータに転送す る。

なお、 実施態様として 2つ例を挙げたが、 これらに限らず、 他の実施態 様も適宜選択することができる。 また、 本実施の形態では、 動作処理装置 を外部ィン夕一フヱ」ス 3 4に接続するようにしたが、 当該動作処理装置 におけるソフ 卜ゥヱァ乃至ハードウェアの構成をこの認証装置 1に搭載す るようにしてもよい。

これに対して、 制御部 3 0は、 登録者ではないと判定したときには、 そ の旨を通知部 3 5の表示部 3 5 aを介して表示するとともに、 当該通知部 3 5の音声出力部 3 5 bを介して音声出力することによって、 当該登録者 ではないと判定されたことを視覚的及び聴覚的に通知する。

このようにしてこの制御部 3 0は、 認証モードを実行することができる ようになされている。

( 3— 3 ) 弁別処理の具体的な処理内容

次に、 制御部 3 0における弁別処理の処理内容について説明する。 この 弁別処理は、 図 2 4に示すフロ一チヤ一トにしたがって行われる。

すなわち、 制御部 3 0は、 血管登録モード又は認証モード時に入力され る画像信号 S 2 0 a又は S 2 0 bに対して前処理及び特徴点抽出処理を順 次施した後、 この弁別処理手順を開始し、 ステップ S P 1 1において、 当 該画像信号 S 2 0 a又は S 2 0 bから抽出したオブジェク トパターンにつ いて、 角度分布の分散、 角度分布の強度及びグループとして割り当てられ る線分の数をそれぞれ検出する。

この検出により、 正規の血管パターンとして採用された複数のサンプル パターンの弁別指標の 3次元空間 （図 2 0 ) において、 このとき撮像対象 となったオブジェク トパターンの位置が特定されることになる。 続いて、 制御部 3 0は、 ステップ S P 1 2において、 R O Mに記憶され た血管パターン範囲データ （弁別指標の分布の中心、 共分散行列の逆行列 及び血管境界値） に基づいて、 弁別指標の 3次元分布の中心と、 当該ォブ ジェク トパターンの位置とのマハラノ ビス距離を算出する。

具体的には、 弁別指標の分布の中心を C Tとし、 共分散行列の逆行列を C o v ¹とし、 オブジェク トパターンの位置を Pとすると、 次式

D_C = j{P - CT) - Cov ^] - (P - CT) …… ( 6 ) により、、 マハラノビス距離 D _{C P}を算出する。 この算出により、 正規の血 管パダーンとして採用された複数のサンプルパターンの分布 （図 2 0 ) の なかで、 このとき撮像対象となったオブジェク トパターンがどのあたりに 位置しているか特定されることになる。

次に、 制御部 3 0は、 ステップ S P 1 3において、 ステップ S P 1 2で 算出したマハラノビス距離が、 R O Mに記憶された血管パターン範囲デー 夕の血管境界値以下であるか否かを判定する。

この血管境界値は、 図 2 0に示したように、 弁別指標の分布の中心から 血管パターンと判定すべき境界 R f _Fの値を表すものである。 したがって、 マハラノビス距離が血管境界値よりも大きかった場合、.このことは、 この とき抽出されたオブジェク トパターンが、 擬似血管パターン又は血管パ夕 —ンとは極端に相違するパターン等、 正規の血管パターンとは判定すべき ではないパターンであることを意味する。

この場合、 制御部 3 0は、 ステップ S P 1 4に進んで、 画像信号 S 2 0 a又は S 2 O bから抽出したォブジェク トパターン及びその特徴点を破棄 するとともに、 再度撮像すべき旨を通知部 3 5 (図 2 3 ) を介して通知し た後、 この弁別処理を終了する。

一方、 マハラノビス距離が血管境界値以下であった場合、 このことは、 このとき抽出されたォブジェク トパターンが、 正規の血管パターンと判定 すべきパターンであることを意味する。

この場合、 制御部 3 0は、 ステップ S P 1 5に進んで、 オブジェク トパ 夕一ンにおける始点から屈曲点を経て終点までのグループ （部分血管構成 点列） 単位で抽出された各特徴点を、 血管登録モードの場合には登録対象 として決定する一方、 認証モードの場合には既に登録者識別デ一夕 D I S として登録された各特徴点との照合対象として決定し、 この弁別処理を終 了する。

このようにして制御部 3 0は、 血管パターンが四方八方に広がるのでは なく、 一定の方向 （指の長さ方向） に揃っている傾向にあること、 血管パ ターンの線分のうち直線に近似する線分の線分長が長い傾向にあることを、 血管パターンと擬似血管パターンとの弁別指標として生成された血管パ夕 ーン範囲データ （弁別指標の分布の中心、 共分散行列の逆行列及び血管境 界値） に基づいて、 擬似血管パターン等を排除することができるようにな されている。

( 4 ) 動作及び効果

以上の構成において、 この認証システムにおけるデ一夕生成処理装置 1 . は、 複数のサンプル （生体の指） として入力される画像信号 S 1から得ら れる血管パターンそれぞれについて、 パターン形状を表す形状値を算出す る。 ： ' この実施の形態の場合には、 血管パターンが四方八方に広がるのではな く、 一定の方向 （指の長さ方向） に揃っている傾向にあること、 直線に近 似する線分の線分長が長い傾向にあることを指標として、 パターン形状を 表す形状値が選定されている。

すなわち、 デ一夕生成処理装置 1は、 形状値として、 第 1に、 血管パ夕 ーンにおける各特徴点間を結ぶ線分と、 基準軸 （血行方向と直交する方向 軸） とのなす角度 （図 1 6 ) の分布であって、 当該線分の線分長を度数と して重み付けされた分布 （図 1 7 ) の広がりの程度、 第 2に、 その分布に おける全角度範囲の面積に対する、 血行方向の角度 （ 9 0 [° ] ) を中心 とした所定の角度範囲における面積の割合、 第 3に、 当該線分の数 （図 1 9 (A) ) を算出する （図 2 2 ： ステップ S P 1〜ステップ S P 5 ) 。 そしてデータ生成処理装置 1は、 これら形状値の 3次元分布 （図 2 0 ) の中心と、 その中心からの広がりの程度を表す値 （共分散行列） の逆数と を算出し、 これらを認証装置 2の内部メモリに記憶する。

一方、 この認証システムにおける認証装置 2は、 登録対象又は登録デー 夕との照合対象として入力される画像信号 S 20 a、 S 2 0 bから得たパ ターンについて上述の 3つの形状値を算出する。 そして認証装置 2は、 こ れら 3つの形状値によって特定される 3次元分布上での位置と、 内部メモ リに記憶された 3次元分布 （図 20 ) の中心とのマハラノビス距離を、 共 分散行列の逆数を用いて算出し、 このマハラソビス距離が所定の閾値 （血 管境界値 （図 2 0 ： 「R f _f」 ） ） よりも大きい場合に、 当該パターンを 破棄する （図 24 ) 。

したがってこの認証システムでは、 複数サンプルから得た血管パターン について、 該血管パターンの特質となる 3つの指標に対応する 3次元空間 分布 （図 20 ) のなかで、 登録対象又は登録デ一夕と照合される照合対象 から得たパターンがいずれに位置しているのか、 またその位置が、 当該分 布の中心から、 生体パターンとすべき境界 （血管境界値 （図 2 0 ： 「R f _f」 ） ） までの範囲に属しているのかを把握することができる。

したがつてこの認証システムでは、 登録対象又は登録データとの照合対 象として入力される画像信号 S 2 0 a、 S 20 bから得たパターンが、 た とえ血管パターンに対して擬似的となる血管パターン （図 1 9 (B ) 、 ( C) ) であったとしても、 その擬似血管パターンが血管パターンではな いものとして、 登録又は照合することなく事前に排除し得る確率を格段に 向上させることができる。

また、 このデータ生成装置 1及び認証装置 2は、 血管パターンにおける 特徴点を、 当該特徴点を結んだ場合にその結んだ線が血管パターンに近似 しかつ直線に近似するように抽出した後に、 形状値を算出している。

したがつてこの認証システムでは、 直線に近似する線分の線分長が長い 傾向にあるという血管パターンの特質を強調した後に、 そのパターン形状 を表す形状値を算出することができるようになるため、 より一段と的確に、 形状値を算出するこどができ、 この結果、 擬似血管パターンが血管パター ンではないものとして、 排除し得る確率をより 段と向上させることがで きる。

• 以上の構成によれば、 複数サンプルから得た血管パターンについて、 該 血管パターンの特質となる 3つの指標に対応する 3次元空間分布のなかで、 登録対象又は登録データと照合される照合対象から得たパターンがいずれ に位置しているのか、 またその位置が、 当該分布の中心から、 生体パター ンとすべき境界までの範囲に属しているのかを把握することができるよう にしたことによって、 擬似血管パターンが生体パターンではないものとし て排除し得る確率を格段に向上することができ、 かく して、 認証精度を向 上させ得る認証システムを実現できる。

( 5 ) 他の実施の形態 ：

上述の実施の形態においては、 複数の生体サンプルから得られる血管パ ターンの分布を表すデータと、 その分布のうち血管パターンとすべき境界 を表すデ一夕 （閾値） に基づいて、 入力パターンが血管パターンであるか 否かを判定するようにした場合について述べたが、 本発明はこれに限らず、 擬似血管パターンの分布も加味して入力パダーンが血管パターンであるか 否かを判定するようにしてもよい。

すなわち、 デ一夕生成装置 1は、 上述のデータ生成処理 （図 2 2 ) によ つて、 生体サンプルから得た各血管パターンにおける 3つの弁別指標の分 布の中心と、 共分散行列の逆行列と、 血管境界値 （図 2 0を例にすればマ ハラノ ビス距離が 「 2 . 1」 で 「R f _F」 に相当） とを血管パターン範囲 デ一夕として認証装置 2の R O Mに記憶する。 このとき、 非生体サンプル から得た各擬似血管パターンについても、 上述のデ一夕生成処理 （図 2 2 ) によって、 当該擬似血管パターンにおける 3つの弁別指標の分布の中 心と、 共分散行列の逆行列と、 擬似血管境界値 （図 2 0を例にすればマハ ラノビス距離が 「 2 . 5」 で 「R f _G」 に相当） とを擬似血管パターン範 囲デ一夕として認証装置 2の R O Mに記憶する。

一方、 認証装置 2は、 図 2 4との対応部分に同一符号を付した図 2 5に 示すように、 この血管パターン範囲データに基づいて、 3つの弁別指標の 分布上における入力パターン （撮像対象となったォブジェク トパ夕一ン） の位置と、 当該分布の中心とのマハラノビス距離 （以下、 これを生体分布 上距離と呼ぶ） を求めるとともに、 擬似血管パターン範囲デ一夕に基づい て、 3つの弁別指標の分布上における入力パターンの位置と、 当該分布の 中心どのマハラノビス距離 （以下、 これを非生体分布上距離と呼ぶ） も求 める （ステップ S P 2 2 ) 。

そして認証装置 2は、 生体分布上距離が血管境界値以下である場合、. 非 生体分布上距離が擬似血管境界値以下であるか否かを判定する （ステツプ S P 2 3 ) 。 ここで、 非生体分布上距離が擬似血管境界値以下である場合、 このことは、 例えば図 2 0の 3次元分布のうち 6— P平面のように、 血管 パターンであると判定すべき範囲と、 非血管パターンであると判定すべき 範囲とが重複している範囲内に、 入力パターンが位置していることを意味 する。

したがってこの場合、 認証装置 2は、 生体分布上距離が血管境界値以下. である場合であっても、 入力パターン （撮像対象となったオブジェク トパ 夕一ン） 等を破棄する （ステップ S P 1 4 ) 。

これに対して認証装置 2は、 生体分布上距離が血管境界値以下であり、 かつ、 非生体分布上距離が擬似血管境界値よりも大きい場合に、 オブジェ ク トパターンにおける始点から屈曲点を経て終点までのグループ （部分血 管構成点列） 単位で抽出された各特徴点を、 登録対象又は照合対象として 決定するようになされている （ステップ S P 1 5 ) 。

このようにして、 擬似血管パターンの分布も加味して入力パターンが血 管パターンであるか否かを判定するようにすれば、 上述実施の形態の場合 に比して、 擬似血管パターンが生体パターンではないものとして排除し得 る確率をより一段と向上することができる。

なお、 生体分布上距離が血管境界値以下であった場合に、 非生体分布上 距離が擬似血管境界値以下であるか否かを判定するようにしたが （ステッ プ. S P 2 3 ) 、 これに代えて、 例えば、 当該場合に、 ステップ S P 2 2で 求めた生体分布上距離が非生体分布上距離よりも大きいか否かを判定する ようにしてもよい。

また、 上述の実施の形態においては、. 生体パターンとして、 血管の形状 パターン （血管パターン） を適用した場合について述べたが、 本発明はこ れに限らず、 指紋、 声紋、 ロ紋又は神経の形状パターン等、 適用される生 体パターンに応じて、 その取得手段について対応するものに変更すれば、 この他種々のものを適用することができる。

ただし、 血管パターンや神経パターン等のように、 血管パターンが四方 八方に広がるのではなく、 一定の方向 （指の長さ方向） に揃っている特質 や、 直線に近似する線分の線分長が長い特質を有する生体パターンを適用 する場合、 そのパターン形状を表す形状値としては、 上述した 3つの弁別 指標を採用することができるが、 当該特質を有する生体パターン以外のも のを、 適用する場合には、 その適用する生体パターンの特質に応じた形状 値に変更する必要がある。 、

なお、 かかる特質を有する生体パターンを適用する場合、 上述の実施の 形態では、 形状値として 3つの弁別指標、 つまり、 第 1に、 パターンにお ける各特徴点間を結ぶ線分と基準軸とのなす角度の分布であって、 当該線 分の線分長を度数として重み付けされた分布の広がりの程度、 第 2に、 当 該分布における全角度範囲の面積に対する、 基準軸に対して直交する角度 を中心とした所定の角度範囲における面積の割合、 第 3に、 線分の数を採 用したが、 本発明はこれに限らず、 これらのうちの 2つの弁別指標だけを 採用するようにしてもよく、 あるいは、 これら 3つの弁別指標と、 例えば、 当該角度分布におけるピークのうち上位 3つのピークのなかに 9 0 [ ° ] があるか否か等といった新たな弁別指標を加えるようにしてもよい。 要は、 弁別指標となるものが 2以上であれば、 当該弁別指標をパターン 状を表 す値として、 採用することができる。

さらに、 上述の実施の形態においては、 認証装置 2の R O Mに記憶され る血管パターン範囲デ一夕を、 生体サンプルから得た各血管パターンにお ける 3つの弁別指標の分布の中心と、 共分散行列の逆行列と、 血管境界値 (図 2 0を例にすればマハラノ ビス距離が 「 2 . 1」 で 「 R f _F」 に相 当） とした場合について述べたが、 本発明はこれに限らず、 認証装置 2に 対して血管境界値を予め設定し、 マハラノ ビス距離の算出 （図 2 4 (図 2 5 ) ： ステップ S P 1 2 ) の際に、 共分散行列の逆数を計算させるように すれば、 3つの弁別指標の分布の中心、 及び、 共分散行列だけとしてもよ い。

さらに上述の実施の形態においては、 生体パターンにおける特徴点を、 当該特徴点を結んだ場合にその結んだ線が上記生体パターンに近似しかつ 直線に近似するように抽出する手段として、 前処理部 2 1及び特徴点抽出 部 2 2を採用するようにした場合について述べたが、 本発明はこれに限ら ず、 該前処理部 2 及び特徴点抽出部 2 2の処理内容を適宜変更するよう にしてもよい。

例えば、 前処理部 2 1については、 A / D変換処理、 輪郭抽出処理、 平 滑化処理、 2値化処理及び細線化処理を順次施すようにしたが、 これら処 の一部を省略する若しくは入れ替える、 又は、 これら処理に対して新た な処理を加えるようにしてもよい。 ちなみに、 これら処理の順序について も適宜変更することができる。

また、 特徴点抽出部 2 2については、 ハリスコーナ一と呼ばれる点抽出 処理に代替したり、 例えば、 特願 2 0 0 6— 2 0 7 0 3 3 ( 〔 0 0 3 6〕 〜 〔 0 1 6 3〕 参照） 等の既知の点抽出処理に代替するようにしてもよい。 さらに上述の実施の形態においては、 撮像機能、 照合機能及び登録機能 を有する認証装置 2を適用するようにした場合について述べたが、 本発明 はこれに限らず、，当該機能ごとに単体の装置に分けた態様で適用する等、 用途等に応じて種々の態様で適用することができる。 産業上の利用可能性

本発明は、 バイオメ ト リクス認証の分野に利用可能である。

Claims

1 . 複数の生体サンプルから得られる生体パター ンそれぞれについて、 ノ ターン形状を表す 2以上の形状値を算出する第 1のステップと、

上記 2以上の形状値の分布の中心と、 その中心からの広がりの程度を表 す値とを算出する第 2のステップと、

口賓

登録対象又は登録データと照合される照合対象から得られるパターンの 上記 2以上の形状値と、 上記 2以上の形状値の分布の中心との距離を、 上 記値を用いて算出する第 3のステッのプと、

上記距離が所定の閾値よりも大きい場合に、 上記パターンを破棄する第 4のステツプと 囲

を具えることを特徴とするパターン識別方法。

2 . 上記 2以上の形状値は、

パターンにおける各特徴点間を結ぶ線分と基準軸とのなす角度の分布で あって、 当該線分の線分長を度数として重み付けされた分布の広がりの程 度と、

上記分布における全角度範囲の面積に対する、 上記基準軸に対して直交： する角度を中心とした所定の角度範囲における面積の割合と、

上記線分の数と

のうち 2つを少なく とも含む

ことを特徴とする請求項 1に記載のパターン識別方法。

3 . 複数の生体サンプルから得られる生体パターンにおける特徴点を、 当 該特徴点を結んだ場合にその結んだ線が上記生体パターンに近似しかつ直 線に近似するように抽出する抽出ステップ

をさらに具えることを特徴とする請求項 2に記載のパターン識別方法。

4 . 上記第 1のステツプでは、

複数の生体サンプルから得られる生体パターンそれぞれについて、 パ夕 —ン形状を表す 2以上の形状値を算出するとともに、 複数の非生体サンプ ルから得られる非生体パターンそれぞれについて、 上記 2以上の形状値を しヽ

上記第 2のステツプでは、

各上記生体パターンにおける 2以上の形状値の分布の中心、 及び、 その 中心からの広がりの程度を表す値と、 各上記非生体パターンにおける 2以 上の形状値の分布の中心、 及び、 その中心からの広がりの程度を表す値と を算出し、

上記第 3のステップでは、

上記パターンの上記 2以上の形状値と、 各上記生体パターンにおける 2 以上の形状値の分布の中心との第 1の距離を、 当該中心からの広がりの程 度を表す値を用いて算出するとともに、 上記パターンの上記 2以上の形状 値と、 各上記非生体パターンにおける 2以上の形状値の分布の中心との第 2の距離を、 当該中心からの広がりの程度を表す値を用いて算出し、 上記第 4のステップでは、

上記第 1の距離が、 生体パターンと判定すべき第 1の閾値よりも大きい 場合、 かつ、 上記第 1の距離が上記第 1の閾値以内であっても、 上記第.2 の距離が、 非生体パターンと判定すべき第 2の閾値以内である場合に、 上 記パターンを破棄する '

ことを特徴とする請求項 1に記載のパターン識別方法。

5 . 上記生体パターンは、 血管の形状パターンである

ことを特徴とする請求項 1に記載のパターン識別方法。 '

6 . 複数の生体サンプルから得られる生体パターンそれぞれについて、 パ ターン形状を表す 2以上の形状値の分布の中心と、 その中心からの広がり の程度を表す値とが記憶される記憶手段と、

登録対象から得られるパターンの上記 2以上の形状値と、 上記記憶手段 に記憶された 2以上の形状値の分布の中心との距離を、 上記値を用いて算 出する算出手段と、

上記距離が所定の閾値よりも大きい場合には上記パターンを破棄し、 上 記距離が上記閾値以内の場合には上記パターンを記憶媒体に登録する登録 手段と

を具えることを特徴とする登録装置。

7 . 上記 2以上の形状値は、

パターンにおける各特徴点間を結ぶ線分と基準軸とのなす角度の分布で あって、 当該線分の線分長を度数として重み付けされた分布の広がりの程 度と、

上記分布における全角度範囲の面積に対する、 上記基準軸に対して直交 する角度を中心とした所定の角度範囲における面積の割合と、

上記線分の数と

のうち 2つを少なく とも含む

ことを特徴とする請求項 6に記載の登録装置。

8 . 上記パターンにおける特徴点を、 当該特徴点を結んだ場合にその結ん だ線が上記パターンに近似しかつ直線に近似するように抽出する抽出手段 をさらに具え、

上記登録手段は、

上記抽出手段により抽出された上記パターンにおける特徴点を上記記憶 媒体に登録する

ことを特徴とする請求項 6に記載の登録装置。

9 . 上記記憶手段には、

複数の生体サンプルがら得られる生体パターンそれぞれについて、 パ夕 ーン形状を表す 2以上の形状値の分布の中心、 及び、 その中心からの広が りの程度を表す値と、 複数の非生体サンプルから得られる非生体パターン それぞれについて、 上記 2以上の形状値の分布の中心、 及び、 その中心か らの広がりの程度を表す値とが記憶され、 上記算出手段は、

上記パターンの上記 2以上の形状値と、 各上記生体パターンにおける 2 以上の形状値の分布の中心との第 1の距離を、 当該中心からの広がりの程 度を表す値を用いて算出するとともに、 上記パターンの上記 2以上の形状 値と、 各上記非生体パターンにおける 2以上の形状値の分布の中心との第 2の距離を、 当該中心からの広がりの程度を表す値を用いて算出し、 上記登録手段は、

. 上記第 1の距離が、 生体パターンと判定すべき第 1の閾値よりも大きい 場合、 かつ、 上記第 1の距離が上記第 1の閾値以内であっても、 上記第 2 の距離が、 非生体パターンと判定すべき第 2の閾値以内である場合には上 記パターンを破棄する

ことを特徴とする請求項 6に記載の登録装置。

1 0 . 上記生体パターンは、 血管の形状パターンである

ことを特徴とする請求項 6に記載の登録装置。

1 1 . 複数の生体サンプルから得られる生体パターンそれぞれについて、 パターン形状を表す 2以上の形状値の分布の中心と、 その中心からの広が りの程度を表す値とが記憶される記憶手段と、

登録対象から得られるパターンの上記 2以上の形状値と、 上記記憶手段 に記憶された 2以上の形状値の分布の中心との距離を、 上記値を用いて算 出する算出手段と、

上記距離が所定の閾値よりも大きい場合には上記パターンを破棄し、 上 記距離が上記閾値以内の場合には、 記憶媒体に登録された登録データと上 記パターンとを照合する照合手段と

を具えることを特徴とする照合装置。

1 2 . 上記 2以上の形状値は、

パターンにおける各特徴点間を結ぶ線分と基準軸とのなす角度の分布で あって、 当該線分の線分長を度数として重み付けされた分布の広がりの程 度と、

上記分布における全角度範囲の面積に対する、 上記基準軸に対して直交 する角度を中心とした所定の角度範囲における面積の割合と、

上記線分の数と

のうち 2つを少なく とも含む

ことを特徴とする請求項 1 1に記載の照合装置。

1 3 . 上記パターンにおける特徴点を、 当該特徴点を結んだ場合にその結 んだ線が上記パターンに近似しかつ直線に近似するように抽出する抽出手 段- をさらに具え、

上記照合手段は、

上記抽出手段により抽出された上記パターンにおける特徴点と、 上記登 録デ一夕とを照合する

ことを特徴とする請求項 1 1に記載の登録装置。

1 4 . 上記記憶手段には、

複数の生体サンプルから得られる生体パターンそれぞれについて、 パ夕 ーン形状を表す 2以上の形状値の分布の中心、 及び、 その中心からの広が りの程度を表す値と、 複数の非生体サンプルから得られる非生体パターン それぞれについて、 上記 2以上の形状値の分布の中心、 及び、 その中心か らの広がりの程度を表す値とが記憶され、

上記算出手段は、

上記パターンの上記 2以上の形状値と、 各上記生体パターンにおける 2 以上の形状値の分布の中心との第 1の距離を、 当該中心からの広がりの程 度を表す値を用いて算出するとともに、 上記パターンの上記 2以上の形状 値と、 各上記非生体パターンにおける 2以上の形状値の分布の中心との第 2の距離を、 当該中心からの広がりの程度を表す値を用いて算出し、 上記照合手段は、 上記第 1の距離が、 生体パターンと判定すべき第 1の閾値よりも大きい 場合、 かつ、 上記第 1の距離が上記第 1の閾値以内であっても、 上記第 2 の距離が、 非生体パターンと判定すべき第 2の閾値以内である場合には上 記パターンを破棄する

ことを特徴とする請求項 1 1に記載の照合装置。

1 5 . 上記生体パターンは、 血管の形状パターンである

ことを特徴とする請求項 1 1に記載の照合装置。

1 6 . 複数の生体サンプルから得られる生体パターンそれぞれについて、 パターン形状を表す 2以上の形状値の分布の中心と、 その中心からの広が りの程度を表す値とが記憶されるコンピュータに対して、

登録対象から得られるパターンの上記 2以上の形状値と、 上記記憶手段 に記憶された 2以上の形状値の分布の中心との距離を、 上記値を用いて算 出する第 1の処理と、

上記距離が所定の閾値よりも大きい場合には上記パターンを破棄し、 上 記距離が上記閾値以内の場合には上記パターンを記憶媒体に登録する第 2 の処理と

を実行させることを特徴とするプログラム。

1 7 . 複数の生体サンプルから得られる生体パターンそれぞれについて、 パターン形状を表す 2以上の形状値の分布の中心と、 その中心からの広が りの程度を表す値とが記憶されるコンピュー夕に対して、

登録対象から得られるパターンの上記 2以上の形状値と、 上記記憶手段 に記憶された 2以上の形状値の分布の中心との距離を、 上記値を用いて算 出する第 1の処理と、

上記距離が所定の閾値よりも大きい場合には上記パターンを破棄し、 上 記距離が上記閾値以内の場合には、 記憶媒体に登録された登録データと上 記パターンとを照合する第 2の処理と

を実行させることを特徴とするプログラム。