WO2011111102A1 - 生体認証装置及び生体認証方法 - Google Patents

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WO2011111102A1
WO2011111102A1 PCT/JP2010/001717 JP2010001717W WO2011111102A1 WO 2011111102 A1 WO2011111102 A1 WO 2011111102A1 JP 2010001717 W JP2010001717 W JP 2010001717W WO 2011111102 A1 WO2011111102 A1 WO 2011111102A1
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WO
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blood vessel
information
registered
position information
thickness
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Application number
PCT/JP2010/001717
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English (en)
French (fr)
Inventor
渡辺正規
Original Assignee
富士通株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/34—Smoothing or thinning of the pattern; Morphological operations; Skeletonisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/14—Vascular patterns
    • G06V40/145—Sensors therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/14—Vascular patterns

Definitions

  • the present invention relates to a biometric authentication device and a biometric authentication method.
  • each part of the living body such as a palm, the back of a hand, and a finger is photographed using near infrared rays. Since the reduced hemoglobin contained in the vein has the property of absorbing near infrared rays, the blood vessel portion appears darker than its surroundings. Therefore, a portion that looks dark is extracted by digital image processing, and a pattern woven by dark lines corresponding to blood vessels is extracted as a blood vessel pattern and used as information for identifying an individual.
  • An individual blood vessel pattern is registered in advance, the blood vessel pattern of the person to be authenticated is read at the time of authentication, and authentication is performed by collating with the blood vessel pattern registered in advance.
  • Non-Patent Document 1 a technique for noninvasively measuring blood hemoglobin concentration by a near-infrared light spectral image measurement method is known (for example, Non-Patent Document 1).
  • a biometric sensor based on a blood vessel pattern has a certain detection level for the density and thickness of a blood vessel image depending on the resolution of the imaging unit and the performance of digital image processing that extracts dark lines from the obtained image. .
  • the blood vessel of a certain part falls below the sensing level of the sensor during cold weather, the presence of the blood vessel of that part cannot be sensed.
  • a technique is known in which authentication is performed by a combination of a fingerprint and a blood vessel, and the feature extraction is performed in consideration of the distribution of the thickness of the blood vessel pattern and connectivity (for example, Patent Document 1).
  • Patent Document 1 A technique for performing image processing for improving the quality of the read image during authentication processing is known.
  • a second light source that irradiates light that is reflected by the finger and incident on the imaging unit is provided in order to reduce authentication errors due to erroneous insertion of the finger or deformation of the finger.
  • photographed with the light from a 2nd light source is clear is known (for example, patent document 3).
  • an in-vehicle fingerprint authentication device is provided with means for generating a correction value for a fingerprint image signal in accordance with the environmental temperature (for example, Patent Document 4).
  • a biometric authentication device that performs authentication using a blood vessel image of a living body, when the temperature of the living body at the time of registration and verification is detected and a verification error occurs, the cause of the error is determined from the temperature difference between the time of registration and verification. It is known to estimate (for example, Patent Document 5).
  • an authentication device that performs personal authentication using a fingerprint measures temperature and humidity at the time of authentication and sets a personal recognition threshold value or a counterfeit recognition threshold value used for authentication according to the temperature or humidity (for example, Patent Documents) 6).
  • the biometric authentication device that identifies a person using a face image, it is determined which of a plurality of environment classifications the environment in which the face image is input corresponds to the learning frequency of dictionary information in the environment classification at the time of input.
  • a technique for performing learning in response to this is known (for example, Patent Document 7).
  • the purpose is to reduce authentication errors during cold in biometric authentication devices.
  • the disclosed biometric authentication apparatus includes an imaging unit that captures a verification blood vessel image of an authentication target person, verification blood vessel position information of the verification blood vessel image of the verification target person captured by the imaging unit, and a registered blood vessel image registered in advance.
  • An authentication unit that collates registered blood vessel position information, and performs authentication using the blood vessel thickness information of the registered blood vessel image registered in advance when the collated blood vessel position information does not match the registered blood vessel position information With.
  • biometric authentication device authentication errors during cold weather can be reduced.
  • 1 is a diagram illustrating a configuration of a biometric authentication device according to a first embodiment. It is explanatory drawing of the calculation method of a blood vessel position and a blood vessel thickness. 6 is a flowchart of registration processing according to the first embodiment. 3 is a flowchart of a collation process according to the first embodiment. It is a figure which shows an example of a blood vessel image. It is a figure which shows the example from which a blood vessel image does not correspond. It is a figure which shows the structure of the biometrics apparatus of 2nd Embodiment. It is a flowchart of the registration process of 2nd Embodiment. It is a flowchart of the collation process of 2nd Embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of the biometric authentication device 11 according to the first embodiment.
  • the biometric authentication device 11 includes an imaging unit 12, a blood vessel image region extraction unit 13, a blood vessel feature position extraction unit 14, a blood vessel feature thickness extraction unit 15, a collation determination unit 16, and a blood vessel information storage unit 17.
  • the imaging unit 12 includes a sensor having sensitivity to the near infrared wavelength, irradiates each part of the living body such as the palm, the back of the hand, and the finger with near infrared light having the near infrared wavelength, and is emitted from the living body.
  • a blood vessel image is obtained by receiving light.
  • the imaging unit 12 outputs blood vessel image information 18 in which the blood vessel part becomes darker than the other parts by imaging using near infrared rays.
  • a method of irradiating a living body part with near infrared light from a direction facing the living body part It is easy to implement when the body part is the palm or the back of the hand. Moreover, the method of irradiating from the periphery of the living body part is easy to implement in the case of a finger or the like. For example, irradiation is performed from the back of the finger or the side of the finger.
  • the blood vessel image region extraction unit 13 extracts a region having relatively low brightness as compared with the surroundings as a blood vessel image region using a technique such as binarization from the blood vessel image information 18.
  • a technique such as binarization from the blood vessel image information 18.
  • the blood vessel portion looks dark with respect to the surroundings.
  • a method for extracting a blood vessel image region there is a method using binarization. For example, a region of pixels equal to or smaller than a predetermined value is set as a blood vessel image region. Another method is to use edges.
  • the image is scanned in the positive direction of the coordinate axis in the X-axis and Y-axis directions, and pixels whose brightness increases or decreases by a predetermined value or more between the respective positive adjacent pixels are obtained.
  • the former is a positive edge and the latter is a negative edge.
  • an area sandwiched between the negative edge and the positive edge in the positive direction of the coordinate axis is set as a blood vessel image area.
  • a method for obtaining the edge a method for extracting a portion where the brightness generally changes, such as a method using a Gaussian operator or a method using a Gabor filter, can be used.
  • the blood vessel feature position extraction unit 14 calculates the position of the blood vessel image region extracted by the blood vessel image region extraction unit 13 and outputs the calculated position information to the blood vessel information storage unit 17 and the collation determination unit 16 as blood vessel position information 19. .
  • the coordinates of the center line of the blood vessel image region are calculated, and the calculated coordinates of the center line are used as the blood vessel position information 19.
  • the blood vessel position information 19 is not limited to the center line of the blood vessel, but may be position information of a contour line or position information of a specific line of a blood vessel image region.
  • the blood vessel feature thickness extraction unit 15 obtains the distance or the number of pixels in the direction perpendicular to the center line of the blood vessel image region as the blood vessel thickness information 20 and outputs the blood vessel thickness information 20 to the blood vessel information storage unit 17. For example, twice the distance from the central axis to the boundary in the normal direction of the central axis of the blood vessel image region is obtained as the thickness of the blood vessel.
  • the center axis transformation (mediaBaxis transform) of Blum is known (for example, Masahiko Taniuchi “Robot Vision” Shoshodo, 1990, p.95).
  • the shortest distance to the boundary of the area is obtained.
  • a point where two or more points on the boundary giving the shortest distance are determined to be a center line.
  • A. Rosenfeld and J.L. Pfalz: Distance functions on digital pictures, Pattern Recognition, Vol.1, pp.471-494, 1966 also describes a method for obtaining the center line.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of the center line of the blood vessel and the thickness of the blood vessel.
  • the center line 22 of the region is obtained by the center line conversion method of the bloom or the like. Then, the shortest distance from the center line 22 to the boundary 23 of the blood vessel image region 21 is calculated, and a value twice that is obtained as the blood vessel thickness information.
  • the blood vessel information storage unit 17 stores in advance blood vessel information including blood vessel position information 19 and blood vessel thickness information 20 of the registrant.
  • a numerical value indicating the thickness of a blood vessel is stored as image format data in association with a pixel having a blood vessel feature, and 0 is stored in a pixel having no blood vessel.
  • a portion other than 0 corresponding to a pixel indicates the position where the blood vessel exists and the thickness of the blood vessel.
  • the same amount of information can be stored even if the blood vessel pixel is a constituent point, and the x-coordinate, y-coordinate of the constituent point and the numerical value indicating the thickness are combined and stored as array format data.
  • the blood vessel information storage unit 17 does not need to be provided inside the biometric authentication device 11, but may be provided in an external storage device to acquire registered blood vessel information or the like from the external storage device via a communication line or the like.
  • the blood vessel position information 19 and the blood vessel thickness information 20 are stored separately for each line segment. That is, when a line of a blood vessel image is divided at a branch point and an adjacent pixel of one pixel is represented in an 8-adjacent format among the constituent points of the central axis of the blood vessel image, a point where three or more adjacent pixels branch Consider a point.
  • an average value of numerical values indicating the thicknesses of all the pixels on the line segment is stored as a representative value of the thickness of the blood vessel.
  • each line segment is approximated by a straight line, and the position information of the line segment is stored in the blood vessel information storage unit 17 as the blood vessel position information representing the two points of the start point and the end point.
  • the collation determination unit 16 normalizes the blood vessel position information prior to the matching process as necessary.
  • the relative relationship between the imaging target part and the apparatus is always constant, so the coordinates need to be normalized. There is no.
  • a characteristic part such as a fingertip is extracted from the silhouette of the living body so that the living body part is observed in the same part, and the characteristic part is observed in the same part of the image. , Enlargement, reduction, parallel movement, etc. of the captured image.
  • the collation determination unit 16 collates the blood vessel information registered in advance with the blood vessel information to be collated in the matching process.
  • blood vessel information represented in an image format is subjected to matching processing by superimposing registered blood vessel information and verification blood vessel information and examining pixel superposition relationships.
  • matching processing is performed by searching for blood vessel information with the matching coordinates.
  • the blood vessel position information 19 is represented by the start point and end point of the line segment, matching processing is performed by searching the registered blood vessel information for a line segment having the same start point and end point.
  • the coordinate difference between the component points or the start point and the end point are determined to be the same blood vessel image.
  • images in which the Euclidean distance between the x coordinate and the y coordinate is within a certain value are determined as the same blood vessel image.
  • the first embodiment is an example of performing 1: 1 authentication, but can also be applied to 1: N authentication.
  • the processing of the first embodiment and other embodiments described below is realized by a software module or hardware of the biometric authentication device 11.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the processing content when registering a blood vessel image according to the first embodiment.
  • An image photographed by the photographing unit 12 is stored in a storage unit such as a memory (S11).
  • a blood vessel image region is extracted from the photographed image (S12).
  • the center line of the blood vessel image region is extracted (S13).
  • the extraction of the center line in step S13 can be performed by the above-described Blum center axis conversion method or the like.
  • the position information of the center line of the extracted blood vessel image region is stored in the storage unit as blood vessel position information 19 (S14).
  • the blood vessel feature position extraction unit 14 outputs the position information of the center line of the blood vessel image region to the blood vessel information storage unit 17, and the blood vessel information storage unit 17 uses the position information as the blood vessel position of the registrant. Store as information 19.
  • the thickness of the blood vessel image region is extracted (S15).
  • the distance from the center line to the boundary of the blood vessel image region is calculated, and twice the distance is calculated as the thickness.
  • the extracted blood vessel image thickness information is stored in the storage unit as registered blood vessel thickness information (S16).
  • the blood vessel feature thickness extraction unit 15 outputs the blood vessel thickness information 20 to the blood vessel information storage unit 17, and the blood vessel information storage unit 17 uses the blood vessel thickness information 20 as the registered blood vessel position information. Store in association with each other.
  • a body part such as a finger or palm to be verified is photographed (S21).
  • a blood vessel image region of the photographed blood vessel image is extracted (S22).
  • the center line of the blood vessel image region is extracted, and the position information of the extracted center line is stored in the storage unit such as a memory as reference blood vessel position information (S23).
  • step S25 registered blood vessel information (blood vessel position information and blood vessel thickness information) registered in advance is acquired from the blood vessel information storage unit (S24).
  • matching between the verification blood vessel position information and the registered blood vessel position information is performed (S25). In the process of step S25, for example, it is determined whether or not the coordinates of a plurality of component points that are verification blood vessel position information match the coordinates of the plurality of component points that are registered blood vessel position information.
  • step S26 it is determined whether there is collation blood vessel position information that does not match the registered blood vessel position information (S26). If there is collation blood vessel position information that does not match the registered blood vessel position information (S26, YES), the process proceeds to step S28 and is determined as an authentication BG.
  • the verification blood vessel position information that does not match the registered blood vessel position information exists when the verification blood vessel image is not included in the registered blood vessel image. In this case, it is determined as authentication NG.
  • steps S26 and S28 described above for example, when comparing the coordinates of each component point with the pixel of the blood vessel image as the blood vessel position information as the component point, the coordinates of each component point of the plurality of registered blood vessel information; The coordinates of each component point of the verification blood vessel information are compared. If there is a coordinate that exists only in the verification blood vessel position information, it is determined that the blood vessel image is different from the registered blood vessel image.
  • step S26 If there is no verification blood vessel position information that does not match the registered blood vessel position information (S26, NO), the process proceeds to step S27, and it is determined whether there is registered blood vessel position information that does not match the verification blood vessel position information.
  • the process of step S28 is a process for determining whether or not there is a blood vessel that exists in the registered blood vessel image but does not exist in the verification blood vessel image because the blood vessel contracted during cold weather.
  • step S32 If there is no registered blood vessel position information that does not match the collated blood vessel position information (S28, NO), that is, if the collated blood vessel image and the registered blood vessel image completely match, the process proceeds to step S32 and authentication is determined to be OK.
  • step S29 the registered blood vessel image thickness TRm (first 1st) that matches the collated blood vessel position information and the position information. Is calculated or obtained.
  • the thickness TRnm (corresponding to the second thickness) of the registered blood vessel image whose position information does not match the verification blood vessel position information is calculated or acquired (S30).
  • the processing in steps S28 to S32 and S27 is processing for performing authentication in consideration of the influence of blood vessel contraction during cold weather. For example, when the thickness TRnm of the registered blood vessel image in which the position information matches is equal to or larger than the thickness TRnm of the registered blood vessel image in which the position information does not match, the matching temperature is low and the blood vessel contracts and the blood vessel position information does not match. Judge that it has become. In this case, since there is no verification blood vessel position information that does not match the registered blood vessel position information, it is determined that the authentication is OK.
  • the thickness TRnm of the registered blood vessel image whose position information matches is smaller than the thickness TRnm of the registered blood vessel image whose position information does not match, it is determined that there is no influence of the blood vessel contraction, and authentication NG is determined.
  • a set of registered blood vessel information is AR
  • a set of verification blood vessel information is AT.
  • the constituent points of the registered blood vessel information are PR (1), PR (2), PR (3)... PR It can be expressed as (NR).
  • the collation blood vessel information set AI is composed of NI points
  • each constituent point of the collation blood vessel information can be represented by PI (1), PI (2), PI (3)... PI (NI).
  • the number of points matching the registered blood vessel information in the matching blood vessel information is NIm
  • Whether or not the collation blood vessel information is a subset of the registered blood vessel information is determined, for example, by determining whether or not the number of constituent points NInm where the blood vessel position information does not match is equal to or less than a certain value. Alternatively, the determination may be made based on whether or not NInm / (NR), which is a value obtained by dividing the number NInm of mismatched configuration points by the number NR of all configuration points, is equal to or less than a predetermined threshold value.
  • a set of constituent points of the blood vessel image of the registered blood vessel information is AR
  • a set of constituent points of the blood vessel image of the matching blood vessel information is AI.
  • the set AR is composed of NR points, PR (1), PR (2), PR (3)... PR (NR), and the thickness at each point.
  • PR (1) to PR (NR) indicate the positions of the constituent points of the blood vessel.
  • the set AI is composed of NI points, PI (1), PI (2), PI (3)... PI (NI), and the thickness at each point is TI (PI (1)), TI. (PI (2)), TI (PI (3))... TI (PI (NI)).
  • a set of points that match the matching blood vessel information is ARm
  • a set of points that do not match is ARnm.
  • the set ARm consists of NRm points
  • TRm-min is the minimum value of the thicknesses of the constituent points included in the set ARm of registered blood vessel information whose matching blood vessel information and position information match.
  • the maximum value of the thicknesses of the constituent points included in the set ATnm of registered blood vessel information whose position information does not match the verification blood vessel information is TRnm-max.
  • the thickness of the registered blood vessel image and the matching blood vessel image can be determined. Furthermore, the average value of the thicknesses of the points included in the set ARm is ARm-ave, and the average value of the thicknesses included in the set ARnm is ARnm-ave.
  • the thickness can be statistically determined by determining whether or not the value of TRnm-ave-TRm-ave is equal to or greater than a predetermined threshold value.
  • the number NRnm-thik is the number of all constituent points. Divide by NR. Then, determination may be made based on whether or not the value NRnm ⁇ thik / NR obtained by division is equal to or less than a predetermined threshold value.
  • FIGS. 5A to 5D are diagrams showing an example in which blood vessel images at the time of registration, blood vessels images at the time of collation (cold), and feature extraction of those blood vessel images are performed.
  • FIG. 5A shows an example of a blood vessel image of a finger at the time of registration
  • FIG. 5B shows an example of a blood vessel image at the time of cold. Since the blood vessels contract during cold weather, some blood vessel images are missing as shown in FIG.
  • FIG. 5 (C) shows the center line and thickness extracted from the blood vessel image at the time of registration
  • FIG. 5 (D) shows the center line extracted from the blood vessel image at the time of cold.
  • the center line of the blood vessel image in FIG. 5D is an image in which a part of the center line of the blood vessel image in FIG.
  • FIG. 6A and 6 (B) are diagrams showing a center line extracted from another person's blood vessel image.
  • FIG. 6A shows an example in which a center line of a blood vessel image that does not exist in the registered blood vessel image shown in FIG. In this case, since the verification blood vessel image shown in FIG. 6A is not a subset of the registered blood vessel image shown in FIG. 5C, it is determined as a blood vessel image of another person.
  • FIG. 6B shows an example in which the blood vessel image indicated by the dotted line b existing in the registered blood vessel image does not exist in the verification blood vessel image.
  • the thickness of the registered blood vessel image corresponding to the dotted line b in FIG. 5C is “10”, which is larger than the thickness of the other registered blood vessel images that match the verification blood vessel image. Accordingly, the verification blood vessel image in FIG. 6B is determined as a blood vessel image of another person.
  • the thickness of the blood vessel image by examining the thickness of the blood vessel image, it can be determined whether or not the mismatch between the verification blood vessel information and the registered blood vessel information is due to the blood vessel contraction during cold weather. Thereby, it is possible to reduce an authentication error in which the person is determined to be another person due to the contraction of the blood vessel during cold weather.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of the biometric authentication device 31 according to the second embodiment.
  • the same blocks as those in FIG. In the second embodiment when the temperature at the time of registration is higher than the temperature at the time of authentication, authentication is performed using the blood vessel thickness information.
  • the biometric authentication device 31 includes an imaging unit 12, a blood vessel image region extraction unit 13, a blood vessel feature position extraction unit 14, a blood vessel feature thickness extraction unit 15, a collation determination unit 16, a blood vessel information storage unit 17, a temperature A measurement unit 32 and a temperature storage unit 33 are included.
  • the temperature measurement unit 32 measures the temperature at the time of registration of the blood vessel image, outputs the measured temperature to the temperature storage unit 33, and measures the temperature at the time of authentication and outputs it to the verification determination unit 16.
  • the temperature storage unit 33 stores the temperature at the time of registration in association with the registered blood vessel information.
  • the room temperature, outside air temperature, body temperature, etc. can be used.
  • the temperature measuring unit 32 measures the room temperature.
  • the measurement temperature is acquired from the temperature measurement unit 32 arranged outdoors. Or refer to the temperature announced by the Japan Meteorological Agency through the network.
  • photography part 12 is equipped with the surface thermometer which measures the surface temperature of an object, and the surface temperature of an authentication site
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating the processing contents at the time of registration of the biometric authentication device 31 according to the second embodiment.
  • the processing in steps S11 to S16 in FIG. 8 is the same as the processing in steps 11 to S16 in FIG.
  • steps S11 to S16 the position information and thickness information of the blood vessel image to be registered are stored in the blood vessel information storage unit 17.
  • step S41 the temperature of the environment or the site to be authenticated is measured.
  • step S42 the measured temperature is stored in the temperature storage unit 33.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the processing contents at the time of collation according to the second embodiment.
  • the processing in steps S21 to S28 in FIG. 9 is the same as the processing in steps S21 to S28 in FIG.
  • steps S21 to S28 it is determined whether or not the registered blood vessel position information matches the verification blood vessel position information.
  • step S51 If there is registered blood vessel position information that does not match the verification blood vessel position information (S27, YES), the process proceeds to step S51, and the temperature DR at the time of registration is acquired from the temperature storage unit 33. The temperature DI at the time of verification is measured by the temperature measuring unit 32 (S52).
  • step S53 it is determined whether or not the temperature DR at the time of registration is higher than the temperature DI at the time of verification (DR> DI) (S53). If the temperature DR at the time of registration is higher than the temperature DI at the time of collation (S53, YES), the process proceeds to step S54, and the thickness TRm of the registered blood vessel feature (registered blood vessel information) whose position information matches the collated blood vessel position information. Calculate or get.
  • the thickness TRnm of the registered blood vessel feature whose position information does not match the verification blood vessel position information is calculated or acquired (S55).
  • the process proceeds to step S57, and authentication OK is determined. That is, when the temperature DR at the time of registration is higher than the temperature at the time of authentication, and the thickness TRm of the registered blood vessel image in which the matching blood vessel information and the position information match is equal to or larger than the thickness TRnm of the registered blood vessel image that does not match, both are the same The blood vessel image is determined.
  • step S53 If it is determined in step S53 that the temperature at the time of registration is lower than the temperature at the time of authentication (S53, NO), it is determined that the cause of the mismatch in the blood vessel position information is not due to the blood vessel contraction, and authentication NG is determined. .
  • step S56 when the thickness TRm of the registered blood vessel image that matches the collated blood vessel position information is less than the thickness TRnm of the registered blood vessel image that does not match the position information (S56, NO), the process proceeds to step S58 and is determined as authentication NG. To do.
  • the person when the temperature at the time of authentication is lower than the temperature at the time of registration, by comparing the thickness of the blood vessel, the person is determined to be another person due to the influence of the blood vessel contraction during the cold. Authentication errors can be reduced. Also, the blood vessel thickness is compared only when the temperature at the time of authentication is lower than the temperature at the time of registration, and when the temperature at the time of authentication is higher than the temperature at the time of registration, the comparison of the blood vessel thickness is not performed. An increase in time required can be suppressed.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of the biometric authentication device 41 according to the third embodiment.
  • authentication is performed using information on both the position and thickness of a blood vessel.
  • the third embodiment is an example when 1: N authentication is performed.
  • N authentication is performed.
  • the biometric authentication device 41 includes an imaging unit 12, a blood vessel image region extraction unit 13, a blood vessel feature position extraction unit 14, a blood vessel feature thickness extraction unit 15, a collation determination unit 16, and a blood vessel information storage unit 17. .
  • the blood vessel feature position extraction unit 14 outputs the blood vessel position information 19 to the blood vessel information storage unit 17 at the time of registration, and outputs the blood vessel position information 19 to be authenticated to the verification determination unit 16 at the time of authentication.
  • the blood vessel feature thickness extraction unit 15 outputs the blood vessel thickness information 20 to the blood vessel information storage unit 17 at the time of registration, and outputs the blood vessel thickness information 20 to be authenticated to the verification determination unit 16 at the time of authentication.
  • the verification determination unit 16 acquires registered blood vessel position information and thickness information from the blood vessel information storage unit 17 during authentication, and performs authentication by comparing the acquired information with the verification blood vessel position information and thickness information.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the processing contents at the time of collation according to the third embodiment.
  • the processing in steps S21 to S28 in FIG. 11 is the same as the processing in steps S21 to S28 in FIG.
  • steps S21 to S23 the center line of the blood vessel image region to be authenticated is extracted, and the position of the center line is stored in the storage unit as verification blood vessel position information.
  • step S61 the thickness of the blood vessel image region is extracted, and the extracted thickness is stored in the storage unit as the thickness information of the matching blood vessel.
  • steps S24 to S28 it is determined whether there is collation blood vessel position information that does not match the registered blood vessel position information, and whether there is registered blood vessel position information that does not match the collation blood vessel position information.
  • step S62 If there is registered blood vessel position information that does not match the collated blood vessel position information (S27, YES), the process proceeds to step S62, and the thickness information of each constituent point of the registered blood vessel information matches the position information of each constituent point. It is determined whether or not it is larger than the thickness information of the constituent points of the matching blood vessel information.
  • the process proceeds to step S63, and the registered blood vessel feature thickness TRm that matches the verification blood vessel position information is set. Calculate or get.
  • the thickness TRnm of the registered blood vessel feature image that does not match the verification blood vessel position information is calculated or acquired (S64). It is determined whether or not the thickness TRm of the registered blood vessel image whose position information matches the collated blood vessel information is equal to or larger than the thickness TRnm of the registered blood vessel image whose position information does not match (S65).
  • the process proceeds to step S66, and authentication is determined to be OK. That is, when the thickness information of the registered blood vessel information that matches the position information of the blood vessel is greater than or equal to the thickness information of the registered blood vessel information that does not match the position information, a mismatch in the position information of the blood vessel occurs due to the blood vessel contraction in the cold. Are determined to be the same blood vessel image.
  • the process proceeds to step S28, and the blood vessel contraction during the cold time It is determined that it is not due to the influence of authentication, and it is determined as authentication NG.
  • step S62 when it is determined that the thickness information of the constituent points of the registered blood vessel information is equal to or smaller than the thickness information of the verification blood vessel information (S62, NO), the process proceeds to step S28, and authentication NG is determined.
  • the thickness information of the constituent point of the matching blood vessel information whose position information matches the registered blood vessel information is larger than the thickness information of the constituent point of the registered blood vessel information, the above-described steps S63 to S66 are not executed. Therefore, since it is possible to determine whether or not the authentication is NG at an early stage of the authentication process, particularly when performing 1: N authentication, the effect of shortening the authentication processing time is great.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of the process of step S62. If the matching between the verification blood vessel position information and the registered blood vessel position information is completed, “0” is set as the initial value of the counter nN (S71). The counter nN is incremented when the thickness of the constituent point of the matching blood vessel information is equal to or larger than the thickness of the constituent point of the registered blood vessel information.
  • the thickness of the constituent points of the verification blood vessel information is acquired (S72). Next, it is determined whether or not the thickness of the point (arbitrary constituent point of verification blood vessel information) is larger than the thickness of the corresponding constituent point of registered blood vessel information (S73).
  • the process proceeds to step S74, and “1” is added to the value of the counter nN.
  • step S74 it is determined whether or not the thickness determination for all the constituent points of the matching blood vessel information that matches the registered blood vessel information has been completed.
  • step S75 If the determination of the thickness of all the constituent points has not been completed (S75, NO), the process returns to step S72, and the thickness of the next constituent point of the matching blood vessel information is acquired. Thereafter, the above-described processing is repeated.
  • step S76 the process proceeds to step S76, and whether or not the value obtained by dividing the value of the counter nN by the number NR of all constituent points is equal to or less than the reference value t. Determine whether.
  • the counter nN is set with the number of constituent points whose thickness is equal to or larger than the thickness of the registered blood vessel information among the constituent points of the collated blood vessel information. Accordingly, by determining whether or not the value obtained by dividing the value of the counter nN by the number NR of all constituent points is equal to or larger than the reference value t, is the thickness of the verification blood vessel information larger than the thickness of the registered blood vessel information? You can determine whether or not.
  • step S63 the process proceeds to step S63 in FIG. 11, and the thickness information of the registered blood vessel information whose position information matches the collated blood vessel position information is acquired.
  • step S28 the process proceeds to step S28 in FIG. 11, and it is determined that the authentication target blood vessel image does not match the registered blood vessel image, and authentication NG is determined.
  • the thickness of the blood vessel image is calculated at the time of authentication, and is compared with the thickness of the registered blood vessel image, thereby reducing the authentication error that determines the person as another person due to the blood vessel contraction in the cold. be able to.
  • the third embodiment it is determined for each constituent point of the blood vessel information whether the thickness information of the registered blood vessel information is larger than the thickness information of the verification blood vessel information.
  • the number reaches the reference value, it can be determined as authentication NG.
  • 1: N authentication it is possible to determine whether or not the authentication is NG during the authentication process, so that the entire authentication time can be shortened.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the processing contents at the time of collation of the biometric authentication device of the fourth embodiment.
  • a registered blood vessel image whose matching blood vessel information and thickness information match is excluded, so that it is not affected by noise such as dirt and wrinkles on the recognition target object.
  • steps S21 to S23 are the same as steps S21 to S23 in FIG.
  • steps S21 to S23 the center line of the photographed blood vessel image region is extracted.
  • step S81 the thickness of the blood vessel image region to be verified is extracted, and the extracted thickness is stored in the storage unit.
  • steps S24 to S28 it is determined whether there is collation blood vessel position information that does not match the registered blood vessel position information, and whether there is registered blood vessel position information that does not match the collation blood vessel position information.
  • step S82 When there is registered blood vessel position information that does not match the collated blood vessel position information (S27, YES), the process proceeds to step S82, and among the registered blood vessel information whose position information matches the collated blood vessel position information, the thickness is the collated blood vessel information. Registered blood vessel information that matches or resembles the thickness is excluded from the calculation target. In the process of step S82, the registered blood vessel information that matches the thickness of the collated blood vessel information is excluded in order to exclude dirt, wrinkles, etc., whose thickness does not change depending on the temperature, from the registered blood vessel information serving as a criterion for determination. is there.
  • the thickness TRm of the remaining registered blood vessel feature that matches the verification blood vessel position information is calculated or acquired (S83).
  • the process in step S83 is the same as the process in step S29 in FIG.
  • the thickness TRnm of the registered blood vessel feature that does not match the verification blood vessel position information is calculated or acquired (S84).
  • the process in step S84 is the same as the process in step S30 in FIG.
  • step S85 is the same as the process of step S31 of FIG.
  • the process proceeds to step S86, and it is determined that the authentication is OK. This is because when the thickness of the registered blood vessel information that matches the position information of the blood vessel is equal to or larger than the thickness of the registered blood vessel information that does not match, the blood vessel contracted due to cold and was not extracted as a blood vessel image Because there is a possibility.
  • the process proceeds to step S28 and is determined as authentication NG. To do.
  • the fourth embodiment described above it is possible to reduce authentication errors that determine a person as another person due to blood vessel contraction during cold weather. Further, the registered blood vessel information whose thickness information matches the verification blood vessel information among the registered blood vessel information whose positional information matches the verification blood vessel position information is excluded from the processing target. As a result, dirt, wrinkles and the like whose thickness does not depend on the temperature can be excluded from the authentication target, so that the authentication accuracy can be further improved.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration of the biometric authentication device 51 according to the fifth embodiment.
  • a registrant's blood vessel image is narrowed down using a histogram of the thickness of each component point of the blood vessel image.
  • the fifth embodiment is an example when 1: N authentication is performed.
  • N authentication is performed.
  • the biometric authentication device 51 includes an imaging unit 12, a blood vessel image region extraction unit 13, a blood vessel feature position extraction unit 14, a blood vessel feature thickness extraction unit 15, a collation determination unit 16, a blood vessel information storage unit 17, and a blood vessel. And a characteristic thickness histogram generation unit 52.
  • the blood vessel feature position extraction unit 14 outputs the blood vessel position information 19 to the blood vessel information storage unit 17 at the time of registration, and outputs the blood vessel position information 19 to be verified to the verification determination unit 16 at the time of authentication.
  • the blood vessel characteristic thickness extraction unit 15 outputs the blood vessel thickness information 20 to the blood vessel information storage unit 17 at the time of registration, and outputs the blood vessel thickness information to be verified to the verification determination unit 16 at the time of authentication.
  • the blood vessel information storage unit 17 stores blood vessel information including blood vessel position information 19 and blood vessel thickness information 20 of a plurality of registrants.
  • the blood vessel feature thickness histogram generation unit 52 creates a blood vessel thickness histogram from the thickness of the registered blood vessel image or the verification blood vessel image extracted by the blood vessel feature thickness extraction unit 15.
  • the blood vessel thickness histogram 53 created at the time of registration is stored in the blood vessel information storage unit 17.
  • the created blood vessel thickness histogram 53 of the verification blood vessel image is output to the verification determination unit 16.
  • the blood vessel thickness histogram 53 is, for example, a histogram having a thickness value on the horizontal axis and the number of constituent points having the same thickness on the vertical axis.
  • the collation determination unit 16 narrows down to registrants (identification candidates) having a blood vessel thickness histogram similar to the blood vessel thickness histogram 53 of the blood vessel image to be authenticated (candidate selection unit). . Then, the registered blood vessel information of the selected identification candidate and the verification blood vessel information are collated.
  • the number of registered blood vessel information can be limited by narrowing down the registrants, so that the overall authentication time in 1: N authentication can be shortened.
  • FIG. 15A shows a blood vessel thickness histogram at room temperature
  • FIG. 15B shows a blood vessel thickness histogram at cold time.
  • the horizontal axis represents the thickness of each component point of the blood vessel information
  • the vertical axis represents the number of component points. Since the blood vessel contracts during cold weather, the entire blood vessel thickness histogram shown in FIG. 15A moves in the direction indicated by the arrow, resulting in a histogram shape as shown in FIG.
  • the histogram has a small amount of data with respect to the blood vessel information including the position and thickness of the blood vessel, it is possible to reduce the authentication processing time in 1: N authentication by narrowing down identification candidates using the histogram. .
  • FIG. 16 is a flowchart illustrating the processing contents when registering a blood vessel image according to the fifth embodiment.
  • the processing in steps S11 to S16 in FIG. 16 is the same as the processing in steps S11 to S16 in FIG.
  • steps S11 to S16 position information and thickness of the center line of the blood vessel image region to be registered are extracted, and the information is stored in the blood vessel information storage unit 17 as registered blood vessel information.
  • step S91 the number of constituent points having the same thickness in the registered blood vessel image is counted, and a blood vessel thickness histogram is created. Then, the created blood vessel thickness histogram is stored in the blood vessel information storage unit 17.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating processing contents during authentication according to the fifth embodiment.
  • the processing in steps S21 to S23 in FIG. 17 is the same as the processing in steps S21 to S23 in FIG.
  • steps S21 to S23 the center line of the blood vessel image region is extracted, and the coordinates of the center line are stored as collation blood vessel position information.
  • step S101 the thickness of the blood vessel image region is extracted.
  • the number of constituent points having the same thickness among the extracted blood vessel thicknesses is counted to create a histogram of the blood vessel thicknesses (S102).
  • identification candidates are narrowed down based on the blood vessel thickness histogram (S103).
  • identification candidates are narrowed down as follows.
  • HI (t) (1.ltoreq.t.ltoreq.timax) be an array of histograms for the thickness of the verification blood vessel information.
  • timax is the maximum value of the thickness of the matching blood vessel information.
  • HR (t) (1 ⁇ t ⁇ trmax) be an array of histograms of the thickness of registered blood vessel information of an arbitrary registrant.
  • trmax is the maximum value of the thickness of the registered blood vessel information.
  • a predetermined value is assumed to be ⁇ ( ⁇ > 0). At this time, when timax + ⁇ ⁇ trmax holds and the two predetermined values are w1 and w2, the values of Expression 1 shown in FIG.
  • Equation 2 shows the i range of ⁇ in Equation 1 omitted.
  • ⁇ in Equation 2 is an operation for calculating a cumulative value in a range determined by the variable i.
  • the variable i of ⁇ multiplied by w1 is a value in the range of 1+ (trmax ⁇ timax) ⁇ i ⁇ trmax.
  • the variable i of ⁇ multiplied by w2 is a value in the range of 1 ⁇ i ⁇ 1 + (trmax ⁇ timax).
  • Equation 1 performs the following calculation.
  • the value of the histogram HR (i) of the vessel thickness histogram of the registered candidate vessel information of the identification candidate and the sequence HI (i) (1+ (trmax ⁇ timax) ⁇ i ⁇ trmax) of the histogram of the size of the matching vessel information A value obtained by multiplying the sum of absolute values of differences from the value of w1 by w1 is calculated. Further, a value obtained by multiplying the sum of the histogram HR (i) of the vessel thickness histogram of the registered blood vessel information of the identification candidate by w2 is calculated, and a registrant whose sum is less than or equal to the threshold value is identified as the identification candidate.
  • a registrant (identification candidate) having a blood vessel thickness histogram similar to the blood vessel thickness histogram of the verification blood vessel information can be selected.
  • the method of narrowing down identification candidates based on the histogram of the thickness of the matching blood vessel information is not limited to the above calculation method. Other calculation methods for calculating the similarity of figures, data arrays, etc. can be applied.
  • registered blood vessel information (position and thickness information) of the identification candidate is acquired from the blood vessel information storage unit 17 (S ⁇ b> 104).
  • a matching process is performed between the registered blood vessel position information of the identification candidate and the verification blood vessel position information (S105).
  • the registered blood vessel position information of the identification subject and the verification blood vessel position information are compared.
  • step S106 it is determined whether there is collation blood vessel position information that does not match the registered blood vessel position information. If there is no verification blood vessel information that does not match the registered blood vessel position information (S106, YES), the process proceeds to step S107, and it is determined whether there is registered blood vessel information that does not match the verification blood vessel position information.
  • step S108 If there is registered blood vessel position information whose position information does not match the collated blood vessel position information (S107, YES), the process proceeds to step S108 to calculate the thickness TRm of the registered blood vessel feature whose position information matches the collated blood vessel position information. Or get.
  • the thickness TRnm of the registered blood vessel feature whose position information does not match the verification blood vessel position information is calculated (S109). Then, it is determined whether or not the thickness TRm of the registered blood vessel information committee having the same position information is equal to or larger than the thickness TRnm of the registered blood vessel information having the same position information (S110).
  • the processing in steps S106 to S110 is the same as the processing in steps S24 to S31 in FIG. 4 except that the processing is the registered candidate blood vessel information of the identification candidate.
  • an evaluation value is calculated from the sum of the value indicating the degree of matching of the blood vessel position information and the value indicating the degree of the condition of the thickness of the matching blood vessel information (S111).
  • the evaluation value can be calculated as follows, for example.
  • a value Em indicating the degree of matching of the blood vessel position information is obtained by dividing the number of the constituent points of the registered blood vessel information whose position information matches the collated blood vessel information by the valence of all the constituent points of the registered blood vessel information.
  • the size of the constituent points of the collated blood vessel information that matches the registered blood vessel information and the position information (blood vessel thickness), and the thickness of the constituent points of the registered blood vessel information that matches the collated blood vessel information and the location information (thickness of the blood vessel) Is the value Et indicating the degree of the condition of the blood vessel thickness.
  • the above-mentioned constituent points are a plurality of points indicating the position of the blood vessel, for example, points indicating the position of the pixel on the center line of the blood vessel image.
  • the center line is approximated by a straight line, the starting point and the end point of the straight line or the starting point and the end point and any point in between are set as the constituent points.
  • the sum of values obtained by weighting the value Em indicating the degree of matching of the blood vessel position information and the value Et indicating the degree of the condition of the blood vessel thickness with the two predetermined values km and kt is obtained as an evaluation value.
  • the evaluation value E can be expressed by the following formula.
  • E km ⁇ Em + kt ⁇ Et According to the above formula, at normal temperature, the evaluation value E is increased by the former value km ⁇ Em indicating the degree of coincidence of the blood vessel position information. Further, when the temperature is low, the latter value kt ⁇ Et indicating the degree of the blood vessel thickness condition is increased, and the decrease in the former value km ⁇ Em can be compensated.
  • the calculated evaluation value is recorded in the blood vessel information storage unit 17 (S112). Next, it is determined whether or not the above-described processing has been executed for all identification candidates (S113). If there is an identification candidate for whom an evaluation value has not been calculated (S113, NO), the process returns to step S104 and the above-described processing is repeated.
  • step S113 When the calculation of the evaluation values of all the identification candidates is completed (S113, YES), the process proceeds to step S114, and whether or not authentication is possible is determined based on the evaluation values E of all candidates.
  • the data configuration of the registered blood vessel information of the registrant and the verification blood vessel information of the person to be authenticated will be described.
  • FIG. 19 is a diagram showing a data configuration of blood vessel position information when information indicating a position is stored in a pixel corresponding to the center line of the blood vessel.
  • the coordinates of the pixel on the center line are expressed as x and y coordinates with the upper left corner as the origin.
  • FIG. 19 shows both the image of the center line of the blood vessel image and the data “1” stored in the position of the pixel of the center line for the sake of easy understanding. “1” is stored in the pixel corresponding to the line.
  • “1” is stored in the pixels of the coordinates (6, 1), (6, 2), (7, 3), (8, 4). Further, “1” is stored in the pixels at coordinates (3, 12), (4, 11). “0” is stored in pixels other than the center line of the blood vessel.
  • only data indicating the center line (for example, “1”) may be stored in association with the coordinates of the pixels of the center line, and data of pixels other than the center may be omitted. When only the pixel data of the blood vessel center line is stored, the data amount can be reduced as compared with the case of storing the data of all the pixels.
  • the thickness information may be stored at the position of the corresponding pixel in another image memory.
  • the blood vessel position information can be collated as follows.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating a data configuration of registered blood vessel information when information indicating the thickness of a blood vessel is stored in a pixel corresponding to the center line of the blood vessel.
  • FIG. 20 shows an example in which information about the position of the center line of the blood vessel and the thickness of the blood vessel is stored in the x and y coordinates with the upper left corner as the origin.
  • the array of registered blood vessel position information is P (i), and the array of thickness information is T (P (i)). Scanning in the horizontal direction with reference to the origin, tracing from the start point to the end point of the blood vessel of the same thickness, and further tracing the branch of the blood vessel determines the order of arrangement.
  • T (P (i)) of thickness information corresponding to the array P (i) of blood vessel position information can be expressed as follows.
  • the values of the array of thickness information T (P (1)) to T (P (7)) are stored in the coordinates of the array P (1) to P (7) of the registered blood vessel position information. Is. That is, the coordinates (6,1), (6,2), (7,3), (8,4), (8,5), (9,6), and (9,7) are respectively thickness information. “10” is stored.
  • an array P (i) of registered blood vessel position information of a blood vessel having a thickness of “2” can be expressed as follows.
  • T (P (i)) of thickness information corresponding to the array P (i) of registered blood vessel position information can be expressed as follows.
  • the values of the thickness information arrays T (P (8)) to T (P (13)) are stored in the coordinates of the array P (8) to P (13) of the registered blood vessel position information. That is, “2” is stored as thickness information in coordinates (7, 6), (7, 7), (6, 8), (5, 9), (4, 10), and (4, 11), respectively. To do.
  • an array P (i) of registered blood vessel position information of a blood vessel having a thickness of “6” can be expressed as follows.
  • the array T (P (i)) of thickness information corresponding to the array P (i) of registered blood vessel position information can be expressed as follows.
  • the values of the array of thickness information T (P (14)) to T (P (24)) are stored in the coordinates of the array P (14) to P (24) of the registered blood vessel position information. That is, “6” is stored as thickness information in coordinates (10, 8), (10, 9)... (10, 17), (10, 18).
  • FIG. 21 is a diagram showing a data configuration of verification vessel information of the registrant himself.
  • the verification blood vessel information includes verification blood vessel position information and thickness information. It is assumed that the arrangement of verification blood vessel position information is PI (i) and the arrangement of thickness information is TI (P (i)).
  • FIG. 21 also shows the position of the center line of the blood vessel in coordinates with the upper left corner as the origin.
  • the collation blood vessel image in FIG. 21 has three blood vessels with thicknesses “7”, “3”, and “2”.
  • PI (1) (6,1)
  • PI (2) (6,2)
  • PI (3) (7,3)
  • PI (4) (8,4)
  • PI (5) ( 8,5)
  • PI (6) (9,6)
  • PI (7) (9,7)
  • An array TI (PI (i)) of thickness information corresponding to the array PI (i) of collation blood vessel position information can be expressed as follows.
  • the values of the array TI (P (1)) to TI (P (7)) of the thickness information are stored in the coordinates of the array PI (1) to PI (7) of the verification blood vessel position information. That is, “7” is stored as thickness information at coordinates (6, 1), (6, 2)... (9, 6), (9, 7).
  • the array PI (i) of verification blood vessel position information whose blood vessel thickness is “3” can be expressed as follows.
  • the values of the thickness information arrays TI (PI (8)) to TI (PI (18)) are stored in the coordinates of the arrays PI (8) to PI (18) of the verification blood vessel position information. That is, “3” is stored as thickness information in coordinates (10, 8), (10, 9)... (10, 17), (10, 18).
  • FIG. 22 is a diagram showing a data configuration of another person's verification blood vessel information.
  • FIG. 22 also shows the position of the center line of the blood vessel in coordinates with the upper left corner as the origin.
  • This verification blood vessel image has five blood vessels having thicknesses of “5”, “8”, “3”, “5”, and “4”.
  • PI (1) (8,5)
  • PI (2) (9,6)
  • PI (3) (9,7)
  • An array TI (PI (i)) of thickness information corresponding to the array PI (i) of collation blood vessel position information can be expressed as follows.
  • TI (PI (1)) 8
  • TI (PI (2)) 8
  • TI (PI (3)) 8
  • the values of the array TI (P (1)) to TI (P (3)) of the thickness information are stored in the coordinates of the array PI (1) to PI (3) of the verification blood vessel position information. That is, “8” is stored as thickness information at coordinates (8, 5), (9, 6), and (9, 7).
  • the array PI (i) of collation blood vessel position information of a blood vessel having a thickness of “5” connected to the blood vessel can be expressed as follows.
  • PI (4) (7,6)
  • PI (5) (7,7)
  • PI (6) (6,8)
  • PI (7) (5,9)
  • PI (8) ( 4,10)
  • PI (9) (4,11)
  • An array TI (PI (i)) of thickness information corresponding to the array PI (i) of collation blood vessel position information can be expressed as follows.
  • the values of the thickness information arrays TI (PI (4)) to TI (PI (9)) are stored in the coordinates of the arrays PI (4) to PI (9) of the verification blood vessel position information described above. That is, “5” is stored as thickness information at coordinates (7, 6), (7, 7), (6, 8), (5, 9), (4, 10), and (4, 11). . Similarly, the thickness information is stored in the coordinates of the center line of other blood vessels.
  • the amount of blood vessel information data can be reduced. it can. Further, in the case of saving in image format data, blood vessel thickness information is stored at the position of the pixel of the blood vessel center line, so that the blood vessel position information and the thickness information are collated using a set of data. It can be carried out. Thereby, the data amount of blood vessel information can be reduced. Collation of blood vessel position information and collation of thickness information can be performed simultaneously.
  • the collation blood vessel information and the registered blood vessel information can be collated as follows.
  • the coordinates of the array P (i) of the registered blood vessel position information and the coordinates of the array PI (i) of the matching blood vessel position information are collated, and it is determined whether there is a matching coordinate. This makes it possible to determine whether there is collation blood vessel position information that does not match the registered blood vessel position information (for example, the process of S26 in FIG. 4).
  • the coordinates of the array PI (i) of the matching blood vessel position information and the coordinates of the array P (i) of the registered blood vessel position information are collated to determine whether or not there is a matching coordinate. Thereby, it is possible to determine whether or not there is registered blood vessel position information that does not match the verification blood vessel position information (for example, the process of S27 in FIG. 4).
  • the coordinates of the array P (i) of the registered blood vessel position information that matches the coordinates of the array PI (i) of the matching blood vessel position information are extracted, and the array T (P) of the registered blood vessel information corresponding to the coordinates Get the value of (i)).
  • the thickness TRm of the registered blood vessel information that matches the verification blood vessel position information can be obtained (the process of S29 in FIG. 4).
  • the coordinates of the array T (P (i)) of the registered blood vessel position information that does not match the coordinates of the array PI (i) of the verification blood vessel position information are extracted, and the array of the thickness information of the registered blood vessel information corresponding to the coordinates is extracted.
  • the value of T (P (i)) is acquired. Thereby, the thickness TRnm of the registered blood vessel information that does not match the verification blood vessel position information can be obtained (the process of S30 in FIG. 4).
  • the thickness information of the registered blood vessel information is referred to as the verification blood vessel position information. It can be acquired as the thickness TRnm of registered blood vessel information that does not match. This corresponds to, for example, the process of step S30 in FIG.
  • the value of the array T (P (i)) of the thickness information corresponding to the coordinates of the array P (i) of the registered blood vessel position information is acquired. Further, the value of the array TI (PI (i)) of the thickness information corresponding to the array PI (i) of the matching blood vessel position information whose coordinates match is acquired. Then, it is determined whether or not the value of the array information T (P (i)) of the registered blood vessel information is larger than the value of the array information TI (PI (i)) of the reference blood vessel information (for example, , Processing of S62 of FIG. 11).
  • the thickness of the registered blood vessel information that matches the collated blood vessel position information is “10”, “6”, and “5”, and the thickness of the registered blood vessel information that does not match the collated blood vessel position information “2” and “3” Larger than Therefore, it can be determined that the authentication is OK by determining the influence of the blood vessel contraction during cold weather.
  • the thickness of the registered blood vessel information that matches the verification blood vessel position information is “2”, “6”, and “3”, and is smaller than the thickness “10” of the registered blood vessel information that does not match the verification blood vessel position information. Therefore, it can be determined that it is not the influence of the blood vessel contraction at the time of cold, and can be determined as authentication NG.

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Abstract

　生体認証装置は、認証対象者の血管像を撮影する撮影部と、撮影した認証対象者の血管像の照合血管位置情報と予め登録されている登録血管像の登録血管位置情報とを照合する認証部を有する。認証部は、照合血管位置情報と登録血管位置情報が一致しない場合には、予め登録されている登録血管像の血管の太さ情報を用いて認証を行う。

Description

生体認証装置及び生体認証方法
　本発明は、生体認証装置及び生体認証方法に関する。
　生体の血管パターンを用いる生体認証では、手のひら、手の甲、指などの生体の各部位を近赤外線等を用いて撮影する。静脈に含まれる還元ヘモグロビンは近赤外線を吸収する性質を持つため、血管部分はその周囲と比較して暗く見える。そこで、デジタル画像処理により、暗く見える部分を抽出し、血管に相当する暗線が織り成す模様を血管パターンとして抽出して個人を識別する情報として用いる。予め個人の血管パターンを登録しておき、認証時に認証対象者の血管パターンを読み取り、事前に登録した血管パターンと照合することで認証を行う。
　また、近赤外光分光画像計測法により血中ヘモグロビン濃度を無侵襲で測定する技術が知られている（例えば、非特許文献１）。
　一般に、血管パターンに基づく生体認証用センサは、撮像部の解像度や、得られた画像から暗線を抽出するデジタル画像処理の性能により血管像の濃さや太さに対してある一定の感知レベルを持つ。寒冷時に、ある部分の血管がセンサの感知レベル以下になった場合、その部分の血管の存在を感知できなくなることになる。
　指紋と血管の組合せにより認証を行い、血管認証においては、血管パターンの太さの分布や連結性を考慮して特徴抽出する技術が知られている（例えば、特許文献１）。
　生体情報の読み取り画像の品質が悪い場合、認証処理時に読み取り画像の品質を向上させる画像処理を行う技術が知られている（例えば、特許文献２）。
　指静脈を用いた認証装置において、指の誤挿入や、指の変形等による認証誤りを減らすために、指で反射して撮像部に入射する光を照射する第２の光源を設ける。そして、第２の光源からの光により撮影された画像の血管パターンが鮮明か否かを判定する技術が知られている（例えば、特許文献３）。
　車載の指紋認証装置において、環境温度に応じて指紋画像信号に対する補正値を生成する手段を設けることが知られている（例えば、特許文献４）。
　生体の血管像を利用して認証を行う生体認証装置において、登録時と照合時の生体の温度を検出し、照合エラーが発生した場合に、登録時と照合時の温度差からエラーの原因を推定することが知られている（例えば、特許文献５）。
　指紋により本人認証を行う認証装置において、認証時の温度、湿度を計測し、温度又は湿度に応じて認証に用いる本人認識閾値又は偽造認識閾値を設定することが知られている（例えば、特許文献６）。
　また、顔画像を利用して本人を特定する生体認証装置において、顔画像を入力する環境が複数の環境区分の何れに該当するかを判断し、入力時の環境区分における辞書情報の学習頻度に応じて学習を行う技術が知られている（例えば、特許文献７）。
特開２００４－５４６９８号公報 特開２００９－９４３４号公報 特開２００５－７１１１８号公報 特開２００３－１２３０５９号公報 特開２００７－１１７６９号公報 特開２００８－７７２６９号公報 特開２００６－３１１０３号公報
「近赤外分校画像計測法による血中ヘモグロビン濃度の無侵襲測定」、生体医学工学、４３巻１号、ｐｐ.９３－１０２（２００５年３月）
　生体認証装置における寒冷時の認証エラーを減らすことを目的とする。
　開示の生体認証装置は、認証対象者の照合血管像を撮影する撮影部と、撮影部により撮影した認証対象者の前記照合血管像の照合血管位置情報と、予め登録されている登録血管像の登録血管位置情報とを照合し、前記照合血管位置情報と前記登録血管位置情報が一致しない場合には、予め登録されている前記登録血管像の血管の太さ情報を用いて認証を行う認証部とを備える。
　開示の生体認証装置によれば、寒冷時の認証エラーを減らすことができる。
第1の実施の形態の生体認証装置の構成を示す図である。 血管位置と血管太さの算出方法の説明図である。 第1の実施の形態の登録処理のフローチャートである。 第1の実施の形態の照合処理のフローチャートである。 血管像の一例を示す図である。 血管像が一致しない例を示す図である。 第２の実施の形態の生体認証装置の構成を示す図である。 第２の実施の形態の登録処理のフローチャートである。 第２の実施の形態の照合処理のフローチャートである。 第３の実施の形態の生体認証装置の構成を示す図である。 第３の実施の形態の照合処理のフローチャートである。 登録血管情報と照合血管情報の太さを比較する処理のフローチャートである。 第４の実施の形態の照合処理のフローチャートである。 第５の実施の形態の生体認証装置の構成を示す図である。 血管の太さのヒストグラムの変化を示す図である。 第５の実施の形態の登録処理のフローチャートである。 第５の実施の形態の照合処理のフローチャートである。 評価値の計算式を示す図である。 血管位置情報のデータ構成を示す図である。 登録血管情報のデータ構成を示す図である。 本人の照合血管情報のデータ構成を示す図である。 他人の照合血管情報のデータ構成を示す図である。
　図１は、第1の実施の形態の生体認証装置１１の構成を示す図である。生体認証装置１１は、撮影部１２と、血管像領域抽出部１３と、血管特徴位置抽出部１４と、血管特徴太さ抽出部１５と、照合判定部１６と血管情報記憶部１７とを有する。
　撮影部１２は、近赤外線の波長に感度を持つセンサ等を有し、手のひら、手の甲、指などの生体の各部位に近赤外線の波長を持つ近赤外光を照射し、生体から放出される光を受光して血管像を得る。撮影部１２は、近赤外線を用いて撮影することにより、血管部分が他の部分より暗くなる血管映像情報１８を出力する。
　生体部位への近赤外光の照明については、生体部位と直面する方向から照射する方法がある。生体部位が手のひらや手の甲の場合は実施し易い。また、生体部位の周辺から照射する方法は、指などの場合は実施しやすい。例えば、指の背、指の脇などから照射する。
　血管像領域抽出部１３は、血管映像情報１８から２値化等の技術を利用して、周囲に比べて相対的に明度が低い領域を血管像領域として抽出する。
　生体部位を近赤外線を用いて撮影した血管映像情報では、血管部が周囲に対して暗く見える。血管像領域を抽出する方法としては２値化を利用した方法がある。例えば、予め定めた一定値を基準にしてその値以下の画素の領域を血管像領域とする。他の方法としてエッジを利用する方法がある。画像をＸ軸、Ｙ軸方向に座標軸の正の方向に走査し、それぞれの正の隣接する画素間で明度が予め定めた値以上に増加又は減少する画素を求める。前者を正のエッジとし、後者を負のエッジとする。そして、座標軸の正の方向で負のエッジと正のエッジで挟まれた領域を血管像領域とする。エッジを求める方法は、ガウシアンオペレータを使う方法、ガボールフィルタを用いる方法など、一般に明度が変化する部分を抽出する手法を使用できる。
　血管特徴位置抽出部１４は、血管像領域抽出部１３において抽出された血管像領域の位置を算出し、算出した位置情報を血管位置情報１９として血管情報記憶部１７と照合判定部１６に出力する。実施の形態では、例えば、血管像領域の中心線の座標を算出し、算出した中心線の座標を血管位置情報１９として用いる。血管位置情報１９は、血管の中心線に限らず、輪郭線の位置情報、血管像領域の特定の線の位置情報でも良い。
　血管特徴太さ抽出部１５は、血管像領域の中心線に垂直な方向の距離又は画素数を血管太さ情報２０として求め、その血管太さ情報２０を血管情報記憶部１７に出力する。例えば、血管像領域の中心軸の法線方向に中心軸から境界までの距離の２倍を血管の太さとして求める。
　領域の中心線を求める方法として、例えば、Ｂｌｕｍの中心軸変換（media axis transform）が知られている（例えば、谷内田正彦「ロボットビジョン」昭晃堂、1990、p.95）。血管像領域内の各点に対し、領域の境界までの最短距離を求める。そして、最短距離を与える境界上の点が二つ以上存在する点は中心線であると決定する。その他に、「A. Rosenfeld and J.L. Pfalz: Distance functions on digital pictures, Pattern Recognition, Vol.1, pp.471-494, 1966」にも中心線を求める方法が記載されている。
　血管像領域の中心線の抽出において、例えば、Ｂｌｕｍの中心軸変換を用いた場合には、領域の境界までの最短距離の２倍が血管の太さを表わすことになる。
　図２は、血管の中心線と血管の太さの説明図である。血管像領域２１が得られたなら、その領域の中心線２２をｂｌｕｍの中心線変換方法等により求める。そして、中心線２２から血管像領域２１の境界２３までの最短距離を算出し、その２倍の値を血管太さ情報として求める。
　図１に戻り、血管情報記憶部１７は、登録者の血管位置情報１９と血管太さ情報２０を含む血管情報を予め記憶する。１つの例としては、画像形式のデータとして血管特徴が存在する画素と対応させて血管の太さを示す数値を格納し、血管が存在しない画素には０を格納する。この画像形式のデータでは、画素に対応する値が０以外の部分が血管の存在する位置と血管の太さを示すことになる。なお、血管の画素を構成点とし、構成点のｘ座標、ｙ座標と太さを示す数値の３つの数値を組にして、配列形式のデータとして格納しても同じ情報量を記憶できる。
　血管情報記憶部１７は、生体認証装置１１の内部に設ける必要はなく、外部の記憶装置に設け、その外部の記憶装置から通信回線等を介して登録血管情報等を取得しても良い。
　上記の血管情報記憶部１７に記憶するデータ量を削減するために、線分ごとに分けて血管位置情報１９と血管太さ情報２０を格納する。すなわち、血管像の線を分岐点で分断し、血管像の中心軸の構成点の内、８隣接形式で１つの画素の隣接画素を表したときに、隣接する画素が３以上の点は分岐点とみなす。線分に対してデータ量を削減する方法としては、線分上のすべての画素の太さを示す数値の平均値を血管の太さの代表値として保存する。あるいは、各線分を直線近似して、線分の位置情報を始点と終点の２点で代表して血管位置情報として血管情報記憶部１７に保存する。
　照合判定部１６は、必要に応じてマッチング処理に先立って血管位置情報を正規化する。生体部位を固定して撮影する場合、例えば、装置に取り付けられたフックを握った状態で撮影する場合には、撮影対象部位と装置との相対関係が常に一定であるので座標を正規化する必要はない。他方、生体部位を固定しない場合には、生体部位が同一部分で観察されるように、生体のシルエットから指先などの特徴部分を抽出し、その特徴部分が画像の同一部分で観察されるように、撮影画像の拡大、縮小、平行移動等を行う。
　照合判定部１６は、マッチング処理において、予め登録されている血管情報と、照合対象の血管情報の照合を行う。例えば、画像形式で表された血管情報は、登録血管情報と照合血管情報を重ね合わせて画素の重畳関係を調べることでマッチング処理を行う。血管像の構成点の座標が数値で表されている場合には、座標が一致する血管情報を探索することによりマッチング処理を行う。血管位置情報１９が、線分の始点と終点により表されている場合には、始点と終点が一致する線分を登録血管情報から探索することによってマッチング処理を行う。
　血管像の構成点の座標が数値で表されている場合、あるいは線分が始点と終点により表されている場合も一旦画像形式のデータに変換し、画像形式の血管情報のマッチング処理と同じ方法で実現しても良い。
　また、血管像の抽出位置の誤差の影響を考慮して、血管像の中心の構成点、もしくは線分の座標が完全に一致しなくとも、構成点もしくは始点、終点の座標差（ｘ座標とｙ座標の差の和）がある一定の値以内にあるものを、同一の血管像と判定する。あるいは、ｘ座標とｙ座標のユークリッド距離が一定値以内にあるものを同一の血管像と判定する。
　次に、第1の実施の形態の生体認証装置１１の血管像の登録時及び照合時の処理について説明する。第1の実施の形態は、１：１の認証を行う場合の例であるが、１：Ｎの認証にも適用できる。以下に述べる第1の実施の形態及び他の実施の形態の処理は、生体認証装置１１のソフトウェアモジュール又はハードウェアにより実現される。
　図３は、第１の実施の形態の血管像の登録時の処理内容を示すフローチャートである。
　撮影部１２で撮影した画像をメモリ等の記憶部に保存する（Ｓ１１）。次に、撮影した画像から血管像領域を抽出する（Ｓ１２）。
　次に、血管像領域の中心線を抽出する（Ｓ１３）。ステップＳ１３の中心線の抽出は、上述したＢｌｕｍの中心軸変換方法等により行うことができる。
　次に、抽出した血管像領域の中心線の位置情報を血管位置情報１９として記憶部に保存する（Ｓ１４）。このステップＳ１４の処理では、例えば、血管特徴位置抽出部１４が血管像領域の中心線の位置情報を血管情報記憶部１７に出力し、血管情報記憶部１７がその位置情報を登録者の血管位置情報１９として記憶する。
　次に、血管像領域の太さを抽出する（Ｓ１５）。このステップＳ１５の処理では、例えば、中心線から血管像領域の境界までの距離を算出し、その距離の２倍を太さとして算出する。
　次に、抽出した血管像の太さ情報を登録血管太さ情報として記憶部に保存する（Ｓ１６）。このステップＳ１６の処理では、例えば、血管特徴太さ抽出部１５が血管太さ情報２０を血管情報記憶部１７に出力し、血管情報記憶部１７がその血管太さ情報２０を登録血管位置情報と対応付けて記憶する。
　以上のようにして血管位置情報１９と血管太さ情報２０とを含む登録血管情報が登録された後、撮影された血管像との照合を行う場合の処理内容を、図４のフローチャートを参照して説明する。
　照合対象の指、手のひら等の生体部位を撮影する（Ｓ２１）。次に、撮影した血管像の血管像領域を抽出する（Ｓ２２）。
　次に、血管像領域の中心線を抽出し、抽出した中心線の位置情報を照合血管位置情報としてメモリ等の記憶部に保存する（Ｓ２３）。
　次に、血管情報記憶部から予め登録されている登録血管情報（血管位置情報と血管太さ情報）を取得する（Ｓ２４）。
　次に、照合血管位置情報と登録血管位置情報のマッチングを行う（Ｓ２５）。このステップＳ２５の処理では、例えば、照合血管位置情報である複数の構成点の座標と、登録血管位置情報である複数の構成点の座標が一致するか否かを判定する。
　次に、登録血管位置情報と合致しない照合血管位置情報があるか否かを判定する（Ｓ２６）。
　登録血管位置情報と一致しない照合血管位置情報が存在する場合には（Ｓ２６、ＹＥＳ）、ステップＳ２８に進み認証ＢＧと判定する。登録血管位置情報と合致しない照合血管位置情報が存在するのは、照合血管像が登録血管像に包含されない場合であるので、その場合には認証ＮＧと判定する。
　上記のステップＳ２６及びＳ２８の処理では、例えば、血管位置情報として血管像の画素を構成点として、各構成点の座標を比較する場合には、複数の登録血管情報の各構成点の座標と、照合血管情報の各構成点の座標を比較する。そして、照合血管位置情報にのみ存在する座標がある場合には、登録血管像とは異なる血管像と判断する。
　登録血管位置情報と一致しない照合血管位置情報が存在しない場合には（Ｓ２６、ＮＯ）、ステップＳ２７に進み、照合血管位置情報と合致しない登録血管位置情報があるか否かを判定する。ステップＳ２８の処理は、例えば、寒冷時に血管が収縮したために、登録血管像には存在するが、照合血管像には存在しない血管があるか否かを判定するための処理である。
　照合血管位置情報と一致しない登録血管位置情報が存在しない場合（Ｓ２８、ＮＯ）、すなわち、照合血管像と登録血管像が完全に一致する場合には、ステップＳ３２に進み認証ＯＫと判定する。
　他方、照合血管位置情報と一致しない登録血管位置情報が存在する場合には（Ｓ２８、ＹＥＳ）、ステップＳ２９に進み、照合血管位置情報と位置情報が一致する登録血管像の太さＴＲｍ（第１の太さに対応する）を計算又は取得する。
　次に、照合血管位置情報と位置情報が一致しない登録血管像の太さＴＲｎｍ（第２の太さに対応する）を計算又は取得する（Ｓ３０）。
　次に、上記の処理で求めた、位置情報が一致する登録血管像の太さＴＲｍと、位置情報が一致しない登録血管像の太さＴＲｎｍが、ＴＲｍ≧ＴＲｎｍの条件を満たすか否かを判定する（Ｓ３１）。
　ＴＲｍ≧ＴＲｎｍの条件を満たさないときには（Ｓ３１、ＮＯ）、ステップＳ２７に進み、認証ＮＧと判定する。
　他方、ＴＲｍ≧ＴＲｎｍの条件を満たすときには（Ｓ３１、ＹＥＳ）、ステップＳ３２に進み、認証ＯＫと判定する。
　ステップＳ２８～Ｓ３２及びＳ２７の処理は、寒冷時の血管の収縮による影響を考慮して認証を行うための処理である。例えば、位置情報が一致した登録血管像の太さＴＲｎｍが、位置情報が一致しない登録血管像の太さＴＲｎｍ以上のときには、照合時の温度が低く血管が収縮して血管の位置情報が不一致となったものと判断する。この場合、登録血管位置情報と合致しない照合血管位置情報が存在しないので、認証ＯＫと判定する。他方、位置情報が一致した登録血管像の太さＴＲｎｍが、位置情報が一致しない登録血管像の太さＴＲｎｍ未満のときには、血管の収縮の影響ではないと判断し、認証ＮＧと判定する。
　ここで、上述したマッチチング処理における血管位置情報の包含関係の判定と、血管の太さの判定について説明する。
　登録血管情報の集合をＡＲとし、照合血管情報の集合をＡＴとする。血管情報を構成点の集合として表す場合に、集合ＡＲがＭＲ個の点から成るときには、登録血管情報の各構成点は、ＰＲ（１）、ＰＲ（２）、ＰＲ（３）・・・ＰＲ（ＮＲ）で表せる。照合血管情報の集合ＡＩがＮＩ個の点からなるときには、照合血管情報の各構成点は、ＰＩ（１）、ＰＩ（２）、ＰＩ（３）・・・ＰＩ（ＮＩ）で表せる。
　今、照合血管情報の内で登録血管情報と一致した点の数がＮＩｍ個であり、登録血管情報と一致しなかった点の数がＮＩｎｍ個（ＮＩｎｍ＝ＮＩ－ＮＩｍ）であったとする。
　照合血管情報が登録血管情報の部分集合になっているか否かは、例えば、血管位置情報が不一致となった構成点の数ＮＩｎｍが一定値以下か否かを判定する。あるいは、不一致となった構成点の個数ＮＩｎｍを全構成点の個数ＮＲで除算して得られる値、ＮＩｎｍ／（ＮＲ）が予め定めた閾値以下か否かにより判定しても良い。
　血管情報を線分の集合として表し、始点と終点の座標に基づいて線分が一致するか否かを判定する場合には、一致した線分の数を計算することで集合の包含関係を判定することができる。
　次に、血管の太さを判定する処理について説明する。登録血管情報の血管像の構成点の集合をＡＲとし、照合血管情報の血管像の構成点の集合をＡＩとする。
　血管情報を構成点の集合として表す場合に、集合ＡＲがＮＲ個の点、ＰＲ（１）、ＰＲ（２）、ＰＲ（３）・・・ＰＲ（ＮＲ）からなり、それぞれの点における太さがＴＲ（ＰＲ(1)）、ＴＲ（ＰＲ（２））、ＴＲ（ＰＲ(3)）・・・ＴＲ（ＰＲ(NR)）であるとする。ＰＲ（１）～ＰＲ（ＮＲ）は、血管の構成点の位置を示す。また、集合ＡＩがＮＩ個の点、ＰＩ（１）、ＰＩ（２）、ＰＩ（３）・・・ＰＩ（ＮＩ）からなり、それぞれの点における太さがＴＩ（ＰＩ(1)）、ＴＩ（ＰＩ(2)）、ＴＩ（ＰＩ(3)）・・・ＴＩ（ＰＩ(NI)）であるとする。
　さらに、登録血管情報の構成点の内で照合血管情報と一致した点の集合をＡＲｍとし、一致しなかった点の集合をＡＲｎｍとする。集合ＡＲｍは、ＮＲｍ個の点からなり、集合ＡＲｎｍはＮＲｎｍ個（ＮＲｎｍ＝ＮＲ－ＮＲｍ）の点からなる。
　この場合、照合血管位置情報と位置情報が一致する登録血管像の血管の太さが、照合血管位置情報と位置情報が一致しない登録血管像の太さより太いか否かの判定は、以下のように行うことができる。
　照合血管情報と位置情報が一致する登録血管情報の集合ＡＲｍに含まれる構成点の内の太さの最小値をＴＲｍ-minとする。照合血管情報と位置情報が一致しない登録血管情報の集合ＡＴｎｍに含まれる構成点の太さの最大値をＴＲｎｍ-maxとする。
　ＴＲｍ-min－ＴＲｎｍ-maxの値が、予め定めた閾値以上であるか否かにより、登録血管像と照合血管像の太さの判定を行うことができる。
　さらに、集合ＡＲｍに含まれる点の太さの平均値をＡＲｍ-ave、集合ＡＲｎｍに含まれる太さの平均値をＡＲｎｍ-aveとする。そして、ＴＲｎｍ-ave－ＴＲｍ-aveの値が予め定めた閾値以上か否かを判定することで、統計的に太さを判定することができる。
　また、測定誤差を考慮して、集合ＡＲｍの点の内で、ＴＲｍ-min以上の太さを持つ点の個数がＮＲｎｍ-thik個であった場合、その個数ＮＲｎｍ-thikを全構成点の個数ＮＲで除算する。そして、除算により得られる値ＮＲｎｍ-thik／ＮＲが、予め定めた閾値以下か否かにより判定しても良い。
　図５（Ａ）～（Ｄ）は、登録時の血管像と照合時（寒冷）の血管像と、それらの血管像の特徴抽出を行った場合の例を示す図である。
　図５（Ａ）は、登録時の指の血管像の一例を示し、図５（Ｂ）は、寒冷時の血管像の一例を示す。寒冷時は血管が収縮するために、図５（Ｂ）に示すように一部の血管像が欠けたものとなる。
　図５（Ｃ）は、登録時の血管像から抽出した中心線と太さを示し、図５（Ｄ）は、寒冷時の血管像から抽出した中心線を示している。寒冷時の血管の収縮の影響で、図５（Ｄ）の血管像の中心線は、図５（Ｃ）の血管像の中心線の一部が欠けた像となっている。
　図６（Ａ）、（Ｂ）は、他人の血管像から抽出した中心線を示す図である。図６（Ａ）は、図５（Ｃ）に示す登録血管像には存在しない血管像の中心線が存在する場合の例である。この場合、図６（Ａ）に示す照合血管像は、図５（Ｃ）に示す登録血管像の部分集合になっていないので、他人の血管像と判定される。
　図６（Ｂ）は、登録血管像に存在する点線ｂで示す血管像が、照合血管像に存在しない場合の例である。この場合、図５（Ｃ）の点線ｂに対応する登録血管像の太さは「１０」であり、照合血管像と一致した他の登録血管像の太さより太い。従って、図６（Ｂ）の照合血管像は他人の血管像と判定される。
　上述した第１の実施の形態によれば、血管像の太さを調べることで、照合血管情報と登録血管情報の不一致が寒冷時の血管の収縮による影響か否かを判断できる。これにより、寒冷時の血管の収縮により本人を他人と判定する認証エラーを減らすことができる。
　次に、図７は、第２の実施の形態の生体認証装置３１の構成を示す図である。以下、図１と同じブロックには同じ符号を付けて、それらの説明を省略する。第２の実施の形態は、登録時の温度が認証時の温度より高いときに、血管の太さ情報を用いて認証を行うものである。
　生体認証装置３１は、撮影部１２と、血管像領域抽出部１３と、血管特徴位置抽出部１４と、血管特徴太さ抽出部１５と、照合判定部１６と、血管情報記憶部１７と、温度測定部３２と、温度記憶部３３とを有する。
　温度測定部３２は、血管像の登録時の温度を測定して、測定した温度を温度記憶部３３に出力すると共に、認証時の温度を測定して照合判定部１６に出力する。温度記憶部３３は、登録時の温度を登録血管情報と関連付けて記憶する。
　温度は、室内温、外気温、体温等を用いることができる。温度測定部３２により室内温度を測定する。外気温を用いる場合には、屋外に配置した温度測定部３２から測定温度を取得する。もしくは、ネットワークを通じて気象庁などが発表する気温を参照する。また、体温を使用する場合は、物体の表面の温度を測定する表面温度計を撮影部１２に備えて認証部位の表面温度を測定する。 
　図８は、第２の実施の形態の生体認証装置３１の登録時の処理内容を示すフローチャートである。
　図８のステップＳ１１～Ｓ１６の処理は、図３のステップ１１～Ｓ１６の処理と同じである。ステップＳ１１～Ｓ１６において、登録対象の血管像の位置情報と太さ情報を血管情報記憶部１７に保存する。次に、ステップＳ４１において、環境又は認証対象の部位の温度を測定する。さらに、ステップＳ４２において、測定した温度を温度記憶部３３に保存する。
　図９は、第２の実施の形態の照合時の処理内容を示すフローチャートである。
　図９のステップＳ２１～Ｓ２８の処理は、図４のステップＳ２１～Ｓ２８の処理と同じである。ステップＳ２１～Ｓ２８において、登録血管位置情報と照合血管位置情報が合致するか否かを判定する。
　照合血管位置情報と合致しない登録血管位置情報が存在する場合には（Ｓ２７、ＹＥＳ）、ステップＳ５１に進み、登録時の温度ＤＲを温度記憶部３３から取得する。照合時の温度ＤＩを温度測定部３２で測定する（Ｓ５２）。
　次に、登録時の温度ＤＲが照合時の温度ＤＩより高いか否か（ＤＲ＞ＤＩ）を判別する（Ｓ５３）。
　登録時の温度ＤＲが照合時の温度ＤＩより高い場合には（Ｓ５３、ＹＥＳ）、ステップＳ５４に進み、照合血管位置情報と位置情報が一致する登録血管特徴（登録血管情報）の太さＴＲｍを計算又は取得する。
　次に、照合血管位置情報と位置情報が一致しない登録血管特徴の太さＴＲｎｍを計算又は取得する（Ｓ５５）。
　次に、照合血管位置情報と位置情報が一致する登録血管像の太さＴＲｍが、位置情報が一致しない登録血管像の太さＴＲｎｍ以上か否かを判定する（Ｓ５６）。
　照合血管位置情報と合致する登録血管像の太さＴＲｎが、合致しない登録血管像の太さＴＲｎｍ以上のときには（Ｓ５６、ＹＥＳ）、ステップＳ５７に進み、認証ＯＫと判定する。すなわち、登録時の温度ＤＲが認証時の温度より高く、かつ照合血管情報と位置情報が一致した登録血管像の太さＴＲｍが、一致しない登録血管像の太さＴＲｎｍ以上のときには、両者は同一の血管像と判定する。
　ステップＳ５３において、登録時の温度が認証時の温度より低いと判定されたときには（Ｓ５３、ＮＯ）、血管位置情報の不一致の原因が血管の収縮のためではないと判断し、認証ＮＧと判定する。
　ステップＳ５６において、照合血管位置情報と合致する登録血管像の太さＴＲｍが、位置情報が合致しない登録血管像の太さＴＲｎｍ未満のときには（Ｓ５６、ＮＯ）、ステップＳ５８に進み、認証ＮＧと判定する。
　上述した第２の実施の形態によれば、認証時の温度が登録時の温度より低い場合に、血管の太さを比較することで、寒冷時の血管の収縮による影響により本人を他人と判定する認証エラーを減らすことができる。また、認証時の温度が登録時の温度より低い場合のみ血管の太さの比較を行い、認証時の温度が登録時の温度より高いときには血管の太さの比較は行わないので、認証処理に要する時間の増加を抑えることができる。
　次に、図１０は、第３の実施の形態の生体認証装置４１の構成を示す図である。この第3の実施の形態は、血管の位置と太さの両方の情報を用いて認証を行うものである。第3の実施の形態は、１：Ｎの認証を行う場合の例である。以下、図１と同じブロックには同じ符号を付けてそれらの説明を省略する。
　生体認証装置４１は、撮影部１２と、血管像領域抽出部１３と、血管特徴位置抽出部１４と、血管特徴太さ抽出部１５と、照合判定部１６と、血管情報記憶部１７とを有する。
　血管特徴位置抽出部１４は、登録時に血管位置情報１９を血管情報記憶部１７に出力すると共に、認証時に認証対象の血管位置情報１９を照合判定部１６に出力する。
　血管特徴太さ抽出部１５は、登録時に血管太さ情報２０を血管情報記憶部１７に出力すると共に、認証時に認証対象の血管太さ情報２０を照合判定部１６に出力する。
　照合判定部１６は、認証時に、血管情報記憶部１７から登録血管位置情報と太さ情報と取得し、取得した情報と照合血管位置情報及び太さ情報を照合して認証を行う。
　図１１は、第３の実施の形態の照合時の処理内容を示すフローチャートである。
　図１１のステップＳ２１～Ｓ２８の処理は、図３のステップＳ２１～Ｓ２８の処理と同じである。ステップＳ２１～Ｓ２３において、認証対象の血管像領域の中心線を抽出して、中心線の位置を照合血管位置情報として記憶部に保存する。
　次に、ステップＳ６１において、血管像領域の太さを抽出し、抽出した太さを照合血管の太さ情報として記憶部に保存する。
　次に、ステップＳ２４～Ｓ２８において、登録血管位置情報と合致しない照合血管位置情報が存在するか否か、照合血管位置情報と合致しない登録血管位置情報が存在するか否かを判別する。
　照合血管位置情報と合致しない登録血管位置情報が存在する場合には（Ｓ２７、ＹＥＳ）、ステップＳ６２に進み、登録血管情報の各構成点の太さ情報が、各構成点の位置情報と合致する照合血管情報の構成点の太さ情報より大きいか否かを判別する。
　登録血管情報の構成点の太さ情報が、照合血管情報の太さ情報より大きいとには（Ｓ６２、ＹＥＳ）、ステップＳ６３に進み、照合血管位置情報と合致する登録血管特徴の太さＴＲｍを計算又は取得する。
　次に、照合血管位置情報と合致しない登録血管特徴像の太さＴＲｎｍを計算又は取得する（Ｓ６４）。
　照合血管情報と位置情報が一致する登録血管像の太さＴＲｍが、位置情報が不一致の登録血管像の太さＴＲｎｍ以上か否かを判定する（Ｓ６５）。
　位置情報が一致する登録血管情報の太さが、位置情報が不一致の登録血管情報の太さ以上のときには（ＴＲｍ≧ＴＲｎｍ、Ｓ６５、ＹＥＳ）、ステップＳ６６に進み、認証ＯＫと判定する。すなわち、血管の位置情報が合致する登録血管情報の太さ情報が、位置情報が一致しない登録血管情報の太さ情報以上のときには、寒冷時の血管の収縮により血管の位置情報の不一致が発生しているものと判断し、同一の血管像と判定する。
　他方、位置情報が一致する登録血管情報の太さが、位置情報が不一致な照合血管情報の太さ未満のときには（ＴＲｍ＜ＴＲｎｍ、Ｓ６５、ＮＯ）、ステップＳ２８に進み、寒冷時の血管の収縮の影響によるものではないと判断し、認証ＮＧと判定する。
　ステップＳ６２において、登録血管情報の構成点の太さ情報が、照合血管情報の太さ情報と等しいか又は小さいと判定されたときには（Ｓ６２、ＮＯ）、ステップＳ２８に進み、認証ＮＧと判定する。すなわち、登録血管情報と位置情報が一致する照合血管情報の構成点の太さ情報が、登録血管情報の構成点の太さ情報より大きいときには、上記のステップＳ６３～Ｓ６６の処理を実行しない。従って、認証ＮＧか否かを認証処理の早期の段階で判定できるので、特に１：Ｎの認証を行う場合に、認証の処理時間の短縮の効果が大きい。
　図１２は、ステップＳ６２の処理の一例を示すフローチャートである。
　照合血管位置情報と登録血管位置情報のマッチングが終了したなら、カウンタｎＮの値に初期値として「０」を設定する（Ｓ７１）。カウンタｎＮは、照合血管情報の構成点の太さが、登録血管情報の構成点の太さ以上のときインクリメントされる。
　次に、照合血管情報の構成点の太さを取得する（Ｓ７２）。次に、その点（照合血管情報の任意の構成点）の太さが、対応する登録血管情報の構成点の太さより大きいか否かを判別する（Ｓ７３）。
　照合血管情報の構成点の太さが、対応する登録血管情報の構成点の太さより大きいときには（Ｓ７３、ＹＥＳ）、ステップＳ７４に進み、カウンタｎＮの値に「１」を加算する。
　他方、照合血管情報の構成点の太さが、対応する登録血管情報の太さ以下と判定されたとき（Ｓ７３、ＮＯ）、又はステップＳ７４の次には、ステップＳ７５に進む。ステップＳ７５では、登録血管情報と合致する照合血管情報の全ての構成点に対する太さの判定が終了したか否かを判別する。
　全ての構成点の太さの判定が終了していない場合には（Ｓ７５、ＮＯ）、ステップＳ７２に戻り、照合血管情報の次の構成点の太さを取得する。その後、上述した処理を繰り返す。
　照合血管情報の全ての構成点の太さの判定が終了したときには（Ｓ７５、ＹＥＳ）、ステップＳ７６に進み、カウンタｎＮの値を全構成点の数ＮＲで除算した値が基準値ｔ以下か否かを判定する。
　上記のステップＳ７１～Ｓ７６の処理を終了した時点でカウンタｎＮには、照合血管情報の各構成点の内で太さが、登録血管情報の太さ以上である構成点の個数が設定される。従って、カウンタｎＮの値を全構成点の個数ＮＲで除算して得られる値が、基準値ｔ以上か否かを判定することで、照合血管情報の太さが登録血管情報の太さより太いか否かを判定できる。
　ｎＮ／ＮＲ≦ｔのときには、図１１のステップＳ６３に進み、照合血管位置情報と位置情報が一致する登録血管情報の太さ情報を取得する。他方、ｎＮ／ＮＲ＞ｔのときには、図１１のステップＳ２８に進み、認証対象の血管像と登録血管像は一致しないものと判断して、認証ＮＧと判定する。
　上述した第３の実施の形態によれば、認証時に血管像の太さ計算し、登録血管像の太さと照合することで、寒冷時の血管の収縮により本人を他人と判定する認証エラーを減らすことができる。
　また、第３の実施の形態は、登録血管情報の太さ情報が照合血管情報の太さ情報より大きいか否かの判定を血管情報の構成点毎に行い、判定条件を満たさない構成点の数が基準値に達した時点で認証ＮＧと判定することができる。これにより、１：Ｎの認証を行う場合に、認証処理の途中で認証ＮＧか否かを判定することができるので全体の認証時間を短縮することができる。
　次に、図１３は、第４の実施の形態の生体認証装置の照合時の処理内容を示すフローチャートである。この第４の実施の形態は、照合血管情報と太さ情報が一致する登録血管像を除外することで、認識対象物の汚れ、しわ等のノイズの影響を受けないようにするものである。
　図１３のステップＳ２１～Ｓ２３は、図４のステップＳ２１～Ｓ２３の処理と同じである。ステップＳ２１～Ｓ２３において、撮影した血管像領域の中心線を抽出する。ステップＳ８１において、照合対象の血管像領域の太さを抽出し、抽出した太さを記憶部に保存する。
　次に、ステップＳ２４～Ｓ２８において、登録血管位置情報と合致しない照合血管位置情報が存在するか否か、照合血管位置情報と合致しない登録血管位置情報が存在するか否かを判別する。
　照合血管位置情報と一致しない登録血管位置情報が存在するときには（Ｓ２７、ＹＥＳ）、ステップＳ８２に進み、照合血管位置情報と位置情報が一致する登録血管情報の内で、太さが照合血管情報の太さと一致又は類似する登録血管情報を計算対象から除外する。ステップＳ８２の処理において、照合血管情報の太さと一致する登録血管情報を除外しているのは、温度により太さが変化しない汚れ、しわなどを判定の基準となる登録血管情報から除外するためである。
　次に、照合血管位置情報と合致する残った登録血管特徴の太さＴＲｍを計算又は取得する（Ｓ８３）。ステップＳ８３の処理は、図４のステップＳ２９の処理と同じである。
　次に、照合血管位置情報と合致しない登録血管特徴の太さＴＲｎｍを計算又は取得する（Ｓ８４）。ステップＳ８４の処理は、図４のステップＳ３０の処理と同じである。
　次に、照合血管情報の位置情報と合致する登録血管情報の太さＴＲｍが、位置情報が合致しない登録血管情報の太さＴＲｎｍ以上か否かを判別する（Ｓ８４）。ステップＳ８５の処理は、図４のステップＳ３１の処理と同じである。
　照合血管情報と位置情報が合致する登録血管情報の太さＴＲｍが、位置情報が合致しない登録血管情報の太さＴＲｎｍ以上のときには（Ｓ８５、ＹＥＳ）、ステップＳ８６に進み、認証ＯＫと判定する。これは、血管の位置情報が合致する登録血管情報の太さが、合致しない登録血管情報の太さと等しいか又はそれより太い場合には、寒冷により血管が収縮して血管像として抽出されなかった可能性があるからである。
　他方、照合血管情報と位置情報が合致する登録血管情報の太さＴＲｍが、位置情報が合致しない登録血管情報の太さＴＲｎｍ未満のときには（Ｓ８５、ＮＯ）、ステップＳ２８に進み、認証ＮＧと判定する。
　上述した第４の実施の形態によれば、寒冷時の血管の収縮により本人を他人と判定する認証エラーを減らすことができる。
　さらに、照合血管位置情報と位置情報が合致する登録血管情報の内で太さ情報が照合血管情報と一致する登録血管情報を処理対象から除外する。これにより、太さが温度に依存しない汚れ、しわ等を認証対象から除外することができるので、認証精度をより高めることができる。
　図１４は、第５の実施の形態の生体認証装置５１の構成を示す図である。この第５の実施の形態は、血管像の各構成点の太さのヒストグラムを用いて登録者の血管像の絞り込みを行うものである。第５の実施の形態は、１：Ｎの認証を行う場合の例である。以下、図１の生体認証装置１１と同じブロックには同じ符号を付けてそれらの説明を省略する。
　生体認証装置５１は、撮影部１２と、血管像領域抽出部１３と、血管特徴位置抽出部１４と、血管特徴太さ抽出部１５と、照合判定部１６と、血管情報記憶部１７と、血管特徴太さヒストグラム生成部５２とを有する。
　血管特徴位置抽出部１４は、登録時に血管位置情報１９を血管情報記憶部１７に出力すると共に、認証時に照合対象の血管位置情報１９を照合判定部１６に出力する。
　血管特徴太さ抽出部１５は、登録時に血管太さ情報２０を血管情報記憶部１７に出力すると共に、認証時に照合対象の血管太さ情報を照合判定部１６に出力する。
　血管情報記憶部１７には、複数の登録者の血管位置情報１９と血管太さ情報２０を含む血管情報が記憶されている。
　血管特徴太さヒストグラム生成部５２は、血管特徴太さ抽出部１５で抽出される登録血管像又は照合血管像の太さから血管太さヒストグラムを作成する。登録時に作成された血管太さヒストグラム５３は血管情報記憶部１７に格納される。認証時には、作成された照合血管像の血管太さヒストグラム５３は、照合判定部１６に出力される。血管太さヒストグラム５３は、例えば、横軸に太さの値を持ち、縦軸に同じ太さの構成点の数を持つヒストグラムとなる。
　照合判定部１６は、１：Ｎ認証を行う場合に、認証対象の血管像の血管太さヒストグラム５３と類似する血管太さヒストグラムを持つ登録者（識別候補者）に絞り込む（候補者選別部）。そして、選別した識別候補者の登録血管情報と照合血管情報の照合を行う。これにより、１：Ｎの認証を行う場合に、登録者を絞り込むことで登録血管情報の数を限定できるので、１：Ｎの認証における全体の認証時間を短縮できる。
　図１５（Ａ）は、常温時の血管太さヒストグラムを示し、図１５（Ｂ）は寒冷時の血管太さヒストグラムを示す。
　図１５に示す血管太さヒストグラムは、横軸を血管情報の各構成点の太さ、縦軸を構成点の個数で表したものである。寒冷時には血管が収縮するので、図１５（Ａ）に示す血管太さヒストグラムの全体が矢印で示す方向に移動し、図１５（Ｂ）に示すようなヒストグラムの形状になる。
　ヒストグラムは、血管の位置と太さを含む血管情報に対してデータ量が少ないので、ヒストグラムを用いて識別候補者の絞り込みを行うことで、１：Ｎの認証における認証処理時間を減らすことができる。
　図１６は、第５の実施の形態の血管像の登録時の処理内容を示すフローチャートである。
　図１６のステップＳ１１～Ｓ１６の処理は、図３のステップＳ１１～Ｓ１６の処理と同じである。ステップＳ１１～Ｓ１６において、登録する血管像領域の中心線の位置情報と太さを抽出し、それらの情報を登録血管情報とて血管情報記憶部１７に保存する。
　次に、ステップＳ９１において、登録血管像の同じ太さの構成点の数を計数し、血管太さヒストグラムを作成する。そして、作成した血管太さヒストグラムを血管情報記憶部１７に保存する。
　図１７は、第５の実施の形態の認証時の処理内容を示すフローチャートである。
　図１７のステップＳ２１～Ｓ２３の処理は、図４のステップＳ２１～Ｓ２３の処理と同じである。ステップＳ２１～Ｓ２３において、血管像領域の中心線を抽出し、中心線の座標を照合血管位置情報として保存する。
　次に、ステップＳ１０１において、血管像領域の太さを抽出する。抽出した血管の太さの内で同じ太さの構成点の数を計数し、血管の太さのヒストグラムを作成する（Ｓ１０２）。
　次に、血管太さヒストグラムに基づいて識別候補者を絞り込む（Ｓ１０３）。
　ステップＳ１０３の処理は、例えば、以下のようにして識別候補者の絞り込みを行う。照合血管情報の太さのヒストグラムの配列をＨＩ（ｔ）（１≦ｔ≦timax）とする。timaxは、照合血管情報の太さの最大値である。任意の登録者の登録血管情報の太さのヒストグラムの配列をＨＲ（ｔ）（１≦ｔ≦trmax）とする。trmaxは、登録血管情報の太さの最大値である。また、予め定めた値をε（ε＞０）とする。このとき、timax＋ε≦trmaxが成り立ち、かつ予め定めた２つの値をｗ１、ｗ２としたときに、図１８に示す式１の値が予め定め閾値以下となる登録者に絞り込む。
　以下の式２は式１のΣのiの範囲を省略して示したものである。
　ｗ１×Σ｜ＨＲ(i)－ＨＩ（i－（trmax－timax））｜＋ｗ２×ΣＨＲ(i)・・・式２
　上記の式２のΣは変数ｉで決まる範囲の累積値を計算する演算である。ｗ１と乗算するΣの変数ｉは、１＋（trmax－timax）≦ｉ≦trmaxの範囲の値である。また、ｗ２と乗算するΣの変数ｉは、１≦ｉ≦１＋(trmax－timax）の範囲の値である。
　図１８の式１（及び上記の式２）は、以下のような演算を行っている。識別候補者の登録血管情報の血管の太さのヒストグラムの配列ＨＲ(i)の値と、照合血管情報の太さのヒストグラムの配列ＨＩ（i)（１＋（trmax－timax）≦ｉ≦trmax）の値との差分の絶対値和にｗ１を乗算した値を計算する。さらに、識別候補者の登録血管情報の血管の太さのヒストグラムの配列ＨＲ(i)の和にｗ２を乗算した値を計算し、それらの値の和が閾値以下となる登録者を識別候補者として絞り込む。
　上記の演算により、照合血管情報の血管太さヒストグラムとと類似する血管太さヒストグラムを持つ登録者（識別候補者）を選別することができる。
　なお、照合血管情報の太さのヒストグラムに基づいて識別候補者を絞り込む方法は、上記の演算の方法に限らない。図形、データ配列等の類似度を計算する他の演算方法を適用できる。
　図１７に戻り、識別候補者の登録血管情報（位置と太さ情報）を血管情報記憶部１７から取得する（Ｓ１０４）。
　次に、識別候補者の登録血管位置情報と照合血管位置情報のマッチング処理を行う（Ｓ１０５）。ステップＳ１０５のマッチング処理では、識別対象者の登録血管位置情報と照合血管位置情報を比較する。
　次に、登録血管位置情報と合致しない照合血管位置情報が存在するか否かを判定する（Ｓ１０６）。登録血管位置情報と一致しない照合血管情報が存在しない場合には（Ｓ１０６、ＹＥＳ）、ステップＳ１０７に進み、照合血管位置情報に合致しない登録血管情報が存在するか否かを判定する。
　照合血管位置情報と位置情報が一致しない登録血管位置情報が存在する場合には（Ｓ１０７、ＹＥＳ）、ステップＳ１０８に進み、照合血管位置情報と位置情報が一致する登録血管特徴の太さＴＲｍを計算又は取得する。
　次に、照合血管位置情報と位置情報が一致しない登録血管特徴の太さＴＲｎｍを計算する（Ｓ１０９）。そして、位置情報が一致する登録血管情報委の太さＴＲｍが、位置情報が一致しない登録血管情報の太さＴＲｎｍ以上か否かを判別する（Ｓ１１０）。
　上記のステップＳ１０６～Ｓ１１０の処理は、識別候補者の登録血管情報である点を除けば、図４のステップＳ２４～Ｓ３１の処理と同じである。
　次に、血管位置情報の照合の度合いを示す値と、照合血管情報の太さの条件の度合いを示す値の和から評価値を計算する（Ｓ１１１）。
　評価値は、例えば、次のように計算することができる。照合血管情報と位置情報が合致する登録血管情報の構成点の個数を、登録血管情報の全構成点の価数で除算した値を、血管位置情報の照合の度合いを示す値Ｅｍとする。Ｅｍは、以下の式で表せる。
　Ｅｍ＝（位置情報が一致する登録血管情報の構成点の個数）／（登録血管情報の全構成点の個数）
　登録血管情報と位置情報が合致する照合血管情報の構成点の太さ（血管の太さ）と、照合血管情報と位置情報が合致する登録血管情報の構成点の太さ（血管の太さ）との差分の絶対値和を、血管の太さの条件の度合いを示す値Ｅｔとする。Ｅｔは以下の式で表せる。
　Ｅｔ＝Σ｜（照合血管情報の構成点の太さ）－（照合血管情報と位置情報が一致する登録血管情報の構成点の太さ）｜
　上記の構成点とは、血管の位置を示す複数の点であり、例えば、血管像の中心線の画素の位置を示す点である。中心線を直線で近似したときには、直線の始点と終点又は始点と終点とその間の任意の点を構成点とする。
　上記の血管位置情報の照合の度合いを示す値Ｅｍと血管の太さの条件の度合いを示す値Ｅｔを予め定めた２つの値ｋｍとｋｔにより重み付けした値の和を評価値として求める。
　評価値Ｅは、以下の式で表せる。
　　Ｅ＝ｋｍ・Ｅｍ＋ｋｔ・Ｅｔ
　上記の式により、常温のときには、血管位置情報の一致の度合いを示す前者の値ｋｍ・Ｅｍにより評価値Ｅは大きくなる。また、温度が低いときには、血管の太さ条件の度合いを示す後者の値ｋｔ・Ｅｔが大きくなり、前者の値ｋｍ・Ｅｍの低下を補うことができる。
　次に、算出した評価値を血管情報記憶部１７に記録する（Ｓ１１２）。次に、全ての識別候補者に対して上述した処理を実行したか否かを判別する（Ｓ１１３）。
　評価値を計算していない識別候補者がいる場合には（Ｓ１１３、ＮＯ）、ステップＳ１０４に戻り上述した処理を繰り返す。
　全ての識別候補者の評価値の計算が終了したときには（Ｓ１１３、ＹＥＳ）、ステップＳ１１４に進み、全ての候補者の評価値Ｅに基づいて認証の可否を判断する。
　ここで、登録者の登録血管情報と認証対象者の照合血管情報のデータ構成の一例を説明する。
　図１９は、血管の中心線に相当する画素に位置を示す情報を格納する場合の血管位置情報のデータ構成を示す図である。中心線の画素の座標は、左上隅を原点としたときのｘ、ｙ座標で表している。
　図１９は、説明を分かり易くするために、血管像の中心線の画像と中心線の画素の位置に格納されるデータ「１」の両方を示してあるが、実際には、メモリには中心線に相当する画素に「１」が記憶される。
　例えば、中心線の画素の座標（６，１）、（６，２）、（７，３）、（８，４）・・・の画素には「１」が格納される。また、座標（３，１２）、（４，１１）・・・の画素には「１」が格納される。血管の中心線以外の画素には「０」を格納する。あるいは、中心線の画素の座標と対応付けて中心線を示すデータ（例えば、「１」）のみを格納し、中心以外の画素のデータは省略しても良い。血管の中心線の画素のデータのみを記憶する場合には、全画素のデータを記憶する場合に比べてデータ量を少なくできる。
　上記のように中心線に相当する画素に位置情報（例えば、「１」）を記憶する場合には、別の画像メモリの対応する画素の位置に太さ情報を記憶すれば良い。
　上記のような画像形式のデータで血管位置情報を記憶する場合に、血管位置情報の照合は以下のようにして実現できる。
　登録血管像の中心線の位置情報として「１」が格納されている座標と同じ照合血管位置情報の座標に「１」が格納されているか否かを調べることで、登録血管位置情報と合致しない照合血管位置情報が存在するか否かを判定できる。また、逆に、照合血管位置情報として「１」が記憶されている座標と同じ登録血管位置情報の座標に「１」が記憶されているか否かを調べることで、照合血管位置情報と合致しない登録血管位置情報が存在するか否かを判定できる。血管像の太さ情報についても同様の方法で判定できる。
　図２０は、血管の中心線に相当する画素に血管の太さを示す情報を記憶する場合の登録血管情報のデータ構成を示す図である。
　図２０は、左上隅を原点とするｘ、ｙ座標で、血管の中心線の位置と血管の太さの情報を記憶した場合の例である。
　登録血管位置情報の配列をＰ（ｉ）、太さ情報の配列をＴ（Ｐ(i)）とする。原点を基準にして水平方向にスキャンして、同じ太さの血管の始点から終点までたどり、さらに血管の分岐をたどって配列の順番を決める。図２０に示す血管の太さが「１０」の登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）は以下ように表せる。
　Ｐ（１）＝（６，１）、Ｐ（２）＝（６，２）、Ｐ（３）＝（７，３），Ｐ（４）＝（８，４）、Ｐ（５）＝（８，５）、Ｐ（６）＝（９，６）、Ｐ（７）＝（９，７）
　上記の血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）に対応する太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(i)）は、以下のように表せる。
　Ｔ（Ｐ(1)）＝１０、Ｔ（Ｐ(2)）＝１０、Ｔ（Ｐ(3)）＝１０、Ｔ（Ｐ(4)）＝１０，Ｔ（Ｐ(5)）＝１０、Ｔ（Ｐ(6)）＝１０、Ｔ（Ｐ(7)）＝１０
　図２０は、上記の登録血管位置情報の配列Ｐ（１）～Ｐ（７）の座標に、太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(1)）～Ｔ（Ｐ(7)）の値を格納したものである。すなわち、座標（６，１）、（６，２）、（７，３）、（８，４）、（８，５）、（９，６）、（９，７）に、それぞれ太さ情報として「１０」が格納されている。
　同様に、太さが「２」の血管の登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）は、以下のように表せる。
　Ｐ（８）＝（７，６）、Ｐ（９）＝（７，７）、Ｐ（１０）＝（６，８）、Ｐ（１１）＝（５，９）、Ｐ（１２）＝（４，１０）、Ｐ（１３）＝（４，１１）
　上記の登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）に対応する太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(i)）は、以下のように表せる。
　Ｔ（Ｐ(8)）＝２、Ｔ（Ｐ(9)）＝２、Ｔ（Ｐ(10)）＝２、Ｔ（Ｐ(11)）＝２、Ｔ（Ｐ(12)）＝２、Ｔ（Ｐ(13)）＝２
　上記の登録血管位置情報の配列Ｐ（８）～Ｐ（１３）の座標に、太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(8)）～Ｔ（Ｐ(13)）の値を格納する。すなわち、座標（７，６）、（７，７）、（６，８）、（５，９）、（４，１０）、（４，１１）に、それぞれ太さ情報として「２」を格納する。
　同様に、太さが「６」の血管の登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）は、以下のように表せる。
　Ｐ（１４）＝（１０，８）、Ｐ（１５）＝（１０，９）・・・・Ｐ（２３）＝（１０，１７）、Ｐ（２４）＝（１０，１８）
　上記の登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）に対応する太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(i)）は、以下のように表せる。
　Ｔ（Ｐ(14)）＝６、Ｔ（Ｐ(15)）＝６・・・・Ｔ（Ｐ(23)）＝６、Ｔ（Ｐ(24)）＝６
　上記の登録血管位置情報の配列Ｐ（１４）～Ｐ（２４）の座標に、太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(14)）～Ｔ（Ｐ(24)）の値を格納する。すなわち、座標（１０，８）、（１０，９）・・・（１０，１７）、（１０，１８）に、それぞれ太さ情報として「６」を格納する。
　図２１は、登録者本人の照合血管情報のデータ構成を示す図である。照合血管情報は、照合血管位置情報と太さ情報を有する。照合血管位置情報の配列をＰＩ（ｉ）、太さ情報の配列をＴＩ（Ｐ(i)）とする。図２１も左上隅を原点とする座標で血管の中心線の位置を表している。図２１の照合血管像は、太さが「７」と「３」と「２」の３本の血管を有する。
　血管の太さが「７」の照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）は、以下のように表せる。
　ＰＩ（１）＝（６，１）、ＰＩ（２）＝（６，２）、ＰＩ（３）＝（７，３）、ＰＩ（４）＝（８，４）、ＰＩ（５）＝（８，５）、ＰＩ（６）＝（９，６）、ＰＩ（７）＝（９，７）
　上記の照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）に対応する太さ情報の配列ＴＩ（ＰＩ(i)）は、以下のように表せる。
　ＴＩ（ＰＩ(1)）＝７、ＴＩ（ＰＩ(2)）＝７、ＴＩ（ＰＩ(3)）＝７、ＴＩ（ＰＩ(4)）＝７、ＴＩ（ＰＩ(5)）＝７、ＴＩ（ＰＩ(6)）＝７、ＴＩ（ＰＩ(7)）＝７
　上記の照合血管位置情報の配列ＰＩ（１）～ＰＩ（７）の座標に、太さ情報の配列ＴＩ（Ｐ(1)）～ＴＩ（Ｐ(7)）の値を格納する。すなわち、座標（６，１）、（６，２）・・・（９，６）、（９，７）に、それぞれ太さ情報として「７」を格納する。
　同様に、血管の太さが「３」の照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）は、以下のように表せる。
　ＰＩ（８）＝（１０，８）、ＰＩ（９）＝（１０，９）・・・・ＰＩ（１７）＝（１０，１７）、ＰＩ（１８）＝（１０，１８）
　上記の照合血管位置情報の配列に対応する太さ情報の配列ＴＩ（ＰＩ(i)）は、以下のように表せる。
　ＴＩ（ＰＩ(8)）＝３、ＴＩ（ＰＩ(9)）＝３・・・・ＴＩ（ＰＩ(17)）＝３、ＴＩ（ＰＩ(18)）＝３
　上記の照合血管位置情報の配列ＰＩ（８）～ＰＩ（１８）の座標に、太さ情報の配列ＴＩ（ＰＩ(8)）～ＴＩ（ＰＩ(18)）の値を格納する。すなわち、座標（１０，８）、（１０，９）・・・・（１０，１７）、（１０，１８）に、それぞれ太さ情報として「３」を格納する。
　図２２は、他人の照合血管情報のデータ構成を示す図である。図２２も左上隅を原点とする座標で血管の中心線の位置を表している。この照合血管像は、太さが「５」と「８」と「３」と「５」と「４」の５本の血管を有する。
　血管の太さが「８」の照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）は、以下のように表せる。
　ＰＩ（１）＝（８，５）、ＰＩ（２）＝（９，６）、ＰＩ（３）＝（９，７）
　上記の照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）に対応する太さ情報の配列ＴＩ（ＰＩ(i)）は、以下のように表せる。
　ＴＩ（ＰＩ(1)）＝８、ＴＩ（ＰＩ(2)）＝８、ＴＩ（ＰＩ(3)）＝８
　上記の照合血管位置情報の配列ＰＩ（１）～ＰＩ（３）の座標に、太さ情報の配列ＴＩ（Ｐ(1)）～ＴＩ（Ｐ(3)）の値を格納する。すなわち、座標（８，５）、（９，６）、（９，７）にそれぞれ太さ情報として「８」を格納する。
　同様に、上記の血管と繋がる太さが「５」の血管の照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）は、以下のように表せる。
　ＰＩ（４）＝（７，６）、ＰＩ（５）＝（７，７）、ＰＩ（６）＝（６，８）、ＰＩ（７）＝（５，９）、ＰＩ（８）＝（４，１０）、ＰＩ（９）＝（４，１１）
　上記の照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）に対応する太さ情報の配列ＴＩ（ＰＩ(i)）は、以下のように表せる。
　ＴＩ（ＰＩ(4)）＝５、ＴＩ（ＰＩ(5)）＝５、ＴＩ（ＰＩ(6)）＝５、ＴＩ（ＰＩ(7)）＝５、ＴＩ（ＰＩ(8)）＝５、ＴＩ（ＰＩ(9)）＝５
　上記の照合血管位置情報の配列ＰＩ（４）～ＰＩ（９）の座標に、太さ情報の配列ＴＩ（ＰＩ(4)）～ＴＩ（ＰＩ(9)）の値を格納する。すなわち、座標（７，６）、（７，７）、（６，８）、（５，９）、（４，１０）、（４，１１）に、太さ情報として「５」を格納する。以下、同様に他の血管の中心線の座標に太さ情報を格納する。
　登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）と照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）の座標データを、血管が存在する部分の座標データのみを記憶するようにすれば、血管情報のデータ量を少なくできる。また、画像形式のデータで保存する場合には、血管の中心線の画素の位置に血管の太さ情報を記憶することで、血管位置情報と太さ情報の照合を１組のデータを用いて行うことができる。これにより、血管情報のデータ量を少なくできる。血管位置情報の照合と太さ情報の照合を同時に行うことができる。
　配列形式のデータで血管情報を記憶する場合に、照合血管情報と登録血管情報の照合は以下のようにして行うことができる。
　登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）の座標と、照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）の座標を照合し、一致する座標が存在するか否かを判定する。これにより、登録血管位置情報と合致しない照合血管位置情報が存在するか否かを判定できる（例えば、図４のＳ２６の処理）。
　また、照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）の座標と、登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）の座標を照合し、一致する座標が存在するか否かを判定する。これにより、照合血管位置情報と合致しない登録血管位置情報が存在するか否かを判定することができる（例えば、図４のＳ２７の処理）。
　また、照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）の座標と合致する登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）の座標を抽出し、その座標に対応する登録血管情報の太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(i)）の値を取得する。これにより、照合血管位置情報と合致する登録血管情報の太さＴＲｍを求めることができる（図４のＳ２９の処理）。
　さらに、照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）の座標と合致しない登録血管位置情報の配列Ｔ（Ｐ(i)）の座標を抽出し、その座標に対応する登録血管情報の太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(i)）の値を取得する。これにより、照合血管位置情報と合致しない登録血管情報の太さＴＲｎｍを求めることができる（図４のＳ３０の処理）。
　また、登録血管情報の太さ情報が格納されている座標と同じ照合血管情報の座標に太さ情報が格納されていない場合には、その登録血管情報の太さ情報を、照合血管位置情報と合致しない登録血管情報の太さＴＲｎｍとして取得することができる。これは、例えば、図４のステップＳ３０の処理に対応する。
　また、登録血管位置情報の配列Ｐ（ｉ）の座標に対応する太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(i)）の値を取得する。さらに、座標が一致する照合血管位置情報の配列ＰＩ（ｉ）に対応する太さ情報の配列ＴＩ（ＰＩ(i)）の値を取得する。そして、登録血管情報の太さ情報の配列Ｔ（Ｐ(i)）の値が、照合血管情報の太さ情報の配列ＴＩ（ＰＩ(i)）の値より大きいか否かを判定する（例えば、図１１のＳ６２の処理）。
　図２０に示す登録血管報と、図２１に示す本人の照合血管情報を照合すると、照合血管位置情報と合致しない登録血管位置情報が存在する。例えば、図２０の太さ「２」の血管が図２１には存在しない。
　この場合、照合血管位置情報と合致する登録血管情報の太さは「１０」、「６」、「５」であり、照合血管位置情報と合致しない登録血管情報の太さ「２」、「３」より大きい。従って、寒冷時の血管の収縮の影響と判断し、認証ＯＫと判定することができる。
　図２０に示す登録血管情報と、図２２に示す他人の照合血管情報を照合すると、照合血管位置情報と合致しない登録血管位置情報が存在する。例えば、図２０の太さ「１０」の血管が図２２には存在しない。
　この場合、照合血管位置情報と合致する登録血管情報の太さは「２」、「６」、「３」であり、照合血管位置情報と合致しない登録血管情報の太さ「１０」より小さい。従って、寒冷時の血管の収縮の影響ではないと判断し、認証ＮＧと判定することができる。
１１　生体認証装置
１２　撮影部
１３　血管像領域抽出部
１４　血管特徴位置抽出部
１５　血管特徴太さ抽出部
１６　照合判定部
１７　血管情報記憶部
３２　温度測定部
３３　温度記憶部

Claims (14)

  1. 　認証対象者の照合血管像を撮影する撮影部と、
    　前記撮影部により撮影した前記認証対象者の前記照合血管像の照合血管位置情報と、予め登録されている登録血管像の登録血管位置情報とを照合し、前記照合血管位置情報と前記登録血管位置情報が一致しない場合には、予め登録されている前記登録血管像の血管の太さ情報を用いて認証を行う認証部とを備える生体認証装置。
  2. 　前記認証部は、前記認証対象者の前記照合血管位置情報と一致しない前記登録血管位置情報が存在する場合、前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管像の血管の第1の太さ情報と、前記照合血管位置情報と位置情報が一致しない前記登録血管像の血管の第２の太さ情報を比較し、前記第1の太さ情報が前記第２の太さ情報以上のときには、前記照合血管像と前記登録血管像が一致するものと判定する請求項１記載の生体認証装置。
  3. 　登録時と照合時の温度を測定する温度測定部と、
    　前記温度測定部により測定された登録時の温度を、登録者の前記登録血管位置情報と対応付けて記憶する温度記憶部とを有し、
    　前記認証部は、前記温度測定部で測定される認証時の温度より、前記温度記憶部に記憶されている登録時の温度の方が高いときには、前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管像の血管の第１の太さ情報が、前記照合血管位置情報と位置情報が一致しない前記登録血管像の血管の第２の太さ情報以上か否かの判定を行う請求項１又は２記載の生体認証装置。
  4. 　前記認証部は、予め登録されている前記登録血管像の複数の構成点の登録血管位置情報と血管の太さ情報とを含む登録血管情報を取得すると共に、前記照合血管像の複数の構成点の照合血管位置情報と血管の太さ情報とを含む照合血管情報を取得し、前記登録血管情報の各構成点の前記太さ情報と、前記登録血管位置情報と位置情報が一致する前記照合血管情報の各構成点の前記太さ情報を比較し、前記登録血管情報の前記太さ情報が前記照合血管情報の前記太さ情報より大きいと判定したときには、前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管情報の血管の第１の太さ情報が、前記照合血管位置情報と位置情報が一致しない前記登録血管情報の血管の第２の太さ情報以上か否かの判定を行う請求項１、２又は３記載の生体認証装置。
  5. 　前記認証部は、予め登録されている前記登録血管像の前記登録血管位置情報と血管の太さ情報とを含む登録血管情報を取得すると共に、照合対象の前記照合血管像の前記照合血管位置情報と血管の太さ情報を含む照合血管情報を取得し、前記照合血管位置情報と位置情報が一致し、かつ血管の太さ情報が一致する前記登録血管情報を照合対象から除外する請求項１、２、３又は４記載の生体認証装置。
  6. 　予め登録されている複数の登録血管像の複数の構成点の血管の太さ情報に基づいて登録血管太さヒストグラムを生成すると共に、照合対象の前記照合血管像の複数の構成点の血管の太さ情報に基づいて照合血管太さヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
    　前記照合血管太さヒストグラムと前記複数の登録血管太さヒストグラムの類似度を計算し、類似度が一定値以上の登録者を選別する候補者選別部とを有し、
    　前記認証部は、前記候補者選別部により選別された登録者の前記登録血管位置情報と、認証対象者の前記照合血管位置情報の照合を行う請求項１、２、３、４又は５記載の生体認証装置。
  7. 　前記認証部は、前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管情報の第1の太さが、前記照合血管位置情報と位置情報が一致しない前記登録血管情報の第２の太さ以上のとき、前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管情報の構成点の個数を、前記登録血管情報の全構成点の個数で除算して得られる第1の値と、位置情報が一致する前記照合血管情報と前記登録血管情報の各構成点の太さの差の絶対値の和である第２の値を、それぞれ重み付けたした値の和を評価値として算出する評価値算出部を有し、前記評価値算出部で算出された評価値に基づいて認証を行う請求項４記載の生体認証装置。
  8. 　認証対象者の照合血管像を撮影部により撮影し、
    　前記撮影部により撮影した前記認証対象者の前記照合血管像の照合血管位置情報と、予め登録されている登録血管像の登録血管位置情報とを照合し、前記照合血管位置情報と前記登録血管位置情報が一致しない場合には、予め登録されている前記登録血管像の血管の太さ情報を用いて認証を行う生体認証方法。
  9. 　前記認証対象者の前記照合血管位置情報と一致しない前記登録血管位置情報が存在する場合、前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管像の血管の第1の太さ情報と、前記照合血管位置情報と位置情報が一致しない前記登録血管像の血管の第２の太さ情報を比較し、前記第1の太さ情報が前記第２の太さ情報以上のときには、前記照合血管像と前記登録血管像が一致するものと判定する請求項７記載の生体認証方法。
  10. 　血管像の登録時と認証時の温度を測定し、
    　測定された登録時の温度を、登録者の前記登録血管位置情報と対応付けて記憶部に記憶し、
    　認証時の温度より前記記憶部に記憶されている登録時の温度の方が高いときには、前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管像の血管の第１の太さ情報が、前記照合血管位置情報と位置情報が一致しない前記登録血管像の血管の第２の太さ情報以上か
    否かの判定を行う請求項８又は９記載の生体認証方法。
  11. 　予め記憶されている前記登録血管像の複数の構成点の登録血管位置情報と血管の太さ情報とを含む登録血管情報を取得し、
    　照合対象の前記照合血管像の複数の構成点の照合血管位置情報と血管の太さ情報とを含む照合血管情報を取得し、
    　前記登録血管情報の各構成点の前記太さ情報と、前記登録血管位置情報と位置情報が一致する前記照合血管情報の各構成点の前記太さ情報を比較し、前記登録血管情報の前記太さ情報が前記照合血管情報の前記太さ情報より大きいと判定したときには、前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管情報の血管の第１の太さ情報が、前記照合血管位置情報と位置情報が一致しない前記登録血管情報の血管の第２の太さ情報以上か否かの判定を行う請求項８、９又は１０記載の生体認証方法。
  12. 　予め記憶されている前記登録血管像の前記登録血管位置情報と血管の太さ情報とを含む登録血管情報を取得し、
    　認証対象の前記照合血管像の前記照合血管位置情報と血管の太さ情報を含む照合血管情報を取得し、
    　前記照合血管位置情報と位置情報が一致し、かつ血管の太さ情報が一致する前記登録血管情報を照合対象から除外する請求項８、９、１０又は１１記載の生体認証方法。
  13. 　予め登録されている複数の登録血管像の複数の構成点の血管の太さ情報に基づいて登録血管太さヒストグラムを作成し、
    　認証対象の前記照合血管像の複数の構成点の血管の太さ情報に基づいて照合血管太さヒストグラムを作成し、
    　前記照合血管太さヒストグラムと前記複数の登録血管太さヒストグラムの類似度を計算し、類似度が一定値以上の登録者を選別し、
    　選別した登録者の前記登録血管位置情報と、認証対象者の前記照合血管位置情報の照合を行う請求項８、９、１０、１１又は１２記載の生体認証方法。
  14. 　前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管情報の第1の太さ情報と、前記照合血管位置情報と位置情報が一致しない前記登録血管情報の第２の太さ情報を比較し、
    　前記第1の太さ情報が前記第２の太さ情報以上のときには、前記照合血管位置情報と位置情報が一致する前記登録血管情報の構成点の個数を、前記登録血管情報の全構成点の個数で除算して得られる第1の値と、位置情報が一致する前記照合血管情報と前記登録血管情報の各構成点の太さの差の絶対値の和である第２の値を、それぞれ重み付けたした値の和を評価値として算出し、
    　算出された評価値に基づいて認証を行う請求項１２記載の生体認証方法。
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