WO2012111664A1

WO2012111664A1 - 認証装置、認証プログラム、および認証方法

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Publication number: WO2012111664A1
Application number: PCT/JP2012/053395
Authority: WO
Inventors: 鈴木　智晴; 岳宏関川; 眞紀矢吹; 真一江口
Original assignee: 富士通フロンテック株式会社
Priority date: 2011-02-15
Filing date: 2012-02-14
Publication date: 2012-08-23
Also published as: EP2677490A1; EP2677490B1; EP2677490A4; BR112013020468A2; US20130308834A1; US9245168B2

Abstract

　生体の適正姿勢への誘導が必要か否かの境界付近において、誘導頻度を低減可能に生体の姿勢の許容範囲を拡大する。　認証装置（１）は、センサユニットが手のひらを撮影した画像情報と、あらかじめ登録したテンプレートとを比較照合して本人認証をおこなう。表面情報補正部（４）は、手のひら表面の凹凸を評価可能な表面情報について手のひら表面の凹凸を補正する。表面情報は、表面情報抽出部（２）により、手のひらを撮影した画像情報から抽出される。表面情報補正部（４）が補正をおこなうことができない場合、あるいは、補正をおこなっても認証部（５）での認証に用いることができない場合、認証装置（１）は、あらためて手のひらの画像情報を取得する。表面情報補正部（４）が補正をおこなうことにより、認証装置（１）は、被認証者の手のひらを適正姿勢に誘導する報知をおこなう機会が低減する。

Description

認証装置、認証プログラム、および認証方法

　本発明は、生体情報を用いて個人認証をおこなう認証装置、認証プログラム、および認証方法に関する。

　人体には、個人を識別可能な生体情報があり、それらのうちのいくつかは、個人を特定して認証するための情報として利用されている。たとえば、認証に利用可能とされる生体情報には、指紋、目の網膜や虹彩、顔、血管、ＤＮＡ（Deoxyribo Nucleic Acid）などがあることが知られている。

　近年の生体認証技術の進展に伴い、このような人体の一部である生体の特徴を認識して、個人認証する装置が種々提供されている。生体認証では、登録時に採取した生体情報（登録テンプレート）と、認証時に取得した生体情報とを比較することで認証をおこなう。

　この生体情報による認証の精度向上のためには、認証の都度、一定の精度の生体情報を取得することが望ましい。しかしながら、認証対象となるユーザは、認証の際に、必ずしも適切な姿勢を取るわけではない。そのため、登録テンプレートと比較可能となる生体情報の取得をおこなうために、生体情報を適正位置に案内する生体認証装置の提案がある。たとえば、手のひらの静脈を用いた生体認証装置は、手のひらの位置ずれを検出して、登録テンプレートと重なる位置に手のひらを誘導する（たとえば、特許文献１参照）。

特開２００８－７１１５８号公報

　しかしながら、認証をおこなう都度、あるいは頻繁に、生体の適正姿勢への誘導が生じるようであっては、その生体認証装置は、ユーザにとって使い勝手が悪いと評価されかねない。特に、生体の誘導が必要か否かの境界付近において、ユーザは、生体が適正姿勢であると認識しているにもかかわらず、ユーザの認識と異なる適正姿勢に生体を誘導されたり、適正姿勢であるかどうか疑わしいにもかかわらず、生体の適正姿勢への誘導がなかったり、という経験をする。このような経験は、ユーザにとって真の適正姿勢の認識を困難にする。また、このような経験をさせる生体認証装置は、ユーザにとって使い勝手がよいとは言えず、生体の適正姿勢への誘導が必要か否かの境界付近において、誘導頻度を低減することが求められる。

　本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、生体の姿勢の許容範囲を拡大可能な認証装置、認証プログラム、および認証方法の提供を目的とする。

　上記課題を解決するために、認証装置は、表面情報補正部と、認証部とを備える。表面情報補正部は、生体を撮影した画像情報から抽出された、生体表面に関する表面情報を補正する。認証部は、補正した表面情報を用いて生体認証をおこなう。

　また、上記課題を解決するために、生体の特徴を利用して個人認証をおこなう処理をコンピュータに実行させる認証プログラムは、コンピュータに、生体を撮影した画像情報から抽出された、生体表面に関する表面情報を補正し、補正した表面情報を用いて生体認証をおこなう、処理を実行させる。

　また、上記課題を解決するために、コンピュータが実行する、生体の特徴を利用して個人認証をおこなう認証方法は、生体を撮影した画像情報から抽出された、生体表面に関する表面情報を補正し、補正した表面情報を用いて生体認証をおこなう。

　上記の認証装置、認証プログラム、および認証方法によれば、生体の姿勢の許容範囲を拡大することができる。
　本発明の上記および他の目的、特徴および利点は本発明の例として好ましい実施の形態を表す添付の図面と関連した以下の説明により明らかになるであろう。

第１の実施形態の認証装置の構成を示す図である。第２の実施形態の認証システムの構成を示す図である。第２の実施形態の認証装置の構成を示す図である。第２の実施形態の認証装置のハードウェア構成例を示す図である。第２の実施形態のセンサユニットの構成を示す図である。第２の実施形態の認証処理のフローチャートである。第２の実施形態の表面情報抽出処理のフローチャートである。第２の実施形態の表面情報の評価単位を示す図である。第２の実施形態の輝度分布の正規化を示す図である。第２の実施形態の表面情報抽出例を示す図である。第２の実施形態の表面情報の評価単位の変形例を示す図である。第２の実施形態の表面情報解析処理のフローチャートである。第２の実施形態の表面情報解析例を示す図である。第２の実施形態の表面情報補正処理のフローチャートである。第２の実施形態の表面反射除去処理のフローチャートである。第２の実施形態の輝度分布からの表面反射除去を示す図である。第２の実施形態の表面反射除去過程の一例を示す図である。第２の実施形態のＮＧ情報取得処理のフローチャートである。第２の実施形態のＮＧ生体情報の一例を示す図である。第２の実施形態のＮＧ画像の一例を示す図である。第２の実施形態のＮＧ環境情報の一例を示す図である。第２の実施形態の撮影環境画像の一例を示す図である。第２の実施形態の誘導方法選択処理のフローチャートである。第２の実施形態の誘導情報データベースの一例を示す図である。第２の実施形態の誘導表示画面の一例を示す図である。第３の実施形態の誘導方法選択処理のフローチャートである。第４の実施形態の認証装置の構成を示す図である。第４の実施形態の表面情報補正処理のフローチャートである。第４の実施形態の手のひらの輝度モデル生成処理のフローチャートである。第４の実施形態の表面情報補正過程の一例を示す図である。第４の実施形態の輝度グラフ、および輝度グラフから表面反射と高周波を除去した輝度補正画像の様子を示す図である。

　以下、実施形態を図面を参照して説明する。
　［第１の実施形態］
　まず、第１の実施形態の認証装置について、図１を用いて説明する。図１は、第１の実施形態の認証装置の構成を示す図である。

　認証装置１は、生体を用いて本人認証をおこなう認証装置である。認証装置１が本人認証に用いる生体は、手のひらの静脈である。認証装置１は、センサユニットが手のひらを撮影した画像情報と、あらかじめ登録したテンプレートとを比較照合して本人認証をおこなう。

　センサユニットは、イメージセンサを含み、被写体となる生体を撮影し、生体の画像情報を生成し、認証装置１に出力する。画像情報は、生体のイメージデータ（たとえば、位置情報、輝度情報を含む）であり、所定の画像フォーマットで生成される。テンプレートは、生体の照合に用いるために、生体からあらかじめ採取するデータである。

　認証装置１は、表面情報抽出部２と、表面情報解析部３と、表面情報補正部４と、認証部５とを備える。表面情報抽出部２は、手のひら（生体）を撮影した画像情報から、手のひら表面（生体表面）の凹凸を評価可能な表面情報を抽出する。表面情報は、生体表面の凹凸を評価可能な情報であり、たとえば、輝度情報である。表面情報解析部３は、表面情報から手のひら表面の凹凸を解析する。

　表面情報補正部４は、表面情報について手のひら表面の凹凸を補正する。たとえば、表面情報補正部４は、表面情報について手のひら表面の凹凸を緩和する補正をおこなう。認証部５は、補正した表面情報を用いて生体認証をおこなう。

　ここで、表面情報補正部４が補正をおこなうことができない場合、あるいは、補正をおこなっても認証部５での認証に用いることができない場合、認証装置１は、あらためて手のひらの画像情報を取得する。このとき、手のひらが適正姿勢である画像情報を取得するため、認証装置１は、手のひらを適正姿勢に誘導する報知をおこなう。被認証者（ユーザ）は、報知を受けて、手のひらの姿勢を正す。

　したがって、表面情報補正部４が補正をおこなうことにより、認証部５が補正した表面情報を用いて生体認証をおこなう機会が増大し、認証装置１は、被認証者の手のひらを適正姿勢に誘導する報知をおこなう機会が低減する。特に、手のひらの適正姿勢への誘導が必要か否かの境界付近において、認証装置１は、誘導頻度を低減することができる。

　一般に、生体認証で用いる生体情報は、生体から取得されるため、生体の活動による影響を受けて揺らぐ。つまり、生体情報は、常に一定ではなく、ある程度の幅を持って変化し得る。具体的には、生体情報は、生体の呼吸、筋肉の緊張や弛緩、血管の拡張や弛緩などの影響を受ける。生体情報は、被認証者が静止状態を維持するように努めても、上記した生体活動の影響を受けて、無意識下で僅かながらに変動する。

　また、生体活動による影響だけではなく、生体情報は、生体情報を取得する際の環境変化による影響を受ける。生体情報を取得する際の環境は、取得する都度異なり、一定とは言えない。たとえば、生体情報を取得する際の環境光は、屋外光の影響を受ける場合、天候や時間帯により変化し、屋内であっても、蛍光灯などの室内灯の点灯周期や周囲の人の移動などにより変化する。

　こうした僅かな生体情報の揺らぎや、環境変化によって、生体情報は、認証に用いるのに不適当とされることがある。認証装置１は、生体情報を補正することにより、これら生体情報の揺らぎや、環境変化の影響を低減する。そして、認証装置１は、生体を適正姿勢に誘導する報知をおこなう機会を低減する。

　次に、第２の実施形態を用いてより具体的に説明する。
　［第２の実施形態］
　図２は、第２の実施形態の認証システムの構成を示す図である。第２の実施形態として、認証システム１０が手のひらの静脈を用いて認証をおこなうシステムを例示するが、これに限らず生体のその他の特徴検出部位で認証をおこなうシステムにも適用可能である。

　認証システム１０は、生体の特徴を認識して個人を特定して認証するシステムであり、情報システムのログオン、入退室管理などの際に利用可能である。認証システム１０は、認証装置２０、認証装置３０、認証装置４０、認証サーバ５０、およびネットワーク５１を含んで構成される。

　認証装置２０、認証装置３０、認証装置４０は、利用者を認証する際に、生体認証をおこなう装置である。認証装置２０は、利用者認証をおこなう計算機であり、たとえば、高いセキュリティレベルを必要とする業務用端末装置である。認証装置３０は、金融機関が設置するＡＴＭ（自動取引装置：Automated Teller Machine）である。認証装置４０は、セキュリティエリアの入退室管理装置である。

　認証サーバ５０は、利用者を識別するための識別情報と、生体認証前にあらかじめ登録される生体情報（テンプレート）とを関連付けて記憶する。利用者を識別するための識別情報は、利用者に直接的（たとえば、利用者番号）に、あるいは間接的（たとえば、口座番号）に付されたユニークなＩＤ（IDentification）である。あらかじめ登録される生体情報は、画像情報から特徴部を抽出した特徴情報、画像情報または特徴情報を符号化した符号化情報等である。

　また、認証サーバ５０は、認証システム１０のデータベースサーバであって、各種データベース（たとえば、後述するＮＧ生体情報データベース、ＮＧ環境情報データベース、および誘導情報データベース）を有する。ネットワーク５１は、認証装置２０、認証装置３０、認証装置４０、および認証サーバ５０を有線、または無線により通信可能に接続する。なお、各種データベースは、認証サーバ５０に代えて、認証装置２０、認証装置３０、認証装置４０が備えてもよい。

　認証装置２０は、処理装置２１と、ディスプレイ２２と、センサユニット内蔵マウス２４を含んで構成され、必要に応じてキーボード２３と、ＩＣ（Integrated Circuit）カードリーダライタ２５等を含んで構成される。センサユニット内蔵マウス２４は、センサユニットを内蔵する。センサユニットは、撮像装置を備え、利用者の手のひらを撮影し、処理装置２１に撮影画像を出力する。ＩＣカードリーダライタ２５は、利用者のＩＣカード２６の情報を読み書きする。キーボード２３と、センサユニット内蔵マウス２４は、入力操作を受け付ける。

　ここで、認証装置２０における手のひらの静脈認証について説明する。認証を求める利用者は、利用者を識別するための識別情報（たとえば、ユーザＩＤ）の入力をキーボード２３、センサユニット内蔵マウス２４、あるいはＩＣカードリーダライタ２５によりおこなう。認証装置２０は、ディスプレイ２２を用いた表示により利用者に生体情報の入力を案内する。利用者は、センサユニット内蔵マウス２４に手をかざすことにより、生体情報の入力をおこなう。生体情報として手のひらの静脈画像を入力した認証装置２０は、入力された静脈画像（生体情報）と登録テンプレートとを照合する。登録テンプレートは、処理装置２１の記憶部、認証サーバ５０の記憶部、または利用者のＩＣカード２６の記憶部に記録することができる。

　認証装置３０は、センサユニット３１を備える。センサユニット３１は、撮像装置を備え、利用者の手のひらを撮影する。認証装置３０は、撮影画像を用いて利用者の認証をおこなう。認証装置３０は、図示しないＩＣカードリーダライタを備え、ＩＣカード（たとえば、ＩＣチップ内蔵型キャッシュカード）が記憶する登録テンプレートを用いて照合をおこなう。

　認証装置４０は、テンキー４１、ＩＣカードリーダライタ４２、センサユニット４３を備える。テンキー４１は、暗証番号による認証を併用する場合の暗証番号の入力をおこなう。ＩＣカードリーダライタ４２は、図示しない利用者のＩＣカードの情報を読み書きする。センサユニット４３は、撮像装置を備え、利用者の手のひらを撮影する。認証装置４０は、ＩＣカードが記憶する登録テンプレートと、撮影画像とを用いて利用者の認証をおこない、扉４４の開閉を制御する。

　次に、認証装置２０が手のひらの静脈認証をおこなうための処理を実現する構成について図３を用いて説明する。図３は、第２の実施形態の認証装置の構成を示す図である。
　認証装置２０は、制御部２００と、記憶部２０１と、報知部２０２と、通信部２０３とを備える。さらに、認証装置２０は、画像入力部２０４と、対象物抽出部２０５と、手のひら判定部２０６と、手のひら切出し部２０７と、外形補正部２０８と、表面情報抽出部２０９とを備える。さらに、認証装置２０は、表面情報解析部２１０と、表面情報補正部２１１と、ＮＧ情報取得部２１２と、誘導方法選択部２１３と、生体情報抽出部２１４と、照合部２１５とを備える。

　制御部２００は、各処理部を統括的に制御して利用者の認証をおこなう。記憶部２０１は、センサユニット内蔵マウス２４から取得した画像情報、各種データベースなどを記憶保持する。報知部２０２は、利用者に対してセンサユニット内蔵マウス２４に手のひらをかざす動作の要領の案内や、照合の成否の報知など、所要の表示メッセージを生成し、ディスプレイ２２に表示する。また、報知部２０２は、利用者に対してセンサユニット内蔵マウス２４に手のひらをかざす動作の要領の案内や、照合の成否の報知など、所要の音声メッセージを生成し、図示しないスピーカから音声出力する。通信部２０３は、センサユニット内蔵マウス２４が内蔵するセンサユニットとの通信、ＩＣカードリーダライタ２５が内蔵するＩＣチップとの通信、ネットワーク５１に接続するコンピュータとの通信をおこなう。

　画像入力部２０４は、センサユニット内蔵マウス２４から生体の撮影画像を入力する。対象物抽出部２０５は、撮影画像から背景を除去し、被写体を抽出する。手のひら判定部２０６は、被写体が手のひらであるか否かを判定する。ここで、手のひら判定部２０６が被写体を手のひらでないと判定した場合、画像入力部２０４は、あらためてセンサユニット内蔵マウス２４から生体の撮影画像を入力する。このとき、報知部２０２は、手のひらをかざす動作の案内をおこなうようにしてもよい。

　手のひら切出し部２０７は、手のひら判定部２０６が手のひらであると判定した被写体から、手のひら（指や手首を含んでもよい）を切り出す。外形補正部２０８は、切り出した手のひらの位置（前後左右の位置補正）、大きさ（上下方向の高さ補正）、向き（回転補正）を、正位置に補正する。

　表面情報抽出部２０９は、外形補正部２０８が補正した手のひら画像から表面情報を抽出する。具体的には、表面情報抽出部２０９は、表面情報として手のひら画像から輝度（輝度情報）を抽出する。なお、表面情報抽出部２０９は、表面情報として輝度に限らず、手のひら画像から抽出する明度などであってもよい。また、表面情報抽出部２０９は、手のひら画像に付随する情報として、センサユニット内蔵マウス２４から距離情報を取得して、測距センサと手のひら表面との距離を表面情報として取得してもよい。

　表面情報解析部２１０は、表面情報抽出部２０９が抽出した表面情報から手のひらの凹凸部位を解析する。表面情報補正部２１１は、表面情報解析部２１０が解析した凹凸部位のうち、補正可能な範囲にある凹凸部位を補正する。表面情報解析部２１０は、凹凸部位を補正した手のひら画像、または凹凸部位について補正を必要としなかった手のひら画像を得る。ここで、表面情報補正部２１１が凹凸部位を補正可能な範囲にないと判定した場合、画像入力部２０４は、あらためてセンサユニット内蔵マウス２４から生体の撮影画像を入力する。このとき、報知部２０２は、手のひらをかざす動作の案内をおこなうようにしてもよい。

　生体情報抽出部２１４は、表面情報解析部２１０が得た手のひら画像から照合に用いる生体情報を抽出する。具体的には、生体情報抽出部２１４は、手のひら画像にある静脈パタン、あるいは静脈パタンに含まれる照合用情報を抽出する。照合用情報は、たとえば、静脈パタンに含まれる特徴点（静脈の端点や分岐点）、特徴点と近傍特徴点を直線で結び交差した静脈数、特徴点を中心とする小画像などがある。照合部２１５は、生体情報抽出部２１４が抽出した生体情報（照合用情報）と、あらかじめ登録してある登録テンプレートとを比較して照合をおこなう。

　このようにして、認証装置２０は、凹凸部位の補正により僅かな生体情報の揺らぎや環境変化を是正する。認証装置２０は、生体情報の揺らぎや、環境変化の影響を低減することで、生体を適正姿勢に誘導する報知をおこなう機会を低減する。

　なお、認証装置２０は、表面情報補正部２１１が凹凸部位を補正可能な範囲にないと判定した場合に、より適切な誘導をおこなうための処理を実行するための機能を有する。ＮＧ情報取得部２１２は、照合に用いることができなかった撮影画像をＮＧ画像としてＮＧ生体情報データベースに登録する。また、ＮＧ情報取得部２１２は、照合に用いることができなかった撮影画像を撮影したときの環境情報をＮＧ環境情報データベースに登録する。

　誘導方法選択部２１３は、誘導情報データベースを参照して、照合に用いることができなかった撮影画像に対応する誘導方法を選択する。誘導方法選択部２１３が選択した誘導方法は、報知部２０２によって利用者に報知される。

　このようにして、認証装置２０は、撮影画像を照合に用いることができない場合に、適切な誘導方法を提示して、利用者に報知可能である。また、ＮＧ生体情報データベースおよびＮＧ環境情報データベースへの失敗原因の蓄積は、誘導方法選択部２１３が選択する誘導方法の充実に寄与する。

　次に、実施形態の認証装置２０のハードウェア構成例について図４を用いて説明する。図４は、第２の実施形態の認証装置のハードウェア構成例を示す図である。
　認証装置２０は、処理装置２１、ディスプレイ２２、キーボード２３、センサユニット内蔵マウス２４、ＩＣカードリーダライタ２５を備える。

　処理装置２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０７を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０３、通信インタフェース１０４、グラフィック処理装置１０５、および入出力インタフェース１０６が接続されている。

　ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳやアプリケーションプログラムが格納される。

　グラフィック処理装置１０５には、ディスプレイ２２が接続されている。グラフィック処理装置１０５は、ＣＰＵ１０１からの命令にしたがって、画像をディスプレイ２２の画面に表示させる。

　入出力インタフェース１０６には、キーボード２３、センサユニット内蔵マウス２４、ＩＣカードリーダライタ２５が接続されている。また、入出力インタフェース１０６は、可搬型記録媒体１１０への情報の書込み、および可搬型記録媒体１１０への情報の読出しが可能な可搬型記録媒体インタフェースと接続可能になっている。入出力インタフェース１０６は、キーボード２３、センサユニット内蔵マウス２４、ＩＣカードリーダライタ２５、可搬型記録媒体インタフェースから送られてくる信号を、バス１０７を介してＣＰＵ１０１に送信する。

　より具体的には、入出力インタフェース１０６は、センサユニット内蔵マウス２４とＵＳＢ（Universal Serial Bus）で接続してもよい。ＵＳＢ接続は、処理装置２１がセンサユニットから撮影画像を受信するため、ハイスピードモードで接続可能なＵＳＢ２．０以降が望ましい。

　通信インタフェース１０４は、ネットワーク５１に接続されている。通信インタフェース１０４は、認証サーバ５０との間でデータの送受信をおこなう。
　以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、認証装置３０、認証装置４０、認証サーバ５０も同様のハードウェア構成で実現できる。

　なお、処理装置２１は、それぞれＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＤＳＰ（Digital Signal Processer）などからなるモジュールを含んで構成することもでき、ＣＰＵ１０１を有しない構成とすることもできる。その場合、処理装置２１は、それぞれ不揮発性メモリ（たとえば、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、フラッシュメモリ、フラッシュメモリ型メモリカードなど）を備え、モジュールのファームウェアを記憶する。不揮発性メモリは、可搬型記録媒体１１０、あるいは通信インタフェース１０４を介してファームウェアを書き込むことができる。このように処理装置２１は、不揮発性メモリに記憶されているファームウェアを書き換えることにより、ファームウェアの更新をすることもできる。

　次に、センサユニット内蔵マウス２４が画像情報と距離情報を取得して、処理装置２１への出力を実現する構成について、図５を用いて説明する。図５は、第２の実施形態のセンサユニットの構成を示す図である。なお、センサユニット３１、センサユニット４３は、センサユニット２４ａと同様の構成とすることができる。

　センサユニット２４ａは、センサユニット内蔵マウス２４に内蔵される。センサユニット２４ａは、制御部２４ｂ、撮影部２４ｃ、測距部２４ｄ、記憶部２４ｅ、通信部２４ｆを備える。

　制御部２４ｂは、各処理部を統括的に制御する。撮影部２４ｃは、被写体となる生体から画像情報を取得する。撮影部２４ｃは、生体を撮影するイメージセンサ（たとえば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサなど）と、集光レンズと、被写体に照射する複数の近赤外線発光素子（ＬＥＤ：Light Emitting Diode）を備える。近赤外線発光素子は、たとえば、イメージセンサの周囲に設けられ、近赤外線を被写体方向（上方）に向けて発光し、イメージセンサが近赤外線を照射された被写体を撮影する。イメージセンサは、集光レンズ（広角レンズ）を通して、被写体となる手のひらを広範囲で撮影範囲に捉えることができる。

　測距部２４ｄは、被写体となる生体との距離情報を取得する。センサユニット２４ａは、測距センサにより撮影タイミングを計って所定範囲の距離にある手のひらを撮影することができる。なお、撮影部２４ｃは、所定タイミングで連続撮影（たとえば、１秒間に１５コマを撮影）し、このうちから１つ、または複数の撮影画像を照合に用いるようにしてもよい。

　記憶部２４ｅは、撮影部２４ｃが取得した画像情報、測距部２４ｄが取得した距離情報を画像情報に対応付けて記憶する。通信部２４ｆは、処理装置２１の通信部２０３と接続し、処理装置２１からの指示の受信、画像情報、距離情報の送信をおこなう。

　センサユニット２４ａが撮影する画像は、被写体となる生体（手のひら）に近赤外線を照射し、反射光を撮影して得られた画像である。静脈に流れる赤血球の中のヘモグロビンは、酸素を失っていることから、このヘモグロビン（還元ヘモグロビン）は、７００ナノメートル～１０００ナノメートル付近の近赤外線を吸収する性質がある。そのため、手のひらに近赤外線を当てると、静脈がある部分だけ反射が少なく、静脈の位置は、近赤外線の反射光の強弱により認識可能となる。撮影画像は、特定の光源を用いることにより特徴的な情報の抽出が容易になるが、無彩色の画像となる。

　次に、処理装置２１が実行する認証処理について図６を用いて詳細に説明する。図６は、第２の実施形態の認証処理のフローチャートである。処理装置２１は、利用者からの認証要求を受けて認証処理を実行して認証結果を得る。

　［ステップＳ１１］処理装置２１は、登録テンプレートを取得する。登録テンプレートは、処理装置２１の記憶部（ＨＤＤ１０３）、認証サーバ５０の記憶部、または利用者のＩＣカード２６の記憶部から取得することができる。処理装置２１は、登録テンプレートを一意に特定可能な情報（たとえば、ユーザＩＤ、カードＩＤなど）により、ユーザに対応した登録テンプレートを取得する。なお、認証処理開始時にユーザを特定しない場合、登録テンプレートの取得は、照合直前であってもよい。

　［ステップＳ１２］処理装置２１は、センサユニット内蔵マウス２４から認証に用いる撮影画像を取得する（画像入力部２０４）。
　［ステップＳ１３］処理装置２１は、取得した撮影画像から被写体を抽出する（対象物抽出部２０５）。処理装置２１は、抽出した被写体が手のひらであるか否かを判定する（手のひら判定部２０６）。処理装置２１は、手のひらであると判定した被写体から、手のひらを切り出す（手のひら切出し部２０７）。処理装置２１は、切り出した手のひらの画像を正位置に補正する（外形補正部２０８）。

　［ステップＳ１４］処理装置２１は、正位置に補正した手のひらの画像について、照合に用いることができるか否かを判定する。この判定は、正位置に補正した手のひらの画像と登録テンプレートの画像との比較、または正位置に補正した手のひらの画像とモデルとの比較によりおこなう。処理装置２１は、正位置に補正した手のひらの画像を照合に用いることができると判定すれば、ステップＳ１９にすすみ、照合に用いることができないと判定すれば、ステップＳ１５にすすむ。

　［ステップＳ１５］処理装置２１は、正位置に補正した手のひら画像から表面情報を抽出する（表面情報抽出部２０９）。処理装置２１は、抽出した表面情報から手のひらの凹凸部位を解析し、表面情報を補正可能か否かを判定する（表面情報解析部２１０）。処理装置２１は、表面情報を補正可能と判定すればステップＳ１８にすすみ、表面情報を補正可能と判定しなければステップＳ１６にすすむ。

　［ステップＳ１６］処理装置２１は、ＮＧ情報取得処理を実行する（ＮＧ情報取得部２１２）。ＮＧ情報取得処理は、ＮＧ画像をＮＧ生体情報データベースに登録し、ＮＧ画像を撮影したときの環境情報をＮＧ環境情報データベースに登録する処理である。

　［ステップＳ１７］処理装置２１は、認証用画像を再取得するため、利用者に再取得をおこなう旨を報知する。また、処理装置２１は、適切な認証用画像を再取得するため、利用者の手のひらを正位置に置くための案内をおこなう（誘導方法選択部２１３、報知部２０２）。

　［ステップＳ１８］処理装置２１は、表面情報が補正可能な範囲にあるときに、表面情報を補正する（表面情報補正部２１１）。
　［ステップＳ１９］処理装置２１は、表面情報を補正した手のひら画像、または表面情報の補正を必要としなかった手のひら画像から照合に用いる生体情報を抽出する（生体情報抽出部２１４）。

　［ステップＳ２０］処理装置２１は、抽出した生体情報と、あらかじめ登録してある登録テンプレートとを比較して照合をおこなう（照合部２１５）。
　［ステップＳ２１］処理装置２１は、照合が一致すれば、すなわち所定の閾値を超える一致度を有すると評価すれば、照合一致としてステップＳ２２にすすみ、照合が一致しなければ、照合不一致としてステップＳ２３にすすむ。

　［ステップＳ２２］処理装置２１は、照合一致を受けて、本人確認の判定をおこない、認証成功に伴う所要の処理を実行後に認証処理を終了する。
　［ステップＳ２３］処理装置２１は、照合不一致を受けて、本人拒否の判定をおこない、認証失敗に伴う所要の処理を実行後に認証処理を終了する。

　次に、表面情報抽出部２０９が実行する表面情報抽出処理について図７から図１０を用いて詳細に説明する。図７は、第２の実施形態の表面情報抽出処理のフローチャートである。図８は、第２の実施形態の表面情報の評価単位を示す図である。図９は、第２の実施形態の輝度分布の正規化を示す図である。図１０は、第２の実施形態の表面情報抽出例を示す図である。表面情報抽出処理は、認証処理のステップＳ１５において、表面情報の補正が可能か否かの判定に先立って実行される。

　［ステップＳ３１］表面情報抽出部２０９は、手のひら画像から手のひら全体の輝度情報を取得する。表面情報抽出部２０９が輝度情報の取得対象とする領域は、手６０のうち手のひら部分に相当する手のひら全体領域６１である（図８参照）。手のひら全体領域６１は、たとえば、円形の領域であるが、これに限らず、楕円形、矩形、その他の多角形、自由閉曲線などで囲まれた領域であってもよい。

　［ステップＳ３２］表面情報抽出部２０９は、手のひら全体領域６１を複数の部分領域６２に分割する。各部分領域６２の配置位置は、あらかじめ設定されている。各部分領域６２は、相互に重なる重複領域があることを許して配置される（図８参照）。

　［ステップＳ３３］表面情報抽出部２０９は、１つの部分領域６２について、輝度情報を取得する。
　［ステップＳ３４］表面情報抽出部２０９は、取得した輝度情報を正規化する。表面情報抽出部２０９は、この輝度情報の正規化を、輝度分布のシフトと、輝度分布範囲の補正とによっておこなう。たとえば、表面情報抽出部２０９は、取得した輝度情報からグレースケール（０から２５５）の範囲の輝度分布６４を生成する。輝度分布６４は、分布範囲下限Ｔｈ０１、分布範囲上限Ｔｈ０２、分布範囲Ｗ０である。表面情報抽出部２０９は、輝度分布６４をモデル輝度分布６５の分布範囲下限Ｔｈ１１、分布範囲上限Ｔｈ１２、分布範囲Ｗ１に補正して正規化する（図９参照）。

　この正規化により、利用者の手のひらの色、艶などの被写体のばらつき、屋外あるいは屋内などの撮影環境のばらつきがあっても、手のひらの表面情報の様子を客観的に評価可能にする。

　［ステップＳ３５］表面情報抽出部２０９は、部分領域６２を複数の微小部分領域６３に分割する。各微小部分領域６３の配置位置は、あらかじめ設定されている。各微小部分領域６３は、相互に重なる重複領域があることを許して配置される（図８参照）。

　［ステップＳ３６］表面情報抽出部２０９は、１つの微小部分領域６３について、補正された輝度情報を取得する。
　［ステップＳ３７］表面情報抽出部２０９は、輝度情報を取得した１つの微小部分領域６３について、輝度の大きさと輝度分布の大きさを評価する。たとえば、表面情報抽出部２０９は、理想値との比較により輝度の大きさ（明るさ）と輝度分布の大きさの評価をおこなう。より具体的には、表面情報抽出部２０９は、最頻値を含む所定の範囲の輝度の分布範囲により輝度分布の大きさを評価し、評価対象となった分布範囲の平均輝度により輝度の大きさを評価する。輝度の大きさの評価は、理想値と比較して、「かなり暗い」、「暗い」、「標準」、「明るい」、「かなり明るい」がある。また、輝度分布の大きさの評価は、理想値と比較して、「広い」、「狭い」、「丁度よい」がある。

　［ステップＳ３８］表面情報抽出部２０９は、評価中の部分領域６２について、すべての微小部分領域６３について輝度の大きさと輝度分布の大きさの評価を終えたか否かを判定する。表面情報抽出部２０９は、すべての微小部分領域６３について評価を終えていなければステップＳ３６にすすみ、終えていれば、ステップＳ３９にすすむ。

　［ステップＳ３９］表面情報抽出部２０９は、すべての微小部分領域６３の評価から対応する部分領域６２を評価する。表面情報抽出部２０９は、部分領域６２の評価により、部分領域６２の輝度分布の大きさ、輝度の大きさを算出する。

　［ステップＳ４０］表面情報抽出部２０９は、手のひら全体領域６１について、すべての部分領域６２について評価を終えたか否かを判定する。表面情報抽出部２０９は、すべての部分領域６２について評価を終えていなければステップＳ３３にすすみ、終えていれば、表面情報抽出処理を終了する。

　このようにして、表面情報抽出部２０９が手のひら全体領域６１ａから表面情報を抽出した例を図１０に示す。表面情報抽出部２０９は、モデル（理想値）と比較して所定の範囲にある場合は、図１０（１）に示すように手のひら全体領域６１ａについて一様な輝度分布を表面情報として抽出する。モデルと比較して不均一な輝度分布を有する場合は、表面情報抽出部２０９は、図１０（２）に示すように手のひら全体領域６１ｂについて不均一な輝度分布を表面情報として抽出する。手のひら全体領域６１ｂは、不均一な輝度分布として、輝度分布６７ａと輝度分布６７ｂを有する。輝度分布６７ａは「暗い」と評価され、輝度分布６７ｂは「明るい」と評価されている。暗い部分は凹部を、明るい部分は凸部を示すことから、手のひら全体領域６１ｂは、軽く手のひらを丸めているとわかる。モデルと比較して不均一な輝度分布を有する別の場合は、表面情報抽出部２０９は、図１０（３）に示すように手のひら全体領域６１ｃについて不均一な輝度分布を表面情報として抽出する。手のひら全体領域６１ｃは、不均一な輝度分布として、輝度分布６７ｃと輝度分布６７ｄを有する。輝度分布６７ｃは「かなり暗い」と評価され、輝度分布６７ｄは「かなり明るい」と評価されている。かなり暗い部分は強い凹部を、かなり明るい部分は強い凸部を示すことから、手のひら全体領域６１ｃは、手のひらを丸めているとわかる。

　このようにして、認証装置２０は、表面情報抽出部２０９が抽出する表面情報により、手のひらの様子を把握することができる。
　ここで、図８を用いて説明した表面情報の評価単位の変形例について図１１を用いて説明する。図１１は、第２の実施形態の表面情報の評価単位の変形例を示す図である。

　手のひら全体領域６８は、手６０のうち、表面情報抽出部２０９が輝度情報の取得対象とする領域である。手のひら全体領域６８は、複数の部分領域６９を集合した領域である。各部分領域６９の配置位置は、あらかじめ設定されている。各部分領域６９は、相互に重なる重複領域を有さず、互いに隣接して配置される。１つの部分領域６９は、複数の微小部分領域７０を集合した領域である。各微小部分領域７０の配置位置は、あらかじめ設定されている。各微小部分領域７０は、相互に重なる重複領域を有さず、互いに隣接して配置される。この表面情報の評価単位の変形例は、手のひら全体領域６８、部分領域６９、微小部分領域７０の各々が異なる形状をしている点で、手のひら全体領域６１、部分領域６２、微小部分領域６３の各々が相似形状をしている第２の実施形態と異なる。

　次に、表面情報解析部２１０が実行する表面情報解析処理について図１２、図１３を用いて詳細に説明する。図１２は、第２の実施形態の表面情報解析処理のフローチャートである。図１３は、第２の実施形態の表面情報解析例を示す図である。表面情報解析処理は、認証処理のステップＳ１５において、表面情報抽出の後に実行される。

　［ステップＳ４１］表面情報解析部２１０は、表面情報抽出部２０９が抽出した表面情報（凹凸の強弱とその範囲）を部位別に取得する。ここで部位とは、手のひらを複数に分割した領域を指し、あらかじめ定義される。各部位は、１つ以上の前述した部分領域６２と対応関係を有する。たとえば、各部位は、手６０における手のひらの中央に位置する中央部９１、中央部９１の上下に位置する上部９５と下部９３、中央部９１の左右に位置する親指部９４と小指部９２の５つがある（図１３（１））。あるいは、各部位は、第１中手骨部から第５中手骨部、手根骨部の６つに分けるなど、人間の骨格や筋肉に対応させて定義されてもよい。

　［ステップＳ４２］表面情報解析部２１０は、複数ある部位の１つについて、強い凸範囲または強い凹範囲であるか否かを判定する。強い凸範囲または強い凹範囲であるか否かの判定は、あらかじめ定めた閾値と比較しておこなう。表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位に、強い凸範囲または強い凹範囲のいずれかがあると判定した場合にステップＳ４３にすすむ。表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位に、強い凸範囲または強い凹範囲のいずれもがないと判定した場合にステップＳ４４にすすむ。

　［ステップＳ４３］表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位を補正することができないとして、リトライフラグをセットして表面情報解析処理を終了する。認証装置２０は、リトライフラグのセットにより認証用画像の再取得をおこなうこととなる。

　［ステップＳ４４］表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位について、弱い凸範囲であるか否かを判定する。弱い凸範囲であるか否かの判定は、あらかじめ定めた閾値と比較しておこなう。表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位に弱い凸範囲があると判定した場合にステップＳ４５にすすむ。表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位に弱い凸範囲がないと判定した場合にステップＳ４６にすすむ。

　［ステップＳ４５］表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位に凸補正フラグをセットする。
　［ステップＳ４６］表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位について、弱い凹範囲であるか否かを判定する。弱い凹範囲であるか否かの判定は、あらかじめ定めた閾値と比較しておこなう。表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位に弱い凹範囲があると判定した場合にステップＳ４７にすすむ。表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位に弱い凹範囲がないと判定した場合にステップＳ４８にすすむ。

　［ステップＳ４７］表面情報解析部２１０は、判定対象とした部位に凹補正フラグをセットする。
　［ステップＳ４８］表面情報解析部２１０は、複数ある部位のすべてについて解析が終了したか否かを判定する。表面情報解析部２１０は、複数ある部位のすべてについて解析が終了していない場合に、未だ解析の終了していない部位を解析するためにステップＳ４２にすすむ。表面情報解析部２１０は、複数ある部位のすべてについて解析が終了した場合に、表面情報解析処理を終了する。

　このように、表面情報解析部２１０は、複数ある部位のすべてについて凸補正フラグと凹補正フラグのセットの是非を判定することをもって表面情報（手のひら表面の凹凸情報）の解析とする。また、表面情報解析部２１０は、複数ある部位のうち少なくとも１つの部位に強い凸範囲または強い凹範囲があれば、リトライフラグをセットして、解析対象とした画像が認証用に適さないとする。

　このような認証用に適さないと評価される表面情報解析例を図１３（２）から（４）に示す。手６０ａは、強い凸部７１ａと強い凹部７２ａを有する表面情報解析例である。手６０ａは、手のひらをすぼめているような状態であると評価できる。手６０ｂは、強い凸部７１ｂと強い凹部７２ｂを有する表面情報解析例である。手６０ｂは、手のひらに対して親指が下がっているような状態であると評価できる。手６０ｃは、強い凸部７１ｃと強い凹部７２ｃを有する表面情報解析例である。手６０ｃは、手のひらに対して小指が下がっているような状態であると評価できる。このように、表面情報解析部２１０の解析結果は、手６０の状態を評価できるので、リトライフラグをセットして、認証用画像の再取得をおこなう場合に、不適切な姿勢を指摘して適切な誘導をおこなうことが可能になる。

　次に、表面情報補正部２１１が実行する表面情報補正処理について図１４を用いて詳細に説明する。図１４は、第２の実施形態の表面情報補正処理のフローチャートである。表面情報補正処理は、認証処理のステップＳ１８において実行される。

　［ステップＳ５１］表面情報補正部２１１は、表面情報解析部２１０が解析した各部位について凸補正フラグがセットされているか否かを判定する。表面情報補正部２１１は、凸補正フラグがセットされていると判定した場合にステップＳ５２にすすみ、凸補正フラグがセットされていないと判定した場合にステップＳ５３にすすむ。

　［ステップＳ５２］表面情報補正部２１１は、手のひら画像の表面反射を除去する表面反射除去処理を実行する。表面反射除去処理の詳細は、図１５から図１７を用いて後で説明する。

　［ステップＳ５３］表面情報補正部２１１は、手のひら画像の比較対象となる比較対象データがあるか否かを判定する。表面情報補正部２１１は、比較対象データがある場合にステップＳ５６にすすみ、比較対象データがない場合にステップＳ５４にすすむ。比較対象データは、たとえば、利用者の登録テンプレートである。登録テンプレートは、利用者が入力するユーザＩＤにもとづいて取得することができる。なお、あらかじめユーザＩＤの入力を求めない場合など、利用者の登録テンプレートを取得できない場合、表面情報補正部２１１は、標準モデルとなる比較対象データを用いることができる。なお、登録テンプレートを用いる場合の比較対象データは、登録テンプレートそのものではなく、登録テンプレートに基づいて所定の余裕範囲を設けた限界モデルであってもよい。

　［ステップＳ５４］表面情報補正部２１１は、表面情報解析部２１０が解析した各部位について凹補正フラグがセットされているか否かを判定する。表面情報補正部２１１は、凹補正フラグがセットされていると判定した場合にステップＳ５５にすすみ、凹補正フラグがセットされていないと判定した場合に表面情報補正処理を終了する。

　［ステップＳ５５］表面情報補正部２１１は、手のひら画像の比較対象データがない場合に、部位単位で輝度補正をおこなう。表面情報補正部２１１は、たとえば、部位単位の輝度の平均値を全体平均と揃えるようにオフセットして輝度補正をおこなう。なお、輝度補正は、部位単位の輝度の平均値に限らず、中央値や最頻値などを用いてもよい。また、部位単位の輝度補正は、部位単位に異なるルールで輝度補正をおこなうようにしてもよい。表面情報補正部２１１は、部位単位での輝度補正を実行した後、表面情報補正処理を終了する。

　［ステップＳ５６］表面情報補正部２１１は、手のひら画像の比較対象データがある場合に、手のひら全体を俯瞰して凹凸合致を評価する。表面情報補正部２１１は、凹凸合致評価が所定の閾値の範囲内であれば表面情報補正処理を終了する。一方、表面情報補正部２１１は、凹凸合致評価が所定の閾値の範囲内になければステップＳ５７にすすむ。

　［ステップＳ５７］表面情報補正部２１１は、凹凸合致評価の低い範囲について、周辺エリアまで拡張した輝度の平均値を補正するように輝度補正をおこなう。表面情報補正部２１１は、たとえば、補正対象となる部位およびその周辺領域の輝度の平均値を全体平均と揃えるようにオフセットして輝度補正をおこなう。

　［ステップＳ５８］表面情報補正部２１１は、手のひら全体を俯瞰して凹凸合致を再評価する。表面情報補正部２１１は、凹凸合致の再評価が所定の閾値の範囲内であれば表面情報補正処理を終了する。一方、表面情報補正部２１１は、凹凸合致の再評価が所定の閾値の範囲内になければステップＳ５９にすすむ。

　［ステップＳ５９］表面情報補正部２１１は、手のひら画像を補正することができないとして、リトライフラグをセットして表面情報補正処理を終了する。認証装置２０は、リトライフラグのセットにより認証用画像の再取得をおこなうこととなる。

　このように、表面情報補正部２１１は、凹凸部位を補正することにより、許容範囲にある僅かな生体情報の揺らぎや環境変化を是正する。これにより、認証装置２０は、認証用画像の再取得をおこなう機会を低減する。

　次に、表面情報補正部２１１が実行する表面反射除去処理について図１５から図１７を用いて詳細に説明する。図１５は、第２の実施形態の表面反射除去処理のフローチャートである。図１６は、第２の実施形態の輝度分布からの表面反射除去を示す図である。図１７は、第２の実施形態の表面反射除去過程の一例を示す図である。表面反射除去処理は、表面情報補正処理のステップＳ５２において実行される。

　［ステップＳ６１］表面情報補正部２１１は、手のひら画像（図１７（１））から手のひらの輝度モデルを推定する。表面情報補正部２１１は、手のひら表面輝度を横方向にスキャンした輝度グラフ７３から、スプライン関数により推定輝度モデル７４を得る。表面情報補正部２１１は、低次（たとえば、２次）のスプライン関数を用いることで、明るい凸部や周囲に比較して暗い静脈などの高周波成分を除去する。表面情報補正部２１１は、同様にして縦方向に位置をずらした複数の推定輝度モデル７４から手のひら全体の輝度モデルを推定する。また、手のひら画像における輝度モデルは、たとえば、輝度勾配から推定酢など、既知の方法を用いることができる。

　［ステップＳ６２］表面情報補正部２１１は、輝度グラフ７３と推定輝度モデル７４の差分から表面反射のある凸部（たとえば、凸部７１ｄ、凸部７１ｅ）を抽出する（たとえば、凸部抽出イメージ７５（図１７（２）））。表面情報補正部２１１は、手のひら画像から表面反射を強調した表面反射強調画像（たとえば、強調イメージ７６（図１７（３）））を得る。

　［ステップＳ６３］表面情報補正部２１１は、表面反射強調画像に含まれる表面反射成分を推定する。
　［ステップＳ６４］表面情報補正部２１１は、表面反射強調画像から表面反射成分を除去し、表面反射を緩和した表面反射緩和画像（たとえば、緩和イメージ７７（図１７（４）））を生成する。

　［ステップＳ６５］表面情報補正部２１１は、生成した表面反射緩和画像にもとづいて手のひら画像の輝度を補正して、表面反射除去処理を終了する。手のひら画像の輝度補正は、たとえば、不均一照明の効果の除去など、既知の方法を用いることができる。

　このように、表面情報補正部２１１は、手のひら画像の表面反射を強調してから表面反射成分を除去することで、好適に表面反射を除去することができる。
　次に、ＮＧ情報取得部２１２が実行するＮＧ情報取得処理について図１８から図２２を用いて詳細に説明する。図１８は、第２の実施形態のＮＧ情報取得処理のフローチャートである。図１９は、第２の実施形態のＮＧ生体情報の一例を示す図である。図２０は、第２の実施形態のＮＧ画像の一例を示す図である。図２１は、第２の実施形態のＮＧ環境情報の一例を示す図である。図２２は、第２の実施形態の撮影環境画像の一例を示す図である。ＮＧ情報取得処理は、表面情報の補正ができない場合に、認証処理のステップＳ１６において実行される。

　［ステップＳ７１］ＮＧ情報取得部２１２は、表面情報の補正ができない撮影画像、および撮影画像に関連する情報をＮＧ生体情報として出力し、ＮＧ生体情報データベース５２を更新する。

　［ステップＳ７２］ＮＧ情報取得部２１２は、撮影範囲に手のひらがあるか否かを判定する。ＮＧ情報取得部２１２は、撮影範囲に手のひらがあるか否かの判定を、センサユニット内蔵マウス２４から現在の撮影画像を取得しておこなう。ＮＧ情報取得部２１２は、撮影範囲に手のひらがあると判定した場合にステップＳ７３にすすみ、撮影範囲に手のひらがないと判定した場合にステップＳ７４にすすむ。

　［ステップＳ７３］ＮＧ情報取得部２１２は、撮影範囲から手のひらを退避するように報知することを、報知部２０２に指示する。報知部２０２は、指示を受けて利用者に撮影範囲から手のひらを退避するように、表示または音声により報知する。このようにして、ＮＧ情報取得部２１２は、撮影範囲から手のひらが退避するのを待つ。

　［ステップＳ７４］ＮＧ情報取得部２１２は、撮影範囲に手のひらのない映像（環境映像）を取得する。ＮＧ情報取得部２１２は、センサユニット内蔵マウス２４から現在の撮影画像を取得して、撮影範囲に手のひらのない映像の取得をおこなう。

　［ステップＳ７５］ＮＧ情報取得部２１２は、取得した環境映像、および表面情報の補正ができない撮影画像を取得するに至った環境（ＮＧ環境）に関連する情報をＮＧ環境情報として出力し、ＮＧ環境情報データベース５３を更新する。ＮＧ情報取得部２１２は、ＮＧ環境情報データベース５３を更新した後、ＮＧ情報取得処理を終了する。

　ＮＧ生体情報３００は、ステップＳ７１において更新するＮＧ生体情報の一例である。ＮＧ生体情報３００は、ＮＧ生体情報データベース５２が管理するＮＧ生体情報の一例である。ＮＧ生体情報は、識別番号、日付、時刻、利用者ＩＤ、リトライ（リトライ回数）、ＮＧ生体イメージ、ＮＧ理由など、照合でＮＧとなった手のひら画像、および手のひら画像に関連する情報である。

　識別番号は、ＮＧとなった照合を一意に特定する識別情報である。日付、時刻は、それぞれＮＧとなった照合の日付、時刻である。時刻については、時、分だけでなく、秒単位の情報であってもよい。利用者ＩＤは、利用者を一意に特定する識別情報である。リトライは、リトライフラグがセットされた累積回数である。ＮＧ生体イメージは、照合に用いた手のひら画像である。たとえば、手のひら画像９５は、強い凸部７１ｆを有するＮＧ生体イメージである（図２０（１））。また、手のひら画像９６は、強い凸部７１ｇと強い凹部７２ｇを有するＮＧ生体イメージである（図２０（２））。ＮＧ理由は、手のひら画像が照合でＮＧとなった理由である。

　ＮＧ環境情報３１０は、ステップＳ７５において更新するＮＧ環境情報の一例である。ＮＧ環境情報３１０は、ＮＧ環境情報データベース５３が管理するＮＧ環境情報の一例である。ＮＧ環境情報は、識別番号、日付、時刻、利用者ＩＤ、ＮＧ環境イメージ、センサＩＤ、照明、気温、湿度、体調など、照合でＮＧとなった環境に関連する情報である。

　識別番号は、ＮＧとなった照合を一意に特定する識別情報である。日付、時刻は、それぞれＮＧとなった照合の日付、時刻である。時刻については、時、分だけでなく、秒単位の情報であってもよい。利用者ＩＤは、利用者を一意に特定する識別情報である。ＮＧ環境イメージは、手のひら撮影（照合）時の撮影環境画像である。たとえば、撮影環境画像７８は、良好な撮影環境イメージである（図２２（１））。また、撮影環境画像７９は、蛍光灯８０が写り込んだＮＧ環境イメージである（図２２（２））。また、撮影環境画像８１は、強い外光８２が写り込んだＮＧ環境イメージである（図２２（３））。また、撮影環境画像８３は、不明光８４が写り込んだＮＧ環境イメージである（図２２（４））。これらＮＧ環境イメージは、必ずしも撮影環境に照合失敗理由を含むものではない。センサＩＤは、手のひら画像を撮影したセンサユニットのＩＤを一意に特定する識別情報である。照明は、手のひら画像を撮影時の認証装置２０の周囲環境の照明のＯＮ／ＯＦＦを示す情報である。気温、湿度は、それぞれ認証装置２０の周囲環境の温度、湿度である。体調は、利用者の体調である。

　これら周囲環境に関する情報を収集するために、認証装置２０は、図示しない温度、湿度、照度などを計測するセンサを設けることができる。また、認証装置２０は、図示しない照明や空調を管理する管理装置から、周囲環境情報を通信により取得するようにしてもよい。また、認証装置２０は、図示しない入力装置から、利用者の体調を取得することができる。なお、認証装置２０は、天候や手のひらかざし動作の自己評価などのその他の周囲環境情報を、取得するようにしてもよい。

　認証装置２０は、ＮＧ生体情報データベース５２、およびＮＧ環境情報データベース５３に蓄積する情報の充実により、より適切な手のひらの誘導をおこなうことを可能にする。また、ＮＧ生体情報データベース５２、およびＮＧ環境情報データベース５３に蓄積する情報の充実は、認証装置２０による表面情報の抽出、解析、補正の改善に寄与する。

　次に、誘導方法選択部２１３が実行する誘導方法選択処理について図２３から図２５を用いて詳細に説明する。図２３は、第２の実施形態の誘導方法選択処理のフローチャートである。図２４は、第２の実施形態の誘導情報データベースの一例を示す図である。図２５は、第２の実施形態の誘導表示画面の一例を示す図である。誘導方法選択処理は、認証処理のステップＳ１７において実行される。

　［ステップＳ８１］誘導方法選択部２１３は、利用者に対応する登録テンプレートがあるか否かを判定する。誘導方法選択部２１３は、利用者に対応する登録テンプレートがあればステップＳ８２にすすみ、なければステップＳ８３にすすむ。

　［ステップＳ８２］誘導方法選択部２１３は、手のひら画像の比較対象を登録テンプレートとする。
　［ステップＳ８３］誘導方法選択部２１３は、手のひら画像の比較対象を標準モデルとする。

　［ステップＳ８４］誘導方法選択部２１３は、凹凸情報（表面情報）から、手のひらの傾き、変形を特定する。特定に用いる凹凸情報は、表面情報解析部２１０が解析した凹凸情報を用いてもよいし、比較対象の特定に伴いあらためて解析をおこなってもよい。

　［ステップＳ８５］誘導方法選択部２１３は、特定した手のひらの傾き、変形に対応する誘導情報を、誘導情報データベース５４から取得する。
　［ステップＳ８６］誘導方法選択部２１３は、特定した手のひらの傾き、変形に対応する誘導情報を誘導情報データベース５４から取得できた場合は、ステップＳ８７にすすむ。一方、誘導方法選択部２１３は、特定した手のひらの傾き、変形に対応する誘導情報を誘導情報データベース５４から取得できなかった場合は、ステップＳ８８にすすむ。

　［ステップＳ８７］誘導方法選択部２１３は、誘導情報データベース５４から取得した誘導情報にしたがい誘導報知をおこない、誘導方法選択処理を終了する。
　［ステップＳ８８］誘導方法選択部２１３は、手のひらをかざす正位置を案内する報知をおこない、誘導方法選択処理を終了する。

　誘導情報３２０は、ステップＳ８５において取得する誘導情報の一例である。誘導情報３２０は、誘導情報データベース５４が管理する誘導情報の一例である。誘導情報は、識別番号と、部位ごと（部位１、部位２、…）の凹状態、凸状態、複数の部位全体を俯瞰したトータル状態などの誘導方法を判別するための情報を含む。また、誘導情報３２０は、トータル状態に対応する状態メッセージ、誘導メッセージ、リトライメッセージなどの誘導報知に関する情報である。

　識別番号は、誘導情報を一意に特定する識別情報である。部位別の凹凸状態の組み合わせは、トータル状態を特定する。トータル状態は、１つ以上の部位別の凹凸状態に対応する。状態メッセージは、利用者の手のひらの状態を摘示するメッセージである。誘導メッセージは、手のひらを正位置に誘導するためのメッセージである。リトライメッセージは、前回の撮影姿勢に比較した誘導の程度を表すメッセージである。

　これにより、認証装置２０は、誘導表示画面８５のような報知をおこなう。誘導表示画面８５は、イメージによる誘導表示８６と誘導表示８７、メッセージによる誘導表示であるメッセージ表示８８を表示する。誘導表示８６は、手のひらを上から見たイメージであり、正位置の姿勢（標準モデル）と撮影位置の姿勢とを比較可能に表示する。なお、誘導表示８６は、水平方向のずれを把握できればよく、手のひらを下から見たイメージであってもよい。誘導表示８７は、手のひらを横から見たイメージであり、正位置の姿勢と撮影位置の姿勢（表面情報の解析から推定）とを比較可能に表示する。なお、誘導表示８７は、垂直方向のずれを把握できればよい。誘導表示８６は、撮影した画像を用いることができるが、ＣＧ（Computer Graphic）であってもよい。誘導表示８７は、ＣＧを用いることができる。誘導表示８６および誘導表示８７は、正位置姿勢の外形を実線で、撮影位置姿勢の外形を破線で表示して、比較を容易にしている。

　メッセージ表示８８は、状態メッセージ８９、誘導メッセージＡ９０、誘導メッセージＢ９１を含む。状態メッセージ８９は、利用者の意識しない姿勢を正すために、照合失敗の原因となった姿勢を摘示する。たとえば、状態メッセージ８９は、「指が少し反っています。」と指摘する。誘導メッセージＡ９０は、利用者が意識しない姿勢のぶれを正すため、利用者が撮影に臨む態度に注意喚起をおこなうメッセージである。たとえば、誘導メッセージＡ９０は、「リラックスしてください。」と指摘する。誘導メッセージＢ９１は、利用者の正しくない姿勢を具体的に指摘するメッセージである。たとえば、誘導メッセージＢ９１は、「横から見て、手のひら全体が平らになるように、かざしてください。」と案内する。なお、認証装置２０は、メッセージ表示８８に加えて、あるいは代えて、音声報知をおこなうようにしてもよい。

　このように、認証装置２０は、利用者に対して手のかざし方の評価（状態メッセージ８９の報知）をおこなうので、利用者の手かざしの習熟度向上速度の改善を期待できる。また、認証装置２０は、利用者が撮影に臨む態度の注意喚起（誘導メッセージＡ９０の報知）をおこなうので、利用者が意識しない姿勢のぶれを正すことを期待できる。また、認証装置２０は、利用者の正しくない姿勢について具体的な指摘（誘導表示８６、誘導表示８７、誘導メッセージＢ９１の報知）をおこなうので、利用者が的確に姿勢を正すことを期待できる。

　また、認証装置２０は、標準モデルと比較した誘導報知をおこなう場合、誘導報知をおこなうにあたって登録テンプレートにアクセスする必要がない。これにより、認証装置２０は、登録テンプレートを用いた照合前に、標準モデルによる事前照合をおこなう場合にも、誘導報知を適用可能である。

　次に、第３の実施形態を用いてより具体的に説明する。
　［第３の実施形態］
　図２６は、第３の実施形態の誘導方法選択処理のフローチャートである。第３の実施形態の誘導方法選択処理は、リトライ回数に応じた誘導報知をおこなう点で、第２の実施形態と異なる。

　［ステップＳ９１］誘導方法選択部２１３は、表面情報解析部２１０が解析した凹凸情報（表面情報）から、手のひらの傾き、変形を特定する。
　［ステップＳ９２］誘導方法選択部２１３は、特定した手のひらの傾き、変形に対応する誘導情報を、誘導情報データベース５４から取得する。

　［ステップＳ９３］誘導方法選択部２１３は、リトライフラグがセットされた累積回数（リトライ回数）を取得する。
　［ステップＳ９４］誘導方法選択部２１３は、リトライ回数があらかじめ定める規定値以下か否かを判定する。誘導方法選択部２１３は、リトライ回数が規定値以下であれば、ステップＳ９６にすすみ、規定値を超えていればステップＳ９５にすすむ。

　［ステップＳ９５］誘導方法選択部２１３は、複数の失敗原因から特定の頻度の大きな失敗原因を特定し、頻度の大きな失敗原因について注意喚起のための報知をおこなう。
　［ステップＳ９６］誘導方法選択部２１３は、特定した手のひらの傾き、変形に対応する誘導情報を誘導情報データベース５４から取得できた場合は、ステップＳ９７にすすむ。一方、誘導方法選択部２１３は、特定した手のひらの傾き、変形に対応する誘導情報を誘導情報データベース５４から取得できなかった場合は、ステップＳ９８にすすむ。

　［ステップＳ９７］誘導方法選択部２１３は、誘導情報データベース５４から取得した誘導情報にしたがい誘導報知をおこない、誘導方法選択処理を終了する。
　［ステップＳ９８］誘導方法選択部２１３は、手のひらをかざす正位置を案内する報知をおこない、誘導方法選択処理を終了する。

　これにより、認証装置２０は、直前の失敗原因だけでなく、利用者の失敗傾向を的確に指摘することができる。
　［第４の実施形態］
　次に、図２７から図３１を用いて、第４の実施形態を説明する。第４の実施形態の認証装置は、撮影画像について、あらかじめ表面情報の抽出と解析をおこなうことを必要とせずに表面情報の補正をおこなうことができる点で、第２の実施形態と異なる。

　まず、認証装置２０ａが手のひらの静脈認証をおこなうための処理を実現する構成について図２７を用いて説明する。図２７は、第４の実施形態の認証装置の構成を示す図である。なお、第２の実施形態の認証装置２０と同様の構成については、符号を同じにして説明を省略する。

　認証装置２０ａは、制御部２００と、記憶部２０１と、報知部２０２と、通信部２０３と、画像入力部２０４と、対象物抽出部２０５と、手のひら判定部２０６と、手のひら切出し部２０７と、外形補正部２０８とを備える。さらに、認証装置２０ａは、表面情報補正部２１１ａと、ＮＧ情報取得部２１２と、誘導方法選択部２１３と、生体情報抽出部２１４と、照合部２１５とを備える。

　表面情報補正部２１１ａは、外形補正部２０８が補正した手のひら画像から表面反射光および高周波成分を除去する補正をおこなう。なお、外形補正部２０８による補正を要しない場合は、表面情報補正部２１１ａは、手のひらの撮影画像から表面反射光および高周波成分を除去する補正をおこなうようにしてもよい。

　次に、表面情報補正部２１１ａが実行する表面情報補正処理について図２８から図３１を用いて説明する。図２８は、第４の実施形態の表面情報補正処理のフローチャートである。図２９は、第４の実施形態の手のひらの輝度モデル生成処理のフローチャートである。図３０は、第４の実施形態の表面情報補正過程の一例を示す図である。図３１は、第４の実施形態の輝度グラフ、および輝度グラフから表面反射と高周波を除去した輝度補正画像の様子を示す図である。

　［ステップＳ１０１］表面情報補正部２１１ａは、手のひらの撮影画像（たとえば、手のひら画像３５０）を取得する。なお、手のひら画像３５０は、近赤外線を照射して手のひらを撮影した画像である。手のひら画像３５０は、たとえば、０から２５５の２５６階調のグレースケールの画像である。なお、図３０（１）から（６）は、２５６階調のグレースケールの画像（輝度分布）を所定階調ごとの区分線を用いて模式的に表したものである。図３０（１）から（６）に図示する輝度分布は、背景となる部分が暗く、手のひら部分が明るくなっている。

　［ステップＳ１０２］表面情報補正部２１１ａは、手のひらの撮影画像（たとえば、手のひら画像３５０）から手のひらの輝度モデル（たとえば、輝度モデル３５１）を生成する手のひらの輝度モデル生成処理を実行する。手のひらの輝度モデル生成処理の詳細は、後で説明する。

　［ステップＳ１０３］表面情報補正部２１１ａは、手のひらの撮影画像（たとえば、手のひら画像３５０）と輝度モデル（たとえば、輝度モデル３５１）から表面反射光（たとえば、表面反射光３５２）を抽出する。表面反射光は、手のひらの撮影画像と輝度モデルの差分から抽出することができる。より具体的には、画素単位で、手のひらの撮影画像の輝度と輝度モデルの輝度の最大値を求め、最大値から輝度モデルの輝度を減算することで表面反射光を抽出することができる。なお、表面反射光は、光源（外光などを含み、手のひらの撮影時に手のひらを照射する光源に限らない）からの光が手のひらで鏡面反射した鏡面反射光を含む。

　［ステップＳ１０４］表面情報補正部２１１ａは、表面反射光（たとえば、表面反射光３５２）に含まれる高周波成分（たとえば、高周波成分３５３）を特定する。ここでいう高周波成分は、生体認証に用いる生体情報（手のひらの静脈）が有する周波数成分より高い周波数成分をいう。高周波成分は、たとえば、手のひらを撮影（撮像）した撮像素子に固有の感度特性や、周辺環境などに由来するノイズ成分である。

　表面情報補正部２１１ａは、たとえば、グレースケールモルフォロジー（Gray-Scale Morphology）処理の一種である、構造要素（Structuring Element）を用いたオープニング（Opening）処理にもとづいたトップハットリコンストラクション（Top-hat by Reconstruction）処理により高周波成分を特定することができる。表面情報補正部２１１ａは、特に、高周波成分と相関の高い形状の構造要素を選ぶことによって、当該処理結果から高周波成分の特定をおこなうことができる。

　［ステップＳ１０５］表面情報補正部２１１ａは、手のひらの撮影画像（たとえば、手のひら画像３５０）から表面反射光（たとえば、表面反射光３５２）と高周波成分（たとえば、高周波成分３５３）を除去する。表面情報補正部２１１ａは、さらに、輝度モデル（たとえば、輝度モデル３５１）にもとづいて急峻な変化を緩和した緩和画像（たとえば、緩和画像３５４）を生成する。

　手のひら撮影画像の表面反射光と高周波成分の除去は、表面反射光の除去と高周波成分の除去の両方をおこなう場合に限らず、いずれか一方をおこなうものであってもよい。また、手のひら撮影画像の表面反射光と高周波成分の除去は、すべての除去に限らず、所定の割合だけの除去であってもよい。また、手のひら撮影画像からの表面反射光と高周波成分を除去する割合は、手のひら撮影画像からの表面反射光の除去と、手のひら撮影画像からの高周波成分の除去とで別個に定めるようにしてもよい。また、手のひら撮影画像からの表面反射光と高周波成分を除去する割合は、あらかじめ設定してもよいし、所定の条件（たとえば、認証装置が備える撮像センサの種類ごとや個体ごと）に応じて設定してもよい。

　［ステップＳ１０６］表面情報補正部２１１ａは、緩和画像（たとえば、緩和画像３５４）の表面輝度を均一化した輝度補正画像（たとえば、輝度補正画像３５５）を生成して、表面情報補正処理を終了する。表面情報補正部２１１ａは、生体情報の抽出を容易にするために、緩和画像における輝度の急峻な変化を緩和し、輝度モデルにもとづいて緩和画像の表面輝度の均一化をおこなう。たとえば、緩和画像の表面輝度の均一化は、輝度モデルと緩和画像の差分にもとづいて、所定量または所定割合で輝度を減ずることによりおこなうことができる。

　次に、表面情報補正処理のステップＳ１０２で実行する手のひらの輝度モデル生成処理について説明する。輝度モデル生成処理は、表面情報補正部２１１ａにより実行される。
　［ステップＳ１１１］表面情報補正部２１１ａは、手のひらの撮影画像についてサンプリング周波数を下げてサンプリング（ダウンサンプリング）をおこなうことにより撮影画像の情報量を低減する。すなわち、表面情報補正部２１１ａは、手のひらの撮影画像から第１の変換画像を生成する。なお、サンプリング周波数は、あらかじめ設定するものであってもよいし、撮影画像に含まれる周波数成分に応じて決定したものであってもよい。

　［ステップＳ１１２］表面情報補正部２１１ａは、第１の変換画像について、手のひら部分をマスクし、手のひらでない部分（背景部分）となるマスク外領域について、マスク外領域の輝度の平均値により、マスク外領域を埋める（パッディング）。すなわち、表面情報補正部２１１ａは、第１の変換画像から第２の変換画像を生成する。

　［ステップＳ１１３］表面情報補正部２１１ａは、第２の変換画像について、スプライン関数によるスムージング（スムージングスプライン）により、輝度の急峻な変化を除去する。すなわち、表面情報補正部２１１ａは、第２の変換画像から第３の変換画像を生成する。

　［ステップＳ１１４］表面情報補正部２１１ａは、第３の変換画像についてサンプリング周波数を上げてサンプリング（アップサンプリング）をおこなうことにより第３の変換画像の情報量を増大して輝度モデルを生成する。すなわち、表面情報補正部２１１ａは、第３の変換画像から輝度モデル（第４の変換画像）を生成する。

　これにより、表面情報補正部２１１ａは、手のひらの撮影画像から手のひらの輝度モデルを生成することができる。そして、表面情報補正部２１１ａは、手のひらの撮影画像から表面反射光および高周波成分を除去することができる。さらに、表面情報補正部２１１ａは、表面反射光および高周波成分を除去した画像（緩和画像）の表面輝度を均一化した輝度補正画像を生成することができる。

　表面情報補正部２１１ａがこのようにしておこなう手のひらの撮影画像から輝度補正画像の生成について、図３１に示すグラフを用いて説明する。図３１（１）および図３１（２）に示すグラフは、手のひらの撮影画像を横方向にスキャンしたときのグラフであり、ｘ軸を手のひらの横方向の位置、ｙ軸を輝度とする。

　表面情報補正部２１１ａは、輝度グラフ３５６にあるような輝度分布を示す撮影画像を得る。輝度グラフ３５６は、手のひら画像３５０を横方向にスキャンしたときの輝度分布を模式的に表したグラフである。輝度グラフ３５６は、手のひらの外形に沿って輝度が大きくなり、背景部分で輝度が小さくなっている。また、輝度グラフ３５６は、鏡面反射により輝度が急峻に変化する部分（鏡面反射部分）と、周囲に比較して輝度が低下する静脈部分と、ノイズとなる高周波成分を含む。

　表面情報補正部２１１ａは、輝度グラフ３５６から手のひらモデル生成処理を実行することにより、輝度グラフ３５７にあるような輝度分布を示す輝度モデルを得る（図３１（１））。輝度グラフ３５７は、輝度モデル３５１を横方向にスキャンしたときの輝度分布を模式的に表したグラフである。輝度グラフ３５７は、輝度グラフ３５６にあった鏡面反射部分、静脈部分、および高周波成分が除去されている。

　表面情報補正部２１１ａによって除去される表面反射光は、輝度グラフ３５６の鏡面反射部分であり、たとえば、表面反射光３５２に相当する。表面情報補正部２１１ａによって除去される静脈は、輝度グラフ３５６の静脈部分である。表面情報補正部２１１ａによって除去される高周波成分は、たとえば、高周波成分３５３に相当する。

　表面情報補正部２１１ａは、輝度グラフ３５６から表面反射光と高周波成分を除去し、輝度モデルにもとづいて急峻な変化を緩和することにより、輝度グラフ３５８にあるような輝度分布を示す緩和画像を得る（図３１（２））。輝度グラフ３５８は、緩和画像３５４を横方向にスキャンしたときの輝度分布を模式的に表したグラフである。輝度グラフ３５８は、輝度グラフ３５６にあった鏡面反射部分と高周波成分が除去されている。

　表面情報補正部２１１ａは、輝度グラフ３５８の表面輝度を均一化して、輝度グラフ３５９にあるような輝度分布を示す輝度補正画像を得る（図３１（２））。輝度グラフ３５９は、輝度補正画像３５５を横方向にスキャンしたときの輝度分布を模式的に表したグラフである。輝度グラフ３５９は、輝度グラフ３５８にあった輝度の勾配が均一化されている。

　このようにして、認証装置２０ａは、生体情報の抽出を容易におこなうことが可能な輝度補正画像を得ることができる。また、認証装置２０ａは、生体情報の抽出が容易になることから、生体の姿勢の許容範囲を拡大することができる。また、認証装置２０ａは、グレースケール画像のみを入力として表面反射光を特定可能であり、表面反射光の特定をカラー画像によりおこなう場合に比べて高速な処理を実現できる。

　なお、高周波成分の除去は、ローパスフィルタを用いておこなうことが一般的であるが、ローパスフィルタは、入力画像全体に作用し、局所的な高周波成分の除去には向かない。一方、認証装置２０ａは、表面反射光に含まれる高周波成分を良好に除去することができる。

　なお、高周波成分のノイズは、撮像素子に固有の感度特性を原因とする場合がある。たとえば、図２に示す認証システム１０は、認証装置２０、認証装置３０、および認証装置４０を有し、それぞれの装置ごとに生体を撮影する撮像素子を備え、当然に固有の感度特性を有する。また、たとえば、認証装置２０が撮像素子としてＣＭＯＳイメージセンサを備え、認証装置３０が撮像素子としてＣＣＤイメージセンサを備えるなど、まったく異なる撮像素子を備える場合もある。

　このような場合であっても、認証装置２０ａは、撮像素子に固有の感度特性にもとづくノイズを除去し、安定した生体情報（静脈特徴）の抽出をおこなうことができる。これにより、認証装置２０ａは、生体情報の登録時と照合時とで、異なる認証装置が用いられた場合であっても、高い認証精度を維持できる。そして、認証装置２０ａを含んで構成される認証システムは、異なる認証装置間の互換性や相互運用性を向上させることができる。

　なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、認証装置２０、認証装置３０、認証装置４０、認証サーバ５０、認証装置２０ａ、が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（可搬型記録媒体を含む）に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。

　プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

　プログラムを実行するコンピュータは、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムにしたがった処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムにしたがった処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムにしたがった処理を実行することもできる。

　なお、上述の実施の形態では、生体表面として手のひらを例示して説明したが、これに限らず、生体表面であればどこでもよい。
　たとえば、生体表面は、足の裏、手足の指、手足の甲、手首、腕などであってもよい。

　なお、認証に静脈を用いる場合、生体表面は、静脈を観察可能な部位であればよい。
　なお、生体情報取得部位を特定可能な生体表面であれば認証に有利である。たとえば、手のひらや顔などであれば、取得した画像から部位を特定可能である。

　なお、認証に用いる生体情報は静脈に限らず、指紋や掌紋、その他のものであってもよい。
　また、上述の実施の形態は、実施の形態の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えることができる。

　上記については単に本発明の原理を示すものである。さらに、多数の変形、変更が当業者にとって可能であり、本発明は上記に示し、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではなく、対応するすべての変形例および均等物は、添付の請求項およびその均等物による本発明の範囲とみなされる。

　１　認証装置
　２　表面情報抽出部
　３　表面情報解析部
　４　表面情報補正部
　５　認証部
　１０　認証システム
　２０、３０、４０、２０ａ　認証装置
　２１　処理装置
　２２　ディスプレイ
　２３　キーボード
　２４　センサユニット内蔵マウス
　２４ａ、３１、４３　センサユニット
　２４ｂ　制御部
　２４ｃ　撮影部
　２４ｄ　測距部
　２４ｅ　記憶部
　２４ｆ　通信部
　２５、４２　ＩＣカードリーダライタ
　２６　ＩＣカード
　４１　テンキー
　４４　扉
　５０　認証サーバ
　５１　ネットワーク
　５２　ＮＧ生体情報データベース
　５３　ＮＧ環境情報データベース
　５４　誘導情報データベース
　６０　手
　６１、６８　手のひら全体領域
　６２、６９　部分領域
　６３、７０　微小部分領域
　１０１　ＣＰＵ
　１０２　ＲＡＭ
　１０３　ＨＤＤ
　１０４　通信インタフェース
　１０５　グラフィック処理装置
　１０６　入出力インタフェース
　１０７　バス
　１１０　可搬型記録媒体
　２００　制御部
　２０１　記憶部
　２０２　報知部
　２０３　通信部
　２０４　画像入力部
　２０５　対象物抽出部
　２０６　手のひら判定部
　２０７　手のひら切出し部
　２０８　外形補正部
　２０９　表面情報抽出部
　２１０　表面情報解析部
　２１１，２１１ａ　表面情報補正部
　２１２　ＮＧ情報取得部
　２１３　誘導方法選択部
　２１４　生体情報抽出部
　２１５　照合部

Claims

　生体を撮影した画像情報から抽出された、生体表面に関する表面情報を補正する表面情報補正部と、
　補正した前記表面情報を用いて生体認証をおこなう認証部と、
　を備えることを特徴とする認証装置。
　前記表面情報補正部は、
　前記画像情報の輝度分布から前記生体の輝度モデルを生成する輝度モデル生成部と、
　前記輝度モデルから前記生体の表面反射光を抽出する表面反射光抽出部と、
　前記表面反射光に含まれる、前記生体認証に用いる生体情報が有する周波数成分より高い高周波成分を特定する高周波成分特定部と、
　前記画像情報から前記表面反射光と前記高周波成分とのうちから少なくとも一部を除去して急峻な変化を緩和した緩和画像を生成する緩和画像生成部と、
　を備えることを特徴とする請求の範囲第１項記載の認証装置。
　前記表面情報補正部は、前記緩和画像の表面輝度を均一化する補正をおこなう輝度補正部を備えることを特徴とする請求の範囲第２項記載の認証装置。
　前記緩和画像生成部は、前記画像情報から前記表面反射光と前記高周波成分についてそれぞれ所定の割合で除去することを特徴とする請求の範囲第２項または請求の範囲第３項記載の認証装置。
　前記表面情報は、前記生体表面の凹凸を評価可能であって、
　前記画像情報から、前記生体表面の凹凸を評価可能な表面情報を抽出する表面情報抽出部と、
　前記表面情報から前記生体表面の凹凸を解析する表面情報解析部と、
　を備え、
　前記表面情報補正部は、前記表面情報について前記生体表面の凹凸を補正することを特徴とする請求の範囲第１項記載の認証装置。
　前記表面情報は、前記生体表面の凹凸を評価可能であって、
　前記画像情報から輝度情報を、前記生体表面の凹凸を評価可能な前記表面情報として抽出する表面情報抽出部と、
　前記表面情報から前記生体表面の凹凸部の範囲と明るさを特定して、前記生体表面の凹凸部の範囲と明るさの程度が補正可能な所定範囲内にあるか否かを判定する表面情報解析部と、
　を備え、
　前記表面情報補正部は、前記表面情報について前記生体表面の凹凸を補正することを特徴とする請求の範囲第１項記載の認証装置。
　前記表面情報解析部は、
　前記生体表面を複数の部分領域に分割して、前記部分領域毎の凹凸部の範囲と明るさを特定することを特徴とする請求の範囲第６項記載の認証装置。
　前記部分領域は、相互に重なる重複領域があることを許して配置されることを特徴とする請求の範囲第７項記載の認証装置。
　前記表面情報補正部は、前記表面情報の部位ごとの明るさを補正することを特徴とする請求の範囲第８項記載の認証装置。
　前記画像情報を補正できない場合に、画像情報を再取得するために、前記生体を正位置に誘導する報知をおこなう報知部を備えることを特徴とする請求の範囲第６項乃至請求の範囲第９項のいずれか１項記載の認証装置。
　前記報知部は、補正できなかった前記画像情報から、前記生体の姿勢を評価したメッセージを報知することを特徴とする請求の範囲第１０項記載の認証装置。
　補正できなかった前記画像情報をＮＧ生体情報として取得するＮＧ情報取得部を備えることを特徴とする請求の範囲第６項乃至請求の範囲第９項のいずれか１項記載の認証装置。
　前記ＮＧ情報取得部は、補正できなかった前記画像情報を撮影した環境に関する情報を、ＮＧ環境情報として取得することを特徴とする請求の範囲第１２項記載の認証装置。
　生体の特徴を利用して個人認証をおこなう処理をコンピュータに実行させる認証プログラムであって、
　前記コンピュータに、
　前記生体を撮影した画像情報から抽出された、生体表面に関する表面情報を補正し、
　補正した前記表面情報を用いて生体認証をおこなう、
　処理を実行させることを特徴とする認証プログラム。
　コンピュータが実行する、生体の特徴を利用して個人認証をおこなう認証方法であって、
　前記生体を撮影した画像情報から抽出された、生体表面に関する表面情報を補正し、
　補正した前記表面情報を用いて生体認証をおこなう、
　ことを特徴とする認証方法。