WO2017183543A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

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明珍 丁
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ソニーモバイルコミュニケーションズ株式会社
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Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.
  • iris authentication is a technique for performing identity verification using iris information acquired from an annular iris around the pupil of the eye.
  • iris authentication is used for authentication when entering a room, logging on to a computer, and the like, and in recent years, it is also used for authentication when using a mobile terminal such as a smartphone.
  • an image disclosed to a third party includes an iris
  • the third party may acquire iris information from the image, and unauthorized authentication by the third party may be performed in iris authentication.
  • the present disclosure proposes an information processing apparatus, an information processing method, and a program capable of suppressing unauthorized authentication due to acquisition of iris information from an image.
  • image processing is performed on a processing area corresponding to the living body area so that a living body information that can be acquired from the living body area and an area specifying unit that specifies a living body area for biometric authentication from image data are changed.
  • An information processing apparatus is provided.
  • the biometric area for biometric authentication is specified from the image data, and image processing is performed on the processing area corresponding to the biometric area so that biometric information that can be acquired from the biometric area changes.
  • An information processing method is provided.
  • the processing area corresponding to the biometric area is changed so that the function of specifying the biometric area for biometric authentication from the image data and the biometric information that can be acquired from the biometric area are changed.
  • a program for realizing a function of performing image processing is provided.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an operation example when restoring an input image from an output image in the embodiment. It is a block diagram which shows the structural example of the information processing apparatus 4 which concerns on the modification 1.
  • FIG. It is a block diagram showing an example of composition of information processor 5 which applied this art to fingerprint authentication. It is explanatory drawing which shows the example of a feature point deformation
  • transformation process. 7 is an explanatory diagram illustrating an operation example of the information processing apparatus 5.
  • FIG. It is a block diagram showing an example of composition of information processor 6 which applied this art to vein authentication. It is explanatory drawing which shows the example of a vein deformation
  • FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an operation example of the information processing apparatus 6.
  • FIG. It is a block diagram which shows the structural example of the information processing system 1000 which concerns on the modification 3.
  • FIG. It is a flowchart figure which shows the operation example of the modification. It is a flowchart figure which shows the operation example of the modification. It is explanatory drawing which shows the hardware structural example.
  • Iris authentication is a technique for performing identity verification using iris information (an example of biometric information) acquired from an annular iris around the pupil of the eye.
  • iris information an example of biometric information
  • camera technology not only a device dedicated to iris authentication but also a camera of a mobile terminal such as a smartphone can shoot with image quality capable of acquiring iris information for iris authentication.
  • iris information for iris authentication is acquired by the third party, and unauthorized authentication is performed by the third party in iris authentication. There is a fear.
  • the present embodiment has been created with the above circumstances in mind. According to the present embodiment, it is possible to suppress unauthorized authentication due to acquisition of iris information from an image.
  • a configuration example for realizing the above-described effect will be described.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 1 according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the information processing apparatus 1 according to the present embodiment includes a control unit 10, a communication unit 11, an imaging unit 12, a storage unit 13, an operation unit 14, and a display unit 15.
  • the control unit 10 controls each component of the information processing apparatus 1.
  • the control unit 10 has a communication control function for controlling communication by the communication unit 11 described later and a display control function for controlling display by the display unit 15.
  • the control unit 10 according to the present embodiment also functions as an area specifying unit 120, a determination unit 140, an image processing unit 160, and an iris registration authentication unit 180.
  • the region specifying unit 120 specifies an iris region (an example of a biological region) from an input image (image data) acquired by the imaging unit 12.
  • the area specifying unit 120 specifies a black eye part (pupil) and a white eye part in an eye area detected by a face recognition technique or the like, and an area specified by the boundary between the pupil and the white eye is set as an iris area. You may specify.
  • the information of the iris region specified by the region specifying unit 120 is provided to the determination unit 140, the image processing unit 160, and the iris registration authentication unit 180.
  • the image data that is the target of the iris region specification by the region specification unit 120 is not limited to the image acquired by the imaging unit 12, and may be an image acquired from an external device via the communication unit 11, for example.
  • the image may be an image stored in advance in the storage unit 13.
  • the determination unit 140 determines whether iris information used for iris authentication can be acquired from the iris region specified by the region specifying unit 120. For example, the determination unit 140 may determine whether the iris information can be acquired from the iris region based on the size of the iris region or the color included in the iris region.
  • the size of the iris region used for determination by the determination unit 140 may be the horizontal distance between the left end and the right end of the iris region, or the outer diameter of a circle obtained by approximating the iris region to a circle. It may be the area of the iris region. Further, the determination unit 140 may determine that the iris information can be acquired from the iris region, for example, when the size of the iris region is a predetermined value or more.
  • the determination unit 140 may determine that the iris information can be acquired from the iris region when the average value of the colors included in the iris region is included in the predetermined color range.
  • the predetermined color range may be, for example, a range indicating blue or green.
  • the determination unit 140 includes the iris region. It may be determined that iris information can be acquired from
  • the control unit 10 may control the display unit 15 so that a warning is displayed.
  • the user grasps that the iris information can be acquired from the image (image data), and for example, prevents the image from being transmitted to the outside, or performs image processing by the image processing unit 160 described later. It is possible to set as follows.
  • the determination unit 140 determines the iris from the iris region specified from the image data by the region specifying unit 120. It may be determined whether or not information can be acquired. According to this configuration, since it is determined whether or not the iris information can be acquired from the image data before the image data is transmitted to the outside, it is possible to further suppress unauthorized authentication.
  • the image processing unit 160 performs image processing on the processing region corresponding to the iris region so that the iris information that can be acquired from the iris region specified by the region specifying unit 120 changes, and generates an output image.
  • the processing area may be, for example, the iris area itself, a rectangular area circumscribing the iris area, or an area including the iris area and the pupil area.
  • the image processing unit 160 extracts the iris region specified by the region specifying unit 120 as the processing region from the input image, performs image processing, combines the image processing result with the input image, and generates an output image. May be.
  • the iris information that can be acquired from the output image is different from the iris information that can be acquired from the input image, so that even if the output image is provided to a third party, for example, unauthorized authentication by a third party is performed. It is possible to suppress.
  • the image processing unit 160 may perform image processing on the processing region when the determination unit 140 determines that the iris information can be acquired from the iris region.
  • image processing described later may be performed when iris information can be acquired from an iris region, and the processing amount when iris information cannot be acquired can be suppressed.
  • the image processing by the image processing unit 160 is not performed, and thus the influence (for example, image degradation) due to the image processing does not occur.
  • the image processing unit 160 has a function as the blurring unit 162 as illustrated in FIG. 1, and the image processing performed by the image processing unit 160 includes blurring processing by the blurring unit 162.
  • the blurring process performed by the blurring unit 162 may be a normalized blur (Box blur) process in which a 3 ⁇ 3 filter as shown in the following expression is applied to a 3 ⁇ 3 pixel range around each pixel. Good.
  • the blurring process by the blurring unit 162 may be a Gaussian blur process in which a 3 ⁇ 3 filter as shown in the following equation is applied to a range of 3 ⁇ 3 pixels around each pixel. .
  • FIG. 2 is an explanatory diagram schematically showing image processing by the image processing unit 160 according to the present embodiment.
  • the iris region E12 is specified by the region specifying unit 120.
  • the iris region E12 is specified as a region around the pupil region E14, for example.
  • the image processing unit 160 extracts an iris region E12 from the input image E10 shown in FIG. 2, performs blurring processing (an example of image processing), combines the result of blurring processing with the input image E10, and outputs an output image E20. Generate. As shown in FIG. 2, the iris region E22 in the output image E20 has a blurring effect and the pattern is lost or unclear compared to the iris region E12 in the input image E10.
  • the output image E20 is provided to a third party. Even so, fraud authentication by a third party can be suppressed.
  • the blurring process is performed on the processing area (the iris area E12 in the example of FIG. 2), the blurring process is performed on the area other than the iris area E22 as in the output image E20 of FIG. There is little influence and the feeling of incongruity is small as compared with the case where the entire image is processed.
  • FIG. 2 shows an example in which the input image is an eye image
  • the input image is not limited to an eye image
  • the output image generated by the image processing unit 160 may be stored in, for example, the storage unit 13 or may be transmitted to an external device via the communication unit 11.
  • the iris registration authentication unit 180 shown in FIG. 1 performs iris information registration processing related to iris authentication, and authentication processing for collating the registered iris information with the iris information for authentication.
  • the iris registration authentication unit 180 may perform registration processing or authentication processing in accordance with a user input via the operation unit 14 described later.
  • the iris registration authentication unit 180 acquires the iris information from the iris region specified by the region specifying unit 120 and stores the iris information in the storage unit 13 to perform the registration process. In addition, the iris registration authentication unit 180 acquires the iris information from the iris region specified by the region specifying unit 120 and collates with the iris information stored in the storage unit 13 to perform the authentication process.
  • the communication unit 11 performs data transmission / reception (communication) with an external device.
  • the communication unit 11 may transmit the output image generated by the image processing unit 160 to an external device.
  • the imaging unit 12 is a camera module that acquires an image.
  • the imaging unit 12 acquires an image by imaging a real space using an imaging element such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor).
  • the image acquired by the imaging unit 12 is provided to the region specifying unit 120 as an input image, for example.
  • the storage unit 13 stores programs and parameters for the functions of the information processing apparatus 1 to function.
  • the storage unit 13 may store registered iris information.
  • the storage unit 13 may store an output image generated by the image processing unit 160 performing image processing on the iris region of the input image.
  • the operation unit 14 receives user input and provides it to the control unit 10.
  • the user may select the mode of the information processing apparatus 1 by operating the operation unit 14, for example, registration / authentication mode for performing iris information registration or iris authentication, or shooting and recording an image.
  • One of the shooting modes for performing the above may be selected.
  • the user may operate the operation unit 14 to switch on / off setting of an image processing function for the iris region (hereinafter, also referred to as iris processing setting) by the image processing unit 160.
  • the user may operate the operation unit 14 to perform an operation input for transmitting image data captured by the imaging unit 12 or image data stored in the storage unit 13 to the outside.
  • the operation unit 14 may be realized by a touch panel, for example, or may be realized by a mouse, a keyboard, a button, a switch, a lever, a dial, or the like.
  • the display unit 15 is a display device such as a display, for example, and is controlled by the control unit 10 to display various screens.
  • the display unit 15 may display a mode selection screen for allowing the user to select either the registration / authentication mode or the shooting mode.
  • the display unit 15 prompts the iris processing setting to be turned on when the determination unit 140 determines that the iris information can be acquired from the iris region of the input image and the iris processing setting is off, A warning screen for switching processing settings may be displayed.
  • the configuration example of the information processing apparatus 1 according to the present embodiment has been specifically described above.
  • the configuration of the information processing apparatus 1 illustrated in FIG. 1 is an example, and the present embodiment is not limited to the example.
  • the example in which the information processing apparatus 1 includes the image processing function and the iris registration authentication function has been described above.
  • the present technology is not limited to the example, and the image processing function and the iris registration authentication function are different devices. It may be provided.
  • the information processing apparatus 1 may be a portable terminal carried by a user such as a smartphone or a PDA (Personal Digital Assistant), or may be a PC (Personal Computer), a digital home appliance, a game machine, or other types.
  • the apparatus may be used.
  • each function of the control unit 10 according to the present embodiment may be included in another information processing apparatus connected via the communication unit 11.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation example of the information processing apparatus 1 according to the present embodiment.
  • the display unit 15 is controlled by the control unit 10, and the registration / authentication mode or the shooting mode is set to the user.
  • a mode selection screen for selection is displayed (S104).
  • step S106 iris information registration processing or iris authentication processing by the iris registration authentication unit 180 is performed.
  • step S108 the region specifying unit 120 specifies the iris region from the image acquired by the imaging unit 12.
  • the determination unit 140 determines whether or not iris information can be acquired from the iris region identified in step S108 (S110).
  • the control unit 10 When it is determined that the iris information can be acquired and the iris processing setting is off (YES in S110 and NO in S112), the control unit 10 prompts to turn on the iris processing setting and switches the iris processing setting. Is displayed on the display unit 15 (S114). After the user operation is performed on the warning / setting screen, the process proceeds to step S116.
  • step S116 when it is determined that the iris information cannot be acquired (NO in S110), or when it is determined that the iris information can be acquired and the iris processing setting is on (YES in S110 and YES in S112). The process proceeds to step S116.
  • step S116 for example, when shooting is performed by a user operation, an input image is acquired by the imaging unit 12, and the region specifying unit 120 specifies an iris region from the acquired input image (S118). Subsequently, the determination unit 140 determines whether or not iris information can be acquired from the iris region specified in step S118 (S120). If it is determined that iris information cannot be acquired (NO in S120), or if it is determined that iris information can be acquired but the iris processing setting is off (YES in S120 and NO in S122), the process ends. .
  • the blurring unit 162 of the image processing unit 160 extracts the iris region (an example of the processing region) extracted from the input image. ) Is subjected to a blurring process (S124). Furthermore, the image processing unit 160 synthesizes the result of blurring the iris region with the iris region of the input image, and generates an output image (S126).
  • the operation example of the information processing apparatus 1 according to the present embodiment has been specifically described above.
  • the operation of the information processing apparatus 1 illustrated in FIG. 3 is an example, and the present embodiment is not limited to the example.
  • the same processing as steps S118 to S126 shown in FIG. 3 may be performed using an image acquired from the external device by the communication unit 11 as an input image.
  • the image processing unit 160 changes the iris information that can be acquired from the iris region.
  • the present technology is not limited to such an example.
  • the image processing unit 160 may perform image processing that changes the iris information that can be acquired from the iris region, regardless of the setting by the user. Good.
  • the information processing apparatus 1 may not include the determination unit 140.
  • the image processing unit 160 may always perform image processing on the iris region specified by the region specifying unit 120.
  • Second embodiment >> The first embodiment of the present disclosure has been described above. Subsequently, a second embodiment of the present disclosure will be described. Image processing performed in the second embodiment described below includes processing for changing the value of a randomly selected pixel and edge enhancement processing in addition to the blurring processing described in the first embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 2 according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the information processing apparatus 2 according to the present embodiment is different from the functional structure of the control unit 10 shown in FIG. And different. 4 that are substantially the same as the components illustrated in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and thus the description thereof is omitted.
  • the function as the image processing part 260 which the control part 20 which concerns on this embodiment has is demonstrated.
  • the image processing unit 260 corresponds to the iris region so that the iris information that can be acquired from the iris region specified by the region specifying unit 120 changes. Image processing is performed on the processing area to generate an output image.
  • the image processing unit 260 according to the present embodiment has functions as a random deformation unit 264 and an edge enhancement unit 266 in addition to the function as the blurring unit 162.
  • functions of the random deformation unit 264 and the edge enhancement unit 266 included in the image processing unit 260 will be described.
  • the image processing performed by the image processing unit 260 according to the present embodiment includes the processing by the random transformation unit 264 and the edge enhancement unit 266 described below in addition to the blurring processing by the blurring unit 162 described with reference to FIG. It further includes processing by.
  • the random deformation unit 264 changes the value (for example, so-called RGB value) of a pixel selected at random from the pixels of the processing region (for example, iris region).
  • the value of the pixel after the change may be a value obtained by adding a predetermined value to the value of the pixel before the change, or may be a value selected at random. Further, the process of changing the pixel value by the random deformation unit 264 may be performed after the blurring process by the blurring unit 162, for example.
  • the edge emphasizing unit 266 performs edge emphasis processing for emphasizing an edge (contour) on the processing region.
  • the edge enhancement processing by the edge enhancement unit 266 may be, for example, processing that applies an edge enhancement filter. Further, the edge enhancement process by the edge enhancement unit 266 may be performed after the process of changing the pixel value by the random deformation unit 264, for example.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation example of the information processing apparatus 2 according to the present embodiment.
  • steps S202 to S224 shown in FIG. 5 has been described with reference to FIG. Since it is the same as the processing of steps S102 to S124, the description thereof is omitted.
  • the random deformation unit 264 of the image processing unit 260 performs a random deformation process for changing the value of a randomly selected pixel among the pixels in the iris region (an example of the processing region).
  • the edge enhancement unit 266 of the image processing unit 260 performs edge enhancement processing for enhancing the edge (contour) on the iris region (S228). Further, the image processing unit 260 synthesizes the result obtained by performing the processing of steps S224 to S228 on the iris region with the iris region of the input image, and generates an output image (S230).
  • the information processing apparatus further includes a restoration unit that restores an input image from an output image obtained by performing image processing on the processing region.
  • the expression that the input image is restored from the output image is not limited to acquiring an image that completely matches the input image, but includes estimating the input image from the output image.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 3 according to the third embodiment of the present disclosure. As shown in FIG. 6, the information processing apparatus 3 according to the present embodiment is different from the functional configuration of the control unit 10 shown in FIG. And different. Note that, among the components illustrated in FIG. 6, components that are substantially the same as the components illustrated in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted. Hereinafter, functions of the image processing unit 360 and the restoration unit 370 included in the control unit 30 according to the present embodiment will be described.
  • the image processing unit 360 changes the iris information that can be acquired from the iris region. Image processing is performed on the processing region corresponding to the iris region to generate an output image. Further, the image processing unit 360 according to the present embodiment may cause the storage unit 13 to store parameters for image processing performed on the processing region. Note that the processing area to which the image processing unit 360 according to the present embodiment performs image processing may be, for example, the iris area itself.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram schematically illustrating an example of the image processing unit 360 according to the present embodiment.
  • F (x, y) input to the filter unit 362 illustrated in FIG. 7 indicates an iris region (an example of a processing region) of the input image.
  • the transfer function H (u, v) of the filter unit 362 shown in FIG. 7 is, for example, a Fourier transform of the function h (x, y) shown below.
  • r represents a radius (a distance from the filter center), and ⁇ 2 represents a dispersion.
  • the adding unit 364 adds the noise function ⁇ (x, y) to the output of the filter unit 362, and outputs g (x, y).
  • the noise function ⁇ (x, y) represents, for example, white gaussian noise with an average of 0.
  • the image processing unit 360 combines g (x, y) with the input image to generate an output image.
  • the image processing by the image processing unit 360 is not limited to the above example.
  • the image processing by the image processing unit 360 may include, for example, a random deformation process and an edge enhancement process, like the image processing unit 260 described with reference to FIG.
  • the restoration unit 370 restores an input image (image data) from an output image obtained by performing image processing on the processing area.
  • the restoration processing by the restoration unit 370 may be performed by various methods in accordance with the image processing performed by the image processing unit 360. Further, the restoration unit 370 may acquire the parameters of the image processing performed by the image processing unit 360 from the storage unit 13 and restore the input image based on the parameters.
  • the restoration unit 370 may be a filter having a transfer function such as the following equation.
  • H (u, v) is a transfer function of the filter unit 362 shown in FIG.
  • the restoration unit 370 may be a filter having a transfer function such as the following equation.
  • H (u, v) is a transfer function of the filter unit 362 shown in FIG. H * (u, v) is a complex conjugate of H (u, v).
  • S ⁇ (u, v) and S f (u, v) are the power spectral densities of ⁇ (x, y) and f (x, y) described with reference to FIG.
  • the Fourier transforms of (x, y) and f (x, y) are F (u, v) and N (u, v), they are expressed by the following equations, respectively.
  • the restoration unit 370 generates a restored image obtained by restoring the input image, for example, by combining the output result obtained by applying the above-described filter based on the transfer function to the processing region with the output image.
  • the processing area to which the restoration unit 370 performs the restoration process may be an area corresponding to the iris area specified by the area specifying unit 120 or an area specified based on the parameters included in the storage unit 13. There may be.
  • the user can save or publish the output image that has been subjected to image processing by the image processing unit 360, and further obtain a restored image obtained by restoring the input image from the output image.
  • the image processing by the image processing unit 360 and the restoration processing by the restoration unit 370 be concealed (the processing method is not disclosed to a third party). Since the image processing by the image processing unit 360 and the restoration processing by the restoration unit 370 are concealed, it becomes difficult for a third party to restore the input image, and unauthorized authentication can be suppressed.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing an operation example when restoring an input image from an output image in the present embodiment.
  • an image (output image) to be restored is selected from images stored in the storage unit 13 by a user operation (S302).
  • the area specifying unit 120 specifies an iris area from the image selected in step S302 (S304).
  • the restoration unit 370 performs restoration processing on the iris region based on the image processing parameters stored in the storage unit 13 (S306), and combines the restoration result with the iris region of the output image to generate the restored image.
  • Generate S308.
  • the operation example when restoring the input image from the output image has been specifically described.
  • the operation illustrated in FIG. 8 is an example, and the present embodiment is not limited to the example.
  • the restoration process may be performed on an image acquired from an external device by the communication unit 11.
  • the information processing apparatus includes a restoration unit, so that a restored image obtained by restoring the input image can be obtained from the output image on which image processing has been performed.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 4 according to the first modification.
  • the information processing apparatus 4 according to this modification is different in part in the functional configuration of the control unit 40 from the functional configuration of the control unit 20 according to the second embodiment shown in FIG. 4.
  • the function as the image process part 460 which the control part 40 which concerns on this modification has is demonstrated.
  • the image processing unit 460 changes the iris information that can be acquired from the iris region. Image processing is performed on the processing region corresponding to the iris region to generate an output image. As illustrated in FIG. 9, the image processing unit 460 according to the present modification has a function as a replacement unit 464 in addition to functions as a blur unit 162 and an edge enhancement unit 266. Hereinafter, a function of the image processing unit 460 as the replacement unit 464 will be described.
  • the image processing performed by the image processing unit 460 according to the present modification includes the replacement unit 464 described below in addition to the blurring processing by the blurring unit 162 and the edge enhancement processing by the edge enhancement unit 266 described with reference to FIG. It further includes a replacement process.
  • the replacement unit 464 performs replacement processing for replacing the iris region (an example of the processing region) on the processing region.
  • the replacement process may be a process of replacing the iris region with one iris pattern selected from a plurality of iris patterns (an example of a biological pattern) stored in advance in the storage unit 13.
  • the iris pattern may be generated in a simulated manner simulating the iris, or may be generated based on the iris of another person who has been imaged.
  • the iris pattern may be an iris image or iris pattern information.
  • the replacement process performed by the replacement unit 464 may be a process of replacing the values of all pixels included in the iris region with the values of the pixels of the iris pattern.
  • the replacement process performed by the replacement unit 464 may be a process of extracting a pattern from the iris region and replacing a pixel corresponding to the extracted pattern with a pixel value of the iris pattern.
  • the replacement unit 464 may select an iris pattern at random from a plurality of iris patterns stored in advance in the storage unit 13 to replace the iris region, or select an iris pattern similar to the iris region to select the iris region. May be replaced.
  • the configuration example according to this modification has been described above.
  • the operation of the information processing apparatus 4 according to the present modification is that the above-described replacement process is performed instead of the random deformation process (S226) between the blurring process (S224) and the edge enhancement process (S228). Since the operation of the information processing apparatus 2 described with reference to FIG.
  • the modification 1 has been described above. According to this modification, since the iris region is replaced with another iris pattern by the replacement process, it is possible to change the obtainable iris information and suppress unauthorized authentication.
  • the image processing unit 460 performs the blurring process and the edge enhancement process before and after the replacement process has been described.
  • the present invention is not limited to such an example.
  • the image processing unit 460 may not perform the blurring process or the edge enhancement process.
  • the image processing unit 460 may perform other image processing such as random deformation processing.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 5 in which the present technology is applied to fingerprint authentication.
  • the information processing device 5 is different from the functional configuration of the control unit 20 according to the second embodiment shown in FIG. Different from device 2. 10 that are substantially the same as the components illustrated in FIG. 4 are denoted by the same reference numerals, and thus the description thereof is omitted.
  • specification part 520, the feature point detection part 530, the determination part 540, and the image process part 560 which the control part 50 has is demonstrated.
  • the area specifying unit 520 specifies a living body area from the input image (image data) acquired by the imaging unit 12 in the same manner as the area specifying unit 120 described with reference to FIG. However, the region specifying unit 520 is different from the region specifying unit 120 in that the finger region for fingerprint authentication is specified as the living body region instead of the iris region. Note that the area specifying unit 520 may specify the entire finger as a finger area for fingerprint authentication, or may specify only the fingertip (which will have a fingerprint). Since the fingerprint is not included when the finger area is the area on the back side of the hand, the area specifying unit 520 may specify only the finger area on the palm side as the finger area for fingerprint authentication. Since the finger region can be specified by a well-known image recognition technique, detailed description thereof is omitted here.
  • Information on the finger area specified by the area specifying unit 520 is provided to the feature point detecting unit 530, the determining unit 540, and the image processing unit 560.
  • the image data that is the target for specifying the finger region by the region specifying unit 520 is not limited to the image acquired by the imaging unit 12, and may be an image acquired from an external device via the communication unit 11, for example.
  • the image may be an image stored in advance in the storage unit 13.
  • the feature point detection unit 530 detects feature points from the finger region specified by the region specification unit 520.
  • the feature point detected by the feature point detection unit 530 may be a feature point used for fingerprint authentication, and may be, for example, a center point, a branch point, an end point, or a junction point of a fingerprint pattern.
  • the feature point detection unit 530 provides information on the detected feature points (for example, the number, position, type, orientation, and the like of the detected feature points) to the determination unit 540 and the image processing unit 560.
  • Determination unit 540 determines whether or not fingerprint information (an example of biometric information) used for fingerprint authentication can be acquired from the finger region specified by region specifying unit 520. For example, the determination unit 540 may determine whether or not the fingerprint information can be acquired from the finger region based on the information on the feature points provided from the feature point detection unit 530. For example, the determination unit 540 may determine whether fingerprint information can be acquired from the finger region by determining whether a sufficient number of feature points has been detected.
  • fingerprint information an example of biometric information
  • the image processing unit 560 changes the biological information that can be acquired from the biological region.
  • Image processing is performed on the processing region corresponding to the living body region to generate an output image.
  • the image processing unit 560 is configured so that the fingerprint information (an example of biometric information) that can be acquired from the finger region (an example of the biometric region) specified by the region specifying unit 520 changes. Is subjected to image processing to generate an output image.
  • the image processing unit 560 included in the information processing apparatus 5 has a function as a feature point transformation unit 564 in addition to functions as a blurring unit 162 and an edge enhancement unit 266.
  • the function of the feature point transformation unit 564 that the image processing unit 560 has will be described.
  • the image processing performed by the image processing unit 560 includes feature points by the feature point deforming unit 564 described below in addition to the blurring processing by the blurring unit 162 and the edge enhancement processing by the edge enhancement unit 266 described with reference to FIG. Further included is a deformation process.
  • the feature point deforming unit 564 performs image processing in which information about feature points for fingerprint authentication detected from the finger region is changed with respect to the finger region (an example of a processing region) (hereinafter referred to as feature point deformation processing). Apply.
  • the feature point deforming unit 564 may perform a feature point deforming process based on movement (change of coordinates in the finger region), deletion, or combination of the above feature points detected from the finger region by the feature point detecting unit 530. .
  • the feature point deforming unit 564 does not need to perform the feature point deformation process on all detected feature points, and performs the feature point deformation process on some of the detected feature points. You may go.
  • the feature point deforming unit 564 sets a feature region around the feature point detected from the finger region by the feature point detection unit 530, moves the feature region according to the movement of the feature point, and moves the feature region around Alternatively, a pseudo fingerprint pattern (stripe) may be generated. Further, the feature point deforming unit 564 sets a feature region around the feature point detected from the finger region by the feature point detecting unit 530, and in a pseudo manner around the feature region and the feature region according to the deletion of the feature point. A fingerprint pattern may be generated. The feature point deforming unit 564 may perform processing such that the fingerprint pattern originally included in the finger area is lost.
  • FIGS. 11 and 12 are explanatory diagrams illustrating an example of feature point deformation processing by the feature point deforming unit 564.
  • a position P11 and a position P12 indicate the positions of the detected feature points, respectively, and feature regions R11 and R12 are set around the positions P11 and P12, respectively.
  • Schematic diagram M10 shown in FIG. 11 schematically shows the movement of the feature points by feature point deforming unit 564.
  • the feature point deforming unit 564 moves the feature point at the position P11 to the position P21, and moves the feature point at the position P12 to the position P22.
  • a finger region F20 shown in FIG. 11 is an explanatory diagram for explaining the movement of the feature region according to the movement of the feature point by the feature point deforming unit 564 and the generation of a pseudo fingerprint pattern.
  • the above-described feature regions R11 and R12 move according to the movement of the feature points at the positions P11 and P12 in the finger region F10, and the feature regions R21 and R22 around the moved positions P21 and P22.
  • a pseudo fingerprint pattern stripe is generated by the feature point deforming unit 564 around the feature regions R21 and R22.
  • the finger area F10 shown in FIG. 12 is the same as the finger area F10 shown in FIG.
  • a schematic diagram M20 illustrated in FIG. 12 schematically illustrates movement and deletion of feature points by the feature point deforming unit 564.
  • the feature point deforming unit 564 deletes the feature point at the position P11 and moves the feature point at the position P12 to the position P32.
  • the finger region F30 shown in FIG. 12 is an explanatory diagram for explaining the movement of the feature region according to the movement of the feature point by the feature point deforming unit 564 and the generation of a pseudo fingerprint pattern.
  • the feature region R11 is also deleted in accordance with the deletion of the feature point at the position P11 in the finger region F10 described above.
  • the feature region R12 moves in accordance with the movement of the feature point at the position P12 in the finger region F30 described above, and is indicated as the feature region R32 around the moved position P32.
  • a pseudo fingerprint pattern stripe
  • the feature point deformation process by the feature point deforming unit 564 has been described above. 11 and 12, an example in which feature points are moved or feature points are moved and deleted has been described as the feature point transformation processing. However, feature points may be deleted even when only feature points are deleted. Included in the transformation process.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating an operation example of the information processing apparatus 5 illustrated in FIG. 10.
  • the camera is activated by a user operation (S502).
  • the region specifying unit 520 specifies a finger region from the image acquired by the imaging unit 12 (S504)
  • the feature point detecting unit 530 detects a feature point from the specified finger region (S506).
  • the determination unit 540 determines whether fingerprint information can be acquired from the finger region specified in step S506 based on the feature point detected in step S506 (S510).
  • the control unit 50 When it is determined that the fingerprint information can be acquired and the fingerprint processing setting is OFF (YES in S510 and NO in S512), the control unit 50 prompts to turn on the fingerprint processing setting and switches the fingerprint processing setting.
  • the warning / setting screen is displayed on the display unit 15 (S514). After the user operation is performed on the warning / setting screen, the process proceeds to step S516.
  • step S516 when it is determined that fingerprint information cannot be acquired (NO in S510), or when it is determined that fingerprint information can be acquired and the fingerprint processing setting is on (YES in S510 and YES in S512). The process proceeds to step S516.
  • step S516 for example, when shooting is performed by a user operation, an input image is acquired by the imaging unit 12, and the region specifying unit 520 specifies a finger region from the acquired input image (S518). Subsequently, the determination unit 540 determines whether or not fingerprint information can be acquired from the finger region specified in step S518 (S520). If it is determined that fingerprint information cannot be acquired (NO in S520), or if it is determined that fingerprint information can be acquired but the fingerprint processing setting is OFF (YES in S520 and NO in S522), the process ends. .
  • the blurring unit 562 of the image processing unit 560 causes the finger region extracted from the input image (an example of a processing region) ) Is subjected to a blurring process (S524).
  • the feature point deforming unit 564 of the image processing unit 560 performs a feature point deforming process on the finger region (an example of the processing region) such that information on the feature points detected from the finger region is changed (S526).
  • the edge enhancement unit 266 of the image processing unit 560 performs edge enhancement processing for enhancing the edge (contour) on the finger region (S528). Further, the image processing unit 560 generates an output image by synthesizing the finger region of the input image with the result of performing the processing of steps S524 to S528 on the finger region (S530).
  • the information processing apparatus 5 described above it is possible to suppress unauthorized authentication even when fingerprint authentication is used as biometric authentication by performing image processing that changes fingerprint information that can be acquired. .
  • the image processing unit 560 performs the blurring process, the feature point deformation process, and the edge enhancement process has been described.
  • the present invention is not limited to such an example.
  • the image processing by the image processing unit 560 may include the random deformation process described with reference to FIG. 4 or the replacement process described with reference to FIG.
  • the image processing unit 560 performs the replacement process, a plurality of fingerprint patterns are stored in the storage unit 13, and the image processing unit 560 defines the processing area with one fingerprint pattern selected from the plurality of fingerprint patterns. It may be replaced.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 6 in which the present technology is applied to vein authentication.
  • the information processing apparatus 6 is different from the functional configuration of the control unit 20 according to the second embodiment shown in FIG. Different from device 2.
  • components substantially the same as those shown in FIG. 4 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
  • specification part 620, the vein detection part 630, the determination part 640, and the image process part 660 which the control part 60 has is demonstrated.
  • the area specifying unit 620 specifies a finger area (an example of a living body area) from the input image (image data) acquired by the imaging unit 12, similarly to the area specifying unit 520 described with reference to FIG. However, the area specifying unit 620 may specify the entire finger as the finger area in order to specify the finger area for vein authentication. Since the finger region can be specified by a well-known image recognition technique, detailed description thereof is omitted here.
  • Information on the finger region specified by the region specifying unit 620 is provided to the vein detecting unit 630, the determining unit 640, and the image processing unit 660.
  • the image data that is the target for specifying the finger area by the area specifying unit 620 is not limited to the image acquired by the imaging unit 12, and may be an image acquired from an external device via the communication unit 11, for example.
  • the image may be an image stored in advance in the storage unit 13.
  • the vein detection unit 630 detects a vein from the finger region specified by the region specifying unit 620. Since the vein detection can be realized by a well-known image recognition technique, a detailed description thereof is omitted here.
  • the vein detection unit 630 provides information about the detected veins (for example, the number, position, type, orientation, and length of the detected veins) to the determination unit 640 and the image processing unit 660.
  • the determining unit 640 determines whether or not the vein information used for vein authentication can be acquired from the finger region specified by the region specifying unit 620. For example, the determination unit 640 may determine whether or not information can be acquired from the finger region based on information regarding the vein provided from the vein detection unit 630. For example, the determination unit 640 may determine whether vein information can be acquired from the finger region by determining whether a sufficient number of veins have been detected.
  • the image processing unit 660 changes the biological information that can be acquired from the biological region.
  • Image processing is performed on the processing region corresponding to the living body region to generate an output image.
  • the image processing unit 660 changes the processing area corresponding to the finger area so that the vein information (an example of the biological information) that can be acquired from the finger area (an example of the biological area) specified by the area specifying unit 620 changes. Is subjected to image processing to generate an output image.
  • the image processing unit 660 included in the information processing apparatus 6 has a function as a vein deformation unit 664 in addition to functions as a blurring unit 162 and an edge enhancement unit 266.
  • the function of the vein deformation unit 664 included in the image processing unit 660 will be described. Note that the image processing performed by the image processing unit 660 is not limited to the blurring processing by the blurring unit 162 and the edge enhancement processing by the edge enhancement unit 266 described with reference to FIG. Further included.
  • the vein deformation unit 664 performs image processing (hereinafter referred to as “venous deformation processing”) on the finger region (an example of the processing region) to change information regarding the vein detected from the finger region.
  • the vein deforming unit 664 may perform the vein deforming process by moving the vein detected from the finger region (coordinate change in the finger region), deleting, changing the length, or a combination of the above, detected by the vein detecting unit 630. Good.
  • the vein deforming unit 664 does not need to perform vein deformation processing on all detected veins, and may perform vein deformation processing on some of the detected veins.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram illustrating an example of vein deformation processing by the vein deforming unit 664.
  • the vein deforming unit 664 may change the length of the vein V40 like a finger region F41 shown in FIG. Further, the vein deforming unit 664 may move the vein V40 like a finger region F42 shown in FIG. The vein deforming unit 664 may move the vein V40 after inverting or rotating the vein V40 when moving the vein V40. Further, the vein deforming unit 664 may delete the vein V40 as in the finger region F43 illustrated in FIG.
  • vein deformation process by the vein deforming unit 664 has been described above.
  • vein movement coordinate change in the finger region
  • deletion or length change is performed as the vein deformation process, but the above combinations are also included in the vein deformation process.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram illustrating an operation example of the information processing apparatus 6 illustrated in FIG. 14.
  • the camera imaging unit 12
  • the region specifying unit 620 specifies a finger region from the image acquired by the imaging unit 12 (S604)
  • the vein detecting unit 630 detects a vein from the specified finger region (S606).
  • the determination unit 640 determines whether vein information can be acquired from the finger region specified in step S606 based on the vein detected in step S606 (S610).
  • the control unit 60 When it is determined that the vein information can be acquired and the vein processing setting is off (YES in S610 and NO in S612), the control unit 60 prompts to turn on the vein processing setting and switches the vein processing setting.
  • the warning / setting screen is displayed on the display unit 15 (S614). After the user operation is performed on the warning / setting screen, the process proceeds to step S616.
  • step S616 when it is determined that vein information cannot be acquired (NO in S610), or when it is determined that vein information can be acquired and the vein processing setting is on (YES in S610 and YES in S612). The process proceeds to step S616.
  • step S616 for example, when shooting is performed by a user operation, an input image is acquired by the imaging unit 12, and the region specifying unit 620 specifies a finger region from the acquired input image (S618). Subsequently, the determination unit 640 determines whether or not vein information can be acquired from the finger area specified in step S618 (S620). If it is determined that vein information cannot be acquired (NO in S620), or if it is determined that vein information can be acquired but the vein processing setting is OFF (YES in S620 and NO in S622), the process ends. .
  • the blurring unit 662 of the image processing unit 660 uses the finger region extracted from the input image (an example of the processing region) ) Is subjected to a blurring process (S624). Subsequently, the vein deforming unit 664 of the image processing unit 660 performs a vein deforming process on the finger region (an example of the processing region) such that information related to the vein detected from the finger region is changed (S626).
  • the edge enhancement unit 266 of the image processing unit 660 performs edge enhancement processing for enhancing the edge (contour) on the finger region (S628). Further, the image processing unit 660 generates an output image by synthesizing the finger region of the input image with the result of performing the processing of steps S624 to S628 on the finger region (S630).
  • the present technology can also be applied to biometric authentication other than iris authentication.
  • the combination of the above-described biological region or biological information and image processing is an example, and the present invention is not limited to such an example.
  • blurring processing, edge enhancement processing, biological pattern replacement processing, and processing for changing information about feature points are effective for changing biological information regardless of the type of target biological region.
  • the random deformation process is particularly effective for changing iris information.
  • deletion and movement of feature points are particularly effective for changing fingerprint information or vein information.
  • the region specifying unit may be able to specify a plurality of types of biological regions, and the subsequent processing may be performed so as to change the biological information corresponding to the biological region that could be specified by the region specifying unit.
  • the region specifying unit attempts to specify all of the iris region, fingerprint region, and vein region from the input image.
  • the subsequent feature point detection unit, vein detection unit, determination unit, and image processing unit apply biometric information corresponding to the biological region specified by the region specifying unit to obtain biometric information that can be acquired. It may be changed.
  • image processing that changes both fingerprint information and vein information may be performed on an input image in which a finger is shown.
  • image process that changes all of the iris information, fingerprint information, and vein information may be performed on an input image in which both fingers and eyes are shown.
  • FIG. 17 is a block diagram illustrating a configuration example of the information processing system 1000 according to the present modification.
  • the information processing system 1000 according to this modification includes a user terminal 7, a server 8, and a communication network 9.
  • the components shown in FIG. 17 components substantially the same as those shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
  • the user terminal 7 is an information processing apparatus including a communication unit 11, an imaging unit 12, a storage unit 13, an operation unit 14, a display unit 15, and a control unit 70, for example, a smartphone or a tablet terminal It may be.
  • the functions of the communication unit 11, the imaging unit 12, the storage unit 13, the operation unit 14, and the display unit 15 illustrated in FIG. 17 are the same as those of the communication unit 11, the imaging unit 12, the storage unit 13, and the operation unit described with reference to FIG. 14 and the function of the display unit 15 are omitted.
  • the control unit 70 controls each configuration of the user terminal 7.
  • the control unit 70 has a communication control function for controlling communication by the communication unit 11 and a display control function for controlling display by the display unit 15.
  • the control unit 70 according to the present modification has an encryption function for encrypting an input image acquired by the imaging unit 12 and a decryption function for decrypting information received by the communication unit 11.
  • the server 8 is an information processing apparatus including a communication unit 81 and a control unit 80 as shown in FIG.
  • the function of the communication unit 81 shown in FIG. 17 is the same as the function of the communication unit 11 described with reference to FIG.
  • the control unit 80 controls each component of the server 8.
  • the control unit 80 has a communication control function for controlling communication by the communication unit 81, an encryption function for encrypting an image, a decryption function for decrypting information received by the communication unit 11, and the like.
  • the server 8 may provide services such as SNS (Social Networking Service), social media, and the like, and has a function of releasing information such as images to other devices via the communication network 9. You may have.
  • the control unit 80 has functions as a region specifying unit 820, a determination unit 840, and an image processing unit 860.
  • the area specifying unit 820 specifies a biometric area for biometric authentication in the same manner as the area specifying unit 120, the area specifying unit 520, and the area specifying unit 620 described above.
  • the function of the area specifying unit 820 may be the same as the function of any of the area specifying unit 120, the area specifying unit 520, and the area specifying unit 620, or may be a combination of the above.
  • the determination unit 840 determines whether or not biological information can be acquired from the biological region specified by the region specifying unit 820 in the same manner as the determination unit 140, the determination unit 540, and the determination unit 640 described above. Note that the function of the determination unit 840 may be the same as any of the functions of the determination unit 140, the determination unit 540, and the determination unit 640, or may be a combination of the above.
  • the image processing unit 860 stores biological information that can be acquired from the biological region. Image processing is performed on the processing region corresponding to the living body region so as to change.
  • the function of the image processing unit 860 may be the same as any of the functions of the image processing unit 160, the image processing unit 260, the image processing unit 360, the image processing unit 460, the image processing unit 560, and the image processing unit 660. It may be a combination of the above. That is, the image processing performed by the image processing unit 860 may include one or more of the above-described blurring processing, edge processing, random deformation processing, replacement processing, feature point deformation processing, and vein deformation processing.
  • control unit 80 may have functions as a feature point detection unit and a vein detection unit.
  • the communication network 9 is a wired or wireless transmission path for information transmitted from a device connected to the communication network 9.
  • the communication network 9 may include a public line network such as the Internet, a telephone line network, a satellite communication network, various LANs including the Ethernet (registered trademark), a WAN (Wide Area Network), and the like.
  • the communication network 9 may include a dedicated line network such as an IP-VPN (Internet Protocol-Virtual Private Network).
  • FIGS. FIG. 18 and FIG. 19 are flowcharts each showing an operation example of this modification.
  • the server 8 has a function of providing services such as SNS (Social Networking Service) and social media, and publishing an image to other devices.
  • SNS Social Networking Service
  • the control unit 70 of the user terminal 7 encrypts the input image (S704), and the encrypted image is transmitted from the user terminal 7 to the server 8 (S706).
  • the control unit 80 of the server 8 Upon receiving the encrypted image, the control unit 80 of the server 8 performs a decryption process and acquires an input image (S708). Subsequently, the area specifying unit 820 of the server 8 specifies a living body area from the input image (S710). Subsequently, the determination unit 840 of the server 8 determines whether or not biological information can be acquired from the biological region specified in step S710 (S712).
  • the image processing unit 860 of the server 8 displays an image in the processing region corresponding to the biological region so that the biological information that can be acquired from the biological region changes. Processing is performed (S714). Further, the server 8 publishes the output image obtained by performing the image processing in step S714 to other devices via the communication network 9 (S716).
  • the server 8 publishes the input image to another device via the communication network 9 without performing image processing on the input image ( S716).
  • the server 8 may not have a function of publishing an image to another device, and the user terminal 7 has an image publishing function after the server 8 performs image processing.
  • the operation example in the case of transmitting an image to another server (for example, an SNS server not shown) is shown.
  • the processing in steps S802 to S810 shown in FIG. 19 is the same as the processing in steps S702 to S710 described with reference to FIG.
  • step S812 the determination unit 840 of the server 8 determines whether or not biological information can be acquired from the biological region identified in step S810.
  • the image processing unit 860 of the server 8 displays an image in the processing region corresponding to the biological region so that the biological information that can be acquired from the biological region changes. Processing is performed (S814). Further, the server 8 encrypts the output image obtained by performing the image processing in step S814 (S816).
  • the server 8 encrypts the input image without performing image processing on the input image (S816).
  • step S816 the image encrypted in step S816 is transmitted from the server 8 to the user terminal 7 (S818), and decrypted by the user terminal 7 (S820). Subsequently, the user terminal 7 transmits the image obtained by decoding in step S820 to an SNS server (not shown) (S822).
  • step S812 when it is determined in step S812 that biometric information cannot be acquired, information indicating that image processing is not necessary is transmitted from the server 8 to the user terminal 7, and the user terminal 7 receives the input image obtained in step S802. May be transmitted to an SNS server (not shown).
  • Hardware configuration example >> In the above, each embodiment and modification of this indication were explained. Information processing such as the above-described region identification processing, determination processing, image processing, iris registration authentication processing, restoration processing, and the like is realized by cooperation of software and hardware of the information processing apparatuses 1 to 3.
  • Information processing such as the above-described region identification processing, determination processing, image processing, iris registration authentication processing, restoration processing, and the like is realized by cooperation of software and hardware of the information processing apparatuses 1 to 3.
  • a hardware configuration example of the information processing device 2000 will be described as a hardware configuration example of the information processing devices 1 to 6, the user terminal 7, and the server 8 that are information processing devices according to the present embodiment.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating an example of a hardware configuration of the information processing apparatus 2000.
  • the information processing apparatus 2000 includes a CPU (Central Processing Unit) 2001, a ROM (Read Only Memory) 2002, a RAM (Random Access Memory) 2003, an input device 2004, an output device 2005, and the like.
  • the CPU 2001 functions as an arithmetic processing device and a control device, and controls the overall operation in the information processing device 2000 according to various programs. Further, the CPU 2001 may be a microprocessor.
  • the ROM 2002 stores programs used by the CPU 2001, calculation parameters, and the like.
  • the RAM 2003 temporarily stores programs used in the execution of the CPU 2001, parameters that change as appropriate during the execution, and the like. These are connected to each other by a host bus composed of a CPU bus or the like. Mainly, the functions of the control unit 10, the control unit 20, the control unit 30, the control unit 40, the control unit 50, the control unit 60, the control unit 70, and the control unit 80 are achieved by the cooperation of the CPU 2001, the ROM 2002, the RAM 2003, and the software. Realized.
  • the input device 2004 includes an input means for a user to input information, such as a mouse, a keyboard, a touch panel, a button, a microphone, a switch, and a lever, and an input control circuit that generates an input signal based on the input by the user and outputs the input signal to the CPU 2001 Etc.
  • a user of the information processing apparatus 2000 can input various data or instruct a processing operation to the information processing apparatus 2000 by operating the input device 2004.
  • the output device 2005 includes, for example, a display device such as a liquid crystal display (LCD) device, an OLED device, a see-through display, and a lamp. Furthermore, the output device 2005 includes an audio output device such as a speaker and headphones. For example, the display device displays a captured image, a generated image, and the like. On the other hand, the audio output device converts audio data or the like into audio and outputs it.
  • the output device 2005 corresponds to, for example, the display unit 15 described with reference to FIG.
  • the storage device 2006 is a device for storing data.
  • the storage device 2006 may include a storage medium, a recording device that records data on the storage medium, a reading device that reads data from the storage medium, a deletion device that deletes data recorded on the storage medium, and the like.
  • the storage device 2006 stores programs executed by the CPU 2001 and various data.
  • the storage device 2006 corresponds to the storage unit 13 described with reference to FIG.
  • the imaging device 2007 includes an imaging optical system such as a photographing lens and a zoom lens that collects light, and a signal conversion element such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor).
  • the imaging optical system collects light emitted from the subject and forms a subject image in the signal conversion unit, and the signal conversion element converts the formed subject image into an electrical image signal.
  • the imaging device 2007 corresponds to the imaging unit 12 described with reference to FIG.
  • the communication device 2008 is a communication interface configured by a communication device for connecting to a communication network, for example.
  • the communication device 2008 may include a wireless LAN (Local Area Network) compatible communication device, an LTE (Long Term Evolution) compatible communication device, a wire communication device that performs wired communication, or a Bluetooth (registered trademark) communication device.
  • the communication device 2008 corresponds to, for example, the communication unit 11 described with reference to FIG. 1 and the communication unit 81 described with reference to FIG.
  • each step in the above-described embodiment does not necessarily have to be processed in time series in the order described as a flowchart.
  • each step in the processing of the above embodiment may be processed in an order different from the order described as the flowchart diagram or may be processed in parallel.
  • a computer program for causing hardware such as the CPU 2001, the ROM 2002, and the RAM 2003 to perform the same functions as the configurations of the information processing apparatuses 1 to 6, the user terminal 7, and the server 8 described above. Can also be provided.
  • a recording medium on which the computer program is recorded is also provided.
  • An area specifying unit for specifying a biometric area for biometric authentication from image data An image processing unit that performs image processing on a processing area corresponding to the biological area so that biological information that can be acquired from the biological area changes;
  • An information processing apparatus comprising: (2) The information processing apparatus according to (1), wherein the image processing performed by the image processing unit includes blurring processing. (3) The information processing apparatus according to (2), wherein the image processing performed by the image processing unit further includes an edge enhancement process. (4) The information processing apparatus according to (3), wherein the image processing performed by the image processing unit further includes a process of changing a value of a randomly selected pixel.
  • the information processing apparatus includes a replacement process for replacing the processing region.
  • the replacement process is a process of replacing the processing area with one biological pattern selected from a plurality of biological patterns stored in advance.
  • the image processing performed by the image processing unit includes a feature point deformation process that changes information about a feature point detected from the living body region. apparatus.
  • the feature point transformation process includes at least one of movement and deletion of feature points detected from the living body region.
  • the information processing apparatus includes vein deformation processing for changing information related to a vein detected from the living body region.
  • the vein deformation process includes at least one of movement, deletion, and length change of the vein.
  • the information processing apparatus further includes a determination unit that determines whether the biological information can be acquired from the biological region, The image processing unit performs the image processing on the processing region when the determination unit determines that the biological information can be acquired from the biological region, any one of (1) to (10) The information processing apparatus according to one item.
  • the information processing apparatus includes: A determination unit for determining whether or not biological information can be acquired from the biological region specified by the region specifying unit; The information processing apparatus according to any one of (1) to (10), wherein a warning screen is displayed when the determination unit determines that the biological information can be acquired from the biological region. (13)
  • the information processing apparatus further includes a communication unit that communicates with the outside, The determination unit determines whether or not the biological information can be acquired from a biological region identified from the image data when an operation input for transmitting image data to the outside is performed.
  • the information processing apparatus according to 12).
  • the determination unit according to any one of (11) to (13), wherein the determination unit determines whether the biological information can be acquired from the biological region based on a size of the biological region. Information processing device.
  • the determination unit determines whether the biological information can be acquired from the biological region based on a color included in the biological region.
  • Information processing device (16) The information processing apparatus according to any one of (1) to (15), further including a restoration unit that restores the image data from an image on which the image processing has been performed on the processing region. apparatus. (17) The information processing apparatus according to (16), wherein the restoration unit restores the image data based on the image processing parameters. (18) The information processing apparatus according to any one of (1) to (17), wherein the biological information includes at least one of iris information, fingerprint information, and vein information.
  • An information processing method including: (20) On the computer, A function for identifying a biometric area for biometric authentication from image data; A function of performing image processing on a processing area corresponding to the biological area so that biological information that can be acquired from the biological area changes; A program to realize

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Abstract

【課題】情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供する。 【解決手段】画像データから生体認証用の生体領域を特定する領域特定部と、前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す画像処理部と、を備える情報処理装置。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
 本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
 本人確認する認証技術のうち、生体認証の1つとして虹彩認証がある。虹彩認証は、例えば特許文献1に記載されているように、眼の瞳孔の周囲にある環状の虹彩から取得される虹彩情報を用いて本人確認を行う技術である。虹彩認証は、例えば入室時の認証やコンピュータへのログオン等に利用されている他、近年ではスマートフォン等の携帯端末使用時の認証にも利用されている。
 一方、スマートフォン等の通信機能と撮影機能を備えた携帯端末の普及等により、撮影された画像がネットワーク上に多数公開されている。また、カメラ技術の発展に伴い、ネットワーク上に公開される画像の画質も向上している。
特開2007-34876号公報
 しかし、第三者に公開される画像に虹彩が含まれる場合、第三者が画像から虹彩情報を取得して、虹彩認証において第三者による不正認証が行われる恐れがある。
 そこで、本開示では、画像から虹彩情報が取得されることによる不正認証を抑制することが可能な情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提案する。
 本開示によれば、画像データから生体認証用の生体領域を特定する領域特定部と、前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す画像処理部と、を備える情報処理装置が提供される。
 また、本開示によれば、画像データから生体認証用の生体領域を特定することと、前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施すことと、を含む情報処理方法が提供される。
 また、本開示によれば、コンピュータに、画像データから生体認証用の生体領域を特定する機能と、前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す機能と、を実現させるための、プログラムが提供される。
 以上説明したように本開示によれば、画像から虹彩情報が取得されることによる不正認証を抑制することが可能である。
 なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
本開示の第一の実施形態に係る情報処理装置1の構成例を示す説明図である。 同実施形態に係る画像処理部160による画像処理を模式的に示す説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置1の動作例を示すフローチャートである。 本開示の第二の実施形態に係る情報処理装置2の構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係る情報処理装置2の動作例を示すフローチャートである。 本開示の第三の実施形態に係る情報処理装置3の構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係る画像処理部360の一例を模式的に示す説明図である。 同実施形態において、出力画像から入力画像を復元する際の動作例を示す説明図である。 変形例1に係る情報処理装置4の構成例を示すブロック図である。 本技術を指紋認証へ適用した情報処理装置5の構成例を示すブロック図である。 特徴点変形処理の例を示す説明図である。 特徴点変形処理の例を示す説明図である。 情報処理装置5の動作例を示す説明図である。 本技術を静脈認証へ適用した情報処理装置6の構成例を示すブロック図である。 静脈変形処理の例を示す説明図である。 情報処理装置6の動作例を示す説明図である。 変形例3に係る情報処理システム1000の構成例を示すブロック図である。 同変形例の動作例を示すフローチャート図である。 同変形例の動作例を示すフローチャート図である。 ハードウェア構成例を示す説明図である。
 以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
 なお、説明は以下の順序で行うものとする。
 <<1.第一の実施形態>>
  <1-1.概要>
  <1-2.構成例>
  <1-3.動作例>
  <1-4.効果>
  <1-5.補足>
 <<2.第二の実施形態>>
  <2-1.構成例>
  <2-2.動作例>
  <2-3.効果>
 <<3.第三の実施形態>>
  <3-1.構成例>
  <3-2.動作例>
  <3-3.効果>
  <3-4.補足>
 <<4.変形例>>
  <4-1.変形例1>
  <4-2.変形例2>
  <4-3.変形例3>
 <<5.ハードウェア構成例>>
 <<6.むすび>>
 <<1.第一の実施形態>>
  <1-1.背景>
 本開示の第一の実施形態に係る情報処理装置について説明する前に、まず、本実施形態による情報処理装置の創作に至った背景を説明する。
 近年、本人確認する認証技術の1つとして虹彩認証が用いられている。虹彩認証は、眼の瞳孔の周囲にある環状の虹彩から取得される虹彩情報(生体情報の一例)を用いて本人確認を行う技術である。近年のカメラ技術の発展に伴い、虹彩認証専用の装置のみならず、スマートフォン等の携帯端末が有するカメラでも、虹彩認証のための虹彩情報を取得可能な画質での撮影が可能である。
 また、スマートフォン等のカメラを備えた携帯端末の普及等により、撮影された画像がネットワーク上に多数公開されている。ネットワーク上に公開される画像の中には、所謂自分撮り(selfie)の画像も多く、また、自分撮りの画像にはユーザの顔領域が大きく含まれるものが多い。また、近年のカメラ技術の発展に伴い、公開される画像の画質が向上している。
 ユーザの顔領域を含んだ画像が、第三者でも閲覧可能な状態で公開される場合、虹彩認証のための虹彩情報が第三者により取得され、虹彩認証において第三者による不正認証が行われる恐れがある。
 そこで、上記事情を一着眼点にして本実施形態を創作するに至った。本実施形態によれば、画像から虹彩情報が取得されることによる不正認証を抑制することが可能である。以下、本開示の第一の実施形態において、上記の効果を実現するための構成例を説明する。
  <1-2.構成例>
 図1は、本開示の第一の実施形態に係る情報処理装置1の構成例を示す説明図である。図1に示すように、本実施形態に係る情報処理装置1は、制御部10、通信部11、撮像部12、記憶部13、操作部14、及び表示部15を備える。
 制御部10は、情報処理装置1の各構成を制御する。例えば、制御部10は後述する通信部11による通信を制御する通信制御機能、表示部15による表示を制御する表示制御機能を有する。また、本実施形態による制御部10は、図1に示すように、領域特定部120、判定部140、画像処理部160、及び虹彩登録認証部180としても機能する。
 領域特定部120は、撮像部12により取得される入力画像(画像データ)から虹彩領域(生体領域の一例)を特定する。例えば、領域特定部120は、顔認識技術等により検出される眼領域において、黒目部分(瞳孔)と白目部分とを特定し、瞳孔の境界と白目の境界とによって特定される領域を虹彩領域として特定してもよい。
 領域特定部120により特定される虹彩領域の情報は、判定部140、画像処理部160、及び虹彩登録認証部180に提供される。
 なお、領域特定部120による虹彩領域特定の対象となる画像データは撮像部12により取得される画像に限定されず、例えば、通信部11を介して外部装置から取得される画像であってもよいし、記憶部13に予め記憶された画像であってもよい。
 判定部140は、領域特定部120により特定される虹彩領域から、虹彩認証に用いられる虹彩情報を取得可能であるか否かを判定する。例えば、判定部140は、虹彩領域の大きさ、または虹彩領域に含まれる色に基づいて、虹彩領域から虹彩情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。
 例えば、判定部140が判定に用いる虹彩領域の大きさは、虹彩領域の左端と右端の水平距離であってもよいし、虹彩領域を円に近似して得られる円の外径であってもよいし、虹彩領域の面積であってもよい。また、判定部140は、例えば虹彩領域の大きさが所定値以上である場合に虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定してもよい。
 また、判定部140は、虹彩領域に含まれる色の平均値が、所定の色範囲に含まれる場合に、虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定してもよい。所定の色範囲は、例えば青色、または緑色を示す範囲であってもよい。
 例えば、判定部140は、虹彩領域の左端と右端の水平距離が所定値(例えば150ピクセル)以上、かつ、虹彩領域に含まれる色の平均値が所定の色範囲に含まれる場合に、虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定してもよい。
 なお、判定部140により、虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定された場合、制御部10は、警告表示が行われるように表示部15を制御してもよい。係る構成によれば、ユーザは画像(画像データ)から虹彩情報が取得され得ることを把握して、例えば当該画像を外部に送信させないようにしたり、後述する画像処理部160による画像処理が行われるように設定したりすることが可能である。
 また、判定部140は、後述する操作部14を介して、画像データを外部に送信させるための操作入力が行われた場合に、領域特定部120により当該画像データから特定された虹彩領域から虹彩情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。係る構成によれば、画像データが外部に送信される前に、当該画像データから虹彩情報を取得可能であるか否かを判定されるため、より不正認証を抑制することが可能となる。
 画像処理部160は、領域特定部120により特定される虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように、当該虹彩領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。処理領域は、例えば虹彩領域そのものであってもよいし、虹彩領域に外接する矩形領域であってもよいし、虹彩領域と瞳孔の領域を含む領域であってもよい。
 例えば、画像処理部160は、処理領域として、領域特定部120により特定される虹彩領域を入力画像から抽出して画像処理を施し、画像処理結果を入力画像に合成して、出力画像を生成してもよい。
 係る構成により、出力画像から取得され得る虹彩情報は、入力画像から取得可能な虹彩情報と異なるため、例えば出力画像が第三者に提供された場合であっても、第三者による不正認証を抑制することが可能である。
 また、画像処理部160は、判定部140により虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定された場合に、処理領域に画像処理を施してもよい。係る構成により、虹彩領域から虹彩情報が取得可能である場合に後述の画像処理を行えばよく、虹彩情報が取得不可能である場合の処理量を抑制することが可能である。また、虹彩情報が取得不可能である場合には画像処理部160による画像処理が行われないため、画像処理による影響(例えば画像の劣化等)が発生しない。
 本実施形態に係る画像処理部160は、図1に示すようにぼかし部162としての機能を有し、画像処理部160が施す画像処理は、ぼかし部162によるぼかし処理を含む。例えば、ぼかし部162によるぼかし処理は、各ピクセルの周囲3×3ピクセルの範囲に対して、次式に示すような3×3のフィルタを適用する正規化ぼかし(Box blur)処理であってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 また、ぼかし部162によるぼかし処理は、各ピクセルの周囲3×3ピクセルの範囲に対して、次式に示すような3×3のフィルタを適用するガウシアンぼかし(Gaussian blur)処理であってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 なお、上記では、ぼかし部162によるぼかし処理において、3×3のフィルタが用いられる例を示したが、本技術は係る例に限定されず、他のサイズのフィルタが用いられてぼかし処理が行われてもよい。
 図2は、本実施形態に係る画像処理部160による画像処理を模式的に示す説明図である。図2に示す入力画像E10において、領域特定部120により虹彩領域E12が特定されている。なお、図2に示すように、虹彩領域E12は、例えば瞳孔領域E14の周囲の領域として特定される。
 画像処理部160は、図2に示す入力画像E10から、虹彩領域E12を抽出してぼかし処理(画像処理の一例)を施し、ぼかし処理の結果を入力画像E10に合成して、出力画像E20を生成する。図2に示すように、出力画像E20における虹彩領域E22は、入力画像E10における虹彩領域E12に比べ、ぼけ(ブラ―)効果が発生し、模様が失われ、または不明瞭になっている。
 図2に示す虹彩領域E22から取得される虹彩情報は、虹彩領域E12から取得される本来の(虹彩認証に用いられる)虹彩情報とは異なるため、出力画像E20が第三者に提供された場合であっても、第三者による不正認証を抑制することが可能である。
 また、上述したように、処理領域(図2の例では虹彩領域E12)に対してぼかし処理が施されるため、図2の出力画像E20のように、虹彩領域E22以外の領域にはぼかし処理の影響がなく、画像全体に処理が施されるのに比べて影響や違和感が小さい。
 なお、図2では入力画像が眼画像である例を示したが、入力画像は眼画像に限定されない。また、画像処理部160により生成された出力画像は、例えば記憶部13に記憶されてもよいし、通信部11を介して、外部装置に送信されてもよい。
 図1に示す虹彩登録認証部180は、虹彩認証に係る虹彩情報の登録処理、及び、登録された虹彩情報と認証用の虹彩情報とを照合する認証処理を行う。虹彩登録認証部180は、例えば後述する操作部14を介したユーザの入力に応じて、登録処理、または認証処理を行ってもよい。
 例えば、虹彩登録認証部180は、領域特定部120が特定した虹彩領域から虹彩情報を取得して、当該虹彩情報を記憶部13に記憶させることで、登録処理を行う。また、虹彩登録認証部180は、領域特定部120が特定した虹彩領域から虹彩情報を取得して、記憶部13に記憶された虹彩情報と照合することで、認証処理を行う。
 通信部11は、外部装置とデータの送受信(通信)を行う。例えば通信部11は、画像処理部160により生成された出力画像を外部装置へ送信してもよい。
 撮像部12は、画像を取得するカメラモジュールである。撮像部12は、CCD(Charge Coupled Device)またはCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の撮像素子を用いて実空間を撮像することにより画像を取得する。撮像部12により取得された画像は、例えば入力画像として領域特定部120に提供される。
 記憶部13は、情報処理装置1の各構成が機能するためのプログラムやパラメータを記憶する。例えば、記憶部13は登録された虹彩情報を記憶してもよい。また、記憶部13は、画像処理部160が入力画像の虹彩領域に画像処理を施すことで生成された出力画像を記憶してもよい。
 操作部14は、ユーザの入力を受け付け、制御部10に提供する。例えば、ユーザは、操作部14を操作して、情報処理装置1のモード選択を行ってもよく、例えば虹彩情報の登録または虹彩認証を行うための登録・認証モード、または画像を撮影して記録するための撮影モードのいずれかを選択してもよい。また、ユーザは、操作部14を操作して、画像処理部160による虹彩領域に対する画像処理機能の設定(以下、虹彩処理設定と呼ぶ場合がある)のオン/オフを切り替えてもよい。
 また、ユーザは、操作部14を操作して、撮像部12により撮像された画像データや、記憶部13に記憶された画像データを、外部に送信させるための操作入力を行ってもよい。
 なお、操作部14は、例えばタッチパネルにより実現されてもよく、また、マウス、キーボード、ボタン、スイッチ、レバー、またはダイヤルなどにより実現されてもよい。
 表示部15は、例えばディスプレイ等の表示装置であり、制御部10に制御されて、様々な画面を表示する。例えば表示部15は、登録・認証モード、または撮影モードのいずれかをユーザに選択させるためのモード選択画面を表示してもよい。
 また、表示部15は、判定部140により、入力画像の虹彩領域から虹彩情報を取得可能であると判定され、かつ虹彩処理設定がオフの場合に、虹彩処理設定をオンにするよう促し、虹彩処理設定を切り替えるための警告画面を表示してもよい。係る構成により、入力画像から虹彩情報を取得可能であることがユーザに把握され、ユーザは虹彩情報が第三者に取得されることを防ぐために、虹彩処理設定を行うことが出来る。
 以上、本実施形態による情報処理装置1の構成例について具体的に説明した。なお、図1に示す情報処理装置1の構成は一例であって、本実施形態は係る例に限定されない。例えば、上記では情報処理装置1が画像処理機能と虹彩登録認証機能とを備える例を説明したが、本技術は係る例に限定されず、画像処理機能と虹彩登録認証機能とは、異なる装置に備えられてもよい。また、情報処理装置1は、例えばスマートフォンまたはPDA(Personal Digital Assistant)等のユーザにより携帯される携帯端末であってもよいし、PC(Personal Computer)、デジタル家電機器、ゲーム機または、その他の種類の装置であってもよい。また、本実施形態による制御部10の各機能は、通信部11を介して接続される他の情報処理装置が有してもよい。
  <1-3.動作例>
 続いて、本実施形態による情報処理装置1の動作例について、図3を参照して説明する。図3は、本実施形態による情報処理装置1の動作例を示すフローチャートである。
 図3に示すように、ユーザ操作によりカメラ(撮像部12)が起動する(S102)と、表示部15は制御部10に制御されて、登録・認証モード、または撮影モードのいずれかをユーザに選択させるためのモード選択画面を表示する(S104)。
 ユーザにより登録・認証モードが選択された場合、処理はステップS106に進み、虹彩登録認証部180による虹彩情報の登録処理、または虹彩認証処理が行われる。
 一方、ユーザにより、撮影モードが選択された場合、処理はステップS108に進み、領域特定部120が、撮像部12により取得される画像から虹彩領域を特定する。続いて、判定部140がステップS108で特定された虹彩領域から、虹彩情報を取得可能であるか否かを判定する(S110)。
 虹彩情報を取得可能であると判定され、虹彩処理設定がオフである場合(S110においてYESかつS112においてNO)、制御部10は、虹彩処理設定をオンにするよう促し、虹彩処理設定を切り替えるための警告・設定画面を表示部15に表示させる(S114)。警告・設定画面において、ユーザの操作が行われた後に処理はステップS116に進む。
 一方、虹彩情報を取得可能ではないと判定された場合(S110においてNO)、または、虹彩情報を取得可能であると判定され、虹彩処理設定がオンである場合(S110においてYESかつS112においてYES)、処理はステップS116に進む。
 ステップS116において、例えばユーザ操作により撮影が実行されると、撮像部12により入力画像が取得され、取得された入力画像から領域特定部120が虹彩領域を特定する(S118)。続いて、判定部140がステップS118で特定された虹彩領域から、虹彩情報を取得可能であるか否かを判定する(S120)。虹彩情報が取得可能ではないと判定された場合(S120においてNO)、または、虹彩情報が取得可能と判定されたが虹彩処理設定がオフの場合(S120においてYESかつS122においてNO)処理は終了する。
 一方、虹彩情報が取得可能と判定され、虹彩処理設定がオンの場合(S120においてYESかつS122においてYES)、画像処理部160のぼかし部162は、入力画像から抽出した虹彩領域(処理領域の一例)にぼかし処理を施す(S124)。さらに、画像処理部160は、虹彩領域にぼかし処理を施した結果を入力画像の虹彩領域に合成して、出力画像を生成する(S126)。
 以上、本実施形態による情報処理装置1の動作例について具体的に説明した。なお、図3に示す情報処理装置1の動作は一例であって、本実施形態は係る例に限定されない。例えば、通信部11により外部装置から取得された画像を入力画像として、図3に示すステップS118~S126と同様の処理が行われてもよい。
  <1-4.効果>
 以上説明したように、本開示の第一の実施形態によれば、取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施すことで、不正認証を抑制することが可能である。
  <1-5.補足>
 なお、上記では、判定部140により虹彩領域から虹彩情報が取得可能と判定され、かつ虹彩処理設定がオンの場合に、画像処理部160が、虹彩領域から取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施す例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。
 例えば、判定部140により虹彩領域から虹彩情報が取得可能と判定された場合、ユーザによる設定に関わらず、画像処理部160は、虹彩領域から取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施してもよい。また、情報処理装置1が判定部140を備えなくてもよく、例えば画像処理部160は、領域特定部120により特定される虹彩領域に対して、常に画像処理を施してもよい。
 <<2.第二の実施形態>>
 以上、本開示の第一の実施形態を説明した。続いて、本開示の第二の実施形態を説明する。以下に説明する第二の実施形態で施される画像処理は、第一の実施形態で説明したぼかし処理に加え、ランダムに選択されるピクセルの値を変更する処理、及びエッジ強調処理を含む。
  <2-1.構成例>
 図4は、本開示の第二の実施形態に係る情報処理装置2の構成例を示すブロック図である。図4に示すように、本実施形態に係る情報処理装置2は、制御部20の機能構成が図1に示した制御部10の機能構成と一部異なる点で、図1の情報処理装置1と異なる。なお、図4に示す各構成のうち、図1に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、本実施形態に係る制御部20が有する画像処理部260としての機能について説明する。
 画像処理部260は、図1を参照して説明した画像処理部160と同様に、領域特定部120により特定される虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように、当該虹彩領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。図4に示すように、本実施形態に係る画像処理部260は、ぼかし部162としての機能に加え、ランダム変形部264、及びエッジ強調部266としての機能を有する。以下、画像処理部260が有する、ランダム変形部264、及びエッジ強調部266の機能について説明する。なお、本実施形態に係る画像処理部260が施す画像処理は、図1を参照して説明したぼかし部162によるぼかし処理に加え、以下に説明するランダム変形部264による処理、及びエッジ強調部266による処理をさらに含む。
 ランダム変形部264は、処理領域(例えば虹彩領域)のピクセルのうち、ランダムに選択されるピクセルの値(例えば、所謂RGB値)を変更する。変更後のピクセルの値は、変更前の当該ピクセルの値に所定の値を加えた値であってもよいし、ランダムに選択される値であってもよい。また、ランダム変形部264によるピクセルの値を変更する処理は、例えば、ぼかし部162によるぼかし処理の後に行われてもよい。
 係る構成により、画像処理部260による画像処理が施された後の虹彩領域から、画像処理部260による画像処理が施される前の虹彩情報を取得することがより困難となり、不正認証をより抑制することが可能となる。
 エッジ強調部266は、処理領域に、エッジ(輪郭)を強調するエッジ強調処理を施す。エッジ強調部266によるエッジ強調処理は、例えば、エッジ強調フィルタを適用する処理であってもよい。また、エッジ強調部266によるエッジ強調処理は、例えば、ランダム変形部264によるピクセルの値を変更する処理の後に行われてもよい。
 係る構成により、ぼかし部162によるぼかし処理による影響が軽減されて、処理領域と処理領域以外の領域との間の画質差が小さくなり、出力画像を見るユーザは違和感を受け難くなる。
  <2-2.動作例>
 以上、本開示の第二の実施形態に係る情報処理装置2の構成例を説明した。続いて、本実施形態による情報処理装置2の動作例について、図5を参照して説明する。図5は、本実施形態による情報処理装置2の動作例を示すフローチャートである。
 図5に示すステップS202~S224の処理は図3を参照して説明した。ステップS102~S124の処理と同様であるため、説明を省略する。続くステップS226において、画像処理部260のランダム変形部264は、虹彩領域(処理領域の一例)のピクセルのうち、ランダムに選択されるピクセルの値を変更するランダム変形処理を施す。
 続いて、画像処理部260のエッジ強調部266は、虹彩領域に、エッジ(輪郭)を強調するエッジ強調処理を施す(S228)。さらに、画像処理部260は、虹彩領域にステップS224~S228の処理を施した結果を入力画像の虹彩領域に合成して、出力画像を生成する(S230)。
  <2-3.効果>
 以上説明したように、本開示の第二の実施形態によれば、取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施すことで、不正認証を抑制することが可能である。また、ぼかし処理とランダム変形処理を施した後にエッジ強調処理を施すことで、取得可能な虹彩情報を変化させつつ、ユーザに与える違和感を小さくすることが可能となる。
 <<3.第三の実施形態>>
 以上、本開示の第一の実施形態、及び第二の実施形態を説明した。続いて、本開示の第三の実施形態として、情報処理装置が、処理領域に画像処理が施された出力画像から入力画像を復元する復元部をさらに備える例を説明する。なお、本実施形態において、出力画像から入力画像を復元する、という表現は、入力画像と完全に一致する画像を取得することに限定されず、出力画像から入力画像を推定することを含む。
  <3-1.構成例>
 図6は、本開示の第三の実施形態に係る情報処理装置3の構成例を示すブロック図である。図6に示すように、本実施形態に係る情報処理装置3は、制御部30の機能構成が図1に示した制御部10の機能構成と一部異なる点で、図1の情報処理装置1と異なる。なお、図6に示す各構成のうち、図1に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、本実施形態に係る制御部30が有する画像処理部360、及び復元部370としての機能について説明する。
 画像処理部360は、図1を参照して説明した画像処理部160や、図4を参照して説明した画像処理部260と同様に、虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように、当該虹彩領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。また、本実施形態に係る画像処理部360は、処理領域に施した画像処理のパラメータを記憶部13に記憶させてもよい。なお、本実施形態に係る画像処理部360が画像処理を施す処理領域は、例えば虹彩領域そのものであってもよい。
 図7は本実施形態に係る画像処理部360の一例を模式的に示す説明図である。図7に示すフィルタ部362に入力されるf(x,y)は、入力画像の虹彩領域(処理領域の一例)を示している。また、図7に示すフィルタ部362の伝達関数H(u,v)は、例えば以下に示す関数h(x,y)のフーリエ変換である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 なお、上記の数式(3)において、rは半径(フィルタ中心部との距離)、σは分散を表す。
 また、加算部364は、フィルタ部362の出力に、ノイズ関数η(x,y)を加算して、g(x,y)を出力する。なお、ノイズ関数η(x,y)は、例えば平均0のホワイトガウスノイズを表す。また、画像処理部360は、g(x,y)を入力画像に合成して、出力画像を生成する。
 なお、本実施形態に係る画像処理部360による画像処理は上記の例に限定されない。画像処理部360による画像処理は、例えば図4を参照して説明した画像処理部260と同様にランダム変形処理、及びエッジ強調処理を含んでもよい。
 復元部370は、処理領域に画像処理が施された出力画像から、入力画像(画像データ)を復元する。復元部370による復元処理は、画像処理部360が施す画像処理に合わせて、様々な方法で行われてもよい。また、復元部370は、画像処理部360が施した画像処理のパラメータを記憶部13から取得し、当該パラメータに基づいて、入力画像を復元してもよい。
 復元部370は、例えば次式のような伝達関数を有するフィルタであってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 上記の数式(4)において、H(u,v)は図7に示したフィルタ部362の伝達関数である。
 また、復元部370は、次式のような伝達関数を有するフィルタであってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 なお、上記の数式(5)において、H(u,v)は図7に示したフィルタ部362の伝達関数である。また、H(u,v)はH(u,v)の複素共役である。また、Sη(u,v)、及びS(u,v)はそれぞれ図7を参照して説明したη(x,y)、及びf(x,y)のパワースペクトル密度であり、η(x,y)、及びf(x,y)のフーリエ変換をF(u,v)、及びN(u,v)とすると、それぞれ次式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 復元部370は、例えば上述した伝達関数によるフィルタを、処理領域にかけて得られた出力結果を、出力画像と合成することで、入力画像を復元した復元画像を生成する。なお、復元部370が復元処理を施す処理領域は、領域特定部120により特定される虹彩領域に応じた領域であってもよいし、記憶部13に含まれるパラメータに基づいて特定される領域であってもよい。
 係る構成により、例えばユーザは、画像処理部360により画像処理を施された出力画像を保存、または公開し、さらに、出力画像から、入力画像を復元した復元画像を得ることも可能となる。
 なお、画像処理部360による画像処理と、復元部370による復元処理は、秘匿される(処理方法が第三者に公開されない)ことが望ましい。画像処理部360による画像処理と、復元部370による復元処理が秘匿されることで、第三者が入力画像を復元することは困難となり、不正認証を抑制することが可能である。
  <3-2.動作例>
 以上、本開示の第三の実施形態に係る情報処理装置3の構成例を説明した。続いて、本実施形態による情報処理装置3の動作例について説明する。なお、本実施形態において、入力画像に画像処理を施す際の動作例は、例えばステップS124の代わりに図7を参照して説明した画像処理が行われる点を除いて、図3を参照して説明した第一の実施形態の動作例と同様であるため、説明を省略する。
 以下では、図8を参照して、本実施形態において、出力画像から入力画像を復元する際の動作例を説明する。図8は、本実施形態において、出力画像から入力画像を復元する際の動作例を示す説明図である。
 図8に示すように、まず、ユーザ操作により、記憶部13に記憶される画像の中から、復元処理の対象となる画像(出力画像)が選択される(S302)。続いて、ステップS302で選択された画像から、領域特定部120が虹彩領域を特定する(S304)。続いて、復元部370が記憶部13に記憶された画像処理に係るパラメータに基づいて虹彩領域に対して復元処理を行い(S306)、復元結果を出力画像の虹彩領域に合成して復元画像を生成する(S308)。
 以上、本実施形態において、出力画像から入力画像を復元する際の動作例について具体的に説明した。なお、図8に示す動作は一例であって、本実施形態は係る例に限定されない。例えば、通信部11により外部装置から取得された画像を対象に、復元処理が行われてもよい。
  <3-3.効果>
 以上説明したように、本開示の第三の実施形態によれば、取得可能な虹彩情報を変化させる画像処理を施すことで、不正認証を抑制することが可能である。また、本実施形態による情報処理装置は、復元部を備えることで、画像処理が施された出力画像から、入力画像を復元した復元画像を得ることも可能である。
  <3-4.補足>
 なお、上記では、情報処理装置3が画像処理部と復元部の両方の機能を有する例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。例えば、画像処理部と復元部の機能は、異なる装置に備えられてもよい。また、係る場合、画像処理部を備える装置から復元部を備える装置に、画像処理のパラメータが提供されてもよい。
 <<4.変形例>>
 以上、本開示の各実施形態を説明した。以下では、本開示の各実施形態の幾つかの変形例を説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で本開示の各実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで本開示の各実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、本開示の各実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、本開示の各実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
  <4-1.変形例1>
 上記実施形態では、画像処理部が処理領域に施す画像処理の例として、ぼかし処理、エッジ強調処理、ランダム変形処理について説明したが、本技術は係る例に限定されない。画像処理部は処理領域に他の画像処理を施してもよい。以下では、変形例1として、画像処理部が他の画像処理を施す例を説明する。
 図9は、変形例1に係る情報処理装置4の構成例を示すブロック図である。図9に示すように、本変形例に係る情報処理装置4は、制御部40の機能構成が図4に示した第2の実施形態に係る制御部20の機能構成と一部異なる点で、図4の情報処理装置2と異なる。なお、図9に示す各構成のうち、図4に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、本変形例に係る制御部40が有する画像処理部460としての機能について説明する。
 画像処理部460は、図1を参照して説明した画像処理部160や、図4を参照して説明した画像処理部260と同様に、虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように、当該虹彩領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。図9に示すように、本変形例に係る画像処理部460は、ぼかし部162、エッジ強調部266としての機能に加え、置換部464としての機能を有する。以下、画像処理部460が有する、置換部464としての機能について説明する。なお、本変形例に係る画像処理部460が施す画像処理は、図4を参照して説明したぼかし部162によるぼかし処理、エッジ強調部266によるエッジ強調処理に加え、以下に説明する置換部464による置換処理をさらに含む。
 置換部464は、虹彩領域(処理領域の一例)を置き換える置換処理を処理領域に施す。置換処理は、例えば予め記憶部13に記憶された複数の虹彩パターン(生体パターンの一例)から選択された1の虹彩パターンで虹彩領域を置き換える処理であってもよい。なお、虹彩パターンは虹彩を模して疑似的に生成されたものでもよいし、撮像された他の人の虹彩に基づいて生成されたものでもよい。
 また、虹彩パターンは、虹彩の画像であってもよいし、虹彩の模様の情報であってもよい。虹彩パターンが虹彩の画像である場合、置換部464が施す置換処理は、虹彩領域に含まれる全てのピクセルの値を、虹彩パターンのピクセルの値で置き換える処理であってよい。また、置換部464が施す置換処理は、虹彩領域から模様を抽出し、抽出された模様に対応するピクセルを虹彩パターンのピクセルの値で置き換える処理であってもよい。
 また、置換部464は、予め記憶部13に記憶された複数の虹彩パターンからランダムに虹彩パターンを選択して虹彩領域を置き換えてもよいし、虹彩領域に類似する虹彩パターンを選択して虹彩領域を置き換えてもよい。
 以上、本変形例に係る構成例について説明した。なお、本変形例に係る情報処理装置4の動作は、ぼかし処理(S224)とエッジ強調処理(S228)との間で、ランダム変形処理(S226)に代えて上述した置換処理が施される点を除いて、図5を参照して説明した情報処理装置2の動作と同様であるため、説明を省略する。
 以上、変形例1について説明した。本変形例によれば、置換処理により、虹彩領域が他の虹彩パターンに置き換えられるため、取得可能な虹彩情報を変化させ、不正認証を抑制することが可能である。
 なお、上記では、画像処理部460が、置換処理の前後にぼかし処理、エッジ強調処理を施す例について説明したが、係る例に限定されない。例えば高精度に(違和感なく)置換処理を施せる場合等には、画像処理部460はぼかし処理やエッジ強調処理を施さなくてもよい。また、画像処理部460は、ランダム変形処理等の他の画像処理を施してもよい。
  <4-2.変形例2>
 上記実施形態では、虹彩認証用の虹彩領域から取得可能な虹彩情報が変化するように画像処理を施す例について説明したが、本技術は虹彩認証以外の生体認証にも広く適用することが可能である。つまり、上述した虹彩認証は生体認証の一例であり、虹彩領域は生体認証用の生体領域の一例であると解される。以下では、変形例2として、他の生体認証への適用例について説明する。
 (指紋認証の例)
 まず、本技術を指紋認証へ適用する例について説明する。図10は、本技術を指紋認証へ適用した情報処理装置5の構成例を示すブロック図である。図10に示すように、情報処理装置5は、制御部50の機能構成が図4に示した第2の実施形態に係る制御部20の機能構成と一部異なる点で、図4の情報処理装置2と異なる。なお、図10に示す各構成のうち、図4に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、制御部50が有する領域特定部520、特徴点検出部530、判定部540、及び画像処理部560としての機能について説明する。
 領域特定部520は、図1を参照して説明した領域特定部120と同様に、撮像部12により取得される入力画像(画像データ)から生体領域を特定する。ただし、領域特定部520は、生体領域として虹彩領域ではなく指紋認証用の指領域を特定する点において、領域特定部120と異なる。なお、領域特定部520は、指紋認証用の指領域として、指全体を特定してもよいし、(指紋が存在するであろう)指先だけを特定してもよい。なお、指領域が手の甲側の領域である場合には指紋が含まれないため、領域特定部520は、手のひら側の指領域のみを指紋認証用の指領域として特定してもよい。指領域の特定は、周知の画像認識技術により実現可能であるため、ここでの詳細な説明は省略する。
 領域特定部520により特定される指領域の情報は、特徴点検出部530、判定部540、及び画像処理部560に提供される。
 なお、領域特定部520による指領域特定の対象となる画像データは撮像部12により取得される画像に限定されず、例えば、通信部11を介して外部装置から取得される画像であってもよいし、記憶部13に予め記憶された画像であってもよい。
 特徴点検出部530は、領域特定部520により特定される指領域から、特徴点を検出する。特徴点検出部530により検出される特徴点は、指紋認証に用いられる特徴点であってもよく、例えば、指紋模様の中心点、分岐点、端点、接合点等であってもよい。特徴点検出部530は、検出した特徴点に関する情報(例えば検出された特徴点の数、位置、種類、向き等)を判定部540、及び画像処理部560へ提供する。
 判定部540は、領域特定部520により特定される指領域から、指紋認証に用いられる指紋情報(生体情報の一例)を取得可能であるか否かを判定する。例えば、判定部540は、特徴点検出部530から提供される特徴点に関する情報に基づいて、指領域から指紋情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。例えば、判定部540は、十分な数の特徴点が検出されたか否かを判定することにより、指領域から指紋情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。
 画像処理部560は、図1を参照して説明した画像処理部160や、図4を参照して説明した画像処理部260と同様に、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、当該生体領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。ただし、画像処理部560は、領域特定部520により特定される指領域(生体領域の一例)から取得可能な指紋情報(生体情報の一例)が変化するように、当該指領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。
 また、図10に示すように、情報処理装置5が有する画像処理部560は、ぼかし部162、エッジ強調部266としての機能に加え、特徴点変形部564としての機能を有する。以下、画像処理部560が有する、特徴点変形部564の機能について説明する。なお、画像処理部560が施す画像処理は、図4を参照して説明したぼかし部162によるぼかし処理、エッジ強調部266によるエッジ強調処理に加え、以下に説明する特徴点変形部564による特徴点変形処理をさらに含む。
 特徴点変形部564は、指領域(処理領域の一例)に対して、指領域から検出される指紋認証のための特徴点に関する情報が変化する画像処理(以下、特徴点変形処理と呼称する)を施す。例えば、特徴点変形部564は、特徴点検出部530により指領域から検出された特徴点の移動(指領域内の座標変更)、削除、または上記の組み合わせによる特徴点変形処理を施してもよい。なお、特徴点変形部564は、検出された全ての特徴点に対して特徴点変形処理を施す必要はなく、検出された特徴点のうち、一部の特徴点を対象として特徴点変形処理を行ってもよい。
 特徴点変形部564は、特徴点検出部530により指領域から検出された特徴点の周囲に特徴領域を設定し、特徴点の移動に応じて特徴領域を移動させ、移動後の特徴領域の周辺に疑似的な指紋パターン(縞)を生成してもよい。また、特徴点変形部564は、特徴点検出部530により指領域から検出された特徴点の周囲に特徴領域を設定し、特徴点の削除に応じて特徴領域及び特徴領域の周辺に疑似的な指紋パターンを生成してもよい。特徴点変形部564は、元々指領域に含まれていた指紋パターンが失われるような処理を施してもよい。図11、図12は、特徴点変形部564による特徴点変形処理の例を示す説明図である。
 図11に示す指領域F10は、特徴点検出部530により検出された特徴点と、特徴点の周囲に設定される特徴領域を説明するための説明図である。位置P11、及び位置P12は、それぞれ検出された特徴点の位置を示し、位置P11、P12の周囲には、それぞれ特徴領域R11、R12が設定されている。
 図11に示す模式図M10には、特徴点変形部564による特徴点の移動を模式的に示している。図11に示す例では、特徴点変形部564は、位置P11の特徴点を位置P21へ移動し、位置P12の特徴点を位置P22へ移動する。
 図11に示す指領域F20は、特徴点変形部564による特徴点の移動に応じた特徴領域の移動と、疑似的な指紋パターンの生成を説明するための説明図である。図11に示す例では、指領域F10における位置P11、P12の特徴点の移動に応じて、上述した特徴領域R11、R12が移動し、移動後の位置P21、P22の周囲に特徴領域R21、R22として示されている。さらに、特徴領域R21、R22の周辺に疑似的な指紋パターン(縞)が特徴点変形部564により生成されている。
 図12に示す指領域F10は、図11に示した指領域F10と同様であるため説明を省略する。図12に示す模式図M20には、特徴点変形部564による特徴点の移動、及び削除を模式的に示している。図12に示す例では、特徴点変形部564は、位置P11の特徴点を削除し、位置P12の特徴点を位置P32へ移動する。
 図12に示す指領域F30は、特徴点変形部564による特徴点の移動に応じた特徴領域の移動と、疑似的な指紋パターンの生成を説明するための説明図である。図12に示す指領域F30の例では、上述した指領域F10における位置P11の特徴点の削除に応じて、特徴領域R11も削除されている。また、上述した指領域F30における位置P12の特徴点の移動に応じて、特徴領域R12が移動し、移動後の位置P32の周囲に特徴領域R32として示されている。さらに、特徴領域R32の周辺に疑似的な指紋パターン(縞)が特徴点変形部564により生成されている。
 以上、特徴点変形部564による特徴点変形処理について説明した。なお、図11、図12では、特徴点変形処理として、特徴点の移動、または特徴点の移動と削除が行われる例を説明したが、特徴点の削除のみを行う場合であっても特徴点変形処理に含まれる。
 以上、情報処理装置5の構成例を説明した。続いて、情報処理装置5の動作例について説明する。図13は、図10に示した情報処理装置5の動作例を示す説明図である。
 図13に示すように、ユーザ操作によりカメラ(撮像部12)が起動する(S502)。続いて、領域特定部520が、撮像部12により取得される画像から指領域を特定し(S504)、特徴点検出部530が特定された指領域から特徴点を検出する(S506)。さらに、判定部540が、ステップS506で検出された特徴点に基づいて、ステップS506で特定された指領域から指紋情報を取得可能であるか否かを判定する(S510)。
 指紋情報を取得可能であると判定され、指紋処理設定がオフである場合(S510においてYESかつS512においてNO)、制御部50は、指紋処理設定をオンにするよう促し、指紋処理設定を切り替えるための警告・設定画面を表示部15に表示させる(S514)。警告・設定画面において、ユーザの操作が行われた後に処理はステップS516に進む。
 一方、指紋情報を取得可能ではないと判定された場合(S510においてNO)、または、指紋情報を取得可能であると判定され、指紋処理設定がオンである場合(S510においてYESかつS512においてYES)、処理はステップS516に進む。
 ステップS516において、例えばユーザ操作により撮影が実行されると、撮像部12により入力画像が取得され、取得された入力画像から領域特定部520が指領域を特定する(S518)。続いて、判定部540がステップS518で特定された指領域から、指紋情報を取得可能であるか否かを判定する(S520)。指紋情報が取得可能ではないと判定された場合(S520においてNO)、または、指紋情報が取得可能と判定されたが指紋処理設定がオフの場合(S520においてYESかつS522においてNO)処理は終了する。
 一方、指紋情報が取得可能と判定され、指紋処理設定がオンの場合(S520においてYESかつS522においてYES)、画像処理部560のぼかし部562は、入力画像から抽出した指領域(処理領域の一例)にぼかし処理を施す(S524)。続いて、画像処理部560の特徴点変形部564は、指領域(処理領域の一例)に、指領域から検出される特徴点に関する情報が変化するような特徴点変形処理を施す(S526)。
 続いて、画像処理部560のエッジ強調部266は、指領域に、エッジ(輪郭)を強調するエッジ強調処理を施す(S528)。さらに、画像処理部560は、指領域にステップS524~S528の処理を施した結果を入力画像の指領域に合成して、出力画像を生成する(S530)。
 以上、説明した情報処理装置5によれば、取得可能な指紋情報を変化させる画像処理を施すことで、生体認証として指紋認証が用いられる場合であっても不正認証を抑制することが可能である。
 なお、上記では、画像処理部560がぼかし処理、特徴点変形処理、及びエッジ強調処理を行う例を説明したが、係る例に限定されない。例えば、画像処理部560による画像処理は、図4を参照して説明したランダム変形処理を含んでもよいし、図9を参照して説明した置換処理を含んでもよい。なお、画像処理部560が置換処理を行う場合には、記憶部13に複数の指紋パターンが記憶され、画像処理部560は、当該複数の指紋パターンから選択された1の指紋パターンで処理領域を置き換えてもよい。
 (静脈認証の例)
 続いて、本技術を静脈認証(生体認証の一例)へ適用する例について説明する。図14は、本技術を静脈認証へ適用した情報処理装置6の構成例を示すブロック図である。図14に示すように、情報処理装置6は、制御部60の機能構成が図4に示した第2の実施形態に係る制御部20の機能構成と一部異なる点で、図4の情報処理装置2と異なる。なお、図14に示す各構成のうち、図4に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。以下では、制御部60が有する領域特定部620、静脈検出部630、判定部640、及び画像処理部660としての機能について説明する。
 領域特定部620は、図10を参照して説明した領域特定部520と同様に、撮像部12により取得される入力画像(画像データ)から指領域(生体領域の一例)を特定する。ただし、領域特定部620は、静脈認証用の指領域を特定するため、指領域として、指全体を特定してもよい。指領域の特定は、周知の画像認識技術により実現可能であるため、ここでの詳細な説明は省略する。
 領域特定部620により特定される指領域の情報は、静脈検出部630、判定部640、及び画像処理部660に提供される。
 なお、領域特定部620による指領域特定の対象となる画像データは撮像部12により取得される画像に限定されず、例えば、通信部11を介して外部装置から取得される画像であってもよいし、記憶部13に予め記憶された画像であってもよい。
 静脈検出部630は、領域特定部620により特定される指領域から、静脈を検出する。静脈の検出は周知の画像認識技術により実現可能であるためここでの詳細な説明は省略する。静脈検出部630は、検出した静脈に関する情報(例えば検出された静脈の数、位置、種類、向き、長さ等)を判定部640、及び画像処理部660へ提供する。
 判定部640は、領域特定部620により特定される指領域から、静脈認証に用いられる静脈情報を取得可能であるか否かを判定する。例えば、判定部640は、静脈検出部630から提供される静脈に関する情報に基づいて、指領域から情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。例えば、判定部640は、十分な数の静脈が検出されたか否かを判定することにより、指領域から静脈情報を取得可能であるか否かを判定してもよい。
 画像処理部660は、図1を参照して説明した画像処理部160や、図4を参照して説明した画像処理部260と同様に、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、当該生体領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。ただし、画像処理部660は、領域特定部620により特定される指領域(生体領域の一例)から取得可能な静脈情報(生体情報の一例)が変化するように、当該指領域に応じた処理領域に画像処理を施して、出力画像を生成する。
 また、図14に示すように、情報処理装置6が有する画像処理部660は、ぼかし部162、エッジ強調部266としての機能に加え、静脈変形部664としての機能を有する。以下、画像処理部660が有する、静脈変形部664の機能について説明する。なお、画像処理部660が施す画像処理は、図4を参照して説明したぼかし部162によるぼかし処理、エッジ強調部266によるエッジ強調処理に加え、以下に説明する静脈変形部664による静脈変形処理をさらに含む。
 静脈変形部664は、指領域(処理領域の一例)に対して、指領域から検出される静脈に関する情報を変化させる画像処理(以下、静脈変形処理と呼称する)を施す。例えば、静脈変形部664は、静脈検出部630により指領域から検出された静脈の移動(指領域内の座標変更)、削除、長さの変更、または上記の組み合わせによる静脈変形処理を施してもよい。なお、静脈変形部664は検出された全ての静脈に対して静脈変形処理を施す必要はなく、検出された静脈のうち、一部の静脈を対象として静脈変形処理を行ってもよい。図15は、静脈変形部664による静脈変形処理の例を示す説明図である。
 図15の指領域F40には、静脈検出部630により検出された静脈の一例として、静脈V40が示されている。静脈変形部664は、例えば、図15に示す指領域F41のように、静脈V40の長さを変更してもよい。また、静脈変形部664は、図15に示す指領域F42のように、静脈V40を移動させてもよい。なお、静脈変形部664は、静脈V40を移動する際、静脈V40を反転させたり、回転させたりしてから移動させてもよい。また、静脈変形部664は、図15に示す指領域F43のように、静脈V40を削除してもよい。
 以上、静脈変形部664による静脈変形処理について説明した。なお、図15では、静脈変形処理として静脈の移動(指領域内の座標変更)、削除、または長さの変更、が行われる例を説明したが、上記の組み合わせも静脈変形処理に含まれる。
 以上、情報処理装置6の構成例を説明した。続いて、情報処理装置6の動作例について説明する。図16は、図14に示した情報処理装置6の動作例を示す説明図である。
 図16に示すように、ユーザ操作によりカメラ(撮像部12)が起動する(S602)。続いて、領域特定部620が、撮像部12により取得される画像から指領域を特定し(S604)、静脈検出部630が特定された指領域から静脈を検出する(S606)。さらに、判定部640が、ステップS606で検出された静脈に基づいて、ステップS606で特定された指領域から静脈情報を取得可能であるか否かを判定する(S610)。
 静脈情報を取得可能であると判定され、静脈処理設定がオフである場合(S610においてYESかつS612においてNO)、制御部60は、静脈処理設定をオンにするよう促し、静脈処理設定を切り替えるための警告・設定画面を表示部15に表示させる(S614)。警告・設定画面において、ユーザの操作が行われた後に処理はステップS616に進む。
 一方、静脈情報を取得可能ではないと判定された場合(S610においてNO)、または、静脈情報を取得可能であると判定され、静脈処理設定がオンである場合(S610においてYESかつS612においてYES)、処理はステップS616に進む。
 ステップS616において、例えばユーザ操作により撮影が実行されると、撮像部12により入力画像が取得され、取得された入力画像から領域特定部620が指領域を特定する(S618)。続いて、判定部640がステップS618で特定された指領域から、静脈情報を取得可能であるか否かを判定する(S620)。静脈情報が取得可能ではないと判定された場合(S620においてNO)、または、静脈情報が取得可能と判定されたが静脈処理設定がオフの場合(S620においてYESかつS622においてNO)処理は終了する。
 一方、静脈情報が取得可能と判定され、静脈処理設定がオンの場合(S620においてYESかつS622においてYES)、画像処理部660のぼかし部662は、入力画像から抽出した指領域(処理領域の一例)にぼかし処理を施す(S624)。続いて、画像処理部660の静脈変形部664は、指領域(処理領域の一例)に、指領域から検出される静脈に関する情報が変化するような静脈変形処理を施す(S626)。
 続いて、画像処理部660のエッジ強調部266は、指領域に、エッジ(輪郭)を強調するエッジ強調処理を施す(S628)。さらに、画像処理部660は、指領域にステップS624~S628の処理を施した結果を入力画像の指領域に合成して、出力画像を生成する(S630)。
 以上、説明した情報処理装置6によれば、取得可能な静脈情報を変化させる画像処理を施すことで、生体認証として静脈認証が用いられる場合であっても不正認証を抑制することが可能である。
 上述したように、本技術は虹彩認証以外の生体認証へ適用することも可能である。なお、上述した生体領域または生体情報と画像処理との組み合わせは一例であって、係る例に限定されない。例えば、ぼかし処理、エッジ強調処理、生体パターンの置換処理、特徴点に関する情報を変化させる処理は、対象となる生体領域の種類に関わらず、生体情報を変化させるのに有効である。また、ランダム変形処理は、虹彩情報を変化させるのに特に有効である。また、特徴点の削除、及び移動は、指紋情報、または静脈情報を変化させるのに特に有効である。
 また、上述した生体情報を変化させるための処理を組み合わせたり、選択して施すことも可能である。例えば、領域特定部は複数の種類の生体領域を特定可能であってもよく、領域特定部が特定可能であった生体領域に対応する生体情報を変化させるように、続く処理が行われてもよい。例えば、上述した虹彩情報、指紋情報、静脈情報の全てを変化可能な構成の場合、領域特定部は入力画像から虹彩領域、指紋領域、静脈領域の全ての特定を試みる。そして、続く特徴点検出部、静脈検出部、判定部、及び画像処理部が、領域特定部により特定された生体領域に対応する生体情報に応じた処理を施すことで、取得可能な生体情報を変化させてもよい。また、入力画像の内容次第では複数の生体情報を変形させる処理を施すことが望ましい場合もある。例えば、指が写っている入力画像に対しては、指紋情報と静脈情報の両方を変化させるような画像処理が施されてもよい。また、指と目の両方が写っている入力画像に対しては、虹彩情報、指紋情報、及び静脈情報の全てを変化させるような画像処理が施されてもよい。
  <4-3.変形例3>
 上記実施形態では、画像の取得(撮像)を行う情報処理装置が、生体領域の特定、生体領域への画像処理等を行う例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。例えば、画像の取得を行う装置と、生体領域の特定、生体領域への画像処理等を行う装置は異なる装置であってもよく、以下では変形例3として、係る例について説明する。
 図17は本変形例に係る情報処理システム1000の構成例を示すブロック図である。図17に示すように、本変形例に係る情報処理システム1000は、ユーザ端末7、サーバ8、及び通信網9を含む。なお、図17に示す各構成のうち、図1に示した各構成と実質的に同様の構成については、同一の符号を付してあるため、説明を省略する。
 ユーザ端末7は、図17に示すように、通信部11、撮像部12、記憶部13、操作部14、表示部15、及び制御部70を備える情報処理装置であり、例えばスマートフォンやタブレット端末等であってもよい。図17に示す通信部11、撮像部12、記憶部13、操作部14、及び表示部15の機能は、図1を参照して説明した通信部11、撮像部12、記憶部13、操作部14、及び表示部15の機能と同様であるため、説明を省略する。
 制御部70は、ユーザ端末7の各構成を制御する。例えば、制御部70は通信部11による通信を制御する通信制御機能、表示部15による表示を制御する表示制御機能を有する。また、本変形例による制御部70は、撮像部12により取得された入力画像を暗号化する暗号化機能や、通信部11により受信された情報を復号する復号機能を有する。
 サーバ8は、図17に示すように、通信部81、及び制御部80を備える情報処理装置である。図17に示す通信部81の機能は、図1を参照して説明した通信部11の機能と同様であるため、説明を省略する。
 制御部80は、サーバ8の各構成を制御する。例えば、制御部80は通信部81による通信を制御する通信制御機能、画像を暗号化する暗号化機能や、通信部11により受信された情報を復号する復号機能等を有する。また、本変形例によるサーバ8は、例えばSNS(Social Networking Service)、ソーシャルメディア等のサービスを提供してもよく、通信網9を介して、画像等の情報を他の装置へ公開する機能を有してもよい。さらに、図17に示すように、制御部80は、領域特定部820、判定部840、及び画像処理部860としての機能を有する。
 領域特定部820は、上述した領域特定部120、領域特定部520、領域特定部620と同様に、生体認証用の生体領域を特定する。なお、領域特定部820の機能は、領域特定部120、領域特定部520、領域特定部620のいずれかの機能と同様であってもよいし、上記の組み合わせであってもよい。
 判定部840は、上述した判定部140、判定部540、判定部640と同様に、領域特定部820により特定された生体領域から生体情報を取得可能であるか否かを判定する。なお、判定部840の機能は、判定部140、判定部540、判定部640のいずれかの機能と同様であってもよいし、上記の組み合わせであってもよい。
 画像処理部860は、上述した画像処理部160、画像処理部260、画像処理部360、画像処理部460、画像処理部560、画像処理部660と同様に、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す。なお、画像処理部860の機能は、画像処理部160、画像処理部260、画像処理部360、画像処理部460、画像処理部560、画像処理部660のいずれかの機能と同様であってもよいし、上記の組み合わせであってもよい。つまり、画像処理部860が施す画像処理は、上述したぼかし処理、エッジ処理、ランダム変形処理、置換処理、特徴点変形処理、静脈変形処理のうち、1または複数を含んでもよい。
 また、図17には図示していないが、制御部80は、特徴点検出部、静脈検出部としての機能を有してもよい。
 通信網9は通信網9に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、通信網9は、インターネット、電話回線網、衛星通信網等の公衆回線網や、Ethernet(登録商標)を含む各種のLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等を含んでもよい。また、通信網9は、IP-VPN(Internet Protocol-Virtual Private Network)等の専用回線網を含んでもよい。
 以上、本変形例の構成について説明した。続いて、本変形例の動作について、図18、図19を参照して説明する。図18、図19はそれぞれ本変形例の動作例を示すフローチャート図である。
 図18には、サーバ8が、SNS(Social Networking Service)、ソーシャルメディア等のサービスを提供し、他の装置へ画像を公開する機能を有し、サーバ8で画像処理が施された後に、画像が公開される場合の動作例を示している。図18に示す例では、まず例えばユーザ操作により撮影が実行されると、ユーザ端末7の撮像部12により入力画像が取得される(S702)。続いて、ユーザ端末7の制御部70が入力画像を暗号化し(S704)、暗号化された画像がユーザ端末7からサーバ8へ送信される(S706)。
 暗号化された画像を受信したサーバ8の制御部80は、復号処理を行い、入力画像を取得する(S708)。続いて、サーバ8の領域特定部820が入力画像から生体領域を特定する(S710)。続いて、サーバ8の判定部840がステップS710で特定された生体領域から、生体情報を取得可能であるか否かを判定する(S712)。
 生体情報が取得可能であると判定された場合(S712においてYES)、サーバ8の画像処理部860が、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す(S714)。さらに、サーバ8は、ステップS714で画像処理が施されて得られた出力画像を、通信網9を介して他の装置へ公開する(S716)。
 一方、生体情報が取得可能ではないと判定された場合(S712においてNO)、サーバ8は、入力画像に画像処理を施すことなく、通信網9を介して他の装置へ入力画像を公開する(S716)。
 また、図19に示す例では、サーバ8が他の装置へ画像を公開する機能を有していなくてもよく、サーバ8で画像処理が施された後に、ユーザ端末7が画像公開機能を有する他のサーバ(例えば不図示のSNSサーバ)へ画像を送信する場合の動作例を示している。図19に示すステップS802~S810の処理は、図18を参照して説明したステップS702~S710の処理と同様であるため、説明を省略する。
 続くステップS812において、サーバ8の判定部840がステップS810で特定された生体領域から、生体情報を取得可能であるか否かを判定する。
 生体情報が取得可能であると判定された場合(S812においてYES)、サーバ8の画像処理部860が、生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す(S814)。さらに、サーバ8は、ステップS814で画像処理が施されて得られた出力画像を暗号化する(S816)。
 一方、生体情報が取得可能ではないと判定された場合(S812においてNO)、サーバ8は、入力画像に画像処理を施すことなく、入力画像を暗号化する(S816)。
 続いて、サーバ8からユーザ端末7へステップS816で暗号化された画像が送信され(S818)、ユーザ端末7で復号される(S820)。続いて、ユーザ端末7は、ステップS820で復号して得た画像を、不図示のSNSサーバへ送信する(S822)。
 なお、図18、図19に示した動作は一例であって、係る例に限定されない。例えば、ステップS812において生体情報が取得可能ではないと判定された場合、画像処理不要であることを示す情報がサーバ8からユーザ端末7へ送信されて、ユーザ端末7はステップS802で得た入力画像を、不図示のSNSサーバへ送信してもよい。
 <<5.ハードウェア構成例>>
 以上、本開示の各実施形態と変形例を説明した。上述した領域特定処理、判定処理、画像処理、虹彩登録認証処理、復元処理等の情報処理は、ソフトウェアと、情報処理装置1~3のハードウェアとの協働により実現される。以下では、本実施形態に係る情報処理装置である情報処理装置1~6、ユーザ端末7、サーバ8のハードウェア構成例として、情報処理装置2000のハードウェア構成例について説明する。
 図9は、情報処理装置2000のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図9に示したように、情報処理装置2000は、CPU(Central Processing Unit)2001と、ROM(Read Only Memory)2002と、RAM(Random Access Memory)2003と、入力装置2004と、出力装置2005と、ストレージ装置2006と、撮像装置2007と、通信装置2008とを備える。
 CPU2001は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置2000内の動作全般を制御する。また、CPU2001は、マイクロプロセッサであってもよい。ROM2002は、CPU2001が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。RAM2003は、CPU2001の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはCPUバス等から構成されるホストバスにより相互に接続されている。主に、CPU2001、ROM2002及びRAM2003とソフトウェアとの協働により、制御部10、制御部20、制御部30、制御部40、制御部50、制御部60、制御部70、制御部80の機能が実現される。
 入力装置2004は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等ユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、CPU2001に出力する入力制御回路等から構成されている。情報処理装置2000のユーザは、該入力装置2004を操作することにより、情報処理装置2000に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
 出力装置2005は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)装置、OLED装置、シースルーディスプレイ、及びランプ等の表示装置を含む。さらに、出力装置2005は、スピーカ及びヘッドホン等の音声出力装置を含む。例えば、表示装置は、撮像された画像や生成された画像等を表示する。一方、音声出力装置は、音声データ等を音声に変換して出力する。出力装置2005は、例えば図1を参照して説明した表示部15に対応する。
 ストレージ装置2006は、データ格納用の装置である。ストレージ装置2006は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置及び記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ装置2006は、CPU2001が実行するプログラムや各種データを格納する。ストレージ装置2006は、図1を参照して説明した記憶部13に対応する。
 撮像装置2007は、光を集光する撮影レンズ及びズームレンズ等の撮像光学系、及びCCD(Charge Coupled Device)またはCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の信号変換素子を備える。撮像光学系は、被写体から発せられる光を集光して信号変換部に被写体像を形成し、信号変換素子は、形成された被写体像を電気的な画像信号に変換する。撮像装置2007は、図1を参照して説明した撮像部12に対応する。
 通信装置2008は、例えば、通信網に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置2008は、無線LAN(Local Area Network)対応通信装置、LTE(Long Term Evolution)対応通信装置、有線による通信を行うワイヤー通信装置、またはブルートゥース(登録商標)通信装置を含んでもよい。通信装置2008は、例えば図1を参照して説明した通信部11、図17を参照して説明した通信部81に対応する。
 <<6.むすび>>
 以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
 例えば、上記実施形態における各ステップは、必ずしもフローチャート図として記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、上記実施形態の処理における各ステップは、フローチャート図として記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
 また、上記実施形態によれば、CPU2001、ROM2002、及びRAM2003などのハードウェアを、上述した情報処理装置1~6、ユーザ端末7、サーバ8の各構成と同様の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも提供可能である。また、該コンピュータプログラムが記録された記録媒体も提供される。
 また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
 なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
(1)
 画像データから生体認証用の生体領域を特定する領域特定部と、
 前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す画像処理部と、
 を備える情報処理装置。
(2)
 前記画像処理部が施す前記画像処理は、ぼかし処理を含む、前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
 前記画像処理部が施す前記画像処理は、エッジ強調処理をさらに含む、前記(2)に記載の情報処理装置。
(4)
 前記画像処理部が施す前記画像処理は、ランダムに選択されるピクセルの値を変更する処理をさらに含む、前記(3)に記載の情報処理装置。
(5)
 前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記処理領域を置き換える置換処理を含む、前記(1)~(4)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(6)
 前記置換処理は、予め記憶された複数の生体パターンから選択された1の生体パターンで前記処理領域を置き換える処理である、前記(5)に記載の情報処理装置。
(7)
 前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記生体領域から検出される特徴点に関する情報を変化させる特徴点変形処理を含む、前記(1)~(6)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(8)
 前記特徴点変形処理は、前記生体領域から検出された特徴点の移動、削除のうち、少なくともいずれか一つを含む、前記(7)に記載の情報処理装置。
(9)
 前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記生体領域から検出される静脈に関する情報を変化させる静脈変形処理を含む、前記(1)~(8)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(10)
 前記静脈変形処理は、前記静脈の移動、削除、長さの変更のうち、少なくともいずれか一つを含む、前記(9)に記載の情報処理装置。
(11)
 前記情報処理装置は、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する判定部をさらに備え、
 前記画像処理部は、前記判定部により前記生体領域から前記生体情報を取得可能であると判定された場合に、前記処理領域に前記画像処理を施す、前記(1)~(10)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(12)
 前記情報処理装置は、
 前記領域特定部により特定された前記生体領域から生体情報を取得可能であるか否かを判定する判定部をさらに備え、
 前記判定部により前記生体領域から前記生体情報を取得可能であると判定された場合に、警告画面を表示させる、前記(1)~(10)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(13)
 前記情報処理装置は、外部と通信を行う通信部をさらに備え、
 前記判定部は、画像データを外部に送信させるための操作入力が行われた場合に、前記画像データから特定された生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、前記(12)に記載の情報処理装置。
(14)
 前記判定部は、前記生体領域の大きさに基づいて、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、前記(11)~(13)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(15)
 前記判定部は、前記生体領域に含まれる色に基づいて、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、前記(11)~(14)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(16)
 前記情報処理装置は、前記処理領域に前記画像処理が施された画像から、前記画像データを復元する復元部をさらに備える、前記(1)~(15)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(17)
 前記復元部は、前記画像処理のパラメータに基づいて、前記画像データを復元する、前記(16)に記載の情報処理装置。
(18)
 前記生体情報は、虹彩情報、指紋情報、静脈情報のうち、少なくともいずれか一つを含む、前記(1)~(17)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(19)
 画像データから生体認証用の生体領域を特定することと、
 前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施すことと、
 を含む情報処理方法。
(20)
 コンピュータに、
 画像データから生体認証用の生体領域を特定する機能と、
 前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す機能と、
 を実現させるための、プログラム。
  1、2、3、4、5、6 情報処理装置
  7 ユーザ端末
  8 サーバ
  9 通信網
  10、20、30、40、50、60、70、80 制御部
  11 通信部
  12 撮像部
  13 記憶部
  14 操作部
  15 表示部
  120、520、620、820 領域特定部
  140、540、640、840 判定部
  160、260、360、460、560、660、860 画像処理部
  162、562、662 ぼかし部
  180 虹彩登録認証部
  264 ランダム変形部
  266 エッジ強調部
  362 フィルタ部
  364 加算部
  370 復元部
  464 置換部
  530 特徴点検出部
  564 特徴点変形部
  630 静脈検出部
  664 静脈変形部

Claims (20)

  1.  画像データから生体認証用の生体領域を特定する領域特定部と、
     前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す画像処理部と、
     を備える情報処理装置。
  2.  前記画像処理部が施す前記画像処理は、ぼかし処理を含む、請求項1に記載の情報処理装置。
  3.  前記画像処理部が施す前記画像処理は、エッジ強調処理をさらに含む、請求項2に記載の情報処理装置。
  4.  前記画像処理部が施す前記画像処理は、ランダムに選択されるピクセルの値を変更する処理をさらに含む、請求項3に記載の情報処理装置。
  5.  前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記処理領域を置き換える置換処理を含む、請求項1に記載の情報処理装置。
  6.  前記置換処理は、予め記憶された複数の生体パターンから選択された1の生体パターンで前記処理領域を置き換える処理である、請求項5に記載の情報処理装置。
  7.  前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記生体領域から検出される特徴点に関する情報を変化させる特徴点変形処理を含む、請求項1に記載の情報処理装置。
  8.  前記特徴点変形処理は、前記生体領域から検出された特徴点の移動、削除のうち、少なくともいずれか一つを含む、請求項7に記載の情報処理装置。
  9.  前記画像処理部が施す前記画像処理は、前記生体領域から検出される静脈に関する情報を変化させる静脈変形処理を含む、請求項1に記載の情報処理装置。
  10.  前記静脈変形処理は、前記静脈の移動、削除、長さの変更のうち、少なくともいずれか一つを含む、請求項9に記載の情報処理装置。
  11.  前記情報処理装置は、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する判定部をさらに備え、
     前記画像処理部は、前記判定部により前記生体領域から前記生体情報を取得可能であると判定された場合に、前記処理領域に前記画像処理を施す、請求項1に記載の情報処理装置。
  12.  前記情報処理装置は、
     前記領域特定部により特定された前記生体領域から生体情報を取得可能であるか否かを判定する判定部をさらに備え、
     前記判定部により前記生体領域から前記生体情報を取得可能であると判定された場合に、警告画面を表示させる、請求項1に記載の情報処理装置。
  13.  前記情報処理装置は、外部と通信を行う通信部をさらに備え、
     前記判定部は、画像データを外部に送信させるための操作入力が行われた場合に、前記画像データから特定された生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、請求項12に記載の情報処理装置。
  14.  前記判定部は、前記生体領域の大きさに基づいて、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、請求項11に記載の情報処理装置。
  15.  前記判定部は、前記生体領域に含まれる色に基づいて、前記生体領域から前記生体情報を取得可能であるか否かを判定する、請求項11に記載の情報処理装置。
  16.  前記情報処理装置は、前記処理領域に前記画像処理が施された画像から、前記画像データを復元する復元部をさらに備える、請求項1に記載の情報処理装置。
  17.  前記復元部は、前記画像処理のパラメータに基づいて、前記画像データを復元する、請求項16に記載の情報処理装置。
  18.  前記生体情報は、虹彩情報、指紋情報、静脈情報のうち、少なくともいずれか一つを含む、請求項1に記載の情報処理装置。
  19.  画像データから生体認証用の生体領域を特定することと、
     前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施すことと、
     を含む情報処理方法。
  20.  コンピュータに、
     画像データから生体認証用の生体領域を特定する機能と、
     前記生体領域から取得可能な生体情報が変化するように、前記生体領域に応じた処理領域に画像処理を施す機能と、
     を実現させるための、プログラム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018191075A (ja) * 2017-04-28 2018-11-29 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、およびプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5831478A (ja) * 1981-08-19 1983-02-24 Hitachi Ltd 指紋照合装置
WO2007060980A1 (ja) * 2005-11-25 2007-05-31 Nikon Corporation 電子カメラおよび画像処理装置
JP2008046677A (ja) * 2006-08-10 2008-02-28 Fujitsu Ltd 生体情報読取装置、生体情報読取方法および生体情報読取プログラム
WO2010058514A1 (ja) * 2008-11-19 2010-05-27 日本電気株式会社 認証システム、装置、認証方法及びプログラムが格納された記憶媒体

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3768225B2 (ja) * 2003-04-02 2006-04-19 松下電器産業株式会社 画像処理方法、画像処理装置、撮影装置および画像出力装置
DE102004017970A1 (de) 2004-04-12 2005-10-27 Leica Microsystems (Schweiz) Ag Stativ, insbesondere für Operationsmikroskope, mit einem Kraftspeicherelement
JP4664147B2 (ja) 2005-07-29 2011-04-06 株式会社山武 虹彩認証装置
JP2008123206A (ja) * 2006-11-10 2008-05-29 Sony Corp 登録装置、照合装置、登録方法、照合方法及びプログラム
KR100905675B1 (ko) * 2007-08-13 2009-07-03 한국전자통신연구원 지문인식 장치 및 방법
US9036871B2 (en) * 2007-09-01 2015-05-19 Eyelock, Inc. Mobility identity platform
US8411910B2 (en) * 2008-04-17 2013-04-02 Biometricore, Inc. Computationally efficient feature extraction and matching iris recognition
JP2010020670A (ja) 2008-07-14 2010-01-28 Panasonic Corp 認証装置
US9633261B2 (en) * 2008-08-22 2017-04-25 International Business Machines Corporation Salting system and method for cancelable iris biometric
US8290219B2 (en) * 2008-08-22 2012-10-16 International Business Machines Corporation Registration-free transforms for cancelable iris biometrics
WO2010125653A1 (ja) * 2009-04-28 2010-11-04 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラム
JP2010287023A (ja) 2009-06-11 2010-12-24 Seiko Epson Corp 情報表示装置
US8712157B2 (en) * 2011-04-19 2014-04-29 Xerox Corporation Image quality assessment
US20130259322A1 (en) * 2012-03-31 2013-10-03 Xiao Lin System And Method For Iris Image Analysis
US8842888B2 (en) * 2012-06-15 2014-09-23 Aoptix Technologies, Inc. User interface for combined biometric mobile device
KR102206877B1 (ko) 2014-02-21 2021-01-26 삼성전자주식회사 생체 정보디스플레이 방법 및 장치
US9239957B2 (en) * 2014-04-04 2016-01-19 Fotonation Limited Image processing method and apparatus
CN104021350B (zh) 2014-05-13 2016-07-06 小米科技有限责任公司 隐私信息隐藏方法及装置
EP3065024A1 (en) * 2015-03-06 2016-09-07 Universidad de Sevilla Wearable camera apparatus with selectable processing of image content
CN104778417A (zh) 2015-03-20 2015-07-15 惠州Tcl移动通信有限公司 防止个人指纹信息通过照片泄露的方法、移动终端
CN104809744B (zh) 2015-04-29 2017-09-22 小米科技有限责任公司 图片处理方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5831478A (ja) * 1981-08-19 1983-02-24 Hitachi Ltd 指紋照合装置
WO2007060980A1 (ja) * 2005-11-25 2007-05-31 Nikon Corporation 電子カメラおよび画像処理装置
JP2008046677A (ja) * 2006-08-10 2008-02-28 Fujitsu Ltd 生体情報読取装置、生体情報読取方法および生体情報読取プログラム
WO2010058514A1 (ja) * 2008-11-19 2010-05-27 日本電気株式会社 認証システム、装置、認証方法及びプログラムが格納された記憶媒体

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018191075A (ja) * 2017-04-28 2018-11-29 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 画像処理装置、画像処理装置の制御方法、およびプログラム

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