WO2022064822A1 - 検出装置および検出方法 - Google Patents

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WO2022064822A1
WO2022064822A1 PCT/JP2021/026839 JP2021026839W WO2022064822A1 WO 2022064822 A1 WO2022064822 A1 WO 2022064822A1 JP 2021026839 W JP2021026839 W JP 2021026839W WO 2022064822 A1 WO2022064822 A1 WO 2022064822A1
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WO
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detection
fingerprint
unit
detected
image
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/026839
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English (en)
French (fr)
Inventor
朋 田中
公良 深津
泰蔵 澁谷
明信 渋谷
孝 宮崎
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/117—Identification of persons
    • A61B5/1171—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof
    • A61B5/1172—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof using fingerprinting
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/117—Identification of persons
    • A61B5/1171—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof
    • A61B5/1174—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof using footprinting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis

Definitions

  • This disclosure relates to a detection device and the like used for detecting traces derived from the human body.
  • the object touched by the human body has traces derived from the human body. For example, a residue such as a person's fingerprint or palm print adheres to an object touched by a person's fingertip or hand. Residues such as fingerprints attached to the object are difficult to see and are difficult to store as evidence.
  • the residual fingerprint When storing the residual fingerprint as evidence in a crime scene, etc., use a method such as the aluminum powder method or the ninhydrin method so that the residual fingerprint becomes clear when taken with a camera.
  • the aluminum powder method fine powder of aluminum mixed with silica, talc, kaolin, etc. is sprinkled on an object to detect fingerprints.
  • the ninhydrin method when a chemical obtained by dissolving a ninhydrin reagent in acetone or the like is sprayed on a fingerprint, the fingerprint is detected by using a chemical reaction in which the amino acids contained in the fingerprint react with ninhydrin to turn reddish purple.
  • Patent Document 1-2 discloses a fingerprint detection method for detecting a fingerprint in a non-contact manner without directly touching the sample.
  • the measurement light having a wavelength absorbed by the organic substance contained in the fingerprint component and the comparative light whose absorption characteristics do not change depending on the amount of the organic substance are projected onto the sample.
  • the ratio of the measured light reflected from the sample and the reflected light amount of the comparative light is calculated, and the location of the fingerprint is specified by displaying the image obtained as a result of the calculation.
  • the thermal image information of the sample surface after projecting light having a wavelength in a region where the absorption characteristics change depending on the amount of the organic substance contained in the fingerprint component for a certain period of time is captured.
  • the difference in the two-dimensional temperature distribution of the thermal image information before and after irradiating the projected light is calculated, and the location of the fingerprint ridge is specified by displaying the image obtained as a result of the calculation.
  • the location of the fingerprint attached to the sample can be identified from the image based on the ratio of the reflected light amount of the measured light and the comparative light.
  • the location of the fingerprint can be specified from the image based on the difference in the two-dimensional temperature distribution of the thermal image information before and after the projection of the light having the wavelength in the region where the absorption characteristic changes depending on the fingerprint component.
  • infrared light reflection is used as in Patent Document 1-2, a clear fingerprint may not be detected in some cases.
  • An object of the present disclosure is to provide a detection device or the like that can clearly detect traces derived from the human body adhering to an object.
  • the detection device of one aspect of the present disclosure includes an image pickup unit having an infrared sensor having at least one infrared detection element that receives light in a wavelength band in the infrared region, and an object that is a target for detecting traces derived from the human body.
  • a heating unit for heating is provided.
  • At least one infrared detection method is performed in which a heating unit is controlled to heat an object for detecting traces derived from the human body and receive light in a wavelength band in the infrared region.
  • An image pickup means having an infrared sensor having an element is controlled to take an image of an object heated by a heating unit, and a trace remaining on the object is detected.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram conceptualizing an example of an image including a fingerprint taken by the detection device according to the first embodiment at a set temperature in a temperature range of 30 to 100 degrees Celsius.
  • the detection device of the present embodiment captures an image for detecting traces of residues (also referred to as deposits) derived from the human body.
  • the image captured by the detection device of the present embodiment is used for detecting traces of residues and the like derived from the human body.
  • traces of residues and the like derived from the human body are referred to as "traces derived from the human body" or simply "traces".
  • traces derived from the human body or simply "traces”.
  • traces derived from the human body by heating an object in which traces derived from the human body remain, the difference in emissivity due to the presence or absence of traces is increased so that the traces become clear.
  • a flat plate-shaped object will be illustrated, but the flat object does not have to be flat.
  • the object may have a curved surface, such as a cylinder or a sphere.
  • traces derived from the human body are other than fingerprints, such as palm prints, intermediate phalanx prints, proximal phalanx prints, foot prints (sole prints), toe prints, ear prints, nose prints, lip prints, forehead prints, and jaw prints. May be.
  • the patterns of traces derived from the human body such as fingerprints, palm prints, intermediate phalanges, proximal phalanx, foot prints (foot prints), toe prints, ear prints, nose prints, lip prints, forehead prints, jaw prints, etc. Also called a pattern.
  • the detection target in the present embodiment is not limited to fingerprints, palm prints, foot prints (sole prints), toe prints, ear prints, nose prints, lip prints, forehead prints, and chin prints.
  • the detection target based on the image captured by the detection device of the present embodiment may be something other than the trace derived from the contact with the human body as long as it can be detected by controlling the wavelength of infrared rays and the like.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the detection device 10 of the present embodiment.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram showing an example of photographing a fingerprint 110 attached to an object 100.
  • the detection device 10 includes an image pickup unit 11 and a heating unit 12.
  • the image pickup unit 11 includes an infrared sensor 111, a lens 112, a cooler 113, and a control unit 114.
  • the fingerprint 110 is a residue derived from the human body such as a fingerprint attached to the object 100.
  • the fingerprint 110 may be a portion where the portion where the fingerprint or the like is attached to the object 100 is altered.
  • the infrared sensor 111 is a sensor having at least one infrared detection element that detects light in a wavelength band in the infrared region.
  • the infrared sensor 111 includes at least one infrared detection element that receives light in a wavelength band in the same infrared region.
  • the infrared sensor 111 may be provided with one infrared detection element or a plurality of infrared detection elements. In the case of an infrared sensor 111 having one infrared detection element or infrared detection elements arranged in one dimension, it is possible to obtain a two-dimensional image by moving the infrared sensor 111 or using a MEMS mirror. can.
  • the presence or absence of traces can be detected depending on the presence or absence of light reception in different infrared detection elements.
  • the infrared detection element is formed in a matrix shape, the trace can be detected as an image.
  • the infrared sensor 111 receives light in a wavelength band in the infrared region incident through the lens 112 and converts it into an electric signal.
  • the infrared sensor 111 outputs the converted electric signal to the control unit 114.
  • the infrared sensor 111 is composed of a one-dimensional or two-dimensional sensor in which a plurality of infrared detection elements are arranged. Further, when the pattern of the fingerprint 110 is to be detected, it is preferable to configure the infrared sensor 111 as a two-dimensional sensor in order to detect the pattern as an image. When a pattern is detected using a one-dimensional sensor, it may be scanned in a direction perpendicular to the arrangement direction of a plurality of infrared detection elements.
  • the infrared sensor 111 is vacuum-sealed by a sealing member having a window that transmits light in a wavelength band in the infrared region.
  • a sealing member having a window that transmits light in a wavelength band in the infrared region.
  • a material that easily transmits infrared rays in the wavelength band used for detection can be used, similar to the lens 112 described later.
  • the infrared detection element constituting the infrared sensor 111 has sensitivity in a wavelength band suitable for detecting the fingerprint 110 remaining on the object 100.
  • the infrared detection element constituting the infrared sensor 111 includes near infrared rays (0.7 to 1.4 micrometers), short wavelength infrared rays (1.4 to 3 micrometers), and medium wavelength infrared rays (3 to 8 micrometers). It is realized by an element that is sensitive to the wavelength band of.
  • the infrared detection element constituting the infrared sensor 111 may be saturated depending on the temperature of the object, but may be realized by an element sensitive to the wavelength band of far infrared rays (8 to 15 micrometers).
  • the infrared sensor 111 is realized by a sensor having a cooling type (quantum type) infrared detection element.
  • the infrared sensor 111 has an infrared detection element including sensor materials such as mercury cadmium tellurized (HgCdTe), indium antimonide (InSb), gallium arsenide (GaAs), and aluminum gallium arsenide (AlGaAs).
  • the infrared sensor 111 has a quantum well type infrared detection element including a type 2 superlattice in which indium arsenide (InAs) and gallium antimonide (GaSb) are laminated.
  • the infrared sensor 111 has an infrared detection element containing a sensor material such as platinum silicon (PtSi) or germanium silicon (GeSi).
  • the infrared sensor 111 may be a sensor having a non-cooling type infrared detection element as long as it can detect traces derived from the human body such as fingerprints.
  • the residue of the human body such as fingerprints is a mixture of water, fat, dust and the like.
  • the main component of fat (sebum) is a fatty acid ester compound.
  • the fatty acid ester compound has infrared absorption characteristics in a wavelength band including 3.5 micrometers. Therefore, when detecting a residue of the human body such as a fingerprint, it is preferable to use an infrared sensor 111 including an infrared detection element having sensitivity in a wavelength band including 3.5 micrometers.
  • the infrared sensor 111 when detecting a pattern of traces derived from the human body, it is preferable that the infrared sensor 111 has a number of pixels capable of identifying such a pattern.
  • the resolution of the infrared sensor 111 is preferably configured by a two-dimensional sensor having a pixel count of at least 320 ⁇ 256 pixels. Further, the resolution of the infrared sensor 111 is more preferably 640 ⁇ 480 pixels or more. It is desirable that the resolution of the infrared sensor 111 is determined according to the size, shape, state, etc. of the detection target.
  • the lens 112 is a lens capable of focusing infrared rays in the wavelength band to be detected.
  • the lens 112 focuses infrared rays in the wavelength band to be detected on the light receiving surface of the infrared sensor 111.
  • a lens made of a material such as germanium (Ge), silicon (Si), zinc sulfide (ZnS), zinc selenide (ZnSe), or sapphire (Al 2 O 3 ) can be used.
  • a lens made of a material such as barium fluoride (BaF 2 ), calcium fluoride (CaF 2 ), lithium fluoride (LiF), or chalcogenide glass can be used.
  • a lens capable of focusing infrared rays in the wavelength band to be detected may be used.
  • it is preferable that the lens 112 is equipped with an autofocus function.
  • the cooler 113 is a device that cools the infrared sensor 111.
  • the infrared sensor 111 and the cooler 113 are in contact with each other.
  • the cooler 113 is required to eliminate the influence of noise due to dark current and the like.
  • the cooler 113 cools the infrared sensor 111 so as to be within the temperature range of about 60 to 250 Kelvin.
  • a cooler having a Stirling mechanism or an electronic cooling element utilizing the Pertier effect is used. If it is not necessary to cool the infrared sensor 111, the cooler 113 may be omitted.
  • a filter that selectively transmits infrared rays in the wavelength band derived from the fingerprint 110 may be added so that the fingerprint 110 can be easily detected.
  • the control unit 114 converts the electric signal output by the infrared sensor 111 into image data.
  • the control unit 114 outputs the converted image data.
  • the image data output from the control unit 114 can be converted into an image for detecting traces derived from the human body in a detection device (not shown), an external system, an external device, or the like, and displayed on a display device or the like.
  • an image based on an electric signal output by the infrared sensor 111 is used for detecting and collating a pattern such as a fingerprint.
  • the control unit 114 is realized by a microcomputer.
  • a function of correcting the curved surface portion to a flat surface on the image may be added to the image pickup unit 11. Further, in case the surface of the object 100 has irregularities, the distance from the object 100 is measured, and the function of flattening the irregularities on the surface of the object 100 according to the measured distance is captured. It may be added to the part 11.
  • the heating unit 12 (also referred to as a temperature setting unit) is an instrument for heating the object 100 to a desired temperature (also referred to as a detection temperature).
  • the detection temperature is the temperature of the object suitable for detecting the fingerprint 110 such as the fingerprint attached to the object 100.
  • the heating unit 12 is set to a set temperature in order to set the object 100 to the detection temperature.
  • the object 100 is set to the detection temperature according to the set temperature set in the heating unit 12. As will be described later, the set temperature is preferably 50 degrees Celsius or higher. Although the object 100 to be heated by the heating unit 12 is heated to a temperature close to the set temperature, it does not always match the set temperature.
  • the object temperature can be brought close to the detected temperature.
  • the temperature of the object 100 heated by the heating unit 12 varies depending on the heating condition and the heating time. Therefore, it is preferable that the heating of the object 100 by the heating unit 12 is held for a certain period of time so that the temperature of the object 100 becomes the detected temperature.
  • the heating unit 12 is realized by an instrument that heats the object 100 placed on the plate, such as a hot plate.
  • the heating unit 12 is realized by an instrument that heats the object 100 stored inside, such as an oven.
  • the heating unit 12 is realized by a hot air blower that blows warm air onto an object.
  • the heating unit 12 only needs to be able to heat the object 100 to an appropriate temperature.
  • the heating unit 12 may have a function of cooling the object 100 in order to stabilize the temperature of the object 100.
  • the emissivity of heat radiation depends on the reflectance of the surface of the object.
  • the surface of an object with high reflectance, such as metal has a low emissivity of heat radiation.
  • the surface of a blackbody with low reflectance such as carbon has a high emissivity of heat radiation.
  • the reflectance differs between the portion to which the residue adheres and the portion to which the residue does not adhere. Therefore, the presence or absence of residue such as fingerprints on the metal surface can be detected by the difference in the emissivity of heat radiation.
  • the higher the temperature the greater the amount of heat radiated from the object. That is, it is easier to detect the difference in emissivity when the temperature of the object 100 is heated to a higher temperature than room temperature.
  • a higher temperature than room temperature For example, when the temperature of the object 100 is set to 50 degrees Celsius or higher, it becomes easier to detect a minute difference in emissivity than at room temperature, and a clearer image can be taken.
  • the temperature of the object 100 is set to about 100 degrees Celsius, it becomes easier to detect a minute difference in emissivity than 50 degrees Celsius, and a clearer image can be taken.
  • FIG. 3 shows how the object 100 is heated so that the difference in emissivity between the portion to which the fingerprint 110 is attached and the portion to which the fingerprint 110 is not attached becomes large, and a clear fingerprint 110 is imaged.
  • the set temperature is set to 100 degrees Celsius.
  • the fingerprint 110 is unclear because the difference in emissivity between the portion to which the fingerprint 110 is attached and the portion to which the fingerprint 110 is not attached is not sufficiently large.
  • the set temperature is set to 50 degrees Celsius or higher, the difference in emissivity between the portion where the fingerprint 110 is attached and the portion where the fingerprint 110 is not attached becomes sufficiently large, and the fingerprint 110 becomes clear.
  • FIG. 4 conceptualizes an example of an image (also referred to as a fingerprint image) including a fingerprint taken at each set temperature by setting the heating unit 12 to a set temperature of 30, 50, 70, 90, 100 degrees Celsius. It is a conceptual diagram. Actually, the object 100 to which the fingerprint 110 is attached is heated by the heating unit 12 set at each set temperature, and the fingerprint image is captured by the imaging unit 11, but the fingerprint image is used as it is from the viewpoint of privacy. Instead, the temperature change of the fingerprint image is shown in a conceptual diagram. As shown in FIG. 4, as the set temperature increased, the fingerprint 110 attached to the object 100 became clearer.
  • FIG. 5 is a graph showing an example of a temperature change of an index showing the sharpness of a fingerprint in a fingerprint image including the fingerprint 110 attached to the object 100.
  • a plurality of linearly continuous pixels 13 in this case
  • the signal intensity ratio of the extracted plurality of pixels was used as an index showing the sharpness of the fingerprint.
  • the signal strength ratio corresponds to the value obtained by dividing the signal strength of the brightest pixel among the plurality of extracted pixels by the signal strength of the darkest pixel.
  • the signal strength corresponds to the number of electrons stored in the capacitor of each pixel, and is uniquely determined according to the optical system, the integration time, the temperature of the subject, the emissivity of the subject, and the like.
  • the larger the signal strength ratio the clearer the fingerprint.
  • the signal intensity ratio at each set temperature (30, 50, 70, 90, 100 degrees Celsius) was plotted against the set temperature, the higher the temperature, the larger the signal intensity ratio. That is, under the measurement conditions of FIG. 5, when the set temperature was the maximum of 100 degrees Celsius, the fingerprint 110 became the clearest.
  • the optimum set temperature depends on the object 100, the fingerprint 110 attached to the object 100, and a combination thereof. When it is not desired to deteriorate the object 100, it is preferable to set the temperature so that the object 100 does not deteriorate. If the fingerprint 110 attached to the object 100 is not to be altered, it is preferable to set the temperature at which the fingerprint 110 is not altered. For example, when the fingerprint 110 attached to the object 100 is altered or the portion to which the fingerprint 110 is attached is altered before the inspection, the fingerprint 110 or the portion to which the fingerprint 110 is attached is pretreated by heat treatment or the like. It should be altered by adding.
  • FIG. 6 is an example (modification example 1) in which the heating unit 12 on which the object 100 to which the fingerprint 110 is attached is placed inside the sealed measuring tank 18 to detect the fingerprint 110.
  • the measuring tank 18 is realized by a container or an enclosure whose inside can be sealed.
  • a window material 180 that transmits infrared rays in a wavelength band that can be detected by the imaging unit 11 is provided in a part of the measuring tank 18.
  • silicon or sapphire can be used as the material of the window material 180.
  • the image pickup unit 11 analyzes the surface of the object 100 set to the object temperature via the window material 180.
  • the atmosphere inside the measuring tank 18 can be arbitrarily selected.
  • the atmosphere inside the measuring tank 18 may be filled with an inert gas, nitrogen or the like. Further, the inside of the measuring tank 18 may not be sealed, and the atmosphere such as the inert gas or nitrogen may be circulated. If the heating unit 12 on which the object 100 is placed is placed inside the sealed measuring tank 18 for measurement, the temperature distribution of the object 100 tends to be uniform, so that the fingerprint 110 can be detected more clearly. Become. For example, the temperature distribution of the object 100 can be reduced if the influence of disturbance such as light or wind can be reduced even if the inside of the object 100 is surrounded by a simple enclosure without sealing the inside as in the measuring tank 18. Can be made smaller.
  • FIG. 7 is an example in which the object 100 to which the fingerprint 110 is attached is placed inside a closed oven 19, the inside of the oven 19 is set to a set temperature, and the fingerprint 110 is detected (modification example 2).
  • the oven 19 is realized by a constant temperature bath or the like that can uniformly heat the internal temperature.
  • a window material 190 that transmits infrared rays in a wavelength band that can be detected by the imaging unit 11 is provided in a part of the oven 19.
  • silicon or sapphire can be used as the material of the window material 190.
  • the image pickup unit 11 analyzes the surface of the object 100 set to the set temperature via the window material 190.
  • the atmosphere inside the oven 19 can be arbitrarily selected.
  • the atmosphere inside the oven 19 may be filled with an inert gas, nitrogen, or the like. Further, the oven 19 may be configured to circulate an atmosphere such as an inert gas or nitrogen inside the oven 19. If the heating unit 12 on which the object 100 is placed is placed inside the closed oven 19 and measured, the temperature distribution of the object 100 can be controlled more uniformly, so that the fingerprint 110 can be detected more clearly. It becomes easy to be done.
  • FIG. 8 shows an example in which the object 100 to which the fingerprint 110 is attached is detected by detecting the fingerprint 110 by setting the temperature of the object 100 to an appropriate temperature by hot air blown from the heating unit 12-3 set to the set temperature. 3).
  • the heating unit 12-3 is realized by a hot air tool that blows out uniform hot air. It is preferable that the hot air blown from the heating unit 12-3 is adjusted to have a uniform temperature at the position of the surface of the object 100.
  • the image pickup unit 11 images the surface of the object 100 set to an appropriate temperature by the hot air blown from the heating unit 12-3.
  • the gas blown out from the heating unit 12-3 can be arbitrarily selected.
  • the object 100 or the fingerprint 110 is not desired to be oxidized, hot air such as an inert gas or nitrogen may be blown out from the heating unit 12-3. Even when the object 100 cannot be placed inside the measuring tank 18 or the oven 19, the object 100 can be set to an appropriate temperature by the heating unit 12-3, so that the fingerprint 110 can be detected more clearly.
  • hot air such as an inert gas or nitrogen
  • the detection device of the present embodiment is an image pickup unit having an infrared sensor having at least one infrared detection element that receives light in a wavelength band in the infrared region, and a target for detecting traces derived from the human body. It is provided with a heating unit (temperature setting unit) for heating the object. According to the present embodiment, since the temperature of the object is set to an appropriate temperature at which traces derived from the human body can be easily detected, traces derived from the human body attached to the object can be clearly detected.
  • the trace is derived from at least one of fingerprint, palm print, intermediate phalanx pattern, proximal phalanx pattern, sole pattern, toe pattern, ear pattern, nose pattern, lip pattern, forehead pattern, and chin pattern.
  • the imaging unit has an infrared detection element that is sensitive to light in a wavelength band included in 0.7 to 8 micrometers.
  • the main component of the residue remaining on the object as a fingerprint is water.
  • the residue remaining on the object as a fingerprint includes sodium, potassium, magnesium, amino acids, urea, lactic acid, fat and the like in addition to water.
  • the portion to which the fingerprint is attached is placed in an environment in which the fingerprint is more easily deteriorated than other portions due to the influence of salts such as sodium contained in the fingerprint component. Therefore, the portion to which the residue derived from the human body is attached is more likely to undergo deterioration such as corrosion as compared with other portions.
  • the trace formed by the alteration of the portion where the residue derived from the human body adheres to the object is also a detection target.
  • the residue derived from the human body adhering to the surface of the altered object can be easily detected.
  • the infrared absorption rate and the emissivity of heat radiation are different between the part with fingerprints and the part without fingerprints.
  • the emissivity of heat radiation differs between the portion to which the fingerprint is attached and the portion to which the fingerprint is not attached.
  • traces derived from the human body attached to wood, paper, cloth, plastic, polymer, etc. may be able to detect fingerprints in the same way as metal, with some ingenuity. For example, if traces derived from the human body attached to cloth can be detected, fingerprints attached to clothing may be detected.
  • the detection device of the present embodiment includes a lighting unit for facilitating detection of traces derived from the human body such as fingerprints.
  • the detection device of the present embodiment includes a lighting unit that irradiates infrared rays in a wavelength band that is easily absorbed / reflected by an object or a trace derived from a person attached to the object.
  • FIG. 9 is a block diagram showing an example of the configuration of the detection device 20 of the present embodiment.
  • the detection device 20 includes an image pickup unit 21, a heating unit 22, and an illumination unit 23.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram showing an example of detecting a fingerprint 210 attached to an object 200 mounted on the heating unit 22.
  • the image pickup unit 21 includes an infrared sensor 211, a lens 212, a cooler 213, and a control unit 214.
  • the illumination unit 23 has a light source 230.
  • the fingerprint 210 is a residue derived from the human body such as a fingerprint attached to the object 200.
  • the fingerprint 210 is a portion where a residue such as a fingerprint attached to the object 200 is altered.
  • the image pickup unit 21 is the same as the image pickup unit 11 of the first embodiment. If it is not necessary to cool the infrared sensor 211, the cooler 213 may be omitted. Further, a filter that selectively transmits infrared rays in the wavelength band derived from the fingerprint 210 may be added so that the fingerprint 210 can be easily detected.
  • the heating unit 22 (also referred to as a temperature setting unit) is the same as the heating unit 12 of the first embodiment. Therefore, in the following, the description of the image pickup unit 21 and the heating unit 22 will be simplified and the description will be focused on the illumination unit 23.
  • the light source 230 of the lighting unit 23 is lighting for facilitating the detection of the fingerprint 210 derived from the human body.
  • the light source 230 emits infrared rays (near infrared to mid-infrared) in a wavelength region including 1 to 5 micrometers.
  • a filament of an incandescent light bulb that operates at a low temperature in the temperature range of 100 to 1000 degrees Celsius, such as silicon carbide (SiC) or nichrome (NiCr), can be used.
  • SiC silicon carbide
  • NiCr nichrome
  • the filament used for the light source 230 is not limited to silicon carbide (SiC) or nichrome (NiCr) as long as it can emit infrared rays in the wavelength band to be detected. For example, if a milliwatt-class output is sufficient, a light emitting diode may be used as the light source 230.
  • FIG. 11 is a conceptual diagram showing an example of the configuration of the detection device of the modified example.
  • the modified example detection device is an example in which the image pickup unit 21 and the illumination unit 23 included in the detection device 20 of FIG. 10 are housed inside a single housing 29.
  • the emission axis of the illumination emitted from the illumination unit 23 and the shooting axis of the image pickup unit 21 are fixed, the direction in which the reflected light reflected by the surface of the object 200 is incident on the image pickup unit 21. (Shooting direction) becomes constant. Therefore, according to this modification, stable imaging becomes possible. Further, according to this modification, since the image pickup unit 21 and the illumination unit 23 are integrated, it is easy to carry.
  • the detection device of the present embodiment includes an image pickup unit, a heating unit, and an illumination unit.
  • the illumination unit irradiates light in the infrared region of the detection wavelength band of the infrared detection element.
  • the detection device of the present embodiment can illuminate an object, which is presumed to have a trace of the detection target, by an illuminating unit. Therefore, according to the detection device of the present embodiment, traces derived from the human body can be clearly detected in a non-destructive manner even in a work environment that is easily affected by external light.
  • the detection device of the present embodiment includes a detection unit that detects traces derived from the human body such as fingerprints by using an image taken by the image pickup unit.
  • the illumination unit of the second embodiment may be added to the detection device of the present embodiment.
  • FIG. 12 is a block diagram showing an example of the configuration of the detection device 30 of the present embodiment.
  • the detection device 30 includes an image pickup unit 31, a heating unit 32, and a detection unit 35.
  • FIG. 13 is a conceptual diagram showing an example of detecting the fingerprint 310 attached to the object 300 mounted on the heating unit 32.
  • the image pickup unit 31 includes an infrared sensor 311, a lens 312, a cooler 313, and a control unit 314.
  • the fingerprint 310 is a residue derived from the human body such as a fingerprint attached to the object 300.
  • the fingerprint 310 is a portion where a residue such as a fingerprint attached to the object 300 is altered.
  • the image pickup unit 31 is the same as the image pickup unit 11 of the first embodiment.
  • the cooler 313 may be omitted. Further, a filter that selectively transmits infrared rays in the wavelength band derived from the fingerprint 310 may be added so that the fingerprint 310 can be easily detected.
  • the heating unit 32 (also referred to as a temperature setting unit) is the same as the heating unit 12 of the first embodiment. In the following, the image pickup unit 31 and the heating unit 32 will be described by simplifying the description and focusing on the detection unit 35.
  • the lighting unit 23 of the second embodiment may be added to the detection device 30.
  • the detection unit 35 is connected to the image pickup unit 31 and the heating unit 32.
  • the detection unit 35 may be connected to the image pickup unit 31 and the heating unit 32 by wire or wirelessly. Further, the detection unit 35 may be connected to the image pickup unit 31 and the heating unit 32 via a network (not shown).
  • the detection unit 35 may be configured as a dedicated server device or terminal device, or may be realized by software installed in a general-purpose server device or terminal device.
  • the detection unit 35 controls the image pickup unit 31 and the heating unit 32.
  • the detection unit 35 controls the image pickup unit 31 and causes the image pickup unit 31 to take a picture of a shooting target range.
  • the detection unit 35 detects a portion derived from the fingerprint 310 such as a fingerprint from the image of the imaging target range captured by the imaging unit 31.
  • the detection unit 35 extracts a feature from an image of a shooting target range, and the feature is a fingerprint such as a fingerprint depending on the size and shape of the extracted range, the state and density of lines included in the range, and the like. It is determined whether it is derived from 310.
  • the detection unit 35 controls the set temperature of the heating unit 32 and changes the temperature of the object 300.
  • the detection unit 35 when the detection unit 35 detects a feature derived from a fingerprint at a certain set temperature, an image for detecting a fingerprint 310 such as a fingerprint (also referred to as a fingerprint image) using image data taken at the set temperature. To generate. For example, the detection unit 35 extracts a feature from the detection data, and determines whether the feature is derived from a fingerprint based on the size and shape of the extracted range, the state and density of lines included in the range, and the like. do. For example, the detection unit 35 determines that the fingerprint has been detected when the noise, contrast, and the like included in the detection data satisfy a preset standard.
  • the detection unit 35 inputs the detection data into the estimation model that outputs the determination result of whether or not the fingerprint is a fingerprint in response to the input of the detection data, and whether the fingerprint is detected according to the output determination result. Judge whether or not.
  • the method of fingerprint detection by the detection unit 35 is not limited to the example given here.
  • the function of controlling the heating unit 32 and the function of generating a fingerprint image may be integrated into the main body of the image pickup unit 31.
  • the detection unit 35 can be used portablely by integrating with a fingerprint collation system via a network.
  • the detection unit 35 outputs the detection result regarding the detected fingerprint 310.
  • the detection unit 35 outputs the fingerprint image in which the fingerprint 310 is most clearly captured.
  • the detection unit 35 may output a detection result (for example, a fingerprint image) relating to a fingerprint clearer than a predetermined standard in association with a set temperature.
  • the fingerprint image is used for collation using a fingerprint or the like. If the fingerprint can be identified, the detection unit 35 may output an image in which the fingerprint 310 is not captured most clearly as a fingerprint image.
  • the detection unit 35 may output images captured at some set temperatures in association with those temperatures. For example, when the fingerprint is not detected from the detection data, the detection unit 35 may output the image captured at that stage in association with the set temperature.
  • the fingerprint image output from the detection unit 35 may be output to a display device (not shown), or may be output to a system that performs fingerprint collation or the like using the fingerprint image.
  • FIG. 14 is a block diagram showing an example of the detailed configuration of the detection unit 35.
  • the detection unit 35 includes a temperature control unit 351, an image pickup control unit 352, an image processing unit 353, and a pattern detection unit 354.
  • the temperature control unit 351 controls the heating unit 32 according to the instruction of the pattern detection unit 354.
  • the temperature of the object 300 is set by the heating unit 32 heating the object 300 according to the control of the temperature control unit 351.
  • the image pickup control unit 352 controls the image pickup unit 31.
  • the image pickup control unit 352 outputs the image data captured according to the control to the image processing unit 353.
  • the image processing unit 353 acquires image data from the image pickup control unit 352.
  • the image processing unit 353 applies image processing to the acquired image data to generate detection data (also referred to as a fingerprint image) for detecting the feature amount.
  • detection data also referred to as a fingerprint image
  • the image processing unit 353 performs image processing such as dark current correction, interpolation calculation, color space conversion, gamma correction, aberration correction, noise reduction, and image compression on the image data.
  • the image processing by the image processing unit 353 is not limited to the above. If there is no need for image processing, the image processing unit 353 may be omitted.
  • the image processing unit 353 outputs the generated detection data to the pattern detection unit 354.
  • the pattern detection unit 354 acquires detection data from the image processing unit 353.
  • the pattern detection unit 354 detects a fingerprint from the acquired detection data.
  • the pattern detection unit 354 outputs the detection result regarding the detected fingerprint. Further, the pattern detection unit 354 may output an instruction to change the temperature of the heating unit 32 to the temperature control unit 351 in order to obtain a clearer fingerprint image.
  • FIG. 15 is an example of displaying an image (fingerprint image) of the fingerprint 310 detected by the detection device 30 on the display device 350.
  • the operator compares the fingerprint image displayed on the display device 350 with the fingerprint image (also referred to as control fingerprint data) stored in a database or the like (not shown), and collates the fingerprint.
  • the display device 350 may display the time, place, situation, and the like when the fingerprint 310 from which the fingerprint image is extracted is detected.
  • the display device 350 may display incidental information such as the time, place, and situation where the fingerprint 310 from which the fingerprint image is extracted is detected at the same time as the fingerprint image.
  • the incidental information associated with the fingerprint image can be referred to when verifying the case
  • the person corresponding to the fingerprint 310 from which the fingerprint image is extracted can be identified by comparing with the behavior of the suspect in the case. It will be easier to identify.
  • FIG. 16 is a flowchart for explaining the operation of the detection unit 35.
  • the detection unit 35 will be described as the main body of operation.
  • the detection unit 35 controls the image pickup unit 31 and causes the image pickup unit 31 to take an image of a range in which the fingerprint 310 is presumed to be attached (step S31).
  • the detection unit 35 performs image processing on the captured image data and generates detection data (step S32).
  • the detection unit 35 detects the fingerprint from the detection data (step S33). For example, the detection unit 35 extracts a feature from the detection data, and determines whether the feature is derived from a fingerprint based on the size and shape of the extracted range, the state and density of lines included in the range, and the like. do. For example, the detection unit 35 determines that the fingerprint has been detected when the noise, contrast, and the like included in the detection data satisfy a preset standard. For example, the detection unit 35 inputs the detection data into the estimation model that outputs the determination result of whether or not the fingerprint is a fingerprint in response to the input of the detection data, and whether the fingerprint is detected according to the output determination result. Judge whether or not.
  • the method of fingerprint detection by the detection unit 35 is not limited to the example given here.
  • the detection unit 35 When a fingerprint is detected from the detection data (Yes in step S33), the detection unit 35 outputs a detection result related to the fingerprint (step S35). For example, the detection unit 35 may output a detection result (for example, a fingerprint image) relating to a fingerprint clearer than a predetermined standard in association with a set temperature. For example, the detection unit 35 may output images captured at some set temperatures in association with those temperatures.
  • a detection result for example, a fingerprint image
  • the detection unit 35 controls the heating unit 32 and changes the set temperature (step S34). For example, the detection unit 35 controls the heating unit 32 and sets the set temperature to a higher temperature in order to increase the difference in emissivity due to the presence or absence of the fingerprint 310 and improve the contrast.
  • step S34 the process returns to step S31. For example, if the fingerprint is not detected even after controlling the heating unit 32 several times, the process according to the flowchart of FIG. 16 may be terminated. For example, when the fingerprint is not detected from the detection data, the detection unit 35 may output the image captured at that stage in association with the set temperature.
  • the detection device of the present embodiment includes a detection unit that controls the set temperature of the heating unit (temperature setting unit) to heat the object and controls the imaging unit to image the object.
  • the detection unit detects a trace from the image captured by the imaging unit and outputs a detection result regarding the detected trace. According to the detection device of the present embodiment, since the set temperature of the heating unit is set according to the detection status of the trace, the trace derived from the human body can be detected from the image taken by the imaging unit.
  • the detection unit extracts feature points from the image captured by the image pickup unit, and detects a trace pattern based on the extracted feature points.
  • the pattern of traces derived from the human body can be detected based on the feature points extracted from the image taken by the imaging unit.
  • the detection unit controls the heating unit so as to raise the temperature of the object when no trace is detected from the image captured by the imaging unit.
  • the set temperature of the heating unit is set to a higher temperature to increase the difference in emissivity due to the presence or absence of the trace and improve the contrast of the trace in the image. can.
  • the heating unit (temperature setting unit) is controlled to heat the object to be detected of the trace derived from the human body.
  • an object heated by the heating unit is controlled by controlling an imaging unit having an infrared sensor having at least one infrared detection element that receives light in a wavelength band in the infrared region. To image.
  • the trace remaining on the object is detected.
  • the object can be set to an appropriate temperature by setting the heating unit to an appropriate set temperature.
  • the object is heat-treated in advance, and the object to which the heat treatment is applied in advance is heated and set to an appropriate temperature (detection temperature).
  • an appropriate temperature detection temperature
  • the object, fingerprints, or the like may be altered, and the trace remaining on the object may not be clearly detected.
  • the object, fingerprints, and the like do not deteriorate during the inspection.
  • the object is heat-treated in advance at a temperature higher than the detection temperature to alter the object, fingerprints, etc. in advance, so that the traces remaining on the object become clearer. Can be detected.
  • the detection device of the present embodiment searches a database in which fingerprints of a plurality of persons are stored, and collates fingerprints detected from images taken by an imaging unit.
  • the illumination unit of the second embodiment may be added to the detection device of the present embodiment.
  • FIG. 17 is a conceptual diagram showing an example of the configuration of the detection device 40 of the present embodiment.
  • FIG. 17 also shows a database 470 connected to the detection device 40.
  • the database 470 stores fingerprint data (also referred to as control fingerprint data) of a plurality of persons used for fingerprint collation.
  • FIG. 18 is a conceptual diagram showing an example of detecting a fingerprint 410 attached to an object 400 mounted on the heating unit 42.
  • the detection device 40 includes an image pickup unit 41, a heating unit 42, and a detection unit 45.
  • the image pickup unit 41 includes an infrared sensor 411, a lens 412, a cooler 413, and a control unit 414.
  • the fingerprint 410 is a residue derived from the human body such as a fingerprint attached to the object 400.
  • the fingerprint 410 is a portion where a residue such as a fingerprint attached to the object 400 is altered.
  • the image pickup unit 41 is the same as the image pickup unit 11 of the first embodiment. If it is not necessary to cool the infrared sensor 411, the cooler 413 may be omitted. Further, a filter that selectively transmits infrared rays in the wavelength band derived from the fingerprint 410 may be added so that the fingerprint 410 can be easily detected.
  • the heating unit 42 (also referred to as a temperature setting unit) is the same as the heating unit 12 of the first embodiment. In the following, the image pickup unit 41 and the heating unit 42 will be described by simplifying the description and focusing on the detection unit 45.
  • the lighting unit 23 of the second embodiment may be added to the detection device 40.
  • the detection unit 45 is connected to the image pickup unit 41, the heating unit 42, and the database 470.
  • the detection unit 45 may be connected to the image pickup unit 41, the heating unit 42, and the database 470 by wire or wirelessly. Further, the detection unit 45 may be connected to the image pickup unit 41, the heating unit 42, and the database 470 via a network (not shown).
  • the detection unit 45 may be configured as a dedicated server device or terminal device, or may be realized by software installed in a general-purpose server device or terminal device.
  • the detection unit 45 may be integrated with the image pickup unit 41.
  • the detection unit 45 is realized in the form of a dedicated mobile terminal having an information processing function and a communication function, or in the form of software installed in a general-purpose mobile terminal such as a notebook computer or a smartphone.
  • the detection unit 45 controls the image pickup unit 41 and the heating unit 42.
  • the detection unit 45 controls the image pickup unit 41 and causes the image pickup unit 41 to take a picture of a shooting target range.
  • the detection unit 45 detects a portion derived from the fingerprint 410 such as a fingerprint from the image of the imaging target range captured by the imaging unit 41.
  • the detection unit 45 extracts a feature from an image of a shooting target range, and the feature is a fingerprint such as a fingerprint depending on the size and shape of the extracted range, the state and density of lines included in the range, and the like. Determine if it is derived from 410.
  • the detection unit 45 controls the set temperature of the heating unit 42 and changes the temperature of the object 400.
  • the detection unit 45 when the detection unit 45 detects a feature derived from a fingerprint, the detection unit 45 generates an image (also referred to as a fingerprint image) for detecting the fingerprint 410 such as a fingerprint by using the image data taken at the object temperature. ..
  • the detection unit 45 extracts a feature from the detection data, and determines whether the feature is derived from a fingerprint based on the size and shape of the extracted range, the state and density of lines included in the range, and the like. do.
  • the detection unit 45 determines that the fingerprint has been detected when the noise, contrast, and the like included in the detection data satisfy a preset standard.
  • the detection unit 45 inputs the detection data into the estimation model that outputs the determination result of whether or not the fingerprint is a fingerprint in response to the input of the detection data, and whether the fingerprint is detected according to the output determination result. Judge whether or not.
  • the method of fingerprint detection by the detection unit 45 is not limited to the example given here.
  • the function of controlling the heating unit 32 and the function of generating a fingerprint image may be integrated into the main body of the image pickup unit 41.
  • the detection unit 45 When the detection unit 45 detects a fingerprint (also referred to as a collation target fingerprint) from the fingerprint image, the detection unit 45 extracts a feature point from the collation target fingerprint.
  • the detection unit 45 searches the database 470 and detects a control fingerprint having a feature point having a high degree of coincidence with the feature point of the fingerprint to be collated.
  • the detection unit 45 outputs the collation result regarding the fingerprint to be collated.
  • the detection unit 45 can be used portablely by integrating with a fingerprint collation system via a network.
  • FIG. 19 is a block diagram showing an example of the detailed configuration of the detection unit 45.
  • the detection unit 45 includes a temperature control unit 451, an image pickup control unit 452, an image processing unit 453, a pattern detection unit 454, a feature point extraction unit 455, and a collation unit 456.
  • the temperature control unit 451, the image pickup control unit 452, the image processing unit 453, and the pattern detection unit 454 have the same configuration as that included in the detection unit 35 of the third embodiment. Therefore, in the following, the feature point extraction unit 455 and the collation unit 456, which are not included in the detection unit 35 of the third embodiment, will be described.
  • the feature point extraction unit 455 acquires a fingerprint (also referred to as a collation target fingerprint) detected by the pattern detection unit 454.
  • the feature point extraction unit 455 extracts feature points from the acquired fingerprints to be collated.
  • the feature point extraction unit 455 outputs the extracted feature points to the collation unit 456.
  • the feature point extraction unit 455 has a start point of a ridge, an island-shaped line (island line), an independent short ridge (short ridge), an end point of the ridge, a junction where the ridges are connected, and a ridge.
  • the positions of branch points where the line is split and other points are extracted as feature points.
  • the collation unit 456 acquires the feature points extracted by the feature point extraction unit 455.
  • the collation unit 456 searches the database 470 and detects a control fingerprint having a feature point having a high degree of coincidence with the feature point of the fingerprint to be collated.
  • the collation unit 456 outputs a collation result regarding the fingerprint to be collated.
  • the collation unit 456 outputs identification information such as an individual's name associated with the control fingerprint detected by collation and personal information as a collation result.
  • the collation unit 456 may search the database 470 for a candidate for the control fingerprint based on a preset standard. For example, when there is a candidate for a person with a fingerprint to be collated, the collation unit 456 searches the database 470 with the control fingerprint of the person as a candidate. For example, when the control fingerprint detected in the vicinity of the place where the collation target fingerprint is detected is registered in the database 470, the collation unit 456 searches the database 470 using the control fingerprint as a candidate. Then, the collation unit 456 may compare the feature points of the searched control fingerprint with the feature points of the collation target fingerprint, and if the preset collation determination criteria are satisfied, it may be determined that the collation has been performed.
  • a preset standard For example, when there is a candidate for a person with a fingerprint to be collated, the collation unit 456 searches the database 470 with the control fingerprint of the person as a candidate. For example, when the control fingerprint detected in the vicinity of the place where the collation target fingerprint is detected is
  • the collation unit 456 compares the collated fingerprint for collation with the feature points of the control fingerprint, or compares a plurality of feature points, and calculates the ratio of the matching feature points as the degree of matching. For example, the collating unit 456 determines that the fingerprints match when the degree of matching exceeds a predetermined standard. Further, the collation unit 456 may collate based on the shape of the ridge, the shape of the sweat gland hole in the ridge, the interval / position, and the like. As for the fingerprint collation method by the collation unit 456, a general method can be used.
  • FIG. 20 is an example of displaying the collation result by the detection device 40 on the screen of the display device 450.
  • the name of the individual (AAA) associated with the control fingerprint detected by the collation is displayed on the screen of the display device 450 as the collation result.
  • the operator can recognize the person with the fingerprint to be collated by referring to the collation result displayed on the screen of the display device 450.
  • FIG. 21 is a flowchart for explaining the operation of the detection unit 45.
  • the detection unit 45 will be described as the main body of operation.
  • the detection unit 45 controls the detection device 40 to image a range in which the fingerprint 410 is presumed to be attached (step S41).
  • the detection unit 45 performs image processing on the captured image data and generates detection data (step S42).
  • the detection unit 45 detects the fingerprint from the detection data. For example, the detection unit 45 extracts a feature from the detection data, and determines whether the feature is derived from a fingerprint based on the size and shape of the extracted range, the state and density of lines included in the range, and the like. do. For example, the detection unit 45 determines that the fingerprint has been detected when the noise, contrast, and the like included in the detection data satisfy a preset standard. For example, the detection unit 45 inputs the detection data into the estimation model that outputs the determination result of whether or not the fingerprint is a fingerprint in response to the input of the detection data, and whether the fingerprint is detected according to the output determination result. Judge whether or not.
  • the method of fingerprint detection by the detection unit 45 is not limited to the example given here.
  • the detection unit 45 extracts a feature point from the fingerprint (step S45). For example, the detection unit 45 may output a detection result (for example, a fingerprint image) relating to a fingerprint clearer than a predetermined standard in association with a set temperature. For example, the detection unit 45 may output fingerprint images captured at some set temperatures in association with those temperatures.
  • a detection result for example, a fingerprint image
  • the detection unit 45 controls the heating unit 42 and changes the set temperature (step S44). For example, the detection unit 45 controls the heating unit 42 and sets the set temperature to a higher temperature in order to increase the difference in emissivity due to the presence or absence of the fingerprint 410 and improve the contrast.
  • step S44 the process returns to step S41. For example, if the fingerprint is not detected even after the heating unit 42 is controlled several times, the process according to the flowchart of FIG. 21 may be terminated. For example, when the fingerprint is not detected from the detection data, the detection unit 45 may output the image captured at that stage in association with the set temperature.
  • step S45 the detection unit 45 searches the database 470 and performs fingerprint collation to detect a control fingerprint having a feature point having a high degree of coincidence with the feature point of the fingerprint to be collated (step S46).
  • the detection unit 45 outputs the collation result (step S47).
  • the detection device of the present embodiment includes an image pickup unit, a heating unit, and a detection unit.
  • the detection unit searches a database in which contrast patterns of a plurality of people are stored.
  • the detection unit detects from the database a control pattern having a feature point having a high degree of coincidence with the feature point of the trace pattern.
  • the detection unit outputs information about the detected control pattern. According to the detection device of the present embodiment, by searching the database, it is possible to perform collation based on the pattern of the traces derived from the detected human body.
  • the heating unit (temperature setting unit) is controlled to set the object to be detected of the trace derived from the human body to an appropriate temperature.
  • an image pickup unit having an infrared sensor having at least one infrared detection element that receives light in a wavelength band in the infrared region is controlled to control an object set to an appropriate temperature. Take an image.
  • feature points are extracted from the image captured by the imaging unit, and the trace pattern is detected based on the extracted feature points.
  • a database in which control patterns of a plurality of persons used for collation are stored is searched, and the control has a feature point having a high degree of coincidence with the feature point of the trace pattern.
  • the pattern is detected from the database.
  • the information regarding the detected control pattern is output.
  • the trace pattern is detected based on the feature points extracted from the image, and the person from which the fingerprint is extracted can be identified by searching the database.
  • the collation result of the detection device of this embodiment can be applied to a system for identifying a person by pattern collation. Further, the collation result of the detection device of the present embodiment can be applied to a service of tracing and tracking the identified pattern.
  • the detection device of the present embodiment has a simplified configuration of the detection devices of the first to fourth embodiments.
  • FIG. 22 is a block diagram showing an example of the configuration of the detection device 50 of the present embodiment.
  • the detection device 50 includes an image pickup unit 51 and a heating unit 52.
  • the heating unit 52 corresponds to the heating unit of the first to fourth embodiments.
  • the image pickup unit 51 has an infrared sensor having at least one infrared detection element that receives light in a wavelength band in the infrared region.
  • the heating unit 52 heats an object for which traces derived from the human body are to be detected.
  • the temperature of the object is set to a temperature at which traces derived from the human body can be easily detected, so that traces derived from the human body attached to the object can be clearly detected.
  • the information processing device 90 in FIG. 23 is a configuration example for executing the processing of the detection device of each embodiment, and does not limit the scope of the present invention.
  • the information processing device 90 includes a processor 91, a main storage device 92, an auxiliary storage device 93, an input / output interface 95, and a communication interface 96.
  • the interface is abbreviated as I / F (Interface).
  • the processor 91, the main storage device 92, the auxiliary storage device 93, the input / output interface 95, and the communication interface 96 are connected to each other via the bus 98 so as to be capable of data communication. Further, the processor 91, the main storage device 92, the auxiliary storage device 93, and the input / output interface 95 are connected to a network such as the Internet or an intranet via the communication interface 96.
  • the processor 91 expands the program stored in the auxiliary storage device 93 or the like to the main storage device 92, and executes the expanded program.
  • the software program installed in the information processing apparatus 90 may be used.
  • the processor 91 executes the process by the detection device according to the present embodiment.
  • the main storage device 92 has an area in which the program is expanded.
  • the main storage device 92 may be a volatile memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory). Further, a non-volatile memory such as MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory) may be configured / added as the main storage device 92.
  • DRAM Dynamic Random Access Memory
  • MRAM Magnetic Random Access Memory
  • the auxiliary storage device 93 stores various data.
  • the auxiliary storage device 93 is composed of a local disk such as a hard disk or a flash memory. It is also possible to store various data in the main storage device 92 and omit the auxiliary storage device 93.
  • the input / output interface 95 is an interface for connecting the information processing device 90 and peripheral devices.
  • the communication interface 96 is an interface for connecting to an external system or device through a network such as the Internet or an intranet based on a standard or a specification.
  • the input / output interface 95 and the communication interface 96 may be shared as an interface for connecting to an external device.
  • the information processing device 90 may be configured to connect an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch panel, if necessary. These input devices are used to input information and settings. When the touch panel is used as an input device, the display screen of the display device may also serve as the interface of the input device. Data communication between the processor 91 and the input device may be mediated by the input / output interface 95.
  • the information processing apparatus 90 may be equipped with a display device for displaying information.
  • a display device it is preferable that the information processing device 90 is provided with a display control device (not shown) for controlling the display of the display device.
  • the display device may be connected to the information processing device 90 via the input / output interface 95.
  • the above is an example of the hardware configuration for enabling the detection device according to each embodiment of the present invention.
  • the hardware configuration of FIG. 23 is an example of the hardware configuration for executing the arithmetic processing of the detection device according to each embodiment, and does not limit the scope of the present invention.
  • a program for causing a computer to execute a process related to the detection device according to each embodiment is also included in the scope of the present invention.
  • a recording medium on which a program according to each embodiment is recorded is also included in the scope of the present invention.
  • the recording medium can be realized by, for example, an optical recording medium such as a CD (Compact Disc) or a DVD (Digital Versatile Disc).
  • the recording medium may be realized by a semiconductor recording medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory or an SD (Secure Digital) card, a magnetic recording medium such as a flexible disk, or another recording medium.
  • a semiconductor recording medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory or an SD (Secure Digital) card
  • a magnetic recording medium such as a flexible disk, or another recording medium.
  • the components of the detection device of each embodiment can be arbitrarily combined. Further, the components of the detection device of each embodiment may be realized by software or by a circuit.

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Abstract

対象物に付着した人体に由来する痕跡を鮮明に検出するために、赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を有する赤外線センサを有する撮像部と、人体に由来する痕跡の検出対象である対象物を加熱する温度設定部と、を備える検出装置とする。

Description

検出装置および検出方法
　本開示は、人体に由来する痕跡の検出に用いられる検出装置等に関する。
　人体が触れた対象物には、人体に由来する痕跡が残る。例えば、人が指先や手で触れた対象物には、その人の指紋や掌紋等の残留物が付着する。対象物に付着した指紋等の残留物は、視認しづらく、証拠として保存することが難しい。
　犯罪現場などにおいて残留指紋を証拠として保存する際には、アルミ粉末法やニンヒドリン法などの方法を用いて、カメラで撮影したときに残留指紋が明瞭になるように処理する。アルミ粉末法では、シリカやタルク、カオリンなどを混ぜたアルミニウムの微粉末を対象物に振りかけて指紋を検出する。ニンヒドリン法では、ニンヒドリン試薬をアセトン等に溶かした薬品を指紋に吹き付けた際に、指紋に含まれるアミノ酸とニンヒドリンが反応して赤紫色になる化学反応を利用して指紋を検出する。
　アルミ粉末法やニンヒドリン法のように、指紋に粉末や液体をかける方法には、いくつかの問題点があった。例えば、アルミ粉末法では、対象物に微粉末をかけるため、対象物やその周辺が汚れてしまう。例えば、ニンヒドリン法では、指紋自体や、指紋が付着した対象物が損傷を受けやすかった。そのため、対象物や指紋を破壊せずに、対象物に付着した指紋を検出する技術が求められる。特許文献１－２には、検体に直接触れずに、非接触で指紋を検出する指紋検出方法が開示されている。
　特許文献１の方法では、検体に対して、指紋成分中に含まれる有機物質によって吸収される波長の測定光と、有機物質の量によって吸収特性が変化しない比較光とを投射する。特許文献１の方法では、検体から反射される測定光と比較光の反射光量の比を演算し、演算した結果得られる画像を表示することにより指紋の所在を特定する。
　特許文献２の方法では、指紋成分中に含まれる有機物質の量によって吸収特性が変化する領域の波長の光を一定時間投射した後の検体表面の熱画像情報をとらえる。特許文献２の方法では、投射光を照射する前後の熱画像情報の２次元温度分布の差を演算し、演算した結果得られる画像を表示することにより指紋隆線の所在を特定する。
特開平５－２２０１３１号公報 特開平５－１６８６１０号公報
　特許文献１の手法によれば、測定光と比較光の反射光量の比に基づく画像から、検体に付着した指紋の所在を特定できる。特許文献２の手法によれば、指紋成分によって吸収特性が変化する領域の波長の光の投射前後の熱画像情報の２次元温度分布の差に基づく画像から、指紋の所在を特定できる。しかしながら、特許文献１－２のように赤外光の反射を用いても、鮮明な指紋を検出できない場合があった。
　本開示の目的は、対象物に付着した人体に由来する痕跡を鮮明に検出できる検出装置等を提供することにある。
　本開示の一態様の検出装置は、赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を有する赤外線センサを有する撮像部と、人体に由来する痕跡の検出対象である対象物を加熱する加熱部と、を備える。
　本開示の一態様の検出方法においては、加熱部を制御して、人体に由来する痕跡の検出対象である対象物を加熱し、赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を有する赤外線センサを有する撮像手段を制御して、加熱部によって加熱された対象物を撮像し、対象物に残存する痕跡を検出する。
　本開示によれば、対象物に付着した人体に由来する痕跡を鮮明に検出できる検出装置等を提供することが可能になる。
第１の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示す概念図である。 第１の実施形態に係る検出装置を用いて対象物を加熱することにより、鮮明な指紋が撮像される様子の一例を示す概念図である。 第１の実施形態に係る検出装置によって摂氏３０～１００度の温度範囲の設定温度で撮像された指紋を含む画像の一例を、概念化した概念図である。 第１の実施形態に係る検出装置の撮像部によって摂氏３０～１００度の温度範囲の設定温度で撮像された、対象物に付着した指紋を含む指紋画像における、指紋の鮮明さを表す指標の温度変化の一例を示すグラフである。 第１の実施形態の変形例１に係る検出装置の構成の一例を示す概念図である。 第１の実施形態の変形例２に係る検出装置の構成の一例を示す概念図である。 第１の実施形態の変形例３に係る検出装置の構成の一例を示す概念図である。 第２の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示す概念図である。 第２の実施形態の変形例に係る検出装置の構成の一例を示す概念図である。 第３の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示す概念図である。 第３の実施形態に係る検出装置の検出部の構成の一例を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る検出装置の検出結果を表示装置に表示させる一例を示す概念図である。 第３の実施形態に係る検出装置の動作の一例を示すフローチャートである。 第４の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示す概念図である。 第４の実施形態に係る検出装置の照合部の構成の一例を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る検出装置の照合結果を表示装置に表示させる一例を示す概念図である。 第４の実施形態に係る検出装置の動作の一例を示すフローチャートである。 第５の実施形態に係る検出装置の構成の一例を示すブロック図である。 各実施形態に係る検出装置を実現するハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　以下に、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお、以下の実施形態の説明に用いる全図においては、特に理由がない限り、同様箇所には同一符号を付す。また、以下の実施形態において、同様の構成・動作に関しては繰り返しの説明を省略する場合がある。
　（第１の実施形態）
　まず、第１の実施形態の検出装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の検出装置は、人体に由来する残留物（付着物とも呼ぶ）の痕跡を検出するための画像を撮像する。本実施形態の検出装置によって撮像された画像は、人体に由来する残留物等の痕跡の検出に利用される。以下においては、人体に由来する残留物等の痕跡のことを、「人体に由来する痕跡」や、単に「痕跡」と表記する。本実施形態においては、人体に由来する痕跡が残存する対象物を加熱することで、痕跡の有無に起因する放射率の差を大きくし、痕跡が鮮明になるようにする。以下においては、平板状の対象物について例示するが、対象物は平板状でなくてもよい。例えば、対象物は、円柱や球のように、曲面を有するものであってもよい。
　以下においては、人体に由来する痕跡として、指紋を一例に挙げて説明する。例えば、人体に由来する痕跡は、掌紋や中節紋、基節紋、足紋（足底紋）、趾紋、耳紋、鼻紋、唇紋、額紋、顎紋などのように指紋以外であってもよい。以下において、指紋や掌紋、中節紋、基節紋、足紋（足底紋）、趾紋、耳紋、鼻紋、唇紋、額紋、顎紋などの人体に由来する痕跡の模様を紋様とも呼ぶ。なお、本実施形態における検出対象は、指紋や掌紋、足紋（足底紋）、趾紋、耳紋、鼻紋、唇紋、額紋、顎紋に限らない。例えば、本実施形態の検出装置によって撮像された画像に基づく検出対象は、赤外線の波長等を制御して検出できるものであれば、人体の接触に由来する痕跡以外のものであってもよい。
　（構成）
　図１は、本実施形態の検出装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図２は、対象物１００に付着した指紋１１０を撮影する一例を示す概念図である。検出装置１０は、撮像部１１と加熱部１２を備える。撮像部１１は、赤外線センサ１１１、レンズ１１２、冷却器１１３、および制御部１１４を有する。例えば、指紋１１０は、対象物１００に付着した指紋等の人体に由来する残留物である。例えば、指紋１１０は、対象物１００に指紋等が付着した箇所が変質した部分であってもよい。
　赤外線センサ１１１は、赤外領域の波長帯の光を検出する少なくとも一つの赤外線検出素子を有するセンサである。赤外線センサ１１１は、同一の赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を含む。赤外線センサ１１１は、赤外線検出素子を一つ設けても良いし、複数設けても良い。赤外線検出素子が一つ、または赤外線検出素子が一次元に並んでいる赤外線センサ１１１の場合には、赤外線センサ１１１を動かしたり、ＭＥＭＳミラーを用いたりして、二次元的な像を得ることができる。また、赤外線検出素子が二つ以上の場合には、異なる赤外線検出素子における受光の有無に応じて、痕跡の有無を検出することができる。また、赤外線検出素子がマトリックス状に形成される場合には、痕跡を画像として検出することができる。赤外線センサ１１１は、レンズ１１２を介して入射する赤外領域の波長帯の光を受光して電気信号に変換する。赤外線センサ１１１は、変換後の電気信号を制御部１１４に出力する。
　例えば、赤外線センサ１１１は、複数の赤外線検出素子が配列された一次元または二次元センサで構成される。また、指紋１１０の紋様を検出対象とする場合、紋様を画像として検出するために、赤外線センサ１１１を二次元センサとして構成する方が好ましい。一次元センサを用いて紋様を検出する場合は、複数の赤外線検出素子の配列方向に対して垂直な方向にスキャンさせればよい。
　例えば、赤外線センサ１１１は、赤外領域の波長帯の光を透過する窓を有する封止部材によって真空封止される。例えば、封止部材に設けられる窓の部分には、後述するレンズ１１２と同様に、検出に用いられる波長帯の赤外線を透過しやすい材質のものを用いることができる。
　赤外線センサ１１１を構成する赤外線検出素子は、対象物１００に残存する指紋１１０を検出するのに適切な波長帯に感度があることが好ましい。例えば、赤外線センサ１１１を構成する赤外線検出素子は、近赤外線（０．７～１．４マイクロメートル）、短波長赤外線（１．４～３マイクロメートル）、中波長赤外線（３～８マイクロメートル）の波長帯に感度がある素子によって実現される。赤外線センサ１１１を構成する赤外線検出素子は、対象物の温度によっては飽和することもあるが、遠赤外線（８～１５マイクロメートル）の波長帯に感度がある素子によって実現されてもよい。
　例えば、赤外線センサ１１１は、冷却型（量子型）の赤外線検出素子を有するセンサによって実現される。例えば、赤外線センサ１１１は、テルル化カドミウム水銀（ＨｇＣｄＴｅ）や、アンチモン化インジウム（ＩｎＳｂ）、ヒ化ガリウム（ＧａＡｓ）、ヒ化アルミニウムガリウム（ＡｌＧａＡｓ）などのセンサ材料を含む赤外線検出素子を有する。例えば、赤外線センサ１１１は、ヒ化インジウム（ＩｎＡｓ）とアンチモン化ガリウム（ＧａＳｂ）を積層させたタイプ２超格子を含む量子井戸型の赤外線検出素子を有する。例えば、赤外線センサ１１１は、プラチナシリコン（ＰｔＳｉ）やゲルマニウムシリコン（ＧｅＳｉ）などのセンサ材料を含む赤外線検出素子を有する。なお、赤外線センサ１１１は、指紋等の人体に由来する痕跡を検出できれば、非冷却型の赤外線検出素子を有するセンサであってもよい。
　例えば、指紋などの人体の残留物は、水分や脂肪分、ダスト等の混合物である。脂肪分（皮脂）の主成分は、脂肪酸エステル化合物である。脂肪酸エステル化合物は、３．５マイクロメートルを含む波長帯に赤外線吸収特性を有する。そのため、指紋等の人体の残留物を検出する場合は、３．５マイクロメートルを含む波長帯に感度がある赤外線検出素子を含む赤外線センサ１１１を用いることが好ましい。
　例えば、人体に由来する痕跡の紋様を検出する場合、赤外線センサ１１１は、そのような紋様を識別可能な画素数を有することが好ましい。例えば、指紋を検出する場合、赤外線センサ１１１の解像度は、少なくとも３２０×２５６ピクセルの画素数がある二次元センサによって構成することが好ましい。さらに、赤外線センサ１１１の解像度は、６４０×４８０ピクセル以上の画素数があることがより好ましい。赤外線センサ１１１の解像度は、検出対象の大きさや形状、状態等に応じて決定されることが望ましい。
　レンズ１１２は、検出対象の波長帯の赤外線を集束可能なレンズである。レンズ１１２は、検出対象の波長帯の赤外線を赤外線センサ１１１の受光面に集束させる。例えば、レンズ１１２には、ゲルマニウム（Ｇｅ）や、シリコン（Ｓｉ）、硫化亜鉛（ＺｎＳ）、セレン化亜鉛（ＺｎＳｅ）、サファイヤ（Ａｌ2Ｏ3）等の材料のレンズを用いることができる。例えば、レンズ１１２には、フッ化バリウム（ＢａＦ2）やフッ化カルシウム（ＣａＦ2）、フッ化リチウム（ＬｉＦ）、カルコゲナイドガラス等の材料のレンズを用いることができる。レンズ１１２には、検出対象の波長帯の赤外線を集束可能なものを用いればよい。例えば、レンズ１１２は、オートフォーカス機能を搭載していることが好ましい。
　冷却器１１３は、赤外線センサ１１１を冷却する機器である。図２においては、赤外線センサ１１１と冷却器１１３を接触させている。量子型の赤外線センサでは、暗電流等による雑音の影響を除くため冷却器１１３が必要である。例えば、冷却器１１３は、６０～２５０ケルビン程度の温度範囲内になるように赤外線センサ１１１を冷却する。例えば、冷却器１１３には、スターリング機構を有する冷却器、またはペルチエ効果を利用した電子冷却素子を用いる。なお、赤外線センサ１１１を冷却する必要がない場合は、冷却器１１３を省略してもよい。また、指紋１１０を検出しやすいように、指紋１１０に由来する波長帯の赤外線を選択的に透過するフィルタを追加してもよい。
　制御部１１４は、赤外線センサ１１１によって出力される電気信号を画像データに変換する。制御部１１４は、変換後の画像データを出力する。制御部１１４から出力される画像データは、図示しない検出装置や、外部システム、外部装置等において、人体に由来する痕跡を検出するための画像に変換され、表示装置等に表示することができる。例えば、赤外線センサ１１１によって出力された電気信号に基づく画像は、指紋等の紋様の検出や照合に用いられる。例えば、制御部１１４は、マイクロコンピュータによって実現される。例えば、対象物１００が曲面部分を有する場合に備えて、画像上において、曲面部分を平面に補正する機能を撮像部１１に追加してもよい。また、対象物１００の表面に凹凸がある場合に備えて、対象物１００との距離を計測し、計測された距離に応じて対象物１００の表面の凹凸を画像上において平坦化する機能を撮像部１１に追加してもよい。
　加熱部１２（温度設定部とも呼ぶ）は、対象物１００を所望の温度（検出温度とも呼ぶ）まで加熱するための器具である。検出温度とは、対象物１００に付着した指紋等の指紋１１０を検出するのに適した対象物の温度である。加熱部１２は、対象物１００を検出温度に設定するために、設定温度に設定される。加熱部１２に設定された設定温度に応じて、対象物１００は検出温度に設定される。後述するように、設定温度は、摂氏５０度以上であることが好ましい。加熱部１２の加熱対象である対象物１００は、設定温度に近い温度まで加熱されるものの、設定温度と一致するとは限らない。例えば、対象物１００に温度センサを設置し、その温度センサによって計測された温度に基づいて設定温度を制御すれば、対象物温度を検出温度に近づけることができる。加熱部１２によって加熱される対象物１００の温度は、加熱状況や加熱時間に応じて変動する。そのため、加熱部１２による対象物１００の加熱は、対象物１００の温度が検出温度になるように、一定時間保持されることが好ましい。
　例えば、加熱部１２は、ホットプレートのように、プレートに載せられた対象物１００を加熱する器具によって実現される。例えば、加熱部１２は、オーブンのように、内部に格納された対象物１００を加熱する器具によって実現される。例えば、加熱部１２は、対象物に温風を吹きかけ熱風機によって実現される。加熱部１２は、対象物１００を適切な温度に加熱できさえすればよい。また、加熱部１２は、対象物１００の温度を安定させるために、対象物１００を冷却する機能を有してもよい。
　キルヒホッフの法則によると、熱放射の放射率は、物体表面の反射率に依存する。金属のように反射率が高い物体の表面は、熱放射の放射率が小さい。一方、カーボンのように反射率が低い黒体の表面は、熱放射の放射率が大きい。例えば、指紋等の人体に由来する残存物が金属の表面に付着すると、残存物が付着した部分と、残存物が付着していない部分とで反射率が異なる。そのため、金属表面における指紋等の残存物の有無は、熱放射の放射率の違いによって検出できる。
　物体からは、物体の温度に応じた熱放射が生じる。一般に、黒体からの熱放射においては、下記の式１で示すシュテファン＝ボルツマンの法則が成り立つ。
Ｉ＝σＴ4・・・（１）
上記の式１において、Ｉは放射量、σはシュテファン＝ボルツマン定数、Ｔは温度（ケルビン）である。シュテファン＝ボルツマンの法則は、黒体に関するが、一般的な物体に関しても定性的には適用できる。
　上記の式１のとおり、温度が高いほど、物体からの熱の放射量が大きくなる。すなわち、対象物１００の温度を室温よりも高温に加熱した方が、放射率の差を検出しやすくなる。例えば、対象物１００の温度を摂氏５０度以上にした方が、室温よりも微小な放射率の差を検出しやすくなり、より鮮明な画像を撮像できる。例えば、対象物１００の温度を摂氏１００度程度にした方が、摂氏５０度よりも微小な放射率の差を検出しやすくなり、より鮮明な画像を撮像できる。
　図３は、対象物１００を加熱することにより、指紋１１０が付着した箇所と、指紋１１０が付着していない箇所との放射率の差が大きくなり、鮮明な指紋１１０が撮像される様子を示す概念図である。例えば、設定温度は、摂氏１００度に設定される。常温の場合、指紋１１０が付着した箇所と、指紋１１０が付着していない箇所との放射率の差が十分に大きくないため、指紋１１０が不鮮明である。摂氏５０度以上の設定温度に設定されれば、指紋１１０が付着した箇所と、指紋１１０が付着していない箇所との放射率の差が十分に大きくなり、指紋１１０が鮮明になる。
　図４は、加熱部１２を摂氏３０、５０、７０、９０、１００度の設定温度に設定し、各々の設定温度で撮像された指紋を含む画像（指紋画像とも呼ぶ）の一例を、概念化した概念図である。実際には、指紋１１０が付着した対象物１００を、各設定温度に設定された加熱部１２で加熱し、撮像部１１を用いて指紋画像を撮像したが、プライバシーの観点から指紋画像をそのまま使わずに、指紋画像の温度変化を概念図で示す。図４のように、設定温度が高くなるにつれて、対象物１００に付着した指紋１１０が鮮明になった。
　図５は、対象物１００に付着した指紋１１０を含む指紋画像における指紋の鮮明さを表す指標の温度変化の一例を示すグラフである。図５においては、摂氏３０～１００度の温度範囲の設定温度で撮影された指紋画像の同一箇所から、直線状に連続する複数のピクセル（ここでは１３個）を抽出した。そして、抽出された複数のピクセルの信号強度比を、指紋の鮮明さを表す指標として用いた。信号強度比は、抽出された複数のピクセルのうち、最も明るいピクセルの信号強度を、最も暗いピクセルの信号強度で割った値に相当する。例えば、信号強度は、各ピクセルのキャパシタに蓄積された電子数に相当し、光学系や、積分時間、被写体の温度、被写体の放射率などに応じて一意に定まる。信号強度比が大きいほど、指紋が鮮明である。図５のように、各設定温度（摂氏３０、５０、７０、９０、１００度）における信号強度比を、設定温度に対してプロットすると、温度が高いほど信号強度比が大きくなった。すなわち、図５の測定条件においては、設定温度が最大の摂氏１００度の場合、指紋１１０が最も鮮明になった。
　最適な設定温度は、対象物１００や、対象物１００に付着した指紋１１０、それらの組み合わせに依存する。対象物１００を変質させたくない場合は、対象物１００が変質しない温度に設定することが好ましい。また、対象物１００に付着した指紋１１０を変質させたくない場合は、その指紋１１０が変質しない温度に設定することが好ましい。例えば、対象物１００に付着した指紋１１０を変質させたり、指紋１１０が付着した箇所を変質させたりしてから検査する場合は、指紋１１０や、指紋１１０が付着した箇所に加熱処理等の前処理を加えて変質させておけばよい。
　〔変形例〕
　ここで、検出装置１０の変形例について、いくつか例を挙げて説明する。図６～図８は、検出装置１０の変形例の一例の概念図である。
　図６は、指紋１１０が付着した対象物１００の載せられた加熱部１２を、密閉された測定槽１８の内部に入れて、指紋１１０を検出する例（変形例１）である。例えば、測定槽１８は、内部を密閉可能な容器や囲いなどによって実現される。測定槽１８の一部には、撮像部１１が検出可能な波長帯の赤外線を透過させる窓材１８０が設けられる。例えば、窓材１８０の素材には、シリコンやサファイヤを採用できる。撮像部１１は、窓材１８０を介して、対象物温度に設定された対象物１００の表面を分析する。図６の例では、測定槽１８の内部の雰囲気を、任意に選択できる。例えば、対象物１００や指紋１１０を酸化させたくない場合は、測定槽１８の内部の雰囲気を不活性ガスや窒素などで満たせばよい。また、測定槽１８の内部を密封せずに、不活性ガスや窒素などの雰囲気を循環させるように構成してもよい。対象物１００の載せられた加熱部１２を、密閉された測定槽１８の内部に入れて測定すれば、対象物１００の温度分布が一様になりやすいので、指紋１１０がより鮮明に検出されやすくなる。例えば、測定槽１８のように内部を密閉せずに、対象物１００の周囲を簡易な囲いで囲う程度であっても、光や風等の外乱の影響を低減できれば、対象物１００の温度分布を小さくできる。
　図７は、指紋１１０が付着した対象物１００を、密閉されたオーブン１９の内部に入れ、オーブン１９の内部を設定温度に設定し、指紋１１０を検出する例（変形例２）である。例えば、オーブン１９は、内部の温度を均一に加温できる恒温槽などによって実現される。オーブン１９の一部には、撮像部１１が検出可能な波長帯の赤外線を透過させる窓材１９０が設けられる。例えば、窓材１９０の素材には、シリコンやサファイヤを採用できる。撮像部１１は、窓材１９０を介して、設定温度に設定された対象物１００の表面を分析する。図７の例では、オーブン１９の内部の雰囲気を、任意に選択できる。例えば、対象物１００や指紋１１０を酸化させたくない場合は、オーブン１９の内部の雰囲気を不活性ガスや窒素などで満たせばよい。また、オーブン１９の内部において、不活性ガスや窒素などの雰囲気を循環させるように構成してもよい。対象物１００の載せられた加熱部１２を、密閉されたオーブン１９の内部に入れて測定すれば、対象物１００の温度分布をより一様に制御しやすくなるので、指紋１１０がより鮮明に検出されやすくなる。
　図８は、指紋１１０が付着した対象物１００を、設定温度に設定された加熱部１２－３から吹き出る熱風によって、対象物１００の温度を適温に設定し、指紋１１０を検出する例（変形例３）である。例えば、加熱部１２－３は、均一な熱風を吹き出す熱風工具によって実現される。加熱部１２－３から吹き出る熱風は、対象物１００の表面の位置において均一な温度になるように調整されることが好ましい。撮像部１１は、加熱部１２－３から吹き出る熱風によって適温に設定された、対象物１００の表面を撮像する。図８の例では、加熱部１２－３から吹き出る気体を、任意に選択できる。例えば、対象物１００や指紋１１０を酸化させたくない場合は、加熱部１２－３から不活性ガスや窒素などの熱風を吹き出させればよい。対象物１００を測定槽１８やオーブン１９の内部に入れることができない場合であっても、加熱部１２－３によって対象物１００を適温に設定できるので、指紋１１０がより鮮明に検出されやすくなる。
　以上のように、本実施形態の検出装置は、赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を有する赤外線センサを有する撮像部と、人体に由来する痕跡の検出対象である対象物を加熱する加熱部（温度設定部）と、を備える。本実施形態によれば、人体に由来する痕跡が検出されやすい適温に対象物の温度が設定されるため、対象物に付着した人体に由来する痕跡を鮮明に検出できる。
　例えば、痕跡は、指紋、掌紋、中節紋、基節紋、足底紋、趾紋、耳紋、鼻紋、唇紋、額紋、および顎紋のうち少なくともいずれかに由来する。例えば、撮像部は、０．７～８マイクロメートルに含まれる波長帯の光に感度のある赤外線検出素子を有する。
　例えば、人が対象物に指先で触れた際に、指紋として対象物に残留する残留物の主成分は、水分である。指紋として対象物に残留する残留物には、水分の他に、ナトリウムやカリウム、マグネシウム、アミノ酸、尿素、乳酸、脂肪等が含まれる。例えば、対象物が金属である場合、指紋成分中に含まれるナトリウム等の塩分の影響で、指紋が付着した箇所は、その他の箇所と比較して変質しやすい環境に置かれる。そのため、人体に由来する残留物が付着した箇所は、他の箇所と比べて腐食等の変質が起こりやすい。本実施形態においては、人体に由来する残留物が対象物に付着した箇所が変質したことによって形成された痕跡についても、検出対象とする。なお、本実施形態の手法によれば、変質した対象物の表面に付着した人体に由来する残留物も、検出しやすくなる可能性がある。
　金属表面に限らず、指紋が付着した部分と、指紋が付着していない部分とでは、赤外線の吸収率や、熱放射の放射率が異なる。例えば、木材や紙などでも、指紋が付着した部分と、指紋が付着していない部分とでは、熱放射の放射率が異なる。例えば、木材や紙、布、プラスチック、ポリマーなどに付着した人体に由来する痕跡も、何らかの工夫をすれば、金属と同様に指紋を検出できる可能性がある。例えば、布に付着した人体に由来する痕跡を検出できれば、衣類に付着した指紋等を検出できる可能性がある。
　（第２の実施形態）
　次に、第２の実施形態に係る検出装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の検出装置は、指紋等の人体に由来する痕跡を検出しやすくするための照明部を備える。本実施形態の検出装置は、対象物や、対象物に付着した人物に由来する痕跡によって吸収／反射されやすい波長帯の赤外線を照射する照明部を備える。
　図９は、本実施形態の検出装置２０の構成の一例を示すブロック図である。検出装置２０は、撮像部２１、加熱部２２、および照明部２３を備える。図１０は、加熱部２２に載せられた対象物２００に付着した指紋２１０を検出する一例を示す概念図である。撮像部２１は、赤外線センサ２１１、レンズ２１２、冷却器２１３、および制御部２１４を有する。照明部２３は、光源２３０を有する。例えば、指紋２１０は、対象物２００に付着した指紋等の人体に由来する残留物である。例えば、指紋２１０は、対象物２００に付着した指紋等の残留物の箇所が変質した部分である。撮像部２１は、第１の実施形態の撮像部１１と同様である。なお、赤外線センサ２１１を冷却する必要がない場合は、冷却器２１３を省略してもよい。また、指紋２１０を検出しやすいように、指紋２１０に由来する波長帯の赤外線を選択的に透過するフィルタを追加してもよい。加熱部２２（温度設定部とも呼ぶ）は、第１の実施形態の加熱部１２と同様である。そのため、以下においては、撮像部２１および加熱部２２については説明を簡略化し、照明部２３に焦点を当てて説明する。
　照明部２３の光源２３０は、人体に由来する指紋２１０を検出しやすくするための照明である。例えば、光源２３０は、１～５マイクロメートルを含む波長領域の赤外線（近赤外～中赤外）を出射する。例えば、光源２３０には、シリコンカーバイド（ＳｉＣ）やニクロム（ＮｉＣｒ）のように、摂氏１００～１０００度の温度範囲の低温で動作する白熱電球のフィラメントを用いることができる。例えば、そのようなフィラメントを摂氏１０００度前後で動作させれば、１～５マイクロメートルを含む波長領域の赤外線をワット級の出力で出射できる。なお、光源２３０に用いられるフィラメントは、検出対象の波長帯の赤外線を出射できれば、シリコンカーバイド（ＳｉＣ）やニクロム（ＮｉＣｒ）に限らない。例えば、ミリワット級の出力で十分であれば、光源２３０として発光ダイオードを用いてもよい。
　〔変形例〕
　ここで、本実施形態の検出装置２０の変形例について例示する。図１１は、変形例の検出装置の構成の一例を示す概念図である。変形例の検出装置は、図１０の検出装置２０に含まれる撮像部２１と照明部２３を単一の筐体２９の内部に収納する例である。本変形例では、照明部２３から出射される照明の出射軸と、撮像部２１の撮影軸とが固定されるので、対象物２００の表面で反射された反射光が撮像部２１に入射する方向（撮影方向）が一定になる。そのため、本変形例によれば、安定した撮像が可能になる。また、本変形例によれば、撮像部２１と照明部２３が一体化されているので、持ち運びやすくなる。
　以上のように、本実施形態の検出装置は、撮像部、加熱部、および照明部を備える。照明部は、赤外線検出素子の検出波長帯の赤外領域の光を照射する。本実施形態の検出装置は、検出対象の痕跡が残存していると推定される対象物を照明部によって照らすことができる。そのため、本実施形態の検出装置によれば、外光に影響を受けやすい作業環境においても、人体に由来する痕跡を非破壊で鮮明に検出できる。
　（第３の実施形態）
　次に、第３の実施形態に係る検出装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の検出装置は、撮像部によって撮影された画像を用いて、指紋等の人体に由来する痕跡を検出する検出部を備える。人体に由来する痕跡をより鮮明に検出するために、本実施形態の検出装置に第２の実施形態の照明部を追加してもよい。
　図１２は、本実施形態の検出装置３０の構成の一例を示すブロック図である。検出装置３０は、撮像部３１、加熱部３２、および検出部３５を備える。図１３は、加熱部３２に載せられた対象物３００に付着した指紋３１０を検出する一例を示す概念図である。撮像部３１は、赤外線センサ３１１、レンズ３１２、冷却器３１３、および制御部３１４を有する。例えば、指紋３１０は、対象物３００に付着した指紋等の人体に由来する残留物である。例えば、指紋３１０は、対象物３００に付着した指紋等の残留物の箇所が変質した部分である。撮像部３１は、第１の実施形態の撮像部１１と同様である。なお、赤外線センサ３１１を冷却する必要がない場合は、冷却器３１３を省略してもよい。また、指紋３１０を検出しやすいように、指紋３１０に由来する波長帯の赤外線を選択的に透過するフィルタを追加してもよい。加熱部３２（温度設定部とも呼ぶ）は、第１の実施形態の加熱部１２と同様である。以下においては、撮像部３１および加熱部３２については説明を簡略化し、検出部３５に焦点を当てて説明する。なお、第２の実施形態の照明部２３を、検出装置３０に追加してもよい。
　検出部３５は、撮像部３１および加熱部３２に接続される。検出部３５は、撮像部３１および加熱部３２に有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、検出部３５は、ネットワーク経由（図示しない）で撮像部３１および加熱部３２に接続されてもよい。検出部３５は、専用のサーバ装置や端末装置として構成されてもよいし、汎用のサーバ装置や端末装置にインストールされたソフトウェアによって実現されてもよい。
　検出部３５は、撮像部３１の制御と、加熱部３２の制御とを行う。検出部３５は、撮像部３１を制御し、撮影対象範囲を撮像部３１に撮影させる。検出部３５は、撮像部３１によって撮影された撮影対象範囲の画像から指紋等の指紋３１０に由来する部分を検出する。例えば、検出部３５は、撮影対象範囲の画像から特徴を抽出し、その特徴が抽出された範囲の大きさや形状、その範囲に含まれる線の状態や密度などによって、その特徴が指紋等の指紋３１０に由来するか判定する。指紋３１０に由来する特徴が検出されなかった場合、検出部３５は、加熱部３２の設定温度を制御し、対象物３００の温度を変更する。
　例えば、検出部３５は、ある設定温度で指紋に由来する特徴を検出すると、その設定温度で撮影された画像データを用いて、指紋等の指紋３１０を検出するための画像（指紋画像とも呼ぶ）を生成する。例えば、検出部３５は、検出用データから特徴を抽出し、その特徴が抽出された範囲の大きさや形状、その範囲に含まれる線の状態や密度などによって、その特徴が指紋に由来するか判定する。例えば、検出部３５は、検出用データに含まれるノイズやコントラスト等が予め設定された基準を満たした場合、指紋が検出されたと判定する。例えば、検出部３５は、検出用データの入力に応じて指紋であるか否かの判定結果を出力する推定モデルに検出用データを入力し、出力された判定結果に応じて指紋が検出されたか否かを判定する。なお、検出部３５による指紋検出の手法は、ここであげた例に限られない。検出部３５の機能のうち、加熱部３２を制御する機能、指紋画像を生成する機能は、撮像部３１の本体に統合してもよい。例えば、ネットワーク経由で指紋照合するシステムと統合することによって、検出部３５をポータブルに使用することができる。
　検出部３５は、検出された指紋３１０に関する検出結果を出力する。例えば、検出部３５は、指紋３１０が最も鮮明に撮影された指紋画像を出力する。例えば、検出部３５は、予め定められた基準よりも鮮明な指紋に関する検出結果（例えば、指紋画像）を、設定温度に対応付けて出力してもよい。指紋画像は、指紋を用いた照合等に使用される。なお、検出部３５は、指紋を特定できれば、指紋３１０が最も鮮明に撮影されたわけではない画像を指紋画像として出力してもよい。例えば、検出部３５は、いくつかの設定温度で撮像された画像を、それらの温度に対応付けて出力してもよい。例えば、検出部３５は、検出用データから指紋が検出されなかった場合、その段階で撮像されていた画像を設定温度と対応付けて出力してもよい。検出部３５から出力された指紋画像は、表示装置（図示しない）に出力されてもよい、指紋画像を用いて指紋照合等を行うシステムに出力されてもよい。
　〔検出部〕
　次に、検出部３５の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図１４は、検出部３５の詳細構成の一例を示すブロック図である。検出部３５は、温度制御部３５１、撮像制御部３５２、画像処理部３５３、および紋様検出部３５４を有する。
　温度制御部３５１は、紋様検出部３５４の指示に応じて、加熱部３２を制御する。温度制御部３５１の制御に応じて、加熱部３２が対象物３００を加熱することによって、対象物３００の温度が設定される。
　撮像制御部３５２は、撮像部３１の制御をする。撮像制御部３５２は、制御に応じて撮像された画像データを画像処理部３５３に出力する。
　画像処理部３５３は、撮像制御部３５２から画像データを取得する。画像処理部３５３は、取得された画像データに画像処理を加えて、特徴量を検出するための検出用データ（指紋画像とも呼ぶ）を生成する。例えば、画像処理部３５３は、画像データに対して、暗電流補正や補間演算、色空間変換、ガンマ補正、収差の補正、ノイズリダクション、画像圧縮などの画像処理を行う。なお、画像処理部３５３による画像処理は、ここであげた限りではない。また、画像処理の必要がなければ、画像処理部３５３を省略してもよい。画像処理部３５３は、生成された検出用データを紋様検出部３５４に出力する。
　紋様検出部３５４は、画像処理部３５３から検出用データを取得する。紋様検出部３５４は、取得した検出用データから指紋を検出する。紋様検出部３５４は、検出された指紋に関する検出結果を出力する。また、紋様検出部３５４は、より鮮明な指紋の画像を得るために、加熱部３２の温度を変更する指示を温度制御部３５１に出力してもよい。
　図１５は、検出装置３０によって検出された指紋３１０の画像（指紋画像）を表示装置３５０に表示させる例である。例えば、作業者は、表示装置３５０に表示された指紋画像と、図示しないデータベース等に格納された指紋画像（対照用指紋データとも呼ぶ）とを見比べ、指紋を照合する。例えば、表示装置３５０には、指紋画像の抽出元の指紋３１０が検出された時刻や場所、状況などを表示させてもよい。例えば、表示装置３５０には、指紋画像の抽出元の指紋３１０が検出された時刻や場所、状況などの付帯情報を指紋画像と同時に表示させてもよい。例えば、事件の検証等を行う際に、指紋画像に対応付けられた付帯情報を参照できれば、事件の容疑者等の行動と比較することによって、指紋画像の抽出元の指紋３１０に対応する人物を特定しやすくなる。
　（動作）
　次に、検出部３５の動作について図面を参照しながら説明する。図１６は、検出部３５の動作について説明するためのフローチャートである。図１６においては、検出部３５を動作の主体として説明する。
　図１６において、まず、検出部３５は、撮像部３１を制御し、指紋３１０が付着していると推定される範囲を撮像部３１に撮像させる（ステップＳ３１）。
　次に、検出部３５は、撮影された画像データを画像処理し、検出用データを生成する（ステップＳ３２）。
　次に、検出部３５は、検出用データから指紋を検出する（ステップＳ３３）。例えば、検出部３５は、検出用データから特徴を抽出し、その特徴が抽出された範囲の大きさや形状、その範囲に含まれる線の状態や密度などによって、その特徴が指紋に由来するか判定する。例えば、検出部３５は、検出用データに含まれるノイズやコントラスト等が予め設定された基準を満たした場合、指紋が検出されたと判定する。例えば、検出部３５は、検出用データの入力に応じて指紋であるか否かの判定結果を出力する推定モデルに検出用データを入力し、出力された判定結果に応じて指紋が検出されたか否かを判定する。なお、検出部３５による指紋検出の手法は、ここであげた例に限られない。
　検出部３５は、検出用データから指紋が検出された場合（ステップＳ３３でＹｅｓ）、その指紋に関する検出結果を出力する（ステップＳ３５）。例えば、検出部３５は、予め定められた基準よりも鮮明な指紋に関する検出結果（例えば、指紋画像）を、設定温度に対応付けて出力してもよい。例えば、検出部３５は、いくつかの設定温度で撮像された画像を、それらの温度に対応付けて出力してもよい。
　一方、検出用データから指紋が検出されなかった場合（ステップＳ３３でＮｏ）、検出部３５は、加熱部３２を制御し、設定温度を変更する（ステップＳ３４）。例えば、検出部３５は、指紋３１０の有無に起因する放射率の差を大きくしてコントラストを向上させるために、加熱部３２を制御し、設定温度をより高温に設定する。ステップＳ３４の後は、ステップＳ３１に戻る。例えば、加熱部３２の制御を数回行っても指紋が検出されなかった場合は、図１６のフローチャートに沿った処理を終了するように構成してもよい。例えば、検出部３５は、検出用データから指紋が検出されなかった場合、その段階で撮像されていた画像を設定温度と対応付けて出力してもよい。
　以上のように、本実施形態の検出装置は、加熱部（温度設定部）の設定温度を制御して対象物を加熱し、撮像部を制御して対象物を撮像する検出部を備える。検出部は、撮像部によって撮影された画像から痕跡を検出し、検出された痕跡に関する検出結果を出力する。本実施形態の検出装置によれば、痕跡の検出状況に応じて加熱部の設定温度を設定するため、撮像部によって撮影された画像から人体に由来する痕跡を検出できる。
　本実施形態の一態様において、検出部は、撮像部によって撮像された画像から特徴点を抽出し、抽出された特徴点に基づいて痕跡の紋様を検出する。本態様によれば、撮像部によって撮影された画像から抽出された特徴点に基づいて、人体に由来する痕跡の紋様を検出できる。
　本実施形態の一態様において、検出部は、撮像部によって撮影された画像から痕跡が検出されなかった場合、対象物の温度を高くするように、加熱部を制御する。本態様によれば、痕跡が検出されなかった場合、加熱部の設定温度をより高温に設定しなおすことによって、痕跡の有無に起因する放射率の差を大きくし、画像における痕跡のコントラストを向上できる。
　本実施形態の検出方法においては、本実施形態の一態様の検出方法においては、加熱部（温度設定部）を制御して、人体に由来する痕跡の検出対象である対象物を加熱する。次に、本実施形態の検出方法においては、赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を有する赤外線センサを有する撮像部を制御して、加熱部によって加熱された対象物を撮像する。そして、本実施形態の検出方法においては、対象物に残存する痕跡を検出する。本態様によれば、加熱部を適切な設定温度に設定することによって、対象物を適切な温度に設定できる。
　本実施形態の一態様の検出方法においては、対象物に事前に加熱処理を加えておき、事前に加熱処理が加えられた対象物を加熱して適温（検出温度）に設定する。例えば、対象物を検出温度に設定した際に、対象物や指紋等が変質し、対象物に残存する痕跡を鮮明に検出できない場合がありうる。そのような場合に際して、本態様では、検出温度よりも高い温度で対象物に事前に加熱処理を加えておくので、対象物や指紋等が検査中に変質することがない。また、対象物や指紋等を予め変質させておいた方が、対象物に残存する痕跡を鮮明に検出できる場合もありうる。そのような場合に際して、本態様では、検出温度よりも高い温度で対象物に事前に加熱処理を加えて、対象物や指紋等を予め変質させることによって、対象物に残存する痕跡をより鮮明に検出できる。
　（第４の実施形態）
　次に、第４の実施形態に係る検出装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の検出装置は、複数の人物の指紋が格納されたデータベースを検索して、撮像部によって撮影された画像から検出された指紋を照合する。人体に由来する痕跡をより鮮明に検出するために、本実施形態の検出装置に第２の実施形態の照明部を追加してもよい。
　図１７は、本実施形態の検出装置４０の構成の一例を示す概念図である。図１７には、検出装置４０に接続されるデータベース４７０を併せて図示する。データベース４７０には、指紋照合に用いられる複数の人物の指紋データ（対照用指紋データともよぶ）が格納される。図１８は、加熱部４２に載せられた対象物４００に付着した指紋４１０を検出する一例を示す概念図である。検出装置４０は、撮像部４１、加熱部４２、および検出部４５を備える。撮像部４１は、赤外線センサ４１１、レンズ４１２、冷却器４１３、および制御部４１４を有する。例えば、指紋４１０は、対象物４００に付着した指紋等の人体に由来する残留物である。例えば、指紋４１０は、対象物４００に付着した指紋等の残留物の箇所が変質した部分である。撮像部４１は、第１の実施形態の撮像部１１と同様である。なお、赤外線センサ４１１を冷却する必要がない場合は、冷却器４１３を省略してもよい。また、指紋４１０を検出しやすいように、指紋４１０に由来する波長帯の赤外線を選択的に透過するフィルタを追加してもよい。加熱部４２（温度設定部とも呼ぶ）は、第１の実施形態の加熱部１２と同様である。以下においては、撮像部４１および加熱部４２については説明を簡略化し、検出部４５に焦点を当てて説明する。なお、第２の実施形態の照明部２３を、検出装置４０に追加してもよい。
　検出部４５は、撮像部４１、加熱部４２、およびデータベース４７０に接続される。検出部４５は、撮像部４１、加熱部４２、およびデータベース４７０に有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、検出部４５は、ネットワーク経由（図示しない）で、撮像部４１、加熱部４２、およびデータベース４７０に接続されてもよい。検出部４５は、専用のサーバ装置や端末装置として構成されてもよいし、汎用のサーバ装置や端末装置にインストールされたソフトウェアによって実現されてもよい。
　また、検出部４５は、撮像部４１に統合されてもよい。例えば、加熱部４２の制御等の機能を検出部４５に統合し、指紋照合や画像解析などの機能をクラウド経由でデータベース４７０にアクセスする利用形態を想定できる。そのような場合、検出部４５は、情報処理機能や通信機能を有する専用の携帯端末の形態や、ノートパソコンやスマートフォン等の汎用の携帯端末にインストールされたソフトウェアの形態で実現される。
　検出部４５は、撮像部４１の制御と、加熱部４２の制御とを行う。検出部４５は、撮像部４１を制御し、撮影対象範囲を撮像部４１に撮影させる。検出部４５は、撮像部４１によって撮影された撮影対象範囲の画像から指紋等の指紋４１０に由来する部分を検出する。例えば、検出部４５は、撮影対象範囲の画像から特徴を抽出し、その特徴が抽出された範囲の大きさや形状、その範囲に含まれる線の状態や密度などによって、その特徴が指紋等の指紋４１０に由来するか判定する。指紋４１０に由来する特徴が検出されなかった場合、検出部４５は、加熱部４２の設定温度を制御し、対象物４００の温度を変更する。
　例えば、検出部４５は、指紋に由来する特徴を検出すると、その対象物温度で撮影された画像データを用いて、指紋等の指紋４１０を検出するための画像（指紋画像とも呼ぶ）を生成する。例えば、検出部４５は、検出用データから特徴を抽出し、その特徴が抽出された範囲の大きさや形状、その範囲に含まれる線の状態や密度などによって、その特徴が指紋に由来するか判定する。例えば、検出部４５は、検出用データに含まれるノイズやコントラスト等が予め設定された基準を満たした場合、指紋が検出されたと判定する。例えば、検出部４５は、検出用データの入力に応じて指紋であるか否かの判定結果を出力する推定モデルに検出用データを入力し、出力された判定結果に応じて指紋が検出されたか否かを判定する。なお、検出部４５による指紋検出の手法は、ここであげた例に限られない。検出部４５の機能のうち、加熱部３２を制御する機能、指紋画像を生成する機能は、撮像部４１の本体に統合してもよい。
　検出部４５は、指紋画像から指紋（照合対象指紋とも呼ぶ）を検出すると、その照合対象指紋から特徴点を抽出する。検出部４５は、データベース４７０を検索し、照合対象指紋の特徴点との一致度の高い特徴点を有する対照用指紋を検出する。検出部４５は、照合対象指紋に関する照合結果を出力する。例えば、ネットワーク経由で指紋照合するシステムと統合することによって、検出部４５をポータブルに使用することができる。
　〔検出部〕
　次に、検出部４５の詳細構成について図面を参照しながら説明する。図１９は、検出部４５の詳細構成の一例を示すブロック図である。検出部４５は、温度制御部４５１、撮像制御部４５２、画像処理部４５３、紋様検出部４５４、特徴点抽出部４５５、および照合部４５６を有する。温度制御部４５１、撮像制御部４５２、画像処理部４５３、および紋様検出部４５４は、第３の実施形態の検出部３５に含まれる構成と同様である。そのため、以下においては、第３の実施形態の検出部３５に含まれない特徴点抽出部４５５および照合部４５６に焦点を当てて説明する。
　特徴点抽出部４５５は、紋様検出部４５４によって検出された指紋（照合対象指紋とも呼ぶ）を取得する。特徴点抽出部４５５は、取得した照合対象指紋から特徴点を抽出する。特徴点抽出部４５５は、抽出された特徴点を照合部４５６に出力する。例えば、特徴点抽出部４５５は、隆線の開始点、島形の線（島形線）、独立した短い隆線（短い隆線）、隆線の終止点、隆線が繋がる接合点、隆線が分裂した分岐点、その他の点などの位置を特徴点として抽出する。
　照合部４５６は、特徴点抽出部４５５によって抽出された特徴点を取得する。照合部４５６は、データベース４７０を検索し、照合対象指紋の特徴点との一致度の高い特徴点を有する対照用指紋を検出する。照合部４５６は、照合対象指紋に関する照合結果を出力する。例えば、照合部４５６は、照合によって検出された対照用指紋に対応付けられた個人の名前などの識別情報や、個人情報を照合結果として出力する。
　また、照合部４５６は、予め設定された基準に基づいて、対照用指紋の候補をデータベース４７０から検索してもよい。例えば、照合対象指紋の人物の候補がいる場合、照合部４５６は、その人物の対照用指紋を候補としてデータベース４７０から検索する。例えば、照合対象指紋が検出された場所の近辺で検出された対照用指紋がデータベース４７０に登録されている場合、照合部４５６は、その対照用指紋を候補としてデータベース４７０から検索する。そして、照合部４５６は、検索された対照用指紋の特徴点と、照合対象指紋の特徴点とを比較し、予め設定された照合判定基準が満たされる場合、照合されたと判定してもよい。例えば、照合部４５６は、照合された照合用指紋と対照用指紋の特徴点とを比較したり、複数の特徴点を比較したりして、一致する特徴点の割合を一致度として計算する。例えば、照合部４５６は、一致度が所定の基準を超えた場合、それらの指紋が一致すると判定する。また、照合部４５６は、隆線の形状や、隆線にある汗腺孔の形や間隔／位置などに基づいて照合してもよい。照合部４５６による指紋照合の手法に関しては、一般的な手法を用いることができる。
　図２０は、検出装置４０による照合結果を表示装置４５０の画面に表示させる例である。図２０の例では、照合によって検出された対照用指紋に対応付けられた個人の名前（ＡＡＡ）を、照合結果として表示装置４５０の画面に表示させる。作業者は、表示装置４５０の画面に表示された照合結果を参照することによって、照合対象指紋の人物を認識できる。
　（動作）
　次に、検出部４５の動作について図面を参照しながら説明する。図２１は、検出部４５の動作について説明するためのフローチャートである。図２１においては、検出部４５を動作の主体として説明する。
　図２１において、まず、検出部４５は、検出装置４０を制御し、指紋４１０が付着していると推定される範囲を撮像させる（ステップＳ４１）。
　次に、検出部４５は、撮影された画像データを画像処理し、検出用データを生成する（ステップＳ４２）。
　次に、検出部４５は、検出用データから指紋を検出する。例えば、検出部４５は、検出用データから特徴を抽出し、その特徴が抽出された範囲の大きさや形状、その範囲に含まれる線の状態や密度などによって、その特徴が指紋に由来するか判定する。例えば、検出部４５は、検出用データに含まれるノイズやコントラスト等が予め設定された基準を満たした場合、指紋が検出されたと判定する。例えば、検出部４５は、検出用データの入力に応じて指紋であるか否かの判定結果を出力する推定モデルに検出用データを入力し、出力された判定結果に応じて指紋が検出されたか否かを判定する。なお、検出部４５による指紋検出の手法は、ここであげた例に限られない。
　検出部４５は、検出用データから指紋が検出された場合（ステップＳ４３でＹｅｓ）、その指紋から特徴点を抽出する（ステップＳ４５）。例えば、検出部４５は、予め定められた基準よりも鮮明な指紋に関する検出結果（例えば、指紋画像）を、設定温度に対応付けて出力してもよい。例えば、検出部４５は、いくつかの設定温度で撮像された指紋画像を、それらの温度に対応付けて出力してもよい。
　一方、検出用データから指紋が検出されなかった場合（ステップＳ４３でＮｏ）、検出部４５は、加熱部４２を制御し、設定温度を変更する（ステップＳ４４）。例えば、検出部４５は、指紋４１０の有無に起因する放射率の差を大きくしてコントラストを向上させるために、加熱部４２を制御し、設定温度をより高温に設定する。ステップＳ４４の後は、ステップＳ４１に戻る。例えば、加熱部４２の制御を数回行っても指紋が検出されなかった場合は、図２１のフローチャートに沿った処理を終了するように構成してもよい。例えば、検出部４５は、検出用データから指紋が検出されなかった場合、その段階で撮像されていた画像を設定温度と対応付けて出力してもよい。
　ステップＳ４５の次に、検出部４５は、データベース４７０を検索し、照合対象指紋の特徴点との一致度の高い特徴点を有する対照用指紋を検出する指紋照合を行う（ステップＳ４６）。
　そして、検出部４５は、照合結果を出力する（ステップＳ４７）。
　以上のように、本実施形態の検出装置は、撮像部、加熱部、および検出部を備える。検出部は、複数の人物の対照用紋様が格納されたデータベースを検索する。検出部は、痕跡の紋様の特徴点との一致度の高い特徴点を有する対照用紋様をデータベースから検出する。検出部は、検出された対照用紋様に関する情報を出力する。本実施形態の検出装置によれば、データベースを検索することによって、検出された人体に由来する痕跡の紋様に基づいて、照合を行うことができる。
　本実施形態の一態様の検出方法においては、加熱部（温度設定部）を制御して、人体に由来する痕跡の検出対象である対象物を適温に設定する。次に、本実施形態の検出方法においては、赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を有する赤外線センサを有する撮像部を制御して、適温に設定された対象物を撮像する。次に、本実施形態の検出方法においては、撮像部によって撮像された画像から特徴点を抽出し、抽出された特徴点に基づいて痕跡の紋様を検出する。次に、本実施形態の検出方法においては、照合に用いられる複数の人物の対照用紋様が格納されたデータベースを検索し、痕跡の紋様の特徴点との一致度の高い特徴点を有する対照用紋様を前記データベースから検出する。そして、本実施形態の検出方法においては、検出された対照用紋様に関する情報を出力する。本実施形態の検出方法では、画像から抽出された特徴点に基づいて痕跡の紋様を検出し、データベースを検索することによって、指紋の抽出元の人物を特定できる。
　本実施形態の検出装置の照合結果は、紋様照合によって人を識別するシステムに適用できる。また、本実施形態の検出装置の照合結果は、識別された紋様を辿って追跡するサービスなどにも適用できる。
　（第５の実施形態）
　次に、第５の実施形態に係る検出装置について図面を参照しながら説明する。本実施形態の検出装置は、第１～第４の実施形態の検出装置を簡略化した構成である。
　図２２は、本実施形態の検出装置５０の構成の一例を示すブロック図である。検出装置５０は、撮像部５１および加熱部５２を備える。加熱部５２は、第１～第４の実施形態の加熱部に相当する。撮像部５１は、赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を有する赤外線センサを有する。加熱部５２は、人体に由来する痕跡の検出対象である対象物を加熱する。
　本実施形態の検出装置によれば、人体に由来する痕跡が検出されやすい温度に対象物の温度が設定されるため、対象物に付着した人体に由来する痕跡を鮮明に検出できる。
　（ハードウェア）
　ここで、本発明の各実施形態に係る検出装置の処理を実行するハードウェア構成について、図２３の情報処理装置９０を一例として挙げて説明する。なお、図２３の情報処理装置９０は、各実施形態の検出装置の処理を実行するための構成例であって、本発明の範囲を限定するものではない。
　図２３のように、情報処理装置９０は、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５、および通信インターフェース９６を備える。図２３においては、インターフェースをＩ／Ｆ（Interface）と略して表記する。プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、入出力インターフェース９５、および通信インターフェース９６は、バス９８を介して互いにデータ通信可能に接続される。また、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３および入出力インターフェース９５は、通信インターフェース９６を介して、インターネットやイントラネットなどのネットワークに接続される。
　プロセッサ９１は、補助記憶装置９３等に格納されたプログラムを主記憶装置９２に展開し、展開されたプログラムを実行する。本実施形態においては、情報処理装置９０にインストールされたソフトウェアプログラムを用いる構成とすればよい。プロセッサ９１は、本実施形態に係る検出装置による処理を実行する。
　主記憶装置９２は、プログラムが展開される領域を有する。主記憶装置９２は、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性メモリとすればよい。また、ＭＲＡＭ（Magnetoresistive Random Access Memory）などの不揮発性メモリを主記憶装置９２として構成・追加してもよい。
　補助記憶装置９３は、種々のデータを記憶する。補助記憶装置９３は、ハードディスクやフラッシュメモリなどのローカルディスクによって構成される。なお、種々のデータを主記憶装置９２に記憶させる構成とし、補助記憶装置９３を省略することも可能である。
　入出力インターフェース９５は、情報処理装置９０と周辺機器とを接続するためのインターフェースである。通信インターフェース９６は、規格や仕様に基づいて、インターネットやイントラネットなどのネットワークを通じて、外部のシステムや装置に接続するためのインターフェースである。入出力インターフェース９５および通信インターフェース９６は、外部機器と接続するインターフェースとして共通化してもよい。
　情報処理装置９０には、必要に応じて、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力機器を接続するように構成してもよい。それらの入力機器は、情報や設定の入力に使用される。なお、タッチパネルを入力機器として用いる場合は、表示機器の表示画面が入力機器のインターフェースを兼ねる構成とすればよい。プロセッサ９１と入力機器との間のデータ通信は、入出力インターフェース９５に仲介させればよい。
　また、情報処理装置９０には、情報を表示するための表示機器を備え付けてもよい。表示機器を備え付ける場合、情報処理装置９０には、表示機器の表示を制御するための表示制御装置（図示しない）が備えられていることが好ましい。表示機器は、入出力インターフェース９５を介して情報処理装置９０に接続すればよい。
　以上が、本発明の各実施形態に係る検出装置を可能とするためのハードウェア構成の一例である。なお、図２３のハードウェア構成は、各実施形態に係る検出装置の演算処理を実行するためのハードウェア構成の一例であって、本発明の範囲を限定するものではない。また、各実施形態に係る検出装置に関する処理をコンピュータに実行させるプログラムも本発明の範囲に含まれる。さらに、各実施形態に係るプログラムを記録した記録媒体も本発明の範囲に含まれる。記録媒体は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光学記録媒体で実現できる。また、記録媒体は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）カードなどの半導体記録媒体や、フレキシブルディスクなどの磁気記録媒体、その他の記録媒体によって実現してもよい。プロセッサが実行するプログラムが記録媒体に記録されている場合、その記録媒体はプログラム記録媒体に相当する。
　各実施形態の検出装置の構成要素は、任意に組み合わせることができる。また、各実施形態の検出装置の構成要素は、ソフトウェアによって実現してもよいし、回路によって実現してもよい。
　以上、実施形態を参照して本発明を説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０２０年９月２４日に出願された日本出願特願２０２０－１５９３１５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１０、２０、３０、４０、５０　　検出装置
　１１、２１、３１、４１、５１　　撮像部
　１２、２２、３２、４２、５２　　加熱部
　１８　　測定槽
　１９　　オーブン
　２３　　照明部
　２９　　筐体
　３５、４５　　検出部
　１１１、２１１、３１１、４１１　　赤外線センサ
　１１２、２１２、３１２、４１２　　レンズ
　１１３、２１３、３１３、４１３　　冷却器
　１１４、２１４、３１４、４１４　　制御部
　１８０、１９０　　窓材
　２３０　　光源
　３５０、４５０　　表示装置
　３５１、４５１　　温度制御部
　３５２、４５２　　撮像制御部
　３５３、４５３　　画像処理部
　３５４、４５４　　紋様検出部
　４５５　　特徴点抽出部
　４５６　　照合部
　４７０　　データベース

Claims (10)

  1. 　赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を有する赤外線センサを有する撮像手段と、
    　人体に由来する痕跡の検出対象である対象物を加熱する加熱手段と、を備える検出装置。
  2. 　前記痕跡は、指紋、掌紋、中節紋、基節紋、足底紋、趾紋、耳紋、鼻紋、唇紋、額紋、および顎紋のうち少なくともいずれかに由来する請求項１に記載の検出装置。
  3. 　前記赤外線検出素子の検出波長帯の赤外領域の光を照射する照明手段を備える請求項１または２に記載の検出装置。
  4. 　前記加熱手段の設定温度を制御して前記対象物を加熱し、前記撮像手段を制御して前記対象物を撮像する検出手段を備え、
    　前記検出手段は、
    　前記撮像手段によって撮影された画像から前記痕跡を検出し、
    　検出された前記痕跡に関する検出結果を出力する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の検出装置。
  5. 　前記検出手段は、
    　前記撮像手段によって撮像された前記画像から特徴点を抽出し、
    　抽出された特徴点に基づいて前記痕跡の紋様を検出する請求項４に記載の検出装置。
  6. 　前記検出手段は、
    　前記撮像手段によって撮影された前記画像から前記痕跡が検出されなかった場合、前記対象物の温度を高くするように前記加熱手段を制御する請求項４または５に記載の検出装置。
  7. 　前記検出手段は、
    　複数の人物の対照用紋様が格納されたデータベースを検索し、
    　前記痕跡の紋様の特徴点との一致度の高い特徴点を有する前記対照用紋様を前記データベースから検出し、
    　検出された前記対照用紋様に関する情報を出力する請求項６に記載の検出装置。
  8. 　加熱手段を制御して、人体に由来する痕跡の検出対象である対象物を加熱し、
    　赤外領域の波長帯の光を受光する少なくとも一つの赤外線検出素子を有する赤外線センサを有する撮像手段を制御して、加熱手段によって加熱された前記対象物を撮像し、
    　前記対象物に残存する前記痕跡を検出する検出方法。
  9. 　前記撮像手段によって撮像された画像から特徴点を抽出し、
    　抽出された特徴点に基づいて前記痕跡の紋様を検出し、
    　照合に用いられる複数の人物の対照用紋様が格納されたデータベースを検索し、
    　前記痕跡の紋様の特徴点との一致度の高い特徴点を有する前記対照用紋様を前記データベースから検出し、
    　検出された前記対照用紋様に関する情報を出力する請求項８に記載の検出方法。
  10. 　前記対象物に事前に加熱処理を加えておき、
    　事前に加熱処理が加えられた前記対象物を加熱して適温に設定する請求項８または９に記載の検出方法。
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