JP6242726B2 - 生体情報登録方法、生体認証方法、生体情報登録装置、生体認証装置及びプログラム - Google Patents
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Description
図1に示す生体情報登録装置1は、画像取得部2と、特徴量抽出部3と、特徴量登録部4と、記憶部5とを備える。なお、画像取得部2や記憶部5は、生体情報登録装置1の外部に設けられてもよい。
まず、画像取得部2は、利用者の手の撮像画像を取得する(S11)。例えば、画像取得部2は、撮像装置であって、単板の撮像素子とベイヤー配列のRGBの各カラーフィルタにより利用者の手を撮影する。また、画像取得部2は、利用者の手に近赤外線を照射し、その反射光を撮影している。静脈に流れている赤血球の中のヘモグロビンは、近赤外線を吸収するため、例えば、図3に示すように、撮像画像において反射光が弱くなっている静脈像の部分が黒くなる。なお、画像取得部2は、さらに、撮像画像から利用者の手のひらの領域のみの画像を取得してもよい。
まず、画像取得部2は、利用者の手の撮像画像を取得する(S21)。
まず、特徴量抽出部3は、画像取得部2により取得される画像を所定の分割パターンにより複数のエリアに分割する(S31)。例えば、特徴量抽出部3は、画像を横方向に3つ、縦方向に2つ分割する場合(分割パターンP1)、図11(a)に示すように、6つのエリアa〜fを取得する。また、特徴量抽出部3は、画像を横方向に2つ、縦方向に3つ分割する場合(分割パターンP2)、図11(b)に示すように、6つのエリアg〜lを取得する。このように画像を分割することにより、分割パターンP1で分割されたエリア間の境界線上にある静脈データは、正しく認識されない可能性があるが、分割パターンP2の境界線上にはならないため、分割パターンP2では正しく認識される。そのため、静脈データの欠落を相互に補完することができる。また、画像を分割して個々のエリアで特徴量を抽出する場合は、画像を分割しないで画像全体において特徴量を抽出する場合に比べて、特徴量が平均化され難いため、特徴量を精度良く抽出することができる。なお、分割パターンは、図11(a)や図11(b)に示すものに限定されない。
次に、特徴量抽出部3は、着目セグメントの近傍にもうペアセグメントがないか否かを判断し(S36)、ペアセグメントがあると判断した場合(S36:No)、S34の処理に戻り、ペアセグメントがないと判断した場合(S36:Yes)、選択したエリア内にまだ選択されていない着目セグメントがないか否かを判断する(S37)。例えば、特徴量抽出部3は、図12に示すように、着目セグメントc1とセグメントc3との距離Lが閾値以上であるとき、着目セグメントc1の近傍にもうペアセグメントがないと判断する。
図13は、S35の特徴量算出処理を示すフローチャートである。
hist1_P1[b][30]={sdir(0)/ALLcnt1,sdir(1)/ALLcnt1,…,sdir(29)/ALLcnt1}
hist1_P1[c][30]={sdir(0)/ALLcnt1,sdir(1)/ALLcnt1,…,sdir(29)/ALLcnt1}
hist1_P1[d][30]={sdir(0)/ALLcnt1,sdir(1)/ALLcnt1,…,sdir(29)/ALLcnt1}
hist1_P1[e][30]={sdir(0)/ALLcnt1,sdir(1)/ALLcnt1,…,sdir(29)/ALLcnt1}
hist1_P1[f][30]={sdir(0)/ALLcnt1,sdir(1)/ALLcnt1,…,sdir(29)/ALLcnt1}
本開示の実施形態の生体認証装置6は、複数の登録静脈データを絞り込んだ後、その絞り込んだ登録静脈データと照合静脈データとの類似度を求めているため、複数の登録静脈データと照合静脈データとのそれぞれの類似度をすべて求める場合に比べて、照合処理時間の増加を抑えることができる。
hist2_P1[b][45]={ddir(0)/ALLcnt1,ddir(1)/ALLcnt1,…,ddir(44)/ALLcnt1}
hist2_P1[c][45]={ddir(0)/ALLcnt1,ddir(1)/ALLcnt1,…,ddir(44)/ALLcnt1}
hist2_P1[d][45]={ddir(0)/ALLcnt1,ddir(1)/ALLcnt1,…,ddir(44)/ALLcnt1}
hist2_P1[e][45]={ddir(0)/ALLcnt1,ddir(1)/ALLcnt1,…,ddir(44)/ALLcnt1}
hist2_P1[f][45]={ddir(0)/ALLcnt1,ddir(1)/ALLcnt1,…,ddir(44)/ALLcnt1}
図17は、第3の特徴量を説明するための図である。
まず、特徴量抽出部3は、第3の特徴量と同様に、画像f(x,y)をフーリエ変換して、空間周波数成分F(u,v)を算出し、この空間周波数成分F(u,v)からパワースペクトルP(u,v)を算出する。
まず、特徴量抽出部3は、例えば、図11(a)に示すように、分割パターンP1により画像を分割し、1つのエリアを選択する。
hist3_P1[b][36]={curv(0)/ALLcnt1,curv(1)/ALLcnt1,…,curv(35)/ALLcnt1}
hist3_P1[c][36]={curv(0)/ALLcnt1,curv(1)/ALLcnt1,…,curv(35)/ALLcnt1}
hist3_P1[d][36]={curv(0)/ALLcnt1,curv(1)/ALLcnt1,…,curv(35)/ALLcnt1}
hist3_P1[e][36]={curv(0)/ALLcnt1,curv(1)/ALLcnt1,…,curv(35)/ALLcnt1}
hist3_P1[f][36]={curv(0)/ALLcnt1,curv(1)/ALLcnt1,…,curv(35)/ALLcnt1}
まず、特徴量抽出部3は、例えば、図11(a)に示すように、分割パターンP1により画像を分割し、1つのエリアを選択する。
hist4_P1[b][18]={segdir(0)/ALLcnt1,segdir(1)/ALLcnt1,…,segdir(17)/ALLcnt1}
hist4_P1[c][18]={segdir(0)/ALLcnt1,segdir(1)/ALLcnt1,…,segdir(17)/ALLcnt1}
hist4_P1[d][18]={segdir(0)/ALLcnt1,segdir(1)/ALLcnt1,…,segdir(17)/ALLcnt1}
hist4_P1[e][18]={segdir(0)/ALLcnt1,segdir(1)/ALLcnt1,…,segdir(17)/ALLcnt1}
hist4_P1[f][18]={segdir(0)/ALLcnt1,segdir(1)/ALLcnt1,…,segdir(17)/ALLcnt1}
まず、特徴量抽出部3は、例えば、図21(a)に示すように、画像取得部2により取得される画像を分割パターンP1により7×7の49個のエリアに分割するとともに、図21(b)に示すように、画像取得部2により取得される画像を分割パターンP2により8×8の64個のエリアに分割する。なお、分割パターンは、図21(a)及び図21(b)に示すものに限定されない。
また、同様にして、分割パターンP2に対応するヒストグラムhist5_P2[64]={seghist2(0),seghist2(1),…,seghist2(63)}を求め、そのヒストグラムhist5_P2[64]に対して、正規化処理を行い、正規化後のヒストグラムhist5_P2[64]を、上記照合特徴量又は上記登録特徴量(第7の特徴量)として記憶部5に記憶させる。
2 画像取得部
3 特徴量抽出部
4 特徴量登録部
5 記憶部
6 生体認証装置
7 照合部
8 判定部
1201 制御部
1202 記憶部
1203 記録媒体読取装置
1204 入出力インタフェース
1205 通信インタフェース
1206 バス
1207 記録媒体
1208 入出力部
Claims (14)
- コンピュータが、
画像取得部により取得された画像から静脈像を示す静脈データ及び特徴量を抽出し、
前記静脈データ及び前記特徴量を記憶部に記憶させる生体情報登録方法であって、
前記特徴量は、前記静脈像をベクトル化して得られる複数のセグメントのうちの2つのセグメントの関連性を示す第1の特徴量を有し、
前記第1の特徴量は、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントがなす角度を、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントのすべての組合せにおいてそれぞれ求め、それら角度の度数分布を示す
ことを特徴とする生体情報登録方法。 - 請求項1に記載の生体情報登録方法であって、
前記第1の特徴量は、第1の分割パターンにより前記画像を複数のエリアに分割するときの前記複数のエリアごとに求められる
ことを特徴とする生体情報登録方法。 - 請求項1または請求項2に記載の生体情報登録方法であって、
前記特徴量は、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントがなす角度の方向を、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントのすべての組合せにおいてそれぞれ求め、それら方向の度数分布を示す第2の特徴量を有する
こと特徴とする生体情報登録方法。 - 請求項3に記載の生体情報登録方法であって、
前記第2の特徴量は、第2の分割パターンにより前記画像を複数のエリアに分割するときの前記複数のエリアごとに求められる
ことを特徴とする生体情報登録方法。 - 請求項1〜4の何れか1項に記載の生体情報登録方法であって、
前記特徴量は、
前記静脈像の方向性と量を周波数成分で示す第3の特徴量と、
前記静脈像の方向性と量を角度成分で示す第4の特徴量と、
前記セグメントにおいて隣接する2つの分割セグメントの湾曲方向をすべて求め、それら湾曲方向の度数分布を示す第5の特徴量と、
前記セグメントにおいてすべての分割セグメントの傾きを求め、それら傾きの度数分布を示す第6の特徴量と、
第3の分割パターンにより前記画像を複数のエリアに分割するときの前記複数のエリアごとに求められる前記静脈像に対応する画素数の度数分布を示す第7の特徴量と、
を有する
ことを特徴とする生体情報登録方法。 - コンピュータが、
画像取得部により取得された画像から静脈像を示す静脈データ及び特徴量を抽出し、
前記抽出した特徴量と、記憶部に記憶されている登録特徴量との比較結果により前記記憶部に記憶されている複数の登録静脈データを絞り込み、その絞り込んだ登録静脈データと前記抽出した静脈データとの類似度を求め、
前記求めた類似度により本人であるか否かを判定する生体認証方法であって、
前記特徴量は、前記静脈像をベクトル化して得られる複数のセグメントのうちの2つのセグメントの関連性を示す第1の特徴量を有し、
前記第1の特徴量は、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントがなす角度を、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントのすべての組合せにおいてそれぞれ求め、それら角度の度数分布を示す
ことを特徴とする生体認証方法。 - 請求項6に記載の生体認証方法であって、
前記第1の特徴量は、第1の分割パターンにより前記画像を複数のエリアに分割するときの前記複数のエリアごとに求められる
ことを特徴とする生体認証方法。 - 請求項6または請求項7に記載の生体認証方法であって、
前記特徴量は、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントがなす角度の方向を、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントのすべての組合せにおいてそれぞれ求め、それら方向の度数分布を示す第2の特徴量を有する
こと特徴とする生体認証方法。 - 請求項8に記載の生体認証方法であって、
前記第2の特徴量は、第2の分割パターンにより前記画像を複数のエリアに分割するときの前記複数のエリアごとに求められる
ことを特徴とする生体認証方法。 - 請求項6〜9の何れか1項に記載の生体認証方法であって、
前記特徴量は、
前記静脈像の方向性と量を周波数成分で示す第3の特徴量と、
前記静脈像の方向性と量を角度成分で示す第4の特徴量と、
前記セグメントにおいて隣接する2つの分割セグメントの湾曲方向をすべて求め、それら湾曲方向の度数分布を示す第5の特徴量と、
前記セグメントにおいてすべての分割セグメントの傾きを求め、それら傾きの度数分布を示す第6の特徴量と、
第3の分割パターンにより前記画像を複数のエリアに分割するときの前記複数のエリアごとに求められる前記静脈像に対応する画素数の度数分布を示す第7の特徴量と、
を有する
ことを特徴とする生体認証方法。 - 画像取得部により取得される画像から静脈像を示す静脈データ及び特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部により抽出された静脈データ及び特徴量を記憶部に記憶させる特徴量登録部と、
を備え、
前記特徴量は、前記静脈像をベクトル化して得られる複数のセグメントのうちの2つのセグメントの関連性を示す第1の特徴量を有し、
前記第1の特徴量は、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントがなす角度を、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントのすべての組合せにおいてそれぞれ求め、それら角度の度数分布を示す
ことを特徴とする生体情報登録装置。 - 画像取得部により取得される画像から静脈像を示す静脈データ及び特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部により抽出された特徴量と、記憶部に記憶されている登録特徴量との比較結果により、前記記憶部に記憶されている複数の登録静脈データを絞込み、その絞り込んだ登録静脈データと、前記特徴量抽出部により抽出された静脈データとの類似度を求める照合部と、
前記照合部により求められた類似度により本人であるか否かを判定する判定部と、
を備え、
前記特徴量は、前記静脈像をベクトル化して得られる複数のセグメントのうちの2つのセグメントの関連性を示す第1の特徴量を有し、
前記第1の特徴量は、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントがなす角度を、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントのすべての組合せにおいてそれぞれ求め、それら角度の度数分布を示す
ことを特徴とする生体認証装置。 - コンピュータに、
画像取得部により取得される画像から静脈像を示す静脈データ及び特徴量を抽出し、
前記抽出した静脈データ及び特徴量を記憶部に記憶させることを実行させるプログラムであって、
前記特徴量は、前記静脈像をベクトル化して得られる複数のセグメントのうちの2つのセグメントの関連性を示す第1の特徴量を有し、
前記第1の特徴量は、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントがなす角度を、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントのすべての組合せにおいてそれぞれ求め、それら角度の度数分布を示す
ことを特徴とするプログラム。 - コンピュータに、
画像取得部により取得される画像から静脈像を示す静脈データ及び特徴量を抽出し、
前記抽出した特徴量と、記憶部に記憶されている登録特徴量との比較結果により、前記記憶部に記憶されている複数の登録静脈データを絞り込み、その絞り込んだ登録静脈データと、前記抽出された静脈データとの類似度を求め、
前記求めた類似度により本人であるか否かを判定することを実行させるプログラムであって、
前記特徴量は、前記静脈像をベクトル化して得られる複数のセグメントのうちの2つのセグメントの関連性を示す第1の特徴量を有し、
前記第1の特徴量は、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントがなす角度を、前記2つのセグメントのそれぞれの分割セグメントのすべての組合せにおいてそれぞれ求め、それら角度の度数分布を示す
ことを特徴とするプログラム。
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