CN104584070A - 认证装置以及认证方法 - Google Patents

认证装置以及认证方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104584070A
CN104584070A CN201280075392.7A CN201280075392A CN104584070A CN 104584070 A CN104584070 A CN 104584070A CN 201280075392 A CN201280075392 A CN 201280075392A CN 104584070 A CN104584070 A CN 104584070A
Authority
CN
China
Prior art keywords
finger
biosome
image
feature
camera head
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201280075392.7A
Other languages
English (en)
Inventor
三浦直人
清水春美
长坂晃朗
宫武孝文
松田友辅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Publication of CN104584070A publication Critical patent/CN104584070A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • G06F21/32User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13Sensors therefor
    • G06V40/1318Sensors therefor using electro-optical elements or layers, e.g. electroluminescent sensing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1347Preprocessing; Feature extraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1365Matching; Classification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/14Vascular patterns
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/60Static or dynamic means for assisting the user to position a body part for biometric acquisition
    • G06V40/63Static or dynamic means for assisting the user to position a body part for biometric acquisition by static guides

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

本发明提供一种认证装置,其使用生物体的特征来对个人进行认证,该认证装置包括:用于载置生物体的输入装置(2);用于对生物体进行拍摄的多个摄像装置(9);对通过多个摄像装置拍摄到的图像进行处理的认证处理部(10);用于对生物体的特征、生物体进行拍摄的多个光源(3);以及对预先登记的第一特征数据进行保存的存储装置(14),认证处理部(10)具备:对表示通过摄像装置拍摄到的生物体的特征的第二特征数据与各个第一特征数据进行对照的对照处理部;以及根据多个摄像装置拍摄到的图像对手指的屈曲、浮起、弯曲等手指的位置和形状信息进行检测的生物***置和形状检测部,多个光源相对于生物体配置在装置的前方、下方和侧面,而且根据通过生物***置和形状检测部获得的检测结果对多个光源的点亮进行控制,切换用于认证的特征量。

Description

认证装置以及认证方法
技术领域
本发明涉及使用生物体来对个人进行认证的认证***,特别是涉及便利性优异的高精度的认证技术。
背景技术
在各种各样的生物体认证技术中,手指静脉认证作为能够实现高精度的认证的技术而被公知。手指静脉认证由于使用手指内部的血管图案来实现优良的认证精度,且相比于指纹认证难以伪造以及篡改,由此,能够实现较高的安全性。
近年来,将生物体认证装置搭载于便携电话、笔记本型PC(个人电脑)、PDA(个人数字助理)等便携终端、锁、保险柜、印刷机等设备,而确保各设备的安全性的事例逐渐增加。并且,作为应用生物体认证的领域,除了进出室管理、考勤管理、计算机的登录等之外,近年来生物体认证还被用于结算等。特别是公共利用的生物体认证装置不仅实现可靠的个人认证,还需要提高装置的处理能力(throughput)。装置的处理能力不仅受认证速度和因错误造成的再次试行次数影响,还受使用者的操作时间的影响。因此,提供不仅认证精度高、而且谁都能够简单地进行操作的认证装置是重要的。作为操作简单且便利性高的认证装置的条件,有装置的使用方法易于直观地理解,在出示生物体时放置方法等的约束少。
作为与根据血管的形状来进行个人认证的认证装置的便利性提升相关的技术,而存在专利文献1。
并且,作为通过准确地求出手指的位置偏差而能够应对手指的位置变化的指纹认证的现有技术,公开了专利文献2。
并且,作为通过对透射光和反射光的两张图像进行拍摄、利用一个图像的状态对另一图像进行校正从而提升精度的现有技术,公开了专利文献3。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本专利公开2011-194245号公报
专利文献2:日本专利公开2008-198083号公报
专利文献3:日本专利公开2004-255212号公报
发明内容
发明要解决的课题
为了实现使用方便且精度高的个人认证装置,需要利用出示生物体时的自由度高、并且具有大量带有个人特征的信息的生物体特征。为了提高出示生物体的自由度,使出示生物体的场所从视觉上和触觉上都容易知晓、并且能够确保其区域大是很重要的。特别是在生物体为手指的情况下,必须是即使在手指关节弯曲、手指关节向背侧翘起、指尖或者手指的根部侧从装置浮起等状态下,也能够正确地进行认证。
专利文献1所记载的手指静脉认证装置为了提高使用者的便利性而将装置设计成开放的,成为容易放置手指的结构。并且,还设置了手指放置台以避免手指的位置偏离。在该手指放置台设置有与一般的手指的粗细和大小一致的凹陷,通过在该凹陷中放置指尖或者手指的根部,来抑制了手指的左右偏离和前后偏离。因此,在正确地放置了手指的情况下,被拍摄的生物体的再现性高,因而能够提高认证精度。但是,在没有正确放置手指的情况下,认证精度则会劣化。作为无法正确放置手指的原因,有不清楚使用方法而不能正确放置手指,或者手指与手指放置台不合适,即使清楚使用方法也无法正确放置手指等。并且,将手指对准手指放置台进行放置的操作还有时对于使用者来说并不方便。例如,有时因装置与使用者之间的位置关系而难以将手指放置于手指放置台,那时候使用者需要移动到容易放置手指的位置。或者,设想了直接强制性地放置手指的情况。另外,在需要使指尖与手指的根部两者都与装置接触的装置中,有时由于装置的设置高度与使用者的身高之间的关系,而难以使手指的根部侧与装置接触。因此,使用者需要不必要地弯曲或将手臂伸直。这样,通过规定手指的放置场所可能会损害使用者的便利性。
专利文献2中公开了通过正确地求出指尖的位置偏差而提高了手指位置的自由度的指纹认证装置。但是,会设想这种情况:在载置手指的场所的上侧设置有用于对指纹进行拍摄的透射光源,其位置是固定的,因此,在手指大幅度发生位置偏差的情况下,光源无法适当地进行照射,因而不能鲜明地拍摄到指纹。面对这样的课题,在专利文献2中对于解决课题的方法和启示没有任何公开。
在专利文献3中,公开了这样的技术:切换透射光和反射光这两个光源来照射到生物体,通过一个图像的状态来除去另一图像的不需要信息,从而拍摄高精细的血管图像。但是对于根据所放置的手指的状态来切换摄影方法或者处理方法等用于应对手指的变形的课题,没有公开解决方法和启示。
本发明的目的是,为了解决上述课题,在本申请发明中,提供一种出示生物体时的自由度高、无损使用者的便利性、且还能够应对生物体的变形等的、使用了生物体信息的认证装置以及认证方法。
用于解决课题的手段
为了达成上述目的,在本发明中,提供一种认证装置,其使用生物体的特征来对个人进行认证,其特征在于,该认证装置具备:输入装置,其用于载置生物体;多个摄像装置,其对生物体进行拍摄;图像处理部,其对通过多个摄像装置拍摄到的图像进行处理;以及多个光源,其用于对生物体进行拍摄,图像处理部具备:对照处理部,其将预先登记的第一特征数据与第二特征数据进行对照,所述第二特征数据是从摄像装置拍摄到的图像提取出的、表示生物体的特征的数据;以及生物***置和形状检测部,其使用多个摄像装置拍摄到的图像来检测生物体的位置和形状,所述认证装置根据由生物***置和形状检测部检测到的生物体的位置和形状,来控制多个光源的点亮或者多个摄像装置的拍摄,根据生物体的位置和形状,来切换用于认证的所述生物体的特征量。
为了达成上述目的,在本发明中,提供一种认证方法,用于通过图像处理部使用生物体的特征来对个人进行认证,针对载置于输入装置的生物体,使用由多个光源和多个摄像装置拍摄到的图像来检测所载置的生物体的位置和形状,将预先登记的第一特征数据与第二特征数据进行对照来进行认证,所述第二特征数据是从图像提取出的、表示生物体的特征的数据,并且,根据所检测到的生物体的位置和形状来切换用于认证的生物体的特征。
发明效果
根据本发明,在使用了手指的生物体认证装置中,即使发生手指的位置偏差,并且即使发生手指的弯曲、屈曲和浮起,也能够高精度地进行认证,能够提供便利性优异的认证精度高的认证装置。
附图说明
图1是表示第一实施例的生物体认证***的整体结构的图。
图2A是说明第一实施例的生物体认证***的装置结构的图。
图2B是说明第一实施例的生物体认证***的装置结构的图。
图3A是表示第一实施例的生物体认证***中的对手指的立体形状进行检测的原理的说明图。
图3B是表示第一实施例的生物体认证***中的对手指的立体形状进行检测的原理的说明图。
图4是表示第一实施例的生物体认证***中的认证处理的一具体示例的流程图。
图5A是说明第一实施例的生物体认证***中的手指的立体形状的判定处理的图。
图5B是说明第一实施例的生物体认证***中的手指的立体形状的判定处理的图。
图5C是说明第一实施例的生物体认证***中的手指的立体形状的判定处理的图。
图6A是说明第一实施例的生物体认证***中的、对手甲侧的手指的特征量进行拍摄的原理的图。
图6B是说明对第一实施例的生物体认证***中的、手甲侧的手指的特征量进行拍摄的原理的图。
图6C是说明对第一实施例的生物体认证***中的、手甲侧的手指的特征量进行拍摄的原理的图。
图7是表示第一实施例的生物体认证***中的手指的旋转校正的一例的图。
图8A是说明第一实施例的生物体认证***中的手指的手掌侧的多样的生物体特征的统计学性质的图。
图8B是说明第一实施例的生物体认证***中的手指的手甲侧的多样的生物体特征的统计学性质的图。
图9是说明第一实施例的生物体认证***中的手指屈曲时所利用的生物体特征的一例的图。
图10是说明第一实施例的生物体认证***中的指甲的基于经时变化的统计学性质的变化的学习的图。
图11A是对第二实施例的生物体认证***中的手指的旋转方向和指纹的外观的相关进行说明的图。
图11B是对第二实施例的生物体认证***中的手指的旋转方向和指纹的外观的相关进行说明的图。
图12A是对第三实施例的生物体认证***的认证装置的结构进行说明的图。
图12B是对第三实施例的生物体认证***的认证装置的结构进行说明的图。
图12C是对第三实施例的生物体认证***的认证装置的结构进行说明的图。
图13是对第四实施例的生物体认证***的认证装置的结构进行说明的图。
图14是对第五实施例的生物体认证***的大量个人特征进行拍摄的认证***的说明图。
图15是对第五实施例的生物体认证***中的其他地方的认证处理进行说明的图。
图16A是表示第一至第五实施例的生物体认证***中的对生物体特征的统计学性质进行管理的一例的图。
图16B是表示第一至第五实施例的生物体认证***中的对生物体特征的统计学性质进行管理的一例的图。
具体实施方式
以下,使用附图,对作为本发明的生物体认证装置、以及生物体认证方法的实施方式的生物体认证***进行说明。表示本说明书所公开的发明的最佳的一例的话,如下所述。
即,认证装置构成为包括:输入装置,其用于载置生物体;多个摄像装置,其对生物体进行拍摄;图像处理部,其对由多个摄像装置拍摄到的图像进行处理;以及多个光源,其用于拍摄生物体的特征、生物体,图像处理部具有:对照处理部,其将预先存储、登记在存储装置中的第一特征数据、与各个表示由摄像装置拍摄到的生物体的特征的第二特征数据进行对照;以及生物***置和形状检测部,其从由多个摄像装置拍摄到的图像中检测出手指的屈曲、浮起、弯曲等手指的位置和形状信息,多个光源相对于生物体而配置于输入装置的前方、下方以及侧面,且根据通过生物***置和形状检测部而取得的检测结果,控制光源的点亮、或者摄像装置的拍摄,根据生物***置和形状检测部的输出来切换用于认证的特征。
另外,在本说明书中需要留意的是:将生物体认证***具有的各种“功能”表现为“部”、或者“程序”。例如,将图像处理功能、对照处理功能、或者生物***置和形状检测功能分别称为图像处理部、对照处理部、生物***置和形状检测部、以及图像处理程序、对照处理程序、生物***置和形状检测程序等。
实施例1
图1是表示将第一实施例的手指的血管图案(pattern)用作生物体信息的生物体认证***的整体结构的图。
如该图所示,第一实施例的认证***包括输入装置2、认证处理部10、存储装置14、显示部15、输入部16、扬声器17以及图像输入部18。
输入装置2包括设置于其壳体的光源3以及设置于壳体内部的摄像装置9。另外,在本说明书中,有时在认证处理部10的图像处理功能中包括图像输入部18而称为图像处理部。总之,认证处理部10具有图像处理功能。该认证处理部10如后面详细所述那样,作为图像处理功能而具有将生物体的各种特征数据进行对照的对照处理功能,并且还具有从由摄像装置9拍摄到的图像检测出手指的屈曲、浮起、弯曲等生物体的位置和形状信息的生物***置和形状检测功能。
光源3例如是红外线LED(Light Emitting Diode)等发光元件,对出示给输入装置2上的手指1照射红外线。摄像装置9拍摄出示给输入装置2上的手指1的图像。
图像输入部18取得由输入装置2的摄像装置9拍摄到的图像、并将所取得的图像输入到认证处理部10。
认证处理部10包括:中央处理部(CPU:Central Processing Unit:中央处理单元)11、存储器12以及各种接口(IF)13。
CPU11通过执行存储于存储器12的程序来进行各种处理。存储器12对由CPU执行的程序进行存储。并且,存储器12对从图像输入部18输入的图像进行临时存储。
接口13连接认证处理部10和外部装置。具体来说,接口13与输入装置2、存储装置14、显示部15、输入部16、扬声器17以及图像输入部18等连接。经由与输入装置2连接的接口13来输送输入装置2中的、用于点亮多个光源3、操作多个摄像装置9的控制信号。并且,由摄像装置9拍摄到的图像经由图像输入部18、接口13而输入到认证处理部10。
存储装置14将生物体认证***的使用者的登记数据作为第一特征数据而预先进行存储。登记数据是用于对照使用者的信息,例如是手指静脉图案的图像等。通常,手指静脉图案的图像主要是将分布于手指手掌侧的皮下的血管(手指静脉)作为暗影的图案进行拍摄而得到的图像。
显示部15例如是液晶显示器,是显示从认证处理部10接收到的信息的输出装置。
输入部16例如是键盘,将从使用者输入的信息发送到认证处理部10。扬声器17例如是通过声音等音响信号来发送从认证处理部10接收到的信息的输出装置。
图2A以及图2B是说明第一实施例的生物体认证***的输入装置的结构的图。图2A与图2B的差异在于,前者表示以手指1与手指放置板21平行的方式放置手指的状态,后者表示只将指尖设置于手指放置板21的状态。由于有时因使用者的不同而难以使手指1的根部与装置接触,因此存在以图2B所示的方式来放置手指的情况,该情况下也进行认证。
图2A是上部所示的输入装置2的侧面的剖视图、以及下部所示的从上表面观察的俯视图。在输入装置2中具备多台用于对手指的血管、指纹、皮肤表面的褶皱、关节褶皱和指甲进行拍摄的光源3与照相机9。优选使多台照相机9的光轴的延长线彼此在同一点相交。这是为了能够对拍摄的生物体的同一部分进行拍摄。
在本说明书中,将血管和指纹、褶皱和指甲等具有个人特征的各部位称为形态、或者模态(modal)。并且,使用者位于图面右侧,将手指1从图面右侧出示给装置,由此,提取出表示使用者的生物体特征的第二特征数据。光源3-a、3-b、3-c是发出红外光的光源,成为用于对手指静脉和手指表面的褶皱、关节褶皱、指甲等进行拍摄的光源。照相机9-a、9-b、9-c接收该红外光,对手指1的红外图像进行拍摄。
输入装置2具有用于供使用者放置手指1的手指放置板21,使用者将手指放置于手指放置板21上。作为放置指尖的目标位置,通过引导用光源22将可视光照射到手指放置板21,将该部分照成圆形。使用者以其周边为标注使指尖对准进行放置从而开始认证。并非像以往那样物理性地固定手指的放置位置,在本发明中,限于示出放置手指的目标位置而避免使用者迷惑,从而减轻了针对手指的放置方式的制约。但是,使用者出示的手指的位置只要是手指放置板21上,则该位置可以是任何场所。
如上所述,作为标准的手指放置方式,如图2A所示,放置成手指1与手指放置板21平行。但是,有时因使用者不同而难以使手指1的根部与装置接触,因此如图2B所示在只将指尖设置于手指放置板21的情况下也进行认证。
手指放置板21设置于分隔输入装置2的内部与外部的边界。为了使装置下部的照相机9-b或9-c经由手指放置板21而获得生物体的影像,因此手指放置板21由相对于红外光透明的材料,例如丙烯酸或玻璃等形成。手指放置板21支承使用者的手指,并且具有防止灰尘侵入装置内部的效果。并且,通过成为光学滤波器而能够不易受外光的影响,所述光学滤波器反射阻断太阳光那样的外光所包含的多样的波长中的、为不从红外光源3发出的波长、且照相机9能够受光的波长。此时,对于使用者来说,手指放置板21看起来成黑色,但是由此还能够获得引导用光源22的可见光的反射看起来更加鲜明的效果。
在为标准的手指放置方式的情况下,手指放置板21设置成比壳体右侧的构造物24略微靠下侧,以避免手指的根部与手指放置板21紧贴。若手指放置板21设置成与壳体右侧的构造物24为相同高度,则存在将手指整体按压至手指放置板21的可能性。该情况下,手指的手掌侧的血管图案因压迫而消失,成为第二特征数据的、作为个人特征而有用的静脉图案的信息量降低,认证精度降低。与此相对地,在本实施例的结构中,通过将手指放置板21的上表面下降到比构造物24靠下侧,至少能够避免对除去指尖之外的手指表面的压迫。由此,血管不会因压力而消失,从而能够对多样的手指的特征量进行拍摄。
在该图的结构中,生物体的拍摄通过设置于装置的多个照相机来实施。作为照相机具有设置于装置壳体下方的照相机9-b、9-c、以及设置于装置的图面左侧的照相机9-a,分别从各种各样的角度来拍摄手指1。设置于装置下方的两台照相机9-b和9-c隔着手指放置板21来拍摄生物体信息。
照相机9-b以拍摄的光轴朝向铅直上方的方式设置于装置的中央下部,并且,照相机9-c以光轴朝向左上方向的方式倾斜地设置于装置右侧的下部。朝向铅直方向设置的照相机9-b对手指1的指肚侧信息进行拍摄,并且,倾斜设置的照相机9-c以从手指的根部侧向指尖侧仰视的方式对手指1的指肚侧进行拍摄。并且,处于装置左侧的照相机9-a设置于照相机设置台23,从略高的位置对手指1的指尖和手指的背面进行拍摄。即,能够对设置于下方的照相机9-b和9-c无法拍摄的手指1的相反侧进行拍摄。
并且,在照相机的周围分别具有光源3-a、3-b、3-c,各光源能够对手指1发出红外线的反射光或者透射光。在装置下方所具有的光源3-b和3-c对手指1的手掌侧进行照射,被手指表面反射的光作为反射光能够被下方的照相机9-b、9-c观察到。并且,透过了手指的光作为透射光被左侧的照相机9-a观察到。同样地,位于左侧的照相机9-a的附近的光源3-a照射手指的手甲侧,被手指表面反射的光作为反射光能够被左侧的照相机9-a观察到,透射光能够被下方的照相机9-b、9-c观察到。
另外,在本实施例中,光源3-a中,光轴朝向图面水平方向的光源和略微向下方倾斜设置的光源存在有多个。通过这样具有多个设置角度的光源,能够与手指的位置对应地选择适当的光源来进行照射。同样地,对于装置下部的光源来说,也根据手指的位置来适当决定点亮设置成朝向铅直上方的光源3-b、与设置成朝向左方向斜上方的光源3-c中的哪一个。
反射光的图像主要反映指纹和皮肤的褶皱、关节的褶皱等,透射光的图像主要反映手指静脉。这些影像为用于识别个人的有用的特征量,因此用于认证。
图3A以及图3B表示通过本实施例的结构的生物体认证***的输入装置、通过被设置于装置下方的照相机9-b、设置于装置下方右侧的照相机9-c拍摄的被摄体,来进行手指表面的距离测量的原理图。图3A表示手指没有浮起的情况,图3B表示手指根部浮起的状态。另外,以下所说明的距离测量能够通过上述的CPU11执行程序来实现。
如上所述,使用者将手指1放置于比较自由的位置,但是特别容易发生手指的根部侧的浮起和手指关节的弯曲。因此,在本实施例的结构中通过测量手指表面与装置的距离,能够掌握手指的浮起和弯曲的状态。由于在装置下方设置有两台照相机,因此能够进行基于一般的立体观察技术的距离测量。并且,由于装置下方的照相机在手指的长度方向并排地配置,因此特别容易捕捉手指相对于浮起方向的距离的变化,能够进行详细的距离测量。也就是说,相对于手指根部侧的沉浮变化,能够在其最附近处拍摄的照相机9-c中的影像的变化变大,即使是略微的变化也能够捕捉到。
在对光在手指的表面反射而得到的图像进行拍摄时,例如映出皮肤的褶皱、指纹、关节的褶皱等存在于手指表面的特征性形状。因此,在从装置下方的光源3-b向手指1照射了光的状态下,对由朝向铅直上方的照相机9-b拍摄到的手指1的手掌侧的反射图像31-b、和由下方的朝向斜上方的照相机9-c拍摄到的手指1的手掌侧的反射图像31-c进行拍摄。于是,能够从不同的角度拍摄共同的反射图像。当着眼于被摄体的关注点32-b与32-c时,通过下方的照相机9-b的图像、和右侧的照相机9-c的图像会反映到不同的坐标。并且,关注点间的相对的位置关系随着手指的浮起等而发生变化。
图3A表示手指没有从手指放置板21的上表面浮起的情况,图3B表示手指根部从手指放置板21的上表面浮起的状态,但是在图3A中针对相同的关注点32-b,映入反射图像31-b中的关注点32-b比映入反射图像31-c的对应点32-c靠图面右侧。另一方面,图3B中由于手指上浮,因此其位置关系偏移,映入反射图像31-b的关注点32-b向左移动。通过定量地考虑该变化,能够获得手指的立体形状。
为了获得立体形状,需要已知两个照相机9-b、9-c的位置与光轴的朝向。在已知的情况下,能够通过三角测量的原理计算出到关注点的距离。即,通过一般的三维测量方法来设定照相机的位置和朝向的参数,校准两个照相机的像素的对应关系与距离的关系之后,如果能够在可及的场所在两个图像间取得大量对应的手指表面上的点,则能够取得手指表面整体的立体形状。
为了实现这些,需要在拍摄图像32-b与32-c之间对同一关注点进行检测并进行对应。关于关注点,例如对任意的点照射指向性高的小点光,通过两个照相机来拍摄其反射光由此能够获得关注点。该情况下,取得两图像中的点光的反映坐标,并求出到该点的立体距离,一边移动点光的位置一边重复上述内容。由此取得手指表面整体的对应点组,因此,能够获得手指表面的三维构造。但是,为了实现该手法需要控制点光的装置,因此成本上升。与此相对地,也可以利用这样的方法:通过图像处理从映入到两张图像中的手指表面的特征性形状中提取出特征点,并求出两图像间的特征点的对应点。该处理能够通过利用了SIFT特征量等一般的亮度梯度的特征点提取与对应点检索的手法来实施。由此能够使装置低成本化。
对利用了SIFT特征量的立体结构检测的一具体示例进行表示。首先,认证处理部10的CPU11根据两台照相机位置与光轴的信息在存储器12上制作出将两台照相机的图像上的坐标与从照相机起的距离关联起来的距离表。接下来,针对两台照相机同时拍摄到的手指表面的反射图像32-b与32-c提取多个SIFT(Scale-invariant feature transform:尺度不变特征转换)特征点,接着,检索两图像间的特征点中的对应点。由此,能够在两图像间取得多个对应点。最后,通过从距离表获得从照相机起的距离,能够得到手指表面的立体结构。对于SIFT特征量以外,通过对切出图像的一部分而得的框区域进行模板匹配的块匹配的手法来计算对应点,也能够取得同样的效果。另外,在基于这样的图像处理的对应点的获得中,误对应的点也大量存在。与此相对,在存在为几何学上矛盾的扭转关系的点的情况下,通过执行采用不矛盾的点组的组合中的对应点最多的点组等处理,能够稳定且准确地获得手指表面的立体结构。
图4是表示对上述的第一实施例的生物体认证***的处理过程进行说明的处理流程的图。本处理流程的执行控制能够通过图1的认证处理部10内的CPU11执行的程序来实现。该处理流程实现了生物***置和形状检测功能以及包括对照处理功能的图像处理功能,所述生物***置和形状检测功能是从上述的摄像装置9拍摄到的图像中检测出手指的屈曲、浮起、弯曲等生物体的位置和形状信息的功能,所述对照处理功能是对照生物体的各种特征数据功能。
首先,通过CPU11的程序执行,通过经由接口13发送到输入装置2的控制信号,从装置下方具备的光源3-b闪烁着照射红外光。并且,同时,通过CPU11的程序执行,通过经由接口13发送到输入装置2的控制信号,利用下方的照相机9-b、9-c对影像进行拍摄(S301)。
此时,在装置上方不存在被摄体的情况下,光源的光不反射而向上方放出,从而不能够通过下方的照相机来观测该光。另一方面,在被摄体存在于装置上方时,由于光源的光在被摄体的表面反射,因此能够通过下方的照相机进行观测。因此,意味着在对应于光源的闪烁周期亮度值产生明暗的图像区域存在被摄体。在产生该亮度的变化量的图像区域的面积比特定的阈值大时,认为是出示了手指从而开始摄影处理(S302)。
首先,通过CPU11的程序执行,照射下方的光源3-b,通过下方的两台照相机9-b、9-c对其影像进行拍摄(S303)。在该处理中,对照射到手指的反射光进行拍摄,但是调整光源的强度以便反射光以最佳的方式映出。针对之前检测出的存在被摄体的区域,通过CPU11的程序执行,利用上述的距离测量的手法求出针对该部位的立体距离。于是,能够算出手指的表面是否与手指放置板21接触、或者算出接触的部位。另外,关于手指表面的立体构造,通过应用的立体检测手法和装置的放置环境等,其精度和分辨率不同,但是只要至少能够判定出手指的根部侧是否浮起、指尖是否浮起即可。然而在这也不能判定的情况下,也可以对使用者提供重新放置手指等反馈。
接下来,根据所获得的表面形状,判断手指的姿势(S304),判定拍摄的部位、拍摄方法、校正方法,以状态最佳的方法进行各部位的透射图像、反射图像的拍摄(S305)。到该S305中执行的功能为止,是本实施例中的生物***置和形状检测功能。
然后,从所取得的图像中获得手指静脉、指纹、皮肤褶皱、关节褶皱、指甲的图像,将各特征量作为第二特征数据提取出来(S306)。该特征量提取是认证处理部10执行的图像处理功能的一部分。并且,通过图像处理功能所包括的对照处理功能针对所取得的第二特征数据,进行与作为第一特征数据的登记数据的对照(S307),实施一致判定(S308),如果一致则认证成功(S309),如果不一致则认证失败(S310)。
最后,不论认证是否成功,判定是否存在一致率低的模态(S311),如果存在,则实施学习该模态的登记数据的学习处理功能(S312)。具体的学习处理功能的实施例将在后文叙述。
图5A、图5B、图5C表示由CPU 11执行程序而实现的、判定手指的姿势的生物***置和形状检测功能的一个具体示例。该手指的姿势根据通过距离测量的手法取得的、手指的手掌侧的手指表面的立体结构51进行判定。如图5A所示,手指表面的立体结构51的位置大致处于接近手指放置板21的场所的情况下,如该图右侧的箭头所示,判定为手指相对于装置平行地放置,特别是手指的根部不是上浮的状态。这是通过在实现生物***置和形状检测功能的程序中,判定手指表面的立体结构51中最高的位置是否超过了特定的阈值来实施的。
另外,如图5B所示,在手指表面的立体结构51中的手指根部侧的高度处于离手指放置板21比特定的阈值更远的位置的情况下,通过生物***置和形状检测功能,如该图的右侧的箭头所示,能够判定为手指的根部浮起。同样地,在指尖侧浮起的情况下,也能够判定出来。
另外,如图5C所示,关于手指的关节是否弯曲,如该图右侧的相连的两个箭头所示,通过利用实现生物***置和形状检测功能的程序处理,检测手指表面的立体结构随着从指尖方向朝向根部而上升、并且从中途下降这一状态而能够判定出来。
另外,手指的关节向相反方向翘曲返回的状态也同样能够检测。作为该具体的判定方法为,将手指表面的立体结构51看作是曲面,并空间上进行一次、二次微分,根据该结果求出对于手指表面的立体结构51的每个场所的曲率,根据该结果寻找该曲面向上凸、且最屈曲的场所。并且,在该曲面的高度高于特定的阈值的情况下,判定为在该场所手指的关节是屈曲的。
此外,在对存在于手指的各种个人特征进行拍摄时,通过利用关节是否屈曲等上述的手指的状态检测的结果,能够采用与该手指状态相适合的摄影方法。
例如在对指纹进行拍摄的情况下,指尖位置存在于如上所述获得手指表面的立体结构51时的、图面左侧的端点的位置周边。当提取出该部分的图像时,能够取出指纹图像。指纹图像通过反射光的照射也能够进行拍摄,但是形成于真皮层的指纹通过透射光也能够进行拍摄。因此,通过S304、S305中执行的生物***置和形状检测功能,照射最接近所检测到的指尖的位置的光源。例如,在照射反射光的情况下,只要照射图2A中的多个光源3-b中的离指尖最近的光源即可,在照射透射光的情况下,选择图2A中的多个光源3-a中的照射装置下方的光源中的能够照射指尖的位置的角度的光源。由此,能够获得带有适当的亮度的指纹图像。
并且,对于分布于手指表面的手掌侧的褶皱和关节部的褶皱,也能够同样地进行拍摄。无论是手指1为哪种姿势的情况下,只要利用朝向铅直上方的光源3-b来照射光即可。此时,由于需要对整个手指均一地进行照射,因此,独立地控制光源3-b的各光源,以能够获得均一的反射光的强度进行照射。同样地,手甲侧的皮肤表面的信息也被拍摄。此时,自光源3-a对手指1照射光,利用照相机9-a对其反射光进行拍摄。在该情况下,与上述一样,分别控制多个光源3-a的照射强度,并调整成能够获得均一的亮度。
此外,在对手甲侧的手指的褶皱进行拍摄的影像中还映出了指甲的影像。指尖的位置可以通过上述的处理来获得,但是其坐标系是装置下部的照相机9-b、9-c的坐标系。但是,如果知晓照相机9-a的设置位置与光轴的方向,则能够与装置下部的照相机的坐标的对应,能够变换为照相机9-a的坐标系中的指尖的位置,通过相对于该位置检测指甲,能够减少检测错误,能够稳定地获得所出示的指甲的形状信息和亮度信息。
另外,在本实施例的结构的生物体认证***中,光源和照相机发出和接收红外线,因此,无法获得颜色信息,但是,当然也可以通过使照相机9-a为彩色照相机而能够获得颜色信息。或者也可以使光源为能够照射多个波长的元件,根据各波长下的获得图像的区别来获得颜色信息。这样,通过利用颜色信息,从指甲而获得的信息量增加,能够期待认证精度的提高。
在手指静脉图案的拍摄中,已知的是,从手指的相反侧照射光,从其逆向侧进行拍摄的透射光摄影能够拍摄成最鲜明。因此,在手指设置于手指放置板21的面的情况下,通过照射光源3-a,只要通过下部的两台照相机9-b、9-c对手指的指肚侧的透射光进行拍摄,即可获得。另外,只要照射下部的光源3-b、3-c,并通过照相机9-a对手指的手甲侧的透射光进行拍摄,就能够获得手指的手甲侧的静脉图案。此时,没有直接照射到手指而迂回进来的散射光照射到观测手指静脉一侧的皮肤表面时,内部的血管变得不易观测,影像变得不鲜明。因此,需要进行这样的控制:根据手指的位置只点亮必要的光源,而除此以外都要熄灭。
为了实现上述内容,在本实施例中,利用在上述的S304中获得的、手指的立体信息来进行光源照射的最佳化。如上所述获得手指的立体形状,因此,能够检测出手指1的放置位置和角度。首先,在上述的S305中,在拍摄手掌侧的静脉的情况下,点亮光源3-a。此时,在手指1与手指放置板21平行地放置的情况下,仅仅使光源3-a中的向斜下方具有光轴的光源点亮,而在水平方向具有光轴的光源熄灭。另外,在手指1的根部侧上浮的情况下,水平方向的光源也点亮。另外,向斜下方具有光轴的光源中的、在其延长线上不存在手指1的情况下,使该光源熄灭。通过这些控制,能够防止手指静脉的透射图像的画质降低,并且降低耗电。另外,在拍摄手甲侧的静脉的情况下,对于装置下方的光源9-b,正上方不存在手指1的光源熄灭。由此,漏光等不必要的光的产生减少,能够获得更加鲜明的静脉图像。
图6A、图6B和图6C是表示本实施例的结构的生物体认证***中的、手甲侧的信息的拍摄的情况的示意图。此前,对拍摄手掌侧和手甲侧的手指图像的一个实施例进行了说明,但是,根据手指的放置方式的不同,也有时无法获得手甲侧或者手掌侧的图案。图6A表示手指1没有从装置上浮的示例,图6B和图6C表示手指1屈曲的示例。各图都在其右侧部示意性地示出了照相机的拍摄影像。
在手指1没有浮起的情况下,根据照相机9-a的设置高度的不同,照相机9-a的图像61如图6A的右侧所示有时只能观测到指甲部分。在该情况下,由于不能拍摄手甲侧的手指静脉和关节褶皱,因此,按照在S304中执行的生物***置和形状检测功能的判断,手甲侧的手指静脉和关节褶皱被从拍摄对象除掉。另一方面,当如图6B或图6C那样手指1的根部侧浮起时,如该图的右侧部所示,不仅是指甲,手指尖的手指静脉63和关节褶皱64都能够进行观测。图6B表示照射光源3-b观测手甲的静脉63的示例,图6C表示照射光源3-a观测关节褶皱64的示例。这样,根据手指1的放置状态而能够拍摄的信息发生变化,因此进行这样的控制:通过生物***置和形状检测功能判断手指1的放置状态,根据该判断结果,只将能够拍摄到的信息用于认证。
另外,也可以通过将照相机9-a设置到装置的更高的地方,并且使其光轴向下方倾斜,从而拍摄手指1的手甲侧。由此,在多数情况下,能够拍摄手甲侧的手指的生物体信息。但是,由此,装置的高度会变大,因此,能够设置的场所的制约变多,并且,由于手指的放置位置发生变动,因此,未必限于能够拍摄手的甲侧。因此,无论哪种情况下,都需要考虑如图6A所示那样无法拍摄手的甲侧的情况。
接下来,利用本实施例的生物体认证***的认证处理部10的图像处理功能所包含的对照处理功能,根据如上所述拍摄到的手指的指肚侧的静脉、手甲侧的静脉、指肚侧的指纹、手指的褶皱、关节褶皱、手甲侧的褶皱、指甲的信息、即第二特征数据,进行与第一特征数据即登记信息的对照。
基于对照处理功能的静脉、指纹的对照能够通过CPU11的程序执行而使用一般公知的方法来实施。即,对于静脉,能够利用这样的方法等:检测比红外透射光要暗的线图案,通过模板匹配计算与所登记的线图案的类似度。对于指纹,可以利用这样的手法:检测指纹的分支点或端点等特征点,求出与所登记的特征点的对应点,评价其类似度。其中,如上所述所出示的手指的三维形状随时变化,因此,可以根据通过生物***置和形状检测功能检测到的手指的立体形状来加以校正。例如,通过将由照相机9-b拍摄到的图像或者提取出的特征量投影到与手指放置板21平行的平面上,能够生成与手指的出示角度无关的特征量。另外,也可以不是对特征量其本身进行平面投影,而是将所拍摄到的静脉和指纹等的图像与立体结构一起进行记录,在对照时临时进行投影,也可以实施三维形状的空间内的对照。
同样地,对于基于手指的关节褶皱的对照,也能够与手指静脉的对照同样地检测出线图案来进行对照。
图7是示意性地表示在本实施例的结构的生物体认证***中利用指甲的形状进行对照的一个具体示例的图。该基于指甲的形状的对照也能够通过上述的认证处理部10内的CPU11的程序执行来实现。如该图的左侧部所示,反映在所拍摄到的图像71中的手指1和指甲62略微倾斜。因此,首先,检测出手指区域73。事先存储不存在手指1的图像,能够根据与检测到放置了手指1的时候的图像的差分,能够检测出手指区域。接下来,检测手指区域的边缘。这通过检测对手指区域进行了二值化时的周围进行检索而获得。接下来,检测指尖的主方向74。手指区域73的边缘是椭圆形的,因此,能够通过哈夫变换等求出其长轴而得到。接着,求出指甲区域75。这可以通过在手指区域内利用图像剪切(graph cut)法或取点(snake)等一般的手法以包围构造(texture)不同区域的方式实施分割(segmentation)来得到。接着,将拍摄到的指甲图像71标准化成正规的指甲图像72。以先前得到的指尖的主方向74朝向正下方的方式以指甲区域73的重心为中心旋转图像,并进行放大缩小使得指甲区域75与手指的主方向74相交的两点的距离为恒定值。由此,能够得到图7的右侧部所示的标准化了的指甲图像72。
利用这样标准化的指甲图像,通过最小二乘误差等来评价指甲图像的模板匹配或者相对于指甲区域75的外周的形状的差异度,判定指甲本身为何种程度的类似,从而能够实现对照。
另外,由于指甲存在月牙部分,因此,对于月牙部分可以与获得指甲区域的方向同样地进行检测登记,同样地进行对照。
本实施例的结构的生物体认证***的认证处理部10如上所述在与图4的登记图案的对照(S307)中,基于针对各种各样的模态进行对照的结果,通过贝叶斯概率求出统合概率。即,在本实施例中,从多个摄像装置检测手指的多个特征量,计算出出现多个特征量的概率即出现频度,根据计算出的概率进行对照。
图8A和图8B是表示本人、他人的各模态的对照值的出现频度分布的一例的图。图8A是相对于手掌侧的手指的信息的对照值的分布,图8B是相对于手甲侧的手指的信息的静脉、指纹、皮肤褶皱、关节褶皱、各项的对照值的分布。在本实施例中,设通过认证处理部10的对照处理功能获得的对照值为特征量之间的差异度。图8A和图8B中按每个模态示出了两个出现频度分布,横轴是对照值,纵轴是出现频度。同一模型之间的对照的差异度小,因此,本人分布81、83、85、87、89、91、93、95出现在图面左侧,同样地,他人分布82、84、86、88、90、92、94、96出现在右侧。即使是相同模型的情况下,各自单独的认证精度也不同。因此,可知,在为同一手指的同一模型间的对照值的分布的本人分布,与为不同手指的同一模型间的对照值的分布的他人分布中,它们的分布间的距离是不同的。
这里,对在本实施例的结构的生物体认证***的认证处理部10的通过CPU11的程序执行而实现的对照处理功能(图4的S307、S308、S309等)中,对针对多个模型的对照值进行统合,最终判定为其登记者的一个具体示例进行说明。在进行手法的说明之前,对设想的认证***的概要和使用的记号的定义进行叙述。首先,N个人的登记者的M个模态的特征量用E[N][M]表示。并且,未知的输入者X的模态的特征用为I[M]。此外,通过登记数据E和输入数据I的对照而得到的对照值为S[N][M]。另外,对照值的可取值为0~1,表示差异度。即,对照值为0时表示特征量之间完全一致。
在通过与输入数据I的对照而获得了对照值S的时候,将其作为登记者R而受理时的1:N认证时的FAR(=nFAR)若利用事后概率则能够如下述式子那样记述。
nFAR(HR|S)=1-P(HR|S)  …(1)
其中,
        
其中,GpI[R][M](S)=G[R][M](S)/I[R][M](S),  …(3)
这里,G[R][M](S)和I[R][M](S)分别是登记者R的模态M的本人分布和他人分布,Gpi[R][M](S)是似然比(likelihood ratio)。另外,HR表示输入者X与登记者R是同一人物的事项,P(HR|S)意思是观测对照值S后事项HR成立的事后概率。
上述的式子(1)是认证***的FAR(False Acceptance Rate:错误接受率)。这决定***的安全等级。因此,对FAR设定任意的阈值,在存在低于阈值的登记者R的情况下,将该输入者作为其登记者受理。
图9是在本实施例的结构的生物体认证***中示出于该图的上部的手指的屈曲状态下的判定处理的一个具体示例的说明图。通过认证处理部10的生物***置和形状检测功能,判定为手指屈曲的情况下,手掌侧的手指手指静脉的图案有时因手指的皮的松弛等而几乎无法观测。相反,在手指向逆向翘曲返回的状态下,手甲侧的手指静脉难以观测。此时,在将这些信息应用于对照的情况下,仅通过使手指的立体结构标准化进行几何学校正而无法顺利地使其一致。因此,在手指的关节向顺方向屈曲的情况下,认证处理部10在其后的对照处理功能中,不实施手掌侧的手指静脉与手指的关节褶皱的对照,而根据其他信息进行认证。即,能够根据作为手指的第一特征的屈曲状态来判定作为的人特征的手掌侧和手甲侧的手指静脉的品质,根据该判定结果,选定用于认证的信息。
在该图的示例中,手指1的关节大幅屈曲,如该图右下部所示,反映在图像31-b中的手掌侧的静脉97不易观测。在其反面,如该图左下部所示,手甲侧的静脉63由于皮肤处于伸展状态而不易产生褶皱,能够鲜明地进行拍摄。因此,在这样的手指关节的屈曲状态下,在认证处理部10中,针对手掌侧的静脉图案的对照结果与手甲侧的对照结果,通过使针对手掌侧的对照结果的权重小或者为零,以手甲侧的对照结果优先的方式计算概率。同样地,在手指的关节向逆向翘曲返回的情况下,不实施手甲侧的手指静脉和关节褶皱的对照。由此,能够避免精度可能降低的摄影状态下的生物体信息的使用,能够防止整体的精度劣化。
图10是在本实施例的结构的生物体认证***的认证处理部10中,所登记到模态发生了变化时的概率的学习处理功能的一个具体示例的说明图。该概率分布的学习对应于图4的处理流程中的学习处理(S312)。即,认证处理部10通过CPU11的程序执行作为学习处理(S312),而执行如下的学习处理功能:对于多个特征量中的第一特征量的概率根据通过其他特征量算出的对照结果和所检测到的第一特征量来进行更新。
如上所述,根据手指的出示角度的不同,被拍摄的手指静脉、指纹、褶皱、指甲的信息发生变化。因此,设想会产生通过单纯的几何学校正无法应对的程度的信息变化。另外,还设想会例如由于生物体的经年变化、假指甲等装饰品等,导致模态从所登记的信息发生本质变化。因此,设置了这样的学习处理功能:在如上所述使用大量模态进行对照,在受理了认证的情况下,对所拍摄到的所有生物体信息进行新追加登记。
在图10中,是指甲62的一致率低时的学习处理功能的示例。该使用者在登记时登记了如该图左下部所示的通常的指甲62,但是,在本次的输入试行时,带有了该图右下部所示的假指甲101。并且,由于在指甲以外的模态中一致率很高,因此,认证被正确受理,但是,指甲62的对照的结果为其对照值与该图左上部所示的指甲的本人分布95不符,因此,判定为一致率低。在该情况下,本实施例的认证***将本次的假指甲101的特征量作为该使用者的登记数据进行追加,并且,追加登记输入同一假指甲101时的对照值的本人分布102。由此,在带有假指甲101地输入了手指1的情况下,获得与该图右上部所示的所追加的本人分布102相符的对照值,因此,即使是指甲的对照,也能够抑制一致率的降低。同原来的指甲62的数据一起追加了假指甲101的特征数据,因此,使***学习了该使用者可能附加本次的假指甲101的可能性,上述的概率计算能够更准确地实施。
另外,在第一次对假指甲101进行了拍摄的情况下,由于不能获得大量相同假指甲间的对照值,因此,获得本人分布很困难。在该情况下,针对拍摄了假指甲101的一张图像,可以有意地加以噪声和变形,模拟进行大量的摄影,通过实施他们彼此间的相互对照来获得大量的对照值。由此,能够通过一次拍摄推定出本人分布。
另外,与上述的经年变化或者装饰品导致的与登记数据的一致率降低相关联,还考虑了由于单纯的手指的放置方式与登记时不同因此一致率降低的情况。相对于此,也可以将手指的立体结构、手指的出示角度以及摄影信息也同时保存,并与当时的生物体信息链接起来进行存储。在该情况下,在下一次以后,在以相同的手指的出示角度放置手指的时候,仅利用作为其角度保存的生物体信息进行对照。由此,能够仅限定于与手指角度对应的特征量进行对照,因此,避免了与不必要的数据的对照,因此,使误将他人受理的发生率降低,并且也有助于处理速度的提高。
另外,在受理了认证时追加登记的数据也可以限定于一致率明显低的生物体特征。由此,不需要学习不必要的登记数据,能够降低登记数据噪声。
实施例2
图11A和图11B表示第二实施例中的生物体认证***中的、用于关联手指的手掌侧和手的甲侧的特征量的说明图。本实施例是这样的实施例:从多个摄像装置中的第一摄像装置所拍摄的图像中提取出手指的第一特征,从第二摄像装置所拍摄的图像中提取出手指的第二特征,从所提取出的第一特征获得第一特征与第二特征的空间上的位置关系,判断第二特征的品质,从而实现认证制精度的提高。
各图的左侧部所示的、指尖附近的照相机9-a所拍摄的指甲61的影像、与各图的右侧部所示的、下方的照相机9-b所拍摄的指纹111、皮肤褶皱、关节褶皱、手指静脉等的影像的相对位置关系是相关的。即,由于是针对同一手指的表面与背面的信息,因此保存它们的空间上的几何学位置关系。
例如,如图11A所示,在登记手指1时,手指1以手指的长轴为中心旋转来进行出示。与此同时,指甲62也依赖于该旋转角而旋转并被拍摄,而处于指甲的背面的指纹111也同样对应于该角度而旋转。即,当借助于认证处理部10的生物***置和形状检测功能从指甲的影像提取出指尖的主方向74和指尖位置时,指纹111被拍摄的角度则确定。同样地,在检测到了不同的旋转角的情况下,一般从不同的角度拍摄指纹111。图11B表示以与图11A不同的旋转角拍摄的图像。
此时,从指甲的影像计算出指尖的主方向74,将该信息与作为第一特征的指甲61的特征量、作为第二特征的指纹111的特征量成对地保持起来。
接着,生物体认证***实施与输入手指的对照。这里,以图11A的手指为登记手指,以图11B的手指为输入手指,图11B的手指与图11A为不同人的手指。如上所述从指甲62的图像计算出指尖的主方向74,根据所登记的手指的姿势信息进行位置对准。这里,指甲62的姿势尽管与图11A所示的登记时的姿势不同,但是通过指纹111的单独的对照结果来看判定为一致。作为尽管手指的姿势不同但是指纹类似的理由,分为两个手指的指纹类似而且指纹的对照处理跟随变形而能够对照的情况、以及尽管本质上是不类似的指纹但通过改变手指的姿势而变得类似的情况。
在前者的情况下,由于本质上类似,因此无法防止一致率的上升,需要根据别的形态的对照结果进行综合判定。在后者的情况下,对照指纹的处理部事先确定了容许变形的范围,判定从作为第一特征的指甲62的影像获得的手指的姿势是否包含在该容许范围内。此时,在尽管手指的旋转等没有包含在容许范围内,但作为第二特征的指纹111的特征量一致的情况下,意味着不同的手指的指纹偶然地一致。在该情况下,在本实施例的生物体认证***的认证处理部10在对照处理功能中将指纹一致这一结果弃掉。由此,能够避免偶然产生的不同手指的一致,能够带来认证精度的提高。
另外,随着手指大幅度旋转,指纹的对照处理功能对是否包含在容许范围内的判断的误差上升。因此,也可以事先评价能够根据指甲的影像正确地判断手指的姿势的概率分布,越是可靠性低的信息,越是降低其相对于指纹对照结果的整体的权重。
实施例3
图12A、图12B和图12C是用于说明第三实施例的图。本实施涉及生物体认证***的输入装置的变形例,各图分别表示输入装置的俯视图。
在输入装置2的图面上方,在手指1的指尖侧设置有两台照相机9-a,并且照相机9-a设置成朝向装置壳体的中心。另外,在装置中央部朝向铅直上方设置有一台照相机9-b,此外,在手指1的根部侧的装置下方也设置有两台照相机9-c。该照相机9-c的光轴朝向装置壳体的中心且设置成仰视斜上方的角度。
在出示了手指1的时候,在手指的长度方向的轴与连接装置前方的照相机9-a和指尖位置的直线不平行的情况下,在上述第一实施例所示的图2A的输入装置中,指尖附近的照相机9-a或者手指根部附近的下方的照相机9-c只有一台,因此,无法从正面对手指进行拍摄。因此,在本实施例中,指尖的前方的照相机9-a和手指根部侧的下方的照相机9-c各设置两台。由此,通过任一照相机获得正面的手指图像的可能性提高。
作为判定在离正面更近的位置拍摄手指的照相机是哪个照相机的方法,如前所述,通过认证处理部10的生物***置和形状检测功能,使用一个照相机9-b和两个照相机9-c来求出手指1的表面的立体结构。如果事前掌握了照相机的位置,则能够从该三个图像信息获得手指1的表面的立体结构。当根据该立体结构检测手指1的长轴方向时,知晓手指1的中心轴的位置,因此,如果选择与其接近的照相机,则能够选择两台照相机9-a、两台照相机9-c中的最佳的照相机。
手指的长轴的朝向还可以通过下方中央的照相机9-b的影像确认。例如,如在手指检测处理中实施的那样使下方光源3-b闪烁,将亮度变化大的像素认为是手指的形状,对该区域进行了直线近似时的中心线是手指1的长轴。能够判定为具有接近该朝向的光轴的照相机正在拍摄手指1的正面。
另外,在本实施例中设置了两台照相机,但是也可以增设到三台以上,该情况下可以选择更接近正面的影像。另外,不仅是使用正对手指1的照相机的影像,还可以从两台照相机9-a的影像实施立体观察,来合成手指1的指甲62的正面的影像。在手指与装置壳体平行地笔直放置的情况下,两台照相机9-a的影像都成为略微斜着拍摄指甲62而得的图像。与此相对,通过使用立体观察的技术来合成它们的影像,能够恢复正面的手指的影像。通过实施该处理,能够减少照相机台数,能够实现低成本化。
实施例4
图13是第四实施例即关于第三实施例的变形的实施例,示出了输入装置2的侧面的剖视图和其右侧正面的剖视图。即,该图上部示出了侧面的剖视图,下部则示出了从***手指的一侧观察到的正面的剖视图。
在该图中,在手指放置板21的上部具有顶板131,在其中设置有照相机9-d和照相机9-e。照相机9-d设置在手指1的上部的指尖侧,从斜上方对手指1的手甲侧进行拍摄。另外,照相机9-e处于手指1的上部,从上方对手指1的手甲侧进行拍摄。光源3-d、光源3-e与上述的实施例中的光源3-a同样地为对手指1提供反射光和透射光的光源。
在本实施例中,当使用者将手指1***到装置内的空间中时,认证装置与上述实施例同样地检测到手指1,构建手指的立体形状,实施认证。
本实施例中,借助于存在于手指1的上部的顶板131,能够防止来自外部的外光,并且能够拍摄在上述的实施例中不能拍摄的、与手指1的手甲侧正对的图像。正对的影像能够拍摄比斜着拍摄的影像更大的面积。由此,能够设置到各种环境下,并且能够进一步提高认证精度。
实施例5
第五实施例是复合地活用多个信息的生物体认证***的实施例。特定个人的信息可以使用所有物、知识、生物体信息等各种信息。这些信息分别具有唯一性高或低、稳定存在或者随时间变化、不能转让给他人或者能够转让给他人、能够容易地出示或者不能容易地出示等各种特性。并且,通过复合应用这些信息,能够提高认证结果的可靠性。此外,使用者无需仅为了进行认证而操作装置,能够在没意识到的情况下完成认证处理。为此,需要自动收集一直穿在身上的衣服类或眼镜、作为外观性身体信息的、身高、骨骼、皮肤的黑色素量、以及行动历史等,考虑它们的唯一性和永久持续性等特征进行综合判定。这里,将基于多样的个人特征的认证技术称为多模态认证。
图14是第五实施例的用于说明适用各种信息进行个人认证的多模态个人认证的一个实施例的图。
使用者141接近门142时,通过照相机145来拍摄其容姿。作为容姿,有脸、身高、服装、骨骼、站立姿势等。并且,通过地板下的压力传感器143,测量体重和脚形。并且,将使用者141所带有的便携终端144的ID传输给无线阅读器148。照相机145例如能够与使用了激光的距离传感器联动。能够获得使用者141的立体结构。此外,通过使照相机145为彩色照相机,能够拍摄脸和衣服的颜色的信息。并且,这些各种信息经网络147传递给认证装置146。
认证装置146统和这些拍摄到的信息判定是否是事先登记的使用者。如果判定结果为是登记者,则门141自动打开而能够进入室内。但是,即使使用能够拍摄到的所有信息也不能唯一地确定使用者的情况下,实施基于明示的认证操作的认证。
在本实施例中,使用的是利用了上述例示的手指的各种特征量的认证装置。在实施明示的认证操作的时候,经由图1所示的显示部15或者扬声器17等来指示放置手指。使用者将手指出示给该输入装置2。如前所述放置手指的自由度高,因此,使用者凭借仅与装置接触的感觉就能够实施认证。其结果是,如果通过手指的登记数据确定了使用者,则自动门142打开。如果在这里被弃掉,则使用者被视为非登记者,无法进入室内。通过该***,即使在使用者不进行明示操作的状态下也能够判定是否有进入室内的权限,因此能够实现便利性高的认证。并且,由于使用多个信息,因此能够实现高精度的认证。此时,在认证结果的可靠性低的情况下,通过请求明示的认证操作,能够保证认证精度。以上,本实施例能够实现便利性高、精度高的个人认证。
另外,统合所有的模态求出使用者的本人概率的计算能够通过上述的实施例所示出的方法实施。另外,模态变化时的学习也能够与上述一样地实施。特别是对于服装的信息,具有大致的色相信息和上衣、裤子、衬衫等颜色的配置上的组合的信息,具有虽然短期的变化少,但是通过脱掉上衣这样的举动而导致突然变化的特性。对于该特性,也能够通过上述的学习的框架来学习统计分布。
通过这样的概率的统合方式和数据的自动更新,越是进行使用,表示该人的趋势的概率分布被学习的越多,能够更准确地判定使用者的真实度。
图15是在图14中使用者141进入了室内时到登录到自己座位上的PC(个人计算机)上为止的处理的流程的说明图。
在室内还存在使用者141之外的人。因为通过进出室内管理确定了室内的任务,因此至于存在的是谁是可以掌握的。
在自己座位的PC152设置有仅能够拍摄手掌侧的手指静脉的认证终端151和拍摄容姿的照相机153。这些也可以安装于PC152的内部。此时,没有设置在图14中的进入室内时能够使用的压力传感器和能够拍摄包括手指的手甲侧的整个手指的静脉和指纹的终端。此时,首先通过照相机153来拍摄使用者141的脸和衣服,使用它们进行认证。设进入了室内的除了使用者141之外还有人物B、人物C和人物D,共计有四个人,仅判断这四个人中最接近谁的脸。并且,例如使用者B在别的座位登录到PC,通过附随于该PC的照相机拍摄到的脸被判定为是使用者B时,靠近该PC152的人物明显不是使用者B,因此,能够缩小到使用者141、人物C和人物D三个人。如果衣服的颜色特征与使用者141最近进入室内时的颜色大致一致,且与人物C和人物D的包括当前和过去的衣服的颜色相差较大,则在上述的概率计算式中,使用者141的概率最大。
这里,在通过照相机153的影像判定为使用者141的概率最高、且超过了规定的可靠度的情况下,将靠近该PC152的人物确定为使用者141,在靠近PC152的时刻已经利用使用者141的账户进行登录。使用者141对于登录操作没有任何意识就自动通过其自己的账户启动PC152,能够享受很高的便利性。作为精度,也可以通过集中尽可能的信息能够提高判定的可靠性,实现高精度的认证。
如果通过照相机153的信息认证不了的时候,则将手指放入手指静脉的认证装置151来实施认证判定。此时,也活用照相机153的判定结果。在手指静脉为高精度的情况下,作为概率计算的结果,手指静脉的认证结果的权重要高于基于照相机153的认证。并且,如果通过手指静脉能够判定为是使用者141,则能够进行登录。如果在该时刻没有判定为使用者141,则作为通常的PC的登录操作而输入密码。但是,也可以活用此前的照相机153与手指静脉认证151的认证判定结果。在该情况下,即使密码少有错误,但作为统合的概率仍然能够判定为是使用者141,则也能够进行登录。此时,如果准备了密码的输入错误的频度或与其趋势相关的统计分布,则可以将密码作为一个模态取入。
在该实施例中,即使在没有对原本登记的所有模态进行拍摄的环境的情况下,也能够实施认证判定,并且,如果通过附带了对新模态进行拍摄的传感器的认证***,则自动将新模态学习追加到登记数据中。因此,无需进行再次登记,就能够逐渐扩充个人的模态信息,越使用精度越高,并且还能够自动转移到被的模态的认证***。
图16A和图16B是上述各实施例中的用于说明基于统计分布的推定的判定手法的一个具体示例。
个人认证中的针对各模态的作为第一特征数据的登记数据一般除了其模态的特征量之外,包括该登记者的识别ID和管理信息等各种附属信息在内也被登记。其中,作为供上述实施例中的概率计算使用的信息,还可以考虑保存针对其模态的特征量的似然分布。
似然分布的保持方式可以将对照值与其出现频度的对(pair)作为表而保存,但是为了防止表的庞大化,进行一般公知的对统计分布的近似。例如,使用正态分布、对数正态分布、二项分布、β分布、学生t分布等。这些分布若赋予若干参数,则能够获得与对照值对应的出现频度。例如,在正态分布中,如果平均、分散这两个参数确定,则能够获得某对照值的出现频度。近似成统计分布的优点是,仅通过赋予若干个参数,就能够获得出现频度,因此,与确保用于保持所有出现频度的表相比,能够减小存储容量。
但是,在为了保持个数少的统计参数而例如以8比特的浮动小数点数来保持一个参数的情况下,在正态分布中,为了存储平均和分散这两个参数而需要16比特的存储容量。在分别存储本人分布和他人分布时,还需要其2倍的32比特。在登记数据量的上限有限制的情况下,例如在IC卡内保持数据的情况下,或者难以在已经定义好的登记数据格式中难以加以变更的情况下,认为无法追加32比特的信息。
因此,对于各模态,预先准备代表性的分布,推定该登记数据的特征量接近哪个代表分布,仅通过保持该分布的序号就能够解决该问题。下面,对其一个具体示例进行说明。
首先,事先实施针对多个被试验者的模态的拍摄和对照,按每个个人调查观测到了什么样的本人分布和他人分布。接着,评价本人分布和他人分布具有何种程度的离散。例如,若着眼于本人分布,则调查根据被试验者的不同,平均值和分散是离散的,但是要调查其离散范围。由此确定若干典型性的分布,并将它们定义为代表分布。关于它们,例如正态分布的平均在0.1至0.3的范围内离散,分散在0.01至0.02之间离散。相对于此,作为分布的平均为0.1、0.2、0.3三种,而且分散范围0.01和0.02两种的分布,将通过它们的组合而生成的六种正态分布确定为代表分布。在图16A中,作为与手指静脉相关的代表分布,示出了本人分布162-a、162-b、162-c和他人分布163-a、163-b、163-c。这意味着作为第一特征数据而保持多个出现生物体的特征量的概率。
接下来,实施特定的使用者的登记时,推定该使用者的模态示出了接近哪个统计分布的举动。例如,在获得了使用者的手指静脉数据161时,对其他登记者的手指静脉的登记数据164实际进行对照处理,测定观测到了什么样的对照值。其他登记者越多,能够得到的可实际测量的对照值越多,因此,能够更准确地获得对照值的出现频度,但是在较少的情况下,对于其他登记数据和自身的数据,也可以通过对拍摄到的模态信息实时各种各样变化例如随机赋予图像噪声或变形等,来重复进行多次。特别是在推定本人分布的情况下,难以获得很多的图像,因此对一张摄影图像赋予变化是有效的。作为变化的赋予方法,如果是能够过照相机拍摄到的模态,则以随机数赋予照相机噪声,或者模拟赋予该模态特有的变形,例如如果是手指静脉,则模拟地赋予手指的旋转角的偏差和局部的缺损。由此,能够增加实际测量的对照值的数量。
图16B表示所输入的生物体的频度分布、最类似的代表分布。对于如上述那样获得的大量的对照值,确定事先求出了该对照值的典型的分布中的最接近的分布。具体来说,根据最大似然估计(maximum likelihood estimation)等统计手法评价实际测得的对照值接近哪个代表分布。在与他人数据的对照中,推定他人分布,在与本人的数据的对照中推定本人分布。这里,获得了针对手指静脉数据161的本人分布的推定结果165和他人分布的推定结果166。在该实施例中,最接近的代表分布为本人分布162-b和他人分布163-c。
最后,将选定的代表分布的序号赋予到登记数据中。赋予的数据大小以高得表现代表分布的个数的比特数收敛,因此与保持统计分布的参数的情况相比,必要的数据尺寸小。在本实施例中,由于代表分布的总数为6个,因此,本人分布和他人分布合计能够用3比特来表现。在通过该登记者的手指静脉实施了对照处理的情况下,此时所获得的对照值被认为用接近所赋予的代表分布的出现频度的频度表现。由此,上述的概率计算能够使用该出现频度分布,与事先不清楚出现频度分布的情况相比,能够高精度地推定本人概率。
因此,根据本发明,尽量减小作为登记数据而追加的信息,同时能够参照接近该登记者的所述模态的概率分布的信息,能够实现高精度化。
另外,本发明不限于上述实施例,其包含多种变形例。例如,上述的实施例是为了更好地理解本发明而进行了详细的说明,但是未必现定于具有说明的所有结构。
另外,可以将某实施例的结构的一部分置换成其他实施例的结构,并且,可以对某实施例的结构追加其他实施例的结构。而且,对于各实施例的结构的一部分,可以进行其他结构的追加、删除和置换。
此外,上述的各结构、功能和处理部等可通过制作实现它们的一部分或者全部的程序来用软件实现,但是当然也可以代替CPU执行的程序而通过例如以集成电路进行设计等来用硬件实现。
工业上的可利用性
本发明能够实现便利性优异的高精度的生物体认证装置,作为个人认证装置、个人认证方法是有用的。
符号说明
1 手指
2 输入装置
3 光源
9、145、153 照相机(摄像装置)
10 认证处理部
11 CPU
12 存储器
13 接口(IF)
14 存储装置
15 显示部
16 输入部
17 扬声器
18 图像输入部
21 手指放置板
22 引导用光源
23 照相机设置台
24 壳体手指***侧构造物
31 反射图像
32 关注点
51 立体结构
61 图像
62 指甲
63 甲侧的手指静脉
64 关节褶皱
71、72 指甲图像
73 手指区域
74 主方向
75 指甲区域
97 手掌侧的手指静脉
101 假指甲
81、83、85、87、89、91、93、95、102、162 出现频度的本人分布
82、84、86、88、90、92、94、96、163 出现频度的他人分布
111 指纹
131 顶板
141 使用者
142 门
143 压力传感器
144 便携终端
146、151 认证装置
147 网络
148 无线阅读器
152 PC
161 手指认证数据
164 登记数据
165、166 推定结果

Claims (15)

1.一种认证装置,其使用生物体的特征来对个人进行认证,其特征在于,该认证装置具备:
输入装置,其用于载置所述生物体;
多个摄像装置,其对所述生物体进行拍摄;
图像处理部,其对通过所述多个摄像装置拍摄到的图像进行处理;以及
多个光源,其用于对所述生物体进行拍摄,
所述图像处理部具备:
对照处理部,其将预先登记的第一特征数据与第二特征数据进行对照,所述第二特征数据是从所述摄像装置拍摄到的图像提取出的、表示生物体的特征的数据;以及
生物***置和形状检测部,其使用所述多个摄像装置拍摄到的图像来检测所述生物体的位置和形状,
所述认证装置根据由所述生物***置和形状检测部检测到的所述生物体的位置和形状,来控制所述多个光源的点亮或者所述多个摄像装置的拍摄,根据所述生物体的位置和形状,来切换用于认证的所述生物体的特征量。
2.根据权利要求1所述的认证装置,其特征在于,
所述图像处理部从所述多个摄像装置中的第一摄像装置所拍摄到的图像中提取所述生物体的第一特征,并从所述多个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄到的图像中提取所述生物体的第二特征,
所述图像处理部根据提取出的所述第一特征来判定所述第二特征的品质。
3.根据权利要求2所述的认证装置,其特征在于,
所述生物***置和形状检测部获得所述第一特征与所述第二特征之间的空间位置关系,
所述对照处理部使用所述第一特征和所述第二特征以及所述空间位置关系进行对照。
4.根据权利要求1所述的认证装置,其特征在于,
所述生物体是手指,
所述生物***置和形状检测部检测所述手指的表面的立体形状,并从所检测到的所述立体形状来判定所述手指的关节的屈曲。
5.根据权利要求1所述的认证装置,其特征在于,
所述图像处理部从所述多个摄像装置检测所述生物体的多个特征量来作为所述第二特征数据,
所述对照处理部算出出现所述多个特征量的概率,根据所述概率进行所述对照。
6.根据权利要求5所述的认证装置,其特征在于,
所述图像处理部对所述多个特征量中第一特征量的概率根据从其他特征量算出的对照结果以及所检测到的所述第一特征量来进行更新。
7.根据权利要求1所述的认证装置,其特征在于,
所述生物体是手指,
所述多个摄像装置在载置于所述输入装置的所述手指的长度方向以排成一列的方式配置。
8.根据权利要求7所述的认证装置,其特征在于,
所述多个摄像装置的光轴的延长线彼此在同一点上相交。
9.根据权利要求1所述的认证装置,其特征在于,
所述多个光源配置在载置所述生物体的所述输入装置的前方、下方和侧面。
10.根据权利要求1所述的认证装置,其特征在于,
所述图像处理部保持多个出现所述生物体的特征量的概率来作为所述第一特征数据,并将其中之一与所述第二特征数据进行对照。
11.一种认证方法,用于通过图像处理部使用生物体的特征来对个人进行认证,其特征在于,
针对载置于输入装置的所述生物体,使用由多个光源和多个摄像装置拍摄到的图像来检测所载置的所述生物体的位置和形状,
将预先登记的第一特征数据与第二特征数据进行对照来进行认证,所述第二特征数据是从所述图像提取出的、表示生物体的特征的数据,并且,
根据所检测到的所述生物体的位置和形状来切换用于认证的所述生物体的特征。
12.根据权利要求11所述的认证方法,其特征在于,
从所述多个摄像装置中的第一摄像装置所拍摄到的图像中提取出所述生物体的第一特征,从所述多个摄像装置中的第二摄像装置所拍摄到的图像中提取出所述生物体的第二特征,根据提取出的所述第一特征来判定所述第二特征的品质。
13.根据权利要求11所述的认证方法,其特征在于,
所述生物体是手指,
检测所述手指的表面的立体形状,并从所检测到的所述立体形状来判定所述手指的关节的屈曲。
14.根据权利要求11所述的认证方法,其特征在于,
从所述多个摄像装置检测所述生物体的多个特征量来作为所述第二特征数据,
算出出现所述多个特征量的概率,根据所述概率进行所述对照。
15.根据权利要求14所述的认证装置,其特征在于,
对所述多个特征量中第一特征量的概率根据从其他特征量算出的对照结果以及所检测到的所述第一特征量来进行更新。
CN201280075392.7A 2012-08-28 2012-08-28 认证装置以及认证方法 Pending CN104584070A (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2012/071724 WO2014033842A1 (ja) 2012-08-28 2012-08-28 認証装置、及び認証方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN104584070A true CN104584070A (zh) 2015-04-29

Family

ID=50182692

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201280075392.7A Pending CN104584070A (zh) 2012-08-28 2012-08-28 认证装置以及认证方法

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20150324566A1 (zh)
EP (1) EP2892026A4 (zh)
JP (1) JP6005750B2 (zh)
KR (1) KR101947538B1 (zh)
CN (1) CN104584070A (zh)
WO (1) WO2014033842A1 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105787322A (zh) * 2016-02-01 2016-07-20 北京京东尚科信息技术有限公司 指纹识别的方法及装置、移动终端
CN106934361A (zh) * 2017-03-06 2017-07-07 苏州佳世达光电有限公司 一种辨识方法以及电子设备
CN110245548A (zh) * 2018-03-09 2019-09-17 苹果公司 包括非接触式手掌生物特征传感器的电子设备和相关方法
CN110326032A (zh) * 2017-02-14 2019-10-11 日本电气株式会社 图像识别***、图像识别方法和存储介质
CN111144189A (zh) * 2018-11-06 2020-05-12 富士施乐株式会社 识别***、识别装置、数据获取***以及数据获取装置

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6111921B2 (ja) * 2013-07-25 2017-04-12 富士通株式会社 撮像装置および撮像方法
US10131042B2 (en) 2013-10-21 2018-11-20 Milwaukee Electric Tool Corporation Adapter for power tool devices
US10417472B2 (en) * 2014-01-10 2019-09-17 Koh Young Technology Inc. Device and method for measuring three-dimensional shape
US9773151B2 (en) * 2014-02-06 2017-09-26 University Of Massachusetts System and methods for contactless biometrics-based identification
JP6320277B2 (ja) * 2014-11-20 2018-05-09 株式会社日立製作所 生体認証装置
CN104636731B (zh) * 2015-02-12 2017-03-22 张丽琴 一种采用手指静脉识别与腕部静脉识别、指甲识别相结合的认证装置
US10055661B2 (en) * 2015-03-24 2018-08-21 Intel Corporation Skin texture-based authentication
US11308601B2 (en) * 2015-04-29 2022-04-19 Emhart Glass S.A. Container inspection system with individual light control
KR102067947B1 (ko) * 2015-09-11 2020-01-17 아이베리파이 인크. 바이오메트릭 시스템들을 위한 안구-혈관 및 얼굴 인식을 위한 이미지 및 피쳐 품질, 이미지 강화 및 피쳐 추출, 및 얼굴 및/또는 서브-얼굴 정보와 안구-혈관의 융합
KR101678012B1 (ko) * 2016-02-05 2016-11-21 주식회사 베프스 생체정보 인식장치 및 상기 생체정보 인식장치의 스캐닝 방법
CN105868608B (zh) * 2016-04-12 2018-01-23 广东欧珀移动通信有限公司 一种指纹解锁的方法及终端
US10192091B2 (en) * 2016-04-25 2019-01-29 Novatek Microelectronics Corp. Fingerprint sensor apparatus and a method for controlling the fingerprint sensor apparatus
WO2018143675A1 (ko) * 2017-01-31 2018-08-09 삼성전자 주식회사 생체 센서를 제어하는 방법 및 전자 장치
KR102418120B1 (ko) * 2017-11-01 2022-07-07 삼성전자 주식회사 복수의 발광부 및 복수의 수광부를 포함하는 전자 장치
CN107832703A (zh) * 2017-11-08 2018-03-23 深圳市晓控通信科技有限公司 一种基于物联网的采集信息齐全的掌形识别装置
CN108171858A (zh) * 2018-02-13 2018-06-15 南京东屋电气有限公司 一种带有分离式红外图像采集装置的汽车门锁
JP7347443B2 (ja) * 2018-11-30 2023-09-20 船井電機株式会社 領域検出装置
KR20200100481A (ko) * 2019-02-18 2020-08-26 삼성전자주식회사 생체 정보를 인증하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
TWI739431B (zh) * 2019-12-09 2021-09-11 大陸商廣州印芯半導體技術有限公司 資料傳輸系統及其資料傳輸方法
JP7458643B2 (ja) 2020-05-15 2024-04-01 バイオニクス株式会社 血流認証装置用端末機器及びこれを用いた入退室制御装置
US20240185641A1 (en) * 2021-04-30 2024-06-06 Nec Corporation Fingerprint information processing apparatus, fingerprint information processing method, and non-transitory storage medium
JP7161129B1 (ja) 2021-05-27 2022-10-26 富士通クライアントコンピューティング株式会社 情報処理装置および情報処理プログラム

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1845126A (zh) * 2005-04-08 2006-10-11 佳能株式会社 信息处理设备、信息处理方法
JP2009178300A (ja) * 2008-01-30 2009-08-13 Oki Electric Ind Co Ltd 生体情報読取装置
US20100085151A1 (en) * 2008-10-03 2010-04-08 Fujitsu Limited Authentication apparatus
CN102087686A (zh) * 2009-12-08 2011-06-08 株式会社日立制作所 使用多种类模板的生物体认证***及生物体认证方法
CN102156856A (zh) * 2004-11-05 2011-08-17 株式会社日立制作所 手指认证装置
US20110200237A1 (en) * 2008-10-15 2011-08-18 Nec Corporation Pattern matching device and pattern matching method
CN102592110A (zh) * 2010-11-12 2012-07-18 株式会社日立制作所 个人认证装置及方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3558025B2 (ja) * 2000-09-06 2004-08-25 株式会社日立製作所 個人認証装置及び方法
US7512807B2 (en) * 2003-02-25 2009-03-31 Activcard Ireland, Limited Method and apparatus for biometric verification with data packet transmission prioritization
JP4460367B2 (ja) 2004-06-16 2010-05-12 株式会社日立製作所 個人識別装置
AU2005307724A1 (en) * 2004-11-19 2006-05-26 Triad Biometrics, Llc Methods and systems for use in biomeiric authentication and/or identification
JP2007000219A (ja) * 2005-06-22 2007-01-11 Hitachi Ltd 個人認証装置
JP4692174B2 (ja) * 2005-09-14 2011-06-01 株式会社日立製作所 個人認証装置及びドア開閉システム
US7660442B2 (en) * 2006-09-01 2010-02-09 Handshot, Llc Method and system for capturing fingerprints, palm prints and hand geometry
JP2008198083A (ja) 2007-02-15 2008-08-28 Mitsubishi Electric Corp 個人識別装置
US8712190B2 (en) * 2008-10-10 2014-04-29 Nec Corporation Collating device, collating method, and program
WO2012043299A1 (ja) * 2010-09-28 2012-04-05 日本電気株式会社 生体認証装置、及び生体認証方法
JP5810581B2 (ja) * 2011-03-29 2015-11-11 富士通株式会社 生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラム
KR101252454B1 (ko) * 2011-04-07 2013-04-16 주식회사 슈프리마 대표 지문 템플릿 생성 장치 및 방법
JP5459263B2 (ja) 2011-05-20 2014-04-02 株式会社日立製作所 血管画像撮影装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102156856A (zh) * 2004-11-05 2011-08-17 株式会社日立制作所 手指认证装置
CN1845126A (zh) * 2005-04-08 2006-10-11 佳能株式会社 信息处理设备、信息处理方法
JP2009178300A (ja) * 2008-01-30 2009-08-13 Oki Electric Ind Co Ltd 生体情報読取装置
US20100085151A1 (en) * 2008-10-03 2010-04-08 Fujitsu Limited Authentication apparatus
US20110200237A1 (en) * 2008-10-15 2011-08-18 Nec Corporation Pattern matching device and pattern matching method
CN102087686A (zh) * 2009-12-08 2011-06-08 株式会社日立制作所 使用多种类模板的生物体认证***及生物体认证方法
CN102592110A (zh) * 2010-11-12 2012-07-18 株式会社日立制作所 个人认证装置及方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105787322A (zh) * 2016-02-01 2016-07-20 北京京东尚科信息技术有限公司 指纹识别的方法及装置、移动终端
CN105787322B (zh) * 2016-02-01 2019-11-29 北京京东尚科信息技术有限公司 指纹识别的方法及装置、移动终端
CN110326032A (zh) * 2017-02-14 2019-10-11 日本电气株式会社 图像识别***、图像识别方法和存储介质
US11367266B2 (en) 2017-02-14 2022-06-21 Nec Corporation Image recognition system, image recognition method, and storage medium
CN106934361A (zh) * 2017-03-06 2017-07-07 苏州佳世达光电有限公司 一种辨识方法以及电子设备
CN112270260A (zh) * 2017-03-06 2021-01-26 苏州佳世达光电有限公司 一种辨识方法以及电子设备
CN110245548A (zh) * 2018-03-09 2019-09-17 苹果公司 包括非接触式手掌生物特征传感器的电子设备和相关方法
US11587353B2 (en) 2018-03-09 2023-02-21 Apple Inc. Electronic device including palm biometric sensor layer and related methods
CN111144189A (zh) * 2018-11-06 2020-05-12 富士施乐株式会社 识别***、识别装置、数据获取***以及数据获取装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR101947538B1 (ko) 2019-02-13
WO2014033842A1 (ja) 2014-03-06
EP2892026A4 (en) 2016-05-18
US20150324566A1 (en) 2015-11-12
KR20150036665A (ko) 2015-04-07
JP6005750B2 (ja) 2016-10-12
EP2892026A1 (en) 2015-07-08
JPWO2014033842A1 (ja) 2016-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104584070A (zh) 认证装置以及认证方法
KR102573482B1 (ko) 생체 보안 시스템 및 방법
Czajka et al. Presentation attack detection for iris recognition: An assessment of the state-of-the-art
US11188734B2 (en) Systems and methods for performing fingerprint based user authentication using imagery captured using mobile devices
CN107609383B (zh) 3d人脸身份认证方法与装置
CN107748869B (zh) 3d人脸身份认证方法与装置
CN107633165B (zh) 3d人脸身份认证方法与装置
JP6557222B2 (ja) 虹彩生体認識モジュールおよびアクセス制御アセンブリ
CN106407914B (zh) 用于检测人脸的方法、装置和远程柜员机***
CN106295287B (zh) 活体检测方法和装置以及身份认证方法和装置
CN103106401B (zh) 一种具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置
KR20170093108A (ko) 생체측정 키를 이용한 모바일 장치에서의 무선 통신 장치 기능의 제어
CN107004114A (zh) 血管图像拍摄装置和个人认证***
JP2017502366A5 (zh)
CN105184277A (zh) 活体人脸识别方法以及装置
CN108369785A (zh) 活性检测
CN105389491A (zh) 包括路径参数的面部识别认证***
CN101558431A (zh) 脸认证设备
CN109670390A (zh) 活体面部识别方法与***
CN104615993B (zh) 一种手指静脉识别与面部静脉识别相结合的认证装置及方法
WO2019102686A1 (ja) 生体認証装置および生体認証システム
WO2019218878A1 (zh) 拍照修复方法以及装置、存储介质及终端设备
CN110119666A (zh) 面部验证方法
CN117290834B (zh) 一种基于虹膜识别来实现精准眼动追踪的多模态识别装置
Jogeshwar Look at the Bigger Picture: Analyzing Eye Tracking Data With Multi-Dimensional Visualization

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20150429

RJ01 Rejection of invention patent application after publication