ES2629335T3 - Dispositivo de autenticación biométrica y método de autenticación biométrica - Google Patents

Dispositivo de autenticación biométrica y método de autenticación biométrica Download PDF

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ES2629335T3 ES08878913.6T ES08878913T ES2629335T3 ES 2629335 T3 ES2629335 T3 ES 2629335T3 ES 08878913 T ES08878913 T ES 08878913T ES 2629335 T3 ES2629335 T3 ES 2629335T3
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Soichi Hama
Takahiro Aoki
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Abstract

Dispositivo de autenticación biométrica (100) que comprende: una unidad de entrada para introducir información de identificación de un usuario; una unidad de captura de imagen (106) para capturar una imagen de una mano del usuario varias veces; una unidad de coincidencia (124) para extraer información de venas, basándose en la imagen, de la imagen capturada de la mano mediante la unidad de captura de imagen (106) y ejecutar un procedimiento de coincidencia de hacer coincidir la información de venas con datos de venas proporcionados previamente asociados con la información de identificación; una unidad de generación de datos de determinación para adquirir datos de determinación especificando, basándose en la imagen de la mano, si la imagen de la mano se adquiere capturando el organismo vivo o no; y una unidad de determinación (130) para autenticar al usuario si un resultado coincidente de la unidad de coincidencia (124) basándose en la imagen de la mano demuestra su normalidad y si los datos de determinación demuestran que la imagen de la mano se adquiere capturando el organismo vivo, y para no autenticar a ningún usuario en caso contrario; la unidad de generación de datos de determinación incluye una unidad de medición para medir un grosor de la vena en una posición predeterminada basándose en la imagen de la mano, y la unidad de determinación (130) autentica al usuario si el resultado de coincidencia de la unidad de coincidencia (124) basándose en la imagen de la mano demuestra su normalidad y si el grosor de la vena en la posición predeterminada que se mide mediante la unidad de medición muestra una variación basada en el tiempo entre las imágenes de la mano produciendo artificialmente una variación de la tensión arterial mientras que no autentica el usuario en caso contrario.

Description

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DESCRIPCION
Dispositivo de autenticacion biometrica y metodo de autenticacion biometrica Campo
La presente invencion se refiere a un dispositivo de autenticacion biometrica. La presente invencion puede aplicarse a, por ejemplo, autenticacion biometrica usando venas.
Antecedentes
Una tecnolog^a de autenticacion biometrica es una tecnolog^a de confirmacion de una identidad a partir de caractensticas biometricas tales como una huella digital, la cara, un iris, una huella vocal y la escritura.
La tecnologfa de autenticacion biometrica implica la utilizacion de las caractensticas biometricas indispensables para la identidad y, por tanto, se considera que tiene un riesgo bajo de que pueda robarse y falsificarse en comparacion con un examen de identidad basado en el almacenamiento de un numero de identificacion personal y una contrasena y una comprobacion de identidad basada en un sello y una tarjeta. Sin embargo, se indica una posibilidad de “engano”, que establece la autenticacion de una manera tal que una tercera parte adquiere la caractenstica biometrica de manera no autorizada y usa una copia de la caractenstica biometrica como falsificacion.
Por ejemplo, existe una tecnologfa de determinacion de si el cuerpo objetivo es el organismo vivo o no, midiendo una caractenstica electrica de la piel. Ademas, otra tecnologfa que determina si el cuerpo objetivo es el organismo vivo o no detectando opticamente que la piel esta estructurada en multicapas o detectando el color de la piel. Se propone todavfa otra tecnologfa, que determina a partir de una onda de pulso si el cuerpo objetivo es el organismo vivo o no.
Alternativamente, como tecnologfa de realizacion de la determinacion a partir del movimiento de la pupila sobre la que incide luz, existe una tecnologfa que determina si el cuerpo objetivo es el organismo vivo o no basandose en una respuesta a un estfmulo interno. Ademas, existe una tecnologfa de determinacion de si el cuerpo objetivo es el organismo vivo o no, calentando o enfriando un dedo tras autenticarse y detectando una expansion o contraccion de anastomosis arteriovenosa.
[Documento de patente 1] Publicacion de patente japonesa n.° 3721165
[Documento de patente 2] Publicacion de patente japonesa abierta a consulta por el publico n.° 2008-99783
[Documento de patente 3] Publicacion de patente japonesa abierta a consulta por el publico n.° H02-079181
[Documento de patente 4] Publicacion de patente japonesa no examinada n.° 2002-513188
[Documento de patente 5] Publicacion de patente japonesa abierta a consulta por el publico n.° 2007-122237
[Documento de patente 6] Publicacion de patente japonesa abierta a consulta por el publico n.° 2003-331268
[Documento de patente 7] Publicacion de patente japonesa abierta a consulta por el publico n.° 2008-148862
[Documento de patente 8] Publicacion de patente japonesa abierta a consulta por el publico n.° 2003-30659
[Documento de patente 9] Publicacion de patente japonesa abierta a consulta por el publico n.° 2007-37652
El documento JP 2008 287433 A describe un sistema de gestion de patron de venas, un aparato de registro de patron de venas, un aparato de autenticacion de patron de venas, un metodo de registro de patron de venas, un metodo de autenticacion de patron de venas, un programa y una configuracion de datos de venas. El aparato de registro de patron de venas incluye una unidad de obtencion de imagenes para capturar una imagen de la superficie del cuerpo de una porcion de un organismo vivo con luz del infrarrojo cercano mientras se cambia el aumento, y generar multiples trozos de los datos de obtencion de imagenes con luz del infrarrojo cercano que tienen diferentes aumentos; una unidad de extraccion de patron de venas para extraer multiples patrones de venas que corresponden a cada uno de los multiples trozos de los datos de obtencion de imagenes con luz del infrarrojo cercano de cada uno de los multiples trozos de los datos de obtencion de imagenes con luz del infrarrojo cercano; una unidad de calculo de dimension fractal para calcular una dimension fractal que corresponde a cada uno de los patrones de venas para los multiples patrones de venas extrafdos; una unidad de determinacion de pseudo-patron de venas para determinar la presencia de un pseudo-patron de venas formado intencionadamente sobre una parte de la superficie del cuerpo capturada basandose en la dimension fractal capturada; y una unidad de registro de patron de venas para registrar el patron de venas de la luz del infrarrojo cercano basandose en un resultado de determinacion de la unidad de determinacion del pseudo-patron de venas para generar un patron de venas registrado.
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El documento US 2007/092115 A1 describe un metodo y un sistema para su uso en un sistema de captura de imagen biometrica que detecta si la imagen biometrica es de una fuente viva. En el metodo de deteccion de la vida, el microprocesador detecta en primer lugar uno o mas vasos sangumeos en las imagenes de una secuencia de captura. Luego, el microprocesador determina y registra los 3 parametros para uno o mas de los vasos sangumeos y una imagen. Despues de eso, el microprocesador identifica las mismas secciones de los vasos sangumeos en cada una de las otras imagenes en la secuencia de imagenes capturadas y registra los parametros correspondientes para las secciones de vasos sangumeos correspondientes o equivalentes. Las secciones transversales de los vasos sangumeos equivalentes se rastrean a traves de la secuencia de fotogramas de imagen capturada comparando los valores de los parametros para cada fotograma de video debido a que sus valores solo vanan por errores experimentales pequenos. El microprocesador compara la anchura de los vasos sangumeos de la seccion de los vasos sangumeos identificada en cada una de las imagenes de la secuencia y rastrea cualquier cambio en la anchura de las secciones de los vasos sangumeos de modo que se determine si la anchura esta oscilando o no. El microprocesador determina si existe cualquier oscilacion de tipo cardfaco en la anchura de una seccion de vasos sangumeos dada que se rastrea y se registra. Si no se observan oscilaciones o si se observan oscilaciones pero no son tfpicas de un ciclo cardiaco, se determina que la fuente de las imagenes capturadas no tiene vida.
Sumario
Es deseable para lograr un alto nivel de seguridad mediante la autenticacion biometrica que se determine de manera precisa si el cuerpo objetivo observado que adquiere la caractenstica es el organismo vivo o una falsificacion.
La presente invencion tiene por objetivo proporcionar un dispositivo de autenticacion biometrica capaz de mejorar la precision de la autenticacion biometrica.
Segun un modo de la presente invencion, el dispositivo de autenticacion biometrica incluye: una unidad de entrada para introducir informacion de identificacion de un usuario; una unidad de captura de imagen para capturar una imagen de una mano del usuario varias veces; una unidad de autenticacion para extraer informacion de venas, basandose en la imagen, de la imagen capturada de la mano mediante la unidad de captura de imagen y ejecutar un procedimiento de coincidencia de los datos de venas con datos de venas proporcionados previamente, asociados con la informacion de identificacion; una unidad de generacion de datos de determinacion para adquirir datos de determinacion especificando, basandose en la imagen de la mano, si la imagen de la mano se adquiere capturando el organismo vivo o no; y una unidad de determinacion para autenticar al usuario si un resultado coincidente de la unidad de coincidencia basandose en la imagen de la mano demuestra su normalidad y si los datos de determinacion demuestran que la imagen de la mano se adquiere capturando el organismo vivo, y para no autenticar a ningun usuario en caso contrario.
Segun el dispositivo de autenticacion biometrica, puede mejorarse la precision de la autenticacion biometrica.
Breve descripcion de los dibujos
La figura 1 es una vista que ilustra un ejemplo de la relacion entre la posicion del corazon y la posicion de una mano.
La figura 2 es una vista que ilustra un ejemplo de la mano y las venas de una palma.
La figura 3 es una vista que ilustra un ejemplo de la mano y las venas de una palma.
La figura 4 es un diagrama que muestra un ejemplo de una variacion basada en el tiempo del grosor de la vena.
La figura 5 es un diagrama que ilustra un ejemplo de una configuracion de un dispositivo de autenticacion biometrica.
La figura 6 es un diagrama que muestra un ejemplo de informacion del patron de venas.
La figura 7 es un diagrama de flujo que muestra un resumen de un ejemplo de funcionamiento de la totalidad.
La figura 8 es un diagrama de flujo que muestra un ejemplo de funcionamiento de una unidad de medicion de alineacion y grosor.
La figura 9 es un diagrama de flujo que muestra un ejemplo de funcionamiento de una unidad de recogida de informacion del grosor.
La figura 10 es un diagrama de flujo que muestra un ejemplo de funcionamiento de una unidad de determinacion.
La figura 11 es un diagrama que ilustra un ejemplo de una puntuacion de coincidencia y una variacion basada en el tiempo del grosor de un vaso sangumeo de la vena cuando un organismo vivo se mantiene apropiadamente.
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La figura 12 es un diagrama que ilustra un ejemplo de la puntuacion de coincidencia y la variacion basada en el tiempo del grosor del vaso sangumeo de la vena cuando se mantiene un organismo no vivo.
La figura 13 es un diagrama que ilustra un ejemplo de la puntuacion de coincidencia y la variacion basada en el tiempo del grosor del vaso sangumeo de la vena cuando se mantiene el organismo no vivo.
La figura 14 es un diagrama que ilustra un ejemplo de un punto de medicion y una direccion de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena.
La figura 15 es un diagrama que ilustra un ejemplo de un perfil de la intensidad de una imagen de vena.
La figura 16 es un diagrama explicativo de un metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena mediante el uso de un valor umbral fijado.
La figura 17 es un diagrama explicativo del metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena mediante el uso de una anchura media.
La figura 18 es un diagrama explicativo del metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena mediante el uso de una amplitud.
Lista de signos de referencia
100 dispositivo de autenticacion biometrica
102 unidad de sensor de venas
104 unidad de funcionamiento
106 unidad de captura de imagen
110 unidad de deteccion de vida
112 unidad de medicion de alineacion y grosor
114 unidad de recogida de informacion del grosor
120 unidad de autenticacion de venas
122 unidad de extraccion de patron de venas
124 unidad de coincidencia de patron de venas
126 unidad de almacenamiento
130 unidad de determinacion
Descripcion de realizaciones
A continuacion se describira en el presente documento una realizacion de un dispositivo de autenticacion biometrica con referencia a los dibujos. La configuracion de la siguiente realizacion es una ejemplificacion, y la presente invencion no se limita a la configuracion en la realizacion de la divulgacion.
En el presente documento, la descripcion tratara principalmente de venas de la palma de una mano, sin embargo, puede aplicarse de manera similar a venas de regiones (partes) tales como dedos de la mano distintos de la palma.
[Realizacion]
(Resumen)
La configuracion de la realizacion realiza una autenticacion de venas y una deteccion de vida simultaneamente utilizando un punto tal que el grosor de un vaso sangumeo cambia a medida que vana la tension arterial. La deteccion de vida connota determinar si el cuerpo objetivo de medicion se clasifica como un organismo vivo o uno falsificado.
La figura 1 es una vista que ilustra un ejemplo de la relacion entre la posicion del corazon y la posicion de la mano.
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Las figuras 2 y 3 son vistas que ilustran cada una un ejemplo de la mano y las venas de la palma. La figura 2 es la vista que representa el ejemplo de la mano y las venas de la palma cuando la mano se eleva por encima del corazon. La figura 3 es la vista que representa el ejemplo de la mano y las venas de la palma cuando la mano desciende por debajo del corazon.
Se sabe generalmente que la tension arterial de la mano disminuye cuando se eleva la mano por encima del corazon pero aumenta cuando se baja la mano por debajo del corazon. En ese momento, el grosor del vaso sangumeo de la vena de la mano cambia a medida que vana la tension arterial de la mano. Concretamente, cuando se compara el grosor del vaso sangumeo de la vena de la mano en el caso de subir la mano por encima en la figura 2 con el grosor del vaso sangumeo de la vena de la mano en el caso de bajar la mano por debajo en la figura 3, el grosor del vaso sangumeo de la vena de la mano en el caso de subir la mano es mas pequeno. Por otro lado, la propia vena de la mano (vaso sangumeo) ni se mueve ni desaparece. Concretamente, cuando se realiza una comparacion entre un patron de venas (el trazado de los vasos sangumeos de las venas) de la mano en el caso de elevar la mano por encima en la figura 2 y el patron de venas de la mano en el caso de bajar la mano en la figura 3, estos patrones de venas de la mano son los mismos.
Por tanto, el grosor del vaso sangumeo de la vena cambia produciendo artificialmente la variacion de la tension arterial. Sin embargo, se considera que una vena falsificada producida artificialmente no experimenta cambio del vaso sangumeo de la vena. Siendo tal el caso, es viable determinar si el cuerpo objetivo de medicion es el organismo vivo o la falsificacion midiendo el grosor del vaso sangumeo de la vena de manera que cambie artificialmente la tension arterial de la mano.
La figura 4 es un grafico que ilustra un ejemplo de como el grosor del vaso sangumeo de la vena cambia con el tiempo. En el grafico de la figura 4, el eje de abscisas representa el tiempo, y el eje de ordenadas representa el grosor del vaso sangumeo de la vena. El grosor del vaso sangumeo de la vena se representa graficamente basandose en mediciones reales. El ejemplo de la figura 4 muestra un resultado de la medicion basandose en el siguiente procedimiento.
(1) Un usuario, del que se mide el grosor del vaso sangumeo de la vena, estabiliza la propia mano del usuario durante al menos 10 segundos o mas en una posicion por debajo de un sensor de venas.
(2) Despues de eso, el usuario mueve la mano del usuario hasta por encima del sensor de venas dispuesto en una posicion por encima de la presente posicion de la mano dentro de un periodo de desde el tiempo t = 0 segundos hasta el tiempo t = 2 segundos.
(3) El sensor de venas captura una imagen de la mano un numero predeterminado de veces en un intervalo de 0,1 segundos desde el tiempo t = 2 segundos. Despues de eso, el grosor del vaso sangumeo de la vena en un punto especificado de la mano se mide basandose en la imagen capturada de la mano.
Se entiende a partir del grafico del grosor del vaso sangumeo de la vena en la figura 4, que el grosor del vaso sangumeo de la vena converge durante el tiempo t = 7 - 8 segundos. Por eso, la medicion se inicia desde el tiempo t = 2 segundos, de modo que el tiempo hasta que se estabiliza la contraccion de la vena es del orden de 5 - 6 segundos. Por consiguiente, se mide el grosor del vaso sangumeo de la vena durante aproximadamente 5 - 6 segundos mientras se mantiene la mano por encima del sensor de venas, facilitando de ese modo que el cuerpo objetivo de medicion distinga entre el organismo vivo y el simulado.
Ademas, como resulta obvio del grafico de la figura 4, la variacion basada en el tiempo del grosor de la vena aumenta de manera extrema inmediatamente despues de empezar la medicion. Por tanto, es posible realizar una distincion suficiente del cuerpo objetivo de medicion entre el organismo vivo y el simulado incluso midiendo el grosor del vaso sangumeo de la vena durante 2 - 3 segundos desde que se ha mantenido la mano por encima del sensor de venas.
El ejemplo de la figura 4 demuestra la variacion basada en el tiempo del grosor de la vena justo despues de elevar la mano mantenida en la posicion por debajo hasta la posicion por encima. En cambio, la variacion basada en el tiempo del grosor de la vena justo despues de bajar la mano mantenida en la posicion por encima a la posicion por debajo es la misma que en el ejemplo de la figura 4. En este caso, sin embargo, el valor del grosor del vaso sangumeo de la vena aumenta en una base gradual y por tanto converge.
(Ejemplo de configuracion)
La figura 5 es un diagrama que ilustra un ejemplo de una configuracion del dispositivo de autenticacion biometrica segun la realizacion.
Un dispositivo de autenticacion biometrica 100 en la figura 5 incluye una unidad de sensor de venas 102, una unidad de funcionamiento 104, una unidad de captura de imagen 106, una unidad de deteccion de vida 110, una unidad de autenticacion de venas 120 y una unidad de determinacion 130. La unidad de deteccion de vida 110 incluye una
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unidad de medicion de alineacion y grosor 112 y una unidad de recogida de informacion del grosor 114. La unidad de autenticacion de venas 120 incluye una unidad de extraccion de patron de venas 122, una unidad de coincidencia de patron de venas 124 y una unidad de almacenamiento 126. Algunos de estos bloques plurales pueden agregarse en un unico bloque. Alternativamente, al menos uno de la pluralidad de bloques puede segmentarse ademas en una pluralidad de sub-bloques.
La unidad de sensor de venas 102 esta equipada con una camara que captura la imagen de la palma mantenida por encima de la unidad de sensor de venas 102 segun una instruccion de la unidad de captura de imagen 106. La unidad de sensor de venas 102 captura las imagenes de la palma al menos dos veces basandose en la instruccion de la unidad de captura de imagen 106. Al capturar varias veces se pretende observar la variacion basada en el tiempo del grosor de la vena. La unidad de sensor de venas 102 puede capturar las venas de la palma.
La unidad de funcionamiento 104 acepta una entrada de informacion de identificacion de usuario tal como un numero de ID de usuario del usuario. La unidad de funcionamiento 104 puede construirse con un panel de operacion como, por ejemplo, un teclado, un panel tactil y un lector de tarjetas.
La unidad de funcionamiento 104 se instala en una posicion por debajo de una posicion de la unidad de sensor de venas 102. La unidad de funcionamiento 104 puede instalarse en la posicion por debajo de la posicion del corazon del usuario. La unidad de sensor de venas 102 puede instalarse en una posicion por encima de la posicion del corazon del usuario. Ademas, la unidad de funcionamiento 104 tambien puede instalarse en la posicion por encima de la posicion de la unidad de sensor de venas 102. Un motivo por el que la unidad de sensor de venas 102 se instala con la altura diferente de la altura de la unidad de funcionamiento 104 es porque produce una diferencia de tension arterial entre la tension arterial de la mano cuando el usuario hace funcionar la unidad de funcionamiento 104 y la tension arterial de la mano cuando mantiene la mano por encima de la unidad de sensor de venas 102. En el ejemplo de la figura 5, la unidad de funcionamiento 104 se instala en la posicion por debajo de la posicion de la unidad de sensor de venas 102.
La unidad de funcionamiento 104 emite la informacion de identificacion hacia la unidad de almacenamiento 126. Ademas, la unidad de funcionamiento 104 notifica a la unidad de captura de imagen 106 que el usuario, etc. hace funcionar la unidad de funcionamiento 104. Esta notificacion puede servir como instruccion de inicio de captura proporcionada a la unidad de captura de imagen 106.
La unidad de captura de imagen 106 da instrucciones a la unidad de sensor de venas 102 para capturar una imagen de la palma mantenida por encima de la unidad de sensor de venas 102. La unidad de captura de imagen 106 puede registrar un periodo de tiempo de captura de imagen. La unidad de captura de imagen 106 introduce la imagen capturada por la unidad de sensor de venas 102 en la unidad de deteccion de vida 110 y la unidad de autenticacion de venas 120. La unidad de captura de imagen 106 puede incluir un indicador para indicar el usuario, que ha hecho funcionar la unidad de funcionamiento 104, manteniendo la mano por encima de la unidad de sensor de venas 102.
La unidad de sensor de venas 102 y la unidad de captura de imagen 106 pueden configurarse en una unica unidad.
La unidad de deteccion de vida 110 adquiere informacion para determinar si el cuerpo objetivo de medicion es el organismo vivo o la falsificacion, y emite la informacion asf adquirida hacia la unidad de determinacion 130.
La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 de la unidad de deteccion de vida 110 adquiere, de la unidad de captura de imagen 106, la imagen de la palma, que es capturada por la unidad de sensor de venas 102. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 adquiere informacion del patron de venas de la unidad de extraccion de patron de venas 122 de la unidad de autenticacion de venas 120. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 alinea la imagen adquirida de la unidad de captura de imagen 106 con la informacion del patron de venas obtenida de la unidad de extraccion de patron de venas 122. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 determina la posicion de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 puede determinar una pluralidad de posiciones de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena.
La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 determina, como punto de medicion del grosor, un punto que se convierte en el punto medio de un segmento de lmea espedfica que configura parcialmente el patron de venas de, por ejemplo, la informacion del patron de venas. Ademas, la unidad de medicion de alineacion y grosor 112 mide el grosor del vaso sangumeo de la vena en una direccion ortogonal a una direccion del segmento de la lmea por medio del punto medio mediante el uso de la imagen adquirida de la unidad de captura de imagen 106. El punto y la direccion de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena y un metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena, se describiran a continuacion en el presente documento en detalle. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 emite uno o mas puntos de medicion y la informacion sobre el grosor del vaso sangumeo de la vena en la posicion que corresponde al punto de medicion hacia la unidad de recogida de informacion del grosor 114.
La unidad de recogida de informacion del grosor 114 de la unidad de deteccion de vida 110 obtiene, basandose en la informacion introducida de la unidad de medicion de alineacion y grosor 112, un promedio de los grosores de los
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vasos sangumeos de las venas, y corrige el valor del grosor del vaso sangumeo de la vena adquiriendo la informacion de la posicion de la unidad de coincidencia de patron de venas 124. La informacion de la posicion contiene informacion del tamano e informacion del gradiente de la mano de la informacion del patron de venas de la imagen capturada sobre la vena que tiene datos de patron de venas registrados en la unidad de almacenamiento 126. La unidad de recogida de informacion del grosor 114 adquiere la informacion de la posicion de la unidad de coincidencia de patron de venas 124 basandose en la imagen capturada asf como de la unidad de medicion de alineacion y grosor 112.
La unidad de sensor de venas 102 captura la imagen de la palma en un estado de no contacto entre la unidad de sensor de venas 102 y la mano que va a capturarse, en cuyo caso no se fija necesariamente una distancia entre la unidad de sensor de venas 102 y la mano que va a capturarse. Ademas, cuando la unidad de sensor de venas 102 captura la imagen de la palma, no se fija necesariamente un gradiente de la mano objetivo de captura hacia la unidad de sensor de venas 102. Por tanto, la unidad de recogida de informacion del grosor 114 corrige el grosor del vaso sangumeo de la vena mediante el uso de una proporcion del tamano de vena de los datos de patron de venas registrados en la unidad de almacenamiento 126 con respecto al tamano de vena de la informacion del patron de venas de la imagen capturada y mediante el uso de la informacion del gradiente del patron de venas de la imagen capturada con respecto a la vena que tiene los datos de patron de venas registrados en la unidad de almacenamiento 126. Este artificio permite que la unidad de recogida de informacion del grosor 114 elimine la influencia producida mediante una diferencia de distancia y una diferencia de gradiente entre la unidad de sensor de venas 102 y la mano que va a capturarse a partir de la informacion del grosor del vaso sangumeo de la vena y la informacion de la posicion del punto de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena.
La unidad de autenticacion de venas 120 compara la informacion del patron de venas de la palma capturada por la unidad de sensor de venas 102 con los datos de patron de venas almacenados previamente en la unidad de almacenamiento 126, y emite un resultado de la comparacion como una puntuacion de coincidencia. La puntuacion de coincidencia es un valor que indica el grado de coincidencia de la informacion del patron de venas de la palma de la mano capturada con los datos de patron de venas prealmacenados. Si la informacion del patron de venas es coincidente completamente con los datos de patron de venas, la puntuacion de coincidencia adquiere un valor maximo. El calculo de la puntuacion de coincidencia puede implicar el uso de cualquier tipo de metodo.
La unidad de extraccion de patron de venas 122 adquiere la imagen de la palma, que es capturada por la unidad de sensor de venas 102, de la unidad de captura de imagen 106. La unidad de extraccion de patron de venas 122 extrae el patron de venas de la palma a partir de la imagen de la palma, y genera la informacion del patron de venas. El patron de venas se define como el trazado de los vasos sangumeos de las venas. La informacion del patron de venas es de la que se sustrae el patron de venas.
La figura 6 es un diagrama que representa un ejemplo de la informacion del patron de venas. La informacion del patron de venas puede expresarse, como en la figura 6, mediante por ejemplo, una agrupacion de los puntos en los vasos sangumeos de las venas y lmeas rectas que conectan estos puntos entre sf. Los puntos y las lmeas rectas representan las venas. La informacion del patron de venas puede contener otras categonas de informacion que excluyen el punto y la lmea recta.
La unidad de almacenamiento 126 almacena la informacion del patron de venas del usuario. La informacion del patron de venas del usuario se registra de antemano en la unidad de almacenamiento 126. La informacion del patron de venas registrada en la unidad de almacenamiento 126 tambien se denomina datos de patron de venas. La unidad de almacenamiento 126 extrae los datos de patron de venas del usuario basandose en la informacion de autenticacion del usuario introducida de la unidad de funcionamiento 104.
La unidad de coincidencia de patron de venas 124 calcula la puntuacion de coincidencia basandose en la informacion del patron de venas extrafda por la unidad de extraccion de patron de venas 122 y los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126. La unidad de coincidencia de patron de venas 124 emite, hacia la unidad de recogida de informacion del grosor 114, la informacion sobre la proporcion del tamano de vena de los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126 con respecto al tamano de vena de la informacion del patron de venas extrafda por la unidad de extraccion de patron de venas 122. Ademas, la unidad de coincidencia de patron de venas 124 emite, hacia la unidad de recogida de informacion del grosor 114, la informacion del gradiente de venas de la informacion del patron de venas extrafda por la unidad de extraccion de patron de venas 122 con respecto a la vena que tiene los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126. La unidad de coincidencia de patron de venas 124 emite la puntuacion de coincidencia asf calculada hacia la unidad de determinacion 130.
El valor del grosor del vaso sangumeo de la vena que se adquiere por la unidad de deteccion de vida 110 y la puntuacion de coincidencia adquirida por la unidad de autenticacion de venas 120 se introducen basandose en la imagen capturada en la unidad de determinacion 130. Ademas, la imagen capturada se registra con el tiempo de captura. La informacion del tiempo de captura de la imagen capturada se introduce tambien en la unidad de determinacion 130.
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La unidad de determinacion 130 determina, basandose en la puntuacion de coincidencia obtenida por la unidad de autenticacion de venas 120, si los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126 son (se identifican con) los datos del usuario o no. Ademas, la unidad de determinacion 130 determina, basandose en el valor del grosor del vaso sangumeo de la vena que se adquiere por la unidad de deteccion de vida 110, la puntuacion de coincidencia adquirida por la unidad de autenticacion de venas 120 y la informacion de tiempo de la imagen capturada, si la palma capturada es el organismo vivo o no.
(Ejemplo de funcionamiento)
<Ejemplo de funcionamiento de la totalidad>
Se explicara un resumen de un ejemplo de funcionamiento de la totalidad.
La figura 7 es un diagrama de flujo que muestra un resumen del ejemplo de funcionamiento de la totalidad.
La unidad de funcionamiento 104 del dispositivo de autenticacion biometrica 100 acepta una entrada del funcionamiento manual del usuario (S002). La unidad de funcionamiento 104 acepta la informacion (informacion de identificacion) para especificar el usuario. La informacion para especificar el usuario se introduce en la unidad de autenticacion de venas 120. La unidad de funcionamiento 104, tras finalizar la entrada en la unidad de funcionamiento 104 del usuario, notifica a la unidad de captura de imagen 106 esta intencion.
La unidad de captura de imagen 106, cuando recibe de la unidad de funcionamiento 104 la notificacion de que pretende que se finalice la entrada a la unidad de funcionamiento 104, da instrucciones al usuario de que mantenga la palma que manipula la unidad de funcionamiento 104 por encima de la unidad de sensor de venas 102.
Cuando el usuario mantiene la palma por encima de la unidad de sensor de venas 102 en respuesta a la instruccion de la unidad de captura de imagen 106, la unidad de captura de imagen 106 da instrucciones a la unidad de sensor de venas 102 para capturar la imagen de la palma de la mano mantenida por encima de la unidad de sensor de venas 102. La unidad de captura de imagen 106 tambien puede dar instrucciones a la unidad de sensor de venas 102 de que empiece la captura tras el transcurso de un periodo de tiempo predeterminado desde que se ha dado la instruccion.
La unidad de sensor de venas 102 captura la imagen de la palma mantenida por encima de la unidad de sensor de venas 102 en respuesta a la instruccion de la unidad de captura de imagen 106. La unidad de sensor de venas 102 captura la palma al menos dos veces en respuesta a la instruccion de la unidad de captura de imagen 106 (S004). La imagen capturada se introduce en la unidad de deteccion de vida 110 y la unidad de autenticacion de venas 120.
La unidad de autenticacion de venas 120 extrae el patron de venas a partir de la imagen capturada y emite el patron de venas extrafdo hacia la unidad de deteccion de vida 110. Ademas, la unidad de autenticacion de venas 120 extrae, basandose en la informacion para especificar el usuario que se introduce en la unidad de funcionamiento 104, el patron de venas del usuario de la unidad de almacenamiento 126.
La unidad de autenticacion de venas 120 compara el patron de venas extrafdo de la unidad de almacenamiento 126 con el patron de venas extrafdo de la imagen capturada. La unidad de autenticacion de venas 120 emite el resultado asf coincidente como puntuacion de coincidencia hacia la unidad de determinacion 130. Ademas, la unidad de autenticacion de venas 120 calcula la proporcion del tamano de vena del patron de venas extrafdo de la imagen capturada con respecto al tamano de vena del patron de venas extrafdo de la unidad de almacenamiento 126. Ademas, la unidad de autenticacion de venas 120 calcula la informacion del gradiente de venas de la informacion del patron de venas extrafda de la imagen capturada con respecto a la vena que tiene los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126. La unidad de autenticacion de venas 120 emite esta proporcion y la informacion del gradiente como informacion de posicion hacia la unidad de deteccion de vida 110.
La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 de la unidad de deteccion de vida 110 determina el punto de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena a partir de la informacion del patron de venas introducida de la unidad de autenticacion de venas 120. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 alinea la imagen capturada con la posicion de la informacion del patron de venas, y determina asf el punto de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena en la imagen capturada. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 mide el grosor del vaso sangumeo de la vena en el punto de medicion determinado en la imagen capturada (S006). La direccion de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena puede establecerse en la direccion ortogonal a la direccion del vaso sangumeo de la vena.
La unidad de recogida de informacion del grosor 114 de la unidad de deteccion de vida 110 calcula, basandose en el grosor medido del vaso sangumeo de la vena y la informacion de la posicion introducida de la unidad de autenticacion de venas 120, el grosor del vaso sangumeo de la vena basandose en la imagen capturada. La unidad de recogida de informacion del grosor 114 emite, hacia la unidad de determinacion 130, la informacion del grosor asf calculada del vaso sangumeo de la vena basandose en la imagen capturada.
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La unidad de determinacion 130 determina si el cuerpo objetivo capturado por la unidad de sensor de venas 102 es el organismo vivo o no de un modo que usa la informacion del grosor del vaso sangumeo de la vena que se introduce de la unidad de deteccion de vida 110 y la puntuacion de coincidencia introducida de la unidad de autenticacion de venas 120 (S008).
<Ejemplo de funcionamiento de la unidad de medicion de alineacion y grosor>
La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 adquiere la imagen de la palma de la unidad de captura de imagen 106. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 adquiere la informacion del patron de venas de la unidad de extraccion de patron de venas 122. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 determina el punto de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena utilizando la informacion del patron de venas. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 mide el grosor del vaso sangumeo de la vena en el punto de medicion asf determinado mediante el uso de la imagen de la palma. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 emite el resultado medido hacia la unidad de recogida de informacion del grosor 114.
La figura 8 es un diagrama de flujo que muestra el ejemplo de funcionamiento de la unidad de medicion de alineacion y grosor 112. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 adquiere la imagen de la palma que es capturada por la unidad de sensor de venas 102 de la unidad de captura de imagen 106. Ademas, la unidad de medicion de alineacion y grosor 112 adquiere la informacion del patron de venas de la unidad de extraccion de patron de venas 122 de la unidad de autenticacion de venas 120.
La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 determina, como punto de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena, el punto medio del segmento de lmea especificado que se considera que es la lmea recta en las venas que configuran el patron de venas a partir de la informacion del patron de venas adquirida de la unidad de extraccion de patron de venas 122 (S102). La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 puede determinar de otra manera el punto especificado en la informacion del patron de venas como punto de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena. La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 determina los puntos de medicion de los grosores de los vasos sangumeos de la pluralidad de venas.
La imagen adquirida de la unidad de captura de imagen 106 es la informacion sobre la mano incluyendo las venas. Por otro lado, la informacion del patron de venas obtenida de la unidad de extraccion de patron de venas 122 es la informacion solo sobre las venas. Siendo tal el caso, la unidad de medicion de alineacion y grosor 112 alinea la imagen adquirida de la unidad de captura de imagen 106 con la informacion del patron de venas obtenida de la unidad de extraccion de patron de venas 122 (S104). La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 puede expresar, realizando el alineamiento, la posicion arbitraria en la informacion del patron de venas obtenida de la unidad de extraccion de patron de venas 122 en forma de la posicion en la imagen adquirida de la unidad de captura de imagen 106.
La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 mide el grosor del vaso sangumeo de la vena en la direccion ortogonal a la direccion del vaso sangumeo de la vena en el punto de medicion determinado mediante el uso de la imagen adquirida de la unidad de captura de imagen 106 (S106). Una descripcion exhaustiva del metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena se realizara a continuacion en el presente documento.
La unidad de medicion de alineacion y grosor 112 emite, hacia la unidad de recogida de informacion del grosor 114, la informacion de la posicion en la pluralidad de puntos de medicion y la informacion sobre el grosor del vaso sangumeo de la vena en la pluralidad de puntos de medicion basandose en la imagen adquirida de la unidad de captura de imagen 106 (S108).
<Ejemplo de funcionamiento de la unidad de recogida de informacion del grosor>
La figura 9 es un diagrama de flujo que muestra un ejemplo de funcionamiento de la unidad de recogida de informacion del grosor. La unidad de recogida de informacion del grosor 114 recibe una entrada del resultado medido del grosor del vaso sangumeo de la vena de la unidad de medicion de alineacion y grosor 112.
Una pluralidad de imagenes capturadas de la palma tienen la posibilidad de que los tamanos y los gradientes de la palma puedan no ser coincidentes entre sf. Esto es debido a que la mano mantenida por encima de la unidad de sensor de venas 102 no se mantiene estatica cuando esta siendo capturada. Por tanto es necesario normalizar los tamanos y los gradientes de las imagenes de la palma de la mano capturada.
La unidad de recogida de informacion del grosor 114 adquiere la informacion de la posicion basandose en la imagen capturada de la unidad de coincidencia de patron de venas 124. La informacion de la posicion contiene la proporcion del tamano de vena de la informacion del patron de venas extrafda por la unidad de extraccion de patron de venas 122 con respecto al tamano de vena de los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126. Ademas, la informacion de la posicion contiene el gradiente de vena de la informacion del patron de venas extrafda por la unidad de extraccion de patron de venas 122 con respecto a la vena que tiene el patron de venas
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extrafdo de la unidad de almacenamiento 126.
La unidad de recogida de informacion del grosor 114 normaliza el resultado medido del grosor del vaso sangumeo de la vena mediante el uso de la informacion de la posicion obtenida de la unidad de coincidencia de patron de venas 124 (S202). Concretamente, la unidad de recogida de informacion del grosor 114 convierte el grosor del vaso sangumeo y la posicion del punto de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena como resultados medidos en el grosor del vaso sangumeo y la posicion del punto de medicion de la informacion del patron de venas extrafda de la unidad de almacenamiento 126. La normalizacion de los mismos permite que la unidad de recogida de informacion del grosor 114 compare la pluralidad de imagenes capturadas de la palma entre sf.
La unidad de recogida de informacion del grosor 114 extrae el punto de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena que es comun a todas las imagenes capturadas. La unidad de recogida de informacion del grosor 114 extrae el grosor del vaso sangumeo de la vena en el punto de medicion extrafdo basandose en la imagen capturada (S204). La unidad de recogida de informacion del grosor 114 calcula un valor promedio de la pluralidad de grosores extrafdos de los vasos sangumeos de las venas basandose en la imagen capturada. La unidad de recogida de informacion del grosor 114 establece, si se extrae el grosor individual del vaso sangumeo de la vena, un valor de este grosor como valor promedio.
La unidad de recogida de informacion del grosor 114 emite el valor promedio de los grosores de los vasos sangumeos de las venas hacia la unidad de determinacion 130 basandose en la imagen capturada (S206). La informacion, que se emite hacia la unidad de determinacion 130 de la unidad de recogida de informacion del grosor 114, puede contener la informacion que permite que se especifique el tiempo de imagen capturada.
Ademas, la unidad de recogida de informacion del grosor 114 puede emitir, sin calcular el valor promedio de los grosores de los vasos sangumeos de las venas, todos los grosores extrafdos de los vasos sangumeos de las venas hacia la unidad de determinacion 130.
<Ejemplo de funcionamiento de la unidad de determinacion>
La unidad de determinacion 130 determina si la imagen capturada de la palma pertenece al usuario objetivo de autenticacion o no. Ademas, la unidad de determinacion 130 determina si la imagen capturada de la palma es del organismo vivo o no.
La figura 10 es un diagrama de flujo que muestra un ejemplo de funcionamiento de la unidad de determinacion. La unidad de determinacion 130 recibe la entrada de la puntuacion de coincidencia basandose en la imagen capturada de la unidad de autenticacion de venas 120. Ademas, la unidad de determinacion 130 recibe la entrada del valor promedio de los grosores de los vasos sangumeos de las venas basandose en la imagen capturada de la unidad de deteccion de vida 110.
La unidad de determinacion 130 determina si cada una de las puntuaciones coincidentes de todas las imagenes capturadas es o no igual a o mayor que un valor predeterminado (S302). Una implicacion de “que la puntuacion de coincidencia sea menor que el valor predeterminado” es que la vena de los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126 es diferente de la vena de la informacion del patron de venas extrafda de la imagen capturada.
Si cada una de las puntuaciones coincidentes de todas las imagenes capturadas no son iguales a o mayores que el valor predeterminado, es decir, si al menos una puntuacion de coincidencia es menor que el valor predeterminado (S302; NO), la unidad de determinacion 130 determina que la imagen capturada no pertenece al usuario especificado mediante los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126, dando como resultado un fallo en la autenticacion (autenticacion NG) (S320).
Mientras que si cada una de las puntuaciones coincidentes de todas las imagenes capturadas es igual a o mayor que el valor predeterminado (S302; Sf), el funcionamiento avanza a la etapa S304.
La unidad de determinacion 130 determina si disminuye monotonamente o no el grosor del vaso sangumeo de la vena con respecto al tiempo (S304). Una implicacion de “que disminuya el grosor del vaso sangumeo de la vena monotonamente con respecto al tiempo” es que la imagen capturada es del organismo vivo.
El grosor del vaso sangumeo de la vena no disminuye monotonamente con respecto al tiempo, es decir, el grosor del vaso sangumeo de la vena aumenta al menos temporalmente o no cambia al menos temporalmente con respecto al tiempo (S302; NO), en cuyo caso la unidad de determinacion 130 determina que la imagen capturada no es del organismo vivo, dando como resultado el fallo en la autenticacion (autenticacion nG) (S320).
Mientras que si el grosor del vaso sangumeo de la vena disminuye monotonamente con respecto al tiempo (S302; Sf), la unidad de determinacion 130 determina que la imagen capturada es del organismo vivo, dando como resultado un exito en la autenticacion (autenticacion OK) (S310).
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En el presente documento, un caso de este tipo demuestra que la unidad de sensor de venas 102 se instala en la posicion por encima de la unidad de funcionamiento 104, sin embargo, si la unidad de sensor de venas 102 se instala en la posicion por debajo de la unidad de funcionamiento 104, la unidad de determinacion 130 determina si aumenta monotonamente o no el grosor del vaso sangumeo de la vena con respecto al tiempo. Esto es debido a que la implicacion de “que aumente monotonamente el grosor del vaso sangumeo de la vena con respecto al tiempo” es que la imagen capturada es del organismo vivo en este caso.
<<Primer ejemplo de puntuacion de coincidencia y variacion basada en el tiempo del grosor de vaso sangumeo de vena>>
La figura 11 es un diagrama que muestra un ejemplo de la puntuacion de coincidencia y la variacion basada en el tiempo del grosor de la vena cuando se mantiene apropiadamente el organismo vivo. En la figura 11, el eje de abscisas representa el tiempo y el eje de ordenadas representa la puntuacion de coincidencia o el grosor del vaso sangumeo de la vena.
En la figura 11, se supone que la unidad de sensor de venas 102 empieza capturando la palma en el tiempo 0 y la palma es capturada en un intervalo de un periodo de tiempo predeterminado. La puntuacion de coincidencia adquiere un valor igual a o mayor que el valor predeterminado demostrando la identidad del usuario especificado mediante los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126 pero no cambia con respecto al tiempo. Por otro lado, el grosor del vaso sangumeo de la vena disminuye monotonamente con respecto al tiempo debido a que se va haciendo mas fina gradualmente.
En ese momento, la unidad de determinacion 130 determina que la mano mantenida por encima de la unidad de sensor de venas 102 es del usuario especificado mediante los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126 y del organismo vivo, dando como resultado el exito en la autenticacion (autenticacion OK).
<<Segundo ejemplo de puntuacion de coincidencia y variacion basada en el tiempo del grosor de vaso sangumeo de vena>>
La figura 12 es un diagrama que muestra un ejemplo de la puntuacion de coincidencia y la variacion basada en el tiempo del grosor de la vena cuando se mantiene el cuerpo objetivo definido como falsificacion. Una suposicion en el presente documento es que la palma de una mano falsificada basada en fotograffa se mantenga por encima de la unidad de sensor de venas 102. En la figura 12, el eje de abscisas representa el tiempo y el eje de ordenadas representa la puntuacion de coincidencia o el grosor del vaso sangumeo de la vena.
En la figura 12, se supone que la unidad de sensor de venas 102 empieza capturando el cuerpo objetivo en el tiempo 0 y captura el cuerpo objetivo en el intervalo del tiempo predeterminado. Se supone que la puntuacion de coincidencia adquiere el valor igual a o mayor que el valor predeterminado demostrando la identidad del usuario especificado mediante los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126. La puntuacion de coincidencia no cambia con respecto al tiempo. Ademas, el grosor del vaso sangumeo de la vena no vana con respecto al tiempo.
Por eso, la puntuacion de coincidencia adquiere el valor igual a o mayor que el valor predeterminado, sin embargo, el grosor del vaso sangumeo de la vena no vana. Por tanto, la unidad de determinacion 130 determina que la mano mantenida sobre la unidad de sensor de venas 102 no es el organismo vivo, dando como resultado el fallo en la autenticacion (autenticacion NG).
<<Tercer ejemplo de puntuacion de coincidencia y variacion basada en el tiempo del grosor de vaso sangumeo de vena>>
La figura 13 es un diagrama que muestra otro ejemplo de la puntuacion de coincidencia y la variacion basada en el tiempo del grosor de la vena cuando se mantiene el cuerpo objetivo definido como falsificacion. Una suposicion en el presente documento es que la palma de la mano falsificada basada en fotograffa se mantiene sobre la unidad de sensor de venas 102 y otra mano simulada basada en fotograffa se mantiene sobre la unidad de sensor de venas 102 tras el tiempo predeterminado. En la figura 13, el eje de abscisas representa el tiempo, y el eje de ordenadas representa la puntuacion de coincidencia o el grosor del vaso sangumeo de la vena.
En la figura 13, se supone que la unidad de sensor de venas 102 empieza capturando el cuerpo objetivo en el tiempo 0 y captura de nuevo el cuerpo objetivo en el tiempo t1. Se supone tambien que la puntuacion de coincidencia adopta el valor igual a o mayor que el valor predeterminado demostrando la identidad del usuario especificado mediante los datos de patron de venas extrafdos de la unidad de almacenamiento 126. La puntuacion de coincidencia no cambia con respecto al tiempo. El valor del grosor del vaso sangumeo de la vena que es capturada en el tiempo t1, sin embargo, disminuye en comparacion con el valor dado cuando se capturo en el tiempo 0. Por eso, en el caso de usar la palma de la mano simulada tal como esta, solo las dos capturas tomadas en el tiempo 0 y el tiempo t1 tienen posibilidad de que la unidad de determinacion 130 realice la determinacion con exito
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El recuento de imagen aumenta ademas acortando el intervalo de tiempo de captura de la unidad de sensor de venas 102, facilitando de ese modo a la unidad de determinacion 130 determinar que la palma de la mano simulada no es el organismo vivo, lo que da como resultado el fallo en la autenticacion (autenticacion NG) incluso cuando se usa la palma de la mano falsificada. Esto es debido a que la observacion de la region que no tiene variacion basada en el tiempo del grosor de la vena acortando el intervalo de tiempo de captura.
El grosor del vaso sangumeo de la vena se estabiliza en 5 - 6 segundos tras moverse a la posicion por encima desde la posicion por debajo. Por eso, es preferible que la captura se lleve a cabo al menos tres veces o mas durante 5 - 6 segundos desde el inicio de la captura. Ademas, la variacion del grosor del vaso sangumeo de la vena sube inmediatamente despues de que se haya mantenido la mano sobre la unidad de sensor de venas 102. Por eso, preferiblemente, la captura puede realizarse al menos tres veces o mas durante 2 - 3 segundos desde el inicio de la captura. La unidad de determinacion 130 permite realizar una determinacion mas precisa a medida que el intervalo de captura se hace mas corto y el recuento de captura llega a ser mas grande. Es deseable reducir el tiempo que el usuario esta confinado en la unidad de sensor de venas 102 de manera que el tiempo de captura sea mas corto. Ademas, la unidad de sensor de venas 102 tambien es capaz de capturar una imagen en movimiento de la palma y sacar una imagen estatica en el intervalo del tiempo predeterminado.
<Punto de medicion y direccion de medicion del grosor de vaso sangumeo de vena>
La figura 14 es un diagrama que muestra un ejemplo de los puntos de medicion y la direccion de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena. En la figura 14, la informacion del patron de venas se representa mediante puntos (drculos negros) y lmeas rectas (lmeas continuas) formadas conectando estos puntos entre sf.
Tal como se especifica mediante un cfrculo blanco en la figura 14, el punto medio del segmento de lmea especificado que configura parcialmente el patron de venas a partir de la informacion del patron de venas se determina como punto de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena. Ademas, tal como se especifica mediante una lmea discontinua en la figura 14, la direccion que pasa a traves del punto de medicion y ortogonal a la direccion del segmento de la lmea se convierte en la direccion de medicion para medir el grosor del vaso sangumeo de la vena. Pueden determinarse una pluralidad de puntos de medicion. El punto de medicion y la direccion de medicion del grosor del vaso sangumeo de la vena tambien pueden determinarse de otra manera.
<Metodo de calculo del grosor de vaso sangumeo de vena>
Se ejemplifica un metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena. El metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena no se limita a un metodo facilitado en el presente documento. El metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena puede implicar la utilizacion de otros metodos de calculo.
La figura 15 es un diagrama que muestra un ejemplo de un perfil de la intensidad de la imagen de vena. La figura 15 es el diagrama que representa la intensidad en la direccion ortogonal a la direccion del vaso sangumeo de la vena en la imagen de vena con respecto a las venas que tienen los diferentes grosores de los vasos sangumeos de las venas. En el grafico de la figura 15, el eje de abscisas representa la posicion y el eje de ordenadas representa la intensidad. La figura 15 representa las tres venas (venas 11, 12, 13) en superposicion a modo de ejemplo.
En la imagen de vena, la vena aparece oscura. Concretamente, en la imagen de vena, una region que presenta baja intensidad es una region donde existe la vena. Ademas, a medida que el grosor del vaso sangumeo de la vena aumenta, la intensidad se hace mas baja. En las tres venas representadas en la figura 15, la intensidad disminuye en la secuencia de la vena 11, la vena 12 y la vena 13. Por eso, en las tres venas representadas en la figura 15, la vena 11 tiene el grosor mas pequeno del vaso sangumeo, mientras que la vena 13 tiene el grosor mas grande del vaso sangumeo. En las curvas de venas en la figura 15, una region que presenta alta intensidad pero no variacion en la intensidad con respecto al cambio en la posicion se considera que va a ser la region que no incluye la existencia de la vena.
En el presente documento, se describira el metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena utilizando la informacion de intensidad de la imagen de vena.
<<Calculo basado en el valor umbral fijado>>
La figura 16 es un diagrama explicativo del metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena basandose en un valor umbral fijado. En el presente documento, se describe el metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena utilizando el valor umbral fijado.
La figura 16 es un diagrama, similar a la figura 15, que ilustra la intensidad en la direccion ortogonal a la direccion del vaso sangumeo de la vena en la imagen de vena con respecto a las venas que tienen los diferentes grosores de los vasos sangumeos de las venas. La figura 16 representa las dos venas (venas 21,23) en superposicion.
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
Como en la figura 16, se establece un valor umbral predeterminado para la intensidad. El valor umbral predeterminado que va a establecerse es un valor por debajo del valor de la intensidad de la region que no se considera que es la vena. Una suposicion es que una region donde la intensidad es igual a o mas pequena que el valor umbral predeterminado se define como la vena. Otra suposicion es que una longitud de la region se define como el grosor del vaso sangumeo de la vena.
<<Calculo basado en anchura media>>
La figura 17 es un diagrama explicativo del metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena basandose en una anchura media. La figura 17 es un diagrama, similar a la figura 15, que ilustra la intensidad en la direccion ortogonal a la direccion del vaso sangumeo de la vena en la imagen de vena con respecto a las venas que tienen los diferentes grosores de los vasos sangumeos de las venas.
Como en la figura 17, se define una amplitud como una diferencia entre el valor mas bajo de la intensidad de una vena 33 y un valor de intensidad de una region que no se considera que es la vena. Un valor obtenido restando un valor medio de la amplitud del valor de la intensidad de la region que no se considera que es la vena, se establece como valor umbral predeterminado. Una suposicion es que una region donde la intensidad es igual a o mas pequena que el valor umbral predeterminado se define como la vena. Otra suposicion es que una longitud de la region se define como la anchura media. Todavfa otra suposicion es que la longitud de la region se define como el grosor del vaso sangumeo de la vena.
<<Calculo basado en amplitud>>
La figura 18 es un diagrama explicativo del metodo de calculo del grosor del vaso sangumeo de la vena basandose en la amplitud. La figura 18 es un diagrama, similar a la figura 15, que ilustra la intensidad en la direccion ortogonal a la direccion del vaso sangumeo de la vena en la imagen de vena.
Como en la figura 18, la amplitud se define como la diferencia entre el valor mas bajo de la intensidad de una vena 43 y el valor de la intensidad de la region que no se considera que es la vena. La amplitud puede considerarse que va a ser proporcional al grosor del vaso sangumeo de la vena. Por eso, en la realizacion, la amplitud puede utilizarse como sustituto para el grosor del vaso sangumeo de la vena. Ademas, el grosor del vaso sangumeo de la vena tambien puede calcularse de manera que multiplica la amplitud por un coeficiente predeterminado.
(Efectos en la realizacion)
Segun la realizacion, la tension arterial de la mano y el grosor del vaso sangumeo de la vena pueden variarse artificialmente instalando la unidad de entrada que acepta manualmente la entrada y la unidad de sensor de venas que captura la mano en las diferentes posiciones. Segun la realizacion, es viable determinar, si el cuerpo objetivo es el organismo vivo o no, observando la variacion basada en el tiempo del grosor de la vena. Ademas, segun la realizacion, el grosor del vaso sangumeo de la vena puede medirse apropiadamente corrigiendo aproximadamente la informacion sobre el grosor detectado del vaso sangumeo de la vena.
Segun la realizacion, es viable ejecutar simultaneamente la autenticacion de la vena de la palma de la mano capturada y la deteccion de vida asf como si la palma de la mano capturada es un organismo vivo o no. Por eso, el cuerpo objetivo en la autenticacion de la vena debe ser identico al cuerpo objetivo en la deteccion de vida, impidiendo de ese modo que se haga un apropiamiento basado en intercambio. Ademas, es altamente diffcil que se produzca una falsificacion mostrando un cambio dinamico en el grosor del vaso sangumeo de la vena, dando como resultado la dificultad de que se realice un acto no autorizado mediante engano.
Segun la configuracion en la realizacion, la autenticacion de la vena y la deteccion de vida pueden realizarse durante el mismo periodo de tiempo asf como solo la autenticacion de la vena. Por tanto, en la realizacion, a traves de la realizacion de la autenticacion de la vena y la deteccion de vida, la carga sobre el usuario no aumenta ampliamente en comparacion con el caso de realizar solo la autenticacion de la vena.
Segun la realizacion, el resultado de coincidencia de la vena es normal, y el objetivo de captura es el organismo vivo, en cuyo caso la precision de autenticacion puede aumentarse a escala autenticando el usuario.

Claims (2)

  1. 5
    10
    15
    20
    25
    30
    35
    40
    45
    50
    55
    60
    65
    REIVINDICACIONES
    Dispositivo de autenticacion biometrica (100) que comprende:
    una unidad de entrada para introducir informacion de identificacion de un usuario;
    una unidad de captura de imagen (106) para capturar una imagen de una mano del usuario varias veces;
    una unidad de coincidencia (124) para extraer informacion de venas, basandose en la imagen, de la imagen capturada de la mano mediante la unidad de captura de imagen (106) y ejecutar un procedimiento de coincidencia de hacer coincidir la informacion de venas con datos de venas proporcionados previamente asociados con la informacion de identificacion;
    una unidad de generacion de datos de determinacion para adquirir datos de determinacion especificando, basandose en la imagen de la mano, si la imagen de la mano se adquiere capturando el organismo vivo o no; y
    una unidad de determinacion (130) para autenticar al usuario si un resultado coincidente de la unidad de coincidencia (124) basandose en la imagen de la mano demuestra su normalidad y si los datos de determinacion demuestran que la imagen de la mano se adquiere capturando el organismo vivo, y para no autenticar a ningun usuario en caso contrario;
    la unidad de generacion de datos de determinacion incluye una unidad de medicion para medir un grosor de la vena en una posicion predeterminada basandose en la imagen de la mano, y
    la unidad de determinacion (130) autentica al usuario si el resultado de coincidencia de la unidad de coincidencia (124) basandose en la imagen de la mano demuestra su normalidad y si el grosor de la vena en la posicion predeterminada que se mide mediante la unidad de medicion muestra una variacion basada en el tiempo entre las imagenes de la mano produciendo artificialmente una variacion de la tension arterial mientras que no autentica el usuario en caso contrario.
    Dispositivo de autenticacion biometrica (100) segun la reivindicacion 1, en el que la unidad de entrada y la unidad de captura de imagen (106) se instalan con diferentes alturas de modo que la altura de la mano del usuario difiere cuando el usuario hace funcionar la unidad de entrada y cuando la imagen es capturada mediante la unidad de captura de imagen (106), y
    la unidad de captura de imagen (106) ejecuta la captura como desencadenante introduciendo la informacion de identificacion del usuario.
    Dispositivo de autenticacion biometrica (100) segun la reivindicacion 1, en el que la unidad de medicion incluye una unidad de correccion para corregir el grosor de vena adquirido a partir de la imagen de la mano basandose en los datos de venas.
    Metodo de autenticacion biometrica que comprende:
    una etapa de aceptacion de aceptacion de una entrada de informacion de identificacion de un usuario;
    una etapa de captura de captura de una imagen de una mano del usuario varias veces;
    una etapa de coincidencia de extraccion de informacion de venas, basandose en la imagen, de la imagen de la mano capturada en la etapa de captura y ejecutar un procedimiento de coincidencia de hacer coincidir la informacion de venas con datos de venas proporcionados previamente asociados con la informacion de identificacion;
    una etapa de generacion de datos de determinacion de adquisicion de datos de determinacion especificando, basandose en la imagen de la mano, si la imagen de la mano se adquiere capturando el organismo vivo o no; y
    una etapa de determinacion de autenticacion del usuario si un resultado coincidente en la etapa de coincidencia basandose en la imagen de la mano demuestra su normalidad y si los datos de determinacion demuestran que la imagen de la mano se adquiere capturando el organismo vivo, y mientras que no se autentica a ningun usuario en caso contrario; y
    una etapa de medicion de medicion del grosor de la vena en una posicion predeterminada basandose en la imagen de la mano;
  2. 5.
    10
    15 6.
    la etapa de determinacion incluye autenticar al usuario si el resultado de coincidencia en la etapa de coincidencia basandose en la imagen de la mano demuestra su normalidad y si el grosor de la vena en la posicion predeterminada que se mide en la etapa de medicion muestra una variacion basada en el tiempo entre las imagenes de la mano produciendo artificialmente una variacion de la tension arterial mientras que no autentica a ningun usuario en caso contrario.
    Metodo de autenticacion biometrica segun la reivindicacion 4, en el que la etapa de captura incluye capturar la imagen de la mano del usuario mediante una unidad de captura de imagen (106) instalada con una altura diferente de una unidad de entrada para aceptar una entrada de la informacion de identificacion del usuario, y
    la etapa de captura se ejecuta como desencadenante introduciendo la informacion de identificacion del usuario.
    Metodo de autenticacion biometrica segun la reivindicacion 4, que comprende ademas una etapa de correccion de correccion del grosor de vena adquirido a partir de la imagen de la mano basandose en los datos de venas.
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2546798A4 (en) * 2010-03-10 2017-08-16 Fujitsu Limited Biometric authentication device and biometric authentication method
US9361667B2 (en) * 2010-08-27 2016-06-07 Sony Corporation Image processing apparatus and method
CN102379701B (zh) * 2010-09-03 2013-07-24 洪西进 生物特征辨识方法
JP5949912B2 (ja) * 2012-05-22 2016-07-13 富士通株式会社 生体情報処理装置、生体情報処理方法及びプログラム
JP6089610B2 (ja) * 2012-11-13 2017-03-08 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証用コンピュータプログラム
GB2525516B (en) 2012-11-14 2020-04-22 Weiss Golan Biometric methods and systems for enrollment and authentication
CN104639517B (zh) 2013-11-15 2019-09-17 阿里巴巴集团控股有限公司 利用人体生物特征进行身份验证的方法和装置
JP6187262B2 (ja) * 2014-01-06 2017-08-30 富士通株式会社 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理用コンピュータプログラム
US9491171B2 (en) * 2014-04-16 2016-11-08 iAccess Technologies Inc. System and method for vascular mapping authentication
JP6589309B2 (ja) * 2015-03-16 2019-10-16 富士通株式会社 端末装置、生体認証プログラム及び生体認証方法
CN106295287B (zh) 2015-06-10 2019-04-09 阿里巴巴集团控股有限公司 活体检测方法和装置以及身份认证方法和装置
JP6607755B2 (ja) 2015-09-30 2019-11-20 富士通株式会社 生体撮影装置および生体撮影方法
US20200293641A1 (en) * 2019-03-17 2020-09-17 Hector Hoyos Using palmar features with a fingertip aggregrate for biometric analysis to conserve resources
CN110378267B (zh) * 2019-07-09 2021-07-20 Oppo广东移动通信有限公司 静脉认证方法、装置、介质及电子设备
US20220022762A1 (en) * 2020-11-12 2022-01-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for estimating bio-information

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2613421B2 (ja) 1988-03-14 1997-05-28 日本電信電話株式会社 電子認識決済システム
JPH0823885B2 (ja) 1988-09-16 1996-03-06 富士通株式会社 生体検知装置および該装置を用いた指紋照合システム
DE68919394T2 (de) 1988-09-16 1995-03-30 Fujitsu Ltd System zum Detektieren eines biologischen Gegenstandes und dieses System verwendendes Fingerabdruckvergleichssystem.
DE19818229A1 (de) 1998-04-24 1999-10-28 Hauke Rudolf System zur berührungslosen Hand- und Fingerlinien-Erkennung
JP4192292B2 (ja) 1998-06-24 2008-12-10 株式会社日立製作所 個人特徴パターン検出装置
EP1511346B1 (en) 1999-03-10 2017-11-22 Thomson Licensing SAS Random access burst transmission scheme and apparatus
CA2388033A1 (en) 1999-10-07 2001-04-12 Alexander K. Mills Device and method for noninvasive continuous determination of physiologic characteristics
US6819950B2 (en) 2000-10-06 2004-11-16 Alexander K. Mills Method for noninvasive continuous determination of physiologic characteristics
JP2003030659A (ja) 2001-07-16 2003-01-31 Matsushita Electric Ind Co Ltd 虹彩認証装置及び虹彩撮像装置
KR101035667B1 (ko) * 2002-05-09 2011-05-19 소니 주식회사 생체 인식 패턴 검출 장치, 개인 인증 장치 및 방법
JP4200687B2 (ja) 2002-05-13 2008-12-24 株式会社日立製作所 生体認証装置および該装置実現のためのプログラム
JP3721165B2 (ja) 2003-01-14 2005-11-30 Ｎｅｃインフロンティア株式会社 生体判別器及び指紋認証装置
CN100423018C (zh) * 2004-05-12 2008-10-01 皇家飞利浦电子股份有限公司 个人识别方法和设备
TW200632764A (en) * 2004-11-15 2006-09-16 Nec Corp Biological feature input device
JP4624882B2 (ja) 2005-08-01 2011-02-02 株式会社東海理化電機製作所 個人認証装置及び個人認証方法
JP4207937B2 (ja) * 2005-08-25 2009-01-14 株式会社日立製作所 個人認証装置
US20070092115A1 (en) * 2005-10-26 2007-04-26 Usher David B Method and system for detecting biometric liveness
JP2007122237A (ja) 2005-10-26 2007-05-17 Mitsubishi Electric Corp 偽造判定用撮像装置及び個人識別装置
JP4247691B2 (ja) * 2006-05-17 2009-04-02 ソニー株式会社 登録装置、照合装置、登録方法、照合方法及びプログラム
JP4943807B2 (ja) 2006-10-18 2012-05-30 日本電信電話株式会社 インピーダンス検出装置、インピーダンス検出方法、生体認識装置、および指紋認証装置
JP2008148862A (ja) 2006-12-15 2008-07-03 Fujitsu Ltd 生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラム
JP2008287433A (ja) * 2007-05-16 2008-11-27 Sony Corp 静脈パターン管理システム、静脈パターン登録装置、静脈パターン認証装置、静脈パターン登録方法、静脈パターン認証方法、プログラムおよび静脈データ構造

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