JP2008217688A - 照合装置 - Google Patents

Abstract

【課題】一対多認証の照合における応答時間が長すぎるという問題がある。
【解決手段】所定のブロックに分割された照合画像と登録画像とに関して、ブロック単位でブロック間類似度を算出するブロック間類似度算出部１０５と、全てのブロック間類似度が所定の閾値を越える登録画像を選択し、ブロック間類似度に基づいて照合画像と登録画像との間の第一類似度を算出する第一類似度算出部１０６と、第一類似度算出部１０６によって所定の閾値を越える登録画像を選択されると、照合画像と登録画像間の第二類似度を算出する第二類似度算出部１０７と、により、登録画像の中から照合画像と一致する画像を特定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、照合技術に関し、特に、指紋・指静脈・手のひら静脈・虹彩など画像に基づく生体認証システムに用いられる照合技術に関する。

銀行のＡＴＭの認証、オフィスの入退室管理、コンピュータシステムのログイン手続きなど重要な情報又はエリアへのアクセスの際に、アクセスする人物にその資格があるか否か判定するために生体認証技術が利用される。生体認証技術の基本は、２つの画像等の照合に基づいて行われる。照合は、２つの画像の類似度を算出することにより類似しているか否かを判定することで行われる。照合の代表的な手法は正規化相関マッチングである。

と照合画像

との正規化相関

は次の式で与えられる。

但し、

上記の正規化相関は、−１から１までの値をとり、値が大きいほど類似性が高い。したがって、正規化相関の最大値を求めることにより、複数の画像を含む集合から与えられた画像と最も類似した画像を取り出すことができる。正規化相関は画像全体の一様な濃度変化に強く、軽微な幾何学的変化に対応可能であるという利点を持つ。しかしながら、平方根を計算する必要があることなどにより、計算量が多いという問題点がある。

生体認証データを任意のサイズに分割して記録し、その分割単位で認証を行うことにより分割単位で認証結果を得て、パフォーマンスの向上をはかる技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。

この技術は、生体認証に係わる生体認証データを任意のサイズに分割して登録し、登録された生体認証データと、センサを介して取り込まれた生体認証データと、を分割単位で照合して認証を行うものである。また、分割単位のそれぞれに認証レベルを設定定義することにより、部分的な認証、あるいは重点的に認証したい部分を指定することによる柔軟性の高い認証を行うことができる。

特開２００６−８５２４９号公報

上述のように、画像の照合処理は計算量が多くなりがちであり、実用性を考慮すると、計算処理の高速化したいという要求がある。特に、一対多認証の照合、すなわち予め登録しておいたＮ個の登録画像の中から照合対象画像と最も一致する登録画像を取り出す処理においても、処理の高速化が求められている。一対多認証の照合で多、すなわちＮが大きい数である場合に、正確な照合結果が必要であるとすると、正規化相関マッチングのような計算量の多い照合処理を多数回実行しなければならない。

ところで、一般的に許容される照合処理に関する応答時間は数秒以下である。ところが、一対多認証の照合では、しばしばこの応答時間を越えてしまうという問題が生じている。

例えば、会社全体で使用されるような大規模な生体認証システムにおける一対多認証の場合に、登録画像の数Ｎは例えば社員数に対応する。従って、Ｎは数百から数万のオーダーの数になり、一般的な一対多認証方法を用いると、要求される数秒以下の応答時間を実現することは困難であった。
本発明は、照合処理時間の短縮を目的とする。

本発明の一観点によれば、照合対象画像と複数の登録画像とを照合する一対多照合を行う照合装置であって、前記照合対象画像と前記登録画像とを複数のブロックに分割し、ブロック単位でブロック間類似度を算出するブロック間類似度算出部と、前記ブロック間類似度が第１の閾値に満たない登録画像を除外し、前記第１の閾値以上である登録画像のみに関して、前記ブロック間類似度算出部において算出されたブロック間類似度に基づいて、照合画像と登録画像との間の第一類似度を算出する第一類似度算出部と、第一類似度が第２の閾値に満たない登録画像を除外し、前記第２の閾値以上である登録画像のみについて、照合画像と登録画像との間の第二類似度を算出する第二類似度算出部、を有し、登録画像の中から照合画像と一致するものを特定することを特徴とする照合装置が提供される。

本発明の認証方法の利点は次の通りである。
１）比較的計算量が少ないブロック間の類似度と第一類似度の照合が多くの登録画像を排除し、比較的計算量が多い第二類似度の照合が最小限で済むため、高速化が達成される。
２）登録画像および照合画像が２値画像あるいは濃度レベルが少ない画像の場合でも適用可能である。
３）ブロック間の類似度の照合はブロック単位の情報を扱うので細かいノイズに対して影響を受けにくい。

以下、本発明の一実施の形態による照合技術について図面を参照しながら説明を行う。図１は、本実施の形態による照合装置の一構成例を示す機能ブロック図である。図１に示す照合装置は、類似度算出処理を行う処理装置１０４と、記憶装置１０８と、入力装置ａ１〜ａｎ(ｎは整数）と、を有している。さらに、照合を確認するためのディスプレイ１１１を備えていても良い。入力装置ａ１…は、デジタルカメラなどの画像入力装置（画像取得装置）１０１と、キーボード１０２、および／又は、マウス１０３などの入力インターフェイスが、処理装置１０４と接続されている。画像入力装置１０１は、例えば、指紋、指静脈や手のひら静脈などの濃淡画像を取得する撮像装置を含む。キーボード１０２および／又はマウス１０３は、コマンドの起動やパラメータの入力などに使われる。これらの入力系は、ａ１からａｎまでの多数のインターフェイスが処理装置１０４に接続されているケースが多い。出力装置として用いられるディスプレイ１１１もシステムに結合している。ディスプレイ１１１は、システムの状態や入力のプロンプトなどを表示する。

処理装置１０４は、ブロック間類似度算出部１０５と、第一類似度算出部１０６と、第二類似度算出部１０７と、を含む。記憶装置１０８は、登録画像記憶部１０９と照合画像記憶部１１０とを含み、照合画像記憶部１１０は少なくとも照合処理時に一時的に照合対象となる画像を記憶する。処理装置１０４の３つの類似度算出部１０５・１０６・１０７は、いずれも登録画像１０９と照合画像１１０とを比較し、両者の類似度を算出する。

図２は、本実施の形態による照合処理の流れを示すフローチャート図である。特許文献１に記載のように、照合画像と登録画像とのぞれぞれの全体画像に関して、照合画像と登録画像との対応する領域について複数のブロック領域に分割する。分割するブロック数は、限定されるものではないが例えば３〜１００程度でも良い。

次に、図２の中で使われている記号について説明する。変数iは登録画像のインデックスである。また、定数Ｉは登録画像の総数である。

照合画像と登録画像とは、上記のように複数の対応するブロックに分割されるが、変数jはそのブロックのインデックスである。また、定数Jはブロックの総数である。変数Ｒは照合画像のブロックjと登録画像iのブロックjとの間の類似度を示す。定数ＲＴはブロック間の類似度に対する閾値である。この閾値を用いて類似・非類似を判定する。変数Ｒ１は、照合画像と登録画像i間の第一類似度を示す値である。定数Ｒ１Ｔは第一類似度に対する閾値である。変数Ｒ２は照合画像と登録画像iと間の第二類似度を示す変数である。定数ＲＴ２は第二類似度に関する閾値である。変数Ｒ２Ｍａｘと変数ｉＭａｘとは、第二類似度Ｒ２の最大値を算出する際、使用される変数である。

図２において、まず、ステップ２０１で、変数Ｒ２Ｍａｘに対して初期値を設定する。ステップ２０２以降は変数iについてのループを形成している。ステップ２０２において、変数iに初期値０を設定し、ステップ２０３において、全ての登録画像について処理を終えているか否かを判定する。処理を終えていなければ（ＹＥＳ）、ステップ２０６以降の変数jについてのループに入る。

ステップ２０５において、変数jに初期値０を設定し、ステップ２０６において、全てのブロックについて処理を終えているか否かを判定する。終えていなければ（ＹＥＳ）、ステップ２０８において、ブロック間の類似度Ｒを算出する。ステップ２０９において、このブロック間の類似度Ｒが閾値ＲＴ以上であるか判定する。そうであれば（ＹＥＳ）、ステップ２０７に進み、変数jの値を１増やして、変数jについてのループを繰り返す。そうでなければ（ＮＯ）、照合画像と登録画像iとが全体として類似していないと判断されるため、ステップ２０４において変数iの値を一つ増やして、変数iについてのループを繰り返す。ステップ２０６において、全てのブロックについて処理を終えていれば（ＮＯ）、変数jについてループを脱出して、ステップ２１０に進む。

ステップ２１０において、照合画像と登録画像Iとの間の第一類似度Ｒ１を算出する。ステップ２１１において、この第一類似度Ｒ１が閾値Ｒ１Ｔ以上であるか否かを判定する。第一類似度Ｒ１が閾値Ｒ１Ｔ以上でなければ（ＮＯ）、ステップ２０４に進み変数iの値を１増やして、変数iについてのループを繰り返す。第一類似度Ｒ１が閾値Ｒ１Ｔ以上であれば（ＹＥＳ）、すなわち、比較する画像の対応する各ブロックが全て類似していれば、第１の類似度に基づく類似性が認められるため、そのような画像のみについて次の第２の類似度に基づく類似性を判断する。すなわち、ステップ２１２に進み、照合画像と登録画像iとの間の第二類似度Ｒ２を算出する。ステップ２１３において、この第二類似度Ｒ２が変数Ｒ２Ｍａｘ以上か否かを判定する。以上でなければ（ＮＯ）、ステップ２０４に進み変数iの値を一つ増やして、変数iについてのループを繰り返す。以上であれば（ＹＥＳ）、ステップ２１４に進み、変数Ｒ２Ｍａｘに対してこの第二類似度の値を代入し、ステップ２１５において、変数ｉＭａｘにこの時の登録画像のインデックスiの値を記憶する。次に、変数iの値を一つ増やして（ステップ２０４）、変数iについてのループを繰り返す。

ステップ２０３で、全ての登録画像について処理を終えていれば（ＮＯ）、変数iについてのループを脱出して、ステップ２１６に進み、変数Ｒ２Ｍａｘが閾値Ｒ２Ｔ以上であるか否かを判定する。以上であれば（ＹＥＳ）、ステップ２１７に進み、照合が成功して全処理を終了する。以上でなければ（ＮＯ）、ステップ２１８に進み、照合が失敗しとなって全処理を終了する。

以下、本発明を指静脈認証に適用した例についてより具体的に説明する。ブロック間の類似度Ｒは、以下のように、ヒストグラムインタセクションで定義することができる（下記参考文献１参照）。画像におけるあるブロックの濃度ヒストグラムを

とする。

の値はヒストグラムの性質上、そのブロックの画素数となる。正規化ヒストグラム

とは濃度ヒストグラムの各要素を画素数で割ったものである。すなわち、

は１に正規化されている。登録画像のブロックの正規化ヒストグラムを

とし、対応する照合画像のブロックの正規化ヒストグラムを

とすると、ヒストグラムインタセクション

は次の式で定義される。

図３は、１つのブロックに関するヒストグラムインタセクションの概念を示す図である。図３（ａ）は、登録画像のブロックの正規化ヒストグラムを示し、図３（ｂ）は照合画像の対応するブロックの正規化ヒストグラムを示す図である。図３（ａ）、図３（ｂ）のいずれも、横軸が画素の濃度（明るさのレベル：輝度）、縦軸が画素の個数を表す。図３（ｃ）は、これら図３（ａ）と図３（ｂ）との二つの正規化ヒストグラムを重ね合わせ、それらの共通部分であるヒストグラムインタセクションの領域を灰色で表した図である。ブロック間の類似度Ｒは正規化されているため、“０”から“１”までの値を取り、その値が大きい程、２つのブロックは類似していると判定できる。

簡単のため、登録画像と照合画像とは、同じ大きさの画像とする。同じでない場合には、同じになるようにいずれか一方の画像を拡大縮小処理する。

登録画像および照合画像を例えば１５個のブロックに分割し、ブロック毎に正規化ヒストグラムを生成する。登録画像のブロックの正規化ヒストグラムは、認証以前の前処理で生成することができる。従って、この生成処理に要する時間は、認証の応答時間に含める必要がなく、応答速度を律速しない。

次に、図２に示した処理と同様にして以下の算出処理を行う。すなわち、まず、全てのブロック間の類似度Ｒが十分大きい画像のみについて、画像全体の類似度を算出する。

登録画像と照合画像との間の第一類似度Ｒ１としては、例えば以下の２通りの定義を用いることができる。
１）ブロック間の類似度の画像全体に対する平均値。
２）ブロック間の類似度に閾値処理を適用して２値化した値の画像全体に対する平均値。

上記１）、２）のいずれの場合も、第一類似度Ｒ１は、明らかに０から１までの値を取り、その値が大きい程、２つの画像は類似していると判断できる。

以下では上記定義１）を用いた例で説明する。尚、上記の第一類似度Ｒ１の２つの定義は、ブロック間の類似度Ｒと直接連係しているので、新たに必要とする計算量が少なくて良いという利点を持つ。

登録画像と照合画像間との第一類似度Ｒ１が十分大きいものだけ、その登録画像と照合画像とについて、第二類似度Ｒ２を算出する。この第二類似度Ｒ２の算出処理前に、ブロック間の類似度Ｒに基づく対象画像からの除外と、第一類似度Ｒ１に関する対象画像からの除外との二段階の照合に関する枝刈り（除外）が実行されている。

従って、第二類似度Ｒ２を算出する回数が少なくなる。第二類似度Ｒ２に対応する量には、比較的精度の高いという利点を重視して、ミスマッチ率に基づく照合を使用するのが好ましい。このミスマッチ率に基づく照合に関しては、非特許文献２に記載されている。

以上に説明したように、本発明の実施の形態では、精度は高いが必要とする計算量の多いミスマッチ率による照合処理の適用を最小限にすることによって高速な認証を実現するために、前もってブロック間の類似度と第一類似度による枝刈りを行っている。より正確には、ミスマッチ率Ｍは０から１までの値をとり、値が小さいほど二つの画像が類似するので、１−Ｍを類似度として再定義する必要がある。ミスマッチ率は、以下のように定義される。

静脈認証を例にすると、画像を、１）指静脈領域、２）背景領域、３）曖昧領域、に分割する。ミスマッチ数を、登録画像の画素が指静脈領域に属し、かつ、照合画像の対応する画素が背景領域に属するケース、または、その逆である場合の数とする。ミスマッチ率は、ミスマッチ数を登録画像と照合画像との指静脈領域の画素総数で除算したものである。

登録画像と照合画像との照合の結果には、照合が成功した「成功」の場合と、見落としによって照合が不成功になった「本人拒否」の場合と、他の画像と間違って照合してしまった「他人受入れ」の場合と、の３通りがある。本実施の形態による照合技術における認証方法は、本人拒否の割合が若干増えるが、処理時間が数分の一に短縮できる。

以上に説明したように、本実施の形態による照合技術は以下のような利点を有する。
１）比較的計算量が少ない、ブロック間の類似度と第一類似度に基づく照合処理によって多くの登録画像を排除することにより、比較的計算量が多い第二類似度の照合処理の対象画像数を最小限にすることができるため、照合処理の高速化が可能である。
２）登録画像および照合画像が２値画像あるいは濃度レベルが少ない画像の場合でも適用可能である。
３）ブロック間の類似度の照合処理については、ブロック単位の情報を扱うので、細かいノイズに対しても影響を受けにくい。

尚、本発明は、上記照合処理技術を利用したプログラム、このプログラムを記憶したコンピュータ読みとり可能な記録媒体にも適用可能である。

（参考文献）
１）参考文献１
村瀬洋、V. V. Vinode：局所色情報を用いた高速物体探索―――アクティブ探索法―――：電子情報通信学会論文誌、D−II、Vol. J81−D−II、No. 9、 pp.2035−2042、19
98年
２）参考文献２
三浦直人、長坂晃朗、宮武孝文：線追跡の反復試行に基づく指静脈パターンの抽出と個人認証への応用：電子情報通信学会論文誌、D−II、Vol. J86−D−II、No. 5、pp.678
−687、2003年

本発明は、画像照合装置、生体情報に基づく認証装置などに利用可能である。

本発明の一実施の形態による画像照合装置の構成例を示す機能ブロック図である。 本実施の形態による照合処理の流れを示すフローチャート図である。 （ａ）〜（ｃ）までは、ヒストグラムインタセクションの概念を示す図である。

符号の説明

１０１…画像入力装置、１０２…キーボード、１０３…マウス、１０４…処理装置、１０５…ブロック類似度モジュール、１０６…第一類似度モジュール、１０７…第二類似度モジュール、１０８…記憶装置、１０９…登録画像、１１０…照合画像、１１１…ディスプレイ。

Claims (1)

1. 照合対象画像と複数の登録画像とを照合する一対多照合を行う照合装置であって、
   前記照合対象画像と前記登録画像とを複数のブロックに分割し、互いに対応するブロック単位でブロック間類似度を算出するブロック間類似度算出部と、
   前記ブロック間類似度が第１の閾値に満たない登録画像を除外し、前記第１の閾値以上である登録画像のみに関して、前記ブロック間類似度算出部において算出されたブロック間類似度に基づいて、照合画像と登録画像との間の第一類似度を算出する第一類似度算出部と、
   第一類似度が第２の閾値に満たない登録画像を除外し、前記第２の閾値以上である登録画像のみについて、照合画像と登録画像との間の第二類似度を算出する第二類似度算出部、を有し、登録画像の中から照合画像と一致するものを特定することを特徴とする照合装置。

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