JP2011022784A - 情報処理装置、ブロック検出方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ハフ変換が施された画像のデータ量を削減することが可能な、情報処理装置、ブロック検出方法およびプログラムを提供すること。
【解決手段】本発明に係る情報処理装置は、生体に固有な画像情報である生体画像に対してハフ変換を実行するハフ変換部と、所定の形状を有するブロックが、ハフ変換後の生体画像であるハフ空間画像の中に含まれているか否かを検出し、前記ブロックが前記ハフ空間画像中に含まれている場合に前記ハフ空間画像中における前記ブロックの存在位置を表す存在位置情報を出力するブロック検出部と、を備える。
【選択図】図４

Description

本発明は、情報処理装置、ブロック検出方法およびプログラムに関する。

近年、生体認証を用いた個人識別技術（バイオメトリックス）の導入が開始されている。生体認証を用いた個人識別技術（以下、生体認証と称する。）では、認証に用いる生体認証用データを予めテンプレートとして登録しておき、認証時には、予め登録されているテンプレートと、認証時に生成された生体認証用データとの照合が行われる。

通常、生体認証では、認証に用いられるテンプレートには、指紋や静脈などの２次元パターンが格納されており、この２次元の画像情報を用いて認証処理が実行される。ここで、認証処理の精度を向上させるために、認証時に生成された生体画像およびテンプレートに対してハフ変換を行い、ハフ変換後の各画像を用いて認証を行う方法が提案されている（例えば、特許文献１を参照。）。

特開２００８−２６９６２９号公報

ところで、ハフ変換を利用した認証処理を行う場合に、その都度テンプレートに対してハフ変換を施すのではなく、ハフ変換が施された生体画像を予めテンプレートとして登録しておけば、認証処理に要する処理数を削減することが可能となる。しかしながら、ハフ変換が施された画像のデータ容量は、ハフ変換が施される前のｘｙ平面での画像のデータ容量に比べて大きくなることが多い。そのため、ＩＣカード等の容量が限られたものにハフ変換が施された画像を保持することを想定した場合、ハフ変換が施された画像はデータ量的に適していないという問題があり、ハフ変換が施された画像を圧縮してデータ量を削減する方法が希求されていた。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、ハフ変換が施された画像のデータ量を削減することが可能な、情報処理装置、ブロック検出方法およびプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、生体に固有な画像情報である生体画像に対してハフ変換を実行するハフ変換部と、所定の形状を有するブロックが、ハフ変換後の生体画像であるハフ空間画像の中に含まれているか否かを検出し、前記ブロックが前記ハフ空間画像中に含まれている場合に前記ハフ空間画像中における前記ブロックの存在位置を表す存在位置情報を出力するブロック検出部と、を備える情報処理装置が提供される。

前記ブロックは、所定の大きさの単位ブロックが所定の傾きを有するように複数連結されたものであり、前記ブロック検出部は、前記単位ブロック間の連結状態が互いに異なる複数種類の前記ブロックと、前記単位ブロック間の連結状態が同様であり前記ブロックを構成する前記単位ブロックの数が異なる複数の前記ブロックとを用いて、ブロックの検出を行ってもよい。

前記ブロック検出部は、前記ハフ空間画像に含まれる前記ブロックそれぞれについて、当該ブロックの形状と、前記ブロックを構成する前記単位ブロックの数と、前記ブロックの存在位置情報と、を互いに関連付けて出力してもよい。

前記情報処理装置は、前記ハフ空間画像における投票値に基づいて前記ハフ空間画像を２値化して、２値化されたハフ空間画像であるハフ空間２値化画像を生成する２値化部を更に備え、前記２値化部は、前記投票値が所定の閾値以上であった場合に、該当する箇所に投票がなされたと判断し、前記投票値が所定の閾値未満であった場合に、該当する箇所に投票が成されなかったと判断し、前記ブロック検出部は、前記ハフ空間２値化画像に対して前記ブロックの検出を行ってもよい。

前記ブロック検出部は、前記単位ブロック間の連結状態が同様な前記複数のブロックについて、当該ブロックを構成する前記単位ブロックの数が多いものから順に検出してもよい。

前記ブロック検出部は、前記ハフ空間画像に前記ブロックが含まれているか否かの検出処理を開始する位置を、前記ブロックの形状に応じて変更してもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、生体に固有な画像情報である生体画像に対してハフ変換を実行するステップと、所定の形状を有するブロックが、ハフ変換後の前記生体画像であるハフ空間画像の中に含まれているか否かを検出し、前記ブロックが前記ハフ空間画像中に含まれている場合に前記ハフ空間画像中における前記ブロックの存在位置を表す存在位置情報を出力するステップと、を含むブロック検出方法が提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の更に別の観点によれば、コンピュータに、生体に固有な画像情報である生体画像に対してハフ変換を実行するハフ変換機能と、所定の形状を有するブロックが、ハフ変換後の前記生体画像であるハフ空間画像の中に含まれているか否かを検出し、前記ブロックが前記ハフ空間画像中に含まれている場合に前記ハフ空間画像中における前記ブロックの存在位置を表す存在位置情報を出力するブロック検出機能と、を実現するためのプログラムが提供される。

以上説明したように本発明に係る情報処理装置は、ハフ空間画像中に所定の形状を有するブロックが存在するか否かを検出し、ハフ空間画像中に含まれるブロックの存在位置情報を出力する。これは、ブロックを基準としてハフ空間画像を符号化することに相当するため、かかるブロックの存在位置情報を利用することで、当該ハフ空間画像のデータ量を削減することが可能となる。

ハフ変換について説明するための説明図である。 ハフ変換について説明するための説明図である。 ハフ変換について説明するための説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置の構成について説明するためのブロック図である。 同実施形態に係る情報処理装置について説明するための説明図である。 同実施形態に係る２値化部について説明するための説明図である。 同実施形態に係るブロック検出部について説明するための説明図である。 同実施形態に係るブロック検出部について説明するための説明図である。 同実施形態に係るブロック検出部について説明するための説明図である。 同実施形態に係るブロック検出部について説明するための説明図である。 同実施形態に係るハフ空間２値化画像の符号化データの一例を説明するための説明図である。 同実施形態に係るハフ空間２値化画像の符号化データの一例を説明するための説明図である。 同実施形態に係る符号化画像について説明するための説明図である。 同実施形態に係るブロック検出方法について説明するための流れ図である。 同実施形態に係る情報処理装置の変形例の構成を説明するためのブロック図である。 本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は、以下の順序で行うものとする。
（１）ハフ変換について
（２）第１の実施形態
（２−１）情報処理装置の構成について
（２−２）ブロック検出方法について
（２−３）情報処理装置の変形例について
（３）本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について
（４）まとめ

（ハフ変換について）
まず、本発明の実施形態に係る情報処理装置およびブロック検出方法について説明するに先立ち、図１〜図３を参照しながら、ハフ変換について詳細に説明する。図１〜図３は、ハフ変換（Ｈｏｕｇｈ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）について説明するための説明図である。

ハフ変換は、ｘｙ空間上の任意の点（ｘ_０，ｙ_０）を、以下の式１によりρθ空間（以下、ハフ空間と称する。）における１本の曲線へと変換する変換である。

ρ＝ｘ_０・ｃｏｓθ＋ｙ_０・ｓｉｎθ ・・・（式１）

ここで、上記式１から明らかなように、式１が表す曲線は、ハフ空間における正弦波である。また、式１における三角関数の係数としてｘｙ空間における座標が用いられているため、図１の左側および中央に示した図のように、変換前のｘｙ空間において座標が異なる２つの点は、ハフ空間では互いに異なる２つの曲線として表されることとなる。また、図１の右側に示した図のように、ｘｙ空間上の点が増加すると、ハフ空間上では曲線の数が増加することとなり、複数の曲線が極近傍で交わる場合が生じうる。

また、例えば図２に示したように、ｘｙ空間上の２点を通る直線上に存在する点をハフ変換した場合には、ハフ空間上の同一の点で、複数の曲線が交差することとなる。換言すれば、ハフ空間上で複数の曲線が交差する場合に、その交差度合（交差している曲線の数。以下、投票値という。）が多いほど、そのハフ空間上の交点に対応したｘｙ空間での直線上に乗る点が多く存在することとなる。従って、ハフ空間における画像から投票値が大きい点を見つけ、その座標からｘｙ空間での直線を推測することが可能となる。

ここで、例えば図３に示したように、ハフ空間上の点（θ_０，ρ_０）で多くの曲線が交差する場合に、この交点の座標を式１に代入することで、ｘｙ空間上の直線式を求めることが可能となる。以下の式変形から明らかなように、対応するｘｙ空間上での直線は、傾きが（−ｔａｎ^−１θ_０）であり、ｙ切片が（ρ_０ｓｉｎ^−１θ_０）である直線となる。

本発明の実施形態に係る情報処理装置では、上述のような特徴を持ったハフ変換によりハフ空間上に変換された生体に固有な画像である生体画像に対して、以下で説明するようなブロック検出処理を行い、ハフ変換後の生体画像の符号化を行うことが可能である。

（第１の実施形態）
＜情報処理装置の構成について＞
続いて、図４〜図１３を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置の構成について、詳細に説明する。図４は、本実施形態に係る情報処理装置の構成を説明するためのブロック図である。図５は、本実施形態に係る情報処理装置を説明するための説明図である。図６は、本実施形態に係る２値化部を説明するための説明図である。図７〜図１０は、本実施形態に係るブロック検出部について説明するための説明図である。図１１および図１２は、本実施形態に係るハフ空間２値化画像の符号化データの一例を説明するための説明図である。図１３は、本実施形態に係る符号化画像について説明するための説明図である。

なお、以下の説明では、生体に固有な画像である生体画像の一例として、指静脈を撮像して得られる指静脈画像を例にとって説明を行うものとする。しかしながら、本発明は、指静脈画像のみに限定されるわけではなく、画像の長手方向に沿って伸びる直線成分が存在する画像であれば、適用することが可能である。

本実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図４に示したように、ハフ変換部１０１と、２値化部１０３と、ブロック検出部１０５と、記憶部１０７と、を主に備える。

ハフ変換部１０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等によって実現される。ハフ変換部１０１は、入力された生体画像（例えば、指静脈画像）に対してハフ変換を実行し、ハフ変換後の生体画像であるハフ空間画像を生成する。

入力された指静脈画像は、例えば図５の左側に示したように、指静脈に該当する部分が線分として表された画像である。この指静脈画像は、例えば、指静脈に該当する画素がデータ１となっており、指静脈ではない部分の画素がデータ０となっているバイナリ画像であってもよい。ハフ変換部１０１は、入力された指静脈画像における指静脈に該当する画素の座標を、上記式１によりハフ変換し、例えば図５の中央に示したような、ハフ空間画像とする。

ハフ変換部１０１は、指静脈画像における指静脈部分の座標（ｘ，ｙ）それぞれについて、当該座標（ｘ，ｙ）に対応するハフ空間での曲線上の座標に投票を行う。その結果、生成されたハフ空間画像において、複数の曲線が交差する交点の投票値は、高い値となる。従って、ハフ変換部１０１によって生成されるハフ空間画像は、ハフ空間画像を構成する各画素における投票値の大小が図示された画像となる。例えば、図５の中央に示したハフ空間画像は、投票値の高い座標ほど濃い色で表されるようになっている。

ハフ変換部１０１は、生成したハフ空間画像を、後述する２値化部１０３へと伝送する。また、ハフ変換部１０１は、生成したハフ空間画像を、後述する記憶部１０７等に格納してもよい。

２値化部１０３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。２値化部１０３は、ハフ変換部１０１から伝送されたハフ空間画像を、当該ハフ空間画像の投票値に基づいて２値化し、２値化されたハフ空間画像であるハフ空間２値化画像を生成する。

以下で説明する２値化処理に先立ち、２値化部１０３は、パラメータρ，θをそれぞれ所定の大きさ（Δρ，Δθ）で離散化することにより、Δρ×Δθの矩形範囲に入る交点座標を全て同一の交点として投票値のカウントを行う。このような離散化を行うことで、投票値を保持すべきデータ点（すなわち、ハフ空間における座標）の個数を削減することが可能となる。

例えば、ハフ空間画像が、ρおよびθについて、−６０≦ρ≦６０、−９０≦θ≦９０という範囲を有している場合に、Δρ＝２、Δθ＝３と設定すると、ハフ空間画像は、６０×６０＝３６００画素の画像となり、約４５０バイト程度のデータ量となる。

２値化部１０３は、離散化された座標それぞれにおける投票値と、以下で説明するような方法で決定される閾値とに基づいて、ハフ空間画像の２値化を行う。ここで、ハフ空間画像を２値化した結果交点として残存した画素が多すぎても少なすぎても、生体認証処理に際して類似度を算出する上で支障が生じる。換言すれば、本来は異なる２つのハフ空間画像であるにも関わらず、同一のハフ空間画像であると判断してしまう可能性がある。そのため、本実施形態に係る２値化部１０３は、以下で説明するような方法で、２値化処理を行う際の投票値の閾値を決定する。

投票値の閾値の決定方法について、図６を参照しながら説明する。
図６の左側に示したグラフ図は、投票値の閾値Ｈ_ｔｈｒと、この閾値Ｈ_ｔｈｒ以上の投票値を有する画素の個数Ｎとの関係を示したグラフ図である。なお、図６に示したグラフ図に対応するハフ空間画像は、縦６０画素×横６０画素＝３６００画素からなる画像である。

図６の左側に示したグラフ図から明らかなように、投票値の閾値Ｈ_ｔｈｒが大きくなるにつれて、２値化処理によって残存した画素（すなわち、閾値Ｈ_ｔｈｒ以上の投票値を有する画素）の個数は減少していく。そこで、２値化部１０３は、残存する画素（閾値以上の投票値を有する画素）の個数に関する閾値Ｎ_ｔｈｒを用いて、２値化処理に用いる投票値の閾値Ｈ_ｔｈｒの決定を行う。

残存する個数に関する閾値Ｎ_ｔｈｒは、本人のハフ空間画像と他人のハフ空間画像との区別をつけることが可能となる程度の残存画素の個数に対応する。この閾値Ｎ_ｔｈｒは、ハフ変換後の生体画像を利用した生体認証システムの本人拒否率（Ｆａｌｓｅ Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ Ｒａｔｅ：ＦＲＲ）や他人受け入れ率（Ｆａｌｓｅ Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ Ｒａｔｅ：ＦＡＲ）等に影響を与えるパラメータである。そのため、残存する個数に関する閾値Ｎ_ｔｈｒは、実際の認証処理結果を統計処理して得られるデータ等に基づき、予め適切な値に設定される。

２値化部１０３は、まず、残存画素が比較的多くなるような閾値（換言すれば、値の小さな閾値）Ｈ_ｔｈｒ ^０に基づいて、２値化処理を行うハフ空間画像を２値化し、残存画素の個数Ｎ_０を決定する。残存画素が所定の閾値Ｎ_ｔｈｒよりも多い（Ｎ_０＞Ｎ_ｔｈｒ）場合には、２値化部１０３は、閾値Ｈ_ｔｈｒ ^０を所定の刻み分ΔＨ_ｔｈｒだけ大きくして、新たな閾値Ｈ_ｔｈｒ ^１（Ｈ_ｔｈｒ ^１＝Ｈ_ｔｈｒ ^０＋ΔＨ_ｔｈｒ）を設定する。続いて、２値化部１０３は、ハフ空間画像に対してＨ_ｔｈｒ ^１を用いて再度２値化処理を行い、残存画素の個数Ｎ_１を決定する。このような処理を（ｑ＋１）回繰り返して（ｑ＋１）回目の処理における残存画素Ｎ_ｑを決定し、Ｎ_ｑ＜Ｎ_ｔｈｒとなった場合に、２値化部１０３は、残存画素数が収束したと判断する。次に、２値化部１０３は、一つ手前の処理における閾値Ｈ_ｔｈｒ ^ｑを２値化処理における閾値と決定し、閾値Ｈ_ｔｈｒ ^ｑにおける残存画素数Ｎ_ｑ−１の画像を、２値化されたハフ空間画像であるハフ空間２値化画像とする。

図６に示した具体例を参照しながら、上記の処理を具体的に説明する。
図６では、Ｎ_ｔｈｒ＝１５０である場合について図示している。Ｈ_ｔｈｒ＝１３の場合の残存画素の個数Ｎは、図中に示したように２３３であり、閾値Ｎ_ｔｈｒよりも大きな値となっている。そこで、２値化部１０３は、閾値Ｈ_ｔｈｒを１増加させ、閾値Ｈ_ｔｈｒ＝１４として再度２値化処理を行う。閾値Ｈ_ｔｈｒ＝１４における残存画素Ｎは１８７であり、この残存画素数も閾値Ｎ_ｔｈｒよりも大きい値であるため、２値化部１０３は、閾値Ｈ_ｔｈｒを更に１増加させ、閾値Ｈ_ｔｈｒ＝１５として２値化処理を行う。閾値Ｈ_ｔｈｒ＝１５における残存画素数Ｎは１５４であり、この残存画素数も閾値Ｎ_ｔｈｒよりも大きい値であるため、２値化部１０３は、閾値Ｈ_ｔｈｒを更に１増加させ、閾値Ｈ_ｔｈｒ＝１６として２値化処理を行う。閾値Ｈ_ｔｈｒ＝１６における残存画素数Ｎは１３９であり、閾値Ｎ_ｔｈｒよりも小さな値であるため、２値化部１０３は、直前の閾値である閾値Ｈ_ｔｈｒ＝１５を、２値化処理の閾値として決定する。

このようにして決定された閾値Ｈ_ｔｈｒを用いて、２値化部１０３は、ハフ空間画像の２値化処理を行う。２値化部１０３は、対応する画素（座標）の投票値が閾値Ｈ_ｔｈｒ以上であるものについては、該当する画素に投票がなされたと判断し、投票値が閾値Ｈ_ｔｈｒ未満である画素については、該当する画素に投票がなされなかったと判断する。このような処理を行うことで、２値化部１０３は、ハフ空間画像を２値化し、バイナリ画像であるハフ空間２値化画像を生成することができる。例えば図５の中央に示したハフ空間画像は、２値化部１０３により適切な閾値Ｈ_ｔｈｒで２値化されることにより、図５の右側に示したようなバイナリ画像であるハフ空間２値化画像となる。

かかる処理によりハフ空間画像の２値化を行うことで、ハフ空間画像の各画素における投票値を詳細に保持することが不要となり、ハフ空間画像のデータ容量の削減を図ることが可能となる。

２値化部１０３は、生成したハフ空間２値化画像を、後述するブロック検出部１０５へと伝送する。また、２値化部１０３は、生成したハフ空間２値化画像を、後述する記憶部１０７等に格納してもよい。

ブロック検出部１０５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。ブロック検出部１０５は、所定の形状を有するブロックが、ハフ変換後の生体画像（例えば、ハフ空間２値化画像）の中に含まれているか否かを検出する。また、ブロック検出部１０５は、上記ブロックがハフ変換後の生体画像中に含まれている場合に、ハフ変換後の生体画像中におけるブロックの存在位置を表す存在位置情報を出力する。以下、ブロック検出部１０５が行うブロック検出処理について、詳細に説明する。

図５から明らかなように、ハフ空間における画像は、正弦波（ｓｉｎ関数曲線）の集合である。そのため、ハフ空間２値化画像では、画素が水平方向につながった横線や画素が鉛直方向につながった縦線が、突出して残存することは少なく、画素が斜め方向につながったものや、複数の画素がまとまって矩形領域を形成しているものが多く存在する。そこで、本実施形態に係るブロック検出部１０５は、例えば図７に示したようなブロックを利用して、当該ブロックがハフ空間２値化画像のどの場所に何個存在するかを検出する。

まず、ブロック検出部１０５がブロック検出処理に利用するブロックについて説明する。
ブロック検出部１０５がブロック検出処理に利用するブロックは、例えば図７に示したように１または複数の単位ブロックから構成される。単位ブロックは、ハフ空間２値化画像を構成する単位画素の大きさと同一の大きさを有していることが好ましい。ハフ空間２値化画像を構成する画素がΔρ×Δθで離散化されている場合には、単位ブロックの大きさは、図７に示したように、Δρ×Δθとなる。

ブロック検出処理に用いられる各種のブロックは、例えば図７に示したように、単位ブロックが所定の傾きを有するように複数連結されたものである。また、ブロック検出処理に用いられるブロックとして、単位ブロックそのものを用いてもよい。ブロック検出部１０５は、例えば図７に示したように、単位ブロック間の連結状態が互いに異なる複数種類のブロックを利用する。

このブロックの例として、図７に示したように、右下がり、右上がり、横並び、縦並びといった単位ブロック間の連結状態が異なる４種類のブロックがある。右下がりのブロックは、図７に示したように、ある単位ブロックの右下の角と、この単位ブロックに隣接する単位ブロックの左上の角とが連結しているブロックである。右上がりのブロックは、図７に示したように、ある単位ブロックの右上の角と、この単位ブロックに隣接する単位ブロックの左下の角とが連結しているブロックである。横並びのブロックは、図７に示したように、ある単位ブロックの右端の辺と、この単位ブロックに隣接する単位ブロックの左端の辺とが連結しているブロックである。縦並びのブロックは、図７に示したように、ある単位ブロックの下端の辺と、この単位ブロックに隣接する単位ブロックの上端の辺とが連結しているブロックである。

以下では、横並びのブロックの傾きを０度と表すこととし、横並びのブロックの傾きを基準として、右上がりのブロックの傾きを４５度、縦並びのブロックの傾きを９０度、右下がりのブロックの傾きを１３５度と表すこととする。

また、図７においては、４種類のブロックは全て５つの単位ブロックが連結したものとして表されているが、ブロック検出部１０５は、図７に示した大きさのブロックのみを利用するわけではない。すなわち、ブロック検出部１５は、連結状態が同様であり単位ブロックの個数の異なるブロックを複数利用して、ブロック検出処理を行う。ブロックを構成する単位ブロックの数は、少なくとも２以上である。また、右下がりおよび右上がりのブロックを構成する単位ブロックの数は、最大で、ハフ空間２値化画像の対角線上に位置する画素の個数まで設定可能である。横並びのブロックを構成する単位ブロックの数は、最大で、ハフ空間２値化画像の水平方向の画素数まで設定可能であり、縦並びのブロックを構成する単位ブロックの数は、最大で、ハフ空間２値化画像の高さ方向の画素数まで設定可能である。

ブロック検出部１０５は、右下がり、右上がり、横並び、縦並びといった各ブロックについて、当該ブロックを構成している単位ブロックの数を、予め設定されている最大単位ブロック数から最小単位ブロック数まで変化させながら、ブロック検出処理を行う。この際、最大単位ブロック数は、ハフ空間２値化画像の大きさから決定される最大値でなくてもよい。また、最小単位ブロック数は、２に設定されていなくともよい。ブロック検出処理は、後述するように、ハフ空間２値化画像を符号化する処理でもあるが、ブロック検出処理に要する時間および符号化の度合いは、この最小単位ブロック数および最大単位ブロック数に依存する。従って、ブロック検出処理に割くことができる時間や、必要とされる符号化の度合いに応じて、最小単位ブロック数および最大単位ブロック数は、適宜設定される。

ここで、ブロック検出部１０５は、あるブロックについて、単位ブロック数を変化させながらブロック検出処理を行う際に、ブロックを構成する単位ブロックの数を、好ましくは最大単位ブロック数から最小単位ブロック数へと変化させる。ブロックを構成する単位ブロック数を大きな値から小さな値へと変化させることで、ハフ空間２値化画像の中からより長いブロックを検出することが可能となり、効率的に符号化を行うことが可能となる。

また、先に説明したように、ハフ空間２値化画像では、画素が水平方向につながったものや画素が鉛直方向につながったものよりも、画素が斜め方向につながったものの方が多く存在する。従って、ブロック検出部１０５は、横並びや縦並びのブロックを用いて検出処理を行う前に、右下がりや右上がりのブロックを用いて検出処理を行うことが好ましい。このような順序でブロック検出を行うことで、斜め方向に長くつながった画素を縦並びや横並びのブロックで符号化するという、効率的ではない処理が行われることを抑制することができ、ハフ空間２値化画像を効率的に符号化することができる。

なお、ブロック検出部１０５がブロック検出処理に利用するブロックの形状は、図７に示した４種類に限定されるわけではなく、ブロック検出部１０５は、右下がり、右上がりの２種類のみをブロック検出処理に利用してもよい。また、ブロック検出部１０５は、図７に示した形状のブロックだけでなく、ハフ空間２値化画像に頻出する形状に対応したブロックを利用可能であり、例えば図８に示したようなブロックを利用してもよい。

続いて、ブロックを検出する際の画像の検索方向について、図９を参照しながら説明する。
ブロック検出部１０５は、ハフ空間２値化画像の含まれる各ブロックを検出する際に、検出に用いるブロックの種別に応じて、検出を開始する位置（以下、検出開始点と称する。）と、ハフ空間２値化画像中を探索する方向とを変更することが好ましい。

例えば図９の左上の図に示したように、右下がりのブロックを用いてブロック検出処理を実行する場合には、ブロック検出部１０５は、ハフ空間２値化画像の左上端を検出開始点に設定する。また、ブロック検出部１０５は、右下がりのブロックを用いて、左上端から右下端に向かって、ブロック検出処理を実行する。図９の左下および右下に示した図のように、横並びのブロックおよび縦並びのブロックを用いたブロック検出処理の場合にも、ブロック検出部１０５は、ハフ空間２値化画像の左上端を検出開始点とし、左上端から右下端に向かってブロック検出処理を実行する。

また、図９の右上の図に示したように、右上がりのブロックを用いてブロック検出処理を実行する場合には、ブロック検出部１０５は、ハフ空間２値化画像の左下端を検出開始点に設定する。また、ブロック検出部１０５は、右上がりのブロックを用いて、左下端から右上端に向かって、ブロック検出処理を実行する。

このように、ブロック検出部１０５は、それぞれのブロックを用いた検出処理に適切な位置を検出開始点とし、それぞれのブロックに適した探索方向に沿ってブロックの検出処理を行う。これにより、ブロック検出部１０５は、ハフ空間２値化画像の中からより長いブロックを検出することが可能となり、効率的に符号化を行うことが可能となる。

ブロック検出部１０５は、図７に示したようなブロックを用いてハフ空間２値化画像を探索し、ハフ空間２値化画像中に、検出に用いているブロックと一致する部分があるか否かを判断する。検出に用いているブロックと一致する部分が存在した場合には、ブロック検出部１０５は、検出したブロックの形状を現す情報と、ブロックを構成する単位ブロックの数と、ブロックの存在位置を表す存在位置情報と、を互いに関連付けて出力する。その後、ブロック検出部１０５は、検出したブロックと一致した部分をハフ空間２値化画像から消去して、ブロックの検出処理を継続する。予め設定された単位ブロック数の範囲で全てのブロックについての探索が終了した場合に、ブロック検出部１０５は、ブロックの検出処理を終了する。

例えば、図１０に示したように、ブロック検出部１０５が、単位ブロック数が１１である右下がりのブロックを用いてハフ空間２値化画像に対して検出処理を行っているとする。ここで、ブロック検出部１０５は、図１０に示したように、検出に用いているブロックと一致する部分を検出すると、上述のような情報を出力するとともに、検出したブロックをハフ空間２値化画像の中から消去する。このマッチング部分の消去は、一度検出した部分を再度別のブロックで検出しないようにするための処理であり、このような処理以外にも、一度検出した部分を再度検出しないようにする他の方法を用いてもよい。

ここで、ブロックの形状を現す情報は、検出に用いたブロックを特定するための情報であり、「右下がり」、「右上がり」のようにブロックの種類を表す名称であってもよく、「１３５°」、「４５°」のようにブロックの傾きを表す数値であってもよい。また、ブロックの存在位置を表す存在位置情報として、例えば、ブロックと一致する部分が存在している位置を表す座標を利用することが可能である。ブロックと一致する部分の座標は、例えば、検出に用いているブロックの所定の部分が位置している座標を用いることが可能であり、ブロックの所定の部分は、例えば図１１に示したように、それぞれのブロックについて予め設定しておけばよい。図１１に示した例では、ハフ空間２値化画像の左上端を原点（０，０）とし、右下がりのブロックの場合はブロックの左上端の座標を、右上がりのブロックの場合はブロックの左下端の座標をそれぞれ出力する旨が設定されている。また、横並びのブロックの場合はブロックの左端の座標を、縦並びのブロックの場合はブロックの上端の座標をそれぞれ出力する旨が設定されている。

ブロック検出部１０５により出力された全ての情報は、例えば図１２に示したように、テーブル化することが可能である。図１２に示したテーブルには、ハフ空間２値化画像中に含まれるブロックの形状および単位ブロック数と、このブロックが存在した座標が記載されている。ブロック検出部１０５により出力されるデータは、検出されたブロック１つについて約２バイト程度である。図１１に示したように、検出したブロックについて、予めどの単位ブロックの座標を出力するかを取り決めておくことにより、出力された情報に基づいて、ハフ空間２値化画像を再描画することが可能となる。従って、ブロック検出部１０５から出力された情報に基づいて生成された図１２に示したようなテーブルは、ハフ空間２値化画像を符号化したデータに他ならない。すなわち、ブロック検出部１０５が行っているブロック検出処理は、ハフ空間２値化画像の符号化処理であるとも言える。

図１３は、６０×６０＝３６００画素からなるハフ空間画像を２種類の閾値を用いて２値化したものについて、符号化前と復号後の画像をそれぞれ図示したものである。閾値Ｈ_ｔｈｒ＝１０の場合、ブロック検出部１０５により検出されたブロックの要素数は７０個であり、データ量は約１４０バイトであった。また、閾値Ｈ_ｔｈｒ＝１５の場合、ブロック検出部１０５により検出されたブロックの要素数は３４個であり、データ量は約６８バイトであった。ハフ空間２値化画像のデータ量が約４５０バイトであるため、かかる符号化処理によって、データ量が約１５〜３０％になったことがわかる。

ここで、図１３に示した例は、最小単位ブロック数が２である場合におけるブロック検出処理の実行例である。そのため、単位ブロック数＝１である部分（すなわち、単位ブロックそのものである部分）は、ブロック検出部１０５により検出されることはない。その結果、図１３において点線で囲った部分のように、ブロック検出処理の結果単位ブロックそのものが残存した部分は、復号後の画像では再現されていない。

なお、ブロック検出処理における最小単位ブロック数を更に大きな値にすることにより、更に少ないバイト数でハフ空間２値化画像を符号化することが可能である。また、最小単位ブロック数を１とすることで、ハフ空間２値化画像における全ての画素が検出されることとなり、ハフ空間２値化画像のロスレス符号化を実現することができる。

再び図４に戻って、本実施形態に係る記憶部１０７について説明する。
記憶部１０７は、本実施形態に係る情報処理装置１０が、何らかの処理を行う際に保存する必要が生じた様々なパラメータや処理の途中経過等、または、各種のデータベース等が、適宜記録される。この記憶部１０７は、ハフ変換部１０１、２値化部１０３、ブロック検出部１０５等が、自由に読み書きを行うことが可能である。

なお、上述の説明では、ハフ変換部１０１により生成されたハフ空間画像が２値化部１０３によって２値化されてハフ空間２値化画像となり、ハフ空間２値化画像がブロック検出部１０７により処理される場合について説明した。しかしながら、ハフ空間画像が２値化部１０３により２値化されることなく、ブロック検出部１０７により処理されてもよい。

以上、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

＜ブロック検出方法について＞
次に、図１４を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１０が備えるブロック検出部１０５が実行するブロック検出方法について、詳細に説明する。図１４は、本実施形態に係るブロック検出方法を説明するための流れ図である。

なお、以下の説明に先立ち、本実施形態に係る情報処理装置１０に入力された指静脈画像が、ハフ変換部１０１によりハフ空間画像へと変換され、２値化部１０３がハフ空間画像を２値化し、ハフ空間２値化画像を生成しているものとする。

まず、ブロック検出部１０５は、単位ブロック数を表すパラメータｌｅｎを、最大単位ブロック数ｌｅｎ_ＭＡＸに設定する（ステップＳ１０１）。次に、ブロック検出部１０５は、検出処理を実行するブロックの切り替えを行う（ステップＳ１０３）。ブロック検出部１０５に入力されたハフ空間２値化画像に対して初めて検出処理を行う場合には、ブロック検出部１０５は、横並びや縦並びのブロックに切り替えるよりも先に、右下がりや右上がりといった斜め方向のブロックに切り替えを行うことが好ましい。

次に、ブロック検出部１０５は、ブロック検出処理を開始する際の検出開始点を、切り替えたブロックに対応する点（ρ_ｓ，θ_ｓ）に設定する（ステップＳ１０５）。続いて、ブロック検出部１０５は、パラメータｌｅｎに該当する個数の単位ブロックを用いて、着目しているブロックの形状を有するマッチングパターンを生成する（ステップＳ１０７）。これは、例えば、着目している形状が右下がりのブロックであり、パラメータｌｅｎが２０に設定されている場合に、２０個の単位ブロックを用いて、右下がりのブロックを生成するような処理である。

続いて、ブロック検出部１０５は、座標（ρ_ｓ，θ_ｓ）を基点としたマッチングパターンと同様の傾きおよび長さを有する線分上に、マッチングパターンと一致するように画素が配列しているか否かのマッチング判定を行う（ステップＳ１０９）。これは、例えば、ハフ空間２値化画像で投票値の存在を表すデータが１である場合に、座標（ρ_ｓ，θ_ｓ）を基点としたマッチングパターンと同様の傾きおよび長さを有する線分を考え、この線分上に位置する画素のデータ値が１であるか否かを判定するものである。

マッチングパターンとハフ空間２値化画像の画素の配列とが一致した場合には、ブロック検出部１０５は、座標（ρ_ｓ，θ_ｓ）を、着目しているブロックの形状を現す情報およびパラメータｌｅｎと互いに関連付けて出力し、保存する（ステップＳ１１１）。この際、ブロック検出部１０５は、該当する線分上に存在した画素が既に検出済みであることを表すような処理（例えば、ハフ空間２値化画像の中から該当する画素のデータを消去する処理など）を行うことが好ましい。その後、ブロック検出部１０５は、後述するステップＳ１１３を実施する。

着目している座標を基点とする線分上の画素配列がマッチングパターンと一致しなかった場合、または、着目している座標を出力および保存した場合には、ブロック検出部１０５は、着目する座標（ρ_ｓ，θ_ｓ）を変更する（ステップＳ１１３）。具体的には、ブロック検出部１０５は、着目している座標（ρ_ｓ，θ_ｓ）をそれぞれΔρおよびΔθだけ動かし、（ρ_ｓ＋Δρ，θ_ｓ＋Δθ）とする。ここで、Δρ，Δθは、例えば１と設定することが好ましい。

次に、ブロック検出部１０５は、変更後の座標と、着目しているハフ空間２値化画像の大きさとを比較して、ブロック検出処理を行う探索範囲が終了したか否かを判断する（ステップＳ１１５）。探索範囲が終了していない場合には、ブロック検出部１０５は、ステップＳ１０７に戻ってブロックの検出処理を繰り返す。また、探索範囲が終了した場合には、ブロック検出部１０５は、パラメータｌｅｎの値を、（ｌｅｎ−Δｌｅｎ）に設定する（ステップＳ１１７）。ここで、Δｌｅｎは、例えば１と設定することが好ましい。

続いて、ブロック検出部１０５は、設定後のパラメータｌｅｎが、最小単位ブロック数を表すｌｅｎ_ｍｉｎ未満であるか否かを判断する（ステップＳ１１９）。設定後のパラメータｌｅｎがｌｅｎ_ｍｉｎ以上である場合には、ブロック検出部１０５は、ステップＳ１０５に戻ってブロックの検出処理を続行する。また、設定後のパラメータｌｅｎがｌｅｎ_ｍｉｎ未満である場合には、ブロック検出部１０５は、検出処理を行っていないブロックが存在するか否かを判断する（ステップＳ１２１）。検出処理を行っていないブロックが存在する場合には、ブロック検出部１０５は、ステップＳ１０１に戻ってブロックの検出処理を続行する。また、検出処理を行っていないブロックが存在しない場合には、ブロック検出部１０５は、ブロックの検出処理を終了する。

以上説明したような処理を行うことで、ブロック検出部１０５は、ハフ空間２値化画像中に存在するブロックを検出することが可能となり、結果として、ハフ空間２値化画像を符号化し、ハフ空間２値化画像のデータ量を削減することができる。

以上、本実施形態に係るブロック検出方法について説明した。
なお、上述の説明では、全てのブロックについて同一の最大単位ブロック数が設定されている場合について説明したが、ブロック毎に最大単位ブロック数を設定してもよい。例えば、横並びや縦並びのブロックを用いた検出に先立ち、右下がりや右上がりといった斜め方向のブロックを行う場合、横並びや縦並びのブロックを用いた検出を行う際には、画素が長く連結したものは残存していないと考えられる。そのため、横並びや縦並びのブロックに関する最大単位ブロック数を、斜め方向のブロックに関する最大単位ブロック数よりも小さく設定してもよい。このような最大単位ブロック数の設定を行うことで、ブロック検出処理の効率化を図ることが可能となり、ブロック検出処理に要する時間を短縮することが可能となる。

また、上述の説明では、あるブロックについて、最大単位ブロック数から最小単位ブロック数まで変化させながらブロック検出処理を行った後に、別のブロックについてブロック検出処理を行う場合について説明した。しかしながら、本発明の実施形態に係るブロック検出方法は上述の例に限定されるわけではなく、着目している単位ブロック数を有する全ての種類のブロックを用いてブロック検出処理を行った後に、単位ブロック数を変更するようにしてもよい。

＜情報処理装置の変形例について＞
続いて、図１５を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置の変形例について、詳細に説明する。図１５は、本実施形態に係る情報処理装置の変形例の構成を説明するためのブロック図である。

本変形例に係る情報処理装置１０は、例えば図１５に示したように、ハフ変換部１０１、２値化部１０３、ブロック検出部１０５、記憶部１０７、撮像部１５１、撮像制御部１５３、静脈画像抽出部１５５および符号化データ登録部１５７を主に備える。

ここで、ハフ変換部１０１、２値化部１０３、ブロック検出部１０５および記憶部１０７は、本発明の第１の実施形態に係る各処理部と同様の構成を有し、同様の効果を奏するため、詳細な説明は省略する。

撮像部１５１は、体表面ＢＳに対して所定の波長帯域を有する近赤外光を照射する光源部と、撮像素子およびレンズ等の光学素子から構成される光学系と、を含む。

近赤外光は、身体組織に対して透過性が高い一方で、血液中のヘモグロビン（還元ヘモグロビン）に吸収されるという特徴を有するため、近赤外光を指や手のひらや手の甲に照射すると、指や手のひらや手の甲の内部に分布している静脈が影となって画像に現れる。画像に表れる静脈の影を、静脈パターンという。このような静脈パターンを良好に撮像するために、発光ダイオード等の光源部は、約６００ｎｍ〜１３００ｎｍ程度の波長、好ましくは、７００ｎｍ〜９００ｎｍ程度の波長を有する近赤外光を照射する。

ここで、光源部が照射する近赤外光の波長が６００ｎｍ未満または１３００ｎｍ超過である場合には、血液中のヘモグロビンに吸収される割合が小さくなるため、良好な静脈パターンを得ることが困難となる。また、光源部が照射する近赤外光の波長が７００ｎｍ〜９００ｎｍ程度である場合には、近赤外光は、脱酸素化ヘモグロビンと酸素化ヘモグロビンの双方に対して特異的に吸収されるため、良好な静脈パターンを得ることができる。

光源部から射出された近赤外光は、体表面ＢＳに向かって伝搬し、直接光として、生体の側面などから内部に入射する。ここで、人体は良好な近赤外光の散乱体であるため、生体内に入射した直接光は四方に散乱しながら伝搬する。生体内を透過した近赤外光は、光学系を構成する光学素子に入射することとなる。

撮像部１５１を構成する光学系は、１または複数の光学素子と、１または複数の撮像素子と、から構成される。

人体の皮膚は、表皮層、真皮層および皮下組織層の３層構造となっていることが知られているが、静脈の存在する静脈層は、真皮層に存在している。真皮層は、指表面に対して０．１ｍｍ〜０．３ｍｍ程度の位置から２ｍｍ〜３ｍｍ程度の厚みで存在している層である。したがって、このような真皮層の存在位置（例えば、指表面から１．５ｍｍ〜２．０ｍｍ程度の位置）にレンズ等の光学素子の焦点位置を設定することで、静脈層を透過した透過光を、効率よく集光することが可能となる。

光学素子によって集光された静脈層を透過した透過光は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子に結像されて、静脈撮像データとなる。生成された静脈撮像画像に対応する静脈撮像データは、後述する静脈画像抽出部１５５に伝送される。

撮像制御部１５３は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。撮像制御部１５３は、光源部、光学系および撮像素子を制御して、撮像データを生成する。

撮像制御部１５３は、撮像素子によって生成された撮像データを、後述する静脈画像抽出部１５５に出力させる。また、撮像制御部１５３は、得られた撮像データを、記憶部１０７に記録してもよい。また、記憶部１０７への記録に際して、撮像制御部１５３は、生成した撮像データに撮像日や撮像時刻等を関連づけてもよい。なお、生成される撮像データは、ＲＧＢ（Ｒｅｄ−Ｇｒｅｅｎ−Ｂｌｕｅ）信号であってもよいし、それ以外の色やグレースケール等の画像データであってもよい。

静脈画像抽出部１５５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。静脈画像抽出部１５５は、撮像部１５１から伝送された近赤外撮像データのなかから、ユーザの静脈パターンを表す画像である静脈画像を抽出する。この静脈画像抽出部１５５は、例えば、画像平滑化部、輪郭抽出部、マスク画像生成部、切出部、静脈平滑化部、静脈画像２値化部、太線化部、細線化部、サムネイル画像生成部といった処理部を更に有する。

画像平滑化部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。画像平滑化部は、撮像制御部１５３から撮像結果として与えられる静脈撮像データに対して、例えばガウシアンと呼ばれる空間フィルタを用いてフィルタ処理を施し、静脈撮像データに対応する静脈画像を平滑化する。

輪郭抽出部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。輪郭抽出部は、画像平滑化部によって平滑化された静脈画像に対して、例えばＬｏｇ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタと呼ばれる空間フィルタを用いてフィルタ処理を施し、静脈画像における輪郭を強調して浮き彫りにする。

マスク画像生成部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。マスク画像生成部は、輪郭抽出部によって輪郭が強調された静脈画像から、背景部分とのコントラストを基に、指輪郭などの輪郭線を検出する。また、マスク画像生成部は、検出された輪郭線に囲まれる指領域と、それ以外の領域とを、２値で示す画像（以下、これをマスク画像とも称する。）を生成する。

切出部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。切出部は、輪郭抽出部によって輪郭が強調された静脈画像から、マスク画像生成部によって生成されたマスク画像を用いて、指輪郭に囲まれる指領域を含む所定サイズの画像を切り出す。

静脈平滑化部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。静脈平滑部は、切出部によって切り出された静脈画像に対して、例えばメディアンと呼ばれる空間フィルタを用いてフィルタ処理を施し、静脈画像における静脈部分を平滑化する。

静脈画像２値化部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。静脈画像２値化部は、静脈平滑化部によって静脈部分が平滑化された静脈画像を、設定された輝度レベルを基準として、２値レベルに変換する。ここで、仮に、静脈が平滑化される前の静脈画像を２値化対象の画像とした場合、実際には一本の静脈が、２値化によって２本の静脈として分離される確率が高くなる。したがって、静脈が平滑化された静脈画像を２値化対象とすることで、実際の静脈に近似する状態での２値化が可能となる。

太線化部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。太線化部は、静脈画像２値化部によって２値化された静脈画像に対して、例えばダイレーションと呼ばれる空間フィルタを用いてフィルタ処理を施し、静脈画像に含まれる静脈を太線化する。この結果、本来連結された静脈箇所であるにもかかわらず途切れていた静脈箇所が連結される。

細線化部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。細線化部は、太線化部によって静脈部分が太線化された静脈画像に対して、例えばエロージョンと呼ばれる空間フィルタを用いてフィルタ処理を施し、静脈部分の静脈幅を一定とする。

サムネイル画像生成部は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により実現される。サムネイル画像生成部は、静脈幅が一定となった静脈部分と、背景部分とを２値で示す静脈画像を細線化部から取得し、この静脈画像から、縦横サイズをｎ分の１倍に圧縮した画像であるサムネイル画像を生成する。

このようにして静脈画像抽出部１５５は、静脈幅が一定とされる静脈部分と背景部分とを２値で示す画像を、静脈情報として抽出する。静脈画像抽出部１５５は、抽出した静脈画像（細線化された静脈画像）を、ハフ変換部１０１へと伝送する。なお、静脈画像抽出部１５５は、抽出した静脈画像およびサムネイル画像や、静脈画像抽出部１５５が備える各処理部が生成した各種の情報を、記憶部１０７に記録してもよい。

符号化データ登録部１５７は、ブロック検出部１０５が出力したハフ空間２値化画像の符号化データを、抽出された生体画像に対応するテンプレートとして、記憶部１０７または外部のテンプレート管理サーバ２０に登録する。また、符号化データ登録部１５７は、登録するテンプレートに、当該テンプレートを登録するユーザに固有の識別情報（例えば、識別番号等）を関連付けてもよい。また、符号化データ登録部１５７は、登録するテンプレートに、符号化データに対応する生体画像のサムネイル画像や特徴量情報を更に関連づけてもよい。

このように、ハフ空間２値化画像の符号化データをテンプレートとして登録することにより、このテンプレートを利用して生体認証を行う装置は、従来のように登録されている実空間での登録生体画像をハフ変換する処理を行わなくてもよいようになる。その結果、かかる符号化されたテンプレートを利用して生体認証を行う装置は、認証処理の高速化を図ることが可能となる。

なお、符号化データ登録部１５７は、符号化の度合いの異なる複数の符号化データをテンプレートとして登録し、ユーザの利便性を向上させてもよく、符号化の度合いの高い複数のデータをテンプレートとして登録することで、認証精度を担保するようにしてもよい。

以上、本変形例に係る情報処理装置１０の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ等が全て行ってもよい。従って、本変形例を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本変形例に係る情報処理装置の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

（ハードウェア構成について）
次に、図１６を参照しながら、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成について、詳細に説明する。図１６は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

情報処理装置１０は、主に、ＣＰＵ９０１と、ＲＯＭ９０３と、ＲＡＭ９０５と、を備える。また、情報処理装置１０は、更に、ホストバス９０７と、ブリッジ９０９と、外部バス９１１と、インターフェース９１３と、入力装置９１５と、出力装置９１７と、ストレージ装置９１９と、ドライブ９２１と、接続ポート９２３と、通信装置９２５とを備える。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置１０内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。

ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９１１に接続されている。

入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなどユーザが操作する操作手段である。また、入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール手段（いわゆる、リモコン）であってもよいし、情報処理装置１０の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器９２９であってもよい。さらに、入力装置９１５は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置１０のユーザは、この入力装置９１５を操作することにより、情報処理装置１０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置およびランプなどの表示装置や、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置や、プリンタ装置、携帯電話、ファクシミリなどがある。出力装置９１７は、例えば、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置１０が行った各種処理により得られた結果を、テキストまたはイメージで表示する。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して出力する。

ストレージ装置９１９は、情報処理装置１０の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。

ドライブ９２１は、記録媒体用リーダライタであり、情報処理装置１０に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２７は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、メモリースティック、または、ＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２７は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ ｃａｒｄ）または電子機器等であってもよい。

接続ポート９２３は、機器を情報処理装置１０に直接接続するためのポートである。接続ポート９２３の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ｉ．Ｌｉｎｋ等のＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。接続ポート９２３の別の例として、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。この接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置１０は、外部接続機器９２９から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９２９に各種のデータを提供したりする。

通信装置９２５は、例えば、通信網９３１に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９２５に接続される通信網９３１は、有線または無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信等であってもよい。

以上、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０の機能を実現可能なハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。

（まとめ）
以上説明したように、本発明の実施形態に係る情報処理装置およびブロック検出方法によれば、ハフ変換された生体画像を符号化し、データ量を削減することが可能となる。その結果、ＩＣカードやセキュアチップ等のように保存可能なデータ量が限られたものに対して、ハフ変換された生体画像を格納することが可能となる。

また、符号化されたハフ空間画像をテンプレートとして登録することで、かかるテンプレートを利用して生体認証を行う装置は、従来必要であったテンプレートをハフ変換する処理が不要となる。その結果、かかるテンプレートを利用して生体認証を行う装置は、処理の高速化を図ることができ、ユーザの利便性を向上させることができる。

また、ハフ変換された画像を実空間における画像へと逆変換することは非常な困難を伴うため、万が一符号化データを利用したテンプレートが他人に知られてしまった場合であっても、実空間での画像を利用したなりすましを防止することができる。また、このような逆変換の困難性が存在することで、従来の実空間での画像を利用したテンプレートに比べて、容易にテンプレートの移動を行うこともできる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１０ 情報処理装置
２０ テンプレート管理サーバ
１０１ ハフ変換部
１０３ ２値化部
１０５ ブロック検出部
１０７ 記憶部
１５１ 撮像部
１５３ 撮像制御部
１５５ 静脈画像抽出部
１５７ 符号化データ登録部

Claims (8)

1. 生体に固有な画像情報である生体画像に対してハフ変換を実行するハフ変換部と、
   所定の形状を有するブロックが、ハフ変換後の生体画像であるハフ空間画像の中に含まれているか否かを検出し、前記ブロックが前記ハフ空間画像中に含まれている場合に前記ハフ空間画像中における前記ブロックの存在位置を表す存在位置情報を出力するブロック検出部と、
   を備える、情報処理装置。
2. 前記ブロックは、所定の大きさの単位ブロックが所定の傾きを有するように複数連結されたものであり、
   前記ブロック検出部は、前記単位ブロック間の連結状態が互いに異なる複数種類の前記ブロックと、前記単位ブロック間の連結状態が同様であり前記ブロックを構成する前記単位ブロックの数が異なる複数の前記ブロックとを用いて、ブロックの検出を行う、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記ブロック検出部は、前記ハフ空間画像に含まれる前記ブロックそれぞれについて、当該ブロックの形状と、前記ブロックを構成する前記単位ブロックの数と、前記ブロックの存在位置情報と、を互いに関連付けて出力する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記情報処理装置は、前記ハフ空間画像における投票値に基づいて前記ハフ空間画像を２値化して、２値化されたハフ空間画像であるハフ空間２値化画像を生成する２値化部を更に備え、
   前記２値化部は、前記投票値が所定の閾値以上であった場合に、該当する箇所に投票がなされたと判断し、前記投票値が所定の閾値未満であった場合に、該当する箇所に投票が成されなかったと判断し、
   前記ブロック検出部は、前記ハフ空間２値化画像に対して前記ブロックの検出を行う、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記ブロック検出部は、前記単位ブロック間の連結状態が同様な前記複数のブロックについて、当該ブロックを構成する前記単位ブロックの数が多いものから順に検出していく、請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記ブロック検出部は、前記ハフ空間画像に前記ブロックが含まれているか否かの検出処理を開始する位置を、前記ブロックの形状に応じて変更する、請求項２に記載の情報処理装置。
7. 生体に固有な画像情報である生体画像に対してハフ変換を実行するステップと、
   所定の形状を有するブロックが、ハフ変換後の前記生体画像であるハフ空間画像の中に含まれているか否かを検出し、前記ブロックが前記ハフ空間画像中に含まれている場合に前記ハフ空間画像中における前記ブロックの存在位置を表す存在位置情報を出力するステップと、
   を含む、ブロック検出方法。
8. コンピュータに、
   生体に固有な画像情報である生体画像に対してハフ変換を実行するハフ変換機能と、
   所定の形状を有するブロックが、ハフ変換後の前記生体画像であるハフ空間画像の中に含まれているか否かを検出し、前記ブロックが前記ハフ空間画像中に含まれている場合に前記ハフ空間画像中における前記ブロックの存在位置を表す存在位置情報を出力するブロック検出機能と、
   を実現させるためのプログラム。
   

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