JP2014099039A - 生体情報補正装置、生体情報補正方法及び生体情報補正用コンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生体画像上に写った生体情報のアーティファクトが生じることを抑制しつつ、その生体情報を明瞭化する生体情報補正装置を提供する。
【解決手段】生体情報補正装置（１）は、利用者の生体情報を表した第１の生体画像に対して生体情報の明りょう度を向上させる補正処理を適用することにより第２の生体画像を生成する補正部（１３）と、第１の生体画像から生体情報の特徴を表す第１の特徴量を抽出し、かつ、第２の生体画像から生体情報の特徴を表す第２の特徴量を抽出する特徴量抽出部（１４）と、第１の特徴量と第２の特徴量間の相違を表す変化度を算出する変化度算出部（１５）と、変化度の値が、第２の生体画像上に生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、第１の特徴量を出力する判定部（１６）とを有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、例えば、生体画像に写った生体情報を補正する生体情報補正装置、生体情報補正方法及び生体情報補正用コンピュータプログラムに関する。

近年、指紋または掌紋などの生体情報を利用して、個人を認証するか否か判定する生体認証技術が開発されている。生体認証技術は、入退室管理システム、ボーダーコントロール用システムまたは国民識別番号を用いたシステムといった登録された利用者の数が多い大規模なシステムから、コンピュータまたは携帯端末といった特定の個人が利用する装置まで、広く利用されている。

例えば、生体情報として何れかの指の指紋が利用される場合、生体認証装置は、指紋を表す生体画像を入力生体画像として取得する。そして生体認証装置は、入力生体画像に表された利用者の指紋である入力生体情報を、予め登録された登録利用者の生体画像に表された指紋である登録生体情報と照合する。生体認証装置は、照合処理の結果に基づいて、入力生体情報と登録生体情報が一致すると判定した場合、その利用者を正当な権限を有する登録利用者として認証する。そして生体認証装置は、認証された利用者が生体認証装置が組み込まれた装置または生体認証装置と接続された他の装置を使用することを許可する。

センサが生体情報を読み取る際に、利用者のその生体情報を含む部位の表面の状態、あるいは読み取りの際の部位の動きに起因して、生体画像上に写っている生体情報の品質が低下することがある。例えば、利用者が、センサに対して指を過度に押圧すると、隆線がつぶれてしまい、生体画像上で隆線に相当する画素の輝度と谷線の相当する画素の輝度との差が小さくなり、指紋が不明りょうになる。また、指の表面が乾燥していたり、濡れていると、生体画像上に写る指紋が不明りょうになることがある。このように、不明りょうな生体情報が写った生体画像が生体認証に用いられると、生体認証装置は、生体情報の特徴を表す特徴量を正確に抽出できず、その結果として認証精度が低下するおそれがある。

そこで、生体画像上に写っている生体情報を補正する技術が提案されている（例えば、特許文献１〜４を参照）。

例えば、特許文献１には、入力された生体情報データの補正が不要なときは入力された生体情報データをそのまま出力し、補正が必要なときにはその生体情報データに所定の補正処理を施して補正処理後の生体情報データを出力する技術が開示されている。この技術では、さらに、生体情報データが補正処理されていない場合には、通常の評価基準により生体情報の品質が評価され、補正処理されている場合には、評価基準を引き上げて補正処理後の生体情報データの品質が評価される。そして生体情報データの品質が評価基準を満足するときには生体情報データから抽出された固有の特徴データが登録される。

また、特許文献２には、縞模様を含む画像の周波数スペクトルから、振幅の絶対値が所定の閾値以上である周波数成分を選択し、選択された周波数成分が照合に適する画像の質を満たす場合にその選択された周波数成分から画像を再構成する技術が開示されている。

さらに、特許文献３には、指紋または掌紋の隆線模様の方向分布を示す隆線方向分布データに基づいて、指紋または掌紋を含む濃淡画像を強調する技術が提案されている。
さらに、特許文献４には、所定の閾値よりもエッジの度合いが大きいエッジ領域に対してはそれ以外の領域よりも抑制したエッジ強調を施すかまたはエッジ強調を施さない画像処理方法が開示されている。

特開２００６−７２５５３号公報 特開２００７−２０２９１２号公報 特開２０１１−１５０４８３号公報 特開平０９−６２８３６号公報

生体画像を補正することにより、生体画像上に写っている生体情報が明りょうになることが期待される。一方、生体画像を補正することにより、生体画像上に生体情報の擬似的な特徴であるアーティファクトが生じるおそれがある。例えば、生体画像に写っている指紋について、生体画像を補正することによって、擬似的に隆線の分岐点が生じたり、隆線の分岐点であったところが、隆線の端点のようになることがある。そして、例えば、入力生体画像または登録生体画像上でアーティファクトが生じると、利用者が登録利用者本人であっても、入力生体情報と登録生体情報との間の差異が大きくなってしまい、生体認証装置が認証に失敗することがある。また、あるシステムで生成された、生体情報の特徴を表す照合用データを他のシステムに移行する際の性能互換性が低下するおそれがある。

そこで、一つの側面では、本明細書は、生体画像上に写った生体情報のアーティファクトが生じることを抑制しつつ、その生体情報を明瞭化する生体情報補正装置を提供することを目的とする。

一つの実施形態によれば、生体情報補正装置が提供される。この生体情報補正装置は、利用者の生体情報を表した第１の生体画像に対して生体情報の明りょう度を向上させる補正処理を適用することにより第２の生体画像を生成する補正部と、第１の生体画像から生体情報の特徴を表す第１の特徴量を抽出し、かつ、第２の生体画像から生体情報の特徴を表す第２の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、第１の特徴量と第２の特徴量間の相違を表す変化度を算出する変化度算出部と、変化度の値が、第２の生体画像上に生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、第１の特徴量を出力する判定部とを有する。

本発明の目的及び利点は、請求項において特に指摘されたエレメント及び組み合わせにより実現され、かつ達成される。
上記の一般的な記述及び下記の詳細な記述の何れも、例示的かつ説明的なものであり、請求項のように、本発明を限定するものではないことを理解されたい。

本明細書に開示された生体情報補正装置は、生体画像上に写った生体情報のアーティファクトが生じることを抑制しつつ、その生体情報を明瞭化できる。

生体情報補正装置の第１の実施形態である生体認証装置の概略構成図である。 第１の実施形態による処理部の機能ブロック図である。 （ａ）は補正前の生体画像の一例を示す図であり、（ｂ）は補正後の生体画像の一例を示す図である。 生体情報補正処理の動作フローチャートを示す図である。 生体認証処理の動作フローチャートを示す図である。 各実施形態またはその変形例による生体情報処理装置が実装された、コンピュータシステムの一例の概略構成図である。

以下、図を参照しつつ、様々な実施形態による、生体情報補正装置について説明する。
この生体情報補正装置は、利用者の生体情報の登録時または照合時において取得された、生体情報を表す生体画像から生体情報の特徴を表す特徴量を抽出し、かつその生体画像に対して補正処理を実行した後に再度特徴量を抽出する。そしてこの生体情報補正装置は、補正処理の前後での特徴量の変化を評価することでアーティファクトが発生したか否かを判定し、アーティファクトが発生したと推定されるか、生体情報が明りょうになるまで補正処理を繰り返す。

本実施形態では、生体画像処理装置は、生体認証の対象となる生体情報として何れかの指の指紋を利用する。しかし、生体認証の対象となる生体情報は、掌紋、手のひらの静脈パターンなど、生体画像上に表すことができる他の生体情報であってもよい。
また、本明細書において、「照合処理」という用語は、利用者の生体情報と登録利用者の生体情報の相違度合いまたは類似度合いを表す指標を算出する処理を示すために使用される。また、「生体認証処理」という用語は、照合処理だけでなく、照合処理により求められた指標を用いて、利用者を認証するか否かを決定する処理を含む、認証処理全体を示すために使用される。

図１は、生体情報補正装置の第１の実施形態である生体認証装置の概略構成図を示す。図１に示されるように、生体認証装置１は、表示部２と、入力部３と、生体情報取得部４と、記憶部５と、処理部６とを有する。表示部２、入力部３及び生体情報取得部４は、記憶部５と処理部６が収容された筺体とは別個に設けられてもよい。あるいは、表示部２、入力部３、生体情報取得部４、記憶部５及び処理部６は、いわゆるノート型パーソナルコンピュータまたはタブレット型端末のように、一つの筺体に収容されてもよい。また生体認証装置１は、磁気ディスク、半導体メモリカード及び光記憶媒体といった記憶媒体にアクセスする記憶媒体アクセス装置（図示せず）をさらに有してもよい。そして生体認証装置１は、例えば、記憶媒体アクセス装置を介して、記憶媒体に記憶された、処理部６上で実行される生体認証処理用のコンピュータプログラムを読み込み、そのコンピュータプログラムに従って生体認証処理を実行してもよい。

生体認証装置１は、生体情報取得部４により生成された利用者の指の指紋を表す生体画像を用いて、その指紋を登録利用者の指紋と照合することにより、生体認証処理を実行する。そして生体認証装置１は、生体認証処理の結果、利用者を登録利用者の何れかとして認証した場合、生体認証装置１が実装された装置をその利用者が使用することを許可する。あるいは、生体認証装置１は、図示しない他の装置へ、利用者が認証された旨を表す信号を送信して、その利用者が他の装置を使用することを許可する。

表示部２は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示装置を有する。そして表示部２は、例えば、照合に用いられる部位（何れかの指）を示すメッセージ、または生体情報取得部４が適正な生体画像を取得可能な位置へその部位を配置させるためのガイダンスメッセージを利用者に対して表示する。また表示部２は、処理部６により実行された生体認証処理の結果を表すメッセージ、あるいはアプリケーションに関連する各種情報などを表示する。

入力部３は、例えば、キーボード、マウス、またはタッチパッドなどのユーザインターフェースを有する。そして入力部３を介して利用者により入力された利用者のユーザ名あるいはコマンド若しくはデータは、処理部６へ渡される。ただし、利用者が生体情報以外の情報を生体認証装置１に対して入力する必要がない場合、入力部３は省略されてもよい。

生体情報取得部４は、例えば、エリアセンサを用いた指紋センサを有する。この指紋センサは、例えば、光学式、静電容量式、電界式または感熱式の何れかの方式を採用したセンサとすることができる。そして生体情報取得部４は、利用者が指紋センサのセンサ面に指を載置している間に、その指の表面を撮影することにより、指紋が表された生体画像を生成する。
なお、生体情報取得部４は、スライド式の指紋センサを有してもよい。この場合、生体情報取得部４は、指紋センサに対して指をスライドさせている間に、所定の時間間隔で順次部分画像を生成する。部分画像には、その指の表面の指紋の一部が写されており、複数の部分画像を生成された時間順に連結することで、その指の指紋全体が写った生体画像が合成される。

生体情報取得部４は、生体画像を生成する度に、その生体画像を処理部６へ渡す。

記憶部５は、例えば、不揮発性の半導体メモリ及び揮発性の半導体メモリを有する。そして記憶部５は、生体認証装置１で使用されるアプリケーションプログラム、少なくとも一人の登録利用者のユーザ名、ユーザ識別番号及び個人設定情報、各種のデータ等を記憶する。また記憶部５は、生体認証処理を実行するためのプログラムを記憶する。さらに記憶部５は、登録利用者それぞれについて、登録利用者の登録生体情報である特定の指の指紋の特徴量を含む特徴量情報を、その登録利用者のユーザ名、ユーザ識別番号といった登録利用者の識別情報とともに記憶する。特徴量情報は、例えば、登録生体情報を表す生体画像である登録生体画像から抽出された隆線の端点または分岐点などのマニューシャの種類及び位置を含む。さらに特徴量情報は、局所的な隆線方向、渦中心の形状、三角州の位置及び数など、指紋の特徴を表す他の特徴量を含んでもよい。
さらに記憶部５は、生体情報取得部４から受け取った生体画像及び補正処理が施された補正生体画像を一時的に記憶してもよい。

処理部６は、１個または複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして処理部６は、生体情報取得部４から取得した生体画像を補正する。そして処理部６は、補正された生体画像を用いた生体認証処理または登録処理を実行する。

図２は、処理部６の機能ブロック図である。図２に示されるように、処理部６は、品質評価部１１と、補正情報設定部１２と、補正部１３と、特徴量抽出部１４と、変化度算出部１５と、判定部１６と、照合部１７と、認証判定部１８と、登録部１９とを有する。処理部６が有するこれらの各部は、処理部６が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実装される機能モジュールである。あるいは、処理部６が有するこれらの各部は、ファームウェアとして生体認証装置１に実装されてもよい。

本実施形態では、処理部６は、生体画像またはその生体画像に補正処理を行って得られた補正生体画像の品質が所定の基準を満たすか否か、及び、補正処理を行うことによる特徴量の変化度がアーティファクトが発生したと推定されるほど大きいか否かを判定する。そして処理部６は、生体画像または補正生体画像の品質が所定の基準を満たすか、あるいはアーティファクトの発生が推定されるまで、補正を繰り返す。

品質評価部１１、補正情報設定部１２、補正部１３、特徴量抽出部１４、変化度算出部１５及び判定部１６は生体認証処理及び登録処理の両方で使用される。また照合部１７及び認証判定部１８は、生体認証処理において使用される。一方、登録部１９は、登録処理において使用される。そこで以下では、先ず、生体認証処理及び登録処理で共通する各部の処理について説明する。

品質評価部１１は、生体情報取得部４から受け取った生体画像または補正生体画像上の生体情報の品質の評価値である品質値を算出する。なお、品質評価部１１は、生体画像及び補正生体画像の何れにも、同じ処理を実行するので、以下では、生体画像の品質値を算出するものとして、品質評価部１１の詳細を説明する。

品質評価部１１は、生体画像を複数のブロックに分割する。本実施形態では、各ブロックは矩形形状を有し、かつ、各ブロックに複数の隆線が含まれるように、品質評価部１１は、生体画像を格子状に、水平方向にM個、垂直方向にN個に分割する（ただし、M,Nは、2以上の整数）。例えば、生体情報取得部４が500dpiの解像度を有している場合、各ブロックのサイズは24x24画素または32x32画素である。

品質評価部１１は、ブロックごとに、生体画像の品質値Q(i,j)（ただし、iは、画像左端からの水平方向のブロックの番号を表し、jは、画像上端からの垂直方向のブロックの番号を表す）を算出する。例えば、品質評価部１１は、ブロックに写っている指紋の一部の複雑さを表す指標F(i,j)に基づいて品質値Q(i,j)を算出する。指標F(i,j)は、例えば、コントラスト、ピーク周波数、または輝度値の分散といった輝度値の統計量から算出された値とすることができる。

コントラストは、例えば、ブロック内の輝度値の最大値と輝度値の最小値の差として算出される。また、ピーク周波数は、例えば、ブロックをフーリエ変換といった周波数変換することにより求められた各周波数成分のうちで、0次の周波数成分以外で最も強度が高い周波数成分として求められる。

また、ブロックについて算出した輝度値の分散に基づく指標は、例えば次式に従って算出される。

ここでVar(i,j)は、ブロック(i,j)について算出された輝度値の分散を表す。指紋が不明りょうなブロックでは、隆線と谷線の区別が明りょうでなく、ブロック内の各画素の輝度値の差が小さく、その結果分散も小さくなる。そこで、（１）式によれば、指標F(i,j)の値は、輝度値の分散が小さいほど大きな値となる。

あるいは、品質評価部１１は、次式に従って指標F(i,j)を算出してもよい。

ここでmeanは、ブロック(i,j)内の画素の輝度値の平均値を表し、stddevは、ブロック(i,j)についての輝度値の標準偏差を表す。

さらに、品質評価部１１は、各ブロックのテクスチャ特徴量、例えば、エントロピーまたはエネルギーに基づいて、ブロックの指標F(i,j)を算出してもよい。さらに、品質評価部１１は、ブロックの指標F(i,j)を、コントラスト、ピーク周波数、輝度値の分散などの様々な統計量を組み合わせて得られる値としてもよい。ただし、指標F(i,j)は、ブロック内に写っている模様が複雑であるほど高くなる値であることが好ましい。そこでこの場合には、品質評価部１１は、例えば、各統計量をその想定される最大値で割ることにより正規化し、その正規化された各統計量の総和を指標F(i,j)とする。

品質評価部１１は、各ブロックについて、例えば次式に従って品質値Q(i,j)を算出する。

ここで、F_max、F_minは、それぞれ、各ブロックについて算出される特徴量のとり得る最大値、最小値を表す。（３）式から明らかなように、本実施形態では、各ブロックの品質値Q(i,j)は、特徴量のとり得る最大値と最小値の差で正規化されたそのブロックの複雑さの度合いを表し、0〜1の間の値を持つ。

なお、品質評価部１１は、生体画像または補正生体画像上で生体情報が写っている領域に含まれるブロックについてのみ品質値Q(i,j)を算出してもよい。この場合、本実施形態では、品質評価部１１は、例えば、生体画像の各画素の輝度値を２値化して、隆線を表す画素と谷線を表す画素とを区別する。２値化のための閾値は、例えば、生体画像の輝度値の平均値とすることができる。そして品質評価部１１は、隆線に相当する画素を所定数（例えば、ブロックの面積の1/4に相当する数）以上含むブロックを、指紋が写っている領域に含まれると判定する。

品質評価部１１は、各ブロックの品質値Q(i,j)の平均値を算出し、その平均値を生体画像または補正生体画像上の生体情報の品質値Qavとして、判定部１６に渡す。

補正情報設定部１２は、生体画像または補正生体画像に施す補正処理のレベルを設定する。補正部１３は、設定されたレベルに従って、生体情報の明りょう度が向上するように、例えば、生体画像または補正生体画像に対して、コントラスト強調処理、ノイズ除去処理、及びエッジ強調処理のうちの少なくとも一つを実行する。

例えば、補正部１３が、次式に従ってコントラスト強調処理を生体画像または補正生体画像の各画素に対して実行するとする。

ここで、pは、補正前の画素の輝度値であり、qは、補正後の画素の輝度値である。そしてγは、コントラストの強調度合いを表す補正係数である。γが小さいほど、補正後の生体画像のコントラストが強調される。
この場合、補正情報設定部１２は、補正処理のレベルとして、補正係数γの値を、生体情報が明りょうとなり、かつ、１回の補正処理でアーティファクトが生じない程度の値、1未満の正の値、例えば、0.8に設定する。

さらに、生体画像に写っている指紋に関して、隆線が写っている隆線領域の面積と谷線が写っている谷線領域の面積が略等しければ、生体画像上で隣接する隆線同士が比較的明りょうに分離されるので、生体情報のアーティファクトが少ない。そこで、補正部１３が（４）式のコントラスト強調処理を実行する場合、補正情報設定部１２は、隆線と谷線とを区別する２値化閾値よりも大きい輝度を持つ画素の数と、２値化閾値以下の輝度を持つ画素の数とが略等しくなるように、補正係数γを決定してもよい。

また、補正部１３が、ノイズ除去処理としてメディアンフィルタ処理を生体画像または補正生体画像に対して実行する場合、補正情報設定部１２は、補正処理のレベルとして、メディアンフィルタのサイズを、例えば、3x3画素、あるいは5x5画素に設定する。

さらに補正部１３が、エッジ強調処理としてgaborフィルタ処理を生体画像または補正生体画像に対して実行する場合、補正情報設定部１２は、補正処理のレベルとして、１回のエッジ強調処理で実行されるgaborフィルタの適用回数を、例えば、2または3に設定する。

さらに、補正部１３は、生体画像または補正生体画像に対してShort Term Fourier Transform(STFT)またはウェーブレット変換を実行し、特定の周波数成分に対して補正係数を乗じて強調した後に逆変換してもよい。この場合には、補正情報設定部１２は、補正処理のレベルとして、その特定の周波数成分に乗じる補正係数の値を、例えば、1.2〜2.0に設定する。

なお、補正情報設定部１２は、ブロックごとに、そのブロックに含まれる隆線の方向を推定し、その隆線の方向に平行な方向と垂直な方向とで補正処理のレベルを異ならせてもよい。例えば、補正情報設定部１２は、補正処理として１次元のgaborフィルタを適用する場合には、gaborフィルタの方向が隆線の方向と直交するように、gaborフィルタの方向を設定してもよい。また、補正情報設定部１２は、メディアンフィルタを適用する場合、そのメディアンフィルタのサイズを、隆線方向と平行な方向には相対的に大きく、例えば、5画素に設定し、隆線方向と直交する方向には、相対的に小さく、例えば、3画素に設定してもよい。

なお、ブロックに含まれる隆線の方向を推定するために、例えば、補正情報設定部１２は、ブロックごとに、周波数変換して様々な方向の周波数成分を調べ、隆線の間隔に相当する周波数成分が最も高い方向を求める。隆線の間隔に相当する周波数成分が最も高い方向は、隆線に直交する方向であると推定されるので、補正情報設定部１２は、隆線の間隔に相当する周波数成分が最も高い方向に直交する方向を、隆線の方向とする。なお、補正情報設定部１２は、隆線方向を推定する他の様々な方法の何れかに従って、各ブロックの隆線方向を推定してもよい。

補正情報設定部１２は、設定した補正処理のレベルを補正部１３に通知する。

補正部１３は、補正情報設定部１２から通知された補正処理のレベルに応じて、生体画像または補正生体画像に対して、コントラスト強調処理、ノイズ除去処理、またはエッジ強調処理といった補正処理を実行する。上記のように、補正部１３は、例えば、コントラスト強調処理を実行する場合、（４）式に従って、補正情報設定部１２から通知された補正係数γの値を用いて生体画像または補正生体画像の各画素の輝度値を補正する。また、補正部１３は、例えば、ノイズ除去処理を実行する場合、補正情報設定部１２から通知されたフィルタサイズを持つメディアンフィルタを生体画像または補正生体画像に適用する。さらに、補正部１３は、例えば、エッジ強調処理を実行する場合、補正情報設定部１２から通知されたフィルタ処理の適用回数だけ、生体画像または補正生体画像に対するgaborフィルタ処理を繰り返し実行する。

補正部１３は、補正処理を行うことにより得られた補正生体画像を記憶部５に記憶する。

特徴量抽出部１４は、生体画像または補正生体画像から、生体情報の特徴を表す特徴量を抽出する。
本実施形態では、特徴量抽出部１４は、特徴量として、例えば、指紋の隆線の分岐点及び端点といった特徴的な指紋の構造であるマニューシャの位置を求める。そのために、特徴量抽出部１４は、例えば、生体画像の各画素の輝度値を２値化して、隆線を表す画素と谷線を表す画素とを区別する。２値化のための閾値は、例えば、生体画像の輝度値の平均値とすることができる。次に特徴量抽出部１４は、２値化された生体画像について、隆線に相当する輝度値を持つ画素に対して細線化処理を行うことにより、隆線を表す画素が連結した線を、例えば１画素幅を持つ線に細線化する。そして特徴量抽出部１４は、隆線の分岐点または端点に対応する２値パターンを持つ複数のマスクパターンを用いて細線化された生体画像を走査することにより、何れかのマスクパターンと一致するときの、生体画像上の位置を検出する。そして特徴量抽出部１４は、検出された位置の中心画素を、マニューシャとし、かつ一致したマスクパターンが表すマニューシャの種類（すなわち、分岐点または端点）を、検出されたマニューシャの種類とする。

なお、特徴量抽出部１４は、隆線の端点または分岐点をマニューシャとして求める公知の他の方法を用いて、生体画像からマニューシャを抽出してもよい。

特徴量抽出部１４は、抽出されたマニューシャの総数、各マニューシャの種類及び生体画像上の位置といった特徴量を含む特徴量情報を記憶部５に記憶する。

変化度算出部１５は、補正部１３による補正の前後での特徴量の相違を表す変化度を算出する。以下では、説明の便宜上、生体情報取得部４から取得した元の生体画像または補正部１３により前回補正された画像を補正生体画像を補正前生体画像と呼び、補正前生体画像に対して補正部１３が補正処理を行って得られた画像を補正後生体画像と呼ぶ。

図３（ａ）は、補正前生体画像の一例を示す図であり、図３（ｂ）は、補正後生体画像の一例を示す図である。補正前生体画像３００に写っている指紋の端点３０１は、補正後生体画像３１０において、分岐点３１１に変わっている。また、補正前生体画像３００に写っている指紋の端点３０２は、補正後生体画像３１０では、補正前には端点を持たなかった隣の隆線の端点３１２へ移動している。変化度算出部１５は、端点３０１と分岐点３１１のように、補正の前後でマニューシャの種類が変化したマニューシャの組の数、及び、端点３０２と端点３１２のように、補正の前後でのマニューシャの位置の変化に基づいて変化度を算出する。

変化度算出部１５は、補正前生体画像から抽出されたマニューシャのそれぞれについて、補正後生体画像から抽出されたマニューシャのうち最も近いマニューシャを特定することで、対応するマニューシャ同士の組を求める。そして変化度算出部１５は、マニューシャの組ごとに、マニューシャ間の距離を求め、その距離の平均値MDを算出する。

さらに、変化度算出部１５は、マニューシャの組のうち、マニューシャ同士の種類が互いに異なるマニューシャの組の数DNを算出する。なお、変化度算出部１５は、補正前生体画像のマニューシャのうち、補正後生体画像において、そのマニューシャの位置から所定距離内に他のマニューシャが存在しないマニューシャの数も、DNに加算してもよい。なお、所定距離は、例えば、隣接する隆線の間隔に相当する画素数である。そして変化度算出部１５は、その数DNを、マニューシャの組の総数totalNumで割ることにより、補正処理によってマニューシャの種別が変化した割合DRを算出する。そして変化度算出部１５は、次式に従って変化度FVRを算出する。

なお、αは予め定められた定数であり、例えば、0.1〜0.5程度に設定される。（５）式から明らかなように、補正処理が行われることによってマニューシャの位置または種別が変化するほど、変化度FVRは大きな値となる。

変化度算出部１５は、変化度FVRを判定部１６へ渡す。

判定部１６は、品質値Qav及び変化度FVRに基づいて、補正前生体画像から抽出された特徴量を出力するか、補正後生体画像から抽出されたし特徴量を出力するかを判定する。さらに判定部１６は、品質値Qav及び変化度FVRに基づいて、補正後生体画像に対して補正処理を繰り返すか否かを判定する。

本実施形態では、判定部１６は、生体情報取得部４から受け取った生体画像の品質値Qavが品質判定閾値Thqm以上であれば、補正処理を行わないと判定する。そして判定部１６は、その生体画像から得られた特徴量を記憶部５から読み出して、登録部１９または照合部１７へ出力する。同様に、判定部１６は、補正後生体画像についての品質値Qavが品質判定閾値Thqm以上となる場合、それ以上補正処理を行わないと判定する。そして判定部１６は、補正後生体画像から得られた特徴量情報を記憶部５から読み出して、登録部１９または照合部１７へ出力する。なお、品質判定閾値Thqmは、品質値Qavが算出された生体画像が生体認証処理に利用するのに適しているとみなせる品質値の下限値、例えば、その生体画像に写っている全てのマニューシャを抽出できる品質値の下限値、例えば、0.6に設定される。

また、判定部１６は、変化度FVRが変化度閾値Thvrより大きければ、補正後生体画像から抽出された特徴量にアーティファクトが含まれている可能性があると判定する。そのため、判定部１６は、それ以上補正処理を行わないと判定する。この場合には、判定部１６は、補正前生体画像から得られた特徴量情報を記憶部５から読み出して、登録部１９または照合部１７へ出力する。なお、変化度閾値Thvrは、例えば、生体画像上に現れる紋様の周期的なパターン間隔を超える変化度の下限値に設定される。例えば、生体情報取得部４が500dpiの解像度を持つ場合、指紋の周期的な紋様パターンの間隔、すなわち、隣接する隆線の間隔は約8画素となるので、変化度閾値Thvrは、8±2程度の値に設定されることが好ましい。

一方、補正前生体画像についての品質の平均値Qavが品質判定閾値Thqmより低く、かつ、変化度FVRが変化度閾値Thvr以下であれば、判定部１６は、補正前生体画像に対して補正処理を実行すると判定する。そして判定部１６は、補正部１３に、補正前生体画像に対する補正処理を実行させる。

図４は、処理部６により実行される生体情報補正処理の動作フローチャートである。
処理部６が生体情報取得部４から利用者の指紋が表された生体画像を取得する（ステップＳ１０１）。処理部６の特徴量抽出部１４は、その生体画像から特徴量を抽出する（ステップＳ１０２）。そして特徴量抽出部１４は、特徴量を記憶部５に記憶する。また処理部６の品質評価部１１は、その生体画像の品質値Qavを算出する（ステップＳ１０３）。そして品質評価部１１は、品質値Qavを処理部６の判定部１６へ渡す。

判定部１６は、品質値Qavが品質閾値Thqm以上か否か判定する（ステップＳ１０４）。品質値Qavが品質閾値Thqm以上である場合（ステップＳ１０４−Ｙｅｓ）、判定部１６は、記憶部５に記憶されている、元の生体画像から抽出された特徴量情報を出力する（ステップＳ１０５）。そして処理部６は、生体情報補正処理を終了する。

一方、品質値Qavが品質閾値Thqm未満である場合（ステップＳ１０４−Ｎｏ）、処理部６の補正情報設定部１２は、補正情報を設定する（ステップＳ１０６）。そして補正情報設定部１２は、その補正情報を処理部６の補正部１３へ通知する。補正部１３は、通知された補正情報に従って、補正前生体画像に対して補正処理を実行することで、補正後生体画像を生成する（ステップＳ１０７）。なお、初回の補正処理では、補正生体画像が生成されていないので、元の生体画像が補正前生体画像となる。一方、２回目以降の補正処理では、前回の補正処理により生成された補正後生体画像が今回の補正処理における補正前生体画像となる。そして補正部１３は、記憶部５に記憶されている、補正前生体画像を、補正後生体画像で更新する。

特徴量抽出部１４は、補正後生体画像から特徴量情報を抽出する（ステップＳ１０８）。そして特徴量抽出部１４は、前回抽出された特徴量情報に、そのことを表す過去フラグを対応づけるとともに、補正後生体画像から抽出された特徴量情報を記憶部５に記憶する。また品質評価部１１は、補正後生体画像の品質値Qavを算出する（ステップＳ１０９）。そして品質評価部１１は、品質値Qavを判定部１６へ渡す。

判定部１６は、品質値Qavが品質閾値Thqm以上か否か判定する（ステップＳ１１０）。品質値Qavが品質閾値Thqm以上である場合（ステップＳ１１０−Ｙｅｓ）、判定部１６は、記憶部５に記憶されている、補正後生体画像から抽出された特徴量情報を出力する（ステップＳ１１１）。そして処理部６は、生体情報補正処理を終了する。

一方、品質値Qavが品質閾値Thqm未満である場合（ステップＳ１１０−Ｎｏ）、処理部６の変化度算出部１５は、補正の前後での特徴量の変化度FVRを算出する（ステップＳ１１２）。そして変化度算出部１５は、変化度FVRを判定部１６に通知する。

判定部１６は、変化度FVRが変化度閾値Thvrより小さいか否か判定する（ステップＳ１１３）。変化度FVRが変化度閾値Thvrより小さければ（ステップＳ１１３−Ｙｅｓ）、補正後生体画像には、生体情報のアーティファクトは生じていない可能性が高い。そこで処理部６は、ステップＳ１０６以降の処理を再度実行する。

一方、変化度FVRが変化度閾値Thvr以上であれば（ステップＳ１１３−Ｎｏ）、補正後生体画像には、生体情報のアーティファクトが生じている可能性が高い。そこで判定部１６は、過去フラグが対応づけられている特徴量情報、すなわち、補正前生体画像から抽出された特徴量情報を出力する（ステップＳ１１４）。そして処理部６は、生体情報補正処理を終了する。

（生体認証処理）
図５は、処理部６により実行される生体認証処理の動作フローチャートである。
処理部６は、入力部３を介して、認証対象となる登録利用者を特定するためのユーザ名またはユーザ識別番号を取得する（ステップＳ２０１）。また処理部６は、生体情報取得部４から認証を受けようとする利用者の生体情報である入力生体情報が写った入力生体画像を受け取る。そして処理部６は、入力生体画像に対して生体情報補正処理を実行することによって、入力生体画像に写っている利用者の入力生体情報を表す入力特徴量情報を抽出する（ステップＳ２０２）。

照合部１７は入力部３を介して入力されたユーザ名などにより特定される登録利用者の登録生体情報の特徴を表す登録特徴量情報を記憶部５から読み込む。そして照合部１７は、入力特徴量と登録特徴量を照合することにより、入力生体情報と登録生体情報の類似度を算出する（ステップＳ２０３）。

本実施形態では、照合部１７は、マニューシャマッチングにより類似値を算出する。この場合、照合部１７は、例えば、入力生体画像から抽出されたマニューシャのうちの注目するマニューシャを、登録生体画像から抽出されたマニューシャの何れかと位置合わせする。そして照合部１７は、入力生体画像から抽出されたマニューシャのうち、登録生体画像から抽出されたマニューシャと一致するマニューシャの数を求める。なお、照合部１７は、二つのマニューシャ間の距離が、例えば、隆線間隔以下であれば、その二つのマニューシャは一致すると判定する。また照合部１７は、二つのマニューシャの種類が一致する場合に限り、その二つのマニューシャが一致すると判定してもよい。

照合部１７は、位置合わせをするマニューシャの組を変えつつ、一致するマニューシャの数を求める。そして照合部１７は、入力生体画像から抽出されたマニューシャの総数に対する、一致するマニューシャの数の比を類似度とする。

照合部１７は、類似度を、登録利用者のユーザ名またはユーザ識別番号とともに、認証判定部１８へ渡す。

認証判定部１８は、類似度が認証判定閾値以上となるか否か判定する（ステップＳ２０４）。類似度が認証判定閾値以上である場合（ステップＳ２０４−Ｙｅｓ）、認証判定部１８は、利用者の入力生体情報と登録利用者の登録生体情報は一致すると判定する。そして認証判定部１８は、利用者を、登録利用者として認証する（ステップＳ２０５）。認証判定部１８は、利用者を認証すると、その認証結果を処理部６へ通知する。そして処理部６は、認証された利用者が生体認証装置１が実装された装置あるいは生体認証装置１が接続された装置を利用することを許可する。

一方、類似度が認証判定閾値未満である場合（ステップＳ２０４−Ｎｏ）、利用者の入力生体情報は登録利用者の登録生体情報と一致しないと判定する。そのため、認証判定部１８は利用者を認証しない（ステップＳ２０６）。そして認証判定部１８は、利用者を認証しないことを処理部６へ通知する。この場合、処理部６は、認証されなかった利用者が生体認証装置１が実装された装置あるいは生体認証装置１が接続された装置を使用することを拒否する。また処理部６は、表示部２に、認証に失敗したことを示すメッセージを表示させてもよい。
ステップＳ２０５またはＳ２０６の後、処理部６は、生体認証処理を終了する。

なお、認証判定閾値は、登録利用者本人が利用者である場合にのみ、認証判定部１８が認証に成功するような値に設定されることが好ましい。そして認証判定閾値は、登録利用者とは異なる他人が利用者である場合には、認証判定部１８が認証に失敗するような値に設定されることが好ましい。例えば、認証判定閾値は、類似度の取りうる最大値と最小値の差に0.7を乗じた値を、類似度の最小値に加えた値とすることができる。

また、いわゆる１：Ｎ認証方式が採用されている場合、すなわち、登録利用者のユーザ名といった登録利用者の識別情報が入力されない場合、照合部１７は、各登録利用者について、それぞれ類似度を求める。そして照合部１７は、類似度が最大となる登録利用者を選択する。照合部１７は、類似度の最大値及びその最大値に対応する登録利用者のユーザ名またはユーザ識別番号を認証判定部１８へ渡す。認証判定部１８は、類似度の最大値が認証判定閾値以上であれば、利用者を、その類似度の最大値に対応する登録利用者として認証する。

（登録処理）
登録処理でも、処理部６は、生体情報取得部４から登録対象の利用者の生体情報が写った生体画像を受け取る。そして処理部６は、その生体画像に対して生体情報補正処理を実行することによって、その生体画像に写っている利用者の生体情報を表す特徴量情報を抽出する。

登録部１９は、入力部３から、登録対象の利用者のユーザ名を取得する。そして登録部１９は、その利用者に対して一意に設定されるユーザ識別番号を設定する。そして登録部１９は、利用者のユーザ名及びユーザ識別番号を、判定部１６から出力された特徴量情報とともに記憶部５に記憶する。これにより、利用者は、生体認証装置１が実装された装置の使用が許可される登録利用者として登録される。

以上に説明してきたように、この生体認証装置は、補正の前後での特徴量の変化度を調べることで、生体画像に施された補正処理によって生体情報のアーティファクトが発生したか否かを推定できる。そのため、この生体認証装置は、アーティファクトが発生しない範囲で生体情報の品質を向上させる補正処理を生体画像に対して実行できる。したがって、この生体認証装置は、生体情報のアーティファクトが発生する可能性を抑制しつつ、生体情報の品質を向上させた生体画像から抽出した特徴量を生体認証に利用することができる。

さらに他の変形例によれば、補正情報設定部１２は、生体画像の品質値Qavに応じて、補正のレベルを変更してもよい。例えば、補正情報設定部１２は、品質値Qavが低いほど、補正のレベルを高くしてもよい。例えば、補正部１３が（４）式のコントラスト強調処理を実行する場合、補正情報設定部１２は、品質値Qavが低いほど、補正係数γを小さくしてもよい。また、補正部１３がメディアンフィルタを用いたノイズ除去処理を実行する場合、品質値Qavが低いほど、フィルタサイズを大きくしてもよい。さらに、補正部１３がgaborフィルタを用いたエッジ強調処理を実行する場合、補正情報設定部１２は、品質値Qavが低いほど、フィルタの適用回数を増やしてもよい。

またこの変形例では、変化度FVRが変化度閾値Thvr以上となったとき、補正情報設定部１２は、直前の補正処理における補正のレベルよりもレベルが低下するように補正情報を設定してもよい。例えば、適用される補正処理が（４）式のコントラスト強調であり、直前の補正処理における補正係数γが0.7だったとする。この場合、補正情報設定部１２は、次の補正処理では、補正係数γを0.85に設定する。そして補正部１３は、修正された補正係数γを用いて、元の生体画像に対して再度補正処理を実行する。あるいは、適用される補正処理がgaborフィルタ処理であり、直前の補正処理におけるgaborフィルタの適用回数が4回であったとする。この場合、補正情報設定部１２は、次の補正処理では、gaborフィルタの適用回数を2回に減じてもよい。

あるいは、補正情報設定部１２は、変化度FVRが変化度閾値Thvr以上となったとき、次回には、直前の補正処理において適用された補正処理の種類と異なる種類の補正処理を元の生体画像に対して実行してもよい。

次に、生体情報補正装置の第２の実施形態による、生体認証装置について説明する。第２の実施形態による生体認証装置は、生体画像上の生体情報の劣化の原因を推定し、その原因に応じて、生体画像に適用する補正処理の種類を変更する。
第２の実施形態による生体認証装置は、第１の実施形態による生体認証装置と比較して、処理部の品質評価部１１、補正情報設定部１２及び補正部１３の処理の一部が異なる。
そこで以下では、品質評価部１１、補正情報設定部１２及び補正部１３について説明する。第２の実施形態による生体認証装置のその他の構成要素の詳細については、第１の実施形態による生体認証装置の対応する構成要素についての説明を参照されたい。

品質評価部１１は、生体情報補正処理のステップＳ１０３及びＳ１０９にて、上述した品質値Qavとともに、指紋が写っている被写体領域に占める、キズまたは皺によって隆線が途切れる領域の広さの比を表す分断領域比を算出する。分断領域比を算出するために、品質評価部１１は、例えば、Marcelo他、「Reconnection of Fingerprint Ridges Based on Morphological Operators and Multiscale Directional Information」、SIBGRAPI '04、pp.122-129、2004年に開示された方法を利用できる。例えば、品質評価部１１は、隆線方向のサイズが異なる複数の平滑化フィルタを生体画像にそれぞれ適用して得られたフィルタ画像間の差のある領域を、分断領域として検出する。そして品質評価部１１は、分断領域の面積を被写体領域の面積で除することにより分断領域比を算出する。なお、被写体領域は、例えば、隆線が写っている画素の集合とすることができる。そして隆線が写っている画素は、上述したように、生体画像を２値化することによって検出できる。
品質評価部１１は、分断領域比を補正情報設定部１２に通知する。

補正情報設定部１２は、分断領域比に基づいて、生体情報の劣化の原因を推定する。そこで、補正情報設定部１２は、生体情報補正処理のステップＳ１０６にて、分断領域比を領域比閾値Thcrackと比較する。分断領域比が領域比閾値Thcrackよりも大きい場合、隆線が途切れた部分が多いことが劣化の原因と推定される。そこでこの場合、補正情報設定部１２は、生体画像上の隆線の途切れた部分について、その周囲の隆線の方向を利用して隆線を接続する作用を持つ補正処理、例えば、gaborフィルタを選択する。一方、分断領域比が領域比閾値Thcrack以下である場合、全体的に隆線及び谷線の区別が不明りょうとなっていることが劣化の原因と推定される。そこで補正情報設定部１２は、例えば、上記のコントラスト強調処理またはアンシャープマスク処理を選択する。なお、領域比閾値Thcrackは、例えば、0.3〜0.5に設定される。
補正情報設定部１２は、選択した補正処理の種類及び補正処理のレベルを表す補正情報を補正部１３に通知する。なお、補正処理のレベルは、第１の実施形態と同様に予め設定されてもよく、変形例のように、品質値に応じて変更されてもよい。

補正部１３は、生体情報補正処理のステップＳ１０７にて、補正情報を参照して適用する補正処理の種類を決定する。そして補正部１３は、補正情報に示された補正レベルに従って、決定した補正処理を生体画像または補正生体画像に適用する。

この実施形態による生体認証装置は、生体画像に写っている生体情報が不明瞭となっている理由に応じて適切な補正処理を適用できる。そのため、この生体認証装置は、より適切に生体画像を補正できる。

さらに他の実施形態によれば、変化度算出部１５は、補正前生体画像及び補正後生体画像を、それぞれ、複数のブロックに分割し、ブロックごとに、例えば（５）式に従って変化度を算出してもよい。なお、各ブロックは、それぞれ、複数の特徴点を含むサイズを持つことが好ましい。この場合、判定部１６は、ブロックごとに、そのブロックの変化度に基づいて、上記の実施形態または変形例による処理と同様の処理を行って、補正前生体画像から抽出された特徴量を抽出するか、補正後生体画像から抽出された特徴量を抽出するかを判定してもよい。さらにこの変形例において、品質評価部１１も、変化度を算出するブロックごとに、（３）式に従って品質値を算出してもよい。この場合、判定部１６は、ブロックごとに、そのブロックの品質値に基づいて、補正後生体画像に補正処理を繰り返すか否かを判定してもよい。

さらに、本明細書に開示された生体情報補正装置及び生体情報補正方法は、利用者が何らかの操作を行うために、利用者の生体情報と、予め登録された生体情報間で生体認証処理を実行する、各種の装置またはシステムに適用可能である。

図６は、上記の各実施形態またはその変形例による生体情報補正装置が実装された、コンピュータシステムの一例の概略構成図である。
例えば、コンピュータシステム１００は、少なくとも１台の端末１１０とサーバ１２０とを有する。そして端末１１０とサーバ１２０は、有線または無線の通信ネットワーク１３０を介して接続される。なお、図６において、コンピュータシステム１００が有する構成要素のうち、図１に示した生体認証装置１が有する構成要素の何れかと対応する構成要素には、生体認証装置１が有する構成要素の参照番号と同じ参照番号を付した。

このシステムでは、端末１１０は、例えば、携帯電話機またはタブレット型端末といった携帯端末、あるいは、固定的に設置される端末であり、表示部２、入力部３及び生体情報取得部４を有する。さらに、端末１１０は、記憶部２１と、画像取得制御部２２と、インターフェース部２３とを有する。
記憶部２１は、例えば、半導体メモリ回路を有し、生体情報取得部４により生成された生体画像を一時的に記憶する。また画像取得制御部２２は、一つまたは複数のプロセッサとその周辺回路とを有し、端末１１０の各部を制御し、かつ、端末１１０で動作する各種のプログラムを実行する。そして画像取得制御部２２は、生体情報取得部４により生成された生体画像を、端末１１０を通信ネットワーク１３０と接続するためのインターフェース回路を有するインターフェース部２３を介してサーバ１２０へ送信する。さらに画像取得制御部２２は、入力部３を介して入力されたユーザ識別情報もサーバ１２０へ送信してもよい。

サーバ１２０は、記憶部５と、処理部６と、サーバ１２０を通信ネットワーク１３０と接続するためのインターフェース回路を有するインターフェース部２４とを有する。サーバ１２０の処理部６は、インターフェース部２４を介して受信した生体画像を用いて、上記の各実施形態の何れかまたはその変形例による処理部が有する各部の機能を実現することにより、生体認証処理を実行する。そしてサーバ１２０は、認証に成功したか否かの判定結果をインターフェース部２４を介して端末１１０へ返信する。

あるいは、端末１１０の画像取得制御部２２が、上記の各実施形態による処理部の機能のうち、品質評価部、補正情報設定部、補正部、特徴量抽出部、変化度算出部及び判定部の処理を実行してもよい。この場合、端末１１０からサーバ１２０へ、利用者の生体画像から抽出された特徴量情報と利用者の識別情報がサーバ１２０へ送信されてもよい。一方、サーバ１２０の処理部６は、上記の各実施形態による処理部の機能のうち、照合部、認証判定部及び登録部の処理のみを実行する。これにより、サーバ１２０の負荷が軽減されるので、同時に多数の生体認証処理が実行されても、コンピュータシステム１００は、利用者に対する待ち時間を抑制できる。

また、上記の各実施形態による処理部の機能をコンピュータに実現させる命令を有するコンピュータプログラムは、磁気記録媒体、光記録媒体あるいは不揮発性の半導体メモリといった、記録媒体に記録された形で提供されてもよい。なお、コンピュータ読取可能な記録媒体には、搬送波は含まれない。

ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。

以上説明した実施形態及びその変形例に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
利用者の生体情報を表した第１の生体画像に対して前記生体情報の明りょう度を向上させる補正処理を適用することにより第２の生体画像を生成する補正部と、
前記第１の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第１の特徴量を抽出し、かつ、前記第２の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第２の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量間の相違を表す変化度を算出する変化度算出部と、
前記変化度の値が、前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、前記第１の特徴量を出力する判定部と、
を有する生体情報補正装置。
（付記２）
前記第２の生体画像上の前記生体情報の品質を表す品質値を算出する品質評価部をさらに有し、
前記判定部は、前記変化度の値が前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていないと推定される値であり、かつ、前記品質値に基づいて前記第２の生体画像を生体認証に利用できると判定した場合、前記第２の特徴量を出力する付記１に記載の生体情報補正装置。
（付記３）
前記判定部が、前記変化度の値が前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていないと推定される値であり、かつ、前記品質値に基づいて前記第２の生体画像は生体認証に利用できる品質に達していないと判定した場合、
前記補正部は、前記第２の生体画像を前記第１の生体画像として前記第２の生体画像を再生成し、
前記特徴量抽出部は、再生成された前記第２の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第３の特徴量を抽出し、
前記変化度算出部は、前記第２の特徴量と前記第３の特徴量との間の変化度を算出し、
前記判定部は、前記第２の特徴量と前記第３の特徴量との間の変化度に基づいて、前記第２の特徴量を出力するか前記第３の特徴量を出力するかを判定する、付記２に記載の生体情報補正装置。
（付記４）
前記第１の生体画像における生体情報の劣化の原因を推定し、該劣化の原因に応じて複数の補正処理の中から何れかの補正処理を選択する補正情報設定部をさらに有し、
前記補正部は、選択された補正処理を前記第１の生体画像に対して適用する、付記２または３に記載の生体情報補正装置。
（付記５）
前記品質評価部は、前記第１の生体画像について前記品質値を算出し、
前記補正部は、前記品質値が低いほど、前記第１の生体画像に適用する前記補正処理のレベルを高くする、付記２または３に記載の生体情報補正装置。
（付記６）
前記判定部が、前記変化度の値が前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値であると判定した場合、
前記補正部は、前記補正処理のレベルを前回の補正処理における該レベルよりも低くして、再度前記第１の生体画像に対して前記補正処理を実行することにより前記第２の生体画像を再生成し、
前記特徴量抽出部は、再生成された前記第２の生体画像から前記第２の特徴量を再抽出し、
前記変化度算出部は、前記第１の特徴量と再抽出された前記第２の特徴量との間の変化度を算出し、
前記判定部は、前記再算出された変化度に基づいて、前記第１の特徴量を出力するか再抽出された前記第２の特徴量を出力するかを判定する、付記２に記載の生体情報補正装置。
（付記７）
前記判定部が、前記変化度の値が前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値であると判定した場合、
前記補正部は、前記補正処理の種類を前回の補正処理における該種類から変更して再度前記第１の生体画像に対して前記補正処理を実行することにより前記第２の生体画像を再生成し、
前記特徴量抽出部は、再生成された前記第２の生体画像から前記第２の特徴量を再抽出し、
前記変化度算出部は、前記第１の特徴量と再抽出された前記第２の特徴量との間の変化度を算出し、
前記判定部は、前記再算出された変化度に基づいて、前記第１の特徴量を出力するか再抽出された前記第２の特徴量を出力するかを判定する、付記２に記載の生体情報補正装置。
（付記８）
登録利用者の生体情報が写った登録生体画像から抽出された、当該生体情報の特徴を表す登録特徴量を記憶する記憶部と、
前記判定部から出力された特徴量と前記登録特徴量とを照合することにより、前記利用者の生体情報と前記登録利用者の生体情報の類似度を求める照合部と、
前記類似度に応じて前記利用者を認証するか否かを判定する認証判定部をさらに有する、付記１〜７の何れか一項に記載の生体情報補正装置。
（付記９）
前記判定部から出力された特徴量を利用者の識別情報とともに記憶部に記憶する登録部をさらに有する、
付記１〜７の何れか一項に記載の生体情報補正装置。
（付記１０）
前記変化度算出部は、前記第１の生体画像及び前記第２の生体画像を、それぞれ複数のブロックに分割し、前記複数のブロックのそれぞれについて、当該ブロックに含まれる前記第１の特徴量と前記第２の特徴量の変化度を算出し、
前記判定部は、前記複数のブロックのうち、前記変化度の値が前記第２の生体画像の当該ブロックに前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、当該ブロックについて前記第１の特徴量を出力する、
付記１に記載の生体情報補正装置。
（付記１１）
利用者の生体情報を表した第１の生体画像に対して前記生体情報の明りょう度を向上させる補正処理を適用することにより第２の生体画像を生成し、
前記第１の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第１の特徴量を抽出し、かつ、前記第２の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第２の特徴量を抽出し、
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量間の相違を表す変化度を算出し、
前記変化度の値が、前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、前記第１の特徴量を出力する、
ことを含む生体情報補正方法。
（付記１２）
前記第２の生体画像上の前記生体情報の品質を表す品質値を算出し、
前記変化度の値が前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていないと推定される値であり、かつ、前記品質値に基づいて前記第２の生体画像を生体認証に利用できると判定した場合、前記第２の特徴量を出力することをさらに含む、付記１１に記載の生体情報補正方法。
（付記１３）
前記変化度の値が前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていないと推定される値であり、かつ、前記品質値に基づいて前記第２の生体画像は生体認証に利用できる品質に達していないと判定した場合、
前記第２の生体画像を前記第１の生体画像として前記第２の生体画像を再生成し、
再生成された前記第２の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第３の特徴量を抽出し、
前記第２の特徴量と前記第３の特徴量との間の変化度を算出し、
前記第２の特徴量と前記第３の特徴量との間の変化度に基づいて、前記第２の特徴量を出力するか前記第３の特徴量を出力するかを判定することをさらに含む、付記１２に記載の生体情報補正方法。
（付記１４）
利用者の生体情報を表した第１の生体画像に対して前記生体情報の明りょう度を向上させる補正処理を適用することにより第２の生体画像を生成し、
前記第１の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第１の特徴量を抽出し、かつ、前記第２の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第２の特徴量を抽出し、
前記第１の特徴量と前記第２の特徴量間の相違を表す変化度を算出し、
前記変化度の値が、前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、前記第１の特徴量を出力する、
ことをコンピュータに実行させるための生体情報補正用コンピュータプログラム。

１ 生体認証装置（生体情報補正装置）
２ 表示部
３ 入力部
４ 生体情報取得部
５ 記憶部
６ 処理部
１１ 品質評価部
１２ 補正情報設定部
１３ 補正部
１４ 特徴量抽出部
１５ 変化度算出部
１６ 判定部
１７ 照合部
１８ 認証判定部
１９ 登録部
１００ コンピュータシステム
１１０ 端末
１２０ サーバ
１３０ 通信ネットワーク
２１ 記憶部
２２ 画像取得制御部
２３、２４ インターフェース部

Claims (7)

1. 利用者の生体情報を表した第１の生体画像に対して前記生体情報の明りょう度を向上させる補正処理を適用することにより第２の生体画像を生成する補正部と、
   前記第１の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第１の特徴量を抽出し、かつ、前記第２の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第２の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   前記第１の特徴量と前記第２の特徴量間の相違を表す変化度を算出する変化度算出部と、
   前記変化度の値が、前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、前記第１の特徴量を出力する判定部と、
   を有する生体情報補正装置。
2. 前記第２の生体画像上の前記生体情報の品質を表す品質値を算出する品質評価部をさらに有し、
   前記判定部は、前記変化度の値が前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていないと推定される値であり、かつ、前記品質値に基づいて前記第２の生体画像を生体認証に利用できると判定した場合、前記第２の特徴量を出力する請求項１に記載の生体情報補正装置。
3. 前記判定部が、前記変化度の値が前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていないと推定される値であり、かつ、前記品質値に基づいて前記第２の生体画像は生体認証に利用できる品質に達していないと判定した場合、
   前記補正部は、前記第２の生体画像を前記第１の生体画像として前記第２の生体画像を再生成し、
   前記特徴量抽出部は、再生成された前記第２の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第３の特徴量を抽出し、
   前記変化度算出部は、前記第２の特徴量と前記第３の特徴量との間の変化度を算出し、
   前記判定部は、前記第２の特徴量と前記第３の特徴量との間の変化度に基づいて、前記第２の特徴量を出力するか前記第３の特徴量を出力するかを判定する、請求項２に記載の生体情報補正装置。
4. 前記第１の生体画像における生体情報の劣化の原因を推定し、該劣化の原因に応じて複数の補正処理の中から何れかの補正処理を選択する補正情報設定部をさらに有し、
   前記補正部は、選択された補正処理を前記第１の生体画像に対して適用する、請求項２または３に記載の生体情報補正装置。
5. 前記変化度算出部は、前記第１の生体画像及び前記第２の生体画像を、それぞれ複数のブロックに分割し、前記複数のブロックのそれぞれについて、当該ブロックに含まれる前記第１の特徴量と前記第２の特徴量の変化度を算出し、
   前記判定部は、前記複数のブロックのうち、前記変化度の値が前記第２の生体画像の当該ブロックに前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、当該ブロックについて前記第１の特徴量を出力する、
   請求項１に記載の生体情報補正装置。
6. 利用者の生体情報を表した第１の生体画像に対して前記生体情報の明りょう度を向上させる補正処理を適用することにより第２の生体画像を生成し、
   前記第１の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第１の特徴量を抽出し、かつ、前記第２の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第２の特徴量を抽出し、
   前記第１の特徴量と前記第２の特徴量間の相違を表す変化度を算出し、
   前記変化度の値が、前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、前記第１の特徴量を出力する、
   ことを含む生体情報補正方法。
7. 利用者の生体情報を表した第１の生体画像に対して前記生体情報の明りょう度を向上させる補正処理を適用することにより第２の生体画像を生成し、
   前記第１の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第１の特徴量を抽出し、かつ、前記第２の生体画像から前記生体情報の特徴を表す第２の特徴量を抽出し、
   前記第１の特徴量と前記第２の特徴量間の相違を表す変化度を算出し、
   前記変化度の値が、前記第２の生体画像上に前記生体情報のアーティファクトが生じていると推定される値である場合、前記第１の特徴量を出力する、
   ことをコンピュータに実行させるための生体情報補正用コンピュータプログラム。

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