JP2015026283A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生体認証における画像処理において、認証情報量の増大を抑制しつつ、認証精度の低下を抑止する。【解決手段】画像処理装置は、画像受付部、位相情報抽出部、周波数変換部、特徴量抽出部、結合部を有する。画像受付部は、生体情報を含む画像情報を受付ける。位相情報抽出部は、画像情報から画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出する。周波数変換部は、画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換する。特徴量抽出部は、第１の周波数情報および第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出する。結合部は、第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する。【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。

生体情報を画像化して用いる生体認証は、近年幅広い分野で利用されている。例えば、生体情報の一つである指紋を用いた指紋認証は、ビルや部屋への入退室管理や、ボーダコントロール、国民を一意に識別するナショナルユニークＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ＩＤ）等、登録利用者が多数の大規模なシステムにおいて用いられている。また、指紋認証は、携帯電話やパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという）などの個人利用端末においても用いられている。

なお、例えば、ナショナルユニークＩＤ等、生体情報の登録利用者が多数の大規模な生体認証システムでは、一度に多くの指紋情報を収集することが可能な比較的広い面積の指紋センサを利用することが多い。一方、携帯電話やＰＣなどの個人利用端末では、小型で安価なスウィープ型の指紋センサが多く利用されている。

例えば、皮膚紋様画像から抽出される特徴ベクトルと特徴ベクトルに対応する信頼度情報とを用いることにより、効率よく照合を行うことを目指した例が知られている。指紋像の周波数像をとることで、指紋像をいくつかのパターンに分類する技術も知られている。また、縞模様を含む画像を取得し、取得した画像の周波数スペクトルを求め、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する照合装置の例も知られている。この照合装置では、選択された周波数成分が所定の条件により照合に適する画像の質を満たす場合、選択された周波数成分に基づいて画像を再構成して照合を行う。（例えば、特許文献１〜３参照）

入力のパターンの特徴量をその要素のベクトルに分解し、それぞれの特徴ベクトルについて各々判別分析によって得られる判別行列を予め用意し、その判別行列によって規定される判別空間に各特徴ベクトルを射影することにより次元を圧縮する例も知られている。この例では、特徴ベクトルの次元を圧縮した後に、得られた特徴ベクトルを合わせて、再度判別行列によって射影して特徴ベクトルを算出する。これにより、特徴次元を圧縮する際に、判別に有効な特徴量の削減を抑制することを目指している。また、画像においてエッジ量が基準値よりも多いエッジ領域を特定し、エッジ領域を周波数領域で表したパワースペクトルを生成する例も知られている。この例では、パワースペクトルにおける振幅値の手ブレ方向を特定することにより、画像品質判定における誤判定を抑制することを目指している。（例えば、特許文献４〜５参照）

特開１０−１７７６５０号公報 特表２００１−５１１５６９号公報 特表２００７−２０２９１２号公報 特開２００４−１９２６０３号公報 特開２００９−２３７６５７号公報

上記のような従来の生体認証における画像処理では、例えば、生体情報を含む画像を周波数変換して得られるパワースペクトルのような振幅情報をベクトル化した特徴量を照合に利用している。しかし、パワースペクトルをベクトル化した特徴量は比較的少ない情報量しか持たず、認証精度低下を抑制することが困難であるという問題がある。一方、生体情報を含む画像を周波数変換して得られる位相情報は情報の集約性が乏しく、そのままでは効率よくベクトル化することが困難であるという問題がある。

ひとつの側面によれば、本発明の目的は、生体認証における画像処理において、認証情報量の増大を抑制しつつ、認証精度の低下を抑止することを可能にすることである。

ひとつの態様である画像処理装置は、画像受付部、位相情報抽出部、周波数変換部、特徴量抽出部、結合部を有する。画像受付部は、生体情報を含む画像情報を受付ける。位相情報抽出部は、画像情報から画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出する。周波数変換部は、画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換する。特徴量抽出部は、第１の周波数情報および第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出する。結合部は、第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する。

実施形態の画像処理装置、画像処理方法およびプログラムによれば、生体認証における画像処理において、認証情報量の増大を抑制しつつ、認証精度の低下を抑止することが可能になる。

第１の実施の形態による生体認証装置のハードウエア構成の一例を示す図である。 第１の実施の形態による生体認証装置の機能を示すブロック図である。 第１の実施の形態による周波数特徴量の算出を説明する図である。 第１の実施の形態による周波数特徴量のベクトル化を説明する図である。 第１の実施の形態による生体情報ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 第１の実施の形態による生体認証装置の動作を示すフローチャートである。 第２の実施の形態による生体認証装置の機能を示すブロック図である。 第２の実施の形態による周波数特徴量のベクトル化を説明する図である。 第２の実施の形態による生体認証装置の動作を示すフローチャートである。 変形例による指紋の特徴を表す周波数帯域決定方法の一例を示す図である。 標準的なコンピュータの構成を示す図である。

（第１の実施の形態）
以下、図面を参照しながら第１の実施の形態による生体認証装置１について説明する。生体認証装置１は、画像処理装置の一例であり、画像化された生体情報を取得して画像処理し、登録および照合を行う装置である。生体情報としては主に、指紋、掌紋、血管（静脈）パターンなどが挙げられる。以下、特に、生体情報として指紋の画像を用いる場合について説明する。

図１は、第１の実施の形態による生体認証装置１のハードウエア構成の一例を示す図である。図１に示すように生体認証装置１は、制御装置３、生体情報読取装置５、入力装置７、表示装置９、外部記憶装置１１などを有している。

制御装置３は、生体認証装置１の動作を制御する装置であり、演算処理装置１３、メモリ１５を有している。演算処理装置１３は、生体認証装置１の制御に関する処理を行う少なくとも一つのプロセッサを含む装置である。メモリ１５は、例えばＲｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）、Ｒｏｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）など半導体記憶装置である。メモリ１５に、例えば、生体認証装置１の動作を制御するプログラムや、登録利用者の生体認証情報など、処理に必要な情報等を記憶しておくようにしてもよい。演算処理装置１３は、メモリ１５に記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより、生体認証装置１を制御するようにしてもよい。

生体情報読取装置５は、例えば指紋センサなど、利用者が入力する生体情報を画像化し、出力する装置である。生体情報読取装置５に指紋センサを用いる場合の検出方法としては、例えば、静電容量式、感熱式、電界式、光学式、超音波式、光学式等によるいずれの手法を用いてもよい。

入力装置７は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス装置など、利用者が情報を入力する装置である。表示装置９は、例えば液晶表示装置などの装置である。表示装置９は、例えば、利用者へのガイダンスなどを表示する。外部記憶装置１１は、例えばハードディスク装置などの記憶装置である。

図２は、生体認証装置１の機能を示すブロック図である。図３は、周波数特徴量の算出を説明する図である。図４は、周波数特徴量のベクトル化を説明する図である。図２に示すように、生体認証装置１は、生体情報受付部２１、周波数変換部２３、復元部２５、特徴量抽出部２７、情報量算出部２９、特徴量結合部３１、照合部３３、登録部３５の機能を有している。これらの機能は、演算処理装置１３がメモリ１５に記憶されたプログラムを実行することにより実現される機能モジュールとすることができる。また、これらの機能を、ファームウエアとして生体認証装置１に実装することもできる。

生体情報受付部２１は、生体情報読取装置５により生成される、例えば利用者の指紋を含む画像を受付ける。このとき、生体情報受付部２１は、当該指紋画像から指紋が映っている領域を抽出する。すなわち、生体情報受付部２１は、受付けた画像を画素数ｗ×ｗ（ｗは、整数）のブロックに分割して、ブロック単位ごとに画素値の平均や分散などの統計量を算出する。例えば画素数ｗの値は、５００ｄｐｉのセンサで取得した指紋画像で平均隆線間隔が８ピクセル（ｐｘ）である場合には、８ｐｘ×８ｐｘや１６ｐｘ×１６ｐｘなどの値が用いられる。

生体情報受付部２１は、予め設定された閾値を用いて指紋画像から前景、背景を抽出する。すなわち、例えば被写体の画像が閾値よりも小さい画素値を持つ場合には、算出された画素値の平均が閾値より小さいブロックを前景とし、それ以外を背景とする。例えば、前景の画素値が０に近く、背景の画素値が２５５に近い場合、閾値を１２８などとすることができる。このようにして、例えば、図３に示すように、元画像４１が取得される。元画像４１では、隆線４２が暗い（もしくは黒い）部分に相当する。

周波数変換部２３は、例えば生体情報受付部２１で読み取った画像や、復元部２５で復元された画像等を、例えば離散フーリエ変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＤＦＴ）等により周波数変換する。

例えば、周波数変換部２３は、生体情報受付部２１により読み取られ、上記処理を施された画像を周波数情報に変換する。すなわち、周波数変換部２３は、例えば指紋画像の元画像４１に離散フーリエ変換を施して、周波数情報（振幅情報と位相情報）に変換する。例えば、図４におけるパワースペクトル画像４３は振幅情報の一例であり、位相情報画像５３は、位相情報の一例である。

周波数情報Ｆ（ｕ，ｖ）は、下記式１により表される。

なお、整数Ｎ、Ｍは、それぞれｘ方向、ｙ方向の画素数またはブロック数を表す整数である。また、変数ｘ、ｙは、指紋画像における平面座標を示し、変数ｕ、ｖは、それぞれ水平方向周波数、垂直方向周波数を示す。

特徴量抽出部２７は、周波数変換部２３で変換された周波数情報のうち振幅情報から、特徴的な部分を抽出してベクトル化する。具体的には、まず、特徴量抽出部２７は、周波数変換部２３によって得られた例えばパワースペクトル画像４３などのパワースペクトル情報に関して、予め決められた周波数帯域（以下、特定周波数帯域という）のみを抽出して極座標変換を行う。特定周波数帯域のパワースペクトルを、特定周波数成分という。極座標におけるパワースペクトルＰ（ｒ，θ）は、下記式２で表わされる。

周波数ω_Ｌ、ω_Ｈは、当該生体情報の特徴が集中している領域を表している。例えば周波数ω_Ｌは、パワースペクトルＰ（ｒ，θ）の平均−標準偏差×２であるような周波数、周波数ω_Ｈは、パワースペクトルＰ（ｒ，θ）の平均＋標準偏差×２であるような周波数を選択するようにしてもよい。

上記処理により、例えば図３のパワースペクトル画像４３の第１の境界４５から第２の境界４７に含まれるパワースペクトルのうちの、図３の上半分側が抽出される。また、抽出されたパワースペクトルを極画像変換することにより、図３の極座標画像４９が得られる。極座標画像４９は、例えば、横方向にθ、縦方向にｒをとってパワースペクトルＰ（ｒ，θ）をグレースケールで表した画像である。

なお、極座標変換する際に、下記の式３で示されるように、データの不連続性を緩和するために双一次補間などのアルゴリズムを利用してもよい。

特徴量抽出部２７は、求めた極座標画像４９に関してラスタスキャンと同様にデータを1次元にシリアライズする。なお、整数Ｎ_ｒは、周波数成分の分割数を表しており、例えば、１２８や２５６といった数値が用いられる。整数Ｎ_θは、方向成分の分割数を表しており、例えば、１２８や２５６といった数値が用いられる。なお、このとき特徴ベクトルのｉ番目の成分ＢＶ（ｉ）は、下記の式４で表される。

ここで、Ｎ_rは、周波数成分の分割数であり、Ｎ_θは、方向成分の分割数である。

以上のように、特徴量抽出部２７は、周波数情報に含まれる振幅情報（例えばパワースペクトル画像４３）から、例えば、図３、図４に示した周波数特徴ベクトル５１を抽出する。なお、この周波数特徴ベクトル５１は、元画像４１の振幅情報に基づく特徴ベクトルであると考えることができる。

復元部２５は、周波数変換部２３で変換された周波数画像のうち、位相情報を逆周波数変換し、擬似的に元の空間情報に復元する。具体的には、逆ＤＦＴされる関数の実部に「０」、虚部に位相情報Ｐｈａｓｅ（ｒ，θ）を用いて逆ＤＦＴを行い、元の空間情報に復元する。例えば、図４に示すように、復元部２５は、位相情報画像５３を逆ＤＦＴにより変換し、逆変換画像５５を生成する。

このとき、位相情報Ｐｈａｓｅ（ｒ，θ）は、下記の式５で表される。

ただし、ｒｅａｌ（＊）は、＊の実部、ｉｍａｇ（＊）は、＊の虚部を表す。

式５で表わされる位相情報Ｐｈａｓｅ（ｒ，θ）を虚部に用いた逆ＤＦＴは、下記の式６で表わされる。

なお、Ｆｉ（ｕ，ｖ）は、Ｆ（ｕ，ｖ）の虚数成分とすることができる。このとき、Ｆ（ｕ，ｖ）は、下記式７で表される。

なお、周波数変換部２３は、逆変換画像５５をさらにＤＦＴにより変換し、パワースペクトル画像５７を生成する。特徴量抽出部２７は、パワースペクトル画像４３に対する処理と同様に、パワースペクトル画像５７における特定周波数成分を抽出して極座標変換し、さらにラスタスキャンすることで、擬似周波数特徴ベクトル５９を抽出する。このとき抽出される擬似周波数特徴ベクトル５９は、元画像４１の位相情報を擬似的に周波数特徴ベクトルとして抽出した情報であり、元画像４１の位相情報に基づく特徴ベクトルであると考えることができる。

情報量算出部２９は、周波数変換部２３により変換された周波数情報の内、振幅情報に関してそのパワースペクトルの総和を算出する。具体的には、各ピクセルの振幅情報の絶対値の総和を周波数特徴情報量Ｐｔｏとして算出する。

この周波数特徴情報量Ｐｔｏ＞ｔ（ｔは、予め定められた定数）の間、周波数変換部２３、復元部２５、特徴量抽出部２７は、周波数情報に含まれる位相情報から擬似的に周波数特徴ベクトルを抽出する上記処理を繰り返す。

特徴量結合部３１は、特徴量抽出部２７により抽出された周波数特徴ベクトル５１、擬似周波数特徴ベクトル５９等を結合する。具体的には、例えば、生成した周波数特徴ベクトル５１、および擬似周波数特徴ベクトル５９を順に並べて一つの特徴ベクトルとする。このとき、周波数変換部２３により変換された元画像４１の位相情報に基づき生成される擬似周波数特徴ベクトルを少なくとも１つ含む特徴ベクトルが生成される。

図５は、生体情報ＤＢ６５のデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、生体情報ＤＢ６５は、例えば外部記憶装置１１またはメモリ１５に記憶されるデータの一例であり、ユーザＩＤ６７と、特徴ベクトル６９とが関連付けられたデータである。ユーザＩＤ６７は、たとえば４ビットのデータで表される。特徴ベクトル６９は、生体特徴量を表わし、特徴量結合部３１により結合された一つの特徴ベクトルである。特徴ベクトル６９は、例えば３２ビットなど、長さが決められたデータとすることができる。

照合部３３は、特徴量結合部３１で生成された特徴ベクトルが、生体情報ＤＢ６５内の特徴ベクトル６９と一致するか否かを判定し、一致する場合に、特徴ベクトル６９に対応する生体情報がどの利用者の情報であるかを識別する。なおこのとき、例えば表示装置９にユーザＩＤの入力を促す表示を行い、入力装置７を介して入力されたユーザＩＤを取得するようにしてもよい。この場合には、照合は、入力されたユーザＩＤと対応付けて登録されている特徴ベクトル６９と、生成された特徴ベクトルとを照合し、一致していると判断された場合に、当該利用者を登録利用者と識別するようにしてもよい。

識別の際は、例えば、特徴ベクトルの成分の数が一致しており、且つ、２つのベクトルから算出される距離が所定値以内の場合に、２つのベクトルが一致すると判定するようにしてもよい。なお、２つのベクトルの距離とは、２つのベクトルの各要素のＬ１ノルムまたはＬ２ノルムとすることができる。また、生体情報ＤＢ６５に登録されている特徴ベクトルと取得された生体情報から生成された特徴ベクトルとが一致したと判定された場合には、照合部３３は、取得した生体情報の利用者を、登録利用者と判定する。

登録部３５は、上記のように生成された特徴ベクトルを、対応する生体情報のユーザＩＤと対応付けて生体情報ＤＢ６５に登録する。なおこのとき、例えば表示装置９にユーザＩＤの入力を促す表示を行い、入力装置７を介して入力されたユーザＩＤを取得するようにしてもよい。例えば、抽出された特徴ベクトルが生体情報ＤＢ６５に登録されていない場合に、抽出された特徴ベクトルを新たに特徴ベクトル６９として登録するようにしてもよい。

以下、図６を参照しながら、第１の実施の形態による生体認証装置１の動作についてさらに説明する。図６は、生体認証装置１の動作を示すフローチャートである。生体認証装置１における各処理は、演算処理装置１３が所定の制御プログラムを実行することにより行われるものであるが、以下、図２に示した各部が処理を行うとして説明する。

図６に示すように、生体情報受付部２１は、生体情報読取装置５を介して、生体情報を受付ける（Ｓ８１）。このとき、例えば、既に外部記憶装置１１などに記憶された生体情報や、後述する外部との間で情報を送受信する送受信部を介して受信した生体情報を用いるようにしてもよい。また、生体情報受付部２１は、図２を参照しながら説明した所定の処理を施して例えば元画像４１を生成する。

周波数変換部２３は、例えば式１に従い、元画像４１を周波数変換する（Ｓ８２）。情報量算出部２９は、例えば、周波数変換された周波数情報に含まれる振幅情報に基づき、周波数特徴情報量Ｐｔｏを算出する（Ｓ８３）。特徴量抽出部２７は、周波数特徴情報量Ｐｔｏ＞ｔの場合には（Ｓ８４：ＹＥＳ）、例えば元画像４１の空間情報が周波数変換された周波数情報のうちの振幅情報に基づき特徴ベクトルを生成する（Ｓ８５）。復元部２５は、上記周波数情報のうちの位相情報を逆周波数変換して空間情報（擬似位相情報）を復元し（Ｓ８６）、Ｓ８２に処理を戻す。

Ｓ８４で、周波数特徴情報量Ｐｔｏ＞ｔでない場合には（Ｓ８４：ＮＯ）、特徴量結合部３１は、抽出された周波数特徴ベクトル５１、擬似周波数特徴ベクトル５９等の特徴ベクトルを結合する（Ｓ８７）。このとき、必要に応じて、生体認証装置１はデータの照合または登録を行い、処理を終了する。

以上詳細に説明したように、第１の実施の形態による生体認証装置１によれば、生体情報受付部２１が生体情報を受付け、例えば指紋画像を抽出し、周波数変換部２３が指紋画像を周波数変換する。特徴量抽出部２７は、周波数変換された周波数情報のうちの振幅情報の特定周波数成分を抽出し、極座標変換および不連続性を緩和する処理等を行い、ラスタスキャンにより一次元の周波数特徴ベクトルを抽出する。情報量算出部２９は、上記振幅情報の総和を周波数特徴情報量Ｐｔｏとして算出し、所定値ｔより大きい場合には、特徴ベクトル抽出処理を続ける。

一方、復元部２５は、周波数情報のうちの位相情報を逆周波数変換して空間情報に復元し、周波数変換部２３により周波数変換を行い、位相情報に基づく周波数情報を生成する。特徴量抽出部２７は、生成された周波数情報のうちの振幅情報に基づき、擬似周波数特徴ベクトルを生成する。特徴量結合部３１は、指紋画像を周波数変換した周波数情報のうちの振幅情報に基づく周波数特徴ベクトルと、上記周波数情報のうちの位相情報に基づく少なくとも一つの擬似周波数特徴ベクトルとを結合することにより、特徴ベクトルを生成する。

照合部３３は生成された特徴ベクトルにより、生体認証を行うようにしてもよい。登録部３５は、生成された特徴ベクトルをユーザＩＤと関連付けてメモリ１５または外部記憶装置１１に生体情報ＤＢ６５として記憶することができる。

以上のように、例えば、画像に関する位相情報は、その局所的な画素値の変化を表す。よって、生体情報のように特徴的な線分を含む画像では、その線分のエッジ領域に位相情報が集中する。そのため、実部を「０」とし、虚部に算出した位相情報を設定して、逆ＤＦＴをすることで、位相情報のみを疑似的に空間情報に復元することができる。

この復元された画像に対して、再度ＤＦＴをかけてパワースペクトルをベクトル化することで、位相情報を疑似的にベクトル化する。さらに、位相情報の擬似的なベクトル化の処理を繰り返し行うことで、生体情報を含む画像から特徴ベクトルを生成する際に、位相情報をより反映させることが可能になる。このように、指紋画像等では効率よくベクトル化することが困難であった位相情報を、効率よくベクトル化することができる。位相情報を効率よくベクトル化することにより、特徴ベクトルによる生体認証における認証精度の低下を抑制することができると共に、認証情報量を低減させる効果もある。

（第２の実施の形態）
以下、図７から図９を参照しながら、第２の実施の形態による生体認証装置について説明する。第２の実施の形態において、第１の実施の形態と同様の構成および動作については、重複説明を省略する。第２の実施の形態による生体認証装置のハードウエア構成は、生体認証装置と同様である。本実施の形態においては、元画像４１においてエッジ検出を行った画像を位相成分画像として利用する。

図７は、第２の実施の形態による生体認証装置の機能を示すブロック図である。図８は、周波数特徴量のベクトル化を説明する図である。図７に示すように、第２の実施の形態による生体認証装置は、生体情報受付部２１、周波数変換部２３、エッジ抽出部９５、特徴量抽出部２７、情報量算出部２９、特徴量結合部３１、照合部３３、登録部３５の機能を有している。

エッジ抽出部９５は、生体情報読取装置５により読み取られ、生体情報受付部２１により処理された例えば元画像４１のエッジ領域を検出する。具体的には、ＳｏｂｅｌフィルタやＬａｐｌａｃｉａｎフィルタ、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｃａｎｎｙエッジ検出などを利用して当該画像のエッジ領域を検出する。

図８のエッジ画像１０１は、上記のような方法で検出された画像である。エッジ画像１０１において、隆線と谷線との間のエッジ１０２が、明るい線で表される。周波数変換部２３は、エッジ画像１０１を周波数変換してパワースペクトル画像１０３を生成する。特徴量抽出部２７は、パワースペクトル画像１０３の特定周波数成分を極座標変換し、ラスタスキャンを行うことで、周波数特徴ベクトル１０５を抽出する。

特徴量結合部３１は、元画像４１の振幅情報から生成された周波数特徴ベクトル５１とエッジ画像１０１から生成された周波数特徴ベクトル１０５とを結合する。結合は、例えば２つのベクトルの成分を予め決められた順に順次接続した一つのベクトルとすることで行うことができる。照合部３３は、周波数特徴ベクトル５１および周波数特徴ベクトル１０５を含む特徴ベクトルに基づき、照合を行う。登録部３５は、周波数特徴ベクトル５１と周波数特徴ベクトル１０５とが結合された特徴ベクトルを、ユーザＩＤと関連付けて記憶する。

以下、図９を参照しながら第２の実施の形態による生体認証装置の動作について説明する。図９は、第２の実施の形態による生体認証装置の動作を示すフローチャートである。生体認証装置における各処理は、演算処理装置１３が所定の制御プログラムを実行することにより行われるものであるが、以下、図７に示した各部が処理を行うとして説明する。

図９に示すように、生体情報受付部２１は、生体情報読取装置５を介して、生体情報を受付ける（Ｓ１１１）。このとき、例えば、既に外部記憶装置１１などに記憶された生体情報や、後述する外部との間で情報を送受信する送受信部を介して受信した生体情報を用いるようにしてもよい。また生体情報受付部２１は、受付けた生体情報の画像に上述の所定の処理を施して例えば元画像４１を生成する。

周波数変換部２３は、所定の処理を施された例えば元画像４１を周波数変換する（Ｓ１１２）。特徴量抽出部２７は、Ｓ１１１で周波数変換された情報に含まれる振幅情報の特定周波数成分を極座標変換し、ラスタスキャンすることにより、元画像４１の振幅情報由来の周波数特徴ベクトル５１を生成する（Ｓ１１３）。

エッジ抽出部９５は、元画像４１にＳｏｂｅｌフィルタなどによるエッジ抽出処理を行い、たとえばエッジ画像１０１を生成する（Ｓ１１４）。周波数変換部２３は、エッジ抽出部９５により抽出された例えばエッジ画像１０１を周波数変換し、例えばパワースペクトル画像１０３を生成する（Ｓ１１５）。特徴量抽出部２７は、例えばパワースペクトル画像１０３の特定周波数成分を抽出し、極座標変換してさらにラスタスキャンすることにより、位相情報由来の擬似周波数特徴ベクトル１０５を生成する（Ｓ１１６）。

特徴量結合部３１は、抽出された例えば周波数特徴ベクトル５１、擬似周波数特徴ベクトル１０５を結合し（Ｓ１１７）、必要に応じて、データの照合または登録を行い、処理を終了する。

以上詳細に説明したように、第２の実施の形態による生体認証装置１によれば、生体情報受付部２１が生体情報を受付け、例えば指紋画像を抽出し、周波数変換部２３が指紋画像を周波数変換する。特徴量抽出部２７は、周波数変換された周波数情報のうちの振幅情報の特定周波数成分を抽出し、極座標変換および不連続性を緩和する処理等を行い、ラスタスキャンにより一次元の周波数特徴ベクトルを抽出する。

一方、エッジ抽出部９５は、元画像４１においてエッジ検出を行う。周波数変換部２３は、エッジ検出された情報を周波数変換する。特徴量抽出部２７は、周波数変換された情報のうちの振幅情報に基づき、元画像４１の位相情報に基づく擬似周波数特徴ベクトルを生成する。特徴量結合部３１は、指紋画像を周波数変換した周波数情報のうちの振幅情報に基づき生成された周波数特徴ベクトルと、少なくとも一つの上記擬似周波数特徴ベクトルとを結合することにより、特徴ベクトルを生成する。

照合部３３は、生成された生体情報により生体認証を行う。このとき、第１の実施の形態と同様に、生体情報ＤＢ６５を参照して、生成された特徴ベクトルが既に登録された利用者のものであるか否かを識別することができる。なお、生体情報ＤＢ６５に登録される生体情報は、例えばベクトルの長さ、成分の値などが、第１の実施の形態とは異なる場合が考えられる。登録部３５は、生成された情報をメモリ１５または外部記憶装置１１に生体情報ＤＢ６５として記憶することができる。

以上のように、例えば、生体情報の画像に関する位相情報はその局所的な画素値の変化を表すため、特徴的な線分を含む画像では、その線分のエッジ領域に位相情報が集中する。そのため、エッジ検出を行った画像を生成することで、位相情報を空間情報とすることができる。この画像に対して、ＤＦＴをかけてパワースペクトルをベクトル化することで、位相情報を疑似的にベクトル化することができる。

このように、特徴的な線分に関する位相情報はもとの画像のエッジ領域に集中している。この性質を利用して、第１の実施の形態のように逆ＤＦＴによる疑似位相情報の復元を行わずに、元の画像のエッジ領域を検出してそのエッジ画像に対してベクトル化を施すことにより、第１の実施の形態による生体認証装置１と同様の効果を得ることができる。

（変形例）
以下、第１および第２の実施の形態による生体認証装置１に適用可能な変形例について説明する。本変形例は、第１の実施の形態におけるＳ８５および第２の実施の形態におけるＳ１１３、Ｓ１１５等、特徴量抽出部２７の処理の変形例であり、指紋の特徴を表す周波数帯域決定方法の別の例である。他の構成については上記に説明した第１および第２の実施の形態による生体認証装置と同様である。第１および第２の実施の形態と同様の構成および動作については同一番号を付し、重複説明を省略する。

図１０は、本変形例による指紋の特徴を表す周波数帯域決定方法の一例を示す図である。図３に示すように、元画像１３０は、例えば、生体情報受付部２１が受付け、前景を抽出する処理を行った画像である。パワースペクトル画像１３２は、元画像１３０を周波数変換した画像である。

極座標画像１３４は、パワースペクトル画像１４１を極座標変換した画像である。第１および第２の実施の形態においては、特定周波数帯域のパワースペクトルを抽出して極座標画像４９を生成したが、本変形例においては、まず、周波数帯域を限定せずに極座標画像を生成する。

図１０は、被写体である指紋の特徴を表す特定周波数帯域を選択するための処理の流れを示している。本変形例においては、特徴量抽出部２７は、極座標画像１３４から、矢印１３６で示されるように、予め指定された１以上の特定の方向に対応する周波数スペクトル１３８を抽出する。特徴量抽出部２７は、抽出した周波数スペクトル１３８を曲線近似することにより、周波数スペクトル１３８の近似曲線１４０を求める。そして特徴量抽出部２７は、近似曲線１４０の変曲点１４１〜１４４を求め、その変曲点に基づいて、隆線と谷線の紋様パターンに相当する周波数帯域１５１と、隆線と谷線間のエッジパターンに相当する周波数帯域１５２を選択する。特徴量抽出部２７は、このように求められた周波数領域１５１、１５２について、周波数スペクトルを抽出し、さらに、極座標画像を生成して、ラスタスキャンにより周波数特徴ベクトル、または擬似周波数特徴ベクトルを抽出するようにしてもよい。

また、例えば特徴量抽出部２７は、予め設定された各方向について、選択された周波数帯域及びその周波数帯域内の周波数スペクトルを抽出して、極座標画像を生成するようにしてもよい。極座標生成後の処理については、第１の実施の形態または第２の実施の形態において説明した処理と同様である。

本変形例において説明した、周波数帯域を選択する処理を利用することにより、より生体情報の特性に合致した特徴ベクトルの抽出が可能になり、さらに認証精度の低下を防止することが可能となる。

なお、周波数帯域を選択する処理は第１、第２の実施の形態、または変形例で説明したものに限定されず、他の方法でもよい。また、１つまたは２つの周波数帯域に限定されず、例えば、極座標画像の特定の方向について特定の帯域をそれぞれ選択する例、例えば方向成分に応じて多数の周波数帯域を選択する方法などを採用してもよい。

なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、上記第１、第２の実施の形態、および変形例においては、生体情報として指紋を例にして説明したが、これに限定されず、掌紋、血管パターンその他画像として検出されるものであれば、適用が可能である。

前景背景の分離に用いられる閾値は、画像全体について同一の例について説明したが、ブロック毎に個別に定める閾値を用いるなど、別の例でもよい。周波数変換は、高速フーリエ変換等を用いるようにしてもよい。周波数変換情報の振幅情報に基づく特徴量は上記に限定されず、他の算出方法を用いる例を採用することもできる。例えば特定周波数帯域の決定方法については、上記に限定されず、例えば、周波数スペクトルが所定値以上の複数の領域を用いることもできる。その場合には、生体情報ＤＢ６５として、用いた周波数領域を登録し、照合時に照合するようにしてもよい。

周波数特徴ベクトル、擬似周波数特徴ベクトルの生成方法における各ベクトルの成分抽出方法についても、例えば、極座標画像の一部のみから成分を抽出するなど、変形は可能である。また、特徴量結合部３１は、周波数特徴ベクトルと擬似周波数特徴ベクトルとを順次並べて結合することにより特徴ベクトルを生成する例について説明したが、例えば、並べる順や方法はこれに限定されない。

上記説明した第１または第２の実施の形態、およびそれらの変形例による生体認証装置の制御装置３として、標準的なコンピュータを用いることも可能である。ここで、上記第１または第２の実施の形態、または変形例による画像処理方法の動作をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図１１は、標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図１１に示すように、コンピュータ３００は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）３０２、メモリ３０４、入力装置３０６、出力装置３０８、外部記憶装置３１２、媒体駆動装置３１４、ネットワーク接続装置等がバス３１０を介して接続されている。

ＣＰＵ３０２は、コンピュータ３００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ３０４は、コンピュータ３００の動作を制御するプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部である。メモリ３０４は、例えばＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）等である。入力装置３０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ３０２に送付する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置３０８は、コンピュータ３００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ３０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。

外部記憶装置３１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ３０２により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。媒体駆動装置３１４は、可搬記録媒体３１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ３０２は、可搬記録媒体３１６に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置３１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬記録媒体３１６は、例えばＣｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリ等である。ネットワーク接続装置３１８は、有線または無線により外部との間で行われる各種データの授受の管理を行うインタフェース装置である。バス３１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。

上記第１または第２の実施の形態、または変形例による画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置３１２に記憶させる。ＣＰＵ３０２は、外部記憶装置３１２からプログラムを読み出し、コンピュータ３００に画像処理の動作を行なわせる。このとき、まず、画像処理の処理をＣＰＵ３０２に行わせるための制御プログラムを作成して外部記憶装置３１２に記憶させておく。そして、入力装置３０６から所定の指示をＣＰＵ３０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置３１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬記録媒体３１６に記憶するようにしてもよい。

上記第１、第２の実施の形態および変形例において、元画像４１、１３０は、画像情報の一例であり、パワースペクトル画像４３、１３２は、第１の周波数情報に含まれる振幅情報の一例であり、逆変換画像５５、エッジ画像１０１は、第１の位相成分画像の一例である。位相情報画像５３は、第１の位相情報の一例であり、パワースペクトル画像５７、パワースペクトル画像１０３は、第２の周波数情報に含まれる振幅情報の一例であり、位相情報画像６１は、第２の位相情報の一例である。なお、位相情報画像６１に基づき生成される逆変換画像は、第２の位相成分画像の一例となる。

また、復元部２５、エッジ抽出部９５は、位相情報抽出部の一例であり、情報量算出部２９は、算出部の一例である。周波数特徴ベクトル５１は、第１の特徴ベクトルの一例であり、擬似周波数特徴ベクトル５９は、第２の特徴ベクトルの一例である。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
生体情報を含む画像情報を受付ける画像受付部と、
前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出する位相情報抽出部と、
前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換する周波数変換部と、
前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出する特徴量抽出部と、
前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する結合部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
（付記２）
前記位相情報抽出部は、前記第１の周波数情報に含まれる第１の位相情報を空間情報に逆周波数変換することにより前記第１の位相成分画像を抽出する
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記３）
前記第２の周波数情報に含まれる振幅情報の総和を算出する算出部、
をさらに有し、
前記総和が所定量を上回っている場合には、
前記位相情報抽出部は、前記第２の周波数情報に含まれる第２の位相情報を空間情報に逆周波数変換することにより第２の位相成分画像を抽出し、
前記周波数変換部は、前記第２の位相成分画像を第３の周波数情報に変換し、
前記特徴量抽出部は、前記第３の周波数情報の前記特定周波数帯域の振幅情報に基づき第３の特徴ベクトルを抽出する
処理を繰り返し、
前記結合部は、抽出された前記第１から前記第３の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する
ことを特徴とする付記２に記載の画像処理装置。
（付記４）
前記位相情報抽出部は、前記画像情報からエッジ情報を検出することにより前記第１の位相成分画像を抽出する
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記５）
前記周波数帯域は、前記画像情報の特徴情報が集中している周波数領域であり、
前記特徴量抽出部は、前記第１から第３の周波数情報に含まれる前記周波数帯域におけるそれぞれの振幅情報を周波数および位相に基づく順に抽出した第１から第３のベクトル列をそれぞれ前記第１から第３の特徴ベクトルとする
ことを特徴とする付記１から付記４のいずれかに記載の画像処理装置。
（付記６）
前記周波数帯域は、前記第１の周波数情報に含まれる振幅情報を前記周波数または前記位相のいずれか少なくとも一方に基づく順に抽出した振幅情報の前記順に対する変化の変曲点に基づき決定される
ことを特徴とする付記１から付記４のいずれかに記載の画像処理装置。
（付記７）
画像処理装置が、
生体情報を含む画像情報を受付け、
前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出し、
前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換し、
前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出し、
前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する、
ことを特徴とする画像処理方法。
（付記８）
さらに、前記第１の周波数情報に含まれる第１の位相情報を空間情報に逆周波数変換することにより前記第１の位相成分画像を抽出する
ことを特徴とする付記７に記載の画像処理方法。
（付記９）
さらに、前記第２の周波数情報に含まれる振幅情報の総和を算出し、
前記総和が所定量を上回っている場合には、
前記位相情報抽出部は、前記第２の周波数情報に含まれる第２の位相情報を空間情報に逆周波数変換することにより第２の位相成分画像を抽出し、
前記第２の位相情報を第３の周波数情報に変換し、
前記第３の周波数情報の前記特定周波数帯域の振幅情報に基づき第３の特徴ベクトルを抽出する
処理を繰り返し、
抽出された前記第１から前記第３の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する
ことを特徴とする付記８に記載の画像処理方法。
（付記１０）
さらに、前記画像情報からエッジ情報を検出することにより前記第１の位相成分画像を抽出する
ことを特徴とする付記７に記載の画像処理方法。
（付記１１）
前記周波数帯域は、前記画像情報の特徴情報が集中している周波数領域であり、
前記第１から第３の周波数情報に含まれる前記周波数帯域におけるそれぞれの振幅情報を周波数および位相に基づく順に抽出した第１から第３のベクトル列をそれぞれ前記第１から第３の特徴ベクトルとする
ことを特徴とする付記７から付記１０のいずれかに記載の画像処理方法。
（付記１２）
前記周波数帯域は、前記第１の周波数情報に含まれる振幅情報を前記周波数または前記位相のいずれか少なくとも一方に基づく順に抽出した振幅情報の前記順に対する変化の変曲点に基づき決定される
ことを特徴とする付記７から付記１０のいずれかに記載の画像処理方法。
（付記１３）
生体情報を含む画像情報を受付け、
前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出し、
前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換し、
前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出し、
前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１４）
さらに、前記第１の周波数情報に含まれる第１の位相情報を空間情報に逆周波数変換することにより前記第１の位相成分画像を抽出する
ことを特徴とする付記１３に記載のプログラム。
（付記１５）
さらに、前記画像情報からエッジ情報を検出することにより前記第１の位相成分画像を抽出する
ことを特徴とする付記１３に記載のプログラム。
（付記１６）
生体情報を含む画像情報を受付ける画像受付部と、
前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出する位相情報抽出部と、
前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換する周波数変換部と、
前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出する特徴量抽出部と、
前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する結合部と、
予め登録された特徴ベクトルと比較照合して本人であるか否かを判定する照合部と、
を有することを特徴とする生体認証装置。
（付記１７）
生体認証装置が、
生体情報を含む画像情報を受付け、
前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出し、
前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換し、
前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出し、
前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合し、
予め登録された特徴ベクトルと比較照合して本人であるか否かを判定する、
ことを特徴とする生体認証方法。
（付記１８）
生体情報を含む画像情報を受付け、
前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出し、
前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換し、
前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出し、
前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合し、
予め登録された特徴ベクトルと比較照合して本人であるか否かを判定する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。

１ 生体認証装置
３ 制御装置
５ 生体情報読取装置
７ 入力装置
９ 表示装置
１１ 外部記憶装置
１３ 演算処理装置
１５ メモリ
２１ 生体情報受付部
２３ 周波数変換部
２５ 復元部
２７ 特徴量抽出部
２９ 情報量算出部
３１ 特徴量結合部
３３ 照合部
３５ 登録部
４１ 元画像
４２ 隆線
４３ パワースペクトル画像
４５ 第１の境界
４７ 第２の境界
４９ 極座標画像
５１ 周波数特徴ベクトル
５３ 位相情報画像
５５ 逆変換画像
５７ パワースペクトル画像
５９ 擬似周波数特徴ベクトル
６１ 位相情報画像
６５ 生体情報ＤＢ
６７ ユーザＩＤ
６９ 特徴ベクトル

制御装置３は、生体認証装置１の動作を制御する装置であり、演算処理装置１３、メモリ１５を有している。演算処理装置１３は、生体認証装置１の制御に関する処理を行う少なくとも一つのプロセッサを含む装置である。メモリ１５は、例えばＲｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）など半導体記憶装置である。メモリ１５に、例えば、生体認証装置１の動作を制御するプログラムや、登録利用者の生体認証情報など、処理に必要な情報等を記憶しておくようにしてもよい。演算処理装置１３は、メモリ１５に記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより、生体認証装置１を制御するようにしてもよい。

生体情報読取装置５は、例えば指紋センサなど、利用者が入力する生体情報を画像化し、出力する装置である。生体情報読取装置５に指紋センサを用いる場合の検出方法としては、例えば、静電容量式、感熱式、電界式、光学式、超音波式等によるいずれの手法を用いてもよい。

上記処理により、例えば図３のパワースペクトル画像４３の第１の境界４５から第２の境界４７に含まれるパワースペクトルのうちの、図３の上半分側が抽出される。また、抽出されたパワースペクトルを極座標変換することにより、図３の極座標画像４９が得られる。極座標画像４９は、例えば、横方向にθ、縦方向にｒをとってパワースペクトルＰ（ｒ，θ）をグレースケールで表した画像である。

Claims (10)

1. 生体情報を含む画像情報を受付ける画像受付部と、
   前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出する位相情報抽出部と、
   前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換する周波数変換部と、
   前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出する特徴量抽出部と、
   前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する結合部と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記位相情報抽出部は、前記第１の周波数情報に含まれる第１の位相情報を空間情報に逆周波数変換することにより前記第１の位相成分画像を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第２の周波数情報に含まれる振幅情報の総和を算出する算出部、
   をさらに有し、
   前記総和が所定量を上回っている場合には、
   前記位相情報抽出部は、前記第２の周波数情報に含まれる第２の位相情報を空間情報に逆周波数変換することにより第２の位相成分画像を抽出し、
   前記周波数変換部は、前記第２の位相成分画像を第３の周波数情報に変換し、
   前記特徴量抽出部は、前記第３の周波数情報の前記特定周波数帯域の振幅情報に基づき第３の特徴ベクトルを抽出する
   処理を繰り返し、
   前記結合部は、抽出された前記第１から前記第３の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記位相情報抽出部は、前記画像情報からエッジ情報を検出することにより前記第１の位相成分画像を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記周波数帯域は、前記画像情報の特徴情報が集中している周波数領域であり、
   前記特徴量抽出部は、前記第１から第３の周波数情報に含まれる前記周波数帯域におけるそれぞれの振幅情報を周波数および位相に基づく順に抽出した第１から第３のベクトル列をそれぞれ前記第１から第３の特徴ベクトルとする
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
6. 前記周波数帯域は、前記第１の周波数情報に含まれる振幅情報を前記周波数または前記位相のいずれか少なくとも一方に基づく順に抽出した振幅情報の前記順に対する変化の変曲点に基づき決定される
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
7. 画像処理装置が、
   生体情報を含む画像情報を受付け、
   前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出し、
   前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換し、
   前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出し、
   前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
8. 生体情報を含む画像情報を受付け、
   前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出し、
   前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換し、
   前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出し、
   前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する、
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。
9. 生体情報を含む画像情報を受付ける画像受付部と、
   前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出する位相情報抽出部と、
   前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換する周波数変換部と、
   前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出する特徴量抽出部と、
   前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合する結合部と、
   予め登録された特徴ベクトルと比較照合して本人であるか否かを判定する照合部と、
   を有することを特徴とする生体認証装置。
10. 生体情報を含む画像情報を受付け、
    前記画像情報から前記画像情報に含まれる位相成分を示す第１の位相成分画像を抽出し、
    前記画像情報を第１の周波数情報に変換すると共に、前記第１の位相成分画像を第２の周波数情報に変換し、
    前記第１の周波数情報および前記第２の周波数情報の予め決められた周波数帯域の振幅情報に基づきそれぞれ第１の特徴ベクトルおよび第２の特徴ベクトルを抽出し、
    前記第１の特徴ベクトルおよび前記第２の特徴ベクトルを所定規則に基づき結合し、
    予め登録された特徴ベクトルと比較照合して本人であるか否かを判定する、
    処理をコンピュータに実行させるプログラム。