JP2019109619A - 生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生体認証における認証精度を向上させること。【解決手段】認証対象者から取得された生体画像を複数の領域に分割し、前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルに基づいて、前記複数の領域のうち、前記明瞭性レベルが閾値未満の領域である第１の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定し、前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、補正生体画像を生成し、前記補正生体画像を用いて前記認証対象者に対する認証を行う。【選択図】図３

Description

本発明は、生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラムに関する。

生体認証の一種である指紋認証は、ビルや部屋等への入退室管理、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）のアクセス管理、またはスマートフォンのロック解除など幅広い分野で利用されている。

指紋認証を行う場合には、図１に示すような明瞭な指紋を含む指紋画像を用いることが望ましい。しかしながら、指先の乾燥や経時変化、または怪我などによって指表面の状態が変化し、図２に示すような指紋が不明瞭な指紋画像が取得される場合がある。

指紋が不明瞭な指紋画像においては、個人を識別するための指紋の特徴点が消失したり、誤特徴点が発生したりする場合があり、認証精度の低下を引き起こす。認証精度の低下を改善するため、指紋画像に指紋の形状を補正する処理を適用して指紋の特徴点の再現性を向上させることで、認証の精度を高める技術がある。

背景に指紋掌紋以外の濃淡が存在しても、正しく指掌紋のある領域を判定できる技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、特許文献２〜５記載の技術が知られている。

国際公開第２００５／８６０９１号 特開２００３−３３７９４９号公報 特開平０３−２９１７７６号公報 特開２００５−１４１４５３号公報 国際公開第２０１３／０２７５７２号

指紋画像に対する補正処理では、画像処理を適用して、指紋の隆線の形状を補正している。しかしながら、指紋が不明瞭な領域では、補正を行う際に利用する周波数情報や隆線方向情報が安定して取得されないことが多い。その結果、補正処理において誤った方向に隆線を強調して本来の指紋には存在しない特徴点（誤特徴点）が発生し、照合処理時に誤特徴点を含む指紋画像を用いることで認証精度が低下する場合がある。

なお、かかる問題は、指紋画像を用いて生体認証を行う場合に限らず、他の生体画像を用いて生体認証を行う場合においても生ずるものである。

１つの側面において、本発明は、生体認証における認証精度を向上させることを目的とする。

実施の形態に係る生体認証装置は、記憶部、分割部、算出部、マスク領域設定部、補正部、抽出部、および認証部を有する。

前記記憶部は、登録者から取得された生体画像の登録特徴情報を記憶する。
前記分割部は、認証対象者から取得された生体画像を複数の領域に分割する。

前記算出部は、前記複数の領域それぞれの画像の明瞭性を示す、前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルを算出する。

前記マスク領域設定部は、前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルに基づいて、前記複数の領域のうち、前記明瞭性レベルが閾値未満の領域である第１の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定する。

前記補正部は、前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、補正生体画像を生成する。

前記抽出部は、前記補正生体画像から特徴情報を抽出する。
前記認証部は、前記登録特徴情報と前記抽出された特徴情報とを照合して、前記認証対象者に対する認証を行う。

実施の形態によれば、生体認証における認証精度を向上させることができる。

明瞭な指紋の例を示す図である。 不明瞭な指紋の例を示す図である。 実施の形態に係る生体認証装置の構成図である。 実施の形態に係る生体認証処理のフローチャートである。 指紋画像の例である。 複数の小領域に分割された指紋画像の例である。 各小領域の明瞭性の判定結果を示す図である。 隆線明瞭化指紋画像とマスク領域を示す図である。 補正指紋画像を示す図である。 情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。

以下、図面を参照しながら実施の形態について説明する。
指紋認証技術における登録情報は、隆線の方向、指紋特徴点の位置関係、周波数情報などが数値化されており、元の指紋画像に復元することは困難であるため、登録情報に対して補正処理を行うことは困難である。すなわち、登録情報が既に生成された後に補正処理を適用する場合は、照合処理時に用いる指紋画像のみに対して補正処理が適用され、補正処理が適用された指紋画像と、補正無しの指紋画像から生成された登録情報とが照合される。このため、認証精度が低下するおそれがある。このことは、クライアント／サーバ方式での指紋認証システムにおいて、登録者が登録を済ませた後に特許文献１〜５記載の技術を適用する場合に起こりうる。認証精度の低下を防ぐためには、登録者に再登録をさせて、補正処理が適用された指紋画像から登録情報を生成し直すことが望ましいが、膨大な数の登録者に対して再登録を実施するのは非常に大きな負担となり、現実的ではない。

図３は、実施の形態に係る生体認証装置の構成図である。
生体認証装置１０１は、ＩＤ入力部１１１、指紋入力部１２１、処理部１３１、および記憶部１４１を有する。処理部１３１は、指紋画像取得部１３２、分割部１３３、明瞭性判定部１３４、マスク領域設定部１３５、指紋画像補正部１３６、特徴情報抽出部１３７、および認証部１３８を有する。

ＩＤ入力部１１１は、認証対象者から入力されたＩＤを取得する。ＩＤは、認証対象者を識別する情報（識別子）である。ＩＤ入力部１２１は、例えば、キーボード、タッチパネル、磁気カードリーダ、またはＩＣカードリーダ等である。例えば、ＩＤ入力部１１１がキーボードまたはタッチパネルである場合、ＩＤ入力部１１１は、キーボードまたはタッチパネルを用いて認証対象者により入力されたＩＤを取得する。また、ＩＤ入力部１１１が磁気カードリーダまたはＩＣカードリーダである場合、ＩＤ入力部１１１は、磁気カードまたはＩＣカードを読み取り、磁気カードまたはＩＣカードから読み出されたＩＤを取得する。

指紋入力部１２１は、認証対象者の指の表面の凹凸を検出し、隆線の紋様（すなわち、指紋）を示す指紋画像を生成し、指紋画像取得部１３２に出力する。指紋入力部１２１は、例えば、指紋センサである。指紋画像は、生体画像の一例である。

指紋画像取得部１３２は、指紋入力部１２１から指紋画像を取得する。
分割部１３３は、指紋画像を複数の領域に分割する。実施の形態において、分割された領域は小領域と称する。分割部１３３は、例えば、小領域のそれぞれが縦８画素、横８画素の矩形の領域となるように指紋画像を分割する。

明瞭性判定部１３４は、各小領域の画像の明瞭性、詳細には各小領域に含まれる指紋の明瞭性を示す明瞭性レベルを算出する。明瞭性判定部１３４は、明瞭性レベルに基づいて、各小領域が明瞭領域、準明瞭領域、または不明瞭領域のいずれかであるか判定する。明瞭性判定部１３４は、算出部の一例である。

マスク領域設定部１３５は、明瞭性判定部１３４による判定結果に基づき、指紋（詳細には、隆線の形状）の補正を行わないマスク領域を設定する。詳細には、マスク領域設定部１３５は、不明瞭領域と判定された小領域のうち、少なくとも１つ以上の小領域をマスク領域に設定する。さらに、マスク領域設定部１３５は、明瞭領域と判定された小領域のうち、少なくとも１つ以上の小領域をマスク領域に設定してもよい。

指紋画像補正部１３６は、マスク領域に設定された小領域以外の小領域に含まれる指紋（詳細には、隆線の形状）を補正し、隆線明瞭化指紋画像を生成する。指紋画像補正部１３６は、指紋画像と隆線明瞭化指紋画像とを合成して補正指紋画像を生成する。指紋画像補正部１３６は、補正部の一例である。

特徴情報抽出部１３７は、補正指紋画像から特徴情報を抽出する。特徴情報は、例えば、指紋の隆線が途切れる点である端点および指紋の隆線が２本に分岐する分岐点などの特徴点（マニューシャ）の位置とそれぞれの位置関係等である。特徴情報抽出部１３７は、抽出部の一例である。

認証部１３８は、特徴情報抽出部１３７により抽出された認証対象者の特徴情報とＤＢ１３２に含まれるＩＤ入力部１１１から取得されたＩＤと対応付けられた特徴情報とを照合し、認証対象者を認証する。

記憶部１４１は、生体認証装置１０１で利用されるデータやプログラム等を記憶する。記憶部１４１は、データベース（ＤＢ）１４２を記憶する。

ＤＢ１４２は、ＩＤおよび特徴情報が対応付けられて記録されている。ＤＢ１４２は、複数のＩＤおよび複数の登録情報を含む。ＩＤは、生体認証装置１０１の登録者を識別する情報（識別子）である。特徴情報は、登録者の指紋の特徴を示す。特徴情報は、例えば、指紋の隆線が途切れる点である端点および指紋の隆線が２本に分岐する分岐点などの特徴点（マニューシャ）の位置とそれぞれの位置関係等である。特徴情報は、登録者から取得された指紋を含む指紋画像から抽出される。また、ＤＢ１４２への特徴情報の登録の際に使用される指紋画像に対しては、指紋の補正は行われていないとする。

上述の生体認証装置１０１の構成は一例であり、これに限られるものではない。例えば
ＩＤ入力部１１１、指紋入力部１２１、処理部１３１、および記憶部１４１のそれぞれまたは任意の組合せが異なる装置に具備され、複数の装置がネットワークを介して接続されることにより、生体認証装置１０１と同様の機能を有するシステムとして構成されてもよい。例えば、生体認証装置１０１は、ＩＤ入力部１１１および指紋入力部１２１を具備せず、ネットワークを介して接続されたＩＤ入力部１１１および指紋入力部１２１から認証対象者のＩＤおよび指紋画像を受信してもよい。

また、上述の生体認証装置１０１は、生体認証処理時に認証対象者から入力されたＩＤを用いて照合対象となる特徴情報を特定する１：１認証に限られず、認証対象者からＩＤを取得せずに認証対象者から取得した特徴情報とＤＢ１３２の複数の特徴情報とを照合する１：Ｎ認証を行ってもよい。

次に、実施の形態に係る生体認証処理を図４〜９を用いて説明する。
図４は、実施の形態に係る生体認証処理のフローチャートである。

図５は、指紋画像の例である。
図６は、複数の小領域に分割された指紋画像の例である。

図７は、各小領域の明瞭性の判定結果を示す図である。
図８は、隆線明瞭化指紋画像とマスク領域を示す図である。

図９は、補正指紋画像を示す図である。
ステップＳ５０１において、指紋入力部１２１は、認証対象者の指の表面の凹凸を検出し、図５に示すような隆線の紋様（すなわち、指紋）を示す指紋画像２０１を生成し、処理部１３１に出力する。指紋画像取得部１３２は、指紋入力部１２１から指紋画像を取得する。また、認証対象者は、ＩＤ入力部１２１を用いて当該認証対象者のＩＤを入力し、ＩＤ入力部１１１は、認証対象者から入力されたＩＤを取得し、処理部１３１に出力する。認証部１３８は、ＩＤ入力部１１１からＩＤを取得する。

ステップＳ５０２において、分割部１３３は、指紋画像２０１を複数の小領域に分割する。例えば、分割部１３３は、図６に示すように指紋画像２０１を、縦４個、横４個の計１６個の小領域に分割する。明瞭性判定部１３４は、各小領域の画像の明瞭性を示す明瞭性レベル、詳細には各小領域の指紋の明瞭性を示す明瞭性レベルを算出する。明瞭性レベルは、以下のように算出される。

明瞭性判定部１３４は、小領域に含まれる各画素において、局所的なエッジの大きさまたは方向を算出し、エッジの大きさまたは方向の分散を算出する。隆線が明瞭な小領域であれば、エッジの大きさや方向は小領域内で安定するため、エッジの大きさおよび方向の分散は小さくなる。また、隆線が不明瞭な小領域では、様々な大きさや方向のエッジが含まれるため、エッジの大きさおよび方向の分散は大きくなる。実施の形態において、算出された分散の逆数を小領域の指紋の明瞭性を示す明瞭性レベルＣとする。実施の形態において、明瞭性レベルＣが大きいほど小領域の画像が明瞭であることを示し、明瞭性レベルＣが小さいほど小領域の画像が不明瞭であることを示す。明瞭性判定部１３４は、各小領域のエッジの大きさまたは方向の分散を算出して、各小領域の明瞭性レベルＣを算出する。

ステップＳ５０３において、明瞭性判定部１３４は、算出された各小領域の明瞭性レベルＣに基づいて、各小領域が明瞭領域、準明瞭領域、または不明瞭領域のいずれかであるか判定する。詳細には、以下のように各小領域が明瞭領域、準明瞭領域、または不明瞭領域のいずれかであるか判定される。

閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２（ただし、Ｔｈ１＞Ｔｈ２）は予め定められている。明瞭性判定部１３４は、ある小領域の明瞭性レベルＣが閾値Ｔｈ１以上ならば当該小領域は明瞭領域と判定する。明瞭性判定部１３４は、ある小領域の明瞭性レベルＣがＴｈ１未満かつＴｈ２以上ならば当該小領域は準明瞭領域と判定する。明瞭性判定部１３４は、ある小領域の明瞭性レベルＣがＴｈ２未満ならば当該小領域は不明瞭領域と判定する。

上記にように明瞭性判定部１３４は、各小領域の明瞭性レベルＣに基づいて、各小領域が明瞭領域、準明瞭領域、または不明瞭領域のいずれかであるか判定する。明瞭性判定部１３４による各小領域の明瞭性の判定により、図７に示すような判定結果２０２が得られる。図７の判定結果２０２において、明瞭領域と判定された小領域は「白」、準明瞭領域と判定された小領域は「斜線」、不明瞭領域と判定された小領域は「黒」で示されている。

ステップＳ５０４において、マスク領域設定部１３５は、不明瞭領域と判定された小領域のうち、少なくとも１つ以上の小領域をマスク領域に設定する。例えば、マスク領域設定部１３５は、不明瞭領域と判定された全ての小領域をマスク領域に設定してもよい。さらに、マスク領域設定部１３５は、明瞭領域と判定された小領域のうち、少なくとも１つ以上の小領域をマスク領域に設定してもよい。例えば、マスク領域設定部１３５は、明瞭領域と判定された全ての小領域をマスク領域に設定してもよい。例えば、マスク領域設定部１３５は、不明瞭領域と判定された小領域のうち、上下左右のいずれかが準明瞭領域と隣接する領域をマスク領域に設定しないようにしてもよい。すなわち、マスク領域設定部１３５は、不明瞭領域と判定された小領域のうち、上下左右のいずれかが準明瞭領域と隣接する領域以外の少なくとも１つ以上の小領域をマスク領域に設定してもよい。

ステップＳ５０５において、指紋画像補正部１３６は、マスク領域に設定された小領域以外の小領域に含まれる指紋（詳細には、隆線の形状）を補正する（隆線形状補正処理）。ここで、明瞭領域および不明瞭領域の全てがマスク領域に設定されているとする。すなわち、準明瞭領域の全てが補正対象の小領域となる。指紋画像補正部１３６は、指紋画像２０１において、マスク領域に設定された小領域以外の小領域に含まれる隆線の形状を補正し、隆線明瞭化指紋画像２０３を生成する。図７の隆線明瞭化指紋画像２０３において、準明瞭領域の隆線の形状が補正されており、マスク領域は「白」で示されている。

隆線の形状を補正は、例えば、以下のように行われる。
指紋画像補正部１３６は、補正対象の小領域において、局所的な隆線の方向を算出し、算出された局所的方向への平滑化効果およびエッジ強調効果を持つ画像フィルタを適用して、隆線を局所的方向に沿って強調することで隆線を明瞭化する。上記効果を持つ画像フィルタとして、非等方性ショックフィルタがある。非等方性ショックフィルタでは、局所的な隆線方向へ強い平滑化効果をもった非等方性ガウシアンフィルタを適用した後でショックフィルタを適用することで、特定の方向への平滑化効果およびエッジ強調効果を得られる。

隆線形状補正処理において、局所的な隆線方向が正しく算出されない場合、誤った方向へ隆線が強調され、本来存在しない端点や分岐点である誤特徴点が隆線明瞭化指紋画像に発生する場合がある。すなわち、エッジの方向が曖昧な不明瞭領域では、誤特徴点が発生しやすいと言える。よって、実施の形態では、不明瞭領域の少なくとも一部をマスク領域として、マスク領域には隆線形状補正処理を適用しないことで、誤特徴点の発生を抑止し、認証精度を向上させている。

また、明瞭領域では、隆線形状補正処理の前後で隆線の変化が小さいため、隆線形状補正処理の適用の有無によって特徴点検出の安定性も変化しないと考えられる。すなわち、明瞭領域に対する隆線形状補正処理によって、認証精度はほとんど変化しないと考えられる。明瞭領域をマスク領域とすることで、明瞭領域に対する隆線形状補正処理を削減しつつ認証精度を維持できる。

エッジの方向が充分明瞭であり、隆線形状補正処理適用時の隆線の変化が充分大きい準明瞭領域では隆線形状補正処理の効果が高く、補正対象の小領域として適当だと考えられる。

また、明瞭領域または不明瞭領域のうち、準明瞭領域と隣接する領域は、準明瞭領域に近い性質を持っていると考えられ、隆線形状補正処理の効果が高いと考えられる。よって、上述のように、マスク領域設定部１３５は、明瞭領域または不明瞭領域のうち準明瞭領域と隣接する領域を補正対象の小領域（マスク領域に設定しない）としてもよい。

指紋画像補正部１３６は、指紋画像２０１と隆線明瞭化指紋画像２０３とを合成して、図９に示すような補正指紋画像２０４を生成する。詳細には、指紋画像補正部１３６は、補正指紋画像２０４の画素の画素値を指紋画像２０１の画素の画素値と隆線明瞭化指紋画像２０３の画素の画素値との加重平均により算出する。指紋画像補正部１３６は、補正指紋画像２０４の各画素の画素値を下式（１）により算出する。

Ｉ（ｘ，ｙ）＝（１−α（ｘ，ｙ））＊Ｏ（ｘ，ｙ）＋α（ｘ，ｙ）＊Ｅ（ｘ，ｙ） ・・・（１）

式（１）において、Ｏ（ｘ，ｙ）は指紋画像２０１における座標（ｘ，ｙ）の画素値、Ｅ（ｘ，ｙ）は隆線明瞭化指紋画像２０３における座標（ｘ，ｙ）の画素値、Ｉ（ｘ，ｙ）は補正指紋画像２０４における座標（ｘ，ｙ）の画素値を示す。

α（ｘ，ｙ）は０以上１以下の実数であり、座標（ｘ，ｙ）がマスク領域に含まれる場合はα（ｘ，ｙ）＝０、それ以外の場合はα（ｘ，ｙ）≠０とする。すなわち、補正指紋画像２０４において、マスク領域に対応する領域は元の指紋画像２０１に等しく、それ以外の領域の指紋は隆線形状補正処理が適用された指紋となる。このとき、α（ｘ，ｙ）の値が大きいほど、強い補正処理が適用されるため、（ｘ，ｙ）がどの領域に属するかによってα（ｘ，ｙ）を決めても良い。例えば、明瞭領域または不明瞭領域と準明瞭領域との境界にあたる小領域はマスク領域とはしないと設定した場合では、（ｘ，ｙ）が準明瞭領域の場合はα（ｘ，ｙ）＝Ａ１、（ｘ，ｙ）が明瞭領域または不明瞭領域のマスク領域以外の場合はα（ｘ，ｙ）＝Ａ２（ただしＡ１＞Ａ２）としてもよい。それにより、補正が適用される領域とマスク領域の境界における画素値の変化を滑らかにすることができる。図９の補正指紋画像２０４は、座標（ｘ，ｙ）がマスク領域に含まれない場合、α（ｘ，ｙ）＝１とした場合を示す。

ステップＳ５０６において、特徴情報抽出部１３７は、補正指紋画像２０４から特徴情報を抽出する。特徴情報は、例えば、指紋の隆線が途切れる点である端点および指紋の隆線が２本に分岐する分岐点などの特徴点（マニューシャ）の位置とそれぞれの位置関係等である。

認証部１３８は、特徴情報抽出部１３７により抽出された認証対象者の特徴情報とＤＢ１３２に含まれるＩＤ入力部１１１から取得されたＩＤと対応付けられた特徴情報とを照合し、認証対象者を認証する。詳細には、認証部１３８は、認証対象者の特徴情報とＤＢ１３２に含まれるＩＤ入力部１１１から取得されたＩＤと対応付けられた特徴情報との類似度を算出し、算出された類似度が閾値以上である場合、認証対象者の認証成功と判定する。認証部１３８は、認証成功の場合、例えば、ドアのロック解除、スマートフォンのロック解除、または認証成功の通知等の所定の処理を行う。認証部１３８は、算出された類似度が閾値未満である場合、認証対象者の認証失敗と判定し、認証対象者への指紋の再入力の通知等を行う。

実施の形態の生体認証装置によれば、指紋画像において、指紋の明瞭性が低い不明瞭領域を補正しないことにより、誤特徴点の発生を防止し、認証精度を向上させることが出来る。

実施の形態の生体認証装置によれば、補正処理による誤特徴点の増加を抑え、補正処理を適用した場合でもそれより過去の登録情報との互換性を維持し、登録情報を再登録しなくとも安定した認証を継続できる。

実施の形態の生体認証装置によれば、指紋画像において、適切な補正が行われる可能性が高い指紋の明瞭性が中程度の準明瞭領域を補正することで、指紋を明瞭化し、認証精度を向上できる。

図１、図２、図５、及び図６に示した指紋画像は生体画像の一例に過ぎず、生体認証装置１０１は、掌紋画像、静脈画像等の他の生体画像を用いて生体認証を行うことも可能である。

図１０は、情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。
実施の形態の生体認証装置１０１は、例えば、図１０に示すような情報処理装置（コンピュータ）１によって実現可能である。

情報処理装置１は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）２、メモリ３、入力装置４、出力装置５、記憶部６、記録媒体駆動部７、ネットワーク接続装置８、および指紋センサ１１を備え、それらはバス９により互いに接続されている。

ＣＰＵ２は、情報処理装置１全体を制御する中央処理装置（プロセッサ）である。ＣＰＵ２は、指紋画像取得部１３２、分割部１３３、明瞭性判定部１３４、マスク領域設定部１３５、指紋画像補正部１３６、特徴情報抽出部１３７、および認証部１３８として動作する。

メモリ３は、プログラム実行の際に、記憶部６（あるいは可搬記録媒体１０）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するRead Only Memory(ＲＯＭ)やRandom Access Memory(ＲＡＭ)等のメモリである。ＣＰＵ２は、メモリ３を利用してプログラムを実行することにより、上述した各種処理を実行する。

入力装置４は、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力、情報処理装置１で用いられるデータの取得等に用いられる。入力装置４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、またはカードリーダ等である。入力装置４は、ＩＤ入力部１１１に対応する。

出力装置５は、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果を出力したり、ＣＰＵ２による制御により動作する装置である。出力装置５は、例えば、ディスプレイ、またはプリンタ等である。

記憶部６は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置１は、記憶部６に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。記憶部６は、記憶部１４１に対応する。

記録媒体駆動部７は、可搬記録媒体１０を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体としては、メモリカード、フレキシブルディスク、Compact Disk Read Only Memory(ＣＤ−ＲＯＭ)、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。ユーザは、この可搬記録媒体１０に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。

ネットワーク接続装置８は、Local Area Network（ＬＡＮ）やWide Area Network（ＷＡＮ）等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インターフェースである。ネットワーク接続装置８は、通信ネットワークを介して接続された装置へデータの送信または通信ネットワークを介して接続された装置からデータを受信する。

指紋センサ１１は、認証対象者の指の表面の凹凸を検出し、隆線の紋様（すなわち、指紋）を示す指紋画像を生成する。指紋センサ１１は、指紋入力部１２１に対応する。

以上の実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
登録者から取得された生体画像の登録特徴情報を記憶する記憶部と、
認証対象者から取得された生体画像を複数の領域に分割する分割部と、
前記複数の領域それぞれの画像の明瞭性を示す、前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルを算出する算出部と、
前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルに基づいて、前記複数の領域のうち、前記明瞭性レベルが閾値未満の領域である第１の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定するマスク領域設定部と、
前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、補正生体画像を生成する補正部と、
前記補正生体画像から特徴情報を抽出する抽出部と、
前記登録特徴情報と前記抽出された特徴情報とを照合して、前記認証対象者に対する認証を行う認証部と、
を備える生体認証装置。
（付記２）
前記マスク領域設定部は、前記複数の領域のうち前記明瞭性レベルが前記閾値より大きい他の閾値以上の第２の領域の少なくとも一部をさらに前記マスク領域に設定することを特徴とする付記１記載の生体認証装置。
（付記３）
前記マスク領域設定部は、前記第１の領域のうち、前記明瞭性レベルが前記他の閾値未満且つ前記閾値以上である第３の領域と隣接する領域以外の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定することを特徴とする付記２記載の生体認証装置。
（付記４）
前記補正部は、
前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、前記マスク領域以外の領域に対する明瞭化生体画像を生成し、
前記補正生体画像において、前記マスク領域に対応する領域の各画素の画素値は、前記認証対象者から取得された生体画像の前記マスク領域の各画素の画素値とし、
前記補正生体画像において、前記マスク領域以外の領域に対応する領域の各画素の画素値を、前記認証対象者から取得された生体画像の前記マスク領域以外の領域の各画素の画素値と前記明瞭化生体画像の前記マスク領域以外の領域に対応する領域の各画素の画素値との加重平均により算出することを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の生体認証装置。
（付記５）
登録者から取得された生体画像の登録特徴情報を記憶するコンピュータが、
認証対象者から取得された生体画像を複数の領域に分割し、
前記複数の領域それぞれの画像の明瞭性を示す、前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルを算出し、
前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルに基づいて、前記複数の領域のうち、前記明瞭性レベルが閾値未満の領域である第１の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定し、
前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、補正生体画像を生成し、
前記補正生体画像から特徴情報を抽出し、
前記登録特徴情報と前記抽出された特徴情報とを照合して、前記認証対象者に対する認証を行う生体認証方法。
（付記６）
前記コンピュータは、前記複数の領域のうち前記明瞭性レベルが前記閾値より大きい他の閾値以上の第２の領域の少なくとも一部をさらに前記マスク領域に設定することを特徴とする付記５記載の生体認証方法。
（付記７）
前記コンピュータは、前記第１の領域のうち、前記明瞭性レベルが前記他の閾値未満且つ前記閾値以上である第３の領域と隣接する領域以外の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定することを特徴とする付記６記載の生体認証方法。
（付記８）
前記コンピュータは、
前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、前記マスク領域以外の領域に対する明瞭化生体画像を生成し、
前記補正生体画像において、前記マスク領域に対応する領域の各画素の画素値は、前記認証対象者から取得された生体画像の前記マスク領域の各画素の画素値とし、
前記補正生体画像において、前記マスク領域以外の領域に対応する領域の各画素の画素値を、前記認証対象者から取得された生体画像の前記マスク領域以外の領域の各画素の画素値と前記明瞭化生体画像の前記マスク領域以外の領域に対応する領域の各画素の画素値との加重平均により算出することを特徴とする付記５乃至７のいずれか１項に記載の生体認証方法。
（付記９）
登録者から取得された生体画像の登録特徴情報を記憶するコンピュータに、
認証対象者から取得された生体画像を複数の領域に分割し、
前記複数の領域それぞれの画像の明瞭性を示す、前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルを算出し、
前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルに基づいて、前記複数の領域のうち、前記明瞭性レベルが閾値未満の領域である第１の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定し、
前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、補正生体画像を生成し、
前記補正生体画像から特徴情報を抽出し、
前記登録特徴情報と前記抽出された特徴情報とを照合して、前記認証対象者に対する認証を行う
処理を実行させるための生体認証プログラム。
（付記１０）
前記コンピュータは、前記複数の領域のうち前記明瞭性レベルが前記閾値より大きい他の閾値以上の第２の領域の少なくとも一部をさらに前記マスク領域に設定することを特徴とする付記９記載の生体認証プログラム。
（付記１１）
前記コンピュータは、前記第１の領域のうち、前記明瞭性レベルが前記他の閾値未満且つ前記閾値以上である第３の領域と隣接する領域以外の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定することを特徴とする付記１０記載の生体認証プログラム。
（付記１２）
前記コンピュータは、
前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、前記マスク領域以外の領域に対する明瞭化生体画像を生成し、
前記補正生体画像において、前記マスク領域に対応する領域の各画素の画素値は、前記認証対象者から取得された生体画像の前記マスク領域の各画素の画素値とし、
前記補正生体画像において、前記マスク領域以外の領域に対応する領域の各画素の画素値を、前記認証対象者から取得された生体画像の前記マスク領域以外の領域の各画素の画素値と前記明瞭化生体画像の前記マスク領域以外の領域に対応する領域の各画素の画素値との加重平均により算出することを特徴とする付記９乃至１１のいずれか１項に記載の生体認証プログラム。

１０１ 生体認証装置
１１１ ＩＤ入力部
１２１ 指紋入力部
１３１ 処理部
１３２ 指紋画像取得部
１３３ 分割部
１３４ 明瞭性判定部
１３５ マスク領域設定部
１３６ 指紋画像補正部
１３７ 特徴情報抽出部
１３８ 認証部
１４１ 記憶部
１４２ ＤＢ

Claims (5)

1. 登録者から取得された生体画像の登録特徴情報を記憶する記憶部と、
   認証対象者から取得された生体画像を複数の領域に分割する分割部と、
   前記複数の領域それぞれの画像の明瞭性を示す、前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルを算出する算出部と、
   前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルに基づいて、前記複数の領域のうち、前記明瞭性レベルが閾値未満の領域である第１の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定するマスク領域設定部と、
   前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、補正生体画像を生成する補正部と、
   前記補正生体画像から特徴情報を抽出する抽出部と、
   前記登録特徴情報と前記抽出された特徴情報とを照合して、前記認証対象者に対する認証を行う認証部と、
   を備える生体認証装置。
2. 前記マスク領域設定部は、前記複数の領域のうち前記明瞭性レベルが前記閾値より大きい他の閾値以上の第２の領域の少なくとも一部をさらに前記マスク領域に設定することを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 前記マスク領域設定部は、前記第１の領域のうち、前記明瞭性レベルが前記他の閾値未満且つ前記閾値以上である第３の領域と隣接する領域以外の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定することを特徴とする請求項２記載の生体認証装置。
4. 登録者から取得された生体画像の登録特徴情報を記憶するコンピュータが、
   認証対象者から取得された生体画像を複数の領域に分割し、
   前記複数の領域それぞれの画像の明瞭性を示す、前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルを算出し、
   前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルに基づいて、前記複数の領域のうち、前記明瞭性レベルが閾値未満の領域である第１の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定し、
   前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、補正生体画像を生成し、
   前記補正生体画像から特徴情報を抽出し、
   前記登録特徴情報と前記抽出された特徴情報とを照合して、前記認証対象者に対する認証を行う生体認証方法。
5. 登録者から取得された生体画像の登録特徴情報を記憶するコンピュータに
   認証対象者から取得された生体画像を複数の領域に分割し、
   前記複数の領域それぞれの画像の明瞭性を示す、前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルを算出し、
   前記複数の領域それぞれの明瞭性レベルに基づいて、前記複数の領域のうち、前記明瞭性レベルが閾値未満の領域である第１の領域の少なくとも一部をマスク領域に設定し、
   前記複数の領域のうち前記マスク領域以外の領域の画像を補正することで、補正生体画像を生成し、
   前記補正生体画像から特徴情報を抽出し、
   前記登録特徴情報と前記抽出された特徴情報とを照合して、前記認証対象者に対する認証を行う
   処理を実行させるための生体認証プログラム。

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