JP5690556B2 - 個人認証装置 - Google Patents
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Description
上記のような透過光を撮影する方式の静脈認証装置は、コントラストの高い鮮明な静脈パターンを撮影できるため、認証精度が高い、登録未対応率(FTER:Failure To Enroll Rate)が低いなどの利点がある。
前述の通り血管パターン認証では、認証に指を用いた場合、指の掌側の皮膚を透過してきた光を撮影する。このとき掌側の皮膚が厚くなっていると、皮膚を透過する過程で光が散乱するため、静脈などの血管パターンのコントラストが弱くなる。そのため鮮明な血管パターンを撮影できない。また、血管パターンを撮影する際に、掌側表面の指紋のパターンが写りこんでしまう場合がある。これは、指紋の***部分と谷部分とで光の透過率が異なるためである。指紋のしわが深くなるほど透過する光の量の差が大きくなるため指紋パターンの写りこみが増える。
光源と、生体を透過した光を撮像する撮像部と、撮像部で撮像される血管パターンに基づき認証を実行する処理部とを有し、
処理部が、撮像画像に基づく体表面情報と血管パターンにおける血管情報とから、認証適性評価を行うことを特徴とする。
また、登録候補である生体部位の中から最も認証に適した部位を選択することも可能となり、これにより高精度な認証を可能とする。
また、この画像入力装置18とデータ取得装置2とを一体として、血管画像抽出装置として構成しても良いし、画像入力装置18は認証処理部10と一体として構成されていても良いことは言うまでもない。
指置き台26の指先側、根元側にはそれぞれタッチセンサ23を設けても良い。これによって利用者の指が提示されたことを検知することができる。
装置2には静脈撮影用の照明である赤外光源3が設置されている。赤外光源3は一または複数のLEDなどの光源素子で構成される。
また、光源の配置形態は左右側方に限らず、複数・単数いずれでも良く、生体の提示領域に対して上方(筺体設置面と対向する位置)に配置しても良いし、設置される生体の提示領域よりも下方に配置しても良い。またさらに、設置される生体の提示領域よりもユーザ側から見て奥側に配置させても良い。
上記フローについては、認証処理部10で実行しても良いし、S101〜S108の処理については画像入力部18で実行する等、画像入力部と処理分担をしても良い。
はじめに、指提示検知処理(S101)について説明する。指提示検知処理は装置2の撮像領域内に指が提示されたか否かを判定する処理である。判定の方法には、指置き台26に設置されたタッチセンサ23や光センサを用いる方法や、画像処理による方法、タッチセンサと画像処理を組み合わせる方法などを用いることができる。
一方、指1が装置上に提示された場合、光源3から照射された光は指1により散乱し撮像部4に映り込む。従って、光源3が点灯している状態と消灯している状態との画像の輝度値に大きな変化が生じる。そこで、点灯時と消灯時に撮影した画像の変化量を、画像入力部18を介して認証処理部10に送り、CPU11で計算し、保持することで、指の提示を検知することが可能である。
このように、品質を分けて登録に適した指を複数提示できることで、利用者にとって使いやすい指を選択させることが可能となる。
登録者であると判定された場合は、認証後の処理として例えばロックの解除等を行う(S114)。
ここでは、認証に適した指の特徴について説明する。静脈データ取得装置2で撮影される画像には時間経過や外部環境などによって大きく変動する情報と変動しにくい情報とが含まれる。
しわは、しわ自体の形状が時間経過により変化する。さらに、指の置き方や光の当たり方によって不鮮明になったりはっきりと写ったりする場合がある。
図6と図8に、認証に適した指と適さない指の具体例を示す。
図6は、同一日に、同一装置で、同一被験者の異なる指を撮影した静脈画像を示す。図6(a)は血管パターンが鮮明である。対して図6(b)は血管パターンが不鮮明である。この2つの指の一致率を定期的に測定していった結果を図7に示す。測定に利用した認証システムでは認証閾値33を一致率74%の値に設定しているため一致率が74%よりも低くなると別指と判定される。図7より、指1と指2の両方の一致率が時間経過とともに変化していっていることがわかる。しかしながら、血管パターンが鮮明な指1の一致率は一貫して高い値を示しており、指1は安定して認証できることがわかる。それに対し、指2は、○で囲んだ地点の一致率が認証閾値33の74%を下回っており、認証ができなくなっている。これらのことより、血管パターンが鮮明な指は、時間経過や外部環境に影響されず安定して認証ができることがわかる。なお、指1の一致率の平均値は82%であり、指2の一致率の平均値は73%であった。
式(1)で示すように、認証に悪影響のあるしわレベルと認証に良い影響のある血管レベルとを組み合わせて評価することで、指の認証への適性をより正確に評価することができる。
図10にしわレベル算出処理(S310)の処理手順を示す。しわレベル算出処理(S310)は、光量調整完了後に撮影した画像に対して実施する処理である。まず、しわの中心位置を検出し(S311)、次に、検出されたしわの濃さを算出(S313)する。最後に画像中の全てのしわの濃さの総和を求める(S315)。以下ではしわレベル算出処理の詳細について述べる。
mとnを適切な値に調整すると、指の認証適性レベルとその指の本人拒否の発生しにくさとの相関を高くすることが可能になる。これにより、登録時の画像から指の認証適性レベルを算出するだけで、登録指の本人拒否の発生しにくさを推定することが可能になる。
図16(a)と図17(a)の2枚の登録画像のしわの写り具合は同程度である。そのため、もし、しわのみに着目して指の適性を評価してしまうと2つの指の適性はどちらも同程度と判定される。しかし、実際に長期間の認証の記録をとった結果、図17(a)の指の方が本人拒否の発生頻度が低く認証への適性が高いことがわかった。図17(a)の指の本人拒否発生頻度が少なかったのは登録画像中により多くの血管パターンを含んでいるからである。このように、登録画像中のしわのみに着目しても正確な適性評価ができない場合がある。
短期運用向けの認証適性評価では、実施例1で示した認証適性レベル算出の式(1)を利用することが可能である。式(1)を短期運用向けとして利用する場合はmとnのパラメータを短期運用向けに調整しなおす。具体的には、事前に複数の指について短期運用時の本人拒否の発生しにくさを調査し、本人拒否の発生しにくさと調査対象の指の認証適性レベルとの相関が高くなるように、mとnを調整する。
なお、短期運用時は、mに対するnの比重を小さくすると良い。指のしわは、登録日から長期間経過すると形状や写り方が大きく変化するが、登録日からの経過時間が短い場合はほとんど変化しない。よって、登録日当日の認証では、しわが認証に与える悪影響は小さい。式(1)のパラメータ決定ではしわの影響度を示すパラメータnの比率を小さくすると、一致率と認証適性レベルとの相関が高くなる。
本実施例では短期間の装置使用を考慮した内容を示したが、本実施例及び実施例1の技術内容を併せ持つ装置として、適宜パラメータを設定可能とするか、もしくは短期使用モード及び長期使用モードの少なくとも2つのモードを持たせるように構成しても良い。
まず、利用者は登録候補の指のうち、いずれか一本の指を静脈データ取得装置2に提示する。認証システムは、装置2に指が提示されたか否かを判定する指提示検知処理(S101)を実施する。指の提示を検知すると、光量調整処理(S103)、パターン抽出処理(S108)、特徴データ作成処理(S109)を行う。その後、提示されている指の適性を評価する(S120)。このとき認証システムは認証適性評価の結果(認証適性レベル)と特徴データとをメモリ12に保存する。その後、再び指の提示検知処理(S101)に戻る。利用者は二本目の指を提示する。認証システムは二本目の指に対して、指の提示検知(S101)、光量調整(S103)、血管パターン抽出(S108)、特徴データ作成(S109)、指の認証適性評価(S120)を順に実施する。その後、評価結果と特徴データとをメモリ12に保存する。登録候補の全ての指の評価が完了するまで、図18の処理101〜処理S120のフローを繰り返す。登録候補の全ての指の評価が完了すると登録指の選択処理(S130)に遷移する。登録指の選択処理(S130)では、メモリ12に保存した全ての登録候補の指の認証適性レベルを比較する。比較した結果、最も認証適性レベル高かった指を登録指に決定する。その後、登録指に選ばれた指の特徴データを保存する(S126)。最後に、利用者に対し、登録指に選ばれた指の情報を示す(S132)。具体的には、登録指が装置2に何番目に提示した指だったのかを提示する。付随して、登録指の認証適性評価の結果や登録指以外の指の認証適性評価の結果などを提示してもよい。
上記のフローに従うことで複数の登録候補の指の中から最良の指を選んで登録することが可能になる。これにより高精度な認証を実現できる。
利用者が指を提示すると、指提示検知処理(S101)、光量調整処理(S103)、パターン抽出処理(S108)、特徴データ作成処理(S109)を実施する。その後、照合処理(S112)を行い登録時と認証時の画像の一致率を算出する。算出した一致率が認証閾値33よりも低い値だった場合は別指と判定する。別指と判定された場合はその結果を利用者に提示し認証処理を終了する。算出した一致率が認証閾値以上の値だった場合は同一指と判定する。同一指と判定した場合は、指の置き方評価(S140)を行う。指の置き方の評価(S140)では認証時の指の置き方が登録時と同じであるかを評価する。その後、利用者に結果を提示する(S142)。結果提示方法は、音声出力部6から音を出して提示する方法や、表示部17に結果を表示する方法などがある。その後、認証後の処理として例えばロックの解除等を行う(S114)。
S101…指提示検知、S103…光量調整、S108…パターン抽出処理、S109…特徴データ作成処理、S112… 照合処理、S114…認証後の処理、S120…指の認証適性評価、S122…適性評価結果の提示、S126…登録データの保存、S130…登録指の選択、S132…登録指選択結果の提示、S140…指の置き方の評価、142…置き方評価結果の提示、S1031…初期光量点灯、S1032…画像撮影、S1033…平均輝度算出、S1035…次の光量値の算出
Claims (18)
- 生体に光を照射する光源と、
生体を透過した光を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像される血管パターンに基づき認証を実行する処理部と、
を有する個人認証システムにおいて、
前記処理部は、前記撮像部によって撮像された画像から取得した、
生体のシワの量及びシワの濃さに基づく体表面情報と、前記血管パターンに基づく血管情報とから、認証適性評価を行うことを特徴とする個人認証システム。 - 請求項1に記載の個人認証システムにおいて、
前記処理部は、前記画像から前記血管パターンを抽出し、
当該抽出した血管パターンを用いて認証を実行することを特徴とする個人認証システム。 - 請求項1または2の何れかに記載の個人認証システムにおいて、
前記処理部は、
認証の適正度合いによって分類された複数のレベルのうち、前記認証適正評価が何れの前記レベルに該当するかを算出することを特徴とする個人認証システム。 - 請求項1から3迄の何れかに記載の個人認証システムにおいて、
前記体表面情報および前記血管情報を記憶する記憶部を有することを特徴とする個人認証システム。 - 請求項1から4迄の何れかに記載の個人認証システムにおいて、
前記認証適性評価の結果を提示する提示手段を備えることを特徴とする個人認証システム。 - 請求項5に記載の個人認証システムにおいて、
前記提示手段は表示部もしくは音声提示部であることを特徴とする個人認証システム。 - 生体に光を照射する光源と、
生体を透過した光を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像される血管パターンに基づき認証を実行する処理部と、
を有する個人認証装置において、
前記処理部は、前記撮像部によって撮像された画像から取得した、
生体のシワの量及びシワの濃さに基づく体表面情報と、前記血管パターンに基づく血管情報とから、認証適性評価を行うことを特徴とする個人認証装置。 - 請求項7に記載の個人認証装置において、
前記処理部は、前記画像から前記血管パターンを抽出し、
当該血管パターンを用いて認証を実行することを特徴とする個人認証装置。 - 請求項7または8に記載の個人認証装置において、
前記処理部は、
認証の適正度合いによって分類された複数のレベルのうち、前記認証適正評価が何れの前記レベルに該当するかを算出することを特徴とする個人認証装置。 - 請求項7から9迄の何れかに記載の個人認証装置において、
前記体表面情報および前記血管情報を記憶する記憶部を有することを特徴とする個人認証装置。 - 請求項7から10迄の何れかに記載の個人認証装置において、
前記認証適性評価の結果を提示する提示手段を備えることを特徴とする個人認証装置。 - 請求項11に記載の個人認証装置において、
前記提示手段は表示部もしくは音声提示部であることを特徴とする個人認証装置。 - 生体を透過した光を撮像する撮像部によって撮像された画像から、血管パターンを含む画像を抽出する血管画像抽出装置に接続される演算装置において、
前記画像から取得した、生体のシワの量及びシワの濃さに基づく体表面情報と、前記血管パターンに基づく血管情報とから、認証適性評価を行うことを特徴とする演算装置。 - 請求項13に記載の演算装置において、
前記血管画像抽出装置によって抽出された前記血管パターンを用いて認証を実行することを特徴とする演算装置。 - 請求項13または14に記載の演算装置において、
認証の適正度合いによって分類された複数のレベルのうち、前記認証適正評価が何れの前記レベルに該当するかを算出することを特徴とする演算装置。 - 請求項13から15迄の何れかに記載の演算装置において、
前記体表面情報および前記血管情報を記憶する記憶部を有することを特徴とする演算装置。 - 請求項13から16迄の何れかに記載の演算装置において、
前記認証適性評価の結果を提示する提示手段を備えることを特徴とする演算装置。 - 請求項17に記載の演算装置において、
前記提示手段は表示部もしくは音声提示部であることを特徴とする演算装置。
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