図面 (/)

技術 生体画像処理装置、生体画像処理方法および生体画像処理プログラム

出願人 富士通株式会社
発明者 松濤智明
出願日 2016年3月3日 (5年2ヶ月経過) 出願番号 2016-041395
公開日 2017年9月7日 (3年8ヶ月経過) 公開番号 2017-157095
状態 特許登録済
技術分野 特定パターンの照合 イメージ分析
主要キーワード 曲線方向 回転角補正 曲線検出 局所勾配 補正角 エッジ検出法 親指側 小指側
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2017年9月7日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (12)

課題

高い認証精度を実現する生体画像低コストで得ることができる生体画像処理装置、生体画像処理方法および生体画像処理プログラムを提供する。

解決手段

生体画像処理装置は、手のひら画像から当該手のひら輪郭線および手相主線から少なくとも1本の線を抽出する線抽出部と、前記線抽出部によって抽出された線の画素を抽出する画素抽出部と、前記画素ごとに当該画素を含む局所領域を設定する局所領域設定部と、前記局所領域毎に当該局所領域の複数方向のそれぞれについての勾配強度に基づいて、前記線抽出部によって抽出された線の局所方向を算出する局所方向算出部と、各局所方向の統計量から、前記手のひらの向きを算出する向き算出部と、を備える。

概要

背景

生体認証システムでは、利用者が入力した生体から特徴情報を抽出し、予め登録した特徴情報と照合することで本人確認を行う。生体認証においては、利用者の生体に位置ずれが生じると、本人拒否の増加の要因となる。特に、タブレット端末手のひら画像を用いた生体認証を実行する場面では、手のガイドを設置しない状況が想定される。センサ面に対して垂直方向を軸とした回転であるヨー角回転移動の自由度は高くなり、任意のヨー回転が与えられた手のひら画像が入力されることが考えられる。したがって、任意のヨー角を補正して生体認証を行うことが好ましい。

ヨー方向の位置ずれの影響を抑制する手法として、登録画像または照合画像のいずれかをヨー方向に少しずつ回転させ、全ての角度に対して照合スコアを算出し、最もスコアが良い組み合わせを採用することでヨー回転のずれに対応する方法が考えられる(例えば、特許文献1参照)。

概要

高い認証精度を実現する生体画像低コストで得ることができる生体画像処理装置、生体画像処理方法および生体画像処理プログラムを提供する。 生体画像処理装置は、手のひら画像から当該手のひら輪郭線および手相主線から少なくとも1本の線を抽出する線抽出部と、前記線抽出部によって抽出された線の画素を抽出する画素抽出部と、前記画素ごとに当該画素を含む局所領域を設定する局所領域設定部と、前記局所領域毎に当該局所領域の複数方向のそれぞれについての勾配強度に基づいて、前記線抽出部によって抽出された線の局所方向を算出する局所方向算出部と、各局所方向の統計量から、前記手のひらの向きを算出する向き算出部と、を備える。

目的

本発明は、高い認証精度を実現する生体画像を低コストで得ることができる生体画像処理装置、生体画像処理方法および生体画像処理プログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

手のひら画像から当該手のひら輪郭線および手相主線から少なくとも1本の線を抽出する線抽出部と、前記線抽出部によって抽出された線の画素を抽出する画素抽出部と、前記画素ごとに当該画素を含む局所領域を設定する局所領域設定部と、前記局所領域毎に当該局所領域の複数方向のそれぞれに関する勾配強度に基づいて、前記線抽出部によって抽出された線の局所方向を算出する局所方向算出部と、各局所方向の統計量から、前記手のひらの向きを算出する向き算出部と、を備えることを特徴とする生体画像処理装置

請求項2

前記線抽出部は、前記輪郭線および前記手相の主線から複数本の線を抽出し、前記向き算出部は、前記複数本の線のそれぞれの局所方向の統計量から前記手のひらの向きを算出することを特徴とする請求項1記載の生体画像処理装置。

請求項3

前記局所領域設定部は、前記画素を含む矩形領域を前記局所領域として設定することを特徴とする請求項1または2に記載の生体画像処理装置。

請求項4

前記局所領域設定部は、前記画素を中心とする円内を前記局所領域として設定することを特徴とする請求項1または2に記載の生体画像処理装置。

請求項5

前記向き算出部は、前記局所方向の統計量から前記線抽出部が抽出した線の平均方向を算出し、当該平均方向を用いて前記手のひらの向きを算出することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の生体画像処理装置。

請求項6

前記局所方向算出部は、複数方向のGaborフィルタを用いて前記局所方向を算出することを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の生体画像処理装置。

請求項7

前記局所方向算出部は、前記局所領域の勾配強度のばらつきを用いて前記画素を有効画素と非有効画素とに分類し、前記有効画素の前記局所方向を算出し、前記有効画素の各局所方向の統計量から前記手のひらの向きを算出することを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の生体画像処理装置。

請求項8

手のひら画像から当該手のひらの輪郭線および手相の主線から少なくとも1本の線を線抽出部が抽出し、前記線抽出部によって抽出された線の画素を画素抽出部が抽出し、前記画素ごとに当該画素を含む局所領域を局所領域設定部が設定し、前記局所領域毎に当該局所領域の複数方向のそれぞれに関する勾配強度に基づいて、前記線抽出部によって抽出された線の局所方向を局所方向算出部が算出し、各局所方向の統計量から、前記手のひらの向きを向き算出部が算出する、ことを特徴とする生体画像処理方法

請求項9

コンピュータに、手のひら画像から当該手のひらの輪郭線および手相の主線から少なくとも1本の線を抽出する処理と、抽出された線の画素を抽出する処理と、前記画素ごとに当該画素を含む局所領域を設定する処理と、前記局所領域毎に当該局所領域の複数方向のそれぞれに関する勾配強度に基づいて、前記抽出された線の局所方向を算出する処理と、各局所方向の統計量から、前記手のひらの向きを算出する処理と、を実行させることを特徴とする生体画像処理プログラム

技術分野

0001

本件は、生体画像処理装置、生体画像処理方法および生体画像処理プログラムに関する。

背景技術

0002

生体認証システムでは、利用者が入力した生体から特徴情報を抽出し、予め登録した特徴情報と照合することで本人確認を行う。生体認証においては、利用者の生体に位置ずれが生じると、本人拒否の増加の要因となる。特に、タブレット端末手のひら画像を用いた生体認証を実行する場面では、手のガイドを設置しない状況が想定される。センサ面に対して垂直方向を軸とした回転であるヨー角回転移動の自由度は高くなり、任意のヨー回転が与えられた手のひら画像が入力されることが考えられる。したがって、任意のヨー角を補正して生体認証を行うことが好ましい。

0003

ヨー方向の位置ずれの影響を抑制する手法として、登録画像または照合画像のいずれかをヨー方向に少しずつ回転させ、全ての角度に対して照合スコアを算出し、最もスコアが良い組み合わせを採用することでヨー回転のずれに対応する方法が考えられる(例えば、特許文献1参照)。

先行技術

0004

特開2009−003492号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかしながら、回転角を小刻みに設定すれば、認証精度が高くなるが、照合対象の画像が増加して計算コストがかかる。

0006

1つの側面では、本発明は、高い認証精度を実現する生体画像を低コストで得ることができる生体画像処理装置、生体画像処理方法および生体画像処理プログラムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0007

1つの態様では、生体画像処理装置は、手のひら画像から当該手のひら輪郭線および手相主線から少なくとも1本の線を抽出する線抽出部と、前記線抽出部によって抽出された線の画素を抽出する画素抽出部と、前記画素ごとに当該画素を含む局所領域を設定する局所領域設定部と、前記局所領域毎に当該局所領域の複数方向のそれぞれに関する勾配強度に基づいて、前記線抽出部によって抽出された線の局所方向を算出する局所方向算出部と、各局所方向の統計量から、前記手のひらの向きを算出する向き算出部と、を備える。

発明の効果

0008

高い認証精度を実現する生体画像を低コストで得ることができる。

図面の簡単な説明

0009

(a)は実施例1に係る生体認証装置ハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、(b)は生体センサの模式図である。
生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。
登録処理の詳細を例示する図である。
登録処理の詳細を例示する図である。
各生体曲線の平均方向を例示する図である。
回転補正を例示する図である。
認証処理の詳細を例示する図である。
実施例3の各機能のブロック図である。
フローチャートを例示する図である。
凹凸ノイズを例示する図である。
凹凸ノイズが取り除かれた生体曲線を例示する図である。

0010

以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。

0011

図1(a)は、実施例1に係る生体認証装置100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。図1(b)は、後述する生体センサ105の模式図である。図1(a)を参照して、生体認証装置100は、CPU101、RAM102、記憶装置103、表示装置104、生体センサ105、通信部106、属性情報取得部107などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。

0012

CPU(Central Processing Unit)101は、中央演算処理装置である。CPU101は、1以上のコアを含む。RAM(Random Access Memory)102は、CPU101が実行するプログラム、CPU101が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。

0013

記憶装置103は、不揮発性記憶装置である。記憶装置103として、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリなどのソリッドステートドライブSSD)、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施例に係る生体認証プログラムは、記憶装置103に記憶されている。表示装置104は、液晶ディスプレイエレクトロルミネッセンスパネル等であり、後述する各処理の結果などを表示する。

0014

生体センサ105は、ユーザの生体情報を取得するセンサであり、本実施例においては、ユーザの手のひらの画像を非接触で取得する。図1(b)で例示するように、生体センサ105は、一例として、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)カメラなどである。生体センサ105は、例えば、可視光の情報に基づいて、掌紋パターン、手のひらの輪郭線、手相の主線などを取得することができる。手相の主線は、感情線、知能線、生命線などである。また、生体センサ105は、近赤外線を利用することによって、静脈パターンを取得することもできる。なお、手のひら画像は、指先までを含んだ手のひらの全体を含むことが好ましいが、指の途中までの範囲だけを含んでいてもよい。

0015

通信部106は、例えば、LAN(Local Area Network)などへの接続インタフェースである。属性情報取得部107は、キーボードマウスなどの入力機器であり、例えば、ユーザを識別するためのID、ユーザ名、パスワードなどを入力するための装置である。

0016

記憶装置103に記憶されている生体認証プログラムは、実行可能にRAM102に展開される。CPU101は、RAM102に展開された生体認証プログラムを実行する。それにより、生体認証装置100による各処理が実行される。生体認証プログラムが実行されることによって、登録処理、認証処理などが実行される。

0017

登録処理は、各ユーザに関連づけて、生体センサ105が取得した手のひら画像から得られた生体特徴データベースに登録する処理である。本実施例においては、手のひら画像から抽出された掌紋、静脈パターン、掌形などが生体特徴としてデータベースに登録される。認証処理は、生体センサ105が取得した照合生体特徴とデータベースに登録された登録生体特徴とを照合する処理である。本実施例においては、一例として、認証処理時に取得された静脈パターンとデータベースに登録された静脈パターンとの類似度がしきい値以上であれば当該ユーザが登録されたユーザと同一人物であると判定される。登録処理および認証処理の詳細については後述する。

0018

図2は、生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。生体認証プログラムの実行によって、補正部10、生体特徴抽出部20、登録部30、認証部40、データベース50などが実現される。補正部10は、生体画像処理装置としての機能を備える。したがって、生体認証プログラムのうち、補正部10を実現するプログラムが生体画像処理プログラムとしての機能を有する。補正部10は、生体曲線検出部11、画素抽出部12、局所領域設定部13、局所方向算出部14、平均方向算出部15、補正角算出部16、および補正画像取得部17を含む。なお、図1および図2の例では、スタンドアローン端末で構成されているが、それに限られない。例えば、本実施例は、クライアントサーバのシステムにも適用可能である。本実施例では、説明の簡略化のために、スタンドアローンの端末における例について説明する。

0019

(登録処理)
図3は、登録処理の詳細を例示する図である。以下、図2および図3を参照しつつ、登録処理について説明する。まず、属性情報取得部107は、ユーザの属性情報を取得する(ステップS1)。次に、生体センサ105は、生体センサ105に対して手をかざすユーザの手のひら画像を取得する(ステップS2)。次に、生体曲線検出部11は、生体センサ105が取得した手のひら画像に対して、公知の方法であるソーベルフィルタラプラシアンフィルタなどのエッジ検出法によってエッジとして検出される生体曲線を検出する(ステップS3)。本明細書において、手のひらの輪郭線および手相の主線を生体曲線と称し、生体曲線を構成する画素を生体曲線画素と称する。

0020

生体曲線を図4で例示する。図4では、左右の輪郭線、感情線、知能線、および生命線が生体曲線として例示されている。以後の処理において、生体曲線は1本のみ使用することも複数本使用することもできる。ただし、登録処理と認証処理とで、用いる生体曲線の本数と種類は同一である。

0021

次に、局所方向算出部14は、生体曲線をなす画素において、画素ごとに生体曲線の局所方向を算出する(ステップS4)。まず、画素抽出部12は、生体曲線検出部11が抽出した生体曲線から生体曲線画素を抽出する。次に、局所領域設定部13は、各生体曲線画素に対して、生体曲線画素を中心として手のひら画像よりも小さい小領域である生体曲線局所領域を定める。生体曲線局所領域の例としては、生体曲線画素を中心とするiピクセル×jピクセルの矩形領域や、生体曲線画素を中心とする半径rピクセルの円領域といったものが挙げられる。本実施例では、一例として、生体曲線として手のひらの小指側の輪郭線を用いる。また、生体曲線画素および生体曲線局所領域の数をNとする。また、生体曲線局所領域を、生体曲線画素を中心とする7×7ピクセルの矩形とする。

0022

次に、局所方向算出部14は、各生体曲線局所領域に対して、所定の方向θにおける局所勾配強度を算出する。以下では、画像の垂直上方向が0°で反時計回りが正となるように角度を定め、局所勾配強度を算出する方向をθ=k×45°(k=0,1,2,3)の4方向とする。生体曲線局所領域の各画素において下記式(1)のような各θ方向の微分フィルタを手のひら画像に適用し、生体曲線局所領域におけるθ方向微分フィルタ応答の絶対値の総和を生体曲線局所領域でのθ方向の局所勾配強度Gk(x,y)とする。

0023

続いて、局所方向算出部14は、各生体曲線局所領域において4方向の局所勾配強度から、生体曲線の生体曲線画素における方向を示す生体曲線ベクトルを得る。各生体曲線画素(x,y)において、下記式(2)でt=4とした式を用いてφ(x,y)を算出する。下記式(2)は局所勾配強度を方向がθで大きさがGk(x,y)のベクトルとして表している。したがって、これら4方向ベクトルの総和は生体曲線のエッジの方向を示すベクトルとなる。このベクトルを90°回転させることで生体曲線方向ベクトルを得ることができる。すなわち、φ(x,y)+90°が生体曲線局所方向となる。

0024

本実施例においては、例えば45°と225°といったような180°差の方向を区別せずに0°から180°までの角度として局所方向を算出する。したがって、下記式(2)において、θを2倍した値をなす角とするベクトルから生体曲線方向ベクトルを算出し、生体曲線方向ベクトルのなす角を1/2倍した値に90°加えた方向を生体曲線の局所方向とする。

0025

次に、平均方向算出部15は、N個の生体曲線局所領域から算出したN個の局所方向の統計量から生体曲線の平均方向Φを算出する(ステップS5)。例えば、平均方向算出部15は、N個の値の平均値中央値を平均方向として算出する。生体曲線を複数本用いる場合は生体曲線ごとに平均方向を算出し、それぞれΦ1,Φ2,…とする。図5は、各生体曲線の平均方向を例示する図である。図5では、小指側(左側)の輪郭線の平均方向ΦL、親指側(右側)の輪郭線の平均方向ΦR、これらの平均Φmeanが例示されている。

0026

次に、補正角算出部16は、各生体曲線で算出した平均方向から回転補正角を算出する(ステップS6)。1本の生体曲線の平均方向を算出した場合は、平均方向に−1を乗じた値を回転補正角とする。2本以上の生体曲線の平均方向を算出した場合は、例えば、平均方向Φ1,Φ2,…の平均値に−1を乗じた値を回転補正角とする。

0027

次に、補正画像取得部17は、回転補正角だけ手のひら画像を回転し、補正画像を作成する(ステップS7)。このとき回転の中心は、手のひら画像の中心や、手のひら画像の前景領域が1で背景領域が0とした画像の重心座標などとする。図6では、生体曲線として手のひらの左右の輪郭を用いた場合の回転補正を例示する。2本の生体曲線の平均方向の平均がΦmeanのため、回転補正角は−Φmeanとなり、生体画像に対して画像中心Oを中心とした−Φmeanの回転移動を与えた画像を補正画像としている。

0028

次に、生体特徴抽出部20は、補正画像から生体特徴を抽出する(ステップS8)。生体特徴は、静脈パターン、掌紋、手のひら形状などである。静脈パターンには、静脈端点分岐点座標や方向、2個の分岐点の連結情報などが含まれる。次に、登録部30は、ステップS1で取得した属性情報と、ステップS8で抽出した生体特徴とを関連付けてデータベース50に登録する(ステップS9)。ステップS9で登録される生体特徴を登録生体特徴と称する。以上の処理により、登録処理が完了する。

0029

(認証処理)
次に、認証処理について説明する。図7は、認証処理の詳細を例示する図である。図7で例示するように、ステップS11〜ステップS18は、図3のステップS1〜ステップS8と同様である。ステップS18で得られた生体特徴を、照合生体特徴と称する。ステップS18の実行後、認証部40は、ステップS11で取得された属性情報と一致する登録生体特徴をデータベース50から読み出し、当該登録生体特徴と照合生体特徴とを照合する(ステップS19)。具体的には、認証部40は、登録生体特徴と照合生体特徴との類似度が閾値以上であるか否かを判定し、その結果を出力する。

0030

本実施例によれば、手のひら画像の回転移動による位置ずれの大きさを算出するために、生体曲線をなす画素周辺の計算で生体曲線の方向を算出するため、回転角補正を小さな計算コストで実現できる。また、生体曲線を算出する際に局所的方向をベクトル化して合成することで、微小な角度の差異を表すことが可能になって、回転角算出の精度が向上する。それにより、高い認証精度を実現する画像を得ることができる。さらに、生体曲線をなす各画素において局所的方向を算出し、それらの統計量から手のひら画像の回転角を算出するため、生体曲線の一部にノイズが生じていても吸収してロバストに補正角を算出できる。

0031

本実施例においては、認証処理の際に属性情報を取得することによって照合対象の登録生体特徴を特定する1:1認証について説明しているが、それに限られない。認証処理の際に属性情報を取得せずに照合生体特徴と複数の登録生体特徴とを照合する1:N認証にも本実施例を適用することができる。以下の実施例についても同様である。

0032

実施例2においては、局所方向算出部14は、Gaborフィルタを用いて生体曲線の局所方向を算出する。Gaborフィルタは下記式(3)で表され、フィルタの方向θの成分のエッジが存在する場合に、フィルタ応答増幅する。したがって、以下のようにして各生体曲線画素における局所方向の算出に利用できる。ただし、x´=xcosθ+ysinθであり、y´=−xsinθ+ycosθである。

0033

本実施例では、一例として、生体曲線として手のひらの小指側の輪郭線を用いる。また、生体曲線画素および生体曲線局所領域の数をNとする。また、生体曲線局所領域を、生体曲線画素を中心とする7×7ピクセルの矩形とする。また、図5で例示するように、画像の垂直上方向を0°とし、水平方向を±90°とする。上記式(3)のGaborフィルタにおいて、xとyは画素の座標を表し、λはフィルタの波長を表し、θはフィルタの方向を表し、σはガウシアンの分散の大きさを表す。各パラメータの例として、λおよびσは生体曲線の平均幅、θはθ=k×22.5°(k=0,±1,±2,±3,4)の8方向とする。

0034

まず、局所方向算出部14は、各生体曲線局所領域に含まれる画素(i,j)(1≦i≦7,1≦j≦7)において、上記式(3)を用いて8方向のフィルタ応答Gk(x,y,i,j)を求め、7×7=49画素分のGk(x,y,i,j)の和を算出してGk(x,y)とする。続いて、実施例1の上記式(2)でt=8とした式を用いて各生体曲線画素(x,y)におけるφ(x,y)を算出する。Gk(x,y)は、方向別のエッジの強度を表しているため、上記式(2)によって方向がθで大きさがGk(x,y)のベクトルの総和を算出することで、生体曲線の局所方向を示す生体曲線ベクトルを得ることができる。すなわち、φ(x,y)は生体曲線ベクトルの方向を示しており、その後の処理は生体曲線局所方向をφ(x,y)として実施例1と同様に行う。

0035

本実施例によれば、手のひら画像の生体曲線をなす画素周辺でGaborフィルタ応答を計算すればよいため、回転角補正を小さな計算コストで実現できる。また、Gaborフィルタの方向は離散的であるものの、フィルタ応答をベクトル化して合成することで、生体曲線をなす各画素における局所的方向の微小な角度の差異を表すことが可能になって、回転角算出の精度が向上できる。それにより、高い認証精度を実現する画像を得ることができる。

0036

実施例3においては、局所方向算出部14は、方向集中度IRを用いて生体曲線の局所方向を算出する。方向集中度IR(x,y)は下記式(4)で表され、各生体曲線画素において算出される。ただし、Hypot(a,b)=√(a2+b2)である。IRは、生体曲線局所領域における局所勾配強度の分散が大きいほど1に近く、分散が小さいほど0に近い値をとる。方向集中度の閾値Th_IRを定め、IR(x,y)≧Th_IRとなる生体曲線画素(x,y)を有効画素とし、IR(x,y)<Th_IRとなる生体曲線画素(x,y)を非有効画素とする。続いて、局所方向算出部14は、有効画素における局所方向の値の平均値や中央値を算出し、生体曲線の平均方向Φとする。その後の処理は実施例1と同様である。

0037

本実施例によれば、生体曲線をなす画素周辺の計算で生体曲線の方向を算出するため、回転角補正を小さな計算コストで実現できる。また、生体曲線を算出する際に局所的方向をベクトル化して合成することで、微小な角度の差異を表すことが可能になって、回転角算出の精度が向上できる。それにより、高い認証精度を実現する画像を得ることができる。また、生体曲線に曲線方向以外のエッジ成分であるノイズが発生し、生体曲線に不明瞭な領域が存在する場合、ノイズが発生している画素を非有効画素とすることで生体曲線方向の算出に用いない。したがって、ノイズの影響を受けずに生体曲線方向を算出して、ロバストな回転補正が可能となる。

0038

図8は、実施例3において生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。生体認証装置の装置構成は、図1と同様である。図8で例示するように、図2と異なる点は、補正部10に平均方向補正部18がさらに含まれている点である。

0039

図9は、図3のステップS1〜ステップS7および図7のステップS11〜ステップS17の代わりに実行されるフローチャートを例示する図である。図9で例示するように、ステップS21〜ステップS26は図3のステップS1〜ステップS6および図7のステップS11〜ステップS16と同様である。ステップS26の実行後、平均方向補正部18は、生体曲線の局所方向と平均方向とから、補正された回転補正角を算出する(ステップ27)。その後、補正画像取得部17は、回転補正角だけ生体画像を回転し、補正画像を取得する(ステップS28)。

0040

以下、ステップS27の詳細について説明する。平均方向補正部18は、局所方向算出部14で局所方向φ(x,y)を算出した各生体曲線画素(x,y)に対して、平均方向算出部15で算出された生体曲線の平均方向Φと局所方向φ(x,y)との角度の差が所定の閾値以下の場合の生体曲線画素(x,y)を有効画素とする。また、平均方向補正部18は、生体曲線の平均方向Φと局所方向φ(x,y)との角度の差が所定の閾値より大きい場合の生体曲線画素(x,y)を非有効画素とする。平均方向Φと局所方向φ(x,y)との角度の差とその閾値は、それぞれcos(Φ−φ(x,y))とcos(π/8)などとする。続いて、平均方向補正部18は、生体曲線画素のうち有効画素における局所方向の平均値や中央値を算出し、補正生体曲線平均方向Φ´とする。すなわち、回転補正角が求まる。

0041

図10は、凹凸ノイズを例示する図である。図11は、凹凸ノイズが取り除かれた生体曲線を例示する図である。このような凹凸ノイズは背景領域に手のひら以外のものが写っていた場合に発生することがある。このような場合でも、凹凸発生箇所の生体曲線の局所方向は平均方向から大きく外れるため、図11のように凹凸部のみを取り除くことが可能で、よりノイズの影響を小さくできる。

0042

本実施例によれば、生体曲線をなす画素周辺の計算で生体曲線の方向を算出するため、回転角補正を小さな計算コストで実現できる。また、生体曲線を算出する際に局所的方向をベクトル化して合成することで、微小な角度の差異を表すことが可能になって、回転角算出の精度が向上できる。それにより、高い認証精度を実現する画像を得ることができる。また、生体曲線に凹凸が発生した場合に、平均方向Φと局所方向φ(x,y)との角度の差が大きくなって非有効画素となり、生体曲線方向の算出に用いない。したがって、生体曲線の凹凸ノイズの影響を受けずに生体曲線方向を算出して、ロバストな回転補正が可能となる。

0043

上記各例において、生体曲線検出部11が、手のひら画像から当該手のひらの輪郭線および手相の主線から少なくとも1本の線を抽出する線抽出部の一例として機能する。画素抽出部12が、線抽出部によって抽出された線の画素を抽出する画素抽出部の一例として機能する。局所領域設定部13が、前記画素ごとに当該画素を含む局所領域を設定する局所領域設定部の一例として機能する。局所方向算出部14が、前記局所領域毎に当該局所領域の勾配強度に基づいて線抽出部によって抽出された線の局所方向を算出する局所方向算出部の一例として機能する。平均方向算出部15が、各局所方向の統計量から、前記手のひらの向きを算出する向き算出部の一例として機能する。

実施例

0044

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

0045

10補正部
11生体曲線検出部
12画素抽出部
13局所領域設定部
14 局所方向算出部
15 平均方向算出部
16補正角算出部
17補正画像取得部
18 平均方向補正部
20生体特徴抽出部
30登録部
40 認証部
50データベース
100 生体認証装置

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

この 技術と関連性が強い技術

関連性が強い 技術一覧

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ