JP5747916B2 - 生体認証装置および生体認証プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体認証装置および生体認証プログラムに関する。

生体認証は、人間の持つ生体的特徴（静脈のパターン等）に基づいて個人を識別する技術である。生体認証では、本人の特徴データを、「登録データ」として登録しておく。対象人物が本人であるかどうか判定する認証処理を行う際には、カメラ等のセンサで取得した特徴データと登録データとを比較する。具体的には、両者がどの程度似ているかを表す「類似度」を算出し、類似度が所定のしきい値を超えた場合に当該対象人物が本人であると判定する。

生体認証は本人確認が必要な様々な分野で利用されている。例えば、パソコンのログオン管理等の他にも、銀行のＡＴＭ（Automated teller machine）、入退室管理等でも利用されている。

生体認証で利用する生体特徴として、指紋、音声、顔等の他にも様々な特徴を利用することができる。例えば、手のひら等の静脈パターンを利用することができる。静脈認証では、近赤外線のカメラを用いて生体内部の静脈画像を取得し、取得された画像を生体特徴とする。静脈認証は、生体内部の情報を用いるため、特徴が盗まれ難い利点を有している。

近年、静脈認証のような非接触方式の生体認証が注目されている。非接触方式とは、利用者が認証装置に直接触れることなく本人認証を行うことができる方式である。非接触方式は、公共の場での認証において、衛生面等から利用者の心理的負担を低減できる効果を有している。また、非接触方式は、利用者の生体を固定するためのガイドを完全に無くす構成とすることも可能であり、認証装置を小型化できる利点を有している。

非接触方式では、利用者は認証装置に対して正しい距離で生体を近付ける必要がある。したがって、初心者にとっては、一定の慣れが必要である。そこで、特許文献１は、生体の撮像に失敗した際に誘導画面を表示させる技術を開示している。

特開２００６−０４２８８０号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、生体認証部位をどの程度移動させればよいのか直感的にわかりにくいという問題が生じる。

本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、生体認証部位の直感的な誘導を可能とする生体認証装置および生体認証プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、明細書開示の生体認証装置は、非接触でユーザの生体認証部位の画像を取得する生体センサと、前記生体センサと前記生体認証部位の複数の箇所との距離を取得する距離センサと、前記距離センサによって取得される距離に応じて基準画像を連続的または段階的に変化させることで得られる画像であって、前記生体認証部位を前記生体センサが画像を取得するのに適した距離に誘導させる誘導画像を、前記生体認証部位の複数の箇所に１対１に対応させて複数の小領域に分割し、前記距離センサによって取得される各距離に応じて前記小領域ごとに画面に表示する誘導画像表示部と、を備えるものである。

上記課題を解決するために、明細書開示の生体認証プログラムは、コンピュータに、非接触でユーザの生体認証部位の画像を取得する生体センサと前記生体認証部位の複数の箇所との距離を取得させる距離取得ステップと、前記距離取得ステップにおいて取得される距離に応じて基準画像を連続的または段階的に変化させることで得られる画像であって、前記生体認証部位を前記生体センサが画像を取得するのに適した距離に誘導させる誘導画像を、前記生体認証部位の複数の箇所に１対１に対応させて複数の小領域に分割し、前記距離センサによって取得される各距離に応じて前記小領域ごとに画面に表示する誘導画像表示ステップと、を実行させるものである。

明細書開示の生体認証装置および生体認証プログラムによれば、生体認証部位の直感的な誘導を可能とすることができる。

生体認証装置の全体構成を説明するための機能ブロック図である。 テーブルを説明するための図である。 生体認証装置の機器構成図である。 生体センサと認証部位との距離を説明するための図である。 測定距離と誘導画像との関係を視覚的に表した図である。 誘導画像生成処理および認証処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。 ボカシ処理の効果を説明するための図である。 差分ΔＤおよび変数σとの関係を説明するための図である。 図形の形状を変化させる場合の図である。 図形の形状を変化させる場合の図である。 図形の角度を変化させる場合の図である。 図形の色を変化させる場合の図である。 図形のパターンを変化させる場合の図である。 図形を変化させる場合の図である。 処理能力をチェックする際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。 実施例２に係る生体認証装置の全体構成を説明するための機能ブロック図である。 実施例２に係る認証センサの模式的な平面図である。 生成された誘導画像の一例を説明するための図である。 実施例３に係る生体認証装置の全体構成を説明するための機能ブロック図である。 実施例４に係る生体認証装置の全体構成を説明するための機能ブロック図である。 ＸＹ方向を説明するための図である。 実施例５に係る誘導画像の一例を説明するための図である。 実施例５に係るフローチャートの一例を説明するための図である。

以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。

図１は、生体認証装置１００の全体構成を説明するための機能ブロック図である。図１を参照して、生体認証装置１００は、認証センサ１０、処理部２０、表示部３０、および入力部４０を含む。認証センサ１０は、生体センサ１１および距離センサ１２を含む。処理部２０は、全体制御部２１、誘導制御部２２、変形量算出部２３、誘導画像生成部２４、保存部２５、認証処理部２６、およびデータベース２７を含む。

生体センサ１１は、非接触でユーザの生体認証部位の画像を取得するセンサである。生体センサ１１は、例えば、静脈認証センサであり、撮像素子としてＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等を搭載する。また、生体センサ１１は、被写体を照らす照明として近赤外線のＬＥＤ（Light Emitting Diode）等を備える。距離センサ１２は、生体センサ１１とユーザの生体認証部位との距離を取得する距離センサである。距離センサ１２の配置箇所は、特に限定されないが、生体センサ１１の周囲であってもよい。距離を取得する具体的方式としては、被写体に光を照射して反射光の強度から求める方式や、ビーム状の光を照射してそのスポット位置から求める三角測量方式など、様々な方式が選択可能である。また、距離センサの原理（反射率）を考慮すると、静脈認証装置に標準で搭載される赤外線照射部を流用して用いてもよい。

全体制御部２１は、生体センサ１１から画像を取得し、距離センサ１２から距離を取得するとともに、生体認証装置１００の各部を制御する制御部である。誘導制御部２２は、ユーザの生体認証部位と生体センサ１１との距離が適正範囲に収まるようにユーザを誘導するための誘導処理全体を制御する制御部である。変形量算出部２３は、生体センサ１１と生体認証部位との距離に応じた画像変形量を算出する演算部である。誘導画像生成部２４は、変形量算出部２３が算出した画像変形量に応じて、誘導用の基準画像を変形させることによって得られる誘導画像を生成して表示部３０に出力する処理部である。

保存部２５は、上記の基準画像を保存するとともに、誘導画像生成部２４が生成した誘導画像を保存する。保存部２５に保存された誘導画像を再利用することによって、保存部２５は、演算量を低減するためのキャッシュとして機能する。また、認証処理を開始する前に事前に誘導画像を生成しておくことも可能であり、その際に生成される画像を保存する役割も担う。例えば、保存部２５は、保存された基準画像および保存された誘導画像と、生体センサ１１と生体認証部位との距離と、の対応関係を図２（ａ）のようなテーブルとして保持していてもよい。この場合、距離センサ１２が取得した距離に対応する画像を表示部３０に表示させてもよい。

認証処理部２６は、生体認証処理を行う処理部である。具体的には、認証処理部２６は、生体センサ１１によって取得された画像データとデータベース２７に登録された登録データとの類似度を算出する。データベース２７は、あらかじめ生体センサ１１によって取得された各ユーザの生体特徴に係る登録データを保存している。また、データベース２７は、登録データ作成時における生体センサ１１と生体認証部位との距離を保存していてもよい。また、データベース２７は、認証履歴として、各回の生体認証時の類似度と、生体センサ１１と生体認証部位との距離と、を保存していてもよい。例えば、データベース２７に、生体センサ１１と生体認証部位との距離と、入力部４０から入力されるＩＤとの対応関係がテーブルとして登録されていてもよい。図２（ｂ）にテーブルの一例を示す。この場合、個人に特有に適した認証距離を目標距離として用いることが可能となる。

表示部３０は、誘導画像生成部２４が出力する誘導画像を表示する表示装置である。入力部４０は、ユーザがＩＤやパスワードを入力するための入力装置であり、キーボード等である。なお、生体認証の認証方式として、ＩＤを入力して個人を特定した後に本人かどうかの確認を行う１：１認証と、ＩＤを入力せずに直接生体情報によって個人を特定する１：Ｎ認証の２つが存在する。本発明は、１：１認証でも、１：Ｎ認証でも同様に適用することが可能である。入力部４０は、１：１認証を行う際のＩＤ入力などに使用する。

図３は、生体認証装置１００の機器構成図である。図３を参照して、生体認証装置１００は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１０１、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）１０２、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０３、認証センサ１０、表示部３０、および入力部４０等を備える。各機器は、バスによって接続されている。ＣＰＵ１０１がＨＤＤ１０３等に記憶されている生体認証プログラムを実行することによって、生体認証装置１００に図１の処理部２０が実現される。

（登録データの作成）
次に、データベース２７への登録データの登録処理について説明する。まず、全体制御部２１は、認証処理部２６に、登録データの作成を指示する。生体センサ１１は、ユーザの手のひらの静脈画像を取得する。認証処理部２６は、取得された静脈画像に対して静脈特徴抽出処理を行い、登録データを作成する。作成された登録データは、入力部４０を介して入力されたＩＤ等と関連付けられてデータベース２７に保存される。

（誘導画像生成処理）
次に、ユーザの認証部位と生体センサ１１との距離を適正範囲に誘導するための誘導画像生成処理について説明する。ユーザは、ログイン時、起動時等において、生体センサ１１と所定の距離を空けて手のひらを保持する。図４は、生体センサ１１と認証部位（手のひら）との距離を説明するための図である。生体センサ１１を用いて静脈画像を取得する際には、認証距離が適切な範囲に収まっていることが好ましい。

まず、全体制御部２１は、誘導制御部２２に、誘導画像の生成および表示を指示する。距離センサ１２は、生体センサ１１と生体認証部位との距離（以下、測定距離Ｄと称する）を取得し、誘導画像生成部２４に与える。保存部２５は、あらかじめ誘導用の基準画像Ｉ（ｘ）を保存している。基準画像Ｉ（ｘ）は、写真でも文字でもよく、ユーザごとに異なっていてもよい。また、利用するごとに異なっていてもよい。誘導画像生成部２４は、測定距離Ｄを変形量算出部２３に与え、変形量の算出を指示する。

変形量算出部２３は、目標距離Ｄ_Ｔと測定距離Ｄとの差分ΔＤを算出する。目標距離Ｄ_Ｔは、静脈認証に適した最適値であり、例えば５ｃｍ〜１０ｃｍのいずれかの値である。目標距離Ｄ_Ｔは、例えば保存部２５にあらかじめ保存されていてもよい。差分ΔＤがプラスの値であることは、認証部位が生体センサ１１から遠いことを意味する。差分ΔＤがマイナスの値であることは、認証部位が生体センサ１１から近いことを意味する。

変形量算出部２３は、差分ΔＤがゼロの場合には、基準画像Ｉ（ｘ）の変形量をゼロとし、基準画像Ｉ（ｘ）を変形させない。変形量算出部２３は、差分ΔＤがゼロ以外の値である場合には、ガウシアンフィルタを基準画像Ｉ（ｘ）に適用してボカシ処理を行うための変形量を算出する。例えば、変形量算出部２３は、変形量の一例として、ガウシアン関数の変数σを算出する。変形量算出部２３は、変数σを、差分ΔＤの絶対値｜ΔＤ｜と比例係数αとの積として算出する。この比例係数αは、装置ごと、ユーザごと等で異なった値に設定されていてもよい。

ここで、ガウシアン関数Ｇ（ｘ）は、下記式（１）で表される。誘導画像生成部２４は、このガウシアン関数Ｇ（ｘ）をフィルタとして、下記式（２）に従って基準画像Ｉ（ｘ）に畳み込み演算を行うことによって基準画像Ｉ（ｘ）にボカシ処理を施す。

それにより、誘導画像Ｆ（ｘ）が生成される。下記式（１）、（２）によれば、変数σが大きいほど基準画像Ｉ（ｘ）に対するボカシ量が大きくなり、変数σが小さいほど基準画像Ｉ（ｘ）に対するボカシ量が小さくなる。なお、下記式（２）のＩ（ｘ）とＧ（ｘ）との間の記号は、畳み込み演算を表す記号である。

ここで、畳み込み演算（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）とは、元画像（ここでは基準画像Ｉ）とフィルタ（ここではガウシアンＧ（ｘ））を平行移動しながら積和する演算で、具体的には下記式（３）で表される演算である。下記式（３）において、「ｘ´」は、ｘ方向の平行移動点である。なお、式（１）〜式（３）ではｘ方向の１次元についての式であるが、ｘｙ方向の２次元の式を用いてもよい。

誘導画像生成部２４によって生成された誘導画像Ｆ（ｘ）は、保存部２５に保存されるとともに、表示部３０に与えられる。表示部３０は、誘導画像Ｆ（ｘ）を表示する。図５は、測定距離Ｄと誘導画像Ｆ（ｘ）との関係を視覚的に表した図である。図５を参照して、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっていれば、誘導画像Ｆ（ｘ）は鮮明である。測定距離Ｄが適切な範囲から外れると、誘導画像Ｆ（ｘ）は不鮮明になる。測定距離Ｄが適切な範囲から遠く離れるほど、誘導画像Ｆ（ｘ）のボカシ量は大きくなる。ユーザは、表示部３０に表示された誘導画像を見ることによって、生体認証部位と生体センサ１１との距離が適切であるか否かを視覚的に認識することができる。それにより、生体認証部位が生体センサ１１にとって好ましい位置に保持される。

（認証処理）
測定距離Ｄが許容範囲に収まっている場合、全体制御部２１は、認証処理部２６に、認証処理を開始するように指示する。認証処理部２６は、生体センサ１１に、生体画像（手のひら静脈画像）を取得するように指示する。それにより、生体センサ１１は、生体画像を取得し、認証処理部２６に与える。認証処理部２６は、与えられた生体画像に対して特徴抽出処理を行い、照合データを作成する。次に、認証処理部２６は、データベース２７に保存されている登録データと照合データとの類似度を算出する。認証処理部２６は、算出された類似度が所定値以上であれば、認証成功と判断し、ログインを許可する。

なお、ログインの際にＩＤを要求する場合には、認証処理部２６は、入力部４０から入力されるＩＤに関連付けられた登録データと照合データとの類似度を算出する。

図６は、以上の誘導画像生成処理および認証処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。全体制御部２１は、図６のフローチャートに従って、各部を制御する。まず、変形量算出部２３は、目標距離Ｄ_Ｔを保存部２５から取得する（ステップＳ１）。次に、変形量算出部２３は、距離センサ１２の検出結果を受け取り、測定距離Ｄを取得する（ステップＳ２）。次に、変形量算出部２３は、差分ΔＤ（＝Ｄ−Ｄ_Ｔ）に応じた変形量を算出する。誘導画像生成部２４は、変形量算出部２３によって算出された変形量に応じて誘導画像Ｆ（ｘ）を生成する。それにより、表示部３０は、誘導画像Ｆ（ｘ）を表示する（ステップＳ３）。なお、ステップＳ３は、認証部位が適切な距離に保持されていれば、省略することもできる。

次に、誘導制御部２２は、測定距離Ｄが許容範囲内にあるか否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４において「Ｙｅｓ」と判定された場合、生体センサ１１は、ユーザの生体画像を取得する（ステップＳ５）。次に、認証処理部２６は、認証処理を実行する（ステップＳ６）。次に、認証処理部２６は、認証が成功したか否かを判定する（ステップＳ７）。ステップＳ７において「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ２〜ステップＳ４が再度実行される。ステップＳ７において「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

ステップＳ４において「Ｎｏ」と判定された場合、変形量算出部２３は、測定距離Ｄが限界値を上回っているか否かを判定する（ステップＳ８）。この場合の限界値は、ユーザが手のひらをかざすのを止めたか否かを判定するための値である。上記限界値は、距離センサ１２の検出限界等であってもよく、所定のしきい値であってもよい。ステップＳ８において「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。それにより、不要な制御が回避される。ステップＳ８において「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ２〜ステップＳ４が再度実行される。

カメラを用いた撮影の際に、被写体の距離がずれるとピントが合わなくなることは一般に良く知られている。本実施例によれば、ユーザは、カメラのピントを合わせる感覚で生体認証部位の位置を自然に調整することができる。つまり、「正しい距離に合わせる→認証が可能になる」という生体認証固有の処理が、「正しい距離に合わせる→（誘導画像の）ピントが合う」という一般に知られている処理に置き換えられる。それにより、ユーザが視覚的に距離を合わせることが可能になるのである。

また、図７のような本実施例に係るボカシ処理を用いた方式では、画像に与えるボカシ量に応じて距離をフィードバックできるため、ユーザは画面の見かけの大きさに依存せずに同一の感覚を維持することができる。つまり、画面の表示サイズが小さくなっても画像のボカシ量は同一であるため、ユーザは画面の大きさに依存せずに同一の使用感を得ることができる。

なお、距離を誘導する方式として本実施例以外にも様々な方式があり得る。例えば、音声等を用いて距離を直接誘導する方式が考えられる。しかしながら、音声を用いた誘導方式ではリアルタイム性に乏しく、適切に誘導することが難しいという問題が生じる。例えば、「あと５ｃｍ近付けてください」と音声で指示をしても、ユーザが指示を聞いて理解している間に手が移動してしまう場合があり、適切なフィードバックが困難である。一方、本実施例ではリアルタイムにフィードバックすることが可能である。

（変形例１−１）
なお、上記例では差分ΔＤおよび変数σに最大値を設定していないが、差分ΔＤに最大値ΔＤ_Ｍａｘを設定し、変数σに最大値σ_Ｍａｘを設定してもよい。この場合、差分ΔＤが最大値ΔＤ_Ｍａｘを超える場合には、σ＝σ_Ｍａｘとする。変数σは、最大値σ_Ｍａｘおよび最大値ΔＤ_Ｍａｘを用いて下記式（４）のように表すことができる。この場合、図８を参照して、差分ΔＤがゼロの場合には変数σがゼロになる一方、｜ΔＤ｜＝｜ΔＤ_Ｍａｘ｜となる場合には、σ＝σ_Ｍａｘとなる。差分ΔＤがマイナスの値をとる場合にも、同様の処理を行ってもよい。

（変形例１−２）
差分ΔＤの符号に応じて変数σの変動量を異ならせてもよい。例えば、差分ΔＤがマイナスの場合、生体認証部位が生体センサ１１と近くなっている。一般に照明を使った撮影装置では、近すぎる距離では照明の拡散度が小さくなり易い。静脈認証の場合で言えば、近赤外の照明を使用している為、近すぎる場合には照明が不均一となり、認証精度に影響を及ぼす。また、被写体が近い場合、レンズによる歪が一般的に大きくなり、認証精度に影響する問題がある。その為、被写体が所定の距離よりも近い方にずれている場合、変数σが急速に最大値σ_Ｍａｘに近づくようにしてもよい。

また、例えば、差分ΔＤの符号に応じて、上記の最大値ΔＤ_Ｍａｘを異なる値としてもよい。一方で、差分ΔＤがプラスの場合には、生体認証部位が生体センサ１１と遠くなっている。この場合には認証精度に与えられる影響が比較的小さくなるため、変数σが緩やかに最大値σ_Ｍａｘに近づくようにしてもよい。なお、最大値ΔＤ_Ｍａｘを異ならせる代わりに、比例係数を異なる値に設定してもよい。

（変形例１−３）
また、上記例では目標距離Ｄ_Ｔは所定の１つの値であるが、幅を持った値であってもよい。例えば、目標距離Ｄ_Ｔは、５ｃｍ〜１０ｃｍ等の所定の幅を持った値であってもよい。この場合において、差分ΔＤは、この範囲の限界値と測定距離Ｄとの差分であってもよい。例えば、生体認証部位が生体センサ１１から離れている場合には、差分ΔＤは、上記範囲の上限と測定距離Ｄとの差分とすることができる。また、生体認証部位が生体センサ１１に近い場合には、差分ΔＤは、上記範囲の下限と測定距離Ｄとの差分とすることができる。

（変形例１−４）
差分ΔＤに対して「丸め込み処理」を適用してもよい。「丸めこみ処理」とは、距離を所定の単位ｄ（例えばｄ＝５ｍｍ）の範囲で同一とみなす処理である。丸め込み処理を用いることによって、基準画像Ｉ（ｘ）は、測定距離Ｄに対して、段階的に変化することになる。この場合、演算回数を低減することができる。

（変形例１−５）
保存部２５に保存された生成済の誘導画像を用いて必要な誘導画像を疑似的に生成してもよい。例えば、差分ΔＤ_１に対する誘導画像Ｆ_１（ｘ）および差分ΔＤ_２に対する誘導画像Ｆ_２（ｘ）を生成済みの場合、差分ΔＤ_３に対する誘導画像Ｆ_３（ｘ）を誘導画像Ｆ_１（ｘ）および誘導画像Ｆ_２（ｘ）から生成してもよい。例えば、ΔＤ_１＜ΔＤ_３＜ΔＤ_２である場合、下記式（５）のように誘導画像Ｆ_３（ｘ）を求めてもよい。なお、係数α_１および係数α_２は、下記式（６）、（７）で表される。
Ｆ_３（ｘ）＝α_１Ｆ_１（ｘ）＋α_２Ｆ_２（ｘ） （５）
α_１＝（ΔＤ_２−ΔＤ_３）／（ΔＤ_２−ΔＤ_１） （６）
α_２＝（ΔＤ_３−ΔＤ_１）／（ΔＤ_２−ΔＤ_１） （７）

（変形例１−６）
また、誘導画像生成部２４は、誘導画像に基準画像Ｉ（ｘ）を含ませてもよい。この場合には、ユーザは、基準画像Ｉ（ｘ）と基準画像Ｉ（ｘ）を変形させた誘導画像との比較によって、生体認証部位の位置が適正な位置にあるか否かを判断することができる。すなわち、基準画像Ｉ（ｘ）を比較対象画像として用いることができる。

（変形例１−７）
上記式（１）、（２）では、演算に時間がかかる場合がある。そこで、畳み込み演算の代わりに、畳み込み定理を利用してもよい。この方式では、基準画像Ｉ（ｘ）のフーリエ変換関数Ｉ´（ｋ）とガウシアン関数Ｇ（ｘ）のフーリエ変換関数Ｇ´（ｋ）との積を計算する。得られた結果を逆フーリエ変換することによって、所望の誘導画像を得ることができる。

特に、ガウシアン関数Ｇ（ｘ）のフーリエ変換関数Ｇ´（ｋ）は、解析的に知られているため、簡単に計算することができる。具体的には、誘導画像生成部２４は、変形量算出部２３によって算出された変数σに対して、下記式（８）で与えられるガウシアンの周波数空間での画像Ｇ´（ｋ）を生成する。続いて、誘導画像生成部２４は、対象となる基準画像Ｉ（ｘ）のフーリエ変換関数Ｉ´（ｋ）と画像Ｇ´（ｋ）との積を下記式（９）に従って計算する。誘導画像生成部２４は、得られた画像Ｆ´（ｋ）を逆フーリエ変換することによって、所望の誘導画像Ｆ（ｘ）を得る。この方式を用いれば、変数σの大きさによらず、計算時間を一定にすることができる。

（変形例１−８）
また、基準画像Ｉ（ｘ）がカラー画像である場合には、特定の色成分に対してのみボカシ処理を施してもよい。例えば、カラー画像にボカシ処理を施す際には、一般的にはＲＧＢの各成分に対して演算を行う必要がある。これに対して、カラー画像をＹＣｂＣｒ色空間、ＹＵＶ色空間に変換し、Ｙ成分にのみボカシ処理を施してもよい。ＲＧＢのＹＣｂＣｒへの変換式を、下記式（１０）〜（１２）に示す。下記式（１０）〜（１２）はＩＴＵ−Ｒ ＢＴ．６０１の色空間の変換式である。
Ｙ＝０．２９８９１×Ｒ＋０．５８６６１×Ｇ＋０．１１４４８×Ｂ （１０）
Ｃｂ＝−０．１６８７４×Ｒ−０．３３１２６×Ｇ＋０．５００００×Ｂ （１１）
Ｃｒ＝０．５００００×Ｒ−０．４１８６９×Ｇ−０．０８１３１×Ｂ （１２）

人間の目は、明るさ成分Ｙには敏感に反応する一方、色成分にはあまり影響されない。したがって、Ｙ成分にのみボカシ処理を適用することによって、見た目上の影響を抑えた上で、演算量を低減することができる。

上記例では、基準画像Ｉ（ｘ）を変化させる処理としてボカシ処理を用いているが、それに限られない。以下、基準画像Ｉ（ｘ）を変化させるための他の処理について説明する。

（変形例１−９）
例えば、基準画像Ｉ（ｘ）として正円を用い、差分ΔＤに応じて当該正円を楕円に変化させてもよい。例えば、図９（ｂ）を参照して、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっている場合には、誘導画像生成部２４は、正円を誘導画像としてもよい。また、図９（ａ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１に近くて測定距離Ｄが小さい場合、誘導画像生成部２４は、横長の楕円を誘導画像としてもよい。さらに、図９（ｃ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１から遠くて測定距離Ｄが大きい場合、誘導画像生成部２４は、縦長の楕円を誘導画像としてもよい。この場合、ユーザは、ピントを合わせる感覚で、生体認証部位の位置を自然に調整することができる。すなわち、生体認証部位の直感的な誘導が可能となる。

楕円の式は下記式（１３）のように表すことができる。下記式（１３）でパラメータａ，ｂは、楕円形状を表すパラメータである。ａ＞ｂ＞０の場合には、楕円は横長の楕円となる。ｂ＞ａ＞０の場合には、楕円は縦長の楕円となる。この関係を差分ΔＤと関連付けることができる。楕円の面積Ｓは、Ｓ＝πａｂと表すことができる。つまり、ａ×ｂ＝一定（定数Ｃと称する）という条件を設けることによって、面積を一定に維持したまま楕円の形状を変化させることができる。ここでは、差分ΔＤがマイナスの場合（生体認証部位が生体センサ１１に近い場合）について説明する。

まず、パラメータaを変動させる際の最大値をａ_Ｍａｘとし、最小値をａ_Ｍｉｎとする（ａ_Ｍａｘ＞ａ_Ｍｉｎ＞０）。ここで、ｘ方向とｙ方向とで対称に変動させる（ａとｂとで変動する幅を同一にする）条件を設定すると、ａ_Ｍａｘ×ａ_Ｍｉｎ＝Ｃの条件を満たす必要がある。したがって、ａ_Ｍａｘを定めると、ａ_Ｍｉｎが自動的に定まることになる。変形量算出部２３は、差分ΔＤとパラメータａとを下記式（１４）のように対応付けることができる。

（変形例１−１０）
また、基準画像Ｉ（ｘ）として比較対象となる円を表示し、当該円と同一の中心を持つ円を誘導用の円の半径を差分ΔＤに応じて変化させてもよい。例えば、図１０（ａ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１に近くて測定距離Ｄが小さい場合には、誘導画像生成部２４は、比較対象の円とその円よりも大きい半径の円とを誘導画像としてもよい。また、図１０（ｃ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１から遠くて測定距離Ｄが大きい場合には、誘導画像生成部２４は、比較対象の円とその円よりも小さい半径の円とを誘導画像としてもよい。図１０（ａ）および図１０（ｃ）において、比較対象の円は点線で描かれている。また、図１０（ｂ）を参照して、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっている場合には、誘導画像生成部２４は、両方の円を同一の半径に設定して誘導画像としてもよい。この場合、ユーザは、ピントを合わせる感覚で、生体認証部位の位置を自然に調整することができる。すなわち、生体認証部位の直感的な誘導が可能となる。なお、本例においては、基準画像Ｉ（ｘ）が比較対象画像として機能している。したがって、本例は、上記変形例１−６の一例としての意味も有する。

なお、比較対象の円の半径を「ｒ_０」とし、半径の大きさを変化させる円の半径を「ｒ」とした場合、下記式（１５）のように「ｒ」を設定することによって、測定距離Ｄに応じて「ｒ」を変化させることができる。

（変形例１−１１）
また、基準画像Ｉ（ｘ）に対して差分ΔＤに応じて回転させることによって誘導画像を生成してもよい。例えば、図１１（ｂ）を参照して、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっている場合には、誘導画像生成部２４は、基準画像Ｉ（ｘ）を回転させない。図１１（ａ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１に近くて測定距離Ｄが小さい場合、誘導画像生成部２４は、基準画像Ｉ（ｘ）を左に回転させたものを誘導画像としてもよい。さらに、図１１（ｃ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１から遠くて測定距離Ｄが大きい場合、誘導画像生成部２４は、基準画像Ｉ（ｘ）を右に回転させたものを誘導画像としてもよい。この場合、ユーザは、ピントを合わせる感覚で、生体認証部位の位置を自然に調整することができる。すなわち、生体認証部位の直感的な誘導が可能となる。

例えば、画像の座標を（ｘ，ｙ）とすると回転後の画像の座標（ｘ´，ｙ´）は、下記式（１６）のように表すことができる。下記式（１６）において回転角θを下記式（１７）のように差分ΔＤに応じて変化させることができる。

（変形例１−１２）
また、基準画像Ｉ（ｘ）にアフィン変換処理を施してもよい。アフィン変換は、下記式（１８）および下記式（１９）で表すことができる。アフィン変換は、画像の拡大縮小、回転、平行移動、反転などを１つに合わせたものである。誘導画像生成部２４は、アフィン変換のパラメータａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆを差分ΔＤに応じて適宜調整することによって、誘導画像を生成してもよい。
ｘ´＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃ （１８）
ｙ´＝ｄｘ＋ｅｙ＋ｆ （１９）

アフィン変換は、例えば、ａ＝ｅ、ｂ＝ｃ＝ｄ＝ｆ＝０とすることによって、拡大縮小を表す変換となる。この場合、パラメータａを調整することによって、上記の基準画像の半径を変化させる場合と同様の結果を得ることができる。また、アフィン変換は、ａ＝ｅ、ｂ＝−ｄ、ａ２＋ｂ２＝１、ｃ＝ｆとすることによって、回転を表す変換となる。したがって、上記の基準画像を回転させる場合と同様の結果を得ることができる。

（変形例１−１３）
また、基準画像Ｉ（ｘ）として比較対象となる色を表示し、当該比較対象となる色と差分ΔＤに応じて変化させた色とを誘導画像として表示してもよい。例えば、図１２（ｂ）を参照して、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっている場合には、誘導画像生成部２４は、比較対象となる色を付した円を誘導画像としてもよい。また、図１２（ａ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１に近くて測定距離Ｄが小さい場合には、誘導画像生成部２４は、円の輪郭部に比較対象となる色を付し、中心部に差分ΔＤに応じて濃い色を付し、誘導画像としてもよい。また、図１２（ｃ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１から遠くて測定距離Ｄが大きい場合には、誘導画像生成部２４は、円の輪郭部に比較対象となる色を付し、中心部に差分ΔＤに応じて淡い色を付し、誘導画像としてもよい。この場合、ユーザは、ピントを合わせる感覚で、生体認証部位の位置を自然に調整することができる。すなわち、生体認証部位の直感的な誘導が可能となる。

モノクロ画像を例にすると、誘導画像の中心部の輝度値Ｖ（０〜２５５）を差分ΔＤに応じて変化させることによって、図１２（ａ）〜図１２（ｃ）の誘導画像を生成することができる。カラー画像の場合には、ＲＧＢの少なくとも１つの色成分に対して同様の処理を施すことによって、誘導画像を生成することができる。

（変形例１−１４）
また、基準画像Ｉ（ｘ）として比較対象となるパターンを表示し、当該比較対象となるパターンと差分ΔＤに応じて変化させたパターンとを誘導画像として表示してもよい。例えば、図１３（ｂ）を参照して、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっている場合には、誘導画像生成部２４は、比較対象となるパターン（ハッチ）を付した四角形を誘導画像としてもよい。また、図１３（ａ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１に近くて測定距離Ｄが小さい場合には、誘導画像生成部２４は、四角形の輪郭部に比較対象となるパターンを付し、中心部に差分ΔＤに応じて太いハッチを付し、誘導画像としてもよい。また、図１３（ｃ）を参照して、生体認証部位が生体センサ１１から遠くて測定距離Ｄが大きい場合には、誘導画像生成部２４は、四角形の輪郭部に比較対象となるパターンを付し、中心部に差分ΔＤに応じて細いハッチを付し、誘導画像としてもよい。

この場合、ユーザは、ピントを合わせる感覚で、生体認証部位の位置を自然に調整することができる。すなわち、生体認証部位の直感的な誘導が可能となる。なお、ハッチの他にもドットパターンを用い、ドットの大きさを差分ΔＤに応じて変化させてもよい。

（変形例１−１５）
また、誘導画像生成部２４は、上記各誘導画像に矢印画像を付加してもよい。例えば、保存部２５にあらかじめ上向き矢印および下向き矢印の２種類の画像を保存しておく。生体認証部位が生体センサ１１に近い場合には、誘導画像生成部２４は、上向きの矢印画像を誘導画像に付加してもよい。一方、生体認証部位が生体センサ１１から遠い場合には、誘導画像生成部２４は、下向きの矢印画像を誘導画像に付加してもよい。このようにすることによって、ユーザはより直感的に測定距離Ｄを適切な範囲内に導くことができる。

矢印画像以外にも、生体認証部位の位置を認識可能な情報を誘導画像に付加してもよい。例えば、「近付けてください」、「遠ざけてください」といった視覚に訴える情報を誘導画像に付加することによって、ユーザは、生体認証部位を適切な範囲に誘導することができる。

（変形例１−１６）
また、誘導画像生成部２４は、基準画像Ｉ（ｘ）を段階的に変化させた複数の誘導画像あらかじめ生成しておき、保存部２５に保存しておいてもよい。この場合、誘導画像生成部２４は、保存部２５に保存された複数の画像から、差分ΔＤに対応する画像を選択する。

例えば、図１４（ｃ）を参照して、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっている場合には、誘導画像生成部２４は、基準画像Ｉ（ｘ）を誘導画像とする。基準画像Ｉ（ｘ）は、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっていることが直感的に理解できる画像（円）であることが好ましい。図１４（ｂ）、（ｃ）を参照して、測定距離Ｄが適切な範囲から外れている場合には、誘導画像生成部２４は、基準画像Ｉ（ｘ）と異なる画像を誘導画像とする。この誘導画像には、測定距離Ｄが適切な範囲から外れていることが直感的に理解できる画像（三角、バツ）であることが好ましい。

その他にも、基準画像Ｉ（ｘ）を開花した花の絵とし、生体認証部位が生体センサ１１から遠い場合にはつぼみの絵を誘導画像とし、生体認証部位が生体センサ１１から近い場合には枯れた花の絵を誘導画像としてもよい。また、基準画像Ｉ（ｘ）を調度良い量のビールが注がれたグラスの絵としてもよい。この場合、生体認証部位が生体センサ１１から遠い場合にはビールの量が少ないグラスの絵を誘導画像とし、生体認証部位が生体センサ１１から近い場合にはビールが溢れたグラスの絵を誘導画像としてもよい。また、基準画像Ｉ（ｘ）を食べ頃の焼肉の絵としてもよい。この場合、生体認証部位が生体センサ１１から遠い場合には生肉の絵を誘導画像とし、生体認証部位が生体センサ１１から近い場合には黒く焼けた肉の絵を誘導画像としてもよい。また、基準画像Ｉ（ｘ）を所定の数値とし、基準画像Ｉ（ｘ）と異なる数値を誘導画像としてもよい。

（変形例１−１７）
また、誘導画像生成部２４は、想定される差分ΔＤを複数段階の範囲に区分し、該区分と基準画像Ｉ（ｘ）の変形量とを対応させて、保存部２５に複数の誘導画像を保存しておいてもよい。具体的には、差分ΔＤが大きい区分では変形量の大きい誘導画像を対応させ、差分ΔＤが小さい区分では変形量の小さい誘導画像を対応させてもよい。

（変形例１−１８）
なお、ログイン時、起動時等において、生体認証プログラムが実行される際に、誘導画像生成処理を実行し、その処理時間に応じて、誘導画像生成部２４で誘導画像を生成するかあらかじめ保存部２５に保存された誘導画像を用いるか切り替えてもよい。このチェック用演算は、一度だけ実行すれば十分である為、チェック用演算の結果を保存部２５に保存しておき、２回目以降はその値を参照してもよい。このようにすることによって、チェック用の演算処理を実行する回数を低減することができる。

処理能力のチェックの方法とその後の実行方式を、図１５を参照して説明する。図１５を参照して、誘導画像生成部２４は、誘導画像を生成する（ステップＳ１１）。次に、誘導制御部２２は、ステップＳ１１で誘導画像の生成に要した時間ｔが、保存部２５に事前に保存された更新時間間隔Ｔ以下であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。更新時間間隔Ｔは、ユーザに対する必要なレスポンス時間のことである。ステップＳ１２において「Ｙｅｓ」と判定された場合、誘導制御部２２は、誘導画像生成部２４が生成する誘導画像を表示部３０に表示させる（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において「Ｎｏ」と判定された場合、誘導画像生成部２４にあらかじめ誘導画像を生成させ、保存部２５に保存させる（ステップＳ１４）。

まず、誘導する総距離Ｄ_Ｒ（例えば、２ｃｍ〜２０ｃｍの範囲で誘導するならＤ_Ｒ＝１８ｃｍ）と丸めこみ距離ｄを用いると、必要な誘導画像の総数Ｎは、Ｎ＝Ｄ_Ｒ／ｄである。Ｎ枚の誘導画像を保存部２５に保存できる場合は、事前に全ての誘導画像を生成しておき、保存部２５に保存しておく。

一方、容量等の制限から保存部２５にＮ´（＜Ｎ）枚の誘導画像しか保存することが出来ない場合には、Ｎ´枚の誘導画像を保存部２５に保存しておき、残りの誘導画像に関しては上記式（５）、（６）、（７）の方式を用いて擬似的に生成してもよい。なお、上記の更新時間間隔Ｔは出荷時に事前に設定されていてもよく、ユーザによって変更可能であってもよい。

図１６は、実施例２に係る生体認証装置１００ａの全体構成を説明するための機能ブロック図である。生体認証装置１００ａが図１の生体認証装置１００と異なる点は、認証センサ１０の代わりに認証センサ１０ａが設けられている点である。認証センサ１０ａが認証センサ１０と異なる点は、複数の距離センサが設けられている点である。本実施例においては、４つの距離センサ１２ａ〜１２ｄが設けられている。

図１７（ａ）は、認証センサ１０ａの模式的な平面図である。一例として、認証センサ１０ａのセンサ部面は、矩形状を有する。図１７（ａ）を参照して、認証センサ１０ａの中央部に生体センサ１１が配置され、生体センサ１１を囲むように各角部に距離センサ１２ａ〜１２ｄが配置されている。距離センサ１２ａ〜１２ｄは、それぞれ、生体認証部位との距離（測定距離Ｄ_ａ〜Ｄ_ｄ）を取得する。

誘導画像生成部２４は、誘導画像を距離センサの数で分割する。本実施例においては、誘導画像生成部２４は、誘導画像を４つの領域１〜領域４に分割する。図１７（ｂ）は、領域１〜領域４の一例を説明するための図である。誘導画像生成部２４は、各領域に対して誘導画像生成処理を施す。例えば、距離センサ１２ａで取得した距離Ｄ_ａを用いて領域１に対して上記各例で説明した誘導画像処理を施す。

本実施例によれば、ユーザは、各領域において、生体認証部位が適切な位置に誘導されているか否かを確認することができる。したがって、ユーザに対し、生体センサ１１と生体認証部位との距離の直感的な誘導だけでなく、生体認証部位の傾きの直感的な誘導が可能となる。その結果、認証精度が向上する。

（変形例２−１）
なお、誘導画像生成部２４は、４つの距離センサを用いて誘導画像をより多くの領域に分割してもよい。ここで、３次元の平面の式は下記式（２０）のように表される。下記式（２０）において、ｘ，ｙ，ｚは座標を表しており、特にｚは高さ方向を表す。ａ，ｂ，ｃは平面を表すパラメータである。下記式（２０）において独立パラメータは３つであることから、４つの測定距離Ｄ_ａ〜Ｄ_ｄを使って平面を決定することができる。
ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋１＝０ （２０）

本例においては、誘導画像生成部２４は、誘導画像をＭ×Ｍのメッシュ状に分割し、それぞれの領域に対して対応する距離（ｚ方向の高さ）を上記式（２０）を用いて算出し、各メッシュ領域毎に画像のボカシ処理を適用する。図１８は、本実施例に従った誘導画像の生成の一例を説明する図である。まず。式（２０）で算出した平面を用いて、各メッシュ領域毎の差分ΔＤを算出する。具体的には、例えば、各メッシュ領域の中心点に対応するｚ座標と目標位置とから、各メッシュ領域毎の差分ΔＤを決定する。メッシュ領域に対応する誘導画像領域に対してボカシ量σによるボカシ処理を適用する。このように実装することにより、距離が正しいメッシュ領域に対応する誘導画像領域は鮮明に表示される一方、距離がずれているメッシュ領域に対応する誘導画像領域にはボカシが入った状態で表示される。本例によれば、生体認証部位の傾きをより詳細に確認することができる。それにより、認証精度をより向上させることができる。

（変形例２−２）
また、誘導画像生成部２４は、色情報を利用してもよい。例えば、誘導画像生成部２４は、カラー画像をＹ，Ｃｂ，Ｃｒの各成分に分離し、Ｙ成分に対して変形例２−２の方式を用いる。また、誘導画像生成部２４は、生体認証部位が生体センサ１１に近すぎる場合には、Ｃｒ成分を強調し、遠すぎる場合にはＣｂ成分を強調してもよい。このようにすることによって、生体認証部位が生体センサ１１に近すぎる場合には誘導画像が赤くなり、遠すぎる場合には誘導画像が青くなる。したがって、ユーザに対し、より直感的な誘導が可能となる。

図１９は、実施例３に係る生体認証装置１００ｂの全体構成を説明するための機能ブロック図である。生体認証装置１００ｂが図１の生体認証装置１００と異なる点は、データベース２７が生体認証装置１００ｂの外部に設けられている点である。データベース２７は、ユーザが保持するＩＣカード等の外部機器であってもよい。この場合、認証処理部２６は、入出力インタフェースを介してデータベース２７にアクセスする。実施例２においてデータベース２７が生体認証装置の外部に設けられていてもよい。

図２０は、実施例４に係る生体認証装置１００ｃの全体構成を説明するための機能ブロック図である。生体認証装置１００ｃが図１の生体認証装置１００と異なる点は、基準画像生成部２８が設けられている点である。基準画像生成部２８は、子供、ペット、占い、天気予報等のユーザが希望する画像を基準画像Ｉ（ｘ）として生成する。例えば、ユーザは、入力部４０を介して希望する誘導画像を選択することができる。また、基準画像生成部２８は、複数の基準画像を生成し、認証処理を行うごとにランダムに切り替えてもよい。

なお、上記各実施例において、誘導画像生成部２４および表示部３０が、誘導画像表示部として機能する。

これまでの実施例では測定距離Ｄを誘導対象としていた。ここで、第５の実施例として、誘導画像としてＸＹ方向の誘導情報を表す画像を使用する構成を開示する。図２１（ａ）および図２１（ｂ）は、ＸＹ方向を説明するための図である。図２１（ａ）および図２１（ｂ）を参照して、ＸＹ方向は、生体センサ１１と平行な平面を構成する互いに直行する２方向である。

ここでは、測定距離ＤのみでなくＸＹ方向の位置の誘導を行うため、誘導処理の際に測定距離Ｄだけでなく、認証に使用する生体画像も取得する。生体画像からＸＹ方向の位置を取得し、誘導に用いる。具体的なＸＹ方向の位置の取得方法は様々な方法を用いることができるが、一例として重心座標を用いた方式について説明する。まず、生体画像に対して所定のしきい値で２値化処理を適用する。２値化して得られた領域の重心座標(ＭＸ,ＭＹ)を求め、重心座標をＸＹ方向の位置として使用する。

例えば、重心座標(ＭＸ,ＭＹ)が画像中心の所定の領域内に存在する場合には、ＸＹ方向の誘導は不要であると判断することができる。一方、ＭＸが所定の範囲から外れていた場合、利用者に対してＸ方向の移動が必要であるという誘導を行う。また、ＭＹが所定の範囲から外れていた場合、利用者に対してＹ方向の移動が必要であるという誘導を行う。

重心座標を用いる以外にも、例えば、実際に登録画像との照合処理を行い、その結果から位置を取得する方式などを適用することも可能である。この場合、重心座標を用いる簡単な方式と比べると処理時間は増えるものの、より高精度の位置取得が可能となる。

具体的なＸＹ方向の誘導方法として、例えば矢印画像を使った方法を用いることができる。つまり、利用者に対して移動すべきＸＹ方向を示す矢印画像を生成して誘導画像として使用する。或いは、誘導すべきＸＹ方向に対応する誘導用の矢印画像を予め準備しておき、適宜選択して使用する構成としてもよい。また、矢印以外にも認証対象（例えば手）の画像を、位置をずらして模式的に表示してＸＹ方向の誘導画像としてもよい。

このようにして生成した誘導画像に対し、実施例１と同様に測定距離Ｄに応じたボカシ処理を掛け、測定距離Ｄの誘導を行う。つまり、ＸＹ方向は画像の内容によって誘導し、測定距離Ｄは画像のボカシ処理によって誘導する。ＸＹ方向の誘導に関しては矢印画像などで直感的に方向を提示する。一方、測定距離Ｄに関しては、画像にボカシ処理を掛けることで、カメラのピント合わせのアナロジーを適用することにより、利用者にとって直感的な誘導処理を行う事ができる。

図２２（ａ）〜図２２（ｃ）は、本実施例に係る誘導画像の一例を説明するための図である。図２２（ａ）は、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっておりかつＭＸが適切な範囲からＸ方向のマイナス側に外れている場合の誘導画像の一例である。この場合、図２２（ａ）を参照して、ボカシ処理が施されていない、Ｘ方向のプラス側を向く矢印を誘導画像として表示してもよい。図２２（ａ）の誘導画像を用いることによって、利用者の認証部位を、測定距離Ｄが変化しないようにＸ方向プラス側に誘導することができる。

図２２（ｂ）は、測定距離Ｄが適切な範囲から外れておりかつＭＸが適切な範囲からＸ方向のマイナス側に外れている場合の誘導画像の一例である。この場合、図２２（ｂ）を参照して、ボカシ処理が施された、Ｘ方向のプラス側を向く矢印を誘導画像として表示してもよい。図２２（ｂ）の誘導画像を用いることによって、利用者の認証部位と生体センサ１１との距離を適切な範囲内に誘導できるとともに、利用者の認証部位をＸ方向プラス側に誘導することができる。

図２２（ｃ）は、測定距離Ｄが適切な範囲内に収まっておりかつＭＸが適切な範囲からＸ方向のマイナス側に外れている場合の誘導画像の一例である。この場合、図２２（ｃ）を参照して、ボカシ処理が施されていない、Ｘ方向のマイナス側に移動した認証部位の画像を誘導画像として表示してもよい。図２２（ｃ）の誘導画像を用いることによって、利用者の認証部位を、測定距離Ｄが変化しないようにＸ方向プラス側に誘導することができる。

図２３は、本実施例に係るフローチャートの一例を説明するための図である。全体制御部２１は、図２３のフローチャートに従って、各部を制御する。まず、変形量算出部２３は、目標距離Ｄ_Ｔを保存部２５から取得する（ステップＳ１１）。次に、変形量算出部２３は、距離センサ１２の検出結果を受け取り、測定距離Ｄを取得する（ステップＳ１２）。

次に、生体センサ１１は、ユーザの生体画像を取得する（ステップＳ１３）。次に、誘導画像生成部２４は、生体画像に基づいて認証部位の重心座標(ＭＸ,ＭＹ)を算出し、認証部位の誘導方向を示す基準画像Ｉ（ｘ）を選択する。変形量算出部２３は、差分ΔＤ（＝Ｄ−Ｄ_Ｔ）に応じた変形量を算出する。誘導画像生成部２４は、変形量算出部２３によって算出された変形量に応じて基準画像Ｉ（ｘ）にボカシ処理を施すことによって、誘導画像Ｆ（ｘ）を生成する。それにより、表示部３０は、誘導画像Ｆ（ｘ）を表示する（ステップＳ１４）。

次に、誘導制御部２２は、測定距離Ｄおよび重心座標（ＭＸ，ＭＹ）が許容範囲内にあるか否かを判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証処理部２６は、認証処理を実行する（ステップＳ１６）。次に、認証処理部２６は、認証が成功したか否かを判定する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７において「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１２〜ステップＳ１５が再度実行される。ステップＳ１７において「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

ステップＳ１５において「Ｎｏ」と判定された場合、変形量算出部２３は、測定距離Ｄが限界値を上回っているか否かを判定する（ステップＳ１８）。この場合の限界値は、ユーザが手のひらをかざすのを止めたか否かを判定するための値である。上記限界値は、距離センサ１２の検出限界等であってもよく、所定のしきい値であってもよい。ステップＳ１８において「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。それにより、不要な制御が回避される。ステップＳ１８において「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１２〜ステップＳ１５が再度実行される。

本実施例によれば、距離だけでなく、ＸＹ方向の誘導も簡単に行うことができる。その結果、利用者にとって分かり易く、また、認証精度の高い生体認証装置を提供することが可能となる。

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。

Claims (11)

1. 非接触でユーザの生体認証部位の画像を取得する生体センサと、
   前記生体センサと前記生体認証部位の複数の箇所との距離を取得する距離センサと、
   前記距離センサによって取得される距離に応じて基準画像を連続的または段階的に変化させることで得られる画像であって、前記生体認証部位を前記生体センサが画像を取得するのに適した距離に誘導させる誘導画像を、前記生体認証部位の複数の箇所に１対１に対応させて複数の小領域に分割し、前記距離センサによって取得される各距離に応じて前記小領域ごとに画面に表示する誘導画像表示部と、を備えることを特徴とする生体認証装置。
2. 前記誘導画像表示部は、前記距離センサによって取得される距離と、予め規定される目標距離との差分に基づいて前記基準画像を変化させる処理を行うことによって前記誘導画像を生成することを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 前記誘導画像表示部は、前記生体認証部位が前記目標距離よりも近い場合と遠い場合とで、異なる変化量で前記基準画像を変化させることを特徴とする請求項２記載の生体認証装置。
4. 前記誘導画像表示部は、前記誘導画像を明るさ成分と色成分とに分離し、前記明るさ成分のみに前記基準画像を変化させる処理を施すことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の生体認証装置。
5. 前記基準画像を段階的に変化させた複数の画像を保存する保存部を備え、
   前記誘導画像表示部は、前記距離センサによって取得される距離に応じて、前記保存部に保存された複数の画像から選択して前記誘導画像とすることを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
6. 前記生体センサは、前記距離センサによって取得される距離が適正範囲にある場合に、前記生体認証部位の画像を取得することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の生体認証装置。
7. コンピュータに、
   非接触でユーザの生体認証部位の画像を取得する生体センサと前記生体認証部位の複数の箇所との距離を距離センサから取得させる距離取得ステップと、
   前記距離取得ステップにおいて取得される距離に応じて基準画像を連続的または段階的に変化させることで得られる画像であって、前記生体認証部位を前記生体センサが画像を取得するのに適した距離に誘導させる誘導画像を、前記生体認証部位の複数の箇所に１対１に対応させて複数の小領域に分割し、前記距離センサによって取得される各距離に応じて前記小領域ごとに画面に表示する誘導画像表示ステップと、を実行させることを特徴とする生体認証プログラム。
8. 前記誘導画像表示ステップにおいて、前記距離取得ステップによって取得される距離と、予め規定される目標距離との差分に基づいて前記基準画像を変化させる処理を行うことによって前記誘導画像を生成することを特徴とする請求項７記載の生体認証プログラム。
9. 前記誘導画像表示ステップにおいて、前記生体認証部位が前記目標距離よりも近い場合と遠い場合とで、異なる変化量で前記基準画像を変化させることを特徴とする請求項８記載の生体認証プログラム。
10. 前記誘導画像表示ステップにおいて、前記誘導画像を明るさ成分と色成分とに分離し、前記明るさ成分のみに前記基準画像を変化させる処理を施すことを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の生体認証プログラム。
11. 前記コンピュータに、前記基準画像を段階的に変化させた複数の画像を保存する保存ステップを実行させ、
    前記誘導画像表示ステップにおいて、前記距離取得ステップにおいて取得される距離に応じて、前記保存ステップにおいて保存された複数の画像から選択して前記誘導画像とすることを特徴とする請求項７記載の生体認証プログラム。

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