JP5768441B2 - 生体情報取得装置、生体情報取得方法、および生体情報取得プログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体情報取得装置、生体情報取得方法、および生体情報取得プログラムに関する。

生体情報を用いて個人認証を行うバイオメトリック認証において、個人の認証に失敗する確率（本人拒否率）および他人を誤って本人と認証してしまう確率（他人受入率）を減少させるという課題がある。この課題を解決する手段の一つとして、複数の部位から取得される複数種類の生体情報を用いて認証を行う「マルチバイオメトリック認証」が挙げられる。たとえば、指紋認証と手のひら静脈認証とを組み合わせることによって、より高い認証精度を得ることができる。

マルチバイオメトリック認証に関して、特許文献１および特許文献２は、指紋および静脈を用いたマルチバイオメトリック認証装置を開示している。

特開２００３−２６３６４０号公報 特開２００３−３０３１７８号公報

指紋センサの指紋情報取得精度は、読み取り面に指が所定の力で押し付けられた状態で高くなる。したがって、手に所定の力が入っている方が好ましい。一方、手のひら静脈センサの静脈情報取得精度は、手のひらの血流が良好な状態で高くなる。したがって、手のひら静脈認証においては、手に力が入っていない方が好ましい。以上のことから、指紋情報取得精度と静脈情報取得精度との間には、トレードオフの関係が生じている。

本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、指紋情報取得精度および静脈情報取得精度の両方を向上させることができる、生体取得装置、生体取得方法、および生体取得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、明細書開示の生体情報取得装置は、ユーザの手から指紋を読み取る指紋センサと、ユーザの手から静脈を読み取る静脈センサと、静脈センサの読み取り面に対する指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価する角度評価部と、を備えるものである。

上記課題を解決するために、明細書開示の生体取得方法は、指紋センサを用いてユーザの手から指紋を読み取り、静脈センサを用いてユーザの手から静脈を読み取る際に、静脈センサの読み取り面に対する指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価する評価ステップを含むものである。

上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報取得プログラムは、コンピュータに、指紋センサを用いてユーザの手から指紋を読み取り、静脈センサを用いてユーザの手から手のひら静脈を読み取る際に、静脈センサの読み取り面に対する指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価する評価ステップを実行させるものである。

明細書開示の生体取得装置、生体取得方法、および生体取得プログラムによれば、指紋情報取得精度および静脈情報取得精度の両方を向上させることができる。

実施例１に係る生体情報取得装置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。 （ａ）および（ｂ）は、指紋センサおよび静脈センサの詳細を説明するための図である。 （ａ）〜（ｃ）はユーザの指を配置するためのガイドおよびユーザの手首を配置するためのガイドについて説明するための図である。 （ａ）〜（ｃ）は静脈センサの読み取り面に対する指紋センサの読み取り面の傾斜角度を説明するための図である。 指紋センサが配置されるスロープを説明するための図である。 生体情報取得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。 （ａ）は生体データ登録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り、（ｂ）は登録データベースに登録された指紋情報および静脈情報を説明するための図である 生体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。 実施例３に係る生体情報取得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。 角度評価処理の際に実現される各機能のブロック図である。 角度評価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。 （ａ）〜（ｄ）は指紋画像について説明するための図である。 コントラスト値Ｃの時間変化について説明するための図である。 角度θの総合評価を説明するための図である。 角度θの妥当性の評価を行うためのフローチャートの一例である。 角度θを可変とする構成について説明するための図である。 実施例３に係る生体情報取得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。 角度調整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。 実施例４に係るハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。

図１は、実施例１に係る生体情報取得装置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を参照して、生体情報取得装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、指紋センサ１０４、静脈センサ１０５、表示装置１０６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。

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。

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。記憶装置１０３は、生体情報取得プログラムを記憶している。

指紋センサ１０４は、読み取り面に接触して配置された１本以上の指の指紋を取得するセンサであり、光を利用して指紋を取得する光学式センサ、静電容量の差異を利用して指紋を取得する静電容量センサなどである。指紋センサ１０４は、たとえば、照明およびカメラを備える。静脈センサ１０５は、非接触で手のひら静脈を取得するセンサであり、たとえば、人体への透過性が高い近赤外線を用いて手のひらの皮下の静脈を撮影する。静脈センサ１０５には、たとえばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどが備わっている。また、近赤外線を含む光を照射する照明などが設けられていてもよい。また、静脈センサ１０５は、静脈センサ１０５と被写体との距離、該被写体の傾きを取得するための距離センサを備えていてもよい。表示装置１０６は、生体情報取得装置１００による各処理の結果などを表示するための装置である。表示装置１０６は、例えば、液晶ディスプレイなどである。

図２（ａ）および図２（ｂ）は、指紋センサ１０４および静脈センサ１０５の詳細を説明するための図である。指紋センサ１０４および静脈センサ１０５は、互いに近い位置に配置されている。それにより、指紋センサ１０４は、ユーザの左右いずれかの手の１本以上の指の指紋情報を取得する。静脈センサ１０５は、同一手の手のひらから静脈情報を取得する。

指紋情報および静脈情報の両方を用いることによって、より高い認証精度を得ることができる。ここで、例えば、顔と指紋といった距離の離れた部位を同時に認証しようとすると、必然的に装置が大型化してしまう。また、利用者は顔と指の両方を同時に装置に提示する必要があるため、非常に拘束されることになってしまう。これに対して、指紋情報および手のひらの静脈情報の組み合わせでは、物理的に近接した２つの特徴を認証に用いることができる。それにより、他の特徴の組合せよりも装置を小型化することができ、また、ユーザに対する拘束を低減する事ができる。また、手を装置にかざすだけでよいというメリットがある。

また、不正のなりすましには、両者（指紋と静脈）を同時に不正に入手し、かつ、両者を正しくセンサに読み取らせる必要がある。しかしながら、一般に、２種類の特徴を組み合わせることは、単独の特徴を用いる場合よりも困難である。したがって、２種類の特徴を組み合わせて用いることにより、なりすまし等の不正に対する耐性が向上するメリットがある。以下、指紋センサ１０４および静脈センサ１０５の詳細について説明する。

図２（ａ）を参照して、通常、指紋は接触で、静脈は非接触で読み取るため、指紋センサ１０４の読み取り面は、静脈センサ１０５の読み取り面よりも高い位置に配置される。それにより、ユーザは、指紋を指紋センサ１０４の読み取り面に接触させ、手のひらを静脈センサ１０５の読み取り面から離間させることができる。たとえば、静脈センサ１０５の読み取り面と手のひらとの好ましい距離としては、５ｃｍ±１ｃｍ程度であるが、この距離はレンズなどによって変わってくる値である。

図２（ｂ）を参照して、本実施例においては、指紋センサ１０４の読み取り面は、人差し指、中指、および薬指の指紋画像を取得可能な大きさを有する。また、親指および小指を配置するためのガイド１０７が設けられている。ガイド１０７は、指紋センサ１０４を挟むように設けられている。ユーザは、ガイド１０７に親指および小指を配置することによって、人差し指、中指、および薬指を指紋センサ１０４の読み取り面に配置しやすくなる。

図３（ａ）〜図３（ｃ）は、ユーザの指を配置するためのガイド１０８およびユーザの手首を配置するためのガイド１０９について説明するための図である。なお、図３（ｂ）は、図３（ａ）のＡ−Ａ線断面図である。図３（ｃ）は、図３（ａ）のＢ−Ｂ線断面図である。図３（ｂ）を参照して、ガイド１０８には、特定の指を配置するための凹部が設けられていてもよい。本実施例においては、ガイド１０８には、人差し指、中指、および薬指を配置するための凹部が設けられている。図３（ｃ）を参照して、ガイド１０９には、手首を配置するための凹部が設けられていてもよい。なお、ガイド１０８およびガイド１０９のいずれか一方が設けられていてもよい。

このように、ガイドを設けることによって、指紋センサ１０４で指紋情報を安定的に取得することができるとともに、静脈センサ１０５で手のひらの静脈情報を安定的に取得することができる。したがって、取得される指紋情報および手のひらの静脈情報の再現性が高くなる。

ここで、指紋センサ１０４および静脈センサ１０５の特性について説明する。指紋センサ１０４は接触式の生体センサであるため、指紋センサ１０４の指紋情報取得精度は、読み取り面に指が所定の力で押し付けられた状態で高くなる。特に、複数の指の指紋情報を読み取るためには、指１本の場合よりも大きな力で各指を指紋センサ１０４の読み取り面に押し付けることが好ましい。したがって、指紋情報取得精度を向上させるためには、手に所定の力が入っている方が好ましい。一方、手のひらの静脈情報を精度よく取得するためには、手のひらの血流が良好であることが好ましい。したがって、手のひらの静脈情報を精度よく取得するためには、できるだけ手に力が入っていない方が力みによる変形が生じにくく好ましい。以上のことから、指紋情報取得精度と静脈情報取得精度との間には、トレードオフの関係が生じている。

例えば、図４（ａ）を参照して、指紋センサ１０４の読み取り面と静脈センサ１０５の読み取り面とが平行である場合、指を指紋センサ１０４に押し付けようとすると、手に力が入ってしまう。それにより、静脈センサ１０５による静脈取得精度が低下するおそれがある。

ここで、読み取り面とは、対象となる特徴が存在すべき面のことである。指紋センサ１０４の場合、接触式であるために、読み取り面は、ユーザが指を接触して指紋を読み取るセンサ面と一致する。一方、非接触で特徴を読み取る静脈センサ１０５の読み取り面とは、静脈センサ１０５に対してユーザの手のひらが位置すべき面のことである。具体的には、静脈センサ１０５の読み取り面は、静脈センサ１０５から垂直方向に所定の距離だけ離れた位置に存在する、カメラに正対する所定の大きさの面のことである。

そこで、本実施例においては、図４（ｂ）を参照して、静脈センサ１０５の読み取り面に対する指紋センサ１０４の読み取り面の傾斜角度（以下、角度θと称する。）を０°よりも大きくする。たとえば、静脈センサ１０５の読み取り面を水平に配置した場合に、指紋センサ１０４の読み取り面を水平方向から傾斜させる。この場合、指のしなる力を利用して指先が指紋センサ１０４の読み取り面に自然に押し付けられる。それにより、手に大きな力を加えることなく指紋を撮影することができる。その結果、指紋情報取得精度が向上する。また、手のひらの血流低下が抑制されることから、静脈情報取得精度が向上する。このように、角度θを０°よりも大きくすることによって、指紋情報取得精度および静脈情報取得精度の両方を向上させることができる。

なお、図５（ａ）を参照して、静脈センサ１０５の周りを囲うガイドに指紋センサ１０４を斜めに設置する為のスロープを設けておくことによって、指紋センサ１０４を傾斜させることができる。スロープの水平からの傾斜角度は特に限定されるものではないが、一例として５°程度の角度に設定してもよい。

たとえば、入退室管理では対象となるユーザが限定されている。例えば、会社のサーバルームの管理を考える場合、入室を許可される人物は事前に決まっている。一方で、例えば男性と女性とを比較すると、女性の指が柔らかい事が多く、図５（ｂ）に示す角度φが大きい傾向がみられる。そこで、入室を許可する人物の大多数が男性（或いは女性）と分かっている場合、事前に角度θを設定しておくことで、使い勝手および認証精度を向上させることができる。なお、角度φは、指の反り角度である。

続いて、生体情報取得装置１００の各処理について説明する。図１を再度参照して、生体情報取得装置１００の記憶装置１０３に記憶されている生体情報取得プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された生体情報取得プログラムを実行する。それにより、生体情報取得装置１００による各処理が実行される。

図６は、生体情報取得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。図６を参照して、生体情報取得プログラムの実行によって、全体制御部１０、指紋取得部２０、静脈取得部３０、認証制御部４０、指紋照合部５０、および静脈照合部６０が実現される。登録データベースは、記憶装置１０３に記憶されている。

全体制御部１０は、指紋取得部２０、静脈取得部３０、および認証制御部４０を制御する。認証制御部４０は、指紋照合部５０および静脈照合部６０を制御する。指紋取得部２０は、認証制御部４０の指示に従って、指紋センサ１０４から指紋情報を取得する。静脈取得部３０は、認証制御部４０の指示に従って、静脈センサ１０５から手のひらの静脈情報を取得する。

（生体データ登録処理）
図７（ａ）は、新規ユーザの指紋情報および手のひらの静脈情報を登録データベースに登録するための生体データ登録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。認証制御部４０は、全体制御部１０の指示に従って、生体データ登録処理を開始する。認証制御部４０の指示に従って、指紋取得部２０は指紋センサ１０４からユーザの手から指紋情報を取得し、静脈取得部３０は静脈センサ１０５から同一手から手のひらの静脈情報を取得する（ステップＳ１）。次に、認証制御部４０は、ユーザのＩＤなどと関連付けて、ステップＳ１で取得した指紋情報および静脈情報を登録データベースに登録する（ステップＳ２）。それにより、生体データ登録処理が完了する。

図７（ｂ）は、登録データベースに登録された指紋情報および静脈情報を説明するための図である。図７（ｂ）を参照して、複数のユーザの指紋情報および静脈情報が登録されていてもよく、１人のユーザの指紋情報および静脈情報が登録されていてもよい。

（生体認証処理）
生体情報処理装置１００は、ユーザによる認証要求に応じて生体認証処理を実行する。図８は、生体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。図７（ａ）のステップＳ１と同様に、指紋取得部２０は、指紋センサ１０４からユーザの手の指紋情報を取得し、静脈取得部３０は、静脈センサ１０５から同一手の手のひらの静脈情報を取得する（ステップＳ１１）。

次に、認証制御部４０の指示に従って、指紋照合部５０は指紋照合を行い、静脈照合部６０は静脈照合を行う（ステップＳ１２）。具体的には、指紋照合部５０は、ステップＳ１１で取得した指紋情報と登録データベースの各指紋情報との類似度を算出する。静脈照合部６０は、ステップＳ１１で取得した静脈情報と登録データベースの各静脈情報との類似度を算出する。指紋情報の類似度は、例えば、指紋画像のパターン、指紋のマニューシャの位置関係などに基づいて算出することができる。静脈情報の類似度は、手のひら静脈画像のパターンなどに基づいて算出することができる。

次に、認証制御部４０は、ステップＳ１２の照合により得られる最も高い類似度が所定のしきい値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証制御部４０は、被認証ユーザがステップＳ１２で得られる類似度の最も高いユーザであると特定し、当該特定結果を出力する（ステップＳ１４）。ステップＳ１３において「Ｎｏ」と判定された場合、認証制御部４０は、認証失敗の結果を出力する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３またはステップＳ１４の実行後、フローチャートの実行が終了する。

なお、図８のフローチャートでは、１：Ｎ認証を対象にしているが、１：１認証を対象にしてもよい。この場合、ステップＳ１７で得られる照合スコアがしきい値以上であれば、被認証ユーザが登録データのユーザであると判定することができる。

１：１認証は、事前にＩＤカードなどを使って自分が誰であるかを明示した上で認証を行う方式である。一方、１：Ｎ認証はＩＤカード等無しで登録済みの複数ユーザのデータと照合処理を行い、誰であるかを判定する方式である。一般に１：Ｎ認証では、登録データ数Ｎが大きくなるにつれ、確率的に他人受け入れ率が高くなる。その為、大規模な１：Ｎ認証を行う為には、より認証精度の高い方式が求められている。

大規模な１：Ｎ認証を実現する事ができれば、数多くの場面で利用する事ができる。例えば、ＩＤカード等なしでの入退室管理の実現や出入国管理における確実な個人認証といった応用が考えられる。また、国によっては個人ごとの“戸籍”というものが存在しないこともある。このような国では個人の名前や住所が不明確な場合もあり、社会保障や福祉を受ける際の個人認証が困難という問題が存在する。このような状況では、ＩＤレスで個人を認証する事が可能となれば、よりきめ細やかなサービスを提供する事ができる。また、医療現場での確認に利用することで、投薬や治療のミスを防ぎ、より安全な医療サービスを実現できる。

本実施例によれば、静脈センサ１０５の読み取り面に対する指紋センサ１０４の読み取り面の傾斜角度を０°よりも大きくすることによって、指紋取得精度および手のひらの静脈取得精度の両方を向上させることができる。それにより、１：１認証および１：Ｎ認証のいずれにおいても、高い認証精度が得られる。

実施例２においては、角度θが適切であるか評価する例について説明する。図９は、実施例３に係る生体情報取得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。図９を参照して、生体情報取得プログラムの実行によって、全体制御部１０、指紋取得部２０、静脈取得部３０、認証制御部４０、指紋照合部５０、静脈照合部６０、および角度評価部７０が実現される。登録データベースは、記憶装置１０３に記憶されている。

（角度評価処理）
図１０は、角度評価処理の際に実現される各機能のブロック図である。なお、角度評価処理は、上記の生体登録処理および生体認証処理の少なくともいずれか一方に組み込まれて実行される。角度評価処理の際には、角度評価部７０は、指紋評価部７１、静脈評価部７２、および角度総合評価部７３として機能する。図１１は、角度評価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。以下、図１０および図１１を参照しつつ、角度評価処理の一例について説明する。なお、角度評価処理は、角度θが適切であるか評価する処理である。

まず、認証制御部４０の指示に従って、指紋取得部２０は指紋センサ１０４からユーザの手の指紋情報を取得し、静脈取得部３０は静脈センサ１０５から同一手の手のひらの静脈情報を取得する（ステップＳ２１）。次に、指紋評価部７１は、指紋取得部２０が取得した指紋情報を評価し、静脈評価部７２は、静脈取得部３０が取得した静脈情報を評価する（ステップＳ２２）。次に、角度総合評価部７３は、指紋評価部７１および静脈評価部７２の評価結果に基づいて、角度θの総合評価を行う（ステップＳ２３）。次に、角度総合評価部７３は、総合評価の結果を出力する（ステップＳ２４）。表示装置１０６は、角度総合評価部７３による総合評価結果を表示する（ステップＳ２５）。その後、フローチャートの実行が終了する。

（指紋情報の評価）
以下、指紋評価部７１による指紋情報の評価の詳細について説明する。図１２（ａ）は、指紋センサ１０４が取得した指紋画像の一例を表す図である。まず、指紋画像から得られる指紋領域の白黒比を用いた評価について説明する。指紋領域の白黒比は、指紋の山および谷の割合を表す量である。図１２（ｂ）を参照して、指紋センサ１０４の読み取り面に指を押す力が弱いと、指紋領域における白の比率が高くなる。一方、図１２（ｃ）を参照して、指紋センサ１０４の読み取り面に指を押す力が強いと、指紋領域における黒の比率が高くなる。したがって、指紋領域の白黒比を検出することによって、指の押し付け具合を判定することができる。具体的には、指紋領域の白黒比が所定範囲内であれば、角度θが適切であると判定することができる。

次に、指紋中心を用いた評価について説明する。角度θが大きいと、指先のみが読み取り面に当たることになる。その場合には、指紋画像から得られる指紋領域の手のひら側が欠落することになる。したがって、得られた指紋領域における指紋中心（指紋の模様の中心）の位置に応じて、角度θが適切であるか評価することができる。たとえば、得られた指紋領域において、指紋中心が手のひら側にシフトするシフト量が所定値よりも大きいと、角度θが適切でないと判定することができる。なお、指紋中心は、特許番号第２７９０６８９号の技術内容を用いて検出することができる。なお、指紋中心に限らず、指紋領域における指紋の特定点の位置に応じて、角度θが適切であるか否かを評価してもよい。

また、図１２（ａ）を参照して、指紋センサ１０４の読み取り面に指を強く押し付け過ぎると、指先だけでなく、指の根元方向の領域αも指紋センサ１０４の読み取り面に接触する事になる。そのため、当該領域αの面積を測定することで、角度θが適切であるか否かを評価することができる。たとえば、第１関節より手のひら側で検出された指の面積を用いて、角度θが適切であるか評価してもよい。

指紋領域の白黒比、指紋中心、および第１関節より手のひら側の面積の検出手順について説明する。まず、指紋画像をセグメント化する。ここでセグメントとは、ひと固まりの領域のことで例えば、「人差し指の指先の領域」などが１つのセグメントに該当する。検出した各セグメントに対して指紋中心の検出処理を行う。指紋中心が検出されたセグメントは指先であると判定することができる。また、単純にセグメントの中心座標をもとに判定してもよい。例えば、図１２（ａ）の例では、セグメント中心のＹ座標が最も大きいものを指先セグメントと判定することができる。

上記手法により抽出した指先領域を用いて指紋画像の判定処理を行う。まず、指先領域内に含まれる白ピクセルＣｗおよび黒ピクセルＣｂの数をカウントし、下記比率を計算する。

一例として、「Ｒ」がおおよそ０．５付近の場合には、角度θが適切であると判定することができる。一方で、「Ｒ」が大きい（黒の比率が高い）あるいは「Ｒ」が小さい（白の比率が高い）場合には、角度θが不適切であると判定することができる。また、検出された指紋中心座標と指先領域とを比較し、指紋中心が指先領域の手のひら方向にシフトしていた場合、指の先端のみが映っていると判断することができる。この場合、角度θが不適切であると判定することができる。また、指先領域よりもＹ座標値が小さい位置にセグメントが検出された場合には、当該セグメントの面積を検出する。検出された面積が所定値以上であれば、指紋画像に指先以外の領域が必要以上に映っていると判断し、角度θが不適切であると判定することができる。

（静脈情報の評価）
続いて、静脈評価部７２による静脈情報の評価の詳細について説明する。たとえば、静脈情報の評価に、静脈画像の鮮明度を用いることができる。静脈画像の鮮明度の判定には、画像の“コントラスト”を用いることができる。近赤外線は血液に吸収されるため、静脈画像において静脈は黒く映る。したがって、手に力が入り過ぎて静脈の血流が低下した場合には、画像のコントラストが低下する。以上のことから、静脈画像のコントラストを評価する事によって静脈画像の鮮明度を評価することができる。

画像のコントラストを表す定義には様々な値が存在する。一般に、ディスプレイなどの評価に使用される“コントラスト比”と呼ばれる値は、白を表示した時の輝度をＬｍａｘ、黒を表示した時の輝度をＬｍｉｎとすると、コントラスト比＝Ｌｍａｘ／Ｌｍｉnと定義することができる。しかしながら、生体を対象とする場合、ＬｍａｘおよびＬｍｉｎとして安定した値を期待することが困難である。また、コントラスト比は単純な画像の輝度値の比較であることから、認証用画像の評価指標として適切であるとは限らない。

そこで、本実施例においては下記に示す“コントラスト値Ｃ”を鮮明度の指標として使用する。まず、静脈評価部７２は、静脈画像から静脈特徴の抽出処理を実行する。特徴抽出処理の具体的な方法として様々な方法をとることができる。例えば、静脈による輝度値の低下形状をフィルタｇ（ｘ,ｙ）で表し、下記式（２）のように、フィルタｇ（ｘ,ｙ）と入力画像ｆ（ｘ,ｙ）とのコンボリューション演算（＊で表現する）を実施する。

上記式（２）のｈ（ｘ,ｙ）の値が所定のしきい値を超えた領域を特徴領域Ｘとし、それ以外の領域を領域Ｙとして表す。ここで静脈のコントラスト値Ｃとして、下記式（３）のように定義する。

なお、＜＞Ｘおよび＜＞Ｙは、それぞれ領域Ｘおよび領域Ｙにおける平均値を表している。静脈が濃く表示されている場合、＜ｆ（ｘ,ｙ）＞Ｘの値は小さくなる（輝度値が低下する）ため、コントラスト値Ｃは大きな値となる。逆に、血流が低下して静脈が薄くなった場合には、コントラスト値Ｃは小さい値となる。以上のことから、コントラスト値Ｃを測定することによって、静脈画像の鮮明度を測定することができる。なお、鮮明度の指標は上記のコントラスト値Ｃに限定されるわけではないが、以下の例では上記のコントラスト値Ｃを用いて鮮明度について説明する。

静脈画像は照明を用いて撮影しているが、照明の当たり方が必ずしも均一でない場合がある。そのため、周辺部の輝度値が低くなってしまうことになる。また、一般、にレンズを用いて撮影すると周辺部の光量が低下する（周辺減光）。このような場合にも正しくコントラスト値Ｃを測定するために、事前に測定した補正パラメータを用いて輝度値を補正してもよい。

手のひらの輝度値と静脈の輝度値との比は一定でない。たとえば、もともと静脈が太く濃いユーザおよび静脈が細く薄いユーザが存在することもある。したがって、単純なしきい値処理では正しく判定する事ができない。そこで、図１３を参照して、コントラスト値Ｃの時間変化を測定することで静脈画像を判定してもよい。

静脈評価部７２は、静脈センサ１０５によって連続して取得される静脈画像のコントラスト値Ｃを算出することによって、手のひらが静止するまで待機する。手のひらの静止は、手のひらまでの距離と連続する２枚の画像を用いて判定することができる。具体的には、距離が所定の範囲内にあり、かつ、連続する２枚の静脈画像間の差分が所定のしきい値以下となった場合に静止と判定することができる。

手のひらの静止を検出した時点のコントラスト値ＣをＣ_１とし、静止検出以前のコントラスト値Ｃのピーク値をＣ_０とする。ここで、ピーク値Ｃ_０は、手のひらが静脈センサ１０５のガイドに触れる直前で、最も力が抜けている状態で撮影される。したがって、この時点での画像はブレや微小な傾きの影響がある。その結果、ピーク値Ｃ_０が得られる際の静脈画像は認証に不向きであるが、ピーク値Ｃ_０が得られる時点での画像のコントラスト値Ｃは最大になる。下記式（４）に従って、Ｃ_１のピーク値Ｃ_０からの低下量ΔＣを算出し、ΔＣを静脈画像の判定指標として用いることができる。

（角度θの総合評価）
角度総合評価部７３は、指紋評価部７１および静脈評価部７２の評価に基づいて、角度θの総合評価を行う。図１４は、角度θの総合評価を説明するための図である。図１４を参照して、角度総合評価部７３は、たとえば、指紋情報の評価において角度θが大きいと判定された場合、静脈情報の評価結果にかかわらず、総合評価として「角度θが大きい」という結果を出力する。また、角度総合評価部７３は、指紋情報の評価において角度θが小さいと判定された場合、静脈情報の評価結果にかかわらず、総合評価として「角度θが小さい」という結果を出力する。

また、角度総合評価部７３は、指紋情報の評価において角度θが適切（良好）であると判定された場合に静脈情報の評価において「角度θが小さい」と判定された場合には、「角度θが小さい」という結果を出力する。これは、指紋が適切に撮影されている一方、手に力が入りすぎて血流が阻害されていると考えられるためである。また、角度総合評価部７３は、指紋情報および静脈情報の両方の評価において「適切である」と評価された場合、「角度θが適切」であるという結果を出力する。

（角度θの評価の他の例）
上記角度θの総合評価では、角度θが適切であるか否かを判定したが、角度θの定量的評価を行ってもよい。角度θを定量的に評価するため、角度θの妥当性の評価に用いた上記評価量を正規化した下記値を用いる。

下記式（５）の値は、ΔＣの正規化値であり、静脈のコントラスト値Ｃの低下量を正規化した値である。下記式（５）の値が所定の値よりも大きい場合には、コントラストが低下したと判定することができる。

下記式（６）の値は、指紋領域の白黒比の正規化値である。下記式（６）の値がプラスである場合（黒の比率が高い場合）は角度θが大きいと判定することができる。一方、下記式（６）の値がマイナスである場合（白の比率が高い場合）は角度θが小さいと判定することができる。

下記式（７）の値は、得られた指紋領域の中心からの指紋中心のシフト量を正規化した値である。具体的には、指紋中心と指先領域の中心間の距離Ｄを、指先領域を円近似した時の半径ｒで正規化する。つまり、指先領域の面積をＳとすると、Ｓを円近似した時の半径ｒは、下記式（８）のように表すことができる。この半径ｒによって距離Ｄを正規化すると、下記式（７）が得られる。下記式（７）の値が所定値よりも大きい場合には、指紋中心がずれていると判断することができる。

下記式（９）の値は、指先以外の指領域の面積を指先領域の面積で正規化した値である。なお、「Ａ」は指先以外の領域の面積であり、「Ｓ」は指先領域の面積である。下記式（９）の値が所定値よりも大きい場合には、指先以外の指領域の面積が大きいと判断することができる。

上記式（５）、（６）、（７）、（９）の値を用いて、角度θの妥当性の評価を行うことができる。図１５は、角度θの妥当性の評価を行うためのフローチャートの一例である。まず、角度総合評価部７３は、下記式（１０）、（１１）、（１２）のいずれかが成立するか否かを判定する（ステップＳ３１）。なお、Ｔｈ_０,Ｔｈ_１,Ｔｈ_２はしきい値である。

ステップＳ３１において「Ｎｏ」と判定された場合、角度総合評価部７３は、下記式（１３）が成立するか否かを判定する（ステップＳ３２）。なお、Ｔｈ_３は、しきい値である。ステップＳ３２において「Ｎｏ」と判定された場合、角度総合評価部７３は、下記式（１４）が成立するか否かを判定する（ステップＳ３３）。なお、Ｔｈ_４は、しきい値である。ステップＳ３３において「Ｎｏ」と判定された場合、角度総合評価部７３は、角度θが適切であると判定する。その後、フローチャートの実行が終了する。

ステップＳ３１において「Ｙｅｓ」と判定された場合、角度総合評価部７３は、角度θが大きいと判定する（ステップＳ３４）。ステップＳ３２において「Ｙｅｓ」と判定された場合、角度総合評価部７３は、角度θが小さいと判定する（ステップＳ３５）。ステップＳ３３において「Ｙｅｓ」と判定された場合、角度総合評価部７３は、角度θが小さいと判定する。ステップＳ３４〜ステップＳ３６の実行後、フローチャートの実行が終了する。図１５のフローチャートによれば、角度θが適切であるか否かを定量的に評価することができる。

本実施例によれば、指紋センサ１０４が取得した指紋情報および静脈センサ１０５が取得した静脈情報に基づいて、角度θが適切であるか否かを判定することができる。それにより、角度θを、指紋情報および静脈情報の取得に適した値に調整することができる。

図１６は、角度θを可変とする構成について説明するための図である。図１６を参照して、指紋センサ１０４の傾斜角度を調整するための角度調整部材１１０が設けられていてもよい。角度調整部材１１０は、手動で指紋センサ１０４の傾斜角度を調整するための部材である。

角度調整部材１１０は、指紋センサ１０４が設置されるスロープ１１１を支持する支点１１２と、スロープ１１１をガイドするガイド部材１１３と、スロープ１１１をガイド部材１１３に固定するための固定部材１１４とを備える。ガイド部材１１３は、たとえば、スライドによりスロープ１１１をガイドする。固定部材１１４は、スロープ１１１をガイド部材１１３に固定するためのネジなどである。スロープ１１１を所望の角度に傾斜させて固定部材１１４によってスロープ１１１をガイド部材１１３に固定することによって、スロープ１１１の傾斜角度が固定される。指紋センサ１０４をスロープ１１１上に配置することによって、指紋センサ１０４を所望の角度に傾斜させることができる。

図１６の構成によれば、指紋センサ１０４の傾斜角度を容易に調整することができる。それにより、生体情報取得装置１００の使用環境に応じて、静脈センサ１０５の読み取り面に対する指紋センサ１０４の読み取り面の傾斜角度を調整することができる。また、固定部材１１４を用いて角度θを０°よりも大きくすることによって、指紋情報取得精度および静脈情報取得精度の両方を向上させることができる。

続いて、角度θの角度調整量について説明する。角度θが大きいと判定された場合、下記式（１５）に従って、評価値Ｅ_＋を算出してもよい。角度θが小さいと判定された場合、下記式（１６）に従って、評価値Ｅ₋を算出してもよい。なお、「ａ_０」、「ａ_１」、「ａ_２」、「ａ_３」、「ａ_０´」、「ａ_３´」は、各評価値に対するウェイトを表すパラメータであり、本実施例においてはプラスの値である。

角度θが大きい場合に、評価値Ｅ_＋は、角度θがどの程度大きいかを表す指標として用いることができる。一方、角度θが小さい場合に、評価値Ｅ₋は、角度θがどの程度小さいかを表す指標となる。これら評価値Ｅ_＋,Ｅ₋を用いて、角度θの変更量を自動的に算出することができる。たとえば、評価値Ｅ_＋,Ｅ₋に対して望ましい角度θの変更量Δθのテーブルを事前に設定しておき、このテーブルに従ってΔθを決定してもよい。角度θの変更量Δθは、下記式（１７）および下記式（１８）に従って算出することができる。

なお、ウェイトパラメータおよび角度θの変更量Δθのテーブルは、事前に実験等によって適切な値を設定しておいてもよい。このように算出したΔθを表示装置１０６等に表示して、ユーザ本人あるいはオペレータなどが角度θを調整してもよい。或いは、算出したΔθを用いて、角度θをアクチュエータなどによって自動的に調整してもよい。

実施例３においては、角度総合評価部７３の評価結果に応じて、アクチュエータなどを用いて角度θを自動的に調整する例について説明する。図１７（ａ）は、実施例３に係る生体情報取得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。図１７（ａ）を参照して、生体情報取得プログラムの実行によって、全体制御部１０、指紋取得部２０、静脈取得部３０、認証制御部４０、指紋照合部５０、静脈照合部６０、角度評価部７０、および角度調整部８０が実現される。登録データベースは、記憶装置１０３に記憶されている。

また、本実施例においては、図１７（ｂ）を参照して、指紋センサ１０４の傾斜角度を自動的に調整するための角度調整部材１１５が設けられていてもよい。角度調整部材１１０は、アクチュエータなどの動力を備え、角度調整部８０の指示に従って指紋センサ１０４の傾斜角度を調整する。角度調整部材１１５が角度θを０°よりも大きくすることによって、指紋情報取得精度および静脈情報取得精度の両方を向上させることができる。

（角度調整処理）
図１８は、角度調整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。角度調整処理は、角度評価処理の結果に応じて角度θを自動的に調整する処理である。まず、認証制御部４０の指示に従って、指紋取得部２０は指紋センサ１０４からユーザの指紋情報を取得し、静脈取得部３０は静脈センサ１０５からユーザの静脈情報を取得する（ステップＳ４１）。次に、角度評価部７０は、ステップＳ４１で取得された指紋情報および静脈情報に基づいて、角度θが適切であるか否かを判定する（ステップＳ４２）。ステップＳ４２の処理は、図１１のステップＳ２２〜Ｓ２５と同様の処理である。

ステップＳ４２で「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Ｓ４２で「Ｎｏ」と判定された場合、角度調整部８０は、角度θを調整する（ステップＳ４３）。具体的には、角度評価部７０によって角度θが大きいと判定された場合、角度調整部８０は、角度θを所定値小さくする。角度評価部７０によって角度θが小さいと判定された場合、角度調整部８０は、角度θを所定値大きくする。角度θを調整する際の角度調整量として、上記式（１７）、（１８）の値を用いることができる。

本実施例によれば、角度θが自動的に適切な値に調整される。それにより、利便性の低下を抑制しつつ、指紋取得精度および手のひら静脈取得精度の両方を向上させることができる。

なお、ユーザごとに最適な角度θが異なるため、調整された角度θを１：Ｎ認証の照合対象ユーザの絞り込みに利用してもよい。具体的には、まず、ユーザの登録時に設定した最適な角度θを登録データベースに保存しておく。認証処理の際には、認証制御部４０は、最適に調整した角度θと登録データベースに保存されている全ユーザの最適な角度θとを比較し、近い角度で登録されているユーザを選択して１：Ｎ認証を行う。

あるいは、認証結果である類似度と角度θとの総合判定を行ってもよい。具体的には、あるユーザｎに対する類似度をＳ（ｎ）、ユーザｎの登録時の角度をθ（ｎ）とし、調整された角度をθとした場合、下記式（１９）に従って、総合スコアを算出してもよい。総合スコアは、類似度から最適角度の差分（の絶対値）を引いたものである。ここで、「ｗ」はウェイトを表すパラメータである。上記Ｔ（ｎ）を用いることで、認証結果の類似度に角度θの情報を付加的に追加する事ができるようになる。このような構成とすることにより、従来は利用していなかった付加的な特徴（手の反る角度）を認証処理に反映する事ができるため、より高精度な認証処理を行う事が出来るようになる。

上記各実施例は、生体情報取得装置１００はネットワークに接続されていないが、それに限られない。たとえば、図１９を参照して、生体情報取得装置１００は、ネットワークを介してサーバ２００に接続されていてもよい。サーバ２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、記憶装置２０３、通信部２０４などを備える。本実施例においては、生体情報取得装置１００には、ネットワークおよび通信部２０４を介してサーバ２００と信号を送受信するための通信部１１６が設けられている。

本実施例においては、生体情報取得装置１００には、生体情報取得プログラムの実行によって、指紋取得部２０、静脈取得部３０、および角度評価部７０が実現される。全体制御部１０、認証制御部４０、指紋照合部５０、および静脈照合部６０は、サーバ２００において実現されてもよい。したがって、登録データベースは、サーバ２００の記憶装置２０３に記憶されていてもよい。

なお、上記各実施例において、生体情報取得プログラムの実行によって実現された各機能は、専用の回路などを用いて代用してもよい。また、上記各実施例においては、静脈センサ１０５は手のひらの静脈を取得しているが、手の他の部位の静脈を取得してもよい。例えば、指紋センサ１０４が指紋読み取りの対象としている指の静脈を取得してもよい。例えば、第１関節よりも手のひら側の指の静脈を取得してもよい。この場合においても、静脈センサ１０５の読み取り面に対する指紋センサ１０４の読み取り面の傾斜角度を０°よりも大きくすることによって、指紋取得精度および手のひらの静脈取得精度の両方を向上させることができる。また、指紋センサ１０４が取得した指紋情報および静脈センサ１０５が取得した静脈情報に基づいて、角度θが適切であるか否かを判定してもよい。

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。

１０ 全体制御部
２０ 指紋取得部
３０ 静脈取得部
４０ 認証制御部
５０ 指紋照合部
６０ 静脈照合部
７０ 角度評価部
７１ 指紋評価部
７２ 静脈評価部
７３ 角度総合評価部
８０ 角度調整部
１００ 生体情報取得装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＡＭ
１０３ 記憶装置
１０４ 指紋センサ
１０５ 静脈センサ
１０６ 表示装置
１０７〜１０９ ガイド
１１０ 角度調整部材
１１１ スロープ
１１２ 支点
１１３ ガイド部材
１１４ 固定部材
１１５ 角度調整部材

Claims (11)

1. ユーザの手から、指紋を読み取る指紋センサと、
   前記ユーザの手から、静脈を読み取る静脈センサと、
   前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価する角度評価部と、を備えることを特徴とする生体情報取得装置。
2. 前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を固定するための固定手段を備え、
   前記固定手段によって固定される角度は、可変であることを特徴とする請求項１記載の生体情報取得装置。
3. 前記角度評価部の評価結果に応じて、前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を調整する角度調整部を備えることを特徴とする請求項２記載の生体情報取得装置。
4. 前記角度調整部は、前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を０°よりも大きく調整することを特徴とする請求項３記載の生体情報取得装置。
5. 前記角度評価部は、前記指紋センサが読み取った指紋に応じて、前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価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情報取得装置。
6. 前記角度評価部は、前記指紋センサが読み取る指紋画像の濃淡比に応じて、前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価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情報取得装置。
7. 前記角度評価部は、前記指紋センサが読み取る指紋の特定点の座標に応じて、前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価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情報取得装置。
8. 前記角度評価部は、前記指紋センサが読み取る第１関節よりも手のひら側の指の面積に応じて、前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価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情報取得装置。
9. 前記角度評価部は、前記静脈センサが読み取る静脈画像のコントラストの時間変化に応じて、前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の生体情報取得装置。
10. 指紋センサを用いてユーザの手から指紋を読み取り、静脈センサを用いて前記ユーザの手から静脈を読み取る際に、前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価する評価ステップを含むことを特徴とする生体情報取得方法。
11. コンピュータに、
    指紋センサを用いてユーザの手から指紋を読み取り、静脈センサを用いて前記ユーザの手から静脈を読み取る際に、前記静脈センサの読み取り面に対する前記指紋センサの読み取り面の傾斜角度を評価する評価ステップを実行させることを特徴とする生体情報取得プログラム。

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