血管圖像獲取裝置以及終端的制作方法
【專利摘要】本發明提供一種血管圖像獲取裝置以及終端，使裝置小型化，并且正確地獲取生物體信息提高認證精度。血管圖像獲取裝置具備：設置手指的設置區域；向在設置區域提示的手指照射光的光源；對穿透手指的來自光源的光進行拍攝的拍攝部；對來自設置在提示區域的手指的壓力進行檢測的檢測部；以及對拍攝部拍攝到的圖像進行處理的圖像處理部，圖像處理部取得圖像中包含的來自手指的壓力為預定的壓力值以上的第一壓迫區域的位置，計算預先存儲的多個登錄圖像中的各個登錄圖像所包含的登錄壓迫區域的位置與第一壓迫區域的位置的相似度，根據計算出的相似度，從多個登錄圖像中選擇與圖像進行對照的登錄圖像。
【專利說明】血管圖像獲取裝置以及終端

【技術領域】
[0001]本發明涉及一種使用生物體對個人進行認證的認證系統，特別涉及一種小型、方便性能優秀、高精度的認證技術。

【背景技術】
[0002]在各種生物體認證技術中，手指靜脈認證作為一種能夠實現高精度認證的技術而公知。手指靜脈認證使用手指內部的血管圖形，因此能夠實現優秀的認證精度，并且與指紋認證相比，偽造及篡改更為困難，因此能夠實現高度的安全性。
[0003]近年來，在移動電話、筆記本電腦、智能手機和平板終端等移動終端、保險柜、金庫、打印機等設備上搭載生物體認證裝置，保證各設備的安全性的事例正在增加。另外，作為應用生物體認證的領域，除了進出房間管理、工作時間管理、計算機登錄以外，近年來在支付等方面也逐漸使用了生物體認證。尤其是在公共場所使用的生物體認證裝置，不僅要實現切實的個人認證，還要提高裝置的吞吐量。裝置的吞吐量不僅受到認證速度和錯誤導致的重試次數的影響，還受使用者的操作時間影響。因此，提供一種認證精度高、而且任何人都能夠簡單地操作的認證裝置是重要的。作為操作簡單且方便性高的認證裝置的條件，包括裝置的使用方法直觀易懂、提示生物體時放置方法等限制少等。還有，考慮到近年來平板型移動終端的普及和可穿戴式計算機的潮流，在保證如上所述的方便性的同時實現裝置的小型化也成為重要的條件之一。
[0004]在專利文獻1中公布了一種結構，為了提高使用者的方便性而開放性設計裝置，另外為了手指的位置不發生偏差，設置有用于放置指尖和手指根部的手指放置臺。
[0005]然而，隨著裝置的小型化的發展，例如為了小型化而將進行手指的定位的手指放置臺等結構去除，因此存在著裝置中提示的手指位置變得復雜、拍攝部位的位置偏差變大，在拍攝的圖像中多拍攝出模糊和皺紋等噪聲等，導致無法拍攝用于認證的希望的血管圖像，拍攝精度降低的課題。
[0006]專利文獻1日本特許公開2011-194245


【發明內容】

[0007]因此，本發明的目的在于實現一種血管圖像獲取裝置，其在小型、使用便利性高的狀態下，為了實行高精度的個人認證，在保證提示生物體時高的自由度的同時，取得大量具有帶有個人特征的信息的生物體特征來作為信息。
[0008]用于解決課題的手段
[0009]本發明提供一種血管圖像獲取裝置，其特征在于，具有:設置手指的設置區域；向在所述設置區域提示的手指照射光的光源；對穿透所述手指的來自所述光源的光進行拍攝的拍攝部；對來自設置在所述提示區域的手指的壓力進行檢測的檢測部；以及對所述拍攝部拍攝到的圖像進行處理的圖像處理部，所述圖像處理部取得所述圖像中包含的來自所述手指的壓力為預定的壓力值以上的壓迫區域的位置，計算預先存儲的多個登錄圖像中的各個登錄圖像所包含的登錄壓迫區域的位置與所述壓迫區域的位置的相似度，根據所述計算出的相似度，從所述多個登錄圖像中選擇與所述圖像進行對照的登錄圖像。
[0010]發明的效果
[0011]根據本發明，能夠提供一種認證裝置，其在使用手指的生物體認證裝置中，不容易產生手指的扭曲和彎曲、并且即使發生手指按壓也能夠高精度地進行認證，小型且方便性好，認證精度高。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]圖1是表示第I實施方式的生物體認證系統的整體的結構的圖。
[0013]圖2是說明第I實施方式的生物體認證系統的裝置結構的圖。
[0014]圖3是表示第I實施方式的認證處理的生物體認證系統的一個實施例的流程圖。
[0015]圖4A、圖4B是說明現有的去除皺紋技術的處理概要的一個實施例的圖。
[0016]圖5是將生物體內部的光的活動模型化的概念圖的一個例子。
[0017]圖6是說明第I實施方式的生物體認證系統中去除皮膚皺紋的處理步驟的圖。
[0018]圖7是第I實施方式的生物體認證系統中的根據2波長的穿透圖像來測量血管深度時的生物體內的模型的一個例子。
[0019]圖8A、圖SB是說明第I實施方式的生物體認證系統的通過應用血管深度來提高識別能力的原理的圖。
[0020]圖9是表示第I實施方式的生物體認證系統的壓力的時間變化與拍攝結束的時機的關系性的說明圖。
[0021]圖10A、圖10B、圖1OC是第I實施方式的生物體認證系統的壓力矢量的概念和計算方法的說明圖。
[0022]圖11A、圖1lB是第I實施方式的生物體認證系統中的利用測量的壓力和獲得的手指靜脈圖形的對照數據的一個例子的說明圖。
[0023]圖12A，圖12B、圖12C是表示第I實施方式的生物體認證系統中的利用測量的壓力和獲得的手指靜脈圖形的對照處理的過程和結果的說明圖。
[0024]圖13是表示第I實施方式的生物體認證系統中的以將手指包圍的方式配置光源的實施例的圖。
[0025]圖14A、圖14B是表示第I實施方式的生物體認證系統中的在手指的下方將光源配置為圓形的認證裝置的一實施例的圖。
[0026]圖15A、圖15B、圖15C、圖1?是表示第I實施方式的生物體認證系統中的在手指的下方將光源配置為圓形的認證裝置中通過拍攝的多個圖像來重新構成血管圖像的一個實施例的圖。
[0027]圖16是表不在移動終端上搭載第I實施方式的生物體認證系統的一個實施例的圖。
[0028]圖17A、圖17B、圖17C是說明生物體認證系統的裝置結構的圖。
[0029]圖18A、圖18B是表示在生物體認證系統的觸摸面板上顯示的手指的指引的一個例子的圖。
[0030]圖19是表示在生物體認證系統的鏡子上反射映出的使用者的手指與面部的拍攝狀態的一個例子的圖。

【具體實施方式】
[0031](實施例1)
[0032]圖1是表示第I實施方式的使用手指的血管的生物體認證系統的整體結構的圖。還有，無需贅言，本發明不僅為系統，也可以是將全部或者一部分結構搭載在機箱上的裝置的結構。裝置可以是包含認證處理的個人認證裝置，也可以是認證處理在裝置外部進行，特化為血管圖像獲取的血管圖像獲取裝置、血管圖像提取裝置。另外，也可以是如后所述作為終端的實施方式。
[0033]第I實施方式的認證系統包含:輸入裝置2、認證處理部10、存儲裝置14、顯示部15、輸入部16、揚聲器17以及圖像輸入部18。
[0034]輸入裝置2包含設置在其機箱上的光源3以及設置在機箱內部的拍攝裝置9。認證處理部10的圖像處理功能的部分、或者該圖像處理功能中有時包含圖像輸入部18，稱為圖像處理部。無論哪種情況，認證處理部10具備圖像處理功能。
[0035]光源3例如為紅外線LED (Light Emitting D1de,發光二極管)等發光元件，向在輸入裝置2上提示的手指I照射紅外光。拍攝裝置9拍攝在輸入裝置2提示的手指I的圖像。
[0036]圖像輸入部18獲取輸入裝置2的拍攝裝置9拍攝到的圖像，將獲取的圖像向認證處理部10輸入。
[0037]認證處理部10包含中央處理部(CPU:Central Processing Unit,中央處理器)11、存儲器12以及各種接口(IF) 13。
[0038]CPUll通過執行存儲在存儲器12中的程序來進行各種處理。存儲器12存儲CPU執行的程序。另外，存儲器12暫時存儲從圖像輸入部18輸入的圖像。
[0039]接口 13將認證處理部10和外部的裝置連接。具體來說，接口 13與輸入裝置2、存儲裝置14、顯示部15、輸入部16、揚聲器17以及圖像輸入部18等連接。
[0040]存儲裝置14預先存儲使用者的登錄數據。登錄數據是用于對照使用者的信息，例如手指靜脈圖形的圖像等。通常，手指靜脈圖形的圖像是主要拍攝在手指的手掌側的皮下分布的血管(手指靜脈)來作為暗影圖形的圖像。
[0041]顯示部15例如為液晶顯示器，是顯示從認證處理部10接收的信息的輸出裝置。
[0042]輸入部16例如為鍵盤，將從使用者輸入的信息發送到認證處理部10。揚聲器17是將從認證處理部10接收的信息以音響信號(例如聲音)進行發送的輸出裝置。
[0043]圖2是說明第I實施方式的生物體認證系統的輸入裝置的結構的圖。
[0044]輸入裝置2是具備放置手指尖的設置區域的個人認證裝置。例如以本實施例來說，設置區域是指由亞克力板22、亞克力板22的周圍的框體等形成的、實際設置手指的區域。但這只是一個例子，當然也包括手指與機箱非接觸的情況，只要形成了在機箱表面上提示拍攝的手指的區域即可。
[0045]光源3-a、3-b、3_c相對于手指I設置在前方，從手指的前方對手指I照射光。在本實施例中，各光源能夠發出各自波長不同的光。另外在裝置內部形成有攝像頭機箱支持部21，在其上面固定有提示手指尖的亞克力板22，在其下方固定有攝像頭9。另外，在攝像頭機箱支持部21下面配置有壓力傳感器23(23-a、23-b、23-c、23-d)，兩部件通過其接點固定，攝像頭機箱支持部21與輸入裝置2 —體化。
[0046]以下，對上述3個光源照射波長不同的光進行說明，但是還可以為從一個光源照射多個波長不同的光的結構。
[0047]當把手指I按壓在亞克力板22上時，攝像頭機箱支持部21被直接按入下方，其壓力施加給壓力傳感器23，結果能夠檢測手指I按下亞克力板22的壓力。
[0048]在本實施例中，4個壓力傳感器23相對于由亞克力板22等形成的手指設置區域的中心，裝配在四個方位上。換句話說，即手指尖偵彳、手指根偵彳、手指的兩側這四個方位。但是，壓力傳感器23不局限于4個，例如也可以不是上述的四個方位，而是配置在八個方位上。
[0049]另外，在本發明中采用壓力傳感器，但顯然只要是能夠檢測壓力的結構，并不一定局限于傳感器，只要是壓力檢測部即可。
[0050]能夠測定手指壓迫亞克力板22時的對于手指的前端方向前后左右的壓力的平衡。當使用者在亞克力板22上提示手指I時，壓力傳感器23根據手指的按壓的強度，電氣特性變化，根據該變化輸出壓力信號，并經由接口 13輸入到認證處理部10。在此，亞克力板22和裝置機箱本身的自重經過事先的校正，不考慮為壓力數據。
[0051]將壓力傳感器設置在亞克力板22和攝像頭機箱支持部21之間也能得到基本相同的效果。然而，由于考慮到壓力傳感器由于壓力產生輕微變形，此時還假定攝像頭9的光軸和亞克力板22的位置關系輕微偏差。另一方面，如本實施例的結構那樣，通過在機箱內的底部配置壓力傳感器能夠減輕該影響。進一步地，控制攝像頭和光源等的基板多集中在裝置下部，因此在對壓力傳感器進行電氣配線時如果在裝置下方具備壓力傳感器，還能夠產生容易裝配的效果。
[0052]圖3是表示本發明的一個實施例的流程圖。使用該處理流程對本實施例進行詳細說明。
[0053]首先，實施從壓力傳感器讀入壓力值P的處理(S301)。另外，由于在該階段沒有拍攝圖像，一并實施將表示拍攝張數的幀數F初始化為零的處理。這里，手指的壓力的強度例如通過求出全部4個壓力傳感器的壓力值的總和來得到。這時，通過判定壓力傳感器的輸出壓力信號是否超過了一定的閾值、或者通過其他方法判定手指有無(S302)。如果無法檢測壓力、或者判定為沒有手指的情況則返回前面步驟。如果檢測到手指則進入下一步驟來開始認證處理。
[0054]這里，關于壓力檢測以外的有無手指的判定方法，優選即使手指很輕地放置且壓力傳感器沒有反應的情況下也能夠檢測手指的方法。作為其一個例子，事先讓光源3-a、3-b、3_c的某一個閃爍來拍攝圖像，在與閃爍的周期相符地觀察到一定面積以上的亮度變化時判斷為手指被放置在裝置上。
[0055]通過將該方法與壓力檢測的方法并用，在施加了一定的壓力、或者一定的面積以上的拍攝對象遮蓋在裝置上的情況下開始認證，因此能夠穩定地開始認證處理。另外，也可以在檢測壓力時判定各壓力傳感器的輸出值的平衡，當壓力明顯有偏差時不開始認證處理，將該內容顯示給使用者并同時誘導向正確的位置。例如在只有裝置近處的壓力傳感器23-c被施加大的壓力時指示手指向前移動。進一步地，也可以在壓力的總和為某一個一定值以上的情況下判定為按壓過強，向使用者指示減小壓力的內容。由此，能夠將手指誘導為位置正確且壓力合適的狀態。
[0056]當提示了手指時，將拍攝幀數F增加I個(S303)，然后點亮光源3-c以獲得對于該手指的穿透光(S304)。這里，使光源3-c為與其他2個光源的波長相比環境光的光譜成分為最弱的波長，因此在后述的手指輪廓檢測等處理能夠抵抗外界光的影響。光源照射在手指I的背面側，在手指內部散射，從手掌側的皮膚輸出的光到達攝像頭9。這時，拍攝到手指I明亮發光的影像，因此能夠把握手指I的大致位置。這時照射的光量值可以為通過平均的手指得到平均的亮度值的值。或者，在實施以輸入ID為前提的1:1認證時，也可以在登錄時預先保存確定為最優光量值的值，照射該光量值，這樣具有無需進行后述的光量控制處理，能夠照射接近最優值的光量的優點。
[0057]然后，按照該影像檢測手指的輪廓(S305)。由于穿透光的照射，手指I明亮地發光，因此能夠檢測圖像中映射的輪廓。這時，還存在背景明亮地發光的情況，因此在不點亮光源3-c的狀態下拍攝手指圖像，取得該圖像與點亮光源3-c的圖像的差值，能夠將背景和手指區域更為高精度地分離。由此對于外部光的影響能夠進行魯棒性的手指輪廓檢測。對這樣拍攝的手指圖像進行具體的輪廓坐標的獲取處理，作為其方法，可以使用基于一般的邊緣突出濾波和突出的邊緣的連接的方法、將RANSAC(Random Sample Consensus,隨機抽樣一致)和卡爾曼濾波等統計方法進行組合的方法、基于圖像分割等的手指區域與背景區域的分割等，一般的輪廓檢測處理或者手指領域分類處理。將手指輪廓中曲率最高的部分視為指尖位置，在無法觀測手指尖位置時能夠向使用者返回內容為將手指的位置重新放置的反饋。手指尖位置是成為手指的位置修正的基準的部分，通過誘導確實映射出手指尖位置，后面的對照處理的位置修正精度提高，有助于提高認證精度。
[0058]繼續，實施3波長光源的光量調整(S306)。通過上述的處理檢測手指輪廓，調整光量使得其內部區域的平均亮度變為固定值。進行反饋控制使得平均亮度值高的情況下降低光量值、平均亮度值低的情況下升高光量值，關于將光量值改變多大程度，事先將光量值與平均亮度值之間的關系公式化，當進行控制從而照射能夠獲得作為目標的平均亮度值的光量值時，能夠使其高速收斂。在此，光量調整是對每個光源的波長獨立進行光量控制。這時，對于每個波長圖像的亮度變化，因此可以重新反饋控制光量值，但如果事先知道每個波長的攝像頭靈敏度和對于設定光量值的亮度值的關系，只要知道某個波長的合適的光量值，就能夠推測其他波長的光量值。通過實施該校準，不需要用于調整的反饋控制，拍攝速度提高。對3波長的光源實施該校準，獲得3張穿透圖像。
[0059]然后，為了測定與當前獲取的圖像對應的手指尖的壓力，讀取當前時間點的各壓力傳感器的值(S307)。由此，能夠把握是在何種程度的按壓狀態下拍攝到的圖像。
[0060]然后，使用獲得的圖像實施特征提取處理(S308)。該處理包含:基于手指輪廓的手指的位置/旋轉修正處理、皺紋去除處理、模糊去除處理、血管圖形檢測處理、血管深度檢測處理。位置修正是將手指輪廓的指尖的位置平行移動到一定的圖像位置，并且從手指輪廓求出手指的長度方向，將其旋轉使其與圖像的左右方向平行。由此，使手指的大概位置和平面的旋轉標準化。接著，使用3波長的穿透圖像，實施手指表面的皺紋和體內的血管圖像的分離處理、伴隨光擴散的血管圖像的模糊去除處理、以及血管的深度測量處理。由此能夠獲得鮮明且豐富的血管結構信息。這些處理的細節將在后面敘述。然后，從上述血管圖像的處理結果提取血管圖形。提取方法可以利用基于Gabor濾波等突出處理和亮度斷面輪廓的曲率計算的血管中心檢測、統計性的線信息的連接處理等一般的特征提取處理。另外作為血管提取處理的前處理，也可以利用各波長圖像中血管的外觀的區別、求出圖像的差值，由此來突出血管圖形。這里由于血管圖像的模糊去除處理與該處理產生同等的效果，因此圖像的差值計算可以任意進行。
[0061]繼續，獲取壓力矢量P’ (S309)。壓力矢量是使用壓力傳感器的具體值和手指的輪廓位置的關系等來計算并標準化的壓力信息，計算方法的一個實施例將在后面敘述。
[0062]然后，從數據庫提取具有與該壓力矢量P’相似的壓力矢量的登錄數據，進行與輸入圖形的對照判定與輸入數據的相似性(S310)。圖形的相似性判定可以使用模板匹配、細節點匹配、基于線的方向成分的矢量匹配和作為局部亮度信息量的SIFT (Scale-1nvariantfeature transform,尺度不變特征轉換)和 HOG (Histograms of Oriented Gradients,梯度方向直方圖)、LBP(Local binary pattern,局部二值模式)等判定相似性的一般的方法。
[0063]通過這樣使用壓力矢量的相似性，將判定血管圖形的相似性的登錄數據的候選進行篩選，能夠在1:N認證中進行高速的認證處理。另外壓力矢量是與人的習慣等關系很大的、基于血管圖像內的壓迫區域生成的信息，因此即使拍攝的圖像的質量不好等情況下，也能成為提高認證精度的有效的信息，其細節將在后面敘述。
[0064]然后，通過前面步驟的結果判定是否承認兩個圖形中有統計性的相似性(S311)，如果判定為有相似性則視為相應的登錄者的手指，作為認證成功(S318)結束認證。
[0065]在圖形不一致的情況下，在全部的組合中生成當前的圖形與過去拍攝的圖形的差值圖像(S312)，同樣地實施與過去和當前的壓力矢量的組合中相似的全部的登錄數據的差值圖像彼此的對照(S313)。這里再次判定兩個圖形的相似性(S314)，如果一致則為認證成功(S318)并結束認證。如果認證失敗，則實施后述的拍攝停止條件的判定處理(S315)，進行是否滿足停止條件的判定(S316)。如果不滿足停止條件則重新返回拍攝處理(S303)，在滿足停止條件的情況下作為認證失敗(S317)，認證系統放棄輸入手指。
[0066]這里，對于步驟S315中所示的手指的拍攝的停止條件進行敘述。這里，考慮以下的4個條件進行判定:在至少獲得預定的幀數以上的手指圖像之前不停止；在手指本身充分靜止之前不停止；壓力值在一定時間內穩定的情況下停止；以及達到超時的情況下停止。
[0067]首先，通過賦予獲得預定的幀數以上的手指圖像的條件，能夠使獲得的連續幀具有變化，能夠提高認證精度。然后，通過賦予判定手指靜止的條件，能夠對當前的手指位置保證來自最佳的光源的照射。這里，本實施例中檢測手指輪廓，因此能夠通過圖像處理來修正手指的位置偏差，實施將手指的位置例如移動到圖像中央等的標準化。因此，也可以在明顯在光源的光照射的位置有手指，并且作為進行了手指的位置修正的結果沒有大的偏差的情況下判定為手指靜止。通過判定這樣的修正后的位置偏差量，實際上可知即使手指移動也預計不到會獲得多種變化的圖像的情況，具有能夠迅速結束認證的效果。然后，關于如果手指按壓的壓力穩定則停止的條件，在產生按壓時的手指靜脈圖像的變動的期間能夠獲得手指圖像的變動和壓力的變動的多種相關，但在穩定在一定值也預計無法認證的情況下迅速放棄，有助于維持裝置的吞吐量。另外，在達到超時的情況下，即使拍攝條件沒有足夠齊全也停止拍攝，由此能夠將反應的最大時間固定，能夠保證一定以上的認證的吞吐量。不滿足這些停止條件的情況下連續重試，在滿足停止條件的情況下作為認證失敗。
[0068]這里，對上述的處理流程中，從通過3波長光源獲得的穿透圖像中精密地獲得血管圖像的結構的處理的一個實施例進行詳細說明。還有，在以下的說明中，有時將皺紋和模糊等統稱為噪聲。
[0069]已知血液或皮膚中光的吸收系數和散射系數因波長而非線性地不同。因此在本實施例中，將不同的3個波長的穿透圖像以時間分割方式進行拍攝，使用這3張圖像來去除映入圖像的皮膚的皺紋信息，并且減輕血管圖像的模糊。這里，設血液中的吸收率高的波長為λ (1、具有相同吸收率的波長為λ 2、與兩波長相比血液吸收率低的波長為λ1。并且，設波長入^的皮膚的擴散系數為波長λ 2的皮膚的擴散系數的2倍大。在本實施例中，作為滿足這些條件的波長，設定λ 0為660nm、λ丨為690nm、λ 2為870nm。只要是滿足這些條件的波長，具體的波長不局限于該組合。
[0070]在說明本實施例之前，先用圖4A和圖4B對一般的現有的皺紋去除技術的概要進行說明。現有技術基本是僅僅根據通過單一波長拍攝到的觀測圖像的圖像特征來分離皺紋和血管的方式。在高頻成分的去除方法中，具有對特定的空間頻率進行濾波的方法和Top-hat (高帽)變換、或者獨立成分分析等方式。在本實施例中以利用Top-hat變換進行的高頻成分的去除作為最有代表性的方式。也就是說，根據圖像的斷面亮度曲線內要去除的噪聲成分定義被稱為結構化要素41的函數，取出使其在曲線上滑動時的軌跡與原本的曲線的差值來作為皺紋成分43。將該情形在圖4A中表示。在本例中，設向下側凹陷的亮度全部為皺紋的陰影42，通過在檢測出這些皺紋成分43后從原本的信號成分中減去，去除皺紋圖形的陰影。
[0071]為了調整要作為噪聲去除的亮度成分，調整結構化要素41的長度即可。一般來說皮膚的皺紋大多比血管寬度窄，所以在現有方法中按照經驗進行該調整，在可能的范圍內去除皺紋成分。然而，如圖4B所示，在圖像中除了皺紋的陰影42以外還包含血管的陰影44，存在很多無法根據其陰影的寬度和亮度判別是血管的陰影44還是皮膚的皺紋的陰影42的情況。此時，應用現有方法就會如圖4B所示，導致誤將血管的陰影44去除，并且還會發生將鮮明的血管的陰影44的對比度(S/N)降低的問題。由此，存在著對個人識別有效的手指靜脈圖形產生缺損，認證精度惡化的可能性升高的課題。
[0072]因此在本實施例中，作為使用2波長光源的血管圖像的精密拍攝技術，應用在血管圖像上重疊的表皮圖像成分的去除方法。在本實施例中使用波長λ。和入1的2波長去除波長λ ^的皺紋，使用波長λ i和λ 2的2波長去除波長λ 2的皺紋。
[0073]圖5是將生物體內部的光的活動模型化的概念圖的一個例子。當波長λ j的照射光L照射在手指的背面時，該光在生物體內部散射并同時進入圖的下方，到達在手掌側的皮膚附近分布的血管51 (手掌側附近的手指靜脈)的上部。血管51埋在由真皮52構成的層中，將其作為血管層。這里，將生物體作為強散射體，設血管層上部的光分布Sj相同地分布。該光分布Sj由于血管內存在的血液的血紅蛋白而衰減，到達血管下部形成光分布fj。光分布fj是內部光Sj遵循Lambert-beer定律(朗伯比爾定律)在血液中衰減的分布，可以用如下的方式記述。
[0074]fj = Sj-exp {_ μ bJVbTb- μ dJ (1-Vb) Tj......(I)
[0075]這里，μ bj、μ dJ分別是波長λ j的在血液與皮膚中的消減系數(吸收系數與散射系數的和)，Tb為血管層的厚度，Vb為厚度Tb的范圍內血管占真皮的體積比，為O < Vb < I。另外，關于圖像，處理2維圖像，為了簡單省略了坐標系的記載，把Α(χ，y)記錄為fp另外，這里不考慮血管部中的光散射。此外,消減系數也可以根據吸收系數和散射系數中的任意一個來定義。
[0076]這時，fj是體內的血管圖像本身，不受生物體組織的光散射所造成的模糊和皮膚表面的衰減等的影響，可以看作高精細的血管圖像。因此，獲得體內的血管圖像fj即為血管圖像的精細測量的目的。但是，該光分布fj在攝像頭拍攝之前在手掌側的皮下組織(真皮和表皮)中散射，受到皮膚的皺紋53等皮膚表面的光衰減h的影響而行進，因此無法直接觀察fj。尤其是體內的光散射根據血管的深度位置而不同，所以推定fj變得更加困難。在受到這樣的亮度變化的同時A從手指表面放出。將這時的光分布作為最終攝像頭拍攝&，因此將&稱為觀測圖像。
[0077]通過以上活動，將觀測圖像gj公式化為下式。
[0078]gj = (f j*hj) Cj+rij......(2)
[0079]這里,設表示皮下組織(真皮和表皮)中的光的擴散的程度的PSF(Point spreadfunct1n點擴散函數)Shj，圖像的噪聲成分為η」，運算符表示卷積運算。由于皮下組織中的散射，觀測圖像gj是真正的血管圖像fj衰減，以更加模糊的形態獲得的觀測圖像。光的擴散導致的血管圖像的模糊在血管圖像的精細拍攝的意義上有影響，但這里是以去除表皮圖像為目的，因此認為光擴散的影響與表皮圖像的影響相比足夠小，將該模型變形為容易解析的形式。也就是說，并不是通過PSF的卷積運算表現擴散，而是能夠通過僅僅考慮了光的衰減的Lambert-beer法則來進行記述。這時,式⑵可以用如下的方式記述。
[0080]gj = (fj-exp {- μ dJd}) Cj+n」^ s」exp {- μ bJVbTb- μ dJ (1-Vb) Tb- μ dJd- μ cJVcTj......(3)
[0081]這里，d為血管的深度(皮膚的厚度)，μ。」為皮膚的皺紋處的消減系數，V。為皮膚的皺紋占表皮的體積比，Τ。為皮膚的皺紋層的厚度。根據式(3)，可知觀測圖像&是生物體內部的光分布S」根據血液量、皮膚的厚度和皮膚的皺紋進行衰減的觀測圖像。
[0082]通過以上的公式化，本實施例中作為目的的血管圖像的鮮明化這一問題可以歸結為從觀測圖像gj來獲得式(3)的fj這一問題。
[0083]圖6表示本實施例的皮膚的皺紋去除方法的處理步驟。首先，如該圖(a)所示，連續拍攝血液中消減系數不同的2波長的圖像。不同2波長的光可以使用分別不同的光源，也可以從一個光源照射不同的2波長的光。在以下的說明中，以對于&去除皺紋為例子，將g2替換g(1、以及對于gj和λ J等表示波長的角標j將j = 2替換為j = O,則能夠同樣地進行gd的皺紋去除。
[0084]設基于血液的消減系數低的波長λ I的圖像為gl，基于高的波長λ 2的圖像為g2。著眼于血管部44，可知亮度值為gl>g2，但在皮膚的皺紋部分42中大概一致、或者為gl彡g2。基于這樣的差異，將血管區域與由于皺紋和異物等形成的噪聲區域分離。可以看出通過簡單地求出gl和g2的差值圖像，只能夠獲得血管部分的信息，但由于皮膚的皺紋的亮度值略微不同，通過差值無法僅將皺紋信息完全去除。因此，將該皺紋信息、即噪聲信號的差值完全處理能夠大大有助于提高認證精度。
[0085]以下，如圖6(b)所示，從g2去除由血液造成的亮度的陰影。對于上述的式⑶在兩邊取自然對數，則得到下式。
[0086]In gj ^ In Sj- μ bJVbTb- μ dJ (1-Vb) Tb- μ dJd- μ cJVcTc......(4)
[0087]這時，在血液的體積比Vb為零的像素中對g2乘以系數以使兩圖像的亮度值一致，得到下式
[0088]In S2- μ d2Tb_ μ d2d_ μ c2VcTc = In S1- μ dlTb_ μ dld_ μ clVcTc......(5)
[0089]這時，通過在式(4)中設j = 1、2的2個式子和式(5)這3個聯立方程式，能夠得出未知數vbTb。在將變量VbTb定義為血液遮光系數Vbt時，Vbt可以記述如下。
[0090]Vbt = (In gfln g2) / ( μ b2_ μ bl+ μ dl_ μ d2)......(6)
[0091]這時，如果Vb>0的區域與Vb = O的區域為相同亮度值，則能夠從觀測圖像g2去除血液所造成的陰影。即，求出
[0092]β gj = gj(vb = 0)......(7)
[0093]中的系數β即可。這里，將g/vb = °)作為gj(x、y)的像素(x、y)的附近的Vb = O的亮度值。將式(7)變形得到以下的式(8)，然后將上式(4)和式(4)中Vb = O的式子代入其中得到以下的式(9)。
[0094]Ιηβ = ln{gj(vb = 0)}-ln{gj}......(8)
[0095]...β = exp { μ b2- μ d2} Vbt......(9)
[0096]總結以上，從觀測圖像g2去除血管所造成的陰影的圖像g2e可以如下式那樣獲得。
[0097]g2e = g2 exp { μ b2- μ d2} Vbt (如果 Vb>0)......(10)
[0098]= g2、 (否則)……(11)
[0099]在圖6(b)中表示該處理結果。
[0100]在對于圖像g2的血管去除圖像g2e中，只剩余以皮膚的皺紋為首的血管以外的噪聲信息。通過對具有該噪聲區域的圖像實施普通的Top-hat變換，能夠提取皮膚的皺紋這樣的高頻成分。在圖6 (C)中表示該情形。設僅提取了該皺紋成分的噪聲圖像為ch，Top-hat變換的運算符為TH(.)，皺紋成分的圖像Ch可以用如下的方式記述。
[0101]Ch = TH(g2e)......(12)
[0102]在本實施例中使用裝配容易且高速動作的基于Top-hat變換的皺紋成分去除，但是也可以使用以獨立成分分析、圖像分割、或者圖像的特定頻率的濾波等為代表的一般的噪聲去除方法。
[0103]最后，利用僅有皺紋成分的圖像Ch和原圖像g2，僅去除了皺紋成分的精密血管圖像g’ 2可以通過以下的式子獲得。
[0104]g' 2 = g2-ch exp {- ( μ b2- μ d2) VbJ......(13)
[0105]在圖6(d)中表示該狀況。根據以上所述，能夠在留有由血液造成的陰影的同時選擇性地去除認證不需要的皮膚的皺紋成分，能夠獲取具有真正的血管圖像的認證用血管圖像。由此，能夠針對皮膚皺紋有無變動實現魯棒性的手指靜脈認證。
[0106]本技術不僅去除手指的皮膚表面的皺紋和指紋，對于皮膚附著污垢的情況、清潔作業用手套等半透明手套的折痕等也能夠去除。由此，不受手指的污垢的影響，并且在佩戴了半透明手套時也能夠實現手指靜脈認證。
[0107]另外，去除的噪聲信息如果是例如指紋等皮膚特有的皺紋信息，也能將其作為新的認證信息來應用。在單一的光學系統中能夠一次獲得靜脈和指紋的信息，因此無需另外添加指紋拍攝用裝置，能夠實現多模認證。
[0108]接著，對于利用獲得的去除皺紋后的圖像g(l和g2、去除血管圖像的模糊的一個實施例進行敘述。
[0109]—般，已知在皮膚內部的光的消減系數為2倍關系的2個波長中，消減系數低的波長的光的擴散比另一方波長小。另外，關于假定在皮膚內部存在假想的點光源時的光的擴散，從皮膚外部對其觀測時，點光源存在于內部深處時光的擴散大。這時，比較兩波長在皮膚外部觀測的光的擴散，已知消減系數小的波長的點光源與另一方的波長的點光源相比存在于2倍深的位置時，二者的光的擴散大致相同。
[0110]利用該特性，在通過不同的2個波長拍攝到的血管圖像g(l和g2之間，在具有皮膚內的消減系數為2倍的關系的情況下，能夠推定血管圖像的光的擴散的程度。具體來說，將去除了皮膚皺紋的圖像公式化，可以記述為
[0111]gj = fj^hj+rij......(14)
[0112]在j = O和j = 2的情況下，相當于
[0113]h0 = h2*h2......(15)
[0114]成立。這時，求出真正的血管圖像f，則為
[0115]f = g2+(g0-g2) *g2*g/......(16)
[0116]這里，a*b^表示通過b對圖像a進行去卷積的運算。
[0117]通過計算上式，能夠獲得不含模糊的血管圖像f。作為去卷積的運算方法，可以使用維納濾波、CLS (Constrained least square,約束最小二乘)濾波、TV (Total variat1n,總變分)法、BTV (Bilateral total variat1n,雙邊總變分)法等一般的方法。
[0118]圖7是從2波長的穿透圖像測量血管深度時的生物體內的模型的一個例子。血管深度的獲得與上述的皮膚表面皺紋的去除和模糊的去除同樣，在獲得真正的血管結構信息、增加能夠應用于認證的信息量的意義上是重要的。圖7是以與圖5大致相同的狀況為模型，但圖7中是以不存在皮膚的皺紋、并且在真皮層52中光不擴散為前提進行簡化的，這一點存在區別。實際上可以通過使用實施了上述的皺紋去除處理后的2波長圖像，來實施應用該簡易模型的血管深度測量。
[0119]在圖7所示的物理模型中，如果能夠解出血管濃度Vbt，則能夠求出血管所存在的深度D。內部光Si按照Lambert-beer法則衰減,觀測圖像gi可以記述為
[0120]ln(gi) = In(Si)-U bi VbTb-U si (1-Vb) Tb-μ siD......(17)
[0121]這里μ b1、μ si分別為血液與皮膚的消減系數。通過2波長拍攝獲得gl和g2，在沒有血管的(即Vb = 0)位置乘以成為a K1 = a 2g2(=常數)的系數a i，則有
[0122]In ( a ^1) - μ sl (Tb+D) = In ( a 2s2) - μ s2 (Tb+D)......(18)
[0123]通過式(17)的i = (1,2)和式(18)，VbTbU^= Vbt)可以求出
[0124]Vbt = (In ( a lgl) -1n ( a 2g2)) + ( μ b2- μ bl+ μ sl- μ s2)......(19)
[0125]最終，將式(19)代入式(17)(這里i = 2)時，如下式導出血管深度D
[0126]D= (In ( a 2s2) _ μ s2Tb_ln ( a 2g2) + ( μ s2- μ b2) Vbt) + μ s2......(20)
[0127]這里，內部光S2和血管層的厚度Tb無法觀測,所以D無法確定。另一方面，對g2乘以系數α2，因此內部光的項InU2S2)與位置無關，視為固定值。另外，如果假定Tb也與手指無關而固定，則ln( a 2s2)-y s2Tb( = C)可以為固定值。將此時的D定義為血管的相對深度分布W。即，能夠獲得具備偏置為固定值C的相對的血管深度。這里，由于光衰減這個物理制約，設C>ln (ci2g2)。通過以上所述，相對于僅使用平面的血管結構的現有方法，對個人認證有用的信息量增加，因此可以期待認證精度的提高。
[0128]圖8A和圖8B是表示利用血管深度能夠正確識別不同的血管圖形彼此的一個例子的模式圖。圖8A表示將不同的2個手指的血管圖形81和82作為現有的2維投影血管圖像80重疊的狀態。在這種情況下，兩個圖形的2維投影圖像相似，因此在現有方法中容易被判定為相同圖形。另一方面，如圖8B所示，作為立體的血管圖像83來重疊，看出兩個血管圖形81和82在血管的深度方向的形狀有大的差異。所以，通過立體圖像的觀測，能夠判定二者為不同手指的案例增加，與現有的利用2維投影圖像的認證方法相比，有助于提高認證精度。
[0129]作為立體的線圖形的對照方法，可以使用3維的模板匹配(像素匹配)和測量SIFT特征量等來判定特征點之間的相似度的方法、將線的切線成分矢量化并計算其內積的矢量對照等一般的3維形狀的對照技術。
[0130]在這里，表示利用3值模板與相對深度分布的對照的一個實施例。在本實施例中，為對3值模板應用上述的深度信息的對照方式。
[0131]首先，提取手指靜脈的3值模板Pv。Pv是從血管圖像實施特征提取，根據其血管相似性分類為血管/不明/背景的3值的圖像。然后如上述獲得相對深度分布Dr。最后將Dr的值標準化為0-255設為D’ r。作為標準化的一個實施例，作為D’ r，具有求出Pv的血管像素的全部位置的Dr的平均值da和方差σ，將da±3 σ的范圍線性變換為0_255的方法。最終的提出方法的對照數據為Pv和D’r的對。
[0132]然后，表示使用上述的相對深度分布的對照方法的一個實施例。在本實施例中，基本的方法為將登錄和輸入的Pv重疊時的血管和背景的重疊(錯配)的數量除以總血管像素數來獲得錯配率。與此相對，在本實施例中，即使血管彼此重疊，當分配給其像素的相對的血管深度D’ r的差超過了閾值ThH時，仍作為存在立體的偏差而判定為錯配。由此能夠緩解不同手指的血管像素偶然重疊從而相似性提高這一現有方法的問題。并且，在血管之間的重疊中D’r的差比ThL小的像素作為比平常相似性高，將其像素數與權重相乘，通過將得到的結果從錯配數中減去來降低錯配率。由此，血管形狀和深度二者相似的手指能夠進一步提高與其他手指分布的分離度。
[0133]也就是說，被賦予了血管的深度的3值模板圖像彼此的錯配率可以如下表現。
[0134]錯配率=(Q1X血管與背景的重疊數+ α2Χ血管的深度的差比ThH大的血管彼此的重疊數一 α3Χ血管的深度的差比ThL小的血管彼此的重疊數)/全血管像素數......(21)
[0135]這里，a = 1、2、3)是對于各錯配數的權重。例如，可以取波長λ。= 690[nm]、λ I = 870 [nm]、a j = α 2 = α3=1、ThL = 16、ThH = 80。尤其是對于波長的選擇,如本實施例，通過選擇血液的吸光度的差大的波長彼此，能夠提取穩定的血管的深度信息。
[0136]在上述的方法中，在計算錯配率時，以附加a i的權重的形式將3值模板中的錯配率計算和深度信息結合，但也可以采取例如通過現有技術在計算出對照得分后，通過標準化互相關法等方法求出上述深度圖彼此的相似度，將現有技術的對照得分和與深度圖有關的相似度合成的方式。這種情況下，最終的對照得分可以作為多維矢量處理。與此相對，也可以利用統計學方法求出最能夠識別出本人和他人的判別方法。例如，能夠通過判別分析和主成分分析，從學習樣本獲得最能夠將本人和他人分離的參數，并將各得分線性組合，由此縮減為一個對照得分。通過使用這樣的統計學方法，可以期待提高認證精度的效果。另夕卜，也可以基于SVM(Support Vector Machine,支持向量機)通過求出能夠識別本人和他人的界線來實施認證。
[0137]這里，本實施例的認證裝置的光源考慮到需要的認證精度和功能、成本等，也可以為2波長或者單一波長。如上所述，使光源為3波長，能夠去除手指的皺紋、去除血管圖像的模糊、推定血管深度，也可以根據需要，限定這些各功能，具備相應數量的波長。通過限定波長的種類數，能夠獲得拍攝的高速化、對外界光抵抗性的提高、裝置的低成本化、控制電路的簡化等效果。例如，限定為上述的A1和λ 2兩個波長，能夠實現皮膚的皺紋去除和血管的深度測量。或者限定為上述的λ ^和λ 2兩個波長，能夠僅實現血管的模糊去除。尤其是關于模糊去除，通過應用非銳化屏蔽、假定光在體內的擴散的PSF的去卷積、或者在推定光在體內的擴散的同時去除模糊的盲去卷積等突出處理，能夠簡單地突出血管圖像，因此不使用光學特性地實施模糊去除的方法和使用X1和λ 2兩個波長的方法的組合具有高實用性。
[0138]特別是作為基于單一圖像的血管的模糊去除的一個實施例，具有根據貝葉斯定律進行的最大后驗概率(MAP ；Maximum a poster1r)推定的方法。血管部的亮度信息的觀測結果是存在于體內的真正的血管由于光擴散等的影響而模糊，噪聲重疊的結果。真正的血管中沒有噪聲，并且保持連續性，而且在血管的邊緣以外沒有急劇的空間的亮度變化。為了與這樣的條件相符，預先生成真正的血管的推定結果，通過使光的擴散公式化的函數使該推定結果模糊，進行與觀測圖像的比較。如果推定結果與真正的血管相似，則模糊后的圖像應該與觀測圖像相似。因此，在使觀測圖像與推定值的模糊圖像之間的誤差最小化的方向上對真正的血管的推定結果進行修正，通過將其反復實施能夠推定血管圖像。
[0139]或者，對于大量的手指圖像數據庫，預先準備只收集了血管部分的樣本、只收集了皮膚的皺紋的樣本、只收集了不存在血管也不存在皺紋的部分的樣本等，事先學習斷面亮度曲線等亮度特征。然后，在賦予了未知的圖像時，在某個部分圖像中判定屬于哪個種類的可能性高，概率地確定是否為血管部的方法也有效。通過該處理在單一圖像中也能夠僅突出血管部分。當然，無需多言，對多波長的圖像也能夠應用同樣的處理。
[0140]在使用本實施例中規定的波長λ 2拍攝的血管圖像g2中，與其他波長相比鮮明地映出血管圖形，是用于獲得認證中使用的特征量的理想的圖像。因此，在根據需要的功能和成本來限制使用的波長時，特別是對g2實施皺紋去除和模糊去除并將其應用于認證中，由此能夠在提高認證精度等方面獲得好的效果。
[0141]另外在上述實施例中，gl是使用難以看到血管的波長的觀測圖像，因此不進行對gl本身的皺紋去除，僅作為其他圖像的皺紋去除的參照圖像的使用。但是通過將上述的數學式變形也能夠實施對&的皺紋去除。根據波長的選擇方法，gl的圖像中也能夠假定能夠觀測到鮮明的血管的情況，因此也能夠在gl中應用皺紋去除來變換為鮮明的血管圖像，應用于后段的認證處理等。
[0142]然后，對使用了手指施加的壓力和獲得的生物體信息的相關的對照處理的一個實施例進行詳細說明。首先，關于壓力和時間的關系性，表示從拍攝開始到停止為止遷移的壓力值的典型例子，并對用于獲得與此相對的壓力值的變化的控制進行敘述。然后對壓力的變化量和圖形的變化量的關聯性進行敘述，最后對考慮壓力的變化量和圖形的變化量的對照處理進行敘述。
[0143]圖9是表示壓力的時間變化與拍攝結束的時機的關系性的事例的說明圖。
[0144]在本實施例中設置4個壓力傳感器，因此這里將4個壓力傳感器輸出的總和視作從手指施加的壓力的強度(壓力值)。開始了拍攝時的最典型的壓力值的遷移如圖9的曲線(I)所示那樣，從手指靜止放置的狀態開始壓力值隨著時間逐漸增加，最終收斂為固定值。或者，如曲線(2)所示，假設從用手指尖比較強地按壓裝置的動作開始，力量逐漸減緩，壓力值不收斂為固定值。與此相對，如曲線(3)所示，還考慮到壓力保持在極弱的狀態。或者，如曲線(4)所示，還假設在提示手指的同時大幅超出假定的壓力值的案例，這種情況下壓力從零狀態急劇上升。其他還有假定盡管施加了大的壓力，但壓力急劇變回零的案例。
[0145]為了應對這些各種各樣的壓力施加方法的變化，在本實施例中設置如下的拍攝條件。首先，預先定義適于拍攝的手指的壓力值的范圍、也就是壓力值的上限和下限。然后，在對壓力值進行時序觀測時，在壓力值超過上限的情況下進行“按壓警告的輸出”，將按壓過度的內容反饋給使用者促使其減輕按壓。同樣地，在壓力值比下限小的情況下進行“按壓請求的輸出”，促使用手指按壓提示部。這里，在實用性上多為即使壓力弱也能觀測到手指的血管，因此下限值可以為零附近。
[0146]另外，如曲線(3)所示，在壓力值超過下限的微弱狀態持續，并且還沒有拍攝到壓力強的圖像的情況下，進行“按壓請求的輸出”，促使使用者輕輕按壓裝置，施加壓力。同樣地，在由于攝像頭的幀率的關系而無法拍攝壓力值弱的圖像時壓力值上升，一直達到不滿閾值的上限的附近固定值持續的情況下，提示由于壓力值弱的圖像尚未拍攝，減小手指的壓力的內容的指引。通過這樣的指引的提示，能夠獲得在設定的上限值和下限值的范圍內的各種各樣的壓力的圖像，可以期待能夠應用于認證的信息量增加、認證精度提高。
[0147]圖10A、圖1OB以及圖1OC是壓力矢量的概念和計算方法的說明圖。
[0148]圖1OA表示對于手指的提示的4個壓力傳感器的壓力值的一個例子。另外，圖1OB表示與圖1OA相同的手指以相同的壓力放置在不同地點的情況的一個例子。手指I映出在手指圖像100中，檢測到手指輪廓101。手指尖位于圖像左側，將手指輪廓101的尖端作為手指尖102。另外，觀測到手指與亞克力板的接觸的壓力值為預定值以上時產生的橢圓形的壓迫區域103。另外，在手指圖像100的4條邊上顯示有各壓力傳感器的壓力值。
[0149]比較這2個圖，可以知道盡管手指I的提示位置不同，但觀測壓迫區域103的手指輪廓內的相對位置是相同的。即使在這樣施加完全相同的壓力的情況下，由于手指接觸亞克力板的位置偏差，得到的4個壓力值的平衡不同。所以，本質上雖然提示二者施加相同的壓力，但僅通過簡單比較4個壓力值，無法看作施加了相同的壓力。因此在本實施例中利用手指輪廓101，定義能夠使施加壓力的位置標準化的壓力矢量。
[0150]壓力矢量的計算方法的一個實施例如下所示。首先，如上述檢測手指輪廓101，將圖面左側的輪廓線中曲率高的部分即手指尖102作為基準點，將從手指尖102向壓迫區域103的中心的方向定義為壓力矢量104的方向。還有，壓迫區域的基準點除了向中心的方向以外，也可以定義預定的基準點。壓迫區域103的中心位置可以根據4個壓力傳感器的壓力值的比率求出。具體來說，在4個壓力傳感器的配置的重心與手指圖像的中心點一致時，將相對于手指圖像的中心點存在于對稱位置的2個壓力傳感器作為一對，根據壓力值的比率求出壓力中心。例如，關于圖1OA的壓力中心，圖面的左右的壓力傳感器的值為3和7，因此可以認為左右方向的壓力中心位于從圖像左端向右在圖像寬度的7/10的位置。同樣地，上下方向的壓力中心可以認為是從圖像上端向下在圖像高度的10/19的位置。另外，使壓力矢量的大小為與上述的壓力值一致，可以簡單設為4個壓力值的總和。
[0151]這樣比較圖1OA和圖1OB的壓力矢量104，可知基本一致。
[0152]在裝置小型化，機箱沒有定位單元的狀態下，如上所述，每次拍攝時使用者放置手指的位置有大的不同，產生位置偏差。但另一方便，用戶雖然手指的放置位置在每次拍攝時不同，但由于個人習慣等，設置手指時產生的壓迫區域的手指區域內的相對位置具有在統計學上基本一致的特性。本發明中的壓力矢量就是利用這樣的特性所生成的信息。
[0153]另外，上述使用從手指的輪廓的基準點到壓迫區域的中心的壓迫矢量，但也可以不用手指的輪廓，根據各圖像中產生壓迫區域的位置的關系來判定相似度。
[0154]圖1OC表示4個壓力值與圖1OA完全一致但手指的位置不同的例子，可知當求出壓力矢量比較時，能夠正確判斷壓力的施加狀態不同。
[0155]圖1lA和圖1lB是利用測量的壓力和獲得的手指靜脈圖形的對照數據的一個例子的說明圖。
[0156]圖1lA表示登錄數據的一個例子，登錄的對照數據110和壓力值按照時間序列排列，從幀I開始按順序拍攝，幀3為最后的拍攝狀態。另外，在對照數據110中分布有血管圖形111。并且，通過按壓產生的壓迫區域103由虛線表示，其內部的血管消失。另外，登錄了每幀的壓力矢量。這里設壓力矢量的方向基本相同，僅記錄壓力值。另外，在本說明中有時將登錄數據中的壓迫區域稱為登錄壓迫區域。另外，作為登錄數據存儲的壓力值、壓力矢量有時分別稱為登錄壓力值、登錄壓力矢量。
[0157]在這個例子中，可知每當按順序拍攝各幀時壓力值逐漸上升，緩慢地按壓。然后，可知隨著壓力值升高，圖形的壓迫區域103擴大的情況。另外，對每個幀還一同登錄圖形的缺損區域的差值圖像。例如圖中表示為“幀:1_3”的對照數據意味著幀I和幀3的差值圖像。這些差值圖像可以預先保存在數據庫中，或者也可以在對照時生成。可以考慮數據庫的容量與處理時間的權衡而自由地設計。
[0158]同樣地，圖1lB為輸入數據的一個例子，是將輸入的手指的血管圖形和壓力值以時間序列排列。當提示輸入手指時，通過上述的處理獲得手指靜脈圖形和壓力矢量。在本例中，表示按時間序列輸入了 3張手指靜脈圖形的狀態，另外，假定壓力矢量的方向成分為與登錄數據的登錄壓力矢量相似。
[0159]圖12A、圖12B以及圖12C是表示上述的圖11的登錄數據和輸入數據的對照的過程的說明圖。其中，在此登錄手指和輸入手指為有一些相似性的不同手指，判定為二者不同則為正確的對照結果。
[0160]對照是對于事先登錄的手指圖像和壓力信息的對，在觀測當前的輸入的壓力信息的同時進行與登錄數據的壓力信息的比較，將相似的登錄壓力矢量作為對照對象來進行圖形彼此的比較。
[0161]如圖1lB所示，輸入數據中與手指的提示時間一起，壓力值逐漸增加為9、30、40。這時，對于成為壓力值9的幀1，在登錄數據側也同樣保存有與登錄壓力值10的數據。這時，壓力矢量的方向的偏差在The以內，并且壓力值的偏差為Thp的情況下，視為壓力矢量相似，進行與登錄數據的對照。例如當設Thp為5時，成為壓力值9的輸入數據和對應的壓力值10的登錄數據為對照對象。同樣地，壓力值40的輸入數據和對應的壓力值38的登錄數據為對照對象。
[0162]所以，首先最開始實施的幀I的輸入數據的對照中，壓力值的差為閾值Thp以內的數據成為對照對象，因此如圖12A所示，登錄數據的幀I成為對照對象，實施二者的對照。這里，作為兩圖形的相似性比較高，但并不能夠判定為相同手指。該相似性的判定基準以統計學方式事先確定。這時，由于認證處理無法完成，繼續拍攝圖像，如圖1lB所示獲得幀2。這里，設獲得壓力值30的圖像。然而，圖1lA所示的登錄數據中不存在與壓力值30的差在Thp以內的壓力值的數據，因此不進行該輸入數據的對照。
[0163]當繼續輸入了幀3時，此時的壓力值為40，因此相對于登錄數據的幀2的圖像的壓力值的差在閾值Thp以內。由此，如圖12B所示，實施輸入數據的幀3和登錄數據的幀2的對照。在該處理中，二者存在壓迫區域，因此與在圖12A中實施的對照結果相比，相似性有一些下降。但是在此相似度提高一些，設為無法斷定為不同手指的結果。并且，即使將圖12A的對照結果和此次的對照結果二者合成也無法在概率上看作同一手指，例如簡單使用貝葉斯分類器等從概率上將兩結果合成也無法判斷后驗概率是該登錄者還是別人。這種情況下進行進一步對照。
[0164]作為進一步對照，如圖12C所示將作為登錄數據的差值圖像的幀1-2的圖像和作為輸入數據的差值圖像的幀1-3的圖像進行對照。該差值圖像是僅將按壓造成的血管圖形的缺損或者變形部分取出的差值圖像。另外兩差值圖像是之前的過程中實際進行了對照的圖像的差值圖像，因此壓力值的變動大概一致。所以，假如輸入數據和登錄數據為相同手指的情況下，對手指的壓迫的程度相似的情況下此時的變化量也可認為相似。另一方面，手指不同的情況下，由于存在手指的立體形狀和皮膚的柔軟度、或者血管的粗細和血液濃度等的差異，即使對于手指的壓力值變化相同程度，靜脈圖形的變化量差異會變大。將這些差值圖像彼此對照，會產生大的差異。
[0165]圖12所示的輸入數據和登錄數據為不同手指，所以可知圖12所示的輸入側的差值圖像和登錄側的差值圖像大不相同。尤其是，輸入數據側的差值圖像存在2個壓迫區域，可以看到與登錄數據側的差值圖像有大的差異。所以，二者的對照結果為相似度低。如上所述，在之前的對照結果中雖然無法確定是相同手指還是不同手指，但將該差值圖像的對照結果與上述同樣地合成，則能夠基本確定為不同手指。
[0166]在上述的實施例中，通過實施差值幀的圖像彼此的對照能夠將不同手指的對照結果更清楚地判定為不同手指，而在相同手指的對照時如果同樣地合成相似的壓力矢量彼此的差值幀的對照結果，則由于包含差值幀的圖形相似這一結果，能夠進一步提高相同手指的可能性。
[0167]根據以上所述，通過實施壓力值相似的幀彼此的對照和這些差值圖像的對照，相同手指和不同手指的分離度提高，能夠提高認證精度。
[0168]圖11或者圖12中舉例表示的圖像的區別是由于按壓血管消失，隨著其強度的增加壓迫區域的大小和個數不同。除此以外，還考慮由于按壓圖形整體變形由此產生差異。在這樣的狀況下假定如果是不同手指則變形的程度不同，因此能夠正確判定為其他手指。
[0169]另外，也可以通過幀的差值檢測血管圖形由于按壓而缺損，將該區域的形狀本身使用于對照。一般已知由于手指的壓迫血液被按出時，該部分的亮度值變亮。所以，當取得連續拍攝的圖像幀之間的差值時，在按壓的位置確認亮度差。通過對亮度差設定特定的閾值，將產生該閾值以上亮度變化的位置數據化，與上述的差值圖像同樣地實施對照，假設在按壓的位置不存在血管圖形的情況下也能夠判定按壓部位的形狀的變化的相似性。
[0170]同樣地，也可以在檢測出由于按壓而被壓迫的部位后，將該部分的指紋圖形或者皮膚的質地作為特征量來對照。由此，不僅使用如上述被按壓的部位、即壓迫區域、登錄壓迫區域的形狀，還使用其內部區域的皮膚的信息，由此能夠實現更加高精度的對照。
[0171]圖13表示以將手指包圍的方式配置光源的上述實施例的一個變形例。上述的圖2所示的實施例中光源只安裝在手指尖前方，而在本實施例中在手指的周圍配置多個光源3。另外，規定開口部的亞克力板22比上述的實施例更寬，能夠一直拍攝到手指的第一關節附近。因此，在手指I的側面也配置有光源，照射手指尖前方的光源無法照射的部分。這些光源與上述的實施例相同，將各波長的光源交替配置，能夠照射多個波長的光。另外，壓力傳感器23-a、23-b、23-c、23-d設置在亞克力板22的正下方。并且，亞克力板22向手指尖的前方方向傾斜，與此相配合攝像頭9也被傾斜地設置。通過設置這樣的傾斜，能夠獲得容易對亞克力板22水平提示手指1，攝像頭9容易拍攝手指I的正面的效果。并且，手指尖前方附近的光源3容易照射手指I的指甲側，獲得完全的穿透光影像，因此血管的對比度容易提聞。
[0172]將設置在手指的側面的光源向手指I照射時，光強烈照射在其側面，因此容易產生亮度飽和。所以，通過在將各光源依次點亮的同時按照時間序列拍攝圖像，合成亮度沒有飽和的合適的部分，能夠獲得整體上均勻的血管圖像。這可以使用基于HDR(High dynamicrange,高動態范圍)合成的方法等。
[0173]另外，當通過照射方向不同的光源拍攝圖像時，根據其方向血管圖像的影子輕微變化。利用該事實，也能夠推定血管的位置和血管深度。尤其是由于光源的位置是已知的，能夠根據血管圖像的影子的變化量和光源的位置關系用三角測量的原理檢測血管的深度。并且，對于通常難以看見的細血管和薄血管，當從多方向照射各種各樣波長的光，會在某個照射方向或某個波長的光源下鮮明地看到這樣的血管。由此，能夠通過HDR合成或者超分辨率合成使根據各種各樣的照明條件拍攝的圖像高精細化。這里，在生物體內部光引發擴散的同時前進，因此事先將生物體內的擴散光成分模型化，組合用于消除擴散光的去卷積處理，由此在抑制擴散光的影響的同時進行合成，能夠實現取得更高精度的血管圖像的精密結構。
[0174](實施例2)
[0175]在本實施例中，對于上述實施例1的光源的排列，對更小型、能夠提高圖像處理的精度的結構的一個例子進行說明。
[0176]圖14A以及圖14B是將光源在拍攝的手指的下方配置為圓形的小型手指靜脈認證裝置的一個實施例。
[0177]如圖14A的上面圖所示，裝置開口部的亞克力板22被開為圓形，光源3-a、3_b被圓形配置在其周圍。關于光源，交替配置不同波長的光源。由此，無論哪個波長的光源，光的入射位置都是接近的，因此圖像的亮度梯度相似，所以在實施各波長下獲得的圖像的合成處理時能夠抑制不期望的亮度差所導致的偽影的發生，因此是理想的。
[0178]當使用者在亞克力板22上提示手指I時，與上述的實施例相同地，壓力傳感器23_a、23_b、23_c、23_d檢測手指的壓力并開始拍攝，頭施認證。
[0179]首先，只將光源3-a點亮，拍攝第I張圖像。接著只將光源3_b點亮，拍攝第2張圖像。逐個改變光源將其點亮，通過最后的光源的點亮實施拍攝。從這些圖像中重新構成血管圖像，利用其血管圖形，通過上述的方法實施皺紋去除、模糊去除、血管深度的檢測等，實施使用了壓力的變化和圖形的變化的相關性的認證處理。
[0180]在本實施例中，由于只具有無法拍攝手指的輪廓的程度的開口部的大小，因此無法檢測手指的輪廓。與此相對，可以使用上述的皮膚皺紋的分離技術來提取指紋、對于所有位置計算與指紋的脊線垂直的假想的線、將所有假想的線最集中的點視作指紋的中心位置來修正位置偏差等，實施利用了指紋的位置修正，能夠實施對照時的位置偏差進行修正。
[0181]如圖14B所示，為了亞克力板22不與手指尖接觸，也可以下降一段來設置。由此，能夠防止手指尖的整個微小區域的血管由于壓迫而消失。尤其是由于微小區域內的接觸具有用力施加壓力的趨勢，因此無論壓力有無變化，有時血管圖形始終消失。因此，使用上述的壓力和圖形變化的關系性的對照方式的效果容易降低。所以，如果使手指I與亞克力板22不接觸，取而代之與攝像頭機箱支持部21接觸，則能夠避免大的血管的缺損。在該結構中，攝像頭機箱支持部21與壓力傳感器聯動，因此能夠檢測手指按壓裝置的壓力，當然，這種情況下還假設根據手指的按壓血管圖形變形，因此通過將壓力值與血管圖形的變化的相關用于對照，能夠實現更高精度化。
[0182]圖15A、圖15B、圖15C以及圖15D是利用拍攝到的多個圖像重新構成血管圖像的一個實施例。首先從光源3-a照射到手指I的內部的光在生物體內引起散射的同時傳播，按照其距離以指數函數引發衰減。這時光源3-a與作為拍攝對象的手指I相鄰或接觸，距光源近的圖像區域亮度飽和引起白色光暈。在圖15B的亮度值的曲線圖中表示了該狀態，在超過亮度飽和閾值的區域中在圖像上產生白色光暈。然而，隨著遠離光源光衰減，因此在離開光源的區域中亮度降低。所以，在該圖像中能夠觀察血管的區域是距離光源的距離為一定距離以上的位置。同樣地，在照射光源3-b的情況也顯示同樣的趨勢。這里光源3-a和光源3-b為不同的波長，血液和皮膚等的光學特性不同。從光源3-a照射波長1、從光源3-b照射波長2，并且這里為波長I的光難以到達，或者難以被血液吸收。
[0183]如果在生物體內不存在血管時，則如圖15B的虛線所示，描繪光滑的曲線。由于光的衰減率因各波長而不同，可知對每個波長光到達的范圍不同。另一方面，實際上存在血管51，因此如該圖的實線所示，由于血液對光的吸收的影響，血管存在的位置周邊的亮度值略微下降。這里波長2在血液中的吸收率高，因此表現為更鮮明的陰影。
[0184]由此，通過將不存在血管時的距離和亮度值的關系事先大量數據化，求出與實際觀測到亮度值時的亮度的曲線最符合的數據的差值，能夠如圖15所示，對于每個波長僅取出由血管的吸收造成的陰影。
[0185]在將各光源分別單個點亮來獲得圖像的同時實施這樣的陰影提取，將通過各圖像獲得的血管的陰影的結果通過例如簡單相加來合成，能夠實現信賴性高的血管的陰影檢測。這里，設不使用由于亮度飽和而無法觀測的區域。將實施該處理的情況顯示在圖15D中。通過突出2波長的差值圖像能夠魯棒性地僅僅求出血管所造成的陰影。另外，與上述的實施例相同，也可以實施皮膚的皺紋去除和模糊去除。
[0186]作為光源點亮的變化，也可以不局限于重復點亮單一光源，而將多個光源同時點亮。例如將相對于開口部的中心存在于點對稱的位置的光源同時點亮，則能夠鮮明地照射開口部的中心附近的血管，能夠提高血管的檢測精度。另外通過將光源多個同時點亮，也能夠有助于拍攝的高速化。拍攝多個各種各樣的照射圖形的圖像來進行合成，由此能夠獲得更高精細的血管圖像。
[0187]作為其他的血管圖像的重新構成方法，也可以基于假說使血管分布，基于光傳輸方程式對光傳輸進行仿真，求出與實際的拍攝圖像的區別，按照該區別修正假說，反復執行這個處理直至實際的圖像與仿真圖像相似為止，將獲得一定的相似度時的血管的分布的假說視作推定結果來獲得。該方法需要多的處理時間，但能夠更正確地獲得血管的深度和濃度。
[0188](實施例3)
[0189]在本實施例中，使用圖16表示將實施例2中記載的認證裝置搭載在移動終端上的一個實施例。移動終端160具有觸摸面板161，在其下部搭載該輸入裝置2。由于其具有壓力傳感器，因此能夠兼做移動終端的操作按鈕的功能。例如，在登錄移動終端時通過按下輸入裝置2，判定是否與事先登錄的使用者的血管一致，如果一致則能夠自動登入。由此，在自然的操作中能夠提高移動終端的安全性。
[0190]作為其他的應用，除了應用于網上支付時的本人確認以及各種應用程序軟件的每個個人的自定義設定調用等能夠通過特定本人來實現的各種功能以外，還可以應用于利用血管圖形的隨機性和血管圖形的對照結果的、占卜和游戲等娛樂軟件。例如，也可以考慮對于登錄時的圖形如果能夠實施再現性更高的手指提示則會獲得貴重的物品、或者能夠發揮高攻擊力等在線社交游戲中的應用。另外，操作按鈕不局限于按鈕，只要是傳感器等操作部即可，并不僅是按鈕形狀。
[0191](實施例4)
[0192]圖17A、圖17B以及圖17C表示在其他實施例中記載的結構，本實施例是在智能手機、平板電腦等終端的保護殼上裝備鏡子和光源，利用移動終端上本來具備的拍攝裝置的生物體認證裝置的一個實施例。
[0193]智能手機或者平板電腦終端等移動終端160上搭載有配備的攝像頭9。一般來說，觸摸面板161位于設備的中央，在設備的側面部和前面的下側搭載有各種操作用按鈕170。還具備用于進行與外部設備的通信和充電等的接口連接器171。而在設備前面或者背面的上部，搭載有小型攝像頭9。
[0194]如圖17A及圖17B所示，本發明中在保護殼177上裝備有旋轉部172，其能夠移動到搭載在裝置上部的攝像頭9的視野中的位置，在旋轉部172上裝配有鏡子173和旋轉檢測開關174，能夠通過旋轉檢測開關174來檢測旋轉部172的旋轉狀態。另外在旋轉部172上具備光源3，這里搭載有能夠照射紅、綠、藍3種波長的可見光的LED。經由連接所述接口連接器171和旋轉部172的信號線175供給該光源的電源。該信號線175還在將所述的旋轉檢測開關174的狀態通知給移動終端內的處理裝置時使用。
[0195]使用者在向終端登錄或網上支付時等需要個人認證的場面時，用手指將旋轉部172旋轉到近側。這時，如圖17C所示，鏡子173覆蓋住攝像頭9的上部的一部分，攝像頭9經由鏡子173能夠拍攝與觸摸面板161接觸的手指。另外，光源3能夠照射手指I。另外沒有通過鏡子173覆蓋的部分通常能夠拍攝周圍，其中也能夠映出使用者的臉部176等。當旋轉部172被使用者旋轉時，通過信號線175和接口 171，向移動終端160內的處理裝置通知鏡子的旋轉，檢測到該狀態時開始生物體認證。
[0196]圖18及圖18B是在觸摸面板中顯示的手指的指引的一個例子。如圖18A所示，使用者通過將手指重合在該指引的手指尖設置標記180上，能夠將手指提示在正確位置。當檢測到手指被放置在正確位置上時，通過光源3向手指交替照射3個LED，能夠獲得基于3個波長的3張可見光圖像。通過這3張圖像，能夠基于血液的吸收率的關系性僅突出血管部分，或者能夠基于獨立成分分析等統計學方法僅獲得血管部。
[0197]還有，觸摸面板161能夠檢測手指的接觸位置，因此指引與手指尖設置標記180的位置偏差，或者即使沒有將手指尖設置在手指尖設置標記180，但只要將手指尖設置在能夠認證的容許范圍內就能夠開始認證。另外，通過將這個手指尖設置標記180動態地移動，能夠拍攝各種各樣角度的手指，通過將其預先登錄，即使手指的位置出現變動也能夠認證。這時，通過使光源3具有廣角的指向性，能夠在手指存在于任意的位置時均勻地向手指照射。
[0198]另外，如圖18B所示，當組合實施在現行的智能手機等中廣泛實施的輸入線圖形來提高安全性的密碼輸入和本實施例中的手指的提示時，能夠實現更為穩固的安全性。尤其是能夠在移動手指的同時拍攝來自各種各樣角度的手指圖像，因此能夠獲得進一步的手指的結構信息，能夠提高認證精度。例如，應用以Structure from Mot1n(運動結構法則)為代表的3維形狀的測量技術，推定手指的立體結構，在生物體認證中能夠使用的信息量增加，在手指的位置偏差進行提示的情況下也能夠通過登錄各種各樣的角度的手指圖像，期待位置偏差的容許度提高的效果。
[0199]同樣地，也可以不顯示手指尖設置標記180，通過將手指放置在任意的位置來實施認證。手指的位置能夠通過觸摸面板161檢測，因此通過圖像的擴大縮小等變形來將登錄時的手指的位置和輸入時的手指的位置標準化使得二者一致，能夠抑制認證精度的下降，同時提高對使用者的提示的便利性。
[0200]圖19是表示在鏡子上反射映出的使用者的手指與面部的拍攝狀態的一個例子的圖。
[0201]在使用者提示的手指的圖像190上，包含有指甲191、手指關節的皺紋192、手指I的顏色、手指I的尺寸/位置信息193、手指靜脈圖形194等各種各樣的信息。如上所述，鏡子173只覆蓋攝像頭9的上部的大約一半左右，因此在圖像的一部分上映出由鏡子反射的移動終端的手邊部，剩余的區域中映出能夠直接由攝像頭9拍攝的背景195，其中使用者的面部176以上下翻轉的方式被映出。通過將這些以普通的圖像處理的方法提取、對于各個要素分別求出相似度、最終合成對照結果，由此能夠計算登錄與輸入的手指的相似度。
[0202]在上述的實施例中，表示了對手指照射光源的方式，也可以利用周圍的可見光，不使用光源3。這種情況下，盡管在明度低的地方的使用增加了限制，但消耗電能低，有助于低成本化。
[0203]還有，在上述的實施例中，表示了手機殼上具備鏡子和光源的方式，但將前攝像頭的光軸傾斜，進行設置使其能夠拍攝觸摸面板附近也能夠獲得同樣的效果。另外，使手機終端也具備光源能夠獲得同樣的效果。另外搭載光軸傾斜的前攝像頭的情況下有成本和設置空間的問題，這時也可以搭載能夠使光軸傾斜的前攝像頭。這種情況下，例如搭載用于傾斜光軸的滑動開關，通過滑動開關的操作，以機械方式或者電氣方式使光軸不傾斜的普通的前攝像頭的光軸傾斜，由此如上所述觸摸面板上部包含在視角中，并且伴隨該操作開始認證處理。由此，不需要搭載多個前攝像頭，能夠獲得與上述的實施例大致相同的功能。
[0204]本發明能夠實現小型且便利性高的高精度生物體認證裝置，作為個人認證裝置而有用。
[0205]符號說明
[0206]I手指、2輸入裝置、3光源、9攝像頭、10認證處理部、11中央處理部、12存儲器、13接口、14存儲裝置、15顯示部、16輸入部、17揚聲器、18圖像輸入部、21攝像頭機箱支持部、22亞克力板、23壓力傳感器、41結構化要素、42皺紋的陰影、43皺紋成分、44血管的陰影、51血管、52真皮、53皮膚的皺紋、802維投影血管圖像、81血管圖形、82血管圖形、83立體的血管圖像、100手指圖像、101手指輪廊、102手指尖、103壓迫區域、104壓力矢星、110對照數據、111血管圖形、160移動終端、170操作用按鈕、171接口連接器、172旋轉部、173鏡子、174旋轉檢測開關、175信號線、176臉、177保護殼、180手指尖設置標記、190手指的圖像、191指甲、192指關節的皺紋、193尺寸/位置信息、194手指靜脈圖形、195背景
【權利要求】
1.一種血管圖像獲取裝置，其特征在于，具備: 設置手指的設置區域； 向在所述設置區域提示的手指照射光的光源； 對穿透所述手指的來自所述光源的光進行拍攝的拍攝部； 對來自設置在所述提示區域的手指的壓力進行檢測的檢測部；以及 對所述拍攝部拍攝到的圖像進行處理的圖像處理部， 所述圖像處理部取得所述圖像中包含的來自所述手指的壓力為預定的壓力值以上的壓迫區域的位置，計算預先存儲的多個登錄圖像中的各個登錄圖像所包含的登錄壓迫區域的位置與所述壓迫區域的位置的相似度，根據所述計算出的相似度，從所述多個登錄圖像中選擇與所述圖像進行對照的登錄圖像。
2.根據權利要求1所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 所述圖像處理部提取所述圖像中包含的所述手指的輪廓，計算從所述輪廓的基準點到所述壓迫區域的壓力向量值，取得所述壓力向量值作為所述壓迫區域的位置，取得所述多個登錄圖像中的各個登錄圖像包含的從輪廓的基準點到壓迫區域的登錄壓力向量值，來作為所述登錄壓迫區域的位置。
3.根據權利要求1所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 具有至少4個所述壓力檢測部， 所述4個壓力檢測部相對于所述設置區域的中心，分別配置在四個方位上， 根據通過所述至少4個壓力檢測部檢測出的各個壓力值計算所述壓迫區域的位置。
4.根據權利要求3所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 所述拍攝部配置在機箱內的底部， 所述至少4個壓力檢測部配置在所述底部。
5.根據權利要求1所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于，所述光源分別照射第I波長的光以及波長與所述第I波長不同的第2波長的光；所述拍攝部從所述第I波長的光拍攝第I圖像，從所述第2波長的光拍攝第2圖像；所述圖像處理部比較所述第I圖像的亮度值和所述第2圖像的亮度值，分離所述血管圖像中的所述血管區域的信息，使用所述血管區域的信息，制作從所述第I圖像中去除了所述血管區域的信息的血管去除圖像，提取所述血管去除圖像中包含的噪聲信息，使用所述噪聲信息，從所述第I圖像中去除所述噪聲信息，獲取認證用血管圖像。
6.根據權利要求5所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 進行所述認證用血管圖像以及所述噪聲信息與預先登錄的登錄數據的對照。
7.根據權利要求5所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 所述第2波長的光為血液對光的吸收率比所述第I波長的光小的光， 所述圖像處理部比較所述認證用血管圖像和所述第2圖像，計算所述認證用血管圖像中包含的血管圖形的三維方向的形狀。
8.根據權利要求1所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 將所述多個登錄圖像和與各個登錄圖像對應的登錄壓力值一起預先存儲， 所述圖像處理部從所述多個登錄壓力值中，檢測與所述壓力檢測部檢測到的壓力值對應的登錄壓力值， 計算與所述檢測到的登錄壓力值對應的登錄圖像中包含的所述壓迫區域的位置和所述壓迫區域的位置的相似度。
9.根據權利要求1所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 所述光源為照射第I波長的光的多個第I光源以及照射波長與所述第I波長不同的第2波長的光的多個第2光源， 所述多個第I光源以及所述多個第2光源在所述設置區域的周圍被配置為圓形。
10.根據權利要求9所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 交替地配置所述多個第I光源以及所述多個第2光源。
11.一種終端，其特征在于，具備: 操作終端的操作部； 配置在所述操作部的照射第I波長的光的多個第I光源以及照射波長與所述第I波長不同的第2波長的光的多個第2光源； 對穿透所述手指的來自所述光源的光進行拍攝的拍攝部； 檢測來自設置在所述操作部的手指的壓力的檢測部；以及 處理所述拍攝部拍攝到的圖像的圖像處理部， 所述圖像處理部獲取所述圖像中包含的來自所述手指的壓力為預定的壓力值以上的壓迫區域的位置，計算預先存儲的多個登錄圖像中的各個登錄圖像包含的登錄壓迫區域的位置與所述壓迫區域的位置的相似度；根據所述計算出的相似度，從所述多個登錄圖像中，選擇與所述圖像進行對照的登錄圖像。
12.根據權利要求11所述的終端，其特征在于， 所述多個第I光源以及所述多個第2光源在所述操作部被交替地配置為圓形。
13.根據權利要求11所述的終端，其特征在于， 根據所述對照結果，執行個人的認證。
14.根據權利要求1所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 所述圖像處理部計算所述壓迫區域的形狀和所述登錄壓迫區域的形狀的相似度。
15.根據權利要求1所述的血管圖像獲取裝置，其特征在于， 將所述圖像中包含的血管圖形與所述選擇的登錄圖像中包含的血管圖形進行對照，執行個人的認證。
【文檔編號】G06K9/00GK104346604SQ201410363725
【公開日】2015年2月11日 申請日期:2014年7月28日 優先權日:2013年7月26日
【發明者】三浦直人, 松田友輔, 清水春美, 長坂晃朗, 宮武孝文 申請人:株式會社日立制作所