WO2011058837A1 - 偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラム - Google Patents

偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2011058837A1
WO2011058837A1 PCT/JP2010/067553 JP2010067553W WO2011058837A1 WO 2011058837 A1 WO2011058837 A1 WO 2011058837A1 JP 2010067553 W JP2010067553 W JP 2010067553W WO 2011058837 A1 WO2011058837 A1 WO 2011058837A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
light image
finger
reflected light
transmitted light
pixel group
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2010/067553
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
啓 門田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Priority to CN201080051083.7A priority Critical patent/CN102612705B/zh
Priority to JP2011540449A priority patent/JP5709016B2/ja
Priority to EP10829797.9A priority patent/EP2500863B1/en
Priority to US13/508,766 priority patent/US8855381B2/en
Publication of WO2011058837A1 publication Critical patent/WO2011058837A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1382—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1382—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger
    • G06V40/1388—Detecting the live character of the finger, i.e. distinguishing from a fake or cadaver finger using image processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1341—Sensing with light passing through the finger

Definitions

  • the present invention relates to a fake finger determination device, a fake finger determination method, and a fake finger determination program.
  • fingerprint authentication has attracted attention as one of authentication methods for identifying individuals. Fingerprints vary from person to person and are characterized by not changing over time. Therefore, fingerprint authentication is considered to be more reliable than password authentication or the like that is currently popular. On the other hand, in fingerprint authentication, it is necessary to prevent fraudulent impersonation by impersonating a person using a fake finger or the like forged by taking another person's fingerprint. As a technique for preventing such illegal acts, for example, in Patent Documents 1 and 2 below, a false finger is detected based on the color of the surface of the finger irradiated with light.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and is provided with a fake finger determination device, a fake finger determination method, and a fake finger determination that can improve the discrimination accuracy of a fake finger with a thin film on the finger surface.
  • the purpose is to provide a program.
  • the fake finger determination apparatus of the present invention includes an imaging unit that captures a reflected light image and a transmitted light image of an authentication target that is a target for fingerprint authentication, and a reflected light image and a transmitted light image of pixels included in each image. Based on the hue value or the luminance value, a classification unit that classifies each of the foreground part having the characteristics of the skin image and the background part not having the characteristics of the skin image, and one of the reflected light image and the transmitted light image A detection unit that detects a part belonging to the foreground part of the image and a background part of the other image as an overlapping part, and a determination part that determines whether or not there is a foreign object around the finger using the overlapping part. .
  • the fake finger determination device of the present invention includes an imaging unit that captures a reflected light image and a transmitted light image of an authentication target that is a target for fingerprint authentication, and a pixel group having a hue value corresponding to a skin color in the reflected light image.
  • a determination unit that determines whether or not exists.
  • the fake finger determination device of the present invention includes an imaging unit that captures a reflected light image and a transmitted light image of an authentication target to be subjected to fingerprint authentication, and a hue value corresponding to a skin color in each of the reflected light image and the transmitted light image.
  • a classification unit having a pixel group having a foreground portion and a pixel group other than the pixel group as a background portion is compared with the foreground portion of the reflected light image and the background portion of the transmitted light image to detect an overlapping portion.
  • a detection unit, and a determination unit that determines whether or not a foreign object exists around the finger using the overlapping portion.
  • the fake finger determination method of the present invention includes an imaging step of capturing a reflected light image and a transmitted light image of an authentication target that is a target for fingerprint authentication, and a reflected light image and a transmitted light image of pixels included in each image.
  • a classification step for classifying each of the foreground part having the characteristics of the skin image and the background part having no characteristics of the skin image based on the hue value or the luminance value; and one of the reflected light image and the transmitted light image
  • a detection step for detecting a portion belonging to the foreground portion and a portion belonging to the background portion of the other image as an overlapping portion, and a determination step for determining whether or not there is a foreign object around the finger using the overlapping portion. ,including.
  • the fake finger determination method of the present invention includes an imaging step of capturing a reflected light image and a transmitted light image of an authentication target that is a target for fingerprint authentication, and a pixel group having a hue value corresponding to a skin color in the reflected light image.
  • the fake finger determination method of the present invention includes an imaging step for capturing a reflected light image and a transmitted light image of an authentication target to be subjected to fingerprint authentication, and a hue value corresponding to a skin color in each of the reflected light image and the transmitted light image. And comparing the foreground portion of the reflected light image with the background portion of the transmitted light image, and detecting the overlapping portion. A detection step and a determination step of determining whether or not there is a foreign object around the finger using the overlapping portion.
  • the fake finger determination program of the present invention causes a computer to execute each step included in the fake finger determination method.
  • FIG. 1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a fake finger determination apparatus.
  • the fake finger determination device 1 is a device that determines whether or not an authentication object to be subjected to fingerprint authentication is a fake finger.
  • the finger as the authentication object is placed on, for example, a predetermined placement area provided on the top surface of the fake finger determination device 1.
  • the placement area is formed of, for example, a transparent plate, and the authentication object placed on the placement area can be photographed from the inside of the fake finger determination apparatus 1.
  • the fake finger determination device 1 includes an imaging unit 10, a light source unit 20, and a control unit 30.
  • each component of the imaging unit 10, the light source unit 20, and the control unit 30 included in the fake finger determination device 1 is basically the same as the imaging unit, the light source unit, and the control unit included in the conventional fingerprint authentication device.
  • the light source unit 20 has various functions when the control unit 30 determines the authenticity of the authentication target.
  • the fake finger determination device 1 is physically configured to include a CPU, a memory, an imaging unit, and a light source unit.
  • the memory includes, for example, a ROM that stores programs and data processed by the CPU, and a RAM that is mainly used as various work areas for control processing. These elements are connected to each other via a bus.
  • the CPU executes a program stored in the ROM and performs processing using reflected light image data and transmitted light image data captured by the imaging unit, and various data expanded in the RAM, so that a fake finger described later.
  • the function of each unit in the determination apparatus 1 can be realized.
  • the imaging unit 10 is, for example, a color camera, and images an authentication target object placed in the placement area.
  • a color camera is used as the imaging unit 10
  • the imaging unit 10 is not limited to a color camera.
  • a black-and-white camera can be used as the imaging unit 10.
  • the light source unit 20 is, for example, a white LED (Light-Emitting Diode), and emits light to the authentication target when the imaging unit 10 captures the authentication target.
  • the light source unit 20 includes a reflected light source unit 21 and a transmitted light source unit 22.
  • white LED Light-Emitting Diode
  • the light source part 20 is not limited to white LED.
  • a light source including a plurality of wavelengths can be used as the light source unit 20.
  • a camera capable of imaging a plurality of wavelengths from the light source can be used as the imaging unit 10.
  • the light source unit 21 for reflected light is a position where light can be irradiated to the authentication target object, and is disposed at a position where reflected light from the authentication target object enters the imaging unit 10.
  • the light exit surface of the reflected light source unit 21 is disposed at a position where light can be incident on the authentication object placed in the placement region through the transparent plate.
  • the imaging unit 10 can capture a reflected light image of the authentication object by irradiating the authentication object with the light of the reflected light source unit 21.
  • the transmitted light source unit 22 is disposed at a position where light can be applied to the authentication target object, and the reflected light from the authentication target object is not incident on the imaging unit 10.
  • the light exit surface of the transmitted light source 22 is arranged at a position where light can be incident on the authentication object placed in the placement area without passing through the transparent plate.
  • the imaging unit 10 can capture a transmitted light image of the authentication target by irradiating the authentication target with the light of the transmitted light source 22.
  • the control unit 30 controls the entire fake finger determination apparatus 1 by executing various control processes.
  • the control unit 30 includes, for example, a classification unit 31, a detection unit 32, and a determination unit 33.
  • the classification unit 31 includes the reflected light image and the transmitted light image captured by the imaging unit 10 based on the hue value of the pixels included in each image, and has a foreground part having skin image characteristics and a skin image characteristic. Categorize into no background parts. Below, the function which the classification
  • the classification unit 31 uses a pixel group having a hue value corresponding to the skin color in the reflected light image as a foreground part, and a pixel group other than this pixel group as a background part.
  • the hue value corresponding to the skin color for example, when the red hue value is set to 0 degree in the HSV (Hue, Saturation, Value) color space, the hue value of the skin color that is the skin color can be taken as approximately 10 degrees. This corresponds to a hue value of ⁇ 50 degrees.
  • the classification unit 31 sets a pixel group having a hue value corresponding to skin color and white as a foreground part, and sets a pixel group other than the pixel group as a background part.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing a state where a human finger is photographed as an authentication object.
  • the classification unit 31 both the reflected light image and the transmitted light image, and classifies the pixel group of the human finger area A corresponding to the skin color to the foreground portion, a background pixel group of the background area B outside the human finger area A Classify into parts.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing a state in which a fake finger with a transparent thin film on the surface of a human finger is photographed as an authentication object.
  • the classification unit 31 includes a portion Ca (hereinafter referred to as “human finger partial membrane region Ca”) and a human finger region A that overlap the human finger region A in the transparent thin film region C.
  • the portion Cb that protrudes from the periphery of the human finger region A hereinafter referred to as “protruding partial film region Cb”
  • the pixel group of the background region B are used as the background. Classify into parts.
  • the human finger partial membrane region Ca is classified as the foreground part because the human finger is photographed through a transparent thin film. As a result, the human finger partial membrane region Ca becomes a skin color and has the characteristics of a skin image.
  • the protruding partial film region Cb is classified as a background part because the background is photographed through a transparent thin film. As a result, the protruding partial membrane region Cb has the same color as the background image and has no skin image characteristics.
  • the classification unit 31 classifies the pixel group of the human finger region A and the transparent thin film region C into the foreground part, and classifies the other pixel group of the background region B into the background part in the transmitted light image.
  • the transparent thin film region C is classified as the foreground part because the light incident on the transparent thin film is bent in the thin film and incident on the imaging unit 10 to increase the brightness of the transparent thin film region C. This is because the transparent thin film region C becomes skin color or white. That is, in the transparent thin film region C, the human finger partial membrane region Ca has a skin color or white color and has a skin image feature, and the protruding partial membrane region Cb has a white color and has a skin image feature.
  • the protruding partial membrane region Cb is classified into the background portion in the reflected light image and into the foreground portion in the transmitted light image. That is, the classification results in the reflected light image and the transmitted light image are different for the protruding partial film region Cb.
  • FIG. 4 is a schematic diagram for explaining the contents of classification processing when a fake finger with an opaque skin-colored thin film is photographed on the surface of a human finger as an authentication object.
  • the classification unit 31 in the reflected-light image, and classifies the pixel group of the thin film region D of the human body finger regions A and opaque skin color to the foreground portion and the background portion of the pixel group of the background area B serving as otherwise Classify into:
  • the reason why the opaque skin-colored thin film region D is classified as the foreground part is that light reflected from the surface of the opaque skin-colored thin film has a hue value corresponding to the skin color and has the characteristics of a skin image.
  • Classification unit 31 in the transmitted light image, and classifies the pixel group of the human finger area A to the foreground portion, to classify the other to become the background region B and the pixel group of the thin film region D of the opaque skin color in the background portion.
  • the opaque skin-colored thin film region D is classified as the background part because the opaque skin-colored thin film becomes dark by blocking light, so the opaque skin-colored thin film region D does not become skin color or white, This is because it has no characteristics.
  • the opaque skin-colored thin film region D is classified into the foreground part in the reflected light image and the background part in the transmitted light image. That is, for the opaque skin-colored thin film region D, the classification results in the reflected light image and the transmitted light image are different.
  • the classification unit 31 uses a hue value corresponding to the skin color as a condition for classifying the reflected light image, and uses a hue value corresponding to the skin color and white as a condition for classifying the transmitted light image.
  • the conditions for classification are not limited to this.
  • hue values that can be taken by a skin image can be used as a condition for classification.
  • the hue values that can be taken by the skin image can be determined by experiments or the like.
  • the imaging unit 10 is a monochrome camera, it can be used as a condition for classifying luminance values.
  • the classification unit 31 sets each pixel group having a luminance value that can be taken by the skin image as a foreground part, and sets a pixel group other than the pixel group as a background part. be able to.
  • the luminance value that can be taken by the skin image can be determined by experiments or the like.
  • the detecting unit 32 compares the foreground portion of one of the reflected light image and the transmitted light image with the background portion of the other image to detect an overlapping portion. Thereby, the part from which the classification result in a reflected light image and a transmitted light image differs can be detected. Below, the function which the detection part 32 has is demonstrated concretely.
  • the detection unit 32 compares the background portion of the reflected light image and the foreground portion of the transmitted light image to detect an overlapping portion. As an overlapping portion detected by this comparison, the protruding partial film region Cb shown in FIG. 3 corresponds. That is, when an overlapping portion is detected by this comparison, there is a high possibility that a transparent thin film is attached to the surface of the human finger.
  • the detection unit 32 compares the foreground part of the reflected light image and the background part of the transmitted light image to detect an overlapping part.
  • the overlapping portion detected by this comparison corresponds to the opaque skin-colored thin film region D shown in FIG. That is, when an overlapping portion is detected by this comparison, there is a high possibility that an opaque skin-colored thin film is attached to the surface of the human finger.
  • the detection unit 32 detects the overlapping part by comparing the foreground part of one of the reflected light image and the transmitted light image with the background part of the other image. Is not limited to this.
  • an overlapping portion may be detected by comparing a portion that differs between the foreground portions of the reflected light image and the transmitted light image with a portion that differs between the background portions of the reflected light image and the transmitted light image.
  • a portion that differs between the foreground portions of the reflected light image and the transmitted light image and a portion that differs between the background portions of the reflected light image and the transmitted light image match.
  • a portion that differs between the foreground portions of the reflected light image and the transmitted light image or a portion that differs between the background portions of the reflected light image and the transmitted light image may be detected as the overlapping portion. That is, it suffices if a portion belonging to the foreground portion of one of the reflected light image and the transmitted light image and belonging to the background portion of the other image can be detected as the overlapping portion.
  • the determination unit 33 determines whether or not there is a foreign object around the finger based on the size of the overlapping portion detected by the detection unit 32. As a result, it is possible to prevent erroneous determination that the finger is a fake finger due to an erroneously detected overlapping portion. Below, the function which the determination part 33 has is demonstrated concretely.
  • the determination unit 33 determines that there is a foreign object around the finger when the number of pixels included in the overlapping portion is equal to or greater than a predetermined upper limit number of pixels. That is, it is determined that the authentication object is a fake finger.
  • a predetermined upper limit pixel number for example, when a human finger is photographed as an authentication object, an upper limit value of the pixel number that may be erroneously detected as if there is a foreign object can be set.
  • Multiple predetermined upper limit pixel numbers can be set according to a situation. For example, when the protruding partial film region Cb shown in FIG. 3 is detected as an overlapping portion, and when the opaque skin-colored thin film region D shown in FIG. Therefore, the upper limit number of pixels may be set according to each situation.
  • the upper limit number of pixels may be set according to the size of the human finger region A.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure for determining a fake finger with a transparent thin film on the surface of the finger.
  • the reflected light source unit 21 irradiates the authentication object with light, and the imaging unit 10 photographs the authentication object ( Step S101).
  • the transmitted light source unit 22 irradiates the authentication target with light, and the imaging unit 10 captures the authentication target (step S102).
  • the classification unit 31 the captured reflected light image in step S101, and the foreground portion consisting pixel group having a hue value corresponding to a skin color, is classified into a background portion formed of the other pixel group ( Step S103).
  • the classification unit 31 classifies the transmitted light image photographed in step S102 into a foreground part composed of pixel groups having hue values corresponding to skin color and white and a background part composed of other pixel groups. (Step S104).
  • the detection unit 32 compares the foreground portion of the reflected light image with the background portion of the transmitted light image to detect an overlapping portion, and compares the background portion of the reflected light image with the foreground portion of the transmitted light image. Then, an overlapping portion is detected (step S105).
  • the determination unit 33 determines whether or not the number of pixels included in the overlapping portion detected in step S105 is equal to or greater than a predetermined upper limit number of pixels (step S106). When this determination is NO (step S106; NO), the determination unit 33 determines that there is no foreign object around the finger (step S107). That is, it is determined that the authentication target is a human finger, and the fake finger determination process is terminated.
  • step S106 when it is determined in step S106 that the number of pixels included in the overlapping portion is equal to or greater than the predetermined upper limit number of pixels (step S106; YES), the determination unit 33 determines that there is a foreign object around the finger. Determination is made (step S108). That is, it is determined that the authentication target is a fake finger, and the fake finger determination process is terminated.
  • the reflected light image and the transmitted light image captured by the imaging unit 10 are classified into the foreground part and the background part, respectively, and the reflected light image is obtained.
  • the overlap portion can be detected by comparing the foreground portion of one of the transmitted light images and the background portion of the other image. Accordingly, even when a fake finger with a thin film of a false finger or opaque skin color gave a transparent thin film on the surface of the finger is used as the authentication object, detecting a membrane portion existing around the finger Thus, a fake finger can be determined.
  • the number of pixels in the overlapping portion is equal to or larger than the predetermined upper limit number of pixels, it can be determined that there is a foreign object around the finger. Thereby, it can prevent misjudging that it is a fake finger
  • the hue value corresponding to the skin color is used when the reflected light image is classified into the foreground portion and the background portion. Therefore, for example, as shown in FIG. 6, when the reflected light becomes strong in a partial area A1 of the human finger area A, the partial area A1 becomes white and may be classified as a background part. .
  • a partial region A1 of the human finger region A has a skin color and is classified as a foreground portion.
  • a partial region A1 of the human finger region A is detected as a foreign object, and it is erroneously determined that the human finger is a fake finger.
  • the false finger determination process is specialized to the false finger determination process with a transparent thin film to prevent such erroneous determination.
  • the fake finger determination apparatus according to the second embodiment cannot discriminate a fake finger with an opaque skin-colored thin film, but the reflected light becomes strong at a fake finger with a transparent thin film or a part thereof.
  • the human fingers can be discriminated.
  • the fake finger determination device in the second embodiment is different from the fake finger determination device in the first embodiment described above in that the functions of the classification unit 31 and the detection unit 32 of the control unit 30 are different.
  • the other configurations are the same as the configurations of the fake finger determination device in the first embodiment, and therefore, the same reference numerals are given to the respective components, and the description thereof is omitted. Differences from the first embodiment will be described.
  • the classification unit 31 uses a pixel group having a hue value corresponding to white or a luminance value equal to or higher than a predetermined threshold in the transmitted light image as a foreground portion, and a hue corresponding to skin color and white in the transmitted light image. This is different from the classification unit 31 of the first embodiment in which a pixel group having a value is a foreground portion. As a result, the foreground portion of the transmitted light image does not include a pixel group having a hue value corresponding to the skin color.
  • the predetermined threshold value for example, a lower limit value of a luminance value assumed to be included in the transparent thin film image in the transmitted light image can be used.
  • the predetermined threshold value can be determined by experiments or the like.
  • the reflected light image is classified into a foreground portion and a background portion in the same manner as the classification unit 31 in the first embodiment.
  • the detection unit 32 limits the comparison when detecting the overlapping portion to the comparison between the background portion of the reflected light image and the foreground portion of the transmitted light image, and thus the background portion of the reflected light image and the foreground portion of the transmitted light image. And the detector 32 in the first embodiment that compares the foreground portion of the reflected light image and the background portion of the transmitted light image.
  • the classification unit 31 uses the foreground for the pixel group in the human finger region A (except for a part of the region A1) in the reflected light image, as in the first embodiment.
  • the pixel group of the partial region A1 and the background region B of the human finger region A is classified into the background portion.
  • the classification unit 31 classifies all pixel groups including the human finger region A and the background region B into background portions in the transmitted light image. That is, the foreground portion of the transmitted light image is not formed in principle.
  • the detection unit 32 cannot detect the overlapping portion, and the determination unit 33 determines that the authentication target shown in FIG. 6 is a human finger. That is, in the fake finger determination apparatus according to the second embodiment, it is possible to determine a human finger whose reflected light has increased in part as a legitimate finger.
  • the classification unit 31 uses the pixel group of the human finger partial membrane region Ca and the human finger region A as the foreground portion in the reflected light image as in the first embodiment.
  • the pixel groups of the protruding partial film region Cb and the background region B are classified into background portions.
  • the classification unit 31, in the transmitted light image, protruding the pixel group of the partial layer region Cb classified into foreground portion, human finger area A becomes otherwise human finger portion film region Ca and the pixel group of the background area B Is classified into the background part.
  • the detection unit 32 detects the protruding partial film region Cb as an overlapping portion between the background portion of the reflected light image and the foreground portion of the transmitted light image.
  • the determination unit 33 determines that the authentication target illustrated in FIG. 3 is a fake finger when the number of pixels in the protruding partial film region Cb is equal to or greater than a predetermined upper limit number of pixels. That is, in the false finger determination device according to the second embodiment, a false finger with a transparent thin film on the surface of the finger can be determined as an illegal finger.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a processing procedure when determining a fake finger with a transparent thin film on the surface of the finger.
  • the reflected light source unit 21 irradiates the authentication object with light, and the imaging unit 10 photographs the authentication object ( Step S201).
  • the transmitted light source 22 irradiates the authentication target with light, and the imaging unit 10 captures the authentication target (step S202).
  • the classification unit 31 classifies the reflected light image photographed in step S201 into a foreground part composed of a pixel group having a hue value corresponding to the skin color and a background part composed of other pixel groups ( Step S203).
  • the classification unit 31 obtains the transmitted light image captured in step S202 from the foreground portion composed of a pixel group having a hue value corresponding to white or a luminance value equal to or higher than a predetermined threshold, and other pixel groups. Into the background portion (step S204).
  • the detection unit 32 compares the background portion of the reflected light image with the foreground portion of the transmitted light image to detect an overlapping portion (step S205).
  • the determination unit 33 determines whether or not the number of pixels included in the overlapping portion detected in step S205 is equal to or greater than a predetermined upper limit number of pixels (step S206). When this determination is NO (step S206; NO), the determination unit 33 determines that there is no foreign object around the finger (step S207). That is, it is determined that the authentication target is a human finger, and the fake finger determination process is terminated.
  • step S206 when it is determined in step S206 that the number of pixels included in the overlapping portion is equal to or greater than the predetermined upper limit pixel number (step S206; YES), the determination unit 33 determines that there is a foreign object around the finger. Determination is made (step S208). That is, it is determined that the authentication target is a fake finger, and the fake finger determination process is terminated.
  • the reflected light image and the transmitted light image captured by the imaging unit 10 are classified into the foreground portion and the background portion, respectively, and the reflected light image.
  • the background portion and the foreground portion of the transmitted light image can be compared to detect an overlapping portion.
  • the number of pixels in the overlapping portion is equal to or greater than a predetermined upper limit number of pixels, it can be determined that there is a foreign object around the finger. As a result, it is possible to prevent erroneous determination that the finger is a fake finger due to an erroneously detected overlapping portion. Therefore, it is possible to improve the discrimination accuracy of a fake finger with a thin film on the finger surface.
  • the false finger determination device 1 As described at the beginning of the second embodiment described above, in the false finger determination device 1 according to the first embodiment, a partial area A1 of the human finger area A shown in FIG. 6 is detected as a foreign object, and the human finger is false. There is a risk of misjudging that it is a finger. Therefore, in the false finger determination apparatus according to the third embodiment, the false finger determination process is specialized to the false finger determination process with an opaque skin-colored thin film to prevent such erroneous determination. As a result, the fake finger determination apparatus according to the third embodiment cannot discriminate a fake finger with a transparent thin film, but the reflected light becomes strong at a fake finger with an opaque skin-colored thin film or in part. The human fingers can be discriminated.
  • the point that the fake finger determination device in the third embodiment is different from the fake finger determination device in the first embodiment described above is that the functions of the classification unit 31 and the detection unit 32 of the control unit 30 are different.
  • the other configurations are the same as the configurations of the fake finger determination device in the first embodiment, and therefore, the same reference numerals are given to the respective components, and the description thereof is omitted. Differences from the first embodiment will be described.
  • the classification unit 31 uses a pixel group having a hue value corresponding to the skin color in the transmitted light image as a foreground part, and a pixel group having a hue value corresponding to the skin color and white in the transmitted light image is the foreground part. This is different from the classification unit 31 of the first embodiment. As a result, the foreground portion of the transmitted light image does not include a pixel group having a hue value corresponding to white.
  • the reflected light image is classified into a foreground portion and a background portion in the same manner as the classification unit 31 in the first embodiment.
  • the detection unit 32 limits the comparison when detecting the overlapping portion to the comparison between the foreground portion of the reflected light image and the background portion of the transmitted light image, and thus the background portion of the reflected light image and the foreground portion of the transmitted light image. And the detector 32 in the first embodiment that compares the foreground portion of the reflected light image and the background portion of the transmitted light image.
  • the classification unit 31 uses the foreground for the pixel group in the human finger region A (except for a part of the region A1) in the reflected light image, as in the first embodiment.
  • the pixel group of the partial region A1 and the background region B of the human finger region A is classified into the background portion.
  • the classification unit 31 classifies the pixel group of the human finger region A (including a partial region A1) as the foreground part, and classifies the pixel group of the background area B as the background part.
  • the detection unit 32 cannot detect the overlapping portion, and the determination unit 33 determines that the authentication target shown in FIG. 6 is a human finger. That is, in the fake finger determination device according to the third embodiment, it is possible to determine a human finger whose reflected light has increased in part as a legitimate finger.
  • the classification unit 31 When classifying the authentication object shown in FIG. 4, the classification unit 31, in the reflected light image, as in the first embodiment, foreground portion pixel groups of the thin film region D of the human body finger regions A and opaque skin color And the pixel group in the background region B is classified as a background portion. On the other hand, in the transmitted light image, the classification unit 31 classifies the pixel group of the human finger region A (excluding the opaque skin-colored thin film region D) as the foreground part, and the opaque skin-colored thin film region D and the background region B. Are grouped into the background portion.
  • the detection unit 32 detects the opaque skin-colored thin film region D as an overlapping portion of the foreground portion of the reflected light image and the background portion of the transmitted light image.
  • the determination unit 33 determines that the authentication target illustrated in FIG. 4 is a fake finger when the number of pixels of the opaque skin-colored thin film region D is equal to or greater than a predetermined upper limit number of pixels. That is, in the fake finger determination apparatus according to the third embodiment, a fake finger with an opaque skin-colored thin film on the finger surface can be determined as an illegal finger.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure for determining a fake finger having an opaque skin-colored thin film on the finger surface.
  • the reflected light source unit 21 irradiates the authentication object with light, and the imaging unit 10 photographs the authentication object ( Step S301).
  • the transmitted light source unit 22 irradiates the authentication target with light, and the imaging unit 10 captures the authentication target (step S302).
  • the classification unit 31 classifies the reflected light image photographed in step S301 into a foreground part composed of a pixel group having a hue value corresponding to the skin color and a background part composed of another pixel group (step S303).
  • the classification unit 31 classifies the transmitted light image photographed in step S302 into a foreground part composed of a pixel group having a hue value corresponding to the skin color and a background part composed of other pixel groups (step S304).
  • the detection unit 32 compares the foreground portion of the reflected light image and the background portion of the transmitted light image to detect an overlapping portion (step S305).
  • the determination unit 33 determines whether or not the number of pixels included in the overlapping portion detected in step S305 is equal to or greater than a predetermined upper limit number of pixels (step S306). When this determination is NO (step S306; NO), the determination unit 33 determines that there is no foreign object around the finger (step S307). That is, it is determined that the authentication target is a human finger, and the fake finger determination process is terminated.
  • step S306 when it is determined in step S306 that the number of pixels included in the overlapping portion is equal to or greater than the predetermined upper limit pixel number (step S306; YES), the determination unit 33 determines that there is a foreign object around the finger. It is determined (step S308). That is, it is determined that the authentication target is a fake finger, and the fake finger determination process is terminated.
  • the reflected light image and the transmitted light image captured by the imaging unit 10 are classified into the foreground portion and the background portion, respectively, and the reflected light image.
  • the overlap portion can be detected by comparing the foreground portion and the background portion of the transmitted light image.
  • the number of pixels of the overlapping portion is equal to or greater than a predetermined upper limit number of pixels, it can be determined that there is a foreign object around the finger. As a result, it is possible to prevent erroneous determination that the finger is a fake finger due to an erroneously detected overlapping portion. Therefore, it is possible to improve the discrimination accuracy of a fake finger with a thin film on the finger surface.
  • the fake finger determination apparatus, fake finger determination method, and fake finger determination program according to the present invention are suitable for improving the discrimination accuracy of a fake finger with a thin film on the finger surface.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Image Input (AREA)

Abstract

　指の表面に薄膜を付けた偽指の判別精度を向上させる。指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像部１０と、反射光画像および透過光画像を、当該各画像に含まれる画素の色相値に基づいて、皮膚画像の特徴を有する前景部分と皮膚画像の特徴を有さない背景部分とにそれぞれ分類する分類部３１と、反射光画像および透過光画像のいずれか一方の画像の前景部分と他方の画像の背景部分とを比較して重複部分を検出する検出部３２と、重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部３３と、を備える。

Description

偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラム
　本発明は、偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラムに関する。
　近年、個人を識別する認証方式の一つとして指紋認証が注目されている。指紋は人によって異なり、年月が経過しても変化しないという特徴がある。したがって、指紋認証は、現在普及しているパスワード認証等よりも信頼性が高いとされている。一方、指紋認証では、他人の指紋を取り込んで偽造した偽指等を用いて本人になりすます不正行為を阻止する必要がある。このような不正行為を阻止する技術として、例えば、下記特許文献１、２では、光を照射した指の表面の色を基準にして偽指を検知している。
特開２００３－５０９９３号公報 特許第２６３７２５３号公報
　ところで、上述した特許文献１、２では、指の表面の色を基準にして偽指を検知しているため、他人の指紋を複製等した透明または肌色の薄膜を指の表面に付けた偽指を判別することは難しい。特に、透明な薄膜を付けた偽指では、偽指表面の色が皮膚の色と同化するため、区別することは困難である。
　本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、指の表面に薄膜を付けた偽指の判別精度を向上させることができる偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラムを提供することを目的とする。
　本発明の偽指判定装置は、指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像部と、反射光画像および透過光画像を、当該各画像に含まれる画素の色相値または輝度値に基づいて、皮膚画像の特徴を有する前景部分と皮膚画像の特徴を有さない背景部分とにそれぞれ分類する分類部と、反射光画像および透過光画像のいずれか一方の画像の前景部分に属し、かつ他方の画像の背景部分に属する部分を重複部分として検出する検出部と、上記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部と、を備える。
　また、本発明の偽指判定装置は、指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像部と、反射光画像において肌色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とし、当該画素群以外の画素群を背景部分とし、さらに、透過光画像において白色に相当する色相値または所定の閾値以上の輝度値を有する画素群を前景部分とし、当該画素群以外の画素群を背景部分とする分類部と、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分とを比較して重複部分を検出する検出部と、上記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部と、を備える。
　また、本発明の偽指判定装置は、指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像部と、反射光画像および透過光画像においてそれぞれ肌色に相当する色相値を有する画素群をそれぞれ前景部分とし、当該画素群以外の画素群をそれぞれ背景部分とする分類部と、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分とを比較して重複部分を検出する検出部と、上記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部と、を備える。
　本発明の偽指判定方法は、指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像ステップと、反射光画像および透過光画像を、当該各画像に含まれる画素の色相値または輝度値に基づいて、皮膚画像の特徴を有する前景部分と皮膚画像の特徴を有さない背景部分とにそれぞれ分類する分類ステップと、反射光画像および透過光画像のいずれか一方の画像の前景部分に属し、かつ他方の画像の背景部分に属する部分を重複部分として検出する検出ステップと、上記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定ステップと、を含む。
　また、本発明の偽指判定方法は、指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像ステップと、反射光画像において肌色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とし、当該画素群以外の画素群を背景部分とし、さらに、透過光画像において白色に相当する色相値または所定の閾値以上の輝度値を有する画素群を前景部分とし、当該画素群以外の画素群を背景部分とする分類ステップと、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分とを比較して重複部分を検出する検出ステップと、上記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定ステップと、を含む。
　また、本発明の偽指判定方法は、指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像ステップと、反射光画像および透過光画像においてそれぞれ肌色に相当する色相値を有する画素群をそれぞれ前景部分とし、当該画素群以外の画素群をそれぞれ背景部分とする分類ステップと、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分とを比較して重複部分を検出する検出ステップと、上記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定ステップと、を含む。
　本発明の偽指判定プログラムは、上記偽指判定方法に含まれる各ステップをコンピュータに実行させる。
　本発明によれば、指の表面に薄膜を付けた偽指の判別精度を向上させることができる。
各実施形態における偽指判定装置の概略構成を示すブロック図である。 認証対象物として人体指が撮影された場合の分類処理の内容を説明するための模式図である。 認証対象物として人体指の表面に透明な薄膜を付けた偽指が撮影された場合の分類処理の内容を説明するための模式図である。 認証対象物として人体指の表面に不透明な肌色の薄膜を付けた偽指が撮影された場合の分類処理の内容を説明するための模式図である。 第１実施形態における偽指判定処理を説明するためのフローチャートである。 認証対象物として反射し易い部分を有する人体指が撮影された場合の分類処理の内容を説明するための模式図である。 第２実施形態における偽指判定処理を説明するためのフローチャートである。 第３実施形態における偽指判定処理を説明するためのフローチャートである。
　以下、添付図面を参照して、本発明に係る偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラムの好適な実施形態について説明する。
　[第１実施形態]
　まず、図１を参照して、第１実施形態における偽指判定装置の概略構成について説明する。図１は、偽指判定装置の構成を模式的に示した図である。偽指判定装置１は、指紋認証の対象となる認証対象物が偽指であるか否かを判定する装置である。認証対象物となる指は、例えば偽指判定装置１の天面に設けられた所定の載置領域に載置する。この載置領域は、例えば透明プレートで形成されており、載置領域に載置された認証対象物を偽指判定装置１内部から撮影可能としている。
　図１に示すように、偽指判定装置１は、撮像部１０と、光源部２０と、制御部３０とを有する。なお、偽指判定装置１が有する撮像部１０、光源部２０および制御部３０の各構成要素は、原則として、従来の指紋認証装置が有する撮像部、光源部および制御部と同じである。ただし、光源部２０の配置や、制御部３０が認証対象物の真偽を判定する際の各種機能を有する点で従来の指紋認証装置とは異なる。
　また、偽指判定装置１は、物理的には、ＣＰＵと、メモリと、撮像部と、光源部とを含んで構成される。メモリには、例えば、ＣＰＵで処理されるプログラムやデータを記憶するＲＯＭと、主として制御処理のための各種作業領域として使用されるＲＡＭとが含まれる。これらの要素は、互いにバスを介して接続されている。ＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されたプログラムを実行し、撮像部によって撮影された反射光画像データおよび透過光画像データや、ＲＡＭに展開された各種のデータを用いて処理することで、後述する偽指判定装置１における各部の機能を実現することができる。
　撮像部１０は、例えばカラーカメラであり、載置領域に載置された認証対象物を撮影する。なお、本実施形態では、撮像部１０としてカラーカメラを用いた場合について説明するが、撮像部１０はカラーカメラに限定されない。例えば、白黒カメラを撮像部１０として用いることもできる。
　光源部２０は、例えば白色ＬＥＤ（Light-Emitting Diode）であり、撮像部１０によって認証対象物が撮影される際に、認証対象物に光を照射する。光源部２０は、反射光用光源部２１と、透過光用光源部２２と、を有する。なお、本実施形態では、光源部２０として白色ＬＥＤを用いた場合について説明するが、光源部２０は白色ＬＥＤに限定されない。複数の波長を含む光源を光源部２０として用いることができる。また、これに併せて、光源からの複数の波長を撮像可能なカメラを撮像部１０として用いることができる。
　反射光用光源部２１は、認証対象物に対して光を照射できる位置であり、かつ、認証対象物からの反射光が撮像部１０に入射する位置に配置される。例えば、載置領域に載置された認証対象物に対して、透明プレートを介して光を入射できる位置に反射光用光源部２１の出光面を配置する。認証対象物を撮影する際に、反射光用光源部２１の光を認証対象物に照射することで、撮像部１０は認証対象物の反射光画像を撮像可能となる。
　透過光用光源部２２は、認証対象物に対して光を照射できる位置であり、かつ、認証対象物からの反射光が撮像部１０に入射しない位置に配置される。例えば、載置領域に載置された認証対象物に対して、透明プレートを介さずに光を入射できる位置に透過光用光源部２２の出光面を配置する。認証対象物を撮影する際に、透過光用光源部２２の光を認証対象物に照射することで、撮像部１０は認証対象物の透過光画像を撮像可能となる。
　制御部３０は、各種制御処理を実行することで、偽指判定装置１全体を制御する。制御部３０は、例えば、分類部３１と、検出部３２と、判定部３３と、を有する。
　分類部３１は、撮像部１０によって撮像された反射光画像および透過光画像を、各画像に含まれる画素の色相値に基づいて、皮膚画像の特徴を有する前景部分と皮膚画像の特徴を有さない背景部分とにそれぞれ分類する。以下に、分類部３１が有する機能を具体的に説明する。
　分類部３１は、反射光画像において、肌色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とし、この画素群以外の画素群を背景部分とする。肌色に相当する色相値としては、例えば、ＨＳＶ（Hue、Saturation、Value）色空間で赤の色相値を０度とした場合に、皮膚の色である肌色の色相値として取り得る、およそ１０度～５０度の色相値が該当する。分類部３１は、透過光画像において、肌色および白色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とし、この画素群以外の画素群を背景部分とする。図２～図４を参照して、認証対象物ごとの分類処理の内容について具体的に説明する。
　図２は、認証対象物として人体指が撮影された状態を模式的に表す図である。この場合に、分類部３１は、反射光画像および透過光画像ともに、肌色に相当する人体指領域Ａの画素群を前景部分に分類し、人体指領域Ａ以外の背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。
　このように、図２に示す認証対象物を分類した場合には、反射光画像と透過光画像とにおける分類結果が一致する。
　図３は、認証対象物として人体指の表面に透明な薄膜を付けた偽指が撮影された状態を模式的に表す図である。この場合に、分類部３１は、反射光画像においては、透明な薄膜領域Ｃのうち人体指領域Ａ上に重なる部分Ｃａ（以下、「人体指部分膜領域Ｃａ」という。）および人体指領域Ａの画素群を前景部分に分類し、透明な薄膜領域Ｃのうち人体指領域Ａの周辺からはみ出した部分Ｃｂ（以下、「はみ出し部分膜領域Ｃｂ」という。）および背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。人体指部分膜領域Ｃａが前景部分に分類されるのは、透明な薄膜を通して人体指が撮影されるためである。その結果、人体指部分膜領域Ｃａは肌色となり、皮膚画像の特徴を有することになる。はみ出し部分膜領域Ｃｂが背景部分に分類されるのは、透明な薄膜を通して背景が撮影されるためである。その結果、はみ出し部分膜領域Ｃｂは背景画像と同色となり、皮膚画像の特徴を有さないことになる。
　分類部３１は、透過光画像においては、人体指領域Ａおよび透明な薄膜領域Ｃの画素群を前景部分に分類し、それ以外となる背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。透明な薄膜領域Ｃが前景部分に分類されるのは、透明な薄膜に入射した光が薄膜内で屈曲して撮像部１０に入射することで、透明な薄膜領域Ｃの明るさが増大し、透明な薄膜領域Ｃが肌色または白色となるためである。つまり、透明な薄膜領域Ｃのうち、人体指部分膜領域Ｃａは肌色または白色となり、皮膚画像の特徴を有し、はみ出し部分膜領域Ｃｂは白色となり、皮膚画像の特徴を有するためである。
　このように、図３に示す認証対象物を分類した場合には、はみ出し部分膜領域Ｃｂが、反射光画像では背景部分に分類され、透過光画像では前景部分に分類される。つまり、はみ出し部分膜領域Ｃｂについては、反射光画像と透過光画像とにおける分類結果が相違する。
　図４は、認証対象物として人体指の表面に不透明な肌色の薄膜を付けた偽指が撮影された場合の分類処理の内容を説明するための模式図である。この場合に、分類部３１は、反射光画像においては、人体指領域Ａおよび不透明な肌色の薄膜領域Ｄの画素群を前景部分に分類し、それ以外となる背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。不透明な肌色の薄膜領域Ｄが前景部分に分類されるのは、不透明な肌色の薄膜の表面で反射する光が肌色に相当する色相値を有し、皮膚画像の特徴を有するためである。
　分類部３１は、透過光画像においては、人体指領域Ａの画素群を前景部分に分類し、それ以外となる背景領域Ｂおよび不透明な肌色の薄膜領域Ｄの画素群を背景部分に分類する。不透明な肌色の薄膜領域Ｄが背景部分に分類されるのは、不透明な肌色の薄膜は光を遮断して暗くなるため、不透明な肌色の薄膜領域Ｄは肌色または白色とならず、皮膚画像の特徴を有さないためである。
　このように、図４に示す認証対象物を分類した場合には、不透明な肌色の薄膜領域Ｄが、反射光画像では前景部分に分類され、透過光画像では背景部分に分類される。つまり、不透明な肌色の薄膜領域Ｄについては、反射光画像と透過光画像とにおける分類結果が相違する。
　なお、分類部３１は、反射光画像を分類する際の条件として肌色に相当する色相値を用い、透過光画像を分類する際の条件として肌色および白色に相当する色相値を用いているが、分類する際の条件はこれに限定されない。例えば、皮膚画像が取り得る色相値を、分類する際の条件として用いることができる。皮膚画像が取り得る色相値は、実験等により決定することができる。また、撮像部１０が白黒カメラである場合には、輝度値を分類する際の条件として用いることができる。具体的に、例えば、分類部３１は、反射光画像および透過光画像において、皮膚画像が取り得る輝度値を有する画素群をそれぞれ前景部分とし、この画素群以外の画素群をそれぞれ背景部分とすることができる。皮膚画像が取り得る輝度値は、実験等により決定することができる。
　検出部３２は、反射光画像および透過光画像のいずれか一方の画像の前景部分と他方の画像の背景部分とを比較して重複部分を検出する。これにより、反射光画像と透過光画像とにおける分類結果が相違する部分を検出することができる。以下に、検出部３２が有する機能を具体的に説明する。
　検出部３２は、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分とを比較して重複部分を検出する。この比較によって検出される重複部分としては、図３に示すはみ出し部分膜領域Ｃｂが該当する。つまり、この比較によって重複部分が検出された場合には、人体指の表面に透明な薄膜が付けられている可能性が高いことになる。
　検出部３２は、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分とを比較して重複部分を検出する。この比較によって検出される重複部分としては、図４に示す不透明な肌色の薄膜領域Ｄが該当する。つまり、この比較によって重複部分が検出された場合には、人体指の表面に不透明な肌色の薄膜が付けられている可能性が高いことになる。
　なお、検出部３２は、反射光画像および透過光画像のいずれか一方の画像の前景部分と他方の画像の背景部分とを比較して重複部分を検出しているが、重複部分を検出する方法はこれに限定されない。例えば、反射光画像および透過光画像の前景部分同士で相違する部分と、反射光画像および透過光画像の背景部分同士で相違する部分とを比較して重複部分を検出することとしてもよい。この場合に、反射光画像および透過光画像の前景部分同士で相違する部分と、反射光画像および透過光画像の背景部分同士で相違する部分とは、原則として一致する。したがって、反射光画像および透過光画像の前景部分同士で相違する部分、または反射光画像および透過光画像の背景部分同士で相違する部分を、上記重複部分として検出することとしてもよい。つまり、反射光画像および透過光画像のいずれか一方の画像の前景部分に属し、かつ他方の画像の背景部分に属する部分を、上記重複部分として検出することができればよい。
　判定部３３は、検出部３２によって検出された重複部分の大きさに基づいて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する。これにより、誤検出された重複部分によって、偽指であると誤判定することを防止することが可能となる。以下に、判定部３３が有する機能を具体的に説明する。
　判定部３３は、重複部分に含まれる画素数が所定の上限画素数以上である場合に、指の周辺に異物が存在すると判定する。つまり、認証対象物が偽指であると判定する。所定の上限画素数としては、例えば、認証対象物として人体指を撮影した場合に、異物があるかのように誤検出される可能性がある画素数の上限値を設定することができる。所定の上限画素数は、状況に応じて複数設定することができる。例えば、図３に示すはみ出し部分膜領域Ｃｂが重複部分として検出される場合と、図４に示す不透明な肌色の薄膜領域Ｄが重複部分として検出される場合とでは、異物として判定する際の大きさが異なるため、それぞれの状況に応じて上限画素数を設定することとしてもよい。また、指の大きさに応じて膜画像の割合が異なることも想定されるため、人体指領域Ａの大きさに応じて上限画素数を設定することとしてもよい。
　これにより、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分との間に検出された重複部分の画素数が所定の上限画素数以上である場合には、人体指の表面に透明な薄膜が付けられていると判定することができる。一方、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分との間に検出された重複部分の画素数が所定の上限画素数以上である場合には、人体指の表面に不透明な肌色の薄膜が付けられていると判定することができる。
　次に、図５を参照して第１実施形態における偽指判定装置で実行される偽指判定処理について説明する。図５は、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を判定する際の処理手順を示すフローチャートである。
　最初に、偽指判定装置１の載置領域に認証対象物が載置されると、反射光用光源部２１が認証対象物に光を照射し、撮像部１０が認証対象物を撮影する（ステップＳ１０１）。
　続いて、透過光用光源部２２が認証対象物に光を照射し、撮像部１０が認証対象物を撮影する（ステップＳ１０２）。
　続いて、分類部３１は、上記ステップＳ１０１で撮影された反射光画像を、肌色に相当する色相値を有する画素群からなる前景部分と、それ以外の画素群からなる背景部分とに分類する（ステップＳ１０３）。
　続いて、分類部３１は、上記ステップＳ１０２で撮影された透過光画像を、肌色および白色に相当する色相値を有する画素群からなる前景部分と、それ以外の画素群からなる背景部分とに分類する（ステップＳ１０４）。
　続いて、検出部３２は、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分とを比較して重複部分を検出するとともに、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分とを比較して重複部分を検出する（ステップＳ１０５）。
　続いて、判定部３３は、上記ステップＳ１０５で検出された重複部分に含まれる画素数が所定の上限画素数以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。この判定がＮＯである場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）に、判定部３３は、指の周辺に異物が存在しないと判定する（ステップＳ１０７）。つまり、認証対象物が人体指であると判定し、偽指判定処理を終了する。
　一方、上記ステップＳ１０６の判定で上記重複部分に含まれる画素数が所定の上限画素数以上であると判定した場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）に、判定部３３は、指の周辺に異物が存在すると判定する（ステップＳ１０８）。つまり、認証対象物が偽指であると判定し、偽指判定処理を終了する。
　上述してきたように、第１実施形態における偽指判定装置１によれば、撮像部１０によって撮像された反射光画像と透過光画像を、それぞれ前景部分と背景部分とに分類し、反射光画像および透過光画像のいずれか一方の画像の前景部分と他方の画像の背景部分とを比較して重複部分を検出することができる。これにより、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指や不透明な肌色の薄膜を付けた偽指が認証対象物として用いられた場合であっても、指の周辺に存在する薄膜部分を検出して偽指を判別することができる。
　また、重複部分の画素数が所定の上限画素数以上である場合に、指の周辺に異物が存在すると判定することができる。これにより、誤検出された重複部分によって、偽指であると誤判定することを防止することができる。それゆえに、指の表面に薄膜を付けた偽指の判別精度を向上させることが可能となる。
　[第２実施形態]
　上述した第１実施形態における偽指判定装置１では、反射光画像を前景部分と背景部分とに分類する際に、肌色に相当する色相値を用いている。したがって、例えば、図６に示すように、人体指領域Ａの一部の領域Ａ１で反射光が強くなると、その一部の領域Ａ１が白色になり、背景部分に分類されてしまうことが考えられる。この場合、透過光画像では、人体指領域Ａの一部の領域Ａ１は肌色になるため、前景部分に分類される。その結果、人体指領域Ａの一部の領域Ａ１が異物として検出され、人体指が偽指であると誤判定されてしまうことになる。
　第２実施形態における偽指判定装置では、偽指判定処理を透明な薄膜を付けた偽指判定処理に特化することで、このような誤判定を防止する。これにより、第２実施形態における偽指判定装置では、不透明な肌色の薄膜を付けた偽指を判別することはできないものの、透明な薄膜を付けた偽指や、一部で反射光が強くなった人体指を判別することができる。
　第２実施形態における偽指判定装置が、上述した第１実施形態における偽指判定装置と相違する点は、制御部３０の分類部３１および検出部３２の機能が異なる点である。それ以外の構成については、第１実施形態における偽指判定装置の各構成と同様であるため、各構成要素には同一の符合を付し、その説明は省略するとともに、以下においては、主に第１実施形態との相違点について説明する。
　分類部３１は、透過光画像のうち、白色に相当する色相値または所定の閾値以上の輝度値を有する画素群を前景部分とする点で、透過光画像のうち、肌色および白色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とする第１実施形態の分類部３１とは異なる。これにより、透過光画像の前景部分には、肌色に相当する色相値の画素群が含まれないこととなる。所定の閾値としては、例えば、透過光画像において透明な薄膜画像が有すると想定される輝度値の下限値を用いることができる。所定の閾値は、実験等により決定することができる。なお、反射光画像については、第１実施形態における分類部３１と同様にして前景部分と背景部分とに分類する。
　検出部３２は、重複部分を検出する際の比較を、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分との比較に限定する点で、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分とを比較し、さらに反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分とを比較する第１実施形態における検出部３２とは異なる。
　以下に、図面を参照して、認証対象物ごとの偽指判定処理の内容について具体的に説明する。
　図６に示す認証対象物を分類する場合に、分類部３１は、反射光画像においては、第１実施形態と同様に、人体指領域Ａ（一部の領域Ａ１を除く）の画素群を前景部分に分類し、人体指領域Ａの一部の領域Ａ１および背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。一方、分類部３１は、透過光画像においては、人体指領域Ａおよび背景領域Ｂを含む全ての画素群を背景部分に分類する。つまり、透過光画像の前景部分は原則として形成されない。
　このように、図６に示す認証対象物を分類した場合には、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分との間に重複する部分が原則として存在しないことになる。したがって、検出部３２は、重複部分を検出することができず、判定部３３は、図６に示す認証対象物が人体指であると判定する。つまり、第２実施形態における偽指判定装置では、一部で反射光が強くなった人体指を正当な指として判別することができる。
　図３に示す認証対象物を分類する場合に、分類部３１は、反射光画像においては、第１実施形態と同様に、人体指部分膜領域Ｃａおよび人体指領域Ａの画素群を前景部分に分類し、はみ出し部分膜領域Ｃｂおよび背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。一方、分類部３１は、透過光画像においては、はみ出し部分膜領域Ｃｂの画素群を前景部分に分類し、それ以外となる人体指領域Ａ、人体指部分膜領域Ｃａおよび背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。
　このように、図３に示す認証対象物を分類した場合には、はみ出し部分膜領域Ｃｂが、反射光画像では背景部分に分類され、透過光画像では前景部分に分類される。したがって、検出部３２は、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分との重複部分として、はみ出し部分膜領域Ｃｂを検出することになる。判定部３３は、はみ出し部分膜領域Ｃｂの画素数が所定の上限画素数以上である場合に、図３に示す認証対象物が偽指であると判定する。つまり、第２実施形態における偽指判定装置では、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を不正な指として判別することができる。
　次に、図７を参照して第２実施形態における偽指判定装置で実行される偽指判定処理について説明する。図７は、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指を判定する際の処理手順を示すフローチャートである。
　最初に、偽指判定装置１の載置領域に認証対象物が載置されると、反射光用光源部２１が認証対象物に光を照射し、撮像部１０が認証対象物を撮影する（ステップＳ２０１）。
　続いて、透過光用光源部２２が認証対象物に光を照射し、撮像部１０が認証対象物を撮影する（ステップＳ２０２）。
　続いて、分類部３１は、上記ステップＳ２０１で撮影された反射光画像を、肌色に相当する色相値を有する画素群からなる前景部分と、それ以外の画素群からなる背景部分とに分類する（ステップＳ２０３）。
　続いて、分類部３１は、上記ステップＳ２０２で撮影された透過光画像を、白色に相当する色相値または所定の閾値以上の輝度値を有する画素群からなる前景部分と、それ以外の画素群からなる背景部分とに分類する（ステップＳ２０４）。
　続いて、検出部３２は、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分とを比較して重複部分を検出する（ステップＳ２０５）。
　続いて、判定部３３は、上記ステップＳ２０５で検出された重複部分に含まれる画素数が所定の上限画素数以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。この判定がＮＯである場合（ステップＳ２０６；ＮＯ）に、判定部３３は、指の周辺に異物が存在しないと判定する（ステップＳ２０７）。つまり、認証対象物が人体指であると判定し、偽指判定処理を終了する。
　一方、上記ステップＳ２０６の判定で上記重複部分に含まれる画素数が所定の上限画素数以上であると判定した場合（ステップＳ２０６；ＹＥＳ）に、判定部３３は、指の周辺に異物が存在すると判定する（ステップＳ２０８）。つまり、認証対象物が偽指であると判定し、偽指判定処理を終了する。
　上述してきたように、第２実施形態における偽指判定装置１によれば、撮像部１０によって撮影された反射光画像と透過光画像を、それぞれ前景部分と背景部分とに分類し、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分とを比較して重複部分を検出することができる。これにより、指の表面に透明な薄膜を付けた偽指が認証対象物として用いられた場合であっても、指の周辺に存在する薄膜部分を検出して偽指を摘出することができる。また、人体指の一部で反射光が強くなった場合であっても、人体指を偽指であると誤判定することなく、人体指として的確に判別することができる。
　さらに、重複部分の画素数が所定の上限画素数以上である場合に、指の周辺に異物が存在すると判定することができる。これにより、誤検出された重複部分によって、偽指であると誤判定することを防止することが可能となる。それゆえに、指の表面に薄膜を付けた偽指の判別精度を向上させることが可能となる。
　[第３実施形態]
　上述した第２実施形態の冒頭で説明したように、第１実施形態における偽指判定装置１では、図６に示す人体指領域Ａの一部の領域Ａ１が異物として検出され、人体指が偽指であると誤判定されるおそれがある。そこで、第３実施形態における偽指判定装置では、偽指判定処理を不透明な肌色の薄膜を付けた偽指判定処理に特化することで、このような誤判定を防止する。これにより、第３実施形態における偽指判定装置では、透明な薄膜を付けた偽指を判別することはできないものの、不透明な肌色の薄膜を付けた偽指や、一部で反射光が強くなった人体指を判別することができる。
　第３実施形態における偽指判定装置が、上述した第１実施形態における偽指判定装置と相違する点は、制御部３０の分類部３１および検出部３２の機能が異なる点である。それ以外の構成については、第１実施形態における偽指判定装置の各構成と同様であるため、各構成要素には同一の符合を付し、その説明は省略するとともに、以下においては、主に第１実施形態との相違点について説明する。
　分類部３１は、透過光画像のうち、肌色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とする点で、透過光画像のうち、肌色および白色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とする第１実施形態の分類部３１とは異なる。これにより、透過光画像の前景部分には、白色に相当する色相値の画素群が含まれないこととなる。なお、反射光画像については、第１実施形態における分類部３１と同様にして前景部分と背景部分とに分類する。
　検出部３２は、重複部分を検出する際の比較を、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分との比較に限定する点で、反射光画像の背景部分と透過光画像の前景部分とを比較し、さらに反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分とを比較する第１実施形態における検出部３２とは異なる。
　以下に、図面を参照して、認証対象物ごとの偽指判定処理の内容について具体的に説明する。
　図６に示す認証対象物を分類する場合に、分類部３１は、反射光画像においては、第１実施形態と同様に、人体指領域Ａ（一部の領域Ａ１を除く）の画素群を前景部分に分類し、人体指領域Ａの一部の領域Ａ１および背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。一方、分類部３１は、透過光画像においては、人体指領域Ａ（一部の領域Ａ１を含む）の画素群を前景部分に分類し、背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。
　このように、図６に示す認証対象物を分類した場合には、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分との間に重複する部分が原則として存在しないことになる。したがって、検出部３２は、重複部分を検出することができず、判定部３３は、図６に示す認証対象物が人体指であると判定する。つまり、第３実施形態における偽指判定装置では、一部で反射光が強くなった人体指を正当な指として判別することができる。
　図４に示す認証対象物を分類する場合に、分類部３１は、反射光画像においては、第１実施形態と同様に、人体指領域Ａおよび不透明な肌色の薄膜領域Ｄの画素群を前景部分に分類し、背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。一方、分類部３１は、透過光画像においては、人体指領域Ａ（不透明な肌色の薄膜領域Ｄ部分を除く）の画素群を前景部分に分類し、不透明な肌色の薄膜領域Ｄおよび背景領域Ｂの画素群を背景部分に分類する。
　このように、図４に示す認証対象物を分類した場合には、不透明な肌色の薄膜領域Ｄが、反射光画像では前景部分に分類され、透過光画像では背景部分に分類される。したがって、検出部３２は、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分との重複部分として、不透明な肌色の薄膜領域Ｄを検出することとなる。判定部３３は、不透明な肌色の薄膜領域Ｄの画素数が所定の上限画素数以上である場合に、図４に示す認証対象物が偽指であると判定する。つまり、第３実施形態における偽指判定装置では、指の表面に不透明な肌色の薄膜を付けた偽指を不正な指として判別することができる。
　次に、図８を参照して第３実施形態における偽指判定装置で実行される偽指判定処理について説明する。図８は、指の表面に不透明な肌色の薄膜を付けた偽指を判定する際の処理手順を示すフローチャートである。
　最初に、偽指判定装置１の載置領域に認証対象物が載置されると、反射光用光源部２１が認証対象物に光を照射し、撮像部１０が認証対象物を撮影する（ステップＳ３０１）。
　続いて、透過光用光源部２２が認証対象物に光を照射し、撮像部１０が認証対象物を撮影する（ステップＳ３０２）。
　続いて、分類部３１は、上記ステップＳ３０１で撮影された反射光画像を、肌色に相当する色相値を有する画素群からなる前景部分と、それ以外の画素群からなる背景部分とに分類する（ステップＳ３０３）。
　続いて、分類部３１は、上記ステップＳ３０２で撮影された透過光画像を、肌色に相当する色相値を有する画素群からなる前景部分と、それ以外の画素群からなる背景部分とに分類する（ステップＳ３０４）。
　続いて、検出部３２は、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分とを比較して重複部分を検出する（ステップＳ３０５）。
　続いて、判定部３３は、上記ステップＳ３０５で検出された重複部分に含まれる画素数が所定の上限画素数以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。この判定がＮＯである場合（ステップＳ３０６；ＮＯ）に、判定部３３は、指の周辺に異物が存在しないと判定する（ステップＳ３０７）。つまり、認証対象物が人体指であると判定し、偽指判定処理を終了する。
　一方、上記ステップＳ３０６の判定で上記重複部分に含まれる画素数が所定の上限画素数以上であると判定した場合（ステップＳ３０６；ＹＥＳ）に、判定部３３は、指の周辺に異物が存在すると判定する（ステップＳ３０８）。つまり、認証対象物が偽指であると判定し、偽指判定処理を終了する。
　上述してきたように、第３実施形態における偽指判定装置１によれば、撮像部１０によって撮影された反射光画像と透過光画像を、それぞれ前景部分と背景部分とに分類し、反射光画像の前景部分と透過光画像の背景部分とを比較して重複部分を検出することができる。これにより、指の表面に不透明な肌色の薄膜を付けた偽指が認証対象物として用いられた場合であっても、指の周辺に存在する薄膜部分を検出して偽指を摘出することができる。また、人体指の一部で反射光が強くなった場合であっても、人体指を偽指であると誤判定することなく、人体指として的確に判別することができる。
　さらに、重複部分の画素数が所定の上限画素数以上である場合に、指の周辺に異物が存在すると判定することができる。これにより、誤検出された重複部分によって、偽指であると誤判定することを防止することが可能となる。それゆえに、指の表面に薄膜を付けた偽指の判別精度を向上させることが可能となる。
　なお、上述した各実施形態は、単なる例示に過ぎず、実施形態に明示していない種々の変形や技術の適用を排除するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で様々な形態に変形して実施することができる。例えば、上述した各実施形態における偽指判定処理を適宜組み合わせることができる。
　この出願は、２００９年１１月１０日に出願された日本出願特願２００９－２５６９７７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　本発明に係る偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラムは、指の表面に薄膜を付けた偽指の判別精度を向上させることに適している。
１…偽指判定装置、１０…撮像部、２０…光源部、２１…反射光用光源部、２２…透過光用光源部、３０…制御部、３１…分類部、３２…検出部、３３…判定部。

Claims (13)

  1. 　指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像部と、
    　前記反射光画像および前記透過光画像を、当該各画像に含まれる画素の色相値または輝度値に基づいて、皮膚画像の特徴を有する前景部分と皮膚画像の特徴を有さない背景部分とにそれぞれ分類する分類部と、
    　前記反射光画像および前記透過光画像のいずれか一方の画像の前景部分に属し、かつ他方の画像の背景部分に属する部分を重複部分として検出する検出部と、
    　前記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部と、
    　を備えることを特徴とする偽指判定装置。
  2. 　前記分類部は、前記反射光画像および前記透過光画像においてそれぞれ皮膚画像が取り得る色相値または輝度値を有する画素群をそれぞれ前景部分とし、当該画素群以外の画素群をそれぞれ背景部分とすることを特徴とする請求項１記載の偽指判定装置。
  3. 　前記分類部は、前記反射光画像において肌色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とし、前記透過光画像において肌色および白色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とすることを特徴とする請求項２記載の偽指判定装置。
  4. 　前記検出部は、前記反射光画像および前記透過光画像の前景部分同士において相違する部分、または前記反射光画像および前記透過光画像の背景部分同士において相違する部分を、前記重複部分として検出することを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の偽指判定装置。
  5. 　前記検出部は、前記反射光画像の背景部分と前記透過光画像の前景部分とを比較して前記重複部分を検出することを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の偽指判定装置。
  6. 　前記検出部は、前記反射光画像の前景部分と前記透過光画像の背景部分とを比較して前記重複部分を検出することを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の偽指判定装置。
  7. 　指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像部と、
    　前記反射光画像において肌色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とし、当該画素群以外の画素群を背景部分とし、さらに、前記透過光画像において白色に相当する色相値または所定の閾値以上の輝度値を有する画素群を前景部分とし、当該画素群以外の画素群を背景部分とする分類部と、
    　前記反射光画像の背景部分と前記透過光画像の前景部分とを比較して重複部分を検出する検出部と、
    　前記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部と、
    　を備えることを特徴とする偽指判定装置。
  8. 　指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像部と、
    　前記反射光画像および前記透過光画像においてそれぞれ肌色に相当する色相値を有する画素群をそれぞれ前景部分とし、当該画素群以外の画素群をそれぞれ背景部分とする分類部と、
    　前記反射光画像の前景部分と前記透過光画像の背景部分とを比較して重複部分を検出する検出部と、
    　前記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定部と、
    　を備えることを特徴とする偽指判定装置。
  9. 　前記判定部は、前記重複部分の大きさに基づいて、指の周辺に異物が存在すると判定することを特徴とする請求項１～８のいずれか１項に記載の偽指判定装置。
  10. 　指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像ステップと、
    　前記反射光画像および前記透過光画像を、当該各画像に含まれる画素の色相値または輝度値に基づいて、皮膚画像の特徴を有する前景部分と皮膚画像の特徴を有さない背景部分とにそれぞれ分類する分類ステップと、
    　前記反射光画像および前記透過光画像のいずれか一方の画像の前景部分に属し、かつ他方の画像の背景部分に属する部分を重複部分として検出する検出ステップと、
    　前記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定ステップと、
    　を含むことを特徴とする偽指判定方法。
  11. 　指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像ステップと、
    　前記反射光画像において肌色に相当する色相値を有する画素群を前景部分とし、当該画素群以外の画素群を背景部分とし、さらに、前記透過光画像において白色に相当する色相値または所定の閾値以上の輝度値を有する画素群を前景部分とし、当該画素群以外の画素群を背景部分とする分類ステップと、
    　前記反射光画像の背景部分と前記透過光画像の前景部分とを比較して重複部分を検出する検出ステップと、
    　前記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定ステップと、
    　を含むことを特徴とする偽指判定方法。
  12. 　指紋認証の対象となる認証対象物の反射光画像および透過光画像を撮像する撮像ステップと、
    　前記反射光画像および前記透過光画像においてそれぞれ肌色に相当する色相値を有する画素群をそれぞれ前景部分とし、当該画素群以外の画素群をそれぞれ背景部分とする分類ステップと、
    　前記反射光画像の前景部分と前記透過光画像の背景部分とを比較して重複部分を検出する検出ステップと、
    　前記重複部分を用いて、指の周辺に異物が存在するか否かを判定する判定ステップと、
    　を含むことを特徴とする偽指判定方法。
  13. 　請求項１０～１２のいずれか１項に記載の各ステップをコンピュータに実行させるための偽指判定プログラム。
PCT/JP2010/067553 2009-11-10 2010-10-06 偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラム Ceased WO2011058837A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201080051083.7A CN102612705B (zh) 2009-11-10 2010-10-06 假手指判定设备、假手指判定方法和假手指判定程序
JP2011540449A JP5709016B2 (ja) 2009-11-10 2010-10-06 偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラム
EP10829797.9A EP2500863B1 (en) 2009-11-10 2010-10-06 Fake-finger determination device, fake-finger determination method and fake-finger determination program
US13/508,766 US8855381B2 (en) 2009-11-10 2010-10-06 Fake-finger determination device, fake-finger determination method and fake-finger determination program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009-256977 2009-11-10
JP2009256977 2009-11-10

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2011058837A1 true WO2011058837A1 (ja) 2011-05-19

Family

ID=43991497

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2010/067553 Ceased WO2011058837A1 (ja) 2009-11-10 2010-10-06 偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8855381B2 (ja)
EP (1) EP2500863B1 (ja)
JP (1) JP5709016B2 (ja)
CN (1) CN102612705B (ja)
WO (1) WO2011058837A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011152213A1 (ja) * 2010-06-04 2011-12-08 日本電気株式会社 指紋認証システム、指紋認証方法および指紋認証プログラム
CN108427932A (zh) * 2015-10-19 2018-08-21 广东欧珀移动通信有限公司 指纹图像的识别方法及装置

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2495697B1 (en) * 2009-10-26 2020-04-29 Nec Corporation Fake finger determination device and fake finger determination method
WO2014200485A1 (en) * 2013-06-13 2014-12-18 Intel Corporation Techniques for user authentication on a computing device via pattern recognition
US9218522B2 (en) * 2013-09-17 2015-12-22 Gingy Technology Inc. Method for determining fingerprint authenticity and device for the same
US9443162B2 (en) * 2014-09-25 2016-09-13 Aricent Holdings Luxembourg S.A.R.L. Intelligent background selection and image segmentation
KR102322683B1 (ko) 2017-03-20 2021-11-08 삼성전자 주식회사 생체 정보의 위조를 식별하기 위한 전자 장치 및 방법
US12469316B1 (en) * 2023-02-08 2025-11-11 Veracity Protocol Inc. Authentication and identification of physical objects using microstructural features
US12602899B1 (en) 2023-02-08 2026-04-14 Veracity Protocol Inc. Authentication and identification of physical objects using immutable physical code

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2637253B2 (ja) 1989-12-18 1997-08-06 富士通株式会社 生体識別装置
JP2003006645A (ja) * 2001-06-20 2003-01-10 Secom Co Ltd 本人認証用の顔画像照合装置
JP2003050993A (ja) 2001-08-06 2003-02-21 Omron Corp 指紋読取方法および指紋読取装置
JP2007007073A (ja) * 2005-06-29 2007-01-18 Kyocera Corp 生体認証装置
JP2008006146A (ja) * 2006-06-30 2008-01-17 Oki Electric Ind Co Ltd 指紋認証方法とその装置
JP2009256977A (ja) 2008-04-17 2009-11-05 Sekisui Chem Co Ltd 窓下部における水切り構造及びコーナー水切り部材

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6292576B1 (en) * 2000-02-29 2001-09-18 Digital Persona, Inc. Method and apparatus for distinguishing a human finger from a reproduction of a fingerprint
DE10128717A1 (de) 2001-06-13 2002-12-19 Tst Touchless Sensor Technolog Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung natürlicher Haut
EP1353292B1 (en) * 2002-04-12 2011-10-26 STMicroelectronics (Research & Development) Limited Biometric sensor apparatus and methods
US7460696B2 (en) * 2004-06-01 2008-12-02 Lumidigm, Inc. Multispectral imaging biometrics
JP4207717B2 (ja) * 2003-08-26 2009-01-14 株式会社日立製作所 個人認証装置
JP4556111B2 (ja) * 2004-09-02 2010-10-06 ソニー株式会社 情報処理装置
KR100752640B1 (ko) * 2005-01-05 2007-08-29 삼성전자주식회사 방향성 기울기 필터를 이용한 지문 영역 분할 장치 및 방법
US20090304237A1 (en) 2005-06-29 2009-12-10 Kyocera Corporation Biometric Authentication Apparatus
JP2009511094A (ja) * 2005-09-01 2009-03-19 ルミダイム インコーポレイテッド バイオメトリックセンサ
JP2007122237A (ja) * 2005-10-26 2007-05-17 Mitsubishi Electric Corp 偽造判定用撮像装置及び個人識別装置
US7899217B2 (en) 2006-07-19 2011-03-01 Lumidign, Inc. Multibiometric multispectral imager
US8285010B2 (en) * 2007-03-21 2012-10-09 Lumidigm, Inc. Biometrics based on locally consistent features
JP4760870B2 (ja) * 2008-08-04 2011-08-31 株式会社日立製作所 個人認証装置及び方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2637253B2 (ja) 1989-12-18 1997-08-06 富士通株式会社 生体識別装置
JP2003006645A (ja) * 2001-06-20 2003-01-10 Secom Co Ltd 本人認証用の顔画像照合装置
JP2003050993A (ja) 2001-08-06 2003-02-21 Omron Corp 指紋読取方法および指紋読取装置
JP2007007073A (ja) * 2005-06-29 2007-01-18 Kyocera Corp 生体認証装置
JP2008006146A (ja) * 2006-06-30 2008-01-17 Oki Electric Ind Co Ltd 指紋認証方法とその装置
JP2009256977A (ja) 2008-04-17 2009-11-05 Sekisui Chem Co Ltd 窓下部における水切り構造及びコーナー水切り部材

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011152213A1 (ja) * 2010-06-04 2011-12-08 日本電気株式会社 指紋認証システム、指紋認証方法および指紋認証プログラム
US8942439B2 (en) 2010-06-04 2015-01-27 Nec Corporation Fingerprint authentication system, fingerprint authentication method, and fingerprint authentication program
JP5850341B2 (ja) * 2010-06-04 2016-02-03 日本電気株式会社 指紋認証システム、指紋認証方法および指紋認証プログラム
CN108427932A (zh) * 2015-10-19 2018-08-21 广东欧珀移动通信有限公司 指纹图像的识别方法及装置
CN108427932B (zh) * 2015-10-19 2021-07-02 Oppo广东移动通信有限公司 指纹图像的识别方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN102612705A (zh) 2012-07-25
EP2500863B1 (en) 2023-09-13
JPWO2011058837A1 (ja) 2013-03-28
US8855381B2 (en) 2014-10-07
CN102612705B (zh) 2015-01-14
US20120219194A1 (en) 2012-08-30
EP2500863A4 (en) 2017-06-14
JP5709016B2 (ja) 2015-04-30
EP2500863A1 (en) 2012-09-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11734951B2 (en) Fake-finger determination device, fake-finger determination method, and fake-finger determination program
JP5709016B2 (ja) 偽指判定装置、偽指判定方法および偽指判定プログラム
KR102466997B1 (ko) 라이브니스 검사 방법 및 장치
JP6650946B2 (ja) モバイル・デバイスを用いてキャプチャしたイメージを使用する指紋ベースのユーザ認証を実行するためのシステムおよび方法
US11741744B2 (en) Fake finger determination apparatus and fake finger determination method
US20130222564A1 (en) Apparatus for recognizing face based on environment adaptation
WO2010143671A1 (ja) 判定装置、指紋入力装置、判定方法および判定プログラム
JP2018032391A (ja) ライブネス検査方法及び装置
WO2011077879A1 (ja) 偽指判定装置
US8942439B2 (en) Fingerprint authentication system, fingerprint authentication method, and fingerprint authentication program
JPWO2009107237A1 (ja) 生体認証装置
US8139825B2 (en) Authentication apparatus and authentication method
KR20170116530A (ko) 광 파장 특성을 이용한 위조지문 판별장치 및 그 방법
JP2019220047A (ja) 認証装置、認証プログラム、認証方法
KR101767051B1 (ko) 퍼지 추론 기반 지정맥 영상 추출 방법 및 그 장치
US20260087117A1 (en) User authentication device and operating method thereof
WO2013128699A4 (ja) 生体認証装置および制御装置
WO2025017573A1 (en) A system for recognizing a user and a method thereof
JP2004280383A (ja) 認証装置、認証方法、及びコンピュ−タ読み取り可能な記憶媒体、プログラム
WO2022032479A1 (zh) 指纹识别方法、装置和终端设备

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 201080051083.7

Country of ref document: CN

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 10829797

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2010829797

Country of ref document: EP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2011540449

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 13508766

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE