JP2005032067A - Biological body image acquisition apparatus, biological authentication system and biological body image acquisition method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像取得装置及び画像取得方法に関し、特に、指紋認証等の生体認証システムに好適に搭載される生体画像取得装置及び生体画像取得方法に関する。 The present invention relates to an image acquisition device and an image acquisition method, and more particularly, to a biometric image acquisition device and a biometric image acquisition method that are suitably mounted in a biometric authentication system such as fingerprint authentication.
指紋や顔、虹彩、掌紋などを用いた生体認証システムは、画像取得装置から生体の画像を取得して、この取得した画像から特徴抽出を行い、その情報を元に登録済みのデータと照合を行い、本人であることを認証する。 A biometric authentication system using fingerprints, faces, irises, palm prints, etc. acquires a biometric image from an image acquisition device, extracts features from the acquired image, and collates with registered data based on that information. And authenticate the identity.
ここで、画像取得装置の検出方式としては、CCDやCMOSセンサを用いた光学方式や、静電容量方式、圧力検知方式、感熱方式、電界検出方式などがある。また、別の分類としては、2次元のエリアセンサを用いて被写体画像を一括して取得するタイプと、1次元センサあるいは副走査方向の画素数が5〜20程度の帯状の2次元センサを用いて、被写体を副走査方向に順次撮像した画像を合成して全体画像を取得するタイプがある。 Here, as a detection method of the image acquisition apparatus, there are an optical method using a CCD or a CMOS sensor, a capacitance method, a pressure detection method, a thermal method, an electric field detection method, and the like. As another classification, a type in which subject images are collectively acquired using a two-dimensional area sensor and a one-dimensional sensor or a strip-shaped two-dimensional sensor having about 5 to 20 pixels in the sub-scanning direction are used. Thus, there is a type in which an entire image is acquired by combining images obtained by sequentially capturing an object in the sub-scanning direction.
生体認証システムでは、画像取得装置から取得した画像に対してコントラストの改善やエッジ強調などの様々な画像処理を行った後、照合を行うための特徴抽出処理を実行している。 In the biometric authentication system, after various image processing such as contrast improvement and edge enhancement is performed on an image acquired from an image acquisition device, feature extraction processing for performing collation is performed.
従来、生体認証システムにおけるコントラスト改善処理は、下記特許文献1の指掌紋押捺装置に紹介されているように、手動によるキー操作により表示画像濃度の調整入力を行い取得条件を調整したり、あるいは下記特許文献2の線図形画像の背景消去及び2値化処理方法で紹介されているように、画像取得装置で取得後の画像に対して後から演算処理を行っていた。
しかしながら、従来の生体認証システムにおけるコントラスト改善処理では、手動での画像調整や、あるいは取得後の画像データに対して後処理として濃度変換処理を行うために、外光変化が大きい場合等にコントラストを十分改善できない問題があった。 However, in contrast improvement processing in a conventional biometric authentication system, since contrast conversion processing is performed as a post-processing for manual image adjustment or acquired image data, the contrast is increased when the external light change is large. There was a problem that could not be improved sufficiently.
例えば、室内と室外あるいは昼間と夜間など環境状態による外光の変化や個人の差による指の大きさや透過率の違い等で輝度レベルが大きく変化する。特に、携帯電話やPDAなどに搭載された場合は、こうした外光変化が大きくなってしまう。このような場合に、後処理で取得画像を加工しようとしても、取得後の画像の飽和した領域や、黒つぶれしてしまった領域では、濃度階調データが既に失われてしまっているため、取得後の画像からは濃度差を復元できない。 For example, the luminance level changes greatly due to changes in external light due to environmental conditions such as indoors and outdoors, daytime and nighttime, and differences in finger size and transmittance due to individual differences. In particular, when mounted on a mobile phone, a PDA, or the like, such a change in external light becomes large. In such a case, even if you try to process the acquired image in post-processing, the density gradation data has already been lost in the saturated area of the acquired image or the area that has been blacked out. The density difference cannot be restored from the acquired image.
手動で最適な条件を出そうとすると、調整作業が煩雑になるのでユーザの負担が大きくなるので、AE(自動露出補正機能)により、複数回撮像して露光条件を制御し直す構成が考えられるが、取得されたデータが飽和やつぶれてしまった場合は、どの程度露光条件を変化させるべきかの指標がないため、適正な露光にするまで何回かデータの取得を繰り返さなくてはならず、収束までに時間がかかってしまう。 If an optimum condition is manually set, the adjustment work becomes complicated and the burden on the user increases. Therefore, a configuration in which the exposure conditions are controlled again by taking multiple images by AE (automatic exposure correction function) can be considered. However, if the acquired data is saturated or collapsed, there is no indication of how much the exposure conditions should be changed, so the data acquisition must be repeated several times until the correct exposure is achieved. , It takes time to converge.
さらに取得後の画像データを画像処理で濃度変換することは、もとの画像よりもビット精度が低下することを示すが、取得画像は一般的にデータ量を抑えるためあまり多いビット数にはできないので、画像処理後のビット精度は非常に低くなってしまい、S/N比が低下する問題もあった。 Furthermore, converting the density of the acquired image data by image processing indicates that the bit accuracy is lower than that of the original image, but generally the acquired image cannot have a much larger number of bits to reduce the amount of data. Therefore, the bit accuracy after image processing becomes very low, and there is a problem that the S / N ratio is lowered.
本発明の目的は、外光などの環境条件や被写体の形状や透過率などの状態の変化に対応した広ダイナミックレンジでかつ精度の高い生体画像取得装置、生体認証システム、及び生体画像取得方法を実現することにある。 An object of the present invention is to provide a biometric image acquisition apparatus, a biometric authentication system, and a biometric image acquisition method with a wide dynamic range and high accuracy corresponding to environmental conditions such as external light and changes in the state of a subject such as shape and transmittance. It is to be realized.
上記課題を解決するために、生体認証用の画像情報を取得する画像取得装置において、撮像手段からの出力から生体情報の含まれる領域を判別する判別手段と、前記判別手段によって判別された生体情報領域の輝度の階調数の割合が生体情報領域外の階調数の割合よりも高くなるように制御する制御手段と、を有することを特徴とする生体画像取得装置を提供する。 In order to solve the above-described problem, in an image acquisition apparatus that acquires image information for biometric authentication, a determination unit that determines a region including biometric information from an output from an imaging unit, and biometric information determined by the determination unit There is provided a biological image acquisition apparatus comprising: a control unit configured to control a ratio of the number of gradations of luminance of an area to be higher than a ratio of the number of gradations outside the biological information area.
また、生体認証用の画像情報を取得する画像取得装置において、撮像手段と、前記撮像手段からの出力を濃度変換曲線に基づき濃度変換して出力する濃度変換手段と、生体情報の含まれる領域を判別して輝度分布を検出する生体情報輝度範囲検出手段と、前記濃度変換曲線が、生体情報領域の輝度の階調数の割合が生体情報領域外の階調数の割合よりも高くなるように、前記濃度変換手段を制御する制御手段と、を有することを特徴とする生体画像取得装置を提供する。 Further, in an image acquisition apparatus that acquires image information for biometric authentication, an imaging unit, a density conversion unit that converts and outputs an output from the imaging unit based on a density conversion curve, and an area including biometric information The biometric information luminance range detecting means for determining and detecting the luminance distribution and the density conversion curve so that the ratio of the number of gradations of the luminance of the biological information area is higher than the ratio of the number of gradations outside the biological information area. And a control means for controlling the density conversion means.
また、生体認証用の画像情報を取得する画像取得装置において、撮像手段と、前記撮像手段からの画像のアナログ出力をデジタル出力に変換した後の信号を濃度変換曲線に基づき濃度変換して出力する濃度変換手段と、生体情報の含まれる領域を判別して輝度分布を検出して、設定された前記濃度変換曲線による濃度変換係数を算出する生体情報輝度範囲検出手段と、前記濃度変換曲線が、生体情報領域の輝度の階調数の割合が生体情報領域外の階調数の割合よりも高くなるように、前記濃度変換係数により前記濃度変換手段を制御する制御手段とから構成され、生体画像を濃度変換して取得することを特徴とする生体画像取得装置を提供する。 In addition, in an image acquisition apparatus that acquires image information for biometric authentication, the imaging unit and a signal after converting the analog output of the image from the imaging unit into a digital output are converted based on a density conversion curve and output. A density conversion unit, a biometric information luminance range detection unit that detects a luminance distribution by discriminating a region including biometric information and calculates a density conversion coefficient based on the set density conversion curve, and the concentration conversion curve includes: A biological image composed of control means for controlling the density conversion means by means of the density conversion coefficient so that the ratio of the number of gradations of luminance in the biological information area is higher than the ratio of the number of gradations outside the biological information area; A biometric image acquisition device is provided that acquires the image after density conversion.
また、生体認証用の画像情報を取得する画像取得装置において、撮像手段と、前記撮像手段からの画像のアナログ出力の信号を濃度変換曲線に基づき濃度変換する差動アンプと、生体情報の含まれる領域を判別して輝度分布を検出して、生体情報領域の輝度の階調数の割合が生体情報領域外の階調数の割合よりも高くなるように前記差動アンプのゲイン値及びオフセット値を算出して前記濃度変換曲線を設定する生体情報輝度範囲検出手段と、算出されたゲイン値及びオフセット値により前記差動アンプを制御する制御手段とから構成され、生体画像を濃度変換して取得することを特徴とする生体画像取得装置を提供する。 The image acquisition apparatus for acquiring image information for biometric authentication includes an imaging unit, a differential amplifier that converts an analog output signal of the image from the imaging unit based on a density conversion curve, and biometric information. The gain and offset values of the differential amplifier are determined such that the ratio of the number of gradations of the luminance of the biological information area is higher than the ratio of the number of gradations outside the biological information area. And a biometric information luminance range detecting means for setting the density conversion curve and a control means for controlling the differential amplifier based on the calculated gain value and offset value, and obtaining a biometric image by density conversion A biological image acquisition device is provided.
また、生体認証用の画像情報を取得する生体画像取得方法において、撮像手段により生体を撮像し、前記撮像手段からの出力から生体情報の含まれる領域を判別して、生体情報領域の輝度の階調数の割合が生体情報領域外の階調数の割合よりも高くなるようにすることを特徴とする生体画像取得方法を提供する。 Further, in the biometric image acquisition method for acquiring image information for biometric authentication, a biometric image is captured by an imaging unit, a region including the biometric information is determined from an output from the imaging unit, and a luminance level of the biometric information region is determined. There is provided a biological image acquisition method characterized in that the ratio of the logarithm is higher than the ratio of the number of gradations outside the biological information area.
これにより、画像取得部の広いダイナミックレンジが確保できるため、外光などの環境条件や被写体の形状、大きさ、状態の変化に対応できる範囲がより大きくなり、検出能力の高い生体画像取得装置が実現できる。 As a result, since a wide dynamic range of the image acquisition unit can be secured, the range that can respond to environmental conditions such as outside light and changes in the shape, size, and state of the subject becomes larger, and a biological image acquisition device with high detection capability realizable.
また、濃度変換が適正でない場合も取得画像データ内に広いダイナミックレンジの情報があるために、濃度変換を適正にして画像を取得するまでの収束する時間を短くできる。 Even when the density conversion is not appropriate, the acquired image data includes information of a wide dynamic range, so that it is possible to shorten the convergence time until the image is acquired with appropriate density conversion.
また、生体画像取得装置において濃度変換を実行しながら画像取得を行うため、取得した画像から特徴抽出をかけるまでの前処理でのビット精度の低下を抑えることができる。 In addition, since image acquisition is performed while density conversion is being performed in the biological image acquisition device, it is possible to suppress a reduction in bit accuracy in preprocessing until feature extraction is performed from the acquired image.
さらに、広いダイナミックレンジの情報を得られるため、生体情報以外の領域の画像情報も(例えば外光などの周辺状況の検出など)有効に利用することが可能になる。 Furthermore, since information with a wide dynamic range can be obtained, image information in a region other than biological information can be effectively used (for example, detection of surrounding conditions such as outside light).
本発明によると、外光などの環境条件や被写体の形状や透過率などの状態の変化に対応した広ダイナミックレンジでかつ精度の高い生体画像取得装置を提供することができる。撮像装置の低コスト化、小型化を図りながら高い精度と認証速度の速さを両立できるため、例えば携帯端末における高性能な指紋認証システムを安価に提供できるという効果がある。 According to the present invention, it is possible to provide a biological image acquisition device with a wide dynamic range and high accuracy corresponding to changes in environmental conditions such as external light, and changes in the state of a subject such as shape and transmittance. Since both high accuracy and high authentication speed can be achieved while reducing the cost and size of the imaging device, for example, there is an effect that a high-performance fingerprint authentication system in a portable terminal can be provided at low cost.
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[実施形態1]
図1は、本発明の実施形態1として、生体認証システムである指紋認証装置の模式的な構成を示すブロック図である。
[Embodiment 1]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a fingerprint authentication device which is a biometric authentication system as
本実施形態における指紋認証装置は画像取得部101と認証部102から成る。例えば、画像取得部101は画像センサを有した撮像ユニットで、また認証部102はパーソナルコンピュータにより実行される機能の組み合わせであったり、あるいは、画像取得部101と認証部102が1つの指紋認証ユニットとして組み合わされ、不図示のパーソナルコンピュータに接続される独立の装置の場合がある。
The fingerprint authentication apparatus according to this embodiment includes an
図1の画像取得部101において、103は照明用の光源(光照射手段)としてのLED、104はCMOS型,CCDなどの複数の画素からなる撮像素子部である。105は、撮像素子部101と光源を制御するタイミング発生部(TG部)、106は撮像素子部104からのアナログ出力を後段のADコンバータで処理するのに適切なDCレベルにクランプするとともに、適切な増幅をするアンプ・クランプ部である。107aが、ADコンバータ部(ADC部)であり、108aが本実施形態における濃度変換部である。109が認証部102への通信部であり、取得画像の濃度変換後のデータを出力するとともに制御信号をやり取りする。110a,110bがアナログの画像データ信号線であり、110c,110dがデジタルの画像データ信号線である。111が、認証部102からの制御を受けて各部を制御する制御線であり、112a〜112cがタイミング発生部105から各部に送られる駆動パルスの信号線である。
In the
113がデータ信号線であり、114が制御信号線である。
認証部102において、115が通信部である。116が後段で特徴抽出を行うために、エッジ強調などの画像処理を行う前処理部である。117が、画像処理を行うためのフレームメモリ部である。118が、特徴抽出部であり、119が118で抽出された個人の特徴をデータベースに登録、あるいは登録済みのデータと比較照合する登録照合部である。120が個人のデータを保存するデータベース部である。
In the
121は、前処理部の画像情報を用いて、生体であることを検知する生体検知部である。生体検知は偽造された偽指による誤認証をしないように搭載されている機能であり、画像の色や輝度変動を用いて指の血流や脈拍を検出して生体であることを判別する。122aは、本実施形態における生体情報輝度範囲検出部であり、取得した画像情報の中から生体情報の含まれる領域を判別して、判別した生体情報領域の輝度分布を調べることにより、生体情報の含まれる輝度範囲を検出する。123aが、生体情報輝度範囲検出部122aをはじめ各部の情報を受けて画像取得部101を制御する制御部である。124a〜124cが画像データを伝送するデータ線である。125がデータベース部120と登録・照合部間のデータ線及び制御線である。126が特徴抽出部の抽出状態を伝える信号線であり、127,129aは各部へ必要な画像情報を送る信号線であり、128は生体検知結果を伝える信号線、130aは生体情報輝度範囲検出結果を伝える信号線、131は各部の状態を受けて画像取得部を制御する信号を伝送する信号線である。
本実施形態における画像取得部101からの画像出力データは、認証部102内の生体情報領域の輝度範囲検出結果を受けて、AD変換後のデジタルデータに対して生体情報領域の階調割合が大きくなるように濃度変換を行われて出力される。
In the present embodiment, the image output data from the
図2は、生体情報輝度範囲検出部122aの内部構成を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing an internal configuration of the biological information luminance
図2において、201及び207は生体情報輝度範囲検出部122aの入力端子及び出力端子を模式的に示している。202は、取得画像領域を複数の領域に分割する領域分割部である。ここでは、取得画像を縦横各8分割して、64の小領域に分割する。203は、各領域毎に高速フーリエ変換(FFT)を実行して空間周波数を求める領域毎空間周波数算出部、204は算出した空間周波数成分から指紋特有の周波数が含まれるかどうかを判別する生体情報領域検出部である。指紋の場合には、一般的に指紋の稜線間のピッチが50〜200μm程度なので、この周波数成分が存在する領域を生体情報領域として検出する。205は、204で検出された生体情報領域のデータから輝度分布を調べる生体情報領域輝度分布算出部である。206は、205で得られた輝度分布から、該当輝度範囲の階調数が増加するように濃度変換する係数を算出する濃度変換係数算出部である。208a〜fはデータ信号線である。
In FIG. 2,
図3は、生体情報領域検出の様子を模式的に示した図である。 FIG. 3 is a diagram schematically showing how the biological information area is detected.
図3(a)において、301が取得した画像全体であり、302が指の画像である。303a,303bに示すように縦8、横8の64領域に取得画像領域を分割して、各領域の画像の空間周波数成分を求める。求めた空間周波数成分のうち、指紋の周波数成分が一定以上の割合を示した領域を輝度分布を求める生体情報領域として判別する。ここでは、80%程度の面積が指紋で占められた場合に判別するように設定している。その結果、図3(b)で示した領域304は低周波成分の輝度変化しか含まれない外光成分が多い領域と判断する一方、領域305は指紋の凹凸からなる高周波成分の輝度変化が多く存在する領域と判別できる。これにより、領域305の輝度分布を求めることで階調割合を高くすべき輝度範囲を求める。
In FIG. 3A,
図4は、濃度変換部108aの入出力信号を示す図であり、図5は、濃度変換部108aの濃度変換曲線を示す図である。
4 is a diagram showing input / output signals of the
図4(a),(b)において、図3(b)の306で示した直線に沿った位置における濃度変換部108aの入力(a)及び出力(b)での画像データを示す。
4A and 4B show image data at the input (a) and the output (b) of the
ここでは、1024階調の入力を濃度変換して256階調で出力する。X1,X2は図3の直線306上の位置を示している。a1〜b1は、生体情報輝度範囲検出部122aで検出した輝度範囲である。
Here, the input of 1024 gradations is subjected to density conversion and output in 256 gradations. X 1 and X 2 indicate positions on the
本実施形態の濃度変換は、図5に示すように、入力レベル0〜a1、a1〜b1、b1〜1023の3つの入力範囲に対して異なる傾きを持った直線で変換が行われる。こうした濃度変換は、入力階調数分の入力値に対して出力値をそれぞれ記憶した変換テーブルを用意して自由な曲線で変換を行ってもよいが、その場合テーブルの占める回路規模が大きくなってしまう。そこで、本実施形態では図5に示したように2点で傾きが切り替わる直線で代用することにより回路規模を簡素化できる。さらに、あらかじめ設定した変換直線を何種類か用意して入力の輝度範囲に応じて切り替える構成や、あるいはa1,b1を決めると演算で変換直線を算出する構成にすることで濃度変換部の回路規模を抑えることができる。
As shown in FIG. 5, the density conversion of this embodiment is performed by straight lines having different slopes with respect to three input ranges of input levels 0 to a 1 , a 1 to b 1 , and
この濃度変換を、図4(a)の入力データに適用した場合、図4(b)の出力データに変換される。輝度レベル範囲a1〜b1が、a2〜b2に変換されて生体情報である指紋パターンの情報がコントラストが高くなるように変換され、占める階調割合が高くなっていることがわかる。一方、外光成分が支配的なその他の領域は0〜a2、b2〜255のように階調割合が低く変換されている。特に、入力が0〜a1の間及びb1〜1023の間において、出力を黒つぶれあるいは白飽和させずに階調を持たせることで濃度変換が適正範囲から外れた場合も適正値に修正するために必要な値を計算で求めることが可能になるので適正値に収束する時間が短縮できる。
When this density conversion is applied to the input data of FIG. 4A, it is converted to the output data of FIG. 4B. It can be seen that the luminance level range a 1 to b 1 is converted to a 2 to b 2 so that the information of the fingerprint pattern, which is biometric information, is converted so that the contrast becomes high, and the gradation ratio is high. On the other hand, other areas where the external light component is dominant are converted to low gradation ratios such as 0 to a 2 and
次に、本実施形態の生体情報輝度範囲検出部122aで実行される生体情報輝度範囲検出ルーチンを説明する。
Next, a biological information luminance range detection routine executed by the biological information luminance
図6は、生体情報輝度範囲検出部122aで実行される生体情報輝度範囲検出ルーチンを示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing a biological information luminance range detection routine executed by the biological information luminance
図6において、601で生体情報輝度範囲検出ルーチンに入ると、602において有効画像領域を小領域に分割する。603において、この小領域毎に空間周波数を算出する。604において閾値Ft以上(本実施形態では指紋のピッチ=300μm以下)の空間周波数が80%以上含まれる領域を生体情報領域とする。605において、604で判別された生体情報領域の輝度分布を求める。606において、輝度分布から、生体情報輝度範囲ain,binを設定する。求めた生体情報輝度範囲ain=a1,bin=b1から、607において濃度変換係数を求める。例えば、輝度レベル範囲a1〜b1が、a2〜b2に変換されるばあい、範囲a1〜b1の濃度変換直線の式はy=ax+bとして求める。ただしa=(a2−b2)/(a1−b1),b=(a2b1−a1b2)/(a1−b1)。608において、ルーチンを終了する。 In FIG. 6, when the biometric information luminance range detection routine is entered at 601, the effective image area is divided into small areas at 602. In 603, a spatial frequency is calculated for each small region. In 604, an area including 80% or more of the spatial frequency equal to or higher than the threshold value Ft (in this embodiment, the fingerprint pitch = 300 μm or less) is set as a biological information area. In 605, the luminance distribution of the biological information area determined in 604 is obtained. In 606, the biological information luminance ranges a in and b in are set from the luminance distribution. From the obtained biometric information luminance ranges a in = a 1 and b in = b 1 , a density conversion coefficient is obtained in 607. For example, when the luminance level range a 1 to b 1 is converted into a 2 to b 2 , the expression of the density conversion line in the range a 1 to b 1 is obtained as y = ax + b. However a = (a 2 -b 2) / (a 1 -b 1), b = (a 2 b 1 -a 1 b 2) / (a 1 -b 1). At 608, the routine ends.
次に、本実施形態の認証部102で実行される画像取得ルーチンを説明する。
Next, an image acquisition routine executed by the
図7は、本実施形態の認証部102で実行される画像取得ルーチンを示すフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart showing an image acquisition routine executed by the
701で画像取得ルーチンに入ると、702において、取得した第一の画像データに対して、図6で説明した生体情報輝度範囲検出ルーチンを実行する。生体情報輝度範囲検出ルーチンにおいて、濃度変換係数が適切かあるいは不適切で変更が必要かの判断を703で行う。濃度変換係数が変更が必要な場合は、704において、制御部123a、通信部115を介して画像取得部101内の濃度変換部108aの設定、すなわち濃度変換曲線の設定を変更するように制御命令を通信する。703で濃度変換係数を変換しない場合、705に進む。705において、第二の画像データを取得するように制御部123a、通信部115を介して画像取得部101に画像取得命令を通信して、706においてルーチンを終了する。
When the image acquisition routine is entered in 701, the biological information luminance range detection routine described in FIG. 6 is executed on the acquired first image data in 702. In the biological information luminance range detection routine, determination is made in
図8は、他の例の濃度変換部108aの入力信号を示す図である。
FIG. 8 is a diagram illustrating an input signal of the
図8において、図3(b)の306で示した直線に沿った位置における、図4(a)とは異なる環境下での濃度変換部108aの入力の画像データを示す。
8 shows image data input to the
図4(a)は、例えば晴天下の屋外の使用時での入力画像であり、指以外の領域は外光で飽和しており、また指部の出力も光源と外光の両者で照明されるため、全体的に輝度が高くなっている。一方、図8は、屋内や夜間など暗い環境での使用時の入力画像であり、光源により指は照明されるが、指以外の領域は照明されないため輝度が低く、また指部の出力も光源による照明のため全体的に輝度は低くなっている。このため、生体情報輝度範囲は、a3〜b3の範囲となっている。 FIG. 4A is an input image when used outdoors under a clear sky, for example. The area other than the finger is saturated with external light, and the output of the finger is illuminated with both the light source and the external light. Therefore, the overall brightness is high. On the other hand, FIG. 8 shows an input image when used in a dark environment such as indoors or at night. The finger is illuminated by the light source, but the area other than the finger is not illuminated, so the luminance is low, and the output of the finger is also the light source. The overall brightness is low due to the illumination by. Therefore, biological information luminance range has a range of a 3 ~b 3.
図9は、この場合の濃度変換曲線を、図10は、その時の出力信号を示す図である。 FIG. 9 shows a density conversion curve in this case, and FIG. 10 shows an output signal at that time.
図9において、901は最適化前の濃度変換曲線であり、902が生体情報輝度範囲を検出後最適化された濃度変換曲線である。濃度変換係数が最適化される前は、901の濃度変換曲線のため、生体情報輝度範囲がa3〜b3の画像に対する出力は図9にしたがって図10(a)のa4〜b4に濃度変換される。この結果、濃度変換は最適化されていないことが判別される一方、入力がa3〜b3のとき、出力がa4〜b4になる点から濃度変換曲線を902に切り替えなければいけないことが、判別される。濃度変換曲線変換後は、生体情報輝度範囲がa3〜b3の画像に対する出力は図9にしたがって図10(b)のa2〜b2に濃度変換される。これにより、周りの環境や被写体の透過率、乾燥状態などの条件により大幅に変化する輝度分布に対して、指紋の凹凸パターン情報の階調数割合が高くなるように制御可能にしている。
In FIG. 9,
このように本実施形態では、生体情報輝度範囲検出手段により判別した生体情報の含まれる輝度範囲の階調割合が高くなるように、撮像手段からの信号をAD変換した後に、12ビットの信号を8ビットに階調変換する際に濃度変換曲線を設定して画像取得を行うことを特徴とした生体認証システムを例示した。ここでは、撮像手段で得られた第一の画像情報から周波数分布を求めることで、生体情報の含まれる領域を判別して生体情報の輝度範囲の識別を行い、識別した生体情報の含まれる輝度範囲の階調数の割合を増加させるように濃度変換手段を制御して、第二の画像情報の取得を行っている。 As described above, in this embodiment, after the signal from the imaging unit is AD-converted so that the gradation ratio of the luminance range including the biological information determined by the biological information luminance range detecting unit is increased, the 12-bit signal is converted. The biometric authentication system is characterized in that a density conversion curve is set and image acquisition is performed when gradation conversion to 8 bits is performed. Here, the frequency distribution is obtained from the first image information obtained by the imaging means, the region including the biological information is identified, the luminance range of the biological information is identified, and the luminance included in the identified biological information The second image information is obtained by controlling the density conversion means so as to increase the ratio of the number of gradations in the range.
これにより、外光などの環境条件や被写体の形状、大きさ、状態の変化に対応により、指紋パターンの輝度出力のDC成分(オフセット)やコントラストが大幅に変化しても、取得画像データ内に広いダイナミックレンジの情報があるために、濃度変換を適正にして画像を取得するまでの収束する時間を短くできる。 As a result, even if the DC component (offset) or contrast of the luminance output of the fingerprint pattern changes significantly due to environmental conditions such as external light and changes in the shape, size, and state of the subject, Since there is information of a wide dynamic range, it is possible to shorten the convergence time until acquiring an image with appropriate density conversion.
また、画像取得後にはじめて認証装置側で濃度変換するのではなく、画像取得装置において濃度変換を実行しながら画像取得を行うため、取得した画像から特徴抽出をかけるまでの前処理でのビット精度の低下を抑えることができる。 In addition, since the image acquisition is performed while performing the density conversion in the image acquisition device, instead of performing the density conversion on the authentication device side only after the image acquisition, the bit accuracy in the preprocessing until the feature extraction from the acquired image is performed. The decrease can be suppressed.
さらに、本発明の構成は広いダイナミックレンジの情報を得られるため、通常であれば飽和して白つぶれしたり、低階調側が黒つぶれしてしまうような指の領域以外の外光を検出することができる。 Furthermore, since the configuration of the present invention can obtain information of a wide dynamic range, it detects outside light other than the finger area that would normally be saturated and whitened or the low gradation side would be blacked out. be able to.
なお、本実施形態では、生体情報輝度範囲の検出に複雑な画像処理を実行して指紋パターンを検出しなくても周波数情報のみを検出すればよい構成である点や、濃度変換回路に大規模な変換テーブルを用いず直線近似を行うことで、回路を簡素化した点などにより回路の小型化が実現できる。処理回路の小型化は、携帯電話機、携帯可能なパーソナルコンピュータ、PDA(パーソナルデータアシスタント)等の携帯機器のように携帯性が要求されるものに好適である。 In the present embodiment, it is only necessary to detect frequency information without performing a complicated image process for detecting a biometric information luminance range and detecting a fingerprint pattern. By performing linear approximation without using a simple conversion table, it is possible to reduce the size of the circuit, for example, by simplifying the circuit. The downsizing of the processing circuit is suitable for portable devices such as mobile phones, portable personal computers, and PDAs (personal data assistants) that require portability.
また本実施形態では、指の指紋により被写体(本人)の照合を行うシステムについて説明したが、目の網膜、顔の輪郭等の人相、手の形状,大きさ等により被写体(本人)の照合を行うシステムについても同様に用いることができる。 In the present embodiment, the system for collating the subject (person) with the fingerprint of the finger has been described. However, the subject (person) is collated based on the retina of the eye, the face shape of the face, the shape and size of the hand, and the like. It can use similarly about the system which performs.
[実施形態2]
図11は、本発明の実施形態2として、生体認証システムである指紋認証装置の模式的な構成を示すブロック図である。
[Embodiment 2]
FIG. 11 is a block diagram showing a schematic configuration of a fingerprint authentication device which is a biometric authentication system as
本実施形態における指紋認証装置は実施形態1同様、画像取得部101と認証部102からなる。ここで、実施形態1と同様の部分については同じ番号を付与している。本実施形態では、画素が主走査方向にライン状に配列するとともに副走査方向に10行〜20行程度配列した帯状のセンサに対して、指を副走査方向に滑らせて複数の画像を撮像したものを合成して1枚の指紋画像を取得するスウィープ型のセンサに適用した場合を例示する。
The fingerprint authentication apparatus according to this embodiment includes an
図11の画像取得部101において、103は照明用の光源(光照射手段)としてのLED、104はCMOS型,CCDなどの複数の画素からなる撮像素子部である。105は、撮像素子部と光源を制御するタイミング発生部(TG部)、106bは撮像素子部104からの信号を後段の回路で処理するのに適切なDCレベルにクランプするクランプ部である。107bが、ADコンバータ部(ADC部)である。ここで、108bが本実施形態における濃度変換部であり、アナログ出力のまま、DCオフセットと線形性を制御する。
In the
109が認証部102への通信部であり、取得画像の濃度変換後のデータを出力するとともに制御信号をやり取りする。110e〜110gがアナログの画像データ信号線であり、110hがデジタルの画像データ信号線である。111が、認証部102からの制御を受けて各部を制御する制御線であり、112a〜112cがTG部105から各部に送られる駆動パルスの信号線である。
122bは、本実施形態における生体情報輝度範囲検出部であり、取得した画像情報の中から生体情報の含まれる領域を判別して、判別した生体情報領域の輝度分布を調べることにより、生体情報の含まれる輝度範囲を検出する。129bはデジタルの画像信号線である。130bは検出結果の出力デジタル信号線であり、132が、濃度変換制御部(DAC)である。
122b is a biometric information luminance range detection unit according to the present embodiment. The biometric information luminance
ここで、濃度変換部108bはゲインが可変制御できる差動アンプであり、差動入力の一方が濃度変換制御部132のアナログ出力に接続されている。生体情報輝度範囲の検出結果を受けて濃度変換制御部132は、差動アンプ108bの一方の入力に与えるアナログ電位を制御することでDCオフセットを制御するとともに、差動アンプ108bの定電流源を制御してゲインを制御する。これにより、DCオフセットと線形性を制御して濃度変換を行う。133が差動入力の一方の信号線であり、134が定電流源の制御信号線である。
Here, the
113がデータ信号線であり、114が制御信号線である。
認証部102において、115が通信部である。
In the
116が後段で特徴抽出を行うために、エッジ強調などの画像処理を行う前処理部である。117が、画像処理を行うためのフレームメモリ部1である。118が、特徴抽出部であり、119が特徴抽出部118で抽出された個人の特徴をデータベースに登録、あるいは登録済みのデータと比較照合する登録照合部である。120が個人のデータを保存するデータベースである。
ここで、135が指を副走査方向に滑らせて撮像した複数の画像をつないで1枚の指紋画像を取得する画像合成部であり、136が画像処理を行うためのフレームメモリ部2である。
Here, 135 is an image composition unit that acquires a single fingerprint image by connecting a plurality of images captured by sliding a finger in the sub-scanning direction, and 136 is a
121は、前処理部の画像情報を用いて、生体であることを検知する生体検知部である。生体検知は偽造された偽指による誤認証をしないように搭載されている機能であり、画像の色や輝度変動を用いて指の血流や脈拍を検出して生体であることを判別する。
123bが、生体検知部等の各部の情報を受けて画像取得部を制御する制御部である。 123b is a control unit that receives information from each unit such as a living body detection unit and controls the image acquisition unit.
124a〜124dが画像データを伝送するデータ線である。125がデータベースと登録・照合部間のデータ線及び制御線である。126が特徴抽出部の抽出状態を伝える信号線であり、127は生体検知部へ必要な画像情報を送る信号線であり、128は生体検知結果を伝える信号線、131は画像取得部を制御する信号を伝送する信号線である。
本実施形態における画像取得部101からの画像出力データは、画像取得部101内で判別した生体情報領域の輝度範囲検出結果を受けて、AD変換前のアナログデータに対して生体情報領域の階調割合が大きくなるように濃度変換を行われて認証部102に出力される。
The image output data from the
図12は、生体情報輝度範囲検出部122bの内部構成を示すブロック図である。
FIG. 12 is a block diagram illustrating an internal configuration of the biological information luminance
図12において、1201及び1207は生体情報輝度範囲検出部122bの入力端子及び出力端子を模式的に示している。1202は、取得画像領域から主走査方向の中央領域を取得する中央領域切り出し部である。1203は直前の輝度との比較を行い、指が置かれていないとき=外光が入力しているときとセンサ上に指が置かれたときを判別する外光判別部である。1204は外光判別結果から中央領域切り出し部1202で切り出した画像が、指が置かれたときの生体画像であることを検出する生体情報領域検出部である。1205は、1204で検出された生体情報領域のデータから輝度分布を調べる生体情報領域輝度分布算出部である。1206は、1205で得られた輝度分布から、該当輝度範囲の階調数が増加するように濃度変換する差動アンプのゲイン値及びオフセット値を算出する濃度変換曲線設定部である。1208a〜1208fはデータ信号線である。
In FIG. 12, 1201 and 1207 schematically show input terminals and output terminals of the biological information luminance
図13は、濃度変換部108bの入出力信号を示す図であり、図14は、濃度変換部108bの濃度変換曲線を示す図である。
FIG. 13 is a diagram showing input / output signals of the
図13(a),(b)に、濃度変換部108bの入力(a)及び出力(b)でのアナログ画像データを示す。
13A and 13B show analog image data at the input (a) and the output (b) of the
ここでは、0〜V1までの入力信号を濃度変換して0〜V2までの出力信号に変換して出力する。X1,X2は指の撮像画像における主走査方向の位置を示している。c1〜d1は、生体情報輝度範囲検出部122bで検出した輝度範囲であり、e1がその中心値である。
Here, the input signal from 0 to V 1 is converted in density, converted to an output signal from 0 to V 2 and output. X 1 and X 2 indicate positions in the main scanning direction in the captured image of the finger. c 1 to d 1 are the luminance ranges detected by the biological information luminance
本実施形態の濃度変換は、図14の1401に示すように、入力レベルc1〜d1で線形になる2つの変極点を有した曲線で変換が行われる。この特性は、差動アンプの線形領域をc1〜d1になるように適切なオフセットとゲインを与えることにより得ているため、簡単な回路で実現可能である。 The density conversion of this embodiment is performed by a curve having two inflection points that are linear at input levels c 1 to d 1 , as indicated by 1401 in FIG. Since this characteristic is obtained by giving an appropriate offset and gain so that the linear region of the differential amplifier becomes c 1 to d 1 , it can be realized with a simple circuit.
この濃度変換を、図13(a)の入力データに適用した場合、図13(b)の出力データに変換される。輝度レベル範囲c1〜d1が、c2〜d2に変換されて生体情報である指紋パターンの情報がコントラストが高くなるように変換され、占める階調割合が高くなっていることがわかる。一方、外光成分が支配的なその他の領域は0〜c2、d2〜V2のように階調割合が低く変換されている。 When this density conversion is applied to the input data of FIG. 13A, it is converted to the output data of FIG. 13B. It can be seen that the luminance level range c 1 to d 1 is converted to c 2 to d 2 and the fingerprint pattern information, which is biometric information, is converted so as to have a high contrast, and the gradation ratio occupied is high. On the other hand, dominant other areas outside light component gray-scale ratio as 0~c 2, d 2 ~V 2 is converted low.
特に、入力が0〜c1の間及びd1〜V1の間において、出力を黒つぶれあるいは白飽和させずに階調を持たせることで濃度変換が適正範囲から外れた場合も適正値に修正するために必要な値を計算で求めることが可能になるので適正値に収束する時間が短縮できる。例えば、図14において濃度変換曲線が1402であった場合、輝度レベル範囲c1〜d1の中心値e1は、e3に変換して出力されてしまう。本来、生体情報領域の輝度中心値はe2に出力されてほしく、またその振幅はc2〜d2になってほしい。このため、濃度変換制御部132は濃度変換部のゲインG1を以下のように求める。また差動入力をDV1だけ増加させる。
G1=(d2−c2)/(d1−c1)、DV1=(e3−e2)/G1
次に、本実施形態の生体情報輝度範囲検出部122bで実行される生体情報輝度範囲検出ルーチンを説明する。
In particular, during input and between d 1 ~V 1 of 0 to C 1, to an appropriate value even if the density conversion by giving a gray level outside the proper range without blackout or white saturation output Since it becomes possible to obtain a value necessary for correction by calculation, the time for convergence to an appropriate value can be shortened. For example, when the density conversion curve is 1402 in FIG. 14, the center value e 1 of the luminance level range c 1 to d 1 is converted into e 3 and output. Originally, the luminance center value of the biological information area should be output to e 2, and the amplitude should be c 2 to d 2 . For this reason, the density
G 1 = (d 2 −c 2 ) / (d 1 −c 1 ), DV 1 = (e 3 −e 2 ) / G 1
Next, a biological information luminance range detection routine executed by the biological information luminance
図15は、本実施形態の生体情報輝度範囲検出部122bで実行される生体情報輝度範囲検出ルーチンを示すフローチャートである。
FIG. 15 is a flowchart showing a biological information luminance range detection routine executed by the biological information luminance
図15において、1501で生体情報輝度範囲検出ルーチンに入ると、1502において、有効画像領域から中央領域を切り出しを切り出す。本実施形態の場合は主走査方向の中央領域を切り出す。指が置かれた場合は、指の腹の画像領域に該当する。ここで、1503において、この中央領域の画像信号の標準偏差をばらつきとして算出して、あらかじめ判断レベルとして設定している指の置かれていない外光時のばらつきの値と比較する。指が置かれていない場合は、室外の日光の下では出力が飽和に近く変化が少なかったり、あるいは夜間の室内は暗くほとんど出力がないのでやはり変化=輝度ばらつきが少ない。一方、指が置かれた場合は、指のしわや指紋のパターンが輝度変化に現れるため、輝度ばらつきが一定のレベルより大きくなる。したがって、ばらつきが小さい場合はルーチンを終了する一方、ばらつきが大きい場合は1504に進んで、この切り出し領域を生体情報領域と判別する。1505で、この領域の輝度分布を求めて、1506で輝度分布から、濃度変換曲線を設定するための差動アンプを制御するゲイン値及びオフセット値を算出して、1507でルーチンを終了する。 In FIG. 15, when the biometric information luminance range detection routine is entered at 1501, the central area is cut out from the effective image area at 1502. In the case of this embodiment, a central region in the main scanning direction is cut out. When a finger is placed, it corresponds to the image area of the finger belly. Here, in 1503, the standard deviation of the image signal in the central region is calculated as a variation, and compared with a variation value in the case of outside light where a finger is not set, which is set in advance as a determination level. When the finger is not placed, the output is close to saturation in daylight outside the room, and there is little change, or the room is dark at night and there is almost no output. On the other hand, when a finger is placed, finger wrinkles and fingerprint patterns appear in the luminance change, and thus the luminance variation becomes larger than a certain level. Therefore, when the variation is small, the routine is terminated, whereas when the variation is large, the process proceeds to 1504, and this cutout region is determined as the biological information region. In 1505, the luminance distribution of this region is obtained. In 1506, a gain value and an offset value for controlling the differential amplifier for setting the density conversion curve are calculated from the luminance distribution. In 1507, the routine is terminated.
次に、本実施形態の画像取得部101で実行される濃度変換部最適化ルーチンを説明する。
Next, a density conversion unit optimization routine executed by the
図16は、本実施形態の画像取得部101で実行される濃度変換部最適化ルーチンを示すフローチャートである。
FIG. 16 is a flowchart showing a density conversion unit optimization routine executed by the
1601で濃度変換部最適化ルーチンに入ると、1602において、濃度変換曲線が設定済みかどうかを判別する。これは、スウィープ型センサのため、1枚の指の全体画像を取得するために、複数の部分画像を取得して合成しなくてはならないため、部分画像毎に濃度変換曲線を変化させると本来の指紋パターンによる輝度変化が検出しにくくなるのを防ぐため、一旦濃度変換曲線を最適化したら固定するためである。1602で設定済みの場合はルーチンを終了する。1603において、濃度変換曲線が設定されていない場合は、前部分画像データに対して、図15で説明した生体情報輝度範囲検出ルーチンを実行する。1604で生体情報の輝度範囲を検出した場合は、1605において、濃度変換部を設定する。すなわち、生体情報輝度範囲検出ルーチンで算出した差動アンプを制御するゲイン値及びオフセット値を用いて濃度変換曲線を設定する。1604で生体情報の輝度範囲を検出しない場合はルーチンを終了する。このルーチンは、部分画像を取得する毎に実行される。 When the density conversion unit optimization routine is entered in 1601, it is determined in 1602 whether or not a density conversion curve has been set. Since this is a sweep type sensor, in order to acquire the entire image of one finger, it is necessary to acquire and combine multiple partial images. In order to prevent the luminance change due to the fingerprint pattern from becoming difficult to detect, once the density conversion curve is optimized, it is fixed. If it has been set in 1602, the routine is terminated. If no density conversion curve is set in 1603, the biological information luminance range detection routine described in FIG. 15 is executed on the previous partial image data. When the luminance range of the biological information is detected in 1604, a density conversion unit is set in 1605. That is, the density conversion curve is set using the gain value and the offset value for controlling the differential amplifier calculated in the biological information luminance range detection routine. If the luminance range of the biological information is not detected at 1604, the routine is terminated. This routine is executed every time a partial image is acquired.
このように本実施形態では、生体情報輝度範囲検出手段により判別した生体情報の含まれる輝度範囲の階調割合が高くなるように、撮像手段からの信号をAD変換前の増幅手段において濃度変換曲線を設定して画像取得を行うことを特徴とした生体認証システムを例示した。ここでは、撮像手段で得られた第一の部分画像情報から輝度ばらつきを求めることで、生体情報の含まれる領域を判別して生体情報の輝度範囲の識別を行い、識別した生体情報の含まれる輝度範囲の階調数の割合を増加させるように濃度変換手段を制御して、第二の部分画像情報の取得を行っている。 As described above, in the present embodiment, the signal from the imaging unit converts the signal from the imaging unit into the density conversion curve in the amplification unit before AD conversion so that the gradation ratio of the luminance range including the biological information determined by the biological information luminance range detection unit is high. A biometric authentication system characterized in that image acquisition is performed with the setting of. Here, by determining the luminance variation from the first partial image information obtained by the imaging means, the region including the biological information is identified, the luminance range of the biological information is identified, and the identified biological information is included. The second partial image information is acquired by controlling the density conversion means so as to increase the ratio of the number of gradations in the luminance range.
これにより、外光などの環境条件や被写体の形状、大きさ、状態の変化に対応により、指紋パターンの輝度出力のDC成分(オフセット)やコントラストが大幅に変化しても、取得画像データ内に広いダイナミックレンジの情報があるために、濃度変換を適正にして画像を取得するまでの収束する時間を短くできる。 As a result, even if the DC component (offset) or contrast of the luminance output of the fingerprint pattern changes significantly due to environmental conditions such as external light and changes in the shape, size, and state of the subject, Since there is information of a wide dynamic range, it is possible to shorten the convergence time until acquiring an image with appropriate density conversion.
また、画像取得後にはじめて認証装置側で濃度変換するのではなく、画像取得装置において濃度変換を実行しながら画像取得を行うため、取得した画像から特徴抽出をかけるまでの前処理でのビット精度の低下を抑えることができる。 In addition, since the image acquisition is performed while performing the density conversion in the image acquisition device, instead of performing the density conversion on the authentication device side only after the image acquisition, the bit accuracy in the preprocessing until the feature extraction from the acquired image is performed. The decrease can be suppressed.
さらに、本発明の構成は広いダイナミックレンジの情報を得られるため、通常であれば飽和して白つぶれしたり、低階調側が黒つぶれしてしまうような指の領域以外の外光を検出することができる。 Furthermore, since the configuration of the present invention can obtain information of a wide dynamic range, it detects outside light other than the finger area that would normally be saturated and whitened or the low gradation side would be blacked out. be able to.
特に、スウィープ型のセンサにおいて、部分画像を取得しながらフィードバックをかけて最適値になるよう濃度変換を行う構成にできるため、1回の指をなぞる動作の最初の数枚の部分画像の中で設定を終えることができるので、画像のコントラストやオフセットが不適切で指をもう一度なぞるようにユーザにやり直しおさせる失敗を防ぐことができ、使い勝手が高く、また精度も高い指紋認証装置が実現できる。 In particular, the sweep type sensor can be configured to perform density conversion to obtain an optimum value by obtaining feedback while acquiring a partial image, and therefore, among the first few partial images of the operation of tracing one finger. Since the setting can be completed, it is possible to prevent a failure to cause the user to try again to trace the finger again because the contrast or offset of the image is inappropriate, and it is possible to realize a fingerprint authentication device that is highly usable and highly accurate.
なお、本実施形態では、生体情報輝度範囲の検出に複雑な画像処理を実行して指紋パターンを検出しなくても輝度のばらつき情報のみを検出すればよい構成である点や、濃度変換回路に差動アンプの線形性を利用することで、回路を簡素化した点などにより回路の小型化が実現できる。処理回路の小型化は、携帯電話機、携帯可能なパーソナルコンピュータ、PDA(パーソナルデータアシスタント)等の携帯機器のように携帯性が要求されるものに好適である。 In the present embodiment, it is only necessary to detect luminance variation information without performing a complicated image process for detecting a biometric information luminance range and detecting a fingerprint pattern. By utilizing the linearity of the differential amplifier, it is possible to reduce the size of the circuit, for example, by simplifying the circuit. The downsizing of the processing circuit is suitable for portable devices such as mobile phones, portable personal computers, and PDAs (personal data assistants) that require portability.
また本実施形態では、指の指紋により被写体(本人)の照合を行うシステムについて説明したが、目の網膜、顔の輪郭等の人相、手の形状,大きさ等により被写体(本人)の照合を行うシステムについても同様に用いることができる。 In the present embodiment, the system for collating the subject (person) with the fingerprint of the finger has been described. However, the subject (person) is collated based on the retina of the eye, the face shape of the face, the shape and size of the hand, and the like. It can use similarly about the system which performs.
101 画像取得部
102 認証部
103 光源
107a,107b ADC部
108a,108b 濃度変換部
122a,122b 生体情報輝度範囲検出部
123a 制御部
132 濃度変換制御部
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