專利名稱：生物認(rèn)證方法和生物認(rèn)證裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及生物認(rèn)證方法和生物認(rèn)證裝置，其利用作為人體的一部分的生物特征來(lái)對(duì)個(gè)人進(jìn)行認(rèn)證，具體地講，本發(fā)明涉及生物認(rèn)證方法和生物認(rèn)證裝置，其適于提高大量已登記的生物特征信息組相對(duì)于檢測(cè)到的生物特征信息的驗(yàn)證的速度。
背景技術(shù)：
可以利用人體的很多部分(例如，指紋和趾紋、眼睛的視網(wǎng)膜、面部特征以及血管)來(lái)區(qū)分個(gè)人。隨著近年來(lái)生物測(cè)定技術(shù)的進(jìn)步，已經(jīng)提出了識(shí)別人體的一部分的生物特征來(lái)對(duì)個(gè)人進(jìn)行認(rèn)證的各種裝置。
例如，從手指和手掌的血管以及掌紋中可獲得相當(dāng)大量的個(gè)人特征數(shù)據(jù)。血管(靜脈)圖案從出生起一生保持不變，并且被認(rèn)為是完全唯一的，所以非常適于個(gè)人認(rèn)證。
為了利用該生物信息來(lái)進(jìn)行個(gè)人認(rèn)證，在登記或認(rèn)證時(shí)，用戶將其手掌靠近圖像拍攝裝置。該圖像拍攝裝置發(fā)射近紅外線，所述近紅外線入射到手掌上。圖像拍攝裝置利用傳感器捕獲從手掌反射的近紅外線。在靜脈中流動(dòng)的紅血球中的血紅蛋白已經(jīng)失去了氧。這種血紅蛋白(還原血紅蛋白)吸收波長(zhǎng)在760納米附近的近紅外線。因此，當(dāng)使近紅外線入射到手掌上時(shí)，反射僅在存在靜脈的區(qū)域中下降，反射的近紅外線的強(qiáng)度可用來(lái)識(shí)別靜脈的位置(血管圖像)。
用戶首先使用圖像拍攝裝置將本人手掌的靜脈圖像數(shù)據(jù)登記在服務(wù)器或者卡上。接著，為了進(jìn)行個(gè)人認(rèn)證，用戶使用圖像拍攝裝置來(lái)讀取本人的手的靜脈圖像數(shù)據(jù)。針對(duì)這樣讀取的驗(yàn)證用靜脈圖像的靜脈圖案，對(duì)登記的靜脈圖像進(jìn)行驗(yàn)證，從而進(jìn)行個(gè)人認(rèn)證(例如參見第2004-062826號(hào)日本專利申請(qǐng)?zhí)亻_(圖2至圖9))。
在例如指紋認(rèn)證領(lǐng)域的這種生物認(rèn)證系統(tǒng)中，已經(jīng)公開了這樣一種方法，在該方法中，將較低等級(jí)的特征數(shù)據(jù)A(允許外泄)和要保密的較高等級(jí)的特征數(shù)據(jù)B存儲(chǔ)在IC卡中。將特征數(shù)據(jù)A從該IC卡傳輸?shù)桨ㄖ讣y傳感器的外部裝置，該外部裝置對(duì)特征數(shù)據(jù)A進(jìn)行驗(yàn)證(稱為初次驗(yàn)證)，并且將驗(yàn)證結(jié)果和從來(lái)自指紋傳感器的圖像中提取的特征數(shù)據(jù)B’傳輸?shù)絀C卡；在該IC卡中，對(duì)特征數(shù)據(jù)B進(jìn)行驗(yàn)證(稱作二次驗(yàn)證)(例如參見第2000-293643號(hào)日本專利申請(qǐng)?zhí)亻_(圖5和圖6))。
然而，隨著近年來(lái)生物認(rèn)證技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)登記了大量的生物特征數(shù)據(jù)。例如，大量的生物特征數(shù)據(jù)組被登記在由管理公寓樓、辦公樓和其它設(shè)施的出入的安全系統(tǒng)所使用的服務(wù)器中。
在這種使用模式中，必須執(zhí)行捕獲的生物信息相對(duì)于登記的生物信息的大量驗(yàn)證，從而需要時(shí)間來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證。具體地，當(dāng)要求生物驗(yàn)證精確時(shí)，生物特征數(shù)據(jù)的龐大數(shù)量和使用的驗(yàn)證算法的復(fù)雜性意味著需要甚至更多的時(shí)間來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證。因此，用戶等待的時(shí)間加長(zhǎng)，這進(jìn)而妨礙了該技術(shù)的采用。
可以想到這樣的方法，在該方法中，向用戶分配ID，將所述ID與生物特征數(shù)據(jù)一起登記，并且用戶也輸入其ID；然而，向每個(gè)用戶分配單獨(dú)的ID很麻煩，并且會(huì)導(dǎo)致對(duì)用戶的不便。例如，在申請(qǐng)進(jìn)出一設(shè)施的情況下，使進(jìn)入和離開該設(shè)施的用戶能夠使用分配給該設(shè)施的ID來(lái)進(jìn)行生物認(rèn)證將更方便。在此情況下，捕獲的生物信息相對(duì)于為該ID所登記的生物信息的驗(yàn)證也必須執(zhí)行許多次，從而需要時(shí)間來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證。
在基于上述初次驗(yàn)證和二次驗(yàn)證的生物認(rèn)證中，較低等級(jí)的特征數(shù)據(jù)A(允許外泄)對(duì)該用戶是特有的，并且當(dāng)在這種使用模式下被應(yīng)用時(shí)，在縮短驗(yàn)證時(shí)間方面的效果也是最小的。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明的一個(gè)目的是提供一種即使登記了大量的生物信息組時(shí)也可縮短驗(yàn)證時(shí)間的生物認(rèn)證方法和生物認(rèn)證裝置。
本發(fā)明的另一個(gè)目的是提供一種生物認(rèn)證方法和生物認(rèn)證裝置，其縮短驗(yàn)證時(shí)間并且有助于利用大量不同用戶的生物信息的生物認(rèn)證被廣泛采用。
本發(fā)明的又一個(gè)目的是提供一種生物認(rèn)證方法和生物認(rèn)證裝置，其即使在登記了大量的生物信息組的情況下也能夠基于檢測(cè)到的生物信息來(lái)限制登記的生物信息的范圍。
為了實(shí)現(xiàn)這些目的，檢測(cè)生物特征數(shù)據(jù)并執(zhí)行個(gè)人認(rèn)證的本發(fā)明的生物認(rèn)證裝置具有檢測(cè)裝置，檢測(cè)活體并獲得生物信息；控制單元，從所述生物信息中提取與用戶有關(guān)的相對(duì)粗略的第一生物特征數(shù)據(jù)和相對(duì)精細(xì)的第二生物特征數(shù)據(jù)；以及生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)文件，其中存儲(chǔ)有作為與所述用戶有關(guān)的生物信息的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和所述第二生物特征數(shù)據(jù)。所述控制單元從由所述檢測(cè)裝置獲得的所述生物信息中提取用于驗(yàn)證的相對(duì)粗略的第一生物特征數(shù)據(jù)和相對(duì)精細(xì)的第二生物特征數(shù)據(jù)，計(jì)算用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組之間的相似度，根據(jù)所述相似度來(lái)確定利用存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第二生物特征數(shù)據(jù)組的驗(yàn)證的順序，并且根據(jù)該驗(yàn)證順序利用所述存儲(chǔ)的第二生物特征數(shù)據(jù)組對(duì)用于驗(yàn)證的所述第二生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。
另外，其中檢測(cè)生物特征數(shù)據(jù)并執(zhí)行個(gè)人認(rèn)證的本發(fā)明的生物認(rèn)證方法具有以下步驟檢測(cè)步驟，利用檢測(cè)裝置來(lái)檢測(cè)活體；提取步驟，從檢測(cè)的活體的生物信息中提取與用戶有關(guān)的相對(duì)粗略的第一生物特征數(shù)據(jù)和相對(duì)精細(xì)的第二生物特征數(shù)據(jù)；計(jì)算步驟，計(jì)算用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組之間的相似度；確定步驟，根據(jù)所述相似度來(lái)確定利用存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第二生物特征數(shù)據(jù)組的驗(yàn)證的順序；以及驗(yàn)證步驟，根據(jù)該驗(yàn)證順序，針對(duì)所述存儲(chǔ)的第二生物特征數(shù)據(jù)組對(duì)用于驗(yàn)證的所述第二生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元計(jì)算用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組的得分，以獲得所述相似度。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元提取所述生物信息的圖案的方向分量作為所述第一生物特征數(shù)據(jù)。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元提取所述生物信息的圖案的方向分量和周期性分量作為所述第一生物特征數(shù)據(jù)。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元提取所述圖案的曲率(curvature)分量作為所述圖案的方向分量。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元提取所述圖案的角度分量作為所述圖案的方向分量。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元提取所述圖案的頻率分量作為所述圖案的周期性分量。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元提取所述圖案的多個(gè)組成段，將所述組成段矢量化，并且從所述矢量化的段中提取所述曲率方向分量。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元根據(jù)各個(gè)段的曲率分量產(chǎn)生曲率方向的直方圖。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元計(jì)算所述生物信息的空間頻率分量，并且從所述空間頻率分量中提取傅立葉角度特征量作為所述角度分量。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元計(jì)算所述生物信息的空間頻率分量，并且從所述空間頻率分量中提取傅立葉紋理特征量作為所述頻率分量。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述控制單元計(jì)算用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在所述數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組之間的距離，對(duì)距各個(gè)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)組的距離進(jìn)行排序，并確定所述驗(yàn)證順序。
另外，在本發(fā)明中，優(yōu)選地，所述檢測(cè)裝置包括用于拍攝所述用戶的血管的圖像的單元，所述第一生物特征數(shù)據(jù)是血管圖像的相對(duì)粗略的特征數(shù)據(jù)，所述第二生物特征數(shù)據(jù)是血管圖像的相對(duì)精細(xì)的特征數(shù)據(jù)。
在本發(fā)明中，將生物數(shù)據(jù)的寬泛特征量和驗(yàn)證用特征數(shù)據(jù)一起登記，并且在驗(yàn)證時(shí)，利用特征量的相似度來(lái)確定驗(yàn)證順序；使用以這種方式確定的驗(yàn)證順序來(lái)執(zhí)行特征數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。因此，因?yàn)轵?yàn)證順序是基于生物信息確定的，所以即使當(dāng)?shù)怯浟舜罅康奶卣鲾?shù)據(jù)組時(shí)，也可利用根據(jù)用戶的生物信息確定的驗(yàn)證順序來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證，從而可以提高驗(yàn)證速度。


圖1示出了本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的生物認(rèn)證系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)；圖2示出了圖1中的生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件的結(jié)構(gòu)；圖3解釋了圖1中的拍攝的圖像；圖4解釋了圖1中的生物信息；圖5解釋了圖1中的第二生物特征數(shù)據(jù)；圖6解釋了圖1中的第一生物特征數(shù)據(jù)；圖7示出了本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中的生物信息登記處理的流程；圖8示出了圖7中的提取特征量(1)的處理的流程；圖9解釋了圖8中的血管圖像段；圖10解釋了圖8中的血管圖像段的矢量化處理；圖11解釋了圖8中的曲率的方向；圖12解釋了圖8中的曲率方向直方圖；圖13示出了圖7中的提取特征量(2)的處理的流程；圖14解釋了圖13中的傅立葉角度；圖15解釋了圖13中的功率譜；圖16示出了圖7中的提取特征量(3)的處理的流程；圖17示出了在本發(fā)明一實(shí)施例中的生物特征數(shù)據(jù)驗(yàn)證處理的流程；圖18解釋了圖17中的得分計(jì)算的示例；圖19示出了圖17中的確定驗(yàn)證順序的處理的流程；以及圖20解釋了圖17和圖19中的確定驗(yàn)證順序的處理。
具體實(shí)施例方式
下面，按生物認(rèn)證系統(tǒng)、生物信息登記處理、生物信息認(rèn)證處理以及其他實(shí)施例的順序來(lái)解釋本發(fā)明的實(shí)施例。
生物認(rèn)證系統(tǒng)圖1示出了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的生物認(rèn)證系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，圖2示出了圖1的生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件的結(jié)構(gòu)，圖3解釋了圖1中的檢測(cè)到的血管圖像，圖4解釋了圖1中的血管圖像數(shù)據(jù)，圖5解釋了圖2中的第二生物特征數(shù)據(jù)，而圖6解釋了圖1中的生物特征數(shù)據(jù)。
圖1示出了作為生物認(rèn)證系統(tǒng)的示例的在設(shè)施中的手掌靜脈認(rèn)證系統(tǒng)。該生物認(rèn)證系統(tǒng)具有手掌圖像拍攝裝置1、連接至手掌圖像拍攝裝置1的處理裝置3以及生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件4。
解釋該系統(tǒng)的操作。請(qǐng)求靜脈認(rèn)證的用戶將他的手在手掌圖像拍攝裝置(以下稱作“圖像拍攝裝置”)1的上方展開。圖像拍攝裝置1讀取手掌圖像，并且通過(guò)處理裝置3中的血管圖像提取處理，提取靜脈圖案并將其作為靜脈數(shù)據(jù)登記(存儲(chǔ))在生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件4中。
為了進(jìn)入該設(shè)施，用戶將他的手放在圖像拍攝裝置1的上方以進(jìn)行靜脈認(rèn)證。圖像拍攝裝置1讀取手掌，并且通過(guò)處理裝置3的血管圖像提取處理來(lái)提取手掌的靜脈圖案。處理裝置3執(zhí)行驗(yàn)證處理，以針對(duì)在生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件4中登記的靜脈數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證作為靜脈數(shù)據(jù)的靜脈圖案，以對(duì)用戶進(jìn)行認(rèn)證。
如圖1所示，手掌圖像拍攝裝置1具有基本上安裝在主單元10的中心的傳感器單元18。在傳感器單元18的前部(用戶側(cè))設(shè)置有前引導(dǎo)件14；在后側(cè)設(shè)置有后引導(dǎo)件19。前引導(dǎo)件14由透明或基本透明的合成樹脂板構(gòu)成。
前引導(dǎo)件14在前面引導(dǎo)手并支撐手腕。因此，前引導(dǎo)件14引導(dǎo)用戶并支撐手，從而將手腕引導(dǎo)到傳感器單元18的上方。因此，可以控制傳感器單元18上方的手掌的姿勢(shì)，即，位置、傾斜和大小。前引導(dǎo)件14的剖面形狀具有垂直主體和在頂部的支撐手腕的水平部14-1。在水平部14-1的中心連續(xù)地形成有凹陷部14-2，以方便手腕的定位。后引導(dǎo)件19用來(lái)支撐手指。
傳感器單元18在中心設(shè)置有紅外傳感器(CMOS傳感器)、聚焦透鏡16和距離傳感器15；而在其外圍設(shè)置有多個(gè)近紅外發(fā)光元件(LED)12。例如，將近紅外發(fā)光元件12設(shè)置在外周的八個(gè)位置處，以向上發(fā)射近紅外線。
通過(guò)傳感器、聚焦透鏡和近紅外發(fā)光區(qū)之間的關(guān)系來(lái)調(diào)整該傳感器單元18的可讀區(qū)域V。因此，將前引導(dǎo)件14的位置和高度設(shè)置為使被支撐的手掌位于可讀區(qū)域V中。
當(dāng)手52展開至手掌平坦時(shí)，手掌具有最大面積并且平坦，從而當(dāng)手掌在傳感器單元18的圖像拍攝區(qū)域V中經(jīng)過(guò)圖像拍攝時(shí)，獲得了可用于登記和驗(yàn)證的精確的靜脈圖案。當(dāng)從傳感器單元18到手掌的距離在規(guī)定范圍內(nèi)時(shí)，傳感器單元18的傳感器16獲得了鮮明且焦點(diǎn)合適的圖像。
因此，如圖1所示，通過(guò)使前引導(dǎo)件14將手腕52支撐在傳感器單元18的上方，可將用戶的手引導(dǎo)和支撐為使傳感器單元18上方的手掌的位置、傾斜和高度相對(duì)于傳感器單元18的圖像拍攝范圍精確。
與圖像拍攝裝置1連接的處理裝置3執(zhí)行一系列的登記和驗(yàn)證處理34-1至34-6，如圖1中所示。距離/手輪廓檢測(cè)處理34-1接收由圖像拍攝裝置1的距離傳感器15測(cè)量的距離，判斷手掌或者其它物體與傳感器單元18的距離是否在規(guī)定范圍內(nèi)，并且還從由傳感器單元18拍攝的圖像中檢測(cè)手的輪廓，并根據(jù)該輪廓判斷是否可在登記和驗(yàn)證處理中使用該圖像。例如，手掌可能沒(méi)有充分地出現(xiàn)在該圖像中。
當(dāng)由距離傳感器15測(cè)量的距離或者根據(jù)手輪廓提取的手的位置表示手在圖像拍攝范圍之外時(shí)，或者當(dāng)在登記和驗(yàn)證處理中無(wú)法使用該圖像時(shí)，引導(dǎo)消息輸出處理34-5向顯示器(未示出)輸出一消息，該消息引導(dǎo)手掌向左或向右、向前或向后、向上或向下。由此，將用戶的手掌引導(dǎo)到圖像拍攝裝置1的上方。
當(dāng)手輪廓檢測(cè)處理34-1判斷出在手正確放置的情況下拍攝了圖像時(shí)，血管圖像提取處理34-2從手的圖像提取靜脈圖像。即，通過(guò)反射率的差而獲得例如圖3的手掌的圖像。靜脈圖像是如圖3所示的圖像；數(shù)據(jù)是例如圖4的灰度(grayscale)數(shù)據(jù)。血管圖像提取處理34-2還根據(jù)圖3和圖4中的普通數(shù)據(jù)(plain data)(血管圖像數(shù)據(jù))產(chǎn)生在圖5中解釋的血管圖像特征(驗(yàn)證)數(shù)據(jù)(第二特征數(shù)據(jù))以及在圖6中解釋的特征量數(shù)據(jù)(第一特征數(shù)據(jù))。
從圖5中可以理解，血管圖像R可以分為主干Aa、寬分支Ab和與寬分支Ab連接的細(xì)分支Ac。將主干A1和寬分支A2與窄分支Ac分開，以產(chǎn)生登記(驗(yàn)證)數(shù)據(jù)A、B。
另一方面，在提取血管圖像特征量數(shù)據(jù)(第一特征數(shù)據(jù))的過(guò)程中，提取不受圖像拍攝的狀況影響的特征量。例如，如圖6所示，將窄分支Ac和粗主干的一部分從圖3中的血管圖像中排除，并且提取血管圖像的曲率方向的分布(稱作特征量(1))、血管圖像的主干的方向的分布(稱作特征量(2))以及表示血管圖像中的主干之間的間隔和主干的數(shù)量的頻率(稱作特征量(3))。
可以提取特征量(1)的曲率方向作為不受在圖像拍攝時(shí)手的傾斜所影響的特征。可以提取特征量(2)的方向作為不受圖像拍攝狀態(tài)的不穩(wěn)定(例如錯(cuò)失圖像的一部分)所影響的特征?？梢蕴崛√卣髁?3)的頻率作為不受血管圖像的旋轉(zhuǎn)所影響的特征。
血管圖像的這些寬泛的特征在多個(gè)人體中是比較共通的，盡管使用這三個(gè)特征量對(duì)于精度來(lái)說(shuō)是理想的，但也可以使用這三個(gè)特征量中的一個(gè)或兩個(gè)。具體地，期望使用特征量(1)和(2)。
在登記處理34-6中，將檢測(cè)到的血管圖像數(shù)據(jù)和特征量(1)、(2)、(3)登記(存儲(chǔ))在生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)文件4中。如圖2所示，生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)文件4分配ID并將血管圖像特征(靜脈)數(shù)據(jù)和特征量(1)、(2)、(3)存儲(chǔ)為記錄。即，一個(gè)記錄包括ID、靜脈特征量(1)、(2)、(3)和靜脈數(shù)據(jù)。
如下面所解釋的，特征量(1)是36個(gè)方向的曲率分量(w1，w2，...，w36)；特征量(2)是八個(gè)方向的角度分量(f1，f2，...，f8)；特征分量(3)是32個(gè)頻率分量(h1，h2，...，h32)。
已登記血管圖像搜索處理34-4從生物信息(靜脈)數(shù)據(jù)庫(kù)文件4中檢索圖2中示出的血管圖像特征數(shù)據(jù)和特征量(1)、(2)、(3)。如下面所解釋的，驗(yàn)證處理34-3針對(duì)登記的特征量對(duì)由血管圖像檢測(cè)處理34-2檢測(cè)到的特征量進(jìn)行驗(yàn)證，根據(jù)驗(yàn)證的相似度來(lái)確定驗(yàn)證順序，按該驗(yàn)證順序?qū)ρ軋D像特征數(shù)據(jù)和登記的血管圖像特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，執(zhí)行驗(yàn)證處理，以及輸出驗(yàn)證結(jié)果。
因此，在本發(fā)明中，將血管圖像數(shù)據(jù)的寬泛的特征量與驗(yàn)證用特征數(shù)據(jù)一起登記，在認(rèn)證時(shí)，利用特征量的相似度來(lái)確定驗(yàn)證順序，并按由此確定的驗(yàn)證順序執(zhí)行對(duì)血管圖像特征數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。因此，利用拍攝的血管圖像來(lái)確定驗(yàn)證順序，從而即使在已經(jīng)登記了大量的特征數(shù)據(jù)組時(shí)，也能按基于用戶的血管圖像的驗(yàn)證順序來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證，從而可提高驗(yàn)證速度。
生物特征數(shù)據(jù)登記處理接著，利用圖7至圖15來(lái)進(jìn)一步解釋利用圖1解釋的生物特征數(shù)據(jù)登記處理。圖7示出了在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中的生物特征數(shù)據(jù)登記處理的流程。
(S10)首先，用戶將他的手放在圖像拍攝裝置1的上方，以拍攝手掌的圖像。
(S12)如上面所解釋的，根據(jù)所拍攝的圖像產(chǎn)生例如圖5的登記的血管圖像(靜脈)數(shù)據(jù)。這里，拍攝了三個(gè)圖像，并針對(duì)一個(gè)用戶創(chuàng)建了三組登記數(shù)據(jù)。
(S14)接著，根據(jù)血管圖像(靜脈)數(shù)據(jù)計(jì)算靜脈特征量(1)、(2)、(3)。利用圖8至圖15在下面解釋該處理。
(S16)將這樣產(chǎn)生的登記用數(shù)據(jù)和靜脈特征量(1)、(2)、(3)登記在靜脈數(shù)據(jù)庫(kù)4中，如圖2所示。然后處理結(jié)束。
下面，解釋圖7中的計(jì)算靜脈特征量(1)的處理。這里，采用將血管圖像(靜脈)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為線性化靜脈段(segment)的示例。圖8示出了提取圖7中的特征量(1)的處理的流程，圖9解釋了圖8中的靜脈段，圖10解釋了將圖8中的靜脈段矢量化的處理，圖11解釋了計(jì)算圖8中的曲率方向的處理，圖12解釋了圖8中的曲率方向直方圖。
參照?qǐng)D9至圖12來(lái)解釋圖8中的處理。
(S20)首先，去除噪聲狀的段。這里，在觀察整體趨勢(shì)(曲率方向)時(shí)，形成圓的段、短的孤立段以及短的分支段等同于噪聲，因此將它們?nèi)コ＠?，如圖6中所示，從圖3的提取的血管圖像中去除形成圓的段、短的孤立段以及短的分支段。為了去除圓形段，提取并去除起點(diǎn)和終點(diǎn)相同的段。短的孤立段是例如段長(zhǎng)度為5或更小的段。短的分支段是長(zhǎng)度為5或更小的段，其一端是自由端(端點(diǎn))。圖9解釋了要去除的這種段的段模型。
(S22)接著，為了計(jì)算感興趣的段的曲率方向，通過(guò)折線來(lái)近似感興趣的段。如圖10所示，感興趣的段L1被矢量化，以獲得矢量段L2。然后利用矢量點(diǎn)(拐點(diǎn)(points of inflection))和兩個(gè)端點(diǎn)來(lái)計(jì)算曲率角度。
(S24)接著，根據(jù)矢量化的段計(jì)算曲率方向B。利用圖11中的模型來(lái)解釋這種計(jì)算。對(duì)于其矢量包括三個(gè)或更多個(gè)點(diǎn)A、B、C的段，假設(shè)在執(zhí)行使點(diǎn)B位于原點(diǎn)的平行移動(dòng)時(shí)所述坐標(biāo)變?yōu)锳′(xa，ya)、B′(0，0)、C′(xc，yc)。另外，假設(shè)直線AC與從點(diǎn)B引出的垂線的交點(diǎn)的坐標(biāo)是H(Hx，Hy)。利用下面的等式(1)和(2)來(lái)計(jì)算坐標(biāo)Hx、Hy。
Hx＝-(yc-ya)*(xc*ya-xa*yc)/((xc-xa)^2+(yc-ya)^2)(1)Hy＝(xc-xa)*(xc*ya-xa*yc)/((xc-xa)^2+(yc-ya)^2) (2)利用下面的等式(3)來(lái)計(jì)算方向B的角度。
方向B＝arctan(Hy/Hx)(3)(S26)接著，創(chuàng)建了矢量化的段的曲率方向B的直方圖。圖12解釋了曲率方向的直方圖。水平軸繪出了曲率方向(角度)，而垂直方向表示相應(yīng)曲率方向的頻率，從而創(chuàng)建了各曲率方向的頻率的直方圖。這里，按10°的曲率角度增量，提取了36個(gè)頻率值w1，w2，...，w36作為曲率方向特征量(特征量(1))。
該曲率方向特征量是血管圖像中的各段的曲率方向的寬泛表示。
接著，解釋圖7中的計(jì)算靜脈特征量(2)的處理。圖13示出了圖7中的提取特征量(2)的處理的流程；圖14和圖15解釋了圖13中的傅立葉角度特征量。
參照?qǐng)D14和圖15來(lái)解釋圖13中的處理。首先，如圖14所示，以向上的方向?yàn)?°，在間隔為22.5°的八個(gè)方向上取得傅立葉角度。計(jì)算傅立葉角度特征量作為這八個(gè)方向上的角度譜。
(S30)首先，使拍攝的圖像f(x，y)經(jīng)過(guò)二維FFT(快速傅立葉變換)，利用下面的等式(4)來(lái)計(jì)算圖像的空間頻率分量F(u，v)。通過(guò)沿圖像f(x，y)的x方向?qū)Ω餍兄械南袼剡M(jìn)行傅立葉變換，然后對(duì)該行的FFT結(jié)果執(zhí)行y方向傅立葉變換，從而獲得二維FFT。
F(u,v)=(1/MN)*Σx=0M-1ΣN-1y=0f(x,y)W1^mu*W2^nv---(4)]]>這里，W1＝exp(-j2π/M)，W2＝exp(-j2π/N)，其中，M和N分別是水平和垂直方向上的像素的數(shù)量。
(S32)接著，計(jì)算空間頻率分量F(u，v)的絕對(duì)值的平方，利用下面的等式(5)來(lái)計(jì)算功率譜P(r，θ)。這表示空間頻率(u，v)的強(qiáng)度。
P(u，v)＝|F(u，v)|^2 (5)如圖15所示，當(dāng)在極坐標(biāo)中表示時(shí)，其將變成功率譜P(r，θ)。
(S34)根據(jù)極坐標(biāo)P(r，θ)的功率譜，利用下面的等式(6)和(7)來(lái)計(jì)算角度譜q(θ)。
qx(θ)=Σr=0w/2P(r,θ)---(6)]]>這里，w表示P(u，r)的定義域的大小。
q(θ)=θθx=θ-5θ+5qx(θx)---(7)]]>這里，θ是八個(gè)方向之一，其為θ＝0°、23°、45°、68°、90°、113°、135°、158°，如圖14所示。即，針對(duì)這八個(gè)方向的角度計(jì)算能量。
(S36)利用下面的等式(8)來(lái)計(jì)算這八個(gè)方向的能量q(θ)的分?jǐn)?shù)(fraction)Pq(θ)。
Pq(θ)＝q(θ)/∑q(θ) (8)該等式用于進(jìn)行歸一化以使Pq(θ)的和等于1.0。在圖14中，八個(gè)方向的能量Pq(θ)由f1，f2，...，f8來(lái)表示。以這種方式，計(jì)算血管圖像的方向分量。
接著，解釋圖7中的計(jì)算靜脈特征量(3)的處理。圖16示出了圖7中的提取特征量(3)的處理的流程。特征量(3)是傅立葉紋理特征量。
(S40)首先，使血管圖像(靜脈)的圖像f(x，y)經(jīng)過(guò)利用上述等式(4)的二維FFT(快速傅立葉變換)來(lái)計(jì)算該圖像的空間頻率分量F(u，v)。通過(guò)沿圖像f(x，y)的x方向?qū)Ω餍兄械南袼剡M(jìn)行傅立葉變換，然后對(duì)該行的FFT結(jié)果執(zhí)行y方向傅立葉變換，從而獲得二維FFT。
(S42)接著，利用上面的等式(5)來(lái)計(jì)算空間頻率分量F(u，v)的絕對(duì)值的平方，以確定功率譜P(u，v)。如圖15所示，如果將其表示在極坐標(biāo)中，則變?yōu)楣β首VP(r，θ)。
(S44)根據(jù)該極坐標(biāo)功率譜P(r，θ)，利用下面的等式(9)來(lái)計(jì)算傅立葉紋理特征量p(r)。
p(r)=10*log(Σθ=0πP(r,θ))---(9)]]>等式(9)的傅立葉紋理特征量是以極坐標(biāo)功率矢量空間的原點(diǎn)為中心的環(huán)形(donut-shape)面積的能量的和；這里，特征量(3)是強(qiáng)度分布的32個(gè)組分(element)h1，h2，...，h32。該特征量(3)表示圖像段的周期性。因?yàn)閺?qiáng)度分布的動(dòng)態(tài)范圍極寬，所以使用對(duì)數(shù)(log)表示。
這樣，提取了血管圖像中的方向和周期性作為寬泛的特征量。
生物特征數(shù)據(jù)驗(yàn)證的處理接著，利用圖17至圖20來(lái)進(jìn)一步解釋圖1中解釋的生物特征數(shù)據(jù)驗(yàn)證處理。圖17示出了圖1中的生物特征數(shù)據(jù)驗(yàn)證處理的流程，圖18解釋了圖17。
(S50)用戶將他的手放在圖像拍攝裝置1的上方，以拍攝手掌的圖像。
(S52)如上面所解釋的，根據(jù)拍攝的圖像產(chǎn)生例如圖5中那樣的血管圖像(靜脈)數(shù)據(jù)。
(S54)接著，根據(jù)該血管圖像(靜脈)數(shù)據(jù)計(jì)算靜脈特征量(1)、(2)、(3)。利用圖8至圖16解釋了該處理。
(S56)從靜脈數(shù)據(jù)庫(kù)4中檢索靜脈特征量表(具有圖2中的特征量(1)、(2)、(3)的所有記錄)。
(S58)根據(jù)這樣產(chǎn)生的靜脈特征量(1)、(2)、(3)以及靜脈特征量表中的特征量(1)、(2)、(3)來(lái)計(jì)算特征量的得分(score)。如圖18所示，得分1是登記的數(shù)據(jù)和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的36個(gè)方向的曲率分量之間的差的總和，利用下面的等式(10)來(lái)計(jì)算得分1。
得分1＝|登記w1-驗(yàn)證w1|+...+|登記w36-驗(yàn)證w36| (10)得分2是登記的數(shù)據(jù)和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的八個(gè)方向的角度分量之間的差的總和，利用下面的等式(11)來(lái)計(jì)算得分2。
得分2＝|登記f1-驗(yàn)證f1|+...+|登記f8-驗(yàn)證f8| (11)得分3是登記的數(shù)據(jù)和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的32個(gè)頻率分量之間的差的總和，利用下面的等式(12)來(lái)計(jì)算得分3。
得分3＝|登記h1-驗(yàn)證h1|+...+|登記h32-驗(yàn)證h32| (12)(S60)根據(jù)得分1、2和3，利用圖19的驗(yàn)證順序確定處理來(lái)確定驗(yàn)證順序。
(S62)此時(shí)，執(zhí)行驗(yàn)證處理，以最終確認(rèn)個(gè)人的身份。根據(jù)如上所述確定的驗(yàn)證順序，從靜脈數(shù)據(jù)庫(kù)4中檢索登記的特征數(shù)據(jù)，執(zhí)行針對(duì)在步驟S52中產(chǎn)生的驗(yàn)證特征數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。如果驗(yàn)證結(jié)果不令人滿意，則針對(duì)所執(zhí)行的驗(yàn)證順序中排在下一位置的登記的特征數(shù)據(jù)組進(jìn)行驗(yàn)證。如果驗(yàn)證結(jié)果令人滿意，則認(rèn)證處理結(jié)束。
接著，利用圖19和圖20來(lái)解釋步驟S60的驗(yàn)證順序確定處理。
(S70)首先，對(duì)所有記錄的得分1[N]、2[N]、3[N]進(jìn)行排序，確定每個(gè)得分1、2、3的序位。
(S72)針對(duì)(登記的特征數(shù)據(jù)的)每個(gè)記錄計(jì)算總得分total[N]。在α、β和γ是加權(quán)系數(shù)的情況下，總得分在等式(13)中給出。
Total[N]＝α·得分1序位+β·得分2序位+γ·得分3序位(13)(S74)對(duì)這些總得分進(jìn)行排序，根據(jù)排序結(jié)果確定驗(yàn)證順序。如圖20所示，當(dāng)將登記的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在順序?yàn)?，2，3，...，N的記錄中時(shí)，驗(yàn)證順序變成距登記的特征量的距離的順序，距離越短，驗(yàn)證序位越高。
以這種方式，根據(jù)距寬泛特征量的距離來(lái)確定對(duì)生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證的序位，根據(jù)該驗(yàn)證序位來(lái)執(zhí)行登記的數(shù)據(jù)針對(duì)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的驗(yàn)證；因此，即使當(dāng)存儲(chǔ)了大量的生物信息組時(shí)，也能夠提高驗(yàn)證速度，這有助于生物認(rèn)證系統(tǒng)的廣泛使用及其規(guī)模的擴(kuò)大。
其他實(shí)施例在上面的實(shí)施例中，解釋了通過(guò)對(duì)手掌中的靜脈圖案進(jìn)行認(rèn)證來(lái)執(zhí)行生物認(rèn)證的示例；但是本發(fā)明還可應(yīng)用于對(duì)手指或者手背上的靜脈圖案、掌紋或者手掌的其他特征、以及指紋、面部特征的生物認(rèn)證和其他生物認(rèn)證。另外，解釋了管理設(shè)施的進(jìn)出的系統(tǒng)的示例；但是本發(fā)明還可應(yīng)用于需要個(gè)人認(rèn)證的門的開關(guān)以及執(zhí)行認(rèn)證以替代鑰匙等的其他任務(wù)。
以上，已經(jīng)解釋了本發(fā)明的實(shí)施例；但是在本發(fā)明的主旨的范圍內(nèi)可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種修改，這些修改未被排除在本發(fā)明的范圍之外。
生物數(shù)據(jù)的寬泛特征量與驗(yàn)證用特征數(shù)據(jù)一起登記，在認(rèn)證時(shí)，基于特征量的相似度來(lái)確定驗(yàn)證的順序，并按這樣確定的驗(yàn)證順序來(lái)執(zhí)行針對(duì)生物特征數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。結(jié)果，因?yàn)轵?yàn)證順序是基于生物信息確定的，所以即使在登記了大量的特征數(shù)據(jù)組時(shí)，也可按基于用戶的生物信息的驗(yàn)證順序來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證，從而提高了驗(yàn)證速度。
本申請(qǐng)基于并要求于2006年3月14日提交的第2006-068902號(hào)在先日本專利申請(qǐng)的優(yōu)先權(quán)，其全部?jī)?nèi)容通過(guò)引用包含于此。
權(quán)利要求
1.一種生物認(rèn)證裝置，所述生物認(rèn)證裝置檢測(cè)活體的生物特征數(shù)據(jù)并執(zhí)行個(gè)人認(rèn)證，所述生物認(rèn)證裝置包括檢測(cè)裝置，檢測(cè)活體并獲得生物信息；控制單元，從所述生物信息中提取與用戶有關(guān)的相對(duì)粗略的第一生物特征數(shù)據(jù)和相對(duì)精細(xì)的第二生物特征數(shù)據(jù)；和生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)文件，其中存儲(chǔ)有作為與所述用戶有關(guān)的生物信息的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和所述第二生物特征數(shù)據(jù)，其中，所述控制單元從由所述檢測(cè)裝置獲得的所述生物信息中提取用于驗(yàn)證的相對(duì)粗略的第一生物特征數(shù)據(jù)和相對(duì)精細(xì)的第二生物特征數(shù)據(jù)，計(jì)算用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組之間的相似度，根據(jù)所述相似度來(lái)確定利用存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第二生物特征數(shù)據(jù)組的驗(yàn)證的順序，并且根據(jù)所述驗(yàn)證順序來(lái)執(zhí)行用于驗(yàn)證的所述第二生物特征數(shù)據(jù)相對(duì)于所述存儲(chǔ)的第二生物特征數(shù)據(jù)組的驗(yàn)證。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元計(jì)算得分，以獲得所述相似度，所述得分表示用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在所述數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組之間的差異。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元提取所述生物信息的圖案的方向分量作為所述第一生物特征數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元提取所述生物信息的圖案的方向分量和周期性分量作為所述第一生物特征數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元提取所述圖案的曲率分量作為所述圖案的方向分量。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元提取所述圖案的角度分量作為所述圖案的方向分量。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元提取所述圖案的頻率分量作為所述圖案的周期性分量。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元提取所述圖案的多個(gè)組成段，將所述組成段矢量化，并且從所述矢量化的段中提取所述曲率方向分量。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元根據(jù)各個(gè)段的曲率分量產(chǎn)生曲率方向的直方圖。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元計(jì)算所述生物信息的空間頻率分量，并且從所述空間頻率分量中提取傅立葉角度特征量作為所述角度分量。
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元計(jì)算所述生物信息的空間頻率分量，并且從所述空間頻率分量中提取傅立葉紋理特征量作為所述頻率分量。
12.根據(jù)權(quán)利要求2所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述控制單元計(jì)算用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組之間的距離，對(duì)所述存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的距離進(jìn)行排序，并確定所述驗(yàn)證順序。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生物認(rèn)證裝置，其中，所述檢測(cè)裝置包括用于拍攝所述用戶的血管的圖像的單元，并且所述第一生物特征數(shù)據(jù)是所述血管圖像的相對(duì)粗略的特征數(shù)據(jù)，而所述第二生物特征數(shù)據(jù)是所述血管圖像的相對(duì)精細(xì)的特征數(shù)據(jù)。
14.一種生物認(rèn)證方法，該方法檢測(cè)生物特征數(shù)據(jù)并執(zhí)行個(gè)人認(rèn)證，所述生物認(rèn)證方法包括以下步驟檢測(cè)步驟，利用檢測(cè)裝置檢測(cè)活體的生物信息；提取步驟，從獲得的生物信息中提取與用戶有關(guān)的相對(duì)粗略的第一生物特征數(shù)據(jù)和相對(duì)精細(xì)的第二生物特征數(shù)據(jù)；計(jì)算步驟，計(jì)算用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組之間的相似度；確定步驟，根據(jù)所述相似度來(lái)確定利用存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第二生物特征數(shù)據(jù)組的驗(yàn)證的順序；以及驗(yàn)證步驟，根據(jù)所述驗(yàn)證順序，相對(duì)于所述存儲(chǔ)的第二生物特征數(shù)據(jù)組對(duì)用于驗(yàn)證的所述第二生物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述確定步驟包括計(jì)算得分和獲得所述相似度的步驟，所述得分表示用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組之間的差異。
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括以下步驟提取所述生物信息的圖案的方向分量作為所述第一生物特征數(shù)據(jù)。
17.根據(jù)權(quán)利要求14所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括以下步驟提取所述生物信息的圖案的方向分量和周期性分量作為所述第一生物特征數(shù)據(jù)。
18.根據(jù)權(quán)利要求16所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括以下步驟提取所述圖案的曲率分量作為所述圖案的方向分量。
19.根據(jù)權(quán)利要求16所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括以下步驟提取所述圖案的角度分量作為所述圖案的方向分量。
20.根據(jù)權(quán)利要求17所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括以下步驟提取所述圖案的頻率分量作為所述圖案的周期性分量。
21.根據(jù)權(quán)利要求18所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括以下步驟提取所述圖案的多個(gè)組成段；將所述組成段矢量化；以及從所述矢量化的段中提取所述曲率方向分量。
22.根據(jù)權(quán)利要求21所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括根據(jù)各個(gè)段的曲率分量產(chǎn)生曲率方向的直方圖的步驟。
23.根據(jù)權(quán)利要求19所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括以下步驟計(jì)算所述生物信息的空間頻率分量；以及從所述空間頻率分量中提取傅立葉角度特征量作為所述角度分量。
24.根據(jù)權(quán)利要求20所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括以下步驟計(jì)算所述生物信息的空間頻率分量；以及從所述空間頻率分量中提取傅立葉紋理特征量作為所述頻率分量。
25.根據(jù)權(quán)利要求15所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述確定步驟包括以下步驟計(jì)算用于驗(yàn)證的所述第一生物特征數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)在所述生物數(shù)據(jù)庫(kù)文件中的第一生物特征數(shù)據(jù)組之間的距離；以及對(duì)所述存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的距離進(jìn)行排序并且確定所述驗(yàn)證順序。
26.根據(jù)權(quán)利要求14所述的生物認(rèn)證方法，其中，所述提取步驟包括以下步驟從包括用于拍攝所述用戶的血管圖像的單元的所述檢測(cè)裝置的血管圖像中提取所述第一生物特征數(shù)據(jù)和所述第二生物特征數(shù)據(jù)，其中，所述第一生物特征數(shù)據(jù)是所述血管圖像的相對(duì)粗略的特征數(shù)據(jù)，而所述第二生物特征數(shù)據(jù)是所述血管圖像的相對(duì)精細(xì)的特征數(shù)據(jù)。
全文摘要
本發(fā)明提供了生物認(rèn)證方法和生物認(rèn)證裝置。該生物認(rèn)證裝置利用生物特征信息來(lái)執(zhí)行個(gè)人認(rèn)證，即使已經(jīng)登記了大量的生物信息組也可防止驗(yàn)證速度的下降?？刂茊卧獙?lái)自圖像拍攝裝置的血管圖像數(shù)據(jù)的寬泛特征量與驗(yàn)證用特征數(shù)據(jù)一起登記。在認(rèn)證時(shí)，控制單元利用特征量的相似度來(lái)確定驗(yàn)證順序，并按這樣確定的驗(yàn)證順序來(lái)執(zhí)行血管圖像特征數(shù)據(jù)的驗(yàn)證?；谂臄z的血管圖像來(lái)確定驗(yàn)證順序，從而，即使當(dāng)?shù)怯浟舜罅康奶卣鲾?shù)據(jù)組時(shí)，也可按基于用戶的血管圖像的驗(yàn)證順序來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證，并且可以提高驗(yàn)證速度。
文檔編號(hào)G06K9/00GK101038629SQ20061013736
公開日2007年9月19日 申請(qǐng)日期2006年10月20日 優(yōu)先權(quán)日2006年3月14日
發(fā)明者古村一博, 新井紀(jì)好 申請(qǐng)人:富士通株式會(huì)社, 富士通先端科技株式會(huì)社