JP2018037041A - 生体画像処理装置、生体画像処理方法、および生体画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生体認証における認証精度を向上させる。【解決手段】画像の各画素からＹＵＶ空間におけるＹ，Ｕ及びＶ値を取得し、各画素について、Ｕ値及びＶ値がＹ値に応じた範囲にあるか判定し、前記範囲内にあると判定された画素を抽出する。【選択図】図９

Description

本発明は、生体画像処理装置、生体画像処理方法、および生体画像処理プログラムに関する。

生体認証は、指紋、顔、静脈などの生体特徴を用いて本人確認をおこなう技術である。生体認証では、予め登録しておいた生体特徴を確認が必要な場面において取得した生体特徴と比較（照合）し、登録テンプレートと一致するか否かをもって本人確認としている。

生体認証機能を備えた携帯電話などの端末で手のひらの静脈を用いた静脈認証を行う際、静脈情報を取得するために、ユーザは手のひらを撮影する。その場合、ユーザは手のひらを端末の静脈センサー（例えば、カメラ）から少し離して撮影する。その際、図１に示すように、静脈センサーから取得した撮影画像１１には手のひら１２だけでなく背景１３が写りこむ場合がある。生体認証機能を備えた端末は、所要の認証精度を得るために、撮影画像１１から手のひら１２の領域（手のひら領域）を識別する。そして、撮影画像１１から手のひら領域を抽出し、図２に示すような手のひら１２のみが写っている処理画像１４を生成し、静脈情報を取得する。

領域識別の技術として、ＲＧＢ形式またはＹＵＶ形式の入力画像をＨＳＶ形式に変換し、ＨＳＶ空間の手のひら領域の各色成分の分布から適当な閾値（定数）を設けることによって、手のひらかどうかを判断する技術（閾値法）がある。ＨＳＶ空間から閾値法により肌色領域を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

国際公開第２０１２／１７３００１号 特開２０１２−１４５３５号公報 特開２００６−２６０４０１号公報 特開２００６−３１６９０号公報

センサーに用いられるカメラデバイスが出力する画像は、ＹＵＶ形式が一般的である。ＹＵＶ空間で手のひら領域の検出を行おうとした場合、閾値法では手のひら領域が誤検出される場合があり、認証精度が低下する。

本発明の課題は、生体認証における認証精度を向上させることである。

実施の形態に係る生体画像処理装置は、画素値取得部と、判定部と、生体画像抽出部と、を有する。

前記画素値取得部は、画像の各画素からＹＵＶ空間におけるＹ，Ｕ及びＶ値を取得する。

前記判定部は、各画素について、Ｕ値及びＶ値がＹ値に応じた範囲にあるか判定する。
前記生体画像抽出部は、前記範囲内にあると判定された画素を抽出する。

実施の形態に係る生体画像処理装置によれば、生体認証における認証精度を向上させることができる。

撮影画像の例を示す図である。 手のひらの検出の例を示す図である。 手のひら領域の各画素のＹＵＶ成分の分布を示す図である。 手のひら領域の画素のＹ成分とＵ成分の分布を示す図である。 手のひら領域の画素のＹ成分とＶ成分の分布を示す図である。 手のひらの誤検出の例を示す図である。 実施の形態に係る手のひら領域の画素のＹ成分とＵ成分の分布、および手のひらとして判定される画素のＹ成分に対するＵ成分の最大値および最小値を示す図である。 実施の形態に係る手のひら領域の画素のＹ成分とＶ成分の分布、および手のひらとして判定される画素のＹ成分に対するＶ成分の最大値および最小値を示す図である。 実施の形態に係る生体画像処理装置の構成図である。 実施の形態に係る生体画像処理のフローチャートである。 マスク画像の例である。 ブロック化および画素値更新を説明する図である。 更新後のマスク画像の例である。 ラベリングによる背景の穴埋め処理を説明する図である。 情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。

センサーに用いられるカメラが出力する画像は、ＹＵＶ形式が一般的であり、ＨＳＶ空間で閾値法による領域識別を行うために、ＹＵＶ形式からＨＳＶ形式に画像を変換している。しかしながら、ＹＶＵ画像をＨＳＶ画像に変換する処理は、計算コストが高いという問題がある。

また、ＹＵＶ空間で手のひら領域検出を行おうとした場合、ＹＵＶ空間においては、手のひら領域のＵ，Ｖ信号は輝度（Ｙ）により非線形に変化するため、従来の閾値法では、背景の一部が手のひら領域として誤検出される場合があり、認証精度が低下する。

最初にＹＵＶ空間において、閾値法を用いて手のひら領域を検出する例について説明する。

例えば、撮影画像１１の手のひら１２の領域（手のひら領域）の各画素のＹＵＶ成分の分布を示すと図３に示すようになる。図３において、縦軸は画素数を示し、横軸はＹ，Ｕ，またはＶの値を示す。Ｙは輝度、Ｕは輝度と青の差（色差）、Ｖは輝度と赤の差（色差）である。

閾値法では、図３に示すようなＹＵＶ成分の分布から、手のひらと判定される画素の各色成分の範囲（閾値）を設定する。ここで、手のひらとして判定される画素のＹ成分の最小値をＹＭＩＮ、Ｙ成分の最大値をＹＭＡＸとする。また、手のひらとして判定される画素のＵ成分の最小値をＵＭＩＮ、Ｕ成分の最大値をＵＭＡＸとする。また、手のひらとして判定される画素のＶ成分の最小値をＶＭＩＮ、Ｖ成分の最大値をＶＭＡＸとする。尚、ＹＭＩＮ、ＹＭＡＸ、ＵＭＩＮ、ＵＭＡＸ、ＶＭＩＮ、およびＶＭＡＸは定数である。

ある画素Ｐの画素値のＹＵＶ成分の値をそれぞれ、Ｙ、Ｕ、Ｖとすると、ＹＭＩＮ≦Ｙ≦ＹＭＡＸ且つＵＭＩＮ≦Ｕ≦ＵＭＡＸ且つＶＭＩＮ≦Ｖ≦ＶＭＡＸの場合、画素Ｐは手のひらと判定される。

撮影画像１１の手のひら１２の領域の画素のＹ成分とＵ成分の分布をＹＵ平面に示すと図４に示すようになる。図４の縦軸は画素値のＵ成分の値（Ｕ）、横軸は画素値のＹ成分の値（Ｙ）を示す。図４において、手のひら領域は斜線で示されている。また、図４には、手のひらとして判定される画素のＵ成分の最小値ＵＭＩＮと最大値ＵＭＡＸが示されている。

上述のように閾値法では、画素のＵ成分の値（Ｕ）がＵＭＩＮ以上且つＵＭＡＸ以下である場合に当該画素は手のひらと判定される。

図４に示すように、手のひら領域のＵ成分の最小値と最大値はＹ成分により非線形に変化しており、手のひら領域のＵ成分の最小値と最大値はそれぞれＵＭＩＮおよびＵＭＡＸと一致していない。そのため、斜線で示される手のひら領域とＵＭＩＮとの間の領域、および斜線で示される手のひら領域とＵＭＡＸとの間の領域は、実際には背景であるが手のひらと間違えて判定されてしまう。

同様に撮影画像１１の手のひら１２の領域の画素のＹ成分とＶ成分の分布をＹＶ平面に示すと図５のようになる。図５の縦軸は画素値のＶ成分の値（Ｖ）、横軸は画素値のＹ成分の値（Ｙ）を示す。図５において、手のひら領域は斜線で示されている。また、図５には、手のひらとして判定される画素のＶ成分の最小値ＶＭＩＮと最大値ＶＭＡＸが示されている。

上述のように閾値法では、画素のＶ成分の値（Ｖ）がＶＭＩＮ以上且つＶＭＡＸ以下である場合に当該画素は手のひらと判定される。

図５に示すように、手のひら領域のＶ成分の最小値と最大値はＹ成分により非線形に変化しており、手のひら領域のＶ成分の最小値と最大値はそれぞれＶＭＩＮおよびＶＭＡＸと一致していない。そのため、斜線で示される手のひら領域とＶＭＩＮとの間の領域、および斜線で示される手のひら領域とＶＭＡＸとの間の領域は、実際には背景であるが手のひらと間違えて判定されてしまう。

図６は、手のひらの誤検出の例を示す図である。
上述のように、ＹＵＶ空間において閾値法を用いると、撮影画像１１に含まれる背景の一部が手のひらとして判定される場合がある。この場合、閾値法により撮影画像１１から手のひら領域を検出し、撮影画像から検出した手のひら領域のみを表示すると、図６に示すような処理画像１５となる。

処理画像１５では、手のひら１２だけでなく背景１３も写っており、処理画像１５を用いて静脈情報を取得し、静脈認証を行うと、認証精度が低下する。

以下、図面を参照しながら実施の形態について説明する。
図７は、実施の形態に係る手のひら領域の画素のＹ成分とＵ成分の分布、および手のひらとして判定される画素のＹ成分に対するＵ成分の最大値および最小値を示す図である。

図７の縦軸は画素値のＵ成分の値（Ｕ）、横軸は画素値のＹ成分の値（Ｙ）を示す。図７において、手のひら領域は斜線で示されている。図７の斜線で示される手のひら領域は、複数の撮影画像のそれぞれの手のひらの領域を重ね合わせた領域である。

図７に示すように、手のひら領域の上限と下限は非線形に変化している。実施の形態において、手のひら領域の上限および下限を多項式で近似した領域を定義することにより、精度良く手のひら領域をできる。

図７に示す手のひら領域のＵ成分の上限および下限を多項式で近似して表すと下式（１）、（２）で表現される。

すなわち手のひらとして判定される画素のＹ成分の値（Ｙ）に対するＵ成分の最大値ＵＭＡＸは、下式（１）により算出される。
Umax = -0.0043Y² + 0.9564Y + 137.18 ・・・（１）

また、手のひらとして判定される画素のＹ成分の値（Ｙ）に対するＵ成分の最小値ＵＭＩＮは、下式（２）により算出される。
Umin = 0.0004Y² - 0.0251Y + 130.64 ・・・（２）

図８は、実施の形態に係る手のひら領域の画素のＹ成分とＶ成分の分布、および手のひらとして判定される画素のＹ成分に対するＶ成分の最大値および最小値を示す図である。

図８の縦軸は画素値のＶ成分の値（Ｖ）、横軸は画素値のＹ成分の値（Ｙ）を示す。図８において、手のひら領域は斜線で示されている。図８の斜線で示される手のひら領域は、複数の撮影画像のそれぞれの手のひらの領域を重ね合わせた領域である。

図８に示すように、手のひら領域の上限と下限は非線形に変化している。実施の形態において、手のひら領域の上限および下限を多項式で近似した領域を定義することにより、精度良く手のひら領域をできる。

図８に示す手のひら領域のＶ成分の上限および下限を多項式で近似して表すと下式（３）、（４）で表現される。

すなわち手のひらとして判定される画素のＹ成分の値（Ｙ）に対するＶ成分の最大値ＵＶＡＸは、下式（３）により算出される。
Vmax = -0.0033Y² + 0.8317Y + 126.43 ・・・（３）

また、手のひらとして判定される画素のＹ成分の値（Ｙ）に対するＶ成分の最小値ＶＭＩＮは、下式（４）により算出される。
Vmin = 0.0011Y² - 0.2152Y + 134.48 ・・・（４）

実施の形態の生体画像処理方法において、ある画素ＰのＹ成分、Ｕ成分、およびＶ成分の値がそれぞれＹ、Ｕ、およびＶとすると、Ｕが式（１）および（２）で算出されるＵＭＩＮ以上且つＵＭＡＸ以下、且つＶが式（３）および（４）で算出されるＶＭＩＮ以上且つＶＭＡＸ以下の場合、画素Ｐは手のひらと判定される。

図９は、実施の形態に係る生体画像処理装置の構成図である。
生体画像処理装置１０１は、撮影部１１１、手のひら領域検出部１２１、静脈抽出部１３１、登録データ生成部１４１、照合部１５１、および記憶部１６１を備える。生体画像処理装置１０１は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、携帯電話、または携帯端末等である。

撮影部１１１は、手のひらを含む領域を撮影し、手のひらが写った撮影画像を生成する。例えば、図１に示されるような手のひら１２を含む撮影画像１１が撮影される。撮影部１１１は、例えば、カメラであり、ＹＵＶ形式の画像を出力する。すなわち、撮影画像１１の各画素の画素値はＹ（輝度）、Ｕ（色差：輝度と青の差）、およびＶ（色差：輝度と赤の差）の３つの成分を含む。

手のひら領域検出部１２１は、撮影画像１１のうち手のひら１２の領域（手のひら領域）を検出する。手のひら領域検出部１２１は、撮影画像１１の各画素の画素値を取得し、撮影画像１１の各画素について、ＹＵＶ空間におけるＵ値およびＶ値がＹ値に応じた範囲にあるか判定し、当該範囲内にあると判定された画素を抽出する。手のひら領域検出部１２１は、画素値取得部、判定部、および生体画像抽出部の一例である。

静脈抽出部１３１は、手のひら領域検出部１２１により検出された手のひら領域から静脈を抽出する。

登録データ生成部１４１は、静脈抽出部１３１により抽出された静脈網の形状（模様）を示す静脈データ（静脈パターン）を登録ＤＢ１６２に登録する。

照合部１５１は、今回撮影した撮影画像１１から得られた静脈データと登録ＤＢ１６２に登録済みの静脈データとを照合する。詳細には、照合部１５１は、静脈抽出部１３１により抽出された静脈網の形状を示す静脈データと登録ＤＢ１６２に含まれる静脈データとを比較し、一致するか否か照合を行う。

記憶部１６１は、生体画像処理装置１０１で使用されるデータやプログラム等を記憶する。記憶部１６１は、登録データベース（ＤＢ）１６２を記憶する。

登録ＤＢ１６２は、静脈網の形状を示す複数の静脈データを含む。
生体画像処理装置１０１は、登録および照合のいずれの場合においても撮影画像から手のひら領域を検出し、手のひら領域から静脈パターンを抽出する。その後、生体画像処理装置１０１は、登録時には抽出した静脈パターンから登録データを生成して登録ＤＢ１６２に登録し、照合時には今回抽出した静脈と以前に登録した登録データとの照合を行う。

図１０は、実施の形態に係る生体画像処理のフローチャートである。
ステップＳ２０１において、撮影部１１１は、手のひらと背景を含む領域を撮影し、手のひらおよび背景を含む撮影画像を生成する。尚、撮影画像はＹＵＶ形式の画像であり、撮影画像の各画素の画素値はＹ、Ｕ、およびＶの３つの成分を含む。

ステップＳ２０２において、手のひら領域検出部１２１は、撮影画像の画素のうち未選択の画素を１つ選択する。以下、選択された画素を対象画素と称する。

ステップＳ２０３において、手のひら領域検出部１２１は、選択画素の画素値を取得する。そして、手のひら領域検出部１２１は、選択画素のＹ成分の値（Ｙ値）に対応する手のひら領域のＵ成分の範囲（上限（ＵＭＡＸ）と下限（ＵＭＩＮ））を式（１）および式（２）を用いて算出する。

ステップＳ２０４において、手のひら領域検出部１２１は、選択画素のＵ成分の値（Ｕ値）がステップＳ２０３で算出された範囲内（ＵＭＩＮ以上且つＵＭＡＸ以下）であるか判定する。Ｕ値がＵＭＩＮ以上且つＵＭＡＸ以下である場合（ＵＭＩＮ≦Ｕ値≦ＵＭＡＸ）、制御はステップＳ２０５に進み、Ｕ値がＵＭＩＮ未満またはＵ値がＵＭＡＸより大きい場合、制御はステップＳ２０８に進む。

ステップＳ２０５において、手のひら領域検出部１２１は、選択画素の画素値を取得する。そして、手のひら領域検出部１２１は、選択画素のＹ成分の値（Ｙ値）に対応する手のひら領域のＶ成分の範囲（上限（ＶＭＡＸ）と下限（ＶＭＩＮ））を式（３）および式（４）を用いて算出する。

ステップＳ２０６において、手のひら領域検出部１２１は、選択画素のＶ成分の値（Ｖ値）がステップＳ２０５で算出された範囲内（ＶＭＩＮ以上且つＶＭＡＸ以下）であるか判定する。Ｖ値がＶＭＩＮ以上且つＶＭＡＸ以下である場合（ＶＭＩＮ≦Ｖ値≦ＶＭＡＸ）、制御はステップＳ２０７に進み、Ｖ値がＶＭＩＮ未満またはＶ値がＶＭＡＸより大きい場合、制御はステップＳ２０８に進む。

ステップＳ２０７において、手のひら領域検出部１２１は、選択画素を手のひらとしてラベル付けする。すなわち手のひら領域検出部１２１は、選択画素のラベルとして「手のひら」を割り当てる。

ステップＳ２０８において、手のひら領域検出部１２１は、選択画素を背景としてラベル付けする。すなわち手のひら領域検出部１２１は、選択画素のラベルとして「背景」を割り当てる。

ステップＳ２０９において、撮影画像の全ての画素を選択済みの場合、すなわち全ての画素をラベル付けした場合、制御はステップＳ２０９に進む。撮影画像の全ての画素を選択していない場合、制御はステップＳ２０２に戻る。

ステップＳ２１０において、手のひら領域検出部１２１は、ステップＳ２０７とステップＳ２０８のラベル付けの結果からマスク画像を生成し、マスク画像を複数の領域に分割する（ブロック化）。マスク画像は、手のひらとしてラベル付けられた画素の画素値は１、背景としてラベル付けられた画素の画素値は０である画像である。マスク画像のブロック化は、マスク画像の横方向をＭ個、縦方向をＮ個に分割し、分割された各領域をブロックと称する。尚、Ｍ、Ｎは、例えば、１つのブロックが８画素×８画素等となるような適当な値が設定されている。

ステップＳ２１１において、手のひら領域検出部１２１は、ブロック毎にブロック内の画素の画素値の多数決によりブロック内の画素の画素値を更新する。

以下、ブロック化（ステップＳ２１０）および画素値更新（ステップＳ２１１）の例を説明する。

手のひら領域検出部１２１は、手のひらとしてラベル付けられた画素の画素値を１、背景としてラベル付けられた画素の画素値を０とするマスク画像を生成する。ここでは、図１１に示すようなマスク画像２１が生成されたとする。マスク画像２１において、画素値＝１の画素は白色、画素値＝０の画素は黒色で示されている。

手のひら領域検出部１２１は、図１２に示すようにマスク画像２１の横方向をＭ（＝４）個、縦方向をＮ（＝４）個に分割し、１６個のブロックを生成する。図１２において、１つのブロックは２×２の４個の画素で構成されている。

手のひら領域検出部１２１は、ブロック毎にブロック内の画素値毎の画素の数をカウントし、多数決に基づいてブロック内の画素値を更新する。すなわち手のひら領域検出部１２１は、数が多い方の画素値で数が少ない方の画素値を更新する。

例えば、マスク画像２１の左から２つ目、上から２つ目のブロックは、画素値＝１である３つの画素と画素値＝０である１つの画素で構成されている。手のひら領域検出部１２１は、画素値毎の画素の数をカウントすると、画素値＝１の画素の数は３となり、画素値＝０の画素の数は１となる。よって、画素値＝１の画素の方が多いため、手のひら領域検出部１２１は、画素値＝０の画素の画素値を１に更新する。

また、マスク画像２１の左から３つ目、上から４つ目のブロックは、画素値＝１である１つの画素と画素値＝０である３つの画素で構成されている。手のひら領域検出部１２１は、画素値毎の画素の数をカウントすると、画素値＝１の画素の数は１となり、画素値＝０の画素の数は３となる。よって、画素値＝０の画素の方が多いため、手のひら領域検出部１２１は、画素値＝１の画素の画素値を０に更新する。

以下、同様に他のブロックについても画素値の更新を行うと、図１３に示すような処理画像２２が生成される。尚、ブロック内で画素値＝０の画素の数と画素値＝１の画素の数が同じ場合は、ブロック内の画素の画素値を予め設定された画素値（０または１のいずれか）に更新する。

あるブロックにおいて、多数の画素が手のひらとしてラベル付けられた画素（手のひら画素）であり、少数の画素が背景としてラベル付けられた画素（背景画素）である場合、当該背景画素は誤判定された画素である可能性が高い。また、あるブロックにおいて、多数の画素が背景画素であり、少数の画素が手のひら画素である場合、当該手のひら画素は誤判定された画素である可能性が高い。そこで、上記のような多数決によりマスク画像の画素値の更新、すなわち撮影画像の画素に割り当てられたラベルを更新することで、手のひらの領域を精度良く検出できる。

図１０に戻り説明を続ける。
ステップＳ２１２において、手のひら領域検出部１２１は、マスク画像に対してラベリングによる背景の穴埋め処理を行う。

以下、ラベリングによる背景の穴埋め処理を説明する。
図１４は、ラベリングによる背景の穴埋め処理を説明する図である。

ここでは、マスク画像２３に対して背景の穴埋め処理を行う。マスク画像２３は、手のひらとしてラベル付けられた画素の画素値は１、背景としてラベル付けられた画素の画素値は０である画像である。マスク画像２３において、手のひらとしてラベル付けられた画素は白色、背景としてラベル付けられた画素は黒色で示されている。

先ず、手のひら領域検出部１２１は、マスク画像２３内の画素値＝０である複数の画素（背景画素）を隣接する背景画素が同じグループとなるようにグループ化する。尚、隣接する画素とは、ある画素の上下左右、右上、左上、右下、または左下に隣り合っている画素である。マスク画像２３において、背景画素のグループ（背景画素グループ）２４、２５が生成される。

手のひら領域検出部１２１は、マスク画像２３の外周に画素値＝０である画素を付加する。これにより、マスク画像２３は、画素値＝０である画素により囲まれる。以下、マスク画像２３の外周に付加された画素を外周画素と称する。手のひら領域検出部１２１は、外周画素にラベル番号＝１を割り当てる。

手のひら領域検出部１２１は、外周画素と隣接していない背景画素グループの各画素に外周画素のラベル番号と異なるラベル番号＝２を割り当てる。図１４において、マスク画像２３の中央上部に位置する背景画素グループ２４のいずれの画素も外周画素とは隣接していない。よって、手のひら領域検出部１２１は、背景画素グループ２４の各画素にラベル番号＝２を割り当てる。

手のひら領域検出部１２１は、外周画素と隣接している背景画素グループの各画素に外周画素のラベル番号と同じラベル番号＝１を割り当てる。図１４において、マスク画像２３の左下には、外周画素と隣接している背景画素を含む背景画素グループ２５が存在する。よって、手のひら領域検出部１２１は、背景画素グループ２５の各画素にラベル番号＝１を割り当てる。

手のひら領域検出部１２１は、マスク画像２３において、外周画素と異なるラベル番号を割り当てられた画素の画素値を１に更新する。図１４において、背景画素グループ２４の各画素にはラベル番号＝２が割り当てられており、外周画素のラベル番号＝１と異なるため、背景画素グループ２４の各画素の画素値を１に更新する。背景画素グループ２４のように、外周画素と接しておらず、手のひらとしてラベル付けられた画素に囲まれた背景画素は、画素値が１に更新される。すなわち、外周画素と異なるラベル番号を割り当てられた画素に対応する撮影画像の画素は手のひらとしてラベル付けされる。

これにより、後段の処理において、背景画素グループ２４の位置に対応する撮影画像の画素は手のひらとして抽出される。

また、外周画素と同じラベル番号を割り当てられた画素の画素値は変更しない。図１４において、背景画素グループ２５の各画素にはラベル番号＝１が割り当てられており、外周画素のラベル番号＝１と同じため、背景画素グループ２５の各画素の画素値はそのままとする。

マスク画像２３は、上述の背景の穴埋め処理により、背景画素グループ２４の各画素の画素値が１に更新され、マスク画像２６のようになる。手のひら領域検出部１２１は、穴埋め処理の完了後、外周画素を削除する。

式（１）〜（４）による手のひら領域の定義は近似であるため、実際の手のひら領域とは若干の誤差がある。図７の斜線で示される実際の手のひら領域は、ＵＭＡＸとＵＭＩＮで囲まれる領域をはみ出しており、図８の斜線で示される実際の手のひら領域は、ＶＭＡＸとＶＭＩＮで囲まれる領域をはみ出している。そのため、手のひら領域の境界付近の画素値を有する画素は、誤判定される可能性がある。

例えば、撮影画像の手のひらの一部が背景として判定されてしまう場合がある。それにより、検出した手のひら領域のみが写っている処理画像を生成した場合に、手のひらに穴が開いているような状態なってしまう場合がある。手のひらとして判定された画素で囲まれた背景として判定された画素は、撮影画像においては手のひらであり、誤判定された画素である可能性が高い。

上述のブロック化および穴埋め処理によるマスク画像の画素値の更新により、誤判定された可能性の高い画素のラベルを更新し、手のひらの領域を精度良く検出できる。

図１０に戻り説明を続ける。
ステップＳ２１３において、手のひら領域検出部１２１は、撮影画像の手のひら領域を抽出し、手のひら領域のみが写っている処理画像を生成する。詳細には、手のひら領域検出部１２１は、撮影画像の各画素の画素値とマスク画像の各画素の画素値とを乗算し、処理画像を生成する。撮影画像の各画素の画素値とマスク画像の各画素の画素値とを乗算することにより、図２に示すような手のひら領域以外（背景）の画素値は０であり手のひら１２のみが写っている処理画像１４が生成される。すなわち、撮影画像において手のひらとしてラベル付けされた画素が抽出される。

以下、手のひら領域のみが写っている処理画像は、静脈抽出部１３１に入力され、手のひら領域に含まれる静脈が検出され、登録データ生成部１４１による登録データの生成または照合部１５１による登録ＤＢ１６２との照合が行われる。

実施の形態に係る生体画像処理装置１０１によれば、手のひら領域を精度良く検出できるため、認証精度を向上させることが出来る。

また、実施の形態に係る生体画像処理装置１０１によれば、ＹＵＶ形式からＨＳＶ形式への変換を行っていないため、計算量を少なく出来る。

図１５は、情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。
実施の形態の生体画像処理装置１０１は、例えば、図１５に示すような情報処理装置（コンピュータ）１によって実現可能である。

情報処理装置１は、ＣＰＵ２、メモリ３、入力装置４、出力装置５、記憶部６、記録媒体駆動部７、及びネットワーク接続装置８を備え、それらはバス９により互いに接続されている。

ＣＰＵ２は、情報処理装置１全体を制御する中央処理装置である。ＣＰＵ２は、手のひら領域検出部１２１、静脈抽出部１３１、登録データ生成部１４１、および照合部１５１として動作する。

メモリ３は、プログラム実行の際に、記憶部６（あるいは可搬記録媒体１０）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に記憶するRead Only Memory(ＲＯＭ)やRandom Access Memory(ＲＡＭ)等のメモリである。ＣＰＵ２は、メモリ３を利用してプログラムを実行することにより、上述した各種処理を実行する。

この場合、可搬記録媒体１０等から読み出されたプログラムコード自体が実施の形態の機能を実現する。

入力装置４は、ユーザ又はオペレータからの指示や情報の入力、情報処理装置１で用いられるデータの取得等に用いられる。入力装置４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カメラ、またはセンサ等である。入力装置４は、撮影部１１１に対応する。

出力装置５は、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果を出力したり、ＣＰＵ２による制御により動作する装置である。出力装置５は、例えば、ディスプレイ、またはプリンタ等である。

記憶部６は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置１は、記憶部６に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。メモリ３および記憶部６は、記憶部１６１に対応する。

記録媒体駆動部７は、可搬記録媒体１０を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体としては、メモリカード、フレキシブルディスク、Compact Disk Read Only Memory(ＣＤ−ＲＯＭ)、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。ユーザは、この可搬記録媒体１０に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。

ネットワーク接続装置８は、Local Area Network（ＬＡＮ）やWide Area Network（ＷＡＮ）等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インターフェースである。ネットワーク接続装置８は、通信ネットワークを介して接続された装置へデータの送信または通信ネットワークを介して接続された装置からデータを受信する。

なお、情報処理装置１が図１５のすべての構成要素を含む必要はなく、用途や条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、ユーザ又はオペレータへの問い合わせや処理結果の出力を行わない場合は、出力装置５を省略してもよい。また、情報処理装置１が可搬型記録媒体１０にアクセスしない場合は、記録媒体駆動部７を省略してもよい。

以上の実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
画像の各画素からＹＵＶ空間におけるＹ，Ｕ及びＶ値を取得する画素値取得部と、
各画素について、Ｕ値及びＶ値がＹ値に応じた範囲にあるか判定する判定部と、
前記範囲内にあると判定された画素を抽出する生体画像抽出部と、
を有することを特徴とする生体画像処理装置。
（付記２）
前記生体画像抽出部は、前記画像を複数の領域に分割し、前記複数の領域それぞれにおいて、前記範囲内にあると判定された画素の数に基づいて、前記画像から画素を抽出することを特徴とする付記１記載の生体画像処理装置。
（付記３）
前記生体画像抽出部は、前記複数の領域それぞれにおいて、前記範囲内にあると判定された画素の数が前記範囲内にないと判定された画素の数より多い場合、前記範囲内にあると判定された画素および前記範囲内にないと判定された画素を抽出することを特徴とする付記２記載の生体画像処理装置。
（付記４）
前記生体画像抽出部は、前記範囲内にないと判定された画素が前記範囲内にあると判定された画素に囲まれている場合、前記範囲内にあると判定された画素および前記範囲内にないと判定された画素を抽出することを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の生体画像処理装置。
（付記５）
生体画像処理装置が実行する生体画像処理方法であって、
画像の各画素からＹＵＶ空間におけるＹ，Ｕ及びＶ値を取得し、
各画素について、Ｕ値及びＶ値がＹ値に応じた範囲にあるか判定し、
前記範囲内にあると判定された画素を抽出する
処理を備える生体画像処理方法。
（付記６）
前記画像を複数の領域に分割する処理をさらに備え、
前記抽出する処理は、前記複数の領域それぞれにおいて、前記範囲内にあると判定された画素の数に基づいて、前記画像から画素を抽出することを特徴とする付記５記載の生体画像処理方法。
（付記７）
前記抽出する処理は、前記複数の領域それぞれにおいて、前記範囲内にあると判定された画素の数が前記範囲内にないと判定された画素の数より多い場合、前記範囲内にあると判定された画素および前記範囲内にないと判定された画素を抽出することを特徴とする付記６記載の生体画像処理方法。
（付記８）
前記抽出する処理は、前記範囲内にないと判定された画素が前記範囲内にあると判定された画素に囲まれている場合、前記範囲内にあると判定された画素および前記範囲内にないと判定された画素を抽出することを特徴とする付記５乃至７のいずれか１項に記載の生体画像処理方法。
（付記９）
コンピュータに、
画像の各画素からＹＵＶ空間におけるＹ，Ｕ及びＶ値を取得し、
各画素について、Ｕ値及びＶ値がＹ値に応じた範囲にあるか判定し、
前記範囲内にあると判定された画素を抽出する
処理を実行させる生体画像処理プログラム。
（付記１０）
前記画像を複数の領域に分割する処理をさらに備え、
前記抽出する処理は、前記複数の領域それぞれにおいて、前記範囲内にあると判定された画素の数に基づいて、前記画像から画素を抽出することを特徴とする付記９記載の生体画像処理プログラム。
（付記１１）
前記抽出する処理は、前記複数の領域それぞれにおいて、前記範囲内にあると判定された画素の数が前記範囲内にないと判定された画素の数より多い場合、前記範囲内にあると判定された画素および前記範囲内にないと判定された画素を抽出することを特徴とする付記１０記載の生体画像処理プログラム。
（付記１２）
前記抽出する処理は、前記範囲内にないと判定された画素が前記範囲内にあると判定された画素に囲まれている場合、前記範囲内にあると判定された画素および前記範囲内にないと判定された画素を抽出することを特徴とする付記９乃至１１のいずれか１項に記載の生体画像処理プログラム。

１０１ 生体画像処理装置
１１１ 撮影部
１２１ 手のひら領域検出部
１３１ 静脈抽出部
１４１ 登録データ生成部
１５１ 照合部
１６１ 記憶部
１６２ 登録ＤＢ

すなわち手のひらとして判定される画素のＹ成分の値（Ｙ）に対するＶ成分の最大値ＶＭＡＸは、下式（３）により算出される。
Vmax = -0.0033Y² + 0.8317Y + 126.43 ・・・（３）

Claims (6)

1. 画像の各画素からＹＵＶ空間におけるＹ，Ｕ及びＶ値を取得する画素値取得部と、
   各画素について、Ｕ値及びＶ値がＹ値に応じた範囲にあるか判定する判定部と、
   前記範囲内にあると判定された画素を抽出する生体画像抽出部と、
   を有することを特徴とする生体画像処理装置。
2. 前記生体画像抽出部は、前記画像を複数の領域に分割し、前記複数の領域それぞれにおいて、前記範囲内にあると判定された画素の数に基づいて、前記画像から画素を抽出することを特徴とする請求項１記載の生体画像処理装置。
3. 前記生体画像抽出部は、前記複数の領域それぞれにおいて、前記範囲内にあると判定された画素の数が前記範囲内にないと判定された画素の数より多い場合、前記範囲内にあると判定された画素および前記範囲内にないと判定された画素を抽出することを特徴とする請求項２記載の生体画像処理装置。
4. 前記生体画像抽出部は、前記範囲内にないと判定された画素が前記範囲内にあると判定された画素に囲まれている場合、前記範囲内にあると判定された画素および前記範囲内にないと判定された画素を抽出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の生体画像処理装置。
5. 生体画像処理装置が実行する生体画像処理方法であって、
   画像の各画素からＹＵＶ空間におけるＹ，Ｕ及びＶ値を取得し、
   各画素について、Ｕ値及びＶ値がＹ値に応じた範囲にあるか判定し、
   前記範囲内にあると判定された画素を抽出する
   処理を備える生体画像処理方法。
6. コンピュータに、
   画像の各画素からＹＵＶ空間におけるＹ，Ｕ及びＶ値を取得し、
   各画素について、Ｕ値及びＶ値がＹ値に応じた範囲にあるか判定し、
   前記範囲内にあると判定された画素を抽出する
   処理を実行させる生体画像処理プログラム。