静脉图案管理系统、静脉图案登记设备、静脉图案验证设备、静脉图案登记方法、静脉图案验证方法、程序和静脉数据结构

摘要

提供了静脉图案管理系统、静脉图案登记设备、静脉图案验证设备、静脉图案登记方法、静脉图案验证方法、程序和静脉数据结构，通过其能够确定人为地在身体表面上形成的伪静脉图案的存在或不存在。提供了：图像捕捉单元，用于在改变放大倍率的同时，通过近红外光捕捉身体表面的图像，并且生成具有不同放大倍率的多个近红外光捕捉的图像数据；静脉图案提取单元，用于从多个近红外光捕捉的图像数据中提取与各个近红外光捕捉的图像数据对应的静脉图案；分形维数计算单元，用于对于提取的静脉图案，计算与各个静脉图案对应的分形维数；以及伪静脉图案确定单元，用于根据计算的分形维数确定人为地在其图像被捕捉的身体表面的部分上形成的伪静脉图案的存在或不存在。

说明书

技术领域

本发明涉及静脉图案管理系统、静脉图案登记装置、静脉图案验证装置、静脉图案登记方法、静脉图案验证方法、程序和静脉数据构成。

背景技术

个人验证方法包括用于通过预先登记个人的指纹、声波纹、虹膜和视网膜，或个人的手的背部或个人的手指的静脉图案等作为登记数据，并通过核实和确定验证时输入的数据和登记数据来验证个人的方法。特别地，使用静脉图案的个人验证由于其高辨别能力而在最近受到关注。

为了改进上述个人验证方法的安全性，由于重要的是阻止非法用户尝试假扮正常的验证的用户，因此用于阻止这样的非法用户的方法已经广泛地得以开发(例如，参考专利文献1和非专利文献1)。

现有技术文件

【专利文献1】日本专利申请公开号No.2005-259345

【非专利文献1】Tsutomu Matsumoto，“Biometric Authentication inFinancial Transactions”(“财务事项中的生物学验证”)，the 9th Study Groupon Problem of Forged ATM Cards，Financial Services Agency，2005年4月15日

在一些使用静脉图案的个人验证方法中，通过用近红外光捕捉手的背部或手指的图像并使用差分滤波器处理提取的成像数据来提取静脉图案。

然而，由于用于通过进入静脉部分和非静脉部分的近红外光捕捉的成像数据的差分滤波器容易输出伪静脉图案，其中该伪静脉图案是用标签笔等在身体表面画出作为静脉部分，因而需要用于确定存在这样的伪静脉图案的方法，以避免非法用户假冒。

考虑上述问题，做出本发明，并且本发明的目的是提供一种新颖的、改进的、能够确定存在故意在身体表面产生的伪静脉图案的静脉图案管理系统、静脉图案登记装置、静脉图案验证设备、静脉图案登记方法、静脉图案验证方法、程序和静脉数据构成。

发明内容

为了解决上述问题，根据本发明的实施例，提供了一种静脉图案管理系统，用于登记和验证通过将光照射到活体的一部分而获得的静脉图案，该系统包括：成像单元，用于在改变放大倍率的同时，用近红外光捕捉活体的部分的身体表面的图像，并生成具有不同放大倍率的多段近红外光成像数据；静脉图案提取单元，用于从所述多段近红外光成像数据的每段中提取与所述多段近红外光成像数据中的每段对应的多个静脉图案；分形维数计算单元，用于对提取的多个静脉图案计算与每个静脉图案对应的分形维数；伪静脉图案确定单元，用于基于计算的分形维数确定有意在捕捉的身体表面的部分上形成的伪静脉图案的存在；静脉图案登记单元，用于基于来自确定单元的确定结果对近红外光静脉图案登记，以生成登记的静脉图案；和静脉图案验证单元，用于基于来自所述伪静脉图案确定单元的确定结果，比较新生成的近红外光静脉图案与登记的静脉图案，并验证所述新生成的近红外光静脉图案。

为了解决上述问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种静脉图案登记装置，包括：成像单元，用于在改变放大倍率的同时，用近红外光捕捉活体的部分的身体表面的图像，并生成具有不同放大倍率的多段近红外光成像数据；静脉图案提取单元，用于从所述多段近红外光成像数据中的每段中提取与所述多段近红外光成像数据中的每段对应的多个静脉图案；分形维数计算单元，用于对提取的多个静脉图案计算与每个静脉图案对应的分形维数；伪静脉图案确定单元，用于基于计算的分形维数，确定有意在捕捉的身体表面的部分上形成的伪静脉图案的存在；和静脉图案登记单元，用于基于来自所述伪静脉图案确定单元的确定结果，对近红外光静脉图案登记，以生成登记的静脉图案。

为了解决上述问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种静脉图案验证装置，包括：成像单元，用于在改变放大倍率的同时，用近红外光捕捉活体的部分的身体表面的图像，并生成具有不同放大倍率的多段近红外光成像数据；静脉图案提取单元，用于从所述多段近红外光成像数据中的每段中提取与所述多段近红外光成像数据中的每段对应的多个静脉图案；分形维数计算单元，用于对提取的多个静脉图案计算与每个静脉图案对应的分形维数；伪静脉图案确定单元，用于基于计算的分形维数，确定有意在捕捉的身体表面的部分上形成的伪静脉图案的存在；和静脉图案验证单元，用于基于来自所述伪静脉图案确定单元的确定结果，比较已经登记的静脉图案与近红外光静脉图案，并验证所述近红外光静脉图案。

当计算的分形维数小于分形维数的预定阈值时，伪静脉图案确定单元可以确定存在伪静脉图案，当计算的分形维数大于分形维数的预定阈值时，伪静脉图案确定单元可以确定不存在伪静脉图案。

对于构成静脉图案的多个像素，分形维数计算单元可以使用盒子计数方法计算分形维数。

另外，静脉图案提取单元可以使用差分滤波器提取近红外光静脉图案，对于构成近红外光成像数据的多个像素，所述差分滤波器对于如下像素输出大值，在该像素和其周围像素之间具有较大差别。

差分滤波器可以是微分滤波器或高斯-拉普拉斯(Log)滤波器。

另外，静脉图案验证单元可以基于从静脉图案登记装置获取的登记的静脉图案验证近红外光静脉图案，或可以基于在静脉图案验证装置中登记的登记的静脉图案而验证近红外光静脉图案。

为了解决上述问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种静脉图案登记方法，用于登记通过将光照射到活体的一部分而获取的静脉图案，该方法包括步骤：在改变放大倍率的同时，用近红外光捕捉活体的部分的身体表面的图像，并生成具有不同放大倍率的多段近红外光成像数据；从所述多段近红外光成像数据中的每段中提取与所述多段近红外光成像数据中的每段对应的多个静脉图案；对提取的多个静脉图案计算与每个静脉图案对应的分形维数；基于计算的分形维数，确定有意在捕捉的身体表面的部分上形成的伪静脉图案的存在；和基于确定结果，将静脉图案登记为登记的静脉图案。

为了解决上述问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种静脉图案验证方法，用于验证通过将光照射到活体的一部分而获取的静脉图案，该方法包括步骤：在改变放大倍率的同时，用近红外光捕捉活体的部分的身体表面的图像，并生成具有不同放大倍率的多段近红外光成像数据；从所述多段近红外光成像数据中的每段中提取与所述多段近红外光成像数据中的每段对应的多个静脉图案；对提取的多个静脉图案计算与每个静脉图案对应的分形维数；基于计算的分形维数，确定有意在捕捉的身体表面的部分上形成的伪静脉图案的存在；和基于确定结果，比较静脉图案与已经登记的近红外光静脉图案，并验证该静脉图案。

在确定存在伪静脉图案的步骤中，当计算的分形维数小于分形维数的预定阈值时，可以确定存在伪静脉图案；以及当计算的分形维数大于分形维数的预定阈值时，可以确定不存在伪静脉图案。

在计算分形维数的步骤中，对于构成静脉图案的多个像素，可使用盒子计数方法。

在提取多个静脉图案的步骤中，对于构成近红外光成像数据的多个像素可以使用差分滤波器，所述差分滤波器对于如下像素输出大值，在该像素和其周围像素之间具有较大差别。

差分滤波器可以是微分滤波器或高斯-拉普拉斯(Log)滤波器。

为了解决上述问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种程序，用于致使计算机控制用于登记通过将光照射到活体的部分而获取的静脉图案的静脉图案登记装置来执行：成像功能，用于在改变放大倍率的同时，用近红外光捕捉活体的部分的身体表面的图像，并生成具有不同放大倍率的多段近红外光成像数据；静脉图案提取功能，用于从所述多段近红外光成像数据中的每段中提取与所述多段近红外光成像数据中的每段对应的多个静脉图案；分形维数计算功能，用于对提取的多个静脉图案计算与每个静脉图案对应的分形维数；伪静脉图案确定功能，用于基于计算的分形维数，确定有意在捕捉的身体表面的部分上形成的伪静脉图案的存在；和静脉图案登记功能，用于基于来自伪静脉图案确定单元的确定结果，登记近红外光静脉图案，以生成登记的静脉图案。

根据该配置，计算机程序被存储在计算机中所包括的存储单元中，并且由计算机中所包括的CPU读取和执行，使得计算机程序致使计算机操作为如上所述的静脉图案登记装置。另外，还可以提供一种其中记录有计算机程序的计算机可读记录介质。该记录介质可以是例如磁盘、光盘、磁光盘、闪存等。另外，上述计算机程序可经由网络而不使用记录介质来发布。

为了解决上述问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种程序，用于致使计算机控制用于对通过将光照射到活体的部分而获取的静脉图案进行验证的静脉图案验证装置来执行：成像功能，用于在改变放大倍率的同时，用近红外光捕捉活体的部分的身体表面的图像，并生成具有不同放大倍率的多段近红外光成像数据；静脉图案提取功能，用于从所述多段近红外光成像数据中的每段中提取与所述多段近红外光成像数据中的每段对应的多个静脉图案；分形维数计算功能，用于对提取的多个静脉图案计算与每个静脉图案对应的分形维数；伪静脉图案确定功能，用于基于计算的分形维数，确定有意在捕捉的身体表面的部分上形成的伪静脉图案的存在；和静脉图案验证功能，用于基于来自伪静脉图案确定单元的确定结果，比较已经登记的静脉图案与近红外光静脉图案进行比较，并验证所述近红外光静脉图案。

根据该配置，计算机程序被存储在计算机中所包括的存储单元中，并且由计算机中所包括的CPU读取和执行，使得计算机程序致使计算机操作为如上所述的静脉图案登记装置。另外，还可以提供一种其中记录有计算机程序的计算机可读记录介质。该记录介质可以是例如磁盘、光盘、磁光盘、闪存等。另外，上述计算机程序可经由网络而不使用记录介质来发布。

为了解决上述问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种静脉数据构成，包括：静脉数据存储区，包含如下数据，该数据与个人的静脉图案对应，并且将利用要经受验证的并通过用近红外光捕捉图像而获得的图像数据来检验该数据；和分形维数存储区，包含个人的静脉图案的分形维数。

该静脉数据构成还可以包括参数存储区，其包含改变差分滤波器的输出特性的参数，对于构成通过用近红外光捕捉图像而获取的成像数据的每个像素，所述差分滤波器对于与周围像素差别较大的像素输出高输出，以及当通过用近红外光捕捉图像而获取的成像数据具有比表示静脉部分的值和表示非静脉部分的值之间的差别更大的差别时，所述参数可以明显改变所述差分滤波器的输出值。

根据本发明的实施例，可以确定有意在身体表面上产生的伪静脉图案的存在。

附图说明

图1是示出静脉图案的自相似性的说明性示意图；

图2是示出计算分形维数的标绘图的说明性示意图；

图3是示出分形维数中的改变的曲线图；

图4是示出根据本发明实施例的静脉图案管理系统的说明性示意图；

图5是示出根据实施例的静脉图案登记装置的硬件配置的方框图；

图6是示出根据实施例的静脉图案登记装置的配置的方框图；

图7是示出根据实施例的静脉图案验证装置的配置的方框图；

图8是示出通过根据实施例的分形维数的伪静脉图案辨别方法的流程图；和

图9是示出在手指表面上画出的伪静脉图案的说明性示意图。

附图标记说明

10          静脉图案管理系统

12          网络

14          可移除记录介质

20          静脉图案登记装置

30          静脉图案验证装置

201         CPU

203         ROM

205         RAM

207         总线

211         成像设备

213         输入设备

215         输出设备

217         存储设备

219         驱动器

221         通信设备

231、301    成像单元

233、303    照射单元

235、305    近红外光

237、307    光学透镜

239、309    成像数据生成单元

241、311    静脉图案提取单元

251、321    分形维数计算单元

261、331    伪静脉图案确定单元

271、341    静脉图案登记单元

273、343    存储单元

275         登记的静脉图案公开单元

H           身体表面

具体实施方式

(第一实施例)

下文中，将参考附图详细描述本发明的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，具有基本相同的功能和结构的结构元件用相同的附图标记表示，并且省略对这些结构元件的重复说明。

在下面的描述中，尽管将结合手指的静脉图案的例子描述本发明，但是本发明并不限于该例子。

<伪静脉图案>

将描述有意在手指表面上形成的伪静脉图案(pseudo-vein pattern)，作为准备用于根据本发明的第一实施例的静脉图案管理系统的描述的伪静脉图案的例子。

在使用手指静脉图案的生物验证中，尽管因为静脉图案本身位于手指的内部而使得难以假冒，但是在静脉图案的提取中，也难以确定提取的静脉图案是否位于手指内部。因为静脉本身吸收近红外光，因而在捕捉身体表面的图像同时，静脉成像为阴影，并且如果用具有类似于静脉的吸收性的成分在身体表面上画出伪静脉图案，则该伪静脉图案可能不可与静脉图案相区分。

因为，一方面，近红外光可透过身体组织，另一方面，近红外光在血液的血色素中是可吸收的(血色素减少)，因而当近红外光照射到手指、手掌或手背时，分布在手指、手掌或手背的内部的静脉作为阴影出现在图像中。出现在图像上的静脉的阴影称为静脉图案。

图9是示出在手指表面上画出的伪静脉图案的说明性示意图。图9的上部分表示用持久笔将伪静脉图案直接画在手指表面上的情况，并且图9的下部分表示在手指表面没有画上伪静脉图案的情况。另外，在上部分或下部分中，从左到右分别示出了用可见光捕捉的图像、用近红外光捕捉的图像和经过高斯-拉普拉斯(Log)滤波器(一种差分滤波器)输出的阈值处理的图像。

在此使用的阈值处理指的是如下处理，其中预定的上限阈值和下限阈值被分配给Log滤波器的输出值，并且如果输出值小于下限阈值，则将输出值设置为零，如果输出值大于上限阈值，则将输出值设置为上限阈值。

因为持久笔的墨水成分具有与静脉内的减少的血色素类似的光吸收特性，因而用持久笔画的伪静脉图案留在没有经过稀疏处理的中间图像中，作为静脉图案，如图9的右上端和右下端所示，并且最终被识别为手指中的静脉。

为了解决这样的问题，本申请的发明人致力于开发，使得发明人设计了静脉图案管理系统、静脉图案登记装置、静脉图案验证装置、静脉图案登记方法、静脉图案验证方法、程序和静脉数据构成。

<当前实施例>

(毛细管的自相似性)

参考图1至图3，将详细描述毛细管的自相似性。图1是示出静脉图案的自相似性的示意图，图2是示出用于计算分形维数的标绘图的说明性示意图，图3是示出分形维数(fractal dimension)中的改变的示意图。

已知人类血管(特别是毛细管)具有自相似性(分形性质)。例如，一方面，当在改变放大倍率的同时捕捉手指表面的图像时，随着按比例放大，通过通常的放大倍率不会被发现的毛细管开始显现。另一方面，当尝试在人造的手指等上面以伪方式形成静脉图案时，难以创建通过按比例放大地捕捉图像而新显现的毛细管。

换句话说，如图1所示，尽管在活体情况下(也就是说，存在毛细管的情况下)，尽管增加了放大倍率，但是可见的静脉图案由于其自相似性而不会显著减少，而在非活体的情况下(也就是说，形成伪静脉图案的、不存在的毛细管的情况下)，推想随着在捕捉时增加放大倍率，新显现的静脉图案明显减少。

基于上述知识，本申请的发明人致力于开发，使得发明人已经发现能够在存在和不存在伪静脉图案之间区分，也就是说，通过分别利用多个放大倍率捕捉身体表面的图像而获得的分形维数的改变，并计算从捕捉的图像中得到的静脉图案的分形维数，能够在活体和非活体之间区分。

对于图1中示出的每个静脉图案(在图1中，从左到右，依次是放大倍率为1、1.5和2的情况)，图2示出了使用盒子计数方法(一种分形维数计算方法)计算分形维数的结果。稍后将描述的盒子计数方法包括在意要用具有尺寸为σ的盒子覆盖所有的静脉图案的情况下，对所需盒子的数量进行计数。在盒子计数方法中，当通过取盒子的尺寸σ为横坐标轴且所需盒子的数量为纵坐标轴而绘制log-log曲线图时，线的斜率(倾斜度)对应于分形维数。

图3是示出当沿横坐标轴取放大倍率且沿纵坐标轴取从图2中得到的分形维数时分形维数的改变的示意图。参考图3，可以看出，存在毛细管时(即，在活体、没有伪静脉图案的情况下)，分形维数保持恒定值，而在不存在毛细管时(即，在非活体、具有伪静脉图案的情况下)，随着放大倍率增加，分形维数明显降低。

这可能是因为，在没有显现毛细管的伪静脉图案中，由于按比例放大，静脉图案明显减少，并且分形维数降低，而在活体的情况下，尽管由于按比例放大，新显现毛细管并且静脉图案本身改变，但图案的复杂性改变很小，且分形维数保持稳定值。

如上所述，应意识到，通过预先为分形维数设置预定阈值，并且比较预定阈值与通过捕捉图像而获得的近红外光静脉图案的分形维数，可以辨别伪静脉图案的存在。

(静脉图案管理系统)

接下来，参考图4，将详细描述根据该实施例的静脉图案管理系统10。图4是示出根据该实施例的静脉图案管理系统10的说明性示意图。

如图4所示，静脉图案管理系统10包括例如：静脉图案登记装置20；以及多个静脉图案验证装置30A、30B，它们经由网络12连接到静脉图案登记装置20。

网络12是连接静脉图案登记装置20和静脉图案验证装置30、使得它们可以单向或双向通信的通信线路网络。网络12可包括例如诸如因特网、电话网络、卫星通信网络或组播网络(multicasting network)之类的公共网络、诸如广域网(WAN)、局域网(LAN)、网际协议-虚拟个人网络(IP-VPN)、以太网(注册商标)或无线LAN之类的专用网络等，并且既不限于有线网络也不限于无线网络。

静脉图案登记装置20可操作以将预定波长的光照射到期望登记他/她的静脉图案的个人的身体表面，捕捉身体表面的图像，从捕捉的图像数据中提取静脉图案，并且将提取的静脉图案登记为个人识别信息。静脉图案登记装置20还可操作以确定存在有意在身体表面上形成的伪静脉图案，并确定是否应该登记提取的静脉图案。另外，如静脉图案验证装置30(稍后将描述)需要，静脉图案登记装置20可以公开已经被登记作为个人识别信息的登记的静脉图案。

静脉图案验证装置30A和30B可操作以将预定波长的光照射到期望登记他/她的静脉图案的个人的身体表面，捕捉身体表面的图像，从捕捉的图像数据中提取静脉图案，并且比较提取的静脉图案与已经登记的静脉图案来验证个人。静脉图案验证装置30还可操作以确定存在有意在身体表面上形成的伪静脉图案，并确定是否应该验证提取的静脉图案。另外，静脉图案验证装置30A和30B可以请求静脉图案登记装置20公开已经登记的静脉图案。

注意，静脉图案登记装置20和静脉图案验证装置30A和30B可以经由网络12连接，如图所示，或可以经由通用串行总线(USB)端口、诸如i.LINK之类的IEEE1394端口、小型计算机系统接口(SCSI)端口、RS-232C端口等直接连接，而不经过网络12。

尽管在图4中只有一个连接到网络12的静脉图案登记装置20，但是该实施例并非意要限于如上所述的配置，而是可以允许多个静脉图案登记装置20在网络12上连接。类似地，在图4中，只有两个连接到网络12的静脉图案验证装置30，但是多个静脉图案验证装置30可以在网络12上连接。

(静脉图案登记装置20的配置)

参考图5，将详细描述根据该实施例的静脉图案登记装置20的硬件配置。图5是示出根据该实施例的静脉图案登记装置20的硬件配置的方框图。

如图5所示，静脉图案登记装置20主要包括中央处理单元(CPU)201、只读存储器(ROM)203、随机存储器(RAM)205、总线207、成像设备211、输入设备213、输出设备215、存储设备217、驱动器219和通信设备221。

CPU 201用作计算设备和控制器，用于根据记录在ROM 203、RAM 205、存储设备217或可移除记录介质14中的各种程序来控制静脉图案登记装置20内的所有或部分操作。ROM 203存储由CPU 201使用的程序、操作参数等。RAM 205临时地存储用于CPU 201执行的程序、在程序执行时适当地改变的参数等。CPU、ROM和RAM经由内部总线形成的总线207例如CPU总线而彼此连接。

成像设备211是捕捉身体表面的图像以在CPU201的控制下生成图像数据的设备。成像设备211包括例如用于照射预定波长的光的照射设备和诸如光学透镜之类的用于聚焦通过身体表面传输的光的聚集设备。照射设备包括发射预定波长的光的光源，并基于来自CPU 201的控制信号照射预定波长的光。聚焦设备收集从照射设备照射的光并生成图像数据。

输入设备213包括例如由用户操作的诸如鼠标、键盘、触摸板、按钮、开关和控制杆之类的操作部件和诸如麦克风和耳机之类的音频输入部件。另外，输入设备213可以是例如使用红外照射或其它无线电波的远程控制部件(称为远程控制器)，或可以是诸如移动电话和PDA之类的适于静脉图案登记装置20的操作的外部连接设备。另外，输入设备213可以包括例如输入控制电路等，用于基于用户使用上述操作部件和音频输入部件输入的信息来生成输入信号，并将该输入信号输出到CPU 201。静脉图案登记装置20的用户可以通过操作输入设备213输入各种数据以及指示静脉图案登记装置20的处理操作。

输出设备215包括例如能够视觉地或听觉地将获取的信息传达给用户的诸如阴极射线管(CRT)显示设备、液晶显示器(LCD)设备、等离子体显示板(PDP)设备、电致发光(EL)显示设备和灯之类的显示设备、诸如扬声器和耳机之类的音频输出设备、打印机、移动电话、传真机等。

存储设备217是数据存储设备，其被配置为根据该实施例的静脉图案登记装置20的存储单元的例子，并且包括例如诸如硬盘驱动器(HDD)之类的磁存储设备、半导体存储设备、光存储设备、磁光存储设备等。存储设备217存储诸如由CPU201执行的程序之类的多种数据、各种数据和从外部获取的各种类型的数据。

驱动器219是对于存储介质的读取器/写入器，并且可嵌入或外部附连于静脉图案登记装置20。驱动器219读出记录在诸如附连的磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器之类的可移除记录介质14中的信息，并将信息输出到RAM 205。另外，驱动器219能够将记录写入到诸如附连的磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器之类的可移除记录介质14。可移除记录介质14包括例如DVD介质、HD-DVD介质、蓝光介质、紧凑型闪存(CF)(注册商标)、记忆棒、安全数字(SD)存储卡等。另外，可移除记录介质14可以是例如装配有非接触IC芯片的集成电路(IC)卡、电子设备等形式。

通信设备221是通信接口，其包括例如用于连接到通信网络12的通信设备。通信设备221以用于有线或无线局域网(LAN)、蓝牙、或无线USB(WUSB)中的通信卡、用于光通信的路由器、用于非对称数字用户环路(ADSL)的路由器、用于各种通信环境的调制解调器等形式制成。该通信设备221能够向/从其它的静脉图案登记装置20和其它的静脉图案验证装置30发送/接收信号等。另外，连接到通信设备221的网络12由经由有线或无线连接而连接的网络等形成，并且可以被配置为例如因特网、家庭LAN、红外通信、卫星通信等。

利用上述配置，静脉图案登记装置20可以将预定波长的光照射到期望登记他/她的静脉图案的个人的身体表面，捕捉身体表面的图像，从捕捉的图像数据中提取静脉图案，并且将提取的静脉图案登记为个人识别信息。另外，静脉图案登记装置20可以向/从直接连接到静脉图案登记装置20的静脉图案验证装置30或连接到网络12的静脉图案验证装置30发送/接收数据，并使用可移除记录介质14检索存储在静脉图案登记装置20中的信息。

以上已经描述了用于实现根据该实施例的静脉图案登记装置20的功能的可能硬件配置的例子。每个上述组件可以使用通用元件来配置，或可以利用对于每个组件的功能的专用硬件来配置。因而，取决于执行该实施例时的技术状态，可以适当修改在此使用的硬件配置。

由于静脉图案验证装置30的硬件配置与静脉图案登记装置20的硬件配置基本相同，因而省略了静脉图案验证装置30的硬件配置的描述。

接下来参考图6将详细描述根据该实施例的静脉图案登记装置20的配置。图6是示出根据该实施例的静脉图案登记装置20的配置的方框图。

如图6所示，根据该实施例的静脉图案登记装置20包括例如：成像单元231、静脉图案提取单元241、分形维数计算单元251、伪静脉图案确定单元261、静脉图案登记单元271、存储单元273和登记的静脉图案公开单元275。

成像单元231捕捉期望登记他/她的静脉图案的个人的身体表面H的图像，并且生成成像数据。成像单元231包括例如：照射预定波长的光的照射单元233、对通过身体表面H传播的光进行聚焦的光学透镜237和基于聚焦的光生成成像数据的成像数据生成单元239。

照射单元233包括光源，比如卤素灯和发光二极管，该光源将近红外光照射到身体表面H，并照射具有大约600nm至大约1300nm波长的近红外光235。

光学透镜237对通过诸如手指表面之类的身体表面H传播的近红外光235进行聚焦，并在成像数据生成单元239上形成图像。根据该实施例的光学透镜237能够通过将放大倍率改变到预定放大倍率而对近红外光235进行聚焦。为了对近红外光235进行聚焦以按各种放大倍率形成图像，根据该实施例的光学透镜237可以包括分别具有不同焦距的多个光学透镜，或可以包括具有可变焦距的多焦点透镜。

成像数据生成单元239基于已经由光学透镜237聚焦的近红外光235的传播光，生成各种放大倍率的近红外光成像数据。成像数据生成单元239包括例如：电荷耦合器件(CCD)图像传感器、互补金属氧化物半导体(C-MOS)图像传感器等，并将近红外光成像数据输出到静脉图案提取单元241(稍后将描述)。另外，成像数据生成单元239可将生成的近红外光成像数据存储在存储单元273(稍后将描述)中。在存储到存储单元273时，捕捉的日期或捕捉的时间可以与生成的近红外光成像数据相关联。另外，生成的近红外光成像数据可以是红-绿-蓝(RGB)信号的形式，或可以是其它颜色的图像数据，灰度图像数据等。

静脉图案提取单元241包括例如：对从成像数据生成单元239传输的近红外光成像数据的执行用于静脉图案提取的预处理的功能；提取静脉图案的功能；以及执行用于静脉图案提取的后处理的功能。

用于静脉图案提取的预处理包括例如：用于从近红外光成像数据中检测手指的轮廓并在近红外光成像数据中辨别手指所处的位置的处理；用于使用检测的手指轮廓旋转(rotate)近红外光成像数据并且校正近红外光成像数据的角度(捕捉的图像的角度)的处理等。

另外，通过将差分滤波器应用于经过检测轮廓或校正角度的近红外光成像数据，可以实现静脉图案提取。该差分滤波器是如下滤波器，其对于在感兴趣像素和其周围像素之间的各个差都很大的部分处的感兴趣像素和其周围像素输出高值，作为输出值。换句话说，在此使用的差分滤波器指的是通过使用在感兴趣像素和其周围像素之间灰度等级值的差的操作来增强图像中的线或边缘的滤波器。

通常，使用滤波器h(x，y)对具有变量的图像数据u(x，y)执行滤波处理得到图像数据v(x，y)，如下面的等式2所示，其中该变量是二维平面上的格点(x，y)。在下面的等式2中，*表示卷积。

$v(x,y)=u(x,y)*h(x,y)$

$=\underset{m_1}{\Sigma }\underset{m_2}{\Sigma }h(m_1,m_2)u(x-m_1,y-m_2)$

$=\underset{m_1}{\Sigma }\underset{m_2}{\Sigma }u(m_1,m_2)h(x-m_1,y-m_2)---\left(1\right)$

在根据该实施例的静脉图案提取中，诸如一阶空间微分滤波器或二阶空间微分滤波器之类的微分滤波器可以用作上述差分滤波器。一阶空间微分滤波器指的是如下滤波器，对于感兴趣的像素，其计算感兴趣的像素和与其水平相邻的像素或与其垂直相邻的像素之间的灰度级差，并且二阶空间微分滤波器指的是如下滤波器，对于感兴趣的像素，其提取灰度值的差具有增大的变化的部分。

例如，下面的高斯-拉普拉斯(Log)滤波器可以用作上述二阶空间微分滤波器。可以将Log滤波器(等式3)写为高斯滤波器(等式2)的二阶微分，该高斯滤波器是使用高斯函数的平滑滤波器。在以下等式2中，σ表示高斯函数的标准偏差，换句话说，是表示用于高斯滤波器的平滑度的变量。另外，下面的等式3中的σ也是表示高斯函数的标准偏差的参数，如同等式2的情况一样，并且在执行Log滤波处理的情况下，改变σ值可以使得输出值改变。

$h_{\mathrm{gauss}}(x,y)=\frac{1}{2\pi {\sigma }^2}\exp \{-\frac{(x^2+y^2)}{2{\sigma }^2}\}---\left(2\right)$

$h_{\mathrm{Log}}(x,y)={▿}^2·h_{\mathrm{gauss}}(x,y)$

$=(\frac{{\partial }^2}{{\partial x}^2}+\frac{{\partial }^2}{{\partial y}^2})h_{\mathrm{gauss}}$

$=\frac{(x^2+y^2-2{\sigma }^2)}{2\pi {\sigma }^6}\exp \{-\frac{(x^2+y^2)}{2{\sigma }^2}\}---\left(3\right)$

而且，用于静脉图案提取的上述后处理可以包括例如：对经过差分滤波的图像数据执行的阈值处理、二元化处理、稀疏处理等。在经过后处理后，可以提取静脉图案的框架(skeleton)。

静脉图案提取单元241将静脉图案或由此提取的框架传输到分形维数计算单元251(稍后将描述)。静脉图案提取单元241还可以将提取的静脉图案或框架存储在存储单元273(稍后将描述)中。应注意，静脉图案提取单元241可以将已经生成以执行每个上述处理的参数、处理期间的中间结果等存储在存储单元273中。

分形维数计算单元251使用从静脉图案提取单元241传送的各种放大倍率的近红外光静脉图案来计算静脉图案的分形维数。例如，可以使用盒子计数方法但不限于该方法作为用于计算分形维数的方法。

盒子计数方法是用于计算通过实验等获得的数据的分形维数的方法。盒子计数方法从覆盖数据组F(将从其计算分形维数)所需的盒子的数目N_δ(F)中计算分形维数D_B，盒子具有尺寸δ。在盒子计数方法中，可以在下面的等式4中定义分形维数D_B。

$D_B=-\underset{\delta \to 0}{\lim }\frac{\log N_{\delta }\left(F\right)}{\log \delta }---\left(4\right)$

可以通过绘制表示对于多个尺寸δ_i(i＝1，2，...，n)得到的盒子N_δi(F)的数目的log-log曲线图并使用最小二乘法从每个曲线图中得到log-log曲线图的梯度而得到实际的分形维数D_B，如下面的等式5所示。

$D_B=-\frac{\log N_{\delta }\left(F\right)}{\log \delta }---\left(5\right)$

分形维数计算单元251使用例如等式5中所示的方法计算对于各个放大倍数的近红外光静脉图案的分形维数，并且将分形维数传送给伪静脉图案确定单元261(稍后将描述)。另外，分形维数计算单元251可将计算的分形维数存储在存储单元273中。

伪静脉图案确定单元261基于从分形维数计算单元251传送的对于各个放大倍率的近红外光静脉图案的分形维数，确定有意在身体表面H的一部分上形成的伪静脉图案的存在。具体地，伪静脉图案确定单元261通过比较从分形维数计算单元251传送的对于各个放大倍率的近红外光静脉图案的每个分形维数与预定阈值，确定伪静脉图案的存在。该阈值可以是例如使用多个估计数据从现有确定测试中计算的值，或可以是专用于具体个人的值。

当从分形维数计算单元251传送的分形维数大于预定阈值时，伪静脉图案确定单元261确定没有在身体表面H的部分上形成伪静脉图案，而当该分形维数小于预定阈值时，确定在身体表面H的部分上形成了伪静脉图案。

伪静脉图案确定单元261将确定结果传送到静脉图案登记单元271。伪静脉图案确定单元261还可将确定结果存储到存储单元273中。另外，在存储在存储单元中时，经过了确定的静脉图案和确定结果可彼此相关联地存储。

在上述描述中，尽管在捕捉的静脉图案的分形维数小于预定阈值时，确定存在伪静脉图案，但是可以在捕捉的静脉图案的分形维数等于或大于某个上限时确定存在伪静脉图案。这对应于预先形成了密集的伪静脉图案使得通过按比例放大地捕捉图像伪静脉图案也可以成像的情况。

静脉图案登记单元271基于从伪静脉图案确定单元261传送的确定结果，将生成的近红外光静脉图案登记为模板。具体地，当从伪静脉图案确定单元261传送确定结果，表明不存在伪静脉图案时，静脉图案登记单元271将从静脉图案提取单元251传送的近红外光静脉图案作为登记的静脉图案存储在存储单元273中。相反，当从伪静脉图案确定单元261传送确定结果，表明存在伪静脉图案时，静脉图案登记单元271不登记提取的近红外光静脉图案，并结束登记过程。在登记的静脉图案的登记时，不仅存储近红外光静脉图案，而且与改近红外光静脉图案相关联地存储用于识别具有该静脉图案的个人的其他数据(例如，指纹数据、面部图像数据、虹膜数据、声波纹数据等)。另外，要被登记为模板的登记的静脉图案可以包含例如符合诸如通用生物统计交换文件格式(CBEFF)构架之类的标准的报头信息。

存储单元273存储被请求从静脉图案登记单元271登记的登记的静脉图案、或与登记的静脉图案相关联的其他数据。除了这些数据之外，还可以存储由成像数据生成单元245生成的成像数据、由静脉图案提取单元251提取的静脉图案等。另外，除了这些数据之外，静脉图案登记装置20可以使得在执行一些处理时需要被存储的各种参数、中间结果等或各种数据库等被适当存储。该存储单元273可以被成像单元231、静脉图案提取单元241、分形维数计算单元251、伪静脉图案确定单元261、静脉图案登记单元271等自由读取或写入。

例如，如由连接到静脉图案登记装置20的静脉图案验证装置30请求，登记的静脉图案公开单元275可以公开存储在存储单元273中的打击的静脉图案。

应注意，根据该实施例的静脉图案登记装置20可在例如诸如包括计算机或服务器的信息处理设备、包括移动电话或PHS的移动终端或个人数字助理(PDA)、自动取款机(ATM)、进入和离开控制装置等的各种装置中实现。

尽管在上述描述中，已经描述了在将图案存储在静脉图案登记装置20中的情况下将被登记为模板的登记的静脉图案，但是登记的静脉图案可以存储在诸如DVD介质、HD-DVD介质、蓝光介质、紧凑型闪存(注册商标)、记忆棒、SD存储卡等的记录介质、装配有非接触IC芯片的IC卡、电子设备等中。

以上已经描述了根据该实施例的静脉图案登记装置20的功能例子。每个上述组件可使用通用元件或电路来配置，或可以配置有对于每个组件的功能的专用硬件。另外，每个组件的功能可以仅通过CPU等实现。因而，取决于执行该实施例时的技术状态，可以适当修改在此使用的配置。

(静脉图案验证装置30的配置)

接下来参考图7，将详细描述根据该实施例的静脉图案验证装置30的配置。图7是示出根据该实施例的静脉图案验证装置30的配置的方框图。

如图7所示，根据该实施例的静脉图案验证装置30包括例如：成像单元301、静脉图案提取单元311、分形维数计算单元321、伪静脉图案确定单元331、静脉图案验证单元341和存储单元343。

成像单元301捕捉期望验证他/她的静脉图案的个人的身体表面H的图像，并且生成成像数据。成像单元301包括例如照射预定波长的光的照射单元303、对通过身体表面H传播的光进行聚焦的光学透镜307和基于聚焦的光生成成像数据的成像数据生成单元309。

照射单元303包括诸如卤素灯和发光二极管之类的光源，其将近红外光照射到身体表面H，并照射具有大约600nm至大约1300nm波长的近红外光305。

光学透镜307对通过诸如手指表面之类的身体表面H传播的近红外光305进行聚焦，并在成像数据生成单元309上形成图像。根据该实施例的光学透镜307能够通过将放大倍率改变到预定放大倍率来聚焦近红外光305。为了聚焦近红外光305按各种放大倍率形成图像，根据该实施例的光学透镜307可以包括分别具有不同焦距的多个光学透镜，或可以包括具有可变焦距的多焦点透镜。

成像数据生成单元309基于已经由光学透镜307聚焦的近红外光305的传播光，生成各种放大倍率的近红外光成像数据。成像数据生成单元309包括例如CCD图像传感器、C-MOS图像传感器等，并将近红外光成像数据输出到静脉图案提取单元311(稍后将描述)。另外，成像数据生成单元309可将生成的近红外光成像数据存储在存储单元343(稍后将描述)中。在存储在存储单元343中时，捕捉的日期或捕捉的时间可以与生成的近红外光成像数据相关联。另外，生成的近红外光成像数据可以是红-绿-蓝(RGB)信号的形式，或可以是其它颜色的图像数据，灰度图像数据等。

静脉图案提取单元311包括例如：对从成像数据生成单元309传送的近红外光成像数据执行静脉图案提取的预处理的功能；提取静脉图案的功能；以及执行用于静脉图案提取的后处理的功能。

用于静脉图案提取的预处理包括例如：用于从近红外光成像数据中检测手指的轮廓并在近红外光成像数据中辨别手指所处的位置的处理；用于使用检测的手指轮廓旋转近红外光成像数据并且校正近红外光成像数据的角度(捕捉的图像的角度)的处理等。

另外，通过将差分滤波器应用到经过检测轮廓或校正角度的近红外光成像数据，可以实现静脉图案提取。该差分滤波器是如下滤波器，其对于在感兴趣像素和其周围像素之间的各个差都很大的部分处的感兴趣像素和其周围像素输出高值，作为输出值。换句话说，在此使用的差分滤波器指的是通过使用在感兴趣像素和其周围像素之间灰度等级值的差的操作来增强图像中的线或边缘的滤波器。

通常，使用滤波器h(x，y)对具有变量的图像数据u(x，y)执行滤波处理得到图像数据v(x，y)，如下面的等式6所示，其中该变量是二维平面上的格点(x，y)。在下面的等式1中，*表示卷积。

$v(x,y)=u(x,y)*h(x,y)$

$=\underset{m_1}{\Sigma }\underset{m_2}{\Sigma }h(m_1,m_2)u(x-m_1,y-m_2)$

$=\underset{m_1}{\Sigma }\underset{m_2}{\Sigma }u(m_1,m_2)h(x-m_1,y-m_2)---\left(6\right)$

在根据该实施例的静脉图案提取中，诸如一阶空间微分滤波器或二阶空间微分滤波器之类的微分滤波器可以用作上述差分滤波器。一阶空间微分滤波器指的是如下滤波器，对于感兴趣的像素，其计算感兴趣的像素和与其水平相邻的像素或与其垂直相邻的像素之间的灰度级差，并且二阶空间微分滤波器指的是如下滤波器，对于感兴趣的像素，其提取灰度值的差具有增大的变化的部分。

例如，下面的高斯-拉普拉斯(Log)滤波器可以用作上述二阶空间微分滤波器。可以将Log滤波器(等式8)写为高斯滤波器(等式7)的二阶微分，该高斯滤波器是使用高斯函数的平滑滤波器。在以下等式7中，σ表示高斯函数的标准偏差，换句话说，是表示用于高斯滤波器的平滑度的变量。另外，下面的等式8中的σ也是表示高斯函数的标准偏差的参数，如同等式7的情况一样，并且在执行Log滤波处理的情况下，改变σ值可以使得输出值改变。

$h_{\mathrm{gauss}}(x,y)=\frac{1}{2\pi {\sigma }^2}\exp \{-\frac{(x^2+y^2)}{2{\sigma }^2}\}---\left(7\right)$

$h_{\mathrm{Log}}(x,y)={▿}^2·h_{\mathrm{gauss}}(x,y)$

$=(\frac{{\partial }^2}{{\partial x}^2}+\frac{{\partial }^2}{{\partial y}^2})h_{\mathrm{gauss}}$

$=\frac{(x^2+y^2-2{\sigma }^2)}{2\pi {\sigma }^6}\exp \{-\frac{(x^2+y^2)}{2{\sigma }^2}\}---\left(8\right)$

而且，用于静脉图案提取的上述后处理可以包括例如：对经过差分滤波的图像数据执行的阈值处理、二元化处理、稀疏处理等。在经过后处理后，可以提取静脉图案的框架。

静脉图案提取单元241将静脉图案或由此提取的框架传输到分形维数计算单元251(稍后将描述)。静脉图案提取单元241还可以将提取的静脉图案或框架存储在存储单元273(稍后将描述)中。应注意，静脉图案提取单元241可以将已经生成以执行每个上述处理的参数、处理期间的中间结果等存储在存储单元273中。

分形维数计算单元321使用从静脉图案提取单元311传送的各种放大倍率的近红外光静脉图案，计算静脉图案的分形维数。例如，可以使用盒子计数方法但不限于该方法作为用于计算分形维数的方法，并且可以使用相关积分方法。

盒子计数方法是用于计算通过实验等获得的数据的分形维数的方法。盒子计数方法从覆盖数据组F(将从其计算分形维数)所需的盒子的数目N_δ(F)中计算分形维数D_B，盒子具有尺寸δ。在盒子计数方法中，可以在下面的等式9中定义分形维数D_B。

$D_B=-\underset{\delta \to 0}{\lim }\frac{\log N_{\delta }\left(F\right)}{\log \delta }---\left(9\right)$

可以通过绘制表示对于多个尺寸δ_i(i＝1，2，...，n)得到的盒子N_δi(F)的数目的log-log曲线图并使用最小二乘法从每个曲线图中得到log-log曲线图的梯度而得到实际的分形维数D_B，如下面的等式10所示。

$D_B=-\frac{\log N_{\delta }\left(F\right)}{\log \delta }---\left(10\right)$

分形维数计算单元321使用如等式10中所示的方法，计算对于各个放大倍数的近红外光静脉图案的分形维数，并且将分形维数传送到伪静脉图案确定单元331(稍后将描述)。另外，分形维数计算单元321可以将计算的分形维数存储在存储单元343中。

伪静脉图案确定单元331基于从分形维数计算单元321传送的对于各个放大倍率的近红外光静脉图案的分形维数，确定有意在身体表面H的部分上形成的伪静脉图案的存在。具体地，伪静脉图案确定单元331通过比较从分形维数计算单元321传送的对于各个放大倍率的近红外光静脉图案的每个分形维数与预定阈值，确定伪静脉图案的存在。该阈值可以是例如使用多个估计数据从现有确定测试中计算的值或可以是专用于具体个人的值。

当从分形维数计算单元321传送的分形维数大于预定阈值时，伪静脉图案确定单元331确定在身体表面H的部分上没有形成伪静脉图案，而当分形维数小于预定阈值时，确定在身体表面H的部分上形成了伪静脉图案。

伪静脉图案确定单元331将确定结果传送到静脉图案验证单元341。伪静脉图案确定单元331还可将确定结果存储在存储单元343中。另外，在存储在存储单元中时，经过确定的静脉图案和确定结果可以彼此相关联地存储。

在上述描述中，尽管在捕捉的静脉图案的分形维数小于预定阈值时确定存在伪静脉图案，但是可以在捕捉的静脉图案的分形维数等于或大于某个上限时，确定存在伪静脉图案。这对应于预先形成了密集的伪静脉图案使得通过按比例放大地捕捉图像伪静脉图案也可以成像的情况。

静脉图案验证单元341基于从伪静脉图案确定单元331传送的确定结果，执行生成的近红外光静脉图案的验证。具体地，例如，当从伪静脉图案确定单元261传送确定结果，表明不存在伪静脉图案时，静脉图案验证单元341请求静脉图案登记装置20公开登记的静脉图案，并比较从静脉图案登记装置20获取的登记的静脉图案与从静脉图案提取单元331传送的近红外光静脉图案。例如，通过相关系数(稍后将描述)并基于计算的相关系数执行比较，可以实现比较登记的静脉图案与近红外光静脉图案的处理。当比较结果表明登记的静脉图案和近红外光静脉图案彼此相似时，静脉图案验证单元341验证近红外光静脉图案，并且在它们彼此不相似时不验证近红外光静脉图案。

相关系数在下面的等式8中定义，该相关系数是表明两段数据：x＝{x_i}和y＝{y_i}之间相似性的统计测量，并且具有从-1到1的真值。当相关系数具有接近1的值时，这表明两段数据彼此相似，当相关系数具有接近0的值时，这表明两段数据彼此不相似。另外，当相关系数具有接近-1的值时，这表明两段数据分别具有相反符号的情况。

$r=\frac{\underset{i}{\Sigma }(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\underset{i}{\Sigma }{(x_i-\bar{x})}^2}\sqrt{\underset{i}{\Sigma }{(y_i-\bar{y})}^2}}---\left(11\right)$

x：数据x的平均值

y：数据y的平均值

相反，当从伪静脉图案确定单元331传送确定结果，表明存在伪静脉图案时，静脉图案验证单元341不执行并完成提取的近红外光静脉图案的验证处理。

存储单元343能够存储由成像数据生成单元309生成的成像数据、由静脉图案提取单元311提取的静脉图案等。另外，除了这些数据之外，静脉图案验证装置30还能够使得适当地存储在执行一些处理时需要存储的各种参数、中间结果等或各种数据库等。该存储单元343可以被成像单元301、静脉图案提取单元311、分形维数计算单元321、伪静脉图案确定单元331、静脉图案验证单元341自由地读取或写入。

根据该实施例的静脉图案验证装置30可以在诸如例如包括计算机或服务器的信息处理装置、包括移动电话或PHS的移动终端或个人数字助理(PDA)、自动取款机(ATM)、进入和离开控制装置等的各种装置中实现。

尽管在以上描述中，推想将从静脉图案登记装置20获取登记的静脉图案，但是也可以基于登记的静脉图案执行验证，该登记的静脉图案已经存储在诸如DVD介质、HD-DVD介质、蓝光介质、紧凑型闪存(注册商标)、记忆棒、SD存储卡等的记录介质、装配有非接触IC芯片的IC卡、电子装置等中。另外，登记的静脉图案可以存储在静脉图案验证装置30中。

上文已经描述了根据该实施例的静脉图案验证装置30的功能的例子。每个上述部件可使用通用部件或电路来配置，或可以配置有对于每个组件的功能的专用硬件。另外，每个组件的功能可以仅通过CPU等实现。因而，取决于执行该实施例时的技术状态，可以适当修改在此使用的配置。

(静脉图案的登记方法)

接下来参考图8，将详细描述根据该实施例的用于登记静脉图案的方法。图8是示出根据该实施例用于辨别伪静脉图案的方法的流程图。

已知身体内的血管具有自相似性。因而，根据该实施例用于登记静脉图案的方法的特征在于，计算通过改变放大倍率而捕捉的静脉图案的分形维数，并基于计算的分形维数确定伪静脉图案的存在。

尽管在下面的描述中利用包括放大倍率1(全比例捕捉)、放大倍率1.5(用放大倍率1.5捕捉)和放大倍率2(用放大倍率2捕捉)的三个不同放大倍率捕捉要被成像的目标，但是在根据该实施例的用于登记静脉图案的方法中，放大倍率的选择并不限于上述例子。

首先，静脉图案登记装置20中的成像单元231将成像单元231中的光学透镜237的放大倍率设置为1，并控制光学透镜237使得不按比例放大地捕捉将被成像的目标(步骤S101)。然后，成像单元231用近红外光捕捉身体表面的部分(例如，手指表面)的图像，而没有按比例放大，并且成像单元231中的成像数据生成单元239生成近红外光成像数据(步骤S105)。成像数据生成单元239将生成的近红外光成像数据例如与捕捉的日期或捕捉的时间相关联地存储在存储单元273中，并且将生成的近红外光成像数据传送到静脉图案提取单元241。

静脉图案提取单元241(向其传送了近红外光成像数据)对该近红外光成像数据执行用于静脉图案的框架提取的预处理，其中该预处理包括用于检测手指的轮廓并辨别手指的位置的处理，或用于旋转近红外光成像数据并校正近红外光成像数据的角度的处理(步骤S107)。

一旦完成用于框架提取的预处理，于是静脉图案提取单元241就通过将Log滤波器处理(其是一种差分滤波器)应用到经过预处理的近红外光成像数据来计算Log滤波器输出(步骤S109)，以生成近红外光静脉图案。接下来，静脉图案提取单元241将诸如阈值处理、二元化处理和稀疏处理之类的后处理应用到生成的近红外光静脉图案(步骤S111)，将经过后处理的近红外光静脉图案存储在存储单元273中，并将近红外光静脉图案传送到分形维数计算单元251。

分形维数计算单元251使用从静脉图案提取单元241传送的近红外光图案，通过盒子计数方法用放大倍率1计算分形维数D_B(步骤S113)。具体地，在改变盒子的尺寸δ的同时，对覆盖近红外光静脉图案的盒子的数目计数，并且通过取盒子的数目作为纵轴和盒子的尺寸作为横轴而绘制log-log曲线图。将最小二乘法应用于每个绘制的点以计算梯度，并且将计算的梯度分配给用放大倍率1捕捉的近红外光静脉图案的分形维数D_B。分形维数计算单元251将计算的分形维数D_B传递到伪静脉图案确定单元261，并将计算的分形维数D_B存储在存储单元273中。

伪静脉图案确定单元261通过比较从分形维数计算单元251传送的分形维数与分形维数的阈值来确定伪静脉图案的存在(步骤S115)。具体地，伪静脉图案确定单元261比较从分形维数计算单元251传送的分形维数D_B的量值与分形维数的预定阈值的量值，并在传送的分形维数D_B小于阈值时确定存在伪静脉图案，并完成用于登记的图案的登记处理。否则，当传送的分形维数D_B等于或大于阈值时，相应地将此通知给成像单元231。

其次，成像单元231将成像单元231中的光学透镜237的放大倍率设置为1.5，并控制光学透镜237使得用1.5的比例捕捉手指表面(其是将被成像的目标)(步骤S101)。然后，以与上述相同的方式，计算分形维数D_B，并且比较计算的分形维数D_B与预定阈值。而且，在放大倍率为1.5的情况下，当传送的分形维数D_B等于或大于阈值时，伪静脉图案确定单元261相应地将此通知给成像单元231。

随后，成像单元231将成像单元231中的光学透镜237的放大倍率设置为2，并控制光学透镜237使得用2的比例捕捉手指表面(其是将被成像的目标)(步骤S101)，并且以与上述相同的方式执行分形维数D_B的比较。

在放大倍率为1、1.5或2的任一种情况下，当计算的分形维数D_B等于或大于预定阈值时，推想完成了放大倍率的改变(步骤S103)，并且伪静脉图案确定单元261将伪静脉图案不存在的事实通知给静脉图案登记单元271。

当从伪静脉图案确定单元261将表明不存在伪静脉图案的信号通知给静脉图案登记单元271时，静脉图案登记单元271将经过后处理的并从静脉图案提取单元241传送的近红外光静脉图案座位登记的静脉图案存储在存储单元273中所包含的数据库(未示出)内。另外，登记的静脉图案可与个人的ID或其它生物数据等相关联。

另外，当从伪静脉图案确定单元261将表明存在伪静脉图案的信号通知给静脉图案登记单元271时，静脉图案登记单元271不执行静脉图案的登记处理并结束一系列的处理。

如上所述，在根据该实施例的用于登记静脉图案的方法中，通过关注捕捉的近红外光静脉图案的分形维数，能够确定有意在身体表面的部分上形成的伪静脉图案的出现。由于根据该实施例的用于登记静脉图案的方法可以在登记静脉图案之前确定伪静脉图案的存在，因而避免了将不需要的数据存储在数据库等中(其中包含了登记的静脉图案)的可能性，并且变得易于管理登记的静脉图案。

(静脉图案的验证方法)

接下来再次参考图8，将详细描述根据该实施例的用于验证静脉图案的方法。

已知身体内的血管具有自相似性。因而，根据该实施例的用于验证静脉图案的方法特征在于，计算通过改变放大倍率捕捉的静脉图案的分形维数，并基于计算的分形维数确定伪静脉图案的存在。

尽管在下面的描述中，用包括放大倍率1(全比例捕捉)、放大倍率1.5(用放大倍率1.5捕捉)和放大倍率2(用放大倍率2捕捉)的三个不同的放大倍率捕捉将被成像的目标，但是在根据该实施例的用于验证静脉图案的方法中，放大倍率的选择并不限于上述例子。

首先，静脉图案验证装置30中的成像单元301将成像单元301中的光学透镜307的放大倍率设置为1，并控制光学透镜307使得不按比例放大地捕捉将被成像的目标(步骤S101)。然后，成像单元301用近红外光捕捉身体表面的部分(例如，手指表面)的图像，而没有按比例放大，并且成像单元301中的成像数据生成单元309生成近红外光成像数据(步骤S105)。成像数据生成单元309将生成的近红外光成像数据例如与捕捉的日期或捕捉的时间相关联地存储在存储单元343中，并且将生成的近红外光成像数据传送到静脉图案提取单元311。

静脉图案提取单元311(向其传送了近红外光成像数据)对近红外光成像数据执行用于静脉图案的框架提取的预处理，其中预处理包括用于检测手指的轮廓并辨别手指的位置的处理，或用于旋转近红外光成像数据并校正近红外光成像数据的角度的处理(步骤S107)。

一旦完成了用于轮廓提取的预处理，于是静脉图案提取单元311就通过将Log滤波器处理(其是一种差分滤波器)应用到经过预处理的近红外光成像数据来计算Log滤波器输出(步骤S109)，以生成近红外光静脉图案。接下来，静脉图案提取单元311将诸如阈值处理、二元化处理和稀疏处理之类的后处理应用到生成的近红外光静脉图案(步骤S111)，将经过后处理的近红外光静脉图案存储在存储单元343中，并将近红外光静脉图案传送到分形维数计算单元321。

分形维数计算单元321使用从静脉图案提取单元311传送的近红外光图案，通过盒子计数方法用放大倍率1计算分形维数D_B(步骤S113)。具体地，在改变盒子的尺寸δ的同时，对覆盖近红外光静脉图案的盒子的数目计数，并且通过取盒子的数目作为纵轴和盒子的尺寸作为横轴而绘制log-log曲线图。将最小二乘法应用于每个绘制的点以计算梯度，并且将计算的梯度分配给用放大倍率1捕捉的近红外光静脉图案的分形维数D_B。分形维数计算单元321将计算的分形维数D_B传递到伪静脉图案确定单元331，并将计算的分形维数D_B存储在存储单元343中。

伪静脉图案确定单元331通过比较从分形维数计算单元321传送的分形维数与分形维数的阈值来确定伪静脉图案的存在(步骤S115)。具体地，伪静脉图案确定单元331比较从分形维数计算单元321传送的分形维数D_B的量值与分形维数的预定阈值的量值，并在传送的分形维数D_B小于阈值时确定存在伪静脉图案，并完成用于登记的图案的登记处理。否则，当传送的分形维数D_B等于或大于阈值时，相应地将此通知给成像单元301。

其次，成像单元301将成像单元301中的光学透镜307的放大倍率设置为1.5，并控制光学透镜307使得用1.5的比例捕捉手指表面(其是将被成像的目标)(步骤S101)。然后，以与上述相同的方式，计算分形维数D_B，并且比较计算的分形维数D_B与预定阈值。而且，在放大倍率为1.5的情况下，当传送的分形维数D_B等于或大于阈值时，伪静脉图案确定单元311相应地将此通知给成像单元231。

随后，成像单元301将成像单元301中的光学透镜307的放大倍率设置为2，并控制光学透镜307使得用2的比例捕捉手指表面(其是将被成像的目标)(步骤S101)，并且以与上述相同的方式执行分形维数D_B的比较。

在放大倍率为1、1.5或2的任一种情况下，当计算的分形维数D_B等于或大于预定的阈值时，推想完成了放大倍率的改变(步骤S103)，并且伪静脉图案确定单元331将伪静脉图案不存在的事实通知给静脉图案验证单元341。

当从伪静脉图案确定单元331将表明不存在伪静脉图案的信号通知给静脉图案验证单元341时，静脉图案验证单元341请求静脉图案登记装置20公开登记的静脉图案。一旦通过静脉图案登记装置20中的登记的静脉图案公开单元275公开了登记的静脉图案，静脉图案验证单元341就获取公开的登记的静脉图案，并比较登记的静脉图案与经过后处理的并从静脉图案提取单元311传送的近红外光静脉图案。例如使用能够量化地计算诸如上述相关系数之类的图像数据之间的相似性的方法来执行登记的静脉图案与近红外光静脉图案的比较。当登记的静脉图案与近红外光静脉图案彼此相似时，静脉图案验证单元341验证生成的近红外光静脉图案，而当它们彼此不相似时，静脉图案验证单元341不验证近红外光静脉图案。

另外，当从伪静脉图案确定单元331将表明存在伪静脉图案的信号通知给静脉图案验证单元341时，静脉图案验证单元341不执行静脉图案的验证处理并结束一系列的处理。

如上所述，在根据该实施例的用于验证静脉图案的方法中，通过关注捕捉的近红外光静脉图案的分形维数，能够确定有意在身体表面的部分上形成的伪静脉图案的出现。由于根据该实施例的用于验证静脉图案的方法可以在验证静脉图案之前确定伪静脉图案的存在，因而可以预先防止恶意用户通过重复尝试和错误来优化伪静脉图案而假扮他人。

(静脉数据构成)

另外，根据本发明的实施例，提供了静脉数据构成(configuration)，其中静脉数据构成包括：静脉数据存储区，包含如下数据，该数据与个人的静脉图案对应，并且将利用通过用近红外光捕捉活体的身体表面的一部分的图像而获得的图像数据来检验该数据；以及分形维数存储区，包含个人的静脉图案的分形维数。

静脉数据存储区是包含例如已经由静脉图案登记装置20登记为登记的静脉图案的静脉图案的区域。例如在验证捕捉的近红外光静脉图案时由静脉图案验证装置30使用在该静脉数据存储区中包含的数据。

分形维数存储区是其中包含了个人的静脉图案的分形维数的区域，并且例如由静脉图案登记装置20或静脉图案验证装置30使用在该分形维数存储区中包含的分形维数，以确定在身体表面上形成的伪静脉图案的存在。

上述静脉数据构成还包括参数存储区，该参数存储区包含改变差分滤波器的输出特性的参数，对于构成通过用近红外光捕捉图像而获取的成像数据的每个像素，该差分滤波器对于与其周围像素差别较大的像素输出高的输出。

在参数存储区中包含的参数是用于例如在从用近红外光或可见光捕捉的成像数据中提取静脉图案时由静脉图案登记装置20或静脉图案验证装置30使用的差分滤波器的参数，并且，例如，当通过用近红外光捕捉图像而获取的图像数据具有的差别大于在表明静脉部分的值和表明非静脉部分的值之间的差别时，该参数明显改变差分滤波器的输出值。

分别包含对于每种类型的差分滤波器的上述参数，并且上述参数使得在身体表面上形成的伪静脉图案具有使得可以由差分滤波器检测该伪静脉图案的值。例如，当Log滤波器用作差分滤波器时，如下值被包含在参数存储区中，通过该值，Log滤波器可以检测伪静脉图案。在此情况下，要包含的参数的值等于或大于2.0。

上述静脉数据构成可以应用于例如非接触IC芯片、或诸如用在移动电话等中的订户识别模块(SIM)卡之类的IC卡。另外，该静脉数据构成可以应用于诸如DVD介质、HD-DVD介质、蓝光介质、紧凑型闪存(注册商标)、记忆棒或SD存储卡之类的记录介质。

本领域技术人员应该理解，取决于设计需要和其他因素，可以出现各种修改、组合、子组合和替换，只要它们在所附权利要求或其等效物的范围内即可。

例如，尽管在上述实施例中，已经分别描述了分离地提供静脉图案登记装置20和静脉图案验证装置30，但是可以提供包括静脉图案登记装置20和静脉图案验证装置30这两者的功能的静脉图案管理装置。

另外，尽管在上述实施例中，已经描述了在静脉图案登记装置20和静脉图案验证装置30的每个中提供透射的成像单元，但是取决于将被捕捉的身体表面的部分，可以提供反射的成像单元。