JP6540322B2 - 被写体判定方法、プログラム及び被写体判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、撮像に基づく生体認証技術に関する。

虹彩認証技術では、人の顔を撮影し、画像に含まれる瞳を特定して、虹彩の特徴を解析する。そして、虹彩の特徴についての一致度に基づいて、個人の同定を行う。このようにすれば、個人の識別精度が高く、パスワードのように情報流出によってセキュリティが破られる恐れが低い。

但し、人の顔を模した偽装被写体を撮影した場合に、偽装被写体の画像に含まれる瞳に基づいて虹彩認証を行ってしまう恐れがある。

特開２００１−２４９００８号公報 特開２００２−２４７５６７号公報 特開２００１−３３３４２０号公報 特開２００４−３０６５９号公報

本発明の目的は、一側面では、平面の偽装被写体を判別することである。

一態様の被写体判定方法は、（Ａ）第１放射強度の照明光を点灯させた状態で第１画像を撮影し、連続して第１放射強度と異なる第２放射強度の照明光を点灯させた状態で第２画像を撮影し、（Ｂ）第１画像における複数の画素の各々又は複数の部分領域の各々について、当該画素又は部分領域の輝度と、当該画素又は部分領域に対応する第２画像における画素又は部分領域の輝度との差を算出し、（Ｃ）差の度数分布におけるピークが１つである場合に、偽装被写体を撮影したと判定する処理を含む。

一側面においては、平面の偽装被写体を判別できる。

図１は、携帯電話端末の概観を示す図である。 図２は、携帯電話端末のハードウエア構成例を示す図である。 図３は、偽装態様の例を示す図である。 図４は、照度を説明するための図である。 図５は、照度を説明するための図である。 図６は、正当な態様における輝度差を説明するための図である。 図７は、偽装態様における輝度差を説明するための図である。 図８は、正当な態様における輝度差のヒストグラムである。 図９は、偽装態様における輝度差のヒストグラムである。 図１０は、携帯電話端末のモジュール構成例を示す図である。 図１１は、準備処理フローを示す図である。 図１２は、通常処理フローを示す図である。 図１３は、撮影処理フローを示す図である。 図１４は、算出処理フローを示す図である。 図１５は、判定処理（Ａ）フローを示す図である。 図１６は、実施の形態２における偽装態様の例を示す図である。 図１７は、正当な態様における輝度差のヒストグラムである。 図１８は、偽装態様における輝度差のヒストグラムである。 図１９は、判定処理（Ｂ）フローを示す図である。

［実施の形態１］
本実施の形態では、カメラから被写体までの距離に基づいて、撮影された画像の被写体が写真のような平面の偽装被写体であるか、あるいは人物であるかを判別する。

ます、虹彩認証技術を用いる携帯電話端末１０１について説明する。図１に、携帯電話端末１０１の概観を示す。携帯電話端末１０１の正面上方に、カメラ孔１０３とライト孔１０５とが設けられている。カメラ孔１０３の奥にもうけられたカメラ装置によって撮影を行う。ライト孔１０５の奥にもうけられたライト装置によって照明を行う。本実施の形態では、ライト装置による照明が行われている状態で、カメラ装置による撮影を行う。

図２に、携帯電話端末１０１のハードウエア構成例を示す。携帯電話端末１０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、記憶回路２０３、無線通信用アンテナ２１１、無線通信制御回路２１３、カメラ装置２１５、照明駆動部２１７、ライト装置２１９、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）制御回路２２３、ＬＣＤ２２５、タッチパッド２２７、キー群２２９、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置２３１及びタイマー回路２３３を有している。

ＣＰＵ２０１は、記憶回路２０３に記憶されているプログラムを実行する。記憶回路２０３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０５とＲＡＭ（Random Access Memory）２０７とフラッシュメモリ２０９とを有している。ＲＯＭ２０５は、例えば基礎的なプログラムや初期データを格納している。ＲＡＭ２０７は、プログラムを展開する領域を含んでいる。ＲＡＭ２０７は、一時的なデータを格納する領域も含んでいる。フラッシュメモリ２０９は、例えば、アプリケーションなどのプログラムやユーザデータを格納している。

カメラ装置２１５は、静止画又は動画の撮影を行う。照明駆動部２１７は、ライト装置２１９を駆動する。ライト装置２１９は、照明を行う。ライト装置２１９は、可視光を照射し、カメラ装置２１５は、可視光を感知するものである。あるいは、ライト装置２１９は、赤外線光を照射し、カメラ装置２１５は、赤外線光を感知するものであってもよい。

ＬＣＤ制御回路２２３は、所定の動作周波数でクロック回路を動作させ、ＬＣＤ２２５を駆動させる。ＬＣＤ２２５は、各種画面を表示する。タッチパッド２２７は、例えば、ＬＣＤ２２５の表示面上に配置されたパネル状のセンサであり、タッチ操作による指示を受け付ける。具体的には、ＬＣＤ２２５とタッチパッド２２７とを一体としたタッチパネルとして用いられる。キー群２２９の各ハードキーは、筐体の一部に設けられている。

無線通信用アンテナ２１１は、例えば、セルラー方式、無線ＬＡＮ（Local Area Network）方式あるいは近距離通信方式による無線電波を受信する。無線通信制御回路２１３は、各方式における使用周波数に応じて無線通信の制御を行う。

次に、この例で想定している偽装態様について、図３を用いて説明する。上段に示したような画像を撮影し、瞳部分を特定することによって、虹彩認証は行われる。

下段の左側に示した位置関係は、正当な態様を想定している。カメラ３０１から人物までの距離を、Ｌ₁で表す。カメラ３０１から壁面までの距離を、Ｌ₂で表す。この例では、Ｌ₂＝２×Ｌ₁であるものとする。

下段の右側に示した位置関係は、偽装態様を想定している。この例では、人物及び背景が写りこんだ写真パネルを、偽装被写体として用いる。カメラ３０１から写真パネルまでの距離は、Ｌ₁であるものとする。

正当に撮影した画像と不正に撮影した画像とは、上段に示したように一見するところ似たものとなる。但し、本実施の形態では、これらを判別できるようにする。

本実施の形態では、高い強度の照明光を当てて撮影した画像における輝度と、低い強度の照明光を当てて撮影した画像における輝度との差に着目する。そして、輝度差に基づいて距離の違いを判別する。

まず、被写体が近い場合における照度について、図４を用いて説明する。ライト４０１と被写体との距離は、Ｌ₁であるものとする。また、被写体として、垂直な平面を想定する。

上段は、高い強度の照明光を当てた状態を示している。下段は、低い強度の照明光を当てた状態を示している。被写体が近い場合に、上段における照度と下段における照度との差は、比較的大きい。

次に、被写体が遠い場合における照度について、図５を用いて説明する。ライト４０１と被写体との距離は、Ｌ₂であるものとする。また、被写体は、図４の場合と同様に垂直な平面である。

上段は、高い強度の照明光を当てた状態を示している。下段は、低い強度の照明光を当てた状態を示している。被写体が遠い場合に、上段における照度と下段における照度との差は、比較的小さい。

このように、ライト４０１からの距離によって輝度差の大きさに違いが生じる理由は、照度が距離の二乗に反比例するからである。この現象は、可視光と赤外線光とにおいて共通である。

撮影された画像（つまり、デジタル写真）における輝度は、ライトからの照度の他に、環境照明及び被写体の色彩による影響を受ける。但し、環境照明及び被写体の色彩による影響は、ライトからの照度が強い場合と弱い場合とで大きくは変わらない。従って、高い強度の照明光を当てた状態で撮影した画像における輝度から、低い強度の照明光を当てた状態で撮影した画像における輝度を引くと、ライトの照明以外の要素による影響は排除される。つまり、主にライトによる照度の高低に起因する輝度の差が現れる。本実施の形態は、この特性に基づく。

図６を用いて、正当な態様における輝度差について説明する。図６の左側の画像は、図３の下段の左側に示した位置関係において、高い強度の照明光を当てた状態で撮影した画像の輝度を模式的に示している。図６の中央の画像は、同じ位置関係において、低い強度の照明光を当てた状態で撮影した画像の輝度を模式的に示している。

この例では、人物の範囲までの距離が一様にＬ₁であり、背景となる壁面までの距離が一様にＬ₂であるものとする。尚、壁面には矩形の壁飾りがかけられているものとする。壁飾りまでの距離も、Ｌ₂であるものとする。壁飾りは、壁面と異なる色彩を有すると想定する。

図６の右側の画像は、左側の画像における輝度から中央の画像における輝度を引いた差を画素値とする。左側の画像における人物領域６０１の輝度から、中央の画像における人物領域６１１の輝度を引いた差は、右側の画像における人物領域６２１の画素値として表れる。人物までの距離Ｌ₁は短いので、輝度差は大きくなる。

一方、左側の画像における壁面領域６０３の輝度から、中央の画像における壁面領域６１３の輝度を引いた差は、右側の画像における背景領域６２３の画素値として表れる。壁面までの距離Ｌ₂は長いので、輝度差は小さくなる。色彩が異なる壁飾りについても壁面と同様の結果となる。つまり、左側の画像における壁飾り領域６０５の輝度から、中央の画像における壁飾り領域６１５の輝度を引いた差は、壁面における輝度差と等しくなる。つまり、背景領域６２３における輝度差は、一様である。

次に、図７を用いて、偽装態様における輝度差を説明する。図７の左側の画像は、図３の下段の右側に示した位置関係において、高い強度の照明光を当てた状態で撮影した画像の輝度を模式的に示している。図７の中央の画像は、同じ位置関係において、低い強度の照明光を当てた状態で撮影した画像の輝度を模式的に示している。

この例では、写真パネルまでの距離が一様にＬ₁であるものとする。

図７の右側の画像は、左側の画像における輝度から中央の画像における輝度を引いた差を画素値とする画像である。左側の画像における人物領域７０１の輝度から、中央の画像における人物領域７１１の輝度を引いた差は、右側の画像における全領域７２１の画素値として表れる。写真パネルまでの距離Ｌ₁は短いので、輝度差は大きくなる。

また、左側の画像における壁面領域７０３の輝度から、中央の画像における壁面領域７１３の輝度を引いた差も、人物の領域における輝度差と同様になる。左側の画像における壁飾り領域７０５の輝度から、中央の画像における壁飾り領域７１５の輝度を引いた差も、人物の領域における輝度差と同様になる。つまり、全領域７２１において輝度差は、一様である。

上述した例における輝度差の度数分布をヒストグラムで表す。図８に、正当な態様における輝度差のヒストグラムを示す。このヒストグラムは、図６に示した輝度差の度数分布を表している。Ｄ₁は、人物領域６２１における輝度差を示している。Ｄ₂は、背景領域６２３における輝度差を示している。Ｄ₂は、およそＤ₁／４である。また、Ｄ₁を含む区間の度数とＤ₂を含む区間の度数との比率は、人物領域６２１と背景領域６２３との面積比に相当する。このように、正当な態様では、人物領域６２１に基づく輝度差Ｄ₁の付近と、背景領域６２３に基づく輝度差Ｄ₂の付近との２箇所にピークが出現する。

図９に、偽装態様における輝度差のヒストグラムを示す。このヒストグラムは、図７に示した輝度差の度数分布を表している。Ｄ₁は、全領域７２１における輝度差を示している。輝度差Ｄ₁の付近にピークが出現する。他には、ピークが出現しない。つまり、偽装態様におけるピークは１つである。以上で、概要の説明を終える。

図１０に、携帯電話端末１０１のモジュール構成例を示す。携帯電話端末１０１は、撮影処理部１００１、算出部１００３、判定部１００５、登録部１００７、認証部１００９、出力部１０１１、画像記憶部１０２１、度数分布記憶部１０２３及び認証データ記憶部１０２５を有する。

撮影処理部１００１は、撮影処理を実行する。算出部１００３は、算出処理を実行する。判定部１００５は、判定処理を実行する。登録部１００７は、虹彩登録処理を実行する。認証部１００９は、虹彩認証処理を実行する。出力部１０１１は、例えば拒否メッセージを出力する。画像記憶部１０２１は、画像データを記憶する。度数分布記憶部１０２３は、度数分布データを記憶する。認証データ記憶部１０２５は、認証データを記憶する。

上述した撮影処理部１００１、算出部１００３、判定部１００５、登録部１００７、認証部１００９及び出力部１０１１は、ハードウエア資源（例えば、図２）と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。

上述した画像記憶部１０２１、度数分布記憶部１０２３及び認証データ記憶部１０２５は、ハードウエア資源（例えば、図２）を用いて実現される。

まず、準備処理について説明する。この例で、準備処理は、認証を受ける者の特徴を認証データとして登録するための処理である。但し、偽装被写体を撮影した場合には、認証データの登録を拒否する。

図１１に、準備処理フローを示す。撮影処理部１００１は、撮影処理を実行する（Ｓ１１０１）。撮影処理では、強い照明による撮影と、弱い照明による撮影とを行う。撮影処理については、図１３を用いて後述する。

次に、撮影処理で得られた画像に基づいて、算出部１００３は、算出処理を実行する（Ｓ１１０３）。算出処理では、輝度差の算出を行う。算出処理については、図１４を用いて後述する。

次に、算出処理で得られた輝度差に基づいて、判定部１００５は、判定処理を実行する（Ｓ１１０５）。判定処理では、偽装被写体を撮影したか否かを判定する。判定処理については、図１５を用いて後述する。

判定部１００５は、偽装被写体を撮影したか否かによって処理を分岐させる（Ｓ１１０７）。偽装被写体を撮影したと判定した場合には、出力部１０１１は、認証データの登録を拒否する旨を伝える拒否メッセージを出力する（Ｓ１１０９）。例えば、拒否メッセージを画面に表示する。そして、虹彩登録処理を行うことなく準備処理を終える。

一方、正当な被写体を撮影したと判定した場合には、登録部１００７は、虹彩登録処理を実行する（Ｓ１１１１）。虹彩登録処理では、撮影処理で得られたいずれかの画像に基づいて、虹彩の特徴を示すデータを生成し、認証データとして認証データ記憶部１０２５に登録する。虹彩登録処理は、従来と同様であるので、これ以上説明しない。出力部１０１１は、登録結果を出力する（Ｓ１１１３）。例えば、正常に認証データが登録された旨のメッセージを画面に表示する。そして、準備処理を終える。

次に、通常処理について説明する。通常処理は、既に登録されている認証データと同じ特徴を有する者であるかを判定し、人物の認証を行う処理である。但し、偽装被写体を撮影した場合には、認証データとの照合を拒否する。あるいは、認証が失敗したものとして扱うようにしてもよい。

図１２に、通常処理フローを示す。撮影処理部１００１は、Ｓ１１０１の場合と同様に、撮影処理を実行する（Ｓ１２０１）。算出部１００３は、Ｓ１１０３の場合と同様に、算出処理を実行する（Ｓ１２０３）。判定部１００５は、Ｓ１１０５の場合と同様に、判定処理を実行する（Ｓ１２０５）。

判定部１００５は、偽装被写体を撮影したか否かによって処理を分岐させる（Ｓ１２０７）。偽装被写体を撮影したと判定した場合には、出力部１０１１は、認証データとの照合を拒否する旨を伝える拒否メッセージを出力する（Ｓ１２０９）。例えば、拒否メッセージを画面に表示する。そして、この例では、虹彩認証処理を行うことなく通常処理を終える。

一方、正当な被写体を撮影したと判定した場合には、認証部１００９は、虹彩認証処理を実行する（Ｓ１２１１）。虹彩認証処理は、撮影処理で得られたいずれかの画像に基づいて、虹彩の特徴を示すデータを生成し、既に登録されている認証データに合致するかを判定する。虹彩認証処理は、従来と同様であるので、これ以上説明しない。出力部１０１１は、認証結果を出力する（Ｓ１２１３）。例えば、正常に認証された旨のメッセージを画面に表示する。尚、認証に失敗する場合もある。そして、準備処理を終える。

続いて、撮影処理について詳述する。図１３に、撮影処理フローを示す。撮影処理部１００１は、照明駆動部２１７を制御して第１放射強度の照明光を点灯させる（Ｓ１３０１）。第１放射強度は、後述する第２放射強度よりも高い強度である。第１放射強度の照明光を点灯させている状態で、撮影処理部１００１は、カメラ装置２１５による１回目の撮影を行う（Ｓ１３０３）。そして、撮影処理部１００１は、撮影した第１画像を画像記憶部１０２１に記憶する（Ｓ１３０５）。

連続して、撮影処理部１００１は、照明駆動部２１７を制御して第２放射強度の照明光を点灯させる（Ｓ１３０７）。第２放射強度の照明光を点灯させている状態で、撮影処理部１００１は、カメラ装置２１５による２回目の撮影を行う（Ｓ１３０９）。そして、撮影処理部１００１は、撮影した第２画像を画像記憶部１０２１に記憶する（Ｓ１３１１）。撮影処理を終えると、呼び出し元のルーチンにおける処理に復帰する。

更に、第１放射強度及び第２放射強度以外の第３放射強度で照明光を点灯させ、第３放射強度の照明光を点灯させている状態で、撮影処理部１００１は、カメラ装置２１５による撮影を行うようにしてもよい。第３放射強度は、例えば第１放射強度より低く、第２放射強度よりも高い強度である。そして、第３放射強度の照明光の下で撮影した画像を、虹彩登録処理及び虹彩認証処理に用いるようにしてもよい。

続いて、算出処理について詳述する。図１４に、算出処理フローを示す。算出部１００３は、第１画像における画素を１つ特定する（Ｓ１４０１）。第１画像と第２画像とを連続して撮影すれば、第１画像の撮影範囲と第２画像の撮影範囲とが一致すると看做して構わない。手振れなどによって、第１画像の撮影範囲と第２画像の撮影範囲とがずれている場合には、位置合わせの処理を行うようにしてよい。

この例では、第１画像に含まれるすべての画素を処理対象とする。但し、一部の画素を抽出して、抽出されたサンプル画素のみを処理対象とするようにしてもよい。この場合には、均等な密度でサンプル画素を抽出するようにしてもよい。

算出部１００３は、第１画像における当該画素の輝度を求める（Ｓ１４０３）。算出部１００３は、第２画像における当該画素の輝度を求める（Ｓ１４０５）。算出部１００３は、第１画像における当該画素の輝度から、第２画像における当該画素の輝度を引いて、輝度差を求める（Ｓ１４０７）。この例では、算出した輝度差を第３画像の形式で記憶する。第３画像は、各画素における画素値として輝度差を保持する。そのため、算出部１００３は、算出した輝度差を、第３画像における当該画素の画素値に設定する（Ｓ１４０９）。そして、算出部１００３は、未処理の画素があるか否かを判定する（Ｓ１４１１）。

未処理の画素があると判定した場合には、Ｓ１４０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、未処理の画素がないと判定した場合には、算出処理を終え、呼び出し元のルーチンにおける処理に復帰する。

尚、第１放射強度は、第２放射強度よりも低い強度であってもよい。その場合には、Ｓ１４０７に示した処理において、算出部１００３は、第２画像における当該画素の輝度から、第１画像における当該画素の輝度を引いて、輝度差を求める。

また、第１画像と第２画像とを同様にブロックに分割し、各ブロックにおける輝度差を求めるようにしてもよい。ブロックにおける輝度差は、例えばブロックに含まれる各画素における輝度差の平均値である。ブロックにおける輝度差は、例えばブロックに含まれる各画素における輝度差の中央値であってもよい。ブロックにおける輝度差は、ブロックに含まれる各画素における輝度差についてのその他の代表値であってもよい。ブロックは、例えば格子状に分割された矩形である。

続いて、判定処理について詳述する。本実施の形態では、判定処理（Ａ）を実行する。図１５に、判定処理（Ａ）フローを示す。判定部１００５は、輝度差の度数分布を求める（Ｓ１５０１）。この例では、画素単位或いはブロック単位の輝度差について度数分布を算出する。判定部１００５は、度数分布データを度数分布記憶部１０２３に記憶する。

判定部１００５は、度数分布に出現したピークを特定する（Ｓ１５０３）。特定されるピークを、そのピークにおける度数が所定値を超えるものに限るようにしてもよい。図８及び図９に示すように閾値を設ければ、微小なピークは無視されるようになる。

判定部１００５は、Ｓ１５０３に示した処理において特定されたピークが、１つであるか否かを判定する（Ｓ１５０５）。当該ピークが１つである場合には、判定部１００５は、偽装被写体を撮影したと判定する（Ｓ１５０７）。一方、当該ピークが２つ以上である場合には、判定部１００５は、正当な被写体を撮影したと判定する（Ｓ１５０９）。

本実施の形態によれば、例えば写真のような平面の偽装被写体を判別できる。

［実施の形態２］
本実施の形態では、例えば人物の輪郭に沿って切り出された写真パネルを偽装被写体として用いる場合に対処する例について説明する。

図１６に、実施の形態２における偽装態様の例を示す。上段の画像は、図３の場合と同様である。下段の左側に示した位置関係も、図３の場合と同様である。

下段の右側に示した位置関係は、本実施の形態における偽装態様を示している。この例では、人物の輪郭に沿って切り出された写真パネルを用いている。カメラ３０１から写真パネルまでの距離は、Ｌ₁であるものとする。カメラ３０１から壁面までの距離は、Ｌ₂であるものとする。

本実施の形態では、輝度差の値が大きい側のピーク付近における度数の分布に着目する。図１７に、正当な態様における輝度差のヒストグラムを示す。正当な態様では、実際の人物を撮影することになるので、人物の領域における画像は、奥行きがある。その結果、人物の領域に含まれる画素についての輝度差の分布は、或る程度集中するものの、ばらつきが生じる。

図１８に、偽装態様における輝度差のヒストグラムを示す。一方、図１６の下段の右側に示した位置関係では、平面の写真パネルを撮影することになるので、人物の領域における画像は奥行きがない。その結果、人物の領域に含まれる画素についての輝度差の分布は密集し、図１７の場合のようなばらつきは生じにくい。本実施の形態では、このような分布の相違を判別する。

具体的には、判定処理（Ａ）に代えて判定処理（Ｂ）を実行する。図１９に、判定処理（Ｂ）フローを示す。Ｓ１５０１乃至Ｓ１５０７に示した処理は、図１５の場合と同様である。

Ｓ１５０５に示した処理について説明する。Ｓ１５０３に示した処理において特定されたピークが１つではないと判定した場合、つまりピークが２つ以上である場合には、判定部１００５は、輝度差が大きい側のピーク付近の所定範囲における度数を求める（Ｓ１９０１）。図１７及び図１８に示した例では、輝度差が大きい側のピークを含む１つの区間（輝度差Ｄ_Lから輝度差Ｄ_Hまで）における度数を求める。但し、ピークを含む区間及び当該区間に隣接する区間を含む範囲について度数を求めるようにしてもよい。

そして、判定部１００５は、求めた度数が閾値より多いか否かを判定する（Ｓ１９０３）。求めた度数が閾値より多い場合には、判定部１００５は、偽装被写体を撮影したと判定する（Ｓ１９０５）。一方、求めた度数が閾値より多くない場合には、判定部１００５は、正当な被写体を撮影したと判定する（Ｓ１９０７）。

本実施の形態によれば、平面の偽装被写体を部分的に撮影したことを判別できる。

以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成はプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。

また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ、処理の順番を入れ替えることや複数の処理を並列に実行させるようにしても良い。

以上述べた実施の形態をまとめると、以下のようになる。

一態様の被写体判定方法は、（Ａ）第１放射強度の照明光を点灯させた状態で第１画像を撮影し、連続して第１放射強度と異なる第２放射強度の照明光を点灯させた状態で第２画像を撮影し、（Ｂ）第１画像における複数の画素の各々又は複数の部分領域の各々について、当該画素又は部分領域の輝度と、当該画素又は部分領域に対応する第２画像における画素又は部分領域の輝度との差を算出し、（Ｃ）差の度数分布におけるピークが１つである場合に、偽装被写体を撮影したと判定する処理を含む。

このようにすれば、例えば写真のような平面の偽装被写体を判別できる。

更に、ピークが複数であり、上記差が大きい側のピークの所定近傍に含まれる度数が閾値よりも多いと判定した場合に、偽装被写体を撮影したと判定する処理を含むようにしてもよい。

このようにすれば、平面の偽装被写体を部分的に撮影したことを判別できる。

なお、上記処理をプロセッサに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
第１放射強度の照明光を点灯させた状態で第１画像を撮影し、連続して前記第１放射強度と異なる第２放射強度の照明光を点灯させた状態で第２画像を撮影し、
前記第１画像における複数の画素の各々又は複数の部分領域の各々について、当該画素又は部分領域の輝度と、当該画素又は部分領域に対応する前記第２画像における画素又は部分領域の輝度との差を算出し、
前記差の度数分布におけるピークが１つである場合に、偽装被写体を撮影したと判定する
処理を含み、プロセッサにより実行される被写体判定方法。

（付記２）
更に、
前記ピークが複数であり、前記差が大きい側のピークの所定近傍に含まれる度数が閾値よりも多いと判定した場合に、偽装被写体を撮影したと判定する
処理を含む付記１記載の被写体判定方法。

（付記３）
第１放射強度の照明光を点灯させた状態で第１画像を撮影し、連続して前記第１放射強度と異なる第２放射強度の照明光を点灯させた状態で第２画像を撮影し、
前記第１画像における複数の画素の各々又は複数の部分領域の各々について、当該画素又は部分領域の輝度と、当該画素又は部分領域に対応する前記第２画像における画素又は部分領域の輝度との差を算出し、
前記差の度数分布におけるピークが１つである場合に、偽装被写体を撮影したと判定する
処理をプロセッサに実行させるプログラム。

（付記４）
第１放射強度の照明光を点灯させた状態で第１画像を撮影し、連続して前記第１放射強度と異なる第２放射強度の照明光を点灯させた状態で第２画像を撮影する撮影処理部と、
前記第１画像における複数の画素の各々又は複数の部分領域の各々について、当該画素又は部分領域の輝度と、当該画素又は部分領域に対応する前記第２画像における画素又は部分領域の輝度との差を算出する算出部と、
前記差の度数分布におけるピークが１つである場合に、偽装被写体を撮影したと判定する判定部と
を有する被写体判定装置。

１０１ 携帯電話端末 １０３ カメラ孔
１０５ ライト孔 ２０１ ＣＰＵ
２０３ 記憶回路 ２０５ ＲＯＭ
２０７ ＲＡＭ ２０９ フラッシュメモリ
２１１ 無線通信用アンテナ ２１３ 無線通信制御回路
２１５ カメラ装置 ２１７ 照明駆動部
２１９ ライト装置 ２２３ ＬＣＤ制御回路
２２５ ＬＣＤ ２２７ タッチパッド
２２９ キー群 ２３１ ＧＰＳ装置
２３３ タイマー回路 ３０１ カメラ
４０１ ライト １００１ 撮影処理部
１００３ 算出部 １００５ 判定部
１００７ 登録部 １００９ 認証部
１０１１ 出力部 １０２１ 画像記憶部
１０２３ 度数分布記憶部 １０２５ 認証データ記憶部

Claims (4)

1. 第１放射強度の照明光を点灯させた状態で第１画像を撮影し、連続して前記第１放射強度と異なる第２放射強度の照明光を点灯させた状態で第２画像を撮影し、
   前記第１画像における複数の画素の各々又は複数の部分領域の各々について、当該画素又は部分領域の輝度と、当該画素又は部分領域に対応する前記第２画像における画素又は部分領域の輝度との差を算出し、
   前記差の度数分布におけるピークが１つである場合に、偽装被写体を撮影したと判定する
   処理を含み、プロセッサにより実行される被写体判定方法。
2. 更に、
   前記ピークが複数であり、前記差が大きい側のピークの所定近傍に含まれる度数が閾値よりも多いと判定した場合に、偽装被写体を撮影したと判定する
   処理を含む請求項１記載の被写体判定方法。
3. 第１放射強度の照明光を点灯させた状態で第１画像を撮影し、連続して前記第１放射強度と異なる第２放射強度の照明光を点灯させた状態で第２画像を撮影し、
   前記第１画像における複数の画素の各々又は複数の部分領域の各々について、当該画素又は部分領域の輝度と、当該画素又は部分領域に対応する前記第２画像における画素又は部分領域の輝度との差を算出し、
   前記差の度数分布におけるピークが１つである場合に、偽装被写体を撮影したと判定する
   処理をプロセッサに実行させるプログラム。
4. 第１放射強度の照明光を点灯させた状態で第１画像を撮影し、連続して前記第１放射強度と異なる第２放射強度の照明光を点灯させた状態で第２画像を撮影する撮影処理部と、
   前記第１画像における複数の画素の各々又は複数の部分領域の各々について、当該画素又は部分領域の輝度と、当該画素又は部分領域に対応する前記第２画像における画素又は部分領域の輝度との差を算出する算出部と、
   前記差の度数分布におけるピークが１つである場合に、偽装被写体を撮影したと判定する判定部と
   を有する被写体判定装置。

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