富士通は3月3日、一般的なカメラで手のひらを撮影した画像から手のひらの静脈パターンを抽出して、専用センサーで取得した静脈パターンの照合を実現する技術を開発したことを発表した。
静脈認証サービスは、認証精度が高く偽造されにくいというメリットがあるが、近赤外光を用いた専用センサーを使って登録・照合するため、専用センサーがある場所に行き、登録手続きをする必要がある。そこで同社は、一般的なカメラで手のひらを撮影した画像から手のひらの静脈パターンを抽出して、専用センサーで取得した静脈パターンの照合を実現する技術を開発した。
一般的なカメラで撮影した画像から手のひら静脈パターンを抽出する処理
一般的なカメラで撮影した場合、太陽光や室内照明などの反射強度に応じて濃淡をつけた可視光画像に静脈情報が含まれている。しかし、静脈が体内に存在するため、生体を透過できる近赤外光を用いた専用センサーほど鮮明ではないという。
そこで、これまでの手のひら静脈認証の研究で培ってきた知見と、光の波長によって異なる手のひらの反射・浸透の特性を利用して、静脈パターンを強調する波長分解・分析を行ない、複数撮影した手のひらの位置をトラッキングしながら画像を加算平均する累積加算処理を行なうことで、静脈パターンを鮮明化する技術を開発した。この技術により可視光画像から鮮明な静脈パターンを抽出できるようになった。
スマホでの誘導・撮影画面イメージ
一般的なカメラと専用センサーの画像では、撮影される画像の範囲に差異があるため、照合精度が低下することがある。そこで、スマホの画像を専用センサの撮影画像の範囲に合うように近づける画像補正技術を開発し、精度よく静脈パターンを照合できるようにした。
また、画像認識AI技術で撮影した画像から手のひらの姿勢を推定し、適切な位置・傾きになるように誘導する機能を加えることで、スマホを片手に持ち、もう一方の手のひらを撮影する場合でも専用センサーと同じように安定した位置関係で手のひら静脈パターンを撮影することを可能にした。
一般的なカメラで撮影した手のひらの画像から抽出した静脈パターンと、専用センサーで取得した静脈パターンの照合を実現することで、自宅でスマホから手のひら静脈情報を事前登録するという応用が可能になる。本技術により、手のひら静脈認証サービスの幅が大きく広がることが期待できるという。
