索尼开发成功了个人电脑及手机等便携终端使用的手指静脉认证技术“mofiria”（参阅本站报道）。与原来的手掌静脉认证系统及手指静脉认证系统相比，新系统以小型化及便利为特点。此次记者就mofiria的特点、实现技术以及今后的业务计划，采访了该公司B2B解决方案事业本部FeliCa事业部FVA事业开发室室长天贝佐登史和该开发室技术经理饭塚健。

      请介绍一下此次开发成功的手指静脉认证技术的特点。

      最大特点是可使手指静脉认证系统缩小至能偶配备在便携终端上的大小。而原来的技术很难将系统配备到便携终端上。另外，还在加快认证处理速度的同时，将认证精度提高到了与普通手指静脉认证相当的水平。如果认证时运行缓慢、时间较长就会给用户造成不便。该技术以同时实现便利性的提高和高安全性为目标。

　　认证所需时间在使用美国英特尔的笔记本PC用微处理器（工作频率为2.8GHz）时为0.015秒，使用基于ARM9内核的手机用微处理器（工作频率为150MHz）时为0.25秒。认证精度方面，拒识率（FRR）为0.1％，误识率（FAR）为0.0001％，已经达到手指静脉认证系统的水平。

      该技术是如何实现的？

      技术方面的特点在于简单的元件构成、静脉图案数据的获取方法、静脉图案数据的压缩以及手指位置修正功能等。

　　手指静脉认证系统得以简化的原因是此次采用了“反射散射方式”。将LED发出的近红外光从倾斜方向照向手指静脉，通过CMOS传感器拍摄反射及散射的光。这样，便可在设备内部平面配备LED和CMOS传感器，从而使认证系统实现了小型化。

　　获取手指静脉图案数据之前的流程大致为三步。首先是通过CMOS拍摄手指内反射及散射的光。由于血液中的“还原血红蛋白”会吸收近红外光，因此静脉部分会发暗。

　　然后利用降噪滤波器等多个滤波器从拍摄数据中提取静脉图案。这时将该静脉图案转换成图案线条的粗细在任何一处均是固定的、称为“轮廓模型（Skeleton Pattern）”的图像。这是因为随着场所及环境的变化，手指上的血流量会发生改变。该轮廓模型对实现稳定的认证十分重要。

　　最后将获得的轮廓模型作为对照数据存入内存时，将数据量压缩至约1/10。细节在此不便透露，不过是从轮廓模型中提取特征点后进行了压缩。由于数据量小，因此无需将对照数据保存在外部服务器中。这些数据不用说便携终端的内存，就连FeliCa及SIM卡也能放得下。总之，需要将对照数据事先存入便携终端。到认证时，将这些对照数据所复原的轮廓模型与放置的手指所生成的轮廓模型进行比较。

　　当然，对照数据是加密保存的。使用的加密技术可以选择。DES、AES以及索尼开发的“CLEFIA”均可使用。

　　尽管认证时需要将指肚朝向CMOS传感器一侧，但是手指放置位置的自由度很高，不太经意地放置也可认证。即使有时因放置方法不当而不能认证，但只要将手指移动到适当的位置上便可解决。考虑到手指的放置位置会出现偏差，采取了将3种手指静脉图案作为对照数据加以保存的设计。

      设想的应用是？

      以个人电脑上的采用为例做以说明。首先是可用于登录个人电脑。在多人使用一台个人电脑时，只需将手指一照即可实现用户的切换。另外，还可将利用各个手指的静脉认证与各种应用联系起来。比如，用食指启动浏览器，用中指启动演示软件，用无名指跳转至网上购物网站。购物网站上的个人认证也有望通过手指静脉实现。

       在便携终端上实际配备时采用什么配置？

      要求的性能指标因终端种类不同而异，因此最佳的系统配置也不一样。需要变更的因素有多种。比如，CMOS传感器和LED的距离及配置角度，以及LED的个数等。试制系统使用了4个LED。LED使用市售产品，驱动电压为3V左右，驱动电流为20mA左右，使用方法也很普通。CMOS传感器也是市售产品。只有光学系统是定制的。

　　用便携终端的处理器执行认证处理时，可将对照数据保存在终端的内存中，因此基本不需要追加LED和CMOS传感器。如要提高安全性，还可利用专用的认证处理LSI和内存。

　　为了推出商品，今后将就如何配备与客户进行交流。目标是实现像指纹认证一样不太显眼的系统。以便在消费类产品上也能轻松使用手指静脉认证系统。如果在手机中也能导入像静脉认证这样的高安全性技术，便有望在手机中保存更为重要的信息。认证的手指数越多，安全性就越高。