(57)【要約】  生体認証システム（１）は、生体認証に成功した生体情報の画像上で生体固有の特徴領域の位置情報と、生体認証の成功時に参照された参照用の生体情報とを対応付けて記憶部に記録する。さらに、生体認証システム（１）は、入力された認証対象の生体情報の画像から生体固有の特徴領域を検出する。さらに、生体認証システム（１）は、検出結果として得られた特徴領域の位置情報と記憶部に記憶された領域の位置情報との類似度に基づいて、記憶部に記憶された参照用の生体情報のうち認証対象の生体情報と照合する参照用の生体情報を絞り込む。さらに、生体認証システム（１）は、絞込結果として得られた参照用の生体情報と認証対象の生体情報とを照合して認証する。
2012127630.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体認証に成功した生体情報の画像上で生体固有の特徴領域の位置情報と、前記生体認証の成功時に参照された参照用の生体情報とを対応付けて記憶部に記録する登録部と、
入力された認証対象の生体情報の画像から生体固有の特徴領域を検出する検出部と、
前記検出部によって検出された特徴領域の位置情報と前記記憶部に記憶された領域の位置情報とに基づいて、前記記憶部に記憶された参照用の生体情報のうち前記認証対象の生体情報と照合する参照用の生体情報を絞り込む絞込部と、
前記絞込部によって絞り込まれた参照用の生体情報と前記認証対象の生体情報とを照合して認証する認証部と
を有することを特徴とする生体認証システム。
【請求項２】
前記生体固有の特徴領域の位置が、生体特徴が不鮮明な領域であることを特徴とする請求項１に記載の生体認証システム。
【請求項３】
前記絞込部は、前記記憶部に記憶された参照用の生体情報のうち、前記検出部によって検出された生体固有の特徴領域の位置情報に類似する位置情報を持つ参照用の生体情報を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の生体認証システム。
【請求項４】
前記記憶部は、前記参照用の生体情報ごとに当該参照用の生体情報の特徴量をさらに対応付けて記憶し、
前記絞込部は、前記記憶部に記憶された参照用の生体情報のうち、前記検出部によって検出された生体固有の特徴領域の位置情報に類似する位置情報を持ち、かつ前記検出部によって検出された生体固有の特徴領域以外の領域で前記認証対象の生体情報の特徴量に類似する特徴量を持つ参照用の生体情報を絞り込むことを特徴とする請求項１または２に記載の生体認証システム。
【請求項５】
前記認証対象の生体情報が入力された入力状態に応じて、前記検出部によって検出された生体固有の特徴領域を補正する補正部をさらに有し、
前記絞込部は、前記補正部によって補正された特徴領域の位置情報と前記記憶部に記憶された生体固有の特徴領域の位置情報とに基づいて、前記記憶部に記憶された参照用の生体情報のうち前記認証対象の生体情報と照合する参照用の生体情報を絞り込むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の生体認証システム。
【請求項６】
生体認証に成功した生体情報の画像上で生体固有の特徴領域の位置情報と、前記生体認証の成功時に参照された参照用の生体情報とを対応付けて記憶部に記録し、
入力された認証対象の生体情報の画像から生体固有の特徴領域を検出し、
検出結果として得られた特徴領域の位置情報と前記記憶部に記憶された領域の位置情報との類似度に基づいて、前記記憶部に記憶された参照用の生体情報のうち前記認証対象の生体情報と照合する参照用の生体情報を絞り込み、
絞込結果として得られた参照用の生体情報と前記認証対象の生体情報とを照合して認証する処理
を実行することを特徴とする生体認証方法。
【請求項７】
生体認証に成功した生体情報の画像上で生体固有の特徴領域の位置情報と、前記生体認証の成功時に参照された参照用の生体情報とを対応付けて記憶部に記録し、
認証対象の生体情報の画像から検出された生体固有の特徴領域の位置情報を受け付け、
受け付けられた特徴領域の位置情報と前記記憶部に記憶された領域の位置情報との類似度に基づいて、前記記憶部に記憶された参照用の生体情報のうち前記認証対象の生体情報と照合する参照用の生体情報を絞り込み、
絞込結果として得られた参照用の生体情報と前記認証対象の生体情報とを照合して認証する処理
をコンピュータに実行させることを特徴とする生体認証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認証システム、生体認証方法及び生体認証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認証技術の認証方式の一例としては、「１：１認証」と「１：Ｎ認証」が挙げられる。かかる１：１認証は、利用者によって入力された生体情報と利用者の識別情報に対応付けて予め登録された生体情報とを照合することで認証する方式を指す。また、１：Ｎ認証は、利用者によって入力された生体情報と予め登録されたＮ人の生体情報とを照合することで認証する方式を指す。このうち、１対Ｎ認証を採用する場合には、利用者によって入力された生体データを、予め登録されているＮ人の生体データとの間で照合するので、生体データの登録数Ｎが多いほど認証結果が出力されるまでに時間がかかる。【０００３】
かかる１対Ｎ認証の認証時間を短縮する技術の一例として、入力指紋と登録指紋の間で指紋の特徴量を代表する選択用パラメータを比較することによって入力指紋と照合する登録指紋を絞り込む指紋照合装置が挙げられる。この指紋照合装置では、選択用パラメータとして、全指紋領域に対する隆線領域の割合、隆線と谷線の間隔、指紋の隆線又は谷線が持つ端点あるいは分岐点の数などを照合の前に比較する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１４５４４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術では、以下に説明するように、絞り込みの精度が安定しないという問題がある。【０００６】
すなわち、上記の指紋照合装置は、同じ利用者であれば指紋が登録された時点と登録された指紋が認証に用いられる時点とで指紋に変化がないことを前提に絞り込みを行うものである。このため、上記の指紋照合装置では、傷や皮膚荒れなどによって生体に一時的な変化が発生した場合の絞り込みには対応できない。なぜなら、傷や皮膚荒れなどによって指紋に一時的な変化が起こった場合には、同じ利用者の指紋であっても入力指紋と登録指紋の間で比較される選択用パラメータの差が大きくなる。それゆえ、上記の指紋照合装置では、入力指紋及び登録指紋の間で選択用パラメータを比較することによって登録指紋を絞り込んだとしても、指紋を入力した利用者本人の登録指紋が入力指紋と照合する登録指紋の中に絞り込まれない場合がある。【０００７】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、絞り込みの精度を安定させることができる生体認証システム、生体認証方法及び生体認証プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本願の開示する生体認証システムは、一つの態様において、生体認証に成功した生体情報の画像上で生体固有の特徴領域の位置情報と、前記生体認証の成功時に参照された参照用の生体情報とを対応付けて記憶部に記録する登録部を有する。前記生体認証システムは、入力された認証対象の生体情報の画像から生体固有の特徴領域を検出する検出部を有する。前記生体認証システムは、前記検出部によって検出された特徴領域の位置情報と前記記憶部に記憶された領域の位置情報とに基づいて、前記記憶部に記憶された参照用の生体情報のうち前記認証対象の生体情報と照合する参照用の生体情報を絞り込む絞込部を有する。前記生体認証システムは、前記絞込部によって絞り込まれた参照用の生体情報と前記認証対象の生体情報とを照合して認証する認証部を有する。
【発明の効果】
【０００９】
本願の開示する生体認証システムの一つの態様によれば、絞り込みの精度を安定させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１に係る生体認証システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係る生体認証システムに含まれる各装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、指紋画像の切出し方法を説明するため図である。
【図４Ａ】図４Ａは、低品質領域の分類を説明するための図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、低品質領域の分類を説明するための図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、低品質領域の分類を説明するための図である。
【図４Ｄ】図４Ｄは、低品質領域の分類を説明するための図である。
【図５】図５は、指紋画像の一例を示す図である。
【図６】図６は、ブロックの識別番号を示す図である。
【図７】図７は、ブロックに分割された指紋画像を示す図である。
【図８】図８は、低品質領域の検出結果を示す図である。
【図９】図９は、指紋画像の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、低品質領域の検出結果を示す図である。
【図１１】図１１は、補正後の低品質領域を示す図である。
【図１２】図１２は、指紋画像の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、低品質領域の検出結果を示す図である。
【図１４】図１４は、補正後の低品質領域を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例１に係るログイン処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、実施例１に係る生体認証処理の手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施例１及び実施例２に係る生体認証プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本願の開示する生体認証システム、生体認証方法及び生体認証プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１２】
［システム構成］
まず、本実施例に係る生体認証システムの構成について説明する。図１は、実施例１に係る生体認証システムの構成を示す図である。図１に示す生体認証システム１には、端末装置１０Ａ〜端末装置１０Ｃと、認証サーバ３０とが収容される。なお、図１の例では、認証サーバ３０が、端末装置１０Ａ〜端末装置１０Ｃのいずれかで入力された利用者の指紋データと、予め登録された複数の指紋データとの間で１：Ｎの指紋認証を実行する場合を想定する。【００１３】
これら端末装置１０Ａ〜端末装置１０Ｃと認証サーバ３０との間は、ネットワーク３を介して通信可能に接続される。なお、ネットワーク３の一態様としては、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの通信網が採用される。【００１４】
図１の例では、３つの端末装置、１つの認証サーバをそれぞれ図示したが、開示のシステムは図示の構成に限定されない。すなわち、生体認証システム１は、少なくとも端末装置及び認証サーバが１つずつ収容されていればよく、任意の数の端末装置及び認証サーバを収容できる。なお、以下では、端末装置１０Ａ〜端末装置１０Ｃの各装置を区別なく説明する場合には、「端末装置１０」と表現する場合がある。【００１５】
端末装置１０は、利用者によって利用される情報処理装置である。かかる端末装置１０の一態様としては、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal  Computer）を始めとする固定端末の他、携帯電話機、ＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）やＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、スマートフォンなどの移動体端末も採用できる。なお、ここでは、一例として、利用者がＰＣにログインする場合を想定して以下の説明を行う。【００１６】
かかる端末装置１０は、自装置へのログインに際して、アカウント及びパスワードに代えて利用者の指紋画像の入力を受け付け、後述の認証サーバ３０に実行させた指紋認証の結果により、端末装置１０に対する利用者のログインを許可または禁止する。【００１７】
これを説明すると、端末装置１０は、図示しない指紋センサによって指紋が読み取られた画像から、後述の認証サーバ３０によって指紋認証が実行される場合に使用させる指紋データを作成する。なお、以下では、端末装置１０の指紋センサによって指紋が読み取られた画像のことを「指紋画像」と記載する場合がある。さらに、以下では、指紋画像から作成された指紋データのことを「入力指紋データ」と記載するとともに、後述の認証サーバ３０に予め登録されている指紋データのことを「登録指紋データ」と記載する場合がある。【００１８】
さらに、端末装置１０は、指紋センサによって読み取られた指紋画像から、後述の認証サーバ３０によって入力指紋データと照合する登録指紋データが絞り込まれる場合に使用させる絞込データを作成する。なお、以下では、指紋画像から作成された絞込データのことを「入力絞込データ」と記載するとともに、後述の認証サーバ３０に予め登録されている絞込データのことを「登録絞込データ」と記載する場合がある。【００１９】
その上で、端末装置１０は、指紋画像から作成した指紋データ及び絞込データを後述の認証サーバ３０に送信する。このように、端末装置１０が、指紋画像そのものではなく、指紋画像から作成した指紋データ及び絞込データをネットワーク３に送出するので、指紋という利用者の個人情報が外部に漏れるのを防止できる。なお、ここでは、端末装置１０が指紋画像から指紋データ及び絞込データを作成する場合を例示するが、端末装置１０が指紋画像をそのまま認証サーバ３０へ送信し、認証サーバ３０に指紋データ及び絞込データを作成させることとしてもかまわない。【００２０】
このとき、端末装置１０は、後述の認証サーバ３０による認証結果が認証成功である場合には、端末装置１０に対する利用者のログインを許可する。すなわち、端末装置１０は、アカウント及びパスワードを自動入力することにより、利用者をログインさせる。これによって、利用者の本人認証のセキュリティをパスワード認証よりも向上させた上で、パスワードが忘却されたり、パスワードが漏洩したりするリスクを低減させる。【００２１】
一方、端末装置１０は、後述の認証サーバ３０による認証結果が認証失敗である場合には、端末装置１０に対する利用者のログインを禁止する。この場合には、端末装置１０は、指紋画像を再度入力するように利用者を促す報知を出力してもよく、端末装置１０の利用権限がない旨の警告を出力してもよく、また、端末装置１０の操作をロックすることとしてもよい。【００２２】
認証サーバ３０は、指紋認証サービスを提供するサーバ装置である。かかる認証サーバ３０は、端末装置１０から入力指紋データ及び入力絞込データを受け付けた場合に、入力絞込データ及び登録絞込データを用いて、指紋認証に先立って入力指紋データと照合する登録指紋データを絞り込む。一例としては、認証サーバ３０は、入力絞込データ及び登録絞込データから算出される絞込類似度が、登録指紋データの総数Ｎに対する所定の割合、例えば上位１０分の１（＝Ｎ／１０）以内に入る登録絞込データに対応する登録指紋データを絞り込む。他の一例としては、認証サーバ３０は、入力絞込データ及び登録絞込データから算出される絞込類似度が所定の閾値以上である登録絞込データに対応する登録指紋データを絞り込む。【００２３】
その上で、認証サーバ３０は、入力指紋データと、絞込結果として得られた登録指紋データとを照合することにより認証する。一例としては、認証サーバ３０は、入力指紋データが先に絞り込まれた全ての登録指紋データと照合されるまで、入力指紋データ及び登録指紋データから算出される照合類似度が所定の閾値以上であるか否かを判定する処理を繰り返す。このとき、認証サーバ３０は、少なくとも１つの登録指紋データとの間で照合類似度が閾値以上である場合には、入力指紋データの認証に成功した旨を端末装置１０に応答する。一方、認証サーバ３０は、全ての登録指紋データとの間で照合類似度が閾値未満である場合には、入力指紋データの認証に失敗した旨を端末装置１０に応答する。【００２４】
ここで、本実施例に係る生体認証システム１は、指紋認証に成功した入力指紋データに対応する指紋画像上で指紋固有の特徴が不鮮明な領域の位置情報と、指紋認証の成功時に参照された登録指紋データとを対応付けて記憶部に登録する。その後、本実施例に係る生体認証システム１は、新たに入力された入力指紋データに対する指紋画像から指紋固有の特徴が不鮮明な領域を検出する。さらに、本実施例に係る生体認証システム１は、検出結果として得られた領域の位置情報と記憶部に記憶された領域の位置情報との類似度に基づいて、記憶部に記憶された登録指紋データのうち入力指紋データと照合する登録指紋データを絞り込む。さらに、本実施例に係る生体認証システム１は、絞込結果として得られた登録指紋データと入力指紋データとを照合して認証する。【００２５】
このように、本実施例に係る生体認証システム１では、利用者の指紋が傷や皮膚荒れにより変化しても、認証に成功した段階で傷や皮膚荒れによって指紋画像上で指紋固有の特徴が不鮮明になった領域の位置情報が絞込データとして登録指紋データに付加される。このため、本実施例に係る生体認証システム１では、以降の認証で傷や皮膚荒れがある指紋データが入力された場合にその領域の位置情報と類似する位置情報を持つ登録指紋データが絞り込まれる。それゆえ、本実施例に係る生体認証システム１では、指紋を入力した利用者本人の登録指紋データが絞込結果の中に含まれる蓋然性が高まる。【００２６】
よって、本実施例に係る生体認証システム１によれば、絞り込みの精度を安定させることができる。さらに、本実施例に係る生体認証システム１では、利用者本人の登録指紋データが絞込結果の中に含まれる蓋然性が高まるので、絞込失敗に連動して認証が失敗することを防止でき、指紋が入力されてから認証結果が出力されるまでの認証時間も短縮できる。【００２７】
［端末装置１０の構成］
続いて、本実施例に係る端末装置の構成について説明する。図２は、実施例１に係る生体認証システムに含まれる各装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、端末装置１０は、通信Ｉ／Ｆ（Interface）部１１と、指紋センサ１２と、指紋データ作成部１３と、絞込データ作成部１４と、ＯＳ（Operating  System）実行部１５とを有する。なお、端末装置１０は、図２に示した機能部以外にも既知のＰＣが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイスなどの機能を有するものとする。【００２８】
このうち、通信Ｉ／Ｆ部１１は、他の装置、例えば認証サーバ３０との間で通信制御を行うインタフェースである。例えば、通信Ｉ／Ｆ部１１は、後述の指紋データ作成部１３によって作成された指紋データや後述の絞込データ作成部１４によって作成された絞込データを認証サーバ３０に送信したり、また、認証サーバ３０から認証結果を受信したりする。かかる通信Ｉ／Ｆ部１１の一態様としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ：Network  Interface  Card）やモデムを採用できる。【００２９】
指紋センサ１２は、指紋を読み取るセンサである。かかる指紋センサ１２の実装例としては、指紋センサ１２が端末装置１０に内蔵される態様を採用できる他、端末装置１０にＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）等で接続される態様を採用できる。また、指紋センサ１２の検知方式の一例としては、静電容量式、電界検知式、光学式、感熱式、感圧式など任意の検知方式を採用できる。さらに、指紋センサ１２の読取方式の一例としては、指のはら、すなわち指先の内側の中央部をスライドさせるスライド型であってもよいし、指のはらを載置させるスタンプ型であってもかまわない。【００３０】
指紋データ作成部１３は、指紋画像から指紋認証に用いられる指紋データを作成する処理部である。一例としては、指紋データ作成部１３は、後述の認証サーバ３０の認証部３６によって採用されるマニューシャ方式、パターンマッチング方式や周波数解析法などの任意の認証方式に合わせて、指紋センサ１２により読み取られた指紋画像から指紋データを作成する。【００３１】
例えば、指紋データ作成部１３は、後述の認証部３６によってマニューシャ方式が採用される場合には、指紋画像の紋様に含まれる隆線の端点や分岐点などの特徴点の方向と、位置関係や特徴点相互間の相関関係とを指紋データとして作成する。また、指紋データ作成部１３は、後述の認証部３６によってパターンマッチング方式が採用される場合には、指紋画像が２値化または細線化された画像を指紋データとして作成する。また、指紋データ作成部１３は、後述の認証部３６によって周波数解析法が採用される場合には、指紋画像の紋様パターンをスライスした断面を波形と見なした場合の波形スペクトル系列を指紋データとして作成する。【００３２】
絞込データ作成部１４は、指紋画像から登録指紋データの絞り込みに用いられる絞込データを作成する処理部である。かかる絞込データ作成部１４は、図２に示すように、分割部１４ａと、第１の作成部１４ｂと、検出部１４ｃと、第２の作成部１４ｄと、補正部１４ｅとを有する。【００３３】
このうち、分割部１４ａは、指紋画像を所定のサイズのブロックに分割する処理部である。一態様としては、分割部１４ａは、指紋センサ１２によって読み取られた指紋画像を探索することにより、指紋の基準点、例えば指紋を形成する紋様（渦）の中心である指紋中心を検出する。そして、分割部１４ａは、指紋画像の探索により検出した指紋中心をもとに、指紋画像のうち、以降の処理、例えば絞込データの作成などの対象とする領域を切り出した上でその領域の画像をブロック分割する。【００３４】
ここで、指紋画像の切出しについて説明する。図３は、指紋画像の切出し方法を説明するため図である。図３に示すように、分割部１４ａは、指紋センサ１２によって読み取られた指紋画像２０を探索する。かかる探索によって、分割部１４ａは、指紋画像２０から指紋を形成する紋様の中心である指紋中心２１を検出する。そして、分割部１４ａは、指紋画像２０における指紋中心２１を中心または重心とする指紋画像２０の切出し領域２２を設定する。このとき、分割部１４ａは、長軸方向２３が指の第一関節のしわと比較して鉛直な方向、すなわち指先方向となる長方形を切出し領域２２として設定する。さらに、分割部１４ａは、切出し領域２２の大きさを所定のブロック数に分割可能な程度の大きさに設定する。その後、分割部１４ａは、指紋画像２０から切出し領域２２を切り出すことによって切出し後の指紋画像２４を抽出する。【００３５】
なお、分割部１４ａは、後述の第１の作成部１４ｂ及び後述の第２の作成部１４ｄから送信される基準情報、例えば指紋の基準点とする特異点の種別や切出し領域２２の大きさなどにしたがって指紋画像２０の切出しを行う。また、分割部１４ａには、認証サーバ３０の記憶部３２に登録された第１の絞込データ及び第２の絞込データの作成時に用いられた切出し方法と同様の切出し方法で切り出すことを予め定義しておくこともできる。【００３６】
このように指紋画像の切出しを行った上で、分割部１４ａは、切出し後の指紋画像の各ブロックに複数の隆線の一部が含まれるように、成人の指で隆線が隣接する間隔の代表値の数倍程度の値、例えば２倍に相当する画素数を一辺の大きさとしたブロックに指紋画像を分割する。例えば、成人の指における隆線の間隔の代表値が約０．２ｍｍであるとしたとき、分割部１４ａは、約０．４ｍｍに相当する画素数を一辺としたブロックに指紋画像を分割する。なお、分割部１４ａは、ブロックに分割した指紋画像を後述の第１の作成部１４ｂ及び後述の検出部１４ｃへ出力する。【００３７】
なお、上記のブロックの一辺の大きさは、システムの管理者が任意に変更することができる。一例としては、学校などのように利用者の年代が特定の年代に限定できる場合には、分割部１４ａは、特定の年代の指における隆線の間隔の代表値をもとにブロックを構成する画素数を自動的に設定できる。【００３８】
第１の作成部１４ｂは、分割部１４ａによってブロックに分割された指紋画像を用いて、指紋固有の特徴に関する第１の絞込データを作成する処理部である。ここでは、第１の作成部１４ｂによってマニューシャに関する絞込データが第１の絞込データとして作成される場合を想定して以下の説明を行う。一例としては、第１の作成部１４ｂは、指紋画像のブロックごとにブロック内で検出された隆線の幅、ブロック内で検出された隆線の間隔、ブロック内で検出されたマニューシャの個数などを算出する。このようにして算出された隆線の幅、隆線の間隔、マニューシャの個数が第１の絞込データとして認証サーバ３０へ送信される。なお、以下では、第１の作成部１４ｂによって作成された第１の絞込データのことを「第１の入力絞込データ」と記載するとともに、認証サーバ３０に登録された第１の絞込データのことを「第１の登録絞込データ」と記載する場合がある。【００３９】
検出部１４ｃは、分割部１４ａによってブロックに分割された指紋画像から指紋固有の特徴が不鮮明な領域を検出する処理部である。以下では、指紋画像上で指紋固有の特徴が不鮮明な領域、すなわち指紋固有の特徴が鮮明な領域よりも絞り込みを行う上で低品質な領域を「低品質領域」と記載する場合がある。【００４０】
ここで、検出部１４ｃは、指紋画像上における低品質領域を発生要因別に検出する。上記の低品質領域が発生する要因は、傷や亀裂、水滴の付着、皮膚荒れなどに分類される。ここで言う「水滴」には、汗などが含まれる。また、「皮膚荒れ」には、表皮の剥がれ、タコ、摩耗などが含まれる。図４Ａ〜図４Ｄは、低品質領域の分類を説明するための図である。図４Ａに示す符号４０Ａは、低品質領域がない指紋画像を示す。図４Ｂに示す符号４０Ｂは、傷が写った指紋画像を示す。図４Ｃに示す符号４０Ｃは、水滴が写った指紋画像を示す。また、図４Ｄに示す符号４０Ｄは、皮膚荒れが写った指紋画像を示す。なお、図４Ａ〜図４Ｄの例では、指紋画像４０Ａ〜指紋画像４０Ｄに写された指紋が同一の利用者の指紋であるものとする。【００４１】
図４Ａに示すように、指紋画像４０Ａには、低品質領域が画像上にないので、谷線４１Ａが隆線４２Ａに比べて白く写り、また、隆線４２Ａが谷線４１Ａに比べて黒く写り、谷線４１Ａ、隆線４２Ａ及び両者の境界が明瞭に写る。このため、指紋画像４０Ａから第１の絞込データが作成された場合には、図４Ｂ〜図４Ｄに示す指紋画像４０Ｂ〜４０Ｄのように、低品質領域を持つ指紋画像から第１の絞込データが作成される場合よりも高品質な絞込データを得ることができる。【００４２】
図４Ｂ〜図４Ｄに示すように、指紋画像４０Ｂ〜指紋画像４０Ｄには、指紋固有の特徴が不鮮明になる要因である傷４１Ｂ、水滴４１Ｃまたは皮膚荒れ４１Ｄが存在する。このとき、傷４１Ｂが写った指紋画像４０Ｂの場合には、図４Ｂに示すように、傷付くまでは存在した隆線が損傷して隆起が隆線の損傷前よりも隆線の損傷後の方が小さくなるので、隆線よりも画素値が高くなる。また、水滴４１Ｃが写った指紋画像４０Ｃの場合には、図４Ｃに示すように、水滴４１Ｃによって谷線が埋まるので、谷線が水滴４１Ｃによって埋まる前よりも画素値が低くなる。また、皮膚荒れ４１Ｄが写った指紋画像４０Ｄの場合には、図４Ｄに示すように、皮膚荒れ４１Ｄが起こるまで存在した隆線が損傷して隆起が隆線の損傷前よりも小さくなるので、隆線よりも画素値が高くなる。このため、傷４１Ｂ、水滴４１Ｃ及び皮膚荒れ４１Ｄで隆線の幅、隆線の間隔及びマニューシャがどのように形成されているかは第１の作成部１４ｂで正確に算出できない。よって、指紋画像４０Ｂ、指紋画像４０Ｃ及び指紋画像４０Ｄから第１の絞込データが作成された場合には、図４Ａに示した指紋画像４０Ａから第１の絞込データが作成された場合よりも、入力した本人の絞り込みに失敗する頻度が高くなるような絞込データしか得ることができない。【００４３】
一態様として、検出部１４ｃは、指紋画像上における傷や亀裂を抽出する技術として、次のような技術を採用できる。かかる技術の一例としては、「Marcelo  de  Almeida  Oliveira,Neucimar  Jeronimo  Leite:  “Reconnection  of  Fingerprint  Ridges  Based  on  Morphological  Operators  and  Multiscale  Directional  Information”,SIBGRAPI’04,122-129,2004」がある。検出部１４ｃは、上記の技術によって指紋画像から抽出された傷または亀裂がある領域と重なる位置に存在するブロックを分類「傷（亀裂）」の低品質領域として検出する。【００４４】
図５〜図８を用いて、低品質領域の検出方法について説明する。図５は、指紋画像の一例を示す図である。図６は、ブロックの識別番号を示す図である。図７は、ブロックに分割された指紋画像を示す図である。図８は、低品質領域の検出結果を示す図である。なお、図６に示すブロック内の数字は、各ブロックの識別番号を示す。また、図８に示すブロック内の黒の塗りつぶしは、低品質領域を指す。【００４５】
図５に示すように、分割部１４ａによって傷５１Ａの写った指紋画像５０Ａが図６に示した識別番号１〜２４の２４個（＝縦６個×横４個）のブロックに分割される。このようにして指紋画像５０Ａが分割された場合には、図７に示すように、識別番号１〜２４のブロックに分割された指紋画像５０Ｃが得られる。そして、検出部１４ｃは、上記の技術を用いて指紋画像５０Ｃから傷５１Ｃを抽出した上で傷５１Ｃがある領域と重なる位置に存在するブロックを低品質領域として検出する。この場合には、図８に示すように、傷５１Ｃの領域が識別番号１４、１５、１９、２３及び２４のブロックと重なるので、検出部１４ｃによって識別番号１４、１５、１９、２３及び２４が分類「傷（亀裂）」の低品質領域として検出される。【００４６】
他の一態様として、検出部１４ｃは、統計手法または周波数解析法を用いて、指紋画像から各ブロックの不鮮明度を算出する。かかる統計手法の一例としては、局所的な隆線の方向を平滑化した上で平滑化後の隆線の方向の差を不鮮明度として算出する手法などが挙げられる。周波数解析法の一例としては、高速フーリエ変換（Fast  Fourier  Transform）を用いて、空間領域から周波数領域へと指紋画像を変換した上で最大パワースペクトルの値又は各周波数成分のエネルギー分布の尖度を不鮮明度として算出する手法などが挙げられる。このようにして算出される「不鮮明度」は、度合いが高いほど局所的に隆線や谷線のパターンの連続性が途切れている可能性が高いことを表す指標である。【００４７】
その上で、検出部１４ｃは、指紋画像から不鮮明度が算出されたブロックのうち不鮮明度が所定値以上であるブロックを対象に、ブロック内の画素値を平均した平均画素値の閾値判定を行うことによって分類「水滴」及び分類「皮膚荒れ」の低品質領域を検出する。このように、不鮮明度が所定値以上であるブロックを低品質領域の検出対象とするのは、局所的に隆線や谷線のパターンの連続性が途切れている可能性が高い領域に水滴が付着したり、皮膚荒れが起こったりしている可能性も高いからである。【００４８】
例えば、検出部１４ｃは、ブロック内の平均画素値が非谷線閾値以下であるか否かを判定することによって分類「水滴」の低品質領域を検出する。すなわち、図４Ｃに示したように、「水滴」によって谷線が埋まった場合には、その部分の画素値が元の谷線よりも低くなる。それゆえ、ブロック内の平均画素値が谷線ではないと推定できる程度の閾値以下である場合には、当該ブロックが分類「水滴」の低品質領域であると推定できる。よって、検出部１４ｃは、ブロック内の平均画素値が非谷線閾値以下であるブロックを分類「水滴」の低品質領域として検出する。【００４９】
これとは逆に、検出部１４ｃは、ブロック内の平均画素値が非隆線閾値以上であるか否かを判定することによって分類「皮膚荒れ」の低品質領域を検出する。すなわち、図４Ｄに示したように、「皮膚荒れ」によって隆線が損傷した場合には、隆線の隆起が元よりも小さくなるので、その部分の画素値が元の隆線よりも高くなる。それゆえ、ブロック内の平均画素値が隆線ではないと推定できる程度の閾値以上である場合には、当該ブロックが分類「皮膚荒れ」の低品質領域であると推定できる。よって、検出部１４ｃは、ブロック内の平均画素値が非隆線閾値以上であるブロックを分類「皮膚荒れ」の低品質領域として検出する。【００５０】
第２の作成部１４ｄは、低品質領域に関する第２の絞込データを作成する処理部である。以下では、第２の作成部１４ｄによって作成された第２の絞込データのことを「第２の入力絞込データ」と記載するとともに、認証サーバ３０に登録された第２の絞込データのことを「第２の登録絞込データ」と記載する場合がある。【００５１】
一例としては、第２の作成部１４ｄは、検出部１４ｃによって検出された低品質領域を形成するブロックの識別番号と、分割部１４ａによってブロックが分割される際に使用された基準情報とを含む第２の絞込データを発生要因の分類別に作成する。その上で、第２の作成部１４ｄは、発生要因の分類別に作成した第２の絞込データを認証サーバ３０へ送信する。なお、発生要因の分類別に作成した第２の絞込データのうち分類「傷（亀裂）」の第２の絞込データは、後述の補正部１４ｅによって低品質領域が補正された場合には、補正後の低品質領域を用いて第２の絞込データが再作成される。【００５２】
このように、第２の絞込データに基準情報を含めるのは、第２の入力絞込データに含まれるブロックと、第２の登録絞込データに含まれるブロックとの間で位置合わせさせるためである。かかる基準情報の一例としては、指紋の渦巻きの中心や三角州などの特異点があるブロックの識別番号などが挙げられる。なお、ここでは、低品質領域を形成するブロックの識別番号を第２の絞込データとする場合を例示したが、必ずしてもブロック単位で低品質領域の位置情報を作成する必要はない。例えば、第２の作成部１４ｄは、分類「傷（亀裂）」、分類「水滴」や分類「皮膚荒れ」の低品質領域の指紋画像上における画素位置を第２の絞込データとしてもよい。【００５３】
補正部１４ｅは、検出部１４ｃによって検出された低品質領域を補正する処理部である。ここで、一例として、発生要因の分類が「傷（亀裂）」である低品質領域を補正する場合について説明する。かかる傷や亀裂は、利用者が指のはらを指紋センサ１２に押圧する力の大きさ、すなわち指紋の入力状態によって指紋センサ１２が読み取る指紋画像上の傷や亀裂の大きさは伸縮する。このため、利用者が指紋センサ１２に指を押圧した力が異なれば、同じ利用者の第２の入力絞込データ及び第２の登録絞込データであっても低品質領域の大きさが異なる事態も生じ得る。【００５４】
すなわち、利用者が指紋センサ１２に押し付ける力が強いほど隆線が大きく撓むので、谷線の幅が狭くなる。一方、利用者が指紋センサ１２に押し付ける力が弱いほど隆線の撓みが小さくなるので、谷線の幅が広くなる。言い換えれば、谷線の幅が狭いほど指紋センサ１２に指が押し付けられている力が強く、指紋センサ１２の使用にあたって適正な力が加えられている場合と比べて、傷や亀裂が縮んでいると言える。また、谷線の幅が広いほど指紋センサ１２に指が押し付けられている力が弱く、指紋センサ１２の使用にあたって適正な力が加えられている場合と比べて、傷や亀裂が伸びていると言える。【００５５】
このことから、補正部１４ｅは、指紋画像から検出される隆線間の距離、すなわち谷線の幅が指紋センサ１２の使用にあたって適切な力が加えられていると想定される谷線の幅の適正範囲内にあるか否かを判定する。【００５６】
一例としては、補正部１４ｅは、指紋画像上の複数の箇所から検出される隆線間の距離、すなわち谷線の幅の平均値ＷＡＶが谷線の幅の適正範囲内であるか否か、すなわち「Ｌ１≦ＷＡＶ≦Ｌ２」であるか否かを判定する。このとき、谷線の幅の平均値ＷＡＶが谷線の幅の適正範囲の下限値Ｌ１、例えば０．１ｍｍよりも小さい場合には、指紋センサ１２の使用にあたって適正な力が加えられた場合と比べて、傷や亀裂が縮んでいると推定される。なお、適正範囲の下限値Ｌ１は、人間の指紋の谷線の幅の平均値、さらには、スライド型またはスタンプ型のいずれの読取方式が指紋センサ１２に採用されているかなどによって好適に設定することができる。【００５７】
よって、補正部１４ｅは、検出部１４ｃによって検出された分類「傷（亀裂）」の低品質領域が縮んでいると判断された場合に低品質領域を拡大する補正を実行する。一例としては、補正部１４ｅは、分類「傷（亀裂）」の低品質領域の長軸に直行する短軸を算出した上で分類「傷（亀裂）」の低品質分布の短軸方向の幅が所定倍、例えば約２倍になるように低品質領域を拡大する。なお、低品質領域の拡大率は、指紋画像上の複数の箇所から検出される谷線の幅の平均値が谷線の幅の適正範囲の下限値を下回る度合いが大きいほど高く設定することもできる。【００５８】
図９は、指紋画像の一例を示す図である。図１０は、低品質領域の検出結果を示す図である。図１１は、補正後の低品質領域を示す図である。図１０及び図１１に示すブロック内の黒の塗りつぶしは、低品質領域を指す。図９の例では、谷線の幅の平均値ＷＡＶが谷線の幅の適正範囲の下限値Ｌ１よりも小さい場合を想定する。【００５９】
図９に示すように、分割部１４ａによって傷６１Ａの写った指紋画像６０Ａが図６に示した識別番号１〜２４の２４個（＝縦６個×横４個）のブロックに分割される。このようにして指紋画像６０Ａが分割された場合には、図１０に示すように、傷６１Ａがある領域と重なる位置に存在する識別番号１０、１５及び２０のブロックが分類「傷（亀裂）」の低品質領域として検出される。このとき、補正部１４ｅは、分類「傷（亀裂）」の低品質領域における長軸６２に直行する短軸６３Ａを算出する。そして、補正部１４ｅは、図１１に示すように、識別番号１０、１５及び２０によって形成される低品質領域に短軸６３Ａと同じ方向に位置する識別番号９、１４、１９及び２４のブロックをさらに加える低品質領域の補正を行う。これによって、補正後の低品質領域は、識別番号９、１０、１４、１５、１９、２０及び２４となる。【００６０】
一方、谷線の幅の平均値ＷＡＶが谷線の幅の適正範囲の上限値Ｌ２例えば０．３ｍｍよりも大きい場合には、指紋センサ１２の使用にあたって適正な力が加えられた場合と比べて、傷や亀裂が伸びていると推定される。なお、適正範囲の上限値Ｌ２は、人間の指紋の谷線の幅の平均値、さらには、スライド型またはスタンプ型のいずれの読取方式が指紋センサ１２に採用されているかなどによって好適に設定することができる。【００６１】
よって、補正部１４ｅは、検出部１４ｃによって検出された分類「傷（亀裂）」の低品質領域を縮小する補正を実行する。一例としては、補正部１４ｅは、分類「傷（亀裂）」の低品質領域の長軸に直行する短軸を算出した上で分類「傷（亀裂）」の低品質分布の短軸方向の幅が所定倍、例えば約２／３倍になるように低品質領域を拡大する。なお、低品質領域の縮小率は、指紋画像上の複数の箇所から検出される谷線の幅の平均値が谷線の幅の適正範囲の上限値を超える度合いが大きいほど高く設定することもできる。【００６２】
図１２は、指紋画像の一例を示す図である。図１３は、低品質領域の検出結果を示す図である。図１４は、補正後の低品質領域を示す図である。図１３及び図１４に示すブロック内の黒の塗りつぶしは、低品質領域を指す。図１２の例では、谷線の幅の平均値ＷＡＶが谷線の幅の適正範囲の上限値Ｌ２よりも大きい場合を想定する。【００６３】
図１２に示すように、分割部１４ａによって傷６１Ｂの写った指紋画像６０Ｂが図６に示した識別番号１〜２４の２４個（＝縦６個×横４個）のブロックに分割される。このようにして指紋画像６０Ｂが分割された場合には、図１３に示すように、傷６１Ｂがある領域と重なる位置に存在する識別番号９、１０、１３、１４、１５、１８、１９、２０、２３及び２４のブロックが分類「傷（亀裂）」の低品質領域として検出される。このとき、補正部１４ｅは、分類「傷（亀裂）」の低品質領域における長軸６２Ｂの中心を通る短軸６３Ｂを算出する。そして、補正部１４ｅは、図１４に示すように、識別番号９、１０、１３、１４、１５、１８、１９、２０、２３及び２４によって形成される低品質領域から、短軸６３Ｂと同じ方向に位置する識別番号１３、１８及び２３のブロックを減らす低品質領域の補正を行う。これによって、補正後の低品質領域は、識別番号９、１０、１４、１５、１９、２０及び２４となる。【００６４】
このようにして低品質領域が補正されると、補正部１４ｅが補正した低品質領域を形成するブロックの識別番号と、ブロックの分割時に使用された基準情報とを含む第２の絞込データが第２の作成部１４ｄによって再作成される。なお、谷線の幅の平均値ＷＡＶが谷線の幅の適正範囲内、すなわち「Ｌ１≦ＷＡＶ≦Ｌ２」である場合には、補正部１４ｅによる低品質領域の補正が実行されず、第２の作成部１４ｄによって作成された第２の絞込データが認証サーバ３０へ送信される。【００６５】
なお、本実施例では、分割部１４ａによって分割されたブロックの大きさで低品質領域を拡大または縮小する場合を例示したが、補正部１４ｅが実行する処理はこれに限定されない。例えば、補正部１４ｅは、低品質領域の拡大及び縮小をより細かな単位で実現するために、分割部１４ａによって分割されたブロックよりも小さいブロックに分割した上で低品質領域を拡大または縮小することとしてもよい。一例としては、分割部１４ａによって分割されたブロックをさらに分割することもできる。【００６６】
ＯＳ実行部１５は、コンピュータシステム全体を管理する基本ソフトウェアであるＯＳの実行を制御する処理部である。【００６７】
一例としては、ＯＳ実行部１５は、ログオン及びログオフに関する処理を実行する。例えば、ＯＳ実行部１５は、認証サーバ３０から受信した認証結果が成功である場合には、端末装置１０に対する利用者のログインを許可する。すなわち、ＯＳ実行部１５は、アカウント及びパスワードを自動入力することにより、利用者をログインさせる。【００６８】
一方、ＯＳ実行部１５は、認証サーバ３０から受信した認証結果が失敗である場合には、ＯＳ実行部１５は、端末装置１０に対する利用者のログインを禁止する。この場合には、ＯＳ実行部１５は、指紋画像を再度入力するように利用者を促す報知を図示しない表示部または音声出力部に出力してもよく、端末装置１０の利用権限がない旨の警告を図示しない表示部または音声出力部に出力してもよい。また、ＯＳ実行部１５は、端末装置１０の操作をロックすることとしてもよい。【００６９】
なお、指紋データ作成部１３、絞込データ作成部１４及びＯＳ実行部１５には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。また、絞込データ作成部１４に含まれる機能部の一部を別の集積回路や電子回路とすることもできる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などが挙げられる。【００７０】
［認証サーバの構成］
次に、本実施例に係る認証サーバの構成について説明する。図２に示すように、認証サーバ３０は、通信Ｉ／Ｆ部３１と、記憶部３２と、第１の算出部３３と、第２の算出部３４と、絞込部３５と、認証部３６と、登録部３７とを有する。なお、認証サーバ３０は、図２に示した機能部以外にも既知のサーバ装置が有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイスなどの機能を有するものとする。【００７１】
このうち、通信Ｉ／Ｆ部３１は、他の装置、例えば端末装置１０との間で通信制御を行うインタフェースである。例えば、通信Ｉ／Ｆ部３１は、端末装置１０から入力指紋データ、第１の入力絞込データ及び第２の入力絞込データを受信したり、また、入力指紋データの認証結果を端末装置１０へ送信したりする。かかる通信Ｉ／Ｆ部３１の一態様としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードやモデムを採用できる。【００７２】
記憶部３２は、入力指紋データ、第１の絞込データ及び第２の絞込データを対応付けて記憶する記憶部である。一例としては、記憶部３２は、第１の入力絞込データ及び第１の登録絞込データの間で第１の絞込類似度を算出するために、後述の第１の算出部３３によって参照される。他の一例としては、記憶部３２は、第２の入力絞込データ及び第２の絞込データの間で第２の絞込類似度を算出するために、後述の第２の算出部３４によって参照される。更なる一例としては、記憶部３２は、入力指紋データと照合する登録指紋データを絞り込むために、後述の絞込部３５によって参照される。【００７３】
一例としては、記憶部３２は、入力指紋データと登録指紋データとを照合するために、後述の認証部３６によって参照される。他の一例としては、記憶部３２は、後述の認証部３６によって生体認証に成功した入力指紋データとともに入力された第２の絞込データと、生体認証の成功時に参照された登録指紋データとを対応付けて登録するために、後述の登録部３７によって参照される。【００７４】
ここで言う「指紋データ」は、認証サーバ３０に予め登録された登録指紋データであり、後述の認証部３６によって採用されるマニューシャ方式、パターンマッチング方式や周波数解析法などの任意の認証方式に合う指紋データが予め登録される。また、「第１の絞込データ」は、認証サーバ３０に予め登録された第１の登録絞込データであり、ブロックごとに隆線の幅、隆線の間隔及びマニューシャの個数などが対応付けられた絞込データである。また、「第２の絞込データ」は、認証サーバ３０に予め登録された第２の登録絞込データであり、低品質領域を形成するブロックの識別番号とブロックの基準情報とを含む絞込データである。【００７５】
なお、記憶部３２には、半導体メモリ素子や記憶装置を採用できる。例えば、半導体メモリ素子としては、ＶＲＡＭ（Video  Random  Access  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)やフラッシュメモリ（flash  memory）などが挙げられる。また、記憶装置としては、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。【００７６】
第１の算出部３３は、第１の入力絞込データ及び第１の登録絞込データから第１の絞込類似度を算出する処理部である。一例としては、第１の算出部３３は、入力指紋データ及び登録指紋データの両方が共通して低品質領域ではない領域を形成するブロックを対象に、第１の入力絞込データ及び第１の登録絞込データから第１の絞込類似度を算出する。なお、以下では、低品質領域以外の領域、すなわち指紋画像上で指紋固有の特徴が鮮明な高品質な領域を「高品質領域」と記載する場合がある。【００７７】
これを説明すると、第１の算出部３３は、第２の入力絞込データ及び第２の登録絞込データの互いの基準情報を参照して、両者のブロックの位置合わせを行う。そして、第１の算出部３３は、入力指紋データを対象に高品質領域、すなわち低品質領域を形成するブロックの識別番号以外の識別番号を持つブロックの集合を算出する。さらに、第１の算出部３３は、登録指紋データを対象に高品質領域を算出する。続いて、第１の算出部３３は、入力指紋データ及び登録指紋データの高品質領域が共通する領域を算出する。その上で、第１の算出部３３は、入力指紋データ及び登録指紋データの高品質領域が共通する領域を対象に、当該領域における第１の入力絞込データ及び第１の登録絞込データを比較することにより、第１の絞込類似度を算出する。なお、第１の算出部３３は、発生要因の分類ごとに第１の絞込類似度を繰り返して算出し、全ての第１の登録絞込データとの間で第１の絞込類似度を算出するまで繰り返し実行する。【００７８】
【数１】
2012127630.tif 000003
【００７９】
このようにして第１の絞込類似度を算出するアルゴリズムの一例として、第１の算出部３３は、上記の式（１）を採用できる。ここで、上記の式（１）における「Ｉ」は、入力指紋データを指す。上記の式（１）における「Ｔ」は、登録指紋データを指す。上記の式（１）における「Ｓ（Ｉ，Ｔ）」は、入力指紋データＩと登録指紋データＴの分類ごとの第１の絞込類似度を指す。上記の式（１）における「Ｕ」は、入力指紋データＩと登録指紋データＴの両方が共通して高品質領域に該当するブロックの集合を指す。上記の式（１）における「Ｓα（Ｉ，Ｔ）」は、ブロックαにおける第１の入力絞込データと登録指紋データＴの第１の入力絞込データの類似度を指す。【００８０】
第２の算出部３４は、第２の入力絞込データ及び第２の登録絞込データから第２の絞込類似度を算出する処理部である。【００８１】
まず、分類「傷（亀裂）」に関する第２の絞込類似度を算出する場合について説明する。これを説明すると、第２の算出部３４は、第２の入力絞込データ及び第２の登録絞込データの互いの基準情報を参照して、両者のブロックの位置合わせを行う。そして、第２の算出部３４は、下記の式（２）を用いて、第２の絞込類似度を算出する。【００８２】
【数２】
2012127630.tif 000004
【００８３】
ここで、上記の式（２）における「Ｉ」は、入力指紋データを指す。上記の式（２）における「Ｔ」は、登録指紋データを指す。上記の式（２）における「Ｃ１（Ｉ，Ｔ）」は、入力指紋データＩと登録指紋データＴの分類「傷（亀裂）」に関する低品質領域の相関値を指す。上記の式（２）における「Ｎ（Ｉ，Ｔ）」は、入力指紋データＩと登録指紋データＴの分類「傷（亀裂）」の低品質領域を形成するブロックが共通している数を指す。上記の式（２）における「Ｎ（Ｉ）」は、入力指紋データＩの分類「傷（亀裂）」の低品質領域を形成するブロック数を指す。上記の式（２）における「Ｎ（Ｔ）」は、登録指紋データＴの分類「傷（亀裂）」の低品質領域を形成するブロック数を指す。【００８４】
このように、第２の算出部３４は、第２の入力絞込データ及び第２の登録絞込データの間で低品質領域を形成するブロックが共通するほど高い第２の絞込類似度を算出する。このため、第２の算出部３４では、第２の入力絞込データ及び第２の登録絞込データの間で同じ形状の傷や亀裂が同じ位置にあれば第２の絞込類似度を高く算出し、異なる形状の傷が同じ位置にあっても第２の絞込類似度を低く算出できる。よって、一面的にみれば指紋画像上で指紋固有の特徴が不鮮明である価値が低い情報を絞り込みに有効活用することが可能になる。【００８５】
次に、分類「皮膚荒れ」に関する第２の絞込類似度を算出する場合について説明する。ここで、皮膚荒れは、傷や亀裂よりも短期間で変動しやすい特徴を持つので、期間を限って第２の登録絞込データを使用するのが好ましい。そこで、第２の算出部３４は、分類「皮膚荒れ」に関する第２の絞込類似度を算出するために、登録指紋データが前回の認証成功時または指紋データの登録時から所定の期間以内であるかを判定する。かかる期間は、皮膚が入れ替わるおおよその期間である２週間から１ヶ月以内であることが好ましい。そして、第２の算出部３４は、登録指紋データが前回の認証成功時または指紋データの登録時から所定の期間以内である場合に、第２の絞込類似度を算出する。【００８６】
すなわち、第２の算出部３４は、第２の入力絞込データ及び第２の登録絞込データの互いの基準情報を参照して、両者のブロックの位置合わせを行う。そして、第２の算出部３４は、下記の式（３）を用いて、第２の絞込類似度を算出する。【００８７】
【数３】
2012127630.tif 000005
【００８８】
ここで、上記の式（３）における「Ｉ」は、入力指紋データを指す。上記の式（３）における「Ｔ」は、登録指紋データを指す。上記の式（３）における「Ｃ２（Ｉ，Ｔ）」は、入力指紋データＩと登録指紋データＴの分類「皮膚荒れ」に関する低品質領域の相関値を指す。上記の式（３）における「Ｎ（Ｉ，Ｔ）」は、入力指紋データＩと登録指紋データＴの分類「皮膚荒れ」の低品質領域を形成するブロックが共通している数を指す。上記の式（３）における「Ｎ（Ｉ）」は、入力指紋データＩの分類「皮膚荒れ」の低品質領域を形成するブロック数を指す。上記の式（３）における「Ｎ（Ｔ）」は、登録指紋データＴの分類「皮膚荒れ」の低品質領域を形成するブロック数を指す。【００８９】
絞込部３５は、記憶部３２に記憶された登録指紋データのうち入力指紋データと照合する登録指紋データを絞り込む処理部である。一例としては、絞込部３５は、第１の算出部３３によって算出された第１の絞込類似度と、第２の算出部３４によって算出された第２の絞込類似度とを足し合わせることにより、高品質領域及び低品質領域の互いの絞込類似度が反映された総合類似度を算出する。そして、絞込部３５は、総合類似度が登録指紋データの総数Ｎに対する所定の割合、例えば上位１０分の１（＝Ｎ／１０）以内に入る登録絞込データに対応する登録指紋データを絞り込む。他の一例としては、絞込部３５は、総合類似度が所定の閾値以上である登録絞込データに対応する登録指紋データを絞り込む。なお、絞込部３５は、総合類似度を算出するにあたっては足し算のみならず、任意の統計処理を実行できる。【００９０】
認証部３６は、絞込部３５によって絞り込まれた登録指紋データと入力指紋データとを照合して認証する処理部である。一例としては、認証部３６は、絞込部３５によって絞り込まれた登録指紋データと、入力指紋データとを照合することにより、両者のデータの照合スコアを算出する。そして、認証部３６は、先に算出した照合スコアのうち最大の照合スコアが所定の閾値以上であるか否かを判定する。【００９１】
このとき、認証部３６は、最大の照合スコアが閾値以上である場合には、最大の照合スコアを持つ登録指紋データと入力指紋データとの間で指紋認証が成功したと判定する。また、認証部３６は、最大の照合スコアが閾値未満である場合には、絞込部３５によって絞り込まれた登録指紋データ以外の登録指紋データと入力指紋データとを照合することにより、両者のデータの照合スコアを算出する。そして、認証部３６は、最大の照合スコアが閾値未満である場合には、入力指紋データの認証が失敗したと判定する。一方、認証部３６は、最大の照合スコアが閾値以上である場合には、最大の照合スコアを持つ登録指紋データと入力指紋データとの間で指紋認証が成功したと判定する。その後、認証部３６は、認証結果を端末装置１０に送信する。なお、認証部３６は、マニューシャ方式、パターンマッチング方式や周波数解析法などの任意の認証方式を採用できる。【００９２】
登録部３７は、認証部３６によって生体認証に成功した入力指紋データとともに入力された第２の絞込データと、生体認証の成功時に参照された登録指紋データとを対応付けて記憶部３２に登録する処理部である。【００９３】
一例として、登録部３７は、絞込部３６により絞り込まれた登録指紋データと入力指紋データとの間で認証に成功した場合、または絞込部３５により絞り込まれた登録指紋データ以外の登録指紋データと入力指紋データとの間で認証に成功した場合に処理を起動する。このとき、登録部３７は、記憶部３２によって登録指紋データに対応付けて第２の絞込データが既に登録されていた場合には、今回認証に成功した入力指紋データとともに入力された第２の絞込データを上書き登録する。なお、登録部３７は、分類「傷（亀裂）」、「皮膚荒れ」及び「水滴」ごとに第２の入力絞込データを上書き登録する。【００９４】
他の一例として、登録部３７は、第２の入力絞込データだけでなく、第１の入力絞込データも登録または上書き登録する。このとき、第１の登録絞込データを新しい第１の入力絞込データに上書きしたのでは、低品質領域の部分まで情報が上書きされてしまうので、第１の登録絞込データの品質が劣化してしまう場合もある。このため、登録部３７は、第１の算出部３３によって第１の絞込類似度とともに算出された発生要因の分類ごとの高品質領域に限って第１の入力絞込データを登録または上書き登録する。【００９５】
なお、第１の算出部３３、第２の算出部３４、絞込部３５、認証部３６及び登録部３７には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣが挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵやＭＰＵなどが挙げられる。【００９６】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る生体認証システムの各装置の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、端末装置１０によって実行される（１）ログイン処理を説明した後に、認証サーバ３０によって実行される（２）生体認証処理を説明する。【００９７】
（１）ログイン処理
図１５は、実施例１に係るログイン処理の手順を示すフローチャートである。このログイン処理は、端末装置１０が起動された状態で端末装置１０の指紋センサ１２によって指紋画像が読み取られたことを契機に処理が起動する。【００９８】
図１５に示すように、指紋データ作成部１３は、指紋画像から指紋認証に用いられる指紋データを作成する（ステップＳ１０１）。そして、分割部１４ａは、指紋画像を所定のサイズのブロックに分割する（ステップＳ１０２）。【００９９】
続いて、第１の作成部１４ｂは、分割部１４ａによってブロックに分割された指紋画像を用いて、指紋固有の特徴に関する第１の絞込データを作成する（ステップＳ１０３）。その後、検出部１４ｃは、分割部１４ａによってブロックに分割された指紋画像から低品質領域を検出する（ステップＳ１０４）。そして、第２の作成部１４ｄは、低品質領域に関する第２の絞込データを作成する（ステップＳ１０５）。【０１００】
ここで、補正部１４ｅは、指紋画像から検出される谷線の幅が指紋センサ１２の使用にあたって適切な力が加えられていると想定される谷線の幅の適正範囲内にあるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。なお、谷線の幅が適正範囲内にある場合（ステップＳ１０６肯定）には、ステップＳ１０７及びＳ１０８の処理をとばし、ステップＳ１０９に移行する。【０１０１】
このとき、谷線の幅が適正範囲内にない場合（ステップＳ１０６否定）には、補正部１４ｅは、検出部１４ｃによって検出された低品質領域を拡大または縮小する補正を実行する（ステップＳ１０７）。その後、第２の作成部１４ｄは、補正部１４ｅによって補正された低品質領域を形成するブロックの識別番号と、ブロックの分割時に使用された基準情報とを含む第２の絞込データを再作成する（ステップＳ１０８）。【０１０２】
そして、通信Ｉ／Ｆ部１１は、入力指紋データ、第１の入力絞込データ及び第２の入力絞込データを認証サーバ３０へ送信する（ステップＳ１０９）。その後、通信Ｉ／Ｆ部１１は、認証サーバ３０から認証結果を受信する（ステップＳ１１０）。【０１０３】
このとき、認証結果が成功である場合（ステップＳ１１１肯定）には、ＯＳ実行部１５は、端末装置１０に対する利用者のログインを許可し（ステップＳ１１２）、処理を終了する。なお、認証結果が失敗である場合（ステップＳ１１１否定）には、ログインを許可せずにそのまま処理を終了する。【０１０４】
なお、図１５に示したステップＳ１０３及びＳ１０４の処理と、図１５に示したステップＳ１０５及びＳ１０８の処理とは、図示の順序通りに実行される必要はなく、互いの順序を入れ換えて実行することができる。【０１０５】
（２）生体認証処理
図１６は、実施例１に係る生体認証処理の手順を示すフローチャートである。この生体認証処理は、認証サーバ３０の電源がＯＮ状態である限り、繰り返し実行される処理であり、端末装置１０から入力指紋データ、第１の入力絞込データ及び第２の入力絞込データを受信した場合に処理が起動する。【０１０６】
図１６に示すように、第１の算出部３３は、第１の入力絞込データ及び第１の登録絞込データから第１の絞込類似度を算出する（ステップＳ３０１）。そして、第２の算出部３４は、第２の入力絞込データ及び第２の登録絞込データから第２の絞込類似度を算出する（ステップＳ３０２）。【０１０７】
その後、絞込部３５は、第１の絞込類似度及び第２の絞込類似度を用いて、高品質領域及び低品質領域の互いの絞込類似度が反映された総合類似度を算出する（ステップＳ３０３）。続いて、絞込部３５は、総合類似度が登録指紋データの総数Ｎに対する所定の割合、例えば上位１０分の１（＝Ｎ／１０）以内に入る登録絞込データに対応する登録指紋データを絞り込む（ステップＳ３０４）。【０１０８】
そして、認証部３６は、絞込部３５によって絞り込まれた登録指紋データと入力指紋データとを照合する（ステップＳ３０５）。このとき、絞込部３５によって絞り込まれた登録指紋データと入力指紋データとの間で認証が失敗した場合（ステップＳ３０６肯定）には、認証部３６は、絞込部３５によって絞り込まれた登録指紋データ以外の登録指紋データと入力指紋データとを照合する（ステップＳ３０７）。【０１０９】
その結果、絞込部３５によって絞り込まれた登録指紋データ以外の登録指紋データと入力指紋データとの間で認証が成功した場合（ステップＳ３０８肯定）には、登録部３７は、下記のような処理を実行する。すなわち、登録部３７は、絞り込みに入らず、２回目の生体認証に成功した入力指紋データとともに入力された第２の絞込データと、生体認証の成功時に参照された登録指紋データとを対応付けて記憶部３２に登録する（ステップＳ３０９）。その後、認証部３６は、認証結果を端末装置１０に送信し（ステップＳ３１０）、処理を終了する。【０１１０】
一方、絞込部３５によって絞り込まれた登録指紋データ以外の登録指紋データと入力指紋データとの間でも認証に失敗した場合（ステップＳ３０８否定）には、認証部３６は、認証結果を端末装置１０に送信し（ステップＳ３１０）、処理を終了する。【０１１１】
一方、絞込部３５によって絞り込まれた登録指紋データと入力指紋データとの間で認証が成功した場合（ステップＳ３０６否定）には、登録部３７は、下記のような処理を実行する。すなわち、登録部３７は、認証部３６による生体認証に成功した入力指紋データとともに入力された第２の絞込データと、生体認証の成功時に参照された登録指紋データとを対応付けて記憶部３２に登録する（ステップＳ３０９）。その後、認証部３６は、認証結果を端末装置１０に送信し（ステップＳ３１０）、処理を終了する。【０１１２】
なお、図１６に示したステップＳ３０１及びＳ３０２の処理は、図示の順序通りに実行される必要はなく、互いの順序を入れ換えて実行することができる。【０１１３】
［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る生体認証システム１は、利用者の指紋が傷や皮膚荒れにより変化しても、認証に成功した段階で傷や皮膚荒れによって指紋画像上で指紋固有の特徴が不鮮明になった領域の位置情報を絞込データとして登録指紋データに付加する。このため、本実施例に係る生体認証システム１では、以降の認証で傷や皮膚荒れがある指紋データが入力された場合にその領域の位置情報と類似する位置情報を持つ登録指紋データが絞り込まれる。それゆえ、本実施例に係る生体認証システム１では、指紋を入力した利用者本人の登録指紋データが絞込結果の中に含まれる蓋然性が高まる。【０１１４】
よって、本実施例に係る生体認証システム１によれば、絞り込みの精度を安定させることができる。さらに、本実施例に係る生体認証システム１では、利用者本人の登録指紋データが絞込結果の中に含まれる蓋然性が高まるので、絞込失敗に連動して認証が失敗することを防止でき、指紋が入力されてから認証結果が出力されるまでの認証時間も短縮できる。【０１１５】
また、本実施例に係る生体認証システム１は、登録指紋データのうち、入力された指紋画像から検出された低品質領域の位置情報に類似する位置情報を持つ登録指紋データを絞り込む。このため、本実施例に係る生体認証システム１では、指紋画像上で指紋固有の特徴が不鮮明である価値が低い情報を絞り込みに有効活用することが可能になる。【０１１６】
さらに、本実施例に係る生体認証システム１は、登録指紋データのうち、入力された指紋画像から検出された低品質領域の位置情報に類似する位置情報を持ち、かつ低品質領域以外の領域で第１の入力絞込データに類似する特徴量を持つ登録指紋データを絞り込む。これによって、本実施例に係る生体認証システム１では、指紋画像上で指紋固有の特徴が不鮮明である価値が低い情報を含む指紋画像全体の情報を絞り込みに有効活用できる。【０１１７】
また、本実施例に係る生体認証システム１は、入力指紋データの入力状態に応じて、低品質領域の位置情報を補正する。さらに、本実施例に係る生体認証システム１は、補正された低品質領域の位置情報と、記憶した低品質領域の位置情報とに基づいて、登録指紋データのうち入力指紋データと照合する登録指紋データを絞り込む。このため、本実施例に係る生体認証システム１では、同じ利用者の指紋から検出される低品質領域にばらつきが生じることを防止できる。よって、本実施例に係る生体認証システム１によれば、絞り込みの精度をより安定させることができる。
【実施例２】
【０１１８】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。【０１１９】
［モルフォロジ演算］
上記の実施例１では、検出部１４ｃが低品質領域を短軸方向に拡大または縮小させる場合を例示したが、補正部１４ｅが実行する処理はこれに限定されない。例えば、開示のシステムでは、谷線の幅の平均値ＷＡＶが谷線の幅の適正範囲の下限値Ｌ１よりも小さい場合には、補正部１４ｅは、モルフォロジ演算の膨張により低品質領域のブロック数を拡大できる。また、開示のシステムでは、谷線の幅の平均値ＷＡＶが谷線の幅の適正範囲の上限値Ｌ２よりも大きい場合には、補正部１４ｅは、モルフォロジ演算の収縮により低品質領域のブロック数を縮小できる。【０１２０】
［スタンドアローン］
上記の実施例１では、クライアントサーバシステムで指紋認証が実行される場合を例示したが、必ずしもシステムで実施される必要はない。例えば、指紋データ作成部１３、絞込データ生成部１４、第１の算出部３３、第２の算出部３４、絞込部３５、認証部３６及び登録部３７の機能をノートＰＣ（notebook  personal  computer）や携帯電話に搭載し、スタンドローンで実施することもできる。【０１２１】
［認証環境］
上記の実施例１では、ＰＣのログイン認証に適用する場合を例示したが、開示のシステムはこれに限定されるものではなく、アプリケーションのログインを生体認証する場合や入退室時に生体認証する場合など、生体認証が利用される環境に広く適用できる。【０１２２】
［指紋以外］
上記の実施例１では、指紋認証を行う場合を例示したが、開示のシステムはこれに限定されず、掌紋や静脈など他の生体認証についても同様に適用できる。例えば、静脈認証の場合にも静脈中の血栓などによる一時的な生体情報の変化が存在するという同様の課題があるので、開示のシステムを同様に適用できる。【０１２３】
［分散及び統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、第１の算出部３３、第２の算出部３４、絞込部３５、認証部３６又は登録部３７を認証サーバ３０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、第１の算出部３３、第２の算出部３４、絞込部３５、認証部３６又は登録部３７を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の生体認証システムの機能を実現するようにしてもよい。また、指紋データ作成部１３、絞込データ作成部１４、絞込データ生成部１４に含まれる機能部の一部又は全部を端末装置１０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、指紋データ作成部１３、絞込データ作成部１４、絞込データ生成部１４に含まれる機能部の一部又は全部を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の生体認証システムの機能を実現するようにしてもよい。【０１２４】
［生体認証プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１７を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する生体認証プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。【０１２５】
図１７は、実施例１及び実施例２に係る生体認証プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１７に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０と有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。【０１２６】
ＨＤＤ１７０には、図１７に示すように、上記の実施例１で示した第１の算出部３３と、第２の算出部３４と、絞込部３５と、認証部３６と、登録部３７と同様の機能を発揮する生体認証プログラム１７０ａが予め記憶される。この生体認証プログラム１７０ａについては、図２に示した各々の第１の算出部３３、第２の算出部３４、絞込部３５、認証部３６及び登録部３７の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。【０１２７】
そして、ＣＰＵ１５０が、生体認証プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１７に示すように、生体認証プログラム１７０ａは、生体認証プロセス１８０ａとして機能する。この生体認証プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、生体認証プロセス１８０ａは、図２に示した第１の算出部３３、第２の算出部３４、絞込部３５、認証部３６及び登録部３７にて実行される処理、例えば図１５及び図１６に示す処理を含む。また、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。【０１２８】
なお、上記の生体認証プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１２９】
１    生体認証システム
１０    端末装置
１１    通信Ｉ／Ｆ部
１２    指紋センサ
１３    指紋データ作成部
１４    絞込データ作成部
１４ａ  分割部
１４ｂ  第１の作成部
１４ｃ  検出部
１４ｄ  第２の作成部
１４ｅ  補正部
１５    ＯＳ実行部
３０    認証サーバ
３１    通信Ｉ／Ｆ部
３２    記憶部
３３    第１の算出部
３４    第２の算出部
３５    絞込部
３６    認証部
３７    登録部
【図１】
2012127630.tif 000006
【図２】
2012127630.tif 000007
【図３】
2012127630.tif 000008
【図４Ａ】
2012127630.tif 000009
【図４Ｂ】
2012127630.tif 000010
【図４Ｃ】
2012127630.tif 000011
【図４Ｄ】
2012127630.tif 000012
【図５】
2012127630.tif 000013
【図６】
2012127630.tif 000014
【図７】
2012127630.tif 000015
【図８】
2012127630.tif 000016
【図９】
2012127630.tif 000017
【図１０】
2012127630.tif 000018
【図１１】
2012127630.tif 000019
【図１２】
2012127630.tif 000020
【図１３】
2012127630.tif 000021
【図１４】
2012127630.tif 000022
【図１５】
2012127630.tif 000023
【図１６】
2012127630.tif 000024
【図１７】
2012127630.tif 000025
【国際調査報告】
2012127630.tif 000026
2012127630.tif 000027