(57)【要約】  特定の状況下にある利用者の認証の難しさを改善して認証率を引き上げ、ユーザビリティを改善する。  照合装置（１）は、生体情報取得部（２）により、同一対象から複数個の生体情報（８）を取得する。照合装置（１）は、第１照合部（３）により、生体情報（８）と照合用情報（６）の類似度を照合スコアとして算出し、照合スコアと第１判定値（５）との比較により、生体情報（８）と照合用情報（６）の同一性を判定し、照合結果を出力する。照合装置（１）は、照合に失敗した場合に、第２照合部（４）により、所定の関係にある複数の生体情報（８）について、照合用情報（６）と、第１判定値（５）より判定基準の緩い第２判定値（７）とを用いて照合をおこなう。第２照合部（４）は、照合スコアと第２判定値（７）とを比較し、第２判定値（７）の基準を満たす複数の生体情報（８）がある場合に同一性があると判定する。
2012127577.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体から生体情報を複数回取得する生体情報取得部と、
前記生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第１判定値とを用いて照合をおこなう第１照合部と、
前記第１照合部による照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、前記照合用情報と、前記第１判定値より判定基準の緩い第２判定値とを用いて照合をおこなう第２照合部と、
を備えることを特徴とする照合装置。
【請求項２】
前記生体情報取得部は、同一人から異なるタイミングで複数個の生体情報を取得することを特徴とする請求の範囲第１項記載の照合装置。
【請求項３】
前記第２照合部は、前記第１判定値を満足せず前記第２判定値を満足する生体情報が複数あることにもとづいて、照合の成功を判定することを特徴とする請求の範囲第２項記載の照合装置。
【請求項４】
前記生体情報取得部が取得した複数の生体情報が同一人から取得されたものであるか否かを判定する判定手段を備え、
前記第２照合部は、前記判定手段が同一人から取得したと判定した複数の生体情報について、照合をおこなうことを特徴とする請求の範囲第３項記載の照合装置。
【請求項５】
前記生体情報取得部は、同一人から同一タイミングで複数個の生体情報を取得することを特徴とする請求の範囲第１項記載の照合装置。
【請求項６】
コンピュータに、
生体から生体情報を複数回取得し、
前記生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第１判定値とを用いて照合をおこない、
照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、前記照合用情報と、前記第１判定値より判定基準の緩い第２判定値とを用いて照合をおこなう、
処理を実行させることを特徴とする照合プログラム。
【請求項７】
生体から生体情報を複数回取得し、
前記生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第１判定値とを用いて照合をおこない、
照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、前記照合用情報と、前記第１判定値より判定基準の緩い第２判定値とを用いて照合をおこなう、
ことを特徴とする照合方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、照合装置、照合プログラム、および照合方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人体には、個人を識別可能な生体情報があり、それらのうちのいくつかは、個人を特定して認証するための情報として利用されている。たとえば、認証に利用可能とされる生体情報には、指紋、目の網膜や虹彩、顔、血管、ＤＮＡ（Deoxyribo Nucleic Acid）などがあることが知られている。【０００３】
近年の生体認証技術の進展に伴い、このような人体の一部である生体の特徴を認識して、個人認証する装置が種々提供されている。たとえば、手のひら静脈認証は、金融機関の口座取引やドアセキュリティ、ＰＣのログイン認証等で使用されている。生体認証では、登録時に採取した生体情報（登録テンプレート）と、認証時に取得した生体情報とを照合することで認証をおこなう。【０００４】
この生体情報による認証の精度向上のためには、認証の都度、一定の精度の生体情報を取得することが望ましい。しかしながら、取得する生体情報は、取得する都度、同一の情報であるわけでなく変動する。そのため、生体情報の照合は、登録テンプレートと、取得した生体情報との類似度を表す照合スコアを算出し、判定値とを比較することがおこなわれている。そして、取得した生体情報に変動があっても、照合スコアを補正して精度よく照合をおこなうことのできる照合装置の提案がある（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−４０８７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、取得した生体情報に含まれる特徴量の大きさには個人差があり、認証方式に依らず認証の容易さは利用者ごとに異なる。また、たとえば、気温、湿度、外光、センサの位置、センサの個体差などの生体情報を取得する周囲環境によっても、生体情報から取得できる特徴量が変動する。【０００７】
このため、ある特定の利用者（本来的に特徴情報が少ない、習熟度の低さ）は、他の利用者に比べて認証が難しいといった事象が発生する。また、同様にして、ある特定の環境では、他の環境に比べて認証が難しいといった事象が発生する。【０００８】
このような特定の状況下にある利用者の認証の難しさを改善して認証率を引き上げ、ユーザビリティを改善することは、認証技術の課題の一つである。
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、特定の状況下にある利用者の認証の難しさを改善して認証率を引き上げ、ユーザビリティを改善し得る照合装置、照合プログラム、および照合方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、照合装置は、生体情報取得部と、第１照合部と、第２照合部とを備える。生体情報取得部は、生体から生体情報を複数回取得する。第１照合部は、生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第１判定値とを用いて照合をおこなう。第２照合部は、第１照合部による照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、照合用情報と、第１判定値より判定基準の緩い第２判定値とを用いて照合をおこなう。【００１０】
また、上記課題を解決するために、照合方法は、生体から生体情報を複数回取得し、生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第１判定値とを用いて照合をおこない、照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、照合用情報と、第１判定値より判定基準の緩い第２判定値とを用いて照合をおこなう。
【発明の効果】
【００１１】
上記の照合装置、照合プログラム、および照合方法によれば、特定の状況下にある利用者の認証の難しさを改善して認証率を引き上げ、ユーザビリティを改善し得る。
本発明の上記および他の目的、特徴および利点は本発明の例として好ましい実施の形態を表す添付の図面と関連した以下の説明により明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態の照合装置の構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態の照合装置における一般の利用者の照合スコア分布の一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態の照合装置における一部の利用者の照合スコア分布の一例を示す図である。
【図４】第２の実施形態の照合装置の概観を示す図である。
【図５】第２の実施形態の照合装置のハードウェア構成を示す図である。
【図６】第２の実施形態のセンサユニットの構成を示す図である。
【図７】第２の実施形態の認証処理のフローチャートである。
【図８】第２の実施形態の姿勢情報取得処理のフローチャートである。
【図９】第２の実施形態の翳し状態判定処理のフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態の特徴情報抽出処理のフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態の照合装置による特徴情報抽出の様子を示す図である。
【図１２】第２の実施形態の照合装置により抽出した特徴情報の一例を示す図である。
【図１３】第２の実施形態の照合処理のフローチャートである。
【図１４】第２の実施形態の登録テンプレートテーブルの一例を示す図である。
【図１５】第２の実施形態の照合装置による照合の様子を示す図である。
【図１６】第２の実施形態の照合装置による照合の様子を示す図である。
【図１７】第２の実施形態の照合装置による照合結果の一例を示す図である。
【図１８】第２の実施形態の再判定処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、実施形態を図面を参照して説明する。
［第１の実施形態］
まず、第１の実施形態の照合装置について、図１を用いて説明する。図１は、第１の実施形態の照合装置の構成を示す図である。
【００１４】
照合装置１は、生体から生体情報を取得し、あらかじめ登録してある照合用情報と取得した生体情報とを照合する。生体情報は、生体から取得可能であって、個人の特定に利用可能な情報である。
【００１５】
照合装置１は、生体情報取得部２と、第１照合部３と、第２照合部４を備える。生体情報取得部２は、生体の生体情報取得部位から生体情報８を取得する。生体情報取得部２は、複数回の取得により複数個の生体情報８を得る。生体情報取得部２は、同一対象（同一の生体情報取得部位）から複数個の生体情報８を異なるタイミングで取得する。
【００１６】
第１照合部３は、生体情報８について、照合用情報６と第１判定値５とを用いて照合をおこなう。第１照合部３は、生体情報８と照合用情報６の類似度を照合スコア（類似度スコア）として算出する。第１照合部３は、算出した照合スコアと第１判定値５との比較により、照合の是非、すなわち照合に用いた生体情報８と照合用情報６の同一性を判定し、照合結果を出力する。照合用情報６は、あらかじめ登録してある生体情報であり、照合装置１が備える記憶部、または外部装置（通信接続されたコンピュータやＩＣカードリーダライタなど）が備える記憶部に記憶されている。なお、生体情報８および照合用情報６が複数ある場合、第１照合部３は、生体情報８および照合用情報６の任意の組み合わせで照合をおこなうことができる。
【００１７】
第２照合部４は、第１照合部３による照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報８について、照合用情報６と、第１判定値５より判定基準の緩い第２判定値７とを用いて照合をおこなう。第２照合部４は、第１照合部３による照合に失敗した複数の生体情報８を照合対象とする。これら複数の生体情報８は、他人受入れの危険を低減した所定の関係にある。たとえば、これら複数の生体情報８は、各生体情報８間において取得対象となった生体の同一性が担保された情報であり、具体的には、生体を連続的に撮影した画像から取得した情報や、統計的に異質なデータを排除した情報である。
【００１８】
第２照合部４は、第１照合部３が算出した照合スコアと第２判定値７とを比較し、第２判定値７の基準を満たす複数の生体情報８がある場合に同一性があると判定する。これにより、第２照合部４は、各生体情報８の判定基準を緩くしたことによる精度低下を、複数の生体情報８を評価することで、全体として照合装置１が目標設定する認証精度を達成する。
【００１９】
これにより、照合装置１は、第１照合部３による認証が難しい利用者の認証率を引き上げることができ、利用者が照合動作をリトライする回数を低減してユーザビリティを改善する。
【００２０】
なお、照合スコアは、生体情報８と照合用情報６の類似の程度を所定の導出方法により導出したものであり、さまざまな既知の方法を用いることができる。また、第１判定値５は、照合装置１が目標設定する認証精度、すなわち許容可能な本人拒否率（ＦＲＲ（False Rejection Rate））、他人受入率（ＦＡＲ（False Acceptance Rate））にもとづいて設定される閾値である。また、第２判定値７は、第１判定値５よりも判定基準の緩い閾値である。判定基準が緩いとは、第１判定値５よりも類似度の低い照合スコアで照合の是非を判定することである。すなわち、第２判定値７は、第１判定値５よりも本人拒否率を低下させ、他人受入率を上昇させる閾値である。別の表現を用いれば、第１判定値５は、本人と判断するための閾値であり、第２判定値７は、他人を受け入れる可能性が高い閾値であると言える。
【００２１】
なお、照合のリトライは、ISO/IEC19795：2006の評価分析手法によれば、生体情報をｎ回取得しておこなう照合の、本人拒否率（ＦＲＲ）は、（１）式のように、他人受入率（ＦＡＲ）は、（２）式のように表される。そして、一般に、照合のリトライは、本人拒否率を改善するが、他人受入率を低下させるとされている。
【００２２】
【数１】
2012127577.tif 000003
【００２３】
【数２】
2012127577.tif 000004
【００２４】
しかしながら、経験上、およそ１０％程度の利用者の本人拒否率（ＦＲＲ）、他人受入率（ＦＡＲ）は、（１）式、（２）式に当てはまらない。こうした一部の利用者は、本人拒否や他人受入れの事象が確率的な事象に起因するばかりではなく、取得する生体情報の偏りなどその他の要因に起因するところが大きい。
【００２５】
ここで、照合スコアの分布例を図２、図３に示す。図２は、第１の実施形態の照合装置における一般の利用者の照合スコア分布の一例を示す図である。図３は、第１の実施形態の照合装置における一部の利用者の照合スコア分布の一例を示す図である。たとえば、一般の利用者の照合スコアは、図２に示すような照合スコア分布になり、第１判定値により多くの利用者が照合をパスする。
【００２６】
一方、一部の利用者は、図３に示すような照合スコア分布になり、第１判定値によっては比較的多くの利用者が照合をパスしない。こうした一部の利用者は、第１判定値と第２判定値との間にある程度のスコア分布を有する。したがって、この範囲に複数の照合スコアを有する場合は、所定の信頼度のもと、照合をパスさせても、照合装置１が目標設定する認証精度を達成することができる。
【００２７】
これにより、照合装置１は、本人でありながら照合に失敗する利用者について、その一部（たとえば、５０％）を第２照合部４により照合をパスさせることができる。
［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態として、より具体的な照合装置を説明する。まず、照合装置の概観について、図４を用いて説明する。図４は、第２の実施形態の照合装置の概観を示す図である。第２の実施形態として、手のひらの静脈を用いて照合をおこなう照合装置１０を例示するが、これに限らず生体のその他の特徴検出部位で照合をおこなう装置にも適用可能である。
【００２８】
照合装置１０は、利用者を認証する際に、事前に登録した生体情報（登録テンプレート）と照合装置１０が取得した生体情報とを比較して照合する。照合装置１０は、情報システムのログオン等に用いられる。
【００２９】
照合装置１０は、処理装置１１と、ディスプレイ１２と、センサユニット内蔵マウス１４を含んで構成され、必要に応じてキーボード１３と、ＩＣ（Integrated Circuit）カードリーダライタ１５等を含んで構成される。センサユニット内蔵マウス１４は、入力操作を受け付けるマウスとして機能するとともに、手のひらの静脈像を撮影するセンサユニットを内蔵する。センサユニットは、撮像装置を内蔵し、利用者の手のひらの静脈像を撮影し、処理装置１１に撮影画像を出力する。ＩＣカードリーダライタ１５は、利用者のＩＣカード１６の情報を読み書きする。キーボード１３と、センサユニット内蔵マウス１４は、入力操作を受け付ける。
【００３０】
ここで、照合装置１０における手のひらの静脈認証の照合動作について説明する。認証を求める利用者は、利用者を識別するための識別情報（たとえば、ユーザＩＤ）の入力をキーボード１３、センサユニット内蔵マウス１４、あるいはＩＣカードリーダライタ１５によりおこなう。照合装置１０は、ディスプレイ１２を用いた表示により認証手順を利用者に案内し、照合をおこなうための生体情報の入力を求める。利用者は、センサユニット内蔵マウス１４に手を翳すことにより、生体情報の入力をおこなう。生体情報として手のひらの静脈像を入力した照合装置１０は、入力情報と登録テンプレートとの照合をおこなう。登録テンプレートは、処理装置１１の記憶部、ネットワーク接続する認証サーバの記憶部、または利用者のＩＣカード１６の記憶部から取得する。
【００３１】
たとえば、照合装置１０がパーソナルユースであれば、照合装置１０は、処理装置１１の記憶部、または利用者のＩＣカード１６の記憶部から登録テンプレートを取得する。
次に、実施形態の照合装置１０のハードウェア構成例について図５を用いて説明する。図５は、第２の実施形態の照合装置のハードウェア構成を示す図である。
【００３２】
照合装置１０は、処理装置１１が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって統合的に制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０７を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０３、通信インタフェース１０４、グラフィック処理装置１０５、および入出力インタフェース１０６が接続されている。
【００３３】
ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳやアプリケーションプログラムが格納される。
【００３４】
グラフィック処理装置１０５には、ディスプレイ１２が接続されている。グラフィック処理装置１０５は、ＣＰＵ１０１からの命令にしたがって、画像をディスプレイ１２の画面に表示させる。
【００３５】
入出力インタフェース１０６には、キーボード１３、センサユニット内蔵マウス１４、ＩＣカードリーダライタ１５が接続されている。また、入出力インタフェース１０６は、可搬型記録媒体１１０への情報の書込み、および可搬型記録媒体１１０への情報の読出しが可能な可搬型記録媒体インタフェースと接続可能になっている。入出力インタフェース１０６は、キーボード１３、センサユニット内蔵マウス１４、ＩＣカードリーダライタ１５、可搬型記録媒体インタフェースから送られてくる信号を、バス１０７を介してＣＰＵ１０１に送信する。
【００３６】
通信インタフェース１０４は、ネットワーク１８に接続されている。通信インタフェース１０４は、ネットワーク接続する他のコンピュータとの間でデータの送受信をおこなう。
【００３７】
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。
なお、処理装置１１は、それぞれＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＤＳＰ（Digital Signal Processer）などからなるモジュールを含んで構成することもでき、ＣＰＵ１０１を有しない構成とすることもできる。その場合、処理装置１１は、それぞれ不揮発性メモリ（たとえば、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、フラッシュメモリ、フラッシュメモリ型メモリカードなど）を備え、モジュールのファームウェアを記憶する。不揮発性メモリは、可搬型記録媒体１１０、あるいは通信インタフェース１０４を介してファームウェアを書き込むことができる。このように処理装置１１は、不揮発性メモリに記憶されているファームウェアを書き換えることにより、ファームウェアの更新をすることもできる。
【００３８】
次に、センサユニット内蔵マウス１４が内蔵するセンサユニットについて図６を用いて説明する。図６は、第２の実施形態のセンサユニットの構成を示す図である。
センサユニット２０は、センサユニット内蔵マウス１４のマウス操作時の手のひら当接部に設けられる。センサユニット２０は、センサユニット内蔵マウス１４の上方に翳された手のひらを非接触で撮影して手のひらの静脈像を得る。
【００３９】
センサユニット２０は、制御部２１、撮影部２２、測距部２３、記憶部２４、通信部２５を備える。
制御部２１は、各処理部を統括的に制御する。撮影部２２は、被写体となる生体を撮影して画像情報を取得する。撮影部２２は、生体を撮影するイメージセンサ（たとえば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサなど）と、集光レンズと、被写体に照射する複数の近赤外線発光素子（ＬＥＤ：Light Emitting Diode）を備える。近赤外線発光素子は、たとえば、イメージセンサの周囲に設けられ、近赤外線を被写体方向（上方）に向けて発光し、イメージセンサが近赤外線を照射された被写体を撮影する。撮影部２２は、被写体を連続撮影可能であって、たとえば、秒速１５コマの撮影をおこなう。なお、撮影速度は、設定により変更可能としてもよい。また、撮影タイミングを時間によらず、測距部２３の出力にもとづいて、被写体との距離に応じて撮影するようにしてもよい。なお、撮影部２２は、手のひら静脈の撮影に適した構成であり、虹彩など、その他の生体を撮影する場合には、被写体に適した構成を採用すればよい。
【００４０】
測距部２３は、被写体となる生体との距離情報を取得する。記憶部２４は、撮影部２２が取得した画像情報、測距部２３が取得した距離情報を画像情報に対応付けて記憶する。通信部２５は、処理装置１１と通信可能に接続し、処理装置１１からの指示の受信、画像情報、距離情報の送信をおこなう。
【００４１】
センサユニット２０が撮影する画像は、被写体となる生体（手のひら）に近赤外線を照射し、反射光を撮影して得られた画像である。静脈に流れる赤血球の中のヘモグロビンは、酸素を失っていることから、このヘモグロビン（還元ヘモグロビン）は、７００ナノメートル〜１０００ナノメートル付近の近赤外線を吸収する性質がある。そのため、手のひらに近赤外線を当てると、静脈がある部分だけ反射が少なく、静脈の位置は、近赤外線の反射光の強弱により認識可能となる。撮影画像は、特定の光源を用いることにより特徴的な情報の抽出が容易になるが、無彩色の画像となる。
【００４２】
次に、処理装置１１が実行する認証処理について図７を用いて詳細に説明する。図７は、第２の実施形態の認証処理のフローチャートである。処理装置１１は、利用者からの認証要求を受けて認証処理を実行して認証結果を得る。
【００４３】
［ステップＳ１１］処理装置１１は、センサユニット内蔵マウス１４に照合に用いる手のひらの静脈像を撮影した画像情報（生体画像）を要求する。センサユニット内蔵マウス１４は、被写体となる生体を連続撮影し、複数の画像情報を取得する。センサユニット内蔵マウス１４は、生体を撮影する際に、被写体との距離を測距し、被写体の距離情報を生成する。センサユニット内蔵マウス１４は、測距と撮影を交互におこなう。処理装置１１は、複数の画像情報と、各画像情報の撮影前後の距離情報を処理装置１１に出力する。たとえば、センサユニット内蔵マウス１４が所定時間（たとえば、１秒間）に１０枚の生体画像を撮影した場合、センサユニット内蔵マウス１４は、１０個の画像情報と、１１（＝１０＋１）個の距離情報を出力する。処理装置１１は、センサユニット内蔵マウス１４から複数の画像情報と、各画像情報の撮影前後の距離情報を取得する。
【００４４】
［ステップＳ１２］処理装置１１は、取得した画像情報から手のひらの姿勢情報を取得し、手のひらの姿勢が照合に用いるのに適正か否かを判定する姿勢情報取得処理を実行する。姿勢情報取得処理の詳細は、図８を用いて後で説明する。
【００４５】
［ステップＳ１３］処理装置１１は、取得した画像情報と距離情報とから取得した画像情報が連続的な手のひらの翳しから取得されたものか否かを判定する翳し状態判定処理を実行する。翳し状態判定処理の詳細は、図９を用いて後で説明する。
【００４６】
［ステップＳ１４］処理装置１１は、取得した画像情報から特徴情報を抽出する特徴情報抽出処理を実行する。特徴情報抽出処理の詳細は、図１０から図１２を用いて後で説明する。
【００４７】
［ステップＳ１５］処理装置１１は、抽出した特徴情報と登録テンプレートとの照合をおこなう照合処理を実行する。照合処理の詳細は、図１３から図１７を用いて後で説明する。
【００４８】
［ステップＳ１６］処理装置１１は、照合処理の結果、照合に成功（照合ＯＫ）であればステップＳ２０にすすみ、照合に失敗（照合ＮＧ）であればステップＳ１７にすすむ。
［ステップＳ１７］処理装置１１は、照合処理で照合に失敗した画像情報について再判定をおこなう再判定処理を実行する。再判定処理は、照合処理よりも緩い判定基準を用いて照合をおこなうが、複数の画像情報を判定対象とすることで、認証精度の低下を防止している。再判定処理の詳細は、図１８を用いて後で説明する。
【００４９】
［ステップＳ１８］処理装置１１は、再判定処理の結果、照合ＯＫであればステップＳ２０にすすみ、照合ＮＧであればステップＳ１９にすすむ。
［ステップＳ１９］処理装置１１は、照合のリトライをおこなうか否かを判定する。リトライをおこなうか否かの判定は、姿勢情報取得処理において手のひらの姿勢が照合に用いるのに適正でないと判定された場合、翳し状態判定処理において画像情報が連続的な手のひらの翳しから取得されたものでないと判定された場合、再判定処理において照合に失敗した場合がある。なお、処理装置１１は、リトライ回数が所定回数に満たない場合は、リトライをおこない、リトライ回数が所定回数に達した場合はリトライをおこなわない。処理装置１１は、照合のリトライをおこなうと判定した場合にステップＳ１１にすすむ。一方、処理装置１１は、照合のリトライをおこなわないと判定した場合にステップＳ２１にすすむ。
【００５０】
［ステップＳ２０］処理装置１１は、照合成功を受けて、本人確認の判定をおこない、認証成功に伴う所要の処理を実行後に認証処理を終了する。
［ステップＳ２１］処理装置１１は、照合失敗を受けて、本人拒否の判定をおこない、認証失敗に伴う所要の処理を実行後に認証処理を終了する。
【００５１】
このようにして、照合装置１０は、所定の認証精度を保持しながら、照合処理による認証が難しい利用者の認証率を再判定処理により引き上げることができる。これにより、照合装置１０は、利用者が照合動作をリトライする回数を低減してユーザビリティを改善する。
【００５２】
なお、処理装置１１は、センサユニット内蔵マウス１４が生体を連続撮影した複数の画像情報を取得するようにしたが、複数のセンサユニットが同時に撮影した複数の画像情報を取得するようにしてもよい。この場合、照合装置１０は、センサユニット内蔵マウス１４に代えて複数のセンサユニットを備えればよい。また、照合装置１０は、センサユニット内蔵マウス１４が備えるセンサユニットに複数の撮像装置を備えて、同時に複数の画像情報を取得するようにしてもよい。
【００５３】
このようにすると、照合装置１０は、複数の画像情報の被写体の同一性を容易に担保することができる。
次に、処理装置１１が実行する姿勢情報取得処理について図８を用いて詳細に説明する。図８は、第２の実施形態の姿勢情報取得処理のフローチャートである。処理装置１１は、センサユニット内蔵マウス１４から複数の画像情報と、各画像情報の撮影前後の距離情報を取得して姿勢情報取得処理を実行する。
【００５４】
［ステップＳ３１］処理装置１１は、取得した画像情報の各々について手のひら領域の抽出をおこなう。手のひら領域の抽出は、たとえば、画像情報を二値化後、モロフォロジー輪郭抽出をおこなうことによりできる。なお、手のひら領域の抽出は、モロフォロジー輪郭抽出に限らず、その他の方法を用いてもよい。
【００５５】
［ステップＳ３２］処理装置１１は、取得した画像情報の各々について抽出した手のひら領域内の各画素の距離値を算出する。手のひら領域内の各画素の距離値の算出は、たとえば、撮影画像の手のひら領域内における各画素毎の輝度値から、輝度と距離の関係を利用して各画素毎の距離値を算出することでできる。
【００５６】
［ステップＳ３３］処理装置１１は、平面近似による手のひらの姿勢情報を算出する。姿勢情報の算出は、手のひらを平面として捉えること（平面近似）によりおこなう。処理装置１１は、各画素の距離値にもとづいて、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度を姿勢情報として算出する。
【００５７】
［ステップＳ３４］処理装置１１は、連続して取得した画像情報のすべてについて、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度を算出する。
［ステップＳ３５］処理装置１１は、算出した傾斜角度が有効範囲内にあるか否かを判定する。たとえば、処理装置１１は、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度がそれぞれ±１５度以内を有効な画像情報であると判定し、過度に傾いている場合に無効な画像情報であると判定する。
【００５８】
処理装置１１は、連続して取得した画像情報のすべてにおいて、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度が有効範囲にある場合に姿勢情報取得処理を終了する。一方、処理装置１１は、連続して取得した画像情報において、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度が有効範囲にない画像情報を含む場合にステップＳ３６にすすむ。
【００５９】
［ステップＳ３６］処理装置１１は、手のひらを適切な位置に案内する誘導メッセージを出力する。誘導メッセージの出力は、ディスプレイ１２に案内表示をおこなうことによりおこなう。なお、誘導メッセージの出力は、図示しないスピーカより音声によりおこなうようにしてもよい。処理装置１１は、誘導メッセージの出力をおこなった後、姿勢情報取得処理を終了する。
【００６０】
このようにして、照合装置１０は、不適切な姿勢の手のひらを適切な姿勢に正すことができる。これにより、照合装置１０は、照合に用いる画像情報として適切な姿勢にあるものを取得することができる。
【００６１】
なお、処理装置１１は、連続して取得した画像情報のうち有効範囲にない画像情報を含むものがあれば、誘導メッセージを出力するようにしたが、取得した画像情報のうち連続する所定数の画像情報が有効範囲にあれば、誘導メッセージを出力しないようにしてもよい。たとえば、処理装置１１は、連続して取得した１０個の画像情報のうち、連続する８個の画像情報が有効範囲にあれば、誘導メッセージを出力しないようにしてもよい。
【００６２】
次に、処理装置１１が実行する翳し状態判定処理について図９を用いて詳細に説明する。図９は、第２の実施形態の翳し状態判定処理のフローチャートである。処理装置１１は、センサユニット内蔵マウス１４から取得した複数の画像情報について、連続的な手のひらの翳しから取得されたものか否かを判定する翳し状態判定処理を実行する。
【００６３】
［ステップＳ４１］処理装置１１は、複数の画像情報（生体画像）の被写体の同一性を判定する。言い換えれば、処理装置１１は、センサユニット内蔵マウス１４に同一人の手のひらが連続して翳されたか否かを判定する。
【００６４】
具体的には、処理装置１１は、センサユニット内蔵マウス１４から取得した画像情報および距離情報にもとづいて、各画像情報の撮影時の手のひらの距離を求める。処理装置１１は、各画像情報を取得した時間間隔内において、各画像情報に対応する距離から不連続性がないことを判定する。たとえば、連続する２つの画像情報に対応する距離の差分が所定の閾値より大きい場合に、処理装置１１は、２つの画像情報の間に連続性がない、すなわち一連の手翳しから生成されたものでないと判定する。
【００６５】
なお、被写体の同一性の判定は、手の形状、位置（水平方向）、向き、角度などにもとづいておこなってもよい。
［ステップＳ４２］処理装置１１は、複数の画像情報の被写体について同一性ありと判定すればステップＳ４３にすすみ、同一性がないと判定すればステップＳ４４にすすむ。
【００６６】
［ステップＳ４３］処理装置１１は、複数の画像情報の被写体について同一性を肯定して翳し状態判定処理を終了する。
［ステップＳ４４］処理装置１１は、複数の画像情報の被写体について同一性を否定して翳し状態判定処理を終了する。
【００６７】
このようにして、照合装置１０は、故意または偶然によって生じる他人の生体情報の受入れを防止する。なお、照合装置１０は、複数の画像情報の被写体の同一性を、生体の撮影環境によって担保することで、翳し状態判定処理を省略してもよい。たとえば、照合装置１０は、生体を固定した状態で生体の撮影をおこなうセンサユニットや、生体の撮影時に第三者が監視する使用環境などがあれば、翳し状態判定処理を省略することができる。
【００６８】
次に、処理装置１１が実行する特徴情報抽出処理について図１０から図１２を用いて詳細に説明する。図１０は、第２の実施形態の特徴情報抽出処理のフローチャートである。図１１は、第２の実施形態の照合装置による特徴情報抽出の様子を示す図である。図１２は、第２の実施形態の照合装置により抽出した特徴情報の一例を示す図である。処理装置１１は、取得した画像情報から特徴情報を抽出する特徴情報抽出処理を実行する。
【００６９】
［ステップＳ５１］処理装置１１は、複数の画像情報（生体画像）の各々について、被写体となる手３０（図１１参照）から手のひら領域３１を切り出す。処理装置１１は、姿勢情報取得処理のステップＳ３１と同様にして、手のひら領域３１の切り出しをおこなうことができる。
【００７０】
［ステップＳ５２］処理装置１１は、切り出した手のひら領域３１の静脈パタン３２を抽出する。
［ステップＳ５３］処理装置１１は、抽出した静脈パタン３２を二値化した静脈パタン二値化画像３５（図１２参照）を生成して、特徴情報抽出処理を終了する。
【００７１】
このようにして得た静脈パタン二値化画像３５は、特徴情報として登録テンプレートと照合される。なお、静脈パタン３２の二値化は、登録テンプレートとの比較、照合を容易にするための特徴情報の正規化である。正規化処理は、細線化等、二値化以外の処理をおこなうものであってもよいし、二値化と細線化など、複数の処理を組み合わせたものであってもよい。
【００７２】
次に、処理装置１１が実行する照合処理について図１３から図１７を用いて詳細に説明する。図１３は、第２の実施形態の照合処理のフローチャートである。図１４は、第２の実施形態の登録テンプレートテーブルの一例を示す図である。図１５は、第２の実施形態の照合装置による照合の様子を示す図である。図１６は、第２の実施形態の照合装置による照合の様子を示す図である。図１７は、第２の実施形態の照合装置による照合結果の一例を示す図である。処理装置１１は、抽出した特徴情報と登録テンプレートとの照合をおこなう照合処理を実行する。
【００７３】
［ステップＳ６１］処理装置１１は、複数の画像情報のうちの１つについて、特徴情報抽出処理で生成した特徴情報を照合対象データとして取得する。
［ステップＳ６２］処理装置１１は、テンプレートデータとして、登録テンプレートの特徴情報を１つ取得する。具体的には、テンプレートデータは、登録テンプレートテーブル３１０（図１４参照）に利用者ごとに１つ以上が登録されている。たとえば、利用者ＩＤ「０００１」は、テンプレートデータ（特徴情報）として、「特徴０００１−１」、「特徴０００１−２」、・・・、「特徴０００１−Ｍ」を登録している。処理装置１１は、テンプレート登録された特徴情報が複数あれば、これらのうち１つの特徴情報を取得する。
【００７４】
［ステップＳ６３］処理装置１１は、照合対象の特徴情報と、テンプレート登録されている特徴情報のそれぞれ１つずつを重ね合わせる。具体的には、図１５に示すように、照合画像３６とテンプレート画像３７を重ね合わせて重ね合わせ画像３８を得るようにして、照合対象の特徴情報とテンプレート登録されている特徴情報とを重ね合わせる。
【００７５】
［ステップＳ６４］処理装置１１は、照合対象の特徴情報とテンプレート登録されている特徴情報のそれぞれの特徴点毎の距離値を算出する。具体的には、図１６に示すように、処理装置１１は、静脈像（照合画像）４０をトレースして特徴点毎に、静脈像（テンプレート画像）４２の近接点との距離値を算出する。特徴点（照合画像）４１、特徴点（テンプレート画像）４３間の距離値Ｌiは、ｘ成分の差分をΔｘ、ｙ成分の差分をΔｙとしたとき、（３）式のように表すことができる。
【００７６】
【数３】
2012127577.tif 000005
【００７７】
このようにして、処理装置１１は、照合画像３６の特徴点のすべてについて距離値を算出する。
［ステップＳ６５］処理装置１１は、算出した距離値についての統計値を算出する。具体的には、処理装置１１は、特徴点がｎ個の場合、（４）式にしたがい合計値Ｌｓを算出し、（５）式にしたがい平均値Ｌｍを算出し、（６）式にしたがい分散値Ｖ2を算出する。なお、分散値Ｖ2の算出をおこなう場合、（７）式を満たす場合に限ってもよい。このようにすることで、処理装置１１は、分散が大きい特徴点、すなわち静脈パタンのずれが所定値ε以上大きい箇所に限って分散値を求めることができる。これにより、処理装置１１は、ノイズや手翳しの姿勢等で抽出結果が劣化した照合結果を評価対象から除外することができる。
【００７８】
【数４】
2012127577.tif 000006
【００７９】
【数５】
2012127577.tif 000007
【００８０】
【数６】
2012127577.tif 000008
【００８１】
【数７】
2012127577.tif 000009
【００８２】
［ステップＳ６６］処理装置１１は、算出した統計値にもとづいて照合スコアを算出する。照合スコアは、照合対象の特徴情報がテンプレート登録されている特徴情報と類似する程度を評価する指標であり、０から１２００の範囲の値で表される。照合スコアが大きな値をとるほど、照合対象の特徴情報がテンプレート登録されている特徴情報と類似することを表す。このようにして算出した照合スコアの一例を図１７に示す。たとえば、照合結果番号「０００１」は、照合スコア「４７８」である。
【００８３】
［ステップＳ６７］処理装置１１は、算出した照合スコアと第１判定値を比較する。処理装置１１は、算出した照合スコアが第１判定値以上であればステップＳ７１にすすみ、算出した照合スコアが第１判定値に満たなければステップＳ６８にすすむ。
【００８４】
第１判定値は、照合装置１０が目標設定する認証精度、すなわち許容可能な本人拒否率（ＦＲＲ）、他人受入率（ＦＡＲ）にもとづいて設定される閾値である。たとえば、第１判定値は、「５００」が設定される。
【００８５】
［ステップＳ６８］処理装置１１は、ステップＳ６１で取得した特徴情報について、照合をおこなっていないテンプレートデータがあるか否かを判定する。処理装置１１は、未だ照合をおこなっていないテンプレートデータがある場合にステップＳ６２にすすみ、未だ照合をおこなっていないテンプレートデータがない場合にステップＳ６９にすすむ。
【００８６】
たとえば、利用者ＩＤ「０００１」の場合、処理装置１１は、「特徴０００１−１」、「特徴０００１−２」、・・・、「特徴０００１−Ｍ」のすべてのテンプレートデータについて照合をおこなっているか否かを判定する。このように、ｍ個のテンプレートデータがある場合、処理装置１１は、１つの照合対象の特徴情報についてｍ回の照合をおこない、ｍ個の照合結果を得る。
【００８７】
［ステップＳ６９］処理装置１１は、複数の画像情報のうちから、照合対象データとして取得していない特徴情報があるか否かを判定する。処理装置１１は、未だ照合をおこなっていない照合対象データがある場合にステップＳ６１にすすみ、未だ照合をおこなっていない照合対象データがない場合にステップＳ７０にすすむ。
【００８８】
［ステップＳ７０］処理装置１１は、第１判定値を用いた照合の失敗（照合ＮＧ）を判定して照合処理を終了する。
［ステップＳ７１］処理装置１１は、第１判定値を用いた照合の成功（照合ＯＫ）を判定して照合処理を終了する。
【００８９】
これにより、処理装置１１は、第１判定値を用いた照合に失敗した場合、複数の照合対象データと、複数のテンプレートデータの組み合わせの照合結果を得る。たとえば、利用者ＩＤ「０００１」が連続してｎ個の画像情報を取得している場合、それぞれの画像情報から生成した特徴情報についてｍ回の照合をおこなうので、最大ｍ×ｎ個の照合結果を得る。
【００９０】
このようにして得た照合結果について、処理装置１１は、照合結果３００に示すように、照合結果毎に照合結果番号を付す。そして、処理装置１１は、照合結果番号毎に、照合スコア、距離分散値を記録する。照合結果３００は、３個のテンプレートデータと、３個の画像情報がある場合を例示する。照合結果３００は、３個のテンプレートデータと、３個の画像情報があることから、９（＝３×３）個の照合結果がある。
【００９１】
なお、処理装置１１は、ｍ個のテンプレートデータを用いて照合をおこなったが、１個のテンプレートデータを用いて照合をおこなってもよい。また、処理装置１１は、テンプレートデータがｍ個ある場合にそのうちのいくつか、たとえば、ｊ（ｊ≦ｍ）個のテンプレートデータを用いて照合をおこなってもよい。
【００９２】
次に、処理装置１１が実行する再判定処理について図１８を用いて詳細に説明する。図１８は、第２の実施形態の再判定処理のフローチャートである。処理装置１１は、照合処理で照合に失敗した画像情報について再判定をおこなう再判定処理を実行する。
【００９３】
［ステップＳ８１］処理装置１１は、照合処理において照合を失敗した照合結果のうちの１つを再判定対象データとして取得する。
［ステップＳ８２］処理装置１１は、再判定対象とした照合結果の照合スコアと第２判定値を比較する。処理装置１１は、再判定対象とした照合結果の照合スコアが第２判定値以上であればステップＳ８６にすすみ、再判定対象とした照合結果の照合スコアが第２判定値に満たなければステップＳ８３にすすむ。
【００９４】
第２判定値は、照合装置１０が許容できない認証精度、すなわち許容できない本人拒否率（ＦＲＲ）、他人受入率（ＦＡＲ）にもとづいて設定される閾値である。たとえば、第２判定値は、「３５０」が設定される。第２判定値は、第１判定値よりも緩い基準が適用され、実施の形態では、第１判定値＞第２判定値となる。
【００９５】
［ステップＳ８３］処理装置１１は、再判定対象とした照合結果を無効データとする。このような再判定対象とした照合結果の無効化は、不安定な照合結果を除外することで、再判定の精度を高めることができる。
【００９６】
［ステップＳ８４］処理装置１１は、照合処理において照合を失敗した照合結果のうち再判定対象としていない照合結果の有無を判定する。処理装置１１は、再判定対象としていない照合結果がある場合にステップＳ８１にすすみ、再判定対象としていない照合結果がない場合にステップＳ８５にすすむ。
【００９７】
［ステップＳ８５］処理装置１１は、再判定の失敗（照合ＮＧ）を判定して再判定処理を終了する。
［ステップＳ８６］処理装置１１は、再判定対象とした照合結果の距離分散値と第３判定値を比較する。第３判定値（分散判定閾値）は、あらかじめ設定される値であり、統計的に求めた、他人を所定の危険率で受入れるおそれがあるとされる距離分散値である。実施の形態では、第３判定値は、「４８００」である。
【００９８】
処理装置１１は、再判定対象とした照合結果の距離分散値と第３判定値との比較結果を分散値判定結果として照合結果３００に記録する。処理装置１１は、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第３判定値以上である場合に「×」を照合結果３００に記録し、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第３判定値未満である場合に「○」を照合結果３００に記録する。
【００９９】
［ステップＳ８７］処理装置１１は、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第３判定値以上である場合にステップＳ８３にすすみ、距離分散値が第３判定値以上である照合結果を無効データとする。一方、処理装置１１は、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第３判定値未満である場合にステップＳ８８にすすむ。
【０１００】
このように、照合装置１０は、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第３判定値以上である場合に、該当する照合結果を無効データとすることで、類似特徴を持つ利用者の他人受入れを防止する。
【０１０１】
［ステップＳ８８］処理装置１１は、再判定対象とした照合結果の信頼度を（８）式により算出する。Ｓiは、ｉ番目の照合結果の信頼度を、Ｍiは、ｉ番目の照合スコアを、ＴＨ１は、第１判定値を、ＴＨ２は、第２判定値を表す。
【０１０２】
【数８】
2012127577.tif 000010
【０１０３】
さらに、処理装置１１は、これまでに再判定対象とした照合結果の累積信頼度を（９）式により算出する。たとえば、照合結果３００によれば、照合結果番号「０００１」の信頼度Ｓ1は、「８５．３３３％」であり、累積信頼度Ｓは、「８５．３３３％（＝１−（１−０．８５３）」である。また、照合結果番号「０００３」の信頼度Ｓ3は、「２６．０００％」であり、累積信頼度Ｓは、「８９．１４７％（＝１−（１−０．８５３３３）（１−０．２６０００）」である。このように、累積信頼度Ｓは、これまでに再判定対象とした照合結果がｉ個あれば、ｉ個の信頼度にもとづいて算出される。
【０１０４】
【数９】
2012127577.tif 000011
【０１０５】
［ステップＳ８９］処理装置１１は、再判定対象とした照合結果の累積信頼度が第４判定値以上である場合にステップＳ９０にすすみ、再判定対象とした照合結果の累積信頼度が第４判定値未満である場合にステップＳ８４にすすむ。
【０１０６】
第４判定値（信頼度判定閾値）は、あらかじめ設定される値である。実施の形態では、第４判定値は、「９９．０００％」である。
［ステップＳ９０］処理装置１１は、第４判定値を用いた照合の成功（照合ＯＫ）を判定して再判定処理を終了する。照合結果３００において第４判定値「９９．０００％」によれば、処理装置１１は、照合結果番号「０００６」の再判定時に、累積信頼度「９９．９７３％」を得て、照合ＯＫを判定する。
【０１０７】
このように、照合装置１０は、複数の画像情報の被写体の同一性が担保されている場合には、各照合結果の照合スコアから算出した一連の信頼度を再判定することにより、利用者の本人認証精度を改善することができる。
【０１０８】
なお、処理装置１１は、再判定処理において、再判定対象データの取得を照合結果番号順におこなったが、照合スコアまたは距離分散値によって整列した後に、再判定対象データの取得をおこなうようにしてもよい。
【０１０９】
なお、照合装置１０は、金融機関等に設置される自動預払装置（ＡＴＭ：Automated Teller Machine）や入退室管理システムにおいて部屋の出入り口に設けられる照合装置などに適用可能である。
【０１１０】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（可搬型記録媒体を含む）に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。
【０１１１】
プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１１２】
プログラムを実行するコンピュータは、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムにしたがった処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムにしたがった処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムにしたがった処理を実行することもできる。
【０１１３】
なお、上述の実施の形態では、生体表面として手のひらを例示して説明したが、これに限らず生体表面であればどこでもよい。たとえば、生体表面は、足の裏、手足の指、手足の甲、手首、腕などであってもよい。
【０１１４】
また、認証に静脈を用いる場合、生体表面は、静脈を観察可能な部位であればよい。また、生体情報取得部位を特定可能な生体表面であれば認証に有利である。たとえば、手のひらや顔などであれば、取得した画像から部位を特定可能である。
【０１１５】
また、認証に用いる生体情報は、静脈に限らず、指紋や掌紋、その他のものであってもよい。
なお、上述の実施の形態は、実施の形態の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えることができる。
【０１１６】
上記については単に本発明の原理を示すものである。さらに、多数の変形、変更が当業者にとって可能であり、本発明は上記に示し、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではなく、対応するすべての変形例および均等物は、添付の請求項およびその均等物による本発明の範囲とみなされる。
【符号の説明】
【０１１７】
１  照合装置
２  生体情報取得部
３  第１照合部
４  第２照合部
５  第１判定値
６  照合用情報
７  第２判定値
８  生体情報
【図１】
2012127577.tif 000012
【図２】
2012127577.tif 000013
【図３】
2012127577.tif 000014
【図４】
2012127577.tif 000015
【図５】
2012127577.tif 000016
【図６】
2012127577.tif 000017
【図７】
2012127577.tif 000018
【図８】
2012127577.tif 000019
【図９】
2012127577.tif 000020
【図１０】
2012127577.tif 000021
【図１１】
2012127577.tif 000022
【図１２】
2012127577.tif 000023
【図１３】
2012127577.tif 000024
【図１４】
2012127577.tif 000025
【図１５】
2012127577.tif 000026
【図１６】
2012127577.tif 000027
【図１７】
2012127577.tif 000028
【図１８】
2012127577.tif 000029
【国際調査報告】
2012127577.tif 000030
2012127577.tif 000031