(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザから取得された生体情報に含まれる各特徴線の方向をそれぞれ算出する算出手段と、
前記各特徴線をそれぞれ平滑化する平滑化手段と、
前記各特徴線の方向と平滑化された各特徴線の方向との差分をそれぞれ算出する差分算出手段と、
前記各差分に応じて、前記生体情報の中から変動する可能性のある領域を変動候補領域として検出する検出手段と、
前記検出された変動候補領域に基づいて前記生体情報を用いた今後の認証精度を予測する予測手段と、
を備えることを特徴とする生体情報処理装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記生体情報に含まれる全生体領域を複数の領域に分割し、分割された各領域についてそれぞれ特徴線方向を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の生体情報処理装置。
【請求項３】
前記検出手段は、前記分割された各領域についてそれぞれ前記差分に応じて変動候補領域か否かを判定し、
前記予測手段は、前記変動候補領域と判定された領域の数を用いて前記生体情報を用いた今後の認証精度を予測する、
ことを特徴とする請求項２に記載の生体情報処理装置。
【請求項４】
前記ユーザの生体情報を登録する際に複数回取得された各生体情報に関し前記予測手段により予測された認証精度を示す各認証精度情報をそれぞれ格納する格納手段と、
前記格納手段に格納される前記ユーザに関する複数の認証精度情報に応じて、登録するために前記ユーザから取得された生体情報を評価する評価手段と、
を更に備える請求項１から３のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
【請求項５】
前記ユーザに関する実際の認証処理の結果の履歴に基づいて実認証率を算出する認証率算出手段と、
前記認証率算出手段により算出された実認証率を前記予測手段により予測された認証精度に関する情報に反映させることで前記予測手段により予測された認証精度を補正する補正手段と、
を更に備える請求項１から４のいずれか１項に記載の生体情報処理装置。
【請求項６】
コンピュータが、
ユーザから取得された生体情報に含まれる各特徴線の方向をそれぞれ算出し、
前記各特徴線をそれぞれ平滑化し、
前記各特徴線の方向と平滑化された各特徴線の方向との差分をそれぞれ算出し、
前記各差分に応じて、前記生体情報の中から変動する可能性のある領域を変動候補領域として検出し、
前記検出された変動候補領域に基づいて前記生体情報を用いた今後の認証精度を予測する、
ことを含む生体情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認証システムでは、指紋、掌紋、虹彩、網膜、血管像、声紋等の生体情報が個人認証のために利用される。このような生体情報は、季節や個人の体調や加齢に応じて変化する場合がある。生体情報が変化すると、生体認証システムにおいて個人を正しく認証できなくなる場合がある。例えば、指紋を用いた生体認証システムでは、生体情報登録時の指表面の状態と照合時の状態とが本人の体調や季節によって変化することにより照合困難となる場合がある。【０００３】
このような問題を解決するために、登録時の生体画像の品質から登録画像を選別する手法（以降、第１の従来手法と表記する）や、照合時に入力された生体画像を利用して登録データを置き換える手法（以降、第２の従来手法）等が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２０７２５号公報
【特許文献２】特開２００５−２０２６７３号公報
【特許文献３】特開２０００−３００６５号公報
【特許文献４】特開２００３−３６４４１号公報
【特許文献５】特開２００７−１１７６４号公報
【特許文献６】特開平１１−１５４２３０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Umut Uludag, Arun Ross, and Anil Jain, "Biometric template selection and update: a case study in fingerprints", Pattern Recognition 37 (2004) 1533-1542, received 23 June 2003 accepted 13 November 2003.
【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、上述のような従来手法のうちの第１の従来手法では、生体の経年変化、時期的変化に対応することができず、生体情報を登録してから或る程度期間が経過すると認証が困難となる場合がある。【０００７】
また、第２の従来手法では、照合時に登録データの更新処理が実行されるため、認証処理以外の処理が実行されることになり生体認証システムへの処理負荷が大きくなる。また、登録データを更新するためには照合に成功することが必須要件であるところ、照合に成功しない程、生体が変動を受けた場合は更新することができない。【０００８】
つまり、従来の生体情報処理手法では時期的又は経時的な生体変動に対処することができないため、生体認証システムにおける、登録時から或る期間経過後の認証精度の低下を防ぐことができない。【０００９】
本発明の一態様に係る課題は、このような問題点に鑑み、生体変動に伴う認証精度の低下を防ぐ生体情報処理技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の各態様では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。【００１１】
第１態様は、生体情報処理装置に関する。第１態様に係る生体情報処理装置は、ユーザから採取された生体情報に含まれる各特徴線の方向をそれぞれ算出する算出手段と、上記各特徴線をそれぞれ平滑化する平滑化手段と、上記各特徴線の方向と平滑化された各特徴線の方向との差分をそれぞれ算出する差分算出手段と、算出された各差分に応じて、上記生体情報の中から変動する可能性のある領域を変動候補領域として検出する検出手段と、この検出された変動候補領域に基づいて上記生体情報を用いた今後の認証精度を予測する予測手段と、を備える。【００１２】
なお、本発明の他の態様として、以上の構成を実現する方法、プログラム、このプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体等であってもよい。
【発明の効果】
【００１３】
上記各態様によれば、生体変動に伴う認証精度の低下を防ぐ生体情報処理技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、実施例１における生体情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、生体情報として指紋が利用された場合の領域検出の概念を示す図である。
【図３】図３は、変動候補ブロックの決定に利用される所定範囲を示す図である。
【図４】図４は、変動候補ブロックを決めるための閾値の決定手法を示す概念図である。
【図５】図５は、実施例１における生体情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施例２における生体情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、実施例２における生体情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例３における生体情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、実施形態としての生体情報処理装置について具体例を挙げ説明する。実施形態としての生体情報処理装置は、例えば、個人を認証する生体認証システムや各個人の生体情報を管理する生体情報管理システム等の一部に適用される。以下に挙げた各実施例はそれぞれ例示であり、本実施形態は以下の各実施例の構成に限定されない。
【実施例１】
【００１６】
図１は、実施例１における生体情報処理装置の構成を示すブロック図である。実施例１における生体情報処理装置１は、生体情報入力部１１、ユーザインタフェース（ＩＦ）部１２、制御部１３、方向算出部１４、方向平滑化部１５、差分算出部１６、領域検出部１７、認証率予測部１８等を含む。これら生体情報処理装置１の各ユニットは、ソフトウェアの構成要素、又はハードウェアの構成要素、若しくはこれらの組み合わせとしてそれぞれ実現される（［その他］の項参照）。これら各ユニットはそれぞれ通信可能に接続される。各ユニットがそれぞれハードウェア構成要素として実現されている場合には例えばバス１０で接続される。【００１７】
生体情報入力部１１は、ユーザから生体情報を読み取り、読み取られた生体情報を映像化する。生体情報入力部１１は、例えば、センサとして実現され、電磁波を生体へ向けて送出しその反射波を検出することにより生体情報を読み取る。生体情報の読み取り手法としては、静電容量式、感熱式、電界式、光学式などが利用可能で有り、本実施形態はこの生体情報読み取り手法を限定するものではない。また、生体情報としては、指紋、虹彩、網膜、血管像、声紋等が利用される。本実施形態はこの生体情報の種類を限定するものではないが、以下の説明では指紋を例に挙げ説明する。生体情報入力部１１は、映像化された生体情報画像を出力する。【００１８】
ユーザＩＦ部１２は、表示機器への出力を行う機器であり、ユーザからの入力を受け付ける機器である。表示機器としては、例えば、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）、プラズマ表示装置（ＰＤＰ）等がある。ユーザＩＦ部１２は、制御部１３等の制御により他のユニットから送られるデータを当該表示機器に表示させる。また、入力を受け付ける機器としては、例えば、キーボード、マウス等がある。ユーザＩＦ部１２は、表示機器と入力を受け付ける機器とが一体化されたタッチパネルとして実現されてもよい。【００１９】
制御部１３は、各ユニットをそれぞれ制御する。ソフトウェアの構成要素として実現されているユニットは、記憶部（図示せず）から読み出されたプログラムが制御部１３で実行されることにより実現されるようにしてもよい。【００２０】
方向算出部１４は、生体情報入力部１１から出力された生体情報画像を所定の大きさの複数ブロックに分割し、各ブロックについて隆線方向θをそれぞれ算出する。各隆線方向θは、ブロック毎にそれぞれ算出されるため、局所的な特徴情報である。本実施形態では、生体情報として指紋を扱う例を示すため隆線方向と表記するが、この隆線方向とは、生体情報画像の局所的な特徴を示す特徴線の方向を意味する。例えば、生体情報画像の特徴的な線分の接線方向が特徴線方向（隆線方向）として算出される。以下、生体情報画像を縦（ｙ方向）ｗ個、横（ｘ方向）ｗ個となるように分割して複数ブロックを生成した場合の隆線方向の算出方法の具体例を示す。【００２１】
方向算出部１４は、ブロック画像（ｉ，ｊ）に対してソーベルフィルタ等のような一次微分フィルタを適用することにより、横方向（ｘ方向）、縦方向（ｙ方向）にそれぞれ偏微分し、∂x、∂yを得る。方向算出部１４は、∂x、∂yから以下の式（１）、（２）及び（３）を用いて、そのブロック画像に関する隆線方向θ（ｉ，ｊ）を算出する。なお、（ｉ，ｊ）は、生体情報画像全体におけるそのブロック画像の位置を示し、隆線方向θ（ｉ，ｊ）はブロック画像（ｉ，ｊ）について算出される隆線方向を示す。【００２２】
【数１】
0005454672.tif 000002
方向算出部１４は、上述のような一次微分フィルタ以外に、方向フィルタ等を用いて、隆線方向を算出するようにしてもよい。【００２３】
方向平滑化部１５は、方向算出部１４により算出された各隆線方向θ（ｉ，ｊ）を周辺ブロックの隆線方向を利用することによりそれぞれ補正する。この補正には、例えば、平滑化マスク（フィルタ）が利用される。また、隆線方向の流れを相図とみなし、数式でモデリングすることで平滑化する技術を利用するようにしてもよい。以降、方向算出部１４で算出された隆線方向をθR（ｉ，ｊ）と表記し、方向平滑化部１５で平滑化された隆線方向をθS（ｉ，ｊ）と表記する。【００２４】
差分算出部１６は、隆線方向θR（ｉ，ｊ）と平滑化された隆線方向θS（ｉ，ｊ）との差分を各ブロックについてそれぞれ算出する。一般に、方向情報は不連続であるため、差分算出部１６は、隆線方向θR（ｉ，ｊ）及び平滑化された隆線方向θS（ｉ，ｊ）を連続ベクトル場に変換した後、両者の差分を算出する。以降、算出されたブロック（ｉ，ｊ）の差分値をＯQ（ｉ，ｊ）と表記する。【００２５】
領域検出部１７は、差分算出部１６により算出された各ブロックについての差分値に基づいて複数のブロックの中から変動候補ブロックを決定する。図２は、生体情報として指紋が利用された場合の領域検出の概念を示す図である。図２に示されるように、平滑化された隆線方向θS（ｉ，ｊ）は指紋画像に現れているノイズに関係なく隆線に沿って算出される。【００２６】
図２に示されるような生体情報画像では、隆線方向θR（ｉ，ｊ）と平滑化された隆線方向θS（ｉ，ｊ）とが異なった方向に算出され得る画像領域として以下のような領域が考えられる。
・傷により隆線が分断されている領域（以降、キズ領域と表記する）。
・汗や付着物により谷線が埋まり隆線が繋がっているように見える領域（以降、埋まり領域と表記する）。
・隆線が急に細く又は太くなっている領域（以降、変動候補領域と表記する）。【００２７】
ここで、上記キズ領域及び埋まり領域は、傷や汗などの影響を大きく受け、本来の隆線方向とは無関係に傷や汗の生じ方によって隆線方向θR（ｉ，ｊ）が算出される．これにより、隆線方向θR（ｉ，ｊ）が平滑化された隆線方向θS（ｉ，ｊ）と大きく異なった状態で検出される場合が多いため、これら領域では隆線方向差分結果が大きくなる傾向にある。これらキズ領域及び埋まり領域は、時間の経過や季節変動等の外環境の変動に伴って変化する領域ではなく、突発的に変化する領域である。【００２８】
一方で、変動候補領域では、隆線の分断や結合が生じていないため、隆線方向θR（ｉ，ｊ）が平滑化された隆線方向θS（ｉ，ｊ）と多少異なるものの近似した値で算出される傾向となる。よって、変動候補領域は、登録時から或る一定期間については、認証性能に悪影響を及ぼすことが少ない。しかしながら、変動候補領域は、時間の経過や季節変動等の外環境の変動に伴って生体状態が変化することにより、キズ領域や埋まり領域に変わる可能性がある。このように変動候補領域が変化した場合、登録時の生体情報画像から抽出される特徴量と照合時の生体情報画像から抽出される特徴量との間に大きな差異が生じてしまい、結果、認証困難となる。【００２９】
従って、領域検出部１７は、この変動候補領域に該当するブロック、即ち、変動候補ブロックを検出する。変動候補領域は、上述したとおり、キズ領域や埋まり領域に較べて差分値ＯQ（ｉ，ｊ）が小さく、或る程度の大きさとなる。このある程度の大きさとは、生体情報の検出手法や画像処理等によって発生するノイズと区別し得る大きさである。領域検出部１７は、このような差分値ＯQ（ｉ，ｊ）が取り得る所定範囲を用いることにより、差分値ＯQ（ｉ，ｊ）が所定範囲に属する場合に、そのブロック（ｉ，ｊ）を変動候補ブロックに決定する。【００３０】
この変動候補ブロックの決定に利用される所定範囲は、例えば、図３のように設定される。図３は、変動候補ブロックの決定に利用される所定範囲を示す図である。図３の例では、差分値ＯQ（ｉ，ｊ）がπ／６より大きくπ／３よりも小さい場合に、そのブロック（ｉ，ｊ）が変動候補ブロックに決定される。図３の例によれば、領域検出部１７は、第１の閾値π／６と第２の閾値π／３とを用いることにより変動候補ブロックを検出する。第２の閾値は、キズ領域や埋まり領域を除外するために設定され、第１の閾値は、ノイズを除外するために設定される。【００３１】
このような第１の閾値及び第２の閾値は、例えば、予めいくつかの訓練サンプルを用いて、変動候補ブロックの数が全ブロック数に対して所定割合となるように決定される。図４の例では、変動候補ブロックの数が全ブロック数の半分となるように第１の閾値及び第２の閾値が決められる。図４は、変動候補ブロックを決めるための閾値の決定手法を示す概念図である。【００３２】
認証率予測部１８は、対象となる生体情報画像について領域検出部１７により検出された変動候補ブロックの数ＯQSUMを算出し、この変動候補ブロック数ＯQSUMに応じて認証率を予測する。以降、この予測された認証率を予測認証率と表記する。本実施形態では、予測される認証精度を示す指標として認証率と表記しているに過ぎず、ここで表記される認証率とは、他人受け入れ率や本人拒否率といった実際の認証率の意味に限定するものではない。予測認証率は、変動候補ブロック数ＯQSUMが増えるにしたがって低下する。変動候補領域は、時間の経過や季節変動等の外環境の変動に伴ってキズ領域や埋まり領域に変わる可能性のある領域であるため、変動候補ブロック数が多い即ち変動候補領域が広い場合には、認証率の低下の可能性が高くなるからである。【００３３】
認証率予測部１８は、例えば、以下の式により予測認証率を取得する。【００３４】
予測認証率＝ｍａｘ（１−ａ×変動候補ブロック数÷全ブロック数，０）
ｍａｘ(Ａ，Ｂ)はＡかＢかの大きいほうの値を取り出す関数である。定数ａは、予め訓練サンプルなどを利用して決定しておく調整値であり、変動候補ブロック数を直接的に予測認証率に反映させる場合には１に設定される。【００３５】
認証率予測部１８で取得される予測認証率は、逐次、保存されるようにしてもよいし、ユーザＩＦ部１２の表示機器に出力するようにしてもよい。【００３６】
〔動作例〕
図５は、実施例１における生体情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。実施例１における生体情報処理装置では、まず、生体情報入力部１１がユーザから生体情報を取得する（Ｓ５１）。生体情報入力部１１は、取得された生体情報を映像化することにより、生体情報画像を出力する。【００３７】
方向算出部１４は、生体情報入力部１１から出力されたその生体情報画像を所定の大きさの複数ブロックに分割し、各ブロック（ｉ，ｊ）について各隆線方向θR（ｉ，ｊ）を
それぞれ算出する（Ｓ５２）。方向平滑化部１５は、方向算出部１４により算出された各隆線方向θR（ｉ，ｊ）をそれぞれ平滑化する（Ｓ５３）。差分算出部１６は、隆線方向
θR（ｉ，ｊ）と平滑化された隆線方向θS（ｉ，ｊ）との差分ＯQ（ｉ，ｊ）を各ブロッ
クについてそれぞれ算出する（Ｓ５４）。
【００３８】
領域検出部１７は、差分算出部１６により算出された各ブロック（ｉ，ｊ）についての各差分ＯQ（ｉ，ｊ）が所定範囲に属するか否かをそれぞれ判定する。その所定範囲は、例えば、第１閾値より大きく第２閾値よりも小さい範囲に設定される。領域検出部１７は、差分ＯQ（ｉ，ｊ）が所定範囲に属するブロック（ｉ，ｊ）を変動候補ブロックに決定する（Ｓ５５）。【００３９】
認証率予測部１８は、領域検出部１７により検出された変動候補ブロックの数に応じて、認証率を予測する（Ｓ５６）。【００４０】
このように、実施例１における生体情報処理装置１では、生体情報が映像化された生体情報画像が複数のブロックに区分けされ、各ブロックの特徴線の方向に応じて、変動候補ブロックが検出される。言い換えれば、今後の生体状態の変化により生体情報が大きく変動する可能性のある局所領域が変動候補ブロックとして検出される。【００４１】
実施例１では、このように検出された変動候補ブロックの数、即ち変動候補領域の大きさに応じて、認証率（認証精度）が予測される。即ち、実施例１で取得される予測認証率は、読み取られた生体情報の変動の受け易さを含むため、将来の認証率を予測したものと言える。これにより、実施例１における生体情報処理装置１によれば、取得された予測認証率を利用することにより、その生体情報の認証安定度を判定することができ、ひいては、或る期間経過後の認証精度の低下を未然に防止することができる。
【実施例２】
【００４２】
実施例２では、登録されるために取得された生体情報の評価に、上述の実施例１における手法で取得される予測認証率が用いられる例を示す。図６は、実施例２における生体情報処理装置の構成を示すブロック図である。【００４３】
実施例２における生体情報処理装置１は、実施例１の構成に加えて、更に、予測認証率管理部１９、予測認証率データベース（ＤＢ）２０、生体情報管理部２１、生体情報データベース（ＤＢ）２２、生体情報評価部２３等を含む。これら生体情報処理装置１の各ユニットは、ソフトウェアの構成要素、又はハードウェアの構成要素、若しくはこれらの組み合わせとしてそれぞれ実現される（［その他］の項参照）。これら各ユニットはそれぞれ通信可能に接続される。各ユニットがそれぞれハードウェア構成要素として実現されている場合には例えばバス１０で接続される。以下、実施例１と異なる内容を中心に説明する。【００４４】
制御部１３は、ユーザＩＦ部１２を制御することによりユーザに生体情報の登録手続きをさせる。この生体情報の登録手続きでは、ユーザに所定回数ＴＨINPUT（例えば５回）生体情報の入力操作が要求され、この操作結果に応じて、このユーザの生体情報が生体情報ＤＢ２２に登録される。制御部１３は、生体情報が生体情報入力部１１へ入力されたことを検知すると、その入力回数をカウントし、このカウント数が所定閾値ＴＨINPUTを超えた場合に、その旨を生体情報評価部２３に通知する。この通知により生体情報評価部２３により対象の生体情報が評価される。この評価結果に応じて生体情報評価部２３から指示を受け、制御部１３は、この登録手続き中に所定の画面を表示させる。【００４５】
予測認証率管理部１９は、認証率予測部１８により決定された予測認証率を管理する。予測認証率管理部１９は、生体情報登録手続き時において入力された生体情報に基づいて決定される予測認証率を認証率予測部１８から受け、その都度、予測認証率ＤＢ２０へその予測認証率を格納する。これにより、予測認証率ＤＢ２０には、各ユーザについて所定取得回数に対応する複数の予測認証率がそれぞれ格納される。このとき、ユーザを特定するためのユーザＩＤと関連付けられた状態で、複数の予測認証率が予測認証率ＤＢ２０に格納される。【００４６】
生体情報管理部２１は、正当な各ユーザについての生体情報データをそれぞれ管理する。具体的には、生体情報管理部２１は、正当性が認証されたユーザに関する登録処理において、そのユーザから取得され生体情報入力部１１から出力される生体情報画像を受け、その生体情報画像をそのユーザを特定するユーザＩＤと共に生体情報ＤＢ２２に格納する。なお、生体情報ＤＢ２２に格納されるのは、生体情報画像のみでなく、生体情報から得られる座標情報、特徴点情報等が含まれるようにしてもよい。なお、生体情報画像を用いた生体認証処理については図示しない他のユニットにより実行される。本実施形態は、この生体認証処理自体を限定するものではないため、一般的な処理が行われればよい。【００４７】
生体情報評価部２３は、予測認証率管理部１９で管理される予測認証率に基づいて各ユーザの生体情報を評価する。生体情報評価部２３は、この評価結果に応じた所定の対処処理を実行する。生体情報評価部２３は、登録対象のユーザの生体情報が所定回数ＴＨINPUT入力された旨の通知を受けると、その登録対象のユーザの生体情報を評価する。【００４８】
生体情報評価部２３は、生体情報を評価するにあたり、その生体情報の所有者である登録対象ユーザに関する予測認証率を予測認証率管理部１９に要求する。生体情報評価部２３は、その登録対象ユーザに関する複数の予測認証率を受けると、この複数の予測認証率に基づいて予測認証率の統計値を算出する。この統計値としては、例えば、平均値、分散値、所定の閾値との関係値等が利用される。所定の閾値との関係値とは、例えば、予測認証率の履歴のうち所定の許容認証率を超えた予測認証率の数が利用される。【００４９】
生体情報評価部２３は、算出された予測認証率の統計値に応じて、予測認証率が高い値で安定していると判断した場合には、対処処理を実行しなくてもよいと判断する。具体的には、生体情報評価部２３は、予測認証率の平均値が閾値ＴＨAVEよりも大きく、予測認証率の分散値が閾値ＴＨVAR以下である場合に、上述のように、予測認証率が高い値で安定していると判断する。この場合、生体情報評価部２３は、所定回数ＴＨINPUT入力された生体情報のいずれか１つを生体情報ＤＢ２２に格納するように生体情報管理部２１へ依頼する。なお、背景技術の項で説明したような第２の従来手法を用いている場合には、その手法により生体情報ＤＢ２２に格納される生体情報データが更新されるようにしてもよい。【００５０】
生体情報評価部２３は、予測認証率が低い値を取りつつ安定していないと判断した場合には、対処処理として異なる生体情報による再登録を決定する。具体的には、生体情報評価部２３は、予測認証率の平均値が閾値ＴＨAVE以下であり、予測認証率の分散値が閾値ＴＨVARより大きく、かつ、所定の許容認証率を超えた予測認証率の数が閾値ＴＨCNT以下である場合に、上述のように、予測認証率が低い値をとりつつ安定していないと判断する。【００５１】
生体情報評価部２３は、異なる生体情報による再登録を決定した場合には、予測認証率管理部１９にその登録対象ユーザに関する予測認証率を予測認証率ＤＢ２０から削除するように指示する。更に、生体情報評価部２３は、異なる生体情報による再手続きをユーザに促すための画面を表示するように制御部１３へ依頼する。これにより、例えば、生体情報として指紋が利用されている場合には、今回の登録手続きで用いた指とは異なる指を用いることをユーザに促す画面が表示機器に表示される。また、掌紋や血管像が生体情報として利用されている場合には、異なる手での生体情報登録を行うことが促される。【００５２】
生体情報評価部２３は、上記２つの状態以外の場合、即ち、予測認証率が高い値で安定しているわけでもなく、かつ、予測認証率が低い値を取りつつ安定していないわけでもない場合には、再評価を決定する。この決定は、この度の登録手続きにおける生体情報の読み取り方（指の置き方等）の影響で予測認証率の値が悪くなっているとの判断に基づく。【００５３】
生体情報評価部２３は、再評価を決定すると、予測認証率管理部１９にその登録対象ユーザに関する予測認証率を予測認証率ＤＢ２０から削除するように指示する。更に、生体情報評価部２３は、同一生体情報による再手続きをユーザに促すための画面を表示するように制御部１３へ依頼する。この画面には、例えば、生体情報読み取り時の生体の置き方を適正にして下さいといったコメントが表示される。なお、生体情報評価部２３は、同一ユーザに対し再評価の決定が所定の閾値回数繰り返された場合には、異なる生体情報による再登録を決定するようにしてもよい。【００５４】
〔動作例〕
図７は、実施例２における生体情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。【００５５】
生体情報登録手続きにおいて、上述した図５に示す各ステップが実行されることにより、登録対象ユーザの生体情報が取得され、この取得された生体情報の予測認証率が算出される（Ｓ７１）。算出された予測認証率は、その登録対象ユーザを示すユーザＩＤと共に予測認証率ＤＢ２０に格納される。【００５６】
制御部１３は、生体情報が生体情報入力部１１へ入力されたことを検知すると、その入力回数をカウントする（Ｓ７２）。制御部１３は、カウントされた入力回数が所定閾値ＴＨINPUTを超えているか否かを判定する（Ｓ７３）。制御部１３は、入力回数が所定閾値ＴＨINPUTを超えるまで、上述のステップ（Ｓ７１及びＳ７２）を繰り返す。制御部１３は、入力回数が所定閾値ＴＨINPUTを超えると（Ｓ７３；ＹＥＳ）、その旨を生体情報評価部２３に通知する。【００５７】
生体情報評価部２３は、この通知を受けると、登録対象ユーザに関し格納される全ての予測認証率を予測認証率管理部１９へ要求する。予測認証率管理部１９は、この要求に応じて、その登録対象ユーザの予測認証率を予測認証率ＤＢ２０から抽出し、抽出された複数の予測認証率を生体情報評価部２３へ送る。ここで抽出された予測認証率の数は、上記所定閾値ＴＨINPUTと同数となる。【００５８】
生体情報評価部２３は、予測認証率管理部１９から送られる複数の予測認証率に基づいて、予測認証率の統計値を算出する（Ｓ７４）。具体的には、平均値、分散値、及び、所定の許容認証率を超えた予測認証率の数が算出される。実施例２では、予測認証率の統計値として、平均値、分散値、及び、所定の許容認証率を超えた予測認証率の数の３つの値が用いられるが、これら３つの少なくとも１つが用いられてもよいし、他の統計値が用いられてもよい。【００５９】
生体情報評価部２３は、まず、平均値が所定閾値ＴＨAVEを超えているか否かを判定する（Ｓ７５）。続いて、生体情報評価部２３は、分散値が所定閾値ＴＨVARを超えているか否かを判定する（Ｓ７６及びＳ８０）。生体情報評価部２３は、平均値が所定閾値ＴＨAVEを超えており（Ｓ７５；ＹＥＳ）、かつ、分散値が所定閾値ＴＨVARを超えていない（Ｓ７６；ＮＯ）と判定すると、対処処理なしと決定する（Ｓ７７）。この場合、生体情報評価部２３は、所定回数ＴＨINPUT入力された生体情報のいずれか１つを生体情報ＤＢ２２に格納するように生体情報管理部２１へ依頼する。これにより、この登録対象ユーザのための生体情報登録手続きが完了する。【００６０】
生体情報評価部２３は、平均値が所定閾値ＴＨAVEを超えておらず（Ｓ７５；ＮＯ）、かつ、分散値が所定閾値ＴＨVARを超えている（Ｓ７６；ＹＥＳ）と判定すると、更に、所定の許容認証率を超えた予測認証率の数が所定閾値ＴＨCNT以下であるか否かを判定する（Ｓ８１）。生体情報評価部２３は、平均値が所定閾値ＴＨAVEを超えておらず（Ｓ７５；ＮＯ）、かつ、分散値が所定閾値ＴＨVARを超えており（Ｓ７６；ＹＥＳ）、かつ、所定の許容認証率を超えた予測認証率の数が所定閾値ＴＨCNT以下である（Ｓ８１；ＹＥＳ）場合には、異なる生体情報による再登録を決定する（Ｓ８２）。【００６１】
生体情報評価部２３は、異なる生体情報による再登録を決定した場合には、予測認証率管理部１９にその登録対象ユーザに関する予測認証率を予測認証率ＤＢ２０から削除するように指示する。更に、生体情報評価部２３は、異なる生体情報による再登録手続きをユーザに促すための画面を表示するように制御部１３へ依頼する。これにより、前回の登録手続きで用いた生体（例えば指）とは異なる生体を用いての登録手続きが再開する（Ｓ７１へ戻る）。以降、この異なる生体情報を用いた登録手続きにおいて、予測認証率の統計値が高い値で安定していると判定された場合には（Ｓ７５；ＹＥＳ及びＳ７６；ＮＯ）、その異なる生体情報が生体情報ＤＢ２２に登録される（Ｓ７７）。【００６２】
生体情報評価部２３は、平均値が所定閾値ＴＨAVEを超えており（Ｓ７５；ＹＥＳ）、
かつ、分散値が所定閾値ＴＨVARを超えている（Ｓ７６；ＹＥＳ）場合、及び、平均値が
所定閾値ＴＨAVEを超えておらず（Ｓ７５；ＮＯ）、かつ、分散値が所定閾値ＴＨVARを超えていない（Ｓ８０；ＮＯ）場合には、同一生体情報による再評価を決定する（Ｓ７８）。更に、生体情報評価部２３は、平均値が所定閾値ＴＨAVEを超えておらず（Ｓ７５；Ｎ
Ｏ）、かつ、分散値が所定閾値ＴＨVARを超えており（Ｓ８０；ＹＥＳ）、かつ、所定の
許容認証率を超えた予測認証率の数が所定閾値ＴＨCNTを越えている（Ｓ８１；ＮＯ）場
合にも、同様に、同一生体情報による再評価を決定する（Ｓ７８）。                  
【００６３】
生体情報評価部２３は、再評価を決定すると、予測認証率管理部１９にその登録対象ユーザに関する予測認証率を予測認証率ＤＢ２０から削除するように指示する。更に、生体情報評価部２３は、同一生体情報による再登録手続きをユーザに促すための画面を表示するように制御部１３へ依頼する。これにより、前回の登録手続きで用いた生体（例えば指）と同一の生体を用いての登録手続きが再開する（Ｓ７１へ戻る）。以降、この再登録手続きにおいて、予測認証率の統計値が高い値で安定していると判定された場合には（Ｓ７５；ＹＥＳ及びＳ７６；ＮＯ）、その再登録手続きで取得された生体情報が生体情報ＤＢ２２に登録される（Ｓ７７）。【００６４】
このように、実施例２における生体情報処理装置１では、ユーザの生体情報を登録する際に、そのユーザから登録のために取得された複数の生体情報について実施例１と同様の手法で各予測認証率がそれぞれ算出される。実施例２では、このように算出された複数の予測認証率の統計値が算出され、この統計値に基づいて登録のために取得された生体情報が評価される。【００６５】
上述したように本実施形態で算出される予測認証率（予測認証精度）は、読み取られた生体情報の変動の受け易さを含むため、その生体情報の認証安定度を示す。実施例２では、登録するための生体情報をこの予測認証率で評価し、この評価結果に応じて、その登録するために取得された生体情報を実際に登録するか否かが決定される。評価結果によっては登録手続きが再度行われる。【００６６】
従って、実施例２によれば、認証安定度の高い生体情報を登録することができるため、登録時から或る期間経過後の認証精度の低下を防ぐことができる。
【実施例３】
【００６７】
実施例３では、上述の実施例１における手法で取得される予測認証率が実際の認証率を考慮することにより補正される。図８は、実施例３における生体情報処理装置の構成を示すブロック図である。【００６８】
実施例３における生体情報処理装置１は、実施例２の構成に加えて、更に、認証率算出部８１、予測認証率補正部８２等を含む。これら生体情報処理装置１の各ユニットは、ソフトウェアの構成要素、又はハードウェアの構成要素、若しくはこれらの組み合わせとしてそれぞれ実現される（［その他］の項参照）。これら各ユニットはそれぞれ通信可能に接続される。各ユニットがそれぞれハードウェア構成要素として実現されている場合には例えばバス１０で接続される。以下、実施例１及び２と異なる内容を中心に説明する。【００６９】
認証率算出部８１は、図示しない認証処理部における、生体情報ＤＢ２２に登録されている生体情報データと生体情報入力部１１に入力される生体情報との認証処理の結果の履歴に基づいて、実際の認証率を算出する。認証率算出部８１は、認証が成功した回数を全認証回数で除算した値を実際の認証率として算出する。認証率算出部８１は、認証が行われる度に実際の認証率を算出する。【００７０】
予測認証率補正部８２は、認証率予測部１８により決定された予測認証率を認証率算出部８１で算出された実際の認証率を用いて補正し、補正された予測認証率を予測認証率管理部１９へ送る。結果、補正された予測認証率が予測認証率ＤＢ２０に格納される。【００７１】
具体的には、予測認証率補正部８２は、以下の式（４）に示すように、認証率予測部１８で予測された今回の予測認証率、予測認証率ＤＢ２０に格納される対象ユーザについての前回の予測認証率、及び、認証率算出部８１で算出された実際の認証率を用いることにより予測認証率を算出する。以下の式（４）におけるｐｒｅｄ［ｎ］は今回の予測認証率を示し、ｐｒｅｄ［ｎ−１］が前回の予測認証率を示し、ａｃｔｕａｌが実際の認証率を示す。以下の式（４）の左辺で示される予測認証率ｐｒｅｄ［ｎ］が補正された予測認証率を示す。
【数２】
0005454672.tif 000003
【００７２】
予測認証率補正部８２は、認証率予測部１８により予測認証率が取得される度に、この予測認証率の補正処理を実行するようにしてもよいし、実際の認証率と予測認証率との差異が所定閾値より大きくなった場合に当該補正処理を実行するようにしてもよい。【００７３】
このように実施例３によれば、実際の認証率を予測認証率に反映させるため、予測認証率の精度を向上させることができる。予測認証率の精度を向上させることができれば、生体情報の認証安定度を正確に判定することができる。ひいては、或る期間経過後の認証精度の低下の防止の確実性が向上することに繋がる。【００７４】
［その他］
〈ハードウェアの構成要素（Component）及びソフトウェアの構成要素（Component）について〉
ハードウェアの構成要素とは、ハードウェア回路であり、例えば、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ゲートアレイ、論理ゲートの組み合わせ、信号処理回路、アナログ回路等がある。【００７５】
ソフトウェアの構成要素とは、ソフトウェアとして上記処理を実現する部品（断片）であり、そのソフトウェアを実現する言語、開発環境等を限定する概念ではない。ソフトウェアの構成要素としては、例えば、タスク、プロセス、スレッド、ドライバ、ファームウェア、データベース、テーブル、関数、プロシジャ、サブルーチン、プログラムコードの所定の部分、データ構造、配列、変数、パラメータ等がある。これらソフトウェアの構成要素は、コンピュータ内において、１又は複数のメモリ上で実現されるか、或いは、１又は複数のメモリ上のデータが１又は複数のプロセッサ（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等）で実行されることにより実現される。【００７６】
なお、上述の各実施形態は、上記各処理部の実現手法を限定するものではない。上記各処理部は、上記ハードウェアの構成要素又はソフトウェアの構成要素若しくはこれらの組み合わせとして、本技術分野の通常の技術者において実現可能な手法により構成されていればよい。
【符号の説明】
【００７７】
１  生体情報処理装置
１１  生体情報入力部
１２  ユーザインタフェース（ＩＦ）部
１３  制御部
１４  方向算出部
１５  方向平滑化部
１６  差分算出部
１７  領域検出部
１８  認証率予測部
１９  予測認証率管理部
２０  予測認証率データベース（ＤＢ）
２１  生体情報管理部
２２  生体情報データベース（ＤＢ）
２３  生体情報評価部
８１  認証率算出部
８２  予測認証率補正部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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