(57)【要約】  生体画像から特徴量を抽出するためのパラメータを自動最適化することが可能な生体認証装置及び指紋特徴抽出方法を提供する。第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成部と、複数の異なる仮パラメータを用いて、第１生体画像及び第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成部と、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、スコア分離度の大きさに基づいて仮パラメータを判定する最適解判定部と、を備える。
2019073745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成部と、
複数の異なる仮パラメータを用いて、前記第１生体画像及び前記第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成部と、
前記正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、前記非正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、前記仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、前記スコア分離度の大きさに基づいて前記仮パラメータを判定する最適解判定部と、
を備える生体認証装置。
【請求項２】
前記最適解判定部は、最大となる前記スコア分離度に基づいて前記仮パラメータを判定する
請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項３】
前記最適解判定部は、前記第１のスコア及び前記第２のスコアを、前記第１生体画像又は前記第２生体画像ごとに算出し、前記第１のスコアの順位が１位である割合を、前記スコア分離度として算出する
請求項１又は２に記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記最適解判定部は、前記第１のスコアが所定値以上である前記正解対を、前記スコア分離度の算出処理から除外する
請求項１から３のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【請求項５】
前記第１生体画像及び前記第２生体画像から前記特徴量を抽出するためのパラメータを記録する記録部と、
前記記録部に記録されている前記パラメータを、前記判定された前記仮パラメータによって更新するパラメータ更新部と、
を更に備える請求項１から４のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【請求項６】
前記第１生体画像と前記第２生体画像の対は、指紋又は掌紋の採取画像の対であり、
前記特徴量は、指紋又は掌紋の特徴点群である
請求項１から５のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【請求項７】
前記第１生体画像と前記第２生体画像の対は、遺留指紋の採取画像と押捺指紋の採取画像の対である
請求項６に記載の生体認証装置。
【請求項８】
前記仮パラメータは、ノイズ除去処理及び強調処理の組み合わせ及び重みを含む
請求項１から７のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【請求項９】
第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成ステップと、
複数の異なる仮パラメータを用いて、前記第１生体画像及び前記第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成ステップと、
前記正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、前記非正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、前記仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、前記スコア分離度の大きさに基づいて前記仮パラメータを判定する最適解判定ステップと、
を有する、生体認証装置の制御演算部において用いられる生体認証方法。
【請求項１０】
第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成手段と、
複数の異なる仮パラメータを用いて、前記第１生体画像及び前記第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成手段と、
前記正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、前記非正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、前記仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、前記スコア分離度の大きさに基づいて前記仮パラメータを判定する最適解判定手段と、
して、コンピュータを機能させる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録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認証装置及び生体認証方法に関し、特に、生体画像から特徴量を抽出するために用いるパラメータの自動最適化技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
指や掌の皮膚の隆線が形作る指紋や掌紋は万人不同かつ終生不変という特徴を有している。このため、指紋や掌紋は個人を識別する生体認証手段として犯罪捜査等に利用されている。【０００３】
犯罪捜査用に事前に採取される押捺指紋や、事件現場で採取される遺留指紋等の採取画像は、予めデータベースに登録され、犯罪捜査において読み出されて特徴量が抽出される。特許文献１では、採取画像から特徴量を抽出する際にノイズ除去処理や強調処理を行うことで、指紋の特徴量を鮮明化して指紋の照合精度を向上させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−０４８０００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
生体画像から特徴量を抽出する際に用いられるノイズ除去処理や強調処理の組み合わせ及び重み等のパラメータは、指紋の採取方法（例えばインク方式では、インクや紙の質）等に応じて最適な値が異なる。このため、生体画像から特徴量を抽出するパラメータは、生体認証装置の運用スタイルに合わせて適切に設定する必要がある。【０００６】
しかし、生体画像から特徴量を抽出するパラメータを運用スタイルごとに設定することは手間を有するだけでなく、最適なパラメータは実際の運用において試行錯誤しながらでないと分からないことも多い。特に、運用スタイルは途中で変更され得ることから、データベースには様々な運用スタイルにおいて採取された生体画像が含まれ得る。このため、生体画像から特徴量を抽出するためのパラメータを最適化して維持することが難しいという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一観点によれば、第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成部と、複数の異なる仮パラメータを用いて、第１生体画像及び第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成部と、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、スコア分離度の大きさに基づいて仮パラメータを判定する最適解判定部と、を備える生体認証装置が提供される。【０００８】
また、本発明の別観点によれば、第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成ステップと、複数の異なる仮パラメータを用いて、第１生体画像及び第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成ステップと、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、スコア分離度の大きさに基づいて仮パラメータを判定する最適解判定ステップと、を有する、生体認証装置の制御演算部において用いられる生体認証方法が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、生体画像から特徴量を抽出するためのパラメータを自動最適化することが可能な生体認証装置及び指紋特徴抽出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る生体認証装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図２Ａ】第１実施形態に係る生体認証装置における教師データ生成処理の例を示す図である。
【図２Ｂ】第１実施形態に係る生体認証装置における教師データ生成処理の例を示す図である。
【図３Ａ】第１実施形態に係る生体認証装置における学習データ生成処理の例を示す図である。
【図３Ｂ】第１実施形態に係る生体認証装置における学習データ生成処理の例を示す図である。
【図４Ａ】第１実施形態に係る生体認証装置におけるスコア算出処理の例を示す第１の図である。
【図４Ｂ】第１実施形態に係る生体認証装置におけるスコア算出処理の例を示す第１の図である。
【図５Ａ】第１実施形態に係る生体認証装置におけるスコア算出処理の例を示す第２の図である。
【図５Ｂ】第１実施形態に係る生体認証装置におけるスコア算出処理の例を示す第２の図である。
【図６Ａ】第１実施形態に係る生体認証装置におけるスコア算出処理の例を示す第３の図である。
【図６Ｂ】第１実施形態に係る生体認証装置におけるスコア算出処理の例を示す第３の図である。
【図７】第１実施形態に係る生体認証装置における最適解判定処理の例を示す図である。
【図８】第１実施形態に係る生体認証方法のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を用いて説明する。なお、本発明は以下の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。各図において同一、又は相当する機能を有するものは、同一符号を付し、その説明を省略又は簡潔にすることもある。
【００１２】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る生体認証装置の構成を概略的に示すブロック図である。本実施形態の生体認証装置は、制御演算部１、及び記録部２を備えて構成される。
【００１３】
制御演算部１は、記録部２に記録されたプログラムを実行し、生体認証装置の制御及び演算を行うためのマイクロプロセッサ及びメモリを備えた半導体ＩＣである。制御演算部１は、生体画像読み出し部１１、教師データ生成部１２、学習データ生成部１３、最適解判定部１４、及びパラメータ更新部１５を有している。
【００１４】
記録部２は、制御演算部１により実行されるプログラムや、プログラムの実行に必要となるデータが保存されるフラッシュメモリやＨＤＤ等の記録装置である。記録部２には、犯罪捜査用に事前に採取された押捺指紋や、事件現場で採取された遺留指紋等の生体画像が、データベースとして登録されている。
【００１５】
生体画像読み出し部１１は、特徴量抽出用のパラメータを自動最適化するための機械学習を行うために、記録部２にデータベースとして登録されている生体画像の中から、複数の生体画像を読み出す。以下で説明するパラメータの自動最適化は、通常の鑑定処理のバックグラウンド処理として、或いは、夜間等に行われるバッチ処理として実行され得る。
【００１６】
なお、以下の説明では、犯罪捜査用に予め採取された押捺指紋の採取画像や、事件現場で採取された遺留指紋の採取画像を、生体画像とするが、本実施形態はこれに限定されない。生体画像は掌紋、指の静脈、瞳の虹彩等の採取画像であってもよい。また、生体画像は、生体情報をカメラ等で直接読み取ったものでもよいし、インク等で紙に押捺された生体情報をスキャナで読み取ったものでもよい。
【００１７】
教師データ生成部１２は、後述の学習データ生成処理おいて教師データとして用いるための第１生体画像と第２生体画像の対を生成する。ここで、本実施形態では、遺留指紋の採取画像を第１生体画像とし、押捺指紋の採取画像を第２生体画像とする。
【００１８】
より具体的には、教師データ生成部１２は、生体画像読み出し部１１により読み出された複数の生体画像から、同一の指に基づくものであると判定した第１生体画像と第２生体画像の対を正解対として選択する。また、教師データ生成部１２は、同一の指に基づくものであると判定しなかった第１生体画像と第２生体画像の対を非正解対として選択する。
【００１９】
教師データ生成部１２は、教師データを生成するための専用の処理である必要はなく、通常の鑑定業務における一処理を、教師データ生成部１２における一処理として利用することも可能である。例えば、教師データ生成部１２は、生体認証装置の利用者である鑑識官等によって同一の指に基づくものであると予め識別された第１生体画像と第２生体画像の対を、そのまま正解対として選択してもよい。
【００２０】
学習データ生成部１３は、教師データ生成部１２により生成された教師データ用の第１生体画像及び第２生体画像から、複数の異なる仮パラメータを用いて、学習データ用の特徴量を生成する。ここで、本実施形態では、遺留指紋や押捺指紋の採取画像から抽出される特徴点（指紋隆線の端点や分岐点）の群（Ｇｒｏｕｐ）を、学習データ用の特徴量とする。
【００２１】
なお、本実施形態ではパラメータという用語を広い意味で用いる。パラメータは、画像抽出におけるノイズ除去処理、強調処理、及びその他の処理のアルゴリズムの組み合わせ及び重みを含み得る。
【００２２】
最適解判定部１４は、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、仮パラメータごとにスコア分離度を算出する。そして、スコア分離度の大きさに基づいて仮パラメータを最適解として判定する。パラメータ更新部１５は、記録部２に記録されているパラメータを、最適解として判定された仮パラメータによって更新する。
【００２３】
図２Ａ及び図２Ｂは、第１実施形態に係る生体認証装置における教師データ生成処理の例を示す図である。教師データ生成部１２は、生体画像読み出し部１１により読み出された複数の生体画像から、同一の指に基づくものであると判定した第１生体画像と第２生体画像の対を正解対として選択する。また、教師データ生成部１２は、同一の指に基づくものであると判定しなかった第１生体画像と第２生体画像の対を非正解対として選択する。
【００２４】
なお、図２Ａには、教師データ生成部１２により生成された遺留指紋Ｆの採取画像と押捺指紋ｆの採取画像を同じ図形で表しているが、実際の遺留指紋Ｆの採取画像は、押捺指紋ｆの採取画像よりも不鮮明である。以下、教師データ生成部１２による正解対及び非正解対の生成方法の一例について説明するが、本実施形態はこの例に限定されるものではない。
【００２５】
教師データ生成部１２は、生体認証装置の利用者である鑑識官等によって同一の指に基づくものであると予め識別された遺留指紋Ｆの採取画像と押捺指紋ｆの採取画像の正解対を、教師データとして生成する。また、教師データ生成部１２は、生体認証装置の利用者である鑑識官等によって同一の指に基づくものであると識別されなかった遺留指紋Ｆの採取画像と押捺指紋ｆの採取画像の非正解対を、教師データとして生成する。
【００２６】
図２Ａには、第１生体画像である遺留指紋Ｆの採取画像の特徴点群｛Ｍ１、Ｍ２、…｝と、第２生体画像である押捺指紋ｆの採取画像の特徴点群｛ｍ１、ｍ２、…｝を参考用に示している。一般的には、鑑識官は、図２Ａに示すような特徴点群｛Ｍ１、Ｍ２、…｝及び特徴点群｛ｍ１、ｍ２、…｝を参照しながら、第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を選択するが、本実施形態はこれに限定されるものではない。
【００２７】
図２Ｂには、教師データ生成部１２により生成された複数の正解対Ｆ１−ｆ１、Ｆ２−ｆ２、Ｆ３−ｆ３の例を示している。ここで、正解対Ｆ１−ｆ１は、遺留指紋Ｆ１の採取画像と押捺指紋ｆ１の採取画像の正解対であり、他の正解対Ｆ２−ｆ２、Ｆ３−ｆ３についても同様である。なお、図２Ｂには、３対の正解対を示したが、実際の教師データ生成処理においては更に多くの正解対が生成され得る。
【００２８】
図３Ａ及び図３Ｂは、第１実施形態に係る生体認証装置における学習データ生成処理の例を示す図である。学習データ生成部１３は、教師データ生成部１２により生成された教師データ用の正解対の第１生体画像及び第２生体画像から、複数の異なる仮パラメータを用いて、学習データ用の特徴量を生成する。ここで、本実施形態では、遺留指紋や押捺指紋の採取画像から抽出される特徴点（指紋隆線の端点や分岐点）の群（Ｇｒｏｕｐ）を、学習データ用の特徴量とする。図３Ｂには、図２Ｂに示した正解対の第１生体画像及び第２生体画像を示している。以下、学習データ生成部１３による特徴量の生成方法の一例について説明するが、本実施形態はこの例に限定されるものではない。
【００２９】
図３Ａに示すように、学習データ生成部１３は、仮パラメータを用いて、遺留指紋Ｆの採取画像から特徴点群Ｇ｛Ｎ１、Ｎ２、…｝を抽出する。また、学習データ生成部１３は、同様に、仮パラメータを用いて、押捺指紋ｆの採取画像から特徴点群ｇ｛ｎ１、ｎ２、…｝を抽出する。特徴点の抽出方法としては、例えば特許文献１に記載の周知技術が用いられ得る。
【００３０】
図３Ｂには、教師データ生成部１２により生成された正解対の遺留指紋Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、及び押捺指紋ｆ１、ｆ２、ｆ３とともに、学習データ生成部１３により生成された特徴点群Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、及び特徴点群ｇ１、ｇ２、ｇ３を示している。ここで、特徴点群Ｇ１は、第１生体画像である遺留指紋Ｆ１の採取画像から抽出された特徴点の群であり、特徴点群ｇ１は、第２生体画像である押捺指紋ｆ１の採取画像から抽出された特徴点の群である。他の特徴点群Ｇ２、Ｇ３、ｇ２、ｇ３についても同様である。なお、図３Ｂには、３対の正解対の第１生体画像及び第２生体画像を示したが、実際の学習データ生成処理においては更に多くの第１生体画像及び第２生体画像から特徴量が生成され得る。
【００３１】
図４Ａ及び図４Ｂは、第１実施形態に係る生体認証装置におけるスコア算出処理の例を示す第１の図である。図４Ａには、仮パラメータＰａを用いて、学習データ生成部１３により遺留指紋Ｆ１〜Ｆ３からそれぞれ抽出された特徴点群Ｇａ１〜Ｇａ３を示している。また同様に、仮パラメータｐａを用いて、学習データ生成部１３により押捺指紋ｆ１〜ｆ３からそれぞれ抽出された特徴点群ｇａ１〜ｇａ３を示している。
【００３２】
最適解判定部１４は、図４Ａに示すように、第１生体画像から抽出された特徴点群Ｇａｉ（ｉは自然数）と第２生体画像から抽出された特徴点群ｇａｊ（ｊは自然数）の組み合わせごとに、特徴点群の対Ｇａｉ−ｇａｊの一致度を表すスコアＳａｉｊを算出する。
【００３３】
この際、最適解判定部１４は、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表すスコア（以下「第１のスコア」）だけでなく、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表すスコア（以下「第２のスコア」）も算出する。図４Ｂには、正解対から抽出された特徴量の対の第１のスコアＳａｉｊ（ｉ＝ｊ）と、非正解対から抽出された特徴量の対の第２のスコアＳａｉｊ（ｉ≠ｊ）とを、上下に分けて示している。
【００３４】
図５Ａ及び図５Ｂは、第１実施形態に係る生体認証装置におけるスコア算出処理の例を示す第２の図である。図５Ａには、仮パラメータＰｂを用いて、学習データ生成部１３により遺留指紋Ｆ１〜Ｆ３からそれぞれ抽出された特徴点群Ｇｂ１〜Ｇｂ３を示している。また同様に、仮パラメータｐｂを用いて、学習データ生成部１３により押捺指紋ｆ１〜ｆ３からそれぞれ抽出された特徴点群ｇｂ１〜ｇｂ３を示している。
【００３５】
最適解判定部１４は、図４Ｂと同様にして、特徴点群Ｇｂｉと特徴点群ｇｂｊの組み合わせごとに、特徴点群の対Ｇｂｉ−ｇｂｊの一致度を表すスコアＳｂｉｊを算出する。図５Ｂには、最適解判定部１４により算出されたスコアＳｂｉｊを示している。
【００３６】
図６Ａ及び図６Ｂは、第１実施形態に係る生体認証装置におけるスコア算出処理の例を示す第３の図である。図６Ａには、仮パラメータＰｃを用いて、学習データ生成部１３により遺留指紋Ｆ１〜Ｆ３からそれぞれ抽出された特徴点群Ｇｃ１〜Ｇｃ３を示している。また同様に、仮パラメータｐｃを用いて、学習データ生成部１３により押捺指紋ｆ１〜ｆ３からそれぞれ抽出された特徴点群ｇｃ１〜ｇｃ３を示している。
【００３７】
最適解判定部１４は、図４Ｂと同様にして、特徴点群Ｇｃｉと特徴点群ｇｃｊの組み合わせごとに、特徴点群の対Ｇｃｉ−ｇｃｊの一致度を表すスコアＳｃｉｊを算出する。図６Ｂには、最適解判定部１４により算出されたスコアＳｃｉｊを示している。
【００３８】
次に、最適解判定部１４は、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとの、統計的な分離度を表すスコア分離度を算出する。以下、図７を参照しながら、スコア分離度の算出方法の一例について説明するが、本実施形態のスコア分離度の算出方法はこの例に限定されるものではない。
【００３９】
図７は、第１実施形態に係る生体認証装置における最適解判定処理の例を示す図である。最適解判定部１４は、仮パラメータＰの重み（Ａ、Ｂ、Ｃ）を異ならせて、下式（１）により、遺留指紋Ｆｉと押捺指紋ｆｊの一致度を表すスコアＳｉｊを算出する。ここで、Ｓａｉｊ、Ｓｂｉｊ、Ｓｃｉｊは、図４Ｂ、図５Ｂ及び図６Ｂに示したスコアであり、Ａ、Ｂ、Ｃは、それぞれスコアＳａｉｊ、Ｓｂｉｊ、Ｓｃｉｊの重みを表す。
Ｓｉｊ  ＝  Ａ・Ｓａｉｊ＋Ｂ・Ｓｂｉｊ＋Ｃ・Ｓｃｉｊ＋…    （１）
【００４０】
なお、図７では、３通りの仮パラメータＰの重み（１、１、１）、（１、２、１）、（２、１、１）の組み合わせでスコアＳｉｊを算出したが、実際の最適解判定処理においては更に多くの仮パラメータＰの重み（Ａ、Ｂ、Ｃ）の組み合わせが用いられ得る。
【００４１】
まず、最適解判定部１４は、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第１のスコアＳｉｊ（ｉ＝ｊ）と、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第２のスコアＳｉｊ（ｉ≠ｊ）を、遺留指紋Ｆｉ（第１生体画像）ごとに算出する。図７には、算出した第１のスコア及び第２のスコアを、遺留指紋Ｆｉごとに分けて示している。なお、第１のスコア及び第２のスコアは、押捺指紋ｆｊ（第２生体画像）ごとに算出してもよい。
【００４２】
次に、最適解判定部１４は、第１のスコアの順位が１位である遺留指紋Ｆｉ（第１生体画像）の割合を、仮パラメータＰ（Ａ、Ｂ、Ｃ）ごとに、スコア分離度Ｓとして算出する。なお、第１のスコアの順位が１位である押捺指紋ｆｊ（第２生体画像）の割合を、仮パラメータＰ（Ａ、Ｂ、Ｃ）ごとに、スコア分離度Ｓとして算出してもよい。図７には、遺留指紋Ｆｉの第１のスコアの順位を括弧付で示している。
【００４３】
最後に、最適解判定部１４は、スコア分離度Ｓが最大となる仮パラメータＰ（Ａ、Ｂ、Ｃ）を最適解と判定する。例えば図７に示す例では、スコア分離度Ｓが最大（＝３／３）である仮パラメータＰ（１、２、１）が、最適解として判定される。
【００４４】
その後、パラメータ更新部１５は、記録部２に記録されているパラメータを、最適解判定部１４により最適解として判定された仮パラメータによって更新する。これにより、記録部２に記録されているパラメータが最適化されるので、生体認証装置を運用しながら、生体画像から特徴量を抽出するためのパラメータを自動最適化することが可能となる。
【００４５】
特に、本実施形態では、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、スコア分離度Ｓを算出している。このため、図７に示す仮パラメータ（２、１、１）のように、非正解対から抽出した特徴量の対の一致度を表す第２のスコアを高く算出する仮パラメータを最適解として判定しまうことを避けることができる。なお、スコア分離度の算出方法は、１位の割合による判定に限らない。
【００４６】
図８は、第１実施形態に係る生体認証方法のフローチャートを示す図である。以下、図８に示すフローチャートを参照しながら、本実施形態の生体認証方法について説明する。
【００４７】
ステップＳ１０１において、生体画像読み出し部１１は、記録部２にデータベースとして登録された生体画像を読み出す。ステップＳ１０２において、教師データ生成部１２は、生体画像読み出し部１１により読み出された複数の生体画像から、同一の指に基づくものであると判定した生体画像の対を正解対として選択する。ステップＳ１０３において、学習データ生成部１３は、教師データ生成部１２により生成された教師データ用の第１生体画像及び第２生体画像から、複数の異なる仮パラメータを用いて、学習データ用の特徴量を生成する。
【００４８】
ステップＳ１０４において、最適解判定部１４は、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、仮パラメータごとにスコア分離度を算出する。ステップＳ１０５において、最適解判定部１４は、スコア分離度が最大となる仮パラメータを最適解として判定する。ステップＳ１０６において、パラメータ更新部１５は、記録部２に記録されているパラメータを、最適解として判定された仮パラメータによって更新する。
【００４９】
以上のように、本実施形態の生体認証装置は、正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、非正解対から抽出された特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、仮パラメータごとにスコア分離度を算出する。そして、スコア分離度の大きさに基づいて仮パラメータを判定する。このような構成によれば、生体画像から特徴量を抽出するためのパラメータを自動最適化することが可能な生体認証装置及び指紋特徴抽出方法を提供することができる。
【００５０】
（その他の実施形態）
なお、上述の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【００５１】
例えば、上述の実施形態における正解対Ｆ２−ｆ２は、学習用の仮パラメータＰ（Ａ、Ｂ、Ｃ）の値に関わらずスコアが高く算出されるため、仮パラメータの優劣を判定するためには殆ど寄与していない。そこで、最適解判定部１４は、スコアが所定値（例えば１５００）以上である正解対を、スコア分離度の算出処理から除外してもよい。これにより、スコアの大きい正解対が多い場合には、スコア分離度の算出処理における制御演算部１の処理負荷を大きく軽減することができる。
【００５２】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記録媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００５３】
上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【００５４】
（付記１）
第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成部と、
複数の異なる仮パラメータを用いて、前記第１生体画像及び前記第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成部と、
前記正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、前記非正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、前記仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、前記スコア分離度の大きさに基づいて前記仮パラメータを判定する最適解判定部と、
を備える生体認証装置。
【００５５】
（付記２）
前記最適解判定部は、最大となる前記スコア分離度に基づいて前記仮パラメータを判定する
付記１に記載の生体認証装置。
【００５６】
（付記３）
前記最適解判定部は、前記第１のスコア及び前記第２のスコアを、前記第１生体画像又は前記第２生体画像ごとに算出し、前記第１のスコアの順位が１位である割合を、前記スコア分離度として算出する
付記１又は２に記載の生体認証装置。
【００５７】
（付記４）
前記最適解判定部は、前記第１のスコアが所定値以上である前記正解対を、前記スコア分離度の算出処理から除外する
付記１から３のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【００５８】
（付記５）
前記第１生体画像及び前記第２生体画像から前記特徴量を抽出するためのパラメータを記録する記録部と、
前記記録部に記録されている前記パラメータを、前記判定された前記仮パラメータによって更新するパラメータ更新部と、
を更に備える付記１から４のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【００５９】
（付記６）
前記第１生体画像と前記第２生体画像の対は、指紋又は掌紋の採取画像の対であり、
前記特徴量は、指紋又は掌紋の特徴点群である
付記１から５のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【００６０】
（付記７）
前記第１生体画像と前記第２生体画像の対は、遺留指紋の採取画像と押捺指紋の採取画像の対である
付記６に記載の生体認証装置。
【００６１】
（付記８）
前記仮パラメータは、ノイズ除去処理及び強調処理の組み合わせ及び重みを含む
付記１から７のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【００６２】
（付記９）
第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成ステップと、
複数の異なる仮パラメータを用いて、前記第１生体画像及び前記第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成ステップと、
前記正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、前記非正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、前記仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、前記スコア分離度の大きさに基づいて前記仮パラメータを判定する最適解判定ステップと、
を有する、生体認証装置の制御演算部において用いられる生体認証方法。
【００６３】
（付記１０）
第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成手段と、
複数の異なる仮パラメータを用いて、前記第１生体画像及び前記第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成手段と、
前記正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、前記非正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、前記仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、前記スコア分離度の大きさに基づいて前記仮パラメータを判定する最適解判定手段と、
して、コンピュータを機能させる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録媒体。
【００６４】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００６５】
この出願は、２０１７年１０月１３日に出願された日本出願特願２０１７−１９９１６７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００６６】
１          ：制御演算部
２          ：記録部
１１        ：生体画像読み出し部
１２        ：教師データ生成部
１３        ：学習データ生成部
１４        ：最適解判定部
１５        ：パラメータ更新部
【図１】
2019073745.tif 000003
【図２Ａ】
2019073745.tif 000004
【図２Ｂ】
2019073745.tif 000005
【図３Ａ】
2019073745.tif 000006
【図３Ｂ】
2019073745.tif 000007
【図４Ａ】
2019073745.tif 000008
【図４Ｂ】
2019073745.tif 000009
【図５Ａ】
2019073745.tif 000010
【図５Ｂ】
2019073745.tif 000011
【図６Ａ】
2019073745.tif 000012
【図６Ｂ】
2019073745.tif 000013
【図７】
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【図８】
2019073745.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和2年3月3日(2020.3.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成部と、
複数の異なる仮パラメータを用いて、前記第１生体画像及び前記第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成部と、
前記正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、前記非正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、前記仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、前記スコア分離度の大きさに基づいて前記仮パラメータを判定する最適解判定部と、
を備える生体認証装置。
【請求項２】
前記最適解判定部は、最大となる前記スコア分離度に基づいて前記仮パラメータを判定する
請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項３】
前記最適解判定部は、前記第１のスコア及び前記第２のスコアを、前記第１生体画像又は前記第２生体画像ごとに算出し、前記第１のスコアの順位が１位である割合を、前記スコア分離度として算出する
請求項１又は２に記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記最適解判定部は、前記第１のスコアが所定値以上である前記正解対を、前記スコア分離度の算出処理から除外する
請求項１から３のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【請求項５】
前記第１生体画像及び前記第２生体画像から前記特徴量を抽出するためのパラメータを記録する記録部と、
前記記録部に記録されている前記パラメータを、前記判定された前記仮パラメータによって更新するパラメータ更新部と、
を更に備える請求項１から４のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【請求項６】
前記第１生体画像と前記第２生体画像の対は、指紋又は掌紋の採取画像の対であり、
前記特徴量は、指紋又は掌紋の特徴点群である
請求項１から５のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【請求項７】
前記第１生体画像と前記第２生体画像の対は、遺留指紋の採取画像と押捺指紋の採取画像の対である
請求項６に記載の生体認証装置。
【請求項８】
前記仮パラメータは、ノイズ除去処理及び強調処理の組み合わせ及び重みを含む
請求項１から７のいずれか１項に記載の生体認証装置。
【請求項９】
第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成ステップと、
複数の異なる仮パラメータを用いて、前記第１生体画像及び前記第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成ステップと、
前記正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、前記非正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、前記仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、前記スコア分離度の大きさに基づいて前記仮パラメータを判定する最適解判定ステップと、
を有する、生体認証装置の制御演算部において用いられる生体認証方法。
【請求項１０】
第１生体画像と第２生体画像の正解対及び非正解対を生成する教師データ生成手段と、
複数の異なる仮パラメータを用いて、前記第１生体画像及び前記第２生体画像から特徴量を抽出する学習データ生成手段と、
前記正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第１のスコアと、前記非正解対から抽出された前記特徴量の対の一致度を表す第２のスコアとに基づいて、前記仮パラメータごとにスコア分離度を算出し、前記スコア分離度の大きさに基づいて前記仮パラメータを判定する最適解判定手段と、
して、コンピュータを機能させるプログラム。
【国際調査報告】
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2019073745.tif 000017
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