(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの生体情報を取得する第１生体センサと、
前記第１生体センサよりも低い再現性でユーザの生体情報を取得する第２生体センサと、
前記第１生体センサおよび前記第２生体センサが取得した生体情報を用いた照合によって認証を行う認証処理部と、を備え、
前記認証処理部は、前記第１生体センサが取得した生体情報と登録情報との照合が成功した際の当該生体情報を利用して、前記第２生体センサが取得した生体情報を照合することを特徴とする生体認証装置。
【請求項２】
前記第１生体センサが取得した生体情報と登録情報との照合が成功した際の当該生体情報を加工する加工部を備え、
前記認証処理部は、前記加工部による加工によって得られた加工生体情報と、前記第２生体センサが取得した生体情報との照合によって認証を行うことを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
【請求項３】
前記認証処理部は、前記第２生体センサが取得した生体情報と前記登録情報との照合による認証が失敗した場合に、前記加工生体情報と、前記第２生体センサが取得した生体情報との照合によって認証を行うことを特徴とする請求項２記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記第１生体センサおよび前記第２生体センサは、生体画像を取得するセンサであり、
前記加工部は、前記第１生体センサが取得した生体画像の画質を低下させる処理を行うことを特徴とする請求項２または３記載の生体認証装置。
【請求項５】
前記認証処理部は、前記第１生体センサが取得した生体情報と登録情報との照合が成功した際の当該生体情報と前記第２生体センサが取得した生体情報との照合に、前記第２生体センサが取得した生体情報と前記登録情報との照合結果を反映させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の生体認証装置。
【請求項６】
ユーザの生体情報を取得する第１生体センサが取得した生体情報と、登録情報との照合によって認証を行う第１認証処理ステップと、
前記第１認証処理ステップにおける照合が成功した場合の当該生体情報を利用して、前記第１生体センサよりも低い再現性でユーザの生体情報を取得する第２生体センサが取得した生体情報を照合することによって認証を行う第２認証処理ステップと、を含むことを特徴とする生体認証方法。
【請求項７】
コンピュータに、
ユーザの生体情報を取得する第１生体センサが取得した生体情報と、登録情報との照合によって認証を行う第１認証処理ステップと、
前記第１認証処理ステップにおける照合が成功した場合の当該生体情報を利用して、前記第１生体センサよりも低い再現性でユーザの生体情報を取得する第２生体センサが取得した生体情報を照合することによって認証を行う第２認証処理ステップと、を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、生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体センサによって取得された照合データと、データベースに登録された登録データとを照合することによって、生体認証がなされている。近年、生体認証は多様化しつつあり、特許文献１〜３は、多様化された生体認証に係る技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１４４６２号公報
【特許文献２】特開２００６−１０７３４０号公報
【特許文献３】特開２００９−１６９７９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１〜３の技術では、複数の生体センサを用いた場合に認証精度が低下するおそれがある。【０００５】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、複数の生体センサを用いた場合に認証精度低下を抑制することができる生体認証装置、生体認証方法、およ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】
【０００６】
上記課題を解決するために、明細書開示の生体認証装置は、ユーザの生体情報を取得する第１生体センサと、前記第１生体センサよりも低い再現性でユーザの生体情報を取得する第２生体センサと、前記第１生体センサおよび前記第２生体センサが取得した生体情報を用いた照合によって認証を行う認証処理部と、を備え、前記認証処理部は、前記第１生体センサが取得した生体情報と登録情報との照合が成功した際の当該生体情報を利用して、前記第２生体センサが取得した生体情報を照合する。【０００７】
上記課題を解決するために、明細書開示の生体認証方法は、ユーザの生体情報を取得する第１生体センサが取得した生体情報と、登録情報との照合によって認証を行う第１認証処理ステップと、前記第１認証処理ステップにおける照合が成功した場合の当該生体情報を利用して、前記第１生体センサよりも低い再現性でユーザの生体情報を取得する第２生体センサが取得した生体情報を照合することによって認証を行う第２認証処理ステップと、を含む。【０００８】
上記課題を解決するために、明細書開示の生体認証プログラムは、コンピュータに、ユーザの生体情報を取得する第１生体センサが取得した生体情報と、登録情報との照合によって認証を行う第１認証処理ステップと、前記第１認証処理ステップにおける照合が成功した場合の当該生体情報を利用して、前記第１生体センサよりも低い再現性でユーザの生体情報を取得する第２生体センサが取得した生体情報を照合することによって認証を行う第２認証処理ステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
明細書開示の生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラムによれば、複数の生体センサを用いた場合に認証精度低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例が適用される場面の例である。
【図２】（ａ）は実施例１に係る生体認証装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）は手のひら静脈を検出する生体センサの一例を説明するための模式図である。
【図３】（ａ）は生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図であり、（ｂ）は登録データベースに登録されている登録データを表すテーブルの一例である。
【図４】生体センサを用いた場合の認証処理の際に実行されるフローチャートの一例である。
【図５】低画質の画像の生成の例について説明するための図である。
【図６】低画質の画像の生成の他の例について説明するための図である。
【図７】低画質の画像の生成の他の例について説明するための図である。
【図８】生体センサを用いた場合の認証処理の際に実行されるフローチャートの一例である。
【図９】認証失敗の原因を推定するための処理フローの一例を説明するための図である。
【図１０】周辺減光に対する手の大きさの影響を説明するための図である。
【図１１】融合スコアを説明するための図である。
【図１２】実施例２に係る生体認証装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。
【図１３】生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。
【図１４】生体センサを用いた場合の認証処理の際に実行されるフローチャートの一例である。
【図１５】第２生体センサを用いた場合の認証処理の際に実行されるフローチャートの一例である。
【図１６】図１５のステップＳ５３の実行後にサーバによって実施されるフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施例の説明に先立って、下記の実施例が適用される場面の例について説明する。図１は、下記実施例が適用される場面の例を説明するための図である。図１を参照して、入退室管理用のセンサ（タイプＡセンサ）と、オフィス内のＰＣのログオン管理用、ロッカーの施錠管理用などのセンサ（タイプＢセンサ）とが配置されている。生体センサによって取得された生体情報と、登録データベースに登録された登録情報とを照合することによって、生体認証がなされる。
【００１２】
入退室管理はセキュリティの第一歩であるため、タイプＡセンサには高精度の認証が要求される。そこで、タイプＡセンサには、例えば認証精度・外光耐性等は高いが大型で高コストのセンサが用いられる。これに対して、オフィス内の各デスクトップＰＣ、ノートＰＣなどに内蔵されるセンサは、大きさの面で制約がある。また、導入台数も多くなるため、コストカットが要求される。そのため、タイプＢセンサには、小型で安価なセンサが用いられる。この場合、オフィス内のセンサでの認証精度が低下する。このようなタイプＢセンサの認証精度を改善することが求められている。そこで、以下の実施例では、複数の生体センサを用いた場合に認証精度低下を抑制することができる生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラムについて説明する。
【実施例１】
【００１３】
図２（ａ）は、実施例１に係る生体認証装置４００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図２（ａ）を参照して、生体認証装置４００は、端末１００、端末２００および記憶装置３００がネットワークを介して接続された構成を有する。この場合のネットワークとして、イントラネット、公衆回線網、インターネット等の通信網を用いることができる。端末１００は、例えばオフィスへの入室の許可を判定する装置であり、端末１００は、オフィス内に配置されたＰＣ端末などである。【００１４】
端末１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、第１生体センサ１０４、表示装置１０５、通信部１０６などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。端末２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、記憶装置２０３、第２生体センサ２０４、表示装置２０５、通信部２０６などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。【００１５】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１，２０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１，２０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラム、ＣＰＵ２０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。【００１６】
記憶装置１０３，２０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３，２０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。表示装置１０５は、端末１００による各処理の結果などを表示するための装置である。表示装置２０５は、生体認証装置２００による各処理の結果などを表示するための装置である。表示装置１０５，２０５は、例えば、液晶ディスプレイなどである。通信部１０６，２０６は、他機器との間で信号を送受信するためのインタフェースである。【００１７】
第１生体センサ１０４および第２生体センサ２０４は、ユーザの生体情報を取得するセンサである。ユーザの生体情報は、特に限定されるものではなく、指紋、静脈、虹彩、声紋、形状などのあらゆる生体に係る情報である。本実施例においては、一例として手のひら静脈を画像として検出するセンサを第１生体センサ１０４および第２生体センサ２０４として用いる。図２（ｂ）は、手のひら静脈を検出する第１生体センサ１０４の一例を説明するための模式図である。【００１８】
第１生体センサ１０４は、人体への透過性が高い近赤外線を用いて手のひらの皮下の静脈を撮影する撮影装置である。第１生体センサ１０４には、たとえばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどが備わっている。また、近赤外線を含む光を照射する照明などが設けられていてもよい。第２生体センサ２０４も第１生体センサ１０４と同様の構成を有する。【００１９】
第１生体センサ１０４は、ユーザの生体情報を取得するに際して、第２生体センサ２０４よりも高い再現性を有する。すなわち、第１生体センサ１０４によって複数回取得された生体情報の互いの類似度は、第２生体センサ２０４によって複数回取得された生体情報の互いの類似度よりも高くなる。第１生体センサ１０４および第２生体センサ２０４が生体画像を取得センサである場合には、第１生体センサ１０４は、第２生体センサ２０４よりも高い画質を実現する装置構成を有する。【００２０】
なお、ここで、高画質および低画質について説明する。本実施例においては、下記要件を満たす画像の画質を高画質と称し、下記要件を満たさない画像の画質を低画質と称する。具体的には、ノイズが少ない画像の画質を高画質と称してもよい。ノイズが少ないほど、認証特徴を安定して抽出可能であり、認証精度が高まるからである。画像のノイズは、光源の光量やレンズの性能などによって決まる。例えば、光量が多いとノイズが減る。レンズの性能として、明るさを表す指標のＦ値を用いることができる。【００２１】
また、周辺減光が小さい画像の画質を高画質と称してもよい。周辺減光が小さいと、撮影画像の端の特徴を安定抽出することができるからである。また、認証部位の切り出し処理も安定するため、認証精度が向上する。切り出し処理とは、たとえば画像から認証対象である手のひら領域を切り出す処理のことである。周辺減光は、レンズの性能、照明の均一度などによって決まる。【００２２】
また、解像度が高い画像の画質を高画質と称してもよい。画像の解像度が高いと細かい特徴まで撮影することができ、認証精度が高まるからである。画像の解像度は、撮像素子（ＣＭＯＳやＣＣＤ）などの性能、伝送経路の性能（例えばＵＳＢの転送能力）などによって決まる。伝送路の性能に関しては、仮に撮像素子で高解像度のデータを取得可能であったとしても、一般に高解像度データはデータ容量が大きいため、伝送路のキャパシティが小さいと実際に利用することが困難であるという事情による。【００２３】
また、分解能が高い画像の画質を高画質と称してもよい。分解能は、どれだけ細かい情報を区別できるかを表す指標である。例えば、白および黒のラインのペアを撮影し、細かいラインペアをラインペアとして正しく識別できるかを判断するための指標である。具体的には、分解能が低いと白と黒とが混じり合い、灰色に見える。分解能は、解像度とともにレンズの性能によって決まる。レンズのＭＴＦ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を分解能の指標として用いてもよい。【００２４】
また、表面反射が少ない画像の画質を高画質と称してもよい。表面反射が少ないと、内部特徴の静脈画像を鮮明に撮影することができ、認証精度が向上するからである。表面反射成分は、手のひらと空気との境界で発生する反射成分である。表面反射は、偏光板を実装することによって低減することができる。また、光源の配置および点灯方法によって表面反射を低減することができる。【００２５】
記憶装置３００は、不揮発性記憶装置である。記憶装置３００として、例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置３００は、生体認証プログラムを記憶している。なお、生体認証プログラムは、記憶装置１０３，２０３に分散して記憶されていてもよい。【００２６】
続いて、端末１００の各処理について説明する。記憶装置３００に記憶されている生体認証プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２，２０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された生体認証プログラムを実行する。ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２に展開された生体認証プログラムを実行する。それにより、端末１００による各処理が実行される。【００２７】
図３（ａ）は、生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。図３（ａ）を参照して、生体認証プログラムの実行によって、端末１００は、全体制御部１１、撮影処理部１２、認証処理部１３、テンプレート取得部１４、一時テンプレート生成部１５、および画像加工部１６として機能する。生体認証プログラムの実行によって、端末２００は、全体制御部２１、撮影処理部２２、認証処理部２３、テンプレート取得部２４、およびテンプレートキャッシュ部２５として機能する。また、生体認証プログラムの実行によって、記憶装置３００は、登録データベース３０として機能する。【００２８】
全体制御部１１は、撮影処理部１２、認証処理部１３、テンプレート取得部１４、一時テンプレート生成部１５および画像加工部１６を制御する。撮影処理部１２は、全体制御部１１の指示に従って、第１生体センサ１０４から手のひら画像を取得する。認証処理部１３は、全体制御部１１の指示に従って、撮影処理部１２が取得した手のひら画像から手のひらの静脈情報を認証特徴として抽出し、認証処理を行う。テンプレート取得部１４は、認証処理部１３における認証用に、登録データベース３０から登録テンプレート（登録データ）を取得する。一時テンプレート生成部１５は、認証処理部１３が抽出した認証特徴から一時テンプレートを生成する。画像加工部１６は、撮影処理部１２が取得した画像を加工する。【００２９】
全体制御部２１は、撮影処理部２２、認証処理部２３、テンプレート取得部２４、およびテンプレートキャッシュ部２５を制御する。撮影処理部２２は、全体制御部２１の指示に従って、第２生体センサ２０４から手のひら画像を取得する。認証処理部２３は、全体制御部２１の指示に従って、撮影処理部２２が取得した手のひら画像から手のひらの静脈情報を認証特徴として抽出し、認証処理を行う。テンプレート取得部２４は、認証処理部２３における認証用に、登録データベース３０から登録テンプレート（登録データ）を取得する。テンプレートキャッシュ部２５は、一時テンプレート生成部１５が生成した一時テンプレートを一時的に保存する。【００３０】
図３（ｂ）は、登録データベース３０に登録されている登録テンプレートを表すテーブルの一例である。図３（ｂ）を参照して、登録テンプレートには、各ユーザのＩＤに関連付けて認証特徴が含まれている。この登録テンプレートは、第１生体センサ１０４などを用いてあらかじめ登録データベース３０に登録しておくことができる。以下、認証処理の詳細について説明する。【００３１】
（認証処理）
図４は、第１生体センサ１０４を用いた場合の認証処理の際に実行されるフローチャートの一例である。この認証処理は、例えば、オフィスへの入室の際に実施される。撮影処理部１２は、第１生体センサ１０４から認証用の手のひら画像Ｉを取得する（ステップＳ１）。次に、認証処理部１３は、手のひら画像Ｉから認証特徴Ｆを抽出する（ステップＳ２）。次に、認証処理部１３は、認証特徴Ｆと、テンプレート取得部１４が登録データベース３０から取得した登録テンプレートＴＲとを照合し、両者の類似度Ｓを算出する（ステップＳ３）。なお、認証処理部１３は、各ユーザの登録テンプレート（ＴＲ１〜ＴＲＮ）と認証特徴Ｆとの類似度を算出する。【００３２】
次に、認証処理部１３は、いずれかのユーザの類似度Ｓがしきい値ＴＨ０以上であるか否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証処理部１３は、認証成功に係る信号を出力する（ステップＳ５）。それにより、例えばオフィスへの入室用のドアが開錠する。次に、画像加工部１６は、認証成功に至った手のひら画像Ｉを加工することによって、画像Ｉよりも低画質の画像Ｉ´を生成する（ステップＳ６）。【００３３】
ここで、低画質の画像Ｉ´を生成する例について説明する。例えば、再現性の低い第２生体センサ２０４を用いる場合に、十分な照明光量が得られない場合がある。例えば第２生体センサ２０４がノートＰＣに内蔵される場合には、消費電力の関係から光量を減らす必要がある。光量を減らした結果、画像のノイズが多く含まれることになる。また、画像の取得に用いる撮像素子（ＣＣＤやＣＭＯＳなど）のサイズが縮小されている場合がある。撮像素子の面積が小さくなると、単位面積当たりの受光量が低下するため、結果としてノイズが増加する。小型・安価のセンサでは一般に小型の撮像素子を利用することが多いため、結果としてノイズが多くなる傾向がある。【００３４】
画像にノイズが存在する場合、特徴量（指紋の隆線や静脈パターン）などの抽出が不安定となる。そこで、画像加工部１６は、第１生体センサ１０４が取得した画像の画質と第２生体センサ２０４が取得した画像の画質との相違を低減するために、第１生体センサ１０４が取得した画像にノイズを付加してもよい。例えば、画像加工部１６は、センサ間の差異を表現できるノイズの大きさσを事前に測定し、該当するσを基に決定したランダムノイズを手のひら画像Ｉの画素にくわえる。具体的には画像加工部１６は、下記式（１）に従って、画像Ｉ´を取得する。なお、下記式（１）においてＩ´（ｘ）は加工後の画像Ｉ´であり、Ｉ（ｘ）は加工前の手のひら画像Ｉであり、Ｎ（ｘ）はノイズ（平均＝０）である。
Ｉ´（ｘ）＝Ｉ（ｘ）＋Ｎ（ｘ）  （１）【００３５】
図５は、低画質の画像Ｉ´の生成の他の例について説明するための図である。例えば、第２生体センサ２０４として小型のセンサを用いた場合、センサ面積が小さく、光源の照射面積が制限される場合がある。センサ面積が小さいと、手のひらなど被写体に均等に光を照射することが困難になる。この場合、第１生体センサ１０４が取得する画像に周辺減光を付加することによって、第１生体センサ１０４が取得した画像の画質と第２生体センサ２０４が取得した画像の画質との相違を低減することができる。例えば、図５を参照して、画像加工部１６は、第１生体センサ１０４が取得する画像の輝度値の分布と第２生体センサ２０４が取得する画像の輝度値の分布との相違を表す周辺減光変換カーブを事前に求めておく。さらに、画像加工部１６は、第１生体センサ１０４が取得した画像に当該周辺減光変換カーブを適用することによって、低画質の画像Ｉ´を生成する。これにより、第１生体センサ１０４が取得した画像の画質と第２生体センサ２０４が取得した画像の画質との相違が低減される。具体的には、画像加工部１６は、下記式（２）に従って、画像Ｉ´を取得する。なお、下記式（２）において、Ｉ´（ｘ）は加工後の画像Ｉ´であり、Ｉ（ｘ）は加工前の手のひら画像Ｉであり、ａ（ｘ）は周辺減光カーブ（ａ（０）＝１．０）である。
Ｉ´（ｘ）＝ａ（ｘ）・Ｉ（ｘ）  （２）【００３６】
図６は、低画質の画像Ｉ´の生成の他の例について説明するための図である。例えば、第２生体センサ２０４として安価なセンサを用いた場合、レンズ枚数、レンズの厚さなどが制約を受ける。また、レンズの材料に応じて光学特性が低下する。この場合、第２生体センサ２０４で取得した画像の先鋭度(周波数特性)が低下する。この先鋭度は、ＭＴＦ値を使って表現することができる。ＭＴＦ値は、元の画像がどの程度レンズによって劣化するかを周波数領域で表現した値である。この場合、第１生体センサ１０４が取得する画像の周波数特性を劣化させることによって、第１生体センサ１０４が取得した画像の画質と第２生体センサ２０４が取得した画像の画質との相違を低減することができる。具体的には、画像加工部１６は、図６を参照して、センサ間の周波数特性を一致させるような「周波数劣化カーブ」を事前に求めておき、当該周波数劣化カーブに従って周波数特性を変更させる。具体的には、画像加工部１６は、下記式（３）に従って、画像Ｉ´を取得する。なお、下記式（３）において、Ｆ´（ｆ）は加工後の画像Ｉ´のフーリエ変換であり、Ｆ（ｆ）は加工前の手のひら画像Ｉのフーリエ変換であり、ａ（ｆ）は周波数劣化カーブである。
Ｆ´（ｆ）＝ａ（ｆ）・Ｆ（ｆ）  （３）【００３７】
なお、レンズの相違を吸収するための画像加工処理として、レンズの歪みを適用してもよい。この場合、画像加工部１６は、第１生体センサ１０４が取得した手のひら画像Ｉに対してレンズ歪みを付加することによって、第１生体センサ１０４が取得した画像の画質と第２生体センサ２０４が取得した画像の画質との相違を低減することができる。【００３８】
図７は、低画質の画像Ｉ´の生成の他の例について説明するための図である。例えば、第２生体センサ２０４が取得した手のひら画像の輝度値が高い領域に高周波ノイズを付加することによって、第１生体センサ１０４が取得した画像の画質と第２生体センサ２０４が取得した画像の画質との相違を低減できる。表面反射は、入射角と反射角とが等しい反射であるため、図７を参照して、手のひらの“凸領域”で発生する可能性が高い。この領域は平均輝度値が高いため、輝度値を基準にして表面反射の発生を予測できる。表面反射が存在する領域には表面の皺などによって高周波のノイズが発生するため、画像加工部１６は、該当領域に高周波ノイズを付加する加工処理を行ってもよい。【００３９】
再度図４を参照して、認証処理部１３は画像Ｉ´から認証特徴を抽出し、一時テンプレート生成部１５は、当該認証特徴を一時テンプレートＴＩ´としてテンプレートキャッシュ部２５に送る（ステップＳ７）。なお、ステップＳ４において「Ｎｏ」と判定された場合、認証処理部１３は、認証失敗に係る信号を出力する（ステップＳ８）。ステップＳ７の実行後またはステップＳ８の実行後、図４のフローチャートの実行が終了する。【００４０】
図８は、第２生体センサ２０４を用いた場合の認証処理の際に実行されるフローチャートの一例である。この認証処理は、第１生体センサ１０４を用いた認証が成功した後に実施される。例えば、オフィスに入室した後におけるＰＣ起動時のＢＩＯＳ認証、ＯＳのログオン認証等の際に実施される。撮影処理部２２は、第２生体センサ２０４から認証用の手のひら画像Ｉを取得する（ステップＳ１１）。次に、認証処理部２３は、手のひら画像Ｉから認証特徴Ｆを抽出する（ステップＳ１２）。次に、認証処理部２３は、認証特徴Ｆと、テンプレート取得部２４が登録データベース３０から取得した登録テンプレートＴＲとを照合し、両者の類似度Ｓを算出する（ステップＳ１３）。【００４１】
次に、認証処理部２３は、類似度Ｓがしきい値ＴＨ１以上であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において「Ｎｏ」と判定された場合、認証処理部２３は、類似度Ｓがしきい値ＴＨ２（＜ＴＨ１）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５において「Ｙｅｓ」と判定された場合、テンプレート取得部２４は、テンプレートキャッシュ部５から一時テンプレートＴＩ´を取得する（ステップＳ１６）。【００４２】
次に、認証処理部２３は、認証特徴Ｆと、一時テンプレートＴＩ´とを照合し、両者の類似度Ｓ´を算出する（ステップＳ１７）。次に、認証処理部２３は、類似度Ｓ´がしきい値ＴＨ３以上であるか否かを判定する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８において「Ｙｅｓ」と判定された場合、またはステップＳ１４において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証処理部２３は、認証成功に係る信号を出力する（ステップＳ１９）。ステップＳ１８において「Ｎｏ」と判定された場合、またはステップＳ１５において「Ｎｏ」と判定された場合、認証処理部２３は、認証失敗に係る信号を出力する（ステップＳ２０）。ステップＳ１９の実行後またはステップＳ２０の実行後、図８のフローチャートの実行が終了する。【００４３】
本実施例によれば、再現性の低い第２生体センサ２０４によって取得された生体情報に基づく認証を行う際に、再現性の高い第１生体センサ１０４によって取得された認証成功に係る生体情報を利用することができる。それにより、信頼性の高い生体情報を用いることができる。その結果、第２生体センサ２０４を用いた認証の精度低下を抑制することができ、利便性低下が抑制される。また、信頼性の高い生体情報を用いることができることから、第２生体センサ２０４には高い再現性が要求されない。それにより、第２生体センサ２０４として安価な装置を用いることができるため、コストを抑制することができる。【００４４】
ところで、複数の生体センサが設けられている場合、生体センサごとに登録テンプレートが必要とされることがあった。低画質センサの場合には、被写体（手のひらなど）の僅かな姿勢変動の影響を大きく受ける為、認証精度に対する影響が大きかったからである。これに対して、本実施例によれば、上記認証成功に係る生体情報に基づく一時テンプレートを利用することができるため、各生体センサに対して個別に登録テンプレートを作成する必要がない。それにより、登録テンプレートの量を削減することができる。【００４５】
本実施例によれば、第２生体センサ２０４で認証が失敗した際の原因を推定することができる。具体的には、第１生体センサ１０４で取得した高画質画像を利用することによって、以下のように認証失敗の原因の推定を行うことができる。まず、登録テンプレートＴＲを登録データベース３０に登録してから、実際の認証処理までの間に時間が経過する場合がある。この場合、（１）生体そのものの変動、および（２）姿勢変動、ノイズなどの照合固有の変動、などが認証失敗の原因となる。（１）の要因としては、例えば表面の傷の影響などが挙げられる。一方、当日採取した高画質画像には（１）の要因は含まれにくい。その為、第１生体センサ１０４で当日（或いは非常に近い時間間隔）で取得した高画質画像と第２生体センサ２０４で取得した画像とを比較することによって認証失敗の原因を推定することができる。【００４６】
図９は、認証失敗の原因を推定するための処理フローの一例を説明するための図である。図９を参照して、撮影処理部２２は、第２生体センサ２０４から認証用の手のひら画像Ｉを取得する（ステップＳ２１）。次に、認証処理部２３は、手のひら画像Ｉから抽出した認証特徴Ｆと、テンプレート取得部２４が登録データベース３０から取得した登録テンプレートＴＲとを照合し、両者の類似度Ｓ０を算出する（ステップＳ２２）。【００４７】
次に、認証処理部２３は、類似度Ｓ０がしきい値ＴＨ０以上であるか否かを判定する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証処理部２３は、認証成功に係る信号を出力する（ステップＳ２４）。ステップＳ２３において「Ｎｏ」と判定された場合、テンプレート取得部２４は、テンプレートキャッシュ部２５から一時テンプレートＴＩ´を取得する（ステップＳ２５）。【００４８】
次に、認証処理部２３は、認証特徴Ｆと、一時テンプレートＴＩ´とを照合し、両者の類似度ＳＴを算出する（ステップＳ２６）。次に、認証処理部２３は、類似度ＳＴがしきい値ＴＨＴ以上であるか否かを判定する（ステップＳ２７）。ステップＳ２７において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証処理部２３は、生体の変動がエラー原因と推定し、その旨を表示装置２０５に表示させる（ステップＳ２８）。ステップＳ２７において「Ｎｏ」と判定された場合、認証処理部２３は、照合時の生体の姿勢などが認証失敗と推定し、その旨を表示装置２０５に表示させる（ステップＳ２９）。【００４９】
図９のフローチャートによれば、第２生体センサ２０４での認証が失敗した場合に、認証特徴Ｆと一時テンプレートＴＩ´との照合がなされる。この場合の類似度が高ければ、生体特徴に変動が生じていると推定される。なぜなら、一時テンプレートＴＩ´と認証特徴Ｆとの類似度が高い一方で、以前に登録された登録テンプレートと認証特徴Ｆとの類似度が低いからである。この際、センサ間の画質の相違を吸収するための画像加工処理を行うことによって、正確な判定を行うことができる。【００５０】
（他の例）
上記各例では、全てのユーザに対して一時テンプレートを生成する構成について説明したが、それに限られない。例えば、一時テンプレートの生成を個人単位で有効または無効としてもよい。例えば、図１０を参照して、周辺減光は手の大きい人で影響が大きい一方、手の小さい人にはあまり影響がない。したがって、手のひらが小さいユーザに対しては一時テンプレートの生成を抑制することによって画像処理によるＣＰＵ負荷や消費電力、記憶容量を削減する効果が得られる。【００５１】
また、表面反射の影響度合いは個人ごとに異なる。表面反射は光の入射角と反射角の影響を大きく受けるものであるが、手のひらの形状は個人ごとに異なっているからである。したがって、表面反射の影響を強く受けるユーザと、あまり受けないユーザとが存在する。表面反射の影響の強い特定のユーザにのみ、表面反射付加処理を適用することによって上記効果を得ることができる。【００５２】
表面反射の場合には手の大きさとは異なり、登録時に適用の有無を判定することは困難である。表面反射の影響は手のひらのかざし方に依存するため、登録時の数回の画像データだけからは判定することが難しいためである。そこで、認証結果の履歴に応じて適用の有無を判定してもよい。つまり、所定の期間あるいは回数の認証失敗率を調べ、当該認証失敗率が所定の値を上回っている場合に、第１生体センサ１０４での認証成功の際の画像の画質を低下させて一時テンプレートを生成してもよい。【００５３】
また、上記各例では、第１生体センサ１０４で取得した画像を加工したものを、第２生体センサ２０４を用いた認証に利用する態様について説明したが、それに限られない。例えば、第２生体センサ２０４で取得した画像Ｉから抽出した認証特徴Ｆと登録テンプレートＴＲとの類似度ＳＲと、認証特徴Ｆと一時テンプレートＴＩ´との類似度ＳＴとを組み合わせた融合スコア（総合類似度）を利用してもよい。例えば、下記式（４）に従って、総合類似度ＳＴＯＴＡＬを算出してもよい。
ＳＴＯＴＡＬ＝（１．０−ｗ）ＳＲ＋ｗＳＴ  （４）【００５４】
上記式（４）において、「ｗ」はそれぞれの類似度のウェイトを表す係数である。登録テンプレートＴＲの登録直後の場合は、登録テンプレートＴＲと一時テンプレートＴＩ´との間の相違は小さくなっている。一方、時間の経過に伴い、登録テンプレートＴＲと一時テンプレートＴＩ´との間の相違は大きくなる。したがって、登録直後には「ｗ」を小さくしておき、時間の経過とともに「ｗ」を大きくしてもよい。なお、図１１の例では、「ｗ」に上限値（０．５）が設定されている。【００５５】
なお、再現性の低い構成の生体センサの種類は１つとは限らない。例えば、複数種類の低画質の生体センサが設けられている場合がある。例えば、生体センサ２０４ａと生体センサ２０４ｂとが設けられていると仮定する。この場合、画質の劣化要因として、複数の要因が混在する。例えば、生体センサ２０４ａには劣化要因としてレンズＭＴＦ低下が存在し、生体センサ２０４ｂにはレンズのＭＴＦ低下とノイズという２つの劣化要因が存在している可能性がある。これは、生体センサ２０４ａと生体センサ２０４ｂとで、レンズは共有している一方、撮像素子が異なっている場合などに起こり得る。【００５６】
このような場合に、第１生体センサ１０４で取得した画像から一時テンプレートＴＩ´を生成する際に、処理を逐次的に適用することによって処理を効率化してもよい。具体的には、まず初めにＭＴＦ劣化処理を適用した一時テンプレートＴ１を生成し、当該一時テンプレートＴ１を生体センサ２０４ａでの認証に用いてもよい。引き続き、一時テンプレートＴ１にノイズ付加処理を適用した一時テンプレートＴ２を生成し、当該一時テンプレートＴ２を生体センサ２０４ｂでの認証に用いてもよい。このようにすることによって、個々のセンサ用画像を個別に生成するよりも処理を効率化することができる。
【実施例２】
【００５７】
実施例１では、各端末で認証処理を行う態様について説明したが、認証処理を認証サーバにて実施してもよい。例えば、入国時に高画質センサを用い、入国後の身元確認などに低画質センサを用いる場合などが対応する。このような場合、認証サーバで一括して認証処理がなされる。【００５８】
図１２は、実施例２に係る生体認証装置４００ａのハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図１２を参照して、生体認証装置４００ａは、端末１００ａ、端末２００ａ、記憶装置３００およびサーバ５００がネットワークを介して接続された構成を有する。端末１００ａは、例えば入国の際の認証を行う装置であり、端末２００ａは、例えば入国後の身元確認などに用いられる端末であり、サーバ５００は、認証処理を一括で行う認証サーバである。【００５９】
端末１００ａは、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、第１生体センサ１０４、表示装置１０５、通信部１０６などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。端末２００ａは、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、記憶装置２０３、第２生体センサ２０４、表示装置２０５、通信部２０６などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。サーバ５００は、ＣＰＵ５０１、ＲＡＭ５０２、記憶装置５０３、通信部５０４などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。【００６０】
ＣＰＵ５０１は、中央演算処理装置である。ＲＡＭ５０２は、ＣＰＵ５０１が実行するプログラム、ＣＰＵ５０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置５０３は、不揮発性記憶装置である。通信部５０４は、他機器との間で信号を送受信するためのインタフェースである。記憶装置３００は、不揮発性記憶装置であり、生体認証プログラムを記憶している。なお、生体認証プログラムは、記憶装置１０３，２０３，５０３に分散して記憶されていてもよい。【００６１】
続いて、生体認証装置４００ａの各処理について説明する。記憶装置３００に記憶されている生体認証プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２，２０２，５０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された生体認証プログラムを実行する。ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２に展開された生体認証プログラムを実行する。ＣＰＵ５０１は、ＲＡＭ５０２に展開された生体認証プログラムを実行する。それにより、生体認証装置４００ａによる各処理が実行される。【００６２】
図１３は、生体認証プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。図１３を参照して、生体認証プログラムの実行によって、端末１００ａは、全体制御部１１、撮影処理部１２、認証処理部１３、一時テンプレート生成部１５、および画像加工部１６として機能する。生体認証プログラムの実行によって、端末２００ａは、全体制御部２１、撮影処理部２２、および認証処理部２３として機能する。また、生体認証プログラムの実行によって、記憶装置３００は、登録データベース３０として機能する。また、生体認証プログラムの実行によって、サーバ５００は、全体制御部３１、認証処理部３２、テンプレート取得部３３およびテンプレートキャッシュ部３４として機能する。【００６３】
本実施例においては、認証処理部１３は、生体センサ１０４が取得した手のひら画像から認証特徴を抽出し、照合処理を行わずに当該認証特徴をサーバ５００に送る。認証処理部２３は、第２生体センサ２０４が取得した手のひら画像から認証特徴を抽出し、照合処理を行わずに当該認証特徴をサーバ５００に送る。【００６４】
全体制御部３１は、認証処理部３２、テンプレート取得部３３およびテンプレートキャッシュ部３４を制御する。認証処理部３２は、全体制御部３１の指示に従って、認証処理部１３および認証処理部２３から送られてきた認証特徴を利用して認証処理を行う。テンプレート取得部３３は、認証処理部３２における認証用に、登録データベース３０からテンプレートを取得する。テンプレートキャッシュ部３４は、一時テンプレート生成部１５が生成したテンプレートを一時的に保存する。【００６５】
（認証処理）
図１４は、生体センサ１０４を用いた場合の認証処理の際に実行されるフローチャートの一例である。この認証処理は、入国時などに実施される。撮影処理部１２は、生体センサ１０４から認証用の手のひら画像Ｉを取得する（ステップＳ３１）。次に、認証処理部１３は、手のひら画像Ｉから認証特徴Ｆを抽出する（ステップＳ３２）。次に、認証処理部１３は、認証特徴Ｆをサーバ５００に送る（ステップＳ３３）。【００６６】
次に、認証処理部３２は、認証特徴Ｆと、テンプレート取得部３３が登録データベース３０から取得した登録テンプレートＴＲとを照合し、両者の類似度Ｓを算出する（ステップＳ３４）。次に、認証処理部３２は、類似度Ｓがしきい値ＴＨ０以上であるか否かを判定する（ステップＳ３５）。ステップＳ３５において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証処理部３２は、認証成功に係る結果を出力する（ステップＳ３６）。ステップＳ３５において「Ｎｏ」と判定された場合、認証処理部３２は、認証失敗に係る結果を出力する（ステップＳ３７）。【００６７】
認証処理部１３は、認証処理部３２から認証結果を受け取る（ステップＳ３８）。認証処理部１３は、受け取った認証結果が成功であるか否かを判定する（ステップＳ３９）。ステップＳ３９において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証処理部１３は、認証成功に係る信号を出力する（ステップＳ４０）。次に、画像加工部１６は、手のひら画像Ｉを加工することによって、画像Ｉよりも低画質の画像Ｉ´を生成する（ステップＳ４１）。次に、認証処理部１３は画像Ｉ´から認証特徴を抽出し、一時テンプレート生成部１５は、当該認証特徴を一時テンプレートＴＩ´としてサーバ５００に送る（ステップＳ４２）。なお、ステップＳ３９において「Ｎｏ」と判定された場合、認証処理部１３は、認証失敗に係る信号を出力する（ステップＳ４３）。ステップＳ４２の実行後またはステップＳ４３の実行後、図１４のフローチャートの実行が終了する。【００６８】
図１５は、第２生体センサ２０４を用いた場合の認証処理の際に実行されるフローチャートの一例である。この認証処理は、第１生体センサ１０４を用いた認証処理が成功した後に実施される。例えば、入国後の身元確認などの際に実施される。撮影処理部２２は、第２生体センサ２０４から認証用の手のひら画像Ｉを取得する（ステップＳ５１）。次に、認証処理部２３は、手のひら画像Ｉから認証特徴Ｆを抽出する（ステップＳ５２）。次に、認証処理部２３は、認証特徴Ｆをサーバ５００に送る（ステップＳ５３）。次に、認証処理部２３は、サーバ５００から認証結果を受け取る（ステップＳ５４）。【００６９】
次に、認証処理部２３は、受け取った認証結果が成功であるか否かを判定する（ステップＳ５５）。ステップＳ２５において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証処理部２３は、認証成功に係る信号を出力する（ステップＳ５６）。ステップＳ５５において「Ｎｏ」と判定された場合、認証処理部２３は、認証失敗に係る信号を出力する（ステップＳ５７）。ステップＳ５６の実行後およびステップＳ５７の実行後に図１５のフローチャートが終了する。【００７０】
図１６は、図１５のステップＳ５３の実行後にサーバ５００によって実施されるフローチャートの一例である。図１６を参照して、認証処理部３２は、認証処理部２３から認証特徴Ｆを受け取る（ステップＳ６１）。次に、認証処理部３２は、認証特徴Ｆと、テンプレート取得部３３が登録データベース３０から取得した登録テンプレートＴＲとを照合し、両者の類似度Ｓを算出する（ステップＳ６２）。【００７１】
次に、認証処理部３２は、類似度Ｓがしきい値ＴＨ１以上であるか否かを判定する（ステップＳ６３）。ステップＳ６３において「Ｎｏ」と判定された場合、認証処理部３２は、類似度Ｓがしきい値ＴＨ２（＜ＴＨ１）以上であるか否かを判定する（ステップＳ６４）。ステップＳ６４において「Ｙｅｓ」と判定された場合、テンプレート取得部３３は、テンプレートキャッシュ部３４から一時テンプレートＴＩ´を取得する（ステップＳ６５）。【００７２】
次に、認証処理部３２は、認証特徴Ｆと、一時テンプレートＴＩ´とを照合し、両者の類似度Ｓ´を算出する（ステップＳ６６）。次に、認証処理部３２は、類似度Ｓ´がしきい値ＴＨ３以上であるか否かを判定する（ステップＳ６７）。ステップＳ６７において「Ｙｅｓ」と判定された場合、またはステップＳ６４において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証処理部３２は、認証成功に係る信号を端末２００ａに返す（ステップＳ６８）。ステップＳ６４において「Ｎｏ」と判定された場合、またはステップＳ６７において「Ｎｏ」と判定された場合、認証処理部３２は、認証失敗に係る信号を端末２００ａに返す（ステップＳ６９）。ステップＳ１９の実行後またはステップＳ２０の実行後、図５のフローチャートの実行が終了する。【００７３】
本実施例によれば、再現性の低い第２生体センサ２０４によって取得された生体情報に基づく認証を行う際に、再現性の高い第１生体センサ１０４によって取得された認証成功に係る生体情報を利用することができる。それにより、信頼性の高い生体情報を用いることができる。その結果、第２生体センサ２０４を用いた認証の精度低下を抑制することができ、利便性低下が抑制される。また、信頼性の高い生体情報を用いることができることから、第２生体センサ２０４には高い再現性が要求されない。それにより、第２生体センサ２０４として安価な装置を用いることができるため、コストを抑制することができる。【００７４】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００７５】
１１  全体制御部
１２  撮影処理部
１３  認証処理部
１４  テンプレート取得部
１５  一時テンプレート生成部
１６  画像加工部
２１  全体制御部
２２  撮影処理部
２３  認証処理部
２４  テンプレート取得部
２５  テンプレートキャッシュ部
３０  登録データベース
１００  端末
１０４  第１生体センサ
２００  端末
２０４  第２生体センサ
【図１】
0005850138.tif 000002
【図２】
0005850138.tif 000003
【図３】
0005850138.tif 000004
【図４】
0005850138.tif 000005
【図５】
0005850138.tif 000006
【図６】
0005850138.tif 000007
【図７】
0005850138.tif 000008
【図８】
0005850138.tif 000009
【図９】
0005850138.tif 000010
【図１０】
0005850138.tif 000011
【図１１】
0005850138.tif 000012
【図１２】
0005850138.tif 000013
【図１３】
0005850138.tif 000014
【図１４】
0005850138.tif 000015
【図１５】
0005850138.tif 000016
【図１６】
0005850138.tif 000017