(57)【要約】【課題】ユーザの生体情報の状況等に応じて、当該ユーザに対して、最適な認証方法による生体認証の提供を補助するための技術を提供すること。【解決手段】ユーザ情報取得部５１は、専用端末２から送信されてきたユーザの指紋情報をユーザ情報として取得する。仮想ユーザ情報生成部５２は、ユーザ情報に基づいて、仮想ユーザ情報を生成部する。類似度分布算出部５３は、既登録ユーザＤＢ５００に格納された既登録ユーザ情報を、既登録ユーザＤＢ５００から取得し、管理する。類似度分布算出部５３は、仮想ユーザ情報と既登録ユーザ情報との比較に基づいて、仮想ユーザ情報と既登録ユーザ情報との類似度の分布を算出する。適正結果算出部５４は、算出された類似度の分布に基づいて、各ユーザにとっての適正なＮの値を算出する。そして、適正結果算出部５４は、算出された適正なＮの値に基づいて、当該ユーザに最適な認証方法を決定する。【選択図】図４
2018124999.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認証対象となるユーザの生体情報を少なくとも含む情報を、ユーザ情報として取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報に基づいて、仮想ユーザ情報を生成する仮想ユーザ情報生成手段と、
前記ユーザと異なる複数のユーザについての既に登録された生体情報を少なくとも含む情報を、既登録ユーザ情報として管理する既登録ユーザ情報管理手段と、
前記仮想ユーザ情報又は前記ユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と、前記既登録ユーザ情報との比較に基づいて、前記仮想ユーザ情報又は前記ユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と前記既登録ユーザ情報との類似度の分布を算出する類似度分布算出手段と、
前記類似度分布算出手段により算出された類似度の分布に基づいて、前記ユーザが利用するのに適した所定の認証方法の決定に用いる値を算出する適正値算出手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記ユーザ情報に含まれる前記ユーザの前記生体情報は、指紋情報であり、
前記仮想ユーザ情報生成手段は、前記ユーザの前記指紋情報に関する画像情報の変更を伴う方法、又は前記画像情報から取得される特徴量にランダムな追加又は変更を伴う方法のうち、少なくとも何れか一方の方法に基づいて、前記仮想ユーザ情報を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記適正算出手段は、１：Ｎ（Ｎは２以上の整数値）認証の利用するのに適するか否かの決定に用いる値を算出する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記適正算出手段により算出された結果に基づいて、前記ユーザに適した認証の方法を提示する認証方法提示手段を備える、
請求項１乃至請求項３のうち何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
コンピュータに、
認証対象となるユーザの生体情報を少なくとも含む情報を、ユーザ情報として取得するユーザ情報取得ステップと、
前記ユーザ情報に基づいて、仮想ユーザ情報を生成する仮想ユーザ情報生成ステップと、
前記ユーザと異なる複数についての既に登録されたユーザの生体情報を少なくとも含む情報を、既登録ユーザ情報として管理する既登録ユーザ情報管理ステップと、
前記仮想ユーザ情報又は前記ユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と、前記既登録ユーザ情報との比較に基づいて、前記仮想ユーザ情報又は前記ユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と前記既登録ユーザ情報との類似度の分布を算出する類似度分布算出ステップと、
前記類似度分布算出ステップにより算出された類似度の分布に基づいて、前記ユーザが利用するのに適した所定の認証方法の決定に用いる値を算出する適正値算出ステップと、
を含む処理を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、生体認証とは、人間の身体的特徴（例えば、指紋）等の情報を用いて行う個人認証の技術である。そして、生体認証の認証方式として、例えば、１：Ｎ認証（または１対Ｎ認証）と、１：１認証（または１対１認証）がある。ここで、１：Ｎ認証は、指紋に関する情報（以下、「指紋情報」と呼ぶ）を含むユーザの生体情報のみで予め登録されている多数のテンプレート（多数の生体情報）の中から合致する生体情報を選ぶという方式である。また、１：１認証は、照合するユーザのテンプレート（ユーザの生体情報）を呼び出して、ユーザの生体情報との比較を行う方式である。
そして、この１：Ｎ方式を利用した生体認証の技術として、例えば、特許文献１が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１３３６０３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、上述の特許文献１を含む従来の技術によれば、単に１：Ｎ（Ｎは２以上の整数値）方式の認証を行う場合、事前にデータベースに登録された既知のユーザ以外の未登録の第三者を誤って受け入れてしまう可能性を排除できないため、認証を行うユーザから取得された生体情報の特徴量から想定される他人受入率に対して、Ｎの制限を極めて低くする必要があった。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの生体情報の状況等に応じて、当該ユーザに対して、最適な認証方法による生体認証の提供を補助することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理システムは、
認証対象となるユーザの生体情報を少なくとも含む情報を、ユーザ情報として取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報に基づいて、仮想ユーザ情報を生成する仮想ユーザ情報生成手段と、
前記ユーザと異なる複数のユーザについての既に登録された生体情報を少なくとも含む情報を、既登録ユーザ情報として管理する既登録ユーザ情報管理手段と、
前記仮想ユーザ情報又は前記ユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と、前記既登録ユーザ情報との比較に基づいて、前記仮想ユーザ情報又は前記ユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と前記既登録ユーザ情報との類似度の分布を算出する類似度分布算出手段と、
前記類似度分布算出手段により算出された類似度の分布に基づいて、前記ユーザが利用するのに適した所定の認証方法の決定に用いる値を算出する適正値算出手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ユーザの生体情報の状況等に応じて、当該ユーザに対して、最適な認証方法による生体認証の提供を補助することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図１の情報処理システムのうち、サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図１の情報処理システムのうち、専用端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図２のサーバ及び図３の専用端末の機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図５】図４のサーバが実行するユーザ認証方法決定処理の流れを説明するフローチャートである。
【図６】類似度の分布予測の一例を示す図である。
【図７】類似度の分布予測の一例を示す図であり、図６の例とは異なる例を示す図である。
【図８】類似度の分布予測の一例を示す図であり、図６及び図７の例とは異なる例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
【００１０】
まず、本発明の実施形態を説明するに先立ち、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの適用対象となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）について簡単に説明する。
本サービスとは、ユーザの生体情報（例えば、指紋情報）の状況等に応じて、当該ユーザに対して、最適な認証方法による生体認証の方法を提案し、当該方法を用いて、当該ユーザの生体認証を行う生体認証サービスである。
具体的に、本サービスおいて、サーバ１は、各ユーザに対してＮの見極めを行う。
つまり、上述のとおり、従来、単に１：Ｎ方式の認証を行う場合、事前にデータベースに登録された既知のユーザ以外の未登録の第三者を誤って受け入れてしまうというリスクを排除するため、認証を行うユーザから取得された生体情報の特徴量から想定される他人受入率に対して、Ｎの制限を極めて低くするのが通常であった。
これに対して、本サービスにおいて、サーバ１は、ユーザの指紋情報の状況やデータベースに登録された既知のユーザ（以下、「既登録ユーザ」と呼ぶ）の指紋情報との差等を考慮することで、各ユーザに対して１：Ｎ認証を行い得るＮの見極めを行う。
そして、サーバ１は、その結果各ユーザにより見極められたＮの限界値（最適値）に基づいて、各ユーザに合った最適な認証方法を提供し、当該認証方法によって各ユーザの生体認証を行う。なお、このサーバ１が、各ユーザのＮを見極める方法については、図６等を用いて後述する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
本発明の一実施形態に係る情報処理システムは、図１に示すように、サーバ１と、専用端末２と、指紋認証装置３とを含むように構成される。
サーバ１、専用端末２及び指紋認証装置３は、所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。なお、ネットワークＮは、その形態は特に限定されず、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット等を採用することができる。
【００１２】
サーバ１は、例えば、本サービスの提供者により管理される。具体的に例えば、サーバ１は、専用端末２から送信されてきたユーザの指紋情報をユーザ情報として取得し、当該ユーザに最適な認証方法を決定する。
ここで、指紋情報とは、具体的に当該ユーザの指紋を撮像した画像等の画像情報である。
【００１３】
専用端末２は、指紋認証実施者又は本サービスの提供者により管理される。
専用端末２は、サーバ１から送信されてきた認証情報を取得して、専用端末２の表示部３７にその情報を表示する。
【００１４】
指紋認証装置３は、指紋認証実施者により管理される。指紋認証装置３は、ユーザの手の指紋を撮像し、ユーザの指紋情報を取得する。そして、指紋認証装置３は、取得したユーザの指紋情報を後述する近距離無線通信を利用して専用端末２に送信する。
ここで、指紋認証装置３は、例えば、容量型のセンサであり、指が接触または近接することにより変化した静電容量等の情報を各画素値とする画像の画像情報等を取得する。
【００１５】
図２は、図１の情報処理システムのうちサーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１６】
サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
【００１７】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００１８】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【００１９】
出力部１６は各種液晶ディスプレイ等で構成され、各種情報を出力する。
入力部１７は、各種ハードウェア等で構成され、各種情報を入力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図１の例ではサーバ１や専用端末２）との間で行う通信を制御する。
【００２０】
ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア２１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア２１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。またリムーバブルメディア２１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【００２１】
図３は、図１の情報処理システムのうち、専用端末２のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
専用端末２の構成は、タッチパネル及び近距離無線通信部４０を有する点を除き、サーバ１の構成と基本的に同様であるので、ここでは、相違点のみを説明する。
【００２２】
タッチ操作入力部３６は、例えば、表示部３７に積層される静電容量式又は抵抗膜式（感圧式）の位置入力センサにより構成され、タッチ操作がなされた位置の座標を検出する。
【００２３】
表示部３７は、各種液晶ディスプレイ等で構成される。例えば、表示部３７は、ユーザに最適な生体認証サービスの認証方法を表示する。
このように、本実施形態では、タッチ操作入力部３６と表示部３７とにより、タッチパネルが構成されている。
【００２４】
近距離無線通信部４０は、例えば、ＮＦＣ（登録商標）や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の規格に従った方式で近距離無線通信を行う制御を実行する。具体的に例えば、専用端末２、指紋認証装置３の夫々は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の規格に従った方式で近距離無線通信を行う。
【００２５】
このように構成されたサーバ１、専用端末２、指紋認証装置３の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、ユーザに最適な生体認証サービスを提供するための、ユーザ認証方法決定処理の実行が可能になる。
ここで、ユーザ認証方法決定処理とは、サーバ１においてユーザ情報が取得されてからユーザに最適な適正結果を算出されるまでの一連の処理をいう。
【００２６】
図４は、主に図２のサーバ１及び図３の専用端末２の機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【００２７】
まずは、図４を参照しつつ専用端末２の機能的構成の一例について説明していく。
図４に示すように、専用端末２のＣＰＵ３１においては、指紋情報管理部８１と、認証方法取得部８２と、表示制御部８３と、が機能する。
【００２８】
専用端末２の指紋情報管理部８１は、指紋認証装置３から送信されてきたユーザの指紋情報を、専用端末２の近距離無線通信部４０を介して取得する。
また、指紋情報管理部８１は、取得したユーザの指紋情報を、通信部４１を介して、サーバ１へと送信する制御を実行する。
【００２９】
ここで、このようにして送信されてきた当該ユーザの指紋情報は、サーバ１でユーザ情報として取得される。そしてサーバ１では、このユーザ情報を含む各種情報に基づいて、当該ユーザの認証方法が決定され、その結果が、再びサーバ１から専用端末２へと送信されてくる。
そこで、認証方法取得部８２は、このようにしてサーバ１から送信されてきた当該ユーザの認証方法を、通信部４１を介して取得する。なお、サーバ１で行われる処理の詳細については、後述する。
【００３０】
表示制御部８３は、認証方法取得部８２で取得された認証方法を表示部３７に表示させる制御を実行する。
【００３１】
次に、図４を参照しつつ、サーバ１の機能的構成の一例について説明していく。
図４に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１においては、ユーザ情報取得部５１と、仮想ユーザ情報生成部５２と、類似度分布算出部５３と、適正結果算出部５４と、認証方法提示部５５と、認証部５６と、が機能する。
また、サーバ１の記憶部１８の一領域には、既登録ユーザＤＢ５００が設けられる。
なお、既登録ユーザＤＢ５００には、既登録ユーザのユーザＩＤ、指紋情報等が紐付されて格納されている。また、この既登録ユーザＤＢ５００には、例えば、後述する仮想ユーザ情報等が格納されてもよい。
【００３２】
サーバ１のユーザ情報取得部５１は、認証対象となるユーザの生体情報を少なくとも含む情報を、ユーザ情報として取得する。
即ち、サーバ１のユーザ情報取得部５１は、専用端末２から送信されてきたユーザの指紋情報をユーザ情報として通信部１９を介して取得する。
ここで、サーバ１では、このようにして取得されたユーザ情報から、適宜、必要な情報が抽出される。即ち、サーバ１では、取得されたユーザ情報に基づいて、例えば、撮像されたユーザの指紋の模様に関する情報や各種特徴点の長さに関する情報等を抽出することが可能である。
なお、以降の説明でユーザ情報と呼ぶ場合、このようにして上述のユーザ情報から抽出された各種情報を含むものである。また、サーバ１において、このようなユーザ情報は、後述する類似度を算出するために用いられる。
【００３３】
サーバ１の仮想ユーザ情報生成部５２は、ユーザ情報に基づいて、仮想ユーザ情報を生成する。
即ち、サーバ１の仮想ユーザ情報生成部５２は、ユーザ情報取得部５１から取得したユーザ情報に基づいて、仮想ユーザ情報を生成部する。
ここで、仮想ユーザ情報とは、上述のユーザ情報に対して、画像の変形や、各種特徴量のランダムな追加、削除等により生成された仮想的なユーザ情報をいう。
具体的に説明すると、指紋認証装置３で撮像されるユーザの指紋の画像は、それが同一のユーザから取得されたものであっても、必ずしも同一の画像が撮像されるとは限らない。例えば、指紋の水分含有量、指紋を指紋認証装置３に押し当てたときの指の姿勢等によって、撮像される画像は異なる可能性があるし、また、指紋の経年変化も知られている。
さらに言えば、例えば、ユーザによっては、指紋が薄く画像を正確に取得できない場合や、取得できた場合であっても指紋の形状に特徴が少なく十分に特徴点を取得できないような場合も想定される。
このような事情を鑑みると、当該ユーザにとっての適正なＮを算出し、適切な認証方法を提供するためには、このユーザから取得される画像のブレを考慮することが不可欠である。
そこで、本サービスにおいては、サーバ１の仮想ユーザ情報生成部５２が、取得される画像のブレを考慮するために、仮想ユーザ情報を生成する。
【００３４】
サーバ１の類似度分布算出部５３は、ユーザと異なる複数のユーザについての既に登録された生体情報（例えば、指紋情報）を少なくとも含む情報を、既登録ユーザ情報として管理する。
即ち、サーバ１の類似度分布算出部５３は、既登録ユーザＤＢ５００に格納された既登録ユーザ情報を、既登録ユーザＤＢ５００から取得し、管理する。
ここで、既登録ユーザ情報とは、多数の既登録ユーザから取得された指紋の画像情報や、当該画像情報から抽出された特徴点等である。
【００３５】
また、類似度分布算出部５３は、仮想ユーザ情報と既登録ユーザ情報との比較に基づいて、仮想ユーザ情報と既登録ユーザ情報との類似度の分布を算出する。
なお、類似度分布算出部５３は、上述の仮想ユーザ情報に加えて、ユーザ情報を類似度分布に用いてもよいし、また、仮想ユーザ情報に代えてユーザ情報を用いて類似度分布を算出してもよい。
【００３６】
サーバ１の適正結果算出部５４は、前記類似度分布算出手段により算出された類似度の分布に基づいて、前記ユーザが利用するのに適した所定の認証方法の決定に用いる値を算出する。
即ち、適正結果算出部５４は、類似度分布算出部５３で算出された類似度の分布に基づいて、各ユーザにとっての適正なＮの値を算出する。そして、適正結果算出部５４は、算出された適正なＮの値に基づいて、当該ユーザに最適な認証方法を決定する。
ここで、当該ユーザに最適な認証方法とは、例えば、「無条件で１：Ｎ認証を行う」、「ある特定の条件を満たした場合のみ１：Ｎ認証を行う」、「（１：Ｎ認証は困難なため）１：１認証を行う」等である。
本サービスでは、このようにユーザ毎算出された適正なＮの値から、当該ユーザが、どの程度１：Ｎ認証に適正を有するかを考慮しつつ、当該ユーザにとって最適な認証方法を決定することができる。
また、適正結果算出部５４は、適正なＮの値を算出するにあたり、閾値の概念を利用することができる。この閾値を利用した適正なＮの値の算出の詳細については、図６等を用いて後述する。
【００３７】
サーバ１の認証方法提示部５５は、適正結果算出部５４で決定された当該ユーザに最適な認証方法を、専用端末２等に提示する。
ここで、認証方法提示部５５が、認証方法を提示するのは専用端末２に限られない。即ち、例えば、認証方法提示部５５は、サーバ１の出力部１６等に対して当該ユーザに最適な認証方法を提示する等してもよい。
【００３８】
認証部５６は、ユーザの認証に関するあらゆる処理を実行する。
具体的に、例えば、認証部５６は、適正結果算出部５４で決定された当該ユーザに最適な認証方法用いて、実際に当該ユーザについて指紋認証を実行する。
なお、ここで認証に用いられる当該ユーザの指紋情報は、いかなる手段により取得されてもよい。
即ち、認証部５６は、上述のユーザ認証方法決定処理を実行するに際して取得された指紋情報から取得された特徴点等を用いて指紋認証を行ってもよいし、例えば、認証部５６は、別途、当該ユーザから取得した指紋情報を用いて指紋認証を行ってもよい。
【００３９】
図５は、図４のサーバ１が実行するユーザ認証方法決定処理の流れを説明するフローチャートである。
【００４０】
ステップＳ１において、サーバ１のユーザ情報取得部５１は、認証対象となるユーザの生体情報を少なくとも含む情報を、ユーザ情報として取得する。
即ち、ユーザ情報取得部５１は、専用端末２から送信されてきたユーザの指紋情報を、ユーザ情報として通信部１９を介して取得する。
【００４１】
ステップＳ２において、サーバ１の仮想ユーザ情報生成部５２は、ユーザ情報に基づいて、仮想ユーザ情報を生成する。
即ち、仮想ユーザ情報生成部５２は、ステップＳ１で取得されたユーザ情報を基に仮想ユーザ情報を生成する。
【００４２】
ステップＳ３において、サーバ１の類似度分布算出部５３は、ユーザと異なる複数のユーザについての既に登録された生体情報を少なくとも含む情報を、既登録ユーザ情報として管理する。
即ち、サーバ１の類似度分布算出部５３は、既登録ユーザＤＢ５００に格納された仮想ユーザ情報を取得、管理する。
また、サーバ１の類似度分布算出部５３は、仮想ユーザ情報又はユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と、既登録ユーザ情報との比較に基づいて、仮想ユーザ情報又はユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と既登録ユーザ情報との類似度の分布を算出する。
ここでは、説明の便宜上、仮想ユーザ情報のみを用いて説明する。
即ち、サーバ１の類似度分布算出部５３は、ステップＳ２で生成された仮想ユーザ情報と、既登録ユーザＤＢ５００に格納された仮想ユーザ情報を用いてユーザの類似度の分布を算出する。
そして、類似度分布算出部５３は、ユーザの類似度の分布から、上述のユーザが同一か否かを判断するための適切な閾値を設定して、閾値に関する情報を生成する。
なお、他人受入率と本人拒否率は、トレードオフの関係にあり、本人拒否率を低く抑えようとすれば、他人受入率は高くなる。逆に、他人受入率を低く抑えようとすれば、本人拒否率は高くなる。したがって、類似度分布算出部５３は、他人受入率と本人拒否率のバランスを考慮して閾値を設定する。
なお、ステップＳ３において、サーバ１の類似度分布算出部５３は、ステップＳ２で生成された仮想ユーザ情報の代わりに、ステップＳ１で取得したユーザ情報を用いてユーザの類似度の分布を算出してもよい。また、同様に、サーバ１の類似度分布算出部５３は、既登録ユーザＤＢ５００に格納された仮想ユーザ情報の代わりに既登録ユーザＤＢ５００に格納されたユーザ情報を用いてユーザの類似度の分布を算出してもよい。
【００４３】
ステップＳ４において、サーバ１の適正結果算出部５４は、類似度分布算出手段により算出された類似度の分布に基づいて、ユーザが所定の認証方法を利用するのに適するか否かを算出する。
即ち、適正結果算出部５４は、ステップＳ３で設定された閾値に関する情報から、ユーザに適した適正結果を算出する。
そして、適正結果算出部５４は、算出したＮに関する情報からユーザに合った認証方法を決定する。更に、適正結果算出部５４は、決定した認証方法に関する情報を、認証方法決定情報として、認証方法提示部５５と、認証部５６に提示する。
【００４４】
ステップＳ５において、認証方法提示部５５は、ステップＳ４で決定された認証方法決定情報を提示する。
【００４５】
ステップＳ６において、サーバ１は、処理の終了指示があったか否かを判断する。ここで、処理の終了指示は、特に限定されないが、本実施形態ではサーバ１のいわゆる電源等の遮断指示が採用されている。つまり、サーバ１において電源の遮断指示がなされない限り、ステップＳ６においてＮＯであると判断されて処理はステップＳ１に戻され、それ以降の処理が繰り返される。
これに対して、サーバ１においてスリープ状態等への移行指示がなされると、ステップＳ６においてＹＥＳであると判断されて、サーバ１の実行するユーザ認証方法決定処理は終了になる。
【００４６】
ここで、類似度の分布予測について図６乃至図８を用いて説明する。
図６は、類似度の分布予測の一例を示す図である。
【００４７】
図６は、縦軸に生体情報の類似度、横軸に頻度、を採用した場合の例であり、認証対象とするユーザ（ユーザＡ）から取得された任意の指紋情報と、既登録のユーザの指紋情報との類似度の分布を示している。
ここで、図６で示すように、図６の左部には、ユーザＡと既登録ユーザとの比較における、類似度が比較的低い類似度の頻度のピークが確認できる。そして、図６の右部には、ユーザＡから生成された仮想ユーザ情報どうしの比較における、比較的高い類似度の頻度のピークが確認できる。
ここで、図６を見ると、図６の左右には、二つの異なる分布のピークが確認できる。例えば、ユーザＡのユーザ情報と、ユーザＡ以外の既登録ユーザの既登録ユーザ情報とを比較した場合、全く異なる他者の指紋画像から取得された特徴点を比較することになるため、その類似度は傾向として低くなるはずである。
一方で、例えば、ユーザＡのユーザ情報と当該ユーザ情報から生成された仮想ユーザ情報とを比較した場合、元々同一人から取得された指紋画像から取得された特徴点を比較することになるため、その類似度は傾向として高くなるはずである。
サーバ１の適正結果算出部５４は、このように算出された類似度の分布予測に基づいて、ユーザＡにとっての適正なＮの値を算出するための閾値（類似度）を決定する。
【００４８】
つまり、適正結果算出部５４により決定される閾値（類似度）が高すぎれば、ユーザＡから取得される指紋画像の状況等によっては、閾値（類似度）を下回ってしまい、指紋認証を行うユーザが、本人であるにも関わらず認証を拒否されてしまう事態が生じ得る。
一方で、適正結果算出部５４により決定される閾値（類似度）が低すぎれば、ユーザＡ以外の第三者から取得された指紋画像で指紋認証を行ったにも関わらず、同一ユーザとして受け入れてしまう事態が生じ得る。
即ち、適正結果算出部５４では、このように算出された類似度の分布予測から、他人受入率及び本人拒否率のバランスを考慮して、閾値（類似度）を決定し適正なＮの値を算出する。そして、適正結果算出部５４は、算出された適正なＮの値に基づいて、ユーザＡにとって適切な認証方法を決定する。
【００４９】
図７は、ユーザ（ユーザＡ）の指紋情報との類似度が高い既登録ユーザが存在する場合の、類似度の分布予測の一例を示す図である。
ここで、図７の例では、図６と同様、図７の左部には、ユーザＡと既登録ユーザとの比較における、類似度が比較的低い類似度の頻度のピークが確認できる。そして、図７の右部には、ユーザＡから生成された仮想ユーザ情報どうしの比較における、比較的高い類似度の頻度のピークが確認できる。
図７は、図６の例とは異なり、二つの異なる分布のピークは確認できるものの、その差が比較的小さい場合の例である。
図７のような例は、例えば、ユーザＡの指紋情報から取得された特徴量に特異性が少ないような場合に生じ得る。
つまり、ユーザＡの指紋情報から取得された特徴量に特異性が少ないために、結果として、ユーザＡ以外の他の既登録ユーザの中にもユーザＡと比較的類似度が高い第三者が存在してしまうのである。
ここで、適正結果算出部５４は、上述の通り、他人受入率及び本人拒否率のバランスを考慮して、閾値（類似度）を決定し適正なＮの値を算出する。しかしながら、図７の例のように、左右のピークの一部が重なり合っているような場合、閾値（類似度）の決定が困難な場合も生じ得る。
このような場合、例えば、適正結果算出部５４は、暫定的に、閾値（類似度）を決定し適正なＮの値を算出してもよい。そして、適正結果算出部５４は、算出された適正なＮの値に基づいて、ユーザＡに合った最適な認証方法として、認証用のカードを別途配布して、１：１認証を推奨するようなことも可能である。
図７のような例は、例えば、ユーザＡの指紋が薄い場合や、指紋画像の撮影条件が劣悪な場合等、指紋画像から十分な特徴量の取得ができない場合に生じ得る。
つまり、ユーザＡの指紋画像から十分な特徴量の取得ができない場合等には、同一ユーザの指紋画像であっても、その類似度は、相対的に低下する場合がある。
【００５０】
図８は、図６及び図７の例とは異なり、環境の違いに応じて取得される画像のぶれにより、二つの異なる分布のピークは確認できるものの、その差が比較的小さい場合の例である。
ここで、図８の例では、図６及び図７と同様、図８の左部には、ユーザＡと既登録ユーザとの比較における、類似度が比較的低い類似度の頻度のピークが確認できる。そして、図８の右部には、ユーザＡから生成された仮想ユーザ情報どうしの比較における、比較的高い類似度の頻度のピークが確認できる。
ここで、図８は、図６や図７とは異なり、環境の異なる場合に生じ得る分布予測である。
即ち、例えば、指紋においては、水分含有量、指紋を押すときの姿勢、指紋の経年変化といった各種環境の違いによって取得される画像にぶれが生じる場合がある。このような場合、適正なＮの値を算出するために、そのぶれを考慮する必要がある。
そのため、上述のぶれを考慮するために、例えば、指紋情報の変形、各種特徴量のランダムな追加・削除を行い、仮想ユーザ情報を生成する。
そのデータを用いて、適正結果算出部５４は、生体情報の類似度の分布を算出することで、上述のブレを考慮することができる。
なお、概して、特に同一生体情報通しでの類似度の分布が広くなる傾向がある。
このような場合、図７の例と同様に、適正結果算出部５４は、閾値（類似度）の決定が困難と考えられる。したがって、図７の場合と同様に、適正結果算出部５４は、暫定的に、閾値（類似度）を決定し適正なＮの値を算出してもよい。そして、適正結果算出部５４は、算出された適正なＮの値に基づいて、ユーザＡに合った最適な認証法として、例えば、高い認証精度を要するような場合には、別途カード等を渡して１：１認証を推奨し、低い認証精度でも問題とならないような場合には、１：Ｎ認証を推奨するというような提案を行うこともできる。
【００５１】
以上本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【００５２】
また例えば、上述の実施形態において、生体認証の一例として指紋認証を例として説明を行ったが、特にこれに限定されない。
即ち、本サービスの提供者は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの適用対象となる生体認証として、静脈認証、顔認証、声紋認証等のあらゆる生体認証を採用することができる。
【００５３】
また例えば、上述の実施形態において、指紋の照合を行う方法として、指紋の画像情報から取得された各種特徴量を抽出し、その特徴量の類似度を比較・検討する方法を採用して説明を行ったが、特にこれに限定されない。
即ち、サーバ１では、パターンマッチング方式（指紋認証）、キーワード方式（声紋認証）等、その他あらゆる方法を用いて生体情報の照合を行ってもよい。
また、ユーザ（ユーザＡ）の指紋情報との類似度が高い既登録ユーザが存在する場合、上述の実施形態では、ユーザＡに合った最適な認証方法として、通常、ユーザの認証は１指（例えば右手の人差し指）で認証するところ、当該ユーザＡに対しては、２指（例えば右手の人差し指と中指）を用いた指紋認証にする、という認証方法を提供することができる。
【００５４】
また例えば、上述の実施形態において、指紋の画像情報から取得された各種特徴量を抽出し、その特徴量の類似度を比較・検討する方法を採用して説明を行ったが、特にこれに限定されない。
即ち、本サービスの提供者は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの適用対象となる指紋認証として、抽出された特徴量の数やクオリティ等の特徴量の性質を用いて、その特徴量の類似度を比較・検討することができる。
例えば、従来、指紋を扱ったサービスの際、ユーザに初回登録時に指紋認証装置にユーザの指を数回押してもらい、複数の指紋情報を取得することは可能だが、その程度である。その中で総当りに類似度を算出することは可能だが、類似度分布算出部５３では、特徴量の性質を用いて類似度の予測分布も行なうことができる。例えば具体的に、類似度分布算出部５３は、マニューシャ方式による抽出された特徴量の数とクオリティを算出し、クオリティの高い特徴量が多ければ、高い類似度を算出することは可能と推測する。一方で、類似度分布算出部５３は、クオリティの高い特徴量が少なければ、そもそも高い類似度を算出することは困難である。
それにともない、類似度分布算出部５３は、ユーザ本人の類似度の分布予測を行なうことができる。
【００５５】
また例えば、上述の実施形態において、仮想ユーザ情報の生成の方法として、ユーザ情報に対して、画像の変形や、各種特徴量のランダムな追加、削除等を一例として説明した。以下、このような仮想ユーザ情報を行う場合に具体的な例について、簡単に説明する。
具体的に例えば、
（１） ユーザが指紋を撮像する場合、指の圧力により形状が変形し、特徴量の位置がずれる場合がある。このような場合に、当該画像の変形により、正しい指紋の形状を再現することができる。
（２） また、ユーザの指の水分含有率等により、センサでの隆線の取得にずれが生じて、特徴量の取得が不安定な場合がある。このような場合、特徴量の削除・追加により適正な特徴量を再現することができる。
（３） また、ユーザの指に怪我やかぶれ、ごみ等により、指紋の一部が欠損しているような場合がある。このような場合、画像の一部をベタ塗りすることにより正しい指紋の形状を再現することができる。
（４） また、ユーザの指の血管の伸縮により、指紋のパターンが見れないような場合がある。このような場合、例えば、静脈パターンの削除・追加等を行うことにより適正な指紋のパターンを再現することができる。
【００５６】
また例えば、上述の実施形態において、生体認証において、指紋情報を用いた認証方法を採用して説明を行ったが、特にこれに限定されない。
即ち、サーバ１では、ユーザを認証する方法として、指紋情報のみだけでなく、当該指紋情報に加えて、静脈認証、顔認証、声紋認証等との組み合わせによる認証方法を提供してもよい。例えば具体的に、サーバ１では、顔、静脈、虹彩等のほか生体情報を用いた場合に、以下の具体例について、ユーザに合った最適な認証方法を提供できる。
（１）通常ユーザーは１指紋で認証する。
（２）指紋が既登録ユーザＤＢ５００に少数存在したユーザーは顔認証と組み合わせる。
（３）指紋の１：Ｎ適性が低い場合、カード認証等と組み合わせる。
また、上述の実施形態では、求められるセキュリティレベルに応じて、ユーザに合った最適な認証法を提供することができる。
（１）指紋情報について、重複を許可する場合、１指目のみ指紋情報の照合によるユーザに合った最適な認証方法を提供する。
（２）指紋情報について、重複が許されない場合、１指目の照合結果に応じて、２指目や、カード等の他、ユーザに合った最適な認証方法を提供する。
【００５７】
また例えば、上述の実施形態において、指紋情報を用いてユーザに合った最適な認証方法の提供するサービスとして説明を行ったが、特にこれに限定されない。
即ち、例えば、
（１）虹彩・顔等の生体情報から仮想ユーザ情報の生成してもよい。
（２）取得された生体情報の種類等に応じて、ユーザ選別の傾向を考慮してもよい。
（３）本サービスの提供場所として、例えば、海の家など各種店舗や施設を採用してもよい。
【００５８】
また例えば、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図４の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。
即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図４の例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も、図４に特に限定されず、任意でよい。例えば、サーバ１の機能ブロックを専用端末２等に移譲させてもよい。逆に専用端末２の機能ブロックをサーバ１等に移譲させてもよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
【００５９】
また例えば、一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
【００６０】
また例えば、このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。
【００６１】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
【００６２】
以上を換言すると、本発明が適用される情報処理システムは、次のような構成を有していれば足り、各種各様な実施の形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置は、
認証対象となるユーザの生体情報を少なくとも含む情報を、ユーザ情報として取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報に基づいて、仮想ユーザ情報を生成する仮想ユーザ情報生成手段と、
前記ユーザと異なる複数のユーザについての既に登録された生体情報を少なくとも含む情報を、既登録ユーザ情報として管理する既登録ユーザ情報管理手段と、
前記仮想ユーザ情報又は前記ユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と、前記既登録ユーザ情報との比較に基づいて、前記仮想ユーザ情報又は前記ユーザ情報のうち少なくともいずれか一方の情報と前記既登録ユーザ情報との類似度の分布を算出する類似度分布算出手段と、
前記類似度分布算出手段により算出された類似度の分布に基づいて、前記ユーザが利用するのに適した所定の認証方法の決定に用いる値を算出する適正値算出手段と、
を備える。
【００６３】
これにより、ユーザの生体情報の状況等に応じて、当該ユーザに対して、最適な認証方法による生体認証の提供を補助するための技術を提供することができる。
【００６４】
また、前記ユーザ情報に含まれる前記ユーザの前記生体情報は、指紋情報であり、
前記仮想ユーザ情報生成手段は、前記ユーザの指紋に関する画像情報の変更を伴う方法、又は前記画像情報から取得される特徴量にランダムな追加又は変更を伴う方法のうち、少なくとも何れか一方の方法に基づいて、前記仮想ユーザ情報を生成する。
【００６５】
これにより、ユーザの指紋の水分保有量、姿勢、経年変化等による指紋情報の変化を考慮して、指紋情報の類似度の分布を算出することができる。
【００６６】
また、前記適正算出手段は、１：Ｎ（Ｎは２以上の整数値）認証の利用するのに適するか否かの決定に用いる値を算出する。
【００６７】
これにより、ユーザに対するＮの正確な見極めが可能となる。
【００６８】
また、前記適正算出手段により算出された結果に基づいて、前記ユーザに適した認証の方法を提示する認証方法提示手段を備える。
【００６９】
これにより、ユーザに適した、認証の方法を提示することができる。
【符号の説明】
【００７０】
１・・・サーバ、２・・・専用端末、３・・・指紋認証装置、１１・・・ＣＰＵ、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、４０・・・近距離無線通信部、５１・・・ユーザ情報取得部、５２・・・仮想ユーザ情報生成部、５３・・・類似度分布算出部、５４・・・適正結果算出部、５５・・・認証方法提示部、５６・・・認証部、８１・・・指紋情報管理部、８２・・・認証方法取得部、８３・・・表示制御部、５００・・・既登録ユーザＤＢ
【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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