(57)【要約】【課題】計算コストの増加を抑制しながらカテゴリ識別の精度を向上させることが可能な技術が提供される。【解決手段】認証対象のパターンをセンサによって入力パターンとして取得するパターン入力部と、白色化行列と直交化行列とを行列積によって合成した変換行列を格納する変換データ格納部と、前記変換行列を用いて前記入力パターンを変換することによって変換後の入力パターンを得る入力パターン変換部と、前記変換後の入力パターンに基づいて入力部分空間を計算する入力部分空間計算部と、前記入力部分空間の計算方法と同一の計算方法によって複数のカテゴリそれぞれの辞書パターンから計算された複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間を格納する辞書部分空間格納部と、前記入力部分空間と前記辞書部分空間との類似度を計算する類似度計算部と、前記類似度に基づいて認証判定を行う認証判定部と、を備える、認証装置が提供される。【選択図】図１
2019040503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認証対象のパターンをセンサによって入力パターンとして取得するパターン入力部と、
白色化行列と直交化行列とを行列積によって合成した変換行列を格納する変換データ格納部と、
前記変換行列を用いて前記入力パターンを変換することによって変換後の入力パターンを得る入力パターン変換部と、
前記変換後の入力パターンに基づいて入力部分空間を計算する入力部分空間計算部と、
前記入力部分空間の計算方法と同一の計算方法によって複数のカテゴリそれぞれの辞書パターンから計算された複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間を格納する辞書部分空間格納部と、
前記入力部分空間と前記辞書部分空間との類似度を計算する類似度計算部と、
前記類似度に基づいて認証判定を行う認証判定部と、
を備える、認証装置。
【請求項２】
前記入力部分空間計算部は、前記入力パターンに基づいて対称行列を計算し、前記対称行列から固有値分解により入力部分空間を計算する、
請求項１に記載の認証装置。
【請求項３】
前記入力部分空間計算部は、前記対称行列として、自己相関行列、共分散行列および相関係数行列のいずれか一つを計算する、
請求項２に記載の認証装置。
【請求項４】
前記入力部分空間計算部は、前記入力パターンに応じた相関係数行列から分割可能な前記入力パターンに対する標準化の計算と前記対称行列の生成とをする、
請求項２に記載の認証装置。
【請求項５】
コンピュータを、
白色化行列と直交化行列とを行列積によって合成した変換行列を用いて、センサによって取得された入力パターンを変換することによって変換後の入力パターンを得る入力パターン変換部と、
前記変換後の入力パターンに基づいて入力部分空間を計算する入力部分空間計算部と、
前記入力部分空間の計算方法と同一の計算方法によって複数のカテゴリそれぞれの辞書パターンから計算された複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間と前記入力部分空間との類似度を計算する類似度計算部と、
前記類似度に基づいて認証判定を行う認証判定部と、
を備える、認証装置として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
白色化行列と直交化行列とを行列積によって合成した変換行列を用いて、センサによって取得された入力パターンを変換することによって変換後の入力パターンを得ることと、
前記変換後の入力パターンに基づいて入力部分空間を計算することと、
前記入力部分空間の計算方法と同一の計算方法によって複数のカテゴリそれぞれの辞書パターンから計算された複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間と前記入力部分空間との類似度を計算することと、
前記類似度に基づいて認証判定を行うことと、
を含む、認証方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認証装置、プログラムおよび認証方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パターン認識の技術が様々な分野に応用されている。パターン認識の技術においては、未知のパターンが入力されたとき、入力された未知のパターン（以下、「入力パターン」とも言う。）が、既に登録されている複数のカテゴリのうちどのカテゴリに属するかを識別する（以下、入力パターンが属するカテゴリを識別することを、単に「カテゴリ識別」とも言う。）。ここで、パターン認識の手法の例としては、部分空間法と相互部分空間法とが提案されている。
【０００３】
部分空間法においては、同じカテゴリに属する複数の辞書パターンから辞書部分空間を計算しておき、入力パターンがどの辞書部分空間に最も類似するかを計算することによってカテゴリ識別を行う。非特許文献１に記載された直交部分空間法では、全辞書パターンの自己相関行列の固有値をすべて１にする白色化変換を行った後、各カテゴリの辞書部分空間を計算すると、各カテゴリ辞書は直交し、部分空間法の枠組みでより精度よくカテゴリ識別を行うことが可能となる。
【０００４】
【数１】
2019040503.tif 000003
【０００５】
【数２】
2019040503.tif 000004
【０００６】
相互部分空間法は、部分空間法を拡張した手法であり、複数の入力パターンから計算される入力部分空間と複数の辞書パターンから計算される辞書部分空間とから類似度を計算する。さらに、特許文献２および特許文献３それぞれに記載された技術では、入力部分空間と辞書部分空間とを各カテゴリ間の差を強調する制約部分空間へ射影することによって、相互部分空間法の識別精度を向上させる。一方、特許文献４に記載された技術では、各カテゴリの辞書部分空間を直交化させる直交化行列により、入力部分空間と辞書部分空間とを直交化変換することによって、相互部分空間法の識別精度を向上させる。
【０００７】
【数３】
2019040503.tif 000005
【０００８】
【数４】
2019040503.tif 000006
【０００９】
【数５】
2019040503.tif 000007
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００３−２４８８２６号公報
【特許文献２】特開２０００−０３００６５号公報
【特許文献３】特開２００３−３１７０９９号公報
【特許文献４】特開２００６−２２１４７９号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】エルッキ・オヤ著「パターン認識と部分空間法」産業図書、1986年
【非特許文献２】KEINOSUKEFukunaga「Introduction to statistical pattern recognition」Academic Press,New York. 1970
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
直交相互部分空間法において扱う入力パターンおよび辞書パターンを事前に白色化変換することによってカテゴリ識別の精度を向上させることは可能である。しかし、入力パターンに対する白色化変換と入力部分空間に対する直交化変換との各々に計算コストが掛かってしまう。そこで、計算コストの増加を抑制しながらカテゴリ識別の精度を向上させることが可能な技術が提供されることが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、認証対象のパターンをセンサによって入力パターンとして取得するパターン入力部と、白色化行列と直交化行列とを行列積によって合成した変換行列を格納する変換データ格納部と、前記変換行列を用いて前記入力パターンを変換することによって変換後の入力パターンを得る入力パターン変換部と、前記変換後の入力パターンに基づいて入力部分空間を計算する入力部分空間計算部と、前記入力部分空間の計算方法と同一の計算方法によって複数のカテゴリそれぞれの辞書パターンから計算された複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間を格納する辞書部分空間格納部と、前記入力部分空間と前記辞書部分空間との類似度を計算する類似度計算部と、前記類似度に基づいて認証判定を行う認証判定部と、を備える、認証装置が提供される。
【００１４】
前記入力部分空間計算部は、前記入力パターンに基づいて対称行列を計算し、前記対称行列から固有値分解により入力部分空間を計算してよい。
【００１５】
前記入力部分空間計算部は、前記対称行列として、自己相関行列、共分散行列および相関係数行列のいずれか一つを計算してよい。
【００１６】
前記入力部分空間計算部は、前記入力パターンに応じた相関係数行列から分割可能な前記入力パターンに対する標準化の計算と前記対称行列の生成とをしてよい。
【００１７】
また、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、白色化行列と直交化行列とを行列積によって合成した変換行列を用いて、センサによって取得された入力パターンを変換することによって変換後の入力パターンを得る入力パターン変換部と、前記変換後の入力パターンに基づいて入力部分空間を計算する入力部分空間計算部と、前記入力部分空間の計算方法と同一の計算方法によって複数のカテゴリそれぞれの辞書パターンから計算された複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間と前記入力部分空間との類似度を計算する類似度計算部と、前記類似度に基づいて認証判定を行う認証判定部と、を備える、認証装置として機能させるためのプログラムが提供される。
【００１８】
また、本発明の別の観点によれば、白色化行列と直交化行列とを行列積によって合成した変換行列を用いて、センサによって取得された入力パターンを変換することによって変換後の入力パターンを得ることと、前記変換後の入力パターンに基づいて入力部分空間を計算することと、前記入力部分空間の計算方法と同一の計算方法によって複数のカテゴリそれぞれの辞書パターンから計算された複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間と前記入力部分空間との類似度を計算することと、前記類似度に基づいて認証判定を行うことと、を含む、認証方法が提供される。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように本発明によれば、計算コストの増加を抑制しながらカテゴリ識別の精度を向上させることを可能とする技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態に係る認証装置の機能構成例を示す図である。
【図２】線形変換行列の計算の概要を示す図である。
【図３】特許文献４に記載された直交相互部分空間法の部分空間計算手順（部分空間計算（１））と白色化変換を前提とした直交相互部分空間法の部分空間計算手順（部分空間計算（２））とを示す図である。
【図４】特許文献４に記載された直交相互部分空間法において直交化変換が行われる位置が移動可能であることを示す図である。
【図５】特許文献４に記載された直交相互部分空間法において、パターンに対する部分空間の計算時に対称行列として相関係数行列が用いられる場合を示す図である。
【図６】白色化変換を前提とした直交相互部分空間法において直交化変換が行われる位置が移動可能であることを示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る認証装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２２】
また、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する場合がある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素等の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。また、異なる実施形態の類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合がある。ただし、異なる実施形態の類似する構成要素等の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
【００２３】
（０．概略）
上記したように、本明細書においては、計算コストの増加を抑制しながらカテゴリ識別の精度を向上させることが可能な技術について主に説明する。より詳細には、計算コストの増加を抑制しながら、非特許文献１に記載された入力パターンに対する白色化変換と特許文献４に記載された入力部分空間に対する直交化変換とを両立させる技術について提案する。
【００２４】
（１．実施形態の詳細）
続いて、本発明の実施形態の詳細について説明する。
【００２５】
（１．１．機能構成例）
続いて、本発明の実施形態に係る認証装置の機能構成例について説明する。
【００２６】
図１は、本発明の実施形態に係る認証装置１０の機能構成例を示す図である。図１に示すように、本発明の実施形態に係る認証装置１０は、パターン入力部１１１と、入力パターン変換部１１２と、入力部分空間計算部１１３と、変換データ計算部１２１と、辞書部分空間計算部１２２と、類似度計算部１３１と、認証判定部１３２と、を備える。以下、認証装置１０が有するこれらの各機能ブロックの機能について説明する。
【００２７】
（パターン入力部１１１）
パターン入力部１１１は、認証対象のパターンを入力パターンとして取得する。例えば、パターン入力部１１１は、センサによって構成され、センサによって認証対象のパターンを入力パターンとして取得する。一例として、センサがイメージセンサである場合、イメージセンサによって検出された画像データが入力パターンとして取得される。しかし、センサの種類は特に限定されない。例えば、１次元ベクトルとして扱えるデータを検出可能な各種のセンサが利用され得る。
【００２８】
（変換データ計算部１２１）
変換データ計算部１２１は、プロセッサによって構成され、入力パターンを変換するための変換データ（例えば、変換行列）を計算する。そして、変換データ計算部１２１は、計算した変換データをストレージ装置（変換データ格納部）に格納する。ここで、変換データは、辞書パターンから計算されてもよいし、入力パターンおよび辞書パターン以外のデータが準備され、当該データに基づいて変換データが計算されてもよい。本明細書においては、入力パターンおよび辞書パターン以外の学習パターンが準備され、学習パターンに基づいて変換データが計算される場合を主に想定する。かかる学習パターンは、複数のカテゴリからなるデータ群であり、各カテゴリには、データの取得状況ごとにパターンが取得される。
【００２９】
一例として、変換データが線形変換行列である場合について説明する。図２は、線形変換行列の計算の概要を示す図である。変換データ計算部１２１は、全カテゴリの全パターンから白色化行列Ｇ１１を計算する（Ｓ１１）そして、変換データ計算部１２１は、全カテゴリの全パターンを白色化行列Ｇ１１によって白色化変換する（Ｓ１２）。
【００３０】
また、変換データ計算部１２１は、白色化変換後のカテゴリごとに部分空間を計算する（Ｓ１３）。変換データ計算部１２１は、各カテゴリの部分空間から直交化行列Ｇ１２を計算する（Ｓ１４）。変換データ計算部１２１は、白色化行列Ｇ１１および直交化行列Ｇ１２に基づいて線形変換行列を計算する（Ｓ１５）。より具体的には、変換データ計算部１２１は、白色化行列Ｇ１１および直交化行列Ｇ１２の行列積によって線形変換行列を合成する。
【００３１】
（入力パターン変換部１１２）
図１に戻って説明を続ける。入力パターン変換部１１２は、プロセッサにより構成され、パターン入力部１１１から入力パターンを取得するとともに、変換データ計算部１２１から変換データを取得する。そして、入力パターン変換部１１２は、変換データを用いて入力パターンを変換する。これによって、入力パターン変換部１１２によって、変換後の入力パターン（以下、「変換入力パターン」とも言う。）が得られる。なお、後に説明するように、変換データの例としては、変換行列が挙げられ、変換行列の例としては、線形変換行列が挙げられる。
【００３２】
（入力部分空間計算部１１３）
入力部分空間計算部１１３は、プロセッサにより構成され、入力パターン変換部１１２から、変換後の入力パターン（変換入力パターン）を取得する。そして、入力部分空間計算部１１３は、変換入力パターンから入力部分空間を計算する。なお、入力部分空間の計算はどのようにされてもよい。一例として、入力部分空間計算部１１３は、変換入力パターンから自己相関行列を計算し、自己相関行列を固有値分解することによって、入力部分空間を計算してもよい。あるいは、入力部分空間計算部１１３は、後に説明するように、自己相関行列による演算とは異なる演算によって入力部分空間を計算してもよい。
【００３３】
（辞書部分空間計算部１２２）
辞書部分空間計算部１２２は、プロセッサにより構成され、入力部分空間計算部１１３による入力部分空間の計算手順と同様の計算手順によって、辞書パターンから辞書部分空間を計算する。より詳細には、辞書部分空間計算部１２２は、入力部分空間計算部１１３による入力部分空間の計算方法と同一の計算方法によって、辞書パターンから複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間を計算する。辞書部分空間計算部１２２は、計算した辞書部分空間をストレージ装置（辞書部分空間格納部）に格納する。
【００３４】
（より詳細な機能説明）
以下、変換データ計算部１２１，入力パターン変換部１１２、入力部分空間計算部１１３および辞書部分空間計算部１２２について、より詳細に説明する。なお、以下の説明においては、入力パターンおよび辞書パターンなどを特に区別しない場合には、それらを総称して「パターン」と言う場合がある。
【００３５】
【数６】
2019040503.tif 000008
【００３６】
【数７】
2019040503.tif 000009
【００３７】
【数８】
2019040503.tif 000010
【００３８】
【数９】
2019040503.tif 000011
【００３９】
【数１０】
2019040503.tif 000012
【００４０】
図３は、特許文献４に記載された直交相互部分空間法の部分空間計算手順（部分空間計算（１））と白色化変換を前提とした直交相互部分空間法の部分空間計算手順（部分空間計算（２））とを示す図である。図３に示すように、部分空間計算（１）においては、パターンが取得され（Ｓ２１）、自己相関行列が計算され（Ｓ２２）、部分空間が計算され（Ｓ２３）、部分空間の直交化変換が行われる（Ｓ２４）。
【００４１】
一方、図３に示すように、部分空間計算（２）においては、パターンが取得され（Ｓ３１）、白色化変換が行われた後（Ｓ３２）、自己相関行列が計算され（Ｓ３３）、部分空間が計算され（Ｓ３４）、部分空間の直交化変換が行われる（Ｓ３５）。このように、白色化変換を前提とした直交相互部分空間法は、パターンに対して白色化変換を行うところが、特許文献４に記載された直交相互部分空間法と異なる。
【００４２】
【数１１】
2019040503.tif 000013
【００４３】
【数１２】
2019040503.tif 000014
【００４４】
【数１３】
2019040503.tif 000015
【００４５】
【数１４】
2019040503.tif 000016
【００４６】
【数１５】
2019040503.tif 000017
【００４７】
【数１６】
2019040503.tif 000018
【００４８】
さらに、相関係数行列は、各カテゴリの複数パターンの分散値を１にする処理を含んでいる。したがって、対称行列として相関係数行列が用いられた場合、パターンが画像データである場合などには、撮影条件などによるコントラストの変化を抑制するという効果が享受される。また、対称行列として相関係数行列が用いられた場合、対称行列として共分散行列が用いられた場合と比較して、部分空間の計算の精度が向上するという効果が享受される。
【００４９】
図５は、特許文献４に記載された直交相互部分空間法において、パターンに対する部分空間の計算時に対称行列として相関係数行列が用いられる場合を示す図である。図５に示す部分空間計算（５）のように、対称行列として相関係数行列が用いられる場合、パターンｘが取得され（Ｓ６１）、パターンｘに基づいて相関係数行列が計算され（Ｓ６２）、相関係数行列から部分空間が計算され（Ｓ６３）、部分空間に対して直交化変換が行われる（Ｓ６４）。
【００５０】
ここで、相関係数行列による演算には、パターンの各次元に対してスケーリングを行う計算が含まれる。そのため、対称行列（相関係数行列）による演算の前に直交化変換が移動されると、移動前と比較して演算結果（すなわち、直交化された部分空間）が一致しなくなる。しかし、相関係数行列の演算の一部をパターンｘに対する標準化であるとみなすことによって、直交化変換が行われる位置を移動させることが可能となる。
【００５１】
具体的には、図５に示す部分空間計算（６）のように、まずパターンｘが取得される（Ｓ７１）。そして、相関係数行列による演算（Ｓ６２）は、標準化の演算（Ｓ７２）と自己相関行列の計算（Ｓ７３）とに分割され得る。その後は、自己相関行列から部分空間が計算され（Ｓ７４）、部分空間に対して直交化変換が行われる（Ｓ７５）。この例のように、相関係数行列の演算の一部を、パターンｘに対する標準化であるとみなすことが可能である。
【００５２】
また、図５に示す部分空間計算（７）のように、まずパターンｘが取得される（Ｓ８１）。そして、標準化の演算（Ｓ８２）の後に、パターンｘに対する直交化変換が行われ（Ｓ８３）、直交化されたパターンに対して自己相関行列の計算が行われ（Ｓ８４）、自己相関行列から部分空間が計算される（Ｓ８５）。このように、相関係数行列の演算の一部が、パターンｘに対する標準化であるとみなされたことによって、対称行列（相関係数行列）による演算の前に直交化変換が行われても、移動前と比較して演算結果（すなわち、直交化された部分空間）が一致するようになる。さらに、上記したように、対称行列として相関係数行列が用いられた場合と同様な効果（部分空間の計算の精度が向上するという効果）が享受されることが期待される。
【００５３】
【数１７】
2019040503.tif 000019
【００５４】
【数１８】
2019040503.tif 000020
【００５５】
【数１９】
2019040503.tif 000021
【００５６】
そして、合成線形変換行列Ｗを用いて、入力パターンｘに対する合成線形変換（すなわち、白色化変換および直交化変換）が行われればよい。このように、合成線形変換行列Ｗを用いて入力パターンｘに対する合成線形変換が行われることによって、計算コストの増加が抑制される。また、合成線形変換行列Ｗを用いて入力パターンｘに対する合成線形変換が行われることによって、入力パターンｘに対する高速な白色化変換および直交化変換が行われ得る。
【００５７】
なお、図６に示した例では、対称行列として自己相関行列が用いられる場合が想定されている。しかし、対称行列として自己相関行列以外の行列が用いられてもよい。一例として、対称行列として相関係数行列が用いられる場合には、図５に示す部分空間計算（６）のように、相関係数行列による演算が、標準化の演算（Ｓ７２）と自己相関行列の計算（Ｓ７３）とに分割されればよい。
【００５８】
（類似度計算部１３１）
図１に戻って説明を続ける。類似度計算部１３１は、入力部分空間計算部１１３によって計算された入力部分空間を取得するとともに、辞書部分空間計算部１２２によって計算された複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間を取得する。そして、類似度計算部１３１は、入力部分空間と各カテゴリに対応する辞書部分空間との類似度を計算する。例えば、部分空間同士の類似度は、特許文献１に記載された相互部分空間法によって計算されてもよい。
【００５９】
（認証判定部１３２）
認証判定部１３２は、類似度計算部１３１によって計算された類似度に基づいて、カテゴリ識別（認証判定）を行う。より具体的に、認証判定部１３２は、入力部分空間と各カテゴリに対応する辞書部分空間との類似度のうち、入力部分空間との間で最も高い類似度が高い辞書部分空間に対応するカテゴリを、入力パターンが属するカテゴリとして識別する。
【００６０】
以上、本発明の実施形態に係る認証装置１０の機能例について説明した。
【００６１】
（１．２．ハードウェア構成例）
続いて、本発明の実施形態に係る認証装置１０のハードウェア構成例について説明する。
【００６２】
図７は、本発明の実施形態に係る認証装置１０のハードウェア構成を示す図である。認証装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ホストバス９０４と、ブリッジ９０５と、外部バス９０６と、インタフェース９０７と、入力装置９０８と、出力装置９０９と、ストレージ装置９１０と、通信装置９１１と、を備える。
【００６３】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って認証装置１０内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバス等から構成されるホストバス９０４により相互に接続されている。
【００６４】
ホストバス９０４は、ブリッジ９０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バス等の外部バス９０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４、ブリッジ９０５および外部バス９０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
【００６５】
入力装置９０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチおよびレバー等ユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路等から構成されている。認証装置１０を操作するユーザは、この入力装置９０８を操作することにより、認証装置１０に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
【００６６】
出力装置９０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置、ランプ等の表示装置およびスピーカ等の音声出力装置を含む。
【００６７】
ストレージ装置９１０は、データ格納用の装置である。ストレージ装置９１０は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ装置９１０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置９１０は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データを格納する。
【００６８】
通信装置９１１は、例えば、ネットワークに接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置９１１は、無線通信または有線通信のどちらに対応してもよい。
【００６９】
以上、本発明の実施形態に係る認証装置１０のハードウェア構成例について説明した。
【００７０】
（１．３．本実施形態の効果）
以上に説明したように、本実施形態によれば、認証対象のパターンをセンサによって入力パターンとして取得するパターン入力部１１１と、白色化行列と直交化行列とを行列積によって合成した変換行列を格納する変換データ格納部と、変換データを用いて入力パターンを変換することによって変換後の入力パターンを得る入力パターン変換部１１２と、変換後の入力パターンに基づいて入力部分空間を計算する入力部分空間計算部１１３と、入力部分空間の計算方法と同一の計算方法によって複数のカテゴリそれぞれの辞書パターンから計算された複数のカテゴリそれぞれに対応する辞書部分空間を格納する辞書部分空間格納部と、入力部分空間と辞書部分空間との類似度を計算する類似度計算部１３１と、類似度に基づいて認証判定を行う認証判定部１３２と、を備える、認証装置１０が提供される。
【００７１】
かかる構成によれば、計算コストの増加を抑制しながらカテゴリ識別の精度を向上させることが可能となる。より具体的には、白色化変換と直交化変換との合成変換データを用いて入力パターンに対して合成線形変換を行い、合成線形変換後の入力パターンを認証に有効な特徴として抽出することによって、計算コストの増加を抑制しながら（例えば、特許文献４に記載されたように白色化変換を前提としない直交相互部分空間法を用いる場合と比較して）カテゴリ識別の精度を向上させることが可能となる。
【００７２】
（１．４．変形例の説明）
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００７３】
例えば、上記では、変換データ計算部１２１において、入力パターンに対して行われる変換の例として、白色化変換（例えば、非特許文献２に記載された白色化行列による変換など）が用いられる場合を主に説明した。しかし、入力パターンに対して行われる変換は、白色化変換に限定されない。例えば、各カテゴリに対応する部分空間同士の直交度を高めるような変換が白色化変換の代わりに用いられてもよい。
【００７４】
同様に、上記では、変換データ計算部１２１において、入力パターンに対して行われる変換の例として、直交化変換（例えば、特許文献４に記載された直交化行列による変換など）が用いられる場合を主に説明した。しかし、入力パターンに対して行われる変換は、直交化変換に限定されない。例えば、各カテゴリに対応する部分空間同士の直交度を高めるような変換が直交化変換の代わりに用いられてもよい。
【００７５】
また、上記では、変換データ計算部１２１が、線形変換のための二つの変換行列の行列積によって、入力パターンに対する変換データを合成する場合を主に説明した。しかし、入力パターンに対する変換は、線形変換に限定されない。例えば、入力パターンに対する変換は、非線形変換であってもよい。かかる場合には、変換データ計算部１２１は、非線形変換のための二つの変換行列の行列積によって、入力パターンに対する変換データを合成すればよい。
【符号の説明】
【００７６】
１０    認証装置
１１１  パターン入力部
１１２  入力パターン変換部
１１３  入力部分空間計算部
１２１  変換データ計算部
１２２  辞書部分空間計算部
１３１  類似度計算部
１３２  認証判定部
Ｇ１１  白色化行列
Ｇ１２  直交化行列
Ｗ      合成線形変換行列
【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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