(57)【要約】【課題】  利用目的に応じて生体情報を選択し、照合を高速化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。【解決手段】  生体認証装置は、生体画像を複数のブロックに分割する分割部と、前記複数のブロックのそれぞれについて、前記生体画像内における位置に基づく再現性スコアと、周囲のブロックとの特徴情報の差分に基づく弁別精度スコアとを算出する算出部と、前記再現性スコアおよび前記弁別精度スコアに基づいて、用途に応じて前記複数のブロックから１以上のブロックを選定する選定部と、前記選定部が選定した前記ブロック間の生体情報の連携情報を、前記用途に関連付けて登録する登録部と、認証時に取得された生体画像と、前記登録部に登録された前記連携情報のうち前記認証時に要求される用途に関連付けられた連携情報と、を照合する照合部と、を備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体画像を複数のブロックに分割する分割部と、
前記複数のブロックのそれぞれについて、前記生体画像内における位置に基づく再現性スコアと、周囲のブロックとの特徴情報の差分に基づく弁別精度スコアとを算出する算出部と、
前記再現性スコアおよび前記弁別精度スコアに基づいて、用途に応じて前記複数のブロックから１以上のブロックを選定する選定部と、
前記選定部が選定した前記ブロック間の生体情報の連携情報を、前記用途に関連付けて登録する登録部と、
認証時に取得された生体画像と、前記登録部に登録された前記連携情報のうち前記認証時に要求される用途に関連付けられた連携情報と、を照合する照合部と、を備えることを特徴とする生体認証装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記生体画像の生体領域の重心位置からの距離に応じて前記再現性スコアを算出する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】
前記算出部は、前記ブロックの隆線方向と周囲のブロックの隆線方向との差分に基づいて、前記弁別精度スコアを算出することを特徴とする請求項１または２に記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記ブロック内の特徴点の数に基づいて、前記弁別精度スコアを算出することを特徴とする請求項３記載の生体認証装置。
【請求項５】
前記用途は、前記登録部によって登録されているユーザを認証時に絞り込む絞り込み処理と、前記登録部によって登録されたユーザを特定する認証処理と、を含む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】
分割部が、生体画像を複数のブロックに分割し、
算出部が、前記複数のブロックのそれぞれについて、前記生体画像内における位置に基づく再現性スコアと、周囲のブロックとの特徴情報の差分に基づく弁別精度スコアとを算出し、
選定部が、前記再現性スコアおよび前記弁別精度スコアに基づいて、用途に応じて前記複数のブロックから１以上のブロックを選定し、
登録部が、前記選定部が選定した前記ブロック間の生体情報の連携情報を、前記用途に関連付けて登録し、
照合部が、認証時に取得された生体画像と、登録された前記連携情報のうち前記認証時に要求される用途に関連付けられた連携情報と、を照合する、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、
生体画像を複数のブロックに分割する処理と、
前記複数のブロックのそれぞれについて、前記生体画像内における位置に基づく再現性スコアと、周囲のブロックとの特徴情報の差分に基づく弁別精度スコアとを算出する処理と、
前記再現性スコアおよび前記弁別精度スコアに基づいて、用途に応じて前記複数のブロックから１以上のブロックを選定する処理と、
前記選定する処理によって選定された前記ブロック間の生体情報の連携情報を、前記用途に関連付けて登録する処理と、
認証時に取得された生体画像と、登録された前記連携情報のうち前記認証時に要求される用途に関連付けられた連携情報と、を照合する処理と、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】
本件は、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】
生体認証装置においては、生体画像から特徴点が抽出され、当該特徴点の種別や位置などを利用して登録および照合が行われる。近年では、他人との弁別性を高めるために、特徴点単体ではなく特徴点間の連結情報を照合に用いることが提案されている。しかしながら、１点ではなく２点以上の複数点間の連結情報を構築するため、特徴点の組み合わせ爆発により、データが肥大化するおそれがある。この場合、照合に時間がかかるおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１７５８１５号公報
【特許文献２】特開２００７−２９９２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
認証方式を切り替える技術等は開示されているが（例えば、特許文献１，２参照）、特徴点間の連結情報を用いるものではない。
【０００５】
１つの側面では、本発明は、照合を高速化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】
１つの態様では、生体認証装置は、生体画像を複数のブロックに分割する分割部と、前記複数のブロックのそれぞれについて、前記生体画像内における位置に基づく再現性スコアと、周囲のブロックとの特徴情報の差分に基づく弁別精度スコアとを算出する算出部と、前記再現性スコアおよび前記弁別精度スコアに基づいて、用途に応じて前記複数のブロックから１以上のブロックを選定する選定部と、前記選定部が選定した前記ブロック間の生体情報の連携情報を、前記用途に関連付けて登録する登録部と、認証時に取得された生体画像と、前記登録部に登録された前記連携情報のうち前記認証時に要求される用途に関連付けられた連携情報と、を照合する照合部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
照合を高速化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】（ａ）は実施例１に係る生体認証装置の全体構成を例示するブロック図であり、（ｂ）は処理部のハードウェア構成を例示する図である。
【図２】登録処理、絞り込み処理および照合処理の際の処理部の機能ブロック図である。
【図３】登録処理を表すフローチャートを例示する図である。
【図４】（ａ）および（ｂ）はブロックを例示する図である。
【図５】（ａ）は各ブロックに対して設定された用途を例示する図であり、（ｂ）は登録データを例示する図である。
【図６】絞り込み処理および照合処理を表すフローチャートを例示する図である。
【図７】ブロックの選定の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。
【実施例１】
【００１０】
図１（ａ）は、実施例１に係る生体認証装置１００の全体構成を例示するブロック図である。図１（ａ）で例示するように、生体認証装置１００は、表示装置１０、操作装置２０、生体情報取得装置３０、処理部４０などを備える。処理部４０は、分割部４１、隆線方向算出部４２、差分方向算出部４３、特徴点抽出部４４、連携情報生成部４５、弁別精度算出部４６、再現性算出部４７、選定部４８、登録部４９、照合部５０などとして機能する。
【００１１】
表示装置１０は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等の表示装置であり、処理部４０の処理結果などを表示する。操作装置２０は、ユーザが生体認証装置１００を操作するために指示を入力するための装置であり、キーボード、マウス、タッチパネルなどである。生体情報取得装置３０は、ユーザの生体情報を生体画像などとして取得する装置である。本実施例においては、生体情報取得装置３０は、一例として指紋画像を取得する撮像装置である。生体情報取得装置３０として、例えば、静電容量式センサ、感熱式センサ、電界式センサ、光学式センサ、超音波式センサ、光学式センサ等のセンサを用いることができる。
【００１２】
処理部４０は、操作装置２０および生体情報取得装置３０からの信号に応じて登録処理、絞り込み処理および認証処理を行う装置である。図１（ｂ）は、処理部４０のハードウェア構成を例示する図である。図１（ｂ）で例示するように、処理部４０は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、インタフェース１０４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。
【００１３】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１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。
【００１４】
記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３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。本実施例に係る生体認証プログラムは、記憶装置１０３に記憶されている。インタフェース１０４は、処理部４０と他の機器とのインタフェースである。
【００１５】
記憶装置１０３に記憶されている生体認証プログラムは、ＲＡＭ１０２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。それにより、処理部４０の各部が実現される。図２は、以下の登録処理、絞り込み処理および照合処理の際の処理部４０の機能ブロック図である。
【００１６】
（登録処理）
以下、図２および図３を参照しつつ、登録処理について説明する。図３は、登録処理を表すフローチャートを例示する図である。登録処理の際には、図３で例示するように、生体情報取得装置３０は、ユーザの生体画像を取得する（ステップＳ１）。本実施例においては、生体画像として指紋画像を取得する。次に、分割部４１は、図４（ａ）で例示するように、生体画像を当該生体画像よりも小さい複数のブロックに分割する（ステップＳ２）。なお、ブロックは、図４（ｂ）で例示するように、隣接するブロックと一部が重複していてもよい。
【００１７】
次に、隆線方向算出部４２は、特徴情報として、ブロックごとに指紋隆線の方向Ｏ（ｉ，ｊ）を算出する（ステップＳ３）。（ｉ，ｊ）は、指紋画像において、横方向のｉ番目、縦方向のｊ番目のブロックを意味する。横方向にｍ列、縦方向にｎ列のブロックに分割されていれば、ｉは１からｍの整数であり、ｊは１からｎの整数である。
【００１８】
差分方向算出部４３は、注目するブロックの特徴情報と周囲のブロックの特徴情報との差分を算出する。一例として、差分方向算出部４３は、隆線方向算出部が算出したブロックごとの隆線方向について、注目するブロックの隆線方向と周囲のブロックの隆線方向との差分の絶対値の総和を算出することで、差分隆線方向Ｄ（ｉ，ｊ）を算出する（ステップＳ４）。例えば、差分隆線方向は、下記式（１）のように表すことができる。
【数１】
2019036056.tif 000003
【００１９】
次に、特徴点抽出部４４は、ステップＳ１で取得された指紋画像から特徴点を抽出する（ステップＳ５）。特徴点は、例えば、指紋画像において、隆線が分岐する分岐点、隆線が途切れる端点などである。
【００２０】
次に、連携情報生成部４５は、ステップＳ５で抽出された特徴点間の特徴量を、連携情報として生成する（ステップＳ６）。例えば，特徴点間の距離、特徴点間にクロスする隆線の本数（リッジカウント）、特徴点の持つ方向の差分などである。
【００２１】
次に、弁別精度算出部４６は、差分方向算出部４３が算出した差分隆線方向と、特徴点抽出部４４が抽出した特徴点に基づいて、ブロックごとに弁別精度スコアＤ（ｉ，ｊ）を算出する（ステップＳ７）。弁別精度スコアＤが大きいほど、弁別精度が高いことを意味する。
【００２２】
まず、ブロックに対応する本人・他人の弁別精度は、一般に、指紋紋様の複雑性に比例して増加する。例えば、周囲のブロックとの隆線方向の差分が小さい領域と大きい領域とでは、大きい領域の方が隆線の流れが変化している領域であるため複雑であり、弁別精度が高いと言える。ここで、（ｉ，ｊ）のブロックの差分隆線方向情報をＤｉｆｆＤｉｒ（ｉ，ｊ）とすると、第１弁別精度スコアＤｄ（ｉ，ｊ）は、一例として、下記式（２）のように表すことができる。ｃ＿ｄｉｒは、第１弁別精度スコアＤｄ（ｉ，ｊ）の値を０〜１の値域とするための正規化係数である。下記式（２）では、第１弁別精度スコアＤｄ（ｉ，ｊ）は、差分隆線方向の値が大きいほど１に近づき、差分隆線方向の値が小さいほど０に近づく。
【数２】
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【００２３】
次に、特徴点情報の観点から弁別精度を検討する。理想的に特徴点が抽出されることを仮定すると、当該特徴点の数が多いほど指紋紋様としては複雑な領域であり、弁別精度が高いと言える。しかしながら、特徴点の抽出は、取得される指紋画像に現れるノイズ、具体的には指表面の状態やセンサノイズの影響を受けやすい。したがって、実際の抽出結果において、本来の指紋紋様には存在しない特徴点が抽出されることが多い。特に、当該ノイズの影響を受けた領域は、本来の紋様よりも過度に複雑な紋様として取得されるため、抽出される特徴点の数が多くなる傾向がある。この特性を利用して、当該ブロックに含まれる特徴点の個数をＮｐ（ｉ，ｊ）とした場合、第２弁別精度スコアＤｐ（ｉ，ｊ）は、下記式（３）のように表すことができる。下記式（３）において、μおよびσは定数である。下記式（３）によれば、特徴点の数が多くなるほど第２弁別精度スコアＤｐ（ｉ，ｊ）が大きくなるが、特徴点の数多すぎると第２弁別精度スコアＤｐ（ｉ，ｊ）が小さくなる。
【数３】
2019036056.tif 000005
【００２４】
弁別精度算出部４６は、第１弁別精度スコアＤｄ（ｉ，ｊ）および第２弁別精度スコアＤｐ（ｉ，ｊ）を用いて、下記式（４）に従って弁別精度スコアＤ（ｉ，ｊ）を算出する。下記式（４）において、αは０から１の実数である。
【数４】
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【００２５】
次に、再現性算出部４７は、ブロックごとに、取得される指紋画像において再現性良く入力される度合いを表す再現性スコアを算出する（ステップＳ８）。具体的には、取得された指紋画像における中央領域のブロックと周辺領域のブロックとを比較した場合、周辺領域のブロックは指紋の入力動作に起因してセンサに接触する場合と接触しない場合とがあるため、複数回入力された指紋画像群の中で、当該周辺領域のブロックが取得される場合と取得されない場合とがある。したがって、指紋画像におけるブロックの位置に基づいて、当該ブロックの再現性を算出する。具体的には、再現性算出部４７は、下記式（５）のように、取得された指紋画像の前景（生体領域）の重心からの距離により再現性スコアＲ（ｉ，ｊ）を定義する。ここで、Ｄｉｓｔ（ｉ，ｊ）は、指紋の前景の重心位置からブロックの中心位置までの距離を表す。βは、Ｒ（ｉ，ｊ）を０から１に正規化するための実数の正規化係数である。
【数５】
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【００２６】
次に、選定部４８は、弁別精度算出部４６が算出した弁別精度スコアＤ（ｉ，ｊ）と、再現性算出部４７が算出したＲ（ｉ，ｊ）とに基づいて、用途に応じて１以上のブロックを選定する（ステップＳ９）。例えば、選定部４８は、弁別精度スコアＤ（ｉ，ｊ）および再現性スコアＲ（ｉ，ｊ）の両方とも大きいブロックの用途を、絞り込み処理用と照合処理用とに設定する。選定部４８は、弁別精度スコアＤ（ｉ，ｊ）が大きい値で再現性スコアＲ（ｉ，ｊ）の値が小さい値となるブロックの用途を、照合処理用に設定する。選定部４８は、弁別精度スコアＤ（ｉ，ｊ）の値が小さく再現性スコアＲ（ｉ，ｊ）の値が大きい値となるブロックの用途を、絞り込み処理用に設定する。選定部４８は、弁別精度スコアＤ（ｉ，ｊ）および再現性スコアＲ（ｉ，ｊ）の両方とも小さいブロックを破棄する。具体的には、弁別精度算出部４６は、下記式（６）に従って、ブロックの用途を設定する。図５（ａ）は、各ブロックに対して設定された用途を例示する図である。図５（ａ）において、用途Ａは、絞り込み用および照合用を表す。用途Ｂは、照合用を表す。用途Ｃは、絞り込み用を表す。Ｄは、破棄されたブロックである。このように、ブロックごとに用途が設定される。
【数６】
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【００２７】
次に、登録部４９は、指紋画像ごとに、特徴点などの登録データを登録する（ステップＳ１０）。例えば、図５（ｂ）で例示するように、登録部４９は、指紋画像ごとに、番号（ＩＤなど）、特徴点を表す情報、用途Ａのブロック、用途Ｂのブロック、用途Ｃのブロック、特徴点同士の連携情報などを登録データとして登録する。以上の処理により、登録処理が終了する。
【００２８】
（絞り込み処理、照合処理）
次に、登録データを登録済みのユーザがログインする場合などに実行される絞り込み処理および照合について説明する。絞り込み処理とは、認証時において、指紋画像が登録されているユーザのうち、照合対象のユーザを一部に絞り込む処理のことである。この処理により、全ての指紋画像との照合を行う必要がなくなるため、照合処理が高速化されることになる。照合処理とは、指紋画像が登録されているユーザのうち、認証時に指紋画像が取得されたユーザを特定する処理のことである。
【００２９】
図６は、絞り込み処理および照合処理を表すフローチャートを例示する図である。図６で例示するように、まず、生体情報取得装置３０は、ユーザの生体画像を取得する（ステップＳ１１）。本実施例においては、生体画像として指紋画像を取得する。次に、分割部４１は、指紋画像を複数のブロックに分割する（ステップＳ１２）。次に、照合部５０は、各登録データのうち、用途Ａおよび用途Ｃのブロックとの照合を行う（ステップＳ１３）。例えば、照合部５０は、用途Ａおよび用途Ｃのブロックに含まれる特徴点情報、当該特徴点同士の連携情報との照合を行う。
【００３０】
次に、照合部５０は、照合の結果として類似度が閾値以上となる登録データが有るか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４で「Ｎｏ」と判定された場合、照合部５０は、表示装置１０に認証失敗に係る情報を表示させる（ステップＳ１５）。ステップＳ１４において「Ｙｅｓ」と判定された場合、照合部５０は、類似度が閾値以上となる登録データを抽出する（ステップＳ１６）。それにより、絞り込み処理が終了する。
【００３１】
次に、照合部５０は、各登録データのうち、用途Ａおよび用途Ｂのブロックとの照合を行う（ステップＳ１７）。例えば、照合部５０は、用途Ａおよび用途Ｂのブロックに含まれる特徴点情報、当該特徴点同士の連携情報との照合を行う。次に、照合部５０は、照合の結果として類似度が閾値以上となる登録データが有るか否かを判定する（ステップＳ１８）。この場合の閾値は、ステップＳ１４の閾値よりも大きいことが好ましい。ステップＳ１８で「Ｙｅｓ」と判定された場合、照合部５０は、表示装置１０に認証成功に係る情報を表示させる（ステップＳ１９）。ステップＳ１８で「Ｎｏ」と判定された場合、照合部５０は、表示装置１０に認証失敗に係る情報を表示させる（ステップＳ２０）。以上の処理により、照合処理が終了する。
【００３２】
本実施例によれば、生体画像内における位置に基づく再現性スコアと周囲部ロックとの特徴情報の差分に基づく弁別精度スコアとに基づいて、用途に応じて複数のブロックから１以上のブロックが選定され、選定されたブロック間の特徴点の連携情報が登録される。このようにすることで、利用目的に応じて生体情報が選択されることになり、特徴点の組み合わせ爆発が抑制され、データの肥大化が抑制される。それにより、照合が高速化される。また、生体画像という同一の画像から用途に応じてブロックが選定されるため、用途に応じて異なる画像を用意する必要がない。それにより、容量を抑制することができる。
【００３３】
再現性スコアは、生体画像の生体領域の重心位置からの距離に応じて算出されることが好ましい。この場合、再現性スコアの精度が高くなる。
【００３４】
弁別精度スコアは、ブロックの隆線方向と周囲のブロックの隆線方向との差分に基づいて算出されることが好ましい。この場合、弁別精度スコアの精度が高くなる。弁別精度スコアは、さらに、ブロック内の特徴点の数に基づいて算出されることがより好ましい。この場合、弁別精度スコアの精度がより高くなる。
【００３５】
（変形例）
実施例１では、ブロックごとに用途を設定したが、それに限られない。例えば、複数のブロックの組み合わせに対して用途を設定してもよい。例えば、図７で例示するように、ブロック（１）の弁別精度スコアを０．７とし、再現性スコアを０．３とする。ブロック（２）の弁別精度スコアを０．６とし、再現性スコアを０．８とする。ブロック（３）の弁別精度スコアを０．３とし、再現性スコアを０．４とする。
【００３６】
ブロック（１）とブロック（２）の組み合わせ（第１ペア）において、弁別精度スコアの平均値は０．６５であり、再現性スコアの平均値は０．５５である。ブロック（１）とブロック（３）との組み合わせ（第２ペア）において、弁別精度スコアの平均値は０．５であり、再現性スコアの平均値は０．３５である。ブロック（２）とブロック（３）との組み合わせ（第３ペア）において、弁別精度スコアの平均値は０．４５であり、再現性スコアの平均値は０．６である。
【００３７】
この例では、ペア１においては弁別精度スコアおよび再現性スコアの両方が高いため、ペア１における連携情報を、絞り込み処理用と照合処理用とに設定する。ペア２においては弁別精度スコアが高く再現性スコアが低いため、ペア２における連携情報を、照合処理用に設定する。ペア３においては弁別精度スコアが低く再現性スコアが高いため、ペア３における連携情報を、絞り込み処理用に設定する。
【００３８】
以上のように、複数のブロックの組み合わせに対して用途を設定することで、ブロックを選定してもよい。
【００３９】
なお、上記各例において、図５（ｂ）で例示したように、指紋画像から抽出された全ての特徴点および全ての連携情報が登録されているが、それに限られない。例えば、用途Ａ〜用途Ｃの特徴点および連携情報だけを登録しておいてもよい。この場合、容量を抑制することができる。
【００４０】
上記各例において、モダリティとして指紋を対象としたが、それに限られない。例えば、掌紋や静脈などを対象としてもよい。
【００４１】
上記各例において、分割部４１が、生体画像を複数のブロックに分割する分割部の一例である。弁別精度算出部４６および再現性算出部４７が、前記複数のブロックのそれぞれについて、前記生体画像内における位置に基づく再現性スコアと、周囲のブロックとの特徴情報の差分に基づく弁別精度スコアとを算出する算出部の一例である。選定部４８が、前記再現性スコアおよび前記弁別精度スコアに基づいて、用途に応じて前記複数のブロックから１以上のブロックを選定する選定部の一例である。登録部４９が、前記選定部が選定した前記ブロック間の生体情報の連携情報を登録する登録部の一例である。照合部５０が、認証時に取得された生体画像と、前記登録部に登録された前記連携情報のうち前記認証時に要求される用途に関連付けられた連携情報と、を照合する照合部の一例である。
【００４２】
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】
【００４３】
１０  表示装置
２０  操作装置
３０  生体情報取得装置
４０  処理部
４１  分割部
４２  隆線方向算出部
４３  差分方向算出部
４４  特徴点抽出部
４５  連携情報生成部
４６  弁別精度算出部
４７  再現性算出部
４８  選定部
４９  登録部
５０  照合部
１００  生体認証装置
【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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