(57)【要約】【課題】変動の影響を低減しながら生体認証を実現できる生体認証装置等を提供する。【解決手段】生体認証装置は抽出部と、モデリング部と、算出部とを有する。抽出部は、認証対象の複数枚の生体画像から画素特徴量及び座標特徴量を抽出する。モデリング部は、画素特徴量及び前記座標特徴量を人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを要素としてモデル化し、画素特徴量及び座標特徴量に基づき、モデルパラメータを推定する。算出部は、モデリング部で推定したモデルパラメータと、抽出部にて抽出された認証対象の画素特徴量及び座標特徴量と、認証対象と照合されうる生体画像に基づいて予め生成され記憶されたテンプレート内の画素特徴量及び座標特徴量とに基づき、認証対象とテンプレートとの間の人物要因ベクトルの近似性を算出する。【選択図】図２
2019204288.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認証対象の複数枚の生体画像から画素特徴量及び座標特徴量を抽出する抽出部と、
前記画素特徴量及び前記座標特徴量を人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを要素としてモデル化し、前記画素特徴量及び前記座標特徴量に基づき、モデルパラメータを推定するモデリング部と、
前記モデリング部で推定した前記モデルパラメータと、前記抽出部にて抽出された前記認証対象の前記画素特徴量及び前記座標特徴量と、前記認証対象と照合されうる生体画像に基づいて予め生成され記憶されたテンプレート内の前記画素特徴量及び前記座標特徴量とに基づき、認証対象とテンプレートとの間の前記人物要因ベクトルの近似性を算出する算出部と、
を有することを特徴とする生体認証装置。
【請求項２】
前記仮定は、
同一人物の場合に、前記画素特徴量及び前記座標特徴量の前記人物要因ベクトルが同一値、前記生体画像毎に前記環境要因ベクトルが異なる条件下であることを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項３】
前記抽出部にて抽出した前記画素特徴量及び前記座標特徴量を前記テンプレートの前記画素特徴量及び前記座標特徴量として追加登録する登録部を有することを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項４】
前記モデリング部は、
前記抽出部で抽出された前記画素特徴量と前記座標特徴量との間で共通の前記人物要因ベクトルと前記環境要因ベクトルとを変数とし、異なる係数の線形変換で表し、前記画素特徴量及び前記座標特徴量を統計的な分布でモデル化することを特徴とした請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項５】
前記モデリング部で利用する統計的な分布はガウス分布であることを特徴とする請求項４に記載の生体認証装置。
【請求項６】
前記算出部は、
前記モデリング部にて推定された前記モデルパラメータを用いて、前記認証対象の前記生体画像から抽出した前記画素特徴量及び前記座標特徴量と、前記テンプレートの前記画素特徴量及び前記座標特徴量との人物要因ベクトルが一致する確率を算出し、前記確率が第１の閾値を超えた場合に照合成功と判断すると共に、前記確率が前記第１の閾値を超えたのでない場合に照合失敗と判断する照合部を有することを特徴とした請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項７】
前記算出部は、
前記モデリング部にて推定された前記モデルパラメータを用いて、前記認証対象の前記生体画像から抽出した前記画素特徴量及び前記座標特徴量と、前記テンプレートの前記画素特徴量及び前記座標特徴量との人物要因ベクトルが一致しない確率を算出し、前記確率が第１の閾値を超えた場合に照合失敗と判断すると共に、前記確率が前記第１の閾値を超えたのでない場合に照合成功と判断する照合部を有することを特徴とした請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項８】
前記確率が第２の閾値を超えた場合に当該確率に関わる前記生体画像の前記画素特徴量及び前記座標特徴量に基づき推定したモデルパラメータで、前記モデリング部で推定した既存の前記モデルパラメータを更新する更新部を有することを特徴とする請求項６又は７に記載の生体認証装置。
【請求項９】
前記抽出部は、
単一の生体画像から同時に抽出可能な、前記画素特徴量及び前記座標特徴量と異なる特性の他の特徴量を抽出し、
前記モデリング部は、
前記画素特徴量、前記座標特徴量及び前記他の特徴量を前記人物要因ベクトルと前記環境要因ベクトルとを要素としてモデル化し、
前記算出部は、
前記認証対象の前記画素特徴量、前記座標特徴量及び前記他の特徴量と、前記テンプレート内の前記画素特徴量、前記座標特徴量及び前記他の特徴量との間の相関関係から、認証対象とテンプレートとの間の前記人物要因ベクトルの近似性を算出することを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
【請求項１０】
情報処理装置内のプロセッサに、
複数枚の生体画像から抽出した画素特徴量及び座標特徴量のそれぞれの、仮定に基づく人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを要素とするモデルを生成し、
前記画素特徴量及び前記座標特徴量に基づいて、前記モデルのモデルパラメータを推定し、
前記モデルパラメータと、認証対象の生体画像から抽出された前記画素特徴量及び前記座標特徴量と、前記認証対象と照合されうる生体画像に基づいて予め生成され記憶された前記画素特徴量及び前記座標特徴量とに基づいて、認証対象とテンプレートとの人物要因ベクトルの近似性を算出する
処理を実行させることを特徴とする生体認証プログラム。
【請求項１１】
情報処理装置が、
複数枚の生体画像から抽出した画素特徴量及び座標特徴量のそれぞれの、仮定に基づく人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを要素とするモデルを生成し、
前記画素特徴量及び前記座標特徴量に基づいて、前記モデルのモデルパラメータを推定し、
前記モデルパラメータと、認証対象の生体画像から抽出された前記画素特徴量及び前記座標特徴量と、前記認証対象と照合されうる生体画像に基づいて予め生成され記憶されたテンプレート内の前記画素特徴量及び前記座標特徴量とに基づいて、認証対象とテンプレートとの間の人物要因ベクトルの近似性を算出する
処理を実行することを特徴とする生体認証方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認証装置、生体認証方法及び生体認証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
顔認証では、個人の顔画像から特徴量を抽出し、その特徴量をテンプレートと照合することで認証を行う。そのため、同じ人物の顔画像から得られる特徴量が常に一致していれば、誤りのない照合が可能となる。しかし、実際は同じ人物の顔画像であっても、撮影時の照明や表情等の変動によって画像に変化が生じ、そこから抽出される特徴量にも変化が生じる。この変動による特徴量の変化によって認証誤りが発生する。そこで、変動による認証誤りを軽減する技術が多く提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−９９７８０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、いずれも認証に影響を与える変動を事前に定義したり、照合画像の撮影時の環境を評価したりする必要がある。つまり、変動に関する事前知識が必要であり、未知の変動に対する対策が難しいのが実情である。
【０００５】
一つの側面では、変動の影響を低減しながら生体認証を実現できる生体認証装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの態様の生体認証装置は、抽出部と、モデリング部と、算出部とを有する。抽出部は、認証対象の複数枚の生体画像から画素特徴量及び座標特徴量を抽出する。モデリング部は、画素特徴量及び前記座標特徴量を人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを要素としてモデル化し、画素特徴量及び座標特徴量に基づき、モデルパラメータを推定する。算出部は、モデリング部で推定したモデルパラメータと、抽出部にて抽出された認証対象の画素特徴量及び座標特徴量と、認証対象と照合されうる生体画像に基づいて予め生成され記憶されたテンプレート内の画素特徴量及び座標特徴量とに基づき、認証対象とテンプレートとの間の人物要因ベクトルの近似性を算出する。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面として、環境要因ベクトルによる変動の影響を低減しながら生体認証を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本実施例の生体認証装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、生体認証装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、照合処理に関わるＣＰＵの処理動作の一例を示すフロー図である。
【図４】図４は、更新処理に関わるＣＰＵの処理動作の一例を示すフロー図である。
【図５】図５は、生体認証プログラムを実行する情報処理装置の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて、本願の開示する生体認証装置等の実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【実施例】
【００１０】
図１は、本実施例の生体認証装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１に示す生体認証装置１は、取得装置１１と、操作装置１２と、表示装置１３と、ＲＯＭ(Read  Only  Memory)１４と、ＲＡＭ(Random  Access  Memory)１５と、ＣＰＵ(Central  Processing  Unit)１６と、バス１７とを有する。取得装置１１は、認証対象者の生体画像、例えば、認証対象者の顔画像を取得する、例えば、カメラ、ＩＲ(Infrared)カメラ、ＮＩＲ(Near  Infrared)カメラ、Ｄｅｐｔｈカメラ、サーマルカメラ等の撮像部である。顔画像は、ＲＧＢ等の色情報等の画素情報や座標情報等を含む。操作装置１２は、各種情報を入力する入力ＩＦである。表示装置１３は、各種情報を表示出力する出力ＩＦである。ＲＯＭ１４は、例えば、プログラム等の各種情報を記憶する領域である。ＲＡＭ１５は、各種情報を記憶する領域である。ＣＰＵ１６は、生体認証装置１全体を制御する。バス１７は、取得装置１１、操作装置１２、表示装置１３、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１５及びＣＰＵ１６を接続するバスラインである。
【００１１】
図２は、生体認証装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。ＲＡＭ１５には、特徴量テーブル２１と、特徴量モデルテーブル２２と、パラメータテーブル２３とを有する。特徴量テーブル２１は、顔画像から抽出した後述する画素特徴量及び座標特徴量等の顔画像毎の特徴量セットを記憶する領域である。特徴量モデルテーブル２２は、後述する画素特徴量を算出するための第１のモデル及び、座標特徴量を算出するための第２のモデルを記憶する領域である。パラメータテーブル２３は、第１のモデル及び第２のモデルの係数であるパラメータを記憶する領域である。
【００１２】
ＣＰＵ１６は、例えば、ＲＯＭ１４に格納された生体認証プログラムをＲＡＭ１５上に展開する。そして、ＣＰＵ１６は、ＲＡＭ１５上に展開された生体認証プログラムを生体認証プロセスとして実行することで、例えば、抽出部３１、モデリング部３２、算出部３３、照合部３４、登録部３５、更新部３６及び制御部３７を機能として実行する。
【００１３】
抽出部３１は、取得装置１１から取得した認証対象者の１枚の生体画像、例えば、複数枚の顔画像から画素特徴量及び座標特徴量を特徴量セットとして抽出する。尚、取得装置１１は、例えば、認証対象者から１回の処理で１枚の顔画像を取得する。抽出部３１は、１枚の顔画像毎に画素特徴量及び座標特徴量の特徴量セットを抽出する。画素特徴量は、画素の輝度の勾配方向をヒストグラム化したＨＯＧ(Histograms  of  Oriented  Gradients)特徴量等の情報である。座標特徴量は、例えば、口元の位置や目尻の位置等の特徴パーツの位置を示す、顔画像の画素毎の座標に関わる情報である。特徴量セットである画素特徴量及び座標特徴量は、同一の生体画像である顔画像から同時に抽出可能な人物照合に必要な情報である。
【００１４】
登録部３５は、１枚の顔画像毎の画素特徴量及び座標特徴量の特徴量セットを特徴量テーブル２１に記憶する。特徴量テーブル２１は、顔画像を識別するＩＤ毎に当該顔画像の特徴量セットを対応付けてテンプレート（学習用データセット）として記憶する。尚、画素特徴量ｘ及び座標特徴量ｙは、（数１）に示すように数値列（ベクトル）で表現できる。
【００１５】
【数１】
2019204288.tif 000003
【００１６】
また、特徴量テーブル２１は、人物を特定した特徴量セットの場合、当該人物を識別するＩＤ毎に特徴量セットを記憶する。モデリング部３２は、抽出部３１にて抽出した顔画像毎の画素特徴量及び座標特徴量を人物要因ベクトル及び環境要因ベクトルを要素としてモデル化する。モデリング部３２は、学習用データセットから画素特徴量及び座標特徴量に関するガウス分布のパラメータを推定する。尚、学習用データセット内のデータ形式は、顔画像毎の画素特徴量及び座標特徴量と同一である。学習用データセットは、ｉ人目のｊ枚目の顔画像から取得した画素特徴量Ｘｊ（ｉ）及び座標特徴量Ｙｊ（ｉ）である。ｉ人目のｊ枚目の顔画像から取得した画素特徴量Ｘｊ（ｉ）のベクトルは、（数２）で表現する。尚、ｈ（ｉ）は、人物要因を表すベクトルで統計的なガウス分布に従う。ｚｊ（ｉ）は、人物以外の要因、すなわち環境要因であるノイズを表すベクトルで統計的なガウス分布に従う。σｊ（ｉ）は、画素特徴量のモデル誤差を表すベクトルで統計的なガウス分布（例えば、分散がσのガウス分布）に従う。Ａ、Ｂ及びｍｘは、画素特徴量に対する人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとの線形変換係数である。
【００１７】
【数２】
2019204288.tif 000004
【００１８】
ｉ人目のｊ枚目の顔画像から取得した座標特徴量Ｙｊ（ｉ）のベクトルは、（数３）で表現する。尚、γｊ（ｉ）は、座標特徴量のモデル誤差を表すベクトルで統計的なガウス分布（例えば、分散がγのガウス分布）に従う。Ｃ、Ｄ及びｍｙは、座標特徴量に対する人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとの線形変換係数である。
【００１９】
【数３】
2019204288.tif 000005
【００２０】
同一人物の場合、人物要因ベクトルが特徴量同士で同一値、環境要因ベクトルが顔画像毎に異なるという仮定の下、モデリング部３２は、モデルパラメータ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ｍｘ、ｍｙ、σ及びγ）の値を推定する。
【００２１】
算出部３３は、認証対象者の顔画像から抽出された画素特徴量及び座標特徴量と、テンプレートの画素特徴量及び座標特徴量とに基づき、認証対象者の顔画像とテンプレートの顔画像との人物要因ベクトルが一致する確率を算出する。尚、認証対象者の画素特徴量をｘ（ｑ）、認証対象者の座標特徴量をｙ（ｑ）、任意人物のテンプレートの画素特徴量をｘ（t）、任意人物のテンプレートの座標特徴量をｙ（ｔ）とする。認証対象者とテンプレートとが同一人物の場合、認証対象者の画素特徴量及び座標特徴量と、テンプレートの画素特徴量及び座標特徴量とが同一の人物要因ベクトルｈを有するため、その確率ｐはモデルパラメータを用いて（数４）で表現できる。尚、（数４）のΝ(ｘ;ｍ,ｖ)は、ｘが平均ベクトルｍ、共分散行列ｖの正規分布に従うことを表す。この正規分布は、画素特徴量及び座標特徴量の特徴量セットが同一の人物要因ベクトルｈを有する条件の下、ｘ（ｑ）、ｙ（ｑ）、ｘ（t）及びｙ（ｔ）が同時に観測される確率を表すものである。また、この分布は、人物要因ベクトルｈと環境要因ベクトルｚを特徴量の分布から積分消去することで算出し、あらゆる人物要因ベクトルｈと環境要因ベクトルｚの変動を考慮して、人物要因ベクトルｈが一致する確率ｐを表すものである。
【００２２】
照合部３４は、人物要因ベクトルが一致する確率ｐが第１の閾値を超えたか否かを判定し、確率ｐが第１の閾値を超えた場合に照合成功と判断する。その結果、照合成功は、認証対象者とテンプレートとが同一人物と判断する。照合部３４は、確率ｐが第１の閾値を超えたのでない場合に照合失敗と判断する。その結果、照合失敗は、認証対象者とテンプレートとが同一人物でないと判断する。
【００２３】
【数４】
2019204288.tif 000006
【００２４】
更新部３６は、確率ｐが第２の閾値を超えた場合に、確率ｐに関わる認証対象者の画素特徴量及び座標特徴量を用いてモデルパラメータを推定し、推定したモデルパラメータでパラメータテーブル２３に記憶中の既存モデルパラメータを更新する。尚、第２の閾値は、同一の人物要因ベクトルｈが高く、第１の閾値よりも高い設定としている。
【００２５】
次に本実施例の生体認証装置１の動作について説明する。図３は、照合処理に関わるＣＰＵ１６の処理動作の一例を示すフロー図である。図３に示す照合処理は、認証対象者の画素特徴量及び座標特徴量とテンプレートの画素特徴量及び座標特徴量で算出した確率ｐに基づき、認証対象者とテンプレートとの人物要因ベクトルを照合する処理である。
【００２６】
ＣＰＵ１６内の抽出部３１は、認証対象者の生体画像を取得したか否かを判定する（ステップＳ１１）。尚、生体画像は、取得装置１１で取得した認証対象者の顔画像である。抽出部３１は、認証対象者の生体画像を取得した場合（ステップＳ１１肯定）、生体画像から画素特徴量及び座標特徴量を抽出する（ステップＳ１２）。
【００２７】
ＣＰＵ１６内の算出部３３は、抽出した認証対象者の画素特徴量及び座標特徴量と、特徴量テーブル２１に登録済みのテンプレートの画素特徴量及び座標特徴量とに基づき、認証対象者とテンプレートとの人物要因ベクトルが一致する確率を（数４）を用いて算出する（ステップＳ１５）。
【００２８】
ＣＰＵ１６内の照合部３４は、ステップＳ１５で算出した確率が第１の閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ１６）。照合部３４は、算出した確率が第１の閾値を超えた場合（ステップＳ１６肯定）、認証対象者とテンプレートとの照合成功と判断する（ステップＳ１７）。その結果、照合部３４は、認証対象者とテンプレートとが同一人物と判断する。ＣＰＵ１６内の登録部３５は、照合成功と判断した後、認証対象者の画素特徴量及び座標特徴量を特徴量テーブル２１に追加登録し（ステップＳ１８）、図３に示す処理動作を終了する。
【００２９】
照合部３４は、ステップＳ１５にて算出した確率が第１の閾値を超えたのでない場合（ステップＳ１６否定）、認証対象者とテンプレートとの照合失敗と判断する（ステップＳ１９）。その結果、照合部３４は、認証対象者とテンプレートとが同一人物でないと判断する。そして、登録部３５は、照合失敗と判断した後、認証対象者の画素特徴量及び座標特徴量を特徴量テーブル２１に登録すべく、ステップＳ１８に移行する。抽出部３１は、認証対象者の生体画像を取得したのでない場合（ステップＳ１１否定）、図３に示す処理動作を終了する。
【００３０】
図３に示す照合処理を実行するＣＰＵ１６は、認証対象者の顔画像から抽出した画素特徴量及び座標特徴量を人物要因ベクトル及び環境要因ベクトルを要素としてモデル化し、画素特徴量及び座標特徴量に基づき、モデルパラメータを推定する。ＣＰＵ１６は、推定したパラメータを用いて、抽出した認証対象者の画素特徴量及び座標特徴量と、テンプレート内の任意人物の画素特徴量及び座標特徴量との間の相関関係から、人物要因ベクトルが一致する確率を算出する。更に、ＣＰＵ１６は、算出した確率が第１の閾値を超えた場合に同一人物と判断する。その結果、画素特徴量及び座標特徴量の何れかで人物要因ベクトルを観測できる。
【００３１】
図４は、更新処理に関わるＣＰＵ１６の処理動作の一例を示すフロー図である。図４においてＣＰＵ１６内の更新部３６は、認証対象者とテンプレートとの人物要因ベクトルが一致する確率が第２の閾値を超えたか否かを判定する（ステップＳ２１）。更新部３６は、認証対象者とテンプレートとの人物要因ベクトルが一致する確率が第２の閾値を超えた場合（ステップＳ２１肯定）、抽出した認証対象者の画素特徴量及び座標特徴量を学習用データセットとして追加登録する（ステップＳ２２）。
【００３２】
更新部３６は、学習用データセットのデータ数が規定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２３）。更新部３６は、学習用データセットのデータ数が規定値以上の場合（ステップＳ２３肯定）、規定値以上の学習用データセットに基づき、第１のモデル及び第２のモデルのパラメータを生成する（ステップＳ２４）。更新部３６は、生成したパラメータをパラメータテーブル２３に記憶中の既存のパラメータを更新し（ステップＳ２５）、図４に示す処理動作を終了する。
【００３３】
更新部３６は、人物要因ベクトルが一致する確率が第２の閾値を超えなかった場合（ステップＳ２１否定）、図４に示す処理動作を終了する。更新部３６は、学習用データセットのデータ数が規定値以上でない場合（ステップＳ２３否定）、図４に示す処理動作を終了する。
【００３４】
図４に示す更新処理を実行するＣＰＵ１６は、人物要因ベクトルが一致する確率が第２の閾値を超えた場合、当該確率に関わる認証対象者の画素特徴量及び座標特徴量を学習用データセットとして追加する。更に、ＣＰＵ１６は、データ数が規定値以上の場合、規定値以上の学習用データセットに基づき第１のモデル及び第２のモデルのパラメータを推定し、推定したパラメータをパラメータテーブル２３に更新する。その結果、運用中の画素特徴量及び座標特徴量を反映したモデルパラメータを設定できる。
【００３５】
実施例１の生体認証装置１は、複数の特徴量に対して、人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを同時にモデル化することで、単一の特徴量から人物要因ベクトルが十分に観測できない場合でも、その他の特徴量から人物要因ベクトルを観測できる。例えば、顔認証では、画素特徴量と座標特徴量とを同時にモデル化することで、照明変動等の画素に大きく影響する変動によって画素特徴量から人物要因ベクトルが観測しにくい場合でも、座標特徴量から人物要因ベクトルを観測できる。また、座標特徴量から人物要因ベクトルが観測しにくい場合でも、画素特徴量から人物要因ベクトルを観測できる。その結果、認証に影響を与える変動の種類及び特性を明示的に仮定しないことで、様々な変動を考慮することが可能になり、更に、複数の特徴量を用いて人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとをモデル化することで、様々な変動での認証を強固にできる。変動の影響を低減しながら生体認証を実現できる。
【００３６】
モデリング部３２は、特徴量同士で共通の人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを変数とし、異なる係数を持つ線形変換で表し、顔画像から抽出された画素特徴量及び座標特徴量を統計的なガウス分布でモデル化する。算出部３３は、モデリング部３２で推定したモデルパラメータを用いて、認証対象者から取得した特徴量セットとテンプレートの特徴量セットとの人物要因ベクトルが一致する確率を算出する。その結果、単一の特徴量から人物要因ベクトルが十分に観測できない場合でも、その他の特徴量から人物要因ベクトルを観測できる。
【００３７】
生体認証装置１は、認証対象の複数枚の生体画像から画素特徴量及び座標特徴量を抽出し、画素特徴量及び座標特徴量を人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを要素としてモデル化し、画素特徴量及び座標特徴量に基づき、モデルパラメータを推定する。更に、生体認証装置１は、推定したモデルパラメータを用いて、抽出された認証対象の画素特徴量及び座標特徴量と、テンプレート内の画素特徴量及び座標特徴量との間の相関関係から、人物要因ベクトルの確率を算出する。更に、生体認証装置１は、確率に基づき、認証対象とテンプレートとの人物要因ベクトルを照合する。その結果、単一の特徴量から人物要因ベクトルが十分に観測できない場合でも、その他の特徴量から人物要因ベクトルを観測できる。
【００３８】
生体認証装置１は、抽出した画素特徴量及び座標特徴量をテンプレートの画素特徴量及び座標特徴量として追加登録する。その結果、学習用データセットして画素特徴量及び座標特徴量を追加登録するため、運用状況を反映した高精度な確率を算出できる。
【００３９】
生体認証装置１は、抽出された画素特徴量と座標特徴量との間で共通の人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを変数とし、異なる係数の線形変換で表し、画素特徴量及び座標特徴量を統計的なガウス分布でモデル化した。
【００４０】
生体認証装置１は、推定されたモデルパラメータを用いて、認証対象の生体画像から抽出した画素特徴量及び座標特徴量と、テンプレートの画素特徴量及び座標特徴量との人物要因ベクトルが一致する確率を算出する。生体認証装置１は、確率が第１の閾値を超えた場合に照合成功と判断すると共に、確率が第１の閾値を超えたのでない場合に照合失敗と判断する。その結果、人物要因ベクトルが一致する確率で人物を照合できる。
【００４１】
運用中に認証対象者から抽出した特徴量セットを、学習用データセットとして再利用し、運用中の学習用データセットに基づき、第１のモデル及び第２のモデルのパラメータを推定し、推定したパラメータを更新する。その結果、運用中の状況を反映したモデルパラメータを確保する。運用中に認証対象者から抽出した特徴量セットとテンプレートの特徴量セットとの人物要因ベクトルが一致する確率が第２の閾値を超えた場合に、その認証対象の特徴量セットに登録者のＩＤで紐付けて学習用データセットに加える。更に、この際、運用中に新たに得られた学習用データが規定のデータ数を超えた場合、その新たなデータを用いて、モデルパラメータを再度推定し、更新する。
【００４２】
従来では、いずれも認証に影響を与える変動を事前に定義したり、照合画像の撮影時の環境を評価したりする必要がある。つまり、変動に関する事前知識が必要であり、未知の変動については対策が難しい。更に、単一の特徴量を用いた場合では、あらゆる変動を当該特徴量の変化としてモデル化するため、変動の特性によっては十分にモデル化できない。これに対して、本実施例では、認証に影響を与える変動に関する事前知識を必要とせず、事前に定義されない様々な未知の変動に対して強固な認証を行うことができる。
【００４３】
尚、生体認証装置１は、認証対象から生体画像を取得する取得装置１１を備えたが、外部装置である取得装置１１から生体画像を取得しても良く、適宜変更可能である。
【００４４】
生体認証装置１は、顔画像から画素特徴量及び座標特徴量を抽出した場合を例示したが、画素特徴量及び座標特徴量の他に、単一の生体画像から同時に抽出可能な、画素特徴量及び座標特徴量と異なる特性の他の特徴量を抽出しても良く、適宜変更可能である。この場合、生体認証装置１は、画素特徴量、座標特徴量及び他の特徴量を人物要因ベクトル及び環境要因ベクトルを要素としてモデル化する。更に、生体認証装置１は、認証対象者の画素特徴量、座標特徴量及び他の特徴量と、テンプレート内の画素特徴量、座標特徴量及び他の特徴量との間の相関関係から、人物要因ベクトルが一致する確率を算出する。その結果、画素特徴量及び座標特徴量の他に他の特徴量を加えることで人物要因ベクトルが一致する確率を高精度に算出できる。
【００４５】
生体認証装置１は、生体画像として顔画像を例示したが、顔画像に限定されるものではなく、例えば、指画像や手画像等でも良く、適宜変更可能である。
【００４６】
生体認証装置１は、認証対象者とテンプレートとの人物要因ベクトルが一致する確率が第１の閾値を超えた場合には照合成功と判断し、確率が第１の閾値を超えてない場合には照合失敗と判断した。しかしながら、認証対象者とテンプレートとの人物要因ベクトルが一致しない確率が第１の閾値を超えた場合に照合失敗、確率が第１の閾値を超えていない場合に照合成功と判断しても良く、適宜変更可能である。その結果、人物要因ベクトルが一致しない確率で人物を照合できる。
【００４７】
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【００４８】
更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）（又はＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。
【００４９】
ところで、本実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムを情報処理装置で実行することで実現できる。そこで、以下では、上記実施例と同様の機能を有するプログラムを実行する情報処理装置の一例を説明する。図５は、生体認証プログラムを実行する情報処理装置１００の一例を示す説明図である。
【００５０】
図５に示す生体認証プログラムを実行する情報処理装置１００では、操作装置１１０と、表示装置１２０と、ＲＯＭ１３０と、ＲＡＭ１４０と、ＣＰＵ１５０と、バス１６０とを有する。
【００５１】
そして、ＲＯＭ１３０には、上記実施例と同様の機能を発揮する生体認証プログラムが予め記憶されている。尚、ＲＯＭ１３０ではなく、図示せぬドライブで読取可能な記録媒体に生体認証プログラムが記録されていても良い。また、記録媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等でも良い。生体認証プログラムとしては、図５に示すように、モデリングプログラム１３０Ａ及び算出プログラム１３０Ｂである。尚、プログラム１３０Ａ及び１３０Ｂについては、適宜統合又は分散しても良い。
【００５２】
そして、ＣＰＵ１５０は、これらのプログラム１３０Ａ及び１３０ＢをＲＯＭ１３０から読み出し、これら読み出された各プログラムをＲＡＭ１４０のワークエリア上に展開する。そして、ＣＰＵ１５０は、図５に示すように、ＲＡＭ１４０上に展開した各プログラム１３０Ａ及び１３０Ｂを、モデリングプロセス１４０Ａ及び算出プロセス１４０Ｂとして機能する。ＲＡＭ１４０は、テンプレートの画素特徴量及び座標特徴量を登録してある。
【００５３】
ＣＰＵ１５０は、複数枚の生体画像から抽出した画素特徴量及び座標特徴量のそれぞれの、仮定に基づく人物要因ベクトルと環境要因ベクトルとを要素とするモデルを生成する。更に、ＣＰＵ１５０は、画素特徴量及び座標特徴量に基づいて、モデルのモデルパラメータを推定する。ＣＰＵ１５０は、モデルパラメータと、認証対象の生体画像から抽出された画素特徴量及び座標特徴量と、認証対象と照合されうる生体画像に基づいて予め生成され記憶された画素特徴量及び座標特徴量とに基づいて、認証対象とテンプレートとの人物要因ベクトルの近似性を算出する。その結果、変動の影響を低減しながら生体認証を実現できる。
【符号の説明】
【００５４】
１  生体認証装置
３１  抽出部
３２  モデリング部
３３  算出部
３４  照合部
３５  登録部
３６  更新部
【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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