(57)【要約】      （修正有）【課題】情報ベクトル及びマスクベクトルを含むタイプの生体データに対してさらなる保護を提供する。【解決手段】データベースに生体データの登録方法において、生体特徴に関する情報ベクトル、情報ベクトルのビットを決定するマスクベクトルを含み、各ベクトルは並べ替えを適用している。さらに、登録コードを使用するベクトルを符号化している。並べ替えは符号化されたベクトルに適用され、符号化はマスクベクトルの各ビットのいくつかのビットシーケンスによる表現で、マスクベクトルの全てのビットの表現の平均の重みが、マスクベクトルのビットの値に関係なく、一定又は統計的に一定であるような表現及び情報ベクトルの各ビットのあるシーケンスでの表現で、シーケンスがランダムに抽出された少なくとも１つのビットを含む。抽出されたビットは、情報ベクトルのビットと同じ分布則に従う表現が用いられる。【選択図】図２
2015207279.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベース（１０）に生体データ（Ｉ、Ｍ）を登録するための登録方法（１００）であって、各データ項目は生体特徴に関するバイナリ情報ベクトル（Ｉ）、およびデータの比較のために考慮に入れられる情報ベクトルの当該ビット（ｉ）を決定する、バイナリマスクベクトル（Ｍ）を含み、
本方法は、情報ベクトル（Ｉ）およびマスクベクトル（Ｍ）のビットへの並べ替えの適用（１３０）を含み、
本方法は、いわゆる登録コード（ｅｎｃ＿ｅｎｒｏｌ）を使用するベクトルを符号化するためのステップ（１２０）をさらに含むことを特徴としており、並べ替えは符号化されたベクトルに適用され、前記符号化が、
マスクベクトル（Ｍ）の各ビット（ｍ）の、いくつかのビットのシーケンスによる表現であって、マスクベクトル（Ｍ）のすべてのビットの表現の平均の重みが、マスクベクトルのビット（ｍ）の値に関係なく、一定または統計的に一定であるような表現と、
情報ベクトル（Ｉ）の各ビット（ｉ）の、ランダムに抽出された少なくとも１つのビット（ａ）を含むシーケンスによる表現であって、ランダムに抽出されたビットが情報ベクトルのビットと同じ分布則に従う表現とを含む、登録方法（１００）。
【請求項２】
データの比較のために考慮に入れられる情報ベクトル（Ｉ）のビット（ｉ）の符号化を表すビットのシーケンスが少なくとも１つのランダムに抽出されたビット（ａ）および情報ベクトルのビット（ｉ）を含む、請求項１に記載の登録方法（１００）。
【請求項３】
符号化されたベクトル（Ｉ）および（Ｍ）に適用される並べ替えが同一で、データの比較のために考慮に入れられるビットの符号化を表すビットのシーケンスでの情報ベクトル（Ｉ）のビット（ｉ）の位置がマスクベクトル（Ｍ）のビットの符号化を表すビットのシーケンス中の１のビット位置に対応している、請求項２に記載の登録方法（１００）。
【請求項４】
データの比較のために考慮に入れられるビットの符号化を表すビットのシーケンスでの情報ベクトル（Ｉ）のビットの位置がマスクベクトルのビットの符号化を表すビットのシーケンス中の１のビット位置に対応しておらず、並べ替えステップ（１３０）が情報ベクトルおよびマスクベクトルの符号化を表すビットのシーケンスに対して異なる並べ替えを適用することを含み、並べ替えが並べ替え後の情報ベクトルのビットの位置が並べ替え後の符号化されたマスクベクトルのビットのシーケンスの１でのビットに対応するように適合されている、請求項２に記載の登録方法（１００）。
【請求項５】
データの比較のために考慮に入れられない情報ベクトル（Ｉ）のビット（ｉ）の符号化を表すビットのシーケンスがランダムに抽出された単一のビットまたはランダムに抽出されたビットおよび情報ベクトルのビットを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の登録方法（１００）。
【請求項６】
マスクベクトル（Ｍ）のビット（ｍ）の符号化を表すビットのシーケンスが
【数１】
2015207279.tif 000050
ビットのシーケンスＹおよびマスクベクトル（Ｍ）のビット（ｍ）を含み、ビットのシーケンスＹが場合により
【数２】
2015207279.tif 000051
個の値
【数３】
2015207279.tif 000052
を有し、マスクベクトルのビットが０の場合、
【数４】
2015207279.tif 000053
を選択する確率
【数５】
2015207279.tif 000054
、およびマスクベクトルのビットが１の場合、
【数６】
2015207279.tif 000055
を選択する確率
【数７】
2015207279.tif 000056
が、
【数８】
2015207279.tif 000057
である、請求項１から５のいずれか一項に記載の登録方法（１００）。
【請求項７】
ビットのシーケンスＹによって表示され得る値
【数９】
2015207279.tif 000058
が固定されるまたはランダムに抽出される、請求項６に記載の登録方法。
【請求項８】
マスクベクトルのビット（ｍ）の符号化を表すビットのシーケンス
【数１０】
2015207279.tif 000059
の１でのビットの数がｎ／２の統計的に一定の平均の重みを有する、請求項６または７に記載の登録方法。
【請求項９】
並べ替えの適用後に符号化されたマスクベクトルの逆行列（Ｗ）による乗算（１４０）をさらに含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の登録方法（１００）。
【請求項１０】
生体特徴に関するバイナリ情報ベクトル（Ｉ’）およびデータの比較のために考慮に入れられる情報ベクトルの当該ビットを決定するバイナリマスクベクトル（Ｍ’）を含む新しい生体データ項目（Ｉ’、Ｍ’）を取得するための取得方法（２００）であって、前記データ項目は請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を実施することで、データベース（１０）に登録されたデータ項目との比較のために取得され、
本方法は新しい生体データ項目への並べ替え（２３０）の適用、いわゆる検証コード（ｅｎｃ＿ｖｅｒｉｆ）による新しい生体データ項目の符号化（２２０）を含み、並べ替えは符号化されたデータ項目（ｅｎｃ＿ｖｅｒｉｆ（Ｉ’、Ｍ’））に適用され、ここで、
前記符号化および並べ替えはそれぞれの符号化後のベースの新しいデータ項目（Ｉ’、Ｍ’）とデータ項目（Ｉ、Ｍ）間のハミング距離または加重したハミング距離の値を保持するように適合されており、
新しいデータ項目の符号化（２２０）はベース（１０）の符号化されたベクトルのデータ項目（Ｉ、Ｍ）を表すシーケンスのビットの数に等しい数のビットを含むシーケンスによるデータ項目のベクトルの各ビットの表現を含んでおり、
新しいデータ項目に適用された並べ替えは登録の時にベース（１０）のデータ項目に適用された並べ替えと同一であり、
マスクベクトルのビットの表現がさらに、比較のために考慮に入れられる領域に対応するマスクベクトルのビットを表すビットの２つのシーケンスの論理積が単にゼロではないように適合されている、取得方法（２００）。
【請求項１１】
請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を使用して、データベース（１０）に登録されたデータ項目との比較のための新しい生体データ項目（Ｉ’、Ｍ’）の取得（２００）を含むデータ処理方法であって、新しい生体データ項目への並べ替え（２３０）の適用、および
いわゆる検証コード（ｅｎｃ＿ｖｅｒｉｆ）による新しい生体データ項目の符号化（２２０）を含み、並べ替えは符号化されたデータ項目（ｅｎｃ＿ｖｅｒｉｆ（Ｉ’、Ｍ’））に適用され、前記符号化および並べ替えはそれぞれの符号化後のベースの新しいデータ項目（Ｉ’、Ｍ’）とデータ項目（Ｉ、Ｍ）間のハミング距離または加重したハミング距離の値を保持するように適合されており、
本方法がさらに、符号化された新しい生体データ項目とベースに登録されたデータ項目との比較（３００）を含み、前記比較が検証コードによって符号化された新しいデータ項目とベースの符号化されたデータ項目間の加重したハミング距離の計算をさらに含む、データ処理方法。
【請求項１２】
新しいデータ項目（Ｉ’、Ｍ’）が生体特徴に関するバイナリ情報ベクトル（Ｉ’）および比較のために考慮に入れられる情報ベクトルの当該ビットを決定するバイナリマスクベクトル（Ｍ’）を含み、新しいデータ項目の符号化（２２０）がベース（１０）の符号化されたベクトルのデータ（Ｉ、Ｍ）を表すシーケンスのビットの数に等しい数のビットを含むシーケンスによるデータ項目のベクトルの各ビットの表現を含んでおり、
新しいデータ項目に適用された並べ替えが登録の時にベース（１０）のデータ項目に適用された並べ替えと同一であり、マスクベクトルのビットの表現もまた、比較のために考慮に入れられる領域に対応するマスクベクトルのビットを表すビットの２つのシーケンスの論理積が単にゼロではないように適合されている、請求項１１に記載の処理方法。
【請求項１３】
データベース（１０）で登録された生体データ項目が請求項９に記載の方法で実施され登録されており、比較が、
データベースのデータ項目の登録の時にマスクベクトルで乗算された可逆行列の逆行列の生成と、
ベースのデータ項目の符号化されたマスクベクトルを表すビットのシーケンスの逆行列による乗算（３２０）と、
検証コードによって符号化された新しいデータ項目と乗算後に取得されたベースの符号化されたデータ項目間の加重したハミング距離の計算（３３０）とを含む、請求項１１または１２に記載の処理方法（３００）。
【請求項１４】
データベース（１０）およびデータベース（１０）を管理する少なくとも１つの管理サーバ（１１）を備えるシステム（１）であって、２つのバイナリベクトルを含む、データ項目（Ｉ、Ｍ）に適用するように適合された処理手段、
いくつかのビットのシーケンスのマスクベクトル（Ｍ）の各ビットの表現で、マスクベクトル（Ｍ）のすべてのビットの表現の平均の重みがマスクベクトルのビットの値に関係なく、一定であるような表現と、
ランダムに抽出された少なくとも１つのビットを含むシーケンスの情報ベクトル（Ｉ）の各ビットの表現で、ランダムに抽出されたビットが情報ベクトルのビットと同じ分布則に従う表現とを含む登録の符号化方法（ｅｎｃ＿ｅｎｒｏｌ）を含むシステム（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野は、データ、具体的には生体データをデータベースに登録し、一旦ベースに登録されることでデータの安全性を保証するための方法およびそのようなデータを含むデータベースに関する。
【０００２】
本発明は特に、虹彩生体データの登録に当てはまる。
【背景技術】
【０００３】
特に虹彩または静脈の生体データは一般的に、同一のサイズの２つのバイナリベクトルからなり、第１のいわゆる情報ベクトルは人において取得された生体特徴を含んでいる。第２のいわゆるマスクベクトルは、データの比較を行うために、情報ベクトルの対応する部分が考慮に入れられる必要があるかどうかを決定するための情報を含んでいる。
【０００４】
例えば、生体データが虹彩イメージに関するものである場合、情報ベクトルは、例えば、虹彩の色イメージを取得して、このイメージをモノクロ階調に変換し、最終的にバイナリ情報を取得するためにモノクロ階調に対してしきい値処理をすることによって生成される。
【０００５】
この情報ベクトルは、虹彩に隣接する領域がベクトルの連続するビットに対応するように構成される。
【０００６】
情報ベクトルのビットに対応するインデックス付きビットのセットを備える、マスクベクトルは、比較のために考慮に入れられる必要のある情報ベクトルのビットを決定する。例えば、虹彩の一部がまぶたによってマスクされる場合、この部分に対応する情報ベクトルのビットの値に関係なく、マスクベクトルの対応するビットの値０または１によって、考慮に入れられる必要がないことを示す。
【０００７】
そのようなデータは、他の生体データの比較によって人の識別または認証を実行するためのデータベースに格納される。比較は最もよく、２つのデータ項目間の異なるピクセルの個数を数える、２つのデータ項目間のハミング距離を計算することによって行われる。
【０００８】
マスクベクトルを含む、上述のタイプのデータの場合、ハミング距離は次のように記述される。
【０００９】
【数１】
2015207279.tif 000003
ここで、ｉおよびｉ’は２つのデータ項目の情報ベクトルで、ｍおよびｍ’は、マスクベクトルである。マスクベクトルは、隠されていない領域または比較の考慮に入れられる領域に対して１のビット、および比較の考慮に入れられない（隠されているまたは疑わしい）領域に対して０のビットを含む。
【００１０】
したがって、ハミング距離は、比較のために情報ベクトルのそれらの部分だけが考慮に入れられて計算される。
【００１１】
データベースに格納されたそのようなデータを保護するために、並べ替えを情報ベクトルおよびマスクベクトルに適用することが提案されてきており、並べ替えは両方のベクトルに対して同じである。
【００１２】
これは、事実上、２つの同様に並べ替えられたデータ項目間のハミング距離の保持を可能にする。
【００１３】
しかし、ペアｘ、ｐ（ｘ）を使用し（ここで、ｘは情報ベクトルおよびマスクベクトルを含むデータ項目を指定し、ｐ（ｘ）は並べ替えられたデータ項目を指定する）、あるいはｘ、ｐ（ｘ’）を使用してでさえ生体データ項目で使用される並べ替えを検出することは可能である。
【００１４】
適用された並べ替えの検出では、（例えば、まつげ、または、まぶたによって）隠されている虹彩の地理的な領域を決定するために、マスクベクトルの０でのビットを使用することは常に可能である。さらに、虹彩の領域の地理的相関関係に対応する情報ベクトルの連続ビット間に存在する関連を利用することも可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
したがって、２つのベクトル、つまり、情報ベクトルおよびマスクベクトルを含むタイプの生体データに対してさらなる保護を提供する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
従来の技術と比較して向上した安全性を提供する生体データを登録するための方法を提案することが本発明の１つの目的である。
【００１７】
本発明のさらなる目的は、ベースにデータを登録するための方法、および２つのデータ項目間のハミング距離の計算を可能にする、ベースのデータ項目と比較されるデータ項目を取得するための方法を提案することである。
【００１８】
この点で、本発明の主題はデータベースに生体データを登録するための方法で、各データ項目は生体特徴のバイナリ情報ベクトルを含み、バイナリマスクベクトルはデータ比較のために考慮に入れられる情報ベクトルのビットを決定し、方法は情報ベクトルおよびマスクベクトルのビットへの並べ替えの適用を含んでおり、
本方法は、いわゆる登録コードを使用するベクトルを符号化するためのステップをさらに含み、並べ替えは符号化されたベクトルに対して行われることを特徴とし、前記符号化は次を含んでいる。
【００１９】
マスクベクトルのそれぞれのビットを、いくつかのビットのシーケンスにより表現し、それがマスクベクトルのすべてのビットの表現の平均の重みが、マスクベクトルのビットの値に関係なく、一定または統計的に一定であるような表現であり、および
情報ベクトルのそれぞれのビットを、あるシーケンスにより表現し、ここでシーケンスはランダムに抽出された少なくとも１つのビット、情報ベクトルのビットと同じ分布則に従うランダムに抽出されたビット。
【００２０】
しかし、任意選択で、本発明の登録方法がさらに、次の特徴の少なくとも１つを含み得ることは利点となる。
【００２１】
データの比較のために考慮に入れられる情報ベクトルのあるビットの符号化を表すビットのシーケンスが少なくとも１つのランダムに抽出されたビットおよび情報ベクトルのビットを含んでいること、
符号化されたベクトルに適用される並べ替えが同一で、データの比較のために考慮に入れられるあるビットの符号化を表すビットのシーケンスでの情報ベクトルのビットの位置がマスクベクトルのあるビットの符号化を表すビットのシーケンス中の１のビット位置に対応していること、
データの比較のために考慮に入れられるあるビットの符号化を表すビットのシーケンスでの情報ベクトルのビットの位置がマスクベクトルのあるビットの符号化を表すビットのシーケンス中の１のビット位置に対応しておらず、並べ替えステップが情報ベクトルおよびマスクベクトルの符号化を表すビットのシーケンスに対して異なる並べ替えを適用することを含み、当該並べ替えは、並べ替え後の情報ベクトルのビットの位置が並べ替え後の符号化されたマスクベクトルのビットのシーケンス中の１のビットに対応しているように適合されていること、
データの比較のために考慮に入れられない情報ベクトルのあるビットの符号化を表すビットのシーケンスがランダムに抽出された単一のビットまたはランダムに抽出されたビットおよび情報ベクトルのビットを含んでいること、
マスクベクトルのあるビット（ｍ）の符号化を表すビットのシーケンスが
【００２２】
【数２】
2015207279.tif 000004
ビットのシーケンスＹおよびマスクベクトルの該ビットを含み、ビットのシーケンスＹは場合により
【００２３】
【数３】
2015207279.tif 000005
個の値
【００２４】
【数４】
2015207279.tif 000006
を有し、マスクベクトルのビットが０の場合、
【００２５】
【数５】
2015207279.tif 000007
を選択する確率
【００２６】
【数６】
2015207279.tif 000008
、およびマスクベクトルのビットが１の場合、
【００２７】
【数７】
2015207279.tif 000009
を選択する確率
【００２８】
【数８】
2015207279.tif 000010
は次のとおりである。
【００２９】
【数９】
2015207279.tif 000011
【００３０】
ビットのシーケンスＹによって表示され得る値が固定されているまたはランダムに抽出されたものであること、
マスクベクトルのあるビットの符号化を表すビットのシーケンス中の１のビットの数がｎ／２の統計的に一定の平均の重みを有していること、
並べ替えの適用後、本方法がさらに、符号化されたマスクベクトルの可逆行列による乗算を含んでいることである。
【００３１】
本発明のさらなる主題は、前述の提示で記述された登録方法を実装することによって登録される少なくとも１つの生体データ項目を含むデータベースである。
【００３２】
本発明のなおさらなる主題は、生体特徴のバイナリ情報ベクトル、および比較のために考慮に入れられる情報ベクトルのビットを決定するバイナリマスクベクトルを含む新しい生体データ項目を取得するための方法で、前記データ項目は前述の説明による方法を使用するデータベースに以前に登録されたデータ項目との比較のために取得され、
本方法は新しい生体データ項目への並べ替えの適用、いわゆる検証コードによる新しい生体データ項目の符号化を含み、並べ替えは符号化されたデータ項目に適用され、ここで、
前記符号化および並べ替えはそれぞれの符号化後のベースの新しいデータ項目とデータ項目間のハミング距離または加重したハミング距離の値を保持するように適合されており、
新しいデータ項目の符号化はベースに含まれる符号化されたベクトルのデータを表すシーケンスのビットの数に等しい数のビットを含むシーケンスによるデータベクトルの各ビットの表現を含んでおり、
新しいデータ項目に適用された並べ替えは登録の時にベースのデータ項目に適用された並べ替えと同一であり、
マスクベクトルのビットの表現はさらに、比較のために考慮に入れられる領域に対応するマスクベクトルのビットを表すビットの２つのシーケンスの論理積が単にゼロではないように適合されている。
【００３３】
本発明のさらなる主題は、前述の提示に従いデータベースに登録されたデータ項目と比較するための新しい生体データ項目の取得を含み、新しい生体データ項目への並べ替えの適用およびいわゆる検証コードによる新しい生体データ項目の符号化を含むデータ処理方法で、並べ替えは符号化されたデータ項目に適用され、前記符号化および並べ替えは新しいデータ項目とそれぞれの符号化後のベースのデータ項目間のハミング距離または加重されたハミング距離の値を保持するように適用されており、本方法はさらに新しく符号化された生体データ項目とベースに登録されたデータ項目との比較を含み、前記比較は検証コードによって符号化された新しいデータ項目とベースの符号化されたデータ項目間の加重されたハミング距離の計算を含んでいる。
【００３４】
しかし、任意選択で、本発明のデータ処理方法がさらに、次の特徴の少なくとも１つを含むことは利点となる。
【００３５】
新しいデータ項目が生体特徴のバイナリ情報ベクトル、および比較のために考慮に入れられる情報ベクトルのそれらビットを決定するバイナリマスクベクトルを含み、新しいデータ項目の符号化がベースに含まれるデータの符号化されたベクトルを表すシーケンスのビットの数に等しい数のビットを含むシーケンスによるデータベクトルの各ビットの表現を含み、新しいデータ項目に適用される並べ替えは登録の時にベースのデータ項目に適用された並べ替えと同一であり、マスクベクトルのビットの表現も、比較のために考慮に入れられる領域に対応するマスクベクトルのビットを表すビットの２つのシーケンスの論理積が単にゼロではないように適合されていること、
データベースに登録された生体データ項目は前述の説明の方法を使用して登録されており、並べ替えの適用後、可逆行列による符号化されたマスクベクトルの乗算を含み、比較は次を含んでいる。
【００３６】
ベースのデータ項目の登録の時にマスクベクトルで乗算された可逆行列の逆行列の生成、
ベースのデータ項目の符号化されたマスクベクトルを表すビットのシーケンスの逆行列による乗算、
検証コードによって符号化された新しいデータ項目と乗算後に取得されたベースの符号化されたデータ項目間の加重したハミング距離の計算。
【００３７】
本発明の最後の主題は、前述の説明に従うデータベースと、２つのバイナリベクトルを含むデータ項目に適用するように適合された処理手段を備えるデータベースのための少なくとも１つの管理サーバとを備えるシステムで、登録符号化方法は次を含んでいる。
【００３８】
いくつかのビットのシーケンスのマスクベクトルの各ビットの表現で、マスクベクトルのすべてのビットの表現の平均の重みが、マスクベクトルのビットの値に関係なく、一定であるような表現、および
ランダムに抽出された少なくとも１つのビットを含むシーケンスの情報ベクトルの各ビットの表現で、ランダムに抽出されたビットが情報ベクトルのビットと同じ分布則に従う表現。
【００３９】
提案された登録方法は、符号化が、０または１ビットの位置を通して、例えば、虹彩のイメージのまぶたなどの生体データ項目の特徴点の位置を明らかにしないように、マスクベクトルのビットの分布をバランスさせるので、データベースに登録されたデータの安全性の向上が可能である。
【００４０】
登録の符号化はさらに、このベクトルの符号化された表現にランダム成分を追加することによって、情報ベクトルの連続ビット間の関連の削除も可能にする。
【００４１】
情報ベクトルに関して同じ分布則が維持されるということは、ランダム成分が検出不可能なであることを意味する。
【００４２】
提案されている取得手段はさらに、データ間のハミング距離または加重したハミング距離の計算および検証の符号化を登録符号化に適合することによるといった、上述の方法を使用して、ベースに事前に登録されたデータ項目と新しいデータ項目の比較も可能にする。
【００４３】
本発明の他の特徴、目的、および利点は、非制限的な例として付与されている添付図に関連した次の詳細な説明を読み取る時に明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】データベースを備えるシステムを例示する図である。
【図２】データベースにデータを登録するための方法の主なステップを例示する図である。
【図３】新しいデータ項目を取得し、データベースと比較するための方法の主なステップを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
データ格納システム
図１を参照すると、システム１は、この文書の残りの部分でバイナリベクトルとも呼ばれるビットのシーケンスの形で、デジタルデータが記録、または登録されるデータベース１０を含めて例示されている。
【００４６】
好適には、データは、例えば、虹彩または静脈網のイメージなどの生体データである。
【００４７】
各データ項目は２つのバイナリベクトル、つまり、人において取得される生体特徴についてのデータを含む第１のいわゆる情報ベクトルＩ、およびデータの比較を行うために、情報ベクトルの対応する部分が考慮に入れられる必要があるかどうかについての情報を含む第２のいわゆるマスクベクトルＭを含んでいる。
【００４８】
第１の実施形態によると、２つのバイナリベクトルＩおよびＭは同一のサイズからできている。したがって、各ベクトルＩ、Ｍはそれぞれインデックス付きビット、ｉ、ｍのシーケンスを備え、マスクベクトルＭのビットｍの値は、情報ベクトルＩの同じインデックスのビットｉがデータの比較のために考慮に入れられる必要があるかどうかを示す。
【００４９】
変形形態として、２つのベクトルＩおよびＭは異なるサイズからでき得る。例えば、生体特徴の地理的位置は、情報ベクトルＩのいくつかのビットｉおよびマスクベクトルの単一のビットｍによって表され得る。
【００５０】
次の例では、マスクベクトルＭの１でのビットが情報ベクトルＩの考慮に入れられる１つ以上のビットを示し、０でのビットが情報ベクトルＩの考慮に入れられない１つ以上のビットを示している。虹彩のイメージの場合、これはまぶたまたはまつげによって隠される領域とし得る。
【００５１】
システム１はさらに、データベース１０への読み取りおよび書き込みアクセスを行うように適合されたベースを管理するためのサーバ１１を備え、さらに、処理手段、例えば、以下で記述される登録の実施、および該当する場合には、新しいデータ項目の取得、並びにベースのデータ項目とこのデータ項目との比較を可能にするプロセッサを備えている。
【００５２】
データベース１０が生体データを格納するために使用される場合、このベース１０はしたがって、人において取得された生体データを使用し、ベースのデータと比較して人の生体認証または識別を行うために使用される。
【００５３】
システム１はさらに、取得された生体特徴に関連して選択された生体データセンサ１２を備えている。
【００５４】
このセンサ１２はデータベース１０に登録されるデータ項目を取得する、または認証または識別のためにベースのデータ項目と比較する新しいデータ項目を取得するために使用され得る。
【００５５】
登録方法の提示
図２を参照すると、ベース１０にデータ項目を登録するための方法１００の説明がここで与えられている。
【００５６】
この方法の第１のステップ１１０で、ベース１０に登録されるデータ項目が取得される。このステップは、センサ１２を使用して人においてデータ項目を取得したり、または別の媒体からデータ項目を回復したりすることによって実施され得る。例えば、このデータ項目は、管理サーバ１１がアクセスできるネットワーク、または人の識別子文書などで入手可能であり得るはずである。
【００５７】
したがって、回復されたデータ項目は、前述で記述された２つのバイナリベクトルＩおよびＭを含んでいる。
【００５８】
次に、このデータ項目は、第１のいわゆる登録コードｅｎｃ＿ｅｎｒｏｌによって符号化１２０される。このステップは、管理サーバ１１によって実行されることが好適であり、以下でより詳細に記述される。
【００５９】
以下で記述するように、本方法は次に、符号化に適合され、好適には、情報およびマスクベクトルの符号化された表現と同一である、並べ替え１３０の適用を含んでいる。
【００６０】
任意選択で、管理サーバはさらに、ステップ１４０でランダムに抽出された可逆行列Ｗによって符号化され、並べ替えられたマスクベクトルを乗算し得ることで、より複雑なものにするためのベクトルの変換を可能にし、開始データの検出をより困難にする。
【００６１】
最終的に、ステップ１５０で、管理サーバ１１は符号化されたデータ項目をデータベースに記録する。
【００６２】
登録の符号化
登録の符号化ステップ１２０に戻り、この符号化は、２つのバイナリベクトルＩ、Ｍに異なる仕方で適用される。
【００６３】
マスクベクトルＭに適用される登録の符号化ｅｎｃ＿ｅｎｒｏｌは、少なくとも２つのビットを含むビットのシーケンスによる該ベクトルの各ビットｍの表現を含み、マスクベクトルの符号化されたビットを表すビットのシーケンスは、マスクベクトルのビットの値に関係なく、マスクベクトルの符号化全体で一定または統計的に一定の平均の重みを有している。
【００６４】
統計的に一定の平均の重みということで、マスクベクトルＭの符号化全体でのビットのシーケンスの平均の重みが固定値になる傾向があることを意味している。
【００６５】
好適には、マスクベクトルのビットｍの符号化を表すビットのシーケンスが、ｎ個のビットを含み、その最初の
【００６６】
【数１０】
2015207279.tif 000012
個のビットがベクトル
【００６７】
【数１１】
2015207279.tif 000013
を形成し、最後が該マスクベクトルの該ビットである。
【００６８】
ベクトルＹは、これと
【００６９】
【数１２】
2015207279.tif 000014
に対してある値、および
【００７０】
【数１３】
2015207279.tif 000015
に対して別の値を関連付けることによって決定され固定され得るか、あるいは、
【００７１】
【数１４】
2015207279.tif 000016
の１での（さらにしたがって０での）ビットの数が、ｍが０でも１でも、マスクベクトルＭの符号化された表現で平均して一定であることに注意しつつ、ランダムに抽出され得る。
【００７２】
この条件は、ベクトルＹの可能な値が、値
【００７３】
【数１５】
2015207279.tif 000017
が
【００７４】
【数１６】
2015207279.tif 000018
であるように取得される確率
【００７５】
【数１７】
2015207279.tif 000019
およびこの値が
【００７６】
【数１８】
2015207279.tif 000020
であるように取得される確率
【００７７】
【数１９】
2015207279.tif 000021
を関連付けることによって、
【００７８】
【数２０】
2015207279.tif 000022
と書かれる場合に満たされ得るもので、確率
【００７９】
【数２１】
2015207279.tif 000023
および
【００８０】
【数２２】
2015207279.tif 000024
は次の制約を有している。
【００８１】
【数２３】
2015207279.tif 000025
【００８２】
ビットのシーケンスの重み（Ｗｅｉｇｈｔ）とはハミング重み、すなわち、シーケンス中の１のビットの数である。
【００８３】
この条件は次の条件と同等である（したがって、第１の条件が満たされた場合に留意される）。
【００８４】
【数２４】
2015207279.tif 000026
【００８５】
提案されている符号化は、すなわち、比較のために考慮に入れられない情報ベクトルのビットに対応し、ビットを個別に考慮する場合は「マスクされない」位置から区別できない、「マスクされた」位置を表現することができる。
【００８６】
マスクベクトルが符号化されない場合、２つのデータ項目の比較のために考慮に入れられる領域および考慮に入れられない領域についての情報を取得するには、ビットの値を調べることで十分である。
【００８７】
しかし、マスクベクトルが符号化され、並べ替えがベクトルの表現のビットに適用される場合、それ自体のビットを考慮しても、このビットがマスクベクトルの１でのビットまたは０でのビットの表現から由来しているかどうかを述べることは不可能である。
【００８８】
例えば、マスクベクトルの符号化は次のように行われ得る。
【００８９】
【数２５】
2015207279.tif 000027
【００９０】
代替方法として、マスクベクトルのビットが３つのビットのシーケンスで符号化される場合、符号化は、０におけるあるビットの表現、１１０、１００、０１０、または０００、およびそれぞれ、１におけるあるビットの表現、１１１、１０１、０１１、または００１を含み得る。
【００９１】
これの結果：
【００９２】
【数２６】
2015207279.tif 000028
【００９３】
例えば、確率
【００９４】
【数２７】
2015207279.tif 000029
を次のように選択することは可能である。
【００９５】
【数２８】
2015207279.tif 000030
【００９６】
Ｙシーケンスのビットの数が高ければ高いほど、データの符号化はより安全になる。
【００９７】
ベース内の符号化されたデータのさらに向上した保護を可能にする追加の条件は、マスクベクトルのビットのすべての符号化した表現に対して、ｍが０に等しくても１に等しくても、表現
【００９８】
【数２９】
2015207279.tif 000031
の重みがｎ／２での平均で固定されることである（ここで、ｎはビットの符号化を表すビットのシーケンスの長さである）。上記の例によると、ｎ／２の統計的に一定の平均重みは、データの平均の重みが統計的にｎ／２に等しくなるように、確率
【００９９】
【数３０】
2015207279.tif 000032
を適合させることによって取得される。
【０１００】
情報ベクトルに適用される登録の符号化ｅｎｃ＿ｅｎｒｏｌに関して、これは、該ベクトル中の各ビットの表現を含んでいるが、その表現は、ランダムに抽出された少なくとも１つのビットを含むビットのシーケンスによるものであり、ランダムに抽出されたビットは情報ベクトルと同じ分布則に従っている。
【０１０１】
そのため、符号化されたデータ項目でそこから情報を抽出する可能性を排除するために、情報ベクトルの連続ビット間の相関関係を削除することが可能である。
【０１０２】
好適には、すなわちマスクベクトルの１の位置でのビットに対応するビットの前述の例に従い、考慮に入れられる情報ベクトルビットの符号化がランダムに抽出された少なくとも１つのビットおよび情報ベクトルの最初のビットを含むことは利点となる。こうして、本発明の実施形態の一利点となる例に従い、ハミング距離または加重したハミング距離を計算するか、またはこの分野でよく使用される別の比較関数を計算することによって２つのデータ項目間の比較の後続の実行のために、情報ベクトルに含まれる情報を格納することが可能である。
【０１０３】
好適には、ビットのシーケンスの情報ベクトルの最初のビットの位置がマスクベクトルで対応するビットの符号化を表すビットのシーケンス中の１のビット位置に対応する。それによって、ハミング距離を計算するためにベクトルに含まれる情報を格納することによって、データ項目の符号化時にこの距離を保持することが可能である。
【０１０４】
しかし、マスクされた領域に対応する情報ベクトルのビット（したがって、この例では、マスクベクトルの０でのビットに対応）がおそらくベクトルの最初のビットを含んでいない可能性があり、１つ以上のランダムに抽出されたビットに限定され得る。
【０１０５】
代替方法として、情報ベクトルのビットの符号化でまったく区別をしないために、比較のために考慮に入れられないビットの符号化された表現はそれでも、最初のビットおよびランダムに抽出された１つ以上のビットを含んでいる。例えば、情報ベクトルの登録の符号化の好適な実施形態は、マスクベクトルの前の符号化に適合されており、ビット
【０１０６】
【数３１】
2015207279.tif 000033
のシーケンスによって情報ベクトルの各ビットの表現を含み、ここで、
【０１０７】
【数３２】
2015207279.tif 000034
で、ｉは情報ベクトルのビットである。
【０１０８】
【数３３】
2015207279.tif 000035
はランダムビットであるが、それらは情報ベクトルのｉビットの分布を尊重する。したがって、例えば、確率
【０１０９】
【数３４】
2015207279.tif 000036
の場合には、
【０１１０】
【数３５】
2015207279.tif 000037
ビットは、それが０に等しい確率が同じくηに従って抽出される。
【０１１１】
バイナリベクトルを表現する２つのビットのシーケンスの前に与えられた例に戻ると、次の符号化が取得される。
【０１１２】
【数３６】
2015207279.tif 000038
ここで、ａおよびａ’はランダムに抽出されたビットで、情報ベクトルのビットの分布に従っている。
【０１１３】
さらに、バイナリベクトルを表現する３つのビットのシーケンスの前に与えられた例に戻ると、次の符号化が取得される。
【０１１４】
【数３７】
2015207279.tif 000039
【０１１５】
ここで再び、情報ベクトルのビットの符号化された表現に対する並べ替えの適用によって、ビットを個別に考慮する場合、最初にビットで情報を取得することはまったく不可能になる。
【０１１６】
代替の実施形態によると、ビットのシーケンスの情報ベクトルの最初のビットの位置はマスクベクトルの対応するビットの符号化を表すビットのシーケンス中の１のビット位置に対応していないが、この場合、ベクトルＩおよびＭのビットの符号化されたシーケンスにステップ１３０で適用された並べ替えは異なっており、並べ替えの適用後、情報ベクトルのビットの位置がマスクベクトルの符号化を表すビットのシーケンスの並べ替え後の１のビット位置に対応するように適合されている。
【０１１７】
このことは一般に、情報ベクトルのビットが考慮に入れられるビットか（１でのマスクビット）、またはそうではないか（０でのマスクビット）のいずれかに当てはまる。
【０１１８】
この変形形態では、データ項目間のハミング距離の値の維持も可能である。
【０１１９】
図３を参照すると、次に、新しいデータ項目、好適には、前述の方法を使用してデータベース１０に登録されたデータ項目との比較のための生体データ項目を取得のための方法２００の説明が与えられている。
【０１２０】
この方法は、符号化されたデータ項目でハミング距離（加重したハミング距離を含む）の計算を可能することによって、符号化前後の２つのデータ項目間のこの距離の結果を格納するための前述の登録方法に適合されている。
【０１２１】
そのようにするために、方法２００は新しいデータ項目を取得するための第１のステップ２１０を含んでいる。このステップは、好適には、人において生体特徴を取得することによりセンサ１２を使用して実施され、次に、データ項目を管理サーバ１１に転送する。代替方法として、このステップはネットワークまたはＩＤ文書から生体データ項目を回復することによって行われる。
【０１２２】
登録方法によって処理されたデータなどの取得されたデータは、同一のサイズの２つのベクトル、つまり、情報ベクトルおよびマスクベクトルを含んでいる。これらのベクトルのサイズは、登録方法１００により処理されたデータ項目のベクトルのサイズとも同一である。
【０１２３】
次に方法２００は、データ項目を符号化するための符号化ステップ２２０を含んでおり、こうして、いわゆる検証コードｅｎｃ＿ｖｅｒｉｆを使用して取得され、これは、登録コードとは異なり得、さらにデータ項目間のハミング距離を維持するため後者に適合されている。
【０１２４】
この点で、情報ベクトルおよびマスクベクトルのビットの各符号化された表現は、登録されたデータ項目の符号化された情報およびマスクベクトルをそれぞれ表すビットのシーケンスと同じ数のビットを含んでいる。
【０１２５】
追加的に、マスクベクトルのビットの符号化は、比較のために考慮に入れられる情報ベクトルの領域に対応するビットの論理積が単にゼロではないように適合されている。
【０１２６】
加重したハミング距離は実際には、次のように記述される。
【０１２７】
【数３８】
2015207279.tif 000040
【０１２８】
前述の例によると、マスクベクトルｍ、ｍ’の１でのビットが生体特徴の隠されていない領域に対応していて、比較のために考慮に入れられ、マスクのビットの登録の符号化が
【０１２９】
【数３９】
2015207279.tif 000041
と記述されされており、新しいデータ項目のマスクベクトルのビットｍ’の符号化が
【０１３０】
【数４０】
2015207279.tif 000042
であることは利点となる。
【０１３１】
２つのビットで登録の符号化が実施される前述の例に戻ると、したがって検証コードｅｎｃ＿ｖｅｒｉｆは次のとおりになる。
【０１３２】
【数４１】
2015207279.tif 000043
【０１３３】
したがって、２つの最初のマスクビットは、次のように、ゼロではない論理積を有する１に位置する必要がある。
【０１３４】
【数４２】
2015207279.tif 000044
【０１３５】
情報ベクトルの検証の符号化（ｅｎｃ＿ｖｅｒｉｆ）については、取得されたシーケンスが登録コードによって符号化されたシーケンスと同じ数のビットを有し、比較のために考慮に入れられる領域に対応するビットの表現がマスクベクトルの対応するビットの符号化された表現の１でのビットに面する位置に前記ビットを含んでいることで十分である。
【０１３６】
情報ビットの登録の符号化が
【０１３７】
【数４３】
2015207279.tif 000045
と記述される前述の例によると、新しいデータ項目の情報ビットｉ’の符号化がタイプ
【０１３８】
【数４４】
2015207279.tif 000046
からでき得、ここで、
【０１３９】
【数４５】
2015207279.tif 000047
で、
【０１４０】
【数４６】
2015207279.tif 000048
ビットはランダムに抽出される。
【０１４１】
したがって次の符号化は前述の例に従って取得される。
【０１４２】
【数４７】
2015207279.tif 000049
【０１４３】
それによって、情報ベクトルおよびマスクベクトルの同じ１つの最初のビットを表すビットのシーケンスのビットを区別することが可能になる。したがって、ビットを個別に調べる場合、このビットが符号化されたシーケンスの一部を形成するビットの最初の値から類推することは不可能である。
【０１４４】
次に、方法２００は、情報およびマスクベクトルの符号化された表現に対する、管理サーバ１１による登録されたデータ項目に適用されたものと同じ並べ替えの適用２２０を含んでいる。
【０１４５】
このことで、符号化されたデータのハミング距離を計算することによる取得されたデータ項目とベースのデータ項目間の後続の比較３００が可能になる。
【０１４６】
この目的のため、ベースの管理サーバ１１は符号化および並べ替えられた形でベースに記録されたデータ項目を回復する（３１０）。
【０１４７】
任意選択で、データベース１０のデータの登録は可逆行列による符号化および並べ替えられたマスクベクトルの乗算を含む場合、方法２００はさらに、可逆行列の逆行列の計算３２０、および符号化および並べ替えられたマスクベクトルに対応するベースに記録されたビットのシーケンスの逆行列による乗算も含んでいる。
【０１４８】
最終的に、管理サーバ１１は上記で与えられた公式に従ってそれらの間の加重したハミング距離を計算することによって、２つのデータ項目間の比較を行う（３３０）。
【０１４９】
マスクベクトルの符号化それから並べ替えによって、提案された方法はしたがって、ビットが個別に調べられる場合、マスクされない領域から区別できないマスクされた領域を表示でき、情報ベクトルを符号化することによって、本方法は情報ベクトルの２つの連続ビット間の関連を排除する。
【０１５０】
加えて、登録の符号化および検証の符号化により、より高速の比較を可能にする、符号化の時点でのハミング距離の値が維持される。
【符号の説明】
【０１５１】
１  システム
１０  データベース
１１  管理サーバ
１２  生体データセンサ
Ａ、ｉ、ｍ、ｍ’  ビット
Ｉ  情報ベクトル
Ｍ  マスクベクトル
Ｗ  可逆行列
Ｙ  ベクトル
ｂ１、αｉ、βｉ、η  確率
ｅｎｃ＿ｅｎｒｏｌ  登録コード
ｅｎｃ＿ｖｅｒｉｆ  検証コード
ｉ’  情報ビット
ｘ  ペア
【図１】
2015207279.tif 000060
【図２】
2015207279.tif 000061
【図３】
2015207279.tif 000062
【外国語明細書】
2015207279000001.pdf