(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人が着座する座面に配置され、座面にかかる圧力の分布を検出してフレーム毎の圧力分布データを出力する圧力センサと、
前記圧力センサから出力されるフレーム毎の圧力分布データの時系列を時系列圧力分布データとして出力するデータ変換器と、
ランダムに選択された複数の人についての時系列圧力分布データを記憶する学習データ記憶部と、
登録を受けようとする使用者についての時系列圧力分布データと、前記学習データ記憶部に記憶されている、前記登録を受けようとする使用者以外の人についての複数の時系列圧力分布データとを教師データとして、教師データの組を生成するとともに、該教師データの組に対応する教師信号の組を生成する前処理部と、
パラメータの組を記憶するパラメータ記憶部と、
前記前処理部で生成された教師データの組を構成する教師データを順次選択し、選択した教師データに対して、前記パラメータ記憶部に記憶されているパラメータの組を用いて特徴演算を行って、演算結果を順次出力する特徴演算部と、
前記特徴演算部が順次出力する演算結果の組と、前記前処理部で生成された教師信号の組とに基づいて前記パラメータの組を学習により調整する学習部と、
前記学習部により調整された前記パラメータの組により前記使用者についての個人識別データを生成する識別データ生成部と、
前記識別データ生成部により生成された個人識別データを、前記使用者を特定する情報と対応付けて記憶することで、前記使用者を登録する識別データ記憶部とを有し、
前記特徴演算部は、各フレームの圧力分布データから得られる身体的特徴を抽出するための演算と、圧力分布データの時系列から得られる行動的特徴を抽出するための演算とを行う
ことを特徴とする登録装置。
【請求項２】
登録を受けようとする複数の使用者の各々について、前記前処理部による前記教師データの組及び前記教師信号の組の生成、前記特徴演算部による特徴演算及び前記学習部による学習が行われ、学習により調整された各使用者についての前記パラメータの組が個人識別データとして、当該使用者を特定する情報に関連付けて前記識別データ記憶部に記憶され、
前記識別データ記憶部には、複数の使用者についての個人識別データが記憶され、それにより前記複数の使用者が登録されている
ことを特徴とする請求項１に記載の登録装置。
【請求項３】
前記特徴演算部は、畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークとを有し、前記畳み込みニューラルネットワークが、前記身体的特徴を抽出するための演算を行い、前記リカレントニューラルネットワークが前記行動的特徴を抽出するための演算を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の登録装置。
【請求項４】
前記学習部は、前記特徴演算部から出力される演算結果の組と前記教師信号の組との差が予め定められた収束判定閾値よりも大きければ、前記パラメータ記憶部に記憶されているパラメータの組を調整し、
調整後のパラメータの組を用いて、前記特徴演算部が前記特徴演算を繰り返す
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の登録装置。
【請求項５】
前記学習部が、前記特徴演算部から出力される演算結果の組と前記教師信号の組との差が前記収束判定閾値以下であると判定したら、前記識別データ生成部が、当該演算に用いられたパラメータの組を、当該使用者の個人識別データとして、前記識別データ記憶部に記憶させることを特徴とする請求項４に記載の登録装置。
【請求項６】
請求項１に記載の登録装置の前記識別データ記憶部に登録された使用者についての個人識別データをパラメータの組として用いて、認証対象者についての時系列圧力分布データに対して、前記登録装置の前記特徴演算部における特徴演算と同じ特徴演算を行い、該特徴演算の結果から、前記認証対象者が、登録された使用者に一致する確率を表す個人識別値を算出して出力する識別値生成部と、
前記識別値生成部から出力された個人識別値が予め定められた認証閾値よりも大きいときは、前記認証対象者が、登録された使用者に一致するとの判定を行う認証判定部と
を有することを特徴とする認証装置。
【請求項７】
前記識別値生成部による特徴演算の結果は、第１及び第２の値を含み、
該第１及び第２の値をｚ１、ｚ２とし、前記個人識別値をＱとするとき
前記個人識別値の算出は、
【数４】
0006556405.tif 000005
により行われる
ことを特徴とする請求項６に記載の認証装置。
【請求項８】
前記認証判定部が、前記認証対象者が、登録された使用者に一致するとの判定を行ったときに、前記登録装置に、登録された使用者の個人識別データの更新を行わせる識別データ更新部をさらに有することを特徴とする請求項６又は７に記載の認証装置。
【請求項９】
請求項１に記載の登録装置と、請求項６から８のいずれか１項に記載の認証装置とを有する個人認証システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の登録装置と、請求項８に記載の認証装置とを有し、
前記識別データ更新部は、前記認証対象者についての時系列圧力分布データを出力し、
前記前処理部は、
前記認証対象者についての時系列圧力分布データと、前記学習データ記憶部に記憶されている、前記認証対象者以外の人についての、複数の時系列圧力分布データとをそれぞれ教師データとして、更新用の教師データの組を生成するとともに、該教師データの組に対応する更新用の教師信号の組を生成し、
前記特徴演算部は、前記前処理部で生成された更新用の教師データの組を構成する教師データを順次選択し、選択した教師データに対して、前記パラメータ記憶部に記憶されているパラメータの組を用いて特徴演算を行って、演算結果を順次出力し、
前記学習部は、前記特徴演算部が更新用の教師データに対する特徴演算の結果として順次出力する演算結果の組と、前記前処理部で生成された更新用の教師信号の組とに基づいて前記パラメータの組を学習により調整し、
前記識別データ生成部は、前記識別データ記憶部に記憶されている個人識別データを、前記学習部が調整した前記パラメータの組を用いて更新する
ことを特徴とする個人認証システム。
【請求項１１】
前記識別データ記憶部に記憶されている個人識別データを、パラメータの組として前記パラメータ記憶部に記憶させた状態で、前記特徴演算部が前記更新用の教師データの組を構成する教師データに対する特徴演算を開始することを特徴とする請求項１０に記載の個人認証システム。
【請求項１２】
請求項２に記載の登録装置の前記識別データ記憶部に登録された複数の使用者に対応してそれぞれ設けられ、各々対応する、登録された使用者についての個人識別データをパラメータの組として用いて、認証対象者についての時系列圧力分布データに対して、前記登録装置の前記特徴演算部における特徴演算と同じ特徴演算を行い、該特徴演算の結果から、前記認証対象者が、対応する登録された使用者に一致する確率を表す個人識別値を算出して出力する複数の識別値生成部と、
前記複数の識別値生成部から出力された個人識別値のうちの最大のものを選択する合成部と、
前記合成部で選択された個人識別値が予め定められた認証閾値よりも大きいときは、前記認証対象者が、前記合成部で選択された個人識別値を出力した識別値生成部に対応する、登録された使用者に一致するとの判定を行う認証判定部と
を有することを特徴とする認証装置。
【請求項１３】
前記複数の識別値生成部の各々による特徴演算の結果は、第１及び第２の値を含み、
該第１及び第２の値をｚ１、ｚ２とし、前記個人識別値をＱとするとき
当該識別値生成部における個人識別値の算出は、
【数５】
0006556405.tif 000006
により行われる
ことを特徴とする請求項１２に記載の認証装置。
【請求項１４】
前記認証判定部が、前記認証対象者が、前記合成部で選択された個人識別値を出力した前記識別値生成部に対応する、登録された使用者に一致するとの判定を行ったときに、前記登録装置に、前記認証対象者に一致すると判定された、登録された使用者の個人識別データの更新を行わせる識別データ更新部をさらに有することを特徴とする請求項１２又は１３に記載の認証装置。
【請求項１５】
請求項２に記載の登録装置と、請求項１２から１４のいずれか１項に記載の認証装置とを有する個人認証システム。
【請求項１６】
請求項２に記載の登録装置と、請求項１４に記載の認証装置とを有し、
前記識別データ更新部は、前記認証対象者についての時系列圧力分布データと、前記認証対象者に一致すると判定された、登録された使用者を特定する情報とを出力し、
前記前処理部は、
前記認証対象者についての時系列圧力分布データと、前記学習データ記憶部に記憶されている、前記認証対象者以外の人についての、複数の時系列圧力分布データとをそれぞれ教師データとして、更新用の教師データの組を生成するとともに、該教師データの組に対応する更新用の教師信号の組を生成し、
前記特徴演算部は、前記前処理部で生成された更新用の教師データの組を構成する教師データを順次選択し、選択した教師データに対して、前記パラメータ記憶部に記憶されているパラメータの組を用いて特徴演算を行って、演算結果を順次出力し、
前記学習部は、前記特徴演算部が更新用の教師データに対する特徴演算の結果として順次出力する演算結果の組と、前記前処理部で生成された更新用の教師信号の組とに基づいて前記パラメータの組を学習により調整し、
前記識別データ生成部は、前記識別データ記憶部に記憶されている個人識別データのうち、前記認証対象者に一致すると判定された、登録された使用者についての個人識別データを、前記学習部が調整した前記パラメータの組を用いて更新する
ことを特徴とする個人認証システム。
【請求項１７】
前記識別データ記憶部に記憶されている個人識別データのうちの、前記認証対象者に一致すると判定された、登録された使用者についての個人識別データを、パラメータの組として前記パラメータ記憶部に記憶させた状態で、前記特徴演算部が前記更新用の教師データの組を構成する教師データに対する特徴演算を開始することを特徴とする請求項１６に記載の個人認証システム。
【請求項１８】
人が着座する座面にかかる圧力の分布を検出することで得られるフレーム毎の圧力分布データの時系列から成る時系列圧力分布データに基づいて個人認証を行う個人認証方法であって、
ランダムに選択された複数の人についての時系列圧力分布データを学習データ記憶部に記憶し、
登録を受けようとする使用者についての時系列圧力分布データと、前記学習データ記憶部に記憶されている、前記登録を受けようとする使用者以外の人についての複数の時系列圧力分布データとを教師データとして、教師データの組を生成するとともに、該教師データの組に対応する教師信号の組を生成し、
パラメータの組をパラメータ記憶部に記憶し、
前記教師データの組を構成する教師データを順次選択し、選択した教師データに対して、前記パラメータ記憶部に記憶されているパラメータの組を用いて特徴演算を行って、演算結果を順次生成し、
順次生成された演算結果の組と、前記教師信号の組とに基づいて前記パラメータの組を学習により調整し、
調整された前記パラメータの組を前記使用者の個人識別データとして、前記使用者を特定する情報と対応付けて識別データ記憶部に記憶することで、前記使用者を登録し、
前記特徴演算では、各フレームの圧力分布データから得られる身体的特徴を抽出するための演算と、圧力分布データの時系列から得られる行動的特徴を抽出するための演算とが行われ、
前記識別データ記憶部に登録された使用者についての個人識別データをパラメータの組として用いて、認証対象者についての時系列圧力分布データに対して、前記教師データに対する特徴演算と同じ特徴演算を行い、該特徴演算の結果から、前記認証対象者が、登録された使用者に一致する確率を表す個人識別値を算出し、
算出された個人識別値が予め定められた認証閾値よりも大きいときは、前記認証対象者が、登録された使用者に一致するとの判定を行う
ことを特徴とする個人認証方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の個人認証方法における処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人識別データを登録する登録装置、及び個人認証を行う認証装置に関する。本発明はまた上記の登録装置と認証装置とを有する個人認証システムに関する。本発明はさらに個人認証方法並びにプログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人認証技術には、パスワード等の知識属性を利用するもの、カード、キー等の所有物属性を利用するもの、生体の特徴等の生体属性を利用するものがある。生体属性を利用する個人認証はバイオメトリクス認証と呼ばれ、他の個人認証手法に比べ盗難や偽造の可能性が少ないという利点がある。バイオメトリクス認証に用いられる生体の特徴は、生体の静止状態における身体的特徴と、生体の動作による行動的特徴に大別される。身体的特徴による認証技術の例が特許文献１に、行動的特徴量による認証の例が特許文献２、３に示されている。【０００３】
特許文献１には、着座時の圧力分布データを記憶し、使用者が離席した後に再び着座した際の圧力分布データと記憶データとを比較することで使用者の認証を行うことが開示されている。【０００４】
特許文献２には、複数の使用者の各々について、椅子の座面の複数の異なる箇所の圧力値から複数の特徴量を求め、特徴量間の相関係数の組を使用者と関連付けて登録し、被験者について同様に求めた複数の特徴量と、登録された複数の使用者の各々についての相関係数の組とから、被験者のマハラノビス距離を算出し、算出されたマハラノビス距離から、被験者が登録された複数の使用者のいずれであるかを判定することが開示されている。【０００５】
特許文献３には、歩行に伴う足裏の圧力を圧力センサで検知し、足裏が接触してから離れるまでの複数タイミングの重心位置の動きを特徴として取得し、個人特徴を抽出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−１７９４２２号公報（段落００２２）
【特許文献２】特開２０１２−１３３６８３号公報（段落００３２、００３９、００４４、００４６、００５０、００５１、００５５）
【特許文献３】特開２０１５−５２９９９号公報（要約、段落００２０〜００２８）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の生体圧力情報による個人認証では、認証に用いる特徴として、身体的特徴、或いは行動的特徴が用いられており、これらの特徴の抽出方法は統計的な結果に基づいて選択されていた。しかし、身体的特徴による認証においては使用者の体重、体型の変化や着座位置に影響を受けて、認証精度が低下するという問題がある。行動的特徴を用いた認証においては使用者の動作状態や測定環境の影響を受けるなどの問題がある。これらを解消するため、身体的特徴或いは行動的特徴の抽出のための様々な方法が研究されてきた。しかしながら、特徴抽出の方法が適切か否かについては、統計的に高精度の認証結果が得られるか否かに基づいて判定されており、客観的な評価が困難であった。また、個人特徴以外の情報の影響を受けないようにするために、測定時に使用者（登録或いは認証を受けようとする人）の動作などに制約を設ける必要があった。【０００８】
本発明は、使用者の動作に対する制約を設けず、使用者が自然な着座動作を行っている際に得られたデータに基づいて、個人識別データの登録或いは個人認証を行うことを可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の登録装置は、
人が着座する座面に配置され、座面にかかる圧力の分布を検出してフレーム毎の圧力分布データを出力する圧力センサと、
前記圧力センサから出力されるフレーム毎の圧力分布データの時系列を時系列圧力分布データとして出力するデータ変換器と、
ランダムに選択された複数の人についての時系列圧力分布データを記憶する学習データ記憶部と、
登録を受けようとする使用者についての時系列圧力分布データと、前記学習データ記憶部に記憶されている、前記登録を受けようとする使用者以外の人についての複数の時系列圧力分布データとを教師データとして、教師データの組を生成するとともに、該教師データの組に対応する教師信号の組を生成する前処理部と、
パラメータの組を記憶するパラメータ記憶部と、
前記前処理部で生成された教師データの組を構成する教師データを順次選択し、選択した教師データに対して、前記パラメータ記憶部に記憶されているパラメータの組を用いて特徴演算を行って、演算結果を順次出力する特徴演算部と、
前記特徴演算部が順次出力する演算結果の組と、前記前処理部で生成された教師信号の組とに基づいて前記パラメータの組を学習により調整する学習部と、
前記学習部により調整された前記パラメータの組により前記使用者についての個人識別データを生成する識別データ生成部と、
前記識別データ生成部により生成された個人識別データを、前記使用者を特定する情報と対応付けて記憶することで、前記使用者を登録する識別データ記憶部とを有し、
前記特徴演算部は、各フレームの圧力分布データから得られる身体的特徴を抽出するための演算と、圧力分布データの時系列から得られる行動的特徴を抽出するための演算とを行う
ことを特徴とする。【００１０】
本発明の認証装置は、
上記の登録装置の前記識別データ記憶部に登録された使用者についての個人識別データをパラメータの組として用いて、認証対象者についての時系列圧力分布データに対して、前記登録装置の前記特徴演算部における特徴演算と同じ特徴演算を行い、該特徴演算の結果から、前記認証対象者が、登録された使用者に一致する確率を表す個人識別値を算出して出力する識別値生成部と、
前記識別値生成部から出力された個人識別値が予め定められた認証閾値よりも大きいときは、前記認証対象者が、登録された使用者に一致するとの判定を行う認証判定部と
を有することを特徴とする。【００１１】
本発明の個人認証システムは、上記の登録装置と、上記の認証装置とを有する。【００１２】
本発明の個人認証方法は、
人が着座する座面にかかる圧力の分布を検出することで得られるフレーム毎の圧力分布データの時系列から成る時系列圧力分布データに基づいて個人認証を行う個人認証方法であって、
ランダムに選択された複数の人についての時系列圧力分布データを学習データ記憶部に記憶し、
登録を受けようとする使用者についての時系列圧力分布データと、前記学習データ記憶部に記憶されている、前記登録を受けようとする使用者以外の人についての複数の時系列圧力分布データとを教師データとして、教師データの組を生成するとともに、該教師データの組に対応する教師信号の組を生成し、
パラメータの組をパラメータ記憶部に記憶し、
前記教師データの組を構成する教師データを順次選択し、選択した教師データに対して、前記パラメータ記憶部に記憶されているパラメータの組を用いて特徴演算を行って、演算結果を順次生成し、
順次生成された演算結果の組と、前記教師信号の組とに基づいて前記パラメータの組を学習により調整し、
調整された前記パラメータの組を前記使用者の個人識別データとして、前記使用者を特定する情報と対応付けて識別データ記憶部に記憶することで、前記使用者を登録し、
前記特徴演算では、各フレームの圧力分布データから得られる身体的特徴を抽出するための演算と、圧力分布データの時系列から得られる行動的特徴を抽出するための演算とが行われ、
前記識別データ記憶部に登録された使用者についての個人識別データをパラメータの組として用いて、認証対象者についての時系列圧力分布データに対して、前記教師データに対する特徴演算と同じ特徴演算を行い、該特徴演算の結果から、前記認証対象者が、登録された使用者に一致する確率を表す個人識別値を算出し、
算出された個人識別値が予め定められた認証閾値よりも大きいときは、前記認証対象者が、登録された使用者に一致するとの判定を行う
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、使用者の動作に対する制約を設けず、使用者が自然な動作を行っている際に得られたデータに基づいて、個人識別データの登録或いは個人認証を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態１の個人認証システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１の個人識別部の詳細を示す機能ブロック図である。
【図３】図１の圧力センサの一例を示す図である。
【図４】圧力センサにおけるボタンセンサの配列及び各ボタンセンサで検出された圧力値の例を示す図である。
【図５】図１の個人認証システムを構成するコンピュータシステムの構成例を示す図である。
【図６】図１の特徴演算部の構成例を示す図である。
【図７】図１の登録装置における処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】図１の認証装置における処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図１の登録装置における個人識別データ更新の処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態３の個人認証システムの構成を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は本発明における個人認証システムを示す機能ブロック図である。図１に示される個人認証システムは、圧力センサ１０と、データ変換器１５と、登録装置２と、認証装置３とを有し、登録モード、又は個人認証モードで動作する。
登録モードにおいては、データ変換器１５の出力が登録装置２に供給される。個人認証モードにおいては、データ変換器１５の出力が認証装置３に供給される。
【００１６】
圧力センサ１０は、図３に示されるように、椅子１２の座面に配置されるシート状のセンサ（圧力シートセンサ）である。圧力センサ１０は、複数のボタンセンサ１１の二次元配列から成り、人（使用者）が着座すると、座面にかかる圧力の分布を検出して圧力分布データを出力する。複数のボタンセンサ１１は、例えば図４に示されるように縦横に整列している。図４の例では、縦方向に１６行、横方向に１６列に整列している。図４で各ボタンセンサ１１を表す矩形部分内に記入された数値は、当該ボタンセンサで検出された圧力の値の一例を示している。
【００１７】
圧力の値は、サンプル周期毎に取得される。あるサンプルタイミングで、それぞれのボタンセンサ１１で検知された圧力の値を、それぞれのボタンセンサの位置に応じて配列したものを、１フレームの圧力分布データと言う。
各フレームの圧力分布データは２次元平面上の複数の点（ボタンセンサの位置）における圧力値を表すものであり、従って３次元データとして扱うことが可能である。
【００１８】
データ変換器１５は、圧力センサ１０から出力された圧力分布データを受け、使用者の着座を検知すると、特徴演算又は識別値生成のための測定を開始し、該開始の時点から、予め設定された測定期間が経過するまでの圧力分布データの時系列を、時系列圧力分布データとして出力する。データ変換器１５は例えば、各時点(サンプルタイミング)での圧力の合計が予め定められた閾値（圧力合計判定閾値）以上である状態が、予め定められた時間以上継続したときに使用者が着座したとの判定を行う。
【００１９】
登録モードにおいては、登録を受けようとする使用者（登録対象者）が圧力センサ１０を備えた椅子１２に着座し、該使用者の時系列圧力分布データが登録装置２に入力される。
個人認証モードにおいては、認証を受けようとする使用者（認証対象者）が圧力センサ１０を備えた椅子１２に着座し、該使用者の時系列圧力分布データが認証装置３に入力される。
【００２０】
登録装置２は、前処理部２０と、学習データ記憶部２１と、特徴演算部２２と、パラメータ記憶部２３と、学習部２４と、識別データ生成部２５と、識別データ記憶部２６とを有する。
【００２１】
認証装置３は、前処理部３０と、認証データ記憶部３１と、個人識別部３２と、合成部３５と、認証判定部３６と、識別データ更新部３７とを有する。
【００２２】
図１の登録装置２及び認証装置３の各部分（機能ブロックとして図示した部分）並びにデータ変換器１５は、処理回路により実現することができる。処理回路は、専用のハードウェアであっても、メモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵであっても良い。
例えば、図１の各部分の機能をそれぞれ別個の処理回路で実現してもよいし、複数の部分の機能をまとめて一つの処理回路で実現しても良い。
【００２３】
処理回路がＣＰＵの場合、登録装置２及び認証装置３の各部分並びにデータ変換器１５の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア或いはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリに格納される。処理回路は、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。
なおまた、登録装置２及び認証装置３の各部分の機能のうち、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしても良い。
【００２４】
図５は上記の処理回路がＣＰＵであって、単一のＣＰＵを含むコンピュータ（符号２１０で示す）で登録装置２のすべての機能を実現し、別の単一のＣＰＵを含むコンピュータ（符号３１０で示す）で認証装置３のすべての機能を実現する場合の構成の一例を、圧力センサ１０及びデータ変換器１５とともに示す。
【００２５】
図５に示されるコンピュータ２１０は、ＣＰＵ２１２と、メモリ２１４とを備え、これらはバス２１６でデータ変換器１５の出力に接続されている。コンピュータ３１０は、ＣＰＵ３１２と、メモリ３１４とを備え、これらはバス３１６でデータ変換器１５の出力に接続されている。
【００２６】
ＣＰＵ２１２は、メモリ２１４に記憶されたプログラムに従って動作し、バス２１６を介して入力された時系列圧力分布データに対して、図１の登録装置２の各部の処理を行う。
ＣＰＵ３１２は、メモリ３１４に記憶されたプログラムに従って動作し、バス３１６を介して入力された時系列圧力分布データに対して、図１の認証装置３の各部の処理を行う。
【００２７】
以下、図１に示される各部の動作を説明する。
登録装置２の学習データ記憶部２１には、予めランダムに選択された、複数の人（被験者）についての時系列圧力分布データが保存されている。
【００２８】
前処理部２０は、登録対象者が着座したときにデータ変換器１５から出力される時系列分布データと、学習データ記憶部２１に保存されている複数の人についての時系列圧力分布データとから教師データの組を生成する。生成される教師データの組は、登録対象者についての時系列分布データと、登録対象者以外の人についての複数の時系列圧力分布データとで構成される。以下では簡単のため、登録対象者以外の人についての時系列圧力分布データを「他人の時系列圧力分布データ」と言うことがある。
【００２９】
前処理部２０は、データ変換器１５から出力される登録対象者についての時系列分布データを、教師データの組の一部として用いる。
【００３０】
前処理部２０は、学習データ記憶部２１に保存されている複数の人についての時系列圧力分布データの全部又は一部を選択して、教師データの組に含まれる（教師データの組の残りの部分をなす）他人の時系列圧力分布データとして用いる。学習データ記憶部２１に保存されている複数の人についての時系列圧力分布データに、登録対象者についての時系列圧力分布データが含まれる場合には、当該登録対象者についての時系列分布データが上記の「他人の時系列圧力分布データ」として選択されないようにする。
【００３１】
前処理部２０は、教師データの組に対応する教師信号の組をも生成する。
前処理部２０は、生成した教師データの組及び教師信号の組を、学習データ記憶部２１に記憶させる。
【００３２】
パラメータ記憶部２３は、特徴演算部２２で演算に用いられるパラメータの組を記憶している。パラメータの初期値は例えばランダムに設定されたものであり、パラメータの値は、後述の特徴演算部２２及び学習部２４による特徴演算及び学習により調整される。
【００３３】
特徴演算部２２は、前処理部２０で生成され、学習データ記憶部２１に記憶されている教師データの組を構成する教師データを順次選択し、選択した教師データに対して、パラメータ記憶部２３に記憶されているパラメータの組を用いて特徴演算を行って、演算結果を順次出力する。
【００３４】
例えば、他人の時系列圧力分布データの数がＲであれば、Ｒ個の他人の時系列圧力分布データと、１個の登録対象者の時系列圧力分布データを順次教師データとして特徴演算部２２に入力する。特徴演算部２２では順次入力される（Ｒ＋１）個の教師データに対して、パラメータ記憶部に記憶されているパラメータの組を用いて、特徴演算を行って、（Ｒ＋１）個の演算結果を順次出力する。
【００３５】
特徴演算部２２における特徴演算は、各登録対象者の時系列圧力分布データの特徴に基づいて個人を識別する信号を出力するための演算であり、演算に用いられるパラメータの組が各登録対象者の時系列圧力分布データの特徴に基づく識別に最適となるように学習により調整される。調整が完了したときのパラメータの組（最適化されたパラメータの組）は、各登録対象者の時系列圧力分布データの特徴に対応したものとなる。従って、特徴演算部２２のパラメータの組を調整により最適化する処理は、特徴を抽出する処理であると言える。
【００３６】
特徴演算部２２における特徴演算には、畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークを統合したニューラルネットワークによる手法が用いられる。図６にはそのようなニューラルネットワークの一例が示されている。
図６で、Ｆ１、Ｆ２、…ＦＩはそれぞれサンプルタイミングｔ１、ｔ２、…ｔＩの圧力分布データ（即ちそれぞれのフレームの圧力分布データ）を示す。
【００３７】
畳み込みニューラルネットワーク２２ａは、３次元畳み込み層とプーリング層の組み合わせを１段以上有する。図６では図示の簡略化のため１段のみ示す。各段の畳み込み層は、１又は２以上のフィルタ（カーネル）を用いて畳み込みを行って特徴マップを出力する。各段のプーリング層は同じ段の畳み込み層から出力された特徴マップのプーリング（サブサンプリング）を行う。
畳み込みニューラルネットワーク２２ａ内の第１段の畳み込み層は、時系列圧力分布データを取り込んで、フレームＦ１、Ｆ２、…ＦＩの各々の３次元データ(圧力分布データ）に対して畳み込みを行う。第２段以降の各段の畳み込み層は、前段のプーリング層の出力に対して畳み込みを行う。
【００３８】
リカレントニューラルネットワーク２２ｂは、畳み込みニューラルネットワーク２２ａから出力された特徴マップを受けて、リカレント処理を行い、時系列特徴量を抽出する。
【００３９】
結合部２２ｃは、リカレントニューラルネットワーク２２ｂの出力の結合を行う。
この結合部２２ｃにおける結合は、リカレントニューラルネットワーク２２ｂの出力を重み付け加算することで行われる。結合部２２ｃは入力層及び出力層のほか１又は２以上の隠れ層を有していても良い。図６では図示の簡略化のため入力層と出力層のみを示す。結合部２２ｃが１又は２以上の隠れ層を有する場合には、重み付け加算は複数段階で行われる。
結合部２２ｃの出力が特徴演算部２２の出力となる。
【００４０】
畳み込みニューラルネットワーク２２ａが、身体的特徴を抽出するための演算を行い、リカレントニューラルネットワーク２２ｂが行動的特徴を抽出するための演算を行う。身体的特徴量は時系列圧力分布データのうちの、フレームごとのデータから得られる。行動的特徴量は、データの時系列（従って身体的特徴量の時系列）から得られる。
【００４１】
身体的特徴の例としては、重心の位置、１又は２以上の極大値の位置、１又は２以上の極大値相互間の位置関係などがある。また、圧力センサを複数の領域に分割することで形成された分割領域ごとの重心の位置、重心の位置相互間の関係も身体的特徴とすることができる。
【００４２】
行動的特徴の例としては、重心の位置の変化（移動）、１又は２以上の極大値の位置の変化（移動）、１又は２以上の極大値相互間の位置関係の変化（移動）、分割領域毎の重心の位置の変化（移動）、並びに上記の種々の位置の変化（移動）相互間の関係などがある。
【００４３】
学習部２４は、特徴演算部２２による演算結果の組と、学習データ記憶部２１に記憶された教師信号とに基づいて、誤差逆伝搬法により、パラメータの組を学習により調整する。即ち、学習部２４は、特徴演算部２２が順次出力する演算結果の組と、前処理部２０で生成され、学習データ記憶部２１に記憶されている教師信号の組とに基づいてパラメータの組を学習により調整する。
【００４４】
特徴演算部２２が図４に示されるものである場合、調整の対象となるパラメータには、ニューラルネットワークのシナプス結合（ニューロン相互間の結合）の重みを決めるパラメータ、並びにフィルタの特性を決めるパラメータが含まれる。
【００４５】
パラメータの組の調整は、演算結果の組と教師信号の組との差Ｅがより小さくなるように行われる。演算結果の組と教師信号の組との差Ｅを「演算結果の誤差」、或いは単に「誤差」と言うことがある。
【００４６】
特徴演算部２２が、教師データの各々に対して特徴演算を行ったときに出力する演算結果は、第１及び第２の値ｕ，ｖを含む。
登録対象者の時系列圧力分布データに対する演算結果の第１及び第２の値ｕ，ｖに対応する教師信号はそれぞれ「１」及び「０」であり、複数の他人の時系列分布データの各々に対する演算結果の第１及び第２の値ｕ，ｖに対応する教師信号がそれぞれ「０」及び「１」である。
【００４７】
学習部２４は、演算結果の誤差Ｅとして、例えば、演算結果の組を構成する各演算結果の第１及び第２の値ｕ，ｖと、対応する教師信号との差の２乗和を求める。即ち、登録対象者の時系列圧力分布データに対する特徴演算の結果の第１及び第２の値ｕ，ｖと、対応する教師信号１，０との差、並びに複数の他人の時系列分布データの各々に対する特徴演算の結果の第１及び第２の値ｕ，ｖと、対応する教師信号０，１との差の２乗和を求める。
【００４８】
登録対象者の時系列圧力分布データに対する演算結果を（ｕ０,ｖ０）で表し、Ｒ個の他人の時系列圧力分布データに対する演算結果をそれぞれ（ｕ１,ｖ１）、（ｕ２,ｖ２）…（ｕＲ,ｖＲ）で表す。
【００４９】
演算結果の誤差Ｅは、例えば、下記の式（１）で求められる。
【数１】
0006556405.tif 000002
【００５０】
学習部２４は、誤差Ｅが予め定められた閾値（収束判定閾値）Ｅｔｈよりも大きければ、パラメータ記憶部２３に記憶されているパラメータの組を調整する。
パラメータの組の調整は誤差Ｅがより小さくなるように行われる。
学習部２４は、調整後のパラメータの組を用いて、特徴演算部２２に特徴演算を繰り返させる。即ち、調整後のパラメータの組で、パラメータ記憶部２３に記憶されているパラメータの組が更新され、特徴演算部２２は、更新後のパラメータの組を用いて再度特徴演算を行う。
【００５１】
特徴演算部２２による特徴演算及び学習部２４によるパラメータの組の調整は、誤差Ｅが十分に小さくなるまで繰り返される。即ち、誤差Ｅが閾値Ｅｔｈ以下になるまで（閾値Ｅｔｈ以下に収束するまで）繰り返される。
【００５２】
誤差Ｅが閾値Ｅｔｈ以下に収束したら、当該演算に用いられたパラメータの組は、登録対象者の時系列分布データの特徴を適切に抽出することができるパラメータの組であるとみなされる。
誤差Ｅが閾値Ｅｔｈ以下に収束したら、識別データ生成部２５は、当該演算に用いられたパラメータの組により当該登録対象者の個人識別データを生成し、識別データ記憶部２６に記憶させる。
各登録対象者の個人識別データは当該登録対象者を特定する情報に関連付けて記憶され、即ち登録される。これにより各登録対象者は登録された使用者（既登録者）になる。
【００５３】
上記した処理、即ち、登録対象者の着座、圧力センサ１０による圧力分布データの測定、データ変換器１５による時系列圧力分布データの生成、前処理部２０による教師データの組及び教師信号の組の生成、特徴演算部２２による特徴演算及び学習部２４による学習は、登録対象者毎に行われ、学習により調整された各登録対象者についてのパラメータの組が、識別データ生成部２５により、個人識別データとして登録対象者を特定する情報に対応付けて識別データ記憶部２６に記憶される。
【００５４】
例えば、Ｍ人の登録対象者に対してＭ個の個人識別データが識別データ記憶部２６に記憶される。このうち第ｍ（ｍは１からＭのいずれか）の個人識別データは、第ｍの登録対象者に対応するものであり、第ｍの登録対象者を特定する情報とともに記憶される。
【００５５】
認証装置３の前処理部３０は、認証対象者が着座したときにデータ変換器１５から出力される時系列圧力分布データを、認証データとして認証データ記憶部３１に記憶させる。
【００５６】
個人識別部３２は、第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍを含む。ここでＭは、登録装置２の識別データ記憶部２６に登録された使用者（既登録者）に数に等しい。第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍは、それぞれ第１乃至第Ｍの既登録者に対応して設けられたものである。
【００５７】
個人識別部３２は、認証データ記憶部３１に記憶された認証対象者についての時系列圧力分布データを読み出す。読み出した認証対象者についての時系列圧力分布データは、第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍに入力される。
図２に示すように、第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍは、それぞれ識別信号生成部３３−１〜３３−Ｍと、識別値算出部３４−１〜３４−Ｍを有する。即ち第ｍの識別値生成部３２−ｍ（ｍは１からＭのいずれか）は、識別信号生成部３３−ｍと、識別値算出部３４−ｍとを有する。
【００５８】
第１乃至第Ｍの識別信号生成部３３−１〜３３−Ｍの各々は、登録装置２の特徴演算部２２と同じ構成を有し、特徴演算部２２が行う特徴演算と同じ内容の特徴演算を行う。但し、設定されているパラメータの組が互いに異なる。即ち、第１乃至第Ｍの識別信号生成部３３−１〜３３−Ｍには、それぞれ第１乃至第Ｍの既登録者についての個人識別データがパラメータの組として設定されており、第１乃至第Ｍの識別信号生成部３３−１〜３３−Ｍはそれぞれ設定されたパラメータの組を用いて特徴演算を行う。
【００５９】
第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍは、それぞれ第１乃至第Ｍの既登録者に対応して構築されたものである。例えば、登録対象者の個人識別データが識別データ記憶部２６に登録されることで登録対象者が新たな既登録者（第ｍの既登録者）となる度に、新たな既登録者に対応する識別値生成部（第ｍの識別値生成部３２−ｍ）が構築される。識別値生成部は、ソフトウェアで実現される。
新たな既登録者に対応する識別値生成部（３２−ｍ）の構築は、特徴演算部２２と同じ構成を有し、当該新たな既登録者の個人識別データがパラメータの組として設定されたものを識別信号生成部（３３−ｍ）として構築することと、対応する識別値算出部（３４−ｍ）を構築することを含む。
【００６０】
特徴演算部２２が図６で例示するようにニューラルネットワークで構成される場合、識別信号生成部（３３−ｍ）は、特徴演算部２２と同じニューラルネットワークであって、対応する個人識別データ（第ｍの既登録者の個人識別データ）がパラメータの組として設定されたもので構成される。
識別値算出部（３４−ｍ）は後述の式（２）の計算を行うものであり、第１乃至第Ｍの識別値算出部３４−１〜３４−Ｍは互いに同じ構成を有する。
【００６１】
このように個人識別部３２の第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍが、識別データ記憶部２６に記憶された個人識別データに基づいて自動的に構築されるものであるので、認証装置３も、識別データ記憶部２６に記憶された個人識別データに基づいて自動生成されるものであると見ることができる。
【００６２】
識別信号生成部３３−１〜３３−Ｍの各々は特徴演算の結果としてそれぞれ第１及び第２の値を表す第１及び第２の識別信号を出力する。第１及び第２の値をｚ１,ｚ２で表す。この２つの値ｚ１,ｚ２は、特徴演算部２２における特徴演算の結果に含まれる第１及び第２の値ｕ，ｖに対応するものである。
【００６３】
第１乃至第Ｍの識別値算出部３４−１〜３４−Ｍの各々（３４−ｍ）は、対応する識別信号生成部３３−ｍが出力する第１及び第２の識別信号を受けて、個人識別値を算出する。この個人識別値をＱで表す。
Ｑは、ｚ１,ｚ２に対して下記の式（２）
【数２】
0006556405.tif 000003
で表される関係を有する。
【００６４】
区別のため、第ｍの識別値算出部３４−ｍから出力される個人識別値をＱｍで表す。個人識別値Ｑｍは、認証対象者が第ｍの既登録者である確率乃至蓋然性を表す指標である。
第ｍの識別値算出部３４−ｍから出力される個人識別値Ｑｍは、第ｍの識別値生成部３２−ｍの出力として、合成部３５に供給される。
【００６５】
以上のように、第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍは、それぞれ複数の既登録者に対応して設けられ、各々対応する既登録者についての個人識別データをパラメータの組として用いて、認証対象者についての時系列圧力分布データに対して特徴演算を行い、該特徴演算の結果から、認証対象者が、対応する登録された使用者に一致する確率を表す個人識別値を算出して出力する。
【００６６】
認証対象者が第ｊの既登録者（ｊは１からＭのいずれか）である場合、該認証対象者の時系列圧力分布データが第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍに入力されたとき、第ｊの識別値生成部３２−ｊでは、ｚ１が比較的大きい値になり、ｚ２が比較的小さい値になり、従って、個人識別値Ｑが比較的大きい値になり、第ｊの識別値生成部３２−ｊ以外の識別値生成部では、ｚ１が比較的小さい値になり、ｚ２が比較的大きい値になり、従って、個人識別値Ｑが比較的小さい値になる。
この場合、第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍから出力される個人識別値Ｑ１〜ＱＭのうち、第ｊの識別値生成部３２−ｊから出力される個人識別値Ｑｊが最大となる。
【００６７】
認証対象者が第１乃至第Ｍの既登録者のいずれでもない場合、該認証対象者の時系列圧力分布データが第１乃至第Ｍの識別値生成部３２−１〜３２−Ｍに入力されたとき、いずれの識別値生成部においても、ｚ１が比較的小さい値になり、ｚ２が比較的大きい値になり、個人識別値Ｑが比較的小さい値になる。
【００６８】
合成部３５は、識別値生成部３２−１〜３２−Ｍから出力される個人識別値Ｑ１〜ＱＭを合成する。この合成においては、合成部３５は、個人識別値Ｑ１〜ＱＭのうちで最大のものＱｍａｘを選択して出力する。
【００６９】
認証判定部３６は、合成結果Ｑｍａｘが、予め定められた閾値（認証閾値）Ｑｔｈよりも大きいか否かの判定（認証成功又は認証失敗の判定）を行う。
【００７０】
合成結果Ｑｍａｘが閾値Ｑｔｈよりも大きいときは、認証判定部３６は、認証対象者が、合成部３５で選択された個人識別値を出力した識別値生成部に対応する既登録者である（既登録者に一致する）との判定（認証成功の判定）をし、判定結果を出力する。
【００７１】
合成部３５の出力Ｑｍａｘが閾値Ｑｔｈ以下であるときは、認証対象者が、Ｍ人の既登録者のいずれにも一致しないとの判定（認証失敗の判定）をし、判定結果を出力する。
【００７２】
判定の結果を図示しない表示器で表示しても良い。この場合、認証失敗の判定結果を表示する際には、これと併せて、使用者に着座をやり直して、再度認証を受けるよう促す表示を行うこととしても良い。
【００７３】
また判定の結果で他の機器の動作を制御することとしても良い。例えば、圧力センサ１０が自動車の運転席に設けられたものである場合、認証成功の判定がなされたときはエンジンの起動を可能にし、認証失敗の判定がなされたときは、エンジンの起動を阻止するようにしても良い。
【００７４】
認証判定部３６は、認証成功の判定をしたときは、認証結果を表すデータを識別データ更新部３７に供給する。認証結果を表すデータには、認証対象者に一致すると判定された既登録者を特定するデータが含まれる。
【００７５】
認証判定部３６から認証結果を表すデータを受けると、識別データ更新部３７は、登録装置２に、認証対象者に一致すると判定された既登録者の個人識別データの更新を行わせる。この更新は、識別データ記憶部２６に記憶されている個人識別データの更新であり、認証データ記憶部３１に記憶されている、認証対象者についての時系列圧力分布データを用いて行われる。
【００７６】
具体的には、識別データ更新部３７は、認証データ記憶部３１に記憶されている、認証対象者についての時系列圧力分布データを読み出し、読み出した時系列圧力分布データと、認証判定部３６から供給された認証結果を表すデータに含まれる、認証対象者に一致すると判定された既登録者を特定する情報とを、登録装置２の前処理部２０に供給する。
【００７７】
前処理部２０は、識別データ更新部３７から供給された認証対象者についての時系列圧力分布データと、学習データ記憶部２１に保存されている複数の人についての時系列圧力分布データとから教師データ（更新用の教師データ）の組を生成する。生成される教師データの組は、識別データ更新部３７から供給された認証対象者についての時系列分布データと、認証対象者以外の人についての複数の時系列圧力分布データとで構成される。以下では簡単のため、認証対象者以外の人についての時系列圧力分布データを「他人の時系列圧力分布データ」と言うことがある。
【００７８】
前処理部２０は、学習データ記憶部２１に保存されている複数の人についての時系列圧力分布データの全部又は一部を選択して、教師データの組に含まれる（教師データの組の一部をなす）他人の時系列圧力分布データとして用いる。学習データ記憶部２１に保存されている複数の人についての時系列圧力分布データに、認証対象者についての時系列圧力分布データが含まれる場合には、当該認証対象者についての時系列分布データが上記の「他人の時系列圧力分布データ」として選択されないようにする。
【００７９】
前処理部２０は、このようにして教師データの組を生成するとともに、該教師データの組に対応する教師信号（更新用の教師信号）の組を生成する。
【００８０】
ここで「教師データに対応する教師信号」の値は、認証対象者の時系列分布データについては（ｕ，ｖ）＝（１，０）であり、他人の時系列分布データについては（ｕ，ｖ）＝（０，１）である。
前処理部２０は、教師データの組と教師信号の組とを学習データ記憶部２１に記憶させる。
【００８１】
更新のための学習の開始時には、識別データ記憶部２６に記憶されている、認証対象者に一致すると判定された既登録者についての個人識別データを読み出して、初期パラメータの組としてパラメータ記憶部２３に設定しておくのが望ましい。代わりに、ランダムに選択された値を持つパラメータの組をパラメータ記憶部２３に設定しておいても良い。
【００８２】
特徴演算部２２は、前処理部２０で生成され、学習データ記憶部２１に記憶されている更新用の教師データの組を構成する教師データを順次選択し、選択した教師データに対して、パラメータ記憶部２３に記憶されているパラメータの組を用いて特徴演算を行って、演算結果を順次出力する。
【００８３】
このとき特徴演算部２２で行われる特徴演算は、登録モードにおいて特徴演算部２２で行われる特徴演算と同じである。但し、登録モードにおいては登録対象者の時系列圧力分布データが用いられるのに対して、更新モードでは、認証対象者の時系列圧力分布データが用いられる点で異なる。
【００８４】
学習部２４は、特徴演算部２２が順次出力する演算結果の組と、前処理部２０で生成された更新用の教師信号の組とに基づいてパラメータの組を学習により調整する。
【００８５】
このとき学習部２４により行われる学習は、登録モードにおいて学習部２４により行われる学習と同じである。但し、登録モードにおいては登録対象者の個人識別データとなるパラメータの組が学習により調整されるのに対して、更新モードでは、認証対象者に一致すると判定された既登録者の個人識別データとなるパラメータの組が学習により調整される。
【００８６】
識別データ生成部２５は、識別データ記憶部２６に記憶されている個人識別データのうち、認証対象者に一致すると判定された既登録者についての個人識別データを、学習部２４が調整したパラメータの組を用いて更新する。即ち、学習部２４が調整したパラメータの組を新たな個人識別データとして、識別データ記憶部２６を書き換える。
この更新は、個人識別データの再登録と言うことができる。
【００８７】
登録装置２で識別データ記憶部２６の個人識別データが更新されると、これに伴い、認証装置３内の対応する識別値生成部が更新される。具体的には、更新された個人識別データで、対応する識別値生成部の、識別信号生成部のパラメータの組が更新される。
【００８８】
以下、本実施の形態の個人認証システムにおける処理の手順を、フローチャートを参照して説明する。
図７は、本実施の形態の個人認証システムの、登録モードにおける処理の手順を示すフローチャートである。
【００８９】
登録モードでは、登録を受けようとする者（登録対象者）が、圧力センサ１０を備えた椅子１２に着座する。
【００９０】
ステップＳＴ１１では、データ変換器１５が、登録対象者の着座を検知する。
着座を検知すると、データ変換器１５は、特徴演算のための測定を開始し、該開始の時点から、予め設定された測定期間の経過までの圧力分布データの時系列を、時系列圧力分布データとして出力する。
【００９１】
次にステップＳＴ１２では、前処理部２０が、データ変換器１５から出力される時系列圧力分布データ（登録対象者の時系列圧力分布データ）と、学習データ記憶部２１に保存されている複数の時系列圧力分布データから選択された複数の他人の時系列圧力分布データとを統合して、教師データの組を生成するとともに、教師データの組に対応する教師信号の組を生成し、教師データの組と教師信号の組とを学習データ記憶部２１に記憶させる。
【００９２】
ステップＳＴ１２と平行して行われるステップＳＴ１３では、パラメータ記憶部２３に、ランダムに選択された値を持つパラメータの組（初期パラメータの組）を記憶させる。
【００９３】
ステップＳＴ１２及びＳＴ１３の次に、ステップＳＴ１４で、特徴演算部２２が、学習データ記憶部２１から教師データの組を構成する教師データを順次読出し、読み出した教師データに対して特徴演算を行い、演算結果を順次出力する。特徴演算には、パラメータ記憶部２３に記憶されているパラメータの組を用いる。
【００９４】
ステップＳＴ１５では、学習部２４が、上記の特徴演算部から出力される演算結果の組を学習データ記憶部２１に記憶されている教師信号の組と比較し、誤差Ｅが閾値Ｅｔｈ以下であるか否かを判定する。
誤差Ｅが閾値Ｅｔｈよりも大きければ、ステップＳＴ１６に進む。
【００９５】
ステップＳＴ１６では、学習部２４がパラメータ記憶部２３に記憶されているパラメータの組を調整する。パラメータの組の調整は、誤差Ｅがより小さくなるように行われる。学習部２４は、調整後のパラメータの組をパラメータ記憶部２３に書き込む。即ちパラメータの組の更新を行う。
ステップＳＴ１６の次にステップＳＴ１４に戻る。
【００９６】
ステップＳＴ１４では、特徴演算部２２が、更新されたパラメータの組を用いて再度特徴演算を行い、演算結果を出力する。ステップＳＴ１５では、学習部２４が、演算結果の組を教師信号の組と比較する。
上記のステップＳＴ１４、ＳＴ１５、ＳＴ１６の処理が、ステップＳＴ１５で、誤差Ｅが閾値Ｅｔｈ以下であるとの判定がされるまで繰り返される。
【００９７】
ステップＳＴ１５で誤差Ｅが閾値Ｅｔｈ以下になった（十分に小さくなった）と判定されると、ステップＳＴ１７に進む。
【００９８】
ステップＳＴ１７では、識別データ生成部２５が、誤差Ｅが十分に小さくなったときのパラメータの組で個人識別データを生成する。
【００９９】
ステップＳＴ１８では、識別データ生成部２５が、ステップＳＴ１７で生成された個人識別データを、そのときの登録対象者を特定する情報と対応付けて、識別データ記憶部２６へ記憶させ、即ち登録する。
【０１００】
登録装置２で、個人識別データが識別データ記憶部２６に登録されると、認証装置３では、登録された個人識別データに対応する識別値生成部が構築される。
【０１０１】
図８は、本実施の形態の個人認証システムの、個人認証モードにおける処理の手順を示すフローチャートである。
【０１０２】
個人認証モードでは、個人認証を受けようとする者（認証対象者）が、圧力センサ１０を備えた椅子１２に着座する。
【０１０３】
ステップＳＴ２１では、データ変換器１５が、認証対象者の着座を検知する。
着座を検知すると、データ変換器１５は、識別値生成のための測定を開始し、該開始の時点から予め設定された期間（測定期間）の経過までの圧力分布データの時系列を、時系列圧力分布データとして出力する。
【０１０４】
次にステップＳＴ２２では、前処理部３０が、データ変換器１５から出力される時系列圧力分布データを、認証データとして認証データ記憶部３１に記憶させる。
【０１０５】
ステップＳＴ２３では、個人識別部３２が、認証データ記憶部３１から認証対象者についての時系列圧力分布データを読み出し、個人識別部３２の識別値生成部３２−１〜３２−Ｍが、読み出された認証対象者についての時系列圧力分布データに対して演算を行い、演算の結果として、個人識別値Ｑ１〜ＱＭを出力する。
【０１０６】
ステップＳＴ２４では、合成部３５は、識別値生成部３２−１〜３２−Ｍから出力される個人識別値Ｑ１〜ＱＭを合成する。この合成において、個人識別値Ｑ１〜ＱＭのうちの最大のものＱｍａｘを選択して出力する。
【０１０７】
ステップＳＴ２５では、認証判定部３６は、合成部３５の出力Ｑｍａｘが閾値Ｑｔｈよりも大きいか否かの判定を行う。合成部３５の出力Ｑｍａｘが閾値Ｑｔｈよりも大きいときは、ステップＳＴ２６に進む。そうでなければステップＳＴ２８に進む。
【０１０８】
ステップＳＴ２８では、認証判定部３６は、認証対象者が、Ｍ人の既登録者のいずれでもないとの判定（認証失敗の判定）をし、判定結果を出力する。
判定の結果を図示しない表示器で表示しても良い。この場合、使用者に着座をやり直して、再度認証を受けるよう促す表示を併せて行うこととしても良い。
使用者が再度の着座を行えば、ステップＳＴ２１以降の処理が再度行われる。
【０１０９】
ステップＳＴ２６では、認証判定部３６は、認証対象者が、合成部３５で選択された個人識別値を出力した識別値生成部に対応する既登録者に一致するとの判定（認証成功の判定）をし、判定結果を出力する。これとともに、認証判定部３６は、認証結果を表すデータを識別データ更新部３７に供給する。認証結果を表すデータには、認証対象者に一致すると判定された既登録者を特定するデータが含まれる。
【０１１０】
ステップＳＴ２７では、識別データ更新部３７は、認証データ記憶部３１に記憶されている、認証対象者についての時系列圧力分布データを読み出し、読み出した時系列圧力分布データと、認証判定部３６から供給された認証結果を表すデータに含まれる、認証対象者に一致すると判定された既登録者を特定する情報とを、登録装置２の前処理部２０に供給し、登録装置２に個人識別データの更新を行わせる。
【０１１１】
以下、図８のステップＳＴ２７の個人識別データの更新の処理を、図９を参照して説明する。
個人識別データの更新は、識別データ更新部３７から、認証対象者の時系列圧力分布データと、認証対象者に一致すると判定された既登録者を特定するデータとが供給されたときに開始される。
【０１１２】
ステップＳＴ３１では、前処理部２０が、識別データ更新部３７から供給された認証対象者の時系列圧力分布データと、学習データ記憶部２１に保存されている複数の時系列分布データから選択された複数の他人の時系列圧力分布データとから教師データの組を生成するとともに、教師データの組に対応する教師信号の組を生成し、教師データの組と教師信号の組とを学習データ記憶部２１に記憶させる。
【０１１３】
ステップＳＴ３１と平行して行われるステップＳＴ３２では、パラメータ記憶部２３に、パラメータの組を記憶させる。このとき、パラメータ記憶部２３には、認証対象者に一致すると判定された既登録者についての個人識別データを初期パラメータの組として設定するのが望ましい。代わりに、ランダムに選択された値を持つパラメータの組を設定して良い。
【０１１４】
ステップＳＴ３１及びＳＴ３２の次に、ステップＳＴ３３では、特徴演算部２２が、前処理部２０で生成され、学習データ記憶部２１に記憶されている教師データの組を構成する教師データを順次選択し、選択した教師データに対して、パラメータ記憶部２３に記憶されているパラメータの組を用いて特徴演算を行って、演算結果を順次出力する。
【０１１５】
ステップＳＴ３４では、学習部２４が、上記の特徴演算部から出力される演算結果の組を学習データ記憶部２１に記憶されている教師信号の組と比較し、誤差Ｅが閾値Ｅｔｈ以下であるか否かを判定する。
誤差Ｅが閾値Ｅｔｈよりも大きければ、ステップＳＴ３５に進む。
【０１１６】
ステップＳＴ３５では、パラメータの組の調整を行い、パラメータ記憶部２３に記憶されているパラメータの組を、調整後のパラメータの組で更新する。
ステップＳＴ３５の次にステップＳＴ３３に戻る。
【０１１７】
ステップＳＴ３３では、特徴演算部２２が、更新されたパラメータの組を用いて再度特徴演算を行う。ステップＳＴ３４では、学習部２４が、演算結果の組を教師信号の組と比較する。
上記のステップＳＴ３３、ＳＴ３４、ＳＴ３５の処理が、ステップＳＴ３４で、誤差Ｅが閾値Ｅｔｈ以下であるとの判定がされるまで繰り返される。
【０１１８】
ステップＳＴ３４で誤差Ｅが閾値Ｅｔｈ以下になった（十分に小さくなった）と判定されると、ステップＳＴ３６に進む。
【０１１９】
ステップＳＴ３６では、識別データ生成部２５が、誤差Ｅが十分に小さくなったときのパラメータの組で個人識別データを生成する。
【０１２０】
ステップＳＴ３７では、識別データ生成部２５が、ステップＳＴ３６で生成された個人識別データを用いて、識別データ記憶部２６の記憶内容を更新する。例えば、識別データ記憶部２６に記憶されている個人識別データを、新たに生成された個人識別データで書き換える。
【０１２１】
登録装置２で識別データ記憶部２６の個人識別データが更新されると、これに伴い、認証装置３内の対応する識別値生成部が更新される。具体的には、更新された個人識別データで、対応する識別値生成部の識別信号生成部のパラメータの組が更新される。
【０１２２】
実施の形態２．
実施の形態１では、登録対象者の座圧の測定（時系列圧力分布データの取得）を１回行って、登録対象者についての１個の時系列圧力分布データと、登録対象者以外の人（他人）についての複数の時系列圧力分布データとで教師データの組を生成している。
代わりに、登録対象者の座圧の測定（時系列圧力分布データの取得）を複数回行って、登録対象者についての複数の時系列分布データと、登録対象者以外の人（他人）についての複数の時系列分布データとで教師データの組を生成することとしても良い。例えば登録対象者についてのＮ個の時系列圧力分布データを用いる場合、該Ｎ個の時系列圧力分布データとＲ個の他人の時系列圧力分布データとで教師データの組が構成され、教師データの組を構成する教師データが順次選択されて、特徴演算部２２における特徴演算が行われ、Ｎ＋Ｒ個の演算結果が順次出力される。その場合、誤差Ｅの演算は下記の式（３）によって行われる。
【０１２３】
【数３】
0006556405.tif 000004
【０１２４】
式（３）で（ｕ０ｎ,ｖ０ｎ）は、登録対象者についての第ｎの時系列圧力分布データ（ｎは１からＮのいずれか）に対する演算結果を表す。
【０１２５】
なおまた、学習データ記憶部２１に保存されている複数の時系列圧力分布データの中に、登録対象者についての時系列圧力分布データが含まれている場合、該登録対象者についての時系列圧力分布データを教師データに含まれる「登録対象者についての時系列分布データ」として用いることとしても良い。
その場合、学習データ記憶部２１に保存されている複数の時系列圧力分布データに含まれる、登録対象者についての時系列圧力分布データは、上記の新たに測定を行うことで得られた登録対象者についての時系列圧力分布データ（上記のＮ個の時系列圧力分布データ）と同様に（或いはその一部として）扱うことができる。
【０１２６】
実施の形態３．
上記の実施の形態１では、登録装置２の識別データ記憶部２６が複数の使用者を登録し、認証装置の個人識別部３２が複数の識別値生成部を有する。しかしながら、本発明は、登録装置２の識別データ記憶部２６が単一の使用者を登録し、認証装置の個人識別部３２が単一の識別値生成部を有する場合にも適用可能である。その場合の個人認証システムの構成例を図１０に示す。
【０１２７】
図１０に示される個人認証システムは、図１に示される個人認証システムと概して同じであるが、図１の識別データ記憶部２６及び個人識別部３２の代わりに、識別データ記憶部２６ｂ及び個人識別部３２ｂが設けられており、図１の合成部３５が設けられていない。
【０１２８】
識別データ記憶部２６ｂは識別データ記憶部２６と概して同じであるが、個人識別データを１個だけ記憶する点で異なる。
個人識別部３２ｂは個人識別部３２と概して同じであるが、識別値生成部を１個だけ有する点で異なる。
図１０では、１個の識別値生成部３２−１の出力が認証判定部３６に入力されている。
識別値生成部３２−１は、識別信号生成部３３−１と識別値算出部３４−１とを有する。
【０１２９】
このような構成においては、識別信号生成部３３−１は、識別データ記憶部２６に登録された使用者についての個人識別データをパラメータの組として用いて、認証対象者についての時系列圧力分布データに対して特徴演算を行うことで第１及び第２の値ｚ１、ｚ２を持つ第１及び第２の識別信号を生成する。
識別値算出部３４−１は、識別信号生成部３３−１で生成された第１及び第２の識別信号に基づいて個人識別値Ｑを算出して出力する。個人識別値Ｑは、認証対象者が、登録された使用者である（登録された使用者に一致する）確率を表す。識別値算出部３４−１で算出された個人識別値Ｑは、識別値生成部３２−１の出力として認証判定部３６に供給される。
【０１３０】
認証判定部３６は、識別値生成部３２−１から出力された個人識別値Ｑが閾値Ｑｔｈよりも大きいときは、認証対象者が、登録された使用者に一致するとの判定を行う。認証判定部３６は、識別値生成部３２−１から出力された個人識別値Ｑが閾値Ｑｔｈ以下であるときは、認証対象者が、登録された使用者に一致しないとの判定を行う。
【０１３１】
上記以外の点で、実施の形態３の個人識別システムの動作は、実施の形態１の個人認証システムと同様であり、実施の形態３でも実施の形態１と同様の効果が得られる。
【０１３２】
以上のように、上記の実施の形態では、登録装置において、個人識別データを学習により自動生成することができ、登録装置で登録された個人識別データを用いて個人認証を行う認証装置を自動生成することができる。また、身体的特徴と行動的特徴を考慮し、かつ測定時の使用者の動作に対してロバストな個人認証が可能である。
【０１３３】
以上本発明を登録装置、認証装置及び個人認証システムとして説明したが、上記の登録装置、認証装置及び個人認証システムで実施される登録方法、認証方法及び個人認証方法もまた本発明の一部を成す。
【０１３４】
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、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、種々の変形が可能である。
【符号の説明】
【０１３５】
２  登録装置、  ３  認証装置、  １０  圧力センサ、  １５  データ変換器、  ２０  前処理部、  ２１  学習データ記憶部、  ２２  特徴演算部、  ２２ａ  畳み込みニューラルネットワーク、  ２２ｂ  リカレントニューラルネットワーク、  ２２ｃ  結合部、  ２３  パラメータ記憶部、  ２４  学習部、  ２５  識別データ生成部、  ２６，２６ｂ  識別データ記憶部、  ３０  前処理部、  ３１  認証データ記憶部、  ３２，３２ｂ  個人識別部、  ３２−１〜３２−Ｍ  識別値生成部、  ３３−１〜３３−Ｍ  識別信号生成部、  ３４−１〜３４−Ｍ  識別値算出部、  ５３  合成部、  ３６  認証判定部、  ３７  識別データ更新部。
【図１】
0006556405.tif 000007
【図２】
0006556405.tif 000008
【図３】
0006556405.tif 000009
【図４】
0006556405.tif 000010
【図５】
0006556405.tif 000011
【図６】
0006556405.tif 000012
【図７】
0006556405.tif 000013
【図８】
0006556405.tif 000014
【図９】
0006556405.tif 000015
【図１０】
0006556405.tif 000016