(57)【要約】【課題】認証された特定ユーザのみしか電気機器を操作することができないようにする。【解決手段】認証された特定ユーザのみしか操作できない電気機器であって、特定ユーザの生体情報又は前記生体情報に基づいて算出される特定ユーザの特徴を表す指標値を記憶する生体情報記憶部と、電気機器の操作者による操作入力を受け付ける操作入力受付部と、操作者の生体情報を繰り返し取得する生体情報取得部と、生体情報取得部が生体情報を取得する毎に、取得した操作者の生体情報又は当該生体情報に基づいて算出される操作者の特徴を表す指標値と、生体情報記憶部に記憶されている特定ユーザの生体情報又は特定ユーザの特徴を表す指標値と、に基づいて、操作者が特定ユーザであるか否かを判定する操作者判定部と、操作者が特定ユーザではないと判定された場合には操作入力受付部による操作入力の受け付けを停止させる操作入力停止部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認証された特定ユーザのみしか操作できない電気機器であって、
前記特定ユーザの生体情報、又は前記生体情報に基づいて算出される前記特定ユーザの特徴を表す指標値を記憶する生体情報記憶部と、
前記電気機器の操作者による操作入力を受け付ける操作入力受付部と、
前記操作者の生体情報を繰り返し取得する生体情報取得部と、
前記生体情報取得部が前記操作者の生体情報を取得する毎に、前記取得した操作者の生体情報又は当該生体情報に基づいて算出される前記操作者の特徴を表す指標値と、前記生体情報記憶部に記憶されている前記特定ユーザの生体情報又は前記特定ユーザの特徴を表す指標値と、に基づいて、前記操作者が前記特定ユーザであるか否かを判定する操作者判定部と、
前記操作者が前記特定ユーザではないと判定された場合には、前記操作入力受付部による操作入力の受け付けを停止させる操作入力停止部と、
を備える電気機器。
【請求項２】
請求項１に記載の電気機器であって、
前記生体情報記憶部は、前記特定ユーザの生体情報に基づいて算出される前記特定ユーザの特徴を表す指標値を記憶しており、
前記操作者判定部は、前記生体情報取得部が取得した生体情報に基づいて算出される前記操作者の特徴を表す指標値と、前記生体情報記憶部に記憶されている指標値と、の差分と、所定の判定値との比較の結果に基づいて、前記操作者が前記特定ユーザであるか否かを判定する
ことを特徴とする電気機器。
【請求項３】
請求項２に記載の電気機器であって、
前記操作者判定部は、前記生体情報取得部が取得した複数個の生体情報についてそれぞれ前記差分を算出し、前記各差分により算出される値と前記所定の判定値とに基づいて、前記操作者が前記特定ユーザであるか否かを判定する
ことを特徴とする電気機器。
【請求項４】
請求項２に記載の電気機器であって、
前記操作者判定部は、前記差分と、前記所定の判定値との、複数回の比較の結果に基づいて、前記操作者が前記特定ユーザであるか否かを判定する
ことを特徴とする電気機器。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の電気機器は、パーソナルコンピュータである
ことを特徴とする電気機器。
【請求項６】
請求項５に記載の電気機器であって、
前記生体情報は指紋画像であり、
前記操作入力受付部はキーボードであり、
前記生体情報取得部は、前記キーボードの所定のキーに設けられる指紋検出センサである
ことを特徴とする電気機器。
【請求項７】
請求項５に記載の電気機器であって、
前記生体情報は指紋画像であり、
前記操作入力受付部はマウスであり、
前記生体情報取得部は、前記マウスの操作ボタンに設けられる指紋検出センサである
ことを特徴とする電気機器。
【請求項８】
認証された特定ユーザのみしか操作できない電気機器の制御方法であって、
前記電気機器が、前記特定ユーザの生体情報、又は前記生体情報に基づいて算出される前記特定ユーザの特徴を表す指標値を記憶し、
前記電気機器が、当該電気機器の操作者による操作入力を受け付け、
前記電気機器が、前記操作者の生体情報を繰り返し取得し、
前記電気機器が、前記操作者の生体情報を取得する毎に、前記取得した操作者の生体情報又は当該生体情報に基づいて算出される前記操作者の特徴を表す指標値と、前記特定ユーザの生体情報又は前記特定ユーザの特徴を表す指標値とに基づいて、前記操作者が前記特定ユーザであるか否かを判定し、
前記電気機器が、前記操作者は前記特定ユーザではないと判定した場合には、前記操作入力の受け付けを停止する
ことを特徴とする制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認証された特定ユーザのみしか操作できない電気機器及び電気機器の制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報技術の進歩と共に、コンピュータネットワークを介して様々な情報の授受や取引等が活発に行われるようになった。このため、コンピュータ等の電気機器の操作者が確かに本人であることを認証する本人認証の重要性が増している。  
またそのために様々な技術が開発されている（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−１７５４７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本人認証は様々な方法で行なわれる。例えばパスワードの入力による方法や生体情報を用いる方法などがある。生体情報を用いる場合には、例えば指紋や顔、虹彩、静脈のパターンなどが用いられる。  
しかしながら、これまでの本人認証方法では、一旦本人認証が成功すると、その後の電気機器の操作は全て認証された本人により行なわれたものとみなされるため、本人認証が正しく行なわれたとしてもその本人により電気機器が操作されていることは保証できない。例えば、一旦本人がパスワードを入力してコンピュータへのログインが成功すると、その後は本人でなくても誰でも自由にそのコンピュータを操作することができてしまう。
【０００４】
本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、認証された特定ユーザのみしか操作できない電気機器及び電気機器の制御方法を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明は、認証された特定ユーザのみしか操作できない電気機器であって、前記特定ユーザの生体情報、又は前記生体情報に基づいて算出される前記特定ユーザの特徴を表す指標値を記憶する生体情報記憶部と、前記電気機器の操作者による操作入力を受け付ける操作入力受付部と、前記操作者の生体情報を繰り返し取得する生体情報取得部と、前記生体情報取得部が前記操作者の生体情報を取得する毎に、前記取得した操作者の生体情報又は当該生体情報に基づいて算出される前記操作者の特徴を表す指標値と、前記生体情報記憶部に記憶されている前記特定ユーザの生体情報又は前記特定ユーザの特徴を表す指標値と、に基づいて、前記操作者が前記特定ユーザであるか否かを判定する操作者判定部と、前記操作者が前記特定ユーザではないと判定された場合には、前記操作入力受付部による操作入力の受け付けを停止させる操作入力停止部と、を備える。
【０００６】
このような態様によって、認証された特定ユーザのみしか電気機器を操作することができないようにすることが可能となる。つまり、操作者の生体情報が繰り返し取得される毎に操作者が特定ユーザであるか否かを判定し、操作者が特定ユーザではないと判定された場合には、操作入力の受け付けを停止させるように構成したことにより、たとえ、最初は特定ユーザが操作者であったとしても、途中で交代するなどして特定ユーザが操作者でなくなった場合には、電気機器の操作が行えないようにすることができる。
【０００７】
ここで、前記生体情報記憶部は、前記特定ユーザの生体情報に基づいて算出される前記特定ユーザの特徴を表す指標値を記憶しており、前記操作者判定部は、前記生体情報取得部が取得した生体情報に基づいて算出される前記操作者の特徴を表す指標値と、前記生体情報記憶部に記憶されている指標値と、の差分と、所定の判定値との比較の結果に基づいて、前記操作者が前記特定ユーザであるか否かを判定するようにしても良い。  
このような態様によって、上記各指標値の差分と判定値とを比較するだけで、画像パターンのマッチング等を行なわなくても、操作者が特定ユーザであるか否かの判定を行うことができるので、判定処理を高速に行うことが可能となる。例えば、各指標値の差分が判定値以上である場合に、操作者は特定ユーザではないと判定するようにしてもよい。また、生体情報記憶部には、特定ユーザの特徴を表す指標値を記憶しておけば良く、画像データのようなデータサイズの大きな情報を記憶しておくことが不要となる。
【０００８】
また、前記操作者判定部は、前記生体情報取得部が取得した複数個の生体情報についてそれぞれ前記差分を算出し、前記各差分により算出される値と前記所定の判定値とに基づいて、前記操作者が前記特定ユーザであるか否かを判定するようにしても良い。  
このような態様によって、繰り返し取得される操作者の生体情報のバラつきの影響を抑制することができ、判定の精度を向上させることが可能となる。判定の方法は、例えば、所定数の各差分の平均値や最大値を所定の判定値と比較して、操作者が特定ユーザであるか否かを判定するようにしても良い。
【０００９】
また、前記操作者判定部は、前記差分と前記所定の判定値との複数回の比較の結果に基づいて、前記操作者が前記特定ユーザであるか否かを判定するようにしても良い。  
このような態様によっても、繰り返し取得される操作者の生体情報のバラつきの影響を抑制することができ、判定の精度を向上させることが可能となる。また、各差分の平均値等を求める処理も不要とすることができるので、判定の精度を向上させつつ、しかも高速に、操作者が特定ユーザであるか否かの判定を行なうことが可能となる。例えば、連続する５回の判定のうち２回以上、操作者が特定ユーザでないとの判定結果が得られた場合に、操作者は特定ユーザではないと判定するようにしても良い。あるいは、連続して１０回、操作者が特定ユーザでないとの判定結果が得られた場合に、操作者は特定ユーザではないと判定するようにしても良い。
【００１０】
ここで、前記電気機器は、パーソナルコンピュータとしても良い。  
このような態様によって、認証された特定ユーザのみしかパーソナルコンピュータを操作することができないようにすることが可能となる。
【００１１】
また、前記生体情報は指紋画像であり、前記操作入力受付部はキーボードであり、前記生体情報取得部は、前記キーボードの所定のキーに設けられる指紋検出センサであってもよい。  
このような態様によって、パーソナルコンピュータの操作者に意識させることなく、所定キーが押下される毎に操作者の認証を継続的に行なうことが可能となる。つまり、操作者がキーボード操作を行ない所定のキーが押下される毎に、パーソナルコンピュータは操作者の指紋画像を取得し、本人認証を行なうことが可能となる。このため、例えば特定ユーザによりログインされたパーソナルコンピュータのキーボードを、特定ユーザでない者が操作しようとしても、その操作者によるキー操作はパーソナルコンピュータに受け入れられることはない。
【００１２】
また前記生体情報は指紋画像であり、前記操作入力受付部はマウスであり、前記生体情報取得部は、前記マウスの操作ボタンに設けられる指紋検出センサであってもよい。  
このような態様によっても、パーソナルコンピュータの操作者に意識させることなく、マウス操作のたびに操作者の認証を継続的に行なうことが可能となる。
【００１３】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための最良の形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１４】
認証された特定ユーザのみしか電気機器を操作することができないようにすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
＝＝＝全体構成＝＝＝
本発明の実施形態に係る電気機器１００の全体構成を図１に示す。  
本実施形態に係る電気機器１００は、生体情報取得部２００、生体情報記憶部３００、操作者判定部４００、操作入力停止部５００、操作入力受付部６００、の各処理部を備えて構成される。  
これらの各処理部は、電気機器１００が備える図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）が、メモリに読み出した所定のプログラムを実行することにより実現される。
【００１６】
電気機器１００は、操作者１０によって操作される機器であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話機、テレビ受像機、録画再生機、ゲーム機、エアコン等の各種電気機器により構成される。
【００１７】
操作入力受付部６００は、操作者１０による電気機器１００への操作入力を受け付ける。操作入力受付部６００は、例えばパーソナルコンピュータのキーボードやマウス、電子ペン、タッチパネル、ジョイスティック、あるいはテレビ等の電気機器のスイッチやリモコンにより構成することができる。
【００１８】
生体情報記憶部３００は、電気機器１００を操作することが許された特定ユーザの生体情報７１０、又は生体情報に基づいて算出される特定ユーザの特徴を表す指標値を記憶する。生体情報記憶部３００への特定ユーザの生体情報７１０あるいは指標値の記憶は、電気機器１００の使用を開始する前、あるいは使用を開始する際に行なう。生体情報記憶部３００は、例えばハードディスク装置や半導体メモリ等の記憶装置により構成することができる。
【００１９】
生体情報記憶部３００に記憶される生体情報は、特定ユーザの指紋画像や顔画像、虹彩画像等の画像データでもよいし、画像データに基づいて算出される特定ユーザの特徴を表す指標値（特徴量）とすることもできる。画像データからの特徴量の算出は、例えばテクスチャー解析法など、様々な方法を用いて行なうことができる。あるいは、指紋の隆線や分岐、終端の位置や種類、方向等の情報から、特徴量を算出しても良い。
【００２０】
生体情報取得部２００は、操作者の生体情報７００を繰り返し取得する。生体情報の取得は、例えば定期的に行われてもよいし、操作者１０が操作入力を行なう毎に行なわれてもよい。生体情報取得部２００は、例えば、指紋画像を取得する指紋検出センサや、顔画像や虹彩画像を取得するカメラ、指先や手のひら等の静脈パターンを取得する赤外線カメラ等により構成することができる。
【００２１】
生体情報取得部２００は、操作入力受付部６００と一体的に構成することもできる。例えば、キーボードの所定のキーのキートップに指紋検出センサを設けることにより、操作者１０の指先が所定キーのキートップに触れた際に、操作者１０の指紋画像を検出することが可能となる。例えばキーボードのエンターキーに指紋検出センサを設けておけば、操作者１０がエンターキーを押下する毎に、指紋を検出することができる。同様に、例えば、マウスの操作ボタンやホイールに指紋検出センサを設けるようにしても良い。
【００２２】
操作者判定部４００は、生体情報取得部２００が操作者の生体情報７００を取得する毎に、取得した操作者１０の生体情報７００と、生体情報記憶部３００に記憶されている特定ユーザの生体情報７１０と、に基づいて、操作者１０が特定ユーザであるか否かを判定する。
【００２３】
また生体情報記憶部３００に特定ユーザの特徴量が記憶される場合には、操作者判定部４００は、生体情報取得部２００が取得した操作者の生体情報７００に基づいて算出される操作者１０の特徴量を算出し、その特徴量と特定ユーザの特徴量との差分が所定の判定値よりも大きいか小さいかを比較することによって、操作者１０が特定ユーザであるか否かを判定するようにしてもよい。
【００２４】
さらに、判定の精度を向上させるために、複数回の判定結果に基づいて、操作者１０が特定ユーザであるか否かを判定するようにしてもよい。
【００２５】
また例えば、複数回にわたって繰り返し取得された操作者の特徴量のそれぞれと、特定ユーザの特徴量とから、複数個の差分を算出し、それら複数個の差分の平均値を算出し、その平均値を所定の判定値と比較することにより、操作者１０が特定ユーザであるか否かを判定するようにしてもよい。
【００２６】
操作入力停止部５００は、操作者１０が特定ユーザではないと判定された場合には、操作入力受付部６００による操作入力の受け付けを停止させる。これにより、もはや操作者１０は、電気機器１００を操作することはできない。このようにして、認証された特定ユーザのみしか電気機器１００を操作することができないようにすることができる。
【００２７】
＝＝＝具体例１＝＝＝
次に、図２に示すように、本実施形態に係る電気機器１００をパーソナルコンピュータ１１００で実現した場合の具体例について説明する。  
本実施形態に係るパーソナルコンピュータ１１００は、入力デバイス１６００、指紋データベース１３００、指紋データの特徴量登録部１３１０、入力指紋データ取得部１２１０、指紋データの特徴量抽出部１４００、指紋照合部１４１０、操作入力停止部１５００、を備えて構成される。
【００２８】
入力デバイス１６００は、図２に示す例ではキーボードである。キーボードの各キーには指紋検出センサ１２００が設けられ、操作者１０がキーボードのキーを押下した際に、操作者１０の指紋画像が検出され、入力指紋データ取得部１２１０により取得される。なお、指紋検出センサ１２００は、全てのキーではなく、一部の特定のキーにのみ設けても良い。
【００２９】
指紋データベース１３００の一例を図３に示す。指紋データベース１３００には、パーソナルコンピュータ１１００の操作が許された特定ユーザの指紋画像から算出された特徴量が、各キーについて記録されている。本実施形態では、各キーについて、押下する可能性のある各指の指紋画像を取得し、それらの指紋画像からそれぞれ算出される複数の特徴量を記録するようにしている。これにより、同じキーを異なる指で押下する場合であっても、操作者１０が特定ユーザであるか否かを判定することが可能となる。
【００３０】
指紋データベース１３００の作成は、初期設定を行なうことにより行なわれる。初期設定の処理の流れを図４のフローチャートに示す。
【００３１】
まずパーソナルコンピュータ１１００は、起動すると、指紋データベース１３００に特徴量の登録が行なわれているかを判定する。パーソナルコンピュータ１１００は、指紋データベース１３００に特徴量の登録が行なわれていない場合には、以下に説明する初期設定の処理を開始する（S1000）。一方、パーソナルコンピュータ１１００は、指紋データベース１３００に特徴量の登録が行なわれている場合には、初期設定の処理は行わない（S1000）。
【００３２】
まずパーソナルコンピュータ１１００は、初期入力指紋パターン登録動作を行なう（S1010）。これは、例えば、パーソナルコンピュータ１１００が、ディスプレイ等に所定のサンプルテキストを表示し、操作者１０に同じテキストをキーボードから入力するように促すメッセージを表示することにより行なわれる。このテキストには、指紋検出センサ１２００が設けられている特定のキーに対応する文字が含まれている。例えば「Ｒ」キーに指紋検出センサ１２００が設けられている場合には、このテキストを入力すると少なくとも１回は「Ｒ」キーが押下されるような文章になっている。
【００３３】
このようにすることによって、初期登録される指紋は、操作者１０が普段何気なくキーボードを押下する態様下で採取されたものとすることができる。操作者１０が、日ごろ無意識にキーボードを操作する際の指紋を採取するので、操作者１０の癖も反映することができる。例えば、指の先端でキーを押下する癖や、指の腹でキーを押下する癖などの、各操作者の癖も反映することができる。これにより、操作者１０が特定ユーザであるか否かの判定を精度良く行なうことが可能となる。また操作者１０の初期登録の作業負担も少なくて済む。
【００３４】
次にパーソナルコンピュータ１１００は、指紋検出センサ１２００から初期入力指紋パターンデータの取得を行なう（S1010）。これは、操作者１０によってキーボードからサンプルテキストが入力された際に取得された指紋データを、入力指紋データ取得部１２１０が取得することにより行なわれる。
【００３５】
次にパーソナルコンピュータ１１００は初期入力指紋パターンの特徴量を算出する（S1020）。特徴量の算出は、指紋データの特徴量抽出部１４００が、例えばテクスチャー解析法を用いて行なったり、あるいは、指紋の隆線や分岐、終端の位置や種類、方向等の情報から算出しても良い。
【００３６】
そしてパーソナルコンピュータ１１００は、初期入力指紋パターンの特徴量を、該当する入力キーに対応付けて指紋データベース１３００に登録する（S1030）。算出した特徴量の指紋データベース１３００への登録は、指紋データの特徴量登録部１３１０が行なう。  
以上のようにして、図３に示す指紋データベース１３００への登録が完了する。
【００３７】
次に、パーソナルコンピュータ１１００は、操作者１０によるパーソナルコンピュータ１１００への操作入力の受け付けを開始する。その処理の流れを、図５に示すフローチャートに従って説明する。
【００３８】
まずパーソナルコンピュータ１１００は、入力動作の受け付けを行なう（S2000）。これは、操作者１０によって押下されたキーの情報を、パーソナルコンピュータ１１００がキーボードから取得することによって行なわれる。
【００３９】
次にパーソナルコンピュータ１１００は、指紋検出センサ１２００から入力指紋データの取得を行なう（S2010）。これは、操作者１０によってキーボードのキーが押下された際に取得された指紋データを、入力指紋データ取得部１２１０が取得することにより行なわれる。
【００４０】
次にパーソナルコンピュータ１１００は入力指紋データの特徴量を算出する（S2020）。そしてパーソナルコンピュータ１１００は、上記算出した特徴量を、指紋データベース１３００に登録された、押下されたキーに対応する特徴量と照合する（S2030）。
【００４１】
照合の結果、各特徴量の差分が所定の判定値以内であれば、”Yes”に進み（S2040）、パーソナルコンピュータ１１００は継続して入力を受け付ける。  
照合の結果、各特徴量の差分が所定の判定値を超えている場合には、”No”に進み（S2040）、パーソナルコンピュータ１１００は、それ以降の入力を受け付けないように制御する。これは、操作入力停止部１５００が操作入力の受付を停止する制御を行なうことにより実現される
以上の処理により、指紋データベース１３００に指紋の特徴量を登録した特定ユーザのみがパーソナルコンピュータ１１００を操作できるようにすることが可能となる。
【００４２】
なお、キーボードへのタッチだけではきれいに指紋を読み取れない場合もあるため、本実施形態では、完全一致のみの認証ではなく、初期設定時の入力パターンより得られた特徴量の閾値の範囲内にあれば、操作者１０が特定ユーザであると判定するようにしている。つまり、検出した指紋画像から算出した特徴量と指紋データベース１３００に記憶されている特徴量との差分が所定値以下であれば、操作者１０が特定ユーザであると判定するようにしている。もちろん、この所定値を０に設定することによって、完全一致の場合のみ操作者１０が特定ユーザであると判定するようにすることも可能である。
【００４３】
＝＝＝具体例２＝＝＝
本実施形態に係るパーソナルコンピュータ１１００は、図６に示すように、神経回路網モデルを使用して指紋パターンの処理を行うように構成することも可能である。
【００４４】
神経回路網モデルは、入力した特徴量を変換して出力特徴量として出力する。ここでは、神経回路網モデルの典型例として階層型神経回路網モデルを用いるが、他の神経回路網モデル、例えば、回帰結合をもつ巡回型神経回路網モデルなども用いることが可能である。階層型神経回路網モデルは、１層の入力層、複数層の中間層、１層の出力層からなる層状のネットワークモデルであり、各層はニューロン、重み、及びバイアスから構成されている。
【００４５】
本実施形態に係るパーソナルコンピュータ１１００は、入力デバイス１６００、指紋データベース１３００、学習工程部１３２０、入力指紋データ取得部１２１０、指紋データの特徴量抽出部１４００、パターン認識部１４２０、操作入力停止部１５００、を備えて構成される。
【００４６】
入力デバイス１６００は、図６に示す例ではキーボードである。キーボードの各キーには指紋検出センサ１２００が設けられ、操作者１０がキーボードのキーを押下した際に、操作者１０の指紋画像が検出され、入力指紋データ取得部１２１０により取得される。なお、本実施例においても、指紋検出センサ１２００は、全てのキーではなく、一部の特定のキーにのみ設けても良い。
【００４７】
指紋データベース１３００は、図３に示したものと同じである。  
指紋データベース１３００の作成は、初期設定を行なうことにより行なわれる。本実施形態に係る初期設定の処理の流れを図７のフローチャートに示す。
【００４８】
まずパーソナルコンピュータ１１００は、起動すると、指紋データベース１３００に特徴量の登録が行なわれているかを判定する（S3000）。パーソナルコンピュータ１１００は、指紋データベース１３００に特徴量の登録が行なわれていない場合には、以下に説明する初期設定の処理を開始する（S3000）。一方、パーソナルコンピュータ１１００は、指紋データベース１３００に特徴量の登録が行なわれている場合には、初期設定の処理は行わない（S3000）。
【００４９】
まずパーソナルコンピュータ１１００は、初期入力指紋パターン登録動作を行なう（S3010）。これは、例えば、パーソナルコンピュータ１１００が、ディスプレイ等に所定のサンプルテキストを表示し、操作者１０に同じテキストをキーボードから入力するように促すメッセージを表示することにより行なわれる。
【００５０】
次にパーソナルコンピュータ１１００は、指紋検出センサ１２００から初期入力指紋パターンデータの取得を行なう（S3010）。これは、操作者１０によってキーボードからサンプルテキストが入力された際に取得された指紋データを、入力指紋データ取得部１２１０が取得することにより行なわれる。
【００５１】
次にパーソナルコンピュータ１１００は初期入力指紋パターンの特徴量を算出する（S3020）。特徴量の算出方法は、図２に示した実施の形態と同様、様々な方法で行うことができる。
【００５２】
そしてパーソナルコンピュータ１１００は、初期入力指紋パターンの特徴量を神経回路網モデルに与えて学習する（S3030）。この学習は、学習工程部１３２０が神経回路網モデルに基づいて、指紋の特徴量を学習することにより行なわれる。そして、学習工程部１３２０は、学習した特徴量を、該当する入力キーに対応付けて指紋データベース１３００に登録する（S3030）。
【００５３】
以上のようにして、神経回路網モデルを用いた特徴量の指紋データベース１３００への登録が完了する。
【００５４】
次に、パーソナルコンピュータ１１００は、操作者１０によるパーソナルコンピュータ１１００への操作入力の受け付けを開始する。その処理の流れを、図８に示すフローチャートに従って説明する。
【００５５】
まずパーソナルコンピュータ１１００は、入力動作の受け付けを行なう（S4000）。これは、操作者１０によって押下されたキーの情報を、パーソナルコンピュータ１１００がキーボードから取得することによって行なわれる。
【００５６】
次にパーソナルコンピュータ１１００は、指紋検出センサ１２００から入力指紋データの取得を行なう（S4010）。これは、操作者１０によってキーボードのキーが押下された際に取得された指紋データを、入力指紋データ取得部１２１０が取得することにより行なわれる。
【００５７】
次にパーソナルコンピュータ１１００は入力指紋データの特徴量を算出する（S4020）。そしてパーソナルコンピュータ１１００は、上記算出した特徴量を、学習工程が行なわれた神経回路網モデルに与えてパターン認識を行ない、指紋データベース１３００に登録された、押下されたキーに対応する特徴量と照合する（S4030）。
【００５８】
照合の結果、パターンが一致していると判定された場合には、”Yes”に進み（S4040）、パーソナルコンピュータ１１００は継続して操作者１０による入力を受け付ける。  
照合の結果、パターンが一致していないと判定された場合には、”No”に進み（S4040）、パーソナルコンピュータ１１００は、操作者１０によるそれ以降の入力を受け付けないように制御する。これは、操作入力停止部１５００が操作入力の受付を停止する制御を行なうことにより実現される
以上の態様によっても、指紋データベース１３００に指紋の特徴量を登録した特定ユーザのみがパーソナルコンピュータ１１００を操作できるようにすることが可能となる。また神経回路網モデルを使用した場合には、指紋パターンの学習が行なわれるので、例えば操作者の指に汚れ等が付着していても、精度良く判定を行なうことができる。
【００５９】
以上、本発明の実施の形態について詳細に説明したが、本実施形態によれば、認証された特定ユーザのみしかパーソナルコンピュータ１１００を操作することができないようにすることが可能となる。つまり、操作者１０の生体情報が繰り返し取得される毎に操作者１０が特定ユーザであるか否かを判定し、操作者１０が特定ユーザではないと判定された場合には、操作入力の受け付けを停止させるように構成したことにより、たとえ、最初は特定ユーザが操作者であったとしても、途中で交代するなどして特定ユーザが操作者でなくなった場合には、パーソナルコンピュータ１１００の操作を行うことができないようにすることができる。
【００６０】
なお上記実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【００６１】
例えば上記実施形態では、操作者の特徴を表す指標値と特定ユーザの特徴を表す指標値とを比較することにより、操作者が特定ユーザであるか否かの判定を行なう場合について説明したが、操作者の指紋画像を特定ユーザの指紋画像とパターン照合し、それらの一致度合いに応じて判断するようにしても良い。また、生体情報は、指紋画像に限られるものではなく、例えば顔画像や虹彩の画像等でもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本実施の形態に係る電気機器の構成を示す図である。
【図２】本実施の形態に係るパーソナルコンピュータの構成を示す図である。
【図３】本実施の形態に係る指紋データベースを示す図である。
【図４】本実施の形態に係る初期設定の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本実施の形態に係る指紋認証処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本実施の形態に係る神経回路網モデルを使用したパーソナルコンピュータの構成を示す図である。
【図７】本実施の形態に係る神経回路網モデルを用いた初期設定の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態に係る神経回路網モデルを用いた指紋認証処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６３】
１０    操作者
１００  電気機器
２００  生体情報取得部
３００  生体情報記憶部
４００  操作者判定部
５００  操作入力停止部
６００  操作入力受付部
７００  操作者の生体情報
７１０  特定ユーザの生体情報
１１００  パーソナルコンピュータ
１２００  指紋検出センサ
１２１０  入力指紋データ取得部
１３００  指紋データベース
１３１０  指紋データの特徴量登録部
１３２０  学習工程部
１４００  指紋データの特徴量抽出部
１４１０  指紋照合部
１４２０  パターン認識部
１５００  操作入力停止部
１６００  入力デバイス
【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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【図８】
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