(57)【要約】  【課題】経年変化による認証精度の低下を抑制し、不用意な更新を回避することのできる信頼性の高い本人認証装置を提供する。  【解決手段】検出部２１は被認証者の腕振り行動を時系列データとして検出する。類似度算出部２４は、予め登録されているデータＡと認証時に新たに入力された対象区間の入力データＢとの類似度をDP−マッチングを用いて算出し、判定部２５は、該類似度が第１のしきい値を上回るか否かによって本人か他人かを判定する。また、更新部２６は、新たに入力された入力データＢに基づいて予め登録された登録データＡから新たな更新データCを作成する。前記第１のしきい値より小さい第２のしきい値を用意し、前記類似度が該第２のしきい値を超えたときに、判定部２５は記憶部２３に登録されているデータＡを前記更新データＣに更新する。  【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被認証者の腕振り行動を時系列データとして検出する検出部と、
前記検出部により時系列で出力される腕振り行動の時系列データ全体から認証の対象として使用する対象区間データを抽出する抽出部と、
対象区間データを登録データＡとして保持する記憶部と、
認証時に新たに入力された対象区間データを入力データＢとして予め登録された登録データＡとの類似度を算出する類似度算出部と、
算出された類似度が第１のしきい値以上になるか否かによって本人か他人かを判定する判定部と、
新たに入力された入力データＢと予め登録された登録データＡとから新たな更新データＣを作成し、該更新データＣを前記記憶部に登録する更新部とを具備したことを特徴とする本人認証装置。
【請求項２】
請求項１に記載の本人認証装置において、
前記判定部は、前記第１のしきい値より小さい第２のしきい値を有し、前記類似度算出部で算出された類似度が該第２のしきい値を超えたときに、前記登録データＡを前記更新データＣに更新する指令を出力することを特徴とする本人認証装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の本人認証装置において、
前記類似度算出部は、前記登録データＡと入力データＢの各サンプル値の角度誤差の最小経路を求め、該最小経路をたどる際に算出される相違度の総和を類似度として用いることによって、変動による二系列データ間の部分的伸縮および位置ずれを吸収した類似度の算出を行うことを特徴とする本人認証装置。
【請求項４】
請求項３に記載の本人認証装置において、
前記更新部は、前記最小経路の各点にそれぞれ対応する予め登録されている登録データＡおよび新たに入力された入力データＢのサンプル値を統合して、前記更新データＣを作成することを特徴とする本人認証装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の本人認証装置において、
該本人認証装置が携帯電話機に実装されることを特徴とする本人認証装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、腕振り行動による本人認証装置に関し、特に、第三者になりすましされにくく、安全性および利便性の高い本人認証装置に関する。また、携帯電話等の所有者の正当性を確認するのに好適な本人認証装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、金融業界や公的機関等の様々な場面において、銀行口座や個人情報を第三者のなりすましによる不正から守るために、本人認証を行う必要性が高まってきている。本人認証を行うための代表的な方法として、磁気カードと暗証番号とを組み合わせて本人認証を行う方法がある。
【０００３】
しかしながら、磁気情報複製器を使った磁気カードの複製や盗撮カメラを使った暗証番号の盗難犯罪による第三者のなりすましが昨今多発しており、磁気カードと暗証番号の組み合わせによる認証方法の安全性が疑問視されている。また、磁気カードの紛失や暗証番号の忘却の恐れがあり、被認証者に対する利便性に欠けている。
【０００４】
このような背景を元に、近年、高い安全性と高い利便性を同時に実現する本人認証方法として、生体情報を用いたバイオメトリクス認証が広く普及するようになった。下記の特許文献１に挙げる本人認証装置は、本発明者等により発明された腕振り行動に基づく認証装置であり、その構成を図９に示す。
【０００５】
該認証装置は、被認証者の腕振り行動を検出する検出部１１と、該検出部１１により時系列で出力される腕振り行動の時系列データ全体から認証の対象として使用する区間を抽出する抽出部１２と、抽出された認証の対象として使用する区間を常に一定の区間長に正規化する正規化部１３と、正規化済みの腕振り行動の時系列データを登録データとして保持する記憶部１４と、正規化済みの腕振り行動の時系列データと予め登録された腕振り行動の時系列データとの類似度を算出する類似度算出部１５と、算出された類似度がしきい値を上回るか否かによって本人か他人かを判定する判定部１６とから構成される。
【特許文献１】特願２００６−０１２４０８号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、生体認証の共通の問題として、経時変化により認証精度が劣化する問題があった。前記腕振り行動に基づいた認証装置にあっては、腕の筋肉の成長や衰えに起因し、振りのパターンが経時的に変化することにより、本人であっても正しく認証できない状況が発生するという問題がある。
【０００７】
一般的に、このような問題に対する一つの解決策として、認証の度に最新のデータを取り入れて、登録データを更新する方法が有効であるが、不用意な登録データの更新は、装置の正常な動作を損なう恐れがあり、また装置利用者の負担や処理に必要な待ち時間が増えるため、避けるべきである。
【０００８】
本発明の目的は、上述した従来の課題を解決し、経年変化による認証精度の低下を抑制した本人認証装置を提供することにある。また、不用意な更新を回避することのできる信頼性の高い本人認証装置を提供することにある。また、他の目的は、第三者により成りすましされにくく、携帯電話の所有者等の正当性を確認するのに好適な本人認証装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記した目的を達成するために、本発明は、被認証者の腕振り行動を時系列データとして検出する検出部と、前記検出部により時系列で出力される腕振り行動の時系列データ全体から認証の対象として使用する対象区間データを抽出する抽出部と、対象区間データを登録データＡとして保持する記憶部と、認証時に新たに入力された対象区間データを入力データＢとして予め登録された登録データＡとの類似度を算出する類似度算出部と、算出された類似度が第１のしきい値以上になるか否かによって本人か他人かを判定する判定部と、新たに入力された入力データＢと予め登録された登録データＡとから新たな更新データＣを作成し、該更新データＣを前記記憶部に登録する更新部とを具備した点に第１の特徴がある。
【００１０】
また、本発明は、前記判定部が、前記第１のしきい値より小さい第２のしきい値を有し、前記類似度算出部で算出された類似度が該第２のしきい値を超えたときに、前記登録データＡを前記更新データＣに更新する指令を出力するようにした点に第２の特徴がある。
【００１１】
また、本発明は、前記類似度算出部が、前記登録データＡと入力データＢの各サンプル値の角度誤差の最小経路を求め、該最小経路をたどる際に算出される相違度の総和を類似度として用いることによって、変動による二系列データ間の部分的伸縮および位置ずれを吸収した類似度の算出を行うようにした点に第３の特徴がある。
【００１２】
また、本発明は、前記更新部が、前記最小経路の各点にそれぞれ対応する予め登録されている登録データAおよび新たに入力された入力データBのサンプル値を統合して、前記更新データＣを作成するようにした点に第４の特徴がある。
【００１３】
また、本発明は、前記本人認証装置が携帯電話機に実装されるようにした点に第５の特徴がある。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、被認証者の腕振り行動の時系列データに基づき判定を行うため、被認証者の腕の長さおよび筋肉のつき方等の構造を起因とした特徴と、被認証者が持つ固有の「くせ」が介在することとなり、これらの構造に起因した特徴と「くせ」は本人しか持ちえないものであるため、第三者になりすましされにくく、安全性の高い本人認証装置を提供できるようになる。
【００１５】
また、本発明によれば、さらに最新のパターンを取り入れた登録データの更新が行えるので、経年変化による認証精度劣化を抑制することができるようになる。
【００１６】
また、前記特許文献１に記載の装置では系列長の正規化する必要があり、本人認識率は上がるものの他人受け入れ誤りもあがるという課題があったが、本発明はDP−マッチング法を使用したことにより、取得データの系列長に関する正規化を行う必要が無く、精度劣化を抑制することができるようになる。
【００１７】
また、登録データを更新すべきタイミングを自動的に判定できるため、不用意な登録データの更新を避けることができ、装置利用者の負担や処理待ちを減らすことができる。本発明の装置によると、毎回の認証を行っているだけで、登録データを更新すべきか否かを自動的に判定するため、この結果、装置利用者は更新をなんら意識することなく、登録データを更新することができるようになる。
【００１８】
また、これまで登録されていた信頼性の高い登録データに最新の腕振り行動の入力データを一部反映させて逐次的に更新するため、雑音を含む可能性のある新たな入力データにそっくり（完全に）更新されないため、信頼性の高い本人認証装置を提供できるようになる。
【００１９】
また、本発明による本人認証装置は、例えば携帯電話端末等に実装された場合、腕振り行動を通して、携帯電話の使用者が本当に正しい所有者であるか否かの正当性を検証することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に、図面を参照して本発明を詳細に説明する。図１は、本発明の本人認証装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【００２１】
本人認証装置は、被認証者の腕振り行動を時系列データとして検出する検出部２１と、該検出部２１により時系列で出力される腕振り行動の時系列データ全体から認証の対象として使用する対象区間データを抽出する抽出部２２と、対象区間データを登録データＡとして保持する記憶部２３と、認証時に新たに入力された対象区間データを入力データＢとして予め登録された登録データＡとの類似度を算出する類似度算出部２４と、算出された類似度がしきい値を上回るか否かによって本人か他人かを判定する判定部２５と、新たに入力された入力データＢに基づいて予め登録された登録データＡから新たな更新データＣを作成する更新部２６とを備えている。なお、本発明のハード構成は、前記特許文献１の図２と同じものを使用できるので、説明を省略する。
【００２２】
以下に、前記検出部２１、抽出部２２、記憶部２３、類似度算出部２４、判定部２５および更新部２６について、詳細に説明する。
○検出部２１
【００２３】
検出部２１は、例えば加速度センサ、ジャイロセンサ等を用いて実現することができる。前記検出部２１として前記加速度センサを使用する場合は腕振り行動の加速度が、ジャイロセンサを使用する場合は角加速度が検出される。一例として、図２に示す腕振り行動を行った場合の加速度の時系列変化を図３に示した。横軸は時間、縦軸は加速度の値を示す。上述の例は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向のそれぞれに加速度センサを設置し、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向それぞれの加速度の時系列変化を腕振り行動の時系列データとして記録した結果である。
○抽出部２２
【００２４】
次に、図４（ｙ軸方向の加速度）を一例として参照し、抽出部２２の処理を説明する。抽出部２２は、前記検出部２１により時系列で出力される値Ｕを入力（図４(a)）して、(1)腕振り行動の時系列データ全体の中から認証に使用する区間だけを特定し（図４(b)）、(2)該当する区間を抽出する（図４(c)）。
【００２５】
まず、腕振り行動の時系列データ全体の記録の中から認証の対象として使用する区間だけを特定する動作（図４(b)）を説明する。
【００２６】
認証の対象として使用する区間は、腕の振り行動が開始したときから終了するまでとする。開始地点と終了地点を判定するために、前記時系列データに関し順次、直近の数サンプル（例えば、１０サンプル）の分散を算出する。
【００２７】
腕の振り行動が激しい時ほど、検出部２１の出力値として先の例に挙げた加速度、角加速度、速度ともに値が大きく、その分散は大きいと考えられる。逆に、腕の振り行動が静止に近い状態にある時は、加速度、角加速度、速度ともに値は小さく、その分散も小さいと考えられる。
【００２８】
したがって、前記時系列データの直近の数サンプルの分散が設定されたしきい値Ｔよりも大きい場合は腕の振り行動が大きいと考え、腕を振っている最中と判定する。逆に、直近の数サンプルの分散が設定されたしきい値Ｔより小さい場合は腕の振り行動は小さく、特に分散が０に近い値を示す場合は静止に近い状態にあると考え、腕を振っていない状態と判定する。
【００２９】
以上のようにして、直近数サンプルの分散の値に対するしきい値判定により、所望する認証の対象として使用する区間の開始地点ｔ０と終了地点ｔ１を特定できる。また、しきい値Ｔの大きさを調整することにより認証の対象として使用する区間長Δを調整することができる。
【００３０】
次に、全体の記録の中から、上述の処理によって特定された認証の対象として使用する区間Δに相当する記録区間を抽出する（図４(c)参照）。
○記憶部２３
【００３１】
次に、記憶部２３には、図１の本発明装置の２箇所のスイッチング手段２７および２８のそれぞれを接点Ｓ１に接続し、携帯電話端末の正当な所有者が携帯電話端末を握って腕振り行動を行った際に、上述の抽出部２２の処理を経て取得した対象区間データが、端末の正当な所有者の腕振り行動の登録データとして登録される。一方、認証を行う場合には、スイッチング手段２７および２８のそれぞれを接点Ｓ２に接続し、記憶部２３に登録された正当な所有者の登録データが読み出される。
○類似度算出部２４
【００３２】
次に、類似度算出部２４について説明する。類似度算出部２４では、記憶部２３に予め登録された腕振り行動の時系列データである登録データＡと、新たに取得した腕振り行動データである入力データＢとの類似度を演算する。
【００３３】
今、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸から構成される三軸の加速度センサを用いて取得したデータであるため、図５(a)に示すサンプル点ｔA（＝１，２，３，・・・，ｍ）における登録データAのサンプル値ａtAは、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれの軸の成分を持った３成分から成るベクトルであり、同図(b)に示す点ｔB（＝１，２，３，・・・，ｎ）における入力データＢのサンプル値ｂtBも、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれの軸の成分を持った３成分から成るベクトルである。図５のｍ、ｎは系列長、ａ１，ａ２，ａ３，・・・；ｂ１，ｂ２，ｂ３，・・・は、それぞれ登録データＡ、入力データＢのサンプル値である。
【００３４】
次式に定義する、サンプル点ｔAにおける登録データＡのサンプル値ａtAおよびサンプル点ｔBにおける入力データＢのサンプル値ｂtBから求まる角度誤差θ（ａtA，ｂtB）を下記の式から求め、変動による二系列データ間の部分的伸縮および位置ずれを吸収した類似度計算が可能であるＤＰ−マッチングにより最小経路を求め、最小経路に対応する角度誤差の総和Ｄｉｆｆを類似度とする。
【００３５】
θ（ａtA, ｂtB）=ＡＢＳ(ＡｒｃＣｏｓ｛（ａtA,ｂtB）/(|ａtA ||ｂtB|)｝)
【００３６】
ここで、ＡＢＳは絶対値、（ａtA,ｂtB）はａtAとｂtBの内積、|ａtA|および|ｂtB|はそれぞれａtA および ｂtBの大きさを意味する。また、０≦θ（ａtA, ｂtB）≦πである。
【００３７】
また、ＤＰ−マッチングとは、音声認識等で頻繁に使われている類似度計算方法であり、２つの系列データ間で各系列データの要素間の対応付けを行い、変動による二系列データ間の部分的伸縮および位置ずれを吸収した相違度の計算方法である。
【００３８】
図６、図７および図８に示した簡単な例を用いて、ＤＰ−マッチングによる角度誤差の総和Ｄｉｆｆの計算方法およびそのときの最小経路について説明する。登録データＡの系列長はｍ、また入力データＢの系列長はｎの場合である。
【００３９】
まず、上述の式により各サンプル点における角度誤差θ（ａtA, ｂtB）を算出する。結果は図６の表の値の通りになったと仮定する。ここで、表の第j行i列目には、登録データＡのサンプル点ｔA＝ｉにおけるサンプル値ａiと入力データＢの点ｔB＝ｊおける入力データBのサンプル値ｂjから求まる角度誤差θ（ａi, ｂj）が算出され、記入されている。
【００４０】
二系列データ間の部分的伸縮および位置ずれを考慮せず角度誤差の総和を計算すると、登録データおよび入力データでｉとｊの値を同時に１ずつインクリメントして、すなわち第１行１列目から右下方向に総和を求めていくことになる。ＤＰ−マッチングでは、部分的伸縮および位置ずれを考慮し、登録データだけでｉを1インクリメントする、すなわち表内で右方向に総和を求めること、または入力データだけでｊを１インクリメントする、すなわち表内で下方向に総和を求めることを許可して計算を行い、角度誤差ができる限り最小となる経路を見つけ出す。
【００４１】
ただし、二系列データ間の部分的伸縮および位置ずれを考慮した類似度計算を行った場合、すなわちｉまたはｊいずれか一つだけのインクリメントを行った場合は、二系列データ間の部分的伸縮および位置ずれを考慮したことに関するペナルティを加える。図７にまとめたとおり、右下方向はペナルティ＝０、右方向はペナルティ＝Ｐ、下方向もペナルティ＝Ｐを課す。Ｐは０≦Ｐ≦πと設定する。
【００４２】
このようにして、図７のＺ図および図８の斜線マスに示す通り、角度誤差の総和が最小となる経路を見つけ出す。なお、図７のＹ図は、図６からその左上部を抽出した図、図８は最短経路と更新データＣ（＝ｃ１，ｃ２，ｃ３，・・・，ｃｌ）を示す図であり、斜線マスの経路は図６に関して前記角度誤差を最小とする経路（最短経路）の一例を示し、更新データＣについては後述する。
○判定部２５
【００４３】
次に、判定部２５では、前記類似度算出部２４で算出された類似度に基づき、本人か否かの判定を行う。ＤＰ−マッチングによる角度誤差の総和Ｄｉｆｆが小さいほど、登録データと認証データの類似性が高いと考えられる。特にＤｉｆｆ＝０の場合は、登録データと認証データが完全に一致することを意味する。逆に、角度誤差の総和Ｄｉｆｆが大きいほど、登録データと認証データの類似性が低いと考えられる。したがって、判定しきい値Ｄ１を設定し、Ｄｉｆｆの値が設定されたしきい値Ｄ１以下であれば本人、Ｄ１より大きければ本人ではない、と判定する。
○更新部２６
【００４４】
図８に示す通り、ＤＰ−マッチングによるコスト最小経路が斜線マスで示した経路であるとする。更新データＣの系列長は斜線マスの個数ｌに等しくなる。サンプル点tCにおける更新データＣのサンプル値ａtcは、表で対応するサンプル点における登録データＡおよび入力データＢそれぞれのサンプル値の平均により統合する。
【００４５】
例えば、図８の場合、ｃ３は第３行第２列目にあるから、ａ2とｂ３との和を取って２で割ることにより求められる。また、ｃｌー1は第ｎ−1行第ｍ−1列目にあるから、ａmー1とｂnー1との和を取って２で割ることにより求められる。
その他は次の通りである。
ｃ1={ａ1+ ｂ1}／２      ｃ2={ａ2+ ｂ２}／２      ｃ3={ａ２+ ｂ３}／２
ｃ4={ａ3+ ｂ４}／２      ｃ5={ａ４+ ｂ４}／２      ｃ6={ａ５+ ｂ4}／２
ｃ7={ａ６+ ｂ4}／２      ｃ8={ａ７+ ｂ4}／２      ｃ9={ａ８+ ｂ4}／２
・・・
ｃｌ−５={ａmー３+ ｂｎー３}／２  ｃｌ−４={ａmー3+ ｂnー2}／２  ｃｌ−３={ａｍ−３+ｂnー1}／２
ｃｌ−２={ａmー2+ ｂnー1}/２  ｃｌ−１={ａmー1+ ｂnー1}／２      ｃｌ={ａm+ ｂn}／２
【００４６】
このようにして統合した更新データＣ（＝ｃ1，ｃ2，ｃ3，・・・，ｃｌ）は、記憶部２３に再登録される。
【００４７】
次に、前記更新部２６で作成された更新データＣを記憶部２３に再登録するタイミングついて説明する。
【００４８】
生体認証共通の問題として、経時変化により認証精度が劣化する問題があった。これは、腕の筋肉の成長や衰えに起因し、振りのパターンが経時的に変化することにより、本人であっても正しく認証できない状況が発生する問題である。
【００４９】
更新を実行するタイミングとして、次の２通りの方法が考えられる。一つは、認証の都度強制的に更新を実行する方法であり、もう一つは、認証の度に更新が必要かどうかを判定して、更新が必要であれば自動的に更新を行う方法である。
【００５０】
前者の更新方法を実現するためには、スイッチング手段２７および２８のそれぞれを接点Ｓ２に接続し、スイッチング手段２９を接点Ｓ５に接続する。これにより、認証の都度、記憶部２３のデータは強制的に更新される。なお、認証の際に更新を行わせないようにするためには、スイッチング手段２７および２８のそれぞれを接点Ｓ２に接続し、スイッチング手段２９を接点Ｓ３に接続する。
【００５１】
一方、後者の更新方法を実現する方法として二つの方法があるが、これらの方法を実現するためには、スイッチング手段２７および２８のそれぞれを接点Ｓ２に接続し、スイッチング手段２９を接点Ｓ４に接続する。
【００５２】
そして、第１の方法では、判定部２５が本人であると認証した時に、判定部２５から指令を出してスイッチング手段２０をＯＮとする。
【００５３】
第２の方法では、判定部２５に設定されている本人認証判定用のしきい値Ｄ１とは異なるもう１つの更新判定用のしきい値Ｄ２を設ける。なお、Ｄ２は、（０≦）Ｄ２＜Ｄ１とする。
【００５４】
すなわち、入力データＢと登録データＡとのＤＰ−マッチングによる角度誤差の総和ＤｉｆｆがＤ１以下であり、かつＤ２＜Ｄｉｆｆ≦Ｄ１であった場合は更新を行う。ＤｉｆｆがＤ２以下の場合は、本人であると認証するものの更新は行わない。
【００５５】
以上の更新判定により、判定部２５はスイッチング手段２０を制御する。すなわち、Ｄｉｆｆ≦Ｄ２およびＤ１＜Ｄｉｆｆであればスイッチング手段２０はＯＦＦとし、Ｄ２＜Ｄｉｆｆ≦Ｄ１であればスイッチング手段２０はＯＮとする。
【００５６】
この方法によれば、腕の筋肉の経時変化により本人であっても過去に登録したデータに対する類似度は少しずつ低下していくと考えられるが、類似度の低下が小さい間は登録データの更新は行わず、ある程度以上低下した時すなわちＤ２以上に低下した時に更新される。
【００５７】
本実施形態では、登録データを更新すべきタイミングを自動的に判定でき、また更新データＣが予め記憶されていた登録データと新たな入力データとを統合して作成されるので、不用意な登録データの更新を回避することができ、信頼性を向上させることができるようになる。
【００５８】
前記した構成の本発明の本人認証装置は、例えば携帯電話端末等に実装されることにより、腕振り行動を通して、携帯電話の使用者が本当に正しい所有者であるか否かの正当性を検証することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の一実施形態の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】腕振り行動の一例を示す図である。
【図３】検出部として加速度センサを使用した場合に得られる腕振り行動の時系列データ（角加速度の変化）の一例を示すグラフである。
【図４】腕振り行動の時系列データから、認証の対象として使用する区間のデータを抽出する手順の説明図である。
【図５】登録データＡと入力データＢのサンプル点の説明図である。
【図６】ＤＰ−マッチングの説明図である。
【図７】ＤＰ−マッチングにおける登録データＡと入力データＢの各サンプル値の角度誤差の最小経路の説明図である。
【図８】ＤＰ−マッチングにおける角度誤差の最小経路の更新データの説明図である。
【図９】従来の本人認証装置の概略の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６０】
２１・・・検出部、２２・・・抽出部、２３・・・記憶部、２４・・・類似度算出部、２５・・・判定部、２６・・・更新部。
【図１】
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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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【図９】
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【図２】
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