(57)【要約】【課題】登録者だけでなく、非登録者の生体情報、特に顔画像、を用いて、認証時の閾値を設定することにより、該閾値を理想的な値に近づけ、認証精度を向上させた信頼性の高い個人認証装置を提供する。【解決手段】個人認証装置１は、記憶部３において登録者の顔画像データと、非登録者の顔画像データと、を区別して記憶している。個人認証装置１は、閾値を算出するときには、記憶部３に記憶されている全ての顔画像データを用い、認証時には登録者の顔画像データのみ用いて認証する。したがって、閾値を算出する際の顔画像データのサンプル数を増加させ、算出される閾値を理想的な値に近づけることができるので、認証精度の向上が図れる。また、記憶部３に顔画像データが記憶されている非登録者を登録者として扱うこともない。【選択図】図１
2004046697.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人別に、個人を撮像した顔画像に基づく顔画像データを、登録者の顔画像データであるか、非登録者の顔画像データであるかを区別して記憶する顔画像データ記憶手段と、
上記顔画像データ記憶手段に記憶されている顔画像データを用いて閾値を算出する閾値算出手段と、
上記顔画像データ記憶手段に記憶している登録者の顔画像データと、認証対象者を撮像した顔画像に基づく顔画像データとの類似度を算出し、ここで算出した類似度と上記閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、該認証対象者が登録者であるかどうかを認証する認証手段と、
上記顔画像データ記憶手段に顔画像データを記憶している登録者について、非登録者とする旨の指示があったとき、指示された登録者の顔画像データを非登録者の顔画像データとして上記顔画像データ記憶手段に記憶する更新手段と、を備えた個人認証装置。
【請求項２】
上記更新手段は、上記顔画像データ記憶手段に顔画像データを記憶している登録者について、非登録者とする旨の指示があったとき、この登録者の顔画像データを削除しない請求項１に記載の個人認証装置。
【請求項３】
上記閾値算出手段は、上記顔画像データ記憶手段に上記顔画像データが記憶されている２人の組み合わせ毎に算出した類似度の分布における、類似度の平均値、および標準偏差から閾値を算出する請求項１または２に記載の個人認証装置。
【請求項４】
上記閾値算出手段は、所定のタイミングで閾値を更新する請求項１〜３のいずれかに記載の個人認証装置。
【請求項５】
上記所定のタイミングは、上記顔画像記憶手段に新たに顔画像データを記憶したタイミングである請求項４に記載の個人認証装置。
【請求項６】
個人別に、個人を撮像した顔画像に基づく顔画像データを、登録者の顔画像データであるか、非登録者の顔画像データであるかを区別して記憶する顔画像データ記憶手段と、
上記顔画像データ記憶手段に記憶されている顔画像データを用いて閾値を算出する閾値算出手段と、
上記顔画像データ記憶手段に記憶している登録者の顔画像データと、認証対象者を撮像した顔画像に基づく顔画像データとの類似度を算出し、ここで算出した類似度と上記閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、該認証対象者が登録者であるかどうかを認証する認証手段と、を備えた個人認証装置。
【請求項７】
個人別に、該個人の生体情報を、登録者の生体情報であるか、非登録者の生体情報であるかを区別して記憶する生体情報記憶手段と、
上記生体情報記憶手段に記憶されている生体情報を用いて閾値を算出する閾値算出手段と、
上記生体情報記憶手段に記憶している登録者の生体情報と、認証対象者から取得した生体情報との類似度を算出し、ここで算出した類似度と上記閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、該認証対象者が登録者であるかどうかを認証する認証手段と、を備えた個人認証装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、生体情報を用いて認証対象者が登録者であるかどうかを認証する個人認証装置に関し、特に上記生体情報として、目、鼻、口、輪郭等、顔部品の特徴量を用いる個人認証装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、顔、指紋、掌紋、虹彩（アイリス）、声紋等の生体情報を用いて、認証対象者が登録者であるかどうかを認証する個人認証装置があった。個人認証装置は、例えば室内に入室する人を制限する入退室管理システムに適用される。
【０００３】
生体情報で個人を認証する従来の個人認証装置には、登録者の識別コードに対応付けて、該登録者の生体情報、例えば登録者について撮像した顔画像から抽出した、目、鼻、口、輪郭等の顔部品の特徴量、が記憶されている。個人認証装置は、認証対象者の生体情報の入力を受け付けると、本体に記憶している登録者の生体情報毎に、今回入力された認証対象者の生体情報との類似度を算出する。個人認証装置は、ここで算出された類似度の最大値が予め定められている閾値以上であれば、認証対象者を登録者（生体情報の類似度が最大値の登録者）であると認証し、閾値未満であれば認証対象者を非登録者であると認証する。
【０００４】
ところで、個人認証装置は、上記閾値を大きくすると登録者でない者を登録者であると認証する誤受入率（ＦＡＲ（Ｆａｌｓｅ　Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ　Ｒａｔｅ））を抑えることができるが、認証対象者が登録者である場合に登録者でないと認証する誤排除率（ＦＲＲ（Ｆａｌｓｅ　Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ　Ｒａｔｅ））が高くなる。反対に、閾値を小さくすると、認証対象者が登録者である場合に登録者でないと認証する上記誤排除率については抑えられるが、登録者でない者を登録者であると認証する上記誤受入率が高くなる。
【０００５】
誤受入率と、誤排除率とは、生体情報の類似度に対して相反する特性である（図８参照）。図８において横軸が上記閾値であり、縦軸が発生率（上記誤受入率、および誤排除率）である。図８に示すように、誤受入率が最小になる閾値では、誤排除率が最小にならない。一般的な個人認証装置においては、誤受入率が略１％である認証精度が要求されている。上記閾値の設定が、この認証精度を得るのに重要な要素である。
【０００６】
なお、誤受入率を１％にした場合、誤排除率は１〜２％程度になる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記閾値を理想的な値（誤受入率が略１％になる値）に設定することは以下の理由から困難であった。
【０００８】
全人口を対象にした、他人同士の生体情報の類似度の分布は正規分布である。この正規分布（類似度の分布）における、平均値がｍ０、標準偏差がδ０である場合、閾値を、
閾値＝ｍ０＋２．３×δ０
にすることで、誤受入率が略１％である認証精度を実現できる。
【０００９】
ここで問題になるのは、全人口を対象にした他人同士の生体情報の類似度の分布（以下、適正な類似度の分布と言う。）を得るには、生体情報のサンプルが多数必要になるということである。言い換えれば、多数の人から生体情報を取得できなければ、適正な類似度の分布が得られないことである。従来の個人認証装置は、登録者間の生体情報の類似度の分布に基づいて閾値を算出していた。言い換えれば、殆どの場合、非登録者から生体情報が取得できないため、生体情報が取得できる登録者間において類似度を算出し、その分布から閾値を算出していた。このため、生体情報の類似度の分布を得るのに使用される生体情報のサンプル数が少なく、適正な類似度の分布が得られなかった。
【００１０】
例えば、適正な類似度の分布（全人口を対象にした他人同士の生体情報の類似度の分布）が図９（Ａ）に示す正規分布であると仮定した場合、理想的な閾値は図中に示すＸとなる。しかし、個人認証装置において得られる、登録者間の生体情報の類似度の分布については、生体情報のサンプル数が少ないために、図９（Ｂ）、や図９（Ｃ）に示す分布になることがあった。登録者の生体情報の類似度が比較的低い集団である場合、その類似度の分布が図９（Ｂ）に示す分布になり、登録者の生体情報の類似度が比較的高い集団である場合、その類似度の分布が図９（Ｃ）に示す分布になる。
【００１１】
このため、登録者が生体情報の類似度が比較的低い集団である場合、算出される閾値Ｙは理想的な値Ｘよりも小さくなり、誤受入率が高くなる。反対に、登録者が生体情報の類似度が比較的高い集団である場合、算出される閾値Ｚは理想的な値Ｘよりも大きくなり、誤排除率が高くなる。
【００１２】
なお、生体情報を取得する際の撮像環境（カメラの性能、照明、アングル等）が算出される類似度に大きく影響する。例えば、異なる２つの個人認証装置において、それぞれＡさんの生体情報と、Ｂさんの生体情報と、を取得し、その類似度を算出した場合、これら２つの個人認証装置で算出された類似度は殆どの場合同じ値にならない。したがって、複数の個人認証装置で使用されている生体情報を集めることで、生体情報のサンプル数を増加させても、適正な類似度の分布が得られない。適正な類似度の分布を得るには、自装置において、より多くの個人から生体情報を取得しなければならない。
【００１３】
また、閾値の理想的な値は個人認証装置の使用環境等により変化するものであって、個人認証装置毎に異なる値である（固定値ではない。）。
【００１４】
さらに、従来の個人認証装置は、登録者だけでなく、非登録者の生体情報も利用して閾値を算出することを考慮した構成ではなかった。具体的には、非登録者の生体情報を記憶させた場合、認証時に、認証対象者の生体情報と、この非登録者の生体情報と、の類似度も算出し、登録者であるかどうかを認証する構成であり、生体情報を記憶した非登録者が登録者として扱われる。
【００１５】
このように、従来の個人認証装置は、登録者間の生体情報の類似度の分布に基づいて閾値を算出していたので、理想的な閾値で本体を動作させることができず、誤受入率が大きくなったり、誤排除率が大きくなる等、認証精度を十分に確保できていなかった。
【００１６】
この発明の目的は、登録者だけでなく、非登録者の生体情報、特に顔画像、を用いて、認証時の閾値を設定することにより、該閾値を理想的な値に近づけ、認証精度を向上させた信頼性の高い個人認証装置を提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
この発明の個人認証装置は、上記課題を解決するために以下の構成を備えている。
【００１８】
個人別に、該個人の生体情報を、登録者の生体情報であるか、非登録者の生体情報であるかを区別して記憶する生体情報記憶手段と、
上記生体情報記憶手段に記憶されている生体情報を用いて閾値を算出する閾値算出手段と、
上記生体情報記憶手段に記憶している登録者の生体情報と、認証対象者から取得した生体情報との類似度を算出し、ここで算出した類似度と上記閾値算出手段が算出した閾値とに基づいて、該認証対象者が登録者であるかどうかを認証する認証手段と、を備えている。
【００１９】
この構成では、生体情報記憶手段が個人別に該個人の生体情報を記憶する。また、生体情報記憶手段は、記憶している生体情報が登録者の生体情報であるか、非登録者の生体情報であるかを区別して記憶している。ここで言う、生体情報とは、顔、指紋、掌紋、虹彩（アイリス）、声紋等、である、例えば、撮像した顔画像から、目、鼻、口、輪郭等の顔部品毎に抽出した特徴量からなる顔画像データを生体情報として、生体情報記憶手段に記憶している。
【００２０】
閾値算出手段が、生体情報記憶手段に記憶されている生体情報を用いて閾値を算出する。この閾値の算出においては、生体情報記憶手段に記憶している全ての生体情報（登録者、および非登録者の生体情報）が利用される。閾値の算出は、生体情報記憶手段に生体情報が記憶されている個人、２人の組み合わせ毎に生体情報の類似度を算出し、その類似度の分布を得る。ここで得た類似度の分布について、平均値ｍおよび標準偏差δを求め、この平均値ｍおよび標準偏差δを用いて閾値を算出する。具体的には、閾値は、
閾値＝ｍ＋２．３×δ
により算出される。
【００２１】
また、認証手段が、生体情報記憶手段に記憶している登録者の生体情報と、認証対象者から取得した生体情報との類似度を算出する。言い換えれば、生体情報記憶手段に記憶している非登録者の生体情報と、認証対象者から取得した生体情報との類似度については算出しない。したがって、生体情報記憶手段に生体情報が記憶されている非登録者を登録者として取り扱うことはない。認証手段は、算出した類似度と閾値算出手段により算出された閾値とに基づいて、認証対象者が登録者であるかどうかを認証する。例えば、認証手段は、今回算出された類似度の最大値が閾値以上であれば認証対象者を登録者（類似度が最大であった登録者）であると認証し、算出した類似度の最大値が閾値未満であれば認証対象者を非登録者であると認証する。
【００２２】
このように、生体情報記憶手段において、登録者の生体情報と、非登録者の生体情報とを区別して記憶する構成としたので、本体に生体情報が記憶されている非登録者が登録者として扱われることもなく、また認証時に用いる閾値の算出において、非登録者の生体情報を使用することができるので、閾値の算出に使用する生体情報のサンプル数を増加させられる。したがって、算出される閾値を理想的な値に近づけることができ、結果的に認証精度を向上させることができる。
【００２３】
なお、上記理想的な値は、全人口を対象にした他人同士の生体情報の類似度の分布から算出される値である。
【００２４】
また、非登録者の生体情報の取得には、プライバシー等、種々の制限を受けることから、更新手段が登録を解除した登録者の生体情報について、従来のように装置本体から削除せずに、非登録者の生体情報として本体に残す。
【００２５】
また、認証手段が登録者でないと認証したときに、認証対象者（非登録者）から認証のために取得した生体情報を、非登録者の生体情報として生体情報記憶手段に記憶させてもよい。これにより、非登録者の生体情報を生体情報記憶手段に効率的に記憶させることができる。
【００２６】
さらに、閾値算出手段において、閾値を所定のタイミングで更新させてもよい。この所定のタイミングは、生体情報記憶手段に新たな生体情報が記憶されたタイミングや、前回の閾値の算出から所定時間経過したタイミングである。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施形態である個人認証装置について説明する。
【００２８】
図１は、この発明の実施形態である個人認証装置の構成を示すブロック図である。この実施形態の個人認証装置１は、カメラで撮像した顔画像に基づく顔画像データにより個人（認証対象者）を認証する。個人認証装置１は、本体の動作を制御する制御部２と、生体情報として顔画像データを記憶する記憶部３と、カメラ１０で撮像された撮像画像が入力される顔画像入力部４と、本体に対する入力操作を行う操作部５と、本体の動作状態や認証結果等を表示する表示部６と、認証結果を出力する出力部７と、を備えている。制御部２には、顔画像入力部４に入力されたカメラ１０の撮像画像を一時的に記憶する画像メモリ、動作時に発生したデータを記憶するＲＡＭ、本体の動作プログラムが記録されたＲＯＭ等が設けられている。
【００２９】
記憶部３には、個人別に顔画像データ（生体情報）が記憶されている。具体的には、図２に示すように、個人を識別する識別コードに対応付けて、該個人の顔画像データを記憶している。図２に示す例は、識別コード「０００１」で識別される個人は、４つの顔画像データＡ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４が記憶部３に記憶されており、識別コード「０００２」で識別される個人は、３つの顔画像データＢ１、Ｂ２、Ｂ３が記憶部３に記憶されている。また、顔画像データが記憶されている個人別に、該個人が登録者であるか、非登録者であるかを示す登録者フラグが対応付けられている。図２において登録者フラグが「１」である個人が登録者であり、「０」である個人が非登録者である。
【００３０】
なお、ここでは登録者フラグにより、登録者の顔画像データと非登録者の顔画像データとを区別しているが、記憶部３の記憶領域を２つに分割し、一方の記憶領域に登録者の顔画像データを記憶し、他方の記憶領域に非登録者の顔画像データを記憶することによって、登録者の顔画像データと非登録者の顔画像データとを区別して記憶する構成であってもよい。
【００３１】
次に、顔画像データについて説明する。この実施形態で言う顔画像データは、カメラ１０で撮像した個人の顔画像から、目、鼻、口、輪郭等の顔部品を抽出し、ここで抽出した顔部品毎の特徴量からなるデータである（図３参照）。例えば、図３に示す特徴量ａは目の特徴量であり、特徴量ｂは鼻の特徴量であり、特徴量ｃは口の特徴量であり、特徴量ｄは輪郭の特徴量である。
【００３２】
また、図３に示すように、顔画像データＡ１と顔画像データＢ１とにおける類似度は、顔部品毎に特徴量の類似度（類似度ａ、類似度ｂ、類似度ｃ、類似度ｄ・・・）を算出し、ここで算出された顔部品毎の類似度から総合的に算出される。例えば、顔部品毎の特徴量の類似度の平均値を、顔画像データＡ１と顔画像データＢ１とにおける類似度として算出する。
【００３３】
また、出力部７から出力された認証結果は、例えばドアの施錠、開錠を制御する装置に入力される。この装置が入力された認証結果に基づいて、ドアの施錠、開錠を行う。
【００３４】
以下、この発明の実施形態である個人認証装置１の動作について説明する。
【００３５】
図４は、この実施形態の個人認証装置の記憶部に対するデータの更新処理を示すフローチャートである。
【００３６】
個人認証装置１は、操作部５において識別コードが入力されると（ｓ１）、さらに実行する処理の選択を受け付ける（ｓ２〜ｓ４）。ここで選択される処理は、以下に示す▲１▼〜▲３▼の処理である。
▲１▼記憶部３に顔画像データが記憶されていない新規の登録者が、顔画像データを記憶部３に登録する、顔画像データの新規登録、
▲２▼記憶部３にすでに顔画像データが記憶されている登録者が、新たに別の顔画像データを登録する、顔画像データの追加登録、
▲３▼記憶部３に顔画像データが記憶されている登録者の登録を解除し、非登録者に変更する登録解除、
個人認証装置１は、上記▲１▼にかかる新規登録が選択されると、カメラ１０で撮像され、顔画像入力部４に入力されている新規登録者の顔画像を取り込む（ｓ５）。個人認証装置１はｓ５で取り込んだ顔画像から、目、鼻、口、輪郭等、予め定められている顔部品毎に特徴量を抽出し（ｓ６）、ここで抽出した顔部品の特徴量からなる顔画像データを作成する（ｓ７）。個人認証装置１は、ｓ１で入力された識別コードにｓ７で作成された顔画像データを対応付けて、記憶部３に新規に登録する（ｓ８）。このとき、登録者フラグについては、登録者であることを示す「１」を対応付けて、記憶部３に記憶する。
【００３７】
また、個人認証装置１は、上記▲２▼にかかる追加登録が選択されると、カメラ１０で撮像され、顔画像入力部４に入力されている登録者の顔画像を取り込む（ｓ９）。個人認証装置１はｓ９で取り込んだ顔画像から、目、鼻、口、輪郭等、予め定められている顔部品毎に特徴量を抽出し（ｓ１０）、ここで抽出した顔部品の特徴量からなる顔画像データを作成する（ｓ１１）。ｓ９〜ｓ１１の処理は、上記新規登録におけるｓ５〜ｓ７と同じ処理である。個人認証装置１は、ｓ１で入力された識別コードで識別される登録者の顔画像データとして、ｓ１１で作成した顔画像データを記憶部３に追加記憶（追加登録）する。例えば、図２に示した識別コード「０００１」で識別される個人（登録者）が顔画像データの追加登録を行った場合、すでに記憶されている４つの顔画像データＡ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４に加えて、今回カメラ１０で撮像した登録者の顔画像から、新たに作成された顔画像データＡ５を記憶部３に記憶する。
【００３８】
なお、１人の登録者について、複数の顔画像データを記憶部３に記憶しておくことにより、後述する認証処理において登録者を非登録者であると認証する誤排除率を抑えることができる。具体的には、カメラ１０で撮像された同じ人物の顔画像であっても、撮像時における表情（例えば、目をつむっている、笑っている）の違いにより、撮像された顔画像から作成される顔画像データが異なる。このため、同じ登録者について複数の顔画像データが登録されている場合、認証時において認証対象者（この場合登録者である。）の撮像時における該認証対象者の表情と、近い表情の顔画像データが記憶部３に記憶されている可能性が高くなる。このため、認証対象者の撮像時における表情の影響を抑えた認証が行え、誤排除率を抑えることができる。
【００３９】
さらに、個人認証装置１は、上記▲３▼にかかる登録解除が選択されると、ｓ１で入力された識別コードをキーにして記憶部３を検索し、該当する識別コードに対して記憶されている登録者フラグを登録者を示す「１」から非登録者を示す「０」に更新する（ｓ１３）。このとき、登録を解除した登録者について、記憶部３に記憶している顔画像データについては、削除しない。
【００４０】
このように、この実施形態の個人認証装置１は、登録者フラグにより記憶部３に記憶している顔画像データが登録者のものであるか、非登録者のものであるかを区別している。
【００４１】
なお、上述したように、記憶部３の記憶領域を２つに分割し、一方の記憶領域に登録者の顔画像データを記憶し、他方の記憶領域に非接触登録者の顔画像データを記憶することにより、記憶部３に記憶している顔画像データが登録者のものであるか、非登録者のものであるかを区別してもよい。
【００４２】
次に、この発明の実施形態である個人認証装置１における、認証時に使用する閾値を算出する閾値算出処理について説明する。
【００４３】
図５は、この発明の実施形態である個人認証装置における閾値算出処理を示すフローチャートである。
【００４４】
この閾値算出処理は、予め定められた所定のタイミングで自動的に実行するように構成してもよいし、また操作部５において所定の入力操作が行われたときに実行するように構成してもよい。また、自動的に実行する際の所定のタイミングとしては、例えば、記憶部３に新たな顔画像データが記憶されたタイミング（具体的には上記図４で示したｓ８、ｓ１２の処理完了後）、記憶部３に記憶された新たな顔画像データが所定数、例えば５０個、１００個、に達したタイミング、さらには前回の閾値の算出から所定期間、例えば１ヶ月、２ヶ月、経過したタイミング、が考えられる。
【００４５】
以下、図５を参照しながら閾値算出処理について説明する。個人認証装置３は、記憶部３に顔画像データが記憶されている個人の組み合わせ（２人の組み合わせ）毎に、顔画像データの類似度を算出する（ｓ２１、ｓ２２）。類似度の算出方法は、上述したように、顔部品毎に特徴量の類似度（類似度ａ、類似度ｂ、類似度ｃ、類似度ｄ・・・）を算出し、ここで算出した顔部品毎の類似度から総合的に算出する。また、顔画像データが複数記憶されている個人については、顔画像データ毎に類似度を算出する。例えば、図２に示した識別コード「０００１」の個人と、識別コード「０００２」の個人との類似度の算出は、Ａ１−Ｂ１、Ａ１−Ｂ２、Ａ１−Ｂ３、Ａ２−Ｂ１、Ａ２−Ｂ２、Ａ２−Ｂ３、Ａ３−Ｂ１、Ａ３−Ｂ２、Ａ３−Ｂ３、Ａ４−Ｂ１、Ａ４−Ｂ２、Ａ４−Ｂ３、の合計１２通りの組み合わせについて、それぞれ類似度を算出し、ここで算出した１２個の類似度の中で最大の類似度を、識別コード「０００１」の個人と、識別コード「０００２」の個人との類似度とする。
【００４６】
個人認証装置１は、記憶部３に顔画像データが記憶されている個人の全組み合わせについて、両者間の類似度を算出すると、類似度の分布を取得し（ｓ２３）、ここで取得した類似度の分布について平均値ｍ、および標準偏差δを算出する（ｓ２４）。個人認証装置１は、ｓ２４で算出した平均値ｍ、および標準偏差δを用いて、閾値を算出する（ｓ２５）。閾値は、
閾値＝ｍ＋２．３×δ
により算出される。個人認証装置１は、ｓ２５で算出した閾値を、これ以降の認証時に用いる閾値として設定し（ｓ２６）、本処理を終了する。
【００４７】
このように、この実施形態の個人認証装置１においては、登録者だけでなく非登録者の顔画像データを記憶部３に記憶し、非登録者の顔画像データも使用して上記閾値算出処理で閾値を算出するようにしたので、閾値の算出に使用する顔画像データのサンプル数を増加させることができ、算出される閾値を理想的な値（誤受入率が略１％になる値）に近づけることができる。したがって、認証時における認証精度の向上が図れる。
【００４８】
次に、この発明の実施形態である個人認証装置における認証処理について説明する。
【００４９】
図６は、この実施形態の個人認証装置における認証処理を示すフローチャートである。
【００５０】
個人認証装置１は、認証対象者の存在を検出すると（ｓ３１）、カメラ１０で撮像されている認証対象者の顔画像を顔画像入力部４から取り込む（ｓ３２）。個人認証装置１は、赤外線センサ等で認証対象者を自動検出する構成であってもよいし、また認証対象者に操作させるボタンを設けた構成であってもよい。個人認証装置１は、ｓ３２で取り込んだ認証対象者の顔画像から、顔部品毎に特徴量を抽出し（ｓ３３）、認証者顔画像データを作成する（ｓ３４）。ｓ３４で作成される認証者顔画像データは、記憶部３に記憶されている顔画像データと同じ構成である。
【００５１】
個人認証装置１はｓ３４で認証者顔画像データを作成すると、記憶部３に記憶されている登録者の顔画像データ毎に、この認証者顔画像データとの類似度を算出する（ｓ３５、ｓ３６）。顔画像データが複数記憶されている登録者については、記憶されている顔画像データ毎に、認証者顔画像データとの類似度を算出する。例えば、顔画像データが４つ記憶されている登録者については、４つの顔画像データ毎に認証者顔画像データとの類似度が算出される。
【００５２】
なお、個人認証装置１は、記憶部３に記憶されている非登録者の顔画像データと、認証者顔画像データとの類似度については算出しない。
【００５３】
個人認証装置１は、記憶部３に顔画像データを記憶している全登録者について、認証用顔画像データとの類似度の算出が完了すると、今回算出された類似度の最大値が、閾値以上であるかどうかを判定する（ｓ３７）。個人認証装置１は、ｓ３７で今回算出された類似度の最大値が閾値以上であると判定すると、認証対象者を登録者（類似度が最大になった登録者）であると認証し（ｓ３８）、この認証結果を出力部７から出力する（ｓ３９）。反対に、ｓ３７で今回算出された類似度の最大値が閾値未満であると判定すると、認証対象者を非登録者であると認証し（ｓ４０）、この認証結果を出力部７から出力する（ｓ４１）。
【００５４】
出力部７から出力された認証結果は、例えばドアの鍵を施錠、開錠する装置に入力される。この装置が、認証結果に応じてドアの鍵を施錠、または開錠する。
【００５５】
このように、この実施形態の個人認証装置１は、認証対象者が登録者であるか、非登録者であるかを認証するときに用いる閾値の算出において、登録者の顔画像データだけでなく、非登録者の顔画像データも用いるので、顔画像データのサンプル数を増加させることができ、算出される閾値を理想的な値に近づけることができる。これにより、認証精度の向上が図れる。
【００５６】
また、個人認証装置１は、登録者の顔画像データと、非登録者の顔画像データとを、区別して記憶部３に記憶し、認証処理では記憶部３に記憶している非登録者の顔画像データと、認証対象者の顔画像データ（認証者顔画像データ）との類似度を算出しない構成としたので、非登録者を登録者として取り扱うこともない。
【００５７】
また、上記実施形態では、ｓ４０で認証対象者が非登録者であると認証すると、認証結果を出力して本処理を終了するとしたが、図７に示すようにｓ４０で認証対象が非登録者であると認証すると、ｓ３４で作成した認証対象者の顔画像データ（認証者顔画像データ）を記憶部３に非登録者の顔画像データとして登録するようにしてもよい（ｓ５１）。このようにすれば、記憶部３に記憶される非登録者の顔画像データを効率的に増加させることができ、図５に示した閾値算出処理で算出される閾値を理想的な値に一層近づけることができ、認証精度の一層の向上が図れる。
【００５８】
また、上記実施形態では顔画像データで認証対象者を認証する個人認証装置１を例にして本願発明を説明したが、本願発明は指紋、掌紋、虹彩（アイリス）、声紋等、他の生体情報で個人を認証する個人認証装置にも適用できる。
【００５９】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、登録者の生体情報と、非登録者の生体情報とを区別して、本体に記憶する構成としたので、登録者だけでなく、非登録者の生体情報も用いて認証時に用いる閾値を算出することができ、算出される閾値を理想的な値に近づけることができるので、認証精度の向上が図れる。
【００６０】
また、登録を解除した個人についても、本体に記憶されている生体情報を削除せずに残しているので、閾値の算出に使用する生体情報のサンプル数を減少させることがない。
【００６１】
さらに、認証時には登録者の生体情報のみ使用し、非登録者の生体情報については使用しないので、非登録者を登録者として扱うという問題もない。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施形態である個人認証装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施形態である個人認証装置の記憶部の構成を説明する図である。
【図３】顔画像データの構成を説明する図である。
【図４】この発明の実施形態である個人認証装置の記憶部に対するデータの更新処理を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施形態である個人認証装置における閾値算出処理を示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施形態である個人認証装置の認証処理を示すフローチャートである。
【図７】この発明の別の実施形態である個人認証装置の認証処理を示すフローチャートである。
【図８】ＦＡＲ，ＦＲＲを説明する図である。
【図９】従来の個人認証装置における課題を説明する図である。
【符号の説明】
１−個人認証装置
２−制御部
３−記憶部
４−画像入力部
５−操作部
６−表示部
７−出力部
１０−カメラ
【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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【図９】
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