(57)【要約】【課題】より少ないデータ伝送量で個人認証に必要なユーザ情報などをやり取りでき、かつ、より少ない記憶容量の情報記憶媒体に対しても個人認証に必要なユーザ情報などを記録することができるデータ処理装置を提供する。【解決手段】被処理データに対し、近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現し、この近似表現した近似データに対し元の被処理データとの誤差を求め、この求めた誤差に基づき最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択し、この選択した近似データをデータ出力媒体に対し出力する。そして、被処理データを受取る側では、データ出力媒体に出力された近似データを読込み、このデータ読込んだ近似データを元の被処理データの近似値に復元する。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される被処理データに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似手段と、
このデータ近似手段により近似表現された近似データに対し前記入力された被処理データとの誤差を求める係数近似誤差算出手段と、
この係数近似誤差算出手段により求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択手段と、
この近似データ選択手段により選択された近似データをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力手段と、
前記データ出力媒体に出力された近似データを当該データ出力媒体から読込むデータ読込手段と、
このデータ読込手段により読込まれた近似データを元の被処理データの近似値に復元するデータ復元手段と、
を具備したことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
入力される被処理データに対し、主成分分析を行なうことにより固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出手段と、
この固有値・固有ベクトル算出手段により求められた固有値の大きい順に所定数の固有値とそれに対応する固有ベクトルを選択する固有値・固有ベクトル選択手段と、
この固有値・固有ベクトル選択手段により選択された固有値と固有ベクトルのデータをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力手段と、
前記データ出力媒体に出力された固有値と固有ベクトルのデータを当該データ出力媒体から読込むデータ読込手段と、
このデータ読込手段により読込まれた固有値と固有ベクトルから元の被処理データの近似値を逆算することにより元の被処理データに復元するデータ復元手段と、
を具備したことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項３】
入力される被処理データに対し、主成分分析を行なうことにより固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出手段と、
この固有値・固有ベクトル算出手段により求められた固有値の大きい順に所定数の固有値とそれに対応する固有ベクトルを選択する固有値・固有ベクトル選択手段と、
この固有値・固有ベクトル選択手段により選択された固有値と固有ベクトルのデータに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似手段と、
このデータ近似手段により近似表現された近似データに対し前記データ近似手段に入力されたデータとの誤差を求める係数近似誤差算出手段と、
この係数近似誤差算出手段により求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択手段と、
この近似データ選択手段により選択された近似データをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力手段と、
前記データ出力媒体に出力された近似データを当該データ出力媒体から読込むデータ読込手段と、
このデータ読込手段により読込まれた近似データを前記データ近似手段に入力されたデータに復元し、この復元したデータから元の被処理データの近似値を逆算することにより元の被処理データに復元するデータ復元手段と、
を具備したことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項４】
前記被処理データは、相互相関行列もしくは分散・共分散行列のデータであることを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記あらかじめ設定される近似関数形式は、ｙ＝ａｘb のような高次元関数を用いることを特徴とする請求項１または請求項３記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記被処理データは、生体情報を用いた個人認証に係る被認証者のデータであることを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記データ出力媒体は、ＩＣカードなどのデータ記録媒体であり、前記データ出力手段は、このデータ記録媒体に対してデータを記録することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記データ出力媒体は、データ通信回線などの通信伝送媒体であり、前記データ出力手段は、この通信伝送媒体に対してデータを出力することを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記固有値・固有ベクトル選択手段は、主成分の寄与率もしくは累積寄与率に基づいて選択することを特徴とする請求項２または請求項３記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
入力される被処理データに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似ステップと、
このデータ近似ステップにより近似表現された近似データに対し前記入力された被処理データとの誤差を求める係数近似誤差算出ステップと、
この係数近似誤差算出ステップにより求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択ステップと、
この近似データ選択ステップにより選択された近似データをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力ステップと、
前記データ出力媒体に出力された近似データを当該データ出力媒体から読込むデータ読込ステップと、
このデータ読込ステップにより読込まれた近似データを元の被処理データの近似値に復元するデータ復元ステップと、
を具備したことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１１】
入力される被処理データに対し、主成分分析を行なうことにより固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出ステップと、
この固有値・固有ベクトル算出ステップにより求められた固有値の大きい順に所定数の固有値とそれに対応する固有ベクトルを選択する固有値・固有ベクトル選択ステップと、
この固有値・固有ベクトル選択ステップにより選択された固有値と固有ベクトルのデータをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力ステップと、
前記データ出力媒体に出力された固有値と固有ベクトルのデータを当該データ出力媒体から読込むデータ読込ステップと、
このデータ読込ステップにより読込まれた固有値と固有ベクトルから元の被処理データの近似値を逆算することにより元の被処理データに復元するデータ復元ステップと、
を具備したことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１２】
被認証者が所持し、個人認証に係る被認証者の情報であるユーザ情報が記録されているユーザ情報記憶媒体から前記ユーザ情報を読込むユーザ情報読込手段と、
前記被認証者から認証用情報を取得する認証用情報取得手段と、
前記ユーザ情報読込手段によりユーザ情報記憶媒体から読込んだユーザ情報と前記認証用情報取得手段により取得した被認証者の認証用情報とに基づき当該被認証者が本人であるか否かを認証する認証手段と、
この認証手段により当該被認証者が本人であると認証された場合、前記ユーザ情報読込手段によりユーザ情報記憶媒体から読込んだユーザ情報に対し変更および更新のうち少なくともいずれか一方の処理を施すユーザ情報処理手段と、
前記ユーザ情報記憶媒体に記録されているユーザ情報を前記ユーザ情報処理手段により処理されたユーザ情報に書換えるユーザ情報書込手段とを具備し、
前記ユーザ情報書込手段は、
前記ユーザ情報処理手段により処理されたユーザ情報に対し、主成分分析を行なうことにより固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出手段と、
この固有値・固有ベクトル算出手段により求められた固有値の大きい順に所定数の固有値とそれに対応する固有ベクトルを選択する固有値・固有ベクトル選択手段と、
この固有値・固有ベクトル選択手段により選択された固有値と固有ベクトルのデータに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似手段と、
このデータ近似手段により近似表現された近似データに対し前記データ近似手段に入力されたデータとの誤差を求める係数近似誤差算出手段と、
この係数近似誤差算出手段により求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択手段と、
この近似データ選択手段により選択された近似データを前記ユーザ情報記憶媒体に対し書込むデータ書込手段とを具備し、
前記ユーザ情報読込手段は、
前記ユーザ情報記憶媒体からそれに記録された近似データを読込むデータ読込手段と、
このデータ読込手段により読込まれた近似データを前記データ近似手段に入力されたデータに復元し、この復元したデータから元のユーザ情報の近似値を逆算することにより元のユーザ情報に復元するデータ復元手段とを具備したことを特徴とする個人認証装置。
【請求項１３】
前記ユーザ情報は、被認証者の生体情報など個人認証用の辞書情報、当該辞書の更新に必要な情報、認証履歴情報、パスワードなどの個人認証に係る被認証者の情報であることを特徴とする請求項１２記載の個人認証装置。
【請求項１４】
被認証者から取得する認証用情報は、当該被認証者の顔画像、顔形状、指紋、虹彩、声紋、掌形などの被認証者を特定できる情報であることを特徴とする請求項１２記載の個人認証装置。
【請求項１５】
前記ユーザ情報記憶媒体は、ＩＣカードなどの携帯形情報記憶媒体であることを特徴とする請求項１２記載の個人認証装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえば、被認証者の顔画像、指紋、網膜、虹彩、掌形などの生体情報を認証用情報として用いることにより被認証者が本人であるか否かを認証する個人認証装置において、個人認証に係る被認証者の情報であるユーザ情報を圧縮処理するデータ処理装置およびデータ処理方法に関する。
また、本発明は、上記データ処理装置を用いた個人認証装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
最近、たとえば、セキュリティを重視する建物や部屋への入退場管理において、被認証者（入退場者）の顔画像、指紋、網膜、虹彩、掌形などの生体情報を認証用情報として用いることにより被認証者が本人であるか否かを認証する個人認証装置が開発されている。
【０００３】
このような個人認証装置は、通常、被認証者の生体情報など個人認証用の辞書情報、当該辞書の更新に必要な情報、認証履歴情報、パスワードなどの個人認証に係る被認証者の情報であるユーザ情報を、内蔵するハードディスク装置などの情報記憶媒体に記録（記憶）して単独で使用するか、あるいは、ネットワークなどの通信回線を介してユーザ情報共有サーバに伝送して当該サーバに記録（記憶）することにより、複数の個人認証装置間で共有するようになっている。
【０００４】
ところで、個人認証に必要なユーザ情報は、上記したように、内蔵するハードディスク装置に格納して単独で使用するか、あるいは、ネットワークデータを介してユーザ情報共有サーバに格納して複数の個人認証装置間で共有するわけであるが、その場合、従来のデータ処理方法は、ユーザ情報をそのままの形式でハードディスク装置に記録したり、ネットワークを伝送させたりしている。あるいは、周知のハフマン符号化やＬａｍｐｅｌ  Ｚｉｖ圧縮などの汎用の圧縮アルゴリズムにより圧縮して記録したり伝送したりしている（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００５】
【非特許文献１】
Ｍａｒｋ  Ｎｅｌｓｏｎ  ａｎｄ  Ｊｅａｎ−Ｌｏｕｐ  Ｇａｉｌｌｙ（荻原剛志・山口英  訳）．“データ圧縮ハンドブック”．Ｐｅａｒｓｏｎ  Ｅｄｎｃａｔｉｏｎ  Ｊａｐａｎ，１９９５．
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特に顔画像などを含むユーザ情報の場合、データ容量が非常に大きいため、従来のデータ処理方法では、ＩＣカードなどのような記憶容量の小さい情報記憶媒体に記録できないという問題があり、また、ネットワークなどに対するデータ伝送量が増えるという問題がある。
【０００７】
さらに、非特許文献１のような汎用の圧縮アルゴリズムでは、充分にデータ容量を小さくできない、あるいは、充分にデータ容量を小さくすると、非常に誤差が大きくなってしまう場合があるという問題がある。
また、個人認証に必要なユーザ情報をユーザ情報共有サーバを介して共有するために、ネットワークなどが必要になるばかりか、ネットワークなどの機密性の低い外部機器で伝送する必要がある。
【０００８】
そこで、本発明は、より少ないデータ伝送量で個人認証に必要なユーザ情報などをやり取りでき、かつ、より少ない記憶容量の情報記憶媒体に対しても個人認証に必要なユーザ情報などを記録することができるデータ処理装置およびデータ処理方法を提供することを目的とする。
【０００９】
また、本発明は、個人認証に必要なユーザ情報をネットワークなどの機密性の低い外部機器で伝送することなく、当該ユーザ情報を共有することができる個人認証装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明のデータ処理装置は、入力される被処理データに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似手段と、このデータ近似手段により近似表現された近似データに対し前記入力された被処理データとの誤差を求める係数近似誤差算出手段と、この係数近似誤差算出手段により求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択手段と、この近似データ選択手段により選択された近似データをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力手段と、前記データ出力媒体に出力された近似データを当該データ出力媒体から読込むデータ読込手段と、このデータ読込手段により読込まれた近似データを元の被処理データの近似値に復元するデータ復元手段とを具備している。
【００１１】
また、本発明のデータ処理方法は、入力される被処理データに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似ステップと、このデータ近似ステップにより近似表現された近似データに対し前記入力された被処理データとの誤差を求める係数近似誤差算出ステップと、この係数近似誤差算出ステップにより求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択ステップと、この近似データ選択ステップにより選択された近似データをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力ステップと、前記データ出力媒体に出力された近似データを当該データ出力媒体から読込むデータ読込ステップと、このデータ読込ステップにより読込まれた近似データを元の被処理データの近似値に復元するデータ復元ステップとを具備している。
【００１２】
さらに、本発明の個人認証装置は、被認証者が所持し、個人認証に係る被認証者の情報であるユーザ情報が記録されているユーザ情報記憶媒体から前記ユーザ情報を読込むユーザ情報読込手段と、前記被認証者から認証用情報を取得する認証用情報取得手段と、前記ユーザ情報読込手段によりユーザ情報記憶媒体から読込んだユーザ情報と前記認証用情報取得手段により取得した被認証者の認証用情報とに基づき当該被認証者が本人であるか否かを認証する認証手段と、この認証手段により当該被認証者が本人であると認証された場合、前記ユーザ情報読込手段によりユーザ情報記憶媒体から読込んだユーザ情報に対し変更および更新のうち少なくともいずれか一方の処理を施すユーザ情報処理手段と、前記ユーザ情報記憶媒体に記録されているユーザ情報を前記ユーザ情報処理手段により処理されたユーザ情報に書換えるユーザ情報書込手段とを具備し、前記ユーザ情報書込手段は、前記ユーザ情報処理手段により処理されたユーザ情報に対し、主成分分析を行なうことにより固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出手段と、この固有値・固有ベクトル算出手段により求められた固有値の大きい順に所定数の固有値とそれに対応する固有ベクトルを選択する固有値・固有ベクトル選択手段と、この固有値・固有ベクトル選択手段により選択された固有値と固有ベクトルのデータに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似手段と、このデータ近似手段により近似表現された近似データに対し前記データ近似手段に入力されたデータとの誤差を求める係数近似誤差算出手段と、この係数近似誤差算出手段により求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択手段と、この近似データ選択手段により選択された近似データを前記ユーザ情報記憶媒体に対し書込むデータ書込手段とを具備し、前記ユーザ情報読込手段は、前記ユーザ情報記憶媒体からそれに記録された近似データを読込むデータ読込手段と、このデータ読込手段により読込まれた近似データを前記データ近似手段に入力されたデータに復元し、この復元したデータから元のユーザ情報の近似値を逆算することにより元のユーザ情報に復元するデータ復元手段とを具備している。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、第１の実施の形態について説明する。
図１は、第１の実施の形態に係るデータ処理装置の構成を概略的に示すものである。このデータ処理装置は、入力される被処理データとしての係数データに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似手段としての係数データ近似部１０１、係数データ近似部１０１で用いる近似関数形式を記憶している近似関数形式記憶部１０２、係数データ近似部１０１により近似表現された近似データに対し入力された係数データとの誤差を求める係数近似誤差算出手段としての係数近似誤差算出部１０３、係数近似誤差算出部１０３により求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択手段としての近似関数パラメータ決定部１０４、近似関数パラメータ決定部１０４により決定された近似データをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力手段としての係数データ出力部１０５、データ出力媒体に出力された近似データを当該データ出力媒体から読込むデータ読込手段としての係数データ読込部１０６、および、係数データ読込部１０６により読込まれた近似データを元の係数データの近似値に復元するデータ復元手段としての係数データ復元部１０７によって構成されている。
【００１４】
ここで、被処理データである係数データとは、たとえば、相互関数行列や分散・共分散行列の係数データであってもよいし、個人認証装置における顔画像、指紋、虹彩、掌形など個人認証用の辞書情報、当該辞書の更新に必要な情報、認証履歴情報などの個人認証に係る被認証者の情報であってもよい。
【００１５】
以下、第１の実施の形態に係るデータ処理の流れについて図２に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、係数データ近似部１０１は、近似関数形式記憶部１０２から近似関数形式を取得する（ステップＳ１０１）。ここで、近似関数形式とは、たとえば、「ｙ＝ａｘb 、ｘのビット数ｖ、（パラメータａ，ｂ，ｖ）」、「ｙ＝ａｅx 、ｘのビット数ｖ、（パラメータａ，ｖ）」…のような情報である。
【００１６】
次に、係数データ近似部１０１は、パラメータａ，ｂ，…の値を選定する（ステップＳ１０２）。パラメータの値は、あらかじめ設定された集合から選択してもよいし、初期値ａ0 とステップ幅δａを基に、ｉ番目に設定されるパラメータをａ0 ＋ｉ＊δａとしてもよい。
【００１７】
次に、係数データ近似部１０１は、入力される処理すべきｎ個の係数データｙi （ｉ＝１，…，ｎ）を、ステップＳ１０２で選定された近似関数、たとえば、ｙ＝ａｘb （パラメータａ，ｂ，…には具体的な値が設定されている）を用い、係数データｙi ＝ａｘi b となるｘi を求める（ステップＳ１０３）。
【００１８】
このような処理を、全ての係数データｙi について行なう。ここで、近似関数の形式として高次元関数などの適切な関数を選ぶことで、図３に示すように、広いダイナミックレンジをもつ係数データｙi （表現するのに多くのビット数が必要）を、狭いダイナミックレンジの係数データｘi （少ないビット数で表現可能）で近似表現することにより、データ量を圧縮することができる。
【００１９】
次に、係数近似誤差算出部１０３は、ｙi と、ａｘi b とを比較することにより、誤差を計算する（ステップＳ１０４）。誤差としては、たとえば、二乗誤差の和
【数１】
2004213108.tif 000003
を用いればよい。この誤差が小さいほど、ａｘi b はｙi の良い近似になっている。
【００２０】
次に、近似関数パラメータ決定部１０４は、ステップＳ１０４で算出された誤差を基に、充分に小さい誤差であるかを判定する（ステップＳ１０５）。充分に誤差が小さければ、係数データ出力部１０５は、最も誤差の小さい近似関数の形式（ｙ＝ａｘb ）とパラメータ（ａ，ｂ，…）と近似係数データｘi をデータ出力媒体に対し出力する（ステップＳ１０６）。
【００２１】
ここに、出力するデータは、たとえば、図４に示すようなフォーマットになる。関数形式の情報やパラメータの情報のオーバーヘッドがあるが、広ダイナミックレンジのｙi を狭ダイナミックレンジのｘi で近似しているため、全体のデータ量は小さくなる。
【００２２】
もし、ステップＳ１０５で充分小さい誤差でなかった場合は、新たなパラメータａ，ｂ，…を設定する処理（ステップＳ１０２）を、全てのパラメータ候補について行なう（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７で全てのパラメータ候補の処理が終わっていた場合は、新たな近似関数形式を取得する処理（ステップＳ１０１）を、全ての近似関数形式について行なう（ステップＳ１０８）。
【００２３】
ステップＳ１０８において、全ての近似関数形式候補の処理が終わっていた場合は、ステップＳ１０６に進み、探索した中で最も誤差の小さい近似関数の形式（ｙ＝ａｘb ）とパラメータ（ａ，ｂ，…）と近似関数データｘi をデータ出力媒体に対し出力する（ステップＳ１０６）。
【００２４】
ここに、データ出力媒体としては、通常のデータ記録媒体や有線・無線の通信伝送媒体を用いてもよいし、個人認証装置における認証媒体として用いるデータ記録媒体（たとえば、ＩＣカードなど）を用いてもよい。係数データ出力部１０５は、データ記録媒体を用いた場合、そのデータ記録媒体に対してデータを記録するものであり、通信伝送媒体を用いた場合、その通信伝送媒体に対してデータを伝送出力するものである。
【００２５】
圧縮係数データを受取る側では、係数データ読込部１０６がデータ出力媒体から圧縮された係数データの情報（図４）を読込む（ステップＳ１０９）。次に、係数データ復元部１０７は、ステップＳ１０９で読込んだ関数形式とパラメータの情報にしたがって、ｘi からｙ′i ＝ａｘi b を復元することにより、元の係数データｙi の近似係数データｙ′i を得る（ステップＳ１１０）。
【００２６】
このようにして、相互関数行列や分散・共分散行列の係数データ、もしくは、個人認証用の辞書情報、当該辞書の更新に必要な情報、認証履歴情報などの個人認証に必要なデータを、充分に小さい誤差で圧縮することにより、システムに必要なデータ記録媒体の容量や伝送容量を低減させることができる。また、個人を特定するための認証媒体として用いる磁気カードやＩＣカードなどのような記録容量の小さいデータ記録媒体に対しても、これらのデータを容易に記録できるようになる。
【００２７】
次に、第２の実施の形態について説明する。
図５は、第２の実施の形態に係るデータ処理装置の構成を概略的に示すものである。このデータ処理装置は、入力される被処理データに対し、主成分分析を行なうことにより固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出手段としての固有値・固有ベクトル算出部２０１、固有値・固有ベクトル算出部２０１により求められた固有値の大きい順に所定数の固有値とそれに対応する固有ベクトルを選択する固有値・固有ベクトル選択手段としての固有値・固有ベクトル選択部２０２、固有値・固有ベクトル選択部２０２により選択された固有値と固有ベクトルのデータをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力手段としての固有値・固有ベクトル出力部２０３、データ出力媒体に出力された固有値と固有ベクトルのデータを当該データ出力媒体から読込むデータ読込手段としての固有値・固有ベクトル読込部２０４、および、固有値・固有ベクトル読込部２０４により読込まれた固有値と固有ベクトルから元の被処理データの近似値を逆算することにより元の被処理データに復元するデータ復元手段としての係数データ復元部２０５によって構成されている。
【００２８】
以下、第２の実施の形態に係るデータ処理の流れについて図６に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、固有値・固有ベクトル算出部２０１は、入力される処理すべきｋ個のｎ次元ベクトルデータｘj （ｊ＝１，…，ｋ）の相関行列・共分散行列係数データＲ（図７（ａ）参照）に対して、主成分分析を行なうことより固有値λi （ｉ＝１，…，ｎ）と固有ベクトルΦi （ｉ＝１，…，ｎ）を算出する（ステップＳ２０１、図７（ｂ）参照）。
【００２９】
具体的には、以下のような処理を行なう（詳細は公知の文献［２］（赤松茂．“コンピュータによる顔の認識−サーベイ−”．電子情報通信学会論文誌Ｄ−II，Ｖｏ１．Ｊ８０−Ｄ−II，Ｎｏ．８，ｐｐ．２０３１−２０４６，１９９７．）や、文献［３］（高木，下田．“画像解析ハンドブック”．東京大学出版会，ｐ．４０〜，１９９１．）を参照）。
【００３０】
ｎ次元ベクトルで表されるＭ個のパターンをｘi （ｉ＝１，…，Ｍ）、それらの平均ベクトルをμとすると、相関行列（もしくは、分散共分散行列）Ｒは
【数２】
2004213108.tif 000004
となる。そこで、以下のような固有方程式
【数３】
2004213108.tif 000005
を解くことにより、ｎ個のｎ次元固有ベクトルΦi （ｉ＝１，…，ｎ）と、それに対応するｎ個の固有値λi （ｉ＝１，…，ｎ；λ1 ＞λ2 ＞…＞λn ）が得られる。固有方程式の解については、公知の文献［４］（奥村晴彦．“Ｃ言語による最新アルゴリズム事典”．技術評論社，１９９１．を参照）などの数値計算ライブラリを使えばよい。
【００３１】
次に、固有値・固有ベクトル選択部２０２は、パラメータｍを決定する（ステップＳ２０２）。パラメータｍは、たとえば、主成分の累積寄与率（詳細は前述した文献［３］ｐ．４３を参照）
【数４】
2004213108.tif 000006
がＴＨ１％以上となる値を選んでもよいし、あらかじめ固定された値を決定しておいてもよいし、処理後のデータ容量が決められたデータ容量ＴＨ２（たとえば、ＩＣカードの残り記憶容量など）になるような値を選んでもよい。そして、ステップＳ２０１で得られた固有値の大きい順に、ｍ個の固有値λi とそれに対応する固有ベクトルΦi を選択する（ステップＳ２０３、図７（ｃ）参照）。
【００３２】
次に、固有値・固有ベクトル出力部２０３は、ステップＳ２０３で選択されたデータをデータ出力媒体に対し出力する（ステップＳ２０４）。ここに、データ出力媒体としては、前述した第１の実施の形態と同様、通常のデータ記録媒体や有線・無線の通信伝送媒体を用いてもよいし、個人認証装置における認証媒体として用いるデータ記録媒体（たとえば、ＩＣカードなど）を用いてもよい。固有値・固有ベクトル出力部２０３は、データ記録媒体を用いた場合、そのデータ記録媒体に対してデータを記録するものであり、通信伝送媒体を用いた場合、その通信伝送媒体に対してデータを伝送出力するものである。
【００３３】
データを受取る側では、固有値・固有ベクトル読込部２０４がデータ出力媒体から圧縮データを読込む（ステップＳ２０５）。次に、係数データ復元部２０５は、ステップＳ２０５で読込んだデータ、すなわち、ｍ個の固有値λi と固有ベクトルΦi から元のデータＲの近似値Ｒm を逆算する（ステップＳ２０６、図７（ｄ）参照）。この逆算は、
【数５】
2004213108.tif 000007
とすることにより行なえる（詳細は後述）。
【００３４】
このようにして、ステップＳ２０３で選択され、データ出力媒体に出力されたｍ個の固有値λi と固有ベクトルΦi を基に近似値Ｒm を逆算することにより、元のデータＲをそのまま記録あるいは伝送するよりもデータ容量を低減することができる（図７（ａ）よりも図７（ｃ）の方がデータ容量が小さい）。
【００３５】
これは、以下のような理論に基づく。相関行列もしくは分散・共分散行列のデータをＲとすると、主成分分析により
【数６】
2004213108.tif 000008
と分解できる。よって、
【数７】
2004213108.tif 000009
が得られる。ここで、主成分分析の性質から、Φt Φ＝Ｉ（単位行列）であるため、
【数８】
2004213108.tif 000010
である。数８を数７に代入すると、
【数９】
2004213108.tif 000011
となり、固有ベクトル行列Φと固有値行列Λから相関行列Ｒが逆算可能であることがわかる。ここで、ΛとΦの上位ｍ次元までを取出したΛm とΦm から生成される
【数１０】
2004213108.tif 000012
を考えると、Ｒm はＲの近似になっている。これがステップＳ２０６の逆算の根拠となっている。
【００３６】
このようにして、相互関数行列や分散・共分散行列の係数データ、もしくは、個人認証用の辞書情報、当該辞書の更新に必要な情報、認証履歴情報などの個人認証に必要なデータを、充分に小さい誤差で圧縮することにより、システムに必要なデータ記録媒体の容量や伝送容量を低減させることができる。また、個人を特定するための認証媒体として用いる磁気カードやＩＣカードなどのような記録容量の小さいデータ記録媒体に対しても、これらのデータを容易に記録できるようになる。
【００３７】
ところで、これと類似する技術として、主成分分析で得られた固有ベクトルを基に、画像データを圧縮する手法が知られている（詳細は公知の文献［５］（エルッキ・オヤ著，小川英光，佐藤誠  訳．“パターン認識と部分空間法”，ｐ．２１，１９８６．）を参照）。
【００３８】
これは、ｔ個のｎ次元入力ベクトルデータｓi （ｉ＝１，…，ｔ）を基に主成分分析によって得られるｕ（＜ｎ）個の固有ベクトルΨi （ｉ＝１，…，ｕ）を用いて、
【数１１】
2004213108.tif 000013
と近似できることから、ｓi の代わりに固有値ベクトルΨi （ｉ＝１，…，ｕ）と係数ｃi （ｉ＝１，…，ｕ）を記録あるいは伝送することで、データ容量を削減するものである。
【００３９】
これに対し、本発明の手法では、入力ベクトルデータｓi ではなく、相関行列もしくは共分散行列データＲを圧縮することを目的としている。データＲは、ｋ個のｎ次元ベクトルデータｘi （ｉ＝１，…，ｋ）の分布を表現しており、これを主成分分析することによって得られる固有ベクトルは、個人認証の辞書データとしてしばしば用いられる（詳細は公知の文献［６］（山口修，福井和広，前田賢一．“動画像を用いた顔認識システム”．信学技報ＰＲＭＵ９７−５０，ｐｐ．１７−２３，Ｊｕｎｅ  １９９７．）を参照）。そのため、個人認証システムが、元のベクトルデータや学習済みのベクトルデータの分布情報を参照するために、このＲを記録する必要が生じる。
【００４０】
次に、第３の実施の形態について説明する。
図８は、第３の実施の形態に係るデータ処理装置の構成を概略的に示すものである。このデータ処理装置は、前述した第１および第２の実施の形態を組合わせたもので、入力される被処理データに対し、主成分分析を行なうことにより固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出手段としての固有値・固有ベクトル算出部３０１、固有値・固有ベクトル算出部３０１により求められた固有値の大きい順に所定数の固有値とそれに対応する固有ベクトルを選択する固有値・固有ベクトル選択手段としての固有値・固有ベクトル選択部３０２、固有値・固有ベクトル選択部３０２により選択された固有値と固有ベクトルのデータに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似手段としての係数データ近似部３０３、係数データ近似部３０３で用いる近似関数形式を記憶している近似関数形式記憶部３０４、係数データ近似部３０３により近似表現された近似データに対し当該入力データとの誤差を求める係数近似誤差算出手段としての係数近似誤差算出部３０５、係数近似誤差算出部３０５により求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択手段としての近似関数パラメータ決定部３０６、近似関数パラメータ決定部３０６により決定された近似データをデータ出力媒体に対し出力するデータ出力手段としての係数データ出力部３０７、データ出力媒体に出力された近似データを当該データ出力媒体から読込むデータ読込手段としての係数データ読込部３０８、および、係数データ読込部３０８により読込まれた近似データを当該入力データの近似値に復元し、この復元したデータから元の被処理データの近似値を逆算することにより元の被処理データに復元するデータ復元手段としての係数データ復元部３０９によって構成されている。
【００４１】
なお、固有値・固有ベクトル算出部３０１および固有値・固有ベクトル選択部３０２は、第２の実施の形態におけるそれと同様であり、係数データ近似部３０３、近似関数形式記憶部３０４、係数近似誤差算出部３０５、近似関数パラメータ決定部３０６、係数データ出力部３０７、および、係数データ読込部３０８は、第１の実施の形態におけるそれと同様であり、係数データ復元部３０９は、第１および第２の実施の形態における係数データ復元部１０７，２０５の機能を組合わせたものである。
【００４２】
以下、第３の実施の形態に係るデータ処理の流れについて図９に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、第２の実施の形態の処理（図６）と同様にして、固有値・固有ベクトル算出部３０１が相関行列・共分散行列係数データＲから固有値λi （ｉ＝１，…，ｎ）と固有ベクトルΦi を算出し（ステップＳ３０１）、固有値・固有ベクトル選択部３０２がパラメータｍを決定し（ステップＳ３０２）、固有値の大きい順にｍ個の固有値λi とそれに対応する固有ベクトルΦi を選択する（ステップＳ３０３）。
【００４３】
次に、第１の実施の形態の処理（図２）と同様にして以下の処理を行なう。まず、係数データ近似部３０３が、近似関数形式記憶部３０４から近似関数形式を取得し（ステップＳ３０４）、パラメータａ，ｂ，…の値を選定し（ステップＳ３０５）、圧縮すべき係数データ（固有値・固有ベクトルなどの係数）ｙi （ｉ＝１，…，ｋ）を近似関数ｙi  ＝ａｘi b に基づいてｘi に変換する（ステップＳ３０６）。
【００４４】
次に、近似関数パラメータ決定部３０６が、係数近似誤差算出部３０５によって算出された元のデータとの誤差を最小とするようなパラメータを選定し（ステップＳ３０８，Ｓ３１０，Ｓ３１１）、係数データ出力部３０７が圧縮された係数データをデータ出力媒体に対し出力する（ステップＳ３０９）。
【００４５】
圧縮係数データを受取る側では、係数データ読込部３０８がデータ出力媒体から圧縮された係数データの情報を読込み（ステップＳ３１２）、係数データ復元部３０９がｘi とパラメータの情報にしたがってｙ′i ＝ａｘi b を復元することにより、元の係数データｙi の近似係数データｙ′i を得る（ステップＳ３１３）。
【００４６】
そして、第２の実施の形態の処理（図６）と同様にして、得られた近似係数データｙ′i （固有値・固有ベクトルなどの係数）を基に、係数データ復元部３０９が逆算処理を行なうことにより、元のデータＲの近似値Ｒm を求める（ステップＳ３１４）。
【００４７】
第１および第２の実施の形態の手法は、組合わせて用いた場合でもそれほど誤差が大きくならないため、２つの手法を合わせることで、単独で用いた場合よりも大きな容量低減が得られる。
【００４８】
このようにして、相互関数行列や分散・共分散行列の係数データ、もしくは、個人認証用の辞書情報、当該辞書の更新に必要な情報、認証履歴情報などの個人認証に必要なデータを、充分に小さい誤差で圧縮することにより、システムに必要なデータ記録媒体の容量や伝送容量を低減させることができる。また、個人を特定するための認証媒体として用いる磁気カードやＩＣカードなどのような記録容量の小さいデータ記録媒体に対しても、これらのデータを容易に記録できるようになる。
【００４９】
なお、以上の説明では、被処理データが相互関数行列や分散・共分散行列の係数データ、もしくは、個人認証用の辞書情報、当該辞書の更新に必要な情報、認証履歴情報などの個人認証に必要なデータの場合について説明したが、他の圧縮を必要とするデータであれば同様に適用できることは説明するまでもないことである。
【００５０】
次に、第４の実施の形態について説明する。
図１０は、第４の実施の形態に係る個人認証装置の構成を概略的に示すものである。この個人認証装置は、個人認証に必要なユーザ情報を被認証者（ユーザ）が所持するユーザ情報記憶媒体に記録するとともに、その記録（書込み）および読込みに前述した第３の実施の形態のデータ処理装置を適用したもので、被認証者４００が所持し、個人認証に係る被認証者４００の情報であるユーザ情報が記録されているユーザ情報記憶媒体（たとえば、ＩＣカード）４０１からユーザ情報を読込むユーザ情報読込手段としてのユーザ情報読込部４０２、被認証者４００から認証用情報を取得する認証用情報取得手段としての認証用情報取得部４０３、ユーザ情報読込部４０２によりユーザ情報記憶媒体４０１から読込んだユーザ情報と認証用情報取得部４０３により取得した被認証者４００の認証用情報とに基づき当該被認証者が本人であるか否かを認証する認証手段としての認証部４０４、認証部４０４により当該被認証者が本人であると認証された場合、ユーザ情報読込部４０２によりユーザ情報記憶媒体４０１から読込んだユーザ情報に対し変更および更新のうち少なくともいずれか一方の処理を施すユーザ情報処理手段としてのユーザ情報変更・更新部４０５、および、ユーザ情報記憶媒体４０１に記録されているユーザ情報をユーザ情報変更・更新部４０５により処理されたユーザ情報に書換えるユーザ情報書込手段としてのユーザ情報書込部４０６によって構成されている。
【００５１】
ユーザ情報読込部４０２は、たとえば、図１１に示すように、ユーザ情報記憶媒体４０１からそれに記録された近似データ（ユーザ情報）を読込むデータ読込手段としての係数データ読込部４０７、および、係数データ読込部４０７により読込まれた近似データを元の係数データに復元し、この復元した係数データから元のユーザ情報の近似値を逆算することにより元のユーザ情報に復元するデータ復元手段としての係数データ復元部４０８によって構成されている。
なお、係数データ読込部４０７および係数データ復元部４０８は、前述した第３の実施の形態におけるそれと同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００５２】
ユーザ情報書込部４０６は、たとえば、図１２に示すように、ユーザ情報変更・更新部４０５により処理されたユーザ情報に対し、主成分分析を行なうことにより固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出する固有値・固有ベクトル算出手段としての固有値・固有ベクトル算出部４０９、固有値・固有ベクトル算出部４０９により求められた固有値の大きい順に所定数の固有値とそれに対応する固有ベクトルを選択する固有値・固有ベクトル選択手段としての固有値・固有ベクトル選択部４１０、固有値・固有ベクトル選択部４１０により選択された固有値と固有ベクトルのデータに対し、あらかじめ設定された近似関数形式に基づき広ダイナミックレンジの係数を狭ダイナミックレンジの係数で近似表現することによりデータ量を圧縮するデータ近似手段としての係数データ近似部４１１、係数データ近似部４１１で用いる近似関数形式を記憶している近似関数形式記憶部４１２、係数データ近似部４１１により近似表現された近似データに対し当該入力データとの誤差を求める係数近似誤差算出手段としての係数近似誤差算出部４１３、係数近似誤差算出部４１３により求められた誤差に基づき、最も誤差の小さい近似関数による近似データを選択する近似データ選択手段としての近似関数パラメータ決定部４１４、および、近似関数パラメータ決定部４１４により決定された近似データをユーザ情報記憶媒体４０１に対し書込むデータ書込手段としての係数データ出力部４１５によって構成されている。
【００５３】
なお、固有値・固有ベクトル算出部４０９、固有値・固有ベクトル選択部４１０、係数データ近似部４１１、近似関数形式記憶部４１２、係数近似誤差算出部４１３、近似関数パラメータ決定部４１４、および、係数データ出力部４１５は、前述した第３の実施の形態におけるそれと同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００５４】
以下、第４の実施の形態に係る認証処理の流れについて図１３に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、ユーザ情報読込部４０２は、被認証者４００が提示するユーザ情報記憶媒体４０１から、それに記録されているユーザ情報を読込む（ステップＳ４０１）。ここで、ユーザ情報とは、たとえば、被認証者４００の顔画像、指紋、虹彩、掌形など個人認証用の辞書情報、当該辞書の更新に必要な情報、認証時刻や認証スコアなどの認証履歴情報、アクセス許可権限情報、パスワード情報など、個人認証に係る被認証者４００の情報である。
【００５５】
ステップＳ４０１におけるユーザ情報読込処理は、具体的には図１４に示すフローチャートのようになり、これは前述した第３の実施の形態（図９）におけるステップＳ３１２〜Ｓ３１４とほぼ同様である。
【００５６】
すなわち、ユーザ情報読込部４０２がユーザ情報記憶媒体４０１から圧縮係数データの読込みを行ない（ステップＳ４１１）、圧縮データであることを示すヘッダがなければ（ステップＳ４１２）、通常の非圧縮データなので読込みは完了する。一方、圧縮データであれば、圧縮係数データの復元を行なう（ステップＳ４１３）。係数データの復元処理は、第３の実施の形態（ステップＳ３１３）と同様である。そして、固有値・固有ベクトルからの元のデータを逆算する（ステップ４１４）。この逆算処理も、第３の実施の形態（ステップＳ３１４）と同様である。このようにして、圧縮されたユーザ情報を復元する。
【００５７】
次に、認証用情報取得部４０３は、被認証者４００の認証用情報を取得する（ステップＳ４０２）。ここで、認証用情報とは、被認証者４００の顔画像、顔形状、指紋、虹彩、声紋、掌形などの生体情報や、被認証者４００が入力した情報など、被認証者４００を特定できる情報である。
【００５８】
次に、認証部４０４は、ユーザ情報読込部４０２によりユーザ情報記憶媒体４０１から読込んだユーザ情報と認証用情報取得部４０３により取得した被認証者４００の認証用情報とに基づき当該被認証者が本人であるか否かを認証する（ステップＳ４０３、Ｓ４０４）。
【００５９】
認証方法については、認証用情報と辞書情報との類似度を計算して比較する公知の認証技術（たとえば、公知の文献［７］（坂野鋭，中村逸一．“認証技術の現在と未来”．情報処理，Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．７，ｐｐ，８１６−８２２，Ｊｕｌｙ  ２０００．）や、前述した文献［２］など参照）を用いればよい。また、ユーザ情報記憶媒体４０１が、たとえば、本人性を確認できるＩＣカードなどで、被認証者４００がそれを所持しているということを、ステップＳ４０３，Ｓ４０４の認証処理の判断基準の１つに加えてもよい。
【００６０】
ステップＳ４０４の認証処理において、被認証者が本人でなければ、認証失敗として被認証者４００に対しアクセス拒否などの処理を行なう（ステップＳ４０５）。この際、ユーザ情報書込部４０６により、ユーザ情報記憶媒体４０１にそれらの記録を書込んでもよい。
【００６１】
ステップＳ４０４の認証処理において、被認証者が本人であった場合、ユーザ情報変更・更新部４０５は、ユーザ情報記憶媒体４０１から読込んだユーザ情報を変更あるいは更新し（ステップＳ４０６）、この変更あるいは更新処理したユーザ情報をユーザ情報書込部４０６へ送る。ユーザ情報書込部４０６は、ユーザ情報記憶媒体４０１に記録されているユーザ情報（旧ユーザ情報）を、この変更あるいは更新処理したユーザ情報（新ユーザ情報）に書換え（ステップＳ４０７）、当該被認証者に対してアクセス許可などの処理を行なう（ステップＳ４０８）。
【００６２】
ここで、ユーザ情報変更・更新部４０５が行なうユーザ情報の変更あるいは更新とは、たとえば、認証用辞書の更新であったり、認証用辞書の更新に必要なデータの更新であったり、認証履歴の更新であったりする。
【００６３】
ステップＳ４０７におけるユーザ情報書込処理は、具体的には図１５に示すフローチャートのようになり、これは前述した第３の実施の形態（図９）におけるステップＳ３０１〜Ｓ３０９とほぼ同様である。
【００６４】
すなわち、ユーザ情報書込部４０６が、圧縮すべきデータかどうかの判断（たとえば、辞書情報や辞書更新情報などのような圧縮に適した大きな情報か、履歴情報などのような圧縮の効果が少ない小さなデータかによって判断する）を行い（ステップＳ４２０）、もし圧縮するデータでなければそのままユーザ情報記憶媒体４０１に記録する（ステップＳ４２１）。
【００６５】
逆に、ステップＳ４２０で圧縮すべきデータだと判断されれば、固有値・固有ベクトルの算出（ステップＳ４２２）や係数データの近似（ステップＳ４２７）を行なうことにより、圧縮データを示すヘッダと共に圧縮されたデータをユーザ情報記憶媒体４０１に記録する（ステップＳ４３０）。ここで、ステップＳ４２２からＳ４３０の処理は、第３の実施の形態（図９）におけるステップＳ３０１〜Ｓ３０９と同様の処理になるので、説明は省略する。
【００６６】
このようにして、認証用辞書や、認証用辞書の更新に必要な情報、その他のユーザ情報をユーザ情報記憶媒体４０１に記録し、それを被認証者４００が所持することにより、たとえば、図１６に示すような作用効果が得られる。
【００６７】
すなわち、たとえば、図１６に示すように、複数の個人認証装置で個人認証を行なう場合を考える。従来の手法のように、ユーザ情報をユーザ情報記憶媒体に記録しない場合においては、図１６（ａ）に示すように、複数の個人認証装置１，２間でユーザ情報共有サーバ３内のユーザ情報を共有するために、有線や無線のネットワークなどのユーザ情報共有手段４が必要になる。
【００６８】
これに対し、第４の実施の形態のように、ユーザ情報をユーザ情報記憶媒体４０１に記録する場合においては、ユーザ情報はユーザ情報記憶媒体４０１から読込まれるため、図１６（ｂ）に示すように、複数の個人認証装置５，６間でユーザ情報を共有するためのユーザ情報共有サーバ３およびユーザ情報共有手段４が不要になる。
【００６９】
あるいは、ユーザ情報の共有が必要となったとしても一部であるため、ネットワークのデータ伝送量などが抑制できる。そのため、低コストになり、共有のための通信に必要な処理時間が低減でき、ネットワーク上でのデータの盗聴や改竄などのセキュリティの問題を低減できるなどの利点がある。
【００７０】
また、ユーザ情報記憶媒体４０１として、外部からの不正な情報読取りを防ぐ耐タンパ性や、相互に正当な機器であることを認証する機器認証機能を持つＩＣカード（公知の文献［８］（三和総合研究所  研究開発第２部（東京）．“ＩＣカードビジネス最前線”．工業調査会，２０００．）を参照）などを用いれば、意図しないユーザ情報の読取りの危険性を低減することができる。
【００７１】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、より少ないデータ伝送量で個人認証に必要なユーザ情報などをやり取りでき、かつ、より少ない記憶容量の情報記憶媒体に対しても個人認証に必要なユーザ情報などを記録することができるデータ処理装置およびデータ処理方法を提供できる。
【００７２】
また、本発明によれば、個人認証に必要なユーザ情報をネットワークなどの機密性の低い外部機器で伝送することなく、当該ユーザ情報を共有することができる個人認証装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態に係るデータ処理装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】第１の実施の形態に係るデータ処理装置のデータ処理の流れについて説明するフローチャート。
【図３】第１の実施の形態に係るデータ圧縮の概要について説明する図。
【図４】第１の実施の形態に係る圧縮されたデータの概要について説明する図。
【図５】第２の実施の形態に係るデータ処理装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図６】第２の実施の形態に係るデータ処理装置のデータ処理の流れについて説明するフローチャート。
【図７】第２の実施の形態に係るデータ圧縮の概要について説明する図。
【図８】第３の実施の形態に係るデータ処理装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図９】第３の実施の形態に係るデータ処理装置のデータ処理の流れについて説明するフローチャート。
【図１０】第４の実施の形態に係る個人認証装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１１】第４の実施の形態に係る個人認証装置におけるユーザ情報読込部の構成を概略的に示すブロック図。
【図１２】第４の実施の形態に係る個人認証装置におけるユーザ情報書込部の構成を概略的に示すブロック図。
【図１３】第４の実施の形態に係る個人認証装置の認証処理の流れについて説明するフローチャート。
【図１４】第４の実施の形態に係る個人認証装置におけるユーザ情報読込処理の流れについて説明するフローチャート。
【図１５】第４の実施の形態に係る個人認証装置におけるユーザ情報書込処理の流れについて説明するフローチャート。
【図１６】第４の実施の形態に係る個人認証装置の作用効果を説明するための図。
【符号の説明】
１０１，３０３，４１１…係数データ近似部（データ近似手段）、１０２，３０４，４１２…近似関数形式記憶部、１０３，３０５，４１３…係数近似誤差算出部（係数近似誤差算出手段）、１０４，３０６，４１４…近似関数パラメータ決定部（近似データ選択手段）、１０５，３０７，４１５…係数データ出力部（データ出力手段）、１０６，３０８，４０７…係数データ読込部（データ読込手段）、１０７，２０５，３０９，４０８…係数データ復元部（データ復元手段）、２０１，３０１，４０９…固有値・固有ベクトル算出部（固有値・固有ベクトル算出手段）、２０２，３０２，４１０…固有値・固有ベクトル選択部（固有値・固有ベクトル選択手段）、２０３…固有値・固有ベクトル出力部（データ出力手段）、２０４…固有値・固有ベクトル読込部（データ読込手段）、４００…被認証者（ユーザ）、４０１…ユーザ情報記憶媒体、４０２…ユーザ情報読込部（ユーザ情報読込手段）、４０３…認証用情報取得部（認証用情報取得手段）、４０４…認証部（認証手段）、４０５…ユーザ情報変更・更新部（ユーザ情報処理手段）、４０６…ユーザ情報書込部（ユーザ情報書込手段）。
【図１】
2004213108.tif 000014
【図２】
2004213108.tif 000015
【図３】
2004213108.tif 000016
【図４】
2004213108.tif 000017
【図５】
2004213108.tif 000018
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2004213108.tif 000022
【図１０】
2004213108.tif 000023
【図１１】
2004213108.tif 000024
【図１２】
2004213108.tif 000025
【図１３】
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【図１４】
2004213108.tif 000027
【図１５】
2004213108.tif 000028
【図１６】
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