(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一パターンの複数の特徴点と、第二パターンの複数の特徴点のなかで前記第一パターンの特徴点と所定の距離以下に存在する特徴点である対応特徴点との、距離の差分を成分として有する第一ベクトルを求める手段と、
任意のパターンのなかで前記第二パターンの前記対応特徴点の数よりも多くの対応特徴点を前記第一パターンに対して有する第三パターンが存在する確率を、前記第一パターンの特徴点数、前記第二パターンの特徴点数、及び、前記対応特徴点数に基づき第一確率として算出する手段と、
前記第一パターンの複数の特徴点と、任意のパターンの複数の特徴点のなかで前記第一パターンの特徴点と所定の距離以下に存在する特徴点である対応特徴点との、点の間の距離の差分を成分として有するベクトルからなる空間のなかで定義された前記ベクトルの分布関数の和を、前記ベクトルの成分に基づき算出される量が前記第一ベクトルの成分に基づき算出される量よりも小さい値となるベクトル（第二ベクトル）からなる空間内で計算し、第二確率として算出する手段と、
前記第一確率と前記第二確率とを掛け合わせた誤受理確率を算出する手段と、
前記誤受理確率が所定の閾値より小さい場合、前記第一パターンと前記第二パターンが一致していると判定する前記識別判定手段と、
を有するパターン識別システム。
【請求項２】
請求項１に記載のパターン識別システムにおいて、
前記量は、前記差分を成分とするベクトルの各成分の積であり、
前記第二確率は、前記第一ベクトルの差分成分に基づき算出される量よりも小さい値となる前記データ集合内の差分データを成分とする第二ベクトルの各成分の積が前記第一ベクトルの各成分の積よりも小さくなる確率を示す
パターン識別システム。
【請求項３】
請求項１に記載のパターン識別システムにおいて、
前記量は、前記差分を成分とするベクトルの大きさである
パターン識別システム。
【請求項４】
請求項１に記載のパターン識別システムにおいて、
前記量は、前記差分を成分とするベクトルの各成分の大きさである
パターン識別システム。
【請求項５】
請求項１に記載のパターン識別システムにおいて、
前記量は、前記差分を成分とするベクトルの各成分の大きさと、
前記第一ベクトルの各成分の組み合わせが入れ換えられた成分を有するベクトルと、
前記第二確率は、前記第二ベクトルの各成分が前記第一ベクトルの対応する各成分より小さくなる事象と、前記第二ベクトルの各成分が前記第三ベクトルの対応する各成分より小さくなる事象との論理和の確率を示す
パターン識別システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか一項に記載のパターン識別システムにおいて、
前記第二ベクトルの分布関数は一様である
パターン識別システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載のパターン識別システムにおいて、
前記第一パターン及び前記第二パターンは、指紋のパターンである
パターン識別システム。
【請求項８】
第一パターンの複数の特徴点と、第二パターンの複数の特徴点のなかで前記第一パターンの特徴点と所定の距離以下に存在する特徴点である対応特徴点との、距離の差分を成分として有する第一ベクトルを求めるステップと、
前記第二パターンの前記対応特徴点の数よりも多くの対応特徴点を前記第一パターンに対して有する第三パターンが存在する確率を、前記第一パターンの特徴点数、前記第二パターンの特徴点数、及び、前記対応特徴点数に基づき第一確率として算出するステップと、
前記第一パターンの複数の特徴点と、任意のパターンの複数の特徴点のなかで前記第一パターンの特徴点と所定の距離以下に存在する特徴点である対応特徴点との、点の間の距離の差分データ集合のなかで、前記差分を成分として有するベクトルの前記成分に基づき算出される量が前記第一ベクトルの成分に基づき算出される量よりも小さい値となるようなベクトル（第二ベクトル）の成分である差分データ集合内で前記差分データの分布関数の和を計算し、第二確率として算出するステップと、
前記第一確率と前記第二確率とを掛け合わせた誤受理確率を算出するステップと、
前記誤受理確率が所定の閾値より小さい場合、前記第一パターンと前記第二パターンが一致していると判定する前記識別判定ステップと、
を含むパターン識別方法。
【請求項９】
請求項８に記載のパターン識別方法において、
前記第二確率は、前記第二ベクトルの各成分の積が前記第一ベクトルの各成分の積よりも小さくなる確率を示す
パターン識別方法。
【請求項１０】
請求項８に記載のパターン識別方法において、
前記第二確率は、前記第二ベクトルの大きさが前記第一ベクトルの大きさより小さくなる確率を示す
パターン識別方法。
【請求項１１】
請求項８に記載のパターン識別方法において、
前記第二確率は、前記第二ベクトルの各成分が前記第一ベクトルの対応する各成分より小さくなる確率を示す
パターン識別方法。
【請求項１２】
請求項８に記載のパターン識別方法において、
第三ベクトルは、前記第一ベクトルの各成分の組み合わせが入れ換えられた成分を有し、
前記第二確率は、前記第二ベクトルの各成分が前記第一ベクトルの対応する各成分より小さくなる事象と、前記第二ベクトルの各成分が前記第三ベクトルの対応する各成分より小さくなる事象との論理和の確率を示す
パターン識別方法。
【請求項１３】
第一パターンの複数の特徴点と、第二パターンの複数の特徴点のなかで前記第一パターンの特徴点と所定の距離以下に存在する特徴点である対応特徴点との、距離の差分を成分として有する第一ベクトルを求めるステップと、
前記第二パターンの前記対応特徴点の数よりも多くの対応特徴点を前記第一パターンに対して有する第三パターンが存在する確率を、前記第一パターンの特徴点数、前記第二パターンの特徴点数、及び、前記対応特徴点数に基づき第一確率として算出するステップと、
前記第一パターンの複数の特徴点と、任意のパターンの複数の特徴点のなかで前記第一パターンの特徴点と所定の距離以下に存在する特徴点である対応特徴点との、点の間の距離の差分データ集合のなかで、前記差分を成分として有するベクトルの前記成分に基づき算出される量が前記第一ベクトルの成分に基づき算出される量よりも小さい値となるようなベクトル（第二ベクトル）の成分である差分データ集合内で前記差分データの分布関数の和を計算し、第二確率として算出するステップと、
前記第一確率と前記第二確率とを掛け合わせた誤受理確率を算出するステップと、
前記誤受理確率が所定の閾値より小さい場合、前記第一パターンと前記第二パターンが一致していると判定する前記識別判定ステップと、
をコンピュータに実行させるパターン識別プログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のパターン識別プログラムにおいて、
前記第二確率は、前記第二ベクトルの各成分の積が前記第一ベクトルの各成分の積よりも小さくなる確率を示す
パターン識別プログラム。
【請求項１５】
請求項１３に記載のパターン識別プログラムにおいて、
前記第二確率は、前記第二ベクトルの大きさが前記第一ベクトルの大きさより小さくなる確率を示す
パターン識別プログラム。
【請求項１６】
請求項１３に記載のパターン識別プログラムにおいて、
前記第二確率は、前記第二ベクトルの各成分が前記第一ベクトルの対応する各成分より小さくなる確率を示す
パターン識別プログラム。
【請求項１７】
請求項１３に記載のパターン識別プログラムにおいて、
第三ベクトルは、前記第一ベクトルの各成分の組み合わせが入れ換えられた成分を有し、
前記第二確率は、前記第二ベクトルの各成分が前記第一ベクトルの対応する各成分より小さくなる事象と、前記第二ベクトルの各成分が前記第三ベクトルの対応する各成分より小さくなる事象との論理和の確率を示す
パターン識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン識別方法、そのシステム及びそのプログラムに関し、特に、音声データや画像データに基づいて個人を識別するためのパターン識別方法、そのシステム及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
指紋照合装置で個人を識別する場合、一般的に以下のような手順が実行される。まず、センサ等で得られる入力指紋パターンと、予め登録された登録指紋パターンとの一致の度合い（照合度）が算出される。次に、その照合度と所定の閾値が比較され、その入力指紋パターンとその登録指紋パターンが同一の個人のものであるか判定される。そして、その判定結果に基づいて、個人識別が行われる。このような個人識別プロセスにおいて、ある個人の入力指紋パターンが、誤って他の個人の登録指紋パターンと同一であると判定される割合は「誤受理率」と呼ばれる。
【０００３】
この種の指紋照合装置では、上記所定の閾値は、しばしば、照合する指に関係なく画一的に一定値に固定される。しかしながら、実際上、指紋パターンの照合度は、個人（指）ごとにまちまちである。つまり、高い照合度が得られる指紋を有する人もいれば、低い照合度しか得られない指紋を有する人もいる。よって、その閾値が高めの値に設定された場合、指紋照合装置は、他人による認証を拒否しやすくなる代わりに、本人による認証も誤って拒否しやすくなる。逆に、その閾値が低めの値に設定された場合、指紋照合装置は、本人による認証を受理しやすくする代わりに、他人による認証も誤って受理しやすくなる。これらのことは、識別成功率の低下の原因となる。
【０００４】
特許文献１に開示されたデータ識別方法によれば、複数の登録データの各々と、その他の登録データとの照合度が算出される。次に、各登録データに対して得られた照合度分布に基づいて、その各登録データ用の閾値が生成される。また、ある個人を識別する際には、識別の対象となる照合データと、複数の登録データのうち対応する候補データとの照合度が算出される。算出された照合度とその候補データ用の閾値が比較され、その照合データとその候補データが対応するかどうか判定される。この特許文献１のデータ識別方法では、まず誤受理確率の目標値が与えられ、その目標値を満たす最低の照合度が閾値として動的に算出される。つまり、閾値は、各登録データごとに異なる。
【０００５】
特許文献２に開示されたパターン識別装置は、あるパターン集合について、各パターンの特徴ベクトルと各正解カテゴリの平均特徴ベクトルの差分をとる。これにより、差分ベクトルの集合が生成される。この差分ベクトル集合に対応する誤差分布を確率密度関数として用いることによって、パターン認識が実行される。
【特許文献１】特開２０００−２１５３１３号公報
【特許文献２】特開２００２−２３０５５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、誤受理確率の算出精度を向上させることができるパターン識別システム、パターン識別方法、パターン識別プログラムを提供することにある。
【０００７】
本発明の他の目的は、安定したセキュリティ強度を保証することができるパターン識別システム、パターン識別方法、パターン識別プログラムを提供することにある。
【０００８】
本発明の更に他の目的は、パターン識別の学習コストを低減することができるパターン識別システム、パターン識別方法、パターン識別プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
以下に、［発明を実施するための最良の形態］で使用される番号・符号を用いて、［課題を解決するための手段］を説明する。これらの番号・符号は、［特許請求の範囲］の記載と［発明を実施するための最良の形態］との対応関係を明らかにするために括弧付きで付加されたものである。ただし、それらの番号・符号を、［特許請求の範囲］に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。
【００１０】
本発明のパターン識別システム（１０、１０ａ）は、第一パターンの複数の特徴点（ｓ１〜ｓｎs）と第二パターンの複数の特徴点（ｆ１〜ｆｎf）において対応する複数の点を示す複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）の数（ｎ）に基づき、対応特徴点の数（ｎ）よりも大きな数の対応特徴点を第一パターンに対して有する第三パターンが存在する第一確率（ＰFCR）を算出する手段と、この第一確率（ＰFCR）を参照して、第一パターンと第二パターンが誤って対応づけられる確率を示す誤受理確率（ＰFAR）を算出する手段とを有する。
【００１１】
本発明のパターン識別システム（１０、１０ａ）は、第一パターンの複数の特徴点（ｓ１〜ｓｎs）と第二パターンの複数の特徴点（ｆ１〜ｆｎf）において対応する複数の点を示す複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）のそれぞれの差分を含む第一ベクトル（Ｄｉ）を求める手段と、この第一ベクトル（Ｄｉ）を用いて、第一パターンと任意のパターンとによって決定される複数の対応特徴点のそれぞれの間の差分成分を有する第二ベクトル（Ｄｓ）が存在する確率を示す第二確率（ＰPRE）を算出する手段と、この第二確率（ＰPRE）を参照して、第一パターンと第二パターンが誤って対応づけられる確率を示す誤受理確率（ＰFAR）を算出する手段とを有する。
【００１２】
本発明のパターン識別システム（１０、１０ａ）において、第一パターンの複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ）と対応する第二パターンの複数の対応特徴点（ｃｆ１〜ｃｆｎ）のそれぞれの間の差分（ｄ１〜ｄｎ）を含む第一ベクトル（Ｄｉ）を求める手段と、この第一ベクトル（Ｄｉ）を用いて、第一パターンと任意のパターンとによって決定される複数の対応特徴点のそれぞれの間の差分成分を有する第二ベクトル（Ｄｓ）が存在する確率を示す第二確率（ＰPRE）を算出し、そして、第一確率（ＰFCR）と第二確率（ＰPRE）に基づいて誤受理確率（ＰFAR）を算出する手段とを有する。例えば、第一確率（ＰFCR）と第二確率（ＰPRE）を掛け合わせることによって、誤受理確率（ＰFAR）を算出するとしてもよい。
【００１３】
本発明のパターン識別システム（１０、１０ａ）において、第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の大きさが第一ベクトル（Ｄｉ）の大きさより小さくなる確率を示してもよい。第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分の積が第一ベクトル（Ｄｉ）の各成分（ｄ１〜ｄｎ）の積よりも小さくなる確率を示してもよい。第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分が第一ベクトル（Ｄｉ）の対応する各成分（ｄ１〜ｄｎ）より小さくなる確率を示してもよい。第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分が第一ベクトル（Ｄｉ）の対応する各成分（ｄ１〜ｄｎ）より小さくなる事象と、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分が第三ベクトル（Ｄｉ’）の対応する各成分より小さくなる事象との論理和の確率を示してもよい。ここで、この第三ベクトル（Ｄｉ’）は、第一ベクトル（Ｄｉ）の各成分（ｄ１〜ｄｎ）の組み合わせが入れ換えられた成分を有する。
【００１４】
本発明のパターン識別システム（１０、１０ａ）において、第二ベクトル（Ｄｓ）の分布関数（ｐ（Ｄｓ））は一様である。
【００１５】
本発明のパターン識別システム（１０、１０ａ）は、差分データ検出部（３１）を更に備える。この差分データ検出部（３１）は、第一パターンの複数の特徴点（ｓ１〜ｓｎs）を示す第一特徴データ（１１２）と第二パターンの複数の特徴点（ｆ１〜ｆｎf）を示す第二特徴データ（１２２）を受け取る。また、差分データ検出部（３１）は、第一特徴データ（１１２）と第二特徴データ（１２２）に基づき複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）を検出し、検出結果を示す差分データ（１３１）を算出する。この差分データ（１３１）は、第一パターンの複数の特徴点の数（ｎｓ）と、第二パターンの複数の特徴点の数（ｎｆ）と、複数の対応特徴点の数（ｎ）と、第一ベクトル（Ｄｉ）とを含む。そして、この差分データ（１３１）に基づいて誤受理確率（ＰFAR）を算出する。
【００１６】
本発明のパターン識別システム（１０ａ）は、識別判定部（３４）を更に備える。この識別判定部（３４）は、誤受理確率（ＰFAR）と所定の閾値（ＰPFAR）とを比較し、比較結果（１３４）を出力する。例えば、識別判定部（３４）は、誤受理確率（ＰFAR）が所定の閾値（ＰPFAR）より小さい場合、第一パターンと第二パターンが一致していると判定する。第一パターンと第二パターンが一致していると判定された時、比較結果（１３４）に応じて、例えば扉が開かれる。また、本発明のパターン識別システム（１０、１０ａ）において、第一パターン及び第二パターンは、例えば、指紋のパターンである。つまり、本発明のパターン識別システム（１０、１０ａ）は、指紋認証装置に適用されてもよい。
【００１７】
本発明のパターン識別方法は、第一パターンの複数の特徴点（ｓ１〜ｓｎs）と第二パターンの複数の特徴点（ｆ１〜ｆｎf）において対応する複数の点を示す複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）の数（ｎ）に基づき、対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）の数（ｎ）よりも大きな数の対応特徴点を第一パターンに対して有する第三パターンが存在する確率を示す第一確率（ＰFCR）を算出するステップと、第一確率（ＰFCR）を参照して、第一パターンと第二パターンが誤って対応づけられる確率を示す誤受理確率（ＰFAR）を算出するステップとを備える。
【００１８】
本発明のパターン識別方法は、第一パターンの複数の特徴点（ｓ１〜ｓｎs）と第二パターンの複数の特徴点（ｆ１〜ｆｎf）において対応する複数の点を示す複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）のそれぞれの間の差分を含む第一ベクトル（Ｄｉ）を求めるステップと、第一ベクトル（Ｄｉ）を用いて、第一パターンと任意のパターンとによって決定される複数の対応特徴点のそれぞれの間の差分成分を有する第二ベクトル（Ｄｓ）が存在する確率を示す第二確率（ＰPRE）を算出するステップと、第二確率（ＰPRE）を参照して、第一パターンと第二パターンが誤って対応づけられる確率を示す誤受理確率（ＰFAR）を算出するステップとを備える。
【００１９】
本発明のパターン識別方法において、第一パターンの複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ）と対応する第二パターンの複数の対応特徴点（ｃｆ１〜ｃｆｎ）のそれぞれの間の差分（ｄ１〜ｄｎ）を含む第一ベクトル（Ｄｉ）を求めるステップと、第一ベクトル（Ｄｉ）を用いて、第一パターンと任意のパターンとによって決定される複数の対応特徴点のそれぞれの間の差分成分を有する第二ベクトル（Ｄｓ）が存在する確率を示す第二確率（ＰPRE）を算出するステップと、第一確率（ＰFCR）と第二確率（ＰPRE）に基づいて誤受理確率（ＰFAR）を算出するステップとを備える。この時、誤受理確率（ＰFAR）は、例えば、第一確率（ＰFCR）と第二確率（ＰPRE）を掛け合わせることによって算出される。
【００２０】
本発明のパターン識別方法において、第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の大きさが第一ベクトル（Ｄｉ）の大きさより小さくなる確率を示してもよい。第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分の積が第一ベクトル（Ｄｉ）の各成分（ｄ１〜ｄｎ）の積よりも小さくなる確率を示してもよい。第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分が第一ベクトル（Ｄｉ）の対応する各成分（ｄ１〜ｄｎ）より小さくなる確率を示してもよい。第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分が第一ベクトル（Ｄｉ）の対応する各成分（ｄ１〜ｄｎ）より小さくなる事象と、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分が第三ベクトル（Ｄｉ’）の対応する各成分より小さくなる事象との論理和の確率を示してもよい。
【００２１】
本発明のパターン識別方法において、第一パターンの複数の特徴点（ｓ１〜ｓｎs）を示す第一特徴データ（１１２）と第二パターンの複数の特徴点（ｆ１〜ｆｎf）を示す第二特徴データ（１２２）を受け取り、第一特徴データ（１１２）と第二特徴データ（１２２）に基づき複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）を検出し、検出結果を示す差分データ（１３１）を算出するステップにおいては、誤受理確率（ＰFAR）は、第一パターンの複数の特徴点の数（ｎｓ）と、第二パターンの複数の特徴点の数（ｎｆ）と、複数の対応特徴点の数（ｎ）とに基づいて算出される。また、本発明のパターン識別方法は、誤受理確率（ＰFAR）と所定の閾値（ＰPFAR）とを比較するステップと、誤受理確率（ＰFAR）が所定の閾値（ＰPFAR）より小さい場合、第一パターンと第二パターンが一致していると判定するステップとを更に備える。
【００２２】
本発明のパターン識別プログラムは、第一パターンの複数の特徴点（ｓ１〜ｓｎs）と第二パターンの複数の特徴点（ｆ１〜ｆｎf）において対応する複数の点を示す複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）の数（ｎ）に基づき、対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）の数（ｎ）よりも大きな数の対応特徴点を第一パターンに対して有する第三パターンが存在する確率を示す第一確率（ＰFCR）を算出するステップと、第一確率（ＰFCR）を参照して、第一パターンと第二パターンが誤って対応づけられる確率を示す誤受理確率（ＰFAR）を算出するステップとをコンピュータに実行させる。
【００２３】
本発明のパターン識別プログラムは、第一パターンの複数の特徴点（ｓ１〜ｓｎs）と第二パターンの複数の特徴点（ｆ１〜ｆｎf）において対応する複数の点を示す複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）のそれぞれの間の差分を含む第一ベクトル（Ｄｉ）を求めるステップと、第一ベクトル（Ｄｉ）を用いて、第一パターンと任意のパターンとによって決定される複数の対応特徴点のそれぞれの間の差分成分を有する第二ベクトル（Ｄｓ）が存在する確率を示す第二確率（ＰPRE）を算出するステップと、第二確率（ＰPRE）を参照して、第一パターンと第二パターンが誤って対応づけられる確率を示す誤受理確率（ＰFAR）を算出するステップとをコンピュータに実行させる。
【００２４】
本発明のパターン識別プログラムにおいて、第一パターンの複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ）と対応する第二パターンの複数の対応特徴点（ｃｆ１〜ｃｆｎ）のそれぞれの間の差分（ｄ１〜ｄｎ）を含む第一ベクトル（Ｄｉ）を求めるステップと、第一ベクトル（Ｄｉ）を用いて、第一パターンと任意のパターンとによって決定される複数の対応特徴点のそれぞれの間の差分成分を有する第二ベクトル（Ｄｓ）が存在する確率を示す第二確率（ＰPRE）を算出するステップと、第一確率（ＰFCR）と第二確率（ＰPRE）に基づいて誤受理確率（ＰFAR）を算出するステップとをコンピュータに実行させる。この時、誤受理確率（ＰFAR）は、例えば、第一確率（ＰFCR）と第二確率（ＰPRE）を掛け合わせることによって算出される。
【００２５】
本発明のパターン識別プログラムにおいて、第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の大きさが第一ベクトル（Ｄｉ）の大きさより小さくなる確率を示してもよい。第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分の積が第一ベクトル（Ｄｉ）の各成分（ｄ１〜ｄｎ）の積よりも小さくなる確率を示してもよい。第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分が第一ベクトル（Ｄｉ）の対応する各成分（ｄ１〜ｄｎ）より小さくなる確率を示してもよい。第二確率（ＰPRE）は、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分が第一ベクトル（Ｄｉ）の対応する各成分（ｄ１〜ｄｎ）より小さくなる事象と、第二ベクトル（Ｄｓ）の各成分が第三ベクトル（Ｄｉ’）の対応する各成分より小さくなる事象との論理和の確率を示してもよい。
【００２６】
本発明のパターン識別プログラムにおいて、第一パターンの複数の特徴点（ｓ１〜ｓｎs）を示す第一特徴データ（１１２）と第二パターンの複数の特徴点（ｆ１〜ｆｎf）を示す第二特徴データ（１２２）を受け取り、第一特徴データ（１１２）と第二特徴データ（１２２）に基づき複数の対応特徴点（ｃｓ１〜ｃｓｎ、ｃｆ１〜ｃｆｎ）を検出し、検出結果を示す差分データ（１３１）を算出するステップにおいては、誤受理確率（ＰFAR）は、第一パターンの複数の特徴点の数（ｎｓ）と、第二パターンの複数の特徴点の数（ｎｆ）と、複数の対応特徴点の数（ｎ）とに基づいて算出される。さらに、本発明のパターン識別プログラムは、誤受理確率（ＰFAR）と所定の閾値（ＰPFAR）とを比較するステップと、誤受理確率（ＰFAR）が所定の閾値（ＰPFAR）より小さい場合、第一パターンと第二パターンが一致していると判定するステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明に係るパターン識別システム、パターン識別方法、パターン識別プログラムによれば、誤受理確率の算出精度が向上する。
【００２８】
本発明に係るパターン識別システム、パターン識別方法、パターン識別プログラムによれば、安定したセキュリティ強度が保証される。
【００２９】
本発明に係るパターン識別システム、パターン識別方法、パターン識別プログラムによれば、パターン識別の学習コストが低減される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
添付図面を参照して、本発明によるパターン識別システム、パターン識別方法、及びパターン識別プログラムを説明する。本発明において、パターン識別システムは、識別対象となるパターン（以下、「入力パターン」と参照される）とデータベースに格納されたパターン（以下、「参照パターン」と参照される）を照合し、その両パターンの照合度を評価する。これらパターンとして、例えば、個人の指紋や顔、声紋などが挙げられる。
【００３１】
（第一の実施の形態）
図１は、本発明の第一の実施の形態に係るパターン識別システムの構成を示すブロック図である。図１において、パターン識別システム１０は、パターン入力部１、参照パターン入力部２、データ処理部３、及び出力部４を備える。また、データ処理部３は、差分データ検出部３１、誤対応確率算出部３２、及び誤受理確率算出部３３を備える。以下、それぞれのユニットの構成及び動作について順番に説明が与えられる。
【００３２】
図１に示されるように、パターン入力部１は、識別対象となる入力パターンを示すパターンデータ１１１を受け取る。このパターンデータ１１１として、個人の画像データや音声データが例示される。例えば、その個人は、指紋センサに指をのせ、自分の指紋（入力パターン）を示す指紋画像データ（パターンデータ１１１）をパターン入力部１に入力する。パターン入力部１は、そのパターンデータ１１１を分析し、その入力パターンが有する特徴量（characteristic quantity）を抽出する。例えば、指紋識別の場合、この特徴量として指紋隆線の端点や分岐点などの特徴点（characteristic point）が挙げられる。その後、パターン入力部１は、その特徴量（特徴点）の情報を示すパターン特徴データ１１２を、データ処理部３の差分データ検出部３１へ出力する。
【００３３】
図５は、ある入力パターンが有する特徴量の分布を示す概念図である。例えば、指紋画像データなどのパターンデータ１１１が解析され、図５に示されるように、その画像から４つの特徴点ｓ１〜ｓ４が抽出される。一般的に、入力パターンの特徴点の数をｎsとする（ｎsは自然数）。つまり、入力パターンは、複数の特徴点ｓ１〜ｓｎsを有するとする。なお、パターンデータ１１１の代わりに、この特徴量の分布を示すデータが、パターン入力部１に直接入力されてもよい。
【００３４】
図１に示されるように、参照パターン入力部２は、参照パターンを示す参照パターンデータ１２１を受け取る。この参照パターンデータ１２１は、データベースに予め登録される。そして、個人認証の際、例えば個人がＩＤ番号などを入力すると、そのＩＤ番号に対応する参照パターンデータ１２１が、データベースから参照パターン入力部２に供給される。この参照パターンデータ１２１として、個人の画像データや音声データが例示される。参照パターン入力部２は、その参照パターンデータ１２１を分析し、そのパターンが有する特徴量を抽出する。例えば、指紋識別の場合、この特徴量として指紋隆線の端点や分岐点などの特徴点が挙げられる。その後、参照パターン入力部２は、その特徴量（特徴点）の情報を示す参照パターン特徴データ１２２を、データ処理部３の差分データ検出部３１へ出力する。
【００３５】
図６は、ある参照パターンが有する特徴量の分布を示す概念図である。例えば、指紋画像データなどの参照パターンデータ１２１が解析され、図６に示されるように、その画像から４つの特徴点ｆ１〜ｆ４が抽出される。一般的に、参照パターンの特徴点（以下、参照特徴点と参照される）の数をｎfとする（ｎfは自然数）。つまり、参照パターンは、複数の参照特徴点ｆ１〜ｆｎfを有するとする。なお、参照パターンデータ１２１の代わりに、この特徴量の分布を示すデータが、参照パターン入力部２に直接入力されてもよい。
【００３６】
図１に示されるように、差分データ検出部３１は、パターン入力部１及び参照パターン入力部２から、それぞれパターン特徴データ１１２及び参照パターン特徴データ１２２を受け取る。そして、差分データ検出部３１は、そのパターン特徴データ１１２とその参照パターン特徴データ１２２とを比較し、複数の特徴点ｓ１〜ｓｎsと複数の参照特徴点ｆ１〜ｆｎfとの対応をチェックする。
【００３７】
図７は、前出の図５と図６が重ね合わされた状態を示し、差分データ検出部３１による特徴点の対応付け処理を概念的に示す。図７において、点線で描かれた円は、参照特徴点ｆ１〜ｆ４を含む所定の範囲（参照範囲）を示す。差分データ検出部３１は、この参照範囲を参照し、ある特徴点がある参照範囲の内側にある時、その特徴点とその参照範囲内の参照特徴点とを対応付ける。図７において、特徴点ｓ１と参照特徴点ｆ１、特徴点ｓ２と参照特徴点ｆ２、及び特徴点ｓ３と参照特徴点ｆ３が対応していると判定される。これら対応付けられた特徴点及び参照特徴点は、以下、「対応特徴点」と参照される。
【００３８】
図８は、図７において決定された対応特徴点を示す概念図である。図８に示されるように、入力パターンは、３つの対応特徴点ｃｓ１、ｃｓ２、ｃｓ３を有する。同様に、参照パターンは、３つの対応特徴点ｃｆ１、ｃｆ２、ｃｆ３を有する。ここで、対応特徴点ｃｓ１、ｃｓ２、ｃｓ３は、それぞれ対応特徴点ｃｆ１、ｃｆ２、ｃｆ３に対応している。この時、差分データ検出部３１は、対応する２つの対応特徴点における物理量の差分を算出する。例えば、差分データ検出部３１は、対応特徴点ｃｓ１とｃｆ１との距離ｄ１、対応特徴点ｃｓ２とｃｆ２との距離ｄ２、対応特徴点ｃｓ３とｃｆ３との距離ｄ３を算出する。
【００３９】
一般的に、入力パターンと参照パターンの対応特徴点のペアの数をｎとする（ｎは自然数）。つまり、入力パターンは、複数の対応特徴点ｃｓ１〜ｃｓｎを有し、参照パターンは、複数の対応特徴点ｃｆ１〜ｃｆｎを有するとする。この時、差分データ検出部３１は、対応する２つの対応特徴点における物理量の差分ｄ１〜ｄｎを算出し、その差分を示す入力差分データＤｉ＝（ｄ１，ｄ２，・・・，ｄｎ）を生成する。この入力差分データＤｉはｎ次元ベクトルを示すデータである。例えば、差分データ検出部３１は、対応特徴点ｃｓ１〜ｃｓｎと対応特徴点ｃｆ１〜ｃｆｎのそれぞれの距離ｄ１〜ｄｎを算出する。また、指紋認識の場合、差分データ検出部３１は、対応する２つの対応特徴点における指紋隆線の方向の差分を算出してもよい。差分データ検出部３１は、上記のように検出された入力差分データＤｉを含む差分データ１３１を、誤対応確率算出部３２に出力する（図１参照）。具体的には、差分データ１３１は、入力差分データＤｉ、対応特徴点の数ｎ、入力パターンの特徴点の数ｎｓ、及び参照特徴点の数ｎｆを含む。
【００４０】
次に、図１に示されるように、誤対応確率算出部３２は、差分データ検出部３１からの差分データ１３１を受け取り、誤対応確率ＰFCRを算出する。ここで、誤対応確率ＰFCRは、上記の対応特徴点の数ｎよりも大きな数の対応特徴点を入力パターンに対して有する他の参照パターンが存在する確率である。つまり、識別中の入力パターンと識別中の参照パターンとの対応特徴点の数が上述の通りｎであり、識別中の入力パターンと他のある参照パターンとの対応特徴点の数がｍであるとき、誤対応確率ＰFCRは、ｍ＞ｎとなる確率を意味する。一般的に、比較する２つのパターンの対応特徴点の数が多いほど、その２つのパターンの一致の度合いは高い。
【００４１】
今、入力パターンの特徴点の数ｎｓ、参照特徴点の数ｎｆ、対応特徴点の数ｎは、差分データ検出部３１からの差分データ１３１により与えられる。また、異なるパターンの間で特徴点が誤って対応づけられる確率をｐとする。このｐは、予備実験などで事前に求められる。この時、入力パターンと参照パターンの誤対応確率ＰFCRは、以下の数式１で与えられる。
【００４２】
【数１】
0004665764.tif 000002
【００４３】
その後、誤対応確率算出部３２は、算出された誤対応確率ＰFCRを示す誤対応確率データ１３２、及び差分データ１３１を、誤受理確率算出部３３へ出力する。
【００４４】
図１に示されるように、誤受理確率算出部３３は、誤対応確率算出部３２からの差分データ１３１及び誤対応確率データ１３２を受け取る。次に、誤受理確率算出部３３は、以下のように定義される予備誤受理確率ＰPREを算出する。
【００４５】
今、識別中の入力パターンと識別中の参照パターンとの対応特徴点分布から算出される入力差分データＤｉ＝（ｄ１，ｄ２，・・・，ｄｎ）は、ｎ次元のベクトルである。ここで、識別中の入力パターンと他のある参照パターンとのｎ個の対応特徴点の分布に基づいて得られる差分データを、候補差分データＤｓとする。この候補差分データＤｓも、ｎ次元のベクトルを示すデータである。この時、予備誤受理確率ＰPREは、候補差分データＤｓに基づく「量」が、入力差分データＤｉの基づく「量」より小さくなる確率である。例えば、その量として、「大きさ（ノルム）」が挙げられる。この時、予備誤受理確率ＰPREは、候補差分データＤｓのノルムが、入力差分データＤｉのノルムより小さくなる確率を意味する。この「量」は、後述のモデルによって決定される。
【００４６】
以下、誤受理確率算出部３３による誤受理確率ＰFARの算出手法について、更に詳しく説明する。今、上述の候補差分データＤｓの確率密度関数（分布関数）をｐ（Ｄｓ）とする。このｐ（Ｄｓ）は、予備実験により事前に決定される、あるいは一様分布モデルに従うと仮定される。また、入力差分データＤｉに基づく「量」よりも小さい「量」を有する候補差分データＤｓの集合をＲ（Ｄｉ）とする。この時、入力パターンと参照パターンの予備誤受理確率ＰPREは、以下の数式２で与えられる。
【００４７】
【数２】
0004665764.tif 000003
【００４８】
例えば、図９は、上述の集合Ｒ（Ｄｉ）のモデルを概念的に示すグラフである。ここで、入力差分データＤｉは２次元ベクトルである、すなわちＤｉ＝（ｄ１，ｄ２）であるとする。図９において、上述の「量」として、差分データの「大きさ（ノルム）」が採用される。つまり、集合Ｒ（Ｄｉ）は、入力差分データＤｉのノルムよりも小さいノルムを有する候補差分データＤｓを含む。すなわち、集合Ｒ（Ｄｉ）は、図中の斜線で示された円領域により規定される。候補差分データＤｓの確率密度関数ｐ（Ｄｓ）は、予備実験により決定される。あるいは、確率密度関数ｐ（Ｄｓ）は一様であると仮定される。この時、予備誤受理確率ＰPREは、その円領域の面積と等しい。
【００４９】
図１０は、上述の集合Ｒ（Ｄｉ）の他のモデルを概念的に示すグラフである。図１０において、上述の「量」として、差分データの「各成分の積」が採用される。つまり、集合Ｒ（Ｄｉ）に含まれる候補差分データＤｓの各成分の積は、入力差分データＤｉの各成分の積ｄ１ｄ２よりも小さい。すなわち、集合Ｒ（Ｄｉ）は、図中の斜線で示された領域により規定される。ここで、確率密度関数ｐ（Ｄｓ）は一様であり、また、候補差分データＤｓの各成分は全て［０，１］の範囲内にあると仮定する。この場合の予備誤受理確率ＰPREをＰ1と表す時、その予備誤受理確率Ｐ1は、以下の数式３あるいは数式４で与えられる。
【００５０】
【数３】
0004665764.tif 000004
【００５１】
【数４】
0004665764.tif 000005
ここで、数式４中のｔは、ｔ＝ｄ１・ｄ２・・・ｄｎで与えられる。
【００５２】
図１１は、上述の集合Ｒ（Ｄｉ）の更に他のモデルを概念的に示すグラフである。図１１において、上述の「量」として、差分データの「各成分」が採用される。つまり、集合Ｒ（Ｄｉ）に含まれる候補差分データＤｓの各成分は、入力差分データＤｉの対応する各成分ｄ１、ｄ２よりも小さい。すなわち、集合Ｒ（Ｄｉ）は、図中の斜線で示された長方形領域により規定される。候補差分データＤｓの確率密度関数ｐ（Ｄｓ）は、予備実験により決定される。あるいは、確率密度関数ｐ（Ｄｓ）は一様であると仮定される。この時、予備誤受理確率ＰPREは、その長方形領域の面積と等しい。
【００５３】
図１２は、上述の集合Ｒ（Ｄｉ）の更に他のモデルを概念的に示すグラフである。図１２において、集合Ｒ（Ｄｉ）は、図１１で示された集合Ｒ（Ｄｉ）を含む。更に、入力差分データＤｉの各成分の組み合わせを変えたデータをＤｉ’＝（ｄ２，ｄ１）とする時、集合Ｒ（Ｄｉ）は、図１１における場合と同様に求められる集合Ｒ（Ｄｉ’）を含む。つまり、集合Ｒ（Ｄｉ）に含まれる候補差分データＤｓの各成分は、入力差分データＤｉあるいは上記データＤｉ’の対応する各成分よりも小さい。すなわち、集合Ｒ（Ｄｉ）は、図中の斜線で示された領域により規定される。このような集合Ｒ（Ｄｉ）は、指紋パターンのように特徴点が全て同等な性質を有する場合に有効である。ここで、確率密度関数ｐ（Ｄｓ）は一様であり、また、候補差分データＤｓの各成分は全て［０，１］の範囲内にあると仮定する。更に、入力差分データＤｉの各成分ｄ１〜ｄｎを大きさの順に並べ替えた時、｜ｄｎ'｜≦・・・・・・≦｜ｄ２'｜≦｜ｄ１'｜（ここでｎ’は自然数）という関係があるとする。この場合の予備誤受理確率ＰPREをＰ2と表す時、その予備誤受理確率Ｐ2は、以下の数式５で与えられる。
【００５４】
【数５】
0004665764.tif 000006
【００５５】
また、この予備誤受理確率Ｐ2は、以下の漸化式６乃至８で与えられる。
【００５６】
【数６】
0004665764.tif 000007
【００５７】
【数７】
0004665764.tif 000008
【００５８】
【数８】
0004665764.tif 000009
【００５９】
以上のように予備誤受理確率ＰPREを算出した後、誤受理確率算出部３３は、この予備誤受理確率ＰPREと誤対応確率算出部３２からの誤対応確率ＰFCRとを統合することによって、最終的に誤受理確率ＰFARを算出する。例えば、誤受理確率算出部３３は、予備誤受理確率ＰPREと誤対応確率ＰFCRとを掛け合わせることによって、誤受理確率ＰFARを算出する。そして、誤受理確率算出部３３は、算出された誤受理確率ＰFARを示す誤受理確率データ１３３を、出力部４へ出力する。
【００６０】
図１に示されるように、出力部４は、誤受理確率算出部３３から誤受理確率データ１３３を受け取り、誤受理確率ＰFARを示す結果データ１４１を出力する。この結果データ１４１は、パターン識別結果の誤受理確率を示すとともに、パターン識別システム１０のセキュリティ強度や、パターンの評価値を意味する。
【００６１】
誤受理確率算出部３３は、差分データ検出部３１及び誤対応確率算出部３２の両方に接続されてもよい。この時、差分データ検出部３１は、誤対応確率算出部３２と誤受理確率算出部３３の両方に差分データ１３１を供給する。また、誤対応確率算出部３２は、誤対応確率データ１３２だけを誤受理確率算出部３３に供給する。
【００６２】
以上に示されたデータ処理部３における処理は、コンピュータによって実行されてもよい。すなわち、差分データ検出部３１、誤対応確率算出部３２、誤受理確率算出部３３における処理は、それぞれコンピュータプログラムにより記述され、コンピュータによって実行される。
【００６３】
図２は、本発明の第一の実施の形態に係るパターン認識方法を要約して示すフローチャートである。まず、パターンデータ１１１がパターン入力部１に入力される（ステップＳ１）。次に、パターンデータ１１１と参照パターンデータ１１２のそれぞれの特徴量に基づき、差分データ検出部３１が差分データ１３１を検出する（ステップＳ２）。この差分データ１３１は、入力パターンの特徴点の数ｎｓ、参照パターンの特徴点の数ｎｆ、対応特徴点の数ｎ、及び入力差分データＤｉ＝（ｄ１，・・・，ｄｎ）を含む。次に、誤対応確率算出部３２は、差分データ１３１を受け取り、その差分データ１３１に基づき誤対応確率ＰFCRを算出する（ステップＳ３）。次に、誤受理確率算出部３３は、差分データ１３１を受け取り、その差分データ１３１に基づき予備誤受理確率ＰPREを算出する（ステップＳ４）。また、誤受理確率算出部３３は、算出された誤対応確率ＰFCRと算出された予備誤受理確率ＰPREを用いて、誤受理確率ＰFARを算出する（ステップＳ５）。そして、誤受理確率ＰFARを示すデータが、出力部４から出力される（ステップＳ６）。
【００６４】
本実施の形態に係るパターン識別方法、そのシステム及びプログラムによる効果は以下の通りである。本発明に係るパターン識別システム１０は、誤対応確率算出部３２と誤受理確率算出部３３を備え、誤対応確率ＰFCRと予備誤受理確率ＰPREに基づいて、誤受理確率ＰFARを算出する。従って、入力パターンと参照パターンに関する誤受理確率ＰFARの算出精度が向上する。ここで、誤対応確率ＰFCRは、対応特徴点の数ｎよりも大きな数の対応特徴点が存在する確率である。また、予備誤受理確率ＰPREは、候補差分データＤｓに基づく「量」が、入力差分データＤｉの基づく「量」より小さくなる確率である。この「量」として、例えば差分データのノルムが挙げられる。
【００６５】
また、本発明に係るパターン識別システム１０は、予備誤受理確率ＰPREだけでなく誤対応確率ＰFCRにも基づいて、誤受理確率ＰFARを算出する。つまり、誤受理確率ＰFARの計算の際、対応特徴点の数ｎが考慮に入れられる。数式１と数式５から明らかなように、対応特徴点の数ｎが大きくなる程、算出される誤受理確率ＰFARが小さくなる。従って、システムの信頼度が向上する。
【００６６】
更に、指紋を同定する場合や屋外において物体を認識する場合、パターンの特徴量はほぼ同等な性質を有する。このような場合、図１２に示されたモデルが有効である。つまり、入力差分データＤｉの各成分の組み合わせを変えたデータＤｉ’も用いて、予備誤受理確率ＰPREが算出される。具体的には、候補差分データＤｓの各成分が、入力差分データＤｉ及び上記データＤｉ’の対応する各成分よりも小さくなる確率として、予備誤受理確率ＰPREが計算される。これにより、誤受理確率ＰFARは更に正確に算出される。
【００６７】
更に、候補差分データＤｓの確率密度関数ｐ（Ｄｓ）は、一様分布関数によってモデル化される。これにより、パターン識別システム１０に対する学習コストが低減される。
【００６８】
（第二の実施の形態）
図３は、本発明の第二の実施の形態に係るパターン識別システムの構成を示すブロック図である。図３において、図１に示された構成と同様の構成には同じ番号が付与され、その説明は適宜省略される。
【００６９】
図３において、パターン識別システム１０ａは、パターン入力部１、参照パターン入力部２、データ処理部３ａ、出力部４ａ、及び許容誤受理確率入力部５を備える。また、データ処理部３ａは、差分データ検出部３１、誤対応確率算出部３２、誤受理確率算出部３３、及び識別判定部３４を備える。
【００７０】
本実施の形態において、誤受理確率算出部３３は、算出した誤受理確率ＰFARを示す誤受理確率データ１３３を、識別判定部３４に出力する。また、許容誤受理確率入力部５は、許容誤受理確率ＰPFARを示す許容誤受理確率データ１５１を識別判定部３４に出力する。この許容誤受理確率ＰPFARは、システムとして許容される誤受理確率、すなわちパターン識別に対する閾値である。
【００７１】
識別判定部３４は、誤受理確率算出部３３及び許容誤受理確率入力部５から、それぞれ誤受理確率データ１３３及び許容誤受理確率データ１５１を受け取る。そして、識別判定部３４は、誤受理確率ＰFARが許容誤受理確率ＰPFARより小さいかどうか調べる。誤受理確率ＰFARが許容誤受理確率ＰPFARより小さい場合、識別判定部３４は、入力パターンと参照パターンが同一であると判定する。誤受理確率ＰFARが許容誤受理確率ＰPFARより大きい場合、識別判定部３４は、入力パターンと参照パターンが同一であると判定しない。そして、識別判定部３４は、この判定結果を示す判定結果データ１３４を出力部４ａに出力する。
【００７２】
出力部４ａは、識別判定部３４から判定結果データ１３４を受け取り、上記判定結果に基づいて出力データ１４２を出力する。例えば、このパターン識別システム１０ａが扉の制御に適用された場合、その扉は、その出力データ１４２に応じて開くように制御される。また、このパターン識別システム１０ａが銀行のＡＴＭに実装された場合、顧客によるＡＴＭの操作は、その出力データ１４２に応じて許可あるいは拒否される。パターン入力部に入力されるパターンデータ１１１としては、例えば、顧客の指紋や顔や虹彩などの画像データが挙げられる。
【００７３】
例えば、一般的に行われているように、個人の認証に４桁の暗証番号（ＰＩＮ）が使用される場合、そのシステムにおける誤認証の確率（以下、セキュリティ強度と参照される）は１万分の１である。本発明に係るパターン識別システム１０ａにおいて、そのセキュリティ強度と同じセキュリティ強度を実現するためには、許容誤受理確率ＰPFARが１万分の１に設定されればよい。つまり、この許容誤受理確率ＰPFAR（閾値）は、システムのセキュリティ強度を直接意味する。なお、この許容誤受理確率ＰPFARは、データ処理部３ａにおいて一定の値として事前に設定されてもよい。
【００７４】
以上に示されたデータ処理部３ａにおける処理は、コンピュータによって実行されてもよい。すなわち、差分データ検出部３１、誤対応確率算出部３２、誤受理確率算出部３３、識別判定部３４における処理は、それぞれコンピュータプログラムにより記述され、コンピュータによって実行される。
【００７５】
図４は、本発明の第二の実施の形態に係るパターン認識方法を要約して示すフローチャートである。まず、パターンデータ１１１がパターン入力部１に入力される（ステップＳ１）。次に、パターンデータ１１１と参照パターンデータ１１２のそれぞれの特徴量に基づき、差分データ検出部３１が差分データ１３１を検出する（ステップＳ２）。次に、誤対応確率算出部３２は、差分データ１３１を受け取り、その差分データ１３１に基づき誤対応確率ＰFCRを算出する（ステップＳ３）。次に、誤受理確率算出部３３は、差分データ１３１を受け取り、その差分データ１３１に基づき予備誤受理確率ＰPREを算出する（ステップＳ４）。また、誤受理確率算出部３３は、算出された誤対応確率ＰFCRと算出された予備誤受理確率ＰPREを用いて、誤受理確率ＰFARを算出する（ステップＳ５）。次に、識別判定部３４は、許容誤受理確率ＰPFARと算出された誤受理確率ＰFARを比較し、誤受理確率ＰFARが許容誤受理確率ＰPFARより小さいかどうか判定する（ステップＳ７）。そして、その判定結果を示す出力データ１４２が、出力部４から出力される（ステップＳ８）。
【００７６】
本実施の形態に係るパターン識別システム１０ａによれば、第一の実施の形態における効果に加えて、以下の効果が得られる。すなわち、このパターン識別システム１０ａにおいて、全ての入力パターンに対して与えられる閾値は一定に設定される。更に、その与えられる閾値は、許容誤受理確率ＰPFAR、つまりシステムのセキュリティ強度を直接意味する。従って、安定したセキュリティ強度が保証される。このように、閾値がセキュリティ強度に直接対応することは、システムの運用の観点から望ましい。
【００７７】
以上に示されたパターン識別システム１０、１０ａは、音声認識、指紋同定、光学的文字認識、信号識別などに適用される。
【００７８】
なお、本発明によるパターン識別システム、パターン識別方法、及びパターン識別プログラムは、上述した実施の形態に関わらず、その趣旨を逸脱しない範囲において種々変更が可能である。一例を挙げると、入力パターンと参照パターンの扱いは対称関係であるので、例えばパターンデータ１１１を参照パターン入力部２に、参照パターンデータ１２１をパターン入力部１に入力するような構成であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の第一の実施の形態に係るパターン識別システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第一の実施の形態に係るパターン認識方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第二の実施の形態に係るパターン識別システムの構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第二の実施の形態に係るパターン認識方法を示すフローチャートである。
【図５】入力パターンが有する特徴点の分布を示す概念図である。
【図６】参照パターンが有する特徴点の分布を示す概念図である。
【図７】差分データ検出部による特徴点の対応付け処理を示す概念図である。
【図８】対応特徴点の分布を示す概念図である。
【図９】候補差分データの分布の例を示すグラフである。
【図１０】候補差分データの分布の他の例を示すグラフである。
【図１１】候補差分データの分布の更に他の例を示すグラフである。
【図１２】候補差分データの分布の更に他の例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００８０】
１    パターン入力部
２    参照パターン入力部
３    データ処理部
４    出力部
５    許容誤受理確率入力部
１０    パターン識別システム
３１    差分データ検出部
３２    誤対応確率算出部
３３    誤受理確率算出部
３４    識別判定部
１１１    パターンデータ
１１２    パターン特徴データ
１２１    参照パターンデータ
１２２    参照パターン特徴データ
１３１    差分データ
１３２    誤対応確率データ
１３３    誤受理確率データ
１３４    判定結果データ
１４１    結果データ
１４２    出力データ
１５１    許容誤受理確率データ
【図１】
0004665764.tif 000010
【図２】
0004665764.tif 000011
【図３】
0004665764.tif 000012
【図４】
0004665764.tif 000013
【図５】
0004665764.tif 000014
【図６】
0004665764.tif 000015
【図７】
0004665764.tif 000016
【図８】
0004665764.tif 000017
【図９】
0004665764.tif 000018
【図１０】
0004665764.tif 000019
【図１１】
0004665764.tif 000020
【図１２】
0004665764.tif 000021