(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のユーザの生体から生体モダリティ情報を取得するための計測装置と、
前記生体モダリティ情報から少なくとも１つの入力情報を生成する入力部と、
前記第１のユーザの生体モダリティ情報から取得した第１の特徴情報と、前記第１のユーザの生体モダリティ情報と第２のユーザの生体モダリティ情報との間の相関性に基づいて取得された第２の特徴情報とを格納する記憶装置と、
前記入力情報と前記第１の特徴情報とを照合し、かつ、前記入力情報と前記第２の特徴情報とを照合することにより前記第１のユーザを認証する認証部と、
を備え、
前記第２の特徴情報は、前記第１のユーザの前記生体モダリティ情報と前記第２のユーザの前記生体モダリティ情報との間の相関性を示す相関値が所定の基準値より高い特徴情報であることを特徴とする認証システム。
【請求項２】
請求項１に記載の認証システムにおいて、
前記認証部は、
前記入力情報と前記第１の特徴情報とを照合することにより第１のスコアを算出し、
前記入力情報と前記第２の特徴情報とを照合することにより第２のスコアを算出し、
前記第１のスコア及び前記第２のスコアを統合することにより最終照合スコアを算出することを特徴とする認証システム。
【請求項３】
請求項１に記載の認証システムにおいて、
前記認証部は、前記第２の特徴情報を前記入力情報の範囲内で探索して、前記入力情報と前記第２の特徴情報とを照合することを特徴とする認証システム。
【請求項４】
請求項１に記載の認証システムにおいて、
前記計測装置により得られた前記第１及び第２のユーザの生体モダリティ情報の各々から各ユーザに関する前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報を抽出し、前記記憶装置に格納する登録部をさらに備えることを特徴とする認証システム。
【請求項５】
請求項１に記載の認証システムにおいて、
前記記憶装置は、前記計測装置で取得された前記第１のユーザの前記生体モダリティ情報から前記第２の特徴情報との照合対象となる第２の入力情報を抽出するためのプロパティ情報をさらに格納しており、
前記入力部は、前記計測装置で取得された前記第１のユーザの前記生体モダリティ情報から、前記プロパティ情報を用いて前記第２の入力情報を抽出し、
前記認証部は、前記第２の入力情報と前記第２の特徴情報とを照合することを特徴とする認証システム。
【請求項６】
請求項５に記載の認証システムにおいて、
前記計測装置により得られた前記第１及び第２のユーザの生体モダリティ情報の各々から各ユーザに関する前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報と前記プロパティ情報を抽出し、前記記憶装置に格納する登録部をさらに備えることを特徴とする認証システム。
【請求項７】
請求項１に記載の認証システムにおいて、
前記記憶装置は、前記第１のユーザを含む少なくとも３人のグループに関して、前記少なくとも３人の生体モダリティ情報の間の相関性に基づいて取得されたグループ特徴情報をさらに格納しており、
前記認証部は、前記入力情報と前記グループ特徴情報とを照合することにより前記第１のユーザが属する前記グループを特定することを特徴とする認証システム。
【請求項８】
請求項１に記載の認証システムにおいて、
複数の参照パターンを格納するデータベースと、
前記計測装置で取得された前記第１のユーザの前記生体モダリティ情報と前記複数の参照パターンとから得られる類似度に基づいてＩＤを生成するＩＤ生成部と、
をさらに備えることを特徴とする認証システム。
【請求項９】
第１のユーザの生体から第１の生体モダリティ情報を取得し、第２のユーザの生体から第２の生体モダリティ情報を取得するための計測装置と、
前記第１の生体モダリティ情報から第１の入力情報を生成し、前記第２の生体モダリティ情報から第２の入力情報を生成する入力部と、
前記第１の生体モダリティ情報から取得した前記第１のユーザの特徴情報と、前記第２の生体モダリティ情報から取得した前記第２のユーザの特徴情報と、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザを含む少なくとも３人のグループに関して、前記少なくとも３人の生体モダリティ情報の間の相関性に基づいて取得されたグループ特徴情報を格納する記憶装置と、
前記第１の入力情報と前記第１のユーザの特徴情報とを照合することにより前記第１のユーザを認証し、前記第１のユーザが属するグループを特定する認証部と、
を備え、
前記グループ特徴情報は、前記少なくとも３人の生体モダリティ情報の間の相関性を示す相関値が所定の基準値より高い特徴情報であり、
前記認証部は、
前記第２のユーザが、前記第１のユーザからの空間的距離が近く、かつ、前記第１のユーザの認証時間から時間的に近い場合、前記第２の入力情報と、前記グループ特徴情報および前記第２のユーザの特徴情報と、を照合することにより前記第２のユーザを認証することを特徴とする認証システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の認証システムにおいて、
前記記憶装置は、前記計測装置で取得された生体モダリティ情報から、前記グループ特徴情報との照合対象となる入力情報を前記少なくとも３人のユーザ毎に抽出するためのプロパティ情報をさらに格納しており、
前記入力部は、前記計測装置で取得された前記第１のユーザの前記生体モダリティ情報から、前記プロパティ情報を用いて前記第１の入力情報を抽出することを特徴とする認証システム。
【請求項１１】
請求項９に記載の認証システムにおいて、
前記認証部は、所定の時間の間、前記第２のユーザの認証条件を下げることを特徴とする認証システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間の生体情報を利用して個人を認証するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のネットワーク技術の発展に伴い、今後、ネットワーク上で個人認証用の生体データを一元管理するクラウド型の生体認証サービスの需要が高まることが予想される。サーバ上で複数の生体データが一元管理できるようになると、登録されるデータ数が膨大になる。
【０００３】
生体認証システムを利用する人数が多いと、暗証番号の入力やＩＤカードの提示などにより、一意に個人を特定した後に生体を提示する、１:１認証は、スループットが低下する。そのため、暗証番号やＩＤカードを利用せず、生体のみで認証を行う、いわゆる１：Ｎ認証が望まれる。サーバ上で登録されるデータ数の増大に伴い、１：Ｎ認証におけるＮが増大し、多くの登録データの中から正しく個人を区別するためには、より高精度化が必要になる。
【０００４】
特許文献１は、他人との生体特徴の照合を利用して、個人識別の性能を高精度化しようとする発明を開示している。特許文献１では、複数の生体情報を用いて認証を行う、いわゆるマルチモーダル認証における、認証時間の高速化が課題であると記載されている。特許文献１では、高速化の解決手段として、被認証者から第１の生体情報を利用して登録者から候補者を選定した上で、候補者にのみ第２の生体情報で照合を行うことで、マルチモーダル認証を行う方法が記載されている。
【０００５】
さらに、特許文献１では、「前記候補者の第２生体情報それぞれの間の類似関係を所定の関数に基づいて指標化した類似値を検出する」と記載されている。特許文献１では、この他人との照合による類似値が所定の閾値を上回る場合は候補者の選定を再度行い、類似値が所定の閾値を下回る場合にのみ、候補者の中から第２の生体情報を利用して人物の特定が容易であると判断して認証を行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−２７５５０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、生体認証に利用する生体情報の種類（生体モダリティ）をただ増やすだけでは、必ずしも個人を認証するのに有益な情報量が増加するわけではない。つまり、生体モダリティから得られる情報のうち、個人の識別能力を高めるのに有益な情報を増加させることが高精度化のために必要である。そして、これまでの生体認証に利用する生体特徴は、生体の本来持っている個人の識別に有益な特徴を全て引き出し、活用できていないと考える。そこで、ただ単純に生体モダリティの種類を増やすのではなく、従来の生体モダリティや新しく追加する生体モダリティにおいて、これまで使われてこなかった認証に有益な特徴情報を引き出し、その特徴情報をうまく活用して認証を行うことが課題である。
【０００８】
本発明の目的は、生体認証システムにおいて、有益な特徴情報を利用して精度の高い認証システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例をあげるならば、第１のユーザの生体から生体モダリティ情報を取得するための計測装置と、前記生体モダリティ情報から少なくとも１つの入力情報を生成する入力部と、前記第１のユーザの生体モダリティ情報から取得した第１の特徴情報と、前記第１のユーザの生体モダリティ情報と第２のユーザの生体モダリティ情報との間の相関性に基づいて取得された第２の特徴情報とを格納する記憶装置と、前記入力情報と前記第１の特徴情報とを照合し、かつ、前記入力情報と前記第２の特徴情報とを照合することにより前記第１のユーザを認証する認証部と、を備える認証システムが提供される。
【００１０】
他の例によれば、第１のユーザの生体から生体モダリティ情報を取得するための計測装置と、前記生体モダリティ情報から入力情報を生成する入力部と、前記第１のユーザを含む少なくとも３人のグループに関して、前記少なくとも３人の生体モダリティ情報の間の相関性に基づいて取得されたグループ特徴情報を格納する記憶装置と、前記入力情報と前記グループ特徴情報を照合することにより前記第１のユーザが属するグループを認証する認証部と、を備える認証システムが提供される。
【００１１】
また、他の例によれば、第１のユーザの生体から生体モダリティ情報を取得するための計測装置と、前記生体モダリティ情報から入力情報を生成する入力部と、前記第１のユーザの生体モダリティ情報から取得した第１の特徴情報と、前記第１のユーザが属するグループを表すグループ情報とを格納する記憶装置と、前記入力情報と前記第１の特徴情報とを照合することにより前記第１のユーザを認証する認証部と、を備え、前記認証部は、前記入力情報と前記第１の特徴情報とを照合することにより前記グループに属する第２のユーザを認証し、前記第２のユーザが属する前記グループを特定し、前記第１のユーザが、前記第２のユーザからの空間的距離が近く、かつ、前記第２のユーザの認証時間から時間的に近い場合、所定の時間の間、前記第１のユーザ用の認証条件を下げる、認証システムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、有益な特徴情報を利用することにより、精度の高い認証システムを提供することができる。
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１Ａ】第１実施例の生体認証システムの全体の構成を示す図である。
【図１Ｂ】第１実施例の認証処理部の機能ブロック図である。
【図２】第１実施例の生体認証システムの動作の様子を示す図である。
【図３】第１実施例の認証処理のフローチャートである。
【図４Ａ】第１実施例における生体特徴の抽出方法及び生体特徴の登録方法を説明する図である。
【図４Ｂ】第１実施例における登録データベース内のテーブルの一例である。
【図５】第１実施例における登録データベースの登録データと被認証者の入力データとの照合処理を説明する図である。
【図６】指血管画像から第１及び第２の特徴情報を抽出し、登録データベースに登録する例を説明する図である。
【図７】第１実施例における被認証者と登録データベースの生体特徴との照合処理を説明する図である。
【図８Ａ】第２実施例における第２の特徴情報と抽出プロパティの登録処理を説明する図である。
【図８Ｂ】第２実施例における登録データベース内のテーブルの一例である。
【図９】第２実施例における認証処理のフローチャートである。
【図１０】第２実施例における登録データベースの登録データと被認証者の入力データとの照合処理を説明する図である。
【図１１】第２実施例における登録データベースの登録データと被認証者の入力データとの照合処理を説明する図である。
【図１２】指血管画像から第１の特徴情報、第２の特徴情報及び抽出プロパティを抽出し、登録データベースに登録する例を説明する図である。
【図１３】第２実施例における被認証者と登録データベースの生体特徴との照合処理を説明する図である。
【図１４】第３実施例における認証処理のフローチャートである。
【図１５Ａ】第３実施例における生体特徴の抽出方法及び生体特徴の登録方法を説明する図である。
【図１５Ｂ】第３実施例における登録データベース内のテーブルの一例である。
【図１６】第３実施例における被認証者と登録データベースの生体特徴との照合処理を説明する図である。
【図１７】第４実施例における認証処理のフローチャートである。
【図１８Ａ】第４実施例における生体特徴の抽出方法及び生体特徴の登録方法を説明する図である。
【図１８Ｂ】第４実施例における登録データベース内のテーブルの一例である。
【図１９】第４実施例における登録データベースの登録データと被認証者の入力データとの照合処理を説明する図である。
【図２０】第５実施例における第１の認証処理のフローチャートである。
【図２１】第５実施例における第１の認証処理を認証ゲートに適用した例を説明する図である。
【図２２】第６実施例における第２の認証処理のフローチャートであり、図１４のフローの後に実施されるフローチャートである。
【図２３】第６実施例における第２の認証処理を認証ゲートに適用した例を説明する図である。
【図２４】第７実施例における認証処理を説明する図である。
【図２５】第７実施例における認証処理を説明する図である。
【図２６Ａ】第７実施例における登録データベース内のテーブルの一例である。
【図２６Ｂ】第７実施例における認証処理のフローチャートである。
【図２７】第８実施例における指血管画像からユニークＩＤを生成する方法を説明する図である。
【図２８】第８実施例における血管の部分パターンのコード化について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面を参照して本発明の実施例について説明する。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。
【００１５】
［第１実施例］
図１Ａは、本発明の実施の形態の１つの生体認証システムの全体の構成を示す。生体認証システムは、計測機器１２と、認証処理部１３と、記憶装置１４と、表示部１５と、入力部１６と、スピーカ１７と、画像入力部１８とを備える。
【００１６】
計測機器１２は、被認証者１０の生体モダリティの情報を取得する機器であり、例えば、カメラや距離センサなどである。以下では、一例として、計測機器１２によって被認証者１０の生体モダリティの画像が得られる場合で説明する。画像入力部１８は、計測機器１２で撮影された被認証者１０の画像を取得し、取得した画像から入力データを生成して認証処理部１３へ送る。認証処理部１３は、ＣＰＵ１９、メモリ２０及び様々なインターフェース（ＩＦ）２１を含む。ＣＰＵ１９は、メモリ２０に記録されているプログラムを実行することによって様々な処理を行う。メモリ２０は、ＣＰＵ１９が実行するプログラムを記憶する。また、メモリ２０は、画像入力部１８から入力された画像を一時的に記憶する。インターフェース２１は、認証処理部１３に接続された装置との接続を行うためのインターフェースである。具体的に、インターフェース２１は、計測機器１２、記憶装置１４、表示部１５、入力部１６、スピーカ１７及び画像入力部１８などと接続される。
【００１７】
記憶装置１４は、本システムを利用する被認証者の登録データを記憶している。登録データは、被認証者を照合するための情報であり、例えば、生体を計測した画像などである。表示部１５は、例えば、ディスプレイなどであり、認証処理部１３から受信する情報を表示する。入力部１６は、キーボードやマウス等であり、被認証者が入力する情報を認証処理部１３に送信する。スピーカ１７は、認証処理部１３から受信した情報を、音響信号で発信する装置である。
【００１８】
図１Ｂは、認証処理部１３の機能ブロック図を示す。認証処理部１３は、認証部１０１と、登録部１０２とを備える。認証部１０１は、画像入力部１８から入力された入力データと、記憶装置１４に登録されている登録データとを照合し、被認証者１０の認証を行う。登録部１０２は、計測機器１２によって取得された被認証者１０の生体モダリティの画像から以下で説明する第１の生体特徴情報及び第２の生体特徴情報を抽出し、記憶装置１４内の所定のデータベースに格納する。
【００１９】
認証処理部１３の各処理部は、各種プログラムにより実現することができる。メモリ２０には、例えば記憶装置１４に格納されている各種プログラムが展開される。ＣＰＵ１９は、メモリ２０にロードされたプログラムを実行する。以下で説明する処理及び演算は、ＣＰＵ１９が実行する。
【００２０】
図２は、第１実施例の生体認証システムの動作を説明する図である。本実施例の生体認証システムは、ネットワーク７上で個人認証用の生体情報を一元管理するクラウド型の生体認証サービスを提供するものである。図２では、図１の記憶装置１４が、ネットワーク７上のサーバの記憶装置として実装されている。認証処理部１３は、ネットワーク７上に存在する複数のサーバ上の複数の登録データベース８に接続される。
【００２１】
図２の生体認証システムにおいて、計測機器１２が、被認証者１０の生体情報を計測し、計測した生体情報を所定の入力部を介して（画像の場合は、画像入力部１８を介して）認証処理部１３へ入力する。画像入力部１８では、被認証者１０の生体情報から生体特徴情報が抽出される。
【００２２】
ＣＰＵ１９は、メモリ２０に記憶されているプログラムを実行することで、被認証者１０の生体特徴情報を、ネットワーク７を介して接続されている登録データベース８に保存されている登録者１１（ｐ１、ｐ２、・・・、ｐｎ、ｎはデータベースの登録人数）の生体特徴情報６と照合する。これにより、個人認証を行うことができる。
【００２３】
本実施例の特徴として、生体特徴情報６は、１人の人物の生体モダリティ情報のみを参照して抽出する第１の生体特徴情報６−１と、異なる人物の生体モダリティ情報の間での相関性に基づいて取得された第２の生体特徴情報６−２とを含む。一例として、第２の生体特徴情報６−２は、異なる人物の生体モダリティ情報の間で相関値（類似度など）が高くなるような生体情報を探索して抽出される生体特徴情報である。第１の生体特徴情報６−１と第２の生体特徴情報６−２は、それぞれ、同一の生体モダリティから抽出してもよいし、異なる生体モダリティから抽出してもよい。第１の生体特徴情報６−１及び第２の生体特徴情報６−２を抽出する生体モダリティは、血管、指紋、掌紋、掌形、爪形状、顔、耳形、虹彩、網膜、歩容、又は、その他のいかなる生体モダリティでもよい。
【００２４】
一般的な従来の生体認証では、生体から一律の特徴抽出処理で抽出する生体特徴情報（すなわち、第１の生体特徴情報６−１のような情報）を利用して個人を認証する。しかし、本発明では、一律の処理で抽出する第１の生体特徴情報６−１に加えて、複数の人物の間で、相関性（類似度等）が高くなるような第２の生体特徴情報６−２を抽出して個人認証に利用する。
【００２５】
第２の生体特徴情報６−２は、複数の異なる人物の間での相関性を示す相関値が高くなる生体特徴情報である。ここでの相関値とは、複数の異なる人物の間の生体モダリティの一致度合を意味する。例えば、生体モダリティが画像として得られる場合は、相関値としては、画像パターン間の一致度合を示す類似度などが挙げられる。この類似度の算出には、当業者に公知の技術を適用できる。
【００２６】
また、「相関値が高くなる」とは、相関値が、ある基準値に対して所定の値だけ高いことを意味する。ここでの基準値としては、複数の異なる人物の間での生体モダリティ情報の相関値の分布から得られる標準値（例えば、平均値など）を用いてもよい。例えば、生体モダリティの画像を利用する場合、ある人物の生体モダリティの画像パターンを様々な人物の生体モダリティの画像パターンに対してマッチングし、類似度のヒストグラムを作成する。そのヒストグラムにおいて平均値などの標準的な位置と比較して、所定の値だけ離れた位置にあるパターンを第２の生体特徴情報６−２として抽出してもよい。第２の生体特徴情報６−２の抽出方法は上記に限定されず、他の方法で抽出されてもよい。
【００２７】
第１の生体特徴情報６−１は、本人と照合することで高い類似度が得られ、他人と照合することで低い類似度が得られるものである。したがって、第１の生体特徴情報６−１は、本人と他人を区別して個人認証を行うことができるものである。第１の生体特徴情報６−１は、本人以外のほとんどの他人との照合では低い類似度が得られる。逆に言えば、第１の生体特徴情報６−１を本人以外の他人と照合した場合、高い類似度が得られることはめったにない。
【００２８】
これに対し、（特定の）他人との照合で高い類似度が得られる第２の生体特徴情報６−２は、照合した人物間において固有の特徴になり得る。特定の人物間でのみ高い類似度が得られるような生体特徴を第２の生体特徴情報６−２として意図的に取得し、予め登録しておく。第２の生体特徴情報６−２を特定の他人と照合して高い類似度が得られると、被認証者の本人らしさが高まり、他人と区別できるため、個人が認証される。このとき、第１の生体特徴情報６−１のような任意の特徴を他人と照合して得られる全ての類似度を網羅的に個人認証に利用する場合を考える。上述のように、他人との照合ではほとんどが低い類似度が得られ、他人と照合して得られる多くの低い類似度を利用しても個人の識別性能の向上にはあまり効果がない。したがって、あえて他人との照合で高い類似度が得られる第２の生体特徴情報６−２のみを個人認証に利用することで、単純に他人と照合して得られる類似度を利用するよりも効果的に個人の識別性能を向上することができる。
【００２９】
本実施例では、登録されている第１の生体特徴情報６−１と本人との照合で算出する類似度を利用して本人らしさを求め、さらに、登録されている第２の生体特徴情報６−２との照合で算出する類似度が高くなることも利用して本人らしさを求める。この構成によれば、より高精度な個人認証を実現することができる。
【００３０】
なお、上述では、第２の生体特徴情報６−２として、複数の異なる人物の間での相関性を示す相関値が高くなる生体特徴情報を抽出したが、この例に限定されない。第２の生体特徴情報６−２として、複数の異なる人物の間での相関性を示す相関値が低くなる生体特徴情報を抽出してもよい。「相関値が低くなる」とは、相関値が、ある基準値に対して所定の値だけ低いことを意味する。また、上記と同様の方法で、複数の異なる人物の間で相関値が低くなる第２の生体特徴情報６−２を抽出できる。この場合、第２の生体特徴情報６−２との照合において極端に低い類似度が得られることを利用して、被認証者の本人らしさを確かめることが可能となる。
【００３１】
以下に、具体例を示す。図２を用いて、被認証者ｐｘ１、ｐｘ２を区別して認証しようとする場合を説明する。この場合、入力するｐｘ１の第１の生体特徴情報６−１（ｆｘ１）は、登録データベース８に登録されているｐ１の第１の生体特徴情報６−１（ｆ１）と照合すると高い類似度が得られるとする。一方、入力するｐｘ２の第１の生体特徴情報６−１（ｆｘ２）と、登録されているｐ１の第１の生体特徴情報６−１（ｆ１）とを照合したとき、高い類似度が得られてしまい、被認証者ｐｘ１、ｐｘ２を区別して認証することができないとする。
【００３２】
ここで、予め登録データベース８上の人物ｐ１とｐ１以外の人物ｐｉ（２≦ｉ≦ｎ）との間で照合して算出する類似度が高くなる第２の生体特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）をそれぞれ抽出し、登録しておく。そして、入力するｐｘ１から第２の生体特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）を抽出し、登録されているｐ１の第２の生体特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）と照合して得られる複数の類似度の中のほとんどが高い値であった。一方で、入力するｐｘ２の第２の生体特徴情報６−２（ｆ２−ｆｉ）と、登録されているｐ１の第２の生体特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）とを照合して得られる複数の類似度の中のほとんどが低い値であった。これにより、人物ｐｘ１、ｐｘ２を区別することができ、ｐｘ１をｐ１として認証することができる。
【００３３】
図３は、本実施例における第１の生体特徴情報６−１と第２の生体特徴情報６−２を利用して認証を行うフローチャートの一例である。なお、以下では、「第１の生体特徴情報６−１」と「第２の生体特徴情報６−２」を、それぞれ、「第１の特徴情報６−１」、「第２の特徴情報６−２」と称する。
【００３４】
人物ｐ１の認証を行う場合は、人物ｐ１がカメラ等の計測機器１２に生体を提示した後、計測機器１２が、人物ｐ１の生体をセンシングする（Ｓ２０１）。ここで、第１の特徴情報６−１と第２の特徴情報６−２が、同一の生体モダリティであれば、１回の計測でよい。第１の特徴情報６−１と第２の特徴情報６−２が、異なる生体モダリティであれば、複数回の計測になる場合もある。
【００３５】
次に、画像入力部１８が、計測機器１２によって計測された情報に基づいて、入力データとなる第１の特徴情報６−１と第２の特徴情報６−２を生成する（Ｓ２０２）。なお、後述するように、第２の特徴情報６−２が、第１の特徴情報の部分的な情報である場合もある。このように１つの生体モダリティの情報から第１の特徴情報６−１と第２の特徴情報６−２が得られる場合、画像入力部１８は、入力データとして１つの特徴情報（例えば、第１の特徴情報）を入力すればよい。
【００３６】
次に、認証部１０１は、照合処理の初期化として、登録データを特定する変数ｉを１に初期化する（Ｓ２０３）。変数ｉは、登録データの並び順に対応し、ｉが１のときは先頭の登録データを表し、登録データ数がＮの場合は最後の登録データであることを表す。認証部１０１は、生成した入力データである第１の特徴情報６−１を登録データベース８上のｉ番目の登録データである第１の特徴情報６−１と照合し、照合スコア１（ｉ）を算出する。さらに、認証部１０１は、入力データである第２の特徴情報６−２を登録データベース８上のｉ番目の登録データである第２の特徴情報６−２と照合し、照合スコア２（ｉ）を算出する（Ｓ２０４）。
【００３７】
次に、認証部１０１は、照合スコア１（ｉ）と照合スコア２（ｉ）を統合して、最終的な認証判定を行うための最終照合スコア（ｉ）を算出する（Ｓ２０５）。認証部１０１は、最終照合スコア（ｉ）が予め設定している認証閾値Ｔｈ１以上であるどうかを判定する（Ｓ２０６）。この判定条件を満たす場合、認証部１０１は、認証成功と判定する（Ｓ２０７）。
【００３８】
最終照合スコア（ｉ）が認証閾値Ｔｈ１を下回る場合は、認証部１０１は、変数ｉの値をインクリメントし、登録データベース８内の次の登録データと照合を行う。最後の登録データＮとの照合の結果、最終スコア（Ｎ）が認証閾値を下回る場合は、照合する登録データがないため、認証部１０１は、認証失敗と判定する（Ｓ２０８）。
【００３９】
本実施例では、第１の特徴情報６−１間の照合結果である照合スコア１（ｉ）は単一の値のみを持つが、ｉ番目の登録データである第２の特徴情報６−２は複数存在するため、第２の特徴情報６−２間の照合結果である照合スコア２（ｉ）は複数算出される。したがって、照合スコア２（ｉ）は、複数の値からなるベクトルデータとなる。最終照合スコア（ｉ）は、照合スコア１（ｉ）と照合スコア２（ｉ）の複数のスコアの線形結合や、ベイズ統計を利用した各照合スコアの確率密度関数に基づく統合方法などにより算出することができる。
【００４０】
登録データベース８への第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２の登録方法について説明する。図４Ａは、人物ｐ１の生体特徴の抽出及び生体特徴の登録の様子を示している。
【００４１】
ここでは、計測機器１２によって、人物ｐ１〜ｐｎのそれぞれに対して１つ以上の生体モダリティ情報が予め得られていることを前提とし、人物ｐ１の第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２の抽出及び登録の処理を説明する。上述したように、第１の特徴情報６−１と第２の特徴情報６−２は、それぞれ、同一の生体モダリティから抽出してもよいし、異なる生体モダリティから抽出してもよい。
【００４２】
人物ｐ１の生体モダリティ情報から抽出する第１の特徴情報６−１（ｆ１）は、ｐ１以外の人物（ｐ２、・・・、ｐｎ）の生体との関係を考慮せず、独立に抽出する。登録部１０２は、人物ｐ１の生体モダリティ情報から第１の特徴情報６−１（ｆ１）を抽出する。登録部１０２は、抽出した第１の特徴情報６−１（ｆ１）を登録データベース８に登録する。
【００４３】
一方、第２の特徴情報６−２は、人物ｐ１と人物ｐ１以外の人物（ｐ２、・・・、ｐｎ）との間で相関値の高くなる特徴である。登録部１０２は、人物ｐ１の生体モダリティ情報と、ある他人（ｐ２、・・・、ｐｎ）の生体モダリティ情報とを比較し、各他人との間で相関値（類似度）が高くなる特徴を人物ｐ１の生体モダリティ情報から第２の特徴情報６−２として抽出する。登録部１０２は、抽出した第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２、・・・、ｆ１−ｆｎ）を登録データベース８に登録する。
【００４４】
図４Ａに示すように、ｐ１以外の人物（ｐ２、・・・、ｐｎ）は複数存在するため、人物の組み合わせごとに第２の特徴情報６−２を区別して抽出する。例えば、まず、登録部１０２は、人物ｐ１の生体モダリティ情報と人物ｐ２の生体モダリティ情報との間で相関性が高い特徴を第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）として抽出する。次に、登録部１０２は、人物ｐ１の生体モダリティ情報と人物ｐ３の生体モダリティ情報との間で相関性が高い特徴を第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ３）として抽出する。同様に、この処理を人物ｐｎまで繰り返す。
【００４５】
したがって、第２の特徴情報６−２の抽出の際、人物ｐ１と人物ｐｉ（２≦ｉ≦ｎ）の組み合わせ毎に相関値が高くなる第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）は変化する。つまり、人物ｐ１と人物ｐｉの組み合わせにより、第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）を抽出する生体部位、位置、サイズ等が変化し得る。第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）は、人物ｐ１と特定の人物ｐｉの間でのみ相関値（類似度）が高くなる。そのため、人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）と、人物ｐ１以外の人物（例えば、人物ｐ３）の第２の特徴情報６−２（ｆ３−ｆｉ）とを照合することにより得られる類似度は低い。なお、図４Ａの例では、ｐ１以外の全ての人物（ｐ２、・・・、ｐｎ）との間で第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）を抽出しているが、これに限定されず、ｐ１以外の少なくとも１人の人物との間で第２の特徴情報６−２が抽出されればよい。
【００４６】
一方、図４Ａの例では、人物ｐ１の生体モダリティ情報と人物ｐ２の生体モダリティ情報との間の関係から抽出される人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）は、人物ｐ１とｐ２の間で相関値が高い情報であるため、つまりは、人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）と、人物ｐ２の第２の特徴情報６−２（ｆ２−ｆ１）の２つは類似していることになる。したがって、人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）を登録する場合は、人物ｐ１の生体モダリティ情報から抽出した第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）を登録してもよいし、人物ｐ２の生体モダリティ情報から抽出した第２の特徴情報６−２（ｆ２−ｆ１）を登録してもよい。別の例として、人物ｐ１の生体モダリティ情報から抽出した第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）と、人物ｐ２の生体モダリティ情報から抽出した第２の特徴情報６−２（ｆ２−ｆ１）を平均化した情報が登録されてもよい。
【００４７】
図４Ｂは、登録データベース８の一例である。図面では「テーブル」構造を用いて説明するが、必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、他のデータ構造で表現されていてもよい。
【００４８】
登録データベース８は、各人物を特定するための識別子（ＩＤ）４０１と、第１の特徴情報６−１と、第２の特徴情報６−２と、生体モダリティ情報４０２とを含む第１のテーブルを備える。この例のように、第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２とともに、各人物の生体モダリティ情報が登録データベース８に登録されてもよい。例えば、新たな人物ｐｚを登録データベース８に登録する場合、登録部１０２は、人物ｐｚの生体モダリティと、登録データベース８内の各人物の生体モダリティ情報とを比較することにより、第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２を抽出して、登録データベース８に登録することができる。
【００４９】
図５は、登録データベース８に登録されている登録データと被認証者の入力データとを照合する例を示す。まず、認証しようとする人物ｐｘが、人物ｐ１の登録データと照合を行う場合は、人物ｐｘによって提示された生体から第１の特徴情報６−１（ｆｘ）が抽出される。その後、認証部１０１は、第１の特徴情報６−１（ｆｘ）と、登録されている人物ｐ１の第１の特徴情報６−１（ｆ１）とを照合して類似度を算出する。次に、認証部１０１は、登録されている人物ｐ１の複数の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２、ｆ１−ｆ３、・・・、ｆ１−ｆｎ）と、人物ｐｘの生体から抽出した複数の第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２、ｆｘ−ｆ３、・・・、ｆｘ−ｆｎ）とを照合する。具体的には、それぞれ同じ第２の特徴情報６−２同士で照合して、複数の類似度を算出する。次に、認証部１０１は、得られた複数の類似度から最終照合スコアを算出する。認証部１０１は、最終照合スコアが予め設定した閾値を上回る場合、人物ｐｘを人物ｐ１として判定する。一方、最終照合スコアが閾値を下回る場合、人物ｐｘは人物ｐ１ではないと判定される。
【００５０】
本例では、登録データベース８に登録されている第２の特徴情報６−２で、入力する任意の被認証者ｐｘを認証する際、画像入力部１８は、被認証者ｐｘの生体モダリティ情報の中からどの情報を第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２、ｆｘ−ｆ３、・・・、ｆｘ−ｆｎ）として抽出してよいか分からない。したがって、認証部１０１は、生体モダリティ情報において第２の特徴情報が存在する範囲で、登録されている第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２、ｆ１−ｆ３、・・・、ｆ１−ｆｎ）と類似する位置を照合しながら探索する必要がある。
【００５１】
ここでは、登録データベース８に登録されている登録されている人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）によって、照合を行う場合を考える。具体的には、被認証者ｐｘが人物ｐ１かどうかを認証する場合、被認証者ｐｘの生体モダリティ情報と、第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）とを照合して類似度を算出する必要がある。しかし、被認証者ｐｘは人物ｐ１かどうか分からないため、実際には、被認証者ｐｘの生体モダリティ情報の中で、どの情報が、第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）との照合の対象となるべき第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２）であるかがわからない。したがって、本実施例では、被認証者ｐｘの生体モダリティ情報の中で、登録されている第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）と類似度が高くなる特徴情報を探索し、この探索の結果として得られた特徴情報を第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２）として扱う。例えば、認証部１０１は、被認証者ｐｘの生体モダリティ情報の中で、登録されている第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）との類似度が最も高くなる特徴情報を、第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２）として扱う。認証部１０１は、最も高い類似度を、被認証者ｐｘの第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２）と、登録されている第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）との照合結果の類似度ｆ１−ｆ２とする。
【００５２】
次に、より具体的な実施例について説明する。以下では、人の生体モダリティ情報を指血管画像とし、抽出される第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２を指血管画像から抽出される指血管パターンとする。図６は、指血管画像から第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２を抽出し、登録データベース８に登録する例を示す。
【００５３】
図６に示すように、計測機器１２（具体的には、カメラ）によって人物ｐ１、人物ｐ２、・・・、人物ｐｎの血管画像が得られたとする。まず、登録部１０２は、人物ｐ１の指血管画像から第１の特徴情報６−１（ｆ１）を抽出する。登録部１０２は、人物ｐ１以外の人物の画像との関係を考慮せずに、人物ｐ１の指血管画像から一律の方法により、第１の特徴情報６−１（ｆ１）を抽出する。図６に示すように、第１の特徴情報６−１（ｆ１）は、指血管画像の中の予め決められた領域を抽出してもよい。
【００５４】
次に、登録部１０２は、人物ｐ１の指血管画像と、他人（ｐ２、・・・、ｐｎ）の指血管画像との間で、類似度が高くなる部分パターンを第２の特徴情報６−２として抽出する。例えば、登録部１０２は、人物ｐ１の指血管画像のある部分パターンを人物ｐ２の指血管画像の全体の領域の中でマッチングさせながら探索し、人物ｐ２の指血管画像との間で類似度が高くなる部分パターンを検出する。登録部１０２は、その検出された部分パターンを第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）とする。同様に、登録部１０２は、人物ｐ１の指血管画像と各他人（ｐ３、・・・、ｐｎ）の指血管画像との間で類似度が高くなる部分パターンを検出して、その部分パターンを第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ３）、・・・、（ｆ１−ｆｎ）とする。このようにして抽出した第１の特徴情報６−１（ｆ１）と、複数の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２、ｆ１−ｆ３、・・・、ｆ１−ｆｎ）が人物ｐ１の特徴となる。
【００５５】
図６の例では、人物ｐ１の血管の部分パターンｐ１ａと、人物ｐ２の血管の部分パターンｐ２ａとが類似している。したがって、人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）は、人物ｐ１の血管の一部である部分パターンｐ１ａを第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）としてもよい。あるいは、人物ｐ２の血管パターンの一部である部分パターンｐ２ａを第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）としてもよい。
【００５６】
また、別の例として、類似度の高い血管の部分パターンｐ１ａ、ｐ２ａに関して、モーフィングなどの変形処理で一方の部分パターンから他方の部分パターンに近づける場合の変形処理の途中のパターンを第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）として抽出してもよい。
【００５７】
また、図６の例では、人物ｐ１と人物ｐ２との間で類似度の高い血管の部分パターンとして抽出された第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）と、人物ｐ１と人物ｐ３との間で類似度の高い血管の部分パターンとして抽出された第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ３）とは、血管の部分パターンの領域サイズが異なる。つまり、人物の組み合わせによって、類似度の高い血管の部分パターンである第２の特徴情報６−２は様々な領域サイズで抽出される。なお、第２の特徴情報６−２の領域サイズは、大きければ大きいほど、識別性の高い特徴となる。
【００５８】
第２の特徴情報６−２である血管の部分パターンの検出方法としては、以下の例も適用できる。例えば、まず、２人の指血管画像のそれぞれを予め設定した数で分割して複数の部分パターンに分ける。次に、複数の部分パターンの組み合わせの中で最も類似度が高い部分パターンの組み合わせを選択し、その部分パターンを第２の特徴情報６−２としてもよい。さらに別の例として、２人の指血管画像のそれぞれにおいて、部分パターンとして切り出す領域サイズや位置を変化させながら類似度の高くなる部分パターンを検出してもよい。
【００５９】
また、指血管画像の中での特徴点の照合などの局所特徴を利用した照合により算出した類似度が高い部分領域から部分パターンを抽出して第２の特徴情報６−２とすることもできる。このとき、２つの血管の部分パターンの照合により算出する類似度に関する閾値を予め設定しておき、２つの血管の部分パターンの類似度が閾値を上回る場合に、その部分パターンを第２の特徴情報６−２としてもよい。また、２つの指血管画像の間で類似度の高い部分パターンが複数検出される場合は、それぞれの部分パターンを第２の特徴情報６−２としてもよい。
【００６０】
本実施例では、第２の特徴情報６−２を血管の部分パターンとしているが、その他の情報を第２の特徴情報６−２としてもよい。例えば、第２の特徴情報６−２として、血管の部分パターンに含まれる血管の本数や、部分パターン領域内に血管が占める割合や、部分パターン内での血管の流れる方向の情報などを採用してもよい。
【００６１】
別の例として、部分パターン内の血管画像の輝度勾配情報などのヒストグラムを第２の特徴情報６−２としてもよい。この場合、血管の部分パターンの切り出し位置のずれに対してロバストな情報を第２の特徴情報６−２として用いることができ、認証精度を向上させることができる。また、血管画像から抽出できるその他の特徴についても第２の特徴情報６−２とすることができることは言うまでもない。
【００６２】
次に、抽出された第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２の登録方法について説明する。図６に示すように、登録部１０２は、抽出した第１の特徴情報６−１（ｆ１）と、複数の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２、ｆ１−ｆ３、・・・、ｆ１−ｆｎ）を人物ｐ１の特徴として登録データベース８に登録する。
【００６３】
登録する複数の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２、ｆ１−ｆ３、・・・、ｆ１−ｆｎ）の格納する順番については、例えば、第２の特徴情報６−２の領域サイズが大きいほど先に格納してもよい。これにより、サイズが大きく識別性の高い第２の特徴情報６−２から、被認証者の血管画像と照合することが可能となる。また、他の例では、第２の特徴情報６−２の識別性の高さを表す指標に基づいて、識別性の高い順に格納することもできる。登録データベース８に新たな登録データを追加する場合は、新規に登録される人物ｐｎ＋１の第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２が登録されるだけでなく、既に登録されている人物ｐ１〜ｐｎの第２の特徴情報６−２も更新される。例えば、登録されている人物ｐ１について、人物ｐ１と新規に登録される人物ｐｎ＋１との間で第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｎ＋１）を抽出し、人物ｐ１の登録データとして追加される。
【００６４】
認証処理のフローは図３のフローチャートと同じであるが、認証処理の具体的な流れを人物ｐｘが認証する場合を例に説明する。図７は、被認証者ｐｘと登録されている人物ｐ１の生体特徴の照合の様子を示している。
【００６５】
まず、被認証者ｐｘが生体を提示し、計測機器１２によって指血管画像を取得する。画像入力部１８は、取得した指血管画像から第１の特徴情報６−１（ｆｘ）となる血管パターンを抽出し、認証処理部１３に入力する。認証部１０１は、被認証者ｐｘの第１の特徴情報６−１（ｆｘ）と、登録されている人物ｐ１の第１の特徴情報６−１（ｆ１）と照合して類似度を算出する。
【００６６】
第２の特徴情報６−２の照合については、認証部１０１は、登録されている人物ｐ１の第２の特徴情報６−２を被認証者ｐｘの指血管画像の中で探索することによって、類似度を算出する。例えば、図７に示すように、認証部１０１は、登録されている人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）を、被認証者ｐＸの指血管画像全体の中で探索する。探索の結果、図７に示すように、指血管画像全体の中で、点線の枠の部分パターンの位置で、類似度が最大となる。認証部１０１は、類似度が最大となる部分パターンを第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２）と判定し、その類似度を、第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２）と人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）との類似度として記録する。同様に、認証部１０１は、人物ｐｉの第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）で被認証者ｐｘの指血管画像全体を探索し、最も高い類似度の位置での類似度を記録する。認証部１０１は、このように得られた複数の類似度を統合し、最終照合スコアを算出する。最終照合スコアの大きさが、予め設定した認証閾値を上回る場合はｐｘをｐ１として認証し、下回る場合には、ｐｘは登録データベース８上の次の登録データと照合を行う。
【００６７】
本例では、登録されている人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）と被認証者ｐｘの第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）とを照合して類似度を算出する必要がある。しかし、被認証者ｐｘの指血管画像の中で、どの部分パターンを、第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）との照合の対象となるべき第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２）としてよいかがわからない。したがって、図７に示すように、被認証者ｐＸの指血管画像全体の領域の中で、人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）との類似度が最大となる位置（部分パターン）を照合しながら探索することで、被認証者ｐｘの指血管画像の中の部分パターンと、人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）との間の類似度を算出することができる。
【００６８】
上記の構成によれば、生体モダリティ情報から、これまで使われてこなかった認証に有益な特徴情報を引き出し、その特徴情報をうまく活用して認証を行うことができる。特に、生体特徴情報６は、１人の人物の生体モダリティ情報のみを参照して抽出する第１の特徴情報６−１と、異なる人物の生体モダリティ情報の間での相関性に基づいて取得された第２の特徴情報６−２とを含む。第１の特徴情報６−１に加えて、第２の特徴情報６−２を利用することにより、精度の高い認証が可能となる。
【００６９】
［第２実施例］
本実施例では、被認証者の生体モダリティ情報から第２の特徴情報６−２を抽出する構成を説明する。本実施例では、抽出プロパティを第２の特徴情報６−２と併せて登録データベース８に登録しておく。ここで、抽出プロパティとは、入力情報から、登録データベース８内の第２の特徴情報６−２との照合対象となる第２の特徴情報６−２を抽出するための属性情報である。例えば、抽出プロパティとは、生体部位、抽出位置、領域サイズ等の情報である。
【００７０】
図８Ａは、第２の特徴情報６−２の抽出プロパティを第２の特徴情報６−２と併せて登録する構成を示す。人物ｐ１の生体モダリティ情報から抽出する第１の特徴情報６−１（ｆ１）は、ｐ１以外の人物（ｐ２、・・・、ｐｎ）の生体との関係を考慮せず、独立に抽出する。登録部１０２は、人物ｐ１の生体モダリティ情報から第１の特徴情報６−１（ｆ１）を抽出する。
【００７１】
一方、第２の特徴情報６−２は、人物ｐ１と人物ｐ１以外の人物（ｐ２、・・・、ｐｎ）との間で相関値の高くなる特徴である。登録部１０２は、人物ｐ１の生体モダリティ情報と、ある他人（ｐ２、・・・、ｐｎ）の生体モダリティ情報とを比較し、各他人との間で相関値（類似度）が高くなる特徴を、人物ｐ１の生体モダリティ情報から第２の特徴情報６−２として抽出する。このとき、登録部１０２は、人物ｐ１と各他人との組み合わせ毎に、第２の特徴情報６−２の属性情報を表す抽出プロパティ９の情報も取得する。登録部１０２は、第２の特徴情報６−２の抽出プロパティ９を第２の特徴情報６−２と併せて登録データベース８に登録する。
【００７２】
人物ｐ１と各他人ｐｉとの組み合わせによって、第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）を抽出するための生体部位、抽出位置、領域サイズなどの属性情報を表す抽出プロパティ９（ｐ１−ｐｉ）は変化し得る。したがって、登録部１０２は、人物ｐ１と各他人ｐｉの組み合わせ毎に、第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）の抽出プロパティ（ｐ１−ｐｉ）を登録データベース８に登録する。なお、図８Ｂは、本実施例の登録データベース８のテーブルの一例である。例えば、図４Ｂの構成に対して、抽出プロパティ９の情報を格納するための項目を追加すればよい。
【００７３】
抽出プロパティ９としては、上述した例の他に、登録時の人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）と人物ｐｉの第２の特徴情報６−２（ｆｉ−ｆ１）との間の相関値（類似度）などが考えられる。したがって、抽出プロパティ９として、登録者ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）と人物ｐｉの第２の特徴情報６−２（ｆｉ−ｆ１）との照合における類似度の平均や分散などの相関値を登録してもよい。これにより、登録されている相関値と、実際の認証時に第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）を用いて算出された相関値との間の相違から、より本人らしさを正確に求めることが可能となる。
【００７４】
図９は、第２の特徴情報６−２の抽出プロパティ９を利用して認証を行うフローチャートの一例である。被認証者がカメラ等の計測機器１２に生体を提示した後、計測機器１２が、被認証者の生体をセンシングする（Ｓ３０１）。次に、画像入力部１８が、計測機器１２によって計測された生体モダリティ情報に基づいて、入力データとなる第１の特徴情報６−１を生成する（Ｓ３０２）。
【００７５】
次に、認証部１０１は、照合処理の初期化として、登録データを特定する変数ｉを１に初期化する（Ｓ３０３）。変数ｉは、登録データの並び順に対応し、ｉが１のときは先頭の登録データを表し、登録データ数がＮの場合は最後の登録データであることを表す。画像入力部１８は、ｉ番目に登録されている第２の特徴情報６−２の抽出プロパティ９を利用して、被認証者の生体モダリティ情報から入力データとなる第２の特徴情報６−２を生成する（Ｓ３０４）。
【００７６】
次に、認証部１０１は、生成した入力データである第１の特徴情報６−１を登録データベース８上のｉ番目の登録データである第１の特徴情報６−１と照合し、照合スコア１（ｉ）を算出する。さらに、認証部１０１は、入力データである第２の特徴情報６−２を登録データベース８上のｉ番目の登録データである第２の特徴情報６−２と照合し、照合スコア２（ｉ）を算出する（Ｓ３０５）。
【００７７】
次に、認証部１０１は、照合スコア１（ｉ）と照合スコア２（ｉ）を統合して、最終的な認証判定を行うための最終照合スコア（ｉ）を算出する（Ｓ３０６）。認証部１０１は、最終照合スコア（ｉ）が予め設定している認証閾値Ｔｈ２以上であるどうかを判定する（Ｓ３０７）。この判定条件を満たす場合、認証部１０１は、認証成功と判定する（Ｓ３０８）。
【００７８】
最終照合スコア（ｉ）が認証閾値Ｔｈ２を下回る場合は、認証部１０１は、変数ｉの値をインクリメントし、登録データベース８上の次の登録データと照合を行う。最後の登録データＮとの照合の結果、最終スコア（Ｎ）が認証閾値を下回る場合は、照合する登録データがないため、認証部１０１は、認証失敗と判定する（Ｓ３０９）。
【００７９】
図１０及び図１１は、第１の特徴情報６−１と、第２の特徴情報６−２及び抽出プロパティ９とを併せて登録した場合の認証方法を説明する図である。
【００８０】
人物ｐｘが登録データベース８上の人物の登録データと認証を行う際、人物ｐｘの第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２を抽出する。認証部１０１は、登録データベース８上の人物の第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２と照合して算出した類似度の高さから、人物ｐｘを認証する。この認証の動作の様子は図５と同じだが、人物ｐｘから第２の特徴情報６−２を抽出する際に、登録データベース８に登録されている抽出プロパティ９を利用する点が図５と異なる。
【００８１】
被認証者ｐｘと登録データベース８上の人物ｐ１とを照合する場合は、人物ｐｘの生体モダリティ情報から第１の特徴情報６−１（ｆｘ）を抽出する。認証部１０１は、第１の特徴情報６−１（ｆｘ）と登録されている人物ｐ１の第１の特徴情報６−１（ｆ１）とを照合して類似度を算出する。また、人物ｐ１と照合するために被認証者ｐｘから第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆｉ）を抽出する際は、登録データベース８上の抽出プロパティ９（ｐ１−ｐ２、・・・、ｐ１−ｐｎ）を利用する。抽出プロパティ９（ｐ１−ｐ２、・・・、ｐ１−ｐｎ）を利用して、人物ｐｘの生体モダリティ情報から複数の第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２、ｆｘ−ｆ３、・・・、ｆｘ−ｆｎ）を抽出する。認証部１０１は、被認証者ｐｘの第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２、ｆｘ−ｆ３、・・・、ｆｘ−ｆｎ）を、それぞれ、人物ｐ１の第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２、ｆ１−ｆ３、・・・、ｆ１−ｆｎ）と照合することにより、類似度算出する。次に、認証部１０１は、得られた複数の類似度から最終照合スコアを算出する。認証部１０１は、最終照合スコアが予め設定した閾値を上回る場合、人物ｐｘを人物ｐ１として判定する。図１０の例では、複数の類似度の値が全体として低く、最終照合スコアも低くなるため、被認証者ｐｘは人物ｐ１でないと判定される。一方、図１１の例では、複数の類似度の値が全体として大きく、最終照合スコアも大きくなるため、被認証者ｐｘは人物ｐ２であると判定される。
【００８２】
なお、上述の例では、第２の特徴情報６−２は、２人の人物の生体間で相関が高くなる特徴として抽出しているが、３人以上の人物間で相関の高くなる特徴を第３の特徴情報として抽出しておいてもよい。一般的に、人物が多くなればなるほど、複数の人物間で相関の高くなる特徴は現れにくいため、識別性の高い特徴になりやすい。
【００８３】
次に、より具体的な実施例について説明する。以下では、人の生体モダリティ情報を指血管画像とし、抽出される第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２を指血管画像から抽出される指血管パターンとする。図１２は、指血管画像から第１の特徴情報６−１と第２の特徴情報６−２と抽出プロパティ９を抽出し、登録データベース８に登録する例を示す。
【００８４】
図１２に示すように、計測機器１２（具体的には、カメラ）によって人物ｐ１、人物ｐ２、・・・、人物ｐｎの血管画像が得られたとする。まず、登録部１０２は、人物ｐ１の指血管画像から第１の特徴情報６−１（ｆ１）を抽出する。登録部１０２は、人物ｐ１以外の人物の画像との関係を考慮せずに、人物ｐ１の指血管画像から一律の方法により、第１の特徴情報６−１（ｆ１）を抽出する。次に、登録部１０２は、人物ｐ１の指血管画像と、他人（ｐ２、・・・、ｐｎ）の指血管画像との間で、類似度が高くなる部分パターンを第２の特徴情報６−２として抽出する。例えば、登録部１０２は、人物ｐ１の指血管画像のある部分パターンを人物ｐ２の指血管画像の全体の領域の中でマッチングさせながら探索し、人物ｐ２の指血管画像との間で類似度が高くなる部分パターンを検出する。このとき、登録部１０２は、第２の特徴情報６−２となる部分パターンを抽出する位置及び領域サイズなどの抽出プロパティ９の情報も取得する。登録部１０２は、第２の特徴情報６−２の血管の部分パターンを登録する際に、その第２の特徴情報６−２に対応する抽出プロパティも併せて、登録データベース８に登録する。
【００８５】
この構成によれば、第２の特徴情報６−２の血管の部分パターンを登録する際に、指血管画像全体から第２の特徴情報６−２を抽出するための抽出プロパティ（位置や領域サイズなど）も併せて登録する。これにより、被認証者を認証する際に、抽出プロパティを利用して任意の被認証者ｐｘの指血管画像から第２の特徴情報６−２となる血管の部分パターンを一意に抽出し、登録データベース８の各人物における第２の特徴情報との照合が可能になる。
【００８６】
図１２に示すように、人物ｐ１と人物ｐｉの組み合わせによって、指血管画像から第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）である部分パターンを抽出する位置や領域サイズなどの属性情報を表す抽出プロパティ９（ｐ１−ｐｉ）は変化し得る。したがって、人物ｐ１とｐｉの組み合わせごとに、第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆｉ）の抽出プロパティ（ｐ１−ｐｉ）が登録データベース８に登録される。
【００８７】
図１３は、属性情報である抽出プロパティを用いた認証例を説明する図である。図１３では、被認証者ｐｘと人物ｐ１の登録データとを照合する例で説明する。
【００８８】
まず、被認証者ｐｘが生体を提示し、計測機器１２によって指血管画像を取得する。画像入力部１８は、取得した指血管画像から第１の特徴情報６−１（ｆｘ）となる血管パターンを抽出する。第２の特徴情報６−２については、画像入力部１８は、登録データベース８に登録されている抽出プロパティ９を利用して、被認証者ｐｘの指血管画像から第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２）を抽出する。同様に、画像入力部１８は、登録データベース８に登録されている抽出プロパティ９を利用して、被認証者ｐＸの指血管画像から第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ３、・・・、ｆｘ−ｆｎ）を抽出する。
【００８９】
次に、認証部１０１は、被認証者ｐＸの第１の特徴情報６−１（ｆｘ）と人物ｐ１の第１の特徴情報６−１（ｆ１）と照合して類似度を算出する。さらに、認証部１０１は、被認証者ｐＸの第２の特徴情報６−２（ｆｘ−ｆ２、・・・、ｆｘ−ｆｎ）のそれぞれを、人物ｐ１の対応する第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２、・・・、ｆ１−ｆｎ）と照合し、類似度を算出する。認証部１０１は、このように得られた複数の類似度を統合し、最終照合スコアを算出する。最終照合スコアの大きさが、予め設定した認証閾値を上回る場合はｐｘをｐ１として認証し、下回る場合には、ｐｘは登録データベース８上の次の登録データと照合を行う。
【００９０】
本実施例では、各人物の組み合わせにおける血管画像中の部分パターンである第２の特徴情報６−２の抽出位置やサイズなどの抽出プロパティが登録データベース８に登録されているため、この抽出プロパティを利用することで、入力された被験者ｐｘの血管画像から第２の特徴情報６−２を一意に抽出することが可能となる。
【００９１】
本実施例では、あらゆる２つの指血管画像（血管パターン）の間で類似する部分パターンとして第２の特徴情報６−２を抽出するが、実際には２つの指血管画像の間で必ずしも類似する部分パターンが存在するとも限らない。そこで、類似する部分パターンが存在しない場合には、一方の血管パターンに回転、反転、サイズ変化（スケール変化）、及び変形のうち少なくとも１つのパターン変換処理を加えてもよい。これにより、２つの指血管画像の間で、類似する部分パターンを抽出することが可能になる。
【００９２】
具体的には、人物ｐ１の第２の特徴情報６−２を登録する際に、人物ｐ１と人物ｐ２の間で類似する血管の部分パターンが見つからなかったと仮定する。このとき、登録部１０２は、人物ｐ２の血管の部分パターンに上述したパターン変換処理を加えることで、人物ｐ１の血管の部分パターンと類似する部分パターンを生成することができる。登録部１０２は、この人物ｐ２の血管の部分パターンを変換したパターンを第２の特徴情報６−２（ｆ１−ｆ２）として登録してもよい。人物ｐ１が被認証者の場合には、人物ｐ１から抽出した第２の特徴情報６−２としての部分パターン（入力データ）と、人物ｐ２の部分パターンを変換して生成した第２の特徴情報６−２（登録データ）を照合することにより、高い類似度が得られる。
【００９３】
また、仮に被認証者である人物ｐ１の血管パターンが少なく、かつ血管パターンに曲線などの幾何構造が乏しい場合、認証部１０１は、人物ｐ１の血管の部分パターンに変換処理を加えてもよい。これにより、認証の精度が高まると考えられる。第２の特徴情報６−２の抽出プロパティ９として、第２の特徴情報６−２の抽出位置や、サイズに加えて、部分パターンの変換処理のパラメータ情報も、登録データベース８に登録してもよい。これにより、認証時に、パターン変換処理のパラメータを利用して、認証部１０１は、被認証者である人物ｐ１の血管の部分パターンにパターン変換処理を加えることができる。
【００９４】
複数の類似度の扱いについては、本実施例では、第１の特徴情報６−１での照合により得られる類似度と、第２の特徴情報６−２での照合により得られる類似度とが算出される。これまでの例では、これらの複数の類似度を統合することにより１つの類似度（最終照合スコア）を求めて、認証を行っている。この他には、先に第１の特徴情報６−１で照合し、予め設定した認証閾値より類似度が高い場合は認証成功とし、類似度が認証閾値より低い場合にのみ、第２の特徴情報６−２の照合による複数の類似度を利用するようにしてもよい。逆に、先に第２の特徴情報６−２で照合し、予め設定した認証閾値より類似度が高い場合は認証成功とし、類似度が認証閾値より低い場合にのみ、第１の特徴情報６−１の照合による類似度を利用してもよい。また、第２の特徴情報６−２のみの照合による類似度から認証結果を判定してもよい。
【００９５】
第２の特徴情報６−２での照合の順番については、登録データベース８での第２の特徴情報６−２の登録データ数が少ない場合には、登録されている全ての第２の特徴情報６−２と照合を行い、認証することができる。しかし、第２の特徴情報６−２の登録データ数が膨大な場合は、登録されている全ての第２の特徴情報６−２と照合するのに多くの時間がかかる可能性がある。そこで、登録されている複数の第２の特徴情報６−２のうち、認証結果へ寄与する度合いが大きい第２の特徴情報６−２とだけ照合を行うようにしてもよい。これにより、全ての第２の特徴情報６−２との照合を行うことなく、途中で照合を打ち切った場合の認証の判定結果と、全ての第２の特徴情報６−２との照合を行った場合の認証の判定結果にほとんど相違がないようにすることができる。加えて、認証処理の高速化が実現できる。
【００９６】
認証結果へ寄与する度合いの計算方法については、第２の特徴情報６−２の登録時の２人の生体特徴の類似度の高さを寄与の度合いとすることができる。または、登録データベース８内で照合を行うなどして、本人の照合の時の第２の特徴情報６−２での類似度が高く、一方で第２の特徴情報６−２が一致すべきでない２人の人物間での照合による類似度が低くなるような、いわゆる第２の特徴情報６−２の識別性の高さを認証結果へ寄与する度合いとしてもよい。第２の特徴情報６−２を用いて照合していく際の第２の特徴情報６−２の順番については、登録されている人物毎に固有の順番を設定してもよいし、登録データベース８内で第２の特徴情報６−２の順番を一律に設定してもよい。
【００９７】
本実施例では、２つの異なる指血管画像の間で相関性が高くなる第２の特徴情報６−２を抽出したが、３つ以上の異なる指血管画像の間で相関性が高くなる第３の特徴情報を抽出してもよい。第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２は、血管画像中のある特定の特徴点やグレースケール表現の血管画像の輝度起伏情報などとしてもよい。また、第１の特徴情報６−１と第２の特徴情報６−２は、それぞれ、異なる生体モダリティ（血管、指紋、掌紋、掌形、爪形状、顔、耳形、虹彩、網膜、歩容など）から抽出してもよい。
【００９８】
［第３実施例］
第１及び第２実施例では、２人の人物の間で相関値（類似性）の高い第２の特徴情報６−２を抽出し、照合に利用することで個人を認証する例を説明した。第１の特徴情報６−１に加えて第２の特徴情報６−２を利用すれば高精度な認証が可能である。一方、サーバ上などの登録データベース８内に登録されるデータ数が増加するにつれて、認証の速度が遅くなる可能性もある。そこで、本実施例では、複数の人物の間で類似性が高くなる特徴を利用して高精度かつ、高速に認証を実行するための方法について述べる。
【００９９】
第１及び第２実施例では２人の間で類似度が高くなる生体モダリティの特徴を第２の特徴情報６−２としたが、本例では、３人以上の異なる人物の生体モダリティ情報の間での相関性に基づいて取得された第３の特徴情報（グループ特徴情報）６−３を利用する。第３の特徴情報６−３は、３人以上の人物間で相関値（類似性）の高い特徴情報である。なお、３人以上の人物間で相関値（類似性）の低い特徴情報を第３の特徴情報６−３としてもよい。ここでの、「相関値が高い（または低い）」の意味は、上記で説明した内容と同様である。この３人以上に共通して類似度が高くなる第３の特徴情報６−３を複数の人物と照合して得られる複数の類似度が同時に高くなるという共起性を利用することで、個人を認証するだけでなく個人が属するグループを特定できる。
【０１００】
例えば、複数の被認証者が認証の待ち行列を作り、次々と認証していくような場面では、同じグループに属する複数の被認証者が一緒に待ち行列に並んでいることが考えられる。そこで、時間的に及び空間的に近い複数の被認証者と第３の特徴情報６−３を照合する。このときに複数の高い類似度が得られる場合、ある特定のグループに属する複数の被認証者がその場にいる可能性が非常に高くなる。したがって、ある被認証者を認証できて、その被認証者の属するグループが特定できたときに、これから認証する被認証者の中にもそのグループに属する人物がいる可能性が高い。したがって、グループを特定した直後に、場所的及び時間的に近い被認証者に対して、そのグループに属する人物の登録データを優先的に照合する。これにより、従来よりも高速に正しい被認証者の登録データとの照合が行われる確率が高くなる。
【０１０１】
図１４は、複数の人物の間で類似度が高くなる第３の特徴情報６−３を利用して被認証者の所属するグループを特定するフローチャートの一例である。
【０１０２】
まず、同時もしくは、所定の短い時間間隔で、計測機器１２によって複数の被認証者ｊの生体を撮影する（Ｓ４０１）。次に、画像入力部１８が、各被認証者の生体モダリティ情報から入力データとして第３の特徴情報６−３を生成する（Ｓ４０２）。次に、認証部１０１は、照合処理の初期化として、登録データを特定する変数ｉを１に初期化する（Ｓ４０３）。変数ｉは、登録データの並び順に対応し、ｉが１のときは先頭の登録データを表し、登録データ数がＮの場合は最後の登録データであることを表す。
【０１０３】
次に、認証部１０１は、生成した入力データである第３の特徴情報６−３を登録データベース８上のｉ番目の登録データである第３の特徴情報６−３と照合し、照合スコア３ｊ（ｉ）を算出する（Ｓ４０４）。次に、認証部１０１は、照合スコア３ｊ（ｉ）が予め設定した認証閾値Ｔｈ３を上回る被認証者数ｋをカウントする（Ｓ４０５）。そして、認証部１０１は、被認証者数ｋが予め設定した閾値Ｔｈ４以上かどうか判定する（Ｓ４０６）。ここでは、閾値Ｔｈ４を用いた判定を行うことで、グループの中のある一定の人数が、同時もしくは、所定の短い時間間隔で認証を行っていることが判定できる。例えば、あるグループに４人の人物が属している場合、閾値Ｔｈ４を「３」に設定しておくと、そのグループの全ての人数がステップＳ４０５の判定を満たさない場合でも、グループの残りの人も認証を行っている可能性が高いと判定し、グループを推定することが可能となる。
【０１０４】
被認証者数ｋが閾値Ｔｈ４以上の場合は、照合スコア３が認証閾値Ｔｈ３を上回る被認証者がグループｉに属するとして、認証部１０１は、グループを特定する（Ｓ４０７）。被認証者数ｋが閾値Ｔｈ４を下回る場合は、認証部１０１は、次の登録データと照合を行う。最後の登録データＮとの照合の結果、被認証者数ｋが閾値Ｔｈ４を下回る場合は、照合する登録データがないため、グループ特定失敗とする（Ｓ４０８）。
【０１０５】
図１５Ａは、グループの第３の特徴情報６−３の抽出方法を説明する図である。グループ１に属する５人の人物ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４、ｐ５が存在する。登録部１０２は、これらの５人の間で共通して類似度が高くなる第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）を抽出し、第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）を登録データベース８に登録する。グループごとに第３の特徴情報６−３は異なるため、各グループの第３の特徴情報６−３（ｇｆ１、ｇｆ２、・・・、ｇｆｎ）が登録されることになる。
【０１０６】
図１５Ｂは、登録データベース８の具体的な例である。登録データベース８は、各グループを特定するための識別子（グループＩＤ）４０３と、第３の特徴情報６−３と、そのグループに所属するユーザの識別子（ユーザＩＤ）４０４とを含む第２のテーブルを備える。例えば、グループに所属するユーザの識別子４０４内の情報は、図４ＢのＩＤ４０１に対応する。したがって、第３の特徴情報６−３を利用してグループを特定した後に、図４Ｂの情報を用いて各個人を認証することも可能である。
【０１０７】
図１６は、グループの特定方法を説明する図である。時間的及び空間的に近い４人の被認証者ｐｘ１、ｐｘ２、ｐｘ３、ｐｘ４の認証を行う例で説明する。認証部１０１は、登録データベース８に登録されているグループ１の第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）と、４人の被認証者の生体モダリティ情報から得られた第３の特徴情報（ｇｘ１、ｇｘ２、ｇｘ３、ｇｘ４）とをそれぞれ照合して、複数の類似度を算出する。算出された４つの類似度のうち、ｐｘ１、ｐｘ２、ｐｘ３と照合して得られた３つの類似度が認証閾値Ｔｈ３よりも高くなる。また、認証閾値Ｔｈ３を満たす人数が閾値Ｔｈ４以上であったとする。この場合、認証部１０１は、ｐｘ４を除くｐｘ１、ｐｘ２、ｐｘ３の３人がグループ１に属すると判定する。なお、ｐｘ４については、ここでは、認証閾値Ｔｈ３よりも小さいため、グループ１に属すると判定されなかったが、グループ１に属すると推定して、その後の処理を行ってもよい。認証時に各人物から得られる生体モダリティ情報はノイズなどを含み、判定が正しく得られない場合もある。したがって、グループ１に属する人と同時もしくは短い時間間隔で認証を行った点の方を優先して、上記の通り、ｐｘ４をグループ１に属すると扱ってもよい。
【０１０８】
図１６の例の場合、ｐｘ１、ｐｘ２、ｐｘ３は、グループ１に属することのみ分かっており、グループ１に属するどの人物なのかは認証できていない。そのため、個人を認証する場合は別途、グループ１に属する人物の第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２と照合を行い、被認証者を個別に認証する必要がある。しかし、グループ１に属する人物の第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２という、登録されている全てのデータから絞り込まれた少数の特徴情報と照合するだけよいため、照合時間を高速化できる。
【０１０９】
［第４実施例］
また、グループ１の第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）を登録する際に、第３の特徴情報６−３を抽出する位置や第３の特徴情報６−３の領域サイズなどの抽出プロパティも併せて登録してもよい。ここで、抽出プロパティとは、上述と同様に、入力情報から、登録データベース８内の第３の特徴情報６−３との照合対象となる第３の特徴情報６−３を抽出するための属性情報である。例えば、第３の特徴情報６−３は、生体部位、抽出位置、領域サイズ等の情報である。
【０１１０】
グループ内の各人物によって、第３の特徴情報６−３を抽出するための生体部位、抽出位置、領域サイズなどの属性情報を表す抽出プロパティは変化し得る。したがって、登録部１０２は、グループの中で各人物毎に、第３の特徴情報６−３の抽出プロパティを登録データベース８に登録する。これにより、抽出プロパティを利用して任意の被認証者ｐｘから一意に第３の特徴情報６−３を抽出して、登録データベース８に登録されている第３の特徴情報６−３との照合が可能になる。
【０１１１】
図１７は、第３の特徴情報６−３及び抽出プロパティを併用することで被認証者の所属するグループを特定するフローチャートの一例である。
【０１１２】
まず、同時もしくは、短い時間間隔で、計測機器１２によって複数の被認証者ｊの生体を撮影する（Ｓ５０１）。画像入力部１８が、各被認証者の生体モダリティ情報から入力データとして第３の特徴情報６−３を生成する（Ｓ５０２）。認証部１０１は、照合処理の初期化として、登録データを特定する変数ｉを１に初期化する（Ｓ５０３）。変数ｉは、登録データの並び順に対応し、ｉが１のときは先頭の登録データを表し、登録データ数がＮの場合は最後の登録データであることを表す。
【０１１３】
次に、画像入力部１８が、登録データベース８上のｉ番目に登録されているグループｉの第３の特徴情報６−３の抽出プロパティを利用して、各被認証者ｊの生体モダリティ情報から入力データとなる第３の特徴情報６−３を生成する（Ｓ５０４）。次に、認証部１０１は、生成した入力データである第３の特徴情報６−３を登録データベース８上のｉ番目の登録データである第３の特徴情報６−３と照合し、照合スコア３ｊ（ｉ）を算出する（Ｓ５０５）。次に、認証部１０１は、照合スコア３ｊ（ｉ）が予め設定した認証閾値Ｔｈ３を上回る被認証者数ｋをカウントする（Ｓ５０６）。そして、認証部１０１は、被認証者数ｋが予め設定した閾値Ｔｈ４以上かどうか判定する（Ｓ５０７）。
【０１１４】
被認証者数ｋが閾値Ｔｈ４以上の場合は、照合スコア３が認証閾値Ｔｈ３を上回る被認証者がグループｉに属するとして、認証部１０１は、グループを特定する。これと同時に、認証部１０１は、照合スコア３が認証閾値Ｔｈ３を上回る被認証者について、個人の認証も行う（Ｓ５０８）。被認証者数ｋが閾値Ｔｈ４を下回る場合は、認証部１０１は、次の登録データと照合を行う。最後の登録データＮとの照合の結果、被認証者数ｋが閾値Ｔｈ４を下回る場合は、照合する登録データがないため、認証部１０１は、グループ特定失敗と判定する（Ｓ５０９）。
【０１１５】
図１８Ａは、グループの第３の特徴情報６−３の抽出方法を説明する図である。グループ１に属する５人の人物ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４、ｐ５が存在する。登録部１０２は、これらの５人の間で共通して類似度が高くなる第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）を抽出するとともに、各人物の第３の特徴情報６−３の抽出プロパティも抽出する。登録部１０２は、第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）及び抽出プロパティの組み合わせを登録データベース８に登録する。各人物ごとに第３の特徴情報６−３の抽出プロパティは異なるため、各人物の第３の特徴情報６−３の抽出プロパティ（ｐ１−１、・・・、ｐ１−５）が登録されることになる。
【０１１６】
図１８Ｂは、登録データベース８の具体的な例である。登録データベース８は、各グループを特定するための識別子（グループＩＤ）４０３と、第３の特徴情報６−３と、第３の特徴情報６−３を抽出するための抽出プロパティ４０５と、各抽出プロパティ４０５に対応するユーザの識別子（ユーザＩＤ）４０４とを含む第３のテーブルを備える。この例では、抽出プロパティ４０５の「ｐ１−１」が、ユーザの識別子４０４の「ＡＡＡ」に対応する。このように、抽出プロパティ４０５は、ユーザの識別子４０４に対応付けて格納される。したがって、抽出プロパティ４０５を用いて各人物に対して一意の第３の特徴情報を抽出し、登録データベース８上の第３の特徴情報６−３と照合することができる。これにより、グループを特定すると同時に各人物も特定することが可能である。
【０１１７】
図１９は、グループの特定及び個人の特定を説明する図である。被認証者ｐｘ１、ｐｘ２、ｐｘ３が一緒にいる場合を想定する。ここでは、認証部が、５人（人物ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４、ｐ５）から成るグループ１の第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）と、被認証者ｐｘ１、ｐｘ２、ｐｘ３から抽出した第３の特徴情報とを照合する。なお、抽出プロパティ（ｐ１−１、ｐ２−１、ｐ３−１、ｐ４−１、ｐ５−１）は、それぞれ、人物ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４、ｐ５に対応する。
【０１１８】
まず、画像入力部１８は、グループ１に属する各人物から一意に第３の特徴情報６−３を抽出するための各抽出プロパティ（ｐ１−１、ｐ２−１、ｐ３−１、ｐ４−１、ｐ５−１）を利用して、人物ｐｘ１からそれぞれ第３の特徴情報６−３（ｇｘ１−１、ｇｘ１−２、ｇｘ１−３、ｇｘ１−４、ｇｘ１−５）を抽出する。このとき、抽出プロパティ（ｐ１−１、ｐ２−１、ｐ３−１、ｐ４−１、ｐ５−１）によって抽出する特徴の位置やサイズが異なるので、それに伴い、第３の特徴情報６−３（ｇｘ１−１、・・・、ｇｘ１−５）も変化する。したがって、各抽出プロパティ（ｐ１−１、ｐ２−１、ｐ３−１、ｐ４−１、ｐ５−１）で抽出した第３の特徴情報６−３（ｇｘ１−１、・・・、ｇｘ１−５）を区別して扱う。
【０１１９】
認証部１０１は、人物ｐｘ１から抽出した複数の第３の特徴情報（ｇｘ１−１、・・・、ｇｘ１−５）を、登録データベース８に登録されているグループ１の第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）とそれぞれ照合して類似度を算出する。
【０１２０】
図１９の例では、被認証者ｐｘ１から抽出した第３の特徴情報６−３（ｇｘ１−２）と、登録されている第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）との照合による類似度が、他の類似度よりも高い。同様に、被認証者ｐｘ２から抽出した第３の特徴情報６−３（ｇｘ２−４）と、登録されている第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）との照合による類似度が、他の類似度よりも高い。さらに、被認証者ｐｘ３から抽出した第３の特徴情報６−３（ｇｘ３−１）と、登録されている第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）との照合による類似度が、他の類似度より高い。高い類似度が共起したため、認証部１０１は、３人の人物ｐｘ１、ｐｘ２、ｐｘ３がグループ１に属すると判定できる。さらに、人物ｐｘ１に関しては、抽出プロパティｐ２−１を利用して抽出した第３の特徴情報６−３（ｇｘ１−２）と、登録されている第３の特徴情報６−３（ｇｆ１）との照合の類似度が高い。このため、認証部１０１は、人物ｐｘ１は人物ｐ２として認証できる。同様に判断すると、人物ｐｘ２は人物ｐ４、人物ｐｘ３は人物ｐ１として認証することができる。
【０１２１】
図１６、図１９の例では、３人以上の人物の間にまたがる共通の第３の特徴情報６−３によってグループの特定を行う例、及びグループの特定と個人の認証の両方を行う例を説明した。これに限定されず、第３の特徴情報６−３による認証に加えて、第１実施例で説明したような１つの生体モダリティ情報から独立して抽出する第１の特徴情報６−１と、２人の間で類似度が高くなるように抽出する第２の特徴情報６−２との併用による認証も可能である。また、先に第１の特徴情報６−１で照合を行った結果を基に、もう一方の第３の特徴情報６−３の照合を行う人物を限定することで、余計な照合を行わず、高い認証精度を保持したまま高速化を実現することができる。これとは逆に、先に第３の特徴情報６−３で照合を行った結果を基に、もう一方の第１の特徴情報６−１の照合を行う人物を限定することで、高い認証精度を保持したまま高速化してもよい。
【０１２２】
また、第１の特徴情報６−１と、２人の間の高い相関を表す第２の特徴情報６−２と、３人以上の複数人の間の高い相関を表す第３の特徴情報６−３を用いた照合による類似度を組合せて高精度な認証を行うこともできる。例えば、第３の特徴情報６−３の照合で算出する類似度と、第１の特徴情報６−１及び第２の特徴情報６−２の照合により算出する類似度を統合することで高精度な認証を行うことができる。
【０１２３】
［第５実施例］
次に、第３の特徴情報６−３と、第１の特徴情報６−１（または、第２の特徴情報６−２）とを併用する例を説明する。この構成によれば、認証の精度を担保しつつも、認証の高速化と利便性を向上させることができる。
【０１２４】
図１６、図１９の例では、登録データベース８上に登録されている各グループの第３の特徴情報６−３と照合することで、被認証者の属するグループを特定する。一方、登録されている第３の特徴情報６−３の数が膨大になると、それだけ第３の特徴情報６−３との照合回数が増え、グループの特定までに時間がかかるようになる。そこで、同じグループに属する複数の被認証者が次々と認証しようとする場面で、最初に第１の特徴情報６−１で人物を認証し、その認証した人物からその人物の属するグループを特定する。これにより、グループを特定するのにかかる時間を削減することができる。グループが特定された後は、残りの被認証者の中に特定されたグループに属する人物がいる可能性が高いので、特定されたグループの第３の特徴情報６−３と第１の特徴情報６−１を併用する。これにより、高精度かつ高速な認証が可能である。
【０１２５】
図２０は、先に第１の特徴情報６−１で個人を認証し、その後、認証した人物の所属するグループを特定するフローチャートの一例である。この構成では、特定したグループに属する人物に限定して効率的な認証を行うことが可能となる。
【０１２６】
最初に、認証部１０１は、第１の特徴情報６−１で人物ｐ１を認証する（Ｓ６０１）。次に、認証部１０１は、認証者ｐ１の属するグループを特定する（Ｓ６０２）。例えば、図４Ｂの第１のテーブル及び図１５Ｂの第２のテーブルで示したように、第１のテーブルと第２のテーブルとがユーザＩＤで関連付けられていれば、第１の特徴情報６−１による認証の後に、その認証者の属するグループを特定し、第３の特徴情報６−３による認証を行うことができる。
【０１２７】
次に、計測機器１２によって、少なくとも１人の被認証者ｐｘの生体を撮影し、各被認証者ｐｘの生体モダリティ情報を取得する（Ｓ６０３）。次に、認証部１０１は、被認証者ｐｘと認証者ｐ１の空間的距離がＴｈ５より近く、かつ被認証者ｐｘと認証者ｐ１の認証時間の間隔がＴｈ６より短いかどうかを判定する（Ｓ６０４）。被認証者ｐｘと認証者ｐ１の空間的距離は、各人物が認証を行った認証用のゲート間の距離を用いて判定できる。例えば、複数の認証用ゲートがある場合、記憶装置１４が、認証用ゲート間の距離情報を格納していてもよい。例えば、認証者ｐ１が認証を行ったゲートと、同じゲートあるいは隣接するゲートで被認証者ｐｘが認証を行った場合、認証部１０１は、ステップＳ６０４の空間的距離の条件を満たすと判定してもよい。
【０１２８】
ステップＳ６０４の条件を満たさない被認証者ｐｘは、認証者ｐ１とはグループが異なると判断し、ステップＳ６０５に進む。この場合、認証部１０１は、第１の特徴情報６−１のみを利用して被認証者ｐｘの認証処理を行う（Ｓ６０５）。
【０１２９】
ステップＳ６０４の条件を満たす場合は、ステップＳ６０６に進む。認証部１０１は、人物ｐ１の所属するグループｉの第３の特徴情報６−３と、人物ｐｘから抽出された第３の特徴情報とを照合して、照合スコア３ｐｘ（ｉ）を算出する（Ｓ６０６）。次に、認証部１０１は、グループｉに属する各人物ｊに限定して第１の特徴情報６−１を登録データベース８から取得する。認証部１０１は、グループｉに属する各人物ｊの第１の特徴情報６−１と、人物ｐｘから抽出された第１の特徴情報とを照合して、照合スコア１（ｊ）を算出する（Ｓ６０７）。
【０１３０】
認証部１０１は、算出した照合スコア３ｐｘ（ｉ）及び照合スコア１（ｊ）がそれぞれ認証閾値Ｔｈ７と認証閾値Ｔｈ８を上回るかを判定する（Ｓ６０８）。認証部１０１は、ステップＳ６０８の条件を満たす場合、被認証者の認証成功と判定する（Ｓ６０９）。ステップＳ６０８の条件を満たさない場合は、認証部１０１は、認証失敗と判定する（Ｓ６１０）。この場合、認証部１０１は、グループｉ以外の人物の第１の特徴情報６−１を登録データベース８から取得して、その第１の特徴情報６−１と、人物ｐｘから抽出された第１の特徴情報との照合を行う（Ｓ６１１）。
【０１３１】
上述の構成によれば、先に認証した人物ｐ１からグループｉを特定することで、グループｉの第３の特徴情報６−３と、グループｉに属する人物の第１の特徴情報６−１とを用いて、被認証者ｐｘと照合するので認証が高速となる。さらに、第３の特徴情報６−３と第１の特徴情報６−１を併用しているので、第１の特徴情報６−１単体での認証を行う場合に比べて、ステップＳ６０８における認証閾値Ｔｈ８の値を下げても、認証システム全体の精度を維持することができる。従来では、第１の特徴情報６−１単体での認証を行っていたため、認証システムの精度を維持するために、認証の閾値を高く設定する必要がある。一方、本実施例では、事前に被認証者のグループを特定して、第３の特徴情報６−３による認証も加えることができるので、第１の特徴情報６−１用の認証閾値Ｔｈ８の値を下げても、認証システム全体の精度を維持することができる。
【０１３２】
図２１は、第３の特徴情報６−３と第１の特徴情報６−１を併用する例を説明する図である。本例では、第１の特徴情報６−１を指の血管画像から抽出し、第３の特徴情報６−３を顔画像から抽出する。図２１は、複数の被認証者ｐｘ１〜ｐｘ９が３つの認証ゲートで認証待ちの行列を作っている場面を示す。複数の認証者ｐｘ１〜ｐｘ９は空間的に近い認証ゲートを通過し、かつ、複数の認証者ｐｘ１〜ｐｘ９間の認証の時間的間隔も小さい。
【０１３３】
まず、認証ゲートでは、計測機器１２によって取得された指血管画像から第１の特徴情報６−１を抽出して認証を行う。認証待ち行列での待機中は、計測機器１２によって取得された顔画像から第３の特徴情報６−３（顔特徴）を抽出して認証を行う。
【０１３４】
最初に第１の特徴情報６−１で１人の人物を認証し、認証された人物ｐ１が属するグループ２とそのグループ２の第３の特徴情報６−３（ｇｆ２）が特定されたとする。人物ｐ１は所属するグループ２の複数人物と一緒に認証ゲートに来たと想定すれば、３つの認証ゲートに並んでいる人物ｐｘ１〜ｐｘ９の中に人物ｐ１と同じグループ２に属する人物が含まれていることになる。
【０１３５】
そこで、人物ｐ１が認証された直後に同じ認証ゲートまたは場所が近い認証ゲートで認証を行う人物ｐｘ１〜ｐｘ９に限定して、登録データベース８上のグループ２の第３の特徴情報６−３（ｇｆ２）と照合して認証を行う。また、認証ゲートでは、グループ２に所属する人物の第１の特徴情報６−１による照合を優先的に行う。被認証者ｐｘ１〜ｐｘ９が所属している可能性の高いグループ２に限定して第３の特徴情報６−３（ｇｆ２）による照合を行い、グループ２に所属する人物に限定して第１の特徴情報６−１による照合を行う。これにより、従来よりも高速に正しい被認証者の登録データとの照合が行われる確率が高くなる。
【０１３６】
さらに、人物ｐ１が認証した直後の被認証者ｐｘ１〜ｐｘ９に限定することで、登録データベース８内の第１の特徴情報６−１との照合及び第３の特徴情報６−３との照合のときの認証閾値を下げることができる。第１の特徴情報６−１と第３の特徴情報６−３とを併用しているので、第１の特徴情報６−１単体での認証を行う場合に比べて、第１の特徴情報６−１と第３の特徴情報６−３の認証閾値を下げても、認証システム全体の精度を維持することができる。したがって、認証ゲートにおける本人拒否の頻度を減らすことができる。また、認証閾値を下げる被認証者を、時間的及び空間的に近い人物に限定しているので、認証システム全体における他人受入れのリスクを抑えることもできる。
【０１３７】
［第６実施例］
次に、第３の特徴情報６−３による照合を行い、あるグループを特定した後に、第３の特徴情報６−３と第１の特徴情報６−１を併用する例を説明する。図２２は、図１４のフローの後に実施されるフローチャートを示す。すなわち、図１４の「Ａ」の後に図２２の「Ａ」のフローが実施され、図１４の「Ｂ」の後に図２２の「Ｂ」のフローが実施される。
【０１３８】
この構成では、ある特定のグループの第３の特徴情報６−３と、複数の人物から抽出された第３の特徴情報との照合で得られた類似度が同時に高い状態（共起状態）である場合に、高い類似度が共起した人物に対して、第３の特徴情報６−３と第１の特徴情報６−１との併用による照合を行う。これにより、高精度な認証が可能となる。
【０１３９】
図１４においてグループが特定されていない場合、認証部１０１は、第１の特徴情報６−１のみを利用して被認証者ｐｘの認証処理を行う（Ｓ７０１）。一方、図１４においてグループが特定（または推定）されている場合（ここでは、グループｉに特定されていると仮定する）、認証部１０１は、グループｉに属する各人物ｊに限定して第１の特徴情報６−１を登録データベース８から取得する。認証部１０１は、グループｉに属する各人物ｊの第１の特徴情報６−１と、人物ｐｘから抽出された第１の特徴情報とを照合して、照合スコア１（ｊ）を算出する（Ｓ７０２）。
【０１４０】
次に、認証部１０１は、図１４のフローで算出した照合スコア３ｐｘ（ｉ）及び照合スコア１（ｊ）がそれぞれ認証閾値Ｔｈ７と認証閾値Ｔｈ８を上回るかを判定する（Ｓ７０３）。認証部１０１は、ステップＳ７０３の条件を満たす場合、被認証者の認証の成功とする（Ｓ７０４）。ステップＳ７０３の条件を満たさない場合は、認証部１０１は、認証失敗と判定する（Ｓ７０５）。この場合、認証部１０１は、グループｉ以外の人物の第１の特徴情報６−１を登録データベース８から取得して、その第１の特徴情報６−１と、人物ｐｘから抽出された第１の特徴情報との照合を行う（Ｓ７０６）。
【０１４１】
図２１のように、認証ゲートでの指血管（第１の特徴情報６−１）による認証待ちの行列（被認証者ｐｘ１〜ｐｘ９）ができている場面では、被認証者ｐｘ１〜ｐｘ９はゆっくりと認証ゲートに向かって進んでおり、認証ゲートにたどり着くまでには時間がかかることが多い。したがって、この認証ゲートにたどり着くまでの時間で、離れた距離からでも撮影が可能な顔画像（第３の特徴情報６−３）を被認証者ｐｘ１〜ｐｘ９から取得して第３の特徴情報６−３による照合を行い、複数の被認証者の所属するグループを特定または推定することを考える。
【０１４２】
図２３の例では、被認証者ｐｘ１〜ｐｘ９に対してグループ２の第３の特徴情報６−３（ｇｆ２）を照合した結果、ｐｘ４、ｐｘ５、ｐｘ６、ｐｘ８の４人の類似度が同時に高くなると想定する。類似度の高さによってこの４人が同じグループ２に属すると特定または推定することができる。複数の被認証者とグループ２の第３の特徴情報６−３（ｇｆ２）を照合して算出した複数の類似度が予め設定した閾値を上回る場合、被認証者はグループ２に所属していることが分かる。
【０１４３】
また、ある人物の類似度が閾値を下回る場合でも、同時あるいは短い時間間隔で認証ゲートに到達した他の人物の類似度が高いとき、類似度が閾値を下回る人物を同じグループ２に属すると推定してもよい。
【０１４４】
認証ゲートにたどり着いた被認証者の所属するグループが特定できており、個人も認証出来ている場合は、そのまま認証ゲートを通過できる。第３の特徴情報６−３の照合結果と、認証ゲートにおける第１の特徴情報６−１の照合結果とを統合することにより、高精度な認証が可能となる。
【０１４５】
図２３の例では、グループ２に属すると推定されたｐｘ４、ｐｘ５、ｐｘ６、ｐｘ８の４人について第１の特徴情報６−１と第３の特徴情報６−３を併用することによって、従来の第１の特徴情報６−１を単体で利用する場合と比べて、認証システム全体における他人受入れのリスクを抑えながら、第１の特徴情報６−１の照合により算出する類似度の認証閾値を下げることができる。そのため、認証ゲートにおける本人拒否の確率が下がり、認証ゲートにおけるスループットが向上する。また、認証ゲートにおいて、被認証者が所属すると特定または推定されたグループの人物に限定して第１の特徴情報６−１で照合することで、従来よりも高速に正しい被認証者の登録データとの照合を行うことができる。
【０１４６】
本実施例では、第３の特徴情報６−３は顔から抽出したが、非接触で撮影できる虹彩、掌紋、血管などの他の生体モダリティから抽出することもできる。また、第１の特徴情報６−１、第２の特徴情報６−２、及び第３の特徴情報６−３は、それぞれ、血管、指紋、掌紋、掌形、爪形状、顔、耳形、虹彩、網膜、歩容などの異なるモダリティから抽出することができる。
【０１４７】
また、本実施例では、第１の特徴情報６−１と第３の特徴情報６−３を併用する例を示したが、第２の特徴情報６−２と第３の特徴情報６−３を併用してもよい。また、第１の特徴情報６−１と第２の特徴情報６−２と第３の特徴情報６−３の３つの情報を用いて認証を行ってもよい。
【０１４８】
第３の特徴情報６−３を抽出する複数の人物の選択は様々な方法が考えられるが、例えば共に行動することの多い複数の人物から第３の特徴情報６−３を抽出してもよい。複数の人物を一緒に認証する場合は、複数の人物と第３の特徴情報６−３との照合によって、複数の人物の属する集団を他の不特定の集団と区別することができる。また、特定された複数の人物の属する集団の情報は、個人認証の高精度化に利用できる。
【０１４９】
他の第３の特徴情報６−３を抽出する複数の人物の選択方法としては、例えば、不特定多数の生体モダリティ情報が登録されているデータベースの中から、複数の人物を選択してもよい。この場合、選択される人物と人数は、データベース内で識別性が高くなるように決定してもよい。もしくは、第３の特徴情報６−３の照合によるデータベース内照合の高速化を行うために、選択される人物と人数を決定してもよい。その他の目的のために、選択される人物と人数を決定してもよい。
【０１５０】
［第７実施例］
本実施例では、複数の人物が所属するグループを予め登録しておいて、第１の特徴情報６−１による照合で複数の高い類似度が共起するという情報を利用する。この構成によれば、認証精度を高めることができる。
【０１５１】
第６実施例では、複数の人物の間に共通する第３の特徴情報６−３の照合により人物の属するグループを特定（または推定）して、個人認証に利用する例を説明した。本実施例では、あるグループにどの人物が所属するかについての情報と本人の生体モダリティ情報からのみ抽出した第１の特徴情報６−１の照合による類似度の共起関係を利用する。これにより、集団の特定と個人認証の精度を高めることが可能となる。
【０１５２】
図２６Ａは、本実施例における登録データベース８内のテーブルの一例である。登録データベース８は、各ユーザを特定するための識別子（ユーザＩＤ）４１０と、第１の特徴情報６−１と、各グループを特定するための識別子（グループＩＤ）４１とを含む第４のテーブルを備える。
【０１５３】
まず、図２４に示すように、被認証者ｐｘ１、ｐｘ２、・・・、ｐｘ９が３つの認証ゲートを通過しようとしている場面を考える。このとき、ｐｘ１〜ｐｘ９の中には、同じグループ１に所属する人物ｐ１、ｐ２、ｐ３、ｐ４の４名が含まれている。３つの認証ゲートに３列の認証待ちの行列ができており、最初にそれぞれのゲートで認証前のｐｘ１、ｐｘ２、ｐｘ３が認証を行うために、第１の特徴情報６−１による照合を行う。
【０１５４】
図２５に示すように、認証部１０１が、グループ１に所属する人物の第１の特徴情報６−１（ｆ１）との照合により類似度を算出すると、人物ｐｘ１については高い類似度が得られる。したがって、人物ｐｘ１は人物ｐ１であると認証される。同様に、人物ｐｘ２については、第１の特徴情報６−１（ｆ２）との照合による類似度の高さから、人物ｐ２であると認証される。また、人物ｐｘ３については、第１の特徴情報６−１（ｆ３）との照合による類似度の高さから、人物ｐ３であると認証される。
【０１５５】
この時点で、グループ１に所属する人物ｐ４はまだ認証されていない。この場面でグループ１の４人のうち３人の認証が完了しているため、グループ１に所属していて、かつまだ認証されていないｐ４がこれから認証を行う人物ｐｘ４〜ｐｘ９の中に含まれる確率は高い。このとき、人物ｐｘ５と人物ｐ４の第１の特徴情報６−１（ｆ４）との照合の結果、類似度が認証閾値をやや下回るとする（すなわち、類似度が認証閾値に対して所定の値だけ小さい）。ここで、先に同じグループ１の人物ｐ１、ｐ２、ｐ３が認証したという結果を利用し、人物ｐｘ５が人物ｐ４であると仮定して、人物ｐｘ５を人物ｐ４として認証する。すなわち、人物ｐ４は、同じグループ１の人物ｐ１、ｐ２、ｐ３と時間的及び空間的に近い人物であるため、認証条件を所定の時間だけ緩く設定する。
【０１５６】
図２６Ｂは、本実施例における認証処理のフローチャートの一例である。認証部１０１は、被認証者の生体モダリティ情報から取得された第１の特徴情報６−１と、登録データベース８の第１の特徴情報６０１とを照合して、個人の認証を行う（Ｓ８０１）。ここでは、図２５の例の通り、ｐｘ１〜ｐｘ３が、ｐ１〜ｐ３として認証されたとする。認証部１０１は、図２６Ａのテーブルを参照することにより、個人を認証した後に、各人物ｐ１〜ｐ３が属するグループを特定する（Ｓ８０２）。
【０１５７】
次に、認証部１０１は、同じグループ（グループ１）の認証者数ｋをカウントする（Ｓ８０３）。ここでは、認証者数ｋは「３」となる。認証部１０１は、認証者数ｋが閾値Ｔｈ９以上の場合、ステップＳ８０５に進む。この場合、認証部１０１は、所定の時間の間、同じグループの人物（ここでは、ｐ４）の第１の特徴情報６−１の認証閾値を所定の値だけ小さい値に設定する（Ｓ８０５）。
【０１５８】
なお、Ｓ８０４の条件を満たさない場合は、ステップＳ８０１からの処理を繰り返す。また、Ｓ８０１〜Ｓ８０４の処理に関して、予め決められた時間が過ぎた場合は、認証者数ｋの値をリセットする。時間的に及び空間的に近い複数の被認証者でグループが特定された場合にのみ、第１の特徴情報６−１の認証閾値を下げるようにするためである。
【０１５９】
上記の例では、先に同じグループ１の人物ｐ１、ｐ２、ｐ３が認証したという結果を利用し、人物ｐｘ５を人物ｐ４として仮定して認証する。ただ常に認証閾値を下げた状態で人物ｐ４として認証してしまうと、実際に人物ｐ４ではない人を誤って認証する確率が高まってしまう。しかし、先にグループ１の複数の人物が認証済みで、その直後に認証を行う人物という時間的及び空間的に近い人物に限定して、グループ１に属していてまだ認証されていない人物を認証し易くする。これにより、認証閾値を下げた状態での照合回数を極力少なくでき、誤って他人を認証してしまう確率を小さくすることができる。
【０１６０】
また、複数の異なる第１の特徴情報６−１を利用し、それぞれの第１の特徴情報６−１の照合による類似度の共起関係を利用したマルチモーダル認証を行うこともできる。例えば、２つの異なる第１の特徴情報６−１を、それぞれ第１の特徴情報６−１−１、第１の特徴情報６−１−２とする。ここで、第１の特徴情報６−１−１は、識別能力が低いが姿勢変動などにロバストで離れた距離から抽出できる特徴である。一方、第１の特徴情報６−１−２は、正しい姿勢で、静止した状態で抽出できれば、識別能力が高い特徴であるとする。
【０１６１】
同じグループに属する複数の人物の第１の特徴情報６−１−１と、複数の被認証者との照合により得られる複数の類似度が同時に高くなるという共起関係を利用することで、被認証者の所属するグループが特定または推定できる。登録データベース８に登録されている第１の特徴情報６−１−１と被認証者とを照合して算出される類似度が予め設定されている閾値よりも高い場合は、被認証者が認証され、かつ認証された人物のグループが特定できる。個人が認証され、グループが特定できる場合は認証ゲートを通過できる。
【０１６２】
一方、個人が認証され、かつグループが特定された人物と時間的及び空間的に近い被認証者であって、第１の特徴情報６−１−１との照合により算出した類似度が閾値をやや下回る被認証者は、個人として認証されないが、その被認証者の所属するグループが推定できる。第１の特徴情報６−１−１の照合による高い類似度の共起関係を利用しても個人を認証できない人物については、このグループの推定結果と、識別性能が第１の特徴情報６−１−１−よりも高い第１の特徴情報６−１−２を併用する。これにより、認証精度を高めることができる。
【０１６３】
別の例として、同じグループに属する複数の被認証者のうちのある人物が第１の特徴情報６−１−１の照合によって高い類似度が得られ、他の人物は第１の特徴情報６−１−２の照合によって高い類似度が得られたという、異なる特徴による照合結果の類似度の共起関係を認証に利用してもよい。
【０１６４】
［第８実施例］
図２に示したようなネットワーク７を介したクラウド型の生体認証を想定した場合には、サイバー攻撃への対応策が求められる。本実施例では、個人の生体モダリティ情報をコード化した上で、コードからユニークＩＤを生成する。以下では、指血管画像からのユニークＩＤを生成する例で説明するが、その他の生体モダリティ情報からも同様にユニークＩＤを生成することが可能である。
【０１６５】
認証処理部１３は、生体モダリティ情報からＩＤを生成するＩＤ生成部をさらに備える。また、このＩＤの生成のために、認証処理部１３は、図２７に示すデータベース３０を備える。データベース３０は、所定の記憶装置に格納されている。図２７に示すように、データベース３０には、被認証者の指血管画像と照合させるための複数（ｍ個）の参照パターン（血管パターン）が登録されている。参照パターンｊ（ｊ＝１〜ｍ）は登録された複数の血管パターンの間で類似度の高い部分パターンとする。
【０１６６】
本例では、撮影される指血管画像に対して、指の姿勢変動や照明変動が血管パターンに与える影響が正規化され、かつ常に同じ血管パターン領域が切り出されるものとする。つまり、指の姿勢変動や位置変動及び照明変動による影響が無視できる状態で血管パターンのＩＤ化を行う。
【０１６７】
まず、計測機器１２によって被認証者の指血管画像が取得される。その後、ＩＤ生成部は、ＩＤ化する指血管画像を図２７に示すように複数（ｎ個）のブロックに分割する。次に、ＩＤ生成部は、各ブロックｉ（ｉ＝１〜ｎ）の血管パターンと、データベース上のｍ個の参照パターン（血管パターン）とを照合して類似度を算出する。
【０１６８】
ＩＤ生成部は、図２８に示すように、ブロックｉごとに全ての参照パターンｊと照合して算出した類似度ｍｓ（ｉｊ）からＩＤ（ｉｊ）を生成する。類似度ｍｓ（ｉｊ）からＩＤ（ｉｊ）への変換は、所定の規則あるいは所定の関数などによって行う。例えば、類似度ｍｓ（ｉｊ）の値の範囲に対して特定の数字が割り当てられてもよい。あるいは、類似度ｍｓ（ｉｊ）の値を所定の関数に代入して得られた値をＩＤ（ｉｊ）としてもよい。
【０１６９】
ＩＤ生成部は、生成されたＩＤ（ｉｊ）を連結してＩＤｉを生成する。生成されるブロックｉのＩＤｉは、以下のようになる。
ＩＤｉ１｜ＩＤｉ２｜・・・｜ＩＤｉｍ
ここで記号「｜」はコードの連結を意味する。例えば、図２８に示すＩＤｉｊを上から順に連結したものがブロックｉのＩＤｉとなる。
【０１７０】
ＩＤ生成部は、ＩＤｉを連結して、最終的なユニークＩＤを生成する。指１本のユニークＩＤは、以下のようになる。
ＩＤ１｜ＩＤ２  ｜・・・｜ＩＤｎ
【０１７１】
本実施例のクラウド上の登録データベース８は、上述のユニークＩＤで管理されている。したがって、認証処理部１３は、生成されたユニークＩＤを用いて、ネットワーク７を介して登録データベース８と情報のやり取りを行う。個人情報である指血管画像がネットワーク７上に送信されることはない。このユニークＩＤの情報が漏えいしても、個人の指血管パターンは漏えいしない。もしユニークＩＤが漏えいした場合には、データベース３０内の参照パターンの変更とＩＤの再発行を行うだけで、指血管パターンの再登録なしでシステムの運用が可能である。
【０１７２】
上述のユニークＩＤを利用すれば、ネットワークサーバ上でプライバシー保護型の認証が可能である。ネットワークにつながったクライアント端末（すなわち、認証処理部１３）には生体特徴をスキャンした際に一時的に生体モダリティ情報は残るが、ユニークＩＤを生成した直後に完全消去すれば安全である。また、認証処理部１３のＩＤ生成部は、暗号化されたユニークＩＤをネットワーク７に送信してもよい。ユニークＩＤを暗号化するため、生体モダリティ情報が流出することはない。万が一ユニークＩＤが盗まれた場合でも、生体特徴からユニークＩＤを生成する際の規則を変更するだけでユニークＩＤを変更できるため、悪用されることはない。
【０１７３】
本実施例では指血管画像における血管パターンをコード化してユニークＩＤを生成したが、指血管画像の部分領域における、輝度勾配や血管の走行方向、血管の本数や形状などの幾何学的特徴をコード化し、ＩＤ化することもできる。
【０１７４】
ネットワーク７上の登録データベース８には、ユニークＩＤを登録しておいて、認証時は、入力するユニークＩＤと照合することで個人認証を行う。このユニークＩＤはネットワーク上で盗まれても、ユニークＩＤから元の生体モダリティ情報を割り出すことができないため、情報漏えいのリスクがない。
【０１７５】
上述した第１〜第８実施例によれば、大規模な生体認証システムにおいて、精度の高い認証システムを提供することができる。
【０１７６】
本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることもできる。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることもできる。また、各実施例の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。
【０１７７】
上記の認証処理部１３及び画像入力部１８などの各計算部は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤなどの記憶媒体に置くことができる。また、上記で説明した認証処理部１３及び画像入力部１８などの各計算部は、それらの一部あるいは全部を、例えば集積回路で設計するなどによりハードウェアで実現してもよい。
【０１７８】
また、図面における制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。
【符号の説明】
【０１７９】
６    ：生体特徴情報
６−１：第１の特徴情報
６−２：第２の特徴情報
６−３：第３の特徴情報
７    ：ネットワーク
８    ：登録データベース
９    ：抽出プロパティ
１０  ：被認証者
１１  ：登録者
１２  ：計測機器
１３  ：認証処理部
１４  ：記憶装置
１５  ：表示部
１６  ：入力部
１７  ：スピーカ
１８  ：画像入力部
１９  ：ＣＰＵ
２０  ：メモリ
２１  ：インターフェース
３０  ：データベース
１０１：認証部
１０２：登録部
【図１Ａ】
0006404011.tif 000002
【図１Ｂ】
0006404011.tif 000003
【図２】
0006404011.tif 000004
【図３】
0006404011.tif 000005
【図４Ａ】
0006404011.tif 000006
【図４Ｂ】
0006404011.tif 000007
【図５】
0006404011.tif 000008
【図６】
0006404011.tif 000009
【図７】
0006404011.tif 000010
【図８Ａ】
0006404011.tif 000011
【図８Ｂ】
0006404011.tif 000012
【図９】
0006404011.tif 000013
【図１０】
0006404011.tif 000014
【図１１】
0006404011.tif 000015
【図１２】
0006404011.tif 000016
【図１３】
0006404011.tif 000017
【図１４】
0006404011.tif 000018
【図１５Ａ】
0006404011.tif 000019
【図１５Ｂ】
0006404011.tif 000020
【図１６】
0006404011.tif 000021
【図１７】
0006404011.tif 000022
【図１８Ａ】
0006404011.tif 000023
【図１８Ｂ】
0006404011.tif 000024
【図１９】
0006404011.tif 000025
【図２０】
0006404011.tif 000026
【図２１】
0006404011.tif 000027
【図２２】
0006404011.tif 000028
【図２３】
0006404011.tif 000029
【図２４】
0006404011.tif 000030
【図２５】
0006404011.tif 000031
【図２６Ａ】
0006404011.tif 000032
【図２６Ｂ】
0006404011.tif 000033
【図２７】
0006404011.tif 000034
【図２８】
0006404011.tif 000035