(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体の左右に一対備わる生体部位の左右それぞれから生体情報を取得し、
前記左右の生体情報のそれぞれから、照合に用いる照合特徴データを生成し、
前記左右の生体情報のそれぞれから、該左右の生体情報の間の類似性算出に用いる類似性特徴データを生成し、
生成した前記左右の類似性特徴データを比較して前記左右の生体情報の類似性を示す類似性スコアを算出し、
前記左右の照合特徴データと前記類似性スコアとを関連付て登録ＤＢに登録し、
前記登録ＤＢに登録された前記左右の照合特徴データと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の照合特徴データとを、左右のそれぞれで比較して左右それぞれの照合スコアを算出し、
前記左右それぞれの照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の類似性特徴を比較して得られた前記類似性スコアを用いて認証の成否を判定する
処理をコンピュータが行うことを特徴とする生体認証方法。
【請求項２】
前記コンピュータは、
左右の一方の前記生体部位から取得した前記生体情報を左右反転させて、もう一方の前記類似性特徴データを生成することを特徴とする請求項１記載の生体認証方法。
【請求項３】
前記コンピュータは、
前記左右の類似性特徴データの生成において、前記登録ＤＢの前記類似性スコア及び認証時の前記類似性スコアの１つ以上の値に応じて、前記左右の照合スコアと比較する判定閾値を調整することを特徴とする請求項１記載の生体認証方法。
【請求項４】
前記コンピュータは、
前記認証の成否の判定において、前記登録ＤＢの前記前記類似性スコアと認証時の前記類似性スコアとを合計した値に応じて、前記左右の照合スコアのいずれか一方、又は両方を減少することを特徴とする請求項１記載の生体認証方法。
【請求項５】
前記コンピュータは、
前記認証の成否の判定において、左右の夫々で算出した前記照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時の前記類似性スコアとを線形結合することで融合スコアを定義し、算出した融合スコアを判定閾値と比較することを特徴とする請求項１記載の生体認証方法。
【請求項６】
前記コンピュータは、
実験データと何らかの機械学習の処理を用いて、前記線形結合における各重みを決定することを特徴とする請求項５記載の生体認証方法。
【請求項７】
前記コンピュータは、
前記左右の生体情報の取得において、一つのセンサから、該左右の生体情報を逐次取得することを特徴とする請求項１記載の生体認証方法。
【請求項８】
前記コンピュータは、
前記左右の照合スコアの算出において、前記登録ＤＢに登録された多数の登録者の前記左右の照合特徴データと、認証時に生成した前記左右の照合特徴データとを、左右それぞれで比較して前記左右の照合スコアを算出し、
前記認証の成否の判定において、前記登録者毎に、前記左右の照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時の前記類似性スコアの４種類の値を用いて一致する登録者がいるか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の生体認証方法。
【請求項９】
身体の左右に一対備わる生体部位の左右それぞれから生体情報を取得し、
前記左右の生体情報のそれぞれから、照合に用いる照合特徴データを生成し、
前記左右の生体情報のそれぞれから、該左右の生体情報の間の類似性算出に用いる類似性特徴データを生成し、
生成した前記左右の類似性特徴データを比較して前記左右の生体情報の類似性を示す類似性スコアを算出し、
前記左右の照合特徴データと前記類似性スコアとを関連付て登録ＤＢに登録し、
前記登録ＤＢに登録された前記左右の照合特徴データと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の照合特徴データとを、左右のそれぞれで比較して左右それぞれの照合スコアを算出し、
前記左右それぞれの照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の類似性特徴を比較して得られた前記類似性スコアを用いて認証の成否を判定する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする生体認証プログラム。
【請求項１０】
身体の左右に一対備わる生体部位の左右それぞれから生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記左右の生体情報のそれぞれから、照合に用いる照合特徴データを生成する照合特徴データ生成部と、
前記左右の生体情報のそれぞれから、該左右の生体情報の間の類似性算出に用いる類似性特徴データを生成する類似性特徴データ生成部と、
生成した前記左右の類似性特徴データを比較して前記左右の生体情報の類似性を示す類似性スコアを算出して、前記左右の照合特徴データと前記類似性スコアとを関連付て登録ＤＢに登録する類似性スコア算出部と、
前記登録ＤＢに登録された前記左右の照合特徴データと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の照合特徴データとを、左右のそれぞれで比較して左右それぞれの照合スコアを算出し、
前記左右それぞれの照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の類似性特徴を比較して得られた前記類似性スコアを用いて認証の成否を判定する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする生体認証装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体情報を用いた認証技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、生体認証技術は国民ＩＤ発行時の重複登録チェック（登録済の人を検出）や犯罪者などのブラックリストチェックへの適用が進んでいる。このような用途では適用する国や地域によっては数千万から数億人など極めて大規模人数になり、一つの生体情報を用いた認証技術では識別することが困難である。具体的には、異なる人を誤って同じ人と判定する場合がある。
【０００３】
大規模人数に対応するため、複数の生体情報を用いたマルチバイオメトリック認証技術が必要である。マルチバイオメトリック認証技術では、複数の生体情報のそれぞれの認証結果をどのように組み合わせるかが重要であり、判定レベル融合（decision level fusion）、スコアレベル融合（score level fusion）など多数の技術がある。
【０００４】
指紋、虹彩、顔、掌紋、筆跡など異なる種類の生体情報を組み合わせたマルチバイオメトリック認証技術では、利用者が入力する生体情報を選択でき、その組合せに基づいて認証精度（照合の判定閾値）を決定する。
【０００５】
また、人の両目の虹彩、指の指紋等の複数の生体情報を組み合わせるマルチバイオメトリック認証技術は、特にマルチインスタンス（multi-instance）と呼ばれる。このマルチインスタンス認証技術では、１種類の生体情報を取得するセンサを利用する。センサを増やさずにマルチバイオメトリック認証技術を安価に導入できるため着目されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−３１７０４９号公報
【特許文献２】特開２００３−３０１５４号公報
【特許文献３】特開２００５−２１５９６３号公報
【特許文献４】国際公開第２０１０／０４４２５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述したマルチバイオメトリック認証技術では、異なる種類の生体情報は、取得する生体情報の種類に応じた複数のセンサを用いて取得される。従って、複数のセンサに費用が掛るといった問題がある。
【０００８】
また、マルチインスタンス認証技術では、認証される人物Ａの識別情報で特定される生体情報と、人物Ａが本人確認のために入力した生体情報とを照合する場合（１対１照合）には、本人確認を精度良く行える。
【０００９】
しかしながら、両手の生体情報を用いて認証する場合、上記いずれの従来技術においても、両手の左右対称性を考慮していない。従って、人物Ａの右手の生体情報での照合が十分に確認できない場合に左手の生体情報を加えて照合したとしても、人物Ａの右手の生体情報が類似する他人の人物Ｂの左手の生体情報が、人物Ａの左手の生体情報と類似する可能性がある。人物Ａと人物Ｂとの識別が困難な場合がある。
【００１０】
このように、大量の生体情報の中から、同一人物の生体情報を重複して登録しないように制限する場合（１対Ｎ照合）、人物Ｂとは別人の人物Ａを登録できないといった問題がある。また、大量の生体情報の中に、人物Ａが入力した生体情報と一致する生体情報の存在の確認により人物Ａに所定の事項を適用する場合（１対Ｎ照合）、人物Ａが人物Ａ以外の他人として認証され、人物Ａに対して適用されないはずの事項が適用されるといった問題がある。
【００１１】
したがって、１つの側面では、本発明は、左右対称性のある部位の生体情報を用いた認証精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
一態様によれば、身体の左右に一対備わる生体部位の左右それぞれから生体情報を取得し、前記左右の生体情報のそれぞれから、照合に用いる照合特徴データを生成し、前記左右の生体情報のそれぞれから、該左右の生体情報の間の類似性算出に用いる類似性特徴データを生成し、生成した前記左右の類似性特徴データを比較して前記左右の生体情報の類似性を示す類似性スコアを算出し、前記左右の照合特徴データと前記類似性スコアとを関連付て登録ＤＢに登録し、前記登録ＤＢに登録された前記左右の照合特徴データと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の照合特徴データとを、左右のそれぞれで比較して左右それぞれの照合スコアを算出し、前記左右それぞれの照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の類似性特徴を比較して得られた前記類似性スコアを用いて認証の成否を判定する処理をコンピュータが行う生体認証方法が提供される。
【００１３】
また、上記課題を解決するための手段として、上記方法を行う装置、コンピュータに上記処理を実行させるためのプログラム、及び、そのプログラムを記憶した記憶媒体とすることもできる。
【発明の効果】
【００１４】
左右対称性のある部位の生体情報を用いた認証精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】生体認証装置のハードウェア構成図を示す図である。
【図２】生体認証装置の機能構成例を示す図である。
【図３】登録ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図４】図２に示す機能構成のうち、登録処理に関する機能構成例を示す図である。
【図５】登録処理を説明するためのフローチャート図である。
【図６】図２に示す機能構成のうち、認証処理に関する機能構成例を示す図である。
【図７】認証処理を説明するためのフローチャート図である。
【図８】認証処理の他の例を説明するためのフローチャート図である。
【図９】生体認証システムの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。先ず、大規模人数を対象にした１対Ｎ照合による生体認証の例として、国民一人ひとりを生体情報で認証することが考えられる。
【００１７】
同じ種類の生体情報を用いるマルチインスタンス認証技術では、一般に利用する生体情報に何らかの依存関係があるため、組合せた結果に対し影響が生じる。即ち、異なる種類の生体情報を用いる場合のように、シンプルに組み合わせることができない。
【００１８】
両手の手のひら静脈情報を用いたマルチバイオメトリック認証技術を導入する場合を例に説明する。手のひら静脈情報は、千差万別のパターンを示し、同じ人の左右の手に関しても基本的に異なる。
【００１９】
ただし、手のひらの形状やサイズが類似すると、両手の左右対称性により静脈パターンが存在する領域（region of interest）が類似するため、左右の手のひら静脈情報を比較照合した結果の類似度は他人の手のひら静脈情報と比較した場合と比べて少なからず高くなる傾向にある。
【００２０】
左右の手の類似性は人によって変わり、さらには入力時の手の形状によっても変わる。このような左右の手の類似性により、他人同士の両手を照合した時に、一方（例えば、右手）の類似度が高かった場合には、他方（例えば、左手）の類似度が高くなる。
【００２１】
ここで、左右対称性を有する両手の手のひら静脈情報を用いた生体認証において、右手と左手を合掌して重ね合わせた場合、左右対称性により右手の生体情報と左手の生体情報とが類似する人物Ａを登録する場合を説明する。
【００２２】
人物Ａの右手の生体情報と他人であり登録済みの人物Ｂの右手の生体情報とが類似していると判定されると、人物Ａの左手の生体情報と、人物Ｂの左手の生体情報との類似度が判定される。人物Ｂにおいても、人物Ａと同様に、左右対称性により、右手の生体情報と左手の生体情報とが類似する場合がある。
【００２３】
この場合、未登録である人物Ａを人物Ａとして登録できない。人物Ａは人物Ｂとは別人であるにも関わらず、登録することができない。人物Ａが人物Ｂとは別人であることは、人手により確認される。
【００２４】
他の例として、犯罪者の入国を防止するための入国審査において、人物Ｐの左右の生体情報が両手の左右対称性により類似している人物Ｐが審査される場合で考察する。人物Ｐの右手の生体情報が登録されている犯罪者の右手の生体情報と類似した場合、人物Ｐの左手の生体情報もまた、犯罪者の左手の生体情報と類似する場合がある。
【００２５】
この場合、人物Ｐは登録されている犯罪者とは別人であることを、入国審査官により確認される。国籍、肌、目等の色等の身体的特徴等により、犯罪者とは別人であることが確認される。
【００２６】
上述より、左右の手のひら静脈情報を組み合わせたとしても、手のひら静脈情報を組み合わせた分だけ、純粋に認証に役立つ情報量が増えるとは限らない。左右の手のひら静脈情報を組み合わせても、認証に役立つ情報量は、片方の場合の２倍にはならない。
【００２７】
本実施例に係る生体認証装置１００では、左右の手のひら静脈情報を用いた生体認証において、左右の手のひらの静脈情報の類似性を考慮して、その類似性が高い者同士を照合する場合には、本人認証を精度を厳密にして行う。
【００２８】
図１は、生体認証装置のハードウェア構成図を示す図である。図１において、生体認証装置１００は、コンピュータによって制御される端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、センサ１６、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７と、ドライブ装置１８とを有し、バスＢに接続される。
【００２９】
ＣＰＵ１１は、プロセッサに相当し、主記憶装置１２に格納されたプログラムに従って生体認証装置を制御する。主記憶装置１２には、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。
【００３０】
補助記憶装置１３には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２にロードされ、ＣＰＵ１１に実行されることによって、各種処理が実現される。
【００３１】
入力装置１４は、マウス、キーボード等を有し、認証の管理者が生体認証装置による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。
【００３２】
センサ１６は、手のひらの静脈を読み取る装置である。センサ１６は、近赤外線を手のひらに照射する発光部と、手のひらから反射した近赤外線を受光する受光部とを有し、手のひらの静脈を読み取る。センサ１６は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の着脱可能な非接触型である場合、更に利便性が向上する。センサ１６に、同時に両手をかざしても良いし、右手、左手の順に逐次に手をかざしても良い。
【００３３】
通信Ｉ／Ｆ１７は、有線又は無線などのネットワークを通じて通信を行う。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。 
生体認証装置１００によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体１９によって生体認証装置１００に提供される。
【００３４】
ドライブ装置１８は、ドライブ装置１８にセットされた記憶媒体１９（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等）と生体認証装置１００とのインターフェースを行う。
【００３５】
また、記憶媒体１９に、後述される本実施の形態に係る種々の処理を実現するプログラムを格納し、この記憶媒体１９に格納されたプログラムは、ドライブ装置１８を介して生体認証装置１００にインストールされる。インストールされたプログラムは、生体認証装置１００により実行可能となる。
【００３６】
尚、プログラムを格納する媒体としてＣＤ−ＲＯＭに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。
【００３７】
図２は、生体認証装置の機能構成例を示す図である。図２において、生体認証装置１００は、生体情報取得部４１と、類似性特徴データ生成部４２と、類似性スコア算出部４３と、照合特徴データ生成部４４と、照合スコア算出部４５と、認証判定部４６とを有する。生体情報取得部４１と、類似性特徴データ生成部４２と、類似性スコア算出部４３と、照合特徴データ生成部４４と、照合スコア算出部４５と、認証判定部４６とは、ＣＰＵ１１が対応するプログラムを実行することで実現される。また、補助記憶装置１３には、登録ＤＢ９等が記憶される。
【００３８】
生体情報取得部４１は、サンサ１６により読み取られた手のひらの近赤外線画像から静脈の部分を読み取った静脈画像を作成して、デジタル画像に変換することで、生体情報３を取得する。生体情報取得部４１は、センサ１６から取得した左右の手のひらの生体情報３を類似生成特徴データ生成部４２及び照合特徴データ生成部４４に送信する。
【００３９】
類似性特徴データ生成部４２は、生体情報取得部４１から受信した左右の手のひらの生体情報３から、左右の手のひらの類似性を求めるため、左右の手のひらのいずれか一方を反転させて類似性特徴データ４を生成する。以下、左右の手のひらを単に左右といい、右の手のひらを単に右といい、左の手のひらを単に左という。
【００４０】
例えば、類似性特徴データ生成部４２は、左の生体情報３を反転させて右の生体情報３を生成する。右の生体情報３と、反転して得た右の生体情報３とにより、左右の類似性特徴データ４となる。又は、類似性特徴データ生成部４２は、右の生体情報３を反転させて左の生体情報３を生成する。反転して得た左の生体情報３と、左の生体情報３とにより、左右の類似性特徴データ４となる。
【００４１】
類似性特徴データ生成部４２は、生成した類似性特徴データ４を類似性スコア算出部４３に送信する。
【００４２】
類似性スコア算出部４３は、左右の類似性特徴データ４を比較照合して類似性スコアを算出する。本実施例では、認証時に、元の生体情報３をそのまま照合した場合には全く異なるが、生体部位に左右対称性があるため、右又は左の生体情報３の左右を反転させて、左右の生体情報３を照合することで類似しているか否かを判定する。
【００４３】
類似性スコア５が類似度で表される場合には、類似性スコア５が高いほど類似していることを示す。一方、類似性スコア５が相違度（距離）で表される場合には、類似性スコア５が低いほど類似していることを示す。以下の説明では、類似性スコア５に類似度を用いる。
【００４４】
登録時には、類似性スコア５は、補助記憶装置１３内の登録ＤＢ９に登録される。以下の説明において、登録後の類似性スコア５を類似性スコア５ｄという。認証時には、登録ＤＢ９の類似性スコア５ｄと認証時に得た類似性スコア５とが比較される。類似性スコア算出部４３は、認証判定部４６に類似性スコア５を送信する。
【００４５】
照合特徴データ生成部４４は、左右の生体情報３からそれぞれ照合スコア算出に用いる照合特徴データ６を生成する。登録時には、左右の照合特徴データ６は、補助記憶装置１３内の登録ＤＢ９に登録される。以下の説明において、登録後の照合特徴データ６を照合特徴データ６ｄという。
【００４６】
また、認証時には、登録ＤＢ９の左右の照合特徴データ６ｄと認証時に得た左右の照合特徴データ６とが比較される。照合特徴データ生成部４４は、照合スコア算出部４５に左右の照合特徴データ６を送信する。
【００４７】
照合スコア算出部４５は、認証時に生成された左右の照合特徴データ６と、予め登録ＤＢ９に格納されている左右の照合特徴データ６ｄとを比較照合する。照合スコア算出部４５は、左右の手のひら夫々に対して照合スコア７を算出する。照合スコア７は、類似性スコア５と同様に、類似度もしくは相違度を用いることができる。これ以降の説明では、照合スコア７に類似度を用いる。
【００４８】
認証時に生成された左右の照合特徴データ６と登録されている左右の照合特徴データ６ｄとの照合処理は、利用する生体情報３に依存する。手のひら照合処理は公知の技術が使用すれば良い。本実施例は照合処理に基本的に依存しないため、その技術の説明は省略する。
【００４９】
認証判定部４６は、照合スコア算出部４５で算出された左右の２種類の照合スコア、登録された類似性スコア５ｄ、及び認証時に算出した類似性スコア５の合計４種類のスコアを用いて、認証が成功したか否かを判定する。
【００５０】
認証時の類似性スコア５が高い場合には、左右の手のひらが類似していることにより、片手が類似した場合には両手が類似する傾向にある。このため、認証時の人物Ａを登録されている人物Ｂとして誤検出する、即ち、他人受入率（FAR：False Acceptance Rate）が高くなると考えられる。
【００５１】
認証判定部４６は、類似性スコア５及び５ｄをマイナス（認証拒否）に働く方向で組み合わせる。それにより、左右の手のひらの類似性が高い人同士の照合においても、最終的な照合判定が厳しくなるため、他人受入率を低くできる。
【００５２】
生体情報３は、センサー１６が、近赤外線を手のひらに照射し、手のひらから反射した近赤外線を受光して得た近赤外線画像等から、生体情報取得部４１が、静脈の部分を読み取った静脈画像を作成して、デジタル画像に変換して得られる情報である。
【００５３】
左右の類似性特徴データ４は、類似性特徴データ生成部４２が、左右の生体情報３に基づいて生成したデータであり、左右の手のひらの類似性を求めるためのデータである。右の類似性特徴データ４が右の手のひらの生体情報３である場合、左の類似性特徴データ４は左の手のひらの生体情報３を反転した得たデータである。
【００５４】
類似性スコア５は、左右の類似性特徴データ４を用いて算出される左右の生体情報３（即ち、左右の静脈画像）の類似度を示す。類似性スコア５が１に近い程、左右の静脈画像が類似していことを示し、０に近い程、左右の静脈画像が類似していないことを示す。類似性スコア５ｄは、登録ＤＢ９に登録済みのスコアを示す。
【００５５】
左右の照合特徴データ６は、左右の生体情報３に基づいて照合する際の特徴部分のデータを示す。左右の照合特徴データ６ｄは、登録ＤＢ９に登録済みのデータを示す。
【００５６】
照合スコア７は、認証するために入力された左右の生体情報３に基づく照合特徴データ６と、登録ＤＢ９に登録済みの照合特徴データ６ｄとの類似度を示すスコアである。
【００５７】
類似性スコア５と照合スコア７とを夫々個別の演算処理により算出しても良いし、又は、同じ演算処理により算出しても良い。
【００５８】
図３は、登録ＤＢのデータ構成例を示す図である。図３において、登録ＤＢ９は、各人毎に、登録した、左右の照合特徴データ６ｄと、類似性スコア５ｄとを管理するデータベースであり、ＩＤ、右手特徴、左手特徴、類似性スコア等の項目を有する。登録ＤＢ９は、生体認証装置１００内で保持しても良いし、セキュアな通信が可能なデータベースサーバで管理されても良い。
【００５９】
ＩＤは、各人を特定する識別情報に相当する。１人に対して唯一１つのＩＤが付与される。
【００６０】
右手特徴は、照合特徴データ６ｄのうち右手の手のひらの照合特徴データ６ｄ＿Ｒを示す。左手特徴は、照合特徴データ６ｄのうち左手の手のひらの照合特徴データ６ｄ＿Ｌを示す。右手特徴及び左手特徴は、照合特徴データ６ｄ＿Ｒ及び６ｄ＿Ｌの夫々の実体を示す代わりに、照合特徴データ６ｄ＿Ｒ及び６ｄ＿Ｌの各々が記憶されている記憶位置を示してもよい。記憶位置は、アドレス、ＵＲＬ等であればよい。
【００６１】
類似性スコア５ｄは、登録時に類似性スコア算出部４３によって算出された類似性スコア５を示す。
【００６２】
次に、登録処理について説明する。図４は、図２に示す機能構成のうち、登録処理に関する機能構成例を示す図である。図５は、登録処理を説明するためのフローチャート図である。
【００６３】
図４では、登録処理に関する、生体情報取得部４１と、類似性特徴データ生成部４２と、類似性スコア算出部４３と、照合特徴データ生成部４４とを示す。図４を参照しつつ、登録処理について、図５のフローチャートに従って説明する。
【００６４】
図５において、生体情報取得部４１は、センサ１６が読み取った左右の手のひらの静脈情報をデジタル化して左右の生体情報３を取得する（ステップＳ１１）。
【００６５】
照合特徴データ生成部４４は、生体情報取得部４１よって取得された左右の生体情報３から、それぞれ照合スコアの算出に用いる左右の照合特徴データ６を生成する（ステップＳ１２）。
【００６６】
類似性特徴データ生成部４２は、生体情報取得部４１によって取得された左右の生体情報３のいずれか一方を反転させて（ステップＳ１３）、左右の類似性特徴データ４を生成する（ステップＳ１４）。
【００６７】
類似性スコア算出部４３は、左右の類似性特徴データ４を比較して、類似性スコアを算出する（ステップＳ１５）。そして、類似性スコア算出部４３は、登録ＤＢ９に、左右の照合特徴データ６と、類似性スコア５とを関連付けて格納する（ステップＳ１６）。照合特徴データ６及び類似性スコア５の登録後には、照合特徴データ６ｄ及び類似性スコア５ｄとして参照される。
【００６８】
類似性スコア算出部４３による処理の終了後、生体認証装置１００による登録処理は終了する。
【００６９】
上述において、照合特徴データ生成部４４によるステップＳ１２の処理をステップＳ１５の後、かつ、ステップＳ１６の前に行っても良い。
【００７０】
次に、認証処理について説明する。図６は、図２に示す機能構成のうち、認証処理に関する機能構成例を示す図である。図７は、認証処理の一例を説明するためのフローチャート図である。
【００７１】
図６では、認証処理に関する、生体情報取得部４１と、類似性特徴データ生成部４２と、類似性スコア算出部４３と、照合特徴データ生成部４４と、照合スコア算出部４５と、認証判定部４６とを示す。図６を参照しつつ、認証処理について、図７のフローチャートに従って説明する。
【００７２】
図７において、生体情報取得部４１は、センサ１６が読み取った左右の手のひらの静脈情報をデジタル化して左右の生体情報３を取得する（ステップＳ３１）。
【００７３】
照合特徴データ生成部４４は、生体情報取得部４１よって取得された左右の生体情報３から、それぞれ照合スコアの算出に用いる左右の照合特徴データ６を生成する（ステップＳ３２）。
【００７４】
類似性特徴データ生成部４２は、生体情報取得部４１によって取得された左右の生体情報３のいずれか一方を反転させて（ステップＳ３３）、左右の類似性特徴データ４を生成する（ステップＳ３４）。
【００７５】
類似性スコア算出部４３は、左右の類似性特徴データ４を比較して、類似性スコア５を算出する（ステップＳ３５）。
【００７６】
次に、照合スコア算出部４５は、登録ＤＢ９から順に１レコードを読み込み（ステップＳ３６）、読み込んだレコードの照合特徴データ６ｄと、照合スコア算出部４５が算出した認証時の照合特徴データ６とを照合して、左右の照合スコア７を算出する（ステップＳ３７）。
【００７７】
そして、認証判定部４６は、左右の照合スコア７と、登録ＤＢ９の類似性スコア５と、認証時の類似性スコア５とを用いて判定する（ステップＳ３８）。判定方法については、後述する融合スコアを用いる。認証判定部４６は、判定結果が「該当者あり」を示すか否かを判断する（ステップＳ３９）。認証が成功した場合、「該当者あり」と判断する。
【００７８】
認証判定結果が「該当者なし」を示す場合、認証判定部４６は、登録ＤＢ９の全レコードに対して照合を終了したか否かを判断する（ステップＳ４０）。
【００７９】
認証が失敗した場合、該当者が存在しないと判断する。全レコードに対して照合を終了していない場合、認証判定部４６は、ステップＳ３６へ戻り次のレコードに対して上述同様の処理を繰り返す。全レコードを終了した場合、「該当者なし」を表示装置１５に表示する（ステップＳ４０）。その後、生体認証装置１００による認証処理を終了する。
【００８０】
一方、ステップＳ３９において、認証判定結果が「該当者あり」を示す場合、認証判定部４６は、「該当者あり」を表示装置１５に表示する（ステップＳ４２）。その後、生体認証装置１００による認証処理を終了する。
【００８１】
上述において、照合特徴データ生成部４４によるステップＳ３２の処理をステップＳ３５の後、かつ、ステップＳ３６の前に行っても良い。
【００８２】
認証判定部４６による認証判定処理について説明する。第一の方法として、スコアレベルの融合方法により融合スコアを算出して判定する方法がある。融合スコアは、左右の夫々で算出した照合スコア７と、登録ＤＢ９に登録されている類似性スコア５ｄと、認証時に算出された類似性スコア５とを線形結合することで定義される。
【００８３】
登録時及び認証時の類似性スコアの和をマイナスの重みαで加えた以下の数１を用いる。
【００８４】
【数１】
0006394323.tif 000002
この数１において、Ｓfusionは融合スコアを示し、Ｓrightは右の手のひらの照合スコア７を示し、Ｓleftは左の手のひらの照合スコア７を示し、Ｓenrollは登録されている類似性スコア５ｄを示し、Ｓinputは認証時の類似性スコア５を示す。
【００８５】
認証時の左右の照合特徴データ６に相当する左右の照合特徴データ６ｄが登録ＤＢ９に存在しない場合、数１における"（Ｓenroll＋Ｓinput）"はゼロ又はゼロに近い値となる。従って、αの影響は少ない。
【００８６】
認証時の左右の照合特徴データ６に類似する左右の照合特徴データ６ｄが登録ＤＢ９に存在する場合、マイナスの重みαにより、類似性スコア５ｄと類似性スコア５とを考慮した認証が行われる。認証が厳しく判断される。即ち、他人受入率を低くすることができる。
【００８７】
第二の方法として、各スコアの線形結合で融合スコアを定義し、実験データを用いた学習により各重みα１、α２、α３、及びα４を決定する。学習方法として、線形判別分析、サポートベクターマシン等の公知の技術を用いればよい。第二の方法は、
【００８８】
【数２】
0006394323.tif 000003
によって示される。
【００８９】
更に、第三の方法として、判定レベルの融合方法のＡＮＤ結合の場合に、登録時及び認証時の類似性スコアの和をプラスの重みαで、認証の成否を判定するための判定閾値Ｔoriginalに加える。
【００９０】
【数３】
0006394323.tif 000004
この数３において、Ｔmodificationは調整後の閾値を示し、Ｔoriginalは予め定めた判定閾値をしめす。Ｓenroll及びＳinputは上述した通りである。
【００９１】
照合スコア７が類似度を示すため、認証判定部４６は、照合スコア７が所定の閾値Ｔ以上であれば認証に成功したと判定し、反対に照合スコア７が所定の閾値Ｔ未満であれば認証に失敗したと判定する。数３において、Ｔmodificationが所定の閾値Ｔに相当する。判定閾値Ｔoriginalは、両手で同一の閾値であっても良いし、右手の認証用と左手の認証用とで２種類あっても良い。
【００９２】
認証判定部４６は、第一の方法又は第二の方法により融合スコアＳfusionを算出し、融合スコアＳfusionが判定閾値Ｔoriginal以上の場合に、認証が成功したと判断する。又は、更に第三の方法を用いて、判定閾値Ｔoriginalに対しても類似性スコア５ｄ及び５を考慮した閾値Ｔmodificationを、算出した融合スコアＳfusion以上の場合に、認証判定部４６は、認証が成功したと判断しても良い。
【００９３】
上述した判定閾値Ｔoriginalを類似性スコア５ｄ又は５が夫々の所定の閾値Ｔｒ又はＴａ以上である場合に、判定閾値Ｔoriginalを予め定めた閾値Ｔmodificationへ切り替える場合を、認証処理の他の例として説明する。
【００９４】
図８は、認証処理の他の例を説明するためのフローチャート図である。図８において、閾値Ｔmodificationは、予め定めた値であり、他人受入率を低くする値である。生体情報取得部４１は、センサ１６が読み取った左右の手のひらの静脈情報をデジタル化して左右の生体情報３を取得する（ステップＳ５１）。
【００９５】
照合特徴データ生成部４４は、生体情報取得部４１よって取得された左右の生体情報３から、それぞれ照合スコアの算出に用いる左右の照合特徴データ６を生成する（ステップＳ５２）。
【００９６】
類似性特徴データ生成部４２は、生体情報取得部４１によって取得された左右の生体情報３のいずれか一方を反転させて（ステップＳ５３）、左右の類似性特徴データ４を生成する（ステップＳ５４）。
【００９７】
類似性スコア算出部４３は、左右の類似性特徴データ４を比較して、類似性スコア５を算出する（ステップＳ５５）。
【００９８】
次に、照合スコア算出部４５は、登録ＤＢ９から順に１レコードを読み込み（ステップＳ５６）、読み込んだレコードの照合特徴データ６ｄと、照合スコア算出部４５が算出した認証時の照合特徴データ６とを照合して、左右の照合スコア７を算出する（ステップＳ５７）。
【００９９】
そして、認証判定部４６は、レコードの類似性スコア５ｄが所定の閾値Ｔｒ以上か否かを判断する（ステップＳ５８）。登録時の左右の手のひらの照合特徴データ６ｄが類似しているかが否かを判断される。類似している場合、認証判定部４６は、判定閾値Ｔoriginalを閾値Ｔmodificationに切り替えて（ステップＳ６０）、ステップＳ６１へと進む。一方、類似していない場合、認証判定部４６は、判定閾値Ｔoriginalを切り替えず、ステップＳ６１へと進む。
【０１００】
類似していない場合、認証判定部４６は、更に、認証時の類似性スコア５が所定の閾値Ｔa以上か否かを判断する（ステップＳ５９）。認証時の左右の手のひらの照合特徴データ６ｄが類似しているかが否かを判断される。類似している場合、認証判定部４６は、判定閾値Ｔoriginalを切り替えて（ステップＳ６０）、ステップＳ６１へと進む。一方、類似していない場合、認証判定部４６は、判定閾値Ｔoriginalを切り替えず、ステップＳ６１へと進む。
【０１０１】
そして、認証判定部４６は、左右の照合スコア７と、登録ＤＢ９の類似性スコア５と、認証時の類似性スコア５とを用いて判定する（ステップＳ６１）。判定方法については、後述する融合スコアを用いる。認証判定部４６は、判定結果が「該当者あり」を示すか否かを判断する（ステップＳ６２）。認証が成功した場合、「該当者あり」と判断する。
【０１０２】
認証判定結果が「該当者なし」を示す場合、認証判定部４６は、登録ＤＢ９の全レコードに対して照合を終了したか否かを判断する（ステップＳ６３）。
【０１０３】
認証が失敗した場合、該当者が存在しないと判断する。全レコードに対して照合を終了していない場合、認証判定部４６は、ステップＳ５６へ戻り次のレコードに対して上述同様の処理を繰り返す。全レコードを終了した場合、「該当者なし」を表示装置１５に表示する（ステップＳ６４）。その後、生体認証装置１００による認証処理を終了する。
【０１０４】
一方、ステップＳ３９において、認証判定結果が「該当者あり」を示す場合、認証判定部４６は、「該当者あり」を表示装置１５に表示する（ステップＳ６５）。その後、生体認証装置１００による認証処理を終了する。
【０１０５】
上述した本実施例は、大規模な１対Ｎ照合を行うシステムへも適用できる。図９に示すように、複数の端末８０と認証サーバ２００とをネットワーク２を介して接続した生体認証システム１０００において、各端末８０から入力される生体情報３に対して、登録ＤＢ９で登録された各人物との照合を行うようにしても良い。
【０１０６】
図９は、生体認証システムの構成例を示す図である。図９において、複数の端末８０及び認証サーバ２００は、コンピュータ装置であり、図１に示す同様のハードウェア構成を有するため、その説明を省略する。
【０１０７】
端末８０は、生体情報取得部４１と、類似性特徴データ生成部４２と、類似性スコア算出部４３と、照合特徴データ生成部４４とを有する。生体情報取得部４１と、類似性特徴データ生成部４２と、類似性スコア算出部４３と、照合特徴データ生成部４４とは、上述した同様の処理を行うためその詳細な説明を省略する。
【０１０８】
端末８０において、類似性スコア算出部４３によって算出された類似性スコア５はネットワーク２を介して認証サーバ２００へ送信される。また、照合特徴データ生成部４４によって生成された照合特徴データ６はネットワーク２を介して認証サーバ２００へ送信される。
【０１０９】
認証サーバ２００は、照合スコア算出部４５と、認証判定部４６とを有する。照合スコア算出部４５と、認証判定部４６とは、上述した同様の処理を行うためその詳細な説明を省略する。
【０１１０】
認証サーバ２００において、照合スコア算出部４５は、ネットワーク２を介して端末８０から受信した照合特徴データ６と、登録ＤＢ９の各レコードの照合特徴データ６ｄとを照合して左右の照合スコア７を算出する。
【０１１１】
認証判定部４６は、照合スコア算出部４５が算出した、左右の照合スコア７と、ネットワーク２を介して端末８０から受信した類似性スコア５と、登録ＤＢ９の各レコードの類似性スコア５ｄとを用いて、認証判定を行う。
【０１１２】
生体認証システム１０００が、新たな人物を登録するシステムである場合、端末８０の１つで入力された未登録者の生体情報３を用いて、新たな人物と登録ＤＢ９に登録されている多数の登録済み人物とで１対Ｎ照合を行う。
【０１１３】
新たな人物がいずれの登録済み人物とも一致しなかった場合には、登録を許可し、新たな人物が複数の登録済み人物の一人と一致した場合には、登録済みとして登録を抑止する制御を行う。この場合、本実施例を適用することで、一致したとする誤検出による登録漏れを低減することができる。
【０１１４】
生体認証システム１０００が、登録済み人物との照合を行うシステムである場合、端末８０の１つで入力された判定対象者の生体情報３を用いて、判定対象者と登録ＤＢ９に登録されている多数の登録済み人物とで１対Ｎ照合を行う。
【０１１５】
この場合、本実施例を適用することで、判定対象者が誤って登録済み人物の一人であるとする誤検出を低減することができる。
【０１１６】
上述したように、本実施例では、両手の類似性が高い場合に認証を厳しくすることで、左右の手のひらの照合特徴データ６が左右で類似性が高い人同士の照合においても、識別を行える。この場合における他人受入率を低くすることができる。
【０１１７】
即ち、登録時の左右の生体情報３と、認証時の左右の生体情報３とを、左右のそれぞれで比較した照合スコア７に加えて、登録時と認証時の左右の生体情報３の間の類似性スコア５ｄ及び５の合計４個のスコアを用いて認証することで、同一人における左右の生体情報３の類似性に起因する他人受入率の増加を抑止することができる。
【０１１８】
更に、左右の前記生体情報３のうち、いずれか一方の生体情報３を左右を反転させて生成した類似性特徴データ４を用いることで、手のひら静脈、掌紋、耳介など身体の左右に備わり、左右対称性を示す生体情報３に対して、類似性を正しく評価することができる。
【０１１９】
また、登録時と認証時の類似性スコア５ｄ及び５に応じて、照合の判定閾値Ｔoriginalを切り替えて照合スコア７を減少させることで、左右の生体情報３の類似性に起因する他人受入率の増加を低減できる。
【０１２０】
更に、左右のそれぞれで算出した照合スコア７と、登録ＤＢ９に登録されている類似性スコア５ｄと、認証時の類似性スコア５とを線形結合することで融合スコアを定義し、実験データと何らかの機械学習の処理を用いて線形結合の各重みα１、α２、α３、及びα４を決定し、融合スコアＳfusionを算出することで、左右の生体情報３の類似性に起因する他人受入率の増加をより低減することができる。
【０１２１】
また、生体情報取得部４１は、１つのセンサ１６から左右の生体情報を逐次取得すればよいため、簡潔なハードウェア構成で、左右の生体情報３の類似性に起因する他人受入率の増加を低減できる。
【０１２２】
更に、本実施例は、左右対称性のある手のひらから取得した生体情報を用いる手のひら静脈認証に適用できる。
【０１２３】
また、本実施例は、左右対称性のある手のひらから取得した生体情報を用いる手のひら掌紋認証に適用できる。
【０１２４】
更に、重複登録チェック、ブラックリストチェックなどの大規模の１対Ｎ照合を行う生体認証システム１０００へも適用できる。
【０１２５】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【０１２６】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
身体の左右に一対備わる生体部位の左右それぞれから生体情報を取得し、
前記左右の生体情報のそれぞれから、照合に用いる照合特徴データを生成し、
前記左右の生体情報のそれぞれから、該左右の生体情報の間の類似性算出に用いる類似性特徴データを生成し、
生成した前記左右の類似性特徴データを比較して前記左右の生体情報の類似性を示す類似性スコアを算出し、
前記左右の照合特徴データと前記類似性スコアとを関連付て登録ＤＢに登録し、
前記登録ＤＢに登録された前記左右の照合特徴データと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の照合特徴データとを、左右のそれぞれで比較して左右それぞれの照合スコアを算出し、
前記左右それぞれの照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の類似性特徴を比較して得られた前記類似性スコアを用いて認証の成否を判定する
処理をコンピュータが行うことを特徴とする生体認証方法。
（付記２）
前記コンピュータは、
左右の一方の前記生体部位から取得した前記生体情報を左右反転させて、もう一方の前記類似性特徴データを生成することを特徴とする付記１記載の生体認証方法。
（付記３）
前記コンピュータは、
前記左右の類似性特徴データの生成において、前記登録ＤＢの前記類似性スコア及び認証時の前記類似性スコアの１つ以上の値に応じて、前記左右の照合スコアと比較する判定閾値を調整することを特徴とする付記１記載の生体認証方法。
（付記４）
前記コンピュータは、
前記認証の成否の判定において、前記登録ＤＢの前記前記類似性スコアと認証時の前記類似性スコアとを合計した値に応じて、前記左右の照合スコアのいずれか一方、又は両方を減少することを特徴とする付記１記載の生体認証方法。
（付記５）
前記コンピュータは、
前記認証の成否の判定において、左右の夫々で算出した前記照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時の前記類似性スコアとを線形結合することで融合スコアを定義し、算出した融合スコアを判定閾値と比較することを特徴とする付記１記載の生体認証方法。
（付記６）
前記コンピュータは、
実験データと何らかの機械学習の処理を用いて、前記線形結合における各重みを決定することを特徴とする付記５記載の生体認証方法。
（付記７）
前記コンピュータは、
前記左右の生体情報の取得において、一つのセンサから、該左右の生体情報を逐次取得することを特徴とする付記１記載の生体認証方法。
（付記８）
前記生体情報は、手のひらの静脈情報であることを特徴とする付記１記載の生体認証方法。
（付記９）
前記生体情報は、手のひらの掌紋情報であることを特徴とする付記１記載の生体認証方法。
（付記１０）
前記コンピュータは、
前記左右の照合スコアの算出において、前記登録ＤＢに登録された多数の登録者の前記左右の照合特徴データと、認証時に生成した前記左右の照合特徴データとを、左右それぞれで比較して前記左右の照合スコアを算出し、
前記認証の成否の判定において、前記登録者毎に、前記左右の照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時の前記類似性スコアの４種類の値を用いて一致する登録者がいるか否かを判定することを特徴とする付記１記載の生体認証方法。
（付記１１）
身体の左右に一対備わる生体部位の左右それぞれから生体情報を取得し、
前記左右の生体情報のそれぞれから、照合に用いる照合特徴データを生成し、
前記左右の生体情報のそれぞれから、該左右の生体情報の間の類似性算出に用いる類似性特徴データを生成し、
生成した前記左右の類似性特徴データを比較して前記左右の生体情報の類似性を示す類似性スコアを算出し、
前記左右の照合特徴データと前記類似性スコアとを関連付て登録ＤＢに登録し、
前記登録ＤＢに登録された前記左右の照合特徴データと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の照合特徴データとを、左右のそれぞれで比較して左右それぞれの照合スコアを算出し、
前記左右それぞれの照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の類似性特徴を比較して得られた前記類似性スコアを用いて認証の成否を判定する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする生体認証プログラム。
（付記１２）
身体の左右に一対備わる生体部位の左右それぞれから生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記左右の生体情報のそれぞれから、照合に用いる照合特徴データを生成する照合特徴データ生成部と、
前記左右の生体情報のそれぞれから、該左右の生体情報の間の類似性算出に用いる類似性特徴データを生成する類似性特徴データ生成部と、
生成した前記左右の類似性特徴データを比較して前記左右の生体情報の類似性を示す類似性スコアを算出して、前記左右の照合特徴データと前記類似性スコアとを関連付て登録ＤＢに登録する類似性スコア算出部と、
前記登録ＤＢに登録された前記左右の照合特徴データと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の照合特徴データとを、左右のそれぞれで比較して左右それぞれの照合スコアを算出し、
前記左右それぞれの照合スコアと、前記登録ＤＢの前記類似性スコアと、認証時に取得した生体情報から生成した前記左右の類似性特徴を比較して得られた前記類似性スコアを用いて認証の成否を判定する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする生体認証装置。
【符号の説明】
【０１２７】
３            生体情報
４            類似性特徴データ
５、５ｄ      類似性スコア
６、６ｄ      照合特徴データ
７            照合スコア
１１          ＣＰＵ
１２          主記憶装置
１３          補助記憶装置
１４          入力装置
１５          表示装置
１６          出力装置
１７          通信Ｉ／Ｆ
１８          ドライブ
１９          記憶媒体
４１          生体情報取得部
４２          類似性特徴データ生成部
４３          類似性スコア算出部
４４          照合特徴データ生成部
４５          照合スコア算出部
４６          認証判定部
８０          端末
１００        生体認証装置
１０００      生体認証システム
【図１】
0006394323.tif 000005
【図２】
0006394323.tif 000006
【図３】
0006394323.tif 000007
【図４】
0006394323.tif 000008
【図５】
0006394323.tif 000009
【図６】
0006394323.tif 000010
【図７】
0006394323.tif 000011
【図８】
0006394323.tif 000012
【図９】
0006394323.tif 000013