(57)【要約】【課題】  被認証者の身体的特徴を効率的に抽出した上で生体認証を実行する。【解決手段】  第１取得部１１０は、被認証者から第１生体情報を取得する。候補選定部１１６は、被認証者に対応する候補者を登録者の中から複数選定する。差異検出部１１８は、候補者の第２生体情報それぞれの間の差異値を検出する。寄与率設定部１２０は、差異値に基づいて、第２生体情報の類似判定における各部の寄与率を設定する。第２取得部１１２は、被認証者から第２生体情報を取得する。特定認証部１２２は、候補者と被認証者それぞれの第２生体情報を寄与率に基づいて比較することにより、候補者から被認証者を特定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被認証者から第１生体情報を取得する第１生体情報取得部と、
登録者の第１生体情報が予め記録された第１登録者リストを前記取得された第１生体情報に基づいて検索することにより、前記被認証者に対応する候補者を前記登録者の中から複数選定する候補選定部と、
前記登録者の第２生体情報が予め記録された第２登録者リストを検索することにより、前記候補者の第２生体情報それぞれの間の差異値を検出する差異検出部と、
前記差異値に基づいて、第２生体情報に表される身体各部の特徴ごとに重要度を設定する重要度設定部と、
前記被認証者から第２生体情報を取得する第２生体情報取得部と、
前記候補者と前記被認証者それぞれの第２生体情報に表される身体各部の特徴を前記重要度に基づいて比較することにより、前記候補者から前記被認証者を特定する認証部と、
を備えることを特徴とする個人認証装置。
【請求項２】
前記重要度設定部は、前記候補者の第２生体情報それぞれの間で差異値が大きい身体特徴ほど、前記重要度を高く設定することを特徴とする請求項１に記載の個人認証装置。
【請求項３】
第１生体情報取得部が、被認証者から第１生体情報を取得するステップと、
候補選定部が、登録者の第１生体情報が予め記録された第１登録者リストを前記取得された第１生体情報に基づいて検索することにより、前記被認証者に対応する候補者を前記登録者の中から複数選定するステップと、
差異検出部が、前記登録者の第２生体情報が予め記録された第２登録者リストを検索することにより、前記候補者の第２生体情報それぞれの間の差異値を検出するステップと、
重要度設定部が、前記差異値に基づいて、第２生体情報に表される身体各部の特徴ごとに重要度を設定するステップと、
第２生体情報取得部が、前記被認証者から第２生体情報を取得するステップと、
認証部が、前記候補者と前記被認証者それぞれの第２生体情報に表される身体各部の特徴を前記重要度に基づいて比較することにより、前記候補者から前記被認証者を特定するステップと、
を備えることを特徴とする個人認証方法。
【請求項４】
被認証者から第１生体情報を取得する機能と、
登録者の第１生体情報が予め記録された第１登録者リストを前記取得された第１生体情報に基づいて検索することにより、前記被認証者に対応する候補者を前記登録者の中から複数選定する機能と、
前記登録者の第２生体情報が予め記録された第２登録者リストを検索することにより、前記候補者の第２生体情報それぞれの間の差異値を検出する機能と、
前記差異値に基づいて、第２生体情報に表される身体各部の特徴ごとに重要度を設定する機能と、
前記被認証者から第２生体情報を取得する機能と、
前記候補者と前記被認証者それぞれの第２生体情報に表される身体各部の特徴を前記重要度に基づいて比較することにより、前記候補者から前記被認証者を特定する機能と、
をコンピュータに発揮させることを特徴とする個人認証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は個人認証装置に関し、特に複数種類の生体情報に基づく個人認証装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本人確認の方法は、３つのカテゴリに大別できる。一つは、鍵やＩＤカードなどの所有物による認証である。しかし、所有物による認証には、紛失や盗難によりセキュリティが脅かされる。もう一つは、パスワードなどの知識による認証である。しかし、知識による認証にも、忘却や盗み見などにより、やはりセキュリティ上の問題がある。近年になって注目されているもう一つの認証方法は、指紋、掌紋、顔、虹彩、声紋などの生体情報による生体認証である。生体認証には、先に示した所有物や知識による認証に伴う「失うこと」によるセキュリティ上の懸念が相当に抑制される。また、被認証者が物や知識を「持つ必要」がないため、利便性が高い認証システムを提供しやすい。
【０００３】
生体情報に基づく個人認証装置は、これらの優位性から住宅や自動車の鍵のような所有物による認証に取って代わるものとして期待されている。また、近年では電子商取引が活発化しつつあるが、その認証方法の多くは知識による認証に基づく。この分野でも利便性と安全性の高い認証装置の登場が待ち望まれている。そのためには、生体情報に基づく個人認証装置の認証精度の向上と認証時間の短縮化が不可欠である。
【０００４】
このような要望に応えるための技術として、ユーザの身体的特徴が現れやすい部分に重み付けして個人認証を行う技術がある。たとえば、顔情報に基づく生体認証の場合、一般的には目の形状は鼻よりも個人差が大きいといわれる。したがって、鼻よりも目の形状に重み付けした上で顔認証を実行すれば、認証精度の向上や認証時間の短縮化を図る上で有効である。（特許文献１、２参照）。
【特許文献１】特開平８−１６７８８号公報
【特許文献２】特開２００３−５８８８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、個人の身体的特徴はさまざまであり、何にどの程度重み付けを行うべきか決定するのは簡単ではない。特許文献１に記載の発明は、一般的に個人差が現れやすい身体的特徴に基づいて重み付けを行っている。特許文献２に記載の発明は、更に、平均的な個人の身体的特徴と被認証者の身体的特徴のずれに基づいて重み付けを行っている。平均的な個人の身体的特徴に基づいて被認証者の身体的特徴の特異性を定義する方法は、被認証者の特異性を明瞭にする上で一定の有効性はある。その反面、平均的な個人の身体的特徴に基づく重み付けであるため、被認証者の身体的特徴を認証処理に反映させる上で、制約がかかりやすいという側面がある。たとえば、一般的には鼻に個人差は少ないが、被認証者によっては鼻に特徴がある場合もある。また、平均的な個人に比べれば目の形状に特徴がある被認証者であっても、同じような目の形状をもつグループにおいては、目の形状が必ずしも個人を特定するために有効な身体的特徴であるとは限らない。
【０００６】
本発明はこうした背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、個人認証装置の認証精度を向上させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の個人認証装置は、被認証者から第１生体情報を取得し、被認証者に対応する候補者を登録者の中から複数選定する。この装置は、候補者の第２生体情報それぞれの間の差異値に基づいて、第２生体情報に表される身体各部の特徴ごとに重要度を設定する。この装置は、被認証者から第２生体情報を取得し、候補者と被認証者それぞれの第２生体情報に表される身体各部の特徴を重要度に基づいて比較することにより、候補者から被認証者を特定する。
【０００８】
この装置は、第１生体情報に基づいて選定された候補者間における第２生体情報の差異を検出する。被認証者の身体的特徴を「平均的な個人との違い」ではなく「候補者間における特異性」に基づいて顕在化させるため、従来の生体情報に基づく個人認証装置に比べて認証精度の向上や認証時間の短縮化を図ることができる。「重要度」は、第２生体情報に表される身体各部の特徴が第２生体情報全体において認証のために参照される寄与率であってもよい。ここでいう寄与率とは、第２生体情報に表される身体各部の特徴が被認証者を特定する上で参照される割合をいう。たとえば、第２生体情報として顔情報を採用する場合、顔には鼻や目、口などさまざまな顔パーツにて構成される。これらの各顔パーツにはそれぞれ寄与率が設定されてもよい。高い寄与率が設定された顔パーツほど、候補者から被認証者を特定する上でその類似度が重視される。逆に低い寄与率が設定された顔パーツの類似は、候補者から被認証者を特定する上で重視されない。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、個人認証装置の認証精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、個人認証装置１００の機能ブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。以下、認証の対象となるユーザのことを「被認証者」、個人認証装置１００に生体情報を予め登録されているユーザのことを「登録者」とよぶ。個人認証装置１００は、同一人物と言えるほどに被認証者の生体情報と類似する生体情報を有する登録者が存在するか否かを判定する。個人認証装置１００は、そのような登録者が存在すれば被認証者を認証し、存在しなければ被認証者を認証しない。
【００１１】
個人認証装置１００は、生体情報取得部１０２、ユーザインタフェース処理部１０４、認証処理部１０６およびデータ格納部１０８を含む。生体情報取得部１０２は被認証者から生体情報を取得する。ユーザインタフェース処理部１０４は被認証者とのユーザインタフェースに関する処理を担当する。ユーザインタフェース処理部１０４は被認証者からの操作入力を受け付けるとともに、各種情報を表示する。認証処理部１０６は、生体情報取得部１０２により取得された生体情報に基づいて被認証者を認証する。データ格納部１０８は各種データを格納する。
【００１２】
生体情報取得部１０２は、第１取得部１１０、第２取得部１１２および特徴抽出部１１４を含む。第１取得部１１０は第１生体情報を取得する。第２取得部１１２は第２生体情報を取得する。特徴抽出部１１４は、これらの各生体情報から個人を特定するための特徴を抽出する。以下、特徴抽出部１１４によって生体情報から特徴抽出された情報であることを強調する意味でいうときには「生体特徴情報」とよぶ。認証処理部１０６は、この生体特徴情報に基づいて被認証者を認証する。以下、本実施例では第１生体情報を指紋情報、第２生体情報を顔情報として説明する。
【００１３】
データ格納部１０８は、第１生体情報格納部１２４と第２生体情報格納部１２６を含む。第１生体情報格納部１２４は、登録者の第１生体特徴情報を格納する。第２生体情報格納部１２６は、登録者の第２生体特徴情報を格納する。第２生体情報格納部１２６は第２生体特徴情報において表される身体的特徴の特異性を指標化した「乖離値」も格納する。たとえば、顔は、目や鼻などさまざまな顔パーツによって構成される。乖離値は、各顔パーツごとに設定される値で、いわゆる平均的な顔（以下、「標準顔」とよぶ）に対して、各顔のパーツにどれだけ特異性があるかを数値化したものである。「０．０」が最も標準顔に近く、数値が大きいほど標準顔から乖離しているることを示す。標準顔は、多数の顔情報を平均化することにより生成される顔情報である。第２生体情報格納部１２６のデータ構造については図２に関連して詳述する。
【００１４】
認証処理部１０６は、候補選定部１１６、差異検出部１１８、寄与率設定部１２０および特定認証部１２２を含む。候補選定部１１６は、登録者の中から被認証者に該当する候補者を複数選定する。候補選定部１１６は、被認証者の第１生体特徴情報と第１生体情報格納部１２４に格納される登録者の第１生体特徴情報を比較する。候補選定部１１６は、それらの第１生体特徴情報が互いに類似する度合いを所定の関数に基づいて指標化した類似値を計算する。類似値が高いほど、生体情報の一致度が高い。
【００１５】
たとえば、指紋の場合、その分岐点や端点の位置、指紋に現われる曲線の曲率や線間隔などには個人差がある。被認証者とある登録者のそれぞれの指紋形状における類似値は、指紋各部の類似具合を所定の関数に基づいて指標化したパラメータである。顔や静脈や虹彩などその他の生体情報についても同様に類似値が定められる。候補選定部１１６は、各登録者のうち、その類似値が高い上位数名を候補者として選定する。以下、候補選定部１１６が第１生体情報に基づいて複数の候補者を選定するための認証を「候補認証」、特定認証部１２２が被認証者に対応する候補者を特定するための認証を「特定認証」とよぶ。
【００１６】
差異検出部１１８は、第２生体情報格納部１２６が格納する候補者の第２生体特徴情報に基づいて、候補者間における第２生体特徴情報の差異を検出する。寄与率設定部１２０は、差異検出部１１８により検出された差異に基づいて、第２生体情報における身体的特徴に対して重み付けをする。具体的には、寄与率設定部１２０は、顔パーツごとに特定認証における重要度を示す寄与率とよばれる割合を設定する。特定認証部１２２は、この寄与率を考慮した上で、被認証者に該当する候補者を特定する。
【００１７】
たとえば、第２生体特徴情報が顔情報である場合、特定認証部１２２は被認証者と候補者それぞれの顔情報の類似値を計算し、その類似値に基づいて被認証者に対応する候補者を特定する。その際、特定認証部１２２は、目、鼻、口など各顔パーツごとに類似値を算出し、それらの類似値に各顔パーツに割り当てられた寄与率を乗算して顔全体としての類似値を算出する。
【００１８】
被認証者とある候補者の「口」についての類似値が０．７、「口」の寄与率が０．１であれば、０．７×０．１の０．０７が顔全体における「口」による類似値である。特定認証部１２２は各顔パーツの類似値と寄与率を乗算した値の総和を顔情報の類似値として算出する。寄与率は、顔パーツ全体で「１．０」となるように設定される。寄与率設定部１２０は、候補者間における顔情報、すなわち、第２生体特徴情報の差異に基づいて寄与率を決定する。寄与率設定部１２０は、候補者間で差異の大きい顔パーツには高い寄与率を割り当てるが、どの程度の寄与率を割り当てるかは経験則や実験に基づいて定めればよい。
【００１９】
図２は、第２生体情報格納部１２６のデータ構造図である。第２生体情報格納部１２６は、登録者の第２生体特徴情報として顔情報を格納する。第２生体情報格納部１２６は、また、登録者の顔パーツごとの乖離値を格納する。ユーザＩＤ欄１３０は、ユーザを識別するためのＩＤである「ユーザＩＤ」を示す。
【００２０】
輪郭乖離値欄１３２は、顔の輪郭の標準顔に対する乖離値を示す。右目乖離値欄１３３は、右目の標準顔に対する乖離値を示す。左目乖離値欄１３４は、左目の標準顔に対する乖離値を示す。右眉乖離値欄１３６は、右眉の標準顔に対する乖離値を示す。左眉乖離値欄１３８は、左眉の標準顔に対する乖離値を示す。鼻乖離値欄１４０は、鼻の標準顔に対する乖離値を示す。口乖離値欄１４２は、口の標準顔に対する乖離値を示す。この他にも顔パーツの配置の標準顔に対する乖離具合をパラメータとしてよい。たとえば、左右の目の近さや、目と眉の近さなどにも個人差があるからである。
【００２１】
同図においては、ユーザＩＤ「００１」の登録者は顔の輪郭は乖離値が「０．２」であるため標準顔に近い。その一方で、鼻や口の乖離値はそれぞれ「１．２」と「１．４」であり、これらは標準顔から乖離している。すなわち、ユーザＩＤ「００１」の登録者は、顔の輪郭は標準的だが、鼻や口に関しては特徴的であることがわかる。
【００２２】
候補選定部１１６が選定した候補者がユーザＩＤ「００２」と「００３」の登録者の場合、両者は右目については共に標準顔に近い。そのため、右目に基づいて両者を区別するためには高い認証精度が必要である。言い換えれば、被認証者がこれら二人のいずれかであるかを特定するに際しては、右目の形状の差異は決定的な情報とはなりにくい。
【００２３】
一方、ユーザＩＤ「００２」の登録者の口は、乖離値が「１．４」と大きく標準顔に比べれば特異性が高い。それに対して、ユーザＩＤ「００３」の登録者の口は、乖離値が「０．２」と小さく、標準顔に近い形状をしている。すなわち、差異検出部１１８は、両者の右目には差異が少なく、口には差異が大きいことを検出する。一般的には、顔情報における右目の個人差は口の個人差よりも大きいといわれる。しかし、ユーザＩＤ「００２」の登録者とユーザＩＤ「００３」の登録者においては、右目よりも口の方が両者を区別しやすい。したがって、寄与率設定部１２０は右目よりも口の寄与率を高く設定する。
【００２４】
第２生体情報格納部１２６に示す乖離値は、登録者の顔パーツが標準顔から乖離する度合いを示す値であるが、寄与率設定部１２０は、乖離値そのものではなく、候補者間における乖離値の差分に基づいて寄与率を設定する。たとえば、ユーザＩＤ「００１」と「００２」の登録者の口は共に標準顔から乖離している。しかし、共に標準顔から乖離していても両者の口の形状は類似しているかもしれない。これに対して、ユーザＩＤ「００１」の登録者の鼻は標準顔から乖離しているが、ユーザＩＤ「００２」の登録者の鼻は標準顔に近い。そのため、両者間においては鼻に個人差が大きいと考えられる。この場合には、寄与率設定部１２０は、口よりも鼻の寄与率を高く設定する。
【００２５】
図３は、ユーザが個人認証装置１００へ生体情報を登録する過程を示すフローチャートである。ユーザは、まず、ユーザインタフェース処理部１０４を介して生体情報の登録操作を行う。第１取得部１１０は、ユーザの指紋情報を第１生体情報として取得する（Ｓ１０）。特徴抽出部１１４は、取得された指紋情報から個人を識別するための特徴を抽出し、第１生体特徴情報を生成する（Ｓ１２）。特徴抽出部１１４は、ユーザＩＤと対応づけて第１生体特徴情報を第１生体情報格納部１２４に登録する（Ｓ１４）。
【００２６】
指紋情報の登録が完了すると、ユーザインタフェース処理部１０４はユーザに対して顔情報の入力を促す。第２取得部１１２は、ユーザの顔情報を第２生体情報として取得する（Ｓ１６）。特徴抽出部１１４は、取得された顔情報から個人を識別するための特徴を抽出し、第２生体特徴情報を生成する（Ｓ１８）。特徴抽出部１１４は、ユーザの顔情報における各顔パーツについて乖離値を計算する。特徴抽出部１１４は、ユーザＩＤと対応づけて第２生体特徴情報を第２生体情報格納部１２６に登録する（Ｓ２２）。また、特徴抽出部１１４は、各顔パーツについての乖離値をユーザＩＤに対応づけて第２生体情報格納部１２６に登録する（Ｓ２４）。
【００２７】
図４は、個人認証装置１００が被認証者を認証する処理過程を示すフローチャートである。第１取得部１１０は、まず、被認証者の指紋情報を第１生体情報として取得する（Ｓ３０）。特徴抽出部１１４は、取得された指紋情報から個人を識別するための特徴を抽出し、第１生体特徴情報を生成する（Ｓ３２）。候補選定部１１６は、被認証者の第１生体特徴情報と類似する第１生体特徴情報を有する登録者を第１生体情報格納部１２４から検索する。候補選定部１１６は、類似値が高い上位数名の登録者を候補者として選定する（Ｓ３４）。
【００２８】
差異検出部１１８は、選定された候補者の顔情報を第２生体情報格納部１２６から検索する（Ｓ３６）。差異検出部１１８は、これら候補者間における各顔パーツの差異を検出する。寄与率設定部１２０は、顔パーツごとに寄与率を設定する（Ｓ３８）。次に、ユーザインタフェース処理部１０４は被認証者に対して顔情報の入力を促す。第２取得部１１２は、被認証者の顔情報を第２生体情報として取得する（Ｓ４０）。特徴抽出部１１４は、取得された顔情報から個人を識別するための特徴を抽出し、第２生体特徴情報を生成する（Ｓ４２）。特定認証部１２２は、被認証者と候補者それぞれの顔情報を比較して類似値を計算し、最も類似値が高い候補者を被認証者として特定することにより特定認証を実行する（Ｓ４４）。特定認証部１２２は、最も類似値が高い候補者であっても、その類似値が所定の閾値以下であれば、該当者無しとして被認証者を認証しない。ユーザインタフェース処理部１０４は、認証の成否を表示する（Ｓ４６）。
【００２９】
本実施例の個人認証装置１００の機能の一部は携帯電話やＰＤＡ（Personal Digital Assistance）などの移動通信端末にて実現されてもよい。この移動通信端末は、主として生体情報取得部１０２とユーザインタフェース処理部１０４を含む装置である。この移動通信端末は被認証者から指紋情報と顔情報を取得する機能を有する。この移動通信端末は、特徴抽出部１１４にて生成された生体特徴情報を外部に送信する。この生体特徴情報を受信するサーバ装置は、主として認証処理部１０６とデータ格納部１０８を含む装置である。以上は一例であるが、このように、個人認証装置１００は複数の機器が協働することにより実現される装置であってもよい。
【００３０】
本実施例の個人認証装置１００は、標準顔などの平均的な生体情報を必ずしも使用しなくてもよい。その場合、第２生体情報格納部１２６は第２生体特徴情報のみを格納し乖離値を有しない。差異検出部１１８は、候補者の第２生体特徴情報を直接比較することによりお互いの差異を抽出する。寄与率設定部１２０は、候補者間で乖離する顔パーツに高い寄与率を付与する。本実施例の個人認証装置１００は、従来の技術と異なり平均的な生体情報ではなく、候補者間における生体情報の差異に基づいて寄与率を決定する。個人認証装置１００は、平均的な生体情報にこだわらないため被認証者の身体的特徴を特定認証により反映させやすく、従来よりも認証精度を高めることができる。また、生体情報の類似判定を効率的に行えるため、認証時間の短縮化にも資する。
【００３１】
本実施例では、指紋情報による候補認証と顔情報による特定認証の場合を示したが、生体情報の種類はこれに限られない。その他にも、本発明は掌紋、掌形、虹彩、網膜、耳の形、声、署名、筆跡、静脈パターン、ＤＮＡ（Doexyribo Nucleic Acid）など、さまざまな生体情報に対しても応用可能である。
【００３２】
たとえば、掌紋は、「全体としての類似」と「部分としての類似」という観点からとらえれば第２生体情報となり得る。これは、他の生体情報についても同様である。第１生体情報と第２生体情報は同じ種類の生体情報であってもよい。たとえば、顔認証によって候補者を選定し、更にその顔データを精査して特定認証してもよい。また、顔の角度、仕草、ポーズなど、個人の身体的特徴が認識しやすくなる状態に基づいて生体認証を実行してもよい。また、生体情報の特徴はユーザが設定できてもよい。たとえば、ユーザは自分の目や顎、ほくろの位置、肌の色、傷跡、えくぼ、笑い皺など、自己を識別する上で有用と考えられる情報をあらかじめ個人認証装置１００に副次的に登録できてもよい。
【００３３】
以上、実施の形態をもとに本発明を説明した。なお本発明はこの実施の形態に限定されることなく、そのさまざまな変形例もまた、本発明の態様として有効である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】個人認証装置の機能ブロック図である。
【図２】第２生体情報格納部のデータ構造図である。
【図３】ユーザが個人認証装置へ生体情報を登録する過程を示すフローチャートである。
【図４】個人認証装置が被認証者を認証する処理過程を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３５】
１００  個人認証装置、１０２  生体情報取得部、１０４  ユーザインタフェース処理部、１０６  認証処理部、１０８  データ格納部、１１０  第１取得部、１１２  第２取得部、１１４  特徴抽出部、１１６  候補選定部、１１８  差異検出部、１２０  寄与率設定部、１２２  特定認証部、１２４  第１生体情報格納部、１２６  第２生体情報格納部。
【図１】
2005275605.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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