(57)【要約】バイオメトリックデバイス（ＢＥＲ）のエラーレートを求めるために、データベース（ＤＡＢ）内に複数の外部特徴セットが記憶され、それらがテスト過程において正当者の特徴セットと比較され、その結果から正当者に対する個人的なエラーレート（ＦＡＲ、ＦＲＲ）を求めるようにした。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力要求の際に少なくとも１つのバイオメトリックセンサ（ＳＥＮ）を用いて入力された人間の生物測定学的特徴（ＭＢ）と、特徴セットとして記憶されている正当者の特徴（ＭＢ）とが一致した場合に、アクセスが許可され、一致しなかった場合にはアクセスが拒否され、この場合エラーレートを求めるために、正当者の現下の生物測定学的特徴（ＭＢ）が、複数（ｎ）の外部の生物測定学的特徴（Ｍｉ）に対してテストされ、エラーレートが、不当者に対するアクセス許可の頻度と正当者に対する拒絶の頻度とによって定められる、バイオメトリックデバイス（ＢＥＲ）に対するエラーレート（ＦＡＲ，ＦＲＲ）を求めるための方法において、
バイオメトリックデバイス（ＢＥＲ）において、複数（ｎ）の外部特徴セットが含まれているデータベース（ＤＡＢ）の適用下で、テスト過程が、前記の外部特徴セットと、正当者の現下の特徴が記憶されている特徴セットとの比較で実施され、この結果から正当者に対する個人的なエラーレート（ＦＡＲ、ＦＲＲ）が求められるようにしたことを特徴とする方法。
【請求項２】
少なくともバイオメトリックデバイス（ＢＥＲ）を用いた生物測定学的特徴の走査に関して等価的なデバイス（ＢＡＲ）を用いることによって、様々な外部の人間の生物測定学的特徴（Ｍｉ）を検出し、外部特徴セットとしてデータベース（ＤＡＢ）に記憶させる、請求項１記載の方法。
【請求項３】
バイオメトリックセンサ（ＳＥＮ）の後方から得られる情報から生物測定学的特徴が抽出され、その形態でデータベース（ＤＡＢ）に記憶される、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記データベース（ＤＡＢ）に対して、外部特徴セットが統計学的に分類された仮想特徴で形成され、これはその特性に関して実在する人間の特徴のように扱われる、請求項１から３いずれか１項記載の方法。
【請求項５】
正当者の現下の特徴セットとして記憶される特徴が、正当者の現下の生物測定学的特徴の複数の走査からの平均値形成によって求められる、請求項１から４いずれか１項記載の方法。
【請求項６】
前記データベース（ＤＡＢ）は、暗号化され、テスト過程の間だけ一時的に復号化される、請求項１から５いずれか１項記載の方法。
【請求項７】
前記エラーレートとして、受諾エラーレート（ＦＡＲ）および／または拒否エラーレート（ＦＲＲ）が求められる、請求項１から６いずれか１項記載の方法。
【請求項８】
入力要求の際にセンサを用いて入力された、人間の生物測定学的特徴と、正当者の特徴セットとして記憶されている特徴（ＭＢ）とが一致した場合にアクセスが許可され、一致しなかった場合にはアクセスが拒否されるように構成されている、少なくとも１つのバイオメトリックセンサ（ＳＥＮ）を備えたバイオメトリックデバイス（ＢＥＲ）において、
複数（ｎ）の外部特徴セットが含まれているデータベース（ＤＡＢ）へのアクセスのもとで、テスト過程が、前記外部特徴セットと、正当者の現下の特徴が記憶されている特徴セットとの比較で実施され、この結果から正当者に対する個人的なエラーレート（ＦＡＲ、ＦＲＲ）が求められるように当該デバイス（ＢＥＲ）が構成されていることを特徴とするバイオメトリックデバイス。
【請求項９】
前記データベース（ＤＡＢ）は、少なくともバイオメトリックデバイス（ＢＥＲ）を用いた生物測定学的特徴の走査に関して等価的なデバイス（ＢＡＲ）を用いた、様々な人間の生物測定学的特徴（Ｍｉ）の検出によって得られた複数の外部特徴セットを含んでいる、請求項８記載のバイオメトリックデバイス。
【請求項１０】
前記データベース（ＤＡＢ）は、統計学的に分類された仮想特徴で合成的に形成されその特性に関して実在する人間の特徴のように扱われる、複数の外部特徴セットを含んでいる、請求項８または９記載のバイオメトリックデバイス。
【請求項１１】
前記データベース（ＤＡＢ）には、バイオメトリックセンサ（ＳＥＮ）の後方から得られる情報から生物測定学的特徴を抽出する複数の特徴が記憶されている、請求項９記載のバイオメトリックデバイス。
【請求項１２】
前記データベース（ＤＡＢ）は暗号化されており、当該デバイスは、テスト過程の間だけ復号化が可能となるように構成されている、請求項８から１１いずれか１項記載のバイオメトリックデバイス。
【請求項１３】
求められたエラーレートは、受諾エラーレート（ＦＡＲ）および／または拒否エラーレート（ＦＲＲ）である、請求項８から１２いずれか１項記載のバイオメトリックデバイス。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、入力要求の際に少なくとも１つのバイオメトリックセンサを用いて入力された人間の生物測定学的特徴と、正当者の特徴セットとして記憶されている特徴とが一致した場合に、アクセスが許可され、一致しなかった場合にはアクセスが拒否され、この場合エラーレートを求めるために、正当者の現下の生物測定学的特徴が、複数の外部の生物測定学的特徴に対してテストされ、不当者に対するアクセス許可の頻度と正当者に対する拒絶の頻度とによってエラーレートが定められる、バイオメトリックデバイスに対するエラーレートを求めるための方法に関している。
【０００２】
また本発明は、入力要求の際に少なくとも１つのバイオメトリックセンサを用いて入力されたある人間の生物測定学的特徴と、特徴セットとして記憶されている正当者の特徴とが一致した場合にはアクセスを許可し、一致しなかった場合にはアクセスを拒否するように構成されている、少なくとも１つのバイオメトリックセンサを備えたバイオメトリックデバイスに関している。
【０００３】
バイオメトリックデバイスを用いたアクセスまたはエントリの監視制御は、大抵はパスワードの入力やキーを使用しないで行われ、その重要性が増してきている。このバイオメトリックデバイスは、バイオメトリックセンサを用いて、アクセスを試みる人間の所定の生物測定学的特徴、例えば指紋、顔の輪郭、声、体重などを識別する。通常は、例えばセンサチップやカメラを用いた走査検出によって得られその適用毎に現れる特徴情報が抽出され、特徴セットとして統合される。この特徴セットは、その後で、装置に記憶されているアクセス正当者の特徴セットと比較される。予め設定可能な所定のレベルでの一致が見られた時は、アクセスが許可され、それ以外は拒否される。その際には、安全性を高めるために、複数の生物測定学的特徴、例えば指紋や声紋などが組合わされてもよい。
【０００４】
生物測定学的特徴は、例えば数字キーと同じように決して一義的なものではないので、セキュリティレベルに係わる重要なエラーの可能性が存在する。特に、どの位の頻度で不正者のアクセスが受入れられたかを定める、受諾エラーレート（Ｆａｌｓｅ Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ Ｒａｔｅ）や、どの位の頻度で正当者が拒否されたかを表わす、拒否エラーレート（Ｆａｌｓｅ Ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ Ｒａｔｅ）が公知である。これらの２つのエラーレートは、できるだけ小さいものでなければならないことは明らかであり、この場合セキュリティにとって特に重要なのは専ら受諾エラーレートの方である。
【０００５】
具体的なレベルでのバイオメトリックデバイスの購入や使用の際には、ユーザーはこれらのエラーレートをよく知っていなければならないし、エラーレートもその折々のセキュリティの要求レベルに応じて選択されなければならない。
【０００６】
前述したエラーレートを求めるためには、非常に多くの加入者を用いた現下の大がかりなフィールドテストが必要とされる。この場合の結果としては、多数の人間に関する平均値が得られる。このテストでは、そのつど一人の人間が正当者として受入れられ、それに対してその他の大勢は拒まれる。得られたエラーレート、詳細には受諾エラーレートと拒否エラーレートは、その後供給される機器ないしシステムに割当てられる。
【０００７】
しかしながら実際には、受諾エラーレートも拒否エラーレートも、その折々の個人に、詳細にはその時々の“正当者”に非常に強い依存性を有している。また大半のバイオメトリックデバイスも個人の特性の強い装置であるので、利用者にとっては特に個人データとしての特性量が重要であり、これは一般的には、そのつどの利用者の生物測定学的特徴を用いたおびただしいコストをかけたテストの実施が必要とされる。
【０００８】
本発明の課題は、比較的簡単でかつコストのかからないやり方で個人的なエラーレートが求められる方法を提供することである。
【０００９】
前記課題は、冒頭に述べたような形式の本発明による方法により、バイオメトリックデバイスにおいて、複数の外部特徴セットが含まれているデータベースの適用のもとで、テスト過程が、前記外部特徴セットと、正当者の現下の特徴が記憶されている特徴セットとの比較で実施され、この結果から正当者に対する個人的なエラーレートが求められるようにしてい解決される。
【００１０】
本発明によれば次のような利点が得られる。すなわちデータベースは一度だけ作成すればよく、その後はデータ担体に記憶させて当該のバイオメトリックデバイスに実装するだけでよい。従ってユーザーは、その生物測定学的特徴、例えば指紋を入力し、さらに当該装置でエラーレートを求めることのできるテスト過程を実施できる。
【００１１】
本発明の有利な変化例によれば、少なくとも生物測定学的特徴の走査に関してバイオメトリック装置と等価的な装置を用いて様々な外部の生物測定学的特徴が収集され、外部特徴セットとしてデータベースに記憶される。この変化例では、“実際に”複数のテスト要員がデータベース形成のために利用される。
【００１２】
バイオメトリックセンサの後方で得られた情報から生物測定学的特徴が抽出され、その形態でデータベースに記憶されるならば、センサによって直接受入れた情報を記憶する場合に必要とされるメモリースペースの一部を使用してデータを見つけ出すことが十分可能となる。
【００１３】
本発明の別の有利な実施例によれば、例えばデータベースに対して外部特徴セットが統計学的に分類された仮想の特徴で形成される。これはその特性に関して実在する人間の特徴のように扱われる。このようにすれば、外部データベースに対して例えば受諾エラーレート毎の誤った値の受入れが避けられる。なぜならその特徴セットは、当該のデータベース内にも存在し、それによって識別が行われるからである。そのような人工的なデータベースのさらなる利点は、多数の特徴セット、例えば大量の指紋を記憶する必要がなく、必要に応じて形成するだけでよいことである。それらは記憶した後で再び消去させることもできる。そのためメモリスペースが不足することはない。別の有利な実施例によれば、現下の特徴セットとして記憶される正当者の特徴が、利用者の現下の生物測定学的特徴の多数の走査からの平均値形成で求められる。このような平均値形成を達成するために、利用者は、バイオメトリックデバイスのもとで目下の特徴、例えばその時の指紋を複数回提供しなければならない。
【００１４】
さらに有利には、データベースが暗号化され、一時的にテスト過程の時だけ復号化される。これにより、特に第３者によるデータを用いた不正利用が避けられる。
【００１５】
既に前述したようにエラーレートとしては主に、誤った受諾によるエラーレート（受諾エラーレート）と、誤った拒否によるエラーレート（拒否エラーレート）が求められる。
【００１６】
本発明の課題を解決するために、冒頭に述べたような形式のバイオメトリックデバイスにおいて、多数の外部特徴セットを含んでいるデータベースへのアクセスのもとで、テスト過程が実施され、これらの外部特徴セットと、記憶されている正当者の目下の特徴が比較され、その結果から正当者に対する個人的なエラーレートが求められる。
【００１７】
本発明の別の有利な実施例は従属請求項に記載されている。
【００１８】
以下では本発明を図面に基づいて詳細に説明する。この場合、
図１は、本発明による方法の枠内でのデータベース作成の様子とその利用がバイオメトリックデバイスと共に表わした図であり、
図２は、同等のエラーレートとの比較による受諾エラーレートと拒否エラーレートの間の関係を例示的に表わした図であり、
図３は、図２の関係を別の尺度で表わしたものであり、但し利用者の数は３である。
【００１９】
実施例
図１には、バイオメトリックセンサＳＥＮも有しているデバイスＢＡＲを用いて人数ｎの人々から対応する生物測定学的特徴、ここではそれぞれの指の指紋Ｆ１，Ｆ２………Ｆｎが走査ないし記録される。デバイスＢＡＲでは、当業者に公知のやり方で、重要な特徴がバイオメトリックセンサＳＥＮ後方に入射された情報から抽出され、特徴セットとしてデータベースＤＡＢに書込まれる。このデータベースはここでは例示的にコンパクトディスクで実現されている。
【００２０】
データベースＤＡＢは、その後でバイオメトリックデバイスＢＥＲに提供されるか、これと一緒にユーザーに供給される。バイオメトリックデバイスの稼働中にはユーザーは（ここでは正当者とも称する）、個人的な生物測定学的特徴、例えば指紋ＦＷがセンサＳＥＮを用いて入力される。抽出の後で再び目下の生物測定学的特徴ＭＢの特徴セットが作成される。この場合この特徴セットＭＢは、ユーザーによる生物測定学的特徴の入力の繰返しを介した平均化によっても作成し得る。特徴セットＭＢは、ここにおいて当該デバイスＢＥＲのメモリにファイルされ、ユーザーないし正当者は、テスト過程を開始することができる。これはユーザーの個人的特徴ＭＢに対するデータベースＤＡＢの各特徴セットＭｉのテストに用いられる。
【００２１】
テスト過程の経過の中では、正当者に対する個人的なエラーレートが求められる。詳細には１つが受諾エラーレートであり、これはどの位の頻度で不正者に当該デバイスＢＥＲがアクセスを許可したかを表わし、もう１つが拒否エラーレートＦＲＲであり、これはどの位の頻度で正当者が当該バイオメトリックデバイスＢＥＲから拒否されたかを表わしている。
【００２２】
特に拒否エラーレートＦＲＲは、（部外者によるアクセスまたはエントリの試みがないことを保証した上で）、例証されていない一連のテストで求められる。例えば数百回の試みの後で、拒否エラーレートＦＲＲをパーセント領域で求めることができる（例えば拒絶回数のカウントや、拒絶ないし許諾レベルを表わす有効値の評価などによって）。特徴セットが記憶されたならば、そこからは、拒否エラーレートＦＲＲの特性曲線が、仮想閾値に依存して求められる。同じように許諾エラーレートも、全ての外部特徴に対するユーザーの現下の個人的な特徴ＭＢのテストによって、仮想閾値に依存して求めることができる。
【００２３】
そのようにして求められた許諾エラーレートＦＡＲおよび拒絶エラーレートＦＲＲに対する特性曲線は、ユーザーに対し、その個々の安全性自体が実際の閾値の設定によって確定できるように考慮する。当該デバイスは、ユーザーに、いわゆる“Ｒｅｃｅｉｖｅｒ−Ｏｐｅｒａｔｏｒ−Ｃｕｒｖｅ”も表示する。これは図２に例示的に示されており、符号ＲＯＣが付されている。この図中に約４５度の角度で延在する直線は、“Ｅｑｕａｌ−Ｅｒｒｏｒ−Ｒａｔｅ”とも称され、比較と例示のために表わされている。
【００２４】
それに対して図３には、異なった人間に対する３つの異なる依存関係が示されており、この場合図３は、図２とは尺度の選択が異なっているだけである。すなわちここでは前記“Ｅｑｕａｌ−Ｅｒｒｏｒ−Ｒａｔｅ”が別の上昇を有している。図３では、異なった３人の人間に対する特性曲線に符号“ＲＯＣ１”、“ＲＯＣ２”、“ＲＯＣ３”がそれぞれ付されている。
【００２５】
さらに次のことが可能である。すなわち、データベースＤＡＢに対して統計的に分類された但し仮想の特徴を用いて外部特徴セットを形成することも可能である。これはその特性に関してまるで実在する人間の特徴のようになり得る。そのようなデータベースは、次のような利点を有する。すなわち、外部データベースに対する供給で、例えば許諾エラーレートに対する誤った値が受取られることが除外されるからである。なぜならその特徴セットも当該データベース内に存在するからである。実際には、人工的に作られた特徴セットが、実際の人間の“通常”の特徴セットのように立証される保証が必要である。この場合に利点として認められるのは、外部特徴セットが永続的に記憶される必要がなく、必要に応じて一時的に形成されるだけでよいことである。そのためメモリスペースは経済的に利用できる。
【００２６】
本発明では、実在する人間のデータセットが含まれているデータベースの利用のもとで有利には、部外者のデータを保護するために、データベースが暗号化され、テスト過程の期間の間だけ復号化が可能である。
【００２７】
本発明はとりわけエラーレートを求める際に個人を考慮することができる。これによって適正なセキュリティバリヤがより高い安全性とスピードで確定できる。このことは図３に示されている３つのテスト過程に基づく評価で表わされている。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明による方法の枠内でのデータベース作成の様子とその利用がバイオメトリックデバイスと共に表わした図である。
【図２】
同等のエラーレートとの比較による受諾エラーレートと拒否エラーレートの間の関係を例示的に表わした図である。
【図３】
図２の関係を別の尺度で表わした図である。
【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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