(57)【要約】【課題】生体認証に適さないユーザが、正当なユーザでないと誤って認証されることがあった。【解決手段】ユーザが正当なユーザであることを認証するための認証方法であって、前記正当なユーザであることの認証を要求する前記ユーザから生体情報を取得し、前記取得された生体情報のサンプルから特徴を抽出し、前記抽出された特徴と前記正当なユーザに対応するテンプレートとの間の、スコアによって示される類似性を求めるために、前記抽出された特徴と前記テンプレートとを比較し、前記正当なユーザが補正要素を有するかどうかを判定し、前記正当なユーザが補正要素を有すると判定された場合、前記補正要素を用いて、前記スコアを変更し、前記スコアと閾値を比較し、前記ユーザが正当なユーザか否かを認証することを特徴とする。【選択図】図５
2007128046.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが正当なユーザであることを認証するための認証方法であって、
前記正当なユーザであることの認証を要求する前記ユーザから生体情報を取得し、
前記取得された生体情報のサンプルから特徴を抽出し、
前記抽出された特徴と前記正当なユーザに対応するテンプレートとの間の、スコアによって示される類似性を求めるために、前記抽出された特徴と前記テンプレートとを比較し、
前記正当なユーザが補正要素を有するかどうかを判定し、
前記正当なユーザが補正要素を有すると判定された場合、前記補正要素を用いて、前記スコアを変更し、
前記スコアと閾値を比較し、前記ユーザが正当なユーザか否かを認証することを特徴とする認証方法。
【請求項２】
前記ユーザから取得される生体情報のサンプルは、音声であることを特徴とする請求項１に記載の認証方法。
【請求項３】
前記補正要素は、前記正当なユーザから取得された生体情報のサンプルから導出されることを特徴とする請求項１に記載の認証方法。
【請求項４】
前記補正要素は、補正要素データ記憶部から取得されることを特徴とする請求項１に記載の認証方法。
【請求項５】
前記補正要素が前記スコアに加算されることによって、前記スコアを変更することを特徴とする請求項１に記載の認証方法。
【請求項６】
前記補正要素は負の値であることを特徴とする請求項１に記載の認証方法。
【請求項７】
前記ユーザの前記スコアが前記閾値より大きい場合に、前記ユーザは、前記正当なユーザとして認証されないことを特徴とする請求項１に記載の認証方法。
【請求項８】
ユーザが正当なユーザであることを認証するための認証システムであって、
前記正当なユーザであることの認証を要求するユーザから生体情報のサンプルを取得し、前記取得された生体情報のサンプルから特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された特徴と前記正当なユーザに対応するテンプレートとの間の、スコアによって示される類似性を求めるために、前記抽出された特徴と前記テンプレートとを比較し、前記正当なユーザが補正要素を有するかどうかを判定し、前記正当なユーザが補正要素を有すると判定された場合、前記補正要素を用いて、前記スコアを変更する比較部と、
前記スコアと閾値を比較し、前記ユーザが正当なユーザか否かを認証する認証部と、を備えることを特徴とする認証システム。
【請求項９】
前記ユーザから取得される生体情報のサンプルは、音声であることを特徴とする請求項８に記載の認証システム。
【請求項１０】
前記補正要素は、前記正当なユーザから取得された生体情報のサンプルから導出されることを特徴とする請求項８に記載の認証システム。
【請求項１１】
前記補正要素は、補正要素データ記憶部から取得されることを特徴とする請求項８に記載の認証システム。
【請求項１２】
前記補正要素が前記スコアに加算されることによって、前記スコアを変更することを特徴とする請求項８に記載の認証システム。
【請求項１３】
前記補正要素は負の値であることを特徴とする請求項８に記載の認証システム。
【請求項１４】
前記ユーザのスコアが前記閾値より大きい場合に、前記ユーザは、前記正当なユーザとして認証されないことを特徴とする請求項８に記載の認証システム。
【請求項１５】
登録を要求する対象者から取得された生体情報のサンプルから特徴を抽出し、
前記抽出された特徴の標準偏差を算出し、
前記算出された特徴の標準偏差が密度関数の重心の標準偏差より大きいか否かを判定し、
前記特徴の標準偏差が前記重心の標準偏差より大きい場合に、前記密度関数に近似する傾向線に基づいて、前記対象者の補正要素を導出することを特徴とする補正要素導出方法。
【請求項１６】
前記密度関数は、サンプルの母集団の一致スコア対標準偏差の密度関数であることを特徴とする請求項１５に記載の補正要素導出方法。
【請求項１７】
前記補正要素は、さらに、前記重心から取得される平均値と前記傾向線から取得される前記対象者のスコアとの差分から導出されることを特徴とする請求項１５に記載の補正要素導出方法。
【請求項１８】
前記抽出された特徴の標準偏差が閾値より大きいか否かを判定し、前記抽出された特徴の標準偏差が前記閾値より大きいと判定された場合に、前記特徴の前記標準偏差の代わりに前記閾値を用いて、前記補正要素が導出されることを特徴とする請求項１５に記載の補正要素導出方法。
【請求項１９】
前記補正要素は補正データ記憶部に記憶されることを特徴とする請求項１５に記載の補正要素導出方法。
【請求項２０】
登録を要求する対象者から取得された生体情報のサンプルは音声であることを特徴とする請求項１５に記載の補正要素導出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが正当なユーザであることを認証する認証方法に関し、特に、ユーザの音声によって正当なユーザであることを認証する認証方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認証は、生物学的なデータを測定し、統計的にそのデータを解析する科学技術である。生体情報は、本人であることを認識するため、又は認証要求者が本人であるかを認証するために用いられる測定可能な身体の特性又は個人の行動特性である。一般に、生体認証は、人間のある解剖学的特性及び生理学的特性を統計的に測定する。なお、測定された解剖学的特性及び生理学的特性は、人間個人を一意に識別できる特性である。生体認証の例としては、指紋認証、網膜走査認証、手認証、署名認証、及び話者認証が含まれる。
【０００３】
認証（照合ともいう）は、ユーザが本人であることを認証するプロセスである。認証は、ユーザが、登録された正当なユーザであるか、それとも詐称者であるかを判定することを目的とする。一般に、認証は５つの段階を含む。この５つの段階は、入力が取得される段階、雑音等の不要な入力が選択的に除去される段階、一組の特徴ベクトルを抽出するために入力が変換される段階、特徴ベクトルの統計的な表示が生成される段階、及び取得された入力と登録中に予め収集された情報とが比較される段階を含む。
【０００４】
話者認証システム（音声認証システムとしても知られている）は、本人であることが認証された話者の音声と話者認証システムに登録された音声とが一致するか試す。話者認証システムは音声を用いることによって、安全なアクセスを確保するための手段を提供する。話者認識システム又は話者認証システムに認証が要求された際、認証要求者によって発声された単語若しくは句、又は個々の話者の話のサンプルが認証要求者から取得される。正当な認証要求者は、認証された本人に対応する特徴と認証要求者の発話とが一致する。
【０００５】
話者認証システムの学習では、認証要求者は、一般に話者認証システムに音声サンプル又は音声発話を提供する。この音声サンプル又は音声発話は、認証要求者によって認証が要求される本人に対応するモデルに対してスコアが付与される。次に、付与されたスコアに基づいて、認証要求者が本人であるか否かが認証される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
生体認証システムによって、ユーザが正当なユーザでないと誤って認証される不安定な生体情報又は信頼性のない生体情報を有するユーザのグループが存在した。この不安定な生体情報又は信頼性のない生体情報を有するユーザは、「ゴート」と呼ばれる場合がある。このようなユーザが正当なユーザでないと誤って認証される可能性を低減させる生体認証システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の代表的な一形態によると、ユーザが正当なユーザであることを認証するための認証方法であって、前記正当なユーザであることの認証を要求する前記ユーザから生体情報を取得し、前記取得された生体情報のサンプルから特徴を抽出し、前記抽出された特徴と前記正当なユーザに対応するテンプレートとの間の、スコアによって示される類似性を求めるために、前記抽出された特徴と前記テンプレートとを比較し、前記正当なユーザが補正要素を有するかどうかを判定し、前記正当なユーザが補正要素を有すると判定された場合、前記補正要素を用いて、前記スコアを変更し、前記スコアと閾値を比較し、前記ユーザが正当なユーザか否かを認証することを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
ユーザの生体情報の特徴を用いて生体認証が実行される場合に、生体情報の特徴が生体認証に適さないユーザが存在する。例えば、指紋が非常に薄い傾向にある高齢者は、指紋を用いる生体認証に適さない。また、声が不安定である病状のユーザは、音声を用いる生体認証に適さない。以下の実施形態では、生体認証のアルゴリズムにおいて、ユーザを認証する精度を低下させずに、生体認証に適さないユーザに生体認証システムが適用できるようにする。具体的には、生体情報が登録されるプロセスにおいて取得される生体情報の特徴ベクトルを用いて、生体認証システムに登録された登録者（例えば、ユーザ）の生体情報の分散が求められる。生体情報が登録されるプロセスの実行中に、ユーザの生体情報の特徴（例えば、特徴ベクトル）と生体認証システムの信頼性との間の関係を用いて、生体認証システムにとって信頼性のない特徴を有するユーザが識別される。ユーザの認証中に、信頼性のない生体情報の特徴を有するユーザの生体情報の一致スコアを補正できる。これによって、問題のあるユーザが正しく認証される。
【０００９】
このような生体認証システムによって、通常ならば生体認証システムにとって信頼性のない特徴を有するユーザにも、信頼性の高い生体認証が実現される。適用されたプロセスの実施形態は、信頼性の低い生体情報の特徴を有するユーザの一致スコアのみが補正されるように実現される。よって、生体認証システムの全体的な処理において、信頼性の高い生体情報の特徴を有するユーザの一致スコアは、補正されないまま維持できる。さらに、信頼性の低い生体特徴を有するユーザの一致スコアの補正は、最小限にすることができる。
【００１０】
一般に、本実施形態は、（１）オフライントレーニング、（２）補正要素の算出（３）補正要素の適用、のうち一つ又は複数を含む。これらの種々の態様及び特徴について実施形態で説明する。なお、本実施形態では、声又は音声による生体認証について説明する。なお、当業者であれば、本実施形態を他の生体認証（例えば、指紋による生体認証及び虹彩による生体認証等）に適用できる。
【００１１】
（オフライントレーニング）
オフライントレーニングでは、人（ユーザ）の生体情報の特徴と生体認証システムの信頼性との関係が生成される。図１は、本発明の実施形態の母集団の密度関数グラフ１００を示す図である。密度関数グラフ１００では、特徴ベクトルとある母集団の基準テンプレートとの間の一致スコアが、その母集団の各サンプルの標準偏差に対してプロットされる。図１に示す母集団の密度関数グラフ１００は、音声による生体認証アプリケーションの音声データに基づいて生成される。密度関数グラフ１００のｘ軸１０２は、標準偏差の値を示す。密度関数グラフ１００のｙ軸１０４は、一致スコアの値を示す。図１に示す密度関数グラフ１００では、一致スコアが小さいほど、特徴ベクトルと基準テンプレートとがより一致していることを示す（つまり、一致スコアが小さければ一致度が高い）。図１に示す密度関数グラフ１００の各点（例えば、点１０６）は、生体情報のサンプルの標準偏差に対して一致スコアがプロットされたものであることを示す。
【００１２】
図１に示す密度関数グラフ１００の点の分布に基づいて、以下の考察がされる。（１）データは、分布領域の重心を示す中心に集まる。（２）生体情報のサンプルの標準偏差（ＳＤ）が大きくなるにつれて、一致スコアも大きくなる。小さい標準偏差を有するユーザほど、小さい一致スコアを有する（なお、一致スコアが小さいほど、特徴ベクトルと基準テンプレートとが一致していることを示す）。
【００１３】
図２は、本発明の実施形態の母集団の特徴ベクトルと基準テンプレートとの間の一致スコアがその母集団の各サンプルの標準偏差に対してプロットされている密度関数グラフ２００を示す図である。図１と同様に、図２に示す密度関数グラフ２００のｘ軸２０２は、標準偏差の値を示し、ｙ軸２０４は、一致スコアの値を示す。
【００１４】
図２では、密度関数に対する種々の傾向線２０６、２０８、及び２１０がプロットされる。これらの傾向線は、一次方程式、二次方程式、及び三次方程式の傾向線を含む（例えば、傾向線２０６は、一次方程式の傾向線を示す一次傾向線である。傾向線２０８は、二次方程式の傾向線を示す二次傾向線である。傾向線２１０は、三次方程式の傾向線を示す三次傾向線である。）。また、これらの傾向線は、密度関数のデータを近似したものである。これらの近似式は、かなり直線的である。したがって、本実施形態では、単純な直線の方程式（例えば、傾向線２０６等）は、一致スコアと標準偏差との密度関数のグラフに追従する傾向を示す。
【００１５】
図３は、本発明の実施形態の生体認証システムのトレーニングプロセス３００のフローチャートである。トレーニングプロセス３００は、オフラインで実行される。正当なユーザのテストセットとなる生体情報が取得される（３０２）。次にテストセットの最後のユーザか否かが判定される（３０４）。最後のユーザと判定された場合、ステップ３１６の処理に進む。最後のユーザでないと判定された場合、ステップ３０６の処理に進む。ステップ３０４の処理で、最後のユーザでないと判定された場合の経路が示すように、テストセットとなる各ユーザの生体情報は、以下の反復する処理（ステップ３０８〜ステップ３１４の処理）の対象となる。
【００１６】
一つ又は複数の特徴係数を含む特徴ベクトルは、ユーザの生体情報のサンプルから抽出される（３０６）。次に、各特長係数の標準偏差が算出される。そして、算出された各特長ベクトルの標準偏差から特徴ベクトルの標準偏差の平均が算出される（３０８）。処理対象の生体情報を有するユーザが生体認証システムに登録される（３１０）。次に、一致スコア（また、認証スコアともいう）が、ユーザの認証サンプルから算出される（３１２）。次に、認証サンプルの標準偏差が算出され、ステップ３０４の処理に戻る（３１４）。
【００１７】
テストセットの最後のユーザの生体情報がステップ３０６〜ステップ３１４の処理の対象とされた後、ステップ３０４の処理で最後のユーザと判定されることによって、ステップ３１６の処理に進む。ステップ３１４の処理で算出された標準偏差及びステップ３１２の処理で算出された一致スコアを用いて、標準偏差対一致スコアの散布図（つまり、密度関数グラフ）が生成される（３１６）。
【００１８】
次に、生成された密度関数グラフから、プロットされた点が分布する分布領域の重心の座標が算出される（３１８）。そして、算出された重心の座標は、重心データ記憶部３２０に記憶される（３２０）。なお、重心は、ｘ軸の値及びｙ軸の値（つまり、重心の標準偏差の値及び重心の一致スコアの値）によって示される。
【００１９】
ステップ３１６の処理で生成された密度関数グラフの傾向線が算出される（３２２）。図３に示すように、導出された傾向線は、一次傾向線を含む。一次傾向線は、ｓｃｏｒｅ＝ｍ＊ｓｄｅｖ＋ｃの形で示される。なお、ｓｃｏｒｅはスコアであり、ｓｄｅｖは標準偏差である。ステップ３２２の処理で導出された傾向線は、ライン表現データ記憶部３２４（例えば、データベース）に記憶される。
【００２０】
（補正要素の算出）
登録中、密度関数グラフにおいて導出された傾向線を用いて、生体認証プロセスで用いられる補正要素が算出される。図４は、本発明の実施形態の補正要素を導出するプロセス４００のフローチャートである。エンドユーザ（すなわち、登録者の可能性のある者）の生体情報のサンプル（すなわち、特徴データ）が取得される（４０２）。次に、取得された生体情報のサンプルから特徴ベクトルが抽出される（４０４）。特徴ベクトルに含まれる各特長係数の標準偏差が算出される。そして、特徴ベクトルの標準偏差の平均（特徴ベクトルの標準偏差ともいう）が算出される（４０６）。
【００２１】
一致スコア対標準偏差の密度関数の重心の情報が、重心データ記憶部４１０（例えば、データベース）から取得される。なお、密度関数は、予め算出されている。重心の情報は、一致スコアの重心の値（重心の座標（ｃｘ、ｃｙ）のｃｙ）及び標準偏差の重心の値（重心の座標（ｃｘ、ｃｙ）のｃｘ）を含む。ステップ４０６の処理で導出された特徴ベクトルの標準偏差と取得された重心の標準偏差の値（すなわち、ｃｘ）とが比較される（４０８）。特徴ベクトルの標準偏差が、重心の標準偏差より小さい場合（すなわち、特徴ベクトルの標準偏差の座標が、密度関数グラフにおいて、重心の座標よりも左側に位置する場合）、ステップ４１２の処理で、そのユーザの一致スコアは、補正する必要がないとされ、そのユーザが生体認証システムに登録される。
【００２２】
一方、ステップ４０６の処理で算出された特徴ベクトルの標準偏差が、重心の標準偏差よりも大きい場合（すなわち、特徴ベクトルの標準偏差の座標が、密度関数グラフにおいて、重心の座標よりも右側に位置する場合）、ステップ４０８の処理で、正当なユーザである可能性のあるユーザの補正要素を算出するために、ステップ４０８の処理でＮｏと判定され、ステップ４１４の処理に進む。
【００２３】
次に、ステップ４０６の処理で算出された特徴ベクトルの標準偏差の値が、最大値より大きいか否かが判定される。特徴ベクトルの標準偏差が最大値より大きい場合、特徴ベクトルの値が最大値に設定される（すなわち、ステップ４０６の処理で算出された特徴ベクトルの標準偏差の値から、最大値より大きい分の値が減算される）（４１４）。
【００２４】
例えば、最大値は、対象者（つまり、ユーザ）の総数の約５％〜２０％（１０％が好ましい）がその最大値の右側に位置するように、一致スコア対標準偏差の密度関数グラフの右側の標準偏差の値に設定される。標準偏差の最大値が設定されることによって、非常に大きい標準偏差の異常な値による誤った補正を回避できる。
【００２５】
次に、ステップ４０６の処理で算出された特徴ベクトルの標準偏差の値（又はステップ４１４の処理で変更された特徴ベクトルの標準偏差の値）を用いて、特徴ベクトルの補正要素が導出される（４１６）。一つの実施形態としては、予め算出された標準偏差対一致スコアの密度関数の重心のライン表示アルゴリズムに標準偏差の値（変更された標準偏差の値）が適用されることによって、補正要素が導出される。前述したように、ライン表示アルゴリズムは、例えば線形（例えば、一次傾向線）であり、ライン表示アルゴリズムは、例えば、ｓｃｏｒｅ＝ｍ＊ｓｄｅｖ＋ｃとして示される。ここで、「ｍ」はラインの傾きを示し、「ｓｄｅｖ」は標準偏差の値を示し、「ｃ」は密度関数グラフの一致スコアの軸と傾向線との交点を示す定数である。ステップ４１６の処理で用いられるライン表示アルゴリズムは、重心ライン表示データ記憶部４１８から取得される。なお、重心ライン表示データ記憶部４１８は、重心データ記憶部４１０の少なくとも一部を含む。ステップ４１６の処理によって出力される値は、特徴ベクトルの補正要素として用いられ、補正要素データ記憶部４２０に記憶される。補正要素の値は、アルゴリズムｃｏｒｒ＝ｃｙ−ｓｃｏｒｅから導出される。ここで、「ｃｏｒｒ」は補正要素の値を示し、「ｃｙ」は重心の一致スコア（すなわち、重心（ｃｘ，ｃｙ）の一致スコア）を示し、「ｓｃｏｒｅ」はライン表示を示す。
【００２６】
本実施形態に従って補正要素が実際に導出されるためのプロセスを、以下の具体的なコードを用いて説明する。
【００２７】
ｓｃｏｒｅ＝０．６３＊ｓｄｅｖ＋１．４；
ｃｏｒｒ＝ｙｃ−ｓｃｏｒｅ；
ここで、
「ｓｃｏｒｅ」は、密度関数の重心についてのライン表示であるを示す；
「ｓｄｅｖ」は、特徴ベクトルの標準偏差の値又は特徴ベクトルの標準偏差の値が最大値より大きい場合には最大値を示す；
「ｃｏｒｒ」は、補正要素の値を示す；
「ｙｃ」は、重心の一致スコア値（たとえば、重心（ｃｘ，ｃｙ）のｃｙ）を示す。
【００２８】
（補正要素の適用）
認証中、特定のユーザの生体情報の信頼性に応じて適用される補正要素に基づいて、ユーザの一致スコアが補正される。このように、ユーザの補正された一致スコアは、ユーザ自身の声又は他の生体情報の特性に適合した一致スコアとして機能する。図４について前述したように、補正要素自体は、登録プロセス中に導出される。図５で説明するプロセスに従って、ユーザの一致スコアに補正要素を適用する。
【００２９】
図５は、本発明の実施形態の補正要素を適用する生体情報認証プロセス５００のフローチャートである。正当なユーザであることの認証を要求するユーザ（すなわち、「認証要求者」）によって入力された生体情報から、特徴ベクトルが取得される（５０２）。取得された特徴ベクトル、及び例えば認証を要求されている本人に対応する基準テンプレートを用いて、一致スコア（又は「認証スコア」）が算出される（５０４）。認証を要求されている正当なユーザに対応する補正要素を有する場合、補正要素（「Ｃｏｒｒ」ともいう）が補正要素データ記憶部５０８から取得される。そして取得された補正要素が一致スコアに加算され、認証要求者の調整された一致スコアが取得される（５０６）。なお、調整された一致スコアは、「調整された一致スコア＝一致スコア＋補正要素」の関係式で求められる。次に、調整された一致スコアが生体認証判定モジュールによって用いられる。そして、生体認証判定モジュールは、認証要求者を正当なユーザとして認証するか否かを判定する（５１０）。
【００３０】
補正要素が一致スコアに適用されたことが生体認証システムによって実行される判定に与える影響について、図６に示す密度関数グラフ６００を参照して説明する。図６に示す密度関数グラフ６００では、各点（例えば、点６０２）は、生体認証システムにおける認証要求者を示す。また、各点は、その認証要求者の一致スコア及び標準偏差を示す。
【００３１】
密度関数グラフ６００の両端にわたって伸びる水平境界線６０４は、生体認証システムの一致スコアの閾値を示す。この一致スコアの閾値（密度関数グラフ６００の境界線６０４の位置）は、生体認証システム毎に異なり、特定の実施態様のニーズを満たすように設定できる。水平境界線６０４は、密度関数グラフ６００を上部領域６０６及び下部領域６０８に分割する。生体認証システムでは、上部領域６０６（すなわち、詐称者ゾーン）に位置する点の認証要求者は、詐称者とされる。すなわち、上部領域６０６に位置する点の認証要求者は、正当なユーザとして認証されない。また、下部領域６０８（すなわち、正当なユーザゾーン）に位置する点の認証要求者は、正当なユーザとして認証される。
【００３２】
図６に示すように、丸の付いた点によって示される二人の認証要求者の点は、境界線６０４の近くに位置する。通常、認証要求者「１」は、生体認証システムによって、常に正当なユーザとして認証されない（すなわち、認証要求者「１」は詐称者とされる）。認証要求者「２」については、認証要求者「２」の声のサンプルにおいて、声の小さな変動によって、認証要求者「２」の一致スコアが大きくなる場合がある。この場合、認証要求者「２」の点は、境界線６０４を越えて上部領域６０６に位置する。結果として、生体認証システムは、認証要求者「２」を詐称者とする場合が頻繁にある。すなわち、生体認証システムは、認証要求者「２」を正当なユーザとして認証しない場合が頻繁にある。
【００３３】
本実施形態では、認証要求者「１」及び「２」の点等、境界線６０４の近くに位置する点を有する認証要求者の一致スコアに補正要素が適用されるので、生体認証システムは、これらの認証要求者を正当なユーザとして認証できる。認証要求者「１」及び「２」の一致スコアに対する補正要素の適用は、下向きの矢印によって示される。これらの矢印によって示されるように、認証要求者「１」及び「２」の一致スコアに補正要素が適用されると、認証要求者「１」及び「２」一致スコアは下方に移動し、境界線の下に位置する。結果として、主張者「１」及び「２」は、生体認証システムによって正当なユーザとして認証される可能性が高くなる。
【００３４】
図７は、本発明の実施形態のコンピュータ７００のハードウェアの構成を示す図である。コンピュータ７００は、システムバス７０４を介して相互接続されるマイクロプロセッサ等の中央処理装置７０２及び複数の他のユニットを有する。図７に示すコンピュータ７００は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）７０６、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）７０８、Ｉ／Ｏアダプタ７１０、ユーザインターフェースアダプタ７１６、通信アダプタ７２６、及び表示アダプタ７３０を備える。Ｉ／Ｏアダプタ７１０を介して、例えば、ディスクストレージユニット７１２及びプリンタ７１４等の周辺デバイスがバス７０４に接続される。ユーザインターフェースアダプタ７１６を介して、ユーザインタフェースデバイス及び／又はユーザインタフェースデバイスがバス７０４に接続される。ユーザインタフェースデバイスとしては、例えば、キーボード７１８、マウス７２０、スピーカ７２２及びマイク７２４等がある。他のユーザインタフェースデバイスとしては、タッチスクリーン及びデジタルカメラ等がある。通信アダプタ７２６は、コンピュータ７００を通信ネットワーク７２８（例えば、データ処理ネットワーク）に接続する。表示アダプタ７３０を介して、表示デバイス７３２がバス７０４に接続される。コンピュータ７００は、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム（Ｏ／Ｓ）、Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ  Ｏ／Ｓ、Ｌｉｎｕｘ  Ｏ／Ｓ（登録商標）、及びＵＮＩＸ（登録商標）  Ｏ／Ｓ等のオペレーティングシステムを利用できる。当業者であれば、前述したオペレーティングシステム以外のプラットフォーム及びオペレーティングシステムを本実施形態に適用できる。また、当業者であれば、汎用コンピュータハードウェア又は専用コンピュータハードウェアとソフトウェアを適切に組み合わせて、本明細書で説明したさまざまな実施形態を実施するためのコンピュータシステム又はコンピュータサブシステムを実現できる。
【００３５】
また、本発明の実施形態は、例えば、ＡｃｔｉｖｅＸ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ、及びＣ＋＋等のコンピュータプログラム言語を用いて実現できる。また、本発明の実施形態は、オブジェクト指向型プログラミングを用いても、実現できる。コンピュータプログラム言語によって生成されたプログラムは、コンピュータが読み出しできるコードを含む。また、このプログラムは、一つ又は複数のコンピュータが読み出しできる媒体内に記憶されることによって、コンピュータプログラム製品（すなわち、製造品）が製造される。コンピュータが読み出しできる媒体は、例えば、固定（ハード）ディスクドライブ、フロッピーディスク、光ディスク、磁気テープ及び半導体メモリ（例えば、ＲＯＭ等）等であってもよいし、インターネット、他の通信ネットワーク又は通信リンク等の任意の送受信媒体であってもよい。プログラムを記憶する製造品は、或る媒体からプログラムが直接実行されること、或る媒体から別の媒体へプログラムがコピーされること、又はプログラムがネットワークを介して送信されることによって、生成され、使用される。
【００３６】
前述したように、生体認証システムにユーザを登録するためのプロセスが実行される。一例としては、生体認証システムに登録を要求するユーザから生体情報のサンプルが取得される。取得された生体情報のサンプルから、少なくとも一つの特徴ベクトルが抽出される。抽出された特徴ベクトルは、一つ又は複数の特徴係数を含む。抽出された特徴ベクトルに含まれる各特徴係数について、標準偏差が算出される。また、特徴係数の標準偏差の平均が算出され、特徴ベクトルの標準偏差が算出される。
【００３７】
次に、算出された特徴ベクトルの標準偏差の値が、例えば、サンプル母集団の一致スコア対標準偏差の密度関数の重心の標準偏差の値よりも大きいか否かが判定される。特徴ベクトルの標準偏の差が密度関数の重心の標準偏差よりも大きいと判定された場合、密度関数の一次傾向線及び特徴ベクトルの標準偏差に基づいて、ユーザの補正要素が導出される。
【００３８】
補正要素は、一致スコア対標準偏差の密度関数の重心の一致スコアの値と、密度関数の傾向線から導出されたユーザの一致スコアとの差分から導出される。言い換えると、密度関数の傾向線及びユーザの特徴ベクトルの標準偏差から、ユーザの特徴ベクトルの「予測された」一致スコアが算出されることによって、補正要素は導出される。なお、一致スコア対標準偏差の密度関数の重心の一致スコアの値から「予測された」一致スコアの値が減算されることによって、補正要素が導出される。また、補正要素を導出するプロセスでは、特徴ベクトルの標準偏差の値が最大値（例えば、最大値は、予め定義されているものとする。）より大きいか否かが判定される。さらに、補正要素を導出するプロセスでは、特徴ベクトルの標準偏差の値が最大値より大きいと判定された場合、特徴ベクトルの標準偏差の値が最大値に変更される。特徴ベクトルの標準偏差の値が最大値よりも大きい場合、当初算出された特徴ベクトル標準偏差の代わりに最大値及び傾向線を用いて、ユーザの補正要素が導出される。なお、導出された補正要素は、メモリ又はメモリデバイスの補正要素データ記憶部に記憶される。
【００３９】
認証要求者が正当なユーザであることを認証するプロセスの実施の形態も、前述した内容に従って実現できる。本発明の一実施態様では、生体情報を取得するコンポーネントを用いて、認証を要求する認証要求者から生体情報のサンプルが取得される。なお、本発明の一実施形態では、取得された生体情報のサンプルは、認証要求者の音声のサンプル（つまり、声のサンプル）である。次に、取得された生体情報は、抽出コンポーネントによって用いられる。なお、抽出コンポーネントによって、取得された生体情報のサンプルから少なくとも一つの特徴ベクトルが抽出される。
【００４０】
次に、抽出された特徴ベクトルと、認証を要求されている正当なユーザ対応する予め生成された基準テンプレート（すなわち、生体認証システムに登録されたユーザの基準テンプレート）とが比較され、抽出された特徴ベクトルと基準テンプレートとが類似する度合（すなわち、抽出された特徴ベクトルと基準テンプレートとが類似する量）が算出される。算出された類似度は、比較された結果として出力される一致スコアによって示される。本発明の一実施形態では、特徴ベクトルと基準テンプレートとが比較される処理は、抽出コンポーネントに接続される比較コンポーネントによって実行される。
【００４１】
次に、認証を要求されている正当なユーザに対応する補正要素を有するか否かが判定される。この処理では、登録されたユーザの補正要素が記憶される補正要素データ記憶部を検索することによって、認証を要求されている正当なユーザに対応する補正要素が存在するか否かが判定される。補正要素データ記憶部は、メモリ及びメモリデバイスの少なくとも一方に記憶される。認証を要求されている正当なユーザに対応する補正要素が検索中に検出された場合、検出された補正要素が補正要素データ記憶部から取得される。そして、取得された補正要素を用いて、算出された一致スコアが変更され、変更された一致スコアが導出される。一致スコアが補正要素に基づいて変更されることによって、特徴ベクトルと基準テンプレートとが類似する度合が、生体認証に適合するように、効果的に増加される。本発明の一実施の形態では、補正要素が一致スコアに加算されることによって、一致スコアが変更される。なお、一致スコアが小さければ、特徴ベクトルと基準テンプレートとが類似する度合が高いことを示す。例えば、値が２である一致スコアは、値が３である一致スコアよりも、特徴ベクトルと基準テンプレートとがより一致していることを示す。実施態様では、補正要素が加算されることによって、一致スコアの値が低くなるように、補正要素が負の値である。
【００４２】
次に、判定コンポーネントは、認証を要求されている本人に対応するが補正要素を有する場合には変更された一致スコア、又は認証を要求されている正当なユーザに対応するが補正要素を有さない場合には変更されない一致スコアのいずれかの一致スコアと閾値とを比較し、正当なユーザとして認証要求者を認証するか否かを判定する。認証要求者の一致スコアの値又は変更された一致スコアの値が判定閾値より大きい場合、生体認証システムは、その認証要求者を拒否する（すなわち、その認証要求者は、詐称者として分類される）。
【００４３】
以下の参考文献は、その全内容が参照のために本明細書に組み込まれる。
【００４４】
A. K. Jain、A. Ross、S. Prabhakar著「An Introduction to Biometric Recognition」（IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Special Issue on Image- and Video-Based Biometrics, Vol. 14, No. 1, pp. 4-20, January 2004）、及び、Ruud M. Bolle、Sharath Pankanti、Nalini K. Ratha著「Evaluation Techniques for Biometric-Based Authentication Systems (FRR)」（IBM Computer Science Research Report RC 21759, 2000）。
【００４５】
本明細書に基づいて、本発明のさまざまな実施形態を、コンピュータプログラミングを用いて実現できる。また、本明細書に基づいて、本発明のさまざまな実施形態をコンピュータソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの任意の組み合わせ若しくはサブセットを含む技術的な技法を用いて実現できる。コンピュータプログラム言語によって生成されたプログラムは、コンピュータが読み出しできるコードを含む。また、このプログラムは、１つ又は２つ以上のコンピュータが読み出しできる媒体内に格納されることによって、コンピュータプログラム製品（すなわち、製造品）の実施形態が製造される。コンピュータが読み出しできる媒体は、例えば、固定（ハード）ドライブ、ディスケット、光ディスク、磁気テープ、半導体メモリ（例えばＲＯＭ及びフラッシュメモリ等）等であってもよいし、インターネット、他の通信ネットワーク又は通信リンク等の任意の送受信媒体であってもよい。プログラムを格納する製造品は、或る媒体からプログラムが直接実行されること、或る媒体から別の媒体へプログラムがコピーされること、又はプログラムがネットワークを介して送信されることによって、生成され、使用される。また、コンピュータ科学に関する当業者であれば、汎用コンピュータハードウェア又は専用コンピュータハードウェアとソフトウェアを適切に組み合わせて、本明細書で説明したさまざまな実施形態を実施するためのコンピュータシステム又はコンピュータサブシステムを実現できる。
【００４６】
さまざまな実施形態を説明してきたが、これらの実施の形態は、本発明を限定するものではなく、本発明の例として提示されたものにすぎない。したがって、本発明の範囲は、例示の実施形態のいずれによっても限定されるべきでなく、特許請求の範囲の記載及びそれらの均等物によって定められる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の実施形態の母集団の密度関数グラフを示す図である。
【図２】本発明の実施形態の母集団の特徴ベクトルと基準テンプレートとの間の一致スコアがその母集団の各サンプルの標準偏差に対してプロットされている密度関数グラフを示す図である。
【図３】本発明の実施形態の生体認証システムのトレーニングプロセスのフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態の補正要素を導出するプロセスのフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態の補正要素を適用する生体情報認証プロセスのフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態の一致スコアに補正要素を適用した密度関数グラフを示す図である。
【図７】本発明の実施形態のコンピュータのハードウェアの構成を示す図である。
【符号の説明】
【００４８】
１００  密度関数グラフ
３００  トレーニングプロセス
４００  補正要素を導出するプロセス
５００  生体情報認証プロセス
【図３】
2007128046.tif 000003
【図４】
2007128046.tif 000004
【図５】
2007128046.tif 000005
【図７】
2007128046.tif 000006
【図１】
2007128046.tif 000007
【図２】
2007128046.tif 000008
【図６】
2007128046.tif 000009