(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ照合用の閾値を求める閾値決定装置において、
複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、入力される割合で要求される誤合致率を満たす前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める個別閾値評価手段と、
前記個別閾値評価手段で求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価手段と、
前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて、前記誤合致率が達成されるように前記複数のデータに共通する全体閾値を、前記複数のデータを照合するための閾値として求める演算手段を有することを特徴とする閾値決定装置。
【請求項２】
前記演算手段は、認証に要求される保証率と前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布とを入力として、前記要求される誤合致率が前記要求される保証率で保証される閾値を前記全体閾値として求めるものであることを特徴とする請求項１記載の閾値決定装置。
【請求項３】
前記演算手段は、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて、前記全体閾値と、前記要求される誤合致率未満であることを保証するデータの割合との関係を求めるものであることを特徴とする請求項１記載の閾値決定装置。
【請求項４】
前記照合評価値は、類似度又は距離の情報であることを特徴とする請求項１記載の閾値決定装置。
【請求項５】
前記データは、本人を特定する生体情報であることを特徴とする請求項１記載の閾値決定装置。
【請求項６】
前記生体情報は、指紋データであることを特徴とする請求項５記載の閾値決定装置。
【請求項７】
認証対象物の生体データに基づいて認証を行う本人認証システムにおいて、
複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、入力される割合で要求される誤合致率を満たす前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める個別閾値評価手段と、
前記個別閾値評価手段で求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価手段と、
前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて、前記誤合致率が達成されるように前記複数のデータに共通する全体閾値を、前記複数のデータを照合するための閾値として求める演算手段と、
前記演算手段で求められた全体閾値を用いて本人の認証を行う認証手段を有することを特徴とする本人認証システム。
【請求項８】
前記演算手段は、認証に要求される保証率と前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布とを入力として、前記要求される誤合致率が前記要求される保証率で保証される閾値を前記全体閾値として求めるものであることを特徴とする請求項７記載の本人認証システム。
【請求項９】
前記演算手段は、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて、前記全体閾値と、前記要求される誤合致率未満であることを保証するデータの割合との関係を求めるものであることを特徴とする請求項７記載の本人認証システム。
【請求項１０】
データ照合用の閾値を求める方法であって、
複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、入力される割合で要求される誤合致率を満たす前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める個別閾値評価ステップと、
前記個別閾値評価ステップで求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価ステップと、
前記個別閾値分布評価ステップで求められた個別閾値分布に基づいて、前記誤合致率が達成されるように前記複数のデータに共通する全体閾値を、前記複数のデータを照合するための認証閾値として求める演算ステップとを実行することを特徴とする閾値決定方法。
【請求項１１】
前記演算ステップにおいて、認証に要求される保証率と前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布とを入力として、前記要求される誤合致率が前記要求される保証率で保証される閾値を前記全体閾値として求めることを特徴とする請求項１０記載の閾値決定方法。
【請求項１２】
前記演算ステップにおいて、前記個別閾値分布評価ステップで求められた個別閾値分布に基づいて、前記全体閾値と、前記要求される誤合致率未満であることを保証するデータの割合との関係を求めるものであることを特徴とする請求項１０記載の閾値決定方法。
【請求項１３】
前記照合評価値の閾値として、類似度又は距離の閾値を設定し、前記類似度又は距離の閾値を前記個別閾値として各データ毎に求めることを特徴とする請求項１０記載の閾値決定方法。
【請求項１４】
前記データとして、本人を特定する生体情報を用いることを特徴とする請求項１０記載の閾値決定方法。
【請求項１５】
前記生体情報として、指紋データを用いることを特徴とする請求項１４記載の閾値決定方法。
【請求項１６】
認証対象物の生体データに基づいて認証を行う本人認証方法において、
複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、入力される割合で要求される誤合致率を満たす前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める個別閾値評価ステップと、
前記個別閾値評価ステップで求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価ステップと、
前記個別閾値分布評価ステップで求められた個別閾値分布に基づいて、前記誤合致率が達成されるように前記複数のデータに共通する全体閾値を、前記複数のデータを照合するための閾値として求める演算ステップと、
前記演算ステップで求められた全体閾値を用いて本人の認証を行う認証ステップとを実行することを特徴とする本人認証方法。
【請求項１７】
前記演算ステップにおいて、認証に要求される保証率と前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布とを入力として、前記要求される誤合致率が前記要求される保証率で保証される閾値を前記全体閾値として求めることを特徴とする請求項１６記載の本人認証方法。
【請求項１８】
前記演算ステップにおいて、前記個別閾値分布評価ステップで求められた個別閾値分布に基づいて、前記全体閾値と、前記要求される誤合致率未満であることを保証するデータの割合との関係を求めることを特徴とする請求項１６記載の本人認証方法。
【請求項１９】
閾値を決定する閾値決定装置を構成するコンピュータに、
複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、入力される割合で要求される誤合致率を満たす前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める機能と、
前記個別閾値評価ステップで求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める機能と、
前記個別閾値分布評価ステップで求められた個別閾値分布に基づいて、前記誤合致率が達成されるように前記複数のデータに共通する全体閾値を、前記複数のデータを照合するための閾値として求める機能とを実行させることを特徴とする閾値決定プログラム。
【請求項２０】
前記コンピュータに、
認証に要求される保証率と前記求められた個別閾値分布とを入力として、前記要求される誤合致率が前記要求される保証率で保証される閾値を前記全体閾値として求めることを特徴とする請求項１９記載の閾値決定プログラム。
【請求項２１】
前記コンピュータに、
前記求められた個別閾値分布に基づいて、前記全体閾値と、前記要求される誤合致率未満であることを保証するデータの割合との関係を求めることを特徴とする請求項１９記載の閾値決定プログラム。
【請求項２２】
前記コンピュータに、前記照合評価値の閾値としての類似度又は距離の閾値を前記個別閾値として各データ毎に求める機能を実行させることを特徴とする請求項１９記載の閾値決定プログラム。
【請求項２３】
前記データとして、本人を特定する生体情報を用いることを特徴とする請求項１９記載の閾値決定プログラム。
【請求項２４】
前記生体情報として、指紋データを用いることを特徴とする請求項２３記載の閾値決定プログラム。
【請求項２５】
認証対象物の生体データに基づいて認証を行う本人認証システムを構成するコンピュータに、
複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、入力される割合で要求される誤合致率を満たす前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める機能と、
前記求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める機能と、
前記求められた個別閾値分布に基づいて、前記誤合致率が達成されるように前記複数のデータに共通する全体閾値を、前記複数のデータを照合するための閾値として求める機能と、
前記求められた全体閾値を用いて本人の認証を行う機能とを実行させることを特徴とする本人認証プログラム。
【請求項２６】
前記コンピュータに、
認証に要求される保証率と前記求められた個別閾値分布とを入力として、前記要求される誤合致率が前記要求される保証率で保証される閾値を前記全体閾値として求める機能を実行させることを特徴とする請求項２６記載の本人認証プログラム。
【請求項２７】
前記コンピュータに、
前記求められた個別閾値分布に基づいて、前記全体閾値と、前記要求される誤合致率未満であることを保証するデータの割合との関係を求めることを特徴とする請求項２６記載の本人認証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば指紋などのデータ同士について類似度などの照合評価値の閾値を決定する閾値決定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人を認証する方法として、個人の身体的特徴を利用したバイオメトリクス認証が知られている。これは、指紋や顔といった個人特有の身体的特徴が登録してあるものと同じであるか否かを調べ、同じである場合に本人と認証するものである。例えば指紋認証の場合、認証を受けたい人が予め認証システムに照合用の指紋データ（テンプレート）を登録しておき、認証を受けたい時に、入力した指紋データとテンプレートとを照合し、類似度等の照合評価値と予め定められた閾値との大小関係から登録者本人か他人かを判定することができる。【０００３】
このとき、閾値を厳しい値にすると、誤非合致率（同じものを異なると判定する誤りの発生する割合）が大きくなることにより、正当な登録者の利便性が損なわれる。逆に、閾値を緩い値にすると、誤合致率（異なるものを同じと判定する誤りの発生する割合）が大きくなることにより、登録者以外が認証されてしまう危険が増大する。このように、誤合致率と誤非合致率とは、閾値を定めれば決まり、かつトレードオフの関係にある。【０００４】
認証システムに要求される性質から、望ましい閾値を定める必要がある。認証システムが登録者以外の人を誤って受け入れてしまう誤りは重大な誤りであるので、安全性が求められる認証システムには誤合致率が所定の値よりも低いことが求められる。そのため、要求される誤合致率が達成できるように、閾値を定める必要がある。【０００５】
閾値と誤合致率との関係は、例えば非特許文献１で示されるように、大量のテスト用データを実際に照合し、様々な閾値で判定した場合の誤合致率を調べることにより求めることができる。認証システムに要求される誤合致率を満たすように閾値を定めれば、認証システムが誤って他人を受け入れてしまう確率を要求値以下とすることができる。【０００６】
しかし、このように定めた閾値は全データの平均誤合致率が要求値以下であるように定めたものであるが、個々のデータに対する誤合致率はデータによって異なる。よって、個々のデータに対しての誤合致率を評価できるように、閾値を決定する必要がある。特許文献１に記載された個体認証方法では、個人毎に閾値と誤合致率や誤非合致率の関係を求め、閾値を決定することにより、個人毎に誤合致率や非合致率が異なってしまう問題を解決している。【０００７】
【非特許文献１】日本工業標準調査会（ＪＩＳＣ）、ＴＳ／ＴＲ番号「Ｘ００５３」、ＴＳ／ＴＲ名称「指紋認証システムの精度評価方法」
【特許文献１】特開２００１−２１３０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
第一の問題点は、非特許文献１のように照合精度を評価した場合、個々のデータ個別の精度はわからないということである。その理由は、非特許文献１で示される方法で評価された精度は全データの平均的な精度であるので、同じ閾値で合致／非合致を判定した場合の誤合致率はデータ毎に異なるためである。【０００９】
第二の問題点は、特許文献１の方法では、システム設計時に閾値を決定することができないことである。特許文献１の方法では、ユーザがテンプレート用データを認証システムに登録する登録処理毎に、多数の照合を行って閾値を決定する必要がある。その理由は、閾値は個人毎の照合実験から求められるためである。そのため、事前に閾値を決めておくことができなく、登録処理に照合に必要な多数のデータを入力する手間が必要であり、また多数のデータの照合処理を行う分だけ登録処理に時間がかかるという問題がある。【００１０】
そこで、本発明の目的は、登録データ個々の誤合致率が所定の値未満であることを所定の割合で保証できる閾値を定めることのできる閾値決定装置等を提供することにある。また、本発明の他の目的は、設計時に閾値を定めることのできる閾値決定装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記目的を達成するため、本発明に係る閾値決定装置は、複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、所定の誤合致率を満たす前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める個別閾値評価手段と、前記個別閾値評価手段で求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価手段と、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求める演算手段を有することを特徴とするものである。【００１２】
本発明に係る閾値決定装置によれば、個別閾値評価手段と、個別閾値分布評価手段と、閾値決定手段とを備え、所定の割合で所定の誤合致率を達成する閾値できる閾値を定めるように動作する。このような構成を採用し、データ全体の平均ではなく、データ個別の非合致率が所定の値を達成できるように閾値を定めるため、本発明の第一の目的が達成できる。更に、システム設計時にテスト用のデータを用いて閾値を定めることにより、本発明の第二の目的が達成できる。【００１３】
また、前記演算手段は、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて、前記複数のデータ全体に共通する閾値を全体閾値として求める機能、或いは前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて、前記全体閾値と、前記全体閾値を満たす前記個別閾値を有するデータが全データに占める割合との関係を求める機能のいずれかを有するものとして構成すればよい。【００１４】
更に、前記照合評価値は類似度又は距離である、前記データは本人を特定する生体情報である、前記生体情報は指紋データである、としてもよい。【００１５】
本発明に係る本人認証システムは、本発明に係る閾値決定装置で求められた全体閾値を用いて本人の認証を行うものである、又は本発明に係る閾値決定装置で求められた関係に基づき、当該認証で要求されるセキュリティの高さに応じた全体閾値を用いて本人の認証を行うものである。【００１６】
本発明に係る閾値決定方法は、複数のデータの中で他のデータに対する照合評価値をデータ毎に求め、所定の誤合致率を満たす当該照合評価値の閾値を個別閾値として各データ毎に求める個別閾値評価ステップと、前記個別閾値評価ステップで求められたデータ毎の個別閾値について、各個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価ステップと、前記個別閾値分布評価ステップで求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求める演算ステップを実行させることを特徴とするものである。【００１７】
本発明に係る閾値決定プログラムは、閾値を決定する閾値決定装置を構成するコンピュータに、複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、所定の誤合致率を満たす前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める機能と、前記個別閾値評価手段で求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める機能と、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求める機能を実行させる構成として構築する。【００１８】
また、本発明は、次のように構成することもできる。すなわち、（１）テストデータのうちの一つのデータと、前記データと異なる複数のデータとについて類似度を評価し、前記類似度が閾値を越える割合が要求される誤合致率を越えないように閾値を個々のデータについて求め、前記個々のデータの閾値の出現分布を評価して全体閾値と当該全体閾値が前記個々のデータの閾値を越える割合との関係を求める構成としてもよい。また、（２）前記全体閾値と当該全体閾値が前記個々のデータの閾値を越える割合との関係から、前記全体閾値が前記個々のデータの閾値を越える割合が要求される保証率を満たすよう前記全体閾値を決定するようにしてもよいものである。
【発明の効果】
【００１９】
第一の効果は、個々のデータに対して所定の誤合致率を達成できることを所定の割合で保証することが可能になることにある。その理由は、閾値と誤合致率の関係を全データの平均的な関係として求めるのではなく、データ毎に所定の非合致率を達成できる閾値を求め、閾値の出現分布を求めることにより所定の割合のデータが含まれるよう全体の閾値を定めるからである。【００２０】
第二の効果は、設計時に閾値を決定することができることである。その理由は、テスト用のデータでの所定の閾値を達成できる閾値の分布から閾値を定めており、登録処理の時に各個人に対する情報は必要としないからである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図１は、本発明に閾値決定装置の第一実施形態を示すブロック図である。以下、この図面に基づき説明する。【００２２】
本実施形態の閾値決定装置１０は、個別閾値評価手段１１、個別閾値分布評価手段１２及び全体閾値決定手段１３を基本的に備えている。個別閾値評価手段１１は、複数のデータの中で他のデータに対する類似度をデータ毎に求め、所定の誤合致率を満たす当該類似度の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める。個別閾値分布評価手段１２は、個別閾値評価手段１１で求められた各データ毎の個別閾値について、各個別閾値毎の前記データの個数から成る個別閾値分布を求める。全体閾値決定手段１３は、個別閾値分布評価手段１２で求められた個別閾値分布に基づいて、前記複数のデータ全体に共通する閾値を全体閾値として求める。本実施形態では、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求める演算手段として、前記全体閾値決定手段１３を用いている。【００２３】
更に詳しく説明する。閾値決定装置１０は、プログラム制御により動作するコンピュータ１７内に実現されている。コンピュータ１７には、ディスプレイ等の出力装置１８が接続されている。コンピュータ１７は、個別閾値評価手段１１、個別閾値分布評価手段１２及び全体閾値決定手段１３に加え、テストデータ記憶手段１４、要求誤合致率入力手段１５及び要求保証率入力手段１６を備えている。これらの各手段は、それぞれ概略次のように動作する。【００２４】
個別閾値評価手段１１は、テストデータ記憶手段１４に記憶されているテストデータ同士を照合し、要求誤合致率入力手段１５で入力された要求される誤合致率を達成できる閾値をデータ毎に評価する。個別閾値分布評価手段１２は、個別閾値評価手段１１で求められた要求される誤合致率を達成できるデータ毎の個別閾値について出現分布を評価する。全体閾値決定手段１３は、個別閾値分布評価手段１２で求めた個別閾値の分布に基づき、要求保証率入力手段１６で入力された割合で要求される誤合致率が達成できるように、全体閾値を決定する。全体閾値決定手段１３で決定された閾値は、出力装置１８から出力される。【００２５】
図２は、閾値決定装置１０の動作を示すフローチャートである。以下、図１及び図２に基づき、閾値決定装置１０の動作を説明する。【００２６】
まず、テストデータ記憶手段１４はテストデータを記憶し（ステップＡ１）、要求誤合致率入力手段１５は要求される誤合致率を入力する（ステップＡ２）。ステップＡ１とステップＡ２との順序はどちらが先でもよい。続いて、個別閾値評価手段１１は、多くの他のテストデータと照合した場合に、要求誤合致率入力手段１５で入力された誤合致率未満となる閾値を、データ毎に求める（ステップＡ３）。続いて、個別閾値分布評価手段１２は、個別閾値評価手段１１で求められたデータ毎の個別閾値について、出現分布を調べる（ステップＡ４）。続いて、要求保証率入力手段１６は、データ毎の誤合致率が要求される誤合致率未満となることを保証できる割合の要求値を入力する（ステップＡ５）。ステップＡ５はステップＡ６よりも前であればいつでもよく、ステップＡ１〜Ａ４の途中でも、ステップＡ１より先でもよい。続いて、全体閾値決定手段１３は、要求される誤合致率が要求される保証率で保証できる閾値を、個別閾値分布評価手段１２で求められた個別閾値の分布に基づいて求める（ステップＡ６）。最後に、出力装置１８は求められた閾値を出力する（ステップＡ７）。【００２７】
本実施形態の閾値決定装置１０によれば、個別閾値評価手段１１、個別閾値分布評価手段１２及び閾値決定手段１３を備えたことにより、所定の割合で所定の誤合致率を達成する閾値を定めことができる。つまり、データ全体の平均ではなく、データ個別の非合致率が所定の値を達成できるように閾値を定めるため、本発明の第一の目的が達成できる。更に、システム設計時にテスト用のデータを用いて閾値を定めることにより、本発明の第二の目的が達成できる。【００２８】
図３は、本発明に係る閾値決定装置の第二実施形態を示すブロック図である。以下、この図面に基づき説明する。ただし、図１と同じ部分は同じ符号を付すことにより説明を省略する。【００２９】
本実施形態の閾値決定装置２０は、個別閾値評価手段１１、個別閾値分布評価手段１２及び閾値保証率関係決定手段２１を基本的に備えている。閾値保証率関係決定手段２１は、個別閾値分布評価手段１２で求められた個別閾値分布に基づいて、前記全体閾値と当該全体閾値を満たす前記個別閾値を有するデータの全データに占める割合との関係を求める。本実施形態では、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求める演算手段として、前記閾値保証率関係決定手段２１を用いている。【００３０】
更に詳しく説明する。閾値決定装置２０は、プログラム制御により動作するコンピュータ１７内に実現されている。コンピュータ１７には、ディスプレイ等の出力装置１８が接続されている。コンピュータ１７は、個別閾値評価手段１１、個別閾値分布評価手段１２及び閾値保証率関係決定手段２１に加え、テストデータ記憶手段１４及び要求誤合致率入力手段１５を備えている。【００３１】
これらの各手段はそれぞれ概略次のように動作する。個別閾値評価手段１１、個別閾値分布評価手段１２、テストデータ記憶手段１４及び要求誤合致率入力手段１５は、第一実施形態における各手段と同じ動作をする。閾値保証率関係決定手段２１は、個別閾値分布評価手段１２で求められた個別閾値の分布から、閾値と、要求誤合致率入力手段１５で入力された要求合致率未満であることを保証できるデータの割合との関係を求める。出力装置１８は、閾値保証率関係決定手段２１で求められた評価値と保証率との関係を出力する。【００３２】
図４は、閾値決定装置２０の動作を示すフローチャートである。以下、図３及び図４に基づき、閾値決定装置２０の動作を説明する。【００３３】
ステップＡ１〜Ａ４における各手段の動作は、図２におけるステップＡ１〜Ａ４における各手段の動作と同じであるため省略する。まず、閾値保証率関係決定手段１６は、個別閾値分布評価手段１２で求めた個別閾値の分布から、データ毎の誤合致率が要求される誤合致率未満となることを保証できる割合と閾値との関係を求める（ステップＢ５）。続いて、出力装置１８は、求められた閾値と保証率との関係を出力する（ステップＢ６）。【００３４】
本実施形態の閾値決定装置２０によれば、第一実施形態と同等の効果に加え、要求されるレベルに応じた全体閾値を用いる認証を実現できる。【００３５】
図５は、本発明に係る閾値決定装置を用いた本人認証システムの一例を示すブロック図である。以下、この図面に基づき説明する。【００３６】
本人認証システム３０は、本人を特定する生体情報として指紋を用い、照合装置３１と判定部３４とを備え、第一実施形態の閾値決定装置１０で求められた全体閾値を用いて本人の認証を行うものである。照合装置３１は、指紋画像化部３２と指紋照合部３３とを備える。指紋画像化部３２は、指紋を電子的に入力する機能を有する例えば指紋スキャナである。指紋照合部３３は、具備する照合アルゴリズムを用いて、予め登録した指紋と新たに入力した指紋とを照合する。判定部３４は、閾値決定装置１０から入力した全体閾値と、指紋照合部３３から出力された照合結果とを用いて、本人かどうかを判定する。本人認証システム３０については、閾値決定装置１０で求められた全体閾値を用いる点を除き、従来と同じであるので、詳しい説明を省略する。【００３７】
なお、閾値決定装置１０に代えて第二実施形態の閾値決定装置２０を用い、閾値決定装置２０で求められた関係に基づき、当該認証で要求されるセキュリティの高さに応じた全体閾値を用いて本人の認証を行うようにしてもよい。また、閾値決定装置１０，２０は指紋照合部３３や判定部３４の外に設けられているが、これは一例に過ぎない。例えば、指紋照合部３３や判定部３４に、閾値決定装置１０，２０を内蔵させてもよい。
【実施例１】
【００３８】
本実施例は前述の第一実施形態に対応する。以下、図１、図２及び図５に基づき説明する。本実施例では、コンピュータ１７としてパーソナル・コンピュータを用いる。テストデータ記憶手段１４としてパーソナル・コンピュータ内のメモリを利用する。要求誤合致率入力手段１５及び要求保証率入力手段１６では、パーソナル・コンピュータに接続されているキーボードから値を入力する。データとして指紋データを用い、指紋データを用いて本人を認証する本人認証システムで利用する閾値を出力する。【００３９】
要求誤合致率入力手段１５では、要求される誤合致率（要求誤合致率）を入力する。要求誤合致率とは、異なった指紋データを同じ指紋データと誤って判定してしまう誤りの発生する確率（誤合致率）が、本実施例で決定した閾値を用いる指紋認証装置に対して、この値よりも小さいことが求められている所定の値のことである。例えば、異なった指紋データを誤って同じと判定してしまう確率が１万分の１より小さいことが要求されている指紋認証装置に用いる閾値を決定する場合には、要求誤合致率入力手段１５から１万分の１を入力する。要求誤合致率入力手段１５では、キーボードから所定の値を入力するだけでなく、予めメモリ上に記憶しておいたり、通信や外部記録媒体を通して入力したりすることもできる。【００４０】
テストデータ記憶手段１４には、テスト用の指紋データを記憶させる。テストデータ記憶手段１４は、パーソナル・コンピュータ内のメモリにテスト用の指紋データを記憶するだけでなく、ハードディスクやＤＶＤメディアなどの記録媒体に記憶することもできる。また、パーソナル・コンピュータの外部の記憶装置に記憶しておき、ネットワークを通して通信し、照合に必要なデータだけを逐次入力することで、その時に必要な分だけを記憶しておくこともできる。【００４１】
要求保証率入力手段１６では、要求される保証率（要求保証率）を入力する。要求保証率とは、全指紋データの中で、各指紋データを多くの指紋と照合した場合に、データ毎の誤合致率が要求誤合致率よりも小さいことを保証したい割合のことである。例えば、要求誤合致率が１万分の１として、99％以上の指紋データに対して誤合致率が１万分の１より小さいことを保証したい、つまり、誤合致率が要求される値より大きくなる可能性は1％未満に抑えたい場合、要求保証率は99％となる。要求保証率入力手段１６では、キーボードから所定の値を入力するだけでなく、予めメモリ上に記憶しておいたり、通信や外部記録媒体を通して入力したりすることもできる。【００４２】
個別閾値評価手段１１では、テスト用データの指紋データ毎に誤合致率が要求誤合致率となる閾値を求める。つまり、各指紋データに対して、他のテスト用データに対する類似度を評価する。そして、各指紋データに対して、類似度が閾値を越える確率が要求誤合致率以下となる閾値を求める。【００４３】
例えば、要求誤合致率が１万分の１であり、ある指紋データ（指紋データ１）と６００００個の指紋データとを照合するとする。６００００個の１万分の１である６個以下の指紋との照合では類似度がある値以上となるが、残りの５９９９４個以上の指紋との照合では類似度がその値未満となるような範囲で、指紋データ１に対する閾値を定める。例えば、指紋データ１と６００００個の指紋データとを照合すると、最も類似度が高かったものから六つを順に並べると0.22、0.20、0.19、0.18、0.18、0.17であり、残りの５９９９４個は0.17未満であったとする。ただし、類似度は数字が大きいほど二つのデータが似ていることを表すとする。この場合、指紋データ１に対する閾値は0.17より大きくすればよい。データ毎の閾値はこの範囲で任意に定めればよいが、閾値を高くすると誤非合致率（同じ指を違う指と間違って判定してしまう割合）が高くなり利便性が損なわれるため、この範囲内で最も小さい0.17とすればよい。【００４４】
各データに対する閾値は、データによって異なる。例えば、指紋データ２と６００００個の指紋データを照合すると、最も類似度が高かったものから六つを順に並べると0.34、0.32、0.30、0.29、0.28、0.25であり、残りの５９９９４個は0.25未満であったとすると、指紋データ２に対する個別閾値は0.25以上の範囲となる。個別閾値はデータによって異なるため、次の表１で示すように、各データ毎にそのデータに対する閾値を定める。【００４５】
表１．指紋データ毎の個別閾値の一例
≪指紋データ≫    ≪閾値≫
指紋データ１      0.17
指紋データ２      0.25
指紋データ３      0.10
…            …
指紋データＮ      0.23【００４６】
以下、各データに対する閾値を個別閾値と呼ぶこととする。個別閾値分布評価手段１２では、個別閾値評価手段１１で求めた各データ毎の個別閾値の頻度分布を求める。個別閾値の頻度分布とは、例えば図６［１］に示すように、個別閾値が0.01より小さいものは全データ中の1％、0.01以上0.1未満のものは14％、0.1以上0.2未満のものは60％、0.2以上0.29未満のものは14％、0.29以上のものは1％と、個別閾値がいくらのものが全データ中のどの程度の割合であるかを示すものである。【００４７】
全体閾値決定手段１３では、要求誤合致率が要求保証率で保証できる閾値を、個別閾値分布評価手段１２で求められた個別閾値の分布より求める。例えば、要求誤合致率が１万分の１であり、要求保証率が1％であり、個別閾値の分布が図６［１］で示すように個別閾値が0.29以上のデータは1％である場合、全体閾値を0.29又はそれ以上とすればよい。この場合、指紋データ毎の個別誤合致率が１万分の１未満となるものの割合は図６［２］のようになり、全データ中にデータ毎の誤合致率が要求誤合致率１万分の１より大きくなるものは1％以下であることになる。【００４８】
全体閾値決定手段１３で決定された全体閾値は、出力装置１８で出力される。出力装置１８では、ディスプレイ等の表示装置に表示したり、記憶装置に記録させて出力したりすることもできる。指紋認証装置を設計する場合に、表示装置に表示された全体閾値を入力したり、記憶装置に記録された全体閾値を指紋認証装置が読み出したりすることにより、データ毎の誤合致率が要求保証率以上で要求誤合致率以下である指紋認証装置を設計することができる。
【実施例２】
【００４９】
本実施例は前述の第二実施形態に対応する。以下、図３、図４及び図５に基づき説明する。本実施例は、要求保証率入力手段１５（図１）を備えない点、及び、閾値保証率関係決定手段２１を備える点において実施例１と異なる。【００５０】
閾値保証率関係決定手段２１では、個別閾値分布評価手段１２で求めた個別閾値分布から、閾値と保証率の関係を求める。閾値と保証率の関係とは、閾値をいくらにすれば誤合致率が要求誤合致率より小さいことをどの程度の確信度で保証できるかという関係である。【００５１】
例えば、個別閾値分布が図６［３］のように、個別閾値が0.25以上0.29未満のものが4％、0.29以上0.295未満のものが0.5％、0.295以上のものが0.5％であった場合、つまり、個別閾値が0.25以上のものが5％（0.25未満のものが95％）、0.29以上のものが1％（0.29未満のものが99％）、0.295以上のものが0.5％（0.295未満のものが99.5％）であったとする。この場合、表２のように、閾値を0.25にすればデータ毎の個別誤合致率が要求誤合致率より小さいことを95％保証することができ、閾値を0.29にすればデータ毎の個別誤合致率が要求誤合致率より小さいことを99％保証することができ、閾値を0.295にすればデータ毎の個別誤合致率が要求誤合致率より小さいことを99.5％保証することができる。【００５２】
表２．閾値と保証率との関係の一例
≪閾値≫    ≪保証率≫
…          …
0.25        95％
0.29        99％
0.295       99.5％
…          …【００５３】
出力装置１８では、閾値と保証率との関係を出力する。指紋認証装置が閾値と保証率との関係を利用すれば、認証用途に応じて閾値を切替えることにより、保証率を変えて動作させることができる。例えば、企業内情報システムで指紋認証を行う場合、人事関係など秘密度の高い情報へアクセスするための認証には99.9％に対して保証できる閾値を用い、秘密度のそれほど高くない情報へアクセスするための認証には99％に対して保証できる閾値を用いるなど、アクセスする情報の秘密度に応じて切替えることができる。【００５４】
なお、実施例１，２では、データとして指紋データを用いて説明した。指紋を照合する方法として、隆線の端点や分岐点などの特徴点を用いて行う方法がある。特徴点の数は指紋毎に異なるが、特徴点の数に起因する指紋データ毎の誤合致率のばらつきが存在する可能性がある。このような場合、本実施例を用いてデータ毎に誤合致率を評価すれば、特徴点の数が指紋毎に異なっても誤合致率を要求される保証率で保証できる指紋認証システムを構築できる。【００５５】
実施例１，２では、データとして指紋データを用いて説明したが、顔データ、虹彩データ、静脈データなど、他の本人を特定できる生体情報データを用いることができる。暗証番号等の人工的に作られた認証用データと異なり、生体情報は個人によるばらつきが大きい。そのため、個人毎に誤合致率のばらつきが大きい可能性がある。本実施例を用いて認証システムを設計することにより、誤合致率を要求される保証率で保証できる生体情報認証システムが構築できる。更に、指紋データ等の生体情報に限らず、他の認証用のデータを用いることもできる。【００５６】
実施例１，２では、二つの指紋データを比較した結果の評価値として類似度を用い、類似度が大きいほど二つの指紋データが似ていることを表し、閾値は数値が大きいほど厳しい条件となるとして説明した。しかし、評価値としては、二つのデータの距離のように、数値が小さいほど似ていることを表す尺度を用い、閾値は数値が小さいほど厳しい条件となるものでもかまわない。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明は、要求される誤合致率を要求される保証率で保証できる閾値を決定する閾値決定装置に利用できる。この装置により決定された閾値を用いて、本人認証システムを設計することに利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明に係る閾値決定装置の第一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１の閾値決定装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明に係る閾値決定装置の第二実施形態を示すブロック図である。
【図４】図３の閾値決定装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明に係る閾値決定装置を用いた本人認証システムの一例を示すブロック図である。
【図６】図６［１］は、指紋データ毎の個別閾値の出現頻度分布の一例を示すグラフである。図６［２］は、全体閾値を定めた場合の個別誤合致率が所定の値以上となる指紋データと所定の値未満となる指紋データとの割合の一例を示すグラフである。図６［３］は、指紋データ毎の個別閾値の出現頻度分布の一例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００５９】
１０，２０  閾値決定装置
１１  個別閾値評価手段
１２  個別閾値分布評価手段
１３  全体閾値決定手段
１４  テストデータ記憶手段
１５  要求誤合致率入力手段
１６  要求保証率入力手段
１７  コンピュータ
１８  出力装置
２１  閾値保証率関係
決定手段
３０  本人認証システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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