(57)【要約】  照合装置１は、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した第一の類似度に基づいて、登録済み生体画像の絞り込みをする、ベクトル型演算器２と、対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した第二の類似度に基づいて、登録済み生体画像を特定する、ベクトル型演算器２以外の演算器３と、を有する。
2020148874.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込みをする、ベクトル型演算器と、
前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像を特定する、前記ベクトル型演算器以外の演算器と、
を有することを特徴とする照合装置。
【請求項２】
請求項１に記載の照合装置であって、
前記第一の特徴点の数を調整する、特徴点調整部を有する
ことを特徴とする照合装置。
【請求項３】
請求項２に記載の照合装置であって、
前記演算器は、前記特徴点調整部を有する
ことを特徴とする照合装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一つに記載の照合装置であって、
前記照合装置を生体認証に用いる
ことを特徴とする照合装置。
【請求項５】
（ａ）ベクトル型演算器を用いて、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込みをする、ステップと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像を特定する、ステップと、
を有することを特徴とする照合方法。
【請求項６】
請求項５に記載の照合方法であって、
（ｃ）前記第一の特徴点の数を調整する、ステップを有する
ことを特徴とする照合方法。
【請求項７】
請求項６に記載の照合方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記第一の特徴点の数を調整する
ことを特徴とする照合方法。
【請求項８】
請求項５から７のいずれか一つに記載の照合方法であって、
前記照合方法を生体認証に用いる
ことを特徴とする照合方法。
【請求項９】
（ａ）ベクトル型演算器に、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込む、ステップを実行させる命令を含む第一のプログラムと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器に、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の特定する、ステップを実行させる命令を含む第二のプログラムと、
を記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
（ｃ）前記第一の特徴点の数を調整する、ステップを実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記第一の特徴点の数を調整する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
請求項９から１１のいずれか一つに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記第一、第二のプログラムを生体認証に用いる
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベクトル演算を用いて照合をする、照合装置、照合方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認証においては、対象となる生体情報と、登録済みの複数の生体情報とを用いて、総当たりで照合処理をし、照合処理の結果に基づいて個人を特定する。ところが、照合処理には、処理時間がかかることが知られている。そこで、照合処理にかかる時間を短縮する方法が提案されている。【０００３】
関連する技術として、高速で照合処理をするシステムが開示されている。そのシステムによれば、まず、対象となる生体情報を用いて粗い生体情報を生成し、生成した粗い生体情報と、登録済みの複数の粗い生体情報とを用いて、照合処理により登録済みの粗い生体情報を絞り込む。【０００４】
続いて、システムは、絞り込んだ複数の登録済みの生体情報に対応する、登録済みの詳細な生体情報を選択する。その後、システムは、対象となる生体情報を用いて詳細な生体情報を生成し、生成した詳細な生体情報と、登録済みの複数の詳細な生体情報とを用いて、照合処理をして個人を特定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２５８９６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、特許文献１に開示されたシステムでは、サーバにおいて、ソフトウェアを用いて、照合処理を二段階にすることで、照合処理にかかる時間を短縮していると推察される。しかしながら、照合処理にかかる時間は、ハードウェアの処理速度に依存する。そのため、特許文献１に開示されたシステムでは、照合処理にかかる時間を、更に短縮することができない。【０００７】
本発明の目的の一例は、ベクトルプロセッサを用いて、照合処理にかかる時間を短縮する、照合装置、照合方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における照合装置は、
対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込みをする、ベクトル型演算器と、
前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像を特定する、前記ベクトル型演算器以外の演算器と、
を有することを特徴とする。【０００９】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における照合方法は、
（ａ）ベクトル型演算器を用いて、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込みをする、ステップと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像を特定する、ステップと、
を有することを特徴とする。【００１０】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
（ａ）ベクトル型演算器に、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込む、ステップを実行させる命令を含む第一のプログラムと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器に、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の特定する、ステップを実行させる命令を含む第二のプログラムと、
を記録していることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
以上のように本発明によれば、ベクトルプロセッサを用いて照合処理にかかる時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、照合装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、照合装置を有するシステムの一例を示す図である。
【図３】図３は、第一、第二の特徴点情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図４】図４は、ベクトル演算に用いるコードの一例を示す図である。
【図５】図５は、第三、第四の特徴点情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、照合装置の動作の一例を示す図である。
【図７】図７は、変形例を説明するための図である。
【図８】図８は、照合装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図１から図８を参照しながら説明する。
【００１４】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における照合装置１の構成について説明する。図１は、照合装置の一例を示す図である。
【００１５】
図１に示す照合装置は、ベクトル型演算器を用いて、照合処理にかかる時間を短縮する装置である。また、図１に示すように、照合装置１は、ベクトル型演算器２と、ベクトル型演算器以外の演算器３とを有する。
【００１６】
このうち、ベクトル型演算器２は、対象生体画像から抽出した特徴点（第一の特徴点）と、複数の登録済み生体画像の特徴点（第二の特徴点）とを用いて第一の類似度を算出し、算出した第一の類似度に基づいて、登録済み生体画像の絞り込みをする。
【００１７】
演算器３は、ベクトル型演算器２以外の演算器で、対象生体画像から抽出した特徴点（第三の特徴点）と、絞り込まれた登録済み生体画像の特徴点（第四の特徴点）とを用いて第二の類似度を算出し、算出した第二の類似度に基づいて、登録済み生体画像を特定する。
【００１８】
ここで、ベクトル型演算器２は、例えば、複数のデータに対して同一の演算を同時に実行するベクトル演算可能な演算器である。ベクトル型演算器２は、例えば、ベクトルプロセッサなどである。演算器３は、一般的なプロセッサなどである。また、演算器３は、例えば、ベクトル演算性能がベクトル型演算器２よりも低いプロセッサ、スカラ型演算器などである。
【００１９】
対象生体画像は、撮像装置を用いて、生体の一部を撮像した画像である。生体の一部は、例えば、顔、指紋、虹彩、静脈、掌などである。登録済み生体画像は、撮像装置を用いて、複数の利用者それぞれの生体の一部を、あらかじめ撮像した画像である。また、登録済み生体画像は、不図示の記憶部に記憶されている。記憶部は、照合装置１の内部に設けてもよいし、照合装置１の外部に設けてもよい。なお、記憶部は、例えば、データベースなど記憶装置などである。
【００２０】
第一の特徴点は、ベクトル型演算器２で用いる特徴点で、対象の利用者の生体の一部を撮像した対象生体画像から抽出した特徴点である。第二の特徴点は、ベクトル型演算器２で用いる特徴点で、複数の利用者それぞれの生体の一部を撮像し、撮像した生体画像それぞれから抽出した特徴点である。
【００２１】
第三の特徴点は、ベクトル型演算器２以外の演算器３で用いる特徴点で、対象の利用者の生体の一部を撮像した対象生体画像から抽出した特徴点である。なお、第三の特徴点は、第一の特徴点を含んでもよい。
【００２２】
第四の特徴点は、ベクトル型演算器２を用いて、絞り込まれた登録済み生体画像の特徴点で、ベクトル型演算器２以外の演算器３で用いる特徴点である。また、第四の特徴点は、複数の利用者それぞれの生体の一部を撮像し、撮像した生体画像それぞれから抽出した特徴点である。なお、第四の特徴点は、第二の特徴点を含んでもよい。
【００２３】
第一の類似度の算出は、例えば、指紋認証において照合処理を行う場合、対象となる指紋を撮像した対象生体画像から抽出した指紋の第一の特徴点の特徴量と、指紋を撮像した登録済みの生体画像から抽出した指紋の第二の特徴点の特徴量とを用いて、ベクトル型演算器２により類似度を算出する。
【００２４】
第二の類似度の算出は、例えば、指紋認証において照合処理を行う場合、対象となる指紋を撮像した対象生体画像から抽出した指紋の第三の特徴点の特徴量と、絞り込まれた指紋を撮像した登録済み生体画像撮像から抽出した指紋の第四の特徴点の特徴量とを用いて、ベクトル型演算器２以外の演算器３により類似度を算出する。
【００２５】
なお、上述した第一から第四の特徴点は、例えば、指紋認証の場合、指紋模様の中心（中心点）、指紋の凸部模様の枝分かれ（分岐点）、指紋の凸部模様の行き止まり（端点）、三方向からの集まり（三角州）などである。特徴量は、例えば、特徴点の種類、特徴点の向き（傾き：角度）、中心点から特徴点までの距離などである。なお、特徴量として、指紋に現れる曲線の曲率、指紋の凸部の線間隔などを用いてもよい。
【００２６】
上述したように、本実施の形態においては、ベクトル型演算器２などのハードウェアを用いてベクトル演算を実行し、高速に登録済み生体画像を絞り込めるので、生体認証において照合処理にかかる時間を短縮することができる。
【００２７】
［システム構成］
続いて、図２を用いて、本実施の形態における照合装置１の構成をより具体的に説明する。図２は、照合装置を有するシステムの一例を示す図である。
【００２８】
図２に示すように、本実施の形態における照合装置１を有するシステム２０は、照合装置１と撮像装置２１とを有する。照合装置１は、ベクトル型演算器２、演算器３を有する。ベクトル型演算器２は、類似度算出部２２、絞り込み部２３を有する。演算器３は、特徴抽出部２４、類似度算出部２５、特定部２６、特徴点調整部２７を有する。なお、システム２０は、例えば、生体認証装置などである。
【００２９】
撮像装置２１は、生体の一部を撮像した画像を、撮像装置２１と接続されている照合装置１へ送信する。撮像装置２１は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ、ＣＭＯＳ（ComplementaryMetal Oxide Semiconductor）カメラなどで、生体の一部を撮像可能な撮像装置であればよい。
【００３０】
ベクトル型演算器について具体的に説明する。
ベクトル型演算器２は、類似度算出部２２と絞り込み部２３とを用いて第一の照合を行い、登録済みの生体画像の絞り込みを行う。
【００３１】
類似度算出部２２は、第一の特徴点を表す特徴点情報と、登録済み生体画像の第二の特徴点を表す特徴点情報とを用いて、ベクトル型演算器２が有するベクトル演算機能により、第一の類似度を算出する。
【００３２】
具体的には、類似度算出部２２は、まず、対象生体画像から抽出した第一の特徴点を表す特徴点情報を、特徴抽出部２４から取得する。
【００３３】
続いて、類似度算出部２２は、記憶部にあらかじめ登録されている複数の登録済み生体画像から一つを選択し、選択した登録済み生体画像に対応する第二の特徴点を表す特徴点情報を取得する。すなわち、類似度算出部２２は、選択した登録済み生体画像から、あらかじめ抽出した第二の特徴点を表す特徴点情報を、記憶部から取得する。
【００３４】
続いて、類似度算出部２２は、第一の特徴点を表す特徴点情報と、取得した第二の特徴点を表す特徴点情報とを用いて、第一の類似度を算出する。
【００３５】
続いて、類似度算出部２２は、次の登録済み生体画像を選択し、対象生体画像と選択した登録済み生体画像との第一の類似度を算出する。このように、類似度算出部２２は、全ての登録済み生体画像に対して、対象生体画像と登録済み生体画像との第一の類似度の算出をする。
【００３６】
図３を用いて、類似度算出部２２について具体的に説明をする。図３は、第一、第二の特徴点情報のデータ構造の一例を示す図である。
【００３７】
類似度算出部２２は、まず、図３に示すような、対象生体画像から抽出した第一の特徴点を表す特徴点情報３１を、後述する特徴抽出部２４から取得する。続いて、類似度算出部２２は、記憶部にあらかじめ登録されている、図３に示すような、登録済みの生体画像から抽出した第二の特徴点を表す特徴点情報３２ａを取得する。そして、類似度算出部２２は、特徴点情報３１と特徴点情報３２ａとを用いて、第一の類似度を算出する。
【００３８】
続いて、特徴点情報３１と特徴点情報３２ａとの第一の類似度の算出が終了すると、類似度算出部２２は、次に特徴点情報３２ｂを取得し、特徴点情報３１と特徴点情報３２ｂとを用いて、特徴点情報３１と特徴点情報３２ｂとの第一の類似度を算出する。同様に、特徴点情報３２ｃ、３２ｄ、３２ｅ・・・に対しても、特徴点情報３１との第一の類似度を算出する。
【００３９】
第一の類似度について説明をする。例えば、特徴点が有する特徴量が、特徴点の向きを表す特徴量（１１、２１・・・、１１′、２１′・・・）と、中心点から特徴点までの距離を表す特徴量（１２、２２・・・、１２′、２２′・・・）とを有している場合について説明をする。
【００４０】
特徴点情報３１と特徴点情報３２ａとの第一の類似度は、例えば、特徴点情報３１が有する特徴量（１１、１２、２１、２２・・・）それぞれについて、それらの特徴量に対応する、特徴点情報３２ａが有する特徴量（１１′、１２′、２１′、２２′・・・）との差分（１１−１１′、１２−１２′、２１−２１′、２２−２２′・・・）を算出し、算出した差分の合計を第一の類似度（｜１１−１１′｜＋｜１２−１２′｜＋｜２１−２１′｜＋｜２２−２２′｜＋・・・）とする。
【００４１】
図４は、ベクトル演算に用いるコードの一例を示す図である。図４に示すコードは、上述した第一の類似度を算出する場合に用いる。特徴点情報３１と特徴点情報３２ａとの第一の類似度を求める場合、図４のコードにおいては、特徴点情報３１の特徴点の向き表す特徴量（１１、２１・・・）を行列Ａ［ｉ］ｄ１を用いて表し、特徴点情報３２ａの特徴点の向き表す特徴量（１１′、２１′・・・）を行列Ｂ［ｉ］ｄ１を用いて表す。また、特徴点情報３１の中心点から特徴点までの距離を表す特徴量（１２、２２・・・）を行列Ａ［ｉ］ｄ２を用いて表し、特徴点情報３２ａの中心点から特徴点までの距離を表す特徴量（１１′、２１′・・・）を行列Ｂ［ｉ］ｄ２を用いて表す。
【００４２】
なお、特徴点情報３２ｂ、３２ｃ、３２ｄ、３２ｅ・・・についても、同様の方法で、特徴点情報３１との第一の類似度を算出する。
【００４３】
このように、ベクトル型演算器２のベクトル演算機能を用いることで、対象生体画像と登録済み生体画像との類似度の算出を、高速に実行することができる。
【００４４】
更に、第一の類似度は、特徴量ごとに分けて算出してもよい。具体的には、特徴点の向きに対応する第一の類似度（｜１１−１１′｜＋｜２１−２１′｜＋・・・）と、中心点から特徴点までの距離に対応する第一の類似度（｜１２−１２′｜＋｜２２−２２′｜＋・・・）とに分けて算出してもよい。
【００４５】
絞り込み部２３は、算出した第一の類似度に基づいて、登録済み生体画像の絞り込みをする。具体的には、絞り込み部２３は、第一の類似度があらかじめ設定した絞り込み範囲内である場合、第一の類似度が絞り込み範囲内の登録済み生体画像を抽出する。絞り込み範囲は、例えば、実験、シミュレーションなどにより求める。
【００４６】
また、上述したように第一の類似度を分けた場合、第一の類似度それぞれについて、あらかじめ絞り込み範囲を設定する。そして、絞り込み部２３は、第一の類似度それぞれについて、対応する絞り込み範囲を用いて、登録済み生体画像を抽出する。
【００４７】
このように、ベクトル型演算器２のベクトル演算機能を用いることで、高速に登録済み生体画像の絞り込みを行うことができる。そのため、生体認証などで用いる照合処理にかかる時間を短縮することができる。
【００４８】
ベクトル型演算器以外の演算器について具体的に説明する。
演算器３は、類似度算出部２５と特定部２６とを用いて第二の照合を行い、絞り込んだ登録済み生体画像から対象生体画像に類似する生体画像を特定する。
【００４９】
特徴抽出部２４は、対象生体画像から特徴点を抽出する。具体的には、特徴抽出部２４は、まず、撮像装置２１から取得した対象生体画像を取得し、取得した対象生体画像を用いて、第一の特徴点を抽出する。続いて、特徴抽出部２４は、抽出した第一の特徴点を表す特徴点情報をベクトル型演算器２に送る。
【００５０】
また、特徴抽出部２４は、撮像装置２１から取得した対象生体画像を取得し、取得した対象生体画像を用いて、第三の特徴点を抽出する。続いて、特徴抽出部２４は、抽出した第三の特徴点を表す特徴点情報を演算器３に送る。第三の特徴点は、第一の特徴点を含んでもよい。なお、特徴抽出部２４は、第一の特徴点から第三の特徴点を生成してもよい。
【００５１】
なお、特徴抽出部２４は、図２に示したシステムにおいて、演算器３に設けられているが、演算器３以外のプロセッサなどに設けてもよい。
【００５２】
類似度算出部２５は、第三の特徴点を表す特徴点情報と、絞り込まれた登録済み生体画像の第四の特徴点を表す特徴点情報とを用いて、第二の類似度を算出する。
【００５３】
具体的には、類似度算出部２５は、まず、対象生体画像から抽出した第三の特徴点を表す特徴点情報を、特徴抽出部２４から取得する。
【００５４】
続いて、類似度算出部２５は、絞り込まれた登録済み生体画像から一つを選択し、選択した登録済み生体画像に対応する第四の特徴点を表す特徴点情報を取得する。すなわち、類似度算出部２５は、選択した登録済み生体画像から、あらかじめ抽出した第四の特徴点を表す特徴点情報を、記憶部から取得する。
【００５５】
続いて、類似度算出部２５は、第三の特徴点を表す特徴点情報と、取得した第四の特徴点を表す特徴点情報とを用いて、第二の類似度を算出する。
【００５６】
続いて、類似度算出部２５は、絞り込まれた登録済み生体画像から次の登録済み生体画像を選択し、対象生体画像と選択した登録済み生体画像との第二の類似度を算出する。このように、類似度算出部２５は、全ての選択した登録済み生体画像に対して、対象生体画像と登録済み生体画像との第二の類似度の算出をする。
【００５７】
図５を用いて、類似度算出部２５について具体的に説明をする。図５は、第三、第四の特徴点情報のデータ構造の一例を示す図である。
【００５８】
類似度算出部２５は、まず、図５に示すような、対象生体画像から抽出した第三の特徴点を表す特徴点情報５１を、特徴抽出部２４から取得する。続いて、類似度算出部２５は、図５に示すような、絞り込み部２３により絞り込まれた登録済み生体画像から、第四の特徴点を表す特徴点情報５２ａを取得する。第四の特徴点は、第二の特徴点を含んでもよい。なお、類似度算出部２５は、第二の特徴点を取得し、第二の特徴点から第四の特徴点を生成してもよい。
【００５９】
そして、類似度算出部２５は、特徴点情報５１と特徴点情報５２ａとを用いて、第二の類似度を算出する。続いて、特徴点情報５１と特徴点情報５２ａとの第二の類似度の算出が終了すると、類似度算出部２５は、次に特徴点情報５２ｂを取得し、特徴点情報５１と特徴点情報５２ｂとを用いて、特徴点情報５１と特徴点情報５２ｂとの第二の類似度を算出する。同様に、特徴点情報５２ｃ、５２ｄ・・・に対しても、特徴点情報５１との第二の類似度を算出する。
【００６０】
第二の類似度について説明をする。例えば、特徴点が有する特徴量が、特徴点の向きを表す特徴量（１１、２１・・・、１１′、２１′・・・）、中心点から特徴点までの距離を表す特徴量（１２、２２・・・、１２′、２２′・・・）を有している場合について説明をする。
【００６１】
特徴点情報５１と特徴点情報５２ａとの第二の類似度は、例えば、特徴点情報５１が有する特徴量（１１、１２、２１、２２・・・）それぞれについて、それらの特徴量に対応する、特徴点情報５２ａが有する特徴量（１１′、１２′、２１′、２２′・・・）との差分（１１−１１′、１２−１２′、２１−２１′、２２−２２′・・・）を算出し、算出した差分の合計を第二の類似度（｜１１−１１′｜＋｜１２−１２′｜＋｜２１−２１′｜＋｜２２−２２′｜＋・・・）とする。
【００６２】
なお、特徴点情報５２ｂ、５２ｃ、５２ｄ・・・についても同様に第二の類似度を算出する。
【００６３】
特定部２６は、算出した第二の類似度に基づいて、登録済み生体画像を特定する。具体的には、特定部２６は、第二の類似度が大きい、すなわち対象生体画像に類似した登録済み生体画像を、絞り込まれた登録済み生体画像から特定する。
【００６４】
特徴点調整部２７は、第一の特徴点の数を調整する。具体的には、特徴点調整部２７は、第一の類似度の算出に用いる第一の特徴点の数を調整することで、ベクトル型演算器２で実行する第一の類似度の算出時間を調整する。特徴点調整部２７は、例えば、第一、第二の類似度の算出時間の合計が、最短又は所定時間内で終了するように、第一の特徴点の数を調整する。
【００６５】
すなわち、第一の類似度の算出で用いる特徴点の数を多くして、登録済み生体画像を絞り込むことで、第二の類似度の算出で用いる登録済み生体画像の数を減らし、第二の類似度の算出時間を短縮する。また、第一の類似度の算出で用いる特徴点の数を少なくして、登録済み生体画像を絞り込むと、第二の類似度の算出時間が増加する。なお、特徴点調整部２７は、第二の特徴点の数を調整してもよい。
【００６６】
更に、特徴点調整部２７は、第一の特徴点が有する特徴量の数を調整してもよい。特徴量の数を調整することで、ベクトル型演算器２で実行する第一の類似度の算出時間を調整する。特徴点調整部２７は、例えば、第一、第二の類似度の算出時間の合計が、最短又は所定時間内で終了するように、第一の特徴点が有する特徴量の数を調整する。
【００６７】
なお、特徴点調整部２７は、図２に示したシステムにおいて、演算器３に設けられているが、演算器３以外のプロセッサに設けてもよい。
【００６８】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における照合装置の動作について図６を用いて説明する。図６は、総合装置の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図１から図５を参酌する。また、本実施の形態では、照合装置を動作させることによって、照合方法が実施される。よって、本実施の形態における照合方法の説明は、以下の照合装置の動作説明に代える。
【００６９】
図６に示すように、最初に、特徴抽出部２４は、対象生体画像から特徴点を抽出する（ステップＡ１）。具体的には、ステップＡ１において、特徴抽出部２４は、撮像装置２１から取得した対象生体画像を取得し、取得した対象生体画像を用いて、第一の特徴点を抽出する。次に、特徴抽出部２４は、抽出した第一の特徴点を表す特徴点情報をベクトル型演算器２に送る。
【００７０】
続いて、類似度算出部２２は、第一の特徴点を表す特徴点情報と、登録済み生体画像の第二の特徴点を表す特徴点情報とを用いて、ベクトル型演算器２が有するベクトル演算機能により、第一の類似度を算出する（ステップＡ２）。
【００７１】
具体的には、ステップＡ２において、類似度算出部２２は、まず、対象生体画像から抽出した第一の特徴点を表す特徴点情報を、特徴抽出部２４から取得する。
【００７２】
次に、ステップＡ２において、類似度算出部２２は、記憶部にあらかじめ登録されている複数の登録済み生体画像から一つを選択し、選択した登録済み生体画像に対応する第二の特徴点を表す特徴点情報を取得する。すなわち、類似度算出部２２は、あらかじめ選択した登録済み生体画像から抽出した第二の特徴点を表す特徴点情報を、記憶部から取得する。
【００７３】
次に、ステップＡ２において、類似度算出部２２は、第一の特徴点を表す特徴点情報と、取得した第二の特徴点を表す特徴点情報とを用いて、第一の類似度を算出する。
【００７４】
次に、ステップＡ２において、類似度算出部２２は、次の登録済み生体画像を選択し、対象生体画像と選択した登録済み生体画像との第一の類似度を算出する。このように、類似度算出部２２は、全ての登録済み生体画像に対して、対象生体画像と登録済み生体画像との第一の類似度の算出をする。
【００７５】
従って、ステップＡ２においては、ベクトル型演算器２のベクトル演算機能を用いることで、対象生体画像と登録済み生体画像との類似度の算出を、高速に実行することができる。
【００７６】
更に、ステップＡ２において、第一の類似度は、特徴量ごとに分けて算出してもよい。具体的には、特徴点の向きに対応する第一の類似度と、中心点から特徴点までの距離に対応する第一の類似度とに分けて算出してもよい。
【００７７】
続いて、絞り込み部２３は、算出した第一の類似度に基づいて、登録済み生体画像の絞り込みをする（ステップＡ３）。
【００７８】
具体的には、ステップＡ３において、絞り込み部２３は、第一の類似度があらかじめ設定した絞り込み範囲内である場合、第一の類似度が絞り込み範囲内の登録済み生体画像を抽出する。絞り込み範囲は、例えば、実験、シミュレーションなどにより求める。
【００７９】
また、上述したように、第一の類似度を分けた場合、第一の類似度それぞれについて、あらかじめ絞り込み範囲を設定する。そして、絞り込み部２３は、第一の類似度それぞれについて、対応する絞り込み範囲を用いて、登録済み生体画像を抽出する。
【００８０】
このように、ステップＡ３においては、ベクトル型演算器２のベクトル演算機能を用いることで、高速に登録済み生体画像の絞り込みを行うことができる。そのため、生体認証などで用いる照合処理にかかる時間を短縮することができる。
【００８１】
続いて、類似度算出部２５は、第三の特徴点を表す特徴点情報と、絞り込まれた登録済み生体画像の第四の特徴点を表す特徴点情報とを用いて、第二の類似度を算出する（ステップＡ４）。
【００８２】
具体的には、ステップＡ４において、類似度算出部２５は、まず、対象生体画像から抽出した第三の特徴点を表す特徴点情報を、特徴抽出部２４から取得する。
【００８３】
次に、ステップＡ４において、類似度算出部２５は、絞り込まれた登録済み生体画像から一つを選択し、選択した登録済み生体画像に対応する第四の特徴点を表す特徴点情報を取得する。すなわち、類似度算出部２５は、選択した登録済み生体画像から、あらかじめ抽出した第四の特徴点を表す特徴点情報を、記憶部から取得する。
【００８４】
次に、ステップＡ４において、類似度算出部２５は、第三の特徴点を表す特徴点情報と、取得した第四の特徴点を表す特徴点情報とを用いて、第二の類似度を算出する。
【００８５】
次に、ステップＡ４において、類似度算出部２５は、絞り込まれた登録済み生体画像から次の登録済み生体画像を選択し、対象生体画像と選択した登録済み生体画像との第二の類似度を算出する。このように、類似度算出部２５は、全ての選択した登録済み生体画像に対して、対象生体画像と登録済み生体画像との第二の類似度の算出をする。
【００８６】
続いて、特定部２６は、算出した第二の類似度に基づいて、登録済み生体画像を特定する（ステップＡ５）。具体的には、ステップＡ５において、特定部２６は、第二の類似度が大きい、すなわち対象生体画像に類似した登録済み生体画像を、絞り込まれた登録済み生体画像から特定する。
【００８７】
なお、ステップＡ２において、特徴点調整部２７を用いて、第一の特徴点の数を調整してもよい。具体的には、特徴点調整部２７は、第一の類似度の算出に用いる第一の特徴点の数を調整することで、ベクトル型演算器２で実行する第一の類似度の算出時間を調整する。特徴点調整部２７は、例えば、第一、第二の類似度の算出時間の合計が、最短又は所定時間内で終了するように、第一の特徴点の数を調整する。
【００８８】
すなわち、第一の類似度の算出で用いる特徴点の数を多くして、登録済み生体画像を絞り込むことで、第二の類似度の算出で用いる登録済み生体画像の数を減らし、第二の類似度の算出時間を短縮する。また、第一の類似度の算出で用いる特徴点の数を少なくして、登録済み生体画像を絞り込むと、第二の類似度の算出時間が増加する。なお、特徴点調整部２７は、第二の特徴点の数を調整してもよい。
【００８９】
更に、特徴点調整部２７は、第一の特徴点が有する特徴量の数を調整してもよい。特徴量の数を調整することで、ベクトル型演算器２で実行する第一の類似度の算出時間を調整する。特徴点調整部２７は、例えば、第一、第二の類似度の算出時間の合計が、最短又は所定時間内で終了するように、第一の特徴点が有する特徴量の数を調整する。
【００９０】
なお、特徴点調整部２７は、図２に示したシステムにおいて、演算器３に設けられているが、演算器３以外のプロセッサに設けてもよい。
【００９１】
［本実施の形態の効果］
以上のように本実施の形態によれば、ベクトル型演算器２などのハードウェアを用いてベクトル演算を実行し、高速に登録済み生体画像を絞り込めるので、生体認証において照合処理にかかる時間を短縮することができる。
【００９２】
［プログラム］
本発明の実施の形態における第一のプログラムは、ベクトル型演算器２などのベクトルプロセッサを有するコンピュータに、図６に示すステップＡ２、Ａ３を実行させるプログラムであればよい。また、本発明の実施の形態における第二のプログラムは、演算器３などの一般的なプロセッサを有するコンピュータに、図６に示すステップＡ１、Ａ４、Ａ５を実行させるプログラムであればよい。
【００９３】
第一のプログラムをベクトル型演算器２などのベクトルプロセッサを有するコンピュータにインストールするとともに、第二のプログラムを演算器３などの一般的なプロセッサを有するコンピュータに実行することによって、本実施の形態における照合装置と照合方法とを実現することができる。
【００９４】
この場合、ベクトルプロセッサを有するコンピュータは、類似度算出部２２、絞り込み部２３として機能し、処理を行なう。また、一般的なプロセッサを有するコンピュータは、特徴抽出部２４、類似度算出部２５、特定部２６、特徴点調整部２７として機能し、処理を行なう。
【００９５】
また、本実施の形態において、一般的なプロセッサで用いるプログラムは、複数の一般的なプロセッサによって構築されたシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各プロセッサが、それぞれ、特徴抽出部２４、類似度算出部２５、特定部２６、特徴点調整部２７のいずれかとして機能してもよい。
【００９６】
なお、特徴点調整部２７の機能は、第二のプログラムと別のプログラムとして、演算器３以外のプロセッサで実行させてもよい。
【００９７】
［変形例］
変形例において、照合装置１は、登録済み生体画像を分割したグループごとに、順次、上述した第一、第二の照合を実行させる。
【００９８】
変形例について、図７を用いて説明をする。図７は、変形例を説明するための図である。例えば、全ての登録済み生体画像が４万件あり、１万件ずつの四つのグループに分割した場合について説明をする。
【００９９】
照合装置１は、まず、時間ｔ０からｔ１の間に、グループ１の１万件分の第一の照合を行い。続いて、時間ｔ１からｔ２の間に、グループ１の１万件分から絞り込まれた登録済み画像について第二の照合と、グループ２の１万件分の第一の照合とを実行する。
【０１００】
続いて、時間ｔ２からｔ３の間に、グループ２の１万件分から絞り込まれた登録済み画像について第二の照合と、グループ３の１万件分の第一の照合とを実行する。続いて、時間ｔ３からｔ４の間に、グループ３の１万件分から絞り込まれた登録済み画像について第二の照合と、グループ４の１万件分の第一の照合とを実行する。そして、時間ｔ４からｔ５の間に、グループ４の１万件分から絞り込まれた登録済み画像について第二の照合をする。
【０１０１】
変形例によれば、ベクトル型演算器２と演算器３とを並行して動作させることにより、登録済み生体画像の絞り込みと、登録済み生体画像の特定とを並行して処理できるので、生体認証などで用いる照合処理にかかる時間を短縮することができる。
【０１０２】
［物理構成］
ここで、実施の形態における第一、第二のプログラムを実行することによって、照合装置を実現する、ベクトル型演算器２などのベクトルプロセッサを有するコンピュータと、演算器３などの一般的なプロセッサを有するコンピュータとについて、図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態における照合装置を実現する、コンピュータの一例を示すブロック図である。
【０１０３】
ベクトルプロセッサを有するコンピュータの場合、図８に示すように、コンピュータ１１０は、ベクトルプロセッサ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１１８を介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【０１０４】
ベクトルプロセッサ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態における第一のプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態における第一のプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態における第一のプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
【０１０５】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ベクトルプロセッサ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【０１０６】
データリーダ／ライタ１１６は、ベクトルプロセッサ１１１と記録媒体との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体からの第一のプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ベクトルプロセッサ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。例えば、ＰＣＩ（PeripheralComponent Interconnect）バスなどが考えられる。
【０１０７】
また、記録媒体の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact DiskRead Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
【０１０８】
次に、演算器３などの一般的なプロセッサを有するコンピュータの場合、図８に示すように、コンピュータ１２０は、プロセッサ１２１と、メインメモリ１２２と、記憶装置１２３と、入力インターフェイス１２４と、表示コントローラ１２５と、データリーダ／ライタ１２６と、通信インターフェイス１２７とを備える。これらの各部は、バス１３１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１２０は、プロセッサ１２１に加えて、又はプロセッサ１２１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-ProgrammableGate Array）を備えていてもよい。
【０１０９】
コンピュータ１２０は、記憶装置１２３に格納された、本実施の形態における第二のプログラム（コード）をメインメモリ１２２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１２２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。
【０１１０】
また、本実施の形態における第二のプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１３０に格納された状態で提供される。更に、記録媒体１３０は、第一のプログラムと第二のプログラムとが格納されていてもよい。なお、本実施の形態における第二のプログラムは、通信インターフェイス１２７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
【０１１１】
また、記憶装置１２３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１２４は、コンピュータ１２０と、キーボード及びマウスといった入力機器１２８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１２５は、ディスプレイ装置１２９と接続され、ディスプレイ装置１２９での表示を制御する。
【０１１２】
データリーダ／ライタ１２６は、コンピュータ１２０と記録媒体１３０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１３０からの第二のプログラムの読み出し、及びコンピュータ１２０における処理結果の記録媒体１３０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１２７は、コンピュータ１２０と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。例えば、ＰＣＩバスなどが考えられる。
【０１１３】
また、記録媒体１３０の具体例としては、ＣＦ及びＳＤなどの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスクなどの磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭなどの光学記録媒体があげられる。
【０１１４】
なお、第二のプログラムがインストールされたコンピュータ１２０は、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、照合装置１は、一部が第二のプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
【０１１５】
［付記］
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１２）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【０１１６】
（付記１）
対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込みをする、ベクトル型演算器と、
前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像を特定する、前記ベクトル型演算器以外の演算器と、
を有することを特徴とする照合装置。
【０１１７】
（付記２）
付記１に記載の照合装置であって、
前記第一の特徴点の数を調整する、特徴点調整部を有する
ことを特徴とする照合装置。
【０１１８】
（付記３）
付記２に記載の照合装置であって、
前記演算器は、前記特徴点調整部を有する
ことを特徴とする照合装置。
【０１１９】
（付記４）
付記１から３のいずれか一つに記載の照合装置であって、
前記照合装置を生体認証に用いる
ことを特徴とする照合装置。
【０１２０】
（付記５）
（ａ）ベクトル型演算器を用いて、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込みをする、ステップと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像を特定する、ステップと、
を有することを特徴とする照合方法。
【０１２１】
（付記６）
付記５に記載の照合方法であって、
（ｃ）前記第一の特徴点の数を調整する、ステップを有する
ことを特徴とする照合方法。
【０１２２】
（付記７）
付記６に記載の照合方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記第一の特徴点の数を調整する
ことを特徴とする照合方法。
【０１２３】
（付記８）
付記５から７のいずれか一つに記載の照合方法であって、
前記照合方法を生体認証に用いる
ことを特徴とする照合方法。
【０１２４】
（付記９）
（ａ）ベクトル型演算器に、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込む、ステップを実行させる命令を含む第一のプログラムと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器に、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の特定する、ステップを実行させる命令を含む第二のプログラムと、
を記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１２５】
（付記１０）
付記９に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
（ｃ）前記第一の特徴点の数を調整する、ステップを実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１２６】
（付記１１）
付記１０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記第一の特徴点の数を調整する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１２７】
（付記１２）
付記９から１１のいずれか一つに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記第一、第二のプログラムを生体認証に用いる
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１２８】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１２９】
以上のように本発明によれば、ベクトルプロセッサを用いて照合処理にかかる時間を短縮することができる。本発明は、生体認証などの照合が必要な分野において有用である。
【符号の説明】
【０１３０】
１  照合装置
２  ベクトル型演算器
３  演算器
２０  システム
２１  撮像装置
２２  類似度算出部
２３  絞り込み部
２４  特徴抽出部
２５  類似度算出部
２６  特定部
２７  特徴点調整部
３１、３２ａ、３２ｂ、３２ｃ、３２ｄ、３２ｅ  特徴点情報
５１、５２ａ、５２ｂ、５２ｃ、５２ｄ  特徴点情報
１１０  コンピュータ
１１１  ベクトルプロセッサ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  バス
１２０  コンピュータ
１２１  プロセッサ
１２２  メインメモリ
１２３  記憶装置
１２４  入力インターフェイス
１２５  表示コントローラ
１２６  データリーダ／ライタ
１２７  通信インターフェイス
１２８  入力機器
１２９  ディスプレイ装置
１３０  記録媒体
１３１  バス
【図１】
2020148874.tif 000003
【図２】
2020148874.tif 000004
【図３】
2020148874.tif 000005
【図４】
2020148874.tif 000006
【図５】
2020148874.tif 000007
【図６】
2020148874.tif 000008
【図７】
2020148874.tif 000009
【図８】
2020148874.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】令和3年6月29日(2021.6.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込みをする、ベクトル型演算器と、
前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像を特定する、前記ベクトル型演算器以外の演算器と、
を有することを特徴とする照合装置。
【請求項２】
請求項１に記載の照合装置であって、
前記第一の特徴点の数を調整する、特徴点調整部を有する
ことを特徴とする照合装置。
【請求項３】
請求項２に記載の照合装置であって、
前記ベクトル型演算器以外の演算器は、前記特徴点調整部を有する
ことを特徴とする照合装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一つに記載の照合装置であって、
前記照合装置を生体認証に用いる
ことを特徴とする照合装置。
【請求項５】
（ａ）ベクトル型演算器を用いて、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込みをする、ステップと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像を特定する、ステップと、
を有することを特徴とする照合方法。
【請求項６】
請求項５に記載の照合方法であって、
（ｃ）前記第一の特徴点の数を調整する、ステップを有する
ことを特徴とする照合方法。
【請求項７】
請求項６に記載の照合方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記第一の特徴点の数を調整する
ことを特徴とする照合方法。
【請求項８】
請求項５から７のいずれか一つに記載の照合方法であって、
前記照合方法を生体認証に用いる
ことを特徴とする照合方法。
【請求項９】
（ａ）ベクトル型演算器に、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込む、ステップを実行させる命令を含む第一のプログラムと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器に、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の特定する、ステップを実行させる命令を含む第二のプログラムと、
を有するプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムであって、
（ｃ）前記第一の特徴点の数を調整する、ステップを実行させる命令を含むプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、ベクトル演算を用いて照合をする、照合装置、照合方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の目的の一例は、ベクトルプロセッサを用いて、照合処理にかかる時間を短縮する、照合装置、照合方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
（ａ）ベクトル型演算器に、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込む、ステップを実行させる命令を含む第一のプログラムと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器に、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の特定する、ステップを実行させる命令を含む第二のプログラムと、
を有することを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
第二の類似度の算出は、例えば、指紋認証において照合処理を行う場合、対象となる指紋を撮像した対象生体画像から抽出した指紋の第三の特徴点の特徴量と、絞り込まれた指紋を撮像した登録済み生体画像から抽出した指紋の第四の特徴点の特徴量とを用いて、ベクトル型演算器２以外の演算器３により類似度を算出する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
図４は、ベクトル演算に用いるコードの一例を示す図である。図４に示すコードは、上述した第一の類似度を算出する場合に用いる。特徴点情報３１と特徴点情報３２ａとの第一の類似度を求める場合、図４のコードにおいては、特徴点情報３１の特徴点の向き表す特徴量（１１、２１・・・）を行列Ａ［ｉ］ｄ１を用いて表し、特徴点情報３２ａの特徴点の向き表す特徴量（１１′、２１′・・・）を行列Ｂ［ｉ］ｄ１を用いて表す。また、特徴点情報３１の中心点から特徴点までの距離を表す特徴量（１２、２２・・・）を行列Ａ［ｉ］ｄ２を用いて表し、特徴点情報３２ａの中心点から特徴点までの距離を表す特徴量（１２′、２２′・・・）を行列Ｂ［ｉ］ｄ２を用いて表す。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における照合装置の動作について図６を用いて説明する。図６は、照合装置の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図１から図５を参酌する。また、本実施の形態では、照合装置を動作させることによって、照合方法が実施される。よって、本実施の形態における照合方法の説明は、以下の照合装置の動作説明に代える。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ベクトルプロセッサ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、不図示のディスプレイ装置と接続され、ディスプレイ装置での表示を制御する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１８】
（付記３）
付記２に記載の照合装置であって、
前記ベクトル型演算器以外の演算器は、前記特徴点調整部を有する
ことを特徴とする照合装置。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２４】
（付記９）
（ａ）ベクトル型演算器に、対象生体画像から抽出した第一の特徴点と、複数の登録済み生体画像の第二の特徴点とを用いて第一の類似度を算出し、算出した前記第一の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の絞り込む、ステップを実行させる命令を含む第一のプログラムと、
（ｂ）前記ベクトル型演算器以外の演算器に、前記対象生体画像から抽出した第三の特徴点と、絞り込まれた前記登録済み生体画像の第四の特徴点とを用いて第二の類似度を算出し、算出した前記第二の類似度に基づいて、前記登録済み生体画像の特定する、ステップを実行させる命令を含む第二のプログラムと、
を有するプログラム。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２５】
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
（ｃ）前記第一の特徴点の数を調整する、ステップを実行させる命令を含むプログラム。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２６】
（付記１１）
付記１０に記載のプログラムであって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記ベクトル型演算器以外の演算器を用いて、前記第一の特徴点の数を調整する
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２７】
（付記１２）
付記９から１１のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記第一、第二のプログラムを生体認証に用いる
ことを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
2020148874.tif 000011
2020148874.tif 000012
2020148874.tif 000013
2020148874.tif 000014