(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
類似度が、バイオメトリック方法でユーザのリファレンスデータと比較すべき、当該ユーザのバイオメトリックデータの類似の尺度である、バイオメトリック方法用の類似度の算出方法において、
全てのユーザの類似度のグローバルな平均値を各々のユーザの前記類似度の平均値によって除算して、（平均値スケーリング用の）ファクタを算出し、
各々のユーザの修正（スケーリング）された類似度を、結局、各々のユーザの修正（スケーリング）されていない類似度と、前記（平均値スケーリング用の）ファクタとの乗算から算出する
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
類似度を、修正（スケーリング）された類似度を用いて正規化する請求項１記載の方法。
【請求項３】
類似度にコストを含ませる請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
類似度にスコアを含ませる請求項１から３迄の何れか１記載の方法。
【請求項５】
類似度が、バイオメトリック方法でユーザのリファレンスデータと比較すべき、当該ユーザのバイオメトリックデータの類似の尺度である、バイオメトリック方法用の類似度の算出装置において、
全てのユーザの類似度のグローバルな平均値を各々のユーザの前記類似度の平均値によって除算して、（平均値スケーリング用の）ファクタを算出し、
各々のユーザの修正（スケーリング）された類似度を、結局、各々のユーザの修正（スケーリング）されていない類似度と、この（平均値スケーリング用の）ファクタとの乗算から算出する手段が設けられていることを特徴とする装置。
【請求項６】
データ処理装置は、ソフトウエアコードセグメントを含んでおり、該ソフトウエアコードセグメントを用いて、前記データ処理装置を、全てのユーザの類似度のグローバルな平均値を各々のユーザの類似度の前記平均値によって除算して、（平均値スケーリング用の）ファクタを算出し、各々のユーザの修正（スケーリング）された類似度を、結局、各々のユーザの修正（スケーリング）されていない類似度と、前記（平均値スケーリング用の）ファクタとの乗算から算出する手段として機能させることを特徴とするデータ処理装置用のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、バイオメトリック方法用の類似度の算出方法並びに算出装置及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ユーザの認証のために、バイオメトリック方法を使用することができ、即ち、ユーザが人体の特徴又は特徴的な行動パターンを用いて検出される。典型的なバイオメトリは、例えば、音声認識、署名認識、手の幾何形状認識、指紋認識、瞳孔認識、顔認識である。バイオメトリック方法は、例えば、世界知的所有権機関特許第９８／２４０５１号、世界知的所有権機関特許第９８／２５２２８号、世界知的所有権機関特許第９８／５０８８０号、世界知的所有権機関特許第９９／０８２２３号に、署名のダイナミック検証の形式で開示されており、ドイツ連邦共和国特許出願第１９９５２０４９号公報に音声検証の形式で開示されており、米国特許出願公開第５５３３１７７号公報、米国特許出願公開第５７５１８４３号公報、米国特許出願公開第５８２８７７９号公報、ヨーロッパ特許第０５６０７７９号公報、ヨーロッパ特許第０７１３５９２号公報、ヨーロッパ特許第０８００１４５号公報及び世界知的所有権機関特許第９８／３８５３３号には、手認識又は手の位置特定用の方法として開示されている。
【０００３】
全てのバイオメトリック方法で、リファレンス特徴とテスト特徴とが、所属のリファレンスデータ及びテストデータを介して相互に比較されて、類似度を用いて同じユーザから検出したテスト特徴であるかどうか判定される。類似度は、例えば、リファレンス特徴と同じユーザから検出したテスト特徴との間隔(距離)、又はリファレンスパターンと同じユーザから検出したテストパターンとの間隔(距離) 、所謂コスト(費用)、又は、リファレンス特徴と同じユーザから検出したテスト特徴との確率の程度を示す所謂スコア(得点)である。コストの値領域は、０と所定最大値との間であり、その際、類似度の高い小さなコストと類似度の低い大きなコストが形成される。スコアの値は、０と１との間の領域内にある。１のスコアは、最大一致の際に生じ、０のスコアは、最小一致の際に生じる。２つの種々異なったコスト/スコア分布が区別される: 検出すべき本人(本もの)の分布(英語で、"genuine distribution")、及び、拒絶すべき不正行為実行者(偽もの)の分布(英語で、"imposter distribution")である。
【０００４】
本人(本もの)及び不正行為実行者(偽もの)を形成するコスト／スコアの値は、種々異なるユーザで非常に異なって分布される。このような種々異なる分布となるのは、種々の理由に起因する:
-本人(本もの)の質: リファレンスを再現することができるユーザの能力、
-テストデータタイプのバリアンス(例えば、署名による検証では署名の長さ、発話者検証ではパスワード)、
-不正行為実行者(偽もの)の質、
-コスト計算のアルゴリズム
このユーザ特有のコスト/スコア分布の全体で、バイオメトリ用のグローバルな限界値により、比較的悪い結果乃至高いエラーレート(フォールスアクセプタンスレート(誤採択率)FAR、フォールスリジェクションレート(誤棄却率)FRR、イコールエラーレートEER)を生じる。
【０００５】
このエラーレートを最小にするために、算出されたユーザ依存のコスト／スコアを、ユーザ特有に全値領域乃至共通の値領域で正規化することができ、その結果、更に、このバイオメトリ用のグローバルな限界値を使用することができる。ユーザ特有の限界値を用いることは、原理的に、この方法にも相応しており、その際、ここでは、正規化パラメータが限界値乃至その算定に含まれる。この場合、ユーザ依存の正規化パラメータ及びグローバルな限界値の代わりに、ユーザ特有の限界値が記憶されている。
【０００６】
ユーザ特有のコスト／スコア正規化の目的は、本人(本もの)及び不正行為実行者(偽もの)のコスト／スコア分布を、本人(本もの)と不正行為実行者(偽もの)とをグローバルな限界値によって出来る限り良好に相互に分離することができるように、出来る限り良好に相互にマッピングすることにある。しかし、実際には、本人(本もの)のコスト／スコアだけしか使えないので、この値によってしか実際に変換可能に正規化することができない。コストの正規化は、これまで、例えば、Brunelli, R. 及びfalavigna, D. "Person Identification Using Multiple Cues", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 17, No. 10, 1995 により、平均値置換（シフト）及び／又は標準偏差による正規化によって行われる。
【０００７】
本人(本もの)のコストは、ユーザに応じて種々異なる値領域内にある。平均値置換の正規化方法では、このコスト平均値が、全てのユーザに対して、コストを置換（シフト）することによってグローバルな同じコスト平均値にマッピングされる:
【０００８】
【数１】
0003842701.tif 000002
【０００９】
但し、
Kｎｏｒｍｉｅｒｔ : 正規化されたユーザコスト、
Kｂｅｎｕｔｚｅｒ : 正規化されていないユーザコスト、
【００１０】
【数2】
0003842701.tif 000003
【００１１】
:正規化されていないユーザコストの平均値、
【００１２】
【数3】
0003842701.tif 000004
【００１３】
:正規化されたユーザコストの平均値
である。
【００１４】
スコアの正規化は、同様に実行することができる。
【００１５】
平均値置換及び標準偏差での修正（スケーリング）では、コストが平均値を用いずに形成され、各々のユーザコストの分散によって正規化される:
【００１６】
【数4】
0003842701.tif 000005
【００１７】
但し、
σｂｅｎｕｔｚｅｒ : 正規化されていないユーザコストの分散乃至標準偏差
である。
【００１８】
ここでも、スコアを同様に正規化することができる。
【００１９】
例により示されるように、本人(本もの)のコスト乃至スコア平均値のシフトによる正規化の際、標準偏差によって付加的に正規化する場合よりも良好にエラーレートを改善することはできない。しかし、実際にリファレンスの特徴は極めて僅かしか使えないことが屡々であるので、標準偏差は、平均値よりも信頼度が小さい。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の課題は、前述の欠点を回避した類似度の修正（スケーリング）方法並びに装置及びプログラムを開発することにある。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
課題を解決するため、本発明は、全てのユーザの類似度のグローバルな平均値を各々のユーザの類似度の平均値によって除算して、（平均値スケーリング用の）ファクタを算出し、各々のユーザの修正（スケーリング）された類似度を、結局、各々のユーザの修正（スケーリング）されていない類似度と、（平均値スケーリング用の）ファクタとの乗算から算出する、類似度の算出方法を提案するものである。
課題を解決するため、本発明は、全てのユーザの類似度のグローバルな平均値を各々のユーザの記類似度の平均値によって除算して、（平均値スケーリング用の）ファクタを算出し、各々のユーザの修正（スケーリング）された類似度を、結局、各々のユーザの修正（スケーリング）されていない類似度と、この（平均値スケーリング用の）ファクタとの乗算から算出する手段が設けられている算出装置を提案するものである。
課題を解決するため、本発明は、データ処理装置は、ソフトウエアコードセグメントを含んでおり、該ソフトウエアコードセグメントを用いて、データ処理装置を、全てのユーザの類似度のグローバルな平均値を各々のユーザの類似度の前記平均値によって除算して、（平均値スケーリング用の）ファクタを算出し、各々のユーザの修正（スケーリング）された類似度を、結局、各々のユーザの修正（スケーリング）されていない類似度と、（平均値スケーリング用の）ファクタとの乗算から算出する手段として機能させるプログラムを提案するものである。
【００２２】
【発明の実施の形態】
この方法では、類似度が平均値スケーリングによって修正（スケーリング）される。そのために、先ず、全てのユーザのコストの平均値が、全てのユーザの類似度のグローバルな共通の平均値となるように算出される。その際、平均値スケーリング時の修正（スケーリング）ファクタは、各々のユーザの類似度の平均値によって除算された、この、全てのユーザの類似度のグローバルな平均値である。各々のユーザの修正（スケーリング）された類似度は、結局、各々のユーザの修正（スケーリング）されていない類似度と、この修正（スケーリング）ファクタとの乗算から得られる。
【００２３】
全てのユーザのコストの平均値を、全てのユーザの類似度のグローバルな共通の平均値となるように算出するのは断念せざるをえない。と言うのは、この修正（スケーリング）は、単に１と、全てのユーザの平均値との平均値を修正（スケーリング）するにすぎないからである。この場合、共通のグローバルな平均値を算出及び記憶しなくてよい。
【００２４】
つまり、本発明による、類似度の修正（スケーリング）方法では、類似度の平均値しか使わず、それに対して、標準偏差は使う必要がない。それにも拘わらず、以下の例で分かるように、このエラーレートで良好な結果を達成することができる。
【００２５】
本人(本もの)の類似度は、置換によってではなく、各平均値相互の修正（スケーリング）によって形成（マッピング）される。修正（スケーリング）の際に標準偏差は使わない。従って、この方法は、修正（スケーリング）のために使う類似度の個数が少ない場合でもあまり影響を受けない。更に、標準偏差を算出及び記憶しないでよい。従って、本発明の方法は、標準偏差を算出する必要がないので、コストが小さく、しかも、従来技術よりも小さなエラーレートにすることができる。
【００２６】
修正（スケーリング）された類似度を更に換算しないので、上述の方法では、既に正規化された類似度が得られる。これは、殊に、種々異なる類似度を比較及び算出する(例えば、マルチモーダルバイオメトリの場合)のに有利である。
【００２７】
有利には、類似度は、コスト及び／又はスコアを含むか、又は、コスト及び／又はスコアである。
【００２８】
上述の方法を実行するように装置構成された装置は、例えば、相応のプログラミング及びコンピュータ又は計算装置の装置構成によって実施することができる。
【００２９】
既述の方法の１つをデータ処理装置で実行することができるソフトウエアコードセグメントを含むデータ処理装置用のプログラム製品は、この方法をプログラミング言語で適切に実行して、データ処理装置で実行可能なコードに変換することによって実行することができる。そのために、このソフトウエアコードセグメントが記憶される。その際、プログラムとは、市販製品としてのプログラムのことであり、任意の形式で提供されており、例えば、紙、コンピュータ読み出し可能なデータ坦体又はネットワークを介して配布されている。
【００３０】
【実施例】
以下、図示の実施例を用いて、本発明について詳細に説明する。
【００３１】
本発明の、コスト／スコアの形式での類似度の修正（スケーリング）方法は、類似度相互をマッピングするために、本人(本もの)の類似度の平均値を用いる。
【００３２】
コストの正規化の例について説明する。全てのユーザのコストの平均値が先ず、共通のグローバルなコスト平均値となるように算出される。各々のユーザのコストの正規化係数は、各々のユーザのコストの平均値によって除算された全てのユーザのコストのグローバルな平均値である:
【００３３】
【数5】
0003842701.tif 000006
【００３４】
例示バイオメトリを用いてテストすることにより、この方法を以てすると、平均値変換による上述の正規化方法及び／又は標準偏差による正規化よりも良好な結果が得られるということが分かる。専ら正規化のために使われるが、極めて僅かしか使われないリファレンスを用いても、この方法によって、極めて僅かなエラーレートしか達成されない。
【００３５】
平均値スケーリングによる類似度の修正（スケーリング）方法及びその利点について、以下例示バイオメトリを用いて説明する。図１及び２には、このバイオメトリでの種々異なる２人のユーザの、本人(本もの)のコスト分布(実線)及び不正行為実行者(偽もの)のコスト分布(破線)が示されている。各々、数FがコストKに亘って記載されている。ユーザに依存して、本人(本もの)及び不正行為実行者(偽もの)の各値が種々異なる値領域内にあることが分かる。
【００３６】
本人(本もの)(実線)及び不正行為実行者(偽もの)(破線)の全てのユーザの、非正規化コスト分布、及び、その結果得られる、グローバルな限界値でのエラーレート(縦座標)が、この例示バイオメトリに対して図3及び図4に示されている。ここで考察しているバイオメトリでは、正規化しないでイコールエラーレート(EER)は、約３７%である。
【００３７】
この例示バイオメトリでは、本人(本もの)及び不正行為実行者(偽もの)の各コストが、前述の種々の方法(平均値置換、平均値置換及び標準偏差による修正（スケーリング）、平均値スケーリング)を用いて正規化される。正規化のために、リファレンス形成(所謂登録時)のために利用された、本人(本もの)のコストしか使われない。続いて、グローバルな限界値での正規化後、種々異なる方法でエラーレートがどのように調整されるか検査される。
【００３８】
図５〜図１０には、全てのユーザでの本人(本もの)及び不正行為実行者(偽もの)のコスト分布、及び、その結果得られる、種々異なる方法による正規化後のグローバルなコスト限界値に依存するエラーレートが示されている。
【００３９】
正規化なし、及び、種々異なる正規化方法でのイコールエラーレートEERは、以下のテーブルから読み取ることができる。
【００４０】
正規化方法                                          EER 
正規化なし                                      ３７．１%
平均値置換                                      ２２．７%
平均値置換及び標準偏差でのスケーリング          １６．１%
平均値スケーリング                              １１．９%
この場合のレシーバオペレーティング(受信機運用特性)特性(ROCダイアグラム)は、後続の図１１に示されている。その際、曲線１は、正規化なしの場合であり、曲線２は、平均値転換を用いた正規化の場合であり、曲線３は、平均値置換を用いた正規化及び標準偏差を用いた修正（スケーリング）の場合であり、曲線４は、平均値スケーリングを用いた正規化の場合であり、曲線５は、EERラインである。
【００４１】
【発明の効果】
全ての正規化方法により、正規化なしの場合よりも小さなEERが形成される。説明している、平均値スケーリングによる正規化によると、最も小さな、従って、最良のEER値が形成される。ROCダイアグラムから分かるように、この方法により、全てのFAR値で、従来技術で使われている正規化方法よりも良好な、又は、少なくとも同様に良好なERR値が得られることが分かる。
【００４２】
平均値転換及び標準偏差による修正（スケーリング）の方法により、エラーレートに関しては同様に良好に改善することができるが、この方法は、算出された標準偏差の良さに極端に依存する。リファレンスパターンが少ない場合の可能なアウトライナー(実際には規則的に生じる)は、標準偏差では平均値での場合よりもずっと強く作用し、その際、高すぎるエラーレートになることがある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  第１のユーザの本人(本もの)及び不正行為実行者(偽もの)のコスト分布を示す図。
【図２】  第２のユーザの本人(本もの)及び不正行為実行者(偽もの)のコスト分布を示す図。
【図３】  複数ユーザの本人(本もの)及び不正行為実行者(偽もの)の非正規化コスト分布(個別コスト分布の和)を示す図。
【図４】  複数ユーザの正規化なしのグローバルな限界値の合成エラーレートを示す図。
【図５】  複数ユーザの平均値置換時のコスト分布を示す図。
【図６】  複数ユーザの平均値置換時のエラーレートを示す図。
【図７】  複数ユーザの平均値置換及び標準偏差での修正（スケーリング）時のコスト分布を示す図。
【図８】  複数ユーザの平均値置換及び標準偏差での修正（スケーリング）時のエラーレートを示す図。
【図９】  複数ユーザの平均値置換時のコスト分布を示す図。
【図１０】  複数ユーザの平均値修正（スケーリング）時のエラーレートを示す図。
【図１１】  複数ユーザの正規化あり、及び、正規化なしのROCダイアグラム。
【符号の説明】
FAR  フォールスアクセプタンスレート(誤採択率)
FRR  フォールスリジェクションレート(誤棄却率)
EER  イコールエラーレート
【図１】
0003842701.tif 000007
【図２】
0003842701.tif 000008
【図３】
0003842701.tif 000009
【図４】
0003842701.tif 000010
【図５】
0003842701.tif 000011
【図６】
0003842701.tif 000012
【図７】
0003842701.tif 000013
【図８】
0003842701.tif 000014
【図９】
0003842701.tif 000015
【図１０】
0003842701.tif 000016
【図１１】
0003842701.tif 000017