平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

平成１８年度経済産業省基準認証研究開発事業

平成１８年度経済産業省 産業技術研究開発委託事業「バイオメトリクス（指紋）の互換性及び相互運用性に関する標準化」

Ⅳ章

マニューシャ等相互運用性のための認証精度
評価方法の開発報告書

平成１９年３月
財団法人 ニューメディア開発協会

1平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

IV 章

4

1. 実施状況

4

1.1.

目的

4

1.2.

実施内容

4

1.3.

研究開発スケジュール

5

1.4.

研究開発の実施体制

6

1.4.1

管理体制

6

1.4.2

研究組織

6

1.5.

7

委員会構成メンバー

2. 指紋認証の互換性に関する文献調査

8

2.1.

8

指紋データフォーマットの標準化

2.1.1.

データフォーマット標準規格について

8

2.1.2.

ANSI/NIST INCITS PIV

92.1.3.

ISO/IEC 19794 指紋データ交換フォーマット

11

2.1.4.

EU Passport Specification

18

2.2.

2.2.1.
2.3.

21

相互運用の精度評価方法
ISO19795-4 相互運用性性能試験

2123

指紋認証の相互運用実験

2.3.1.

MINEX

23

2.3.2.

ILO ISBIT

28

2.3.3.

その他

32

2.4.

35

技術文献調査のまとめ

2.4.1.

標準化文書の問題点（defect、amendment状況）

35

2.4.2.

相互運用実験からの問題点

36

3. 19794-2 相互運用実験

39

3.1.

39

実験の狙い

2

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

3.2.

実験評価方法403.3.

単体性能と相互運用性能

41

3.4.

クロス性能

43

3.4.1.

登録（特抽）と照会（特抽＋照合）の組み合わせ実験

45

3.4.2.

相互互換性についての評価

45

3.4.3.

単体性能との比較

48

3.5.

画像サイズの影響の評価

48

3.6.

圧縮率の影響の評価

49

3.7.

画像品質の影響の評価

50

3.8.

実験結果のまとめ54

3.8.1.

分析項目

54

3.8.2.

未対応について55

3.8.3.

処理時間について

55

4. 調査研究のまとめ

57

4.1.

得られた知見のまとめ

57

4.2.

規格化を検討すべき事項

57

4.3.

今後の課題

58

5. 付録

59

3

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

IV 章
1. 実施状況
1.1. 目的「マニューシャ等相互運用性のための認証精度評価方法の開発」では、相互運用性を考慮した指紋マニューシャ形式の標準化についての動向や、その規格を用いた相互運用性の評価実験について文献調査、複数ベンダーによって生成される指紋マニューシャ形式による相互運用性について実際に相互運用の精度評価を行い、現在の相互運用性の実際を把握することとした。
特にデータ品質が照合精度に与える影響の要因分析、その利用方法等を検討し、相互運用での照合精度を向上させるための追補規格提案、運用に関わる
ガイドライン提案を目的としている。

1.2. 実施内容
本小委員会では指紋データフォーマットの標準化動向、相互運用性評価の標準化の動向、それらの標準を用いた相互運用性実験に関する文献調査を行い、現状の相互運用性に関する残されている課題を明らかにすることをまず行う。特に相互運用性を実現することを阻害する要因を、指紋採取実験を行って検討する。そこから相互運用性を実現するための条件を明らかにし、
また相互運用性を定量的に評価する方法についても明らかにする。次年度以降でこれらの知見の効果を実験的に実証し、追補規格やガイドラインなどの提案に役立てることを計画する。本年度の実験では（イ）マニューシャ方式の複数ベンダーの認証アルゴリズム単体での精度評価を実施した。
（ロ）複数ベンダーの特徴抽出と照合の組合せに関する互換性認証精度評価を実施した。
（ハ）非圧縮画像と圧縮済み画像のそれぞれで認証精度を評価し、ベンダーの指紋認証アルゴリズムで検証した。
（ニ）各ベンダーの認証アルゴリズムの精度評価結果について、品質値を利用する等により互換性を向上する方法について調査した。

4

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

1.3. 研究開発スケジュール

研究項目

8月

平成１８年
10月
11月

9月

12月

1月

１）指紋画像とマニューシャ等実装規格の作成

報告書作成

規格調査

規格調査
（19785,19794,7816,14443等)

調査

センサIF調査（GUI,Security)

規格作成（一次案）

規格解説と実装規格の作成
２）光学方式及びその他センサ方式による指紋画像品質評価
方法の開発

報告書作成

指紋採取

Min300名（実験仕様作成）

品質の定義

品質評価方法センサ方式別の分析
圧縮による劣化分析

報告書作成３）マニューシャ等相互運用性のための認証精度評価方法の開発
調査

精度評価方式（規格）調査
互換性評価実験

標準化委員会

平成１９年
2月
3月

各社ソフト
実験仕様テスト

評価実験

△

△

標準化委員会

標準化委員会

分析△
標準化委員会
報告書作成

報告書の作成5

METIへ報告△

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

1.4. 研究開発の実施体制
1.4.1

管理体制
会長
理事長
理事会
首席研究員

1.4.2

総務グループ長

総務・経理担当

セキュア環境開発グ

主任研究員

ループ長

研究員

研究組織

財団法人ニューメディア開発協会

調査小委員会－１「バイオメトリクス実装規格作成小委員会」

調査小委員会－２「画像品質評価方法調査小委員会」

調査小委員会－３「指紋互換性調査小委員会」
zz

バイオメトリクス（指紋）の互換性及び相互運用性に関zする標準化委員会

z標準化委員会請負・イデアコラボレーションズ株式会社
・日本電気株式会社6

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

1.5. 委員会構成メンバー
調査小委員会－３：指紋互換性調査小委員会
役割
委員長

氏名

溝口 正典

所属

役職

ＮＥＣ株式会社第二官庁システム事業

SC37WG1 主査

部
委員

春山

智

ＮＴＴデータ技術開発本部

シニアエキスパー
ト

委員

坂本 静生

日本電気株式会社メディア情報研究所

SC17 国 内 委 員 会
SWG４リーダ

委員

三村 昌弘

株式会社日立製作所システム開発研究

主任研究員

所
委員

新崎 卓

株式会社富士通研究所

主任研究員

委員

笹川 耕一

三菱電機株式会社先端技術総合研究所

プロジェクトマネ
ジャ

オブザーバ

栗田

寛久

セキュアデザイン株式会社

R&D セン SC37WG2 委員

ター技術サポート部
オブザーバ

坂本

秋彦

法務省入国管理局出入国情報管理室

システム企画係長

オブザーバ

木村

高久

日本規格協会情報技術標準化研究セン 主任研究員
ター

オブザーバ

森田

信輝

経済産業省産業技術環境局情報電子標 室長補佐
準化推進室

事務局

林

事務局

滝沢

事務局

岸本

義昭

（財）ニューメディア開発協会

主任研究員

俊男

（財）ニューメディア開発協会

主任研究員

芳典

（財）ニューメディア開発協会

主任研究員

7

備考

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

2. 指紋認証の互換性に関する文献調査
2.1. 指紋データフォーマットの標準化
従来のバイオメトリック認証システムでは、生体情報を入力するセンサ部、入力された画像を処理する画像処理部、照合を行うマッチング部を一体と見なしてチューニングする方法が用いられてきた。
これは認証性能を向上させるための１つの手段であり、１つのベンダーによる閉ざされた装置では、この方法でも問題は生じなかった。しかし、バイオメ
トリック認証が普及し、認証インフラとしての性質を増すにつれて、バイオメ
トリックデータの互換性が重視されている。
大規模システムへの適用では、生体情報入力用のセンサを変えた場合にも、再登録作業をせずに従来から登録済みの利用者の登録データを利用することが求められる。また、照合を行うマッチング部にもデータの相互運用性が必要とされる。
近年、IC カードに格納されたバイオメトリックデータを複数ベンダーの装置の間で扱うアプリケーションが進められている。例えば、電子パスポートへの
バイオメトリック認証の適用では、多国間での相互運用に伴い、複数の装置ベンダーが対応できる互換フォーマットの仕組みが必要である。
バイオメトリックデータ互換フォーマットが本格的に用いられたのは犯罪捜
査向けの自動指紋識別システム（AFIS：Automated Fingerprint Identification
System）である。米国では州、市、郡ごとにAFISを調達するため、異なるベン
ダ ー 間 で 指 紋 デ ー タ の 互 換 性 を と る た め に ANSI/NIST フ ォ ー マ ッ ト（ANSI/NIST-ITL 1-2000）を作成している。またフォーマットだけではなく、光学的に指紋を採取するためのライブスキャナの仕様や指紋原紙にインクで採取した指紋画像を読み取るスキャナの仕様として、FBIによりImage Quality
Specifications (IQS) が作成されている。これらの規格は、その後発行された、
指紋画像フォーマットの国際標準規格の基礎となっている。
2.1.1. データフォーマット標準規格について
2002 年に設立された ISO/IEC JTC1 SC 37 では、バイオメトリクス（生体認証）技術に関する標準化を行っている。SC37 は 6 つの WG で構成され用語、
アプリケーションインターフェース、データ互換フォーマット、システムプロ
ファイル、精度評価、法制度に関連した標準規格の策定を進めている。
システム間でバイオメトリックデータの受け渡しを行うデータ交換フォーマ8

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

ットの国際標準化は ISO/IEC JTC1 SC37/WG3 で行われている。そこでは相互運用のためのデータ交換フォーマットの策定が目的となっており、登録機（処理）と照合機（処理）のベンダー、場所、時間が異なっても本人認証を可能にすることを目指して、互換フォーマットの国際標準規格の策定を行っている。
バイオメトリックデータの交換方法は、原データ（画像等）を交換するものと特徴量データを交換するものがある。現在、実用化されているのは原データを用いる方式が多数である。原データを用いると、ベンダーによる画像処理方式、特徴抽出方式や照合方式の違いによる影響を受けにくいことが理由である。
データ互換フォーマットの規格化（ISO/IEC 19794 シリーズ）は、指紋、顔画像、虹彩、血管、署名、手形などの認証方式を対象として行われている。電子パスポートでの利用を想定して、指紋、顔画像、虹彩が先行して標準化が進められた。既に、指紋画像／指紋特徴量データ、顔画像、虹彩画像は国際規格として成立し、各国の電子パスポートに適用が始まっている。さらには電子免許証や ILO が発行する船員手帳のへの適用も検討されている。日本でも 2006
年 3 月から顔画像を IC チップに納めた電子パスポートの発行が始まり、顔画像データの収容に ISO/IEC 19794-5 互換フォーマットが使われている。
2.1.2. ANSI/NIST INCITS PIV
文献名 “Biometric Data Specification of Personal Identity Verification”、
NIST Special Publication 800-76. 1（個人識別情報の検証における生体認証データ仕様）
発行元 米国 NIST（National Institute of Standard and Technology）(1) 発行の目的
連邦情報処理規格 FIPS201 において、バイオメトリクスによる個人識別を自動化する身分証明用の PIV（Personal Identity Verification）カードに格納する
バイオメトリクスデータの取得や格納に関する仕様を示す。
(2) 発行時期
２００６年２月(3) 文献の内容
国土安全保障の大統領指令 HSPD-12 は連邦政府の施設やシステムに物理的あ
るいは論理的にアクセスすることを許可する身元証明情報の相互運用を管理するための新たな標準を採用することを要請していた。そのため個人識別情報の1 http://csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800-76-1/SP800-76-1_012407.pdf(最新版)

http://www.ipa.go.jp/security/publications/nist/documents/SP800-76-J.pdf（旧版の翻訳）
9

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

標準を確立するため、連邦情報処理規格 FIPS201 が策定された。これが PIV：
Personal Identity Verification という規格である。PIV カードは物理的な人工物としての ID カードやスマートカードであり、本人証明となる写真、暗号鍵、生体認証データなどを搭載し、各従業員や業者に発行されるものである。カード保持者の本人性は、格納された信用情報を人手で、もしくは自動処理によって検証することができる。SP800-76 文書はこの FIPS201 の関連文書の１つであり、PIV システムでの生体認証のための技術的なデータ取得とフォーマットに関する仕様を記述しており、また PIV カードそのものについても記述している。そこには指紋と顔画像のための処理手順とデータフォーマットが、公開されている生体認証標準に一般的に含まれている数値や処理手法の制約項目として列挙されている。これら特定仕様の設計目的は、性能が高く普遍的な相互運用性にある。FBI の身元調査に適したバイオメトリックデータを準備するために、
SP800-76 では FBI 文書を引用しており、それには ANSI/NIST フォーマットとEFTS（Electronic Fingerprint Transmission Specification：電子的指紋データ
伝送仕様）が含まれている。なおこの文書は PIV カードと併用する他の生体認証のモダリティを妨げるものではない。
• PIV の指紋データ仕様- INCITS 381-2004 のマニューシャ・テンプレート形式- 画像圧縮 無し、もしくは WSQ(15:1)。実質的には WSQ が必須- 画像品質値は NFIQ 値から 20/40/60/80/100 に変換して格納
変換式 Quality=20*(6-NFIQ)- マニューシャ数 ０から１２８- マニューシャタイプ 01、10、00（端点、分岐点、その他）の３タイプ- 処理装置認定基準 特徴抽出が 1.3 秒以内、照合も 0.1 秒以内- 画像サイズ センシング画像として横 x 縦が 12.8 mm x 16.5 mm 以上• 業務フロー
指紋の採取から PIV カードの発行までの業務フローとしては、１０指採取という特徴があり、バックグランドチェックは従来の AFIS の処理に近いものである。
• 国際標準との関連
指紋マニューシャのテンプレートのデータ構造は米国標準 INCITS 378
であり、ISO/IEC 19794-2 のベースになったものである。
また、指紋画像の場合は INCITS 381 のデータ形式であり、ISO/IEC
19794-4 のベースになったものである。
(4) 課題と考察
IC カードに指紋データを格納する仕様の事例として参考になる。しかし、

10平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

ANSI/INCITS であるため、ISO/IEC の規格とはヘッダ情報部分で若干の差異がある。バイオメトリクス、特に指紋データ構造の扱いの参考にはなるが、画像サイズの最小値の根拠、画像品質値の意義と有効性についての具体的な説明がな
く、準拠することによりどの程度の照合性能を達成できるのかがわかり難い。
運用レベルの仕様の国際標準化には、これらの裏付け作業が必要となるのではないかと考えられる。
なお本規格は ISO/IEC 7816 シリーズの国際標準を活用はしているが、詳細仕様においては外れた仕様も定義されている。また IC カードのプログラミングイ
ン タ ー フ ェ イ ス の 標 準 化 で 米 国 か ら 提 案 さ れ た ISO/IEC 24727 シ リ ー ズ
Identification cards – Integrated circuit(s) cards – Programming interfacesを採用した規格となっている。
2.1.3. ISO/IEC 19794 指紋データ交換フォーマット
2.1.3.1.

指紋に関するデータ交換フォーマット

2002 年に設立された ISO/IEC JTC1 SC37/WG3 では、データ互換フォーマット
に関連した標準規格の策定を進めている。
データ互換フォーマットを扱う ISO/IEC 19794 シリーズにおいて、指紋に関わる交換データフォーマットは、次の 4 種類が規定されている。
1)ISO/IEC 19794-4：指紋画像データ
2)ISO/IEC 19794-2：指紋特徴点データ
3)ISO/IEC 19794-3：指紋スペクトラルパターンデータ
4)ISO/IEC 19794-8：指紋スケルトンパターンデータ
表 2-1 に各指紋データフォーマットの概要を示す。

11

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

表 2-１
原データ

指紋互換フォーマットの規格概要

交換データ

符号化

Part 4
画像

Raw
WSQ
JPEG
JPEG2000
PNG

指紋画像

パラメータ
解像度，階調，画像サイズ
指（左/右，親-小指）/掌部位
入力法，品質［複数 D 収容可：指/View］

Part 2
特徴点

特徴点：
種類/位置/向
き/品質
（固定長）
特徴点数

解像度，原画像サイズ，
指（左/右，親指-小指）
入力法，品質［複数 D 収容可：指/View］

Part 3パターン
Spectral(FDIS)

隆線：
傾き/波長/
位相/品質（bit 数可変）

解像度，セルサイズ/数
指（左/右，親指-小指）
入力法，品質［複数 D 収容可：指/View］

Part 8パターン
Skeletal(FCD)

特徴点：種/向き/位置
隆線方向：向き/
終端（bit 数可変）

解像度，原画像サイズ
指（左/右，親指-小指）
入力法，品質，ステップ長［複数 D 収容可：指/View］

12平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

2.1.3.2.

ISO/IEC 19794-4:2005

2.1.3.2.1.

ISO/IEC 19794-4 制定の背景

2005 年に発行された、ISO/IEC 19794-4 では指紋画像のデータ交換フォーマットを規定する。指紋画像データは指紋画像を交換するため、ベンダーによる画像処理方式、特徴抽出方式や照合方式の違いによる影響を受けにくい。
19794-4 は米国の ANSI INCITS 381 がベースである。ANSI INCITS 381 よりも後に成立している関係上、品質値の範囲、レコード長の定義などで異なる部分がある。
2.1.3.2.2.

ISO/IEC 19794-4 の概略

19794-4 フォーマットは、一つの General record header と、一つまたは複数の Finger image header record で構成される。各々の Finger image header
record に指紋画像（1 指または 4 指平面印象）または掌紋画像が 1 枚記録される。なお 4 指平面印象は、一つの指紋画像としてカウントされる。
General record header
Finger image header record（１）・・Finger image header record（256）

図 2-1

指紋画像データのヘッダ構造

19794-4 の General record header で扱える Finger image header record の最大数は 256 である。従って一つの 19794-4 形式の指紋画像データで、最大 256
枚の指紋／掌紋画像を記録することが可能である。256 枚の指紋／掌紋画像では勿論同一指の画像も取り扱いが可能である。これらの画像は一意に決定されるView Number で管理され、Finger/Palm Position により同一部のデータであるか否かが確認できる。

13

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

表 2-2

View Number と Finger/Palm Position

Field

Size

Valid values

1 byte0-15; 20-36

Count of views

1 byte1-256

View number

1 byte1-256

Finger/palm
position

デバイス ID、スキャナ解像度、画像解像度、階調、圧縮の有無等は、General
record header で定義される。各々の Finger image header record には、同一のキャプチャデバイスから採取された画像が格納されると考えても良い。
解像度は 49ppcm(pixels/centimeter)から 394ppcm まで段階的に定義されている。階調は、197ppcm（500ppi）以上は 8bit で定義されている。また、ダイ
ナミックレンジ（グレイスケールレベル）についても、2 から 200 で解像度に合わせて段階的に定義されている。これらは、Image acquisition settings levels
として一覧表に定義されている。
圧縮アルゴリズムは、ビット詰め、WSQ、JPEG、JPEG2000、PNG が定義されている。500ppi の画像を WSQ で圧縮する場合は 15:1 を上限として規定している。500ppi よりも高い解像度の画像には JPEG2000 が推奨されている。
対応する押捺方式は、平面指紋（ライブ採取、インク押捺）、回転指紋（ライブ採取、インク押捺）、遺留指紋、Swipe 指紋、非接触指紋（ライブ採取）の 9
通りである。19794-4 の Normative ANNEX A には採取を行うスキャナの規格として Image Quality Specifications (IQS)が記載されており、画像歪、MTF 等の性能仕様が規定されている。
19794-4 にはサンプル品質を 1（低品質）から 100（高品質）の値で格納できるようにしているが、品質の算出方法については定義されていない。サンプル
品質については、ISO/IEC 29794 シリーズとして 2005 年から検討が開始されている。
29794-1 は Working Draft の段階にあるが、バイオメトリックサンプル品質
を特性（Character）と忠実度（Fidelity）の物差しを使って有用性(Utility)を定義している。特性が良好で忠実度が高いほど有用性が高いと定義し、有用性はパフォーマンスをよく反映し、またパフォーマンスを推定できるものと記載されている。

14

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

表 2-3 特性、忠実度、有用性の関係

29794-1 では、得られた品質から、予測された他人受入率（psFAR）や予測された本人拒否率(psFRR)を算出してシステムに活用する品質参照モデルが示されている。

図 2-2 品質参照モデル

15

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

一方、BioAPI では、バイオメトリックサンプルの品質値を 1 から 100 までの値で定義し、1 を最低品質、100 を最高品質として定義している。また、品質の高い方から Excellent(76-100)、Adequate (51-75)、Marginal(26-50)、
Unacceptable(1-25)として品質を四つのカテゴリに分けている。しかしながら、
1 バイトの品質値を算出するための方法については、記述されていなかった。
表 2-4

品質カテゴリの 4 分類と定義

この問題を解決するため、SC37 でバイオメトリックサンプル品質についての議論を行うラポータ・グループが立ち上げられ、バイオメトリックサンプル品
質の取り扱いに関する議論がなされた。現段階では品質値を算出するアルゴリ
ズムを一つにまとめるのは困難であるとの検討結果を受けて、新たにバイオメ
トリックサンプル品質値を取り扱うための枠組みを規定するためのプロジェク
トが立ち上がった。これが 29794 シリーズである。29794-1 ではフレームワー
クを定義し、29794-4 では指紋画像の品質に関わる部分を定義する。当初は、29794-1 と 29794-4 共に IS 化を目指していたが、2007 年 1 月の SC37 ウエリ
ントン会議において、29794-4 は TR を目指して進められることに決まった。
2.1.3.3.

ISO/IEC 19794-2：2005

2.1.3.3.1.

IISO/IEC 19794-2 制定の背景

19794-2 は、指紋の代表的な照合方式である特徴点方式のためのデータ交換フォーマットである。圧縮された指紋画像に比べても 10 分の１以下のデータサイズにできる特長がある。指紋データを IC カード内に格納する場合、データがコンパクトであることは、低コスト化や読み出し時間の短縮においてメリットがある。
19794-2 も、電子パスポート用の指紋画像フォーマットとして ICAO 文書に参照されている。さらには、ILO が発行する船員手帳への適用も検討されている。
19794-2 のベースは米国の ANSI/INCITS 378 である。米国で ANSI/INCITS 378

16

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果の発行されたのが 2004 年であり、19794-2 の発行年が 2005 年であることから、両者の間には僅かな違いがある。NIST が ANSI/INCITS 378-2004 フォーマット
を用いて行った Minutiae Interoperability Exchange Test (MINEX)実験でのPerformance and Interoperability of the INCITS 378 Fingerprint Template
は、19794-2 フォーマットを用いたときの性能を想定する上での参考となる情報である。この NIST や ILO（船員手帳）等による実証実験の結果を受けて、19794-2の特徴点データの共通性を確保するため、指紋特徴点の定義を明確化する
Amendment 提案がなされている。
2.1.3.3.2.

ISO/IEC 19794-2 の内容

19794-2 のヘッダで定義されている情報は、指紋画像データで定義されている内容とほぼ同様であるが、若干の違いがあると同時に 19794-4 のようにヘッダが General record header と Finger image header record として明示的に定義されていない。
19794-2 では 19794-4 と同様に View Number と Finger Position を用いて同じ指の情報を複数画像分扱えるようにしている。なお Finger Position Code では、掌紋（Palm）はサポートされていない。データは、レコード全体の情報、View 毎の情報、特徴点（マニューシャ）毎の情報で構成されている。
2.1.3.3.3.

Record format と Card format

19794-2 では Finger Minutiae Record Format と IC カードへの格納用として
Finger Minutiae Card Format の２種類のフォーマットが規定されている。さらに Finger Minutiae Card Format は、Normal Size Finger Minutiae Formatと Compact Size Finger Minutiae Format に分かれている。Compact Size
Finger Minutiae Format ではデータ量を少なくするために特徴点の位置や向きの分解能を低く定義している。
先に述べたように、19794-2 では 19794-4 のようにヘッダが General record
header と Finger image header record として明示的に定義されていない。このため Card Format に Finger Minutiae Record Format の Record header を含
むか含まないかが不明確になるという問題があり、2007 年 1 月のニュージーラ
ンド会議で対応策が検討された。結論として、Record header 有/無しの両方のフォーマットを認める方針で進めることになったが、具体的な対応方法は決まっていない。
19794-2 では特徴点の必須情報として、指紋特徴点の種類、座標、方向を定義

17平成１８年度経済産業省基準認証事業成果している。細線化処理手法での端点位置に違いが出ないよう、端点は指紋谷線の分岐点として定義されている。分岐点は指紋隆線の分岐点として定義されている。一方、Finger Minutiae Card Format では細線化した指紋隆線の端点を用いることが許されている。19794-2 では各フォーマットで指紋特徴点の位置情
報や方向の分解能について細かく定義されているため、同じ 19794-2 規格のデータといえども、違いに留意することが必要である。
認証精度を向上させるためのオプションデータとして、指紋中心（コア）、三角州（デルタ）、特徴点間の隆線本数が定義されている。また、ZONE Qualityと呼ばれる指紋画像を複数セルに分割した際の各セルの品質データを持つことができる。
対応する押捺方式は、平面指紋（ライブ採取、インク押捺）、回転指紋（ライブ採取、インク押捺）、遺留指紋、遺留指紋の写真、薬品等で検出された遺留指
紋、トレースされた遺留指紋、Swipe 指紋、非接触指紋（ライブ採取）の 9 通りであり、19794-4 の指紋画像データの定義とは若干異なる。
19794-2 の Normative ANNEX B には指紋画像採取を行うスキャナの規格として Image Quality Specifications (IQS)が記載されており、画像歪、MTF 等の性能仕様が規定されている。

2.1.4. EU Passport Specification
EU 加盟国によって発行されるパスポート及び渡航文書における、セキュリテ
ィ及びバイオメトリクスのための標準に則った技術仕様を、EU 委員会は 2006 年
6 月 28 日に規定する判断を下した。この判断は C(2006) 2909 として、EU 加盟
各国語で書かれ署名・発行されている。UK 及びアイルランドはこの施策の採択をしておらず、正式に英語で書かれた版は規定されていない。単に、資料としての目的だけとして、委員会判断の補遺にある草案へ立ち戻ってもよいとされ、
英語版草案が便宜的に提供される。
この節では、英語版草案よりその概要を述べる。
C(2006) 2909 では、第二のバイオメトリクスに関する仕様が決まったこと、
EU 加盟各国には 36 ヶ月以内に第二のバイオメトリクスを記録する IC 旅券を発行することが求められる。
この文書は、2004 年に発行された“Council Regulation (EC) No 2252/2004
on standards for security features and biometrics in passports and travel
documents issued by Member States”を基礎とし、IC チップが利用可能な EU

18平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

パスポートのための解決法について説明する。国際規格、特に ISO 規格及び機械可読渡航文書の ICAO 勧告に基づいており、次を提供する：• バイオメトリック確認子：顔及び指紋のための仕様• 記録媒体(チップ)• チップ内の論理データ構造• チップ内のディジタル的に記録したデータのセキュリティのための仕様• チップ及び応用の準拠評価• 他の渡航文書との RF 互換性
次に、バイオメトリクスを中心とした概要を述べる。
顔は、“ICAO NTWG、 Biometrics Deployment of Machine Readable Travel
Documents、 Technical Report、 Version 2.0、 05 May 2004” 及び “ISO/IEC
19794-5:2005、 Biometric Data Interchange Formats – Part 5: Face ImageData” を参照し、Frontal Image として記録するものとする。圧縮形式は、ファイルサイズがより小さくできる JPEG2000 を推奨する。なお、JPEG 圧縮では、
12 から 20KB、JPEG2000 圧縮では 6 から 10KB とする。また“ICAO NTWG、
Biometrics Deployment of Machine Readable Travel Documents、 Technical
Report、 Version 2.0、 05 May 2004” に従い、顔認識技術の要件を考慮した
画像撮影ガイドラインを採用するものとする。
第二のバイオメトリクスとして指紋を用い、“ICAO NTWG、 Biometrics
Deployment of Machine Readable Travel Documents、 Technical Report、Version 2.0、 05 May 2004”、“ISO/IEC 19794-4:2005、 Biometric Data
Interchange Formats – Part 4: Finger Image Data.” 及び“ANSI/NIST-ITL
1-2000 Standard “Data Format for the Interchange of Fingerprint、 Facial、
Scarmark & Tattoo (SMT) Information” FBI: Wavelet Scalar Quantization(WSQ). “を参照する。指紋は左及び右の人差し指の、単純な押捺とする。不十分な品質又は人差し指の損傷の場合、中指、薬指、親指の単純な押捺を記録す
るものとする。品質については“ISO/IEC 19794-4:2005、 Biometric Data
Interchange Formats – Part 4: Finger Image Data.”及び“ANSI/NIST-ITL
1-2000 Standard “Data Format for the Interchange of Fingerprint、 Facial、
Scarmark & Tattoo (SMT) Information” FBI: Wavelet Scalar Quantization(WSQ) “ による。圧縮形式は WSQ を使わねばならない。圧縮サイズは一指あたり 12 から 15KB を要求する。
データセキュリティ及び完全性の課題については、“ICAO NTWG、 PKI for
Machine Readable Travel Documents Offering ICC Read-Only Access 、Technical Report 、 Version 1.1 、 October 01 、 2004“ 及 び ”Advanced

19平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

Security Mechanisms for Machine Readable Travel Documents、 Version 1.0、2006 ” を参照する。全てのデータに対し、ICAO が必須なセキュリティとして位置づけるとおり受動認証(Passive Authentication)は必須である。また、能動認証(Active Authentication)を選択してよい。
指紋データを導入するか、又はこの文書採択後 36 ヶ月の後、追加の保護として全てのデータに対しチップ認証が要求される。チップによりサポートされる
場合には EU 審査システムはこの機構を用いねばならない。
基本アクセス制御(Basic Access Control)は全てのデータに対し要求される。
追加の保護として指紋データのために端末認証が求められる。
権限のない検査システムが指紋データにアクセスすることを阻止するため、もう一つの PKI が導入される。証明書のポリシは、この文書採択後 1 年以内にBIG(Brussels Interoperability Group)が定める。
図 2-3 に IC 旅券（e-Passport）でのバイオメトリックデータに関連する規格
文書の関連を示しておく。

ICAO
Supplement9303
参照(BIT group templateのみ)
参照

ICAO TR
LDS

参照
BIT

ISO/IEC
7816-11:2004
参照
CBEFF

ISO/IEC
19785-1:2006
19785-3:FCD

参照
BDB

参照
コマンド

ISO/IEC
7816-4:2005

図 2-3 e-Passport で Biometric Data に関連する各規格

20

ISO/IEC
19794-5:2005
19794-4:2005
19794-6:2005

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

2.2. 相互運用の精度評価方法
2.2.1. ISO19795-4

相互運用性性能試験

19795シリーズは性能評価方法の標準であり、英国で発行されたBest Practiceと呼ばれるものが基になっている。19795シリーズは次のようなPartに分けて標準化が推進されているところである。生体認証の性能試験およびレポートのパート4が「相互運用性性能試験」である。
パート 1：原理およびフレームワーク
パート 2：技術およびシナリオ評価のための試験方法
パート 3：個別モード試験方法
パート 4：相互運用性性能試験
パート 5：生体認証アクセス制御システムのシナリオ評価
パート４では、生体データ交換フォーマット規格に準拠した生体データを使用する複数サプライヤの生体認証システムの技術およびシナリオ評価方法を規定する。本規格では、以下の評価に必要となる要件を明記している。
• 標準交換フォーマット（SIF）に従ってフォーマットされたサンプルから得られる性能• SIF に従ってフォーマットされたサンプルを交換する際に得られる性能• 独自仕様のデータ フォーマットに対する、SIF に従ってフォーマットされたサンプルから得られる性能• 単一製品の性能に対する複数製品にまたがる性能を数値化することによる
SIF の相互運用性• 1 つまたは複数のSIF に従ってフォーマットされた複数サンプルおよびマ
ルチモーダル データから得られる性能• センサの性能相互運用性
上記に加え、本規格には以下の内容を含める。
• 相互運用可能な実装群を確立するための手順• すでに確立されている実装群との相互運用性試験の手順の定義• 相互運用性性能を測定するための試験手順
また本規格では、以下については扱わない。
• 生体データ交換フォーマットの適合性試験の確立• オンライン データ収集の試験手順

21平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

19795-4で示されている一般的な相互運用のフロー図は以下のものである。

図 2-4 相互運用のフロー図

構成要素はセンサとジェネレータと比較サブシステムであり、センサとジェネ
レータは登録側と認証側がある。データの相互運用という点ではセンサ出力とジェネレータの出力の２つがありうる。
相互運用性試験は、標準化データを交換する際の性能の数値化に適しており、目標としては以下のものが考えられる。
• タイプ1 性能相互運用性の推定値を生成する。
• タイプ2 規格の作成、実装の作成および試験、必要な修正に対する合意の調
停、および規格の更新を行う反復的な策定プロセスの一部とする。試験の各段階には タイプ1 試験が組み込まれる。
• タイプ3 製品の中核グループを相互運用可能として認定するために、タイプ
1 試験による相互運用性能の推定値を使用する。
• タイプ4 タイプ3 試験で生成されたものなど、相互運用可能であることが判明している1つまたは複数の実装に対する性能を測定する。この試験は、認定済みの相互運用可能な製品リストに含めるために、1つまたは複数の製品を評価する場合に適している。
• タイプ5 運用性能の予測を行う。
本規格の条項には、特にこれらの試験タイプを確実に行うための情報を記載している。
また十分性は独自仕様の実装の性能に対するSIFの性能に関するものである。
次に評価指標としては、単一サプライヤに対するもの、異種ジェネレータに対するもの、同種ジェネレータに対するものがあり、異種ジェネレータの場合は22

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

比較サブシステムとの３要素での評価となる。
相互運用可能なサブシステムのグループ化認定の基準とそれに対する報告、既存の認定済み製品との相互運用性についての報告などが示されている。
また、試験実施について、関連する項目の実施条件や注意事項もまとめられている。
付属文書 A（参考情報）では十分性または相互運用性あるいはその両方の試験
実施手順が提示されている。なお付録２は 19795-4 の第４次 CD の翻訳である。

2.3. 指紋認証の相互運用実験
本節では指紋の特徴点であるマニューシャ情報を用いたデータフォーマットによる相互運用実証実験の報告書について調査を行った結果を示す。
2.3.1. MINEX
文献名 “MINEX：Performance and Interoperability of the INCITS 378
Fingerprint Template”、 NISTIR7296 2
発行元 米国 NIST（National Institute of Standard and Technology）(1) 発行の目的
米国で相互運用性を目指した指紋特徴データ（マニューシャテンプレート）
として標準に制定された INCITS378“指紋マニューシャテンプレートフォーマット”を用いることで、画像ベースのベンダー固有インプリメンテーションによる照合精度に匹敵する精度を出せるのか、また異なるベンダーによって生成されたマニューシャテンプレートを用いた照合でもエラーレートの増加は無いのかについて NIST が行った実証実験 MINEX の報告書である。
(2)
発行時期
２００６年３月
(3)
文献の内容
•
背景
米国には ANSI INCITS378“指紋マニューシャテンプレートフォーマット”が制定されたことで、高速かつ安価で互換性のある指紋特徴データ（マニューシャテンプレート）による相互運用性の指紋認証製品が提供されるようになるというストーリがある。しかし、この標準テンプレートを用いることで、画像ベ2 http://fingerprint.nist.gov/minex04/23平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

ースのベンダー固有のインプリメンテーションによる照合精度に匹敵する精度を果たして出せるかのという疑問が出てくる。そこで、テンプレートデータが生成されたとき、異なるベンダーによる照合でも、エラーレートの増加は無いのか否かについて NIST が行った実証実験が MINEX である。
MINEX ではベンダー固有のテンプレートと INCITS378 における２つのテンプ
レート形式（第１の形式である MIN：A はマニューシャを（x、y、θ、type、quality）
でコード化したものと、第２の形式である MIN:B は MIN:A にリッジカウント、
コアとデルタ情報を付加したもの）についての照合精度の比較結果をまとめたものである。
• 評価指標と実験規模
MINEX テストには１４のベンダーが参加した。すべてのベンダーは MIN:A をイ
ンプリしており、６ベンダーが MIN:B への拡張もインプリしていた。またすべてのベンダーの固有技術によるベースラインのインプリも含んでいる。非常に大規模な試行実験を４つのアーカイブされた運用システムからのデータベース
によって実施し、ベンダー独自(プロプラエタリ)対標準、およびベンダー間互換性の精度評価の結果を示した。
精度評価は誤非合致率 FNMR、 誤合致率 FMR を用いて行った。Database は採取場所が異なる４種類であり、対象は右手、左手の人差し指である。同一指の(genuine)match-pair が 493418 ペア、異なる指の(impostor)non-match-pair は975890 ペアの照合結果をまとめている。
•
実験結果
プロプラエタリのテンプレートは MIN:A テンプレートよりも優れている。
MIN:A テンプレート２指を使用しないとプロプラエタリのテンプレートと認証試行で同等精度には達しない。しかしプロプラエタリ２指に比べるとやはり劣っている。
MIN:B の拡張テンプレートは MIN:A のテンプレートに比べわずかに良いだけであった。
テンプレート生成でもっとも優れたベンダーが必ずしも照合で優れているわ
けではなく、逆もそうである。
テンプレート生成ソフトを他のベンダーのものと交換した方が、結果が改善される場合がある。
同じ照合しきい値に設定すると他のベンダーによるテンプレートを用いて相互運用したときには、誤非合致率 FNMR が増加し、誤合致率 FMR は減少した。
最近の NIST のテスト結果や他組織で実施されたテスト結果と同様、照合アル
ゴリズム間でのエラー率は大きく異なっている。
照合性能はデータセットの品質にも大きな影響を受ける。

24平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

精度実測値例z
プロプラエタリの精度
表 2-5（FMR=0.01 のときの FNMR 値）
Proprietary の２指での精度

z

MIN:A の相互運用精度（FMR=0.01 のときの FNMR 値）
縦が登録テンプレートの生成ベンダーであり、横が認証テンプレートの生成と照合処理のベンダーである。性能の良いものでは、FNMR は 0.05前後である。
表 2-6 MIN:A の２指での相互運用精度z

DET カーブ
MIN:A のテンプレート１指での FMR と FNMR のトレードオフを示している
グラフである。
左下ほど性能が良いことを示している。たとえば、ベンダーA、G は
FMR=0.001 で、およそ FNMR=0.02 であることわかる。

25平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

図 2-5
z

z

MIN:A の 1 指の DET カーブ

MIN:A のテンプレートサイズ、処理速度について
MIN:A では図 2-6 に示すように 300Bytes 前後のものが多かった。グラフ
は４種類のデータベースに関し、各ベンダー毎のテンプレートサイズを４分割点で示したものである。
MIN:B のテンプレートサイズ、処理速度について
およそ MIN:A の 4 倍のサイズ、1200bytes 前後であった。
テンプレートの生成時間は短い方で 100ms 強、長いもので 1400ms であり、数百ミリ秒のオーダーである。
照合処理時間は短いもので 1ms 以下で、長いもので 70ms であり、数ミ
リ秒のオーダーである。

26

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

図 2-6

MIN:A のテンプレートサイズ

(5)
課題と考察
マニューシャデータは MIN:A で 300bytes 程度であり、MIN:B やプロプラエタ
リでも 1Kbytes 強のサイズである。つまり画像データの 10-12Kbytes に比べ、１桁データが小さくなる。このことは IC チップ内のメモリに格納したりする際に、メモリ容量が少なくて済み、また転送処理の時間も短縮できるというメリットがある。複数指を使うことで、標準データフォーマットでもプロプラエタ
リの性能に近づくことができる点は期待できるが、相互運用性を維持できるレベルの精度は、高精度なプロプラエタリ製品に比べると１桁以上劣っていることがわかる。特に大規模な DB との照会では高精度を必要とするであろうが、IC
カード内データとの１対１の認証用として高精度を要求しないのであれば、標準データ形式もある程度利用できると言えるであろう。ただし、まだ相互運用
可能なベンダー数はあまり多くなく、性能差があることも事実である。

27

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

2.3.2. ILO

ISBIT

文献名 ILO Seafarer’s Identity Documents Biometric Testing Campaign
Report（船員手帳実証実験レポート）
発行元 ILO（International Labour Organization）
ILO Seafar’s Identity Documents and Port SecurityのWebサイト 3 にて公開
(1) 発行の目的
ILO では、港湾セキュリティの向上を目的に、2003 年の船員手帳に関する条約
改定第 185 号（2 カ国以上の批准により 2005 年 2 月発行済み）に基づいた、指紋認証技術を適用した新たな船員手帳（SID:Seafarer’s Identity Document）の導入を進めている。
本実験レポートは、上記の条約改定第 185 号の発行に向け、2004 年に ILO で実施された指紋認証技術の実証実験(Biometric Testing Campaign)の結果を報告している。
本実験は、指紋認証を適用した新たな船員手帳を展開するにあたっての技術的な不明点を明らかにし、SID 技術仕様に適合した指紋認証製品のリストを作成することを目的としている。
そのため、本実証実験では、①指紋認証製品の船員手帳技術仕様への適合性、②実際の船員を対象とした各製品の性能（照合精度）、③左記にて製品間でテンプレートを交換した場合の相互運用時の性能（照合精度）のそれぞれについて評価実験を行っている。
(2) 発行時期
実験レポート本体である、”Biometric Testing Campain Report Part I“（2004年 11 月）と、より詳細の分析結果を示したレポート補遺”Addendum to Part I”（2005 年）がそれぞれ発行されている。
(3) 文献の内容
実証実験は、指紋認証装置ベンダーから指紋認証装置（指紋スキャナ及びソ
フトウエアモジュール 4 ）を公開募集して実施された（計 18 社参加）。
実験は、以下の項目が実施された。
①

実験室試験(Phase1)
参加各社から提供されたソフトウエアモジュールの動作確認、生成され3 http://www.ilo.org/public/english/dialogue/sector/sectors/mariti/security.htm
4 BioAPI Specification ver1.1(ANSI/INCITS 358-2002)で規定されるBSP(Biometric

Service Provider)の形態でモジュールを募集した。
28

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果•

る生体データ(BIR)の適合性(Conformance)の試験が実施された。
② 船上試験(Phase2)
実験室試験(Phase1)に合格した製品を対象に、様々な職種の実際の船員
126 名を対象に精度評価実験を実施した。
実験は各被験者に対し、計 3 回のデータ採取（2 週間ずつ期間を空けオ
ペレータのガイダンス方法を変更して実施）を行い、各製品の照合精度と、異なる製品のテンプレートに対し照合した場合（相互運用時）の照合精度を評価した。
登録用、照合用のデータ採取方法は ILO の船員手帳の技術仕様 SID-0002
に従い、実運用に即したシナリオに従い採取を行っている。登録は決められた指種の優先度に従い 2 指登録とし、登録、照合時とも各指最大 3 回までの指の置きなおしを許可している。
実験結果
実験室試験(Phase1)では参加 18 社中 7 社の製品が合格し、それらを対象に船上試験(Phase2)による照合精度評価を実施した。
その結果、7 社の製品のうち、ILO の要求精度（FAR 1% 閾値で FRR 1%未満）を満たす製品は 2 社との結果となった。以下表 2-7 に各製品の照合精度の評価結果を示す。（表中の”Key Visit”はもっともガイダンスをしっかり行った第 3 回目の採取データを用いた実験、”Combined Visit’は 3 回の採取全体での集計、”Observed”は各ベンダー設定閾値での精度を示す。）
また、異なる製品のテンプレートを対象とした相互運用時の評価実験においても、上記と同様の 2 社（A 社-F 社）の組み合わせで最も照合精度が良い結果となったが、ILO 要求仕様を満たす結果とならなかった。すなわち、F 社テンプレートに対し A 社照合データの組み合わせでは ILO 要求仕様を満たすが、その逆の組み合わせでは 1.6%となり満たさない結果となった。以
下表 2-8 にその結果を示す。

29

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

表 2-7 単一製品間での照合精度

表 2-8 2 製品間の相互運用時の照合精度(Key Visit)(4) 考察本実証実験の指紋認証装置の照合精度の評価結果は、NIST で実施された指紋
マニューシャの相互運用性を検証した実証実験 MINEX など他の実証実験の結果と比較して、全般的に必ずしも良い結果ではない。

30

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

本実験では、製品単体の性能で ILO 要求仕様を満たしたのは 2 社、相互運用時については適合製品なしの結果となっている。
上記の理由として、本実証実験では、ISO/IEC CD 19794-2 の指紋マニューシャデータ仕様に適合した指紋認証装置を対象としているが、本仕様は規格策定途中の CD 段階のドラフト版であり、また実験参加ベンダー募集のアナウンスから製品提供時期が短かったこともあり、各社の上記仕様の製品化の対応が不十分だったことが考えられる。
また、本実験レポートの補遺である” Addendum to Part I”の中では、船員手帳の技術仕様 SID-0002 及びそこでの参照規格の ISO/IEC CD 19794-2 について、以下の点を課題として挙げている。
•

マニューシャのタイプ
マニューシャのタイプ”Other(その他)”の定義が明確でない点。
• マニューシャの間引き
マニューシャが規定個数よりも多く検出された場合に、マニューシャの品質に基づき間引きを行うとされているが、品質の定義が明確でないため各ベンダーで間引き方法が異なる点。
• マニューシャの方向
マニューシャの方向の定義が曖昧なため、各ベンダーで算出方法が異なる点。
上記の 3 つの課題については、その後の SID-0002 の改定時に”Additional
guidance and clarification”が追加され対策がなされている。そこでは「マニューシャのタイプ」については、照合アルゴリズム側で”Other”タイプ分類の曖昧性に柔軟に対応するよう言及しており、また「マニューシャの間引き」の問題については指紋の外周から間引きする方法を新たに規定し、「マニューシャの方向」については推奨の定義を示している。
上記の対策による相互運用性能の向上については、SID-0002 改定後の実証実
験 ISBIT-3（2005～2006 年に実施。2007 年 2 月時点で結果未公開。）及び 2007
年実施予定の ISBIT-4 の結果にて明らかになると思われる。

31

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

2.3.3. その他
2.3.3.1.
Minutia Template Interoperability Test
文献名 MTIT_D32_TestCerProtocol.pdf. 5
MTIT_D31_CriteriaInteroperability.pdf、MTIT

Presentation、CEN、

December 2006 6
発行元

MTIT PROJECT （EC がスポンサー、IST-2005-027351）(1) 目的EU では VISA、パスポートなどの旅行文書に指紋を入れることにした。指紋の画像ではなくマニューシャレコードの利用は、プライバシー面、記録容量、処理時間で有利である。しかし、マニューシャレコードの相互運用性がわかっていないため、そのテスト方法、相互運用性認定の判断基準などを検討する。
(2) 時期• 第１セッション 7 ヶ月（予定）• 第 2 セッション 7 ヶ月（予定）(3) 内容本文献が掲載されている WEB サイトが開設されている。それによれば、参加機関は NPL、Cogent、Daon、Motorola、EBF、Austrian Research Center、
NEC、Sagem Defence Securite、Fraunhofer、CWI となっている。
活動は６つのワークパッケージで構成されているという。
WP1:マネジメント
WP2: 指紋画像データベースの開発
WP3: 相互運用性テストの基準定義
WP4: マニューシャ互換性のテストベッド開発
WP5: テスト実施、相互運用性の改善
WP6:将来のシステムへの相互運用性の提供
Cogent、Motorola、Sagem、NEC が指紋照合のベンダーで参加している。なお、
自動コンフォーマンスチェックを行っているがその詳細はわからない。またデータフォーマットでは Proprietary、Record、Card の３種のテンプレートの組
み合わせを実施しているが、Proprietary の指す具体的な意味がよくわからない。
なお、試験データは右人差し指と左人差し指であり、ベンダー提供を含む１８5 http://www.mtitproject.com/
6

同上
32

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果の DB で実験を行うとしている。おそらく、２００８年度中には結果の詳細な報告書を見ることができるのではないかと思われる。

Conformance Testing

Automatedconformancechecking
GUI-based conf. checking

Conf. check I/F
DaonAnalytics

Finger
Database

Extract,
filter,score quality

Generate
templates

Automatic
conformancecheck

Templatematching

Computeaccuracyand graph

MIT Test Interface

Cogent

図 2-7z-Motorola

NEC

Sagem

MTIT 実験のブロック図

実験の組み合わせには、以下のような組み合わせが挙げられている。
プロプラエタリテンプレートを登録、プロプラエタリテンプレートで照合
レコードフォーマットで登録、プロプラエタリテンプレートで照合
カードフォーマットで登録、プロプラエタリテンプレートで照合
レコードフォーマットで登録、レコードフォーマットで照合
カードフォーマットで登録、カードフォーマットで照合、33

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

z データベース
表 2-9 18 種のデータベースz1.

Fingers＃2＃7＃2 & ＃7z

Sagem (1000)

z

9

2. z

z

Cogent (1000)

z

9

3.

4.

z

Motorola (1000)

z

9

5.

6.

z

NEC (1000)

8.

9.

z

ARCS_A Enrol: LS2z

Verify: LS2

7.
(530)

9

z

9

z

9

z

9

z

9

z

9

z

9

collected on same dayz

ARCS_B Enrol: LS2

z

(530)

Verify: Crossmatchcollected on same dayz-

現時点での知見（第１セッション後と思われる）のまとめ 7
DB により性能の差が大きい
MINEX と同様に、精度は 標準２指＞プロプラエタリ１指＞標準１指
プロプラエタリ対標準の方が標準対標準より少し精度が良い
レコードフォーマットの方がカードフォーマットより少し精度が良い
異なるベンダーの標準テンプレートでも相互運用性は平均的に類似照合アルゴリズムで性能に差が出る
相対的な相互運用性はどのデータベースでも類似している
カードフォーマットは大きな画像のとき問題あり（標準には最大サイズの規定はない）
異なるデータベースがアルゴリズムの問題点を明らかにした
第 2 セッションではすこし計算処理を減らした実験が必要
テンプレート生成の時間はどれも差はあまりない

7 http://www.mtitproject.com/MTIT_D31_CriteriaInteroperabililty.pdf

MTIT Presentation、 CEN、 December 200634

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果(4) 考察MINEX とほぼ同様な結果のようである。細かな活動内容が見えないが、第２セッ
ションがこれから始まる模様であり、相互運用性が改善されるか興味深い。な
おフォーマットでは、プロプラエタリ、カードフォーマットなど、多数の組あわせを調べているので実験の実施にはかなり時間がかかるのではないかと思われる。

2.4. 技術文献調査のまとめ
2.4.1. 標準化文書の問題点（defect、amendment 状況）
指紋データの互換性という面では、指紋画像を用いることが現時点では確実な方法である。また、画像データの圧縮については、これまでの研究から、専門家による目視確認を行うための品質を保持しているという意味で、WSQ 圧縮方式で上限 15:1 が標準的になっている。このことから指紋画像データ交換フォー
マット 19794-4 の完成度はかなり高いといえる。しかし、よりデータサイズを小さくし、IC チップへの格納やデータ転送を効率化することのできる、指紋マ
ニューシャデータ交換フォーマット 19794-2 への関心は高まっている。
19794-2 については Defect を指摘する寄書がドイツから出てきており、今後は ILO や MINEX などの実験結果の知見を反映して、より相互運用性を高めるための改訂作業（Amendment 作成）が進められようとしている。またフォーマットへの準拠性の試験方法の標準化もスタートしている。ここ２年程度で、これらの作業が進むと思われ、本委員会の調査研究成果はそれらの活動へ寄与できる可能性が高いと思われる。なお、既に実証実験などからわかっている課題と思われる事項については、次節 2.4.2 の「相互運用実験からの問題点」でとりあげておく。
相互運用性の性能評価の標準である 19795-4 はまだ FCD 段階である。そこでは、相互運用可能な実装製品グループを確立するための性能評価方法の枠組みが書かれているが、具体的な評価実験の仕様項目を規定し、準拠して実行した事例はまだ無い。しかし、今回 19795-4 を調査した限りでは、以下のような部
分で、より明確な精度評価実行の指針が必要なのではないかと思われる。
•

追加認定の具体的な仕組み
相互運用認定済みのすべての製品を揃えての実験は、製品数が増えるにしたがって困難になると予想される。また、技術的な進歩により、従来の互換製

35

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果品が、新たな互換製品グループの中では精度的に他と比較して、低くなってしまうことも考えられる。もちろん後方互換性は維持する必要があるが、より高精度な互換製品グループというものを設定することもできるのではないかと考えられる。
また評価用の指紋データやソフトの保存に関しても、その機関の継続性の問題があろう。特にデータに関しては、新しいセンサの出現により、データセット自体の陳腐化も考えられる。
このような問題点に対して、容易に思いつくことの１つは、互換性認定に対する有効期限や条件の明確化であり、また精度レベルに応じた複数のランクを設けることなどである。
•

より複雑な評価基準
相互運用の認定基準自体では絶対的な精度は言及されていない。しかし、現実の応用を考慮した場合、なんらかの精度レベル設定も必要なのではないかと思われる。また、マルチモーダルでのフュージョンではシングルモダリティの性能が隠れてしまう可能性が指摘されているが、これらに対する具体的な評
価手順も必要になると考えられる。
なお、次節で述べる問題点からも明らかなように、照合性能はセンサ、環境、アルゴリズムなどの非標準化要因に大きく左右されることも事実であり、他の分野とは異なるバイオメトリクスに特有なこの部分を如何に扱うかは今後も大きな課題となるであろう。

2.4.2. 相互運用実験からの問題点
本節では相互運用を阻害する要因について、文献調査や実証実験の結果を踏まえて考察し、相互運用の問題点としてまとめておくことにする。
2.4.2.1.

データフォーマットの問題（conformance、algorithm の差）

特徴点の位置に関して、座標系の違いがある場合がある。例えば、座標原点
をコアの位置にするものや、画面左上にするものがある。y 軸の向きを画面下向
きが＋のものや－のものがある。また特徴点の方向に関して、方向角の量子化
きざみが違う場合がある。特徴点のタイプに関しても端点、分岐点を厳密に区別するものとそうでないものがある。前提としているセンサの解像度が違うものもある。したがって、データフォーマットの厳密な規定と、その要求仕様へ

36

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果の厳密な適合が必要である。
2.4.2.2.

データ採取環境要因（物理特性、操作特性）(1) 物理特性
光学式指紋センサにおいて、直射日光や非常に明るい照明等がセンサ面に入る場合には、指紋画像を正しく取得できない場合がある。したがって、特に光学式の指紋センサの場合には、直射日光や強力な外部照明等が直接センサ面に入らないように、設置場所を選択するか、あるいは、外部照明等を遮る覆いなどの処置を施す必要がある。またセンサ表面に付着した残留指紋が、外部からの照明により浮き上がり、指が置かれていないにもかかわらず、指紋画像として誤って取得されるケースも存在する。この場合も、センサ表面を絶えず清掃するのは、現実的でないので、直射日光や強力な外部照明等が直接センサ面に入らないように、設置場所を選択するか、あるいは、外部照明等を遮る覆いなどの処置を施す必要がある。
(2) 環境特性
冬季など低温・低湿度な環境条件では、指表面が乾燥しやすくなり、そのた
めに、取得する指紋画像の品質が低下する場合がある。逆に、夏季など高温・高湿度な環境条件では、指表面の湿り気が多すぎるようになり、そのために、取得する指紋画像の品質が低下する場合がある。したがって、指紋センサを設置する周囲の温度や湿度環境にも、考慮すべきである。
(3) 操作特性
利用者が立ったまま操作する場合、センサの設置位置の高さや、センサの設
置の向きによって、指置きのやりやすさが変わってくる。個人によって身長の違いがあるので、平均的な身長の人に合わせてセンサの設置位置を決めざるを得ず、極端に背の高い人や極端に背の低い人は操作がやりづらくなり、取得する指紋画像の品質が安定しない場合がある。イスに座って操作するようにした
ほうが、個人の身長差の影響が少なくなるので、一般に取得する指紋画像の品
質は安定しやすい傾向にある。また、右手での操作を前提として設置すると、左手で操作しようとすると、体がねじれたりして無理な姿勢となり、取得する
指紋画像の品質が安定しない場合がある。また指の置き方に関しては、指置きの圧力やセンサ面への接触状態に関して、ある程度、操作に習熟しないと、取得する指紋画像の品質が安定しない場合がある。

37

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

2.4.2.3.

被験者の指特性（湿乾、表面）

光学式指紋センサの場合、指の表面が乾燥しすぎていたり、逆に指の表面が湿りすぎていたりすると、取得する指紋画像の品質が低下する場合がある。乾燥しすぎている場合には、クリーム等を塗布することによって、ある程度の湿り気を持たせたり、逆に湿りすぎている場合には、ふき取りを行ったりなどの処置をユーザに求める必要がでてくるケースも考えられる。また指の表面が汚れていたり、特にマジック等が指表面について黒くなっていたりすると、取得する指紋画像の品質が低下する場合がある。この場合には、手を洗浄してもらうか、ウエットティッシュ等でふき取るなどの処置をユーザに求める必要がでてくるケースもある。
2.4.2.4.

その他

指紋センサに適切に指を置いてもらい、高品質な指紋画像を取得するためには、ユーザへのガイダンスを適切に行う必要がある。そのためには、指紋画像を取得する S/W の GUI 表示の工夫や、指紋画像の取得を支援するオペレータの教育等も重要である。

38

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

3. 19794-2 相互運用実験
3.1. 実験の狙い
本年度行った相互運用性実験の内容について述べる。本年度は時間的、リソース的な制約もあり、相互運用の基本機能面に限定して評価実験を行った。19795 を参考にしてはいるが、現実的な相互運用性評価の課題を明らかにすることと、実際に標準互換フォーマットを利用できるようにすることを考慮し、以下のような実験範囲を決めた。
z
実験の範囲
1. 19794-2 の標準マニューシャ互換フォーマットのみを扱う
2. コンフォーマンスは前提とする
3. オフライン評価に限定する
4. Verification のみとし、Identification は対象外とする
5. センサ依存性の高い未対応は分析対象外とする
6. 相互運用性に問題が存在しているか否かの確認実施
19794-2 を対象にしたのは、実証実験が複数行われていることからわかるよ
うに今後の実用化が最も期待されているからである。19794-4 の指紋画像は品質
値に課題はあるが、この点は 19794-2 と共通している。それ以外の点では、画像でしかできない目視による確認を条件とすれば、WSQ 圧縮率 1/15 などで事実上のデータ標準化はほぼ完成していると言えよう。
データフォーマットのコンフォーマンスは必要ではあるが、ここでは参加ベンダーの責任として評価実験側でのコンフォーマンスチェックの実施は省略した。大規模実験や追加実験を考慮し、また Technical Evaluation でのアルゴリ
ズム評価を主とすることから、オフライン評価に限定することにした。
Identification は複数ベンダーのテンプレートを混合して行わなければならない
ため、実施は困難と考えた。センサは複数用意して互換性の評価を行うが、あくまでセンサで取得できた画像を対象とした評価にとどめる。このため未対応に関連する Retry、Attempt/Transaction の考慮は今回見送っている。また登録は１指/人、照合評価は１指単位で行うことにする。すなわち２指照合は次年度
以降の課題とする。
相互運用可のグループ判定については、今回の実験では参加製品数が３つしかなかったということや、基本機能面の調査を目的としていることから、相互運用性に問題が存在しているか否かの確認実施を第一の目標とし、その問題点

39平成１８年度経済産業省基準認証事業成果から、判定方式についての課題分析と考察を行うことにした。

3.2. 実験評価方法(1) 19794-2
•

•

•

•
•
•
•

Record 形式（Option 無）

デフォルト値を以下のように設定した① Format Identifier : “FMR “② Version : 0x0020③ Capture : 0x0④ Image Size: Scanner dependent⑤ Resolution: 197 (500ppi)⑥ Number of views : 1⑦ Finger position: ２、３、４､７、８、９⑧ View Number 、Impression Type : 3⑨ Finger Quality: 100⑩ Quality : 100
Don’t Care 指定
今回の実験ではマニューシャのｘ、ｙ座標と方向データ以外は Don’t
Care で扱う。
ファイル名に加える情報
Finger Position 情報やスキャナの識別情報などはファイル名によって示すことにした。
サンプルデータ配布 (FVC のデータを利用した)
Technical Evaluation （Scenario Test は無し）
Off Line テスト のみ （UI を含まない）
ファイル名規則（画像ファイルも拡張子が異なるだけで同形式）N????ff-XYY-A1-hhmmss.ext????：４桁被験者の個人 ID
ff：指番号
０２右手人差し指
０３右手中指０４右手薬指０７左手人差し指
０８左手中指40平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

０９左手薬指X：採取回数、YY：フレーム番号
１文字：センサ機種記号

A は ACCO、V は Verifier

１桁数字：センサ機番
６桁数字： hhmmss 時刻(2) 指紋採取の人数、方法
詳細は小委員会２の報告書を参照されたい。
スキャナ ： Smith Heimann ACCO1394
Cross Match Verifier 300 LC2
NEC PU800-30
Mitsubishi DT-TP
採取対象指：右人指し指、右中指、右薬指、左人指し指、左中指、左薬指各指で３枚ずつ画像を採取（一部は、約 0.5 秒間隔で数フレーム採取を行っている）
ボランティア ３００名超から採取した(3) 実験データの選択
時間・工数の制約から小規模実験となった• ACCO と Verifier の２種類の光学から３枚ずつ採取したうちの、
2 枚目、
３枚目選択した。
• 右人差し指の１００本を目視で比較的品質の良いものを選択した。
• カードに登録するものとして、NIST ソフト(mindtct)による特徴抽出結果を想定することで、実験の組み合わせを削減した。

3.3. 単体性能と相互運用性能
図 3-1 は特徴抽出処理によるテンプレート作成までのデータの流れを示す
概念図である。光学式スキャナは一般に採取面積も大きく、IQS という規格もあることから、広く用いられている。今回使用した ACCO1394、Verifier300 はと
もに IQS を取得してはいないが、その廉価版として市販されているもので、業務用で広く用いられている機種である。

41

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

特徴抽出はNISTのmindtct 8 と参加ベンダー製のものとなる。図 3-1 ではX,Y,Zの３社になっているが、今回の実験では２社のみの参加であった。mindtctの出力はxyt形式と呼ばれるものである。そこで、これを 19794-2 形式に変換するツールを作成している。この図 3-1 で 19794-2 データは登録テンプレートデータとなる。
XYT→19794-2変換
光学式
スキャナ
被 験者

NIST Mindtct

NIST Bozorth3

X社 特徴抽出

X社 照合

Y社 特徴抽出

Y社 照合

Z社 特徴抽出

Z社 照合

A社スキャナ

B社スキャナ

図 3-1 特徴抽出データ作成までのデータの流れ

図 3-2 は単体性能の評価実験の処理フローを示す概念図である。スキャナで採取した、認証用画像を入力として特徴抽出を行い、登録済みテンプレートとの照合処理を行い、スコアを算出する。NISTの照合ソフトはbozorth3 9 というものであり、実際にはxyt形式を入力とするソフトウェアである。なお照合ソフトの参加ベンダーも２社であった。

8 http://fingerprint.nist.gov/NBIS/index.html
9

同上
42

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

光学式
スキャナ
被験者

NIST Mindtct

NIST Bozorth3

Score

X社 特徴抽出

X社 照合

Score

Y社 特徴抽出

Y社 照合

Score

Z社 特徴抽出

Z社 照合

Score

A社スキャナ

B社スキャナ

Off-Line Test ＝Technology Test
図 3-2 単体性能の実験の処理フローの概念図

照合ソフトは 19794-2 形式の２つのファイルを入力して照合スコアを出力する。したがって、画像単位での照合 Score 出力（１指単位）のログを採取する。

3.4. クロス性能

光学式
スキャナ
被験者

NIST Mindtct

NIST Bozorth3

Score

X社 特徴抽出

X社 照合

Score

Y社 特徴抽出

Y社 照合

Score

Z社 特徴抽出

Z社 照合

Score

A社スキャナ

B社スキャナ

Off-Line Test ＝Technology Test
図 3-3 NIST データとの相互運用実験の処理フロー図43

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

クロス照合は登録側とは異なるベンダーの特徴抽出結果を用いて照合を行うものである。特徴抽出のプログラム（19795 でのジェネレータ、generator）と照合のプログラム（19795 での比較サブシステム、Comparison Subsystem）との組み合わせになる。
下記の表 3-1 は NIST と A 社、B 社という３製品での性能評価実験の組み合わ
せとその精度評価の記録様式を示している。この表は比較サブシステムごとに１つ作ることができる。19795-4 では、表の左上の Cell に比較サブシステムを記載する例が出ている。ここで対角線上の①は単一性能評価（単一ベンダー）
であり、②が NIST の特徴抽出結果を登録側としたときに相互運用評価（クロス）での評価を示している。
なお、この表ではある動作点での性能を記入する形式であって、FMR=0.001 における FRR 値や、ERR 値などしかわからない。一般には複数の FMR の動作点の値を比較する必要があるので、性能を見るのに必ずしも適した表記法ではないが、比較には便利は形式である。
本報告書では、２つの特徴抽出と比較の３つの部分のベンダーを並べた表記
で、実験の組み合わせを表すものとする。すなわち、NIST－A―B は NIST とベン
ダーA の特徴抽出結果をベンダーB の照合プログラムで処理する場合とする。このとき、閾値を振ることで FMR と FNMR の関係を示す、ROC カーブ、あるいは DET
カーブと呼ばれる特性曲線が得ることができ、これにより性能比較結果をグラフにビジュアル化し、性能比較を容易にすることができるため、主にこの表記を用いている。
表 3-1 性能評価実験記録表
一般に、ある指定された FMR 値のときの FNMR 値を記載する
比較サブシステム

登録側

NIST

照合側
NIST

A社

B社

①

②

②

A社

①

B社

①

今回、特徴抽出と照合のソフトウェアについて参加したベンダーは NEC とSecureDesign（以下 SD と略記する）の２社で各１製品であった。
また、指紋スキャナについては NEC より PU800-30、三菱電機より DT-TP の各１台の提供があり、一部の被験者ではあるが、光学式スキャナと合わせて採取を行っている。

44平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

3.4.1. 登録（特抽）と照会（特抽＋照合）の組み合わせ実験
今回は時間、工数の関係から、すでに 3.2(3)の「実験データの選択」で述べた
ように、光学式センサの右人指し指１００指を対象に実験を行った。各３枚ずつ画像を取得していたが、２枚目と３枚目の画像を対象とした。これは１枚目にくらべて、慣れにより画像品質が良いのではないかと考えたからである。また、一部の方は４種類のセンサで採取している。そこで、異センサデータ間での簡単な精度評価についても、１００指のうちの１０指についてだけ行うことにした。１０指としたのは、時間的な制約からであり、主に品質面を中心に分析を行っている。
これら個々の詳細な実験のフローについては付録 4、実験結果については付録
5－付録 9 を参照願いたい。

3.4.2. 相互互換性についての評価•

ISO/IEC19794-2 形式による相互運用は可能であるが、高精度の実現には問題があることが確認できた。

図 3-4 は ACCO センサの２枚目と Verifier センサの２枚目を、NIST-NIST-NIST、
NIST-SD-SD、NIST-NEC-NEC で処理したときの結果である。この例からわかる
ように、他ベンダーによる特徴抽出結果との照合を行っても、それほど性能差がない場合があり、相互運用の可能性を示しているといえる。

45

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

図 3-4
•

ACCO の２枚目と Verifier の 2 枚目の照合結果単体性能での FNM エラーで、擦れ、皺が主要因とみられるものが見られた。

図 3-5 では最も精度が出ている nec-nec-nec でも、FNMR=1%で限界になっていることがわかる。すなわち１００指のうち１組が照合できなかったのであるが、これについて原画を参照してみたところ、隆線が擦れていることがわかった。それ以上の詳細な分析は行っていないが、画像品質が悪かったために照合できなかったものと推察される。同様に Verifier の 2 枚目と３枚目の場合も１組の FNM が出ており、これについても原画を参照したところ、皺が多数あることが判明し、これも画像品質の問題であると考えられる。このことから、今回の 100 指データのセットにはかなり低品質なものも含まれていることが予想される。なお、実用的な相互運用性の課題を調べる意味では、データ数が少なくてもデータ品質にバリエーションがある方が使えるデータともいえよう。。

46

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

図 3-5

ACCO 2 枚目と ACCO３枚目の照合•

相互運用で FNM エラーでは２枚の画像間での共通領域が小さいものが含まれていることを確認している。ただし、定量的な評価できていない。

•

照合精度はデータベースセットによって大きく異なる。

•

同じ特徴抽出データを用いた場合、照合ソフトウェアで性能に差が出る。
必ずしも特徴抽出ソフトと同じベンダーの照合ソフトウェアの場合に精度が高いわけではない。

図 3-6 は NIST の特徴抽出結果を用いた照合結果であるが、NIST の照合ソフトよりも NEC、SD の照合ソフトを用いた方が精度は上がることがわかる。いくつかのケースから、NIST 照合ソフト(Bozorth3)の性能は NEC、SD の照合ソフトに比べて性能が低いと推測される。

47

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

図 3-6

NIST の特徴抽出結果を用いたときに照合ソフトによる違い

・ 照合ソフトを固定した場合、同じセンサで採取した画像の場合は、同一の特徴抽出に揃えた方が精度は高い。ただし、センサが異なる場合は、同一の特徴抽出にしても精度がそれほど高くない場合もある。相互運用性を調べるには異種センサのデータを使う方が良いかもしれない。
3.4.3. 単体性能との比較•

3.5.

ＮＩＳＴの特徴抽出を登録側に用いた実験が主体であったが、単体性能の方が相互運用性能よりも精度は高い傾向はあった。ただし、他ベンダ
ーのジェネレータと組み合わせた方が精度は高くなる場合もあった。
画像サイズの影響の評価

指紋の明瞭な領域の大きさは照合精度に重大な影響を与えるものと推測される。本年度は、そのような領域の定量化ができなかった。マニューシャ密度が一定であれば、マニューシャ数を用いた評価もできるかと考えたが、後述する
マニューシャ数分布の分析から、そのようなモデルの適用は不適であると判断し、画像サイズの影響は今後の検討課題とした。

48

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

3.6.

圧縮率の影響の評価

圧縮率とその影響について調べることにした。指紋画像の圧縮では WSQ 圧縮がよく用いられている。圧縮率の上限は指紋鑑定専門家により目視での劣化が認められないレベルということから、FBI などでは 1/15 を上限としている。
マニューシャ方式を用いて照合を行うシステムの場合、指紋画像は目視での確認に用いられることが想定される。したがって、WSQ の上限としては 1/15 が妥当であろうし、データ量の小さなマニューシャ方式を使うのであるから、それ以上に画像で圧縮率を上げる必要性はないであろう。
そこで、非圧縮との比較が適切かもしれないが、NIST の mindtct や nfiq ソ
フトが WSQ 圧縮画像を入力とすることから、低圧縮率の 2/5 のときと 1/15 とを比較してみることにした。ここでは１０枚の FVC2002 の DB1、DB2 の画像を用いた。これらの画像はインターネットでも入手可能なものであり、光学式スキャ
ナで 500ppi のものである。
圧縮率
10 枚の画像の mindtct によるマニューシャ数は、それぞれ
1/15 30 58 41 60 53 65 62 62 53 40
2/5
32 60 48 62 55 66 62 60 47 44
傾向として圧縮率が高い方がマニューシャ数の減るものがやや多い。実際
mindtct で検出したマニューシャを原画像にプロットしてみると図 3-7、図 3-8のようになる。変動しているのは、主に周縁部の偽マニューシャであるから、WSQ で 1/15 程度の圧縮を行っても、照合性能自体の低下はないと推測できる。

図 3-7

WSQ (1/15)

図 3-8

49

WSQ(2/5)

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

3.7. 画像品質の影響の評価（１）センサ別の品質
ACCO1394（A）、Verifier（V）、PU800（N）、DT-TP（M）の各センサでとった、10 枚の指紋を用いて ROC カーブを描いてみた結果を図 3-9 に示す。この 10 枚は100 枚の実験データセットの最初の 10 枚でもある。

図 3-9

センサ組み合わせによる ROC カーブ（10 指、MINDTCT、BOZORTH3）

興味深いことに M と N の組み合わせで照合できないケースが 1 件出ていることがわかった。原画像を目視で調査してみたところ、隆線の共通領域が非常に狭いことがわかった。この２つのセンサは他の光学式の ACCO、Verifier に比べて採取面積は小さい。この小さな採取面積で、採取位置がずれて重なる領域が小さくなったために照合できなかったものと推定される。このように、共通領域の確保はとくに小型センサを使う際に、非常に影響が大きいことがわかった。
その他今回の実験結果の分析では、センサ別の品質という点に関しては、以下のことを考慮する必要があるかもしれない。

50

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

•

•

•

•

NMDA 会議室での採取では、Verifier→ACCO→PU800→DT-TP の順が多く、最初の Verifier のときに乾燥指を湿らせたりしている場合がある。これが品質に影響している可能性がある。ただし、常時コントロールしていたわけではないので、事後の解析は難しいかもしれない。
ACCO センサはキャリブレーション動作が不安定と思われるケースが生じている。このため残留指紋の乗ったような画像になったり、背景の濃淡レベルが変動したりすることがあった。
（ベンダーに問い合わせ中であるが未回答）
PU800 の画像は ACCO や Verifier に比べて小さく、採取中の画像がリアルタイムで見えないこともあり、慣れないと押捺位置が中央からずれて、他の小型センサとは共通領域が小さくなる可能性もあるようである。
PU800 と DT-TP は後述する nfiq や wsq などの品質値が ACCO や Verifierに比べて低品質寄りであった。これは面積が狭いことが影響している可能性が高いが、照合精度にどの程度効いてくるかは評価する必要がある。

(2) 100 指実験セットの品質分布実験に用いた 100 指についての NFIQ 値(以下 nfiq とする)と Aware 社指紋品質値（以下 wsq とする）を調べてみた。

図 3-10100 指セットの品質分布

51平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

ACCO1394 の２枚目と３枚目の品質を比べた場合、上段の nfiq で、約５０％
はレベル１、約３０％はレベル２、約１０％がレベル３、残りがレベル４、５で、照合に適さないとされるレベル５が約５％もあることがわかる。下段は
wsq1000 による 100 段階評価であるが、品質の高いもが多く、品質値の低い方のものも、分布の裾側で、存在していることがわかる。
一方、Verifier の２枚目と３枚目の場合は以下の図 3-11 のようになった。

図 3-11

verifier の 100 指の品質分布

これをみると、Verifier の方が高品質側のデータが多いように見える。
次に ACCO と Verifier の品質値(wsq)の組み合わせを同じ指ごとに２次元プ
ロットしてみると、図 3-12 のようになった。品質が個人性によるものであれば、光学式センサでは同様な傾向となることが期待されるが、かなりの相関関係は見られるものの、相関の無いケースも見られる。今後、原画像を目視チェックすることで、この現象の要因を明らかにする必要があると考える。

52

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

100
90
80

w sqA2

70
60
50
40
30
20
10
0
35

45

55

65

75

85

95

w sqv2

図 3-12

ACCO と Verifier（ともに２枚目）の品質値の相関(3) マニューシャ数
Verifier の２枚目の画像 100 指のマニューシャ数の出現分布を図 3-13 に示す。
ベンダーによって、まったく傾向が異なっていることがわかった。

図 3-13

ベンダー別のマニューシャ数出現分布53

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

SD では最大４０個に制限をしているようにも見える。一方 NEC は３５をピークに山型に分布しており、NIST では６０個をピークに幅広い山型になっており、抽出マニューシャ数が多めである。同一画像のセットからこのように、まった
く異なる傾向が出ていることは、相互運用性に何らかの障害となる可能性があると考えられ、今後詳細に調べる必要があると考えられる。

3.8. 実験結果のまとめ
3.8.1. 分析項目
比較的高品質な 100 指を目視で選択したので、低品質画像に関しては更なる実験が必要であるが、得られた実験結果について、いくつかの観点からまとめておくことにする。
•

相互運用性とその評価について
３製品の 19794-2 の相互運用性はある程度実現されていることはわ
かった。しかし、DET カーブを見れば EER のような特定の動作点だけで比較することは難しいことがわかる。
照合処理には性能差がある。NIST の BOZORTH3 はあまり精度が良い
照合プログラムとは言い難いようである。
共通領域の重要性が明確になった。共通領域の確保のための方法論が今後の重要な問題であろう。また異なるセンサ画像間では特徴抽出に起因する差異と、センサ別の性能の差異と、個人性に起因する差異が混在していると考えられ、それらを分離して分析する必要があると思われる。

•

サンプルデータとセンサについて
今回実験に使用した指紋の品質は目視で品質のよさそうなものを選んだとのことであったが、品質ではかなりのバリエーションをもっており、nfiq 値からも低品質をある程度含んでいることがわかった。これらの低品質指紋に関しては、どちらかといえばセンサの機能強化に期待がかかるところである。
また異なるセンサを用いて採取した画像の方が照合の難易度が高いようである。同一指でありながら異センサ間での品質値に相関が無い
ものについてはその原因がまだわかっておらず、今後の課題である。
今回の採取では特別な品質コントロールは敢えて実施していなかっ54

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果たが、４種のセンサの原画像を詳しく調査することにより、指紋画像採取の品質向上の可能性について検討できる可能性があるかもしれな
い。
•

圧縮率との関係について
19794-2 を対象とした場合、今後は画像の圧縮率については特に調査は行う必要はないと考える。

•

マニューシャ数についてベンダーによって、抽出されたマニューシャ数には大きな差があった。Missing（未検出）と False（誤検出）の問題だけなのか、あるいは選択の優先順位を決める仕組みに、さらなる詳細な標準化が必要なのかなどが、今後の検討課題ではないかと思われる。

•

その他
今回は年齢の高い層のデータも比較的多いそうである。被験者の属性を加えた分析で、特に照合率が低いと言われる高齢者での精度の実際が今後調査できるのではないかと思われる。

3.8.2. 未対応について
画像単位の評価であり、今回は未対応については対象外とした。
未対応はセンサ方式やヒューマンインターフェースに強く依存するところがあり、今後も分析対象とはせずに、改善を謳った市販新製品を試みるというスタンスで臨むというあたりであろう。

3.8.3. 処理時間について(1) おもな処理の実行時間
今回の実験では共通プラットフォームを開発する余裕がなかったことや、ライブラリを組み込んだ場合に各社対応のデバッグ期間を十分に設定できないこと、もし NIST の mindtct、bozorth3 の 19794-2 対応ライブラリ化を実施した
場合には工数がかなりかかることを考慮し、ｘｙｔ形式と 19794-2 の変換プロ
グラムを作成するにとどめ、HardDisk 上のファイル渡しで、BMP 画像や
19794-2 形式ファイルを用いた、１対１照合の実行形式プログラムの提供をお願

55

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

いすることにした。
このため、かなりのディスクアクセスのオーバーヘッドが発生していると思われる。以下が 30 ないし、100 データの処理から算出した処理時間である。
•

Mindtct

0.533

sec/data（NIST の xyt 形式特徴抽出）

•

Mkfmr

0.3 sec/data（19794-2 形式への変換）•

Fmr2xyt

0.2 sec/data（19794-2 形式から xyt 形式への変換）•

Nec_createmin

0.4

sec/data（NEC の 19794-2 特徴抽出）•

SD_createmin

0.35

sec/data（SD の 19794-2 特徴抽出）•

Bozorth3

0.39(100x100)～

0.08(30x30) sec/comp（NIST の照合）•

Nec_comparison

0.388(100x100)～

0.074(30x30) sec/comp（NEC の照合）•

SD_comparison

0.478(100x100)～

0.152(30x30) sec/comp（SD の照合）

•

Cwsq

0.73

sec/data•

Wsq1000

0.233

sec/data（WSQ 圧縮）（Aware の品質計算）(2) 実行時間の推定
照合処理は規模に応じて処理時間が長い。そこで照合処理については実行時間の予測式をつくった。
• ３０ｘ３０の照合実験
72 sec• １００ｘ１００の照合実験
3900 sec
処理時間が変化する要因として考えられるのはログファイルのサイズのみである。ログ追加のためのファイル seek 等の物理的要因が影響していると考えられる。ログが大きくなるにつれてシークタイムが効いてくると仮定し、•ログ 1 行のサイズf•n 回目のログサイズ Ln = f*n•comparison 自体にかかる時間 C• として、•
n 回目の処理時間
Tn = C + k*Ln = C + k*f*n(k は比例定数)とモデル化し、任意サイズの処理時間を推定してみた。すると、
1000x1000 の照合 Bozorth3 395 日
300x300 の照合 Bozorth3 3.25 日となった。（他の照合ソフトでも同様のオーダー）
少なくとも１対１の照合ソフトで実験することは現実的でないとわかる。
Bozorth3 の照合処理時間は、前記推定で１ｘ１とした場合の C 値が56０．

平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

０４９４ （sec）であるから、オンメモリで処理できれば、１０００ｘ
１０００でも 14 時間程度での実行が可能かもしれない。
実験規模が大きくなると、1 対１のソフトウェアではファイル IO のオ
ーバーヘッドが効いてくるものと考えられる。したがって、１対 N、ない
し N 対 N のソフトウェアでないと効率的な評価は難しい。あるいは、メモ
リ渡しの１対１照合関数のライブラリ（SDK）を用いる必要がある。
また、Verification 性能に着目して調査をするのであれば、同一指の照合実験だけをまず行い、非同一指の照合実験規模を制限することなどの工夫も考えてゆく必要があると思われる。

4. 調査研究のまとめ
4.1. 得られた知見のまとめ•

同じセンサによる画像の場合、同じ特徴抽出を使った方が照合精度は良く、単体処理と相互運用時とでは精度差が存在する。
• 照合性能には明確な差が存在することがある。NIST の照合処理
Bozorth3 の性能は他の２つに比べると低いことがわかった。
• 照合処理が同じでも特徴抽出を別のベンダーに変えると性能が良くなる場合がある。
• センサが違うと照合性能の差が大きい。これは照合性能がデータ品質の影響を受けやすいからと考えられる。
これらは MINEX などの文献調査結果と整合する結果であった。
当初は認証精度の信頼度の観点から、大規模なサンプルデータベースの構築
を優先事項と考えていたが、低品質画像であったり、相互運用での評価ということからＦＮＭの発生頻度は比較的高くなり、１００指規模の実験からでも課
題が浮き彫りにされてきたようである。これらの問題点を原画像のもつ特性や、特徴抽出や照合処理の実行条件などの観点から吟味することがまず必要であり、それに対する処置を講じた上で、より信頼度を高めた大規模な実証実験へという進め方がよいのではないかと思われる。

4.2. 規格化を検討すべき事項
規格化等の提案で検討すべき事項については現時点では下記が考えられる。

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平成１８年度経済産業省基準認証事業成果•

照合精度を確保するための画像採取に着目した条件を対象とした場
合、特に共通領域の影響について明らかにする実験方法の検討、相互運用性の評価能力を向上させるための規約案、ガイドライン案の開発。

•

同一画像に対する特徴抽出結果の評価という面から、相互運用可能と認定された製品群に対して、新たな製品が相互運用可能かどうかの性能評価を行うための方法。

4.3. 今後の課題
•

•
•

•

3.8.1 でまとめた要検討事項について、全採取データによる実験データから、より信頼度の高い指紋マニューシャ互換データフォーマ
ットの課題分析を進める。
特に共通領域問題については FNM の生じた画像を詳細に調査する。
マニューシャ定義や品質値などの指紋互換データフォーマットに関連するＳＣ３７での審議動向をチェックしながら、課題の整理、開発の方向付けを行う。
2.4.1 で挙げた標準化文書の問題点を念頭に、相互運用性判定の実験を通して、相互運用製品追加判定までをカバーする性能評価手法
について検討する。

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平成１８年度経済産業省基準認証事業成果

5. 付録(1) NIST 指紋照合 公開ソフトウェア(2) ISO/IEC 19795-4(翻訳)(3) EU Passport Specification(4) 相互認証実験の処理フロー(5) 指紋認証精度評価結果(6) 圧縮とマニューシャ(7) 100 指の品質分布(8) センサ別の品質(9) マニューシャ数59