複数の登録対象者の生体の特徴量に基づいて構築された決定木の一部の決定木を記憶する記憶部であって、各ノードには前記特徴量の判定条件が対応づけられ、リーフノードには登録対象者の識別子が対応づけられた前記一部の決定木を記憶する記憶部と、識別対象者の被写体の生体画像を撮影する撮影部と、前記識別対象者の生体画像に基づいて前記識別対象者の特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を前記一部の決定木に適用した結果得られる前記リーフノードに対応づけられた登録対象者の識別子に基づいて前記識別対象者の識別を行う識別部と、を備える識別装置。前記識別対象者の生体画像から複数の特徴量が抽出され、抽出された前記複数の特徴量がそれぞれ前記一部の決定木に適用され、当該適用の結果到達した前記リーフノードに対応する登録対象者の識別子の数がカウントされ、当該カウントに基づいて前記識別対象者の識別が行われる、請求項1に記載の識別装置。前記決定木は、K-Meansクラスタリングによるクラスター分割により構築される、請求項1又は2に記載の識別装置。前記一部の決定木は、識別可能とする登録対象者に対応するリーフノード以外のリーフノードが前記決定木から削除され、さらに、子ノードが全て削除されたノードが削除されることにより構築される、請求項1~3のいずれかに記載の識別装置。さらに、外部のサーバーと通信可能な通信部を備え、前記サーバーは前記決定木を有し、前記サーバーを用いて前記識別対象者の識別が実行可能である、請求項1~4のいずれかに記載の識別装置。前記一部の決定木を用いて前記識別対象者の識別が行われた結果、前記識別対象者が前記一部の決定木のリーフノードに対応づけられた登録対象者ではない場合において、前記認証サーバーに記憶された決定木が用いられ前記識別対象者の識別が行われる、請求項5に記載の識別装置。前記特徴量は、SIFTScaleInvariantFeatureTransform特徴量である、請求項1~6のいずれかに記載の識別装置。複数の登録対象者の生体の特徴量に基づいて構築された決定木の一部の決定木であって、各ノードには前記特徴量の判定条件が対応づけられ、リーフノードには登録対象者の識別子が対応づけられた前記一部の決定木を用意することと、識別対象者の被写体の生体画像を撮影することと、前記識別対象者の生体画像に基づいて前記識別対象者の特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を前記一部の決定木に適用した結果得られる前記リーフノードに対応づけられた登録対象者の識別子に基づいて前記識別対象者の識別を行うことと、を含む識別方法。しかしながら、特許文献1の手法であると、各認証装置に全ての利用者の生体情報を保持しなければならない。生体情報は膨大であることから、認証の識別処理のために大規模な記憶容量が必要となるという問題があった。よって、識別に必要な記憶容量を小さくすることが望ましい。本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、識別に必要な記憶容量を小さくすることを目的とする。上記目的を達成するための主たる発明は、複数の登録対象者の生体の特徴量に基づいて構築された決定木の一部の決定木を記憶する記憶部であって、各ノードには前記特徴量の判定条件が対応づけられ、リーフノードには登録対象者の識別子が対応づけられた前記一部の決定木を記憶する記憶部と、識別対象者の被写体の生体画像を撮影する撮影部と、前記識別対象者の生体画像に基づいて前記識別対象者の特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を前記一部の決定木に適用した結果得られる前記リーフノードに対応づけられた登録対象者の識別子に基づいて前記識別対象者の識別を行う識別部と、を備える識別装置である。本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項が明らかとなる。すなわち、複数の登録対象者の生体の特徴量に基づいて構築された決定木の一部の決定木を記憶する記憶部であって、各ノードには前記特徴量の判定条件が対応づけられ、リーフノードには登録対象者の識別子が対応づけられた前記一部の決定木を記憶する記憶部と、識別対象者の被写体の生体画像を撮影する撮影部と、前記識別対象者の生体画像に基づいて前記識別対象者の特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を前記一部の決定木に適用した結果得られる前記リーフノードに対応づけられた登録対象者の識別子に基づいて前記識別対象者の識別を行う識別部と、を備える識別装置である。このようにすることで、複数の登録対象者のうち一部の登録対象者を識別する一部の決定木のみを記憶して、一部の登録者を識別可能とすることができる。決定木は登録者が増加するとそれに伴い加速的にデータ量が増加するため、このように一部の決定木のみを記憶することとすることで、飛躍的に記憶するデータ量を減少させることができる。よって、このように一部の決定木のみを記憶することにより、識別に必要な記憶容量を小さくすることができる。かかる識別装置であって、前記識別対象者の生体画像から複数の特徴量が抽出され、抽出された前記複数の特徴量がそれぞれ前記一部の決定木に適用され、当該適用の結果到達した前記リーフノードに対応する登録対象者の識別子の数がカウントされ、当該カウントに基づいて前記識別対象者の識別が行われることが望ましい。このようにすることで、識別対象者の生体画像から複数の特徴量が抽出される場合において、適切に識別対象者の識別を行うことができる。また、前記決定木は、K-Meansクラスタリングによるクラスター分割により構築されることが望ましい。このようにすることで、特徴量から適切に決定木を構築することができる。また、前記一部の決定木は、識別可能とする登録対象者に対応するリーフノード以外のリーフノードが前記決定木から削除され、さらに、子ノードが全て削除されたノードが削除されることにより構築されることが望ましい。このようにすることで、全体の決定木から一部の決定木を適切に抽出することができる。また、さらに、外部のサーバーと通信可能な通信部を備え、前記サーバーは前記決定木を有し、前記サーバーを用いて前記識別対象者の識別が実行可能であることが望ましい。このようにすることで、一部の決定木では識別対象者の識別が不可能な場合であっても外部のサーバーの全体の決定木を用いて識別を行うことができる。また、前記一部の決定木を用いて前記識別対象者の識別が行われた結果、前記識別対象者が前記一部の決定木のリーフノードに対応づけられた登録対象者ではない場合において、前記認証サーバーに記憶された決定木が用いられ前記識別対象者の識別が行われることが望ましい。このようにすることで、一部の決定木を用いて識別対象者の識別が不可能であった場合において、外部のサーバーに問い合わせて識別対象者の識別を行うことができる。また、前記特徴量は、SIFTScaleInvariantFeatureTransform特徴量であることが望ましい。このようにすることで、適切に識別対象者の生体画像の特徴量を抽出することができる。また、本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項も明らかとなる。すなわち、複数の登録対象者の生体の特徴量に基づいて構築された決定木の一部の決定木であって、各ノードには前記特徴量の判定条件が対応づけられ、リーフノードには登録対象者の識別子が対応づけられた前記一部の決定木を用意することと、識別対象者の被写体の生体画像を撮影することと、前記識別対象者の生体画像に基づいて前記識別対象者の特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量を前記一部の決定木に適用した結果得られる前記リーフノードに対応づけられた登録対象者の識別子に基づいて前記識別対象者の識別を行うことと、を含む識別方法。このようにすることで、複数の登録対象者のうち一部の登録対象者を識別する一部の決定木のみを用意して、一部の登録者を識別可能とすることができる。決定木は登録者が増加するとそれに伴い加速的にデータ量が増加するため、このように一部の決定木のみを記憶することとすることで、飛躍的に記憶するデータ量を減少させることができる。よって、このように一部の決定木のみを記憶することにより、識別に必要な記憶容量を小さくすることができる。===実施形態===図1は、静脈認証システムが設置された建物1の模式図である。建物1には5つの部屋101号室~105号室があり、それぞれに静脈認証により解錠可能なロックシステムを有するドア50が取り付けられている。例えば、101号室には、静脈認証装置100-1が取り付けられたドア50-1が設けられている。また、102号室には、静脈認証装置100-2が取り付けられたドア50-2が設けられている。また、103号室には、静脈認証装置100-3が取り付けられたドア50-3が設けられている。また、104号室には、静脈認証装置100-4が取り付けられたドア50-4が設けられている。また、105号室には、静脈認証装置100-5が取り付けられたドア50-5が設けられている。また、図1には認証サーバー200が示されている。認証サーバー200では、静脈認証に用いられる生体認証情報が管理されている。なお、ここでは、建物1の内部に認証サーバー200を配置しているが、必ずしも建物1の内部に配置する必要はなく、外部にネットワーク経由で接続されたものとしてもよい。以下に説明する静脈認証システムは、一例として、このような複数の部屋を有する建物1で利用されることを前提に説明を行う。図2は、各部屋における主要な利用者リストを示す図である。図2には、部屋番号と各部屋における主要な利用者として登録者U1~U6が示されている。例えば、101号室の主要な利用者は登録者U1であり、103号室の主要な利用者は登録者U3及び登録者U4である。各部屋の主要な利用者としては、その部屋の管理者や使用頻度の多い登録者が設定される。主要な利用者を設定する際、例えば、静脈認証装置100の認証履歴に基づいて、過去の一定期間において、その生体認証装置で一定回数以上認証を行い、拒否されなかった登録者を自動的に各部屋の主要な利用者として設定することができる。図3は、入室許可者リストを示す図である。図3には、部屋番号と、各部屋の入室許可者が示されている。図3において、○で示されている登録者が入室許可者である。例えば、101号室の入室許可者は、登録者U1、U2、U3、及び、U4である。このように、入室許可者が各部屋において定められ、さらにこの入室許可者の中から主要な利用者が設定されている。図4は、ネットワークの構成を示す図である。図4には、建物1の各部屋に取り付けられた5つの静脈認証装置100-1~100-5が、LANやインターネットなどのネットワーク60を介して、認証サーバー200に接続されている様子が示されている。認証サーバー200は、後述する決定木を有し、各静脈認証装置100から送られてきた特徴量から登録者IDを特定識別することができる。また、認証サーバー200は、入室許可者リスト図3を持ち、特定の登録者IDに対して、各部屋への入室が許可されているか否かを調べ、入室可否を判定する。そして、判定結果を静脈認証装置100に返すことができる。入室可否の判定は、静脈認証装置100側で行ってもよい。すなわち、認証サーバー200においては、特徴量から登録者IDを特定し、その登録者IDを静脈認証装置100に返す。そして、静脈認証装置100側において、入室許可者リストを用いて入室可否を判定するとしてもよい。図5は、本実施形態における各静脈認証装置100のブロック図である。静脈認証装置100は、認証を行った者識別対象者に相当する。以下、認証者とも言うを識別し認証する。すなわち、静脈認証装置100は、認証者を識別し、識別された認証者の入室を許可するか否かの認証を行い、その認証結果に基づいて後述する制御対象50を制御する。静脈認証装置100は、演算部10とセンサー部20と光源部30とを備える。センサー部20はインターフェース28を介して演算部10に接続されており、また、光源部30はインターフェース38を介して演算部10に接続されている。また、静脈認証装置100は、インターフェース48とインターフェース58を介してトリガーセンサー40と制御対象50に接続されている。演算部10は、演算を行うCPU12と記憶部としてのRAM14及びEEPROM16を含む。CPU12は、EEPROM16に記憶されたプログラムを実行することにより静脈認証を行う。RAM14には、静脈認証を行う際に必要な演算結果等が記憶される。そして、演算部10は、後述するような認証処理を行う。つまり、演算部10は識別部として機能する。演算部10は、EEPROMに簡略化決定木一部の決定木後述を有し、特徴量に基づいて主要な利用者であるか否かを判定し、入室可否を判定し認証する。演算部10は、ネットワークインターフェース68を介してLANやインターネットなどのネットワーク60に接続される。センサー部20は、指の静脈を撮影するためのセンサーである。つまり、本実施形態における被写体は指であり、静脈画像血管画像が撮影される。センサー部20は、識別対象者の指を撮影するが、その際の露光時間を調整することができるようになっている。光源部30は、撮影する指に所定波長の光を照らすための装置である。ここでは、近赤外線のLED光源を含み、700nm~900nmの波長帯を多く含む光を照射する。このように、700nm~900nmの波長帯を多く含む光を照射することとしているのは、この波長帯は特に、血液のヘモグロビンと水の両方の吸収が低くなり、透過率が高くなる波長であるためである。本実施形態においては、センサー部20及び光源部30が撮影部に相当する。トリガーセンサー40は、指の接近を感知し、撮影処理を開始するためのトリガーを演算部10に送る装置である。トリガーセンサー40には、例えば、静電容量センサーが用いられる。このトリガーセンサー40により、後述するドアなどに静脈認証装置100を設けた場合において、指をドアに近づけただけでセンサー部20が指の撮影処理を開始することができるようになる。制御対象50は、静脈認証装置100による識別結果に応じて制御される対象物である。例えば、制御対象50がドアの電子錠である場合には、静脈認証装置100による識別結果に応じてドアの電子錠の解錠を行う。本実施形態では、以下に制御対象50がドアの電子錠であるものとして説明を行う。図6は、主要な利用者に対する認証許可リストを示す図である。本実施形態における各静脈認証装置100は、全ての利用者の特徴量に関する決定木を記憶しない。各静脈認証装置100が記憶するのは、主要な利用者を識別するための簡略化決定木だけである。図6中の左側には、101号室の静脈認証装置100-1が認証許可する主要な利用者が示されている。前述のように、101号室の主要な利用者は登録者U1であるので、登録者U1を識別するための簡略化決定木のみを記憶することになる。図6中の右側には、103号室の静脈認証装置100-3が認証許可する主要な利用者が示されている。103号室の主要な利用者は登録者U3及び登録者U4であるので、登録者U3及び登録者U4を認証するための簡略化決定木のみを記憶することになる。図7は、本実施形態における認証方法のフローチャートである。本実施形態の概略を説明する。まず、静脈認証装置100で簡略化決定木後述を用いて、その静脈認証装置100が設置されている部屋の主要な利用者か否かの判定を行う。そして、判定の結果、主要な利用者ではなかった場合において、認証サーバー200に特徴量を送信して、全ての登録者の中から入室許可の判定を行う。このようにすることにより、各部屋において主要な利用者の利用頻度が他の利用者の利用頻度よりも高いときに、高い確率で各部屋に取り付けられた静脈認証装置100において認証を完結することができる。そして、認証サーバー200との通信料を必要最低限に抑えることができ、通信料の増大によるネットワークの輻輳を抑制することができる。以下、本実施形態の認証方法を説明する。ここでは、101号室の静脈認証装置100-1によって静脈認証が行われる場合を例に説明を行う。前述のように、101号室の静脈認証装置100-1は、決定木のうち簡略化決定木部分木であって、登録者U1を識別するための部分木を有しているものとする。まず、静脈の撮像処理が行われるS102。指の静脈パターン画像を撮像するにあたり、光源部30から700nm~900nmの波長帯を多く含む光が照射される。この波長帯においては、ヘモグロビンによる光の吸収が水による光の吸収よりも大きいため、指の静脈が影となった画像が撮影される。次に、撮影された静脈画像から特徴量抽出が行われるS104。特徴量抽出は、例えば、SIFTScaleInvariantFeatureTransformが採用される。センサー部20と指との位置関係が固定ではない場合、センサー部20に対する指の位置及び角度が一定とならない可能性がある。このような101号室の静脈認証装置100-1において高精度な識別を行うために、位置及び回転によらない特徴量を与える特徴点を抽出したいという要求がある。この要求を満たす手法の一例としてSIFTを採用している。SIFTの概略について説明する。まず、撮像された静脈画像について、ハイパスフィルターの適用、及び、アンシャープマスクの適用等が行われる。次に、ガウスフィルターが適用され、適用後の画像について二次微分が算出される。そして、二次微分の極値が特徴点候補とされる。これにより、画像の輝度の変化量が大きな箇所が選択される。次に、特徴点周辺の輝度勾配が算出される。特徴点周辺が複数のセルに区切られ、セル毎に複数方向例えば8方向の輝度勾配のベクトルが求められる。これにより、各セルについて各方向のスカラー量が求められる。例えば、4×4のセルについて8方向のスカラー量が求められると、1つの特徴点について4×4×8=128次元のスカラー量が得られることになる。これが特徴量となる。複数の特徴点について特徴量が求められるので、一人の登録者についての特徴量のデータ量は大きなものとなる。次に、101号室の静脈認証装置100-1が保持している簡略化決定木で認証者の特定が行われるS106。このとき、認証者が、この静脈認証装置100が設けられている部屋の主要な利用者であれば、その主要な利用者の登録者IDが特定されることになる。ここでは、101号室の静脈認証装置100-1が用いられているため、主要な利用者は登録者U1である。よって、認証者が登録者U1であれば主要な利用者ID1が特定されることになる。なお、決定木、簡略化決定木、及び、これらに特徴量を適用した認証を行った者の識別方法特定方法については後述する。次に、簡略化決定木を用いることによって認証者を特定できたか否かについて判定されるS108。簡略化決定木を用いて認証者を特定できなかった場合には、認証サーバー200と通信可能か否かの判定が行われるS110。そして、認証サーバー200と通信可能である場合には、ステップS104において抽出した特徴量を認証サーバー200に送信するS112。認証サーバー200では、送られた特徴量に基づいて認証者の特定を行う。そしてその結果に基づいて、認証者が入室を許可された者であるか否かの判定を行い、許可された者である場合には許可とし、許可された者でない場合には拒否とする認証を行う。認証結果は、問い合わせを行った101号室の静脈認証装置100-1に送信される。101号室の静脈認証装置100-1は、その認証結果を受信するS114。なお、撮像画像自体を認証サーバーに送って特徴量抽出も認証サーバー200で行ってもよい。一方、ステップS110において認証サーバー200と通信ができないと判定された場合、又は、ステップS108において認証者を特定できた場合には、101号室の静脈認証装置100-1において、特定された認証者が入室を許可された者であるか否かの判定を行い、許可された者である場合には許可とし、許可された者でない場合には拒否とする認証を行うS116。このようにすることにより、次のステップS118の時点では、101号室の静脈認証装置100-1は、認証者の認証結果が許可であるか拒否であるかについての結果を得ていることになる。認証結果が許可である場合には、101号室の静脈認証装置100-1はドアの鍵を解錠するS120。一方、認証結果が拒否の場合許可ではない場合には、処理を終了する。すなわち、101号室の静脈認証装置100-1は、ドアの鍵の解錠を行わない。次に、本実施形態における決定木を用いた識別について説明を行う。図8は、決定木の概念図である。図8には、決定木の一例が示されている。決定木は、ノード400~414、リーフノード450、及び、それらの親子関係を示すエッジ矢印からなる。ノード400~414には、それぞれ特徴量の判定条件が対応付けられている。また、リーフノード450には、登録されている者のID登録対象者の識別子に相当する。以下、登録者IDとも言うのいずれかが対応づけられている。例えば、リーフノードにおいて6と示されているのは、登録者U6の登録者ID6であることを示し、1と示されているのは、登録者U1の登録者ID1であることを示す。本実施形態では、リーフノードに対応付けられるIDは1つだが、必ずしも1つでなく複数のIDを対応付けてもよい。このとき、識別時に特徴量が決定木によって複数IDが対応付けられたリーフノードに判定されたときには、2つのIDをカウントアップする。あるいは、IDを対応付けないリーフノードを設けてもよい。このとき、識別時に特徴量が決定木によってIDが対応付けられないリーフノードに判定された場合は、いずれのIDもカウントアップしない。このように、ノード400~414には、それぞれ特徴量の判定条件が対応づけられているので、取得した特徴量をノード400から入力し判定することを、リーフノード450に到達するまで繰り返すことで、入力した特徴量毎にどの登録者のものであるのかが判定されることになる。ここで用いられる特徴量は単数であっても複数であってもよい。本実施形態のように、特徴量が複数の場合には、到達した登録者IDの数をカウントし、カウント値が所定の閾値を超えたか否かに基づいて判定を行うことができる。以下、特徴量が複数の場合における判定方法について説明する。図9は、特徴量が複数の場合における識別結果の算出の説明図である。特徴量が複数の場合、各特徴量について、ルートノード400から判定を開始して、リーフノード450に至るまで判定を行う。そして、到達したリーフノード450に対応する登録者IDを取得する。そして、その登録者IDのカウンターを増分する。たとえば、ある特徴量がルートノード400からノード401、ノード403、ノード407を経由し、登録者ID6のリーフノードに到達した場合には、登録者ID6のカウンターを増分する。また、ある特徴量がルートノード400からノード402、ノード405、ノード411を経由し、登録者ID3のリーフノードに到達した場合には、登録者ID3のカウンターを増分する。このようにして、得られた特徴量の全てを決定木に適用すると、図9に示されるような登録者IDとカウンター値との関係が得られる。例えば、図9中の左側の図のようなグラフが得られた場合には、登録者ID2が最も多い。また、識別において識別閾値が設けられており、識別者ID2のカウンター値は識別閾値を超えている。よって、この場合、認証者は登録者ID2の者であると判定することができる。また、例えば、図9中の中央の図のようなグラフが得られた場合には、登録者ID4のカウンター値が識別閾値を超えているため、認証者は登録者ID4の者であると判定することができる。また、例えば、図9中の右側の図のようなグラフが得られた場合には、いずれの登録者IDのカウンター値も識別閾値を超えていないため、認証者は登録を行っていない者であると判定することができる。なお、上述の説明では、リーフノードに到達する毎にカウンターをカウントアップするものとして説明を行ったが、特徴量の性質にしたがって、カウントアップ値に重み付けをすることもできる。また、一回の認証に用いる特徴量はひとつの場合もあり得る。画像全体のエッジヒストグラムを特徴量ベクトルとした場合は、特徴量はひとつとなる。特徴量が単数の場合、取得した1つの特徴量をノード400から入力し判定を行って、最終的に到達したリーフノード450の登録者IDが識別結果となる。このように、図8に示した決定木を用いることによって、登録者の全てについて識別を行うことができる。図8に示したような登録者全てについて識別を行うことができる決定木は、認証サーバー200に格納され使用される。一方、本実施形態における各静脈認証装置100には、それぞれの認証に必要な部分的な決定木以下、簡略化決定木。一部の決定木に相当するのみが格納され使用される。以下、簡略化決定木について説明する。図10は、ID1が主要な利用者である場合の簡略化決定木の一例である。前述のように、静脈認証装置100が設けられた各部屋には主要な利用者が設定されている。各静脈認証装置100は認証サーバー200が保持する決定木を簡略化した決定木を有している。簡略化決定木とは、オリジナルの全体の決定木から、主要な利用者IDが対応付けられたリーフノードと、ルートノード400からそれらのリーフノードを結ぶノードと、それらを結ぶエッジを抽出した一部の決定木である。たとえば、登録者ID1の者が主要な利用者の場合、簡略化決定木は図10のように求められる。図10を図8の決定木と比較すると、ID1以外のリーフノード以外は削除されるかNGと表示されている。また、ID1のリーフノードへの到達に不要なノードは削除されるかNGと表示されている。このようにして作成された簡略化決定木を静脈認証装置100が用いることによって、少なくとも主要な利用者としての登録者ID1の者を識別し認証することができる。簡略化決定木の主要な利用者IDは1つには限られない。図11は、ID3及びID4が主要な利用者である場合の簡略化決定木の一例である。例えば、登録者ID3の者及び登録者ID4の者が主要な利用者である場合には、登録者ID3及び登録者ID4のリーフノード以外は削除されるかNGと表示されている。また、登録者ID3及び登録者ID4のリーフノードへの到達に不要なノードは削除されるかNGと表示されている。図12は、簡略化決定木を用いた場合における識別結果の算出の説明図である。簡略化決定木で識別を行う場合は、認証者が全ての登録者の中の誰であるのかを判定することはできないが、主要な利用者か否かを判定することができる。図10または図11に示される簡略化決定木を用いた場合、得られる結果は、登録者ID1のリーフノードに到達するか、登録者ID1のリーフノードに到達しないかNGと表されているのいずれかになる。登録者ID1のリーフノードに到達した場合には、登録者ID1のカウンターを増分する。一方、登録者ID1のリーフノードに到達しない場合には、NGのカウンターを増分する。このようにして、得られた特徴量の全てを決定木に適用すると、図12に示されるような登録者IDとカウンター値との関係が得られる。例えば、図12における左図のようなグラフが得られた場合には、登録者ID1のカウンター値が識別閾値を超えている。よって、この場合、認証者は登録者ID1の者であると判定することができる。また、例えば、図12における右図のようなグラフが得られた場合には、登録者ID1のカウンター値は識別閾値を超えていない。よって、この場合、認証者が主要な利用者である登録者ID1の者ではないと判定することができる。図13は、他の実施形態における認証方法のフローチャートである。ここで説明する他の実施形態では、原則として、特徴量を認証サーバー200に送ることにより認証サーバー200で決定木を用いた認証が行われる。ただし、認証サーバー200と通信が行えない状況又は通信が遅延している状況であるときには、各静脈認証装置100に記憶された簡略化決定木を用いて認証を行う。まず、静脈の撮像処理が行われるS202。また、特徴量抽出処理が行われるS204。これら撮像処理及び特徴量抽出処理は、前述の実施形態図7のステップS102及びステップ104と同様の処理である。次に、静脈認証装置100が認証サーバー200と通信可能であるか否かについて判定されるS206。静脈認証装置100が認証サーバー200と通信可能である場合には、ステップS212に進む。一方、認証サーバー200との通信が何らかの理由で遮断されている場合、又は、通信が遅延している場合には、ステップS208において静脈認証装置100が有している簡略化決定木を用いて認証を行う。ステップS208において、認証者が、この静脈認証装置100が設けられている部屋の主要な利用者であれば、その主要な利用者の登録者IDが特定されることになる。次に、特定された登録者IDの者が入室可能か否かについて判定し、許可された者である場合には許可とし、許可された者でない場合には拒否とする認証を行うS210。一方、ステップS206において、静脈認証装置100が認証サーバー200と通信可能である場合には、静脈認証装置100から認証サーバー200に特徴量が送信されるS212。認証サーバー200は、送信された特徴量に基づいて認証者の特定を行う。そして、その結果に基づいて、認証者が入室を許可された者であるか否かの判定を行い、許可された者である場合には許可とし、許可された者でない場合には拒否とする認証を行う。認証結果は、問い合わせを行った静脈認証装置100に送信される。静脈認証装置100は、その認証結果を受信するS214。次に、ステップS210又はステップS214の認証結果が許可であったか否かについて判定されるS216。認証結果が許可であった場合には、静脈認証装置が取り付けられている部屋の鍵を解錠するS218。一方、認証結果が拒否の場合許可ではない場合には、鍵の解錠を行わず処理を終了する。このようにすることにより、原則として認証サーバー200において認証を行って鍵の解錠を行うが、何らかの理由により認証サーバー200と通信ができない状況下であっても、少なくとも主要な利用者については認証を行って鍵の解錠を行うことができる。また、このような構成により、静脈認証装置100には、全ての決定木を記憶しておく必要がないため、静脈認証装置100の記憶装置の容量を少なくすることができる。図14は、クラスタリング方法を説明するフローチャートである。以下、このフローチャートを参照しつつ、特徴量ベクトルの集合を階層的クラスタリングすることにより、決定木を作成する方法について説明する。階層的クラスタリングの手法は、全てのクラスターが一つの要素を持つ状態からスタートして、再帰的に近くのクラスターを併合していく凝集型クラスタリング手法と、全ての特徴量ベクトルがひとつのクラスターになった状態からスタートして、各クラスターが終了条件を満たすまで、再帰的にクラスターを分割していく分割型クラスタリング手法がある。本実施形態では、いずれの手法も適用することができるが、ここでは分割型クラスタリング手法について説明する。また、大きなクラスターを複数のクラスターに分割する手法は、いくつかの手法が知られているが、ここでは例えば、K-Meansクラスタリングを用いる場合について説明する。まず、全特徴量を1つのクラスターとするS302。ここでは、登録する各IDの画像から抽出した全ての特徴量を1つのクラスターとする。そして、現在のクラスターが終了条件を満たすか否かについて判定が行われるS304。終了条件としては、1つのクラスターに含まれる特徴量のIDが単一という条件を用いる。そして、終了条件を満たす場合には、本処理を終了する。一方、終了条件を満たさない場合には、クラスターをN個に分割するS306。ここでは、N=2とする。以下、クラスタリングの具体例を説明する。図15は、クラスタリングの第1説明図である。図における円は、特徴量を表す。そして、円内の数字は、ID番号を表す。まず、全特徴量を1つのクラスター400とする。クラスター400は、終了条件を満たさないのでクラスター分割を行う。図16は、クラスタリングの第2説明図である。クラスター400を分割すると、クラスター401とクラスター402に分割される。しかしながら、現時点でもまだ終了条件を満たしていない。図17は、クラスタリングの第3説明図である。終了条件を満たしていないため、さらに分割が行われる。分割が行われると、クラスター401はクラスター402とクラスター404に分割され、クラスター402はクラスター405とクラスター406に分割される。しかしながら、現時点でも終了条件を満たしていない。図18は、クラスタリングの第4説明図である。終了条件を満たしていないため、さらに分割が行われる。クラスター403は、クラスター407とクラスター408に分割される。クラスター404は、クラスター409とクラスター410に分割される。クラスター405は、クラスター411とクラスター412に分割される。クラスター406は、クラスター414とクラスター413に分割される。しかしながら、現時点でも終了条件を満たしていない。図19は、クラスタリングの第5説明図である。終了条件を満たしていないため、上述と同様の手順により、さらに分割が行われる。この分割により終了条件を満たすこととなったため、処理を終了する。ノード400~414には、そのクラスターを分割した判別平面が特徴量の判定条件として対応付けられる。たとえばノード400にはクラスター400をクラスター401とクラスター402に分割するために用いた判別平面が判別条件として対応付けられる。また、リーフノードは、終了条件を満たしたクラスターおよび、そのクラスターの特徴量を抽出した認証対象者の静脈画像のID番号が対応付けられている。このようにして生成された決定木は、前述のように、認証サーバー200に記憶される。図20は、簡略化決定木の作成方法のフローチャートである。簡略化決定木の作成方法の概略は、次の通りである。すなわち、ルートノード400を起点にして、深さ優先探索でノードを探索する。リーフノードに到達したら、対応づけられているIDが主要な利用者の登録者IDか否かを判定し、主要な利用者の登録者IDでなければ、IDをNGに変更する。また、子ノードを全て探索したノードで、子ノードのIDが全てNGであれば、子ノードを削除し、そのノードにNGを対応付ける。以下、図20のフローチャートを参照しつつ、主要な利用者の登録者IDについての簡略化決定木を作成する具体的な手順について説明を行う。最初に、現在のノードとしてルートノードを設定するS402。次に、現在のノードがリーフノードか否かについて判定が行われるS404。そして、現在のノードがリーフノードである場合には、ステップS406が実行される。一方、現在のノードがリーフノードではない場合には、ステップS410が実行される。ステップS406では、現在のノードの登録者IDが主要な利用者の登録者IDであるか否かについて判定されるS406。そして、現在のノードの登録者IDが主要な利用者の登録者IDである場合には、ステップS420が実行される。一方、現在のノードの登録者IDが主要な利用者の登録者IDではない場合には、IDがNGに変更されS408、ステップS420が実行される。ステップ410において、未探索の子ノードが有るか否かについて判定されるS410。そして、未探索の子ノードが有る場合には、現在のノードに未探索の子ノードを設定してS412、ステップS404を実行する。一方、ステップS410において、未探索の子ノードがない場合には、子ノードのIDが全てNGが否かについて判定される。子ノードIDが全てNGではない場合には、ステップS420が実行される。一方、子ノードのIDが全てNGであるときには、その子ノードを削除するS416。そして、現在のノードの登録者IDをNGに変更するS418。そして、ステップS420が実行される。ステップS420では、現在のノードがルートノードか否かが判定される。そして、現在のノードがルートノードの場合には、本処理を終了する。一方、現在のノードがルートノードではない場合には、現在のノードとして親ノードが設定されるS422。そして、ステップS404が実行される。上述のような処理が行われることにより、主要な利用者の登録者IDについての簡略化決定木を抽出することができる。そして、このようにして抽出された簡略化決定木は、静脈認証装置100に記憶される。以上の実施形態で説明したように、各静脈認証装置100は、複数の登録者の生体の特徴量に基づいて構築された簡略化決定木一部の決定木を記憶する。簡略化決定木における各ノードには特徴量の判定条件が対応づけられ、リーフノードには登録者ID登録対象者の識別子が対応づけられる。また、センサー部20は、認証者識別対象者の被写体の生体画像を撮影する。そして、認証者の生体画像に基づいて認証者の特徴量を抽出し、抽出した特徴量を簡略化決定木に適用した結果得られるリーフノードに対応づけられた登録者IDに基づいて認証者の識別を行う。そして、識別結果に応じて、静脈認証装置100が取り付けられたドアの鍵の解錠を行う。このようにすることで、各静脈認証装置100は、複数の登録者のうち一部の登録者を識別する一部の決定木のみを記憶して、一部の登録者を識別可能とすることができる。決定木は登録者が増加するとそれに伴い加速的にデータ量が増加するため、このように一部の決定木のみを記憶することとすることで、飛躍的に記憶するデータ量を減少させることができる。よって、このように一部の決定木のみを記憶することにより、識別に必要な記憶容量を小さくすることができる。上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。