生体から生体情報を複数回取得する生体情報取得部と、前記生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第1判定値とを用いて照合をおこなう第1照合部と、前記第1照合部による照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、前記照合用情報と、前記第1判定値より判定基準の緩い第2判定値とを用いて照合をおこなう第2照合部と、を備えることを特徴とする照合装置。前記生体情報取得部は、同一人から異なるタイミングで複数個の生体情報を取得することを特徴とする請求の範囲第1項記載の照合装置。前記第2照合部は、前記第1判定値を満足せず前記第2判定値を満足する生体情報が複数あることにもとづいて、照合の成功を判定することを特徴とする請求の範囲第2項記載の照合装置。前記生体情報取得部が取得した複数の生体情報が同一人から取得されたものであるか否かを判定する判定手段を備え、前記第2照合部は、前記判定手段が同一人から取得したと判定した複数の生体情報について、照合をおこなうことを特徴とする請求の範囲第3項記載の照合装置。前記生体情報取得部は、同一人から同一タイミングで複数個の生体情報を取得することを特徴とする請求の範囲第1項記載の照合装置。コンピュータに、生体から生体情報を複数回取得し、前記生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第1判定値とを用いて照合をおこない、照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、前記照合用情報と、前記第1判定値より判定基準の緩い第2判定値とを用いて照合をおこなう、処理を実行させることを特徴とする照合プログラム。生体から生体情報を複数回取得し、前記生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第1判定値とを用いて照合をおこない、照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、前記照合用情報と、前記第1判定値より判定基準の緩い第2判定値とを用いて照合をおこなう、ことを特徴とする照合方法。しかしながら、取得した生体情報に含まれる特徴量の大きさには個人差があり、認証方式に依らず認証の容易さは利用者ごとに異なる。また、たとえば、気温、湿度、外光、センサの位置、センサの個体差などの生体情報を取得する周囲環境によっても、生体情報から取得できる特徴量が変動する。このため、ある特定の利用者本来的に特徴情報が少ない、習熟度の低さは、他の利用者に比べて認証が難しいといった事象が発生する。また、同様にして、ある特定の環境では、他の環境に比べて認証が難しいといった事象が発生する。このような特定の状況下にある利用者の認証の難しさを改善して認証率を引き上げ、ユーザビリティを改善することは、認証技術の課題の一つである。本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、特定の状況下にある利用者の認証の難しさを改善して認証率を引き上げ、ユーザビリティを改善し得る照合装置、照合プログラム、および照合方法の提供を目的とする。上記課題を解決するために、照合装置は、生体情報取得部と、第1照合部と、第2照合部とを備える。生体情報取得部は、生体から生体情報を複数回取得する。第1照合部は、生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第1判定値とを用いて照合をおこなう。第2照合部は、第1照合部による照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、照合用情報と、第1判定値より判定基準の緩い第2判定値とを用いて照合をおこなう。また、上記課題を解決するために、照合方法は、生体から生体情報を複数回取得し、生体情報について、あらかじめ登録してある照合用情報と第1判定値とを用いて照合をおこない、照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報について、照合用情報と、第1判定値より判定基準の緩い第2判定値とを用いて照合をおこなう。上記の照合装置、照合プログラム、および照合方法によれば、特定の状況下にある利用者の認証の難しさを改善して認証率を引き上げ、ユーザビリティを改善し得る。本発明の上記および他の目的、特徴および利点は本発明の例として好ましい実施の形態を表す添付の図面と関連した以下の説明により明らかになるであろう。以下、実施形態を図面を参照して説明する。[第1の実施形態]まず、第1の実施形態の照合装置について、図1を用いて説明する。図1は、第1の実施形態の照合装置の構成を示す図である。照合装置1は、生体から生体情報を取得し、あらかじめ登録してある照合用情報と取得した生体情報とを照合する。生体情報は、生体から取得可能であって、個人の特定に利用可能な情報である。照合装置1は、生体情報取得部2と、第1照合部3と、第2照合部4を備える。生体情報取得部2は、生体の生体情報取得部位から生体情報8を取得する。生体情報取得部2は、複数回の取得により複数個の生体情報8を得る。生体情報取得部2は、同一対象同一の生体情報取得部位から複数個の生体情報8を異なるタイミングで取得する。第1照合部3は、生体情報8について、照合用情報6と第1判定値5とを用いて照合をおこなう。第1照合部3は、生体情報8と照合用情報6の類似度を照合スコア類似度スコアとして算出する。第1照合部3は、算出した照合スコアと第1判定値5との比較により、照合の是非、すなわち照合に用いた生体情報8と照合用情報6の同一性を判定し、照合結果を出力する。照合用情報6は、あらかじめ登録してある生体情報であり、照合装置1が備える記憶部、または外部装置通信接続されたコンピュータやICカードリーダライタなどが備える記憶部に記憶されている。なお、生体情報8および照合用情報6が複数ある場合、第1照合部3は、生体情報8および照合用情報6の任意の組み合わせで照合をおこなうことができる。第2照合部4は、第1照合部3による照合に失敗した場合に、所定の関係にある複数の生体情報8について、照合用情報6と、第1判定値5より判定基準の緩い第2判定値7とを用いて照合をおこなう。第2照合部4は、第1照合部3による照合に失敗した複数の生体情報8を照合対象とする。これら複数の生体情報8は、他人受入れの危険を低減した所定の関係にある。たとえば、これら複数の生体情報8は、各生体情報8間において取得対象となった生体の同一性が担保された情報であり、具体的には、生体を連続的に撮影した画像から取得した情報や、統計的に異質なデータを排除した情報である。第2照合部4は、第1照合部3が算出した照合スコアと第2判定値7とを比較し、第2判定値7の基準を満たす複数の生体情報8がある場合に同一性があると判定する。これにより、第2照合部4は、各生体情報8の判定基準を緩くしたことによる精度低下を、複数の生体情報8を評価することで、全体として照合装置1が目標設定する認証精度を達成する。これにより、照合装置1は、第1照合部3による認証が難しい利用者の認証率を引き上げることができ、利用者が照合動作をリトライする回数を低減してユーザビリティを改善する。なお、照合スコアは、生体情報8と照合用情報6の類似の程度を所定の導出方法により導出したものであり、さまざまな既知の方法を用いることができる。また、第1判定値5は、照合装置1が目標設定する認証精度、すなわち許容可能な本人拒否率FRRFalseRejectionRate、他人受入率FARFalseAcceptanceRateにもとづいて設定される閾値である。また、第2判定値7は、第1判定値5よりも判定基準の緩い閾値である。判定基準が緩いとは、第1判定値5よりも類似度の低い照合スコアで照合の是非を判定することである。すなわち、第2判定値7は、第1判定値5よりも本人拒否率を低下させ、他人受入率を上昇させる閾値である。別の表現を用いれば、第1判定値5は、本人と判断するための閾値であり、第2判定値7は、他人を受け入れる可能性が高い閾値であると言える。なお、照合のリトライは、ISOIEC19795:2006の評価分析手法によれば、生体情報をn回取得しておこなう照合の、本人拒否率FRRは、1式のように、他人受入率FARは、2式のように表される。そして、一般に、照合のリトライは、本人拒否率を改善するが、他人受入率を低下させるとされている。しかしながら、経験上、およそ10程度の利用者の本人拒否率FRR、他人受入率FARは、1式、2式に当てはまらない。こうした一部の利用者は、本人拒否や他人受入れの事象が確率的な事象に起因するばかりではなく、取得する生体情報の偏りなどその他の要因に起因するところが大きい。ここで、照合スコアの分布例を図2、図3に示す。図2は、第1の実施形態の照合装置における一般の利用者の照合スコア分布の一例を示す図である。図3は、第1の実施形態の照合装置における一部の利用者の照合スコア分布の一例を示す図である。たとえば、一般の利用者の照合スコアは、図2に示すような照合スコア分布になり、第1判定値により多くの利用者が照合をパスする。一方、一部の利用者は、図3に示すような照合スコア分布になり、第1判定値によっては比較的多くの利用者が照合をパスしない。こうした一部の利用者は、第1判定値と第2判定値との間にある程度のスコア分布を有する。したがって、この範囲に複数の照合スコアを有する場合は、所定の信頼度のもと、照合をパスさせても、照合装置1が目標設定する認証精度を達成することができる。これにより、照合装置1は、本人でありながら照合に失敗する利用者について、その一部たとえば、50を第2照合部4により照合をパスさせることができる。[第2の実施形態]次に、第2の実施形態として、より具体的な照合装置を説明する。まず、照合装置の概観について、図4を用いて説明する。図4は、第2の実施形態の照合装置の概観を示す図である。第2の実施形態として、手のひらの静脈を用いて照合をおこなう照合装置10を例示するが、これに限らず生体のその他の特徴検出部位で照合をおこなう装置にも適用可能である。照合装置10は、利用者を認証する際に、事前に登録した生体情報登録テンプレートと照合装置10が取得した生体情報とを比較して照合する。照合装置10は、情報システムのログオン等に用いられる。照合装置10は、処理装置11と、ディスプレイ12と、センサユニット内蔵マウス14を含んで構成され、必要に応じてキーボード13と、ICIntegratedCircuitカードリーダライタ15等を含んで構成される。センサユニット内蔵マウス14は、入力操作を受け付けるマウスとして機能するとともに、手のひらの静脈像を撮影するセンサユニットを内蔵する。センサユニットは、撮像装置を内蔵し、利用者の手のひらの静脈像を撮影し、処理装置11に撮影画像を出力する。ICカードリーダライタ15は、利用者のICカード16の情報を読み書きする。キーボード13と、センサユニット内蔵マウス14は、入力操作を受け付ける。ここで、照合装置10における手のひらの静脈認証の照合動作について説明する。認証を求める利用者は、利用者を識別するための識別情報たとえば、ユーザIDの入力をキーボード13、センサユニット内蔵マウス14、あるいはICカードリーダライタ15によりおこなう。照合装置10は、ディスプレイ12を用いた表示により認証手順を利用者に案内し、照合をおこなうための生体情報の入力を求める。利用者は、センサユニット内蔵マウス14に手を翳すことにより、生体情報の入力をおこなう。生体情報として手のひらの静脈像を入力した照合装置10は、入力情報と登録テンプレートとの照合をおこなう。登録テンプレートは、処理装置11の記憶部、ネットワーク接続する認証サーバの記憶部、または利用者のICカード16の記憶部から取得する。たとえば、照合装置10がパーソナルユースであれば、照合装置10は、処理装置11の記憶部、または利用者のICカード16の記憶部から登録テンプレートを取得する。次に、実施形態の照合装置10のハードウェア構成例について図5を用いて説明する。図5は、第2の実施形態の照合装置のハードウェア構成を示す図である。照合装置10は、処理装置11が備えるCPUCentralProcessingUnit101によって統合的に制御されている。CPU101には、バス107を介してRAMRandomAccessMemory102、HDDHardDiskDrive103、通信インタフェース104、グラフィック処理装置105、および入出力インタフェース106が接続されている。RAM102には、CPU101に実行させるOSOperatingSystemのプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、RAM102には、CPU101による処理に必要な各種データが格納される。HDD103には、OSやアプリケーションプログラムが格納される。グラフィック処理装置105には、ディスプレイ12が接続されている。グラフィック処理装置105は、CPU101からの命令にしたがって、画像をディスプレイ12の画面に表示させる。入出力インタフェース106には、キーボード13、センサユニット内蔵マウス14、ICカードリーダライタ15が接続されている。また、入出力インタフェース106は、可搬型記録媒体110への情報の書込み、および可搬型記録媒体110への情報の読出しが可能な可搬型記録媒体インタフェースと接続可能になっている。入出力インタフェース106は、キーボード13、センサユニット内蔵マウス14、ICカードリーダライタ15、可搬型記録媒体インタフェースから送られてくる信号を、バス107を介してCPU101に送信する。通信インタフェース104は、ネットワーク18に接続されている。通信インタフェース104は、ネットワーク接続する他のコンピュータとの間でデータの送受信をおこなう。以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお、処理装置11は、それぞれFPGAFieldProgrammableGateArrayやDSPDigitalSignalProcesserなどからなるモジュールを含んで構成することもでき、CPU101を有しない構成とすることもできる。その場合、処理装置11は、それぞれ不揮発性メモリたとえば、EEPROMElectricallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory、フラッシュメモリ、フラッシュメモリ型メモリカードなどを備え、モジュールのファームウェアを記憶する。不揮発性メモリは、可搬型記録媒体110、あるいは通信インタフェース104を介してファームウェアを書き込むことができる。このように処理装置11は、不揮発性メモリに記憶されているファームウェアを書き換えることにより、ファームウェアの更新をすることもできる。次に、センサユニット内蔵マウス14が内蔵するセンサユニットについて図6を用いて説明する。図6は、第2の実施形態のセンサユニットの構成を示す図である。センサユニット20は、センサユニット内蔵マウス14のマウス操作時の手のひら当接部に設けられる。センサユニット20は、センサユニット内蔵マウス14の上方に翳された手のひらを非接触で撮影して手のひらの静脈像を得る。センサユニット20は、制御部21、撮影部22、測距部23、記憶部24、通信部25を備える。制御部21は、各処理部を統括的に制御する。撮影部22は、被写体となる生体を撮影して画像情報を取得する。撮影部22は、生体を撮影するイメージセンサたとえば、CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorセンサ、CCDChargeCoupledDeviceセンサなどと、集光レンズと、被写体に照射する複数の近赤外線発光素子LED:LightEmittingDiodeを備える。近赤外線発光素子は、たとえば、イメージセンサの周囲に設けられ、近赤外線を被写体方向上方に向けて発光し、イメージセンサが近赤外線を照射された被写体を撮影する。撮影部22は、被写体を連続撮影可能であって、たとえば、秒速15コマの撮影をおこなう。なお、撮影速度は、設定により変更可能としてもよい。また、撮影タイミングを時間によらず、測距部23の出力にもとづいて、被写体との距離に応じて撮影するようにしてもよい。なお、撮影部22は、手のひら静脈の撮影に適した構成であり、虹彩など、その他の生体を撮影する場合には、被写体に適した構成を採用すればよい。測距部23は、被写体となる生体との距離情報を取得する。記憶部24は、撮影部22が取得した画像情報、測距部23が取得した距離情報を画像情報に対応付けて記憶する。通信部25は、処理装置11と通信可能に接続し、処理装置11からの指示の受信、画像情報、距離情報の送信をおこなう。センサユニット20が撮影する画像は、被写体となる生体手のひらに近赤外線を照射し、反射光を撮影して得られた画像である。静脈に流れる赤血球の中のヘモグロビンは、酸素を失っていることから、このヘモグロビン還元ヘモグロビンは、700ナノメートル~1000ナノメートル付近の近赤外線を吸収する性質がある。そのため、手のひらに近赤外線を当てると、静脈がある部分だけ反射が少なく、静脈の位置は、近赤外線の反射光の強弱により認識可能となる。撮影画像は、特定の光源を用いることにより特徴的な情報の抽出が容易になるが、無彩色の画像となる。次に、処理装置11が実行する認証処理について図7を用いて詳細に説明する。図7は、第2の実施形態の認証処理のフローチャートである。処理装置11は、利用者からの認証要求を受けて認証処理を実行して認証結果を得る。[ステップS11]処理装置11は、センサユニット内蔵マウス14に照合に用いる手のひらの静脈像を撮影した画像情報生体画像を要求する。センサユニット内蔵マウス14は、被写体となる生体を連続撮影し、複数の画像情報を取得する。センサユニット内蔵マウス14は、生体を撮影する際に、被写体との距離を測距し、被写体の距離情報を生成する。センサユニット内蔵マウス14は、測距と撮影を交互におこなう。処理装置11は、複数の画像情報と、各画像情報の撮影前後の距離情報を処理装置11に出力する。たとえば、センサユニット内蔵マウス14が所定時間たとえば、1秒間に10枚の生体画像を撮影した場合、センサユニット内蔵マウス14は、10個の画像情報と、11=101個の距離情報を出力する。処理装置11は、センサユニット内蔵マウス14から複数の画像情報と、各画像情報の撮影前後の距離情報を取得する。[ステップS12]処理装置11は、取得した画像情報から手のひらの姿勢情報を取得し、手のひらの姿勢が照合に用いるのに適正か否かを判定する姿勢情報取得処理を実行する。姿勢情報取得処理の詳細は、図8を用いて後で説明する。[ステップS13]処理装置11は、取得した画像情報と距離情報とから取得した画像情報が連続的な手のひらの翳しから取得されたものか否かを判定する翳し状態判定処理を実行する。翳し状態判定処理の詳細は、図9を用いて後で説明する。[ステップS14]処理装置11は、取得した画像情報から特徴情報を抽出する特徴情報抽出処理を実行する。特徴情報抽出処理の詳細は、図10から図12を用いて後で説明する。[ステップS15]処理装置11は、抽出した特徴情報と登録テンプレートとの照合をおこなう照合処理を実行する。照合処理の詳細は、図13から図17を用いて後で説明する。[ステップS16]処理装置11は、照合処理の結果、照合に成功照合OKであればステップS20にすすみ、照合に失敗照合NGであればステップS17にすすむ。[ステップS17]処理装置11は、照合処理で照合に失敗した画像情報について再判定をおこなう再判定処理を実行する。再判定処理は、照合処理よりも緩い判定基準を用いて照合をおこなうが、複数の画像情報を判定対象とすることで、認証精度の低下を防止している。再判定処理の詳細は、図18を用いて後で説明する。[ステップS18]処理装置11は、再判定処理の結果、照合OKであればステップS20にすすみ、照合NGであればステップS19にすすむ。[ステップS19]処理装置11は、照合のリトライをおこなうか否かを判定する。リトライをおこなうか否かの判定は、姿勢情報取得処理において手のひらの姿勢が照合に用いるのに適正でないと判定された場合、翳し状態判定処理において画像情報が連続的な手のひらの翳しから取得されたものでないと判定された場合、再判定処理において照合に失敗した場合がある。なお、処理装置11は、リトライ回数が所定回数に満たない場合は、リトライをおこない、リトライ回数が所定回数に達した場合はリトライをおこなわない。処理装置11は、照合のリトライをおこなうと判定した場合にステップS11にすすむ。一方、処理装置11は、照合のリトライをおこなわないと判定した場合にステップS21にすすむ。[ステップS20]処理装置11は、照合成功を受けて、本人確認の判定をおこない、認証成功に伴う所要の処理を実行後に認証処理を終了する。[ステップS21]処理装置11は、照合失敗を受けて、本人拒否の判定をおこない、認証失敗に伴う所要の処理を実行後に認証処理を終了する。このようにして、照合装置10は、所定の認証精度を保持しながら、照合処理による認証が難しい利用者の認証率を再判定処理により引き上げることができる。これにより、照合装置10は、利用者が照合動作をリトライする回数を低減してユーザビリティを改善する。なお、処理装置11は、センサユニット内蔵マウス14が生体を連続撮影した複数の画像情報を取得するようにしたが、複数のセンサユニットが同時に撮影した複数の画像情報を取得するようにしてもよい。この場合、照合装置10は、センサユニット内蔵マウス14に代えて複数のセンサユニットを備えればよい。また、照合装置10は、センサユニット内蔵マウス14が備えるセンサユニットに複数の撮像装置を備えて、同時に複数の画像情報を取得するようにしてもよい。このようにすると、照合装置10は、複数の画像情報の被写体の同一性を容易に担保することができる。次に、処理装置11が実行する姿勢情報取得処理について図8を用いて詳細に説明する。図8は、第2の実施形態の姿勢情報取得処理のフローチャートである。処理装置11は、センサユニット内蔵マウス14から複数の画像情報と、各画像情報の撮影前後の距離情報を取得して姿勢情報取得処理を実行する。[ステップS31]処理装置11は、取得した画像情報の各々について手のひら領域の抽出をおこなう。手のひら領域の抽出は、たとえば、画像情報を二値化後、モロフォロジー輪郭抽出をおこなうことによりできる。なお、手のひら領域の抽出は、モロフォロジー輪郭抽出に限らず、その他の方法を用いてもよい。[ステップS32]処理装置11は、取得した画像情報の各々について抽出した手のひら領域内の各画素の距離値を算出する。手のひら領域内の各画素の距離値の算出は、たとえば、撮影画像の手のひら領域内における各画素毎の輝度値から、輝度と距離の関係を利用して各画素毎の距離値を算出することでできる。[ステップS33]処理装置11は、平面近似による手のひらの姿勢情報を算出する。姿勢情報の算出は、手のひらを平面として捉えること平面近似によりおこなう。処理装置11は、各画素の距離値にもとづいて、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度を姿勢情報として算出する。[ステップS34]処理装置11は、連続して取得した画像情報のすべてについて、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度を算出する。[ステップS35]処理装置11は、算出した傾斜角度が有効範囲内にあるか否かを判定する。たとえば、処理装置11は、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度がそれぞれ±15度以内を有効な画像情報であると判定し、過度に傾いている場合に無効な画像情報であると判定する。処理装置11は、連続して取得した画像情報のすべてにおいて、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度が有効範囲にある場合に姿勢情報取得処理を終了する。一方、処理装置11は、連続して取得した画像情報において、近似した平面の水平、垂直方向の傾斜角度が有効範囲にない画像情報を含む場合にステップS36にすすむ。[ステップS36]処理装置11は、手のひらを適切な位置に案内する誘導メッセージを出力する。誘導メッセージの出力は、ディスプレイ12に案内表示をおこなうことによりおこなう。なお、誘導メッセージの出力は、図示しないスピーカより音声によりおこなうようにしてもよい。処理装置11は、誘導メッセージの出力をおこなった後、姿勢情報取得処理を終了する。このようにして、照合装置10は、不適切な姿勢の手のひらを適切な姿勢に正すことができる。これにより、照合装置10は、照合に用いる画像情報として適切な姿勢にあるものを取得することができる。なお、処理装置11は、連続して取得した画像情報のうち有効範囲にない画像情報を含むものがあれば、誘導メッセージを出力するようにしたが、取得した画像情報のうち連続する所定数の画像情報が有効範囲にあれば、誘導メッセージを出力しないようにしてもよい。たとえば、処理装置11は、連続して取得した10個の画像情報のうち、連続する8個の画像情報が有効範囲にあれば、誘導メッセージを出力しないようにしてもよい。次に、処理装置11が実行する翳し状態判定処理について図9を用いて詳細に説明する。図9は、第2の実施形態の翳し状態判定処理のフローチャートである。処理装置11は、センサユニット内蔵マウス14から取得した複数の画像情報について、連続的な手のひらの翳しから取得されたものか否かを判定する翳し状態判定処理を実行する。[ステップS41]処理装置11は、複数の画像情報生体画像の被写体の同一性を判定する。言い換えれば、処理装置11は、センサユニット内蔵マウス14に同一人の手のひらが連続して翳されたか否かを判定する。具体的には、処理装置11は、センサユニット内蔵マウス14から取得した画像情報および距離情報にもとづいて、各画像情報の撮影時の手のひらの距離を求める。処理装置11は、各画像情報を取得した時間間隔内において、各画像情報に対応する距離から不連続性がないことを判定する。たとえば、連続する2つの画像情報に対応する距離の差分が所定の閾値より大きい場合に、処理装置11は、2つの画像情報の間に連続性がない、すなわち一連の手翳しから生成されたものでないと判定する。なお、被写体の同一性の判定は、手の形状、位置水平方向、向き、角度などにもとづいておこなってもよい。[ステップS42]処理装置11は、複数の画像情報の被写体について同一性ありと判定すればステップS43にすすみ、同一性がないと判定すればステップS44にすすむ。[ステップS43]処理装置11は、複数の画像情報の被写体について同一性を肯定して翳し状態判定処理を終了する。[ステップS44]処理装置11は、複数の画像情報の被写体について同一性を否定して翳し状態判定処理を終了する。このようにして、照合装置10は、故意または偶然によって生じる他人の生体情報の受入れを防止する。なお、照合装置10は、複数の画像情報の被写体の同一性を、生体の撮影環境によって担保することで、翳し状態判定処理を省略してもよい。たとえば、照合装置10は、生体を固定した状態で生体の撮影をおこなうセンサユニットや、生体の撮影時に第三者が監視する使用環境などがあれば、翳し状態判定処理を省略することができる。次に、処理装置11が実行する特徴情報抽出処理について図10から図12を用いて詳細に説明する。図10は、第2の実施形態の特徴情報抽出処理のフローチャートである。図11は、第2の実施形態の照合装置による特徴情報抽出の様子を示す図である。図12は、第2の実施形態の照合装置により抽出した特徴情報の一例を示す図である。処理装置11は、取得した画像情報から特徴情報を抽出する特徴情報抽出処理を実行する。[ステップS51]処理装置11は、複数の画像情報生体画像の各々について、被写体となる手30図11参照から手のひら領域31を切り出す。処理装置11は、姿勢情報取得処理のステップS31と同様にして、手のひら領域31の切り出しをおこなうことができる。[ステップS52]処理装置11は、切り出した手のひら領域31の静脈パタン32を抽出する。[ステップS53]処理装置11は、抽出した静脈パタン32を二値化した静脈パタン二値化画像35図12参照を生成して、特徴情報抽出処理を終了する。このようにして得た静脈パタン二値化画像35は、特徴情報として登録テンプレートと照合される。なお、静脈パタン32の二値化は、登録テンプレートとの比較、照合を容易にするための特徴情報の正規化である。正規化処理は、細線化等、二値化以外の処理をおこなうものであってもよいし、二値化と細線化など、複数の処理を組み合わせたものであってもよい。次に、処理装置11が実行する照合処理について図13から図17を用いて詳細に説明する。図13は、第2の実施形態の照合処理のフローチャートである。図14は、第2の実施形態の登録テンプレートテーブルの一例を示す図である。図15は、第2の実施形態の照合装置による照合の様子を示す図である。図16は、第2の実施形態の照合装置による照合の様子を示す図である。図17は、第2の実施形態の照合装置による照合結果の一例を示す図である。処理装置11は、抽出した特徴情報と登録テンプレートとの照合をおこなう照合処理を実行する。[ステップS61]処理装置11は、複数の画像情報のうちの1つについて、特徴情報抽出処理で生成した特徴情報を照合対象データとして取得する。[ステップS62]処理装置11は、テンプレートデータとして、登録テンプレートの特徴情報を1つ取得する。具体的には、テンプレートデータは、登録テンプレートテーブル310図14参照に利用者ごとに1つ以上が登録されている。たとえば、利用者ID0001は、テンプレートデータ特徴情報として、特徴0001-1、特徴0001-2、、特徴0001-Mを登録している。処理装置11は、テンプレート登録された特徴情報が複数あれば、これらのうち1つの特徴情報を取得する。[ステップS63]処理装置11は、照合対象の特徴情報と、テンプレート登録されている特徴情報のそれぞれ1つずつを重ね合わせる。具体的には、図15に示すように、照合画像36とテンプレート画像37を重ね合わせて重ね合わせ画像38を得るようにして、照合対象の特徴情報とテンプレート登録されている特徴情報とを重ね合わせる。[ステップS64]処理装置11は、照合対象の特徴情報とテンプレート登録されている特徴情報のそれぞれの特徴点毎の距離値を算出する。具体的には、図16に示すように、処理装置11は、静脈像照合画像40をトレースして特徴点毎に、静脈像テンプレート画像42の近接点との距離値を算出する。特徴点照合画像41、特徴点テンプレート画像43間の距離値Liは、x成分の差分をΔx、y成分の差分をΔyとしたとき、3式のように表すことができる。このようにして、処理装置11は、照合画像36の特徴点のすべてについて距離値を算出する。[ステップS65]処理装置11は、算出した距離値についての統計値を算出する。具体的には、処理装置11は、特徴点がn個の場合、4式にしたがい合計値Lsを算出し、5式にしたがい平均値Lmを算出し、6式にしたがい分散値V2を算出する。なお、分散値V2の算出をおこなう場合、7式を満たす場合に限ってもよい。このようにすることで、処理装置11は、分散が大きい特徴点、すなわち静脈パタンのずれが所定値ε以上大きい箇所に限って分散値を求めることができる。これにより、処理装置11は、ノイズや手翳しの姿勢等で抽出結果が劣化した照合結果を評価対象から除外することができる。[ステップS66]処理装置11は、算出した統計値にもとづいて照合スコアを算出する。照合スコアは、照合対象の特徴情報がテンプレート登録されている特徴情報と類似する程度を評価する指標であり、0から1200の範囲の値で表される。照合スコアが大きな値をとるほど、照合対象の特徴情報がテンプレート登録されている特徴情報と類似することを表す。このようにして算出した照合スコアの一例を図17に示す。たとえば、照合結果番号0001は、照合スコア478である。[ステップS67]処理装置11は、算出した照合スコアと第1判定値を比較する。処理装置11は、算出した照合スコアが第1判定値以上であればステップS71にすすみ、算出した照合スコアが第1判定値に満たなければステップS68にすすむ。第1判定値は、照合装置10が目標設定する認証精度、すなわち許容可能な本人拒否率FRR、他人受入率FARにもとづいて設定される閾値である。たとえば、第1判定値は、500が設定される。[ステップS68]処理装置11は、ステップS61で取得した特徴情報について、照合をおこなっていないテンプレートデータがあるか否かを判定する。処理装置11は、未だ照合をおこなっていないテンプレートデータがある場合にステップS62にすすみ、未だ照合をおこなっていないテンプレートデータがない場合にステップS69にすすむ。たとえば、利用者ID0001の場合、処理装置11は、特徴0001-1、特徴0001-2、、特徴0001-Mのすべてのテンプレートデータについて照合をおこなっているか否かを判定する。このように、m個のテンプレートデータがある場合、処理装置11は、1つの照合対象の特徴情報についてm回の照合をおこない、m個の照合結果を得る。[ステップS69]処理装置11は、複数の画像情報のうちから、照合対象データとして取得していない特徴情報があるか否かを判定する。処理装置11は、未だ照合をおこなっていない照合対象データがある場合にステップS61にすすみ、未だ照合をおこなっていない照合対象データがない場合にステップS70にすすむ。[ステップS70]処理装置11は、第1判定値を用いた照合の失敗照合NGを判定して照合処理を終了する。[ステップS71]処理装置11は、第1判定値を用いた照合の成功照合OKを判定して照合処理を終了する。これにより、処理装置11は、第1判定値を用いた照合に失敗した場合、複数の照合対象データと、複数のテンプレートデータの組み合わせの照合結果を得る。たとえば、利用者ID0001が連続してn個の画像情報を取得している場合、それぞれの画像情報から生成した特徴情報についてm回の照合をおこなうので、最大m×n個の照合結果を得る。このようにして得た照合結果について、処理装置11は、照合結果300に示すように、照合結果毎に照合結果番号を付す。そして、処理装置11は、照合結果番号毎に、照合スコア、距離分散値を記録する。照合結果300は、3個のテンプレートデータと、3個の画像情報がある場合を例示する。照合結果300は、3個のテンプレートデータと、3個の画像情報があることから、9=3×3個の照合結果がある。なお、処理装置11は、m個のテンプレートデータを用いて照合をおこなったが、1個のテンプレートデータを用いて照合をおこなってもよい。また、処理装置11は、テンプレートデータがm個ある場合にそのうちのいくつか、たとえば、jj≦m個のテンプレートデータを用いて照合をおこなってもよい。次に、処理装置11が実行する再判定処理について図18を用いて詳細に説明する。図18は、第2の実施形態の再判定処理のフローチャートである。処理装置11は、照合処理で照合に失敗した画像情報について再判定をおこなう再判定処理を実行する。[ステップS81]処理装置11は、照合処理において照合を失敗した照合結果のうちの1つを再判定対象データとして取得する。[ステップS82]処理装置11は、再判定対象とした照合結果の照合スコアと第2判定値を比較する。処理装置11は、再判定対象とした照合結果の照合スコアが第2判定値以上であればステップS86にすすみ、再判定対象とした照合結果の照合スコアが第2判定値に満たなければステップS83にすすむ。第2判定値は、照合装置10が許容できない認証精度、すなわち許容できない本人拒否率FRR、他人受入率FARにもとづいて設定される閾値である。たとえば、第2判定値は、350が設定される。第2判定値は、第1判定値よりも緩い基準が適用され、実施の形態では、第1判定値>第2判定値となる。[ステップS83]処理装置11は、再判定対象とした照合結果を無効データとする。このような再判定対象とした照合結果の無効化は、不安定な照合結果を除外することで、再判定の精度を高めることができる。[ステップS84]処理装置11は、照合処理において照合を失敗した照合結果のうち再判定対象としていない照合結果の有無を判定する。処理装置11は、再判定対象としていない照合結果がある場合にステップS81にすすみ、再判定対象としていない照合結果がない場合にステップS85にすすむ。[ステップS85]処理装置11は、再判定の失敗照合NGを判定して再判定処理を終了する。[ステップS86]処理装置11は、再判定対象とした照合結果の距離分散値と第3判定値を比較する。第3判定値分散判定閾値は、あらかじめ設定される値であり、統計的に求めた、他人を所定の危険率で受入れるおそれがあるとされる距離分散値である。実施の形態では、第3判定値は、4800である。処理装置11は、再判定対象とした照合結果の距離分散値と第3判定値との比較結果を分散値判定結果として照合結果300に記録する。処理装置11は、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第3判定値以上である場合に×を照合結果300に記録し、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第3判定値未満である場合に○を照合結果300に記録する。[ステップS87]処理装置11は、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第3判定値以上である場合にステップS83にすすみ、距離分散値が第3判定値以上である照合結果を無効データとする。一方、処理装置11は、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第3判定値未満である場合にステップS88にすすむ。このように、照合装置10は、再判定対象とした照合結果の距離分散値が第3判定値以上である場合に、該当する照合結果を無効データとすることで、類似特徴を持つ利用者の他人受入れを防止する。[ステップS88]処理装置11は、再判定対象とした照合結果の信頼度を8式により算出する。Siは、i番目の照合結果の信頼度を、Miは、i番目の照合スコアを、TH1は、第1判定値を、TH2は、第2判定値を表す。さらに、処理装置11は、これまでに再判定対象とした照合結果の累積信頼度を9式により算出する。たとえば、照合結果300によれば、照合結果番号0001の信頼度S1は、85.333であり、累積信頼度Sは、85.333=1-1-0.853である。また、照合結果番号0003の信頼度S3は、26.000であり、累積信頼度Sは、89.147=1-1-0.853331-0.26000である。このように、累積信頼度Sは、これまでに再判定対象とした照合結果がi個あれば、i個の信頼度にもとづいて算出される。[ステップS89]処理装置11は、再判定対象とした照合結果の累積信頼度が第4判定値以上である場合にステップS90にすすみ、再判定対象とした照合結果の累積信頼度が第4判定値未満である場合にステップS84にすすむ。第4判定値信頼度判定閾値は、あらかじめ設定される値である。実施の形態では、第4判定値は、99.000である。[ステップS90]処理装置11は、第4判定値を用いた照合の成功照合OKを判定して再判定処理を終了する。照合結果300において第4判定値99.000によれば、処理装置11は、照合結果番号0006の再判定時に、累積信頼度99.973を得て、照合OKを判定する。このように、照合装置10は、複数の画像情報の被写体の同一性が担保されている場合には、各照合結果の照合スコアから算出した一連の信頼度を再判定することにより、利用者の本人認証精度を改善することができる。なお、処理装置11は、再判定処理において、再判定対象データの取得を照合結果番号順におこなったが、照合スコアまたは距離分散値によって整列した後に、再判定対象データの取得をおこなうようにしてもよい。なお、照合装置10は、金融機関等に設置される自動預払装置ATM:AutomatedTellerMachineや入退室管理システムにおいて部屋の出入り口に設けられる照合装置などに適用可能である。なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体可搬型記録媒体を含むに記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置HDD、フレキシブルディスクFD、磁気テープなどがある。光ディスクには、DVDDigitalVersatileDisc、DVD-RAM、CD-ROM、CD-RRecordable/RWReWritableなどがある。光磁気記録媒体には、MOMagnetoOpticaldiskなどがある。プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのプログラムが記録されたDVD、CD-ROMなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。プログラムを実行するコンピュータは、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムにしたがった処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムにしたがった処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムにしたがった処理を実行することもできる。なお、上述の実施の形態では、生体表面として手のひらを例示して説明したが、これに限らず生体表面であればどこでもよい。たとえば、生体表面は、足の裏、手足の指、手足の甲、手首、腕などであってもよい。また、認証に静脈を用いる場合、生体表面は、静脈を観察可能な部位であればよい。また、生体情報取得部位を特定可能な生体表面であれば認証に有利である。たとえば、手のひらや顔などであれば、取得した画像から部位を特定可能である。また、認証に用いる生体情報は、静脈に限らず、指紋や掌紋、その他のものであってもよい。なお、上述の実施の形態は、実施の形態の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えることができる。上記については単に本発明の原理を示すものである。さらに、多数の変形、変更が当業者にとって可能であり、本発明は上記に示し、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではなく、対応するすべての変形例および均等物は、添付の請求項およびその均等物による本発明の範囲とみなされる。