利用者の生体情報を取得して当該利用者を認証する生体認証システムであって、生体情報の品質値に基づき尤度関数を変化させる分布パラメータと、登録者の識別子と登録生体情報と登録生体情報の品質値が対応付けて登録された登録情報と、を記憶する記憶手段と、利用者の識別子と当該利用者の認証対象生体情報の入力を受け付る認証生体情報受付手段と、前記登録情報から、前記利用者の識別子と一致する登録者の識別子を有する少なくとも1つ以上の登録情報を照合対象登録情報として抽出する登録情報抽出手段と、前記照合対象登録情報の各々と前記利用者の認証対象生体情報の間で生体情報の類似度を算出する類似度算出手段と、前記照合対象登録情報の各々について、前記記憶手段に記憶された当該照合対象登録情報の品質値および前記分布パラメータと前記類似度算出手段によって算出した当該照合対象登録情報の類似度から、尤度関数を生成し、尤度比を算出する尤度比算出手段と、前記尤度比が閾値以上であった場合は前記照合対象登録情報に係る利用者と、前記認証対象生体情報の登録者が同一であると判断する認証をおこなう利用者認証手段と、を有することを特徴とする生体認証システム。請求項1に記載の生体認証システムであって、前記記憶手段は、さらに、M人の被験者からN個ずつ収集した事前学習用生体情報を記憶し、さらに、同一の事前学習用生体情報の組合せを除いたM×N×M×N-1個の組合せの各々について、前記事前学習生体情報間の類似度を算出する事前学習類似度算出手段と、混合効果を生体情報の品質値とした一般化線形混合モデルの式に前記事前学習生体情報間の類似度を適用して最尤推定処理を行い前記分布パラメータを取得し、取得された当該分布パラメータを前記記憶手段に記憶された分布パラメータと置き換えて記憶させる分布パラメータ取得手段と、を有することを特徴とする生体認証システム。請求項2に記載の生体認証システムであって、前記記憶手段は、さらに、生体情報の品質値の算出に用いる複数の品質値学習用生体情報を記憶し、さらに、前記利用者認証手段により前記照合対象登録情報に係る利用者と、前記認証対象生体情報の登録者が同一であると判断した場合に、前記利用者の識別子と当該利用者の認証対象生体情報を対応づけて前記登録情報に登録する生体情報登録手段と、前記登録情報のうち、前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の各々と前記品質値学習用生体情報の各々との組み合わせの間で品質値取得用の類似度を算出する品質値用類似度算出手段と、前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の各々について、前記品質値取得用の類似度と前記分布パラメータを前記一般化線形混合モデルの式に代入し、当該登録生体情報の新たな品質値を算出する品質値算出手段と、前記登録情報の前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の品質値として前記新たな品質値を登録する品質値更新手段と、を有することを特徴とする生体認証システム。請求項3に記載の生体認証システムであって、前記分布パラメータ取得手段は、前記一般化線形混合モデルの式として、を用い、前記一般化線形混合モデルの多項式の係数を前記分布パラメータとして取得し、前記品質値算出手段は、前記一般化線形混合モデルにおける混合係数を登録生体情報の品質値として取得する、ことを特徴とする生体認証システム。請求項4に記載の生体認証システムであって、前記尤度比算出手段は、前記尤度比関数の式として、を用い、尤度比を算出する、ことを特徴とする生体認証システム。請求項3に記載の生体認証システムであって、前記品質値学習用生体情報として、前記登録情報に登録された登録生体情報のうち、前記利用者の識別子と一致する登録者の識別子を有する登録情報を除いた他の認証者の識別子と対応付けられた登録生体情報、前記登録情報に登録されている登録者以外から品質値学習用に取得した生体情報、および、登録者またはそれ以外の者から取得した生体情報を改変した人工的な生体情報、のいずれか1つを有することを特徴とした生体認証システム。請求項3に記載の生体認証システムであって、前記記憶手段は、さらに、他人の生体情報と照合した場合に取り得る典型的な類似度を記憶し、さらに、前記典型的な類似度のリストに登録された類似度を前記品質値取得用の類似度とする品質値用類似度取得手段を有することを特徴とする生体認証システム。利用者の生体情報を取得して当該利用者を認証する生体認証システムにおける生体認証方法であって、前記生体認証システムは、記憶部と、認証情報取得部と、生体情報照合部と、生体情報登録部と、尤度比算出部と、生体情報選択部と、を有し、前記記憶部が、生体情報の品質値に基づき尤度関数を変化させる分布パラメータと、登録者の識別子と登録生体情報と登録生体情報の品質値が対応付けて登録された登録情報と、を記憶し、前記認証情報取得部が、利用者の識別子と当該利用者の認証対象生体情報の入力を受け付け、前記生体情報照合部が、前記登録情報から、前記利用者の識別子と一致する登録者の識別子を有する少なくとも1つ以上の登録情報を照合対象登録情報として抽出して、前記照合対象登録情報の各々と前記利用者の認証対象生体情報の間で生体情報の類似度を算出し、前記尤度比算出部が、前記照合対象登録情報の各々について、前記記憶部に記憶された当該照合対象登録情報の品質値および前記分布パラメータと前記類似度算出手段によって算出した当該照合対象登録情報の類似度から、尤度関数を生成し、尤度比を算出し、前記生体情報選択部が、前記尤度比が閾値以上であった場合は前記照合対象登録情報に係る利用者と、と前記認証対象生体情報の登録者が同一であると判断して認証する、ことを特徴とする生体認証方法。請求項8に記載の生体認証方法であって、前記生体認証システムは、さらに、分布パラメータ算出部を有し、前記記憶部が、さらに、M人の被験者からN個ずつ収集した事前学習用生体情報を記憶し、さらに、前記分布パラメータ算出部が、同一の事前学習用生体情報の組合せを除いたM×N×M×N-1個の組合せの各々について、前記事前学習生体情報間の類似度を算出し、混合効果を生体情報の品質とした一般化線形混合モデルの式に前記事前学習生体情報間の類似度を適用して最尤推定処理を行い前記分布パラメータを取得し、取得された当該分布パラメータを前記記憶手段に記憶された分布パラメータと置き換えて記憶する、ことを特徴とする生体認証方法。請求項9に記載の生体認証方法であって、前記生体認証システムは、さらに、品質値算出部と、品質値登録部と、を有し、前記記憶部は、さらに、生体情報の品質値の算出に用いる複数の品質値学習用生体情報を記憶し、さらに、前記生体情報選択部が、前記照合対象登録情報に係る利用者と、前記認証対象生体情報の登録者が同一であると判断した場合に、前記生体情報照合部が、前記登録情報のうち、前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の各々と前記品質値学習用生体情報の各々との組み合わせの間で品質値取得用の類似度を算出し、前記品質値算出部が、前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の各々について、前記品質値取得用の類似度と前記分布パラメータを前記一般化線形混合モデルの式に代入し、当該登録生体情報の新たな品質値を算出し、前記品質値登録部が、前記登録情報の前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の品質値として前記新たな品質値を登録する、ことを特徴とする生体認証方法。請求項10に記載の生体認証方法であって、前記分布パラメータ算出部が、前記一般化線形混合モデルの式として、を用い、前記一般化線形混合モデルの多項式の係数を前記分布パラメータとして取得し、前記品質値算出部が、前記一般化線形混合モデルにおける混合係数を登録生体情報の品質値として取得する、ことを特徴とする生体認証方法。請求項11に記載の生体認証方法であって、前記尤度比算出部が、前記尤度比関数の式として、を用い、尤度比を算出する、ことを特徴とする生体認証方法。特許文献1では、認証生体情報と複数の登録生体情報の類似度に基づき、認証対象者が事前登録した人物と同一か否かを判定する。当該判定方式には、全ての類似度の平均値から判定する方式、最も大きいあるいは、最も小さい数値の類似度から判定する方式、数値の大きい上位いくつかの類似度から判定する方式等を適用することができる。しかしながら、これらの判定方式は、登録生体情報に品質のばらつきが含まれている場合、十分な認証精度を達成できない可能性がある。例えば、全ての類似度の平均値から判定する方法、最も小さな数値の類似度から判定する方法は、登録生体情報の一つあるいは、複数に品質が低いものが含まれていた場合、本人拒否率が高くなる。また、最も大きい数値の類似度から判定する方法は、品質が低い登録生体情報と、他人の生体情報との類似度が高いと判定された際に、他人を本人と誤って判定してしまう確率他人受入率が高くなる。数値の大きい上位いくつかの類似度から判定する方式は、用いる類似度の個数パラメータによって認証精度が変化するが、パラメータは生体認証システムの運用環境利用者の慣れ、認証毎の周辺環境変化等によって適切な値が異なると考えられ、常に高い認証精度で運用することが困難であると考えられる。本発明の目的は、品質にばらつきがある複数の生体情報を対象に認証を行う際に、高精度な認証を行うことである。利用者の生体情報を取得して利用者を認証する際に、利用者から取得した認証対象生体情報と利用者が入力した識別子と一致する識別子を有する登録生体情報との間で算出した類似度、登録生体情報の品質値および生体情報の品質値に基づき尤度関数を変化させる分布パラメータを用いて、登録生体情報ごとに尤度関数を生成し、尤度比が閾値以上であった場合は、利用者と登録生体情報の登録者が同一であると判断し認証するものである。具体的な一例として、本発明の生体情報システムは、生体情報の品質値に基づき尤度関数を変化させる分布パラメータと、登録者の識別子と登録生体情報と登録生体情報の品質値が対応付けて登録された登録情報と、を記憶する記憶手段と、利用者の識別子と当該利用者の認証対象生体情報の入力を受け付る認証生体情報受付手段と、前記登録情報から、前記利用者の識別子と一致する登録者の識別子を有する少なくとも1つ以上の登録情報を照合対象登録情報として抽出する登録情報抽出手段と、前記照合対象登録情報の各々と前記利用者の認証対象生体情報の間で生体情報の類似度を算出する類似度算出手段と、前記照合対象登録情報の各々について、前記記憶手段に記憶された当該照合対象登録情報の品質値および前記分布パラメータと前記類似度算出手段によって算出した当該照合対象登録情報の類似度から、尤度関数を生成し、尤度比を算出する尤度比算出手段と、前記尤度比が閾値以上であった場合は前記照合対象登録情報に係る利用者と、前記認証対象生体情報の登録者が同一であると判断する認証をおこなう利用者認証手段と、を有する。本発明によれば、複数の登録生体情報の品質に大きなばらつきがある場合でも、高精度な認証を実現する。<第一の実施形態>第一の実施形態は、利用者自身が操作する認証端末と認証サーバを用いて、予め登録された複数の生体情報以降、登録生体情報に対して、登録生体情報間の類似度に一般化線形混合モデルを適用することで、各登録生体情報に対する品質値を算出し、利用者の認証を行う際には利用者から取得した生体情報以降、認証生体情報と複数の登録生体情報との類似度と各登録生体情報に対する品質値に基づき尤度比を算出することで本人か否かの判定を行い、認証が成功した際には認証生体情報を認証サーバへ自動で登録するシステムである。ここで、生体情報の品質とは、生体情報が持つ識別能力を数値化したものであり、生体情報から算出される類似度が従う確率分布に基づいて決定される。以下、図面を参照して、詳細に説明する。図1は、本発明の第一の実施形態の、認証端末、および認証サーバのシステム構成を示す図である。なお、本実施形態の実装方法としては、サーバ認証の他に、ローカル認証、装置内照合、カード内照合等を適用することが可能である。ローカル認証は、認証サーバを置かずにローカル端末で登録生体情報の管理、利用者からの生体情報取得、生体情報の照合を行う認証モデルである。ローカル認証を採用する場合は、認証を行うローカル端末の中に、認証端末101と認証サーバ104の構成要素が全て含まれる。装置内照合は、生体情報取得装置が登録生体情報の管理、生体情報の照合を行う認証モデルである。装置内照合を採用する場合は、生体情報取得装置の中に認証端末101と認証サーバ104の構成要素が全て含まれる。カード内照合は、ICカード内で登録生体情報の管理、生体情報の照合を行う認証モデルである。カード内照合を適用する場合は、ICカードの中に、認証サーバ104の構成要素が全て含まれる。この図において、符号101は認証端末、符号102は認証情報取得部、符号103は認証結果表示部、符号104は認証サーバ、符号105は生体情報照合部、符号106は生体情報選択部、符号107は生体情報登録部、符号108は品質値算出部、符号109は品質値登録部、符号110は尤度比算出部、符号111は登録生体情報格納部、符号112は仮登録生体情報格納部、符号113は分布パラメータ格納部、符号114は認証しきい値格納部である。認証端末101は例えば入退室管理システムにおける端末、PCログインシステムにおけるPC、出入国管理システムにおける審査端末や自動化ゲート等に相当し、認証対象である利用者自身、または端末を担当しているオペレータが操作する端末である。認証端末101は、認証情報取得部102、認証結果表示部103を含んで構成されており、認証サーバ104と接続されている。認証情報取得部102は、利用者から利用者IDと生体情報を取得する。生体情報は、指紋、静脈、虹彩、顔、音声、筆跡等、個人を特定することが可能な情報である。認証結果表示部103は認証結果を、認証端末101を操作している利用者、またはオペレータに対して表示する。認証サーバ104は、例えば入退室管理システムやPCログインシステム、出入国管理システムにおいて、生体情報の管理照合を行うサーバである。認証サーバ104は、生体情報照合部105、生体情報選択部106、生体情報登録部107、品質値算出部108、品質値登録部109、尤度比算出部110、登録生体情報格納部111、仮登録生体情報格納部112、分布パラメータ格納部113、認証しきい値格納部114を含んで構成されており、認証端末101と接続されている。生体情報照合部105は、二つの生体情報を照合し、生体情報間の類似度、または非類似度を算出する。類似度、または非類似度は、生体情報がどの程度類似しているかを表す指標であり、一定の範囲を持つ数値で表される。生体情報選択部106は、複数の生体情報から登録する生体情報を選択する。生体情報の選択に用いる基準としては、生体情報間の類似度、生体情報の登録日時、生体情報の品質値、生体情報に対する尤度比等や、それらに基づき算出した生体情報に対する重要度を採用することが可能である。生体情報登録部107は、生体情報を登録生体情報格納部111へ利用者IDと紐付いた形で登録する。品質値算出部108は、登録生体情報に対する品質値を算出する。品質値算出は、登録生体情報間の類似度に一般化線形混合モデルに基づく類似度モデルを適用することで、求めることが可能である。品質値登録部109は、品質値算出部108で算出した品質値を登録生体情報格納部111へ登録する。尤度比算出部110は、生体情報間の類似度と各生体情報に対する品質値に基づき、尤度比を算出する。登録生体情報格納部111は、利用者ID、生体情報、品質値を格納する。仮登録生体情報格納部112は、登録生体情報格納部111に格納される前の、利用者IDと生体情報を格納する。仮登録生体情報格納部112に格納された情報は、その後バッチ処理にて登録生体情報格納部111へ登録される。分布パラメータ算出部115は、事前学習によって分布パラメータを算出し、その算出した値を分布パラメータ格納部113に登録する。分布パラメータ格納部113は、事前学習によって求められた分布パラメータの値を格納する。認証しきい値格納部114は、尤度比に対する認証しきい値を格納する。認証しきい値は、要求される精度要件によって適切な値が変わるため、精度要件とそれに対応する認証しきい値を予め決定して保持しておく。精度要件としては、他人を誤って本人と判定してしまう確率他人受入率を用いることができる。図1の各部の詳細については、図2~図5の図面を参照して説明する。図2は、本発明の第一の実施形態の、登録生体情報格納部111の中に蓄積される情報を示した図である。利用者ID201は各利用者に割り当てられた固有のIDであり、例えば英数字により構成される。登録生体情報202は利用者から取得した登録生体情報が記載される。例えば行204の登録生体情報202は、利用者IDが0001である利用者が1回目に利用した際に取得した生体情報を格納している。品質値203は登録生体情報に対する品質値が記載される。品質値は、ある一定の範囲の数値で表され、対応する登録生体情報がどの程度誤差を含んでいるのかを示す。例えば、行204に格納されている生体情報に対応する品質値は、50である。図3は、本発明の第一の実施形態の、仮登録生体情報格納部112の中に蓄積される情報を示した図である。本実施形態では、生体情報を登録する方法に、バッチ処理とリアルタイム処理の二つがあり、仮登録生体情報格納部112はバッチ処理で登録を行う際に、バッチ適用前の情報を格納するために用いる。利用者ID301は各利用者に割り当てられた固有のIDであり、例えば英数字により構成される。仮登録生体情報302は利用者から取得した仮登録生体情報が記載される。例えば、行303の仮登録生体情報302は、利用者IDが0001である利用者が3回目に利用した際に取得した生体情報を格納している。図4は、本発明の第一の実施形態の、分布パラメータ格納部113の中に保存する情報を示した図である。本実施形態では、分布パラメータ事前学習で、尤度比算出の時に使うモデルのパラメータを算出し、分布パラメータ格納部113の中に保存しておく。行402は、関数Fの分布パラメータを示している。これらのパラメータは、それぞれ類似度の関する多項式の係数を表している。行403、行404も同様に、関数R、関数Sの係数を表す分布パラメータを示している。分布パラメータは、それぞれ実数のスカラー値で表される。関数F、R、Sの具体的な形式や計算方法は、後ほど説明する。図5は、本発明の第一の実施形態の、認証しきい値格納部114の中に保存する情報を示した図である。精度要件501は認証の精度に対する要件である。認証しきい値502は尤度比に対して適用する認証しきい値が記載される。認証しきい値は、実数または整数のスカラー値で表される。なお、認証しきい値適用の際に、尤度比の対数以降、対数尤度比を算出する処理を追加し、認証しきい値502には対数尤度比に対するしきい値を格納しても良い。精度要件501は認証の精度に対するセキュリティ要件である。例えば、誤って他人を受け入れる確率を1000回に1回程度すなわち、FAR=0001に抑えたい場合は、行503に従って認証しきい値をT1に設定する。この場合、尤度比がT1を上回った時に認証成功となり、下回った場合に認証失敗となる。次に、本発明の第一の実施形態の処理手順を、図17、図6、図7を参照しながら説明する。図17は、本発明の第一の実施形態において、分布パラメータを事前学習し、分布パラメータ格納部113に保存する手順を示す図である。図6~図11に示す利用者の認証を行う前に、予めこの分布パラメータ学習を実施する必要がある。最初に、学習用生体情報を読み込む処理1701を行う。学習用生体情報は、生体認証システム運用前に分布パラメータを学習するために用いられる生体情報である。具体的には、複数の被験者の協力を得て、被験者の生体情報を収集する等して用意する。この際、生体情報は、同一被験者の同一生体例えば、同一人物の顔、同一の指等M個からそれぞれN回取得する。これにより、M×N個の生体情報が得られる。これは、分布パラメータ学習のためには、同一生体から取得した生体情報同士から算出した類似度と、異なる生体から取得した生体情報同士から算出した類似度の2種類が必要になるためである。次に、学習用生体情報同士を照合し、類似度行列を取得する処理1702を行う。具体的には、M×N個の学習用生体情報それぞれと、同一生体情報を除くM×N-1個の生体情報とを照合し、M×N×M×N-1個の類似度を算出する。次に、一般化線形混合モデルに基づく最尤推定により、分布パラメータを算出する処理1703を行う。一般化線形混合モデルは、医学や生態学の分野で良く使われる一般化線形モデルに、混合効果を適用したモデルである。一般化線形モデルの代表的な例としては、ロジスティック回帰y=1/1EXPa×xbがある。ここで、yは目的変数と呼ばれる関数近似の対象となる変数であり、xは説明変数と呼ばれるyを近似するために使われる変数である。一般化線形モデルでは、目的変数が説明変数の線形多項式に対してリンク関数と呼ばれる変換を施したもので表されることを仮定し、その多項式の係数を推定する。ロジスティック回帰の場合は、リンク関数はロジット関数logx/1-x、推定する係数はa、bとなる。しかしながら、目的変数の期待値が、説明変数以外の何らかの要因で変化する可能性がある。例えば、データを取得した日時、個体等のサブクラスタ毎に、目的変数の期待値に一定の誤差が発生することがある。このようなデータに対して一般化線形モデルを適用した場合、データの分散が本来の値よりも大きく推定される過分散と呼ばれる現象が発生し、モデル推定の精度が低下する。これに対し、データを取得した日時、個体等のサブクラスタ毎にランダムの誤差混合効果が乗ることを考慮し、モデル推定の精度を向上させたのが一般化線形混合モデルである。通常の一般化線形混合モデルでは、混合効果は推定対象ではなく、説明変数の多項式を高精度に推定するために適用される。本実施形態では、この一般化線形混合モデルを活用して、目的変数と説明変数の関係を定式化する。具体的には、生体情報が同一の生体から取得されたものか否かを示すフラグ同一の場合1、異なる場合0を目的変数、生体情報間の類似度を説明変数とする。さらに、生体情報毎にサブクラスタを形成し、サブクラスごとの混合効果を考慮したうえで説明変数の多項式を学習する。この学習は、通常の一般化線形混合モデルと同様に、説明変数の多項式の各係数を引数とする尤度関数を導出し、その尤度関数を最大化する係数を探索する最尤推定により行われる。本実施形態で用いる具体的な類似度モデルを以下に示す。はm=nのとき1、m≠nのときに0となる本人フラグである。は、生体mに対してi番目に登録された生体情報と、生体nに対してj番目に登録された生体情報との類似度である。は、それぞれ説明変数の多項式、生体mの混合効果の多項式、生体nの混合効果に対する多項式である。の、数4-1は生体mに対してi番目に登録された生体情報の混合効果係数品質値、数4-2は生体nに対してi番目に登録された生体情報の混合効果係数品質値である。は、引数の期待値を表す関数である。は、数1の本人フラグの期待値であり、右辺は、説明変数で本人フラグを近似した数式である。この類似度モデルでは、リンク関数と呼ばれる目的変数の非線形変換関数にlogit関数を用い、誤差分布として二項分布を採用した。これにより、類似度モデルは数6のようにロジスティック関数の形をとるようになる。本方式では、混合効果として、生体情報毎に異なる係数を導入している。これらの混合効果は、生体情報の品質を表しており、この係数の増減によりロジスティック関数の形状が変化する。一般に、生体情報同士の類似度が属する確率分布は、それらの生体情報の品質によって形状が異なる。本方式で導入した混合効果は、この性質をモデル化したものであり、この混合効果導入により、各生体情報の品質を考慮した高精度な学習が可能となる。数3の形は、事前に対象となる生体情報の類似度に基づき設定する。ここで、各多項式をそれぞれ、とおくと、数6は、のような形となる。処理1703では、数6を前提として、関数F、R、Sの係数を最尤推定する。この際、用いられる方式としては、一般化線形混合モデルの解法として知られている、Laplace近似、マルコフ連鎖モンテカルロ法等を適用することができる。これにより、関数Fの係数f1、f2、関数Rの係数r1、r2、関数Sの係数s1、s2が得られる。ただし、数式1807を前提とした場合、関数R、関数Sは係数を含まないため、r1、r2、s1、s2は推定する必要が無く、f1、f2のみを推定する。次に、分布パラメータを分布パラメータ格納部へ登録する処理1704を行う。登録する分布パラメータは、関数Fの係数f1、f2、関数Rの係数r1、r2、関数Sの係数s1、s2である。これらの係数は、実数、または整数で表されるスカラー値である。以上により、分布パラメータの事前学習が実現する。本実施形態では、分布パラメータの事前学習が終わった後、図6、図7に示す、本発明の第一の実施形態において、利用者の認証、および生体情報の登録を行う手順を行う。本発明における第一の実施形態では、認証端末101を認証対象者である利用者自身が操作する。また、生体情報の登録を行う方法には、バッチ処理とリアルタイム処理の二つがあり、図6ではバッチ処理により生体情報を登録する場合の手順、図7ではリアルタイム処理により生体情報を登録する場合の手順を示す。さらに、図6、図7の処理の詳細な手順は、図12~図16に示す。図6は、本発明の第一の実施形態において、認証端末を利用者が操作し、生体情報の登録をバッチ処理にて行う場合の手順を示す図である。最初に、認証端末101は利用者IDを取得する処理603を行う。利用者IDを取得する方法には、数字キーにより手入力を行う方法、磁気カードやICカードからIDを取得する方法、紙に印字された文字列をスキャナで読み取る方法、等が適用可能である。次に、認証端末101は生体情報を取得する処理604を行う。生体情報の取得では、認証情報取得部102に含まれる、指紋や静脈、虹彩、筆跡等を読み取る装置、顔を撮影するカメラ、音声を取得するマイク等を用いる。次に、認証端末101は、認証情報利用者ID生体情報605を認証サーバ104へ送信する。次に、認証サーバ104は生体情報を照合する処理606を行う。処理606の具体的な処理手順は、図12で示す。次に、認証サーバ104は尤度比を算出する処理607を行う。処理607の中で、認証サーバ104は利用者から取得した生体情報と登録生体情報との類似度、および登録生体情報の品質値に基づき、尤度比算出を行う。処理607の具体的な処理手順は、図13で示す。次に、認証サーバ104は本人であるか否かを判定する処理608を行う。生体情報間の類似度と各登録生体情報の品質値に基づき算出した尤度比によって本人判定を行うことにより、登録生体情報の品質にばらつきがある場合でも、高精度な認証が可能となる。処理608の具体的な処理手順は、図14で示す。次に、認証サーバ104は生体情報を仮登録する処理609を行う。処理609の具体的な処理手順は、図15に示す。次に、認証サーバ104は、認証結果610を認証端末101へ送信する。認証結果610には、利用者の認証が成功したか否かを示す情報が含まれている。次に、認証端末101は認証結果を出力する処理611を行う。処理611では、認証結果表示部105を用いて利用者へ認証結果を伝える。利用者ID入力603から認証結果出力611までの認証処理を繰り返すことで、生体情報仮登録609が複数回実行され、複数の生体情報が仮登録生体情報格納部112へ蓄積される。その後、本実施形態では、バッチ処理として生体情報本登録612を行う。処理612の具体的な手順は、図16に示す。これにより、複数の生体情報が登録され、次回以降の認証で活用される。第一の実施形態における処理の詳細な手順は、図12~図16に示す。以下、図面を参照して、詳細に説明する。図12は、本発明の第一の実施形態において、生体情報照合の手順を示す図である。ステップ1201は、利用者IDに基づき、登録生体情報格納部114に格納されている登録生体情報202を読み出す処理である。登録生体情報格納部114には複数の登録生体情報を格納することが可能であるため、ここで読み出す登録生体情報は、一つ、または複数である。ステップ1202は認証端末101から受信した生体情報と、ステップ1201にて読み出したN件の登録生体情報を照合する処理である。この処理により、N件の類似度、または非類似度が算出される。図13は、本発明の第一の実施形態において、尤度比算出の手順を示す図である。ステップ1301は、分布パラメータ格納部113に格納された分布パラメータをそれぞれ読み込む処理である。ステップ1302は利用者IDに基づき、登録生体情報格納部114に格納されている各登録生体情報に対する品質値203を読み出す処理である。登録生体情報格納部114には複数の登録生体情報を格納することが可能であるため、ここで読み出す品質値203は、一つ、または複数である。なお、当該品質値は、登録時にある変換を施し、特定の範囲内に収まる数値として格納することもできる。このような場合は、読み込む時に登録時の逆変換を行い変換前の数値に戻す処理を行う。例えば、品質値qが線形変換q‘=a×qbに基づき変換されている場合は、読み込んだ品質値q’に対して逆変換q=q‘-b/aを施して、得られた品質値qを尤度比算出に用いる。ステップ1303はステップ1302で読み出した各登録生体情報の品質値と、ステップ1202で算出した類似度に基づき、尤度比を算出する処理である。尤度比の算出は、以下に示す算出方法に従い行う。利用者から取得した生体情報と登録生体情報との類似度と、登録生体情報の品質値、利用者から取得した生体情報の品質値を既知としたときの、尤度比を算出する手順を示す。ここで、数9-1は利用者から取得した生体情報が登録生体情報と同一の生体から取得されたことを示す本人クラス、数9-2は、利用者から取得した生体情報が登録生体情報と異なる生体から取得されたことを示す他人クラスである。は、利用者から取得した生体情報と生体mに対してi番目に登録された生体情報との類似度である。数10は、ステップ1202において生体情報照合部105を用いて算出される。は、生体mのi番目の生体情報に対する混合効果係数であり、図16に示す生体情報本登録時にステップ1605で算出され、ステップ1606で登録生体情報格納部111へ登録されたものである。は、利用者の生体情報に対する混合効果係数である。利用者の生体情報に対する品質値に相当する混合効果係数は、事前に求めることが不可能であるため、任意の値をとり得る確率変数とし、尤度比を算出する際には尤度比関数の周辺化を行うことで計算を行う。なお、関数Sの係数を全てゼロとおいた場合には、数12は必要なくなるため、尤度比関数の周辺化も不要となり、簡易な計算で尤度比が求められる。は生体mから取得された生体情報との類似度1902を並べたベクトルである。は、生体mから取得された数13に対する混合効果係数である数11を、並べたベクトルである。は、数10、数11、数12の値を既知としたときの、数9-1の本人クラスに対する事後確率である。本実施形態では、事後確率を、数6で近似する。これにより、分布パラメータ事前学習によって得られた分布パラメータ401と、生体情報本登録時に登録される品質値203に基づき、利用者から取得した生体情報が登録生体情報と同一の生体から取得された事後確率を定式化することが可能となる。本実施形態では、事後確率に基づき複数の登録生体情報を活用した尤度比検定を行う。は、利用者から取得した生体情報と複数の登録生体情報との類似度に対する尤度比を表す。数16の右辺は、数15の事後確率から類似度ベクトルに対する尤度を算出し、得られた尤度を数12で周辺化したものの比をとることで、類似度ベクトルに対する尤度比の算出を行う数式である。数15、数16における関数F、R、Sの具体的な形は、分布パラメータ事前学習の時に設定したものと同様にする。例えば、数7の数2を数10に置き換え代入すると、数15、数16は、それぞれ、のような形となる。混合効果である数11を導入しない場合の尤度比検定では、複数の登録生体情報と認証生体情報との類似度に含まれる誤差の独立性が十分ではなく、一定の依存性を持つと考えられる。例えば、登録生体情報の品質値が全体的に高いまたは低い場合、類似度に含まれる誤差は偏りを持った値となる。このような場合、類似度から算出した尤度比は。本来の値よりも非常に大きいもしくは小さい値となり、認証精度が劣化する可能性がある。数11を導入した本実施形態によれば、各登録生体情報の品質を考慮することで、各類似度に含まれる誤差は高い独立性を持つようになり、適切な尤度比の算出が可能となる。これにより、高い認証精度を実現し、システムの利便性安全性を確保する。図14は、本発明の第一の実施形態において、本人判定の手順を示す図である。ステップ1401は、ステップ1303にて算出した尤度比に対して、認証しきい値502を適用する処理である。ステップ1402は、尤度比が認証しきい値502より大きいか否かを判定する処理である。もし尤度比が認証しきい値502より大きければ、ステップ1403へ進む。もし尤度比が認証しきい値502より小さければ、ステップ1404へ進む。ステップ1403は認証結果に認証成功を示す情報を代入する処理である。ステップ1404は認証結果に認証失敗を示す情報を代入する処理である。図15は生体情報仮登録を示す図である。これは、本発明の第一の実施形態において、生体情報仮登録の手順を示す図である。ステップ1501は利用者ID取得603で取得した利用者IDと生体情報取得604で取得した生体情報を、仮登録生体情報格納部112へ登録する処理である。登録された生体情報は、次回以降の認証にはまだ用いられず、図16に示す生体情報本登録が行われた際に、登録生体情報格納部111へ登録される。図16は、本発明の第一の実施形態において、生体情報本登録の手順を示す図である。ステップ1601は認証端末101から受信した利用者ID生体情報、および仮登録生体情報格納部112に記録された利用者ID生体情報を、登録生体情報格納部111に登録する処理である。この際、既に利用者IDに紐付いた生体情報が登録生体情報格納部111に存在する場合は、既存の生体情報は残したまま生体情報を追加登録する。なお、追加登録を繰り返して登録生体情報を増加させて行くと、必要な記憶容量や生体情報の照合に要する時間が比例して増加していくため、生体情報の登録数には上限を設けることもできる。生体情報の登録数を上限以下に保つためには、登録数が上限を超えた際に生体情報を選択削除する必要がある。この削除する生体情報の選択は、生体情報選択部106において、生体情報登録日時、生体情報間の類似度、生体情報の品質値、生体情報の尤度比等に基づいて行われる。例えば、最も登録日時の古い生体情報、他の生体情報との類似度の最大値または最小値平均値中央値上位または下位数件の平均値等が最大または最小となる生体情報、品質値が最も低い生体情報、他の登録生体情報との類似度に基づき算出した尤度比が最も大きい生体情報等を選択し、削除することで、生体情報の登録数を上限以下に保つことが可能となる。なお、生体情報を削除した場合、認証に用いる情報が少なくなり、次回以降の認証精度が低下する恐れがある。この精度低下を防ぐためには、例えば各登録生体情報に対する重みを設けて、生体情報の削除時に当該生体情報に類似する生体情報に対する重みを増加させる方法が考えられる。認証時には、この重みを考慮して尤度比を求めることで、生体情報削除による認証精度低下を抑えることが可能となる。ステップ1602は利用者IDが等しい本人登録生体情報と、本人登録生体情報以外の学習用他人登録生体情報とを読み出す処理である。これらの生体情報は、登録対象の生体情報の品質値の算出に用いる。本人登録生体情報に関しては、ステップ603で入力された利用者IDと等しい利用者ID201を持つ登録生体情報202を全て読みだす。一方、学習用他人登録生体情報に関しては、登録生体情報格納部111に格納されている全ての他人生体情報を読み出す方法、登録生体情報格納部111に格納されている他人生体情報のうち一部を読み出す方法、登録生体情報格納部111に格納されている生体情報以外のダミー生体情報を読み出す方法、学習用他人生体情報は用いず、典型的な他人生体情報との類似度を直接読み出す方法等が適用可能である。なお、学習用他人登録生体情報として用いる生体情報は前述のいずれか1つであってもいいし、複数を組み合わせてもよい。登録生体情報格納部111に格納されている各他人生体情報を読み出す方法は、学習に用いる情報量が最も多いため、生体情報の品質値を高精度に求めることが可能である。ただし、登録生体情報格納部111に格納されている生体情報の数が非常に膨大な場合は、各退任生体情報を読み出してメモリ1802に展開し、CPU1801にて品質値の算出を行うのは非現実的となる可能性がある。また、各登録生体情報が暗号化されて登録されている場合には、それぞれの登録生体情報の秘密鍵を取得して復号した上で照合を行う必要があるため、生体情報登録時に本人以外の生体情報の秘密鍵を取得して生体情報を復号するスキームを新たに適用する必要がある。登録生体情報格納部111に格納されている他人生体情報のうち一部を読み出す方法は、各他人生体情報に対してある一定の基準を設けてフィルタリングし、それらの一部を読み出す方法である。他人生体情報のフィルタリング方法としては、一定の範囲内にある利用者IDに紐付いたものを読み出す方法、利用者IDをランダムに生成し、紐付いたものを読み出す方法等が適用可能である。他人生体情報の一部を読み出す方法では、登録生体情報格納部111に格納されている生体情報の数が非常に膨大な場合でも、その一部を使うことで現実的な計算量で品質値の算出を行うことが可能である。ただし、各登録生体情報が暗号化されて登録されている場合には、各他人生体情報を用いる場合と同様に、それぞれの登録生体情報の秘密鍵を取得して復号した上で照合を行う必要があるため、生体情報登録時に本人以外の生体情報の秘密鍵を取得して生体情報を復号するスキームを新たに適用する必要がある。登録生体情報格納部111に格納されている生体情報以外のダミー生体情報を読み出す方法では、登録生体情報格納部111以外のHDD1803内に、品質値の算出に用いるダミー生体情報を格納しておき、学習用他人登録生体情報として読み出す。ダミー生体情報は、同一生体から取得した生体情報が登録生体情報格納部111に格納されていない生体情報であり、予め登録者以外の協力者から取得する、協力者から取得した生体情報を改変する、人工的に生成する等の方法により用意することが可能である。このダミー生体情報を用いた方法では、登録生体情報を用いる方法のように各登録生体情報に対応する秘密鍵を用いて生体情報を復号する必要が無い。このため、生体情報登録時に本人以外の生体情報の秘密鍵を取得して生体情報を復号するスキームは不要となり、簡易にシステムを実装することが可能となる。学習用他人生体情報は用いず、典型的な他人生体情報との類似度を直接読み出す方法では、予め典型的な他人生体情報との類似度を複数用意しておき、生体情報本登録時に用いる。典型的な他人生体情報との類似度は、例えば分布パラメータ事前学習の類似度行列取得1702にて得られた類似度の一部を用いる方法や、類似度行列取得1702にて得られた類似度行列から類似度が従う確率分布を推定し、得られた確率分布から類似度をランダムに生成する方法等を適用することで得ることが可能である。この方法では、生体情報本登録時に他人生体情報を一切用いないため、最も計算量が小さく、実装が簡易である。ただし、この方式を用いるためには、利用者から取得した生体情報と他人生体情報との類似度は、各生体情報の品質値の影響を受けないことを仮定する必要がある。従って、利用者から取得した生体情報と他人生体情報との類似度が各生体情報の品質値の影響を大きく受ける場合には、この方法を採用すると認証精度が劣化する恐れがある。以上の方法を適用することで、本実施形態では学習用他人生体情報を読み出す。ステップ1603は、ステップ1602で読み出した利用者IDに紐付いた各登録生体情報202と学習用他人生体情報とを照合し、類似度行列を取得する処理である。得られた類似度行列の各要素は、生体mに対してi番目に登録された生体情報と生体nに対してj番目に登録された生体情報との類似度1802に対応する。ただし、ステップ1602で学習用他人生体情報は用いず、典型的な他人生体情報との類似度を直接読み出す方法を採用した場合には、生体情報の照合は必要ないため、ステップ1603では何も行わず、ステップ1602で読み出された類似度を、ステップ1603で得られた類似度と同様に扱う。ステップ1604は、分布パラメータ格納部113に格納されている分布パラメータ401を読み出す処理である。得られた分布パラメータ関数Fの係数f1、f2、関数Rの係数r1、r2、関数Sの係数s1、s2は、ステップ1605の各登録生体情報の品質値算出に用いる。ステップ1605は、ステップ1603で取得した類似度行列と、ステップ1604で取得した分布パラメータに基づき、各登録生体情報の品質値を算出する処理である。ここで、ステップ1603で取得した類似度行列の各要素は数2へ代入する。ステップ1604で取得した分布パラメータは、数8の係数に代入する。以上のパラメータを用いて、数8における混合効果係数の値である数4各登録生体情報の品質値を一般化線形混合モデルに基づき推定する。この推定は、ステップ1703と同様に、Laplace近似、マルコフ連鎖モンテカルロ法等を適用することで実現する。本実施形態では、一般化線形混合モデルの一般的な使われ方とは異なり、各登録生体情報の混合効果係数品質値も推定対象とし、推定値を保存しておく。具体的には、生体情報が同一の生体から取得されたものか否かを示すフラグ同一の場合1、異なる場合0を目的変数、生体情報間の類似度を説明変数とする。さらに、生体情報毎にサブクラスタを形成し、説明変数の多項式と共にサブクラスタ毎の混合効果も推定し、それを生体情報の品質値として登録する。このようにして得られる品質値数11は、各登録生体情報の品質を表すパラメータであり、数11の値により、尤度比を算出する際に用いる尤度関数の形が変化する。これにより、各登録生体情報の品質を考慮した融合判定が可能となる。ステップ1606はステップ1605で算出した品質値を登録生体情報格納部111の品質値203へ登録する処理である。以上のステップ1601~ステップ1606により、生体情報の本登録が完了する。図18は、第一の実施形態の生体認証システムにおける認証端末、認証サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。この図において、符号1801はCPUCentralProcessingUnit、符号1802はメモリ、符号1803はHDDHardDiskDrive、符号1804は入力装置、符号1805は出力装置、符号1806は通信装置である。CPU1801は認証サーバ104の生体情報照合部105、生体情報選択部106、生体情報登録部107、品質値算出部108、品質値登録部109、尤度比算出部110に対応するプログラムを実行する。メモリ1802は認証サーバ104の生体情報照合部105、生体情報選択部106、生体情報登録部107、品質値算出部108、品質値登録部109、尤度比算出部110に対応するプログラムを格納する。これらのプログラムをCPU1801が実行することで、各々の処理が実現する。HDD1803は認証サーバ101における登録生体情報格納部111、仮登録生体情報格納部112、分布パラメータ格納部113、認証しきい値格納部114に相当する。各部が格納するデータは、HDD1803上のデータとして蓄積される。入力装置1804は認証端末101における生体情報取得部102に相当する。生体情報取得部102では、利用者から指紋、静脈、虹彩、音声、筆跡等の生体情報を取得する。出力装置1805は認証端末101の認証結果表示部103に相当する。認証結果表示部103では、例えばディスプレイ等を通して認証端末101を操作している利用者、またはオペレータに対して、認証結果を伝える。通信装置1806は認証端末101と認証サーバ104の間で、認証情報や認証結果を送受信する際に用いられる。図7は、本発明の第一の実施形態において、認証端末を利用者が操作し、生体情報の登録をリアルタイム処理にて行う場合の手順を示す図である。最初に、認証端末101は利用者ID入力する処理703を行う。利用者IDを取得する方法には、数字キーにより手入力を行う方法、磁気カードやICカードからIDを取得する方法、紙に印字された番号をスキャナで読み取る方法、等が適用可能である。次に、認証端末101は生体情報取得する処理704を行う。生体情報の取得では、認証情報取得部102に含まれる、指紋や静脈、虹彩、筆跡等を読み取る専用装置、顔を撮影するカメラ、音声を取得するマイク等を用いる。次に、認証端末101は、認証情報利用者ID生体情報705を認証サーバ104へ送信する。次に、認証サーバ104は生体情報照合する処理706を行う。処理706の具体的な処理手順は、図12で示す。次に、認証サーバ104は尤度比を算出する処理707を行う。処理707の具体的な処理手順は、図13で示す。次に、認証サーバ104は本人判定する処理708を行う。処理708の具体的な処理手順は、図14で示す。次に、認証サーバ104は生体情報本登録する処理709を行う。処理709の具体的な手順は、図16に示す。次に、認証サーバ104は、認証結果710を認証端末101へ送信する。認証結果710には、利用者の認証が成功したか否かを示す情報が含まれている。最後に、認証端末101は認証結果出力する処理711を行う。処理711では、認証結果表示部103を用いて利用者へ認証結果を伝える。以上の本発明の第一の実施形態によれば、登録生体情報の品質にばらつきがあり、登録生体情報の一部の品質が低い場合でも、高精度な本人確認を行うことができる。<第二の実施形態>第二の実施形態は、オペレータが操作する認証端末と認証サーバを用いて、利用者から取得した生体情報以降、認証生体情報を認証サーバへ自動で登録し、登録された複数の生体情報以降、登録生体情報に対して、登録生体情報間の類似度に基づいて算出した品質値を付与し、利用者の認証時には認証生体情報と複数の登録生体情報との類似度と各登録生体情報に対する品質値に基づき尤度比を算出することで本人か否かの判定を行うシステムである。ただし、認証端末は操作するオペレータから利用者の身分事項に関する確認結果を受理することができる。例えば、認証サーバにおける生体情報照合に失敗し、生体情報に基づく本人確認が行えなかった場合は、オペレータから身分事項に関する確認結果を受理することで本人確認が完了したとする。以下、図面を参照して、詳細に説明する。本実施形態では、第一の実施形態同様、最初に図17に示す分布パラメータ事前学習を行う必要がある。ステップ1701~ステップ1704を行うことで分布パラメータ401を学習し、分布パラメータ格納部113へ登録する。図8は、本発明の第二の実施形態において、認証端末をオペレータが操作し、生体情報の登録をバッチ処理にて行う場合の手順を示す図である。最初に、認証端末101は利用者ID入力する処理803を行う。利用者IDを取得する方法には、第一の実施形態と同様に、数字キーにより手入力を行う方法、磁気カードやICカードからIDを取得する方法、紙に印字された番号をスキャナで読み取る方法、等が適用可能である。次に、認証端末101は生体情報取得する処理804を行う。生体情報の取得でも、第一の実施形態と同様に、認証情報取得部102に含まれる、指紋や静脈、虹彩、筆跡等を読み取る専用装置、顔を撮影するカメラ、音声を取得するマイク等を用いる。次に、認証端末101は、認証情報利用者ID生体情報805を認証サーバ104へ送信する。次に、認証サーバ104は生体情報照合する処理806を行う。処理806の具体的な処理手順は、図12で示す。次に、認証サーバ104は尤度比を算出する処理807を行う。処理807の具体的な処理手順は、図13で示す。次に、認証サーバ104は本人であるか否かの判定をする処理808を行う。処理808の具体的な処理手順は、図14で示す。次に、認証サーバ104は、認証結果809を認証端末101へ送信する。認証結果809には、利用者の認証が成功したか否かを示す情報が含まれている。次に、認証端末101は認証結果を出力する処理810を行い、出力装置1805を通してオペレータへ利用者の認証が成功したか否かを提示する。次に、認証端末101は認証結果の確認結果を受け付ける処理811を行う。確認結果には、利用者の認証結果に応じて、4つの種類が考えられる。利用者の認証が成功した場合は、認証結果を受け入れて利用者を本人と認める確認結果と、認証結果に反して利用者を本人と認めない確認結果を選択することができる。利用者に関する生体情報以外の身分事項例えば、身分証明書等に問題が無い場合は、前者を選択することで、最終的な本人確認が成功とみなされ、利用者から取得した生体情報の追加登録を行うことが可能となる。一方で、利用者に関する生体情報以外の身分事項に問題があり、利用者を本人と認めることができない場合は、後者を選択することで本人確認を失敗とし、生体情報の追加登録を中止することが可能となる。また、利用者の認証が失敗した場合は、認証結果に反して利用者を本人と認める確認結果と、認証結果を受け入れて本人と認めない確認結果を選択することができる。利用者に関する生体情報以外の身分事項から本人確認が行えた場合には、前者を選択することで、最終的な本人確認が成功とみなされ、利用者から取得した生体情報の追加登録を行うことが可能となる。一方で、利用者に関する生体情報以外の身分事項を用いても本人確認を行うことが困難であった場合には、後者を選択することで、本人確認を失敗とし、生体情報の追加登録を行わないことが可能となる。次に、認証端末101は、上記の確認結果812を認証サーバ104へ送信する。確認結果812に、本人確認成功を示す情報が含まれていた場合は、認証サーバ104は生体情報仮登録処理813を実行する。処理813の具体的な手順は、図15で示す。一方、確認結果812に本人確認失敗を示す情報が含まれていた場合には、その後の生体情報仮登録処理813を行わずに、処理を終了する。利用者ID入力803から生体情報仮登録813までの認証処理を繰り返すことで、生体情報仮登録813が複数回実行される。その後、本実施形態では、バッチ処理として生体情報本登録814を行う。処理814の具体的な手順は、図16に示す。これにより、利用者の生体情報が複数登録される。本実施例では、生体情報に基づく認証結果が認証端末101へ送信された後、オペレータの確認結果を受け付けることができる。これにより、既存の登録生体情報と利用者から取得した生体情報との類似度が低く、正規の利用者が認証に失敗した場合でも、認証端末101のオペレータによる生体情報以外の身分事項に基づく本人確認結果を、認証サーバ106へ送信することが可能となる。これにより、認証サーバ106は生体情報に基づく本人確認に失敗した場合でも、生体情報の追加登録を行うことができる。図9は、本発明の第二の実施形態において、認証端末をオペレータが操作し、生体情報の登録をリアルタイム処理にて行う場合の手順を示す図である。最初に、認証端末101は利用者ID入力する処理903を行う。利用者IDを取得する方法には、数字キーにより手入力を行う方法、磁気カードやICカードからIDを取得する方法、紙に印字された番号をスキャナで読み取る方法、等が適用可能である。次に、認証端末101は生体情報取得する処理904を行う。処理904では、認証情報取得部102に含まれる、指紋や静脈、虹彩、筆跡等を読み取る専用装置、顔を撮影するカメラ、音声を取得するマイク等を用いる。次に、認証端末101は、認証情報利用者ID生体情報905を認証サーバ104へ送信する。次に、認証サーバ104は生体情報照合する処理906を行う。処理906の具体的な処理手順は、図12で示す。次に、認証サーバ104は尤度比を算出する処理907を行う。処理907の具体的な処理手順は、図13で示す。次に、認証サーバ104は本人判定する処理908を行う。処理908の具体的な処理手順は、図14で示す。次に、認証サーバ104は、認証結果909を認証端末101へ送信する。認証結果909には、利用者の認証が成功したか否かを示す情報が含まれている。次に、認証端末101は認証結果を出力する処理910を行い、出力装置1805を通してオペレータへ利用者の認証が成功したか否かを提示する。次に、認証端末101は認証結果の確認結果を受け付ける処理911を行う。次に、認証端末101は、確認結果912を認証サーバ104へ送信する。最後に、認証サーバ104は、生体情報本登録する処理913を行う。処理913の具体的な処理手順は、図16で示す。以上の手順により、本実施形態では、認証時に取得した生体情報を追加登録し、複数の登録生体情報を用いて認証を行う生体認証システムにおいて、登録生体情報の品質にばらつきがあり、一部の登録生体情報の品質が低い場合でも、高精度な認証を行うことが可能である。また、正規の利用者が生体認証に失敗した場合は、オペレータによる審査結果を受け付けることで生体情報の追加登録を行い、次回以降の認証精度を向上させることが可能である。<第三の実施形態>第三の実施形態は、オペレータが操作する認証端末と認証サーバを用いて、利用者から第一生体情報と第二生体情報の2種類の生体情報を取得し、第一生体情報を用いた本人確認と第二生体情報を用いたブラックリスト照合を活用することで効率的な審査を行うシステムである。ブラックリスト照合は、犯罪者等の要注意人物から取得した生体情報をブラックリストとして蓄積し、利用者の生体情報と照合を行うことで、利用者が要注意人物か否かを判定するものである。本実施形態は、入国審査に代表される、生体認証を活用したブラックリスト照合を行っているシステムに適用可能である。本人確認は、第二の実施形態と同様に、事前に登録した第一生体情報に基づき本人であるか否かを判定することで実現する。この際、本人確認用の生体情報データベースには、ブラックリストに登録されていない利用者のみを登録することで、第一生体情報に基づく本人確認により利用者がブラックリストに登録されていないことを保証することが可能となる。一方、ブラックリスト照合は、ブラックリストに含まれる生体情報と利用者から取得した生体情報との照合を行うことで実現する。ブラックリスト照合の結果一致する生体情報が無ければ、利用者は要注意人物ではないと判断され、審査を通過することができる。以下、図面を参照して、詳細に説明する。図10は本発明の第三の実施形態において、認証端末をオペレータが操作し、利用者に対するブラックリスト照合を含む審査を行う場合の手順を示す図である。最初に、認証端末101は利用者IDを入力する処理1003を行う。利用者IDを取得する方法には、第一の実施形態と同様に、数字キーにより手入力を行う方法、磁気カードやICカードからIDを取得する方法、紙に印字された番号をスキャナで読み取る方法、等が適用可能である。特に、入国審査を適用対象とした場合は、旅券に印字されている旅券番号を読み取ることで、渡航者を一意に定めることが可能となる。次に、認証端末101は第一生体情報と第二生体情報を取得する処理1004を行う。生体情報の取得では、第一の実施形態と同様に、認証情報取得部102に含まれる、指紋や静脈、虹彩等を読み取る専用装置、顔を撮影するカメラ、等を用いる。ただし、本実施形態では第一生体情報と第二生体情報の2種類を取得する必要がある。2種類の生体情報を取得する方法には、第一生体情報例えば、静脈を取得する装置と第二生体情報例えば、指紋を取得する装置を併用する方法、第一生体情報と第二生体情報を一度に取得する装置を活用する方法、が適用可能である。次に、認証端末101は、認証情報利用者ID第一生体情報1005を認証サーバ104へ送信する。次に、認証サーバ104は生体情報照合第一生体情報する処理1006を行う。処理1006の具体的な処理手順は、図12で示す。次に、認証サーバ104は尤度比を算出する処理1007を行う。処理1007の具体的な処理手順は、図13で示す。次に、認証サーバ104は本人判定する処理1008を行う。処理1008の具体的な処理手順は、図14で示す。次に、認証サーバ104は、第一照合結果1009を認証端末101へ送信する。第一照合結果1009には、利用者の認証が成功したか否かを示す情報が含まれている。次に、認証端末101は第一照合結果を出力する処理1010を行い、出力装置1805を通してオペレータへ利用者の認証が成功したか否かを提示する。本実施形態は、利用者がブラックリストに登録された要注意人物であるか否かを判定することを目的としている。このため、第一照合結果1009において、認証が成功したことを示す情報が含まれている場合には、下記の処理1011~処理1014においてブラックリスト照合を行わなくても良い。一方で、第一照合結果1009において、認証失敗、または登録生体情報が存在しないことを示す情報が含まれていた場合には、下記の処理1011~処理1014でブラックリスト照合を行い、利用者が要注意人物か否かを判定する必要がある。次に、認証端末101は、認証情報第二生体情報1011を認証サーバ104へ送信する。次に、認証サーバ104は第二生体情報に基づくブラックリスト照合を行う処理1012を行う。処理1012では、複数の要注意人物から事前に取得した第二生体情報と、利用者から取得した生体情報を照合することで、利用者が要注意人物であるか否かを判定する。次に、認証サーバ104は、第二照合結果1013を認証端末101へ送信する。第二照合結果1013には、利用者が要注意人物と判定されたか否かを示す情報が含まれている。次に、認証端末101は第二照合結果を出力する処理1014を行い、出力装置1805を通してオペレータへ利用者が要注意人物であるか否かを提示する。次に、認証端末101はオペレータの確認結果を受け付ける処理1015を行う。確認結果には、第一生体情報を登録するか否かを示す情報が含まれている。利用者が要注意人物ではない場合は、第一生体情報を登録することで次回以降にブラックリスト照合を必要としないスムーズな審査を実現することができる。一方、利用者が要注意人物である場合は、第一生体情報を登録せず、審査を完了する。ここでオペレータは、第二照合結果1013において利用者が要注意人物であると判定された場合でも、利用者の生体情報以外の身分事項に基づく審査で利用者が要注意人物ではないと確認されれば、第一生体情報登録を実行することができる。これは、利用者の第二生体情報と要注意人物の第二生体情報が類似している場合、要注意人物以外の利用者が要注意人物と誤判定される可能性があるためである。このように、要注意人物と類似する第二生体情報を持つ利用者は、第二生体情報に基づくブラックリスト照合を行う度に要注意人物と誤判定されて利便性が低下する危険性があるが、第一生体情報を登録することでブラックリスト照合を不要とし、利便性の確保を行うことが可能となる。次に、認証端末101は、確認結果1016を認証サーバ104へ送信する。ここで、認証サーバ104は、確認結果1016に含まれる情報に応じて処理を分岐する。確認結果1016に第一生体情報登録を行うとの情報が含まれている場合は、処理1017~処理1018を行う。確認結果1016に第一生体情報登録を行わないとの情報が含まれている場合には、ここで処理を終了する。処理1017では、第一生体情報の仮登録を行う。処理1017の具体的な処理手順は、図15で示す。処理1003~処理1017を繰り返すことで、複数の第一生体情報が仮登録生体情報格納部115に蓄積する。最後に、認証サーバ104は第一生体情報を登録する処理1018を行う。処理1018の具体的な処理手順は、図16で示す。これにより、処理1003~処理1017を繰り返すことで蓄積した第一生体情報の登録が完了する。以上により、第二生体情報に基づくブラックリスト照合を含む審査を行う生体認証システムにおいて、第一生体情報を複数登録し、本人確認に活用することが可能となる。本実施形態を用いることで、ブラックリスト内の生体情報と一致しない利用者は、第一生体情報に基づく本人確認によりスムーズな審査を行うことが可能となる。また、要注意人物と第二生体情報が類似する利用者は、生体情報以外の身分事項に基づく審査で要注意人物ではないと確認されれば、第一生体情報を登録し、次回以降ブラックリスト照合の誤判別なしに審査を受けることが可能となる。図11は、本発明の第三の形態において、認証端末をオペレータが操作し、利用者に対するブラックリスト照合を含む審査を行う場合の手順を示す図である。処理1103~処理1116は図10と同様であるが、その後の生体情報本登録第一生体情報1117を実行するタイミングが図10と異なる。図10では生体情報仮登録第一生体情報1017を繰り返すことで仮登録生体情報格納部115へ生体情報を蓄積した後、生体情報本登録第一生体情報1018にてバッチ処理で生体情報を登録生体情報格納部114に本登録する。一方、図11では、生体情報の仮登録は行わず、リアルタイムで生体情報本登録第一生体情報1117を行い、登録生体情報格納部114へ生体情報を登録する。