多因子生体認証のための分光学的方法およびシステム
【目的】認証対象（例えば、人物）の生体認証に用いるバイオメトリックス情報源（例えば、指先や虹彩）の非分光学的バイオメトリックス情報（例えば、指紋や虹彩パターン）を取得する工程と、前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報（例えば、拡散反射スペクトルや反射スペクトル）を取得する工程と、前記非分光学的バイオメトリックス情報を用いて、バイオメトリックス情報源の身元を同定する工程と、前記分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類（例えば、生きている人間）に属することを確認する工程からなることを特徴とする多因子認証方法。基本となるバイオメトリックス技術に対し追加的な負担を要さず、ユーザーの手間も増やさない、実用的な形で、バイオメトリックスシステム（例えば、指紋認証システムや虹彩パターン認証システム）を分光学的バイオメトリックス機能で補完する。
【発明の詳細な説明】
【産業上の利用分野】
【０００１】
本発明は、生体認証に対するなりすまし行為等を防ぐための分光学的方法とシステムに関する。従来の生体認証システムは、同定もしくは認証のために、人物の指紋、掌形、顔の特徴、網膜紋、虹彩パターン等を使用している。この認証工程においては、例えば、指紋等の生体的形質の像等のバイオメトリックス情報を取得し、この情報から利用可能な特徴を抽出し、これらの特徴を過去に抽出した特徴のデータベース値と比べる。しかし、指紋認証システムや顔認識システムといった生体認証システムに対しては、人工指や高解像度画像の使用によるなりすまし行為が実行できる。本発明の焦点は、人物の非分光学的バイオメトリックス情報の記録と比較に加え、その人物固有の「スペクトル特徴」や「スペクトル因子」を記録、比較することにより、生体認証工程の効果を分光学的方法により多因子的に強化し、詐称者が認証されてしまうことを防ぐことに置かれている。
【背景技術】
【０００２】
人物の身元を自動的に認証するための技術は数多く存在する。このような認証工程は通常、人物が知っているもの（例えば、パスワード、パスフレーズ、ＰＩＮ等）、持っているもの（例えば、券、スマートカード等）、身体的特徴（例えば、指紋、掌形、顔の特徴、網膜紋、虹彩パターン）、あるいは発生するもの（例えば、署名、声）に関しての確認を伴う。人物が知っているものや持っているものを利用する手段は、昨今もっとも広く利用されている、簡便な同定・確認手法である。一方、生体認証は、「指紋、虹彩パターン、顔の特徴等の生体的形質に基づく個人の同定」と定義づけられ、人物本来の身体的特徴や人物が発生できるものに基づいている。
【０００３】
自分が知っているものを用いるためには、単に記憶が良ければこと足りるが、一方で簡単に盗み聞きされたり、見られたり、推測できたりしてしまう。手に持てるものは盗まれてから利用されるかコピーされかねない。指紋、虹彩パターン等は、体の一部であるため、簡単に盗まれたり、偽造されたり、共用されたりできないため、生体認証は一見これらの問題を解決できるかのように見える。実際、生体認証技術は、ＡＴＭ、クレジットカード取引、電子取引、ｅパスポート、空港、国境、および、核施設等、高いセキュリティーレベルを要する場所において、同定や認証に好ましい標準的技術として用いられ始めている。しかし皮肉にもこのように広範囲にわたって普及しつつあるが故に、生体認証技術は、攻撃者の注目を集め、生体認証システムに対するなりすまし行為についての興味を増長させている。例えば、我々一人一人は、日常生活においてあらゆる場所に何千もの指紋を残すが、これらを回収し、人工的な指に成形することで、指紋検出に基づいた生体認証装置をだますことができる。Ｍａｔｓｕｍｏｔｏらが行った実験では、１１種類の光学およびシリコン指紋センサーが全試みの少なくとも６０％において人工的な指を受け入れた（Ｔｓｕｔｏｍｕ Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ，Ｈｉｒｏｙｕｋｉ Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ，Ｋｏｊｉ Ｙａｍａｄａ ａｎｄ Ｓａｔｏｓｈｉ Ｈｏｓｈｉｎｏ，“Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ‘Ｇｕｍｍｙ’Ｆｉｎｇｅｒｓ ｏｎ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ”，Ｏｐｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ａｎｄ Ｃｏｕｎｔｅｒｆｅｉｔ Ｄｅｔｅｒｒｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ＩＶ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＳＰＩＥ，４６７７，ｐｐ．２７５−２８９，Ｊａｎｕａｒｙ ２００２）。さらに、市販の高解像度のデジタルカメラを用いれば、人の顔の画像から簡単に虹彩パターンを抽出でき、それを用いて成形したコンタクトレンズを使って虹彩パターンに基づいた生体認証装置をだますことができる。市販の二種類の虹彩認識装置に対して行われた実験では、一方の装置は５０％の割合でごまかすことができ、もう一方の装置は１００％の割合でごまかすことができた（Ｔｓｕｔｏｍｕ Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ，Ｍａｓａｓｈｉ Ｈｉｒａｂａｙａｓｈｉ ａｎｄ Ｋｅｎｊｉ Ｓａｔｏ，“Ａ Ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｉｒｉｓ Ｍａｔｃｈｉｎｇ（Ｐａｒｔ ３）”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００４ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｃｒｙｐｔｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ，ｔｈｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，ｐｐ．７０１−７０６，Ｊａｎｕａｒｙ ２００４）。
【０００４】
生体認証システムのなりすまし攻撃に対する脆弱性についての研究は、様々な製品に既に用いられている指紋認識や虹彩認識について主になされてきたが、その他の生体認証システムもなりすまし攻撃を受ける可能性があり、例えば、掌形認識システムに対しては、掌の模造品が用いられたり、顔認識システムに対しては、高解像度の画像が用いられたりする。
【０００５】
これらのようななりすまし攻撃に対抗する一つの手段として、認証対象として提示されるものが人工的な模造品でなく、実際に生きている人物の一部であることを検出する生存検出方法で生体認証手段を補完することが考えられる。例えば、指紋認証手段を、指先の脈波を検出する手段で補完することにより、認証対象として提示されている指先が生きている人物のそれであると判断できる。しかし、この方法も、脈波を提供しうる、生きている人物の指先を、真正の指紋を提供しうる薄いプラスチック成型された人工的な指先で覆うことにより騙すことができる。
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の例からも分かるように、生体認証システムに対する多くのなりすまし手法では、樹脂製の指先、コンタクトレンズ、コピー媒体等の人工もしくは非ヒト由来の材料を用いて偽のバイオメトリックス情報が提示される。この点に注目し、本発明者は、生存の判断だけでなく、認証対象として提示される物体が、介在する人工もしくは補綴材料を一切有さない、生きている人間の一部であると判断できる手段を取り入れることにより、生体認証システムを格段に補強できると考えた。
【０００７】
従って、本発明の目的は、なりすまし攻撃を防ぐために既存の生体認証技術を分光学的手法によって強化した方法とシステムを提供することにある。本発明は、単なる生存検出でなく、人間又は所定の部類（クラス）又はグループの人間に固有の「分光学的特徴情報」又は「分光学的因子」に基づく照合を、現在使われている手法に多因子的に取り入れることにより、なりすましを試みる者が認証される可能性を低減することを提案する。また本発明は、二種類の広く応用されている生体認証システム（指紋および虹彩認証装置）を分光学的生体認証機能で補完する方法とシステムを実用的、かつ追加経費やユーザーの手間をあまりかけない形で提供することを目的とする。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を達成するために、本発明は、例えば光学的指紋照合等のような、指紋画像等の非分光学的バイオメトリックス情報を指先等のバイオメトリックス情報源から取得する基本となる認証手法を、この基本認証手法のシステムサイズ、性能、コスト、電源条件、動作環境、および、操作条件を変えない実用的な構成にて、同じバイオメトリックス情報源から分光学的情報を抽出する手段で補完することを提案する。
【０００９】
本発明の一つの態様は、認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記非分光学的バイオメトリックス情報を用いて、バイオメトリックス情報源の身元を同定する工程と、前記分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する工程からなることを特徴とする多因子認証方法を提供する。
【００１０】
上記多因子認証方法は、認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を登録する工程と、前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を登録する工程とをさらに含んでいてもよく、非分光学的バイオメトリックス情報を用いてバイオメトリックス情報源の身元を同定する工程において、取得された非分光学的バイオメトリックス情報を登録された非分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、バイオメトリックス情報源の身元を同定し、分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、取得された分光学的バイオメトリックス情報を登録された分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、認証対象が所定の部類に属することを確認してもよい。
【００１１】
ここで、「非分光学的バイオメトリックス情報」とは、既存のバイオメトリックス技術により取得した画像、パターン、幾何学的パラメータ等の生物学的特徴データを意味する。従って、認証対象は例えば人物であっても良く、この場合、所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」、バイオメトリックス情報源は指先、非分光学的バイオメトリックス情報は指先の指紋画像、そして、バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報は指先の拡散反射スペクトルであっても良い。すなわち、この例では、まず、ある人物の指先の指紋画像が登録され、この人物の同じ指先の拡散反射スペクトルが登録される。その後、認証すべき人物の指先の指紋画像を取得し、この人物の同じ指先の拡散反射スペクトルを取得する。取得した指紋画像を登録された指紋画像と比較して、人物の身元を同定、すなわち、取得された指紋が認証すべき人物の指紋、すなわち、事前に指紋が登録された人物の指紋でありそれ以外の人物のものではないことを決定し、取得された指先の拡散反射スペクトルを登録された拡散反射スペクトルと比較して、人物が実際に所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間であることを証明する。
【００１２】
ここでは、例えば、指先等のバイオメトリックス情報源の指紋画像等の非分光学的バイオメトリックス情報を、指先の拡散反射スペクトル等のバイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報で補完し、非分光学的バイオメトリックス情報（例えば、指紋画像）で認証すべき対象物又は人物の身元を保証する一方で、分光学的バイオメトリックス情報（例えば、拡散反射スペクトル）により、非分光学的バイオメトリックス情報（例えば、指紋画像）が所定の部類（例えば、生きている人間）の真正な特徴データであることを保障するので、例えば、所定の部類（例えば、生きている人間）に属さないある物体（例えばコピー媒体やプラスチック製の指）に形成された非分光学的バイオメトリックス情報（例えば、指紋画像）を用いたなりすまし行為を防ぐことができる。すなわち、物体の分光学的情報は、その物体の光学的複雑性を反映するものであり、物体の構造が複雑であればあるほど、その分光学的情報はより複雑になる。特に、生きている人間の皮膚等の部位は、特徴的な形態や光学的性質を持つ異なる層からなる複雑な生物学的構造である。従って、例えば指先から得られる拡散反射スペクトルは、存在比率等が個人によって異なるメラニン、ヘモグロビン等といった皮膚、筋肉、血液等の成分を含めた物質のスペクトル成分を含んでいる。従って、生きている人間の指先やその他の部分から得られるスペクトル情報は非常に複雑で、人工的な模造品や人工装具の使用によって再現するのは困難であり、特に本発明では、同じ箇所の非分光学的バイオメトリックス情報を同定のために取得しているので、なりすましは略不可能となる。
【００１３】
上記のコピー媒体に指先の画像を印刷したものを用いるなりすまし行為の例では、いかなるコピー媒体も紙、プラスチック等の人工的な物体もしくは、少なくとも生きていない皮膚等の生きていない物体であるので、生きている人間の一部と同じスペクトル情報を提供することは出来ない。仮に、なりすまし行為を行おうとする人物が真正な指先画像を提示できるよう成形された指先カバーを指先に装着した場合、検出されるスペクトル情報は生きている人間のスペクトル情報である、なりすまし行為者の指先のスペクトル情報を含み得る。しかし、装着されている指先カバーが人工的な物体、または少なくとも生きていない物体であるかぎり、検出されるスペクトル情報は、生きている人間のものとは異なるスペクトル情報をも含み、生きている人間のスペクトル情報とは異なるものとなる。
【００１４】
本発明において、スペクトル情報は認証対象が所定の部類に属することを検証することに使用される。この所定の部類は、対象物体内の変異を許容出来るほど広く、かつ、なりすましを未然に防ぐことが出来るほど狭いことが好ましい。上記の例において、所定の部類は、「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、これにより、怪我や、高温もしくは低温、化学物質、紫外線等の外部条件や、薬品、アルコール等の摂取による血流量の変化等の内部条件に因る個人内の変異を許容するとともに、なりすまし行為のための人工物や非人間物の使用を未然に防ぐことができる。
【００１５】
ここで、前記認証対象の前記バイオメトリックス情報源の前記非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程とは同時に実施されても良い。これにより、認証に必要な時間を著しく短縮することが出来る。
【００１６】
また、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、前記認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報とに対し、クラスター解析を実施することにより、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報との相似値を求め、該相似値が所定の範囲内であれば、前期認証対象は所定の部類に属すると判定しても良い。
【００１７】
本発明の別の態様は、認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を取得するための非分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を取得する分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、前記非分光学的バイオメトリックス情報を用いて、バイオメトリックス情報源の身元を同定し、前記分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する身元同定確認手段とからなることを特徴とする多因子認証システムを提供する。
【００１８】
ここで、前記多因子認証システムはさらに、予め取得された認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を登録非分光学的バイオメトリックス情報として記憶し、予め取得された前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を登録分光学的バイオメトリックス情報として記憶する記憶手段を含み、前記身元同定確認手段は、新たに取得された非分光学的バイオメトリックス情報を記憶された登録非分光学的バイオメトリックス情報と比較することによりバイオメトリックス情報源の身元を同定し、新たに取得された分光学的バイオメトリックス情報を記憶された登録分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより認証対象が所定の部類に属することを確認しても良い。
【００１９】
上記の認証対象が人物である例の場合、前記所定の部類を「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」とし、前記認証対象の前記バイオメトリックス情報源を指先とし、前記非分光学的バイオメトリックス情報を前記指先の指紋画像とし、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報を前記指先の拡散反射スペクトルとし、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段をＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーからなり、前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に指先の像が形成されるよう構成されたＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムとし、前記分光学的バイオメトリックス情報取得手段をホトダイオードアレー（ＰＤＡ）からなり、該指先からの拡散反射光が前記ＰＤＡ上にスペクトル分散されるよう構成されたＰＤＡ検出システムとし、指紋画像（非分光学的バイオメトリックス情報）を用いて指先（バイオメトリックス情報源）の身元を決定し、スペクトル情報を用いて人物（認証対象）が「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」である（所定の部類に属する）ことを検証する手段としてコンピュータまたは他の情報処理手段を用いることができる。
【００２０】
ここで、ハーフミラーもしくはビームスプリッターを用いて、非分光学的バイオメトリックス情報（例えば、指紋画像）と、分光学的情報（例えば、拡散反射スペクトル）を同時に取得するよう構成しても良く、また、ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの拡張部分をＰＤＡとして構成し、複数の同様のスペクトルをスペクトル分析に充分なＳ／Ｎ比を持つ一つのスペクトルとして積算しても良い。これにより、システムを小型化し、認証速度を高速化することができる。
【実施例】
【００２１】
本発明の実施例を以下に説明する。図１は、本発明の第１実施形態による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムの基本構成を示す概略図であり、この認証システムは、人物の指紋と同じ人物の指のバイオスペクトル情報とから人物の身元を認証する指紋認証装置である。
【００２２】
図１に示すように、本指紋認証装置１は、測定部２、制御部１２０、メモリー（記憶装置）１３０、およびモニター１４０から構成される。測定部２は、光学系１０およびＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ；イメージセンサー）１００を含む。光学系１０は、Ｉ２ランプ（光源）１５、シートプリズム（プリズム手段）２０、第１レンズ４０、第２レンズ６０、ミラー７０、および、回折格子８０から構成される。また、図２に示すように、ＣＣＤ１００は、１２８０×１０２４の行×列に配列された画素を持つイメージセンサーであり、境界画素である最上部の３２行の画素とＣＣＤの左右それぞれの側における３２列ずつ画素を除く、ＣＣＤ１００の上部の９６０×９６０画素の領域である画像取得部１０２（ＣＣＤセンサーの検出面の第１の部分）と、境界画素である最下部の３２行の画素とＣＣＤの左右それぞれの側における３２列ずつ画素を除く、ＣＣＤ１００の下部の１６０×９６０画素の領域であるスペクトル取得部１０３（ＣＣＤセンサーの検出面の第２の部分）を持つ。また、画像取得部とスペクトル取得部１０３の間の９６行の画素も境界画素として扱われる。制御部１２０はＣＣＤ１００、メモリー１３０、およびモニター１４０に電気的に接続され、所定の命令信号を発信することにより、これらの動作を制御する。メモリー１３０は、測定画像（マトリックス）記憶領域１３２、参照スペクトル（ベクトル）記憶領域１３３、測定スペクトル（ベクトル）記憶領域１３４、換算測定スペクトル（ベクトル）記憶領域１３５、登録画像パターン（テンプレート）記憶領域１３６１〜１３６ｎ（ｎは、１より大きい整数）、登録スペクトルテンプレートデータ記憶領域１３７１〜１３７ｎ、身元データ記憶領域１３８、および、登録身元データ記憶領域１３９１〜１３９ｎを持つ。制御部１２０は、身元データ入力手段としてのカードリーダ１５０にも電気的に接続されている。
【００２３】
次に、本指紋認証装置１により、ある人物（認証対象）の指先（バイオメトリックス情報源）の非分光学的バイオメトリックス情報として指紋画像を取得し、同じ指先（バイオメトリックス情報源）のスペクトル情報として指先の拡散反射スペクトルを取得する様子を説明する。
【００２４】
図１に示すように、本指紋認証装置１では、シートプリズム２０の上面に押し付けられている、認証対象人物３０１の指３１１に対し、Ｉ２ランプ１５からの光がシートプリズム２０を介して入射される。指３１１に入射される光の一部は、正反射成分Ｌｓとして、指３１１の表面から反射され、第１レンズ４０がこの正反射成分ＬｓをＣＣＤ１００の画像取得部１０２に結像する。
【００２５】
指３１１に入射される光の別の一部は、皮膚内に侵入し、皮膚内もしくは皮膚下の内部組織、血液等のあらゆる生理的成分により屈折、反射、吸収され、又は蛍光もしくは燐光として再発光され、この光の一部は最終的に表面に戻り、皮膚から様々な方向に出射され、拡散反射成分Ｌｂを形成する。この光成分は、皮膚内を通った光から生じるものであるため、人物の皮膚の色や人物特有の生体的「スペクトル特徴」に関する情報を含んでいる（図３）。皮膚から出射された後、拡散反射成分Ｌｂは、シートプリズム２０を透過し、第２レンズ６０およびミラー７０により回折格子８０に集光され、回折格子８０によりスペクトル分散され、ＣＣＤ１００のスペクトル取得部１０３の各行において３５０ｎｍから１０５０ｎｍの範囲の指先拡散反射スペクトルが取得されるよう、スペクトル取得部１０３に入射される。
【００２６】
ＣＣＤ１００に入射される光は、各画素において電荷に光電変換される。そして、制御部１２０の測定制御ユニット１２２からの命令信号に従い、これら電荷は１行ずつ、水平シフトレジスタ１０４内に電子的にシフトされた後、水平シフトレジスタ１０４の内容が１画素ずつ、コンデンサ１０５内にシフトされる。そしてコンデンサ１０５における電荷は、アナログ電圧としてアンプ１０６に供給され、アンプ１０６で適切なアナログ電圧レベル（例えば０〜１０Ｖ）に増幅される。アンプによって出力される増幅電圧は、次にアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０７によってデジタル値に変換される。そしてＡ／Ｄ変換器１０７によって出力されるデジタル値は、制御部１２０の測定制御ユニット１２２からの命令信号に従って、データとしてメモリー１３０に入力される。このようにしてＣＣＤ１００の画像取得部１０２からの電荷を読むことにより得られるデジタル値が制御部１２０からの命令信号に従って測定画像保存領域１３２にデータとして記憶され、ＣＣＤ１００のスペクトル取得部１０２からの電荷を読むことにより得られるデジタル値が制御部１２０の測定制御ユニット１２２からの命令信号に従って測定スペクトル保存領域１３４にデータとしてビニングされる。
【００２７】
この読み出し工程において、境界画素（すなわち、ＣＣＤ１００の最上部および最下部のそれぞれの縁の３２行、左右それぞれの縁の３２列、および、画像取得部１０２とスペクトル取得部１０３の間の９６行の画素）のデータは、他の部分のデータに比べ、信頼性が低いデータ、もしくは、画像とスペクトルの合成データである可能性があるデータとして無視される。
【００２８】
次に指紋認証装置１を用いた認証工程を図４および図５のフローチャートを参照しながら説明する。本認証工程は、人物の指紋画像および指先拡散反射スペクトルを当該人物の身元情報とともに登録する登録工程（図４）と、人物が認証される必要がある度に実施される認証工程（図５）からなる。
【００２９】
まず、図４に示す登録工程において、シートプリズム２０の上面に設置された標準白色板（図示せず）の拡散反射スペクトルＳｒｅｆが測定される。この測定により得られ、メモリー１３０の測定スペクトル記憶領域１３４に記憶されたスペクトルデータＳｒｅｆは次に、メモリー１３０の標準スペクトル記憶領域１３４に転送され、再記憶される（ステップＳ１１）。
【００３０】
次に人物３０１の姓名等の身元情報が、人物３０１が持つＩＤカード３２１からカードリーダ１５０により読み込まれ、登録身元情報ＤＲ１として登録身元記憶領域１３９１に記憶される（ステップＳ１２）。
【００３１】
次に、人物３０１の指紋画像データＩＭおよび指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒが撮像、測定され、メモリー１３０の測定画像領域１３２および測定スペクトル記憶領域にそれぞれ記憶される（ステップＳ１３）。
【００３２】
次に、コントローラ１２０は、測定画像領域１３２に記憶された指紋画像データＩＭを分析ユニット１２３に転送するようメモリー１３０に命令信号を発し、その後、分析ユニット１２３にて指紋画像データＩＭから指紋パターンが抽出される。指紋画像データから指紋パターンを抽出する方法は既知であり、例えば、Ｄａｖｉｄｅ Ｍａｌｔｏｎｉ、Ｄａｒｉｏ Ｍａｉｏ、Ａｎｉｌ Ｋ．Ｊａｉｎ、Ｓａｌｉｌ Ｐｒａｂｈａｋａｒ著「Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｏｆ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，１ｓｔ ｅｄ．，２００５）等に説明されているので、ここではその説明を省略する。次に、制御部１２０は、抽出された指紋パターンを、該当する登録身元記憶領域１３９１に記憶された登録身元情報ＤＲ１と対応するよう、例えば、登録（テンプレート）指紋パターンＩＲ１として登録画像パターン（テンプレート）記憶領域１３６１に記憶する（ステップＳ１４）。
【００３３】
次に制御部１２０は、命令信号をメモリー１３０に発し、測定スペクトル記憶領域１３４に記憶されている指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒと、参照スペクトル記憶領域１３３に記憶されている参照反射スペクトルデータＳｒｅｆを分析ユニット１２３に転送させる。その後、分析ユニット１２３において、参照反射スペクトルデータＳｒｅｆの各値を１００％反射率に対応するとして用いることにより、指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒを指先拡散反射スペクトルデータＳＭに変換する。次に、指先拡散反射スペクトルデータＳＭからスペクトル因子が抽出される。本例では、指先拡散反射スペクトルデータＳＭにおける３５０〜４００ｎｍ、４０１〜４７０ｎｍ、５００〜５６０ｎｍ、６００〜６６０ｎｍ、７３０〜７９０ｎｍ、８３０〜９００ｎｍ、および、９２５〜１０２５ｎｍの各範囲において積分を実施し、７つの積分値を求める（図６）。ここで、３５０〜４００ｎｍおよび４０１〜４７０ｎｍの範囲はメラニンによるピーク、５００〜５６０ｎｍ、６００〜６６０ｎｍ、および、８３０〜９００ｎｍの範囲はヘモグロビンによるピーク、７３０〜７９０ｎｍの範囲は動脈血、および、９２５〜１０２５ｎｍの範囲は静脈血に対応する。結果として得られる７つの値は、登録指先拡散反射スペクトルテンプレートベクトルＳＲ１の形で、登録スペクトルテンプレートデータ記憶領域１３７１に記憶され、これにより、このスペクトルテンプレートベクトルが該当する登録身元記憶領域１３９１における登録身元情報ＤＲ１と対応づけられる（ステップＳ１５）。
【００３４】
本登録工程は、人物が認証される必要があるごとに実施されるのではなく、１回のみもしくは所定の期間（数ヶ月、数年等）ごとに１回実施される。また、人物３０１以外の人物について、本登録工程のステップＳ１２からＳ１５の手順は、任意の数ｎの人のそれぞれの登録指紋画像ＩＲと登録指先拡散反射スペクトルＳＲを対応身分情報ＤＲに対応させて登録するためにいつ実施されても良い。
【００３５】
認証工程（図５）においては、まず、認証すべき人物３０の身元情報が、人物３０が所有するＩＤカード３２からカードリーダ１５０により読み取られ、身元情報Ｄとして身元情報記憶領域１３８に記憶される（ステップＳ２１）。
【００３６】
次に、人物３０の指紋画像データＩＭおよび指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒが上記したように撮像、測定され、メモリー１３０の測定画像領域１３２および測定スペクトル記憶領域１３４にそれぞれ記憶される（ステップＳ２２）。
【００３７】
次に、制御部１２０がメモリー１３０に命令信号を発し、身元情報記憶領域１３８に記憶されている身元情報Ｄを分析ユニット１２３に転送させる。分析ユニット１２３では、身元情報Ｄが登録身元情報記憶領域１３９１〜１３９ｎ内の登録対応身元情報ＤＲ１〜ＤＲｎのそれぞれと比較され、一致する登録身元情報が探索される（ステップＳ２３、Ｓ２４）。一致する登録身元情報が見つかれば、ステップＳ２５に入る。一方、一致する登録身元情報が見つからなければ、ステップＳ４１に入り、「一致する身元情報がありません。」等のメッセージがモニター１４０に表示され、本工程が人物３０を認証すること無く終了する。
【００３８】
本説明において、身元情報Ｄは、人物３０ｘ（ここで、ｘは１〜ｎの範囲内の値を持つ）の登録対応身元情報ＤＲｘに一致するとみなす。この場合、ステップＳ２５に入ると、コントローラ１２０がメモリー１３０に命令信号を発し、測定画像記憶領域１３２に記憶されている指紋画像データＩＭを分析ユニット１３２に転送させ、分析ユニット１３２にて指紋パターンＩＰが抽出される。分析ユニット１２３において、登録身元情報ＤＲｘに対応する指紋パターン、すなわち、登録画像パターン記憶領域１３６ｘに記憶された登録指紋パターンＩＲｘと、抽出された指紋パターンＩＰとが比較され、抽出された指紋パターンＩＰが登録指紋パターンＩＲｘと一致するかどうか判定される（ステップＳ２６）。なお、このような指紋画像データからの指紋パターンを比較する方法は既知であり、例えば、上記の「Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｏｆ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」等に記述されているので、ここでは詳しい記述は省略する。
【００３９】
上記ステップＳ２６における分析により、抽出された指紋パターンＩＰが登録指紋パターンＩＲｘと一致すると判定された場合、ステップＳ２７に入る。一方、指紋パターンが一致しない場合、ステップＳ４２に入り、「指紋が一致しません。」等のメッセージがモニター１４０に表示され、人物３０が認証されること無く、本工程が終了する。
【００４０】
本説明において、抽出された指紋パターンＩＰは登録指紋パターンＩＲｘと一致するとみなす。この場合、ステップＳ２７に入ると、制御部１２０はメモリー１３０に対し命令信号を発し、測定スペクトル記憶領域１３４に記憶されている、人物３０の指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒと、参照スペクトル記憶領域１３３に記憶されている参照スペクトルＳｒｅｆを分析ユニット１２３に転送させる。分析ユニット１２３において、参照反射スペクトルデータＳｒｅｆの各値を１００％反射率に対応するとして用いることにより、指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒが人物３０の指先拡散反射スペクトルデータＳＭに変換される。そして、上記のようにスペクトル因子ベクトルＳＦとして７つのスペクトル因子が指先拡散反射スペクトルデータＳＭから抽出される。次に、上記のごとく得られたスペクトル因子ベクトルＳＦと、登録身元情報ＤＲｘに対応する登録スペクトルテンプレートデータ記憶領域１３７ｘ内の登録指先反射スペクトルテンプレートベクトルＳＲｘとの相似値を、単連結ユークリッド距離を用いるクラスター分析により求める。この相似値の計算は、例えば、Ｍｉｎｉｔａｂ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｆｔｗａｒｅ▲ｃ▼（Ｍｉｎｉｔａｂ Ｉｎｃ．製）等のクラスター分析ソフトにて、７つのスペクトル因子の値がすべて０である７値ベクトルＲ０を相似値３９．１１％に対応する不相似参照ベクトルとして用いることにより実施される。単連結ユークリッド距離を用いるクラスター分析による相似値の計算は、既知の技術であるため（例えば、Ｔｈｅ Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，
＃３０４を参照）、ここでは詳細な説明は省略する。
【００４１】
計算された相似値は次に、例えば、実験的に求められた９８％の閾値と比較される（Ｓ２８）。計算された相似値が閾値以上である場合、人物３０は人物３０ｘとして認証され、工程が終了する（ステップＳ２９）。一方、計算された相似値が閾値未満である場合、ステップＳ４４に入り、「認証は拒否されました。」等のメッセージがモニター１４０に表示され、人物３０を認証すること無く本工程が終了する。
【００４２】
上記の実施例の説明からも分かるように、本発明では、バイオメトリックス情報源（指先）の非分光学的バイオメトリックス情報（指紋画像）を、バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報（指先の拡散反射スペクトル）で補完し、非分光学的バイオメトリックス情報（指紋画像）で認証対象（人物）の身元を保証する一方で、分光学的バイオメトリックス情報（拡散反射スペクトル）により、非分光学的バイオメトリックス情報（指紋画像）が所定の部類（所定の相似の範囲内にある指紋拡散スペクトル特徴を持つ、生きている人間）の本物の特徴データであることを保証するので、例えば、所定の部類（所定の相似の範囲内にある指紋拡散スペクトル特徴を持つ、生きている人間）に属さないある物体（例えばコピー媒体やプラスチック製の指）に形成された非分光学的バイオメトリックス情報（指紋画像）を用いたなりすまし行為を防ぐことができる。すなわち、物体の分光学的情報は、その物体の光学的複雑性を反映するものであり、物体の構造が複雑であればあるほど、その分光学的情報はより複雑になる。特に、生きている人間の皮膚等の部位は、特徴的な形態や光学的性質を持つ異なる層からなる複雑な生物学的構造である。従って、例えば指先から得られる拡散反射スペクトルは、存在比率等が個人によって異なるメラニン、ヘモグロビン等の皮膚、筋肉、血液等の成分を含めた物質のスペクトル成分を含んでいる（例えば、図３を参照）。従って、生きている人間の指先やその他の部分から得られるスペクトル情報は非常に複雑で、人工的な模造品や人工装具の使用によって再現するのは困難であり、特に本発明では、同じ箇所の非分光学的バイオメトリックス情報を身元同定のために取得しているので、なりすましは略不可能となる。
【００４３】
本発明の更なる応用範囲を示すために、第２実施例を次に説明する。図７は、本発明の第２実施例による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムである、人物の虹彩パターンと虹彩のバイオスペクトル特徴に基づいて人物の身元を認証する虹彩認証装置２００の基本構成を示す概略図である。
【００４４】
図７に示すように、本虹彩認証装置は、第１実施例に用いられたのと同じ、画像取得部１０２とスペクトル取得部１０３を持つＣＣＤ１００を用いる。本認証装置２００では、認証すべき人物３０の虹彩の像がレンズ３４０によって画像取得部１０２に結像される。虹彩３５からＣＣＤ１００に進む光の一部（１０％〜２０％）は、ハーフミラー２４０により反射され、さらにミラー２４２に反射されて回折格子２４４に入射され、ハーフミラー２４０によって反射された成分は回折格子２４４によってスペクトル分散され、スペクトル取得部１０３の各行において３５０ｎｍから１０５０ｎｍの範囲の虹彩の反射スペクトルが得られるよう、ＣＣＤ１００のスペクトル取得部１０３に入射される。
【００４５】
次に、ＣＣＤ１００の画像取得部１０２により取得された虹彩画像、および、スペクトル取得部１０３により取得された虹彩反射スペクトルが第１実施例の指紋画像と指先拡散反射スペクトルと同様に処理されることにより、虹彩パターンと虹彩スペクトル情報ベクトルが得られ、これらが第１実施例の指紋画像パターンと指先スペクトル情報ベクトルと同じように扱われることにより、認証工程が実施される。
【００４６】
指先拡散反射スペクトルと同様に、虹彩反射スペクトルも眼（虹彩）の内部組織や血液等のあらゆる生理的成分に関する情報を含むので、なりすまし行為に利用されることが困難な人物固有の生体分光学的特徴に関する情報を提供する。
【００４７】
本発明は上記した各実施例に限らず。本発明の範囲内においてあらゆる変更が可能である。
【００４８】
例えば、上記実施例においては、１２８０行と１０２４列に配列された画素を持つＣＣＤ１００をイメージセンサーとして用いたが、他の任意のサイズのＣＣＤやＣＭＯＳ装置をイメージセンサーとして用いても良い。さらに、上記実施例において、ＣＣＤ１００は上部における９６０×９６０画素の画像取得部１０２と、下部における１６０×９６０画素のスペクトル取得部１０３に区分されているが、本発明はこれに限らず、これら各部は上記以外の大きさを持つよう構成しても良く、上記と異なる配置をしていても良い（例えば、画像取得部１０２をＣＣＤ１００の下部に配置し、スペクトル取得部１０３を上部に配置しても良く、一部を左側に配置し、もう一部を右側に配置しても良い）。また言うまでもなく、データが無視される境界画素の構成もＣＣＤ１００の最上部と最下部の縁の３２行の画素、左右の各縁の３２列の画素、および、画像取得部１０２とスペクトル取得部１０３の間の９６行の画素に限らない。
【００４９】
また、画像とスペクトルを一つのイメージセンサーで同時に取得するために、ＣＣＤ１００を画像取得部１０２およびスペクトル取得部１０３に分割したが、画像とスペクトルを取得するためのその他の構成も可能である。例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサー等のイメージセンサーとＰＤＡ（ホトダイオードアレー）を組み合わせ、それぞれによって画像の取得とスペクトルの取得を行うよう構成しても良く、また、イメージセンサーと、走査格子およびスペクトルを一点ずつ測定するポイントセンサーを用いた分光器とを組み合わせ、それぞれによって画像の取得とスペクトルの取得を行うよう構成しても良い。さらに、イメージセンサーと、求めるべきスペクトル情報と同じ数（上記各実施例では７つ）の光検出素子を持つセンサー、および、該当する波長領域を規定するためのフィルター等とを組み合わせて使用しても良い。求めるべきスペクトル情報の数は最低２つ必要なので、上記のような光検出素子が少なくとも２つあれば、本発明を実施できる。
【００５０】
さらに、画像取得部とスペクトル取得部は、実施例のようにお互いに対し空間的に離れた形で構成されている必要はなく、お互いに対し時間的に離れた形で構成されていても良い。すなわち、例えば、バイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を得るための像をＣＣＤの所定の部分に結像させ、その後、例えば可動ミラーを用いて、ＣＣＤへの結像を解除し、ＣＣＤの同じ部分にスペクトルを形成することにより、スペクトル情報を得ても良い。
【００５１】
ただし、上記の実施例のように、イメージセンサーを画像取得部とスペクトル取得部に分割して使用することにより、画像とスペクトルを同時に得る場合、装置が小型、安価、および、省電力になるばかりでなく、イメージセンサーのスペクトル取得部に複数の同じスペクトルを形成し、ビンニング処理することにより、高い信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ比）を持つ、一つの増強されたスペクトルを得ることができ、また、装置の信頼性を損ないうる可動部品を全く使用せずに画像とスペクトルの両方を迅速に得ることができる等の利点があるので好ましい。
【００５２】
上記の各実施例においては、認証すべき人物の身元情報を、その人物が持つＩＤカードからカードリーダで読み、読み込んだ身元情報を使って認証装置の記憶手段に記憶された対応指紋（もしくは虹彩）パターンと対応スペクトル情報ベクトルを探し、探し出されたパターンとベクトルを測定部によって取得された画像とスペクトルから求めた指紋（もしくは虹彩）パターンとスペクトル情報ベクトルのそれぞれと比較している。しかし、本発明はこれに限らず、認証すべき人物の指紋（もしくは虹彩）パターンとスペクトル情報ベクトルをＩＤカードに記憶し、この指紋（もしくは虹彩）パターンとスペクトル情報ベクトルをカードリーダ等により読み、測定部によって取得された画像とスペクトルから求めた指紋（もしくは虹彩）パターンとスペクトル情報ベクトルのそれぞれと比較して人物を認証するといった態様も可能である。さらに、ＩＤカードを全く用いず、例えば、測定部によって取得された指紋（もしくは虹彩）パターンを、メモリーに記憶された、もしくは、オンラインでアクセス可能なデータベース内の指紋（もしくは虹彩）パターンと比較することにより人物の身元を求め、測定部によって取得されたスペクトル情報ベクトルを、メモリーに記憶された、もしくは、オンラインでアクセス可能なデータベース内のスペクトル情報ベクトルと比較することにより、人物が所定の部類に属することを認証する態様も可能である。
【００５３】
また、上記の実施例では、３５０ｎｍから１０５０ｎｍまでの全スペクトル領域内の７つの波長領域から７つの値を得てスペクトル情報ベクトルを求めたが、本発明はこのスペクトル情報ベクトルを得る方法に限らず、例えば、スペクトルの全域は３５０ｎｍから１０５０ｎｍまでではなく、Ｘ線や赤外線を含んでいてもよい。しかし、認証対象に対して害となる波長域は避けるべきで、例えば、虹彩検出においては紫外線（３５０ｎｍから４５０ｎｍまでの範囲内の紫外線も含め）の使用は避けるべきである。
【００５４】
また、７つの値の代わりに、２つ以上であれば、どのような数のスペクトル情報値を使用しても良く、例えば、全スペクトルのスペクトル情報をスペクトル情報ベクトルとして使用してもよい。また、上記実施例では、標準白色板を較正用の標準として用いたが、本発明はこれに限らず、較正用の標準を用いる代わりに、スペクトルの比較的変化の少ない部分を用いて、測定されたスペクトルを正規化する方法を採用してもよい。
【００５５】
また、実施例では、スペクトル情報を解析する方法としてクラスター解析を用いているが、本発明の解析方法は、これに限らず、ニューラルネットワーク、ファジー理論、線形計画法等の他のパターン認識法を採用してもよい。
【００５６】
また、実施例では、Ｉ２ランプ１５を使用したが、これをＤ２ランプ、レーザー等、必要とされる画像やスペクトルが上記の様に得られるその他の光源に換えてもよい。また、制御部１２０が光源をも制御するよう構成してもよい。また、第１の実施例では、シートプリズム２０をプリズム手段として用いたが、立体的な三角プリズムを代わりに使用してもよい。ただし、シートプリズム２０を使用することにより、光学系１０を小型化でき、しいては指紋認証装置１全体を小型化できるので好ましい。
【００５７】
また、上記実施例ではそれぞれ、指先の画像と拡散反射スペクトルを取得する指紋認証システム、および、虹彩の画像と拡散および正反射スペクトルを取得する虹彩パターン認証システムに関する実施例を説明したが、本発明はそれらに限らず、掌形、顔の特徴、網膜紋等を測定または検出し、反射スペクトルおよびまたは吸収スペクトル、透過スペクトル、発光スペクトル等を採用してスペクトル情報を取得するその他のバイオメトリックス認証技術にも同様に適応することができる。
【００５８】
また、各実施例では、非分光学的バイオメトリックス情報をバイオメトリックス情報源の身元を同定するために用い、スペクトル情報を、認証対象が所定の部類に属することを確認するために用いたが、いうまでもなく、取得された非分光学的バイオメトリックス情報とスペクトル情報はその他の目的、例えば、対象物の健康状態を診断するため等にも用いてよい。
【００５９】
上記において本発明の実施例を幾つか説明したが、これらは単に例として示されたものであり、本発明を限定するものでなく、本発明の全範囲は請求項により規定される。従って、上記の説明や請求項により、当業者に明らかになる変更や改良は、本発明の範囲内にあるとみなされるべきである。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
上記したように、本発明では、既存の生体認証技術を分光学的手法によって強化することにより、なりすまし行為を防ぎ、ＡＴＭ、クレジットカード取引、電子取引、ｅパスポート、空港、国境、および、核施設等、金融分野や高いセキュリティーレベルを要する分野における同定と認証において、装置、コスト、および時間についての追加経費やユーザーの手間をあまり掛けずにより高い安全性を提供する。
【図面の簡単な説明】
【図１】は、本発明の第１実施形態による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムの基本構成を示す概略図である。
【図２】は、本発明の第１実施形態による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムにおけるＣＣＤ（イメージセンサー）を示す概略図である。
【図３】は、指先の拡散反射スペクトルである。
【図４】は本発明の実施形態による認証プロセスにおける登録プロセスを示すフローチャートである。
【図５】は本発明の実施形態による認証プロセスにおける検証プロセスを示すフローチャートである。
【図６】は拡散反射スペクトルから指先の拡散反射スペクトルテンプレートベクトルを求める方法を説明するための図である。
【図７】は、本発明の第二実施形態による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムの基本構成を示す概略図である。
【産業上の利用分野】
【０００１】
本発明は、生体認証に対するなりすまし行為等を防ぐための分光学的方法とシステムに関する。従来の生体認証システムは、同定もしくは認証のために、人物の指紋、掌形、顔の特徴、網膜紋、虹彩パターン等を使用している。この認証工程においては、例えば、指紋等の生体的形質の像等のバイオメトリックス情報を取得し、この情報から利用可能な特徴を抽出し、これらの特徴を過去に抽出した特徴のデータベース値と比べる。しかし、指紋認証システムや顔認識システムといった生体認証システムに対しては、人工指や高解像度画像の使用によるなりすまし行為が実行できる。本発明の焦点は、人物の非分光学的バイオメトリックス情報の記録と比較に加え、その人物固有の「スペクトル特徴」や「スペクトル因子」を記録、比較することにより、生体認証工程の効果を分光学的方法により多因子的に強化し、詐称者が認証されてしまうことを防ぐことに置かれている。
【背景技術】
【０００２】
人物の身元を自動的に認証するための技術は数多く存在する。このような認証工程は通常、人物が知っているもの（例えば、パスワード、パスフレーズ、ＰＩＮ等）、持っているもの（例えば、券、スマートカード等）、身体的特徴（例えば、指紋、掌形、顔の特徴、網膜紋、虹彩パターン）、あるいは発生するもの（例えば、署名、声）に関しての確認を伴う。人物が知っているものや持っているものを利用する手段は、昨今もっとも広く利用されている、簡便な同定・確認手法である。一方、生体認証は、「指紋、虹彩パターン、顔の特徴等の生体的形質に基づく個人の同定」と定義づけられ、人物本来の身体的特徴や人物が発生できるものに基づいている。
【０００３】
自分が知っているものを用いるためには、単に記憶が良ければこと足りるが、一方で簡単に盗み聞きされたり、見られたり、推測できたりしてしまう。手に持てるものは盗まれてから利用されるかコピーされかねない。指紋、虹彩パターン等は、体の一部であるため、簡単に盗まれたり、偽造されたり、共用されたりできないため、生体認証は一見これらの問題を解決できるかのように見える。実際、生体認証技術は、ＡＴＭ、クレジットカード取引、電子取引、ｅパスポート、空港、国境、および、核施設等、高いセキュリティーレベルを要する場所において、同定や認証に好ましい標準的技術として用いられ始めている。しかし皮肉にもこのように広範囲にわたって普及しつつあるが故に、生体認証技術は、攻撃者の注目を集め、生体認証システムに対するなりすまし行為についての興味を増長させている。例えば、我々一人一人は、日常生活においてあらゆる場所に何千もの指紋を残すが、これらを回収し、人工的な指に成形することで、指紋検出に基づいた生体認証装置をだますことができる。Ｍａｔｓｕｍｏｔｏらが行った実験では、１１種類の光学およびシリコン指紋センサーが全試みの少なくとも６０％において人工的な指を受け入れた（Ｔｓｕｔｏｍｕ Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ，Ｈｉｒｏｙｕｋｉ Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ，Ｋｏｊｉ Ｙａｍａｄａ ａｎｄ Ｓａｔｏｓｈｉ Ｈｏｓｈｉｎｏ，“Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ‘Ｇｕｍｍｙ’Ｆｉｎｇｅｒｓ ｏｎ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ”，Ｏｐｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ａｎｄ Ｃｏｕｎｔｅｒｆｅｉｔ Ｄｅｔｅｒｒｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ＩＶ，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＳＰＩＥ，４６７７，ｐｐ．２７５−２８９，Ｊａｎｕａｒｙ ２００２）。さらに、市販の高解像度のデジタルカメラを用いれば、人の顔の画像から簡単に虹彩パターンを抽出でき、それを用いて成形したコンタクトレンズを使って虹彩パターンに基づいた生体認証装置をだますことができる。市販の二種類の虹彩認識装置に対して行われた実験では、一方の装置は５０％の割合でごまかすことができ、もう一方の装置は１００％の割合でごまかすことができた（Ｔｓｕｔｏｍｕ Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ，Ｍａｓａｓｈｉ Ｈｉｒａｂａｙａｓｈｉ ａｎｄ Ｋｅｎｊｉ Ｓａｔｏ，“Ａ Ｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｉｒｉｓ Ｍａｔｃｈｉｎｇ（Ｐａｒｔ ３）”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００４ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｃｒｙｐｔｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ，ｔｈｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ，ｐｐ．７０１−７０６，Ｊａｎｕａｒｙ ２００４）。
【０００４】
生体認証システムのなりすまし攻撃に対する脆弱性についての研究は、様々な製品に既に用いられている指紋認識や虹彩認識について主になされてきたが、その他の生体認証システムもなりすまし攻撃を受ける可能性があり、例えば、掌形認識システムに対しては、掌の模造品が用いられたり、顔認識システムに対しては、高解像度の画像が用いられたりする。
【０００５】
これらのようななりすまし攻撃に対抗する一つの手段として、認証対象として提示されるものが人工的な模造品でなく、実際に生きている人物の一部であることを検出する生存検出方法で生体認証手段を補完することが考えられる。例えば、指紋認証手段を、指先の脈波を検出する手段で補完することにより、認証対象として提示されている指先が生きている人物のそれであると判断できる。しかし、この方法も、脈波を提供しうる、生きている人物の指先を、真正の指紋を提供しうる薄いプラスチック成型された人工的な指先で覆うことにより騙すことができる。
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の例からも分かるように、生体認証システムに対する多くのなりすまし手法では、樹脂製の指先、コンタクトレンズ、コピー媒体等の人工もしくは非ヒト由来の材料を用いて偽のバイオメトリックス情報が提示される。この点に注目し、本発明者は、生存の判断だけでなく、認証対象として提示される物体が、介在する人工もしくは補綴材料を一切有さない、生きている人間の一部であると判断できる手段を取り入れることにより、生体認証システムを格段に補強できると考えた。
【０００７】
従って、本発明の目的は、なりすまし攻撃を防ぐために既存の生体認証技術を分光学的手法によって強化した方法とシステムを提供することにある。本発明は、単なる生存検出でなく、人間又は所定の部類（クラス）又はグループの人間に固有の「分光学的特徴情報」又は「分光学的因子」に基づく照合を、現在使われている手法に多因子的に取り入れることにより、なりすましを試みる者が認証される可能性を低減することを提案する。また本発明は、二種類の広く応用されている生体認証システム（指紋および虹彩認証装置）を分光学的生体認証機能で補完する方法とシステムを実用的、かつ追加経費やユーザーの手間をあまりかけない形で提供することを目的とする。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を達成するために、本発明は、例えば光学的指紋照合等のような、指紋画像等の非分光学的バイオメトリックス情報を指先等のバイオメトリックス情報源から取得する基本となる認証手法を、この基本認証手法のシステムサイズ、性能、コスト、電源条件、動作環境、および、操作条件を変えない実用的な構成にて、同じバイオメトリックス情報源から分光学的情報を抽出する手段で補完することを提案する。
【０００９】
本発明の一つの態様は、認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記非分光学的バイオメトリックス情報を用いて、バイオメトリックス情報源の身元を同定する工程と、前記分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する工程からなることを特徴とする多因子認証方法を提供する。
【００１０】
上記多因子認証方法は、認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を登録する工程と、前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を登録する工程とをさらに含んでいてもよく、非分光学的バイオメトリックス情報を用いてバイオメトリックス情報源の身元を同定する工程において、取得された非分光学的バイオメトリックス情報を登録された非分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、バイオメトリックス情報源の身元を同定し、分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、取得された分光学的バイオメトリックス情報を登録された分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、認証対象が所定の部類に属することを確認してもよい。
【００１１】
ここで、「非分光学的バイオメトリックス情報」とは、既存のバイオメトリックス技術により取得した画像、パターン、幾何学的パラメータ等の生物学的特徴データを意味する。従って、認証対象は例えば人物であっても良く、この場合、所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」、バイオメトリックス情報源は指先、非分光学的バイオメトリックス情報は指先の指紋画像、そして、バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報は指先の拡散反射スペクトルであっても良い。すなわち、この例では、まず、ある人物の指先の指紋画像が登録され、この人物の同じ指先の拡散反射スペクトルが登録される。その後、認証すべき人物の指先の指紋画像を取得し、この人物の同じ指先の拡散反射スペクトルを取得する。取得した指紋画像を登録された指紋画像と比較して、人物の身元を同定、すなわち、取得された指紋が認証すべき人物の指紋、すなわち、事前に指紋が登録された人物の指紋でありそれ以外の人物のものではないことを決定し、取得された指先の拡散反射スペクトルを登録された拡散反射スペクトルと比較して、人物が実際に所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間であることを証明する。
【００１２】
ここでは、例えば、指先等のバイオメトリックス情報源の指紋画像等の非分光学的バイオメトリックス情報を、指先の拡散反射スペクトル等のバイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報で補完し、非分光学的バイオメトリックス情報（例えば、指紋画像）で認証すべき対象物又は人物の身元を保証する一方で、分光学的バイオメトリックス情報（例えば、拡散反射スペクトル）により、非分光学的バイオメトリックス情報（例えば、指紋画像）が所定の部類（例えば、生きている人間）の真正な特徴データであることを保障するので、例えば、所定の部類（例えば、生きている人間）に属さないある物体（例えばコピー媒体やプラスチック製の指）に形成された非分光学的バイオメトリックス情報（例えば、指紋画像）を用いたなりすまし行為を防ぐことができる。すなわち、物体の分光学的情報は、その物体の光学的複雑性を反映するものであり、物体の構造が複雑であればあるほど、その分光学的情報はより複雑になる。特に、生きている人間の皮膚等の部位は、特徴的な形態や光学的性質を持つ異なる層からなる複雑な生物学的構造である。従って、例えば指先から得られる拡散反射スペクトルは、存在比率等が個人によって異なるメラニン、ヘモグロビン等といった皮膚、筋肉、血液等の成分を含めた物質のスペクトル成分を含んでいる。従って、生きている人間の指先やその他の部分から得られるスペクトル情報は非常に複雑で、人工的な模造品や人工装具の使用によって再現するのは困難であり、特に本発明では、同じ箇所の非分光学的バイオメトリックス情報を同定のために取得しているので、なりすましは略不可能となる。
【００１３】
上記のコピー媒体に指先の画像を印刷したものを用いるなりすまし行為の例では、いかなるコピー媒体も紙、プラスチック等の人工的な物体もしくは、少なくとも生きていない皮膚等の生きていない物体であるので、生きている人間の一部と同じスペクトル情報を提供することは出来ない。仮に、なりすまし行為を行おうとする人物が真正な指先画像を提示できるよう成形された指先カバーを指先に装着した場合、検出されるスペクトル情報は生きている人間のスペクトル情報である、なりすまし行為者の指先のスペクトル情報を含み得る。しかし、装着されている指先カバーが人工的な物体、または少なくとも生きていない物体であるかぎり、検出されるスペクトル情報は、生きている人間のものとは異なるスペクトル情報をも含み、生きている人間のスペクトル情報とは異なるものとなる。
【００１４】
本発明において、スペクトル情報は認証対象が所定の部類に属することを検証することに使用される。この所定の部類は、対象物体内の変異を許容出来るほど広く、かつ、なりすましを未然に防ぐことが出来るほど狭いことが好ましい。上記の例において、所定の部類は、「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、これにより、怪我や、高温もしくは低温、化学物質、紫外線等の外部条件や、薬品、アルコール等の摂取による血流量の変化等の内部条件に因る個人内の変異を許容するとともに、なりすまし行為のための人工物や非人間物の使用を未然に防ぐことができる。
【００１５】
ここで、前記認証対象の前記バイオメトリックス情報源の前記非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程とは同時に実施されても良い。これにより、認証に必要な時間を著しく短縮することが出来る。
【００１６】
また、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、前記認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報とに対し、クラスター解析を実施することにより、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報との相似値を求め、該相似値が所定の範囲内であれば、前期認証対象は所定の部類に属すると判定しても良い。
【００１７】
本発明の別の態様は、認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を取得するための非分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を取得する分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、前記非分光学的バイオメトリックス情報を用いて、バイオメトリックス情報源の身元を同定し、前記分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する身元同定確認手段とからなることを特徴とする多因子認証システムを提供する。
【００１８】
ここで、前記多因子認証システムはさらに、予め取得された認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を登録非分光学的バイオメトリックス情報として記憶し、予め取得された前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を登録分光学的バイオメトリックス情報として記憶する記憶手段を含み、前記身元同定確認手段は、新たに取得された非分光学的バイオメトリックス情報を記憶された登録非分光学的バイオメトリックス情報と比較することによりバイオメトリックス情報源の身元を同定し、新たに取得された分光学的バイオメトリックス情報を記憶された登録分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより認証対象が所定の部類に属することを確認しても良い。
【００１９】
上記の認証対象が人物である例の場合、前記所定の部類を「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」とし、前記認証対象の前記バイオメトリックス情報源を指先とし、前記非分光学的バイオメトリックス情報を前記指先の指紋画像とし、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報を前記指先の拡散反射スペクトルとし、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段をＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーからなり、前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に指先の像が形成されるよう構成されたＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムとし、前記分光学的バイオメトリックス情報取得手段をホトダイオードアレー（ＰＤＡ）からなり、該指先からの拡散反射光が前記ＰＤＡ上にスペクトル分散されるよう構成されたＰＤＡ検出システムとし、指紋画像（非分光学的バイオメトリックス情報）を用いて指先（バイオメトリックス情報源）の身元を決定し、スペクトル情報を用いて人物（認証対象）が「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」である（所定の部類に属する）ことを検証する手段としてコンピュータまたは他の情報処理手段を用いることができる。
【００２０】
ここで、ハーフミラーもしくはビームスプリッターを用いて、非分光学的バイオメトリックス情報（例えば、指紋画像）と、分光学的情報（例えば、拡散反射スペクトル）を同時に取得するよう構成しても良く、また、ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの拡張部分をＰＤＡとして構成し、複数の同様のスペクトルをスペクトル分析に充分なＳ／Ｎ比を持つ一つのスペクトルとして積算しても良い。これにより、システムを小型化し、認証速度を高速化することができる。
【実施例】
【００２１】
本発明の実施例を以下に説明する。図１は、本発明の第１実施形態による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムの基本構成を示す概略図であり、この認証システムは、人物の指紋と同じ人物の指のバイオスペクトル情報とから人物の身元を認証する指紋認証装置である。
【００２２】
図１に示すように、本指紋認証装置１は、測定部２、制御部１２０、メモリー（記憶装置）１３０、およびモニター１４０から構成される。測定部２は、光学系１０およびＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ ｃｏｕｐｌｅｄ ｄｅｖｉｃｅ；イメージセンサー）１００を含む。光学系１０は、Ｉ２ランプ（光源）１５、シートプリズム（プリズム手段）２０、第１レンズ４０、第２レンズ６０、ミラー７０、および、回折格子８０から構成される。また、図２に示すように、ＣＣＤ１００は、１２８０×１０２４の行×列に配列された画素を持つイメージセンサーであり、境界画素である最上部の３２行の画素とＣＣＤの左右それぞれの側における３２列ずつ画素を除く、ＣＣＤ１００の上部の９６０×９６０画素の領域である画像取得部１０２（ＣＣＤセンサーの検出面の第１の部分）と、境界画素である最下部の３２行の画素とＣＣＤの左右それぞれの側における３２列ずつ画素を除く、ＣＣＤ１００の下部の１６０×９６０画素の領域であるスペクトル取得部１０３（ＣＣＤセンサーの検出面の第２の部分）を持つ。また、画像取得部とスペクトル取得部１０３の間の９６行の画素も境界画素として扱われる。制御部１２０はＣＣＤ１００、メモリー１３０、およびモニター１４０に電気的に接続され、所定の命令信号を発信することにより、これらの動作を制御する。メモリー１３０は、測定画像（マトリックス）記憶領域１３２、参照スペクトル（ベクトル）記憶領域１３３、測定スペクトル（ベクトル）記憶領域１３４、換算測定スペクトル（ベクトル）記憶領域１３５、登録画像パターン（テンプレート）記憶領域１３６１〜１３６ｎ（ｎは、１より大きい整数）、登録スペクトルテンプレートデータ記憶領域１３７１〜１３７ｎ、身元データ記憶領域１３８、および、登録身元データ記憶領域１３９１〜１３９ｎを持つ。制御部１２０は、身元データ入力手段としてのカードリーダ１５０にも電気的に接続されている。
【００２３】
次に、本指紋認証装置１により、ある人物（認証対象）の指先（バイオメトリックス情報源）の非分光学的バイオメトリックス情報として指紋画像を取得し、同じ指先（バイオメトリックス情報源）のスペクトル情報として指先の拡散反射スペクトルを取得する様子を説明する。
【００２４】
図１に示すように、本指紋認証装置１では、シートプリズム２０の上面に押し付けられている、認証対象人物３０１の指３１１に対し、Ｉ２ランプ１５からの光がシートプリズム２０を介して入射される。指３１１に入射される光の一部は、正反射成分Ｌｓとして、指３１１の表面から反射され、第１レンズ４０がこの正反射成分ＬｓをＣＣＤ１００の画像取得部１０２に結像する。
【００２５】
指３１１に入射される光の別の一部は、皮膚内に侵入し、皮膚内もしくは皮膚下の内部組織、血液等のあらゆる生理的成分により屈折、反射、吸収され、又は蛍光もしくは燐光として再発光され、この光の一部は最終的に表面に戻り、皮膚から様々な方向に出射され、拡散反射成分Ｌｂを形成する。この光成分は、皮膚内を通った光から生じるものであるため、人物の皮膚の色や人物特有の生体的「スペクトル特徴」に関する情報を含んでいる（図３）。皮膚から出射された後、拡散反射成分Ｌｂは、シートプリズム２０を透過し、第２レンズ６０およびミラー７０により回折格子８０に集光され、回折格子８０によりスペクトル分散され、ＣＣＤ１００のスペクトル取得部１０３の各行において３５０ｎｍから１０５０ｎｍの範囲の指先拡散反射スペクトルが取得されるよう、スペクトル取得部１０３に入射される。
【００２６】
ＣＣＤ１００に入射される光は、各画素において電荷に光電変換される。そして、制御部１２０の測定制御ユニット１２２からの命令信号に従い、これら電荷は１行ずつ、水平シフトレジスタ１０４内に電子的にシフトされた後、水平シフトレジスタ１０４の内容が１画素ずつ、コンデンサ１０５内にシフトされる。そしてコンデンサ１０５における電荷は、アナログ電圧としてアンプ１０６に供給され、アンプ１０６で適切なアナログ電圧レベル（例えば０〜１０Ｖ）に増幅される。アンプによって出力される増幅電圧は、次にアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０７によってデジタル値に変換される。そしてＡ／Ｄ変換器１０７によって出力されるデジタル値は、制御部１２０の測定制御ユニット１２２からの命令信号に従って、データとしてメモリー１３０に入力される。このようにしてＣＣＤ１００の画像取得部１０２からの電荷を読むことにより得られるデジタル値が制御部１２０からの命令信号に従って測定画像保存領域１３２にデータとして記憶され、ＣＣＤ１００のスペクトル取得部１０２からの電荷を読むことにより得られるデジタル値が制御部１２０の測定制御ユニット１２２からの命令信号に従って測定スペクトル保存領域１３４にデータとしてビニングされる。
【００２７】
この読み出し工程において、境界画素（すなわち、ＣＣＤ１００の最上部および最下部のそれぞれの縁の３２行、左右それぞれの縁の３２列、および、画像取得部１０２とスペクトル取得部１０３の間の９６行の画素）のデータは、他の部分のデータに比べ、信頼性が低いデータ、もしくは、画像とスペクトルの合成データである可能性があるデータとして無視される。
【００２８】
次に指紋認証装置１を用いた認証工程を図４および図５のフローチャートを参照しながら説明する。本認証工程は、人物の指紋画像および指先拡散反射スペクトルを当該人物の身元情報とともに登録する登録工程（図４）と、人物が認証される必要がある度に実施される認証工程（図５）からなる。
【００２９】
まず、図４に示す登録工程において、シートプリズム２０の上面に設置された標準白色板（図示せず）の拡散反射スペクトルＳｒｅｆが測定される。この測定により得られ、メモリー１３０の測定スペクトル記憶領域１３４に記憶されたスペクトルデータＳｒｅｆは次に、メモリー１３０の標準スペクトル記憶領域１３４に転送され、再記憶される（ステップＳ１１）。
【００３０】
次に人物３０１の姓名等の身元情報が、人物３０１が持つＩＤカード３２１からカードリーダ１５０により読み込まれ、登録身元情報ＤＲ１として登録身元記憶領域１３９１に記憶される（ステップＳ１２）。
【００３１】
次に、人物３０１の指紋画像データＩＭおよび指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒが撮像、測定され、メモリー１３０の測定画像領域１３２および測定スペクトル記憶領域にそれぞれ記憶される（ステップＳ１３）。
【００３２】
次に、コントローラ１２０は、測定画像領域１３２に記憶された指紋画像データＩＭを分析ユニット１２３に転送するようメモリー１３０に命令信号を発し、その後、分析ユニット１２３にて指紋画像データＩＭから指紋パターンが抽出される。指紋画像データから指紋パターンを抽出する方法は既知であり、例えば、Ｄａｖｉｄｅ Ｍａｌｔｏｎｉ、Ｄａｒｉｏ Ｍａｉｏ、Ａｎｉｌ Ｋ．Ｊａｉｎ、Ｓａｌｉｌ Ｐｒａｂｈａｋａｒ著「Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｏｆ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，１ｓｔ ｅｄ．，２００５）等に説明されているので、ここではその説明を省略する。次に、制御部１２０は、抽出された指紋パターンを、該当する登録身元記憶領域１３９１に記憶された登録身元情報ＤＲ１と対応するよう、例えば、登録（テンプレート）指紋パターンＩＲ１として登録画像パターン（テンプレート）記憶領域１３６１に記憶する（ステップＳ１４）。
【００３３】
次に制御部１２０は、命令信号をメモリー１３０に発し、測定スペクトル記憶領域１３４に記憶されている指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒと、参照スペクトル記憶領域１３３に記憶されている参照反射スペクトルデータＳｒｅｆを分析ユニット１２３に転送させる。その後、分析ユニット１２３において、参照反射スペクトルデータＳｒｅｆの各値を１００％反射率に対応するとして用いることにより、指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒを指先拡散反射スペクトルデータＳＭに変換する。次に、指先拡散反射スペクトルデータＳＭからスペクトル因子が抽出される。本例では、指先拡散反射スペクトルデータＳＭにおける３５０〜４００ｎｍ、４０１〜４７０ｎｍ、５００〜５６０ｎｍ、６００〜６６０ｎｍ、７３０〜７９０ｎｍ、８３０〜９００ｎｍ、および、９２５〜１０２５ｎｍの各範囲において積分を実施し、７つの積分値を求める（図６）。ここで、３５０〜４００ｎｍおよび４０１〜４７０ｎｍの範囲はメラニンによるピーク、５００〜５６０ｎｍ、６００〜６６０ｎｍ、および、８３０〜９００ｎｍの範囲はヘモグロビンによるピーク、７３０〜７９０ｎｍの範囲は動脈血、および、９２５〜１０２５ｎｍの範囲は静脈血に対応する。結果として得られる７つの値は、登録指先拡散反射スペクトルテンプレートベクトルＳＲ１の形で、登録スペクトルテンプレートデータ記憶領域１３７１に記憶され、これにより、このスペクトルテンプレートベクトルが該当する登録身元記憶領域１３９１における登録身元情報ＤＲ１と対応づけられる（ステップＳ１５）。
【００３４】
本登録工程は、人物が認証される必要があるごとに実施されるのではなく、１回のみもしくは所定の期間（数ヶ月、数年等）ごとに１回実施される。また、人物３０１以外の人物について、本登録工程のステップＳ１２からＳ１５の手順は、任意の数ｎの人のそれぞれの登録指紋画像ＩＲと登録指先拡散反射スペクトルＳＲを対応身分情報ＤＲに対応させて登録するためにいつ実施されても良い。
【００３５】
認証工程（図５）においては、まず、認証すべき人物３０の身元情報が、人物３０が所有するＩＤカード３２からカードリーダ１５０により読み取られ、身元情報Ｄとして身元情報記憶領域１３８に記憶される（ステップＳ２１）。
【００３６】
次に、人物３０の指紋画像データＩＭおよび指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒが上記したように撮像、測定され、メモリー１３０の測定画像領域１３２および測定スペクトル記憶領域１３４にそれぞれ記憶される（ステップＳ２２）。
【００３７】
次に、制御部１２０がメモリー１３０に命令信号を発し、身元情報記憶領域１３８に記憶されている身元情報Ｄを分析ユニット１２３に転送させる。分析ユニット１２３では、身元情報Ｄが登録身元情報記憶領域１３９１〜１３９ｎ内の登録対応身元情報ＤＲ１〜ＤＲｎのそれぞれと比較され、一致する登録身元情報が探索される（ステップＳ２３、Ｓ２４）。一致する登録身元情報が見つかれば、ステップＳ２５に入る。一方、一致する登録身元情報が見つからなければ、ステップＳ４１に入り、「一致する身元情報がありません。」等のメッセージがモニター１４０に表示され、本工程が人物３０を認証すること無く終了する。
【００３８】
本説明において、身元情報Ｄは、人物３０ｘ（ここで、ｘは１〜ｎの範囲内の値を持つ）の登録対応身元情報ＤＲｘに一致するとみなす。この場合、ステップＳ２５に入ると、コントローラ１２０がメモリー１３０に命令信号を発し、測定画像記憶領域１３２に記憶されている指紋画像データＩＭを分析ユニット１３２に転送させ、分析ユニット１３２にて指紋パターンＩＰが抽出される。分析ユニット１２３において、登録身元情報ＤＲｘに対応する指紋パターン、すなわち、登録画像パターン記憶領域１３６ｘに記憶された登録指紋パターンＩＲｘと、抽出された指紋パターンＩＰとが比較され、抽出された指紋パターンＩＰが登録指紋パターンＩＲｘと一致するかどうか判定される（ステップＳ２６）。なお、このような指紋画像データからの指紋パターンを比較する方法は既知であり、例えば、上記の「Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｏｆ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ」等に記述されているので、ここでは詳しい記述は省略する。
【００３９】
上記ステップＳ２６における分析により、抽出された指紋パターンＩＰが登録指紋パターンＩＲｘと一致すると判定された場合、ステップＳ２７に入る。一方、指紋パターンが一致しない場合、ステップＳ４２に入り、「指紋が一致しません。」等のメッセージがモニター１４０に表示され、人物３０が認証されること無く、本工程が終了する。
【００４０】
本説明において、抽出された指紋パターンＩＰは登録指紋パターンＩＲｘと一致するとみなす。この場合、ステップＳ２７に入ると、制御部１２０はメモリー１３０に対し命令信号を発し、測定スペクトル記憶領域１３４に記憶されている、人物３０の指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒと、参照スペクトル記憶領域１３３に記憶されている参照スペクトルＳｒｅｆを分析ユニット１２３に転送させる。分析ユニット１２３において、参照反射スペクトルデータＳｒｅｆの各値を１００％反射率に対応するとして用いることにより、指先拡散反射スペクトル生データＳＭｒが人物３０の指先拡散反射スペクトルデータＳＭに変換される。そして、上記のようにスペクトル因子ベクトルＳＦとして７つのスペクトル因子が指先拡散反射スペクトルデータＳＭから抽出される。次に、上記のごとく得られたスペクトル因子ベクトルＳＦと、登録身元情報ＤＲｘに対応する登録スペクトルテンプレートデータ記憶領域１３７ｘ内の登録指先反射スペクトルテンプレートベクトルＳＲｘとの相似値を、単連結ユークリッド距離を用いるクラスター分析により求める。この相似値の計算は、例えば、Ｍｉｎｉｔａｂ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｆｔｗａｒｅ▲ｃ▼（Ｍｉｎｉｔａｂ Ｉｎｃ．製）等のクラスター分析ソフトにて、７つのスペクトル因子の値がすべて０である７値ベクトルＲ０を相似値３９．１１％に対応する不相似参照ベクトルとして用いることにより実施される。単連結ユークリッド距離を用いるクラスター分析による相似値の計算は、既知の技術であるため（例えば、Ｔｈｅ Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，
＃３０４を参照）、ここでは詳細な説明は省略する。
【００４１】
計算された相似値は次に、例えば、実験的に求められた９８％の閾値と比較される（Ｓ２８）。計算された相似値が閾値以上である場合、人物３０は人物３０ｘとして認証され、工程が終了する（ステップＳ２９）。一方、計算された相似値が閾値未満である場合、ステップＳ４４に入り、「認証は拒否されました。」等のメッセージがモニター１４０に表示され、人物３０を認証すること無く本工程が終了する。
【００４２】
上記の実施例の説明からも分かるように、本発明では、バイオメトリックス情報源（指先）の非分光学的バイオメトリックス情報（指紋画像）を、バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報（指先の拡散反射スペクトル）で補完し、非分光学的バイオメトリックス情報（指紋画像）で認証対象（人物）の身元を保証する一方で、分光学的バイオメトリックス情報（拡散反射スペクトル）により、非分光学的バイオメトリックス情報（指紋画像）が所定の部類（所定の相似の範囲内にある指紋拡散スペクトル特徴を持つ、生きている人間）の本物の特徴データであることを保証するので、例えば、所定の部類（所定の相似の範囲内にある指紋拡散スペクトル特徴を持つ、生きている人間）に属さないある物体（例えばコピー媒体やプラスチック製の指）に形成された非分光学的バイオメトリックス情報（指紋画像）を用いたなりすまし行為を防ぐことができる。すなわち、物体の分光学的情報は、その物体の光学的複雑性を反映するものであり、物体の構造が複雑であればあるほど、その分光学的情報はより複雑になる。特に、生きている人間の皮膚等の部位は、特徴的な形態や光学的性質を持つ異なる層からなる複雑な生物学的構造である。従って、例えば指先から得られる拡散反射スペクトルは、存在比率等が個人によって異なるメラニン、ヘモグロビン等の皮膚、筋肉、血液等の成分を含めた物質のスペクトル成分を含んでいる（例えば、図３を参照）。従って、生きている人間の指先やその他の部分から得られるスペクトル情報は非常に複雑で、人工的な模造品や人工装具の使用によって再現するのは困難であり、特に本発明では、同じ箇所の非分光学的バイオメトリックス情報を身元同定のために取得しているので、なりすましは略不可能となる。
【００４３】
本発明の更なる応用範囲を示すために、第２実施例を次に説明する。図７は、本発明の第２実施例による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムである、人物の虹彩パターンと虹彩のバイオスペクトル特徴に基づいて人物の身元を認証する虹彩認証装置２００の基本構成を示す概略図である。
【００４４】
図７に示すように、本虹彩認証装置は、第１実施例に用いられたのと同じ、画像取得部１０２とスペクトル取得部１０３を持つＣＣＤ１００を用いる。本認証装置２００では、認証すべき人物３０の虹彩の像がレンズ３４０によって画像取得部１０２に結像される。虹彩３５からＣＣＤ１００に進む光の一部（１０％〜２０％）は、ハーフミラー２４０により反射され、さらにミラー２４２に反射されて回折格子２４４に入射され、ハーフミラー２４０によって反射された成分は回折格子２４４によってスペクトル分散され、スペクトル取得部１０３の各行において３５０ｎｍから１０５０ｎｍの範囲の虹彩の反射スペクトルが得られるよう、ＣＣＤ１００のスペクトル取得部１０３に入射される。
【００４５】
次に、ＣＣＤ１００の画像取得部１０２により取得された虹彩画像、および、スペクトル取得部１０３により取得された虹彩反射スペクトルが第１実施例の指紋画像と指先拡散反射スペクトルと同様に処理されることにより、虹彩パターンと虹彩スペクトル情報ベクトルが得られ、これらが第１実施例の指紋画像パターンと指先スペクトル情報ベクトルと同じように扱われることにより、認証工程が実施される。
【００４６】
指先拡散反射スペクトルと同様に、虹彩反射スペクトルも眼（虹彩）の内部組織や血液等のあらゆる生理的成分に関する情報を含むので、なりすまし行為に利用されることが困難な人物固有の生体分光学的特徴に関する情報を提供する。
【００４７】
本発明は上記した各実施例に限らず。本発明の範囲内においてあらゆる変更が可能である。
【００４８】
例えば、上記実施例においては、１２８０行と１０２４列に配列された画素を持つＣＣＤ１００をイメージセンサーとして用いたが、他の任意のサイズのＣＣＤやＣＭＯＳ装置をイメージセンサーとして用いても良い。さらに、上記実施例において、ＣＣＤ１００は上部における９６０×９６０画素の画像取得部１０２と、下部における１６０×９６０画素のスペクトル取得部１０３に区分されているが、本発明はこれに限らず、これら各部は上記以外の大きさを持つよう構成しても良く、上記と異なる配置をしていても良い（例えば、画像取得部１０２をＣＣＤ１００の下部に配置し、スペクトル取得部１０３を上部に配置しても良く、一部を左側に配置し、もう一部を右側に配置しても良い）。また言うまでもなく、データが無視される境界画素の構成もＣＣＤ１００の最上部と最下部の縁の３２行の画素、左右の各縁の３２列の画素、および、画像取得部１０２とスペクトル取得部１０３の間の９６行の画素に限らない。
【００４９】
また、画像とスペクトルを一つのイメージセンサーで同時に取得するために、ＣＣＤ１００を画像取得部１０２およびスペクトル取得部１０３に分割したが、画像とスペクトルを取得するためのその他の構成も可能である。例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサー等のイメージセンサーとＰＤＡ（ホトダイオードアレー）を組み合わせ、それぞれによって画像の取得とスペクトルの取得を行うよう構成しても良く、また、イメージセンサーと、走査格子およびスペクトルを一点ずつ測定するポイントセンサーを用いた分光器とを組み合わせ、それぞれによって画像の取得とスペクトルの取得を行うよう構成しても良い。さらに、イメージセンサーと、求めるべきスペクトル情報と同じ数（上記各実施例では７つ）の光検出素子を持つセンサー、および、該当する波長領域を規定するためのフィルター等とを組み合わせて使用しても良い。求めるべきスペクトル情報の数は最低２つ必要なので、上記のような光検出素子が少なくとも２つあれば、本発明を実施できる。
【００５０】
さらに、画像取得部とスペクトル取得部は、実施例のようにお互いに対し空間的に離れた形で構成されている必要はなく、お互いに対し時間的に離れた形で構成されていても良い。すなわち、例えば、バイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を得るための像をＣＣＤの所定の部分に結像させ、その後、例えば可動ミラーを用いて、ＣＣＤへの結像を解除し、ＣＣＤの同じ部分にスペクトルを形成することにより、スペクトル情報を得ても良い。
【００５１】
ただし、上記の実施例のように、イメージセンサーを画像取得部とスペクトル取得部に分割して使用することにより、画像とスペクトルを同時に得る場合、装置が小型、安価、および、省電力になるばかりでなく、イメージセンサーのスペクトル取得部に複数の同じスペクトルを形成し、ビンニング処理することにより、高い信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ比）を持つ、一つの増強されたスペクトルを得ることができ、また、装置の信頼性を損ないうる可動部品を全く使用せずに画像とスペクトルの両方を迅速に得ることができる等の利点があるので好ましい。
【００５２】
上記の各実施例においては、認証すべき人物の身元情報を、その人物が持つＩＤカードからカードリーダで読み、読み込んだ身元情報を使って認証装置の記憶手段に記憶された対応指紋（もしくは虹彩）パターンと対応スペクトル情報ベクトルを探し、探し出されたパターンとベクトルを測定部によって取得された画像とスペクトルから求めた指紋（もしくは虹彩）パターンとスペクトル情報ベクトルのそれぞれと比較している。しかし、本発明はこれに限らず、認証すべき人物の指紋（もしくは虹彩）パターンとスペクトル情報ベクトルをＩＤカードに記憶し、この指紋（もしくは虹彩）パターンとスペクトル情報ベクトルをカードリーダ等により読み、測定部によって取得された画像とスペクトルから求めた指紋（もしくは虹彩）パターンとスペクトル情報ベクトルのそれぞれと比較して人物を認証するといった態様も可能である。さらに、ＩＤカードを全く用いず、例えば、測定部によって取得された指紋（もしくは虹彩）パターンを、メモリーに記憶された、もしくは、オンラインでアクセス可能なデータベース内の指紋（もしくは虹彩）パターンと比較することにより人物の身元を求め、測定部によって取得されたスペクトル情報ベクトルを、メモリーに記憶された、もしくは、オンラインでアクセス可能なデータベース内のスペクトル情報ベクトルと比較することにより、人物が所定の部類に属することを認証する態様も可能である。
【００５３】
また、上記の実施例では、３５０ｎｍから１０５０ｎｍまでの全スペクトル領域内の７つの波長領域から７つの値を得てスペクトル情報ベクトルを求めたが、本発明はこのスペクトル情報ベクトルを得る方法に限らず、例えば、スペクトルの全域は３５０ｎｍから１０５０ｎｍまでではなく、Ｘ線や赤外線を含んでいてもよい。しかし、認証対象に対して害となる波長域は避けるべきで、例えば、虹彩検出においては紫外線（３５０ｎｍから４５０ｎｍまでの範囲内の紫外線も含め）の使用は避けるべきである。
【００５４】
また、７つの値の代わりに、２つ以上であれば、どのような数のスペクトル情報値を使用しても良く、例えば、全スペクトルのスペクトル情報をスペクトル情報ベクトルとして使用してもよい。また、上記実施例では、標準白色板を較正用の標準として用いたが、本発明はこれに限らず、較正用の標準を用いる代わりに、スペクトルの比較的変化の少ない部分を用いて、測定されたスペクトルを正規化する方法を採用してもよい。
【００５５】
また、実施例では、スペクトル情報を解析する方法としてクラスター解析を用いているが、本発明の解析方法は、これに限らず、ニューラルネットワーク、ファジー理論、線形計画法等の他のパターン認識法を採用してもよい。
【００５６】
また、実施例では、Ｉ２ランプ１５を使用したが、これをＤ２ランプ、レーザー等、必要とされる画像やスペクトルが上記の様に得られるその他の光源に換えてもよい。また、制御部１２０が光源をも制御するよう構成してもよい。また、第１の実施例では、シートプリズム２０をプリズム手段として用いたが、立体的な三角プリズムを代わりに使用してもよい。ただし、シートプリズム２０を使用することにより、光学系１０を小型化でき、しいては指紋認証装置１全体を小型化できるので好ましい。
【００５７】
また、上記実施例ではそれぞれ、指先の画像と拡散反射スペクトルを取得する指紋認証システム、および、虹彩の画像と拡散および正反射スペクトルを取得する虹彩パターン認証システムに関する実施例を説明したが、本発明はそれらに限らず、掌形、顔の特徴、網膜紋等を測定または検出し、反射スペクトルおよびまたは吸収スペクトル、透過スペクトル、発光スペクトル等を採用してスペクトル情報を取得するその他のバイオメトリックス認証技術にも同様に適応することができる。
【００５８】
また、各実施例では、非分光学的バイオメトリックス情報をバイオメトリックス情報源の身元を同定するために用い、スペクトル情報を、認証対象が所定の部類に属することを確認するために用いたが、いうまでもなく、取得された非分光学的バイオメトリックス情報とスペクトル情報はその他の目的、例えば、対象物の健康状態を診断するため等にも用いてよい。
【００５９】
上記において本発明の実施例を幾つか説明したが、これらは単に例として示されたものであり、本発明を限定するものでなく、本発明の全範囲は請求項により規定される。従って、上記の説明や請求項により、当業者に明らかになる変更や改良は、本発明の範囲内にあるとみなされるべきである。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
上記したように、本発明では、既存の生体認証技術を分光学的手法によって強化することにより、なりすまし行為を防ぎ、ＡＴＭ、クレジットカード取引、電子取引、ｅパスポート、空港、国境、および、核施設等、金融分野や高いセキュリティーレベルを要する分野における同定と認証において、装置、コスト、および時間についての追加経費やユーザーの手間をあまり掛けずにより高い安全性を提供する。
【図面の簡単な説明】
【図１】は、本発明の第１実施形態による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムの基本構成を示す概略図である。
【図２】は、本発明の第１実施形態による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムにおけるＣＣＤ（イメージセンサー）を示す概略図である。
【図３】は、指先の拡散反射スペクトルである。
【図４】は本発明の実施形態による認証プロセスにおける登録プロセスを示すフローチャートである。
【図５】は本発明の実施形態による認証プロセスにおける検証プロセスを示すフローチャートである。
【図６】は拡散反射スペクトルから指先の拡散反射スペクトルテンプレートベクトルを求める方法を説明するための図である。
【図７】は、本発明の第二実施形態による分光学的バイオメトリックス補完型認証システムの基本構成を示す概略図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、
前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、
前記非分光学的バイオメトリックス情報を用いて、バイオメトリックス情報源の身元を同定する工程と、
前記分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する工程
からなることを特徴とする多因子認証方法。
【請求項２】
前記認証対象の前記バイオメトリックス情報源の前記非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程とが同時に実施されることを特徴とする請求項１記載の多因子認証方法。
【請求項３】
認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を登録する工程と、
前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を登録する工程とをさらに含み、
非分光学的バイオメトリックス情報を用いてバイオメトリックス情報源の身元を同定する工程において、前記取得された非分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された非分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、バイオメトリックス情報源の身元を同定し、
分光学的バイオメトリックス情報を用いて認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、認証対象が所定の部類に属することを確認することを特徴とする請求項１記載の多因子認証方法。
【請求項４】
前記認証対象の前記バイオメトリックス情報源の前記非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程とが同時に実施されることを特徴とする請求項３記載の多因子認証方法。
【請求項５】
前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、前記認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報とに対してクラスター解析を実施することにより、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と前記登録された分光学的バイオメトリックス情報との相似値を求め、該相似値が所定の範囲内であれば、前期認証対象は所定の部類に属すると判定することを特徴とする請求項３記載の多因子認証方法。
【請求項６】
前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された分光学的バイオメトリックス情報を比較することにより、前記認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報とに対してクラスター解析を実施することにより、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報との相似値を求め、該相似値が所定の範囲内であれば、前期認証対象は所定の部類に属すると判定することを特徴とする請求項４記載の多因子認証方法。
【請求項７】
前記認証対象は人物であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項８】
前記所定の部類は「生きている人間」であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項９】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１０】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」もしくは「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１１】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」もしくは「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の３５０ｎｍから１０５０ｎｍの波長域における拡散反射スペクトルであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１２】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」もしくは「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１３】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」もしくは「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の３５０ｎｍから１０５０ｎｍの波長域における反射スペクトルであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１４】
認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を取得するための非分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、
前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を取得する分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、
前記非分光学的バイオメトリックス情報を用いて、バイオメトリックス情報源の身元を同定し、前記分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する身元同定確認手段
からなることを特徴とする多因子認証システム。
【請求項１５】
前記取得された非分光学的バイオメトリックス情報を登録非分光学的バイオメトリックス情報として記憶し、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を登録分光学的バイオメトリックス情報として記憶する記憶手段をさらに含み、
前記身元同定確認手段は、新たに取得された非分光学的バイオメトリックス情報を記憶された登録非分光学的バイオメトリックス情報と比較することによりバイオメトリックス情報源の身元を同定し、新たに取得された分光学的バイオメトリックス情報を記憶された登録分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより認証対象が所定の部類に属することを確認することを特徴とする請求項１４記載の多因子認証システム。
【請求項１６】
前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段による認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報の取得と、前記分光学的バイオメトリックス情報取得手段による前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報の取得が同時に実施されることを特徴とする請求項１４もしくは１５の多因子認証システム。
【請求項１７】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーからなり、前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に指先の像が形成されるＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムであり、前記分光学的バイオメトリックス情報取得手段はホトダイオードアレー（ＰＤＡ）からなり、該指先からの拡散反射光が前記ＰＤＡ上にスペクトル分散されるＰＤＡ検出システムであり、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなることを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項１８】
シートプリズムまたは他のプリズム手段と、光源とをさらに含み、前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサー、および、少なくとも第１のレンズからなる第１の光学系からなり、前記第１の光学系は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に指先の像を形成するよう構成されたＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はホトダイオードアレー（ＰＤＡ）、および、少なくとも第２のレンズと回折格子とからなる第２の光学系からなり、前記第２の光学系は該指先からの拡散反射光を前記ＰＤＡ上にスペクトル分散するよう構成されたＰＤＡ検出システムであり、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなり、前記指先は前記シートプリズムまたは他のプリズム手段上に置かれ、前記光源からの光がシートプリズムまたは他のプリズム手段を介して前記指先に入射し、前記指先画像と前記指先の拡散反射スペクトルが同時に取得されるよう、前記第１の光学系が前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に指先の像を形成すると同時に、前記第２の光学系が前記指先からの拡散反射光を前記ＰＤＡ上にスペクトル分散することを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項１９】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面の第１の部分からなり、前記第１の部分に指先の像を形成し、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの前記検出面の前記第１の部分とは異なる第２の部分からなり、該指先からの拡散反射光を前記第２の部分にスペクトル分散し、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなることを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２０】
シートプリズムまたは他のプリズム手段と、光源とをさらに含み、前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面の第１の部分、および、少なくとも第１のレンズからなる第１の光学系からなり、前記第１の光学系は前記第１の部分に指先の像を形成し、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの前記検出面の前記第１の部分とは異なる第２の部分、および、少なくとも第２のレンズと回折格子とからなる第２の光学系からなり、前記第２の光学系は該指先からの拡散反射光を前記第２の部分にスペクトル分散し、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなり、前記指先は前記シートプリズムまたは他のプリズム手段上に置かれ、前記光源からの光がシートプリズムまたは他のプリズム手段を介して前記指先に入射し、前記指先画像と前記指先の拡散反射スペクトルが同時に取得されるよう、前記第１の光学系が前記第１の部分に指先の像を形成すると同時に、前記第２の光学系が前記指先からの拡散反射光を前記第２の部分にスペクトル分散することを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２１】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーからなり、前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に虹彩の像が形成されるよう構成されたＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はホトダイオードアレー（ＰＤＡ）からなり、該虹彩からの反射光が前記ＰＤＡ上にスペクトル分散されるよう構成されたＰＤＡ検出システムであり、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなることを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２２】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサー、および、第１の光学系からなり、前記第１の光学系は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に虹彩の像を形成するよう構成されているＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はホトダイオードアレー（ＰＤＡ）、および、少なくとも回折格子と、ビームスプリッターもしくはハーフミラーとからなる第２の光学系からなり、前記第２の光学系は該虹彩からの反射光を前記ＰＤＡ上にスペクトル分散するよう構成されているＰＤＡ検出システムであり、前記身元同定確認手段は、コンピュータまたは他の情報処理手段からなり、前記虹彩画像と前記虹彩の反射スペクトルが同時に取得されるよう、前記第１の光学系が前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に虹彩の像を形成すると同時に、前記第２の光学系が前記虹彩からの反射光を前記ＰＤＡ上にスペクトル分散することを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２３】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面の第１の部分からなり、前記第１の部分に虹彩の像を形成し、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの前記検出面の前記第１の部分とは異なる第２の部分からなり、該虹彩からの反射光を前記第２の部分にスペクトル分散し、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなることを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２４】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面の第１の部分、および、第１の光学系からなり、前記第１の光学系は前記第１の部分に虹彩の像を形成し、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの前記検出面の前記第１の部分とは異なる第２の部分、および、少なくとも回折格子と、ビームスプリッターもしくはハーフミラーとからなる第２の光学系からなり、前記第２の光学系は該虹彩からの反射光を前記第２の部分にスペクトル分散し、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなり、前記虹彩画像と前記虹彩の反射スペクトルが同時に取得されるよう、前記第１の光学系が前記第１の部分に虹彩の像を形成すると同時に、前記第２の光学系が前記虹彩からの反射光を前記第２の部分にスペクトル分散することを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項１】
認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、
前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、
前記非分光学的バイオメトリックス情報を用いて、バイオメトリックス情報源の身元を同定する工程と、
前記分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する工程
からなることを特徴とする多因子認証方法。
【請求項２】
前記認証対象の前記バイオメトリックス情報源の前記非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程とが同時に実施されることを特徴とする請求項１記載の多因子認証方法。
【請求項３】
認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を登録する工程と、
前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を登録する工程とをさらに含み、
非分光学的バイオメトリックス情報を用いてバイオメトリックス情報源の身元を同定する工程において、前記取得された非分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された非分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、バイオメトリックス情報源の身元を同定し、
分光学的バイオメトリックス情報を用いて認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、認証対象が所定の部類に属することを確認することを特徴とする請求項１記載の多因子認証方法。
【請求項４】
前記認証対象の前記バイオメトリックス情報源の前記非分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程と、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報を取得する工程とが同時に実施されることを特徴とする請求項３記載の多因子認証方法。
【請求項５】
前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより、前記認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報とに対してクラスター解析を実施することにより、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と前記登録された分光学的バイオメトリックス情報との相似値を求め、該相似値が所定の範囲内であれば、前期認証対象は所定の部類に属すると判定することを特徴とする請求項３記載の多因子認証方法。
【請求項６】
前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を前記登録された分光学的バイオメトリックス情報を比較することにより、前記認証対象が所定の部類に属することを確認する工程において、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報とに対してクラスター解析を実施することにより、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報と、前記登録された分光学的バイオメトリックス情報との相似値を求め、該相似値が所定の範囲内であれば、前期認証対象は所定の部類に属すると判定することを特徴とする請求項４記載の多因子認証方法。
【請求項７】
前記認証対象は人物であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項８】
前記所定の部類は「生きている人間」であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項９】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１０】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」もしくは「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１１】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」もしくは「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の３５０ｎｍから１０５０ｎｍの波長域における拡散反射スペクトルであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１２】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」もしくは「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１３】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「生きている人間」もしくは「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の３５０ｎｍから１０５０ｎｍの波長域における反射スペクトルであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の多因子認証方法。
【請求項１４】
認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報を取得するための非分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、
前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報を取得する分光学的バイオメトリックス情報取得手段と、
前記非分光学的バイオメトリックス情報を用いて、バイオメトリックス情報源の身元を同定し、前記分光学的バイオメトリックス情報を用いて、認証対象が所定の部類に属することを確認する身元同定確認手段
からなることを特徴とする多因子認証システム。
【請求項１５】
前記取得された非分光学的バイオメトリックス情報を登録非分光学的バイオメトリックス情報として記憶し、前記取得された分光学的バイオメトリックス情報を登録分光学的バイオメトリックス情報として記憶する記憶手段をさらに含み、
前記身元同定確認手段は、新たに取得された非分光学的バイオメトリックス情報を記憶された登録非分光学的バイオメトリックス情報と比較することによりバイオメトリックス情報源の身元を同定し、新たに取得された分光学的バイオメトリックス情報を記憶された登録分光学的バイオメトリックス情報と比較することにより認証対象が所定の部類に属することを確認することを特徴とする請求項１４記載の多因子認証システム。
【請求項１６】
前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段による認証対象のバイオメトリックス情報源の非分光学的バイオメトリックス情報の取得と、前記分光学的バイオメトリックス情報取得手段による前記バイオメトリックス情報源の分光学的バイオメトリックス情報の取得が同時に実施されることを特徴とする請求項１４もしくは１５の多因子認証システム。
【請求項１７】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーからなり、前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に指先の像が形成されるＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムであり、前記分光学的バイオメトリックス情報取得手段はホトダイオードアレー（ＰＤＡ）からなり、該指先からの拡散反射光が前記ＰＤＡ上にスペクトル分散されるＰＤＡ検出システムであり、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなることを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項１８】
シートプリズムまたは他のプリズム手段と、光源とをさらに含み、前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサー、および、少なくとも第１のレンズからなる第１の光学系からなり、前記第１の光学系は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に指先の像を形成するよう構成されたＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はホトダイオードアレー（ＰＤＡ）、および、少なくとも第２のレンズと回折格子とからなる第２の光学系からなり、前記第２の光学系は該指先からの拡散反射光を前記ＰＤＡ上にスペクトル分散するよう構成されたＰＤＡ検出システムであり、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなり、前記指先は前記シートプリズムまたは他のプリズム手段上に置かれ、前記光源からの光がシートプリズムまたは他のプリズム手段を介して前記指先に入射し、前記指先画像と前記指先の拡散反射スペクトルが同時に取得されるよう、前記第１の光学系が前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に指先の像を形成すると同時に、前記第２の光学系が前記指先からの拡散反射光を前記ＰＤＡ上にスペクトル分散することを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項１９】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面の第１の部分からなり、前記第１の部分に指先の像を形成し、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの前記検出面の前記第１の部分とは異なる第２の部分からなり、該指先からの拡散反射光を前記第２の部分にスペクトル分散し、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなることを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２０】
シートプリズムまたは他のプリズム手段と、光源とをさらに含み、前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は指先であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の指紋画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記指先の拡散反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面の第１の部分、および、少なくとも第１のレンズからなる第１の光学系からなり、前記第１の光学系は前記第１の部分に指先の像を形成し、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの前記検出面の前記第１の部分とは異なる第２の部分、および、少なくとも第２のレンズと回折格子とからなる第２の光学系からなり、前記第２の光学系は該指先からの拡散反射光を前記第２の部分にスペクトル分散し、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなり、前記指先は前記シートプリズムまたは他のプリズム手段上に置かれ、前記光源からの光がシートプリズムまたは他のプリズム手段を介して前記指先に入射し、前記指先画像と前記指先の拡散反射スペクトルが同時に取得されるよう、前記第１の光学系が前記第１の部分に指先の像を形成すると同時に、前記第２の光学系が前記指先からの拡散反射光を前記第２の部分にスペクトル分散することを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２１】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーからなり、前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に虹彩の像が形成されるよう構成されたＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はホトダイオードアレー（ＰＤＡ）からなり、該虹彩からの反射光が前記ＰＤＡ上にスペクトル分散されるよう構成されたＰＤＡ検出システムであり、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなることを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２２】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサー、および、第１の光学系からなり、前記第１の光学系は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に虹彩の像を形成するよう構成されているＣＣＤもしくはＣＭＯＳ検出システムであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はホトダイオードアレー（ＰＤＡ）、および、少なくとも回折格子と、ビームスプリッターもしくはハーフミラーとからなる第２の光学系からなり、前記第２の光学系は該虹彩からの反射光を前記ＰＤＡ上にスペクトル分散するよう構成されているＰＤＡ検出システムであり、前記身元同定確認手段は、コンピュータまたは他の情報処理手段からなり、前記虹彩画像と前記虹彩の反射スペクトルが同時に取得されるよう、前記第１の光学系が前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面に虹彩の像を形成すると同時に、前記第２の光学系が前記虹彩からの反射光を前記ＰＤＡ上にスペクトル分散することを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２３】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面の第１の部分からなり、前記第１の部分に虹彩の像を形成し、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの前記検出面の前記第１の部分とは異なる第２の部分からなり、該虹彩からの反射光を前記第２の部分にスペクトル分散し、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなることを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【請求項２４】
前記認証対象は人物であり、前記所定の部類は「所定の分光学的特徴を持つ、生きている人間」であり、前記バイオメトリックス情報源は虹彩であり、前記非分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の画像であり、前記バイオメトリックス情報源の前記分光学的バイオメトリックス情報は前記虹彩の反射スペクトルであり、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段はＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの検出面の第１の部分、および、第１の光学系からなり、前記第１の光学系は前記第１の部分に虹彩の像を形成し、前記非分光学的バイオメトリックス情報取得手段は前記ＣＣＤもしくはＣＭＯＳセンサーの前記検出面の前記第１の部分とは異なる第２の部分、および、少なくとも回折格子と、ビームスプリッターもしくはハーフミラーとからなる第２の光学系からなり、前記第２の光学系は該虹彩からの反射光を前記第２の部分にスペクトル分散し、前記身元同定確認手段はコンピュータまたは他の情報処理手段からなり、前記虹彩画像と前記虹彩の反射スペクトルが同時に取得されるよう、前記第１の光学系が前記第１の部分に虹彩の像を形成すると同時に、前記第２の光学系が前記虹彩からの反射光を前記第２の部分にスペクトル分散することを特徴とする請求項１４もしくは１５項記載の多因子認証システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公表番号】特表２０１０−５３０５５５（Ｐ２０１０−５３０５５５Ａ）
【公表日】平成２２年９月９日（２０１０．９．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−５３０６８６（Ｐ２００９−５３０６８６）
【出願日】平成１９年５月８日（２００７．５．８）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＪＰ２００７／０６０１６８
【国際公開番号】ＷＯ２００８／１３９６３１
【国際公開日】平成２０年１１月２０日（２００８．１１．２０）
【出願人】（５０４０４０１２８）
【氏名又は名称原語表記】ＰＩＳＨＶＡ Ｄａｖａｒ
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２２年９月９日（２０１０．９．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年５月８日（２００７．５．８）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＪＰ２００７／０６０１６８
【国際公開番号】ＷＯ２００８／１３９６３１
【国際公開日】平成２０年１１月２０日（２００８．１１．２０）
【出願人】（５０４０４０１２８）
【氏名又は名称原語表記】ＰＩＳＨＶＡ Ｄａｖａｒ
【Ｆターム（参考）】
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