生体情報登録方法、生体情報登録プログラム、及び記録媒体
【課題】生体情報を新規に登録する際、他人誤認率が高いと判定された生体情報を予め排除する機能を有する生体認証システムを提供する。
【解決手段】被認証者の生体情報である第１の生体情報を読み取る生体情報読取ステップと、読み取った第１の生体情報の中から複数の第１の特徴点を抽出し、第１の特徴点を所定の座標系の各成分の値に変換する生体情報登録ステップと、変換した複数の第１の特徴点の各成分の値と、比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報記憶部が記憶する複数の第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求める類似度算出ステップと、算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、第１の生体情報を生体情報記憶部に登録させる類似度評価ステップとを含む。
【解決手段】被認証者の生体情報である第１の生体情報を読み取る生体情報読取ステップと、読み取った第１の生体情報の中から複数の第１の特徴点を抽出し、第１の特徴点を所定の座標系の各成分の値に変換する生体情報登録ステップと、変換した複数の第１の特徴点の各成分の値と、比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報記憶部が記憶する複数の第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求める類似度算出ステップと、算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、第１の生体情報を生体情報記憶部に登録させる類似度評価ステップとを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指紋や指静脈等の生体情報を利用した認証における生体情報登録方法、生体情報登録プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認証の精度を評価する指標には大きく他人受入率と本人拒否率がある。前者の他人受入率とは、入力された他人の生体情報と認証装置に登録されている本人の生体情報を照合した結果、一致していると判断され、誤って認証が許可されてしまう割合である。一方、後者の本人拒否率とは、入力された本人の生体情報と認証装置に登録されている本人の生体情報を照合したにも関わらず、不一致と判断され、認証を拒否されてしまう割合である。一般的に他人受入率と本人拒否率はトレードオフの関係にあるため、一方を低くすることにより、他方は高くなる。実運用にあたっては、他人受入率を低くして一定のセキュリティレベルを保ちながら、本人拒否率が許容できる値となるよう照合時の閾値等を設定して利便性を確保する必要がある。
【０００３】
他人受入率と本人拒否率のバランスを保つためには、認証に使用する生体情報の品質を向上させたり、本人の生体情報と他人の生体情報が明確に分離可能となるような閾値等を設定するアルゴリズムを採用し、認証の精度を向上させる必要がある。これらに関する従来の技術としては、下記の文献が存在する。
【０００４】
認証に使用する生体情報の品質を向上させる技術には、特許文献１及び特許文献２が存在する。特許文献１には、登録済みの指静脈と読み取った指静脈との相違度及び鮮明度を算出し、相違度及び鮮明度の組み合わせをもとに指静脈認証に適しているかどうか適正度を判定し、適正でないと判定された場合にはユーザに再登録を促すものが開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、新規に入力された生体情報が予め登録されている生体情報と一致したとき、新規に登録された生体情報の特徴点データの個数が予め登録された生体情報の特徴点データの個数以上である場合、または、新規に登録された生体情報がその登録時点から所定の期間が経過しておりかつ新規に登録された生体情報の特徴点データの個数が基準個数以上であった場合に、予め登録された当該生体情報に代わって新規に入力された生体情報を登録することで生体情報を更新するものが開示されている。
【０００６】
さらに、本人の生体情報と他人の生体情報を分離するために最適な閾値を設定するアルゴリズムとしては、特許文献３が存在する。特許文献３には、生体情報の認証時に複数の生体情報が本人候補と判定された場合、他人の生体情報が本人候補と判定されないように類似度の判定に使用する閾値を更新するものが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−７９４４８号公報
【特許文献２】特開２００８−６５５７２号公報
【特許文献３】特開２００８−２４３０５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１〜３に開示されているいずれの技術においても、本人の生体情報との類似度が非常に高い他人の生体情報が登録された場合には本人の生体情報と他人の生体情報を明確に分離することが困難となるため、他人受入が発生する可能性が高くなるといった課題がある。こうした状況を改善するため、閾値等を厳しくして他人受入率を低く保とうとすると、本人拒否率が高くなり、利用者の利便性が犠牲となる。特に、閾値による分離では本人の生体情報と他人の生体情報の類似度が非常に高い場合、本人と他人を明確に分離できる閾値が存在しないため、最適な閾値の設定が困難となる。こうした課題を解決する構成等について、特許文献１〜３には開示されていない。
【０００９】
本発明の目的は、本人の生体情報と類似度が高い他人の生体情報が登録される可能性がある認証において、他人受入が発生する生体情報を予め除去することで認証精度の向上を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる生体情報登録方法は、被認証者の生体情報である第１の生体情報を読み取る生体情報読取ステップと、前記生体情報読取ステップにおいて読み取った前記第１の生体情報の中から複数の前記第１の特徴点を抽出し、抽出した前記第１の特徴点を前記所定の座標系の各成分の値に変換する生体情報登録ステップと、前記生体情報登録ステップにおいて変換した複数の前記第１の特徴点の各成分の値と、前記第１の生体情報が有する複数の第１の特徴点との間で比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報記憶部が記憶する複数の前記第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求める類似度算出ステップと、前記類似度算出ステップにおいて算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ前記成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、前記第１の生体情報を前記生体情報記憶部に登録させる類似度評価ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上記生体情報登録方法をコンピュータに実行させるための生体情報登録プログラム、およびこれを格納した記録媒体である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、予め登録されている生体情報と類似度の高い生体情報が登録されることを防止することができるため、本人の生体情報と他人の生体情報を明確に分離することが可能となる。その結果、認証精度の向上を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に関する生体情報認証システムの実施の形態を示すシステム構成ブロック図である。
【図２】類似度を評価するために必要なパラメータを利用者が入力する際のインタフェースとなる画面の一例を示す図である。
【図３】生体情報読み取り部から読み取った利用者の生体情報のデータ構造を示す図である。
【図４】生体情報認証システムに既に登録されている利用者の生体情報のデータ構造を示す図である。
【図５】入力された生体情報と、既に登録されている生体情報との類似度を計算して評価する際に使用するパラメータのデータ構造を示す図である。
【図６】外部記憶装置に格納されるデータ及び処理プログラムを示す図である。
【図７】評価用パラメータ情報登録処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図８】評価用パラメータ情報登録処理から呼び出されるパラメータ情報登録処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図９】評価用パラメータ情報登録処理から呼び出される画面クリア処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１０】生体情報登録処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１１】生体情報登録処理から呼び出される特徴点対応付け処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１２】生体情報登録処理から呼び出される類似度計算処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１３】類似度計算処理から呼び出される平均値計算処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１４】類似度計算処理から呼び出される分散計算処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１５】生体情報登録処理から呼び出される類似度評価処理の処理内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる生体情報登録方法、生体情報登録プログラム、及び記録媒体の実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
図１に、本実施の形態における生体情報認証システムの構成例を示す。本システムは、生体情報の読み取りを行う生体情報読み取り装置１０と、読み取った生体情報の認証を行う生体情報認証装置２０を有し、生体情報読み取り装置１０と生体情報認証装置２０が通信回線３０によって接続される。
【００１６】
生体情報読み取り装置１０は、通信Ｉ／Ｆ部１０１と、生体情報読み取り部１０２と、ステータス表示部１０３とを備える。通信Ｉ／Ｆ部１０１は、生体情報読み取り装置１０から生体情報認証装置２０へ指紋や指静脈等の生体情報を送信したり、生体情報認証装置２０から生体情報読み取り装置１０へ送信された情報を受信したりするために使用するインタフェースである。生体情報読み取り部１０２は、利用者の生体情報を読み取る手段であり、例えば、指紋センサや静脈センサにより構成すれば良い。ステータス表示部１０３は、利用者に対して各種情報を伝達する手段であり、例えば、液晶表示やＬＥＤランプなどで構成すれば良い。
【００１７】
生体情報認証装置２０は、通信Ｉ／Ｆ部２０１と、入力部２０２と、出力部１０３と、ＣＰＵ２０４と、メモリ２０５と、外部記憶部２０６とを備える。通信Ｉ／Ｆ部２０１は、生体情報読み取り装置１０が備える通信Ｉ／Ｆ部１０１と同様、生体情報読み取り装置１０から送信された生体情報を受信したり、生体情報読み取り装置１０のステータス表示部１０３に表示したい情報を送信したりするために使用するインタフェースである。入力部２０２及び出力部２０３は、生体情報認証装置２０に対する各種情報を入出力に利用する。例えば、入力部２０２は、キーボードやマウス、出力部２０３は液晶ディスプレイで構成すれば良い。外部記憶部２０６には、処理プログラムや既に登録済みの利用者の生体情報などが格納されている。ＣＰＵ２０４は、外部記憶部２０６に格納されている処理プログラムをメモリ２０５に読み込んで実行する。
【００１８】
通信回線３０は、生体情報読取装置１０と生体情報認証装置２０の間で行われる各種情報の送受信に利用する回線である。
【００１９】
図２に、生体情報認証装置２０の出力部２０３に表示される評価用パラメータ情報設定画面４０の一例を示す。評価用パラメータ情報設定画面４０は、利用者の生体情報を登録する際、生体情報読み取り部１０２から読み取った利用者の生体情報と、外部記憶装置２０６に格納されている登録済みの生体情報の類似度を計算して評価する場合に必要となる各種パラメータを設定するため画面である。評価用パラメータ情報設定画面４０は、評価に必要となる特徴点の総数の下限値を入力及び表示するテキストボックス４０１と、特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２と、テキストボックス４０１及び４０２に入力された全ての値をクリアするクリアボタン４１０と、テキストボックスに入力された値を評価用パラメータ情報として登録する登録ボタン４１１で構成される。特徴点分類別分散パラメータを入力するテキストボックス４０２は、特徴点の分類（例えば、指紋の場合には三角州や端点、分岐点、中心点などの特徴点の種別）及び座標（Ｘ座標、Ｙ座標、θ座標）ごとに設けられる。テキストボックスへの入力やボタンの押下は、図１に示した入力部２０２によって行われる。
【００２０】
図３に、生体情報読み取り部１０２から読み取った利用者の生体情報のデータ構造を示す。生体情報読み取り部１０２から読み取った利用者の生体情報は、特徴点を抽出した後、各座標の成分に変換して数値化する。例えば、本実施例では水平方向の位置を示す座標Ｘ２０５１１２、垂直方向の位置を示す座標Ｙ２０５１１３、隆線方向を示す座標θ２０５１１４に変換する。入力特徴点２０５１１１は、座標Ｘ２０５１１２、座標Ｙ２０５１１３、座標θ２０５１１４の組であり、任意の１つの特徴点を表す。入力特徴点集合２０５１１は、複数の入力特徴点２０５１１１を特徴点の分類別でひとまとまりにした集合である。例えば、図３に示すとおり、特徴点の分類がＪ個存在する場合、Ｊ個の入力特徴点集合２０５１１が存在する。入力生体情報はＪ個の入力特徴点集合２０５１１の集合であり、生体情報読み取り部１０２から読み取った利用者の生体情報に含まれるすべての特徴点の集合を表す。
【００２１】
図４に、既に登録されている利用者の生体情報のデータ構造を示す。入力特徴点と同様、任意の１つの特徴点を水平方向の位置を示す座標Ｘ２０６１１１２、垂直方向の位置を示す座標Ｙ２０６１１１３、隆線方向を示す座標θ２０６１１１４で表す。特徴点２０６１１１１は、水平方向の位置を示す座標Ｘ２０６１１１２、垂直方向の位置を示す座標Ｙ２０６１１１３、隆線方向を示す座標θ２０６１１１４の組であり、任意の１つの特徴点を表す。特徴点集合２０６１１１は、複数の特徴点２０６１１１１を特徴点の分類別でひとまとまりにした集合である。例えば、図４に示すとおり特徴点の分類がＪ個存在する場合、Ｊ個の特徴点集合２０６１１１が存在する。個人生体情報２０６１１はＪ個の特徴点集合２０６１１１の集合であり、既に登録されている利用者のうち、任意の利用者（個人）の生体情報に含まれるすべての特徴点の集合を表す。生体情報テーブル２０６１は、個人生体情報２０６１１の集合であり、既に登録されているすべての利用者の生体情報に含まれる特徴点を表す。
【００２２】
図５に、入力された生体情報と既に登録されている生体情報との類似度を計算して評価する際に使用するパラメータのデータ構造を示す。当該パラメータは、図２に示した評価用パラメータ情報設定画面にて入力して登録されたデータである。
【００２３】
特徴点数評価用パラメータ２０６２は、類似度の評価にあたって入力された生体情報において最低限必要となる特徴点の数の下限値２０６２１で構成され、図２に示した評価に必要となる特徴点の総数の下限値を入力するテキストボックス４０１に入力された値が登録される。
【００２４】
分散評価用パラメータテーブル２０６３は、類似度の評価において閾値として使用する分散の値で構成され、特徴点の分類（例えば、指紋の場合には三角州や端点、分岐点、中心点などの特徴点の種別）及び座標（Ｘ座標、Ｙ座標、θ座標）ごとに閾値が存在する。特徴点分類別分散パラメータ２０６３１はＸ座標の閾値である分散σｘ２０６３２、Ｙ座標の閾値である分散σｙ２０６３３、θ座標の閾値である分散σθ２０６３４の組であり、任意の特徴点の分類において評価に使用する閾値を表す。分散評価用パラメータテーブル２０６３は、すべての特徴点分類別分散パラメータ２０６３１の集合である。例えば、図５に示すとおり、特徴点の分類がＪ個存在する場合、Ｊ個の特徴点分類別分散パラメータ２０６３１の集合となる。
【００２５】
図６に、外部記憶部１０６に格納されるデータ及び処理プログラムを示す。外部記憶部１０６に格納されるデータは、既に登録されている利用者の生体情報であって、入力された生体情報との間で比較対象となる生体情報である生体情報テーブル２０６１と、類似度の評価で使用する特徴点数評価用パラメータ２０６２と、分散評価用パラメータテーブル２０６３である。外部記憶部１０６に格納される処理プログラムは、評価用パラメータ情報登録処理部２０６４と、生体情報登録処理部２０６５である。
【００２６】
図７に、評価用パラメータ情報登録処理２０６４の詳細についてフローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、生体情報認証装置２０の出力部２０３に評価用パラメータ情報設定画面４０を表示する（Ｓ１０１）。
【００２７】
次に、ＣＰＵ２０４は、生体情報認証装置２０の外部記憶部２０６に格納されている特徴点数評価用パラメータ２０６２と分散評価用パラメータテーブル２０６３の値をメモリに読み込み、当該値を評価用パラメータ情報設定画面４０の対応するテキストボックス４０１及び４０２に表示する（Ｓ１０２）。
【００２８】
次に、ＣＰＵ２０４は、ユーザによってクリアボタン４１０または登録ボタン４１１のクリックが行われたかどうかをチェックする（Ｓ１０３、Ｓ１０４）。いずれのボタンもクリックされていない場合（Ｓ１０３がＮｏ、かつ、Ｓ１０４がＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、クリアボタン４１０及び登録ボタン４１１のクリックが行われたかどうかのチェックを繰り返す。Ｓ１０４において登録ボタンのクリックが検知された場合（Ｓ１０４のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、パラメータ情報処理登録処理を行う（Ｓ１０５）。Ｓ１０３においてクリアボタンのクリックが検知された場合（Ｓ１０３のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、画面表示クリア処理を行う（Ｓ１０６）。
【００２９】
図８に、パラメータ情報登録処理（Ｓ１０５）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、評価用パラメータ情報設定画面４０の評価に必要となる特徴点の総数の下限値を入力及び表示するテキストボックス４０１に入力されている値を、特徴点数評価用パラメータ２０６２の評価に必要となる特徴点の総数の下限値１０６２１に設定する（Ｓ１０５−０１）。
【００３０】
次に、ＣＰＵ２０４は、評価用パラメータ情報設定画面４０の特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２に入力されている値のうちＸ座標に関する分散の値（４０２［１］［１］、４０２［２］［１］、・・・、４０２［Ｊ］［１］）を、分散評価用パラメータテーブル２０６３の対応する特徴点分類分散パラメータ２０６３１に含まれる分散σｘ２０６３２に設定する（Ｓ１０５−０２）。
【００３１】
次に、ＣＰＵ２０４は、評価用パラメータ情報設定画面４０の特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２に入力されている値のうちＹ座標に関する分散の値（４０２［１］［２］、４０２［２］［２］、・・・、４０２［Ｊ］［２］）を、分散評価用パラメータテーブル２０６３の対応する特徴点分類分散パラメータ２０６３１に含まれる分散σｙ２０６３３に設定する（Ｓ１０５−０３）。
【００３２】
次に、ＣＰＵ２０４は評価用パラメータ情報設定画面４０の特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２に入力されている値のうちθ座標に関する分散の値（４０２［１］［３］、４０２［２］［３］、・・・、４０２［Ｊ］［３］）を、分散評価用パラメータテーブル２０６３の対応する特徴点分類分散パラメータ２０６３１に含まれる分散σｙ２０６３４に設定する（Ｓ１０５−０４）。
【００３３】
図９に、画面表示クリア処理（Ｓ１０６）の詳細について、フローチャートを示す。ＣＰＵ２０４は、評価用パラメータ情報設定画面４０の評価に必要となる特徴点の総数の下限値を入力及び表示するテキストボックス４０１と、特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２のすべてに空白を設定する（Ｓ１０６−０１）。
【００３４】
図１０に、生体情報登録処理部２０６５の詳細についてフローチャートを示す。まず最初に、ＣＰＵ２０４は生体情報読み取り装置２０の生体情報読み取り部２０１にて利用者の生体情報を読み取る（Ｓ２０１）。
【００３５】
次に、ＣＰＵ２０４は、読み取った生体情報から特徴点を抽出して座標系の成分の値に変換した後、特徴点の種別毎に入力生体情報２０１５の対応する要素（座標Ｘ、座標Ｙ、座標θ）に格納する（Ｓ２０２）。
【００３６】
次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップＳ２０１で読み取った生体情報の特徴点の総数が、評価に必要な特徴点の総数の下限値２０６２１を超えているかどうかをチェックする（Ｓ２０３）。当該ステップＳ２０３において、読み取った生体情報の特徴点の総数が、評価に必要な特徴点の総数の下限値２０６２１を超えていない場合（Ｓ２０３のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、ユーザに生体情報の再入力を促すメッセージを、生体情報読み取り装置１０のステータス表示部１０３に表示し（Ｓ２１０）、前記のステップＳ２０１に遷移する。
【００３７】
一方、前記ステップＳ２０３において、読み取った生体情報の特徴点の総数が、評価に必要な特徴点の総数の下限値２０６２１を超えている場合（Ｓ２０３のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、生体情報テーブル２０６１に個人生体情報２０６１１が１件以上登録されているかどうかをチェックする（Ｓ２０４）。当該ステップＳ２０４において、生体情報テーブル２０６１に個人生体情報２０６１１が１件以上登録されていない場合（Ｓ２０４のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、読み取った入力生体情報２０５１を外部記憶部２０６の生体情報テーブル２０６１に登録する（Ｓ２０９）。
【００３８】
一方、当該ステップＳ２０４において、生体情報テーブル２０６１に個人生体情報２０６１１が１件以上登録されている場合（Ｓ２０４のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、入力生体情報２０５１と、生体情報テーブル２０６１に登録されているすべての個人生体情報２０６１１について、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）、類似度計算処理（Ｓ２０６）、類似度評価処理（Ｓ２０７）を行う。その後、当該一連の処理によって得た類似度をもとに、ＣＰＵ２０４は、生体情報テーブル２０６１に、入力生体情報２０５１と類似度の高い生体情報が登録されているかどうかをチェックする（Ｓ２０８）。当該ステップＳ２０８において、生体情報テーブル２０６１に入力生体情報２０５１と類似度の高い生体情報が登録されていない場合（Ｓ２０８のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、読み取った入力生体情報２０５１を外部記憶部２０６の生体情報テーブル２０６１に登録する（Ｓ２０９）。
【００３９】
一方、前記ステップＳ２０８において、生体情報テーブル２０６１に入力生体情報２０５１と類似度の高い生体情報が登録されている場合（Ｓ２０８のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、ユーザに生体情報を再入力を促すメッセージを生体情報読み取り装置１０のステータス表示部１０３に表示し（Ｓ２１０）、前記のステップＳ２０１に遷移する。
【００４０】
前記の特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）と、類似度計算処理（Ｓ２０６）と、類似度評価処理（Ｓ２０７）によって、ＣＰＵ２０４は、読み取った生体情報と既に登録されている利用者の生体情報の類似度を判定し、類似度が高い場合にはユーザに再入力を促す手段（Ｓ２１０）を有することにより、予め登録されている生体情報と類似度の高い生体情報が登録されることを防止することができるため、本人の生体情報と他人の生体情報を明確に分離することが可能となる。その結果、認証精度の向上を実現できる。
【００４１】
図１１に、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１をセットして初期化する（Ｓ２０５−０１）。
【００４２】
次に、ＣＰＵ２０４は、生体情報テーブル２０６１のｉ番目の個人生体情報２０６１１を表すカウンタｉに１をセットして初期化する（Ｓ２０５−０２）。次に、ＣＰＵ２０４は、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１から、まだ選択されたことのないｋ番目の特徴点Ａを選択する（Ｓ２０５−０３）。
【００４３】
そして、ＣＰＵ２０４は、生体情報テーブル２０６１のｉ番目の個人生体情報２０６１１に含まれるｊ番目の特徴点分類の特徴点集合２０６１１１から、まだ選択されたことのないｎ番目の特徴点Ｂを選択する（Ｓ２０５−０４）。次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップＳ２０５−０３とＳ２０５−０４で選択した特徴点Ａ及び特徴点Ｂについて、座標空間でのユークリッド距離を計算する（Ｓ２０５−０５）。
【００４４】
次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップＳ２０５−０４において、生体情報テーブル２０６１のｉ番目の個人生体情報２０６１１に含まれるｊ番目の特徴点分類の特徴点集合２０６１１１に含まれるすべての特徴点２０６１１１を特徴点Ｂとして選択ずみかどうかをチェックする（Ｓ２０５−０６）。まだ選択していない特徴点２０６１１１が存在する場合（Ｓ２０５−０６のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、前記ステップＳ２０５−０４及びＳ２０５−０６を繰り返す。
【００４５】
一方、前記ステップＳ２０５−０４において、まだ選択していない特徴点２０６１１１が存在する場合（Ｓ２０５−０６のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、ｉ番目の個人生体情報２０６１１を表すカウンタｉに１を加算する。また、ＣＰＵ２０４は、選択済みのｎの値の履歴をクリアする（Ｓ２０５−０７）。
【００４６】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｉが生体情報テーブル２０６１に登録されている個人の数をこえているかどうかをチェックする（Ｓ２０５−０８）。当該ステップＳ２０５−０８において、カウンタｉが生体情報テーブル２０６１に登録されている個人の数をこえていない場合（Ｓ２０５−０８のＮｏ）、前記ステップＳ２０５−０３に遷移する。
【００４７】
一方、当該ステップＳ２０５−０８において、カウンタｉが生体情報テーブル２０６１に登録されている個人の数を超えている場合（Ｓ２０５−０８のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、前記特徴点Ａと特徴点Ｂのユークリッド距離が最小となる特徴点Ａと特徴点Ｂの組み合わせをペアとして対応付けを行い、当該対応付けの結果を生体情報認証装置２０のメモリ２０５などの一次領域に記憶する（Ｓ２０５−０９）。
【００４８】
例えば、入力生体情報Ｉに対して、登録済みの生体情報として個人生体情報Ｘ、Ｙ、Ｚが存在し、入力生体情報Ｉに含まれるある特徴点Ａに対して、個人生体情報Ｘは特徴点Ｂ１、個人生体情報Ｙは特徴点Ｂ２、個人生体情報Ｚは特徴点Ｂ３との距離が最小となった場合、特徴点Ａ−特徴点Ｂ１、特徴点Ａ−特徴点Ｂ２、特徴点Ａ−特徴点Ｂ３がペアとして対応付けられる。当該対応付けは特徴点分類ごとに行う。すなわち、上記の例では特徴点Ａ、特徴点Ｂ１、特徴点Ｂ２、特徴点Ｂ３は同一の特徴点分類に分類されている特徴点であることを意味する。
【００４９】
次に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１を加算する。また、選択済みのｋの値の履歴をクリアする（Ｓ２０５−１０）。次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを越えているかどうかチェックする（Ｓ２０５−１１）。当該ステップＳ２０５−１１において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを越えていない場合（Ｓ２０５−１１のＮｏ）、前記ステップＳ２０５−０２に遷移する。一方、当該ステップＳ２０５−１１において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを越えている場合（Ｓ２０５−１１のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）を終了する。
【００５０】
図１２に、類似度計算処理（Ｓ２０６）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は平均計算処理を行う（Ｓ２０６−０１）。当該処理の詳細については後述する。次に、ＣＰＵ２０４は分散計算処理を行う（Ｓ２０６−０２）。当該処理の詳細については後述する。
【００５１】
図１３に、平均計算処理（Ｓ２０６−０１）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１をセットして初期化する（Ｓ２０６−０１−０１）。
【００５２】
次に、ＣＰＵ２０４は、ｋ番目の特徴点を表すカウンタｋに１をセットして初期化する（Ｓ２０６−０１−０２）。次に、ＣＰＵ２０４は、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１から、ｋ番目の特徴点Ａを選択する（Ｓ２０６−０１−０３）。
【００５３】
そして、ＣＰＵ２０４は、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）で一次領域に格納したペア情報をもとに、前記ステップ（Ｓ２０６−０１−０４）で選択した入力生体情報の特徴点Ａとペアとなる生体情報テーブル２０６１に含まれる特徴点Ｂを選択する（Ｓ２０６−０１−０３）。
【００５４】
次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップ（Ｓ２０６−０１−０３）で選択した特徴点Ａの各座標系の成分の値と、前記ステップ（Ｓ２０６−０１−０４）で選択した特徴点Ｂの各座標の成分の値について、Ｘ座標／Ｙ座標／θ座標ごとに差の絶対値を計算し、一次領域ＡＶＧ［ｊ］［１］／ＡＶＧ［ｊ］［２］／ＡＶＧ［ｊ］［３］に値を累積する（Ｓ２０６−０１−０５）。次に、ＣＰＵ２０４はｋ番目の特徴点を表すカウンタｋに１を加算する（Ｓ２０６−０１−０６）。
【００５５】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えているかどうかをチェックする（Ｓ２０６−０１−０７）。当該ステップＳ２０６−０１−０７において、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えてない場合（Ｓ２０６−０１−０７のＮｏ）、前記ステップＳ２０６−０１−０３に遷移する。
【００５６】
一方、当該ステップＳ２０６−０１−０７において、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えている場合（Ｓ２０６−０１−０７のＹｅｓ）、Ｘ座標／Ｙ座標／θ座標ごとに平均値を計算するため、ＣＰＵ２０４は、一次領域ＡＶＧ［ｊ］［１］／ＡＶＧ［ｊ］［２］／ＡＶＧ［ｊ］［３］に累積されている値を、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋで除算し、除算した結果を一次領域ＡＶＧ［ｊ］［１］／ＡＶＧ［ｊ］［２］／ＡＶＧ［ｊ］［３］に格納する（Ｓ２０６−０１−０８）。次に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１を加算する（Ｓ２０６−０１−０９）。
【００５７】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えているかどうかチェックする（Ｓ２０６−０１−１０）。当該ステップＳ２０６−０１−１０において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えていない場合（Ｓ２０６−０１−１０のＮｏ）、前記ステップＳ２０６−０１−０２へ遷移する。一方、当該ステップＳ２０６−０１−１０において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えている場合（Ｓ２０６−０１−１０のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４、は平均計算処理（Ｓ２０６−０１）を終了する。
【００５８】
図１４に、分散計算処理（Ｓ２０６−０２）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１をセットして初期化する（Ｓ２０６−０２−０１）。
【００５９】
次に、ＣＰＵ２０４は、ｋ番目の特徴点を表すカウンタｋに１をセットして初期化する（Ｓ２０６−０２−０２）。次に、ＣＰＵ２０４は、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１から、ｋ番目の特徴点Ａを選択する（Ｓ２０６−０２−０３）。
【００６０】
そして、ＣＰＵ２０４は、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）で一次領域に格納したペア情報をもとに、前記ステップ（Ｓ２０６−０２−０３）で選択した入力生体情報の特徴点Ａとペアとなる、生体情報テーブル２０６１に含まれる特徴点Ｂを選択する（Ｓ２０６−０２−０４）。
【００６１】
次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップ（Ｓ２０６−０２−０３）で選択した特徴点Ａの各座標系の成分の値と、前記ステップ（Ｓ２０６−０２−０４）で選択した特徴点Ｂの各座標の成分の値について、Ｘ座標／Ｙ座標／θ座標ごとに、差の絶対値と平均値との差の二乗を計算し、一次領域ＤＩＳＴ［ｊ］［１］／ＤＩＳＴ［ｊ］［２］／ＤＩＳＴ［ｊ］［３］に値を累積する（Ｓ２０６−０２−０５）。次に、ＣＰＵ２０４は、ｋ番目の特徴点を表すカウンタｋに１を加算する（Ｓ２０６−０２−０６）。
【００６２】
そして、ＣＰＵ２０４は、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えているかどうかをチェックする（Ｓ２０６−０２−０７）。当該ステップＳ２０６−０２−０７において、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えてない場合（Ｓ２０６−０２−０７のＮｏ）、前記ステップＳ２０６−０２−０３に遷移する。
【００６３】
一方、当該ステップＳ２０６−０２−０７において、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えている場合（Ｓ２０６−０２−０７のＹｅｓ）、Ｘ座標／Ｙ座標／θ座標ごとに分散を計算するため、ＣＰＵ２０４は、一次領域ＤＩＳＴ ［ｊ］［１］／ＤＩＳＴ［ｊ］［２］／ＤＩＳＴ［ｊ］［３］に累積されている値を、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋでそれぞれ除算し、除算した結果を一次領域ＤＩＳＴ［ｊ］［１］／ＡＶＧ［ｊ］［２］／ＡＶＧ［ｊ］［３］に格納する（Ｓ２０６−０２−０８）。次に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１を加算する（Ｓ２０６−０２−０９）。
【００６４】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えているかどうかチェックする（Ｓ２０６−０２−１０）。当該ステップＳ２０６−０１−１０において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えていない場合（Ｓ２０６−０２−１０のＮｏ）、前記ステップＳ２０６−０２−０２へ遷移する。 一方、当該ステップＳ２０６−０２−１０において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えている場合（Ｓ２０６−０２−１０のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、分散計算処理（Ｓ２０６−０２）を終了する。
【００６５】
図１５に、類似度評価処理（Ｓ２０７）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１をセットして初期化する（Ｓ２０７−０１）。
【００６６】
次に、ＣＰＵ２０４は、分散評価用パラメータテーブル（２０６３）からｊ番目の特徴点分類のＸ座標／Ｙ座標／θ座標の特徴点分類別分散パラメータＰＡＲＡＭ２［ｊ］［１］／ＰＡＲＡＭ２［ｊ］［２］／ＰＡＲＡＭ２［ｊ］［３］をメモリに読み込む（Ｓ２０７−０２）。次に、ＣＰＵ２０４は図１４のステップＳ２０６−０２−０８で一次領域ＤＩＳＴ［ｊ］［１］／ＤＩＳＴ［ｊ］［２］／ＤＩＳＴ［ｊ］［３］に格納したｊ番目の特徴点分類のＸ座標／Ｙ座標／θ座標の分散をメモリに読み込む（Ｓ２０７−０３）。
【００６７】
そして、ＣＰＵ２０４は、「ＤＩＳＴ［ｊ］［１］の値がＰＡＲＡＭ２［ｊ］［１］の値以下である」「ＤＩＳＴ［ｊ］［２］の値がＰＡＲＡＭ２［ｊ］［２］の値以下である」「ＤＩＳＴ［ｊ］［３］の値がＰＡＲＡＭ２［ｊ］［３］の値以下である」をすべて満たすかどうかをチェックする（Ｓ２０７−０４）。当該ステップＳ２０７−０４において、前記の３つの条件を１つでも満足しない場合（Ｓ２０７−０４のＮｏ）、後述のステップＳ２０７−０８に遷移する。一方、ステップＳ２０７−０４において、前記の３つの条件をすべて満足する場合（Ｓ２０７−０４のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４はｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１を加算する（Ｓ２０７−０５）。
【００６８】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えているかどうかチェックする（Ｓ２０７−０６）。当該ステップＳ２０７−０６において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えていない場合（Ｓ２０７−０６のＮｏ）、前記ステップＳ２０７−０２へ遷移する。
【００６９】
一方、当該ステップＳ２０７−０６において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えている場合（Ｓ２０７−０６のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、入力された生体情報と類似度の高い生体情報が生体情報テーブル（２０６１）に既に登録されていると判定し（Ｓ２０７−０７）、類似度判定処理（Ｓ２０７）を終了する。
【００７０】
ステップＳ２０７−０４において、前記の３つの条件を１つでも満足しない場合（Ｓ２０７−０４のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、入力された生体情報と類似度の高い生体情報が生体情報テーブル（２０６１）に登録されていないと判定し（Ｓ２０７−０８）、類似度判定処理（Ｓ２０７）を終了する。
【００７１】
なお、ステップＳ２０７−０７において、入力された生体情報と類似度の高い生体情報が生体情報テーブル（２０６１）に既に登録されていると判定された場合には、ＣＰＵ２０４は、生体情報読み取り部１０２が読み取った部位とは異なる部位による生体情報の登録を利用者に対して促す。
【００７２】
このように、生体情報読み取り部１０２が、被認証者である利用者の生体情報である第１の生体情報を読み取り、ＣＰＵ２０４（生体情報登録部）が、生体情報読み取り部１０２が読み取った第１の生体情報の中から複数の第１の特徴点を抽出し、抽出した第１の特徴点を所定の座標系の各成分の値に変換し、ＣＰＵ２０４（類似度算出部）が、生体情報登録部が変換した複数の第１の特徴点の各成分の値と、第１の生体情報が有する複数の第１の特徴点との間で比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報テーブル２０６１が記憶する複数の第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求め、ＣＰＵ２０４（類似度評価部）が、類似度算出部が算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、第１の生体情報を生体情報テーブル２０６１に登録させるので、他人受入が発生する生体情報を予め除去することができる。すなわち、予め登録されている生体情報と類似度の高い生体情報が登録されることを防止することができるため、本人の生体情報と他人の生体情報を明確に分離することが可能となる。その結果、認証精度の向上を実現できる。
【００７３】
なお、本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。例えば、生体情報読み取り装置１０と生体情報認証装置２０とを物理的に１つの装置として構成する等、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を変更したり、構成要素を適宜組み合わせても良い。
【００７４】
また、上述した各処理は、生体情報読み取り部１０２、ＣＰＵ２０４（生体情報登録部）、ＣＰＵ２０４（類似度算出部）、およびＣＰＵ２０４（類似度評価部）の各機能を実現するためのプログラムにより実行される。これらのプログラムは、例えば、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしては、ＣＰＵ２０４が外部記憶部２０６からこれらのプログラムを読み出して実行することにより、上記各部が主記憶装置上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００７５】
上述したプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供することも可能である。さらに、これらのプログラムを、ネットワーク経由でダウンロードさせて提供し、または配布するように構成してもよい。
【符号の説明】
【００７６】
１０ 生体情報読み取り装置
１０１ 通信Ｉ／Ｆ部（生体情報読み取り装置）
１０２ 生体情報読み取り部
１０３ ステータス表示部
２０ 生体認証装置
２０１ 通信Ｉ／Ｆ部（生体認証装置）
２０２ 入力部
２０３ 出力部
２０４ ＣＰＵ
２０５ メモリ
２０６ 外部記憶部
３０ 通信回路
４０ 評価用パラメータ情報設定画面
４０１ 評価に必要となる特徴点の総数の下限値
４０２ 特徴点分類別分散パラメータ
４１０ クリアボタン
４１１ 登録ボタン
２０５１ 入力生体情報
２０５１１ 入力特徴点集合
２０５１１１ 入力特徴点
２０５１１２ 入力特徴点の座標Ｘ
２０５１１３ 入力特徴点の座標Ｙ
２０５１１４ 入力特徴点の隆線方向θ
２０６１ 生体情報テーブル
２０６１１ 個人生体情報
２０６１１１ 特徴点集合
２０６１１１１ 特徴点
２０６１１１２ 特徴点の座標X
２０６１１１３ 特徴点の座標Y
２０６１１１４ 特徴点の座標θ
２０６２ 特徴点数評価用パラメータ
２０６２１ 評価に必要となる特徴点の総数の下限値
２０６３ 分散評価用パラメータテーブル
２０６３１ 特徴点分類別分散パラメータ
２０６３２ 特徴点分類別分散パラメータの座標Xの分散σｘ
２０６３３ 特徴点分類別分散パラメータの座標Yの分散σｙ
２０６３４ 特徴点分類別分散パラメータの座標θの分散σθ
２０６４ 評価用パラメータ情報登録処理部
２０６５ 生体情報登録処理部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、指紋や指静脈等の生体情報を利用した認証における生体情報登録方法、生体情報登録プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体認証の精度を評価する指標には大きく他人受入率と本人拒否率がある。前者の他人受入率とは、入力された他人の生体情報と認証装置に登録されている本人の生体情報を照合した結果、一致していると判断され、誤って認証が許可されてしまう割合である。一方、後者の本人拒否率とは、入力された本人の生体情報と認証装置に登録されている本人の生体情報を照合したにも関わらず、不一致と判断され、認証を拒否されてしまう割合である。一般的に他人受入率と本人拒否率はトレードオフの関係にあるため、一方を低くすることにより、他方は高くなる。実運用にあたっては、他人受入率を低くして一定のセキュリティレベルを保ちながら、本人拒否率が許容できる値となるよう照合時の閾値等を設定して利便性を確保する必要がある。
【０００３】
他人受入率と本人拒否率のバランスを保つためには、認証に使用する生体情報の品質を向上させたり、本人の生体情報と他人の生体情報が明確に分離可能となるような閾値等を設定するアルゴリズムを採用し、認証の精度を向上させる必要がある。これらに関する従来の技術としては、下記の文献が存在する。
【０００４】
認証に使用する生体情報の品質を向上させる技術には、特許文献１及び特許文献２が存在する。特許文献１には、登録済みの指静脈と読み取った指静脈との相違度及び鮮明度を算出し、相違度及び鮮明度の組み合わせをもとに指静脈認証に適しているかどうか適正度を判定し、適正でないと判定された場合にはユーザに再登録を促すものが開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、新規に入力された生体情報が予め登録されている生体情報と一致したとき、新規に登録された生体情報の特徴点データの個数が予め登録された生体情報の特徴点データの個数以上である場合、または、新規に登録された生体情報がその登録時点から所定の期間が経過しておりかつ新規に登録された生体情報の特徴点データの個数が基準個数以上であった場合に、予め登録された当該生体情報に代わって新規に入力された生体情報を登録することで生体情報を更新するものが開示されている。
【０００６】
さらに、本人の生体情報と他人の生体情報を分離するために最適な閾値を設定するアルゴリズムとしては、特許文献３が存在する。特許文献３には、生体情報の認証時に複数の生体情報が本人候補と判定された場合、他人の生体情報が本人候補と判定されないように類似度の判定に使用する閾値を更新するものが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−７９４４８号公報
【特許文献２】特開２００８−６５５７２号公報
【特許文献３】特開２００８−２４３０５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１〜３に開示されているいずれの技術においても、本人の生体情報との類似度が非常に高い他人の生体情報が登録された場合には本人の生体情報と他人の生体情報を明確に分離することが困難となるため、他人受入が発生する可能性が高くなるといった課題がある。こうした状況を改善するため、閾値等を厳しくして他人受入率を低く保とうとすると、本人拒否率が高くなり、利用者の利便性が犠牲となる。特に、閾値による分離では本人の生体情報と他人の生体情報の類似度が非常に高い場合、本人と他人を明確に分離できる閾値が存在しないため、最適な閾値の設定が困難となる。こうした課題を解決する構成等について、特許文献１〜３には開示されていない。
【０００９】
本発明の目的は、本人の生体情報と類似度が高い他人の生体情報が登録される可能性がある認証において、他人受入が発生する生体情報を予め除去することで認証精度の向上を実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる生体情報登録方法は、被認証者の生体情報である第１の生体情報を読み取る生体情報読取ステップと、前記生体情報読取ステップにおいて読み取った前記第１の生体情報の中から複数の前記第１の特徴点を抽出し、抽出した前記第１の特徴点を前記所定の座標系の各成分の値に変換する生体情報登録ステップと、前記生体情報登録ステップにおいて変換した複数の前記第１の特徴点の各成分の値と、前記第１の生体情報が有する複数の第１の特徴点との間で比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報記憶部が記憶する複数の前記第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求める類似度算出ステップと、前記類似度算出ステップにおいて算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ前記成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、前記第１の生体情報を前記生体情報記憶部に登録させる類似度評価ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上記生体情報登録方法をコンピュータに実行させるための生体情報登録プログラム、およびこれを格納した記録媒体である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、予め登録されている生体情報と類似度の高い生体情報が登録されることを防止することができるため、本人の生体情報と他人の生体情報を明確に分離することが可能となる。その結果、認証精度の向上を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に関する生体情報認証システムの実施の形態を示すシステム構成ブロック図である。
【図２】類似度を評価するために必要なパラメータを利用者が入力する際のインタフェースとなる画面の一例を示す図である。
【図３】生体情報読み取り部から読み取った利用者の生体情報のデータ構造を示す図である。
【図４】生体情報認証システムに既に登録されている利用者の生体情報のデータ構造を示す図である。
【図５】入力された生体情報と、既に登録されている生体情報との類似度を計算して評価する際に使用するパラメータのデータ構造を示す図である。
【図６】外部記憶装置に格納されるデータ及び処理プログラムを示す図である。
【図７】評価用パラメータ情報登録処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図８】評価用パラメータ情報登録処理から呼び出されるパラメータ情報登録処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図９】評価用パラメータ情報登録処理から呼び出される画面クリア処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１０】生体情報登録処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１１】生体情報登録処理から呼び出される特徴点対応付け処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１２】生体情報登録処理から呼び出される類似度計算処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１３】類似度計算処理から呼び出される平均値計算処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１４】類似度計算処理から呼び出される分散計算処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図１５】生体情報登録処理から呼び出される類似度評価処理の処理内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる生体情報登録方法、生体情報登録プログラム、及び記録媒体の実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
図１に、本実施の形態における生体情報認証システムの構成例を示す。本システムは、生体情報の読み取りを行う生体情報読み取り装置１０と、読み取った生体情報の認証を行う生体情報認証装置２０を有し、生体情報読み取り装置１０と生体情報認証装置２０が通信回線３０によって接続される。
【００１６】
生体情報読み取り装置１０は、通信Ｉ／Ｆ部１０１と、生体情報読み取り部１０２と、ステータス表示部１０３とを備える。通信Ｉ／Ｆ部１０１は、生体情報読み取り装置１０から生体情報認証装置２０へ指紋や指静脈等の生体情報を送信したり、生体情報認証装置２０から生体情報読み取り装置１０へ送信された情報を受信したりするために使用するインタフェースである。生体情報読み取り部１０２は、利用者の生体情報を読み取る手段であり、例えば、指紋センサや静脈センサにより構成すれば良い。ステータス表示部１０３は、利用者に対して各種情報を伝達する手段であり、例えば、液晶表示やＬＥＤランプなどで構成すれば良い。
【００１７】
生体情報認証装置２０は、通信Ｉ／Ｆ部２０１と、入力部２０２と、出力部１０３と、ＣＰＵ２０４と、メモリ２０５と、外部記憶部２０６とを備える。通信Ｉ／Ｆ部２０１は、生体情報読み取り装置１０が備える通信Ｉ／Ｆ部１０１と同様、生体情報読み取り装置１０から送信された生体情報を受信したり、生体情報読み取り装置１０のステータス表示部１０３に表示したい情報を送信したりするために使用するインタフェースである。入力部２０２及び出力部２０３は、生体情報認証装置２０に対する各種情報を入出力に利用する。例えば、入力部２０２は、キーボードやマウス、出力部２０３は液晶ディスプレイで構成すれば良い。外部記憶部２０６には、処理プログラムや既に登録済みの利用者の生体情報などが格納されている。ＣＰＵ２０４は、外部記憶部２０６に格納されている処理プログラムをメモリ２０５に読み込んで実行する。
【００１８】
通信回線３０は、生体情報読取装置１０と生体情報認証装置２０の間で行われる各種情報の送受信に利用する回線である。
【００１９】
図２に、生体情報認証装置２０の出力部２０３に表示される評価用パラメータ情報設定画面４０の一例を示す。評価用パラメータ情報設定画面４０は、利用者の生体情報を登録する際、生体情報読み取り部１０２から読み取った利用者の生体情報と、外部記憶装置２０６に格納されている登録済みの生体情報の類似度を計算して評価する場合に必要となる各種パラメータを設定するため画面である。評価用パラメータ情報設定画面４０は、評価に必要となる特徴点の総数の下限値を入力及び表示するテキストボックス４０１と、特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２と、テキストボックス４０１及び４０２に入力された全ての値をクリアするクリアボタン４１０と、テキストボックスに入力された値を評価用パラメータ情報として登録する登録ボタン４１１で構成される。特徴点分類別分散パラメータを入力するテキストボックス４０２は、特徴点の分類（例えば、指紋の場合には三角州や端点、分岐点、中心点などの特徴点の種別）及び座標（Ｘ座標、Ｙ座標、θ座標）ごとに設けられる。テキストボックスへの入力やボタンの押下は、図１に示した入力部２０２によって行われる。
【００２０】
図３に、生体情報読み取り部１０２から読み取った利用者の生体情報のデータ構造を示す。生体情報読み取り部１０２から読み取った利用者の生体情報は、特徴点を抽出した後、各座標の成分に変換して数値化する。例えば、本実施例では水平方向の位置を示す座標Ｘ２０５１１２、垂直方向の位置を示す座標Ｙ２０５１１３、隆線方向を示す座標θ２０５１１４に変換する。入力特徴点２０５１１１は、座標Ｘ２０５１１２、座標Ｙ２０５１１３、座標θ２０５１１４の組であり、任意の１つの特徴点を表す。入力特徴点集合２０５１１は、複数の入力特徴点２０５１１１を特徴点の分類別でひとまとまりにした集合である。例えば、図３に示すとおり、特徴点の分類がＪ個存在する場合、Ｊ個の入力特徴点集合２０５１１が存在する。入力生体情報はＪ個の入力特徴点集合２０５１１の集合であり、生体情報読み取り部１０２から読み取った利用者の生体情報に含まれるすべての特徴点の集合を表す。
【００２１】
図４に、既に登録されている利用者の生体情報のデータ構造を示す。入力特徴点と同様、任意の１つの特徴点を水平方向の位置を示す座標Ｘ２０６１１１２、垂直方向の位置を示す座標Ｙ２０６１１１３、隆線方向を示す座標θ２０６１１１４で表す。特徴点２０６１１１１は、水平方向の位置を示す座標Ｘ２０６１１１２、垂直方向の位置を示す座標Ｙ２０６１１１３、隆線方向を示す座標θ２０６１１１４の組であり、任意の１つの特徴点を表す。特徴点集合２０６１１１は、複数の特徴点２０６１１１１を特徴点の分類別でひとまとまりにした集合である。例えば、図４に示すとおり特徴点の分類がＪ個存在する場合、Ｊ個の特徴点集合２０６１１１が存在する。個人生体情報２０６１１はＪ個の特徴点集合２０６１１１の集合であり、既に登録されている利用者のうち、任意の利用者（個人）の生体情報に含まれるすべての特徴点の集合を表す。生体情報テーブル２０６１は、個人生体情報２０６１１の集合であり、既に登録されているすべての利用者の生体情報に含まれる特徴点を表す。
【００２２】
図５に、入力された生体情報と既に登録されている生体情報との類似度を計算して評価する際に使用するパラメータのデータ構造を示す。当該パラメータは、図２に示した評価用パラメータ情報設定画面にて入力して登録されたデータである。
【００２３】
特徴点数評価用パラメータ２０６２は、類似度の評価にあたって入力された生体情報において最低限必要となる特徴点の数の下限値２０６２１で構成され、図２に示した評価に必要となる特徴点の総数の下限値を入力するテキストボックス４０１に入力された値が登録される。
【００２４】
分散評価用パラメータテーブル２０６３は、類似度の評価において閾値として使用する分散の値で構成され、特徴点の分類（例えば、指紋の場合には三角州や端点、分岐点、中心点などの特徴点の種別）及び座標（Ｘ座標、Ｙ座標、θ座標）ごとに閾値が存在する。特徴点分類別分散パラメータ２０６３１はＸ座標の閾値である分散σｘ２０６３２、Ｙ座標の閾値である分散σｙ２０６３３、θ座標の閾値である分散σθ２０６３４の組であり、任意の特徴点の分類において評価に使用する閾値を表す。分散評価用パラメータテーブル２０６３は、すべての特徴点分類別分散パラメータ２０６３１の集合である。例えば、図５に示すとおり、特徴点の分類がＪ個存在する場合、Ｊ個の特徴点分類別分散パラメータ２０６３１の集合となる。
【００２５】
図６に、外部記憶部１０６に格納されるデータ及び処理プログラムを示す。外部記憶部１０６に格納されるデータは、既に登録されている利用者の生体情報であって、入力された生体情報との間で比較対象となる生体情報である生体情報テーブル２０６１と、類似度の評価で使用する特徴点数評価用パラメータ２０６２と、分散評価用パラメータテーブル２０６３である。外部記憶部１０６に格納される処理プログラムは、評価用パラメータ情報登録処理部２０６４と、生体情報登録処理部２０６５である。
【００２６】
図７に、評価用パラメータ情報登録処理２０６４の詳細についてフローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、生体情報認証装置２０の出力部２０３に評価用パラメータ情報設定画面４０を表示する（Ｓ１０１）。
【００２７】
次に、ＣＰＵ２０４は、生体情報認証装置２０の外部記憶部２０６に格納されている特徴点数評価用パラメータ２０６２と分散評価用パラメータテーブル２０６３の値をメモリに読み込み、当該値を評価用パラメータ情報設定画面４０の対応するテキストボックス４０１及び４０２に表示する（Ｓ１０２）。
【００２８】
次に、ＣＰＵ２０４は、ユーザによってクリアボタン４１０または登録ボタン４１１のクリックが行われたかどうかをチェックする（Ｓ１０３、Ｓ１０４）。いずれのボタンもクリックされていない場合（Ｓ１０３がＮｏ、かつ、Ｓ１０４がＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、クリアボタン４１０及び登録ボタン４１１のクリックが行われたかどうかのチェックを繰り返す。Ｓ１０４において登録ボタンのクリックが検知された場合（Ｓ１０４のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、パラメータ情報処理登録処理を行う（Ｓ１０５）。Ｓ１０３においてクリアボタンのクリックが検知された場合（Ｓ１０３のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、画面表示クリア処理を行う（Ｓ１０６）。
【００２９】
図８に、パラメータ情報登録処理（Ｓ１０５）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、評価用パラメータ情報設定画面４０の評価に必要となる特徴点の総数の下限値を入力及び表示するテキストボックス４０１に入力されている値を、特徴点数評価用パラメータ２０６２の評価に必要となる特徴点の総数の下限値１０６２１に設定する（Ｓ１０５−０１）。
【００３０】
次に、ＣＰＵ２０４は、評価用パラメータ情報設定画面４０の特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２に入力されている値のうちＸ座標に関する分散の値（４０２［１］［１］、４０２［２］［１］、・・・、４０２［Ｊ］［１］）を、分散評価用パラメータテーブル２０６３の対応する特徴点分類分散パラメータ２０６３１に含まれる分散σｘ２０６３２に設定する（Ｓ１０５−０２）。
【００３１】
次に、ＣＰＵ２０４は、評価用パラメータ情報設定画面４０の特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２に入力されている値のうちＹ座標に関する分散の値（４０２［１］［２］、４０２［２］［２］、・・・、４０２［Ｊ］［２］）を、分散評価用パラメータテーブル２０６３の対応する特徴点分類分散パラメータ２０６３１に含まれる分散σｙ２０６３３に設定する（Ｓ１０５−０３）。
【００３２】
次に、ＣＰＵ２０４は評価用パラメータ情報設定画面４０の特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２に入力されている値のうちθ座標に関する分散の値（４０２［１］［３］、４０２［２］［３］、・・・、４０２［Ｊ］［３］）を、分散評価用パラメータテーブル２０６３の対応する特徴点分類分散パラメータ２０６３１に含まれる分散σｙ２０６３４に設定する（Ｓ１０５−０４）。
【００３３】
図９に、画面表示クリア処理（Ｓ１０６）の詳細について、フローチャートを示す。ＣＰＵ２０４は、評価用パラメータ情報設定画面４０の評価に必要となる特徴点の総数の下限値を入力及び表示するテキストボックス４０１と、特徴点分類別分散パラメータを入力及び表示するテキストボックス４０２のすべてに空白を設定する（Ｓ１０６−０１）。
【００３４】
図１０に、生体情報登録処理部２０６５の詳細についてフローチャートを示す。まず最初に、ＣＰＵ２０４は生体情報読み取り装置２０の生体情報読み取り部２０１にて利用者の生体情報を読み取る（Ｓ２０１）。
【００３５】
次に、ＣＰＵ２０４は、読み取った生体情報から特徴点を抽出して座標系の成分の値に変換した後、特徴点の種別毎に入力生体情報２０１５の対応する要素（座標Ｘ、座標Ｙ、座標θ）に格納する（Ｓ２０２）。
【００３６】
次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップＳ２０１で読み取った生体情報の特徴点の総数が、評価に必要な特徴点の総数の下限値２０６２１を超えているかどうかをチェックする（Ｓ２０３）。当該ステップＳ２０３において、読み取った生体情報の特徴点の総数が、評価に必要な特徴点の総数の下限値２０６２１を超えていない場合（Ｓ２０３のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、ユーザに生体情報の再入力を促すメッセージを、生体情報読み取り装置１０のステータス表示部１０３に表示し（Ｓ２１０）、前記のステップＳ２０１に遷移する。
【００３７】
一方、前記ステップＳ２０３において、読み取った生体情報の特徴点の総数が、評価に必要な特徴点の総数の下限値２０６２１を超えている場合（Ｓ２０３のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、生体情報テーブル２０６１に個人生体情報２０６１１が１件以上登録されているかどうかをチェックする（Ｓ２０４）。当該ステップＳ２０４において、生体情報テーブル２０６１に個人生体情報２０６１１が１件以上登録されていない場合（Ｓ２０４のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、読み取った入力生体情報２０５１を外部記憶部２０６の生体情報テーブル２０６１に登録する（Ｓ２０９）。
【００３８】
一方、当該ステップＳ２０４において、生体情報テーブル２０６１に個人生体情報２０６１１が１件以上登録されている場合（Ｓ２０４のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、入力生体情報２０５１と、生体情報テーブル２０６１に登録されているすべての個人生体情報２０６１１について、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）、類似度計算処理（Ｓ２０６）、類似度評価処理（Ｓ２０７）を行う。その後、当該一連の処理によって得た類似度をもとに、ＣＰＵ２０４は、生体情報テーブル２０６１に、入力生体情報２０５１と類似度の高い生体情報が登録されているかどうかをチェックする（Ｓ２０８）。当該ステップＳ２０８において、生体情報テーブル２０６１に入力生体情報２０５１と類似度の高い生体情報が登録されていない場合（Ｓ２０８のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、読み取った入力生体情報２０５１を外部記憶部２０６の生体情報テーブル２０６１に登録する（Ｓ２０９）。
【００３９】
一方、前記ステップＳ２０８において、生体情報テーブル２０６１に入力生体情報２０５１と類似度の高い生体情報が登録されている場合（Ｓ２０８のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、ユーザに生体情報を再入力を促すメッセージを生体情報読み取り装置１０のステータス表示部１０３に表示し（Ｓ２１０）、前記のステップＳ２０１に遷移する。
【００４０】
前記の特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）と、類似度計算処理（Ｓ２０６）と、類似度評価処理（Ｓ２０７）によって、ＣＰＵ２０４は、読み取った生体情報と既に登録されている利用者の生体情報の類似度を判定し、類似度が高い場合にはユーザに再入力を促す手段（Ｓ２１０）を有することにより、予め登録されている生体情報と類似度の高い生体情報が登録されることを防止することができるため、本人の生体情報と他人の生体情報を明確に分離することが可能となる。その結果、認証精度の向上を実現できる。
【００４１】
図１１に、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１をセットして初期化する（Ｓ２０５−０１）。
【００４２】
次に、ＣＰＵ２０４は、生体情報テーブル２０６１のｉ番目の個人生体情報２０６１１を表すカウンタｉに１をセットして初期化する（Ｓ２０５−０２）。次に、ＣＰＵ２０４は、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１から、まだ選択されたことのないｋ番目の特徴点Ａを選択する（Ｓ２０５−０３）。
【００４３】
そして、ＣＰＵ２０４は、生体情報テーブル２０６１のｉ番目の個人生体情報２０６１１に含まれるｊ番目の特徴点分類の特徴点集合２０６１１１から、まだ選択されたことのないｎ番目の特徴点Ｂを選択する（Ｓ２０５−０４）。次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップＳ２０５−０３とＳ２０５−０４で選択した特徴点Ａ及び特徴点Ｂについて、座標空間でのユークリッド距離を計算する（Ｓ２０５−０５）。
【００４４】
次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップＳ２０５−０４において、生体情報テーブル２０６１のｉ番目の個人生体情報２０６１１に含まれるｊ番目の特徴点分類の特徴点集合２０６１１１に含まれるすべての特徴点２０６１１１を特徴点Ｂとして選択ずみかどうかをチェックする（Ｓ２０５−０６）。まだ選択していない特徴点２０６１１１が存在する場合（Ｓ２０５−０６のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、前記ステップＳ２０５−０４及びＳ２０５−０６を繰り返す。
【００４５】
一方、前記ステップＳ２０５−０４において、まだ選択していない特徴点２０６１１１が存在する場合（Ｓ２０５−０６のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、ｉ番目の個人生体情報２０６１１を表すカウンタｉに１を加算する。また、ＣＰＵ２０４は、選択済みのｎの値の履歴をクリアする（Ｓ２０５−０７）。
【００４６】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｉが生体情報テーブル２０６１に登録されている個人の数をこえているかどうかをチェックする（Ｓ２０５−０８）。当該ステップＳ２０５−０８において、カウンタｉが生体情報テーブル２０６１に登録されている個人の数をこえていない場合（Ｓ２０５−０８のＮｏ）、前記ステップＳ２０５−０３に遷移する。
【００４７】
一方、当該ステップＳ２０５−０８において、カウンタｉが生体情報テーブル２０６１に登録されている個人の数を超えている場合（Ｓ２０５−０８のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、前記特徴点Ａと特徴点Ｂのユークリッド距離が最小となる特徴点Ａと特徴点Ｂの組み合わせをペアとして対応付けを行い、当該対応付けの結果を生体情報認証装置２０のメモリ２０５などの一次領域に記憶する（Ｓ２０５−０９）。
【００４８】
例えば、入力生体情報Ｉに対して、登録済みの生体情報として個人生体情報Ｘ、Ｙ、Ｚが存在し、入力生体情報Ｉに含まれるある特徴点Ａに対して、個人生体情報Ｘは特徴点Ｂ１、個人生体情報Ｙは特徴点Ｂ２、個人生体情報Ｚは特徴点Ｂ３との距離が最小となった場合、特徴点Ａ−特徴点Ｂ１、特徴点Ａ−特徴点Ｂ２、特徴点Ａ−特徴点Ｂ３がペアとして対応付けられる。当該対応付けは特徴点分類ごとに行う。すなわち、上記の例では特徴点Ａ、特徴点Ｂ１、特徴点Ｂ２、特徴点Ｂ３は同一の特徴点分類に分類されている特徴点であることを意味する。
【００４９】
次に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１を加算する。また、選択済みのｋの値の履歴をクリアする（Ｓ２０５−１０）。次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを越えているかどうかチェックする（Ｓ２０５−１１）。当該ステップＳ２０５−１１において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを越えていない場合（Ｓ２０５−１１のＮｏ）、前記ステップＳ２０５−０２に遷移する。一方、当該ステップＳ２０５−１１において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを越えている場合（Ｓ２０５−１１のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）を終了する。
【００５０】
図１２に、類似度計算処理（Ｓ２０６）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は平均計算処理を行う（Ｓ２０６−０１）。当該処理の詳細については後述する。次に、ＣＰＵ２０４は分散計算処理を行う（Ｓ２０６−０２）。当該処理の詳細については後述する。
【００５１】
図１３に、平均計算処理（Ｓ２０６−０１）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１をセットして初期化する（Ｓ２０６−０１−０１）。
【００５２】
次に、ＣＰＵ２０４は、ｋ番目の特徴点を表すカウンタｋに１をセットして初期化する（Ｓ２０６−０１−０２）。次に、ＣＰＵ２０４は、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１から、ｋ番目の特徴点Ａを選択する（Ｓ２０６−０１−０３）。
【００５３】
そして、ＣＰＵ２０４は、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）で一次領域に格納したペア情報をもとに、前記ステップ（Ｓ２０６−０１−０４）で選択した入力生体情報の特徴点Ａとペアとなる生体情報テーブル２０６１に含まれる特徴点Ｂを選択する（Ｓ２０６−０１−０３）。
【００５４】
次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップ（Ｓ２０６−０１−０３）で選択した特徴点Ａの各座標系の成分の値と、前記ステップ（Ｓ２０６−０１−０４）で選択した特徴点Ｂの各座標の成分の値について、Ｘ座標／Ｙ座標／θ座標ごとに差の絶対値を計算し、一次領域ＡＶＧ［ｊ］［１］／ＡＶＧ［ｊ］［２］／ＡＶＧ［ｊ］［３］に値を累積する（Ｓ２０６−０１−０５）。次に、ＣＰＵ２０４はｋ番目の特徴点を表すカウンタｋに１を加算する（Ｓ２０６−０１−０６）。
【００５５】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えているかどうかをチェックする（Ｓ２０６−０１−０７）。当該ステップＳ２０６−０１−０７において、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えてない場合（Ｓ２０６−０１−０７のＮｏ）、前記ステップＳ２０６−０１−０３に遷移する。
【００５６】
一方、当該ステップＳ２０６−０１−０７において、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えている場合（Ｓ２０６−０１−０７のＹｅｓ）、Ｘ座標／Ｙ座標／θ座標ごとに平均値を計算するため、ＣＰＵ２０４は、一次領域ＡＶＧ［ｊ］［１］／ＡＶＧ［ｊ］［２］／ＡＶＧ［ｊ］［３］に累積されている値を、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋで除算し、除算した結果を一次領域ＡＶＧ［ｊ］［１］／ＡＶＧ［ｊ］［２］／ＡＶＧ［ｊ］［３］に格納する（Ｓ２０６−０１−０８）。次に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１を加算する（Ｓ２０６−０１−０９）。
【００５７】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えているかどうかチェックする（Ｓ２０６−０１−１０）。当該ステップＳ２０６−０１−１０において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えていない場合（Ｓ２０６−０１−１０のＮｏ）、前記ステップＳ２０６−０１−０２へ遷移する。一方、当該ステップＳ２０６−０１−１０において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えている場合（Ｓ２０６−０１−１０のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４、は平均計算処理（Ｓ２０６−０１）を終了する。
【００５８】
図１４に、分散計算処理（Ｓ２０６−０２）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１をセットして初期化する（Ｓ２０６−０２−０１）。
【００５９】
次に、ＣＰＵ２０４は、ｋ番目の特徴点を表すカウンタｋに１をセットして初期化する（Ｓ２０６−０２−０２）。次に、ＣＰＵ２０４は、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１から、ｋ番目の特徴点Ａを選択する（Ｓ２０６−０２−０３）。
【００６０】
そして、ＣＰＵ２０４は、特徴点対応付け処理（Ｓ２０５）で一次領域に格納したペア情報をもとに、前記ステップ（Ｓ２０６−０２−０３）で選択した入力生体情報の特徴点Ａとペアとなる、生体情報テーブル２０６１に含まれる特徴点Ｂを選択する（Ｓ２０６−０２−０４）。
【００６１】
次に、ＣＰＵ２０４は、前記ステップ（Ｓ２０６−０２−０３）で選択した特徴点Ａの各座標系の成分の値と、前記ステップ（Ｓ２０６−０２−０４）で選択した特徴点Ｂの各座標の成分の値について、Ｘ座標／Ｙ座標／θ座標ごとに、差の絶対値と平均値との差の二乗を計算し、一次領域ＤＩＳＴ［ｊ］［１］／ＤＩＳＴ［ｊ］［２］／ＤＩＳＴ［ｊ］［３］に値を累積する（Ｓ２０６−０２−０５）。次に、ＣＰＵ２０４は、ｋ番目の特徴点を表すカウンタｋに１を加算する（Ｓ２０６−０２−０６）。
【００６２】
そして、ＣＰＵ２０４は、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えているかどうかをチェックする（Ｓ２０６−０２−０７）。当該ステップＳ２０６−０２−０７において、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えてない場合（Ｓ２０６−０２−０７のＮｏ）、前記ステップＳ２０６−０２−０３に遷移する。
【００６３】
一方、当該ステップＳ２０６−０２−０７において、カウンタｋの値が入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋを超えている場合（Ｓ２０６−０２−０７のＹｅｓ）、Ｘ座標／Ｙ座標／θ座標ごとに分散を計算するため、ＣＰＵ２０４は、一次領域ＤＩＳＴ ［ｊ］［１］／ＤＩＳＴ［ｊ］［２］／ＤＩＳＴ［ｊ］［３］に累積されている値を、入力生体情報２０５１のｊ番目の特徴点分類の入力特徴点集合２０５１１に含まれる入力特徴点２０５１１１の個数Ｋでそれぞれ除算し、除算した結果を一次領域ＤＩＳＴ［ｊ］［１］／ＡＶＧ［ｊ］［２］／ＡＶＧ［ｊ］［３］に格納する（Ｓ２０６−０２−０８）。次に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１を加算する（Ｓ２０６−０２−０９）。
【００６４】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えているかどうかチェックする（Ｓ２０６−０２−１０）。当該ステップＳ２０６−０１−１０において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えていない場合（Ｓ２０６−０２−１０のＮｏ）、前記ステップＳ２０６−０２−０２へ遷移する。 一方、当該ステップＳ２０６−０２−１０において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えている場合（Ｓ２０６−０２−１０のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、分散計算処理（Ｓ２０６−０２）を終了する。
【００６５】
図１５に、類似度評価処理（Ｓ２０７）の詳細について、フローチャートを示す。最初に、ＣＰＵ２０４は、ｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１をセットして初期化する（Ｓ２０７−０１）。
【００６６】
次に、ＣＰＵ２０４は、分散評価用パラメータテーブル（２０６３）からｊ番目の特徴点分類のＸ座標／Ｙ座標／θ座標の特徴点分類別分散パラメータＰＡＲＡＭ２［ｊ］［１］／ＰＡＲＡＭ２［ｊ］［２］／ＰＡＲＡＭ２［ｊ］［３］をメモリに読み込む（Ｓ２０７−０２）。次に、ＣＰＵ２０４は図１４のステップＳ２０６−０２−０８で一次領域ＤＩＳＴ［ｊ］［１］／ＤＩＳＴ［ｊ］［２］／ＤＩＳＴ［ｊ］［３］に格納したｊ番目の特徴点分類のＸ座標／Ｙ座標／θ座標の分散をメモリに読み込む（Ｓ２０７−０３）。
【００６７】
そして、ＣＰＵ２０４は、「ＤＩＳＴ［ｊ］［１］の値がＰＡＲＡＭ２［ｊ］［１］の値以下である」「ＤＩＳＴ［ｊ］［２］の値がＰＡＲＡＭ２［ｊ］［２］の値以下である」「ＤＩＳＴ［ｊ］［３］の値がＰＡＲＡＭ２［ｊ］［３］の値以下である」をすべて満たすかどうかをチェックする（Ｓ２０７−０４）。当該ステップＳ２０７−０４において、前記の３つの条件を１つでも満足しない場合（Ｓ２０７−０４のＮｏ）、後述のステップＳ２０７−０８に遷移する。一方、ステップＳ２０７−０４において、前記の３つの条件をすべて満足する場合（Ｓ２０７−０４のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４はｊ番目の特徴点分類を表すカウンタｊに１を加算する（Ｓ２０７−０５）。
【００６８】
次に、ＣＰＵ２０４は、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えているかどうかチェックする（Ｓ２０７−０６）。当該ステップＳ２０７−０６において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えていない場合（Ｓ２０７−０６のＮｏ）、前記ステップＳ２０７−０２へ遷移する。
【００６９】
一方、当該ステップＳ２０７−０６において、カウンタｊの値が特徴点分類の最大数Ｊを超えている場合（Ｓ２０７−０６のＹｅｓ）、ＣＰＵ２０４は、入力された生体情報と類似度の高い生体情報が生体情報テーブル（２０６１）に既に登録されていると判定し（Ｓ２０７−０７）、類似度判定処理（Ｓ２０７）を終了する。
【００７０】
ステップＳ２０７−０４において、前記の３つの条件を１つでも満足しない場合（Ｓ２０７−０４のＮｏ）、ＣＰＵ２０４は、入力された生体情報と類似度の高い生体情報が生体情報テーブル（２０６１）に登録されていないと判定し（Ｓ２０７−０８）、類似度判定処理（Ｓ２０７）を終了する。
【００７１】
なお、ステップＳ２０７−０７において、入力された生体情報と類似度の高い生体情報が生体情報テーブル（２０６１）に既に登録されていると判定された場合には、ＣＰＵ２０４は、生体情報読み取り部１０２が読み取った部位とは異なる部位による生体情報の登録を利用者に対して促す。
【００７２】
このように、生体情報読み取り部１０２が、被認証者である利用者の生体情報である第１の生体情報を読み取り、ＣＰＵ２０４（生体情報登録部）が、生体情報読み取り部１０２が読み取った第１の生体情報の中から複数の第１の特徴点を抽出し、抽出した第１の特徴点を所定の座標系の各成分の値に変換し、ＣＰＵ２０４（類似度算出部）が、生体情報登録部が変換した複数の第１の特徴点の各成分の値と、第１の生体情報が有する複数の第１の特徴点との間で比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報テーブル２０６１が記憶する複数の第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求め、ＣＰＵ２０４（類似度評価部）が、類似度算出部が算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、第１の生体情報を生体情報テーブル２０６１に登録させるので、他人受入が発生する生体情報を予め除去することができる。すなわち、予め登録されている生体情報と類似度の高い生体情報が登録されることを防止することができるため、本人の生体情報と他人の生体情報を明確に分離することが可能となる。その結果、認証精度の向上を実現できる。
【００７３】
なお、本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。例えば、生体情報読み取り装置１０と生体情報認証装置２０とを物理的に１つの装置として構成する等、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を変更したり、構成要素を適宜組み合わせても良い。
【００７４】
また、上述した各処理は、生体情報読み取り部１０２、ＣＰＵ２０４（生体情報登録部）、ＣＰＵ２０４（類似度算出部）、およびＣＰＵ２０４（類似度評価部）の各機能を実現するためのプログラムにより実行される。これらのプログラムは、例えば、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしては、ＣＰＵ２０４が外部記憶部２０６からこれらのプログラムを読み出して実行することにより、上記各部が主記憶装置上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【００７５】
上述したプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供することも可能である。さらに、これらのプログラムを、ネットワーク経由でダウンロードさせて提供し、または配布するように構成してもよい。
【符号の説明】
【００７６】
１０ 生体情報読み取り装置
１０１ 通信Ｉ／Ｆ部（生体情報読み取り装置）
１０２ 生体情報読み取り部
１０３ ステータス表示部
２０ 生体認証装置
２０１ 通信Ｉ／Ｆ部（生体認証装置）
２０２ 入力部
２０３ 出力部
２０４ ＣＰＵ
２０５ メモリ
２０６ 外部記憶部
３０ 通信回路
４０ 評価用パラメータ情報設定画面
４０１ 評価に必要となる特徴点の総数の下限値
４０２ 特徴点分類別分散パラメータ
４１０ クリアボタン
４１１ 登録ボタン
２０５１ 入力生体情報
２０５１１ 入力特徴点集合
２０５１１１ 入力特徴点
２０５１１２ 入力特徴点の座標Ｘ
２０５１１３ 入力特徴点の座標Ｙ
２０５１１４ 入力特徴点の隆線方向θ
２０６１ 生体情報テーブル
２０６１１ 個人生体情報
２０６１１１ 特徴点集合
２０６１１１１ 特徴点
２０６１１１２ 特徴点の座標X
２０６１１１３ 特徴点の座標Y
２０６１１１４ 特徴点の座標θ
２０６２ 特徴点数評価用パラメータ
２０６２１ 評価に必要となる特徴点の総数の下限値
２０６３ 分散評価用パラメータテーブル
２０６３１ 特徴点分類別分散パラメータ
２０６３２ 特徴点分類別分散パラメータの座標Xの分散σｘ
２０６３３ 特徴点分類別分散パラメータの座標Yの分散σｙ
２０６３４ 特徴点分類別分散パラメータの座標θの分散σθ
２０６４ 評価用パラメータ情報登録処理部
２０６５ 生体情報登録処理部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被認証者の生体情報である第１の生体情報を読み取る生体情報読取ステップと、
前記生体情報読取ステップにおいて読み取った前記第１の生体情報の中から複数の前記第１の特徴点を抽出し、抽出した前記第１の特徴点を前記所定の座標系の各成分の値に変換する生体情報登録ステップと、
前記生体情報登録ステップにおいて変換した複数の前記第１の特徴点の各成分の値と、前記第１の生体情報が有する複数の第１の特徴点との間で比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報記憶部が記憶する複数の前記第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求める類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにおいて算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ前記成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、前記第１の生体情報を前記生体情報記憶部に登録させる類似度評価ステップと、
を含むことを特徴とする生体情報登録方法。
【請求項２】
前記第１の特徴点および前記第２の特徴点は複数の種別によって分類され、
前記類似度算出ステップでは、複数の種別に分類された前記第１の特徴点および前記第２の特徴点のそれぞれについて、各成分の値の類似度を成分ごとに求める、
ことを特徴とする請求項１に記載の生体情報登録方法。
【請求項３】
前記生体情報登録ステップにおいて変換した複数の前記第１の特徴点の各成分の値を有した第１の組と、前記生体情報記憶部が記憶する複数の前記第２の特徴点の各成分の値を有した第２の組とを比較し、両者の距離が最小となる前記第１の特徴点と前記第２の特徴点とを対応付ける特徴点対応ステップをさらに含み、
前記類似度算出ステップでは、前記特徴点対応ステップにおいて対応付けた前記第１の特徴点と前記第２の特徴点との差の分散を前記類似度として算出する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報登録方法。
【請求項４】
前記類似度評価ステップでは、前記類似度算出ステップにおいて算出した前記差の分散が、すべての成分について前記閾値以下ではないと判定した場合にのみ、前記第１の生体情報を前記生体情報記憶部に登録させる、
ことを特徴とする請求項３に記載の生体情報登録方法。
【請求項５】
前記類似度評価ステップでは、前記類似度算出ステップにおいて算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ前記成分ごとに設定された閾値を満たすと判定した場合には、前記生体情報読取ステップにおいて読み取った部位とは異なる部位による前記第１の生体情報の登録を前記被認証者に対して促す、
ことを特徴とする請求項１〜４に記載の生体情報登録方法。
【請求項６】
前記生体情報は指紋であり、前記種別には三角州、端点、分岐点、中心点のいずれかが含まれる、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の生体情報登録方法。
【請求項７】
コンピュータに、
被認証者の生体情報である第１の生体情報を読み取る生体情報読取ステップと、
前記生体情報読取ステップにおいて読み取った前記第１の生体情報の中から複数の前記第１の特徴点を抽出し、抽出した前記第１の特徴点を前記所定の座標系の各成分の値に変換する生体情報登録ステップと、
前記生体情報登録ステップにおいて変換した複数の前記第１の特徴点の各成分の値と、前記第１の生体情報が有する複数の第１の特徴点との間で比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報記憶部が記憶する複数の前記第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求める類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにおいて算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ前記成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、前記第１の生体情報を前記生体情報記憶部に登録させる類似度評価ステップと、
を実行させることを特徴とする生体情報登録プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載された生体情報登録プログラムを格納したコンピュータの読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
被認証者の生体情報である第１の生体情報を読み取る生体情報読取ステップと、
前記生体情報読取ステップにおいて読み取った前記第１の生体情報の中から複数の前記第１の特徴点を抽出し、抽出した前記第１の特徴点を前記所定の座標系の各成分の値に変換する生体情報登録ステップと、
前記生体情報登録ステップにおいて変換した複数の前記第１の特徴点の各成分の値と、前記第１の生体情報が有する複数の第１の特徴点との間で比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報記憶部が記憶する複数の前記第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求める類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにおいて算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ前記成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、前記第１の生体情報を前記生体情報記憶部に登録させる類似度評価ステップと、
を含むことを特徴とする生体情報登録方法。
【請求項２】
前記第１の特徴点および前記第２の特徴点は複数の種別によって分類され、
前記類似度算出ステップでは、複数の種別に分類された前記第１の特徴点および前記第２の特徴点のそれぞれについて、各成分の値の類似度を成分ごとに求める、
ことを特徴とする請求項１に記載の生体情報登録方法。
【請求項３】
前記生体情報登録ステップにおいて変換した複数の前記第１の特徴点の各成分の値を有した第１の組と、前記生体情報記憶部が記憶する複数の前記第２の特徴点の各成分の値を有した第２の組とを比較し、両者の距離が最小となる前記第１の特徴点と前記第２の特徴点とを対応付ける特徴点対応ステップをさらに含み、
前記類似度算出ステップでは、前記特徴点対応ステップにおいて対応付けた前記第１の特徴点と前記第２の特徴点との差の分散を前記類似度として算出する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の生体情報登録方法。
【請求項４】
前記類似度評価ステップでは、前記類似度算出ステップにおいて算出した前記差の分散が、すべての成分について前記閾値以下ではないと判定した場合にのみ、前記第１の生体情報を前記生体情報記憶部に登録させる、
ことを特徴とする請求項３に記載の生体情報登録方法。
【請求項５】
前記類似度評価ステップでは、前記類似度算出ステップにおいて算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ前記成分ごとに設定された閾値を満たすと判定した場合には、前記生体情報読取ステップにおいて読み取った部位とは異なる部位による前記第１の生体情報の登録を前記被認証者に対して促す、
ことを特徴とする請求項１〜４に記載の生体情報登録方法。
【請求項６】
前記生体情報は指紋であり、前記種別には三角州、端点、分岐点、中心点のいずれかが含まれる、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の生体情報登録方法。
【請求項７】
コンピュータに、
被認証者の生体情報である第１の生体情報を読み取る生体情報読取ステップと、
前記生体情報読取ステップにおいて読み取った前記第１の生体情報の中から複数の前記第１の特徴点を抽出し、抽出した前記第１の特徴点を前記所定の座標系の各成分の値に変換する生体情報登録ステップと、
前記生体情報登録ステップにおいて変換した複数の前記第１の特徴点の各成分の値と、前記第１の生体情報が有する複数の第１の特徴点との間で比較対象となる複数の第２の生体情報のそれぞれが有する複数の第２の特徴点を所定の座標系の各成分の値として生体情報記憶部が記憶する複数の前記第２の特徴点の各成分の値との間における類似度を成分ごとに求める類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップにおいて算出した成分ごとの類似度が、あらかじめ前記成分ごとに設定された閾値を満たさないと判定した場合にのみ、前記第１の生体情報を前記生体情報記憶部に登録させる類似度評価ステップと、
を実行させることを特徴とする生体情報登録プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載された生体情報登録プログラムを格納したコンピュータの読み取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２０１３−３９５７（Ｐ２０１３−３９５７Ａ）
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１３６１６９（Ｐ２０１１−１３６１６９）
【出願日】平成２３年６月２０日（２０１１．６．２０）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年６月２０日（２０１１．６．２０）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
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