生体認証装置および生体認証方法
【課題】生体認証に関する技術を提供する。
【解決手段】生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証装置であって、予め登録した生体情報である登録情報を記憶する登録情報記憶部と、登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、認証に用いる判定値である照合判定値を決定する判定値決定部と、利用者の生体情報を認証情報として取得する認証情報取得部と、認証情報と前記登録情報とを照合し、登録情報と認証情報との類似度を算出する類似度算出部と、類似度と照合判定値とに基づいて利用者が登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う認証部とを備える。
【解決手段】生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証装置であって、予め登録した生体情報である登録情報を記憶する登録情報記憶部と、登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、認証に用いる判定値である照合判定値を決定する判定値決定部と、利用者の生体情報を認証情報として取得する認証情報取得部と、認証情報と前記登録情報とを照合し、登録情報と認証情報との類似度を算出する類似度算出部と、類似度と照合判定値とに基づいて利用者が登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う認証部とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認証の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、個人を認証する技術として生体情報を用いた認証技術が知られている。生体認証技術において、１：Ｎ認証方式で本人確認を実施する場合、本人を拒絶してしまう本人拒否と、他人を本人として受け入れてしまう他人受入（以下、本人拒否および他人受入の判断を「誤判断」とも呼ぶ）の可能性が存在するが、生体認証に使われる生体情報には個人差があり、例えば、生体情報としての特徴量の少ないものや非常に単純なものが存在し、これらが誤判断に大きな影響を与えていると考えられる。このような場合の対策として、登録されている他のデータと照合を実施して、その照合度分布に応じた本人判定値を作成する方法がある（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２１５３１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１の技術の場合、登録データの数が増加した場合や、他のデータベースに登録データを移動する場合に、照合度分布を再度計算する必要があり、登録データの母集団が変化する毎に、本人と認証する判定値および判定結果が変化することや、判定処理の所用時間が異なるなど、利用者の使用感が大きく変わる可能性がある。本発明は、上述した従来の課題を解決するためになされたものであり、登録データの母集団によって利用者の使用感を変えることなく、誤判断を低減する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するために、以下の形態または適用例を取ることが可能である。
【０００６】
［適用例１］
生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証装置であって、予め登録した生体情報である登録情報を記憶する登録情報記憶部と、前記登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、前記認証に用いる判定値である照合判定値を決定する判定値決定部と、前記利用者の生体情報を認証情報として取得する認証情報取得部と、前記認証情報と前記登録情報とを照合し、前記登録情報と前記認証情報との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度と前記照合判定値とに基づいて前記利用者が前記登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う認証部とを備える生体認証装置。
【０００７】
この生体認証装置によると、登録情報の品質に基づいて照合判定値を決定して認証に用いる。例えば、登録情報記憶部が複数の登録者の登録情報を記憶している場合、かかる生体認証装置は、他の登録情報との相対評価によって判定値の決定および認証をしていない。よって、登録情報記憶部が記憶している登録情報の数や、各登録情報の品質等が変化した場合、例えば、他の生体認証装置の記憶している登録情報とのデータの統合や、システム移転などが生じた場合にでも、安定した認証を行うことができ、かつ、利用者の使用感を変えることがない。
【０００８】
［適用例２］
適用例１記載の生体認証装置であって、前記判定値決定部は、認証に用いる基準となる判定値として予め設定された基準判定値を、前記品質に応じて変更して前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【０００９】
この生体認証装置によると、判定値決定部は基準判定値に基づいて照合判定値を決定している。この基準判定値を、予め種々の要素（例えば、この生体認証装置を適用するシステムのセキュリティレベル）に応じて決定することで、登録情報記憶部に記憶している登録情報全体の照合判定値を増減させることが可能である。
【００１０】
［適用例３］
適用例１または適用例２記載の生体認証装置であって、前記判定値決定部は、認証時に前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【００１１】
この生体認証装置によると、認証時に照合判定値を決定しているので、認証を行うまでは照合判定値を決定する基準判定値を変更したり、その他の照合判定値を決定する要素を柔軟に変更可能である。仮に、登録情報の記憶時など、認証を行う以前に照合判定値を決定している場合に、基準判定値やその他の要素を変更するとなると、再度、照合判定値を決定する必要があり、当該生体認証装置が設置されている環境の変化（例えば、セキュリティレベルの変化）に柔軟に対応できない。
【００１２】
［適用例４］
適用例１ないし適用例３のいずれか記載の生体認証装置であって、前記登録者は複数であり、前記判定値決定部は、前記複数の各登録者の各登録情報の品質に基づいて前記各登録情報に対応付けした前記照合判定値を決定し、前記類似度算出部は、前記利用者の前記認証情報と前記各登録情報とを照合し、前記各登録情報ごとに、前記認証情報との前記類似度を算出し、前記認証部は、前記各登録情報ごとに対応した前記照合判定値と前記類似度とに基づいて、前記利用者が前記複数の登録者のいずかであるか否かの認証を行う生体認証装置。
【００１３】
この生体認証装置によると、１：Ｎ認証が可能である。また登録者の数の増減によって使用感が変わることがない。
【００１４】
［適用例５］
前記生体情報を前記登録情報として取得し前記登録情報記憶部に記憶する登録情報取得部を備える、適用例１ないし適用例４のいずれか記載の生体認証装置。
この生体認証装置によると、認証機能だけでなく、登録情報を登録することも可能である。
【００１５】
［適用例６］
適用例１ないし適用例５のいずれか記載の生体認証装置であって、前記判定値決定部は、前記登録情報の品質が高くなるにつれて、前記認証部が前記登録情報に対応する登録者であると認証しやすくなるように前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【００１６】
登録情報の品質が高いほど、認証に際し他人受入のリスクは減る。そこで、加えて本人拒否の誤判定を軽減するため、この生体認証装置では、登録情報の品質が高くなるにつれて、前記認証部が前記登録情報に対応する登録者であると認証しやすくなるように前記照合判定値を決定する。こうすることで、本人拒否の誤判定を軽減し、かつ他人受入のリスクも抑えている。
【００１７】
［適用例７］
適用例２記載の生体認証装置であって、前記判定値決定部は、前記基準判定値を、前記品質と所定値との乗算値に応じて変更して前記照合判定値を決定する生体認証装置。
この生体認証装置によると、照合判定値を基準判定値以外の要素で変更可能である。
【００１８】
［適用例８］
前記所定値は、前記認証におけるセキュリティレベルに基づく値である、適用例７記載の生体認証装置。
この生体認証装置によると、セキュリティレベルに応じて照合判定値を決定できる。
【００１９】
［適用例９］
前記生体情報は指静脈に基づく情報である、適用例１ないし適用例８のいずれか記載の生体認証装置。
この生体認証装置によると、生体情報として指静脈を採用可能である。
【００２０】
［適用例１０］
生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証方法あって、予め登録した生体情報である登録情報を記憶し、前記登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、前記認証に用いる判定値である照合判定値を決定し、前記利用者の生体情報を認証情報として取得し、前記認証情報と前記登録情報とを照合し、前記登録情報と前記認証情報との類似度を算出し、前記類似度と前記照合判定値とに基づいて前記利用者が前記登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う生体認証方法。
【００２１】
この生体認証方法によると、登録情報の品質に基づいて照合判定値を決定して認証に用いる。例えば、複数の登録者の登録情報を記憶している場合、かかる生体認証方法は、他の登録情報との相対評価によって判定値の決定および認証をしていない。よって、記憶している登録情報の数や、各登録情報の品質等が変化した場合にでも、安定した認証を行うことができる。
【００２２】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能である。例えば、個人認証方法、および個人認証装置、個人認証システム、それらの方法または装置の機能を実現するための集積回路、コンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】生体認証システム１０の構成を説明する説明図である。
【図２】登録処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】登録処理を説明する説明図である。
【図４】品質値テーブルについて説明する説明図である。
【図５】認証処理の流れを示したフローチャートである。
【図６】認証処理の内容を説明する説明図である。
【図７】照合判定値について説明する説明図である。
【図８】実施例の効果を説明する説明図である。
【図９】実施例の効果を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づいて説明する。
Ａ．第１実施例：
（Ａ１）システム構成
図１は、本発明の一実施例としての生体認証システム１０の構成を説明する説明図である。生体認証システム１０は、コンピュータ１００と登録認証端末２００とからなり、互いにＵＳＢケーブル３００で接続されている。この生体認証システム１０は、コンピュータ１００の利用者（以下、単に「利用者」とも呼ぶ）が、予め各個人の生態情報を生体認証システム１０に登録する。そして、利用者がコンピュータ１００へのログイン時に、再度、利用者が自らの生体情報を登録認証端末２００を介して入力することにより、登録認証端末２００が、コンピュータ１００にログインしようとしている者（以下「ログイン者」とも呼ぶ）が、コンピュータ１００の正規の利用者であるか否かの認証（以下、単に「認証」とも呼ぶ。）を行い、正規の利用者であると判断した場合に、コンピュータ１００へのログインを許可する。生体認証システム１０は、コンピュータ１００へのログイン者が、複数の利用者の内の一人であるか否かの認証を行う、いわゆる１：Ｎ認証を行う。
【００２５】
コンピュータ１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等を備える一般的なコンピュータであるので、詳細な説明は省略する。登録認証端末２００は利用者の指の静脈の特徴を読み取り、その固有の特徴に基づいて認証を行う。本実施例においては、登録認証端末２００は生体情報として利用者の指静脈に基づいて認証を行うが、その他、利用者の指紋、虹彩、顔、署名、声紋など、各個人によって固有である身体的特徴・行動的特徴に関する情報であれば、認証に用いることができる。各個人によって固有の特徴を有するこれらの情報は、特許請求の範囲に記載の生体情報に相当する。
【００２６】
登録認証端末２００は、通信インタフェース２０２（以下、通信ＩＦ２０２とも呼ぶ）、ＣＰＵ２０３、ＲＡＭ２０４、ＲＯＭ２０５およびセンサ部２１２を備えている。通信ＩＦ２０２は、コンピュータ１００と通信するためのインタフェースである。ＣＰＵ２０３は、登録認証端末２００全体の動作を制御するほか、各種演算を行い、通信ＩＦ２０２を介してコンピュータ１００との通信も行う。ＲＡＭ２０４は書き換え可能な揮発性メモリであり、ＲＯＭ２０５が記憶する各種プログラムをＣＰＵ２０３がＲＡＭ２０４に展開し実行する。ＲＯＭ２０５は、特徴抽出プログラム２０６、登録データ作成プログラム２０７、認証プログラム２０８、品質判定プログラム２０９、判定値決定プログラム２１０などのプログラム、および登録実施時に作成された登録データを格納する登録データ格納部２１１を備える。本実施例では、ＲＯＭ２０５として、書き換え可能な不揮発性メモリであるフラッシュメモリを用いる。センサ部２１２は、赤外線により利用者が翳した指の静脈に関する情報（以下、「静脈情報」とも言う）を読み取る機能を備える。センサ部２１２は、外部からのトリガ、例えば、ログイン者によるコンピュータ１００の操作を介した読み取り指示や、センサ部２１２にログイン者が指を翳したことによるセンサ部２１２が検知する赤外線の反射光または吸収光の変化などによって、利用者の静脈情報の読み取りを開始する。
【００２７】
特徴抽出プログラム２０６は、センサ部２１２が取得した静脈情報を分析し、個人を判別するための特徴部分、例えば静脈の方向や大きさ、静脈の分岐点の位置や方向や数など、各個人によって異なる静脈の特徴部分を抽出してデータ化した特徴データを生成するプログラムである。登録データ作成プログラム２０７は、利用者の静脈情報の登録時に用いられ、特徴抽出プログラム２０６により抽出された静脈情報の特徴データを、登録データ格納部２１１に格納するための形式に変換するプログラムである。認証プログラム２０８は認証実施時に用いられ、センサ部２１２より取得した静脈情報から特徴抽出プログラム２０６によって抽出した特徴が各登録データと、どの程度類似しているかを算出する。品質判定プログラム２０９は、特徴抽出プログラム２０６によって抽出した静脈情報の特徴データの品質を判定して登録データに付加するためのプログラムである。判定値決定プログラム２１０は品質判定プログラム２０９によって登録データに付加した品質値に基づいて認証実施時に用いる照合判定値を決定するためのプログラムである。
【００２８】
（Ａ２）登録処理：
次に、利用者が自己の生体情報（本実施例では静脈情報）を登録認証端末２００に登録する際に、登録認証端末２００が行う登録処理について図２および図３を用いて説明する。図２は、ＣＰＵ２０３が行う登録処理の流れを示したフローチャートであり、図３は登録処理を説明する説明図である。登録処理は、利用者がコンピュータ１００を介して登録認証端末２００に登録処理の指示をすることにより開始される（図２）。登録処理が開始され利用者がセンサ部２１２に指を当接すると（図３参照）、ＣＰＵ２０３は、センサ部２１２を介して、赤外線によって利用者の指の静脈から静脈情報を読み取る（ステップＳ１０２）。次にＣＰＵ２０３は、特徴抽出プログラム２０６によって、静脈情報から個人を判別するための特徴部分を抽出しデータ化した特徴データを生成する（ステップＳ１０４）。その後、ＣＰＵ２０３は、抽出した静脈情報に基づく特徴データを、登録データ格納部２１１に格納するための形式に変換し、登録データとして登録データ格納部２１１に格納する（ステップＳ１０６）。ＣＰＵ２０３は登録データの生成後、抽出された特徴データを分析し、他者と偶然一致する可能性の低さの観点から、特徴について個々のユニーク度あるいは特徴部分の量の多さに応じ、特徴データの品質を得点化した品質値を登録データの付加情報として登録データとひも付けして登録データ格納部２１１に格納する（ステップＳ１０８）。その後、登録処理は終了する。品質値について以下に詳しく説明する。
【００２９】
（Ａ３）品質値：
上品質値について説明する。説明の便宜上、本実施例では、品質値は静脈テータから抽出した特徴部分の量（以下、特徴量とも呼ぶ）のみに基づいて算出する。上述したように、品質値は、特徴量の他にユニーク度やその他の物理量（例えば温度等）などに基づいて算出するとしてもよい。品質値は、特徴量と品質値とを対応付けしたテーブル（以下、品質値テーブルとも呼ぶ）を用いて算出する。
【００３０】
図４は品質値テーブルについて説明する説明図である。品質値テーブルは、任意の複数の指静脈のサンプルに基づいて、特徴量とその頻度（その特徴量を示したサンプル数）を示した特徴量の分布に基づいて生成する。特徴量の分布は、複数の任意の評価用のデータ（指静脈のサンプル）を収集して作成する。このときの収集するデータ数は統計的分析を実施するのに十分な量とする。この収集したデータに基づいて、各指の持つ特徴量のヒストグラムを作成することによって正規分布を作成する。そして、正規分布の平均値（正規分布の「頻度」のピーク値に対応する特徴量）を品質値＝５０とする。同時に品質値が有効的に作用するように正規分布の＋３σ（σは標準偏差）を品質値＝１００とし、−３σを品質値０とする。これにより統計上約９９．７％は品質値１〜９９までの何れかの値となる。その他の品質値についてはそのデータ区間が同一となるように決定しておく。このようにして、特徴量と品質値とを対応付け、品質値テーブルを生成する。なお、図４に示した正規分布は、品質値テーブルの生成時に用いるのみで、登録処理時には特徴量と品質値とを対応付けた品質値テーブルを用いる。
【００３１】
（Ａ４）認証処理：
次に、利用者がコンピュータ１００にログインする際に、ＣＰＵ２０３が行う認証処理について説明する。図５は、認証処理の流れを示したフローチャートである。ログイン者がコンピュータ１００の操作を介してログイン開始の操作を行うと、ＣＰＵ２０３が認証処理を開始する。認証処理を開始すると、ＣＰＵ２０３はセンサ部２１２を介して赤外線を用いて利用者の指の静脈から静脈情報を読み取る（ステップＳ２０２）。ＣＰＵ２０３は、特徴抽出プログラム２０６によって、静脈情報からログイン者の認証を行うために特徴部分を抽出する（ステップＳ２０４）。
【００３２】
ＣＰＵ２０３は、ログイン者の静脈情報から特徴部分を抽出後、登録データ格納部２１１が格納している全ての利用者の登録データにひも付けされた品質値と、後述する基準判定値とに基づいて、全ての登録データに対して、登録者本人か否かを判定する照合判定値を算出する（ステップＳ２０８）。図６（Ａ）にその様子を示した。照合判定値の詳細は後で説明する。
【００３３】
照合判定値を算出した後、ＣＰＵ２０３は、各登録データの特徴部と、認証時に取得した静脈情報（以下、認証静脈情報とも呼ぶ）の特徴部とに基づいて、両者の静脈情報の類似度を算出する（ステップＳ２１０）。図６（Ｂ）にその様子を示した。類似度は、静脈情報における登録時に抽出した特徴部の数（すなわち特徴量）を全体数とした場合の、認証時に抽出した特徴部分との一致する特徴部分の数の割合として算出され、登録データ格納部２１１に格納されている全ての登録データと、認証時に取得したログイン者の認証静脈情報とに基づいて算出される。例えば、登録データ格納部２１１に３つの登録データが格納されて場合には、その３つの各登録データとログイン者の認証静脈情報との間で類似度を算出し、すなわち３つの類似度を算出する。
【００３４】
そして、図６（Ｃ）に示すように、各登録データに対応して算出した類似度と、各登録データに対応して算出した照合判定値とを比較し（ステップＳ２１２）、類似度の値が照合判定値を以上となった登録データが存在する場合には（ステップＳ２１２：ＹＥＳ）、ログイン者がその登録データに対応する正規の利用者であると判断しログインを許可する（ステップＳ２１４）。また、類似度の値が照合判定値以上となった登録データが複数存在する場合には、最も類似度が高い登録データに対応する利用者としてログインを許可する。一方、類似度の値が照合判定値以上となった登録データが存在しない場合には（ステップＳ２１２：ＮＯ）、不正なログインとしてログインを拒否する（ステップＳ２１６）。ＣＰＵ２０３は、このようにしえ認証処理を行う。
【００３５】
（Ａ５）照合判定値：
ＣＰＵ２０３が認証処理（図５：ステップＳ２０８）において算出した照合判定値について説明する。図７は照合判定値について説明する説明図である。照合判定値は、予め設定されている基準となる判定値（以下、基準判定値とも呼ぶ）に基づいて、認証処理時に算出する。図７に示したように、基準判定値は、本人類似度分布と他人類似度分布（以下、この二つの分布を単に「類似度分布」とも呼ぶ）とによって決定される。本人類似度分布とは、平均的な品質の登録データの登録を行った登録者が、登録認証端末２００によって複数回の認証を行った際の、登録認証端末２００がその登録者の登録データに基づいて算出する類似度の分布である。類似度とは、上述したように、静脈情報における登録時に抽出した特徴部の数を全体数とし、認証時に抽出した特徴部との一致する数の割合として算出される。本実施例では類似度を百分率で表示する。
【００３６】
また、他人類似度分布とは、登録データの登録を行った登録者以外の複数人の者が、登録認証端末２００によって複数回の認証を行った際の、登録認証端末２００が登録者の登録データに基づいて算出する類似度の分布である。本実施例では、この２つの分布の交点の対応する類似度を基準判定値とする。このような類似度分布は一般的に知られており、予め類似度分布を用意しておき、生体認証システム１０を適用するシステムのセキュリティの程度などによって、この分布に基づいて基準判定値を決定する。また基準判定値を２つの分布の交点より高くしたり、低くしたりすることもできる。仮に、分布の交点より基準判定値を高く設定した場合、この基準判定値を用いて承認を行うと、ログイン者が登録者であっても、認証時の類似度が基準判定値に以下となりログイン拒否される確率が高くなり、分布の交点より基準判定値を低く設定した場合、この基準判定値を用いて承認を行うと、ログイン者が登録者以外の者であっても、認証時の類似度が基準判定値に以上となりログイン許可をする確率が高くなる。
【００３７】
このようにして決定した基準判定値と、上記登録処理時に算出した品質値とを用いて照合判定値を算出する。すなわち照合判定値は、基準判定値に登録データの品質を反映した値である。以下具体的に説明する。一例として、基準判定値が５０であった場合、すなわち本人類似度分布と他人類似度分布との交点の類似度が５０（％）であり、品質値が「６６」である登録データＤ１に対しての照合判定値を算出する場合について説明する。上記説明したように品質値の平均値は「５０」である。この場合、登録データＤ１の品質値と平均値との差分（以下、品質差分値とも呼ぶ）は、＋１６ポイントである（６６―５０＝＋１６）。この１６ポイント高い分を基準判定値に所定の割合で反映させる。本実施例では、品質差分値の１０％（＝０．１）を基準判定値に反映する。以下、この品質差分値を基準判定値に反映させる割合を品質値反映率とも呼ぶ。本実施例では、品質値が高い場合には、照合判定値を基準判定値より低くし、品質値が低い場合には、照合判定値を基準判定値より高くする。すなわち、下記式（１）によって、照合判定値を算出する。
【００３８】
照合判定値＝（基準判定値）−（品質差分値）×（品質値反映率）…（１）
【００３９】
本具体例の場合、「基準判定値：５０、品質差分値：＋１６、品質値反映率：０．１」であるので、照合判定値は「４８．４」と算出される。なお、本実施例では品質値反映率を１０％（＝０．１）としたが、生体認証システム１０を用いるコンピュータ１００のセキュリティレベルに応じて変更可能である。また、上記のような計算を用いずに、品質値が０〜１０のときは照合判定値を５４、品質値が１０〜２０の時は照合判定値を５３、品質値が２０〜３０の時は照合判定値を５２といったように、品質値を段階的に区切り、それに対応して照合判定値を予め設定しているとしても良い。
【００４０】
以上説明したように、照合判定値の決定に際し、品質値が高く他人受入の可能性の低い特徴を有する静脈情報については、本人を受け入れ易くする方向へ判定値を動かし、本人拒否を減らすことができる。一方で、品質値が低く他人受入の可能性の高い特徴をもつ静脈情報については、他人を受け入れにくくする方向へ判定値を動かし、他人受入を減らすことができる。これによってシステム全体としての認証精度向上が可能となる。
【００４１】
上記効果について具体的に説明する。図８は、仮に品質値の高い登録データに基づいて生成した場合の、本人類似度分布および他人類似度分布を示している。この場合、２つの分布の平均値は互いに、平均的な品質の登録データに基づいて決定した基準判定値を中心に、乖離した分布となる。高品質の登録データは特徴量やユニーク度が高いため、他人の生体情報と類似する確率は低く、本人の生体情報と類似する確率は高くなる。よって図８からわかるように、品質値の高い登録データに対して、照合判定値を下げたとしても、他人受入のリスクが高まることを抑制しうる。本実施例において、品質値の高い登録データに対して照合判定値を下げているが、これは図８具体例で説明した根拠によるものである。すなわち、品質の高い登録データに対して照合判定値を下げることで、本人拒否の確率を下げつつ、他人受入のリスクが上がることを回避している。
【００４２】
図９は、仮に品質値の低い登録データに基づいて生成した場合の、本人類似度分布および他人類似度分布を示している。この場合、２つの分布の平均値は互いに、基準判定値を中心に接近し、重複部分が多く生じる分布となる。よって、品質値の低い登録データに対しては、照合判定値を上げることによって、他人受入のリスクを回避する必要がある。本実施例において、品質値の低い登録データに対して照合判定値を上げているが、これは図９の具体例で説明した根拠によるものである。すなわち、品質の低い登録データに対して照合判定値を上げることで、他人受入のリスクを抑制している。以上説明した効果により、認証精度の向上を実現している。
【００４３】
また、本実施例では、毎回、認証処理時に照合判定値を算出している。一方、認証処理より前に予め、登録者の静脈情報の品質値に基づいて照合判定値まで算出し記憶することも可能である。本実施例において認証処理時に毎回照合判定値を算出しているのは、生体認証システム１０を用いるログインシステムのセキュリティレベルによって（例えば、個人が使用するコンピュータへのログインなのか、秘密厳守の企業用のコンピュータなのかなど）、品質値を基準判定値に反映する度合いを随時変更可能とするためである。仮に、予め照合判定値を算出して記憶している場合には、セキュリティレベルを変更した際に、再度、登録している静脈データに基づいて照合判定値を算出することが必要となる。すなわち、本実施例では汎用性をもたせるため、認証処理時に、登録者の品質値と品質値反映率とに基づいて照合判定値を算出するとしている。
【００４４】
さらに、本実施例における認証処理は、登録者の静脈情報に基づく特徴データと、品質値とに基づいて照合判定値を算出し認証を行っているため、登録データの数が増加した場合や、他のデータベースに登録データを移動する場合、すなわち登録データの母集団が変化した場合にも、照合判定値が変化することはなく、生体認証システム１０の利用者の使用感は変わらない。
【００４５】
特許請求の範囲との対応関係としては、登録データが特許請求の範囲に記載の登録情報に相当し、品質判定プログラム２０９に基づくＣＰＵ２０３による処理が特許請求の範囲に記載の判定値決定部に相当し、認証処理においてＣＰＵ２０３が生体情報を取得する処理（図５：ステップＳ２０２）が特許請求の範囲に記載の認証情報取得部に相当し、認証処理においてＣＰＵ２０３が行う類似度の算出（図５：ステップＳ２１０）が特許請求の範囲に記載の類似度算出部に相当し、認証プログラム２０８が特許請求の範囲に記載の認証部に相当する。
【００４６】
Ｂ．変形例：
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
（Ｂ１）変形例１：
上記実施例では、登録者が複数存在する場合について、即ちＮ：１認証の場合について説明したが、生体認証システム１０は、登録者が単数の場合にも適用可能である。例えば、個人で所有するコンピュータ、携帯電話など、本来、それを利用する利用者が一人である機器等における認証（１：１認証）にも適用可能である。
【００４７】
（Ｂ２）変形例２：
本実施例では、コンピュータにログインをする場合の認証について説明したが、それに限ることなく、オートロックシステムや、クレジットカードでの支払い時の本人確認、ＡＴＭ（現金自動預け払い機）など個人認証を必要とする種々のシステムにおいて適用可能である。
【００４８】
（Ｂ３）変形例３：
本実施例では、照合判定値は基準判定値、品質値および品質値反映率によって決定したが、それに限ることなく、品質値のみに基づいて決定してもよい。例えば、品質値が「６５」であれば、類似度の最大値である１００から品質値「６５」を減算することによって、照合判定値を算出するとしてもよい。このようにしても、品質値が高いほど照合判定値が低くなるという関係は成り立ち、上記実施例と同様の効果を得ることができる。
【００４９】
（Ｂ４）変形例４：
上記実施例では、照合判定値は認証時に決定するとしたが、それに限らず、登録処理時に決定するとしてもよい。このようにすることで、認証時に照合判定値を算出する処理時間を削減することが可能である。
【００５０】
（Ｂ５）変形例５：
上記実施例では、生体情報として指静脈を採用したが、それに限ることなく、指紋、虹彩、顔、署名、声紋など、各個人によって固有である身体的特徴・行動的特徴に関する情報であれば、生体情報として採用することができる。
【００５１】
上記実施例では、生体認証システム１０は、登録者として生体情報を登録する登録処理を行うとしたが、登録情報は予め他の取得手段によって取得しており、後で生体認証システム１０に取得した登録情報を移転して、生体認証システム１０で品質値および照合判定値の算出を行い、認証に用いるとしてもよい。即ち、生体認証システム１０は登録は行わず、認証のみを行うとしてもよい。このようにしても、上記実施例と同様の効果を得ることができる。
【００５２】
（Ｂ６）変形例６：
上記実施例では、品質値の高い登録データに対しては照合判定値を下げ、品質値の低い登録データに対しては照合判定値を上げているが、これに限ることなく、例えば、品質値の高い登録データに対しては照合判定値を下げ、品質値の低い登録データに対しては照合判定値は変更せずに基準判定値を採用することや、逆に、品質値の低い登録データのみ照合判定値を上げ、品質値の高い登録データに対しては照合判定値として基準判定値を採用することもできる。このようにしても、他人受入のリスクの抑制、本人拒否の確率の回避が可能である。
【符号の説明】
【００５３】
１０…生体認証システム
１００…コンピュータ
２００…登録認証端末
２０２…通信インタフェース
２０３…ＣＰＵ
２０４…ＲＡＭ
２０５…ＲＯＭ
２０６…特徴抽出プログラム
２０７…登録データ作成プログラム
２０８…認証プログラム
２０９…品質判定プログラム
２１０…判定値決定プログラム
２１１…登録データ格納部
２１２…センサ部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体認証の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、個人を認証する技術として生体情報を用いた認証技術が知られている。生体認証技術において、１：Ｎ認証方式で本人確認を実施する場合、本人を拒絶してしまう本人拒否と、他人を本人として受け入れてしまう他人受入（以下、本人拒否および他人受入の判断を「誤判断」とも呼ぶ）の可能性が存在するが、生体認証に使われる生体情報には個人差があり、例えば、生体情報としての特徴量の少ないものや非常に単純なものが存在し、これらが誤判断に大きな影響を与えていると考えられる。このような場合の対策として、登録されている他のデータと照合を実施して、その照合度分布に応じた本人判定値を作成する方法がある（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２１５３１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１の技術の場合、登録データの数が増加した場合や、他のデータベースに登録データを移動する場合に、照合度分布を再度計算する必要があり、登録データの母集団が変化する毎に、本人と認証する判定値および判定結果が変化することや、判定処理の所用時間が異なるなど、利用者の使用感が大きく変わる可能性がある。本発明は、上述した従来の課題を解決するためになされたものであり、登録データの母集団によって利用者の使用感を変えることなく、誤判断を低減する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するために、以下の形態または適用例を取ることが可能である。
【０００６】
［適用例１］
生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証装置であって、予め登録した生体情報である登録情報を記憶する登録情報記憶部と、前記登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、前記認証に用いる判定値である照合判定値を決定する判定値決定部と、前記利用者の生体情報を認証情報として取得する認証情報取得部と、前記認証情報と前記登録情報とを照合し、前記登録情報と前記認証情報との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度と前記照合判定値とに基づいて前記利用者が前記登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う認証部とを備える生体認証装置。
【０００７】
この生体認証装置によると、登録情報の品質に基づいて照合判定値を決定して認証に用いる。例えば、登録情報記憶部が複数の登録者の登録情報を記憶している場合、かかる生体認証装置は、他の登録情報との相対評価によって判定値の決定および認証をしていない。よって、登録情報記憶部が記憶している登録情報の数や、各登録情報の品質等が変化した場合、例えば、他の生体認証装置の記憶している登録情報とのデータの統合や、システム移転などが生じた場合にでも、安定した認証を行うことができ、かつ、利用者の使用感を変えることがない。
【０００８】
［適用例２］
適用例１記載の生体認証装置であって、前記判定値決定部は、認証に用いる基準となる判定値として予め設定された基準判定値を、前記品質に応じて変更して前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【０００９】
この生体認証装置によると、判定値決定部は基準判定値に基づいて照合判定値を決定している。この基準判定値を、予め種々の要素（例えば、この生体認証装置を適用するシステムのセキュリティレベル）に応じて決定することで、登録情報記憶部に記憶している登録情報全体の照合判定値を増減させることが可能である。
【００１０】
［適用例３］
適用例１または適用例２記載の生体認証装置であって、前記判定値決定部は、認証時に前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【００１１】
この生体認証装置によると、認証時に照合判定値を決定しているので、認証を行うまでは照合判定値を決定する基準判定値を変更したり、その他の照合判定値を決定する要素を柔軟に変更可能である。仮に、登録情報の記憶時など、認証を行う以前に照合判定値を決定している場合に、基準判定値やその他の要素を変更するとなると、再度、照合判定値を決定する必要があり、当該生体認証装置が設置されている環境の変化（例えば、セキュリティレベルの変化）に柔軟に対応できない。
【００１２】
［適用例４］
適用例１ないし適用例３のいずれか記載の生体認証装置であって、前記登録者は複数であり、前記判定値決定部は、前記複数の各登録者の各登録情報の品質に基づいて前記各登録情報に対応付けした前記照合判定値を決定し、前記類似度算出部は、前記利用者の前記認証情報と前記各登録情報とを照合し、前記各登録情報ごとに、前記認証情報との前記類似度を算出し、前記認証部は、前記各登録情報ごとに対応した前記照合判定値と前記類似度とに基づいて、前記利用者が前記複数の登録者のいずかであるか否かの認証を行う生体認証装置。
【００１３】
この生体認証装置によると、１：Ｎ認証が可能である。また登録者の数の増減によって使用感が変わることがない。
【００１４】
［適用例５］
前記生体情報を前記登録情報として取得し前記登録情報記憶部に記憶する登録情報取得部を備える、適用例１ないし適用例４のいずれか記載の生体認証装置。
この生体認証装置によると、認証機能だけでなく、登録情報を登録することも可能である。
【００１５】
［適用例６］
適用例１ないし適用例５のいずれか記載の生体認証装置であって、前記判定値決定部は、前記登録情報の品質が高くなるにつれて、前記認証部が前記登録情報に対応する登録者であると認証しやすくなるように前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【００１６】
登録情報の品質が高いほど、認証に際し他人受入のリスクは減る。そこで、加えて本人拒否の誤判定を軽減するため、この生体認証装置では、登録情報の品質が高くなるにつれて、前記認証部が前記登録情報に対応する登録者であると認証しやすくなるように前記照合判定値を決定する。こうすることで、本人拒否の誤判定を軽減し、かつ他人受入のリスクも抑えている。
【００１７】
［適用例７］
適用例２記載の生体認証装置であって、前記判定値決定部は、前記基準判定値を、前記品質と所定値との乗算値に応じて変更して前記照合判定値を決定する生体認証装置。
この生体認証装置によると、照合判定値を基準判定値以外の要素で変更可能である。
【００１８】
［適用例８］
前記所定値は、前記認証におけるセキュリティレベルに基づく値である、適用例７記載の生体認証装置。
この生体認証装置によると、セキュリティレベルに応じて照合判定値を決定できる。
【００１９】
［適用例９］
前記生体情報は指静脈に基づく情報である、適用例１ないし適用例８のいずれか記載の生体認証装置。
この生体認証装置によると、生体情報として指静脈を採用可能である。
【００２０】
［適用例１０］
生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証方法あって、予め登録した生体情報である登録情報を記憶し、前記登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、前記認証に用いる判定値である照合判定値を決定し、前記利用者の生体情報を認証情報として取得し、前記認証情報と前記登録情報とを照合し、前記登録情報と前記認証情報との類似度を算出し、前記類似度と前記照合判定値とに基づいて前記利用者が前記登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う生体認証方法。
【００２１】
この生体認証方法によると、登録情報の品質に基づいて照合判定値を決定して認証に用いる。例えば、複数の登録者の登録情報を記憶している場合、かかる生体認証方法は、他の登録情報との相対評価によって判定値の決定および認証をしていない。よって、記憶している登録情報の数や、各登録情報の品質等が変化した場合にでも、安定した認証を行うことができる。
【００２２】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能である。例えば、個人認証方法、および個人認証装置、個人認証システム、それらの方法または装置の機能を実現するための集積回路、コンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】生体認証システム１０の構成を説明する説明図である。
【図２】登録処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】登録処理を説明する説明図である。
【図４】品質値テーブルについて説明する説明図である。
【図５】認証処理の流れを示したフローチャートである。
【図６】認証処理の内容を説明する説明図である。
【図７】照合判定値について説明する説明図である。
【図８】実施例の効果を説明する説明図である。
【図９】実施例の効果を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づいて説明する。
Ａ．第１実施例：
（Ａ１）システム構成
図１は、本発明の一実施例としての生体認証システム１０の構成を説明する説明図である。生体認証システム１０は、コンピュータ１００と登録認証端末２００とからなり、互いにＵＳＢケーブル３００で接続されている。この生体認証システム１０は、コンピュータ１００の利用者（以下、単に「利用者」とも呼ぶ）が、予め各個人の生態情報を生体認証システム１０に登録する。そして、利用者がコンピュータ１００へのログイン時に、再度、利用者が自らの生体情報を登録認証端末２００を介して入力することにより、登録認証端末２００が、コンピュータ１００にログインしようとしている者（以下「ログイン者」とも呼ぶ）が、コンピュータ１００の正規の利用者であるか否かの認証（以下、単に「認証」とも呼ぶ。）を行い、正規の利用者であると判断した場合に、コンピュータ１００へのログインを許可する。生体認証システム１０は、コンピュータ１００へのログイン者が、複数の利用者の内の一人であるか否かの認証を行う、いわゆる１：Ｎ認証を行う。
【００２５】
コンピュータ１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等を備える一般的なコンピュータであるので、詳細な説明は省略する。登録認証端末２００は利用者の指の静脈の特徴を読み取り、その固有の特徴に基づいて認証を行う。本実施例においては、登録認証端末２００は生体情報として利用者の指静脈に基づいて認証を行うが、その他、利用者の指紋、虹彩、顔、署名、声紋など、各個人によって固有である身体的特徴・行動的特徴に関する情報であれば、認証に用いることができる。各個人によって固有の特徴を有するこれらの情報は、特許請求の範囲に記載の生体情報に相当する。
【００２６】
登録認証端末２００は、通信インタフェース２０２（以下、通信ＩＦ２０２とも呼ぶ）、ＣＰＵ２０３、ＲＡＭ２０４、ＲＯＭ２０５およびセンサ部２１２を備えている。通信ＩＦ２０２は、コンピュータ１００と通信するためのインタフェースである。ＣＰＵ２０３は、登録認証端末２００全体の動作を制御するほか、各種演算を行い、通信ＩＦ２０２を介してコンピュータ１００との通信も行う。ＲＡＭ２０４は書き換え可能な揮発性メモリであり、ＲＯＭ２０５が記憶する各種プログラムをＣＰＵ２０３がＲＡＭ２０４に展開し実行する。ＲＯＭ２０５は、特徴抽出プログラム２０６、登録データ作成プログラム２０７、認証プログラム２０８、品質判定プログラム２０９、判定値決定プログラム２１０などのプログラム、および登録実施時に作成された登録データを格納する登録データ格納部２１１を備える。本実施例では、ＲＯＭ２０５として、書き換え可能な不揮発性メモリであるフラッシュメモリを用いる。センサ部２１２は、赤外線により利用者が翳した指の静脈に関する情報（以下、「静脈情報」とも言う）を読み取る機能を備える。センサ部２１２は、外部からのトリガ、例えば、ログイン者によるコンピュータ１００の操作を介した読み取り指示や、センサ部２１２にログイン者が指を翳したことによるセンサ部２１２が検知する赤外線の反射光または吸収光の変化などによって、利用者の静脈情報の読み取りを開始する。
【００２７】
特徴抽出プログラム２０６は、センサ部２１２が取得した静脈情報を分析し、個人を判別するための特徴部分、例えば静脈の方向や大きさ、静脈の分岐点の位置や方向や数など、各個人によって異なる静脈の特徴部分を抽出してデータ化した特徴データを生成するプログラムである。登録データ作成プログラム２０７は、利用者の静脈情報の登録時に用いられ、特徴抽出プログラム２０６により抽出された静脈情報の特徴データを、登録データ格納部２１１に格納するための形式に変換するプログラムである。認証プログラム２０８は認証実施時に用いられ、センサ部２１２より取得した静脈情報から特徴抽出プログラム２０６によって抽出した特徴が各登録データと、どの程度類似しているかを算出する。品質判定プログラム２０９は、特徴抽出プログラム２０６によって抽出した静脈情報の特徴データの品質を判定して登録データに付加するためのプログラムである。判定値決定プログラム２１０は品質判定プログラム２０９によって登録データに付加した品質値に基づいて認証実施時に用いる照合判定値を決定するためのプログラムである。
【００２８】
（Ａ２）登録処理：
次に、利用者が自己の生体情報（本実施例では静脈情報）を登録認証端末２００に登録する際に、登録認証端末２００が行う登録処理について図２および図３を用いて説明する。図２は、ＣＰＵ２０３が行う登録処理の流れを示したフローチャートであり、図３は登録処理を説明する説明図である。登録処理は、利用者がコンピュータ１００を介して登録認証端末２００に登録処理の指示をすることにより開始される（図２）。登録処理が開始され利用者がセンサ部２１２に指を当接すると（図３参照）、ＣＰＵ２０３は、センサ部２１２を介して、赤外線によって利用者の指の静脈から静脈情報を読み取る（ステップＳ１０２）。次にＣＰＵ２０３は、特徴抽出プログラム２０６によって、静脈情報から個人を判別するための特徴部分を抽出しデータ化した特徴データを生成する（ステップＳ１０４）。その後、ＣＰＵ２０３は、抽出した静脈情報に基づく特徴データを、登録データ格納部２１１に格納するための形式に変換し、登録データとして登録データ格納部２１１に格納する（ステップＳ１０６）。ＣＰＵ２０３は登録データの生成後、抽出された特徴データを分析し、他者と偶然一致する可能性の低さの観点から、特徴について個々のユニーク度あるいは特徴部分の量の多さに応じ、特徴データの品質を得点化した品質値を登録データの付加情報として登録データとひも付けして登録データ格納部２１１に格納する（ステップＳ１０８）。その後、登録処理は終了する。品質値について以下に詳しく説明する。
【００２９】
（Ａ３）品質値：
上品質値について説明する。説明の便宜上、本実施例では、品質値は静脈テータから抽出した特徴部分の量（以下、特徴量とも呼ぶ）のみに基づいて算出する。上述したように、品質値は、特徴量の他にユニーク度やその他の物理量（例えば温度等）などに基づいて算出するとしてもよい。品質値は、特徴量と品質値とを対応付けしたテーブル（以下、品質値テーブルとも呼ぶ）を用いて算出する。
【００３０】
図４は品質値テーブルについて説明する説明図である。品質値テーブルは、任意の複数の指静脈のサンプルに基づいて、特徴量とその頻度（その特徴量を示したサンプル数）を示した特徴量の分布に基づいて生成する。特徴量の分布は、複数の任意の評価用のデータ（指静脈のサンプル）を収集して作成する。このときの収集するデータ数は統計的分析を実施するのに十分な量とする。この収集したデータに基づいて、各指の持つ特徴量のヒストグラムを作成することによって正規分布を作成する。そして、正規分布の平均値（正規分布の「頻度」のピーク値に対応する特徴量）を品質値＝５０とする。同時に品質値が有効的に作用するように正規分布の＋３σ（σは標準偏差）を品質値＝１００とし、−３σを品質値０とする。これにより統計上約９９．７％は品質値１〜９９までの何れかの値となる。その他の品質値についてはそのデータ区間が同一となるように決定しておく。このようにして、特徴量と品質値とを対応付け、品質値テーブルを生成する。なお、図４に示した正規分布は、品質値テーブルの生成時に用いるのみで、登録処理時には特徴量と品質値とを対応付けた品質値テーブルを用いる。
【００３１】
（Ａ４）認証処理：
次に、利用者がコンピュータ１００にログインする際に、ＣＰＵ２０３が行う認証処理について説明する。図５は、認証処理の流れを示したフローチャートである。ログイン者がコンピュータ１００の操作を介してログイン開始の操作を行うと、ＣＰＵ２０３が認証処理を開始する。認証処理を開始すると、ＣＰＵ２０３はセンサ部２１２を介して赤外線を用いて利用者の指の静脈から静脈情報を読み取る（ステップＳ２０２）。ＣＰＵ２０３は、特徴抽出プログラム２０６によって、静脈情報からログイン者の認証を行うために特徴部分を抽出する（ステップＳ２０４）。
【００３２】
ＣＰＵ２０３は、ログイン者の静脈情報から特徴部分を抽出後、登録データ格納部２１１が格納している全ての利用者の登録データにひも付けされた品質値と、後述する基準判定値とに基づいて、全ての登録データに対して、登録者本人か否かを判定する照合判定値を算出する（ステップＳ２０８）。図６（Ａ）にその様子を示した。照合判定値の詳細は後で説明する。
【００３３】
照合判定値を算出した後、ＣＰＵ２０３は、各登録データの特徴部と、認証時に取得した静脈情報（以下、認証静脈情報とも呼ぶ）の特徴部とに基づいて、両者の静脈情報の類似度を算出する（ステップＳ２１０）。図６（Ｂ）にその様子を示した。類似度は、静脈情報における登録時に抽出した特徴部の数（すなわち特徴量）を全体数とした場合の、認証時に抽出した特徴部分との一致する特徴部分の数の割合として算出され、登録データ格納部２１１に格納されている全ての登録データと、認証時に取得したログイン者の認証静脈情報とに基づいて算出される。例えば、登録データ格納部２１１に３つの登録データが格納されて場合には、その３つの各登録データとログイン者の認証静脈情報との間で類似度を算出し、すなわち３つの類似度を算出する。
【００３４】
そして、図６（Ｃ）に示すように、各登録データに対応して算出した類似度と、各登録データに対応して算出した照合判定値とを比較し（ステップＳ２１２）、類似度の値が照合判定値を以上となった登録データが存在する場合には（ステップＳ２１２：ＹＥＳ）、ログイン者がその登録データに対応する正規の利用者であると判断しログインを許可する（ステップＳ２１４）。また、類似度の値が照合判定値以上となった登録データが複数存在する場合には、最も類似度が高い登録データに対応する利用者としてログインを許可する。一方、類似度の値が照合判定値以上となった登録データが存在しない場合には（ステップＳ２１２：ＮＯ）、不正なログインとしてログインを拒否する（ステップＳ２１６）。ＣＰＵ２０３は、このようにしえ認証処理を行う。
【００３５】
（Ａ５）照合判定値：
ＣＰＵ２０３が認証処理（図５：ステップＳ２０８）において算出した照合判定値について説明する。図７は照合判定値について説明する説明図である。照合判定値は、予め設定されている基準となる判定値（以下、基準判定値とも呼ぶ）に基づいて、認証処理時に算出する。図７に示したように、基準判定値は、本人類似度分布と他人類似度分布（以下、この二つの分布を単に「類似度分布」とも呼ぶ）とによって決定される。本人類似度分布とは、平均的な品質の登録データの登録を行った登録者が、登録認証端末２００によって複数回の認証を行った際の、登録認証端末２００がその登録者の登録データに基づいて算出する類似度の分布である。類似度とは、上述したように、静脈情報における登録時に抽出した特徴部の数を全体数とし、認証時に抽出した特徴部との一致する数の割合として算出される。本実施例では類似度を百分率で表示する。
【００３６】
また、他人類似度分布とは、登録データの登録を行った登録者以外の複数人の者が、登録認証端末２００によって複数回の認証を行った際の、登録認証端末２００が登録者の登録データに基づいて算出する類似度の分布である。本実施例では、この２つの分布の交点の対応する類似度を基準判定値とする。このような類似度分布は一般的に知られており、予め類似度分布を用意しておき、生体認証システム１０を適用するシステムのセキュリティの程度などによって、この分布に基づいて基準判定値を決定する。また基準判定値を２つの分布の交点より高くしたり、低くしたりすることもできる。仮に、分布の交点より基準判定値を高く設定した場合、この基準判定値を用いて承認を行うと、ログイン者が登録者であっても、認証時の類似度が基準判定値に以下となりログイン拒否される確率が高くなり、分布の交点より基準判定値を低く設定した場合、この基準判定値を用いて承認を行うと、ログイン者が登録者以外の者であっても、認証時の類似度が基準判定値に以上となりログイン許可をする確率が高くなる。
【００３７】
このようにして決定した基準判定値と、上記登録処理時に算出した品質値とを用いて照合判定値を算出する。すなわち照合判定値は、基準判定値に登録データの品質を反映した値である。以下具体的に説明する。一例として、基準判定値が５０であった場合、すなわち本人類似度分布と他人類似度分布との交点の類似度が５０（％）であり、品質値が「６６」である登録データＤ１に対しての照合判定値を算出する場合について説明する。上記説明したように品質値の平均値は「５０」である。この場合、登録データＤ１の品質値と平均値との差分（以下、品質差分値とも呼ぶ）は、＋１６ポイントである（６６―５０＝＋１６）。この１６ポイント高い分を基準判定値に所定の割合で反映させる。本実施例では、品質差分値の１０％（＝０．１）を基準判定値に反映する。以下、この品質差分値を基準判定値に反映させる割合を品質値反映率とも呼ぶ。本実施例では、品質値が高い場合には、照合判定値を基準判定値より低くし、品質値が低い場合には、照合判定値を基準判定値より高くする。すなわち、下記式（１）によって、照合判定値を算出する。
【００３８】
照合判定値＝（基準判定値）−（品質差分値）×（品質値反映率）…（１）
【００３９】
本具体例の場合、「基準判定値：５０、品質差分値：＋１６、品質値反映率：０．１」であるので、照合判定値は「４８．４」と算出される。なお、本実施例では品質値反映率を１０％（＝０．１）としたが、生体認証システム１０を用いるコンピュータ１００のセキュリティレベルに応じて変更可能である。また、上記のような計算を用いずに、品質値が０〜１０のときは照合判定値を５４、品質値が１０〜２０の時は照合判定値を５３、品質値が２０〜３０の時は照合判定値を５２といったように、品質値を段階的に区切り、それに対応して照合判定値を予め設定しているとしても良い。
【００４０】
以上説明したように、照合判定値の決定に際し、品質値が高く他人受入の可能性の低い特徴を有する静脈情報については、本人を受け入れ易くする方向へ判定値を動かし、本人拒否を減らすことができる。一方で、品質値が低く他人受入の可能性の高い特徴をもつ静脈情報については、他人を受け入れにくくする方向へ判定値を動かし、他人受入を減らすことができる。これによってシステム全体としての認証精度向上が可能となる。
【００４１】
上記効果について具体的に説明する。図８は、仮に品質値の高い登録データに基づいて生成した場合の、本人類似度分布および他人類似度分布を示している。この場合、２つの分布の平均値は互いに、平均的な品質の登録データに基づいて決定した基準判定値を中心に、乖離した分布となる。高品質の登録データは特徴量やユニーク度が高いため、他人の生体情報と類似する確率は低く、本人の生体情報と類似する確率は高くなる。よって図８からわかるように、品質値の高い登録データに対して、照合判定値を下げたとしても、他人受入のリスクが高まることを抑制しうる。本実施例において、品質値の高い登録データに対して照合判定値を下げているが、これは図８具体例で説明した根拠によるものである。すなわち、品質の高い登録データに対して照合判定値を下げることで、本人拒否の確率を下げつつ、他人受入のリスクが上がることを回避している。
【００４２】
図９は、仮に品質値の低い登録データに基づいて生成した場合の、本人類似度分布および他人類似度分布を示している。この場合、２つの分布の平均値は互いに、基準判定値を中心に接近し、重複部分が多く生じる分布となる。よって、品質値の低い登録データに対しては、照合判定値を上げることによって、他人受入のリスクを回避する必要がある。本実施例において、品質値の低い登録データに対して照合判定値を上げているが、これは図９の具体例で説明した根拠によるものである。すなわち、品質の低い登録データに対して照合判定値を上げることで、他人受入のリスクを抑制している。以上説明した効果により、認証精度の向上を実現している。
【００４３】
また、本実施例では、毎回、認証処理時に照合判定値を算出している。一方、認証処理より前に予め、登録者の静脈情報の品質値に基づいて照合判定値まで算出し記憶することも可能である。本実施例において認証処理時に毎回照合判定値を算出しているのは、生体認証システム１０を用いるログインシステムのセキュリティレベルによって（例えば、個人が使用するコンピュータへのログインなのか、秘密厳守の企業用のコンピュータなのかなど）、品質値を基準判定値に反映する度合いを随時変更可能とするためである。仮に、予め照合判定値を算出して記憶している場合には、セキュリティレベルを変更した際に、再度、登録している静脈データに基づいて照合判定値を算出することが必要となる。すなわち、本実施例では汎用性をもたせるため、認証処理時に、登録者の品質値と品質値反映率とに基づいて照合判定値を算出するとしている。
【００４４】
さらに、本実施例における認証処理は、登録者の静脈情報に基づく特徴データと、品質値とに基づいて照合判定値を算出し認証を行っているため、登録データの数が増加した場合や、他のデータベースに登録データを移動する場合、すなわち登録データの母集団が変化した場合にも、照合判定値が変化することはなく、生体認証システム１０の利用者の使用感は変わらない。
【００４５】
特許請求の範囲との対応関係としては、登録データが特許請求の範囲に記載の登録情報に相当し、品質判定プログラム２０９に基づくＣＰＵ２０３による処理が特許請求の範囲に記載の判定値決定部に相当し、認証処理においてＣＰＵ２０３が生体情報を取得する処理（図５：ステップＳ２０２）が特許請求の範囲に記載の認証情報取得部に相当し、認証処理においてＣＰＵ２０３が行う類似度の算出（図５：ステップＳ２１０）が特許請求の範囲に記載の類似度算出部に相当し、認証プログラム２０８が特許請求の範囲に記載の認証部に相当する。
【００４６】
Ｂ．変形例：
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
（Ｂ１）変形例１：
上記実施例では、登録者が複数存在する場合について、即ちＮ：１認証の場合について説明したが、生体認証システム１０は、登録者が単数の場合にも適用可能である。例えば、個人で所有するコンピュータ、携帯電話など、本来、それを利用する利用者が一人である機器等における認証（１：１認証）にも適用可能である。
【００４７】
（Ｂ２）変形例２：
本実施例では、コンピュータにログインをする場合の認証について説明したが、それに限ることなく、オートロックシステムや、クレジットカードでの支払い時の本人確認、ＡＴＭ（現金自動預け払い機）など個人認証を必要とする種々のシステムにおいて適用可能である。
【００４８】
（Ｂ３）変形例３：
本実施例では、照合判定値は基準判定値、品質値および品質値反映率によって決定したが、それに限ることなく、品質値のみに基づいて決定してもよい。例えば、品質値が「６５」であれば、類似度の最大値である１００から品質値「６５」を減算することによって、照合判定値を算出するとしてもよい。このようにしても、品質値が高いほど照合判定値が低くなるという関係は成り立ち、上記実施例と同様の効果を得ることができる。
【００４９】
（Ｂ４）変形例４：
上記実施例では、照合判定値は認証時に決定するとしたが、それに限らず、登録処理時に決定するとしてもよい。このようにすることで、認証時に照合判定値を算出する処理時間を削減することが可能である。
【００５０】
（Ｂ５）変形例５：
上記実施例では、生体情報として指静脈を採用したが、それに限ることなく、指紋、虹彩、顔、署名、声紋など、各個人によって固有である身体的特徴・行動的特徴に関する情報であれば、生体情報として採用することができる。
【００５１】
上記実施例では、生体認証システム１０は、登録者として生体情報を登録する登録処理を行うとしたが、登録情報は予め他の取得手段によって取得しており、後で生体認証システム１０に取得した登録情報を移転して、生体認証システム１０で品質値および照合判定値の算出を行い、認証に用いるとしてもよい。即ち、生体認証システム１０は登録は行わず、認証のみを行うとしてもよい。このようにしても、上記実施例と同様の効果を得ることができる。
【００５２】
（Ｂ６）変形例６：
上記実施例では、品質値の高い登録データに対しては照合判定値を下げ、品質値の低い登録データに対しては照合判定値を上げているが、これに限ることなく、例えば、品質値の高い登録データに対しては照合判定値を下げ、品質値の低い登録データに対しては照合判定値は変更せずに基準判定値を採用することや、逆に、品質値の低い登録データのみ照合判定値を上げ、品質値の高い登録データに対しては照合判定値として基準判定値を採用することもできる。このようにしても、他人受入のリスクの抑制、本人拒否の確率の回避が可能である。
【符号の説明】
【００５３】
１０…生体認証システム
１００…コンピュータ
２００…登録認証端末
２０２…通信インタフェース
２０３…ＣＰＵ
２０４…ＲＡＭ
２０５…ＲＯＭ
２０６…特徴抽出プログラム
２０７…登録データ作成プログラム
２０８…認証プログラム
２０９…品質判定プログラム
２１０…判定値決定プログラム
２１１…登録データ格納部
２１２…センサ部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証装置であって、
予め登録した生体情報である登録情報を記憶する登録情報記憶部と、
前記登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、前記認証に用いる判定値である照合判定値を決定する判定値決定部と、
前記利用者の生体情報を認証情報として取得する認証情報取得部と、
前記認証情報と前記登録情報とを照合し、前記登録情報と前記認証情報との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度と前記照合判定値とに基づいて前記利用者が前記登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う認証部と
を備える生体認証装置。
【請求項２】
請求項１記載の生体認証装置であって、
前記判定値決定部は、認証に用いる基準となる判定値として予め設定された基準判定値を、前記品質に応じて変更して前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の生体認証装置であって、
前記判定値決定部は、認証時に前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか記載の生体認証装置であって、前記登録者は複数であり、
前記判定値決定部は、前記複数の各登録者の各登録情報の品質に基づいて前記各登録情報に対応付けした前記照合判定値を決定し、
前記類似度算出部は、前記利用者の前記認証情報と前記各登録情報とを照合し、前記各登録情報ごとに、前記認証情報との前記類似度を算出し、
前記認証部は、前記各登録情報ごとに対応した前記照合判定値と前記類似度とに基づいて、前記利用者が前記複数の登録者のいずかであるか否かの認証を行う
生体認証装置。
【請求項５】
前記生体情報を前記登録情報として取得し前記登録情報記憶部に記憶する登録情報取得部を備える、請求項１ないし請求項４のいずれか記載の生体認証装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれか記載の生体認証装置であって、
前記判定値決定部は、前記登録情報の品質が高くなるにつれて、前記認証部が前記登録情報に対応する登録者であると認証しやすくなるように前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【請求項７】
請求項２記載の生体認証装置であって、
前記判定値決定部は、前記基準判定値を、前記品質と所定値との乗算値に応じて変更して前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【請求項８】
前記所定値は、前記認証におけるセキュリティレベルに基づく値である、請求項７記載の生体認証装置。
【請求項９】
前記生体情報は指静脈に基づく情報である、請求項１ないし請求項８のいずれか記載の生体認証装置。
【請求項１０】
生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証方法あって、
予め登録した生体情報である登録情報を記憶し、
前記登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、前記認証に用いる判定値である照合判定値を決定し、
前記利用者の生体情報を認証情報として取得し、
前記認証情報と前記登録情報とを照合し、前記登録情報と前記認証情報との類似度を算出し、
前記類似度と前記照合判定値とに基づいて前記利用者が前記登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う
生体認証方法。
【請求項１】
生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証装置であって、
予め登録した生体情報である登録情報を記憶する登録情報記憶部と、
前記登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、前記認証に用いる判定値である照合判定値を決定する判定値決定部と、
前記利用者の生体情報を認証情報として取得する認証情報取得部と、
前記認証情報と前記登録情報とを照合し、前記登録情報と前記認証情報との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度と前記照合判定値とに基づいて前記利用者が前記登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う認証部と
を備える生体認証装置。
【請求項２】
請求項１記載の生体認証装置であって、
前記判定値決定部は、認証に用いる基準となる判定値として予め設定された基準判定値を、前記品質に応じて変更して前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の生体認証装置であって、
前記判定値決定部は、認証時に前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか記載の生体認証装置であって、前記登録者は複数であり、
前記判定値決定部は、前記複数の各登録者の各登録情報の品質に基づいて前記各登録情報に対応付けした前記照合判定値を決定し、
前記類似度算出部は、前記利用者の前記認証情報と前記各登録情報とを照合し、前記各登録情報ごとに、前記認証情報との前記類似度を算出し、
前記認証部は、前記各登録情報ごとに対応した前記照合判定値と前記類似度とに基づいて、前記利用者が前記複数の登録者のいずかであるか否かの認証を行う
生体認証装置。
【請求項５】
前記生体情報を前記登録情報として取得し前記登録情報記憶部に記憶する登録情報取得部を備える、請求項１ないし請求項４のいずれか記載の生体認証装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれか記載の生体認証装置であって、
前記判定値決定部は、前記登録情報の品質が高くなるにつれて、前記認証部が前記登録情報に対応する登録者であると認証しやすくなるように前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【請求項７】
請求項２記載の生体認証装置であって、
前記判定値決定部は、前記基準判定値を、前記品質と所定値との乗算値に応じて変更して前記照合判定値を決定する生体認証装置。
【請求項８】
前記所定値は、前記認証におけるセキュリティレベルに基づく値である、請求項７記載の生体認証装置。
【請求項９】
前記生体情報は指静脈に基づく情報である、請求項１ないし請求項８のいずれか記載の生体認証装置。
【請求項１０】
生体情報に基づいて利用者の認証を行う生体認証方法あって、
予め登録した生体情報である登録情報を記憶し、
前記登録情報における個人を特徴付ける信頼性に関する品質に応じて、前記認証に用いる判定値である照合判定値を決定し、
前記利用者の生体情報を認証情報として取得し、
前記認証情報と前記登録情報とを照合し、前記登録情報と前記認証情報との類似度を算出し、
前記類似度と前記照合判定値とに基づいて前記利用者が前記登録情報に対応する登録者であるか否かの認証を行う
生体認証方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１２−１８４３２（Ｐ２０１２−１８４３２Ａ）
【公開日】平成２４年１月２６日（２０１２．１．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１５３５２４（Ｐ２０１０−１５３５２４）
【出願日】平成２２年７月６日（２０１０．７．６）
【出願人】（５０４３７３０９３）日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 (1,225)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１月２６日（２０１２．１．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年７月６日（２０１０．７．６）
【出願人】（５０４３７３０９３）日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 (1,225)
【Ｆターム（参考）】
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