説明

認証装置および認証方法

【課題】 従来に比べて高い信頼性で認証を行える認証装置を提供する。
【解決手段】 しきい値決定部22は、本人分布の平均値μtおよび標準偏差σtで規定されるマハラノビス距離と、他人分布の平均値μoおよび標準偏差σoで規定されるマハラノビス距離とが一致するように、しきい値Xthを決定する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、生体から取得した特徴量を基に当該生体を認証する認証装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【0002】
ネットワークを介して通信を行う通信システムや所定の処理装置などでは、正当なユーザであるか否かを認証する場合がある。
このような認証には 例えば、ユーザから指紋や静脈などの生体データを読み取り、当該生体データから抽出した当該ユーザに固有の特徴を示す被検用特徴データと、予め保持した照合用特徴データとの相関値を基に認証を行う生体認証がある。
このような生体認証では、本人と他人の何れであるかを判定する基準とする相関値のしきい値をどのように決めるかが、高い信頼性を達成する上で重要である。
すなわち、しきい値の決め方により、他人を誤って本人と判定する確率である他人受け入れ率FAR(False Acceptance Rate)と、本人を誤って本人ではないと判定する確率である本人拒否率FRR(False Rejection Rate)が決まる。
しきい値の決定方法には、例えば、下記特許文献1に示されるものなど様々な方法がある。
【0003】
【特許文献1】特許第3439359号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、上述した認証装置の信頼性は、上記しきい値をどのように決定するかに依存する。
現在、上述した認証装置による認証の信頼性をさらに高めたいという要請がある。
また、認証が用いられるサービスの特性等に応じて、所望の他人受け入れ率FARや本人拒否率FRRを実現したいという要請がある。
【0005】
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するために、従来に比べて高い信頼性で認証を行える認証装置および認証方法を提供することを目的とする。
また、本発明は、認証が用いられるサービスの特性等に応じて、所望の他人受け入れ率あるいは本人拒否率を実現できる認証装置および認証方法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】
【0006】
上述した従来技術の問題点を解決し、上述した目的を達成するため、第1の発明の認証装置は、検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証装置であって、前記所定の生体から予め取得した複数の第1の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の第1の相関値の第1の平均値と前記しきい値との差分の絶対値を、前記複数の第1の相関値の標準偏差で除算した値と、前記所定の生体以外の生体から予め取得した複数の第2の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の第2の相関値の第2の平均値と前記しきい値との差分の絶対値を前記複数の第2の相関値で除算した値とが一致するように規定された前記しきい値を記憶する記憶手段と、前記被検用特徴データと前記記憶手段から読み出したしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証手段とを有する。
【0007】
第1の発明の認証装置の作用は以下のようになる。
認証手段が、被検用特徴データと記憶手段から読み出したしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する。
【0008】
第2の発明の認証方法は、検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証方法であって、前記所定の生体から予め取得した複数の第1の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の第1の相関値の第1の平均値と前記しきい値との差分の絶対値を、前記複数の第1の相関値の標準偏差で除算した値と、前記所定の生体以外の生体から予め取得した複数の第2の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の第2の相関値の第2の平均値と前記しきい値との差分の絶対値を前記複数の第2の相関値で除算した値とが一致するように前記しきい値を決定する第1の工程と、前記被検用特徴データと前記第1の工程で決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する第2の工程とを有する。
【0009】
第3の発明の認証装置は、検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証装置であって、前記所定の生体である前記検査対象の生体を前記所定の生体ではないと認証する確率を示す本生体拒否率を入力する入力手段と、前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記入力手段が入力した前記本生体拒否率を満たすように、前記しきい値を決定するしきい値決定手段と、前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記しきい値決定手段が決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証手段とを有する
【0010】
第3の発明の認証装置の作用は以下のようになる。
入力手段が、所定の生体である前記検査対象の生体を前記所定の生体ではないと認証する確率を示す本生体拒否率を入力する。
次に、しきい値決定手段が、前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記入力手段が入力した前記本生体拒否率を満たすように、前記しきい値を決定する。
次に、認証手段が、前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記しきい値決定手段が決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する。
【0011】
第4の発明の認証方法は、検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証方法であって、前記所定の生体である前記検査対象の生体を前記所定の生体ではないと認証する確率を示す本生体拒否率を入力する第1の工程と、前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記第1の工程で入力した前記本生体拒否率を満たすように、前記しきい値を決定する第2の工程と、前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記第2の工程で決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する第3の工程とを有する。
【0012】
第5の発明の認証装置は、検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証装置であって、前記所定の生体ではない前記検査対象の生体を前記所定の生体であると認証する確率を示す他生体受け入れ率を入力する入力手段と、前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記入力手段が入力した前記他生体受け入れ率を満たすように、前記しきい値を決定するしきい値決定手段と、前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記しきい値決定手段が決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証手段とを有する。
【0013】
第5の発明の認証装置の作用は以下のようになる。
入力手段が、所定の生体ではない前記検査対象の生体を前記所定の生体であると認証する確率を示す他生体受け入れ率を入力する。
次に、しきい値決定手段が、前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記入力手段が入力した前記他生体受け入れ率を満たすように、前記しきい値を決定する。
次に、認証手段が、前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記しきい値決定手段が決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する。
【0014】
第6の発明の認証方法は、検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証方法であって、前記所定の生体でない前記検査対象の生体を前記所定の生体であると認証する確率を示す他生体受け入れ率を入力する第1の工程と、前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記第1の工程で入力した前記他生体受け入れ率を満たすように、前記しきい値を決定する第2の工程と、前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記第2の工程で決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する第3の工程とを有する。
【発明の効果】
【0015】
第1および第2の発明によれば、従来に比べて高い信頼性で認証を行える認証装置および認証方法を提供することができる。
第3〜第6の発明によれば、入力された他人受け入れ率あるいは本人拒否率を実現できる認証装置および認証方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【0016】
以下、本発明の実施形態に係わる認証装置について説明する。
<第1実施形態>
以下、図1〜図3を参照して本実施形態を説明する。
先ず、本実施形態の構成要素と本発明の構成要素との対応関係を説明する。
メモリ18が第1の発明の記憶手段に対応し、認証部20が第1の発明の認証手段に対応し、しきい値決定部22が第1の発明のしきい値決定手段に対応している。
本人サンプルデータCt1〜nが第1の発明の第1の特徴データに対応し、他人サンプルデータCo1〜mが第1の発明の第2の特徴データに対応し、相関データFtが第1の発明の第1の相関値に対応し、相関データFoが第1の発明の第2の相関値に対応している。
また、平均値μtが第1の発明の第1の平均値に対応し、平均値μoが第1の発明の第2の平均値に対応している。
また、しきい値Xthが、第1の発明のしきい値に対応している。
【0017】
図1は、本発明の実施形態に係わる認証装置1の構成図である。
図1に示すように、認証装置1は、例えば、生体データ読み取り部12、特徴抽出部14、相関値算出部16、メモリ18、認証部20およびしきい値決定部22を有する。
特徴抽出部14、相関値算出部16、メモリ18、認証部20およびしきい値決定部22は、電子回路等の専用のハードウェア、あるいは処理回路がプログラムを実行して実現される。
生体データ読み取り部12は、例えば、人間の指などの生体10から指紋や静脈などの生体データを読み取り、当該読み取った生体データS12を特徴抽出部14に出力する。
特徴抽出部14は、生体データ読み取り部12から入力した生体データS12から、例えば、指紋や静脈の分岐点や端点などの特徴を示す被検用特徴データS14を抽出し、これを相関値算出部16に出力する。
【0018】
相関値算出部16は、特徴抽出部14から入力した被検用特徴データS14と、メモリ18から読み出した照合用特徴データCrefとの相関値を示す相関データFtを検出し、これを認証部20に出力する。
メモリ18は、照合用特徴データCrefと、しきい値決定部22から書き込まれたしきい値Xthとを記憶する。
認証部20は、相関値算出部16から入力した相関データFtが示す相関値が、しきい値Xthより大きいか否かを判断し、大きいと判断すると生体10が正当であると認証し、そうでない場合には生体10が正当ではないと認証する。
【0019】
しきい値決定部22は、生体10から予め複数回取得した特徴データである本人サンプルデータCt1〜nと、生体10以外の生体(他人)から予め複数回取得した特徴データである他人サンプルデータCo1〜mとを基に、以下に説明するように、しきい値Xthを算出し、これをメモリ18に書き込む。
【0020】
図2は、図1に示すしきい値決定部22の処理を説明するためのフローチャートである。
ステップST1:
しきい値決定部22は、メモリ18あるいはネットワークなどを介して他の装置から、本人サンプルデータCt1〜nを入力する。
ステップST2:
しきい値決定部22は、メモリ18あるいはネットワークなどを介して他の装置から、他人サンプルデータCo1〜mを入力する。
ステップST3:
しきい値決定部22は、ステップST1で入力した本人サンプルデータCt1〜nと、ステップST2で入力した他人サンプルデータCo1〜mとを基に、しきい値Xthを算出する。
ステップST4:
しきい値決定部22は、ステップST3で算出したしきい値Xthをメモリ18に書き込む(設定する)。
【0021】
以下、図2に示すステップST3について詳細に説明する。
図3は、図2に示すステップST3を説明するためのフローチャートである。
ステップST11:
しきい値決定部22は、図2に示すステップST1で入力した本人サンプルデータCt1〜nの各々について、メモリ18から読み出した照合用特徴データCrefとの相関値を示す相関データFt1〜nを算出する。
ステップST12:
しきい値決定部22は、図2に示すステップST2で入力した他人サンプルデータCo1〜mの各々について、メモリ18から読み出した照合用特徴データCrefとの相関値を示す相関データFo1〜mを算出する。
【0022】
ステップST13:
しきい値決定部22は、ステップST11で算出したn個の相関データFt1〜nの平均値μtを算出する。
ステップST14:
しきい値決定部22は、ステップST12で算出したm個の相関データFo1〜mの平均値μoを算出する。
【0023】
ステップST15:
しきい値決定部22は、ステップST11で算出した相関データFt1〜nと、ステップST13で算出した平均値μtとを基に、下記式(1)に基づいて、本人についての相関データの標準偏差σtを算出する。
【0024】
【数1】

【0025】
ステップST16:
しきい値決定部22は、ステップST12で算出した相関データFo1〜mと、ステップST14算出した平均値μoとを基に、下記式(2)に基づいて、他人についての相関データの標準偏差σoを算出する。
【0026】
【数2】

【0027】
ステップST17:
しきい値決定部22は、ステップST13で算出した平均値μtと、ステップST15で算出した標準偏差σtとを基に、下記式(3)を満たす、値Xを算出する。
なお、下記式(3)において、左辺は本人分布によるマハラノビス(Mahalanobis)距離を示し、右辺は他人分布によるマハラノビス距離を示している。
下記式(4)が満たされる場合、下記式(3)は下記式(5)のようになり、さらに下記式(6),(7)のように変形できる。
従って、しきい値決定部22は、下記式(7)に基づいて、値Xを算出する。
【0028】
【数3】

【0029】
【数4】

【0030】
【数5】

【0031】
【数6】

【0032】
【数7】

【0033】
ステップST18:
しきい値決定部22は、ステップST17で算出した値Xを、しきい値Xthとする。
【0034】
すなわち、しきい値決定部22は、相関データFt1〜nによって規定される本人分布と、相関データFo1〜mによって規定される他人分布とが、正規分布であると仮定し、それらの平均値μt,μoおよび標準偏差σt、σoを基に、しきい値Xthを算出する。
【0035】
以下、図1に示す認証装置1の動作例を説明する。
図1に示すしきい値決定部22が、図2および図3を用いて説明したように、しきい値Xthを生成し、これをメモリ18に書き込む。
そして、検査時に、生体データ読み取り部12が、例えば、人間の指などの生体10から指紋や静脈などの生体データを読み取り、当該読み取った生体データS12を特徴抽出部14に出力する。
次に、特徴抽出部14が、生体データ読み取り部12から入力した生体データS12から、例えば、指紋や静脈の分岐点や端点などの特徴を示す被検用特徴データS14を抽出し、これを相関値算出部16に出力する。
次に、相関値算出部16が、特徴抽出部14から入力した被検用特徴データS14と、メモリ18から読み出した照合用特徴データCrefとの相関値を示す相関データFtを検出し、これを認証部20に出力する。
次に、認証部20が、相関値算出部16から入力した相関データFtが示す相関値が、しきい値Xthより大きいか否かを判断し、大きいと判断すると生体10が正当であると認証し、そうでない場合には生体10が正当ではないと認証する。
【0036】
以上説明したように、認証装置1によれば、しきい値決定部22において、図3に示すステップST17および上記式(3)に示すように、本人分布によるマハラノビス距離を示し他人分布によるマハラノビス距離とが一致するように、しきい値Xth(X)を決定する。
これにより、他人受け入れ率FARと本人拒否率FRRとを略一致させることができ、バランスがとれた高精度な認証を行うことが可能になる。
【0037】
<第2実施形態>
本実施形態において、本人分布TPが第1の発明の第1の正規分布に対応し、他人分布OPが第1の発明の第2の正規分布に対応し、変形した他人分布が第1の発明の第3の正規分布に対応している。
【0038】
上述した第1実施形態では、しきい値決定部22は、相関データFo1〜mによって規定される他人分布をそのまま用いて、平均値μoおよび標準偏差σoを算出した。
本実施形態では、他人分布を、その歪度(skewness)を用いて変形し、変形した他人分布を基に、平均値μoおよび標準偏差σoを算出し、FAR/FRRを安定して低く抑える。
ここで、歪度とは,分布の左右対称性を表す値で,正規分布のように左右対称の場合にゼロとなり,負の場合には例えば図4(A)に示すように右に,正の場合には例えば図4(B)に示すように左にかたよった分布となり,分布の広がりとしては,その逆方向になる.
ここで、m個の相関データFo1〜mの平均値をFaveとし、不偏分散をνとすると、歪度をSkは、下記式(8)のようになる。
【0039】
【数8】

【0040】
先ず、図5を参照して他人分布OPが右にかたよっている場合を説明する。
例えば、図5に示す本人分布TPと他人分布OPとを基に個人認証を行う際に、本人と他人とを区別するための閾値をどこにとるかを考えた場合,他人分布OPの中心OP_Cからのマハラノビス距離が用いられるが、図5に示すように、他人分布OPが偏った分布をしている場合には,その偏りを利用することにより,FRRを上げずにFARを下げることが可能となる.
図5を見てわかるように他人分布OPの分布中心から右側では急峻に頻度が下がり,分布の広がりを持たない。一方左側では右側に比べ緩やかに頻度が下がり、分布の広がりも大きい。従来では、他人分布OPの標準偏差はこの左右のデータを使って計算されているわけであるが、本人性を確認する上では,本人側つまり急峻に変化するデータのみを用いて、再度標準偏差を計算することにより、本人側の他人分布を意識した形をとることが可能となる。このように本人側(右)に傾いた分布の場合には,歪度は負となる.
まず、歪度が負の場合について考える.他人分布OPの本人側の広がりだけを用いて本人に対する他人を考え,再度、他人分布OPを形成しなおすと,図6に示す他人分布OPAのようになる.なお,本人側の他人分布OPの中心は,他人分布の度数が最大値になる場所にする。
したがって,他人分布OPを構成するデータをxi(i=1〜m)とし、本人側の他人分布を構成するデータを構成するデータをxj(j=1〜s)とすると、分散σcは下記式(9)で示される。
【0041】
【数9】

【0042】
他人分布OPと、変形した他人分布OPAから本人分布TPの距離を,標準偏差を尺度にしてみると,図7に示すようになる。
図7において、上述した変形した他人分布OPAを用いることによるマハラノビス距離によるしきい値の変化を考える。
図7において、しきい値thr1は他人分布の中心から標準偏差の3倍の距離を示し、しきい値thr2は他人の分布中心から標準偏差の4.27倍の距離を示している。
しきい値thr2を用いると、正規分布表から換算するとFARは0.001%になる。
他人分布OPを基に規定したしきい値thr2を用いると、しきい値thr2が本人分布の中に十分に入り込み、本人拒否率FRRが比較的大きくなってしまう。一方、変形された他人分布OPAを基にしきい値thr2Aを決定すると、他人受け入れ率FARを殆ど上げることなく、本人拒否率FRRを十分に下げることができる。
【0043】
次に、図8を参照して他人分布OPが左にかたよっている場合を説明する。
例えば、図8に示す場合にも他人分布OPの本人側の広がりだけを用いて本人に対する他人を考え,再度、他人分布OPを形成しなおすと,図9のようになる。なお,本人側の他人分布OPの中心は,他人分布の度数が最大値になる場所にする。
そして、他人分布OPと、変形した他人分布OPAから本人分布TPの距離を,標準偏差を尺度にしてみると,図9に示すようになる。
図9において、上述した変形した他人分布を用いることによるマハラノビス距離によるしきい値の変化を考える。
図10において、しきい値thr1は他人分布の中心から標準偏差の3倍の距離を示し、しきい値thr2は他人の分布中心から標準偏差の4.27倍の距離を示している。
しきい値thr2を用いると、正規分布表から換算するとFARは0.001%になる。
他人分布OPを基に規定したしきい値thr2を用いると、しきい値thr2は本人分布から十分に離れていて、本人拒否率FRRが十分に小さい。一方、変形された他人分布OPAを基にしきい値thr2Aを決定すると、他人受け入れ率FAR、本人拒否率FRRともに上昇する。つまり、分布全体でしきい値を決めてしまうと、設定したFAR、FRRが十分に機能しない恐れがある。本実施形態によれば、本来より低い閾値を設定してしまい実際に認証時に支障を来たすという問題を解決できる。
【0044】
以下、上述したように、他人分布OPを変形した他人分布OPAを基に、しきい値Xthを決定する本実施形態の認証装置101について説明する。
図11は、本発明の実施形態に係わる認証装置101の構成図である。
図11に示すように、認証装置101は、例えば、生体データ読み取り部12、特徴抽出部14、相関値算出部16、メモリ18、認証部20およびしきい値決定部122を有する。
図11において、図1と同じ符号を付した構成要素は、第1実施形態で説明したものと同じである。
すなわち、認証装置101は、しきい値決定部122が第1実施形態のしきい値決定部22と異なる。
しきい値決定部122は、電子回路等の専用のハードウェア、あるいは処理回路がプログラムを実行して実現される。
【0045】
以下、しきい値決定部122について詳細に説明する。
しきい値決定部122は、生体10から予め複数回取得した特徴データである本人サンプルデータCt1〜nと、生体10以外の生体(他人)から予め複数回取得した特徴データである他人サンプルデータCo1〜mとを基に、以下に説明するように、しきい値Xthを算出し、これをメモリ18に書き込む。
この場合に、しきい値決定部122は、図6,図7,図9および図10を用いて説明したように、他人サンプルデータCo1〜mをそのまま用いるのではなく、他人サンプルデータCo1〜mによって規定される他人分布OP内の最大度数を中心に線対称となる他人分布OPAを生成し、この他人分布OPAを用いてしきい値Xthを算出する。
【0046】
図12は、しきい値決定部122の処理を説明するためのフローチャートである。
図12に示すステップST32は図3に示すステップST11と同じである。
また、図12に示すステップST34〜ST39は、図3に示すステップST13〜ST18と同じである。
しきい値決定部122は、ステップST31において、上述したように、図2に示すステップST2で入力した他人サンプルデータCo1〜mによって規定される他人分布OP内の最大度数を中心に線対称となる他人分布OPAを生成する。
また、しきい値決定部122は、ステップST33において、ステップST31で生成した他人分布OPAを構成する他人サンプルデータCo1〜mの各々について、メモリ18から読み出した照合用特徴データCrefとの相関値を示す相関データFo1〜mを算出する。
【0047】
以上説明したように、認証装置101によれば、しきい値決定部122において、他人分布OPを、その歪度を用いて変形した他人分布OPAを基に、しきい値Xthを決定するため、FAR/FRRを安定して低く抑えることができる。
【0048】
<第3実施形態>
以下、図13〜図18を用いて本実施形態の認証装置について説明する。
先ず、本実施形態の構成要素と本発明の構成要素との対応関係を説明する。
本実施形態は第3〜第6の発明に対応している。
入力部221が第3および第5の発明の入力手段に対応し、認証部20が第3および第5の発明の認証手段に対応し、しきい値決定部222が第3および第5の発明のしきい値決定手段に対応している。
また、メモリ18が第3および第5の発明の記憶手段に対応している。
また、他人受け入れ率FARが本発明の他生体受け入れ率に対応し、本人拒否率FRR
が本生体拒否率に対応している。
【0049】
図13は、本発明の実施形態に係わる認証装置201の構成図である。
図13に示すように、認証装置201は、例えば、生体データ読み取り部12、特徴抽出部14、相関値算出部16、メモリ18、認証部20、入力部221およびしきい値決定部222を有する。
図13において、図1と同じ符号を付した構成要素は、第1実施形態で説明したものと同じである。
すなわち、認証装置201は、入力部221を有すること、並びにしきい値決定部222が第1実施形態のしきい値決定部22と異なる。
しきい値決定部222は、電子回路等の専用のハードウェア、あるいは処理回路がプログラムを実行して実現される。
入力部221は、キーボードやマウスなどの入力手段であり、ユ−ザの総の操作に応じて、他人受け入れ率FARあるいは本人拒否率FRRを入力する。
しきい値決定部222は、本人分布TPおよび他人分布OPが正規分布に従うと仮定して、入力部221が入力した他人受け入れ率FARあるいは本人拒否率FRRを満たすように、しきい値Xthを決定する。
【0050】
先ず、本人分布TPおよび他人分布OPと他人受け入れ率FARおよび本人拒否率FRRとの関係について図14を参照して説明する。
図14において、他人受け入れ率FARは、他人分布OPをしきい値Xthから1まで積分した値の他人分布OP全体に対する割合、すなわち、他人分布OPのしきい値Xthより図中右側の面積の割合を示している。
一方、本人拒否率FRRは、本人分布TPを0からしきい値Xthまで積分した値の本人分布TP全体に対する、すなわち、本人分布TPのしきい値Xthより図中左側の面積の割合を示している。
【0051】
【数10】

【0052】
しきい値決定部222は、入力部221が本人拒否率FRR(%)を入力すると、本人拒否率FRRに対応する値「FRR/100」に近い値を図15に示す正規分布表データTABLEから特定し、その特定した値をマハラノビス距離dtとする。正規分布表データTABLEは、例えば、図13に示すメモリ18に記憶されている。
このとき、しきい値Xthは、下記式(10)となる。
【0053】
【数11】

【0054】
一方、上記式(10)のしきい値Xthを、他人分布OPについて見ると、他人分布OPの中心からの距離であるマハラノビス距離doは、下記式(11)のようになる。
【0055】
【数12】

【0056】
そして、しきい値決定部222は、図15に示す正規分布表データTABLEからマハラノビス距離doに対応する値である他人受け入れ率FARを特定する。
【0057】
また、しきい値決定部222は、入力部221が他人受け入れ率FAR(%)を入力すると、他人受け入れ率FARに対応する値「FAR/100」に近い値を図15に示す正規分布表データTABLEから特定し、その特定した値をマハラノビス距離doとする。
このとき、しきい値Xthは、下記式(12)となる。
【0058】
【数13】

【0059】
一方、上記式(12)のしきい値Xthを、本人分布TPについて見ると、本人分布TPの中心からの距離であるマハラノビス距離dtは、下記式(13)のようになる。
【0060】
【数14】

【0061】
そして、しきい値決定部222は、図15に示す正規分布表データTABLEからマハラノビス距離dtに対応する値である本人拒否率FRRを特定する。
【0062】
なお、上述した例では、メモリ18に記憶された正規分布表データTABLEを用いる場合を例示したが、入力された他人受け入れ率FARあるいは本人拒否率FRRを基に正規分布の近似計算を行ってマハラノビス距離を算出してもよい。
近似計算としては、Hastings,et alの近似公式、マクローリン展開式、shentonの連分数展開式、漸近展開式、Laplaceの連分数展開式、Williamsの近似式、山内の近似式、Gauss-Legendreの数値積分などが用いられる。
【0063】
以下、しきい値決定部222の動作例を説明する。
図16は、図13に示すしきい値決定部222の前処理を説明するためのフローチャートである。
しきい値決定部222は、受け入れ率FARあるいは本人拒否率FRRが入力される前に、図16に示す前処理を予め行う。
図16に示すステップST51〜ST56は、それぞれ図3を用いて第1実施形態で説明したステップST11〜ST16と同じである。
【0064】
図17は、他人受け入れ率FARあるいは本人拒否率FRRを入力した場合のしきい値決定部222の処理を説明するためのフローチャートである。
ステップST61:
しきい値決定部222は、入力部221が本人拒否率FRRを入力したか否かを判断し、入力したと判断するとステップST62に進み、そうでない場合にはステップST64に進む。
ステップST62:
しきい値決定部222は、入力した本人拒否率FRRを基に「FRR/100」に近い値を、メモリ18に記憶された正規分布表データTABLEから特定し、その特定した値をマハラノビス距離dtとする。
ステップST63:
しきい値決定部222は、ステップST62で取得したマハラノビス距離dtと、図16に示すステップST55で算出した標準偏差σtと、ステップST53で算出した平均値μtとを用いて、上記式(10)に従って演算を行い、しきい値Xthを算出する。
なお、しきい値決定部222は、前述したように、しきい値Xthを用いて、他人受け入れ率FARを算出し、これが所定の条件を満たさない場合に、FRRを変更して新たにしきい値Xthを算出する。
【0065】
ステップST64:
しきい値決定部222は、入力部221が他人受け入れ率FARを入力したか否かを判断し、入力したと判断するとステップST65に進み、そうでない場合にはステップST61に戻る。
ステップST65:
しきい値決定部222は、入力した他人受け入れ率FARを基に「FAR/100」に近い値を、メモリ18に記憶された正規分布表データTABLEから特定し、その特定した値をマハラノビス距離doとする。
ステップST66:
しきい値決定部222は、ステップST65で取得したマハラノビス距離otと、図16に示すステップST56で算出した標準偏差σoと、ステップST54で算出した平均値μoとを用いて、上記式(12)に従って演算を行い、しきい値Xthを算出する。
なお、しきい値決定部222は、前述したように、しきい値Xthを用いて、他人受け入れ率FRRを算出し、これが所定の条件を満たさない場合に、FARを変更して新たにしきい値Xthを算出する。
【0066】
以上説明したように、認証装置201によれば、入力部221を介して入力した他人受け入れ率FARあるいは本人拒否率FRRを実現するように、しきい値Xthを設定できる。
そのため、認証装置201の認証が用いられるサービスに適合した認証を行うことができる。すなわち、サービスの内容によって他人受け入れ率FARは高くても良いが、本人拒否率FRRを低くしたいものや、本人拒否率FRRは高くてもよいが、他人受け入れ率FARを低くしたいものがあるが、それらに適した認証を行うことができる。
【0067】
以下、認証装置201による実験例について説明する。
指静脈画像から指静脈だけを強調した画像を本人の特徴量とし、特徴量である画像どうしの相関値をもって、本人・他人の識別を行った。図18は、7人の被験者(A〜G)から数枚ずつの本人データを採取し、それぞれ本人データの数だけ、本人リファレンスデータがある。左側で集中した点は他人データとの相関を表し、右側で分散した点は本人データとの相関を意味する。他人データ上の棒は真ん中が他人データとの相関値の平均を意味し、つづいて平均値からσ、3σの距離を意味している。
図18に示す例では,本人と他人とがどの被験者に対しても同一の閾値で確実に分離が可能である。つまり、閾値を0.43付近にすれば分離できそうである。この値は被験者Eの本人との相関値の最低値を見て決めているものであるが、更に閾値を下げると、被験者Cの他人との相関値の最大値となってしまう。つまり、被験者Eの本人拒否をさけるべく閾値を下げると、被験者Cの他人受け入れを許してしまうこととなる。このように、同一の尺度で抽出した特徴量であっても、被験者によりばらつきが生じ、一意に閾値を決定することは困難と言える。被験者Cの場合、他人との相関値の最大値は高いが、本人との相関値の最小値が大きい。つまり、被験者Cに限って言えば、閾値は前で述べた0.43よりも大きくても良好に本人・他人の識別が可能となる。また、被験者Dに関して言えば、平均値は高めであるが、分散は小さいため、閾値は低く抑えることができる。
【0068】
本発明は上述した実施形態には限定されない。
上述した実施形態では、しきい値Xthの決定を認証装置1,101,201内のしきい値決定部22,122,222において、しきい値Xthを決定する場合を例示したが、認証装置1,101,201が通信を行うサーバ装置などの認証装置1,101,201以外の装置にしきい値決定部22,122,222を組み込み、当該装置から認証装置1,101,201がしきい値Xthを入力してもよい。
【産業上の利用可能性】
【0069】
本発明は、生体情報を基に認証を行うシステムに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【0070】
【図1】図1は、本発明の第1実施形態の認証装置の全体構成図である。
【図2】図2は、図1に示すしきい値決定部の処理を説明するためのフローチャートである。
【図3】図3は、図2に示すステップST3の処理を説明するためのフローチャートである。
【図4】図4は、他人分布の特性を説明するための図である。
【図5】図5は、歪度が負の場合の他人分布の特性を説明するための図である。
【図6】図6は、歪度が負の場合の変形した他人分布の特性を説明するための図である。
【図7】図7は、歪度が負の場合の変形した他人分布を用いた場合のしきい値を説明するための図である。
【図8】図8は、歪度が正の場合の他人分布の特性を説明するための図である。
【図9】図9は、歪度が正の場合の変形した他人分布の特性を説明するための図である。
【図10】図10は、歪度が正の場合の変形した他人分布を用いた場合のしきい値を説明するための図である。
【図11】図11は、本発明の第2実施形態の認証装置の全体構成図である。
【図12】図12は、図11に示す認証装置における図2に示すステップST3の処理を説明するためのフローチャートである。
【図13】図13は、本発明の第3実施形態の認証装置の全体構成図である。
【図14】図14は、他人分布および本人分布と、FRRおよびFARとの関係を説明するための図である。
【図15】図15は、図13に示すメモリに記憶された正規分布表データTABLEを説明するための図である。
【図16】図16は、図15に示す認証装置のしきい値決定部の前処理を説明するためのフローチャートである。
【図17】図17は、図15に示す認証装置のしきい値決定部の処理を説明するためのフローチャートである。
【図18】図18は、図15に示す認証装置の実験例を説明するための図である。
【符号の説明】
【0071】
10…生体、12…生体データ読み取り部、14…特徴抽出部、16…相関値算出部、18…メモリ、20…認証部、22,122,222…しきい値決定部、221…入力部、TP…本人分布、OP,OPA…他人分布、FAR…他人受け入れ率、FRR…本人拒否率

【特許請求の範囲】
【請求項1】
検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証装置であって、
前記所定の生体から予め取得した複数の第1の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の第1の相関値の第1の平均値と前記しきい値との差分の絶対値を、前記複数の第1の相関値の標準偏差で除算した値と、前記所定の生体以外の生体から予め取得した複数の第2の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の第2の相関値の第2の平均値と前記しきい値との差分の絶対値を前記複数の第2の相関値で除算した値とが一致するように規定された前記しきい値を記憶する記憶手段と、
前記被検用特徴データと前記記憶手段から読み出したしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証手段と
を有する認証装置。
【請求項2】
前記複数の第1の相関値によって規定される第1の正規分布と、前記複数の第2の相関値によって規定される第2の正規分布とを基に前記しきい値を決定し、前記記憶手段に書き込むしきい値決定手段
をさらに有する請求項1に記載の認証装置。
【請求項3】
前記しきい値決定手段は、前記第2の正規分布が非線対称である場合に、前記第2の正規分布のうち最大度数に対して前記第1の正規分布側に位置するパターンを用いて線対称に規定された第3の正規分布に基づいて前記しきい値を決定する
請求項2に記載の認証装置。
【請求項4】
検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証方法であって、
前記所定の生体から予め取得した複数の第1の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の第1の相関値の第1の平均値と前記しきい値との差分の絶対値を、前記複数の第1の相関値の標準偏差で除算した値と、前記所定の生体以外の生体から予め取得した複数の第2の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の第2の相関値の第2の平均値と前記しきい値との差分の絶対値を前記複数の第2の相関値で除算した値とが一致するように前記しきい値を決定する第1の工程と、
前記被検用特徴データと前記第1の工程で決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する第2の工程と
を有する認証方法。
【請求項5】
前記第1の工程は、前記複数の第2の特徴データによって規定される前記第2の正規分布が非線対称である場合に、前記第2の正規分布のうち最大度数に対して前記第1の正規分布側に位置するパターンを用いて線対称に規定された第3の正規分布に基づいて前記しきい値を決定する
請求項4に記載の認証方法。
【請求項6】
検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証装置であって、
前記所定の生体である前記検査対象の生体を前記所定の生体ではないと認証する確率を示す本生体拒否率を入力する入力手段と、
前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記入力手段が入力した前記本生体拒否率を満たすように、前記しきい値を決定するしきい値決定手段と、
前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記しきい値決定手段が決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証手段と
を有する認証装置。
【請求項7】
前記複数の相関値の平均値からの所定の値離れた複数の値の各々について規定され、当該値を前記複数の相関値の標準偏差で正規化した値を示すマハラノビス距離dtと、前記本生体拒否率とを対応付けて示す対応データを記憶する記憶手段
をさらに有し、
前記しきい値決定手段は、前記記憶手段に記憶された前記対応データを基に、前記入力手段が入力した前記本生体拒否率に対応した前記マハラノビス距離dtを特定し、当該特定したマハラノビス距離dtと前記平均値と前記標準偏差とを基に算出した値を前記しきい値として決定する
請求項6に記載の認証装置。
【請求項8】
検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証方法であって、
前記所定の生体である前記検査対象の生体を前記所定の生体ではないと認証する確率を示す本生体拒否率を入力する第1の工程と、
前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記第1の工程で入力した前記本生体拒否率を満たすように、前記しきい値を決定する第2の工程と、
前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記第2の工程で決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する第3の工程と
を有する認証方法。
【請求項9】
検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証装置であって、
前記所定の生体ではない前記検査対象の生体を前記所定の生体であると認証する確率を示す他生体受け入れ率を入力する入力手段と、
前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記入力手段が入力した前記他生体受け入れ率を満たすように、前記しきい値を決定するしきい値決定手段と、
前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記しきい値決定手段が決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証手段と
を有する認証装置。
【請求項10】
前記複数の相関値の平均値からの所定の値離れた複数の値の各々について規定され、当該値を前記複数の相関値の標準偏差で正規化した値を示すマハラノビス距離dtと、前記他生体受け入れ率とを対応付けて示す対応データを記憶する記憶手段
をさらに有し、
前記しきい値決定手段は、前記記憶手段に記憶された前記対応データを基に、前記入力手段が入力した前記他生体受け入れ率に対応した前記マハラノビス距離doを特定し、当該特定したマハラノビス距離doと前記平均値と前記標準偏差とを基に算出した値を前記しきい値として決定する
請求項9に記載の認証装置。
【請求項11】
検査対象の生体から取得した当該生体の被検用特徴データと所定の生体に対応付けられた照合用データとの相関値と、前記所定の生体に対応付けられた所定のしきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する認証方法であって、
前記所定の生体でない前記検査対象の生体を前記所定の生体であると認証する確率を示す他生体受け入れ率を入力する第1の工程と、
前記所定の生体から予め取得した複数の特徴データについて前記照合用データとの相関を検出して各々生成した複数の相関値が正規分布に従うと仮定して、前記第1の工程で入力した前記他生体受け入れ率を満たすように、前記しきい値を決定する第2の工程と、
前記被検用特徴データと前記照合用データとの相関値と、前記第2の工程で決定した前記しきい値とを比較して、前記検査対象の生体が前記所定の生体であるか否かを認証する第3の工程と
を有する認証方法。

【図1】
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【図2】
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【図3】
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【図4】
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【図5】
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【図6】
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【図7】
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【図8】
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【図9】
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【図10】
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【図11】
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【図12】
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【図13】
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【図14】
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【図15】
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【図16】
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【図17】
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【図18】
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【公開番号】特開2006−59071(P2006−59071A)
【公開日】平成18年3月2日(2006.3.2)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2004−239439(P2004−239439)
【出願日】平成16年8月19日(2004.8.19)
【出願人】(000002185)ソニー株式会社 (34,172)
【Fターム(参考)】