CN110603568A - 认证信息处理程序及认证信息处理装置 - Google Patents

Abstract

本发明的认证信息处理程序包含用于使具备处理器和存储设备的计算机执行以下处理的指示。在用于生物认证的认证信息中，获取多个作为成对候补提取的比对用的关联信息和登录用的关联信息的组合、根据该比对用的关联信息和该登录用的关联信息算出的比对用的图像与登录用的图像之间的图像信息(S1)。对多组比对用的关联信息和登录用的关联信息的组合的图像信息进行比较，来对成对候补进行筛选(S2)。从筛选出的成对候补中，决定用于计算相似度的比对用的关联信息和登录用的关联信息的对应关系(S3)。

Description

认证信息处理程序及认证信息处理装置

技术领域

本发明涉及分析图像，并生成用于生物信息比对的信息的认证信息处理程序和认证信息处理装置。

背景技术

探讨了各种指纹认证装置。例如，专利文献1的生物识别装置利用从生物信息中提取的指纹的脊线和谷的图案和从生物信息中提取的汗毛孔,将比对用的生物信息相对于登录用的生物信息进行认证。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利特表2007－504524号公报

发明内容

上述专利文献1中记载的生物识别装置中，在认证性能提高方面的探讨不够充分。

本发明的目的在于提供一种用于生物认证的信息、且与以往相比能提高认证性能的认证信息处理程序和认证信息处理装置。

本发明的第一方式的认证信息处理程序，包含用于使具备处理器和存储设备的计算机执行以下步骤的指示：获取步骤，该获取步骤在包含多个关联信息并用于生物认证的认证信息中，从比对用的所述认证信息和登录用的所述认证信息获取多个作为计算相似度用的所述关联信息的组合的候补即成对候补而提取的所述比对用的关联信息和所述登录用的关联信息的组合、根据该比对用的关联信息和该登录用的关联信息算出的比对用的图像与登录用的所述图像之间的包含旋转量及移动量中的至少任意一个的图像信息，其中，所述关联信息是表示从所述图像提取的表示生物信息的特征点的多个基准点中分别根据规定条件提取的多个基准点的关联的信息；第一筛选步骤，该第一筛选步骤对在所述获取步骤获取到的多组所述比对用的关联信息与所述登录用的关联信息的组合的所述图像信息进行比较，来筛选所述成对候补；以及对应关系决定步骤，该对应关系决定步骤从在所述第一筛选步骤筛选出的所述成对候补中，决定用于计算所述相似度的所述比对用的关联信息与所述登录用的关联信息的对应关系。

根据第一方式的认证信息处理程序，计算机能利用图像信息筛选用于计算相似度的比对用的认证信息和登录用的认证信息的成对候补。计算机能通过使用了图像信息的较简单的处理，从对图像中的多个基准点的局部配置进行比较来提取的成对候补中，去除被认为是不适合作为成对候补的成对候补。

在第一方式的认证信息处理程序中，还可以包含用于执行计算步骤的指示，该计算步骤利用在所述对应关系决定步骤中决定的所述比对用的认证信息和所述登录用的认证信息的对应关系，来计算所述比对用的认证信息和所述登录用的认证信息的所述相似度。根据这种情况的认证信息处理程序，计算机能利用基于使用图像信息来筛选的成对候补而决定的对应关系来计算相似度。计算机能基于不包含被认为是不适合作为成对候补的成对候补的对应关系来计算相似度。

在第一方式的认证信息处理程序中，所述第一筛选步骤还可以对所述图像信息收敛在基于所述获取步骤中获取的多组所述成对候补的所述图像信息的代表值而设定的规定范围内的所述成对候补进行筛选。在第一方式的认证信息处理程序中，根据这种情况的认证信息处理程序，计算机能根据各成对候补的图像信息是否进入到基于多组成对候补的图像信息而设定的规定范围内，来适当地筛选成对候补。

在第一方式的认证信息处理程序中，所述生物信息可以是皮肤信息，所述基准点是表示皮肤的脊线上的汗毛孔的点，所述关联信息是针对多个所述基准点，分别表示多个所述基准点中的所述关注基准点和针对该关注基准点根据所述规定条件提取到的多个基准点的关联的信息。根据这种情况的认证信息处理程序，计算机能针对表示汗毛孔的基准点的关联信息，筛选成对候补。皮肤的脊线上的汗毛孔的配置与指纹和声纹同样是固有的，因此一生都不会改变。表示皮肤信息的图像的大小比以往小，因此即使在脊线的分支点、端点不包含在图像中的情况下，也有可能获取多个汗毛孔。根据这种情况的认证信息处理程序，即使在表示皮肤信息的图像的大小比以往小的情况下，也能同时维持认证精度和缩短皮肤认证的处理时间。

在第一方式的认证信息处理程序中，所述规定条件可以如下条件：将多个所述基准点中的所述关注基准点作为中心基准点，将配置于所述中心基准点的周围的所述规定个基准点作为周边基准点时，提取满足到所述中心基准点的距离小于规定值并且在与所述中心基准点之间的所述皮肤的相邻的所述脊线之间的谷的数量为1以下并且连结各所述周边基准点与所述中心基准点的线段所成的角的角度都是规定角度以上这一条件的所述规定个周边基准点，所述关联信息包含将表示所述规定个周边基准点各自在所述图像上的配置的特征的属性信息与所述中心基准点在所述图像上的位置信息相关联的信息，该认证信息处理程序还包含用于执行提取步骤的指示,该提取步骤基于与比对用的所述基准点相关联的所述属性信息和与登录用的所述基准点相关联的所述属性信息是否一致，来提取所述成对候补，所述获取步骤获取在所述提取步骤提取到的所述成对候补、以及该成对候补的所述图像信息。根据这种情况的认证信息处理程序，能利用图像信息对基于属性信息提取到的成对候补进行筛选。属性信息是表示关注的汗毛孔周围的规定个汗毛孔的配置的特征的信息，可以说是强调了图像所表示的生物信息的特征部分的信息。因此，通过执行该情况下的认证信息处理程序，计算机能利用属性信息在较短时间内有效地提取成对候补。

在第一方式的认证信息处理程序中，还可以包括第二筛选步骤，该第二筛选步骤对将所述第一筛选步骤筛选出的所述成对候补中任意选择的多组所述成对候补的所述中心基准点分别连结的线段的长度和角度的至少任意一个进行比较，来进一步筛选所述成对候补，所述对应关系决定步骤从在所述第二筛选步骤筛选出的所述成对候补中，决定用于计算所述相似度的所述比对用的关联信息和所述登录用的关联信息的对应关系。根据这种情况的认证信息处理程序，通过执行第二筛选步骤，与仅执行第一筛选步骤的情况相比，能通过较简单的处理，考虑与其他基准点的位置关系来筛选成对候补。

本发明的第二方式的认证信息处理装置包括处理器和存储设备，所述处理器作为以下单元起作用：获取单元，该获取单元在包含多个关联信息并用于生物认证的认证信息中，从比对用的所述认证信息和登录用的所述认证信息获取多个作为计算相似度用的所述关联信息的组合的候补即成对候补而提取的所述比对用的关联信息和所述登录用的关联信息的组合、根据该比对用的关联信息和该登录用的关联信息算出的比对用的图像与登录用的所述图像之间的包含旋转量及移动量中的至少任意一个的图像信息，其中，所述关联信息是表示从所述图像提取的表示生物信息的特征点的多个基准点中分别根据规定条件提取的多个基准点的关联的信息；筛选单元，该筛选单元对通过所述获取单元获取到的多组所述比对用的关联信息与所述登录用的关联信息的组合的所述图像信息进行比较，来筛选所述成对候补；以及对应关系决定单元，该对应关系决定单元从通过所述筛选单元筛选出的所述成对候补中，决定用于计算所述相似度的所述比对用的关联信息与所述登录用的关联信息的对应关系。根据第二方式，能起到与第一方式的认证信息处理程序相同的效果。本说明书所公开的技术可以各种方式实现，例如能以记录了第一方式的认证信息处理程序的非暂时性的计算机可读介质、用于实现第二方式的认证信息处理装置的功能的方法等方式实现。

附图说明

图1是装置10的框图。

图2是装置10的功能框图。

图3是实施方式1的认证信息处理的流程图。

图4是从登录用的认证信息34和比对用的认证信息94提取的成对候补的关联信息和图像信息的获取过程的说明图。

图5是关于基准点A1的关联信息的说明图。

图6(A)～图6(J)是属性信息的图案例的说明图。

图7是实施方式2的认证信息处理的流程图。

图8是在图7的认证信息处理中执行的图像分析处理的流程图。

图9是基于图像41提取基准点的过程的说明图。

图10是在图8的图像分析处理中执行的汗毛孔关联信息生成处理的流程图。

图11是针对中心基准点A1获取汗毛孔关联信息的过程的说明图。

图12是针对中心基准点A1获取到的汗毛孔关联信息50的说明图。

图13是基于图像45针对包含中心基准点A1～A10的多个基准点分别获取到的汗毛孔关联信息的说明图。

图14是认证信息70的说明图，认证信息70包含基于图像45针对包含中心基准点A1～A10的多个基准点分别获取到的汗毛孔关联信息。

图15是基于图像65针对包含中心基准点B1～B9的多个基准点分别获取到的汗毛孔关联信息的说明图。

图16是在图7的认证信息处理中执行的比对处理的流程图。

图17是在图16的比对处理中执行的成对候选提取处理的流程图。

图18是利用比对用的基准点和登录用的基准点比较属性信息的处理的说明图。

图19是利用与周边基准点一对一关联起来的属性信息与周边信息，分别考虑图像的压缩和旋转来进行比较的处理的说明图。

图20是针对作为成对候补提取出的比对用的基准点和登录用的基准点计算分数的过程的说明图。

图21是表示在图17的成对候补提取处理中，作为成对候补提取出的比对用的基准点和登录用的基准点的组合、成对候补的分数以及旋转角的表。

图22是将成对候补的旋转角分类成规定范围的角度的直方图，以旋转角度来筛选成对候补的处理的说明图。

图23是以2组成对候补的位置关系来筛选成对候补的处理的说明图。

图24是表示评价试验1的结果的曲线图。

图25是表示评价试验3的结果的曲线图。

具体实施方式

对于本发明的一个实施方式，参照附图进行说明。在以下的实施方式中举例示出的具体的多个数值是一示例，本发明并不限定于这多个数值。以下的说明中，将图像数据简称为“图像”。

参照图1，对于在实施方式1和实施方式2中共同的装置10进行说明。认证信息处理装置(以下简称为“装置”)10是具有根据生物信息(皮肤信息)生成用于比对的认证信息的功能的电子设备。皮肤信息例如从拍摄到手指、手掌以及足底这样的无毛发皮肤而得的图像所表示的生物信息中来选择。本示例的皮肤信息是指纹和汗毛孔。本示例的装置10是公知的智能手机。装置10具有以下功能：对拍摄到指纹和汗毛孔的图像进行分析，生成使用了皮肤信息的比对所必需的登录用认证信息，并将其存储于存储在装置10的闪存4的数据库(DB)28。装置10具有以下功能：对拍摄到指纹和汗毛孔的图像进行分析，生成使用了皮肤信息的比对所必需的比对用的认证信息，并决定生成的比对用的认证信息和存储于DB28的登录用的认证信息的对应关系。

如图1所示，装置10包括：CPU1、ROM2、RAM3、闪存4、通信I/F5、显示部6、触摸面板7、以及生物信息获取装置8。CPU1是进行装置10的控制的处理器。CPU1与ROM2、RAM3、闪存4、通信I/F5、显示部6、触摸面板7、以及生物信息获取装置8电连接。ROM2存储BIOS、启动程序和初始设定值。RAM3存储各种临时数据。闪存4存储CPU1用来控制装置10而执行的程序、OS(Operating System：操作系统)以及DB28。通信I/F5是用于与外部设备执行通信的控制器。显示部6是液晶显示器。触摸面板7设置于显示部6的表面。生物信息获取装置8获取拍摄到皮肤的图像。本例的生物信息获取装置8是光学式的区域型传感器或显微镜，每1像素以256灰度的灰度值表示颜色信息。颜色信息是表示颜色的信息。为了获取可识别汗毛孔的图像，图像的分辨率优选为800dpi(dots per inch：每英寸点数)以上。作为一例，本例的生物信息获取装置8的分辨率为2000dpi。

[实施方式1的认证信息处理]

参照图2至图6，对于由实施方式1的装置10所执行的认证信息存储处理进行说明。如图2所示，装置10具有DB28、获取部21、筛选部22、以及对应关系决定部23，通过CPU1(参照图1)来执行各功能模块所对应的处理。

如图3所示，获取部21获取多个作为成对候补提取出的比对用的关联信息和登录用的关联信息的组合(成对、对应关系)、根据该比对用的关联信息和该登录用的关联信息算出的比对用的图像与登录用的图像之间的包含旋转量和移动量中的至少任意一个的图像信息(S1)。关联信息是表示从图像提取的表示生物信息的特征点的多个基准点中根据规定条件提取的多个基准点的关联的信息。成对候补是用于根据比对用的认证信息、登录用的认证信息计算相似度的关联信息的组合的候补。认证信息是包含多个关联信息，并用于生物认证的信息。更详细而言，本示例的关联信息是将属性信息与中心基准点相关联的信息。属性信息是表示将多个基准点中的关注的基准点作为中心基准点，并且将配置于中心基准点周围的规定个基准点作为周边基准点时的规定个周边基准点各自在图像上的配置的特征的信息。

关联信息可以是由装置10所生成的信息，也可以是由其他装置所生成并由装置10获取到的信息。适当设定关联信息的生成方法即可。例如，生物信息是皮肤信息，基准点表示皮肤的脊线上的汗毛孔时，包含多个关联信息的认证信息可以是图4及图5所例示的认证信息34、94。登录用的认证信息34包含关联信息30、关联信息33。关联信息30包含基准点A1的位置信息31和属性信息32。位置信息31例如用表示图5所示的皮肤信息的图像45的图像坐标系的二维坐标46表示。图5所示的图像45中，打上阴影的区域表示脊线，白色的区域表示脊线与脊线之间的谷，黑点示出表示汗毛孔的基准点。针对中心基准点A1，例如提取周边基准点a0至a7。周边基准点a0至a7例如满足以下条件：距离基准点A1的距离小于规定值，并且在其与中心基准点之间的皮肤的相邻脊线间的谷的数量为1以下。属性信息32是表示周边基准点相对于中心基准点在图像上的配置的特征的信息。属性信息例如是从周边基准点内所关注的关注基准点是否与中心基准点或规定的周边基准点位于相同的脊线上的观点来设定的信息。属性信息例如可以是从关注基准点与中心基准点或规定的周边基准点之间的距离及角度的至少任意一个的观点来设定的信息。属性信息可以是表示1种特征的信息，也可以是分别表示多种特征的多个信息。

属性信息例如可以包含分类信息。分类信息包含表示规定个周边基准点中的与中心基准点位于相同脊线上的周边基准点的个数的第一信息。分类信息包含表示将中心基准点与规定个周边基准点分别连结时的规定个线段分别作为辐射线段，将相邻的2个辐射线段上的周边基准点在中心基准点周围依次连结的规定个线段分别作为回绕线段时，位于脊线上的回绕线段的个数的第二信息。

在图5中，用实线表示将中心基准点A1分别与周边基准点a0到点a7连结而得的辐射线段中与中心基准点A1位于相同脊线上的辐射线段，用点划线表示跨过脊线与脊线之间的谷的辐射线段。对于中心基准点A1，与中心基准点相同的脊线上的周边基准点的个数为2。关于中心基准点A1，用第一虚线表示将8个周边基准点a0到点a7中相邻的2个辐射线段上的周边基准点在中心基准点周围依次连结8个回绕线段中位于脊线上的回绕线段，用比第一虚线要细的第二虚线表示跨过谷的回绕线段。因而，8个回绕线段中位于脊线上的线段的个数为4。因而，分类信息例如表示为“0x24”。“0x24”中的“0x”表示16进制，“2”表示与中心基准点位于相同脊线上的周边基准点的个数(第一信息)，“4”表示位于脊线上的回绕线段的个数(第二信息)。属性信息包含分类信息时，如图6(A)～(J)中对周边基准点相对于中心基准点的配置与分类信息进行例示那样，根据周边基准点相对于中心基准点的配置的特征，获得彼此不同的属性信息(分类信息)。同样，比对用的认证信息94包含关联信息90、93。基准点B1的关联信息90包含位置信息91、属性信息92。例如从装置10所具备的信息生成部20获取比对用的认证信息94。信息生成部20基于表示生物信息的图像，生成包含关联信息的认证信息。如上所述，也可以从其他装置获取认证信息34、94。图像信息包含根据比对用的关联信息、登录用的关联信息算出的比对用的图像和登录用的图像之间的旋转量及移动量中的至少一个即可。本示例的图像信息是根据比对用的关联信息和登录用的关联信息算出的旋转量。

成对候补可以由装置10决定，也可以由其他装置决定并由装置10获取。可以适当设定成对候补的决定方法。获取部21例如针对由装置10决定并登录于列表39的成对候补，获取多个比对用的关联信息和登录用的关联信息的组合以及图像信息。

筛选部22对在S1获取到的多组比对用的关联信息和登录用的关联信息的组合的图像信息进行比较，筛选成对候补(S2)。对图像信息进行比较并筛选成对候补的方法适当设定即可。本示例的筛选部22对图像信息收敛在基于S1获取的多组成对候补的图像信息的代表值而设定的规定范围内的成对候补进行筛选。更具体而言，筛选部22例如按照下面的步骤筛选成对候补。例如如图4所示，筛选部22将成对候补的旋转角按照每1度的范围(360分辨率)进行分类。在代表值用249度表示的范围为度数最大的情况下，筛选部22提取图像信息进入到代表值即249度正负规定角度(例如20度)的成对候补(用箭头40表示的范围的成对候补)，并对提取的成对候补进行筛选。

对应关系决定部23对在S2筛选的比对用的关联信息和登录用的关联信息进行比较，决定用于计算相似度的比对用的认证信息和登录用的认证信息的对应关系(S3)。对应关系决定部23例如使用比对用的关联信息和登录用的关联信息来计算分数并决定对应关系。分数的计算方法可以适当使用公知的方法。CPU1到这里结束认证信息处理。CPU1可以用于利用S5决定的比对用的认证信息和登录用的认证信息的对应关系，来计算比对用的认证信息和登录用的认证信息的相似度的处理。

图3的S1的处理是本发明的获取步骤的一个示例。执行S1的CPU1(获取部21)是本发明的获取单元的一个示例。S2的处理是本发明的第一筛选步骤的一个示例。执行S2的CPU1(筛选部22)是本发明的筛选单元的一个示例。S3是本发明的对应关系决定步骤的一个示例。执行S3的处理的CPU1(对应关系决定部23)是本发明的对应关系决定单元的一个示例。

[实施方式2的认证信息处理]

1.登录时的处理

参照图5、图7至图23，关于由实施方式2的装置10所执行的认证信息处理，以登录认证信息的情况为例进行说明。在用户输入开始指示时开始认证信息处理。在开始指示中包含关于将从图像获取到的认证信息作为登录用的认证信息登录于DB28，还是计算认证信息与已登录于DB28的登录用的认证信息的相似度的指示。装置10的CPU1在检测到认证信息处理的开始指示的输入时，在RAM3读取用于执行存储于闪存4的认证信息处理的认证信息处理程序，根据包含于认证信息处理程序的指示，执行以下说明的各步骤的处理。在本示例中，到获取满足提取基准点的条件(例如图像的清晰度)的皮肤信息为止，执行催促再输入的反馈处理。由认证信息处理获取到的图像满足利用算法从图像提取认证信息的条件。在处理的过程中获取到的或生成的信息以及数据被适当地存储至RAM3。处理所需的各种设定值预先被存储至闪存4。下面将步骤省略记为“S”。

如图7所示，CPU1执行图像分析处理(S11)。参照图8，对于图像分析处理进行说明。生物信息获取装置8在检测到手指接触的情况下，将能确定拍摄到指纹和汗毛孔的图像的信号输出至CPU1。CPU1接收由生物信息获取装置8输出的信号。CPU1基于接收到的信号获取图像(S21)。在S21中，例如获取图9所示的图像41。在图像41中，设定以X、Y表示的图像坐标系的二维坐标46。CPU1对在S21获取到的图像41进行二值化处理，获取表示脊线的图像42(S22)。其他示例中，图像42通过将图像41提供至细节法的处理中所使用的多个图像处理滤波器而获得。图像42内的黑色部分表示脊线，白色部分表示脊线和脊线之间的谷的部分。

CPU1决定基准点(S23)。CPU1将图像41提供至可提取规定范围的灰度值部分的图像处理滤波器并获取图像43，如图像44所示那样，将图像42、图像43重叠比较，将由黑色部分所示的脊线上所配置的圆形、钩形等闭合区域部分确定为汗毛孔。CPU1将确定的汗毛孔的面积重心确定为表示汗毛孔的基准点。CPU1按照从左到右，从上到下的顺序扫描图像45，对所决定的基准点赋予ID，获取位置信息。本示例的位置信息是图像坐标系的二维坐标46的以像素为单位的坐标。CPU1生成表示被赋予的ID与位置信息的对应关系的列表47，并存储于RAM3。CPU1也可以适当考虑闭合区域部分的大小和形状等，判断是否确定为汗毛孔。本示例中，决定了包含从基准点P1到P12的多个基准点，用图像45上的黑点表示。CPU1判断在S23中决定的基准点的数量是否大于0(S24)。在S23决定的基准点的数量为0的情况下(S24为否)，CPU1结束图像分析处理，使处理返回至图7的认证信息处理。在S23决定的基准点的数量大于0的情况下(S24为是)，CPU1执行汗毛孔关联信息生成处理(S25)。汗毛孔关联信息生成处理中，针对多个基准点，分别执行生成汗毛孔关联信息的处理，该汗毛孔关联信息将中心基准点的位置信息与属性信息相关联而得。

如图10所示，汗毛孔关联信息生成处理中，CPU1对存储汗毛孔关联信息的列表进行初始化(S31)。CPU1从图8的S23的处理所决定的多个基准点中选择一个基准点作为中心基准点PA(S32)。CPU1可以考虑周边基准点的获取条件，判断为无法提取周边基准点的范围的基准点不作为中心基准点PA进行选择。S32的处理中，例如CPU1可以不将到图像45的端部的距离小于后述的规定值R的一半的范围的基准点作为中心基准点来选择。例如，图5所示的图像45的基准点A1被选择为中心基准点。CPU1进行用于基于规定条件提取规定个基准点作为周边基准点的处理，该规定个基准点是将在S23的处理中决定的多个基准点中的一个选择作为中心基准点时，距离中心基准点的距离小于规定值R，并且位于与中心基准点之间的皮肤的相邻的脊线之间的谷的数量为1以下的基准点。位于与中心基准点之间的皮肤的相邻的脊线之间的谷的数量例如基于存在于与中心基准点之间的图像42中的白色部分连续的范围的数量来确定。考虑汗毛孔之间的距离、图像的分辨率、以及认证精度等来确定规定距离、规定个数、以及规定条件。规定距离优选为大于汗毛孔间的距离的平均值H，小于平均值H的3倍的值。规定个数优选为4以上15以下。周边基准点的提取条件是例如规定距离为半径R，规定个数为8个，规定条件是如下条件：按照距离中心基准点的距离较近的顺序，选择规定个将已选择的周边基准点与中心基准点相连结的线段与将成为周边基准点的候补的基准点与中心基准点相连结的线段所构成的角的角度为规定角度以上的基准点。在规定个数为8个的情况下，规定角度优选为在从5度到45度的范围内选定，本示例中为15度。

具体而言，CPU1参照列表47，选择在多个基准点中提取周边基准点PB的候补的范围(S33)。具体而言，CPU1将成为二维坐标的Y坐标的值是在S32的处理中被选择的中心基准点PA的Y坐标的正负R的范围的范围作为在存储于列表47的基准点中提取周边基准点PB的候补的范围。本示例中，CPU1例如为了从在S23的处理中决定的多个基准点中，将到中心基准点PA的距离(例如欧氏距离)为规定值R以内的基准点作为候补基准点PK获取，首先使用列表47的Y坐标来选择提取候补的范围。

CPU1在S33的处理中选择的范围的基准点中，选择1个未在S34中选择的基准点(关注基准点)，获取位置信息(S34)。位置信息用图像坐标系的二维坐标46表示。CPU1基于在S34中获取到的位置信息与在S32中选择的中心基准点的位置信息，计算中心基准点与关注基准点之间的距离(S35)。可以适当设定距离的计算方法。本示例的CPU1对中心基准点与关注基准点的欧氏距离进行计算。例如，针对图5的基准点a0至a7，分别计算距离D0至距离D7。

CPU1计算表示在S34中获取了位置信息的关注基准点相对于在S32中选择到的中心基准点的配置的角度(S36)。可以适当设定角度的计算方法。本示例的CPU1对将中心基准点与关注基准点相连结的线段相对于基准的角度进行计算。如图11所示的基准J在图像坐标系的二维坐标中为从中心基准点朝X正方向(右方)。CPU1将X正方向设为0度，将从以中心基准点为起点的基准起顺时针旋转的角度设为正角度，将从基准起逆时针旋转的角度设为负角度。CPU1根据关注基准点相对于中心基准点的位置，以-180度到180度的角度表示关注基准点的角度。例如，针对基准点a4算出正角度An4，针对基准点a3算出负角度An3。角度可以用从0度到360度等其他方法来表示。

CPU1针对在S33中选择的范围的所有基准点，判断在S34的处理中是否均获取到位置信息(S37)。针对在S33中选择的范围的基准点中，一部分的基准点未执行S34的处理时(S37为否)，CPU1使处理返回到S34。针对在S33中选择的范围的所有基准点，在S34的处理中获取到位置信息时(S37为是)，CPU1将在S35中算出的距离为规定值R以下的关注基准点设为候补基准点PK。CPU1例如将位于以图5所示的中心基准点A1作为中心的半径R的圆C的内侧的基准点a0到a13的14个基准点分别设为候补基准点PK。

CPU1判断候补基准点PK的数量是否小于规定个数8(S38)。在候补基准点PK的数量小于8的情况下(S38为是)，CPU1使处理前进至后述的S50。在该情况下，不会生成关于在S32中选择的中心基准点PA的汗毛孔关联信息。在候补基准点PK的个数不小于8的情况下(S38为否)，CPU1将在S38中选择到的候补基准点PK即基准点a0～a13内在S35中算出的距离为最小的基准点即基准点a2作为周边基准点来获取。CPU1从候补基准点PK中获取与在S35的处理中算出的中心基准点PA的距离为第N近的基准点(S39)。与中心基准点PA的距离最近的基准点已作为周边基准点获取，因此N的初始值为2。N为2的情况下，CPU1从基准点a0到a13中获取距离第二近的点a4。

CPU1针对候补基准点PK内已作为周边基准点获取的基准点分别基于在S36中算出的角度，判断将周边基准点与中心基准点相连结的线段与在S39中获取到的基准点与中心基准点构成的线段所成的角的角度的绝对值是否为15度以上(S40)。CPU1例如在已决定的周边基准点为多个的情况下，将针对全部多个周边基准点，将连结中心基准点与周边基准点的辐射线段与在S39的处理中新获取的基准点与中心基准点的辐射线段之间的角度的绝对值为15度以上的情况判断为角度的绝对值为15度以上的情况。即，即使是在已决定的周边基准点中的1个，连结中心基准点与周边基准点的辐射线段与在S39的处理中新获取的基准点与中心基准点的辐射线段之间的角度的绝对值小于15度的情况下，CPU1在S40中也不判断为角度的绝对值为15度以上。在N为2，在S39中获取距离第二近的点a4的情况下，如图11所示CPU1判断为连结基准点A1和a2的线段与连结基准点A1和a4的线段所构成的角的角度An的绝对值为15度以上(S40为是)。此时，CPU1将在S39的处理中获取到的基准点追加到在S32中选择的中心基准点的周边基准点(S41)，判断已作为周边基准点获取到的基准点的个数是否为8(S42)。

在基准点的个数并非8个的情况下(S42为否)，或者在S40的处理中角度的绝对值并非15度以上的情况下(S40为否)，CPU1对候补基准点PK所包含的全部基准点是否在S39的处理中获取到进行判断(S48)。在候补基准点PK的全部基准点在S39的处理中获取到的情况下(S48为是)，CPU1使处理前进至后述的S50。在作为候补基准点PK选择到的基准点中，存在S39的处理中未获取到的基准点的情况下(S48为否)，CPU1将N向上递增1(S49)，使处理返回到S39。通过重复执行的S41，针对中心基准点A1，追加周边基准点a0至a7(S41)，CPU1判断为获取到8个周边基准点a0至a7(S42：是)。

CPU1设定8个周边基准点的属性信息和周边信息的排列顺序(S43)。排列顺序表示8个周边基准点的各个属性信息和周边信息的排列顺序。周边信息可以是周边基准点的位置信息本身，也可以是使用周边基准点的位置信息算出的计算值。周边信息可以是1种信息，也可以是多种信息。本示例的周边信息包含在S34的处理中获取到的周边基准点的ID、在S36的处理中算出的角度以及S35的处理中算出的距离。在列表47中，基准点的ID与位置信息相关联，周边信息通过包含ID而与位置信息相关联。适当决定排列顺序的设定方法即可。本示例的CPU1将在从S39到S42的处理中获取到的多个周边基准点中，位于与中心基准点PA相同的脊线上，并且与中心基准点PA之间的距离为最长的远离基准点的排列顺序设为第一，基于图像上的配置从以中心基准点为中心的远离基准点起绕规定方向(例如图5的顺时针方向DS)设定第二个以后的排列顺序。针对图5及图11的中心基准点A1，按照周边基准点a0到a7的顺序决定排列顺序。CPU1按照在S43中设定的排列顺序，使周边信息的排列顺序与属性信息的排列顺序一致。

CPU1作为属性信息的一部分生成辐射信息(S44)。辐射信息是针对每个周边基准点表示中心基准点与周边基准点是否在相同脊线上的信息。可以适当设定辐射信息的标记方法。在图11中，将中心基准点与周边基准点在相同脊线上的情况(用实线表示的辐射线段)用1表示，将中心基准点与周边基准点不在相同脊线上的情况(用点划线表示的辐射线段)用0表示的情况下，中心基准点A1的周边基准点a0到a7的用二进制数表示的辐射信息分别为1、0、0、0、1、0、0、0。属性信息中与周边基准点一一对应的辐射信息用按照在S43的处理中决定的排列顺序排列的8位二进制数来表示。此时，中心基准点A1与二进制数的辐射信息10001000相关联。辐射信息的标记方法可以用16进制数标记为0x88等进行适当变更。

CPU1生成回绕信息作为属性信息的一部分(S45)。回绕信息是表示针对各个成为回绕线段的起点的周边基准点，连结2个周边基准点而成的回绕线段是否位于相同脊线上的信息，该2个周边基准点是分别连结中心基准点和规定个周边基准点时的规定个辐射线段中相邻的2个辐射线段的端点。适当设定将回绕线段的端点中哪一个作为起点。本示例中，在将中心基准点作为中心的情况下，将位于回绕线段的延伸方向中的逆时针方向的周边基准点作为起点。可以适当设定回绕信息的标记方法。图11中回绕线段在相同的脊线上的情况(用第一虚线来表示的回绕线段)用1表示，不在相同的脊线上的情况(用比第一虚线要细的第二虚线表示的回绕线段)用0表示时，中心基准点A1的周边基准点a0到a7的用二进制数表示的回绕信息分别为0、1、1、0、0、1、1、0。属性信息中与周边基准点一一对应的回绕信息与辐射信息相同，用按照在S43的处理中决定的排列顺序排列的8位二进制数表示。此时，中心基准点A1与二进制数的回绕信息01100110相关联。回绕信息的标记方法可以用16进制数标记为0x66等进行适当变更。

CPU1生成分类信息作为属性信息的一部分(S46)。CPU1例如基于在S44中生成的辐射信息、在S45中生成的回绕信息来生成分类信息。更具体而言，CPU1基于在S44中生成的辐射信息中的1的数量、在S45中生成的回绕信息中的1的数量，例如与实施方式1相同地，将中心基准点A1的分类信息生成为“0x24”。

CPU1生成关于在S32的处理中选择的中心基准点PA的汗毛孔关联信息，并存储于RAM3(S47)。在中心基准点A1的情况下，如图12所示，生成汗毛孔关联信息50，并存储于RAM3。基准点A1的汗毛孔关联信息50包含基准点A1的ID51、属性信息52、以及周边信息53。周边信息对于每个周边基准点包含ID、角度以及距离。在图9的列表47中，ID与位置信息相关联。属性信息和周边信息按照在S43中设定的排列顺序进行排列。属性信息中不与周边基准点一一对应的分类信息没有按照排列顺序进行排列。

CPU1对在S23的处理中决定的全部基准点是否在S32的处理中被选择作为中心基准点进行判断(S50)。存在未被选择的基准点的情况下(S50为否)，CPU1使处理返回至S32。全部基准点均被选择作为中心基准点的情况下(S50为是)，CPU1到这里结束汗毛孔关联信息生成处理，使处理返回至图8的图像分析处理。在S25的处理之后，CPU1将在S47的处理中生成的汗毛孔关联信息作为认证信息存储于RAM3(S28)。CPU1到这里结束图像分析处理，并使处理返回至图7的认证信息处理。通过图像分析处理，关于图13所示的包含基准点A1～A10的多个基准点生成汗毛孔关联信息。如图14所示，CPU1生成并存储包含与多个基准点分别相关的汗毛孔关联信息50的认证信息70。

在S11的处理之后，CPU1对在S11中是否获取到包含汗毛孔关联信息的认证信息进行判断(S12)。在未获取到认证信息的情况下(S12为否)，CPU1进行报错通知(S16)。CPU1例如在显示部6上显示报错信息。在获取到认证信息的情况下(S12为是)，对是否将在S11获取到的认证信息作为登录用认证信息登录于DB28(参照图2)进行判断(S13)。表示是否登录的信息例如包含于开始指示。具体示例中，判断为登录的(S13为是)，CPU1将在S11获取到的认证信息存储于闪存4的DB28(S14)。在不登录于DB28的情况下(S13为否)，CPU1执行将在S11获取到的认证信息设为成为比对对象的比对用的认证信息的比对处理(S15)。在S14、S15、及S16中的任意一个之后，CPU1结束认证信息处理。

2.比对时的处理

对以下情况进行说明：作为登录用认证信息使用包含关于多个中心基准点的汗毛孔关联信息在内的认证信息，其中，该多个中心基准点包含从图13的图像45提取出的中心基准点A1～A10，作为成为比对对象的比对用的图像，从图15的图像65生成包含关于多个基准点的汗毛孔关联信息在内的认证信息，其中，该多个基准点包含中心基准点B1～B9。比对时的认证信息处理中，与登录时的认证信息处理同样，执行S11。通过S11的处理，从图像65生成包含关于含有中心基准点B1～B9的多个基准点的汗毛孔关联信息在内的认证信息。

图7的认证信息处理的S12中，判断为获取到认证信息(S12为是)，基于开始指示判断为不登录(S13为否)。CPU1执行比对处理(S15)。比对处理中，CPU1将判断为属性信息一致的比对用的基准点与登录用的基准点进行比较，决定用于计算相似度的比对用的认证信息与登录用的认证信息的对应关系，并计算出认证信息的相似度。

如图16所示，比对处理中，CPU1执行成对候补提取处理(S200)。成对候补提取处理中，CPU1将在S11的处理中生成的比对用的认证信息和存储于DB28的登录用的认证信息中，与基准点相关联的属性信息一致的比对用的基准点(汗毛孔关联信息)与登录用的基准点(汗毛孔关联信息)的对作为成对候补来提取，该成对候补成为比较比对用的认证信息与登录用的认证信息的对应关系的对象的候补。CPU1基于汗毛孔关联信息计算成对候补的分数。

如图17所示，成对候补提取处理中，CPU1对用于提取成对候补的存储于RAM3的列表进行初始化(S211)。CPU1在S11的处理中生成的比对用的认证信息所包含的汗毛孔关联信息的生成的基准点中、选择1个还未在S212中被选择的基准点(中心基准点)(S212)。CPU1例如从生成比对用的认证信息所包含的汗毛孔关联信息的基准点中选择基准点B1。CPU1在生成登录于DB28的登录用的认证信息所包含的汗毛孔关联信息的基准点中选择1个还未在S213的处理中被选择的基准点(中心基准点)(S213)。CPU1例如从生成登录用的认证信息所包含的汗毛孔关联信息的基准点中选择基准点A1。CPU1利用在S212的处理中被选择的比对用的基准点和在S213的处理中被选择的登录用的基准点，判断相关联的属性信息中的分类信息是否一致(S214)。如图18所示，基准点B1的分类信息是0x14，与基准点A1的分类信息即0x24彼此不同(S214为否)。此时，CPU1不将在S212中被选择的基准点B1与在S213中被选择的基准点A1的组合提取作为成对候补，判断登录用的全部基准点是否已在S213的处理中被选择(S224)。存在未被选择的登录用的基准点的情况下(S224为否)，CPU1使处理返回至S213。

在选择登录用的基准点A2的情况下(S213)，如图18所示，基准点B1的分类信息是0x14，与基准点A2的分类信息即0x14一致(S214为是)。此时，CPU1将变量N设定为0(S215)。变量N是用于考虑到图像的压缩和旋转，依次比较与周边基准点一一对应的属性信息(本示例中辐射信息和回绕信息)的变量。CPU1利用在S212的处理中被选择的比对用的基准点和在S213的处理中被选择的登录用的基准点，对相关联的属性信息中的辐射信息是否一致进行判断(S216)。CPU1将比对用的基准点的辐射信息与对应于变量N的登录用的基准点的辐射信息相比较。如图19所示，关于基准点A2，在变量N为0时，将与周边基准点b0～b7相对应的辐射信息与对应于各个周边基准点a0～a7的辐射信息相比较。在变量N为1时，将与周边基准点b0～b7相对应的辐射信息与对应于各个周边基准点a1～a7以及对应于a0的辐射信息相比较。即，CPU1根据变量N来变更登录用的基准点的属性信息的参照开始位置。比对用的基准点bm(m是从0到7的整数)与登录用的基准点a(MOD(N+m，8))相比较。MOD(N+m，8)是将N与m的和除以8时的余数。如上所述，CPU1例如能在变量N为1的情况下，假定将排列顺序设为周边基准点a0的排列顺序偏移成从下一个a1起顺时针方向的排列顺序的情况，来比较辐射信息(属性信息)。即，CPU1能考虑到图像的压缩和旋转，依次比较与周边基准点一一对应的属性信息(本示例中辐射信息和回绕信息)。

在辐射信息不一致的情况下(S216为否)，CPU1使处理前进至后述的S222。基准点B1的辐射信息是10000000，与变量N为0时的基准点A2的辐射信息即10000000相一致(S216为是)。此时，CPU1利用在S212的处理中被选择的比对用的基准点和在S213的处理中被选择的登录用的基准点，对相关联的属性信息中的回绕信息是否一致进行判断(S217)。S217的处理也与S216的处理相同，将比对用的基准点的回绕信息与对应于变量N的登录用的基准点的回绕信息相比较。

在回绕信息不一致的情况下(S217为否)，CPU1使处理前进至后述的S222。基准点B1的回绕信息是01100110，与变量N为0时的基准点A2的回绕信息即01100110相一致(S217为是)。此时，CPU1根据汗毛孔关联信息中的周边信息计算表示在S212的处理中被选择的比对用的基准点和在S213的处理中被选择的对应于变量N的登录用的基准点的相似度的分数(S218)。本示例的汗毛孔关联信息的周边信息包含：与位置信息相关联的ID、角度以及距离。本示例的CPU1例如以登录用的基准点和比对用的基准点，用当前比较的周边基准点的8组角度的比较量和距离的比较量，来计算分数。在变量N为0的情况下，如图20所示，分数表示以登录用的基准点A2和比对用的基准点B1，使中心基准点一致并且考虑旋转角，在将成为基于N的基准的1组辐射线段重叠的状态下，比较8组周边基准点的配置时的8组周边基准点的角度和距离的偏移量。成为基于N的基准的1组辐射线段是端点为比对用的基准点b0和成为登录用的基准点a(MOD(N，8))的辐射线段的组合。8组周边基准点是用图19的双箭头表示的组合的基准点，m是分别为0到7时比对用的基准点bm和登录用的基准点a(MOD(N+m,8))的组合。旋转角表示假设比对用的图像相对于登录用的图像旋转几度的基于汗毛孔关联信息算出的角度。本示例的旋转角在图像坐标系中将顺时针的角度设为正角度。比较量是利用比对用的基准点和登录用的基准点，比较汗毛孔关联信息中的周边信息，并算出的值。

在将比对用的基准点bm的角度设为角度Bnm，将登录用的基准点a(MOD(N+m，8))的角度设为角度An(MOD(N+m，8))时，8组角度的比较量例如分别用m为从0到7的整数的以式(1)算出的旋转角的差的平方和来表示。

旋转角的差＝Bnm-An(MOD(N+m,8))+AnN-Bn0…式(1)

在将比对用的基准点bm的角度设为距离Dbm，将登录用的基准点a(MOD(N+m，8))的距离设为距离Da(MOD(N+m，8))时，8组距离的比较量例如可以分别用m为0到7的整数的以式(2)算出的距离之差的比率的和来表示。

距离之差的比率＝|Dbm-Da(MOD(N+m,8))|/min(Dbm,Da(MOD(N+m,8)))

…式(2)

其中，min(Dbm,Da(MOD(N+m,8)))是Dbm与Da(MOD(N+m,8))中较小的一方的值。在将角度的比较量和距离的比较量为0时的分数(分数最大值)设为100的情况下，基于式(3)，例如将比对用的基准点B1和登录用的基准点A2的分数算出为85，并存储于列表。

分数＝(比较量最大值-(距离的比较量×常数+角度的比较量))/比较量最大值×分数最大值…式(3)

在式(3)中，常数是为了调整距离的比较量相对于角度的比较量的大小而适当设定的值，例如为100。比较量最大值是距离的比较量乘以常数得到的值与角度的比较量之和的允许的最大值。在距离的比较量乘以常数得到的值与角度的比较量之和大于比较量最大值的情况下，在式(3)中，将比较量最大值设定为距离的比较量乘以常数得到的值与角度的比较量之和。分数最大值是分数所能取的值的最大值，例如100。比对用的基准点B1和登录用的基准点A2的旋转角算出为41度，并存储于列表。

CPU1判断N是否大于0(S219)。CPU1在N大于0的情况下(S219为是)，判断在S218的处理中算出的分数是否大于存储于列表的分数(S220)。在N不大于0的情况下(S219为否)，或分数大于所存储的分数的情况下(S220为是)，CPU1将在S218中算出的分数和旋转角存储于RAM3的列表(S221)。通过该处理，在比对用的基准点和登录用的基准点，属性信息一致，并且分数最大的值被存储于列表。

在S218的处理中算出的分数并非大于所存储的分数的情况下(S220为否)，或者在S221之后，CPU1将变量N递增1(S222)。CPU1判断N是否小于8(S223)。S223的阈值即8与周边基准点的数量相同，是为了利用考虑到图像的旋转的影响的全部组合来比较属性信息而设定的。在N小于8的情况下(S223为是)，CPU1将处理返回至S216。在N并不小于8的情况下(S223为否)，CPU1判断存储于DB28的认证信息所包含的全部基准点是否在S213的处理中已被选择(S224)。存在未被选择的登录用的基准点的情况下(S224为否)，CPU1将处理返回至S213。在全部登录用的基准点在S213的处理中均被选择的情况下(S224为是)，CPU1判断比对用的认证信息所包含的全部基准点是否在S212的处理中已被选择(S225)。

存在未被选择的比对用的基准点的情况下(S225为否)，CPU1将处理返回至S212。在全部的登录用的基准点在S212的处理中已被选择的情况下(S225为是)，CPU1到这里结束成对候补提取处理，并使处理返回至图16的比对处理。通过成对候补提取处理，如图21所示，对于作为成对候补提取的登录用的基准点(汗毛孔关联信息)与比对用的基准点(汗毛孔关联信息)分别获取分数和旋转角。在图21中，登录用的基准点和比对用的基准点的各组合的上排的值为分数，下排的值表示旋转角。分数与旋转角的组合为空的组合是不作为成对候补被提取的组合，是属性信息不一致的组合。在该阶段，对于1个比对用的基准点(汗毛孔关联信息)，包含多个作为成对候补而被提取的登录用的基准点(汗毛孔关联信息)。例如，对于比对用的基准点B3，作为成对候补提取有登录用的基准点A1、A3、A4、A7、A8以及A10。在具体示例中，10个登录用的基准点(汗毛孔关联信息)和9组比对用的基准点(汗毛孔关联信息)的90个组合中的36组作为成对候补被提取出。

CPU1在S200之后，对于在S200的处理中提取到的成对候补，比较汗毛孔关联信息中的周边信息，并决定比对用的皮肤信息与登录用的皮肤信息的对应关系。具体而言，CPU1获取多个作为成对候补提取出的比对用的关联信息与登录用的关联信息的组合、根据该比对用的关联信息、该登录用的关联信息算出的比对用的图像与登录用的图像之间的包含旋转量以及移动量中的至少某一个的多个图像信息(S201)。本示例的图像信息是在S221的处理中被存储、表示比对用的图像和登录用的图像之间的旋转量的旋转角。CPU1获取图21所示的成对候补的组合与旋转角。CPU1将获取到的多组比对用的关联信息与登录用的关联信息的组合的图像信息进行比较，来筛选成对候补(S202)。CPU1对图像信息收敛在基于获取到的多组成对候补的图像信息的代表值而设定的规定范围内的成对候补进行筛选。代表值只要是表示多个图像信息的特征的值即可，例如可以是图像信息的平均值、众数、中位数等。

本示例的CPU1将成对候补的旋转角分类成规定范围的角度，从最多出现的旋转角的范围的代表值中提取具有进入到正负规定角度的旋转角的成对候补，以筛选成对候补。规定范围优选为1度(360分辨率)以上20度(18分辨率)以下的范围。规定角度考虑规定范围适当规定，至少包含3个分辨率，并且，优选为代表值的正负15度以上60度以下的角度。具体示例中，CPU1例如如图22所示，将成对候补的旋转角分类成每10度(例如，代表值用5度表示的0度以上小于10度的范围，代表值用15度表示的10度以上小于20度的范围)的范围的角度。此时，如图22所示，代表值用45度表示的范围的度数最大。CPU1将度数最多的范围的代表值设为图像信息的代表值，提取成为该代表值即45度的正负15度的旋转角进入30度到60度的范围的成对候补。例如，A1与B3的组合中，旋转角是44度，是30度到60度的范围内的值，因此在S202的处理中被提取。A1与B4的组合中，旋转角是290度，并非30度到60度的范围内的值，因此在S202的处理中不被提取。包含图21的用点阴影表示的A1与B4的组合在内的组合是在S202的处理中不被提取的组合。考虑到在S202的处理中将成对候补的旋转角分类成规定范围的角度时，考虑到分布有时会产生偏差的情况，CPU1可以取度数的移动平均，确定度数最大的范围。

在S202的处理中筛选的成对候补中，比对用的基准点与登录用的基准点并非一一对应的情况下，CPU1提取分数最大的成对候补，进行筛选使得比对用的基准点与登录用的基准点一一对应(S203)。本示例的CPU1在图21所示的成对候补中，筛选成示出斜线阴影的成对候补。

CPU1从在S202和S203中筛选出的成对候补中，将分别连结任意选择的多组成对候补的中心基准点的线段的长度和角度的至少任意一个进行比较，进一步筛选成对候补(S204)。可以适当变更选择多组成对候补的条件。本示例的CPU1选择2组在S203的处理中筛选的成对候补中的任意的成对候补，利用将所选择的2组成对候补的基准点相连结的线段的位置关系，来进一步筛选成对候补。具体而言，提取将所选择的2组成对候补的基准点相连结的线段的角度和线段的长度分别满足规定条件的情况，进一步筛选成对候补。例如，如图23所示，作为2组成对候补，选择基准点A5、B2的成对候补和基准点A1、B3的情况下，针对连结基准点A5和A1的线段、连结基准点B2和B3的线段，判断与2个线段相关的角度、线段的长度是否满足规定条件。与角度相关的条件是连结基准点A5和A1的线段的角度与连结基准点B2和B3的线段的角度之差进入到规定范围的条件。固定范围例如是角度的代表值的正负5度的范围。代表值是例如在S203的处理中筛选的成对候补的旋转角的平均值。本示例中，S204中的规定范围小于S202中的范围。与长度相关的条件是连结基准点A5和A1的线段的长度d1与连结基准点B2和B3的线段的长度d2满足式(4)的条件。CPU1在S204中基于与角度相关的条件、以及与线段相关的条件来筛选成对候补。本示例的CPU1选择2组成对候补，比较分别连结成对候补的中心基准点的线段的长度和角度，重复筛选成对候补的处理，直到满足规定条件为止。规定条件例如是如下条件：选择通过S202和S203的处理筛选出的全部组合的成对候补，判断是否满足与角度相关的条件以及与线段相关的条件。

|d1-d2|×2/(d1+d2)<0.1…式(4)

CPU1将在从S202到S204的处理中筛选出的成对候补决定为成对(S205)。除了从S202到S204以外，CPU1也可以通过以其他条件筛选成对候补来决定成对。CPU1利用在从S202到S204的处理中筛选，在S205的处理中决定作为成对的比对用的认证信息(基准点)和登录用的认证信息(基准点)的对应关系，来计算比对用的认证信息与登录用的认证信息的相似度(S206)。本示例的CPU1使用在S205中决定的成对的分数之和来计算分数SC。CPU1例如将在S205中决定的成对的分数之和作为分数SC。CPU1可以将相似度的和代入规定的式子来计算分数SC。分数SC表示例如值越大，则与值较小的情况相比，比对用的认证信息和登录用的认证信息越相似。

CPU1判断在S206中算出的相似度(分数SC)是否大于阈值(S207)。在相似度大于阈值的情况下(S207为是)，CPU1将皮肤认证的认证结果设定为成功(S208)。在相似度并非大于阈值的情况下(S207为否)，CPU1将皮肤认证的认证结果设定为失败(S209)。CPU1可以在S208及S209的处理中根据需要进行将认证结果显示于显示部6等的通知。CPU1到这里结束比对处理，并将处理返回至图7的认证信息处理。在图7的S15之后，CPU1到这里结束认证信息处理。

<评价试验1>

通过将汗毛孔关联信息用于比对，确认认证性能是否提高，以进行评价试验。针对后述的条件1到条件3，分别利用光学式触摸传感器对31个手指的每个手指获取5～10张2000dpi的横向480像素、纵向800像素的图像，将1张图像作为登录图像，将其他图像作为比对图像，计算ROC(Receiver Operating Characteristic:受试者工作特征)。条件1是使用公知的细节法进行皮肤认证的条件。条件2是使用汗毛孔关联信息进行皮肤认证的条件。条件3是并用细节法和汗毛孔关联信息来进行皮肤认证的条件。将条件1到3的试验结果分别用图24的结果35到37来表示。如图24所示，若对条件1到3进行比较，则条件2(结果36)比条件1(结果35)的认证性能更优异。因此，可确认出汗毛孔关联信息能提高现有的认证方法的认证性能。条件3(结果37)比条件1(结果35)的认证性能更优异。因此，可确认出通过与现有的认证方法组合，汗毛孔关联信息能提高现有的认证方法的认证性能。

<评价试验2>

通过使用属性信息来提取成对候补，确认认证速度是否提高，以进行评价试验。在使用属性信息来提取成对候补的条件(执行图17的S214、S216、S217的条件)、不使用属性信息提取成对候补的条件(不执行图17的S214、S216、S217的条件)下，其他条件设为相同条件，使用相同的指纹图像数据库来执行认证信息处理。其结果，在没有属性信息的条件下到认证为止需要33分41秒，在有属性信息的条件下到认证为止需要2分12秒。在没有属性信息的条件、有属性信息的条件下，表示认证性能的EER(Equal Error Rate:等错误率)相同。如上所述，可确认出装置10通过使用属性信息提取成对候补，从而使处理速度加快越15倍，而不会降低认证性能。

<评价试验3>

通过使用图像信息来筛选成对候补，确认认证性能是否提高，以进行评价试验。与评价试验1相同，针对后述的条件11到条件15，分别利用光学式触摸传感器对31个手指的每个手指获取5～10张2000dpi的横向480像素、纵向800像素的图像，将1张图像作为登录图像，将其他图像作为比对图像，计算ROC，进行认证精度的比较。条件11是没有对在图16的S200的处理中提取出的成对候补进行筛选的条件(不执行S202到S204的处理的条件)。条件12是利用图像信息(旋转角)对在S200的处理中提取出的成对候补进行筛选的条件(实施S202的处理，不实施S203和S204的处理的条件)。条件13是利用图像信息(旋转角)和分数对在S200的处理中提取出的成对候补进行筛选的条件(实施S202、S203的处理，不实施S204的处理的条件)。条件14是利用多组成对候补的位置关系对在S200的处理中提取出的成对候补进行筛选的条件(不实施S202及S203的处理，实施S204的处理的条件)。条件15是在S202到S204的处理中对在S200的处理中提取出的成对候补进行筛选的条件。将条件11到15的结果分别用图25的结果55到59表示。如图25所示，若对条件11到15进行比较，则条件12(结果56)比条件11(结果55)的认证性能更优异。条件13(结果57)比条件12(结果56)的认证性能更优异。因此，确认出通过实施S202，用图像信息筛选成对候补，从而与不用图像信息筛选成对候补的情况相比能提高认证性能，通过除S202以外还执行S203的处理能进一步提高认证性能。条件14(结果58)也比条件11(结果55)的认证性能更优异。因此，可确认出通过在S204的处理中筛选成对候补，与不在S204筛选成对候补的情况相比能提高认证性能。并且，条件15比条件12到条件14的认证性能更优异。因此，可确认出通过除了S202、S203的处理以外还执行S204的处理，与单独执行两者的情况相比，能提高认证性能。

将条件11的处理时间设为基准(0秒)时的条件13到15的处理时间分别为5.4毫秒、18.5毫秒、以及10.9毫秒。条件12的处理时间是条件14的百分之一左右。条件14的处理时间需要超过条件13的3倍的时间。条件15的处理时间是条件13的处理时间的大约2倍，但比条件14要少。因此，可确认出通过按照从S202到S204的顺序阶段性地筛选成对候补，既能实现认证处理的高速化，又能提高认证性能。

在实施方式2的装置10中，CPU1是本发明的处理器的一个示例。ROM2、RAM3以及闪存4是本发明的存储设备的一个示例。S201是本发明的获取步骤的一个示例，执行S201的处理的CPU1是本发明的获取单元的一个示例。S202是本发明的第一筛选步骤的一个示例，执行S202的处理的CPU1是本发明的筛选单元的一个示例。S205的处理是本发明的对应关系决定步骤的一个示例，执行S205的CPU1是本发明的对应关系决定单元的一个示例。S206的处理是本发明的计算步骤的一个示例。S200的处理是本发明的提取步骤的一个示例。S204的处理是本发明的第二筛选步骤的一个示例。

根据上述实施方式2的认证信息装置10，能用图像信息对用于计算相似度的比对用的认证信息和登录用的认证信息的成对候补进行筛选。认证信息装置10能通过使用了图像信息的较简单的处理，从对图像中的多个基准点的局部配置进行比较来提取的成对候补中，去除被认为是不适合作为成对候补的成对候补。

认证信息装置10使用在S205的处理中决定的比对用的认证信息和登录用的认证信息的对应关系，来计算比对用的认证信息和登录用的认证信息的相似度(S206)。因此，认证信息装置10能利用基于使用图像信息筛选出的成对候补而决定的对应关系来计算相似度。认证信息装置10能基于不包含被认为是不适合作为成对候补的成对候补的对应关系来计算相似度。

认证信息装置10对图像信息收敛在基于在S201获取到的多组成对候补的图像信息的代表值来设定的规定范围内的成对候补进行筛选(S202)。因此，认证信息装置10能根据各成对候补的图像信息是否进入到基于多组成对候补的图像信息来设定的规定范围内，来适当地筛选成对候补。

生物信息是皮肤信息，基准点是表示皮肤的脊线上的汗毛孔的点。关联信息是针对多个基准点，分别表示多个基准点中的关注基准点与针对该关注基准点根据规定条件提取的多个基准点的关联的信息。因此，认证信息装置10能针对关于表示汗毛孔的基准点的关联信息，筛选成对候补。皮肤的脊线上的汗毛孔的配置与指纹和声纹同样是固有的，一生都不会改变。表示皮肤信息的图像的大小比以往小，因此即使在脊线的分支点、端点不包含在图像中的情况下，也有可能获取多个汗毛孔。因而，认证信息装置10即使在表示皮肤信息的图像的大小比以往小的情况下，也能同时维持认证精度和缩短皮肤认证的处理时间。

在认证信息装置10中，周边基准点的提取条件是如下的条件：将多个基准点中的关注基准点作为中心基准点，并且将配置于中心基准点的周围的规定个基准点作为周边基准点时，提取满足到中心基准点的距离小于规定值并且与中心基准点之间的皮肤的相邻脊线之间的谷的数量为1以下，并且连结各周边基准点与中心基准点的线段所成的角的角度都在规定角度以上这一条件的规定个周边基准点。关联信息包含将表示规定个周边基准点各自在图像上的配置的特征的属性信息与中心基准点在图像上的位置信息相关联的信息。认证信息装置10基于与比对用的基准点相关联的属性信息和与登录用的基准点相关联的属性信息是否一致来提取成对候补(S200)。认证信息装置10获取在S200提取的成对候补和该成对候补的图像信息(S201)。因而，认证信息装置10能利用图像信息对基于属性信息提取到的成对候补进行筛选。属性信息是表示关注的汗毛孔的周围的规定个汗毛孔的配置的特征的信息，可以说是强调了图像所表示的生物信息的特征部分的信息。因此，通过执行该情况下的认证信息处理程序，认证信息装置10能利用属性信息在较短时间内有效地提取成对候补。

认证信息装置10对将S202筛选出的成对候补中任意选择的多组成对候补的中心基准点分别连结的线段的长度及角度中的至少任意一个进行比较，来进一步筛选成对候补(S204)。认证信息装置10对从在S204筛选出的成对候补中，决定用于计算相似度的比对用的关联信息和登录用的关联信息的对应关系(S205)。根据认证信息装置10，与仅执行S202而不执行S204的情况相比，由于执行S204，能通过较简单的处理，考虑与其他基准点的位置关系来筛选成对候补。

与对认证信息所包含的全部基准点进行比较来决定用于计算相似度的比对用的认证信息和登录用的认证信息的对应关系的情况相比，装置10能在短时间内决定。在不利用属性信息提取成对候补的情况下，例如，CPU1在图17中，省略S214、S216、以及S217的处理，针对比对用的基准点和参照用的基准点的全部组合，考虑旋转及收缩的影响，计算分数和旋转角，决定成对。在该情况下，上述的具体示例中，需要针对90组组合分别考虑图像的收缩及旋转，进行图17的变量N为从0到7的8次计算。对此，本示例的装置10，针对90组组合中属性信息一致的36组成对候补，考虑图像的收缩和旋转，仅在属性信息一致的情况下，计算分数和旋转角。计算分数和旋转角的处理比信息量较少的属性信息的简单比较要更花费时间。即，装置10通过提取成对候补，能缩短到决定比对用的基准点和登录用的基准点的对应关系为止的时间。

本示例的属性信息包含分类信息。装置10能基于分类信息，在短时间内高效地执行判断步骤。分类信息是不易受到图像的旋转和压缩的影响的信息。分类信息包含表示规定个周边基准点中与中心基准点位于相同脊线上的周边基准点的数量的第一信息。分类信息还包含如下的分类信息，该分类信息包含第二信息，该第二信息表示将分别连结中心基准点和规定个周边基准点时的规定个线段分别设为辐射线段，将在中心基准点周围依次连结相邻的2个辐射线段上的周边基准点的规定个线段分别设为回绕线段时的位于脊线上的回绕线段的个数。如图6(A)到(J)所示，从第一信息和第二信息这2个观点来看，分类信息适当地表示周边基准点的配置的不同之处。装置10能生成可有助于提取比对用的基准点和登录用的基准点的处理的高速化的分类信息，该比对用的基准点和登录用的基准点用于决定用于计算认证信息的相似度的比对用的认证信息与登录用的认证信息的对应关系的处理。本示例中，仅在分类信息一致的情况下(S214为是)，考虑图像的压缩及旋转，判断其他属性信息(辐射信息及回绕信息)是否一致(S216至S223)。由此，针对其他属性信息不可能一致的组合，CPU1能避免执行考虑图像的压缩及旋转并判断该属性信息是否一致的处理，能缩短处理时间。

本示例的属性信息包含针对每个周边基准点表示中心基准点是否与周边基准点位于相同的脊线上的信息即辐射信息(S44)。成对候补提取处理中，对考虑了周边基准点相对于比对用的中心基准点的配置以及周边基准点相对于登录用的中心基准点的配置的图像的旋转以及压缩的影响的全部组合进行考虑，来判断与获取到的比对用的基准点相关联的辐射信息和与登录用的基准点相关联的辐射信息是否一致(S216)。装置10能基于辐射信息，考虑获取时的皮肤信息的旋转以及压缩的影响，判断在比对用的基准点和登录用的基准点相关联的属性信息是否一致。

属性信息包含回绕信息。回绕信息是针对成为该回绕线段的起点的周边基准点，分别表示将分别连结中心基准点和规定个周边基准点时的规定个线段分别设为辐射线段，将在中心基准点周围依次连结相邻的2个辐射线段上的周边基准点的规定个线段分别设为回绕线段时、回绕线段是否位于脊线上的信息。成对候补提取处理中，对考虑了周边基准点相对于比对用的中心基准点的配置以及周边基准点相对于登录用的中心基准点的配置的图像的旋转以及压缩的影响的全部组合进行考虑，来判断与获取到的比对用的基准点相关联的回绕信息和与登录用的基准点相关联的回绕信息是否一致(S217)。装置10能基于回绕信息，考虑获取时的皮肤信息的旋转以及压缩的影响，判断在比对用的基准点和登录用的基准点相关联的属性信息是否一致。

关联信息(汗毛孔关联信息)除了中心基准点的位置信息和属性信息以外，还包含基于规定个周边基准点的位置信息的信息即周边信息。装置10对于提取到的成对候补，比较汗毛孔关联信息中的周边信息，并决定比对用的认证信息与登录用的皮肤信息的对应关系(S202到S205)。装置10能比较成对候补的周边信息，决定比对用的认证信息和登录用的认证信息的对应关系。本示例的装置10基于根据周边信息算出的分数和旋转角来决定对应关系。因此，装置10能通过比较简单的处理，高效地并且有效地决定对应关系。

装置10使用基于由生物信息获取装置8获取到的图像在从S202到S205的处理中决定的比对用的认证信息和登录用的认证信息的对应关系，来计算比对用的认证信息与登录用的认证信息的相似度(S206)。装置10能以1个装置在较短的时间内执行从生成认证信息到计算相似度为止的处理。

本发明的认证信息处理程序及认证信息处理装置不限定于上述的实施方式，在不脱离本发明的要旨的范围内，可以进行各种变更。例如，可以适当增加以下的(A)到(C)的变形。

(A)装置10的结构可以适当变更。例如，装置10不限定于智能手机的情况，也可以是例如笔记本电脑、平板电脑以及移动电话那样的移动设备，也可以是现金自动支取机(ATM)以及和进出管理装置这样的机器。生物信息获取装置8也可以独立于装置10设置。在该情况下，生物信息获取装置8和装置10可以用连接电缆连接，也可以像蓝牙(注册商标)及NFC(近场通信)那样通过无线连接。生物信息获取装置8的检测方式可以是例如电场式、压力式、光学式。生物信息获取装置8不限于面型，也可以是线型。生物信息获取装置8生成的图像的大小、颜色信息以及分辨率只要可提取出汗毛孔即可，可以适当变更。由此，例如颜色信息除了是与黑白图像对应的信息，也可以是与彩色图像对应的信息。装置10也可以不具备生物信息获取装置8。

(B)认证信息处理程序可以存储于装置10的存储设备，直至装置10执行程序。由此，认证信息处理程序的获取方法、获取路径和存储认证信息处理程序的设备可分别适当变更。装置10的处理器执行的信息处理程序可以经由电缆或无线通信从其它装置接收并存储于闪存等存储装置。其它装置例如包含PC(个人电脑)以及经由互联网相连的服务器。存储设备除了ROM2及闪存4以外，可以是HDD及SSD等非易失性的记录介质，也可以是与存储信息的期间无关地，能预先将信息保留的记录介质。非易失性的记录介质可以不包含易失性的记录介质(例如传输的信号)。

(C)认证信息处理的各步骤不限定于通过CPU1来执行的例子，也可部分或全部通过其它电子设备(例如ASIC)来执行。上述处理的各步骤可以通过多个电子设备(例如多个CPU)来分散处理。上述实施方式的认证信息处理的各步骤可根据需要变更顺序、省略和追加步骤。基于来自装置10的CPU1的指令，在装置10上工作的操作系统(OS)等进行全部或部分实际的处理，通过该处理实现上述实施方式的功能的情况也包含在本公开的范围内。例如，可以在认证信息处理中适当增加以下的(C-1)到(C-4)的变更。

(C-1)获取认证信息的生物信息可并非由装置10获取到。由装置10获取生物信息的情况下，生物信息获取装置8的结构可以根据生物信息适当变更。生物信息可以是指纹、虹膜以及静脉图案等。基准点是表示生物信息的特征的点即可。例如，生物信息是指纹的情况下，基准点可以是通过细节法提取的特征点。基准点是表示汗毛孔的点的情况下，基准点是表示汗毛孔的点即可，也可以不是汗毛孔的面积重心。由装置10获取表示生物信息的图像的情况下，也可以针对在S11中获取到的图像适当执行前序处理。例如，可以执行用于将图像的高频分量作为噪声去除的滤波处理。通过执行滤波处理，图像的边缘部分的浓淡变化变得平缓。作为用于滤波处理的滤波器，可以利用公知的低通滤波器、高斯滤波器、移动平均滤波器、中值滤波器、均值滤波器中的任一种。在其它例子中，也可以对在S11获取到的图像执行用于仅提取特定频带分量的滤波处理。作为特定的频带，可以选择包含指纹凹凸的周期的频带。在该情况下，作为用于滤波处理的滤波器，列举有公知的带通滤波器。

(C-2)可以并非由装置10生成关联信息。由装置10生成关联信息的情况下，关联信息的生成方法可以根据获取到的生物信息适当变更。生物信息是皮肤信息，在基准点是表示汗毛孔的点时，关联信息是例如表示沿着脊线将配置在相同脊线上的多个基准点连结的线段的信息。成对候补可以不由装置10来决定。可以适当变更成对候补的决定方法。可以适当变更图像信息的S203、S204的处理。在S202与S205之间，可以执行与S203、S204不同的筛选成对候补的处理。图像信息可以是比对用的图像和登录用的图像之间的移动量，也可以是旋转量和移动量。S202的处理可以将多组比对用的关联信息与登录用的关联信息的组合的图像信息进行比较，来筛选成对候补。在图像信息是移动量的情况下，例如可以在S221中将比对用的基准点的位置信息与登录用的基准点的位置信息之差计算作为平行移动量，并进行存储。在其他示例中，也可以在S221基于比对用的基准点的位置信息和登录用的基准点的位置信息通过仿射变换等计算考虑图像旋转的移动量，并进行存储。也可以在S201获取移动量作为图像信息，在S202中，与图像信息为旋转角的情况相同，去除在S201获取到的移动量与其他成对候补差别很大的成对候补，筛选与其他成对候补类似的成对候补。可以适当决定与其他成对候补比较时的规定范围及代表值等。可以适当变更图像信息的计算方法。S204的处理可以是对将至少在S202的处理筛选到的成对候补中任意选择的多组成对候补的中心基准点各自连结的线段的长度和角度的至少任意一个进行比较，进一步筛选成对候补的处理。S204的处理中的成对候补的数量可以适当变更。线段的长度(基准点间的距离)的计算方法及角度的计算方法可以适当变更。

(C-3)关于从图像决定的全部基准点，也可以不生成汗毛孔关联信息。周边基准点的提取条件(规定角度、规定个数、规定条件等)可以适当变更。汗毛孔关联信息包含1种以上的属性信息即可。属性信息可以是分类信息那样与周边基准点一一对应的信息之外的信息，可以是像辐射信息和回绕信息那样，与周边基准点一一对应的信息。分类信息可以仅包含第一信息和第二信息中的任一个，也可以除了第一信息和第二信息以外还包含其他信息。分类信息包含含有第一信息和第二信息的多个信息的情况下，各信息的排列可以适当变更。汗毛孔关联信息可以不包含周边信息。可以适当变更位置信息的设定方法。在汗毛孔关联信息包含周边信息的情况下，周边信息是基于位置信息的信息即可，可以包含位置信息、角度及距离的任意一个，也可以包含基于位置信息算出的其他信息。可以适当变更排列顺序的决定方法。例如，排列顺序可以是周边基准点的获取顺序。在比较属性信息的情况下，可以不考虑图像的压缩及旋转来进行比较。可以适当变更从S43到S46的处理顺序。例如，可以调换S44的处理与S45的处理的顺序，也可以并行地执行S44的处理与S45的处理。S43的处理可以在S44的处理和S45的处理之后执行。

(C-4)包含生成的汗毛孔关联信息的认证信息可以不一定用于计算用于皮肤认证的相似度的处理。基于汗毛孔关联信息的属性信息提取成对候补之后，可以适当变更决定S202到S205的处理的对应关系的方法。例如，装置10可以比较周边信息来决定对应关系，可以基于与周边基准点以外的其他基准点的配置来决定对应关系。装置10可以对于作为成对候补提取的2个基准点，比较各自对应的公知的频率信息(例如参照日本专利特开2017－010419号公报)等其他信息来决定对应关系。皮肤认证可以通过汗毛孔关联信息与公知的认证信息的组合来执行。例如，可以将利用公知的细节法的比对结果和利用了本发明的认证方法的比对结果进行组合，来执行最终的判定。由此，从多种观点出发来执行比对，能期待比对精度的提高。此外，比对方法也可以考虑到处理时间和认证精度等，而自动地或通过用户从多种比对方法中进行设定。例如，可以组合使用了利用公知的频率信息的认证方法的比对结果，来执行最终的判定。该情况下的频率信息是表示基准点周围的颜色变化的信息即可。例如，频率分量不限定于一维群延迟谱。例如也可以利用LPC频谱、群延迟频谱、LPC倒谱、倒谱、自相关函数和互相关函数等其它公知的频率分量作为频率分量。可以将频率信息与基准点对应地记录。

在这种情况下，认证信息程序还可以包括用于执行样本信息获取步骤和频率信息计算步骤的指令,该样本信息获取步骤用于获取样本信息，该样本信息是表示在基准点确定步骤中确定的基准点周围的颜色信息的变化的信息；该频率信息计算步骤计算将在样本信息获取步骤中获取的样本信息的频率分量与位置信息相关联的信息作为频率信息，在存储控制步骤，使信息生成步骤中生成的汗毛孔关联信息与在频率信息计算步骤中获取的频率信息相关联，作为认证信息存储在存储设备中即可。样本信息获取步骤以及频率信息计算步骤例如可以在图8的S25和S28的处理之间执行。在该情况下，可以在相似度计算步骤中，基于在对应关系决定步骤决定的对应关系，计算比对用的汗毛孔关联信息及频率信息、登录用的汗毛孔关联信息及频率信息的相似度即相似度。可以适当变更分数的计算方法及相似度的计算方法。在S202中，可以基于比对用图像相对于登录用图像的旋转角及移动量的至少任意一个来筛选成对候补。可以适当省略S205的处理。

Claims (7)

1.一种认证信息处理程序，其特征在于，

包含用于使具备处理器和存储设备的计算机执行以下步骤的指示：

获取步骤，该获取步骤在包含多个关联信息并用于生物认证的认证信息中，从比对用的所述认证信息和登录用的所述认证信息获取多个作为计算相似度用的所述关联信息的组合的候补即成对候补而提取的所述比对用的关联信息和所述登录用的关联信息的组合、根据该比对用的关联信息和该登录用的关联信息算出的比对用的图像与登录用的所述图像之间的包含旋转量及移动量中的至少任意一个的图像信息，其中，所述关联信息是表示从所述图像提取的表示生物信息的特征点的多个基准点中分别根据规定条件提取的多个基准点的关联的信息；

第一筛选步骤，该第一筛选步骤对在所述获取步骤获取的多组所述比对用的关联信息与所述登录用的关联信息的组合的所述图像信息进行比较，来筛选所述成对候补；以及

对应关系决定步骤，该对应关系决定步骤从在所述第一筛选步骤筛选出的所述成对候补中，决定用于计算所述相似度的所述比对用的关联信息与所述登录用的关联信息的对应关系。

2.如权利要求1所述的认证信息处理程序，其特征在于，

还包含用于执行计算步骤的指示，该计算步骤利用在所述对应关系决定步骤决定的所述比对用的认证信息和所述登录用的认证信息的对应关系，来计算所述比对用的认证信息和所述登录用的认证信息的所述相似度。

3.如权利要求1或2所述的认证信息处理程序，其特征在于，

所述第一筛选步骤对所述图像信息收敛在基于所述获取步骤获取的多组所述成对候补的所述图像信息的代表值而设定的规定范围内的所述成对候补进行筛选。

4.如权利要求1至3中任意一项所述的认证信息处理程序，其特征在于，

所述生物信息是皮肤信息，所述基准点是表示皮肤的脊线上的汗毛孔的点，

所述关联信息是针对所述多个基准点，分别表示所述多个基准点中的所述关注的基准点和针对该关注的基准点根据所述规定条件提取的多个基准点的关联的信息。

5.如权利要求4所述的认证信息处理程序，其特征在于，

所述规定条件是如下的条件：将所述多个基准点中的所述关注的所述基准点作为中心基准点，将配置于所述中心基准点的周围的规定个所述基准点作为周边基准点时，提取满足到所述中心基准点的距离小于规定值并且在与所述中心基准点之间的所述皮肤的相邻的所述脊线之间的谷的数量为1以下并且连结各所述周边基准点与所述中心基准点的线段所成的角的角度都在规定角度以上这一条件的所述规定个周边基准点，

所述关联信息包含将表示所述规定个周边基准点各自在所述图像上的配置的特征的属性信息与所述中心基准点在所述图像上的位置信息相关联的信息，

所述认证信息处理程序还包含用于执行提取步骤的指示,该提取步骤基于与比对用的所述基准点相关联的所述属性信息和与登录用的所述基准点相关联的所述属性信息是否一致，来提取所述成对候补，

所述获取步骤获取在所述提取步骤提取的所述成对候补、以及该成对候补的所述图像信息。

6.如权利要求5所述的认证信息处理程序，其特征在于，

还包括第二筛选步骤，该第二筛选步骤对将所述第一筛选步骤筛选出的所述成对候补中任意选择的多组所述成对候补的所述中心基准点分别连结的线段的长度和角度中的至少任意一个进行比较，来进一步筛选所述成对候补，

所述对应关系决定步骤从在所述第二筛选步骤筛选出的所述成对候补中，决定用于计算所述相似度的所述比对用的关联信息和所述登录用的关联信息的对应关系。

7.一种认证信息处理装置，其特征在于，

包括处理器和存储设备，

所述处理器作为以下单元起作用：

获取单元，该获取单元在包含多个关联信息并用于生物认证的认证信息中，从比对用的所述认证信息和登录用的所述认证信息获取多个作为计算相似度用的所述关联信息的组合的候补即成对候补而提取的所述比对用的关联信息和所述登录用的关联信息的组合、根据该比对用的关联信息和该登录用的关联信息算出的比对用的图像与登录用的所述图像之间的包含旋转量及移动量中的至少任意一个的图像信息，其中，所述关联信息是表示从所述图像提取的表示生物信息的特征点的多个基准点中分别根据规定条件提取的多个基准点的关联的信息；

筛选单元，该筛选单元对所述获取单元获取的多组所述比对用的关联信息与所述登录用的关联信息的组合的所述图像信息进行比较，来筛选所述成对候补；以及

对应关系决定单元，该对应关系决定单元从所述筛选单元筛选出的所述成对候补中，决定用于计算所述相似度的所述比对用的关联信息与所述登录用的关联信息的对应关系。