CN1381222A - 个人识别方法以及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种个人识别方法以及装置,是根据利用者和环境,可以柔性地选择用于识别的生物信息种类的个人识别方法。在登录时,从利用者获取多种生物信息,从所获取的各生物信息抽出特征信息,推断各特征信息每个组合的识别精度。在识别时,从利用者获取至少1种生物信息,从所获取的各生物信息中抽出特征信息,与登录生物信息的特征信息进行比较,进行个人识别,根据识别精度,控制被识别者的动作。

Description

个人识别方法以及装置

技术领域

本发明涉及一种利用生物信息进行个人识别的技术，特别涉及通过多种生物信息进行综合识别的技术。

背景技术

近年来，随着利用网络的电子商务交易的发展和进入需要物理上保密的地方的进出管理的重要性的增大，个人识别技术引人注目。在个人识别技术中，特别是利用人的生物体特征进行个人识别的方法(Biometrics)开始被应用，作为可以利用的生物体特征，提出了指纹、虹彩、网膜上的血管模样、面部、声纹等方案。

但是在单独使用各种生体测定法的个人识别时，存在着以下问题：

(1)识别性能上的限制，

(2)对特定的利用者，当用于识别的生物部位有伤害是不能使用的。

对于问题(1)，提出了几种综合利用多种生物信息提高识别性能的方案(参见特开平8-16788，特开平11-253426，特开平11-306351，特开2000-242786等)。

特开平8-16788的方法是，从被识别者身上获取多种生物信息，将所读取的特征参数分割成多个种类，根据容易表现该个人特征的程度对所分割的各类进行加权综合，将综合结果值与阈值比较，进行个人识别。

特开平11-253426的方法是，以每个生物体特征对照部的对照得分个数作为维数生成对照等分矢量，在矢量空间利用线性识别、二次识别、神经元法、统计概率，分类成[正当]或[不正当]中的任一个种类。

特开平11-306351的方法是，对每个生体特征对照部的对照得分用概率进行归一化，利用这些概率的加权和、加权积进行综合。

特开2000-242786的方法是，针对相当于[正当]和[不正当]的、每个生体特征对照部的多个识别结果，利用逻辑和、逻辑与进行综合。

发明内容

上述现有技术均是以如何将从多个生物信息判定的识别结果进行综合，作为问题的焦点。即，虽然是并用多个生物信息的所谓[多模式识别]的技术，但是以预先确定所使用的生物信息的种类，并且识别时所有生物信息能够获取为前提。在特开平8-16788的例中，对于不容易表现个人特征的种类，虽然采用了通过加权使得不在识别基准中反映的方式，但是以在识别时输入所有生物信息为前提。

在此，考察上述问题(2)，即[特定利用者的某一生物信息不能使用]的情况。

假如，利用者具有不适合指纹识别的手指时(例如由于药品或者摩擦使得指纹模样淡薄，或者不适合半导体指纹传感器的干燥皮肤等)，依据现有技术，利用者不知道自己的指纹不适合用于识别，而在识别时识别装置又要求必须输入包含给定[指纹]的多个生物信息。这样失去了对利用者的方便性。

又，当利用者的一部分生物信息不适合用于识别，或者由于外伤引起某种生物信息临时不能使用时，如果所输入的生物信息种类减少，就难以得到综合多个生物信息提高识别性能的[多模式识别]的本来效果，担心可能降低识别性能。

又，例如象在噪音下输入声纹那样，在特定环境下输入某种生物信息困难时，所输入的生物信息的种类减少时，会产生同样的问题，担心可能降低识别性能。

针对上述问题，本发明以在可利用多种生物特征的个人识别中，提高对利用者的方便性，并且以预先抑制识别性能降低的影响为课题。

为了解决上述课题，本发明1的发明所讲述的解决手段是：作为采用生物信息进行个人识别的方法，采用生物特征数据库，保存至少包含有关被识别者的、人的多种生物特征的特征信息和表示用于识别的生物特征组合与识别精度之间关系的信息，并且包括：获取所述被识别者的、有关上述多种中的至少一种生物特征的特征信息的步骤；采用所获取的特征信息和保存在所述生物特征数据库中的、相对应的生物特征的特征信息、进行识别的步骤；以有关所获取的特征信息的生物特征组合为基础、参照上述生物特征数据库、求出该识别中的识别精度的步骤。

依据本发明1的发明，在识别时，并不一定需要输入登录时的所有生物信息，也可以只输入一部分生物信息。为此，利用者，根据自己的生物特征的状况和周围环境等，可以柔性地选择可利用的生物信息。又，即使只输入一部分生物信息，根据所输入的生物信息的组合，求出识别精度。为此，根据识别精度，可以控制被识别者的动作，预先防止识别性能降低所产生的影响，将误识别时的损害降低到最小的程度。

然后，在本发明2的发明中，有关上述本发明1的发明的个人识别方法，包括根据所求出的识别精度，确定该识别的识别等级的步骤。进一步，在本发明3的发明中，上述识别等级是可进出的房间、电子交易的上限金额、和可利用的命令或者网站(site)中的任一个。又，在本发明4的发明中，包括将所确定的识别等级通知给所述被识别者的步骤。又，在本发明5的发明中，包括根据所确定的识别等级，控制所述被识别者的动作的步骤。

又，在本发明6的发明中，有关上述本发明1的发明的个人识别方法，包括当识别结果判定所述被识别者是本人时、判定所计算的识别精度是否超过识别目的所必要的阈值的步骤，当没有超过时，拒绝对所述被识别者进行识别。

又，在本发明7的发明中，有关上述本发明1的发明的个人识别方法，包括让所述被识别者选择可利用的生物特征的步骤。进一步，在本发明8的发明中，包括向被识别者显示表示用于识别的生物特征组合与识别等级之间关系的信息的步骤。又，在本发明9的发明中，包括当识别结果判定所述被识别者是本人时、判定所求出的识别精度是否超过识别目的所必要的阈值的步骤，当没有超过时，通知上述被识别者要求再次选择生物特征。又，在本发明10的发明中，识别精度高的生物特征组合作为密码被预先设定，并且包括判断所述被识别者所选择的生物特征组合是否与作为所述密码的组合一致的步骤。

又，本发明11的发明所讲述的解决手段，是作为采用生物信息进行个人识别的方法，包括获取利用者的、多种生物特征的特征信息的步骤；将所获取的特征信息作为为了识别所述被利用者的信息进行登录的步骤；以所获取的特征信息为基础、针对用于识别的生物特征的各个组合、推断识别精度的步骤。

然后，在本发明12的发明中，有关上述本发明11的发明的个人识别方法，包括以所推断的识别精度高的生物特征组合作为密码通知给被利用者的步骤。

又，在本发明13的发明中，有关上述本发明11的发明的个人识别方法，采用同一人之间的识别距离分布和与他人之间的识别距离分布推断识别精度。

又，本发明14的发明所讲述的解决手段，是作为采用生物信息进行个人识别的装置，采用生物特征数据库，保存至少包含有关被识别者的人的多种生物特征的特征信息和表示用于识别的生物特征组合与识别精度之间关系的信息；获取有关所述被识别者的、所述多种中的至少一种生物特征的特征信息；采用所获取的特征信息和保存在所述生物特征数据库中的、相对应的生物特征的特征信息、进行识别；以有关所获取的特征信息的生物特征组合为基础、参照所述生物特征数据库、求出该识别中的识别精度。

依据本发明14的发明，在识别时，并不一定需要输入登录时的所有生物信息，也可以只输入一部分生物信息。为此，利用者，例如根据自己的生物特征的状况和周围环境等，可以柔性地选择可利用的生物信息。又，即使只输入一部分生物信息，根据所输入的生物信息组合计算识别精度。为此，根据识别精度，可以控制被识别者的动作，预先防止识别性能降低所产生的影响，将误识别时的损害降低到最小的程度。

然后，在本发明15的发明中，有关上述本发明14的发明的个人识别装置，当识别结果判定所述被识别者是本人时，根据所求出的识别精度，确定该识别的识别等级。进一步，在本发明16的发明中，根据所确定的识别等级控制所述被识别者的动作。

又，本发明17的发明所讲述的解决手段，作为进行个人识别的装置，包括：可输入多种生物特征的输入部；利用者选择从所述输入部输入信息的生物特征的选择输入部；根据由所述选择输入部所选择的生物特征组合，显示该识别的识别等级的显示部。

依据本发明17的发明，由于在显示部上显示根据所选择的生物特征组合的识别等级，可以大幅度提高利用者在使用上的方便性。

又，本发明18的发明所讲述的解决手段，作为进行个人识别的装置，包括可输入多种生物特征的输入部；显示表示从所述输入部可输入信息的生物特征组合与识别等级之间关系的信息的显示部。

依据本发明18的发明，由于在显示部上显示可输入信息的生物特征组合与识别等级之间的关系的信息，可以大幅度提高利用者在使用上的方便性。

然后，在本发明19的发明中，有关所述本发明17或18的发明的个人识别装置中，所述识别等级是可进出的房间、电子商务交易的上限金额、和可利用的命令或者网站(site)中的任一个。

又，本发明20的发明所讲述的解决手段，作为采用生物信息进行个人识别的方法，在登录时，从利用者获取多种生物特征信息；从每个所获取的信息中抽出特征信息；针对有关所获取的信息的生物特征的每个组合、推断识别精度；在识别时，从所述利用者获取所述多种中的至少一种生物特征的信息；从所获取的信息中抽出特征信息；采用抽出的特征信息与相对应的生物特征在登录时抽出的特征信息进行识别；根据有关所获取的信息的生物特征组合在登录时推断的识别精度、控制所述利用者的动作。

附图说明

图1是表示有关本发明个人识别技术的特征的概念图。

图2是表示有关本发明第1实施方式的个人识别系统的概略构成图。

图3是表示有关本发明第1实施方式的个人识别方法中登录时的处理流程图。

图4是表示有关本发明第1实施方式的个人识别方法中识别时的处理流程图。

图5是表示有关某个特征信息的同一人之间的识别距离分布和其他人之间的识别距离分布的概念图。

图6是表示生物特征的组合与识别精度之间的关系的信息的一例。

图7是表示有关本发明第1实施方式的个人识别装置的外观图。

图8是表示生物信息的组合与可进入房间的关系的信息的一例。

图9是表示图7所示个人识别装置的生物信息选择按键的详细说明图。

图10是表示生物特征的组合与电子商务交易的上限金额之间的关系的信息的一例。符号说明

11—个人识别服务器、12—生物特征数据库、15—个人识别终端、20—个人识别装置、21—指纹用传感器、22a—虹彩用照相机、22b—虹彩用照明、23a—面部用照相机、23b—面部用照明、24—声纹用麦克风、25—笔迹用输入板、26—显示部、27—生物信息选择按键(选择输入部)。

具体实施方式

以下参照附图说明本发明的实施方式。

图1是表示有关本发明个人识别技术的特征的概念图。如图1所示，在本发明中，在登录时，对于每个登录人，从多种生物特征信息中抽出特征信息。这时，从各生物信息中抽出的特征信息的每一组合推定[识别精度]，并保存该[识别精度]。在此，[识别精度]是指，某一人采用某一特征信息(的组合)时具有多大程度的稳定而可以和其他人区别的指标，实际的指标例子将在后面说明。

另一方面，在识别时，对于识别时可获取的生物信息抽出特征信息，和登录时的特征信息进行比较，进行个人识别。这时，对于利用的生物特征的组合利用在登录时推定的识别精度，控制被识别者的动作。这样，即使在识别时可利用的生物特征少、识别精度低的情况下，也可以预先抑制由于识别性能降低引起的影响，最小限度抑制误识别时的破坏。

(第1实施方式)

图2是表示有关本发明第1实施方式的个人识别系统的概略构成图。在图2中，作为个人识别装置的个人识别服务器11具有保存多个人物的生物特征数据的生物特征数据库(DB)12，与因特网、专用线、公共线路等的网络13连接。又，在登录时输入生物特征信息的生物特征登录装置14，在识别时输入生物特征信息的个人识别终端15与网络13连接。

个人识别服务器11在每个要使用的区域或者每个单位设置多个，或者也可以设置多个包含为分散负载的镜像服务器。又，生物特征数据库DB12也可以通过网络13与个人识别服务器11连接。进一步，生物特征登录装置14的功能也可以内藏在个人识别服务器11中。个人识别终端15也可以具有登录和识别两种功能。又，当个人识别终端15为多个时，其内部构造(所内藏的输入器件的种类等)也可以并不一定要相同。

图3以及图4是表示有关本实施方式的个人识别方法中登录时和识别时的处理流程图。以下有关本实施方式的个人识别的处理流程，分登录时和识别时进行说明。

<登录时>

如图3所示，在登录时，首先由生物特征登录装置14输入登录者的多种生物特征信息(SA01)。在本实施方式中，可以输入[指纹]、[虹彩]、[面部]、[声纹]、[笔迹]等5种生物信息。在生物特征登录装置14中，预先设置有与各生物特征对应的输入器件。例如，对应[指纹]采用半导体(或者光学)指纹扫描仪等，同样，对应[虹彩]、[面部]采用照明和照相机等，对应[声纹]采用麦克风等，对应[笔迹]采用输入板等。

然后，生物特征登录装置14从所输入的各生物信息中抽出用于识别的特征信息(SA02)。在此的特征抽出，采用针对各个生物信息的一般所知的方法即可。当然，为了提高识别系统整体的性能，对于各生物特征，在单独利用时，优选采用能获得更高识别性能那样的特征抽出方法。

所抽出的特征信息的维数，对于[指纹]、[虹彩]、[面部]、[声纹]、[笔迹]分别为d1、d2、d3、d4、d5。这时，总维数为da，

da＝d1+d2+d3+d4+d5又，对于这些特征信息，当混合有double、float等浮点形式和整数形式等不同表现形式时，统一成相同的表现形式。在此，所有变换成N级的整数型。这时，对于所有的维数，让分散成为一定进行归一化处理。将特征信息归一化是为了对各特征信息，让各维数对整体的识别性能的影响均等。

这样的生物信息的输入和特征抽出(SA01、SA02)针对登录对象的所有人进行。所抽出的特征信息，传送给个人识别服务器11。此外，从生物信息中抽出特征信息的处理SA02也可以由个人识别服务器11实施。这时，将输入到生物特征登录装置14中的生物信息传送给个人识别服务器11。

然后，个人识别服务器11针对有关传送来的特征信息的生物特征的各个组合(也包含各特征信息的单独使用)，推定识别精度(SA03)。识别精度的推定如下进行。

图5是表示有关某个特征信息的同一人之间的识别距离分布D1和其他人之间的识别距离分布D2的概念图。图5的分布由于是针对每个人作成，当言及人物P时，分布D1表示人物P之间的识别距离分布，分布D2表示人物P和人物P以外的所有人物之间的识别距离分布。在此，[识别距离]是指从生物信息抽出的特征信息之间以某种距离尺度进行比较。例如，假如特征信息的组合的总维数为D维，距离尺度为欧几里德距离，在D维空间内的欧几里德距离为识别距离。本人之间的特征信息之间识别距离减小，与其他人之间的特征信息之间识别距离增大。又，特征信息的各维以二值表现时，也可以单纯将所有比特结合得到的da维二值矢量的加权平均距离作为识别距离使用。

此外，采用相似度和相关值代替距离时，本人之间的特征信息之间为大的值，与其他人之间的特征信息之间为小的值。

又，也可以在da维空间内让分离本人与他人那样的神经网络学习，从在学习中所采用的数据作为输入时的神经元的输出值中，计算出表示本人和他人的判定结果的可信度的数值，以该数值(可信度)作为识别距离使用。

同样，也可以在da维空间内，计算出区别本人与他人那样的线性识别函数或者2次识别函数，以计算函数所采用的各数据和距离识别面(超平面)的距离作为识别距离使用。在单纯的欧几里德距离中，各维采用完全相同加权进行处理，如果定义识别函数，由于对识别有效的维数和无效的维数可以由判定函数的系数区别处理，对识别很适合。

此外，在本实施方式中，从各生物信息中抽出的特征信息结合后的特征信息重新作成，采用该特征信息用来识别本人和他人的方式。相反，也可以分别对各个生物特征进行识别(识别也可以分别采用各自的方法)，将分别识别所得到的识别距离(或者相似的值)归一化之后，用归一化后的识别距离作为各维作成识别距离矢量，在该识别距离矢量空间内，进一步定义区分本人与他人的距离尺度，以该距离尺度作为识别距离使用。

又，当为区别本人与他人的阈值TH如图5所示时，他人的分布D2中，识别距离比阈值TH小的部分(斜线部分A1)相当于将他人误作为本人接受(False Acceptance)的情况。因此，误将他人受理的概率(他人受理率：False Acceptance Rate：FAR)可以从图5的分布中能够进行某种程度的“试算”。

另一方面，本人的分布D1中，识别距离比阈值TH大的部分(斜线部分A2)相当于将本人误作为他人被拒绝(False Rejection)的情况。和他人受理率FAR相同，本人误作为他人被拒绝的概率(本人舍去率：False Rejection Rate：FRR)可以从图5的分布中进行“试算”。

在此，采用“试算”来表示是因为，采用上述方法试算的FAR、FRR是从登录时得到的特征信息分布中计算出来的，在识别时的FAR、FRR当然有不同的构成(登录时的特征信息的个数越多，登录时作成的分布就越接近识别时的分布，试算的FAR、FRR就能更好地推断识别时的FAR、FRR)。

此外，FAR、FRR由阈值TH的确定方法所左右，又，阈值TH根据识别的目的可以有意图地进行确定。例如，要想绝对排除他人时，本人舍去率FRR多少增大一些也可以，所以阈值TH可以设定小一些(在图5中向左方向移动)，相反如果本人被拒绝从用户界面的观点讲非常难以使用时，牺牲一些他人受理率FAR可以将阈值TH设定得大一些(在图5中向右方向移动)。

在本实施方式中，在图5那样的分布中，让试算的FAR和FRR相等(A1的面积和A2的面积相等)来确定阈值TH。当然，阈值TH也可以采用除此之外的方法确定。例如，也可以设定成本人的分布D1和他人的分布D2相交的位置上，也可以设定到FRR或者FAR为预先确定的值的位置上。

此外，生物特征数据库DB12上登录的数据量如果不是充分多，会出现图5所示的2个分布D1、D2不相重合的情况。这时，例如也可以将双方的分布近似成高斯函数那样的适当的函数，再通过重合的部分确定阈值TH。

又，在此是以本人之间的分布D1可以使用为前提。因此，本人的特征信息必须有多个。为了有效获得多个特征信息，采用照相机作为输入器件使用时，可以利用以下的方法。

例如[面部]的情况，将面部图像在数秒间以动画形式摄影，抽出该动画的各帧图像分别作为登录图像使用即可。例如，可以采用每秒30帧的先进的扫描照相机摄影3秒钟时，获得90帧面部图像，除去闭眼等不好的图像，将其余图像作为登录图像使用。这时，通过改变照明的位置和亮度，或者微小移动照相机的位置进行动画摄影，可以获得各种各样条件下所摄影的面部图像。

此外，采用麦克风的[声纹]和采用输入板的[笔迹]等，为了获得多个特征信息，必须多次输入生物信息。

又，在进行识别时，通过将已证明是本人的特征信息追加到生物特征数据库DB12中，可以更新本人的分布D1。

在本实施方式中，成为对象的各利用者，针对从生物信息中抽出特征信息的各个组合，作成图5所示的分布，推断识别精度。在本实施方式中，作为识别精度，采用“1-FAR”的值，即他人不作为本人受理的概率。此外，如上所述，由于阈值TH是让FAR和FRR相等的情况下设定，识别精度实质上也就是“1-FRR”。

然后，[指纹]、[虹彩]的组合(特征信息为(d1+d2)维)、[指纹]、[虹彩]、[面部]3种生物特征的组合(特征信息为(d1+d2+d3)维)等、对于生物特征的所有组合，求出图5所示的识别距离的分布，试算识别精度(1-FAR)。

这样，对于各利用者，由于可以分别针对每个生物特征的组合试算识别精度，例如，对于由于药品和摩擦等原因引起指纹模糊的人，采用包含[指纹]的组合(例如[指纹]、[虹彩]、[面部])时，要比采用不包含[指纹]的组合(例如[虹彩]、[面部])时，降低识别精度。这种识别精度的降低是由于不能稳定抽出指纹模样，扩大了图5中的本人分布D1的分布幅度，增大了FRR所引起。

又，虽然是偶然情况，正好具有和本人相似的指纹的他人多时，也和上述例相同，不包含[指纹]的组合与包含[指纹]的组合相比，具有识别精度降低的可能性。这是由于具有和本人相似的指纹的他人多，图5中的本人分布D1和他人分布D2的分布间距离接近，增大了FAR所引起。

即，依据本实施方式，从生物特征的各组合的识别精度，可以容易知道该利用者适合哪一个生物特征的组合。

然后，个人识别服务器11将试算的识别精度保存在生物特征数据库DB12中(SA04)。图6是表示保存在生物特征数据库DB12中的识别精度信息的一例。在图6中，对于某个人物P，以表的形式表示生物特征的组合与识别精度之间的关系(此外，在图6中，作为参考，不仅表示“1-FAR”而且也表示FAR值)。基本上，可以认为生物特征多个组合可以提高识别精度，但在图6的例子中，由于人物P正好具有不适合识别的指纹，[指纹]单独的识别精度降低，为此，生物特征组合中具有[指纹]时，反而识别精度降低。

此外，SA03～SA04处理虽然是登录时进行的处理，生物特征数据库DB12中追加新的特征信息时，和更新某个人的登录特征信息时，如果对所有人的数据再次实行SA03～SA04处理，可以常时保持反映了新的特征信息的识别精度。又，登录·更新时实行由于引起计算量增大而不希望如此时，也可以每周一次或者每月一次定期实行。

又，例如，在初次登录时，虽然登录了[指纹]、[虹彩]、[面部]、[声纹]、[笔迹]等5种生物信息，如果在其他生物特征登录装置14中装备了掌上输入装置，也可以在以后通过该生物特征登录装置14登录[掌上]。这时，输入只针对[掌上]的生物信息(SA01)，进行特征信息的抽出(SA02)。然后，加入到现有的组合中，重新推断符合[掌上]的组合时的识别精度(SA03)，保存所推断的识别精度(SA04)。

此外，为了确定预先应保证的最低限度的识别精度，也可以在识别中不使用试算的识别精度比X小的组合。

又，登录结束时，向使用者通知不满足应保证的最低限度识别精度的生物特征组合，适合于识别对象的每一个利用者的生物特征也是可能的。相反，识别精度高的生物特征组合，也可以作为适合的组合向该利用者通知。在图6的例中，对于人物P作为最有效的生物特征组合被告知为[虹彩]、[面部]、[声纹]、[笔迹]。又，识别精度高、适合该利用者的生物特征组合也可以作为密码预先设定。

<识别时>

以下参照图4说明识别时的处理。

识别时，首先要接受识别的利用者(被识别者)输入自己的个人ID，并选择从个人识别终端15输入信息的预定生物特征(SB01)。将所输入的个人ID和所选择的生物特征种类，从个人识别终端15传送给个人识别服务器11。

在此，选择登录时通知给每个利用者的、最适合该利用者的生物特征组合。这时，例如登录时，识别精度高的生物特征组合作为密码预先设定，识别时所选择的生物特征组合与作为该个人ID的密码设定的组合是否一致，如果不一致，则不进行识别。

又，利用者也可以自己选择当前可利用的生物特征。例如，利用者在接受识别时，正好登录质问的手指有外伤，就可以选择除[指纹]以外的生物特征。

又，根据周围环境，个人识别终端15也可以进行生物特征的限定。例如，个人识别终端15装备的麦克风测定识别之前的周围的声音，如果判定周围的噪声高，可以将[声纹]排除在生物特征的选择候补之外。或者同样，个人识别终端15装备的照相机或者照度传感器测定周围的亮度，如果所测定的亮度超过预先设定的阈值时，判定为日光等外部光线的影响大，可以将[面部]、[虹彩]从选择候补中排除。

又，根据内藏在个人识别终端15中的传感器的种类，也可以进行生物特征的限定。例如，个人识别终端15是便携式电话型，装备有照相机、指纹传感器以及麦克风，而没有装备输入板，则可以将[笔迹]从生物特征的选择候补中排除。

然后，个人识别服务器11接收个人识别终端15传送来的个人ID以及生物特征的种类，参照保存在生物特征数据库DB12中的图6所示的信息计算，采用该生物特征时的识别精度(SB02)。将所计算的识别精度传送给个人识别终端15，并向利用者提示。这时，当达到识别目的所必要的识别精度值(阈值)预先有确定时，个人识别服务器11判定识别精度是否超过了该阈值，如果没有超过，通过个人识别终端15通知利用者，要求再次进行生物特征选择。

例如，由于周围噪声高，虽然在排除[声纹]之后选择生物特征，但如果不包含[声纹]将不能获得达到识别目的所必要的识别精度值时，则要求利用者到更安静的地方进行识别。又，由于外部光线影响大的环境，虽然在排除[面部]、[虹彩]之后选择生物特征，但如果不包含[面部]、[虹彩]中的至少一种将不能获得达到识别目的所必要的识别精度值时，则要求利用者到光线较弱的地方进行识别。又，由于个人识别终端15没有内藏输入板，虽然在排除[笔迹]之后选择了生物特征，但如果不包含[笔迹]将不能获得达到识别目的所必要的识别精度值时，则要求利用者采用内藏有输入板的其他个人识别终端15上进行识别。

又，所计算的识别精度，如果没有达到识别目的所必要的阈值，也可以就此拒绝对该利用者的识别。

又，根据所计算的识别精度，也可以向利用者提示识别后赋予利用者的权限，即[识别等级]。

例如，识别目的是为了确认电子商务交易中的本人时，根据所计算的识别精度，确定交易金额的上限，并将该上限金额通知给利用者。又，识别目的是在对进、退房间进行管理时，根据识别精度确定可进入的房间，并给出通知。或者，识别目的是为了向PC等进行登录时，根据识别精度确定可执行的命令(只读、可改写、可删除等)、或者可访问(access)的网站(site)和目录等，并将其提示给利用者。

然后，被识别者，从个人识别终端15实际输入所选择的各生物信息(SB03)。个人识别终端15从所输入的被识别者的各个生物信息中抽出特征信息(SB04)。所抽出的特征信息从个人识别终端15传送给个人识别服务器11。

个人识别服务器11利用所传送的特征信息与保存在生物特征数据库DB12中的相对应的生物信息的特征信息，进行识别(SB05)。例如，组合所传送的特征信息，在组合的特征信息的特征空间内，进行是否是本人的识别。或者，将所传送的各特征信息分别与对应的登录特征信息进行比较，进行识别。或者，同时以所取得的有关特征信息的生物特征组合为基础，参照生物特征(数据库)DB12，在该识别中计算识别精度(SB06)。例如，参照图6所示的表示生物特征各组合与识别精度之间的关系信息，计算识别精度。

然后，当判定被识别者是本人时，个人识别服务器11根据所计算的识别精度，确定依据该识别的识别等级，例如，电子商务交易的上限金额，可利用的命令和网站(site)，可进入的房间等(SB07)。然后，赋予识别后的权限。例如，向EC服务器16发行与指定的上限金额对应的关键码(密钥)。

依据以上那样的本实施方式，在识别时，并不一定需要输入登录时的所有生物信息，也可以只输入一部分生物信息。为此，利用者，例如根据自己的生物特征状况和周围环境，可以柔性选择所利用的生物信息。又，即是只输入一部分生物信息，也可以计算所输入的生物特征组合的识别精度。然后，根据该识别精度确定识别等级，可以预先防止识别性能降低产生的影响，可以将误识别时的损害减少到最小程度。

此外，也可以省略选择利用的生物特征的处理SB01和根据所选择的生物特征组合提示识别精度和识别等级的处理SB02。

又，抽出生物信息的特征信息的处理SB04虽然是在个人识别终端15上执行，也可以在个人识别服务器11上执行。这时，生物信息从终端15传送给服务器11。

(第2实施方式)

图7是表示有关本发明第2实施方式的个人识别装置的概略构成图。图7所示的个人识别装置20从功能上相当于将图2中的个人识别服务器11、生物特征(数据库)DB12、生物特征登录装置14以及个人识别终端15的功能一体化后的装置。

在本实施方式中，图7的个人识别装置20作为用于楼宇等设施的房间进出管理的装置进行说明。即，利用多种生物特征信息进行个人识别，根据其识别结果，进行进出设施的各房间的管理(开锁、关锁操作)。在此，和第1实施方式相同，可以利用[指纹]、[虹彩]、[面部]、[声纹]、[笔迹]等5种生物特征。

即，个人识别装置20包括作为输入部的指纹用传感器21、虹彩用照相机22a以及虹彩用照明22b、面部用照相机23a以及面部用照明23b、声纹用麦克风24、以及笔迹用输入板25。又，进一步包括作为显示部的显示器26、键盘28、以及作为选择输入部的生物信息选择按键27。

以下，分别说明登录时和识别时有关本实施方式的个人识别的处理流程。在此，大致的处理流程和第1实施方式大致相同。

<登录时>

登录时，该个人识别装置20的管理者进行登录操作，对利用者进行登录。管理者自身的识别可以通过键盘28输入密码，或者通过该个人识别装置20进行采用生物信息的识别。管理者通过键盘28进行登录处理的手续以及输入了利用者的ID之后，由利用者输入多种生物信息。

然后，从所输入的各生物信息中抽出用于识别的特征信息。特征抽出方法和第1实施方式相同。针对登录对象的所有利用者进行这样的生物信息输入以及特征抽出。

然后，从生物信息抽出的特征信息的每个组合(包含各特征信息的单独使用)推定识别精度。识别精度的推定方法和第1实施方式相同。在此所推断的识别精度，和第1实施方式的生物特征(数据库)DB12相同，保存在图7的个人识别装置20的存储装置(图中未画处)中。

图8是表示保存在存储装置中的、用于识别的生物信息的组合与识别精度之间关系的一例。在图8的信息中，与识别精度一起表示的是作为识别等级的可进入的房间。

<识别时>

在识别时，接受识别的利用者利用键盘28输入自己的ID，利用生物信息选择按键27选择预定输入的生物信息。图9是表示图7所示生物信息选择按键27的放大图。利用者按下与所选择的生物信息对应的选择按键27b，指示灯27a点亮，这样确认已选择的生物信息。在图9的例中，选择了[虹彩]、[面部]、[声纹]。通过这样可选择生物信息，例如，作为接受识别的利用者，正好登录了指纹的手指有外伤时，排除指纹，可以选择其他生物信息。

一旦选择了生物信息，个人识别装置20参照登录时所保存的图8所示信息，计算采用所选择生物信息时的识别等级，在显示器26上显示，提示给利用者。在此，由于选择了[虹彩]、[面部]、[声纹]，从图8所示的信息表明可进入的房间由B、C、D、E等4间。

在显示器26上确认了识别等级的利用者，实际输入所选择的生物信息。在此，采用虹彩用照相机22a以及虹彩用照明22b输入[虹彩]信息、采用面部用照相机23a以及面部用照明23b输入[面部]信息、进一步采用声纹用麦克风24输入[声纹]信息。此外，在显示器26上所显示的识别等级不充分时，再次进行生物信息的选择即可。

输入生物信息之后，个人识别装置20抽出所输入的各生物信息的特征信息，和已经登录的特征信息进行比较，进行是否是利用者本人的识别。

然后，如果识别为是利用者本人时，根据识别等级，控制利用者的动作，这时解除房间B、C、D、E的门锁。

此外，各利用者也可以选择在登录时被告知的最适合该利用者的生物特征的组合。这时，可以将告知的生物特征组合作为密码在个人识别装置20中预先设定，如果所选择的生物特征组合与作为密码设定的组合不一致时，也可以不进行识别。

又，个人识别装置20根据周围环境，也可以进行可使用的生物特征的限定。例如，通过麦克风24测定识别之前的周围的声音，如果判定周围的噪声高，可以将[声纹]排除在生物特征的选择候补之外。或者同样，照相机22a、23a或者照度传感器(图中未画出)测定的亮度，超过预先设定的阈值时，判定为日光等外部光线的影响大，可以将[虹彩]、[面部]从选择候补中排除。这时，通过指示灯27a的点亮，可以确认可选择的生物特征种类。

又，在显示器26等显示部上，也可以显示信息输入可能的生物特征组合与识别等级之间关系的信息。例如，在本实施方式中，由于识别目的是房间进出管理，将图8所示的信息在显示器26上显示，通知利用者可进出的房间即可。这时，也可以不显示识别精度。

又，当识别目的是电子商务交易中的本人确认时，如图10所示，也可以将生物特征组合和商务交易的上限金额之间关系在显示器26上显示，通知利用者。进一步，当识别目的是为了向PC等进行登录时，也可以将生物特征组合和可利用的命令或者网站(site)之间的关系在显示器26上显示。

又，也可以采用显示器26以外的方式构成显示部，例如采用指示灯，采用选择按键27以外的方式，例如用触摸屏构成选择输入部。

依据以上那样的本实施方式，通过一体化的个人识别装置，可以获得和第1实施方式相同的效果。又，通过在显示部上显示根据所选择的生物特征组合的识别等级，和信息输入可能的生物特征组合与识别等级之间关系，可以大幅度提高利用者使用上的方便性。

又，通过将有关本实施方式的显示部和选择输入部设置在第1实施方式所示的个人识别终端15中，和本实施方式相同，可以大幅度提高被识别者使用上的方便性。

此外，在上述各实施方式中，虽然是利用上述5种生物特征的情况进行了说明，当然，也可以利用网膜、静脉模样、手掌形、手掌纹、手指形状、耳廓、DNA等其他生物特征的信息，在生物特征的基础上，也可以与IC卡、密码等非生物测定法的识别信息并用。发明的效果

依据以上那样的本发明，利用者根据自己的生物特征的状况和周围环境等，可以柔性地选择识别时可利用的生物信息。又，由于是由所输入的生物信息计算识别精度，根据该识别精度控制被识别者的动作，可以预先防止识别性能的降低。

Claims (20)

1.一种个人识别方法，是采用生物信息进行个人识别的方法，其特征在于：

采用生物特征数据库，保存至少包含有关被识别者的、人的多种生物特征的特征信息和表示用于识别的生物特征组合与识别精度之间关系的信息，并且包括：

获取特征信息的步骤，获取所述被识别者的、有关所述多种中的至少一种生物特征的特征信息、

进行识别的步骤，采用所获取的特征信息和保存在所述生物特征数据库中的、相对应的生物特征的特征信息来进行识别、

识别精度的步骤，以有关所获取的特征信息的生物特征组合为基础、参照所述生物特征数据库、求出该识别中的识别精度。

2.根据权利要求1所述的个人识别方法，其特征在于：

包括根据所求出的识别精度，确定该识别的识别等级的步骤。

3.根据权利要求2所述的个人识别方法，其特征在于：

所述识别等级是可进出的房间、电子商务交易的上限金额、和可利用的命令或者网站(site)中的任一个。

4.根据权利要求2所述的个人识别方法，其特征在于：

包括将所确定的识别等级通知给所述被识别者的步骤。

5.根据权利要求2所述的个人识别方法，其特征在于：

包括根据所确定的识别等级，控制所述被识别者的动作的步骤。

6.根据权利要求1所述的个人识别方法，其特征在于：

包括当识别结果判定所述被识别者是本人时，判定所求出的识别精度是否超过识别目的所必要的阈值的步骤，

当没有超过时，拒绝对所述被识别者进行识别。

7.根据权利要求1所述的个人识别方法，其特征在于：

包括让所述被识别者选择可利用的生物特征的步骤。

8.根据权利要求7所述的个人识别方法，其特征在于：

包括向所述被识别者显示表示用于识别的生物特征组合与识别等级之间关系的信息的步骤。

9.根据权利要求7所述的个人识别方法，其特征在于：

包括当识别结果判定所述被识别者是本人时，判定所求出的识别精度是否超过识别目的所必要的阈值的步骤，

当没有超过时，将再次选择生物特征的要求通知给所述被识别者。

10.根据权利要求7所述的个人识别方法，其特征在于：

作为密码预先设定识别精度高的生物特征组合，并且包括，

判断所述被识别者所选择的生物特征组合是否与作为所述密码的组合一致的步骤。

11.一种个人识别方法，是采用生物信息进行个人识别的方法，其特征在于：

包括：

获取特征信息的步骤，获取利用者的、多种生物特征的特征信息、

信息登录的步骤，将所获取的特征信息作为为了识别所述利用者的信息进行登录、

推断识别精度的步骤，以所获取的特征信息为基础、针对用于识别的生物特征的各个组合、推断识别精度。

12.根据权利要求11所述的个人识别方法，其特征在于：

包括以所推断的识别精度高的生物特征组合作为密码通知给所述利用者的步骤。

13.根据权利要求11所述的个人识别方法，其特征在于：

采用同一人之间的识别距离分布和与他人之间的识别距离分布推断识别精度。

14.一种个人识别装置，是采用生物信息进行个人识别的装置，其特征在于：

采用生物特征数据库，保存至少包含有关被识别者的、人的多种生物特征的特征信息和表示用于识别的生物特征组合与识别精度之间关系的信息，

获取有关所述被识别者的、所述多种中的至少一种生物特征的特征信息，

采用所获取的特征信息和保存在所述生物特征数据库中的、相对应的生物特征的特征信息来进行识别，

以有关所获取的特征信息的生物特征组合为基础、参照所述生物特征数据库、求出该识别中的识别精度。

15.根据权利要求14所述的个人识别装置，其特征在于：

当识别结果判定所述被识别者是本人时，根据所求出的识别精度，确定该识别的识别等级。

16.根据权利要求15所述的个人识别装置，其特征在于：

根据所确定的识别等级，控制所述被识别者的动作。

17.一种个人识别装置，是进行个人识别的装置，其特征在于：

包括：

输入部，可输入多种生物特征的信息、

选择输入部，为了利用者选择从所述输入部输入信息的生物特征、

显示部，根据由所述选择输入部所选择的生物特征组合，显示该识别的识别等级。

18.一种个人识别装置，是进行个人识别的装置，其特征在于：

包括：

输入部，可输入多种生物特征的信息、

显示部，显示表示从所述输入部可输入信息的生物特征组合与识别等级之间关系的信息。

19.根据权利要求17或18所述的个人识别的装置，其特征在于：

所述识别等级是可进入的房间、电子商务交易的上限金额、和可利用的命令或者网站(site)中的任一个。

20.一种个人识别方法，是采用生物信息进行个人识别的方法，其特征在于：

在登录时，

从利用者获取多种生物特征信息，

从每个所获取的信息中抽出特征信息，

针对有关所获取的信息的生物特征的每个组合、推断识别精度，

在识别时，

从所述利用者获取所述多种中的至少一种生物特征的信息，

从所获取的信息中抽出特征信息，

采用抽出的特征信息和相对应的生物特征在登录时抽出的特征信息进行识别，

根据有关所获取的信息的生物特征组合按照在登录时推断的识别精度、控制所述利用者的动作。

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