JP2000222361A - モーションを利用した認証方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 非接触型の読取装置を使い利用者のモーショ
ンを入力することにより、手軽でなりすましの危険の少
ない本人確認方法を実現。 【解決手段】 正当な利用者の一連の動きを表す、複数
の特徴的な距離画像のフレームの時間的な並び及び空間
的な特徴を表す所定の情報を、辞書データとして登録す
るデータベース１０３と、利用者の一連の動きを複数の
フレームから構成される距離画像として入力する画像取
得部１０１と、ここから抽出される複数の特徴的なフレ
ームの時間的な並び及び空間的な特徴を前記辞書データ
と比較し、この比較結果に基づいて利用者が正当か否か
判断する処理部１０２を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、利用者にモーショ
ン（一連の動き）を行わせることにより、その利用者が
登録された本人、もしくは登録されたグループに属する
人物、であるか否かを判定するための、認証方法および
装置に関する。本発明は、登録された本人もしくはグル
ープのメンバーであると判定されたら入退室を許可した
り、コンピュータへのアクセスを許可したりするシステ
ム等に応用可能である。

【０００２】

【従来の技術】従来より、本人であることを確認するた
めの手段として、暗証番号、パスワードといった本人が
持つ秘密情報の記憶による方法、身分証明カードやトー
クンなどといった本人が持つ持ち物による方法、指紋認
証、瞳孔認証などといった本人の身体的特徴を識別する
方法、そして筆跡認証などといった本人の動作の癖を識
別する方法など、さまざまな技術が使われてきた。

【０００３】人間の記憶による方法は、本人しか知らな
いはずの秘密情報が一旦他人に知られてしまうと、容易
に他人になりすまされてしまう。そして、本人の持ち物
による方法は、持ち物を他人に奪われると、容易に他人
になりすまされてしまう。

【０００４】一方、本人の身体的特徴や、本人の動作の
癖を識別する方法は、他人になりすまされる危険が少な
いという特徴があるが、指紋認証や瞳孔認証では、指を
押し付けたりレンズを覗く必要があるなど、接触型の読
取装置を用いることになるため、不特定多数が試行する
機器としては利用者にとって心理的な抵抗感がある。

【０００５】筆跡認証は、書いたものを提示する方法で
は持ち物による方法と変わらないため、認証現場でいち
いちタブレット等の入力装置にサインを書くことが必要
だが、この場合は手軽な認証方法とは言いがたい。

【０００６】また、本人であることを確認するのではな
く、あるグループに属する人達であることを確認するた
めの手段としても、従来より、本人確認手段と同様の技
術が使われてきた。この場合、本人確認手段よりも広範
囲で使われる場合が多く、個人ごとの事前登録が必要な
いような、簡易な方法が望まれる場合が多い。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来の技
術では、他人になりすまされる危険が少なく、かつ非接
触型の読取装置を使った手軽な認証装置は実現されてい
なかった。

【０００８】この発明はこのような実状に鑑みてなされ
たものであり、非接触型の読取装置を使い利用者のモー
ション（一連の動き）を入力して、これを用いて認証を
行うことにより、手軽でなりすましの危険の少ない本人
確認機構や、個人ごとの事前登録が必要ないようなグル
ープメンバー確認機構を実現することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明に係る認証方法は、利用者の一連の動きを複
数のフレームから構成される距離画像として入力し、こ
の入力された複数のフレームから特徴的なフレームを複
数抽出し、この抽出された複数の特徴的なフレームの、
時間的な並び及び空間的な特徴を、予め登録された辞書
データと比較し、この比較結果に基づいて、前記利用者
が正当な利用者であるか否かを判断することを特徴とす
る。

【００１０】ここで、前記特徴的なフレームは、当該フ
レームの距離画像から計算される複数種類の特徴パラメ
ータのうちの所定のものが特徴的な値を取る場合に抽出
され、前記空間的な特徴として、対象となる特徴的なフ
レームを特徴的であると判断する基となった特徴パラメ
ータについて比較を行うこととするのが好ましい。

【００１１】あるいは／さらに加えて、前記空間的な特
徴の比較を、対象となる特徴的なフレームの距離画像と
前記辞書データ中の対応する距離画像とのパターンマッ
チングにより行うと良い。

【００１２】前記辞書データは、前記利用者についての
認証を行う前に、正当な利用者により入力された一連の
動きに基づいて抽出した複数の特徴的なフレームの時間
的な並び及び空間的な特徴を表す所定の情報を登録して
成るものであることが好ましい。

【００１３】前記辞書データと比較する、複数の特徴的
なフレームの時間的な並び及び空間的な特徴は、正当な
利用者による複数回の一連の動きの入力についての比較
結果は一致となり、不正な利用者による一連の動きの入
力についての比較結果は不一致となるような性質の情報
とすることが好ましい。

【００１４】前記辞書データに登録された一連の動きに
ついて正当な利用者以外の利用者も知り得る状況である
と判断した場合には、正当な利用者のみが知り得ると仮
定した場合に前記辞書データと比較する時間的な並び及
び空間的な特徴よりも、空間的な特徴に微分演算を施し
た特徴に重みを置いて比較することが好ましい。

【００１５】前記利用者の識別情報を別途入力し、この
識別情報が示す利用者に対応する辞書データを選択し、
選択した辞書データに対する比較を行うようにすれば、
簡単且つ高精度に認証が行える。

【００１６】前記利用者に一連の動きを入力するタイミ
ングを提示し、前記特徴的なフレームの時間的な並びの
比較の基準を、前記タイミングを提示しない場合より厳
しくすることも有効である。

【００１７】本発明に係る認証装置は、正当な利用者の
一連の動きを表す、複数の特徴的な距離画像のフレーム
の時間的な並び及び空間的な特徴を表す所定の情報を、
辞書データとして登録する記憶手段と、利用者の一連の
動きを複数のフレームから構成される距離画像として入
力する画像取得手段と、この画像取得手段により入力さ
れた複数のフレームから特徴的なフレームを複数抽出
し、これら複数の特徴的なフレームの時間的な並び及び
空間的な特徴を、前記記憶手段に登録された辞書データ
と比較し、この比較結果に基づいて、前記利用者が正当
な利用者であるか否かを判断する処理手段とを具備した
ことを特徴とする。

【００１８】前記画像取得手段に、利用者が一連の動き
を行う身体の一部を固定可能な手段を併設し、前記処理
手段で行う前記特徴的なフレームの空間的な特徴の比較
の基準を、自由空間で一連の動きを行う場合より厳しく
することも有効である。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、 図面を参照しながら本発
明の一実施形態を説明する。

【００２０】図１に、本実施形態に係るアクセス制御シ
ステムの一構成例を示す。本システムは、反射光を受光
して距離画像を取得する、例えば特願平８−２７５９４
９号に示されているような、画像取得部１０１と、取得
された距離画像を解析し特徴データを抽出したり、抽出
した特徴データをデータベース１０３に保存された特徴
データと比較したりする処理を行う処理部１０２と、特
徴データを保存する特徴登録データベース１０３と、処
理部１０２での処理結果をもとに、例えば電子錠の開閉
制御を行うアクセス制御部１０４とから構成される。

【００２１】なお、この構成のうちアクセス制御部１０
４以外の部分を抜き出して認証装置を構成することもで
きるし、この認証装置を、画像取得部１０１を備えたコ
ンピュータ上に、処理部１０２にて実行される認証方法
の各ステップを記述したプログラムをインストールする
ことにより構成することも可能である。

【００２２】図２は、特願平８−２７５９４９号に示さ
れているような画像取得部１０１の外観図である。この
画像取得部１０１は、非接触型の読取装置として機能す
る。図２に示す、中央の円ａがレンズであり、周囲に並
ぶ小さな円ｂは、例えば、赤外線などの光を照射するＬ
ＥＤにあたる。ＬＥＤｂから照射された光が物体に反射
され、レンズａにより集光され、レンズａの後部にある
エリアセンサで受光される。このように取得された距離
画像は、例えば、２５６＊２５６のサイズで２５６階調
として表すことができる。

【００２３】処理部１０２は、画像取得部１０１により
取得された距離画像の時系列（利用者が画像取得部１０
１の前で行ったモーション（一連の動き）に対応するも
の）を受け取り、エッジきり出し、重心抽出および面積
算出など、種々の画像処理を行う。画像処理の結果、得
られた画像が特徴を表している画像であると判定した場
合は、前もって特徴登録データベース１０３に記録して
おいた認識辞書画像との比較を行う。比較の結果、同じ
特徴を表していると判定した場合は、さらに認識辞書画
像とのパターンマッチングにより、モーションを入力し
た利用者が、登録された本人であるか否かの判定もしく
はグループメンバーであるか否かの判定を行う。

【００２４】制御部１０４は、処理部１０２の判定に従
って、例えば電子錠の開閉制御（登録された本人と判定
されれば開けるが、違っていれば開けるのを拒否する
等）を行う。

【００２５】次に本実施形態の動作を具体的に説明す
る。認証の処理は「登録」と「照合」の大きく二つに分
けることができる。

【００２６】まず、登録処理について、図３の流れに従
って述べる。ある一人の登録者（登録をしようとする利
用者）が、例えば遮光箱部に手を差し入れ、一連の動き
（モーションと呼ぶ）を行う。処理部１０２は、この一
連の動きが開始されたことをまず検知する（Ｓ２０
１）。

【００２７】そして、処理部１０２は、画像取得部１０
１により距離画像の動画（時系列）として取得された、
登録者のモーションを受け取る（Ｓ２０２）。処理部１
０２は、この動画を構成する距離画像（フレームと呼
ぶ）の組（フレーム群と呼ぶ）を処理し、それぞれの特
徴を表すパラメータ（特徴パラメータと呼ぶ、後述）を
算出する（Ｓ２０３）。

【００２８】フレーム群には時間順に番号をつけてお
き、これをフレーム番号と呼ぶ。ある二つのフレームを
選んだとき、そのフレーム番号の差はその二つのフレー
ムの取得された時間間隔を表す。これをタイミングギャ
ップと呼ぶ。

【００２９】着目フレームの特徴パラメータが特徴的な
値をとるようなフレーム（特徴フレーム、後述）であっ
たならば（Ｓ２０４Ｙｅｓ）、着目フレームを特徴パラ
メータとともに一時保存しておく（Ｓ２０５）。Ｓ２０
２からＳ２０５までを、登録者がモーションを終了する
（Ｓ２０６Ｙｅｓ）まで繰り返す。

【００３０】さらに、より正確な辞書データを作成した
い場合には、同一登録者、同一モーションについてＳ２
０２からＳ２０６までの操作を複数回行う（Ｓ２０
７）。すなわち、一人の登録者に、同じモーションを何
回か繰り返して行ってもらい、その結果を統合して特徴
登録データベース１０３に記録する辞書データを作成す
る。

【００３１】例えば、まず、複数回の結果について同一
種類の特徴パラメータにより特徴フレームと判断された
フレーム同士の対応を取って比較し、全てもしくは大多
数のモーションについて共通して現れたのではなかった
特徴フレームは、ノイズであるものとして廃棄する。対
応の取れなかった特徴フレームを廃棄するのでもよい
し、対応が取れてもそれぞれの特徴パラメータの値がま
るっきり異なっていたりタイミングギャップが大き過ぎ
たり距離画像同士のパターンマッチングの結果がかけ離
れていたりする場合には廃棄するのでもよい。

【００３２】さらに、複数回の結果について対応の取れ
た複数の特徴フレームの特徴パラメータの中央値をとる
などの基準で、複数回の特徴フレームを代表するフレー
ム（代表フレームと呼ぶ）を選ぶ（Ｓ２０８）。

【００３３】次に、辞書データとなるデータを各特徴フ
レーム毎に、以下のように求める。複数回の特徴パラメ
ータから特徴パラメータの分散値を求める。代表フレー
ムと代表フレームに選ばれなかった特徴フレームとのタ
イミングギャップをそれぞれ求め、タイミングギャップ
の分散値を求める。代表フレームと代表フレームに選ば
れなかった特徴フレームとの距離画像同士のパターンマ
ッチングによりパターン不一致度をそれぞれ求め、パタ
ーン不一致度の平均値と分散値を求める。

【００３４】そして、各特徴フレーム毎に、［そのフレ
ームが特徴フレームであると判断する基となった特徴パ
ラメータの種類（面積、重心、モーメントなどの種
別）、代表フレーム、代表フレームのフレーム番号、代
表フレームの特徴パラメータ（値）、特徴パラメータの
分散値、タイミングギャップの分散値、パターン不一致
度の平均値、パターン不一致度の分散値］の組を、辞書
データとして特徴登録データベース１０３に登録する
（Ｓ２０９）。

【００３５】次に、照合について図４の流れに従って述
べる。ある一人の被認証者が、例えば遮光箱部に手を差
し入れ、モーションを行う。処理部１０２は、この一連
の動きが開始されたことをまず検知する（Ｓ３０１）。

【００３６】そして、処理部１０２は、画像取得部１０
１を介して、上記モーションを距離画像の動画として取
得し（Ｓ３０２）、この動画を構成するフレーム群を処
理し、それぞれの特徴パラメータを算出する（Ｓ３０
３）。着目フレームの特徴パラメータが特徴的な値をと
るようなフレーム、すなわち特徴フレームであったなら
ば（Ｓ３０４Ｙｅｓ）、着目フレームを特徴パラメータ
とともに照合データとして保存する（Ｓ３０５）。Ｓ３
０２からＳ３０５までを、被認証者がモーションを終了
する（Ｓ３０６Ｙｅｓ）まで繰り返す。

【００３７】さらに、処理部１０２は、上記のように照
合データとして保存された特徴パラメータ群と、特徴登
録データベース１０３に登録されている辞書データの特
徴パラメータ群との不一致度を算出し（Ｓ３０７）、不
一致度がしきい値以上であれば（Ｓ３０８Ｎｏ）、被認
証者は他人である（もしくはグループメンバーではな
い）との制御情報を制御部１０４に伝え（Ｓ３１２）処
理を終了する（Ｓ３１３）。

【００３８】特徴パラメータ群の不一致度がしきい値未
満であれば（Ｓ３０８Ｙｅｓ）、処理部１０２は、照合
データとして保存された特徴フレーム群と、特徴登録デ
ータベース１０３に登録されている辞書データの特徴フ
レーム群とのパターンマッチングの不一致度を算出し
（Ｓ３０９）、パターンマッチングの不一致度がしきい
値以上であれば（Ｓ３１０Ｎｏ）、被認証者は他人であ
る（もしくはグループメンバーではない）との制御情報
を制御部１０４に伝え（Ｓ３１２）処理を終了する（Ｓ
３１３）。パターンマッチングの不一致度がしきい値未
満であれば（Ｓ３１０Ｙｒｓ）、被認証者は本人である
（もしくはグループメンバーである）との制御情報を制
御部１０４に伝え（Ｓ３１１）、処理を終了する（Ｓ３
１３）。

【００３９】制御部１０４は、制御情報に応じた処理、
例えば被認証者が本人であるとの制御情報の場合には電
子錠を解除するなど、また被認証者が他人であるとの制
御情報の場合は警告音を鳴らすなどの処理を行う。これ
らの処理は、本アクセス制御装置を応用するシステムに
よって異なる。

【００４０】以下には、上記の各処理の内容について、
さらに詳細に説明する。

【００４１】Ｓ２０３、Ｓ３０３で行う特徴パラメータ
算出とは、画像の特徴を計量化するための数値化処理で
ある。特徴パラメータは、例えば、図形を構成する画素
数を数えることによって求めることのできる面積や、図
形の境界線の画素数を数えることによって求めることの
できる周囲長、あるいは重心などがあり、さらにこれら
の特徴パラメータの微分値（差分値）や、二次微分値
（二次差分値）、あるいは特徴パラメータ同士の算術演
算結果なども特徴パラメータとなり得る。

【００４２】面積、周囲長、重心などの特徴パラメータ
は、被認証者が定められたモーションを正しく知ってモ
ーションを行っているかどうかが数値の大小に強く現
れ、微分値や二次微分値には、被認証者のモーションの
癖に相当する値が数値の大小に強く現れる。

【００４３】上述した種類の特徴パラメータのうちの幾
つか（複数）を組み合わせることにより、被認証者が本
人であるときの複数回試行は本人であると判断し、被認
証者が他人であるときの試行は他人であると判断するこ
とが可能である。このような複数種類の特徴パラメータ
をＳ２０３、Ｓ３０３では算出する。

【００４４】なお、正当な利用者以外の人も定められた
モーションを知っていると思われる場合（オープンスペ
ースでモーションを行う場合等）の特徴パラメータの照
合は、正当な利用者しか定められたモーションを知り得
ないように秘匿している状況での照合よりも、上記の癖
に相当する値が表れやすい微分値や二次微分値等の特徴
パラメータに、より重みを置いて行うと良い。

【００４５】特徴フレームとは、特徴パラメータが極大
値または極小値をとる、あるいは前もって定めたあるし
きい値を超えるもしくは下回る、といった、特徴的な値
を示すフレームである。

【００４６】Ｓ２０４、Ｓ３０４で行うある着目フレー
ムが特徴フレームかどうかの判定は、着目フレームの特
徴パラメータの値をしきい値と比較したり、前後のフレ
ームの特徴パラメータと比較したりすることにより行
う。複数種類の特徴パラメータのうち一つでも特徴的な
値を示せば、特徴フレームとして抽出することにする。

【００４７】図５に示した例では、特徴パラメータＡに
関しては、ｔｈ１およびｔｈ２が前もって定めたしきい
値であり、特徴パラメータがこれを超えたり下回ったフ
レームであるｆ３，ｆ５，ｆ６，ｆ８が、特徴フレーム
として抽出される。また、特徴パラメータが極大値を示
したｆ１，ｆ４や、極小値を示したｆ２，ｆ７も、特徴
フレームとして抽出される。また、特徴パラメータＢに
関しては、前もって定めたしきい値ｔｈ３に基づいてｆ
１１が、極大値／極小値であるという基準に基づいてｆ
９，ｆ１０が、それぞれ特徴フレームとして抽出され
る。

【００４８】Ｓ３０７で行う、特徴フレーム群の特徴パ
ラメータの不一致度算出は、次のようなものである。ま
ず、辞書データの特徴フレームと入力された照合用の特
徴フレームとの対応をとり、番号をつける。この番号を
特徴フレーム番号とよぶ。このとき、そのフレームを特
徴フレームと判断するもととなった特徴パラメータの種
別が一致し、かつ、タイミングギャップが各特徴フレー
ム毎に最小になるものを対応候補とする。

【００４９】そして、各特徴フレーム毎に、辞書データ
のタイミングギャップの分散値と照合用の特徴フレーム
のタイミングギャップとを比較し、対応が付くかどうか
を判定する。例えば照合用の特徴フレームの辞書データ
の特徴フレームに対するタイミングギャップが、辞書デ
ータのタイミングギャップ分散値の平方根より小さけれ
ば、対応がつくと判定する、といった方法がある。

【００５０】次に、式（１）に示すように、特徴フレー
ムの特徴パラメータの値自体についても辞書データと照
合用との差ＧＦｉを求め、各タイミングギャップＧＴｉ
と共に、全特徴フレーム番号ｉについて重み付けして合
算し、特徴フレームの特徴パラメータの不一致度ＤＦを
求める。

【数１】 ここで、特徴フレーム番号ｉに対応するタイミングギャ
ップＧＴｉにつける重みＷＴｉは、対応する辞書データ
のタイミングギャップの分散値が大きいほど小さくなる
ように定めると良い。同様に、特徴フレーム番号ｉに対
応する特徴パラメータＧＦｉにつける重みＷＦｉは、対
応する辞書データの特徴パラメータの分散値が大きいほ
ど小さくなるように定めると良い。

【００５１】本人がモーションを行っている様子を他人
に知られる可能性が高い場合は、被認証者のモーション
の癖に相当する値が強く現れる特徴パラメータの重みを
大きくするよう、特徴パラメータの種別毎に重みを調整
してもよい。

【００５２】なお、対応の付かない特徴フレームが存在
した場合は、その数に応じて前もって定めたペナルティ
値を式（１）で求めた値に加算して、特徴パラメータ不
一致度ＤＦとすると良い。

【００５３】Ｓ３０９の前半では、フレームのパターン
マッチングの不一致度算出を行うが、これは、二つのフ
レーム（ここでは辞書データの特徴フレームと照合用の
特徴フレーム）を移動しながら重ねあわせ、両者がどの
程度一致するかしないかを算出する処理である。

【００５４】まず、比較する二つのフレームのうち、一
方のフレームを一回り小さく切り出して検出すべき部分
パターンであるテンプレートを作る。これをＲｉとす
る。他方のフレームをＶｉとする。すると、両者のパタ
ーンマッチングの不一致度ＤＰｉは、式（２）のように
求めることができる。

【数２】 ここで、ｘ０とｙ０は、ＲｉをＶｉの中の可能な位置へ
（ｘ，ｙ）平面上で移動させたときの移動量である。ま
た、ｄ０は、Ｒｉに対するＶｉの奥行き方向の移動量を
表す（各フレームは距離画像であるため）。

【００５５】Ｓ３０９全体では、特徴フレーム群のパタ
ーンマッチングの不一致度算出を行うが、これは次のよ
うなものである。

【００５６】まず、各特徴フレームについてそれぞれ、
上述したパターンマッチングの不一致度算出を行う。特
徴フレーム番号がｉであるフレームについて、式（２）
のようにパターンマッチングの不一致度ＤＰｉを求める
ことができる。次に、式（３）に示すように、各フレー
ムの不一致度ＤＰｉ（ｉは特徴フレーム番号）を重み付
けして合算し、特徴フレーム群全体としてのパターンマ
ッチングの不一致度ＤＰを求める。

【数３】 ここで、特徴フレーム番号ｉに対応するパターンマッチ
ングの不一致度ＤＰｉにつける重みＷＰｉは、対応する
辞書データのパターンマッチングの不一致度の平均値お
よび分散値が大きいほど小さくなるように定めると良
い。

【００５７】以下には、上記のような認証を精度良く、
もしくはより簡単に行うための種々の工夫について述べ
る。

【００５８】例えば、画像取得部１０１は、図６に示す
ような、手を差し入れる穴の空いた箱状の遮光箱部を備
えていてもよい。ここで、画像取得部１０１は、利用者
の手の動きの速度や形状を取得できるように、遮光箱部
の手を差し入れる穴の空いた方向と直交する方向の画像
を取得するように設置されている。図６は、手を差し入
れる方向をＸ軸方向、画像取得部のセンサの向きをＤ軸
方向に設定している例である。これにより、利用者の動
きをとらえるのに最も適した方向の距離画像を取得する
ことができる。

【００５９】画像取得部１０１は、複数設置してもよ
い。画像取得部１０１を複数設置することにより、異な
る複数の角度から画像を取得でき、多数の特徴パラメー
タによって、より正確に認証を行うことができる。

【００６０】補助的な別の種類のセンサを併設していて
もよく、例えば赤外線センサを用いることにより、赤外
線を発しない偽物の手を用いる被認証者を判別する、と
いったことができる。

【００６１】また、画像取得部１０１にキーボード等を
併設し、利用者にまずユーザＩＤに相当する番号等を打
ち込んでもらい、特徴登録データベース１０３からその
ユーザＩＤに対応する辞書データを処理部１０２に読み
込み、それから上述したように利用者に秘密のモーショ
ンを行ってもらい、読み込んだ辞書データとの比較で本
人（もしくはグループメンバー）か否かの確認を行うよ
うにすれば、全ユーザの辞書データと比較するよりも簡
単に高精度な認証を行うことができる。この場合のキー
ボードの代わりに、補助的な別の種類のセンサを用いる
ことも可能である。

【００６２】また、遮光箱部は、他人が利用者の手の動
きを見ることができないように遮る働きと、手を差し込
む位置を制限し、位置を一定に固定する働きと、画像取
得部１０１が受ける外光の影響をさらに少なくする働き
とがある。これらの働きにより、特徴フレームのパター
ンマッチングの際に、テンプレートを相対的に大きくと
ることができ、重ねあわせる際に動かす範囲を小さくす
ることができる。したがって、被認証者が他人であった
ときに、異なる特徴フレームを誤って一致していると判
定する可能性を小さくできる。

【００６３】また、被認証者がモーションを行う際にタ
イミングを取ることを補助するために、音楽を流した
り、合図を出したりしてもよい。これは、モーションの
開始（Ｓ２０１やＳ３０１）と終了（Ｓ２０６やＳ３０
６）を判定するためにも役に立つ。そして、モーション
が音楽や合図に合わせて行われるため、辞書データの特
徴フレームと入力された照合用の特徴フレームとの対応
をとる際に指標として用いるタイミングギャップが小さ
くなり、被認証者が本人であったときに正しく特徴フレ
ームの対応付け判定できる可能性が高くなる。また、対
応が取れるかどうかの判定を相対的に厳しくすることが
できるので、被認証者が他人であったときに異なる特徴
フレームを誤って対応づけてしまう可能性を小さくでき
る。

【００６４】図７に、本実施形態の認証の対象となるモ
ーションの一例を示しておく。（ａ）〜（ｃ）の一連の
動きで一つのモーションが形成され、（ａ）（ｂ）
（ｃ）の各時点では静止画として特徴のある形を取り、
各時点の間をつなぐ連続動作の中に本人の癖が表れる。

【００６５】上述した実施形態は、その認証のアルゴリ
ズムや手順等を含めて、あくまで一例であり、本発明は
その趣旨を逸脱しない範囲で、上述した他にも種々の変
形実施が可能である。

【００６６】

【発明の効果】以上に示されるように、本発明によれ
ば、利用者のモーションを距離画像の動画として取得
し、ここから利用者の動作の癖を抽出し、本人の癖と比
較判定することにより、手軽でなりすましの危険の少な
い本人確認方法を実現することが可能となる。また、同
様に、利用者の動作を抽出し、事前に定めたの動作かど
うか判定することにより、簡易なグループメンバー確認
方法を実現することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本実施形態に係るアクセス制御システムの概
略構成例を示す図。

【図２】 画像取得部１０１の一例の外観を表す図。

【図３】 処理部１０２で行われる登録処理の流れの一
例を示す図。

【図４】 処理部１０２で行われる照合処理の流れの一
例を示す図。

【図５】 特徴フレームの選択手法の一例を示す図。

【図６】 遮光箱部の一例の外観を表す図。

【図７】 モーションの一例を示す図。

【符号の説明】

１０１…画像取得部 １０２…処理部 １０３…特徴登録データベース １０４…制御部

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】利用者の一連の動きを複数のフレームから
   構成される距離画像として入力し、 この入力された複数のフレームから特徴的なフレームを
   複数抽出し、 この抽出された複数の特徴的なフレームの、時間的な並
   び及び空間的な特徴を、予め登録された辞書データと比
   較し、 この比較結果に基づいて、前記利用者が正当な利用者で
   あるか否かを判断することを特徴とする認証方法。
2. 【請求項２】前記特徴的なフレームは、当該フレームの
   距離画像から計算される複数種類の特徴パラメータのう
   ちの所定のものが特徴的な値を取る場合に抽出され、 前記空間的な特徴として、対象となる特徴的なフレーム
   を特徴的であると判断する基となった特徴パラメータに
   ついて比較を行うことを特徴とする請求項１記載の認証
   方法。
3. 【請求項３】前記空間的な特徴の比較を、対象となる特
   徴的なフレームの距離画像と前記辞書データ中の対応す
   る距離画像とのパターンマッチングにより行うことを特
   徴とする請求項１または２に記載の認証方法。
4. 【請求項４】前記辞書データは、前記利用者についての
   認証を行う前に、正当な利用者により入力された一連の
   動きに基づいて抽出した複数の特徴的なフレームの時間
   的な並び及び空間的な特徴を表す所定の情報を登録して
   成るものであることを特徴とする請求項１乃至３のいず
   れか１項に記載の認証方法。
5. 【請求項５】前記辞書データと比較する、複数の特徴的
   なフレームの時間的な並び及び空間的な特徴は、正当な
   利用者による複数回の一連の動きの入力についての比較
   結果は一致となり、不正な利用者による一連の動きの入
   力についての比較結果は不一致となるような性質の情報
   とすることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項
   に記載の認証方法。
6. 【請求項６】前記辞書データに登録された一連の動きに
   ついて正当な利用者以外の利用者も知り得る状況である
   と判断した場合には、正当な利用者のみが知り得ると仮
   定した場合に前記辞書データと比較する時間的な並び及
   び空間的な特徴よりも、空間的な特徴に微分演算を施し
   た特徴に重みを置いて比較することを特徴とする請求項
   １乃至５のいずれか１項に記載の認証方法。
7. 【請求項７】前記利用者の識別情報を別途入力し、 この識別情報が示す利用者に対応する辞書データを選択
   し、選択した辞書データに対する比較を行うものである
   ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載
   の認証方法。
8. 【請求項８】前記利用者に一連の動きを入力するタイミ
   ングを提示し、 前記特徴的なフレームの時間的な並びの比較の基準を、
   前記タイミングを提示しない場合より厳しくすることを
   特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の認証
   方法。
9. 【請求項９】正当な利用者の一連の動きを表す、複数の
   特徴的な距離画像のフレームの時間的な並び及び空間的
   な特徴を表す所定の情報を、辞書データとして登録する
   記憶手段と、 利用者の一連の動きを複数のフレームから構成される距
   離画像として入力する画像取得手段と、 この画像取得手段により入力された複数のフレームから
   特徴的なフレームを複数抽出し、これら複数の特徴的な
   フレームの時間的な並び及び空間的な特徴を、前記記憶
   手段に登録された辞書データと比較し、この比較結果に
   基づいて、前記利用者が正当な利用者であるか否かを判
   断する処理手段とを具備したことを特徴とする認証装
   置。
10. 【請求項１０】前記画像取得手段に、利用者が一連の動
    きを行う身体の一部を固定可能な手段を併設し、 前記処理手段で行う前記特徴的なフレームの空間的な特
    徴の比較の基準を、自由空間で一連の動きを行う場合よ
    り厳しくすることを特徴とする請求項９記載の認証装
    置。