JP2002297549A - 本人認証システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】指の置き方等の生体情報入力誤差の影響を回避
した照合対象の絞り込みを実現すること。 【解決手段】生体情報を採取する生体情報入力部１と、
該採取した生体情報から生体特徴データを抽出する生体
特徴データ抽出部２と、前記抽出した生体特徴データと
予め基準として定めた生体データとの類似度を算出する
類似度算出部５と、前記抽出した生体特徴データと前記
算出した類似度情報を登録格納する格納手段１０と、該
格納手段１０から類似度情報に基づき照合対象を選出す
る生体特徴データ選出部７と、生体特徴データの照合を
行う照合部８とを備え、前記照合部８は、認証用の生体
特徴データと前記生体特徴データ選出部７が選出した生
体特徴データとの照合を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、指紋、顔、虹彩、
声紋、静脈等が持つ生体情報の類似性に着目して、照合
対象を絞り込むようにする本人認証システム及びプログ
ラムに関する。

【０００２】近年、コンピュータが広範な社会システム
の中に導入されるに伴い、セキュリティに関心が集まっ
ている。従来、コンピュータ室への入室や端末利用の際
の本人確認手段として、ＩＤカードやパスワードが用い
られてきた。しかし、それらはセキュリティの面で多く
の課題が残されている。

【０００３】パスワードよりも信頼性の高い本人確認手
段として、生体情報を利用した個人照合技術が注目され
ている。個人固有の生体情報を用いて本人確認をする
と、その信頼性は非常に高いものとなる。

【０００４】本人確認に利用できる生体情報の一つに指
紋がある。指紋は、「万人不同」、「終生不変」という
二大特性を持つといわれ、本人確認の有力な手段と考え
られている。近年では、指紋を用いた個人照合システム
に関して多くの研究開発が行われている。

【０００５】バイオメトリクス（生体情報）による個人
認証システムにおいて、ＩＤなどにより個人を特定しな
い１指紋対多登録指紋（以降、１対多形式と記述する）
の照合にあたって、総当たりで照合を行うと、本人と認
証されるまでに膨大な処理時間を費やす。このため、大
規模化（例えば、登録データが数万人）する認証システ
ムで、総当たり照合を行うことは実用的ではない。

【０００６】

【従来の技術】従来、認証システムで、総当たり照合を
回避する手段として、指紋が持つ特徴を検出して、同一
の分類についてのみ照合を行うことで、ＩＤなどの入力
なしに、１つの入力指紋データから一致する指紋データ
を多数の登録データから認証する技術が提案されてい
た。

【０００７】また、先行技術として、例えば特開平７−
２９００３号公報に開示された「指紋照合装置」があ
る。この先行技術は、照合用登録指紋データ記憶部と、
認証用指紋データとに性別、人種、紋様等の付加情報を
格納する付加情報記憶部を設け、指紋照合に際しては、
先ず認証用指紋データの付加情報と照合用登録指紋デー
タの付加情報とを比較し、不一致が検出されるファイル
指紋を照合の相手から除去することによって、総合的な
照合時間を短縮するものであった。このように、従来の
指紋紋様を使用した指紋認識技術では、登録照合用指紋
の紋様と、認証用指紋の紋様が一致しなければ、本人で
ないとして処理していた。

【０００８】更に、指紋データの類似度を利用して、登
録データを順序立てて、対象とする類似度を中心に検索
する手法が、例えば、電子情報通信学会 信学技法ＰＲ
ＭＵ９９−２２に報告されている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】前記従来のものには次
のような課題があった。

【００１０】（１）：登録照合用指紋の紋様と認証用指
紋の紋様とを一致させる方法は、指紋の入力状態等の要
因により、仮に実際の紋様とは異なる紋様に判定してし
まった場合、正常な個人認証ができないばかりか、一致
するはずのない紋様の登録指紋とだけ照合を行ってしま
うことがあった。認証用指紋の紋様と同一紋様の登録照
合用指紋群に一致するデータがない場合、認証用指紋の
紋様と異なる紋様の登録照合用指紋への総当たり照合を
行うことが考えられるが、この手法は単なる総当たり照
合と大差がない。

【００１１】（２）：既に指紋紋様を判定する様々な手
法があるが、指紋紋様を分類するためには、指紋採取時
の指の向きを小さな誤差で再現しなければならないとい
う問題があった。これは、指の向きがずれることで、本
来、「やや右向き」の紋様を逆に「やや左向き」と誤検
出するためであった。この結果、本来の照合対象と異な
る対象を検索し、対象が見つからない、あるいは次の対
象を検索する頻度が増して照合までに時間がかかるとい
う欠点があった。

【００１２】（３）：指紋データの類似度を利用して、
登録データを順序立てて、対象とする類似度を中心に検
索する手法では、基準となるデータの選出によっては、
特定の類似度に集中（例えば、類似度を１０段階にして
いても３割以上が同じ段階に含まれる）し、必ずしも効
果的に検索照合を実行できないことがあった。

【００１３】本発明は、このような従来の課題を解決
し、照合アルゴリズムの特徴を生かした指紋等の生体情
報の分類を行うことで、指の置き方などの利用方法によ
る分類誤差を排除することで安定した分類を実現し、Ｉ
Ｄなしでの照合機能を実現することを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の本人認証
システムの説明図である。図１中、１は生体情報入力
部、２は生体特徴データ抽出部、３は特徴データ格納
部、４は基準データ格納部、５は類似度算出部、６は類
似度情報格納部、７は生体特徴データ選出部、８は照合
部、１０は格納手段である。

【００１５】本発明は、前記従来の課題を解決するため
次のような手段を有する。

【００１６】（１）：生体情報を採取する生体情報入力
部１と、該採取した生体情報から生体特徴データを抽出
する生体特徴データ抽出部２と、前記抽出した生体特徴
データと予め基準として定めた生体データとの類似度を
算出する類似度算出部５と、前記抽出した生体特徴デー
タと前記算出した類似度情報を登録格納する格納手段１
０と、該格納手段１０から類似度情報に基づき照合対象
を選出する生体特徴データ選出部７と、生体特徴データ
の照合を行う照合部８とを備え、前記照合部８は、認証
用の生体特徴データと前記生体特徴データ選出部７が選
出した生体特徴データとの照合を行う。このため、類似
度情報に基づき照合対象を選出するので指の置き方等の
生体情報入力誤差の影響を回避した照合対象の絞り込み
が実現できる。

【００１７】（２）：生体情報を採取する生体情報入力
部１と、該採取した生体情報から生体特徴データを抽出
する生体特徴データ抽出部２と、前記抽出した生体特徴
データと予め基準として定めた複数の生体データとの類
似度を算出する類似度算出部５と、該算出した類似度か
ら分類情報を生成する分類情報生成部と、前記抽出した
生体特徴データと前記生成した分類情報を登録格納する
格納手段１０と、該格納手段１０から分類情報に基づき
照合対象を選出する生体特徴データ選出部７と、生体特
徴データの照合を行う照合部８とを備え、前記照合部８
は、認証用の生体特徴データと前記生体特徴データ選出
部７が選出した生体特徴データとの照合を行う。このた
め、複数の基準データを用いた分類情報に基づき照合対
象を選出するので指の置き方等の生体情報の利用方法に
よる分類誤差を排除することができ、安定した分類を実
現し、ＩＤなしでの照合機能を実現することができる。

【００１８】（３）：前記（１）又は（２）の本人認証
システムにおいて、前記類似度の算出結果に応じて、優
先順位を定義する優先順位定義部を備え、前記生体特徴
データ選出部７は、該優先順位に従って、照合対象を選
出する。このため、一致する照合データを効率よく見つ
けることができる。

【００１９】（４）：前記（１）〜（３）の本人認証シ
ステムにおいて、前記格納手段１０に、前記抽出した生
体特徴データとともに前記算出した類似度を認証データ
として登録格納する。このため、登録格納した認証デー
タを別のシステムに容易に使用することができる。

【００２０】

【発明の実施の形態】本発明は、指紋等の生体情報によ
る個人認証を行う技術に関するもので、指紋等の生体情
報の特徴点を抽出して生成した特徴点データが予め定め
られた基準データとどれだけ類似しているかを基準に分
類し、ＩＤなしの照合を行う際に、対象とする範囲を限
定あるいは優先順位をつけて検索照合することで、短時
間に本人認証を行うことを可能にするものである。

【００２１】また、互いに類似度の低い複数の基準デー
タとの類似度を指紋等の生体情報ごとに定義し、その結
果を利用して指紋等の生体情報の分類を実現し、検索照
合の範囲を選択することで、類似度の判定を安定化させ
るものである。

【００２２】（１）：生体情報を用いた本人認証システ
ムの説明 図１は本人認証システムの説明図である。図１におい
て、生体情報を用いて本人認証を行うシステムには、生
体情報を画像として採取する機能をもつ生体情報入力部
１と、採取した画像から生体特徴データを抽出する生体
特徴データ抽出部２と、該生体特徴データを登録格納す
る特徴データ格納部３と、採取した画像と予め定めた生
体データ（基準データ格納部４の基準データ）との類似
度を算出する類似度算出部５と、類似度情報を登録格納
する類似度情報格納部６と、類似度情報に基づき照合対
象を選出する生体特徴データ選出部７と、生体特徴デー
タ抽出部２で抽出した認証用の生体特徴データと生体特
徴データ選出部７で選出した生体特徴データとの照合を
行う照合部８とを有する。

【００２３】図２は生体情報登録処理の説明図である。
以下、図２の処理Ｓ１〜Ｓ４に従って個人認証を行うた
めの参照用の照合データである生体情報登録手順を説明
する。

【００２４】Ｓ１：この処理が開始すると、生体情報が
生体情報入力部１に入力され、処理Ｓ２に移る。

【００２５】Ｓ２：生体特徴データ抽出部２で、生体情
報入力部１から入力された生体情報から生体特徴データ
を抽出し、該抽出した生体特徴データを照合用特徴デー
タ格納データベース（特徴データ格納部３）に格納し、
処理Ｓ３に移る。

【００２６】Ｓ３：類似度算出部５で、生体特徴データ
抽出部２で抽出した生体特徴データと予め定めた基準デ
ータとの類似度を算出し、処理Ｓ４に移る。

【００２７】Ｓ４：類似度算出部５で、分類情報定義に
従って分類（類似度によって分類）を決定し、分類情報
格納データベース（類似度情報格納部６）に格納し、こ
の処理を終了する。

【００２８】生体情報照合時には、先ず、認証用生体情
報を生体情報入力部１から入力し、生体特徴データ抽出
部２で生体特徴データを抽出した後、類似度算出部５で
基準データとの類似度を算出する。その類似度の算出結
果（分類により）をもとに、生体特徴データ選出部７で
特徴データ格納部３内のデータを読み出して、照合部８
で生体特徴データ抽出部２で抽出された特徴データと照
合を行うものである。

【００２９】このように、生体情報抽出後に予め定めた
基準データとの類似度を算出し、その結果から生体情報
を分類する点が従来方法と大きく異なってる。

【００３０】（２）：指紋情報による本人認証システム
の説明 ：指紋データ登録の説明 図３は指紋データ登録時の装置構成の説明図である。図
３において、指紋データ登録時の装置には、指紋情報を
画像として採取する機能をもつ指紋情報入力部１１と、
採取した画像から指紋特徴データを抽出する指紋特徴デ
ータ抽出部１２と、該指紋特徴データを登録格納する指
紋特徴データ格納部１３と、予め定めた基準となる指紋
データを格納する基準データ格納部１４と、採取した画
像と基準データ格納部１４の指紋データ（基準データ）
との類似度を算出する指紋情報照合部１５と、類似度算
出結果から分類を決定する分類情報定義部１６と、分類
情報を格納する分類データ格納部１７とを有する。

【００３１】図４は指紋情報登録処理の説明図である。
以下、図４の処理Ｓ１１〜Ｓ１５に従って指紋の登録情
報生成手順を説明する。

【００３２】Ｓ１１：この処理が開始すると、指紋情報
が指紋情報入力部１１に入力され、処理Ｓ１２に移る。

【００３３】Ｓ１２：指紋特徴データ抽出部１２で、指
紋情報入力部１１から入力された指紋情報から指紋特徴
点データを抽出し、処理Ｓ１３に移る。

【００３４】Ｓ１３：指紋情報照合部１５で、指紋特徴
データ抽出部１２で抽出した指紋特徴点データと基準デ
ータ格納部１４の基準データと順次照合し、各基準デー
タとの類似度を算出し、処理Ｓ１４に移る。

【００３５】Ｓ１４：分類情報定義部１６で、類似度に
よる分類情報定義に従って分類を決定し、処理Ｓ１５に
移る。

【００３６】Ｓ１５：指紋特徴データ抽出部１２で抽出
した指紋特徴点データ及び分類情報定義部１６で決定し
た分類を、それぞれデータベースである指紋特徴データ
格納部１３及び分類データ格納部１７に格納し、この処
理を終了する。

【００３７】：指紋データ照合時の説明 図５は指紋データ照合時の装置構成の説明図である。図
５において、指紋データ照合時の装置には、認証用指紋
を画像として採取する機能をもつ指紋情報入力部１１
と、採取した認証用指紋から指紋特徴データを抽出する
指紋特徴データ抽出部１２と、指紋特徴データを格納す
る指紋特徴データ格納部１３と、予め定めた基準となる
指紋データ（１又は複数の基準データ）を格納する基準
データ格納部１４と、指紋特徴データ抽出部１２で抽出
した指紋特徴データと照合用データ選択部２２で選択し
た照合用データとの照合を行う指紋情報照合部１５と、
採取した認証用指紋と基準データ格納部１４の基準デー
タとの類似度を算出する類似度算出部２１と、類似度の
算出結果をもとに指紋特徴データ格納部１３内から照合
用データを選択する照合用データ選択部２２と、指紋情
報照合部１５で照合した結果の判定を行う照合判定部２
３とを有する。

【００３８】図６は指紋データ照合処理の説明図であ
る。以下、図６の処理Ｓ２１〜Ｓ２６に従って指紋デー
タ照合処理手順を説明する。

【００３９】Ｓ２１：この処理が開始すると、認証用指
紋が指紋情報入力部１１から入力され、処理Ｓ２２に移
る。

【００４０】Ｓ２２：指紋特徴データ抽出部１２で、指
紋情報入力部１１から入力された指紋特徴データを抽出
し、処理Ｓ２３に移る。

【００４１】Ｓ２３：類似度算出部２１で、指紋特徴デ
ータ抽出部１２で抽出した指紋特徴データを基準データ
格納部１４の基準データと順次照合し、各基準データと
の類似度を算出し、処理Ｓ２４に移る。

【００４２】Ｓ２４：類似度算出部２１で算出した類似
度をもとに分類情報を生成し、処理Ｓ２５に移る。

【００４３】Ｓ２５：照合用データ選択部２２で、分類
情報にしたがってデータベースである指紋特徴データ格
納部１３内から特徴点データを読み出し、処理Ｓ２６に
移る。

【００４４】Ｓ２６：指紋情報照合部１５で、指紋特徴
データ抽出部１２で抽出した指紋特徴データと照合用デ
ータ選択部２２で選択した照合用データとの照合を行
い、この処理を終了する。

【００４５】なお、指紋情報照合部１５での照合結果を
照合判定部２３で判定し、所定の一致を得られない場合
は、次のデータとの照合を行う。また、指紋特徴データ
格納部１３内のすべての特徴データと一致しない場合
は、照合判定部２３は照合データなしを出力し、一致す
るデータがある場合にはその登録情報（ＩＤ等）を出力
するものである。

【００４６】（３）：基準データと照合データの類似度
の説明 図７は基準データと照合データの類似度の説明図であ
る。図７において、類似度を距離と見なし、基準データ
Ａ、Ｂ、照合データ(1) 、(2) 、(3) が平面上に設けて
ある。例えば、照合データ(1) は、基準データＡとの類
似度が「Ｄ１ａ」、基準データＢとの類似度が「Ｄ１
ｂ」であり、照合データ(2) は、基準データＡとの類似
度が「Ｄ２ａ」、基準データＢとの類似度が「Ｄ２ｂ」
である。ここで照合データは、基準データと類似度が大
きい程、両者間の距離が近くなるものである。

【００４７】このように、基準データＡ、Ｂを２つ設け
ると照合データ(1) の位置は、図６のように決まること
となる（実際の位置は２箇所となる）。基準データが１
つ（基準データＡ）の場合、例えば照合データ(1) の位
置は、基準データＡを中心として半径が「Ｄ１ａ」（類
似度）の円周位置となる。また、基準データを３つ以上
設けると、照合データは１位置に限定されることにな
る。

【００４８】この照合データ位置は、実際に照合するデ
ータをデータベースから選択する場合の選択範囲の基準
とすることができる。また、基準データを複数個設ける
場合は、基準データ間の類似度が少ないものを選ぶと照
合データ位置をより正確に決定することができる。

【００４９】（４）：指紋照合装置の説明 図８は指紋照合装置の説明図である。図８において、本
人認証システムである指紋照合装置には、指紋スキャナ
３１、画像記憶部３２、画像二値化部３３、画像細線化
部３４、特徴点抽出部３５、特徴点情報抽出部３６、主
関係情報抽出部３７、指紋中心位置検出部３８、指紋情
報記憶部３９、登録指紋情報記憶部４０、指紋照合部４
１、照合結果表示部４２、分類情報格納部４３が設けて
ある。

【００５０】指紋スキャナ３１は、指紋の紋様を画像に
して計測するものである。画像記憶部３２は、画像処理
中の指紋画像を保存するものである。画像二値化部３３
は、多値の指紋画像を二値化指紋画像に変換するもので
ある。画像細線化部３４は、二値化された指紋画像から
隆線の芯線を抽出するものである。特徴点抽出部３５
は、細線化された指紋画像から指紋特徴点（分岐点、途
切れ点等）を抽出するものである。なお、この抽出した
指紋特徴点の位置は、特徴点抽出部３５内又は外部の特
徴点位置記憶部（図示せず）に記憶される。

【００５１】特徴点情報抽出部３６は、細線化された画
像から特徴点の個々の特徴点情報（位置、種類、方向
等）を検出するものである。主関係情報抽出部３７は、
細線化された画像からそれぞれの特徴点の主関係特徴点
（例えば、おおよその位置関係）を抽出するものであ
る。指紋中心位置検出部３８は、指紋の中心位置（例え
ば、渦状の中心位置等）を検出するものである。指紋情
報記憶部３９は、特徴点情報抽出部３６で得られた特徴
点情報、主関係情報抽出部３７で得られた主関係情報、
指紋中心位置検出部３８で得られた指紋中心位置情報を
合わせて一つの指紋情報として記憶するものである。登
録指紋情報記憶部４０は、予め登録されてある指紋情報
をデータベースとして蓄えるものである。指紋照合部４
１は、二つの指紋情報を照合し、同一指紋かどうかを判
定するものである。照合結果表示部４２は、照合結果を
表示するものである。分類情報格納部４３は、類似度に
よる分類情報を格納するものである。

【００５２】（５）：指紋照合装置の処理の説明 ：登録データ生成手順の説明 図９は指紋照合装置の処理の説明図であり、図９（ａ）
は登録データ生成処理の説明である。以下、図９（ａ）
の処理Ｓ３１〜Ｓ３９に従って説明する。

【００５３】Ｓ３１：この処理が開始すると、指紋スキ
ャナ３１で多値指紋画像を採取し、採取した多値指紋画
像を画像記憶部３２に記憶させ、処理Ｓ３２に移る。

【００５４】Ｓ３２：画像二値化部３３は、多値指紋画
像を二値化し、再び画像記憶部３２に記憶させる。そし
て、画像細線化部３４は、二値化された指紋画像から指
紋隆線の芯線を得るために細線化処理を処理をし、再び
画像記憶部３２に記憶させ、処理Ｓ３３に移る。

【００５５】Ｓ３３：指紋中心位置検出部３８は、多値
画像又は二値化像等から指紋中心を検出し、処理Ｓ３４
に移る。

【００５６】Ｓ３４：特徴点抽出部３５は、細線化され
た指紋画像から指紋の特徴点位置を抽出し、処理Ｓ３５
に移る。

【００５７】Ｓ３５：特徴点情報抽出部３６は、特徴点
位置と細線化された画像から特徴点の位置、種類、方向
等の特徴点情報を検出し、処理Ｓ３６に移る。

【００５８】Ｓ３６：主関係情報抽出部３７は、特徴点
位置と細線化された画像から、主関係となる特徴点を抜
き出し、その主関係情報を検出し、処理Ｓ３７に移る。

【００５９】Ｓ３７：指紋情報記憶部３９は、指紋中心
位置検出部３８で得られた指紋中心位置情報、特徴点情
報抽出部３６で得られた特徴点情報、主関係情報抽出部
３７で得られた主関係情報をまとめて一つの指紋情報と
し、それを記憶し、処理Ｓ３８に移る。

【００６０】Ｓ３８：指紋照合部４１は、基準データと
照合を行い（類似度を計算する）、処理Ｓ３９に移る。

【００６１】Ｓ３９：指紋情報記憶部３９の指紋情報を
登録指紋情報記憶部４０に記憶するとともに、指紋照合
部４１の結果を分類情報格納部４３に格納し、この処理
を終了する。

【００６２】：照合手順の説明 図９（ｂ）は照合処理の説明である。以下、図９（ｂ）
の処理Ｓ４１〜Ｓ５１に従って説明する。

【００６３】Ｓ４１：この処理が開始すると、指紋スキ
ャナ３１で入力指紋の多値指紋画像を採取し、採取した
多値指紋画像を画像記憶部３２に記憶させ、処理Ｓ４２
に移る。

【００６４】Ｓ４２：画像二値化部３３は、多値指紋画
像を二値化し、再び画像記憶部３２に記憶させる。そし
て、画像細線化部３４は、二値化された指紋画像から指
紋隆線の芯線を得るために細線化処理を処理をし、再び
画像記憶部３２に記憶させ、処理Ｓ４３に移る。

【００６５】Ｓ４３：指紋中心位置検出部３８は、多値
画像又は二値化像等から指紋中心を検出し、処理Ｓ４４
に移る。

【００６６】Ｓ４４：特徴点抽出部３５は、細線化され
た指紋画像から指紋の特徴点位置を抽出し、処理Ｓ４５
に移る。

【００６７】Ｓ４５：特徴点情報抽出部３６は、特徴点
位置と細線化された画像から特徴点の位置、種類、方向
等の特徴点情報を検出し、処理Ｓ４６に移る。

【００６８】Ｓ４６：主関係情報抽出部３７は、特徴点
位置と細線化された画像から、主関係となる特徴点を抜
き出し、その主関係情報を検出し、処理Ｓ４７に移る。

【００６９】Ｓ４７：指紋情報記憶部３９は、指紋中心
位置検出部３８で得られた指紋中心位置情報、特徴点情
報抽出部３６で得られた特徴点情報、主関係情報抽出部
３７で得られた主関係情報をまとめて一つの指紋情報と
し、それを記憶し、処理Ｓ４８に移る。

【００７０】Ｓ４８：指紋照合部４１は、基準データと
照合を行い（類似度を計算する）、処理Ｓ４９に移る。

【００７１】Ｓ４９：指紋照合部４１は、分類情報格納
部４３から照合対象分類を選択し、分類により登録指紋
情報記憶部４０から照合用の登録指紋情報を選択し、処
理Ｓ５０に移る。

【００７２】Ｓ５０：指紋照合部４１は、入力指紋情報
と登録指紋情報との照合を行い、処理Ｓ５１に移る。

【００７３】Ｓ５１：指紋照合部４１は、照合結果を照
合結果表示部４２に表示し、この処理を終了する。

【００７４】（６）：指紋照合処理の詳細な説明 指紋照合部４１の照合手順を詳しく説明する。以下、登
録してある指紋情報を登録指紋、登録しているかどうか
を確かめる指紋を入力指紋と呼ぶ。

【００７５】先ず、登録指紋と入力指紋の位置合わせを
行う。指紋画像中の指紋の位置は、指紋画像の採取の度
に異なる。従って、登録指紋と入力指紋間で共通の座標
軸を設定しなければ、特徴点位置の照合はできない。共
通の座標軸として、例えば、指紋中心を原点とする座標
軸をとる。他に特定の特徴点（例えば、特定の指紋の上
端）を原点にとることで、共通の座標軸を設定すること
もできる。

【００７６】次に、個々の特徴点について、上記第一の
特徴点照合法（特徴点情報抽出部３６の抽出処理）を用
いて照合していく。

【００７７】登録指紋と入力指紋の特徴点同士の全組み
合わせに対して、特徴点照合を行う。この特徴点照合の
手順は次のようになる。

【００７８】ステップ１：登録指紋の特徴点と入力指紋
の特徴点（分岐点、途切れ点等）の組を一つ選ぶ。

【００７９】ステップ２：登録指紋の特徴点座標と入力
指紋の特徴点座標が所定の範囲内で一致していない場合
は、その二つの特徴点は同一の特徴点でないと判断し、
ステップ１に戻る。

【００８０】ステップ３：二つの特徴点の組を上記第一
の特徴点照合法に従って、照合をし、照合得点（類似
度）を算出する。この照合得点が所定の範囲を越えた場
合は、その特徴点の組は同一の特徴点であると判断す
る。後に、ステップ１に戻り、他の特徴点対について特
徴点照合を行う。なお、同一の特徴点が見つかった特徴
点は、今後の照合を行う特徴点対の候補にはなり得ない
ものである。

【００８１】上記ステップ１〜３の手順で、全ての特徴
点について、同一特徴点の存在の有無を調べる。個々の
特徴点照合スコアの合計Ｓを利用する。本実施の形態の
場合、特徴点照合スコアＳの最大値は２５５であり、こ
の値を基準に類似度を判断する。照合スコアＳの値の大
きいものの類似度が高いと判断できる。

【００８２】実際の値として、同一の指紋を１５回基準
データと評価した結果（１５回指を置いた平均）を次の
表１に示してある。ここでは相互の照合スコアが「０」
となる、類似度が極めて低い３つの指紋を基準データ
（Ａ、Ｂ、Ｃ）として採用してある。

【００８３】

【表１】

【００８４】表１において、指紋１は、基準データＡと
小さな類似度（スコア３２）を有する。指紋２は、基準
データＢ及び基準データＣと小さな類似度（スコア２
５、スコア３３）を有する。指紋３は、基準データＣと
やや強い類似度（スコア６３）を有している。

【００８５】照合スコアを０〜４９、５０〜９９、１０
０以上の３種類に分類し、上記基準データＡ、Ｂ、Ｃの
３つの標準データを用いることで、指紋を２７通りに分
類できる。次の、表２は基準データによる指紋の分類符
号の例を示している。

【００８６】

【表２】

【００８７】表２において、例えば、基準データＡとの
照合スコアが０〜４９の場合は分類符号を「Ｏｘ０００
１」、照合スコアが５０〜９９の場合は分類符号を「Ｏ
ｘ００８０」、照合スコアが１００以上の場合は分類符
号を「Ｏｘ０４００」とする。この表のようにすると、
分類符号ビットをみると、どの基準データのどのスコア
の範囲のものか容易に判断できる。なお、「Ｏｘ」は１
６進を表している。

【００８８】（７）：分類により優先順位を設定する場
合の処理手順の説明 予め分類により照合優先順位を設定する。なお、照合実
行時に照合優先順位を判定してもよい。次に、照合優先
順位が示す最も優先順位が高い分類の照合用指紋データ
群を、照合用データが格納してあるデータベース（登録
指紋情報記憶部４０）から取得するか、認証時に毎回デ
ータベースを参照して、認証用指紋特徴データと比較照
合する。照合中に一致する照合用指紋データが見つかれ
ば、本人と認証して処理を終わる。

【００８９】最も優先順位の高い分類の照合用指紋デー
タ群に一致する照合用指紋データが存在しない場合、次
の優先順位の分類があれば、その分類と一致する照合用
指紋データ群を、照合用データが格納してあるデータベ
ースから取得するか、認証時に毎回データベースを参照
して、認証用指紋特徴データと比較照合する。こうし
て、照合したデータが一致した場合、照合結果として
「認証」を出力する。ここで優先順位は、データの分散
によく係わっている等の基準データにより、例えば基準
データＣの値（スコア）により決めるものである。

【００９０】図１０は優先順位を設定する場合の処理フ
ローチャートである。以下、図１０の処理Ｓ６１〜Ｓ７
２に従って、優先順位を設定する場合の照合処理の説明
をする。

【００９１】Ｓ６１：この処理が開始すると、指紋スキ
ャナ３１から認証用指紋情報が入力され、処理Ｓ６２に
移る。

【００９２】Ｓ６２：指紋の特徴点情報抽出部３６で、
指紋特徴データを抽出し、処理Ｓ６３に移る。

【００９３】Ｓ６３：指紋照合部４１で、指紋特徴デー
タを基準データと照合し、基準データとの類似度を算出
し、処理Ｓ６４に移る。

【００９４】Ｓ６４：指紋照合部４１は、照合優先順位
定義部を参照し、類似度により照合優先順位を決定し、
処理Ｓ６５に移る。

【００９５】Ｓ６５：指紋照合部４１は、照合優先順位
の最も高い分類の照合用特徴データ群をデータベース
（照合用特徴データ格納データベース及び分類情報格納
データベース）から取得（ｎ件）し、処理Ｓ６６に移
る。

【００９６】Ｓ６６：指紋照合部４１は、初期値「ｉ＝
０」を設定し、処理Ｓ６７に移る。

【００９７】Ｓ６７：指紋照合部４１は、「ｉ≠ｎ」か
どうか判断する。この判断で「ｉ≠ｎ」の場合は処理Ｓ
６８に移り、もし「ｉ≠ｎ」でない（ｉ＝ｎ）場合は処
理Ｓ７１に移る。

【００９８】Ｓ６８：指紋照合部４１は、ｉ番目の照合
用特徴データと認証用指紋特徴データを照合し、処理Ｓ
６９に移る。

【００９９】Ｓ６９：指紋照合部４１は、特徴点が一致
するかどうか判断する。この判断で特徴点が一致する場
合は本人と認証してこの処理を終了し、一致しない場合
は処理Ｓ７０に移る。

【０１００】Ｓ７０：指紋照合部４１は、「ｉ＝ｉ＋
１」とし、処理Ｓ６７に戻る。

【０１０１】Ｓ７１：前記Ｓ６７で、「ｉ≠ｎ」でない
場合（取得したｎ件の照合用特徴データと一致しなかっ
た場合）、指紋照合部４１は、次の優先順位があるかど
うか判断する。この判断で次の優先順位がある場合は処
理Ｓ７２に移り、次の優先順位がない場合は本人と認証
せずこの処理を終了する。

【０１０２】Ｓ７２：指紋照合部４１は、次に照合優先
順位の高い分類の照合用特徴データ群をデータベース
（照合用特徴データ格納データベース及び分類情報格納
データベース）から取得（ｎ件）し、処理Ｓ６６に戻
る。ここで取得するｎ件は処理Ｓ６５で取得したｎ件と
必ずしも同じ件数ではない。

【０１０３】なお、厳密な照合を行うため優先順位に係
わらず、全ての照合用登録データと照合を行うことがあ
る。この時、照合優先順位が高い分類の照合用登録デー
タ内と、照合優先順位の低い分類の照合用登録データ内
の各々に認証用データと一致するデータが混在し、照合
優先順位が低い照合用データの一致率が照合優先順位が
高い分類の照合用登録データの一致率を上回った場合、
この時の照合優先度の高さと一致率を基に、どちらを本
人と認証するかを決定することができる。例えば、一致
率の条件を７０％としていると仮定し、第１優先度の分
類を持つ登録照合データの一致率が７５％であり、第５
優先度の分類を持つ登録照合データの一致率が７５％以
上あったとしても、照合用登録データが第５優先度の紋
様に振り分けられる可能性は非常に低いことから、第１
優先度の分類を持つ登録照合データを本人と認証するこ
とができる。このようにして、照合優先度の高さと一致
率を基にして、本人認証を行うことができる。

【０１０４】（８）：プログラムインストールの説明 生体特徴データ抽出部２、類似度算出部５、生体特徴デ
ータ選出部７、照合部８、指紋特徴データ抽出部１２、
指紋情報照合部１５、分類情報定義部１６、類似度算出
部２１と、照合用データ選択部２２、照合判定部２３、
画像二値化部３３、画像細線化部３４、特徴点抽出部３
５、特徴点情報抽出部３６、主関係情報抽出部３７、指
紋中心位置検出部３８、指紋照合部４１等は、プログラ
ムで構成でき、主制御部（ＣＰＵ）が実行するものであ
り、主記憶に格納されているものである。このプログラ
ムは、一般的な、コンピュータで処理されるものであ
る。このコンピュータは、主制御部、主記憶、ファイル
装置、表示装置、キーボード等の入力手段である入力装
置などのハードウェアで構成されている。

【０１０５】このコンピュータに、本発明のプログラム
をインストールする。このインストールは、フロッピ
ィ、光磁気ディスク等の可搬型の記録（記憶）媒体に、
これらのプログラムを記憶させておき、コンピュータが
備えている記録媒体に対して、アクセスするためのドラ
イブ装置を介して、或いは、ＬＡＮ等のネットワークを
介して、コンピュータに設けられたファイル装置にイン
ストールされる。そして、このファイル装置から処理に
必要なプログラムステップを主記憶に読み出し、主制御
部が実行するものである。

【０１０６】〔以下付記を記載する〕 （付記１） 生体情報を採取する生体情報入力部と、該
採取した生体情報から生体特徴データを抽出する生体特
徴データ抽出部と、前記抽出した生体特徴データと予め
基準として定めた生体データとの類似度を算出する類似
度算出部と、前記抽出した生体特徴データと前記算出し
た類似度情報を登録格納する格納手段と、該格納手段か
ら類似度情報に基づき照合対象を選出する生体特徴デー
タ選出部と、生体特徴データの照合を行う照合部とを備
え、前記照合部は、認証用の生体特徴データと前記生体
特徴データ選出部が選出した生体特徴データとの照合を
行うことを特徴とした本人認証システム。

【０１０７】（付記２） 生体情報を採取する生体情報
入力部と、該採取した生体情報から生体特徴データを抽
出する生体特徴データ抽出部と、前記抽出した生体特徴
データと予め基準として定めた複数の生体データとの類
似度を算出する類似度算出部と、該算出した類似度から
分類情報を生成する分類情報生成部と、前記抽出した生
体特徴データと前記生成した分類情報を登録格納する格
納手段と、該格納手段から分類情報に基づき照合対象を
選出する生体特徴データ選出部と、生体特徴データの照
合を行う照合部とを備え、前記照合部は、認証用の生体
特徴データと前記生体特徴データ選出部が選出した生体
特徴データとの照合を行うことを特徴とした本人認証シ
ステム。

【０１０８】（付記３） 前記類似度の算出結果に応じ
て、優先順位を定義する優先順位定義部を備え、前記生
体特徴データ選出部は、該優先順位に従って、照合対象
を選出することを特徴とした付記１又は２記載の本人認
証システム。

【０１０９】（付記４） 前記格納手段に、前記抽出し
た生体特徴データとともに前記算出した類似度を認証デ
ータとして登録格納することを特徴とした付記１〜３の
いずれかに記載の本人認証システム。

【０１１０】（付記５） 生体情報を採取する生体情報
入力手順と、該採取した生体情報から生体特徴データを
抽出する生体特徴データ抽出手順と、前記抽出した生体
特徴データと予め基準として定めた生体データとの類似
度を算出する類似度算出手順と、前記抽出した生体特徴
データと前記算出した類似度情報を登録格納する格納手
順と、類似度情報に基づき照合対象を選出する生体特徴
データ選出手順と、認証用の生体特徴データと前記生体
特徴データ選出手順で選出した生体特徴データとの照合
を行う照合手順と、をコンピュータに実行させるための
プログラム。

【０１１１】（付記６） 生体情報を採取する生体情報
入力手順と、該採取した生体情報から生体特徴データを
抽出する生体特徴データ抽出手順と、前記抽出した生体
特徴データと予め基準として定めた複数の生体データと
の類似度を算出する類似度算出手順と、該算出した類似
度から分類情報を生成する分類情報生成手順と、前記抽
出した生体特徴データと前記生成した分類情報を登録格
納する格納手段と、分類情報に基づき照合対象を選出す
る生体特徴データ選出手順と、認証用の生体特徴データ
と前記生体特徴データ選出手順で選出した生体特徴デー
タとの照合を行う照合手順と、をコンピュータに実行さ
せるためのプログラム。

【０１１２】（付記７） 生体情報を採取する生体情報
入力手順と、該採取した生体情報から生体特徴データを
抽出する生体特徴データ抽出手順と、前記抽出した生体
特徴データと予め基準として定めた生体データとの類似
度を算出する類似度算出手順と、前記抽出した生体特徴
データと前記算出した類似度情報を登録格納する格納手
順と、類似度情報に基づき照合対象を選出する生体特徴
データ選出手順と、認証用の生体特徴データと前記生体
特徴データ選出手順で選出した生体特徴データとの照合
を行う照合手順と、をコンピュータに実行させるための
プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録
媒体。

【０１１３】（付記８） 生体情報を採取する生体情報
入力手順と、該採取した生体情報から生体特徴データを
抽出する生体特徴データ抽出手順と、前記抽出した生体
特徴データと予め基準として定めた複数の生体データと
の類似度を算出する類似度算出手順と、該算出した類似
度から分類情報を生成する分類情報生成手順と、前記抽
出した生体特徴データと前記生成した分類情報を登録格
納する格納手段と、分類情報に基づき照合対象を選出す
る生体特徴データ選出手順と、認証用の生体特徴データ
と前記生体特徴データ選出手順で選出した生体特徴デー
タとの照合を行う照合手順と、をコンピュータに実行さ
せるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り
可能な記録媒体。

【０１１４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば次
のような効果がある。

【０１１５】（１）：生体特徴データ抽出部で採取した
生体情報から生体特徴データを抽出し、類似度算出部で
前記抽出した生体特徴データと予め基準として定めた生
体データとの類似度を算出し、格納手段で前記抽出した
生体特徴データと前記算出した類似度情報を登録格納
し、生体特徴データ選出部で該格納手段から類似度情報
に基づき照合対象を選出し、照合部で認証用の生体特徴
データと前記生体特徴データ選出部が選出した生体特徴
データとの照合を行うため、類似度情報に基づき照合対
象を選出するので指の置き方等の生体情報入力誤差の影
響を回避した照合対象の絞り込みが実現できる。

【０１１６】（２）：生体特徴データ抽出部で採取した
生体情報から生体特徴データを抽出し、類似度算出部で
前記抽出した生体特徴データと予め基準として定めた複
数の生体データとの類似度を算出し、分類情報生成部で
該算出した類似度から分類情報を生成し、格納手段で前
記抽出した生体特徴データと前記生成した分類情報を登
録格納し、生体特徴データ選出部で該格納手段から分類
情報に基づき照合対象を選出し、照合部で認証用の生体
特徴データと前記生体特徴データ選出部が選出した生体
特徴データとの照合を行うため、複数の基準データを用
いた分類情報に基づき照合対象を選出するので指の置き
方等の生体情報の利用方法による分類誤差を排除するこ
とができ、安定した分類を実現し、ＩＤなしでの照合機
能を実現することができる。

【０１１７】（３）：類似度の算出結果に応じて、優先
順位を定義する優先順位定義部を備え、生体特徴データ
選出部で、該優先順位に従って、照合対象を選出するた
め、一致する照合データを効率よく見つけることができ
る。

【０１１８】（４）：格納手段に、抽出した生体特徴デ
ータとともに算出した類似度を認証データとして登録格
納するため、個々の生体特徴データに類似度が付与され
ることになり、登録格納した認証データを別のシステム
に容易に使用できるメリットがある。

【０１１９】（５）：生体情報を採取する生体情報入力
手順と、該採取した生体情報から生体特徴データを抽出
する生体特徴データ抽出手順と、前記抽出した生体特徴
データと予め基準として定めた生体データとの類似度を
算出する類似度算出手順と、前記抽出した生体特徴デー
タと前記算出した類似度情報を登録格納する格納手順
と、類似度情報に基づき照合対象を選出する生体特徴デ
ータ選出手順と、認証用の生体特徴データと前記生体特
徴データ選出手順で選出した生体特徴データとの照合を
行う照合手順と、をコンピュータに実行させるためのプ
ログラム又はプログラムを記録したコンピュータ読み取
り可能な記録媒体とするため、このプログラムをコンピ
ュータにインストールすることで、指の置き方などの生
体情報入力誤差の影響を回避した照合対象の絞り込みが
実現できる本人認証システムを容易に提供することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態における本人認証システムの説明図
である。

【図２】実施の形態における生体情報登録処理の説明図
である。

【図３】実施の形態における指紋データ登録時の装置構
成の説明図である。

【図４】実施の形態における指紋情報登録処理の説明図
である。

【図５】実施の形態における指紋データ照合時の装置構
成の説明図である。

【図６】実施の形態における指紋データ照合処理の説明
図である。

【図７】実施の形態における基準データと照合データの
類似度の説明図である。

【図８】実施の形態における指紋照合装置の説明図であ
る。

【図９】実施の形態における指紋照合装置の処理の説明
図である。

【図１０】実施の形態における優先順位を設定する場合
の処理フローチャートである。

【符号の説明】

１ 生体情報入力部 ２ 生体特徴データ抽出部 ３ 特徴データ格納部 ４ 基準データ格納部 ５ 類似度算出部 ６ 類似度情報格納部 ７ 生体特徴データ選出部 ８ 照合部 １０ 格納手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 池上 潤 神奈川県川崎市中原区上小田中４丁目１番 １号 富士通株式会社内 Ｆターム(参考） 5B043 AA09 BA02 EA05 GA02 5B085 AE23 AE25 5L096 BA15 HA09 JA11 JA14

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】生体情報を採取する生体情報入力部と、 該採取した生体情報から生体特徴データを抽出する生体
   特徴データ抽出部と、 前記抽出した生体特徴データと予め基準として定めた生
   体データとの類似度を算出する類似度算出部と、 前記抽出した生体特徴データと前記算出した類似度情報
   を登録格納する格納手段と、 該格納手段から類似度情報に基づき照合対象を選出する
   生体特徴データ選出部と、 生体特徴データの照合を行う照合部とを備え、 前記照合部は、認証用の生体特徴データと前記生体特徴
   データ選出部が選出した生体特徴データとの照合を行う
   ことを特徴とした本人認証システム。
2. 【請求項２】生体情報を採取する生体情報入力部と、 該採取した生体情報から生体特徴データを抽出する生体
   特徴データ抽出部と、 前記抽出した生体特徴データと予め基準として定めた複
   数の生体データとの類似度を算出する類似度算出部と、 該算出した類似度から分類情報を生成する分類情報生成
   部と、 前記抽出した生体特徴データと前記生成した分類情報を
   登録格納する格納手段と、 該格納手段から分類情報に基づき照合対象を選出する生
   体特徴データ選出部と、 生体特徴データの照合を行う照合部とを備え、 前記照合部は、認証用の生体特徴データと前記生体特徴
   データ選出部が選出した生体特徴データとの照合を行う
   ことを特徴とした本人認証システム。
3. 【請求項３】前記類似度の算出結果に応じて、優先順位
   を定義する優先順位定義部を備え、 前記生体特徴データ選出部は、該優先順位に従って、照
   合対象を選出することを特徴とした請求項１又は２記載
   の本人認証システム。
4. 【請求項４】前記格納手段に、前記抽出した生体特徴デ
   ータとともに前記算出した類似度を認証データとして登
   録格納することを特徴とした請求項１〜３のいずれかに
   記載の本人認証システム。
5. 【請求項５】生体情報を採取する生体情報入力手順と、 該採取した生体情報から生体特徴データを抽出する生体
   特徴データ抽出手順と、 前記抽出した生体特徴データと予め基準として定めた生
   体データとの類似度を算出する類似度算出手順と、 前記抽出した生体特徴データと前記算出した類似度情報
   を登録格納する格納手順と、 類似度情報に基づき照合対象を選出する生体特徴データ
   選出手順と、 認証用の生体特徴データと前記生体特徴データ選出手順
   で選出した生体特徴データとの照合を行う照合手順と、 をコンピュータに実行させるためのプログラム。