JP2004258963A - 多段階照合による高速ｉｄレス照合方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】従来の総当り照合の信頼性を維持しながら、高速にＩＤレス照合を行うことができる高速ＩＤレス照合方法およびシステムを提供すること。
【解決手段】粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報を粗照合用生体情報格納部１２１、詳細照合用生体情報格納部１２４に登録しておく。認証の際、利用者が認証のために入力した生体情報から、粗照合用生体情報抽出部１２２、詳細照合用生体情報抽出部１２３で粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報を作成し、粗照合部１２５で、予め登録されている上記粗照合用生体情報と、認証用に作成した粗照合用生体情報を照合して、類似性のある粗照合用生体情報だけを絞り込む。そして、詳細照合部１２６で絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく登録された詳細照合用生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報とを照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する。
【選択図】 図４

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
近年、指紋を使用した個人認証装置が販売されている。バイオメトリクスによる個人認証システムにおいては、ＩＤなどにより個人を特定しないで入力生体情報と複数の登録生体情報を比較照合する方法（以降、ＩＤレス照合）において、総当りで照合を行うと、本人と認証されるまでに膨大な処理時間を費やすことが考えられる。これを回避するための手段として、照合時間を短縮する様々な手法が考えられている。
本発明は、上記個人認証システムにおいて、粗照合により、膨大な数の登録データの中から本人を含めた類似性のあるデータに絞り込み、高速、且つ正確に本人認証を行う多段階照合による高速ＩＤレス照合方法およびシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、本人認証のために入力された生体情報と複数の登録生体情報群とを照合する技術が種々知られている。
例えば、指紋照合の技術として、指紋の紋様で登録データをグループ化して照合優先順位を付与し、照合時に、照合優先順位を用いて照合し、入力された指紋から判定した紋様とで、照合対象とする登録データを限定する方式がある（特許文献１参照）。
なお、以下の説明では、本人認証のために入力された生体情報と複数の登録生体情報群とを照合する際に、ユーザ名やＩＤを指定しないで照合を行う方式のことを、ＩＤレス照合という。
人間の指紋は、大きく分類すれば、図２３（ａ）の右流れ型、図２３（ｂ）の左流れ型、図２３（ｃ）の波型、図２４（ｄ）の渦型の４つに分類できる。もちろん、更に細かく分類可能であるが、この４種類にデータを分類して母集団化しておけば、照合対象を絞り込むことができるので、無駄な照合を行うことなく効率的に照合処理が行える。
この先行技術では、仮に紋様分類でミスがあったとしても、分類ミスが発生しやすい紋様順に優先順位をつけて本人がみつかるまで照合を行うことで、本人の登録データが存在するのに照合をしないということもない。
照合優先順位を意識することで、厳密な紋様判定処理を必要としないことから、必ずしも正しい紋様を認識できなくても、画像の状態から最大限の判定をすればよい。たとえば、本来紋様分類に必要不可欠である広い面積の指紋画像が採取できなければ、正確な指紋紋様を識別することが出来なくなることが想定される。
しかし、このような指紋画像であっても、指紋中心から下の特定位置の指紋波が判別できれば、大まかな紋様を判別することは可能であるので、正確に紋様が判定できないにしても、優先度の高い紋様に判定することは可能である。
まとめれば、判定した紋様に優先順位を持って順次照合を行う事で、必ずしも紋様が一致しない場合（分類ミスの発生）においても本人認証を行い、且つ無駄な照合を最小限度に抑える事が可能となる。
このように、従来の方式を使用しても、無作為に総当り照合をするのと比べれば、すばやく一致データを見つけることができる。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−１３３４１６号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この先行技術には以下の問題点が存在する。
まず、照合データの分類ミスにより、母集団とした登録データ群中に最初に指定一致率を満たす他人指があった場合、正しい分類中に更に高い一致率を示す本人指が存在したとしても、他人指で認証を行って処理を終ってしまう。
また、一致するデータが見つからなかった場合（登録指が無い、又は本人認証の失敗）、最終的には全登録データに対して照合を行ってから結果を出すので、総当り照合と同一の時間がかかる。
本発明は、上記従来技術の問題点を解決するためになされたものであって、本発明の目的は、従来の総当り照合の信頼性を維持しながら、高速にＩＤレス照合を行うことができる高速ＩＤレス照合方法およびシステムを提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
登録データと照合データを、粗照合用のデータと詳細照合用のデータの２段構造とする。
照合アルゴリズムには、高速に処理可能な粗照合機能を追加する。これは、本人受理率、他人受理率共にセキュリティレベルの低い処理でよいので、請求項に記載したように、指紋の隆線幅、特徴点の数、画像の狭い領域でのパターンマッチング、一部分だけ照合して判定を中断するなどの方法を用いる。
まず、粗照合より全登録データに対して高速に粗照合を行いデータを絞り込み、次に絞り込んだ登録データに対して詳細照合処理を行い、最も一致率の高いデータを本人として認証する。
このようにして、粗照合によりデータを絞り込むことで、無駄な照合を行うことなく、効率良くＩＤレス照合を行うことができる。
以上のように、本発明においては、粗照合には、他人受理率が高くても良いので本人受理率の高い高速に処理が完了する照合方式を利用して詳細照合を行うデータを絞込み、詳細照合は絞り込んだデータに対してのみ行い、一致するはずのない登録データに対しては、照合を行わないようにして高速に照合を完了するようにしたので、従来の総当り照合の信頼性を維持しながら、高速にＩＤレス照合を行うことができる。
また、本発明は以下のように構成することもできる。
（１）上記生体情報として、指紋の隆線幅や指紋の特徴点の数を用い、認証用に作成した粗照合用の隆線幅、指紋の特徴点数と、登録された粗照合用の隆線幅、指紋の特徴点数とを照合し、認証用の指紋の隆線幅、特徴点数と近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団として絞り込み、絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく登録された詳細照合生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報を照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する。これにより、本人受理率を低下させることなく、粗照合処理を高速に行うことができ、高速にＩＤレス照合を行うことができる。
また、認証用の粗照合情報として指紋の特定領域を用い、粗照合に際し、指紋の特定領域のみ参照し、該特定領域のパターンと、上記粗照合用生体情報登録部に登録された特定領域のパターンとのパターンマッチングを行い、近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団として絞り込むようにしたり、また、粗照合に際し、詳細照合アルゴリズムの一部だけを使用して、一定の照合までを行って中断し、それまでの照合結果に基づき、近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団とし絞り込むようにしてもよい。
さらに、唯一の生体情報を用いて、粗照合と詳細照合を行うように構成してもよい。例えば、粗照合と詳細照合に指紋の特徴点数を用い、粗照合では、認証用に作成した生体情報の特徴点数に近い範囲にあるものを絞り込み、絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく詳細照合生体情報を母集団として、同じ指紋の特徴点数を用いて詳細照合を行い、最も一致度の高いものを本人として決定する。
これにより、同一のデータベースと、同様の照合アルゴリズムを用いて、粗照合と詳細照合を行うことができ、処理内容、装置構成等を簡単化することができる。
（２）複数種類の生体情報（例えば指紋と虹彩）の内の一つの生体情報から得た上記粗照合用情報を粗照合用生体情報登録部に登録するとともに、複数種類の生体情報の内の他の生体情報から得た上記詳細照合用情報を詳細照合用生体情報登録部に登録し、複数種類の生体情報から、それぞれ認証用の粗照合用情報と詳細照合用情報を作成し、照合の際、照合速度の速い粗照合用生体情報（例えば指紋）と照合用粗照合情報を照合して、本人の可能性がある生体情報を絞り込み、照合速度の遅い詳細照合用生体情報（例えば虹彩）と、照合用詳細照合情報を照合して、最も一致度の高いものを本人として決定する。
このように、複数種類の生体情報を用いて本人認証を行うことにより、照合速度の速い生体情報を用いて粗照合を行うことができ、粗照合に用いる生体情報を適切に選定すれば、全体としての照合処理速度を向上させることができる。
また、２種類の生体情報を用いているので、認証誤り等を減少させることが期待される。
（３）取得した認証用の粗照合用生体情報と、詳細照合用生体情報をネットワークに接続されたサーバに送信する手段と、サーバにおける照合結果を取得する手段を備えたクライアントと、クライアントから送信された認証用の粗照合用生体情報と、登録された粗照合用生体情報を照合し、本人の可能性がある生体情報を絞り込み、絞り込んだ粗照合用生体情報と結び付く登録された照合用詳細生体情報情報と、上記クライアントから送信された認証用の詳細照合用生体情報とを照合し、照合結果をクライアントに送信するサーバとで、本人認証のための多段階照合システムを構成する。これにより、サーバ側に、粗照合用生体情報、詳細照合用生体情報を登録しておけば、複数のクライアントからの照合依頼に対して、サーバ側で一括して照合処理を行うことが可能となり、構成を簡単化し、コストダウンを図ることができる。
また、上記クライアント、サーバ間の送受信に際し、データを暗号化して送信すれば、個人データを秘匿することが可能となり、セイキュリティを確保することができる。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態について説明する。
まず、本発明の第１実施例として、生体情報として指紋を用いた多段階照合について説明する。
本実施例では、粗照合手段として採取された指紋画像の一部分だけを利用してパターンマッチングを行い、詳細照合手段としては、採取画像の全てを使用して精度の高い指紋照合を行う。
なお、精度の高い指紋照合アルゴリズムとは、例えば特徴点マッチングによる照合などが挙げられるが、指紋照合方式においては既に様々な方式が発案されており、本発明ではその方式を限定するものではなく、精度が高ければどのようなアルゴリズムを用いてもかまわないものとする。
図１は、あらかじめ生体情報を登録するための装置構成例を示す図である。
図１に示すように、まず、生体情報入力部１０１にて生体情報を採取する。この生体情報から、粗照合用生体情報抽出部１２２にて、粗照合として使用する粗照合用生体情報を抽出する。また、詳細照合用生体情報抽出部１２３にて詳細照合として使用する詳細照合用生体情報を抽出する。
抽出した２種類の生体情報を、粗照合用生体情報格納部１２１、詳細照合用生体情報格納部１２４の各々に登録して処理を終わる。
各々の粗照合用生体情報格納部１２１、詳細照合用生体情報格納部１２４（以下では、これらの生体情報格納部１２１，１２４を、それぞれ粗照合用生体情報登録ＤＢ、詳細照合用生体情報登録ＤＢともいう）には、その生体情報が誰を示すものか（例えばユーザＩＤ）を共に格納するのは言うまでもない。
なお、上記粗照合用生体情報格納部１２１、詳細照合用生体情報格納部１２４の各々に登録される粗照合用生体情報、詳細照合用生体情報としては、例えば、指紋であれば上記のように指紋の形状等を示す指紋画像情報そのものでもよいが、後述するように指紋から抽出した特徴点、隆線幅等の特徴情報などでもよく、以下では、これらの両方を含めて粗照合用生体情報、詳細照合用生体情報という。
【０００７】
図２は生体情報を登録する際の処理の流れを示すフローチャートである。
図２により、予め生体情報をデータベースに登録する処理の流れを、指紋を例として説明する。
処理の流れは、図１で説明したのと同様であり、まずユーザ情報と生体情報（指紋）を入力する（図２のステップＳ１）。ついで、登録用として入力された指紋画像から、一部の指紋画像を抜き出す（図２のステップＳ２）。この処理例を図３に示す。図３で示した指紋画像中、四角で囲んだ狭い範囲だけを粗照合用エリアとして粗照合用生体情報登録ＤＢに保持するのであるが、このとき、図３で示すように指紋の中心部を基準にしてパターンマッチング用のエリアを定義することで、パターンマッチングを行う位置を定義しやすい。
図３では、指紋中心から横方向に画像の端までを特定エリアとしているが、中心付近でさらに領域を狭くすることで、パターンマッチング処理を更に高速化できることは言うまでも無い。
ついで、詳細照合用生体情報を抽出する（ステップＳ３）。詳細照合用生体情報としては、画像全体から詳細照合アルゴリズムに必要な情報を得る。詳細照合用生体情報としては、粗照合用生体情報と同様に指紋画像（この場合には通常、全体の指紋画像）であってもよいが、後述するように、指紋から抽出した特徴量情報（例えば、特徴点、隆線幅等）であってもよい。
こうして、これらの生体情報と、その生体情報を入力した個人を結びつけるためのユーザ情報（例えばユーザＩＤや氏名など）と一緒に、詳細照合用生体情報登録ＤＢに登録する。なお、図１、図２に示すように、データベースに粗照合用情報と詳細照合情報を別々に格納しても良いし、唯一のデータベースにまとめて格納しても良い。本発明では、その格納形式をこだわるものではないことは言うまでもない。
こうして、同様の方法で複数ユーザの生体情報を、予めデータベースに登録しておく。これらが、本人認証実行時に参照されるデータとなる。
【０００８】
次に、本人認証時に入力された指紋で多段階照合を行い、本人を認証するまでの処理の流れを説明する。
図４は、本人認証のためにユーザを示すＩＤ無しで生体情報が入力された際に、本人と認証するための多段階照合を行うための装置構成例を示す図である。
まず、第１生体情報入力部１０１で生体情報を採取する。この生体情報から、粗照合用生体情報抽出部１２２で、粗照合として使用する粗照合用生体情報を抽出する。また、詳細照合用生体情報抽出部１２３で、詳細照合として使用する詳細照合用生体情報を抽出する。
次に、高速に処理を行う粗照合部１２５にて、予め粗照合用生体情報格納部１２１に登録されている複数の粗照合用生体情報と認証用に抽出した粗照合生体情報を照合し、類似性のあるものだけを絞り込む。
こうして絞り込んだ粗照合用生体情報が持つユーザ名と一致する詳細照合用生体情報を予め詳細照合用生体情報格納部１２４に登録されている詳細照合用生体情報から参照し、詳細照合部１２６で認証用に抽出した詳細照合用生体情報と比較し、本人決定部１２７で最も一致度の高いものを本人と決定して処理を終わる。
【０００９】
図５は本人と認証するための多段階照合を行うためのフローチャートであり、図５により本人と認証するため多段階照合を行う処理の流れを、指紋を例として、説明する。
認証用の生体情報が入力されると（ステップＳ１）、認証用として入力された指紋画像から、粗照合用生体情報を抽出する（ステップＳ２）。この際、登録の際と同一のエリアサイズでも良いが、登録時とは指紋の位置が若干ずれることを許容して、登録時よりも少し広い範囲で粗照合用エリアとするなどしても良い。
本実施例では、詳細照合用生体情報を抽出するのであるが、詳細照合用生体情報抽出に時間のかかるのであれば、先に粗照合を行い、類似データ数が１件以上あった場合にのみ詳細照合用生体情報抽出を行えばよいのは言うまでもない。
照合手順としては、まず、予め登録してある複数の粗照合用生体情報と、認証のために入力された粗照合用生体情報とを比較する（ステップＳ３）。この処理は、本人受理率さえ高ければ精度は低くても良い。
既に発案されているいくつかの高速パターンマッチング処理を用いても良いが、特徴点などの有無は無視して、隆線の流れ方や特定範囲内に何本の隆線があるかを判定するだけの、単純なパターンマッチングでもかまわない。このようなパターンマッチングならば、本人を排除することなく、他人を含んでいくつかのものを絞り込むことができる。
上記のようにして、登録してある粗照合用生体情報と、入力された認証用の粗照合用生体情報を比較し、粗照合用生体情報の中から類似データを抽出できなければ、ステップＳ５からステップＳ９に行き、一致データなしとして照合を終了する。
また、類似データが１以上抽出されれば、類似データリスト作成し、これを母集団として詳細照合を行う。
【００１０】
次に、絞り込んだ粗照合用生体情報が示すユーザ名（ユーザＩＤ）と一致する詳細照合用生体情報を詳細照合用生体情報登録ＤＢから読みだして、精度の高い、詳細な照合にかける（ステップＳ６）。
この詳細照合処理は、既に発案されている精度の高い照合処理を使えばよい。
たとえば、指紋の端点や分岐点の位置を用いて照合する方法（以降、特徴点マッチング方式という）のように、他人受理を低く抑えることができる方式を使えばよい。
絞り込んだ母集団に詳細照合を行った結果、本人と判断する閾値を満たしている唯一の登録データがあれば、ステップＳ７からステップＳ８に行き、その登録データが示すユーザを本人とする。
もし、この時点でも複数のデータが一致したならば、その中で最も一致率の高いデータを本人とすればよい。
逆に、閾値を超えるデータが１つもない場合は、ステップＳ９に行き、本人とは認証しないで処理を終る。こうして判定した結果をユーザに通知し、処理を終る。
【００１１】
次に、本発明の第２実施例として、隆線の太さによりデータを絞り込む方法の具体例を説明する。ただし、データの登録、および照合から本人と認証するまでの処理の流れは、上記第１実施例と同様であるので説明を省略し、ここでは、粗照合の方法についてのみ特化して説明する。
人間の指紋の隆線間隔は０．５ｍｍ間に１〜４本であるといわれている。例えば、指紋として採取した画像が１５ｍｍ角の３００画素×３００画素の画像であるならば、０．５ｍｍは１０画像となる。よって、１０画素間に４本の隆線が存在する人であれば、隆線１本の太さは２．５画素である。
本実施例ではこの定義を利用するのであるが、唯一の隆線だけを処理対象とすると分類に失敗する可能性があるので、特定範囲に存在する隆線の平均的な太さを算出し、それを粗照合情報とする。
実際に粗照合を行う際には、認証用に入力された指紋の隆線幅がこのように２．５画素であった場合、粗照合用生体情報格納部１２１からそれに近いもの、例えば２画素から４画素のものだけに絞り込んで母集団として詳細照合の対象とするのである。
【００１２】
次に、本発明の第３実施例として、特徴点の数によりデータを絞り込む方式の具体例を説明する。ただし、データの登録、および照合から本人と認証するまでの処理の流れは第１実施例と同様であるので説明を省略し、ここでは粗照合の方法についてのみ特化して説明する。
人間の指紋の特徴点は、終端となる端点と二股に分岐する分岐点が存在し、特徴点マッチングにおいては、これらの特徴点の位置や種別を詳細に比較することで、精度の高い本人認証を実現している。
本実施例の粗照合では、これらの位置や種別は無視して、特徴点の個数だけで絞込みを行うのである。ただし、正確な個数で絞り込むと本人受理率を下げる恐れがあるので、集計ミスを考慮し、認証用に入力された指紋の特徴点数の±５個程度までを許容範囲として絞り込絞り込んで母集団として詳細照合の対象とするのである。なお、本実施例では許容範囲を±５個と記述したが、とくにそれを限定するものではないことは言うまでも無い。
また、指紋全体の特徴点数ではなく、たとえば前述の図３に示した指紋中心付近だけの特徴点数や、図６に示すように、指紋上部だけの変化のないなだらかな部位の特徴点数を用いるなどの処理でもよく、本発明ではその処理種別を限定するものではない。
【００１３】
このように、従来の詳細照合を行う処理速度から比較すると、これらの粗照合処理が高速に終るのは明白であるが、特に上記第３実施例においては、純粋に特徴点数だけを比較するだけなので、飛躍的に高速に粗照合ができる。
コンピューターの性能により若干の変動はあるが、純粋な数値比較処理だけならばマイクロ秒程度（０．０００００１秒程度）で処理は完了する。この処理を使えば、例えば予めＤＢに登録されているユーザ数が１００，０００件であった場合、従来の照合処理（詳細照合）の処理速度が、１回の照合において本人対他人の照合に０．００１秒を要し、本人対本人の照合には０．０１秒を要していたとすると、全ての照合に要する時間は、以下の式で表される。
絞り込み総時間＝（他人指数×他人指にかかる詳細照合の時間）＋本人指の照合時間となるから、以下の計算式となる。
（９９，９９９×０．００１） ＋（１×０．０１）＝１００．００９秒
すなわち、従来では、処理完了までに約１分４０秒を要した。
【００１４】
これに対し、本発明の方式（第３の実施例）により、前述の特徴点数の粗照合処理を組み合わせて１／１００件（すなわち１０００件）まで絞り込めば、以下の計算式となり、処理完了までの照合時間を約１／１００にまで短縮できる。
絞込み結果１／１００件：（１００，０００×０．０００００１）＋（９９９×０．００１）＋（１×０．０１）＝１．１０９秒
言うまでも無く、絞込み結果は登録されているデータベースの状況と照合用に入力される指紋により一律の定義はできない。しかしながら、以下に示す計算式のように、絞込み数が多いか少ないかは、本発明には大きくかかわることは無い。
例えば、１００，０００件を１／５００件に絞り込むと、２００件に絞り込まれるので、処理完了までの照合時間は以下の以下のようになる。
絞込み結果１／５００件：（１００，０００×０．０００００１）＋（１９９×０．００１）＋（１×０．０１）＝０．３０９秒
また、１００，０００件を１／５０件に絞り込むと、２０００件に絞り込まれるので、処理完了までの照合時間は以下の以下のようになる。
絞込み結果１／５０件 ：（１００，０００×０．０００００１）＋（１９９９×０．００１）＋（１×０．０１）＝２．１０９秒
このように、高速に処理を行う粗照合処理を組み合わせ、絞り込んだデータに対してのみ従来の詳細照合を行えば、母集団の確実に本人を含むことができ、無駄な照合を行うことなく、高速にＩＤレス照合による本人認証を完了させることができるのである。
【００１５】
上記実施例では、粗照合に際し、指紋の端点や分岐点の位置、隆線の太さ、特徴点の個数等を用いて母集団の絞り込みを行い、その後、特徴点マッチング方式等の精度の高い詳細な照合をかけて、本人の認証を行う場合について説明したが、例えば、粗照合では、詳細照合アルゴリズムの一部だけを使用して、一定の照合までを行って中断し、それまでの照合結果に基づき、近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団とし絞り込みようにしてもよい。
例えば、入力された指紋の画像を部分画像に分割し、各部分画像をデータベースに登録された照合用の部分画像と照合するアルゴリズムを用い、該アルゴリズムの一部を使用して、入力された指紋画像の一部の領域について粗照合を行って、母集団の絞り込みを行い、その後、詳細照合においては、上記アルゴリズムを用いて、入力された指紋画像の全画像について、データベースに格納された照合用データとの照合を行う等、粗照合と詳細照合で同一のアルゴリズムを用い、上記アルゴリズムの一部を用いて、粗照合を行うようにしてもよい。
【００１６】
また、本人認証のために入力された生体情報から、唯一の生体情報を抽出し、その生体情報のみで粗照合による絞込みから詳細照合までを行い、本人と認証するようにしてもよい。
図７は上記のように唯一の生体情報を用いる場合の登録処理を行うための装置構成の一例を示す図、図８は上記登録の処理の流れを示す図である。
図７、図８に示すように、生体情報入力部１０１にて生体情報を採取する（図８のステップＳ１）。
この生体情報から、生体情報抽出部３００で粗照合・詳細照合として使用する生体情報を抽出し、抽出した生体情報を、生体情報格納部３０１に登録する（図８のステップＳ２）。
指紋の場合、採取した生体情報から、例えば、指紋の端点や分岐点の位置（特徴点の位置）等の唯一の特徴情報を抽出し生体情報格納部３０１に登録する。
【００１７】
図９は唯一の生体情報を用いる場合の照合処理を行うための装置構成の一例を示す図、図１０は上記照合処理の流れを示す図である。
照合時には、図９、図１０に示すように、まず、生体情報入力部１０１で生体情報を入力し（図１０のステップＳ１）、照合用生体情報抽出部３００で、認証のための生体情報を抽出する（図１０のステップＳ２）。
ついで、粗照合部１２５で、照合用の生体情報格納部３０１に格納された粗照合用生体情報と照合し、類似データを抽出する（図１０のステップＳ３）。
例えば、入力された認証用の生体情報から、特徴点の位置を抽出し、粗照合部で生体情報格納部に格納された複数の生体情報の特徴点の位置と照合し、近い範囲にあるものを類似性があるものとして抽出することにより母集団を絞り込む。類似データは類似データリストに保存される。
また、類似データがなければ、ステップＳ４からステップＳ８に行き、一致データなしとして照合を終了する。
次に詳細照合部１２６で詳細照合を行う。
詳細照合では、類似データリストを基に、絞り込んだ生体情報が示すユーザ名（ユーザＩＤ）と一致する生体情報を生体情報登録ＤＢ（生体情報格納部３０１）から読みだして参照し、精度の高い詳細な照合にかける（ステップＳ５）。
すなわち、唯一の生体情報である、例えば登録された生体情報の各特徴点位置と、入力された認証用の生体情報の各特徴点の位置とを照合する。そして、閾値を満たす一致データがなければ、ステップＳ６からステップＳ７に行き、一致データなしとして照合を終了する。また、閾値を満たす一致データがあれば、本人決定部１２７で本人と決定し（ステップＳ８）処理を終了する
このように、唯一の生体情報を用いて粗照合と詳細照合を行うことにより、粗照合用と詳細照合用の生体情報を共通化することができ、また、照合のために同様のアルゴリズムを使用することができるので、処理を簡単化することができる。
【００１８】
次に、２種類の生体情報（たとえば指紋と虹彩）を用いて、本人を認証する実施例について説明する。
図１１は、２種類の生体情報を登録するための装置構成例を示す図である。
図１１に示すように、まず、第１生体情報入力部２０１にて生体情報（例えば指紋）を採取する。この生体情報から、粗照合用生体情報抽出部１２２にて、粗照合として使用する粗照合用生体情報を抽出し、粗照合用生体情報格納部１２１に格納する。次に、第２生体情報入力部２０２にて生体情報（例えば虹彩）を採取する。この生体情報から、詳細照合用生体情報抽出部１２３にて、詳細照合として使用する詳細照合用生体情報を抽出し、詳細照合用生体情報格納部１２４に登録して処理を終わる。
なお、前記したように、各々の粗照合用生体情報格納部１２１、詳細照合用生体情報格納部１２４には、その生体情報が誰を示すもの（例えばユーザＩＤ）を共に格納する。
【００１９】
図１２は２種類の生体情報を登録する際の処理の流れを示すフローチャートである。
図１２により、２種類の生体情報をデータベースに登録する処理の流れを説明する。
処理の流れは、図１１で説明したのと同様であり、まずユーザ情報と第１生体情報（例えば指紋）を入力する（図１２のステップＳ１）。ついで、入力された第１生体情報から粗照合用生体情報を抽出し（ステップＳ２）、ユーザ情報とともに、粗照合用生体情報として、粗照合用生体情報登録ＤＢに格納する。
次に、第２生体情報（例えば虹彩）を入力し（ステップＳ３）、入力された第２生体情報から詳細照合用生体情報を抽出し（ステップＳ４）、ユーザ情報とともに、詳細照合用生体情報として、粗照合用生体情報登録ＤＢに格納する。
なお、前記したようにデータベースに粗照合用情報と詳細照合情報を別々に格納しても良いし、唯一のデータベースにまとめて格納しても良い。こうして、同様の方法で複数ユーザの生体情報を、予めデータベースに登録しておく。これらが、本人認証実行時に参照されるデータとなる。
なお、上記では、粗照合用生体情報として指紋を用い、詳細照合用生体情報として虹彩を用いる場合について説明したが、粗照合用生体情報として例えば虹彩を用い、詳細照合用生体情報として例えば指紋を用いてもよく、要は、照合速度の早い生体情報から粗照合用生体情報を、別の生体情報から詳細照合用生体情報を抽出すればよい。
また、前記したように粗照合は、本人受理率さえ高ければ精度は低くても良いので、粗照合用の生体情報としては、前記したように隆線の流れ方や特定範囲内に何本の隆線があるかを判定する等、単純なパターンマッチングを行うための生体情報等であってもよい。
【００２０】
図１３は、本人と認証するため入力された２種類の生体情報が入力された際に、本人と認証するための多段階照合を行うための装置構成例を示す図である。
まず、第１生体情報入力部２０１で生体情報（例えば指紋）を採取する。この生体情報から、粗照合用生体情報抽出部１２２で、粗照合として使用する粗照合用生体情報を抽出する。また、第２生体情報入力部２０２で生体情報（例えば虹彩）を採取し、詳細照合用生体情報抽出部１２３で、詳細照合として使用する詳細照合用生体情報を抽出する。
次に、高速に処理を行う粗照合部１２５にて、認証用に入力された粗照合用生体情報（例えば指紋）と、予め粗照合用生体情報格納部１２１に登録されている複数の粗照合用生体特徴情報とを照合し、類似性のあるものだけを絞り込む。
こうして絞り込んだ粗照合用生体情報が持つユーザ名と一致する詳細照合用生体情報（例えば虹彩）を、予め詳細照合用生体情報格納部１２４に登録されている詳細照合用生体特徴情報から参照し、認証用に抽出した詳細照合用生体情報と比較し、本人決定部１２７で最も一致度の高いものを本人と決定して処理を終わる。
【００２１】
図１４は本人と認証するための２種類の生体情報を用いた多段階照合を行うためのフローチャートである。
認証用の第１生体情報（例えば指紋画像）が入力されると（ステップＳ１）、認証用として入力された第１の生体情報から、粗照合用生体情報を抽出する（ステップＳ２）。ついで、第２生体情報（例えば虹彩画像）が入力されると（ステップＳ３）、認証用として入力された第２の生体情報から、詳細照合用生体情報を抽出する（ステップＳ４）。
照合手順としては、まず、予め粗照合用生体情報登録ＤＢに登録してある複数の粗照合用生体情報と、認証のために入力された粗照合用生体情報とを比較する（ステップＳ５）。
そして、粗照合用生体情報の中から類似データを抽出できなければ、ステップＳ６からステップＳ１０に行き、一致データなしとして照合を終了する。
また、類似データが１以上抽出されれば、類似データリスト作成し、これを母集団として詳細照合を行う。
すなわち、絞り込んだ粗照合用生体情報が示すユーザ名（ユーザＩＤ）と一致する詳細照合用生体情報（例えば虹彩）を、詳細照合用生体情報登録ＤＢから読みだして参照し、精度の高い、詳細な照合にかける（ステップＳ７）。
絞り込んだ母集団に詳細照合を行った結果、本人と判断する閾値を満たしている唯一の登録データがあれば、ステップＳ８からステップＳ９に行き、その登録データが示すユーザを本人とする。
もし、この時点でも複数のデータが一致したならば、その中で最も一致率の高いデータを本人とすればよい。
逆に、閾値を超えるデータが１つもない場合は、ステップＳ１０に行き、本人とは認証しないで処理を終る。こうして判定した結果をユーザに通知し、処理を終る。
【００２２】
図１５は、ネットワークを介して多段階照合を行う場合の生体情報の登録処理を行う装置構成例を示す図、図１６はネットワークを介して多段階照合を行う場合の生体情報の登録処理を説明する図であり、処理をクライアントとサーバに分け、データをパケットデータとして転送する点を除き、前記実施例と処理内容は同様である。
ネットワークを用いて登録処理を行う場合、図１５に示すように、クライアントアント側に、前記した生体情報入力部１０１、粗照合用生体情報抽出部１２２、詳細照合用生体情報抽出部１２３を設けるとともに、パケットデータ生成部１４３、ネットワークを介してデータを送信するためのパケットデータ送信部１４４を設ける。
また、サーバ側に、パケットデータ受信部１４５、パケットデータ分離部１４６、パケットデータ送信部１４４および前記した粗照合用生体情報格納部１２１、詳細照合用生体情報格納部１２４を設ける。
そして、図１６に示すように、クライアント側で以下の処理を行う。
まず、ユーザ情報と生体情報を入力し（ステップＳ１）、入力された生体情報から粗照合用生体情報、詳細照合用生体情報を抽出する（ステップＳ２，Ｓ３）。ついで、粗照合用生体情報、詳細照合用生体情報でパケットデータを生成し（ステップＳ４）、パケットデータをサーバに送信する（ステップＳ５）。
サーバ側では以下の処理を行う。
クライアントからパケットデータを受信し（ステップＳ６）、データを分離して、ユーザ情報とともに粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報をデータベース（粗照合用生体情報登録ＤＢ、詳細照合用生体情報登録ＤＢ）に格納する（ステップＳ７）。
【００２３】
図１７はネットワークを介して多段階照合を行う場合の生体情報の照合処理を行う装置構成例を示す図、図１８はネットワークを介して多段階照合を行う場合の生体情報の照合処理を説明する図であり、処理をクライアントとサーバに分け、データをパケットデータとして転送する点を除き、前記実施例と処理内容は同様である。
ネットワークを用いて照合処理を行う場合、図１７に示すように、クライアントアント側に、前記した生体情報入力部１０１、粗照合用生体情報抽出部１２２、詳細照合用生体情報抽出部１２３を設けるとともに、パケットデータ生成部１４３、ネットワークを介してデータを送信するためのパケットデータ送信部１４４、照合結果受信部１３６、照合結果ユーザ通知部１３２を設ける。
また、サーバ側に、パケットデータ受信部１４５、パケットデータ分離部１４６、粗照合部１３３、粗照合用生体情報格納部１２１、詳細照合部１３４、詳細照合用生体情報格納部１２４、本人決定部１３５、照合結果通知部１３１を設ける。
【００２４】
そして、図１８に示すように、クライアント側で以下の処理を行う。
まず、認証のための生体情報を入力し（ステップＳ１）、入力された生体情報から粗照合用生体情報、詳細照合用生体情報を抽出する（ステップＳ２，Ｓ３）。ついで、パケットデータを生成し（ステップＳ４）、パケットデータをサーバに送信し、照合依頼を行う（ステップＳ５）。そして、サーバ側からの通知を待ち（ステップＳ６）、通知があれば、ステップＳ７からステップＳ８に行き、照合結果をユーザに通知し、処理を終了する。
サーバ側では以下の処理を行う。
クライアントからパケットデータを受信して照合依頼を受け（ステップＳ９）、パケットデータを分離して（ステップＳ１０）、粗照合用生体情報登録ＤＢを参照して、受信した認証のための生体情報と粗照合を行い、類似データを抽出する（ステップＳ１１）。類似データは類似データリストに保存される。
また、類似データがなけば、ステップＳ１２からステップ１７に行き、一致データなしとして処理を終了する。
一致データがあれば、前記したように粗照合による絞り込み結果で詳細照合を行う（ステップＳ１３）。そして、閾値を満たす一致データがなければ、ステップＳ１４からステップＳ１７に行き、一致データなしとして処理を終了し、一致データがあれば、最も一致度の高いデータを本人と決定し（ステップＳ１５）、照合結果をクライアントに通知する（ステップＳ１６）。
【００２５】
図１９はネットワークを介して暗号化したパケットデータを送信し、生体情報の登録処理を行う場合の装置構成例を示す図である。図１９のものは、前記図１５に示したものに、パケットデータを暗号化するため、クライアント側にパケットデータ暗号化部１４１を設け、サーバ側に受信した暗号化パケットデータを復号化するためのパケットデータ復号化部１４２を設けたものであり、その他の構成は、図１５に示したものと同様である。
図２０は、ネットワークを介して暗号化したパケットデータを送信し、生体情報の登録処理を行う場合の処理を説明する図である。
処理内容は、パケットデータを暗号化する処理（ステップＳ２１）、パケットデータを復号化する処理（ステップＳ２２）を追加した以外、前記図１６と同様である。
クライアント側では、ユーザ情報と生体情報を入力し（ステップＳ１）、入力された生体情報から粗照合用生体情報、詳細照合用生体情報を抽出する（ステップＳ２，Ｓ３）。ついで、粗照合用生体情報、詳細照合用生体情報でパケットデータを生成し（ステップＳ４）、パケットデータ暗号化部１４１でパケットデータを暗号化し（ステップＳ２１）、暗号化したパケットデータをサーバに送信する（ステップＳ５）。
また、サーバ側では、クライアントからパケットデータを受信し（ステップＳ６）、パケットデータ復号化部１４２で、復号化し（ステップＳ２２）、データを分離し、ユーザ情報とともに粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報をデータベース（粗照合用生体情報格納部、詳細照合用生体情報格納部）に格納する（ステップＳ８）。
【００２６】
図２１はネットワークを介して暗号化したパケットデータを送信し、多段階照合を行う場合の生体情報の照合処理を行う装置構成例を示す図である。
図２１のものは、前記図１７に示したものにおいて、パケットデータを暗号化するため、クライアント側にパケットデータ暗号化部１４１と、受信した暗号化パケットを復号化するためのパケット復号化部１４２を設け、サーバ側に受信した暗号化パケットデータを復号化するためのパケットデータ復号化部１４２と、パケットデータを暗号化するためのパケットデータ暗号化部１４１を設けたものであり、その他の構成は、図１７に示したものと同様である。
【００２７】
図２２は、ネットワークを介して暗号化パケットデータを送信し、多段階照合を行う場合の生体情報の照合処理を説明する図であり、クライアント側の処理として、パケットデータを暗号化する処理（ステップＳ２１）、受信したパケットデータを復号化する処理（ステップＳ２２）を追加し、サーバ側の処理として、受信したパケットデータを復号化する処理（ステップＳ２３）、送信するパケットデータを暗号化する処理（ステップＳ２４）を追加したものであり、その他の処理は、図１８に示したものと同様である。
図２２において、クライアント側では、認証のための生体情報を入力し（ステップＳ１）、入力された生体情報から粗照合用生体情報、詳細照合用生体情報を抽出する（ステップＳ２，Ｓ３）。ついで、パケットデータを生成し（ステップＳ４）、パケットデータを暗号化し（ステップＳ２１）、パケットデータをサーバ側に送信し、照合依頼を行う（ステップＳ５）。そして、サーバ側からの通知を待ち（ステップＳ６）、通知があれば、ステップＳ７からステップＳ２２に行き、パケットデータを復号化し（ステップＳ２２）、照合結果をユーザに通知し（ステップＳ８）、処理を終了する。
サーバ側では、クライアントからパケットデータを受信して照合依頼を受け（ステップＳ９）、受信したパケットデータを復号化し（ステップＳ２３）、パケットデータを分離して（ステップＳ１０）、粗照合用生体情報格納部を参照する。そして受信した認証のための生体情報と粗照合を行い、類似データを抽出する（ステップＳ１１）。類似データは類似データリストに保存される。
また、類似データがなけば、ステップＳ１２からステップ１７に行き、一致データなしとして処理を終了する。
一致データがあれば、前記したように粗照合による絞り込み結果で詳細照合を行う（ステップＳ１３）。そして、閾値を満たす一致データがなければ、ステップＳ１５からステップＳ１７に行き、一致データなしとして処理を終了し、一致データがあれば、最も一致度の高いデータを本人と決定し（ステップＳ１５）、パケットデータを暗号化し（ステップＳ２４）、照合結果をクライアントに通知する（ステップＳ１６）。
【００２８】
（付記１） 個人を特定する情報無しで入力された生体情報を、あらかじめ登録された複数の生体情報との照合を行い、本人を特定する方法であって、
予め本人認証用に照合データを絞り込むための粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報を登録しておき、
照合の際に、利用者が照合のために入力した生体情報から、粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報を作成し、
予め登録されている上記粗照合用生体情報と、認証用に作成した粗照合用生体情報を照合して、類似性のある粗照合用生体情報だけを絞り込み、
上記絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく詳細照合用生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報を照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する
ことを特徴とした本人認証のための多段階照合方法。
（付記２） 上記生体情報として指紋を用い、粗照合用生体情報として特定の範囲に存在する指紋の隆線幅を用い、
認証用に作成した粗照合用の隆線幅と、登録された粗照合用の隆線幅とを照合し、認証用の指紋の隆線幅と近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団とし絞り込み、
絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく登録された詳細照合生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報を照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する
ことを特徴とした付記１の本人認証のための多段階照合方法。
（付記３） 上記生体情報として指紋を用い、粗照合用生体情報として指紋の特徴点の数を用い、
認証用に作成した粗照合用の特徴点の数と、登録された粗照合用の指紋の特徴点数とを照合し、近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団とし絞り込み、
絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく登録された詳細照合生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報を照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する
ことを特徴とした付記１の本人認証のための多段階照合方法。
（付記４） 認証用の粗照合情報として指紋の特定領域を用い、粗照合に際し、指紋の特定領域のみ参照し、該特定領域のパターンと、上記粗照合用生体情報登録部に登録された特定領域のパターンとのパターンマッチングを行い、近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団とし絞り込み、
絞り込んだ粗照合用生体情報と結び付く詳細照合生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報を照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する
ことを特徴とした付記１の本人認証のための多段階照合方法。
（付記５） 生体情報として指紋を用い、粗照合に際し、詳細照合アルゴリズムの一部だけを使用して、一定の照合までを行って中断し、それまでの照合結果に基づき、近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団とし絞り込み、
絞り込んだ粗照合用生体情報と結び付く詳細照合生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報を上記照合アルゴリズムで照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する
ことを特徴とした付記１の本人認証のための多段階照合方法。
（付記６） 個人を特定する情報無しで入力された生体情報を、あらかじめ登録された複数種類の生体情報との照合を行い、本人を特定する方法であって、
複数種類の生体情報の内の一つの生体情報から得た上記粗照合用情報を粗照合用生体情報登録部に登録するとともに、複数種類の生体情報の内の他の生体情報から得た上記詳細照合用情報を詳細照合用生体情報登録部に登録し、
複数種類の生体情報から、それぞれ認証用の粗照合用情報と詳細照合用情報を作成し、
照合の際、照合速度の速い粗照合用生体情報と照合用粗照合情報を照合して、本人の可能性がある生体情報を絞り込み、
照合速度の遅い詳細照合用生体情報と、照合用詳細照合情報を照合して、最も一致度の高いものを本人として決定する
ことを特徴とする本人認証のための多段階照合方法。
（付記７） 生体情報入力取得部と、取得した認証用の粗照合用生体情報と、詳細照合用生体情報をネットワークに接続されたサーバに送信する手段と、サーバにおける照合結果を取得する手段を備えたクライアントと、
粗照合用生体情報を保持しておく粗照合用生体情報登録部と、
詳細照合用生体情報を保持しておく詳細照合用生体情報登録部と、
上記クライアントから送信された認証用の粗照合用生体情報と、登録された粗照合用生体情報を照合し、本人の可能性がある生体情報を絞り込む生体情報粗照合部と、
最も一致度の高い生体情報を本人として決定するために、上記絞り込んだ粗照合用生体情報と結び付く登録された照合用詳細生体情報と、上記クライアントから送信された認証用の詳細照合用生体情報とを照合する生体情報詳細照合部と、
照合結果をクライアントに送信するサーバとを備えた
ことを特徴とする本人認証のための多段階照合システム。
（付記８） 生体情報入力取得部と、
上記生体情報入力取得部から入力された生体情報から、認証用の粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報を作成する第１、第２の生体情報作成部と、
上記粗照合用生体情報と、詳細照合用生体情報をネットワークに接続されたサーバに転送信する手段と、
サーバにおける照合結果を取得する手段を備えた
ことを特徴とする本人認証のためのクライアント。
（付記９） 粗照合用生体情報を登録した粗照合用生体情報登録部と、詳細照合用生体情報を登録した詳細照合用生体情報登録部と、
クライアントから送信された認証用の粗照合用情報と、上記登録された粗照合用生体情報を照合し、本人の可能性がある生体情報を絞り込む生体情報粗照合部と、
最も一致度の高い生体情報を本人として決定するために、上記絞り込んだ粗照合用生体情報と結び付く、上記登録された詳細照合用生体情報を、上記クライアントから送信された認証用の詳細照合用生体情報と照合する生体情報詳細照合部と、
照合結果をクライアントに送信する手段を備えた
ことを特徴とする本人認証のための多段階照合を行うサーバ。
（付記１０） 生体情報入力取得部と、
上記生体情報入力取得部から入力された生体情報から、粗照合用情報と詳細照合用情報を作成する第１、第２の生体情報作成部と、
上記第１の生体情報作成部で作成した粗照合用情報を保持しておく粗照合用生体情報登録部と、
上記第２の生体情報作成部で作成した詳細照合用情報を保持しておく詳細照合用生体情報登録部と、
上記粗照合用生体情報登録部に登録された粗照合用情報と、認証用に作成された粗照合用生体情報を照合し、本人の可能性がある生体情報を絞り込む生体情報粗照合部と、
最も一致度の高い生体情報を本人として決定するために、絞り込んだ粗照合用生体情報と結び付く詳細照合用生体情報を、詳細照合用生体情報登録部から取得し、認証用に作成された詳細照合用生体情報と照合する生体情報詳細照合部を備えた
ことを特徴とする本人認証のための多段階照合装置。
（付記１１） 個人を特定する情報無しで入力された生体情報を、あらかじめ登録された複数の生体情報との照合を行い、本人を特定するプログラムであって、
上記プログラムは、利用者が認証のために入力した生体情報から粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報を作成する処理と、
予め登録されている粗照合用生体情報と、認証用の粗照合用生体情報を照合して、類似性のあるものだけを絞り込む処理と、
絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく予め登録された詳細照合生体情報と、認証用の詳細照合用生体情報を照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する処理をコンピュータに実行させる
ことを特徴とした本人認証のための多段階照合プログラム。
【００２９】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明においては、生体情報から粗照合用と詳細照合用の特徴情報を抽出し、高速に処理が可能な粗照合によって照合対象とする母集団を絞込み、絞り込んだ母集団に対して処理に時間のかかる詳細照合を行うようにしたので、全てのデータに詳細照合を行うのと比較し、高速に、かつ信頼性を損なうことの無い精度の高いＩＤレス照合を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の登録処理を行うための装置構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施例の登録処理の流れを説明する図である。
【図３】本発明の実施例のパターンマッチングエリアを説明する図である。
【図４】本発明の実施例の照合処理を行うための装置構成例を示す図である。
【図５】本発明の実施例の照合処理の流れを説明する図
【図６】指紋上部の変化のないなだらかな部位の特徴点数を使用する場合の例を示す図である
【図７】唯一の生体情報を用いる実施例の登録処理を行うための装置構成例を示す図である。
【図８】唯一の生体情報を用いる実施例の登録処理の流れを説明する図である。
【図９】唯一の生体情報を用いる実施例の照合処理を行うための装置構成例を示す図である。
【図１０】唯一の生体情報を用いる実施例の照合処理の流れを説明する図である。
【図１１】２種類の生体情報を使用する実施例の生体情報の登録処理を行うための装置構成例を示す図である。
【図１２】２種類の生体情報を使用する実施例の生体情報の登録処理の流れを説明する図である。
【図１３】２種類の生体情報を使用する実施例の生体情報の照合処理を行うための装置構成例を説明する図である。
【図１４】２種類の生体情報を使用する実施例の生体情報の照合処理の流れを説明する図である。
【図１５】ネットワークを介して生体情報の登録処理を行う実施例の装置構成例を説明する図である。
【図１６】ネットワークを介して生体情報の登録処理を行う実施例の登録処理の流れを説明する図である。
【図１７】ネットワークを介して生体情報の照合処理を行う実施例の装置構成例を説明する図である。
【図１８】ネットワークを介して多段階照合を行う実施例の生体情報の照合処理の流れを説明する図である。
【図１９】ネットワークを介して暗号化したパケットデータを送信し、生体情報の登録処理を行う実施例の装置構成例を示す図である。
【図２０】ネットワークを介して暗号化したパケットデータを送信し、生体情報の登録処理を行う実施例の登録処理の流れを説明する図である。
【図２１】ネットワークを介して暗号化したパケットデータを送信し、生体情報の照合処理を行う実施例の装置構成例を示す図である。
【図２２】ネットワークを介して暗号化したパケットデータを送信し、生体情報の照合処理を行う実施例の照合処理の流れを説明する図である。
【図２３】右流れ型に判定する指紋例、左流れ型に判定する指紋例、波型に判定する指紋例を示す図である。
【図２４】渦型に判定する指紋例を示す図である。
【符号の説明】
１０１ 生体情報入力部
１２１ 粗照合用生体情報格納部
１２２ 粗照合用生体情報抽出部
１２３ 詳細照合用生体情報抽出部
１２４ 詳細照合用生体情報格納部
１２５ 粗照合部
１２６ 詳細照合部
１２７ 本人決定部
１３１ 照合結果通知部
１３２ 照合結果ユーザ通知部
１３３ 粗照合部
１３４ 詳細照合部
１３５ 本人決定部
１３６ 照合結果受信部
１４１ パケットデータ暗号化部
１４２ パケットデータ復号化部
１４３ パケットデータ生成部
１４４ パケットデータ送信部
１４５ パケットデータ受信部
１４６ パケットデータ分離部
２０１ 第１生体情報入力部
２０２ 第２生体情報入力部
３００ 生体情報抽出部
３０１ 生体情報格納部

Claims (5)

1. 個人を特定する情報無しで入力された生体情報を、あらかじめ登録された複数の生体情報との照合を行い、本人を特定する方法であって、
   予め本人認証用に照合データを絞り込むための粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報を登録しておき、
   認証の際に、利用者が認証のために入力した生体情報から、粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報を作成し、
   予め登録されている上記粗照合用生体情報と、認証用に作成した粗照合用生体情報を照合して、類似性のある粗照合用生体情報だけを絞り込み、
   上記絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく登録された詳細照合用生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報とを照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する
   ことを特徴とした本人認証のための多段階照合方法。
2. 上記生体情報として指紋を用い、粗照合用生体情報として特定の範囲に存在する指紋の隆線幅を用い、
   認証用に作成した粗照合用の隆線幅と、登録された粗照合用の隆線幅とを照合し、認証用に作成した指紋の隆線幅と近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団として絞り込み、
   絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく登録された詳細照合生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報を照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する
   ことを特徴とした請求項１の本人認証のための多段階照合方法。
3. 上記生体情報として指紋を用い、粗照合用生体情報として指紋の特徴点の数を用い、
   認証用に作成した粗照合用の特徴点の数と、登録された粗照合用の指紋の特徴点数とを照合し、近い範囲にあるものを詳細照合用の母集団とし絞り込み、
   絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく登録された詳細照合生体情報と、認証用に作成した詳細照合用生体情報を照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する
   ことを特徴とした請求項１の本人認証のための多段階照合方法。
4. 生体情報入力取得部と、取得した認証用の粗照合用生体情報と、詳細照合用生体情報をネットワークに接続されたサーバに送信する手段と、サーバにおける照合結果を取得する手段を備えたクライアントと、
   粗照合用生体情報を保持しておく粗照合用生体情報登録部と、
   詳細照合用生体情報を保持しておく詳細照合用生体情報登録部と、
   上記クライアントから送信された認証用の粗照合用生体情報と、登録された粗照合用生体情報を照合し、本人の可能性がある生体情報を絞り込む生体情報粗照合部と、
   最も一致度の高い生体情報を本人として決定するために、上記絞り込んだ粗照合用生体情報と結び付く登録された照合用詳細生体情報と、上記クライアントから送信された認証用の詳細照合用生体情報とを照合する生体情報詳細照合部と、
   照合結果をクライアントに送信するサーバとを備えた
   ことを特徴とする本人認証のための多段階照合システム。
5. 個人を特定する情報無しで入力された生体情報を、あらかじめ登録された複数の生体情報との照合を行い、本人を特定するプログラムであって、
   上記プログラムは、利用者が認証のために入力した生体情報から粗照合用生体情報と詳細照合用生体情報を作成する処理と、
   予め登録されている粗照合用生体情報と、認証用の粗照合用生体情報を照合して、類似性のあるものだけを絞り込む処理と、
   絞り込んだ粗照合用生体情報と結びつく予め登録された詳細照合生体情報と、認証用の詳細照合用生体情報を照合し、最も一致度の高いものを本人として決定する処理をコンピュータに実行させる
   ことを特徴とした本人認証のための多段階照合プログラム。

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