JP2004272501A

JP2004272501A - 登録者絞り込み方法及びバイオメトリクス照合方法並びにバイオメトリクス認証システム

Info

Publication number: JP2004272501A
Application number: JP2003060907A
Authority: JP
Inventors: Hajime Okada; 一岡田
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 2003-03-07
Filing date: 2003-03-07
Publication date: 2004-09-30

Abstract

【課題】バイオメトリクス照合の際の照合回数の低減及び照合処理の高速化を図る。
【解決手段】多数登録された登録者の中からバイオメトリクス照合によって対象者を特定するバイオメトリクス認証システムである。多数の登録者をＦＡＲ値等の他者同一性の範囲の集合に分類する分類手段と、この分類手段で分類された集合のうち照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を照合する照合手段とを備えた。分類手段は、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する分類工程と、分類された各集合を代表する登録者を他者同一性の範囲の集合に再分類する１又は２以上の追加分類工程とを備えた。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、バイオメトリクス（生体）認証、特にバイオメトリクス照合のみを用いた個人特定を実施する際の高速照合を可能にした登録者絞り込み方法及びバイオメトリクス照合方法並びにバイオメトリクス認証システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来のバイオメトリクス認証システムにおいて、個人を特定することが可能なＩＤなどの情報を用いずに、バイオメトリクス照合のみを用いて個人の特定を行う場合には、登録したデータと１つ１つ照合する必要があった。即ち、照合者のバイオメトリクス・データ（サンプル）を、多数登録された登録者のバイオメトリクス・データ（テンプレート）全てと、１：１で照合して、照合者と一致する登録者を特定する必要があった。
【０００３】
この方法で照合する場合は、照合者を特定する手段として、全ての登録者に対して線形探索を実施するため、最大で登録人数回、平均で（登録人数／２）回の照合を実施する必要があった。
【０００４】
この例としては、特許文献１に示す、利用者の生体情報の取得を行う生体情報取得装置と、利用者の情報を管理するＩＤ変換装置と、利用者の生体情報とを照合する生体情報認証装置とを備えた生体情報を利用した個人認証システムがある。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００２−２７８９４１号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の方法では、線形探索を行うため、登録人数の増加に伴い、バイオメトリクス認証システムの速度性能が低下してしまう。たとえば、１０万人分のテンプレートがある場合、１：１の照合を平均５万回実施しないと、個人を特定する照合処理ができない。登録者が１万人のときは照合回数が平均５，０００回であるのに対して１０倍である。このように、登録者の人数が増加すると、それに比例して照合回数が増加し、それに応じて照合性能が低下し続けることになる。
【０００７】
このことから、従来の方法での問題点をまとめると以下のようになる。
【０００８】
（１）検索速度は、登録人数の増加に比例して遅くなる。特に、全てのテンプレートが必ず検索されるため、テンプレートにいない個人の場合には、テンプレートを検索した後に他のデータを検索することになる。このように、テンプレートの人数分の照合が必ず実施されるので、不特定多数の人を照合するシステムほど、速度性能が低下してしまう。
【０００９】
（２）検索速度の低下により、コンピュータでの単位時間における照合処理回数が減少するため、トランザクション性能が低下する。
【００１０】
（３）照合方式が１：１照合の繰り返しに限定されているため、照合性能は、登録者バイオメトリクス・データをテンプレートとして登録した順序に依存する。すなわち、初期に登録したものは必ず照合が短時間で完了し、後に登録したものは、必ず照合処理に時間がかかる。
【００１１】
（４）一般的なコンピュータを用いた検索・照合システムにおいては、上述のような場合、検索・照合に用いるデータを検索キーとして、インデックスを作成してデータを分類することで、上記問題を解決していた。しかし、バイオメトリクス照合においては、生体情報が毎回一意なデータにならないことから、インデックスの作成は不可能であると考えられていた。このため、上記の問題を解決する、技術的に満足できる方法は存在しなかった。
【００１２】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、短時間で容易に照合できるバイオメトリクス認証システム及び照合方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために第１の発明に係る登録者絞り込み方法は、多数登録された登録者の中からバイオメトリクス照合によって照合対象者を特定するために、多数の登録者の中から照合対象者が含まれる集合に絞り込む登録者絞り込み方法において、多数の登録者の中から照合対象者が含まれる集合を、他者同一性によって絞り込むことを特徴とする。
【００１４】
上記構成により、多数の登録者の中から照合対象者が含まれる集合を、他者同一性によって絞り込むことで、多数の登録者を複数の集合に分類することができる。バイオメトリクス照合の際には、照合対象者が含まれる集合を特定して、その集合内のデータと照合対象者のデータとを照合する。従来は、他人情報との違いにのみ着目し、違いのあるデータを排除していって残ったデータを照合対象者のデータと判断したが、その発想を転換し、他者同一性に着目した。個々人の照合情報を他者同一性でグループ分けすることで、照合対象を第１段階として他者同一性のある集合に限定することができるため、バイオメトリクス照合実施の際の照合回数を減少させて、照合の高速化を図ることができる。
【００１５】
第２の発明に係る登録者絞り込み方法は、第１の発明に係る登録者絞り込み方法において、上記他者同一性として、他人許容率の概念を用いたことを特徴とする。
【００１６】
上記構成により、上記他者同一性として他人許容率の概念を用いることで、照合対象者が含まれる集合を確実に絞り込むことができる。
【００１７】
第３の発明に係る登録者絞り込み方法は、第１の発明に係る登録者絞り込み方法において、上記他者同一性として、バイオメトリクス情報のうち類似性を見いだせる地紋部分を用いたことを特徴とする。
【００１８】
上記構成により、上記他者同一性として地紋部分を用いることで、照合対象者が含まれる集合を確実に絞り込むことができる。地紋部分としては、バイオメトリクス情報のうち類似性を見いだせる指紋パターン、アイリスパターン、声紋等の生体的特徴部分を利用する。
【００１９】
第４の発明に係るバイオメトリクス照合方法は、多数登録された登録者の中からバイオメトリクス照合によって照合対象者を特定するバイオメトリクス照合方法において、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する分類工程と、この分類工程で分類された、照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を照合する照合工程とを備えたことを特徴とする。
【００２０】
上記構成により、分類工程で、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類し、照合工程で、照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を照合することで、照合対象者を特定するために必要な照合回数を大幅に減少させて、照合の高速化を図ることができる。
【００２１】
第５の発明に係るバイオメトリクス照合方法は、多数登録された登録者の中からバイオメトリクス照合によって対象者を特定するバイオメトリクス照合方法において、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する分類工程と、分類された各集合を代表する登録者を他者同一性の範囲の集合に再分類する１又は２以上の追加分類工程と、この追加分類工程で追加分類された、照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を段階的に照合する照合工程とを備えたことを特徴とする。
【００２２】
上記構成により、分類工程で、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類し、さらに追加分類工程で、分類された各集合を代表する登録者を他者同一性の範囲の集合に再分類する。この追加分類工程は、登録者に応じて１又は２以上設ける。次いで、照合工程で、照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を段階的に照合する。この照合工程では、まず分類工程で大きく分類された集合を照合し、追加分類工程で小さく再分類された集合を照合する。追加分類工程が２つ以上ある場合は、さらに小さく再分類された集合を照合する。これにより、照合対象者を特定するために必要な照合回数を大幅に減少させて、照合の高速化を図ることができる。
【００２３】
第６の発明に係るバイオメトリクス認証システムは、多数登録された登録者の中からバイオメトリクス照合によって対象者を特定するバイオメトリクス認証システムにおいて、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する分類手段と、この分類手段で分類された集合のうち照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を照合する照合手段とを備えたことを特徴とする。
【００２４】
上記構成により、分類手段で、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類し、照合手段で、照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を照合する。これにより、照合対象者を特定するために必要な照合回数を大幅に減少させて、照合の高速化を図ることができる。
【００２５】
第７の発明に係るバイオメトリクス認証システムは、第６の発明に係るバイオメトリクス認証システムにおいて、上記分類手段が、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する分類工程と、分類された各集合を代表する登録者を他者同一性の範囲の集合に再分類する１又は２以上の追加分類工程とを備えたことを特徴とする。
【００２６】
上記構成により、分類手段で、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する。例えば、他人許容率を用いて、登録者データを小さい集合（リーフ）に分類する。小さい集合（リーフ）の数が多い場合は、１又は２以上の追加分類工程が設けられ、上記分類手段で分類された各集合を代表する登録者を他者同一性の範囲の集合に再分類する。例えば、より大きな他人許容率を用いて、登録者データを上記小さい集合（リーフ）よりも大きい集合である、登録者データの集合の集合（インデックス）に再分類する。次いで、照合手段で、照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を、上記インデックスからリーフへと、段階的に照合する。これにより、照合対象者を特定するために必要な照合回数を大幅に減少させて、照合の高速化を図ることができる。
【００２７】
第８の発明に係るバイオメトリクス認証システムは、第６又は第７の発明に係るバイオメトリクス認証システムにおいて、上記分類手段及び照合手段によって登録者に関するデータの有無を判断し、既存のデータがない場合に登録者に関するデータを登録し、既存のデータがある場合にそのデータを削除するデータ登録・削除手段を備えたことを特徴とする。
【００２８】
上記構成により、上記分類手段（追加分類手段を含む）及び照合手段によって登録者に関するデータの有無を判断することで、速やかに該当するデータの有無を判断することができる。これにより、既存のデータがない場合には、データ登録・削除手段で登録者に関するデータを登録する。既存のデータがある場合には、データ登録・削除手段でそのデータを削除する。これにより、登録者に関するデータを、速やかに登録、削除することができる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。図１は第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの具体的構成を示す構成図、図２は第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの動作を示すフローチャート、図３は第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおけるインデックスの作成動作を示すフローチャート、図４は第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおける登録者データの削除動作を示すフローチャート、図５は第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの具体的構成を示す構成図、図６は第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの動作を示すフローチャート、図７は第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおけるインデックスの作成動作を示すフローチャート、図８は第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおける登録者データの削除動作を示すフローチャートである。
【００３０】
［第１の実施形態］
本実施形態では、バイオメトリクス照合における他社同一性の概念として、他人許容率（Ｆａ１ｓｅＡｃｃｅｐｔａｎｃｅＲａｔｅ：ＦＡＲと略）を用いた。このＦＡＲを用いた登録者の絞りこみ方法を利用して照合の高速化、および照合回数の低下を図るものである。
【００３１】
まず本実施形態の基本概念としての、他人許容率（ＦＡＲ）を用いた登録者の絞りこみ方法について説明する。バイオメトリクス照合における他人許容率（ＦＡＲ）とは、バイオメトリクス・データを使用して照合を実施する際に、他人を誤って受け入れてしまう状態の発生率のことである。このＦＡＲが大きいほど自他の判別がつかず、ＦＡＲが小さいほど自他の判別がつくことになる。例えば、あるバイオメトリクス認証システムでＦＡＲ１％のときは、１０００人の登録者が存在する場合において、バイオメトリクス照合のみで本人を特定しようとすると、理論上登録者は本人を含めた１０人と判定される。
【００３２】
本人を含めて１０人が特定される処理能力は、従来の考え方では精度が低いことになる。しかし、発想を転換すれば、１回の処置で１０００人を１０人にまで絞り込めることになる。
【００３３】
従来のバイオメトリクス照合処理では、他人情報との違いにのみ着目し、情報の相違点がある登録者を排除していって、情報が整合する登録者があった場合にその者を本人と特定するが、本発明ではこの発想を転換し、他人との違いではなく他人との共通部分である他者同一性に着目した。
【００３４】
この特性（他者同一性）を利用して、バイオメトリクス認証システム内の登録者を分類し、照合回数の低減および照合の高速化を図ったものである。即ち、ある特定のＦＡＲ値で同一人物と判定される登録者（他者同一性の範囲内にある登録者）の集合を作成して、個々人の照合情報をグループ分けする。グループ分けされた各登録者の集合からその集合を代表する１つのテンプレートを抽出し、この代表テンプレートを集めてＦＡＲ毎のインデックスを作成する。そして、そのインデックスに沿って照合することで、バイオメトリクス照合の際の照合回数を低減させ、照合処理の高速化を図ったものである。
【００３５】
以下に、他人許容率（ＦＡＲ）を利用したバイオメトリクス認証システムの具体的構成を、図１に基づいて説明する。なお、バイオメトリクス認証システムは、ＣＰＵ、メモリ、入力手段等を組み合わせて構成されるが、ここでは概略的な機能のみを図１に示す。また、図２等の処理機能は、メモリ等に格納され、ＣＰＵで処理される。
【００３６】
このシステムには、登録者データ（Ｄ）として、ユーザＩＤ（ＩＤ）と登録者のバイオメトリクスのテンプレート（Ｄｔ）が登録されているものとする。この登録者データ（Ｄ）としてのユーザＩＤ（ＩＤ）とテンプレート（Ｄｔ）が、ＦＡＲ値により分類される。この分類を行う場合の基本単位としてリーフ（Ｌ）を用いる。即ち、ＦＡＲ値により分類された個人特定用のユーザＩＤとテンプレート（Ｄｔ）の集合としてのリーフ（Ｌ）を用意する。このとき、システム上で、実際に本人を特定するためのＦＡＲ値をＸとすると、リーフ作成時のＦＡＲ値Ｘ１は、Ｘ＜Ｘ１となる値を選ぶ。即ち、ＦＡＲ値Ｘで他人と判定される登録者Ａ，Ｂ，…が、ＦＡＲ値Ｘ１では同一人物として判定される程度のＦＡＲ値Ｘ１を選ぶ。このとき、システム内にＮ人の登録者が登録されている場合、システム内でのリーフ（Ｌ）の数は、Ｎ／Ｘ１（剰余は繰り上げ）個になることが期待できる。ＦＡＲ値Ｘ１の具体的な値は、登録者数や、要求される照合処理速度等の条件に応じて設定される。例えば、登録者が１０００人で、照合処理速度等を考慮して１００程度のリーフを用意する場合は、他者同一性の範囲に１０人程度が含まれるようにＦＡＲ値Ｘ１の値を設定する。
【００３７】
個々のリーフ（Ｌ）に含まれる登録者のバイオメトリクスのテンプレート（Ｄｔ）のうち１つをそのリーフ（Ｌ）の代表テンプレート（Ｄｔ）として選択し、この代表テンプレート（Ｄｔ）の集合をさらに分類する。各代表テンプレート（Ｄｔ）は、それが代表となったリーフ（Ｌ）を指すポインタ（Ｐ）とともに、ＦＡＲ値Ｘ２で分類される。このＦＡＲ値Ｘ２は、Ｘ２＞Ｘ１＞Ｘとなる値に設定する。この分類で作成されたテンプレート（Ｄｔ）とポインタ（Ｐ）との集合をインデックス（Ｌ１）とする。システム内でのインデックスの個数は（（Ｎ／Ｘ１）＋１）／Ｘ２（剰余は繰り上げ）である。上記処理を繰り返し、インデックスの数が１つになるＦＡＲ値（ＦＡＲ値Ｘｎ）までＦＡＲ値を上げていく。これらの構成を図１に示している。
【００３８】
なお、上記説明では、ＦＡＲ値を徐々に上げていったが、実際にシステムを構築する際には、個々のＦＡＲ値は既定値として設定可能な値で定義する。また、この実施形態では、リーフ（Ｌ）及びインデックス（Ｌ１）内のテンプレート（Ｄｔ）に対して、照合時に線形検索を実施するので、テンプレート（Ｄｔ）数は、１００個以下となるようにＦＡＲ値を設定するのが望ましい。即ち、ＦＡＲ値ＸとＸ１の関係では、Ｘ１／Ｘ≦１００の関係が成り立つＦＡＲ値Ｘ’を使用するのが望ましい。
【００３９】
また、リーフ（Ｌ）及びインデックス（Ｌ１）は、内部を照合するためのＦＡＲ値Ｘ０，Ｘｍと、自分自身を特定するためのＩＤ（ＬＩＤ）を、自分自身の内部データとして保持する。さらに、登録者データの管理のために、どのリーフ（Ｌ）に登録されているか参照可能にしておいたほうがよいので、先に述べたユーザＩＤ（ＩＤ）と登録者のバイオメトリクスのテンプレート（Ｄｔ）に加えて、ＬＩＤを保持している。システムとしては、検索開始のインデックス（Ｌ１）を特定するためのポインタ（Ｐ０）と、システムとして個人特定時のＦＡＲ設定値Ｘ並びに各リーフ（Ｌ）及びインデックス（Ｌ１）でのＦＡＲ値を、配列｛Ｘ０，Ｘ１，．．．，Ｘｎ：Ｘ０＝Ｘとする｝として保持している。
【００４０】
［動作］
次に、上記構成のバイオメトリクス認証システムの動作を図２に基づいて説明する。ここでは、バイオメトリクス・データ（サンプルＢ）の認証を行う場合を例に説明する。
【００４１】
照合用のサンプルＢが設定されることで、照合処理が開始される。
【００４２】
まず、検索を開始するため、最初のインデックス（Ｌ１）をポインタ（Ｐ０）によって特定して取り出す（処理Ｓ１）。次いで、上記最初のインデックス（Ｌ１）内に設定されたＦＡＲ値で検索したインデックス（Ｌ１）内のデータとサンプルＢを照合する（処理Ｓ２）。このインデックス（Ｌ１）内での照合によって、サンプルＢと一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在するか否かを判断する（処理Ｓ３）。サンプルＢと一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在する場合は、後述する処理Ｓ４を実行する。サンプルＢと一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在しない場合は、後述する処理Ｓ７を実行する。
【００４３】
処理Ｓ４では、インデックス（Ｌ１）に設定されたＦＡＲの値Ｘｎを個人特定用のＦＡＲ値Ｘと比較して、ＸｎがＸと等しいか否かを判断する。インデックス（Ｌ１）内の照合で、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）が存在し、ＸｎがＸと等しい場合は、インデックス（Ｌ１）がリーフ（Ｌ）であること、即ちインデックス（Ｌ１）とリーフ（Ｌ）とが一致することを意味する。このため、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）が示すユーザＩＤを返す（処理Ｓ５）。
【００４４】
処理Ｓ４においてインデックス（Ｌ１）内の照合で、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）が存在し、ＸｎがＸと等しくない場合は、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）の指し示すインデックス（Ｌ１）を読み込み（処理Ｓ６）、処理Ｓ２に戻って上記処理を繰り返す。
【００４５】
一方、処理Ｓ３において、インデックス（Ｌ１）内の照合で、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）が存在しない場合は、サンプルＢに一致する登録者は存在しない旨を返す（処理Ｓ７）。
【００４６】
［効果］
以上のように、第１の実施形態によれば、ＦＡＲ（他人情報との違いにのみ着目して登録者を特定する場合に使用する他人許容率）を利用して、登録者をグループ化し、さらにそのグループをより大きいＦＡＲ値でグループ化するという、２段階のグループ化により登録者を分類したので、バイオメトリクス照合の際の照合回数を低減することができ、照合処理の高速化を図ることができる。
【００４７】
具体的には、バイオメトリクス認証システムヘの登録者数をＮ、インデックス（Ｌ１）又はリーフ（Ｌ）内のデータ数をＭ、検索開始時のインデックス（Ｌ１）からリーフ（Ｌ）までのＦＡＲの設定値数をＫとした場合、Ｎ／Ｍ＾Ｋ≦１が成立する必要がある。このとき、従来型の線形検索では平均Ｎ／２回の照合が必要だったが、本実施形態では平均Ｋ（Ｍ／２）回になる。ここで、Ｎ＝１００００、Ｍ＝１００とすると、１００００／１００＾Ｋ≦１より、Ｋ≧２となる。
【００４８】
このため、従来方式で照合を行う場合、平均Ｎ／２＝５０００回の１：１照合が必要だが、本実施形態では、平均２×（１００／２）＝１００回の１：１照合で照合が完了する。すなわち、照合回数は、１００回／５０００回＝１／５０に大幅に減少する。照合速度は５０倍の性能向上が期待できる。
【００４９】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態は、第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおけるインデックスの作成方法である。第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムを用い、以下のようにしてインデックスを作成して登録する。
【００５０】
以下に登録時の動作を示す。登録処理を行う被登録者の、照合用のサンプル（Ｄｓ）と登録用のテンプレート（Ｄｔ）が渡された時点で、登録処理及びそれに伴うインデックスの作成処理が以下の流れで実施される。この処理を図３に基づいて説明する。
【００５１】
まず、検索を開始するため、最初のインデックス（Ｌ１）をポインタ（Ｐ０）によって特定して取り出す（処理Ｓ１１）。
【００５２】
次いで、上記最初のインデックス（Ｌ１）内に設定されたＦＡＲ値で取り出したインデックス（Ｌ１）内のデータとサンプル（Ｄｓ）を照合する（処理Ｓ１２）。
【００５３】
このインデックス（Ｌ１）内での照合によって、サンプル（Ｄｓ）と一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在するか否かを判断する（処理Ｓ１３）。サンプル（Ｄｓ）と一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在する場合は、後述する処理Ｓ１４を実行する。サンプル（Ｄｓ）と一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在しない場合は、後述する処理Ｓ１７を実行する。
【００５４】
処理Ｓ１４では、インデックス（Ｌ１）に設定されたＦＡＲの値Ｘｎを個人特定用のＦＡＲ値Ｘと比較する。インデックス（Ｌ１）内の照合で、サンプル（Ｄｓ）と一致したテンプレート（Ｄｔ）が存在し、現在のインデックス（Ｌ１）がリーフ（Ｌ）の場合、サンプル（Ｄｓ）と一致したテンプレート（Ｄｔ）が示すユーザＩＤを返し、既存ユーザがあるため、登録エラーである旨を通知する（処理Ｓ１５）。
【００５５】
処理Ｓ１４においてインデックス（Ｌ１）内の照合で、サンプルＤｓと一致したテンプレート（Ｄｔ）が存在し、現在のインデックス（Ｌ１）がリーフ（Ｌ）でない場合は、サンプルＤｓと一致したテンプレート（Ｄｔ）の指し示すインデックス（Ｌ１）を読み込み（処理Ｓ１６）、処理Ｓ１２に戻って上記処理を繰り返す。
【００５６】
一方、処理Ｓ１３において、インデックス（Ｌ１）内の照合で、サンプル（Ｄｓ）と一致したテンプレート（Ｄｔ）が存在しない場合は、ＦＡＲ値がＸであるか否か判断する（処理Ｓ１７）。ＦＡＲ値がＸである場合は、リーフ（Ｌ）であるため、後述する処理Ｓ１８を実行する。ＦＡＲ値がＸ以外である場合は、インデックス（Ｌ１）であるため、後述する処理Ｓ１９を実行する。
【００５７】
処理Ｓ１８では、被登録者の登録者データをリーフ（Ｌ）に登録し、リーフ（Ｌ）のインデックスＩＤをデータベースにセットする。これにより、登録を完了する。
【００５８】
処理Ｓ１９では、ＦＡＲ値の配列で１レベルだけ詳細なＦＡＲ値がＸであるか否かを判断する。ＦＡＲ値がＸである場合は、処理Ｓ２０を実行し、ＦＡＲ値がＸ以外である場合は、処理Ｓ２１を実行する。
【００５９】
処理２０では、新規にリーフを生成する。処理２１では、新規にインデックスを生成する。
【００６０】
次いで、被登録者のテンプレートと処理Ｓ２０で作成したリーフ、もしくは処理２１で作成したインデックスのポインタを現在のインデックスに登録し（処理Ｓ２２）、上記処理Ｓ１６から繰り返す。
【００６１】
［効果］
以上のように、本実施形態によれば、新しい登録者のデータを容易に、かつ速やかに登録することができる。これにより、第１の実施形態で使用したインデックスに対して、動的なデータの投入が可能になる。
【００６２】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態は、第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムに登録されている登録ユーザを削除する方法である。第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムを用い、以下のようにして登録ユーザを削除する。
【００６３】
以下に削除時の動作を示す。削除処理を行う被登録者の、照合用のサンプル・データ（Ｄｓ）とユーザＩＤが渡された時点で、削除処理が以下の流れで実施される。この削除処理を図４に基づいて説明する。
【００６４】
まず、ユーザＩＤをキーとしてデータベースを検索し、登録してある登録者データを取得する（処理Ｓ２５）。取得した登録者データより、削除する登録者のデータが登録されているリーフＩＤ（ＬＩＤ）を読込む（処理Ｓ２６）。次いで、リーフ（Ｌ）内をユーザＩＤで検索し、削除データを取得する（処理Ｓ２７）。そして、リーフ（Ｌ）内から、テンプレート（Ｄｔ）などの登録者データを削除する（処理Ｓ２８）。
【００６５】
次いで、リーフ（Ｌ）内のテンプレート（Ｄｔ）数をカウントし、０か否かを判断する（処理Ｓ２９）。テンプレート（Ｄｔ）数が０でない場合は処理Ｓ３０を実行し、テンプレート（Ｄｔ）数が０である場合は処理Ｓ３１を実行する。
【００６６】
処理Ｓ３０では、データベース内の登録者データを削除する。処理Ｓ３１では、空になっているリーフ（Ｌ）を削除する。次いで、削除したリーフ（Ｌ）の上位インデックス（Ｌ１）ヘ移動し（処理Ｓ３２）、インデックス（Ｌ１）内のリーフ（Ｌ）ヘのポインタを削除する（処理Ｓ３３）。次いで、インデックス（Ｌ１）内のテンプレート（Ｄｔ）数をカウントし、テンプレート（Ｄｔ）数が０か否かを判断する（処理Ｓ３４）。テンプレート（Ｄｔ）数が０でない場合は上記処理３０を実行する。テンプレート（Ｄｔ）数が０である場合は、空になっているインデックス（Ｌ１）を削除し（処理Ｓ３５）、上記処理Ｓ３２から繰り返す。
【００６７】
［効果］
以上のように、本実施形態によれば、第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムで、照合に使用した構成から、不要になった登録ユーザを動的に削除することが可能になる。
【００６８】
また、テンプレート（Ｄｔ）の削除はリーフ（Ｌ）でのみ行い、インデックス（Ｌ１）内で使用するテンプレート（Ｄｔ）については、リーフ（Ｌ）にデータが設定されている限り残すことで、即ち、インデックス（Ｌ１）でテンプレート（Ｄｔ）として使用している登録ユーザが削除されても、リーフ（Ｌ）にデータが設定されている限りインデックス（Ｌ１）内で使用するテンプレート（Ｄｔ）を残すことで、登録ユーザ削除によるインデックス再構成が発生しない。これにより、インデックス再構成による処理の負担を低減することができる。
【００６９】
［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。本実施形態に係るバイオメトリクス認証システムは、第１の実施形態のバイオメトリクス認証システムにおいて、リーフとインデックスを統合したものである。
【００７０】
本実施形態に係るバイオメトリクス認証システムでは、インデックスにおいて、ユーザＩＤと他インデックスヘのポインタを、テンプレートのデータとして持っている。以下に、本実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの具体的な構成を図５に基づいて説明する。なお、本実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの全体構成は、上記第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムとほぼ同様であるので、同一部分には同一符号を付してその説明を省略する。
【００７１】
本実施形態に係るバイオメトリクス認証システムでは、登録者の分類を行う場合の基本単位として、インデックス（Ｌ２）を用意する。このインデックス（Ｌ２）は、ＦＡＲ値により分類された個人特定用のテンプレート（Ｄｔ）とユーザＩＤ（ＩＤ）および、テンプレート（Ｄｔ）とＦＡＲ値の小さいインデックス（Ｌ２）ヘのポインタ（Ｐ）の集合である。
【００７２】
このインデックス（Ｌ２）には、上記第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムと同様に、ＦＡＲ値（Ｘｍ）、インデックスＩＤ（ＬＩＤ）及び上位ポインタ（ＬＩＤＯ）を、自分自身の内部データとして保持している。
【００７３】
また、システムとしては、検索開始のインデックス（Ｌ２）を特定するためのポインタ（Ｐ０）と、システムとして個人特定時のＦＡＲ値Ｘ及び各インデックス（Ｌ２）でのＦＡＲ値を、配列｛Ｘ０，Ｘ１，．．．，Ｘｎ：Ｘ０＝Ｘとする｝として保持している。
【００７４】
このとき、システムにおいて、照合処理が行われるとき、照合結果は、以下の部分で現れることになる。（１）第１の実施形態と同じテンプレートとユーザＩＤで構成されるインデックス（＝リーフ）。内部照合時のＦＡＲ値は個人照合時のＦＡＲ値Ｘと等しい。（２）ＦＡＲ値が個人照合時のＦＡＲ値Ｘより大きいインデックス。
【００７５】
［動作］
次に、上記構成のバイオメトリクス認証システムの動作を図６に基づいて説明する。ここでは、バイオメトリクス・データ（サンプルＢ）の認証を行う場合を例に説明する。
【００７６】
照合用のサンプルＢが設定されることで、照合処理が開始される。
【００７７】
まず、検索を開始するため、最初のインデックス（Ｌ２）をポインタ（Ｐ０）によって特定して取り出す（処理Ｓ４１）。
【００７８】
次いで、上記最初のインデックス（Ｌ２）内に設定されたＦＡＲ値で取り出したインデックス（Ｌ２）内のデータとサンプルＢを照合する（処理Ｓ４２）。このインデックス（Ｌ２）内での照合によって、サンプルＢと一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在するか否かを判断する（処理Ｓ４３）。サンプルＢと一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在する場合は、後述する処理Ｓ４４を実行する。サンプルＢと一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在しない場合は、後述する処理Ｓ４８を実行する。
【００７９】
処理Ｓ４４では、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）にデータとしてユーザＩＤが設定されているか否かを判断する。ユーザＩＤが設定されている場合は、照合一致の確認処理を行う。ＦＡＲ値として個人照合用のＦＡＲ値Ｘを設定し、特定されたテンプレートとサンプルＢとをＦＡＲ値Ｘで照合する（処理Ｓ４５）。この照合処理により、照合一致するか否かを判断する（処理Ｓ４６）。照合一致と判定された場合、サンプルＢは登録ユーザとして特定され、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）が示すユーザＩＤを返す（処理Ｓ４９）。照合一致しないと判定された場合は、後述する処理Ｓ４８に進む。
【００８０】
処理Ｓ４４においてインデックス（Ｌ２）内の照合で、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）が存在し、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）にデータとしてインデックス（Ｌ２）が設定されている場合、そのインデックス（Ｌ２）を読み込み（処理Ｓ４７）、処理Ｓ４２に戻って上記処理を繰り返す。
【００８１】
一方、処理Ｓ４３において、インデックス（Ｌ２）内の照合で、サンプルＢと一致したテンプレート（Ｄｔ）が存在しない場合は、サンプルＢに一致する登録者は存在しない旨を返す（処理Ｓ４８）。
【００８２】
［効果］
以上のように、本実施形態では、第１の実施形態におけるインデックス（Ｌ１）とリーフ（Ｌ）の機能を統合し、統合したインデックス（Ｌ２）内にユーザＩＤと他のインデックス（Ｌ２）ヘのポインタを併存させたので、システムでの予定最大登録数のＮに現在の登録数が満たない場合に、インデックス検索中にＦＡＲ値が個人照合時のＦＡＲ値より大きい場合でも、ユーザを特定することができ、照合処理性能を向上させることができる。
【００８３】
また、ＦＡＲ値による分類において、ＦＡＲ値が大きくても該当する登録者が１人しかしないような、インデックス内データの不平衡状態が発生した場合でも、その１人のためにリーフを作成する必要がなくなる。この点で、第１の実施形態に比べて、システム資源の節約が可能になる。
【００８４】
［第５の実施形態］
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。本実施形態は、第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおけるインデックスの作成方法である。第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムを用い、以下のようにしてインデックスを作成する。
【００８５】
以下に登録時の動作を示す。登録処理を行う被登録者の、照合用のサンプル・データ（Ｄｓ）と登録用のテンプレート（Ｄｔ）が渡された時点で、登録処理が以下の流れで実施される。この登録処理を、図７に基づいて説明する。
【００８６】
まず、検索を開始するため、最初のインデックス（Ｌ２）をポインタ（Ｐ０）によって特定して取り出す（処理Ｓ５１）。
【００８７】
次いで、上記最初のインデックス（Ｌ２）内に設定されたＦＡＲ値で取り出したインデックス（Ｌ２）内のデータとサンプル（Ｄｓ）を照合する（処理Ｓ５２）。
【００８８】
このインデックス（Ｌ２）内での照合によって、サンプル（Ｄｓ）と一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在するか否かを判断する（処理Ｓ５３）。サンプル（Ｄｓ）と一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在する場合は、後述する処理Ｓ５５を実行する。サンプル（Ｄｓ）と一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在しない場合は、後述する処理Ｓ５４を実行する。
【００８９】
処理Ｓ５４では、被登録者の登録者データをインデックス（Ｌ２）に登録し、インデックス（Ｌ２）のインデックスＩＤをデータベースにセットし、登録を完了する。
【００９０】
処理Ｓ５５では、サンプル（Ｄｓ）と一致するテンプレート（Ｄｔ）が存在する場合は、一致したテンプレート（Ｄｔ）の参照するデー夕が、インデックス（Ｌ２）のポインタであるか否かを判断する（処理Ｓ５６）。参照するデー夕が、インデックスのポインタである場合は後述する処理Ｓ５６を実行し、ユーザＩＤである場合は後述する処理Ｓ５７を実行する。
【００９１】
処理Ｓ５６では、インデックスポインタの示すインデックス（Ｌ２）を読み込み、処理Ｓ５２に戻って上記処理を繰り返す。
【００９２】
処理Ｓ５７では、インデックス（Ｌ２）のＦＡＲ値Ｘｍと個人照合時のＦＡＲ値Ｘを比較し、Ｘｍ＞Ｘであるか否かを判断する。Ｘｍ＞Ｘである場合は、後述する処理Ｓ５８を実行し、Ｘｍ＝Ｘである場合は、登録できないため、登録エラーである旨を通知する（処理Ｓ６３）。
【００９３】
処理Ｓ５８では、個人照合時のＦＡＲ値Ｘで再照合する。次いで、照合ＯＫか否かを判断する（処理Ｓ５９）。照合ＯＫの場合は、登録できないため、上記処理Ｓ６３を実行する。照合ＮＧの場合は、既存の登録者と別の人と見なされるので、処理Ｓ６０を実行する。
【００９４】
処理Ｓ６０では、新規にインデックスを作成する。次いで、現在のインデックス（Ｌ２）で照合一致したテンプレート（Ｄｔ）のデータを、処理Ｓ６０で新規に作成したインデックス（Ｌ２）にコピーする（処理Ｓ６１）。次いで、処理Ｓ６０で作成したインデックス（Ｌ２）ヘのポインタを、現在のインデックス（Ｌ２）の照合一致したテンプレート（Ｄｔ）のデータとして設定登録し、現在設定されているユーザＩＤ情報を削除する（処理Ｓ６２）。次いで、処理Ｓ５６に戻って上記処理を繰り返す。
【００９５】
［効果］
以上のように、本実施形態によれば、第４の実施形態で使用したインデックスに対して、動的なデータの投入が可能になる。
【００９６】
［第６の実施形態］
次に、本発明の第６の実施形態について説明する。本実施形態は、第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムに登録されている登録ユーザを削除する方法である。第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムを用い、以下のようにして登録ユーザを削除する。
【００９７】
以下に削除時の動作を示す。削除処理を行う被登録者の、照合用のサンプル・データ（Ｄｓ）とユーザＩＤが渡された時点で、削除処理が以下の流れで実施される。この登録処理を、図８に基づいて説明する。
【００９８】
まず、ユーザＩＤをキーとしてデータベースを検索し、登録してある登録者データを取得する（処理Ｓ７１）。取得した登録者データより、削除する登録者のデータが登録されているインデックスＩＤ（ＬＩＤ）を読込む（処理Ｓ７２）。次いで、インデックス（Ｌ２）内をユーザＩＤで検索し、削除データを取得する（処理Ｓ７３）。そして、インデックス（Ｌ２）内から、テンプレート（Ｄｔ）などの登録者データを削除する（処理Ｓ７４）。
【００９９】
次いで、インデックス（Ｌ２）内のテンプレート（Ｄｔ）数をカウントし、１より大きいか否かを判断する（処理Ｓ７５）。テンプレート（Ｄｔ）数が１より大きい場合は処理Ｓ７６を実行し、テンプレート（Ｄｔ）数が１である場合は処理Ｓ７７を実行する。
【０１００】
処理Ｓ７６では、データベース内の登録者データを削除する。処理Ｓ７７では、インデックス（Ｌ２）に残った登録者データを保存する。次いで、インデックス（Ｌ２）を削除する（処理Ｓ７８）。次いで、削除したインデックス（Ｌ２）の上位インデックス（Ｌ２）ヘ移動し（処理Ｓ７９）、上位インデックス（Ｌ２）に、処理Ｓ７７で保存した登録者データを登録する（処理Ｓ８０）。次いで、処理Ｓ７６へ進み、データベース内の登録者データを削除する。
【０１０１】
［効果］
以上のように、本実施形態によれば、第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムで、照合に使用した構成から、不要になった登録ユーザを動的に削除することが可能になる。
【０１０２】
また、テンプレート（Ｄｔ）の削除を実施する際に、登録者が削除されても、その登録者データがインデックス（Ｌ２）を指し示すためのテンプレート（Ｄｔ）として使用されている限り、削除せずに残すことで、登録ユーザ削除によるインデックス再構成が発生しない。これにより、インデックス再構成による処理の負担を低減することができる。
【０１０３】
［変形例］
（１）上記第１の実施形態では、インデックスで照合一致した場合のユーザＩＤとインデックスヘのポインタの判別において、それぞれのデータフィールドに対するデータの有無で判定しているが、ユーザＩＤとインデックスのポインタを格納するデータ領域を共有して、ユーザＩＤ／インデックスのポインタの判別用のフラグを設けて判定してもよい。この場合も、上記実施形態同様の作用、効果を奏することができる。
【０１０４】
（２）上記各実施形態においては、他者同一性としてＦＡＲ値を利用して、バイオメトリクスのグループ化を行ったが、地紋部分を利用してもよい。即ち、登録者のバイオメトリクス情報のうち、指紋パターン、アイリスパターン、声紋などのような、個人特定に利用可能な特徴点以外に、類似性を見いだせる地紋部分を利用してパターン化を行って、インデックス等を作成してもよい。
【０１０５】
また、指紋パターンやアイリスパターンなどにおいては、特徴点の出現位置が個々人に応じて異なる場合がある。即ち、特徴点の出現位置に、個々人に応じた特徴が現れてくる場合がある。この場合は、特徴点の出現位置を他者同一性として利用することができる。直交座標系で分割した探索範囲について、特徴点の有無を判定することで、登録者データ間の類似性を判定し、インデックス作成に利用することが可能である。
【０１０６】
また、極座標系を利用する場合も、原点からの距離と角度で微分化された探索範囲での、登録者データ間の類似性を判定し、インデックス作成に利用することも可能である。
【０１０７】
（３）上記各実施形態では、バイオメトリクス認証システムを例に説明したが、本発明の登録者絞り込み方法及びバイオメトリクス照合方法は、バイオメトリクス認証システムに限らず、他の目的で、登録者を絞り込んだり、バイオメトリクス照合を行う場合も、適用することができる。
【０１０８】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る登録者絞り込み方法及びバイオメトリクス照合方法並びにバイオメトリクス認証システムでは、多数の登録者を、ＦＡＲ値等の他者同一性によってグループ化して分類したので、バイオメトリクス照合の際の照合回数を低減することができ、照合処理の高速化を図ることができる。
【０１０９】
新しい登録者のデータを容易に、かつ速やかに登録、削除することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの具体的構成を示す構成図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおけるインデックスの作成動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおける登録者データの削除動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの具体的構成を示す構成図である。
【図６】本発明の第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムの動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおけるインデックスの作成動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第４の実施形態に係るバイオメトリクス認証システムにおける登録者データの削除動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
Ｄ：登録者データ
ＩＤ：ユーザＩＤ
Ｄｔ：テンプレート
Ｌ：リーフ
Ｄｔ：テンプレート
Ｘ：ＦＡＲ値
Ｐ：ポインタ
Ｌ１：インデックス

Claims

多数登録された登録者の中からバイオメトリクス照合によって照合対象者を特定するために、多数の登録者の中から照合対象者が含まれる集合に絞り込む登録者絞り込み方法において、
多数の登録者の中から照合対象者が含まれる集合を、他者同一性によって絞り込むことを特徴とする登録者絞り込み方法。
請求項１に記載の登録者絞り込み方法において、
上記他者同一性として、他人許容率の概念を用いたことを特徴とする登録者絞り込み方法。
請求項１に記載の登録者絞り込み方法において、
上記他者同一性として、バイオメトリクス情報のうち類似性を見いだせる地紋部分を用いたことを特徴とする登録者絞り込み方法。
多数登録された登録者の中からバイオメトリクス照合によって照合対象者を特定するバイオメトリクス照合方法において、
多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する分類工程と、この分類工程で分類された、照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を照合する照合工程とを備えたことを特徴とするバイオメトリクス照合方法。
多数登録された登録者の中からバイオメトリクス照合によって対象者を特定するバイオメトリクス照合方法において、
多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する分類工程と、分類された各集合を代表する登録者を他者同一性の範囲の集合に再分類する１又は２以上の追加分類工程と、この追加分類工程で追加分類された、照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を段階的に照合する照合工程とを備えたことを特徴とするバイオメトリクス照合方法。
多数登録された登録者の中からバイオメトリクス照合によって対象者を特定するバイオメトリクス認証システムにおいて、
多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する分類手段と、
この分類手段で分類された集合のうち照合対象者が含まれる他者同一性の範囲の集合を照合する照合手段と
を備えたことを特徴とするバイオメトリクス認証システム。
請求項６に記載のバイオメトリクス認証システムにおいて、
上記分類手段が、多数の登録者を他者同一性の範囲の集合に分類する分類工程と、分類された各集合を代表する登録者を他者同一性の範囲の集合に再分類する１又は２以上の追加分類工程とを備えたことを特徴とするバイオメトリクス認証システム。
請求項６又は７に記載のバイオメトリクス認証システムにおいて、
上記分類手段及び照合手段によって登録者に関するデータの有無を判断し、既存のデータがない場合に登録者に関するデータを登録し、既存のデータがある場合にそのデータを削除するデータ登録・削除手段を備えたことを特徴とするバイオメトリクス認証システム。