JP2005227933A

JP2005227933A - バイオメトリクス照合高速化方法

Info

Publication number: JP2005227933A
Application number: JP2004034536A
Authority: JP
Inventors: Toshio Nakamura; 敏男中村
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 2004-02-12
Filing date: 2004-02-12
Publication date: 2005-08-25

Abstract

【課題】照合処理の高速化を可能とする。
【解決手段】データの登録に際し、バイオメトリクス対象のコード化を行ってデータを生成する。これとともに、当該バイオメトリクス対象の種別を識別する。そして、当該種別と前記生成したデータとを関連づけてデータベースに登録する。データの照合に際し、バイオメトリクス対象から照合用のデータを生成する。これとともに、当該バイオメトリクス対象の種別を認識する。そして、データベースに登録されている登録データのうち、認識された種別と同じ種別の登録データについてのみ、照合用データと照合する。
【選択図】図１

Description

本発明は、アイリス認証等におけるバイオメトリクス照合高速化方法に関するものである。

身体的特徴を用いて個人識別を行うバイオメトリクス認証では、アイリス（光彩）、指紋などが用いられる。
アイリスとは、目の角膜と水晶体との間にあり、中央に瞳孔を持つ円盤状の薄膜であり、固有の特徴を確実に保持している。これにより、精度の高い認証を行える（非特許文献１参照）。

このようなアイリスの特徴はコード化され、アイリスデータとしてデータベースに登録される。
このようなアイリスデータは、例えば、顔画像から目の画像を抽出し（特許文献１参照）、目の画像から抽出して得たアイリスの画像から取得する。また、アイリスデータの取得を目的とした目の撮影専用のハンディカメラによって目の画像を得てアイリスの画像を取得してもよい（非特許文献１参照）。
そして、アイリスに形成されている皺の形状を特徴量としてを抽出し、コード化する。

照合に際しては、照合を受ける者の顔画像あるいは目の画像を撮影して得られたアイリスの画像から同様の特徴量を抽出し、コード化し、データベースに登録されているアイリスデータと照合する。

この場合、１対１照合(Verification)であれば、所定のアイリスデータをデータベースから読み出して照合することになる。

ところが、１対N照合（Identification）の場合は、一致するアイリスデータが発見されるまで、順次照合を繰り返し行うことになる。

特開２０００−３３９４７６号公報「沖テクニカルレビュー１９５ Vol.70 No.30 先端ビジネス特集」沖電気工業株式会社２００３年

しかしながら、上述した従来の技術には、以下の課題があった。
１対N照合では、一致する登録データを発見するまですべての登録データについて照合を続ける必要がある。このため、一致するデータを発見するために以下の式によって求められる平均時間が必要であった。

平均１対N照合時間T＝全登録アイリスデータ数N＊１件の照合時間ｔ／２

従って、全登録アイリスデータ数Nが大きくなれば、それに比例して照合時間が多くかかる。このため、データベースにおける登録数が多くなるほど、照合時間が長くなってしまう。

登録データ数が多くなった場合、システムの性能条件を満たすために処理を高速化すべく、照合処理を実行するプロセッサの並列化や照合処理ソフトウェアの分散化などを行うことも考えられる。

しかしながら、ハードウェアおよびソフトウェアの複雑化により、コストアップを生じるとともにメンテナンスの作業も複雑になってしまった。

本発明は、データの登録に際し、バイオメトリクス対象のコード化を行ってデータを生成するとともに、当該バイオメトリクス対象の種別を識別し、当該種別と前記生成したデータとを関連づけてデータベースに登録し、データの照合に際し、バイオメトリクス対象から照合用のデータを生成するとともに、当該バイオメトリクス対象の種別を認識し、前記データベースに登録されている登録データのうち、認識された種別と同じ種別の登録データについてのみ、前記照合用データと照合することを最も主要な特徴とする。

本発明のバイオメトリクス照合高速化方法は、登録データの種別の一致を判定してから登録データの照合を行うので、種別によって登録データを絞り込むことができ、照合成功に到達できるまでの時間を短縮できるという利点がある。

バイオメトリクス認証における照合処理の高速化という目的を、アイリス認証で、実現した。

図１は、本発明に係る照合高速化の概念図である。
データD1,D2の登録に際し、バイオメトリクス対象である目のアイリス画像のコード化を行ってデータを生成する。これとともに、当該バイオメトリクス対象の種別すなわち右目のアイリスか左目のアイリスかを識別する。これは、顔画像Fにおける目画像の位置、あるいは目画像E1,E2における目頭または目尻の位置によって識別される。

そして、右目のアイリスデータについては、当該種別Rと前記生成したデータとを関連づけてデータD1としてデータベースDBに登録する。また、右目のアイリスデータについては、当該種別Lと前記生成したデータとを関連づけてデータD2としてデータベースDBに登録する。

一方、顔画像Fに表されているような人物を認証すべく、そのアイリスデータを照合するに際しては、登録の際と同様に、バイオメトリクス対象から照合用のデータを生成するとともに、当該バイオメトリクス対象の種別を認識する。

そして、データベースDBに登録されている登録データのうち、認識された種別RまたはLと同じ種別の登録データについてのみ、照合用データD1またはD2と照合する

図２は、本発明に係る認証システムの構成の説明図である。
図示のシステムは、認証サーバ１、登録クライアント２、照合クライアント３を含み、これらはネットワーク４を介して接続されている。

認証サーバ１は、登録照合制御部１１、データ管理部１２、データベース１３、処理部１４、メモリ１５を備えている。
登録照合制御部１１は、登録クライアント２からの登録要求および照合クライアント３からの照合要求を受け付ける。

照合要求は、１対Nの照合すなわちデータベース１３内の複数の登録データとの照合を行うものである。まれには、第１回目の照合で成功すなわち一致となることもあり得る。その場合は、１対１照合と同じことになる。

登録要求は、照合要求に先立って行われ、データ管理部１２によりデータベース１３内に登録データが格納される。尚、１人当たりの登録に当たっては、必ず左右両目のデータを登録している。つまり、片目だけしか登録していなかった場合、照合する目がたまたま目の病気等で照合に使えないと、照合が不可能になる。このような事態を想定してもう片方の目も照合に使えるようにすべく、必ず両目のデータを取っている。また、両目とも照合に使うことで信頼性を向上できる。

データ管理部１２は、データベース１３への登録データの格納およびデータベース１３からメモリ１５への登録データの読み出しを管理する。
データベース１３は、最低限、PIN情報（ユーザID）、登録データおよび種別の組合せを登録人数分格納している。

処理部１４は、１対N照合処理および登録処理を実行する。
メモリ１５は、データベース１３内のデータを一時的に読み出して処理部１４により処理するためのメモリである。メモリ１５においては、左目データは、左目データのブロックに集められ、右目データは、右目データのブロックに集められる。これは、データ管理部１２が登録データの中の右目か左目かを示す種別を認識することにより行える。

登録クライアント２は、認証サーバ１に対して登録要求を行う登録要求部２１を有し、アイリス登録を行うためのアイリス認識装置２２を接続している。

照合クライアント３は、認証サーバ１に対して照合要求を行う照合要求部３１を有し、アイリス照合を行うためのアイリス認識装置２２を接続している。

図３は、本発明に係る登録処理手順を示すフローチャートである。
図示の例は、左右の目の登録をする場合の例である。
まず、右目を撮影し（ステップS31）、撮影が終了したら（ステップS32）、右目の登録データを作成する（ステップS33）。もし、登録データの作成に失敗したならば、再度以上の処理（ステップS31からS33）を行う（ステップS34）。

右目が終了したら（ステップS34）、次に、左目を撮影し（ステップS35）、撮影が終了したら（ステップS36）、左目の登録データを作成する（ステップS37）。もし、登録データの作成に失敗したならば、再度以上の処理（ステップS35からS37）を行う（ステップS38）。

その後、データをメモリ１５からデータベース１３に移し（ステップS39）、登録作業を完了する。

この場合、アイリスデータ以外に、PINなどのユーザ識別情報、および右目左目種別情報を登録する。右目左目の種別の判定には様々な方法が考えられるが、一例として、登録処理を行うオペレータが左右の識別をする方法、利用者自身が判断する方法、装置が自動的に判断する方法が考えられる。

次に、照合処理について説明する。
図４は、本発明に係る照合処理の前処理手順（その１）を示すフローチャートである。
図示の処理では、アイリス照合装置自体が、人間の右目や左目を自動的に判別できることが前提となっている。例えば、顔全体の画像から左右の目の位置を判別することにより、右目と左目の判別を行うことが考えられる。また、目の画像から目頭または目尻の位置を判別することにより、右目と左目の判別を行うことが考えられる。

顔全体の画像から判別する場合、装置は、まず、はじめに右目の位置を特定し、そのアイリスの撮影を行う（ステップS41）。そして、撮影が正常に終了したかどうかを判定し（ステップS42）、正常に終了した場合は、照合用アイリスデータを作成する（ステップS43）。その後、照合用アイリスデータが正常に作成できたかどうかを確認し（ステップS44）、作成できた場合は、登録済みのアイリスデータとの間で１対Nアイリス照合を行う（ステップS49）。

右目の撮影が失敗した場合や右目のアイリスデータの作成が失敗した場合は、左目の位置を特定し、そのアイリスの撮影を行う（ステップS45）。そして、撮影が正常に終了したかどうかを判定し（ステップS46）、正常に終了した場合は、照合用アイリスデータを作成する（ステップS47）。その後、照合用アイリスデータが正常に作成できたかどうかを確認し（ステップS48）、作成できた場合は、登録済みのアイリスデータとの間で１対Nアイリス照合を行う（ステップS49）。

このような照合処理では、ステップS41からS48で作成した照合データが右目のデータか左目のデータかがステップS49の照合処理を開始する以前に判明している。

そこで、照合処理（ステップS49）を開始する際に、照合を行うアイリスデータが右目のデータか左目のデータかを入力情報として与えることができる。
この入力情報は、図５のステップS51で使用される。

図５は、本発明に係る照合処理手順（その１）を示すフローチャートである。
まず、照合データが右目か左目かを判別する（ステップS51）。右目ならば、メモリ１５の右目ブロックに集められている右目用アイリス登録データとの照合処理を行う（ステップS52）。

一方、左目ならば、メモリ１５の左目ブロックに集められている左目用アイリス登録データとの照合処理を行う（ステップS53）。
そして、照合成功か失敗かを判定する（ステップS54からS56）。

図６は、本発明に係る照合処理の前処理手順（その２）を示すフローチャートである。
図４では、画像の撮影前に装置が右目か左目かを判別したが、図６では、画像の撮影後に画像処理を用いて右目か左目かを判別する。

まず、はじめに図１の目画像E1,E2を用いて右目と左目を判定する方法について、その概要を説明する。図１の目画像E1,E2に示すように、人間の目は、目頭、目尻などの特徴や、目全体の形などに左右の種別を示す情報を有している。よって、これらの情報を用いることで、左右の目を判別することが可能である。

そこで、画像撮影を行い（ステップS61）、撮影が成功したら（ステップS62）、左右を判定し（ステップS63）、照合データを作成する（ステップS64）。作成が成功した後（ステップS65）、照合処理を行う（ステップS66）。
このように、目画像から左右を判定することにより、図４と同様に照合処理開始時に右目か左目かの情報を入力することができる。

尚、左右判定は、アイリス照合データ作成後に、アイリス照合データ作成時に生成される諸情報を用いて行うことも考えられる。

図７は、本発明に係る照合処理手順（その２）を示すフローチャートである。
図７では、図５と異なり、画像処理によって左右を判定していることにより、左右判定の誤差が発生していることを想定している。

まず、右目か左目かを入力情報に基づき判定する（ステップS71）。その判定の結果、右目であった場合は、右目のアイリス登録データとの間で１対N照合を行う（ステップS72）。そして、照合に成功したかどうかを判定し（ステップS73）、成功した場合は照合成功となって（ステップS74）、処理を終える。

これに対して、照合失敗した場合は、もう一方の目である左目のアイリス登録データとの間で１対N照合を行う（ステップS75）。そして、照合に成功したかどうかを判定し（ステップS76）、成功した場合は照合成功となって（ステップS74）、処理を終える。失敗した場合は照合失敗となって（ステップS77）、処理を終える。

一方、ステップS71の判定の結果、左目であった場合は、最初に左目のアイリス登録データとの間で１対N照合を行う（ステップS78）。そして、照合に成功したかどうかを判定し（ステップS79）、成功した場合は照合成功となって（ステップS80）、処理を終える。

これに対して、照合失敗した場合は、もう一方の目である右目のアイリス登録データとの間で１対N照合を行う（ステップS81）。そして、照合に成功したかどうかを判定し（ステップS82）、成功した場合は照合成功となって（ステップS80）、処理を終える。失敗した場合は照合失敗となって（ステップS83）、処理を終える。

（実施例１の効果）
以上詳述したように、上述した実施例によれば、アイリス認証における１対N照合の際に、予めアイリス登録データを右目用と左目用に分けるとともに、１対N照合依頼時に右目と左目の種別情報を入力情報として与えることにより、通常の１対N照合に比べて２倍の性能向上が期待できる。

すなわち、全登録アイリスデータNの中に右目データと左目データとが同じ数存在するとすると、１件の照合時間をｔとして、１対N照合処理に要する平均時間Tは、以下の通りとなる。
T＝（N／２）＊ｔ／２＝N＊ｔ／４

図８は、本発明に係る照合高速化の他の例の概念図である。
図示の例では、バイオメトリクス対象として手の指紋を用いている。例えば、右手の親指、人差し指、中指の指紋について登録データを作成する場合、右手の手画像Hから指画像F1，F2，F3を抽出する際に、例えば、隣に存在する指の輪郭から親指、人差し指、中指の種別Rt,Rf,Rmを認識し、指紋登録データD11,D12,D13のそれぞれと関連づけてデータベースを作成する。そして、照合の際に、同様の種別を認識し、種別の一致した登録データとの照合を優先的に行う。これにより、種別を登録しない場合に比べて平均３倍の高速化が図れる。

また、他の例として、バイオメトリクス対象として手形を用いることもできる。この場合、アイリスと同様に種別は左右の２種類となる。左右の区別は手の輪郭形状から比較的容易に認識される。

また、１対N照合に限らず、１対１照合においても、本発明はその効果を発揮できる。１件の１対１照合を終了した時点で、その結果が照合成功である確率は、種別によって照合の対象を絞り込んでいるので、実施例１では２倍となり、実施例２では、３倍となる。

本発明に係る照合高速化の概念図である。本発明に係る認証システムの構成の説明図である。本発明に係る登録処理手順を示すフローチャートである。本発明に係る照合処理の前処理手順（その１）を示すフローチャートである。本発明に係る照合処理手順（その１）を示すフローチャートである。本発明に係る照合処理の前処理手順（その２）を示すフローチャートである。本発明に係る照合処理手順（その２）を示すフローチャートである。本発明に係る照合高速化の他の例の概念図である。

符号の説明

１認証サーバ
２登録クライアント
３照合クライアント
４ネットワーク

Claims

データの登録に際し、バイオメトリクス対象のコード化を行ってデータを生成するとともに、
当該バイオメトリクス対象の種別を識別し、
当該種別と前記生成したデータとを関連づけてデータベースに登録し、
データの照合に際し、バイオメトリクス対象から照合用のデータを生成するとともに、
当該バイオメトリクス対象の種別を認識し、
前記データベースに登録されている登録データのうち、認識された種別と同じ種別の登録データについてのみ、前記照合用データと照合することを特徴とするバイオメトリクス照合高速化方法。
前記バイオメトリクス対象は目のアイリスであり、前記種別は右目か左目かの別であることを特徴とする請求項１記載のバイオメトリクス照合高速化方法。
前記登録データを前記種別ごとに集めて前記データベースに格納することを特徴とする請求項１記載のバイオメトリクス照合高速化方法。
前記データベースに登録されている登録データのうち、ある種別の登録データとの照合に失敗した場合、別の種別の登録データとの照合を行うことを特徴とする請求項１記載のバイオメトリクス照合高速化方法。
前記バイオメトリクス対象は指紋であり、前記種別は右手か左手かの別であることを特徴とする請求項１記載のバイオメトリクス照合高速化方法。
前記バイオメトリクス対象は指紋であり、前記種別は右手か左手のどの指であるかの別であることを特徴とする請求項１記載のバイオメトリクス照合高速化方法。