JP2006277415A - 登録方法および装置ならびに認証方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 身体的特徴の異なる利用者に適合する指紋認証システムの設計は困難である。
【解決手段】 入力部１０は、利用者の指紋画像を受けつける。事前抽出分類部４０は、指紋画像から事前抽出データを生成し、これを利用して、入力された指紋画像を複数のグループのいずれかに分類する。特徴抽出部４２は、複数のグループのそれぞれに対して規定された処理方法に基づいて、指紋画像から指紋特徴データを抽出する。特徴データ照合処理部２４は、複数のグループのそれぞれに対して規定された処理方法に基づいて、指紋特徴データを指紋認証データベース３０に登録された指紋認証用データ３２と照合する。統合認証部６０は、照合結果に基づいて、受けつけた指紋画像の利用者を認証する。
【選択図】図４

Description

本発明は、登録技術および認証技術に関し、特に生体情報を用いて本人認証を行う登録技術および認証技術に関する。

指紋、掌紋、顔、虹彩（アイリス）、声紋などの生体情報を認証対象とするバイオメトリクス認証においては、認証データの登録時および認証時における特徴抽出処理のパラメータなどを典型的な生体情報に合わせてチューニングし、パラメータなどを固定して用いている。例えば、指紋認証では、画像処理時の画像解像度や指紋の特徴抽出手法における各種パラメータを典型的な指紋、例えば大人の指紋に合わせて最適化して、しきい値や定数などを決めている。指紋認証では、このようにして最適化された設定値を指紋の登録時および認証時に用いて画像処理や特徴抽出を行い、一定の認証精度を保証している。

仮に、登録時と認証時で設定値や条件などを変更して特徴抽出処理を行うと、認証しきい値を同じとすれば、本人拒否率、すなわち本人を本人として認識しない確率が悪化してしまう。一方、本人拒否率を低くするには、認証しきい値を緩く設定すればよいが、その場合、他人許容率、すなわち他人を誤って本人として認識する確率が悪化することになる。

顔認識処理における認識率を改善すべく、顔認識が行われる場面に対応した複数の属性別の画像データベースに顔画像を登録しておき、これら画像データベースの中から顔認識する場面に最も適する属性の画像データベースを選択して、顔画像に基づく人物同定をする技術が知られている（特許文献１参照）。これによって、参照される画像が絞り込まれるので、認識率の向上が図れるとしている。
特開２００４−１２７２８５号公報

指紋認証システムでは、典型的な利用者に合わせて画像処理の解像度や特徴点抽出のフィルタがチューニングされているため、典型的な指紋から逸脱した指紋をもつ人、例えば、指が小さく指紋の皺が細かい人や肌が荒れている人などは指紋認証ができない場合があった。そのような指紋認証ができない利用者にはパスワード認証などの代替手段を提供して認証システムを運用しているのが現状であるが、こうした対応はセキュリティを高めるためにバイオメトリクス認証を導入した趣旨からすれば、逆行するものである。指紋認証に限らず、虹彩認証や顔認証などにおいても、認証対象に処理パラメータの調整が必要となる個体差があり、典型的な生体情報を前提とした認証システムには適合しない利用者が存在することは避けられず、認証システムの運用に不都合が生じる。

本発明はこうした状況に鑑みてなされたもので、その目的は、身体的特徴の違いから一般的な認証システムには不適合な利用者に対しても適用可能な認証技術を提供することにある。

本発明のある態様の登録装置は、登録対象の生体情報を入力する入力部と、生体情報から所定の特徴抽出方法にしたがって第１の特徴データを抽出する事前抽出部と、第１の特徴データを利用して生体情報を複数のグループのいずれかに分類するための分類データを決定する分類部と、複数のグループにそれぞれ対応した特徴抽出方法で生体情報から第２の特徴データを抽出する特徴抽出部と、第１の特徴データ、第２の特徴データ、分類データを関連付けて参照生体情報として登録する登録部と、を備える。

この態様によれば、入力された生体情報から抽出された第１の特徴データと第２の特徴データとを関連付けて参照生体情報として登録するので、認証の精度を高めることができる。また、分類データをインデックスとして利用することで、登録部からの参照生体情報の検索が容易になる。

分類部は、入力された生体情報から第２の特徴データを抽出する対象となる領域として分類データを規定してもよい。これによって、第２の特徴データを抽出する対象領域の特性に応じた特徴抽出方法を使用することができる。

入力部で入力すべき生体情報は指紋情報であり、事前抽出部は、指紋情報から指紋の隆線方向を抽出する隆線方向抽出部をさらに備え、この隆線方向を統計処理して得られるデータを第１の特徴データとして出力してもよい。これによって、第１の特徴データを利用した生体認証を実行することができる。

本発明の別の態様は、認証装置である。この装置は、登録対象の生体情報を入力する入力部と、生体情報から所定の特徴抽出方法にしたがって第１の特徴データを抽出する事前抽出部と、第１の特徴データを利用して生体情報を複数のグループのいずれかに分類するための分類データを決定する分類部と、複数のグループにそれぞれ対応した特徴抽出方法で生体情報から第２の特徴データを抽出する特徴抽出部と、認証の際に参照すべき参照生体情報が分類データをインデックスとして予め登録されており、複数のグループにそれぞれ対応した照合方法で第２の特徴データと参照生体情報とを照合する照合処理部と、照合結果に基づいて生体情報を認証する認証部と、を備える。

この態様によれば、分類データにより分類された複数のグループそれぞれに対応した照合方法を使用して第２の特徴データと参照生体情報とを照合するので、照合の精度を高めることができる。

第１の特徴データと参照生体情報に含まれる第１の特徴データとを照合する事前抽出データ照合部をさらに備えてもよく、認証部は、照合処理部における照合結果と、事前抽出データ照合部における照合結果とをともに参照して、入力された生体情報を認証するか否かを判定してもよい。これによれば、第１の特徴データを使用した照合の結果と、第２の特徴データを使用した照合の結果の両方を参照して認証を行うので、誤認証されることが少なくなる。

認証部は、照合処理部における照合結果と事前抽出データ照合部における照合結果に対して分類データを用いて重み付けをした結果に基づいて、前記判定を実行してもよい。これによれば、分類データにより重み付けをすることで、第１の特徴データと第２の特徴データそれぞれの特徴抽出処理の特性を考慮した認証結果を得ることができる。

本発明のさらに別の態様は、登録方法である。この方法は、入力された生体情報から抽出された第１の特徴データにしたがって、生体情報を複数のグループのいずれかに分類する分類データを決定するステップと、複数のグループにそれぞれ対応した特徴抽出方法で生体情報から第２の特徴データを抽出するステップと、第１の特徴データ、第２の特徴データ、分類データを関連付けて参照生体情報として登録するステップと、を含む。

本発明のさらに別の態様は、認証方法である。この方法は、入力された生体情報から抽出された第１の特徴データにしたがって、生体情報を複数のグループのいずれかに分類するステップと、複数のグループにそれぞれ対応した特徴抽出方法で生体情報から第２の特徴データを抽出するステップと、予め登録されている参照生体情報と第２の特徴データとを、前記複数のグループにそれぞれ対応した照合方法で照合するステップと、照合結果に基づいて生体情報を認証するステップと、を含む。

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、入力された生体情報から抽出した第１の特徴データを利用して分類データを生成し、この分類データを利用して登録、認証を行うので、認証の精度を向上させることができる。

本発明を具体的に説明する前に、概要を述べる。本発明の一実施形態は、利用者の指紋を予め登録する指紋登録装置に関する。指紋登録装置は、利用者の指紋画像を受けつけ、指紋画像から特徴を抽出する。このとき抽出される特徴を「事前抽出データ」と呼ぶ。事前抽出データに基づいて指紋画像を２つのグループに分類するための分類データを決定する。分類されたグループに対応した画像処理方法が予め規定されており、受けつけた指紋画像は、分類されたグループに対応した画像処理方法によって画像処理され、再び特徴が抽出される。このとき抽出される特徴を「指紋特徴データ」と呼ぶ。そして、指紋特徴データ、分類データ、事前抽出データが、後の認証の際に参照される指紋認証用データとして登録される。

本発明の別の実施形態は、利用者の指紋を認証する指紋認証装置に関する。指紋認証装置は、利用者の指紋画像を受けつけ、指紋登録装置と同様に事前抽出データを抽出し、事前抽出データに基づいて指紋画像を２つのグループに分類する。分類されたグループに対応した画像処理方法によって、当該指紋画像を画像処理して指紋特徴データを抽出する。指紋特徴データは、予め登録した指紋認証用データと照合されることによって、利用者の指紋の認証がなされる。

図１は、本発明の一実施形態に係る指紋登録装置１００の構成を示す。指紋登録装置１００は、入力部１０、事前抽出分類部４０、切替制御部１２、スイッチ１４ａ、スイッチ１４ｂ、特徴抽出部４２、認証用データ作成部１８、認証用データ登録部２０、登録結果表示部２２を含む。また、特徴抽出部４２は、それぞれ異なるアルゴリズムで特徴抽出を行う第１特徴抽出処理部１６ａ、第２特徴抽出処理部１６ｂを含む。

入力部１０は、登録対象の生体情報として、利用者の指紋の情報を受けつける。指紋の情報は、例えば、スキャナ等によってデジタル化された指紋画像である。事前抽出分類部４０は、指紋画像から特徴を抽出する。このとき抽出される特徴を事前抽出データ３８という。次に、事前抽出分類部４０は、事前抽出データを利用して、受けつけた指紋画像を個体差に応じて規定した複数のグループのいずれかに分類するための分類データを出力する。本実施形態では、入力部１０に入力された指紋画像のうち、特徴抽出部４２で特徴抽出の対象となる画像領域の大きさが分類データとして出力される。分類データは、画像領域の幅を表す「３０ライン」や「１０ライン」のようなデータである。その他にも、指紋の隆線の間隔や、指紋画像全体の大きさを分類データとしてもよい。事前抽出分類部４０における処理の詳細は、図２を参照して後述する。

切替制御部１２は、事前抽出分類部４０から受け取った分類データにしたがって、スイッチ１４ａ、１４ｂを制御して、特徴抽出部４２に設けられた第１特徴抽出処理部１６ａと第２特徴抽出処理部１６ｂのいずれかを選択する。上述した例にしたがった場合、分類データが「３０ライン」の場合には、広い画像領域からの特徴抽出に適した特徴抽出処理Ａを実行する第１特徴抽出処理部１６ａ側に切り替える。分類データが「１０ライン」の場合には、狭い画像領域からの特徴抽出に適した特徴抽出処理Ｂを実行する第２特徴抽出処理部１６ｂ側に切り替える。

第１特徴抽出処理部１６ａ、第２特徴抽出処理部１６ｂは、分類データにより定まるグループのそれぞれに対して規定した特徴の抽出方法に基づいて、特徴点などの指紋特徴データを抽出する。第１特徴抽出処理部１６ａと第２特徴抽出処理部１６ｂの特徴抽出方法は、指紋画像から指紋特徴データを抽出するためのアルゴリズム自体が異なっていてもよいし、アルゴリズムは同一で、抽出の際のパラメータが異なっているのでもよい。なお、これら特徴抽出方法は、事前抽出分類部４０における事前抽出データの特徴抽出方法とは異なっていることが好ましい。

認証用データ作成部１８は、特徴抽出部４２により抽出された指紋特徴データと、切替制御部１２により与えられた分類データ３６と、事前抽出分類部４０より与えられた事前抽出データ３８とを所定のフォーマットで格納した指紋認証用データ３２を作成する。認証用データ登録部２０は、分類データで分けられるグループのそれぞれを単位にして、指紋認証用データ３２を指紋認証データベース３０に登録する。すなわち、指紋認証データベース３０の中で分類データ「３０ライン」のグループＡに対応した領域には、グループＡに対応した指紋認証用データ３２を登録し、指紋認証データベース３０の中で分類データ「１０ライン」のグループＢに対応した領域には、グループＢに対応した指紋認証用データ３２を登録する。このように、分類データを指紋認証データベース３０における指紋認証用データ３２のインデックス情報として活用することで、指紋認証用データ３２の検索が容易になる。なお、分類データで分けられるグループＡ、Ｂそれぞれに対応する指紋認証用データ３２が格納される領域は、物理的に分離されていてもよく、論理的に分離されていてもよい。

別の実施例では、分類データ３６は指紋認証用データ３２に含まれなくてもよい。この場合、認証用データ作成部１８は、指紋特徴データ３４と事前抽出データ３８を関連付けて指紋認証用データ３２を作成し、認証用データ登録部２０は、分類データ３６を参照して、分類データで分けられるグループ毎に、指紋認証データベース３０内のそれぞれ別の領域に指紋認証用データ３２を格納する。

このように、指紋認証データベース３０は、分類データにしたがって２つのグループに分けて指紋認証用データを記録しているため、指紋認証時の照合対象が半減し、検索が高速化するとともに、照合対象が限定されることより認証の精度が向上する。

登録結果表示部２２は利用者に指紋登録が完了したことをディスプレイなどに表示する。また、登録結果表示部２２は、指紋画像が不明瞭などの理由で、指紋の特徴抽出が十分にできず、登録できない場合には、再度の指紋画像の入力を促すメッセージを表示する。さらに、登録結果表示部２２は事前抽出分類部４０から出力された分類データを利用者に提示してもよい。なお、登録結果表示部２２は、このようなメッセージまたは分類データをディスプレイ等に表示するだけでなく、図示しないネットワークを介してＰＣ（パーソナルコンピュータ）等に表示内容を通知してもよい。

これらの構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

図２は、事前抽出分類部４０の詳細な構成を示す。事前抽出分類部４０は、ブロック指定部５０、隆線方向抽出部５２、隆線方向特徴算出部５４、分類データ出力部５６を含む。ブロック指定部５０は、受けつけた指紋画像において、指紋画像の存在するブロックを抜き出す。例えば、指紋画像の中心部分を抽出する。指紋画像の中心を抽出するために、指紋画像を小さなサイズの領域に分割し、それぞれの領域に含まれた指紋画像の画素値の平均値を計算する。平均した画素値を比較して、画素値の大きい領域を指紋画像の中心とする。さらに、指紋画像の中心とされた領域を中心に、所定の広さを有する領域をブロックとして指定する。

隆線方向抽出部５２は、ブロック指定部５０で指定されたブロック内における指紋の隆線方向を導出する。隆線方向は、例えば隆線の接線方向であってもよい。抽出された隆線方向のデータは、所定の統計処理を施されて事前抽出データとして、認証用データ作成部１８に出力される。

図３は、事前抽出データの一例を示す。指紋画像上の水平方向に沿ったライン状のブロックについて、そのブロック内の隆線の方向を特徴づけるベクトルを求め、その成分を算出する。そして、その成分の分布に応じて得点化され、それをブロック内のすべての隆線について加算することによって、当該ライン状ブロックについての特徴量が得られる。これを指紋画像全体について実行した結果のヒストグラムが、事前抽出データとされる。

隆線方向特徴算出部５４は、隆線方向抽出部５２で抽出された隆線方向のうち、特徴的な部分を算出する。例えば、事前抽出データのヒストグラムにおけるピーク位置を特徴的な部分とする。分類データ出力部５６は、抽出された特徴的な部分に基づいて、特徴抽出部４２における特徴抽出処理を切り替えるための分類データを決定する。分類データは、指紋画像から特徴データを抽出する際に使用すべきウインドウのサイズとして規定されている。例えば、事前抽出データのヒストグラムのピーク位置を中心として、ピーク位置の両側３０ラインを特徴抽出部４２における処理対象とするか、ピーク位置の両側１０ラインを特徴抽出部４２における処理対象とする、というように規定される。このときの「３０ライン」「１０ライン」が、分類データである。分類データを３０ライン、１０ラインのいずれに決定するかは、指紋画像の隆線方向、隆線本数、隆線間隔に基づいて決定してもよいし、事前抽出データのヒストグラムのピーク値が所定のしきい値より大きいか否かに応じて決定してもよい。ヒストグラムのピーク値が大きい場合には、そのピーク値付近に十分な特徴が含まれていると考えられるので、分類データを「１０ライン」として、後の特徴抽出部４２における特徴抽出の領域を狭くしてもよい。逆に、ピーク値が小さい場合には、ピーク値付近にあまり特徴が含まれていないと考えられるので、分類データを「３０ライン」として、後の特徴抽出部４２における特徴抽出の領域を広めにとることが好ましい。なお、分類データとしてこれ以外のものを規定してもよい。例えば、事前抽出データのヒストグラムのピーク位置が指紋画像内の上側にあるか下側にあるかに応じて、分類データを「上半分の領域」「下半分の領域」のように規定してもよい。または、有効に入力された指紋画像の幅が所定値以上か所定値未満かに応じて、分類データとして「指紋画像の一部」「指紋画像の全体」のように規定してもよい。

入力部１０で受けつけた指紋画像は、分類データにしたがってグループＡかグループＢのいずれかに分類される。上記の例では、分類データ「３０ライン」に対応するのがグループＡであり、「１０ライン」に対応するのがグループＢである。

図４は、本発明の別の実施形態に係る指紋認証装置２００の構成を示す。指紋認証装置２００は、入力部１０、事前抽出分類部４０、切替制御部１２、スイッチ１４ａ、スイッチ１４ｂ、スイッチ１５ａ、スイッチ１５ｂ、特徴抽出部４２、特徴データ照合処理部２４、事前抽出データ照合部５８、統合認証部６０、認証結果表示部２６を含む。特徴抽出部４２は、第１特徴抽出処理部１６ａ、第２特徴抽出処理部１６ｂを含み、特徴データ照合処理部２４は、第１照合処理部４６ａ、第２照合処理部４６ｂを含む。

これらの機能ブロックもハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現することができる。指紋認証装置２００は、利用者から指紋画像の入力を受けて、利用者の指紋認証を行う。指紋認証装置２００の構成のうち、入力部１０、事前抽出分類部４０、切替制御部１２、スイッチ１４ａ、１４ｂ、および特徴抽出部４２については、図１の指紋登録装置１００の同符号の構成と同じであるので、ここでは説明を省略する。

切替制御部１２は、事前抽出分類部４０から受け取る分類データに応じて定まるグループにしたがって、スイッチ１５ａ、１５ｂを制御して、特徴データ照合処理部２４に設けられた第１照合処理部４６ａと第２照合処理部４６ｂのいずれかを選択する。上述した例にしたがった場合、分類データが「３０ライン」の場合には、広い画像領域から抽出された特徴データの照合に適した照合処理Ａを実行する第１照合処理部４６ａ側に切り替え、分類データが「１０ライン」の場合には、狭い画像領域から抽出された特徴データの照合に適した照合処理Ｂを実行する第２照合処理部４６ｂ側に切り替える。

第１照合処理部４６ａ、第２照合処理部４６ｂは、特徴抽出部４２から出力される指紋特徴データを、指紋認証データベース３０に登録された指紋認証用データ３２と照合して、それらデータの類似度を算出する。指紋特徴データがグループＡに属する場合、第１照合処理部４６ａは、指紋認証データベース３０のうちでグループＡに対応して登録された指紋認証用データ３２と照合を行う。指紋特徴データがグループＢに属する場合、第２照合処理部４６ｂは、指紋認証データベース３０のうちでグループＢに対応して登録された指紋認証用データ３２と照合を行う。

照合は、例えば、認証対象の指紋特徴データと指紋認証用データとのパターンマッチングにより行われる。パターンマッチングは、認証対象の指紋特徴データと指紋認証用データとの差分を検出することにより行うことができる。この差分を任意の既知の方法で得点化して、類似度を算出する。

事前抽出データ照合部５８は、事前抽出分類部４０から得られる事前抽出データを、指紋認証データベースに登録された指紋認証用データ３２と照合して、それらデータの類似度を算出する。この方法は、特徴データ照合処理部２４と同様であってよい。

統合認証部６０は、特徴データ照合処理部２４において算出された類似度と、事前抽出データ照合部５８において算出された類似度とをともに参照して、入力された指紋画像の利用者を認証する。このとき、統合認証部６０は、当該指紋画像について切替制御部１２から出力された分類データによる重み付けを類似度に対して実行して、認証スコアを算出することが好ましい。

この重み付けの一例は、次のように行う。分類データが「３０ライン」「１０ライン」の２種類であるとする。特徴抽出部４２における特徴抽出処理が「３０ライン」の分類データに対応するときは、統合認証部６０は、特徴データ照合処理部２４において算出された類似度の比重を、事前抽出データ照合部５８において算出された類似度よりも低く設定する。特徴抽出部４２における特徴抽出処理が「１０ライン」の分類データに対応するときは、統合認証部６０は、特徴データ照合処理部２４において算出された類似度と、事前抽出データ照合部５８において算出された類似度との割合を等しく設定する。

この重み付けは、以下のような理由に基づいて行われる。すなわち、特徴抽出部４２における特徴抽出の対象となる領域が、指紋画像の上下端に設定されたときを考えると、「３０ライン」で領域を設定した場合には指紋画像からその領域がはみ出してしまい、特徴を十分に抽出できないことが起こる。こういうときに、統合認証部６０において、特徴データ照合処理部２４からの類似度の寄与分を大きくすると、誤認証が起きる可能性がある。したがって、特徴抽出部４２における特徴抽出処理が「３０ライン」の分類データに対応するときは、特徴データ照合処理部２４において算出された類似度の比重を小さくするのである。

逆に、事前抽出分類部４０における事前抽出データの特徴抽出の精度が低いことが予め想定されるときは、特徴データ照合処理部２４において算出された類似度の比重を、事前抽出データ照合部５８において算出された類似度よりも高く設定することもできる。

なお、統合認証部６０における類似度の重み付けは、上記に限定されるわけではなく、事前抽出分類部４０および特徴抽出部４２における特徴抽出のアルゴリズムに応じて、認証の精度が最適になるように実験的に決めることができる。

上記のようにして算出された認証スコアにしたがって、統合認証部６０は指紋認証の判定をする。
認証結果表示部２６は、統合認証部６０において登録利用者の指紋であると判定された場合、認証が成功した旨を利用者に対して表示し、いずれの登録利用者の指紋とも一致しない場合、認証結果表示部２６は、認証が失敗した旨を表示する。図５（ａ）、（ｂ）は、認証結果表示部２６での表示内容を示す。図５（ａ）は、認証に成功した場合の表示内容を示し、図５（ｂ）は、認証に失敗した場合の表示内容を示す。なお、認証結果表示部２６は、このようなメッセージをディスプレイ等に表示するだけでなく、図示しないネットワークを介してＰＣ（パーソナルコンピュータ）等に表示内容を通知してもよい。

図６は、本発明の別の実施形態に係る認証システムの構成を示す。認証システムは、図１の指紋登録装置１００と図４の指紋認証装置２００が指紋認証データベース３０を共有してアクセスする構成である。

登録時において、ある利用者が指紋画像を指紋登録装置１００に入力すると、指紋登録装置１００は、入力された指紋画像について事前抽出データと特徴データを生成して、それらを含んだ指紋認証用データ３２を作成し、指紋認証データベース３０に登録する。

認証時において、利用者が指紋画像を指紋認証装置２００に入力すると、指紋認証装置２００は、入力された指紋画像について事前抽出データと特徴データを生成して、指紋認証データベース３０内の登録利用者の指紋認証用データ３２と照合し、認証の成否を表示する。

以上の構成による認証システムによる指紋登録手順と指紋認証手順を説明する。図７は、指紋登録装置１００による指紋登録手順を示すフローチャートである。指紋登録装置１００の入力部１０に利用者から指紋画像が入力される（Ｓ１０）。事前抽出分類部４０は、入力された指紋画像から事前抽出データを生成し（Ｓ１２）、事前抽出データに基づいて分類データを作成する（Ｓ１４）。切替制御部１２は、分類データにしたがって指紋画像をグループＡまたはグループＢに分類する（Ｓ１６）。指紋画像がグループＡに分類された場合（Ｓ１６のＡ）、特徴抽出部４２は、指紋画像に対して特徴抽出処理Ａを行い（Ｓ１８）、認証用データ作成部１８は、抽出された指紋特徴データと事前抽出データを含む指紋認証用データ３２を作成し（Ｓ２０）、認証用データ登録部２０が指紋認証用データ３２を指紋認証データベース３０のグループＡに対応する領域に登録する（Ｓ２２）。登録結果表示部２２は、グループＡに分類されたことを利用者に通知する（Ｓ２４）。グループＡに分類されたことを利用者に通知しないようにしてもよい。こうすることで、他人に分類情報が漏れることを防止でき、セキュリティを向上させることができる。

指紋画像がグループＢに分類された場合（Ｓ１６のＢ）、特徴抽出部４２は、指紋画像に対して特徴抽出処理Ｂを行い（Ｓ２６）、認証用データ作成部１８は、抽出された指紋特徴データと事前抽出データを含む指紋認証用データ３２を作成し（Ｓ２８）、認証用データ登録部２０が指紋認証用データ３２を指紋認証データベース３０のグループＢに対応する領域に登録する（Ｓ３０）。登録結果表示部２２は、グループＢに分類されたことを利用者に通知する（Ｓ３２）。グループＢに分類されたことを利用者に通知しないようにしてもよい。こうすることで、他人に分類情報が漏れることを防止でき、セキュリティを向上させることができる。

図８は、指紋認証装置２００による指紋認証手順を示すフローチャートである。指紋認証装置２００の入力部１０に利用者から指紋画像が入力される（Ｓ４０）。事前抽出分類部４０は、入力された指紋画像から事前抽出データを生成し（Ｓ４２）、事前抽出データに基づいて分類データを作成する（Ｓ４４）。切替制御部１２は、分類データにしたがって指紋画像をグループＡまたはグループＢに分類する（Ｓ４６）。指紋画像がグループＡに分類された場合（Ｓ４６のＡ）、特徴抽出部４２は、指紋画像に対して特徴抽出処理Ａを行い（Ｓ４８）、特徴データ照合処理部２４は、指紋認証データベース３０のグループＡに対応する領域から指紋認証用データ３２を検索し（Ｓ５０）、指紋特徴データを指紋認証用データ３２と照合する（Ｓ５２）。指紋画像がグループＢに分類された場合（Ｓ４６のＢ）、特徴抽出部４２は、指紋画像に対して特徴抽出処理Ｂを行い（Ｓ５４）、特徴データ照合処理部２４は、指紋認証データベース３０のグループＢに対応する領域から指紋認証用データ３２を検索し（Ｓ５６）、指紋特徴データを指紋認証用データ３２と照合する（Ｓ５８）。

続いて、事前抽出データ照合部５８は、事前抽出データを指紋認証用データ３２と照合する（Ｓ６０）。統合認証部６０は、特徴データ照合処理部２４における照合の結果と、事前抽出データ照合部５８における照合の結果をともに参照して、認証スコアを算出する（Ｓ６２）。そして、統合認証部６０は、算出した認証スコアと、予め設定された認証を成功させるか否かを決定するためのしきい値とを比較し、認証スコアがしきい値以上の場合（Ｓ６４のＹ）、認証対象の指紋画像と、指紋認証用データとの照合が成功したとみなして、その指紋画像の利用者を認証する（Ｓ６６）。逆に、認証スコアがしきい値未満の場合には（Ｓ６４のＮ）、その利用者を認証しない（Ｓ６８）。以上の処理は、指紋認証用データが複数登録されている場合、それぞれの指紋認証用データと指紋画像との間で行う。

以上説明したように、本発明の実施形態によれば、入力した指紋画像を複数のグループのいずれかに属するように自動的に分類しつつ、それぞれのグループに適した特徴の抽出方法で指紋特徴データを抽出するので、利用者の利便性を向上しつつ、高い精度で指紋特徴データを抽出できる。また、指紋認証データベースを分類データ毎に論理的もしくは物理的に区分けすることで、検索効率と認証精度の向上を図ることができる。

また、特徴データ照合処理部における指紋照合アルゴリズムも、事前抽出分類部４０から出力される分類データに応じて切り替えるようにしたので、分類に合った適切な方法で照合が実行されるようになり、認証精度が向上する。また、統合認証部において、事前抽出データを使用した第２の照合処理の結果と、指紋特徴データを使用した第１の照合処理の結果とをともに参照して認証の判定をするので、認証精度が向上する。さらに、分類データを用いて第１、第２の照合処理の結果に重み付けして認証スコアを算出することで、いずれかの照合処理の認証判定に及ぼす影響を調節できるので、偏った判定がされにくくなり、認証精度が向上する。

以上、本発明をいくつかの実施形態をもとに説明した。これら実施形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

そのような変形例として、上記では、指紋認証を例にあげて認証システムを説明したが、本発明は、掌紋、顔、虹彩、網膜、静脈、声紋その他の生体情報による認証にも適用できる。例えば、掌紋認証の場合、大人と子ども、性別、指の太さなどにより大まかに分類し、解像度などを分類データに合わせて最適化することができる。虹彩認証の場合、目の色の違いによって大別し、画像処理方法を切り替えることができる。声紋認証の場合、声の高低、性別、大人と子ども、年齢層などにより分類し、音声認識のパラメータなどを分類データ毎に調整することができる。

実施形態は、指紋登録装置１００と指紋認証装置２００を別構成としたが、指紋認証装置２００に指紋登録装置１００の機能構成を含めて、一体化してもよい。その場合、入力部１０、切替制御部１２、スイッチ１４ａ、１４ｂ、事前抽出分類部４０、特徴抽出部４２などの構成は共通化することができるため、認証システムの構成を簡略化できる。

実施形態では、分類データにしたがって選択される特徴抽出部４２における特徴抽出アルゴリズムとして、特徴抽出処理Ａと特徴抽出処理Ｂの２つの処理を規定している。しかしながら、３つ以上の特徴抽出処理を規定してもよい。例えば、指紋特徴データを抽出するウインドウの幅に応じて複数の分類データを規定し、特徴抽出部４２においてそれぞれに応じた特徴抽出処理を実行するようにしてもよい。この変形例によれば、指紋画像により適した特徴抽出処理を実行できる。同様に、特徴データ照合処理部における照合処理も、分類データの数に応じて３つ以上の照合処理を規定してもよい。この変形例によれば、指紋画像により適した照合処理を実行できるため、認証精度の向上につながる。

本発明の一実施形態に係る指紋登録装置の構成を示す図である。 図１の事前抽出分類部の構成を示す図である。 事前抽出データと特徴データの取得方法の一例を示す図である。 本発明の別の実施形態に係る指紋認証装置の構成を示す図である。 図５（ａ）、（ｂ）は、図４の認証結果表示部での表示内容を示す図である。 本発明の別の実施形態に係る認証システムの構成を示す図である。 図１の指紋登録装置による指紋登録手順を示すフローチャートである。 図４の指紋認証装置による指紋認証手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ 入力部、 １２ 切替制御部、 １６ａ 第１特徴抽出処理部、 １６ｂ 第２特徴抽出処理部、 １８ 認証用データ作成部、 ２０ 認証用データ登録部、 ２２ 登録結果表示部、 ２４ 特徴データ照合処理部、 ２６ 認証結果表示部、 ３０ 指紋認証データベース、 ４０ 事前抽出分類部、 ４２ 特徴抽出部、 ４６ａ 第１照合処理部、 ４６ｂ 第２照合処理部、 ５８ 事前抽出データ照合部、 ６０ 統合認証部。

Claims (10)

1. 登録対象の生体情報を入力する入力部と、
   生体情報から所定の特徴抽出方法にしたがって第１の特徴データを抽出する事前抽出部と、
   前記第１の特徴データを利用して前記生体情報を複数のグループのいずれかに分類するための分類データを決定する分類部と、
   前記複数のグループにそれぞれ対応した特徴抽出方法で前記生体情報から第２の特徴データを抽出する特徴抽出部と、
   第１の特徴データ、第２の特徴データ、分類データを関連付けて参照生体情報として登録する登録部と、
   を備えることを特徴とする登録装置。
2. 前記分類部は、入力された生体情報から第２の特徴データを抽出する対象となる領域として前記分類データを規定することを特徴とする請求項１に記載の登録装置。
3. 前記入力部で入力すべき生体情報は指紋情報であり、
   前記事前抽出部は、指紋情報から指紋の隆線方向を抽出する隆線方向抽出部をさらに備え、この隆線方向を統計処理して得られるデータを前記第１の特徴データとして出力することを特徴とする請求項１または２に記載の登録装置。
4. 登録対象の生体情報を入力する入力部と、
   生体情報から所定の特徴抽出方法にしたがって第１の特徴データを抽出する事前抽出部と、
   前記第１の特徴データを利用して前記生体情報を複数のグループのいずれかに分類するための分類データを決定する分類部と、
   前記複数のグループにそれぞれ対応した特徴抽出方法で前記生体情報から第２の特徴データを抽出する特徴抽出部と、
   認証の際に参照すべき参照生体情報が前記分類データをインデックスとして予め登録されており、前記複数のグループにそれぞれ対応した照合方法で前記第２の特徴データと前記参照生体情報とを照合する照合処理部と、
   照合結果に基づいて前記生体情報を認証する認証部と、
   を備えることを特徴とする認証装置。
5. 前記分類部は、入力された生体情報から第２の特徴データを抽出する対象となる領域として前記分類データを規定することを特徴とする請求項４に記載の認証装置。
6. 前記第１の特徴データと前記参照生体情報に含まれる第１の特徴データとを照合する事前抽出データ照合部をさらに備え、
   前記認証部は、前記照合処理部における照合結果と、前記事前抽出データ照合部における照合結果とをともに参照して、入力された生体情報を認証するか否かを判定することを特徴とする請求項４または５に記載の認証装置。
7. 前記認証部は、前記照合処理部における照合結果と前記事前抽出データ照合部における照合結果に対して前記分類データを用いて重み付けをした結果に基づいて、前記判定を実行することを特徴とする請求項６に記載の認証装置。
8. 前記入力部で入力すべき生体情報は指紋情報であり、
   前記事前抽出部は、指紋情報から指紋の隆線方向を抽出する隆線方向抽出部をさらに備え、この隆線方向を統計処理して得られるデータを前記第１の特徴データとして出力することを特徴とする請求項４ないし７のいずれかに記載の認証装置。
9. 入力された生体情報から抽出された第１の特徴データにしたがって、前記生体情報を複数のグループのいずれかに分類する分類データを決定するステップと、
   前記複数のグループにそれぞれ対応した特徴抽出方法で前記生体情報から第２の特徴データを抽出するステップと、
   第１の特徴データ、第２の特徴データ、分類データを関連付けて参照生体情報として登録するステップと、
   を含むことを特徴とする登録方法。
10. 入力された生体情報から抽出された第１の特徴データにしたがって、前記生体情報を複数のグループのいずれかに分類するステップと、
    前記複数のグループにそれぞれ対応した特徴抽出方法で前記生体情報から第２の特徴データを抽出するステップと、
    予め登録されている参照生体情報と前記第２の特徴データとを、前記複数のグループにそれぞれ対応した照合方法で照合するステップと、
    照合結果に基づいて前記生体情報を認証するステップと、
    を含むことを特徴とする認証方法。

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