JP2008243054A - 照合装置、照合方法および照合プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】品質の低い生体情報が入力された場合であっても高い精度で本人判定を行うこと。
【解決手段】照合装置１００は、利用者の生体情報を入力する生体情報入力部１１０と、登録者毎に、生体情報と比較するための照合情報と、閾値とを対応付けて記憶する記憶部１４０と、生体情報入力部１１０により入力された生体情報と、記憶部１４０に記憶されている照合情報との類似度を生成する類似度生成部１３２と、類似度生成部１３２により生成された類似度と、記憶部１４０に記憶されている閾値とを照合することにより本人判定を行う照合部１３３と、照合部１３３によって登録者が本人候補と判定された場合に、本人候補と判定された登録者が照合部１３３によって本人候補と判定されにくいように、記憶部１４０に記憶されている閾値を更新する閾値更新部１３５とを有する。
【選択図】 図２

Description

この発明は、生体情報に基づいて、利用者が予め登録された登録者であるか否かの照合を行う照合装置、照合方法および照合プログラムに関し、特に、品質の低い生体情報が入力された場合であっても高い精度で本人判定を行うことができる照合装置、照合方法および照合プログラムに関する。

生体認証方式は、１対１照合方式と１対Ｎ照合方式とに大別される。１対Ｎ照合方式は、ＩＤ入力等の他の本人特定手段を併用することなく、生体情報だけで本人認証を行う方式である。一般に、１対Ｎ照合方式では、類似度に関する本人判定閾値がシステム単位で決められ、利用者から取得された生体情報と予め登録された生体情報とを順次比較して得られた類似度を、この本人判定閾値と比較して本人判定が行われる。

ところが、このようにシステム単位で本人判定閾値が決められたシステムでは、本人判定閾値を厳しく設定すると、本人拒否率が高まり、本人判定閾値を緩く設定すると、他人受入率が高まってしまう。この問題を解決するための技術は、例えば、特許文献１や特許文献２において開示されている。

特許文献１では、生体情報の登録時に、新たに登録される生体情報と既に登録済みの他の生体情報との照合度（類似度）を求め、その分布に基づいて閾値を決定することにより、登録される生体情報毎に、個別に閾値を設定する技術が開示されている。また、特許文献２では、生体情報の登録時に、高い類似度をもつ生体情報のリストを作成しておき、認証実行時に、それらのリストのメンバーが本人の候補となった場合に閾値を厳しく変更する技術が開示されている。

特開２０００−２１５３１３号公報 特開２００５−１８２１８４号公報

しかしながら、上記の特許文献において開示されている技術は、いずれも、登録時と同様の品質の良い生体情報が運用時にも取得されることを前提としており、運用中に種々の条件により、品質の低い生体情報が入力された場合（例えば、指紋認証において指が雑に置かれた場合）における誤識別の発生の可能性が考慮されておらず、実際の効果は大きくないと考えられる。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、品質の低い生体情報が入力された場合であっても高い精度で本人判定を行うことができる照合装置、照合方法および照合プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一つの態様では、生体情報に基づいて、利用者が予め登録された登録者であるか否かの照合を行う照合装置であって、前記利用者の生体情報を入力する生体情報入力手段と、前記登録者毎に、前記生体情報と比較するための照合情報と、閾値とを対応付けて記憶する記憶手段と、前記生体情報入力手段により入力された生体情報と、前記記憶手段に記憶されている照合情報との類似度を前記登録者毎に生成する類似度生成手段と、前記類似度生成手段により生成された類似度と、前記記憶手段に記憶されている閾値とを前記登録者毎に照合することにより、前記登録者が前記利用者本人に該当する本人候補であるか否かの本人判定を行う照合手段と、前記照合手段によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、本人候補と判定された前記登録者が前記照合手段によって本人候補と判定されにくいように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新する閾値更新手段とを有することを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、上記の発明の態様において、前記照合手段による本人判定の結果、本人候補と判定される前記登録者が一つになるまで、前記生体情報入力手段による前記生体情報の入力と、前記類似度生成手段による全ての登録者を対象とした前記類似度の生成と、前記照合手段による全ての登録者を対象とした本人判定と、前記閾値更新手段による閾値の更新とを実行させる照合制御手段を有することを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、上記の発明の態様において、前記照合制御手段は、前記照合手段による本人判定の結果、本人候補が複数あるときは、前記類似度が最大である本人候補に対応する閾値から所定のマージン値を差し引いた基準値を他の本人候補の類似度と比較し、全ての他の本人候補の類似度が、前記基準値未満であれば、前記類似度が最大である本人候補を前記利用者本人として照合を終了させることを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、上記の発明の態様において、前記類似度生成手段により生成された類似度が最大である前記登録者が、前記照合手段によって本人候補と判定され、かつ、前記類似度が最大である前記登録者の類似度と、他の全ての前記登録者の類似度との差が所定値以上になるまで、前記生体情報入力手段による前記生体情報の入力と、前記類似度生成手段による全ての登録者を対象とした前記類似度の生成と、前記照合手段による本人判定と、前記閾値更新手段による閾値の更新とを実行させる照合制御手段を有することを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、上記の発明の態様において、前記閾値更新手段は、前記照合手段によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、前記閾値を上昇させることを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、上記の発明の態様において、前記閾値更新手段は、予め設定された所定の上限値以上に前記閾値を上昇させないことを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、上記の発明の態様において、前記記憶手段から、前記登録者毎に情報を削除する登録者情報削除手段をさらに有し、前記閾値更新手段は、前記閾値を更新する場合に、更新対象の閾値に対応する登録者と、該登録者と共に前記照合手段によって本人候補と判定された他の前記登録者の情報を関連付けて閾値更新履歴記憶手段に記憶させ、前記登録者情報削除手段は、前記記憶手段から情報を削除する場合に、前記閾値更新履歴記憶手段を参照し、削除対象の登録者と関連付けて記憶されている登録者が、前記登録者が前記照合手段によって本人候補と判定され易いように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新することを特徴とする。

なお、本発明の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも本発明の態様として有効である。

本発明によれば、予め登録された照合情報単位で本人判定のための閾値を設け、利用者から入力された生体情報との類似度が閾値を上回る照合情報が複数あった場合に、それらの照合情報に対応する閾値を厳しく設定し直すこととしたので、相互に類似度が高い関係にある照合情報の閾値が厳しく設定され、品質の低い生体情報が入力された場合であっても高い精度で本人判定を行うことができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る照合装置、照合方法および照合プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。

本実施例に係る照合装置１００は、本人判定閾値（以下、単に「閾値」という）をシステム単位ではなく、予め登録されている生体情報毎に保持し、運用中に、これらの閾値の値を動的に変化させることにより、システム全体としての判定精度に影響を与えることなく、品質の低い生体情報が入力された場合の誤識別の発生を回避することができる。

まず、本実施例に係る照合装置１００が実行する照合方法の概要について説明する。なお、以下の説明では、混同を避けるため、１対Ｎ照合のために予め登録される生体情報を「照合情報」と呼び、運用時に入力される生体情報を「生体情報」と呼ぶこととする。

図１−１〜１−４は、本実施例に係る照合方法について説明するための図である。図１−１は、照合情報が登録された直後の閾値の状態を示している。この例では、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」というＩＤをもつ３件の照合情報が登録されており、それぞれの照合情報毎に閾値が設けられ、それらの閾値の値はいずれも初期値（この例では、「１００」）に設定されている。

図１−２は、ＩＤ「Ａ」に対応する利用者の生体情報が入力され、各照合情報との類似度が生成された後の状態を示している。この例では、生体情報と照合情報「Ａ」の類似度は約「２３０」となり、生体情報と照合情報「Ｂ」の類似度は約「２０」となり、生体情報と照合情報「Ｃ」の類似度は約「１１０」となっている。

すなわち、この例では、生体情報と照合情報「Ａ」の類似度だけでなく、生体情報と照合情報「Ｃ」との類似度も、照合情報毎に設けられた閾値を上回っている。このように、複数の照合情報の類似度が閾値を上回り、さらに、その差が小さい場合、本実施例に係る照合方法では、それらの照合情報に対応する閾値を厳しく（本実施例の場合は、値を大きく）変更し、誤識別発生の可能性を低減させる。図１−２の例では、照合情報「Ａ」に対応する閾値と照合情報「Ｃ」に対応する閾値が、いずれも「２００」に変更されている。

図１−３は、ＩＤ「Ａ」に対応する利用者の生体情報が再入力され、各照合情報との類似度が生成された後の状態を示している。この例では、何らかの要因により（例えば、指紋認証において指が雑に置かれたことにより）、品質の低い生体情報が入力され、生体情報と照合情報「Ａ」の類似度は約「８０」となり、生体情報と照合情報「Ｂ」の類似度は約「２０」となり、生体情報と照合情報「Ｃ」の類似度は約「１１０」となっている。

もしここで照合情報「Ａ」に対応する閾値と照合情報「Ｃ」に対応する閾値が初期値のままであれば、類似度が「１００」という閾値を単独で上回る「Ｃ」が本人と判定される場面であるが、図１−２の場面で行われた閾値の更新により、いずれの照合情報の類似度も閾値を上回っておらず、誤識別の発生が回避されている。

図１−４は、ＩＤ「Ａ」に対応する利用者の生体情報が再入力され、各照合情報との類似度が生成された後の状態を示している。この例では、通常の品質の生体情報が入力され、図１−２の場面と同様に、生体情報と照合情報「Ａ」の類似度は約「２３０」となり、生体情報と照合情報「Ｂ」の類似度は約「２０」となり、生体情報と照合情報「Ｃ」の類似度は約「１１０」となっている。

この場面では、生成された類似度は図１−２の場面と同じであるものの、照合情報「Ａ」の類似度のみが閾値を上回っており、「Ａ」が本人と正しく判定される。このように、本実施例に係る照合方法では、照合情報毎に閾値を設け、運用時に入力された生体情報との類似度が閾値を上回る照合情報が複数ある場合に、閾値を動的に変更することとしたので、品質の低い生体情報が入力された場合であっても誤識別の発生を回避することができる。

次に、本実施例に係る照合装置１００の構成について説明する。図２は、本実施例に係る照合装置１００の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、照合装置１００は、生体情報入力部１１０と、通知部１２０と、制御部１３０と、記憶部１４０とを有する。

生体情報入力部１１０は、生体情報を入力する処理部であり、例えば、指紋センサや静脈センサ等からなる。通知部１２０は、照合装置１００に本人判定を求める利用者等に対して各種情報を通知する処理部であり、液晶表示画面等からなる。なお、本人判定の結果を他の装置へネットワーク等を通じて通知することができるように、通知部１２０を構成することもできる。

制御部１３０は、照合装置１００を全体制御する制御部であり、照合制御部１３１と、類似度生成部１３２と、照合部１３３と、代表類似度更新部１３４と、閾値更新部１３５と、登録者情報削除部１３６とを有する。照合制御部１３１は、本人判定を実現するために、生体情報入力部１１０と、通知部１２０と、類似度生成部１３２と、照合部１３３と、代表類似度更新部１３４と、閾値更新部１３５とを制御する制御部である。照合制御部１３１が実行する制御の詳細については、処理手順の説明の中で詳述することとする。

類似度生成部１３２は、生体情報入力部１１０において入力された生体情報を、記憶部１４０の登録者情報１４１に登録されている各照合情報と比較して類似度を生成する処理部である。なお、類似度生成部１３２が生成する類似度は、類似スコアのような絶対値であってもよいし、類似レベルのように段階評価された相対値であってもよい。

ここで、登録者情報１４１の一例を図３に示す。登録者情報１４１は、本人判定の対象者である登録者の情報が予め格納される情報であり、ＩＤ、閾値、代表類似度、照合情報といった項目を有する。ＩＤは、登録者を識別するための識別番号が登録される項目であり、閾値は、本人判定のために類似度と比較される閾値が保存される項目である。

代表類似度は、当該の登録者が本人と判定された際に類似度生成部１３２によって生成されていた類似度の代表値が保存される項目である。本実施例では、類似度の最小値を代表類似度として扱うが、類似度の平均値等を代表類似度として扱ってもよい。また、照合情報は、当該の登録者から得られた生体情報そのもの、もしくは、その特徴量情報が登録される項目である。

上記の項目のうち、閾値と代表類似度には、初期状態では所定の初期値が設定される。閾値の項目に初期値として設定される値は、例えば、他人受入率が一定以下になるように調整された閾値であり、代表類似度の項目に初期値として設定される値は、「０」である。そして、運用の過程において、閾値の値は、閾値更新部１３５によって更新され、代表類似度の値は、代表類似度更新部１３４によって更新される。

なお、登録者情報１４１の内容は、照合装置１００に登録手段を設け、生体情報入力部１１０において入力された照合情報にＩＤ等を付加して登録することとしてもよいし、他の装置で入力された内容を何らかの媒体経由で転送して転記することとしてもよい。また、登録者情報１４１を他の装置に保持させ、照合装置１００がネットワーク経由で登録者情報１４１にアクセスするように構成してもよい。

照合部１３３は、登録者情報１４１に保存されている閾値と、その閾値に対応する照会情報と生体情報入力部１１０において入力された生体情報を比較することにより類似度生成部１３２において生成された類似度とを比較する処理部である。代表類似度更新部１３４は、本人判定により、登録者情報１４１に登録されている照会情報が利用者のものであると判定された場合に、その照会情報に対応する代表類似度の値を更新する処理部である。

閾値更新部１３５は、登録者情報１４１に登録されている照会情報毎に類似度と閾値を照合した結果、類似度が閾値以上の照会情報が複数あった場合のように、現状の閾値の設定では誤識別が発生する可能性がある場合に、登録者情報１４１に保存されている閾値の値を更新する処理部である。閾値更新部１３５は、閾値の値を更新する場合に、どの照会情報の類似度との関連で閾値を更新したのかを記憶部１４０の閾値更新履歴１４２に記録する。

ここで、閾値更新履歴１４２の一例を図４に示す。同図に示すように、閾値更新履歴１４２は、対象ＩＤ、閾値変動幅、関連ＩＤといった項目を有する。対象ＩＤは、閾値を更新した照会情報に対応するＩＤが格納される項目であり、閾値変動幅は、更新前後の閾値の変動幅が格納される項目である。そして、関連ＩＤは、誤識別の可能性がある類似度が生成され、閾値を更新するきっかけとなった照会情報に対応するＩＤのリストが格納される項目である。

登録者情報削除部１３６は、管理者等の指示に基づいて、行単位で登録者情報１４１から情報を削除する処理部である。登録者情報削除部１３６は、登録者情報１４１から行を削除する場合に、閾値更新履歴１４２を参照して、その行の照会情報との関連で閾値が厳しく設定された他の照会情報の閾値が緩くなるように（本実施例の場合は、値が小さくなるように）登録者情報１４１を更新する。

このように、照会情報の削除時に、その照会情報との関連で厳しく設定された閾値を緩めることにより、本人が拒絶される可能性を低減させ、使いやすいシステムを実現することができる。

次に、照合装置１００の処理手順について説明する。図５は、照合処理の処理手順を示すフローチャートである。照会処理とは、利用者が照合装置１００に生体情報を入力し、本人判定を求めた場合に実行される処理である。なお、以下の処理手順の説明においては、閾値が大きくなるほど本人判定が厳しくなるものとして説明するが、この関係は逆であってもよい。

照合制御部１３１は、まず、生体情報入力部１１０に生体情報を入力させる（ステップＳ１０１）。そして、類似度生成部１３２と照合部１３３に後述する本人候補抽出処理を実行させ、類似度と閾値の比較に基づいて、登録者情報１４１から本人候補を抽出させる（ステップＳ１０２）。ここで、本人候補が１件もない場合は（ステップＳ１０３否定）、照合制御部１３１は、「該当無し」の通知を通知部１２０に行わせた後（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０１へ戻って生体情報を再入力させる。

一方、本人候補があり（ステップＳ１０３肯定）、その数が１件であった場合は（ステップＳ１０５肯定）、照合制御部１３１は、その候補を本人と判定し（ステップＳ１０６）、代表類似度更新部１３４に、後述する代表類似度更新処理を実行させ（ステップＳ１０７）、通知部１２０に判定結果の通知を行わせる（ステップＳ１０８）。なお、本人判定された場合の通知は、例えば、本人と判定された旨を表示画面に表示させたり、本人と判定された候補のＩＤを他の装置へ送信したりすることにより行われる。

一方、本人候補があり（ステップＳ１０３肯定）、その数が複数であった場合は（ステップＳ１０５否定）、照合制御部１３１は、最も高い類似度をもつ候補を選択する（ステップＳ１０９）。そして、その候補の閾値を取得し（ステップＳ１１０）、取得された閾値から所定のマージン値を引いた値と、他の候補の類似度との比較を行う（ステップＳ１１１）。

ここで、取得された閾値から所定のマージン値を引いた値を上回る類似度をもつ他の候補が存在しなければ、すなわち、最も高い類似度をもつ候補の閾値が十分に厳しく設定されており、その閾値を上回る類似度をもつ候補が、最も高い類似度をもつ候補のみである場合には（ステップＳ１１２肯定）、照合制御部１３１は、最も高い類似度をもつ候補を本人と判定する（ステップＳ１１３）。

なお、ここで用いるマージン値は、本人判定の厳しさを調整するためのものであり、照合装置１００の使用目的等に合わせて任意に決定することができ、例えば、０であってもよい。また、最も高い類似度をもつ候補の閾値からマージン値を引いた値を他の候補の類似度と比較するのではなく、最も高い類似度をもつ候補の類似度からマージン値を引いた値を他の候補の類似度と比較することとしてもよい。

続いて、照合制御部１３１は、他の候補を１件ずつ選択して（ステップＳ１１４、ステップＳ１１５否定）、閾値更新部１３５に後述する閾値更新処理を実行させて、選択した他の候補の閾値を厳しく再設定する（ステップＳ１１６）。そして、全ての他の候補の処理が完了した後に（ステップＳ１１５肯定）、代表類似度更新部１３４に、後述する代表類似度更新処理を実行させ（ステップＳ１０７）、通知部１２０に判定結果の通知を行わせる（ステップＳ１０８）。

本人判定が正常に行われた場合であっても、本人候補が他にも存在した場合には、次回以降の利用時に、何らかの理由で利用者から品質の低い生体情報が入力されたときに誤識別が発生する可能性がある。このような場合に他の候補の閾値を厳しく設定し直すことにより、誤識別が発生する可能性を低くすることができる。

また、取得された閾値から所定のマージン値を引いた値を上回る類似度をもつ他の候補が存在した場合は（ステップＳ１１２否定）、入力された生体情報の品質等の要因によって、利用者本人のものではない照合情報がたまたま最も高い類似度を得た可能性があるので、照合制御部１３１は、候補が複数存在する旨の通知を通知部１２０に行わせ（ステップＳ１１７）、閾値更新部１３５に後述する閾値更新処理を実行させて、ステップＳ１０２において抽出された全ての本人候補の閾値を厳しく再設定した後（ステップＳ１１８）、ステップＳ１０１へ戻って生体情報を再入力させる。

図６は、本人候補抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、類似度生成部１３２は、登録者情報１４１から照合情報を１件取得する（ステップＳ２０１）。そして、正常に取得できた場合は（ステップＳ２０２否定）、生体情報入力部１１０において取得された生体情報と、取得された照合情報とを比較して類似度を生成する（ステップＳ２０３）。

そして、照合部１３３が、照合情報に対応する閾値を登録者情報１４１から取得し（ステップＳ２０４）、類似度生成部１３２によって生成された類似度が、取得された閾値以上であれば（ステップＳ２０５肯定）、その照合情報を本人候補に追加する（ステップＳ２０６）。以上の手順を繰り返し実行し、ステップＳ２０１において全ての照合情報を取得済であった場合に（ステップＳ２０２肯定）、処理を終了させる。

図７は、代表類似度更新処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、代表類似度更新部１３４は、本人と判定された候補の類似度を取得し（ステップＳ３０１）、当該の候補の代表類似度を登録者情報１４１から取得する（ステップＳ３０２）。そして、代表類似度が０、すなわち、代表類似度が未設定の場合（ステップＳ３０３肯定）、もしくは、代表類似度が０でない、すなわち、代表類似度が設定済み（ステップＳ３０３否定）で、かつ類似度よりも大きい場合に（ステップＳ３０４肯定）、類似度を代表類似度として登録者情報１４１に保存する（ステップＳ３０５）。

なお、上記の手順は、本人と判定されたときの類似度の最小値を代表類似度とする場合の手順を示しており、最小値以外を代表値とする場合には手順を変更することができる。

図８は、閾値更新処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、閾値更新部１３５は、処理の対象となっている候補の閾値と代表類似度を登録者情報１４１から取得し（ステップＳ４０１）、取得した閾値に本人判定を厳しくするための所定の固定値を加算し（ステップＳ４０２）、生体情報の品質のばらつき等を考慮して設定されたマージン値を代表類似度からから減算する（ステップＳ４０３）。

なお、本人判定を厳しくするための固定値の大きさは、照合装置１００の使用目的等に合わせて任意に決定することができる。また、本人判定を厳しくするために閾値に加える値として、固定値の代わりに、類似度を引数とする関数（例えば、類似度が大きくなるほど小さな値を出力する関数）の出力を用いることとしてもよい。

そして、閾値更新部１３５は、代表類似度が閾値よりも大きい場合は（ステップＳ４０４肯定）、代表類似度をその候補の閾値として登録者情報１４１に保存し（ステップＳ４０５）、代表類似度の評価を新たに開始するために登録者情報１４１における当該の候補の代表類似度の値を「０」に初期化する（ステップＳ４０６）。

一方、代表類似度が閾値以下の場合は（ステップＳ４０４否定）、閾値が予め定められた上限値以下であれば（ステップＳ４０７肯定）、閾値を当該の候補の閾値として登録者情報１４１に保存し（ステップＳ４０８）、閾値更新履歴１４２に行を追加し、対象ＩＤに当該の候補のＩＤを設定し、閾値変動幅に前述の固定値を設定し、関連ＩＤに他の候補のＩＤのリストを設定する（ステップＳ４０９）。

また、閾値が予め定められた上限値よりも大きければ（ステップＳ４０７否定）、閾値を厳しく設定しすぎて利用者が本人判定されにくくなる恐れがあるため、閾値の更新は行わない。

図９は、登録者情報１４１の削除処理の処理手順を示すフローチャートである。この処理手順は、管理者等から登録者情報１４１の特定の行の削除を指示された場合に登録者情報削除部１３６によって実行されるものである。

同図に示すように、登録者情報削除部１３６は、削除対象のＩＤを取得すると（ステップＳ５０１）、閾値更新履歴１４２から行を１件取得する（ステップＳ５０２）。そして、正常に行を取得することができた場合は（ステップＳ５０３否定）、削除対象のＩＤがその行の関連ＩＤに含まれるか否かを確認する（ステップＳ５０４）。

そして、削除対象のＩＤがその行の関連ＩＤに含まれる場合は（ステップＳ５０５肯定）、その行の閾値変動幅の値をその行の関連ＩＤに含まれるＩＤの数で除算し（ステップＳ５０６）、その行の対象ＩＤの値に対応する閾値が商を減算した値となるように登録者情報１４１を書き換える（ステップＳ５０７）。

そして、ステップＳ５０２〜Ｓ５０７を繰り返し実行し、ステップＳ５０２において、全ての行を閾値更新履歴１４２から取得済であったならば（ステップＳ５０３肯定）、削除対象のＩＤに対応する行を登録者情報１４１から削除する（ステップＳ５０８）。

なお、図２に示した本実施例に係る照合装置１００の構成は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変更することができる。例えば、照合装置１００の構成の一部の構成（例えば、制御部１３０全体と記憶部１４０全体）を、照合装置１００とネットワーク接続されたサーバ装置へ移動させて、照合装置１００とサーバ装置間で情報をやりとりしながら本人判定を行うサーバ／クライアント構成とすることもできる。

また、照合装置１００の制御部１３０の機能をソフトウェアとして実装し、これをコンピュータで実行することにより、照合装置１００と同等の機能を実現することもできる。以下に、制御部１３０の機能をソフトウェアとして実装した照合プログラム１０７１を実行するコンピュータの一例を示す。

図１０は、照合プログラム１０７１を実行するコンピュータ１０００を示す機能ブロック図である。このコンピュータ１０００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１０と、利用者からのデータの入力を受け付ける入力装置１０２０と、利用者の生体情報を入力する生体情報入力装置１０２１と、各種情報を表示するモニタ１０３０と、記録媒体からプログラム等を読み取る媒体読取り装置１０４０と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェース装置１０５０と、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）１０６０と、ハードディスク装置１０７０とをバス１０８０で接続して構成される。

なお、生体情報入力装置１０２１を他の装置に設け、その装置において入力された生体情報を、ネットワークを介してコンピュータ１０００へ送信し、コンピュータ１０００が本人判定を行って、その結果を応答する構成としてもよい。

そして、ハードディスク装置１０７０には、図２に示した制御部１３０と同様の機能を有する照合プログラム１０７１と、図２に示した記憶部１４０に記憶される各種データに対応する照合用データ１０７２とが記憶される。なお、照合用データ１０７２を、適宜分散させ、ネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶させておくこともできる。

そして、ＣＰＵ１０１０が照合プログラム１０７１をハードディスク装置１０７０から読み出してＲＡＭ１０６０に展開することにより、照合プログラム１０７１は、照合プロセス１０６１として機能するようになる。そして、照合プロセス１０６１は、照合用データ１０７２から読み出した情報等を適宜ＲＡＭ１０６０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種データ処理を実行する。

なお、上記の照合プログラム１０７１は、必ずしもハードディスク装置１０７０に格納されている必要はなく、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されたこのプログラムを、コンピュータ１０００が読み出して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等を介してコンピュータ１０００に接続される他のコンピュータ（またはサーバ）等にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ１０００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

上述してきたように、本実施例１では、予め登録された照合情報単位で本人判定のための閾値を設け、利用者から入力された生体情報との類似度が閾値を上回る照合情報が複数あった場合に、それらの照合情報に対応する閾値を厳しく設定し直すこととしたので、相互に類似度が高い照合情報の閾値が厳しく設定され、品質の低い生体情報が入力された場合であっても高い精度で本人判定を行うことができる。

なお、上記の実施例では、登録者情報１４１から情報を削除する際に閾値を引き下げる技術について説明したが、類似度と閾値の比較結果に応じて閾値を引き下げることもできる。具体的には、閾値毎にカウンタを設け、類似度生成部１３２によって生成された類似度と閾値を比較した際に、類似度が閾値を所定の範囲以内で下回っていた場合、すなわち、類似度が閾値未満だが閾値に近い場合に、その閾値からマージン値を引いた値以上の類似度が得られた他の照合情報が存在しばければ、その閾値に対応するカウンタをカウントアップし、該当する他の照合情報が存在すれば、その閾値に対応するカウンタを０に初期化する。そして、カウンタの値が所定の値を超えた場合に、そのカウンタに対応する閾値を一段階引き下げる。これにより、本来、本人と判定されるべきであるが、閾値が引き上げられたために複数回本人と判定されなかった照合情報に対応する閾値が引き下げられることになる。

実施例２では、実施例１において示した照合装置１００の処理手順の変形例を示す。なお、この処理手順を実現するために必要な照合装置の構成は、図２に示した照合装置１００と同一であるため、構成の説明は省略する。

図１１は、照合処理の処理手順を示すフローチャートである。照合制御部１３１は、まず、生体情報入力部１１０に生体情報を入力させる（ステップＳ６０１）。そして、類似度生成部１３２に後述する類似度生成処理を実行させ、登録者情報１４１に登録されている照合情報毎に類似度を生成させる（ステップＳ６０２）。

そして、照合制御部１３１は、最も大きな類似度が生成された候補（以下、「最大類似度候補」という）の類似度Ｓ１と閾値Ｔ１を取得し（ステップＳ６０３）、次に大きな類似度が生成された候補（以下、「次点類似度候補」という）の類似度Ｓ２と閾値Ｔ２を取得する（ステップＳ６０４）。

ここで、Ｓ１がＴ１より小さい場合は（ステップＳ６０５否定）、最大類似度候補を本人と判定することはできず、また、他の候補を本人と判定することもできないので、照合制御部１３１は、「該当無し」の通知を通知部１２０に行わせ（ステップＳ６０６）、Ｓ２がＴ２より小さい場合は（ステップＳ６０７否定）、ステップＳ６０１へ戻って生体情報を再入力させる。

このとき、Ｓ２がＴ２以上であれば（ステップＳ６０７肯定）、次点類似度候補が本人でないにもかかわらず次回以降の照合処理で本人と誤識別される可能性があるので、前述の閾値更新処理を閾値更新部１３５に実行させ、次点類似度候補の閾値を厳しく再設定した後にステップＳ６０１へ戻る（ステップＳ６０８）。なお、類似度の大きさが３番目以降の候補についても、類似度が閾値以上であれば、同様に、閾値を厳しく再設定することとしてもよい。

一方、Ｓ１がＴ１以上であり（ステップＳ６０５肯定）、かつ、Ｓ１とＳ２の差が所定の差分値Δ以上あり、十分大きい場合は（ステップＳ６０９肯定）、照合制御部１３１は、最大類似度候補を本人と判定し（ステップＳ６１０）、代表類似度更新部１３４に、前述の代表類似度更新処理を実行させ（ステップＳ６１１）、通知部１２０に判定結果の通知を行わせる（ステップＳ６１２）。なお、Ｓ１とＳ２の差の大きさを評価するための差分値Δの値は、照合装置１００の使用目的等に合わせて任意に決定することができる。

そして、Ｓ２がＴ２以上であれば（ステップＳ６１３肯定）、次点類似度候補が本人でないにもかかわらず次回以降の照合処理で本人と誤識別される可能性があるので、前述の閾値更新処理を閾値更新部１３５に実行させ、次点類似度候補の閾値を厳しく再設定する（ステップＳ６１４）。なお、類似度の大きさが３番目以降の候補についても、類似度が閾値以上であれば、同様に、閾値を厳しく再設定することとしてもよい。

一方、Ｓ１がＴ１以上であるものの（ステップＳ６０５肯定）、Ｓ１とＳ２の差が所定の差分値Δより小さい場合は（ステップＳ６０９否定）、入力された生体情報の品質等の要因によって、最大類似度候補がたまたま最も高い類似度を得た可能性があるので、照合制御部１３１は、「該当無し」の通知を通知部１２０に行わせた後（ステップＳ６１５）、誤識別を防止するために、閾値更新部１３５に前述の閾値更新処理を実行させて、最大類似度候補の閾値を厳しく再設定した後（ステップＳ６１６）、ステップＳ６０１へ戻って生体情報を再入力させる。

このとき、Ｓ２がＴ２以上であれば（ステップＳ６１７肯定）、次点類似度候補が本人でないにもかかわらず次回以降の照合処理で本人と誤識別される可能性があるので、前述の閾値更新処理を閾値更新部１３５に実行させ、次点類似度候補の閾値を厳しく再設定する（ステップＳ６１８）。なお、類似度の大きさが３番目以降の候補についても、類似度が閾値以上であれば、同様に、閾値を厳しく再設定することとしてもよい。

図１２は、類似度生成処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、類似度生成部１３２は、登録者情報１４１から照合情報を１件取得する（ステップＳ７０１）。そして、正常に取得でき、全ての照合情報を取得していない場合は（ステップＳ７０２否定）、生体情報入力部１１０において取得された生体情報と、取得された照合情報とを比較して類似度を生成する（ステップＳ７０３）。以上の手順を繰り返し実行し、ステップＳ７０１において全ての照合情報を取得済であった場合に（ステップＳ７０２肯定）、処理を終了させる。

上述したように、最大類似度候補と次点類似度候補の類似度と閾値に基づいて閾値を制御することによっても、相互に類似度が高い関係にある照合情報の閾値が厳しく設定され、品質の低い生体情報が入力された場合であっても高い精度で本人判定を行うことができる。

（付記１）生体情報に基づいて、利用者が予め登録された登録者であるか否かの照合を行う照合装置であって、
前記利用者の生体情報を入力する生体情報入力手段と、
前記登録者毎に、前記生体情報と比較するための照合情報と、閾値とを対応付けて記憶する記憶手段と、
前記生体情報入力手段により入力された生体情報と、前記記憶手段に記憶されている照合情報との類似度を前記登録者毎に生成する類似度生成手段と、
前記類似度生成手段により生成された類似度と、前記記憶手段に記憶されている閾値とを前記登録者毎に照合することにより、前記登録者が前記利用者本人に該当する本人候補であるか否かの本人判定を行う照合手段と、
前記照合手段によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、本人候補と判定された前記登録者が前記照合手段によって本人候補と判定されにくいように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新する閾値更新手段と
を有することを特徴とする照合装置。

（付記２）前記照合手段による本人判定の結果、本人候補と判定される前記登録者が一つになるまで、前記生体情報入力手段による前記生体情報の入力と、前記類似度生成手段による全ての登録者を対象とした前記類似度の生成と、前記照合手段による全ての登録者を対象とした本人判定と、前記閾値更新手段による閾値の更新とを実行させる照合制御手段を有することを特徴とする付記１に記載の照合装置。

（付記３）前記照合制御手段は、前記照合手段による本人判定の結果、本人候補が複数あるときは、前記類似度が最大である本人候補に対応する閾値から所定のマージン値を差し引いた基準値を他の本人候補の類似度と比較し、全ての他の本人候補の類似度が、前記基準値未満であれば、前記類似度が最大である本人候補を前記利用者本人として照合を終了させることを特徴とする付記２に記載の照合装置。

（付記４）前記類似度生成手段により生成された類似度が最大である前記登録者が、前記照合手段によって本人候補と判定され、かつ、前記類似度が最大である前記登録者の類似度と、他の全ての前記登録者の類似度との差が所定値以上になるまで、前記生体情報入力手段による前記生体情報の入力と、前記類似度生成手段による全ての登録者を対象とした前記類似度の生成と、前記照合手段による本人判定と、前記閾値更新手段による閾値の更新とを実行させる照合制御手段を有することを特徴とする付記１に記載の照合装置。

（付記５）前記類似度生成手段により生成された類似度が最大である前記登録者が、前記照合手段によって本人候補と判定され、かつ、前記類似度が最大である前記登録者の閾値と、他の全ての前記登録者の類似度との差が所定値以上になるまで、前記生体情報入力手段による前記生体情報の入力と、前記類似度生成手段による全ての登録者を対象とした前記類似度の生成と、前記照合手段による本人判定と、前記閾値更新手段による閾値の更新とを実行させる照合制御手段を有することを特徴とする付記１に記載の照合装置。

（付記６）前記閾値更新手段は、前記照合手段によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、該本人候補に対応する前記閾値を上昇させることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の照合装置。

（付記７）前記閾値更新手段は、予め設定された所定の上限値以上に前記閾値を上昇させないことを特徴とする付記６に記載の照合装置。

（付記８）前記閾値更新手段は、前記照合手段によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合であっても、前記類似度が最大である本人候補が前記利用者本人であると判定された場合には、前記類似度が最大である本人候補については、前記閾値を上昇させないことを特徴とする付記６に記載の照合装置。

（付記９）前記登録者が前記利用者本人であると判定された場合における前記類似度の代表値を前記照合情報と対応付けて前記記憶手段に記憶させる代表類似度更新手段をさらに有し、
前記閾値更新手段は、照合情報に対応する閾値を更新する場合に、前記代表類似度更新手段によって該照合情報と対応付けて記憶された前記代表値から所定の値を減じた値を、照合情報に対応する閾値とすることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の照合装置。

（付記１０）前記記憶手段から、前記登録者毎に情報を削除する登録者情報削除手段をさらに有し、
前記閾値更新手段は、前記閾値を更新する場合に、更新対象の閾値に対応する登録者と、該登録者と共に前記照合手段によって本人候補と判定された他の前記登録者の情報を関連付けて閾値更新履歴記憶手段に記憶させ、
前記登録者情報削除手段は、前記記憶手段から情報を削除する場合に、前記閾値更新履歴記憶手段を参照し、削除対象の登録者と関連付けて記憶されている登録者が、前記登録者が前記照合手段によって本人候補と判定され易いように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新することを特徴とする付記１〜９のいずれか一つに記載の照合装置。

（付記１１）前記利用者本人と特定された前記登録者の情報を通知する通知手段を有することを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の照合装置。

（付記１２）生体情報に基づいて、利用者が予め登録された登録者であるか否かの照合を行う照合方法であって、
前記利用者の生体情報を入力する生体情報入力工程と、
前記生体情報入力工程において入力された生体情報と、前記登録者毎に記憶手段に記憶されている照合情報との類似度を前記登録者毎に生成する類似度生成工程と、
前記類似度生成工程において生成された類似度と、前記照合情報毎に記憶手段に記憶されている閾値とを前記登録者毎に照合することにより、前記登録者が前記利用者本人に該当する本人候補であるか否かの本人判定を行う照合工程と、
前記照合工程によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、本人候補と判定された前記登録者が前記照合工程において本人候補と判定されにくいように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新する閾値更新工程と
を有することを特徴とする照合方法。

（付記１３）生体情報に基づいて、利用者が予め登録された登録者であるか否かの照合を行う照合プログラムであって、
前記利用者の生体情報を入力する生体情報入力手順と、
前記生体情報入力手順において入力された生体情報と、前記登録者毎に記憶手段に記憶されている照合情報との類似度を前記登録者毎に生成する類似度生成手順と、
前記類似度生成手順において生成された類似度と、前記照合情報毎に記憶手段に記憶されている閾値とを前記登録者毎に照合することにより、前記登録者が前記利用者本人に該当する本人候補であるか否かの本人判定を行う照合手順と、
前記照合手順によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、本人候補と判定された前記登録者が前記照合手順において本人候補と判定されにくいように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新する閾値更新手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする照合プログラム。

以上のように、本発明に係る照合装置、照合方法および照合プログラムは、生体情報に基づいて、利用者が予め登録された登録者であるか否かの照合を行う場合に有用であり、特に、品質の低い生体情報が入力された場合であっても高い精度で本人判定を行うことが必要な場合に適している。

本実施例に係る照合方法について説明するための図である。 本実施例に係る照合方法について説明するための図である。 本実施例に係る照合方法について説明するための図である。 本実施例に係る照合方法について説明するための図である。 本実施例に係る照合装置の構成を示す機能ブロック図である。 登録者情報の一例を示す図である。 閾値更新履歴の一例を示す図である。 照合処理の処理手順を示すフローチャートである。 本人候補抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。 代表類似度更新処理の処理手順を示すフローチャートである。 閾値更新処理の処理手順を示すフローチャートである。 登録者情報の削除処理の処理手順を示すフローチャートである。 照合プログラムを実行するコンピュータを示す機能ブロック図である。 照合処理の処理手順を示すフローチャートである。 類似度生成処理の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１００ 照合装置
１１０ 生体情報入力部
１２０ 通知部
１３０ 制御部
１３１ 照合制御部
１３２ 類似度生成部
１３３ 照合部
１３４ 代表類似度更新部
１３５ 閾値更新部
１３６ 登録者情報削除部
１４０ 記憶部
１４１ 登録者情報
１４２ 閾値更新履歴
１０００ コンピュータ
１０１０ ＣＰＵ
１０２０ 入力装置
１０２１ 生体情報入力装置
１０３０ モニタ
１０４０ 媒体読取り装置
１０５０ ネットワークインターフェース装置
１０６０ ＲＡＭ
１０６１ 照合プロセス
１０７０ ハードディスク装置
１０７１ 照合プログラム
１０７２ 照合用データ
１０８０ バス

Claims (10)

1. 生体情報に基づいて、利用者が予め登録された登録者であるか否かの照合を行う照合装置であって、
   前記利用者の生体情報を入力する生体情報入力手段と、
   前記登録者毎に、前記生体情報と比較するための照合情報と、閾値とを対応付けて記憶する記憶手段と、
   前記生体情報入力手段により入力された生体情報と、前記記憶手段に記憶されている照合情報との類似度を前記登録者毎に生成する類似度生成手段と、
   前記類似度生成手段により生成された類似度と、前記記憶手段に記憶されている閾値とを前記登録者毎に照合することにより、前記登録者が前記利用者本人に該当する本人候補であるか否かの本人判定を行う照合手段と、
   前記照合手段によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、本人候補と判定された前記登録者が前記照合手段によって本人候補と判定されにくいように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新する閾値更新手段と
   を有することを特徴とする照合装置。
2. 前記照合手段による本人判定の結果、本人候補と判定される前記登録者が一つになるまで、前記生体情報入力手段による前記生体情報の入力と、前記類似度生成手段による全ての登録者を対象とした前記類似度の生成と、前記照合手段による全ての登録者を対象とした本人判定と、前記閾値更新手段による閾値の更新とを実行させる照合制御手段を有することを特徴とする請求項１に記載の照合装置。
3. 前記照合制御手段は、前記照合手段による本人判定の結果、本人候補が複数あるときは、前記類似度が最大である本人候補に対応する閾値から所定のマージン値を差し引いた基準値を他の本人候補の類似度と比較し、全ての他の本人候補の類似度が、前記基準値未満であれば、前記類似度が最大である本人候補を前記利用者本人として照合を終了させることを特徴とする請求項２に記載の照合装置。
4. 前記類似度生成手段により生成された類似度が最大である前記登録者が、前記照合手段によって本人候補と判定され、かつ、前記類似度が最大である前記登録者の類似度と、他の全ての前記登録者の類似度との差が所定値以上になるまで、前記生体情報入力手段による前記生体情報の入力と、前記類似度生成手段による全ての登録者を対象とした前記類似度の生成と、前記照合手段による本人判定と、前記閾値更新手段による閾値の更新とを実行させる照合制御手段を有することを特徴とする請求項１に記載の照合装置。
5. 前記閾値更新手段は、前記照合手段によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、該本人候補に対応する前記閾値を上昇させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の照合装置。
6. 前記閾値更新手段は、予め設定された所定の上限値以上に前記閾値を上昇させないことを特徴とする請求項５に記載の照合装置。
7. 前記記憶手段から、前記登録者毎に情報を削除する登録者情報削除手段をさらに有し、
   前記閾値更新手段は、前記閾値を更新する場合に、更新対象の閾値に対応する登録者と、該登録者と共に前記照合手段によって本人候補と判定された他の前記登録者の情報を関連付けて閾値更新履歴記憶手段に記憶させ、
   前記登録者情報削除手段は、前記記憶手段から情報を削除する場合に、前記閾値更新履歴記憶手段を参照し、削除対象の登録者と関連付けて記憶されている登録者が、前記登録者が前記照合手段によって本人候補と判定され易いように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の照合装置。
8. 前記利用者本人と特定された前記登録者の情報を通知する通知手段を有することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の照合装置。
9. 生体情報に基づいて、利用者が予め登録された登録者であるか否かの照合を行う照合方法であって、
   前記利用者の生体情報を入力する生体情報入力工程と、
   前記生体情報入力工程において入力された生体情報と、前記登録者毎に記憶手段に記憶されている照合情報との類似度を前記登録者毎に生成する類似度生成工程と、
   前記類似度生成工程において生成された類似度と、前記照合情報毎に前記記憶手段に記憶されている閾値とを前記登録者毎に照合することにより、前記登録者が前記利用者本人に該当する本人候補であるか否かの本人判定を行う照合工程と、
   前記照合工程によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、本人候補と判定された前記登録者が前記照合工程において本人候補と判定されにくいように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新する閾値更新工程と
   を有することを特徴とする照合方法。
10. 生体情報に基づいて、利用者が予め登録された登録者であるか否かの照合を行う照合プログラムであって、
    前記利用者の生体情報を入力する生体情報入力手順と、
    前記生体情報入力手順において入力された生体情報と、前記登録者毎に記憶手段に記憶されている照合情報との類似度を前記登録者毎に生成する類似度生成手順と、
    前記類似度生成手順において生成された類似度と、前記照合情報毎に前記記憶手段に記憶されている閾値とを前記登録者毎に照合することにより、前記登録者が前記利用者本人に該当する本人候補であるか否かの本人判定を行う照合手順と、
    前記照合手順によって複数の前記登録者が本人候補と判定された場合に、本人候補と判定された前記登録者が前記照合手順において本人候補と判定されにくいように、前記記憶手段に記憶されている閾値を更新する閾値更新手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする照合プログラム。

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