JP2010129045A - 生体認証装置 - Google Patents

Abstract

【課題】汚れによる性能劣化の判定を適切に行うことのできる生体認証装置を得る。
【解決手段】汚れ検出部２により撮像部１の汚れ量を検出し、汚れ量履歴記憶部３に汚れ量の履歴として蓄積する。照合結果履歴記憶部９は、照合部８による照合結果を履歴として蓄積する。汚れ判定条件計算部１０は、汚れ量の履歴と照合結果履歴とに基づいて汚れ判定条件を計算する。汚れ判定部１１は、汚れ判定条件計算部１０で計算された汚れ判定条件とその時点で検出された汚れ量とに基づいて、認証性能低下の要因となる汚れがあるか否かを判定し、あると判定された場合は汚れ通知部１２にて通知を行う。
【選択図】図１

Description

この発明は、生体の画像から当該生体の特徴量を検出し、この特徴量に基づいて照合を行う生体認証装置に関し、特に、装置の汚れを検知して清掃の要否を判定するようにした生体認証装置に関する。

従来の生体認証装置では、装置が汚れてくると認証精度が低下するため、画像統計値に基づいて汚れや画質を判定するようにしたものがあった（例えば、特許文献１参照）。
また、照合類似度履歴に基づいて、生体情報の経時変化と一時的変化とを区別するようにした装置があった（例えば、特許文献２参照）。

特開２００４−１５３４２２号公報 特開２００７−１１７６４号公報

従来の生体認証装置において、例えば、特許文献１に記載されたような装置では、装置の汚れ具合を検知しているものの、汚れの判定に認証精度に結びつく照合類似度などを用いていないため、汚れ具合と認証精度の低下を適切に関連付けた判定ができなかった。また、汚れと認証精度の低下の関係は装置が置かれた環境、つまり、汚れの発生のしやすさや汚れの種類、ユーザの指の状態の分布などにも依存するが、従来では、汚れの判定を設置時の静的なパラメータにより固定してしまっており、設置環境を反映した汚れの判定を動的に行うことができなかった。
また、例えば特許文献２に記載されたような装置においては、照合類似度履歴のみからでは、生体情報の一時的変化が生体の状態によるものなのか、装置の汚れ状態によるものなのかを区別することができなかった。

この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、汚れによる性能劣化の判定を適切に行うことのできる生体認証装置を得ることを目的とする。

この発明に係る生体認証装置は、撮像部の汚れ量を検出する汚れ検出部と、汚れ検出部で検出した汚れ量の履歴と、認証部における照合結果履歴とに基づいて汚れ判定条件を決定する汚れ判定条件計算部と、汚れ判定条件とその時点で検出された汚れ量とに基づいて、認証性能低下の要因となる汚れがあるか否かを判定する汚れ判定部とを備えたものである。

この発明の生体認証装置は、汚れ量の履歴と照合結果履歴とに基づいて汚れ判定条件を決定し、この汚れ判定条件を用いて認証性能低下の要因となる汚れがあるかを判定するようにしたので、汚れによる性能劣化の判定を適切に行うことができる。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による生体認証装置を示す構成図である。
図において、生体認証装置は、撮像部１、汚れ検出部２、汚れ量履歴記憶部３、特徴量抽出部４、特徴量履歴記憶部５、登録部６、登録データ記憶部７、照合部８、照合結果履歴記憶部９、汚れ判定条件計算部１０、汚れ判定部１１、汚れ通知部１２を備えている。また、図示の生体認証装置は、撮像部１、特徴量抽出部４、登録部６、登録データ記憶部７、照合部８で認証部１０１が構成され、撮像部１、汚れ検出部２、汚れ量履歴記憶部３、特徴量履歴記憶部５、照合結果履歴記憶部９〜汚れ通知部１２で汚れ検知部１０２が構成されている。

尚、本実施の形態の生体認証装置はコンピュータを用いて実現され、汚れ検出部２、特徴量抽出部４、登録部６、照合部８、汚れ判定条件計算部１０、汚れ判定部１１は、それぞれの機能に対応するソフトウェアと、これらソフトウェアを実行するためのＣＰＵやメモリ等のハードウェアで構成されている。あるいは、これら構成を専用のハードウェアで実現してもよい。また、汚れ量履歴記憶部３、特徴量履歴記憶部５、登録データ記憶部７、照合結果履歴記憶部９は、ハードディスク装置といった不揮発性メモリの記憶装置上に設けられている。

先ず、認証部１０１について説明する。
撮像部１は、例えばＣＣＤ撮像素子であり、指紋、顔、虹彩といった個人特有の生体特徴を有する被写体を撮影し、その画像データを特徴量抽出部４と汚れ検出部２とに出力する。尚、本実施の形態では生体特徴として指紋の場合を例として説明する。特徴量抽出部４は、撮像部１で撮影された画像生体特徴量を抽出する。登録部６は、特徴量抽出部４で抽出された特徴量を登録データ記憶部７に登録する機能部であり、登録データ記憶部７は、この登録データの記憶部である。照合部８は、特徴量抽出部４で抽出された認証対象となる生体の特徴量を、既に登録データ記憶部７に登録されている特徴量とを一致するか照合を行い、その照合結果を出力する。

尚、これらの認証部１０１の構成は公知であり、これ以外の認証方法、例えばスイープ型の指紋照合方法でもよく、また、登録部６、登録データ記憶部７、照合部８を装置の外部、例えばｗｅｂサーバ上に持つような方式でもよい。

次に、汚れ検知部１０２について説明する。
汚れ検出部２では、撮像部１で撮影した画像の画像統計量を用いて、撮像面に付着した汚れやゴミを検出する。画像統計量としては、例えば、画像のエッジ強度の変化や、設置時の被写体が存在しないときに撮影した初期背景画像と認証を終えて被写体が存在しなくなったときに撮影した画像との差分、被写体がないときに撮影した画像の高輝度領域などを用いる。検出された汚れ量は汚れ量履歴記憶部３に記録される。履歴として、検出時の日時、汚れの強さ、画像中のどの部分であるかといった情報が記録される。尚、汚れ検出部２における汚れを検出する手段として、撮像部１で撮影した画像の画像統計量を用いる代わりに、汚れ検出用のセンサ、例えば超音波や静電容量検出センサを用いて汚れ量を検出してもよい。

特徴量履歴記憶部５は、特徴量抽出部４で画像から抽出された生体特徴量の抽出場所や変化量の履歴を記憶する。この履歴情報を用いると、その特徴量が観測された時間や場所から、特徴量の分布を特定することができる。生体認証には個人固有の特徴量を利用して認証を行うため、通常は時間軸方向の特徴量相関は低いが、装置が汚れてくると抽出される特徴量同士に共通部分が生じ、相関が高くなる。そこで、時間軸方向の特徴量の分布の変化を用いることで、装置の汚れが特徴量に及ぼす影響を計測することができる。例えば、指紋生体特徴量として指紋の端点と分岐点を用いた場合、図２の指紋画像２００から抽出された特徴点の分布２０１のように、特徴点の分布が異常に密集している部分や、指紋の隆線パターンは存在するのに特徴点が極端に少ない部分は何らかの異常がある部分である。このような部分が撮像する度に変化する場合には、個人の指の状態によるものと判定できるが、時間が経っても同じ場所に同じ現象が起きている場合には、装置側の異常、つまり汚れであると判定できる。また、常に全く同じ場所に特徴点が観測されるときも汚れであると判定できる。例えば、特徴量抽出部４で抽出した時系列に連続な特徴量が図３の特徴点群３００と特徴点群３０１であったとき、特徴点群３００と特徴点群３０１で共通な特徴点は汚れである可能性が高く、共通でない特徴点は汚れでない可能性が高い。

照合結果履歴記憶部９は照合部８での照合結果、例えば、照合可・照合不可、照合時の特徴量類似度、最も類似度の高い登録データなどの履歴が記憶される。照合結果履歴記憶部９から、認証性能の変動が特定の指でのみ発生している現象なのか、装置全体で発生している現象なのかを判定することができる。特定の指のみで発生している場合には、個人の指状態の悪化や指の汚れなどが想定されるが、そうでない場合は汚れであると判定できる。

汚れ判定条件計算部１０では、汚れ量履歴記憶部３の情報と特徴量履歴記憶部５の情報と照合結果履歴記憶部９の情報を複合的に用いて、汚れを通知する判定条件を動的に計算する。また、汚れ判定部１１は、汚れ判定条件計算部１０で計算された判定条件とその時点で検出された汚れ量とに基づいて、認証性能低下の要因となる汚れがあるか否かを判定し、あった場合はその判定結果を汚れ通知部１２に出力する。汚れ通知部１２は、例えば画面表示や音声表示等の手段を用いてユーザに清掃を促すための通知を行う。

例えば、汚れ判定条件計算部１０〜汚れ通知部１２の処理として、汚れ量履歴記憶部３における汚れ量と照合結果履歴記憶部９の履歴から求められる認証性能が図４のパターンＡ，Ｂ，Ｃのように変化する場合を考える。
パターンＢでは汚れ量は増大していっているが、認証性能の低下はあまり顕著ではなく、装置の汚れが認証性能の劣化にあまり寄与していないため、清掃を行う必要はない。しかし、特許文献１に記載された装置のように汚れ量の検知のみしか行っていない場合には、このような清掃が必要でない場合にもユーザに通知を行ってしまうため、過度に清掃を促してしまう。本実施の形態の汚れ判定方法であれば、汚れ量履歴記憶部３と照合結果履歴記憶部９の２つの情報を解析し判定することにより、汚れが認証性能に大きな影響を与えていないことが判定できるため、ユーザは不必要に清掃しなくてもよくなる。パターンＢが起こる状況としては、生体特徴量が撮像されていない部分が汚れている場合、髪の毛などのはっきりとしたゴミが装置にのっていても生体特徴量の抽出や認証過程の画像処理でそれが取り除かれる場合、全体的に薄く汚れているために全体としてはかなりの汚れ具合となってしまうが生体特徴量の抽出や認証性能にはあまり影響が出ない場合などがある。

パターンＣでは装置の汚れ量はあまり増大していないにもかかわらず、認証性能低下が起きている。この認証性能低下は生体特徴量の経時変化や季節の変動が原因であると考えられるが、認証性能のみで汚れを観測していた場合には経時変化と汚れの区別がつかないため、装置の汚れが原因ではないパターンＣのような場合でもユーザに清掃を促してしまう。しかし、このような場合にはユーザが清掃しても認証性能は回復しない。パターンＣのような場合でも、本実施の形態の汚れ判定方法であれば、汚れ量履歴記憶部３と照合結果履歴記憶部９の２つの情報を解析し判定することにより、認証精度低下の要因が汚れ以外であると判定できるため、ユーザに不必要に清掃することを促してしまうことはない。本実施の形態の判定方法であれば、このとき別の措置、たとえば再登録を促す、といった処理を行うことができる。

パターンＡでは汚れ量の増大と認証性能の低下が同時に起きており、汚れによる性能劣化が起こっている。認証性能のみを観測している場合、経時変化と汚れの区別ができないため、清掃を促さなければならないにもかかわらず、間違って再登録を促してしまう可能性がある。特許文献２のように照合履歴を用いる場合、経時変化を見分けることはできるが、汚れが指の汚れなのか装置の汚れなのかを判定していないため、清掃を促す通知を適切に行うことができない。また、特許文献１のように汚れ量のみを観測している場合、汚れ量のどの段階でユーザに通知を行えばよいかという判定条件を動的に決めることができないため、設置環境や汚れの種類によっては、頻繁に清掃を促してしまう、あるいは、汚れによる認証性能低下が起きているにもかかわらず清掃を促す通知を行わない等の不具合が出てしまう。
認証性能としては、１回で照合可となる割合、登録データと抽出データの特徴量の類似度である照合スコアなどを用い、これらを複合的に用いて汚れ判定条件計算部１０で判定条件を計算してもよい。

次に、汚れ判定条件計算部１０での具体的な計算方法を説明する。
先ず、汚れ量履歴記憶部３と照合結果履歴記憶部９から、時間をｔとしたときの汚れ量の履歴ｆ（ｔ）と認証性能の履歴ｇ（ｔ）の相関係数を求める。次に、汚れ量をｘとしたときの認証性能の低下度を表す式ｋ（ｘ）を実際の汚れ量と照合結果を用いてｎ次関数近似を行う。ｋ（ｘ）の設置時の式は予め実験で求めていた式を用いるが、設置環境で得られた認証性能と汚れ量のデータを元に順次更新していく。ｎは任意に決める。
ｆ（ｔ）、ｇ（ｔ）、ｋ（ｘ）の計算時には、照合結果履歴記憶部９の照合結果履歴を用いて、特定の指のみに発生している性能劣化の影響を取り除き、装置全体の特性を表すようにする。

汚れ判定部１１では、汚れ判定条件計算部１０の計算結果と検出した汚れ量ｘ１から判定を行う。計算されたｆ（ｔ）とｇ（ｔ）の相関係数から汚れによる認証性能の低下が起きているかを判定し、汚れによる認証性能の低下が起きていると判定される場合には、ｋ（ｘ）の式と最近検出した汚れ量ｘ１とを用いて判定を行う。ｆ（ｔ）とｇ（ｔ）の相関が高くｋ（ｘ１）が閾値以下であるならば汚れによる認証性能低下が顕著であり清掃が必要であると判定できる。ｆ（ｔ）とｇ（ｔ）の相関が高くｋ（ｘ１）が閾値以上であるならば汚れによる認証性能低下は起きているが顕著ではないため清掃する必要はないと判定できる。ｆ（ｔ）とｇ（ｔ）の相関が低い場合には汚れと認証性能低下の間の関係性は低いため、清掃する必要はないと判定できる。

ｋ（ｘ）の代わりに最後に照合を行ったときの照合スコアを用いて判定を行ってもよい。このとき、ｆ（ｔ）とｇ（ｔ）の相関が高く、最後の照合スコアが閾値以下であるときに通知を行う。また、ｆ（ｔ）やｇ（ｔ）の代わりに汚れ量と認証性能の時間軸方向の変化量の傾きを用いて、変化量の積を用いて汚れ量と認証性能の相関を求めてもよい。

汚れ判定条件計算部１０の計算方法として、汚れ量と認証性能の関係をオンラインで機械学習する方法を用いてもよい。例えば、複数の判定条件ｈｎ（ｙ）（ｎ＝１，２，３，…）とその重みｗｎ（ｎ＝１，２，３，…）の重みつき和Σｗｎ・ｈｎ（ｙ）で判定条件計算を表し、判定条件と認証性能の関係を学習することにより、汚れによる認証性能の低下を適切に反映するような重みを順次更新していく。このとき、パラメータベクトルｙとして汚れ量、汚れの増加率、照合スコア、照合ＯＫ率、などを用い、判定条件式ｈｎ（ｙ）としては、初期値との差、時間微分（傾き）、「かつ」「または」などの論理演算の組み合わせを用いる。例えば、図５に示すように撮像領域をｎ個（ｎ＝５００〜５０４，…で示す領域）に分割した場合、汚れ量履歴をｙｎ、認証性能履歴をｚｎ、汚れ量履歴と認証性能履歴の関係式をｈｎ（ｙｎ，ｚｎ）とすると、撮像領域５００は認証性能と汚れ量の相関が高いため、関係式ｈ５００（ｙ５００，ｚ５００）の重みを大きくし、撮像領域５０４は汚れ量と認証性能の相関が低いため、関係式ｈ５０４（ｙ５０４，ｚ５０４）の重みを小さくする。

汚れ判定条件計算部１０での判定条件計算に、汚れ量履歴記憶部３と照合結果履歴記憶部９だけでなく特徴量履歴記憶部５を用いると、汚れ量と生体特徴量の関係、特徴量の変化と認証性能の関係を利用することができ、より精度よく判定条件計算を行うことができる。例えば、図５に示すように撮像領域をｎ個に分割した場合、撮像領域毎の汚れ量、撮像領域毎の特徴量、認証性能を用いると、撮像領域５００では被写体が撮像されていない領域のため、認証性能と汚れ量の関係を利用する必要はないことがわかる。撮像領域５０１では被写体が撮像されていないにもかかわらず特徴量が抽出されているため、汚れによる間違った特徴量が認証性能の低下を招いていると判定できる。撮像領域５０２は被写体が撮影されているが特徴量がない、または異常に多いため、汚れによる特徴量の異常が生じているので、認証性能との関係を利用するべきであることがわかる。撮像領域５０３では、被写体から異常なく特徴量が抽出されているが、汚れ量と認証性能の相関が高いため、この領域の汚れ量と認証性能の関係は利用するべきである。撮像領域５０４では、汚れ量と認証性能の相関が低いため、利用せず、汚れ判定部１１による判定時にこの領域を重要視しないようにする。このように、特徴量履歴記憶部５を利用すると汚れ量履歴と認証性能履歴のみを用いるより、撮像領域毎の状況を詳しく学習できるため、汚れが認証性能に及ぼす影響をより適切に反映した汚れ判定条件計算をすることができる。

また、特徴量履歴記憶部５と照合結果履歴記憶部９を用いると時系列の特徴量の変化だけでなく、誰の特徴量かを特定することができるため、人物毎の特徴量変化を判定基準に用いたり、他人との特徴量相関度を判定パラメータとして用いたりすることができる。

このように、実施の形態１では、汚れとスコア低下の関係を動的に監視しているため、事前の学習なしに性能劣化に直結した汚れの判定条件を計算することができ、設置環境の違いによる汚れの種類にも対応可能である。例えば、屋外に面していて風で砂が運ばれてくる可能性の高い場所と、屋内で綿埃の発生しやすいような場所では、汚れ量を検出する際に同程度の汚れ量を示したとしても、スコアの低下具合は異なってくる。出荷前に単一の条件下においてのみ試験し、汚れ判定の閾値を静的に決めてしまうと、こういった設置環境の違いに柔軟に対応することが困難である。また、複数の設置環境化で学習を行ったとしても、設置環境毎に設定を微調整する必要がある。更に、汚れを通知するパラメータを本来検知したい性能劣化度を用いて定義することができる。

また、上記の構成では、汚れによって認証精度が低下してきたときには汚れ通知部１２を用いてユーザに清掃を促す通知を行ったが、図６に示すように、汚れ通知部１２の代わりに、汚れていると判定されたときに自動で清掃し汚れを除去する自動汚れ除去部１３を持つ構成でもよい。
図６の汚れ検知部１０２ａにおける自動汚れ除去部１３は、例えばファンを用いてほこりを吹き飛ばしたり、ワイパで撮像面をふき取ったりする機能を備えたものである。これ以外の構成は図１と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
このような構成とすれば、汚れの検知から判定、清掃までを全自動で行うことができるため、設置者もユーザも汚れによる認証性能低下やパラメータを気にすることなく生体認証装置を使い続けることができる。

尚、汚れ量履歴記憶部３、照合結果履歴記憶部９、特徴量履歴記憶部５として、不揮発性メモリを用いるのではなく、汚れ判定パラメータのデータを１つ保持するような構成例でもよい。汚れ量、照合結果、特徴量が新しく得られた場合、汚れ判定条件計算部１０で汚れパラメータを再度計算・更新を行い、その後、汚れ量、照合結果、特徴量は直ちに破棄する。精度があまり必要でない場合は、履歴記憶のためのメモリを削減できる利点がある。

以上のように、実施の形態１の生体認証装置によれば、認証対象となる生体の画像を撮像部で取得し、この画像データと予め用意した登録データとを照合して生体認証を行う認証部と、撮像部の汚れ量を検出する汚れ検出部と、汚れ検出部で検出した汚れ量の履歴と、認証部における照合結果履歴とに基づいて汚れ判定条件を決定する汚れ判定条件計算部と、汚れ判定条件とその時点で検出された汚れ量とに基づいて、認証性能低下の要因となる汚れがあるか否かを判定する汚れ判定部とを備えたので、汚れによる性能劣化の判定を適切に行うことができる。

また、実施の形態１の生体認証装置によれば、汚れ判定部は、汚れ量の履歴と照合結果履歴との相関が高く、かつ、その時点で検出された汚れ量に基づいて算出される認証性能の値が閾値以下であった場合に認証性能低下の要因となる汚れありと判定するようにしたので、設置環境等に左右されずに汚れによる性能劣化の判定を適切に行うことができる。

また、実施の形態１の生体認証装置によれば、認証対象となる生体の画像を撮像部で取得し、この画像データと予め用意した登録データとを照合して生体認証を行う認証部と、撮像部の汚れ量を検出する汚れ検出部と、汚れ検出部で検出した汚れ量の履歴と、認証部における照合結果履歴とに基づいて汚れ判定条件を決定する汚れ判定条件計算部と、汚れ判定条件として汚れ量の履歴と照合結果履歴との相関が高く、かつ、その時点の照合結果が閾値以下であった場合に、認証性能低下の要因となる汚れありと判定する汚れ判定部とを備えたので、設置環境等に左右されずに汚れによる性能劣化の判定を適切に行うことができる。

また、実施の形態１の生体認証装置によれば、認証対象となる生体の画像を撮像部で取得して、この画像データから特徴量を抽出し、予め用意した特徴量の登録データと照合して生体認証を行う認証部と、撮像部の汚れ量を検出する汚れ検出部と、汚れ検出部で検出した汚れ量の履歴と、認証部における特徴量の履歴と、照合結果履歴との少なくともいずれか二つの履歴に基づいて汚れ判定条件を決定する汚れ判定条件計算部と、汚れ判定条件とその時点で検出された汚れ量とに基づいて、認証性能低下の要因となる汚れがあるか否かを判定する汚れ判定部とを備えたので、より精度よく判定条件を求めることができ、その結果、汚れによる性能劣化の判定をより適切に行うことができる。

また、実施の形態１の生体認証装置によれば、撮像部の撮像領域を複数の領域に分割し、汚れ判定部は、分割した領域毎に汚れ判定を行うようにしたので、分割した撮像領域毎の汚れ判定を行うことができ、より精度の高い判定を行うことができる。

実施の形態２．
実施の形態２は、認証するためのＩＤを入力するＩＤ入力部を設け、認証不可であった場合はこのＩＤを用いて照合を行うようにしたものである。
図７は、実施の形態２の生体認証装置の構成図である。
図において、生体認証装置は認証部１０１ａと汚れ検知部１０２からなり、汚れ検知部１０２の構成は図１と同様である。認証部１０１ａにおけるＩＤ入力部１４は、例えば、ＩＤ番号をスイッチやタッチパネルから入力する、といった直接的にＩＤを入力する構成か、または、ＩＤを保持したＩＣカードからＩＤを読み取るカード読取装置といった構成である。登録データ記憶部７ａには、認証対象となる人物の特徴量データと共に予め入力されたＩＤも登録データとして格納されている。照合部８ａは、実施の形態１の照合部８の機能を有すると共に、認証判定できなかった場合は、ＩＤ入力部１４からのＩＤに基づいて照合を行うよう構成されている。認証部１０１ａにおけるその他の構成は実施の形態１と同様である。

図８は、実施の形態２における認証部１０１ａの認証処理を示すフローチャートである。
照合部８ａでは、特徴量抽出部４で抽出された特徴量と登録データ記憶部７ａに記憶されている特徴量とを照合して生体認証を行う（ステップＳＴ１）。その結果、ステップＳＴ２において認証できた場合は、認証ＯＫを示す照合結果を照合結果履歴記憶部９に出力する。一方、ステップＳＴ２において認証できなかった場合は、図示しないディスプレイやスピーカ等からＩＤ入力を促すメッセージを表示したり、音声メッセージを出力する。これによりＩＤ入力部１４からＩＤ入力が行われると（ステップＳＴ３）、照合部８ａは入力されたＩＤによる判定を行う（ステップＳＴ４）。その結果、ＩＤが一致した場合は認証ＯＫを示す照合結果を照合結果履歴記憶部９に出力する。一方、ステップＳＴ４において、ＩＤが一致しなかった場合は認証不可を示す照合結果を照合結果履歴記憶部９に出力する。これ以降の汚れ検知部１０２の動作については実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。

このように、実施の形態２では、ＩＤ入力を行うようにしたため、照合部８ａにおける照合結果が閾値に満たない場合でも誰の生体情報であるかが確認でき、照合性能としてＦＲ（本人拒否率）を利用することができる。従って、照合結果履歴記憶部９の情報が増え、汚れ判定条件計算部１０での計算精度が向上する。また、極端な汚れにより本人スコアが得られない状態となった場合に利用することができる。
尚、図７の構成では実施の形態１における図１の構成に適用したが、自動汚れ除去部１３を備えた図６の構成に対して適用するようにしてもよい。

以上のように、実施の形態２の生体認証装置によれば、生体の識別を行うためのＩＤを入力するＩＤ入力部を備え、認証部は、生体認証で認証照合できなかった場合に、ＩＤ入力部から入力されたＩＤに基づいて照合を行うようにしたので、照合結果履歴としての情報を増やすことができ、その結果、より精度よく汚れによる性能劣化の判定を行うことができる。

尚、上記実施の形態１、２では、生体情報として指紋の場合を説明したが、顔や虹彩等、他の生体情報であっても同様に適用することができる。

この発明の実施の形態１による生体認証装置を示す構成図である。 指紋画像の特徴点の分布履歴の例を示す説明図である。 指紋画像の隆線の分布と特徴点の履歴の例を示す説明図である。 この発明の実施の形態１による生体認証装置の認証性能と汚れ量の履歴の例を示す説明図である。 この発明の実施の形態１による生体認証装置の撮像領域毎の汚れ量履歴、特徴量履歴、認証性能履歴の例を示す説明図である。 この発明の実施の形態１による生体認証装置の他の例を示す構成図である。 この発明の実施の形態２による生体認証装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態２による生体認証装置の認証処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 撮像部、２ 汚れ検出部、４ 特徴量抽出部、８，８ａ 照合部、１０ 汚れ判定条件計算部、１１ 汚れ判定部、１２ 汚れ通知部、１３ 自動汚れ除去部、１４ ＩＤ入力部、１０１，１０１ａ 認証部、１０２，１０２ａ 汚れ検知部。

Claims (6)

1. 認証対象となる生体の画像を撮像部で取得し、この画像データと予め用意した登録データとを照合して生体認証を行う認証部と、
   前記撮像部の汚れ量を検出する汚れ検出部と、
   前記汚れ検出部で検出した汚れ量の履歴と、前記認証部における照合結果履歴とに基づいて汚れ判定条件を決定する汚れ判定条件計算部と、
   前記汚れ判定条件とその時点で検出された汚れ量とに基づいて、認証性能低下の要因となる汚れがあるか否かを判定する汚れ判定部とを備えた生体認証装置。
2. 汚れ判定部は、汚れ量の履歴と照合結果履歴との相関が高く、かつ、その時点で検出された汚れ量に基づいて算出される認証性能の値が閾値以下であった場合に認証性能低下の要因となる汚れありと判定することを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 認証対象となる生体の画像を撮像部で取得し、この画像データと予め用意した登録データとを照合して生体認証を行う認証部と、
   前記撮像部の汚れ量を検出する汚れ検出部と、
   前記汚れ検出部で検出した汚れ量の履歴と、前記認証部における照合結果履歴とに基づいて汚れ判定条件を決定する汚れ判定条件計算部と、
   前記汚れ判定条件として汚れ量の履歴と照合結果履歴との相関が高く、かつ、その時点の照合結果が閾値以下であった場合に、認証性能低下の要因となる汚れありと判定する汚れ判定部とを備えた生体認証装置。
4. 認証対象となる生体の画像を撮像部で取得して、この画像データから特徴量を抽出し、予め用意した特徴量の登録データと照合して生体認証を行う認証部と、
   前記撮像部の汚れ量を検出する汚れ検出部と、
   前記汚れ検出部で検出した汚れ量の履歴と、前記認証部における特徴量の履歴と、照合結果履歴との少なくともいずれか二つの履歴に基づいて汚れ判定条件を決定する汚れ判定条件計算部と、
   前記汚れ判定条件とその時点で検出された汚れ量とに基づいて、認証性能低下の要因となる汚れがあるか否かを判定する汚れ判定部とを備えた生体認証装置。
5. 撮像部の撮像領域を複数の領域に分割し、汚れ判定部は、当該分割した領域毎に汚れ判定を行うことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の生体認証装置。
6. 生体の識別を行うためのＩＤを入力するＩＤ入力部を備え、
   認証部は、生体認証で認証照合できなかった場合に、前記ＩＤ入力部から入力されたＩＤに基づいて照合を行うことを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の生体認証装置。

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