JP2010244218A - Biometric authentication device and system - Google Patents

Biometric authentication device and system Download PDF

Info

Publication number
JP2010244218A
JP2010244218A JP2009090640A JP2009090640A JP2010244218A JP 2010244218 A JP2010244218 A JP 2010244218A JP 2009090640 A JP2009090640 A JP 2009090640A JP 2009090640 A JP2009090640 A JP 2009090640A JP 2010244218 A JP2010244218 A JP 2010244218A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
biometric
collation
distance value
biometric authentication
authentication device
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2009090640A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP5372576B2 (en
Inventor
Hisao Ogata
日佐男 緒方
Yasuo Mizuno
康生 水野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Omron Terminal Solutions Corp
Original Assignee
Hitachi Omron Terminal Solutions Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Omron Terminal Solutions Corp filed Critical Hitachi Omron Terminal Solutions Corp
Priority to JP2009090640A priority Critical patent/JP5372576B2/en
Publication of JP2010244218A publication Critical patent/JP2010244218A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5372576B2 publication Critical patent/JP5372576B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To prevent that feedback information is used for a hill climbing attack for bogus living body development, even if the feedback information is displayed or output. <P>SOLUTION: In this biometric authentication device, processing of converting a verification distance value obtained by verifying a biometric feature acquired from a user and a biometric feature previously stored in a storage means into a value of a range smaller than a threshold when receiving verification, and a value of a range of the threshold or above when rejecting verification is performed. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は生体情報、例えば、指紋や静脈パターン等を用いた本人確認のための生体認証システムに関する。   The present invention relates to a biometric authentication system for identifying a person using biometric information such as a fingerprint or a vein pattern.

本人確認のために生体認証が金融機関を始めとして社会に広く普及している。生体認証の一般的な処理の流れは次の通りである。例えば、指紋認証の場合、センサなどを介して指紋パターンを画像として取得し、その画像から指紋特徴量を抽出して、予め本人として登録された指紋特徴量、すなわち、テンプレートとの一致又は不一致の度合い(照合距離値)を計算する。その照合距離値が、予め設定された閾値より小さければ本人と判定し、大きければ他人と判定する(特許文献1参照)。   Biometric authentication is widely used in financial institutions and other societies for identity verification. The general process flow of biometric authentication is as follows. For example, in the case of fingerprint authentication, a fingerprint pattern is acquired as an image through a sensor or the like, a fingerprint feature amount is extracted from the image, and a fingerprint feature amount registered in advance as a principal, that is, a match or mismatch with a template The degree (collation distance value) is calculated. If the collation distance value is smaller than a preset threshold value, the person is determined to be the person, and if it is larger, the person is determined to be another person (see Patent Document 1).

このような生体認証処理で一般に問題となるのは「本人拒否」である。すなわち、本人から抽出された生体特徴量であるにも関わらず、テンプレートとの照合距離値が閾値よりも大きいため、他人として誤判定されることである。一方、他人から抽出された生体特徴量であるにもかかわらず、テンプレートとの照合距離値が閾値よりも小さいため、本人として誤判定されることもある。これは「他人受入」と呼ばれるが、成りすましにつながるので、通常、本人拒否よりも他人受入の方が圧倒的に小さくなるように閾値を設定する。そのため、通常の運用では頻繁に本人拒否が起こるので、生体認証の利用者は、センサに対する生体のかざし方が悪いのか、センサが故障して動作しないのかしばしば不安に感じることがある。そこで、パソコンのログイン用途向け指紋認証システムや一部の静脈認証システムでは抽出した特徴量、あるいは、センサで捕らえた画像そのものを画面上に表示している。これにより、本人拒否が生じた場合の利用者の不安感を払拭すると共に、どのように生体の置き方が悪かったかを利用者が確認できるようになっている。   In such a biometric authentication process, “personal refusal” is generally a problem. That is, despite the biometric feature amount extracted from the person, the collation distance value with the template is larger than the threshold value, so that it is erroneously determined as another person. On the other hand, since the collation distance value with the template is smaller than the threshold value in spite of the biometric feature amount extracted from another person, it may be erroneously determined as the principal. This is called “accepting another person”, but it leads to impersonation. Therefore, the threshold is usually set so that the acceptance of another person is overwhelmingly smaller than the rejection of the person. For this reason, since the rejection of the person frequently occurs in the normal operation, the user of biometric authentication often feels uneasy about whether the living body is held over the sensor or whether the sensor fails and does not operate. Therefore, in the fingerprint authentication system for login use of personal computers and some vein authentication systems, the extracted feature amount or the image itself captured by the sensor is displayed on the screen. As a result, the user's anxiety when refusal of the person occurs is wiped out, and the user can confirm how the living body is placed in a bad manner.

特開2008−181570号公報JP 2008-181570 A 特開2008−46677号公報JP 2008-46677 A

このような抽出された生体特徴量や、センサで捉えた生体情報(画像)、あるいは照合距離値は、生体認証システムから出力される情報として、「フィードバック情報」と呼ばれる。このフィードバック情報の表示は、他人の成りすましにつながる偽造生体の開発に悪用されるリスクをはらむ。   Such extracted biometric features, biometric information (images) captured by sensors, or collation distance values are referred to as “feedback information” as information output from the biometric authentication system. This display of feedback information involves a risk of being exploited in the development of counterfeit organisms that lead to impersonation of others.

具体的に、フィードバック情報として、照合距離値を偽造生体開発に悪用する場合を想定する。まず、任意の偽造生体を生体認証装置にかざすと、生体認証装置は画像を取得し特徴量を抽出して、登録したテンプレートと比較を行い、照合距離値を計算する。当然のことながら、照合距離値は閾値を上回るので、照合拒否となる。次に、偽造生体に対して任意の改良を施し、上記と同様に再度生体認証装置にかざして照合距離値を計算する。その結果、前回の照合距離値よりも値が小さくなっていれば、その改良は正しかったと考え、同様な改良を再度継続し、値が大きくなっていれば、その改良は間違っていたと考え、別の改良を施す。この一連の偽造生体改良サイクルを、照合距離値が閾値を下回るまで何度も繰り返す。   Specifically, it is assumed that the collation distance value is abused for the development of a counterfeit organism as feedback information. First, when an arbitrary counterfeit biological body is held over the biometric authentication device, the biometric authentication device acquires an image, extracts a feature amount, compares it with a registered template, and calculates a collation distance value. As a matter of course, since the collation distance value exceeds the threshold value, collation is rejected. Next, an arbitrary improvement is applied to the forged biometric, and the verification distance value is calculated by holding it over the biometric authentication device again in the same manner as described above. As a result, if the value is smaller than the previous collation distance value, the improvement is considered to be correct, the same improvement is continued again, and if the value is increased, the improvement is considered to be wrong. To improve. This series of counterfeit biological improvement cycles is repeated many times until the collation distance value falls below the threshold value.

このような攻撃はヒルクライミング攻撃と呼ばれる。つまり、偽造生体を完成させた時の照合距離値を丘(ヒル)の頂上と例え、少しずつ照合距離値を小さくなるように、すなわち、丘を登るように偽造生体を改良していく攻撃である。この攻撃は生体特徴量抽出アルゴリズムや、照合アルゴリズムの詳細を一切関知する必要は無く、ブラックボックスとして扱えるので、攻撃者から見ると偽造生体を作りやすい方法の一つである。   Such an attack is called a hill climbing attack. In other words, the verification distance value when completing a counterfeit organism is compared to the top of a hill, and the verification distance value is gradually reduced, that is, an attack that improves the counterfeit organism so as to climb the hill. is there. This attack does not need to know the details of the biometric feature extraction algorithm or the matching algorithm at all, and can be handled as a black box.

生体、あるいは生体特徴量の画像をぼかして表示すればよいという考え方も存在する。その場合でも、ぼかしたなりの画像で照合距離値を定義することができるので、ヒルクライミング攻撃を防止することは困難である。   There is also an idea that an image of a living body or a biological feature amount may be displayed in a blurred manner. Even in such a case, it is difficult to prevent a hill climbing attack because the collation distance value can be defined by a blurred image.

本発明は上記課題の少なくとも一部を解決するためになされたものである。本発明の目的はフィードバック情報を表示したり、出力したりしても、それが偽造生体開発のためのヒルクライミング攻撃に利用されないようにすることである。   The present invention has been made to solve at least a part of the above problems. An object of the present invention is to prevent feedback information from being displayed or output from being used in a hill climbing attack for developing a counterfeit organism.

また、特許文献2は生体情報が盗み取られても悪用されることのない生体認証装置を開示している。この生体認証装置は、画像のある部分に対し他の部分の画像を上書きする加工を施したものを表示するが、この加工後の画像では利用者に違和感を与えてしまう恐れがある。そこで、本発明は利用者に違和感のない生体認証を提供することを課題とする。   Patent Document 2 discloses a biometric authentication device that is not abused even if biometric information is stolen. This biometric authentication device displays a part of the image that has been processed to overwrite the image of the other part, but this processed image may give the user a sense of incongruity. Therefore, an object of the present invention is to provide biometric authentication that does not give the user a sense of incongruity.

生体認証装置において、利用者から取得した生体特徴量と、記憶手段に予め記憶されていた生体特徴量とを照合して得られる照合距離値に対して、照合受入れ時は閾値よりも小さい範囲内の任意の値に、照合拒絶時は閾値以上の範囲内の任意の値に変換させる処理を行う。   In the biometric authentication device, the collation distance value obtained by collating the biometric feature amount acquired from the user with the biometric feature amount stored in advance in the storage means is within a range smaller than the threshold when accepting collation. When the collation is rejected, a process of converting the value into an arbitrary value within the threshold or more is performed.

本発明によれば、悪意を持った第三者が生体認証装置から出力されるフィードバック情報を用いて、偽造生体を作成することを防止することができる。すなわち、照合距離値を小さくするように少しずつ偽造生体を改良しようとしても、照合距離値を任意に、かつ、ランダムに変化させることで、照合距離値の変化が偽造生体の改良によるものか、システム側で照合距離値を任意に変化させられたことによるのか分からなくなる。結果として偽造生体の改良の方向が分からなくなり偽造生体開発が極めて困難になる。   According to the present invention, it is possible to prevent a malicious third party from using a feedback information output from a biometric authentication device to create a counterfeit biometric. That is, even if you try to improve the counterfeit organism little by little to reduce the verification distance value, by changing the verification distance value arbitrarily and randomly, whether the change in the verification distance value is due to the improvement of the counterfeit organism, It is not clear whether the collation distance value is arbitrarily changed on the system side. As a result, the direction of improvement of counterfeit organisms is not understood, and development of counterfeit organisms becomes extremely difficult.

生体認証装置とコンピュータの全体構成例を示す図。The figure which shows the example of whole structure of a biometrics authentication apparatus and a computer. 生体認証装置の構成例を示す図。The figure which shows the structural example of a biometrics authentication apparatus. 生体認証装置が接続されたコンピュータの構成例を示す図。The figure which shows the structural example of the computer to which the biometrics apparatus was connected. 生体認証装置とコンピュータの動作フローを示す図。The figure which shows the operation | movement flow of a biometrics authentication apparatus and a computer. 乱数を用いて照合距離値を変換する例を示す図。The figure which shows the example which converts collation distance value using a random number. 本発明を用いた場合の照合距離値の推移を示す図。The figure which shows transition of the collation distance value at the time of using this invention. 血管部分の画像加工で生成した表示用生体画像の例を示す図。The figure which shows the example of the biometric image for a display produced | generated by the image process of the blood vessel part. 血管背景部分の画像加工で生成した表示用生体画像の例を示す図。The figure which shows the example of the biological image for a display produced | generated by the image process of the blood vessel background part. 認証結果の画面表示例を示す図。The figure which shows the example of a screen display of an authentication result. 偽造生体を開発する過程の照合距離値の推移を示す図。The figure which shows transition of the collation distance value in the process of developing a forged living body. 連続値の照合距離値を離散値に置き換えるための変換テーブルを示す図。The figure which shows the conversion table for replacing the collation distance value of a continuous value with a discrete value.

以下、図1〜11を参照して本発明の実施形態について説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to FIGS.

本実施例では、生体認証装置がコンピュータに接続され、生体認証装置で生成されたフィードバック情報がコンピュータに送られ、コンピュータのディスプレイ上に表示されると想定する。   In this embodiment, it is assumed that a biometric authentication device is connected to a computer, and feedback information generated by the biometric authentication device is sent to the computer and displayed on the computer display.

図1は全体システムの構成例である。101は生体認証装置であり、102は生体認証装置101の起動や動作を制御し、照合結果や生体画像を表示するコンピュータである。   FIG. 1 shows a configuration example of the entire system. Reference numeral 101 denotes a biometric authentication device, and reference numeral 102 denotes a computer that controls activation and operation of the biometric authentication device 101 and displays a collation result and a biometric image.

図2は生体認証装置101の構成例を示す図である。制御部(CPU)201は生体認証装置のデータ処理を担うプロセッサであり、後述する各種のプログラム、データの制御、処理を司る。周辺装置I/Oデバイス202は、生体認証装置101とコンピュータ102を接続するためのインタフェースである。照明LED203は生体画像を取得するための照明LEDであり、例えば、指静脈認証であれば指の静脈パターンの取得に好適な近赤外光LEDを用いる。画像センサ204は生体画像を取得するためのセンサであり、CCDなどのデバイスが挙げられ、照明LED203によって照射された指の静脈パターンを取得する。205は生体認証装置内の各デバイスをつなぐバスである。   FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the biometric authentication device 101. A control unit (CPU) 201 is a processor responsible for data processing of the biometric authentication device, and controls various programs and data described later. The peripheral device I / O device 202 is an interface for connecting the biometric authentication device 101 and the computer 102. The illumination LED 203 is an illumination LED for acquiring a biological image. For example, in the case of finger vein authentication, a near-infrared light LED suitable for acquiring a finger vein pattern is used. The image sensor 204 is a sensor for acquiring a living body image, and includes a device such as a CCD, and acquires a finger vein pattern irradiated by the illumination LED 203. A bus 205 connects devices in the biometric authentication apparatus.

主記憶装置206は揮発性メモリ(DRAM等)で構成されており、ここには生体認証装置を動作させるための各種プログラムやデータ領域が確保されている。装置全体制御プログラム207は生体認証装置101全体を制御するプログラムである。周辺装置I/O制御プログラム208は周辺装置I/Oデバイス202を制御する。   The main storage device 206 is composed of a volatile memory (DRAM or the like), in which various programs and data areas for operating the biometric authentication device are secured. The entire apparatus control program 207 is a program for controlling the entire biometric authentication apparatus 101. The peripheral device I / O control program 208 controls the peripheral device I / O device 202.

認証プログラム209は、画像センサ204から出力された生体画像に対して特徴抽出処理を行い、抽出された特徴量と生体認証装置内に記憶された比較用の基準特徴量であるテンプレートと照合を行う。そして、その照合結果として、照合受入れ、あるいは、照合拒絶を出力すると共に、抽出特徴量とテンプレートの相違度を表す照合距離値を出力する。   The authentication program 209 performs feature extraction processing on the biometric image output from the image sensor 204, and compares the extracted feature value with a template that is a reference feature value for comparison stored in the biometric authentication device. . Then, as a result of the collation, collation acceptance or collation rejection is output, and a collation distance value representing the difference between the extracted feature quantity and the template is output.

照合距離値変換プログラム210は、認証プログラム209が出力した照合距離値を入力し、コンピュータへの出力用の照合距離値に変換する処理を行う。具体的には、認証プログラム209が出力した照合距離値に乱数等を加えて、出力用に照合距離値の値を加工する。なお、照合距離値に変えて、本人と確信できる度合いを示す「確信値」という表現を用いても良い。   The collation distance value conversion program 210 inputs the collation distance value output by the authentication program 209 and performs a process of converting it into a collation distance value for output to a computer. Specifically, a random number or the like is added to the collation distance value output by the authentication program 209, and the collation distance value is processed for output. Instead of the collation distance value, an expression “confidence value” indicating the degree of conviction that the person is identifiable may be used.

表示用画像生成プログラム211は、認証プログラム209が認証受入れ/拒絶を判断した生体画像、あるいは生体特徴量を入力し、その生体部分だけを切出す等、生体認証の利用者が見やすいような加工して表示用の生体画像を生成する。   The display image generation program 211 is processed so that it is easy for a user of biometric authentication to read, such as inputting a biometric image or a biometric feature that the authentication program 209 has determined acceptance / rejection of authentication and cutting out only the biometric part. To generate a biological image for display.

このように、プログラムは各種の機能を有し、また種々の処理を行い、上述の通り、制御部201のハード構成によって制御される。本発明においてはプログラムを中心として説明するが、これら各プログラムの様々な機能、例えば、制御手段、認証手段、照合距離値変換手段、表示用画像生成手段などとも言え、各手段を各部とも表現できることは言うまでもない。   Thus, the program has various functions, performs various processes, and is controlled by the hardware configuration of the control unit 201 as described above. In the present invention, the description will focus on programs, but various functions of these programs, for example, control means, authentication means, collation distance value conversion means, display image generation means, etc. can be expressed as each part. Needless to say.

データ記憶部212は、(1)画像センサ204で取得した生体画像データ(生データ)、(2)生体画像データから認証プログラム209によって静脈パターンのみを抽出して生成された生体特徴量、(3)この生体特徴量と比較、照合を行うための本人の基準となる生体特徴量であるテンプレート、(4)認証受入れ/拒絶を判断するための照合距離値に対する閾値である照合距離値閾値、(5)生体特徴量とテンプレートを比較、照合を行った結果、それらの相違度を表す照合距離値(照合距離値が閾値よりも小さければ、認証受入れと判断され、閾値以上であれば照合拒絶となる)、(6)認証受入れ/拒絶を認証プログラム209が判断した結果を示す照合結果(認証受入れの場合は「1」、拒絶の場合は「0」と記憶する)、(7)照合距離値変換プログラム210が照合距離値を入力し、変換処理を施された出力用照合距離値(コンピュータ102に送信され、画面表示用に使われる)、(8)表示用画像生成プログラム211がデータ記憶部212に記憶された生体画像を入力したコンピュータ102での表示用生体画像、を記憶するための領域である。   The data storage unit 212 includes (1) biometric image data (raw data) acquired by the image sensor 204, (2) biometric feature amount generated by extracting only a vein pattern from the biometric image data by the authentication program 209, (3 ) A template that is a biometric feature serving as a reference for the person for comparison and collation with the biometric feature, (4) a collation distance value threshold that is a threshold for the collation distance value for determining authentication acceptance / rejection, ( 5) As a result of comparing and collating the biometric feature quantity with the template, a collation distance value indicating the degree of difference between them (if the collation distance value is smaller than the threshold value, it is determined that the authentication is accepted, and if the collation distance value is greater than the threshold value, the collation rejection is (6) Matching result indicating the result of the authentication program 209 determining whether to accept / reject authentication (stores “1” for acceptance, “0” for rejection), ( The collation distance value conversion program 210 inputs the collation distance value, and the output collation distance value subjected to the conversion process (sent to the computer 102 and used for screen display), (8) the display image generation program 211 Is an area for storing a biological image for display on the computer 102 to which the biological image stored in the data storage unit 212 is input.

図3はコンピュータ102の構成例を示す図である。制御部(CPU)301は端末のデータ処理、各種の制御を担うプロセッサである。周辺装置I/Oデバイス302は、生体認証装置101とを接続するためのインタフェースである。表示装置303は生体認証結果の表示や、認証に用いた生体画像や生体特徴量を表示するモニタであり、キー入力装置304はオペレータのキー入力装置である。主記憶装置306には、各種プログラムやデータが記憶されている。305は端末内の各装置をつなぐバスである。   FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the computer 102. A control unit (CPU) 301 is a processor responsible for terminal data processing and various controls. The peripheral device I / O device 302 is an interface for connecting to the biometric authentication device 101. A display device 303 is a monitor that displays a biometric authentication result, a biometric image and a biometric feature used for authentication, and a key input device 304 is an operator key input device. Various programs and data are stored in the main storage device 306. A bus 305 connects each device in the terminal.

主記憶装置306には、コンピュータ102を制御する全体制御プログラム307、周辺装置I/Oデバイス302を介して接続されている生体認証装置101を制御したり、表示用に生体画像を加工したり、表示装置303に認証結果や画像を表示する生体認証アプリケーションプログラム308、周辺装置I/Oデバイス302を制御する周辺装置I/O制御プログラム309、データ記憶部311に記憶された生体画像に適切な加工を施し、加工済み生体画像を出力する表示画像加工プログラム310が記憶される。   The main storage device 306 controls the overall authentication program 307 for controlling the computer 102, the biometric authentication device 101 connected via the peripheral device I / O device 302, processes a biometric image for display, A biometric authentication application program 308 for displaying authentication results and images on the display device 303, a peripheral device I / O control program 309 for controlling the peripheral device I / O device 302, and a process suitable for the biometric image stored in the data storage unit 311 And a display image processing program 310 for outputting a processed biological image is stored.

データ記憶部311は、(1)生体認証装置101に記憶されている表示用生体画像のデータが周辺装置I/Oデバイス302経由で転送される表示用生体画像、(2)表示画像加工プログラムから出力された加工済み表示用生体画像、(3)図2の生体認証装置101に記憶されている照合結果、(4)図2の生体認証装置101に記憶されている出力用照合距離値、を記憶する。   The data storage unit 311 includes (1) a display biometric image in which data of a display biometric image stored in the biometric authentication device 101 is transferred via the peripheral device I / O device 302, and (2) a display image processing program. The output processed biometric image for display, (3) the collation result stored in the biometric authentication device 101 of FIG. 2, and (4) the collation distance value for output stored in the biometric authentication device 101 of FIG. Remember.

図4は生体認証装置101及びコンピュータ102の動作のフローチャートである。   FIG. 4 is a flowchart of operations of the biometric authentication device 101 and the computer 102.

係員からの操作に基づき、コンピュータ102の制御部301は、記憶された生体認証アプリケーションプログラム308により、起動信号を送信して、生体認証装置101を起動させ、照合処理を実行するように指示する(ステップ401)。   Based on an operation from a staff member, the control unit 301 of the computer 102 transmits an activation signal by using the stored biometric authentication application program 308 to activate the biometric authentication device 101 and instruct to execute a matching process ( Step 401).

生体認証装置の制御部201は、コンピュータ102から照合処理の実行指示を受信すると、照明LED203、ならびに、画像センサ204を制御して、利用者の生体画像を取得してデータ記憶部212に記憶する(ステップ402)。その後に、生体認証装置の制御部201は、データ記憶部212に記憶された生体画像を読み出し、画像から生体特徴量を抽出して、データ記憶部212に記憶する(ステップ403)。   When the control unit 201 of the biometric authentication apparatus receives an execution instruction of the verification process from the computer 102, the control unit 201 controls the illumination LED 203 and the image sensor 204 to acquire a user's biometric image and store it in the data storage unit 212. (Step 402). Thereafter, the control unit 201 of the biometric authentication device reads the biometric image stored in the data storage unit 212, extracts the biometric feature amount from the image, and stores it in the data storage unit 212 (step 403).

次に、生体認証装置の制御部201は、ステップ403でデータ記憶部212に記憶した生体特徴量と、データ記憶部212に予め記憶しておいたテンプレートを読み出してそれらの間の照合距離値を計算して(マッチング、照合処理)、データ記憶部212に記憶する。さらに、その照合距離値を事前に設定済みの閾値と比較し、閾値未満であれば照合受入れ、閾値以上であれば照合拒絶として結果をデータ記憶部212に記憶する(ステップ404)。なお、このステップ402〜404は認証プログラム209を用いて実行する処理である。   Next, the control unit 201 of the biometric authentication device reads out the biometric feature amount stored in the data storage unit 212 in step 403 and the template stored in advance in the data storage unit 212 and obtains a matching distance value between them. Calculate (matching and collation processing) and store in the data storage unit 212. Further, the collation distance value is compared with a preset threshold value, and if it is less than the threshold value, the collation is accepted, and if it is greater than or equal to the threshold value, the collation rejection value is stored in the data storage unit 212 (step 404). Note that these steps 402 to 404 are processes executed using the authentication program 209.

その後、生体認証装置の制御部201は、データ記憶部212から照合距離値を読み出し、乱数等を付加して変換し変換済み照合距離値(出力用照合距離値ともいう)を生成し、データ記憶部212に記憶する(ステップ405)。ここでは、照合受入れの場合、閾値未満になるような乱数を照合距離値に付加し、照合結果と照合距離値が矛盾しないようにする。照合拒絶の場合も同様であり、閾値以上になるような乱数を付加する。   Thereafter, the control unit 201 of the biometric authentication apparatus reads the collation distance value from the data storage unit 212, adds a random number or the like to convert it, generates a converted collation distance value (also referred to as an output collation distance value), and stores the data. The data is stored in the unit 212 (step 405). Here, in the case of collation acceptance, a random number that is less than the threshold value is added to the collation distance value so that the collation result and the collation distance value do not contradict each other. The same applies to the case of collation rejection, and a random number that exceeds the threshold is added.

照合拒絶の場合、照合距離値閾値以上になるような乱数を付加する。図5にその具体的処理の例を示す。データ記憶部212に格納された照合距離値が0.19であり、閾値が0.09であるとする。照合距離値と閾値の差501が0.10なので、0.19を中心とする乱数幅502が0.20である一様乱数を生成し、それを出力用照合距離値とする(図5(a))。   In the case of collation rejection, a random number that is equal to or greater than the collation distance value threshold is added. FIG. 5 shows an example of specific processing. It is assumed that the collation distance value stored in the data storage unit 212 is 0.19 and the threshold value is 0.09. Since the difference 501 between the collation distance value and the threshold value is 0.10, a uniform random number having a random number width 502 centered on 0.19 and 0.20 is generated and used as the collation distance value for output (FIG. 5 ( a)).

一方、照合受入れの場合、照合距離値が閾値0.09未満になるような乱数を照合距離値に付加し、照合結果と照合距離値が矛盾しないようにする。図5(b)では、照合距離値が0.02の時に閾値との差503が0.07であるので、0.02を中心とする幅0.14の一様乱数を生成し、それを出力用照合距離値とする。但し、照合距離値が負の値になる場合があるので、504に示すように0.0〜0.09の間の一様乱数を生成し、これを出力用(変換後の)の照合距離値とする。これらの処理を行うことにより、図6に示すような照合距離値の推移が得られ、照合距離値を用いたヒルクライミング攻撃を行おうとしても、照合距離値がランダムに変化するので、偽造の手がかりが得られず、攻撃が極めて困難になる。   On the other hand, in the case of collation acceptance, a random number such that the collation distance value is less than the threshold value 0.09 is added to the collation distance value so that the collation result and the collation distance value do not contradict each other. In FIG. 5B, since the difference 503 from the threshold value is 0.07 when the collation distance value is 0.02, a uniform random number with a width of 0.14 centered on 0.02 is generated, Use the output collation distance value. However, since the collation distance value may be a negative value, a uniform random number between 0.0 and 0.09 is generated as indicated by 504, and this is the collation distance for output (after conversion). Value. By performing these processes, a transition of the collation distance value as shown in FIG. 6 is obtained, and even if a hill climbing attack using the collation distance value is attempted, the collation distance value changes randomly. There are no clues and the attack becomes extremely difficult.

なお、上記の説明では、照合距離値を中心に閾値と照合距離値の差の2倍の幅を持つ一様乱数を生成して変換後の照合距離値とした。しかし、照合距離値が閾値に近づくにつれて一様乱数の幅が小さくなり、閾値近辺では変換前の照合距離値と変換後の照合距離値の差異が小さくなり、本来の値を推定し易くなる。そこで、一様乱数が分布する幅に0.10といった下限を設けておき、照合拒絶の場合、閾値から閾値+0.10の間の一様乱数を生成して変換後の照合距離値としてもよい。この場合は変換前の照合距離値はもはや一様乱数の中心にはならない。照合受け入れ時の変換方法も同様であり、閾値から閾値―0.10の間の一様乱数を生成して変換後の照合距離値としてもよい。   In the above description, a uniform random number having a width twice as large as the difference between the threshold value and the collation distance value is generated around the collation distance value, and used as the collation distance value after conversion. However, the width of the uniform random number decreases as the collation distance value approaches the threshold value, and the difference between the collation distance value before conversion and the collation distance value after conversion decreases near the threshold value, so that the original value can be easily estimated. Therefore, a lower limit such as 0.10 is set for the width in which uniform random numbers are distributed, and in the case of collation rejection, uniform random numbers between the threshold value and the threshold value +0.10 may be generated and used as the collation distance value after conversion. . In this case, the collation distance value before conversion is no longer the center of the uniform random number. The conversion method at the time of collation acceptance is the same, and a uniform random number between the threshold value and the threshold value −0.10 may be generated and used as the collation distance value after conversion.

また、乱数を用いて照合距離値を変換するのは、生体検知機能で人工物が生体認証装置にかざされたと検知された場合に限るとしても良い。ここで生体検知機能とは、生体認証装置で取得された画像が、生体由来のものであるか、人工物由来のものであるかを、生体認証装置に備わった生体検知用センサ、あるいは、取得された画像情報を用いて、検知する機能である。生体検知方法には、温度、電気抵抗、静電容量等、公知の手法がいくつか知られている。偽造生体を開発するためには人工物を何度も生体認証装置にかざすことが予想されるので、その場合には照合距離値を変換して、人工物開発を困難にしたい。その一方、生体をかざした場合は、本来の正しい運用であるので、照合距離値はそのまま出力した方が運用しやすい。そのために、生体検知機能の出力により、照合距離値の変換を制御することが望ましい。   The collation distance value may be converted using a random number only when the biometric detection function detects that the artificial object is held over the biometric authentication device. Here, the biometric detection function refers to a biometric detection sensor provided in the biometric authentication device or acquisition of whether an image acquired by the biometric authentication device is derived from a living body or an artifact. It is a function to detect using the image information. As a living body detection method, several known methods such as temperature, electric resistance, capacitance, and the like are known. In order to develop a counterfeit organism, it is expected that the artifact is held over the biometric authentication device many times. In this case, it is desired to convert the collation distance value and make the artifact development difficult. On the other hand, when holding the living body, since it is the original correct operation, it is easier to operate if the collation distance value is output as it is. Therefore, it is desirable to control the conversion of the collation distance value by the output of the living body detection function.

さらに、生体認証装置の制御部201は、照合受入れ、拒絶の判断に用いた生体画像をデータ記憶部212から読み出し、照合結果、変換済み照合距離値とともにコンピュータ102へ送信する(ステップ406)。なお、表示画像生成プログラム211を実行して、画像中の背景部分を削除するなど生体認証ユーザが見やすいような適切な画像処理を施しても良い。   Further, the control unit 201 of the biometric authentication device reads the biometric image used for the verification acceptance / rejection determination from the data storage unit 212 and transmits it to the computer 102 together with the verification result and the converted verification distance value (step 406). The display image generation program 211 may be executed to perform appropriate image processing that is easy for the biometric user to view, such as deleting a background portion in the image.

一方、コンピュータの制御部301は、生体画像、照合結果、及び変換済み照合距離値を受信してデータ記憶部311に記憶する(ステップ407)。このように、ステップ402から406の一連の処理により照合処理が完了する。   On the other hand, the control unit 301 of the computer receives the biometric image, the collation result, and the converted collation distance value and stores them in the data storage unit 311 (step 407). In this way, the collation process is completed by a series of processes in steps 402 to 406.

コンピュータの制御部301は、表示画像加工プログラム310を実行して、データ記憶部311に記憶した生体画像に対し、ヒルクライミング攻撃を防止するための適切な画像加工を施して、加工済み生体画像をデータ記憶部311に記憶する(ステップ408)。最後に、照合結果、出力用照合距離値、加工済み生体画像を表示装置303に表示する(ステップ409)。   The control unit 301 of the computer executes the display image processing program 310 to perform an appropriate image processing for preventing a hill climbing attack on the biological image stored in the data storage unit 311, and the processed biological image is obtained. The data is stored in the data storage unit 311 (step 408). Finally, the collation result, the collation distance value for output, and the processed biological image are displayed on the display device 303 (step 409).

図7は上記ステップ408の画像加工の例である。図7(a)は加工前の生体画像であり、画像周辺の黒い部分は背景、白い部分は指の一部、白い部分の中に細い曲線や太い曲線は静脈パターンを表している。静脈パターンの中で、適当な箇所をランダムに一つ以上選定し、その部分の血管パターンに太くする、あるいは、細くする処理を施す。   FIG. 7 shows an example of image processing in step 408. FIG. 7A shows a biometric image before processing. A black portion around the image is a background, a white portion is a part of a finger, and a thin curve or a thick curve in a white portion represents a vein pattern. One or more appropriate portions are randomly selected from the vein pattern, and the blood vessel pattern of the portion is thickened or thinned.

図7(b)では静脈パターンの中で、適当な箇所をランダムに一つ以上選定し、その部分の血管パターンに太める、あるいは、細める処理を施している。点線で囲われた矩形がランダムに選択された画像変換領域であり、その中の静脈パターンを太めている。これにより、図7(a)の加工前の画像と図7(b)の加工後の画像では、常に矩形部分における画像差分が生じる上、認証する度にその画像差分の出る位置が異なる。その結果、生体認証装置の表示画像を用いて対象とする生体と同じ画像を得られるよう偽造生体を改良しようとしても改良の方向が分からなくなる。   In FIG. 7B, one or more appropriate portions are randomly selected in the vein pattern, and the blood vessel pattern of the portion is thickened or thinned. A rectangle surrounded by a dotted line is an image conversion region selected at random, and the vein pattern in the rectangle is thickened. As a result, an image difference in the rectangular portion always occurs between the image before processing in FIG. 7A and the image after processing in FIG. 7B, and the position where the image difference appears is different each time authentication is performed. As a result, even if an attempt is made to improve a counterfeited living body so that the same image as the target living body can be obtained using the display image of the biometric authentication device, the direction of improvement cannot be understood.

ここでは、ランダムな画像差分を生成する為に、任意の位置の血管を太めたり細めたりするだけで、血管の通っている方向は維持するので、目視時の視認性は損なわれない。それに対し、図7(c)は図7(a)との画像差分を生じさせる加工であるが、加工対象である点線で囲われた矩形の血管方向が図7(a)と異なっているため、利用者が目視確認の際に違和感を感じやすい。   Here, in order to generate a random image difference, the direction in which the blood vessel passes is maintained only by thickening or narrowing the blood vessel at an arbitrary position, so that visibility during viewing is not impaired. On the other hand, FIG. 7C is a process that generates an image difference from FIG. 7A, but the rectangular blood vessel direction surrounded by the dotted line that is the process target is different from FIG. 7A. The user tends to feel uncomfortable when visually checking.

図8は血管方向を維持する画像加工の別の例である。図8(a)は血管背景部分の画像輝度値を801〜805のように局所的に変化させて加工した例である。図8(b)は血管背景部分のグラデーションを変化させた例である。いずれも血管走行方向は保たれるので、視認性を損なうことが少ない。なお、このような血管方向を維持する画像加工方法は、上記で述べたヒルクライミング攻撃を防止するために、任意に定義された照合距離値が変化するものであれば、どのような方法でも良い。   FIG. 8 shows another example of image processing for maintaining the blood vessel direction. FIG. 8A shows an example of processing by changing the image luminance value of the blood vessel background portion locally as in 801 to 805. FIG. 8B shows an example in which the gradation of the blood vessel background portion is changed. In either case, the blood vessel traveling direction is maintained, so that visibility is hardly impaired. It should be noted that any image processing method for maintaining such a blood vessel direction may be used as long as the arbitrarily defined collation distance value changes in order to prevent the hill climbing attack described above. .

図9は上記ステップ409の認証結果の画面表示例である。照合結果、出力用照合距離値、加工済み表示用生体画像を表示装置303に表示する。図9(a)は照合拒絶時の結果を表示しており、図9(a)は照合受入れ時の画面例を示している。照合距離値0.12, 0.07は図5で示したような乱数を用いて変換した照合距離値を表示している。表示画像901、902中の点線で囲われた部分は画像加工を施したことを示しており、実際の画面では点線は表示されない。   FIG. 9 is a screen display example of the authentication result in step 409. The collation result, the collation distance value for output, and the processed biometric image for display are displayed on the display device 303. FIG. 9A shows the result when collation is rejected, and FIG. 9A shows a screen example when accepting collation. Collation distance values 0.12 and 0.07 indicate collation distance values converted using random numbers as shown in FIG. A portion surrounded by a dotted line in the display images 901 and 902 indicates that image processing has been performed, and the dotted line is not displayed on an actual screen.

最後に、従来技術での課題と、それに対応する本実施例について説明する。従来技術では、ヒルクライミング攻撃により偽造生体が開発されてしまうおそれがあった。ヒルクライミング攻撃のためには、照合距離値のように偽造生体改良の指針となる何らかの数値指標が必要である。   Finally, problems in the prior art and the present embodiment corresponding thereto will be described. In the prior art, a counterfeit organism could be developed by a hill climbing attack. For a hill climbing attack, some numerical index that is a guideline for improving a counterfeit organism, such as a collation distance value, is necessary.

図10(a)は、ヒルクライミング攻撃に伴う照合距離値の変化の例を示す。フィードバック情報として、照合距離値を偽造生体開発に悪用する場合を想定する。まず、任意の偽造生体を生体認証装置にかざすと、生体認証装置は画像を取得し特徴量を抽出して、登録したテンプレートと比較を行い、照合距離値を計算する。当然のことながら、照合距離値は閾値を上回るので、照合拒否となる。次に、偽造生体に対して任意の改良を施し、上記と同様に再度生体認証装置にかざして照合距離値を計算する。その結果、前回の照合距離値よりも値が小さくなっていれば、その改良は正しかったと考え、同様な改良を再度継続し、値が大きくなっていれば、その改良は間違っていたと考え、別の改良を施す。この一連の偽造生体改良サイクルを、照合距離値が閾値を下回るまで何度も繰り返す。   FIG. 10A shows an example of a change in collation distance value associated with a hill climbing attack. As feedback information, the case where the collation distance value is abused for the development of counterfeit organisms is assumed. First, when an arbitrary counterfeit biological body is held over the biometric authentication device, the biometric authentication device acquires an image, extracts a feature amount, compares it with a registered template, and calculates a collation distance value. As a matter of course, since the collation distance value exceeds the threshold value, collation is rejected. Next, an arbitrary improvement is applied to the forged biometric, and the verification distance value is calculated by holding it over the biometric authentication device again in the same manner as described above. As a result, if the value is smaller than the previous collation distance value, the improvement is considered correct, and the same improvement is continued again. To improve. This series of counterfeit biological improvement cycles is repeated many times until the collation distance value falls below the threshold value.

一方、このようなヒルクライミング攻撃の防止方法の一つとして、照合距離値を連続値ではなく、離散値しか出力しないようにする方法もある。ヒルクライミング攻撃に伴う照合距離値の変化を離散値に変換された例を図10(b)に示す。   On the other hand, as one method for preventing such a hill climbing attack, there is a method of outputting only a discrete value instead of a continuous value as a collation distance value. FIG. 10B shows an example in which the change in the collation distance value due to the hill climbing attack is converted into a discrete value.

図11に連続値である照合距離値dを離散値に変換するためのテーブルを示す。例えば上から2番目の行では、0.025≦ d <0.075の条件を満たす照合距離値は全て離散値0.05に変換されることを示している。   FIG. 11 shows a table for converting the collation distance value d, which is a continuous value, into a discrete value. For example, the second row from the top indicates that all collation distance values satisfying the condition of 0.025 ≦ d <0.075 are converted to a discrete value of 0.05.

偽造生体を改良して、照合距離値が仮に少し小さくなったとしても、離散値しか取り得ないのであれば、照合距離値に変化は現れない。そのため、偽造生体の改良の良し悪しを判定できず、開発効率が悪くなる。   Even if the counterfeit organism is improved and the collation distance value is slightly reduced, if only a discrete value can be obtained, the collation distance value does not change. For this reason, it is impossible to determine whether the forged body is improved or not, and development efficiency is deteriorated.

しかし、このような離散値を取る方法でも、離散照合距離値の変化が生じるところでは、改良のヒントを与えることができるので、必ずしも万能ではない。さらに、照合距離値では、悪意を持った第三者が定義するので、そもそも離散値を取ることはできない。   However, even such a method of taking a discrete value is not necessarily a universal one because a hint for improvement can be given where a change in the discrete matching distance value occurs. Furthermore, since a third party having malicious intent defines the collation distance value, a discrete value cannot be taken in the first place.

なお、照合距離値が得られない場合でも、画面に表示された画像からそのような数値指標を生成することができる。   Even when the collation distance value cannot be obtained, such a numerical index can be generated from the image displayed on the screen.

例えば、テンプレートを登録する際、あるいは、認証成功した際に画面に表示された生体情報(センサ出力画像)、生体特徴量画像をWindows(登録商標)の”Print Screen”などの機能を用いて、画像Aとして保存しておく。次に、偽造生体をセンサにかざし、同様にその生体情報(画像)、生体特徴量(画像)をWindows(登録商標)の”Print Screen”などの機能を用いて、画像Bとして保存する。さらに、画像Aと画像Bの間の画像差分を表す照合距離値を何らかの形で定義して、例えば、画素毎に画像Aと画像B間の画素値の絶対値差分を累積し、その値を照合距離値として定義する。そして、その照合距離値が小さくなるように上記と同様に偽造生体を少しずつ改良していく。照合距離値を見ながら何度も偽造生体の改良を行えば、徐々にその照合距離値は小さくなると共に、照合距離値も同様に小さくなる。最終的に、その照合距離値が本人と判定される閾値よりも小さくなれば、偽造生体を完成させることができる。   For example, when registering a template or when authentication succeeds, biometric information (sensor output image) displayed on the screen, biometric feature image using a function such as “Print Screen” of Windows (registered trademark), Save as image A. Next, the counterfeit body is held over the sensor, and the biological information (image) and biological feature amount (image) are similarly stored as an image B using a function such as “Print Screen” of Windows (registered trademark). Furthermore, a collation distance value representing an image difference between the image A and the image B is defined in some form, for example, an absolute value difference of pixel values between the image A and the image B is accumulated for each pixel, and the value is It is defined as a collation distance value. Then, the counterfeit organism is gradually improved in the same manner as described above so that the collation distance value becomes small. If the counterfeit organism is improved many times while looking at the collation distance value, the collation distance value gradually decreases and the collation distance value similarly decreases. Finally, if the collation distance value is smaller than the threshold value for determining the identity, the forged body can be completed.

それに対して、本実施例の構成を採用すれば、表示装置303に表示されたフィードバック情報を用いて、偽造生体を開発することが極めて困難になる。すなわち、照合距離値を小さくするように少しずつ偽造生体を改良しようとしても、システムが照合距離値を任意に、かつ、ランダムに変化させることで、照合距離値の変化が偽造生体の改良によるものか、システム側で照合距離値を任意に変化させられたことによるのか分からなくなる。結果として偽造生体の改良の方向が分からなくなり偽造生体開発が極めて困難になる。   On the other hand, if the configuration of the present embodiment is adopted, it becomes extremely difficult to develop a counterfeit organism using feedback information displayed on the display device 303. That is, even if you try to improve the counterfeit organism little by little to make the verification distance value smaller, the system will change the verification distance value arbitrarily and randomly, so that the change in the verification distance value is due to the improvement of the counterfeit organism It is unclear whether the collation distance value is arbitrarily changed on the system side. As a result, the direction of improvement of counterfeit organisms is not understood, and development of counterfeit organisms becomes extremely difficult.

また、同様に表示される生体画像、あるいは、生体特徴量を用いて、偽造生体を改良しようとしても、表示される生体画像や特徴量が任意に変化させられる。それに伴い、生体画像、あるいは、生体特徴量から得られる照合距離値が任意に、かつ、ランダムに変化することになる。その結果、照合距離値の変化が偽造生体の改良によるものか、システム側で表示画像を任意に変化させられたことによるのか分からなくなる。それゆえ、上記と同様に偽造生体の改良の方向が分からなくなり、偽造生体開発の防止効果が得られる。   In addition, even if an attempt is made to improve a counterfeit organism using the same displayed biological image or biological feature amount, the displayed biological image and feature amount can be arbitrarily changed. Accordingly, the collation distance value obtained from the biometric image or the biometric feature amount is arbitrarily and randomly changed. As a result, it is not clear whether the change in the collation distance value is due to the improvement of the counterfeit organism or the display image is arbitrarily changed on the system side. Therefore, in the same way as described above, the direction of improvement of counterfeit organisms is not known, and the effect of preventing forgery organism development can be obtained.

実施例1では、出力用照合距離値の生成を生体認証装置101で実施したが、それらの処理をコンピュータ102で処理を行っても良い。その場合、照合距離値変換プログラム210、表示用画像生成プログラム211をコンピュータ102の主記憶装置306に記憶すると共に、照合距離値、データ記憶部212の画像データをコンピュータ102に送信する必要がある。すなわち、図4のステップ405の処理をコンピュータ102で行う。   In the first embodiment, the generation of the output collation distance value is performed by the biometric authentication device 101. However, these processes may be performed by the computer 102. In that case, it is necessary to store the collation distance value conversion program 210 and the display image generation program 211 in the main storage device 306 of the computer 102 and to transmit the collation distance value and the image data in the data storage unit 212 to the computer 102. That is, the process of step 405 in FIG.

また、実施例1では、表示用生体画像の生成をコンピュータ102で実施したが、それらの処理を生体認証装置101側で処理を行っても良い。その場合は、表示用加工プログラム310を生体認証装置101の主記憶装置206に記憶する必要がある。すなわち、図4のステップ408の処理を生体認証装置101で行う。   In the first embodiment, the generation of the display biometric image is performed by the computer 102. However, these processes may be performed on the biometric authentication apparatus 101 side. In that case, it is necessary to store the display processing program 310 in the main storage device 206 of the biometric authentication device 101. That is, the process of step 408 in FIG.

101…生体認証装置、102…コンピュータ、201…制御部(CPU)、202…周辺装置I/Oデバイス、203…照明LED、204…画像センサ、205…バス、206…主記憶装置、207…装置全体制御プログラム、208…周辺装置I/O制御プログラム、209…認証プログラム、210…照合距離値変換プログラム、211…表示用画像生成プログラム、212…データ記憶部、301…制御部(CPU)、302…周辺装置I/Oデバイス、303…表示装置、304…キー入力装置、305…バス、306…主記憶装置、307…全体制御プログラム、308…生体認証アプリケーションプログラム、309…周辺装置I/O制御プログラム、310…表示画像加工プログラム、311…データ記憶部   DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 ... Biometric authentication apparatus, 102 ... Computer, 201 ... Control part (CPU), 202 ... Peripheral device I / O device, 203 ... Illumination LED, 204 ... Image sensor, 205 ... Bus, 206 ... Main memory, 207 ... Device Overall control program, 208 ... Peripheral device I / O control program, 209 ... Authentication program, 210 ... Verification distance value conversion program, 211 ... Display image generation program, 212 ... Data storage unit, 301 ... Control unit (CPU), 302 ... peripheral device I / O device, 303 ... display device, 304 ... key input device, 305 ... bus, 306 ... main storage device, 307 ... overall control program, 308 ... biometric authentication application program, 309 ... peripheral device I / O control Program, 310 ... Display image processing program, 311 ... Data storage unit

Claims (8)

個人の生体情報を用いて本人確認を行う生体認証装置であって、
生体情報を読み取る生体情報読取手段と、
前記生体情報読取手段により読み取られた生体情報から生体特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
認証用基準データである生体特徴量を記憶する記憶手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された生体特徴量と、前記記憶手段に予め記憶されていた生体特徴量とを照合して、2つの生体特徴量の一致の程度を示す照合距離値を出力する照合手段と、
前記照合手段から出力された照合距離値に対して、照合受入れ時は閾値よりも小さい範囲内の任意の値に、照合拒絶時は閾値以上の範囲内の任意の値に変換させる照合距離値変換手段と、
前記照合距離値変換手段により変換された照合距離値を、前記生体認証装置を制御するコンピュータに送信する送信手段とを有することを特徴とする生体認証装置。
A biometric authentication device that performs personal identification using personal biometric information,
Biometric information reading means for reading biometric information;
Feature quantity extraction means for extracting biometric feature quantities from the biometric information read by the biometric information reading means;
Storage means for storing biometric features that are reference data for authentication;
Collation that collates the biometric feature amount extracted by the feature amount extraction unit with the biometric feature amount stored in advance in the storage unit and outputs a collation distance value indicating the degree of coincidence between the two biometric feature amounts Means,
Collation distance value conversion for converting the collation distance value output from the collation means into an arbitrary value within the range smaller than the threshold when the collation is accepted, and to an arbitrary value within the range equal to or greater than the threshold when the collation is rejected Means,
A biometric authentication device comprising: a transmission unit that transmits the verification distance value converted by the verification distance value conversion unit to a computer that controls the biometric authentication device.
請求項1記載の生体認証装置において、
前記照合距離値変換手段は、前記照合距離値に対して、乱数を用いて所定の値に変換させることを特徴とする生体認証装置。
The biometric authentication device according to claim 1,
The biometric authentication device, wherein the collation distance value converting means converts the collation distance value into a predetermined value using a random number.
請求項2記載の生体認証装置において、
前記照合距離値変換手段は、前記照合距離値を乱数を用いて変換する際に、乱数に下限値を設けることを特徴とする生体認証装置。
The biometric authentication device according to claim 2, wherein
The biometric authentication device, wherein the collation distance value conversion means provides a lower limit value for the random number when the collation distance value is converted using a random number.
本人確認を行う生体認証装置と、前記生体認証装置を制御するコンピュータにより構成する生体認証システムであって、
前記生体認証装置は、
生体情報を読み取る生体情報読取手段と、
前記生体情報読取手段により読み取られた生体情報から生体特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
認証用基準データである生体特徴量を記憶する記憶手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された生体特徴量と、前記記憶手段に予め記憶されていた生体特徴量とを照合して、2つの生体特徴量の一致の程度を示す照合距離値を出力する照合手段と、
前記照合手段から出力された照合距離値に対して、照合受入れ時は閾値よりも小さい範囲内の任意の値に、照合拒絶時は閾値以上の範囲内の任意の値に変換させる照合距離値変換手段と、
前記照合距離値変換手段により変換された照合距離値を、前記生体認証装置を制御するコンピュータに送信する送信手段とを有し、
前記コンピュータは、
前記生体認証装置の送信手段から送信された照合距離値を受信して記憶する記憶手段を有することを特徴とする生体認証システム。
A biometric authentication system configured by a biometric authentication device that performs identity verification and a computer that controls the biometric authentication device,
The biometric authentication device is:
Biometric information reading means for reading biometric information;
Feature quantity extraction means for extracting biometric feature quantities from the biometric information read by the biometric information reading means;
Storage means for storing biometric features that are reference data for authentication;
Collation that collates the biometric feature amount extracted by the feature amount extraction unit with the biometric feature amount stored in advance in the storage unit and outputs a collation distance value indicating the degree of coincidence between the two biometric feature amounts Means,
Collation distance value conversion for converting the collation distance value output from the collation means into an arbitrary value within the range smaller than the threshold when the collation is accepted, and to an arbitrary value within the range equal to or greater than the threshold when the collation is rejected Means,
Transmission means for transmitting the collation distance value converted by the collation distance value conversion means to a computer that controls the biometric authentication device,
The computer
A biometric authentication system comprising storage means for receiving and storing the collation distance value transmitted from the transmission means of the biometric authentication device.
請求項4記載の生体認証システムにおいて、
前記コンピュータは、さらに、前記記憶手段に記憶した照合距離値を表示する表示手段を有することを特徴とする生体認証システム。
The biometric authentication system according to claim 4, wherein
The biometric authentication system, wherein the computer further includes display means for displaying a collation distance value stored in the storage means.
本人確認を行う生体認証装置と、前記生体認証装置を制御するコンピュータにより構成する生体認証システムであって、
前記生体認証装置は、
生体情報を読み取る生体情報読取手段と、
前記生体情報読取手段により読み取られた生体情報から生体特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された照合距離値を、前記コンピュータへ送信する送信手段とを有し、
前記コンピュータは、
認証用基準データである生体特徴量を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に予め記憶されていた生体特徴量と、前記生体認証装置から受信した生体特徴量とを照合して、2つの生体特徴量の一致の程度を示す照合距離値を算出する照合手段と、
前記照合手段により算出された照合距離値に対して、照合受入れ時は閾値よりも小さい範囲内の任意の値に、照合拒絶時は閾値以上の範囲内の任意の値に変換させる照合距離値変換手段と、
前記照合距離値変換手段により変換された照合距離値を表示する表示手段とを有することを特徴とする生体認証システム。
A biometric authentication system configured by a biometric authentication device that performs identity verification and a computer that controls the biometric authentication device,
The biometric authentication device is:
Biometric information reading means for reading biometric information;
Feature quantity extraction means for extracting biometric feature quantities from the biometric information read by the biometric information reading means;
Transmission means for transmitting the collation distance value extracted by the feature amount extraction means to the computer,
The computer
Storage means for storing biometric features that are reference data for authentication;
Collation means for collating the biometric feature quantity stored in advance in the storage means with the biometric feature quantity received from the biometric authentication device, and calculating a collation distance value indicating the degree of coincidence of the two biometric feature quantities; ,
Collation distance value conversion for converting the collation distance value calculated by the collation means into an arbitrary value within the range smaller than the threshold when the collation is accepted, and to an arbitrary value within the range above the threshold when the collation is rejected Means,
A biometric authentication system comprising: a display unit that displays the collation distance value converted by the collation distance value conversion unit.
請求項4乃至6のいずれかに記載の生体認証システムにおいて、
前記照合距離値変換手段は、前記照合距離値に対して、乱数を用いて所定の値に変換させることを特徴とする生体認証システム。
The biometric authentication system according to any one of claims 4 to 6,
The verification distance value converting means converts the verification distance value into a predetermined value using a random number.
請求項7記載の生体認証システムにおいて、
前記照合距離値変換手段は、前記照合距離値を乱数を用いて変換する際に、乱数に下限値を設けることを特徴とする生体認証システム。
The biometric authentication system according to claim 7, wherein
The biometric authentication system, wherein the collation distance value conversion means provides a lower limit for the random number when the collation distance value is converted using a random number.
JP2009090640A 2009-04-03 2009-04-03 Biometric authentication device and system Expired - Fee Related JP5372576B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009090640A JP5372576B2 (en) 2009-04-03 2009-04-03 Biometric authentication device and system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009090640A JP5372576B2 (en) 2009-04-03 2009-04-03 Biometric authentication device and system

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013185834A Division JP5604573B2 (en) 2013-09-09 2013-09-09 Biometric authentication system, computer and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2010244218A true JP2010244218A (en) 2010-10-28
JP5372576B2 JP5372576B2 (en) 2013-12-18

Family

ID=43097189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009090640A Expired - Fee Related JP5372576B2 (en) 2009-04-03 2009-04-03 Biometric authentication device and system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5372576B2 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014182552A (en) * 2013-03-19 2014-09-29 Fujitsu Ltd Biometric authentication device, biometric authentication method, and computer program for biometric authentication
JP2016111594A (en) * 2014-12-09 2016-06-20 日本電気株式会社 Encrypted text collation system, method and program
JP2017009914A (en) * 2015-06-25 2017-01-12 日本電気株式会社 Index calculation system, index calculation method, index calculation program, and verification system

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63181539A (en) * 1987-01-22 1988-07-26 Nec Corp Secret information generating and restoring device
JPH10214026A (en) * 1997-01-30 1998-08-11 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Electronic signature method
JP2007172022A (en) * 2005-12-19 2007-07-05 Konica Minolta Business Technologies Inc Biological information collating device, image formation apparatus and program
JP2007188194A (en) * 2006-01-12 2007-07-26 Inst Of Systems Information Technologies Kyushu Authentication system, transform function generation device, transform function generation method, program enabling computer to execute the transform function generation method, and recording medium with the program recorded thereon in computer-executable manner
JP2008046677A (en) * 2006-08-10 2008-02-28 Fujitsu Ltd Biological information reading device, biological information reading method and biological information reading program
JP2008225799A (en) * 2007-03-12 2008-09-25 Oki Electric Ind Co Ltd Biometric authentication device, biometric authentication method, and program

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63181539A (en) * 1987-01-22 1988-07-26 Nec Corp Secret information generating and restoring device
JPH10214026A (en) * 1997-01-30 1998-08-11 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Electronic signature method
JP2007172022A (en) * 2005-12-19 2007-07-05 Konica Minolta Business Technologies Inc Biological information collating device, image formation apparatus and program
JP2007188194A (en) * 2006-01-12 2007-07-26 Inst Of Systems Information Technologies Kyushu Authentication system, transform function generation device, transform function generation method, program enabling computer to execute the transform function generation method, and recording medium with the program recorded thereon in computer-executable manner
JP2008046677A (en) * 2006-08-10 2008-02-28 Fujitsu Ltd Biological information reading device, biological information reading method and biological information reading program
JP2008225799A (en) * 2007-03-12 2008-09-25 Oki Electric Ind Co Ltd Biometric authentication device, biometric authentication method, and program

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014182552A (en) * 2013-03-19 2014-09-29 Fujitsu Ltd Biometric authentication device, biometric authentication method, and computer program for biometric authentication
JP2016111594A (en) * 2014-12-09 2016-06-20 日本電気株式会社 Encrypted text collation system, method and program
JP2017009914A (en) * 2015-06-25 2017-01-12 日本電気株式会社 Index calculation system, index calculation method, index calculation program, and verification system

Also Published As

Publication number Publication date
JP5372576B2 (en) 2013-12-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101145199B (en) Living body guidance control method for a biometric authentication device, and biometric authentication device
CN106302330B (en) Identity verification method, device and system
KR101656566B1 (en) Device to extract biometric feature vector, method to extract biometric feature vector and program to extract biometric feature vector
KR101544279B1 (en) Biometric information correction apparatus, biometric information correction method and a computer-readable recording medium for biometric information correction
CN114077726A (en) System, method and machine-readable medium for authenticating a user
JPWO2016159390A1 (en) Biological pattern information processing apparatus, biological pattern information processing method, and program
Espinoza et al. Risk evaluation for spoofing against a sensor supplied with liveness detection
JP5372576B2 (en) Biometric authentication device and system
JP5604573B2 (en) Biometric authentication system, computer and program
JP2010244219A (en) Biometric authentication device and system
KR102333453B1 (en) Smartphone-based identity verification method using fingerprints and facial images
JP3801454B2 (en) Pseudo-fingerprint discrimination device and fingerprint verification device
EP2148296A1 (en) Vein pattern management system, vein pattern registration device, vein pattern authentication device, vein pattern registration method, vein pattern authentication method, program, and vein data structure
JP2008046677A (en) Biological information reading device, biological information reading method and biological information reading program
Takeda et al. Biometric personal identification by dinamics of sole pressure at walking
JP2011065302A (en) Authentication system
JP5279007B2 (en) Verification system, verification method, program, and recording medium
JP2009080706A (en) Personal authentication device
Aizi et al. Remote multimodal biometric identification based on the fusion of the iris and the fingerprint
JP2011076369A (en) Biometric authentication device and biometric authentication method
JP4900701B2 (en) Authentication system
Alyanis et al. Biometrics authentication techniques: A comparative study
JP4248892B2 (en) Fingerprint verification device
US11922719B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and recording medium
JP2006120026A (en) Vein authenticating device and vein authenticating method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20110922

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110922

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20130206

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20130212

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130405

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130405

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130820

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130918

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees