JP2013120580A - 生体認証システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】登録生体情報格納部111に格納された複数の登録生体情報に対して、品質値算出部108で一般化線形混合モデルに基づく類似度モデルを適用することで、各生体情報の品質値を評価し、利用者の認証時には、利用者の生体情報と複数の登録生体情報間の類似度を算出し、尤度比算出部110で各登録生体情報に対応する類似度と品質値を、一般化線形混合モデルに基づく尤度比関数に代入することで尤度比を算出し、当該尤度比が所定のしきい値を超えたか否かによって利用者が本人であるか否かを判定することで、各登録生体情報の品質を考慮した高精度な認証を実現する。
【選択図】図1
Description
第一の実施形態は、利用者自身が操作する認証端末と認証サーバを用いて、予め登録された複数の生体情報(以降、登録生体情報)に対して、登録生体情報間の類似度に一般化線形混合モデルを適用することで、各登録生体情報に対する品質値を算出し、利用者の認証を行う際には利用者から取得した生体情報(以降、認証生体情報)と複数の登録生体情報との類似度と各登録生体情報に対する品質値に基づき尤度比を算出することで本人か否かの判定を行い、認証が成功した際には認証生体情報を認証サーバへ自動で登録するシステムである。ここで、生体情報の品質とは、生体情報が持つ識別能力を数値化したものであり、生体情報から算出される類似度が従う確率分布に基づいて決定される。
図1は、本発明の第一の実施形態の、認証端末、および認証サーバのシステム構成を示す図である。なお、本実施形態の実装方法としては、サーバ認証の他に、ローカル認証、装置内照合、カード内照合等を適用することが可能である。ローカル認証は、認証サーバを置かずにローカル端末で登録生体情報の管理、利用者からの生体情報取得、生体情報の照合を行う認証モデルである。ローカル認証を採用する場合は、認証を行うローカル端末の中に、認証端末101と認証サーバ104の構成要素が全て含まれる。装置内照合は、生体情報取得装置が登録生体情報の管理、生体情報の照合を行う認証モデルである。装置内照合を採用する場合は、生体情報取得装置の中に認証端末101と認証サーバ104の構成要素が全て含まれる。カード内照合は、ICカード内で登録生体情報の管理、生体情報の照合を行う認証モデルである。カード内照合を適用する場合は、ICカードの中に、認証サーバ104の構成要素が全て含まれる。
最初に、学習用生体情報を読み込む処理1701を行う。学習用生体情報は、生体認証システム運用前に分布パラメータを学習するために用いられる生体情報である。具体的には、複数の被験者の協力を得て、被験者の生体情報を収集する等して用意する。この際、生体情報は、同一被験者の同一生体(例えば、同一人物の顔、同一の指等)M個からそれぞれN回取得する。これにより、M×N個の生体情報が得られる。これは、分布パラメータ学習のためには、同一生体から取得した生体情報同士から算出した類似度と、異なる生体から取得した生体情報同士から算出した類似度の2種類が必要になるためである。
図12は、本発明の第一の実施形態において、生体情報照合の手順を示す図である。
ステップ1201は、利用者IDに基づき、登録生体情報格納部114に格納されている登録生体情報202を読み出す処理である。登録生体情報格納部114には複数の登録生体情報を格納することが可能であるため、ここで読み出す登録生体情報は、一つ、または複数である。ステップ1202は認証端末101から受信した生体情報と、ステップ1201にて読み出したN件の登録生体情報を照合する処理である。この処理により、N件の類似度、または非類似度が算出される。
ステップ1301は、分布パラメータ格納部113に格納された分布パラメータをそれぞれ読み込む処理である。ステップ1302は利用者IDに基づき、登録生体情報格納部114に格納されている各登録生体情報に対する品質値203を読み出す処理である。登録生体情報格納部114には複数の登録生体情報を格納することが可能であるため、ここで読み出す品質値203は、一つ、または複数である。なお、当該品質値は、登録時にある変換を施し、特定の範囲内に収まる数値として格納することもできる。このような場合は、読み込む時に登録時の逆変換を行い変換前の数値に戻す処理を行う。
第二の実施形態は、オペレータが操作する認証端末と認証サーバを用いて、利用者から取得した生体情報(以降、認証生体情報)を認証サーバへ自動で登録し、登録された複数の生体情報(以降、登録生体情報)に対して、登録生体情報間の類似度に基づいて算出した品質値を付与し、利用者の認証時には認証生体情報と複数の登録生体情報との類似度と各登録生体情報に対する品質値に基づき尤度比を算出することで本人か否かの判定を行うシステムである。ただし、認証端末は操作するオペレータから利用者の身分事項に関する確認結果を受理することができる。例えば、認証サーバにおける生体情報照合に失敗し、生体情報に基づく本人確認が行えなかった場合は、オペレータから身分事項に関する確認結果を受理することで本人確認が完了したとする。
第三の実施形態は、オペレータが操作する認証端末と認証サーバを用いて、利用者から第一生体情報と第二生体情報の2種類の生体情報を取得し、第一生体情報を用いた本人確認と第二生体情報を用いたブラックリスト照合を活用することで効率的な審査を行うシステムである。ブラックリスト照合は、犯罪者等の要注意人物から取得した生体情報をブラックリストとして蓄積し、利用者の生体情報と照合を行うことで、利用者が要注意人物か否かを判定するものである。本実施形態は、入国審査に代表される、生体認証を活用したブラックリスト照合を行っているシステムに適用可能である。
102…認証情報取得部
103…認証結果表示部
104…認証サーバ
105…生体情報照合部
106…生体情報選択部
107…生体情報登録部
108…品質値算出部
109…品質値登録部
110…尤度比算出部
111…登録生体情報格納部
112…仮登録生体情報格納部
113…分布パラメータ格納部
114…認証しきい値格納部
115…分布パラメータ算出部
201…利用者ID
202…登録生体情報
203…品質値
301…利用者ID
302…仮登録生体情報
401…分布パラメータ
402…関数Fの係数
403…関数Rの係数
404…関数Sの係数
501…精度要件(FAR)
502…認証しきい値
603…利用者ID取得
604…生体情報取得
605…認証情報(利用者ID・生体情報)
606…生体情報照合
607…尤度比算出
608…本人判定
609…生体情報仮登録
610…認証結果
611…認証結果出力
612…生体情報本登録
703…利用者ID入力
704…生体情報取得
705…認証情報(利用者ID・生体情報)
706…生体情報照合
707…尤度比算出
708…本人判定
709…生体情報本登録
710…認証結果
711…認証結果出力
803…利用者ID入力
804…生体情報取得
805…認証情報(利用者ID・生体情報)
806…生体情報照合
807…尤度比算出
808…本人判定
809…認証結果
810…認証結果出力
811…確認結果入力
812…確認結果
813…生体情報仮登録
814…生体情報本登録
903…利用者ID入力
904…生体情報取得
905…認証情報(利用者ID・生体情報)
906…生体情報照合
907…尤度比算出
908…本人判定
909…認証結果
910…認証結果出力
911…確認結果入力
912…確認結果
913…生体情報本登録
1003…利用者ID入力
1004…第一・第二生体情報取得
1005…認証情報(利用者ID・第一生体情報)
1006…生体情報照合(第一生体情報)
1007…尤度比算出
1008…本人判定
1009…第一照合結果
1010…第一照合結果出力
1011…認証情報(利用者ID・第二生体情報)
1012…生体情報照合(第二生体情報)
1013…第二照合結果
1014…第二照合結果出力
1015…確認結果入力
1016…確認結果
1017…生体情報仮登録(第一生体情報)
1018…生体情報本登録(第一生体情報)
1103…利用者ID入力
1104…第一・第二生体情報取得
1105…認証情報(利用者ID・第一生体情報)
1106…生体情報照合(第一生体情報)
1107…尤度比算出
1108…本人判定
1109…第一照合結果
1110…第一照合結果出力
1111…認証情報(利用者ID・第二生体情報)
1112…生体情報照合(第二生体情報)
1113…第二照合結果
1114…第二照合結果出力
1115…確認結果入力
1116…確認結果
1117…生体情報本登録(第一生体情報)
1201…利用者IDに基づき登録生体情報(N件)を参照する処理
1202…受信した生体情報と、N件の登録生体情報を照合する処理
1203…N件の照合スコアを算出する処理
1301…分布パラメータを読み出す処理
1302…利用者IDに基づき、各登録生体情報に対する品質値を読み出す処理
1303…一般化線形混合モデルに基づき、類似度と品質値から尤度比を算出する処理
1401…尤度比に対して、予め設定した認証しきい値を適用する処理
1402…尤度比>認証しきい値かどうか調べる処理
1403…認証結果に認証成功を代入する処理
1404…認証結果に認証失敗を代入する処理
1501…利用者IDと利用者から取得した生体情報を、仮登録生体情報格納部へ登録する処理
1601…利用者IDと生体情報を、登録生体情報格納部に登録する処理
1602…本人登録生体情報と、学習用他人登録生体情報とを読み出す処理
1603…登録生体情報同士を照合し、類似度行列を取得する処理
1604…分布パラメータを読み出す処理
1605…登録生体情報間の類似度に基づき、各登録生体情報の品質値を算出する処理
1606…品質値を登録生体情報格納部へ登録する処理
1701…学習用生体情報を読み込む処理
1702…学習用生体情報同士を照合し、類似度行列を取得する処理
1703…一般化線形混合モデルに基づく最尤推定により、分布パラメータを算出する処理
1704…分布パラメータを分布パラメータ格納部へ登録する処理
1801…CPU(Central Processing Unit)
1802…メモリ
1803…HDD(Hard Disk Drive)
1804…入力装置
1805…出力装置
1806…通信装置
Claims (12)
- 利用者の生体情報を取得して当該利用者を認証する生体認証システムであって、
生体情報の品質値に基づき尤度関数を変化させる分布パラメータと、登録者の識別子と登録生体情報と登録生体情報の品質値が対応付けて登録された登録情報と、を記憶する記憶手段と、
利用者の識別子と当該利用者の認証対象生体情報の入力を受け付る認証生体情報受付手段と、
前記登録情報から、前記利用者の識別子と一致する登録者の識別子を有する少なくとも1つ以上の登録情報を照合対象登録情報として抽出する登録情報抽出手段と、
前記照合対象登録情報の各々と前記利用者の認証対象生体情報の間で生体情報の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記照合対象登録情報の各々について、前記記憶手段に記憶された当該照合対象登録情報の品質値および前記分布パラメータと前記類似度算出手段によって算出した当該照合対象登録情報の類似度から、尤度関数を生成し、尤度比を算出する尤度比算出手段と、
前記尤度比が閾値以上であった場合は前記照合対象登録情報に係る利用者と、前記認証対象生体情報の登録者が同一であると判断する認証をおこなう利用者認証手段と、
を有することを特徴とする生体認証システム。 - 請求項1に記載の生体認証システムであって、
前記記憶手段は、さらに、M人の被験者からN個ずつ収集した事前学習用生体情報を記憶し、
さらに、同一の事前学習用生体情報の組合せを除いた(M×N)×(M×N−1)個の組合せの各々について、前記事前学習生体情報間の類似度を算出する事前学習類似度算出手段と、
混合効果を生体情報の品質値とした一般化線形混合モデルの式に前記事前学習生体情報間の類似度を適用して最尤推定処理を行い前記分布パラメータを取得し、取得された当該分布パラメータを前記記憶手段に記憶された分布パラメータと置き換えて記憶させる分布パラメータ取得手段と、
を有することを特徴とする生体認証システム。 - 請求項2に記載の生体認証システムであって、
前記記憶手段は、さらに、生体情報の品質値の算出に用いる複数の品質値学習用生体情報を記憶し、
さらに、前記利用者認証手段により前記照合対象登録情報に係る利用者と、前記認証対象生体情報の登録者が同一であると判断した場合に、前記利用者の識別子と当該利用者の認証対象生体情報を対応づけて前記登録情報に登録する生体情報登録手段と、
前記登録情報のうち、前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の各々と前記品質値学習用生体情報の各々との組み合わせの間で品質値取得用の類似度を算出する品質値用類似度算出手段と、
前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の各々について、前記品質値取得用の類似度と前記分布パラメータを前記一般化線形混合モデルの式に代入し、当該登録生体情報の新たな品質値を算出する品質値算出手段と、
前記登録情報の前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の品質値として前記新たな品質値を登録する品質値更新手段と、
を有することを特徴とする生体認証システム。 - 請求項3に記載の生体認証システムであって、
前記品質値学習用生体情報として、
前記登録情報に登録された登録生体情報のうち、前記利用者の識別子と一致する登録者の識別子を有する登録情報を除いた他の認証者の識別子と対応付けられた登録生体情報、
前記登録情報に登録されている登録者以外から品質値学習用に取得した生体情報、
および、登録者またはそれ以外の者から取得した生体情報を改変した人工的な生体情報、
のいずれか1つを有することを特徴とした生体認証システム。 - 請求項3に記載の生体認証システムであって、
前記記憶手段は、さらに、他人の生体情報と照合した場合に取り得る典型的な類似度を記憶し、
さらに、前記典型的な類似度のリストに登録された類似度を前記品質値取得用の類似度とする品質値用類似度取得手段を有することを特徴とする生体認証システム。 - 利用者の生体情報を取得して当該利用者を認証する生体認証システムにおける生体認証方法であって、
前記生体認証システムは、記憶部と、認証情報取得部と、生体情報照合部と、生体情報登録部と、尤度比算出部と、生体情報選択部と、を有し、
前記記憶部が、生体情報の品質値に基づき尤度関数を変化させる分布パラメータと、登録者の識別子と登録生体情報と登録生体情報の品質値が対応付けて登録された登録情報と、を記憶し、
前記認証情報取得部が、利用者の識別子と当該利用者の認証対象生体情報の入力を受け付け、
前記生体情報照合部が、前記登録情報から、前記利用者の識別子と一致する登録者の識別子を有する少なくとも1つ以上の登録情報を照合対象登録情報として抽出して、前記照合対象登録情報の各々と前記利用者の認証対象生体情報の間で生体情報の類似度を算出し、
前記尤度比算出部が、前記照合対象登録情報の各々について、前記記憶部に記憶された当該照合対象登録情報の品質値および前記分布パラメータと前記類似度算出手段によって算出した当該照合対象登録情報の類似度から、尤度関数を生成し、尤度比を算出し、
前記生体情報選択部が、前記尤度比が閾値以上であった場合は前記照合対象登録情報に係る利用者と、と前記認証対象生体情報の登録者が同一であると判断して認証する、
ことを特徴とする生体認証方法。 - 請求項8に記載の生体認証方法であって、
前記生体認証システムは、さらに、分布パラメータ算出部を有し、
前記記憶部が、さらに、M人の被験者からN個ずつ収集した事前学習用生体情報を記憶し、
さらに、前記分布パラメータ算出部が、同一の事前学習用生体情報の組合せを除いた(M×N)×(M×N−1)個の組合せの各々について、前記事前学習生体情報間の類似度を算出し、混合効果を生体情報の品質とした一般化線形混合モデルの式に前記事前学習生体情報間の類似度を適用して最尤推定処理を行い前記分布パラメータを取得し、取得された当該分布パラメータを前記記憶手段に記憶された分布パラメータと置き換えて記憶する、
ことを特徴とする生体認証方法。 - 請求項9に記載の生体認証方法であって、
前記生体認証システムは、さらに、 品質値算出部と、品質値登録部と、を有し、
前記記憶部は、さらに、生体情報の品質値の算出に用いる複数の品質値学習用生体情報を記憶し、
さらに、前記生体情報選択部が、前記照合対象登録情報に係る利用者と、前記認証対象生体情報の登録者が同一であると判断した場合に、前記生体情報照合部が、前記登録情報のうち、前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の各々と前記品質値学習用生体情報の各々との組み合わせの間で品質値取得用の類似度を算出し、
前記品質値算出部が、前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の各々について、前記品質値取得用の類似度と前記分布パラメータを前記一般化線形混合モデルの式に代入し、当該登録生体情報の新たな品質値を算出し、
前記品質値登録部が、前記登録情報の前記利用者の識別子に対応付けられた登録生体情報の品質値として前記新たな品質値を登録する、
ことを特徴とする生体認証方法。
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