JP2013200673A - 生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 認証に要する時間を短縮化できる情報を抽出可能な、生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】 生体情報処理装置は、第１〜第３のインスタンスの生体情報を取得する生体センサと、前記第２および第３のインスタンスの生体情報から照合用の認証特徴を抽出する認証特徴抽出部と、前記第１のインスタンスの生体情報を利用して、前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置を正規化する正規化部と、前記正規化部によって正規化された前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置関係を示す相対特徴を抽出する相対特徴抽出部と、を備える。
【選択図】 図２

Description

本発明は、生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムに関する。

近年、生体認証を用いた１つのシステムの利用者数は増加傾向にある。利用者数が増大しても誤認証を抑制するためには、個人の弁別性能を向上させることが好ましい。例えば、特許文献１では、複数指の指紋の位置関係が認証に利用されている。特許文献２では、複数の指紋センサを備えた装置を用いて、複数指の指紋中心の指先方向における位置関係が認証に利用されている。

国際公開第２００５／０６９２１２号 特開２００３−２８１５０８号公報

しかしながら、特許文献１，２で利用される情報では、認証に要する時間を短縮化することが困難である。

本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、認証に要する時間を短縮化できる情報を抽出可能な、生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報処理装置は、第１〜第３のインスタンスの生体情報を取得する生体センサと、前記第２および第３のインスタンスの生体情報から照合用の認証特徴を抽出する認証特徴抽出部と、前記第１のインスタンスの生体情報を利用して、前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置を正規化する正規化部と、前記正規化部によって正規化された前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置関係を示す相対特徴を抽出する相対特徴抽出部と、を備える。

上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報処理方法は、第１〜第３のインスタンスの生体情報を取得するステップと、前記第２および第３のインスタンスの生体情報から照合用の認証特徴を抽出する認証特徴抽出ステップと、前記第１のインスタンスの生体情報を利用して、前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置を正規化する正規化ステップと、前記正規化ステップにおいて正規化された前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置関係を示す相対特徴を抽出する相対特徴抽出ステップと、を含む。

上記課題を解決するために、明細書開示の生体情報処理プログラムは、コンピュータに、第１〜第３のインスタンスの生体情報を取得するステップと、前記第２および第３のインスタンスの生体情報から照合用の認証特徴を抽出する認証特徴抽出ステップと、前記第１のインスタンスの生体情報を利用して、前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置を正規化する正規化ステップと、前記正規化ステップにおいて正規化された前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置関係を示す相対特徴を抽出する相対特徴抽出ステップと、を実行させる。

明細書開示の生体情報処理装置、生体情報処理方法、および生体情報処理プログラムによれば、認証に要する時間を短縮化できる情報を抽出できる。

（ａ）は実施例１に係る生体情報処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）は生体センサの模式図である。 生体情報処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。 生体データ登録処理の際に実現される各機能のブロック図である。 生体データ登録処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。 正規化処理を表すフローチャートの一例である。 手のひら画像の一例である。 手のひら画像の一例である。 手のひら画像の一例である。 手のひら画像の一例である。 指紋中心位置を原点として利用する際の座標系の例を表す図である。 人差し指、中指、および薬指のそれぞれの指紋中心位置を原点として用いて算出された相対特徴のデータ構造の例である。 生体認証処理実行の際に実現される各機能のブロック図である。 生体認証処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。 ステップＳ２６の位置合わせ処理およびステップＳ２７の照合処理の詳細を説明するためのフローである。 生体認証処理の他の例を説明するためのフローチャートである。 生体情報処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。 生体認証処理実行の際に実現される各機能のブロック図である。 生体認証処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。 正規化の他の例について説明するための図である。 第１関節を用いた正規化の例を説明するための図である。 各指の静脈および指紋の両方から相対特徴を抽出する例を示す。 相対特徴のデータ構造の例である。 虹彩と顔とを用いた正規化の例について説明するための図である。

まず、以下の実施例で用いられる用語について説明する。インスタンスとは、認証に用いる生体の単位のことであり、例えば、指、手のひら、顔、目などである。したがって、指と手のひらは、異なるインスタンスである。また、中指と人差し指も異なるインスタンスであり、右目と左目も異なるインスタンスである。モダリティとは、生体特徴の種類のことであり、例えば、指紋、静脈、虹彩、顔形状、手のひら形状などである。したがって、同一の指における指紋および静脈は、異なるモダリティである。

生体情報とは、生体に係る情報のことであり、生体個別の特徴を表す生体特徴などを含む。認証特徴は、各々の生体特徴から独自に抽出されて、認証に係る照合処理に利用されるデータである。例えば、認証特徴は、各インスタンスにおける、指紋画像のパターン、指紋のマニューシャの位置関係、手のひら静脈画像のパターンなどである。あるいは、認証特徴は、一部に照合候補の絞り込みに利用する特徴を含んでいてもよい。例えば、該認証特徴は、指紋画像のパターンと共に、指紋の紋様も備え、紋様分類による照合候補の絞り込みに利用されてもよい。

相対特徴は、異なるインスタンスの認証特徴の相対的な位置関係を表す情報である。相対特徴は、例えば、ある指の指紋中心位置を基準とした他指の指紋のマニューシャ、指紋中心位置の座標値、右目と左目との距離などである。また、指先の生体情報が指静脈の場合は、相対特徴は、２本の指静脈の交点、端点、分岐点の相対的な座標値などであってもよい。また、相対特徴は、異なるモダリティに係る認証特徴を対象としてもよい。例えば、相対特徴は、ある指の指紋中心位置を基準とした場合の他指の静脈の交点、端点、分岐点の座標値などであってもよい。

以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。

図１（ａ）は、実施例１に係る生体情報処理装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図１（ｂ）は、後述する生体センサ１０５の模式図である。図１（ａ）を参照して、生体情報処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、生体センサ１０５、通信部１０６、識別情報取得部１０７などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。また、生体情報処理装置１００は、ネットワークを介して認証サーバ２００およびデータベースサーバ３００に接続されている。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。

記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施例に係る生体情報処理プログラムは、記憶装置１０３に記憶されている。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、生体情報処理の結果などを表示する。

生体センサ１０５は、ユーザの生体情報を検出するセンサであり、少なくとも３つの異なるインスタンスを検出対象とし、同一または異なるモダリティを取得する。本実施例においては、生体センサ１０５は、複数の指の指紋画像を指先情報として取得するとともに、手のひら画像を手のひら情報として取得する。すなわち、生体センサ１０５は、複数の指および手のひらという異なるインスタンスを対象とし、指紋および静脈という異なるモダリティを取得する。

図１（ｂ）を参照して、生体センサ１０５は、指先情報取得部１０８および手のひら情報取得部１０９を備える。指先情報取得部１０８は、光学式センサ、静電容量センサなどであり、２本以上の指の指紋画像を取得する。また、指先情報取得部１０８として、接触型と非接触型のどちらも使用可能である。後述する位置関係の正規化の際に位置ずれが生じないようにするために、隣接した指の組み合わせを用いることが好ましい。そこで、本実施例においては、指先情報取得部１０８は、人差し指、中指、および薬指の指紋画像を取得する。

手のひら情報取得部１０９は、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどであり、手のひら画像を取得する。本実施例においては、手のひら情報取得部１０９は、指の方向が判定可能な部位を含んだ手のひら画像を取得する。手のひら画像は、例えば、静脈画像、掌形画像、掌紋画像などである。手のひら情報取得部１０９は、近赤外線を利用することによって、手のひら画像に静脈画像を含めることができる。

なお、指先情報取得部１０８および手のひら情報取得部１０９は、生体情報を安定的に抽出するために、互いに固定して配置されることが望ましい。また、指先の生体情報および手のひらの生体情報が同時に取得されることが望ましい。例えば、指先情報取得部１０８および手のひら情報取得部１０９は、所定の距離Ｌ内に固定して配置され、指紋画像および手のひら画像を同時に取得可能であることが望ましい。距離Ｌは、例えば、一般的な手のひらの大きさ内におさまる数ｃｍから１０ｃｍ程度である。

通信部１０６は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などへの接続インタフェースである。識別情報取得部１０７は、キーボード、マウスなどの入力機器である。生体情報処理装置１００は、通信部１０６を介して、ネットワーク上の認証サーバ２００およびデータベースサーバ３００と通信し、情報の受け渡しをする。認証サーバ２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、記憶装置２０３、通信部２０４などを備える。記憶装置２０３は、照合プログラムを記憶している。データベースサーバ３００は、記憶装置３０１、通信部３０２などを備える。

生体情報処理装置１００の記憶装置１０３に記憶されている生体情報処理プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された生体情報処理プログラムを実行する。それにより、生体情報処理装置１００による各処理が実行される。生体情報処理プログラムが実行されることによって、生体データ登録処理、生体認証処理などが実行される。生体データ登録処理は、未登録の新規ユーザ（以下、被登録ユーザと称する。）の識別情報、品質スコア、認証特徴および相対特徴（以下、登録データと総称する。）を、個人認証に係る照合処理用のデータとしてデータベースに登録する処理である。生体認証処理は、認証時に取得された識別情報、品質スコア、認証特徴および相対特徴（以下、入力データと総称する。）と登録データとの照合に基づく個人認証によって被認証ユーザを特定する処理である。本実施例においては、生体認証処理の際に、認証特徴および相対特徴の両方の特徴を用いることによって、認証時間の長大化を抑制しつつ誤認証を抑制する。

図２は、生体情報処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。生体情報処理プログラムの実行によって、品質判定部１０、指先情報正規化部２０、認証特徴抽出部３０、相対特徴抽出部４０、登録部５０、および認証結果出力部６０が実現される。なお、記憶装置２０３に記憶されている照合プログラムの実行によって、位置合わせ基準位置算出部２１０および照合処理部２２０が実現される。

（生体データ登録処理）
図３は、生体データ登録処理の際に実現される各機能のブロック図である。図４は、生体データ登録処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。以下、図３および図４を参照しつつ、生体データ登録処理の一例について説明する。

識別情報取得部１０７は、被登録ユーザによって入力された識別情報を取得する（ステップＳ１）。識別情報は、ユーザを特定する情報であり、例えば、ユーザの氏名、ニックネーム、ＩＤなどである。次に、生体センサ１０５は、被登録ユーザの生体情報を取得する（ステップＳ２）。具体的には、指先情報取得部１０８が人差し指、中指および薬指の指紋画像を取得し、手のひら情報取得部１０９が各指の付け根位置を含んだ手のひら画像を取得する。

次に、品質判定部１０は、指先情報取得部１０８および手のひら情報取得部１０９が取得した画像の少なくとも一部を用いて品質スコアを算出する（ステップＳ３）。品質スコアの値が高いほど、生体の状態が良いことを意味する。本実施例においては、品質判定部１０は、指先情報取得部１０８が取得した指紋画像から品質スコアを算出する。この場合の品質スコアは、例えば、隆線方向の訂正量に反比例する値などである。なお、隆線方向の訂正量は、値が大きいほど隆線方向が乱れており、指画像の状態が悪いことを示す性質を持つ。

次に、認証特徴抽出部３０は、指紋画像から照合処理に利用する認証特徴を抽出する（ステップＳ４）。指紋画像から抽出可能な認証特徴は、例えば、指紋の隆線のパターン、指紋のマニューシャの位置関係などである。指先の生体特徴として指静脈を用いる場合は、認証特徴は指静脈のパターンなどである。また、認証特徴抽出部３０は、認証特徴の弁別精度を向上させるため、手のひら画像から照合処理に利用する情報を認証特徴の一部として抽出してもよい。手のひら画像から抽出可能な認証特徴は、例えば、手のひら静脈のパターンである。

指先情報正規化部２０は、複数の指の指紋画像を、所定の位置に移動させることによって正規化する（ステップＳ５）。指先情報正規化部２０が複数の指の指紋画像を所定の位置関係に正規化することで、指画像の入力位置のばらつきを修正することができる。それにより、ばらつきの影響を受けない情報を抽出することが可能となる。

指先情報正規化部２０は、例えば、図５のフローで正規化を行う。まず、指先情報正規化部２０は、図６のような手のひら画像中の各指の付け根付近の輪郭から、各指の方向となる直線を抽出する（ステップＳ１１）。具体的には、指先情報正規化部２０は、図７の黒い太線で示すような、隣接する２つの指の方向を表す直線を直線Ｒ１，Ｒ２とする。次に、指先情報正規化部２０は、図８のように、２つの直線Ｒ１，Ｒ２をそれぞれ延長し、２直線のなす角度θと交点Ｏを求める（ステップＳ１２）。次に、指先情報正規化部２０は、図９のように、交点Ｏを中心として角度θだけ一方の指紋画像を回転させる（ステップＳ１３）。指先情報正規化部２０は、回転によって得られた指紋画像の位置関係を正規化後の指紋画像とする。

なお、正規化処理は、異なる指紋画像の相対位置を共通化することを目的としているため、必ずしも直線Ｒ１，Ｒ２を平行にする必要はない。例えば、指先情報正規化部２０は、回転処理の頻度を下げて処理を効率化させるため、直線Ｒ１と直線Ｒ２とがなす角度が最も高い頻度で入力される角度となるまで指紋画像を回転させることによって正規化を行ってもよい。また、指先情報正規化部２０は、回転処理の時間を削減させるため、指紋画像を回転させるのではなく認証特徴抽出部３０で抽出されるマニューシャの位置や指紋中心の位置を回転させてもよい。

再度図４を参照して、相対特徴抽出部４０は、正規化後の指紋画像から相対特徴を抽出する（ステップＳ６）。本実施例においては、相対特徴抽出部４０は、相対特徴の座標系として、指紋中心位置を原点とし、中指の方向を一つの軸とした直交座標系を用いる。また、処理時間の短縮化を図るため、相対特徴として、指紋画像中に存在する全てのマニューシャを利用せず、原点から所定の範囲内にあるマニューシャのみを利用してもよい。さらに、相対特徴の原点として、複数の指の指紋中心位置を利用し、それぞれの指紋中心位置でマニューシャの座標値を算出してもよい。なお、指紋中心は、指紋に含まれる半円状の流れを示す点のことで、コアと呼ばれることもある。渦を巻いた指紋においては、渦の中心が指紋中心である。指紋中心を算出する方法として、例えば、特許第２７９０６８９号の技術内容を用いてもよい。

複数の指の指紋中心位置を原点として利用する際の座標系の例を図１０に示す。複数の指紋中心位置で座標値を算出することによって、いずれか１本の指の指紋中心位置の取得に失敗した場合にも対応することができ、安定した相対特徴の抽出が可能となる。図１１は、人差し指、中指、および薬指のそれぞれの指紋中心位置を原点として用いて算出された相対特徴のデータ構造の例である。

登録部５０は、取得された識別情報、品質スコア、相対特徴、および認証特徴を、図２のように、登録データとしてデータベースサーバ３００のデータベースに登録する（ステップＳ７）。なお、図２を参照して、登録データは、各ユーザに関連付けて登録される。ステップＳ７の実行によって生体データ登録処理は終了する。

（生体認証処理）
登録済みの被認証ユーザが生体情報処理装置１００を備える端末などにログインしようとする際に、生体情報処理装置１００は、生体認証処理を実行する。図１２は、生体認証処理の実行の際に実現される各機能のブロック図である。図１３は、生体認証処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。以下、図１２および図１３を参照しつつ、生体認証処理の一例について説明する。

生体センサ１０５は、図４のステップＳ２と同様の手順により、被登録ユーザの生体情報を取得する（ステップＳ２１）。次に、品質判定部１０は、図４のステップＳ３と同様の手順により、品質判定を行う（ステップＳ２２）。次に、認証特徴抽出部３０は、図４のステップ４と同様の手順により、複数の指の前記指紋画像から照合処理に利用する認証特徴を抽出する（ステップＳ２３）。次に、指先情報正規化部２０は、図４のステップＳ５と同様の手順により、複数の指の指紋画像を、所定の位置に移動させることによって正規化する（ステップＳ２４）。相対特徴抽出部４０は、図４のステップＳ６と同様の手順により、正規化後の指紋画像から相対特徴を抽出する（ステップＳ２５）。ステップＳ２１〜ステップＳ２５で取得された入力データは、認証サーバ２００に送られる。

次に、認証サーバ２００の位置合わせ基準位置算出部２１０は、位置合わせ処理を行う（ステップＳ２６）。位置合わせ処理とは、登録データの認証特徴と入力データの認証特徴との位置を一致させる処理である。この処理により、認証精度が向上する。また、位置合わせ処理は、相対特徴を用いることによって実行することができる。次に、照合処理部２２０は、位置合わせ処理の結果に基づいて、各指について、入力データと登録データとの照合を行う（ステップＳ２７）。この場合の照合は、登録データの認証特徴と入力データの認証特徴との照合スコアを算出する処理である。照合スコアが高いほど、登録データの認証特徴と入力データの認証特徴とが類似していることを意味する。

図１４は、ステップＳ２６の位置合わせ処理およびステップＳ２７の照合処理の詳細を説明するためのフローである。本実施例においては、図１４の処理は、指紋画像ごとに実行される。図１４を参照して、まず、位置合わせ基準位置算出部２１０は、入力データの各マニューシャと、登録データの各マニューシャとの互いに対応するペアを決定する（ステップＳ３１）。具体的には、位置合わせ基準位置算出部２１０は、同一の基準位置で算出した相対特徴中の座標値の距離が一番小さくなるように、入力データの各マニューシャと登録データの各マニューシャとのペアを作成する。上記距離は、例えばユークリッド距離である。

その後、位置合わせ基準位置算出部２１０は、ペアの中で、距離が所定の値以下となるものが存在するかを判定する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２において「Ｙｅｓ」と判定された場合、位置合わせ基準位置算出部２１０は、当該ペアを位置合わせの基準位置として決定する（ステップＳ３３）。位置合わせ基準位置算出部２１０は、該当するペアが複数存在する場合、入力データおよび登録データのそれぞれについて、当該ペアとして選ばれたマニューシャの重心位置を基準位置として算出してもよい。ステップＳ３２において「Ｎｏ」と判定された場合、位置合わせ基準位置算出部２１０は、位置合わせの基準位置がないと判定する（ステップＳ３４）。

なお、位置合わせ基準位置算出部２１０は、入力データの品質スコアが所定の数値以上の指の指紋画像中の指紋中心位置を基準として算出された相対特徴の値のみを利用して、基準位置を決定してもよい。または、位置合わせ基準位置算出部２１０は、入力データの３本の指のうち品質スコアが一番高い指の指紋画像中の指紋中心位置を基準として算出された相対特徴の値のみを利用してもよい。また、位置合わせ基準位置算出部２１０は、入力データと登録データとの間で、同一の指の品質スコアを比較し、品質スコアの合計値が所定数値以上となる指の指紋中心位置を基準として算出された相対特徴の値のみを利用してもよい。指先の状態が良い指紋画像を利用して得られる安定した基準位置を利用することで、指先の状態が悪くて位置合わせの基準位置の検出精度が悪い指紋画像についても、時間をかけず安定した位置合わせの処理を実行できる。

ステップＳ３４の後、照合処理部２２０は、指先情報正規化部２０で得られた正規化後の位置関係に基づき、登録データと入力データとを重ね合わせる（ステップＳ３６）。例えば、照合処理部２２０は、ある指の指紋中心位置を基準とした座標系に従って、登録データと入力データとを重ね合わせる。

一方、ステップＳ３３の後、照合処理部２２０は、ステップＳ３３で得られた基準位置を重ねることによって登録データと入力データを重ね合わせる（ステップＳ３５）。対応する複数のマニューシャの位置により算出される基準位置を利用することによって、基準位置が無い場合よりも、より誤差が少ない位置で登録データと入力データの重ね合わせが可能となる。

ステップＳ３５の実行後またはステップＳ３６の実行後、照合処理部２２０は、入力データおよび登録データの位置合わせを行う（ステップＳ３７）。具体的には、照合処理部２２０は、重ね合わせた登録データおよび入力データについて、一致するマニューシャ数が最も多くなるように、所定の角度α以内の回転、所定の範囲Ｓ内の移動等の微調整を行う。あるいは、照合処理部２２０は、隆線パターンが最も一致するように微調整を行ってもよい。例えば、αの値は１０度以下であり、Ｓの範囲は数ｍｍ四方以下である。指先情報正規化部２０による正規化により、基準位置の位置ずれが少なくなるため、微調整を行う範囲を狭めることが可能である。微調整を行う範囲を狭めることによって、全体の照合処理時間の短縮化が可能となる。

次に、照合処理部２２０は、位置合わせ後の登録データの認証特徴と入力データの認証特徴とについて照合スコアを算出する（ステップＳ３８）。照合スコアは、認証特徴の類似度のことである。例えば、照合処理部２２０は、認証特徴を用いて、隆線パターンの類似度、マニューシャの位置や種類の一致度などを照合スコアとして算出する。なお、図１４の処理は各指に対して実行されるため、各指の照合スコアが算出されることになる。

再度図１３を参照して、照合処理部２２０は、最大の照合スコアがしきい値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２８）。ステップＳ２８において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証結果出力部６０は、当該判定結果を受け取り、認証成功の結果を出力する（ステップＳ２９）。ステップＳ２８において「Ｎｏ」と判定された場合、認証結果出力部６０は、当該判定結果を受け取り、認証失敗の結果を出力する（ステップＳ３０）。ステップＳ２９またはステップＳ３０の実行後、図１３のフローチャートは終了する。

本実施例によれば、正規化処理により、位置ずれが少ない相対特徴を抽出できる。この場合、照合対象の位置合わせの探索範囲を狭くすることができる。そのため、位置合わせの処理の時間を削減でき、全体の照合時間の削減が可能となる。すなわち、本実施例によれば、認証に要する時間を短縮化できる情報を抽出できる。特に、被認証ユーザと複数の登録ユーザとの照合を前提とした１：Ｎ認証においては、その削減効果の影響は大きい。また、検出対象の生体の状態が悪くても、状態の良い生体の相対特徴を用いることによって、生体の状態の影響を低減することができる。

（変形例）
図１５は、生体認証処理の他の例を説明するためのフローチャートである。図１５のステップＳ４１〜ステップＳ４７は、図１３のステップＳ２１〜ステップＳ２７と同様である。ステップＳ４７の実行後、照合処理部２２０は、照合スコアが第１のしきい値以上とユーザがいるか否かを判定する（ステップＳ４８）。ステップＳ４８において「Ｙｅｓ」と判定された場合、照合処理部２２０は、照合スコアが第１のしきい値以上となるユーザが１人だけか否かを判定する（ステップＳ４９）。ステップＳ４９において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証結果出力部６０は、認証成功の結果を出力する（ステップＳ５０）。その後、フローチャートの実行が終了する。ステップＳ４８において「Ｎｏ」と判定された場合、認証結果出力部６０は、認証失敗の結果を出力する（ステップＳ５３）。その後、フローチャートの実行が終了する。

ステップＳ４９において「Ｎｏ」と判定された場合、照合処理部２２０は、相対特徴を用いた照合処理を行う（ステップＳ５１）。例えば、照合処理部２２０は、相対特徴がマニューシャの位置関係である場合、照合スコアが第一のしきい値以上となる登録データについて、マニューシャの位置関係の類似度を算出する。登録データＴｉと入力データＩとの類似度ＰＳ（Ｔｉ，Ｉ）は、例えば下記式により算出される。

照合処理部２２０は、上記式で算出される類似度の最大値が第２のしきい値以上であるか否かを判定する（ステップＳ５２）。ステップＳ５２において「Ｙｅｓ」と判定された場合、認証結果出力部６０は、ステップＳ５０を実行する。ステップＳ５２において「Ｎｏ」と判定された場合、認証結果出力部６０は、ステップＳ５３を実行する。

照合スコアが第１のしきい値以上となるユーザが複数名存在する場合、誤認証がなされる可能性が高くなる。しかしながら、相対特徴を用いて２重の判定を行うことによって、誤認証を抑制することができる。なお、被認証ユーザ１と１人の登録ユーザとの照合を前提とした１：１認証においては、照合処理部２２０は、照合スコアが第１のしきい値以上、第３のしきい値未満である場合に、相対特徴を用いて上記式に従って類似度を算出してもよい。照合処理部２２０は、照合スコアが第３のしきい値以上である場合、または照合スコアが第１のしきい値以上で上記類似度が第２のしきい値以上である場合に、認証成功であることを認証結果として算出する。照合スコアが第３のしきい値よりも低いが第１のしきい値以上である場合は、照合に用いた登録データが他のユーザの登録データであることがごく稀に起こりうる。このとき、照合処理部２２０が相対特徴も用いて二重の判定を行うことにより、誤認証を抑制することができる。

照合処理の際に、照合候補を絞り込んでもよい。例えば、図１６を参照して、認証サーバ２００の記憶装置２０３に記憶されている照合プログラムの実行によって、位置合わせ基準位置算出部２１０、照合処理部２２０、および照合候補絞り込み処理部２３０が実現されてもよい。図１７は、生体認証処理実行の際に実現される各機能のブロック図である。図１８は、生体認証処理の際に実行されるフローチャートの一例を説明するための図である。以下、図１７および図１８を参照しつつ、生体認証処理の一例について説明する。

図１８のステップＳ６１〜ステップＳ６５は、図１３のステップＳ２１〜ステップＳ２５と同様である。また、ステップＳ６８〜ステップＳ７０は、図１３のステップ２８〜ステップＳ３０と同様である。

ステップＳ６５の実行後、照合候補絞り込み処理部２３０は、照合候補を絞り込む（ステップＳ６６）。具体的には、照合候補絞り込み処理部２３０は、登録データの相対特徴と入力データの相対特徴とを比較して、値が高いほど同一の人物のデータである確率が高くなる絞り込みスコアを算出する。例えば、絞り込みスコアとして、入力データにおける相対特徴中のマニューシャの位置関係に対応するものが、登録データ内の相対特徴中のマニューシャ位置関係に存在するか否か算出した値である。絞り込みスコアは、上述した式に従って算出してもよい。照合候補絞り込み処理部２３０は、登録データのうち、絞り込みスコアが所定の数値以上となるものを照合候補として決定する。あるいは、照合候補絞り込み処理部２３０は、絞り込みスコアの高い順に登録データを並べ、上位の所定個数の登録データを照合候補として決定する。

照合処理部２２０は、照合候補内の登録データと入力データとの照合を行う。すなわち、照合処理部２２０は、全ての登録データと照合を行わずに済む。それにより、照合処理の時間を削減することができる。なお、相対特徴は、指先情報正規化部２０の正規化処理により、位置ずれが少ない安定した特徴量となる。このため、相対特徴は、位置合わせをすることなく絞り込み処理に用いることができる。したがって、位置合わせを必要とする処理よりも短時間で絞り込み処理を実施できる。

（他の例）
上記各実施例においては、被認証ユーザと複数の登録ユーザとの照合を前提とした１：Ｎ認証を実施しているが、被認証ユーザ１と１人の登録ユーザとの照合を前提とした１：１認証を実施してもよい。１：１認証は、生体認証処理の際に被認証ユーザから取得した識別情報を用いて照合対象の登録ユーザを限定することによって実現できる。または、登録データが１人分だけ登録されていれば、１：１認証を実現できる。

また、上記実施例においては、生体情報処理装置１００と認証サーバ２００とデータベースサーバ３００とが互いに異なる機器によって構成されているが、１台のサーバなどによって構成されていてもよい。この場合、照合プログラムは生体情報処理プログラムに組み込まれていてもよい。また、位置合わせ基準位置算出部２１０、照合処理部２２０および照合候補絞り込み処理部は、生体情報処理装置１００内の機能として実現されてもよい。

正規化される対象は、同じモダリティでなくてもよい。例えば、静脈画像と指紋画像とを正規化してもよい。図１９は、正規化の他の例について説明するための図である。図１９の例では、中指の指静脈の位置と薬指の指紋画像の位置とを正規化する例が表されている。図１９を参照して、図５〜図９と同様の処理により、一方の画像を回転させることによって、互いの位置関係を正規化することができる。この場合、指先情報正規化部２０は、指紋中心を原点とし、指先の方向を１つの軸とした座標系を設定し、指静脈のパターン、指静脈の分岐点、端点などを相対特徴として抽出することができる。

または、第１関節が画像中に存在する場合、指先情報正規化部２０は、第１関節を用いてもよい。図２０は、第１関節を用いた例を説明するための図である。図２０を参照して、指先情報正規化部２０は、指静脈を抽出するための指の第１関節の中点を原点とし、第１関節を１つの軸とした座標系を設定し、薬指の指紋のマニューシャの座標を相対特徴として抽出することができる。

また、各指の静脈および指紋の両方を使用してもよい。図２１および図２２に、各指の静脈および指紋の両方から相対特徴を抽出する例を示す。例えば、指先情報正規化部２０は、指紋中心位置を基準とした座標系において、各指の静脈の分岐点、端点、パターンなどを抽出し、指紋の相対特徴と併せて相対特徴として用いてもよい。

上記各実施例においては、異なるインスタンスとして指および手のひらを用いたが、他のインスタンスを用いてもよい。図２３に、虹彩と顔とを用いた例を示す。図２３を参照して、両目の虹彩画像を取得する。次に、顔画像を真正面に補正することによって、両目の虹彩画像を正規化する。なお、両目の中心位置を結ぶ線分が水平となるように、両目の虹彩画像をさらに正規化してもよい。生体データ登録処理の際には、この正規化した画像から認証特徴を抽出してもよい。さらに、上記線分の長さＬを相対特徴として用いてもよい。認証処理時には、登録データの相対特徴と入力データの相対特徴とが同じ長さになるように入力データの虹彩画像を拡大または縮小すればよい。得られた虹彩画像から認証特徴を抽出することによって、虹彩に基づく照合処理が可能となる。この場合、登録処理時と認証処理時とで、顔とカメラとの距離が異なっている場合、顔の傾きが異なる場合などにおいて、虹彩画像の縮尺や傾きが変化しても、補正することができる。

生体情報処理装置１００の機能を実現するためのソフトウェアのプログラムが記録されている記録媒体を生体情報処理装置１００に供給し、ＣＰＵ１０１が当該プログラムを実行してもよい。プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイ又はＳＤカードなどがある。また、上記各実施例においては、ＣＰＵによるプログラムの実行によって各機能が実現されていたが、それに限られない。例えば、専用の回路などを用いて各機能を実現してもよい。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 品質判定部
２０ 指先情報正規化部
３０ 認証特徴抽出部
４０ 相対特徴抽出部
５０ 登録部
６０ 認証結果出力部
１００ 生体情報処理装置
１０５ 生体センサ
１０７ 識別情報取得部
１０８ 指先情報取得部
１０９ 手のひら情報取得部
２００ サーバ
２１０ 位置合わせ基準位置算出部
２２０ 照合処理部
３００ データベースサーバ

Claims (12)

1. 第１〜第３のインスタンスの生体情報を取得する生体センサと、
   前記第２および第３のインスタンスの生体情報から照合用の認証特徴を抽出する認証特徴抽出部と、
   前記第１のインスタンスの生体情報を利用して、前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置を正規化する正規化部と、
   前記正規化部によって正規化された前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置関係を示す相対特徴を抽出する相対特徴抽出部と、を備えることを特徴とする生体情報処理装置。
2. データベースに登録された相対特徴および認証特徴と、前記認証特徴抽出部が抽出した認証特徴および前記相対特徴抽出部が抽出した相対特徴との照合結果に応じて認証する照合処理部を備えることを特徴とする請求項１記載の生体情報処理装置。
3. ユーザによって入力される識別情報を取得する識別情報取得部を備え、
   前記照合処理部は、前記識別情報と関連付けられた認証特徴および相対特徴をデータベースにおいて特定し、当該認証特徴および相対特徴と、前記認証特徴抽出部が抽出した認証特徴および前記相対特徴抽出部が抽出した相対特徴との照合結果に応じて認証することを特徴とする請求項１記載の生体情報処理装置。
4. データベースに登録された複数ユーザの相対特徴と前記相対特徴抽出部が抽出した相対特徴との照合により、前記複数ユーザから候補を絞り込む絞込み部と、
   データベースに登録された複数ユーザの認証特徴および相対特徴のうち前記絞込み部によって絞り込まれたユーザに係る認証特徴および相対特徴と、前記認証特徴抽出部が抽出した認証特徴および前記相対特徴が抽出した相対特徴との照合結果に応じて認証する照合処理部と、を備えることを特徴とする請求項１記載の生体情報処理装置。
5. 前記相対特徴を利用し、データベースに登録された認証特徴と前記認証特徴抽出部が抽出した認証特徴との位置合わせの基準位置を算出する基準位置算出部を備え、
   前記照合処理部は、前記基準位置を利用して、データベースに登録された認証特徴と前記認証特徴抽出部が抽出した認証特徴との位置合わせを行うことを特徴とする請求項２〜４のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
6. 前記照合処理部は、データベースに登録されている相対特徴と、前記相対特徴抽出部が抽出した相対特徴との類似度を照合結果に反映させることを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
7. 前記第２および第３のインスタンスは、異なる指であり、
   前記第１のインスタンスは、手のひらであることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
8. 前記正規化処理部は、前記手のひらの指の付け根の方向に基づいて、前記異なる指が延びる方向を正規化することを特徴とする請求項７記載の生体情報処理装置。
9. 前記第２および第３のインスタンスの生体情報は、複数指の指紋画像であり、
   前記相対特徴は、一方の指の指紋中心と他方の指のマニューシャとの相対位置であることを特徴とする請求項８記載の生体情報処理装置。
10. 前記生体センサは、さらに第４のインスタンスの生体情報を取得し、
    前記認証特徴抽出部は、前記第４のインスタンスの生体情報から照合用の認証特徴を抽出し、
    前記正規化部は、前記第１のインスタンスの生体情報を利用して、前記第２〜第４のインスタンスの認証特徴の相対位置を正規化し、
    前記相対特徴抽出部は、前記正規化部によって正規化された前記第２〜第４のインスタンスの認証特徴の相対位置関係を示す相対特徴を抽出し、
    前記生体情報処理装置は、前記第２〜第４のインスタンスの生体情報の品質スコアを判定する品質判定部を備え、
    前記照合処理部は、前記品質判定部によって得られた品質スコアが所定値以下のインスタンスを基準とする相対特徴を照合に用いないことを特徴とする請求項２〜４のいずれか一項に記載の生体情報処理装置。
11. 第１〜第３のインスタンスの生体情報を取得するステップと、
    前記第２および第３のインスタンスの生体情報から照合用の認証特徴を抽出する認証特徴抽出ステップと、
    前記第１のインスタンスの生体情報を利用して、前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置を正規化する正規化ステップと、
    前記正規化ステップにおいて正規化された前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置関係を示す相対特徴を抽出する相対特徴抽出ステップと、を含むことを特徴とする生体情報処理方法。
12. コンピュータに、
    第１〜第３のインスタンスの生体情報を取得するステップと、
    前記第２および第３のインスタンスの生体情報から照合用の認証特徴を抽出する認証特徴抽出ステップと、
    前記第１のインスタンスの生体情報を利用して、前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置を正規化する正規化ステップと、
    前記正規化ステップにおいて正規化された前記第２および第３のインスタンスの認証特徴の相対位置関係を示す相対特徴を抽出する相対特徴抽出ステップと、を実行させることを特徴とする生体情報処理プログラム。

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