JP2017016646A - ユーザ認証のためのデータを更新する方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザ認証のためのデータを更新する方法及び装置を提供すること。【解決手段】 第１長さの時間の最中に、登録データベースを用いて入力画像を認証し（認証は、入力画像の認証のための情報の生成を含む）、かつ、第１長さの時間及び入力画像の認証のための情報に基づいて登録データベースを更新する登録データベースの生体認証データを更新する方法及び装置を提供する。【選択図】 図１３

Description

本発明は、ユーザ認証のためのデータを更新する方法及び装置に関する。

スマートフォンなどの様々なモバイル機器やウェアラブル装置の発展によってセキュリティ認証に対する重要性が増大している。生体認識による認証は、指紋、虹彩、声、顔、血管などを用いてユーザを認証する。認証に用いられる生体特性は人によって異なり、所持する不便がないだけでなく、盗用や偽造の危険性が少なく、生涯変わらない。

特に、指紋認識方式は、便利性、セキュリティ性、経済性などの様々な理由によって現在最も多く商用化されている。例えば、指紋認識方式は、ユーザ機器に対するセキュリティを強化し、モバイル決済などの各種応用サービスを容易に提供することができる。

本発明の一実施形態によれば、認証過程において既に演算された結果を最大限活用し、更新に利用可能な時間内に最善の努力で類似度を算出して、時間が不足した場合、予め決定した最小値に類似度を設定することによって、更新に許された時間の長さに関係なく、適応的にテンプレートを更新する。

本発明の一実施形態に係る登録データベースの生体認証データを更新する方法は、第１長さの時間の最中に、前記登録データベースを用いて入力画像を認証するステップ（前記認証は、前記入力画像の認証のための情報の生成を含む）と、前記第１長さの時間及び前記入力画像の認証のための情報に基づいて前記登録データベースを更新するステップとを含む。

前記登録データベースを適応的に更新するステップは、前記登録データベースにある登録画像と前記入力画像との間の重複領域の大きさに基づく類似度を決定するステップと、前記類似度に基づいて、前記入力画像を前記登録データベースに登録させるか否かを決定するステップとを含んでもよい。

前記類似度を決定するステップは、前記入力画像の認証のための情報に基づいて、前記類似度のうち少なくとも一部を決定するステップと、前記第１長さの時間に基づいて、前記類似度のうち少なくとも一部を最小値に決定するステップのうち少なくとも１つを含んでもよい。

前記登録データベースに登録させるか否かを決定するステップは、前記類似度のうち最大類似度が上位閾値以下であるか否かを決定するステップ、及び前記最大類似度が下位閾値以上であるか否かを決定するステップのうち少なくとも１つを含んでもよい。

前記上位閾値は、前記登録画像の間の重複面積に基づく最大類似度に該当してもよい。

前記入力画像の認証のための情報は、前記入力画像と前記登録データベースにある登録画像との間の重複領域内の相関度、及び前記入力画像と前記登録画像との間の重複領域の大きさのうち少なくとも１つを含んでもよい。

前記入力画像を認証するステップは、前記入力画像と前記登録データベースにある登録画像との間の重複領域の大きさを決定するステップと、前記入力画像と登録画像との間の重複領域内の相関度を決定するステップと、前記相関度が閾値より大きいか又は同じであるかを決定するステップと、前記相関度が前記閾値以上である場合、受諾信号を出力するステップと、前記重複領域の大きさ及び前記相関度をメモリに格納するステップ（前記格納された重複領域の大きさ及び前記相関度は、前記登録画像に対応）とを含んでもよい。

前記入力画像を認証するステップは、前記第１長さの時間を前記メモリに格納するステップをさらに含んでもよい。

前記入力画像を認証するステップは、マルチステージ認証方式（ｍｕｌｔｉ−ｓｔａｇｅ ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ）を用いて前記入力画像を認証するステップを含んでもよい。

前記適応的に更新するステップは、前記第１長さの時間に基づいて、前記登録データベースの更新のための第２長さの時間を推定するステップと、前記第２長さの時間に基づいて、前記登録データベースを適応的に更新するステップとを含んでもよい。

前記第２時間を推定するステップは、前記生体認証のために割り当てられた長さの時間である第３長さの時間と前記第１長さの時間との間の差に基づいて、前記第２長さの時間を算出するステップを含んでもよい。

前記登録データベースを適応的に更新するステップは、前記入力画像を前記登録データベースに追加するステップ、及び前記登録データベースにある登録画像のうちいずれか１つを前記入力画像に置き換えるステップのうち少なくとも１つを含んでもよい。

前記置き換えるステップは、前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づいて置換画像（ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｉｍａｇｅ）を選定するステップを含んでもよい。

本発明の一実施形態によれば、登録データベースの生体認証データを更新する方法は、生体情報を含む入力画像を受信するステップと、前記入力画像と前記登録データベースにある登録画像との間の重複領域（ｏｖｅｒｌａｐｐｅｄ ａｒｅａ）の大きさに基づく第１最大類似度（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）を決定するステップと、前記第１最大類似度が前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく上位閾値（ｕｐｐｅｒ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）に到達しないか否かを判断するステップと、前記第１最大類似度が前記上位閾値に到達しないか否かに対する判断結果に基づいて、前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップとを含む。

前記第１最大類似度を決定するステップは、前記入力画像と前記登録画像との間の重複領域の大きさに基づいて、前記入力画像と前記登録画像との間の類似度を決定するステップと、前記類似度のうち最も大きい類似度値を有する前記第１最大類似度を決定するステップとを含んでもよい。

前記類似度を決定するステップは、前記登録画像のうちいずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の重複領域内の相関度（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を決定するステップと、前記いずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の重複領域の大きさを決定するステップと、前記相関度及び前記重複領域の大きさを用いて、前記いずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の類似度のうち第１類似度を決定するステップとを含んでもよい。

前記類似度を決定するステップは、前記登録画像のうちいずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の画像の位置合わせ（ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）に基づく移動ベクトル（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ ｖｅｃｔｏｒ）及び回転角度を用いて正規化相互相関（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ：ＮＣＣ）値を決定するステップと、前記いずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の共有面積比率（ｓｈａｒｉｎｇ ａｒｅａ ｒａｔｉｏ）を決定するステップと、前記正規化相互相関値と前記共有面積比率を用いて、前記いずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の類似度のうち第１類似度を決定するステップとを含んでもよい。

前記登録データベースの更新方法は、前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく第１類似度に基づいて前記登録画像の中から置換画像を選定するステップをさらに含んでもよい。

前記置換画像を選定するステップは、前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく前記第１類似度に基づいて前記登録画像の中から置き換えられる候補画像を選定するステップ（前記候補画像のそれぞれは、前記第１類似度の部分（ｐｏｒｔｉｏｎ）に関連し、前記部分は、前記関連する候補画像と前記残り登録画像間との第１類似度を含む）と、前記部分のそれぞれを累積するステップと、前記候補画像の中から累積した部分が高い候補画像を前記置換画像として選定するステップとを含んでもよい。

前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップは、前記第１最大類似度が前記上位閾値より小さければ、前記置換画像を前記入力画像に置き換えることによって前記登録データベースを更新するステップと、前記第１最大類似度が前記上位閾値より大きければ、前記置換画像を前記登録データベースに保持させるステップとを含んでもよい。

前記上位閾値は、前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく第２最大類似度を含んでもよい。

前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップは、前記第１最大類似度が下位閾値を超過するか否かを決定するステップと、前記第１最大類似度が前記下位閾値を超過するか否かに対する決定に基づいて前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップとを含んでもよい。

前記第１最大類似度が前記下位閾値を超過するか否かに対する決定に基づいて前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップは、前記第１最大類似度が前記下位閾値より大きく、前記上位閾値より小さければ、前記入力画像を前記データベースに登録させるステップを含んでもよい。

前記登録データベースの更新方法は、前記入力画像と前記登録画像との間の認証点数を決定するステップと、前記認証点数と認証閾値に基づいて前記入力画像に対するユーザ認証を行うステップ（前記ユーザ認証を行うステップは、前記登録画像と前記入力画像との間の類似度を生成するステップを含む）とをさらに含み、前記第１最大類似度を決定するステップは、前記生成された類似度に基づいて前記第１最大類似度を決定するステップを含んでもよい。

前記生体情報は、指紋情報、静脈（ｂｌｏｏｄ ｖｅｓｓｅｌ）情報、及び虹彩（ｉｒｉｓ）情報のうち少なくとも１つを含んでもよい。

本発明の一実施形態によれば、データベース管理方法は、生体情報を含む入力画像を受信するステップと、前記データベースにある登録画像に基づいて前記入力画像を認証すると、前記データベースを更新するステップを含み、前記更新するステップは、前記入力画像を前記データベースに追加するか否かを決定するステップを含み、前記認証するステップ及び前記更新するステップは、設定された時間と同一又は少ない時間に行われる。

前記生体情報は、指紋情報であってもよい。

前記更新ステップは、前記データベースに含まれた登録画像と前記入力画像との間の重複領域の大きさに基づく類似度を決定するステップと、前記類似度に基づいて、前記入力画像を前記データベースに登録させるか否かを決定するステップとを含んでもよい。

前記類似度を決定するステップは、前記入力画像の認証に基づいて、前記類似度のうち少なくとも一部を決定するステップ、及び前記設定された時間及び前記認証に関連する時間の長さに基づいて前記類似度のうち少なくとも一部を設定された値に決定するステップのうち少なくとも１つを含んでもよい。

前記登録データベースに登録させるか否かを決定するステップは、前記類似度のうち最大類似度が上位閾値以下であるか否かを判断するステップ、及び前記最大類似度が下位閾値以上であるか否かを判断するステップのうち少なくとも１つを含んでもよい。

前記更新するステップは、前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づいて置換画像を選定するステップを含んでもよい。

本発明の一実施形態によれば、データベースの生体認証データを更新する方法は、前記データベースにある登録画像に基づいて、生体情報を含む入力画像を認証するステップと、前記入力画像及び前記登録画像に関連する類似度を決定するステップと、前記類似度、下位閾値、及び前記下位閾値より高い上位閾値に基づいて前記データベースを更新するステップとを含む。

前記認証するステップ、前記決定するステップ、及び前記更新するステップは、設定された長さの時間に行われてもよい。

前記認証するステップは、第１長さの時間に前記入力画像を認証し、前記更新するステップは、第２長さの時間に前記データベースを更新し、前記更新するステップは、前記第２長さの時間が、前記設定された長さの時間と前記第１長さの時間との間の差になるように適用するステップを含んでもよい。

前記更新するステップは、前記類似度が前記上位閾値と前記下位閾値との間にある場合、前記登録画像のうち１つの登録画像を前記入力画像に置き換えるステップを含んでもよい。

前記上位閾値は最大類似度に関連し、前記下位閾値は最小類似度に関連してもよい。

認証過程において既に演算された結果を最大限活用して、更新に許容された時間の長さに関係なく、適応的にテンプレートを更新することができる。

本発明の一実施形態に係る生体情報を含む入力画像を取得する動作を説明する図である。 本発明の一実施形態に係る登録データベースの更新によって向上する認識率を説明する図である。 本発明の一実施形態に係る登録データベースの更新方法を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る類似度を算出する方法を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る最大類似度を決定する方法を説明するための図である。 本発明の他の実施形態に係る登録データベースの更新方法を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る置換画像を選定する方法を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る置換画像を選定する方法を説明するための図である。 本発明の他の実施形態に係る置換画像を選定する方法を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る登録データベースの更新方法を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るバイオメトリックスの認証過程を説明する図である。 本発明の一実施形態に係る登録データベースの適応的更新を説明する図である。 本発明の一実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する方法を示す動作フローチャートである。 本発明の一実施形態に係るマルチステージ認証器を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る粗サーチを説明する図である。 本発明の一実施形態に係る精サーチを説明する図である。 本発明の一実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する更新装置を説明する図である。 本発明の他の実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する更新装置を説明する図である。 本発明の他の実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する更新装置を説明する図である。 本発明の他の実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する更新装置を説明する図である。 本発明の他の実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する更新装置を説明する図である。 本発明の他の実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する更新装置を説明する図である。 本発明の他の実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する更新装置を説明する図である。 本発明の一実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する方法を示した動作フローチャートである。 本発明の一実施形態に係る登録データベースの更新装置のブロック図である。 本発明の一実施形態に係る静脈パターンを認識する方法を説明する図である。

本発明において開示している特定の構造的又は機能的説明は、単に実施形態を説明するための目的で例示されたものである。本発明は、様々な異なる形態に変更されて実施されてもよく、本発明の範囲は開示した実施形態に限定されない。

第１又は第２などの用語は、様々な構成要素を説明するのに用いられるが、こうした用語は、１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的にのみ解釈されるべきである。例えば、第１構成要素は、第２構成要素と命名されてもよく、同様に第２構成要素は、第１構成要素と命名されてもよい。

ある構成要素が他の構成要素に「連結されて」いる、又は「接続されて」いると言及されたときには、その他の構成要素に直接連結されているか、又は接続されている場合があるが、中間に他の構成要素が存在し得ると理解されるべきである。一方、ある構成要素が他の構成要素に「直接連結されて」いる、又は「直接接続されて」いると言及されたときには、中間に他の構成要素が存在しないと理解されるべきである。構成要素の間の関係を説明する表現、例えば「〜の間に」と「直接〜の間に」又は「〜に隣接する」と「〜に直接隣接する」なども同様に解釈されるべきである。

単数の表現は文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」などの用語は明細書上に記載された特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組合せたものの存在することを指定しようとするものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組合せたものの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解されなければならない。

異なるものとして定義されない限り、技術的であるか科学的な用語を含み、ここで用いられる全ての用語は、実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義されているような用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈するべきであって、本出願で明白に定義しない限り、理想的であるか過度に形式的な意味と解釈されることはない。

下記において説明する本発明の実施形態は、生体情報を含む入力画像を認識する動作を行うのに用い、さらに登録データベースを更新するのに用いることができる。例えば、指紋認識装置、静脈認識装置、虹彩認識装置などが認識する動作を行ってユーザを認証したり、又は識別し、認証又は識別された生体情報を従来の登録データベース更新に用いることができる。

本発明の実施形態は、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットＰＣ、スマートフォン、テレビ、スマート家電、知能型自動車、キオスク、ウェアラブル装置などの様々な形態の製品で実現することができる。例えば、本発明の実施形態は、スマートフォン、モバイル機器、スマートホームシステムなどにおいてユーザを認証するのに適用されてもよい。同一の方式で、本発明の実施形態は、ユーザ認証を用いた決済サービス、知能型自動車システムなどにも適用されてもよい。本発明の実施形態は、上述したシナリオにおいてユーザの指が小さい、又は指紋入力が不正確な場合においても、頑強な（ｒｏｂｕｓｔ）ユーザ認証結果を提供することができる。以下、添付の図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。各図面に提示された同一の参照符号は同一の部材を示す。

重複領域の大きさに基づく類似度を用いて登録データベースを更新する方式
図１は、本発明の一実施形態に係る生体情報を含む入力画像を取得する動作を説明する図である。以下、説明の便宜のために生体情報が指紋の場合を仮定する。しかし、本発明の実施形態は、静脈、虹彩などの画像形態で認識できる様々な生体情報にも同一に適用される。

図１を参照すると、本発明の一実施形態に係るセンサ１１０は、ユーザの指紋を検出する。例えば、センサ１１０は、複数の検出要素を含んでもよい。複数の検出要素は、アレイ又はマトリックス構造に配置されてもよい。センサ１１０は、複数の検出要素を用いて指紋入力をアナログ信号の形態で検出する。センサ１１０は、アナログデジタル変換器を用いて検出されたアナログ信号をデジタル画像に変換する。以下、入力画像は、変換されたデジタル画像と述べてもよい。

ここで、センサ１１０の大きさは、ユーザの指１２０の大きさと互いに異なってもよい。例えば、センサ１１０がモバイル装置に搭載される場合、モバイル装置の構造的制約条件が満たされるために、センサ１１０の大きさは、ユーザの指１２０の大きさより小さくなり得る。この場合、センサ１１０は、ユーザの指１２０の指紋のうち一部だけを検出することができる。以下、センサ１１０によって検出される入力画像は、ユーザ指紋の部分画像である。

センサ１１０を製造する業者ごとにセンサ規格が異なり、センサ規格は、センサアレイの大きさ、センサの解像度などを含む。センサアレイの大きさは、複数の検出要素によって形成される検出領域の大きさを示す。例えば、センサアレイの大きさは、１ｃｍ（縦）×３ｃｍ（横）であってもよい。センサの解像度は、単位長さ又は単位面積当たりの検出要素の数を示す。

本発明の実施形態は、登録データベース（ｅｎｒｏｌｌｍｅｎｔ ｄａｔａｂａｓｅ：ｅｎｒｏｌｌｍｅｎｔ ＤＢ）を更新する方法及び装置を提供する。登録データベースは既に登録された画像を含み、登録画像は登録ユーザ（ｅｎｒｏｌｌｍｅｎｔ ｕｓｅｒ）の指紋の部分画像である。登録データベースの更新は、例えば、登録データベースに新しい登録画像を追加、登録データベースに含まれた登録画像のうち一部を新しい登録画像に置き換える、又は、登録データベースに含まれた登録画像のうち一部を除去などを含む。登録データベースは、テンプレートと述べてもよい。

図２を参照すると、認識率は登録面積に比例して増加する。登録面積は、登録データベースに含まれた登録画像によってカバーされるユーザの指紋領域の大きさを意味する。一例として、登録データベースに含まれた登録画像が第１登録面積１３０をカバーする場合、認識率は９３％であり、登録データベースに含まれた登録画像が第２登録面積１４０をカバーする場合、認識率は９９％である。

本発明の実施形態は、登録面積が増加する方向に登録データベースを更新する。例えば、第１時点で登録データベースに含まれた登録画像は、第１登録面積１３０に対応する。第１時点は、ユーザが本発明の実施形態が適用された電子装置を用いるために初めて指紋を登録した時点であってもよい。

ユーザは、電子装置を用いる間、ユーザ認証のために指紋を入力する。本発明の実施形態は、ユーザ認証に成功した入力画像を用いて登録データベースを更新することによって、登録面積が増加する。例えば、第２時点で登録データベースに含まれた登録画像は、第２登録面積１４０に対応する。第２時点は、ユーザ認証のために入力された指紋画像を用いて登録データベースが更新された時点であってもよい。

本発明の実施形態によれば、指紋登録のためのユーザの便宜性を向上することができる。例えば、本発明の実施形態は、最初の登録段階において、予め決定した及び／又は選択された数の登録画像だけを登録し、実際の使用段階において、ユーザは、認知できない状態で登録データベースを更新する技術を提供することができる。

以下において詳細に説明するが、本発明の実施形態は、入力画像と登録画像との間の重複領域の大きさに基づいて最大類似度を決定する。決定された最大類似度を用いて入力画像を登録データベースに登録させるかを決定することによって、既に登録された登録画像に比べて新しい指紋領域が登録されるようにすることができる。

本発明の実施形態は、登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づいて登録画像の中から選定された置換画像と入力画像に置き換えることによって、登録データベースの大きさに変化がなくても、より様々な登録画像を確保することができる。また、本発明の実施形態は、最大類似度と予め設定及び／又は選択された下位閾値とを比較して入力画像を登録データベースに登録させることによって、アウトライア（Ｏｕｔｌｉｅｒ）が登録指紋に反映することを防止することができる。

また、本発明の実施形態は、指紋情報を少なく含む入力画像を認証対象から除外することによって、指紋認識率が低下することを防止することができる。本発明の実施形態は、ユーザ認証が受諾された入力画像を対象に登録データベースへの登録を検討することによって、誤入力指紋（ｉｎｃｏｒｒｅｃｔｌｙ ｉｎｐｕｔ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ）、破損した指紋などが登録画像として登録されることを防止するが、指紋認識装置の指紋認識率もまた、向上させることができる。

それだけでなく、本発明の実施形態は、入力画像を認証するのに所要される時間に基づいて、適応的に登録データベースを更新する技術を提供することができる。本発明の実施形態は、入力画像を認証するために、既に演算された結果を登録データベースの更新に活用する技術を提供することもできる。

図３は、本発明の一実施形態に係る登録データベースの更新方法を示したフローチャートである。登録データベースの更新方法は、本発明の一実施形態に係る登録データベースの更新装置（以下、「更新装置」）によって行われる。更新装置は、例えば、指紋認証器に含まれてもよく、別途の装置で構成されてもよい。

更新装置は、ハードウェアで具現されたり、又は、ソフトウェアを実行するハードウェアの組み合わせで具現されてもよい。プロセッサがコンピュータ記録媒体に格納された機能に関連する命令を行う場合、ソフトウェアで具現された機能は、プロセッサによって行われる。プロセッサとハードウェアは、入出力バス等を介して信号をやり取りしてもよい。

図３を参照すると、更新装置は、生体情報を含む入力画像を受信する（Ｓ２１０）。更新装置は、生体情報を検出するセンサから入力画像を受信する。入力画像は、例えば、指紋情報、静脈情報、及び虹彩情報などの生体情報を含む。

更新装置は、入力画像と登録画像との間の重複領域の大きさに基づく最大類似度を決定する（Ｓ２２０）。更新装置は、入力画像と登録画像との間の重複領域の大きさに基づいて、入力画像と登録画像との間の類似度を算出する。例えば、登録画像の数が１５個だとすると、更新装置は、入力画像と１番目の登録画像との間の類似度、入力画像と２番目の登録画像との間の類似度、・・・入力画像と１５番目の登録画像との間の類似度のような１５個の類似度を算出することができる。更新装置は、算出された１５個の類似度の中から最も大きい値を有する類似度を最大類似度と決定することができる。

本発明の実施形態に係るそれぞれの算出された類似度は、２つの画像が重複領域内においてどれくらい類似しているかを反映するだけでなく、２つの画像が重複領域の大きさまで反映する。例えば、重複領域において２つの画像が同一であるが、重複領域の大きさが非常に小さい第１ケースと、重複領域において２つの画像が同一ではないが重複領域の大きさが非常に大きい第２ケースとを仮定することができる。重複領域内において、２つの画像がどれくらい類似しているかだけを考慮する場合、第１ケースの類似度が第２ケースの類似度より高く算出され得る。一方、本発明の実施形態によれば、第２ケースの類似度が第１ケースの類似度より高く算出され得る。

更新装置がいずれか１つの登録画像と入力画像との間の類似度を算出する方法は、図４を参照して説明し、最大類似度を決定する方法は、図５を参照して説明する。

図３を参照すると、更新装置は、最大類似度と登録画像との間の重複領域の大きさに基づく上位閾値を比較する（Ｓ２３０）。上位閾値は、登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度の中から最も大きい値を有する第２最大類似度を含んでもよい。例えば、上位閾値は、登録画像のうち互いに最も多く重なる２つの登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度であってもよい。

更新装置は、ステップＳ２３０の比較結果に応じて、入力画像を登録データベースに登録させる（Ｓ２４０）。更新装置は、入力画像と登録画像との間で決定された最大類似度が上位閾値より小さいか否かを判断する。更新装置は、最大類似度が上位閾値より小さい場合、入力画像を登録データベースに登録することによって、登録面積を増加させる方向に登録データベースを更新する。

ここで、「最大類似度が上位閾値より小さい」ということは、登録画像の間の重複領域に基づく類似度より入力画像と登録画像との間の重複領域に基づく類似度が低いということを意味する。「最大類似度が上位閾値より小さい」ということは、入力画像が登録データベースに登録された登録画像と重複しない新しい指紋領域を一定水準以上含むという意味で理解されてもよい。

更新装置は、最大類似度が上位閾値より小さい場合、登録データベースに登録された登録画像に入力画像を付加する。又は、更新装置は、登録画像の中から入力画像に置き換える（ｒｅｐｌａｃｅ）置換画像を選定し、置換画像に入力画像を置き換えて入力画像を登録する。

更新装置は、最大類似度が上位閾値より大きい、又は、同じであれば、登録データベースを更新することができない。例えば、更新装置は、最大類似度が上位閾値より大きいか、同じであれば、置換画像を登録画像として登録データベースにそのまま保持することができる。

本発明の実施形態にしたがって、更新装置は、最大類似度と予め設定された下位閾値を比較する。更新装置は、下位閾値との比較結果に基づいて入力画像を登録データベースに登録させる。更新装置は、最大類似度が下位閾値より大きい場合、入力画像を登録データベースに登録させる。「下位閾値」は、入力画像が認識対象に該当するユーザの指紋と認識されるために、要求される最小限の類似度と理解されてもよい。ここで、「最大類似度が下位閾値より大きい」ということは、同一のユーザであれば、示すべき登録画像との重複領域を入力画像が一定水準以上で含むという意味で理解されてもよい。更新装置は、最大類似度が下位閾値より大きい場合、入力画像を登録データベースに登録させることによって、アウトライアが登録指紋と反映されることを防止する。

本発明の実施形態は、最大類似度が上位閾値と下位閾値との間に該当する場合にだけ登録データベースを更新することによって、他のユーザの指紋による登録データベースの汚染を防止しながら登録ユーザの指紋認識率を向上させる技術を提供することができる。

図４は、本発明の一実施形態に係る類似度を算出する方法を示したフローチャートである。

図４を参照すると、本発明の一実施形態に係る更新装置は、登録画像のうちいずれか１つの登録画像と入力画像との間の重複領域内の相関度を算出する（Ｓ３１０）。重複領域内の相関度は、例えば、正規化相互相関（ＮＣＣ）値であってもよい。

更新装置は、いずれか１つの登録画像と入力画像との間の重複領域の大きさを算出する（Ｓ３２０）。重複領域の大きさは、「共有画像面積（ｓｈａｒｉｎｇ ｉｍａｇｅ ａｒｅａ）」とも表現してもよい。更新装置は、共有画像面積を用いていずれか１つの登録画像と入力画像との間の共有面積比率を算出する。

更新装置は、相関度及び重複領域の大きさを用いて、いずれか１つの登録画像と入力画像との間の類似度を算出する（Ｓ３３０）。例えば、類似度は、正規化相互相関値と共有画像面積の積で算出する。

図５は、本発明の一実施形態に係る最大類似度を決定する方法を説明するための図である。図５を参照すると、登録画像４１０と入力画像４２０が示されている。

本発明の一実施形態に係る更新装置は、入力画像と登録画像との間の類似度を算出し、類似度のうち最も大きい値を有する類似度を最大類似度に決定する。例えば、登録画像の数を１５個とし、１５個のうち１番目の登録画像を登録画像４１０とする場合、更新装置が登録画像４１０と入力画像４２０との間の類似度を算出する方法は次の通りである。

更新装置は、登録画像４１０と入力画像４２０との間の画像の位置合わせ（ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）によって、登録画像４１０と入力画像４２０との間の移動ベクトル及び回転角度を算出する。画像の位置合わせは、互いに異なる画像を変形して１つの座標系に示す処理方式である。画像の位置合わせによって、互いに異なる測定方式によって得た画像がどのように対応するのかが分かる。画像の位置合わせは、空間領域方式と周波数領域方式に区分することができる。

空間領域方式は、画像の空間内の画像のピクセル強度のパターンや特徴を合わせる方式である。２つの画像に含まれた特徴点ペアの数が当該画像変形に必要な最小個数より多い場合、例えば、ＲＡＮＳＡＣ（ｒａｎｄｏｍ ｓａｍｐｌｅ ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）方式を用いて、２つの画像の間の画像変形が検出されてもよい。また、周波数領域方式は、２つの画像の間の変形に必要な媒介変数を周波数領域で直接検波する方式である。ここで検波できる変形に必要な媒介変数は、例えば、画像の移動、回転角度、大きさの変化などである。

更新装置は、算出された移動ベクトル及び回転角度を用いて正規化相互相関値を算出する。例えば、Ｉ_１、Ｉ_２の２つの画像の間の正規化相互相関値は、下記の式（１）を用いて算出される。

ここで、Ｗは、画像Ｉ_１と画像Ｉ_２との間の重複領域を示す。ｉは画像のＸ軸座標を、ｊは画像のＹ軸座標を示し、ｘはＸ軸移動値、ｙはＹ軸移動値を示す。Ｉ_１（ｉ、ｊ）は画像Ｉ_１の（ｉ、ｊ）座標におけるピクセル値を示し、画像Ｉ_２（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）は画像Ｉ_２の（ｘ＋ｉ、ｙ＋ｊ）座標におけるピクセル値を示す。画像Ｉ_１は登録画像４１０として、画像Ｉ_２は入力画像４２０として理解されてもよい。

更新装置は、登録画像４１０と入力画像４２０との間の重複領域の大きさを算出する。重複領域の大きさは共有画像面積であってもよい。更新装置は、共有画像面積を用いて登録画像４１０と入力画像４２０との間の共有面積比率を算出する。共有面積比率は、例えば、下記の式（２）によって求めることができる。

更新装置は、登録画像４１０と入力画像４２０との全体画像面積に対する共有画像面積を共有面積比率で算出する。登録画像４１０と入力画像４２０のそれぞれは、同一の全体画像面積を有するものと理解されてもよい。本発明の実施形態によって、更新装置は、共有画像面積に重み付けして共有面積比率を算出することもできる。

更新装置は、正規化相互相関値と共有面積比率とを用いて登録画像４１０と入力画像４２０との間の類似度を算出する。登録画像４１０と入力画像４２０との間の類似度は、下記の式（３）によって求めることができる。

Ｓ_{ｏｖｅｒｌａｐ}（Ｉ_１，Ｉ_２）＝ｎｃｃ（Ｉ_１，Ｉ_２）×ｒ_{ｏｖｅｒｌａｐ}（Ｉ_１，Ｉ_２） （３）

更新装置は、正規化相互相関値と共有面積比率とを乗ずることによって、登録画像４１０と入力画像４２０との間の類似度を算出する。

更新装置は、上述の同一の方式で、類似度が算出された登録画像４１０を除いた１４個の登録画像と入力画像４１０との間の類似度を算出する。更新装置は、算出された１５個の類似度のうち最も大きい値を有する類似度を最大類似度に決定する。

図６は、本発明の他の実施形態に係る登録データベースの更新方法を示したフローチャートである。図６を参照すると、更新装置は、生体情報を含む入力画像を受信する（Ｓ５１０）。更新装置は、入力画像と登録画像との間の重複領域の大きさに基づいて、入力画像と登録画像との間の類似度を算出し（Ｓ５２０）、算出された類似度のうち最も大きい値を有する類似度を最大類似度に決定する（Ｓ５３０）。更新装置は、登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づいて、登録画像の中から置換画像を選定する（Ｓ５４０）。更新装置が置換画像を選定する方法は、図７〜図９を参照して説明する。

更新装置は、最大類似度が上位閾値より小さいか否かを判断する（Ｓ５５０）。上位閾値は、例えば、登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度のうち最も大きい値を有する第２最大類似度であってもよい。ステップＳ５５０において判断した結果、最大類似度が上位閾値より小さければ、更新装置は、置換画像を入力画像に置き換えることによって、登録データベースを更新する（Ｓ５６０）。ステップＳ５５０において判断した結果、最大類似度が上位閾値より大きい又は同じであれば、更新装置は、置換画像を登録データベースにそのまま保持する（Ｓ５７０）。

図７は、本発明の他の実施形態に係る登録データベースの更新方法を示したフローチャートである。本発明の一実施形態によれば、更新装置は、最も多い情報を重複して格納する候補画像を一次的に選定し、候補画像のうち残りの登録画像と重複した情報がさらに多い候補画像を置換画像として最終選定する。

図７を参照すると、本発明の一実施形態に係る更新装置は、登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づいて登録画像の中から置き換えられる候補画像を選定する（Ｓ６１０）。本発明の一実施形態において類似度が高い登録画像を置き換えられる候補画像として選定する理由は、登録データベースに実質的に同一、又は、ほぼ類似する登録画像を重複して保有する必要がなく、重複した登録画像を除去するためである。

更新装置は、例えば、登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度の中から最大類似度に該当する登録画像を検出する。更新装置は、最大類似度に該当する登録画像に置き換えられる候補画像として選定する。重複領域の大きさに基づく類似度は、互いに異なる２つの画像の間で算出されるため、最大類似度に該当する候補画像は、２個の登録画像であってもよい。

更新装置は、ステップＳ６１０において選定された候補画像のそれぞれと残りの登録画像との間の類似度を累積する（Ｓ６２０）。ここで、「残りの登録画像」は、登録画像の中から置き換えられる候補画像を除いた残りの登録画像として理解されてもよい。例えば、更新装置は、式（４）を用いて候補画像と残りの登録画像との間の累積した類似度を算出することができる。

ここで、ｓ_{ｏｖｅｒｌａｐ}（ｉ、ｊ）は、ｉ番目の登録画像とｊ番目の登録画像との間の類似度を示す。ｊ番目の登録画像は、２個の候補画像のうちの１つである。Ｍは登録画像の数である。本発明の他の実施形態によれば、ｉ＝ｊの場合、ｓ_{ｏｖｅｒｌａｐ}（ｉ、ｊ）は、ｊと関係なく、同一の値（例えば、最大値）として算出されるため、ｓ（ｊ）のΣを算出するとき、ｉ≠ｊの条件が省略されてもよい。

例えば、登録画像の数が１８個であり、置き換えられる候補画像が１３番目の登録画像、１８番目の登録画像であると仮定する。更新装置は、１３番目の登録画像と残りの登録画像との間の累積した類似度（ｓ１３）を算出し、１８番目の登録画像と残りの登録画像との間の累積した類似度（ｓ１８）を算出する。

更新装置は、候補画像の中から累積した類似度が高い候補画像を置換画像として選定する（Ｓ６３０）。更新装置は、累積した類似度（ｓ１３）と累積した類似度（ｓ１８）のうち高い値を有する候補画像を置換画像として選定する。

図８及び図９は、本発明の一実施形態に係る置換画像を選定する方法を説明するための図である。図８及び図９を参照すると、登録画像７１０と登録画像７１０との間の類似度を３次元マトリックスに投影したグラフ７３０，８１０が示されている。グラフ７３０，８１０において、Ｘ軸、Ｙ軸は登録画像のインデックスを示し、Ｚ軸は登録画像の間の類似度を示す。

例えば、登録画像７１０のうち登録画像７１３及び登録画像７１６の類似度が最大類似度と仮定する。更新装置は、図９のグラフ８１０に表示された点８１５に対応する登録画像を検出することによって、最大類似度を有する登録画像を検出する。

グラフ８３０は、候補画像の累積した類似度を示す。グラフ８３０は、３次元マトリックスに投影された図９のグラフ８１０が１次元投影された結果である。グラフ８３０において、Ｘ軸は登録画像のインデックスを示し、Ｙ軸は累積した類似度を示す。

一例として、候補画像のインデックスが１３、１８である場合、更新装置は、１８番目の登録画像に対応する累積した類似度（ｓ１８）と１３番目の登録画像に対応する累積した類似度（ｓ１３）を比較する。「累積した類似度がさらに高い」ということは、他の登録画像とさらに多く重複するということを意味するため、さらに多く重複する登録画像が置換画像として選定される。更新装置は、さらに高い累積した類似度を有する１８番目の登録画像を置換画像として選定する。１３番目の登録画像は、１８番目の登録画像に比べて新しい領域をカバーする可能性が高いため、登録データベースに保持される。

図１０は、本発明の一実施形態に係る登録データベースの更新方法を示したフローチャートである。

図１０を参照すると、本発明の一実施形態に係る更新装置は、入力画像を受信し（Ｓ９１０）、入力画像から有効画像を抽出する（Ｓ９２０）。更新装置は、有効画像の大きさが予め設定された第１閾値より大きいか否かを判断する（Ｓ９３０）。ステップＳ９３０において判断した結果、有効画像の大きさが予め設定された第１閾値より大きければ、更新装置は、認証点数（ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｓｃｏｒｅ）を算出する（Ｓ９４０）。有効画像の大きさが予め設定された第１閾値より小さい又は同じであれば、更新装置は認証を拒否し、入力画像を新しく入力するように案内するフレーズをユーザに提供して新しい入力画像を受信するようにする（Ｓ９１０）。

ステップＳ９４０において、更新装置は、様々な方式で認証点数を算出する。例えば、更新装置は、重複面積の大きさを考慮する認証点数を算出してもよく、重複面積の大きさを考慮しない認証点数を算出してもよい。更新装置は、入力画像を小さいブロックに分割した後、ブロック格別スコアを算出し、ブロック格別スコアを統合して認証点数を算出する。

更新装置は、ステップＳ９５０において、認証点数が予め設定された認証閾値より大きいか否かを判断する。予め設定された認証閾値は、例えば、登録画像の間の認証点数である。更新装置は、認証点数と認証閾値とを比較することによって、入力画像に対するユーザ認証を行う。ステップＳ９５０において判断した結果、認証点数が予め設定された認証閾値より小さい又は同じであれば、更新装置は、入力画像によってユーザ認証を失敗したと決定してもよい。ステップＳ９５０において判断した結果、認証点数が予め設定された認証閾値より大きければ、更新装置は、ユーザ認証を受諾する。認証が受諾された入力画像に対して登録画像に更新することが検討される。

更新装置は、ユーザ認証が受諾された入力画像と登録画像との間に算出された類似度に基づいて最大類似度（Ｓｍａｘ）を決定する（Ｓ９７０）。ステップＳ９７０において、算出される類似度は、重複領域の大きさに基づく類似度である。以下において、入力画像は、ユーザ認証が受諾された入力画像として理解されてもよい。

更新装置は、ステップＳ９７０において決定された最大類似度が下位閾値より大きく、上位閾値より小さいかを判断する（Ｓ９８０）。上位閾値は、登録データベース９０５に含まれた登録画像の間の重複領域の大きさに基づく最大類似度である。例えば、更新装置は、登録画像の間、類似度が最も高い登録画像ペアを検出し、検出された登録画像ペアの類似度を第２最大類似度と定義する。第２最大類似度は、上位閾値として用いる。本発明の一実施形態において、入力画像と登録された登録画像とが一定領域及び／又は選択された領域以上で重なる場合、言い換えると、最大類似度が下位閾値より大きい場合、入力画像を登録データベースに登録することによってアウトライアが登録指紋として反映されることを防止する。

最大類似度が下位閾値より大きく、上位閾値より小さければ、更新装置は、ステップＳ９６０において、登録データベース９０５を更新する。更新装置は、入力画像を登録データベース９０５に追加してもよい。又は、登録データベース９０５の登録画像のうちいずれか１つと置き換えてもよい。この場合、更新装置は、登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づいて登録データベース９０５に既に登録された登録画像の中から置換画像を選定する（Ｓ９６０）。最大類似度が下位閾値より小さい、又は、上位閾値より大きければ、更新装置は、ステップＳ９６０において、登録データベース９０５を更新することができない。

認証に所要される時間に応じて登録データベースを適応的に更新する方式
図１１は、本発明の一実施形態に係るバイオメトリックス（ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ）の認証過程を説明する図である。図１１を参照すると、本発明の一実施形態に係るバイオメトリックスの認証過程は、認証ステップ及び適応的更新ステップを含む。

認証段階において入力画像の認証が行われる。例えば、認証段階において、登録データベースに含まれた登録画像と入力画像とが比較され、スコアが算出される。算出されたスコアが予め決定した認証閾値より大きい場合、認証が成功し、そうでない場合、認証が失敗する可能性がある。

適応的更新段階において、登録データベースの更新のための動作が行われる。例えば、適応的更新段階において、図１〜図１０を参照して記述した重複領域の大きさに基づく類似度を用いて登録データベースを更新する方式が行われる。

図示されていないが、バイオメトリックスの認証過程は、認証段階前に前処理段階をさらに含んでもよい。前処理段階において、入力画像の認証のための前処理動作が行われる。前処理動作は、入力画像を向上させる動作であるが、入力画像内の有効面積を検出する動作などを含んでもよい。

図１２は、本発明の一実施形態に係る登録データベースの適応的更新を説明する図である。図１２を参照すると、バイオメトリックスの認証過程は、最大で許容された制限時間（以下、最大許容時間）を有する。最大許容時間が決まる場合、認証段階及び適応的更新段階が最大許容時間内に行われなければならない。

本発明の一実施形態によれば、認証段階において、マルチステージ認証方式を介して検索候補群を縮小して、認証を行う方式が適用される。マルチステージ認証方式は、粗（ｃｏａｒｓｅ）サーチ及び精（ｆｉｎｅ）サーチの２つの段階で構成されたり、又は３つ以上の段階で構成される。この場合、各段階において、最小限の演算によって検索候補群が縮小され、最終段階において精密なマッチングが行われる。

マルチステージ認証方式は、最終段階前の段階においても演算結果が一定スコア以上であれば、認証又は検索動作を中止し、早期に受諾することを決定する。そのため、認証正確度が保障されると同時に、認証速度を向上させることができる。

マルチステージ認証方式を用いる場合、認証段階において所要される時間がケースごとに互いに異なる。例えば、ケースＡにおいて認証に所要される時間は、ケースＤにおいて認証に所要される時間より長い。

最大許容時間が決まる場合、認証に所要される時間が長くなるほど、適応的更新のために許容される時間が短くなる。例えば、ケースＡにおいて適応的更新のために許容される時間は、ケースＤにおいて適応的更新のために許容される時間より短い。

本発明の実施形態は、認証段階において所要される時間を予測して、今後使用可能な時間を予測することによって、最善の登録データベース更新方式を選択する技術を提供することができる。本発明の実施形態は、認証時間を最小化しつつ、認証性能を保障することができる。

例えば、ケースＤのように登録データベースの更新のための時間が十分に保障される場合にだけ登録データベースが更新される場合、指紋認識装置の性能が向上しない。なぜなら、早期に受諾される入力画像は、登録画像と非常に類似している可能性が高いためである。図２を参照して説明したように、指紋認識装置の認識率は、登録面積に比例して増加する。登録画像と非常に類似している入力画像は、登録画像に含まれた情報以外の他の情報をほぼ含まないため、入力画像が登録データベースに追加されても登録面積が増加しない。

本発明の実施形態は、ケースＤのように登録データベースの更新のための時間が十分に保障される場合だけでなく、ケースＡのように登録データベースの更新のための時間が充分でない場合でも、最善の努力で登録データベースを更新する技術を提供する。

図１３は、本発明の一実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する方法を示す動作フローチャートである。図１３を参照すると、本発明の一実施形態に係る更新装置は、ステップＳ１３１０において生体データを収集する。例えば、更新装置は、指紋センサから指紋情報を含む入力画像を受信する。更新装置は、ステップＳ１３２０において認証を行う。場合によっては、更新装置は、ステップＳ１３２０前に前処理を行ってもよい。

ステップＳ１３３０において認証が受諾されると判断される場合、更新装置は、ステップＳ１３４０において、入力画像の認証のために所要される時間を推定する。例えば、更新装置は、タイマーを用いて入力画像の認証のために所要されるクロック数を測定し、測定されたクロック数から入力画像の認証のために所要される時間を推定する。また、更新装置は、推定された時間から適応的更新のために使用可能な時間を予測する。

更新装置は、ステップＳ１３５０において推定された時間に基づいて登録データベースを適応的に更新する。更新装置は、最大許容時間内に認証及び適応的更新段階を全て行うことができるように、適応的更新段階のための演算量を制御する。

図１４は、本発明の一実施形態に係るマルチステージ認証器（ｍｕｌｔｉ−ｓｔａｇｅ ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｏｒ）１４００を示すブロック図である。図１４を参照すると、本発明の一実施形態に係るマルチステージ認証器１４００は、複数のステージに対応する複数の認証器を含む。例えば、マルチステージ認証器１４００は、第１認証器１４１０及び第２認証器１４２０を含む。図に示さなかったが、マルチステージ認証器１４００は、３つ以上のステージを含んでもよい。

第１認証器１４１０は、粗サーチ（ｃｏａｒｓｅ ｓｅａｒｃｈ）方式で認証を行う。第１認証器１４１０は、入力画像と登録画像を粗サーチ方式で比較しながら、第１認証閾値以上の認証スコア（ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ ｓｃｏｒｅ）が導き出されるか否かを判断する。第１認証器１４１０は、第１認証閾値以上の認証スコアが導き出されたという判断に応じて、認証を受諾して認証動作を終了する。この場合、時間ｔ_１において受諾信号（ａｃｃｅｐｔ ｓｉｇｎａｌ）が出力される。

粗サーチを行う間、予め決定した閾値以上の認証スコアが導き出されない場合、第１認証器１４１０は、減少した探索空間を第２認証器１４２０に伝達する。例えば、第１認証器１４１０は、登録データベースに含まれた登録画像の中から認証スコアが優れた順序に予め決定した数の候補群を抽出し、抽出された候補群に関連する情報を第２認証器１４２０に出力する。

図１５は、本発明の一実施形態に係る粗サーチを説明する図である。図１５を参照すると、第１認証器１４１０は、入力画像と登録画像を１対１で比較することによって認証スコアを算出する。一例として、第１認証器１４１０は、式（１）の正規化相互相関値を認証スコアとして用いる。他の例として、第１認証器１４１０は、式（３）の重複領域の大きさに基づく類似度を認証スコアとして用いる。

再度図１４を参照すると、第２認証器１４２０は、減少した探索空間において精サーチ（ｆｉｎｅ ｓｅａｒｃｈ）方式で認証を行う。第２認証器１４２０は、入力画像と登録画像を精サーチ方式で比較しながら、第２認証閾値以上の認証スコアが導き出されるか否かを判断する。第２認証器１４２０は、第２認証閾値以上の認証スコアが導き出されたという判断に応じて、認証を受諾して認証動作を終了する。この場合、時間ｔ_２において受諾信号が出力される。時間ｔ_２は時間ｔ_１より後の時間である。

第２認証器１４２０は、減少した探索空間において第２認証閾値以上の認証スコアが導き出されないと判断されれば、入力画像を認証せずに、認証動作を終了する。

図１６は、本発明の一実施形態に係る精サーチを説明する図である。図１６を参照すると、第２認証器１４２０は、入力画像を複数のブロックに分割する。第２認証器１４２０は、ブロックパターン整合（ｂｌｏｃｋ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）を介してブロック認証スコアを算出する。第２認証器１４２０は、ブロック認証スコアのうち上位Ｋ個の合算値又は平均値を用いて、入力画像の認証可否を判断する。

図１７〜図２２は、本発明の一実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する更新装置を説明する図である。図１７を参照すると、本発明の一実施形態に係る更新装置１７００は、認証モジュール１７１０、更新モジュール１７２０、時間推定モジュール１７３０、登録データベース１７４０、及びメモリ１７５０を含む。

認証モジュール１７１０は、入力画像を認証して受諾信号又は拒絶信号を出力する。時間推定モジュール１７３０は、受諾信号に反応して入力画像の認証に所要される時間又は適応的更新に使用可能な時間を推定する。更新モジュール１７２０は、登録データベース１７４０を更新する。更新モジュール１７２０は、時間推定モジュール１７３０によって推定された時間に基づいて、登録データベース１７４０の更新を制御する。

認証モジュール１７１０は、候補選択器１７１１、第１認証器１７１２、及び第２認証器１７１３を含む。図１８を参照すると、候補選択器１７１１は、入力画像を受信する。入力画像は、前処理された結果である。候補選択器１７１１は、登録データベース１７４０に含まれた登録画像の中から第１候補群を抽出する。候補選択器１７１１は、様々な方式で第１候補群を抽出する。

登録データベース１７４０は、第１識別子（ｉｄ１）に該当する２０個の登録画像、第２識別子（ｉｄ２）に該当する２０個の登録画像、及び第３識別子（ｉｄ３）に該当する２０個の登録画像を含む。第１識別子、第２識別子、及び第３識別子は、それぞれ同一のユーザの互いに異なる指に対応する。６０個の登録画像は当該指の指紋のうち一部を含むの部分画像である。

候補選択器１７１１は、入力画像と登録画像を周波数領域で処理することによって第１候補群を抽出する。候補選択器１７１１は、フーリエ空間において入力画像と登録画像との位相相関度（ｐｈａｓｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を示す第３の画像を生成し、第３の画像において位相関係度の分散を算出する。候補選択器１７１１は、算出された分散が予め決定した閾値より大きい場合、当該登録画像を第１候補群として分類する。

候補選択器１７１１は、第１候補群に関連する情報を第１認証器１７１２に伝達する。以下に詳細に説明するが、適応的更新動作において演算量を最小化するために、認証動作において既に演算された結果が活用される。候補選択器１７１１は、今後、適応的更新動作のために、第１候補群に関連する情報を予め備わったメモリ１７５０に格納する。

図１９Ａを参照すると、第１認証器１７１２は、第１候補群に関連する情報を受信する。第１認証器１７１２は入力画像を認証する。第１認証器１７１２においては、図１５おいて記述した動作が適用される。ただし、第１認証器１７１２は、入力画像を認証するために、登録データベース１７４０内の６０個の登録画像を全て用いる代わりに第１候補群だけ用いる。

第１認証器１７１２は、認証中、第１認証閾値以上の認証スコアが導き出されれば、受諾信号を出力する。出力された受諾信号は、時間推定モジュール１７３０に伝達される。第１認証器１７１２によって既に演算された結果は、今後、適応的更新動作のためにメモリ１７５０に格納される。

第１認証閾値以上の認証スコアが導き出されない場合、第１認証器１７１２は、予め決定した数の上位認証スコアに対応する第２候補群を抽出する。第１認証器１７１２は、第２候補群に関連する情報を第２認証器１７１３に伝達する。第２候補群に関連する情報及び第１認証器１７１２によって既に演算された結果は、今後、適応的更新動作のためにメモリ１７５０に格納される。

図１９Ｂを参照すると、メモリ１７５０に登録単位のマッチング情報及び認証までの演算回数又は時間が格納される。ｓは、式（１）によるｎｃｃ又は式（３）によるｓ_{ｏｖｅｒｌａｐ}であり、ａｒｅａは、式（２）による共有面積比率又は重複領域の大きさである。一例として、メモリ内のテーブルの１番目の行、１番目の列に格納される情報は、識別子が親指に対応する登録画像のうちのインデックスが１である登録画像と入力画像が比較された結果である。

図２０を参照すると、第２認証器１７１３は、第２候補群に関連する情報を受信する。第２認証器１７１３は入力画像を認証する。第２認証器１７１３においては、図１６において記述した動作が適用される。第２認証器１７１３は、認証中、第２認証閾値以上の認証スコアが導き出されれば、受諾信号を出力する。出力された受諾信号は、時間推定モジュール１７３０に伝達される。第２認証器１７１３によって既に演算された結果は、今後、適応的更新動作のためにメモリ１７５０に格納される。第１認証閾値以上の認証スコアが導き出されない場合、第１認証器１７１２は拒絶信号を出力する。

図２１を参照すると、時間推定モジュール１７３０は受諾信号を受信する。時間推定モジュール１７３０は、受諾信号に反応し、入力画像の認証のために所要される時間又は適応的更新のために使用可能な時間を推定する。更新モジュール１７２０は、入力画像及び時間推定モジュール１７３０によって推定された時間に基づいて登録データベース１７４０を更新する。

一例として、更新モジュール１７２０は、入力画像と登録画像との間の重複領域の大きさに基づく最大類似度を算出する。ここで、更新モジュール１７２０は、登録データベース１７４０に含まれた６０個の登録画像と入力画像との間の類似度を全て決定する代わりに、受諾された識別子に対応する２０個の登録画像と入力画像との間の類似度だけを決定する。入力画像を登録データベースに追加する場合、２０回のスコア演算が要求され、入力画像を２０個の登録画像のうちいずれか１つに置き換える場合、置換対象の登録画像とのスコア演算を除く１９回のスコア演算が要求される。

ここで、更新モジュール１７２０は、メモリ１７５０に格納された既に演算された結果（図１８〜図２０に記述）を用いる。図２２を参照すると、更新モジュール１７２０は、受諾された識別子に対応する２０個の登録画像と入力画像との間の類似度２０００を決定するために、まずメモリ１７５０に格納された既に演算された結果を用いて類似度のうち一部２２１０を決定する。

更新モジュール１７２０において更新するか否かを判断するためのスコア演算回数は、２０回又は１９回である。もし、認証モジュール１７１０によって入力画像と登録画像との間のスコアが既に演算され、演算結果がメモリ１７５０に格納されていれば、更新モジュール１７２０は演算量を減少させることができる。例えば、第１登録画像と入力画像との間の第１類似度が既に第１認証器によって演算された場合、更新モジュール１７２０は、メモリ１７５０から第１類似度を取得する。上述した動作は、スコア再利用方式（ｓｃｏｒｅ ｒｅｕｓｅ ｍｅｔｈｏｄ）と述べてもよい。

更新モジュール１７２０は、時間推定モジュール１７３０によって推定された時間に基づいて最善の努力にまだ決定されない類似度２２２０を算出する。例えば、第１認証器１７１２は、登録情報を算出する。登録情報は、画像の位置合わせを用いた移動ベクトル及び回転角度を含む。第１認証器１７１２は、画像を回転及び移動させて重複面積比と正規化相互相関を算出する。

登録段階において類似重複領域が存在しない場合、第１認証器１７１２は、後の演算過程を省略して、次の登録画像にスキップする。このような中間終了動作を通して平均認証時間を縮小するが、中間終了した登録画像に対するスコアは存在しない。この場合、更新モジュール１７２０は、類似度を直接算出しなければならない。ここで、更新モジュール１７２０は、最大許容時間内に時間が許諾される限度で類似度を算出する。

もし、全ての類似度を算出するために時間が足りない場合、更新モジュール１７２０は、残りの類似度２２３０を予め決定した及び／又は選択された最小値に設定する。予め決定した及び／又は選択された最小値は、図９及び図１０に示された下位閾値より小さい値であってもよい。上述した動作は、選択的スコア再利用方式（ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ ｓｃｏｒｅ ｒｅｕｓｅ ｍｅｔｈｏｄ）と述べてもよい。

更新モジュール１７２０は、与えられた時間の間、類似度２０００を算出するために、登録画像のインデックスの順又はランダムに登録画像を処理する。又は、更新モジュール１７２０は、第１候補群又は第２候補群として選定された登録画像を優先的に処理する。

第１認証器１７１２の動作は下記の表１のアルゴリズムで表現される。

第２認証器１７１３の動作は、下記の表２のアルゴリズムで表現される。

時間推定モジュール１７３０の動作は、表３のアルゴリズムで整理される。

入力画像を登録画像のうちの１つに置き換える場合、更新モジュール１７２０の動作は、表４のアルゴリズムに整理される。

図２３は、本発明の一実施形態に係る登録データベースを適応的に更新する方法を示した動作フローチャートである。図２３を参照すると、更新装置は、認証ステップＳ２３１０のサブステップＳ２３１１において認証点数（ｓ）が算出される。認証段階Ｓ２３１０のサブステップＳ２３１２において算出された認証点数（ｓ）が認証閾値（Ｔｈ１）より大きいと判断されれば、更新装置は、認証を受諾する。認証が受諾される場合、認証のために演算された結果がメモリ２３３０（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｒｅａｄａｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉａ）に格納される。

更新段階Ｓ２３２０のサブステップＳ２３２１及びサブステップＳ２３２２において、更新装置は、制限時間内に領域の点数（Ｓ’）を更新する。サブステップＳ２３２１において、更新装置は、領域の点数（Ｓ’）を算出するための個別領域の点数（Ｓ’）を決定する。メモリ２３３０に既に格納された情報がある場合、個別領域の点数（Ｓ’）は、更新装置によってメモリ２３３０からロード（ｌｏａｄ）され得る。例えば、親指に対応する１番目の登録画像、２番目の登録画像、及び１９番目の登録画像の個別領域の点数（Ｓ’）はメモリ２３３０からロードされ得る。メモリ２３３０に登録画像のための格納された情報がない場合、更新装置は、認証点数ｓ及び重複領域を決定し、認証点数（ｓ）と重複面積（ａｒｅａ）に基づいて登録画像に関連する個別領域の点数（Ｓ’）を算出することができる。例えば、親指に対応する３番目の登録画像〜１８番目の登録画像の個別領域の点数は、ｆ（ｓ、ａｒｅａ）によって算出することができる。ここで、ｆ（ｓ、ａｒｅａ）＝ｓ×ａｒｅａであってもよい。

サブステップＳ２３２２において、更新装置は、現在の時間ｔがＴ_制限時間内であるか否かを判断する。現在の時間ｔがＴ_制限時間内の場合、ステップＳ２３２１は、連続的な登録画像及び領域の点数（Ｓ’）の更新のための個別領域の点数（Ｓ’）を算出するために更新装置によって行うことができる。現在の時間ｔがＴ_制限時間を経過した場合、更新装置によってまだ算出されていない個別領域の点数は、更新装置によって予め決定した及び／又は選択された値に決定され得る。

例えば、親指に対応する２０番目の登録画像の個別領域の点数は、予め決定した及び／又は選択された最小値（例えば、０．１）に設定されてもよい。

サブステップＳ２３２３において、更新装置は、領域の点数（Ｓ’）が予め決定した及び／又は選択された第１閾値（Ｔｈ_{ＡＲＥＡ＿１}）と第２閾値（Ｔｈ_{ＡＲＥＡ＿２}）との間に該当するか否かが判断される。領域の点数（Ｓ’）は、式（５）を用いて更新装置によって算出されてもよい。

ここで、Ｍは予め決定した及び／又は選択された自然数であり、ｓｏｒｔ_{ｄｅｃｅｎｄ}（Ｓ’）は個別領域の点数を降順に整列した結果を示す。式（５）によれば、領域の点数（Ｓ’）は、更新装置によって高い値を有するＭ個の個別領域の点数（Ｓ’）の平均として算出されてもよい。

Ｍが１の場合、領域の点数（Ｓ’）は最大類似度に該当し、この場合、サブステップＳ２３２３は、図１０のステップＳ９８０にそのまま対応してもよい。

ステップＳ２３２３において、領域の点数（Ｓ’）が予め決定した第１閾値（Ｔｈ_{ＡＲＥＡ＿１}）と第２閾値（Ｔｈ_{ＡＲＥＡ＿２}）との間に該当すると判断されれば、登録データベースは、更新装置によって更新されてもよい。例えば、領域の点数（Ｓ’）がステップＳ２３２３の条件を満たす場合、登録データベースに登録画像が追加されてもよい。

一例として、登録データベースに含まれた登録画像の数は次のようなシナリオに変更されてもよい。

１．最初のユーザ登録のとき、１８枚の登録画像を登録データベースに登録

２．指紋認証を用いる過程において、登録データベースの更新条件を満たした新しい指紋画像を登録データベースに追加して登録画像を２５枚まで登録

３．登録画像が２５枚まで確保されれば、登録データベースの更新条件を満たした新しい指紋画像と登録された画像に置き換えて登録画像を２５枚で保持

指紋画像を登録データベースに追加するために、登録データベースに既に登録された画像を除去する動作が不活性化されたり、指紋画像と登録された画像を置き換えるために、登録データベースに既に基登録された画像を除去する動作が活性化されてもよい。

サブステップＳ２３２３において、第１閾値（Ｔｈ_{ＡＲＥＡ＿１}）は、上位閾値に該当し、第２閾値（Ｔｈ_{ＡＲＥＡ＿２}）は下位閾値に該当する。ここで、上位閾値は、登録された画像のうち最も多く重複する情報を有した置換候補のスコアであってもよい。図に示さなかったが、指紋画像を登録データベースに追加する場合、上位閾値は考慮できない場合がある。この場合、サブステップＳ２３２３において、領域の点数（Ｓ’）が下位閾値より大きいか否かだけ判断され、領域の点数（Ｓ’）が下位閾値より大きければ、該当する指紋画像が登録データベースに追加されてもよい。

図２４は、本発明の一実施形態に係る登録データベースの更新装置のブロック図である。

図２４を参照すると、本発明の一実施形態に係る更新装置は、センサ２４１０、メモリ２４２０、プロセッサ２４３０、及び受信部２４４０を含む。更新装置は、テンプレート管理部２４５０をさらに含む。センサ２４１０、メモリ２４２０、プロセッサ２４３０、受信部２４４０、及びテンプレート管理部２４５０は、バス２４６０を介して通信する。

センサ２４１０は、図１に示された指紋センサ１１０であってもよい。センサ２４１０は、周知の方式（例えば、光学画像を電気信号に変換する方式など）で指紋画像をキャプチャーする。画像は、受信部２４４０を経てプロセッサ２４３０に出力される。プロセッサ２４３０は、メモリ２４２０に格納された命令を行うことによって、図１〜図２３において記述した認証動作及び更新動作を行う。

他の例として、センサ２４１０は、ユーザの静脈パターンを認識するセンサを含んでもよい。センサ２４１０は、ユーザの手の甲の皮膚から静脈パターンを抽出する。センサ２４１０は、赤外線照明とフィルタを用いて皮膚に対する血管の輝度対比を生成した後、静脈パターンを含む画像を取得する。プロセッサ２４３０は、静脈パターンに該当する入力画像と登録された静脈パターンの画像を用いて登録データベースを更新する。

図２５を参照すると、図１〜図２３を介して指紋パターンを認証する方式は、静脈パターンを認証する方式にもそのまま適用される。例えば、ユーザのスマートウォッチ２５１０は、ユーザの静脈パターン２５２０を検出する。ユーザの静脈パターン２５２０が検出されて生成された入力画像２５３０は、粗サーチ２５５０及び精サーチ２５８０を経て認証される。粗サーチ２５５０の結果、登録データベース２５４０に含まれた登録画像のうち候補群２５６０が抽出される。精サーチ２５８０のために入力画像２５３０は、ブロック化２５７０される。

また他の例として、センサ２４１０は、ユーザの虹彩パターンを認識するセンサを含んでもよい。センサ２４１０はユーザの瞳孔と強膜（白目の領域）との間の虹彩パターンをスキャン又はキャプチャーする。プロセッサ２４３０は虹彩パターンに該当する入力画像と登録された虹彩パターンの画像を用いて登録データベースを更新する。

メモリ２４２０は、登録画像を含む登録データベースを格納する。メモリ２４２０は、センサ２４１０によってキャプチャーされた生体情報を含む入力画像、新しく登録された入力画像などを格納する。メモリ２４２０は、揮発性メモリ又は非揮発性メモリであってもよい。

プロセッサ２４３０は、入力画像と登録画像との間の重複領域の大きさに基づく最大類似度を決定する。プロセッサ２４３０は、最大類似度及び登録画像の間の重複領域の大きさに基づく上位閾値の比較結果に応じて、入力画像を登録データベースに登録させる。プロセッサ２４３０は、入力画像と登録画像との間の重複領域の大きさに基づいて、入力画像と登録画像との間の類似度を算出し、類似度のうち最も大きい値を有する類似度を最大類似度として決定する。

プロセッサ２４３０は、登録画像のうちいずれか１つの登録画像と入力画像との間の重複領域内の相関度を算出し、いずれか１つの登録画像と入力画像との間の重複領域の大きさを算出する。プロセッサ２４３０は、相関度及び重複領域の大きさを用いていずれか１つの登録画像と入力画像との間の類似度を算出する。この他にも、プロセッサ２４３０は、図１〜図２３において記述した少なくとも１つの方法を行ってもよい。

プロセッサ２４３０は、プログラムコードを行うことによってプログラムを実行し、更新装置を制御する。プロセッサ２４３０によって実行されるプログラムコードはメモリ２４２０に格納される。更新装置は、入出力装置（図示せず）を介して外部装置（例えば、パーソナルコンピュータ又はネットワーク）に接続し、データを置き換える。

受信部２４４０は、センサ２４１０で検出された生体情報を含む入力画像を受信する。

テンプレート管理部２４５０は、登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づいて登録画像の中から置換画像を選定する。テンプレート管理部２４５０は、登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づく登録画像の中から置き換えられる候補画像を選定する。テンプレート管理部２４５０は、候補画像のそれぞれと残りの登録画像との間の類似度を累積し、候補画像のうち累積した類似度が高い候補画像を置換画像として選定する。本発明の実施形態によって、テンプレート管理部２４５０は、図２４のように別個の要素で構成されず、メモリ２４２０に格納された命令語を行うプロセッサ２４３０によってテンプレート管理部２４５０の動作が行われる。

更新装置は、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ラップトップコンピュータなどのモバイル装置、タブレットＰＣ、ネットブックなどのコンピュータ装置、又はテレビ、スマートテレビ、ゲート制御のためのセキュリティ装置などの電子製品など、様々な電子システムを含んでもよい。

上述した実施形態は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、及び／又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組み合わせで具現される。例えば、本実施形態で説明した装置、方法及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサー、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及び前記オペレーティングシステム上で行われる１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものとして説明する場合もあるが、当該技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含むことが分かる。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含み、希望通りに動作するように処理装置を構成し、独立的又は結合的に処理装置に命令する。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈され、処理装置に命令又はデータを提供するためのあらゆる類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ記録媒体又は装置、或いは伝達される信号波を介して永久的又は一時的に具現化される。ソフトウェアは、ネットワークに接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された方法で格納されるか又は実行される。ソフトウェア及びデータは１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。

本実施形態による方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組み合わせて含む。前記記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含んでもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コードを含む。上述のハードウェア装置は、本発明の動作を行うために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。

上述したように、実施形態が限定された図面によって説明されたが、当技術分野における通常の知識を有する者であれば、前記の記載に基づいて様々な技術的修正及び変形が適用可能である。一例として、説明された技術が説明された方法と異なる順序で行われたり、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせたり、他の構成要素又は均等物によって代替、置換されても適切な結果が達成され得る。したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。

２４１０：センサ
２４２０：メモリ
２４３０：プロセッサ
２４４０：受信部
２４５０：テンプレート管理部
２４６０：バス

Claims (37)

1. 登録データベースの生体認証データを更新する方法であって、
   第１長さの時間の最中に、前記登録データベースを用いて入力画像を認証するステップであり、前記認証は、前記入力画像の認証のための情報の生成を含む、ステップと、
   前記第１長さの時間及び前記入力画像の認証のための情報に基づいて前記登録データベースを更新するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記登録データベースを適応的に更新するステップは、
   前記登録データベースにある登録画像と前記入力画像との間の重複領域の大きさに基づく類似度を決定するステップと、
   前記類似度に基づいて、前記入力画像を前記登録データベースに登録させるか否かを決定するステップと、
   を含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記類似度を決定するステップは、
   前記入力画像の認証のための情報に基づいて、前記類似度のうち少なくとも一部を決定するステップと、
   前記第１長さの時間に基づいて、前記類似度のうち少なくとも一部を最小値に決定するステップと、
   のうち少なくとも１つを含む、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記登録データベースに登録させるか否かを決定するステップは、
   前記類似度のうち最大類似度が上位閾値以下であるか否かを決定するステップと、
   前記最大類似度が下位閾値以上であるか否かを決定するステップと、
   のうち少なくとも１つを含む、
   請求項２または３に記載の方法。
5. 前記上位閾値は、前記登録画像の間の重複面積に基づく最大類似度に該当する、
   請求項４に記載の方法。
6. 前記入力画像の認証のための情報は、前記入力画像と前記登録データベースにある登録画像との間の重複領域内の相関度と、前記入力画像と前記登録画像との間の重複領域の大きさと、のうち少なくとも１つを含む、
   請求項１乃至５いずれか一項に記載の方法。
7. 前記入力画像を認証するステップは、
   前記入力画像と前記登録データベースにある登録画像との間の重複領域の大きさを決定するステップと、
   前記入力画像と登録画像との間の重複領域内の相関度を決定するステップと、
   前記相関度が閾値より大きいか又は同じであるかを決定するステップと、
   前記相関度が前記閾値以上である場合、受諾信号を出力するステップと、
   前記重複領域の大きさ及び前記相関度をメモリに格納するステップであり、前記格納された重複領域の大きさ及び前記相関度は前記登録画像に対応する、ステップと、
   を含む、
   請求項１に記載の方法。
8. 前記入力画像を認証するステップは、前記第１長さの時間を前記メモリに格納するステップをさらに含む、
   請求項７に記載の方法。
9. 前記入力画像を認証するステップは、マルチステージ認証方式を用いて前記入力画像を認証するステップを含む、
   請求項７または８に記載の方法。
10. 前記適応的に更新するステップは、
    前記第１長さの時間に基づいて、前記登録データベースの更新のための第２長さの時間を推定するステップと、
    前記第２長さの時間に基づいて、前記登録データベースを適応的に更新するステップと、
    を含む、
    請求項１に記載の方法。
11. 前記第２長さの時間を推定するステップは、生体認証のために割り当てられた長さの時間である第３長さの時間と前記第１長さの時間との間の差に基づいて、前記第２長さの時間を算出するステップを含む、
    請求項１０に記載の方法。
12. 前記登録データベースを適応的に更新するステップは、
    前記入力画像を前記登録データベースに追加するステップと、
    前記登録データベースにある登録画像のうちいずれか１つを前記入力画像に置き換えるステップと、
    のうち少なくとも１つを含む、
    請求項１に記載の方法。
13. 前記置き換えるステップは、前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づいて置換画像を選定するステップを含む、
    請求項１２に記載の方法。
14. 登録データベースの生体認証データを更新する方法であって、
    生体情報を含む入力画像を受信するステップと、
    前記入力画像と前記登録データベースにある登録画像との間の重複領域の大きさに基づく第１最大類似度を決定するステップと、
    前記第１最大類似度が前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく上位閾値に到達しないか否かを判断するステップと、
    前記第１最大類似度が前記上位閾値に到達しないか否かに対する判断結果に基づいて、前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップと、
    を含む、方法。
15. 前記第１最大類似度を決定するステップは、
    前記入力画像と前記登録画像との間の重複領域の大きさに基づいて、前記入力画像と前記登録画像との間の類似度を決定するステップと、
    前記類似度のうち最も大きい類似度値を有する前記第１最大類似度を決定するステップと、
    を含む、
    請求項１４に記載の方法。
16. 前記類似度を決定するステップは、
    前記登録画像のうちいずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の重複領域内の相関度を決定するステップと、
    前記いずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の重複領域の大きさを決定するステップと、
    前記相関度及び前記重複領域の大きさを用いて、前記いずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の類似度のうち第１類似度を決定するステップと、
    を含む、
    請求項１５に記載の方法。
17. 前記類似度を決定するステップは、
    前記登録画像のうちいずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の画像の位置合わせに基づく移動ベクトル及び回転角度を用いて正規化相互相関（ＮＣＣ）値を決定するステップと、
    前記いずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の共有面積比率を決定するステップと、
    前記正規化相互相関値と前記共有面積比率を用いて、前記いずれか１つの登録画像と前記入力画像との間の類似度のうち第１類似度を決定するステップと、
    を含む、
    請求項１５に記載の方法。
18. 前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく第１類似度に基づいて前記登録画像の中から置換画像を選定するステップ、をさらに含む、
    請求項１４に記載の方法。
19. 前記置換画像を選定するステップは、
    前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく前記第１類似度に基づいて前記登録画像の中から置き換えられる候補画像を選定するステップであり、前記候補画像のそれぞれは、前記第１類似度の部分に関連し、前記部分は、前記関連する候補画像と残りの登録画像との間の第１類似度を含む、ステップと、
    前記部分のそれぞれを累積するステップと、
    前記候補画像の中から累積した部分が高い候補画像を前記置換画像として選定するステップと、
    を含む、
    請求項１８に記載の方法。
20. 前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップは、
    前記第１最大類似度が前記上位閾値より小さければ、前記置換画像を前記入力画像に置き換えることによって前記登録データベースを更新するステップと、
    前記第１最大類似度が前記上位閾値より大きければ、前記置換画像を前記登録データベースに保持させるステップと、
    を含む、
    請求項１８に記載の方法。
21. 前記上位閾値は、前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく第２最大類似度を含む、
    請求項１４に記載の方法。
22. 前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップは、
    前記第１最大類似度が下位閾値を超過するか否かを決定するステップと、
    前記第１最大類似度が前記下位閾値を超過するか否かに対する決定に基づいて前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップと、
    を含む、
    請求項１４に記載の方法。
23. 前記第１最大類似度が前記下位閾値を超過するか否かに対する決定に基づいて前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップは、前記第１最大類似度が前記下位閾値より大きく、前記上位閾値より小さければ、前記入力画像を前記登録データベースに登録させるステップを含む、
    請求項２２に記載の方法。
24. 前記入力画像と前記登録画像との間の認証点数を決定するステップと、
    前記認証点数と認証閾値に基づいて前記入力画像に対するユーザ認証を行うステップであり、前記登録画像と前記入力画像との間の類似度を生成するステップ、と、
    をさらに含み、
    前記第１最大類似度を決定するステップは、
    前記生成された類似度に基づいて前記第１最大類似度を決定するステップ
    を含む、
    請求項１４に記載の方法。
25. 前記生体情報は、指紋情報、静脈情報、及び虹彩情報のうち少なくとも１つを含む、
    請求項１４に記載の方法。
26. ハードウェアと結合して、請求項１乃至２５いずれか一項の方法を実行させるために媒体に格納されたコンピュータプログラム。
27. 生体情報を含む入力画像を受信するステップと、
    データベースにある登録画像に基づいて前記入力画像を認証するステップと、
    前記データベースを更新するステップと、
    を含み、
    前記更新するステップは、前記入力画像を前記データベースに追加するか否かを決定するステップを含み、
    前記認証するステップ及び前記更新するステップは、設定された時間と同一又は少ない時間に行われる、データベース管理方法。
28. 前記生体情報は指紋情報である、
    請求項２７に記載のデータベース管理方法。
29. 前記更新するステップは、
    前記データベースに含まれた登録画像と前記入力画像との間の重複領域の大きさに基づく類似度を決定するステップと、
    前記類似度に基づいて、前記入力画像を前記データベースに登録させるか否かを決定するステップと、
    を含む、
    請求項２７または２８に記載のデータベース管理方法。
30. 前記類似度を決定するステップは、
    前記入力画像の認証に基づいて、前記類似度のうち少なくとも一部を決定するステップと、
    前記設定された時間及び前記認証に関連する時間の長さに基づいて、前記類似度の少なくとも一部を設定された値に決定するステップと、
    のうち少なくとも１つを含む、
    請求項２９に記載のデータベース管理方法。
31. 前記データベースに登録させるか否かを決定するステップは、
    前記類似度のうち最大類似度が上位閾値以下であるか否かを判断するステップと、
    前記最大類似度が下位閾値以上であるか否かを判断するステップと、
    のうち少なくとも１つを含む、
    請求項２９に記載のデータベース管理方法。
32. 前記更新するステップは、前記登録画像の間の重複領域の大きさに基づく類似度に基づいて置換画像を選定するステップを含む、
    請求項２９に記載のデータベース管理方法。
33. データベースの生体認証データを更新する方法であって、
    前記データベースにある登録画像に基づいて、生体情報を含む入力画像を認証するステップと、
    前記入力画像及び前記登録画像に関連する類似度を決定するステップと、
    前記類似度、下位閾値、及び、前記下位閾値より高い上位閾値に基づいて前記データベースを更新するステップと、
    を含む、方法。
34. 前記認証するステップ、前記決定するステップ、及び、前記更新するステップは、設定された長さの時間に行われる、
    請求項３３に記載の方法。
35. 前記認証するステップは、第１長さの時間に前記入力画像を認証し、
    前記更新するステップは、第２長さの時間に前記データベースを更新し、
    前記更新するステップは、前記第２長さの時間が、前記設定された長さの時間と前記第１長さの時間との間の差になるように適用するステップ
    を含む、
    請求項３４に記載の方法。
36. 前記更新するステップは、前記類似度が前記上位閾値と前記下位閾値との間にある場合、前記登録画像のうち１つの登録画像を前記入力画像に置き換えるステップを含む、
    請求項３３乃至３５いずれか一項に記載の方法。
37. 前記上位閾値は最大類似度に関連し、前記下位閾値は最小類似度に関連する、
    請求項３３乃至３６いずれか一項に記載の方法。

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