JP2018147223A - 認証装置及びその制御方法、ドアロックシステム - Google Patents

Abstract

【課題】被認証者に対し身体的負担や心理的負担をほとんどかけずに本人認証を行うことが可能な新規な技術を提供する。
【解決手段】被認証者の認証を行う認証装置が、ヒトの手で把持される被把持体に設けられた複数の感圧センサの出力に基づいて前記被把持体の表面における押圧力分布を取得する押圧力分布取得部と、前記被認証者が前記被把持体を把持したときに取得された押圧力分布から、前記被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出する把持特徴抽出部と、照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶する照合情報記憶部と、前記被認証者の把持特徴データと前記照合用の把持特徴データとを比較し、前記被認証者の把持特徴データが前記照合用の把持特徴データに一致すると評価された場合に、前記被認証者が正当な者であると判定する認証部と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、認証装置、及び、それを利用したドアロックシステムに関する。

不正な侵入を防ぐために、認証が成功した場合にのみドアロックを解除し通行を許可するセキュリティゲートシステムが利用されている。認証の方法としては、ＩＤカードによる認証、虹彩・静脈・顔などのバイオメトリクス情報による生体認証などが一般的である。この種のシステムにおいては、被認証者に対し身体的負担や心理的負担をできるだけかけずに、セキュアで高精度な認証を行うことが望まれる。この点に関し、特許文献１には、被認証者がドアノブを握ったときに指の血管を撮影し、その血管パターンにより本人認証を行うという方法により、ドアを開ける際にドアノブを握るという自然な動作の流れの中で本人認証を実施するシステムが開示されている。

特開２００７−０７５３０５号公報

しかしながら、特許文献１の提案方法は、被認証者が手袋を装着している状態では、血管を撮影できないために、認証を行うことができないという課題がある。また、光源とカメラの間の所定位置に指が置かれるようにドアノブを握る必要があるため、人によっては握り方を強制されることに違和感を受けたり、利き手でない側の手で握らねばならなかったりする可能性があり、必ずしも自然な動作の流れの中で認証を実現できているとは限らない。さらに、カメラを用いる方法は、環境光の変化やカメラの汚れといった外乱要因により認証精度が低下しやすいため、アウトドアやダストの多い環境には不向きである。

本発明は上記実情に鑑みなされたものであって、被認証者に対し身体的負担や心理的負担をほとんどかけずに認証を行うことが可能な新規な技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明では、被認証者が被把持体を把持したときの押圧力分布から被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出し、その把持特徴データに基づいて認証を行う、という方法を採用する。

具体的には、本発明の第一態様は、被認証者の認証を行う認証装置であって、ヒトの手で把持される被把持体に設けられた複数の感圧センサの出力に基づいて前記被把持体の表面における押圧力分布を取得する押圧力分布取得部と、前記被認証者が前記被把持体を把持したときに取得された押圧力分布から、前記被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出する把持特徴抽出部と、照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶する照合情報記憶部と、前記被認証者の把持特徴データと前記照合用の把持特徴データとを比較し、前記被認証者の把持特徴データが前記照合用の把持特徴データに一致すると評価された場合に、前記被認証者が正当な者であると判定する認証部と、を有することを特徴とする認証装置を提供する。

この構成によれば、被把持体を握るという通常の動作の中で認証が行われるので、被認証者に与える身体的負担や心理的負担をきわめて小さくすることができる。また、被把持
体にかかる押圧力分布から被認証者の把持特徴データを捉えるので、被認証者が手袋を装着していても認証が可能であると共に、カメラを用いる従来方法が苦手としているアウトドアやダストの多い環境においても高い認証精度を発揮できる。さらに、押圧力分布からは、指の位置や接触面積といった２次元面内での特徴だけでなく、押圧力に関わる特徴も抽出できるため、認証のための情報量が多くなり、認証の精度及び信頼性を向上することができる。

前記把持特徴データは、例えば、前記被把持体の表面に対する各指の接触位置の情報、前記被把持体の表面に接触する指の数の情報、前記被把持体の表面に対する各指の押圧力の情報、前記押圧力分布の中で押圧力が閾値以上の部分の面積の情報、前記押圧力分布における１つ又は複数のピーク点の位置の情報のうち、少なくとも１つ以上を含むとよい。

また、本発明の第二態様は、被把持体としてのドアのノブに設けられる複数の感圧センサと、前記複数の感圧センサの出力に基づいて前記ノブを把持した者の認証を行う、第一態様に係る認証装置と、前記認証装置による認証が成功した場合に、前記ドアのロックを解除する制御装置と、を有することを特徴とするドアロックシステムを提供する。

この構成によれば、ドアを開けるためにノブを握る、という動作を行うだけで認証が行われるので、身体的負担や心理的負担がきわめて小さく、かつ、ユーザビリティに優れたセキュリティゲートを実現できる。

なお、本発明は、上記構成ないし機能の少なくとも一部を有する認証装置や、この認証装置を備えたドアロックシステム又はセキュリティシステムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む、認証装置の制御方法もしくは認証方法や、これらの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

本発明によれば、被認証者に対し身体的負担や心理的負担をほとんどかけずに認証を行うことが可能な新規な技術を提供することができる。

図１は第１実施形態の認証装置及びドアロックシステムの構成を示す図である。 図２はドアロックシステムの設置例を示す図である。 図３Ａ〜図３Ｃは押圧力分布の例であり、図３Ｄはノブの座標系を示す図である。 図４Ａ及び図４Ｂは把持特徴データの例である。 図５Ａ及び図５Ｂは把持特徴データの例である。 図６Ａ及び図６Ｂは把持特徴データの例である。 図７は照合用の把持特徴データの登録処理のフローチャートである。 図８は照合用の把持特徴データの登録処理のフローチャートの別例である。 図９は認証処理のフローチャートである。 図１０は把持特徴データの比較処理のフローチャートである。

本発明は、被認証者の認証（被認証者が正当な者であるか否かの確認）を行うための認証技術に関し、特に、被認証者が被把持体を握ったときの把持の仕方の特徴を用いて認証
を行う技術に関する。この技術は、ヒトが手で握って操作する部材（被把持体）を有する装置において、当該装置を操作しようする者（被認証者）の認証を行う用途に、特に好ましく適用できる。例えば、ドアノブ（ハンドルやレバータイプのものも含む）を握った者の認証に成功した場合にドアロックを解除するドアロックシステム、ハンドルや操縦桿を握った者の認証に成功した場合に運転を許可するシステム、コントローラを握った者を識別して装置の設定等を操作者に応じてパーソナライズするシステムなど、様々なものに応用できる。なお、認証には、被認証者の個人を識別する方法（本人認証や個人認証と呼ばれる）と、個人の識別までは行わず、単に被認証者が正当性を有するか否かを確認する方法とがある。

以下、本発明をドアロックシステムの認証に適用した場合の好ましい実施形態について説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている装置の構成や動作は一例であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

（システム構成）
図１と図２を参照して、本発明の第１実施形態に係る認証装置を備えるドアロックシステムの構成を説明する。図１は、ドアロックシステム１のハードウェア構成および機能構成を模式的に示すブロック図であり、図２は、ドアロックシステム１の設置例を示す図である。

ドアロックシステム１は、主なハードウェア構成として、ドア２０のノブ２１に設けられるセンサアレイ１０と、ドア２０のロックを制御する制御装置１１と、ノブ２１を把持した者の認証を行う認証装置１２と、を有している。センサアレイ１０と制御装置１１と認証装置１２の間は有線又は無線により接続されている。図２では、ドア２０内部に認証装置１２が設けられているが、ドア２０の外部に認証装置１２を設置することも可能である（例えば、１台の認証装置１２により、複数のドアのロック制御を集中管理するような構成も可能である。）。

センサアレイ１０は、複数の感圧センサ１００から構成されるセンサユニットである。本実施形態では、数十から数千個程度の感圧センサ１００を２次元的に配列したシート状のセンサアレイ１０を、ノブ２１の表面（手で握る面）に巻きつけるように設置する。なお、感圧センサ１００の数は、ノブ２１のサイズやセンサアレイ１０の分解能などに応じて適宜設定される。感圧センサ１００は、ノブ２１の表面に触れた手指の押圧力を測定する荷重測定手段であり、触覚センサ、圧力センサ、荷重センサなどとも呼ばれる。感圧センサ１００としてはいかなる原理のセンサを用いてもよい。本実施形態では、荷重を受けて変形すると電気抵抗値が変化する特性をもつ感圧導電性エラストマ（イナバゴム株式会社製）を利用した感圧センサ１００を用いる。

制御装置１１は、ロック機構を制御してドア２０のロック／アンロックを切り替える装置である。ドア２０のロック機構としては、機械式のものでも電気式のものでもよい。ロック機構及びその制御装置１１については公知のものを利用できるため、詳しい説明は割愛する。

認証装置１２は、照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶しており、ノブ２１を把持した者（被認証者）の把持特徴データと照合用の把持特徴データとを比較することにより、被認証者の認証を行う機能を備える装置である。認証装置１２は、主な機能として、押圧力分布取得部１２０、把持特徴抽出部１２１、照合情報記憶部１２２、認証部１２３、ログ記録部１２４を有する。押圧力分布取得部１２０は、センサアレイ１０の出力に基づいてノブ２１の表面における押圧力分布を取得する機能である。把持特徴抽出部１２１は、押圧力分布取得部１２０により取得された押圧力分布から、把持の仕方の特徴を示す把
持特徴データを抽出する機能である。照合情報記憶部１２２は、照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶する機能である。認証部１２３は、被認証者の把持特徴データと照合用の把持特徴データの一致度合を評価することによって、被認証者が正当な者であるか否かを判定する機能である。ログ記録部１２４は認証のログを記録する機能である。これらの機能の詳細は後述する。

認証装置１２は、ＣＰＵ（プロセッサ）、メモリ、記憶装置（ＨＤＤ、ＳＳＤ、メモリカードなど）、入出力インタフェース、通信インタフェースなどを具備するコンピュータにより構成され、上述した認証装置１２の各機能は、メモリ又は記憶装置に格納されたプログラムをＣＰＵが実行することにより実現される。本実施形態ではドア内部へ設置される組み込み型のコンピュータを想定しているが、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンのような汎用コンピュータにより構成することも可能である。また、複数台のコンピュータによる分散コンピューティングを行ってもよいし、上記機能の一部をクラウドサーバにより実行してもよいし、上記機能の一部をＡＳＩＣやＦＰＧＡのような回路で実行してもよい。

（押圧力分布と把持特徴）
図３Ａ〜図３Ｃに、押圧力分布取得部１２０により取得される押圧力分布の例を模式的に示す。図３Ａ〜図３Ｃは被検者実験により得られた結果を示しており、異なる３名の被験者がノブ２１を握ったときにセンサアレイ１０で取得された押圧力分布の例である。押圧力分布は、ノブ２１の周面を平面に展開したときの２次元座標系に表されており、横軸（ｘ軸）はノブ２１の周方向の座標、縦軸（ｙ軸）はノブ２１の奥行方向の座標を示している（図３Ｄ参照）。また濃度は押圧力の強さを示し、淡いほど押圧力が弱く、濃いほど押圧力が強いことを表す。

被検者実験の結果から次のような知見が得られた。
（１）人によって把持の仕方の特徴（「把持特徴」とよぶ）が相違しており、その把持特徴の相違は押圧力分布の相違として捉えることができる。
（２）把持特徴には再現性がある。つまり、同じ人で複数回測定した場合、ほぼ同じような押圧力分布が得られる。言い換えると、同じ人で複数回測定した場合の押圧力分布の特徴のバラツキは十分小さく、そのバラツキに比べて、異なる人の間での押圧力分布の特徴のバラツキは有意に大きい。
（３）ほとんどの被験者において、指先の押圧力が最も強く、手のひらから指の第二関節までの範囲は押圧力が非常に弱い。
（４）５指が検知されることが多いが、人によっては小指を検知できない場合もある。
（５）押圧力分布から抽出容易な把持特徴としては、各指の接触位置、ノブ２１の周面に接触する指の数、各指の押圧力、押圧力が閾値以上の部分の面積（押圧面積とよぶ）、押圧力のピーク点の位置などがある。

図４Ａ、図５Ａ、図６Ａは、把持特徴抽出部１２１が図３Ａの押圧力分布から抽出した把持特徴データの例である。図４Ａは、各指の接触位置（ｘｙ座標）、指の数、各指の押圧力の例であり、図５Ａは押圧面積の例であり、図６Ａは押圧力のピーク点（上位２点）の位置の例である。また、図４Ｂ、図５Ｂ、図６Ｂは、把持特徴抽出部１２１が図３Ｂの押圧力分布から抽出した把持特徴データの例である。図４Ｂは、各指の接触位置（ｘｙ座標）、指の数、各指の押圧力の例であり、図５Ｂは押圧面積の例であり、図６Ｂは押圧力のピーク点（上位２点）の位置の例である。

把持特徴抽出部１２１は、例えば、図３Ａに示す押圧力分布を所定の閾値で二値化し、図５Ａに示す二値画像における黒領域内のピクセル数をカウントすることにより、押圧面積を計算することができる。また、把持特徴抽出部１２１は、二値画像におけるそれぞれ
の黒領域が各指の指先に対応するとみなし、例えば、分布図の中で一番左下に位置する黒領域を第１指とし、そこから順に時計回りに第２指、第３指・・・とラベリングする。したがって、黒領域の数が指の数に相当する。なお、黒領域の数が５より多い場合は、面積の大きい順に５つの黒領域を抽出し、それらを５指とみなせばよい。また、把持特徴抽出部１２１は、各黒領域の中心点の座標を計算し、その座標値を各指の接触位置とする。さらに、把持特徴抽出部１２１は、各黒領域内の押圧力の合計値、各黒領域内の押圧力の最大値、又は、各黒領域の中心点の押圧力を計算し、その値を各指の押圧力とする。押圧力のピーク点は、各黒領域内で押圧力が最大となる座標である。

図３Ａの押圧力分布から抽出された把持特徴データ（図４Ａ、図５Ａ、図６Ａ）と、図３Ｂの押圧力分布から抽出された把持特徴データ（図４Ｂ、図５Ｂ、図６Ｂ）との間には有意な差があることがわかる。

（照合用の把持特徴データの登録）
図７を参照して、照合用の把持特徴データの登録処理の一例について説明する。図７は照合用の把持特徴データの登録処理のフローチャートである。

まず、認証装置１２を登録モードで動作させた状態で、登録者にノブ２１を把持させる（ステップＳ７０）。この状態で、押圧力分布取得部１２０がセンサアレイ１０から押圧力分布を取得する（ステップＳ７１）。次に、把持特徴抽出部１２１が、押圧力分布から把持特徴データを抽出する（ステップＳ７２）。上述した把持特徴のうち少なくとも１項目以上を抽出するとよい。そして、把持特徴抽出部１２１は、抽出した把持特徴データを照合情報記憶部１２２に登録する（ステップＳ７３）。

図８は照合用の把持特徴データの登録処理の別例である。図８のフローでは、ステップＳ７０〜Ｓ７２の処理を所定回数（例えば３回）繰り返し（ステップＳ８０）、登録者の把持特徴データを複数個取得した後、把持特徴抽出部１２１がそれらを統合（例えば平均）して最終的な把持特徴データを計算する（ステップＳ８１）。照合情報記憶部１２２へは、その最終的な把持特徴データを登録する（ステップＳ７３）。図８のフローでは、複数回分の把持特徴データを統合する処理を行うことで、把持特徴データのノイズ（バラツキ）を抑え、照合用の把持特徴データの信頼性を高めることができる。

なお、認証装置１２が本人認証を行う場合には、照合用の把持特徴データと登録者の情報（名前、ＩＤなど）とが関連付けられて登録される。この場合、登録者は、普段通りの把持の仕方にて把持特徴データを登録するか、本人しか知らない特別な把持の仕方にて把持特徴データを登録するとよい。これにより、登録者本人しか認証に成功しないということを保証できる。

一方、個人の識別までは行わない場合には、登録者の情報の登録は必須ではない。この場合、登録者は、あらかじめ定めた正当な（正解の）把持の仕方にて把持特徴データを登録する。例えば、「右手の親指、人差し指、薬指の３本の指を用いて、親指がノブの上側にくるように把持する」というような特徴的な把持の仕方を登録し、ドアの通行を許可する人たちには、その正当な把持の仕方を教示する。これにより、正当な（正解の）把持の仕方を知っており、かつ、その把持の仕方を再現した者のみが認証に成功し、ドアを開けられるようになる。

（認証処理）
図９と図１０を参照して、認証処理の一例について説明する。図９は認証処理のフローチャートであり、図１０は把持特徴データの比較処理の詳細を示すフローチャートである。

認証装置１２を認証モードで動作させると、認証装置１２が所定の時間間隔（例えば１０ｍｓｅｃごと）でセンサアレイ１０の出力を監視する（ステップＳ９０）。被認証者がドア２０のノブ２１に触れるとセンサアレイ１０の出力が変化し、ステップＳ９１に進む。ステップＳ９１では、押圧力分布取得部１２０がセンサアレイ１０から押圧力分布を取得する。次に、把持特徴抽出部１２１が、押圧力分布から被認証者の把持特徴データを抽出する（ステップＳ９２）。このとき、照合用の把持特徴データと同じ項目の把持特徴データが抽出される。

次に、認証部１２３が、ステップＳ９２で得られた被認証者の把持特徴データと、照合情報記憶部１２２にあらかじめ登録されている照合用の把持特徴データとを比較し、両者が一致しているか否かを評価する（ステップＳ９３）。

図１０を参照して、ステップＳ９３の比較処理の一具体例を説明する。ここでは、被認証者の把持特徴データとして図４Ａに示すデータが得られ、照合用の把持特徴データとして図４Ｂに示すデータが得られたと仮定する。認証部１２３は、まず、被認証者の把持特徴データと照合用の把持特徴データの間で「指の数」を比較する（ステップＳ９３０）。もし指の数が異なる場合、認証部１２３は、一致度合を示すスコアを「０」とする（ステップＳ９３１）。このスコアは０〜１００の値をとり、値が大きいほど一致度合が高いことを意味するものとする。指の数が等しい場合、認証部１２３は、各指の特徴差分値を計算する（ステップＳ９３２）。本実施形態では、特徴差分値Ｄを下記式のように定義する。

特徴差分値Ｄ＝｜ｘ座標の差｜＋｜ｙ座標の差｜＋｜押圧力の差｜

ここで、｜・｜は絶対値を表す。

例えば、図４Ａと図４Ｂの把持特徴データの間での第１指の特徴差分値Ｄは以下のとおりとなる。

第１指の特徴差分値Ｄ＝｜（−70）−（−80）｜＋｜70−80｜＋｜30−35｜
＝25

認証部１２３は、すべての指について特徴差分値Ｄを計算した後、それらの特徴差分値Ｄに基づき一致度合のスコアを計算する（ステップＳ９３３）。本実施形態では、スコアＳを下記式により求める。

スコアＳ＝｛（Ｄｍａｘ−Ｄａ）／Ｄｍａｘ｝×100

ここで、Ｄｍａｘは特徴差分値Ｄがとり得る最大の値（実験的又は経験的にあらかじめ設定される値）であり、Ｄａはすべての指の特徴差分値の平均値である。万一、Ｄａ＞ＤｍａｘとなりスコアＳがマイナスの値となった場合は、０に丸めればよい。上記式で求まるスコアＳは、すべての指の特徴差分値が完全一致した場合（つまりＤａ＝０の場合）には１００をとり、特徴差分値が大きくなるほどスコアＳは０に近づく。例えば、Ｄｍａｘ＝１００とした場合、図４Ａと図４Ｂの把持特徴データの間でのスコアＳは、以下のとおり求まる。

スコアＳ＝｛（100−23）／100｝×100＝77

なお、１対１認証の場合はステップＳ９３０〜Ｓ９３３の処理は１回実行され、得られたスコアＳがステップＳ９３の結果として出力される。１対Ｎ認証の場合は、照合情報記憶部１２２に登録されている複数の照合用の把持特徴データのそれぞれについてステップＳ９３０〜Ｓ９３３の処理が繰り返され、その中でスコアＳの最も大きかった（つまり一致度合が最も高かった）登録者の情報とその登録者とのスコアＳとがステップＳ９３の結果として出力される。

続いて、認証部１２３は、ステップＳ９３で求めたスコアＳを所定の閾値と比較する（ステップＳ９４）。スコアＳが閾値より大きい場合、認証部１２３は、被認証者が正当な者であるという結果（認証成功）を出力する（ステップＳ９５）。それ以外の場合、認証部１２３は、被認証者が正当な者でないという結果（認証失敗）を出力する（ステップＳ９６）。認証が成功した場合のみ、制御装置１１がドア２０のロックを解除する（ステップＳ９７）。これにより、正当な者のみにドア２０の通行が許可される。

最後に、ログ記録部１２４が、認証のログを記録する（ステップＳ９８）。認証のログには、少なくとも、認証処理を実行した時刻、認証結果（成功／失敗）が含まれる。必要な場合には、被認証者の把持特徴データや、スコアＳの最も大きかった登録者の情報などをログに記録してもよい。

（本実施形態の利点）
以上述べた本実施形態の認証装置によれば、被把持体を握るという通常の動作の中で認証が行われる。また、普段通りの握り方で把持特徴データの登録を行うことで、認証時の再現性（成功率）が向上するだけでなく、被認証者としては認証を意識せずに自然に被把持体を握るだけで認証を行うことができるようになる。したがって、被認証者に与える身体的負担や心理的負担がきわめて小さい認証処理を実現することが容易になる。

さらに本実施形態の認証装置は、被把持体にかかる押圧力分布から被認証者の把持特徴データを捉えるので、被認証者が手袋を装着していても認証が可能であると共に、カメラを用いる従来方法が苦手としているアウトドアやダストの多い環境においても高い認証精度を発揮できる。したがって、様々な用途に応用可能な実用性の高い認証装置を提供できる。

また、押圧力分布からは、指の位置や接触面積といった２次元面内での特徴だけでなく、押圧力に関わる特徴も抽出できる。よって、認証のための情報量が多くなり、認証の精度及び信頼性を向上することができる。

（その他）
上記実施形態の説明は、本発明を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。例えば、上述した図９の認証処理では、被認証者の押圧力分布を１回だけ取得しているが、被認証者に複数回（例えば３回）被把持体を握らせることで押圧力分布を複数回取得してもよい。そして例えば、複数回分の押圧力分布を平均したものを認証処理に用いたり、あるいは、それぞれの押圧力分布を用いて複数回の認証処理を行ったりすることで、認証の精度や信頼性を高めることも好ましい。また、把持特徴データの項目、特徴差分値の計算方法、一致度合のスコアの計算方法などは、上記の実施形態に限られず、様々な設計が可能である。

１：ドアロックシステム
１０：センサアレイ、１００：感圧センサ
１１：制御装置
１２：認証装置、１２０：押圧力分布取得部、１２１：把持特徴抽出部、１２２：照合情報記憶部、１２３：認証部、１２４：ログ記録部
２０：ドア、２１：ノブ

Claims (10)

1. 被認証者の認証を行う認証装置であって、
   ヒトの手で把持される被把持体に設けられた複数の感圧センサの出力に基づいて前記被把持体の表面における押圧力分布を取得する押圧力分布取得部と、
   前記被認証者が前記被把持体を把持したときに取得された押圧力分布から、前記被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出する把持特徴抽出部と、
   照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶する照合情報記憶部と、
   前記被認証者の把持特徴データと前記照合用の把持特徴データとを比較し、前記被認証者の把持特徴データが前記照合用の把持特徴データに一致すると評価された場合に、前記被認証者が正当な者であると判定する認証部と、
   を有することを特徴とする認証装置。
2. 前記把持特徴データは、前記被把持体の表面に対する各指の接触位置の情報を含む
   ことを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
3. 前記把持特徴データは、前記被把持体の表面に接触する指の数の情報を含む
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の認証装置。
4. 前記把持特徴データは、前記被把持体の表面に対する各指の押圧力の情報を含む
   ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１項に記載の認証装置。
5. 前記把持特徴データは、前記押圧力分布の中で押圧力が閾値以上の部分の面積の情報を含む
   ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の認証装置。
6. 前記把持特徴データは、前記押圧力分布における１つ又は複数のピーク点の位置の情報を含む
   ことを特徴とする請求項１〜５のうちいずれか１項に記載の認証装置。
7. 前記被把持体は、ドアのノブである
   ことを特徴とする請求項１〜６のうちいずれか１項に記載の認証装置。
8. 被把持体としてのドアのノブに設けられる複数の感圧センサと、
   前記複数の感圧センサの出力に基づいて前記ノブを把持した者の認証を行う請求項７に記載の認証装置と、
   前記認証装置による認証が成功した場合に、前記ドアのロックを解除する制御装置と、を有することを特徴とするドアロックシステム。
9. 被認証者の認証を行う認証装置の制御方法であって、
   ヒトの手で把持される被把持体に設けられた複数の感圧センサの出力に基づいて前記被把持体の表面における押圧力分布を取得するステップと、
   前記被認証者が前記被把持体を把持したときに取得された押圧力分布から、前記被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出するステップと、
   前記被認証者の把持特徴データと、記憶装置にあらかじめ記憶された照合用の把持特徴データとを比較し、前記被認証者の把持特徴データが前記照合用の把持特徴データに一致すると評価された場合に、前記被認証者が正当な者であると判定するステップと、
   を有することを特徴とする認証装置の制御方法。
10. 請求項９に記載の認証装置の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるための
    プログラム。

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