JP2019121188A - 生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 認証精度を向上させることができる生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラムを提供する。【解決手段】 複数のユーザについて絞り込み用データと確定用データとを関連付けて登録データとして格納する登録データ格納部と、被認証者から取得された照合用生体データから抽出した絞り込み用データと、前記登録データ格納部に格納された各ユーザの絞り込み用データとを照合することで、前記複数のユーザの数よりも少ない候補者を得る絞り込み部と、前記照合用生体データから抽出した確定用データと、前記登録データ格納部に格納された前記登録データのうち前記候補者に係る登録データの確定用データとの各類似度に応じて前記候補者から特定候補を確定する確定照合部と、前記特定候補の前記類似度が閾値以上である場合に、前記特定候補の登録データに、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データを登録する登録部と、を備える。【選択図】 図２

Description

本件は、生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムに関する。

生体認証では、ＩＤの提示やＩＤのキー入力無しでも、生体をセンサに提示しただけで、その人が誰であるかを認証する１：Ｎ認証の需要が増加している。１：Ｎ認証では、ＩＤによる利用者の特定ができないため、登録済みの複数人の生体テンプレートとの比較照合が必要となる。生体テンプレートに加えて絞り込み用の生体データを登録しておけば、絞り込み用データ同士の類似性に基づいて比較対象の生体テンプレートが絞られるので、認証時間の短縮に寄与する（例えば、特許文献１〜３参照）。

特開２０１０−６１５２８号公報 特開２０１２−２７６５７号公報 特開２０１１−２４２９５７号公報

しかしながら、登録ユーザが増えれば、絞り込み用の生体データ数も増大し、絞り込みに要する時間が長くなる。その結果、認証時間が長くなる。意図的に絞り込み率を小さくすると、比較対象の生体テンプレートの数は抑えられるが、本人の生体テンプレートが除外されやすくなり、本人拒否率が上がるおそれがある。すなわち、認証精度が低下するおそれがある。

１つの側面では、本発明は、認証精度を向上させることができる生体認証装置、生体認証方法、および生体認証プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様では、生体認証装置は、複数のユーザのそれぞれについて、絞り込み用データと確定用データとを関連付けて登録データとして格納する登録データ格納部と、被認証者から取得された照合用生体データから抽出した絞り込み用データと、前記登録データ格納部に格納された各ユーザの絞り込み用データとを照合することで、前記複数のユーザの数よりも少ない候補者を得る絞り込み部と、前記照合用生体データから抽出した確定用データと、前記登録データ格納部に格納された前記登録データのうち前記候補者に係る登録データの確定用データとの各類似度に応じて前記候補者から特定候補を確定する確定照合部と、前記特定候補の前記類似度が閾値以上である場合に、前記特定候補の登録データに、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データを登録する登録部と、を備える。

認証精度を向上させることができる。

絞り込み処理を例示する図である。 実施例１に係る生体認証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る。 生体認証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。 登録データ格納部に格納されている登録データを例示する図である。 認証処理の詳細を例示するフローチャートである。 図５のステップＳ３およびステップＳ４の詳細を表すフローチャートを例示する図である。 図５のステップＳ５の詳細を表すフローチャートを例示する図である。 確定照合スコアと絞り込み率との関係を例示する図である。 （ａ）は登録データ格納部に格納されている登録データを例示する図であり、（ｂ）は図５のステップＳ２およびステップＳ３で照合用生体データから抽出される絞り込み用データおよび確定用データを例示する図である。 図５のステップＳ５の詳細を表すフローチャートを例示する図である。 絞り込み部の詳細なブロック図である。 絞り込み処理を表すフローチャートを例示する図である。 候補者の統合を例示する図である。 候補者の統合を例示する図である。 照合方式ごとの優先度を例示する図である。 絞り込み率を可変とする場合の認証処理を表すフローチャートを例示する図である。

実施例の説明に先立って、１：Ｎの生体認証について説明する。

生体情報を用いて本人確認を行う生体認証では、１：１の生体認証が挙げられる。１：１認証では、個人ＩＤカードの提示や、利用者ＩＤのキー入力により、認証対象となる利用者を１人に限定する。次に、そのＩＤの人物が本人であるかどうかを、提示された生体特徴データと予め登録されていた生体特徴データ（生体テンプレート）とを照合して確認する。生体認証を行う前にＩＤカードの提示などにより利用者が１人に限定されているため、生体認証は１人分のデータの照合だけで済み、生体認証を比較的短時間で済ませることができる。ただし、ＩＤカードの提示やＩＤのキー入力をしてから、生体認証をするという手順になるため、認証に２段階の手間が必要となる。

そこで、利用者ＩＤの提示やＩＤのキー入力をすることなく、生体（例えば手のひらや指など）をセンサに提示しただけで、その人が誰であるかを認証する１：Ｎの生体認証の需要が増加している。１：１認証では、生体認証の対象が１人に限定されているが、１：Ｎ認証では認証対象が１人に限定されていない。そのため、予め登録済みの多数の生体テンプレートデータとの比較照合がおこなわれることになる。

１：Ｎ認証をおこなうために、例えば、下記のような方式がある。
（第１方式）１：１認証と同じ生体データを用いる方式。
照合のために提示された生体データと、データベースに登録された全利用者の生体データとの網羅的な照合を繰り返し、本人確定閾値よりも高い類似度を示した登録データを本人データとして選び出す。
（第２方式）本人候補絞り込み用の絞り込み生体データを用いる方式。
１：１の生体認証のための生体データとは別に、本人候補を絞り込むための専用の絞り込み用データを記憶しておく。照合のために生成された絞り込み用データと、登録データ内の絞り込み用データを網羅的に照合し、予め決められた絞り込み率に基づいて絞り込みスコアが高かった少数の候補者を選び出す絞り込み処理を行う。その後に、抽出された少数の候補者それぞれに対し１：１認証用の生体データ（以下、確定用データと称する。）を用いた照合を行い、特定候補を本人として確定する確定照合処理を行う。このように絞り込み処理と確定照合処理の２段階で１：Ｎ認証を実施する。絞り込み用データおよび確定用データは、それぞれ異なる生体特徴抽出アルゴリズムに基づいて、利用者の生体から抽出される。絞り込み用データは高速に照合できることを目的とした抽出アルゴリズムを用い、確定用データは本人と他人の誤判定を減らすように認証精度が高くなることを目的とした抽出アルゴリズムを用いる。例えば、絞り込み用データは、確定用データよりも情報量が少なく、確定用データよりも高速で照合できる。

上記の第１方式は、登録ユーザが比較的少ない場合には有効である。しかしながら、登録人数が増えると、照合に要する時間が飛躍的に増大するため実用的ではない。

したがって、登録ユーザ数が増えると、第２方式が有効となる。図１は、第２方式の処理手順の概略を例示する図である。第２方式では、比較的短時間で照合処理を実行できる絞り込み用データを用いて候補者を抽出し、その後に、抽出された候補者に対して確定照合処理を行って特定候補を本人として確定する２段階の手順を踏むことで、総処理時間を実用範囲に収めることができる。２段階目の確定照合処理は基本的に１：１認証と同じ処理であるため比較的時間のかかる処理であるが、１段階目で候補者を少ない人数に絞り込むことで、総処理時間を抑え、トータルの処理時間を実用的な処理時間に収めることができる。

しかしながら、第２方式でも、登録ユーザ数が増加するにつれて、候補者として抽出される人数が増大し、２段階目の確定照合処理に要する時間が増大してしまうおそれがある。

そこで、１段階目の絞り込み処理で候補者をより少ない人数に絞り込むことが考えられる。この場合、２段階目の確定照合処理の処理時間を短縮することができる。しかしながら、本人拒否エラーを増やさないためには絞り込み率を不用意に小さくすることはできない。本人拒否エラーとは、本人候補として抽出したリストの中に本人が含まれておらず、本人であるのに本人でないと判定されてしまうエラーのことである。絞り込み率とは、登録ユーザ数の何％の人数まで候補者を絞り込むことができるかを表す指標である。

そこで、絞り込み用データをより精度の高いデータに更新することや、絞り込み用データの方式をより精度の高い方式に変更することが考えられる。この場合、絞り込み率を改善することができる場合がある。より精度の高い絞り込み用データや技術的に改善された新方式の絞り込み用データは、絞り込み精度が高く、より少ない人数に絞り込みすることができる場合が多い。例えば、旧方式の絞り込み用データを使った場合の絞り込み率が５％だと仮定すると、絞り込み処理により、登録者１０００人の中から５％の５０人に絞り込むことができる。これに対し、より精度の高い絞り込み用データや新方式の絞り込み用データでは、絞り込み率が１％に改善されると仮定すると、登録者１０００人の中から１％の１０人に絞り込むことができる。

絞り込まれた候補者の人数が少なければ、確定照合処理の時間が短くなり、利便性が向上する。例えば、絞り込まれる人数が５０人から１０人に減少することになれば、確定照合処理の処理時間を短縮することができる。単純計算では、この例では確定照合処理の処理時間を５分の１に短縮することができる。このように、多数の登録データの中から少数の候補者を絞り込む処理は１：Ｎ認証を実運用可能な処理時間で実行するには重要な処理である。

ところで、絞り込み用データも確定用データも、登録した時点のデータをそのまま使い続けるか、あるいは、明示的に再登録の手続きを実施することで更新される。あらためて再登録の手続きをおこなうことは、ユーザにとっても、管理者にとっても、手間がかかる作業である。登録ユーザ数が増大して認証時間が長くなった場合に、絞り込み用データを新たな絞り込み用データに更新しようとすると、全ての登録者に再登録を実施してもらわなければならず、その手間は非常に大きくなる。

したがって、生体認証システムの運用を続けながら、ユーザに意識させずに、自動的に絞り込み用データの追加・更新などの登録をおこなうことが望まれる。また、処理時間を短縮するには、より少ない候補者に絞り込んで確定照合処理の時間を短縮することが有効であるが、そのためには高精度な絞り込みを行うことのできる品質の高い絞り込み用データが必要である。認証システムの運用を続けながら、利用者に意識させずに、自動的に品質の高いデータに更新する方法が求められる。そこで、以下の実施例では、認証システムの運用を続けながら、利用者に意識させずに自動的に品質の高いデータに更新することで認証精度を向上させることができる生体認証装置、生体認証方法および生体認証プログラムについて説明する。

図２は、実施例１に係る生体認証装置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２で例示するように、生体認証装置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。

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。本実施例に係る画像処理プログラムは、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、後述する各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取得するセンサであり、生体センサ１０５は、ユーザの所定の生体部位から生体画像を取得する。生体センサ１０５は、例えば、指紋、静脈、掌紋などの線状パターンを含むモダリティの画像を取得する。指紋の生体画像を取得する場合には、生体センサ１０５は、例えば、光学式センサ、静電容量センサなどである。静脈、掌紋などを取得する場合には、生体センサ１０５は、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラなどである。

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。

記憶装置１０３に記憶されている生体認証プログラムは、実行可能にＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された生体認証プログラムを実行する。それにより、生体認証装置１００による各処理が実行される。生体認証プログラムが実行されることによって、登録処理、認証処理などが実行される。

登録処理は、各ユーザＩＤに関連付けて、生体センサ１０５が取得した生体情報から得られた生体データを登録データとして登録する処理である。登録データは、ユーザＩＤに関連付けられた絞り込み用データおよび確定用データを含む。認証処理は、生体センサ１０５が取得した照合用生体データに含まれる絞り込み用データと全ユーザの登録データの絞り込み用データとを照合して候補者を絞り込む絞り込み処理と、照合用生体データに含まれる確定用データと絞り込まれた候補者の登録データの確定用データとを照合することで候補者から特定候補を確定する確定照合処理とを含む。本実施例においては、一例として、照合用生体データの確定用データと登録データの確定用データとの類似度がしきい値以上であれば、当該ユーザが登録されたユーザと同一人物であると判定される。登録処理および認証処理の詳細については後述する。

図３は、生体認証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。生体認証プログラムの実行によって、生体情報取得部１１、特徴抽出部１２、生体データ記憶部１３、絞り込み部１４、候補記憶部１５、確定照合部１６、最終候補記憶部１７、出力部１８、判定部１９、ルール格納部２０、登録部２１、登録データ格納部２２などが実現される。なお、図２および図３の例では、スタンドアローンの端末で構成されているが、それに限られない。例えば、本実施例は、クライアントサーバのシステムにも適用可能である。本実施例では、説明の簡略化のために、スタンドアローンの端末における例について説明する。

図４は、登録データ格納部２２に格納されている登録データを例示する図である。図４で例示するように、登録データ格納部２２に格納されている登録データは、各ユーザＩＤに関連付けて、絞り込み用データ、確定用データ、および品質スコアが格納されている。絞り込み用データおよび確定用データは、予め各ユーザから取得しておいたものである。品質スコアについては、後述する。

（認証処理）
図５は、認証処理の詳細を例示するフローチャートである。以下、図３〜図５を参照しつつ、認証処理について説明する。まず、生体情報取得部１１は、生体センサ１０５から、被認証者の生体部位の生体画像などを取得する。次に、特徴抽出部１２は、生体画像から生体特徴を照合用生体データとして抽出する（ステップＳ１）。照合用生体データは、生体データ記憶部１３に一時的に記憶される。

次に、絞り込み部１４は、生体データ記憶部１３に記憶された照合用生体データから絞り込み用データを抽出し、登録データ格納部２２に格納された各絞り込み用データと照合することで、候補者を抽出する（ステップＳ２）。例えば、登録データの絞り込み用データのうち、照合用生体データの絞り込み用データとの類似度が閾値以上となるデータに関連付けられたユーザＩＤを候補者として抽出する。または、登録データの絞り込み用データを類似度の高い順にソートし、予め決められた絞り込み率に従って抽出された絞り込み用データに関連付けられたユーザＩＤを候補者として抽出してもよい。抽出された候補者は、候補記憶部１５に一時的に記憶される。

次に、確定照合部１６は、生体データ記憶部１３に記憶された照合用生体データから確定用データを抽出し、登録データ格納部２２に格納された確定用データのうち、候補者に係る確定用データを読み込み、照合する（ステップＳ３）。例えば、確定照合部１６は、被認証者が、類似度が所定値以上となる確定用データに係るユーザであると確定する。それにより、確定照合部１６は、候補者から特定候補を被認証者であると確定する。

次に、出力部１８は、確定された特定候補の情報を認証結果として出力する（ステップＳ４）。

次に、判定部１９は、特定候補を確定する際に用いた類似度（以下、確定照合スコアと称する）が、ルール格納部２０に格納されているルールに適合するか否かを判定する。確定照合スコアがルールに適合すると判定された場合、登録部２１は、照合用生体データの絞り込み用データを当該特定候補に係る登録データに登録する（ステップＳ５）。以上の処理により、図５のフローチャートが終了する。

図６は、図５のステップＳ３およびステップＳ４の詳細を表すフローチャートを例示する図である。図６で例示するように、確定照合部１６は、最終候補記憶部１７を初期化する（ステップＳ１１）。最終候補記憶部１７は、ユーザＩＤと類似度とを記憶するメモリ領域である。次に、確定照合部１６は、候補記憶部１５に記憶された候補者のいずれかに関連付けられた確定用データを、登録データ格納部２２から読み込む（ステップＳ１２）。

次に、確定照合部１６は、読み込んだ確定用データと、照合用生体データから抽出した確定用データとを照合し、類似度を算出する（ステップＳ１３）。次に、確定照合部１６は、ステップＳ１３で算出した類似度が最終候補記憶部１７に記憶された類似度よりも高い場合には、最終候補記憶部１７の情報を、当該高い類似度と、当該高い類似度に係るユーザＩＤとで上書きする（ステップＳ１４）。確定照合部１６は、最終候補記憶部１７にまだ情報が格納されていなければ、ステップＳ１３で算出した類似度と、当該類似度に係るユーザＩＤとを上書きではなく格納する。

次に、確定照合部１６は、候補記憶部１５に記憶された全ての候補者に関連付けられた確定用データとの照合が完了したか否かを判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１２から再度実行される。ステップＳ１５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部１８は、最終候補記憶部１７に格納されている最終本人候補を特定候補として出力し、当該特定候補のＩＤを確定ＩＤとして出力し、最終候補記憶部１７に格納されている類似度を確定照合スコアとして出力する（ステップＳ１６）。

図７は、図５のステップＳ５の詳細を表すフローチャートを例示する図である。図７で例示するように、判定部１９は、図６のステップＳ１６で出力された確定ＩＤに関連付けられた品質スコアを登録データ格納部２２から取得する（ステップＳ２１）。次に、判定部１９は、確定照合スコアとステップＳ２１で取得した品質スコアとを、ルール格納部２０に格納されているルールに適用し、確定ＩＤの登録データの絞り込み用データの更新の要否を判定する（ステップＳ２２）。例えば、確定照合スコアが品質スコア以上である場合に、更新が「要」と判定される。

次に、判定部１９は、絞り込み用データの更新の要否判定が「要」か否かを判定する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３で「Ｎｏ」と判定された場合、図７のフローチャートは終了する。ステップＳ２３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、登録部２１は、照合用生体データから抽出された絞り込み用データを、確定ＩＤの登録データに上書きし、品質スコアを確定照合スコアで上書きする（ステップＳ２４）。その後、フローチャートが終了する。

本実施例によれば、確定照合スコアが閾値以上となる場合に登録データの絞り込み用データが更新される。確定照合スコアが閾値以上となる場合の照合用生体データは高品質であるため、当該照合用生体データから抽出された絞り込み用データも高品質となる。それにより、絞り込み処理の精度が向上する。その結果、認証精度が向上する。また、ユーザが通常の認証処理を行う過程で絞り込み用データが更新されることになるため、別途新たな手続きを行わなくてもよい。したがって、利便性が向上する。

上記例では、確定照合スコアが品質スコア以上となる場合に、絞り込み用データを更新したが、それに限られない。例えば、対象となる絞り込みデータを更新して、その絞り込みデータを用いて絞り込み処理を実施した場合の、絞り込み率を推定し、その推定絞り込み率が予め決められた閾値以下となる場合に更新するようにしてもよい。

例えば、確定照合スコアから、下記式（１）で表される絞り込み率ｐを計算し、当該絞り込み率ｐが予め定めた閾値以上となる場合に更新するようにしてもよい。下記式（１）の関係は、予め多数の標本データを用いた認証精度の評価実験を行って求めた図８のような関係データをテーブル等にして求めることができる。なお、絞り込み率ｐが閾値以下となる場合は、確定照合スコアが所定の閾値以上となることと同義である。
絞り込み率ｐ＝ｆ（確定照合スコア） （１）

実施例１では、登録データの絞り込み用データを更新する例について説明したが、実施例２では、登録データに絞り込み用データを新たに追加する例について説明する。実施例２に係る生体認証装置の構成は、図２および図３で説明したものと同様である。

図９（ａ）は、登録データ格納部２２に格納されている登録データを例示する図である。図９（ａ）で例示するように、登録データ格納部２２に格納されている登録データは、各ユーザＩＤに関連付けて、絞り込み用データ、確定用データおよび品質スコアが格納されている。絞り込み用データには、絞り込み用データ（旧方式）および絞り込み用データ（新方式）の２種類がある。絞り込み用データ（旧方式）だけが格納されているものもあれば、絞り込み用データ（新方式）だけが格納されているものあれば、両者が格納されているものもある。旧方式と新方式とでは、生体センサ１０５から取得される生体データから絞り込み用データを抽出する際のアルゴリズムが異なっている。例えば、新方式の絞り込み用データは、高精度に生体特徴を抽出できるため、絞り込み処理精度を向上させる。例えば、絞り込み率を小さくできる。それにより、確定照合処理を短縮化できる。または、新方式の絞り込み用データは、情報量が少なくなっており、絞り込み処理に要する時間を短縮化できる。

図９（ｂ）は、図５のステップＳ２およびステップＳ３で照合用生体データから抽出される絞り込み用データおよび確定用データを例示する図である。図９（ｂ）で例示するように、本実施例においては、絞り込み用データとして、絞り込み用データ（旧方式）および絞り込み用データ（新方式）の２種類が抽出される。

実施例２においても、認証処理の際に、図５および図６の処理が行われる。ただし、図５のステップＳ２において、絞り込み部１４は、生体データ記憶部１３に記憶された照合用生体データから絞り込み用データ（旧方式）および絞り込み用データ（新方式）を抽出し、いずれかと、登録データ格納部２２に格納された同方式の絞り込み用データとを照合することで、候補者を抽出する。なお、絞り込み部１４は、登録データに含まれる絞り込み用データの種類や品質スコアに応じて、照合用生体データから抽出された絞り込み用データ（旧方式）および絞り込み用データ（新方式）を選択してもよい。

確定ＩＤについて、絞り込み処理において、登録データの絞り込みデータ（旧方式）との照合が行われた場合には、図７の処理の代わりに、図１０の処理が行われる。図１０は、図５のステップＳ５の詳細を表すフローチャートを例示する図である。図１０で例示するように、判定部１９は、図６のステップＳ１６で出力された確定ＩＤの登録データに、絞り込み用データ（新方式）の未登録領域が有るか否かを判定する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１で「Ｎｏ」と判定された場合、図１０のフローチャートは終了する。

ステップＳ３１で「Ｙｅｓ」と判定された場合、判定部１９は、確定照合スコアをルール格納部２０に格納されているルールに適用し、絞り込み用データ（新方式）の追加の要否を判定する（ステップＳ３２）。例えば、確定照合スコアが品質スコア以上である場合に、更新が「要」と判定される。次に、判定部１９は、絞り込み用データ（新方式）の追加の要否判定が「要」か否かを判定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３で「Ｎｏ」と判定された場合、図１０のフローチャートは終了する。ステップＳ３３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、登録部２１は、照合用生体データから抽出された絞り込み用データ（新方式）を、確定ＩＤの登録データの未登録領域に格納する（ステップＳ３４）。その後、フローチャートが終了する。

一方、確定ＩＤについて、絞り込み処理において、登録データの絞り込みデータ（新方式）との照合が行われた場合には、図７の処理が行われる。ただし、更新される絞り込み用データは、新方式のものである。

本実施例によれば、確定照合スコアが閾値以上となる場合に新方式の絞り込み用データが追加される。新方式が精度の高い絞り込み処理を実現するものであれば、新方式の絞り込み用データを用いて絞り込み処理を行うことで、絞り込み処理の精度が向上する。その結果、認証精度が向上する。また、新方式が絞り込み率を小さくできるものであれば、絞り込み処理によって得られる候補者が少なくなる。それにより、確定照合を短縮化できる。また、新方式の絞り込み用データの情報量が少なければ、絞り込み処理に要する時間を短縮化できる。

実施例３は、実施例２をさらに具体的に説明するものである。図１１は、絞り込み部１４の詳細なブロック図である。図１１で例示するように、本実施例においては、絞り込み部１４は、照合方式選択部３１、選択ルール格納部３２、第１照合部３３、第２照合部３４、候補統合部３５、統合ルール格納部３６などを含む。

図１２は、本実施例に係る絞り込み処理を表すフローチャートを例示する図である。図１２で例示するように、照合方式選択部３１は、登録データ格納部２２に格納されたユーザＩＤの登録データを１つ読み込む（ステップＳ４１）。次に、照合方式選択部３１は、選択ルール格納部３２に格納された選択ルールに従って、ステップＳ４１で読み込まれたユーザＩＤについて、１つの絞り込み用データを選択する（ステップＳ４２）。例えば、ユーザＩＤによっては、絞り込み用データ（新方式）が選択される場合もあり、絞り込み用データ（旧方式）が選択される場合もある。

次に、ステップＳ４２で絞り込み用データ（新方式）が選択された場合には、第１照合部３３は、照合用生体データの絞り込み用データ（新方式）と、ステップＳ４２で選択された絞り込み用データ（新方式）とを照合する。ステップＳ４２で絞り込み用データ（旧方式）が選択された場合には、第２照合部３４は、照合用生体データの絞り込み用データ(旧方式)と、ステップＳ４２で選択された絞り込み用データ（旧方式）とを照合する（ステップＳ４３）。第１照合部３３は、照合結果に基づいて、候補者（第１グループ）を得る。第２照合部３４は、照合結果に基づいて、候補者（第２グループ）を得る。

次に、第１照合部３３および第２照合部３４は、全てのユーザＩＤについての照合が終了したか否かを判定する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ４１から再度実行される。その場合、未だ読み込まれていないユーザＩＤの登録データが読み込まれることになる。ステップＳ４４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、候補統合部３５は、統合ルール格納部３６に格納された統合ルールに従って、第１グループと第２グループとを統合する（ステップＳ４５）。得られた統合候補者は、候補記憶部１５に格納される。

例えば、第１グループと第２グループとを単純に連結して、１つの候補者のグループとしてもよい。また、図１３で例示するように、各グループを得る際に処理した登録データの件数の比率で、各グループの上位から比例配分で選択した候補を統合する方法を用いてもよい。または、図１４で例示するように、各絞り込みデータのそれぞれに対して予め決められた絞り込み率で、各グループの候補を配分する方法を用いてもよい。

（変形例）
なお、絞り込み用データの方式は、旧方式および新方式の２種類より多くてもよい。例えば、登録データ格納部２２に、各ユーザＩＤに関連付けて、３種類以上の照合方式の少なくともいずれかの照合方式の絞り込み用データが格納されていてもよい。例えば、方式Ａ〜方式Ｄの４種類の照合方式のうち少なくともいずれかの照合方式の絞り込み用データが格納されていてもよい。この場合、選択ルール格納部３２に格納されている選択ルールは、優先度の高い照合方式を選択するルールとすることができる。例えば、図１５で例示するように、照合方式ごとに優先度が定まっていれば、当該優先度に従って照合方式が選択されることになる。

または、登録データに含まれる複数の絞り込みデータの品質スコアを用いて、上記式（１）のような品質スコアと絞り込み率との関係式から、絞り込み率を推定し、その絞り込み率が小さい（より少ない候補者に絞り込むことができる）絞り込みデータを選択するルールとしてもよい。

図１６は、絞り込み率を可変とする場合の認証処理を表すフローチャートを例示する図である。図１６で例示するように、絞り込み部１４は、登録データの品質スコアを用いて、絞り込み処理の閾値（絞り込み率）を算出する（ステップＳ５１）。この場合、絞り込み部１４は、各登録データの品質スコアの平均値、最大値、最小値、中央値などの統計量を用いる。品質スコアから絞り込み率への変換には、予め定めておいた数式などを用いることができる。

次に、第１照合部３３は、照合用生体データの絞り込み用データ（新方式）と、登録データ格納部２２に格納された各登録データのうち、絞り込み用データ（新方式）と照合する（ステップＳ５２）。それにより、第１照合部３３は、候補者（第１グループ）を得る。なお、ステップＳ５１で算出された絞り込み率が用いられる。次に、確定照合部１６は、照合用生体データの確定用データと、第１グループの登録データの確定用データとを照合する（ステップＳ５３）。確定照合部１６は、ステップＳ５３の確定照合が成功したか否かを判定する（ステップＳ５４）。ステップＳ５４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

ステップＳ５４で「Ｎｏ」と判定された場合、第２照合部３４は、照合用生体データの絞り込み用データ（旧方式）と、登録データ格納部２２に格納された各登録データのうち、絞り込み用データ（旧方式）と照合する（ステップＳ５５）。それにより、第２照合部３４は、候補者（第２グループ）を得る。なお、ステップＳ５１で算出された絞り込み率が用いられる。次に、確定照合部１６は、照合用生体データの確定用データと、第２グループの登録データの確定用データとを照合する（ステップＳ５６）。次に、確定照合部１６は、ステップＳ５６の確定照合が成功したか否かを判定する（ステップＳ５７）。ステップＳ５７で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。ステップＳ５７で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部１８は、照合失敗に係る情報を出力する（ステップＳ５８）。すなわち、出力部１８は、登録データ格納部２２に格納されたユーザに、対象者がいないことを示す情報を出力する。

絞り込み率を可変とすることで、柔軟性の高い絞り込み処理を実現することができる。また、品質スコアに応じて絞り込み率を可変とすることで、登録データの絞り込み用データの品質が高い場合に絞り込み率を小さくすることができるようになる。

上記各例において、登録データ格納部２２が、複数のユーザのそれぞれについて、絞り込み用データと確定用データとを関連付けて登録データとして格納する登録データ格納部の一例として機能する。絞り込み部１４が、被認証者から取得された照合用生体データから抽出した絞り込み用データと、前記登録データ格納部に格納された各ユーザの絞り込み用データとを照合することで、前記複数のユーザの数よりも少ない候補者を得る絞り込み部の一例として機能する。確定照合部１６が、前記照合用生体データから抽出した確定用データと、前記登録データ格納部に格納された前記登録データのうち前記候補者に係る登録データの確定用データとの各類似度に応じて前記候補者から特定候補を確定する確定照合部の一例として機能する。登録部２１が、前記特定候補の前記類似度が閾値以上である場合に、前記特定候補の登録データに、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データを登録する登録部の一例として機能する。

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。

１１ 生体情報取得部
１２ 特徴抽出部
１３ 生体データ記憶部
１４ 絞り込み部
１５ 候補記憶部
１６ 確定照合部
１７ 最終候補記憶部
１８ 出力部
１９ 判定部
２０ ルール格納部
２１ 登録部
２２ 登録データ格納部
３１ 照合方式選択部
３２ 選択ルール格納部
３３ 第１照合部
３４ 第２照合部
３５ 候補統合部
３６ 統合ルール格納部
１００ 生体認証装置

Claims (9)

1. 複数のユーザのそれぞれについて、絞り込み用データと確定用データとを関連付けて登録データとして格納する登録データ格納部と、
   被認証者から取得された照合用生体データから抽出した絞り込み用データと、前記登録データ格納部に格納された各ユーザの絞り込み用データとを照合することで、前記複数のユーザの数よりも少ない候補者を得る絞り込み部と、
   前記照合用生体データから抽出した確定用データと、前記登録データ格納部に格納された前記登録データのうち前記候補者に係る登録データの確定用データとの各類似度に応じて前記候補者から特定候補を確定する確定照合部と、
   前記特定候補の前記類似度が閾値以上である場合に、前記特定候補の登録データに、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データを登録する登録部と、を備えることを特徴とする生体認証装置。
2. 前記登録データ格納部は、前記複数のユーザのそれぞれについて、前記登録データとして絞り込み用データのスコアを格納し、
   前記登録部は、前記特定候補の前記類似度と前記特定候補に関連付けられた前記スコアとが所定の条件を満たす場合に、前記特定候補の登録データに、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データを登録するとともに、前記特定候補に関連付けられた前記スコアを前記特定候補の前記類似度で更新することを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 前記登録データ格納部は、前記複数のユーザのそれぞれについて、複数種類の異なる照合方式の絞り込み用データを格納可能であり、
   前記登録部は、前記特定候補の登録データに対して、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データを追加するか、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データで更新することを特徴とする請求項１または２に記載の生体認証装置。
4. 前記絞り込み部は、前記照合用生体データから前記複数種類の異なる照合方式の絞り込み用データを抽出し、前記登録データ格納部に格納された各ユーザの絞り込み用データのうち同種類の照合方式の絞り込み用データと照合することを特徴とする請求項３記載の生体認証装置。
5. 前記絞り込み部は、前記複数のユーザのそれぞれについて、前記登録データに含まれる絞り込み用データの照合方式の種類に応じて、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データとの照合を行うことを特徴とする請求項４記載の生体認証装置。
6. 前記絞り込み部は、前記照合方式の種類のそれぞれについて、複数の候補者グループを得て、予め決められたルールに従って、前記複数の候補者グループを統合することを特徴とする請求項４または５に記載の生体認証装置。
7. 前記絞り込み部は、前記登録データ格納部に格納されている登録データに応じて、絞り込み率を可変とす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認証装置。
8. 登録データ格納部が、複数のユーザのそれぞれについて、絞り込み用データと確定用データとを関連付けて登録データとして格納し、
   絞込部が、被認証者から取得された照合用生体データから抽出した絞り込み用データと、前記登録データ格納部に格納された各ユーザの絞り込み用データとを照合することで、前記複数のユーザの数よりも少ない候補者を得て、
   確定照合部が、前記照合用生体データから抽出した確定用データと、前記登録データ格納部に格納された前記登録データのうち前記候補者に係る登録データの確定用データとの各類似度に応じて前記候補者から特定候補を確定し、
   登録部が、前記特定候補の前記類似度が閾値以上である場合に、前記特定候補の登録データに、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データを登録する、ことを特徴とする生体認証方法。
9. コンピュータに、
   複数のユーザのそれぞれについて、絞り込み用データと確定用データとを関連付けて登録データとして登録データ格納部に格納する処理と、
   被認証者から取得された照合用生体データから抽出した絞り込み用データと、前記登録データ格納部に格納された各ユーザの絞り込み用データとを照合することで、前記複数のユーザの数よりも少ない候補者を得る処理と、
   前記照合用生体データから抽出した確定用データと、前記登録データ格納部に格納された前記登録データのうち前記候補者に係る登録データの確定用データとの各類似度に応じて前記候補者から特定候補を確定する処理と、
   前記特定候補の前記類似度が閾値以上である場合に、前記特定候補の登録データに、前記照合用生体データから抽出した絞り込み用データを登録する処理と、を実行させることを特徴とする生体認証プログラム。

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