JP5120013B2 - 認証装置、認証方法及び認証プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、指紋等の生体情報を用いる本人認証に関し、特に、偽造指等の偽造物が持つ形態の変化傾向を用いて偽造指等の偽造物を判別可能にした認証装置、認証方法及び認証プログラムに関する。
個人認証では、従来からパスワード認証やＩＤカード認証が用いられてきたが、これらの認証では盗用される危険性が高く、より信頼性の高い個人認証として指紋等の生体情報を用いた認証が使用され、様々な場面で利用されている。指紋を用いた場合でも、偽造指紋による危険性は皆無ではない。生体認証においても、偽造物による認証が指摘されている。特に、指紋認証では、近年登場したゼラチンにより作成された偽造指紋（グミ指紋）では、多くの指紋センサが生体の指と見做してしまうという不都合がある。
偽造指紋による不正利用を排除するための技術としては、特許文献１ないし特許文献３がある。特許文献１には、被検体に対して異なる周波数を持つ複数の方形波入力電圧を印加し、その応答である出力電圧を測定してインピーダンスを算出し、そのインピーダンスが基準となるインピーダンス範囲にあるか否かを調べることにより、生体指か偽造指かを弁別することが開示されている。
また、特許文献２には、複数の画像を連続的に採取する際に、生体外皮の外分泌腺から分泌される分泌物を検出し、その存在の有無により、被検体が生体か非生体かを判別することが開示されている。
また、特許文献３には、入力された指紋画像の画素値の標準偏差を算出し、Ｎフレーム分の標準偏差値の最大値と最小値との差を求め、その値が閾値以上であれば生体指紋、閾値未満であれば擬似指紋であると判定することが開示されている。
特開２００５−１４３８０４公報 ＷＯ２００４／０２３９９９公報 特開２００２−２７９４１３公報
ところで、偽造物による誤認証を防止するため、別途専用のハードウェアを必要とするもの（特許文献１）では、小型化・低コスト化が困難である。特に、指紋センサは、低コスト化・小型化が進んでいるが、偽造指紋の検出には専用ハードウェアが必要となるため、コストがかかるという弊害がある。また、分泌物を検出するもの（特許文献２）では、分泌物の少ない乾燥指では、誤認証を防止できない場合があるし、入力指紋画像から標準偏差の最大値と最小値を求めて閾値と比較するもの（特許文献３）では、処理装置が複雑化するとともに、精巧な擬似指紋では判定できない場合がある。
斯かる要求や課題について、特許文献１ないし特許文献３にはその開示や示唆はなく、それを解決する構成等についての開示や示唆はない。
そこで、本発明の目的は、指紋等の生体情報を用いた認証情報に関し、生体か偽造物（非生体）かの識別精度を高め、誤認証を防止することにある。
また、本発明の他の目的は、指紋等の生体情報を用いた認証情報に関し、専用のハードウェア等の複雑な装置を要することなく、精度の高い生体と偽造物との判別を可能にすることにある。
上記目的を達成するため、本発明は、認証装置、認証方法及び認証プログラムに関し、生体指を模して作製されるグミ指の時間経過による一様な縮小特性等、生体には見られない偽造指（非生体）が持つ特性を検知することにより、生体か偽造指かを判定し、偽造指による生体の誤判定を防止し、生体の認証精度を高めている。
上記目的を達成するため、この認証装置は、画像情報を用いる認証装置であって、
入力指紋画像情報を読み込む画像情報読込部と、
前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力指紋画像情報から入力特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記特徴情報抽出部で抽出された入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定する照合部と、
前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して一様に縮小している場合には前記入力指紋画像情報が偽造指によるものであると判別する偽造判別部と、
を備えることである。
斯かる構成において、偽造指の特徴情報とは、偽造指が持つ特有の情報であって、例えば、ゼラチンで作製されたグミ指では時間経過により縮小する等の特性であり、場合によっては、材質により拡大し、又は規則的な変化等、生体には見られない情報である。そこで、特徴情報抽出部で抽出された前記入力特徴情報が偽造指の特徴情報に合致又は類似する場合には入力画像情報が偽造指によるものであると判別すれば、生体か偽造指かを判別することができ、精度の高い生体の認証を行うことができ、上記目的を達成できる。
上記目的を達成するためには、上記認証装置において、好ましくは、前記偽造判別部は、前記照合部が本人であると判別した際に、前記入力指紋画像から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造指であると判別する構成としてもよい。斯かる構成によっても、上記目的が達成される。
上記目的を達成するため、この認証装置は、画像情報を用いる認証装置であって、入力画像情報を読み込む画像情報読込部と、前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力画像情報から指紋特徴点情報を抽出する特徴情報抽出部と、前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報と予め登録されている登録画像情報の指紋特徴点情報とを照合し、前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報が前記登録画像情報の前記指紋特徴点情報に一致するか否かを判定する照合部と、複数の一致特徴点に対して、入力特徴点と指紋中心の距離が、それに対応する登録特徴点と指紋中心の距離よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別する偽造判別部とを備えることである。斯かる構成により、上記目的が達成される。
上記目的を達成するため、この認証装置は、画像情報を用いる認証装置であって、入力画像情報を読み込む画像情報読込部と、前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力画像情報から指紋特徴点情報を抽出する特徴情報抽出部と、前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報と予め登録されている登録画像情報の指紋特徴点情報とを照合し、前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報が前記登録画像情報の前記指紋特徴点情報に一致するか否かを判定する照合部と、複数の一致特徴点に対して、入力特徴点と指紋中心の距離が、それに対応する登録特徴点と指紋中心の距離に対して予め定められた比率よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別する偽造判別部とを備えることである。斯かる構成により、上記目的が達成される。
上記目的を達成するため、この認証装置は、画像情報を用いる認証装置であって、入力画像情報を読み込む画像情報読込部と、前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力画像情報から指紋特徴点情報を抽出する特徴情報抽出部と、前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力画像情報の指紋特徴点情報と予め登録されている登録画像情報の前記指紋特徴点情報とを照合し、前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報が前記登録画像情報の前記指紋特徴点情報に一致するか否かを判定する照合部と、入力一致特徴点間の距離が、それに対応する登録一致特徴点間の距離よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に前記入力画像情報が偽造指によるものであると判別する偽造判別部とを備えることである。斯かる構成により、上記目的が達成される。
上記目的を達成するため、この認証装置は、画像情報を用いる認証装置であって、入力画像情報を読み込む画像情報読込部と、前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力画像情報から入力特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、前記特徴情報抽出部で抽出された入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定する照合部と、前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力特徴情報に対して、登録画像を複数の倍率に縮小した後に特徴情報を抽出して得られる縮小登録特徴情報と照合し、その結果得られた類似度が、前記照合部で得られた類似度より予め定められた比率よりも高い場合に偽造指であると判別する偽造判別部とを備えることである。斯かる構成により、上記目的が達成される。
上記目的を達成するため、この認証方法は、画像情報を用いる認証方法であって、
入力指紋画像情報を読み込むステップと、
読み込んだ前記入力指紋画像情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して一様に縮小している場合には前記入力指紋画像情報が偽造指によるものであると判別するステップと、
を含むことである。斯かる構成により、上記目的が達成される。
上記目的を達成するため、この認証プログラムは、画像情報を用いてコンピュータに実行させる認証プログラムであって、
入力指紋画像情報を読み込むステップと、
読み込んだ前記入力指紋画像情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して一様に縮小している場合には前記入力指紋画像情報が偽造指によるものであると判別するステップと、
を含むことである。斯かる構成により、上記目的が達成される。
本発明によれば、次のような効果が得られる。
(1) 入力特徴情報が、偽造物が持つ特徴情報に合致又は類似するかを判別するので、生体か偽造物かを精度よく識別でき、生体の認証精度を高めることができる。
(2) 偽造指が例えば、ゼラチン製のグミ指であれば、時間経過とともに一様に縮小する特性を有するので、この偽造指の特性を特徴として捉え、これを利用して生体か偽造物かを精度よく判別でき、生体の認証精度を高めることができる。
(3) 偽造物から特徴情報を得て生体か偽造物かを判別するので、情報処理によって生体か偽造物かの判別ができ、専用のハードウェアを必要とすることなく、簡単な仕組みで、高度な生体と偽造物との判別を行うことができ、生体の認証精度を高めることができる。
(4) 認証装置が搭載される電子機器にコンピュータ等の処理装置が搭載されていれば、斯かる処理装置を認証装置に用いて生体か偽造物かの判別ができ、生体の認証精度を高めることができる。
そして、本発明の他の目的、特徴及び利点は、添付図面及び各実施の形態を参照することにより、一層明確になるであろう。
〔第１の実施の形態〕
第１の実施の形態について、図１を参照する。図１は、偽造指の形態変化の様子を示す図である。図１に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この実施の形態に係る指紋認証装置では、ゼラチンにより作製されたグミ指紋等、偽造指（非生体）の指紋が時間経過により一様に変化する特性を利用し、その特徴量のゆがみ方向が一様に変化する情報を検出し、その検出情報により偽造指であると判別する。
ゼラチン製の偽造指（グミ指）２は、作製直後では、図１Ａに示すように、生体指と同等の形態を有している。ところが、ある程度の時間が経過すると、偽造指２の形態は、図１Ｂに示すように、一様な変化（縮小）を生じる傾向が見られる。これは、偽造指２の材料であるゼラチンが持つ特徴的な傾向である。
このような傾向については、例えば、指紋認証装置において、指紋センサに対する入力方法が適切でない等の要因により、入力画像に歪みを生じる場合も考えられる。ところが、この場合の画像歪み（入力歪み）は、偽造指２の縮小変化とは一様な変化傾向と本質的な相違があり、画像歪みには例えば、特徴量のゆがみ方向が一様に縮小するといった偽造指２に特有の現象は見られない。
このような偽造指２のゆがみ方向の変化について、図２及び図３を参照する。図２は、生体指及び偽造指の特徴点の変化を示す図、図３は、生体指の特徴点の変化を示す図である。図２及び図３に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
生体指画像４（図２Ａ）は生体指から読み取った画像であり、偽造指画像６（図２Ｂ）は、作製から時間が経過したゼラチン製の偽造指２（図１Ｂ）から読み取られた画像である。偽造指２は生体指を模しているので、これら生体指画像４及び偽造指画像６の関係は相似形である。図２Ａに示すように、生体指画像４から特徴点ｉ1 、ｉ2 、ｉ3 、ｉ4 、ｉ5 が抽出され、図２Ｂに示すように、偽造指画像６から特徴点ｊ1 、ｊ2 、ｊ3 、ｊ4 、ｊ5 が抽出される。これら生体指画像４及び偽造指画像６を、図２Ｃに示すように、指紋中心ｉ0 、ｊ0 で位置合せして重ね合わせると、各特徴点ｉ1 〜ｉ5 と各特徴点ｊ1 〜ｊ5 とはそれぞれ一致特徴点である。生体指画像４の特徴点ｉ1 、ｉ2 、ｉ3 、ｉ4 、ｉ5 に対し、偽造指画像６の特徴点ｊ1 、ｊ2 、ｊ3 、ｊ4 、ｊ5 は特徴点ｉ1 、ｉ2 、ｉ3 、ｉ4 、ｉ5 の内側にあり、ズレ方向が一定である。
また、同一の生体指から読み取られた２枚の生体指画像４（図３Ａ）と、生体指画像８（図３Ｂ）について、生体指画像８には生体指画像４と異なり、画像歪みが生じているものとする。特徴点について、図３Ａに示すように、生体指画像４から第１の特徴点ｉ1 、ｉ2 、ｉ3 、ｉ4 、ｉ5 が抽出され、図３Ｂに示すように、生体指画像８から第２の特徴点ｋ1 、ｋ2 、ｋ3 、ｋ4 、ｋ5 が抽出される。これら生体指画像４、８を、図３Ｃに示すように、指紋中心ｉ0 、ｋ0 で位置合せして重ね合わせると、各特徴点ｉ1 〜ｉ5 と各特徴ｋ1 〜ｋ5 は一致特徴点である。生体指画像４、８から得られた特徴点ｉ1 、ｉ2 、ｉ3 、ｉ4 、ｉ5 と、特徴点ｋ1 、ｋ2 、ｋ3 、ｋ4 、ｋ5 とでは、ズレ方向が一定にはならない。
偽造指２（図１）の特徴点には生体指に対して次のような相違点が見られる。
(1) 指紋中心と特徴点との距離の長短
図４は、図２Ｃに対応する生体指画像及び偽造指画像を重畳させた重畳画像を示す図、図５は、図３Ｃに対応する２つの生体指画像を重畳させた重畳画像を示す図である。図４に示すように、生体指の指紋中心ｉ0 からの各特徴点ｉ1 、ｉ2 、ｉ3 、ｉ4 、ｉ5 の距離を、ｉ0 −ｉ1 ＝ｄｉ01、ｉ0 −ｉ2 ＝ｄｉ02、ｉ0 −ｉ3 ＝ｄｉ03、ｉ0 −ｉ4 ＝ｄｉ04、ｉ0 −ｉ5 ＝ｄｉ05とし、偽造指２の指紋中心ｊ0 からの各特徴点ｊ1 、ｊ2 、ｊ3 、ｊ4 、ｊ5 の距離を、ｊ0 −ｊ1 ＝ｄｊ01、ｊ0 −ｊ2 ＝ｄｊ02、ｊ0 −ｊ3 ＝ｄｊ03、ｊ0 −ｊ4 ＝ｄｊ04、ｊ0 −ｊ5 ＝ｄｊ05とすると、ｄｉ01＞ｄｊ01、ｄｉ02＞ｄｊ02、ｄｉ03＞ｄｊ03、ｄｉ04＞ｄｊ04、ｄｉ05＞ｄｊ05となっている。
第１の特徴点に関し、図５に示すように、指紋中心ｉ0 からの各特徴点ｉ1 、ｉ2 、ｉ3 、ｉ4 、ｉ5 の距離は既述の通り、ｉ0 −ｉ1 ＝ｄｉ01、ｉ0 −ｉ2 ＝ｄｉ02、ｉ0 −ｉ3 ＝ｄｉ03、ｉ0 −ｉ4 ＝ｄｉ04、ｉ0 −ｉ5 ＝ｄｉ05であるのに対し、第２の特徴点に関し、指紋中心ｋ0 からの各特徴点ｋ1 、ｋ2 、ｋ3 、ｋ4 、ｋ5 の距離を、ｋ0 −ｋ1 ＝ｄｋ01、ｋ0 −ｋ2 ＝ｄｋ02、ｋ0 −ｋ3 ＝ｄｋ03、ｋ0 −ｋ4 ＝ｄｋ04、ｋ0 −ｋ5 ＝ｄｋ05とすると、ｄｉ01＜ｄｋ01、ｄｉ02＜ｄｋ02、ｄｉ03＞ｄｋ03、ｄｉ04＞ｄｋ04、ｄｉ05＜ｄｋ05となっており、指紋中心と特徴点との距離には長短が存在し、偽造指の一様な縮小とは異なる傾向となる。
即ち、指紋中心と特徴点との距離が、偽造指ではｊ0 −ｊ1 、ｊ0 −ｊ2 、ｊ0 −ｊ3 、ｊ0 −ｊ4 、ｊ0 −ｊ5 間の距離が、生体指のｉ0 −ｉ1 、ｉ0 −ｉ2 、ｉ0 −ｉ3 、ｉ0 −ｉ4 、ｉ0 −ｉ5 間の距離よりも全て短くなっているのに対し、生体指画像４、８（図３Ｃ）では短い場合と長い場合の双方が混在する。
(2) 特徴点間距離の長短
図６は、生体指画像及び偽造指画像を重畳させた重畳画像を示す図である。生体指の特徴点間の距離を、ｉ1 −ｉ2 ＝ｄｉ12、ｉ2 −ｉ3 ＝ｄｉ23 、ｉ3 −ｉ4 ＝ｄｉ34、ｉ4 −ｉ5 ＝ｄｉ45、ｉ5 −ｉ1 ＝ｄｉ51、偽造指２の特徴点間距離を、ｊ1 −ｊ2 ＝ｄｊ12、ｊ2 −ｊ3 ＝ｄｊ23 、ｊ3 −ｊ4 ＝ｄｊ34、ｊ4 −ｊ5 ＝ｄｊ45、ｊ5 −ｊ1 ＝ｄｊ51とすると、ｄｉ12＞ｄｊ12、ｄｉ23＞ｄｊ23、ｄｉ34＞ｄｊ34、ｄｉ45＞ｄｊ45、ｄｉ51＞ｄｊ51である。従って、偽造指画像６の全ての特徴点間距離は、それに対応する生体指画像４の特徴点間距離よりも短くなる。
(3) 特徴点の一致度
特徴点の一致度の判定について、図７を参照する。図７は、偽造指（図１）の偽造指画像を示す図である。
図７Ａに示す拡大偽造指画像１０は、偽造指２（図１）から得られる偽造指画像６（図２Ｂ）を、偽造指２（図１）の縮小率（ｎ〔％〕）に対し、その偽造指画像６を縮小率ｎ〔％〕に応じた拡大率ｎ〔％〕だけ拡大させた画像である。
生体指画像４と偽造指画像６とを照合する場合（図２Ｃ）において、偽造指画像６をそのままの倍率での生体指画像４と偽造指画像６とを比較した場合の各特徴点間ｉ1 ：ｊ1 、ｉ2 ：ｊ2 、ｉ3 ：ｊ3 、ｉ4 ：ｊ4 、ｉ5 ：ｊ5 の一致度よりも、図７Ｂに示すように、拡大偽造指画像１０と生体画像４とを重ね合わせると、殆どの特徴点が一致する。従って、生体指画像４と偽造指画像６とを照合する場合に、偽造指２の縮小率に合わせて拡大した拡大偽造指画像１０と生体指画像４との一致度は、偽造指２の縮小率のままの偽造指画像６と生体指画像４との一致度より高くなる。なお、Ｊ1 、Ｊ2 、Ｊ3 、Ｊ4 、Ｊ5 は、拡大偽造指画像１０における特徴点を示している。
(4) 取得画像歪みに生ずる傾向
また、スイープ型の指紋センサから画像を入力した場合にも、生体指画像６が歪む場合があるが、この場合には、横方向への歪みは見られない、また、上下方向の歪みが一定ではない等の歪みが見られるが、このような歪みは偽造指画像６と生体指画像４を比較した場合には見られない。
このような特異傾向の何れか又は複数を参照することにより、偽造指であるか生体指であるかを判別することができる。
次に、生体認証について、図８を参照する。図８は、指紋認証装置の機能ブロックを示す図である。図８に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この指紋認証装置１２は、生体認証に指紋を用いる生体認証装置の一例である。この指紋認証装置１２は、指紋画像読込部１４、特徴データ抽出部１６、照合部１８、特徴データ格納部２０、偽造判別部２２を備えている。
指紋画像読込部１４は、指紋から指紋画像を読込む手段であって、例えば、スイープ型指紋センサで構成される。
特徴データ抽出部１６は、指紋画像読込部１４によって採取された画像情報として指紋画像から、特徴情報として特徴データを抽出する手段である。
照合部１８は、特徴データ抽出部１６によって指紋画像から抽出された特徴データと、特徴データ格納部２０に予め登録されている登録特徴データとを照合する手段である。この照合には周知の方式として例えば、特徴点方式やパターンマッチング方式等がある。
特徴データ格納部２０は、本人の登録特徴データを格納する手段である。
偽造判定部２２は、入力特徴データと登録特徴データとを比較し、入力特徴データが偽造指２（図１）によるものか否かを判定し、例えば、入力特徴データが一様に変化（縮小）している場合には読み込んだ指紋画像が偽造指２（図１）によるものであると判定する。
次に、生体認証の照合処理について、図９及び図１０を参照する。図９は、照合の処理手順の一例を示すフローチャート、図１０は、照合データの縮小判定のためのサブルーチンを示すフローチャートである。図９及び図１０に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この処理手順は、認証方法及び認証プログラムの一例であって、照合データが一様に縮小している場合の判別処理を含んでいる。この縮小の判別は既述の特異点として(1) 指紋中心と特徴点との距離の長短、(2) 特徴点間距離の長短、(3) 特徴点の一致度、(4) 取得画像歪みに生ずる傾向の何れか又はこれらの一以上を用いればよい。
照合処理は電源等のイベントにより開始される。指紋画像読込部１４により指紋画像が入力され（ステップＳ１１）、この指紋画像を読み取ると、その指紋画像から特徴量抽出を実行し（ステップＳ１２）、この特徴量抽出により特徴データが抽出される。抽出された特徴データが入力特徴データであり、この入力特徴データが照合部１８での照合処理（ステップＳ１３）により、登録特徴データと照合される。登録特徴データは、予め特徴データ格納部２０に登録されており、照合の際、特徴データ格納部２０から読み出される。この照合処理に基づき、入力特徴データが本人によるものであるか否かが判定される（ステップＳ１４）。入力特徴データが本人と判定できない場合には（ステップＳ１４のＮＯ）、他人と判定し（ステップＳ１５）、照合処理を完了する。
入力特徴データが本人と判定できた場合には（ステップＳ１４のＹＥＳ）、偽造判別部２２の偽造物判定処理を実行する。この場合、照合データ即ち、入力特徴データが一様に縮小しているか否かを判定し（ステップＳ１６）、一様に収縮していなければ（ステップＳ１６のＮＯ）、本人と判定し（ステップＳ１７）、照合処理を完了する。
入力特徴データが一様に縮小していれば、偽造指と判定し（ステップＳ１８）、この照合処理を終了する。
次に、入力特徴データが一様に縮小しているか否かの判定（ステップＳ１６）について、図１０を参照すると、入力特徴データを登録特徴データと指紋中心で位置合わせし（ステップＳ２１）、入力特徴データの特徴点の全てが対応する登録特徴データの特徴点の内側にあるか否かを判定し（ステップＳ２２）、入力特徴データの特徴点の全てが対応する登録特徴データの特徴点の内側にあれば（ステップＳ２２のＹＥＳ）、偽造指と判定し（ステップＳ２３＝ステップＳ１８）、対応する登録特徴データの特徴点の内側になければ（ステップＳ２２のＮＯ）、生体指と判定し（ステップＳ２４）、この処理を終了し、メインルーチンに復帰する。
次に、偽造指の判定処理について、図１１を参照する。図１１は、偽造指判定のサブルーチンを示すフローチャートである。図１１に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
入力特徴データがグミ指である場合には、図２Ｃに示すように、入力特徴データが一様に縮小するため、登録特徴データと指紋中心ｉ0 、ｊ0 で位置合せすると、偽造指２の入力特徴データの特徴点の全てが対応する登録特徴データの特徴点の内側に入る。
図４に示すように、偽造指２の指紋中心ｊ0 からの各特徴点ｊ1 、ｊ2 、ｊ3 、ｊ4 、ｊ5 の距離は、ｄｊ01（＝ｊ0 −ｊ1 ）、ｄｊ02（＝ｊ0 −ｊ2 ）、ｄｊ03（＝ｊ0 −ｊ3 ）、ｄｊ04（＝ｊ0 −ｊ4 ）、ｄｊ05（＝ｊ0 −ｊ5 ）である。
また、登録特徴データの特徴点を例えば、図４に示すように、特徴点ｉ1 、ｉ2 、ｉ3 、ｉ4 、ｉ5 とし、この生体指の指紋中心ｉ0 とｉ1 、ｉ2 、ｉ3 、ｉ4 、ｉ5 の距離ｄｉ01（＝ｉ0 −ｉ1 ）、ｄｉ02（＝ｉ0 −ｉ2 ）、ｄｉ03（＝ｉ0 −ｉ3 ）、ｄｉ04（＝ｉ0 −ｉ4 ）、ｄｉ05（＝ｉ0 −ｉ5 ）とする。
この場合、各指紋中心と各特徴点との距離の大小関係は、ｄｉ01＞ｄｊ01、ｄｉ02＞ｄｊ02、ｄｉ03＞ｄｊ03、ｄｉ04＞ｄｊ04、ｄｉ05＞ｄｊ05となっており、Ｎ個の一致特徴点に対し、特徴点数ｎ＝５が短くなっているから、指紋中心の距離よりも短い割合Ｒ＝５／Ｎ（＝５）であるから、１（＝１００〔％〕）である。
この偽造判定は、認証方法又は認証プログラムの一例であって、一致特徴点を求めた後、既述の(1) 指紋中心と特徴点との距離の長短（図４）を求める処理を用いている。即ち、この処理手順では、複数の一致特徴点の検出を行い、複数の一致特徴点に対して、入力特徴点と指紋中心の距離を算出し（＝ステップＳ３１）、入力特徴点と指紋中心が、それに対応する登録特徴点と指紋中心の距離よりも短い割合を算出し（＝ステップＳ３２、Ｓ３３）、その割合が予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定し（＝ステップＳ３４、Ｓ３５）、大きい場合には（＝ステップＳ３５のＹＥＳ）、偽造指と判定し（＝ステップＳ３６）、小さい場合には（＝ステップＳ３５のＮＯ）、生体指と判定し（＝ステップＳ３７）、この処理を終了する。
そこで、この処理手順では、図１１に示すように、Ｎ個の一致特徴点に対して、下記を算出する（ステップＳ３１）。即ち、
「１．入力特徴点ｌｉ（１≦ｉ≦Ｎ）と指紋中心Ｏとの距離Ｄ＿ｌｉ
２．登録特徴点Ｅｉ（１≦ｉ≦Ｎ）と指紋中心Ｏとの距離Ｄ＿Ｅｉ」
を算出する。入力特徴点ｌｉは、既述の入力特徴データであり、また、登録特徴点Ｅｉは、登録特徴データである。指紋中心Ｏは、既述の指紋中心ｉ0 、ｊ0 と同一である。
この入力特徴点又は登録特徴点と指紋中心との距離の算出の後、Ｄ＿ｌｉ＜Ｄ＿Ｅｉ（１≦ｉ≦Ｎ）となる特徴点数ｎを求める（ステップＳ３２）。ここで、Ｄ＿ｌｉ＜Ｄ＿Ｅｉ（１≦ｉ≦Ｎ）は、距離Ｄ＿ｌｉが距離Ｄ＿Ｅｉより小さい場合を表す。
一致特徴点数Ｎに対する特徴点数ｎの割合Ｒ＝ｎ／Ｎを求め（ステップＳ３３）、この割合Ｒと閾値Ｒｆとを比較し（ステップＳ３４）、割合Ｒが閾値Ｒｆ以上（Ｒ≧Ｒｆ）であるか否かを判定する（ステップＳ３５）。
Ｒ≧Ｒｆであれば（ステップＳ３５のＹＥＳ）、偽造指であると判定し（ステップＳ３６）、Ｒ＜Ｒｆであれば（ステップＳ３５のＮＯ）、生体指であると判定し（ステップＳ３７）、この処理を終了する。
この偽造指判定のサブルーチンについて、図１２を参照する。図１２は、他の偽造指判定のサブルーチンを示すフローチャートである。図１２に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
図１１に示す偽造指判定サブルーチンでは、Ｄ＿ｌｉ＜Ｄ＿Ｅｉ（１≦ｉ≦Ｎ）となる特徴点数ｎを求めているが、図１２に示すように、Ｄ＿ｌｉ×ｒ＜Ｄ＿Ｅｉとなる特徴点数ｎを算出してもよい。但し、０＜ｒ≦１である。
この処理手順では、複数の一致特徴点の検出を行い、複数の一致特徴点に対して、入力特徴点と指紋中心の距離を算出し（＝ステップＳ４１）、入力特徴点と指紋中心が、それに対応する登録特徴点と指紋中心の距離に対して予め定められた比率（＝ｒ）よりも短い割合を算出し（＝ステップＳ４２、Ｓ４３）、その割合が予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定し（＝ステップＳ４４、Ｓ４５）、大きい場合には（＝ステップＳ４５のＹＥＳ）、偽造指と判定し（＝ステップＳ４６）、小さい場合には（＝ステップＳ４５のＮＯ）、生体指と判定し（＝ステップＳ４７）、この処理を終了する。この処理手順においても、図８に示す指紋認証装置１２、図９に示す処理手順が用いられる。
そこで、この処理手順では、図１２に示すように、Ｎ個の一致特徴点に対して、下記を算出する（ステップＳ４１）。即ち、
「入力特徴点ｌｉ（１≦ｉ≦Ｎ）と指紋中心Ｏとの距離Ｄ＿ｌｉ
登録特徴点Ｅｉ（１≦ｉ≦Ｎ）と指紋中心Ｏとの距離Ｄ＿Ｅｉ」
を算出する。入力特徴点ｌｉは、既述の入力特徴データであり、また、登録特徴点Ｅｉは、登録特徴データである。指紋中心Ｏは、既述の指紋中心ｉ0 、ｊ0 と同一である。
この入力特徴点又は登録特徴点と指紋中心との距離の算出の後、Ｄ＿ｌｉ×ｒ＜Ｄ＿Ｅｉとなる特徴点数ｎを算出する（ステップＳ４２）。但し、０＜ｒ≦１である。
この算出の後、Ｎ個の一致特徴点に対する特徴点数ｎの割合Ｒ＝ｎ／Ｎを算出し（ステップＳ４３）、割合Ｒと閾値Ｒｆとを比較し（ステップＳ４４）、割合Ｒが閾値Ｒｆ以上（Ｒ≧Ｒｆ）であるか否かを判定する（ステップＳ４５）。
Ｒ≧Ｒｆであれば（ステップＳ４５のＹＥＳ）、偽造指であると判定し（ステップＳ４６）、Ｒ＜Ｒｆであれば（ステップＳ４５のＮＯ）、生体指であると判定する（ステップＳ４７）。
この判定では、入力特徴点と指紋中心の距離が、それに対応する登録特徴点と指紋中心の距離に対して予め定められた比率よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判定するので、画像の歪みを考慮した判定を行うことができ、画像歪みによる判定誤差を小さくできる。
〔第２の実施の形態〕
第２の実施の形態について、図１３を参照する。図１３は、照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この処理手順は、一致特徴点と指紋中心の距離が短い場合の画像の歪みの影響を回避した判定処理である。一致特徴点と指紋中心の距離が短い場合には画像の歪みの影響が大きくなる。そこで、一致特徴点と指紋中心の距離が長いものから順に予め定められた個数だけ一致特徴点を選択する。選択された一致特徴点と指紋中心の距離から偽造判別に使用する割合を算出してもよい。この実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、図８に示す指紋認証装置１２、図９に示す処理手順が用いられる。
この処理手順では、図１３に示すように、複数の一致特徴点の検出を行い（ステップＳ５１）、複数の一致特徴点に対して、一致特徴点と指紋中心の距離が長いものから順に予め定められた個数だけ一致特徴点を選択し（ステップＳ５２）、それら選択された一致特徴点と指紋中心の距離から偽造判別に使用する割合を算出し（ステップＳ５３）、その割合が予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ５４）、大きい場合には（ステップＳ５４のＹＥＳ）、偽造指と判定し（ステップＳ５５）、小さい場合には（ステップＳ５４のＮＯ）、生体指と判定し（ステップＳ５６）、この処理を終了する。
このような処理手順によれば、画像歪みの影響を回避しつつ、生体指か偽造指かの判定を行うことができ、精度の高い認証処理を行うことができる。
〔第３の実施の形態〕
第３の実施の形態について、図１４を参照する。図１４は、照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１４に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この第３の実施の形態では、特徴点間距離による判定処理である。即ち、一様に縮小する偽造指２の判定には、特徴点と指紋中心の距離の他、図６に示すように、特徴点間の距離を利用することもできる。入力一致特徴点間の距離が、それに対応する登録一致特徴点間の距離よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別することができる。
図６に示すように、生体指の登録特徴点間の距離ｄｉ12（＝ｉ1 −ｉ2 ）、ｄｉ23（＝ｉ2 −ｉ3 ）、ｄｉ34（＝ｉ3 −ｉ4 ）、ｄｉ45（＝ｉ4 −ｉ5 ）、ｄｉ51（＝ｉ5 −ｉ1 ）に対し、偽造指２の特徴点間距離ｄｊ12（＝ｊ1 −ｊ2 ）、ｄｊ23（＝ｊ2 −ｊ3 ）、ｄｊ34（＝ｊ3 −ｊ4 ）、ｄｊ45（＝ｊ4 −ｊ5 ）、ｄｊ51（＝ｊ5 −ｊ1 ）とすると、ｄｉ12＞ｄｊ12、ｄｉ23＞ｄｊ23、ｄｉ34＞ｄｊ34、ｄｉ45＞ｄｊ45、ｄｉ51＞ｄｊ51である。
この場合、一致特徴点数Ｎに対し、短くなる特徴点数をｎとすれば、短くなる割合Ｒは、Ｒ＝ｎ／Ｎとなる。割合Ｒの閾値をＲｆとし、この閾値Ｒｆを割合Ｒが超えれば、偽造指と判定することができる。
そこで、この処理手順では、図１４に示すように、複数の一致特徴点の検出を行い（ステップＳ６１）、複数の一致特徴点に対して、入力一致特徴点間の距離が、それに対応する登録一致特徴点間の距離よりも短い割合を算出し（ステップＳ６２）、その割合が予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ６３）、大きい場合には（ステップＳ６３のＹＥＳ）、偽造指と判定し（ステップＳ６４）、小さい場合には（ステップＳ６３のＮＯ）、生体指と判定し（ステップＳ６５）、この処理を終了する。この実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、図８に示す指紋認証装置１２、図９に示す処理手順が用いられる。
このような判定処理によれば、入力一致特徴点間の距離が、それに対応する登録一致特徴点間の距離よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別することにより、画像の歪みの影響を回避し、生体指か偽造指かの判定を行うことができ、精度の高い認証処理を行うことができる。
この処理手順においては、入力一致特徴点間の距離に対して一定の比率を設定してもよい。この場合の処理手順について、図１５を参照する。図１５は、この場合の照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
そこで、この処理手順では、図１５に示すように、複数の一致特徴点の検出を行い（ステップＳ７１）、複数の一致特徴点に対して、入力一致特徴点間の距離が、それに対応する登録一致特徴点間の距離に対して予め定められた比率よりも短い割合を算出し（ステップＳ７２）、その割合が予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ７３）、大きい場合には（ステップＳ７３のＹＥＳ）、偽造指と判定し（ステップＳ７４）、小さい場合には（ステップＳ７３のＮＯ）、生体指と判定し（ステップＳ７５）、この処理を終了する。この実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、図８に示す指紋認証装置１２、図９に示す処理手順が用いられる。
このような判定処理によれば、入力一致特徴点間の距離が、それに対応する登録一致特徴点間の距離に対して予め設定された比率よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別することにより、画像の歪みの影響を回避し、生体指か偽造指かの判定を行うことができ、精度の高い認証処理を行うことができる。
このような判定処理によっても、画像の歪みの影響を回避し、生体指か偽造指かの判定を行うことができ、精度の高い認証処理を行うことができる。
〔第４の実施の形態〕
第４の実施の形態について、図１６を参照する。図１６は、照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この第４の実施の形態では、一致特徴点の組を選択して判定処理を実行する。即ち、全ての組合せでの距離を求めるには時間がかかることと、距離が短い場合には画像の歪みの影響が大きくなることを考慮して、一致特徴点間の距離が長いものから順に予め定められた個数だけ一致特徴点の組を選択し、それら選択された一致特徴点間の距離から偽造判別に使用する割合を算出することもできる。
そこで、この処理手順では、図１６に示すように、複数の一致特徴点の検出を行い（ステップＳ８１）、複数の一致特徴点に対して、一致特徴点間の距離が長いものから順に予め定められた個数だけ一致特徴点の組を選択し（ステップＳ８２）、選択された一致特徴点間の距離から偽造判別に使用する割合を算出し（ステップＳ８３）、その割合が予め定められた閾値よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ８４）、大きい場合には（ステップＳ８４のＹＥＳ）、偽造指と判定し（ステップＳ８５）、小さい場合には（ステップＳ８４のＮＯ）、生体指と判定し（ステップＳ８６）、この処理を終了する。この実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、図８に示す指紋認証装置１２、図９に示す処理手順が用いられる。
このような判定処理によっても、画像の歪みの影響を回避し、生体指か偽造指かの判定を行うことができ、精度の高い認証処理を行うことができる。
〔第５の実施の形態〕
第５の実施の形態について、図１７を参照する。図１７は、照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この第５の実施の形態は、生体指であっても偽造指に近い特徴を示す場合の判定処理である。入力方法によっては、生体指であっても偽造指に近い特徴が得られる場合がある。そこで、偽造指と弁別できる偽造指閾値と、偽造指か否かの弁別が難しい再入力閾値を設定し、偽造判別のために算出した割合が、偽造指閾値よりも大きい場合には偽造指であると判別し、偽造指閾値より小さく再入力閾値よりも大きい場合には再入力を求めることもできる。この実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、図８に示す指紋認証装置１２が用いられる。
そこで、この処理手順では、図１７に示すように、電源等のイベントにより開始される。指紋画像読込部１４により指紋画像が入力され（ステップＳ９１）、この指紋画像を読み取ると、その指紋画像から特徴量抽出を実行し（ステップＳ９２）、この特徴量抽出により特徴データが抽出される。抽出された特徴データが入力特徴データであり、この入力特徴データが照合部１８での照合処理（ステップＳ９３）により、登録特徴データと照合される。登録特徴データは、予め特徴データ格納部２０に登録されており、照合の際、特徴データ格納部２０から読み出される。この照合処理に基づき、入力特徴データが本人によるものであるか否かが判定される（ステップＳ９４）。入力特徴データが本人と判定できない場合には（ステップＳ９４のＮＯ）、他人と判定し（ステップＳ９５）、照合処理を完了する。
入力特徴データが本人と判定できた場合には（ステップＳ９４のＹＥＳ）、偽造判別部２２の偽造物判定処理を実行し（ステップＳ９６）、照合データ即ち、入力特徴データが一様に縮小しているか否かを判定する（ステップＳ９７）。入力特徴データが一様に収縮していれば（ステップＳ９７のＹＥＳ）、偽造物と判定し（ステップＳ９８）、一様に収縮していなければ（ステップＳ９７のＮＯ）、再入力の必要を判定する（ステップＳ９９）。この判定には生体指が偽造指かを弁別が難しい再入力閾値を設定し、偽造判別のために算出した割合が、偽造指閾値よりも大きい場合には偽造指であると判別し、偽造指閾値より小さく再入力閾値よりも大きい場合には再入力を求める。即ち、再入力が必要であれば（ステップＳ９９のＹＥＳ）、ステップＳ９１に戻り、再入力が必要でなければ（ステップＳ９９のＮＯ）、本人と判定し（ステップＳ１００）、この照合処理を終了する。
このような判定処理によっても、画像の歪みの影響を回避し、生体指か偽造指かの判定を行うことができ、精度の高い認証処理を行うことができる。
〔第６の実施の形態〕
第６の実施の形態について、図１８を参照する。図１８は、照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
第１〜第５の実施の形態では、特徴点方式による照合を例示したが、他の方式を用いても入力特徴情報が一様に縮小していることを検知することができる。例えば、入力画像が一様に縮小している場合は、その画像を生体指の大きさに戻してから照合すれば、より高い一致度が得られる。この判定処理は、特徴点方式、パターンマッチング方式、周波数方式等の照合方式を用いても実現できる。
この処理手順では、入力画像を複数の倍率に拡大した後に特徴データを抽出して得られる拡大入力特徴データに対して登録特徴データを照合し、その結果得られた類似度が、既述の照合部１８（図８）で得られた類似度と予め設定した比率との積からなる値より大きい場合に偽造指であると判別する。この実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、図８に示す指紋認証装置１２、図９に示す処理手順が用いられる。
そこで、この処理手順では、図１８に示すように、画像入力処理により入力画像を取得し（ステップＳ１１１）、この入力画像を拡大処理により、複数の倍率に拡大し（ステップＳ１１２）、特徴データ抽出処理により、その拡大入力画像から特徴データを抽出し、拡大入力特徴データを生成する（ステップＳ１１３）。
拡大入力特徴データに対して登録特徴データと照合し、拡大入力特徴データと登録特徴データとの類似度を算出する（ステップＳ１１４）。算出された類似度について、その類似度が、「照合処理時に算出した類似度」と「予め設定した比率」との積からなる値より大きいか否かの条件、即ち、
ステップＳ１１４で算出した類似度＞照合処理時に算出した類似度×予め設定した比率 ・・・(1)
を満たすか否かを判定する（ステップＳ１１５）。この条件を満たす場合には（ステップＳ１１５のＹＥＳ）、偽造指と判定し（ステップＳ１１６）、上記条件を満たさない場合には（ステップＳ１１５のＮＯ）、生体指と判定する（ステップＳ１１７）。
このような判定処理によっても、画像の歪みの影響を回避し、生体指か偽造指かの判定を行うことができ、精度の高い認証処理を行うことができる。
上記式(1) について、ステップＳ１１４で算出された類似度を一律の閾値で偽造指であるか否かを判定することはできないので、ステップＳ１１５では、ステップＳ１１４で算出された類似度が照合処理時に算出した類似度に予め設定した比率を掛けた値を超えるか否かを判定している。
ところで、照合処理時に算出した類似度（拡大、縮小していない場合の類似度）との大小を比較すれば、偽造指であるか否かを判定できる。偽造指であれば、入力画像が縮小しているため、「入力画像の縮小度に応じて入力画像を拡大させた場合のステップＳ１１４で算出した類似度」が「照合処理時に算出した類似度」よりも高く算出される。即ち、偽造指の場合には、
ステップＳ１１４で算出した類似度＞照合処理時に算出した類似度 ・・・(2)
となる。これに対して、生体指であれば、入力画像は縮小していないため、入力画像をどのように拡大させても、「ステップＳ１１４で算出した類似度」よりも「照合処理時に算出した類似度」の方が高くなる。即ち、生体指であれば、
ステップＳ１１４で算出した類似度＜照合処理時に算出した類似度 ・・・(3)
となる。上記実施の形態では、より一般的に、式(1) で示すように、予め設定した比率をかけたものを用いている。
なお、この実施の形態において、入力画像の縮小の度合いによって、ステップＳ１１２での最適な（ステップＳ１１４で算出される類似度が一番高くなる）拡大率は異なるものである。そこで、単数の倍率だけでなく、複数の倍率に拡大し、ステップＳ１１４では、それぞれの類似度を算出し、それぞれの類似度を用いてもよい。
また、この実施の形態では、「照合処理時に算出した類似度」を用いているが、本発明は、斯かる類似度に限定されるものではなく、「倍率１倍の拡大入力特徴データと登録特徴データから算出した類似度」を用いてもよい。
〔第７の実施の形態〕
第７の実施の形態について、図１９を参照する。図１９は、照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
第６の実施の形態では、入力特徴データを拡大して照合する場合について説明したが、登録特徴データを縮小して照合してもよく、より高い一致度が得られる。この処理手順では、登録画像を複数の倍率に縮小した後に特徴データを抽出して得られる縮小登録特徴データと照合し、その結果得られた類似度が、照合部１８で得られた類似度と予め設定した比率との積からなる値より大きい場合に偽造指であると判別する。この実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、図８に示す指紋認証装置１２、図９に示す処理手順が用いられる。
そこで、この処理手順では、図１９に示すように、画像入力処理により入力画像を取得し（ステップＳ１２１）、画像縮小処理により登録画像を複数の倍率に縮小し（ステップＳ１２２）、その縮小登録画像から特徴データを抽出することにより、縮小登録特徴データを生成する（ステップＳ１２３）。
入力特徴データと縮小登録特徴データとを照合し、類似度を算出する（ステップＳ１２４）。算出された類似度について、その類似度が、「照合処理時に算出した類似度」と「予め設定した比率」との積からなる値より大きいか否かの条件、即ち、「ステップＳ１２４で算出した類似度＞照合処理時に算出した類似度×予め設定した比率」を満たすか否かを判定する（ステップＳ１２５）。この条件を満たす場合には（ステップＳ１２５のＹＥＳ）、偽造指と判定し（ステップＳ１２６）、上記条件を満たさない場合には（ステップＳ１２５のＮＯ）、生体指と判定する（ステップＳ１２７）。
このような判定処理によっても、画像の歪みの影響を回避し、生体指か偽造指かの判定を行うことができ、精度の高い認証処理を行うことができる。
なお、この実施の形態において、登録画像の縮小の度合いによって、ステップＳ１２２での最適な（ステップＳ１２４で算出される類似度が一番高くなる）縮小率は異なるものである。そこで、単数の倍率だけでなく、複数の倍率に縮小し、ステップＳ１２４では、それぞれの類似度を算出し、それぞれの類似度を用いてもよい。
また、この実施の形態では、「照合処理時に算出した類似度」を用いているが、本発明は、斯かる類似度に限定されるものではなく、「入力特徴データと倍率１倍の縮小登録特徴データから算出した類似度」を用いてもよい。
〔第８の実施の形態〕
第８の実施の形態について、図２０を参照する。図２０は、第８の実施の形態に係る指紋認証装置の機能ブロックを示す図である。図２０に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図２０において、図８と同一部分には同一符号を付してある。
この実施の形態では、図２０に示すように、データ記憶部である画像データ格納部３６に、特徴データ格納部２０と縮小特徴データ格納部３８を備えたものである。その他の構成は、図８と同一であるので、同一符号を付してその説明は省略する。この実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、図９に示す処理手順が用いられる。
この実施の形態では、登録画像を複数の倍率に縮小した後に特徴データを抽出して得られる縮小登録特徴データと照合し、その結果得られた類似度が、照合部１８で得られた類似度と予め設定した比率との積からなる値より大きい場合に偽造指であると判別する。
この場合、予め縮小登録特徴データを格納する縮小特徴データ格納部３８を備えたので、偽造判定の度に縮小登録特徴データを生成する必要がなく、判定処理の迅速化が図られる。
〔第９の実施の形態〕
第９の実施の形態について、図２１を参照する。図２１は、照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この第９の実施の形態では、偽造指と弁別できる偽造指閾値と、偽造指か否かの弁別が難しい再入力閾値を設けて、偽造判別のために算出した類似度が、偽造指閾値よりも大きい場合には偽造指であると判別し、偽造指閾値より小さく再入力閾値よりも大きい場合には再度指紋入力を求める処理である。これら方式は、画像自体に拡大・縮小を行うだけなので、特徴点方式を含む全ての方式に対して適応することが可能である。この実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、図８に示す指紋認証装置１２、図９に示す処理手順が用いられる。
そこで、この処理手順では、図２１に示すように、画像入力処理により入力画像を取得し（ステップＳ１３１）、入力特徴データと縮小登録特徴データとの照合、又は拡大入力特徴データと登録特徴データとの照合により、類似度を算出し（ステップＳ１３２）、類似度が偽造指閾値よりも大きいか否かを判定し（ステップＳ１３３）、類似度が偽造指閾値よりも大きい場合には（ステップＳ１３３のＹＥＳ）、偽造指と判定し（ステップＳ１３４）、類似度が偽造指閾値よりも小さい場合には（ステップＳ１３３のＮＯ）、再入力閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１３５）。再入力閾値よりも大きい場合には（ステップＳ１３５のＹＥＳ）、再度指紋入力を求め（ステップＳ１３６）、再入力閾値よりも小さい場合には（ステップＳ１３５のＮＯ）、生体指と判定する（ステップＳ１３７）。
このような判定処理によっても、画像の歪みの影響を回避し、生体指か偽造指かの判定を行うことができ、精度の高い認証処理を行うことができる。
〔第１０の実施の形態〕
第１０の実施の形態について、図２２及び図２３を参照する。図２２は、第１０の実施の形態に係る指紋認証装置の機能ブロックを示す図、図２３は、照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２及び図２３に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この実施の形態の指紋認証装置１２では、図２２に示すように、偽造判別部２２の出力を取り出す出力部４０が設置され、本人・生体出力４２、本人・偽造出力４４、他人・生体出力４６、他人・偽造出力４８の４つの出力を取り出すように構成したものである。他の構成については、図８と同一部分には同一符号を付し、その説明を省略する。
この処理手順は、図２３に示すように、認証方法及び認証プログラムの一例であって、電源等のイベントにより開始される。指紋画像読込部１４により指紋画像が入力され（ステップＳ１４１）、この指紋画像を読み取ると、その指紋画像から特徴量抽出を実行し（ステップＳ１４２）、この特徴量抽出により特徴データが抽出される。抽出された特徴データが入力特徴データであり、この入力特徴データが照合部１８での照合処理（ステップＳ１４３）により、登録特徴データと照合される。登録特徴データは、予め特徴データ格納部２０に登録されており、照合の際、特徴データ格納部２０から読み出される。この照合処理に基づき、入力特徴データが本人によるものであるか否かが判定される（ステップＳ１４４）。
入力特徴データが本人と判定できた場合には（ステップＳ１４４のＹＥＳ）、偽造判別部２２の偽造物判定処理を実行する（ステップＳ１４５）。この場合、照合データ即ち、入力特徴データが一様に縮小しているか否かを判定し（ステップＳ１４６）、一様に収縮していなければ（ステップＳ１４６のＮＯ）、本人及び生体であると判定し（ステップＳ１４７）、この場合には本人・生体出力４２が得られ、照合処理を完了する。また、入力特徴データが一様に縮小していれば（ステップＳ１４６のＹＥＳ）、本人及び偽造指と判定し（ステップＳ１４８）、この場合には本人・偽造出力４４が得られ、この照合処理を終了する。
入力特徴データが本人と判定できない場合にも（ステップＳ１４４のＮＯ）、偽造判別部２２の偽造物判定処理を実行する（ステップＳ１４９）。この場合も、照合データ即ち、入力特徴データが一様に縮小しているか否かを判定し（ステップＳ１５０）、一様に収縮していなければ（ステップＳ１５０のＮＯ）、他人及び生体であると判定し（ステップＳ１５１）、この場合には他人・生体出力４６が得られ、照合処理を完了する。また、入力特徴データが一様に縮小していれば（ステップＳ１５０のＹＥＳ）、他人及び偽造指と判定し（ステップＳ１５２）、この場合には他人・偽造出力４８が得られ、この照合処理を終了する。
〔第１１の実施の形態〕
第１１の実施の形態について、図２４及び図２５を参照する。図２４は、第１１の実施の形態に係る指紋認証装置の機能ブロックを示す図、図２５は、照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。図２４及び図２５に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。
この実施の形態の指紋認証装置１２では、図２４に示すように、照合部１８の前段に偽造判別部２２が設置され、照合部１８の出力を取り出す出力部４０が設置され、本人・生体出力４２、本人・偽造出力４４、他人・生体出力４６、他人・偽造出力４８の４つの出力を取り出すように構成されたものである。他の構成については、図２２と同一部分には同一符号を付し、その説明を省略する。
この処理手順は、図２５に示すように、認証方法及び認証プログラムの一例であって、電源等のイベントにより開始される。指紋画像読込部１４により指紋画像が入力され（ステップＳ１６１）、この指紋画像を読み取ると、その指紋画像から特徴量抽出を実行し（ステップＳ１６２）、この特徴量抽出により特徴データが抽出される。抽出された特徴データが入力特徴データであり、この入力特徴データを用いて偽造判別部２２の偽造物判定処理を実行し（ステップＳ１６３）、偽造か否かを判定する（ステップＳ１６４）。即ち、入力特徴データが一様に縮小しているか否かを判定し、一様に収縮していれば偽造物、一様に収縮していなければ生体と判定される。
偽造物でない場合には（ステップＳ１６４のＮＯ）、入力特徴データが照合部１８での照合処理（ステップＳ１６５）により、登録特徴データと照合される。登録特徴データは、予め特徴データ格納部２０に登録されているから、照合の際、特徴データ格納部２０から読み出される。この照合処理に基づき、入力特徴データが本人によるものであるか否かが判定される（ステップＳ１６６）。
入力特徴データが本人と判定できた場合には（ステップＳ１６６のＹＥＳ）、本人・生体出力４２が得られ（ステップＳ１６７）、照合処理を完了する。また、入力特徴データが本人と判定できない場合には（ステップＳ１６６のＮＯ）、他人・生体出力４４が得られ（ステップＳ１６８）、照合処理を完了する。
また、偽造物である場合には（ステップＳ１６４のＹＥＳ）、入力特徴データが照合部１８での照合処理（ステップＳ１６９）により、登録特徴データと照合される。照合の際、特徴データ格納部２０から読み出される。この照合処理に基づき、入力特徴データが本人によるものであるか否かが判定される（ステップＳ１７０）。
入力特徴データが本人と判定できた場合には（ステップＳ１７０のＹＥＳ）、本人・偽造出力４６が得られ（ステップＳ１７１）、照合処理を完了する。また、入力特徴データが本人と判定できない場合には（ステップＳ１７０のＮＯ）、他人・偽造出力４８が得られ（ステップＳ１７２）、照合処理を完了する。
〔第１２の実施の形態〕
第１２の実施の形態について、図２６を参照する。図２６は、第１２の実施の形態に係る指紋認証装置のハードウェア構成を示す図である。図２６に示す構成は一例であって、斯かる構成に本発明が限定されるものではない。図２６において、図８、図２０、図２２、図２４と同一部分には同一符号を付してある。
この指紋認証装置１２は情報処理手段としてコンピュータを備えており、第１、第８、第１０、第１１の実施の形態に係る指紋認証装置１２の何れか又はこれら全ても同様にコンピュータで構成される。
この指紋認証装置１２にはＣＰＵ（Central Processing Unit ）５０、ＲＡＭ（Random-Access Memory）５２、表示部５４、入出力部５６、指紋センサ５８、プログラム記憶部６０、データ記憶部６２が設置され、これらはバス６４によって連携されている。
ＣＰＵ５０はＯＳ（Operating System）及び認証プログラム等のアプリケーションプログラムの実行により、認証画像の取込み、照合処理、その他、各種データの格納や演算等を行う制御手段であって、既述の特徴データ抽出部１６、照合部１８、偽造判別部２２又は出力部４０等を構成する。
ＲＡＭ５２はワークエリアであり、表示部５４は情報提示手段であって、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）で構成される。入出力部５６は既述の出力部４０等にも対応し、情報の入力、出力等に用いられ、情報入力にはキーボード等が使用される。
指紋センサ５８は、生体情報として指紋情報の取込手段であって、既述の指紋画像読込部１４の一例である。指紋センサ５８は、生体指をスライドすることによって指画像を取り込むことができる。
プログラム記憶部６０は、プログラムを記録する記録手段の一例であって、コンピュータによって読み書き可能な記録媒体によって構成する。このプログラム記憶部６０には、ＯＳやアプリケーションプログラムとして既述の認証プログラムや、照合ルーチン等が格納される。
データ記憶部６２は、データを格納する格納手段の一例であって、既述の特徴データ格納部２０や画像データ格納部３６、縮小特徴データ格納部３８等の格納部が設定される。これら全てが設定されてもよいし、上記実施の形態に応じて必要なデータ格納を設定してもよい。
このような指紋認証装置１２を用いれば、生体か偽造物かの判定精度が高められ、偽造物との誤判定によって本人拒否の発生を防止することができる。
〔各実施の形態の特徴事項、他の実施の形態等〕
(1) 上記実施の形態（図８、図２０、図２２）では照合部１８を備える構成について示しているが、偽造弁別のみを行う場合には、図２７に示すように、照合部１８を設けない構成であってもよい。
(2) 上記実施の形態では、縮小した偽造指を弁別する場合を説明したが、作製材料によっては、偽造指が拡大することもあるので、その拡大した偽造指に対しても、同様の手順で弁別することができる。
(3) 上記実施の形態では、指紋認証を例に取って説明したが、本発明は、指紋認証の他、静脈情報や掌紋情報等を用いて生体か偽造物かを偽造物の生体にはない特性を検知することにより、偽造物を判別し、生体認証の精度を高めることができる。
(4) 第１ないし第１０の実施の形態では、照合部１８の後に偽造判別部２２を設置しているが、第１１の実施の形態（図２４）と同様に、照合部１８の前に偽造判別部２２を設置してもよい。
(5) 従来の指紋認証において、指紋センサは低コスト化・小型化が進んでいるが、偽造指紋の検出には専用ハードウェアが必要であり、大きな障害となっているのに対し、上記実施の形態によれば、別途ハードウェアを必要とせず、非常に簡単な仕組みで、高い精度で偽造指紋を弁別することができる。
(6) 認証装置が搭載される電子機器がパーソナルコンピュータや携帯装置のように、コンピュータ等の処理装置を搭載していれば、斯かる処理装置を認証装置に兼用して生体か偽造物かの判別ができ、生体の認証精度を高めることができる。
認証装置の実施例について、図２８、図２９、図３０及び図３１を参照する。図２８は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を示す図、図２９は、携帯情報端末機（ＰＤＡ：Personal Digital Assistant）を示す図、図３０は、携帯装置を示す図、図３１は、静脈認証装置を示す図である。図２８ないし図３１において、図８、図２６と同一部分には同一符号を付してある。
ＰＣ１００は、指紋認証装置１２（図２６）を搭載した電子機器の一例であって、図２８に示すように、筐体部１０２と筐体部１０４とをヒンジ部１０６で開閉可能に構成したものであり、筐体部１０２には、キーボード１０８が設置されているとともに、指紋画像読込部１４（図８）として指紋センサ５８が設置され、筐体部１０４には表示部５４が搭載されている。
斯かる構成によれば、指紋センサ５８から取り込まれた指紋情報により、既述の通り、生体か偽造物かの判定精度が高められ、信頼性の高い認証が行えるＰＣを提供することができる。
また、ＰＤＡ２００は、指紋認証装置１２（図２６）を搭載した電子機器の一例であって、図２９に示すように、筐体部２０２には、入力部２０４、指紋画像読込部１４（図８）として指紋センサ５８が設置されるとともに、表示部５４が搭載されている。
斯かる構成によれば、同様に、生体か偽造物かの判定精度が高められ、信頼性の高い認証が行えるＰＤＡを提供することができる。
また、携帯装置３００は、指紋認証装置１２（図２６）を搭載した電子機器の一例であって、図３０に示すように、筐体部３０２と筐体部３０４とをヒンジ部３０６で開閉可能に構成したものであり、筐体部３０２には、キーボード３０８が設置されているとともに、指紋画像読込部１４（図８）として指紋センサ５８が設置され、筐体部３０４には表示部５４が搭載されている。
斯かる構成によれば、同様に、生体か偽造物かの判定精度が高められ、信頼性の高い認証が行える携帯装置を提供することができる。
また、静脈認証装置４００は、認証装置を搭載した電子機器の一例であって、図３１に示すように、筐体部４０２には撮像部４０４が備えられ、この撮像部４０４を挟んで掌を支持する支持部４０６、４０８が設置されている。撮像部４０４で撮像された掌画像から静脈情報を取得する構成である。この実施例においても、偽造物か生体かを精度よく判別でき、偽造物による誤認証を防止することができる。
次に、以上述べた本発明の実施の形態から抽出される技術的思想を請求項の記載形式に準じて付記として列挙する。本発明に係る技術的思想は上位概念から下位概念まで、様々なレベルやバリエーションにより把握できるものであり、以下の付記に本発明が限定されるものではない。
（付記１） 画像情報を用いる認証装置であって、
入力画像情報を読み込む画像情報読込部と、
前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力画像情報から入力特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記特徴情報抽出部で抽出された入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定する照合部と、
前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して略放射線状の一様な変化を有する場合には前記入力画像情報が偽造物によるものであると判別する偽造判別部と、
を備えることを特徴とする認証装置。
（付記２） 付記１に記載の認証装置において、
前記偽造判別部は、前記入力画像情報が入力指紋画像情報であって、該入力指紋画像から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造指であると判別することを特徴とする認証装置。
（付記３） 付記１に記載の認証装置において、
前記偽造判別部は、前記入力画像情報が入力指紋画像であって、前記照合部が本人であると判別した際に、前記入力指紋画像から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造指であると判別することを特徴とする認証装置。
（付記４） 付記１に記載の認証装置において、
前記入力特徴情報及び前記登録特徴情報が指紋特徴点情報であって、前記偽造判別部は、複数の一致特徴点に対して、入力特徴点と指紋中心の距離が、それに対応する登録特徴点と指紋中心の距離よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別することを特徴とする認証装置。
（付記５） 付記１に記載の認証装置において、
前記入力特徴情報及び前記登録特徴情報が指紋特徴点情報であって、前記偽造判別部は、複数の一致特徴点に対して、入力特徴点と指紋中心の距離が、それに対応する登録特徴点と指紋中心の距離に対して予め定められた比率よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別することを特徴とする認証装置。
（付記６） 付記４又は５に記載の認証装置において、
前記偽造判別部は、一致特徴点と指紋中心の距離が長いものから順に予め定められた個数だけ一致特徴点を選択し、それら選択された一致特徴点と指紋中心の距離から偽造判別に使用する割合を算出することを特徴とする認証装置。
（付記７） 付記１に記載の認証装置において、
前記入力特徴情報及び前記登録特徴情報が指紋特徴点情報であって、前記偽造判別部は、入力一致特徴点間の距離が、それに対応する登録一致特徴点間の距離よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別することを特徴とする認証装置。
（付記８） 付記１に記載の認証装置において、
前記入力特徴情報及び前記登録特徴情報が指紋特徴点情報であって、前記偽造判別部は、入力一致特徴点間の距離が、それに対応する登録一致特徴点間の距離に対して予め定められた比率よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別することを特徴とする認証装置。
（付記９） 付記７又は８に記載の認証装置において、
前記偽造判別部は、一致特徴点間の距離が長いものから順に予め定められた個数だけ一致特徴点の組を選択し、それら選択された一致特徴点間の距離から偽造判別に使用する割合を算出することを特徴とする認証装置。
（付記１０） 付記４、５、６、７、８又は９に記載の認証装置において、
前記偽造判別部は、偽造判別のために算出した割合が、予め定められた閾値よりも大きい場合には偽造指であると判別し、前記閾値より小さく予め定められた再入力閾値よりも大きい場合には再入力を求めることを特徴とする認証装置。
（付記１１） 付記１に記載の認証装置において、
前記偽造判別部は、入力画像を複数の倍率に拡大した後に特徴情報を抽出して得られる拡大入力特徴情報に対して登録特徴情報と照合し、その結果得られた類似度が、前記照合部で得られた類似度より予め定めされた比率よりも高い場合に偽造指であると判別することを特徴とする認証装置。
（付記１２） 付記１に記載の認証装置において、
前記偽造判別部は、入力特徴情報に対して、登録画像を複数の倍率に縮小した後に特徴情報を抽出して得られる縮小登録特徴情報と照合し、その結果得られた類似度が、前記照合部で得られた類似度の予め定められた比率よりも高い場合に偽造指であると判別することを特徴とする認証装置。
（付記１３） 付記１２に記載の認証装置において、
予め複数の倍率に縮小した縮小特徴情報を格納する縮小特徴情報格納部を有することを特徴とする認証装置。
（付記１４） 付記１１又は１２に記載の認証装置において、
前記偽造判別部は、算出した類似度が、予め定められた偽造指閾値よりも大きい場合には偽造指であると判別し、前記偽造指閾値よりも小さくかつ予め定められた再入力閾値よりも大きい場合には再入力を求めることを特徴とする認証装置。
（付記１５） 生体情報を用いる認証装置であって、
入力生体情報を読み込む生体情報読込部と、
前記生体情報読込部で読み込んだ前記入力生体情報から入力特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記特徴情報抽出部で抽出された入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定する照合部と、
前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して略放射線状の一様な変化を有する場合には前記入力生体情報が偽造物によるものであると判別する偽造判別部と、
を備えることを特徴とする認証装置。
（付記１６） 付記１５に記載の認証装置において、
前記偽造判別部は、前記入力生体情報が入力指紋画像情報であって、該入力指紋画像から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造物であると判別することを特徴とする認証装置。
（付記１７） 画像情報を用いる認証方法であって、
入力画像情報を読み込むステップと、
読み込んだ前記入力画像情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して略放射線状の一様な変化を有する場合には前記入力画像情報が偽造物によるものであると判別するステップと、
を含むことを特徴とする認証方法。
（付記１８） 付記１７に記載の認証方法において、
前記入力画像情報から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造指であると判別するステップを含むことを特徴とする認証方法。
（付記１９） 生体情報を用いる認証方法であって、
入力生体情報を読み込むステップと、
読み込んだ前記入力生体情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して略放射線状の一様な変化を有する場合には前記入力生体情報が偽造物によるものであると判別するステップと、
を含むことを特徴とする認証方法。
（付記２０） 付記１９に記載の認証方法において、
前記入力生体情報から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造物であると判別することを特徴とする認証方法。
（付記２１） 画像情報を用いてコンピュータに実行させる認証プログラムであって、
入力画像情報を読み込むステップと、
読み込んだ前記入力画像情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して略放射線状の一様な変化を有する場合には前記入力画像情報が偽造物によるものであると判別するステップと、
を含むことを特徴とする認証プログラム。
（付記２２） 付記２１に記載の認証プログラムにおいて、
前記入力画像情報から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造指であると判別するステップを含むことを特徴とする認証プログラム。
（付記２３） 生体情報を用いてコンピュータに実行させる認証プログラムであって、
入力生体情報を読み込むステップと、
読み込んだ前記入力生体情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して略放射線状の一様な変化を有する場合には前記入力生体情報が偽造物によるものであると判別するステップと、
を含むことを特徴とする認証プログラム。
（付記２４） 付記２３に記載の認証プログラムにおいて、
前記入力生体情報から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造物であると判別するステップを含むことを特徴とする認証プログラム。
（付記２５） 画像情報を用いてコンピュータに実行させる認証プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、
入力画像情報を読み込むステップと、
読み込んだ前記入力画像情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して略放射線状の一様な変化を有する場合には前記入力画像情報が偽造物によるものであると判別するステップと、
を実行させるための認証プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
（付記２６） 付記２５に記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体において、
前記入力画像情報から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造指であると判別するステップを含む認証プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
（付記２７） 生体情報を用いてコンピュータに実行させる認証プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、
入力生体情報を読み込むステップと、
読み込んだ前記入力生体情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して略放射線状の一様な変化を有する場合には前記入力生体情報が偽造物によるものであると判別するステップと、
を含む認証プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
（付記２８） 付記２７に記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体において、
前記入力生体情報から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造物であると判別するステップを含む認証プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
以上説明したように、本発明の最も好ましい実施の形態等について説明したが、本発明は、上記記載に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載され、又は明細書に開示された発明の要旨に基づき、当業者において様々な変形や変更が可能であることは勿論であり、斯かる変形や変更が、本発明の範囲に含まれることは言うまでもない。
本発明は、ゼラチン製のグミ指が持つ特性等、偽造物が持つ特有の情報を利用し、偽造物か生体かを判別するので、特別なハードウェアを設置する必要がなく、生体の認証精度を高めることができ、有用である。
第１の実施の形態に係る偽造指の形態変化の様子を示す図である。 生体指及び偽造指の特徴点の変化を示す図である。 生体指の特徴点の変化を示す図である。 生体指画像及び偽造指画像を重畳させた重畳画像を示す図である。 ２つの生体指画像を重畳させた重畳画像を示す図である。 生体指画像及び偽造指画像を重畳させた重畳画像を示す図である。 偽造指画像を示す図である。 第２の実施の形態に係る指紋認証装置の機能ブロックを示す図である。 照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 照合データの縮小判定のためのサブルーチンを示すフローチャートである。 偽造指判定のサブルーチンを示すフローチャートである。 他の偽造指判定のサブルーチンを示すフローチャートである。 照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第３の実施の形態に係る照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第４の実施の形態に係る照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第５の実施の形態に係る照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第６の実施の形態に係る照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第７の実施の形態に係る照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第８の実施の形態に係る指紋認証装置の機能ブロックを示す図である。 第９の実施の形態に係る照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第１０の実施の形態に係る指紋認証装置の機能ブロックを示す図である。 照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第１１の実施の形態に係る指紋認証装置の機能ブロックを示す図である。 照合の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第１２の実施の形態に係る指紋認証装置のハードウェア構成を示す図である。 他の実施の形態に係る指紋認証装置の機能ブロックを示す図である。 パーソナルコンピュータを示す図である。 携帯情報端末機を示す図である。 携帯装置を示す図である。 静脈認証装置を示す図である。
符号の説明
２ 偽造指
４ 生体指画像
６ 偽造指画像
８ 生体指画像
１０ 拡大偽造指画像
１２ 指紋認証装置
１４ 指紋画像読込部
１６ 特徴データ抽出部
１８ 照合部
２０ 特徴データ格納部
２２ 偽造判別部
３４ データ記憶部
３６ 画像データ格納部
３８ 縮小特徴データ格納部
４０ 出力部
４２ 本人・生体出力
４４ 本人・偽造出力
４６ 他人・生体出力
４８ 他人・偽造出力
５０ ＣＰＵ
５２ ＲＡＭ
５４ 表示部
５６ 入出力部
５８ 指紋センサ
６０ プログラム記憶部
６２ データ記憶部
６４ バス６４
１００ ＰＣ
１０２、１０４ 筐体部
１０６ ヒンジ部
１０８ キーボード
２００ ＰＤＡ
２０２ 筐体部
２０４ 入力部
３００ 携帯装置
３０２、３０４ 筐体部
３０６ ヒンジ部
３０８ キーボード
４００ 静脈認証装置
４０２ 筐体部
４０４ 撮像部
４０６、４０８ 支持部

Claims (8)

  1. 画像情報を用いる認証装置であって、
    入力指紋画像情報を読み込む画像情報読込部と、
    前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力指紋画像情報から入力特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
    前記特徴情報抽出部で抽出された入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定する照合部と、
    前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して一様に縮小している場合には前記入力指紋画像情報が偽造指によるものであると判別する偽造判別部と、
    を備えることを特徴とする認証装置。
  2. 請求項１に記載の認証装置において、
    前記偽造判別部は、前記照合部が本人であると判別した際に、前記入力指紋画像から抽出された入力特徴情報が一様に縮小している場合には偽造指であると判別することを特徴とする認証装置。
  3. 画像情報を用いる認証装置であって、
    入力画像情報を読み込む画像情報読込部と、
    前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力画像情報から指紋特徴点情報を抽出する特徴情報抽出部と、
    前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報と予め登録されている登録画像情報の指紋特徴点情報とを照合し、前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報が前記登録画像情報の前記指紋特徴点情報に一致するか否かを判定する照合部と、
    複数の一致特徴点に対して、入力特徴点と指紋中心の距離が、それに対応する登録特徴点と指紋中心の距離よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別する偽造判別部と、
    を備えることを特徴とする認証装置。
  4. 画像情報を用いる認証装置であって、
    入力画像情報を読み込む画像情報読込部と、
    前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力画像情報から指紋特徴点情報を抽出する特徴情報抽出部と、
    前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報と予め登録されている登録画像情報の指紋特徴点情報とを照合し、前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報が前記登録画像情報の前記指紋特徴点情報に一致するか否かを判定する照合部と、
    複数の一致特徴点に対して、入力特徴点と指紋中心の距離が、それに対応する登録特徴点と指紋中心の距離に対して予め定められた比率よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に偽造指であると判別する偽造判別部と、
    を備えることを特徴とする認証装置。
  5. 画像情報を用いる認証装置であって、
    入力画像情報を読み込む画像情報読込部と、
    前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力画像情報から指紋特徴点情報を抽出する特徴情報抽出部と、
    前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力画像情報の指紋特徴点情報と予め登録されている登録画像情報の前記指紋特徴点情報とを照合し、前記入力画像情報の前記指紋特徴点情報が前記登録画像情報の前記指紋特徴点情報に一致するか否かを判定する照合部と、
    入力一致特徴点間の距離が、それに対応する登録一致特徴点間の距離よりも短い割合を算出し、その割合が予め定められた閾値よりも大きい場合に前記入力画像情報が偽造指によるものであると判別する偽造判別部と、
    を備えることを特徴とする認証装置。
  6. 画像情報を用いる認証装置であって、
    入力画像情報を読み込む画像情報読込部と、
    前記画像情報読込部で読み込んだ前記入力画像情報から入力特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
    前記特徴情報抽出部で抽出された入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定する照合部と、
    前記特徴情報抽出部で抽出された前記入力特徴情報に対して、登録画像を複数の倍率に縮小した後に特徴情報を抽出して得られる縮小登録特徴情報と照合し、その結果得られた類似度が、前記照合部で得られた類似度より予め定められた比率よりも高い場合に偽造指であると判別する偽造判別部と、
    を備えることを特徴とする認証装置。
  7. 画像情報を用いる認証方法であって、
    入力指紋画像情報を読み込むステップと、
    読み込んだ前記入力指紋画像情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
    前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
    前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して一様に縮小している場合には前記入力指紋画像情報が偽造指によるものであると判別するステップと、
    を含むことを特徴とする認証方法。
  8. 画像情報を用いてコンピュータに実行させる認証プログラムであって、
    入力指紋画像情報を読み込むステップと、
    読み込んだ前記入力指紋画像情報から入力特徴情報を抽出するステップと、
    前記入力特徴情報と予め登録されている登録特徴情報とを照合し、前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に一致するか否かを判定するステップと、
    前記入力特徴情報が前記登録特徴情報に対して一様に縮小している場合には前記入力指紋画像情報が偽造指によるものであると判別するステップと、
    を含むことを特徴とする認証プログラム。
JP2008084647A 2008-03-27 2008-03-27 認証装置、認証方法及び認証プログラム Active JP5120013B2 (ja)

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