JP5505323B2 - 生体認証装置、生体認証装置を制御する制御プログラム、生体認証装置を制御する制御方法及び生体認証システムの制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体認証装置、生体認証装置を制御する制御プログラム、生体認証装置を制御する制御方法及び生体認証システムの制御方法に関する。

生体認証の方式の１つとして、１対Ｎ認証方式がある。１対Ｎ認証方式とは、認証者であるユーザのＩＤ等、ユーザを特定する情報がなくとも、ユーザの生体データと、予め保存されている複数のユーザの参照生体データとの比較を行うことにより本人認証を行う方式である。

１対Ｎ認証方式では、データベースに保存されるユーザの参照生体データの数が増えると、入力された生体データが他のユーザの参照生体データと類似してしまう可能性が高くなる。ゆえに、認証時の他人受入率が高くなり、本人を他のユーザとして誤認証してしまうリスクが高まってしまう。

例えば、予め高い類似度を持つ生体情報登録データのリストを作成し、認証実行時にリストアップした登録データと類似した場合のみ、本人判定閾値を厳しく変更して認証を行う技術がある（特許文献１）。

また、例えば、登録データ単位で本人判定閾値を設け、利用者から入力された生体情報との類似度が閾値を上回る登録データが複数あった場合に、それらの登録データに対応する本人判定閾値を厳しく設定し直す技術がある（特許文献２）。

しかしながら、上述した技術では、本人判定閾値を厳しく設定し直すことを行っており、他人受入率を低くすることはできるものの、本人拒否率が高くなり、認証成功率は低くなってしまう。

特開２００５−１８２１８４号公報 特開２００８−２４３０５４号公報

本技術の開示での課題は、本人認証を効率的に行うことができる生体認証装置を提供することである。

上記課題を解決するために、生体認証装置は、複数の参照生体データを記憶する記憶部と、取得した生体データとの類似判断の係数が、第一の閾値以上である参照生体データを抽出する識別制御部と、前記識別制御部により抽出された参照生体データが複数であった場合、抽出された前記複数の参照生体データ間で所定領域単位の類似判断の係数を求め、前記類似判断の係数が第二の閾値以上の類似領域を抽出する類似領域抽出部と、前記抽出された類似領域との類似判断の係数よりも非類似領域との類似判断の係数に重みを付けて、前記生体データと、抽出された前記複数の参照生体データとの類似度の判定を行う判定部とを有する。

本開示の技術の一側面によれば、本人認証を効率的に行うことができる。

生体認証装置のハードウェア構成の一実施例を簡略的に示すブロック図である。 認証処理の一実施例を簡略的に示す機能ブロック図である。 参照生体データの一実施例を示す図（その１）である。 参照生体データの一実施例を示す図（その２）である。 参照生体データの一実施例を示す図（その３）である。 類似情報データの一実施例を示す図（その１）である。 類似情報データの一実施例を示す図（その２）である。 生体認証装置の処理の一実施例を示すフローチャートである。 類似領域の抽出処理の一実施例を示すフローチャートである。 生体データと参照生体データとの特徴点の一致数を示す図（その１）である。 生体データと参照生体データとの特徴点の一致数を示す図（その２）である。 生体認証システムの一実施例を示す図である。 サーバ認証装置のハードウェア構成の一実施例を簡略的に示すブロック図である。 サーバ認証装置の処理の一実施例を示すフローチャートである。

以下、本実施形態における生体認証装置及び生体認証システムについて説明する。

＜実施の形態１＞
図１は、本実施形態における生体認証装置１００のハードウェア構成の一例を簡略的に示すブロック図である。生体認証装置１００は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ、中央処理装置）１０２、操作部１０４、表示部１０６、ＲＯＭ１０８、ＲＡＭ１１０、入力装置１１２、外部記憶装置１１４及びネットワークインタフェース装置１１８を有する。バス１１６は、ＣＰＵ１０２、操作部１０４、表示部１０６、ＲＯＭ１０８、ＲＡＭ１１０、入力装置１１２、外部記憶装置１１４及びネットワークインタフェース装置１１８を相互に接続する。

ＣＰＵ１０２は、各種演算処理を実行する。操作部１０４は、認証者であるユーザからのデータの入力を受け付ける。表示部１０６は、各種情報を表示する。ＲＯＭ１０８は、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｔｅｍ（ＯＳ、オペレーティングシステム）等の各種プログラムを格納する。ＲＡＭ１１０は、プログラムの実行やデータの記憶を行う。入力装置１１２は、ユーザの生体情報を画像として読み取る。外部記憶装置１１４は、生体認証プログラムや複数の登録者の参照生体データ等を格納する。ネットワークインタフェース装置１１８は、ネットワークを介して他装置との間でデータの送受信を行う。なお、生体認証プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリなどのコンピュータ読取可能な記録媒体に格納されても良い。

ユーザが操作部１０４を利用して生体認証を行いたい旨の命令を行うと、ＣＰＵ１０２は、ユーザに入力装置１１２を用いて生体情報の入力を促すメッセージを表示部１０６に表示する。入力装置１１２はユーザの生体情報を画像として取得する。そして、ＣＰＵ１０２は生体認証プログラムを外部記憶装置１１４から読み出してＲＡＭ１１０に展開することにより、生体認証プログラムを実行する。生体認証プログラムが実行されることにより、ＣＰＵ１０２は、入力装置１１２が読み込んだ生体情報の画像から生体データを生成し、当該生体データと外部記憶装置１１４に格納された複数のユーザの参照生体データとを比較して生体認証を行う。なお、本実施形態においては、生体情報として指紋を用いており、ユーザは入力装置１１２である指紋センサに対して指をスイープさせることにより、生体情報の入力を行う。また、例えば、生体情報として手のひら静脈を用いて場合は、入力装置１１２として手のひら静脈センサを用い、ユーザは手のひら静脈センサに手のひらをかざせば良い。

図２は、ＲＡＭ１１０に展開された生体認証プログラムと、入力装置１１２、外部記憶装置１１４及び表示部１０６との関係の一例を簡略的に示す機能ブロック図である。ＣＰＵ１０２が生体認証プログラムを実行することにより、特徴抽出部１２２、識別制御部１２４、本人判定部１２６、類似領域抽出部１２８、更新実施判定部１３０及びデータ更新部１３２として機能するようになる。

特徴抽出部１２２は、入力装置１１２が取得したユーザの生体情報の画像から特徴情報を抽出し、ユーザの生体データを生成する。本実施形態において、生体情報として指紋を用いる場合には、隆線が途切れる点である端点、隆線が２本に分岐する分岐点、指紋紋様の中心である中心点、隆線の三方向からの集まりである三角州などの特徴点を特徴情報としている。また、端点、分岐点、中心点及び三角州等の位置情報を特徴情報としても良い。

外部記憶装置１１４は、参照生体データ、類似領域データ等を記憶する。なお、類似領域データについては後述する。

識別制御部１２４は、特徴抽出部１２２が生成した生体データの特徴情報と、外部記憶装置１１４に記憶されている参照生体データの特徴情報との一致数を第一の閾値を用いて比較する。ここで、一致数とは、特徴抽出部１２２が生成した生体データの特徴情報と、外部記憶装置１１４に記憶されている参照生体データの特徴情報との一致した数である。具体的には、識別制御部１２４は、生体データの特徴情報と各ユーザの参照生体データの特徴情報との位置座標等を比較し、特徴情報の位置座標の一致数が第一の閾値以上か否かを判定する。第一の閾値は、ユーザが一意に決まるような値が望ましい。本実施形態では、一致数を類似判断の係数として用いる。

また、識別制御部１２４は、比較の際に参照生体データに対応する類似領域データを参照して、参照生体データにおいて類似領域であると判定された領域に重みをつけて一致数を算出する。例えば、指紋の特徴点を特徴情報として用いる場合、識別制御部１２４は、類似領域データにより類似領域と判定されている参照生体データの領域に存在する特徴点に対し、負の重み付けを与える。識別制御部１２４は、参照生体データにおいて類似領域と判定されている領域に存在する特徴点に対し、負の重み付けを与えることで、他ユーザとの識別性が高い特徴情報を重視して、一致数の比較を行うことができる。なお、識別制御部１２４の重み付け処理については後述する。

類似領域抽出部１２８は、識別制御部１２４が抽出した複数の本人候補の参照生体データ間で類似する領域を第二の閾値に基づき決定する。具体的には、まず、類似領域抽出部１２８は、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データを取得する。次に、類似領域抽出部１２８は、取得した各参照生体データを所定数の領域にブロックとして分割する。そして、類似領域抽出部１２８は、各参照生体データ間で特徴情報を比較し、一致点の個数が第二の閾値以上の領域を類似領域と判定する。そして、類似領域抽出部１２８は、識別制御部１２４が抽出した複数の本人候補の参照生体データ間で類似する領域に関する情報を参照生体データ毎に類似領域データとして作成し、外部記憶装置１１４に保存する。

続いて、類似領域抽出部１２８の詳細な処理について図３、図４及び図５を用いて説明する。本実施形態では、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが、図３に示した参照生体データ５１０、図４に示した参照生体データ５２０及び図５に示した参照生体データ５３０の３つ存在する場合について説明する。本実施形態では、各参照生体データを縦５×横４の２０ブロックに分割する例について説明するが、分割するブロック数はこの例に限られない。

まず、類似領域抽出部１２８が参照生体データ５１０において類似領域を決定する処理について説明する。類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５１０と参照生体データ５２０とを比較した結果、参照生体データ５１０のブロック１１、１２、１４及び１５と、参照生体データ５２０のブロック２１、２２、２４及び２５とがそれぞれ類似領域であると判定したとする。次に、類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５１０と参照生体データ５３０とを比較した結果、参照生体データ５１０のブロック１１、１２、１３及び１４と、参照生体データ５３０のブロック３１、３２、３３及び３４とがそれぞれ類似領域であると判定したとする。この場合、類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５２０及び参照生体データ５３０との類似領域の論理和をとったブロック１１、１２、１３、１４及び１５を負の重み付けを行う領域と決定する。

次に、類似領域抽出部１２８が参照生体データ５２０において類似領域を決定する処理について説明する。類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５２０と参照生体データ５１０とを比較した結果、参照生体データ５２０のブロック２１、２２、２４及び２５と、参照生体データ５１０のブロック１１、１２、１４及び１５とがそれぞれ類似領域であると判定したとする。また、類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５２０と参照生体データ５３０とを比較した結果、参照生体データ５２０のブロック２１、２２及び２４と、参照生体データ５３０のブロック３１、３２及び３４とがそれぞれ類似領域であると判定したとする。この場合、類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５１０及び参照生体データ５３０との類似領域の論理和をとったブロック２１、２２、２４及び２５を負の重み付けを行う領域と決定する。

最後に、類似領域抽出部１２８が参照生体データ５３０において類似領域を決定する処理について説明する。類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５３０と参照生体データ５１０とを比較した結果、参照生体データ５３０のブロック３１、３２、３３及び３４と、参照生体データ５１０のブロック１１、１２、１３及び１４とがそれぞれ類似領域であると判定したとする。また、類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５３０と参照生体データ５２０とを比較した結果、参照生体データ５３０のブロック３１、３２及び３４と、参照生体データ５２０のブロック２１、２２及び２４とがそれぞれ類似領域であると判定したとする。この場合、類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５１０及び参照生体データ５２０との類似領域の論理和をとったブロック３１、３２、３３及び３４を負の重み付けを行う領域と決定する。

類似領域抽出部１２８は、参照生体データ５１０、参照生体データ５２０及び参照生体データ５３０の類似領域に関する類似領域データを生成し、外部記憶装置１１４に保存する。なお、第二の閾値は、第一の閾値を分割するブロック数で割った数である。

図６に、参照生体データ５１０に対応する類似領域データ６１０を示す。図３に示した参照生体データ５１０において、類似領域抽出部１２８によって類似領域と決定された領域に対応するブロック６１、６２、６３、６４及び６５に「−１」が対応付けられている。その他のブロックには「０」が対応付けられている。「−１」が対応付けられているブロックに対応する参照生体データの領域に対して、識別制御部１２４は負の重み付けを与える。同様に、参照生体データ５２０及び参照生体データ５３０に関する類似領域データも類似領域抽出部１２８によって生成される。

本人判定部１２６は、識別制御部１２４における一致数の比較結果に基づき、本人判定を行う。具体的には、本人判定部１２６は、識別制御部１２４における一致数の比較結果に基づき、入力された生体データと一致する参照生体データが１つであれば、ユーザ本人であると判定する。一方、本人判定部１２６は、識別制御部１２４における一致数の比較結果に基づき、入力された生体データと一致する参照生体データが１つでなければ、ユーザ本人でないと判定する。

更新実施判定部１３０は、本人と判定された参照生体データに対応する類似領域データを参照して、当該参照生体データを更新するか否かの判定を行う。具体的には、更新実施判定部１３０は、本人と判定された参照生体データに対応する類似領域データの各領域に付けられた重みが「０」以上であるか否かを判定する。そして、更新実施判定部１３０は、当該類似領域データの各領域に付けられた重みが「０」以上である場合、当該参照生体データの更新は必要がないと判定する。類似領域データの各領域に付けられた重みが「０」以上であるということは、他の参照生体データと類似する領域がなく、他人との識別性が高い参照生体データであるからである。なお、更新実施判定部１３０は、特定された利用者の参照生体データの各領域の類似情報を合計した値が所定値以上である場合には、当該参照生体データを更新対象と判定しても良い。

データ更新部１３２は、本人と判定された参照生体データに対応する類似領域データを参照して、入力された生体データの情報を付加することにより、参照生体データの更新を行う。具体的には、データ更新部１３２は、当該類似領域データを参照して、参照生体データの非類似領域を更新対象領域として抽出する。データ更新部１３２は、入力された生体データから当該更新対象領域に対応する領域を用いて、更新対象の参照生体データを置き換えて更新する。そして、データ更新部１３２は、参照生体データの更新を行った領域に対して正の重み付けを行う。これによれば、ユーザの最新の生体データを用いて、参照生体データを更新することができ、ユーザの生体情報の経時変化に対応した参照生体データを生成することができる。

図７に、参照生体データ５１０に対応する類似領域データ７１０を示す。図３に示した参照生体データ５１０において、類似領域と決定された領域に対応するブロック７１、７２、７３、７４及び７５に「−１」が対応付けられている。また、図３に示した参照生体データ５１０において、データ更新部１３２が更新した領域に対応するブロックに「＋１」が対応付けられている。

以下に図８を用いて、本実施形態における生体認証装置１００の処理について説明する。

ステップＳ１０１において、ユーザは、入力装置１１２を用いて生体情報の入力を行う。入力装置１１２は、ユーザの生体情報を画像として取得する。処理はステップＳ１０２へ移行する。

ステップＳ１０２において、特徴抽出部１２２は、ユーザによって入力装置１１２から入力された生体情報の画像から特徴情報を抽出し、認証の際に使用するユーザの生体データを生成する。処理はステップＳ１０３へ移行する。

ステップＳ１０３において、識別制御部１２４は、特徴抽出部１２２が生成したユーザの生体データと、外部記憶装置１１４に予め記憶された複数のユーザの参照生体データとを比較し、一致数が第一の閾値以上か否かを判定する。処理はステップＳ１０４へ移行する。

ステップＳ１０４において、本人判定部１２６は、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが少なくとも１つ存在するか否かを判定する。ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが少なくとも１つ存在する場合、処理はステップＳ１０６へ移行する。一方、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが存在しない場合、処理はステップＳ１０５へ移行する。

ステップＳ１０５において、本人判定部１２６は、表示部１０６に認証失敗の旨を表示し、ユーザに認証失敗したことを通知する。処理は終了する。

続いて、ステップＳ１０４において、本人判定部１２６が、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが少なくとも１つ存在すると判定した場合について説明する。

ステップＳ１０６において、本人判定部１２６は、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが１つ存在するか否かを判定する。ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが１つ存在する場合、処理はステップＳ１１２へ移行する。一方、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが２つ以上存在する場合、処理はステップＳ１０７へ移行する。

ステップＳ１０７において、類似領域抽出部１２８は、識別制御部１２４が検出した複数の本人候補の参照生体データ間で類似する領域を第二の閾値に基づき抽出する。

ここで、図９を用いてステップＳ１０７における処理を詳細に説明する。

ステップＳ１０７１において、類似領域抽出部１２８は、まず、比較を行う参照生体データを所定数の領域に分割する。処理はステップＳ１０７２へ移行する。

ステップＳ１０７２において、類似領域抽出部１２８は、ある領域での特徴点を比較する。なお、特徴点の比較を行う領域は、例えば、左上の領域から始めれば良い。処理はステップＳ１０７３へ移行する。

ステップＳ１０７３において、類似領域抽出部１２８は、ある領域での特徴点の一致数が第二の閾値以上であるか否かを判定する。ある領域での特徴点の一致数が第二の閾値以上である場合、処理はステップＳ１０７４へ移行する。一方、ある領域での特徴点の一致数が第二の閾値未満である場合、処理はステップＳ１０７５へ移行する。

ステップＳ１０７４において、類似領域抽出部１２８は、特徴点の一致数が第二の閾値以上である領域を類似領域と判定する。処理はステップＳ１０７５へ移行する。

ステップＳ１０７５において、類似領域抽出部１２８は、参照生体データの全ての領域において、比較が完了したか否かを判定する。参照生体データの全ての領域において、比較が完了した場合、処理はステップＳ１０７６へ移行する。一方、参照生体データの全ての領域において、比較が完了していない場合、処理はステップＳ１０７２に戻る。

ステップＳ１０７６において、類似領域抽出部１２８は、ステップＳ１０４において抽出された全ての参照生体データ間での特徴点の比較が完了したか否かを判定する。全ての参照生体データ間での特徴点の比較が完了した場合、処理はステップＳ１０７７へ移行する。一方、全ての参照生体データ間での特徴点の比較が完了していない場合、処理はステップＳ１０７１に戻る。

ステップＳ１０７６において、類似領域抽出部１２８は、ステップＳ１０７４において抽出された類似領域の論理和をとり局所的類似情報関連データを生成する。処理はステップＳ１０８へ移行する。

ステップＳ１０８において、類似領域抽出部１２８は、各参照生体データに対応付けて、類似領域データを生成し、外部記憶装置１１４に保存する。処理はステップＳ１０９へ移行する。

ステップＳ１０９において、識別制御部１２４は、ステップＳ１０４において判定されたユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の各参照生体データに対して、ステップＳ１０８において生成した類似領域データを参照して、重み付けを行う。

ここで、本実施形態における重み付け処理について説明する。図１０に示すように、生体データと参照生体データ５１０、参照生体データ５２０及び参照生体データ５３０との特徴点の一致数がそれぞれ「２０」、「１７」、「１２」であるとする。図３において、生体データと参照生体データ５１０との特徴点の一致数を黒丸で示している。同様に、図４において、生体データと参照生体データ５２０との特徴点の一致数を黒丸で、図５においても、生体データと参照生体データ５３０との特徴点の一致数を黒丸で示している。この場合、一致数の閾値を「１０」と設定すると、参照生体データ５１０、参照生体データ５２０及び参照生体データ５３０の３つが、閾値「１０」を超えるため、本人候補であると判定されてしまう。

次に、生体データと参照生体データ５１０、参照生体データ５２０及び参照生体データ５３０との特徴点の一致数の内訳について見る。参照生体データ５１０は、参照生体データ間における類似領域での特徴点の一致数が「１０」、参照生体データ間における非類似領域での特徴点の一致数が「１０」である。参照生体データ５２０は、参照生体データ間における類似領域での特徴点の一致数が「１５」、参照生体データ間における非類似領域での特徴点の一致数が「２」である。参照生体データ５３０は、参照生体データ間における類似領域での特徴点の一致数が「９」、参照生体データ間における非類似領域での特徴点の一致数が「３」である。

本実施形態においては、参照生体データ間における類似領域での特徴点の一致数に対して、例えば、「０．４」をかけることで、重み付けを行う。これによれば、本人判定部１２６は、他の参照生体データと類似する類似領域を軽視し、非類似領域を重視した認証を行うことができ、本人を認証できる確率を高めることができる。なお、重み付けに用いる係数は任意の値で良く、例えば、「０」であっても良い。処理はステップＳ１１０へ移行する。

ステップＳ１１０において、識別制御部１２４は、特徴抽出部１２２が生成したユーザの生体データと、ステップＳ１１０において重み付けを行った登録データとを比較し、一致数が第一の閾値以上か否かを判定する。

ここで、本実施形態における重み付け処理を行った後の認証処理について説明する。図１１に、ステップＳ１０９において説明した重みづけ処理を行った後の生体データと参照生体データ５１０、参照生体データ５２０及び参照生体データ５３０との特徴点の一致数の内訳について示す。参照生体データ５１０は、参照生体データ間における類似領域での特徴点の一致数が「１０」に「０．４」をかけた「４」となる。参照生体データ５２０は、参照生体データ間における類似領域での特徴点の一致数が「１５」に「０．４」をかけた「６」となる。参照生体データ５３０は、参照生体データ間における類似領域での特徴点の一致数が「９」に「０．４」をかけた「３．６」となる。

重み付け処理を行った後の生体データとの特徴点の一致数は、参照生体データ５１０が「１４」、参照生体データ５２０が「８」、そして参照生体データ５３０が「６．６」となる。重みづけ処理を行った後は、参照生体データＡのみが閾値「１０」を超えるため、本人を一意に特定することができる。処理はステップＳ１１１へ移行する。なお、本実施形態においては、本人の生体データは本人の参照生体データと全体的に類似しており、他人の参照生体データとは局所的に類似していることに着目して、本人を一意に特定している。

ステップＳ１１１において、本人判定部１２６は、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが１つ存在するか否かを判定する。ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが１つ存在する場合、処理はステップＳ１１２へ移行する。一方、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが存在しない場合、処理はステップＳ１０５へ移行する。ステップＳ１０５における処理は上述した処理と同様なので、その説明を省略する。なお、ステップＳ１１１において、第一の閾値を使用したが、第一の閾値と異なる値の第三の閾値を使用しても良い。

ステップＳ１１２において、本人判定部１２６は、表示部１０６に認証成功の旨を表示し、ユーザに認証成功したことを通知する。処理はステップＳ１１３へ移行する。

ステップＳ１１３において、更新実施判定部１３０は、本人と判定された参照生体データに対応する類似領域データに基づいて、参照生体データを更新するか否かの判定を行う。参照生体データを更新する場合、処理はステップＳ１１４へ移行する。一方、参照生体データを更新しない場合、処理は終了する。

ステップＳ１１４において、データ更新部１３２は、本人と判定された参照生体データに対応する類似領域データを参照して、参照生体データに対して入力された生体データの情報を付加して更新を行う。処理はステップＳ１１５へ移行する。

ステップＳ１１５において、データ更新部１３２は、ステップＳ１１４において更新した参照生体データを外部記憶装置１１４に保存する。処理は終了する。

以上、実施の形態１によれば、生体認証装置は、他の参照生体データと類似する領域に重み付けを行って認証を行う。そのため、ユーザの生体データが他のユーザの参照生体データと類似してしまっても、非類似領域を重視して生体認証を行うことができる。ゆえに、実施の形態１によれば、１：Ｎ認証方式において、認証成功率を高く維持することができる生体認証装置を提供することができる。

なお、ステップＳ１０８において説明した処理は、例えば、ユーザが参照生体データを生体認証装置１００に登録する際に行っても良い。

＜実施の形態２＞
図１２に本実施形態における生体認証システム３００を示す。生体認証システム３００に関する実施形態では、生体認証装置１００が生成したユーザの生体データを用いて、サーバ認証装置２００において生体認証を行うことについて説明する。生体認証システム３００は、クライアントである複数の生体認証装置１００、サーバ認証装置２００及びネットワーク１２０を有する。

図１３に本実施形態におけるサーバ認証装置２００を示す。サーバ認証装置２００は、ＣＰＵ２０２、ＲＯＭ２０８、ＲＡＭ２１０、外部記憶装置２１４及びネットワークインタフェース装置２１８を有する。バス２１６は、ＣＰＵ２０２、ＲＯＭ２０８、ＲＡＭ２１０、外部記憶装置２１４及びネットワークインタフェース装置２１８を相互に接続する。

ＣＰＵ２０２は、各種演算処理を実行する。ＲＯＭ２０８は、ＯＳ等の各種プログラムを格納する。ＲＡＭ２１０は、プログラムの実行やデータの記憶を行う。外部記憶装置２１４は、生体認証プログラムやユーザの基準となる参照生体データ等を格納する。ネットワークインタフェース装置２１８は、ネットワーク１２０を介して複数の生体認証装置１００との間でデータの送受信を行う。

以下に図１４を用いて、本実施形態におけるサーバ認証装置２００の処理について説明する。

ステップＳ２０１において、ＣＰＵ２０２は、ネットワークインタフェース装置２１８を介して、生体認証装置１００において生成されたユーザの生体データを受信する。処理はステップＳ２０２へ移行する。

ステップＳ２０２において、ＣＰＵ２０２は、受信したユーザの生体データと、外部記憶装置２１４に予め記憶された複数のユーザの参照生体データとを比較し、一致数が第一の閾値以上か否かを判定する。処理はステップＳ２０３へ移行する。

ステップＳ２０３において、ＣＰＵ２０２は、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが少なくとも１つあるか否かを判定する。ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが少なくとも１つ存在する場合、処理はステップＳ２０５へ移行する。一方、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが存在しない場合、処理はステップＳ２０４へ移行する。

ステップＳ２０４において、ＣＰＵ２０２は、認証失敗の旨をネットワークインタフェース装置２１８を介して、生体認証装置１００に送信し、ユーザに認証失敗したことを通知する。処理は終了する。

続いて、ステップＳ２０５において、ＣＰＵ２０２が、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが少なくとも１つ存在すると判定した場合について説明する。

ステップＳ２０５において、ＣＰＵ２０２は、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが１つ存在するか否かを判定する。ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが１つ存在する場合、処理はステップＳ２１１へ移行する。一方、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが２つ以上存在する場合、処理はステップＳ２０６へ移行する。

ステップＳ２０６において、ＣＰＵ２０２は、複数の本人候補の参照生体データ間で類似する領域を第二の閾値に基づき抽出する。処理はステップＳ２０７へ移行する。

ステップＳ２０７において、ＣＰＵ２０２は、各参照生体データに対応付けて、他の参照生体データと類似する領域を示す類似領域データを生成し、外部記憶装置２１４に保存する。処理はステップＳ２０８へ移行する。

ステップＳ２０８において、識別制御部１２４は、ステップＳ２０３において判定されたユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の各参照生体データに対して、ステップＳ２０７において生成した類似領域データを参照して、重み付けを行う。

ステップＳ２０９において、識別制御部１２４は、特徴抽出部１２２が生成したユーザの生体データと、ステップＳ２０８において重み付けを行った登録データとを比較し、一致数が第一の閾値以上か否かを判定する。

ステップＳ２１０において、本人判定部１２６は、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが１つ存在するか否かを判定する。ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが１つ存在する場合、処理はステップＳ２１１へ移行する。一方、ユーザの生体データとの一致数が第一の閾値以上の参照生体データが存在しない場合、処理はステップＳ２０４へ移行する。ステップＳ２０４における処理は上述した処理と同様なので、その説明を省略する。

ステップＳ２１１において、ＣＰＵ２０２は、ネットワークインタフェース装置２１４を介して、生体認証装置１００に認証成功の旨を送信し、ユーザに認証成功したことを通知する。処理はステップＳ２１２へ移行する。

ステップＳ２１２において、ＣＰＵ２０２は、本人と判定された参照生体データに対応する類似領域データを参照して、参照生体データを更新するか否かの判定を行う。参照生体データを更新する場合、処理はステップＳ２１３へ移行する。一方、参照生体データを更新しない場合、処理は終了する。

ステップＳ２１３において、ＣＰＵ２０２は、本人と判定された参照生体データに対応する類似領域データに基づいて、参照生体データに対して入力された生体データの情報を付加して更新を行う。処理はステップＳ２１４へ移行する。

ステップＳ２１４において、ＣＰＵ２０２は、ステップＳ２１３において更新した参照生体データを外部記憶装置２１４に保存する。処理は終了する。

以上、実施の形態２によれば、生体認証システムのサーバ認証装置は、他の参照生体データと類似する領域に重み付けを行って認証を行う。そのため、ユーザの生体データが他のユーザの参照生体データと類似してしまっても、非類似領域を重視して生体認証を行うことができる。ゆえに、実施の形態２によれば、１：Ｎ認証方式において、認証成功率を高く維持することができる生体認証システムを提供することができる。

以上、本発明の例示的な実施の形態の生体認証装置及び生体認証システムについて説明したが、本発明は、具体的に開示された実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１１、１２、１３、１４、１５、２１、２２、２４、２５、３１、３２、３３、３４、６１、６２、６３、６４、６５、７１、７２、７３、７４、７５ ブロック
１００ 生体認証装置
１０２、２０２ ＣＰＵ
１０４ 操作部
１０６ 表示部
１０８、２０８ ＲＯＭ
１１０、２１０ ＲＡＭ
１１２ 入力装置
１１４、２１４ 外部記憶装置
１１６、２１６ バス
１１８、２１８ ネットワークインタフェース装置
１２０ ネットワーク
１２２ 特徴抽出部
１２４ 識別制御部
１２６ 本人判定部
１２８ 類似領域抽出部
１３０ 更新実施判定部
１３２ データ更新部
２００ サーバ認証装置
３００ 生体認証システム
５１０、５２０、５３０ 参照生体データ
６１０、７１０ 類似領域データ

Claims (7)

1. 複数の参照生体データを記憶する記憶部と、
   取得した生体データとの類似判断の係数が、第一の閾値以上である参照生体データを抽出する識別制御部と、
   前記識別制御部により抽出された参照生体データが複数であった場合、抽出された前記複数の参照生体データ間で所定領域単位の類似判断の係数を求め、前記類似判断の係数が第二の閾値以上の類似領域を抽出する類似領域抽出部と、
   前記抽出された類似領域との類似判断の係数よりも非類似領域との類似判断の係数に重みを付けて、前記生体データと、抽出された前記複数の参照生体データとの類似度の判定を行う判定部と、
   を有することを特徴とする生体認証装置。
2. 前記判定部は、抽出された前記複数の参照生体データに対し、前記非類似領域における前記生体データの特徴点と、前記抽出された類似領域における前記生体データの特徴点に、１未満の値をかけた値とを合計した値を算出し、該算出した値を元に、判定を行うことを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 前記参照生体データを更新するデータ更新部をさらに有し、前記データ更新部は、前記参照生体データに前記類似領域が存在する場合、前記参照生体データを更新することを特徴とする請求項２記載の生体認証装置。
4. 前記データ更新部は、前記算出した値が前記第一の閾値を超えた場合、前記第一の閾値を超えた参照生体データの前記非類似領域を、前記生体データの前記非類似領域に対応する領域で置き換えて更新することを特徴とする請求項３記載の生体認証装置。
5. 生体認証装置を制御する制御プログラムであって、
   前記生体認証装置に、
   取得した生体データとの類似判断の係数が、第一の閾値以上である参照生体データを抽出し、
   抽出された参照生体データが複数であった場合、抽出された前記複数の参照生体データ間で所定領域単位の類似判断の係数を求め、前記類似度が第二の閾値以上の類似領域を抽出し、
   前記抽出された類似領域との類似判断の係数よりも非類似領域との類似判断の係数に重みを付けて、前記生体データと、抽出された前記複数の参照生体データとの類似度の判定を行う、
   処理を実行させることを特徴とする生体認証装置を制御する制御プログラム。
6. 生体認証装置を制御する制御方法であって、
   前記生体認証装置が、
   取得した生体データとの類似判断の係数が、第一の閾値以上である参照生体データを抽出し、
   抽出された参照生体データが複数であった場合、抽出された前記複数の参照生体データ間で所定領域単位の類似判断の係数を求め、前記類似判断の係数が第二の閾値以上の類似領域を抽出し、
   前記抽出された類似領域との類似判断の係数よりも非類似領域との類似判断の係数に重みを付けて、前記生体データと、抽出された前記複数の参照生体データとの類似度の判定を行う、
   ことを特徴とする生体認証装置を制御する制御方法。
7. クライアント装置とサーバ認証装置とを有する生体認証システムの制御方法において、
   前記クライアント装置は、
   生体データを取得し、
   前記取得した生体データを前記サーバ認証装置に送信し、
   前記サーバ認証装置は、
   前記クライアント装置から送信された前記生体データを受信し、
   前記受信した生体データとの類似判断の係数が、第一の閾値以上である参照生体データを抽出し、
   前記識別制御部により抽出された参照生体データが複数であった場合、抽出された前記複数の参照生体データ間で所定領域単位の類似判断の係数を求め、前記類似判断の係数が第二の閾値以上の類似領域を抽出し、
   前記抽出された類似領域との類似判断の係数よりも非類似領域との類似判断の係数に重みを付けて、前記生体データと、抽出された前記複数の参照生体データとの類似度の判定を行う、
   ことを特徴とする生体認証システムの制御方法。