JP5754502B2 - 生体情報取得装置、生体情報照合装置、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体情報取得装置、生体情報照合装置、及びプログラムに関する。

従来から、施設への入退出等の際に人手を介さずに本人であることを確認する技術として、指紋、顔、静脈、虹彩等の個人の生体情報を用いる個人認証（バイオメトリクス認証）が利用されている。生体情報を用いる個人認証は、磁気カードや暗証番号（Personal Identification Number, ＰＩＮ）を用いる個人認証とは異なり、カードの紛失、暗証番号の忘却、あるいはカード及び暗証番号の盗用の心配がないという利点がある。

ここで、生体情報として静脈を用いる場合を例にして、個人認証技術に関して説明する。図１は、個人認証装置の構成例を示しており、図２は、図１の個人認証装置が行う認証処理の例を示すフローチャートである。図１の個人認証装置は、照射部１０１、撮影部１０２、抽出部１０３、格納部１０４、照合部１０５、及び判定部１０６を含む。

まず、照射部１０１は、手のひら１１１等の静脈を撮影しやすい人体の部位に近赤外光を照射し（ステップ２０１）、撮影部１０２は、反射又は透過した光の強度分布を撮影することで画像を取得する（ステップ２０２）。

次に、抽出部１０３は、特徴抽出処理を行って画像から静脈像を抽出する（ステップ２０３）。格納部１０４は、あらかじめ登録された各個人の静脈像を格納している。認証時に撮影して得られた静脈像等の特徴情報は照合データと呼ばれ、登録された静脈像等の特徴情報は、登録データ又は登録テンプレートと呼ばれる。

照合部１０５は、照合データと登録データを照合し（ステップ２０４）、判定部１０６は、両者が一致するか否かを判定して（ステップ２０５）、認証結果１１２を出力する（ステップ２０６）。照合データと登録データが一致すると判定されたときは、登録された本人であることを示す肯定的な認証結果が出力され、照合データと登録データが一致しないと判定されたときは、否定的な認証結果が出力される。

生体情報は同一人物であってもある程度は変動するので、静脈像の一致判定においてはある程度の変動を許容することが望ましい。例えば、照合データと登録データの類似性を照合距離という尺度で表現し、照合距離が与えられた閾値よりも小さい場合に両者が一致すると判定される。

登録データは、通常、利用者所有のIntegrated Circuit（ＩＣ）カードやサーバのデータベース等の記憶装置に保管され、照合処理は、利用者に近接したコンピュータや集中管理されたサーバで実行される。登録データの保管と照合処理をサーバ上で行うサーバ型認証では、計算機資源の集中による効率化や、登録データの管理が容易になり複数箇所で共通利用できるという利点がある。

一方、サーバ型認証の問題点としては、管理者等の悪意又は不注意により、生体情報（登録データ及び照合データ）が流出して悪用されるおそれが挙げられる。暗証番号とは異なり、各個人の生体情報そのものは変更することができないので、流出時の影響は大きい。

そこで、生体情報を保護するために、従来から暗号化技術が用いられている。生体情報に所定の変換処理を行ってから特徴情報を抽出し、その特徴情報と登録情報を照合する方法も知られている。このとき、認証精度の劣化を防止するために、変換処理を線対称変換と回転に限る方法や、照合処理を特殊なものに限定する方法も提案されている。

また、生体情報を保護するために、生体情報を離散的な値に量子化して誤り訂正符号技術を適用する方法も知られており、入力データを暗号化したまま任意の計算を行う秘密計算技術も知られている。

さらに、指紋情報から抽出された特徴点毎に独立な変換処理を施す方法や、登録用特徴量に対する認証用特徴量の位置補正量を検出して認証用特徴量を補正する方法も知られている。

特開２０００−１１１７６号公報 特開２００８−１２９７４３号公報 特開２００７−２９３８０７号公報 特開２００６−１５４０３３号公報 特開２００７−３２８５０２号公報 特開２０１０−１０８３６５号公報

A. Juels and M. Sudan, "A Fuzzy Vault Scheme", Proceedings of IEEE International Symposium on Information Theory, 2002, p.408.

上述した従来の個人認証技術には、以下のような問題がある。
暗号化技術によって生体情報を暗号化した場合、照合処理を行う前に生体情報を復号する必要があるため、復号された生体情報の流出のおそれが残る。また、生体情報に変換処理を行うと認証精度は一般には劣化する。認証精度の劣化を防止するために、変換処理を線対称変換と回転に限る方法では、変換の種類が限定されるため、変換前の生体情報が解読されるおそれがある。照合処理を特殊なものに限定する方法は、他の照合処理には適用することができない。

また、誤り訂正符号技術を適用する方法では、照合データと登録データが一致するか否かを誤り訂正可能な範囲で判定することになる。しかしながら、生体情報の変動を完全に訂正することは難しく、認証精度が劣化すると見込まれる。

秘密計算技術では、総和や最大値等の簡単な計算を除くと、計算量が膨大になるため、実用性に乏しい問題がある。個人認証の照合処理は複雑な計算を伴うため、秘密計算技術の適用は困難である。

特徴点毎に独立な変換処理を施す方法では、照合データと登録データの特徴点の対応付けが困難であり、認証精度が劣化すると見込まれる。位置補正量を検出して認証用特徴量を補正する方法では、検出された位置補正量を基に生体情報を解読されるおそれがある。

本発明の課題は、生体情報を用いる個人認証において、認証精度を劣化させずに生体情報を保護することである。

生体情報取得装置は、取得部、抽出部、補正部、変換部、及び受信部を含む。取得部は、認証用生体情報を取得し、抽出部は、認証用生体情報から第１の特徴情報を抽出する。
補正部は、暗号化された位置補正情報を復号して位置補正情報を取得し、取得した位置補正情報に基づいて第１の特徴情報を補正することで、第１の特徴情報と登録用生体情報から抽出された第２の特徴情報の間の位置合わせを行う。

変換部は、補正された第１の特徴情報を変換し、変換された第１の特徴情報を、変換された第２の特徴情報を格納している生体情報照合装置に送信する。受信部は、変換された第１の特徴情報と変換された第２の特徴情報を照合した結果を生体情報照合装置から受信する。

生体情報照合装置は、生成部、送信部、受信部、照合部、及び格納部を含む。生成部は、暗号化された位置補正情報を生成し、送信部は、暗号化された位置補正情報を生体情報取得装置に送信する。

受信部は、認証用生体情報から抽出された第１の特徴情報と、登録用生体情報から抽出された第２の特徴情報の間の位置合わせを行うために、位置補正情報に基づいて補正された後、さらに変換された第１の特徴情報を、生体情報取得装置から受信する。位置補正情報は、生体情報取得装置において、暗号化された位置補正情報を復号することで取得される。

格納部は、変換された第２の特徴情報を格納する。照合部は、変換された第１の特徴情報と変換された第２の特徴情報を照合し、照合結果を生体情報取得装置に送信する。

開示の生体情報取得装置又は生体情報照合装置によれば、認証精度を劣化させずに生体情報を保護することができる。

従来の個人認証装置の構成図である。 従来の認証処理のフローチャートである。 第１の個人認証システムの構成図である。 クライアントの構成図である。 第１のサーバの構成図である。 登録処理のフローチャートである。 認証処理のフローチャートである。 特徴抽出処理のフローチャートである。 撮影された画像を示すである。 第１の静脈像を示す図である。 第２のサーバの構成図である。 位置補正量算出処理を示す図である。 認証時にクライアントが行う位置補正量算出処理のフローチャートである。 認証時にサーバが行う位置補正量算出処理のフローチャートである。 前処理を示す図である。 認証時にクライアントが行う前処理のフローチャートである。 認証時にサーバが行う前処理のフローチャートである。 特徴点番号画像を示す図である。 ランダム置換を示す図である。 暗号化された特徴点番号画像を示す図である。 第１の特徴点座標を示す図である。 特徴点画素の対応関係を示す図である。 第２の静脈像を示す図である。 第２の特徴点座標を示す図である。 静脈像から生成された画像を示す図である。 変換された静脈像を示す図である。 変換された静脈像の格納形式を示す図である。 第２の個人認証システムの構成図（その１）である。 第２の個人認証システムの構成図（その２）である。 情報処理装置の構成図である。

以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
生体情報の保護を考慮しない個人認証においては、生体情報の位置合わせ処理と照合距離算出処理をまとめて照合処理として扱うことが多い。このうち、位置合わせ処理は、登録時の生体情報（登録用生体情報）と認証時の生体情報（認証用生体情報）の位置ずれを補正する処理であり、生体情報を用いる個人認証の精度を高めるために必要な処理である。この位置合わせ処理では、例えば、位置補正量のパラメータを含む座標変換を用いて、登録用生体情報と認証用生体情報ができるだけ一致するようなパラメータの値が求められる。座標変換としては、例えば、平行移動やアフィン変換が用いられる。

位置補正量又は照合距離単独では個人を特定できないため、各々を保護対象とする必要はないが、両者の組み合わせが知られると生体情報解読の手掛りとなるリスクがある。そこで、本実施形態では、位置合わせ処理と照合距離算出処理を分離し、生体情報を変換する前に位置合わせを行い、照合距離の算出を変換後に行う。この点で、生体情報の変換後に両者をまとめた照合処理を行う技術とは異なる。

さらに、位置合わせ処理と照合距離算出処理は別々の計算機環境（装置）で行うことが好ましい。これにより、生体情報が解読されるリスクを低減することができる。本実施形態では、位置合わせ処理を行う計算機環境をクライアントと称し、照合距離算出処理を行う計算機環境をサーバと称する場合がある。

図３は、実施形態の個人認証システムの構成例を示している。図３の個人認証システムは、生体情報取得装置３０１及び生体情報照合装置３０２を含む。生体情報取得装置３０１は、例えば、クライアントに対応し、生体情報照合装置３０２は、例えば、サーバに対応する。

生体情報取得装置３０１は、取得部３１１、抽出部３１２、補正部３１３、変換部３１４、及び受信部３１５を含む。生体情報照合装置３０２は、生成部３２１、送信部３２２、受信部３２３、照合部３２４、及び格納部３２５を含む。

生体情報取得装置３０１の取得部３１１は、認証用生体情報を取得し、抽出部３１２は、認証用生体情報から第１の特徴情報を抽出する。
生体情報照合装置３０２の格納部３２５は、変換された第２の特徴情報を格納する。第２の特徴情報は、登録用生体情報から抽出された特徴情報である。生成部３２１は、暗号化された位置補正情報を生成し、送信部３２２は、暗号化された位置補正情報を生体情報取得装置３０１に送信する。

生体情報取得装置３０１の補正部３１３は、暗号化された位置補正情報を復号して位置補正情報を取得し、取得した位置補正情報に基づいて第１の特徴情報を補正することで、第１の特徴情報と第２の特徴情報の間の位置合わせを行う。変換部３１４は、補正された第１の特徴情報を変換し、変換された第１の特徴情報を生体情報照合装置３０２に送信する。

生体情報照合装置３０２の受信部３２３は、変換された第１の特徴情報を生体情報取得装置３０１から受信する。照合部３２４は、変換された第１の特徴情報と変換された第２の特徴情報を照合し、照合結果を生体情報取得装置３０１に送信する。

生体情報取得装置３０１の受信部３１５は、照合結果を生体情報照合装置３０２から受信する。
このような個人認証システムによれば、位置合わせ処理を変換前に行うことで認証精度の劣化を防止することができ、位置合わせ処理と照合処理が別々の装置で行われるため、生体情報が解読されるリスクを低減することができる。

以下では、生体情報として静脈を用い、自動ドアと組み合わせて入室管理を行う個人認証システムの例について説明する。
図４は、自動ドアの開閉制御を行うクライアント４０１の構成例を示している。図４のクライアント４０１は、図３の生体情報取得装置３０１に対応し、照射部４１１、撮影部４１２、抽出部４１３、補正部４１４、変換部４１５、格納部４１６、入力部４１７、通信部４１８、出力部４１９、及び制御部４２０を含む。

照射部４１１及び撮影部４１２は、図３の取得部３１１に対応し、例えば、自動ドア付近に設置される。照射部４１１は、近赤外光を照射し、撮影部４１２は、利用者を撮影する。抽出部４１３は、画像から静脈像を抽出し、補正部４１４は、認証時の静脈像を補正して位置合わせを行い、変換部４１５は、静脈像を変換する。格納部４１６は、変換に用いられた変換パラメータを格納する。

入力部４１７は、利用者により入力された利用者識別情報（ＩＤ）を取得し、通信部４１８は、通信路４０２を介してサーバ５０１と通信する。出力部４１９は、認証結果を利用者に通知し、制御部４２０は、認証結果に基づいて自動ドアの開閉制御を行う。

図５は、照合データと登録データの照合処理を行うサーバ５０１の構成例を示している。図５のサーバ５０１は、図３の生体情報照合装置３０２に対応し、通信部５１１、登録部５１２、格納部５１３、照合距離算出部５１４、及び判定部５１５を含む。

通信部５１１は、通信路４０２を介してクライアント４０１と通信し、登録部５１２は、登録データを格納部５１３に登録する。照合距離算出部５１４及び判定部５１５は、図３の照合部３２４に対応する。照合距離算出部５１４は、照合データと登録データの照合距離を算出し、判定部５１５は、照合距離に基づいて照合データと登録データが一致するか否かを判定する。

図６は、クライアント４０１及びサーバ５０１が行う登録処理の例を示すフローチャートである。
静脈像の登録を希望する利用者は、クライアント４０１の照射部４１１及び撮影部４１２に手をかざす。照射部４１１は、手のひらに近赤外光を照射し（ステップ６０１）、撮影部４１２は、手のひらを撮影して画像を取得する（ステップ６０２）。このとき、入力部４１７は、利用者により入力された利用者ＩＤを通信部４１８に転送する。利用者ＩＤは、例えば、利用者のＩＣカードから読み取ることもでき、キーボード等の入力装置により入力することもできる。

次に、抽出部４１３は、特徴抽出処理を行って画像から静脈像を抽出する（ステップ６０３）。変換部４１５は、変換パラメータを用いて静脈像を変換し、その変換パラメータを格納部４１６に格納するとともに、変換された静脈像を通信部４１８に転送する（ステップ６０４）。通信部４１８は、利用者ＩＤと変換された静脈像を、通信路４０２を介してサーバ５０１に送信する。

サーバ５０１の通信部５１１は、利用者ＩＤと変換された静脈像を受信し、登録部５１２は、利用者ＩＤと変換された静脈像を登録データとして格納部５１３に格納する。
図７は、クライアント４０１及びサーバ５０１が行う認証処理の例を示すフローチャートである。

入室を希望する利用者は、クライアント４０１の照射部４１１及び撮影部４１２に手をかざす。照射部４１１は、手のひらに近赤外光を照射し（ステップ７０１）、撮影部４１２は、手のひらを撮影して画像を取得する（ステップ７０２）。このとき、利用者は、利用者ＩＤを入力部４１７に入力してもよい。入力部４１７は、入力された利用者ＩＤを通信部４１８に転送する。

次に、抽出部４１３は、特徴抽出処理を行って画像から静脈像を抽出し（ステップ７０３）、補正部４１４は、静脈像を補正して位置合わせを行う（ステップ７０４）。変換部４１５は、格納部４１６に格納されている変換パラメータを用いて静脈像を変換し、変換された静脈像を通信部４１８に転送する（ステップ７０５）。通信部４１８は、変換された静脈像を照合データとして、通信路４０２を介してサーバ５０１に送信する。利用者ＩＤが入力されている場合は、その利用者ＩＤも照合データとして送信される。

サーバ５０１の通信部５１１は、照合データを受信し、照合距離算出部５１４は、照合データと格納部５１３に格納されている登録データの照合距離を算出する（ステップ７０６）。照合距離が小さいほど、照合データと登録データの類似度が大きくなる。照合データに利用者ＩＤが含まれている場合は、その利用者ＩＤに対応する登録データが用いられ、利用者ＩＤが含まれていない場合は、すべての利用者ＩＤに対応する登録データが順番に用いられる。

判定部５１５は、照合データと登録データが一致するか否かを判定して（ステップ２０５）、認証結果を出力する（ステップ７０７）。算出された照合距離が与えられた閾値より小さければ、両者が一致すると判定され、照合距離が閾値以上であれば、両者が一致しないと判定される。照合データと登録データが一致すると判定されたときは、本人あるいは登録者の１人であることを示す肯定的な認証結果が出力され、照合データと登録データが一致しないと判定されたときは、否定的な認証結果が出力される。通信部５１１は、認証結果を通信路４０２を介してクライアント４０１に送信する。

クライアント４０１の制御部４２０は、肯定的な認証結果に応じて自動ドアを開く制御を行う（ステップ７０８）。否定的な認証結果の場合は、自動ドアは開かれない。このとき、出力部４１９は、ランプやブザー等を用いて認証結果を利用者に通知する。肯定的な認証結果の場合は、入室許可が利用者に通知され、否定的な認証結果の場合は、入室不許可が利用者に通知される。

次に、図４及び図５に示した個人認証システムの構成、登録処理、及び認証処理について、より具体的に説明する。以下の説明では、登録時に変換部４１５による変換が行われる前の静脈像を登録データと呼ぶことがあり、認証時に補正部４１４による補正又は変換部４１５による変換が行われる前の静脈像を照合データと呼ぶことがある。

図４の照射部４１１としては、例えば、近赤外光を発光するLight-Emitting Diode（ＬＥＤ）が用いられる。撮影部４１２としては、例えば、可視光線を遮断するフィルタ（可視カットフィルタ）を付けたComplementary Metal-Oxide Semiconductor（ＣＭＯＳ）カメラあるいはCharge-Coupled Device（ＣＣＤ）カメラが用いられる。

抽出部４１７は、撮影部４１２により撮影された画像の特徴情報を、静脈像として抽出する。特徴情報としては、例えば、画像に含まれる複数の特徴点画素の画素値及び位置が用いられる。撮影された画像上で、背景部分は明るいパターンとして、静脈は暗いパターンとして表される。そこで、例えば、輝度値のような画素値を用いて、画素値が閾値より大きい画素を背景画素とみなし、画素値が閾値以下の画素を特徴点画素とみなして、特徴点画素からなる静脈像を抽出することができる。

図８は、このような特徴抽出処理の例を示すフローチャートである。まず、抽出部４１７は、撮影された画像上の開始位置に注目画素を設定する（ステップ８０１）。開始位置としては、例えば、画像の左上の画素が用いられるが、これに限定されるものではない。

次に、注目画素の画素値を閾値と比較し（ステップ８０２）、画素値が閾値より大きければ（ステップ８０２，ＹＥＳ）、注目画素を背景画素とみなす（ステップ８０５）。画素値が閾値以下であれば（ステップ８０２，ＮＯ）、注目画素を特徴点画素とみなし、その座標値を静脈像として記録する（ステップ８０３）。

次に、未処理の画素が残っているか否かをチェックし（ステップ８０４）、未処理の画素が残っていれば（ステップ８０４，ＹＥＳ）、注目画素を次の画素に移動して（ステップ８０６）、ステップ８０２以降の処理を繰り返す。次の画素としては、例えば、注目画素の右隣の画素又は１段下のラインの左端の画素が用いられるが、これに限定されるものではない。そして、未処理の画素がなくなれば（ステップ８０４，ＮＯ）、処理を終了する。

ステップ８０２の閾値としては、平均的な背景の画素値よりも小さな値が用いられ、その値は照射部４１１の光の強さと撮影部４１２の感度に応じて決定される。例えば、画素値の範囲が０から２５５の場合、５０乃至２００のいずれかの値が閾値として用いられ、好ましくは１５０が閾値として用いられる。

図９は、撮影された画像の例を示している。この例では、簡単のため、横３個及び縦３個の９個の画素からなる画像を用いているが、実際にはより多くの画素からなる画像が用いられる。横軸をｘ軸とし、縦軸をｙ軸とすると、各画素の位置は座標値（ｘ，ｙ）で表すことができる。

ここで、（１，１）、（２，３）、及び（３，３）の位置に暗い画素が存在する場合、これらの３つの画素が特徴点画素とみなされ、図１０に示すような静脈像が抽出される。図１０の特徴点番号は、特徴点画素の識別情報であり、座標値は、特徴点画素の位置を表している。特徴点番号１、２、及び３の特徴点画素の座標値は、それぞれ（１，１）、（２，３）、及び（３，３）である。

静脈を用いる個人認証に限らず、生体情報を用いる個人認証においては、抽出された生体情報が整数の座標値を持つ複数の特徴点から構成されることが多い。したがって、図８の特徴抽出処理は、このような個人認証にそのまま適用することができる。また、図８の特徴抽出処理以外にも、様々な特徴抽出処理を用いることが可能である。

補正部４１４は、照合データの静脈像を補正する位置合わせ処理を行う。この位置合わせ処理としては、例えば、以下の２種類がある。
（１）様々な位置補正量に対して照合距離を算出する処理
この場合、１つの位置補正量で認証時の静脈像を補正した後に補正された静脈像を変換して照合距離を算出する処理を繰り返す構成となる。最終的な照合距離としては、例えば、算出された照合距離の最小値が用いられる。
補正部４１４は、様々な位置補正量を生成して、それぞれの位置補正量に対応する補正された静脈像を生成する。例えば、位置合わせ処理として１画素単位での平行移動が用いられる場合、各画素の平行移動量の組み合わせが位置補正量として用いられる。

（２）登録データと照合データから抽出した情報に基づいて位置補正量を算出する処理
この場合の処理は、抽出した情報により個人を特定できない場合と、抽出した情報により個人を特定可能な場合とに分類される。例えば、１つの特徴点の座標値や、全特徴点の重心の座標値のような情報では、個人を特定できないが、全特徴点の座標値の組み合わせのような情報を用いれば、個人を特定可能である。

個人を特定できない場合には、簡単な方法で位置補正量を算出することができる。例えば、登録時と認証時における特定の特徴点の座標値から両者の差分ベクトルを求め、それを平行移動量として用いる。あるいは、登録時と認証時における全特徴点の重心の座標値から両者の差分ベクトルを求め、それを平行移動量として用いることもできる。

以下では、個人を特定可能な情報に基づいて位置補正量を算出する場合に、その情報を保護しながら位置補正量を算出する方法を説明する。
この場合、図１１に示すように、図５のサーバ５０１に補正補助部１１０１が追加される。補正補助部１１０１は、図３の生成部３２１に対応する。クライアント４０１の補正部４１４は、補正補助部１１０１と情報を交換することで、位置補正量を算出する。この方法は、一見すると、チャレンジ・レスポンス型のパスワード認証と類似しているが、パスワード認証では文字列の厳密な一致を判定するのに対して、この方法では、位置補正量を算出するための特別な処理が行われる。

まず、登録データと照合データの間の特徴点画素の対応関係が分かっており、位置合わせ処理として、照合データの特徴点画素の位置を登録データの特徴点画素の位置に合わせるアフィン変換を用いる場合について説明する。アフィン変換のパラメータの決定には、最小２乗法が用いられる。

図１２は、このような位置補正量算出処理の例を示している。登録時に、補正部４１４は、静脈像の特徴点画素の位置を示す特徴ベクトルを暗号化し、通信部４１８は、暗号化された特徴ベクトル１２０１をサーバ５０１に送信する。そして、通信部５１１は、暗号化された特徴ベクトル１２０１を登録部５１２に転送し、登録部５１２は、暗号化された特徴ベクトル１２０１を格納部５１３に格納する。

図１３は、認証時に図４のクライアント４０１が行う処理のフローチャートであり、図１４は、認証時に図１１のサーバ５０１が行う処理のフローチャートである。
認証時に、クライアント４０１の補正部４１４は、静脈像の特徴点画素の位置を示す特徴ベクトルを暗号化し（ステップ１３０１）、通信部４１８は、暗号化された特徴ベクトル１２０２をサーバ５０１に送信する（ステップ１３０２）。

サーバ５０１の通信部５１１は、暗号化された特徴ベクトル１２０２を受信し、補正補助部１１０１に転送する（ステップ１４０１）。補正補助部１１０１は、暗号化された特徴ベクトル１２０１及び１２０２を用いて、暗号化された位置補正量１２０３を算出する（ステップ１４０２）。そして、通信部５１１は、暗号化された位置補正量１２０３をクライアント４０１に送信する（ステップ１４０３）。

クライアント４０１の通信部４１８は、暗号化された位置補正量１２０３を受信し（ステップ１３０３）、補正部４１４は、暗号化された位置補正量１２０３を復号して、位置補正量１２０４を取得する（ステップ１３０４）。

補正部４１４は、例えば、乱数を要素とするランダム行列を用いて特徴ベクトルを暗号化し、補正補助部１１０１は、暗号化された特徴ベクトル１２０１及び１２０２を用いた所定の演算により、暗号化された位置補正量１２０３を算出する。そして、補正部４１４は、補正補助部１１０１が行う所定の演算の特性を利用して、暗号化された位置補正量１２０３を復号する。

このような位置補正量算出処理によれば、補正補助部１１０１は、暗号化された特徴ベクトル１２０１及び１２０２を用いて演算を行うため、サーバ５０１から静脈像の特徴情報である特徴ベクトルの値が流出することはない。さらに、演算結果は暗号化された位置補正量１２０３であるため、サーバ５０１から位置補正量１２０４の値が流出することもない。したがって、利用者の生体情報を保護しながら、クライアント４０１において位置補正量１２０４を算出することができる。

以下では、図１２の位置補正量算出処理の具体例について説明する。登録データにおけるｉ番目の特徴点画素の座標値ｆ′_ｉと、照合データにおけるｉ番目の特徴点画素の座標値ｆ_ｉは、以下のように記述することができる。
ｆ′_ｉ＝（ｘ′_ｉ，ｙ′_ｉ）^Ｔ （ｉ＝１，．．．，ｎ） （１）
ｆ_ｉ＝（ｘ′_ｉ，ｙ′_ｉ）^Ｔ （ｉ＝１，．．．，ｎ） （２）

ここで、ｉは特徴点番号を表し、ｎは特徴点画素の数を表し、“Ｔ”は行列又はベクトルの転置を表す。登録データと照合データとで対応する特徴点画素同士は同じ番号に割り当てられる。ｆ_ｉを補正してｆ′_ｉに一致させるアフィン変換は、以下のように記述できる。
ｆ′_ｉ＝Ａｆ_ｉ＋ｂ （３）

Ａ及びｂは、それぞれアフィン変換の係数行列及び係数ベクトルを表し、図１２の位置補正量１２０４に対応する。Ａ及びｂの決定には最小２乗法が用いられ、以下の評価関数Ｊを最小にするＡ及びｂが求められる。

ここで、

は、ベクトルのノルムを表す。ｂは、ｆ′_１〜ｆ′_ｎの重心の座標値

と、ｆ_１〜ｆ_ｎの重心の座標値

を用いて、以下のように表される。

したがって、Ａのみを求めれば、式（５）によりｂを求めることができる。式（５）のｂを式（４）の右辺に代入すると、次式が得られる。

ここで、以下のように、ｆ′_ｉ及びｆ_ｉからそれぞれの重心の座標値を減算することで、ｆ′_ｉ及びｆ_ｉを再定義する。

これにより、式（６）は以下のように変更される。

そして、Ａは、以下のような線形方程式の解として求めることができる。
ＡＭ＝Ｂ （１０）

ここで、行列Ｍ及びＢは、ｘ′_１〜ｘ′_ｎ、ｙ′_１〜ｙ′_ｎ、ｘ_１〜ｘ_ｎ、及びｙ_１〜ｙ_ｎを用いて、以下のように記述される。

式（１１）のＭは、ｘ_１〜ｘ_ｎ及びｙ_１〜ｙ_ｎの積和を要素とするモーメント行列を表している。

生体情報を保護しない場合には、ｆ′_ｉ及びｆ_ｉを用いてＭ及びＢを直接計算し、Ｍの逆行列Ｍ^−１を用いて、次式によりＡを算出することができる。
Ａ＝ＢＭ^−１ （１３）

しかし、生体情報を保護しながら位置補正量を安全に算出するためには、この方法は好ましくない。そこで、以下のような方法を用いる。

まず、登録時に、補正部４１４は、特徴点画素の座標値をｘ座標とｙ座標に分け、ｎ個のｘ座標値からなる特徴ベクトル（ｘ′_１，．．．，ｘ′_ｎ）^Ｔと、ｎ個のｙ座標値からなる特徴ベクトル（ｙ′_１，．．．，ｙ′_ｎ）^Ｔを生成する。そして、ｎ次元のランダムな直交行列Ｒ_１を用いて、以下のような行列演算により、２つの特徴ベクトルを暗号化する。
ｕ＝Ｒ_１（ｘ′_１，．．．，ｘ′_ｎ）^Ｔ （１４）
ｖ＝Ｒ_１（ｙ′_１，．．．，ｙ′_ｎ）^Ｔ （１５）

ｕ及びｖは、図１２の暗号化された特徴ベクトル１２０１に対応し、クライアント４０１からサーバ５０１に送信されて、格納部５１３に格納される。Ｒ_１は、クライアント４０１の格納部４１６に格納される。ランダムな直交行列Ｒ_１は、例えば、以下の方法で生成することができる。
１．行列の全要素に乱数を設定する。
２．グラム・シュミットの正規直交化法により、行列を正規直交化する。これにより、列ベクトルの大きさが１で、かつ、どの２つの列ベクトルも直交するように行列が修正される。

認証時に、補正部４１４は、ｘ_１〜ｘ_ｎ及びｙ_１〜ｙ_ｎからＭを計算し、ランダムな２次元の正則行列Ｒ_２を用いて、以下のような行列演算によりＭを暗号化する。
Ｍ′＝Ｒ_２Ｍ （１６）

ランダムな正則行列Ｒ_２としては、例えば、ランダムな直交行列を用いることができる。また、補正部４１４は、特徴点画素の座標値をｘ座標とｙ座標に分け、ｎ個のｘ座標値からなる特徴ベクトル（ｘ_１，．．．，ｘ_ｎ）^Ｔと、ｎ個のｙ座標値からなる特徴ベクトル（ｙ_１，．．．，ｙ_ｎ）^Ｔを生成する。そして、Ｒ_１を用いて、以下のような行列演算により、２つの特徴ベクトルを暗号化する。
ｓ＝Ｒ_１（ｘ_１，．．．，ｘ_ｎ）^Ｔ （１７）
ｔ＝Ｒ_１（ｙ_１，．．．，ｙ_ｎ）^Ｔ （１８）

ｓ及びｔは、図１２の暗号化された特徴ベクトル１２０２に対応し、暗号化されたモーメント行列Ｍ′とともにクライアント４０１からサーバ５０１に送信される。

補正補助部１１０１は、格納部５１３に格納されているｕ及びｖと、受信したｓ及びｔを用いて、次式によりＢを計算する。

そして、得られたＢとＭ′を用いて、以下のような線形方程式を満たす行列Ａ′を求める。
Ａ′Ｍ′＝Ｂ （２０）

Ａ′は、図１２の暗号化された位置補正量１２０３に対応し、サーバ５０１からクライアント４０１に送信される。Ｒ_２の逆行列をＲ_２ ^−１とすると、式（１６）及び（２０）より、以下の関係が成り立つ。
Ａ′＝ＡＲ_２ ^−１ （２１）

そこで、補正部４１４は、次式によりＡを算出する。
Ａ＝Ａ′Ｒ_２ （２２）
Ａが求まれば、ｂは、式（５）により、個人を特定しない情報である重心の座標値に基づいて算出できる。

以上の具体例では、クライアント４０１が特徴ベクトル及び行列Ｍを暗号化するために、ランダム行列Ｒ_１及びＲ_２を用いているが、ランダム行列の代わりに、サーバ５０１に知られていない他の行列を用いてもよい。また、アフィン変換以外にも、物理的及び光学的に合理性のある他の変換を、位置合わせ処理に用いることができる。

次に、登録データと照合データの間の特徴点画素の対応関係が未知の場合の位置補正量算出処理について説明する。この場合、最も近い特徴点画素同士を対応付ける前処理を行った後に位置補正量を算出することができる。特徴点画素の対応関係が求まれば、図１３及び図１４に示した処理を適用して位置補正量を算出できるので、以下では主に前処理について説明する。

図１５は、このような前処理の例を示している。登録時に、補正部４１４は、静脈像に含まれる各画素に最も近い特徴点画素の特徴点番号を、その画素の画素値とする特徴点番号画像を生成し、特徴点番号画像を暗号化する。通信部４１８は、暗号化された特徴点番号画像１５０１をサーバ５０１に送信する。そして、通信部５１１は、暗号化された特徴点番号画像１５０１を登録部５１２に転送し、登録部５１２は、暗号化された特徴点番号画像１５０１を格納部５１３に格納する。

図１６は、認証時に図４のクライアント４０１が行う処理のフローチャートであり、図１７は、認証時に図１１のサーバ５０１が行う処理のフローチャートである。
認証時に、クライアント４０１の補正部４１４は、静脈像の各特徴点画素の座標値（特徴点座標）を暗号化し（ステップ１６０１）、通信部４１８は、暗号化された特徴点座標１５０２をサーバ５０１に送信する（ステップ１６０２）。

サーバ５０１の通信部５１１は、暗号化された特徴点座標１５０２を受信し、補正補助部１１０１に転送する（ステップ１７０１）。補正補助部１１０１は、暗号化された特徴点番号画像１５０１と暗号化された特徴点座標１５０２を用いて、登録データと照合データの間の特徴点画素の対応関係１５０３を求める（ステップ１７０２）。そして、通信部５１１は、特徴点画素の対応関係１５０３をクライアント４０１に送信する（ステップ１７０３）。

クライアント４０１の通信部４１８は、特徴点画素の対応関係１５０３を受信し（ステップ１６０３）、補正部４１４は、特徴点画素の対応関係１５０３に基づいて、照合データの各特徴点番号を登録データの各特徴点番号に対応付ける（ステップ１６０４）。

補正部４１４は、例えば、ランダム置換を用いて特徴点番号画像及び特徴点座標を暗号化する。ランダム置換は、例えば、画像の総画素数をｍとして、１からｍまでの範囲の乱数を順に生成して、その順序を記録することで生成することができる。ただし、重複する数値は除くものとする。

補正補助部１１０１は、例えば、暗号化された特徴点座標１５０２に含まれる各特徴点番号の座標値を、暗号化された特徴点番号画像１５０１を用いて特徴点番号に変換することで、特徴点画素の対応関係１５０３を求める。

このような前処理によれば、補正補助部１１０１は、暗号化された特徴点番号画像１５０１と暗号化された特徴点座標１５０２を用いて処理を行うため、サーバ５０１から各特徴点画素の座標値が流出することはない。したがって、利用者の生体情報を保護しながら、サーバ５０１において特徴点画素の対応関係１５０３を求めることができる。

以下では、図１５の前処理の具体例について説明する。登録時に、図９及び図１０に示したような静脈像が得られた場合、補正部４１４は、撮影された画像の各画素に最も近い特徴点画素の特徴点番号を求める。１つの画素に最も近い特徴点画素が複数存在する場合は、特徴点番号の昇順、乱数を用いて決めた順番等に従って、いずれか１つの特徴点画素が選択される。

図９の画像では、座標値（１，１）の画素に最も近い特徴点画素はその画素自身であるから、特徴点番号は“１”となる。座標値（２，２）の画素に最も近い特徴点画素は、座標値（２，３）の画素であるから、特徴点番号は“２”となる。座標値（３，１）の画素に最も近い特徴点画素は、座標値（１，１）の画素と座標値（３，３）の画素である。この場合、例えば、特徴点番号の昇順に従って座標値（１，１）の画素が選択され、特徴点番号は“１”となる。

このようにして、補正部４１４は、図１８に示すような特徴点番号画像を生成する。図１８の特徴点番号画像では、置換の説明を分かりやすくするため、各画素にＰ１等の名称が付加されている。

次に、補正部４１４は、図１９に示すようなランダム置換により、特徴点番号画像の各画素を並べ替える。図１９の置換は、上段に記載された各画素を下段に記載された各画素に置き換える操作を表す。

図１９の置換により、例えば、図１８の特徴点番号画像の画素Ｐ１は画素Ｐ９に置き換えられ、画素Ｐ２は画素Ｐ１に置き換えられる。こうして、図１８の特徴点番号画像は、図２０のような画像に変換される。図２０の画像は、図１５の暗号化された特徴点番号画像１５０１に対応し、クライアント４０１からサーバ５０１に送信される。

認証時に、図９及び図１０に示した静脈像と同一の静脈像が得られた場合、補正部４１４は、各特徴点画素の座標値を図１９の置換に従って変更し、図２１のような特徴点座標を生成する。

図１０の特徴点番号“１”の特徴点画素は画素Ｐ１に対応し、図１９の置換により、画素Ｐ１は画素Ｐ２の位置に移動するため、その座標値は（１，１）から（２，１）に変更される。同様にして、特徴点番号“２”の特徴点画素は画素Ｐ８に対応し、画素Ｐ８は画素Ｐ７の位置に移動するため、その座標値は（２，３）から（１，３）に変更される。特徴点番号“３”の特徴点画素は画素Ｐ９に対応し、画素Ｐ９は画素Ｐ１の位置に移動するため、その座標値は（３，３）から（１，１）に変更される。

こうして得られた図２１の特徴点座標は、図１５の暗号化された特徴点座標１５０２に対応し、クライアント４０１からサーバ５０１に送信される。
サーバ５０１の補正補助部１１０１は、図２０の特徴点番号画像において、図２１の各特徴点番号の座標値に対応する画素の画素値を求めることで、照合データの特徴点番号を登録データの特徴点番号に対応付ける。

図２０において、図２１の特徴点番号“１”の座標値（２，１）に対応する画素の画素値は“１”であるから、照合データの特徴点番号“１”は登録データの特徴点番号“１”に対応付けられる。同様にして、特徴点番号“２”の座標値（１，３）に対応する画素の画素値は“２”であるから、照合データの特徴点番号“２”は登録データの特徴点番号“２”に対応付けられる。特徴点番号“３”の座標値（１，１）に対応する画素の画素値は“３”であるから、照合データの特徴点番号“３”は登録データの特徴点番号“３”に対応付けられる。

こうして、図２２に示すような特徴点画素の対応関係が求められ、サーバ５０１からクライアント４０１に送信される。そして、補正部４１４は、受信した特徴点画素の対応関係に基づいて、照合データの各特徴点番号を登録データの各特徴点番号に対応付けた後、図１３に示した処理により位置補正量を算出する。

以上説明した具体例では、登録データと照合データの間で対応する特徴点画素の座標値が同一である。したがって、図２２の対応関係は、最良の対応付けを示していることが分かる。この場合、位置合わせ処理としては、特徴点画素の移動を行わない恒等変換が最適であり、式（１）〜（２２）の計算により、恒等変換の係数行列Ａを求めることができる。あるいは、登録データと照合データにおける重心の座標値の差分を示す差分ベクトルから平行移動量を算出しても、平行移動量が０の恒等変換が得られる。

認証時に、登録データとは異なる図２３のような静脈像が得られた場合は、特徴点番号“１”の特徴点画素は画素Ｐ４に対応し、図１９の置換により、画素Ｐ４は画素Ｐ８の位置に移動するため、その座標値は（１，２）から（２，３）に変更される。同様にして、特徴点番号“２”の特徴点画素は画素Ｐ５に対応し、画素Ｐ５は画素Ｐ３の位置に移動するため、その座標値は（２，２）から（３，１）に変更される。特徴点番号“３”の特徴点画素は画素Ｐ６に対応し、画素Ｐ６は画素Ｐ５の位置に移動するため、その座標値は（３，２）から（２，２）に変更される。こうして、図２４のような特徴点座標が生成される。

そして、図２０において、図２４の特徴点番号“１”の座標値（２，３）に対応する画素の画素値は“１”であるから、照合データの特徴点番号“１”は登録データの特徴点番号“１”に対応付けられる。同様にして、特徴点番号“２”の座標値（３，１）に対応する画素の画素値は“２”であるから、照合データの特徴点番号“２”は登録データの特徴点番号“２”に対応付けられる。特徴点番号“３”の座標値（２，２）に対応する画素の画素値は“３”であるから、照合データの特徴点番号“３”は登録データの特徴点番号“３”に対応付けられる。こうして、図２２と同一の特徴点画素の対応関係が得られる。

以上の具体例では、クライアント４０１が特徴点番号画像及び特徴点座標を暗号化するために、ランダム置換を用いているが、ランダム置換の代わりに、サーバ５０１に知られていない他の置換を用いてもよい。

次に、図４の変換部４１５が行う変換処理の例について説明する。登録時に、変換部４１５は、撮影された画像に含まれる各画素が特徴点画素にどれだけ近いかを示す尺度に基づいて、各画素に画素値を割り当てる。例えば、特徴点画素からの距離が一定範囲内の画素に画素値“０”を割り当て、それ以外の画素に画素値“１”を割り当てることができる。これにより、特徴点画素に一定範囲の幅を持たせて、登録データと照合データの照合精度を高めることができる。

変換部４１５は、こうして生成された画像の各画素をランダム置換によって並べ替え、変換された静脈像を生成する。変換された静脈像は、登録データとしてクライアント４０１からサーバ５０１に送信される。

例えば、図１０の静脈像を変換する場合は、図９の画像において、各特徴点画素からの距離が０の画素に画素値“０”を割り当て、それ以外の画素に画素値“１”を割り当てることで、図２５のような画像が生成される。図２５の画像の各画素を、図１９の置換により並べ替えれば、図２６のような変換された静脈像が生成される。

認証時に、変換部４１５は、登録データの変換処理に用いた置換を用いて、静脈像の各特徴点画素の座標値を変更し、変換された静脈像を生成する。変換された静脈像は、照合データとしてクライアント４０１からサーバ５０１に送信される。

例えば、図１０の静脈像を図１９の置換により変換すると、図２１のような変換された静脈像が生成され、図２３の静脈像を図１９の置換により変換すると、図２４のような変換された静脈像が生成される。

以上の具体例では、クライアント４０１が静脈像を変換するために、ランダム置換を用いているが、ランダム置換の代わりに、サーバ５０１に知られていない他の置換を用いてもよい。

次に、図５及び図１１の照合距離算出部５１４が行う照合距離算出処理の例について説明する。照合距離算出部５１４は、格納部５１３に登録データとして格納されている変換された静脈像と、認証時にクライアント４０１から受信した照合データである変換された静脈像の間の照合距離を算出する。照合距離としては、例えば、最も近い特徴点画素同士の上記尺度に基づく距離の差の総和が用いられる。

図２６のような変換された静脈像が登録データとして格納されている場合、図２６の画像において、照合データの各特徴点番号の座標値に対応する画素の画素値の総和が、照合距離として算出される。

照合距離算出部５１４は、まず、総和を保持する変数Ｓに０を設定し、照合データの各座標値に対応する画素値をＳに加算する処理を繰り返す。そして、照合データのすべての座標値について処理が終了すると、Ｓの値を照合距離として出力する。

例えば、図２１のような照合データを受信した場合は、図２６の画像において、座標値（２，１）、（１，３）、及び（１，１）に対応する画素値はいずれも０であるため、照合距離として０が出力される。また、図２４のような照合データを受信した場合は、図２６の画像において、座標値（２，３）、（３，１）、及び（２，２）に対応する画素値はいずれも１であるため、照合距離として３が出力される。

このような照合距離算出処理によれば、特徴点画素の数に比例した演算量で効率的に照合距離を算出することができる。

次に、図４の格納部４１６と図５及び図１１の格納部５１３に格納されるデータについて説明する。
格納部４１６は、変換処理に用いられた変換パラメータを格納する。例えば、図１９の置換が変換処理に用いられた場合は、この置換を示す情報が変換パラメータとして格納される。利用者ＩＤ毎に異なる変換パラメータを用いることもできる。補正部４１４が特徴ベクトル、行列Ｍ、特徴点番号画像、及び特徴点座標の暗号化を行う場合は、これらの情報の暗号化に用いられたパラメータも格納部４１６に格納される。

格納部５１３は、利用者ＩＤと変換された静脈像を対応付けて格納する。例えば、変換された静脈像が二値の画素値で表される場合は、格納部５１３が図２７のような形式のデータベースとしてサーバ５０１内に実装される。この場合、静脈像は、一定の規則に従って数値（画素値）の列に変換されて格納される。補正補助部１１０１が暗号化された位置補正量１２０３及び特徴点画素の対応関係１５０３を求める場合は、暗号化された特徴ベクトル１２０１及び暗号化された特徴点番号画像１５０１も格納部５１３に格納される。
以上説明した個人認証システムによれば、認証精度を劣化させずに生体情報を保護することができる。

生体情報を暗号化する既存の技術と比較すると、認証時に復号を行わないため、復号された生体情報が流出するおそれがなくなり、安全性が高まるといえる。生体情報を変換した後に照合処理を行う技術と比較すると、位置合わせ処理を変換前に行うことで認証精度の劣化を防止できる利点がある。

誤り訂正符号技術を用いる技術と比較すると、生体情報の変動を訂正する必要がないため、より簡易な照合処理を適用することができ、認証精度の劣化を防止できる利点がある。

秘密計算技術と比較すると、特徴点画素の数に比例した演算量で効率的に照合距離を算出することができ、膨大な量の計算を必要としないため、実用性の高い個人認証技術が実現される利点がある。

特徴点毎に独立な変換処理を施す技術と比較すると、登録データと照合データの特徴点の対応付けが容易であり、認証精度の劣化を防止できる利点がある。位置補正量を検出して認証用特徴量を補正する既存の技術と比較すると、位置補正量と照合距離の組み合わせを手掛かりとして生体情報を解読されるリスクが減少する。

ところで、上述した個人認証システムでは、サーバ５０１が照合処理を行っているが、サーバ５０１の代わりに、利用者のＩＣカード等の可搬型情報処理装置が照合処理を行うことも可能である。

図２８及び図２９は、このような個人認証システムの構成例を示している。この個人認証システムは、図４のクライアント４０１、ＩＣカード２８０１、及びサーバ２９０１を含む。

ＩＣカード２８０１は、通信部２８１１、格納部２８１２、照合距離算出部５１４、及び判定部５１５を含む。通信部２８１１は、クライアント４０１と通信し、格納部２８１２は、登録データを格納する。照合距離算出部５１４及び判定部５１５の動作は、図５及び図１１のサーバ５０１と同様である。

サーバ２９０１は、通信部５１１、登録部５１２、格納部５１３、及び補正補助部１１０１を含む。通信部５１１、登録部５１２、及び補正補助部１１０１の動作は、図１１のサーバ５０１と同様である。格納部５１３は、暗号化された特徴ベクトル１２０１、及び暗号化された特徴点番号画像１５０１を格納する。格納部５１３は、登録データも格納することができる。

サーバ２９０１は、サーバ５０１と同様に、クライアント４０１による位置合わせを補助する位置補正補助装置として動作し、ＩＣカード２８０１は、位置合わせされた照合データと登録データの照合処理を行う。

このような個人認証システムによれば、利用者が所持し不正な読み出しが困難であるＩＣカード２８０１に、照合距離の算出に用いる生体情報を格納することで、生体情報の安全性が向上する。また、比較的計算量が多い補正補助部１１０１をサーバ２９０１に設けることで、計算能力が劣るＩＣカード２８０１を用いて高速に個人認証を行うことができる。ＩＣカード２８０１の代わりに、携帯電話機、Personal Digital Assistant（ＰＤＡ）のような他の可搬型情報処理装置を用いてもよい。

なお、登録データ及び照合データとしては、静脈以外の他の生体情報から抽出された特徴情報を用いることも可能である。例えば、指紋、顔、虹彩のような人体の他の部位の画像を撮影して特徴点画素の位置を求めることで、特徴情報が抽出される。

さらに、実施形態の個人認証システムは、入室管理以外にも、Automated teller machine（ＡＴＭ）や通信ネットワークを介した金融機関の口座取り引き、コンピュータへのログイン、秘密情報へのアクセス等、生体情報を用いる様々な個人認証に適用される。

図３の生体情報取得装置３０１、生体情報照合装置３０２、図４のクライアント４０１、図５のサーバ５０１、図２８のＩＣカード２８０１、図２９のサーバ２９０１は、例えば、図３０に示すような情報処理装置（コンピュータ）を用いて実現可能である。

図３０の情報処理装置は、Central Processing Unit （ＣＰＵ）３００１、メモリ３００２、入力装置３００３、出力装置３００４、外部記憶装置３００５、媒体駆動装置３００６、及びネットワーク接続装置３００７を備える。これらはバス３００８により互いに接続されている。

メモリ３００２は、例えば、Read Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、登録処理又は認証処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。例えば、ＣＰＵ３００１は、メモリ３００２を利用してプログラムを実行することにより、登録処理又は認証処理を行う。メモリ３００２は、図３の格納部３２５、図４の格納部４１６、図５、図１１、図２９の格納部５１３、又は図２８の格納部２８１２としても使用できる。

入力装置３００３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、利用者又はオペレータからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置３００４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、利用者又はオペレータへの問い合わせや処理結果の出力に用いられる。入力装置３００３は、図４の入力部４１７としても使用でき、出力装置３００４は、図４の出力部４１９としても使用できる。

外部記憶装置３００５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。この外部記憶装置３００５には、ハードディスクドライブも含まれる。情報処理装置は、この外部記憶装置３００５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ３００２にロードして使用することができる。

媒体駆動装置３００６は、可搬型記録媒体３００９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体３００９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。この可搬型記録媒体３００９には、Compact Disk Read Only Memory （ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等も含まれる。利用者又はオペレータは、この可搬型記録媒体３００９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ３００２にロードして使用することができる。

このように、シミュレーション処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、メモリ３００２、外部記憶装置３００５、及び可搬型記録媒体３００９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体が含まれる。

ネットワーク接続装置３００７は、通信路４０２等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェースである。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置３００７を介して受け取り、それらをメモリ３００２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置３００７は、図３の受信部３１５、送信部３２２、受信部３２３、図４の通信部４１８、図５、図１１、図２９の通信部５１１、又は図２８の通信部２８１１としても使用できる。

なお、図３０の情報処理装置がＩＣカード２８０１である場合は、入力装置３００３、出力装置３００４、外部記憶装置３００５、及び媒体駆動装置３００６を省略することが可能である。

開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。

Claims (7)

1. 認証用生体情報を取得し、
   前記認証用生体情報から第１の特徴情報を抽出し、
   前記第１の特徴情報を暗号化して、暗号化された第１の特徴情報を、登録用生体情報から抽出された第２の特徴情報を暗号化することで生成された、暗号化された第２の特徴情報を格納している生体情報照合装置又は位置補正補助装置に送信し、
   前記暗号化された第１の特徴情報と前記暗号化された第２の特徴情報とを用いた所定の演算により生成された、暗号化された位置補正情報を、前記生体情報照合装置又は前記位置補正補助装置から受信し、
   前記暗号化された位置補正情報を前記所定の演算の特性に基づいて復号することで、位置補正情報を取得し、
   取得した位置補正情報に基づいて前記第１の特徴情報を補正することで、該第１の特徴情報と前記第２の特徴情報の間の位置合わせを行い、
   補正された第１の特徴情報を変換し、
   変換された第１の特徴情報を、変換された第２の特徴情報を格納している前記生体情報照合装置に送信し、
   前記変換された第１の特徴情報と前記変換された第２の特徴情報を照合した結果を前記生体情報照合装置から受信する
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。
2. 前記認証用生体情報を取得する処理は、前記認証用生体情報として生体の画像を取得し、前記第１の特徴情報を抽出する処理は、該画像に含まれる複数の特徴点画素の位置を示す特徴ベクトルを前記第１の特徴情報として抽出し、前記第１の特徴情報を暗号化する処理は、ランダム行列を用いて該特徴ベクトルを暗号化することを特徴とする請求項１記載のプログラム。
3. 前記認証用生体情報を取得する処理は、前記認証用生体情報として生体の画像を取得し、前記第１の特徴情報を抽出する処理は、該画像に含まれる複数の特徴点画素の位置を示す特徴ベクトルを前記第１の特徴情報として抽出し、前記第１の特徴情報を補正する処理は、該特徴ベクトルを補正し、前記補正された第１の特徴情報を変換する処理は、該画像に含まれる複数の画素の位置を置換する変換を用いて、補正された特徴ベクトルを変換することを特徴とする請求項１又は２記載のプログラム。
4. 認証用生体情報から抽出された第１の特徴情報を暗号化することで生成された、暗号化された第１の特徴情報と、登録用生体情報から抽出された第２の特徴情報を暗号化することで生成された、暗号化された第２の特徴情報とを用いた所定の演算により、暗号化された位置補正情報を生成し、
   前記暗号化された位置補正情報を生体情報取得装置に送信し、
   前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報の間の位置合わせを行うために、前記暗号化された位置補正情報を前記所定の演算の特性に基づいて復号することで取得された位置補正情報に基づいて補正された後、さらに変換された第１の特徴情報を、前記生体情報取得装置から受信し、
   前記変換された第１の特徴情報と変換された第２の特徴情報を照合し、
   照合結果を前記生体情報取得装置に送信する
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。
5. 前記暗号化された位置補正情報を生成する処理は、前記生体情報取得装置から前記暗号化された第１の特徴情報を受信することを特徴とする請求項４記載のプログラム。
6. 認証用生体情報を取得する取得部と、
   前記認証用生体情報から第１の特徴情報を抽出する抽出部と、
   前記第１の特徴情報を暗号化して、暗号化された第１の特徴情報を、登録用生体情報から抽出された第２の特徴情報を暗号化することで生成された、暗号化された第２の特徴情報を格納している生体情報照合装置又は位置補正補助装置に送信し、該暗号化された第１の特徴情報と該暗号化された第２の特徴情報とを用いた所定の演算により生成された、暗号化された位置補正情報を、該生体情報照合装置又は該位置補正補助装置から受信し、該暗号化された位置補正情報を該所定の演算の特性に基づいて復号することで、位置補正情報を取得し、取得した位置補正情報に基づいて該第１の特徴情報を補正することで、該第１の特徴情報と該第２の特徴情報の間の位置合わせを行う補正部と、
   補正された第１の特徴情報を変換し、変換された第１の特徴情報を、変換された第２の特徴情報を格納している前記生体情報照合装置に送信する変換部と、
   前記変換された第１の特徴情報と前記変換された第２の特徴情報を照合した結果を前記生体情報照合装置から受信する受信部と
   を備えることを特徴とする生体情報取得装置。
7. 認証用生体情報から抽出された第１の特徴情報を暗号化することで生成された、暗号化された第１の特徴情報と、登録用生体情報から抽出された第２の特徴情報を暗号化することで生成された、暗号化された第２の特徴情報とを用いた所定の演算により、暗号化された位置補正情報を生成する生成部と、
   前記暗号化された位置補正情報を生体情報取得装置に送信する送信部と、
   前記第１の特徴情報と前記第２の特徴情報の間の位置合わせを行うために、前記暗号化された位置補正情報を前記所定の演算の特性に基づいて復号することで取得された位置補正情報に基づいて補正された後、さらに変換された第１の特徴情報を、前記生体情報取得装置から受信する受信部と、
   変換された第２の特徴情報を格納する格納部と、
   前記変換された第１の特徴情報と前記変換された第２の特徴情報を照合し、照合結果を前記生体情報取得装置に送信する照合部と
   を備えることを特徴とする生体情報照合装置。

Images