JP5970328B2 - 生体認証サーバおよび生体認証の運用管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体認証の運用を管理する技術に関する。

生体認証システムは、指紋、静脈、虹彩、顔、音声、筆跡等の生体情報に基づき個人認証を行う。一般に、生体認証システムでは、まず利用者の生体情報を取得して予め登録しておき、認証時に取得した利用者の生体情報から生成された特徴量（以降、認証テンプレート）と予め登録しておいた特徴量（以降、登録テンプレート）との類似度が一定のしきい値を超えるか否かで本人認証を実現する。当該生体認証システムの種類としては、１：１認証システムと１：Ｎ認証システムがある。当該１：１認証システムは、利用者がＩＤを入力して照合するべき登録テンプレートを絞り込んだ上でテンプレート照合を行う。登録テンプレートの絞込みを行うため、誤って本人以外の他人を認証成功としてしまうリスクが少なく、安全性や認証速度を重視する場合に用いられる。一方、当該１：Ｎ認証システムは、利用者がＩＤを入力せずに、全件の登録テンプレートとの照合を行う。多数の登録テンプレートと照合するため、誤って本人以外の他人を認証成功としてしまうリスクが１：１認証システムよりも高く、利便性を重視する場合に用いられる。ここで、当該生体認証システムにおいて、登録テンプレートと本人から取得した認証テンプレートとの類似度が、しきい値より低い値となった場合、本人が認証されない事象（以降、本人拒否）が発生し、システムの利便性低下に繋がる。この本人拒否が発生する確率（以降、本人拒否率）は、利用者の生体情報に経年変化が起きた場合や、生体情報を取得する際の周辺環境（気温、湿度、照明環境等）が変化して生体情報の品質にばらつきが生じた場合等に高くなる。また、生体情報の登録時に、生成した登録テンプレートの品質が低く、認証テンプレートが低くなりやすい場合にも、同様に本人拒否率が高くなる。

この問題を解決するためには、生体認証システムの運用環境において、本人拒否率が高くなっていることを検知し、本人拒否率改善のための施策を実施する必要がある。本人拒否率改善のための施策としては、登録生体情報の更新や認証時に用いるしきい値の変更等が考えられる。

特許文献１では、利用者がＩＤを入力した上で認証を行う１：１認証システム、および利用者がＩＤを入力せずに認証を行う１：Ｎ認証システムにおいて、認証失敗が多い利用者へ再登録を促すための技術が開示されている。当該技術は、利用者毎に認証失敗回数をカウントしておき、一定期間内の認証失敗回数がしきい値を超えた時に、利用者へ再登録を促す通知を出す。

特開２００６―９９３７４号公報

通常の１：Ｎ認証では、利用者がＩＤを入力しないため、認証に失敗した場合は利用者ＩＤが不明となる。特許文献１では、認証が行われた時刻を分析し、認証と認証の間の時間が一定未満であった場合、同一人物による認証とみなす。これにより、１：Ｎ認証において認証に失敗し、どの利用者が認証を試みたか不明であるケースでも、一定時間内に認証に成功した場合は認証失敗頻度を把握することが可能となる。この認証失敗頻度に基づき、特許文献１では再登録が必要か否かを判定し、再登録が必要な利用者には通知を出す。

この方式では、システム管理者は再登録が必要な利用者を知ることができるが、再登録による精度改善効果を事前に把握することはできない。テンプレート再登録を含めた精度改善施策には、多くの手間やコストがかかるため、事前に精度改善を見積もり、精度改善効果に基づき施策の実施要否を判定することで、効率的な対処を行うことが可能となる。特許文献１では、このような精度改善施策の効果推定は考慮されていない。

本発明の目的は、精度改善施策の効果を事前に推定し、管理者へ提示できる技術を提供することにある。

本発明の代表的な一例は、次の通りである。すなわち、本発明は、利用者の生体認証を行う生体認証サーバにおいて、出力装置と、利用者識別情報毎に、生体情報と、認証成功または認証失敗を示す認証結果を含むログデータを記憶する記憶装置と、前記認証結果から、前記利用者識別情報毎に認証成功回数と認証失敗回数を算出し、前記算出した認証成功回数と認証失敗回数、もしくは前記認証失敗回数を用いて、一部の利用者の生体情報の再登録、もしくは生体認証処理時に使用するしきい値の変更を受け付けた後の認証失敗率を推定し、前記出力装置に出力する演算装置を具備する、ことを特徴とする。

本発明によれば、精度改善施策の効果を事前に推定し、管理者へ提示できる。これにより、最小限の手間で効率よく精度改善を行うことができる。

本発明の第一の実施形態の、認証クライアント、認証サーバのシステム構成を示す図である。 本発明の第一の実施形態の、１：Ｎ認証の処理手順を示す図である。 本発明の第二の実施形態の、１：１認証の処理手順を示す図である。 本発明の第一の実施形態の、精度改善施策提案の処理手順を示す図である。 本発明の第一の実施形態の、ログデータに対するＩＤ推定の処理手順を示す図である。 本発明の第一の実施形態の、ｎ番目のログデータに対するＩＤ推定の処理手順を示す図である。 本発明の第一の実施形態において、ログデータの認証結果を分析する処理手順を示した図である。 本発明の第一の実施形態において、利用者ＩＤ毎の認証回数カウントを行う処理手順を示す図である。 本発明の第一の実施形態において、テンプレート再登録後の認証失敗率推定を行う処理手順を示す図である。 本発明の第一の実施形態において、認証しきい値を変更した後の認証失敗率推定を行う処理手順を示す図である。 本発明の第一の実施形態において、精度改善施策の選択を行う処理手順を示す図である。 本発明の第一の実施形態において、認証ログデータを記録するテーブルを示す図である。 本発明の第一の実施形態において、利用者ＩＤ及び認証しきい値毎の認証失敗頻度を記録するテーブルを示す図である。 本発明の第一の実施形態において、利用者ＩＤ毎の認証失敗頻度を記録するテーブルを示す図である。 本発明の第一の実施形態において、認証しきい値毎の認証失敗頻度を記録するテーブルを示す図である。 本発明の第一の実施形態において、生体認証システムにおける認証クライアント、認証サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第一の実施形態において、テンプレート再登録の処理手順を示す図である。

＜第一の実施形態＞
第一の実施形態は、利用者がＩＤを入力せず、生体情報のみを入力して認証を行う１：Ｎ認証システムにおいて、テンプレート再登録後の認証失敗率や認証しきい値変更後の認証失敗率を推定し、当該認証失敗率に基づき最適な精度改善施策を管理者へ提案するシステムである。

以下、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の第一の実施形態の、認証クライアントおよび認証サーバのシステム構成を示す図である。

この図において、符号１１０は認証クライアント、符号１１１は認証情報取得部、符号１１２は特徴抽出部、符号１１３は認証結果表示部、符号１２０は認証サーバ、符号１２１はテンプレート照合部、符号１２２は利用者ＩＤ推定部、符号１２３は認証失敗頻度算出部、符号１２４は再登録後認証失敗率推定部、符号１２５は認証しきい値変更後認証失敗率推定部、符号１２６は精度改善施策選択部、符号１２７は精度改善施策表示部、符号１２８は登録テンプレート格納部、符号１２９はログデータ格納部である。

認証クライアント１１０は、入退室管理システムにおける端末、ＰＣログインシステムにおけるＰＣ、出入国管理システムにおける審査端末や自動化ゲート等に相当し、認証対象である利用者自身、または端末を担当しているオペレータが操作する端末である。認証クライアント１１０は、認証情報取得部１１１、特徴抽出部１１２、認証結果表示部１１３を含んで構成されており、認証サーバ１２０と接続されている。

認証情報取得部１１１は、利用者から利用者ＩＤと生体情報を取得する。生体情報は、指紋、静脈、虹彩、顔、音声、筆跡等に代表される、個人を特定することが可能な情報である。

特徴抽出部１１２は、認証情報取得部１１１で取得した生体情報に対して特徴抽出を行い、照合に用いる特徴量（以降、テンプレート）を生成する。

認証結果表示部１１３は、認証サーバ１２０から受信した認証結果を利用者若しくは認証クライアント１１０のオペレータに対して表示する。

認証サーバ１２０は、例えば入退室管理システムやＰＣログインシステム、出入国管理システムにおいて、テンプレートの管理・照合を行うサーバである。認証サーバ１２０は、テンプレート照合部１２１、利用者ＩＤ推定部１２２、認証失敗頻度算出部１２３、再登録後認証失敗率推定部１２４、認証しきい値変更後認証失敗率推定部１２５、精度改善施策選択部１２６、精度改善施策表示部１２７、登録テンプレート格納部１２８、ログデータ格納部１２９を含んで構成されており、認証クライアント１１０と接続されている。

テンプレート照合部１２１は、二つのテンプレートを照合し、テンプレート間の類似度、または非類似度を算出する。類似度、または非類似度は、生体情報がどの程度類似しているかを表す指標であり、一定の範囲を持つ数値で表される。

利用者ＩＤ推定部１２２は、ログデータ格納部１２９に蓄積されたログデータのうち、利用者ＩＤが付与されていないデータに関して、利用者ＩＤを推定してログデータへ付与する。

認証失敗頻度算出部１２３は、ログデータ格納部１２９に蓄積されたログデータを分析し、利用者ＩＤおよび認証しきい値毎に認証失敗頻度を算出する。

再登録後認証失敗率推定部１２４は、認証失敗頻度算出部１２３で得られた認証失敗頻度から、利用者の一部が登録テンプレートの再登録を実施した後の認証失敗率を推定する。

認証しきい値変更後認証失敗率推定部１２５は、認証失敗頻度算出部１２３で得られた認証失敗頻度から、認証しきい値を変更した後の認証失敗率を推定する。

精度改善施策選択部１２６は、再登録後認証失敗率推定部１２４および認証しきい値変更後認証失敗率推定部１２５にて算出した認証失敗率に基づき、効果が高い精度改善施策を選択する。

精度改善施策表示部１２７は、精度改善施策選択部１２６にて選択した精度改善施策を認証サーバ１２０の管理者へ提示する。

登録テンプレート格納部１２８は、利用者のＩＤ、およびテンプレートを格納する。

ログデータ格納部１２９は、認証時に得られるログデータを格納する。

本発明の第一の実施形態の処理手順を、図２、図４〜図１１を参照しながら説明する。

図２は、本発明の第一の実施形態の、１：Ｎ認証時の処理手順を示した図である。１：Ｎ認証時には、まず認証サーバ１２０にて登録テンプレート読み込みを行う（手順２２１）。手順２２１では、登録テンプレート格納部１２８に格納されているＮ件の利用者ＩＤと、利用者ＩＤに紐づいたテンプレートを読み込む。

次に、認証クライアント１１０は生体情報入力を行う（手順２１１）。手順２１１では、利用者から生体情報のみを取得する。

次に認証クライアント１１０は、生体情報からの特徴抽出を行う（手順２１２）。手順２１２では、生体情報から特徴抽出を行い、認証テンプレートを生成する。例えば指紋認証の場合、生体情報は指紋画像、認証テンプレートは指紋画像から抽出されるマニューシャ等に代表される特徴点に相当する。

次に、認証クライアント１１０は手順２１２で得られた認証テンプレートを認証サーバ１２０へ送信する（手順２１３）。

次に、認証サーバ１２０は認証クライアント１１０から認証テンプレートを受信する（手順２２２）。

次に認証サーバ１２０は、手順２２２で受信した認証テンプレートと、手順２２１で読み込んだＮ件の登録テンプレートとを照合して、Ｎ件の類似度若しくは非類似度を算出する（手順２２３）。

次に、認証サーバ１２０は手順２２３で算出した類似度若しくは非類似度に対してしきい値処理を行い、認証しきい値を上回る類似度、若しくは認証しきい値を下回る非類似度が得られた登録テンプレートを求める（手順２２４）。手順２２４では、条件を満たす登録テンプレートが存在すれば認証成功となり、条件を満たす登録テンプレートが存在しなければ認証失敗となる。

次に、認証サーバ１２０は手順２２２、手順２２３、手順２２４で得られたデータをログとしてログデータ格納部１２９へ追加する（手順２２５）。ログデータの詳細については、図１２を参照して後ほど説明する。

次に、認証サーバ１２０は手順２２４で得られた認証結果を認証クライアント１１０へ送信する（手順２２６）。

次に、認証クライアント１１０は認証サーバ１２０から認証結果を受信する（手順２１４）。

次に、認証クライアント１１０は手順２１４で受信した認証結果を、認証クライアント１１０を操作している利用者若しくはオペレータへ表示する。以上で、１：Ｎ認証が完了する。

ここで、手順２２５にて格納されるログデータの詳細について、図１２を参照して説明する。ログデータ格納部１２９に格納されるログデータは、図１２に示す認証ログテーブルの形で蓄積される。当該認証ログテーブルは、ログＮｏ．１２１０、記録日時１２２０、端末ＩＤ１２３０、認証方式１２４０、類似度１２５０、利用者ＩＤ１２６０、認証結果１２７０、テンプレート１２８０、シーケンスＩＤ１２９０から構成される。

ログＮｏ．１２１０は各ログデータに対して一意に振られる番号であり、ログデータを参照する際に、キーとして用いる。

記録日時１２２０は、ログデータを記録した際の年月日及び時刻である。

端末ＩＤ１２３０は、認証クライアント毎に一意に振られたＩＤであり、どのログデータが同一認証クライアントのものかを識別するために用いる。

認証方式１２４０は、ログデータが１：１認証の結果か、１：Ｎ認証の結果かを示している。本実施形態では、１：Ｎ認証を対象としているため、認証方式１２４０には１：Ｎ認証が入る。

類似度１２５０は、手順２２３の１：Ｎ照合の結果得られた各登録テンプレートに対する類似度または非類似度である。ただし、１：１認証の場合には入力したＩＤに対応する登録テンプレートのみと照合が行われるため、類似度は対応するＩＤの一か所のみに入る。ここで、類似度および非類似度は、照合した２つのテンプレートがどの程度類似しているかを表す指標であり、一定の範囲を持った整数若しくは小数で表される。

利用者ＩＤ１２６０は、認証時に利用者が入力したＩＤ、若しくは認証後に推定された利用者ＩＤを示している。１：１認証の場合は必ず利用者ＩＤを入力するため、利用者ＩＤ１２６０には利用者を一意に決めるＩＤが代入されている。ただし、１：Ｎ認証の場合には、利用者はＩＤを入力しないため、認証成功となった場合にのみテンプレートが一致した利用者ＩＤが代入される。１：Ｎ認証において認証失敗となった場合には、利用者ＩＤが決められないため利用者ＩＤ１２６０には値が代入されない。このような場合は、認証後の任意のタイミングで利用者ＩＤ推定を行い、ログデータに対する利用者ＩＤを推定する必要がある。

認証結果１２７０は、認証の結果が成功であったか失敗であったかを示す。「ＯＫ」は認証成功、「ＮＧ」は認証失敗を示している。

テンプレート１２８０は、手順２１２で利用者の生体情報から生成した認証テンプレートである。

シーケンスＩＤ１２９０は、利用者の同一性を保証するＩＤであり、同一の利用者の認証には同一のＩＤが割り振られ、異なる利用者の認証には異なるＩＤが割り振られる。例えば、生体情報を取得するセンサ（指紋センサ、指静脈センサ、監視カメラ等）により同一人物が認証を繰り返していることが検知された場合は、同一のシーケンスＩＤを割り振る。また、入国審査における自動化ゲートのように、物理的に隔離された環境で認証を行っており、物理的に人物の入れ替わりが起きない運用が行われている場合は、同様に同一のシーケンスＩＤを割り振る。

本発明の第一の実施形態では、図２に示す１：Ｎ認証システムがある程度の期間運用された後、図４に示す手順を実施する。これにより、一定期間のログデータを分析し、精度改善施策の提案を行うことが可能となる。なお、図２に示す１：Ｎ認証システムを一定期間運用した後に図４の手順を実施するのではなく、図２における１：Ｎ認証が行われる度に、図４に示す処理手順を実施し、リアルタイムで精度改善施策の効果を見積もっても良い。

図４は、本発明の第一の実施形態において、精度改善施策の提案を行う処理手順を示した図である。図４の各手順の詳細は、図５〜図１１の図面を参照して説明する。

精度改善施策の提案を行う際には、まずログデータに対するＩＤ推定を行う（手順４１０）。これにより、利用者ＩＤが不明であったログデータに対して推定利用者ＩＤを付与する。手順４１０の詳細な処理手順は、図５、図６を参照して後ほど説明する。

次に、ログデータにおける認証結果の分析を行う（手順４２０）。手順４２０ではログデータに含まれる認証結果の頻度をカウントし、その後の精度推定に必要なデータを準備する。この手順４２０の詳細な処理手順は、図７を参照して後ほど説明する。

次に、ＩＤ毎の認証回数カウントを実施する（手順４３０）。この手順４３０では、手順４２０で得られた認証結果頻度を基に、利用者ＩＤ毎の認証成功、認証失敗の回数をカウントする。この手順４３０の詳細な処理手順は、図８を参照して後ほど説明する。

次に、一部の利用者がテンプレートの再登録を実施した後の精度推定を行う（手順４４０）。手順４４０では、手順４３０で求めたＩＤ毎の認証回数に基づき、再登録を実施する必要がある利用者ＩＤリストと、再登録実施後の認証失敗率を推定して出力する。手順４４０の詳細な処理手順は、図９を参照して後ほど説明する。ただし、再登録後の認証失敗率を推定せず、認証しきい値変更後の認証失敗率のみを推定する場合には、手順４３０と手順４４０は行わなくても良い。

次に、認証しきい値変更後の精度推定を行う（手順４５０）。この手順４５０では、認証しきい値の設定を変更し、現状と異なる認証しきい値を設定したときの認証失敗率を推定する。手順４５０の詳細な処理手順は、図１０を参照して後ほど説明する。ただし、認証しきい値変更後の認証失敗率を推定せず、再登録後の認証失敗率のみを推定する場合には、手順４５０は行わなくても良い。

次に、手順４４０で得られた再登録後の認証失敗率と手順４５０で得られた認証しきい値変更後の認証失敗率に基づき、精度改善施策の選択を行う（手順４６０）。この手順４６０では、各精度改善施策の実施後の認証失敗率に基づき、現在の運用状況を改善するために最適な施策を選択する。ただし、精度改善施策の選択を行わず、各精度改善施策実施後の認証失敗率のみを管理者へ提示する場合は、手順４６０を行わなくても良い。手順４６０の詳細な処理手順は、図１１を参照して後ほど説明する。

最後に、手順４６０で得られた精度改善施策と手順４４０、手順４５０で推定した認証失敗率を管理者へ出力する（手順４７０）。以上により、精度改善施策の提案が完了する。以降では、手順４１０〜手順４６０の具体的な処理手順について、図を参照して説明する。

まず、手順４１０におけるログデータに対するＩＤ推定の処理手順を、図５を参照して説明する。

ログデータのＩＤ推定では、まずログ番号ｎに初期値として１を代入する（手順５１０）。なお、図５では全ての認証ログデータを対象にＩＤ推定を実施しているため初期値を１としているが、一定期間内（例えば、過去３か月分など）に記録された認証ログデータのみを対象にＩＤ推定を行うこともできる。この場合、初期値は１ではなく、３ヶ月前に記録したログＮｏ．となる。

次に、ｎ番目のログデータの利用者ＩＤを参照する（手順５２０）。利用者ＩＤが既知であった場合は、ｎ番目のログデータに対するＩＤ推定は不要であるため、ｎに１を足して再度手順５２０を行う。

利用者ＩＤが不明であった場合は、ｎ番目のログデータに対するＩＤ推定を実施する（手順５３０）。手順５３０におけるｎ番目のログデータに対するＩＤ推定の詳細は、図６を参照して後ほど説明する。

手順５３０で得られた推定利用者ＩＤは、ｎ番目のログデータの利用者ＩＤとして記録される（手順５４０）。

最後にｎに１を足し（手順５５０）、ｎとログの総数を比較する（手順５６０）。ｎがログの総数よりも多い場合は、全てのログデータに対するＩＤ推定が終了したとみなし、処理を終了する。ｎがログの総数以下の場合は、手順５２０に戻り、次のログデータに対するＩＤ推定を継続する。

なお、全ての認証ログデータではなく、ある一定期間の認証ログデータのみを対象とする場合は、手順５６０でｎ番目のログデータの記録日時が指定した期間外か否かを判定する。ｎ番目のログデータの記録日時が指定した期間内であれば処理を終了し、期間外であれば手順５２０へ戻り処理を継続する。以上により、ログデータへのＩＤ推定が完了する。

ここで、手順５３０におけるｎ番目のログデータに対するＩＤ推定の処理手順を、図６を参照して説明する。ｎ番目のログデータに対するＩＤ推定では、まず手順２２４における認証しきい値とは別に定義したＩＤ推定用しきい値にて認証を行う（手順６１０）。

手順２２４における認証では、誤って本人以外の人物を認証成功としてしまうリスクを低く抑える必要があるため、認証しきい値を高く設定している。ただし、このような高い認証しきい値を用いた場合は、本人を認証失敗としてしまう可能性が高くなる。一方で、手順６１０における認証では、目的はＩＤ毎の認証失敗率算出であるため、本人以外の人物を認証成功としてしまった場合でも求められる認証失敗率に誤差が生じるだけで大きな問題にならない。むしろ、しきい値を低く設定することで、手順２２４において認証失敗となったログの認証結果が成功に変わり、利用者ＩＤが付与されることによるメリットの方が大きい。このため、手順６１０では、手順２２４の認証しきい値よりも低いＩＤ推定用の認証しきい値で認証を行う。

手順６１０における認証結果が成功であった場合は（手順６２０）、認証が成功した利用者ＩＤを推定結果に代入し、ｎ番目のログデータに対するＩＤ推定を終了する（手順６２１）。

次に、手順６２０において認証結果が失敗であった場合は、変数ｍにｎを代入し（手順６３０）、ｍに１を足す処理を行う（手順６４０）。以降では、ｍ番目のログデータを分析し、そのデータ内容に基づきｎ番目のログデータの利用者ＩＤを推定する。

まず、ｎ番目のログデータとｍ番目のログデータの記録日時を比較し、その差が一定時間内であることを確認する（手順６５０）。この手順は利用者が認証失敗した時には同一認証クライアントにて再度認証を試み、一定時間内に認証成功となるケースを想定している。以降の手順は、手順６５０のように適用範囲を一定時間に限らなくても実施可能であるが、全てのログデータを対象とした場合膨大な処理時間を要するため、本実施形態では適用範囲を一定時間に限った。

手順６５０において、ｍ番目のログデータの記録日時がｎ番目のログデータの記録日時よりも一定時間離れていた場合は、ｎ番目のログデータに対するＩＤ推定を終了する。

ｍ番目のログデータの記録日時とｎ番目のログデータの記録日時との差が一定時間未満である場合は、ｎ番目のログデータの端末ＩＤとｍ番目のログデータの端末ＩＤを比較する（手順６６０）。手順６６０において端末ＩＤが異なる場合は、手順６４０に戻り、ｍに１を足した上でＩＤ推定処理を継続する。

手順６６０において端末ＩＤが同一の場合は、ｍ番目のログデータの利用者ＩＤが既知であるか否かを判定する（手順６７０）。当該認証結果が認証失敗の場合は、手順６４０に戻り、ｍに１を足した上でＩＤ推定処理を継続する。

当該認証結果が認証成功の場合は、ｎ番目のログデータのシーケンスＩＤとｍ番目のログデータのシーケンスＩＤを比較する（手順６８０）。手順６８０においてｎ番目のログデータのシーケンスＩＤとｍ番目のログデータのシーケンスＩＤが一致する場合は、ｍ番目のログデータの利用者ＩＤを推定結果に代入し、ｎ番目のログデータに対するＩＤ推定を終了する（手順６９０）。シーケンスＩＤは、同一人物が連続して認証を行った際に同一のＩＤが代入されるため、利用者ＩＤが未知のログデータと利用者ＩＤが既知のログデータとのシーケンスＩＤが等しいとき、前者のログデータに対して後者の利用者ＩＤを代入することが可能となる。

手順６８０においてｎ番目のログデータのシーケンスＩＤとｍ番目のログデータのシーケンスＩＤが異なる場合は、ｎ番目のログデータのテンプレートと、ｍ番目のログデータのテンプレートを照合する（手順６８１）。

この手順６８１の照合で得られた類似度とＩＤ推定用のしきい値を比較し、ｎ番目のログデータとｍ番目のログデータが同一人物のものか否かを判定する（手順６８２）。手順６８２において類似度がしきい値を上回り、ｎ番目のログデータとｍ番目のログデータが同一人物のものと判定された場合には、ｍ番目のログデータの利用者ＩＤを推定結果に代入してｎ番目のログデータに対するＩＤ推定を終了する。

手順６８２において、類似度がしきい値を下回り、ｎ番目のログデータとｍ番目のログデータが異なる人物のものと判定された場合には、手順６４０に戻り、ＩＤ推定を継続する。以上の処理により、ｎ番目のログデータの利用者ＩＤが推定される。

次に、手順４２０の認証結果分析の詳細な処理手順を、図７を参照して説明する。まず、ｎに初期値として１を代入する（手順７１０）。なお、図７では全ての認証ログデータを対象にＩＤ推定を実施しているため初期値を１としているが、一定期間内（例えば、過去３か月分など）に記録された認証ログデータのみを対象に認証結果分析を行うこともできる。この場合、初期値は１ではなく、３ヶ月前に記録したログＮｏ．となる。

次に、ｎ番目のログデータの利用者ＩＤ１２６０とそれに対応する類似度１２５０を読み込む（手順７２０）。ただし、類似度に関しては、類似度１２５０全体を読み込むのではなく、利用者ＩＤに対応する単一の値を読み込む。

次に、手順７２０で読み込んだ利用者ＩＤと対応する類似度に該当する認証失敗頻度テーブル１３００を更新する（手順７３０）。手順７３０では、まず類似度を認証しきい値へ変換する。この変換は、予め定義したいくつかの認証しきい値のうち、類似度を超える最小の認証しきい値を求めることで行う。認証失敗頻度テーブル１３００は、当該認証しきい値と利用者ＩＤに対応する認証失敗頻度を格納するテーブルであり、図１３を参照して後ほど説明する。手順７３０では、認証失敗頻度テーブル１３００のうち、利用者ＩＤ及び認証しきい値に対応するセルの値を１増加させる。

なお、本実施形態では、ｎ番目のログの利用者ＩＤが代入されている場合にのみ、手順７３０を実施して認証失敗頻度テーブルの値を１増やすという離散的な回数カウントを行っている。この方式は、頻度を確率的な連続値とし、認証失敗頻度の期待値を計算する方式に置き換えることもできる。この場合は、手順７３０のようにｎ番目の利用者ＩＤを用いた処理を行わず、ｎ番目の類似度からこのログデータが各利用者のものである確率値を算出する。この確率値の算出は、本人分布・他人分布に基づくベイズ推定により求められることが知られている。これにより、例えばＩＤ＝１は０．０１、ＩＤ＝２は０．０２５というように、各利用者ＩＤに対する確率値が算出可能となる。認証失敗頻度テーブル１３００の更新は、ログデータに含まれる利用者ＩＤ１２６０の値に関係なく、全ての利用者に関して行う。具体的には、認証失敗頻度テーブル１３００のうち、利用者ＩＤと類似度１２５０に対応する認証しきい値に対応するセルの値に、各利用者ＩＤに対して算出した確率値を加算する。これにより、利用者ＩＤが付与されなかったログデータに関しても認証失敗頻度の算出に用い、高精度に認証失敗頻度を算出することが可能となる。

最後に、ｎに１を足し（手順７４０）、ｎがログデータの総数を超えているか判定する（手順７５０）。ｎがログデータの総数を超えていた場合には、認証結果分析を終了する。ｎがログデータの総数以下であった場合は、手順７２０に戻り、認証結果分析を継続する。なお、全ての認証ログデータではなく、ある一定期間の認証ログデータのみを対象とする場合は、手順７５０でｎ番目のログデータの記録日時が指定した期間外か否かを判定する。

ｎ番目のログデータの記録日時が指定した期間内であれば処理を終了し、期間外であれば手順７２０へ戻り処理を継続する。以上により、認証結果分析を完了する。

ここで、図１３を参照して、認証失敗頻度テーブル１３００の内容について説明する。認証失敗頻度テーブルは、利用者ＩＤと認証しきい値に対応する認証失敗回数をテーブルの形でカウントし、認証失敗率算出に活用するためのデータである。認証しきい値に関しては、最低、低、中、高、最高の５段階が定義されていることを例として挙げている。

符号１３１０は、認証しきい値を最高とした場合でも認証成功となる回数をＩＤ毎に記録している。

符号１３２０は、認証しきい値を高とした場合には認証成功となるが、最高とした場合には認証失敗となる回数をＩＤ毎に記録している。

符号１３３０は、認証しきい値を中とした場合には認証成功となるが、高とした場合には認証失敗となる回数をＩＤ毎に記録している。

符号１３４０は、認証しきい値を低とした場合には認証成功となるが、中とした場合には認証失敗となる回数をＩＤ毎に記録している。

符号１３５０は、認証しきい値を最低とした場合には認証成功となるが、低とした場合には認証失敗となる回数をＩＤ毎に記録している。

符号１３６０は、認証しきい値を最低とした場合でも認証失敗となる回数をＩＤ毎に記録している。

符号１３７０は、各列が利用者ＩＤに対応しており、ＩＤ毎の認証失敗回数を記録している。ただし、ＩＤ＝０に対応するセルには、利用者ＩＤが未知であったログデータから算出した認証失敗回数を記録している。認証失敗頻度テーブル１３００では、このような形でログデータの認証結果を整理することで、認証失敗率の推定に活用する。

次に、手順４３０のＩＤ毎の認証回数カウントの詳細な処理手順を、図８を参照して説明する。

まず、ｔに現在の認証しきい値を代入する（手順８１０）。

次に、ｉに１（利用者ＩＤの初期値）を代入する（手順８２０）。

次に、認証失敗頻度テーブル１３００を参照し、利用者ＩＤ＝ｉ、認証しきい値＝ｔに対応する認証成功回数を算出する（手順８３０）。認証成功回数の算出は、利用者ＩＤがｉとなるデータのうち、認証しきい値がｔを超える頻度の合計を求めることで実現する。例えば、図１３の値を参照すると、利用者ＩＤが１、現在の認証しきい値が中であるときの認証成功回数は、１９となる。

次に、認証失敗頻度テーブル１３００を参照し、利用者ＩＤ＝ｉ、認証しきい値＝ｔに対応する認証失敗回数を算出する（手順８４０）。認証失敗回数の算出は、利用者ＩＤがｉとなるデータのうち、認証しきい値がｔ以下となる頻度の合計を求めることで実現する。例えば、図１３の値を参照すると、利用者ＩＤが１、現在の認証しきい値が中であるときの認証失敗回数は１となる。

次に、手順８３０、手順８４０で求めた認証成功回数と認証失敗回数から、認証失敗率を算出する（手順８５０）。当該認証失敗率は、（認証失敗回数）／（認証成功回数＋認証失敗回数）で求められる。

次に、手順８３０で得られた認証成功回数、手順８４０で得られた認証失敗回数、手順８５０で得られた認証失敗率を、ＩＤ毎認証失敗頻度テーブル１４００へ記録する（手順８６０）。ＩＤ毎認証失敗頻度テーブル１４００の詳細な内容については、図１４を参照して後ほど説明する。

最後に、ｉに１を足して（手順８７０）、ｉと利用者ＩＤの総数を比較する（手順８８０）。ｉが利用者ＩＤの総数を超えた場合は、ＩＤ毎の認証回数カウントを終了する。ｉが利用者ＩＤの総数以下の場合は、手順８３０へ戻り、ＩＤ毎の認証回数カウントを継続する。以上により、ＩＤ毎の認証回数カウントが実現する。

ここで、図１４を参照して、ＩＤ毎認証失敗頻度テーブル１４００の内容について説明する。

符号１４１０は利用者ＩＤ毎の認証成功回数を格納する。

符号１４２０は利用者ＩＤ毎の認証失敗回数を格納する。

符号１４３０は利用者ＩＤ毎の認証失敗率を格納する。

符号１４４０の各列は利用者ＩＤに対応しており、利用者ＩＤ毎の認証成功回数１４１０、認証失敗回数１４２０、認証失敗率１４３０を格納する。なお、ＩＤ＝０に対応するセルには、利用者ＩＤが未知であるログデータから算出した認証失敗回数が記録されている。

次に、手順４４０の再登録後の精度推定の詳細な処理手順を、図９を参照して説明する。まず、ｉ、再登録後の認証成功回数、再登録後の認証失敗回数に、それぞれ初期値として１、０、０を代入する（手順９１０）。

次に、ＩＤ＝ｉの認証失敗率１４３０を参照し、予め定めた認証失敗しきい値と比較する（手順９２０）。

手順９２０において、ＩＤ＝ｉの認証失敗率１４３０が認証失敗しきい値を超えた場合は、該当する利用者の認証失敗率が高いため、利用者を再登録対象者リストへ追加し（手順９２１）、手順９５０へ進む。なお、ログデータに含まれる認証回数が一定未満である場合は、認証失敗率１４３０に十分な信頼性がないため、認証失敗率１４３０が認証失敗しきい値を超えた場合でも再登録対象者リストへ追加しないこともできる。

一方、手順９２０において、ＩＤ＝ｉの認証失敗率１４３０が認証失敗しきい値未満の場合は、該当する利用者の認証失敗率が十分低いため、再登録対象者リストへの追加は行わない。

ただし、再登録後の認証失敗率推定のために、再登録後の認証成功回数にＩＤ＝ｉの認証成功回数を加算し（手順９３０）、再登録後の認証失敗回数にＩＤ＝ｉの認証失敗回数を加算する（手順９４０）。手順９４０終了後、手順９５０へ進む。

手順９５０では、ｉに１を足したあと、ｉと利用者ＩＤの総数との比較を行う（手順９６０）。ｉが利用者ＩＤの総数以下の場合には、手順９２０へ戻り、次の利用者ＩＤの処理を継続する。

手順９６０においてｉが利用者ＩＤの総数を超えた場合は、全ての利用者ＩＤの処理が完了したとみなし、再登録後の認証失敗率推定と、得られた認証失敗率及び再登録対象者リストの出力を行う（手順９７０）。手順９７０では、（再登録後の認証失敗回数）／（再登録後の認証成功回数＋再登録後の認証失敗回数）を計算し、得られた値を再登録後の認証失敗率の推定値とする。ここで、得られた再登録後の認証失敗率は、再登録対象者を除いた利用者全員のログデータから得られる認証失敗率を表している。この再登録後の認証失敗率は、再登録対象者リストに追加された利用者がテンプレートの再登録を実施し、再登録対象者にならなかった利用者と同程度の認証精度を達成すると仮定すると、今後の運用時における認証失敗率の推定値とみなすことができる。この認証失敗率の推定値は、テンプレート再登録による精度改善効果を表しており、この値と再登録対象者リストを管理者へ提示することで、管理者がテンプレート再登録の実施や、再登録を実施する範囲を決定するサポートをすることが可能である。

次に、手順４５０の認証しきい値変更後の精度推定の詳細な処理手順を、図１０を参照して説明する。

まず、ｉに０を代入する（手順１０１０）。

次に、利用者ＩＤがｉとなるデータに関して、認証しきい値毎認証失敗頻度テーブル１５００を更新する（手順１０２０）。ここで、手順１０２０では、認証失敗頻度テーブル１３００を参照し、利用者ＩＤがｉのときの各認証しきい値に対応する認証失敗回数を読み込み、当該認証失敗回数を認証しきい値毎認証失敗頻度テーブルの対応する認証しきい値の認証失敗回数に加算する。この処理を各利用者ＩＤに関して行うことで、全ての利用者に関する認証しきい値毎の認証失敗回数を求めることができる。認証しきい値毎認証失敗頻度テーブル１５００の詳細な内容については、図１５を参照して後ほど説明する。

次に、ｉに１を足し（手順１０３０）、ｉと利用者ＩＤの総数を比較する（手順１０４０）。手順１０４０において、ｉが利用者ＩＤの総数以下となった場合は、手順１０２０に戻り、認証しきい値変更後の認証失敗率推定を継続する。

手順１０４０において、ｉが利用者ＩＤの総数を超えた場合には、全ての利用者ＩＤに対する処理が完了したとみなし、各認証しきい値における認証失敗率を算出し、それを管理者へ出力する（手順１０５０）。手順１０５０の各認証しきい値における認証失敗率は、計算対象の認証しきい値以下の認証しきい値における認証失敗回数の和を、全ての認証しきい値における認証失敗回数の和で除算することで求められる。例えば、認証しきい値が中のときの認証失敗率は、（認証しきい値が中、低、最低の３つのときの認証失敗回数の総和）／（認証しきい値が最高以上、最高、高、中、低、最低の６つのときの認証失敗回数の総和）で求められる。手順１０５０で得られた各認証しきい値における認証失敗率は、ある認証しきい値を設定し、ログデータに含まれる認証が行われた場合の認証失敗率を表している。よって、今後ログデータと同様の精度で運用が行われた場合、手順１０５０で得られた各認証しきい値における認証失敗率は、認証しきい値が変更された後の認証システムの認証失敗率の推定値となる。以上により、認証しきい値変更後の認証失敗率の推定が実現する。

ここで、図１５を参照して、認証しきい値毎認証失敗頻度テーブル１５００の内容について説明する。

符号１５１０は、認証しきい値を最高に設定しても認証失敗が発生しない程度の類似度を持つログデータの件数を示している。

符号１５２０は、認証しきい値を最高に設定したときに、認証失敗となるログデータの件数を示している。

符号１５３０〜１５６０についても同様に、各認証しきい値を設定したときに発生する認証失敗の件数を示している。

次に、手順４６０の精度改善施策選択の詳細な処理手順を、図１１を参照して説明する。

まず、ログデータ格納部１２９に格納されているログデータの件数と、予め定義したログデータしきい値Ｌとを比較する（手順１１２０）。

ログデータの件数がＬ未満であった場合、精度の分析に十分なデータが揃っていないと判断し、精度改善施策にデータ不十分を示すフラグを代入し（手順１１２１）、精度改善施策の選択を終了する。

ログデータの件数がＬ以上であった場合、現状の認証失敗率（認証しきい値毎認証失敗頻度テーブル１５００から、現状しきい値における認証失敗率を算出した値）と、予め定義した認証失敗率しきい値Ａとを比較する（手順１１３０）。現状の認証失敗率がＡ未満であった場合、現状の認証失敗率が十分低いと判断し、精度改善施策に十分認証失敗率が低いことを示すフラグを代入し（手順１１３１）、精度改善施策の選択を終了する。

現状の認証失敗率がＡ以上であった場合は、再登録対象者割合と、予め定義した再登録割合しきい値Ｒとを比較する（手順１１４０）。ただし、再登録対象者割合は、登録されている全利用者に対する、手順９７０で出力された再登録対象者リストに含まれる人数の割合を示している。再登録対象者割合がＲ以下であった場合は、再登録対象の利用者の割合が十分少なく、テンプレート再登録が現実的であると判断し、精度改善施策にテンプレート再登録を示すフラグを代入し（手順１１４１）、精度改善施策の選択を終了する。

再登録対象者割合がＲを超えた場合は、再登録対象の利用者の割合が多すぎ、テンプレート再登録が現実的でないと判断して、認証しきい値変更後の認証失敗率と、予め定義した認証失敗率に対するしきい値Ｐを比較する（手順１１５０）。ここで、認証しきい値変更後の認証失敗率は、各認証しきい値（例えば、最高、高、中、低、最低、の５つ）に対してそれぞれ定義される。手順１１５０で用いる認証しきい値としては、最も認証失敗率が小さくなるしきい値（本実施形態では最低）や、予め定義した許容可能な認証しきい値の範囲で最も小さいしきい値等を適用することが可能である。認証失敗率を最小化するためには認証しきい値を最小とするのが良いが、認証しきい値を下げた場合、本人以外の他人が認証に成功するリスクが高くなる。よって、認証しきい値をどこまで下げるかは、生体認証システムの適用先の安全性に対する要件次第で定義される。手順１１５０において、認証しきい値変更後の認証失敗率がＰ以下となった場合は、認証しきい値変更により十分な精度改善が実現可能と判断し、精度改善施策に認証しきい値変更を示すフラグを代入し（手順１１５１）、精度改善施策の選択を終了する。

手順１１５０において、認証しきい値変更後の認証失敗率がＰを超えた場合は、認証しきい値を変更しても十分な精度改善が見込めないと判断し、精度改善施策に改善困難を示すフラグを代入し（手順１１６０）、精度改善施策の選択を終了する。この場合、今回精度改善施策の候補とした、テンプレート再登録と認証しきい値変更では大きな精度改善は見込めないので、生体認証システムのベンダが直接サポートを行い、原因を調査する必要がある。以上により、精度改善施策の選択が完了する。

次に、手順１１４１において精度改善施策としてテンプレート再登録が選択され、再登録対象者リストに含まれる利用者に対するテンプレート再登録を実施する際の手順を、図１７を参照して説明する。

テンプレート再登録時には、まず利用者からＩＤを取得し（手順１７１０）、当該ＩＤに対応するテンプレートをログデータから抽出する（手順１７２０）。ここで、テンプレート抽出は、ログデータ格納部１２９に格納されている認証ログテーブル１２００から、利用者ＩＤ１２６０が利用者から取得したＩＤと等しいログをリストアップし、そのログに含まれるテンプレートを取得することで行う。

次に、利用者から再登録用の生体情報を取得し（手順１７３０）、当該生体情報に対して特徴抽出を行うことで、テンプレートを生成する（手順１７４０）。

次に、手順１７４０で生成した利用者のテンプレートと、手順１７２０で抽出したログデータ中のテンプレートとを、照合する（手順１７５０）。手順１７５０により、ログデータ中のテンプレートの数だけ、類似度が出力される。この類似度は、手順１７４０で生成したテンプレートを登録テンプレート、ログデータ中のテンプレートを認証テンプレートとみなしたときに、各認証時に算出される類似度に相当する。従って、当該類似度の頻度分布から、手順１７４０で生成したテンプレートを登録した場合どの程度の認証失敗率となるかが推定できる。

次に、手順１７５０で得られた類似度から、認証失敗率を推定する（手順１７６０）。手順１７６０における認証失敗率推定は、手順１７５０で得られた類似度に対して一定の認証しきい値を適用し、認証しきい値を下回る類似度の割合を求めることで行われる。なお、ログデータに含まれるテンプレートの数が十分でない場合には、類似度から類似度が従う確率分布を推定し、当該確率分布から認証失敗率を推定しても良い。

次に、手順１７６０で得られた認証失敗率と認証失敗しきい値Ｐを比較し（手順１７７０）、認証失敗率がＰ未満となったときに、手順１７４０で生成したテンプレートを登録テンプレート格納部１２８へ再登録して処理を終了する（手順１７８０）。手順１７７０において認証失敗率がＰ以上となった場合には、テンプレートの品質が十分ではないと判断し、テンプレート再登録を行わずに処理を終了する（手順１７７１）。これにより、ログデータに蓄積されたテンプレートに基づき再登録対象のテンプレートの品質を評価し、一定以上の品質を持つテンプレートのみを再登録することが可能となる。

図１６は、第一の実施形態の生体認証システムにおける認証クライアント、認証サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。

この図において、符号１６０１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、符号１６０２はメモリ、符号１６０３はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、符号１６０４は入力装置、符号１６０５は出力装置、符号１６０６は通信装置である。

ＣＰＵ１６０１は認証クライアント１１０の特徴抽出部１１２、認証サーバ１２０のテンプレート照合部１２１、利用者ＩＤ推定部１２２、認証失敗頻度算出部１２３、再登録後認証失敗率推定部１２４、認証しきい値変更後認証失敗率推定部１２５、精度改善施策選択部１２６に対応するプログラムを実行する。メモリ１６０２は、認証クライアント１１０の特徴抽出部１１２、認証サーバ１２０のテンプレート照合部１２１、利用者ＩＤ推定部１２２、認証失敗頻度算出部１２３、再登録後認証失敗率推定部１２４、認証しきい値変更後認証失敗率推定部１２５、精度改善施策選択部１２６に対応するプログラムを格納する。これらのプログラムをＣＰＵ１６０１が実行することで、各々の処理が実現する。ＨＤＤ１６０３は、認証サーバ１２０における登録テンプレート格納部１２８、ログデータ格納部１２９に相当する。各部が格納するデータは、ＨＤＤ１６０３上のデータとして蓄積される。入力装置１６０４は、認証クライアント１１０における認証情報取得部１１１に相当する。認証情報取得部１１１では１１１では、利用者のＩＤ、および利用者の生体情報（指紋、静脈、虹彩、音声、筆跡等）を取得する。出力装置１６０５は、認証クライアント１１０における認証結果表示部１１３、認証サーバ１２０における精度改善施策表示部１２７に相当する。認証結果表示部１１３では、認証クライアントを操作する利用者またはオペレータに対して、認証が成功したか否かを、ディスプレイ等を通じて伝える。精度改善施策表示部１２７では、認証サーバ１２０の管理者に対して、サーバの管理画面を通じて精度改善施策に関する情報を提供する。通信装置１６０６は、認証クライアント１１０と認証サーバ１２０の間で、認証情報や認証結果を送受信する際に用いられる。
＜第二の実施形態＞
第二の実施形態は、１：１認証システムにおいて、テンプレート再登録後の認証失敗率や認証しきい値変更後の認証失敗率を求め、管理者へ提示するシステムである。第一の実施形態の１：Ｎ認証とは異なり、利用者は認証時に利用者ＩＤを入力する。このため、認証結果に関わらず、全てのログデータには利用者ＩＤが付与される。このため、第一の実施形態で行うＩＤ推定の処理は不要となる。

図３は、本発明の第二の実施形態の、１：１認証時の処理手順を示した図である。１：１認証時には、まず認証クライアント１１０で利用者から利用者ＩＤを取得する（手順３１１）。

次に、利用者から生体情報を取得し（手順３１２）、当該生体情報に対して特徴抽出を行ってテンプレートを生成する（手順３１３）。

次に、手順３１１で取得した利用者ＩＤと手順３１３で生成したテンプレートを、認証サーバ１２０へ送信する（手順３１４）。

認証サーバ１２０では、認証クライアント１１０から利用者ＩＤとテンプレートを受信し（手順３２１）、当該利用者ＩＤに対応する登録テンプレートを読み込む（手順３２２）。

次に、手順３１３で生成したテンプレートと手順３２２で読み込んだ登録テンプレートとを、１：１照合して類似度または非類似度を算出する（手順３２３）。

次に、当該類似度若しくは非類似度に対してしきい値処理を行い、類似度が認証しきい値を上回る、若しくは非類似度が認証しきい値を下回るとき、認証成功とする（手順３２４）。

次に、認証時に得られたデータをログデータとして、ログデータ格納部１２９へ追加する（手順３２５）。

次に、認証サーバ１２０から認証クライアント１１０へ、認証結果を送信する（手順３２６）。

認証クライアント１１０は、認証サーバ１２０より認証結果を受信し（手順３１５）、当該認証結果を、認証クライアントを操作している利用者若しくはオペレータへ表示する（手順３１６）。以上で、１：１認証が完了する。

本発明の第二の実施形態では、図３に示す１：１認証システムがある程度の期間運用された後、図４に示す手順を実施する。図４の詳細な処理手順は、第一の実施形態と同様である。本実施形態は１：１認証システムを対象としているため、ログデータ全件に利用者ＩＤが付与されている。このため、手順４１０ＩＤ推定は不要となる。手順４１０ＩＤ推定以外の処理は、第一の実施形態と同様の処理を行うことで、一定期間のログデータを分析し、精度改善施策の提案を行うことが可能となる。

１１０・・・認証クライアント、１１１…認証情報取得部、１１２・・・特徴抽出部、１１３・・・認証結果表示部、１２０・・・認証サーバ１２０、１２１・・・テンプレート照合部、１２２・・・利用者ＩＤ推定部、１２３・・・認証失敗頻度算出部、１２４・・・再登録後認証失敗率推定部、１２５・・・認証しきい値変更後認証失敗率推定部、１２６・・・精度改善施策選択部、１２７・・・精度改善施策表示部、１２８・・・登録テンプレート格納部、１２９・・・ログデータ格納部。

Claims (12)

1. 利用者の生体認証を行う生体認証サーバにおいて、
   出力装置と、
   利用者識別情報毎に、生体情報と、認証成功または認証失敗を示す認証結果を含むログデータを記憶する記憶装置と、
   前記認証結果から、前記利用者識別情報毎、もしくは生体認証処理時に使用するしきい値毎に認証成功回数と認証失敗回数を算出し、前記算出した認証成功回数と認証失敗回数、もしくは前記認証失敗回数を用いて、一部の利用者の生体情報の再登録、もしくは生体認証処理時に使用するしきい値の変更を受け付けた後の認証失敗率を推定し、前記出力装置に出力する演算装置を具備する、
   ことを特徴とする生体認証サーバ。
2. 前記演算装置は、前記しきい値毎の認証失敗回数を算出し、該認証失敗回数から任意のしきい値を用いた場合の認証失敗率を推定し、前記出力装置に出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証サーバ。
3. 前記演算装置は、前記認証失敗回数から前記利用者識別情報毎の認証失敗率を算出し、
   該認証失敗率から、前記生体情報の再登録対象者を特定し、前記生体情報の再登録者以外の利用者の認証失敗回数から生体情報再登録後の認証失敗率を推定し、該認証失敗率と前記再登録対象者の情報を前記出力装置に出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証サーバ。
4. 前記生体情報の再登録時に、利用者から取得した生体情報と、前記ログデータ中で同一利用者識別情報に関連付いている生体情報とを照合し、該照合結果から、前記利用者から取得した生体情報を登録した場合の認証失敗率を推定し、該認証失敗率に基づき、前記利用者から取得した生体情報を再登録するか否かを判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証サーバ。
5. 前記演算装置は、前記生体情報再登録後の前記認証失敗率と、前記しきい値変更後の前記認証失敗率に基づき認証精度の改善施策を選択し、前記出力装置に出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証サーバ。
6. 前記ログデータは、前記利用者識別情報の不明なデータも含み、該データに関して、前記生体情報間の類似度から利用者識別情報の推定を行い、該推定した利用者識別情報を該当データと関連付けて前記記憶装置に記憶する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証サーバ。
7. 前記記憶装置には、あらかじめ利用者の生体情報が登録されており、
   前記演算装置は、前記利用者識別情報が不明な生体情報とあらかじめ前記記憶装置に記憶されている生体情報とを照合し、得られた類似度が、通常運用時とは異なる前記利用者識別情報推定用のしきい値を超えた場合には、前記利用者識別情報が不明な生体情報と前記類似度に対応する利用者識別情報を関連付けて前記記憶装置に記憶する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の生体認証サーバ。
8. 前記ログデータは、該ログデータの記録日時を含み、
   前記演算装置は、前記利用者識別情報推定対象のログデータから一定時間内に行われたログデータを参照し、前記一定時間内に行われたログデータ中の認証結果が認証成功を示す場合に、該ログデータと前記利用者識別情報推定対象のログデータが同一人物のものであるか否かを判定し、同一人物のものであると確認できた場合に、前記利用者識別情報推定対象のログデータにおける生体情報と、対応する利用者識別情報を関連付けて前記記憶装置に記憶する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の生体認証サーバ。
9. 前記生体情報を取得するセンサや物理的に遮蔽された環境で認証が行われた場合に付与される利用者の同一性を保証する識別情報が、前記ログデータにおける当該利用者の生体情報と関連付けて前記記憶装置に記憶されており、前記演算装置は、前記利用者の同一性を保証する識別情報に基づき、前記ログデータと前記利用者識別情報推定対象のログデータが同一人物のものであるか否かを判定する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の生体認証サーバ。
10. 前記演算装置は、前記ログデータと前記利用者識別情報推定対象のログデータが同一人物のものであるか否かの判定を、前記それぞれのログデータに含まれる生体情報同士を照合することで行う、
    ことを特徴とする請求項８に記載の生体認証サーバ。
11. 前記ログデータは、前記生体情報間の類似度を含み、
    前記記憶装置には、あらかじめ利用者の生体情報が登録されており、
    前記演算装置は、前記類似度から、あらかじめ前記記憶装置に記憶されている生体情報と一致する確率値を算出し、該確率値に基づき利用者識別情報毎の認証失敗回数の期待値を算出し、該期待値から認証精度の改善施策を実施した場合の認証失敗率を推定する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の生体認証サーバ。
12. 利用者の生体認証を行う生体認証サーバにおける生体認証の運用管理方法であって、
    利用者識別情報毎に、生体情報と、認証成功または認証失敗を示す認証結果を含むログデータを記憶装置に記録し、
    前記認証結果から、前記利用者識別情報毎、もしくは生体認証処理時に使用するしきい値毎に認証成功回数と認証失敗回数を算出し、
    前記算出した認証成功回数と認証失敗回数、もしくは前記認証失敗回数を用いて一部の利用者の生体情報の再登録、もしくは生体認証処理時に使用するしきい値の変更を受け付けた後の認証失敗率を推定し、出力装置に出力する、
    ことを特徴とする生体認証の運用管理方法。

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