JP6028369B2 - 生体情報管理装置、認証装置、生体情報管理方法及び生体情報管理プログラム - Google Patents

Description

開示の技術は生体情報管理装置、認証装置、生体情報管理方法及び生体情報管理プログラムに関する。

生体認証として、手のひらや指のひらの静脈のパターンを照合して本人確認を行う静脈認証が知られている。静脈認証では、サーバ装置などに事前に個人毎の静脈のパターンを示す画像が登録されており、端末装置が利用者（認証対象者）の静脈のパターンを表す画像を撮影装置によって撮影することにより取得する。そして、サーバ装置は端末装置からの要求に応じて、端末装置で取得された撮影画像を、登録されている画像と各々照合し、対応する画像が登録されていれば本人と判定する。しかし、この方式では、登録画像数の増加に伴って静脈認証に要する時間が長くなる。

そのため、手や指などの認証対象の静脈を含む部位（認証対象部位）を含む被写体を撮影する際の撮影装置への認証対象部位の翳し方（翳す動作のパターン）毎に画像を事前に分類しておくことで、照合対象の画像数を絞り込む方法が提案されている。この場合、サーバ装置は、認証対象部位の撮影画像として動画像を端末装置から受信し、受信した撮影画像から撮影装置への認証対象部位の翳し方を特定する。そして、特定した翳し方と対応付けられた画像群と撮影画像との照合を行う。

特表２００８−５０５３８３号公報 特開２０１０−９０５８２号公報 特開２００７−５８５４０号公報 特開２００４−３０２８８１号公報

しかしながら、撮影装置の設置場所が前回の撮影時の場所と異なれば撮影画像も異なることになるので、利用者が、事前に登録されている翳し方を行ったとしても撮影画像から撮影装置に対する認証対象部位の翳し方を特定できない場合がある。また、利用者（認証対象者）が事前に登録しておいた翳し方を忘れてしまった場合、認証対象部位を翳す動作が、事前に登録された適正な翳し方で行われないことがある。サーバ装置は、認証対象部位を翳す動作が、事前に登録された適正な翳し方で行われないと、撮影画像を、登録されている全ての画像と照合する必要があるので、静脈認証に要する時間が長くなる、という課題があった。なお、上記の課題は静脈認証に代えて指紋認証を行った場合についても同様に生ずる。

開示の技術は、認証対象者により複数種の翳し方で認証対象部位を翳す動作が行われる場合にも、認証に要する時間の短縮を可能とすることが目的である。

開示の技術は、記憶部により、個人毎に異なる所定の生体情報が表出している認証対象部位を複数の利用者について各々撮影することで得られた複数の画像を記憶する。また、開示の技術は、抽出部により、認証対象者の前記認証対象部位を含む被写体を撮影装置によって撮影することで得られた動画像から、前記撮影装置に対する前記認証対象部位の翳し方を特定する物理量として前記認証対象部位の移動軌跡を特定する物理量及び前記認証対象部位の認証対象画像を抽出する。そして、開示の技術は、付与部により、所定条件を満足した場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記認証対象画像が抽出された前記動画像から抽出された前記物理量によって特定される前記翳し方を表す翳し方情報を付与する。なお、ここで言う「所定条件を満足した場合」とは、前記抽出部によって抽出された前記認証対象画像が前記記憶部に記憶されている前記複数の画像の何れかに対応している場合のことである。

開示の技術は、認証対象者により複数種の翳し方で認証対象部位を翳す動作が行われる場合にも、認証に要する時間の短縮を可能とする、という効果を有する。

実施形態に係る認証システムの要部構成の一例を示す概略構成図である。 実施形態に係る認証システムで使用される静脈センサが搭載されたマウスの一例を示す外観図である。 実施形態に係る認証システムに含まれるサーバ装置のコンピュータの電気系の構成の一例を示すブロック図である。 実施形態に係る画像ＤＢの構成の一例を示す模式図である。 実施形態に係る履歴ＤＢの構成の一例を示す模式図である。 実施形態に係る認証システムで使用される撮影装置で撮影された静脈認証対象部位の態様の一例を示す態様図である。 実施形態に係る認証システムで使用される撮影装置に対して静脈認証対象部位を翳している態様の一例を示す態様図である。 実施形態に係る認証システムで使用される動作パターン情報に割り当てられる物理量の説明に供する図である。 実施形態に係る静脈認証処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る動作パターン付与処理の流れの一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る認証システムで使用される動作パターン情報に属する物理量を分類した場合の一例を示すイメージ図である。

以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、以下の説明では、開示の技術に係る認証装置として、複数の端末装置及び静脈認証サーバ装置（以下、「サーバ装置」という）を含む静脈認証システム（以下、「認証システム」という）を例示するが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、開示の技術に係る認証装置は、携帯型若しくは据置型のパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）やセキュリティゲートなどの各単体毎にも適用可能である。また、以下の説明では、静脈のパターンを照合する静脈認証を例に挙げて説明するが、開示の技術はこれに限定されるものではなく、指紋のパターンを照合する指紋認証にも適用可能である。

図１には、本実施形態に係る認証システム１０の要部構成の一例が概略的に示されている。認証システム１０は、複数の端末装置１２及びサーバ装置１４を含んで構成されている。複数の端末装置１２としては、ＰＣ、セキュリティ機能付きのドア及びセキュリティゲートが例示できる。端末装置１２には、静脈センサ１６が接続されている。静脈センサ１６は撮影装置１８を備えている。撮影装置１８としては近赤外光を射出する光源と近赤外域に感度を有するカメラが例示できる。図２には静脈センサ１６の一例が示されている。図２に示す例では、静脈センサ１６がマウスに搭載されている態様が示されている。静脈センサ１６は、一例として図２に示すように、撮影装置１８に対し、手のひらや指のひらのように認証対象とされる静脈のパターンを含む部位（以下、「静脈認証対象部位」という）が翳されると、撮影装置１８により静脈認証対象部位を含む被写体を撮影する。そして、撮影して得られた動画像を端末装置１２に出力する。なお、ここで言う「静脈認証対象部位を含む被写体」とは、例えば手のひらや指のひらを指す。

複数の端末装置１２とサーバ装置１４とは通信網１６（例えばインターネットやＬＡＮ（Local Area Network））を介して接続されている。複数の端末装置１２の各々は、静脈センサ１６の撮影装置１８によって撮影された静脈認証対象部位を被写体とする動画像を、サーバ装置１４に送信することで、サーバ装置１４に対して静脈認証の実行を要求する。サーバ装置１４は、端末装置１２の要求に応じて、静脈認証を実行し、実行した静脈認証の結果を、静脈認証の実行を要求した端末装置１２に送信する。端末装置１２には、提示デバイス（例えばディスプレイやブザー：図示省略）が接続されており、端末装置１２は、サーバ装置１４から提供された利用者に静脈認証の結果を、提示デバイスを介して利用者に提示する。

サーバ装置１４は、記憶部２０、抽出部２２、付与部２４、削除部２６及び出力部２８を備えている。記憶部２０には画像ＤＢ（データベース）２８及び履歴ＤＢ３０（後述）が記憶されている。画像ＤＢ２８には、個人毎に異なる所定の生体情報が表出している認証対象部位の一例である静脈認証対象部位を複数の利用者について各々撮影することで得られた複数の画像が登録されている。

抽出部２２は、認証対象者の静脈認証対象部位を含む被写体を撮影装置１８によって撮影することで得られた動画像から、撮影装置１８に対する静脈認証対象部位の翳し方を特定する物理量及び静脈認証対象部位の静止画像（認証対象画像）を抽出する。なお、以下では、説明の便宜上、「撮影装置１８に対する静脈認証対象部位の翳し方」を単に「翳し方」と称する。また、ここで言う「認証対象画像」は、画像そのものという概念の他に、画像の特徴を表わす特徴量という概念も含まれる。しかし、以下では、説明の便宜上、画像として取り扱うこととする。

付与部２４は、抽出部２２によって抽出された認証対象画像が画像ＤＢ２８に登録されている何れかの画像に対応している場合、画像ＤＢ２８における認証対象画像に対応する画像に翳し方情報を付与する。ここで言う「翳し方情報」とは、抽出部２２によって認証対象画像が抽出された画像から抽出部２２によって抽出された物理量に対応する物理量によって規定される翳し方を特定する情報のことである。

また、付与部２４は、第１条件及び第２条件を各々満足した場合、画像ＤＢ２８に登録されている認証対象画像に対応する画像に、抽出部２２によって抽出された最新の物理量に対応する翳し方情報を付与する。第１条件としては、例えば抽出部２２によって抽出された最新の物理量に対応する翳し方情報が付与されている画像が履歴ＤＢ３０に登録されているものの、その画像が抽出部２２によって抽出された最新の認証対象画像に対応していない、という条件が挙げられる。また、第２条件としては、例えば画像ＤＢ２８に登録されている画像のうち認証対象画像に対応する画像に、抽出部２２によって抽出された最新の物理量に対応する翳し方情報が付与されていない、という条件が挙げられる。

また、付与部２４は、第３条件を各々満足した場合には、画像ＤＢ２８に登録されている認証対象画像に対応する画像に、抽出部２２によって抽出された最新の物理量に対応する翳し方情報を生成して付与する。第３条件としては、例えば抽出部２２によって抽出された最新の物理量に対応する翳し方情報が付与されている画像が画像ＤＢ２８に登録されていないものの、履歴ＤＢ３０に登録されている画像の何れかが認証対象画像に対応している、という条件が挙げられる。

また、付与部２４は、第４〜第６条件を各々満足した状態で、画像ＤＢ２８に記憶されている認証対象画像に対応する画像に翳し方情報を付与する場合、同一の翳し方情報が付与されている一部の画像群を複数の画像群に分割する。そして、分割した複数の画像群に対し、今まで付与されていた翳し方情報に代えて、類似物理量毎に新たな翳し方情報を付与する。第４条件としては、例えば記憶部２０に記憶されている翳し方情報の総数が所定数に達している、という条件が挙げられる。第５条件としては、例えば画像ＤＢ２８に登録されている画像のうち翳し方情報の何れかが付与されている画像の数が規定上限数（例えば１万）に達している、という条件が挙げられる。第６条件としては、例えば画像ＤＢ２８に登録されている画像のうち最後に静脈認証に用いられた時期（最後認証時期）が最も古い画像が、最後認証時期から所定期間（例えば９０日）以内に静脈認証に用いられた、という条件が挙げられる。

削除部２６は、第７〜第９条件を各々満足した状態で、付与部２４によって、認証対象画像に対応する画像に翳し方情報が付与される場合、所定期間を経過している画像に付与されている翳し方情報を削除する。なお、第７条件としては、例えば記憶部２０に記憶されている翳し方情報の総数が所定数に達している、という条件（第５条件と同条件）が挙げられる。また、第８条件としては、例えば画像ＤＢ２８に登録されている画像のうち翳し方情報の何れかが付与されている画像の数が規定上限数に達しているとの条件（第６条件と同条件）が例示できる。また、第９条件としては、例えば画像ＤＢ２８に登録されている画像のうち最後認証時期が最も古い画像が最後認証時期から所定期間以内に静脈認証に用いられていない、という条件が挙げられる。

出力部２８は、抽出部２２によって抽出された物理量に対応する翳し方情報が付与されている画像の何れかと、抽出部２２によって抽出された認証対象画像とが一致した場合に認証成功情報を出力する。また、出力部２８は、抽出部２２によって抽出された物理量に対応する翳し方情報が付与されている画像の何れかと、抽出部２２によって抽出された認証対象画像とが一致しなかった場合に認証失敗情報を出力する。ここで言う「一致」とは、完全一致の他に、所定誤差内の一致も含む。また、「認証成功情報」とは、静脈認証が成功したことを示す情報であり、「認証失敗情報」とは、静脈認証が失敗したことを示す情報である。なお、ここで言う「失敗」とは、画像ＤＢ２８に認証対象画像に対応する画像が登録されていなかったことの他に、何らかの事情で静脈認証が正しく実行されかったことも含む。

図３には、サーバ装置１４の電気系の要部構成の一例が示されている。図３に示すように、サーバ装置１４は、コンピュータ４８を備えている。コンピュータ４８は、ＣＰＵ５０、メモリ５２及び不揮発性の記憶部５４を備え、これらはアドレスバスやシステムバス等を含んで構成されたバス５６を介して互いに接続されている。なお、記憶部５４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどによって実現できる。記憶媒体としての記憶部５４には、画像ＤＢ２８、履歴ＤＢ３０及び静脈認証処理プログラム５８が記憶されている。

ＣＰＵ５０は、記憶部５４から静脈認証処理プログラム５８を読み出してメモリ５２に展開し、静脈認証処理プログラム５８が有するプロセスを順次実行する。静脈認証処理プログラム５８は、抽出プロセス６０、付与プロセス６２、削除プロセス６４及び出力プロセス６６を有する。ＣＰＵ５０は、抽出プロセス６０を実行することで、図３に示す抽出部２２として動作する。

図１に示す付与部２４、削除部２６及び出力部２８がコンピュータ４８で実現される場合、画像ＤＢ２８及び履歴ＤＢ３０を記憶する記憶部５４は図１に示す記憶部２０として用いられる。これにより静脈認証処理プログラム５８に含まれる付与プロセス６２を実行したコンピュータ４８が、付与部２４として機能することとなる。また、静脈認証処理プログラム５８に含まれる削除プロセス６４を実行したコンピュータ４８が、削除部２６として機能することとなる。また、静脈認証処理プログラム５８に含まれる出力プロセス６６を実行したコンピュータ４８が、出力部２８として機能することとなる。

なお、ここでは静脈認証処理プログラム５８を記憶部５４から読み出す場合を例示したが、必ずしも最初から記憶部５４に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ４８に接続されて使用されるフレキシブルディスク（いわゆるＦＤ）ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの任意の「可搬型の記録媒体」に先ずは静脈認証処理プログラム５８を記憶させておいてもよい。そして、コンピュータ４８がこれらの可搬型の記録媒体から静脈認証処理プログラム５８を取得して実行するようにしてもよい。また、インターネットやＬＡＮなどを介してコンピュータ４８に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに静脈認証処理プログラム５８を記憶させておいてもよい。この場合、コンピュータ４８がこれらから静脈認証処理プログラム５８を取得して実行するようにすればよい。

図４には、画像ＤＢ２８の構成の一例が模式的に示されている。図４に示すように画像ＤＢ２８は、開示の技術における個人特定情報の一例である利用者ＩＤ（Identification）と画像情報とが１対１で対応付けられて構成されている。また、画像ＤＢ２８には、利用者ＩＤ毎に、現在付与されている開示の技術における翳し方情報の一例である動作パターン情報（後述）が登録されている。つまり、画像情報毎に動作パターン情報が対応付けられている。動作パターン情報は１つの画像情報に対して複数種類付与することもできる。また、逆に、画像情報に対して動作パターン情報が付与されないこともある。なお、ここで言う「利用者ＩＤ」とは、例えば認証システム１０の利用者として予め定められている利用者の個々を一意に特定するＩＤを指す。また、本実施形態に係る画像ＤＢ２８には例えば１万人分の利用者ＩＤが登録されており、利用者ＩＤは“０”から“９９９９”まで存在する。

画像ＤＢ２８に含まれる画像情報は、利用者ＩＤの各々により特定される利用者の静脈のパターンを示す画像情報である。これらの画像情報により示される画像は、例えば利用者の静脈認証対象部位を事前に撮影して得た画像である。なお、本実施形態では、説明の便宜上、画像ＤＢ２８に画像情報が含まれる例を挙げて説明したが、開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、画像情報に代えて、この画像情報により示される画像の特徴を表す特徴量であってもよい。

図５には、履歴ＤＢ３０の一例が模式的に示されている。図５に示すように履歴ＤＢ３０には、動作パターン情報（図５に示す例では“動作パターンＡ”及び“動作パターンＢ”など）が登録されている。動作パターン情報とは、例えば利用者がサーバ装置１４に対して静脈認証の実行を要求する際の利用者による撮影装置１８に対する静脈認証対象部位の翳し方のパターン（動作パターン）を一意に特定する情報のことである。動作パターンは、一例として図６に示すように撮影装置１８によって撮影が可能とされる範囲（撮影可能範囲）に入り込んだ静脈認証対象部位の移動軌跡や向きなどによって定められる。また、撮影可能範囲内に静脈認証対象部位が入り込んでから所定時間経過した時点での撮影可能範囲内の静脈認証対象部位の位置及び向きなどであってもよい。

動作パターンは一例として図７に示すように多種多様である。撮影装置１８の設置場所（図７に示す例では、Ｌ１，Ｌ２、Ｌ３，Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３）を変えると、仮に設置場所毎に撮影装置１８に対して同じ動作で認証対象領域を翳したとしても、静脈認証対象部位を翳す移動軌跡が各々異なる。そのため、動作パターンも異なることとなる。逆に、撮影装置１８の設置位置を固定したとしても、撮影装置１８に対して異なる動作（図７に示す例では、机に肘をついて撮影装置１８に翳す動作及び机に肘をつかずに撮影装置１８に翳す動作）を行うと、静脈認証対象部位を翳す移動軌跡が各々異なる。そのため、動作パターンも異なることとなる。

また、履歴ＤＢ３０には個々の動作パターン毎に、その動作パターンを行った利用者の利用者ＩＤが割り当てられている。従って、ＣＰＵ５０は、サーバ装置１４に対して静脈認証が要求された際に動作パターン情報により特定される動作パターンを行った利用者を特定することができる。

また、履歴ＤＢ３０には、利用者ＩＤ毎に、対応する利用者ＩＤにより特定される利用者が認証システム１０を利用した日時も登録されている。従って、ＣＰＵ５０は、動作パターン情報により特定される動作パターンを行った利用者の個々が認証システム１０を利用した日時（利用日時）を特定することができる。

また、履歴ＤＢ３０には、利用者ＩＤ毎に、対応する利用者ＩＤにより特定される利用者が行った動作パターンを規定する物理量が登録されている。ここで言う物理量としては、例えば図８に示すように、図６に示す撮影可能範囲に入り込んだ静脈認証対象部位の所定時間毎の位置を表すＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸からなる三次元座標を網羅した情報が挙げられる。また、三次元座標に加えて、静脈認証対象部位が図６に示す撮影可能範囲に入り込んでから所定時間内の静脈認証対象部位の平均移動速度や平均移動加速度なども用いてもよい。

更に、履歴ＤＢ３０には、動作パターン毎に代表物理量が登録されている。代表物理量としては、対応する動作パターン情報に割り当てられている全ての物理量の平均値、メジアン又はモードなどが例示できる。なお、本実施形態では、代表物理量として、図６に示す撮影可能範囲に静脈認証対象部位が入り込んでからの所定時間毎の物理量の平均値を用いている。例えば、履歴ＤＢ３０の利用者ＩＤが割り当てられている物理量が三次元座標であれば、利用者ＩＤ毎に割り当てられている三次元座標の平均値が代表物理量として採用される。履歴ＤＢ３０の利用者ＩＤが割り当てられている物理量が平均移動速度であれば、利用者ＩＤ毎に割り当てられている平均移動速度の平均値が代表物理量として採用される。履歴ＤＢ３０の利用者ＩＤが割り当てられている物理量が平均移動加速度であれば、利用者ＩＤ毎に割り当てられている平均移動加速度の平均値が代表物理量として採用される。また、履歴ＤＢ３０の利用者ＩＤに割り当てられている物理量が複数であれば、各物理量毎の平均値が各々代表物理量として採用される。

次に本実施形態の作用として、ＣＰＵ５０が静脈認証処理プログラム５８を実行することで、サーバ装置１４によって行われる静脈認証処理について、図９を参照して説明する。図９に示す静脈認証処理では、先ず、ステップ１００において、抽出部２２により、端末装置１２から送信された動画像が受信されたか否かが判定される。本ステップ１００において、動画像が受信されていない場合は判定が否定されて本ステップ１００の判定が再び行われる。本ステップ１００において、動画像が受信された場合は判定が肯定されてステップ１０２へ移行する。ステップ１０２では、抽出部２２により、上記のステップ１００で受信された動画像から静脈認証対象部位の翳し方を特定する物理量及び認証対象画像が抽出される。次のステップ１０４では、付与部２４により、履歴ＤＢ３０に、上記のステップ１０２で抽出された物理量に近似する代表物理量を有する動作パターン情報（以下、「類似動作パターン」という）が登録されているか否かが判定される。例えば、上記のステップ１０２で抽出された物理量に±αの誤差内で一致する代表物理量を有する動作パターン情報が登録されているか否かが判定される。本ステップ１０４において、類似動作パターンが登録されている場合はステップ１０６へ移行する。

ステップ１０６では、付与部２４及び出力部２８により、画像ＤＢ２８に登録されている画像のうちの類似動作パターンに対応する動作パターン情報が付与されている画像であって、後述のステップ１０８の判定を行っていない画像が１つ取得される。次のステップ１０８では、出力部２８により、上記のステップ１０６で取得された画像と上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像とが所定誤差内で一致しているか否かが判定される。本ステップ１０８において、上記のステップ１０６で取得された画像と上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像とが所定誤差内で一致していない場合はステップ１０９へ移行する。ステップ１０９では、画像ＤＢ２８に登録されている画像のうちの類似動作パターンに属する全画像を対象にしてステップ１０８の判定が行われたか否かが判定される。本ステップ１０９において、画像ＤＢ２８に登録されている画像のうちの類似動作パターンに属する全画像を対象にしてステップ１０８の判定が行われていない場合は判定が否定されてステップ１０６へ移行する。

一方、ステップ１０８において、上記のステップ１０６で取得された画像と上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像とが所定誤差内で一致している場合は判定が肯定されてステップ１１０へ移行する。ステップ１１０では、出力部２８により、認証成功情報が上記のステップ１００で受信された画像の送信元である端末装置１２に送信された後、本静脈認証処理を終了する。

一方、ステップ１０４において、類似動作パターンが登録されていない場合はステップ１１２へ移行する。ステップ１１２では、付与部２４により、上記のステップ１０２で抽出された物理量を代表物理量とすることで規定される新たな動作パターン特定情報が作成され、作成された新たな動作パターン情報がメモリ５２の所定記憶領域に記憶される。次のステップ１１４では、付与部２４により、画像ＤＢ２８に登録されている画像のうち後述のステップ１１６の判定を行っていない画像が１つ取得される。

次のステップ１１６では、付与部２４により、上記のステップ１１４で取得された画像と上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像とが所定誤差内で一致しているか否かが判定される。本ステップ１１６において、上記のステップ１１４で取得された画像と上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像とが所定誤差内で一致している場合はステップ１３０へ移行する。本ステップ１１６において、上記のステップ１１４で取得された画像と上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像とが所定誤差内で一致していない場合はステップ１１８へ移行する。ステップ１１８では、付与部２４及び出力部２８により、画像ＤＢ２８に記憶されている全ての画像を対象にして上記のステップ１１６の判定が行われた否かが判定される。本ステップ１１８において、画像ＤＢ２８に記憶されている全ての画像を対象にして上記のステップ１１６の判定が行われていない場合はステップ１１４へ移行する。本ステップ１１８において、画像ＤＢ２８に記憶されている全ての画像を対象にして上記のステップ１１６の判定が行われた場合はステップ１２６へ移行する。

一方、ステップ１０９において、画像ＤＢ２８に登録されている画像のうちの類似動作パターンに属する全画像を対象にしてステップ１０８の判定が行われた場合は判定が肯定されてステップ１２０へ移行する。ステップ１２０では、異なる動作パターン情報のうちステップ１２２の処理に供されていない１つの動作パターン情報を対象にして（注目して）、利用者ＩＤに対応する画像であってステップ１２２の判定に供されていない１つの画像が画像ＤＢ２８から取得される。なお、ここで言う「異なる動作パターン情報」とは、上記の類似動作パターンとは異なる動作パターン情報を指し、現時点で注目すべき１つの動作パターン情報を指す。

ステップ１２２では、付与部２４により、上記のステップ１２０で取得された画像と上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像とが所定誤差内で一致しているか否かが判定される。なお、ここで言う「所定誤差」は、上記ステップ１０８で用いた誤差よりも更に範囲を狭めた（条件を厳しくした）ものとしてもよい。なぜならば、上記ステップ１０８の場合と比較して、本人でない者が認証を要求している可能性が高いからである。
上記ステップ１０８の本ステップ１２２において、上記のステップ１２０で取得された画像と上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像とが所定誤差内で一致していない場合はステップ１２４へ移行する。ステップ１２４では、付与部２４により、画像ＤＢ２８に記憶されている全ての画像を対象にして上記のステップ１２２の判定が行われたか否かが判定される。本ステップ１２４において、画像ＤＢ２８に記憶されている全ての画像を対象にして上記のステップ１２２の判定が行われていない場合は判定が否定されてステップ１２０へ移行する。本ステップ１２４において、画像ＤＢ２８に記憶されている全ての画像を対象にして上記のステップ１２２の判定が行われた場合は判定が肯定されてステップ１２６へ移行する。ステップ１２６では、出力部２８により、認証失敗情報が上記のステップ１００で受信された画像の送信元である端末装置１２に送信された後、本静脈認証処理を終了する。

一方、ステップ１２２において、上記のステップ１２０で取得された画像と上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像とが所定誤差内で一致している場合はステップ１２８へ移行する。なお、ここで言う「所定誤差」は、上記ステップ１０８で用いた誤差よりも更に範囲を狭めた（条件を厳しくした）ものとしてもよい。なぜならば、上記ステップ２０８の場合と比較して、本人でない者が認証を要求している可能性が高いからである。ステップ１２８では、付与部２４により、上記のステップ１０２で抽出された認証対象画像と所定誤差内で一致した画像に付与されている動作パターン情報がメモリ５２の所定記憶領域に記憶される。すなわち、ここでは、付与部２４が、上記のステップ１２０で画像を取得する際に使用（参照）した動作パターン情報をメモリ５２の所定記憶領域に記憶している。

次のステップ１３０では、付与部２４により、動作パターン付与処理が行われ、その後、ステップ１１０へ移行する。図１０には動作パターン付与処理の流れの一例が示されている。ステップ１５０では、付与部２４により、履歴ＤＢ３０に登録されている動作パターン情報の数が所定数（例えば５００）以上であるか否かが判定される。本ステップ１５０において、動作パターン情報の数が所定数以上でない場合は判定が否定されてステップ１６４へ移行する。本ステップ１５０において、動作パターン情報の数が所定数以上の場合は判定が肯定されてステップ１５２へ移行する。

ステップ１５２では、付与部２４により、画像ＤＢ２８に登録されている利用者ＩＤの数が規定上限数以下であるか否かが判定される。本ステップ１５２において、画像ＤＢ２８に登録されている利用者ＩＤの数が規定上限数以下である場合は判定が肯定されてステップ１６４へ移行する。本ステップ１５２において、画像ＤＢ２８に登録されている利用者ＩＤの数が規定上限数以下でない場合は判定が否定されてステップ１５４へ移行する。

ステップ１５４では、付与部２４により、画像ＤＢ２８に登録されている画像のうち、最後に利用された時期が最も古い画像であって、所定期間（例えば現時点から９０日）以内に利用実績のない画像が存在しているか否かが判定される。本ステップ１５４において、利用実績のない画像が存在している場合は判定が肯定されてステップ１５６へ移行する。

ステップ１５６では、削除部２６により、画像ＤＢ２８において上記の利用実績のない画像に対応する利用者ＩＤから動作パターン情報が削除される。また、履歴ＤＢ３０における対応する動作パターン情報に割り当てられている利用者ＩＤのうち、動作パターン情報が削除された利用者ＩＤが廃棄される。次のステップ１６４では、上記ステップ１０２で抽出された認証画像情報に対応する画像（ステップ１１４又は１２０で取得された画像）に対して、メモリ５２の所定記憶領域に記憶されている動作パターン情報が付与された後、本動作パターン付与処理を終了する。本ステップ１６４にて、認証画像情報に対応する画像に動作パターン情報が付与されると、その画像に対応する利用者ＩＤ及び利用日時（現在日時）が、履歴ＤＢ３０の対応する動作パターン情報に属するように登録される。

一方、ステップ１５４において、利用実績のない画像が存在していない場合は判定が否定されてステップ１５８へ移行する。ステップ１５８では、付与部２４により、履歴ＤＢ３０に登録されている物理量に基づいて、動作パターン情報単位で、画像ＤＢ２８における特定の動作パターン情報が付与されている画像群を、物理量が類似する複数の画像群に分割する。図１１には、図５に示す履歴ＤＢ３０の動作パターンＡを規定している物理量（動作パターンＡに属する全物理量）を、各画像群に属する画像数が略均等となるように複数の画像群（動作パターンＡ１，Ａ２）に振り分けた態様が模式的に示されている。図１１に示す２つの画像群の各々に対応する物理量は、互いに所定の度合い以上で類似している物理量である。なお、図１１に示すα軸及びβ軸は動作パターン情報を規定する異なる物理量であり、ここでは、α軸の一例として三次元座標のうちのＸ座標を、β軸の一例として上記のステップ１００で受信された動画像を構成している１枚毎の画像の撮影時間を採用している。ここでは、α軸としてＸ座標を用いているが、これに代えてＹ座標若しくはＺ座標でもよい。また、図１１には２次元の座標空間上で画像群の分割を行う態様が示されているが、より多次元の座標空間上で画像群の分割を行ってもよい。この場合、例えば三次元座標の全ての座標軸と上記の撮影時間とを組み合わせた座標空間が例示できる。

次のステップ１６０では、付与部２４により、上記のステップ１５８で分類された画像に対して、今迄で付与されていた動作パターン情報に代えて、分割した個々の画像群単位で新たな動作パターン情報が付与された後、ステップ１６４へ移行する。例えば、図１１に示すように、動作パターンＡに属する物理量が付与されていた画像に対して、新たなに動作パターンＡ１及び動作パターンＡ２の少なくとも１つが付与される。「動作パターンＡ１及び動作パターンＡ２の少なくとも１つ」という理由は、動作パターンＡにおいて同一の利用者ＩＤにつき複数の物理量が対応付けられている場合に、上記ステップ１５８で複数の物理量が異なる画像群に分類されることが起こり得るからである。

このように本実施形態に係る認証システム１０では、画像ＤＢ２８に登録されている画像のうち抽出部２２で抽出された認証対象画像に対応する画像に、認証対象画像が抽出された画像から抽出された最新の物理量に対応する動作パターン情報が付与される。そのため、仮に利用者が事前に記憶部２０に記憶させておいた動作パターンがどのようなものだったのか忘れたとしても、今回使用した翳し方を用いれば次回に静脈認証の実行を要求する際には静脈認証に供する画像の迅速な検索に寄与することができる。

また、本実施形態では、画像ＤＢ２８に登録されている画像に対して、これまでに利用者が行ってきた翳し方に対応する複数の動作パターン情報が付与される。従って、次回に静脈認証の実行を要求する際に、過去の何れの静脈認証時に使用した翳し方で撮影を行ったとしても、対応する動作パターンが画像ＤＢ２８に登録されている限り静脈認証に供する画像の迅速な検索に寄与することができる。

また、本実施形態では、画像情報に対して新たな動作パターン情報を付与するにあたり、既存の動作パターンの総数が所定数以上の場合には、条件に応じて動作パターン情報を画像情報から削除している。そのため、動作パターン数の増大に起因して画像の検索に要する時間が長くなること抑制することができる。

また、本実施形態では、画像情報に対して新たな動作パターン情報を付与するにあたり、既存の動作パターンの総数が所定数以上の場合には、条件に応じて動作パターン情報を分割して画像情報に対して付与し直している。そのため、特定の動作パターン情報に画像が集中することに起因して画像の検索に要する時間が長くなることを抑制することができる。

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
個人毎に異なる所定の生体情報が表出している認証対象部位であって認証対象者の前記認証対象部位を含む被写体を撮影装置によって撮影することで得られた動画像から、前記撮影装置に対する前記認証対象部位の翳し方を特定する物理量及び前記認証対象部位の認証対象画像を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出された前記認証対象画像が、前記認証対象部位を複数の利用者について各々撮影することで得られた複数の画像を記憶する記憶部に記憶されている前記複数の画像の何れかに対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記認証対象画像が抽出された前記動画像から抽出された前記物理量によって特定される前記翳し方を表す翳し方情報を付与する付与ステップと、を含む生体情報管理方法。

１０ 認証システム
１８ 撮影装置
２０ 記憶部
２２ 抽出部
２４ 付与部
２６ 削除部
２８ 出力部

Claims (9)

1. 個人毎に異なる所定の生体情報が表出している認証対象部位を複数の利用者について各々撮影することで得られた複数の画像を記憶する記憶部と、
   認証対象者の前記認証対象部位を含む被写体を撮影装置によって撮影することで得られた動画像から、前記撮影装置に対する前記認証対象部位の翳し方を特定する物理量及び前記認証対象部位の認証対象画像を抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記認証対象画像が前記記憶部に記憶されている前記複数の画像の何れかに対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記認証対象画像が抽出された前記動画像から抽出された前記物理量によって特定される前記翳し方を表す翳し方情報を付与する付与部と、を含み、
   前記付与部は、前記抽出部によって抽出された最新の前記物理量に対応する前記翳し方情報が付与されている画像が前記記憶部に記憶されているものの、該画像が前記抽出部によって抽出された最新の前記認証対象画像に対応せず、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記最新の物理量に対応する前記翳し方情報以外の前記翳し方情報が付与されている場合、前記認証対象画像に対応する画像に、前記最新の物理量に対応する前記翳し方情報を付与する生体情報管理装置。
2. 個人毎に異なる所定の生体情報が表出している認証対象部位を複数の利用者について各々撮影することで得られた複数の画像を記憶する記憶部と、
   認証対象者の前記認証対象部位を含む被写体を撮影装置によって撮影することで得られた動画像から、前記撮影装置に対する前記認証対象部位の翳し方を特定する物理量として前記認証対象部位の移動軌跡を特定する物理量及び前記認証対象部位の認証対象画像を抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記認証対象画像が前記記憶部に記憶されている前記複数の画像の何れかに対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記認証対象画像が抽出された前記動画像から抽出された前記物理量によって特定される前記翳し方を表す翳し方情報を付与する付与部と、を含み、
   前記付与部は、前記抽出部によって抽出された最新の物理量に対応する前記翳し方情報が付与されている画像が前記記憶部に記憶されていないものの、前記複数の画像の何れかが前記抽出部によって抽出された前記認証対象画像に対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記最新の物理量に対応する前記翳し方情報を生成して付与する生体情報管理装置。
3. 個人毎に異なる所定の生体情報が表出している認証対象部位を複数の利用者について各々撮影することで得られた複数の画像を記憶する記憶部と、
   認証対象者の前記認証対象部位を含む被写体を撮影装置によって撮影することで得られた動画像から、前記撮影装置に対する前記認証対象部位の翳し方を特定する物理量として前記認証対象部位の移動軌跡を特定する物理量及び前記認証対象部位の認証対象画像を抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記認証対象画像が前記記憶部に記憶されている前記複数の画像の何れかに対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記認証対象画像が抽出された前記動画像から抽出された前記物理量によって特定される前記翳し方を表す翳し方情報を付与する付与部と、
   前記複数の画像に付与されている前記翳し方情報の総数が所定数に達しており、前記複数の画像のうち前記翳し方情報の何れかが付与されている画像の数が規定上限数に達しており、かつ、前記複数の画像のうち最後に認証に用いられた時期が最も古い画像が該時期から所定期間以内に認証に用いられていない状態で、前記付与部によって、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に前記翳し方情報が付与される場合、前記所定期間を経過している画像に付与されている前記翳し方情報を削除する削除部と、
   を含む生体情報管理装置。
4. 個人毎に異なる所定の生体情報が表出している認証対象部位を複数の利用者について各々撮影することで得られた複数の画像を記憶する記憶部と、
   認証対象者の前記認証対象部位を含む被写体を撮影装置によって撮影することで得られた動画像から、前記撮影装置に対する前記認証対象部位の翳し方を特定する物理量として前記認証対象部位の移動軌跡を特定する物理量及び前記認証対象部位の認証対象画像を抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記認証対象画像が前記記憶部に記憶されている前記複数の画像の何れかに対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記認証対象画像が抽出された前記動画像から抽出された前記物理量によって特定される前記翳し方を表す翳し方情報を付与する付与部と、を含み、
   前記付与部は、前記複数の画像に付与されている前記翳し方情報の総数が所定数に達しており、前記複数の画像のうち前記翳し方情報の何れかが付与されている画像の数が規定上限数に達しており、かつ、前記複数の画像のうちの最後に認証に用いられた時期が最も古い画像が該時期から所定期間以内に認証に用いられている状態で、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に前記翳し方情報を付与する場合、前記翳し方情報単位で、同一の前記翳し方情報が付与された画像群を、前記物理量が類似する画像からなる複数の画像群に分割し、分割した個々の画像群に、互いに異なる新たな前記翳し方情報を付与する生体情報管理装置。
5. 前記認証対象部位は手のひらであり、該手のひらに表出している生体情報は静脈のパターンである請求項１〜請求項４の何れか1項に記載の生体情報管理装置。
6. 前記認証対象部位は指のひらであり、該指のひらに表出している生体情報は静脈のパターン又は指紋である請求項１〜請求項４の何れか1項に記載の生体情報管理装置。
7. 請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の生体情報管理装置と、
   前記抽出部によって抽出された前記認証対象画像が前記記憶部に記憶されている複数の画像の何れかと対応した場合に認証成功情報を出力し、前記抽出部によって抽出された前記認証対象画像が前記記憶部に記憶されている複数の画像の何れかと対応しなかった場合に認証失敗情報を出力する出力部と、
   を含む認証装置。
8. 個人毎に異なる所定の生体情報が表出している認証対象部位であって認証対象者の前記認証対象部位を含む被写体を撮影装置によって撮影することで得られた動画像から、前記撮影装置に対する前記認証対象部位の翳し方を特定する物理量として前記認証対象部位の移動軌跡を特定する物理量及び前記認証対象部位の認証対象画像を抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップによって抽出された前記認証対象画像が、前記認証対象部位を複数の利用者について各々撮影することで得られた複数の画像を記憶する記憶部に記憶されている前記複数の画像の何れかに対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記認証対象画像が抽出された前記動画像から抽出された前記物理量によって特定される前記翳し方を表す翳し方情報を付与する付与ステップと、を含む生体情報管理方法であって、
   前記付与ステップは、前記抽出ステップによって抽出された最新の前記物理量に対応する前記翳し方情報が付与されている画像が前記記憶部に記憶されているものの、該画像が前記抽出ステップによって抽出された最新の前記認証対象画像に対応せず、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記最新の物理量に対応する前記翳し方情報以外の前記翳し方情報が付与されている場合、前記認証対象画像に対応する画像に、前記最新の物理量に対応する前記翳し方情報を付与すること、
   前記抽出ステップによって抽出された最新の物理量に対応する前記翳し方情報が付与されている画像が前記記憶部に記憶されていないものの、前記複数の画像の何れかが前記抽出ステップによって抽出された前記認証対象画像に対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記最新の物理量に対応する前記翳し方情報を生成して付与すること、
   及び、前記複数の画像に付与されている前記翳し方情報の総数が所定数に達しており、前記複数の画像のうち前記翳し方情報の何れかが付与されている画像の数が規定上限数に達しており、かつ、前記複数の画像のうちの最後に認証に用いられた時期が最も古い画像が該時期から所定期間以内に認証に用いられている状態で、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に前記翳し方情報を付与する場合、前記翳し方情報単位で、同一の前記翳し方情報が付与された画像群を、前記物理量が類似する画像からなる複数の画像群に分割し、分割した個々の画像群に、互いに異なる新たな前記翳し方情報を付与することの少なくとも１つを行うことを含む生体情報管理方法。
9. コンピュータに、
   個人毎に異なる所定の生体情報が表出している認証対象部位であって認証対象者の前記認証対象部位を含む被写体を撮影装置によって撮影することで得られた動画像から、前記撮影装置に対する前記認証対象部位の翳し方を特定する物理量として前記認証対象部位の移動軌跡を特定する物理量及び前記認証対象部位の認証対象画像を抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップによって抽出された前記認証対象画像が、前記認証対象部位を複数の利用者について各々撮影することで得られた複数の画像を記憶する記憶部に記憶されている前記複数の画像の何れかに対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記認証対象画像が抽出された前記動画像から抽出された前記物理量によって特定される前記翳し方を表す翳し方情報を付与する付与ステップと、を含む処理を実行させるための生体情報管理プログラムであって、
   前記付与ステップは、前記抽出ステップによって抽出された最新の前記物理量に対応する前記翳し方情報が付与されている画像が前記記憶部に記憶されているものの、該画像が前記抽出ステップによって抽出された最新の前記認証対象画像に対応せず、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記最新の物理量に対応する前記翳し方情報以外の前記翳し方情報が付与されている場合、前記認証対象画像に対応する画像に、前記最新の物理量に対応する前記翳し方情報を付与すること、
   前記抽出ステップによって抽出された最新の物理量に対応する前記翳し方情報が付与されている画像が前記記憶部に記憶されていないものの、前記複数の画像の何れかが前記抽出ステップによって抽出された前記認証対象画像に対応している場合、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に、前記最新の物理量に対応する前記翳し方情報を生成して付与すること、
   及び、前記複数の画像に付与されている前記翳し方情報の総数が所定数に達しており、前記複数の画像のうち前記翳し方情報の何れかが付与されている画像の数が規定上限数に達しており、かつ、前記複数の画像のうちの最後に認証に用いられた時期が最も古い画像が該時期から所定期間以内に認証に用いられている状態で、前記複数の画像のうちの前記認証対象画像に対応する画像に前記翳し方情報を付与する場合、前記翳し方情報単位で、同一の前記翳し方情報が付与された画像群を、前記物理量が類似する画像からなる複数の画像群に分割し、分割した個々の画像群に、互いに異なる新たな前記翳し方情報を付与することの少なくとも１つを行うことを含む生体情報管理プログラム。