JP6065025B2 - 生体認証装置、生体認証システム、及び生体認証方法 - Google Patents

Description

本実施形態は、生体認証装置、生体認証システム、及び生体認証方法に関する。

生体認証は、指紋や静脈パターン等の生体情報で個人を識別する技術である。指紋は指や手のひらなどの表面に存在する模様で、個人毎に異なっているため、これを利用して個人の識別が可能である。手の平等に走る静脈は、近赤外線光を用いることで撮影できる。静脈のパターンは個人毎に異なっているため、これを利用して個人の識別が可能である。

生体認証の認証方式には、１：１認証と１：Ｎ認証が含まれる。１：１認証では、個人のＩＤを入力してその個人の登録済の生体情報と新たな生体情報とを照合して認証を行う。１：Ｎ認証では、個人のＩＤ等を入力せずに、登録済の生体情報の全データと新たな生体情報とを照合して認証を行う。１：Ｎ認証はＩＤを入力しなくて良いので、利便性が良い。一方、１：Ｎ認証では、登録済の生体情報の全データと照合するために、誤って別の人を個人と識別してしまう率（他人受け入れ率、以下、ＦＡＲと呼ぶ）がＮの増加と共に増大する。そこで、大規模な１：Ｎ認証における照合の精度は高い方が良い。

生体情報に基づいた個人の認証を行う場合、生体情報を取得するセンサに対する生体の位置を登録時と認証時とで一致させておけば、照合の精度を上げ、認証をより正確にする。例えば、登録時に取得しておいた生体の画像をガイド画像として、認証時に表示して生体の位置の誘導を行うという技術が知られている。また、被認証者が差し出す手が左右のどちらであっても、手の位置の誘導を、認証作業を滞らせずに行えるようにする技術が知られている（例えば、特許文献１および特許文献２参照）。

特開２００８−７１１５８号公報 特開２０１０−１４６１５８号公報

しかしながら、背景技術に記載されている技術では、生体情報として、例えば右手か左手のどちらか一方の生体情報を取得するセンサに対する、生体の位置を登録時と認証時とで一致させておく。また、登録時に取得しておいた、例えば右手か左手のどちらか一方の生体の画像をガイド画像として、認証時に表示して生体の位置の誘導を行う。

ここで、生体の位置を登録時と認証時とで一致させても、照合の精度を上げて認証をより正確にし、もって、ＦＡＲを低減するのには限界がある。一千万人規模の正確な認証を実現し、更には、国の公共サービス等にも生体認証の導入可能とするには、更なるＦＡＲの低減が求められる。

ＦＡＲを低減するため、左右両手の生体情報の照合を考えた場合、同じ一つのセンサで左右両手の照合を行うには、被認証者が移動しない限り、両手を差し出す角度が異なる。登録済の左右の手の生体情報のデータが被認証者の体に対して同様な角度で登録されている場合、同様の角度で差し出された手は認証がスムーズに行われる。しかし、異なった角度で差し出された他方の手では、登録済の取得データと認証時の取得データの角度も異なるので、認証がスムーズに行われない。

１つの側面では、本発明は、一つのセンサで左右両手の生体認証を行うことを目的とする。

生体認証装置の一態様によれば、一方の手に特有で照合に用いる第一の照合用認証特徴データと、他方の手に特有で照合に用いる第二の照合用認証特徴データと、を取得する単一の読み取りセンサと、一人分の前記第一の照合用認証特徴データと前記第二の照合用認証特徴データの夫々を、認証データとしてサーバに送信すると共に、照合結果を受信する通信部と、前記第一の照合用認証特徴データを取得する際の前記一方の手の前記読み取りセンサに対する角度と、前記第二の照合用認証特徴データを取得する際の前記他方の手の前記読み取りセンサに対する角度との差異である予測回転角を計算する回転予測部とを有し、前記通信部は、前記回転予測部で計算した前記予測回転角を前記サーバに送信することを特徴とする生体認証装置が提供される。

一つのセンサで左右両手の生体認証を行うことができる。

実施例１における生体認証システムの構成例を示す図である。 実施例１における読み取りセンサの一例を側面から示す図である。 実施例１における読み取りセンサの一例を上面から示す図である。 実施例１における生体情報の登録処理のフローチャートである。 実施例１における生体情報の登録処理の様子を示す図である。 実施例１における形状特徴データの一例を示すテーブルである。 実施例１における生体情報の照合処理のフローチャートである。 実施例１における生体情報の照合処理の様子を示す図である。 実施例１における手の回転を説明する図である。 実施例１における体の大きさが異なる人とその人の手の回転の関係を説明する図で、（ａ）と（ｂ）は体が小さい人の場合を、（ｃ）と（ｄ）は体が大きい人の場合を示す。 実施例２における生体認証システムの構成例を示す図である。

以下、図面に基づいて、実施例について詳細に説明する。なお、実施例を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。

＜生体認証システムの概要＞
図１には、実施例１における生体認証システムの構成例を示す。ここでは、生体情報として、左右の手の指紋と左右の手の平静脈を用いる例を示す。図１を参照して、実施例１における生体認証システムは、クライアント１と、読み取りセンサ２と、サーバ３と、クライアント１と読み取りセンサ２を接続する通信路４と、クライアント１とサーバ３を接続する通信路５とを含む。

クライアント１は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等である。クライアント１には、クライアント制御部１１と、左右手入力チェック部１２と、左右対応テーブル１３と、回転予測部１４と、指紋照合部１５と、静脈照合部１６と、メモリ部１７と、通信部１８と、バス１９とを含む。クライアント制御部１１は、クライアント１の制御を行う。左右手入力チェック部１２は、被認証者の左右の手のどちらから入力された生体情報であるかをチェックする。左右対応テーブル１３は、被認証者の左右の手の形状について、左右の対応関係を保存する。回転予測部１４は、被認証者の左右の手のうちの一方の生体情報の入力角度に対する他方の生体情報の入力角度を予想する。指紋照合部１５では、被認証者の指紋の特徴を照合する。指紋照合部１５は、後述する左右手入力チェックの際にも利用される。静脈照合部１６では、被認証者の静脈の特徴を照合する。静脈照合部１６は、後述する左右手入力チェックの際にも利用される。メモリ部１７は、取得した生体情報に関する画像の保持や後述する照合処理の作業領域として利用する。通信部１８は、通信路５及び／又はサーバ３との通信処理を行う。バス１９は、クライアント制御部１１、左右手入力チェック部１２、左右対応テーブル１３、回転予測部１４、指紋照合部１５、静脈照合部１６、メモリ部１７、及び通信部１８を相互に接続する。

読み取りセンサ２は、指紋センサ部２１と、静脈センサ部２２とを含む。指紋センサ部２１は、被認証者の指紋を画像として読み取るセンサである。静脈センサ部２２は被認証者の静脈の画像を読み取るセンサである。

サーバ３は、例えば、サーバ（ＳＶ）、コンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等である。サーバ３には、ストレージ部３０と、サーバ制御部３１と、指紋照合部３５と、静脈照合部３５と、メモリ部３７と、通信部３８と、バス３９とを含む。
ストレージ部３０は、生体情報の登録テンプレートの保存等を行う。サーバ制御部３１は、サーバ３全体の制御を行う。指紋照合部３５では、被認証者の指紋の特徴を照合する。
静脈照合部１６では、被認証者の静脈の特徴を照合する。メモリ部３７は、取得した生体情報に関する画像の保持や後述する照合処理の作業領域として利用する。通信部３８は、通信路５及び／又はクライアント１との通信処理を行う。バス３９は、ストレージ部３０、サーバ制御部３１、指紋照合部３５、静脈照合部３５、メモリ部３７、及び通信部３８を相互に接続する。

通信路４は、有線または無線であり、クライアント１と読み取りセンサ２との間の通信を可能にするものであればよい。ＵＳＢケーブル、ファイヤーワイヤー（ＦｉｒｅＷｉｒｅ）（登録商標）、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイファイ（Ｗｉ−Ｆｉ）（登録商標）、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）等各種の方式が利用可能である。

通信路５は、有線または無線であり、クライアント１とサーバ３との間の通信を可能にするものであればよい。ＵＳＢケーブル、ファイヤーワイヤー（ＦｉｒｅＷｉｒｅ）（登録商標）、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイファイ（Ｗｉ−Ｆｉ）（登録商標）、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）等各種の方式が利用可能である。

図２と図３を参照して、読み取りセンサ２の一例について説明する。図２は、読み取りセンサ２の一例を側面から示す図である。図３は、読み取りセンサ２の前記一例を上面から示す図である。読み取りセンサ２には、図１で示した指紋センサ部２１と静脈センサ部２２に加えて、更に、ガイド２３と、ケース２４と、指紋読み取り範囲２５と、静脈読み取り範囲２６とを含む。ガイド２３は、生体情報を取得する際に、手が指紋センサ部２１や静脈センサ２２上の適正位置に置かれるように導く。例えば、ガイド２３として、手が左右にずれないように手の両側に壁を設ける。ケース２４は、指紋センサ部２１、静脈センサ部２２、及びガイド２３を収納する。指紋読み取り範囲２５は、指紋センサ２５の上に位置し、この範囲に指の腹が置かれると指紋が読み込まれるようになっている。静脈読み取り範囲２６は、静脈センサ部２２の上方に位置し、この範囲に手の平が置かれると手の平静脈の画像が読み込まれるようになっている。

読み取りセンサ２は、例えば、三指の指紋（人差し指、中指、薬指）と手の平静脈を画像化の対象とする。指紋と手の平静脈のように、複数の生体情報の種類を用いる方式（マルチモーダル方式）では、照合の精度を上げて認証をより正確に行うことができる。
＜生体情報の登録処理＞
大規模な１：Ｎ認証であっても、ＦＡＲを増加させることなく照合の精度を上げて認証をより正確にするため、左右両方の手の生体情報を用いた認証について説明する。生体情報中、比較の対象となる特徴量は、左右両方の手の指紋、左右両方の手の平静脈、又は、左右両方の手の指紋及び左右両方の手の平静脈、等を利用することができる。

図４は、実施例１における生体情報の登録処理のフローチャートである。図４に示すフローチャートでは、１回目のデータ取得では被認証者の一方の手の生体情報を入力することを意図している。また、２回目のデータ取得では被認証者の他方の手の生体情報を入力することを意図している。しかしながら、この意図に反して、例えば、１回目のデータ取得と２回目のデータ取得とで同じ側の手の生体情報が入力されることがある。そのような場合には、生体情報の登録が正しく行われない。

そこで、図４を参照して、以下のように処理を行う。なお、以下、Ｖ１、Ｖ２、Ｆ１、Ｆ２、及びＦ１'はそれぞれ以下の意味を持つ。Ｖ１は、１回目のデータ取得において登録用に取得した認証特徴データ（三指の指紋および手の平静脈の特徴データ）を示す。Ｖ２は、２回目のデータ取得において登録用に取得した認証特徴データ（三指の指紋および手の平静脈の特徴データ）を示す。Ｆ１は、１回目のデータ取得において取得した手の外形形状の形状特徴データを示す。Ｆ２は、２回目のデータ取得において取得した手の外形形状の形状特徴データを示す。Ｆ１'は、１回目のデータ取得において取得した手の外形形状の形状特徴データを左右反転させてから抽出した形状特徴データを示す。ここで特徴データとは、画像から認証や形状の比較に必要となる情報のみを抽出したものである。認証特徴の例としては、手のひら静脈のパターンや指紋の特徴点（マニューシャ）などが該当する。形状特徴の例としては、指の長さや手の幅、輪郭形状などが該当する。

例えば、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２は、読み取りセンサ２により実行される。ステップＳ１０３からＳ１０７及びステップＳ１０９は、クライアント１により実行される。ステップＳ１０８は、サーバ３により実行される。

ステップＳ１０１では、読み取りセンサ２により、１回目のデータ取得を行う。ここで取得する認証特徴データは、Ｖ１である。また、ここで取得する形状特徴データは、Ｆ１である。

ステップＳ１０２では、読み取りセンサ２により、２回目のデータ取得を行う。ここで取得する認証特徴データは、Ｖ２である。また、ここで取得する形状特徴データは、Ｆ２である。図５は、実施例１における生体情報の登録処理の様子を示す図である。図５を参照して、例えば、１回目は、右手のデータ取得をし、２回目は、左手のデータ取得をする。この際、１回目の右手のデータ取得も２回目の左手のデータ取得においても、読み取りセンサ２の長手方向に対して、手の平の長手方向がほぼ平行となるように手を配置して、データ取得をする。

なお、読み取りセンサ２以外の読み取りセンサ等によって、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２の１回目と２回目のデータ取得を行ってもよい。

ステップＳ１０３では、指紋照合部１５と静脈照合部１６により、認証特徴データＶ１と認証特徴データＶ２とが同一か判定する。認証特徴データＶ１と認証特徴データＶ２とが同一と判定された場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１０４に移行する。認証特徴データＶ１と認証特徴データＶ２とが同一と判定されない場合（ＮＯ）、ステップＳ１０５に移行する。

ステップＳ１０４では、クライアント制御部１１が、同じ人の同じ側の手が１回目のデータ取得と２回目のデータ取得の２回分データ取得されたと判定する。そこで、クライアント制御部１１は、エラーであると判定して処理を中止する。

ステップＳ１０５では、クライアント制御部１１又は左右手入力チェック部１２により、形状特徴データＦ１'を計算して取得する。形状特徴データＦ１'は、ステップＳ１０１の１回目のデータ取得で取得した手の形状特徴データＦ１を左右反転する計算により取得される。

ステップＳ１０６では、クライアント制御部１１又は左右手入力チェック部１２により、形状特徴データＦ１'が形状特徴データＦ２と所定範囲で一致するか比較する。形状特徴データＦ１'が形状特徴データＦ２と所定範囲で一致しない場合（ＮＯ）、ステップＳ１０７に移行する。形状特徴データＦ１'が形状特徴データＦ２と所定範囲で一致する場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１０８に移行する。ステップＳ１０６のＹＥＳでは、指の長さや輪郭形状等の手の形状を左右反転させて比較すると、同一人の場合には一致するものとして、形状特徴データＦ１'の形状特徴データＦ２と一致をもって、同一人の両側の手がデータ取得されたとする。ここで、同一人の両側の手の認証特徴データＶ１と認証特徴データＶ２と、認証特徴データＶ１と認証特徴データＶ２の取得の対象となった人を特定するＩＤと、認証特徴データＶ１と認証特徴データＶ２がそれぞれ左右の手どちらのものであるか示す情報と共に、通信部１８により、クライアント１からサーバ３へと送信される。なお、登録の際には、１回目のデータ取得が右手のデータ取得で、２回目のデータ取得が左手のデータ取得と決めて登録してもよい。

ステップＳ１０７では、クライアント制御部１１は、１回目のデータ取得と２回目のデータ取得とでは、異なる人の手がデータ取得の対象となったと判定する。そこで、クライアント制御部１１は、エラーと判定し、処理を中止する。

ステップＳ１０８では、サーバ３において、認証特徴データＶ１と認証特徴データＶ２をＩＤに関連付けて登録する。サーバ制御部３１は、認証特徴データＶ１と認証特徴データＶ２をＩＤに関連付けて、ストレージ部３０に登録する。

ステップＳ１０９では、サーバ３はクライアント１に対して登録の完了を通知する。こうして、登録処理は完了する。

ここで、ステップＳ１０５の手の形状特徴データＦ１を左右反転する計算と、ステップＳ１０６の形状特徴データＦ１'が形状特徴データＦ２と一致するかの判定について説明する。

まず、形状特徴データＦ１について説明する。本実施例では、指紋センサ部２１で取得した画像と静脈センサ部２２から取得した画像とから形状特徴データＦ１を取得する。具体的には指の長さ、手の平の幅、及び手首の幅等を形状特徴データとして利用することができる。

図３を参照して、人差し指、中指及び薬指の３本の指の長さを形状特徴データＦ１として利用する例について説明する。

図３中、Ｔ１は、左から１番目の指（人差し指）の指紋中心座標を示す。Ｔ２は、左から２番目の指（中指）の指紋中心座標を示す。Ｔ３は、左から３番目の指（薬指）の指紋中心座標を示す。ＢＡは左から１番目の指（人差し指）の左側の付け根の座標を示す。ＢＢは、左から１番目の指（人差し指）の右側の付け根の座標であり、かつ、左から２番目の指（中指）の左側の付け根の座標を示す。ＢＣは、左から２番目の指（中指）の右側の付け根の座標であり、かつ、左から３番目の指（薬指）の左側の付け根の座標を示す。ＢＤは、左から３番目の指（薬指）の右側の付け根の座標を示す。

指紋から指紋中心座標Ｔ１、Ｔ２、及びＴ３を取得し、静脈画像から指の付け根座標ＢＡ、ＢＢ、ＢＣ、及びＢＤを取得し、これらの座標差から指の長さを計算する。ここで、指の長さには指の左右両側の長さが含まれる。左から１番目の指（人差し指）の左側の長さＬ１Ｌは、Ｔ１−ＢＡで得られる。左から１番目の指（人差し指）の右側の長さＬ１Ｒは、Ｔ１−ＢＢで得られる。左から１番目の指（人差し指）の右側の長さＬ１Rは、Ｔ１−ＢＢで得られる。左から２番目の指（中指）の左側の長さＬ２Ｌは、Ｔ２−ＢＢで得られる。左から２番目の指（中指）の右側の長さＬ２Ｒは、Ｔ２−ＢＣで得られる。左から３番目の指（薬指）の左側の長さＬ３Ｌは、Ｔ３−ＢＣで得られる。左から３番目の指（薬指）の右側の長さＬ３Ｒは、Ｔ３−ＢＤで得られる。

図６は、実施例１における形状特徴データの一例を示す左右対応テーブルである。形状特徴データＦ１は、例えば、上述の指の長さＬ１Ｌ、Ｌ１Ｒ、Ｌ２Ｌ、Ｌ２Ｒ、Ｌ３Ｌ、及びＬ３Ｒ、手の平の幅、及び手首の幅である。指の長さＬ１Ｌ、Ｌ１Ｒ、Ｌ２Ｌ、Ｌ２Ｒ、Ｌ３Ｌ、及びＬ３Ｒ、手の平の幅、及び手首の幅にそれぞれ対応して、形状特徴データの識別番号が１から８まで付してある。

ステップＳ１０５の手の形状特徴データＦ１を左右反転する計算は、図３に示した手が手の平の面に対して面対称となった画像を想定することで行われる。左右反転して取得した手の形状特徴データＦ１'は次のような特徴を有する。左右反転しても、識別番号７と８の手の平の幅と手首の幅には変化がない。そこで、反転識別番号は、手の平の幅について識別番号と同じ７を、手首の幅について識別番号と同じ８を付する。一方、３本の指の長さは、左から１番目の指が薬指に、左から２番目の指は中指に、左から３番目の指が人指し指になるので、手の形状特徴データＦ１とは異なってくる。そこで、図６に示す通り、指の長さＬ１Ｌ、Ｌ１Ｒ、Ｌ２Ｌ、Ｌ２Ｒ、Ｌ３Ｌ、及びＬ３Ｒには、それぞれ反転識別番号６から１を付す。こうして、特徴データＦ１'は、反転識別番号にそれぞれ対応する指の長さのデータとして得られる。

ステップＳ１０６では、左右手入力チェック部１２が、２回目のデータ取得で得られた手の形状特徴データＦ２と上述するように得られた形状特徴データＦ１'との一致を判定する。形状特徴データＦ２をその識別番号と同じ反転識別番号に対応する形状特徴データＦ１と比較し、所定の範囲で一致すれば形状特徴データＦ１'が形状特徴データＦ２と一致すると判定する（ＹＥＳ）。

なお、左右対応テーブルを用いて、形状特徴データＦ１'が形状特徴データＦ２と一致するか判定（ステップＳ１０６）する例を示したが、１回目の入力画像を左右反転してから特徴量を抽出してもよい。

実施例１では、形状特徴データＦ１'が形状特徴データＦ２と一致するか（ステップＳ１０６）否かをクライアント１で判定した。クライアント１で判定することにより、ネットワーク等の通信路５及びサーバ３の負荷を低減することができる。これに限らず、形状特徴データＦ１'が形状特徴データＦ２と一致するか（ステップＳ１０６）否かをサーバ３で判定してもよい。

図７は、実施例１における生体情報の照合処理のフローチャートである。
＜生体情報の認証処理＞
例えば、ステップＳ２０１及びステップＳ２０３は、読み取りセンサ２により実行される。ステップＳ２０３からＳ２０７、ステップＳ２０９、及びステップＳ２１１からＳ２１３は、クライアント１により実行される。ステップＳ２０２及びステップＳ２１１は、サーバ３により実行される。

ステップＳ２０１では、読み取りセンサ２により、１回目のデータ取得を行う。ここで取得する認証特徴データは、Ｖ１０である。また、ここで取得する形状特徴データは、Ｆ１０である。取得された認証特徴データＶ１０は、サーバ３に送信される。

ステップＳ２０２では、サーバ３により、取得した認証特徴データＶ１０の識別を行う。サーバ３の指紋照合部３５と静脈照合部３６は、ストレージに記憶された登録用の認証特徴データＶ１の中から認証特徴データＶ１０と所定の範囲で一致するものを抽出する照合処理が行われる。認証特徴データＶ１０と一致した登録用の認証特徴データＶ１から、対応するＩＤと左右のどちらの手の登録用の認証特徴データＶ１かを示す左右情報を特定する。そして、認証特徴データＶ１０に対応する被認証者のＩＤ、及び手の左右情報が、サーバ３からクライアント１へ送信される。

ステップＳ２０３では、読み取りセンサ２により、２回目のデータ取得を行う。ここで取得する認証特徴データは、Ｖ２０である。また、ここで取得する形状特徴データは、Ｆ２０である。図８は、実施例１における生体情報の照合処理の様子を示す図である。図８を参照して、例えば、１回目は、右手のデータ取得をし、２回目は、左手のデータ取得をする。この際、１回目の右手のデータ取得、読み取りセンサ２の長手方向に対して、手の平の長手方向が平行となるように手を配置して、データ取得をする。しかし、２回目の左手のデータ取得では、手の平の長手方向が読み取りセンサ２の長手方向に対して、斜めに角度を持つように配置される可能性が高い。

つまり、図５に示す生体情報の登録処理では、ＦＡＲ減少のために、例えば、高精細な認証特徴データＶ１とＶ２とを取得するため、オベレーターが介在して、左右両手共に手の平の長手方向が平行となるように手を丁寧に配置して、データ取得をする。これに対して、図８に示す生体情報の照合処理では、丁寧にゆっくりと照合する可能性が低いため、１回目のデータ取得のために決めた立ち位置のまま、２回目のデータ取得のため手を差し出す可能性が高い。この結果、２回目の左手のデータ取得では、手の平の長手方向が読み取りセンサ２の長手方向に対して斜めに角度θを持つように配置される可能性が高い。

ステップＳ２０４では、指紋照合部１５と静脈照合部１６により、認証特徴データＶ１０と認証特徴データＶ２０とが同一か判定する。認証特徴データＶ１０と認証特徴データＶ２０とが同一と判定された場合（ＹＥＳ）、ステップＳ２０５に移行する。認証特徴データＶ１と認証特徴データＶ２とが同一と判定されない場合（ＮＯ）、ステップＳ２０６に移行する。

ステップＳ２０５では、同じ被認証者の同じ側の手が、１回目のデータ取得と２回目のデータ取得の２回分データ取得されたとクライアント制御部１１が判定する。そこで、クライアント制御部１１は、エラーと判定し、処理を中止する。この際、「もう一方の手をかざして下さい。」というようなメッセージを、読み取りセンサ２から出してもよい。右手と左手を交互にかざす入力動作は、一般に被認証者にとって馴染みが少ないため、被認証者が間違える可能性がある。被認証者が間違えて右手を２回かざしてしまうような場合に、被認証者に適切な案内をするためである。これにより、使い勝手の良い生体認証システムを提供できる。

なお、１回目のデータ取得の対象である形状特徴データＦ１と２回目のデータ取得の対象である形状特徴データＦ２を更に比較する構成としても良い。具体的には、形状特徴データＦ１を左右反転せずに、形状特徴データＦ２と比較する。同じ手が２回連続して入力された場合、形状特徴データも一致する。しかし、認証特徴データが一致しているにも関わらず、形状特徴データが一致しない場合、なんらかの不正が行われたと判定できる。この場合には、警告を行うようにしてもよい。

ステップＳ２０６では、クライアント制御部１１又は左右手入力チェック部１２により、形状特徴データＦ１０'を計算して取得する。形状特徴データＦ１０'は、ステップＳ２０１の１回目のデータ取得で取得した手の形状特徴データＦ１０を左右反転する計算により取得する。左右反転する計算は、図４を参照して説明した登録処理における左右反転する計算と同様であるので、説明を省略する。

ステップＳ２０７では、クライアント制御部１１又は左右手入力チェック部１２により、形状特徴データＦ１０'が形状特徴データＦ２０と所定の範囲で一致するか比較する。形状特徴データＦ１０'が形状特徴データＦ２０と一致すると判定されない場合（ＮＯ）、ステップＳ２０８に移行する。形状特徴データＦ１０'が形状特徴データＦ２０と一致すると判定された場合（ＹＥＳ）、ステップＳ２０９に移行する。

ステップＳ２０８では、１回目のデータ取得と２回目のデータ取得とでは、異なる人の手がデータ取得の対象となったとして、クライアント制御部１１により、エラーと判定し、処理を中止する。この際、「ご本人の手にかえて下さい。」というメッセージを、読み取りセンサ２から出してもよい。意図的に本来の入力操作とは異なる入力を行う場合が想定される。例えば、他人になりすます目的や単純ないたずらで、このような入力が行われうる。この場合、システムに意図しない負荷がかかってしまう。また、例えば、不適切な取得データを同時にサーバに多数送り、サーバをダウンさせる攻撃等に対する備えがいる。前記メッセージを出すことで、これらのなりすまし、いたずら、及び攻撃を早い段階で排除し、被認証者の利便性向上と、システム負荷の低減をはかることができる。

ステップＳ２０９では、回転予測部１４で予測回転角θを計算する。回転予測部１４は、１回目にデータ取得の対象となった手（例えば右手）の長手方向に対して、２回目にデータ取得の対象となった手（例えば左手）の長手方向がどの程度回転するかを予測する。図９は、実施例１における手の回転を説明する図である。予測回転角θは、１回目にデータ取得の対象となった手（例えば、右手）に対する２回目にデータ取得の対象となった手（例えば、左手）の予測される回転角である。１回目にデータ取得の対象となった手に対する２回目にデータ取得の対象となった手の回転角が、図９上で右回り方向の場合、＋の符号を付し、左方向の場合、−の符号を付することとする。ここで、回転角とは、図９に示すように、ほぼ手の平の中心を回転軸にした場合の手の平面上の回転角度をいう。

予測回転角θを、手の大きさＳ_Hを入力とする関数で決定することにより、予測精度を高めることが可能となる。ここでＳ_Hは、手の大きさを表す値で、例えば、手の平の面積である。

ここでａ、ｂは事前に実験などによって設定する係数である。なお、Ｓ_Hが手の平の面積である場合には、ステップＳ２０１の１回目のデータ取得で取得した形状特徴データＦ１０又はステップS２０３の２回目のデータ取得で取得した形状特徴データＦ２０の全体輪郭から面積、例えば、手の平の面積を求めることができる。

予測回転角θを被認証者の手の大きさを表す値Ｓ_Hから求める理由は、被認証者の手の大きいほど体も大きく、体が大きい程予測回転角θが大きくなる傾向のあることが、実験的にわかっているからである。図１０は、実施例１における体の大きさが異なる人とその人の手の回転の関係を説明する図である。

体が大きい程予測回転角θが大きくなる傾向のある理由を説明する。図１０（ａ）に示すように、体が小さい人の場合、読み取りセンサ２は被認証者の肩とほぼ同じ高さに位置することになる。図１０（ｃ）に示すように、体が大きい人の場合、読み取りセンサ２は被認証者の肩の下方に位置することになる。

ここで、仮に体の小さい人も体も大きい人も、ともに肩の高さに読み取りセンサが存在すると仮定する。つまり体が大きい人の場合も図１０の（ａ）と同一の状態にあると仮定する。これは、図１０（ａ）の全体を均等に拡大することに該当する。この場合は、左手をかざした時の角度θ（図１０（ｂ）のθ１に相当）は、体が小さい場合でも体が大きい場合で同じになる。これは、体の各部位の大きさ（長さ）は全体に比例すると考えられる為である。

しかし、実際の運用では読み取りセンサの存在する高さは一定である場合が殆んどである。その為、体が大きい人の場合、肩と読み取りセンサが存在する位置までの高さの差を埋める為、体が小さい人に比べ、より読取りセンサに近い位置に立つ必要がある。その結果、体が大きい人の方が角度θは大きくなる。この理由を以下で説明する。

図１０（ａ）の体が小さい人の例で、腕の長さをＲ１とすると、腕を水平に伸ばせる為、Ｄ１≒Ｒ１である。一方、図１０（ｃ）の体が大きい人の例で、腕の長さをＲ２とすると、Ｄ２＜Ｒ２という関係がある（腕を下に伸ばした為、近づく必要がある為）。ここで、左手をかざした時の角度θは、それぞれ以下のように求まる。

θ１＝ａｒｃｔａｎ（Ｓ１／Ｄ１）≒ａｔａｎ（Ｓ１／Ｒ１）
θ２＝ａｒｃｔａｎ（Ｓ２／Ｄ２）≒ａｔａｎ（Ｓ２／Ｒ２）
ここで、腕の長さ（Ｒ１，Ｒ２）と体の幅（Ｓ１，Ｓ２）の比はほぼ一定であると考えられる為、Ｓ１／Ｒ１≒Ｓ２／Ｒ２という関係がある。従って、最終的にθ１＜θ２という関係が得られる。
また、本装置を立って利用する場合と座って利用する場合とで、式（１）の係数ａとｂとを異なるものにする構成としても良い。つまり、被認証者が座っている場合に比べて、立っている場合の方が、体の大きさ（身長）による予測回転角θの増大が起きやすい。そのため、立つ場合と座る場合によって係数ａとｂとを適切な値に設定することによって、より高精度な生体認証をすることができる。

また、予測回転角θには、固定値を設定してもよい。例えば、被認証者が立っている場合に比べ座っている場合の方が、体の大きさ（身長）による予測回転角θの増大が起きにくい。そこで、座っている場合には、予測回転角θとして固定値を設定してもよい。

予測回転角θの符号、つまり、２回目のデータ取得時の手の回転方向は、左右の手のうちどちらを先に置いたかによって変わってくる。先に右手を置いて次に左手を置いた場合と、先に左手を置いて次に右手を置いた場合では、予測回転角θの向きが逆となる。

そのため、１回目のデータ取得の対象が右手なのか左手なのかを判定する。ここで、形状特徴データＦ１０を用いて、手の左右を判定することもできる。しかし、形状特徴データによる左右の判定の精度は高いといえない。そのために、実施例１では、１回目のデータ取得の対称となった認証特徴データＶ１０を基に左右どちらの手であるかを判定する。上述のように、登録時にはオペレータが介在しているので、オペレータ等によって認証特徴データＶ１とこれに対応する左右情報とを合わせてサーバ３に保存しておく。あるいは、登録の際には、右手から左手の順番でデータ取得して登録すると決めてもおいてもよい。認証特徴データは、右手と左手で異なっている。そこで、１回目のデータ取得の対象である認識特徴データＶ１０と登録された認識特徴データＶ１とを比較し、一致した認識特徴データが右手のものか、左手のものかを見ることで、１回目のデータ取得の対象である手が左右どちらの手だったかを判定する。１回目のデータ取得の対象である手が右の場合、２回目は左手のデータ取得を行うので、予測回転角θは＋になる。１回目のデータ取得の対象である手が左の場合、２回目は右手のデータ取得を行うので、予測回転角θは−になる。

ステップＳ２１０では、サーバ３により、取得した認証特徴データＶ２０の識別を行う。サーバ３の指紋照合部３５と静脈照合部３６は、２回目の照合処理に先立って、照合用の認証特徴データＶ２０を予測回転角θ分回転させる（オフセット設定）。

登録した認証特徴データと照合する認証特徴データの間の回転角が大きくなると照合が失敗し易くなる。照合処理時の回転角の探索範囲を広げることもできるが、認証処理の負荷の増加を伴う。また、回転角の探索範囲を広げて照合を行うと、他人同士のデータが一致する確率が増大する為、他人受入れ率（ＦＡＲ）が増加する。つまり、別人同士の認証特徴データであっても、様々な回転角度を与えて照合すると確率的に類似度が向上してしまう場合がある。

そこで、例えば、１回目のデータ取得の対象である認証特徴データＶ１０を基に、２回目のデータ取得の対象である認証特徴データＶ２０が＋２０°回転すると予測できる場合、認証特徴データＶ２０を−２０°回転することで補正し、その近傍範囲（例えば±５°）のみを探索しながら、登録用の認証特徴データＶ２と照合する。また、形状特徴データに対しても同様の処理を適用しても良い。

このようにオフセット設定することで、計算時間を低減することが可能となり、被認証者へのレスポンスが改善し、生体認証システムの利便性が向上する。同等の処理時間をより少ない演算能力を持つサーバで構築することが可能となる為、コストパフォーマンスが改善する。回転角の探索範囲を狭くし、ＦＡＲを減少させることが可能となる。

サーバ３の指紋照合部３５と静脈照合部３６は、ストレージに記憶された登録用の認証特徴データＶ２の中から、予測回転角θ分回転させた認証特徴データＶ２０と所定の範囲で一致するものを抽出する照合処理を行う。これにより、一致の抽出までの時間が短縮され、高速で高精度な照合ができる。認証特徴データＶ２０と一致した登録用の認証特徴データＶ２から、対応する被認証者のＩＤと左右のどちらの手かを示す左右情報とを特定する。そして、認証特徴データＶ２０に対応するＩＤ、及び手の左右情報が、サーバ３からクライアント１へ送信される。

ステップＳ２１１では、クライアント制御部１１において、認証を行う。ステップＳ２０２でクライアント３へと送られた認証特徴データＶ１０に対応する被認証者のＩＤ及び手の左右情報、及び、ステップＳ２１０でクライアント３へと送られた認証特徴データＶ２０に対応する被認証者のＩＤ及び手の左右情報を判断する。被認証者のＩＤ同士が一致し、手の左右情報が異なる側の手を示している場合には、１回目のデータ取得の対象者と２回目のデータ取得の対象者が同一の被認証者であると判定する（ＹＥＳ）。
判定が成功した場合（ＹＥＳ）には、認証成功（ステップＳ２１２）として照合処理を終了する。一方、判定が失敗した場合（ＮＯ）には、認証成功（ステップＳ２１３）として照合処理を終了する。

なお、左右手認証の際の入力の順番は、右手の次に左手でも良いし、左手の次に右手でも良い。

なお、実施例１では生体情報として、指紋と手の平静脈の組み合せを説明しているが、他の特徴、例えば、指静脈や掌紋等を組み替えたり、あるいは組み合わせる構成とすることもできる。

また、ステップＳ２０７をクライアント１で処理するのは、サーバ３とネットワーク等の通信路５の処理負担を軽減するためであり、ステップＳ２０７をサーバ３で処理してもよい。

また、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２の登録処理と、ステップＳ２０１及びステップＳ２０３の登録処理とは、異なる読み取りセンサにより実行されてよい。また、ステップＳ１０３からＳ１０７及びステップＳ１０９の照合処理と、ステップＳ２０３からＳ２０７、ステップＳ２０９、及びステップＳ２１１からＳ２１３の照合処理とは、異なるクライアントにより実行されてよい。

実施例１によれば、一つのセンサで左右両手の生体認証を行うことで、一人分の照合する特徴データを増やせるので、他人受け入れ率を低減することができる。

実施例２では、読み取りセンサ２として、静脈センサ部２２のみを用いる。図１１は、実施例２における生体認証システムの構成例を示す図である。図１１を参照して、実施例２における生体認証システムの構成例を説明する。

実施例２を説明するための図１３において、図１と同一機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。実施例２は、実施例１と比較して、指紋センサ部２１、指紋照合部１５、左右対応テーブル１３、及び、指紋照合部３５がなく、画像左右反転部１３１がある点が異なる。

画像左右反転部１３１は、図４のステップＳ１０５と図７のステップＳ２０６とで、データ取得の対象となった形状特徴データの左右を反転する。ここで使用する形状特徴データは、例えば、手の平の輪郭の形状から得られる。具体的には、手の平の輪郭の画像をトレースし、輪郭線のフーリエ記述子を形状特徴データとしてもよい。また、手の平全体の形状の画像からモーメントを計算し、それを形状特徴データとして利用してもよい。手の形状の画像の特徴量については、文献Ｒ．Ｍ．Ｌｕｑｕｅ， Ｄ．Ｅｌｉｚｏｎｄｏ， Ｅ．Ｌｏｐｅｚ−Ｒｕｂｉｏ ａｎｄ Ｅ．Ｊ．Ｐａｌｏｍｏ， "ＧＡ−Ｂａｓｅｄ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ Ｉｎ Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ Ｈａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ"， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ， Ｓａｎ Ｊｏｓｅ、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ， ＵＳＡ， Ｊｕｌｙ ３１−Ａｕｇｕｓｔ ５， ２０１１， ２０１１ ＩＥＥＥ, ２４６ページから２５３ページなどを参照できる。これらの特徴量を、形状特徴データとして利用してもよい。

画像左右反転部１３１は、上述の画像から得られる形状特徴データの左右反転を、１回目のデータ取得の対象に対して適用してもよいし、２回目のデータ取得の対象に対して適用してもよい。１回目のデータ取得の対象に対して適用すると、１回目のデータ取得の対象である形状特徴データＦ１またはＦ１０に対する反転処理を実行している間に、２回目のデータ取得の対象である形状特徴データＦ２またはＦ２０のデータ取得を並列で行うことができる。そのため、レスポンスが早くなり被認証者の認証をより短時間で行う効果が得られる。

画像左右反転部１３１で反転された形状特徴データは、図４のステップＳ１０６では、クライアント制御部１１又は左右手入力チェック部１２により、もう一方の手の形状特徴データと所定範囲で一致するか比較する。所定範囲で一致しない場合（ＮＯ）、ステップＳ１０７に移行する。形状特徴データＦ１'が形状特徴データＦ２と所定範囲で一致する場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１０８に移行する。

また、図７のステップＳ２０７では、クライアント制御部１１又は左右手入力チェック部１２により、もう一方の手の形状特徴データと所定範囲で一致するか比較する。形状特徴データＦ１０'が形状特徴データＦ２０と所定範囲で一致しない場合（ＮＯ）、ステップＳ２０８に移行する。形状特徴データＦ１０'が形状特徴データＦ２０と所定範囲で一致する場合（ＹＥＳ）、ステップＳ２０９に移行する。その他は、説明を省略するが、図７の照合処理のフローチャートに従って認証を行う。

被認証者によっては指が欠損している場合があり、生体情報として指紋を使えない場合がある。実施例２によれば、そのような場合でも、両手の同一部位の生体情報を利用して照合の精度を上げて認証をより正確にし、もって、ＦＡＲを低減できる。

以上、実施例においては、照合する生体情報として、指紋や手の平静脈を例として説明した。しかし、生体情報は上記に限定されるものではない。例えば、生体情報として、掌紋や指静脈などを用いる構成としても良い。

また、実施例においては、形状特徴データは左右どちらの手であるか判定するため用いていた。しかし、左右の手の形状特徴データを認証処理に用いる構成としてよい。

以上、実施例について詳述したが、この実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、上記実施例以外にも種々の変形及び変更が可能である。

１ クライアント
２ 読み取りセンサ
３ サーバ
４ 通信路
５ 通信路
１１ クライアント制御部
１２ 左右手入力チェック部
１３ 左右対応テーブル
１４ 回転予測部
１５ 指紋照合部
１６ 静脈照合部
１７ メモリ部
１８ 通信部
１９ バス
１３１ 画像左右反転部
２１ 指紋センサ部
２２ 静脈センサ部
２３ ガイド
２４ ケース
２５ 指紋読み取り範囲
２６ 静脈読み取り範囲
３０ ストレージ部
３１ サーバ制御部
３５ 指紋照合部
３６ 静脈照合部
３７ メモリ部
３８ 通信部
３９ バス
Ｆ１、Ｆ１'、Ｆ２、Ｆ１０、Ｆ１０'、Ｆ２０ 形状特徴データ
Ｖ１、Ｖ２、Ｖ１０、Ｖ２０ 認証特徴データ
Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３ 指紋中心座標
ＢＡ、ＢＢ、ＢＣ、ＢＤ 指の付け根座標
Ｓ_Ｈ 手の大きさ

Claims (4)

1. 一方の手に特有で照合に用いる第一の照合用認証特徴データと、他方の手に特有で照合に用いる第二の照合用認証特徴データと、を取得する単一の読み取りセンサと、
   一人分の前記第一の照合用認証特徴データと前記第二の照合用認証特徴データの夫々を、認証データとしてサーバに送信すると共に、照合結果を受信する通信部と、
   前記第一の照合用認証特徴データを取得する際の前記一方の手の前記読み取りセンサに対する角度と、前記第二の照合用認証特徴データを取得する際の前記他方の手の前記読み取りセンサに対する角度との差異である予測回転角を計算する回転予測部とを有し、
   前記通信部は、前記回転予測部で計算した前記予測回転角を前記サーバに送信する
   ことを特徴とする生体認証装置。
2. 前記読み取りセンサは、前記一方の手の形状をあらわす第一の照合用形状特徴データを更に取得可能であり、
   前記回転予測部は前記読み取りセンサで取得された前記一方の手の形状から前記一方の手の大きさを計算し、前記計算した一方の手の大きさに基づいて前記予測回転角を計算することを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 一方の手に特有で照合に用いる第一の照合用認証特徴データと、他方の手に特有で照合に用いる第二の照合用認証特徴データと、を取得する読み取りセンサと、
   前記第一の照合用認証特徴データと前記第二の照合用認証特徴データの夫々を送信すると共に、照合結果を受信する通信部と、
   前記第一の照合用認証特徴データを取得する際の前記一方の手の前記読み取りセンサに対する角度と、前記第二の照合用認証特徴データを取得する際の前記他方の手の前記読み取りセンサに対する角度との差異である予測回転角を計算する回転予測部とを有し、
   前記通信部は、前記回転予測部で計算した前記予測回転角を送信する
   生体認証装置と、
   前記生体認証装置の通信部から送信された前記第一の照合用認証特徴データと、前記第二の照合用認証特徴データ及び前記予測回転角とを受信するサーバ通信部と、
   前記一方の手に特有であり登録される第一の登録用認証特徴データと前記他方の手に特有であり登録される第二の登録用認証特徴データとを保存するストレージ部と、
   前記第一の登録用認証特徴データと前記第一の照合用認証特徴データとが所定の範囲で一致するか照合し、また、前記第二の登録用認証特徴データと前記予測回転角を用いて補正した前記第二の照合用認証特徴データとが所定の範囲で一致するか照合する照合部とを有し、
   サーバ通信部は、前記照合結果を生体認証装置の前記通信部に送信する
   サーバと、
   を有する生体認証システム。
4. 一方の手に特有で照合に用いる第一の照合用認証特徴データと、他方の手に特有で照合に用いる第二の照合用認証特徴データとを読み取りセンサで取得し、
   前記読み取りセンサからの前記第一の照合用認証特徴データを装置からサーバへ送信し、
   前記装置が、前記第一の照合用認証特徴データを取得する際の前記一方の手の前記読み取りセンサに対する角度と、前記第二の照合用認証特徴データを取得する際の前記他方の手の前記読み取りセンサに対する角度との差異である予測回転角を計算し、
   前記第二の照合用認証特徴データと前記予測回転角とを前記装置から前記サーバへ送信し、
   前記サーバが、前記一方の手に特有の第一の登録用認証特徴データと前記装置から受信した第一の照合用認証特徴データとが所定の範囲で一致するか照合し、また、前記他方の手に特有の第二の登録用認証特徴データと前記予測回転角を用いて補正した前記第二の照合用認証特徴データとが所定の範囲で一致するか照合し、照合結果を前記装置に送信することを特徴とする生体認証方法。

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