JP6468823B2 - 生体識別システムおよび電子機器 - Google Patents
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Description
本発明は、生体識別システムおよび電子機器に関し、特に、日常生活の中でユーザの生体信号を検出して個人識別を行う技術に関する。
近年、個人を識別する技術は、タブレットＰＣやスマートホンなどの個人携帯情報端末に限らずテレビ装置やビデオレコーダなどのＡＶ機器にも応用されている。例えば、ＡＶ機器はそれを使用するユーザを識別することで、ユーザが好むジャンルの放送番組を推薦したり、ユーザお気に入りの俳優に着目したダイジェストを生成したりするなど、ユーザの嗜好に合ったサービスを提供することができる。
典型的には、個人識別は、ユーザが画面タップやボタン操作をして「自分」を選択することで行われる。さらに、「自分」が他人に不正使用されないために、パスワードの入力が必要である。このように、典型的な個人識別は、画面タップやボタン操作さらにはパスワード入力といったユーザの負担を強いることとなりユーザの利便性を損ねていた。そこで、個人識別におけるユーザの負担を軽減するために、コンシューマ機器に生体認証機能が搭載されるようになっている。
生体認証として指紋、虹彩、静脈パターンなどのバイオメトリクスを利用するものがよく知られている。また、最近では、生体信号として脈波信号を用いた生体認証・識別も研究・開発されている。脈波信号とは、心臓から拍出される血液の脈動を表す周期的な信号であり、個人によって脈波信号が異なることが確認されている。脈波信号を用いた個人識別は他のバイオメトリクスによる個人識別よりも安価に構成することができるため、医療機器を始め、さまざまなコンシューマ機器にも搭載されつつある（例えば、特許文献１ないし３を参照）。
脈波信号は人の手、特に指先から検出されることが多いが、センサに指を強く押し当てたり、検出中に人が動いたりなどすると、正しく測定できないという問題がある。したがって、脈波信号を用いた従来の生体識別システムではユーザは静止した安静な状態で脈波信号を測定しなければならなかった。このような脈波信号の検出に係る制約はユーザの利便性を損ねる大きな問題の一つである。
上記問題に鑑み、本発明は、ユーザに静止や安静状態を強いることなく日常生活の通常の活動中に検出したユーザの脈波信号に基づいて個人識別を行うことができる生体識別システムおよび電子機器を提供することを目的とする。
本発明の一局面に従った生体識別システムは、ユーザが手で触れてその手から該ユーザの生体信号としての脈波信号を検出する生体信号検出部と、前記生体信号検出部で検出された脈波信号が個人識別に利用可能か否かを評価する評価部と、前記生体信号検出部で検出された脈波信号のうち前記評価部で個人識別に利用可能と評価された脈波信号に基づいて前記ユーザを識別する識別部とを備えている。
これによると、ユーザの体勢や状態にかかわらずユーザの脈波信号が継続的に検出され、その検出された脈波信号の中から個人識別に利用可能なものとそうでないものが評価され、個人識別に利用可能と評価された脈波信号に基づいてユーザが識別される。
本発明によれば、ユーザに負担を強いることなくユーザの脈波信号を検出して精度よく個人識別を行うことができる。
以下、図面を参照しながら本発明を実施するための形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態に限定されるものではない。
（第１の実施形態）
図１は、本発明に係る生体識別システムの一例であるＴＶリモコンの外観図である。図２は、図１のＴＶリモコンの使用の様子を示す図である。当該ＴＶリモコンは、ユーザが手に持って操作するとき、ユーザの人差し指から脈波信号を検出する。図３は、本発明の第１の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。
図１は、本発明に係る生体識別システムの一例であるＴＶリモコンの外観図である。図２は、図１のＴＶリモコンの使用の様子を示す図である。当該ＴＶリモコンは、ユーザが手に持って操作するとき、ユーザの人差し指から脈波信号を検出する。図３は、本発明の第１の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。
生体識別システム１００Ａは、脈波、心電図、心拍、脳波、静脈、指紋、声紋、瞬目、呼吸音、心拍音、体温の生体信号として脈波と、前記生体識別装置に触れている指または手掌の押下圧、温度と手・腕・体幹の姿勢・動作のいずれか一つを用いて個人識別が可能な生体信号が得られるかどうかを評価する。適切な押下圧と温度以外では脈波信号が小さくS/N比が低下するため特徴量抽出ができないため棄却する（図４、図５を参照）。検出対象部の指または手掌が動いている場合または姿勢によっては重力の影響より毛細血管の血行がわるくなり脈波信号のS/Nが低下するため動作と姿勢を検出するために触覚Sensor, 角速度Sensor, 加速度Sensor、方位Sensorのいずれか一つまたは組み合わせてもよい（センサ群１０）。生体信号検出可能な範囲の動作と姿勢の情報に基づいてLook-up Tableまたは動的手法を用いてもよい。個人識別に用いることが可能であると判断された生体信号の特徴量として容積脈波、速度脈波、加速度脈波よりもとめた極点の大きさと時間間隔を用いてもよい（図６を参照）。抽出した特徴量はICA, SVM, PCA, LDA, KNN, MSMのいずれかの識別器を用いて個人識別を行ってもよい。
生体識別システム１００ＡはTVリモコンに実装してもよい（図１を参照）。TVリモコンがどのユーザがどの操作をしたのかをわかることができると過去視聴した番組と操作履歴を記憶しユーザごとに提示画面を選択的に表示することができる（サービス提供部４）。
（第２の実施形態）
＜構成＞
図７は、本発明の第２の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｂは生体信号検出部１、評価部２、識別部３、サービス提供部４から構成される。評価部２は評価演算部２１および生体信号データ格納部２２から構成される。
＜構成＞
図７は、本発明の第２の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｂは生体信号検出部１、評価部２、識別部３、サービス提供部４から構成される。評価部２は評価演算部２１および生体信号データ格納部２２から構成される。
＜概略動作＞
生体信号検出部１はユーザの指から脈波を検出し、生体信号ＢＳＩＧを出力する。生体信号データ格納部２２は生体信号の評価に用いるデータを予め記憶するものである。評価演算部２１は生体信号データ格納部２２から登録データＤＢＤＡＴを読み出し、生体信号ＢＳＩＧと演算することでＢＳＩＧを評価し、個人識別に利用可能であれば識別部３に渡す。識別部３は評価部２より受け取ったＢＳＩＧを照合して個人識別を行って識別結果ＵＩＤを出力する。サービス提供部４はグループ識別結果ＵＩＤに対応した表示情報や音声情報をユーザに提示する。
生体信号検出部１はユーザの指から脈波を検出し、生体信号ＢＳＩＧを出力する。生体信号データ格納部２２は生体信号の評価に用いるデータを予め記憶するものである。評価演算部２１は生体信号データ格納部２２から登録データＤＢＤＡＴを読み出し、生体信号ＢＳＩＧと演算することでＢＳＩＧを評価し、個人識別に利用可能であれば識別部３に渡す。識別部３は評価部２より受け取ったＢＳＩＧを照合して個人識別を行って識別結果ＵＩＤを出力する。サービス提供部４はグループ識別結果ＵＩＤに対応した表示情報や音声情報をユーザに提示する。
＜生体信号評価を備える個人識別の詳しい説明＞
評価演算部２１は生体信号データ格納部２２から個人識別に利用な可能なデータ（以下、正常な脈波とする）ＤＢＤＡＴを順に読み出し部分空間と呼ばれる表現を構築する。正常な脈波はこの空間の正規直交基底の一次結合で記述できる。逆に任意の一次結合を用いても、ＤＢＤＡＴと著しく異なる、換言すれば個人識別に不適なデータは記述できない。このことを利用して正常な脈波を評価する。例えば、以下の損失関数Ｌ（ｘ）を評価し、ある閾値未満の値を示すデータを正常な脈波として識別部３に供する。
評価演算部２１は生体信号データ格納部２２から個人識別に利用な可能なデータ（以下、正常な脈波とする）ＤＢＤＡＴを順に読み出し部分空間と呼ばれる表現を構築する。正常な脈波はこの空間の正規直交基底の一次結合で記述できる。逆に任意の一次結合を用いても、ＤＢＤＡＴと著しく異なる、換言すれば個人識別に不適なデータは記述できない。このことを利用して正常な脈波を評価する。例えば、以下の損失関数Ｌ（ｘ）を評価し、ある閾値未満の値を示すデータを正常な脈波として識別部３に供する。
ただし、ＵはＤＢＤＡＴの部分空間を表現する正規直交基底でありＤＢＤＡＴから計算される能率行列Ｍの大きなＮ個の固有値に対応する固有ベクタとして得られる。
生体信号データ格納部２２に格納するＤＢＤＡＴは個人識別の対象とするユーザ層から広く採取した正常な脈波データとする。損失関数は脈波の類似性を評価するものであるから、個人識別の対象となる未知ユーザの脈波に類似した脈波がＤＢＤＡＴに含まれれば、その脈波に関する損失関数の値もまた小さくなる。正常な脈波のデータを多く集めることで、より高性能な脈波評価が可能となる。
識別部３は評価演算部２１より供された正常な脈波ＢＳＩＧを用いて個人識別を行う。識別方法については、ピーク波形の振幅に基づく例に限らず、別の特徴量を用いたものでもよいし、独立成分分析（ＩＣＡ）や主成分分析（ＰＣＡ）によってそれらをさらに処理してもよい。さらに、特徴ベクトル間の距離に基づく方法に限らず、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、線型判別分析（ＬＤＡ）、Ｋ−最近傍法（ＫＮＮ）、相互部分空間法（ＭＳＭ）などで構築した識別器を利用してもよい。
生体信号データ格納部２２に格納する脈波データの例として加速度波形を示したが、これに限定されない。例えば、脈波信号を周波数解析することで得られたデータを用いて部分空間の正規直交基底を構築してもよい。なお、正常な脈波データから部分空間を構築する例を示したが、正常でない脈波データを格納しておき、上記手段で類似性を評価したのち、評価結果を反転してもよい。
また、正常な脈波データそのものを格納する例を示したが、正常な脈波から構築された部分空間の正規直交基底、脈波の共分散行列、または能率行列を格納してもよい。この場合、生体信号データ格納部２２に必要とされる記憶容量がデータベクタのサイズのみに依存し、データ量には依存しなくなるため、多量のデータに対応する情報を効率的に格納できるだけでなく、評価演算部５における計算量を削減できる。
＜テレビリモコンに搭載した場合の例＞
生体識別装置１００Ｂはテレビのリモコンに搭載することが可能である。本手法によれば正常な脈波を選択的に用いるため、ユーザが自然な把持動作による影響で一時的に波形が乱れたり，手が離されたりした場合でも、正常な脈波が検出された時点で個人識別が行われ、個人適応サービスの提供が可能となる。
生体識別装置１００Ｂはテレビのリモコンに搭載することが可能である。本手法によれば正常な脈波を選択的に用いるため、ユーザが自然な把持動作による影響で一時的に波形が乱れたり，手が離されたりした場合でも、正常な脈波が検出された時点で個人識別が行われ、個人適応サービスの提供が可能となる。
＜実施形態の効果＞
外的要因によって乱れた脈波によって識別処理が行われることを防ぎ、識別性能を向上させることができる。脈波が継続的に取得できない場合でも正常な脈波を集積することで識別処理を実施できる。結果として個人適応サービスが提供可能な状況を拡大できる。
外的要因によって乱れた脈波によって識別処理が行われることを防ぎ、識別性能を向上させることができる。脈波が継続的に取得できない場合でも正常な脈波を集積することで識別処理を実施できる。結果として個人適応サービスが提供可能な状況を拡大できる。
（第３の実施形態）
＜構成＞
図８は、本発明の第３の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｃは、第２の実施形態の生体識別システム１００Ｂに学習部２３を加えた構成である。
＜構成＞
図８は、本発明の第３の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｃは、第２の実施形態の生体識別システム１００Ｂに学習部２３を加えた構成である。
＜概略動作＞
生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４は第２の実施形態と同様の動作をする。
生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４は第２の実施形態と同様の動作をする。
学習部２３は評価演算部２１から出力された正常な生体信号を受け取り、生体信号格納部２２へデータを更新するための情報ＤＢＵＰＤを渡す。
＜学習部の効果＞
生体信号データ格納部２２に格納するデータを多く集めることで、より高性能な脈波評価が可能となるのは記述の通りだが、個人識別の対象とするユーザの変動を含めたパターンを予め網羅することは困難であるため、ユーザの生体信号の性質によってはパターン変動による誤棄却の恐れがある。そこで、利用可能と評価されたデータを用いて格納データを少しずつ更新することで、次回以降の信号評価での誤棄却を防ぐことができる。
生体信号データ格納部２２に格納するデータを多く集めることで、より高性能な脈波評価が可能となるのは記述の通りだが、個人識別の対象とするユーザの変動を含めたパターンを予め網羅することは困難であるため、ユーザの生体信号の性質によってはパターン変動による誤棄却の恐れがある。そこで、利用可能と評価されたデータを用いて格納データを少しずつ更新することで、次回以降の信号評価での誤棄却を防ぐことができる。
＜学習の例＞
正常な生体信号データそのものが格納されている場合は、単純に新たな信号を格納部に追記する。能率行列が格納されている場合は行列計算によってこれを更新する。共分散行列や正規直交基底が格納されている場合は代数操作に基づき、固有値問題に帰着してこれらを更新する。
正常な生体信号データそのものが格納されている場合は、単純に新たな信号を格納部に追記する。能率行列が格納されている場合は行列計算によってこれを更新する。共分散行列や正規直交基底が格納されている場合は代数操作に基づき、固有値問題に帰着してこれらを更新する。
＜実施形態の効果＞
予め格納しておいた生体信号データとわずかに異なるデータを有するユーザの誤棄却を防ぐことができる。
予め格納しておいた生体信号データとわずかに異なるデータを有するユーザの誤棄却を防ぐことができる。
（第４の実施形態）
＜構成＞
図９は、本発明の第４の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｄは、第３の実施形態の生体識別システム１００Ｃに補正部２４を加えた構成である。
＜構成＞
図９は、本発明の第４の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｄは、第３の実施形態の生体識別システム１００Ｃに補正部２４を加えた構成である。
＜概略動作＞
生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４は第３の実施形態と同様の動作をする。
生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４は第３の実施形態と同様の動作をする。
評価演算部２１は利用不能と評価された生体信号ＲＢＳＩＧを補正部２４へ供する以外は第３の実施形態と同様の動作をする。
評価演算部２１よりＲＢＳＩＧを受け取った補正部２４は補正信号ＣＢＳＩＧを生成し、識別部３に供する。
＜補正部の効果＞
生体信号の成分構成に踏み込んだ選択的利用を可能にする。
生体信号の成分構成に踏み込んだ選択的利用を可能にする。
＜補正の例＞
正常でないと判断された信号を正常な信号の部分空間へ直交射影する。以下の計算を用いる。
正常でないと判断された信号を正常な信号の部分空間へ直交射影する。以下の計算を用いる。
これにより部分空間に存在しうる信号と相関のない成分が取り除かれる。なお、直交射影によって信号データが著しく変形する場合は個人識別を行わないことも考えられる。これは、評価関数Ｌ（ｘ）に二段階の閾値を設けることに相当する。すなわち、以下の順序で評価を実施する。
・Ｌ（ｘ）が閾値ε１未満→正常と判断して学習と個人識別に利用
・Ｌ（ｘ）が閾値ε１以上、かつε２未満→補正可能と判断して個人識別のみに利用
・それ以外→補正不可能と判断して棄却
・Ｌ（ｘ）が閾値ε１未満→正常と判断して学習と個人識別に利用
・Ｌ（ｘ）が閾値ε１以上、かつε２未満→補正可能と判断して個人識別のみに利用
・それ以外→補正不可能と判断して棄却
＜実施形態の効果＞
予め格納しておいた生体信号データとわずかに異なるデータであれば、相関のない成分を取り除いて利用することで、ユーザの個人識別の適用範囲を拡大する。
予め格納しておいた生体信号データとわずかに異なるデータであれば、相関のない成分を取り除いて利用することで、ユーザの個人識別の適用範囲を拡大する。
（第５の実施形態）
＜構成＞
図１０は、本発明の第５の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｅは生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４から構成される。識別部３はグループ識別部３１およびグループデータ格納部３２から構成される。
＜構成＞
図１０は、本発明の第５の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｅは生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４から構成される。識別部３はグループ識別部３１およびグループデータ格納部３２から構成される。
＜概略動作＞
生体信号検出部１はユーザの指から脈波を検出し、生体信号ＢＳＩＧを出力する。グループデータ格納部３２はグループごとの生体信号の特徴を示すグループデータを予め記憶するものである。グループ識別部３１はグループデータ格納部３２からグループデータＧＤＡＴを読み出し、生体信号ＢＳＩＧと照合してグループ識別を行って識別結果ＧＩＤを出力する。サービス提供部４はグループ識別結果ＧＩＤに対応した表示情報や音声情報をユーザに提示する。
生体信号検出部１はユーザの指から脈波を検出し、生体信号ＢＳＩＧを出力する。グループデータ格納部３２はグループごとの生体信号の特徴を示すグループデータを予め記憶するものである。グループ識別部３１はグループデータ格納部３２からグループデータＧＤＡＴを読み出し、生体信号ＢＳＩＧと照合してグループ識別を行って識別結果ＧＩＤを出力する。サービス提供部４はグループ識別結果ＧＩＤに対応した表示情報や音声情報をユーザに提示する。
＜グループ識別の詳しい説明＞
図１１はグループデータの例を示す図である。
図１１はグループデータの例を示す図である。
（ａ）は脈波波形を２回微分した加速度脈波と呼ばれる波形の例である。先頭から順にａ、ｂ、ｃ、ｄと名付けられた波形の変曲点（ピーク）がありそれぞれの高さをインデックスと呼称している。
（ｂ）は波形のグループを示す例である。波形診断法と呼ばれるグループ分類の例であり、（−ｂ／ａ）の値の大から小の順に波形を大きく７つのグループＡ〜Ｇに分類したものである。（−ｂ／ａ）値の大きいものは動脈硬化がない状態を示し、小さいものは動脈硬化が進んだ状態を示す。つまり、グループＡからＧに順に年齢層が高くなることを意味する。
グループデータ格納部３２は、このようなグループＡ〜Ｇにそれぞれ該当する波形を格納し、選択的に読み出すことができる。
グループ識別部３１は、グループデータ格納部３２からグループＡ〜Ｇを示す波形データを順に読み出しながら、入力された生体信号ＢＳＩＧと照合し、グループＡ〜Ｇのうち最も類似した場合のグループを識別結果ＧＩＤとして出力する。識別方法は各ピークの波形振幅値を要素とするベクトルを考え、生体信号ＢＳＩＧおよびグループデータＧＤＡＴによる両者のベクトル間の距離が最小となるグループＡ〜Ｇのいずれか一つを識別結果とする方法がある。
識別方法については、上記のピーク波形の振幅に基づく例に限らず、別の特徴量を用いたものでもよい。さらに、特徴ベクトル間の距離に基づく方法に限らず、ＩＣＡ、ＳＶＭ、ＰＣＡ、ＬＤＡ、ＫＮＮ、ＭＳＭなどの識別器を利用した方法をでもよい。
グループの例として加速度脈波の波形診断法に基づくグループ分類を示したが、これに限定されない。例えば、被験者から脈波データを収集し、年齢層ごとに平均化した波形をグループ分類に用いてもよい。
また、グループごとに波形データを格納する例を示したが、グループごとに脈波波形の特徴量を格納する形態をとってもよい。この場合、グループ識別部４では入力された生体信号ＢＳＩＧの特徴量だけを抽出すればよく、グループデータＧＤＡＴの特徴量の抽出処理を省略することができる。
＜テレビリモコンに搭載した場合の例＞
生体識別装置１００Ｅはテレビリモコンに搭載することが可能である。テレビリモコンを通じてどのグループに属するユーザがどのような操作をしたかの情報を取得できるため、グループごとに操作履歴や過去に視聴した番組の履歴を記憶することができる。これにより、テレビリモコンを操作しているユーザの属するグループを識別し、グループごとにテレビのメニュー画面や音声ガイドなど選択的に情報を提示することができる。例えば、子供、中年、高齢者、といった年齢層を対象としたグループに識別すると、それぞれの年齢層に合わせて操作履歴や番組視聴履歴が選択できる。そのため趣味や嗜好、あるいは操作の熟練度に良好に合致し、操作感を向上することができる。
生体識別装置１００Ｅはテレビリモコンに搭載することが可能である。テレビリモコンを通じてどのグループに属するユーザがどのような操作をしたかの情報を取得できるため、グループごとに操作履歴や過去に視聴した番組の履歴を記憶することができる。これにより、テレビリモコンを操作しているユーザの属するグループを識別し、グループごとにテレビのメニュー画面や音声ガイドなど選択的に情報を提示することができる。例えば、子供、中年、高齢者、といった年齢層を対象としたグループに識別すると、それぞれの年齢層に合わせて操作履歴や番組視聴履歴が選択できる。そのため趣味や嗜好、あるいは操作の熟練度に良好に合致し、操作感を向上することができる。
＜実施形態の効果＞
類似した脈波を持つユーザ同士をグループとして識別することができる。これにより、ユーザのグループ属性に適したサービスの提供が可能となる。
類似した脈波を持つユーザ同士をグループとして識別することができる。これにより、ユーザのグループ属性に適したサービスの提供が可能となる。
（第６の実施形態）
＜構成＞
図１２は、本発明の第６の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｆは生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４から構成される。識別部３はグループ識別部３１、グループデータ格納部３２、個人識別部３３および記憶部３４から構成される。
＜構成＞
図１２は、本発明の第６の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｆは生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４から構成される。識別部３はグループ識別部３１、グループデータ格納部３２、個人識別部３３および記憶部３４から構成される。
＜概略動作＞
生体信号検出部１はユーザの指から脈波を検出し、生体信号ＢＳＩＧを出力する。
生体信号検出部１はユーザの指から脈波を検出し、生体信号ＢＳＩＧを出力する。
識別部３は登録動作と識別動作の２つの動作を行う。
まず登録動作について説明する。グループデータ格納部３２はグループごとの生体信号の特徴を示すグループデータを予め記憶するものである。グループ識別部３１はグループデータ格納部３２からグループデータＧＤＡＴを読み出し、生体信号ＢＳＩＧと照合してグループ識別を行って識別結果ＧＩＤを出力する。記憶部３４は、生体信号ＢＳＩＧ、グループ識別結果ＧＩＤおよび外部から指示されるユーザ識別子ＵＩＤを対応付けて、ユーザデータＵＤＡＴとして格納する。
次に識別動作について説明する。グループデータ格納部３２およびグループ識別部３１は登録動作のときと同様の動作をし、グループ識別部３１はグループ識別結果ＧＩＤを出力する。記憶部３４はグループ識別結果ＧＩＤに基づいてグループＧＩＤに属するユーザ識別子ＵＩＤと対応する生体信号ＢＳＩＧをユーザデータＵＤＡＴとして読み出し可能とする。個人識別部３３はグループＧＩＤに属するユーザの生体信号をユーザデータＵＤＡＴとして記憶部３４から読み出して、入力された生体信号ＢＳＩＧと照合し、最も適合するもののユーザ識別子ＵＩＤを識別結果として出力する。サービス提供部４は個人識別結果ＵＩＤに対応した表示情報や音声情報をユーザに提示する。
＜個人識別の詳しい説明＞
グループ識別部３１およびグループデータ格納部３２については第５の実施形態で説明した内容と同様である。
グループ識別部３１およびグループデータ格納部３２については第５の実施形態で説明した内容と同様である。
個人識別部３３および記憶部３４では、類似した脈波の特徴を持つユーザ同士の識別に特化した識別を行う。例えば、識別方法については、第５の実施形態で示したピーク波形の振幅に基づく特徴量を用いたり、特徴ベクトル間の距離に基づく方法を用いてもよい。また別の特徴量を用いたものでもよく、ＩＣＡ、ＳＶＭ、ＰＣＡ、ＬＤＡ、ＫＮＮ、ＭＳＭなどの識別器を利用した方法をでもよい。
つまり、まずグループ識別部３１では大局的な識別を行い、グループ識別結果に基づいて、個人識別部３３では該当するグループ内のユーザ間の詳細な識別を行うことで、難易度の高い類似した脈波の特徴のユーザ同士の識別を良好に行うことができる。
＜テレビリモコンに搭載した場合の例＞
生体識別システム１００Ｆはテレビリモコンに搭載することが可能である。テレビリモコンを通じてどのユーザがどのような操作をしたかの情報を取得できるため、ユーザごとに操作履歴や過去に視聴した番組の履歴を記憶することができる。これにより、テレビリモコンを操作しているユーザを識別し、ユーザごとにテレビのメニュー画面や音声ガイドなど選択的に情報を提示することができる。例えば、家族の中で、おばあさん、お父さん、お母さん、長女、長男といったユーザを識別すると、各人に対応する操作履歴や番組視聴履歴が選択される。そのため、趣味や嗜好、あるいは操作の熟練度に良好に合致し、操作感を向上することができる。
生体識別システム１００Ｆはテレビリモコンに搭載することが可能である。テレビリモコンを通じてどのユーザがどのような操作をしたかの情報を取得できるため、ユーザごとに操作履歴や過去に視聴した番組の履歴を記憶することができる。これにより、テレビリモコンを操作しているユーザを識別し、ユーザごとにテレビのメニュー画面や音声ガイドなど選択的に情報を提示することができる。例えば、家族の中で、おばあさん、お父さん、お母さん、長女、長男といったユーザを識別すると、各人に対応する操作履歴や番組視聴履歴が選択される。そのため、趣味や嗜好、あるいは操作の熟練度に良好に合致し、操作感を向上することができる。
＜実施形態の効果＞
類似した脈波を持つユーザ同士を良好に識別することができる。これにより、ユーザごとに適したサービスの提供が可能となる。
類似した脈波を持つユーザ同士を良好に識別することができる。これにより、ユーザごとに適したサービスの提供が可能となる。
（第７の実施形態）
＜構成＞
図１３は、本発明の第７の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｇは、第５の実施形態の生体識別システム１００Ｅに評価部２を加えた構成である。
＜構成＞
図１３は、本発明の第７の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｇは、第５の実施形態の生体識別システム１００Ｅに評価部２を加えた構成である。
＜概略動作＞
生体信号検出部１、グループ識別部３１は第５の実施形態と同様の動作をする。
生体信号検出部１、グループ識別部３１は第５の実施形態と同様の動作をする。
評価部２は生体信号ＢＳＩＧに基づいて識別に有効な波形か否かを評価して、生体信号ＢＳＩＧとともに評価結果ＢＳＩＧを出力する。グループ識別部３１は評価結果ＢＳＩＧが有効を示す場合にはグループ識別結果ＧＩＤとしてグループを示す符号を出力する。一方、評価結果ＢＩＳＧが無効を示す場合にはグループ識別結果ＧＩＤとして識別結果が無効であることを示す符号を出力する。
サービス提供部４はグループ識別結果ＧＩＤに対応した表示情報や音声情報をユーザに提示する。例えば、ＧＩＤがグループを示す符号である場合はグループに適した情報を選択的に提示する。一方、ＧＩＤが識別結果の無効を示す符号である場合には、グループごとに特化されていない所定の情報を提示する。
＜評価部の効果＞
さまざまな要因により、生体信号検出部１で検出される生体信号（例えば脈波）が大きく乱れることが想定される。乱れた生体信号に基づいてグループ識別を行っても誤った識別をする可能性が高くなる。しかし、本実施形態では、評価部２が生体信号ＢＳＩＧの有効性を評価し、評価結果ＢＳＩＧが生体信号の有効性を示す場合にのみグループ識別結果ＧＩＤを出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
さまざまな要因により、生体信号検出部１で検出される生体信号（例えば脈波）が大きく乱れることが想定される。乱れた生体信号に基づいてグループ識別を行っても誤った識別をする可能性が高くなる。しかし、本実施形態では、評価部２が生体信号ＢＳＩＧの有効性を評価し、評価結果ＢＳＩＧが生体信号の有効性を示す場合にのみグループ識別結果ＧＩＤを出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
＜評価の例＞
評価部２は生体信号ＢＳＩＧの波形自体から有効性を評価することができる。あるいは、外部から入力される指の温度、指の圧力、指あるいは身体の姿勢、およびこれらの変化に基づいて有効性を評価することができる。
評価部２は生体信号ＢＳＩＧの波形自体から有効性を評価することができる。あるいは、外部から入力される指の温度、指の圧力、指あるいは身体の姿勢、およびこれらの変化に基づいて有効性を評価することができる。
適切な押下圧と温度以外では脈波信号が小さくS/N比が低下するため特徴量抽出ができないため棄却する。検出対象部の指または手掌が動いている場合または姿勢によっては重力の影響より毛細血管の血行がわるくなり脈波信号のS/Nが低下するため動作と姿勢を検出するために触覚Sensor, 角速度Sensor, 加速度Sensor、方位Sensorのいずれか一つまたは組み合わせてもよい。生体信号検出可能な範囲の動作と姿勢の情報に基づいてLook-up Tableまたは動的手法を用いてもよい。個人識別に用いることが可能であると判断された生体信号の特徴量として容積脈波、速度脈波、加速度脈波よりもとめた極点の大きさと時間間隔を用いてもよい。抽出した特徴量はICA, SVM, PCA, LDA, KNN, MSMのいずれかの識別器を用いて個人識別を行ってもよい。
＜実施形態の効果＞
乱れた生体信号が検出された場合でも、生体信号が有効な場合にのみグループ識別結果を出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
乱れた生体信号が検出された場合でも、生体信号が有効な場合にのみグループ識別結果を出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
（第８の実施形態）
＜構成＞
図１４は、本発明の第８の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｈは、第６の実施形態の生体識別システム１００Ｆに評価部２を加えた構成である。
＜構成＞
図１４は、本発明の第８の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｈは、第６の実施形態の生体識別システム１００Ｆに評価部２を加えた構成である。
＜概略動作＞
評価部２は第７の実施形態と同様の動作をする。
評価部２は第７の実施形態と同様の動作をする。
生体信号検出部１、グループ識別部３１、グループデータ格納部３２は第７の実施形態と同様の動作をする。
登録動作のとき、評価結果ＢＳＩＧが有効を示す場合に、記憶部３４はユーザデータＵＤＡＴを記憶し、無効を示す場合には記憶しない。
識別動作のとき、評価結果ＢＳＩＧが有効を示す場合に、個人識別部３３はグループＧＩＤに属するユーザの生体信号をユーザデータＵＤＡＴとして記憶部３４から読み出して、入力された生体信号ＢＳＩＧと照合し、最も適合するもののユーザ識別子ＵＩＤを識別結果として出力する。無効を示す場合は、個人識別結果が無効であることを示す符号を出力する。
サービス提供部４は個人識別結果ＵＩＤに対応した表示情報や音声情報をユーザに提示する。例えば、ＵＩＤがユーザ識別子を示す符号である場合はユーザに適した情報を選択的に提示する。一方、ＵＩＤが識別結果の無効を示す符号である場合には、ユーザごとに特化されていない所定の情報を提示する。
＜評価部の効果＞
第７の実施形態と同様に誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
第７の実施形態と同様に誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
＜実施形態の効果＞
乱れた生体信号が検出された場合でも、生体信号が有効な場合にのみグループ識別結果を出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
乱れた生体信号が検出された場合でも、生体信号が有効な場合にのみグループ識別結果を出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
（第９の実施形態）
＜構成＞
図１５は、本発明の第９の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｉは生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４から構成される。識別部３は登録データ識別部３５、登録情報抽出部３６、個人識別部３３および記憶部３４から構成される。
＜構成＞
図１５は、本発明の第９の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｉは生体信号検出部１、識別部３、サービス提供部４から構成される。識別部３は登録データ識別部３５、登録情報抽出部３６、個人識別部３３および記憶部３４から構成される。
＜概略動作＞
生体信号検出部１はユーザの指から脈波を検出し、生体信号ＢＳＩＧを出力する。登録データ識別部３５は生体信号ＢＳＩＧが登録済みのデータであるかどうかを識別するものである。生体信号ＢＳＩＧが未登録であると識別された場合には登録情報抽出部３６にて登録情報ＲＤＡＴを出力する。登録情報ＲＤＡＴは記憶部３４にて記憶される。
生体信号検出部１はユーザの指から脈波を検出し、生体信号ＢＳＩＧを出力する。登録データ識別部３５は生体信号ＢＳＩＧが登録済みのデータであるかどうかを識別するものである。生体信号ＢＳＩＧが未登録であると識別された場合には登録情報抽出部３６にて登録情報ＲＤＡＴを出力する。登録情報ＲＤＡＴは記憶部３４にて記憶される。
登録データ識別部３５において生体信号ＢＳＩＧが登録済みであると識別された場合には、個人識別部３３においてユーザ照合用データＵＤＡＴを読み出し、ユーザ識別を行いユーザ識別結果ＵＩＤを出力する。
サービス提供部４はユーザ識別結果ＵＩＤに対応した表示情報や音声情報をユーザに提示する。
＜登録データ識別部の説明＞
個人識別においては特徴量と識別器を用いて識別を行う手法があるが、登録データ識別部３５においても同様の手法を用いる。しかし、個人識別と比べて、閾値やパラメータを調整して識別許容範囲を広げて使用してもよい。
個人識別においては特徴量と識別器を用いて識別を行う手法があるが、登録データ識別部３５においても同様の手法を用いる。しかし、個人識別と比べて、閾値やパラメータを調整して識別許容範囲を広げて使用してもよい。
方法については、加速度脈波のピーク波形の振幅に基づく手法に限らず、別の特徴量を用いたものでもよい。さらに、特徴ベクトル間の距離に基づく方法に限らず、ＩＣＡ、ＳＶＭ、ＰＣＡ、ＬＤＡ、ＫＮＮ、ＭＳＭなどの識別器を利用した方法でもよい。
＜テレビリモコンに搭載した場合の例＞
生体識別システム１００Ｉはテレビリモコンに搭載することが可能である。ユーザが意識的に登録作業をすることなく、テレビリモコンを操作している間に登録が完了する。その情報を基に個人識別を行うことにより、個人の操作履歴や番組視聴履歴から番組推薦や情報提示を行うことができる。そのため趣味や嗜好、あるいは操作の熟練度に良好に合致し、操作感を向上することができる。
生体識別システム１００Ｉはテレビリモコンに搭載することが可能である。ユーザが意識的に登録作業をすることなく、テレビリモコンを操作している間に登録が完了する。その情報を基に個人識別を行うことにより、個人の操作履歴や番組視聴履歴から番組推薦や情報提示を行うことができる。そのため趣味や嗜好、あるいは操作の熟練度に良好に合致し、操作感を向上することができる。
＜実施形態の効果＞
登録作業を煩雑に感じ、個人識別機能を使用しないユーザにも個人識別サービスの提供が可能となる。
登録作業を煩雑に感じ、個人識別機能を使用しないユーザにも個人識別サービスの提供が可能となる。
（第１０の実施形態）
＜構成＞
図１６は、本発明の第１０の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｊは、第９の実施形態の生体識別システム１００Ｉにグループデータ格納部３２とグループ識別部３１を加えた構成である。
＜構成＞
図１６は、本発明の第１０の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｊは、第９の実施形態の生体識別システム１００Ｉにグループデータ格納部３２とグループ識別部３１を加えた構成である。
＜実施形態の効果＞
類似した脈波を持つユーザ同士を良好に識別することができる。これにより、ユーザごとに適したサービスの提供が可能となる。
類似した脈波を持つユーザ同士を良好に識別することができる。これにより、ユーザごとに適したサービスの提供が可能となる。
（第１１の実施形態）
＜構成＞
図１７は、本発明の第１１の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｋは、第９の実施形態の生体識別システム１００Ｉに評価部２を加えた構成である。
＜構成＞
図１７は、本発明の第１１の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｋは、第９の実施形態の生体識別システム１００Ｉに評価部２を加えた構成である。
＜実施形態の効果＞
乱れた生体信号が検出された場合でも、生体信号が有効な場合にのみグループ識別結果を出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
乱れた生体信号が検出された場合でも、生体信号が有効な場合にのみグループ識別結果を出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
（第１２の実施形態）
図１８、本発明の第１２の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｌは、第１０の実施形態の生体識別システム１００Ｊに評価部２を加えた構成である。
図１８、本発明の第１２の実施形態に係る生体識別システムの機能ブロック図である。生体識別システム１００Ｌは、第１０の実施形態の生体識別システム１００Ｊに評価部２を加えた構成である。
＜実施形態の効果＞
乱れた生体信号が検出された場合でも、生体信号が有効な場合にのみグループ識別結果を出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
乱れた生体信号が検出された場合でも、生体信号が有効な場合にのみグループ識別結果を出力するため、誤った識別結果を出力することを防ぐことができる。
Claims (9)
- ユーザが手で触れてその手から該ユーザの生体信号としての脈波信号を検出する生体信号検出部と、
前記生体信号検出部で検出された脈波信号が個人識別に利用可能か否かを評価する評価部と、
前記生体信号検出部で検出された脈波信号のうち前記評価部で個人識別に利用可能と評価された脈波信号に基づいて前記ユーザを識別する識別部とを備え、
前記識別部は、さまざまなユーザから採取した個人識別に利用可能な複数の脈波信号を波形パターンの類似性に応じていくつかのグループに分類して格納するグループデータ格納部と、前記グループデータ格納部に格納されている前記複数の脈波信号を参照して前記評価部で個人識別に利用可能と評価された脈波信号がいずれのグループに属するかを識別するグループ識別部とを有し、
前記識別部は、任意のユーザについて前記生体信号検出部で検出された脈波信号と該脈波信号について前記グループ識別部で識別されたグループと与えられた該任意のユーザのＩＤとを対応付けて記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されている脈波信号のうち前記グループ識別部で識別されたグループに対応する脈波信号を読み出して前記評価部で個人識別に利用可能と評価された脈波信号と当該読み出した脈波信号とを照合して前記ユーザを識別する個人識別部とを有する
ことを特徴とする生体識別システム。 - ユーザが手で触れてその手から該ユーザの生体信号としての脈波信号を検出する生体信号検出部と、
前記生体信号検出部で検出された脈波信号が個人識別に利用可能か否かを評価する評価部と、
前記生体信号検出部で検出された脈波信号のうち前記評価部で個人識別に利用可能と評価された脈波信号に基づいて前記ユーザを識別する識別部とを備え、
前記識別部は、前記生体信号検出部で検出された脈波信号を記憶する記憶部と、前記評価部で個人識別に利用可能と評価された脈波信号が前記記憶部に記憶されていない場合に該脈波信号を前記記憶部に記憶させる登録データ識別部と、前記記憶部に記憶されている脈波信号を読み出して前記評価部で個人識別に利用可能と評価された脈波信号と当該読み出した脈波信号とを照合して前記ユーザを識別する個人識別部とを有し、
前記識別部は、さまざまなユーザから採取した個人識別に利用可能な複数の脈波信号を波形パターンの類似性に応じていくつかのグループに分類して格納するグループデータ格納部と、前記グループデータ格納部に格納されている前記複数の脈波信号を参照して前記評価部で個人識別に利用可能と評価された脈波信号がいずれのグループに属するかを識別するグループ識別部とを有し、
前記記憶部は、前記生体信号検出部で検出された脈波信号と該脈波信号について前記グループ識別部で識別されたグループとを対応付けて記憶し、
前記個人識別部は、前記記憶部に記憶されている脈波信号のうち前記グループ識別部で識別されたグループに対応する脈波信号を読み出して前記評価部で個人識別に利用可能と評価された脈波信号と当該読み出した脈波信号とを照合して前記ユーザを識別する
ことを特徴とする生体識別システム。 - 前記生体信号検出部に触れている前記ユーザの手の押下圧を検出する力センサ、前記生体信号検出部に触れている前記ユーザの手の温度を検出する温度センサ、前記生体信号検出部の加速度を検出する加速度センサ、前記生体信号検出部の角速度を検出するジャイロセンサ、および前記生体信号検出部の方位を検出する方位センサの少なくとも一つを備え、
前記評価部は、前記センサのいずれか一つまたは複数の組み合わせの出力信号に基づいて、前記生体信号検出部で検出された脈波信号の利用可能性を評価する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の生体識別システム。 - 前記評価部は、さまざまなユーザから採取した個人識別に利用可能な複数の脈波信号を格納する生体信号データ格納部と、前記生体信号データ格納部に格納されている前記複数の脈波信号を参照して前記生体信号検出部で検出された脈波信号に対して所定の演算を行って個人識別の利用可能性の評価値を算出する評価演算部とを有する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の生体識別システム。 - 前記評価部は、前記生体信号検出部で検出された脈波信号のうち前記評価演算部が算出した前記評価値が高い脈波信号を前記生体信号データ格納部に登録する学習部を有する
ことを特徴とする請求項４に記載の生体識別システム。 - 前記評価部は、前記生体信号検出部で検出された脈波信号のうち前記評価演算部が算出した前記評価値が低い脈波信号に対して所定の演算を行って当該脈波信号を個人識別に利用可能に補正する補正部を有する
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の生体識別システム。 - ユーザが手で触れてその手から該ユーザの生体信号としての脈波信号を検出する生体信号検出部と、
前記生体信号検出部で検出された脈波信号に基づいて前記ユーザを識別する識別部とを備え、
前記識別部は、さまざまなユーザから採取した個人識別に利用可能な複数の脈波信号を波形パターンの類似性に応じていくつかのグループに分類して格納するグループデータ格納部と、前記グループデータ格納部に格納されている前記複数の脈波信号を参照して前記生体信号検出部で検出された脈波信号がいずれのグループに属するかを識別するグループ識別部とを有し、
前記識別部は、任意のユーザについて前記生体信号検出部で検出された脈波信号と該脈波信号について前記グループ識別部で識別されたグループと与えられた該任意のユーザのＩＤとを対応付けて記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されている脈波信号のうち前記グループ識別部で識別されたグループに対応する脈波信号を読み出して前記生体信号検出部で検出された脈波信号と当該読み出した脈波信号とを照合して前記ユーザを識別する個人識別部とを有する
ことを特徴とする生体識別システム。 - ユーザが手で触れてその手から該ユーザの生体信号としての脈波信号を検出する生体信号検出部と、
前記生体信号検出部で検出された脈波信号に基づいて前記ユーザを識別する識別部とを備え、
前記識別部は、前記生体信号検出部で検出された脈波信号を記憶する記憶部と、前記生体信号検出部で検出された脈波信号が前記記憶部に記憶されていない場合に該脈波信号を前記記憶部に記憶させる登録データ識別部と、前記記憶部に記憶されている脈波信号を読み出して前記生体信号検出部で検出された脈波信号と当該読み出した脈波信号とを照合して前記ユーザを識別する個人識別部とを有し、
前記識別部は、さまざまなユーザから採取した個人識別に利用可能な複数の脈波信号を波形パターンの類似性に応じていくつかのグループに分類して格納するグループデータ格納部と、前記グループデータ格納部に格納されている前記複数の脈波信号を参照して前記生体信号検出部で検出された脈波信号がいずれのグループに属するかを識別するグループ識別部とを有し、
前記記憶部は、前記生体信号検出部で検出された脈波信号と該脈波信号について前記グループ識別部で識別されたグループとを対応付けて記憶し、
前記個人識別部は、前記記憶部に記憶されている脈波信号のうち前記グループ識別部で識別されたグループに対応する脈波信号を読み出して前記生体信号検出部で検出された脈波信号と当該読み出した脈波信号とを照合して前記ユーザを識別する
ことを特徴とする生体識別システム。 - 前記識別部の識別結果に応じて前記ユーザに所定のサービスを提供するサービス提供部を備えている
ことを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の生体識別システム。
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