JP6981249B2 - 生体認証装置、生体認証プログラム、及び生体認証方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体認証装置、生体認証プログラム、及び生体認証方法に関する。

生体認証技術は、指紋、掌紋、静脈、顔等の生体特徴を用いて、本人確認を行う技術である。本人確認の際に、認証対象の生体から取得した生体特徴が予め登録されている生体特徴と比較され、両者の間の類似度に基づいて、認証対象の生体に対する認証が行われる。

指紋画像から抽出した３つの特徴点の幾何学的特徴量を用いる指紋認証技術も知られている（例えば、特許文献１及び非特許文献１を参照）。

特開２０１７−１０４１９号公報

Miguel Angel Medina-Perez et al.,"Improving Fingerprint Verification Using Minutiae Triplets", Sensors 2012, 12(3), pages 3418-3437, 2012

特許文献１及び非特許文献１等の指紋認証処理では、指紋画像と登録指紋情報とを比較する際に、指紋画像が他人の登録指紋情報と誤って合致する可能性がある。

なお、かかる問題は、指紋画像を用いて生体認証を行う場合に限らず、別の生体画像を用いて生体認証を行う場合においても生ずるものである。

１つの側面において、本発明は、生体画像から抽出した特徴点のグループに基づく生体認証の認証精度を向上させることを目的とする。

１つの案では、生体認証装置は、特徴点抽出部、生成部、特徴量計算部、特定部、及び認証部を含む。

特徴点抽出部は、認証対象の生体の生体画像から複数の特徴点を抽出し、生成部は、それらの特徴点のうち所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成し、特徴量計算部は、それらのグループそれぞれの特徴量を求める。

特定部は、生体画像から生成された複数のグループそれぞれの特徴量と、登録生体情報に含まれる、所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループそれぞれの特徴量とを比較して、類似する２つのグループを特定する。認証部は、２つのグループのうち一方のグループに類似するグループの個数に応じて、一方のグループに含まれる第１特徴点と他方のグループに含まれる第２特徴点との間の類似度を求め、類似度に基づいて認証対象の生体に対する認証を行う。

実施形態によれば、生体画像から抽出した特徴点のグループに基づく生体認証の認証精度を向上させることができる。

生体認証装置の機能的構成図である。 生体認証処理のフローチャートである。 生体認証装置の具体例を示す機能的構成図である。 注目特徴点から生成される三角形を示す図である。 複数の特徴点から生成される三角形を示す図である。 登録生体情報を示す図である。 比較結果を示す図である。 登録処理のフローチャートである。 生体認証処理の具体例を示すフローチャートである。 特徴量比較処理及び特徴点合致ペア抽出処理のフローチャートである。 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。
生体認証技術の認証精度を向上させるため、これまでに多くの方法が研究され、開発されている。そのうちの１つとして、認証対象の生体の生体画像から抽出された特徴点と、登録生体情報に含まれる特徴点とを、特徴点毎に比較するのではなく、複数の特徴点の関係を用いて特徴点のグループ同士を比較する方法が挙げられる。この方法によれば、複数の特徴点の関係を用いて本人と他人の弁別精度を高めることで、生体認証の認証精度を向上させることができる。

例えば、特許文献１及び非特許文献１等の指紋認証処理では、認証対象の指紋画像から抽出された注目特徴点と、その周辺の２個の特徴点とを頂点とする、三角形が生成される。そして、三角形の形状、各辺を横切る隆線の本数等の三角形に関連する情報を用いて、指紋画像から生成された三角形と登録指紋情報に含まれる三角形とが比較される。

しかしながら、指紋認証処理では、指紋センサにより指紋画像を取得する際に、認証対象者の姿勢又は身体の状態の違いによって、取得される指紋画像に歪み又は位置ずれが生じることがある。このため、同じ認証対象者であっても、指紋画像を取得する度に抽出される特徴点が変動し、特徴点を安定して抽出することが難しい。

指紋画像から抽出される特徴点が不安定である場合、三角形を安定して生成することが難しいため、３つの特徴点をすべて揃えて登録指紋情報と比較することは、特徴点同士を単独で比較することよりも難度が高い。

三角形を形成する３つの特徴点のうち２つの特徴点だけが抽出され、残りの１つが抽出されない場合、三角形が形成されないため、指紋画像と登録指紋情報との間で合致する三角形の個数は増加しない。一方、特徴点同士を単独で比較する場合、抽出された２つの特徴点の分だけ、指紋画像と登録指紋情報との間で合致する特徴点の個数が増加する。このように、三角形同士の比較は、特徴点同士の比較と比べて、本人確認に成功する確率が低下しやすく、認証が失敗する原因となる場合がある。

非特許文献１の指紋認証処理では、３つの特徴点からなる三角形を生成する際に、注目特徴点の近傍ｎ個（ｎは４以上の整数）の特徴点が探索され、_ｎＣ_２個の組み合わせの三角形が生成される。これにより、指紋画像を取得する度に特徴点の有無、種別、又は位置が変化して、近傍の特徴点の安定性が低い場合であっても、複数の組み合わせのうちいずれかの三角形が生成される可能性が高くなり、本人確認に成功する確率が上昇する。

しかし、この方法では、生成される三角形同士が重なることがあるため、ドロネー三角形等のように、三角形同士が重ならない生成方法と比べて、生成される三角形の個数が増加する。このため、指紋画像から生成される三角形と他人の登録指紋情報に含まれる三角形とが誤って合致する可能性も高くなる。

三角形同士の比較の後で、全体的な位置関係に基づいて、離れた位置に存在する三角形同士は合致しないものとみなすことで、三角形同士が誤って合致することを回避することも可能である。ただし、取得される指紋画像の歪みに耐性を持たせようとすると、“三角形同士が近い（離れていない）”と判定する基準を、ある程度の距離範囲まで許容することが望ましく、その距離範囲内においては、三角形同士が誤って合致する可能性が高いままである。

図１は、生体認証装置の機能的構成例を示している。図１の生体認証装置１０１は、記憶部１１１、特徴点抽出部１１２、生成部１１３、特徴量計算部１１４、特定部１１５、及び認証部１１６を含む。記憶部１１１は、所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループの特徴量を登録した登録生体情報を記憶する。特徴点抽出部１１２、生成部１１３、特徴量計算部１１４、特定部１１５、及び認証部１１６は、記憶部１１１が記憶する登録生体情報を用いて生体認証処理を行う。

図２は、図１の生体認証装置１０１が行う生体認証処理の例を示すフローチャートである。まず、特徴点抽出部１１２は、認証対象の生体の生体画像から複数の特徴点を抽出する（ステップ２０１）。そして、生成部１１３は、それらの特徴点のうち所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成し（ステップ２０２）、特徴量計算部１１４は、それらのグループそれぞれの特徴量を求める（ステップ２０３）。

次に、特定部１１５は、生体画像から生成された複数のグループそれぞれの特徴量と、登録生体情報に含まれる複数のグループそれぞれの特徴量とを比較して、類似する２つのグループを特定する（ステップ２０４）。次に、認証部１１６は、２つのグループのうち一方のグループに類似するグループの個数に応じて、一方のグループに含まれる第１特徴点と他方のグループに含まれる第２特徴点との間の類似度を求める（ステップ２０５）。そして、認証部１１６は、類似度に基づいて認証対象の生体に対する認証を行う（ステップ２０６）。

このような生体認証装置１０１によれば、生体画像から抽出した特徴点のグループに基づく生体認証の認証精度を向上させることができる。

図３は、図１の生体認証装置１０１の具体例を示している。図３の生体認証装置１０１は、記憶部１１１、特徴点抽出部１１２、生成部１１３、特徴量計算部１１４、特定部１１５、認証部１１６、入力部３０１、センサ３０２、及び出力部３０３を含む。生体認証装置１０１は、情報処理装置に対するログイン、セキュリティエリアへの入室等を含む様々な場面において利用される。

記憶部１１１は、登録生体情報３１１を記憶する。登録生体情報３１１には、登録者の生体画像から抽出された所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループの特徴量が含まれている。登録者の生体画像としては、登録者の指紋画像、掌紋画像、静脈画像、顔画像等が用いられる。なお、図１及び図３では、記憶部１１１は生体認証装置１０１に内蔵されているが、記憶部１１１が生体認証装置１０１に対してコネクタを介して着脱自在な形態や、記憶部１１１が別の情報処理装置に内蔵され、ネットワークを介して生体認証処理装置１０１と通信可能に接続される形態であってもよい。

入力部３０１は、登録生体情報３１１を生成する登録処理において、登録者を識別する識別情報であるユーザＩＤを入力する。入力部３０１としては、例えば、キーボード、ＩＤカードリーダ等を用いることができる。また、ＩＤ付き認証（１対１認証）の生体認証処理が行われる場合、入力部３０１は、認証対象者を識別するためのユーザＩＤを入力することもできる。

センサ３０２は、登録者又は認証対象者の生体画像を取得する。例えば、生体画像が指紋画像である場合、センサ３０２として指紋センサが用いられ、生体画像が静脈画像である場合、センサ３０２として静脈センサが用いられる。また、生体画像が掌紋画像又は顔画像である場合、センサ３０２としてカメラが用いられる。認証対象者の生体画像は、生体画像３１２として記憶部１１１に格納される。

特徴点抽出部１１２は、センサ３０２が取得した生体画像から、複数の特徴点を抽出する。例えば、生体画像が指紋画像である場合、指紋の隆線が途切れる端点、隆線が２本に分岐する分岐点等に対応するマニューシャが、特徴点として抽出される。

生成部１１３は、特徴点抽出部１１２が抽出した特徴点のうち、幾何学的性質を有する所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成する。例えば、各グループが３個の特徴点を含む場合、生成部１１３は、生体画像から抽出された特徴点の１つを注目特徴点として選択し、注目特徴点からの距離が小さい順にｎ個（ｎは３以上の整数）の特徴点を特定する。

そして、生成部１１３は、特定したｎ個の特徴点の中から２個の特徴点の組み合わせを選択し、選択した２個の特徴点と注目特徴点とを含むグループを生成する。この場合、１つの注目特徴点から生成されるグループの個数は、_ｎＣ_２個であり、各グループは、３個の特徴点を頂点とする三角形によって表される。

図４は、ｎ＝４の場合に注目特徴点から生成される三角形の例を示している。図４の１０個の丸印が示す特徴点のうち、注目特徴点４０１に近い４個の特徴点は、特徴点４０２〜特徴点４０５である。特徴点４０２〜特徴点４０５の中から２個の特徴点を選択する組み合わせの個数は６個であるから、注目特徴点４０１から生成される三角形の個数も６個である。これらの三角形の各々がグループに対応する。

図５は、ｎ＝４の場合に、指紋画像に含まれる複数の特徴点から生成される三角形の例を示している。図５の１３個の丸印が示す特徴点の各々が注目特徴点として選択され、注目特徴点に近い４個の特徴点から、図４と同様にして、６個の三角形が生成される。実際の指紋画像からは、より多くの特徴点が抽出されるため、生成される三角形の個数も増加する。

生成部１１３は、別の方法によってグループを生成することも可能である。例えば、生成部１１３は、注目特徴点から所定距離内に存在するｎ個の特徴点を特定して、それらの特徴点から_ｎＣ_２個の三角形を生成してもよく、ドロネー三角形分割によって、互いに重ならない三角形を生成してもよい。各グループに含まれる特徴点の個数は、２個又は４個以上であってもよい。

特徴量計算部１１４は、各グループに含まれる所定数の特徴点が表す局所特徴を用いて、グループの特徴量を生成する。例えば、各グループが３個の特徴点を含む場合、それらの特徴点を頂点とする三角形の特徴量が計算される。センサ３０２が取得した生体画像が登録者の生体画像である場合、特徴量計算部１１４は、その生体画像から生成された複数のグループの特徴量を含む登録生体情報３１１を生成して、記憶部１１１に格納する。

図６は、登録生体情報３１１の例を示している。図６の登録生体情報３１１は、ユーザＩＤ、グループＩＤ、及びグループ特徴量を含む。ユーザＩＤは、登録者の識別情報であり、グループＩＤは、グループの識別情報である。

グループ特徴量は、各グループの三角形の特徴量であり、三角形の各頂点の識別情報である特徴点ＩＤ、三角形の各辺の長さ、及び三角形の内角を含む。例えば、ユーザＩＤ“０００１”に対応するグループＩＤ“０１”の三角形の頂点を示す特徴点ＩＤは、“Ｍ０１”、“Ｍ０５”、及び“Ｍ２１”である。生体画像が指紋画像である場合、グループ特徴量は、さらに、各特徴点の種別（端点又は分岐点等）、特徴点の向き、各辺と交差する隆線の本数等を含んでいてもよい。なお、グループ特徴量は、これらの局所特徴の全部を含んでいる必要はなく、一部の局所特徴のみを含んでいても構わない。

センサ３０２が取得した生体画像が認証対象者の生体画像３１２である場合、特徴量計算部１１４は、生体画像３１２から生成された複数のグループの特徴量を、特徴量３１３として記憶部１１１に格納する。

特定部１１５は、複数のグループの特徴量３１３と、登録生体情報３１１に含まれる複数のグループの特徴量とを比較して、類似する２つのグループの組み合わせを特定し、それらのグループに含まれる特徴点のペアを特徴点合致ペアとして抽出する。特定された２つのグループのうち一方のグループは、他方のグループのみに類似していることもあり、他方のグループを含む２つ以上のグループに類似していることもある。

図７は、生体画像３１２から生成されたグループと登録生体情報３１１に含まれるグループとの間の比較結果の例を示している。この例では、認証対象者の指紋画像７０１から三角形７１１〜三角形７１４が生成され、登録生体情報３１１は、登録者の指紋画像７０２から生成された三角形７２１〜三角形７２３を表している。

双方向の矢印は、互いに類似している三角形のペアを示す。三角形７１１は、三角形７２１及び三角形７２２それぞれに類似しており、三角形７２３は、三角形７１２〜三角形７１４それぞれに類似している。

認証部１１６は、特定部１１５が抽出した各特徴点合致ペアに対して、２つの特徴点の間の類似度を計算する。複数の異なるグループに類似するグループに含まれている特徴点は、三角形の形状、特徴点の情報等によって出現確率が高くなっており、それらのグループから誤った特徴点合致ペアが抽出されている可能性がある。この場合、抽出された特徴点合致ペアの類似度が小さくなるように、重み付けを行うことが望ましい。

そこで、認証部１１６は、類似する２つのグループのうち一方のグループに類似するグループの個数に応じて、特徴点合致ペアの類似度を計算する。一方のグループに類似するグループの個数が増加するほど、特徴点合致ペアの類似度は小さくなる。

そして、認証部１１６は、生体画像３１２の複数のグループと登録生体情報３１１の複数のグループとから抽出されたすべての特徴点合致ペアの類似度に基づいて、認証対象者に対する認証を行う。例えば、認証部１１６は、すべての特徴点合致ペアの類似度の総和を所定の閾値と比較し、類似度の総和が閾値を超えている場合、認証対象者が登録者本人であると判定する。

出力部３０３は、認証対象者又は管理者に対して認証結果を出力する。出力部３０３は、認証結果を画面上に表示する表示装置であってもよく、通信ネットワークを介して他の装置に認証結果を送信する通信装置であってもよい。

図３の生体認証装置１０１によれば、出現確率が高い特徴点を含み、異なるユーザの間でも合致しやすいグループが、認証結果に対して与える寄与を、小さくすることができる。これにより、認証対象者の生体画像３１２が、登録生体情報３１１に含まれる他人のグループ特徴量と誤って合致する可能性が低下し、認証精度が向上する。したがって、他人を登録者本人と判定してしまう誤認証のリスクを低減することができる。

次に、図８〜図１１を参照しながら、図３の生体認証装置１０１が行う登録処理及び生体認証処理について、より詳細に説明する。

登録処理は、各登録者のユーザＩＤと関連付けて、登録者の生体画像から生成されたグループのグループＩＤ及びグループ特徴量を登録生体情報３１１に登録する処理である。一方、生体認証処理は、認証対象者の生体画像３１２から生成されたグループのグループ特徴量を、登録生体情報３１１に登録されたグループ特徴量と比較して、認証対象者に対する認証を行う処理である。

図８は、登録処理の例を示すフローチャートである。まず、入力部３０１は、登録者のユーザＩＤを入力し（ステップ８０１）、センサ３０２は、登録者の生体画像を取得する（ステップ８０２）。

次に、特徴点抽出部１１２は、登録者の生体画像から複数の特徴点を抽出し（ステップ８０３）、各特徴点に対して特徴点ＩＤを付与する（ステップ８０４）。そして、生成部１１３は、抽出された特徴点から、所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成する（ステップ８０５）。

次に、特徴量計算部１１４は、各グループに含まれる特徴点が表す局所特徴を用いて、グループの特徴量を生成する（ステップ８０６）。そして、特徴量計算部１１４は、複数のグループの特徴量を含む登録生体情報３１１を生成し（ステップ８０７）、登録生体情報３１１を記憶部１１１に格納する（ステップ８０８）。

図９は、図２に示した生体認証処理の具体例を示すフローチャートである。図９の生体認証処理では、認証対象者のユーザＩＤを用いて１対１認証が行われる。まず、入力部３０１は、認証対象者のユーザＩＤを入力し、センサ３０２は、認証対象者の生体画像３１２を取得する（ステップ９０１）。

次に、特徴点抽出部１１２は、生体画像３１２から複数の特徴点を抽出し（ステップ９０２）、各特徴点に対して特徴点ＩＤを付与する（ステップ９０３）。そして、生成部１１３は、抽出された特徴点から、所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成し（ステップ９０４）、特徴量計算部１１４は、各グループに含まれる特徴点が表す局所特徴を用いて、グループの特徴量３１３を生成する（ステップ９０５）。

次に、特定部１１５は、記憶部１１１から、認証対象者のユーザＩＤに対応する登録生体情報３１１を読み出し（ステップ９０６）、複数のグループの特徴量３１３と、登録生体情報３１１に含まれる複数のグループの特徴量とを比較する（ステップ９０７）。そして、特定部１１５は、類似する２つのグループのペアを特定し、それらのグループから特徴点合致ペアを抽出する（ステップ９０８）。

次に、認証部１１６は、特定部１１５が抽出した各特徴点合致ペアに対して、類似度の基準となる基準スコアを付与する（ステップ９０９）。そして、認証部１１６は、特徴点合致ペアの一方のペアが属するグループに類似するグループの個数に応じて、スコアに対する重みを付与する（ステップ９１０）。

次に、認証部１１６は、各特徴点合致ペアの重みとスコアとを乗算して類似度を求め、すべての特徴点合致ペアの類似度を合計して、生体画像３１２に対する認証スコアを計算する（ステップ９１１）。次に、認証部１１６は、認証スコアを所定の閾値と比較し（ステップ９１２）、認証スコアが閾値を超えている場合（ステップ９１２，ＹＥＳ）、認証成功と判定する（ステップ９１３）。そして、出力部３０３は、認証成功を示す認証結果を出力する（ステップ９１４）。

一方、認証スコアが閾値以下である場合（ステップ９１２，ＮＯ）、認証部１１６は、認証失敗と判定し（ステップ９１５）、出力部３０３は、認証失敗を示す認証結果を出力する（ステップ９１４）。

図１０は、図９のステップ９０７における特徴量比較処理とステップ９０８における特徴点合致ペア抽出処理の例を示すフローチャートである。まず、特定部１１５は、生体画像３１２の複数のグループのうち１つのグループＧ１を選択し（ステップ１００１）、登録生体情報３１１の複数のグループのうち１つのグループＧ２を選択する（ステップ１００２）。

そして、特定部１１５は、グループＧ１の特徴量３１３とグループＧ２の特徴量とを比較して（ステップ１００３）、グループＧ１がグループＧ２に類似するか否かを判定する（ステップ１００４）。

例えば、生体画像３１２が指紋画像であり、グループＧ１及びグループＧ２が三角形によって表される場合、特定部１１５は、以下のような判定基準に基づいて、グループＧ１がグループＧ２に類似するか否かを判定することができる。
（Ｃ１）グループＧ１の三角形の各辺の長さと、対応するグループＧ２の三角形の各辺の長さとの差が、所定の閾値以下である。
（Ｃ２）グループＧ１の三角形の各内角と、対応するグループＧ２の三角形の各内角との差が、所定の閾値以下である。
（Ｃ３）グループＧ１の三角形の各特徴点の種別と、対応するグループＧ２の三角形の各特徴点の種別とが一致する。
（Ｃ４）グループＧ１の三角形の各特徴点の向きを示す角度と、対応するグループＧ２の三角形の各特徴点の向きを示す角度との差が、所定の閾値以下である。
（Ｃ５）グループＧ１の三角形の各辺と交差する隆線の本数と、対応するグループＧ２の三角形の各辺と交差する隆線の本数とが一致する。

特定部１１５は、（Ｃ１）〜（Ｃ５）のすべての条件が満たされる場合、グループＧ１がグループＧ２に類似すると判定し、いずれかの条件が満たされない場合、グループＧ１がグループＧ２に類似しないと判定する。なお、特定部１１５は、生体画像３１２の再現安定性に応じて、（Ｃ１）〜（Ｃ５）のうちの一部の条件のみを用いてもよく、他の条件を追加してもよい。

グループＧ１がグループＧ２に類似する場合（ステップ１００４，ＹＥＳ）、特定部１１５は、グループＧ１の各特徴点と、その特徴点に対応するグループＧ２の特徴点とを、特徴点合致ペアとして抽出する（ステップ１００５）。例えば、グループＧ１及びグループＧ２が三角形によって表される場合、３個の特徴点合致ペアが抽出される。

次に、特定部１１５は、登録生体情報３１１のすべてのグループを選択したか否かをチェックし（ステップ１００６）、未選択のグループが残っている場合（ステップ１００６，ＮＯ）、次のグループについてステップ１００２以降の処理を繰り返す。

登録生体情報３１１のすべてのグループを選択した場合（ステップ１００６，ＹＥＳ）、特定部１１５は、生体画像３１２のすべてのグループを選択したか否かをチェックする（ステップ１００７）。未選択のグループが残っている場合（ステップ１００７，ＮＯ）、特定部１１５は、次のグループについてステップ１００１以降の処理を繰り返す。そして、生体画像３１２のすべてのグループを選択した場合（ステップ１００７，ＹＥＳ）、特定部１１５は、処理を終了する。

図９のステップ９０８において、特定部１１５は、例えば、グループのペアを複数個特定し、それらのペアから全部でｋ個（ｋは２以上の整数）の特徴点合致ペアｐ１，ｐ２，．．．，ｐｋを抽出する。この場合、ステップ９０９において、認証部１１６は、各特徴点合致ペアｐｉ（ｉ＝１〜ｋ）に対して、基準スコアＳｉを付与する。例えば、基準スコアＳ１〜基準スコアＳｋは、同じ値であってもよい。

次に、ステップ９１０において、認証部１１６は、各特徴点合致ペアｐｉに対して、次式のような重みｗｉを付与する。
（ａ）特徴点合致ペアｐｉの２つの特徴点の各々が、１つのグループのみに類似するグループに含まれる場合

ｗｉ＝１ （１）

（ｂ）特徴点合致ペアｐｉの２つの特徴点のいずれかが、ｒ個（ｒは２以上の整数）のグループに類似するグループに含まれる場合

ｗｉ＝１／（ｒ×ｃ）＜１ （２）

式（２）のｃは、１以上の所定の定数である。認証部１１６は、生体画像３１２の特性に応じて、式（１）及び式（２）以外の計算式により、重みｗｉを付与してもよい。

次に、ステップ９１１において、認証部１１６は、各特徴点合致ペアｐｉに属する２つの特徴点の間の類似度Ｑｉを、次式により計算する。

Ｑｉ＝ｗｉ×Ｓｉ （３）

基準スコアＳ１〜基準スコアＳｋが同じ値である場合、グループのペアの一方のグループに類似するグループの個数ｒが多いほど、式（２）の重みｗｉは小さくなり、したがって、式（３）の類似度Ｑｉも小さくなる。

認証部１１６は、式（３）の類似度Ｑｉを用いて、生体画像３１２に対する認証スコアＳＴを、次式により計算する。

ＳＴ＝Ｑ１＋Ｑ２＋・・・＋Ｑｋ （４）

なお、上記（ｂ）の場合の特徴点合致ペアｐｉが、グループ同士が１対１で対応付けられた別のグループのペアにも含まれており、そのような別のグループのペアがｍ個（ｍは１以上の整数）存在することもあり得る。この場合、認証部１１６は、式（２）の代わりに次式を用いて、特徴点合致ペアｐｉに重みｗｉを付与することができる。

ｗｉ＝１／（ｒ×ｃ）＋α×ｍ （５）

式（４）のαは所定の定数であり、式（５）の右辺が１を超える場合、ｗｉ＝１に設定される。このような重みｗｉを用いることで、複数のグループに類似するグループのペアと、出現確率が高くない形状を有する三角形のグループのペアとの両方に属する特徴点合致ペアｐｉの重みｗｉを、式（２）の値よりも増加させることができる。これにより、その特徴点合致ペアｐｉの認証スコアＳＴに対する寄与が大きくなり、認証精度が向上する。

また、上記（ｂ）の場合、認証部１１６は、式（２）の代わりに、０以上１未満の定数を重みｗｉとして用いることもできる。特に、ｗｉ＝０に設定した場合、複数のグループに類似するグループに含まれる特徴点が属する特徴点合致ペアの類似度Ｑｉが０に設定され、その特徴点合致ペアを除外して認証スコアＳＴを求めることが可能になる。

図９の生体認証処理によれば、出現確率が高い特徴点を含み、異なるユーザの間でも合致しやすいグループが、認証スコアＳＴに対して与える寄与を、小さくすることができる。したがって、異なる部分の間で合致しやすい特徴点同士を誤って対応付けることが抑止され、認証対象者の生体画像３１２が、登録生体情報３１１に含まれる他人のグループ特徴量と誤って合致する可能性が低下する。

図１及び図３の生体認証装置１０１の構成は一例に過ぎず、生体認証装置１０１の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図３の生体認証装置１０１において、センサ３０２が生体認証装置１０１の外部に設けられる場合は、センサ３０２を省略することができる。

図２及び図８〜図１０のフローチャートは一例に過ぎず、生体認証装置１０１の構成又は条件に応じて、一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、生体認証装置１０１とは別の装置によって登録処理が行われる場合は、図８の登録処理を省略することができる。

図９の生体認証処理において、１対１認証の代わりに１対Ｎ認証が行われる場合は、ステップ９０１において、入力部３０１は、認証対象者のユーザＩＤの入力を省略することができる。この場合、生体認証装置１０１は、登録生体情報３１１に含まれる複数の登録者のユーザＩＤそれぞれに対応するグループ特徴量を用いて、登録者のユーザＩＤ毎に、ステップ９０６〜ステップ９１３の処理を行う。

図４、図５、及び図７の三角形と図６の登録生体情報３１１は一例に過ぎず、生体画像の特徴点から生成されるグループと登録生体情報３１１は、センサ３０２が取得する生体画像に応じて変化する。生体画像は、静脈画像、掌紋画像、又は顔画像であってもよく、各グループに含まれる特徴点の個数は、２個又は４個以上であってもよい。

図１１は、図１及び図３の生体認証装置１０１として用いられる情報処理装置（コンピュータ）の構成例を示している。図１１の情報処理装置は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１１０１、メモリ１１０２、入力装置１１０３、出力装置１１０４、補助記憶装置１１０５、媒体駆動装置１１０６、及びネットワーク接続装置１１０７を備える。これらの構成要素はバス１１０８により互いに接続されている。図３のセンサ３０２は、バス１１０８に接続されていてもよい。

メモリ１１０２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、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ１１０２は、図１及び図３の記憶部１１１として用いることができる。

ＣＰＵ１１０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１１０２を利用してプログラムを実行することにより、図１及び図３の特徴点抽出部１１２、生成部１１３、特徴量計算部１１４、特定部１１５、及び認証部１１６として動作する。

入力装置１１０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示又は情報の入力に用いられる。入力装置１１０３は、図３の入力部３０１として用いることができる。出力装置１１０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は処理結果の出力に用いられる。出力装置１１０４は、図３の出力部３０３として用いることができる。処理結果は、認証結果であってもよい。

補助記憶装置１１０５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。補助記憶装置１１０５は、フラッシュメモリ又はハードディスクドライブであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１１０５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１１０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１１０５は、図１及び図３の記憶部１１１として用いることができる。

媒体駆動装置１１０６は、可搬型記録媒体１１０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１１０９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。可搬型記録媒体１１０９は、Compact Disk Read Only Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体１１０９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１１０２にロードして使用することができる。

このように、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は、メモリ１１０２、補助記憶装置１１０５、又は可搬型記録媒体１１０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。

ネットワーク接続装置１１０７は、Local Area Network、Wide Area Network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回路である。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１１０７を介して受信し、それらをメモリ１１０２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１１０７は、図３の出力部３０３として用いることができる。

なお、情報処理装置が図１１のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、情報処理装置がオペレータ又はユーザと対話を行わない場合は、入力装置１１０３及び出力装置１１０４を省略してもよい。可搬型記録媒体１１０９又は通信ネットワークを利用しない場合は、媒体駆動装置１１０６又はネットワーク接続装置１１０７を省略してもよい。

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。

図１乃至図１１を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
認証対象の生体の生体画像から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記複数の特徴点のうち前記所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成する生成部と、
前記複数のグループそれぞれの特徴量を求める特徴量計算部と、
前記生体画像から生成された前記複数のグループそれぞれの特徴量と、登録生体情報に含まれる、前記所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループそれぞれの特徴量とを比較して、類似する２つのグループを特定する特定部と、
前記２つのグループのうち一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記一方のグループに含まれる第１特徴点と、前記２つのグループのうち他方のグループに含まれる第２特徴点との間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記認証対象の生体に対する認証を行う認証部と、
を備えることを特徴とする生体認証装置。
（付記２）
前記一方のグループに類似するグループの個数が増加するほど、前記類似度は小さくなることを特徴とする付記１記載の生体認証装置。
（付記３）
前記特定部は、前記２つのグループを第１ペアとして特定し、前記第１ペアとは別の類似する２つのグループを第２ペアとして特定し、
前記認証部は、前記第２ペアの一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記第２ペアの一方のグループに含まれる第３特徴点と、前記第２ペアの他方のグループに含まれる第４特徴点との間の類似度を求め、
前記第１ペアの一方のグループに類似するグループの個数が、前記第２ペアの一方のグループに類似するグループの個数よりも多い場合、前記第１特徴点と前記第２特徴点との間の前記類似度は、前記第３特徴点と前記第４特徴点との間の前記類似度よりも小さいことを特徴とする付記１又は２記載の生体認証装置。
（付記４）
前記認証部は、前記一方のグループに類似するグループの個数が２個以上である場合、前記類似度を０に設定することを特徴とする付記１又は２記載の生体認証装置。
（付記５）
前記生体画像から生成された前記複数のグループ各々は３個の特徴点を含み、前記登録生体情報に含まれる前記複数のグループ各々は３個の特徴点を含むことを特徴とする付記１乃至４のいずれか１項に記載の生体認証装置。
（付記６）
前記生体画像は、指紋画像、静脈画像、掌紋画像、又は顔画像であることを特徴とする付記１乃至５のいずれか１項に記載の生体認証装置。
（付記７）
認証対象の生体の生体画像から複数の特徴点を抽出し、
前記複数の特徴点のうち所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成し、
前記複数のグループそれぞれの特徴量を求め、
前記生体画像から生成された前記複数のグループそれぞれの特徴量と、登録生体情報に含まれる、前記所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループそれぞれの特徴量とを比較して、類似する２つのグループを特定し、
前記２つのグループのうち一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記一方のグループに含まれる第１特徴点と、前記２つのグループのうち他方のグループに含まれる第２特徴点との間の類似度を求め、
前記類似度に基づいて前記認証対象の生体に対する認証を行う、
処理をコンピュータに実行させるための生体認証プログラム。
（付記８）
前記一方のグループに類似するグループの個数が増加するほど、前記類似度は小さくなることを特徴とする付記７記載の生体認証プログラム。
（付記９）
前記コンピュータは、前記２つのグループを第１ペアとして特定し、前記第１ペアとは別の類似する２つのグループを第２ペアとして特定し、前記第２ペアの一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記第２ペアの一方のグループに含まれる第３特徴点と、前記第２ペアの他方のグループに含まれる第４特徴点との間の類似度を求め、
前記第１ペアの一方のグループに類似するグループの個数が、前記第２ペアの一方のグループに類似するグループの個数よりも多い場合、前記第１特徴点と前記第２特徴点との間の前記類似度は、前記第３特徴点と前記第４特徴点との間の前記類似度よりも小さいことを特徴とする付記７又は８記載の生体認証プログラム。
（付記１０）
前記コンピュータは、前記一方のグループに類似するグループの個数が２個以上である場合、前記類似度を０に設定することを特徴とする付記７又は８記載の生体認証プログラム。
（付記１１）
コンピュータが、
認証対象の生体の生体画像から複数の特徴点を抽出し、
前記複数の特徴点のうち所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成し、
前記複数のグループそれぞれの特徴量を求め、
前記生体画像から生成された前記複数のグループそれぞれの特徴量と、登録生体情報に含まれる、前記所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループそれぞれの特徴量とを比較して、類似する２つのグループを特定し、
前記２つのグループのうち一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記一方のグループに含まれる第１特徴点と、前記２つのグループのうち他方のグループに含まれる第２特徴点との間の類似度を求め、
前記類似度に基づいて前記認証対象の生体に対する認証を行う、
ことを特徴とする生体認証方法。
（付記１２）
前記一方のグループに類似するグループの個数が増加するほど、前記類似度は小さくなることを特徴とする付記１１記載の生体認証方法。
（付記１３）
前記コンピュータは、前記２つのグループを第１ペアとして特定し、前記第１ペアとは別の類似する２つのグループを第２ペアとして特定し、前記第２ペアの一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記第２ペアの一方のグループに含まれる第３特徴点と、前記第２ペアの他方のグループに含まれる第４特徴点との間の類似度を求め、
前記第１ペアの一方のグループに類似するグループの個数が、前記第２ペアの一方のグループに類似するグループの個数よりも多い場合、前記第１特徴点と前記第２特徴点との間の前記類似度は、前記第３特徴点と前記第４特徴点との間の前記類似度よりも小さいことを特徴とする付記１１又は１２記載の生体認証方法。
（付記１４）
前記コンピュータは、前記一方のグループに類似するグループの個数が２個以上である場合、前記類似度を０に設定することを特徴とする付記１１又は１２記載の生体認証方法。

１０１ 生体認証装置
１１１ 記憶部
１１２ 特徴点抽出部
１１３ 生成部
１１４ 特徴量計算部
１１５ 特定部
１１６ 認証部
３０１ 入力部
３０２ センサ
３０３ 出力部
３１１ 登録生体情報
３１２ 生体画像
３１３ 特徴量
４０１ 注目特徴点
４０２〜４０５ 特徴点
７０１、７０２ 指紋画像
７１１〜７１４、７２１〜７２３ 三角形
１１０１ ＣＰＵ
１１０２ メモリ
１１０３ 入力装置
１１０４ 出力装置
１１０５ 補助記憶装置
１１０６ 媒体駆動装置
１１０７ ネットワーク接続装置
１１０８ バス
１１０９ 可搬型記録媒体

Claims (6)

1. 認証対象の生体の生体画像から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
   前記複数の特徴点のうち前記所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成する生成部と、
   前記複数のグループそれぞれの特徴量を求める特徴量計算部と、
   前記生体画像から生成された前記複数のグループそれぞれの特徴量と、登録生体情報に含まれる、前記所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループそれぞれの特徴量とを比較して、類似する２つのグループを特定する特定部と、
   前記２つのグループのうち一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記一方のグループに含まれる第１特徴点と、前記２つのグループのうち他方のグループに含まれる第２特徴点との間の類似度を求め、前記類似度に基づいて前記認証対象の生体に対する認証を行う認証部と、
   を備えることを特徴とする生体認証装置。
2. 前記一方のグループに類似するグループの個数が増加するほど、前記類似度は小さくなることを特徴とする請求項１記載の生体認証装置。
3. 前記特定部は、前記２つのグループを第１ペアとして特定し、前記第１ペアとは別の類似する２つのグループを第２ペアとして特定し、
   前記認証部は、前記第２ペアの一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記第２ペアの一方のグループに含まれる第３特徴点と、前記第２ペアの他方のグループに含まれる第４特徴点との間の類似度を求め、
   前記第１ペアの一方のグループに類似するグループの個数が、前記第２ペアの一方のグループに類似するグループの個数よりも多い場合、前記第１特徴点と前記第２特徴点との間の前記類似度は、前記第３特徴点と前記第４特徴点との間の前記類似度よりも小さいことを特徴とする請求項１又は２記載の生体認証装置。
4. 前記認証部は、前記一方のグループに類似するグループの個数が２個以上である場合、前記類似度を０に設定することを特徴とする請求項１又は２記載の生体認証装置。
5. 認証対象の生体の生体画像から複数の特徴点を抽出し、
   前記複数の特徴点のうち所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成し、
   前記複数のグループそれぞれの特徴量を求め、
   前記生体画像から生成された前記複数のグループそれぞれの特徴量と、登録生体情報に含まれる、前記所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループそれぞれの特徴量とを比較して、類似する２つのグループを特定し、
   前記２つのグループのうち一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記一方のグループに含まれる第１特徴点と、前記２つのグループのうち他方のグループに含まれる第２特徴点との間の類似度を求め、
   前記類似度に基づいて前記認証対象の生体に対する認証を行う、
   処理をコンピュータに実行させるための生体認証プログラム。
6. コンピュータが、
   認証対象の生体の生体画像から複数の特徴点を抽出し、
   前記複数の特徴点のうち所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループを生成し、
   前記複数のグループそれぞれの特徴量を求め、
   前記生体画像から生成された前記複数のグループそれぞれの特徴量と、登録生体情報に含まれる、前記所定数の特徴点をそれぞれ含む複数のグループそれぞれの特徴量とを比較して、類似する２つのグループを特定し、
   前記２つのグループのうち一方のグループに類似するグループの個数に応じて、前記一方のグループに含まれる第１特徴点と、前記２つのグループのうち他方のグループに含まれる第２特徴点との間の類似度を求め、
   前記類似度に基づいて前記認証対象の生体に対する認証を行う、
   ことを特徴とする生体認証方法。

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