JP7359044B2 - 認証方法、情報処理装置、及び認証プログラム - Google Patents

Description

本発明は、認証方法、情報処理装置、及び認証プログラムに関する。

生体認証は、指紋、掌紋、静脈等の生体特徴を用いて本人確認を行う技術である。生体認証では、認証対象者から取得された生体特徴と、登録テンプレートに予め登録された生体特徴とが比較（照合）され、それらの生体特徴が一致するか否かを示す比較結果に基づいて、認証対象者に対する認証が行われる。登録テンプレートに登録された生体特徴は、登録生体情報と呼ばれることもある。

生体認証に関連して、人物の顔画像から抽出された顔認証データと、静脈画像から抽出された静脈認証データとを用いる認証システムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０１９－１２８８８０号公報

顔画像と手のひらの静脈画像とを併用するマルチ生体認証システムでは、認証対象者の顔画像の特徴量を用いて、静脈認証の対象となる登録者が絞り込まれ、絞り込みリストが生成される。しかしながら、複数のカメラにより複数のユーザが同時に撮影される環境では、ユーザが特定されない多数の絞り込みリストが生成されるため、手のひらの静脈画像に基づく静脈認証の負荷が大きくなる。

なお、かかる問題は、顔画像と手のひらの静脈画像とを併用するマルチ生体認証システムに限らず、顔画像と他の生体情報とを併用するマルチ生体認証システムにおいても生ずるものである。また、かかる問題は、顔画像の特徴量を用いて対象者を絞り込む場合に限らず、別の特徴量を用いて対象者を絞り込む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、複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリストを用いた生体認証において、認証処理の負荷を軽減することを目的とする。

１つの案では、コンピュータは、複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、複数のリストそれぞれに対応付けられた顔画像の特徴量の複数のリストの間における類似度に基づいて、複数のグループのうちいずれかのグループに分類する。コンピュータは、認証対象者の生体情報を取得する。コンピュータは、複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択する。コンピュータは、第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、認証対象者に対する認証を行う。

１つの側面によれば、複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリストを用いた生体認証において、認証処理の負荷を軽減することができる。

マルチ生体認証システムを示す図である。 絞り込みリストを示す図である。 マルチ生体認証システムが適用される店舗を示す図である。 情報処理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。 生体認証システムの機能的構成図である。 グループに分類されていない絞り込みリストを示す図である。 グループリストを示す図である。 分類処理を示す図である。 サーバが行う分類処理のフローチャートである。 サーバが行う特徴量比較処理のフローチャートである。 サーバが行う生体認証処理のフローチャートである。 クライアント端末が分類先を決定する生体認証システムの機能的構成図である。 グループ情報を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成図である。

以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。

昨今、店舗におけるキャッシュレス決済、銀行のＡＴＭ（Automated Teller Machine）、入退室管理、空港の出入国審査等の様々な用途で、生体認証が利用されている。

図１は、顔画像と手のひらの静脈画像とを併用するマルチ生体認証シ
ステムの例を示している。図１のマルチ生体認証システムは、クライアント端末１０１、サーバ１０２、カメラ１０３、及び静脈センサ１０４を含む。クライアント端末１０１は、顔情報制御部１１１、表示部１１２、及び静脈情報制御部１１３を含む。サーバ１０２は、リスト生成部１２１、認証部１２２、顔ライブラリ１２３、顔ＤＢ（database）１２４、静脈ＤＢ１２５、及び静脈ライブラリ１２６を含む。

顔ＤＢ１２４は、登録者である複数のユーザの識別情報と登録特徴量とを含むデータベースである。登録特徴量は、ユーザの顔画像から抽出され、ユーザの識別情報と対応付けて顔ＤＢ１２４に登録される。静脈ＤＢ１２５は、登録者である複数のユーザの識別情報と登録静脈データとを含むデータベースである。登録静脈データは、ユーザの手のひらの静脈画像から抽出され、ユーザの識別情報と対応付けて静脈ＤＢ１２５に登録される。

顔ライブラリ１２３は、認証対象者であるユーザ１０５の顔画像の特徴量と、顔ＤＢ１２４に登録された登録特徴量とを比較するためのライブラリである。静脈ライブラリ１２６は、ユーザ１０５の手のひらの静脈データと、静脈ＤＢ１２５に登録された登録静脈データとを比較するためのライブラリである。図１のマルチ生体認証システムでは、ユーザ１０５に対する静脈認証が、以下の手順で行われる。

（Ｐ１）カメラ１０３は、ユーザ１０５の顔を撮影して、顔画像をクライアント端末１０１へ出力する。

（Ｐ２）クライアント端末１０１の顔情報制御部１１１は、ユーザ１０５の顔画像から特徴量を抽出し、クライアント端末１０１は、抽出された特徴量をサーバ１０２へ送信する。

（Ｐ３）サーバ１０２のリスト生成部１２１は、顔ライブラリ１２３を用いて、ユーザ１０５の顔画像の特徴量と、顔ＤＢ１２４に登録された登録特徴量とを比較することで、静脈認証の対象となる登録者を絞り込み、絞り込みリスト１３１を生成する。そして、リスト生成部１２１は、絞り込みリスト１３１を認証部１２２へ出力する。

図２は、絞り込みリスト１３１の例を示している。図２の絞り込みリスト１３１において、ＵｓｅｒＩｄは、顔ＤＢ１２４及び静脈ＤＢ１２５に登録されたユーザの識別情報を表す。図２の絞り込みリスト１３１には、“Ｕｓｅｒ＿００１”～“Ｕｓｅｒ＿ｎｎｎ”が識別情報として含まれている。絞り込みリスト１３１に含まれる識別情報の個数は、例えば、登録者の総数の１／１００～１／１０００である。

（Ｐ４）静脈センサ１０４は、ユーザ１０５の手のひらを撮影して、静脈画像をクライアント端末１０１へ出力する。

（Ｐ５）クライアント端末１０１の静脈情報制御部１１３は、ユーザ１０５の手のひらの静脈画像から静脈データを抽出し、クライアント端末１０１は、抽出された静脈データをサーバ１０２へ送信する。

（Ｐ６）サーバ１０２の認証部１２２は、絞り込みリスト１３１に含まれる識別情報と対応付けられた登録静脈データを、静脈ＤＢ１２５から取得する。そして、認証部１２２は、静脈ライブラリ１２６を用いて、ユーザ１０５の静脈データと、静脈ＤＢ１２５から取得された登録静脈データとを比較することで、ユーザ１０５に対する静脈認証を行う。

（Ｐ７）サーバ１０２は、ユーザ１０５に対する静脈認証の認証結果をクライアント端末１０１へ送信する。認証結果は、例えば、ユーザ１０５の静脈データに対応する登録者の識別情報を含む。

（Ｐ８）クライアント端末１０１の静脈情報制御部１１３は、認証結果を表示部１１２へ出力し、表示部１１２は、認証結果を画面上に表示する。

このようなマルチ生体認証システムによれば、ユーザ１０５に対する静脈認証の対象となる登録者を絞り込むことができる。このため、すべての登録者を静脈認証の対象とする場合よりも、静脈認証の処理時間を短縮することができる。しかし、絞り込みリスト１３１の識別情報に対応する登録静脈データを静脈ＤＢ１２５から取得する処理には、依然として長い時間がかかる。

図３は、図２のマルチ生体認証システムが適用される店舗の例を示している。図３の店舗は、例えば、コンビニエンスストアであり、店舗内には、ドリンクコーナー２０１、食品コーナー２０２、書籍コーナー２０３、棚２０４－１～棚２０４－４、及びカウンター２０５が設けられている。カウンター２０５上には、キャッシュレジスタ２０７－１及びキャッシュレジスタ２０７－２が設置されている。

カメラ２１１－１～カメラ２１１－５は、店舗の天井に設置され、静脈センサ２１２－１は、キャッシュレジスタ２０７－１の近くに設置され、静脈センサ２１２－２は、キャッシュレジスタ２０７－２の近くに設置される。

ドリンクコーナー２０１には、飲料が陳列されており、食品コーナー２０２には、食品が陳列されており、書籍コーナー２０３には、書籍が陳列されている。棚２０４－１～棚２０４－４にも商品が陳列されている。店舗の顧客であるユーザ２１３－１～ユーザ２１３－６は、入口２０６から入店して店舗内の商品を手に取り、カウンター２０５へ移動して、キャッシュレス決済等により購入商品の清算を行う。

この場合、図２のクライアント端末１０１は、店舗内に設置され、サーバ１０２は、店舗外に設置される。クライアント端末１０１とサーバ１０２は、通信ネットワークを介して通信する。カメラ２１１－１～カメラ２１１－５は、買い物中のユーザ２１３－１～ユーザ２１３－６を撮影して、撮影された画像をクライアント端末１０１へ出力する。静脈センサ２１２－１及び静脈センサ２１２－２は、ユーザ２１３－１～ユーザ２１３－６の手のひらを撮影して、静脈画像をクライアント端末１０１へ出力する。

このようなマルチ生体認証システムによれば、ユーザ２１３－１がカウンター２０５へ移動する前に、ユーザ２１３－１の顔画像の特徴量を用いて絞り込みリスト１３１を生成しておくことができる。また、絞り込みリスト１３１の識別情報に対応する登録静脈データを静脈ＤＢ１２５から取得する処理も、事前に済ませておくことができるため、精算時にユーザ２１３－１が体感する認証時間が短縮される。

しかしながら、店舗内に設置された複数のカメラにより複数のユーザが同時に撮影される場合、ユーザが特定されない多数の絞り込みリスト１３１が、時系列にサーバ１０２に蓄積されていく。いずれの絞り込みリスト１３１がユーザ２１３－１の識別情報を含むかが分からないため、静脈センサ２１２－１を用いてユーザ２１３－１に対する静脈認証を行う際、多数の絞り込みリスト１３１を順に参照しながら、静脈データの比較が繰り返される。このため、ユーザ２１３－１の識別情報を含む絞り込みリスト１３１に基づいて認証が成功するまでに、長い時間がかかる。

図４は、実施形態の情報処理装置（コンピュータ）の機能的構成例を示している。図４の情報処理装置４０１は、分類部４１１、取得部４１２、選択部４１３、及び認証部４１４を含む。

図５は、図４の情報処理装置４０１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、分類部４１１は、複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、複数のグループのうちいずれかのグループに分類する（ステップ５０１）。

次に、取得部４１２は、認証対象者の生体情報を取得する（ステップ５０２）。次に、選択部４１３は、複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択する（ステップ５０３）。そして、認証部４１４は、第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、認証対象者に対する認証を行う（ステップ５０４）。

図４の情報処理装置４０１によれば、複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリストを用いた生体認証において、認証処理の負荷を軽減することができる。

図６は、図４の情報処理装置４０１を含む生体認証システムの機能的構成例を示している。図６の生体認証システムは、クライアント端末６０１、撮像装置６０２、生体センサ６０３、通信ネットワーク６０４、及びサーバ６０５を含む。

図６の生体認証システムは、例えば、店舗の決済システム、金融機関の金融処理システム、入退室管理システム、又は空港の出入国審査システムに含まれるシステムであってもよい。店舗の決済システムの場合、撮像装置６０２は、店舗の天井又は壁に設置され、生体センサ６０３は、キャッシュレジスタの近くに設置される。

クライアント端末６０１は、認証対象者の映像及び生体画像を取得する情報処理装置であり、映像取得部６１１、生体画像取得部６１２、顔情報制御部６１３、生体情報制御部６１４、記憶部６１５、通信部６１６、及び出力部６１７を含む。

サーバ６０５は、図４の情報処理装置４０１に対応し、顔認証部６２１、生成部６２２、選択部６２３、生体認証部６２４、通信部６２５、及び記憶部６２６を含む。生成部６２２、通信部６１６、選択部６２３、及び生体認証部６２４は、図４の分類部４１１、取得部４１２、選択部４１３、及び認証部４１４にそれぞれ対応する。

クライアント端末６０１の通信部６１６とサーバ６０５の通信部６２５は、通信ネットワーク６０４を介して互いに通信することができる。通信ネットワーク６０４は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）又はＷＡＮ（Wide Area Network）である。

撮像装置６０２は、例えば、ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）等の撮像素子を有するカメラであり、認証対象者の映像を撮影する。撮像装置６０２によって撮影された映像には、時系列に連続する複数の画像が含まれている。各時刻の画像は、フレームと呼ばれることもある。撮像装置６０２は、撮影した映像をクライアント端末６０１へ出力する。

生体センサ６０３は、例えば、静脈センサ、指紋センサ、画像センサ（カメラ）等であり、手のひら、指等の生体を撮影して、静脈画像、指紋画像、掌紋画像等の生体画像を取得する。例えば、生体センサ６０３が静脈センサである場合、生体センサ６０３は、近赤外線等を手のひらに照射して、手の内部の血管等を撮影する。生体センサ６０３は、取得した生体画像をクライアント端末６０１へ出力する。

店舗の決済システムの場合、撮像装置６０２は、店舗内で買い物中の顧客の映像を撮影する。そして、顧客が購入商品の清算を行う際に、生体センサ６０３は、顧客の生体画像を認証対象者の生体画像として取得する。

まず、クライアント端末６０１の映像取得部６１１は、撮像装置６０２から映像を取得して、記憶部６１５に格納する。顔情報制御部６１３は、映像に含まれる各画像に対する顔認識を行い、顔が写っている顔画像を抽出する。そして、顔情報制御部６１３は、抽出された顔画像から、顔画像の特徴量を抽出する。

顔画像の特徴量としては、例えば、HAAR-Like特徴量、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量、ＳＩＦＴ（Scaled Invariance Feature Transform）特徴量、ＳＵＲＦ（Speeded-Up Robust Features)特徴量等を用いることができる。顔画像の特徴量は、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）により生成される特徴量であってもよい。特徴量のデータ形式は、例えば、多次元ベクトルである。

次に、通信部６１６は、顔画像の特徴量をサーバ６０５へ送信する。サーバ６０５の通信部６２５は、クライアント端末６０１から顔画像の特徴量を受信する。

記憶部６２６は、顔ＤＢ６３１、生体ＤＢ６３２、顔ライブラリ６３３、及び生体ライブラリ６３４を記憶する。顔ＤＢ６３１は、登録者である複数のユーザの識別情報と登録特徴量とを含むデータベースである。登録特徴量は、ユーザの顔画像から抽出され、ユーザの識別情報と対応付けて顔ＤＢ６３１に登録される。生体ＤＢ６３２は、登録者である複数のユーザの識別情報と登録生体情報とを含むデータベースである。登録生体情報は、ユーザの生体画像から抽出され、ユーザの識別情報と対応付けて生体ＤＢ６３２に登録される。

顔ライブラリ６３３は、クライアント端末６０１から受信した顔画像の特徴量と、顔ＤＢ６３１に登録された登録特徴量とを比較するためのライブラリである。生体ライブラリ６３４は、クライアント端末６０１から受信した生体情報と、生体ＤＢ６３２に登録された登録生体情報とを比較するためのライブラリである。

顔認証部６２１は、クライアント端末６０１から受信した顔画像の特徴量を用いて、顔認証処理を行う。顔認証処理において、顔認証部６２１は、顔ライブラリ６３３を用いて、クライアント端末６０１から受信した顔画像の特徴量と、顔ＤＢ６３１に含まれる各登録特徴量との間の類似度を計算する。

２つの特徴量の間の類似度としては、例えば、２つの多次元ベクトルの距離から計算されるスコアを用いることができる。この場合、距離が小さくなるほどスコアは大きくなり、距離が大きくなるほどスコアは小さくなる。２つの多次元ベクトルの距離としては、ハミング距離、ユークリッド距離、コサイン距離、レーベシュタイン距離等を用いることができる。

生成部６２２は、顔認証部６２１により計算された類似度に基づいて登録者を絞り込むことで、絞り込まれた登録者の識別情報を含む絞り込みリストを生成する。そして、生成部６２２は、複数の絞り込みリスト各々を、複数のグループのうちいずれかのグループに分類することで、グループリスト６３５を生成して、記憶部６２６に格納する。

次に、クライアント端末６０１の生体画像取得部６１２は、生体センサ６０３から認証対象者の生体画像を取得して、記憶部６１５に格納する。生体情報制御部６１４は、認証対象者の生体画像から生体情報を抽出し、通信部６１６は、認証対象者の生体情報をサーバ６０５へ送信する。

サーバ６０５の通信部６２５は、クライアント端末６０１から生体情報を受信する。選択部６２３は、グループリスト６３５に含まれるいずれかのグループを選択し、選択されたグループに含まれる１又は複数の絞り込みリストの中から、いずれかの絞り込みリストを比較対象リストとして選択する。

生体認証部６２４は、生体ＤＢ６３２から、比較対象リストに含まれる各識別情報に対応する登録生体情報を取得し、取得した登録生体情報と受信した生体情報とを比較する。そして、生体認証部６２４は、比較結果に基づいて認証対象者に対する認証を行い、認証結果６３６を生成して、記憶部６２６に格納する。

生体認証部６２４は、例えば、受信した生体情報と各登録生体情報との間の類似度を計算し、閾値Ｔ１よりも大きな類似度を有する登録生体情報に対応付けられた識別情報を、認証結果６３６として記憶部６２６に格納する。これにより、認証対象者が特定される。通信部６２５は、認証結果６３６をクライアント端末６０１へ送信する。

クライアント端末６０１の通信部６１６は、サーバ６０５から認証結果６３６を受信する。出力部６１７は、認証結果６３６を出力する。

図７は、グループに分類されていない絞り込みリストの例を示している。撮像装置６０２の映像から多数の顔画像の特徴量が抽出され、多数の絞り込みリストが生成された場合、矢印が示す順序で各絞り込みリストが選択され、選択された絞り込みリストに基づいて認証対象者に対する認証が行われる。

絞り込みリスト７０１～絞り込みリスト７０４に認証対象者の識別情報が含まれており、他の絞り込みリストには認証対象者の識別情報が含まれていない場合、絞り込みリスト７０１が選択された時点で認証対象者が特定され、認証が成功する。この場合、絞り込みリスト７０１よりも前に選択された複数の絞り込みリスト７１１に基づく認証処理が無駄になる。そこで、生成部６２２は、図７の絞り込みリストを複数のグループに分類する。

図８は、図７の絞り込みリストを含むグループリスト６３５の例を示している。ｔｍｐＵｓｅｒＩＤは、グループの識別情報を表し、特徴量は、グループを代表する顔画像の特徴量を表し、絞り込みリストは、グループに含まれる１又は複数の絞り込みリストを表す。

図８のグループリスト６３５には、“ｔｍｐＵｓｅｒ＿１”～“ｔｍｐＵｓｅｒ＿４”の４個のグループが登録されている。例えば、グループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿１”の特徴量は“ｒｅｐＦＤ１”であり、グループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿１”には、８個の絞り込みリストが含まれている。また、グループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿３”の特徴量は“ｒｅｐＦＤ３”であり、グループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿３”には、絞り込みリスト７０１～絞り込みリスト７０４が含まれている。

生成部６２２は、各絞り込みリストに対応付けられた特徴量の複数の絞り込みリストの間における類似度に基づいて、各絞り込みリストをいずれのグループに分類するかを決定する。絞り込みリストに対応付けられた特徴量としては、その絞り込みリストを生成する際にクライアント端末６０１から受信した顔画像の特徴量が用いられる。

この場合、互いに類似する複数の顔画像それぞれから生成された絞り込みリストは、同じグループに分類され、それらの顔画像に写っている人物は同じユーザである可能性が高い。言い換えれば、各グループに含まれる絞り込みリストを認証処理に用いることで、そのグループの顔画像に写っている認証対象者が特定される可能性が高くなる。

選択部６２３は、例えば、矢印が示す順序でグループを１つずつ選択し、選択されたグループから、絞り込みリストを比較対象リストとして選択する。生体認証部６２４は、比較対象リストが選択される度に、選択された比較対象リストに含まれる各識別情報に対応する登録生体情報を取得し、認証対象者の生体情報と登録生体情報との間の類似度を計算する。

生体認証部６２４は、例えば、４個のグループ各々の１番目の絞り込みリストに基づく類似度の計算が終了したとき、４個の絞り込みリストに含まれる識別情報のうち、最大の類似度を有する識別情報を特定する。そして、生体認証部６２４は、特定された識別情報の類似度が閾値Ｔ１よりも大きい場合、その識別情報を認証対象者の識別情報として特定する。

生体認証部６２４は、必ずしも、すべてのグループの絞り込みリストを用いて類似度を計算する必要はない。類似度計算の途中で閾値Ｔ１を超える類似度が最初に出現した場合、生体認証部６２４は、その類似度を有する識別情報を認証対象者の識別情報として特定してもよい。

いずれのグループの１番目の絞り込みリストにも、類似度が閾値Ｔ１を超える識別情報が含まれていない場合、生体認証部６２４は、４個のグループ各々の２番目の絞り込みリストを用いて、同様の処理を繰り返す。いずれのグループの２番目の絞り込みリストにも、類似度が閾値Ｔ１を超える識別情報が含まれていない場合、生体認証部６２４は、３番目以降の絞り込みリストについても、同様の処理を繰り返す。

上述したように、グループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿３”の絞り込みリスト７０１～絞り込みリスト７０４には、認証対象者の識別情報が含まれている。このため、グループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿３”の１番目の絞り込みリストとして、絞り込みリスト７０１が選択された時点で、認証対象者が特定され、認証が成功する。

この場合、無駄になる認証処理は、グループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿１”及びグループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿２”の１番目の絞り込みリストに基づく認証処理のみである。したがって、グループに分類されていない絞り込みリストを用いる場合よりも、無駄な認証処理を削減することができ、認証処理の負荷が軽減される。これにより、生体認証部６２４が行う認証処理が高速化される。

なお、グループリスト６３５に含まれるグループの個数は、３個以下であってもよく、５個以上であってもよい。

次に、絞り込みリストを分類する分類処理の具体例について説明する。生成部６２２は、クライアント端末６０１から受信した顔画像の特徴量と、グループリスト６３５に含まれる各グループの特徴量との間の類似度を計算する。いずれかの既存のグループに対する類似度が閾値Ｔ２よりも大きい場合、生成部６２２は、受信した顔画像の特徴量を用いて生成された絞り込みリストを、そのグループの絞り込みリストとして登録する。

一方、いずれのグループに対する類似度も閾値Ｔ２以下である場合、生成部６２２は、グループリスト６３５に新たなグループを追加する。そして、生成部６２２は、受信した顔画像の特徴量を、新たなグループの特徴量として登録し、受信した顔画像の特徴量を用いて生成された絞り込みリストを、新たなグループの絞り込みリストとして登録する。

図９は、絞り込みリストを分類する分類処理の例を示している。分類処理において、クライアント端末６０１から受信した顔画像の特徴量“ＦＤ”と、グループリスト６３５に含まれる特徴量“ｒｅｐＦＤ１”～特徴量“ｒｅｐＦＤ３”各々との間の類似度が計算される。

図９（ａ）は、既存のグループに絞り込みリストを分類する分類処理の例を示している。この例では、受信した顔画像の特徴量“ＦＤ”を用いて、絞り込みリスト７０４が生成される。特徴量“ｒｅｐＦＤ１”及び特徴量“ｒｅｐＦＤ２”に対する類似度が閾値Ｔ２以下であり、特徴量“ｒｅｐＦＤ３”に対する類似度が閾値Ｔ２よりも大きい場合、絞り込みリスト７０４は、グループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿３”の絞り込みリストの末尾に追加される。

図９（ｂ）は、新たなグループに絞り込みリストを分類する分類処理の例を示している。この例では、受信した顔画像の特徴量“ＦＤ”を用いて、絞り込みリスト９０１が生成される。特徴量“ｒｅｐＦＤ１”～特徴量“ｒｅｐＦＤ３”に対する類似度がいずれも閾値Ｔ２以下である場合、絞り込みリスト９０１は、新たなグループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿４”に分類され、特徴量“ＦＤ”は、グループ“ｔｍｐＵｓｅｒ＿４”の特徴量“ｒｅｐＦＤ４”として登録される。

図１０は、図６のサーバ６０５が行う分類処理の例を示すフローチャートである。まず、通信部６２５は、クライアント端末６０１から顔画像の特徴量“ＦＤ”を受信する（ステップ１００１）。次に、生成部６２２は、受信した特徴量“ＦＤ”を、グループリスト６３５に含まれる各グループの特徴量と比較して、特徴量“ＦＤ”に基づく絞り込みリストの分類先を決定する（ステップ１００２）。

次に、生成部６２２は、決定された分類先が既存のグループであるか否かをチェックする（ステップ１００３）。分類先が既存のグループである場合（ステップ１００３，ＹＥＳ）、生成部６２２は、特徴量“ＦＤ”を用いて絞り込みリストを生成し、生成された絞り込みリストをそのグループの絞り込みリストに追加する（ステップ１００４）。

一方、分類先が新たなグループである場合（ステップ１００３，ＮＯ）、生成部６２２は、グループリスト６３５に新たなグループを追加する（ステップ１００５）。そして、生成部６２２は、特徴量“ＦＤ”を用いて絞り込みリストを生成し、特徴量“ＦＤ”を新たなグループの特徴量として登録し、生成された絞り込みリストを新たなグループの絞り込みリストとして登録する（ステップ１００４）。

なお、分類先が既存のグループである場合、そのグループの既存の絞り込みリストには、特徴量“ＦＤ”と類似する顔を持つ登録者が含まれている可能性がある。このため、特徴量“ＦＤ”を用いて絞り込みリストを生成する処理を省略してもよい。これにより、類似する絞り込みリストの追加を抑止することができる。

図１１は、図１０のステップ１００２における特徴量比較処理の例を示すフローチャートである。まず、生成部６２２は、分類先を示すフラグＦにｆａｌｓｅを設定する（ステップ１１０１）。ｆａｌｓｅは、分類先が新たなグループであることを示す。

次に、生成部６２２は、グループリスト６３５に含まれる各グループについて、ステップ１１０２～ステップ１１０４のループ処理を行う。まず、生成部６２２は、特徴量“ＦＤ”とグループの特徴量との間の類似度を計算し（ステップ１１０２）、類似度を閾値Ｔ２と比較する（ステップ１１０３）。

類似度が閾値Ｔ２よりも大きい場合（ステップ１１０３，ＹＥＳ）、生成部６２２は、フラグＦにｔｒｕｅを設定する（ステップ１１０４）。ｔｒｕｅは、分類先が既存のグループであることを示す。一方、類似度が閾値Ｔ２以下である場合（ステップ１１０３，ＮＯ）、生成部６２２は、フラグＦの値を変更しない。

したがって、すべてのグループについてループ処理が終了した時点で、いずれか１つ以上のグループについて類似度が閾値Ｔ２よりも大きい場合、Ｆ＝ｔｒｕｅとなる。一方、すべてのグループについて類似度が閾値Ｔ２以下である場合、Ｆ＝ｆａｌｓｅとなる。

図１０のステップ１００３において、生成部６２２は、フラグＦの値に基づいて、分類先が既存のグループ又は新たなグループのいずれであるかを判定する。複数のグループについて類似度が閾値Ｔ２よりも大きい場合、最大の類似度を有する既存のグループが、分類先のグループに決定される。

なお、類似度が閾値Ｔ２よりも大きい場合、生成部６２２は、フラグＦにｔｒｕｅを設定した後、直ちに処理を終了してもよい。この場合、その類似度を有する既存のグループが、分類先のグループに決定される。

図１２は、図６のサーバ６０５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、通信部６２５は、クライアント端末６０１から認証対象者の生体情報を受信する（ステップ１２０１）。

次に、サーバ６０５は、グループリスト６３５に含まれる各絞り込みリストについて、ステップ１２０２～ステップ１２０６のループ処理を行う。外側のループは、各グループに含まれる複数の絞り込みリスト各々についての繰り返しを表す。内側のループは、複数のグループ各々についての繰り返しを表す。

まず、選択部６２３は、グループを示す制御変数ｉ（ｉ＝１～Ｎ）に１を設定し、各グループの絞り込みリストを示す制御変数ｊ（ｊ＝１～Ｍ）に１を設定する。Ｎは、グループリスト６３５に含まれるグループの個数を表し、２以上の整数である。Ｍは、各グループに含まれる絞り込みリストの個数の最大値を表し、１以上の整数である。選択部６２３は、グループリスト６３５のｉ番目のグループにｊ番目の絞り込みリストが存在するか否かをチェックする（ステップ１２０２）。

ｉ番目のグループにｊ番目の絞り込みリストが存在する場合（ステップ１２０２，ＹＥＳ）、選択部６２３は、その絞り込みリストを比較対象リストとして選択する（ステップ１２０３）。

次に、生体認証部６２４は、生体ＤＢ６３２から、比較対象リストに含まれる各識別情報に対応する登録生体情報を取得する（ステップ１２０４）。そして、生体認証部６２４は、取得した登録生体情報と受信した生体情報とを比較することで、認証対象者に対する認証を行い（ステップ１２０５）、認証が成功したか否かをチェックする（ステップ１２０６）。

ステップ１２０５において、認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定された場合、認証が成功したと判定され、認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定されない場合、認証が失敗したと判定される。

絞り込みリストが存在しない場合（ステップ１２０２，ＮＯ）又は認証が失敗した場合（ステップ１２０６，ＮＯ）、サーバ６０５は、ｉを１だけインクリメントして、ステップ１２０２～ステップ１２０６の処理を繰り返す。

ｉ＝Ｎのときに絞り込みリストが存在しない場合（ステップ１２０２，ＮＯ）又は認証が失敗した場合（ステップ１２０６，ＮＯ）、サーバ６０５は、ｉに１を設定し、ｊを１だけインクリメントして、ステップ１２０２～ステップ１２０６の処理を繰り返す。

ｉ＝Ｎかつｊ＝Ｍのときに絞り込みリストが存在しない場合（ステップ１２０２，ＮＯ）又は認証が失敗した場合（ステップ１２０６，ＮＯ）、サーバ６０５は、ループ処理を終了する。そして、生体認証部６２４は、失敗を示す認証結果６３６を生成し、通信部６２５は、認証結果６３６をクライアント端末６０１へ送信する（ステップ１２０７）。

認証が成功した場合（ステップ１２０６，ＹＥＳ）、サーバ６０５は、ループ処理を終了する。そして、生体認証部６２４は、特定された登録者の識別情報を含む認証結果６３６を生成し、通信部６２５は、認証結果６３６をクライアント端末６０１へ送信する（ステップ１２０７）。

この場合、新たな絞り込みリストを選択する処理と、新たな絞り込みリストに基づいて認証対象者に対する認証を行う処理とが抑止される。したがって、ｉ＋１番目以降のグループのｊ番目の絞り込みリストについての処理と、すべてのグループのｊ＋１番目以降の絞り込みリストについての処理とが省略されるため、生体認証処理を迅速に終了することができる。

図６の生体認証システムにおいて、顔画像の特徴量の代わりに、画像に写っているユーザの衣服、骨格等の特徴を示す別の特徴量を用いて、絞り込みリストを生成することもできる。この場合、サーバ６０５の記憶部６２６は、顔ＤＢ６３１の代わりに、別の特徴量を含むＤＢを記憶し、クライアント端末６０１は、画像から別の特徴量を抽出して、サーバ６０５へ送信する。

また、生成部６２２は、各絞り込みリストに含まれる識別情報の複数の絞り込みリストの間における類似度に基づいて、各絞り込みリストをいずれのグループに分類するかを決定することもできる。

この場合、生成部６２２は、クライアント端末６０１から受信した顔画像の特徴量を用いて、絞り込みリストを生成し、生成された絞り込みリストと、グループリスト６３５に含まれる各絞り込みリストとの間の類似度を計算する。２つの絞り込みリストの間の類似度としては、例えば、各絞り込みリストに含まれる識別情報の総数に対する、２つの絞り込みリストの両方に含まれる識別情報の個数の比率を用いることができる。

生成部６２２は、各グループに含まれる１又は複数の絞り込みリストについて類似度の統計値を求め、いずれかのグループの統計値が閾値Ｔ３よりも大きい場合、そのグループを分類先に決定する。統計値としては、平均値、中央値、最頻値、最大値等を用いることができる。いずれのグループの統計値も閾値Ｔ３以下である場合、生成部６２２は、新たなグループを分類先に決定する。

絞り込みリストに含まれる識別情報の類似度に基づいて分類先のグループを決定することで、グループ間において、絞り込みリストに含まれる識別情報に差異を持たせることができる。したがって、複数のグループから絞り込みリストを１つずつ選択して認証処理を行うだけで、認証対象者が特定される可能性が高くなる。

ところで、図６の生体認証システムでは、サーバ６０５が絞り込みリストの分類先を決定しているが、クライアント端末が分類先を決定することも可能である。

図１３は、クライアント端末が分類先を決定する生体認証システムの機能的構成例を示している。図１３の生体認証システムは、クライアント端末１３０１－１～クライアント端末１３０１－Ｋ、通信ネットワーク１３０２、及びサーバ１３０３を含む。Ｋは、１以上の整数である。通信ネットワーク１３０２は、例えば、ＬＡＮ又はＷＡＮである。

各クライアント端末１３０１－ｐ（ｐ＝１～Ｋ）は、図６のクライアント端末６０１において、顔情報制御部６１３を顔情報制御部１３１１に置き換えた構成を有する。サーバ１３０３は、図６のサーバ６０５において、生成部６２２を生成部１３２１に置き換えた構成を有する。店舗の決済システムの場合、クライアント端末１３０１－１～クライアント端末１３０１－Ｋは、同じ店舗内に設置される。

クライアント端末１３０１－ｐの記憶部６１５は、グループリスト６３５の情報の一部を含むグループ情報を記憶する。

図１４は、グループ情報の例を示している。図１４のグループ情報は、図８のグループリスト６３５内のｔｍｐＵｓｅｒＩＤ及び特徴量の情報を含む。クライアント端末１３０１－ｐは、グループ情報をサーバ１３０３から受信してもよく、グループ情報をサーバ１３０３から受信した他のクライアント端末１３０１－ｐから受信してもよい。

顔情報制御部１３１１は、映像取得部６１１により取得された映像に含まれる各画像に対する顔認識を行って、顔が写っている顔画像を抽出し、抽出された顔画像から顔画像の特徴量を抽出する。そして、顔情報制御部１３１１は、記憶部６１５が記憶するグループ情報を用いて、顔画像の特徴量から生成される絞り込みリストの分類先を決定する。

顔情報制御部１３１１は、図１１の特徴量比較処理と同様の処理により、絞り込みリストの分類先を決定することができる。通信部６１６は、顔画像の特徴量とともに、分類先のグループを示す分類先情報をサーバ１３０３へ送信する。

サーバ１３０３の通信部６２５は、クライアント端末１３０１－ｐから顔画像の特徴量及び分類先情報を受信する。そして、生成部１３２１は、図１０のステップ１００３～ステップ１００５と同様の処理により、絞り込みリストを生成して、分類先のグループに分類する。

図１３の生体認証システムによれば、クライアント端末１３０１－ｐとサーバ１３０３とがグループ情報を共有することで、クライアント端末１３０１－ｐが分類先を決定することが可能になり、サーバ１３０３の負荷がさらに軽減される。

なお、分類先が既存のグループである場合、クライアント端末１３０１－ｐは、顔画像の特徴量及び分類先情報の送信を省略してもよい。これにより、類似する絞り込みリストの生成及び追加を抑止することができ、かつ、通信ネットワーク１３０２の負荷を軽減することができる。

図４の情報処理装置４０１の構成は一例に過ぎず、情報処理装置４０１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。

図１、図６、及び図１３の生体認証システムの構成は一例に過ぎず、生体認証システム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、顔ＤＢ６３１及び生体ＤＢ６３２は、サーバ６０５又はサーバ１３０３の外部のデータベースに格納されていてもよい。この場合、サーバ６０５又はサーバ１３０３は、外部のデータベースから、顔ＤＢ６３１の登録特徴量と生体ＤＢ６３２の登録生体情報とを取得して、記憶部６２６に格納する。

図５及び図１０～図１２のフローチャートは一例に過ぎず、情報処理装置４０１又は生体認証システム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。

図２に示した絞り込みリストは一例に過ぎず、絞り込みリストは、顔画像の特徴量に応じて変化する。図３に示した店舗は一例に過ぎず、店舗内のカメラ及び静脈センサの設置場所は、店舗に応じて変化する。図７に示した絞り込みリスト、図８及び図９に示したグループリスト６３５、及び図１４に示したグループ情報は一例に過ぎず、絞り込みリスト、グループリスト６３５、及びグループ情報は、顔画像の特徴量に応じて変化する。

図１５は、図４の情報処理装置４０１、図６のクライアント端末６０１、サーバ６０５、図１３のクライアント端末１３０１－ｐ、及びサーバ１３０３として用いられる情報処理装置のハードウェア構成例を示している。

図１５の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１５０１、メモリ１５０２、入力装置１５０３、出力装置１５０４、補助記憶装置１５０５、媒体駆動装置１５０６、及びネットワーク接続装置１５０７を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス１５０８により互いに接続されている。情報処理装置がクライアント端末６０１である場合、図６の撮像装置６０２及び生体センサ６０３は、バス１５０８に接続されていてもよい。

メモリ１５０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、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１５０２は、図６及び図１３の記憶部６１５又は記憶部６２６として用いることができる。

ＣＰＵ１５０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１５０２を利用してプログラムを実行することにより、図４の分類部４１１、選択部４１３、及び認証部４１４として動作する。

ＣＰＵ１５０１は、プログラムを実行することにより、図６の映像取得部６１１、生体画像取得部６１２、顔情報制御部６１３、及び生体情報制御部６１４としても動作する。ＣＰＵ１５０１は、プログラムを実行することにより、図６の顔認証部６２１、生成部６２２、選択部６２３、及び生体認証部６２４としても動作する。ＣＰＵ１５０１は、プログラムを実行することにより、図１３の顔情報制御部１３１１及び生成部１３２１としても動作する。

入力装置１５０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１５０４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１５０４は、図６及び図１３の出力部６１７として用いることができる。処理結果は、認証結果６３６であってもよい。

補助記憶装置１５０５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１５０５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１５０５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１５０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１５０５は、図６及び図１３の記憶部６１５又は記憶部６２６として用いることができる。

媒体駆動装置１５０６は、可搬型記録媒体１５０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１５０９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１５０９は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等であってもよい。オペレータは、この可搬型記録媒体１５０９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１５０２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１５０２、補助記憶装置１５０５、又は可搬型記録媒体１５０９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１５０７は、通信ネットワーク６０４又は通信ネットワーク１３０２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１５０７を介して受信し、それらをメモリ１５０２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１５０７は、図６及び図１３の通信部６１６又は通信部６２５として用いることができる。

なお、情報処理装置が図１５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、オペレータとのインタフェースが不要である場合は、入力装置１５０３及び出力装置１５０４を省略してもよい。情報処理装置が可搬型記録媒体１５０９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１５０６又はネットワーク接続装置１５０７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１５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）
複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、複数のグループのうちいずれかのグループに分類し、
認証対象者の生体情報を取得し、
前記複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択し、
前記第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、前記認証対象者に対する認証を行う、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする認証方法。
（付記２）
前記複数のリスト各々をいずれかのグループに分類する処理は、前記複数のリストそれぞれに対応付けられた特徴量の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、前記複数のリスト各々を前記複数のグループのうちいずれのグループに分類するかを決定する処理を含むことを特徴とする付記１記載の認証方法。
（付記３）
前記複数のリスト各々をいずれかのグループに分類する処理は、前記複数のリストそれぞれに含まれる複数の登録者の識別情報の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、前記複数のリスト各々を前記複数のグループのうちいずれのグループに分類するかを決定する処理を含むことを特徴とする付記１記載の認証方法。
（付記４）
前記第１比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理において、前記認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定されない場合、前記複数のグループのうち第２グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第２比較対象リストとして選択し、
前記第２比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第２比較結果に基づいて、前記認証対象者に対する認証を行い、
前記第１比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理において、前記認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定された場合、前記第２比較対象リストを選択する処理と、前記第２比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理とを抑止する、
処理を前記コンピュータがさらに実行することを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の認証方法。
（付記５）
複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、複数のグループのうちいずれかのグループに分類する分類部と、
認証対象者の生体情報を取得する取得部と、
前記複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択する選択部と、
前記第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、前記認証対象者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情報処理装置。
（付記６）
前記分類部は、前記複数のリストそれぞれに対応付けられた特徴量の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、前記複数のリスト各々を前記複数のグループのうちいずれのグループに分類するかを決定することを特徴とする付記５記載の情報処理装置。
（付記７）
前記分類部は、前記複数のリストそれぞれに含まれる複数の登録者の識別情報の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、前記複数のリスト各々を前記複数のグループのうちいずれのグループに分類するかを決定することを特徴とする付記５記載の情報処理装置。
（付記８）
前記選択部は、前記第１比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理において、前記認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定されない場合、前記複数のグループのうち第２グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第２比較対象リストとして選択し、
前記認証部は、前記第２比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第２比較結果に基づいて、前記認証対象者に対する認証を行い、
前記情報処理装置は、前記第１比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理において、前記認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定された場合、前記第２比較対象リストを選択する処理と、前記第２比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理とを抑止する、
ことを特徴とする付記５乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記９）
複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、複数のグループのうちいずれかのグループに分類し、
認証対象者の生体情報を取得し、
前記複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択し、
前記第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、前記認証対象者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認証プログラム。
（付記１０）
前記複数のリスト各々をいずれかのグループに分類する処理は、前記複数のリストそれぞれに対応付けられた特徴量の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、前記複数のリスト各々を前記複数のグループのうちいずれのグループに分類するかを決定する処理を含むことを特徴とする付記９記載の認証プログラム。
（付記１１）
前記複数のリスト各々をいずれかのグループに分類する処理は、前記複数のリストそれぞれに含まれる複数の登録者の識別情報の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、前記複数のリスト各々を前記複数のグループのうちいずれのグループに分類するかを決定する処理を含むことを特徴とする付記９記載の認証プログラム。
（付記１２）
前記第１比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理において、前記認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定されない場合、前記複数のグループのうち第２グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第２比較対象リストとして選択し、
前記第２比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第２比較結果に基づいて、前記認証対象者に対する認証を行い、
前記第１比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理において、前記認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定された場合、前記第２比較対象リストを選択する処理と、前記第２比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理とを抑止する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付記９乃至１１のいずれか１項に記載の認証プログラム。

１０１、６０１、１３０１－１～１３０１－Ｋ クライアント端末
１０２、６０５、１３０３ サーバ
１０３、２１１－１～２１１－５ カメラ
１０４、２１２－１、２１２－２ 静脈センサ
１０５、２１３－１～２１３－６ ユーザ
１１１、６１３、１３１１ 顔情報制御部
１１２ 表示部
１１３ 静脈情報制御部
１２１ リスト生成部
１２２、４１４ 認証部
１２３ 顔ライブラリ
１２４ 顔ＤＢ
１２５ 静脈ＤＢ
１２６ 静脈ライブラリ
１３１、７０１～７０４、７１１、９０１ 絞り込みリスト
２０１ ドリンクコーナー
２０２ 食品コーナー
２０３ 書籍コーナー
２０４－１～２０４－４ 棚
２０５ カウンター
２０６ 入口
２０７－１、２０７－２ キャッシュレジスタ
４０１ 情報処理装置
４１１ 分類部
４１２ 取得部
４１３、６２３ 選択部
６０２ 撮像装置
６０３ 生体センサ
６０４、１３０２ 通信ネットワーク
６１１ 映像取得部
６１２ 生体画像取得部
６１４ 生体情報制御部
６１５、６２６ 記憶部
６１６、６２５ 通信部
６１７ 出力部
６２１ 顔認証部
６２２、１３２１ 生成部
６２４ 生体認証部
６３３ 顔ライブラリ
６３４ 生体ライブラリ
６３５ グループリスト
６３６ 認証結果
１５０１ ＣＰＵ
１５０２ メモリ
１５０３ 入力装置
１５０４ 出力装置
１５０５ 補助記憶装置
１５０６ 媒体駆動装置
１５０７ ネットワーク接続装置
１５０８ バス
１５０９ 可搬型記録媒体

Claims (7)

1. 複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、前記複数のリストそれぞれに対応付けられた顔画像の特徴量の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、複数のグループのうちいずれかのグループに分類し、
   認証対象者の生体情報を取得し、
   前記複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択し、
   前記第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、前記認証対象者に対する認証を行う、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする認証方法。
2. 複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、前記複数のリストそれぞれに含まれる複数の登録者の識別情報の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、複数のグループのうちいずれかのグループに分類し、
   認証対象者の生体情報を取得し、
   前記複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択し、
   前記第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、前記認証対象者に対する認証を行う、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする認証方法。
3. 前記第１比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理において、前記認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定されない場合、前記複数のグループのうち第２グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第２比較対象リストとして選択し、
   前記第２比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第２比較結果に基づいて、前記認証対象者に対する認証を行い、
   前記第１比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理において、前記認証対象者の生体情報に対応する登録者が特定された場合、前記第２比較対象リストを選択する処理と、前記第２比較結果に基づいて前記認証対象者に対する認証を行う処理とを抑止する、
   処理を前記コンピュータがさらに実行することを特徴とする請求項１または２に記載の認証方法。
4. 複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、前記複数のリストそれぞれに対応付けられた顔画像の特徴量の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、複数のグループのうちいずれかのグループに分類する分類部と、
   認証対象者の生体情報を取得する取得部と、
   前記複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択する選択部と、
   前記第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、前記認証対象者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情報処理装置。
5. 複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、前記複数のリストそれぞれに含まれる複数の登録者の識別情報の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、複数のグループのうちいずれかのグループに分類する分類部と、
   認証対象者の生体情報を取得する取得部と、
   前記複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択する選択部と、
   前記第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、前記認証対象者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情報処理装置。
6. 複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、前記複数のリストそれぞれに対応付けられた顔画像の特徴量の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、複数のグループのうちいずれかのグループに分類し、
   認証対象者の生体情報を取得し、
   前記複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択し、
   前記第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、前記認証対象者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認証プログラム。
7. 複数の登録者の識別情報をそれぞれ含む複数のリスト各々を、前記複数のリストそれぞれに含まれる複数の登録者の識別情報の前記複数のリストの間における類似度に基づいて、複数のグループのうちいずれかのグループに分類し、
   認証対象者の生体情報を取得し、
   前記複数のグループのうち第１グループに含まれる１又は複数のリストの中から、いずれかのリストを第１比較対象リストとして選択し、
   前記第１比較対象リストに含まれる複数の登録者の識別情報それぞれに対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者の生体情報とを比較した第１比較結果に基づいて、前記認証対象者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認証プログラム。

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