JP7415640B2 - 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。

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。生体認証は、ＩＤカードの提示又はパスワードの入力なしに本人を特定することができるため、利便性が高く、なりすましによる犯罪の抑制にも有効である。

しかしながら、個人を特定するための生体認証では、多数の登録者の中から個人を特定するまでに長い時間がかかる。例えば、手のひらの静脈画像を用いた静脈認証の場合、１：１の照合処理が約５００マイクロ秒（０．５ｍｓ）で完了するとしても、１００万人の登録者の照合処理には約５００秒（８分２０秒）かかることになり、実用的ではない。

そこで、２段階のハイブリッド生体認証方式が利用されることがある。ハイブリッド生体認証方式では、最初に、高速な照合処理により候補者を絞り込んで候補者のリストが生成され、次に、リストに含まれる各候補者の登録生体特徴を用いて、本人特定の信頼性が高い生体認証により個人が特定される。候補者のリストは、絞り込みリストと呼ばれることもある。

高速な照合処理としては、例えば、データサイズが小さく、かつ、ハミング距離等を用いて高速な照合が可能な、顔画像による認証（顔認証）を用いることができる。例えば、１００万人の候補者を１／１００に絞り込む場合、絞り込みリストには１万人の候補者のみが含まれる。

顔認証では、顔が似ている２人の人物の顔画像の類似度が高くなることがあるため、本人特定の信頼性は低い。しかし、静脈認証、指紋認証等では、本人特定の信頼性が高いため、顔認証により絞り込んだ候補者から、静脈認証、指紋認証等により個人を特定することで、高速かつ信頼性の高いハイブリッド生体認証方式が実現される。

顔認証により１００万人の候補者を１／１００に絞り込むための処理時間の目安は、例えば、約１０秒である。一方、１：１の静脈認証が約５００マイクロ秒かかる場合、１万人の静脈認証は約５秒で完了する。したがって、顔認証及び静脈認証を用いたハイブリッド生体認証方式の総処理時間の目安は約１５秒となり、５００秒よりもはるかに短い。

このように、大規模な登録テンプレートに対して、生体認証を用いて個人を特定する場合、ハイブリッド生体認証方式を用いることが効果的である。ただし、上述した処理時間はあくまでも一般的な目安であり、生体認証に用いる情報処理装置の仕様及び生体認証の種類によって、処理時間は異なってくる。情報処理装置は、コンピュータと呼ばれることもある。

生体認証に関連して、静脈パターン認証手段と顔認証手段の両方で本人確認ができたときに、本人であることを確認する個人認証装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。画像処理に関連して、ＯｐｅｎＣＶ（Open Source Computer Vision Library）を利用したラベリング処理も知られている（例えば、非特許文献１～非特許文献３を参照）。

特開２０１８－１０３９３号公報

"Python+OpenCVを利用したラベリング処理"、［online］、Drone-Biz、［令和２年１月３１日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://dronebiz.net/tech/opencv/labeling＞ "OpenCVを使ったラベリング"、［online］、GitHub、［令和２年１月３１日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://github.com/atinfinity/lab/wiki/OpenCV%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%83%A9%E3%83%99%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0＞ "使っている人いるのかな?OpenCV3.0から入ったラベリング処理について"、［online］、Qiita、［令和２年２月４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://qiita.com/wakaba130/items/9d921b8b3eb812e4f197＞

上述したように、１００万人の登録者に対して、顔認証及び静脈認証を用いたハイブリッド生体認証方式を適用した場合、生体認証の処理時間の目安は約１５秒である。しかし、生体認証を開始してから認証結果が返されるまでの待ち時間が１５秒である場合、認証対象者であるユーザには、体感的に長く感じることが多い。そこで、生体認証を開始する前に、予め顔認証により候補者を絞り込んで、静脈認証の対象となる絞り込みリストを生成しておくことが効果的である。

しかしながら、予め絞り込みリストを生成しておく方法では、絞り込みリストを用いた静脈認証に失敗した場合、絞り込みリストを再度生成するため、ユーザの待ち時間がさらに長くなることがある。

なお、かかる問題は、顔認証及び静脈認証を用いたハイブリッド生体認証方式に限らず、顔認証及び他の生体認証を用いたハイブリッド生体認証方式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、顔画像と顔画像以外の生体情報と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、第１リスト及び第２リストを生成する。第１リストは、認証対象者が写っている第１撮影画像に含まれる顔画像の第１顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む。第２リストは、認証対象者が写っている第２撮影画像に含まれる顔画像の第２顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む。

コンピュータは、第１類似度情報及び第２類似度情報を求める。第１類似度情報は、第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、第１顔情報との間の類似度に関する情報である。第２類似度情報は、第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、第２顔情報との間の類似度に関する情報である。

コンピュータは、第１類似度情報及び第２類似度情報に基づいて、第１リスト及び第２リストのうちいずれかのリストを、第３リストとして選択する。コンピュータは、第３リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、認証対象者から取得された生体情報とを比較した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、顔画像と顔画像以外の生体情報と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。

移動状態の人物の画像を示す図である。 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。 登録情報を示す図である。 リストを示す図である。 類似度の分布を示す図である。 クライアント端末が行う情報生成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。 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。

例えば、店舗におけるキャッシュレス決済の場合、顧客が入店したときに、店舗の天井又は壁に設置されたカメラで顧客の画像を撮影することができる。そして、撮影された画像から、顧客の顔画像の特徴を表す顔情報を生成し、顔情報を用いて予め候補者を絞り込んでおくことが可能である。これにより、購入商品の清算のために静脈認証を行う際には、すでに絞り込みリストが生成されており、実際に顧客が認証結果を待つ待ち時間は、５秒に短縮される。

しかし、入店時の顧客のように、移動状態の人物は必ずしもカメラの方向を向いているとは限らないため、移動状態の人物を撮影した画像に含まれる顔画像は、人物を正面から撮影した顔画像ではない可能性がある。

図１は、移動状態の人物の画像の例を示している。図１の画像に写っている人物は、カメラの存在を意識しておらず、カメラの方向を向いていない。したがって、この画像に含まれる顔画像は、人物を正面から撮影した顔画像ではなく、顔認証に適しているとは言えない。このように、移動状態の人物を撮影した場合、顔認証に適していない顔画像が取得されることが多い。

一方、登録テンプレートに登録者の顔情報を登録する際には、登録者を正面から撮影した顔画像を用いて登録顔情報を生成することが多い。このため、同一人物であっても、登録顔情報と認証対象の顔情報との差分が大きくなり、認証対象者本人が絞り込みリストから除外される可能性がある。

静脈認証では、静脈認証に適した静脈画像が取得できるため、静脈認証において認証対象者に対応する登録静脈情報が見つからない場合は、認証対象者本人が絞り込みリストから漏れていることが分かる。この場合、認証対象者の静脈画像から生成された静脈情報を、すべての登録者の登録静脈情報と比較することで、本人を特定することができる。しかしながら、上述したように、１００万人の登録者の照合処理には約８分２０秒かかる。

そこで、静脈画像を検出する静脈センサの前にカメラを設置しておき、静脈認証による本人特定に失敗した場合、改めて認証対象者を正面から撮影する方法が考えられる。この方法では、顔認証に適した顔画像が取得できるため、顔認証による絞り込みを再度行って、適切な絞り込みリストを生成することができる。したがって、天井又は壁に設置されたカメラで撮影した顔画像による絞り込みが失敗し、静脈認証による本人特定に失敗した場合であっても、最終的には本人を特定することができる。

しかし、絞り込みリストを再度生成する方法では、失敗した１回目の静脈認証に５秒かかった後に、再度の絞り込みに１０秒かかり、さらに再度の静脈認証に５秒かかるため、ユーザに認証結果を返すのに２０秒かかることになり、実用的ではない。

図２は、実施形態の情報処理装置の機能的構成例を示している。図２の情報処理装置２０１は、生成部２１１、選択部２１２、及び認証部２１３を含む。

図３は、図２の情報処理装置２０１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、生成部２１１は、第１リスト及び第２リストを生成する（ステップ３０１）。第１リストは、認証対象者が写っている第１撮影画像に含まれる顔画像の第１顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む。第２リストは、認証対象者が写っている第２撮影画像に含まれる顔画像の第２顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む。

次に、選択部２１２は、第１類似度情報及び第２類似度情報を求める（ステップ３０２）。第１類似度情報は、第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、第１顔情報との間の類似度に関する情報である。第２類似度情報は、第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、第２顔情報との間の類似度に関する情報である。

次に、選択部２１２は、第１類似度情報及び第２類似度情報に基づいて、第１リスト及び第２リストのうちいずれかのリストを、第３リストとして選択する（ステップ３０３）。そして、認証部２１３は、第３リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、認証対象者から取得された生体情報とを比較した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３０４）。

図２の情報処理装置２０１によれば、顔画像と顔画像以外の生体情報と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４は、図２の情報処理装置２０１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４の生体認証システムは、クライアント端末４０１、撮像装置４０２、生体センサ４０３、通信ネットワーク４０４、及びサーバ４０５を含む。図４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４０２は、店舗の天井又は壁に設置され、生体センサ４０３は、購入商品の清算を行う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４０１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４１１、生体画像取得部４１２、処理部４１３、記憶部４１４、通信部４１５、及び出力部４１６を含む。

サーバ４０５は、図２の情報処理装置２０１に対応し、顔認証部４２１、生成部４２２、選択部４２３、生体認証部４２４、通信部４２５、及び記憶部４２６を含む。生成部４２２、選択部４２３、及び生体認証部４２４は、図２の生成部２１１、選択部２１２、及び認証部２１３にそれぞれ対応する。

クライアント端末４０１の通信部４１５とサーバ４０５の通信部４２５は、通信ネットワーク４０４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４０４は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）又はＷＡＮ（Wide Area Network）である。

撮像装置４０２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４０２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、撮影画像の一例である。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４０２は、撮影した映像をクライアント端末４０１へ出力する。

生体センサ４０３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４０３が静脈センサである場合、生体センサ４０３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４０３は、取得した生体画像をクライアント端末４０１へ出力する。

店舗の決済システムの場合、顧客が入店したときに、撮像装置４０２は、顧客の映像を認証対象者の映像として撮影する。そして、顧客が購入商品の清算を行う際に、生体センサ４０３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４０１の映像取得部４１１は、撮像装置４０２から映像を取得して、記憶部４１４に格納する。処理部４１３は、映像に含まれる各画像に対する顔認識を行い、人物の顔が認識できた画像Ｐ１を選択して、画像Ｐ１から顔が写っている顔画像を抽出する。抽出された顔画像は、認証対象者の顔画像として採用される。

次に、処理部４１３は、映像に含まれる複数の画像のうち、画像Ｐ１の撮影時刻の前後所定時間内に撮影された画像の中から、画像Ｐ２及び画像Ｐ３を選択し、画像Ｐ２及び画像Ｐ３それぞれから顔画像を抽出する。画像Ｐ２及び画像Ｐ３は、画像Ｐ１以外の画像のうち、画像Ｐ１に写っている認証対象者と同じ人物が写っていると推定される画像である。

撮像装置４０２は、１秒間に複数の画像を取得できる。例えば、１秒間に１０枚の画像を取得するカメラの場合、１００ｍｓ毎に１枚の画像が取得されるため、処理部４１３は、画像Ｐ１の前後５００ｍｓ内に撮影された画像の中から、画像Ｐ２及び画像Ｐ３を選択してもよい。例えば、画像Ｐ２は、画像Ｐ１の５００ｍｓ前に撮影された画像であってもよく、画像Ｐ３は、画像Ｐ１の５００ｍｓ後に撮影された画像であってもよい。

処理部４１３は、例えば、画像Ｐ１において認証対象者が写っている領域の位置と、画像Ｐ１以外の画像において物体が写っている領域の位置とを比較することで、画像Ｐ１以外の画像の中から画像Ｐ２及び画像Ｐ３を選択することができる。このとき、処理部４１３は、例えば、非特許文献１～非特許文献３に記載されたラベリング処理を行うことで、画像Ｐ１以外の画像に認証対象者が写っているか否かを判定することができる。

ラベリング処理では、各時刻の画像から物体が写っている物体領域が検出され、各物体領域のラベルと領域情報が出力される。領域情報には、物体領域の外接矩形の頂点の座標、外接矩形の幅及び高さ、物体領域の面積（画素数）及び重心の座標が含まれる。処理部４１３は、ラベリング処理を行うことで、各画像から人物が写っている物体領域を検出し、２枚の画像の間で各物体領域の位置を比較する。そして、処理部４１３は、一方の画像の物体領域の位置と他方の画像の物体領域の位置との距離が、所定値よりも小さい場合、２つの物体領域に同一人物が写っていると判定する。

物体領域の位置としては、外接矩形のいずれかの頂点の座標又は物体領域の重心の座標を用いることができる。時系列に連続する数枚の画像の場合、同一人物の動作に大きな変化が起こることはあまりないため、２枚の画像における同一人物の重心はほぼ等しいと仮定できる。したがって、２枚の画像の間で物体領域の重心の座標を比較することで、同一人物が写っているか否かを精度良く判定することができる。判定に用いる所定値は、例えば、外形矩形の幅又は高さの５％～１０％の値であってもよい。

次に、処理部４１３は、画像Ｐ１～画像Ｐ３各々から抽出された顔画像から、顔画像の特徴を表す顔情報を生成する。顔情報としては、例えば、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。顔情報は、ＢＲＩＥＦ（Binary Robust Independent Elementary Features）特徴量又は顕著性（Saliency）であってもよい。

画像に写っている人物の顔が認識できた場合であっても、図１に示したように、顔の角度によっては、顔認証処理に適していない顔画像が取得されることがある。そこで、撮影時刻の異なる画像Ｐ１～画像Ｐ３それぞれから顔画像を抽出して、顔情報を生成することで、顔認証処理に適した顔情報が生成される可能性が高くなる。

次に、通信部４１５は、画像Ｐ１～画像Ｐ３それぞれから生成された顔情報を、サーバ４０５へ送信する。

サーバ４０５の通信部４２５は、クライアント端末４０１から、画像Ｐ１～画像Ｐ３の顔情報を受信する。記憶部４２６は、登録者である複数の人物それぞれの登録情報４３１を記憶する。

図５は、登録情報４３１の例を示している。図５の登録情報４３１は、ＩＤ、登録顔情報、及び登録生体情報を含む。ＩＤは、人物の識別情報であり、登録顔情報は、登録時に人物の顔画像から生成された顔情報であり、登録生体情報は、登録時に人物の生体画像から生成された生体情報である。生体情報としては、生体画像から生成されたパターンを用いることができる。生体画像から生成されたパターンは、静脈パターン、指紋パターン、掌紋パターン等である。

αｉ（ｉ＝１～Ｎ）は、ｉ番目の人物のＩＤであり、Ｆｉは、ｉ番目の人物の登録顔情報であり、Ｂｉは、ｉ番目の人物の登録生体情報である。αｉ、Ｆｉ、及びＢｉは、互いに対応付けられている。Ｎは登録者の総数を表し、１以上の整数である。登録者の総数は、１００万人～数百万人であってもよい。

顔認証部４２１は、クライアント端末４０１から受信した各顔情報の顔認証処理を行う。顔認証処理において、顔認証部４２１は、クライアント端末４０１から受信した顔情報と、登録情報４３１に含まれる各顔情報との間の類似度を計算する。類似度は、一致率と呼ばれることもある。

生成部４２２は、類似度に基づいて候補者を絞り込むことで、リスト４３２－１～リスト４３２－３を生成して、記憶部４２６に格納する。リスト４３２－ｊ（ｊ＝１～３）は、画像Ｐｊの顔情報を用いて生成されたリストである。生成部４２２は、登録情報４３１に含まれる登録者の中から、画像Ｐｊの顔情報に対する類似度が大きい順に所定数の候補者を選択し、選択された候補者のＩＤをリスト４３２－ｊに記録することで、リスト４３２－ｊを生成する。

図６は、リスト４３２－ｊの例を示している。図６のリスト４３２－ｊは、ＩＤ及び類似度を含む。ＩＤは、人物の識別情報であり、類似度は、画像Ｐｊの顔情報と、ＩＤに対応する登録顔情報との間の類似度である。

βｉ（ｉ＝１～Ｋ）は、ｉ番目の人物のＩＤであり、Ｓｉは、ｉ番目の人物の登録顔情報に対する類似度である。βｉ及びＳｉは、互いに対応付けられており、βｉは、Ｓｉが大きい順にソートされている。Ｋはリスト４３２－ｊに含まれる候補者の人数を表し、１以上かつＮ以下の整数である。登録者の総数が１００万人～数百万人である場合、候補者の人数は、１万人～数万人であってもよい。

顔認証処理では、顔が似ている人物の場合は、ある程度の類似度が得られ、同一人物の場合は、特出した類似度が得られる傾向にある。ある程度の類似度は、例えば、６０％～７０％くらいであり、特出した類似度は、例えば、９０％くらいである。このような顔認証処理の特性から、リスト４３２－ｊに認証対象者が含まれている場合の類似度の分布と、リスト４３２－ｊに認証対象者が含まれていない場合の類似度の分布との間には、大きな差異が発生する。

図７は、リスト４３２－ｊに含まれる類似度の分布の例を示している。横軸はＩＤを表し、縦軸は類似度（％）を表す。図７（ａ）は、リスト４３２－ｊに認証対象者が含まれている場合の類似度の分布の例を示している。この場合、類似度の分布は、最上位のＩＤの類似度が特出している曲線で表される。図７（ｂ）は、リスト４３２－ｊに認証対象者が含まれていない場合の類似度の分布の例を示している。この場合、類似度の分布は、なだらかな曲線で表される。

したがって、類似度の分布が図７（ａ）のような曲線で表される場合は、リスト４３２－ｊに認証対象者が含まれている可能性が高いと判定することができる。一方、類似度の分布が図７（ｂ）のような曲線で表される場合は、リスト４３２－ｊに認証対象者が含まれている可能性が低いと判定することができる。

選択部４２３は、リスト４３２－１～リスト４３２－３に含まれる類似度の情報を用いて、生体認証部４２４が用いる絞り込みリスト４３３を生成し、記憶部４２６に格納する。具体的には、選択部４２３は、リスト４３２－ｊに含まれる各類似度を所定の閾値と比較する。

閾値よりも大きな類似度に対応するＩＤが含まれている場合、選択部４２３は、リスト４３２－ｊに認証対象者が含まれている可能性が高いと判定する。一方、閾値よりも大きな類似度に対応するＩＤが含まれていない場合、選択部４２３は、リスト４３２－ｊに認証対象者が含まれていない可能性が高いと判定する。以下では、閾値よりも大きな類似度を特出類似度と記載し、特出類似度に対応するＩＤを特出ＩＤと記載することがある。

選択部４２３は、いずれか１つのリスト４３２－ｊに特出ＩＤが含まれており、かつ、他のリスト４３２－ｊに特出ＩＤが含まれていない場合、特出ＩＤを含むリスト４３２－ｊを絞り込みリスト４３３として選択する。これにより、リスト４３２－１～リスト４３２－３のうち、２つのリスト４３２－ｊに特出ＩＤが含まれていない場合であっても、認証対象者が含まれている可能性が高い絞り込みリスト４３３を生成することができる。

なお、図６のリスト４３２－ｊでは、類似度が大きい順にＩＤがソートされているため、選択部４２３は、最上位の類似度を閾値と比較するだけで、リスト４３２－ｊに特出ＩＤが含まれているか否かを判定することができる。しかし、類似度が大きい順にＩＤがソートされていない場合であっても、各類似度を閾値と比較することで、特出ＩＤが含まれているか否かを判定することができる。したがって、リスト４３２－ｊ内のＩＤは必ずしもソートされていなくてもよい。

ところで、画像に写っている認証対象者の顔の角度によっては、認証対象者の顔情報と他人の登録顔情報との間の類似度が大きくなり、特出類似度に相当することがある。この場合、特出ＩＤを含むリスト４３２－ｊを絞り込みリスト４３３として選択しても、絞り込みリスト４３３に認証対象者が含まれていない可能性がある。

そこで、選択部４２３は、２つ以上のリスト４３２－ｊに特出ＩＤが含まれており、かつ、それらのリスト４３２－ｊに含まれる特出ＩＤが異なる場合、それらのリスト４３２－ｊから、すべての特出ＩＤを含む絞り込みリスト４３３を生成する。

例えば、リスト４３２－１～リスト４３２－３のすべてに特出ＩＤが含まれている場合、選択部４２３は、リスト４３２－１～リスト４３２－３をマージして、Ｋ個を超えるＩＤを含むテンポラリリストを生成する。テンポラリリストには、リスト４３２－１～リスト４３２－３の間で重複しないすべてのＩＤが含まれている。テンポラリリストに含まれる各ＩＤの類似度としては、リスト４３２－１～リスト４３２－３に含まれる類似度の最大値が用いられる。

次に、選択部４２３は、テンポラリリストから類似度が大きい順にＫ個のＩＤを選択し、選択されたＫ個のＩＤを含む絞り込みリスト４３３を生成する。したがって、絞り込みリスト４３３のデータフォーマットは、リスト４３２－１～リスト４３２－３と同様である。

例えば、Ｋ＝１００００であり、リスト４３２－２及びリスト４３２－３に、リスト４３２－１と重複しない２０個のＩＤが含まれている場合、テンポラリリストに含まれるＩＤの個数は１００２０個となる。これらの１００２０個のＩＤの中から、類似度が大きい順に１００００個のＩＤが選択され、選択されたＩＤを含む絞り込みリスト４３３が生成される。

このように、リスト４３２－１のＩＤのうち、類似度の小さなＩＤを、リスト４３２－２及びリスト４３２－３の特出ＩＤと入れ替えることで、絞り込みリスト４３３に認証対象者が含まれる可能性をさらに高めることができる。

なお、リスト４３２－１～リスト４３２－３のいずれにも特出ＩＤが含まれていない場合、選択部４２３は、通信部４２５を介して、再送依頼をクライアント端末４０１へ送信する。

クライアント端末４０１の通信部４１５は、サーバ４０５から再送依頼を受信する。再送依頼を受信した場合、処理部４１３は、映像に含まれる各画像に対する顔認識から顔情報の生成までの処理を再度行う。そして、通信部４１５は、生成された顔情報をサーバ４０５へ再送する。

サーバ４０５の通信部４２５は、クライアント端末４０１から顔情報を再度受信し、生成部４２２は、リスト４３２－１～リスト４３２－３を再度生成し、選択部４２３は、絞り込みリスト４３３を再度生成する。

次に、クライアント端末４０１の生体画像取得部４１２は、生体センサ４０３から認証対象者の生体画像を取得して、記憶部４１４に格納する。処理部４１３は、認証対象者の生体画像から生体情報を生成し、通信部４１５は、認証対象者の生体情報をサーバ４０５へ送信する。

サーバ４０５の通信部４２５は、クライアント端末４０１から生体情報を受信する。生体認証部４２４は、登録情報４３１から、絞り込みリスト４３３に含まれる各ＩＤ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４２４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４３４を生成して、記憶部４２６に格納する。

生体認証部４２４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、最大の類似度を有する登録生体情報に対応付けられたＩＤを、認証結果４３４として記憶部４２６に格納する。これにより、認証対象者が特定される。通信部４２５は、認証結果４３４をクライアント端末４０１へ送信する。

クライアント端末４０１の通信部４１５は、サーバ４０５から認証結果４３４を受信する。出力部４１６は、認証結果４３４を出力する。

図４の生体認証システムによれば、認証対象者の生体情報による認証が開始される前に、認証対象者の顔情報に基づいて、認証対象者が含まれている可能性が高い絞り込みリスト４３３が生成される。絞り込みリスト４３３を用いて生体情報による認証を行うことで、本人特定に失敗する可能性が低くなり、認証対象者を確実に特定することができる。したがって、候補者の絞り込みと生体情報による認証とを再度繰り返す必要がなくなるため、認証処理の負荷が軽減され、認証対象者の待ち時間が短縮される。

なお、クライアント端末４０１は、画像Ｐ２又は画像Ｐ３の一方のみを選択して、選択された画像の顔情報を、画像Ｐ１の顔情報とともにサーバ４０５へ送信してもよい。この場合、サーバ４０５は、画像Ｐ１の顔情報と、画像Ｐ２又は画像Ｐ３の一方の顔情報とを用いて、２つのリストを生成し、それらのリストから絞り込みリスト４３３を生成する。

また、クライアント端末４０１は、Ｍ枚（Ｍは４以上の整数）の画像の顔情報を、サーバ４０５へ送信してもよい。この場合、サーバ４０５は、Ｍ枚の画像の顔情報を用いてＭ個のリストを生成し、Ｍ個のリストから絞り込みリスト４３３を生成する。

次に、各リスト４３２－ｊに含まれる類似度が特出類似度であるか否かを判定するための閾値の決定方法について説明する。

選択部４２３は、例えば、リスト４３２－ｊに含まれる複数の類似度の分布を示す分布情報に基づいて、リスト４３２－ｊに対する閾値を決定する。分布情報としては、例えば、リスト４３２－ｊに含まれる複数の類似度の標準偏差又は分散を用いることができる。図６のリスト４３２－ｊの場合、類似度Ｓｉ（ｉ＝１～Ｋ）の標準偏差σは、次式により計算される。

式（１）のＳ０は、Ｓ１～ＳＫの平均値を表す。

顔認証処理では、他人であっても４０％～６０％程度の類似度が得られることが多く、同一人物の場合は、８０％以上の類似度が得られることが多い。例えば、Ｋ＝１００００の場合、１００００個のＩＤの中に認証対象者が含まれているとしても、それ以外のＩＤの類似度は４０％～６０％程度である。４０％～６０％程度の類似度がほぼ均等に分布していると仮定すると、Ｓ０は５０％程度になり、式（１）から標準偏差σは３程度になる。

この場合、例えば、Ｓ０＋６σ（約６８％）～Ｓ０＋７σ（約７１％）を、リスト４３２－ｊに対する閾値として採用することができる。類似度がＳ０＋σ（約５３％）～Ｓ０＋５σ（６５％）の範囲である場合、他人である可能性が高くなり、類似度がＳ０＋６σを超える場合、認証対象者である可能性が高くなるため、Ｓ０＋６σ以上の閾値を用いることが好ましい。選択部４２３は、Ｓ０の値に応じて、Ｓ０に加算する値を増減してもよい。

このように、各リスト４３２－ｊに含まれる類似度の分布情報に基づいて閾値を決定することで、各リスト４３２－ｊに適した閾値が設定される。したがって、リスト４３２－ｊに特出ＩＤが含まれるか否かを、精度良く判定することができる。

図８は、図４のクライアント端末４０１が行う情報生成処理の例を示すフローチャートである。まず、処理部４１３は、撮像装置４０２から取得された映像の検出範囲に含まれる各画像に対する顔認識を行い（ステップ８０１）、人物の顔が認識されたか否かをチェックする（ステップ８０２）。人物の顔が認識されない場合（ステップ８０２，ＮＯ）、処理部４１３は、検出範囲を変更してステップ８０１以降の処理を繰り返す。

人物の顔が認識された場合（ステップ８０２，ＹＥＳ）、処理部４１３は、画像Ｐ１～画像Ｐ３を選択して、各画像から顔画像を抽出し、抽出された顔画像から顔情報を生成する（ステップ８０３）。そして、通信部４１５は、画像Ｐ１～画像Ｐ３それぞれから生成された顔情報を、サーバ４０５へ送信する（ステップ８０４）。

次に、処理部４１３は、生体センサ４０３が認証対象者の生体画像を取得する前に、サーバ４０５から再送依頼を受信したか否かをチェックする（ステップ８０５）。再送依頼を受信した場合（ステップ８０５，ＹＥＳ）、クライアント端末４０１は、ステップ８０１以降の処理を繰り返す。

再送依頼を受信しない場合（ステップ８０５，ＮＯ）、生体画像取得部４１２は、生体センサ４０３から認証対象者の生体画像を取得する（ステップ８０６）。そして、処理部４１３は、取得された生体画像から認証対象者の生体情報を生成し（ステップ８０７）、通信部４１５は、認証対象者の生体情報をサーバ４０５へ送信する（ステップ８０８）。

次に、通信部４１５は、サーバ４０５から認証結果４３４を受信し（ステップ８０９）、出力部４１６は、認証結果４３４を出力する（ステップ８１０）。

図９は、図４のサーバ４０５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４２５は、クライアント端末４０１から、画像Ｐ１～画像Ｐ３それぞれの顔情報を受信する（ステップ９０１）。

次に、顔認証部４２１は、画像Ｐ１～画像Ｐ３それぞれの顔情報の顔認証処理を行い、生成部４２２は、顔認証処理の結果に基づいて、リスト４３２－１～リスト４３２－３を生成する（ステップ９０２）。

次に、選択部４２３は、各リスト４３２－ｊに含まれる類似度の分布情報に基づいて閾値を決定し、決定された閾値を用いて、各リスト４３２－ｊに特出ＩＤが含まれているか否かをチェックする（ステップ９０３）。

いずれのリスト４３２－ｊにも特出ＩＤが含まれていない場合（ステップ９０３，ＮＯ）、通信部４２５は、再送依頼をクライアント端末４０１へ送信し（ステップ９０９）、サーバ４０５は、ステップ９０１以降の処理を繰り返す。

いずれか１つ以上のリスト４３２－ｊに特出ＩＤが含まれている場合（ステップ９０３，ＹＥＳ）、選択部４２３は、特出ＩＤを含むリスト４３２－ｊの個数をチェックする（ステップ９０４）。

特出ＩＤを含むリスト４３２－ｊが１つのみである場合（ステップ９０４，ＹＥＳ）、選択部４２３は、特出ＩＤを含むリスト４３２－ｊを絞り込みリスト４３３として選択する（ステップ９０５）。

一方、複数のリスト４３２－ｊが特出ＩＤを含んでおり、かつ、それらのリスト４３２－ｊに含まれる特出ＩＤが異なる場合（ステップ９０４，ＮＯ）、選択部４２３は、それらのリスト４３２－ｊから絞り込みリスト４３３を生成する（ステップ９１０）。ただし、複数のリスト４３２－ｊに含まれる特出ＩＤが同じＩＤである場合、選択部４２３は、いずれかのリスト４３２－ｊを絞り込みリスト４３３として選択してもよい。

次に、通信部４２５は、クライアント端末４０１から、認証対象者の生体情報を受信する（ステップ９０６）。次に、生体認証部４２４は、絞り込みリスト４３３に含まれる各ＩＤに対応する登録生体情報と、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、認証結果４３４を生成する（ステップ９０７）。そして、通信部４２５は、認証結果４３４をクライアント端末４０１へ送信する（ステップ９０８）。

図２の情報処理装置２０１の構成は一例に過ぎず、情報処理装置２０１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４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、登録情報４３１は、サーバ４０５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４０５は、外部のデータベースから登録情報４３１を取得して、記憶部４２６に格納する。

図３、図８、及び図９のフローチャートは一例に過ぎず、情報処理装置２０１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１に示した人物の画像は一例に過ぎず、人物の画像は、人物の移動状態に応じて変化する。図５に示した登録情報４３１と図６に示したリスト４３２－ｊ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、別のデータフォーマットの登録情報４３１及びリスト４３２－ｊを用いてもよい。図７に示した類似度の分布は一例に過ぎず、類似度の分布は、リスト４３２－ｊに応じて変化する。

図１０は、図２の情報処理装置２０１、図４のクライアント端末４０１、及びサーバ４０５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１０の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、メモリ１００２、入力装置１００３、出力装置１００４、補助記憶装置１００５、媒体駆動装置１００６、及びネットワーク接続装置１００７を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス１００８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４０１である場合、図４の撮像装置４０２及び生体センサ４０３は、バス１００８に接続されていてもよい。

メモリ１００２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１００２は、図４の記憶部４１４又は記憶部４２６として用いることができる。

ＣＰＵ１００１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１００２を利用してプログラムを実行することにより、図２の生成部２１１、選択部２１２、及び認証部２１３として動作する。

ＣＰＵ１００１は、プログラムを実行することにより、図４の映像取得部４１１、生体画像取得部４１２、及び処理部４１３としても動作する。ＣＰＵ１００１は、プログラムを実行することにより、図４の顔認証部４２１、生成部４２２、選択部４２３、及び生体認証部４２４としても動作する。

入力装置１００３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。出力装置１００４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１００４は、図４の出力部４１６として用いることができる。処理結果は、認証結果４３４であってもよい。

補助記憶装置１００５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１００５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１００５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１００２にロードして使用することができる。補助記憶装置１００５は、図４の記憶部４１４又は記憶部４２６として用いることができる。

媒体駆動装置１００６は、可搬型記録媒体１００９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１００９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１００９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。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体１００９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１００２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１００２、補助記憶装置１００５、又は可搬型記録媒体１００９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１００７は、通信ネットワーク４０４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１００７を介して受信し、それらをメモリ１００２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１００７は、図４の通信部４１５又は通信部４２５として用いることができる。

なお、情報処理装置が図１０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、オペレータ又はユーザとのインタフェースが不要である場合は、入力装置１００３及び出力装置１００４を省略してもよい。情報処理装置が可搬型記録媒体１００９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１００６又はネットワーク接続装置１００７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１０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）
認証対象者が写っている第１撮影画像に含まれる顔画像の第１顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第１リストと、前記認証対象者が写っている第２撮影画像に含まれる顔画像の第２顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第２リストとを生成し、
前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度に関する第１類似度情報を求め、
前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度に関する第２類似度情報を求め、
前記第１類似度情報及び前記第２類似度情報に基づいて、前記第１リスト及び前記第２リストのうちいずれかのリストを、第３リストとして選択し、
前記第３リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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）
前記第１撮影画像は、時系列に連続する複数の撮影画像の中から選択された画像であり、
前記第２撮影画像は、前記第１撮影画像において前記認証対象者が写っている領域の位置と、前記第１撮影画像以外の撮影画像において物体が写っている領域の位置とを比較することで、前記複数の撮影画像のうち前記第１撮影画像以外の撮影画像の中から選択された画像であることを特徴とする付記１記載の認証方法。
（付記３）
前記第３リストを選択する処理は、第１閾値よりも大きな類似度に対応する識別情報が前記第１リストに含まれており、かつ、第２閾値よりも大きな類似度に対応する識別情報が前記第２リストに含まれていない場合、前記第１リストを前記第３リストとして選択する処理を含むことを特徴とする付記１又は２記載の認証方法。
（付記４）
前記第１閾値よりも大きな類似度に対応する第１識別情報が前記第１リストに含まれており、かつ、前記第２閾値よりも大きな類似度に対応する第２識別情報が前記第２リストに含まれており、かつ、前記第１識別情報と前記第２識別情報とが異なる場合、前記第１リスト及び前記第２リストから、前記第１識別情報及び前記第２識別情報を含む第４リストを生成し、
前記第４リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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３記載の認証方法。
（付記５）
前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度の分布を示す第１分布情報に基づいて、前記第１閾値を決定し、
前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度の分布を示す第２分布情報に基づいて、前記第２閾値を決定する、
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３又は４記載の認証方法。
（付記６）
認証対象者が写っている第１撮影画像に含まれる顔画像の第１顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第１リストと、前記認証対象者が写っている第２撮影画像に含まれる顔画像の第２顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第２リストとを生成する生成部と、
前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度に関する第１類似度情報を求め、前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度に関する第２類似度情報を求め、前記第１類似度情報及び前記第２類似度情報に基づいて、前記第１リスト及び前記第２リストのうちいずれかのリストを、第３リストとして選択する選択部と、
前記第３リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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７）
前記第１撮影画像は、時系列に連続する複数の撮影画像の中から選択された画像であり、
前記第２撮影画像は、前記第１撮影画像において前記認証対象者が写っている領域の位置と、前記第１撮影画像以外の撮影画像において物体が写っている領域の位置とを比較することで、前記複数の撮影画像のうち前記第１撮影画像以外の撮影画像の中から選択された画像であることを特徴とする付記６記載の情報処理装置。
（付記８）
前記選択部は、第１閾値よりも大きな類似度に対応する識別情報が前記第１リストに含まれており、かつ、第２閾値よりも大きな類似度に対応する識別情報が前記第２リストに含まれていない場合、前記第１リストを前記第３リストとして選択することを特徴とする付記６又は７記載の情報処理装置。
（付記９）
前記選択部は、前記第１閾値よりも大きな類似度に対応する第１識別情報が前記第１リストに含まれており、かつ、前記第２閾値よりも大きな類似度に対応する第２識別情報が前記第２リストに含まれており、かつ、前記第１識別情報と前記第２識別情報とが異なる場合、前記第１リスト及び前記第２リストから、前記第１識別情報及び前記第２識別情報を含む第４リストを生成し、
前記認証部は、前記第４リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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ことを特徴とする付記８記載の情報処理装置。
（付記１０）
前記選択部は、前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度の分布を示す第１分布情報に基づいて、前記第１閾値を決定し、前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度の分布を示す第２分布情報に基づいて、前記第２閾値を決定することを特徴とする付記８又は９記載の情報処理装置。
（付記１１）
認証対象者が写っている第１撮影画像に含まれる顔画像の第１顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第１リストと、前記認証対象者が写っている第２撮影画像に含まれる顔画像の第２顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第２リストとを生成し、
前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度に関する第１類似度情報を求め、
前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度に関する第２類似度情報を求め、
前記第１類似度情報及び前記第２類似度情報に基づいて、前記第１リスト及び前記第２リストのうちいずれかのリストを、第３リストとして選択し、
前記第３リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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１２）
前記第１撮影画像は、時系列に連続する複数の撮影画像の中から選択された画像であり、
前記第２撮影画像は、前記第１撮影画像において前記認証対象者が写っている領域の位置と、前記第１撮影画像以外の撮影画像において物体が写っている領域の位置とを比較することで、前記複数の撮影画像のうち前記第１撮影画像以外の撮影画像の中から選択された画像であることを特徴とする付記１１記載の認証プログラム。
（付記１３）
前記第３リストを選択する処理は、第１閾値よりも大きな類似度に対応する識別情報が前記第１リストに含まれており、かつ、第２閾値よりも大きな類似度に対応する識別情報が前記第２リストに含まれていない場合、前記第１リストを前記第３リストとして選択する処理を含むことを特徴とする付記１１又は１２記載の認証プログラム。
（付記１４）
前記第１閾値よりも大きな類似度に対応する第１識別情報が前記第１リストに含まれており、かつ、前記第２閾値よりも大きな類似度に対応する第２識別情報が前記第２リストに含まれており、かつ、前記第１識別情報と前記第２識別情報とが異なる場合、前記第１リスト及び前記第２リストから、前記第１識別情報及び前記第２識別情報を含む第４リストを生成し、
前記第４リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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１３記載の認証プログラム。
（付記１５）
前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度の分布を示す第１分布情報に基づいて、前記第１閾値を決定し、
前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度の分布を示す第２分布情報に基づいて、前記第２閾値を決定する、
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１３又は１４記載の認証プログラム。

２０１ 情報処理装置
２１１、４２２ 生成部
２１２、４２３ 選択部
２１３ 認証部
４０１ クライアント端末
４０２ 撮像装置
４０３ 生体センサ
４０４ 通信ネットワーク
４０５ サーバ
４１１ 映像取得部
４１２ 生体画像取得部
４１３ 処理部
４１４、４２６ 記憶部
４１５、４２５ 通信部
４１６ 出力部
４２１ 顔認証部
４２４ 生体認証部
４３１ 登録情報
４３２－１～４３２－３ リスト
４３３ 絞り込みリスト
４３４ 認証結果
１００１ ＣＰＵ
１００２ メモリ
１００３ 入力装置
１００４ 出力装置
１００５ 補助記憶装置
１００６ 媒体駆動装置
１００７ ネットワーク接続装置
１００８ バス
１００９ 可搬型記録媒体

Claims (7)

1. 認証対象者が写っている第１撮影画像に含まれる顔画像の第１顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第１リストと、前記認証対象者が写っている第２撮影画像に含まれる顔画像の第２顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第２リストとを生成し、
   前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度に関する第１類似度情報を求め、
   前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度に関する第２類似度情報を求め、
   前記第１類似度情報及び前記第２類似度情報に基づいて、前記第１リスト及び前記第２リストのうちいずれかのリストを、第３リストとして選択し、
   前記第３リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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. 前記第１撮影画像は、時系列に連続する複数の撮影画像の中から選択された画像であり、
   前記第２撮影画像は、前記第１撮影画像において前記認証対象者が写っている領域の位置と、前記第１撮影画像以外の撮影画像において物体が写っている領域の位置とを比較することで、前記複数の撮影画像のうち前記第１撮影画像以外の撮影画像の中から選択された画像であることを特徴とする請求項１記載の認証方法。
3. 前記第３リストを選択する処理は、第１閾値よりも大きな類似度に対応する識別情報が前記第１リストに含まれており、かつ、第２閾値よりも大きな類似度に対応する識別情報が前記第２リストに含まれていない場合、前記第１リストを前記第３リストとして選択する処理を含むことを特徴とする請求項１又は２記載の認証方法。
4. 前記第１閾値よりも大きな類似度に対応する第１識別情報が前記第１リストに含まれており、かつ、前記第２閾値よりも大きな類似度に対応する第２識別情報が前記第２リストに含まれており、かつ、前記第１識別情報と前記第２識別情報とが異なる場合、前記第１リスト及び前記第２リストから、前記第１識別情報及び前記第２識別情報を含む第４リストを生成し、
   前記第４リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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３記載の認証方法。
5. 前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度の分布を示す第１分布情報に基づいて、前記第１閾値を決定し、
   前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度の分布を示す第２分布情報に基づいて、前記第２閾値を決定する、
   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３又は４記載の認証方法。
6. 認証対象者が写っている第１撮影画像に含まれる顔画像の第１顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第１リストと、前記認証対象者が写っている第２撮影画像に含まれる顔画像の第２顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第２リストとを生成する生成部と、
   前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度に関する第１類似度情報を求め、前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度に関する第２類似度情報を求め、前記第１類似度情報及び前記第２類似度情報に基づいて、前記第１リスト及び前記第２リストのうちいずれかのリストを、第３リストとして選択する選択部と、
   前記第３リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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。
7. 認証対象者が写っている第１撮影画像に含まれる顔画像の第１顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第１リストと、前記認証対象者が写っている第２撮影画像に含まれる顔画像の第２顔情報に基づき選択された複数の候補者それぞれの識別情報を含む第２リストとを生成し、
   前記第１リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第１顔情報との間の類似度に関する第１類似度情報を求め、
   前記第２リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録顔情報と、前記第２顔情報との間の類似度に関する第２類似度情報を求め、
   前記第１類似度情報及び前記第２類似度情報に基づいて、前記第１リスト及び前記第２リストのうちいずれかのリストを、第３リストとして選択し、
   前記第３リストに含まれる複数の候補者それぞれの識別情報に対応付けられた登録生体情報と、前記認証対象者から取得された生体情報とを比較した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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