JPH11306352A - 生体的特徴の認証精度推定方法及び装置、記録媒体 - Google Patents
生体的特徴の認証精度推定方法及び装置、記録媒体Info
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- JPH11306352A JPH11306352A JP10109708A JP10970898A JPH11306352A JP H11306352 A JPH11306352 A JP H11306352A JP 10109708 A JP10109708 A JP 10109708A JP 10970898 A JP10970898 A JP 10970898A JP H11306352 A JPH11306352 A JP H11306352A
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Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 統合的な認証精度の推定が可能な生体的特徴
の認証精度推定装置を提供する。 【解決手段】 認証精度推定装置１は、生体特徴認証部
１１、認証スコア取得部１２、認証精度情報取得部１
３、確率密度関数算出部１４、正規化処理部１５、統合
処理部１６、認証結果処理部１７、及び認証精度推定処
理部１８を具備して構成される。個々の認証スコアは、
確率密度関数算出部１４において算出された確率密度関
数に基づいて、正規化処理部１５により正規化が施され
る。統合処理部１６では、正規化スコアを統合して統合
スコアを生成する。認証結果処理部１７は、統合スコア
に基づいた統合的な認証を行う。認証精度推定処理部１
８では、統合スコア及び認証結果に基づいて認証精度の
推定を行い、認証結果処理部１７と共動して最適な認証
閾値を導出する。
の認証精度推定装置を提供する。 【解決手段】 認証精度推定装置１は、生体特徴認証部
１１、認証スコア取得部１２、認証精度情報取得部１
３、確率密度関数算出部１４、正規化処理部１５、統合
処理部１６、認証結果処理部１７、及び認証精度推定処
理部１８を具備して構成される。個々の認証スコアは、
確率密度関数算出部１４において算出された確率密度関
数に基づいて、正規化処理部１５により正規化が施され
る。統合処理部１６では、正規化スコアを統合して統合
スコアを生成する。認証結果処理部１７は、統合スコア
に基づいた統合的な認証を行う。認証精度推定処理部１
８では、統合スコア及び認証結果に基づいて認証精度の
推定を行い、認証結果処理部１７と共動して最適な認証
閾値を導出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、生体的特徴の認証
技術に係り、特に、複数の異なる生体的特徴を表す認証
結果に対する、統合的な認証精度の推定手法に関する。
技術に係り、特に、複数の異なる生体的特徴を表す認証
結果に対する、統合的な認証精度の推定手法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、エレクトロニック・コマース分野
における電子マネーやインタネット等の公衆網を用いた
インタネットバンキング等の多様な形態の提案に伴い、
利用者等を認証するための個人認証技術の研究開発が盛
んである。この個人認証技術は、人体における指紋や虹
彩等の生体的特徴に基づいて個人の識別を行うものであ
る。例えば、生体的特徴の中でも顔面及び声紋における
個人の特徴に着目した認証方式は、利用者側に係る負荷
や抵抗が少なく、また特殊な機材を必要としない点で、
比較的容易に構築可能な認証方式として知られている。
このような個人認証技術による認証システムでは、認証
性能即ち認証精度を表す指標として、誤り受理率（ＦＡ
Ｒ）及び誤り拒否率（ＦＲＲ）に基づいた認証性能曲線
が標準的に採用されている。このＦＡＲ及びＦＲＲ曲線
から成る認証性能曲線は、大量の実例実験に即した実験
結果から得られるものである。
における電子マネーやインタネット等の公衆網を用いた
インタネットバンキング等の多様な形態の提案に伴い、
利用者等を認証するための個人認証技術の研究開発が盛
んである。この個人認証技術は、人体における指紋や虹
彩等の生体的特徴に基づいて個人の識別を行うものであ
る。例えば、生体的特徴の中でも顔面及び声紋における
個人の特徴に着目した認証方式は、利用者側に係る負荷
や抵抗が少なく、また特殊な機材を必要としない点で、
比較的容易に構築可能な認証方式として知られている。
このような個人認証技術による認証システムでは、認証
性能即ち認証精度を表す指標として、誤り受理率（ＦＡ
Ｒ）及び誤り拒否率（ＦＲＲ）に基づいた認証性能曲線
が標準的に採用されている。このＦＡＲ及びＦＲＲ曲線
から成る認証性能曲線は、大量の実例実験に即した実験
結果から得られるものである。
【０００３】一方、複数の異なる認証方式を統合するこ
とにより認証性能を向上させる手法が知られている。具
体的には、公知技術により実現されている認証装置（機
器を含む、以下同じ）を用いて、生体的特徴毎に対応し
た認証装置（機器）からの認証結果を統合する、或い
は、単一の認証装置において複数の異なる生体的特徴を
統合することにより、認証精度の向上を図るものであ
る。
とにより認証性能を向上させる手法が知られている。具
体的には、公知技術により実現されている認証装置（機
器を含む、以下同じ）を用いて、生体的特徴毎に対応し
た認証装置（機器）からの認証結果を統合する、或い
は、単一の認証装置において複数の異なる生体的特徴を
統合することにより、認証精度の向上を図るものであ
る。
【０００４】このようなデータの統合手法には、多様な
手法が提案されてはいるものの、標準的な手法が存在し
ないというのが現状である。しかしながら、殆どのデー
タ統合手法は、（１）正規化、（２）統合ルール、
（３）認識ルール、の３つのステップに基づいて成立し
ており、例えば、正規化に確率、統合ルールに確率的な
手法であるＢａｙｅｓルール、認識ルールに最大事後確
率、が各々採用されている。なお、データ統合手法につ
いては、例えば、「CombiningClassifiers」（Proceedi
ngs of ICPR '96,pp.897-901）に詳しく記述されてい
る。
手法が提案されてはいるものの、標準的な手法が存在し
ないというのが現状である。しかしながら、殆どのデー
タ統合手法は、（１）正規化、（２）統合ルール、
（３）認識ルール、の３つのステップに基づいて成立し
ており、例えば、正規化に確率、統合ルールに確率的な
手法であるＢａｙｅｓルール、認識ルールに最大事後確
率、が各々採用されている。なお、データ統合手法につ
いては、例えば、「CombiningClassifiers」（Proceedi
ngs of ICPR '96,pp.897-901）に詳しく記述されてい
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述のよう
な生体的特徴毎に対応した認証装置からの認証結果を統
合して統合的な認証を行う認証システムでは、任意メー
カの製造による個々の認証装置（機器）に対する検討が
なされていないという問題があった。具体的には、複数
の異なる生体的特徴の統合を単一の認証装置で行う場合
には、統合後の認証性能曲線を、当該認証装置に具備さ
れた特定の検証用データベースを用いることにより推定
可能となる。
な生体的特徴毎に対応した認証装置からの認証結果を統
合して統合的な認証を行う認証システムでは、任意メー
カの製造による個々の認証装置（機器）に対する検討が
なされていないという問題があった。具体的には、複数
の異なる生体的特徴の統合を単一の認証装置で行う場合
には、統合後の認証性能曲線を、当該認証装置に具備さ
れた特定の検証用データベースを用いることにより推定
可能となる。
【０００６】一方、複数の異なる任意メーカ製造の認証
装置からの認証結果を統合する場合には、検証用データ
ベースが存在しないために、実際の実験による膨大な量
のデータから検証用データベースを構築することによ
り、実例に即した性能曲線の推定を行わなければならな
いという問題があった。
装置からの認証結果を統合する場合には、検証用データ
ベースが存在しないために、実際の実験による膨大な量
のデータから検証用データベースを構築することによ
り、実例に即した性能曲線の推定を行わなければならな
いという問題があった。
【０００７】また、数学的性質に即したデータ統合手法
では、統合結果及び最終的な認証結果に対する評価基準
等、例えば、具体的な応用システムの目的を考慮した評
価手法が提案されていないために、統合結果及び最終的
な認証結果に対する信頼性が低いという問題があった。
では、統合結果及び最終的な認証結果に対する評価基準
等、例えば、具体的な応用システムの目的を考慮した評
価手法が提案されていないために、統合結果及び最終的
な認証結果に対する信頼性が低いという問題があった。
【０００８】そこで本発明の課題は、統合的な認証精度
を推定することが可能な生体的特徴の認証精度推定方法
を提供することにある。また、本発明の他の課題は、上
記認証精度推定方法の実施に適した認証精度推定装置、
及び個人認証装置を提供することにある。また、本発明
の他の課題は、上記認証精度推定方法及び装置等をコン
ピュータ装置上で実現するための記録媒体を提供するこ
とにある。
を推定することが可能な生体的特徴の認証精度推定方法
を提供することにある。また、本発明の他の課題は、上
記認証精度推定方法の実施に適した認証精度推定装置、
及び個人認証装置を提供することにある。また、本発明
の他の課題は、上記認証精度推定方法及び装置等をコン
ピュータ装置上で実現するための記録媒体を提供するこ
とにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決する本発
明の認証精度推定方法は、各々生体的特徴を表す複数の
照合データと前記生体的特徴毎の認証データとの照合及
び認証を行い、前記照合データの認証データに対する類
似度合いを表す複数の認証スコア及び認証スコア毎に対
応する所定の認証精度情報を生成する過程と、前記認証
スコア毎の正当性に関する確率度密度関数を前記認証精
度情報に基づいて各々算出するとともに、前記複数の認
証スコアを対応する確率密度関数に基づいて各々正規化
する過程と、正規化された前記複数の認証スコアを統合
するとともに、予め設定された認証閾値に基づいて前記
複数の認証スコアに対する統合的な正当性を判定して統
合的な認証精度情報を推定する過程と、前記統合的な認
証精度情報の推定結果により前記認証閾値を更新する過
程と、を含み、更新された認証閾値を反映させて統合的
な認証精度を推定することを特徴とする。
明の認証精度推定方法は、各々生体的特徴を表す複数の
照合データと前記生体的特徴毎の認証データとの照合及
び認証を行い、前記照合データの認証データに対する類
似度合いを表す複数の認証スコア及び認証スコア毎に対
応する所定の認証精度情報を生成する過程と、前記認証
スコア毎の正当性に関する確率度密度関数を前記認証精
度情報に基づいて各々算出するとともに、前記複数の認
証スコアを対応する確率密度関数に基づいて各々正規化
する過程と、正規化された前記複数の認証スコアを統合
するとともに、予め設定された認証閾値に基づいて前記
複数の認証スコアに対する統合的な正当性を判定して統
合的な認証精度情報を推定する過程と、前記統合的な認
証精度情報の推定結果により前記認証閾値を更新する過
程と、を含み、更新された認証閾値を反映させて統合的
な認証精度を推定することを特徴とする。
【００１０】本発明の他の認証精度推定方法は、各々生
体的特徴を表す複数の照合データと前記生体的特徴毎の
認証データとの照合を行い、前記照合データの認証デー
タに対する類似度合いを表す複数の認証スコアを生成す
る過程と、前記複数の認証スコアを所定の数値範囲内に
収束するように各々所定の変換を施して正規化する過程
と、正規化された前記複数の認証スコアを統合するとと
もに、予め設定された認証閾値に基づいて前記複数の認
証スコアに対する統合的な正当性を判定して統合的な認
証精度情報を推定する過程と、前記統合的な認証精度情
報の推定結果により前記認証閾値を更新する過程と、を
含み、更新された認証閾値を反映させて統合的な認証精
度を推定することを特徴とする。
体的特徴を表す複数の照合データと前記生体的特徴毎の
認証データとの照合を行い、前記照合データの認証デー
タに対する類似度合いを表す複数の認証スコアを生成す
る過程と、前記複数の認証スコアを所定の数値範囲内に
収束するように各々所定の変換を施して正規化する過程
と、正規化された前記複数の認証スコアを統合するとと
もに、予め設定された認証閾値に基づいて前記複数の認
証スコアに対する統合的な正当性を判定して統合的な認
証精度情報を推定する過程と、前記統合的な認証精度情
報の推定結果により前記認証閾値を更新する過程と、を
含み、更新された認証閾値を反映させて統合的な認証精
度を推定することを特徴とする。
【００１１】上記他の課題を解決する本発明の認証精度
推定装置は、各々生体的特徴を表す複数の照合データ
と、予め設定された前記生体的特徴毎の認証データとの
照合及び認証を行い、前記照合データの認証データに対
する類似度合いを表す複数の認証スコア及び認証スコア
毎に対応する所定の認証精度情報を生成する手段と、前
記認証スコア毎の正当性に関する確率度密度関数を前記
認証精度情報に基づいて各々算出するとともに、前記複
数の認証スコアを対応する確率密度関数に基づいて各々
正規化し、複数の正規化スコアを生成するスコア正規化
手段と、前記複数の正規化スコアを所定の演算により統
合して統合スコアを生成するとともに、当該統合スコア
及び予め設定された認証閾値に基づいて前記複数の認証
スコアに対する統合的な正当性を判定するスコア統合手
段と、前記認証閾値及び統合スコアに基づいて統合的な
認証精度を推定するとともに、該推定結果により前記認
証閾値を更新する認証精度推定手段と、を備えたことを
特徴とする。
推定装置は、各々生体的特徴を表す複数の照合データ
と、予め設定された前記生体的特徴毎の認証データとの
照合及び認証を行い、前記照合データの認証データに対
する類似度合いを表す複数の認証スコア及び認証スコア
毎に対応する所定の認証精度情報を生成する手段と、前
記認証スコア毎の正当性に関する確率度密度関数を前記
認証精度情報に基づいて各々算出するとともに、前記複
数の認証スコアを対応する確率密度関数に基づいて各々
正規化し、複数の正規化スコアを生成するスコア正規化
手段と、前記複数の正規化スコアを所定の演算により統
合して統合スコアを生成するとともに、当該統合スコア
及び予め設定された認証閾値に基づいて前記複数の認証
スコアに対する統合的な正当性を判定するスコア統合手
段と、前記認証閾値及び統合スコアに基づいて統合的な
認証精度を推定するとともに、該推定結果により前記認
証閾値を更新する認証精度推定手段と、を備えたことを
特徴とする。
【００１２】本発明の他の認証精度推定装置は、各々生
体的特徴を表す複数の照合データと、予め設定された前
記生体的特徴毎の認証データとの照合を行い、前記照合
データの認証データに対する類似度合いを表す複数の認
証スコアを生成する手段と、前記複数の認証スコアが所
定の数値範囲内に収束するように各々所定の変換を施し
て複数の正規化スコアを生成するとともに、生成された
複数の正規化スコアを所定の演算により統合して統合ス
コアを生成する手段と、前記統合スコア及び予め設定さ
れた認証閾値に基づいて前記複数の認証スコアに対する
統合的な正当性を判定する手段と、前記認証閾値及び統
合スコアに基づいて統合的な認証精度を推定するととも
に、該推定結果により前記認証閾値を更新する認証精度
推定手段と、を備えたことを特徴とする。
体的特徴を表す複数の照合データと、予め設定された前
記生体的特徴毎の認証データとの照合を行い、前記照合
データの認証データに対する類似度合いを表す複数の認
証スコアを生成する手段と、前記複数の認証スコアが所
定の数値範囲内に収束するように各々所定の変換を施し
て複数の正規化スコアを生成するとともに、生成された
複数の正規化スコアを所定の演算により統合して統合ス
コアを生成する手段と、前記統合スコア及び予め設定さ
れた認証閾値に基づいて前記複数の認証スコアに対する
統合的な正当性を判定する手段と、前記認証閾値及び統
合スコアに基づいて統合的な認証精度を推定するととも
に、該推定結果により前記認証閾値を更新する認証精度
推定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】上記各認証精度推定装置は、認証対象者に
関するヒトの生体的特徴毎の認識スコアを統合するとと
もに、統合的な認証精度の推定結果に基づいて当該認証
対象者に対する正当性を認証する個人認証装置として利
用することができる。
関するヒトの生体的特徴毎の認識スコアを統合するとと
もに、統合的な認証精度の推定結果に基づいて当該認証
対象者に対する正当性を認証する個人認証装置として利
用することができる。
【００１４】上記他の課題を解決する本発明の記録媒体
は、下記の処理をコンピュータ装置に実行させるための
プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記
録媒体である。 （１−１）各々生体的特徴を表す複数の照合データと予
め設定された前記生体的特徴毎の認証データとの照合及
び認証を行い、前記照合データの認証データに対する類
似度合いを表す複数の認証スコア及び認証スコア毎に対
応する所定の認証精度情報を生成する処理、（１−２）
前記認証スコア毎の正当性に関する確率度密度関数を前
記認証精度情報に基づいて各々算出するとともに、前記
複数の認証スコアを対応する確率密度関数に基づいて各
々正規化し、複数の正規化スコアを生成する処理、（１
−３）前記複数の正規化スコアを所定の演算により統合
して統合スコアを生成するとともに、当該統合スコア及
び予め設定された認証閾値に基づいて前記複数の認証ス
コアに対する統合的な正当性を判定する処理、（１−
４）前記認証閾値及び統合スコアに基づいて統合的な認
証精度を推定するとともに、該推定結果により前記認証
閾値を更新する処理。
は、下記の処理をコンピュータ装置に実行させるための
プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記
録媒体である。 （１−１）各々生体的特徴を表す複数の照合データと予
め設定された前記生体的特徴毎の認証データとの照合及
び認証を行い、前記照合データの認証データに対する類
似度合いを表す複数の認証スコア及び認証スコア毎に対
応する所定の認証精度情報を生成する処理、（１−２）
前記認証スコア毎の正当性に関する確率度密度関数を前
記認証精度情報に基づいて各々算出するとともに、前記
複数の認証スコアを対応する確率密度関数に基づいて各
々正規化し、複数の正規化スコアを生成する処理、（１
−３）前記複数の正規化スコアを所定の演算により統合
して統合スコアを生成するとともに、当該統合スコア及
び予め設定された認証閾値に基づいて前記複数の認証ス
コアに対する統合的な正当性を判定する処理、（１−
４）前記認証閾値及び統合スコアに基づいて統合的な認
証精度を推定するとともに、該推定結果により前記認証
閾値を更新する処理。
【００１５】本発明の他の記録媒体は、下記の処理をコ
ンピュータ装置に実行させるためのプログラムが記録さ
れたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。 （２−１）各々生体的特徴を表す複数の照合データと予
め設定された前記生体的特徴毎の認証データとの照合を
行い、前記照合データの認証データに対する類似度合い
を表す複数の認証スコアを生成する処理、（２−２）前
記複数の認証スコアが所定の数値範囲内に収束するよう
に各々所定の変換を施して複数の正規化スコアを生成す
るとともに、生成された複数の正規化スコアを所定の演
算により統合して統合スコアを生成する処理、（２−
３）前記統合スコア及び予め設定された認証閾値に基づ
いて前記複数の認証スコアに対する統合的な正当性を判
定する処理、（２−４）前記認証閾値及び統合スコアに
基づいて統合的な認証精度を推定するとともに、該推定
結果により前記認証閾値を更新する処理。
ンピュータ装置に実行させるためのプログラムが記録さ
れたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。 （２−１）各々生体的特徴を表す複数の照合データと予
め設定された前記生体的特徴毎の認証データとの照合を
行い、前記照合データの認証データに対する類似度合い
を表す複数の認証スコアを生成する処理、（２−２）前
記複数の認証スコアが所定の数値範囲内に収束するよう
に各々所定の変換を施して複数の正規化スコアを生成す
るとともに、生成された複数の正規化スコアを所定の演
算により統合して統合スコアを生成する処理、（２−
３）前記統合スコア及び予め設定された認証閾値に基づ
いて前記複数の認証スコアに対する統合的な正当性を判
定する処理、（２−４）前記認証閾値及び統合スコアに
基づいて統合的な認証精度を推定するとともに、該推定
結果により前記認証閾値を更新する処理。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を詳細に説明する。 （第１実施形態）図１は、個人認証装置として機能する
本発明の認証精度推定装置の機能ブロック図である。図
中、実線は処理の流れ、破線はデータの流れを表す。こ
の認証精度推定装置１は、コンピュータ装置が所定のプ
ログラムを読み込んで実行することにより形成される、
生体特徴認証部１１、認証スコア取得部１２、認証精度
情報取得部１３、確率密度関数算出部１４、正規化処理
部１５、統合処理部１６、認証結果処理部１７、及び認
証精度推定処理部１８を備えて構成される。
施の形態を詳細に説明する。 （第１実施形態）図１は、個人認証装置として機能する
本発明の認証精度推定装置の機能ブロック図である。図
中、実線は処理の流れ、破線はデータの流れを表す。こ
の認証精度推定装置１は、コンピュータ装置が所定のプ
ログラムを読み込んで実行することにより形成される、
生体特徴認証部１１、認証スコア取得部１２、認証精度
情報取得部１３、確率密度関数算出部１４、正規化処理
部１５、統合処理部１６、認証結果処理部１７、及び認
証精度推定処理部１８を備えて構成される。
【００１７】上記プログラムは、通常、コンピュータ装
置の内部記憶装置あるいは外部記憶装置に格納され、随
時読み取られて実行されるようになっている。但し、コ
ンピュータ装置上で上記各機能ブロック１１〜１４を形
成できれば本発明を実施することができるので、その記
録形態は任意であってよい。例えばコンピュータ装置と
分離可能なＣＤ−ＲＯＭやＦＤ等の可搬性記録媒体、あ
るいは構内ネットワークに接続されたプログラムサーバ
等に記録され、使用時に読み込まれて上記内部記憶装置
または外部記憶装置にインストールされて随時実行に供
されるようにしてもよい。
置の内部記憶装置あるいは外部記憶装置に格納され、随
時読み取られて実行されるようになっている。但し、コ
ンピュータ装置上で上記各機能ブロック１１〜１４を形
成できれば本発明を実施することができるので、その記
録形態は任意であってよい。例えばコンピュータ装置と
分離可能なＣＤ−ＲＯＭやＦＤ等の可搬性記録媒体、あ
るいは構内ネットワークに接続されたプログラムサーバ
等に記録され、使用時に読み込まれて上記内部記憶装置
または外部記憶装置にインストールされて随時実行に供
されるようにしてもよい。
【００１８】生体特徴認証部１１は、複数の異なる生体
的特徴を表す照合データＡ〜Ｎと、生体的特徴の種類に
即した各認証データとの類似度合いを表す認証スコアを
生成するものである。なお、生体特徴認証部１１は、生
体的特徴の種類Ａ〜Ｎ毎に対応したＮ個の認証部を具備
して構成されるものであるが、以下の説明では、Ａ〜Ｎ
のサッフィクスを省略して説明する。また、生体特徴認
証部１１は、例えば、任意の製造元メーカにより公知の
認証アルゴリズムに基づいて各々実現された機能ブロッ
クであるものとする。
的特徴を表す照合データＡ〜Ｎと、生体的特徴の種類に
即した各認証データとの類似度合いを表す認証スコアを
生成するものである。なお、生体特徴認証部１１は、生
体的特徴の種類Ａ〜Ｎ毎に対応したＮ個の認証部を具備
して構成されるものであるが、以下の説明では、Ａ〜Ｎ
のサッフィクスを省略して説明する。また、生体特徴認
証部１１は、例えば、任意の製造元メーカにより公知の
認証アルゴリズムに基づいて各々実現された機能ブロッ
クであるものとする。
【００１９】認証スコア取得部１２は、Ｎ個の生体特徴
認証部１１から出力される複数の認証スコアを取得して
正規化処理部１５に入力するものである。
認証部１１から出力される複数の認証スコアを取得して
正規化処理部１５に入力するものである。
【００２０】認証精度情報取得部１３は、Ｎ個の生体特
徴認証部１１から出力される複数の認証スコアに関する
認証精度情報を取得して確率密度関数算出部１４に入力
するものである。この認証精度情報は、具体的には、公
知の誤り受理率（ＦＡＲ）及び誤り拒否率（ＦＲＲ）か
ら成る認証性能曲線情報を含むものであり、認証スコア
毎に対応した個々の生体特徴認識部１１における認証性
能を表すものである。また、認証精度情報には、例え
ば、生体特徴認証１１毎の認証結果、即ち照合データが
属すべき「正当」または「不当」のいずれかのカテゴリ
に関する情報も含まれるものである。以後の説明では、
認証性能に係る情報を「認証精度情報」として記述す
る。
徴認証部１１から出力される複数の認証スコアに関する
認証精度情報を取得して確率密度関数算出部１４に入力
するものである。この認証精度情報は、具体的には、公
知の誤り受理率（ＦＡＲ）及び誤り拒否率（ＦＲＲ）か
ら成る認証性能曲線情報を含むものであり、認証スコア
毎に対応した個々の生体特徴認識部１１における認証性
能を表すものである。また、認証精度情報には、例え
ば、生体特徴認証１１毎の認証結果、即ち照合データが
属すべき「正当」または「不当」のいずれかのカテゴリ
に関する情報も含まれるものである。以後の説明では、
認証性能に係る情報を「認証精度情報」として記述す
る。
【００２１】確率密度関数算出部１４は、入力された認
証精度情報に基づいた所定の確率密度関数を算出して正
規化処理部１５及び認証精度推定処理部１８に入力する
ものである。
証精度情報に基づいた所定の確率密度関数を算出して正
規化処理部１５及び認証精度推定処理部１８に入力する
ものである。
【００２２】正規化処理部１５は、入力された複数の認
証スコアに対して、算出された確率密度関数に基づいた
正規化を行うものである。具体的には、確率密度関数に
即して、認証スコアの正当性を表す「正当」及び「不
当」のカテゴリに属する確率を、すべての認証スコアに
ついて各々算出することにより複数の正規化スコアを生
成するように構成される。また、生成された正規化スコ
アは、統合処理部１６に入力される。
証スコアに対して、算出された確率密度関数に基づいた
正規化を行うものである。具体的には、確率密度関数に
即して、認証スコアの正当性を表す「正当」及び「不
当」のカテゴリに属する確率を、すべての認証スコアに
ついて各々算出することにより複数の正規化スコアを生
成するように構成される。また、生成された正規化スコ
アは、統合処理部１６に入力される。
【００２３】統合処理部１６は、生成された複数の正規
化スコアに対して所定の統合ルールに基づいた統合を行
い、統合スコアの生成を行うものである。この統合は、
例えば、正規化スコアの演算結果に基づいた「正当」及
び「不当」のカテゴリにおける各々の正規化スコアの積
（重複順列）により統合スコアを生成するように構成さ
れる。また、生成された統合スコアは、認証結果処理部
１７に入力される。なお、上記正規化スコア及び統合ス
コアについての詳細は後述する。
化スコアに対して所定の統合ルールに基づいた統合を行
い、統合スコアの生成を行うものである。この統合は、
例えば、正規化スコアの演算結果に基づいた「正当」及
び「不当」のカテゴリにおける各々の正規化スコアの積
（重複順列）により統合スコアを生成するように構成さ
れる。また、生成された統合スコアは、認証結果処理部
１７に入力される。なお、上記正規化スコア及び統合ス
コアについての詳細は後述する。
【００２４】認証結果処理部１７は、生成された統合ス
コアに基づいて各認証スコアに対する統合的な正当性を
判定するとともに、認証精度推定処理部１８と共動して
図示しない所定の出力用インタフェースを介して最適な
認証結果及び認証精度推定結果の出力を行うものであ
る。
コアに基づいて各認証スコアに対する統合的な正当性を
判定するとともに、認証精度推定処理部１８と共動して
図示しない所定の出力用インタフェースを介して最適な
認証結果及び認証精度推定結果の出力を行うものであ
る。
【００２５】認証精度推定処理部１８は、統合スコア及
び認証結果に基づいて認証精度の推定を行うとともに、
認証結果処理部１７との共動により該推定結果を反映さ
せて統合的な正当性を判定するように構成される。
び認証結果に基づいて認証精度の推定を行うとともに、
認証結果処理部１７との共動により該推定結果を反映さ
せて統合的な正当性を判定するように構成される。
【００２６】次に、図２を参照して認証精度推定装置１
を用いた生体的特徴の認証精度推定方法について説明す
る。図２は、この場合の認証精度推定装置１の処理手順
図である。認証対象となる個人即ち認証対象者は、図示
しない各入力用インタフェースを介して複数の異なる生
体的特徴毎の照合データを各々入力する（ステップＳ１
０１）。入力された各照合データは、対応する生体特徴
認証部１１において各々認証処理が行われる（ステップ
Ｓ１０２）。個々の生体特徴認証部１１からの照合デー
タに対する類似度合いを表す認証スコアは、認証スコア
取得部１２において取得され、認証精度情報は、認証精
度情報取得部１３において各々取得される（ステップＳ
１０３）。この認証精度情報における誤り受理率（ＦＡ
Ｒ）及び誤り拒否率（ＦＲＲ）から成る認証性能曲線情
報を表す概念図を図３に示す。図中、「 False rate 」
即ち誤り率を表すＹ軸の「ＦＡＲ」が誤り受理率、また
「ＦＲＲ」が誤り拒否率を示している。一方、Ｘ軸の
「ｔ」は認証スコアに対する認証閾値を表している。
を用いた生体的特徴の認証精度推定方法について説明す
る。図２は、この場合の認証精度推定装置１の処理手順
図である。認証対象となる個人即ち認証対象者は、図示
しない各入力用インタフェースを介して複数の異なる生
体的特徴毎の照合データを各々入力する（ステップＳ１
０１）。入力された各照合データは、対応する生体特徴
認証部１１において各々認証処理が行われる（ステップ
Ｓ１０２）。個々の生体特徴認証部１１からの照合デー
タに対する類似度合いを表す認証スコアは、認証スコア
取得部１２において取得され、認証精度情報は、認証精
度情報取得部１３において各々取得される（ステップＳ
１０３）。この認証精度情報における誤り受理率（ＦＡ
Ｒ）及び誤り拒否率（ＦＲＲ）から成る認証性能曲線情
報を表す概念図を図３に示す。図中、「 False rate 」
即ち誤り率を表すＹ軸の「ＦＡＲ」が誤り受理率、また
「ＦＲＲ」が誤り拒否率を示している。一方、Ｘ軸の
「ｔ」は認証スコアに対する認証閾値を表している。
【００２７】確率密度関数算出部１４は、認証精度情報
取得部１３において取得された認証精度情報に基づいて
認証スコアの確率密度関数を算出する（ステップＳ１０
４）。例えば、３つの認証スコア「ｓ１，ｓ２，ｓ３」
を想定した場合、照合データＸが認証対象者Ａである
「Ｘ＝Ａ」即ち「正当」、または照合データＸが認証対
象者Ａではない「Ｘ≠Ａ」即ち「不当」である確率につ
いて、上述のＦＡＲ及びＦＲＲを用いて以下に示す式
（１）及び（２）により算出される。
取得部１３において取得された認証精度情報に基づいて
認証スコアの確率密度関数を算出する（ステップＳ１０
４）。例えば、３つの認証スコア「ｓ１，ｓ２，ｓ３」
を想定した場合、照合データＸが認証対象者Ａである
「Ｘ＝Ａ」即ち「正当」、または照合データＸが認証対
象者Ａではない「Ｘ≠Ａ」即ち「不当」である確率につ
いて、上述のＦＡＲ及びＦＲＲを用いて以下に示す式
（１）及び（２）により算出される。
【００２８】
【数１】
【００２９】正規化処理部１５では、認証スコア取得部
１２において取得された各認証スコアに対して、確率密
度関数算出部１４により算出された確率密度関数に基づ
いて正規化を行い、正規化スコアを生成する（ステップ
Ｓ１０５）。例えば上述のような３つの認証スコア（ｓ
１〜ｓ３）を正規化する場合、照合データＸが認証対象
Ａである、即ち照合データＸが「正当」である確率、及
び照合データＸが認証対象Ａでない、即ち照合データＸ
が「不当」である確率から成る正規化スコアＰｉは、以
下の式（３）及び（４）により算出される。
１２において取得された各認証スコアに対して、確率密
度関数算出部１４により算出された確率密度関数に基づ
いて正規化を行い、正規化スコアを生成する（ステップ
Ｓ１０５）。例えば上述のような３つの認証スコア（ｓ
１〜ｓ３）を正規化する場合、照合データＸが認証対象
Ａである、即ち照合データＸが「正当」である確率、及
び照合データＸが認証対象Ａでない、即ち照合データＸ
が「不当」である確率から成る正規化スコアＰｉは、以
下の式（３）及び（４）により算出される。
【００３０】
【数２】
【００３１】次に、統合処理部１６は、生成された正規
化スコアを所定の演算により統合して統合スコアの生成
を行う（ステップＳ１０６）。例えば、すべての正規化
スコアの重複順列、即ち総積により統合スコアを生成す
るように構成した場合、上記式（３）及び（４）の正規
化スコアに対応する統合スコア「Ｑ」は、以下の式
（５）及び（６）により算出される。
化スコアを所定の演算により統合して統合スコアの生成
を行う（ステップＳ１０６）。例えば、すべての正規化
スコアの重複順列、即ち総積により統合スコアを生成す
るように構成した場合、上記式（３）及び（４）の正規
化スコアに対応する統合スコア「Ｑ」は、以下の式
（５）及び（６）により算出される。
【００３２】
【数３】
【００３３】なお、この統合処理では、上記例に限定す
ることなく、例えば、正規化スコアの総和による統合も
可能である。次に、認証結果処理部１７では、生成され
た統合スコアに対する正当性を判定することにより、上
記ステップＳ１０３における複数の認証スコアに対する
統合的な認証を行う（ステップＳ１０７）。具体的に
は、統合スコアの属すべき「正当」または「不当」のい
ずれかのカテゴリを、適宜設定される閾値に基づいて特
定することにより、統合的な認証結果を判定するように
構成する。この場合の判定例を以下に示す。 if Qa−Qr≧α then X＝A else X≠A
ることなく、例えば、正規化スコアの総和による統合も
可能である。次に、認証結果処理部１７では、生成され
た統合スコアに対する正当性を判定することにより、上
記ステップＳ１０３における複数の認証スコアに対する
統合的な認証を行う（ステップＳ１０７）。具体的に
は、統合スコアの属すべき「正当」または「不当」のい
ずれかのカテゴリを、適宜設定される閾値に基づいて特
定することにより、統合的な認証結果を判定するように
構成する。この場合の判定例を以下に示す。 if Qa−Qr≧α then X＝A else X≠A
【００３４】上記例では、「α」が閾値を表すパラメー
タ（以下、認証閾値）であり、最大事後確率の場合にお
いて、統合スコアの差分が適宜設定された認証閾値以上
ならば、認証結果を「正当」、それ以外ならば「不当」
と判定するものである。この場合の認証閾値αが収束す
る数値範囲「α∈[−１，１]」は、「Ｘ＝Ａ」即ち「正
当」及び「Ｘ≠Ａ」即ち「不当」についての確信度即ち
確率の差を表すものとなる。
タ（以下、認証閾値）であり、最大事後確率の場合にお
いて、統合スコアの差分が適宜設定された認証閾値以上
ならば、認証結果を「正当」、それ以外ならば「不当」
と判定するものである。この場合の認証閾値αが収束す
る数値範囲「α∈[−１，１]」は、「Ｘ＝Ａ」即ち「正
当」及び「Ｘ≠Ａ」即ち「不当」についての確信度即ち
確率の差を表すものとなる。
【００３５】次に、認証精度推定処理部１８では、統合
スコア及び統合的な認証結果に基づいて、認証精度の推
定を行う（ステップＳ１０８）。この認証精度の推定
は、以下に示す式（７）及び（８）に基づいた算出値
（以下、認証精度推定値）に即して行われる。
スコア及び統合的な認証結果に基づいて、認証精度の推
定を行う（ステップＳ１０８）。この認証精度の推定
は、以下に示す式（７）及び（８）に基づいた算出値
（以下、認証精度推定値）に即して行われる。
【００３６】
【数４】
【００３７】上記式（７）の「Ｓａ（α）」は統合スコ
アにおける「正当」である確率の領域を、一方、上記式
（８）の「Ｓｒ（α）」は統合スコアにおける「不当」
である確率の領域を各々表すものであり、統合処理部１
６における統合スコア及び認証結果処理部１７における
認証閾値αに基づいて導出されるものである。
アにおける「正当」である確率の領域を、一方、上記式
（８）の「Ｓｒ（α）」は統合スコアにおける「不当」
である確率の領域を各々表すものであり、統合処理部１
６における統合スコア及び認証結果処理部１７における
認証閾値αに基づいて導出されるものである。
【００３８】上記式（７）の関数ＦＡＲ（α）は、認証
閾値αにおける誤り受理率を示し、また式（８）におけ
る関数ＦＲＲ（α）は、認証閾値αにおける誤り拒否率
を示すものである。認証精度推定処理部１８では、これ
らの関数における各々の算出値即ち認証精度推定値に基
づいて認証閾値αを適宜調整して更新するとともに、認
証結果処理部１７と共動して適切な認証精度及び結果を
導出するように構成される。
閾値αにおける誤り受理率を示し、また式（８）におけ
る関数ＦＲＲ（α）は、認証閾値αにおける誤り拒否率
を示すものである。認証精度推定処理部１８では、これ
らの関数における各々の算出値即ち認証精度推定値に基
づいて認証閾値αを適宜調整して更新するとともに、認
証結果処理部１７と共動して適切な認証精度及び結果を
導出するように構成される。
【００３９】この認証精度推定値による認証閾値が充分
でない場合（ステップＳ１０９：No）、認証結果処理部
１７では、認証閾値を適宜調整して更新するとともに
（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０７に戻り、上記
処理を繰り返す。この場合の認証閾値は、例えば、操作
者等が認証精度推定値を判定して更新する、または、予
め設定された認証閾値の調整基準に即して更新するよう
に構成される。
でない場合（ステップＳ１０９：No）、認証結果処理部
１７では、認証閾値を適宜調整して更新するとともに
（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０７に戻り、上記
処理を繰り返す。この場合の認証閾値は、例えば、操作
者等が認証精度推定値を判定して更新する、または、予
め設定された認証閾値の調整基準に即して更新するよう
に構成される。
【００４０】一方、充分な認証閾値が得られた場合（ス
テップＳ１０９：Yes）、認証結果処理部１７は、対応
する認証結果を図示しない出力用インタフェースに対し
て出力する（ステップＳ１１１）。この場合、認証結果
処理部１７では、認証結果とともに、認証精度情報推定
処理部１７における推定結果、即ち認証精度情報も併せ
て出力するように構成すれば良い。また、認証精度の推
定結果は、図示しない出力用インタフェースを介して、
例えば、認証性能曲線のような視認可能な形態として適
宜出力するように構成すれば良い。
テップＳ１０９：Yes）、認証結果処理部１７は、対応
する認証結果を図示しない出力用インタフェースに対し
て出力する（ステップＳ１１１）。この場合、認証結果
処理部１７では、認証結果とともに、認証精度情報推定
処理部１７における推定結果、即ち認証精度情報も併せ
て出力するように構成すれば良い。また、認証精度の推
定結果は、図示しない出力用インタフェースを介して、
例えば、認証性能曲線のような視認可能な形態として適
宜出力するように構成すれば良い。
【００４１】（第２実施形態）上述の説明における、正
規化処理部１５及び統合処理部１６は、生体特徴認証部
１１毎に出力される認証スコア及び認証精度情報に基づ
いた、所謂二次元データ統合の手法を採用したものであ
るが、生体特徴認証部１１毎からの出力が認証スコアの
みとする、所謂一次元データ統合についても同様に適用
可能である。この場合、上記式（３）〜（６）における
正規化及び統合処理は、例えば、以下のような公知の手
法により代替が可能である。
規化処理部１５及び統合処理部１６は、生体特徴認証部
１１毎に出力される認証スコア及び認証精度情報に基づ
いた、所謂二次元データ統合の手法を採用したものであ
るが、生体特徴認証部１１毎からの出力が認証スコアの
みとする、所謂一次元データ統合についても同様に適用
可能である。この場合、上記式（３）〜（６）における
正規化及び統合処理は、例えば、以下のような公知の手
法により代替が可能である。
【００４２】まず、上述同様に３つの認証スコア「ｓ
１，ｓ２，ｓ３」を想定した場合、各認証スコア自体を
同一の数値範囲内に収束するような変換処理を施し、該
変換結果を正規化スコアとして用いる。例えば、各認証
スコアを「０〜１」の間に収束するように変換して正規
化スコアを生成する。この正規化スコアを各々「ｓｓ
１，ｓｓ２，ｓｓ３」とすれば、統合スコアｓは、例え
ば、各正規化スコアの積「ｓ＝ｓｓ１・ｓｓ２・ｓｓ
３」により算出される。また、統合スコアｓに対する
「正当」または「不当」の認証は、例えば、以下に示す
認証閾値αに基づいて行われる。 if s≧α then X＝A else X≠A
１，ｓ２，ｓ３」を想定した場合、各認証スコア自体を
同一の数値範囲内に収束するような変換処理を施し、該
変換結果を正規化スコアとして用いる。例えば、各認証
スコアを「０〜１」の間に収束するように変換して正規
化スコアを生成する。この正規化スコアを各々「ｓｓ
１，ｓｓ２，ｓｓ３」とすれば、統合スコアｓは、例え
ば、各正規化スコアの積「ｓ＝ｓｓ１・ｓｓ２・ｓｓ
３」により算出される。また、統合スコアｓに対する
「正当」または「不当」の認証は、例えば、以下に示す
認証閾値αに基づいて行われる。 if s≧α then X＝A else X≠A
【００４３】この認証閾値αが収束する数値範囲「 α
∈[０，１] 」が、一次元データ統合の認証性能曲線に
おける閾値となるものである。さらに、上記認証精度推
定装置１を、例えば、個人即ち認証対象者に関する生体
的特徴毎に、対応する認証装置（機器）から出力される
各認証スコアを統合するとともに、当該認証対象者に対
する統合的な正当性を、認証精度推定結果に即して判定
するように構成させることにより高精度の個人認証装置
が実現可能となる。
∈[０，１] 」が、一次元データ統合の認証性能曲線に
おける閾値となるものである。さらに、上記認証精度推
定装置１を、例えば、個人即ち認証対象者に関する生体
的特徴毎に、対応する認証装置（機器）から出力される
各認証スコアを統合するとともに、当該認証対象者に対
する統合的な正当性を、認証精度推定結果に即して判定
するように構成させることにより高精度の個人認証装置
が実現可能となる。
【００４４】このように、本実施形態の認証精度推定装
置１では、個々の認証装置からの認証性能を表す認証精
度情報を統合することにより、従来手法のように膨大な
量の実験データから検証用データベースを構築して実例
に即した認証精度の推定をすることなく、統合的な認証
精度に対する推定が容易に可能となる。そのため、任意
の製造元メーカ毎の認証装置に依存することなく、個々
の異なる認証装置からの認証スコア及び認証精度情報に
基づいた統合的な認証精度の推定が可能となる。
置１では、個々の認証装置からの認証性能を表す認証精
度情報を統合することにより、従来手法のように膨大な
量の実験データから検証用データベースを構築して実例
に即した認証精度の推定をすることなく、統合的な認証
精度に対する推定が容易に可能となる。そのため、任意
の製造元メーカ毎の認証装置に依存することなく、個々
の異なる認証装置からの認証スコア及び認証精度情報に
基づいた統合的な認証精度の推定が可能となる。
【００４５】また、統合結果及び最終的な認証結果に対
して、認証閾値におけるＦＡＲ及びＦＲＲの各算出値に
ついての評価を、例えば、具体的な応用目的と一致させ
ることにより、該目的に合致したより効果的な認証精度
（性能）に対する評価が可能となる。
して、認証閾値におけるＦＡＲ及びＦＲＲの各算出値に
ついての評価を、例えば、具体的な応用目的と一致させ
ることにより、該目的に合致したより効果的な認証精度
（性能）に対する評価が可能となる。
【００４６】また、ＦＡＲ及びＦＲＲについての算出値
に即した認証精度の推定が可能なことから、従来手法と
比較して、より信頼性の高い且つ高品質な認証結果を導
出することが可能となる。そのため、複数の異なる認証
装置、換言すれば複数メディアを用いた統合認証システ
ムの構築が容易に実現可能となり、システムにおける信
頼性及び機密性が大幅に向上する効果がある。
に即した認証精度の推定が可能なことから、従来手法と
比較して、より信頼性の高い且つ高品質な認証結果を導
出することが可能となる。そのため、複数の異なる認証
装置、換言すれば複数メディアを用いた統合認証システ
ムの構築が容易に実現可能となり、システムにおける信
頼性及び機密性が大幅に向上する効果がある。
【００４７】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、統合的な認証精度の推定が容易に可能になる
という特有の効果がある。本発明を適用した個人認証装
置によれば、認証対象者からの複数の異なる生体的特徴
を統合した認証精度の推定結果に基づくことにより、認
証精度の高い個人認証環境が実現可能となる効果があ
る。
によれば、統合的な認証精度の推定が容易に可能になる
という特有の効果がある。本発明を適用した個人認証装
置によれば、認証対象者からの複数の異なる生体的特徴
を統合した認証精度の推定結果に基づくことにより、認
証精度の高い個人認証環境が実現可能となる効果があ
る。
【図１】本発明の一実施形態に係る認証精度推定装置の
機能ブロック図。
機能ブロック図。
【図２】認証精度推定装置における処理手順図。
【図３】認証性能曲線を表す概念図。
１ 認証精度推定装置 １１ 生体特徴認証部 １２ 認証スコア取得部 １３ 認証精度情報取得部 １４ 確率密度関数算出部 １５ 正規化処理部 １６ 統合処理部 １７ 認証結果処理部 １８ 認証精度推定処理部
Claims (15)
- 【請求項１】 各々生体的特徴を表す複数の照合データ
と前記生体的特徴毎の認証データとの照合及び認証を行
い、前記照合データの認証データに対する類似度合いを
表す複数の認証スコア及び認証スコア毎に対応する所定
の認証精度情報を生成する過程と、 前記認証スコア毎の正当性に関する確率度密度関数を前
記認証精度情報に基づいて各々算出するとともに、前記
複数の認証スコアを対応する確率密度関数に基づいて各
々正規化する過程と、 正規化された前記複数の認証スコアを統合するととも
に、予め設定された認証閾値に基づいて前記複数の認証
スコアに対する統合的な正当性を判定して統合的な認証
精度情報を推定する過程と、 前記統合的な認証精度情報の推定結果により前記認証閾
値を更新する過程と、を含み、更新された認証閾値を反
映させて統合的な認証精度を推定することを特徴とす
る、生体的特徴の認証精度推定方法。 - 【請求項２】 各々生体的特徴を表す複数の照合データ
と前記生体的特徴毎の認証データとの照合を行い、前記
照合データの認証データに対する類似度合いを表す複数
の認証スコアを生成する過程と、 前記複数の認証スコアを所定の数値範囲内に収束するよ
うに各々所定の変換を施して正規化する過程と、 正規化された前記複数の認証スコアを統合するととも
に、予め設定された認証閾値に基づいて前記複数の認証
スコアに対する統合的な正当性を判定して統合的な認証
精度情報を推定する過程と、 前記統合的な認証精度情報の推定結果により前記認証閾
値を更新する過程と、を含み、更新された認証閾値を反
映させて統合的な認証精度を推定することを特徴とす
る、生体的特徴の認証精度推定方法。 - 【請求項３】 各々生体的特徴を表す複数の照合データ
と、予め設定された前記生体的特徴毎の認証データとの
照合及び認証を行い、前記照合データの認証データに対
する類似度合いを表す複数の認証スコア及び認証スコア
毎に対応する所定の認証精度情報を生成する手段と、 前記認証スコア毎の正当性に関する確率度密度関数を前
記認証精度情報に基づいて各々算出するとともに、前記
複数の認証スコアを対応する確率密度関数に基づいて各
々正規化し、複数の正規化スコアを生成するスコア正規
化手段と、 前記複数の正規化スコアを所定の演算により統合して統
合スコアを生成するとともに、当該統合スコア及び予め
設定された認証閾値に基づいて前記複数の認証スコアに
対する統合的な正当性を判定するスコア統合手段と、 前記認証閾値及び統合スコアに基づいて統合的な認証精
度を推定するとともに、該推定結果により前記認証閾値
を更新する認証精度推定手段と、 を備えたことを特徴とする、認証精度推定装置。 - 【請求項４】 前記スコア正規化手段は、前記認証スコ
アの正当性について、前記所定の認証精度情報における
認証性能曲線を表す、誤り受理率及び誤り拒否率に基づ
いた確率密度関数を各々算出するように構成されている
ことを特徴とする、請求項３記載の認証精度推定装置。 - 【請求項５】 前記スコア正規化手段は、前記認証スコ
ア毎の正当性に関する「正当」及び「不当」のカテゴリ
についての確率を、前記認証スコア毎に対応する確率密
度関数に基づいて各々算出することにより前記複数の正
規化スコアを生成するように構成されていることを特徴
とする、請求項３記載の認証精度推定装置。 - 【請求項６】 前記スコア正規化手段は、認証スコアに
ついて、前記誤り受理率に基づく確率密度関数を、当該
確率密度関数と前記誤り拒否率に基づく確率密度関数と
の和で除算して、「正当」カテゴリについての確率を算
出するとともに、前記誤り拒否率に基づく確率密度関数
を、当該確率密度関数と前記誤り受理率に基づく確率密
度関数との和で除算して、「不当」カテゴリについての
確率を算出するように構成されていることを特徴とす
る、請求項３または５いずれかの項記載の認証精度推定
装置。 - 【請求項７】 前記スコア統合手段は、前記正当性に関
する「正当」及び「不当」のカテゴリについて、前記複
数の正規化スコアを重複順列により統合して各々複数の
統合スコアを生成するように構成されていることを特徴
とする、請求項３記載の認証精度推定装置。 - 【請求項８】 前記スコア統合手段は、前記正当性に関
する「正当」及び「不当」のカテゴリについて、前記複
数の正規化スコアの総和により統合して各々複数の統合
スコアを生成するように構成されていることを特徴とす
る、請求項３記載の認証精度推定装置。 - 【請求項９】 前記スコア統合手段は、前記複数の認証
スコアに対する正当性について、「正当」または「不
当」のいずれかのカテゴリを前記統合スコア及び認証閾
値に基づいて特定するように構成されていることを特徴
とする、請求項３記載の認証精度推定装置。 - 【請求項１０】 前記認証精度推定手段は、前記認証閾
値における誤り受理率及び誤り拒否率を各々算出すると
ともに、該算出値に即して統合的な認証精度情報を評価
することにより、認証精度を推定するように構成されて
いることを特徴とする、請求項３記載の認証精度装置。 - 【請求項１１】 前記認証精度推定手段は、前記統合的
な認証精度情報を認証性能曲線として視認可能な形態で
表示する手段を備えていることを特徴とする、請求項３
または１０記載の認証精度装置。 - 【請求項１２】 各々生体的特徴を表す複数の照合デー
タと、予め設定された前記生体的特徴毎の認証データと
の照合を行い、前記照合データの認証データに対する類
似度合いを表す複数の認証スコアを生成する手段と、 前記複数の認証スコアが所定の数値範囲内に収束するよ
うに各々所定の変換を施して複数の正規化スコアを生成
するとともに、生成された複数の正規化スコアを所定の
演算により統合して統合スコアを生成する手段と、 前記統合スコア及び予め設定された認証閾値に基づいて
前記複数の認証スコアに対する統合的な正当性を判定す
る手段と、 前記認証閾値及び統合スコアに基づいて統合的な認証精
度を推定するとともに、該推定結果により前記認証閾値
を更新する認証精度推定手段と、 を備えたことを特徴とする、認証精度推定装置。 - 【請求項１３】 請求項３乃至１２いずれかの項に記載
された認証精度推定装置が、認証対象者に関するヒトの
生体的特徴毎の認識スコアを統合するとともに、統合的
な認証精度の推定結果に基づいて当該認証対象者に対す
る正当性を認証するように構成されていることを特徴と
する、個人認証装置。 - 【請求項１４】 各々生体的特徴を表す複数の照合デー
タと予め設定された前記生体的特徴毎の認証データとの
照合及び認証を行い、前記照合データの認証データに対
する類似度合いを表す複数の認証スコア及び認証スコア
毎に対応する所定の認証精度情報を生成する処理、 前記認証スコア毎の正当性に関する確率度密度関数を前
記認証精度情報に基づいて各々算出するとともに、前記
複数の認証スコアを対応する確率密度関数に基づいて各
々正規化し、複数の正規化スコアを生成する処理、 前記複数の正規化スコアを所定の演算により統合して統
合スコアを生成するとともに、当該統合スコア及び予め
設定された認証閾値に基づいて前記複数の認証スコアに
対する統合的な正当性を判定する処理、 前記認証閾値及び統合スコアに基づいて統合的な認証精
度を推定するとともに、該推定結果により前記認証閾値
を更新する処理、 をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムが記
録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 【請求項１５】 各々生体的特徴を表す複数の照合デー
タと予め設定された前記生体的特徴毎の認証データとの
照合を行い、前記照合データの認証データに対する類似
度合いを表す複数の認証スコアを生成する処理、 前記複数の認証スコアが所定の数値範囲内に収束するよ
うに各々所定の変換を施して複数の正規化スコアを生成
するとともに、生成された複数の正規化スコアを所定の
演算により統合して統合スコアを生成する処理、 前記統合スコア及び予め設定された認証閾値に基づいて
前記複数の認証スコアに対する統合的な正当性を判定す
る処理、 前記認証閾値及び統合スコアに基づいて統合的な認証精
度を推定するとともに、該推定結果により前記認証閾値
を更新する処理、 をコンピュータ装置に実行させるためのプログラムが記
録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10109708A JPH11306352A (ja) | 1998-04-20 | 1998-04-20 | 生体的特徴の認証精度推定方法及び装置、記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10109708A JPH11306352A (ja) | 1998-04-20 | 1998-04-20 | 生体的特徴の認証精度推定方法及び装置、記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11306352A true JPH11306352A (ja) | 1999-11-05 |
Family
ID=14517211
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10109708A Pending JPH11306352A (ja) | 1998-04-20 | 1998-04-20 | 生体的特徴の認証精度推定方法及び装置、記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11306352A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006504167A (ja) * | 2002-10-24 | 2006-02-02 | ギーゼッケ ウント デフリエント ゲーエムベーハー | 携帯型データ記憶媒体を使って安全な電子取引を実行する方法 |
| US7623970B2 (en) | 2001-04-17 | 2009-11-24 | Panasonic Corporation | Personal authentication method and device |
| JP2014081796A (ja) * | 2012-10-17 | 2014-05-08 | Hitachi Ltd | 生体認証サーバおよび生体認証の運用管理方法 |
| JP2018504659A (ja) * | 2014-11-12 | 2018-02-15 | クアルコム，インコーポレイテッド | コンテキストセンサ入力に基づいて強化されたセキュリティを提供するモバイルデバイス |
| US10515200B2 (en) | 2016-08-18 | 2019-12-24 | Fujitsu Limited | Evaluation device, evaluation method, and computer-readable non-transitory medium |
-
1998
- 1998-04-20 JP JP10109708A patent/JPH11306352A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7623970B2 (en) | 2001-04-17 | 2009-11-24 | Panasonic Corporation | Personal authentication method and device |
| JP2006504167A (ja) * | 2002-10-24 | 2006-02-02 | ギーゼッケ ウント デフリエント ゲーエムベーハー | 携帯型データ記憶媒体を使って安全な電子取引を実行する方法 |
| JP2014081796A (ja) * | 2012-10-17 | 2014-05-08 | Hitachi Ltd | 生体認証サーバおよび生体認証の運用管理方法 |
| JP2018504659A (ja) * | 2014-11-12 | 2018-02-15 | クアルコム，インコーポレイテッド | コンテキストセンサ入力に基づいて強化されたセキュリティを提供するモバイルデバイス |
| US10515200B2 (en) | 2016-08-18 | 2019-12-24 | Fujitsu Limited | Evaluation device, evaluation method, and computer-readable non-transitory medium |
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