JPWO2006006533A1 - 個人認証システム、個人認証方法、個人認証用プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

ユーザに意識させることなく、低コストで得られる情報を使用して個人認証を実行できる個人認証システム。本システムでは、個人特徴抽出センサー（２０−１〜２０−ｎ）が認証すべき個人から抽出した身長、体重等の個人特徴と、環境情報センサー（３０−１〜３０−ｍ）が検出した気温や天候、時刻等の環境情報とに基づいて、個人認証手段（１１）が、個人認証ルール（１３）を用いて個人認証を実行する。その際、候補絞り込み手段（１２）は、高精度個人認証装置（７０）からの暗証番号や指紋等の高精度個人認証情報と、赤外線センサーや圧力センサー等の追跡用センサー（６０−１〜６０−ｋ）によるユーザ移動感知情報と、個人スケジュール（８０）の情報とに基づいて、個人認証手段（１１）が認証すべき候補の絞込みを行う。また、個人識別ルール更新手段（１４）は、認証結果をフィードバックして個人識別ルール（１３）を更新する。

Description

本発明は、個人認証方式に関し、特に、低コストで得られる複数の情報を統合して個人を認証する個人認証システム、個人認証方法、個人認証用プログラムおよび記録媒体に関するものである。

従来から、個人認証方式として、顔画像や音声、指紋、虹彩その他の生体情報を利用した方式が開発されている。例えば、特許文献１記載の方式においては、複数の生体情報を利用して、個人を認証している。
特開平０８−１６７８８号公報

しかし、前記特許文献１の従来技術では、顔をカメラに近づけたり、指をセンサーの上に置く等、ユーザが意識して認証のための動作を行わなければならず、ユーザにとってその動作がわずらわしいと共に、監視されているという不安などをユーザに抱かせる等の心理的影響も大きい、という課題がある。

また、従来の認証方式は、認証の際の環境変化に弱い。例えば、照明やその明るさ、角度等が変ると、顔認証の精度等が極端に低下し、また、指を怪我している場合には、指紋認証ができない場合がある。

さらに、家庭で使用するテレビ等で家族メンバー毎にパーソナライズされたサービスを行う場合には、それほど厳しいセキュリティは必要ない。

そこで、本発明は、ユーザに意識させることなく、低コストで得られる情報を使用して個人認証を実行することができる個人認証システム、個人認証方法、個人認証用プログラム、記録媒体を提供することを目的とする。

前記課題を解決するため、本発明に係る個人認証システムは、認証すべき個人の特徴を抽出する個人特徴抽出センサーと、前記個人の環境情報を検出する環境情報センサーと、前記個人特徴と前記環境情報とに基づいて前記個人を認証する個人認証手段と、を有するようにした。

本発明によれば、個人特徴抽出センサーが認証すべき個人から抽出した個人特徴と、環境情報センサーが前記個人から検出した環境情報とに基づいて個人を認証するので、ユーザに意識させることなく、低コストで得られる情報である個人特徴と環境情報とを複数統合して、個人認証を実行することができる。

本発明の一実施の形態に係る個人認証装置の構成を示すブロック図 ベイジアンネットにより構成した個人識別ルールの一例を示す図 ベイジアンネットにより構成した個人識別ルールを用いた個人認証の具体例を示す図

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る個人認証システム１００の構成を示すブロック図である。

図１において、個人認証システム１００は、個人認証装置１０と、複数の個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎ（ｎは自然数）と、複数の環境情報センサー３０−１〜３０−ｍ（ｍは自然数）と、時計４０と、インターネット５０と、複数の追跡用センサー６０−１〜６０−ｋ（ｋは自然数）と、高精度個人認証装置７０と、個人スケジュール８０とを有する。

個人認証装置１０は、個人認証手段１１と、候補絞り込み手段１２と、個人識別ルール１３と、個人識別ルール更新手段１４とを有する。

個人認証手段１１は、複数の個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎからの個人特徴情報と、複数の環境情報センサー３０−１〜３０−ｍや時計４０、インターネット５０からの環境情報とを入力して、後述する図２に示す個人識別ルール１３に従い個人認証する。

候補絞り込み手段１２は、複数の追跡用センサー６０−１〜６０−ｋからのセンサー出力と、高精度個人認証装置７０からの認証情報（例えば、ＩＤカードや暗証番号、顔画像、指紋、虹彩）と、個人スケジュール８０に基づいて認証すべき候補の絞り込みを行う。なお、候補絞り込み手段１２は、本システムに必ずしも必要なものではなく、認証すべき候補数が少ない場合、例えば、認証すべき候補が家族等である場合は、省略してもよい。しかし、例えば、高精度個人認証装置７０からの認証情報が使用でき、認証すべき候補の数が多い場合には、認証すべき候補を絞り込むことができるので、有効である。

個人識別ルール１３は、データベース（図示せず）に予め格納されており、個人認証手段１１が認証するために使用される。

個人識別ルール更新手段１４は、本装置を使い始めであるために、個人認証装置１０の認証精度が悪い場合または個人の認証が困難な場合に、ユーザから認証が正しく行えたか否かの結果を音声等によりフィードバックさせて、個人認証手段１１が利用する個人識別ルール１３の更新を行う。なお、この個人識別ルール更新手段１４も、本システムに必ずしも必要なものではなく、個人識別ルール１３を最初から認証精度良く設計できる場合には、省略してもよい。しかし、個人特徴が変化した場合等、個人の認証が困難な場合には、個人識別ルール１３により認証しながらその認証精度が向上するよう個人識別ルール１３のパラメータ等を変更して、個人識別ルール１３の認証精度を向上させることができるので、有効である。

複数の個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎは、個人の位置や身長、体重、座高、顔幅、肩の高さ、臭い、服の色等のユーザの個人特徴情報を取得して、個人認証手段１１へ出力する。また、複数の環境情報センサー３０−１〜３０−ｍは、例えば、気温、湿度、気圧、日照・日射、風、雨、雪等の環境情報を取得して個人認証手段１１へ出力する。また、時計４０は、時刻を計測して個人認証手段１１へ出力する。また、インターネット５０は、天気情報その他のＷｅｂページ情報を取得して、個人認証手段１１へ出力する。

次に、以上のように構成された個人認証システム１００の動作を説明する。なお、この個人認証システム１００は、会社のオフィスや図書館などに設けられているとする。

まず、ユーザは、ＩＤカードや暗証番号、顔画像、指紋、虹彩を利用した高精度認証装置７０により認証されてオフィス内または館内に入る。

オフィス内や館内の天井には、追跡用センサー６０−１〜６０−ｋとして、例えば、複数の赤外線センサーが埋め込まれていたり、床に複数の圧力センサーが埋め込まれているので、入館後のユーザの移動がこれらの追跡用センサー６１−１〜６０−ｋにより感知される。また、追跡用センサー６０−１〜６０−ｋとして、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて個人の移動情報を把握することもできる。

そして、ユーザがオフィス内や館内のある場所において、あるサービスを受けようとする場合、個人認証システム１００は、以下の処理により個人認証を行う。

まず、個人認証装置１０では、その場所の近くに配置された複数の個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎにより、その個人の位置や身長、体重、座高、顔幅、肩の高さ、臭い、服の色等のユーザの個人特徴情報を取得して、個人認証手段１１へ出力する。なお、個人の位置や身長、顔幅、肩の高さ等を検出するのであれば、オフィス内や館内の天井、壁、柱等に設けられた距離センサーが使用できる。個人の体重を検出するのであれば、オフィス内や館内の床などに埋め込まれた圧力センサーが使用できる。個人の臭いを検出するのであれば、臭いセンサーが使用できる。服の色を検出するのであれば、色センサーが使用できる。また、距離センサーおよび色センサーから得られる情報は、１台または複数台のカメラから抽出することができる。

一方、個人認証装置１０では、個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎによる個人特徴の抽出と同時に、その場所の近くに配置された複数の環境情報センサー３０−１〜３０−ｍにより、環境情報センサーが配置されたオフィス内または館内の気温や湿度、気圧、日照、日射、風、雨、雪等の環境情報を取得して、個人認証手段１１へ出力する。なお、気温を検出するのであれば、温度センサーが使用できる。湿度を検出するのであれば、湿度センサーが使用できる。気圧を検出するのであれば、気圧センサーが使用できる。風を検出するのであれば、風センサーが使用できる。雨を検出するのであれば、雨センサーが使用できる。雪を検出するのであれば、雪センサーが使用できる。さらに、曜日や時刻を検出するのであれば、時計４０が使用できる。また、天気情報その他のＷｅｂページ情報を検出するのであれば、インターネット５０が使用できる。

以上のようにして、個人認証手段１１は、個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎから個人の位置や身長、体重、座高、顔幅、肩の高さ、臭い、服の色等の個人特徴を取得し、環境情報センサー３０−１〜３０−ｍ、時計４０およびインターネット５０から温度や湿度、気圧、日照、日射、風、雨、雪等の環境情報を取得する。

ここで、個人認証を行う本実施の形態の個人認証手段１１が取得する個人特徴および環境情報は、赤外線センサーや圧力センサー、臭いセンサー、画像処理結果等の個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎを利用した、ユーザに意識させることなく得られる低コストな情報である。従って、ユーザは、認証のためにカメラに顔を近づけたり、ＩＤやパスワードを入力する等の面倒な動作や操作を行う必要がない。また、高精度個人認証装置７０からの指紋や虹彩等の高精度個人情報は、候補絞り込み手段１２がユーザの候補を絞り込むために使用するものであるため、個人認証手段１１は、これらの高精度な情報を個人認証に使用しない。なお、本実施の形態では、個人の位置や身長、体重、座高、顔幅、肩の高さ、臭い、服の色等の全てを検出することは必須ではなく、これらの内、任意の１または複数の情報を検出するようにしても勿論よい。

そして、候補絞り込み手段１２は、高精度個人認証装置７０からの指紋や虹彩等の高精度な認証情報と、追跡用センサー６０−１〜６０−ｋからの追跡情報と、データベース（図示せず）に格納されている個人スケジュール８０とから、その場所でサービスを受けているユーザ候補の絞り込みを行う。なお、候補絞り込み手段１２は、追跡用センサー６０−１〜６０−ｋからの追跡情報と、個人スケジュール８０の全てを使用することは必須ではなく、これらの内、任意の１または複数の情報と高精度個人認証装置７０からの高精度認証情報とを組み合わせて使用するようにしても勿論よい。

すると、個人認証手段１１では、候補絞り込み手段１２により絞り込まれた候補の中から、個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎから得られた個人特徴と、環境情報センサー３０−１〜３０−ｍから得られた環境情報とを、データベース（図示せず）に格納されている個人識別ルール１３に適用して個人を特定する。その際、個人認証手段１１は、個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎから取得した個人の位置や身長、体重、座高、顔幅、肩の高さ、臭い、服の色等の個人特徴と、環境情報センサー３０−１〜３０−ｍや時計４０、インターネット５０から取得した温度や湿度、天気情報、曜日、時刻等の環境情報とを全て使用することは必須ではなく、これらの内、任意の１または複数の個人特徴を使用し、任意の１または複数の環境情報を使用して個人を識別するようにしても勿論よい。

ここで、個人識別ルール１３が使い始めであるために、個人認証装置１０の認証精度が悪い場合または個人の認証が困難な場合は、認証が正しく行われたかを確かめるために、本実施の形態の個人認証装置１０では、例えば、音声や表示等によりユーザに確認を行う。ユーザは、その音声や表示等を参照して、個人認証手段１１の認証が正しいか否かを判断し、その結果を、音声やキー操作等によりフィードバックして、個人識別ルール更新手段１４へ入力する。

個人識別ルール更新手段１４では、音声やキー操作等によりフィードバックされた認証結果に基づいて、個人認証手段１１が用いる個人識別ルール１３の更新を行う。これにより、使い始めであるために、個人認証装置１０の認証精度が悪い場合または個人の特定が困難な場合においても、本装置を使用するユーザに合わせて個人識別ルール１３を更新することにより、正しく個人認証が行えるようになる。

ここで、個人認証手段１１が個人認証に使用する個人識別ルールの具体例について説明する。

図２は、ベイジアンネットにより構成した個人識別ルールの一例を示す図である。

本実施の形態では、個人認証手段１１が個人認証に使用する個人識別ルール１３を、ベイジアンネットにより構成している。ベイジアンネットは、複数変数の同時確率分布の１つの表現形態であり、これを用いて既知の変数値から未知の変数値の確率分布を計算することができる。

図２の例では、環境情報センサー３０−１〜３０−ｍからの環境情報である気温、湿度、天候、時刻等それぞれに対応する変数ノードＹ１，Ｙ２，・・・，Ｙｍの子として個人識別変数ノードＺを持ち、個人識別変数ノードＺの子として、個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎから個人特徴である身長、体重、顔幅、肩の高さ等それぞれに対応する個人特徴情報変数ノードＸ１，Ｘ２，・・・，Ｘｎを持つ構造のベイジアンネットである。

このベイジアンネットにより、同時確率分布を表現するためには、確率Ｐ（Ｙ_１），Ｐ（Ｙ_２），・・・，Ｐ（Ｙ_ｍ）と、条件付確率Ｐ（Ｚ｜Ｙ_１，Ｙ_２，・・・，Ｙ_ｍ），Ｐ（Ｘ_１｜Ｚ），Ｐ（Ｘ_２｜Ｚ），・・・，Ｐ（Ｘ_ｎ｜Ｚ）の値が必要である。

これらの確率は、出現頻度から推定することができる。個人認証時においては、その場で得られた個人特徴と環境情報（Ｘ_１，Ｘ_２，・・・，Ｘ_ｎ，Ｙ_１，Ｙ_２，・・・，Ｙ_ｍ）＝（ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎ，ｙ_１，ｙ_２，・・・，ｙ_ｍ）からＺの事後確率分布Ｐ（Ｚ｜ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_ｎ，ｙ_１，ｙ_２，・・・，ｙ_ｍ）を、次の（式１）により計算できる。

候補絞り込み手段１２により絞り込まれた候補に対する変数Ｚの値の集合をＳとすれば、Ｓの中で事後確率が最大になるＺの値ｚは、次の（式２）により求めることが可能となる。

個人認証手段１１では、このようにして求めたｚに対応するユーザを、サービスを受けようとしているユーザであると認識する。

そして、個人識別ルール更新手段１４では、得られた個人特徴および環境情報を個人識別ルール１３に入力した場合の出力が、フィードバックにより得られた個人識別結果に近くなるように、個人識別ルール１３を更新する。

その際、個人識別ルール更新手段１４による更新の方法は、どのような個人識別ルール１３を使うかによって異なる。例えば、図２の場合は、確率Ｐ（Ｙ_１），Ｐ（Ｙ_２，・・・，Ｐ（Ｙ_ｍ）と、条件付確率Ｐ（Ｚ｜Ｙ_１，Ｙ_２，・・・，Ｙ_ｍ），Ｐ（Ｘ_１｜Ｚ），Ｐ（Ｘ_２｜Ｚ），・・・，Ｐ（Ｘ_ｎ｜Ｚ）の推定値を更新することになる。推定値の更新は、フィードバックによって得られた推論結果データを、今までのデータに追加して推定することにより行うことができる。

ここで、確率Ｐ（Ｙ_１），Ｐ（Ｙ_２），・・・，Ｐ（Ｙ_ｍ）は、（式１）および（式２）に使用されていないが、この値は、Ｙ_１、Ｙ_２・・・，Ｙ_ｍのいずれかの値が、センサーの故障等で分からない場合に必要である。例えば、Ｙ_１の値が不明な場合には、（式１）および（式２）の代わりに（式３）および（式４）を用いて計算を行う。

次に、ベイジアンネットにより構成した個人識別ルールを用いた個人認証の具体例を示す。

例えば、個人認証装置１０が配置された場所にユーザＡおよびユーザＢが来たときの個人特徴および環境情報の過去３回の個人特徴および環境情報が表１のようであったとする。また、当該場所に来たユーザの個人特徴および環境情報が表２のようであったとする。なお、この例においては、簡単化のため、個人特徴として、身長および体重のみを使用しており、環境情報として、天気、曜日および時刻のみを使用している。また、サービスを受けているユーザ候補は、候補絞り込み手段１２によって、ユーザＡまたはユーザＢに絞り込まれているものとする。

この場合、身長および体重に関しては、ユーザＡおよびユーザＢの特徴は類似しており、身長および体重からユーザＡまたはユーザＢの絞込みを行うことは困難である。しかし、環境情報である天気、曜日および時刻から、サービスを受けているユーザは、ユーザＢである可能性が高いと推定できる。なぜなら、ユーザＡは、火曜日は１７：００〜１８：００の間にしか来たことがなく、雨の日は１６：００〜１７：００の間に来たことがないのに対し、ユーザＢは、雨の日の火曜日の１６：００〜１７：００の間に２度来ているからである。

この推測は、実際には、表１のデータから学習した識別ルールにより自動的に行われる。具体的には、表１のデータから各種の条件付き確率をラプラス推定で求めれば、図３のようなベイジアンネットが作られ、このベイジアンネットを用いて、表２の条件におけるユーザがＡである確率およびＢである確率を求めると、それぞれ１／４、３／４となり、従って、ユーザがＢである確率が高いと推定することができる。

なお、ここでは、環境情報として、天気情報、曜日および時刻のみを使用して個人認証を行う具体例を示したが、勿論、本発明はこれに限定されない。例えば、ユーザが、個人認証装置１０が設置された場所に来るか来ないか、または、個人認証装置１０が配置された場所に来る時間が、テレビ放映されているあるスポーツの試合結果に大きく左右されるのであれば、インターネットの特定のページから得られる試合結果の情報を環境情報として使用することができる。

また、ここでは、個人特徴から個人認証を行うことが困難な場合における具体例を示したが、勿論、本発明はこれに限定されない。例えば、身長や体重のみの個人特徴のみで個人認証を行うことができる場合にも、環境情報および個人情報の両方を使った識別ルールにより正しく個人認証を行うことが可能である。すなわち、取得した個人特徴および環境情報の中から、ユーザの個人認証を行うのに有効な情報を使って個人認証を行うのである。

このように、本実施の形態の個人認証システム１００では、個人特徴抽出センサー２０−１〜２０−ｎが認証すべき個人から抽出した身長や体重、顔幅、肩の高さ等の個人特徴と、環境情報センサー３０−１〜３０−ｍから検出した気温や湿度、天候、時刻等の環境情報とに基づいて個人を認証するようにしたので、ユーザに意識させることなく、低コストで得られる情報である個人特徴と環境情報とを複数統合して、個人認証を実行することができる。

その結果、ユーザは、認証のための特別な動作を行うことなく、つまり、認証されていることを意識することなく、パーソナライズされたサービスを受けることができ、ユーザの利便性を高めることができる。

また、本実施の形態の個人認証システム１００では、候補絞り込み手段１２により、高精度個人認証装置７０からのＩＤカードや暗証番号、顔画像、指紋等の高精度個人認証情報と、天井に埋め込まれた赤外線センサーや床に埋め込まれた圧力センサー等の追跡用センサー６０−１〜６０−ｋによるユーザ移動感知情報と、データベース等に格納されているユーザの個人スケジュール８０の情報とに基づいて、個人認証手段１１が認証すべき個人の候補の絞り込みを行うようにしたので、個人認証手段１１が認証すべき個人の候補が減少することになり、認証処理の速度や負担を軽減することができる。

また、本実施の形態の個人認証システム１００では、個人認証手段１１がベイジアンネットによる個人識別ルール１３に、各種個人特徴および環境情報を入力して個人識別を行うようにしたので、精度良く簡単に個人認証を行うことができる。

さらに、本実施の形態の個人認証システム１００では、個人識別ルール更新手段１４により、個人識別ルール１３による個人認証結果をフィードバックして、個人識別ルール１３を更新するようにしたので、本装置を使い始めで個人認証装置１０の認証精度が悪い場合や、個人の特定が困難な場合でも、実際の個人認証処理を通じて適応的に個人識別ルール１３のパラメータ等を変更することが可能となり、個人認証の精度を向上させることができる。

なお、本実施の形態では、図１に示すように、個人認証システム１００の構成をブロック図により示してハードウエア的に説明したが、本発明は、これに限定されない。例えば、ＣＰＵ、当該ＣＰＵを上記のように実行させるためのプログラムを記憶したハードディスクやメモリ等の記憶装置を有するＰＣ等の汎用のコンピュータが、個人認証システム１００を、ソフトウエア的に実行するようにしても勿論よい。この場合、上記の個人認証システム１００としての機能を果たすための個人認証用プログラムは、ＣＤ、フラッシュメモリ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録することができる。そして、個人認証用プログラムを使用するときは、記録媒体から個人認証用プログラムを読み出してコンピュータ内の記憶装置にインストールしたり、インターネット等のネットワークを介してサーバ等からダウンロードして記憶装置に記憶させる。このようにすれば、ＰＣ等の汎用のコンピュータでも、前述の個人認証システム１００としての機能を果たす個人認証用プログラムを実行することにより、上記の個人認証を実行することができる。

本明細書は、２００４年７月１３日出願の特願２００４−２０６３８０に基づく。この内容はすべてここに含めておく。

本発明に係る個人認証システム、個人認証方法、個人認証用プログラムおよび記録媒体は、ユーザに意識させることなく、低コストで得られる情報を使用して個人認証を実行することができるため、複数の情報を統合して個人を認証する個人認証システム、個人認証方法、個人認証用プログラムおよび記録媒体として有用である。また、テレビやパソコン、冷蔵庫、照明、冷暖房等の複数の家電等に接続されて、パーソナライズされたサービスの当該家電のユーザへの提供にも有用である。

Claims (8)

1. 認証すべき個人の特徴を抽出する個人特徴抽出センサーと、
   前記個人の環境情報を検出する環境情報センサーと、
   前記個人特徴と前記環境情報とに基づいて前記個人を認証する個人認証手段と、
   を有する個人認証システム。
2. 前記個人の高精度な個人認証情報、移動情報およびスケジュール情報の少なくとも１つに基づいて、前記個人認証手段が認証する候補の絞り込みを行う候補絞り込み手段をさらに有する、請求項１記載の個人認証システム。
3. 前記個人認証手段は、環境情報変数ノードの子として個人識別変数ノードを持ち、個人識別変数ノードの子として個人特徴変数ノードを持つベイジアンネットにより表現される個人識別ルールにより個人認証を行う、請求項１記載の個人認証システム。
4. 前記個人識別ルールによる個人認証結果をフィードバックして、前記個人識別ルールを更新する個人識別ルール更新手段をさらに有する、請求項３記載の個人認証システム。
5. 前記個人特徴抽出センサーは、前記個人の位置を検出するセンサー、前記個人の身長を検出するセンサー、前記個人の体重を検出するセンサー、前記個人の座高を検出するセンサー、前記個人の顔幅を検出するセンサー、前記個人の肩の高さを検出するセンサー、前記個人の臭いを検出するセンサー、前記個人の服の色を検出するセンサー、の少なくとも１つを含み、
   前記環境情報抽出センサーは、時間を検出するセンサー、気温を検出するセンサー、湿度を検出するセンサー、気圧を検出するセンサー、日照を検出するセンサー、日射を検出するセンサー、風を検出するセンサー、雨を検出するセンサー、雪を検出するセンサー、インターネットから得られる情報を検出するセンサー、の少なくとも１つを含む、請求項１記載の個人認証システム。
6. 認証すべき個人の特徴を抽出するステップと、
   前記個人の環境情報を検出するステップと、
   前記個人特徴と前記環境情報とに基づいて前記個人を認証するステップと、
   を有する個人認証方法。
7. 認証すべき個人の特徴を抽出するステップと、
   前記個人の環境情報を検出するステップと、
   前記個人特徴と前記環境情報とに基づいて前記個人を認証するステップと、
   をコンピュータに実行させる個人認証用プログラム。
8. 認証すべき個人の特徴を抽出するステップと、
   前記個人の環境情報を検出するステップと、
   前記個人特徴と前記環境情報とに基づいて前記個人を認証するステップと、
   をコンピュータに実行させる個人認証用プログラムが記録された記録媒体。

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