JPWO2010106644A1 - データ照合装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

データ照合装置は、少なくとも１つの計測パラメータを有する計測装置によって計測された入力データと記憶装置に予め記憶された登録データとの対応の度合いの高さを示す類似度を、複数の登録データのそれぞれについて算出する照合部と、複数の登録データのうち入力データとの類似度が最も高い第１の登録データの類似度が、第１の閾値よりも低く、且つ、入力データとの類似度が２番目に高い第２の登録データとの間で、類似度の差分が所定値よりも小さい場合、または第１の登録データの類似度と、前記入力データとの類似度が２番目以降に高い登録データ群の類似度分布との距離を表す分離度が所定値よりも小さい場合に、少なくとも入力データと第１の登録データとに基づいて、パラメータを調整し、計測装置に入力データの計測対象の再計測を指示する算出部と、を備える。

Description

本発明は、複数の登録データの中から入力データと同一の計測対象からの計測データ特定するデータ照合装置に関する。データ照合装置として、例えば、生体認証装置が含まれる。

データベース等に予め登録された複数の登録データと、新規に与えられた入力データとを照合し、登録データの中から入力データに適合するものを抽出する方法を１対Ｎ照合という。１対Ｎ照合は、例えば、手のひらの静脈パターンや指紋などの生体データを照合し人物を認証する生体認証システム等に用いられる。

１対Ｎ照合を用いた生体認証システムでは、入力データと登録データとがそれぞれ照合され、入力データに対する登録データの類似度が算出される。類似度には閾値が設けられる。生体認証システムでは、この閾値よりも高い類似度の登録データが採用され、入力データの計測対象である人物が認証される。

このような生体認証システムにおいて、登録されていない人物の入力データを登録されている人物のデータであると認証してしまう誤認証は、セキュリティの面からも、発生が防がれなければならない。

誤認証を抑制する技術として、類似度の閾値を状況に応じて調整する技術がある（技術１）。例えば、入力データと登録データとの照合の信頼性が低い場合には類似度の閾値による認証条件が厳しく設定される。閾値による認証条件が厳しく設定されると（例えば、閾値が高く設定される）、誤認証の発生は抑制される。しかしながら、例えば、操作に不慣れな人の認証時にデータ計測精度が低下してしまう等、入力データとその本人の登録データとの差異が大きくなる場合には、類似度が低下してしまう。類似度が低下すると、閾値が高く設定されているので、登録されている本人であるにもかかわらず、登録されていない別の人物であると判定され認証されないという事態が発生する。この場合、認証を受ける人物は改めて計測装置で計測を行わなくてはならず、認証されるまでに時間がかかってしまう。従って、状況に応じて閾値を調整する技術１では、利便性が低下する可能性がある。

その他の誤認証を抑制する技術として、他の認証方法を併用して、信頼性を向上させる技術がある（技術２）。他の認証方法とは、パスワード認証や生体の他の部分を用いた生体認証等を含む。しかし、他の認証方法に対応するための機器や操作が必要になり、利便性及び処理速度が低下する可能性が高まる。また、機器が必要とされる場合には、コストの増加、設置する場所等の問題が発生するおそれがある。

従って、従来の技術では、誤認証は抑制されるものの、利便性が低下してしまう可能性があった。
特開２００４−７８６８６号公報 特開２０００−２１５３１６号公報 特開２００３−３４６１４９号公報

本発明は、入力データと登録データとの照合において、入力データの計測対象とは異なる計測対象からの登録データを、入力データの計測対象からのデータであると誤ることを抑制し、さらに、利便性の高い技術を提供することを目的とする。

本発明の態様の１つは、データ照合装置である。データ照合装置は、
少なくとも１つの計測パラメータを有する計測装置によって計測された入力データと記憶装置に予め記憶された登録データとの対応の度合いの高さを示す類似度を、複数の登録データのそれぞれについて算出する照合部と、
前記複数の登録データのうち前記入力データとの類似度が最も高い第１の登録データと、前記入力データとの類似度が２番目に高い第２の登録データとの間で、前記類似度の差分が所定値よりも小さい場合、または前記第１の登録データの類似度と、前記入力データとの類似度が２番目以降に高い登録データ群の類似度分布との距離を表す分離度が所定値よりも小さい場合に、少なくとも前記入力データと前記第１の登録データとに基づいて、前記パラメータを調整し、前記計測装置に前記入力データの計測対象の再計測を指示する算出部と、を備える。

データ照合装置は、類似度が最も高い第１の登録データの類似度が、第１の閾値よりも低く、且つ、類似度が２番目に高い第２の登録データの類似度との差分が所定値以下の場合、または第１の登録データの類似度と、入力データとの類似度が２番目以降に高い登録データ群の類似度分布との距離を表す分離度が所定値よりも小さい場合には、再計測に用いるための計測パラメータを、類似度が高い登録データの識別に適するよう調整する。計測装置は、調整された計測パラメータを用いて計測対象の再計測を行う。再計測によって得られる入力データは、より正確に計測対象を計測するために調整された計測パラメータを用いて計測された計測データである。従って、再計測によって得られた入力データと、同一の計測対象の登録データとの類似度が高まる。さらに、異なる計測対象の登録データとの類似度は低下し、これにより同一対象の登録データとそれ以外の登録データとの類似度の差分が大きくなる。従って、再計測によって得られた入力データと再度照合した結果、類似度が最も高い登録データが同一の計測対象からの計測データである可能性が高まる。すなわち、再照合後に類似度が最大の登録データと類似度が第２位以降の登録データとの類似度の差分が大きくなるので、入力データと同一の計測対象からの計測データである登録データをより正確に特定することができる。

本発明によれば、入力データと登録データとの照合において、入力データの計測対象とは異なる計測対象からの登録データを、入力データの計測対象からのデータであると誤ることを抑制し、さらに、利便性の高い技術を提供することができる。

データ照合システムの動作の概要の例を示す図である。 データ照合システムの構成例を示す図である。 計測装置の例を示す図である。 計測装置によって計測される生体パターンの例を示す図である。 計測装置によって計測される生体パターンの例を示す図である。 計測装置によって計測される生体パターンの例を示す図である。 処理サーバの１対Ｎ照合部が実行する１対Ｎ照合処理の例を示す図である。 データ解析部が実施するスコア上位グループの抽出処理及び分離度算出処理の例を説明する図である。 データ解析部が実行する判定処理のフロー図の例である。 差異部分の抽出処理の例を示す図である。 撮影画像（照合データ）中の画素と対象の部位との対応の例を説明する図である。 計測装置の照明装置の照明制御パラメータの例を示す図である。 輝度値補正ベクトルｖ_ｐの算出の例を示す図である。 計測パラメータの初期値の更新処理の例を示す図である。 データ照合システムの動作例のフロー図である。 再計測時の生体データの例を示す図である。 データ照合システムの動作例のフロー図である。 照合結果の中からより適切な照合結果を選択する際の判定処理の例のフロー図である。 静電容量センサによる指紋認証の例を示す図である。

符号の説明

１ 計測装置
２ 処理サーバ
３ 登録データベース
１２ 撮影装置
１３ 照明装置
１４ 光学フィルタ
２１ １対Ｎ照合部
２２ データ解析部
２３ 再計測パラメータ算出部
２４ 認証結果選択部
２５ 初期計測パラメータ更新部

以下、図面を参照して、本発明の実施をするための形態（以下、実施形態という）に係るデータ照合システムについて説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、開示のデータ照合装置は実施形態の構成に限定されない。

＜第１実施形態＞
＜＜データ照合システムの動作概要例＞＞
第１実施形態では、データ照合の例として、手のひらの静脈パターンを用いた生体認証を適用したデータ照合システムが説明される。

図1は、データ照合の例として生体認証を適用した場合の、データ照合システムの動作の概要の例を示す図である。

（１）計測（1回目）
被認証者（認証される者）は、計測装置に手をかざす。計測装置は、被認証者の手のひらの静脈パターンを読み取り、画像処理を施し、照合データを作成する。計測装置内には、計測時の照明強度，方向，波長，露出時間，およびフォーカス距離等の計測パラメータが記録されている。計測装置は、記録された計測パラメータを用いて被認証者の手のひら静脈パターンを計測する。

（２）照合
計測した静脈パターンデータ（照合データ）と予め登録されている静脈パターンデータ（登録データ）とが照合される。照合データとの同一対象のデータらしさを示す類似度（スコアともいう）が各登録データに対して算出される。このときの、各登録データの類似度がプロットされたグラフが図１のグラフＧ１である。グラフＧ１の横軸は類似度、縦軸は登録データ数である。一般の認証システムにおいて、類似度の算出方式は、同一対象のデータである可能性が高い程、類似度が高くなるよう設計される。同一対象のデータは一件であり、大多数は異なる対象のデータである。従って、類似度の分布はグラフＧ１に示されるように、類似度が高くなるにつれ登録データ数が減少する傾向がある。最も高い類似度を持つ登録データが、同一対象のデータである可能性が最も高い登録データである。

しかし、類似度の値は、例えば、個々のデータのパターンの違いや計測時の姿勢の変動により、誤差が発生し、必ずしも同一対象のデータの類似度が最も高い類似度になるとは限らない。また、なりすまし攻撃の場合など、非登録者が照合を行う事も想定される。従って、類似度が最も高い登録データを一律に同一対象と判定するべきではない。

そこで例えば、類似度に対して、閾値１と閾値２とを設定してもよい。閾値１は、照合データと登録データとが同一対象のデータであると見なす（確定する）ことができる十分大きい類似度の値である。閾値２は、照合データと登録データとが同一対象のデータである可能性が高いことを示す閾値１より小さい類似度の値である。また、照合データと登録データとの類似度が閾値２より低い場合は、一定範囲の誤差があったとしても同一対象のデータである可能性が極めて低くなるよう、閾値２は認証システムに応じて設定される。

例えば、類似度の大きい順に、登録データに順位が付けられたとする。図１のグラフＧ１では、第１位の登録データと第２位の登録データとの類似度が、閾値１と閾値２との間に存在し、且つ、第１位の登録データと第２位の登録データとの類似度の差分が小さい（距離が小さい）。即ち、グラフＧ１に示される場合では、照合データと同一対象のデータである可能性が一定以上に高い登録データが２つ存在し、かつ、第１位の登録データと第２位の登録データとの類似度が近接している。第１位の登録データと第２位の登録データとの類似度は、一般に誤差の影響等で順位が容易に入れ替わる範囲であるため、どちらが照合データと同一対象のデータであるかを確定しがたい。即ち、グラフＧ１では、誤認証が発生する可能性が高い場合の類似度の分布が示される。なお、第２位以降の複数の登録データの差分値を考慮してもよい。すなわち、第１位の登録データの類似度に対し、第２位以降の各登録データの類似度との差分値の分布が求められる。この分布に対する第１位の登録データの類似度の距離に対応する値が既知の方法を用いて定義され用いられる事で、誤認証が発生する可能性が高い場合をより正確に判別する事が出来る。

（３）上位データの検出
グラフＧ１のような類似度の分布となる場合には、類似度、及び差分値または分布間距離値に対する閾値処理等により、第1位の登録データと、第１位の登録データに近接する第２位以下の登録データとが抽出される。抽出された登録データはスコア上位グループと称される。スコア上位グループ内の登録データと照合データとが突き合わされ、互いの共通部分及び差異部分等（又は、肌材質等の生体特性など）が分析される。

（４）再計測時の計測パラメータの算出
分析の結果に基づいて、照合データと各登録データとの差異部分を強調するため（照合データの差異部分を明確にするため）の計測パラメータ（再計測パラメータ）が算出される。このとき算出される計測パラメータは、計測装置内で変更および調整可能な各種手段、またその状態を設定するものであって、例えば、照明強度，方向，波長，露出時間，およびフォーカス位置等がある。算出されるパラメータの数は１つであっても複数であってもよい。

（５）計測パラメータの変更
計測装置の計測パラメータが、算出された計測パラメータに変更される。

（６）計測（２回目）
算出された計測パラメータを用いて、再計測が行われる。得られた照合データと登録データとが再度照合され、類似度が算出される。照合データと各登録データとの類似度がプロットされたグラフがグラフＧ２である。

グラフＧ２では、類似度が第１位の登録データは閾値１と閾値２との間にあり、且つ、第１位の登録データの類似度と第２位の登録データの類似度との差分がグラフＧ１での差分に比べて大きい。即ち、第１位の登録データは、無条件で照合データと同一対象のデータであると確定することはできないものの、第２位以下の登録データと比べると十分類似度が高いので、この場合、誤認証が発生する可能性が低い。従って、第１位の登録データを照合データと同一対象のデータであると特定することができる。第１位の登録データが採用されて、被認証者が正しく認証された旨の結果が出力される。

（１）から（６）の処理のように、誤認証が発生する可能性が高い場合には、照合データと登録データとを検証し、計測パラメータの調整が行われる。その後、調整された計測パラメータを用いて再度被認証者のデータの計測が行われ、再度登録データと照合される。このことによって、誤認証の発生を抑制することができる。

＜＜データ照合システムの構成例＞＞
図２は、データ照合システムの構成例を示す図である。データ照合システムは、計測装置１（「計測装置」に相当）と、処理サーバ２（「データ照合装置」に相当）と、登録データベース３とを備える。計測装置１は処理サーバ２に通信ケーブル等で接続している。登録データベース３（「記憶装置」に相当）は処理サーバ２に通信ケーブル等で接続している。処理サーバ２は、１対N照合部２１と、データ解析部２２と、再計測パラメータ算出部２３と、認証結果選択部２４と、初期計測パラメータ更新部２５とを有する。

計測装置１は、被認証者の生体情報を計測する装置である。計測装置１には、被認証者に接触しなくても生体情報を計測できる非接触型の計測装置と、被認証者に接触して生体情報を計測する接触型の計測装置がある。非接触型の計測装置は、光波，電磁波，および超音波等を用いた画像センサによる、例えば、静脈パターン等の計測装置がある。接触型の計測装置には、例えば、静電容量センサによる指紋パターンの計測等がある。第1実施形態は、計測装置１として、非接触型であり、手のひらの静脈パターンの計測を行う計測装置を例として説明する。

図３は、計測装置１の例を示す図である。計測装置１は、撮影装置１２と、複数の照明装置１３と、光学フィルタ１４とを備える。

撮影装置１２は、画像センサを有する。画像センサは、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｎｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）素子、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）素子等の光学カメラである。撮影装置１２の画像センサの前には、光学フィルタ１４が設置される。

光学フィルタ１４は、特定の信号（波長）のみ透過し、不要な外光を削減する。撮影装置１２の画像センサの対向に被認証者の撮影対象（例えば、手のひら）が位置すると、これを画像センサが検知し、被認証者の撮影対象からの信号を取得する。例えば、照明装置１３が、近赤外線を撮影対象に照射し、撮影装置１２の画像センサが反射する近赤外線を受け取ることにより、撮影対象の生体情報を読み取る。撮影装置１２は、撮影対象が撮影された画像から静脈パターンを抽出して静脈パターン画像を生成する。生成された静脈パターン画像は、認証対象の照合データとして処理サーバ２に送信される。尚、画像センサが受光（計測）する波長は、近赤外線に限られない。画像センサが受光（計測）する波長は、光学フィルタ１４の透過波長によって選択することが可能である。

照明装置１３は、撮影装置１２の周辺に一定間隔で設置される。照明装置１３は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）によって実現される。光学フィルタ１４は、特定の信号（波長）のみ透過し、不要な外光を削減する。

計測に際しては、対象の生体情報を含む物理現象を発生させる現象の存在が前提とされる。例えば、第１実施形態において、照明装置１３の照明等の、信号発生の原因となる信号は総称して、以降、プローブ信号と呼ばれる。プローブ信号は一般的な計測系の多くで装置によって生成される。又は、周辺の環境に元々存在する現象（自然光等）が受動的に利用されてもよい。信号としての性質が既知か、又は、計測可能であれば、プローブ信号として利用することができる。プローブ信号を装置自身が発生させる場合は、その性質は一般的に既知とできる。すなわち、例えば、計測装置１の照明装置１３の照明強度や照明方向等の性質は事前に計測可能であるため既知とできる。なお、装置自身が発生させるプローブ信号は、多くの場合において、制御可能である。

プローブ信号が対象に作用することにより、プローブ信号に応じて反射光等の計測対象の現象が発生する。プローブ信号により発生する現象は、総称して、以降、反射信号と呼ばれる。生体計測処理は、プローブ信号により発生した対象の反射信号が計測され、組織の配置や材質等、生体固有のパターンデータが捉えられて記録される処理である。

計測装置１は、露出時間，使用波長，フォーカス位置，照明強度，および照明方向等の計測条件が変更可能である。これらの変更可能（制御可能）な計測条件は計測パラメータと呼ばれる。計測パラメータのうち、プローブ信号の発生方法に関するパラメータは、以降、プローブ信号制御パラメータと呼ばれる。プローブ信号制御パラメータには、例えば、第１実施形態においては、照明強度や照明方向等がある。計測パラメータのうち、反射信号の計測に関するパラメータは、以降、反射信号パラメータと呼ばれる。反射信号パラメータには、例えば、第１実施形態においては、光学フィルタ１４の波長帯，計測のフォーカス位置，露出時間，および画像解析度等がある。

計測装置１は、非接触型の計測装置である。被認証者は、計測装置１の、例えば、上方に手をかざす動作を行うのみで、認証が行われる。第１実施形態では、特に、認証時（手のひら静脈の撮影時）に手を置くためのガイド等を使用しない計測装置１を用いることが想定される。そのため、認証の度に、計測装置１と被認証者の手のひらとの間の距離，照明装置１３の照明が手のひらに当たる位置，および手のひらの角度等が大きく変化する。

図４Ａから図４Ｃは、計測装置１によって計測される生体パターンの例を示す図である。計測装置１は、右手の静脈パターンを計測する装置であるとする。図４Ａは、フォーカスが対象に合っておらず、全体的に画像がぼやけている状態の生体パターンの例を示す。図４Ｂは、フォーカスは対象にあっているものの、照明が右手の手首側に偏って当たっている状態の生体パターンの例を示す。図４Ｂの例の場合には、手のひらから指先にかけての静脈パターンが、照明が当たっていないため、明確でない。図４Ｃは、フォーカスは対象に合っているものの、照明が右手の手のひらの中心部分に偏っている状態の生体パターンの例を示す。図４Ｃ例の場合には、手のひらの周縁部分の静脈パターンが、照明が手のひらの中心部分に偏っているため、明確でない。

計測装置１は、被認証者の手を置くためのガイドを備えていないため、被認証者の手の位置が安定しないという特性を持つ。そのため、撮影される生体パターンにばらつきが生じる。しかしながら、被認証者に関するパラメータ（例えば、計測装置１と手との間の距離，手のひらの計測装置１に対する角度等）は、認証を行うたびに変化するので、制御することは困難である。第１実施形態では、制御可能な計測装置１に関する計測パラメータを、被認証者に関するパラメータが変化しない程度の時間内に調整する。

図２に戻って、登録データベース３は、事前に計測装置１によって計測されたＮ人（Ｎ：自然数）の被認証者の手のひらの静脈の生体パターンを格納する。登録データベース３に格納されている被認証者の手のひらの静脈の生体パターンは登録データと呼ばれる。

処理サーバ２は、計測装置１から生体データ（照合データ）を受信し、登録データベース３に格納されている登録データと照合データとを照合し、認証結果を出力する。また、処理サーバ２は、生体データと登録データとの照合結果に基づき、計測装置１の計測パラメータを制御する。

図５は、処理サーバ２の１対Ｎ照合部２１（「照合部」に相当）が実行する１対Ｎ照合処理の例を示す図である。１対Ｎ照合部２１は、計測装置１から照合データを受信する。１対Ｎ照合部２１は、受信した照合データと、登録データベース３に格納されているＮ個の登録データとをそれぞれ照合する。次に、１対Ｎ照合部２１は、照合データと各登録データ間の類似度を算出する。

１対Ｎ照合部２１の照合データと登録データとの照合方法の一例として以下の方法が挙げられる。

まず、１対N照合部２１は、照合データとＮ個の登録データ中の１つとの位置合わせを行う。位置合わせは、例えば、双方のデータの手のひらの輪郭を用いて行われる。手のひらの輪郭等で手のひら全体の位置合わせが行われると、手のひら内部の静脈の位置も自ずと合う。

１対N照合部２１は、照合データと登録データとの位置合わせの次に、照合データと登録データとを重ね合わせ、照合データと登録データとの類似度を求める。例えば、１対N照合部２１は、照合データと登録データとが対応する座標において、静脈の太さ、方向などといった特徴点について対応する特徴点があるか否かを検索する。１対N照合部２１は、各座標において、照合データと登録データとが対応する特徴点を総合して類似度を算出する。即ち、各座標において対応する特徴点が多いほど、類似度の値が大きくなる。図５の例においては、類似度の最大値は１である。類似度の値が１であるとは、２つのデータが完全一致することを示す。

図６は、データ解析部２２（「判定部」に相当）が実施するスコア上位グループの抽出処理及び分離度算出処理の例を説明する図である。データ解析部２２は、類似度の高い順に登録データを並びかえる。データ解析部２２は、並び変えた登録データの中から、予め設定された閾値等を用いて、類似度の上位データを抽出する。この抽出された上位データのグループは、以降、スコア上位グループと呼ばれる。

スコア上位グループが抽出される際に用いられる閾値は、登録データと照合データとの対象が同一である可能性が高いと認められる類似度の範囲で規定される。スコア上位グループが抽出される際に用いられる閾値は閾値２と定義される。さらに閾値２の他に、登録データと照合データとの対象が同一であると見なすことができる閾値が閾値１として設定される。閾値１は閾値２よりも類似度の最大値に十分近い値である。

次に、データ解析部２２は、第１位の登録データと第２位の登録データとの分離度を求める。分離度は、例えば、第１位の登録データと第２位の登録データとの類似度の差分等を用いて求められる。なお、分離度は、第１位と第２位以降の複数の登録データの各差分等の分布から、既知の距離算出方法等により求められる距離値等を用いてもよい。この場合、差分値分布の偏りが分離度と対応する。すなわち、第１位の登録データと第２位の登録データとの差分に対する閾値は、基準分布として表現され、閾値処理は、基準分布に対する差分値分布の大小いずれかへの偏りにより判別を行う事に対応する。データ解析部２２は、各登録データの類似度と分離度とを用いて、スコア上位グループの情報を次にどの処理部に渡すかを判定する。

図７は、データ解析部２２が、スコア上位グループのデータを渡す処理部を判定する判定処理のフロー図の例である。

データ解析部２２は、まず、第１位の登録データの類似度が閾値１以上であるか否かを判定する（ＯＰ１）。第１位の登録データの類似度が閾値１以上である場合には（ＯＰ１：Ｙｅｓ）、第１位の登録データと照合データとが同一対象のデータであると判定して差し支えないことを示す。即ち、被認証者の認証に成功したことを示す。データ解析部２２は、認証成功の旨と、スコア上位グループの情報（登録データ、類似度等）を認証結果選択部２４に送信する（ＯＰ２）。

第１位の登録データの類似度が閾値１より小さい場合には（ＯＰ１：Ｎｏ）、データ解析部２２は、第１位の登録データの類似度が閾値２より大きく、且つ、閾値１より小さいか否かを判定する（ＯＰ３）。第１位の登録データの類似度が閾値２より大きく、且つ、閾値１より小さい場合には（ＯＰ３：Ｙｅｓ）、次に第１位の登録データと第２位の登録データとの分離度が一定値より大きいか否かを判定する（ＯＰ４）。

第１位の登録データと第２位との登録データとの分離度が一定値より大きい場合には（ＯＰ４：Ｙｅｓ）、第１位の登録データと照合データとが同一対象のデータであるとみなして差し支えないことを示す。即ち、被認証者の認証が成功したことを示す。従って、データ解析部２２は、認証成功の旨と、スコア上位グループの情報（登録データ、類似度、計測パラメータ等）とを認証結果選択部２４に送信する（ＯＰ２）。

第１位の登録データと第２位の登録データとの分離度が一定値以下の場合は（ＯＰ４：Ｎｏ）、どちらが照合データと同一対象のデータであるかを判定することが困難であることを示す。従って、より明確に被認証者の登録データを特定するために、再度被認証者のデータを計測する必要がある。データ解析部２２は、次に、計測回数が一定値（例えば、３回等）以上か否かを判定する（ＯＰ５）。

計測回数が一定値以上である場合には（ＯＰ５：Ｙｅｓ）、データ解析部２２は、それ以上、再計測を繰り返しても、良好な結果は得られないと判定する。即ち、計測回数が一定値以上である場合には、被認証者の認証に失敗したことを示す。データ解析部２２は、認証失敗の旨と、スコア上位グループの情報（登録データ、類似度、計測パラメータ等）を認証結果選択部２４に送信する（ＯＰ２）。

計測回数が一定値より小さい場合には（ＯＰ５：Ｎｏ）、データ解析部２２は、計測パラメータの調整を行い、被認証者の再計測を実施するために、スコア上位グループの情報を再計測パラメータ算出部２３に送信する（ＯＰ６）。

ＯＰ３において、第１位の登録データの類似度が閾値２より大きく、且つ、閾値１より小さい値でない場合には（ＯＰ３：Ｎｏ）、すなわち、第１位の登録データの類似度が閾値２以下の場合には、データ解析部２２は、計測回数が一定値より大きいか否かを判定する（ＯＰ５）。計測回数が一定値より大きい場合には（ＯＰ５：Ｙｅｓ）、認証が失敗したことを示す。計測回数が一定値以下の場合には（ＯＰ５：Ｎｏ）、計測パラメータの調整と再計測が行われる。

以上をまとめると、データ解析部２２は、（１）第１位の登録データの類似度が閾値１以上の場合、（２）第１の登録データの類似度が閾値２より大きく閾値１より小さい、且つ、第１位と第２位の登録データの分離度が一定値より大きい場合には、認証成功の旨とスコア上位グループの情報を認証結果選択部２４に送信する。上記（１）又は（２）の場合以外の場合で、計測回数が所定回数以下の場合には、データ解析部２２は、再計測パラメータ算出部２３にスコア上位グループの情報を送信する。上記（１）又は（２）以外で、計測回数が所定回数より大きい場合には、データ解析部２２は、認証失敗の旨と、スコア上位グループの情報とを認証結果選択部２４に送信する。

再計測パラメータ算出部２３（「算出部」に相当）は、データ解析部２２から受信したスコア上位グループの情報に基づいて、被認証者のデータの再計測の際に用いる計測パラメータ（再計測パラメータ）を算出する。第１実施形態で用いる計測パラメータの調整方法は、大別して２つの処理を含む。１つ目の処理は、照合データとスコア上位グループに含まれる登録データとの差異部分を抽出する処理である。２つ目の処理は、抽出した差異の箇所のデータをより明確に計測するための、再計測に用いる計測パラメータを調整する処理である。

図８は、差異部分の抽出処理の例を示す図である。図８では、照合データと、スコア上位グループに含まれる、第１位の登録データ１と、第２位の登録データ２とを示す。

再計測パラメータ算出部２３は、１対Ｎ照合部２１と同様にして、照合データと登録データ１、及び、照合データと登録データ２とを照合する。再計測パラメータ算出部２３は、照合データと登録データ１との差異部分、照合データと登録データ２との差異部分を列挙する。列挙される差異部分とは、例えば、登録データには画像の特徴点（静脈の太さ、方向等）が存在するのに対して、照合データには画像の特徴点が存在しない欠損箇所等である。

再計測パラメータ算出部２３は、列挙された差異部分を抽出する。再計測パラメータ算出部２３は、抽出された差異部分を正確に再計測するためによりよい計測パラメータを求める。

図８の例においては、各データの丸で囲まれた箇所に注目すると、登録データ１及び登録データ２には静脈パターンが存在するものの、照合データには静脈パターンは検出されない。このような差異部分は、照合データ及び登録データの計測時の対象者の姿勢，肌の材質，照明強度，照明方向，波長，露出時間，フォーカス距離等のパラメータの違いによって生じる。図８においては、登録データ１と登録データ２とで、丸で囲まれた箇所の静脈パターンが異なる。登録データ１では、静脈の枝分かれ部分が親指側にあるのに対して、登録データ２では、静脈の枝分かれ部分が手首側にある。登録データ１と登録データ２との間で、丸で囲まれた箇所に上述したような差異があるので、この差異箇所を検証することで登録データ１と登録データ２とを判別可能であることが考えられる。

また、図８の照合データは、丸で囲まれた箇所が照明の照射範囲から若干ずれているため、当該箇所の計測精度が不十分である。図８の照合データは、当該箇所において、静脈の枝分かれの場所、方向、さらには、枝別れの有無自体が不明な状態である。そこで、被認証者の手のひらの当該箇所を正確に再計測するための再計測パラメータを求める。図８の例の場合には、照明範囲から当該箇所がずれていることが計測精度の低下の主要因であると考えられる。従って、図８の例の場合には、再計測パラメータ計測部２３は、当該箇所を証明範囲に含むように照明強度等の計測パラメータを調整する。

なお、照合データとそれぞれの登録データとの差異部分の抽出は、例えば、照合データと登録データ１との間の差異部分と、照合データと登録データ２との間の差異部分とで共通する部分を抽出してもよい。照合データと登録データ１との間の差異部分と、照合データと登録データ２との間の差異部分との中で、どちらか一方にのみ列挙される差異部分を抽出してもよい。又は、照合データと登録データ１との間の差異部分と、照合データと登録データ２との間の差異部分とを合わせた全ての差異部分を抽出してもよい。

再計測パラメータ算出部２３は、照合データとそれぞれの登録データとの差異部分の抽出処理の次に、抽出された差異部分を正確に再計測するために計測パラメータの調整処理を実行する。パラメータの調整処理は、例えば、以下の通りである。

（１）調整する計測パラメータの種類が１つの場合
計測パラメータの調整処理の、もっとも簡単な例として、調整される計測パラメータが１つである場合について説明する。なお、以降の説明では、図３で示した計測装置１の各照明装置１３の光量を計測パラメータとする場合について説明する。

図９は、撮影画像（照合データ）中の画素と対象の部位との対応の例を説明する図である。計測装置１は、計測する際の、対象の位置（計測装置１からの相対位置）を計測することが可能であるとする。また、計測装置１の画角、レンズ歪み等の光学的特性については、適宜補正を行うものとし、既知であるとする。この場合、対象の各部位と撮影画像内の各画素との対応を以下に示す方法で求めることができる。撮影画像内の画素ｐ_ｊと対応する部位位置ｑ_ｊとの関係を関数ｆで表すと、以下の式１となる（総画素数をｍとし、０≦ｊ≦ｍ−１とする）。

このとき、各部位への照射光量ｖ（ｑ_ｊ）と、各部位に対応する各画素の輝度値ｖ_ｐ（ｐ_ｊ）とには、各部位の位置ごとに係数ｃ_ｊが乗算される以下の式２の関係式が成立する。なお、係数ｃ_ｊは計測装置１の特性に応じて定められる係数（既知）である。

表現を簡潔にするため、以下のように全画素の輝度値ｖ_ｐ（ｐｊ）を並べたベクトルはｖ_ｐと表わされる。また、係数ｃ_ｊを対角成分に持ち、対角項以外は０の値をとる行列はＣと表わされる。Ｃを用いると、輝度値ベクトルｖ_ｐは式３のように表わされる。

図１０は、計測装置１の照明装置１３の照明制御パラメータの例を示す図である。ｉ番目の照明装置１３の照明制御パラメータは光量であり、ｖ_ｉと表わされる。照明装置１３の光量ｖ_ｉを並べたベクトルはｖ（照明制御パラメータベクトル）と表わされる（照明装置１３はｎ個とし、０≦ｉ≦ｎ−１である）。

一般的に、各照明装置１３の制御パラメータ（照明制御パラメータ）と、照明装置１３から対象の各部位に照射される光量は１対１に対応する。ｉ番目の照明装置１３の照明制御パラメータｖ_ｉから対象の各部位ｑ_ｉに照射される光量はｇ_ｉ，ｊ（ｖ_ｉ）と表わされる。なお、一般的に、照明制御パラメータｖ_ｉと対象の各部位ｑ_ｊに照射される光量ｇ_ｉ，ｊ（ｖ_ｉ）とは比例するものとして扱うことができる。照明制御パラメータｖ_ｉと対象の各部位ｑ_ｊに照射される光量ｇ_ｉ，ｊ（ｖ_ｉ）のベクトルｇ_ｉ（ｖ_ｉ）は、係数ｅ_ｉ，ｊを用いて、式４のように表わされる。なお、係数ｅ_ｉ，ｊを行列形式にまとめたものをＥとする。

光には、重ね合わせの原理が成り立つため、対象の各部位ｑ_ｊに照射される総光量ｇ_ｊ（ｖ）は、全照明装置１３から照射される光量の総和となる。

照明装置１３から照射される光量以外の光量（例えば、自然光など）は、照射されない、又は、位置によらず一定値であるので除去できると仮定する。式３及び式５より、照明制御パラメータと、撮影画像（照合データ）の各画素の輝度値ｖ_ｐとは対応付けられることができる。

再計測パラメータ算出部２３は、式６を逆計算することによって、所望の各画素の輝度値ｖ_ｐ（目標値）を与える照明装置１３の光量ベクトルｖを得ることができる。

図１１は、輝度値補正ベクトルｖ_ｐの算出の例を示す図である。例えば、抽出された差異部分が照明の偏りのために暗すぎる場合には、該当箇所の輝度値を適正値に倍増させるよう、照合データから計測される該当箇所の輝度値に係数ｋ_ｐを乗算して輝度値補正ベクトルｖ_ｐが求められる。再計測パラメータ算出部２３は、算出された輝度値補正ベクトルｖ_ｐを用いて式６を逆計算することで、照明制御パラメータｖを得ることができる。抽出された箇所が暗すぎるとは、例えば、照合データ中の登録データとの差異部分が基準の輝度値に達しない場合をいう。基準の輝度値は実験値又は経験値として、例えば、処理サーバ２のメモリに格納される。

なお、各画素の輝度値の適正値は、対象の部位ごとに一般的に適した輝度値（明るさ）と、対象の位置（計測装置との相対的な距離等）との対応表として保持される。また、予め用意された関数を使って、対象の位置に従って各画素の輝度値の適正値が算出されたものを用いてもよい。

式６において、照明の制御パラメータと対象の部位が１対１に対応する場合には、Ｅが対角行列となる。この場合、照明制御パラメータベクトルｖは容易に求められる。従って、容易に再計測に望ましい照明状態に調整することができる。

しかしながら、一般的には、画素数に比べて、照明の個数は少数であるため、対象の複数箇所を複数の照明装置１３が重複して照射する場合が多い。その場合には、照明制御パラメータ数（ｍ）よりも画素数（ｎ）の方が大きい。従って、式６の行列は縦長になる。さらに、Ｅの対角要素以外に非０の値が現れる。式６の逆計算は１対１に対応する場合よりも複雑となる。この場合には、再計測パラメータ算出部２３は、最小二乗法等を適用して、照明制御パラメータベクトルｖを求めることができる。例えば、最小二乗法を適用する場合には、以下の式７を用いる。

（２）調整する計測パラメータが複数種類の場合
次に、再計測パラメータ算出部２３の計測パラメータの調整処理において、照明制御パラメータに加え、フォーカス等の他の計測パラメータも制御される例について説明する。

式６に対応する行列方程式は、計測パラメータの性質に応じた既存の理論に従い、調整する計測パラメータが１つの場合と同様に導出される。例えば、係数行列Ｂ、他の制御パラメータベクトルｖ_ａ、目的パラメータベクトルｖ_ｐａとした場合に、以下の式８に示す線形の関係式が成り立つとする。

照明制御パラメータｖとともに、再計測パラメータ算出部２３は、他の制御パラメータベクトルｖ_ａも制御するために、以下に示す式９のような混合方程式を組む。再計測パラメータ算出部２３は、この混合方程式に最小二乗法を適用する等して、照明制御パラメータｖ及び他の制御パラメータｖ_ａを求める。

系によっては、必ずしも式９のように線形の方程式にならない場合もある。その場合には、再計測パラメータ算出部２３は、最小二乗法の拡張等、類似の非線形最適化計算等、既存方式を適用することで、複数の異なる計測パラメータを制御する事が出来る。

再計測パラメータ算出部２３は、差異部分の抽出処理と、計測パラメータの調整処理によって得られた再計測パラメータを、計測装置１に送信する。計測装置１は、受信した再計測パラメータの値に各パラメータを設定する。

認証結果選択部２４は、データ解析部２２から受信する認証結果の通知と、スコア上位グループの情報とに基づいて、被認証者の認証結果を出力する。データ解析部２２から、被認証者の認証成功を通知された場合には、認証結果選択部２４は、認証成功を出力する。それとともに、スコア上位グループ内の第１位の登録データを計測した際の計測パラメータを初期計測パラメータ更新部２５に送信する。データ解析部２２から、被認証者の認証失敗を通知された場合には、認証結果選択部２４は、認証失敗を出力する。

初期計測パラメータ更新部２５（「更新部」に相当）は、認証結果選択部２４から受信した認証成功時の計測パラメータに基づいて、計測装置１の計測パラメータの初期値を更新する。認証成功時の計測パラメータは、すなわち、より適切な計測パラメータともいえる。

図１２は、初期計測パラメータ更新部２５の計測パラメータの初期値の更新処理の例を示す図である。図１２では、例えば、各計測パラメータについて、更新前の計測パラメータとの重み付け平均値α（定数、０≦α≦１）がパラメータとして適用される方法を示す。ただし、この方法は、計測パラメータが連続的に変更可能な場合にのみ適用可能である。

計測パラメータが連続的に変更可能でない場合には、初期計測パラメータ更新部２５は、内部的に連続パラメータを保持する（内部パラメータ）。初期計測パラメータ更新部２５は、内部パラメータのみ更新し、実際の計測時には、内部パラメータに一番近い計測パラメータを用いて計測を行う。これによって、初期計測パラメータ更新部２５は、近似的に連続的に変更可能な計測パラメータの場合と同様の更新を行う事が出来る。

図２に戻って、処理サーバ２の１対Ｎ照合部２１，データ解析部２２，再計測パラメータ算出部２３，認証結果選択部２４，及び初期計測パラメータ２５は、それぞれの処理を実行するＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の電子回路、又は、ＣＰＵがプログラムを実行することによって実現される。

＜＜データ照合システムの動作例＞＞
図１３は、データ照合システムの動作例のフロー図である。最初に、計測装置１は、計測回数を示す変数ｉの初期値を１とし、被認証者の認証開始を待機する（ＯＰ１１）。

被認証者が計測装置１に手をかざすことが検知されると、計測装置１は、被認証者の生体データ（手のひら静脈パターン）を計測する（ＯＰ１２）。計測装置１は、処理サーバ２に被認証者の生体データ（計測データ）を送信する。

処理サーバ２の１対Ｎ照合部２１は、被認証者の計測データを受信すると、登録データベース３に格納される登録データと計測データとを１対Ｎ照合を行う（ＯＰ１３）。１対Ｎ照合部２１は、各登録データの計測データとの類似度を算出する。

データ解析部２２は、１対Ｎ照合部２１によって算出された各登録データの類似度に基づいて、類似度が閾値２以上の登録データ、すなわち、スコア上位グループを抽出する（ＯＰ１４）。データ解析部２２は、スコア上位グループの中の、類似度が第１位の登録データと第２位以降の登録データとから、分離度を算出する（ＯＰ１５）。データ解析部２２は、登録データの類似度と分離度が以下の条件１又は条件２を満たすか否かを判定する（ＯＰ１６）。
（条件１）第１位の登録データの類似度が閾値１以上である。
（条件２）第１位の登録データの類似度が閾値２より大きく閾値１より小さい、且つ、分離度が一定値以上である。

条件１又は条件２が満たされる場合には（ＯＰ１６：Ｙｅｓ）、認証結果選択部２４は、計測データを計測した際の計測パラメータをより適切な計測パラメータとして、初期計測パラメータ更新部２５に送信する。初期計測パラメータ更新部２５は、認証結果選択部２４から受信した計測パラメータを用いて、計測装置１の計測パラメータの初期値を更新する（ＯＰ１７）。認証結果選択部２４は、被認証者に対して、認証成功を出力する（ＯＰ１８）。

ＯＰ１６において、条件１又は条件２の何れも満たされない場合には、データ解析部２２は、計測回数を示す変数ｉが一定値Ｎ（例えば、Ｎ＝３）以上か否かを判定する（ＯＰ２０）。

変数ｉが一定値Ｎ以上の場合には（ＯＰ２０：Ｙｅs）、認証結果選択部２４は被認証者に対して認証失敗を出力する（ＯＰ２３）。

変数ｉが一定値Ｎより小さい場合には（ＯＰ２０：Ｎｏ）、再計測パラメータ算出部２３は、計測データと登録データとに基づいて、計測パラメータの調整処理を行う（ＯＰ２１）。それとともに、再計測パラメータ算出部２３は、計測装置１に対して被認証者の生体データを再計測するように指示する。ＯＰ２１の計測パラメータの調整処理では、例えば、計測値の種類（輝度値、コントラスト等）それぞれについて、照合に適する基準値の範囲が予め設定されている。照合データと登録データとの差異部分において、基準値の範囲にない計測値の種類に対応して、調整する計測パラメータを決定する。例えば、照合データの登録データとの差異部分の輝度値が基準値の範囲にない場合（明るさを調整する）には、照明強度、照明方向、露出時間等の計測パラメータを調整する。例えば、照合データと登録データとの差異部分のコントラストが基準値の範囲にない（ぼやけ具合（焦点が合っていない等）を調整する）場合には、画像センサのフォーカス位置等の計測パラメータを調整する。調整する計測パラメータが決定したら、例えば、式６，式７，式８，及び式９等を用いて、再計測パラメータ算出部２３は計測パラメータを求める。尚、コントラストとは、画像データの明るい部分と暗い部分との輝度値の差分として定義できる。

変数ｉを、１を加算した値に設定する（ＯＰ２２）。ＯＰ２１で再計測パラメータ算出部２３によって算出された計測パラメータを用いて、計測装置１は被認証者の生体データを再計測する。その後、ＯＰ１２からＯＰ１６の処理が繰り返される。

例えば、計測回数を示す変数ｉ＝１、すなわち、１回目の計測データと第１位の登録データと第２位の登録データとが、ぞれぞれ、図８で示されるデータであるとする。図８で示される第１位の登録データと第２位の登録データとが、条件１又は条件２の何れも満たさない場合に、図８の丸で囲まれた箇所を正確に計測できるように、計測パラメータの調整が行われる。その計測パラメータを使用して、被認証者の生体データが再計測される。再び計測データと登録データとが１対Ｎ照合され、スコア上位グループ内の類似度と分離度の検証が行われる。再計測で得られた計測データと第１位の登録データと第２位の登録データとが、図１４に示されるデータであるとする。この場合、図８では識別が困難であった計測データ（照合データ）の丸で囲まれた箇所が明確になり、第１位の登録データと第２位の登録データとの判別が可能となり、分離度が上がる。最終的に、分離度がより高い照合結果を最終的な照合結果として採用する。

尚、被認証者が認証時の姿勢を保っていられる時間（例えば、１秒）内であれば、条件１又は条件２が満たされるか、又は、計測回数の上限値Ｎに到達するか、何れかの場合までは、より多く繰り返しでもよい。すなわち、生体データの再計測は、被認証者の姿勢が変わらないうちに行われる。第１実施形態では、被認証者の姿勢（手のひらと計測装置１との距離、手の角度等）に関するパラメータは、図１３に示される認証処理の間は不変であることを前提とする。

＜＜第１実施形態の作用効果＞＞
第１実施形態では、計測データと登録データとの１対Ｎ照合の後、条件１又は条件２の何れも満たされない場合に、計測パラメータの調整処理が行われる。調整された計測パラメータを用いて、生体データの再計測を行うことによって、登録データ間の分離度が上がり、照合結果の信頼性が上がる。結果として、誤認証を抑制することができる。特に、第１位の登録データの類似度が閾値１と閾値２との間にあり、且つ、分離度が一定値以下の場合のような、照合結果の採用決定が困難な場合の、誤認証の発生を抑制できる。さらに、閾値２以上の類似度の登録データが存在しない場合でも、生体データの再計測及び再照合が実施されるため、本人であるにもかかわらず認証が失敗してしまう状況の発生を抑制することができる。また、生体データの計測の繰り返しは、被認証者の姿勢が変わらない時間内に行われるため、被認証者にとっては、１回の認証動作で済ませることができ、利便性が高まる。

認証成功時の計測データの計測パラメータ（分離度が高い）に近づくように、計測パラメータの初期値が更新される。このことによって、次回以降に、同じような被認証者（又は、姿勢等の照合データの状況）を認証する場合に、より信頼性の高い（誤認証の確立が低い）認証を行うことができる。

第１実施形態のデータ照合システムは、計測装置、処理サーバ、データベースといった、基本的な装置のみで実現され、それ以外の装置（例えば、他の認証方法を実行する装置）を必要としない。従って、低いコストでデータ照合システムを実現することができる。

＜第２実施形態＞
第２実施形態は、第１実施形態とデータ照合システムの動作が相違する。以下、第１実施形態と共通する箇所の説明は省略し、相違点について説明する。

図１５は、第２実施形態におけるデータ照合システムの動作例のフロー図である。第１実施形態では、１つの計測パラメータの組を用いて認証処理を行った。これに対し、第２実施形態では、複数の計測パラメータの組が準備され、被認証者の静脈パターンが各計測パラメータの組を用いて複数回計測され、その複数の計測データに対する認証処理が並行して行われる。

計測装置１は、計測パラメータの組を、例えば、計測パラメータ１，計測パラメータ２，及び計測パラメータ３の３組備える。例えば、計測パラメータ１は、被認証者の手のひら全体がまんべんなく照射されるような照明装置１３の光量である。計測パラメータ２は、被認証者の手のひらの手首側に多く照射されるような照明装置１３の光量である。計測パラメータ３は、被認証者の手のひらの指側に多く照射されるような照明装置１３の光量である。

計測装置１は、被認証者の生体データを、例えば、３回連続して計測する（ＯＰ３１、ＯＰ４１、ＯＰ５１）。計測装置１は、１回目は計測パラメータ１を用いて計測する（ＯＰ３１）。計測装置１は、２回目は計測パラメータ２を用いて計測する（ＯＰ４１）。計測装置１は、３回目は計測パラメータ３を用いて計測する（ＯＰ５１）。３回連続の内、１回目の計測データは計測データ１と表わされる。２回目の計測データは計測データ２と表わされる。３回目の計測データは計測データ３と表わされる。計測装置１は、計測データ１から計測データ３を処理サーバ２に送信する。

処理サーバ２の１対Ｎ照合部２１（「照合部」に相当）は、計測データ１から計測データ３のそれぞれついて、登録データと１対Ｎ照合を行う（ＯＰ３２、ＯＰ４２、ＯＰ５２）。次に、処理サーバ２のデータ解析部２２（「判定部」に相当）は、第１実施形態の図１４のＯＰ１４からＯＰ１６と同様の分離度検証処理を計測データ１から計測データ３のそれぞれについて行う（ＯＰ３３、ＯＰ４３、ＯＰ５３）。データ解析部２２は、計測データ１から計測データ３のそれぞれについての照合結果を認証結果選択部２４に送信する。なお、計測データの照合結果とは、各計測データに対する類似度が第１位の登録データの類似度と、分離度とを少なくとも含む。

認証結果選択部２４（「選択部」に相当）は、計測データ１から計測データ３のそれぞれの照合結果の中からより適した結果を選択し、被認証者に認証結果を出力する（ＯＰ１００）。

図１６は、認証結果選択部２４の各計測データの照合結果の中からより適した照合結果を選択する際の判定処理の例のフロー図である。認証結果選択部２４は、計測データ１から計測データ３の照合結果の中で、条件１（第１実施形態参照）を満たす照合結果があるか否かを判定する（ＯＰ１０１）。条件１を満たす照合結果がある場合には（ＯＰ１０１：Ｙｅｓ）、条件１を満たす計測データの照合結果の中で第１位の登録データの類似度が最も高い計測データの照合結果を採用する（ＯＰ１０２）。認証結果選択部２４は、被認証者に対して認証成功を出力する（ＯＰ１０３）。

条件１を満たす照合結果がない場合には（ＯＰ１０１：Ｎｏ）、認証結果選択部２４は、次に、条件２を満たす照合結果があるか否かを判定する（ＯＰ１０４）。条件２を満たす照合結果がある場合には（ＯＰ１０４：Ｙｅｓ）、条件２を満たす計測データの照合結果の中から最も分離度の高い計測データの照合結果を採用する（ＯＰ１０５）。認証結果選択部２４は、被認証者に対して認証成功を出力する（ＯＰ１０３）。

条件２を満たす照合結果がない場合には（ＯＰ１０４：Ｎｏ）、認証結果選択部２４は、被認証者に対して認証失敗を出力する（ＯＰ１０６）。

図１５に戻って、認証成功の場合には、初期計測パラメータ更新部２５（「更新部」に相当）は、採用した照合結果が得られた計測パラメータを用いて、計測パラメータ１から計測パラメータ３を更新する（ＯＰ１１０）。計測パラメータ１から計測パラメータ３の更新方法は、例えば、第１実施形態における計測パラメータの初期値の更新方法などを用いればよい。このとき、採用された計測データの照合結果に応じて、計測に用いる計測パラメータの組の順序が入れ替えられてもよい。

第２実施形態では、異なる値の計測パラメータの組を用いて連続して生体データが取得され、それぞれの計測データについて並行して照合処理が行われる。これにより、処理サーバ３に、照合処理の繰り返しによるオーバーヘッドがかからず、被認証者の移動や環境の変化等、対象の変動が発生しない間に計測を行うことができ、安定性、信頼性が高くなる。

＜変形例＞
第１実施形態及び第２実施形態では、非接触型の手のひら静脈認証を例として説明した。第１実施形態及び第２実施形態のデータ照合システムは、非接触型の手のひら静脈認証以外の生体認証に対しても適用することができる。例えば、静電容量センサによる指紋パターンでの認証に、第１実施形態及び第２実施形態のデータ照合システムを適用することができる。

図１７は、静電容量センサによる指紋認証の例を示す図である。静電容量センサによる指紋認証の場合には、制御可能な計測パラメータとして、対象に対する付加電圧強度、電荷蓄積時間、計測間隔等がある。図１７に示されるデータ１及びデータ２は、電荷蓄積時間及び計測間隔を変化させた場合の生体データの変化を示したものである。データ１は、線パターンがきちんと分離されて計測されている。一方、データ２は、電荷蓄積時間が長すぎる、計測間隔が粗すぎる等の理由により、線パターンが潰れ、線が混ざっている。このように、実際の生体（指）の時間と場所、人により肌の状態がさまざまに異なるため、生体データもさまざまに変化する。

静電容量センサによる指紋認証に第１実施形態及び第２実施形態のデータ照合システムを適用する場合には、計測パラメータ等が静電容量センサの計測パラメータに置き換えられる。さらに、再計測の際は、被認証者に再度静電容量センサに接触するように促す。このようにすることで、静電容量センサによる指紋認証に第１実施形態及び第２実施形態のデータ照合システムを適用することができる。

尚、第１実施形態及び第２実施形態における、１対Ｎ照合方法、類似度の算出方法、分離度の算出方法、登録データと照合データの検証方法、計測パラメータの調整の方法、計測パラメータの初期値の更新方法等は、いずれも一例であり、これに限定されない。

Claims (4)

1. 少なくとも１つの計測パラメータを有する計測装置によって計測された入力データと記憶装置に予め記憶された登録データとの対応の度合いの高さを示す類似度を、複数の登録データのそれぞれについて算出する照合部と、
   前記複数の登録データのうち前記入力データとの類似度が最も高い第１の登録データと、前記入力データとの類似度が２番目に高い第２の登録データとの間で、前記類似度の差分が所定値よりも小さい場合、または前記第１の登録データの類似度と、前記入力データとの類似度が２番目以降に高い登録データ群の類似度分布との距離を表す分離度が所定値よりも小さい場合に、少なくとも前記入力データと前記第１の登録データとに基づいて、前記パラメータを調整し、前記計測装置に前記入力データの計測対象の再計測を指示する算出部と、
   を備えるデータ照合装置。
2. （a）前記第１の登録データと前記入力データとの類似度が、第１の閾値よりも高い場合、又は、（ｂ）前記第１の登録データと前記入力データとの類似度が、前記第１の閾値よりも低い値である第２の閾値と前記第１の閾値との間にあり、且つ、前記類似度の差分が前記所定値以上の場合、もしくは前記分離度が前記所定値以上である場合には、前記第１の登録データと前記入力データとが同一の計測対象からの計測データであると判定する判定部と、
   前記入力データと前記第１の登録データとが同一の計測対象からの計測データであると判定された場合に、前記入力データを計測する際に用いた前記計測パラメータに基づいて、前記計測装置の計測パラメータの初期値を更新する更新部と
   をさらに備える請求項１に記載のデータ照合装置。
3. 複数の計測パラメータを含む複数の組を有する計測装置がそれぞれの組を用いて計測した２以上の入力データと、記憶装置に予め記憶された登録データとの対応の度合いの高さを示す類似度を各入力データに対し算出する照合部と、
   （a）前記複数の登録データのうち前記入力データとの類似度が最も高い第１の登録データの類似度が、第１の閾値よりも高い場合、又は、（ｂ）前記第１の登録データの類似度が、前記第１の閾値よりも低い値である第２の閾値と前記第１の閾値との間にあり、且つ、前記入力データとの類似度が２番目に高い第２の登録データとの間で、前記類似度の差分が所定値以上である場合、前記第１の登録データの類似度と、前記入力データとの類似度が２番目以降に高い登録データ群の類似度分布との距離を表す分離度が所定値よりも大きい場合には、前記第１の登録データと前記入力データとが同一の計測対象からの計測データであると、前記２以上の入力データそれぞれについて、判定する判定部と、
   前記入力データと前記第１の登録データとが同一の計測対象からの計測データであると判定された入力データの中から、少なくとも、前記第１の登録データと前記第２の登録データとの間の前記類似度の差分が最も大きい入力データ、または前記入力データとの類似度が２番目以降に高い登録データ群の類似度分布に対する分離度が最も大きい入力データを選択する選択部と、
   前記選択部によって選択された入力データを計測した際に用いられた複数の計測パラメータを含む組に基づいて、前記複数の計測パラメータを含む複数の組それぞれを更新する更新部と
   を備えるデータ照合装置。
4. 少なくとも１つの計測パラメータを有する計測装置によって計測された入力データと記憶装置に予め記憶された登録データとの対応の度合いの高さを示す類似度を、複数の登録データのそれぞれについて算出するステップと、
   前記複数の登録データのうち前記入力データとの類似度が最も高い第１の登録データの類似度が第１の閾値よりも低く、且つ、前記入力データとの類似度が２番目に高い第２の登録データとの間で、前記類似度の差分が所定値よりも小さい場合、または前記第１の登録データの類似度と、前記入力データとの類似度が２番目以降に高い登録データ群の類似度分布との距離を表す分離度が所定値よりも小さい場合に、少なくとも前記入力データと前記第１の登録データとに基づいて、前記パラメータを調整するステップと、
   前記計測装置に前記入力データの計測対象の再計測を指示するステップと、
   を含むコンピュータ実行可能なプログラム。
   

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