KR20020081121A - 개인인증방법 및 장치 - Google Patents

개인인증방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20020081121A
KR20020081121A KR1020020020754A KR20020020754A KR20020081121A KR 20020081121 A KR20020081121 A KR 20020081121A KR 1020020020754 A KR1020020020754 A KR 1020020020754A KR 20020020754 A KR20020020754 A KR 20020020754A KR 20020081121 A KR20020081121 A KR 20020081121A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
authentication
information
biometric
combination
feature
Prior art date
Application number
KR1020020020754A
Other languages
English (en)
Inventor
곤도겐지
우오모리겐야
Original Assignee
마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤 filed Critical 마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤
Publication of KR20020081121A publication Critical patent/KR20020081121A/ko

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/70Multimodal biometrics, e.g. combining information from different biometric modalities
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • G06F21/32User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/50Maintenance of biometric data or enrolment thereof
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07CTIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C9/00Individual registration on entry or exit
    • G07C9/30Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
    • G07C9/32Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
    • G07C9/37Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voice recognition
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07CTIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C2209/00Indexing scheme relating to groups G07C9/00 - G07C9/38
    • G07C2209/14With a sequence of inputs of different identification information
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931Database or file accessing
    • Y10S707/99933Query processing, i.e. searching
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99931Database or file accessing
    • Y10S707/99933Query processing, i.e. searching
    • Y10S707/99936Pattern matching access
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99941Database schema or data structure
    • Y10S707/99943Generating database or data structure, e.g. via user interface
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99941Database schema or data structure
    • Y10S707/99944Object-oriented database structure
    • Y10S707/99945Object-oriented database structure processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

본 발명은, 이용자나 환경에 따라, 인증에 이용하는 생체정보의 종류를 유연하게 선택할 수 있는 개인인증방법을 제공하는 것이다.
등록 시에 있어서, 이용자로부터 복수 종류의 생체정보를 취득하고, 취득한 각 생체정보로부터 특징정보를 추출하여, 각 특징정보의 조합별 인증 정밀도를 추정한다. 인증 시에 있어서, 이용자로부터 적어도 1 종류의 생체정보를 취득하고, 취득한 각 생체정보로부터 특징 정보를 추출하며, 등록 생체정보의 특징 정보와 비교하여 개인인증을 실행하여, 인증 정밀도에 따라 피 인증자의 동작을 제어한다.

Description

개인인증방법 및 장치{PERSONAL AUTHENTICATION METHOD AND DEVICE}
본 발명은 생체정보를 이용하여 개인 인증을 행하는 기술에 관한 것으로, 특히 복수 종류의 생체정보로부터 통합적으로 인증을 행하는 기술에 속한다.
최근, 네트워크를 이용한 전자상거래의 발전이나, 물리적 보안을 필요로 하는 공간으로의 입출관리 중요성의 증대 등에서, 개인인증 기술이 주목되고 있다. 개인인증 기술 중에서도 특히, 인간의 생체특징 정보를 이용하여 개체식별을 행하는 방법(Biometrics)이 각광을 받고 있으며, 이용 가능한 생체특징으로서, 지문, 홍채, 망막 상의 혈관 패턴, 얼굴, 성문 등이 제안되었다.
그러나, 각종 바이오메트릭스 개인 인증을 단독으로 이용하는 경우,
(1) 인증 성능의 한계
(2) 인증에 이용하는 생체개소의 상해 등으로 인해, 특정 이용자가 사용 불가능하다는 문제가 존재한다.
(1)의 문제에 관해서는, 복수의 생체정보를 통합하여 인증 성능을 향상시키는 방법이 몇 가지 제안되었다(일특개평 8-16788, 일특개평 11-253426, 일특개평 11-306351, 일특개 2000-242786 등 참조).
일특개평 8-16788은, 피 인증자로부터 복수의 생체정보를 취득하여, 판독한 특징 파라미터를 복수의 카테고리로 분할시키며, 분할된 각 카테고리를 그 개인 특징의 나타나기 쉬운 정도에 따라 가중(weighting) 시켜 통합하고, 통합결과를 임계값과 비교하여 본인 확인을 행하는 것이다.
일특개평 11-253426은, 생체특징 조회부별 조회평점의 개수를 차원수로 한 조회평점 벡터를 생성하고, 벡터 공간에서 선형식별, 이차식별, 뉴로, 통계적인 확률을 이용하여 「정당」 또는 「부당」의 어느 한쪽 카테고리로 분류하는 것이다.
일특개평 11-306351은, 생체특징 조회부별로 복수의 조회평점을 확률로 규정화하고, 이들 확률의 가중합, 가중곱을 이용하여 통합하는 것이다.
일특개 2000-242786은, 「정당」 또는 「부당」에 상당하는, 생체특징 조회부별 복수의 인증 결과에 대하여 논리합, 논리곱을 이용하여 통합하는 것이다.
상술한 종래기술은 모두, 복수의 생체정보로부터 판정된 인증 결과를 어떻게 통합하는가, 라는 점에 초점을 맞춘 것이다. 즉, 복수의 생체정보를 합쳐서 이용하는 이른바 「복합(multimodal) 인증」에 관한 기술인데, 이용하는 생체정보의 종류는 미리 정해져 있고 또 인증 시에는 모든 생체정보를 항상 취득하는 것을 전제로 한다. 일특개평 8-16788의 예에서는, 개인의 특징이 나타나기 어려운 카테고리에 대하여, 가중에 따라 결과적으로 인증 기준에는 반영되지 않는 구조가 채용되지만, 인증 시에는 모든 생체정보를 입력하는 것을 전제로 한다.
여기서, 상술한 (2)의 문제, 즉 「특정 이용자가 어떤 생체정보를 사용할 수 없는」 경우를 생각한다.
가령, 이용자가 지문 인증에 적합하지 않은 손가락인 경우(예를 들어, 약품이나 마찰 등으로 지문 패턴이 얇다, 또는 반도체 지문센서에 적합하지 않은 건조한 피부, 등), 종래 기술에 의하면, 이용자는 자신의 지문이 인증에 적합하지 않은 것도 알지 못한 채 인증 시에, 인증장치에 의하여 정해진 「지문」을 포함한 복수의 생체정보를 반드시 입력해야 한다. 이는 이용자의 편의성을 손상시키는 것이 된다.
또 이용자의 일부 생체정보가 인증에 적합하지 않거나, 외상 등에 의하여 어떤 생체정보가 일시적으로 사용 불가능한 경우에, 입력할 생체정보의 종류를 줄였다고 하면, 복수의 생체정보를 조합시켜 인증 성능을 향상시키는 「복합 인증」 본래의 효과를 얻기가 어려워져, 인증 성능이 저하될 우려가 있다.
또한, 예를 들어 소음 하에서의 「성문」 입력과 같이, 특정 환경하에서 어떤 생체정보를 입력하기 어려운 경우, 입력할 생체정보의 종류를 줄였을 때에도 마찬가지의 문제가 생겨, 인증 성능이 저하될 우려가 있다.
상기 문제에 감안하여 본 발명은, 복수 종류의 생체특징이 이용 가능한 개인 인증에 있어서, 이용자의 편의성을 향상시키고, 또 인증 성능의 저하에 따른 영향을 미연에 억제하는 것을 과제로 한다.
도 1은 본 발명에 관한 개인인증의 기술적특징을 개념적으로 나타내는 도면.
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 관한 개인인증 시스템의 개략 구성도.
도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 관한 개인인증방법에 있어서 등록 시의 처리 흐름을 나타내는 흐름도.
도 4는 본 발명의 제 1 실시예에 관한 개인인증방법에 있어서 인증 시의 처리 흐름을 나타내는 흐름도.
도 5는 어떤 특징정보에 관한 동일인끼리의 인증거리 분포와 타인끼리의 인증거리 분포를 개념적으로 나타내는 도면.
도 6은 생체특징의 조합과 인증 정밀도와의 관계를 나타내는 정보의 일례.
도 7은 본 발명의 제 2 실시예에 관한 개인인증장치의 외관도.
도 8은 생체정보의 조합과 입실 가능한 방과의 관계를 나타내는 정보의 일례.
도 9는 도 7에 나타낸 개인인증장치의 생체정보 선택버튼의 상세도.
도 10은 생체정보의 조합과 전자상거래의 상한 금액과의 관계를 나타내는 정보의 일례.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
11 : 개인인증 서버 12 : 생체특징 데이터베이스
15 : 개인인증 단말 20 : 개인인증장치
21 : 지문용 센서 22a : 홍채용 카메라
22b : 홍채용 조명 23a : 얼굴용 카메라
23b : 얼굴용 조명 24 : 성문용 마이크
25 : 필적용 평판 26 : 모니터(표시부)
27 : 생체정보 선택버튼(선택입력부)
상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명이 강구한 제 1 해결수단은, 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 방법으로서, 적어도 피 인증자를 포함하는 사람에 대하여, 복수 종류의 생체특징 특징정보와, 인증에 이용하는 생체특징 조합과 인증 정밀도의 관계를 나타내는 정보를 저장하는 생체특징 데이터베이스를 이용하고, 또, 상기 피 인증자의, 상기 복수 종류 중 적어도 1 종류의 생체특징에 관한 특징정보를 취득하는 단계와, 취득한 특징정보와 상기 생체특징 데이터베이스에 저장된, 대응하는 생체특징의 특징정보를 이용하여 인증을 행하는 단계와, 취득한 특징정보에 관한 생체특징의 조합을 기초로, 상기 생체특징 데이터베이스를 참조하여 당해 인증에 있어서의 인증 정밀도를 구하는 단계를 구비하는 것이다.
상기 발명에 의하면 인증 시에, 등록 시의 모든 생체정보를 반드시 입력할 필요는 없고, 일부 생체정보를 입력해도 된다. 때문에, 이용자는 예를 들어 자기 생체특징의 상황이나 주위 환경 등에 따라, 이용할 생체정보를 유연하게 선택할 수 있다. 또 일부 생체정보만을 입력한 경우라도, 입력한 생체특징 조합의 인증 정밀도를 구할 수 있다. 이로써, 인증 정밀도에 따라, 피 인증자의 동작 제어가 가능해져, 인증 성능의 저하에 따른 영향을 미연에 억제할 수 있으며, 잘못 인증한 경우의 손해를 최소한으로 억제할 수 있다.
그리고 본 발명의 개인인증방법은, 구해진 인증 정밀도에 기초하여, 당해 인증에 의한 인증레벨을 정하는 단계를 구비하는 것으로 한다. 또한 본 발명에서 상기 인증레벨은, 입실 가능한 방, 전자상거래의 상한 금액, 또는 이용 가능한 명령 혹은 사이트 중 어느 하나인 것으로 한다. 또 본 발명에서는, 정해진 인증레벨을, 상기 피 인증자에게 통지하는 단계를 구비하는 것으로 한다. 또한 본 발명에서는, 정해진 인증레벨에 따라 상기 피 인증자의 동작을 제어하는 단계를 구비하는 것으로 한다.
또 본 발명의 개인인증방법은, 인증 결과, 상기 피 인증자가 본인인 것으로 판단됐을 때, 구해진 인증 정밀도가 인증 목적에 필요한 임계값을 초과하는지의 여부를 판정하는 단계를 구비하며, 초과하지 않을 때, 상기 피 인증자의 인증을 거부하는 것으로 한다.
또한 본 발명의 개인인증방법은, 상기 피 인증자에게, 이용할 생체특징을 선택시키는 단계를 구비하는 것으로 한다. 또 본 발명에서는, 상기 피 인증자에게, 인증에 이용할 생체특징 조합과 인증레벨의 관계를 표시하는 정보를 나타내는 단계를 구비하는 것으로 한다. 또한 본 발명에서는, 인증 결과, 상기 피 인증자가 본인인 것으로 판단됐을 때, 구해진 인증 정밀도가, 인증목적에 필요한 임계값을 초과하는지의 여부를 판정하는 단계를 구비하며, 초과하지 않을 때, 상기 피 인증자에게 생체특징의 재선택 요구를 통지하는 것으로 한다. 또 본 발명에서는, 인증 정밀도가 높은 생체특징의 조합이 패스워드로서 미리 설정되고, 또 상기 피 인증자가 선택한 생체특징의 조합이 상기 패스워드로 될 조합과 일치하는지의 여부를 판단하는 단계를 구비하는 것으로 한다.
또 본 발명이 강구한 제 2 해결수단은, 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 방법으로서, 이용자의 복수 종류의 생체특징 특징정보를 취득하는 단계와, 취득한 특징정보를 상기 이용자를 인증하기 위한 정보로서 등록하는 단계와, 취득한 특징정보를 기초로, 인증에 이용하는 생체특징의 각 조합에 대하여, 인증 정밀도를 추정하는 단계를 구비하는 것이다.
그리고 본 발명의 개인인증방법은, 추정한 인증 정밀도가 높은 생체특징의 조합을, 패스워드로서 상기 이용자에게 통지하는 단계를 구비하는 것으로 한다.
또 본 발명의 개인인증방법에 있어서, 인증 정밀도를, 동일인끼리의 인증거리 분포와, 타인끼리의 인증거리 분포를 이용하여 추정하는 것으로 한다.
또한 본 발명이 강구한 제 3 해결수단은, 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 장치로서, 적어도 피 인증자를 포함하는 사람에 대하여, 복수 종류의 생체특징 특징정보와, 인증에 이용하는 생체특징의 조합과 인증 정밀도와의 관계를 나타내는 정보를 저장하는 생체특징 데이터베이스를 이용하여, 상기 피 인증자의, 상기 복수 종류 중 적어도 1 종류의 생체특징에 관한 특징정보를 취득하고, 취득한 특징정보와, 상기 생체특징 데이터베이스에 저장된, 대응하는 생체특징의 특징정보를 이용하여 인증을 행하며, 취득한 특징정보에 관한 생체특징의 조합을 기초로, 상기 생체특징 데이터베이스를 참조하여, 당해 인증에 있어서의 인증 정밀도를 구하는 것이다.
본 발명에 의하면, 인증 시에 등록 시의 모든 생체정보를 반드시 입력할 필요는 없으며, 일부 생체정보를 입력해도 상관없다. 때문에, 이용자는 예를 들어 자기 생체특징의 상황이나 주위 환경 등에 따라, 이용할 생체정보를 유연하게 선택할 수 있다. 또 일부 생체정보만을 입력한 경우라도, 입력한 생체특징 조합에서의 인증 정밀도를 구할 수 있다. 이로써, 인증 정밀도에 따라, 피 인증자의 동작 제어가 가능해져, 인증 성능의 저하에 따른 영향을 미연에 억제할 수 있으며, 잘못 인증한 경우의 손해를 최소한으로 억제할 수 있다.
그리고 본 발명의 개인인증장치에 있어서, 인증 결과, 상기 피 인증자가 본인인 것으로 판단됐을 때, 구해진 인증 정밀도에 기초하여 당해 인증에 의한 인증레벨을 정하는 것으로 한다. 또 본 발명에서는, 정해진 인증레벨에 따라 상기 피 인증자의 동작을 제어하는 것으로 한다.
또한 본 발명이 강구한 제 4 해결수단은, 개인인증을 행하는 장치로서, 복수 종류의 생체특징 정보가 입력 가능하게 구성된 입력부와, 이용자가, 상기 입력부로부터 정보 입력할 생체특징을 선택하기 위한 선택 입력부와, 상기 선택 입력부에 의하여 선택된 생체특징의 조합에 따른, 당해 인증에 의한 인증레벨을 표시하는 표시부를 구비하는 것이다.
본 발명에 의하면, 선택된 생체특징의 조합에 따른 인증레벨이 표시부에 표시되므로, 이용자의 편의성을 대폭 향상시킬 수 있다.
또 본 발명이 강구한 제 5 해결수단은, 개인인증을 행하는 장치로서, 복수 종류의 생체특징 정보가 입력 가능하게 구성된 입력부와, 상기 입력부로부터 정보입력 가능한 생체특징 조합과 인증레벨의 관계를 표시하는 정보를 나타내는 표시부를 구비하는 것이다.
본 발명에 의하면, 정보입력 가능한 생체특징 조합과 인증레벨의 관계를 나타내는 정보가 표시부에 표시되므로, 이용자의 편의성을 대폭 향상시킬 수 있다.
그리고 본 발명의 개인인증장치에 있어서, 상기 인증레벨은, 입실 가능한 방, 전자상거래의 상한 금액, 또는 이용 가능한 명령 혹은 사이트 중 어느 하나인 것으로 한다.
또 본 발명이 강구한 제 6 해결수단은, 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 방법으로서, 등록 시에 있어서, 이용자로부터 복수 종류의 생체특징 정보를 취득하여, 취득한 정보별로 특징정보를 추출하고, 취득한 정보에 관한 생체특징의 각 조합별로 인증 정밀도를 추정하며, 인증 시에 있어서, 상기 이용자로부터 상기 복수 종류 중 적어도 1 종류의 생체특징 정보를 취득하고, 취득한 정보에 대하여 특직정보를 추출하여, 추출한 특징 정보와, 대응하는 생체특징에 대하여 등록 시에 추출한 특징 정보를 이용하여 인증을 행하며, 취득한 정보에 관한 생체특징의 조합에 대하여 등록 시에 추정한 인증 정밀도에 따라, 상기 이용자의 동작을 제어하는 것이다.
상술한 목적 및 기타의 목적과 본 발명의 특징 및 이점은 첨부 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통해 보다 분명해 질 것이다.
(실시예)
이하, 본 발명의 실시예에 대하여 도면을 참조하면서 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 관한 개인인증의 기술적 특징을 개념적으로 나타내는 도면이다. 도 1에 나타내는 바와 같이 본 발명에서는, 등록 시에, 등록하는 인물별로 복수 종류의 생체특징 정보로부터 특징정보를 추출한다. 이 때, 각 생체정보로부터 추출한 특징정보의 조합별로 「인증 정밀도」를 추정하고, 그 「인증 정밀도」를 유지시켜둔다. 여기서 「인증 정밀도」란, 어떤 인물이 어떤 특징정보(의 조합)를 이용할 경우에 어느 정도 안정적으로 타인과 구별 가능한지의 여부를 나타내는 지표를 말하며, 실제 지표의 예에 대해서는 후술하기로 한다.
한편, 인증 시에는, 인증 시에 취득 가능한 생체정보에 대하여 특징정보를 추출하고, 등록 시의 특징정보와 비교하여 개인인증을 행한다. 이 때, 이용하는 생체특징의 조합에 대하여 등록 시에 추정해둔 인증 정밀도를 이용하여 피 인증자의 동작을 제어한다. 이로써, 인증 시에 이용 가능한 생체특징이 적고 인증 정밀도가 낮은 경우라도, 인증 성능의 저하에 의한 영항을 미연에 억제할 수 있으며, 잘못 인증한 경우의 피해를 최소한으로 억제할 수 있다.
(제 1 실시예)
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 관한 개인인증 시스템의 개략구성도이다.
도 2에서 개인인증장치로서의 개인인증 서버(11)는, 복수 인물의 생체특징 데이터를 저장하는 생체특징 데이터베이스(DB)(12)를 가지며, 인터넷, 전용선, 공중회선 등의 네트워크망(13)에 접속된다. 또 등록 시에 생체특징 정보를 입력하기 위한 생체특징 등록장치(14)나, 인증 시에 생체특징 정보를 입력하기 위한 개인인증 단말(15)이 네트워크망(13)에 접속된다.
개인인증 서버(11)는, 이용하는 지역별이나 기관별로 복수 설치되거나, 부하를 분산시키기 위한 미러 서버를 포함해서 복수 설치되어도 된다. 또 생체특징DB(12)는, 네트워크망(13)을 통해 개인인증 서버(11)에 접속되어도 된다.또한 생체특징 등록장치(14)의 기능은 개인인증 서버(11)에 내장돼도 되며, 개인인증 단말(15)이 등록과 인증 쌍방의 기능을 가져도 된다. 또한 개인인증 단말(15)이 복수인 경우, 이들의 사양(내장된 입력디바이스의 종류 등)은 반드시 동일하지 않아도 된다.
도 3 및 도 4는 본 실시예에 관한 개인인증방법에 있어서 등록 시와 인증 시의 처리 흐름을 각각 나타내는 흐름도이다. 이하, 본 실시예에 관한 개인인증의 처리 흐름에 대하여 등록 시와 인증 시로 나누어 설명하기로 한다.
<등록 시>
도 3에 나타내는 바와 같이 등록 시에는, 우선, 생체특징 등록장치(14)에 의하여 등록자의 복수 종류의 생체특징 정보를 입력한다(SA01). 본 실시예에서는, 「지문」「홍채」「얼굴」「성문」「필적」 5 종류의 생체특징 정보를 입력하는 것으로 한다. 생체특징 등록장치(14)에는 각 생체특징용 입력 디바이스가 미리 설치되어있다. 예를 들어,「지문」에는 반도체식(또는 광학식) 지문스캐너 등이 이용되며, 마찬가지로「홍채」「얼굴」에는 조명과 카메라 등이,「성문」에는 마이크 등이, 그리고 「필적」에는 평판(tablet) 등이 이용된다.
다음으로, 생체특징 등록장치(14)는 입력된 각 생체정보로부터, 인증에 이용하는 특징정보를 추출한다(SA02). 여기서의 특징추출은, 각각의 생체정보에 대하여 일반적으로 알려져있는 수법을 이용하면 된다. 물론, 인증시스템 전체의 성능향상을 위해서는, 각 생체특징에 대하여, 이를 단독으로 이용한 경우에 보다 높은 인증 성능이 얻어지는 등의 특징추출 수법을 이용하는 것이 바람직하다.
추출한 특징정보의 차원 수를,「지문」「홍채」「얼굴」「성문」「필적」에 대해서 각각 d1, d2, d3, d4, d5로 한다. 이 때, 총 차원수(da)는,
da=d1+d2+d3+d4+d5
로 된다. 또 이들 특징정보에 대하여 double, float 등의 부동소수점 형식이나 정수형 등 다른 표현형식이 혼재하는 경우, 모두 동일 표현형식으로 통일한다. 여기서는 모두 N계조의 정수형으로 변환하는 것으로 한다. 이 때, 모든 차원에 대하여 분산이 일정해지도록 정규화 해둔다. 특징정보를 정규화하는 것은, 각 특징정보에 있어서, 각 차원이 전체 식별 성능에 주는 영향을 모두 균등하게 하기 때문이다.
이와 같은 생체정보의 입력과 특징추출(SA01, SA02)을, 등록 대상인 모든 사람에 대하여 실행한다. 추출된 특징정보는 개인인증 서버(11)로 송신된다. 또, 생체정보로부터 특징정보를 추출하는 처리(SA02)는 개인인증 서버(11)가 실행해도 상관없다. 이 경우, 생체특징 등록장치(14)에 입력된 생체정보가 개인인증 서버(11)로 송신된다.
다음에, 개인인증 서버(11)는, 송신된 특징정보에 관한 생체특징의 각 조합별로(각 특징정보의 단독사용도 포함) 인증 정밀도를 추정한다(SA03). 인증 정밀도의 추정은 다음과 같이 하여 실시한다.
도 5는 어떤 특징정보에 관한 동일인끼리의 인증거리 분포(D1)와 타인끼리의 인증거리 분포(D2)를 개념적으로 나타내는 도면이다. 도 5의 분포는 개인별로 작성하므로, 인물(P)에 대하여 언급하면, 분포(D1)는 인물(P)끼리의 인증거리 분포이며, 분포(D2)는 인물(P)과 인물(P) 이외의 인물 전원과의 인증거리 분포이다. 여기서 말하는 「인증거리」란, 생체정보로부터 추출한 특징정보끼리를 어떤 거리척도로 비교한 것이다. 예를 들어, 특징정보 조합의 총 차원수를 D 차원으로 하고, 거리척도를 유클리드 거리로 하면, D 차원 공간 내에서의 유클리드 거리가 인증거리가 된다. 본인끼리의 특징정보간에서는 인증거리가 작아지며, 타인끼리의 특징정보간에서는 인증거리가 커진다. 또 특징정보의 각 차원이 2진값으로 표현된 경우는, 단순하게 모든 비트를 결합시켜 얻은 da 차원의 2진값 벡터의 해밍거리를 인증거리로 이용해도 된다.
여기서, 거리 대신에 유사도나 상관값을 이용한 경우는, 본인끼리의 특징정보간에서는 큰 값이 되며, 타인끼리의 특징정보간에서는 작은 값이 된다.
또 da 차원 공간 내에서 본인과 타인을 분리하는 식의 뉴랄 네트워크(neural network)를 학습시키고, 학습에 이용한 각 데이터를 입력으로 했을 때의 뉴로 출력값으로부터, 본인과 타인 판정결과의 신뢰성을 나타내는 수치를 산출하여, 그 수치(신뢰도)를 인증거리로 이용해도 된다.
마찬가지로 da 차원 공간 내에서, 본인과 타인을 구별하는 식의 선형 식별함수나 2 차 식별함수를 산출하고, 함수 산출에 이용한 각 데이터와 그 식별면(초평면)으로부터의 거리를 인증거리로 이용해도 된다. 단순한 유클리드 거리로는 각 차원을 모두 동일 무게로 취급하는데에 반해, 식별함수를 정의하면, 식별에 유효한 차원과 그렇지 않은 차원을 판별함수의 계수로 구별해서 취급할 수 있으므로, 식별에 이용하기 좋다.
여기서, 본 실시예에서는 각 생체정보로부터 추출한 특징정보를 결합시킨 특징정보를 신규 작성하고, 그 특징정보를 이용하여 본인과 타인을 식별한다는 방식을 취한다. 이에 반해, 각 생체특징별로 식별하여(식별은 각각에 대하여 별개의 방법으로 실행되도 된다), 각각의 식별에 의하여 얻어진 인증거리(에 준한 값)를 정규화한 후, 정규화 후의 인증거리를 각 차원으로 하는 인증거리 벡터를 작성하고, 그 인증거리벡터 공간 내에서 다시 본인과 타인을 구별하는 식의 거리척도를 정의하여, 그 거리척도를 인증거리로 이용해도 된다.
또 본인과 타인을 식별하기 위한 임계값(TH)을 도 5에 나타내는 바와 같이 정한 경우, 타인의 분포(D2) 중 임계값(TH)보다 인증거리가 작은 부분(사선부분(A1))은, 타인이 본인으로 잘못 수리되어버리는(False Acceptance) 경우에 상당한다. 따라서 타인이 잘못 수리되는 확률(타인 수락률: False Acceptance Rate: FAR)은,도 5와 같은 분포에서 어느 정도 "시산" 가능하다.
한편, 본인 분포(D1) 중, 임계값(TH)보다 인증거리가 큰 부분(사선부분(A2))은 본인이 타인으로 잘못되어 거절당해버리는(False Rejection) 경우에 상당한다. 타인 수락률(FAR)과 마찬가지로, 본인이 타인으로 잘못되어 거절당하는 확률(본인 거부율:False Rejection Rate:FRR)도, 도 5와 같은 분포에서 "시산" 가능하다.
여기서 "시산"이란 표현을 이용한 것은, 상술한 수법에 의하여 시산 가능한 FAR, FRR은 등록 시에 얻어진 특징정보의 분포에서 산출된 것으로, 인증 시의 FAR, FRR과는 당연히 다른 것으로 되기때문이다(등록 시의 특징정보 개수가 많으면 많을수록 등록 시에 작성한 분포는 인증 시의 분포에 가까워지며, 시산한 FAR, FRR은 인증 시의 FAR, FRR을 잘 추정한 것으로 된다).
또 FAR, FRR은 임계값(TH)의 결정법에 따라 좌우되고, 또 임계값(TH)은 인증 목적에 따라 의도적으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 타인을 반드시 배제하고 싶은 경우는, 본인 거부율(FRR)이 다소 커도 되므로 임계값(TH)을 작게 설정하면 되고(도 5에서는 왼쪽 방향으로 옮김), 본인이 거부되면 사용자 인터페이스의 관점에서 매우 사용하기 어려운 것으로 될 경우는, 타인 수락률(FAR)을 희생시켜 임계값(Th)을 크게 설정하면 된다(도 5에서는 오른쪽 방향으로 옮김).
본 실시예에서는 도 5와 같은 분포에 있어서, 시산한 FAR과 FRR이 동등해지도록(A1의 면적과 A2의 면적이 동등해짐), 임계값(TH)을 결정하는 것으로 한다. 물론 임계값(TH)은 이 이외의 수법으로 정해도 되고, 예를 들어 본인 분포(D1)와 타인 분포(D2)가 교차하는 위치에 설정해도 되며, FRR 또는 FAR이 미리 정해진 값이 되는 등의 위치에 설정해도 된다.
여기서, 생체특징DB(12)에 등록되는 데이터 수가 충분하게 많지 않으면, 도 5와 같이 2 개의 분포(D1, D2)가 겹치지 않는 경우가 있다. 이 경우는, 예를 들어 쌍방의 분포를 가우스 함수와 같은 적당한 함수로 근사 시켜, 겹치는 부분을 만든 후에 임계값(TH)을 결정해도 된다.
또, 여기서는 본인끼리의 분포(D1)가 이용 가능한 것을 전제로 한다. 따라서 본인의 특징정보는 복수 개 있어야 한다. 복수 개의 특징정보를 효율적으로 얻기 위하여 카메라를 입력 디바이스로 이용하는 경우, 다음과 같은 방법을 이용할 수 있다.
예를 들어 「얼굴」의 경우, 얼굴 화상을 수 초간 동영상으로 촬영하고, 이동영상의 각 프레임화상을 추출하여 각각 등록화상으로 이용하면 된다. 예를 들어 30프레임/초의 순차주사카메라(progressive scanning camera)를 이용하여 3 초간 촬영한 경우, 모두 90 장의 얼굴 화상이 얻어진다. 눈을 깜박거렸을 때 등 문제가 있는 화상을 제외하고, 이들 화상을 모두 등록용 화상으로 이용할 수 있다. 이 경우, 조명의 위치나 밝기를 변화시키면서, 또는 카메라의 위치를 미묘히 움직이면서 동영상 촬영을 함으로써, 여러 가지 조건하에서 촬영한 경우의 얼굴 화상이 얻어진다.
이에 반해, 마이크를 이용하는「성문」이나 평판을 이용하는 「필적」 등은, 복수 개의 특징정보를 얻기 위하여 생체정보를 복수 회 입력해야 된다.
또 인증을 실행할 때마다, 본인으로 인증필한 특징정보를 생체특징DB(12)로 추가 등록함으로써, 본인 분포(D1)를 갱신할 수 있다.
본 실시예에서는 대상이 되는 각 이용자에 대하여, 생체정보로부터 추출한 특징정보의 각 조합별로 도 5와 같은 분포를 작성하여, 인증 정밀도를 추정한다. 본 실시예에서는 인증 정밀도로서, "1-FAR"라는 값, 즉 타인이 본인으로 수락되지 않은 확률을 채용한다. 여기서, 상술한 바와 같이, 임계값(TH)은 FAR과 FRR이 동등해지도록 설정되므로, 인증 정밀도는 실질적으로 "1-FRR"이기도 하다.
그리고, 「지문」「홍채」의 조합(특징정보는 (d1+d2)차원), 「지문」「홍채 」「얼굴」 3 종류의 생체특징 조합(특징정보는 (d1+d2+d3)차원) 등, 생체특징의 모든 조합에 대하여 도 5와 같은 인증거리 분포를 구하고, 인증 정밀도(1-FAR)를 시산한다.
이와 같이, 각 이용자에 대하여 각각, 생체특징의 조합별로 인증 정밀도를 시산하므로, 예를 들어 약품이나 마찰로 인해 지문이 얇아진 사람은,「지문」을 포함하는 조합(예를 들어 「지문」「홍채 」「얼굴」)을 이용한 경우,「지문」을 포함하지 않은 조합(예를 들어「홍채 」「얼굴」)을 이용한 경우보다 인증 정밀도가 낮아진다. 이 인증 정밀도의 저하는, 지문 패턴을 안정적으로 추출하지 못하므로, 도 5의 본인 분포(D1)의 분포 폭이 넓어져, FRR이 커져버리는 것에 기인한다.
또 우연히, 본인과 닮은 지문을 갖는 타인이 많은 경우도, 상술한 예와 마찬가지로,「지문」을 포함하지 않은 조합보다「지문」을 포함하는 조합 쪽이 인증 정밀도가 낮아질 가능성이 있다. 이는 본인과 닮은 지문을 갖는 타인이 많기 때문에, 도 5의 본인 분포(D1)와 타인 분포(D2)와의 분포간 거리가 접근하여 FAR이 커져버리는 것에 기인한다.
즉 본 실시예에 의하면, 생체특징 각 조합의 인증 정밀도로부터 그 이용자에게, 어떤 생체특징 조합이 적합한지를 쉽게 알 수 있다.
그리고 개인인증 서버(11)는 시산한 인증 정밀도를 생체특징DB(12)에 저장한다(SA04). 도 6은 생체특징DB(12)에 저장되는 인증 정밀도 정보의 일례이다. 도 6에서는 어떤 인물(P)에 대하여, 생체특징의 조합과 인증 정밀도의 관계가 테이블형식으로 나타난다(여기서 도 6에서는 참고를 위하여, 인증 정밀도 "1-FAR"뿐 아니라 FAR의 값도 나타낸다). 기본적으로는, 생체특징을 다수 조합시킨 쪽이 인증 정밀도가 향상되는 것으로 생각되지만, 도 6의 예에서는 인물(P)이 어쩌다 인증에 적합하지 않은 지문을 가짐으로써 「지문」 단일체의 인증 정밀도가 낮고, 이 때문에생체특징의 조합 중에 「지문」이 있으면 인증 정밀도가 오히려 저하되는 것을 나타낸다.
여기서, 처리(SA03~SA04)는 등록 시에 실행하는 처리이지만, 생체특징DB(12)에 새로 특징정보가 추가된 경우나, 어떤 인물의 등록특징 정보가 갱신된 경우는, 모든 인물의 데이터에 관해서 처리(SA03~SA04)를 재실행하면, 새로운 특징정보가 반영된 인증 정밀도를 항상 유지할 수 있다. 또 등록·갱신 때마다 실행하는 것이 계산부하 증대 등의 이유로 바람직하지 않은 경우에는, 주 1 회나 월 1 회 등 정기적으로 실행해도 상관없다.
또 예를 들어, 첫회 등록 시에는「지문」「홍채」「얼굴」「성문」「필적」 5 종류의 생체정보를 등록하지만, 다른 생체특징 등록장치(14)에 손모양 입력디바이스가 장비된 경우, 나중에, 이 생체특징 등록장치(14)를 통해 「손모양」을 등록하는 것도 가능하다. 이 경우에는,「손모양」에 대해서만 생체정보를 입력하고(SA01), 특징정보의 추출을 실행한다(SA02). 그리고 종래의 모든 조합에 추가로,「손모양」을 합친 조합의 경우의 인증 정밀도를 모두 추정하고(SA03), 추정한 인증 정밀도의 저장을 실행한다(SA04).
여기서, 미리 최저한 보증해아 할 인증 정밀도(X)를 결정해둔 경우에는, 시산한 인증 정밀도가 X보다 작은 조합은 인증에 이용하지 않도록 해도 된다.
또 등록종료 시, 최저한 보증해야 할 인증 정밀도를 만족시키지 않은 생체특징 조합을 등록자에게 통지하고, 인증 대상인 이용자 한 명 한 명에게 적합한 생체특징을 알려주는 것도 가능하다. 역으로 인증 정밀도가 높은 생체특징 조합을, 그이용자에 적합한 조합으로서 통지해도 된다. 도 6의 예에서는, 인물(P)에 있어서 가장 유효한 생체특징 조합으로서,「홍채」「얼굴」「성문」「필적」을 통지한다. 또 인증 정밀도가 높고, 그 이용자에 적합한 생체특징 조합을, 패스워드로서 미리 설정해두는 것도 가능하다.
<인증 시>
다음으로, 인증 시의 처리에 대하여 도 4의 흐름도에 따라 설명한다.
인증 시에는, 우선, 인증을 받고자 하는 이용자(피 인증자)는 자기 개인 ID의 입력과, 개인인증 단말(15)로부터 정보를 입력할 예정인 생체특징의 선택을 실행한다(SB01). 입력된 개인 ID와 선택된 생체특징의 종류에 대해서는, 개인인증 단말(15)로부터 개인인증 서버(11)로 송신된다.
여기서는 등록 시에 이용자별로 통지된, 그 이용자에 가장 적합한 생체특징 조합을 선택하는 것으로 한다. 이 경우, 예를 들어 등록 시, 인증 정밀도가 높은 생체특징 조합을 패스워드로서 미리 설정해두고, 인증 시에 선택된 생체특징 조합이, 그 개인 ID의 패스워드로 설정된 조합과 일치하는지의 여부를 판단하고, 일치하지 않은 경우에는 인증을 행하지 않도록 하는 것도 가능하다.
또 이용자가, 현재 이용 가능한 생체특징을 스스로 선택해도 된다. 예를 들어 이용자가 인증을 받고자 할 때, 우연히 지문을 등록한 손가락에 외상을 입은 경우,「지문」을 제외하고 생체특징을 선택하면 된다.
또한 주위환경에 따라, 개인인증 단말(15)이 생체특징을 한정해도 된다. 예를 들어, 개인인증 단말(15)에 구비된 마이크로 인증 직전의 주위 소리를 측정하고, 주위의 소음레벨이 높은 것으로 판단됐을 때는,「성문」을 생체특징의 선택후보에서 제외하도록 한다. 또는 마찬가지로, 개인인증 단말(15)에 구비된 카메라 또는 조도센서로 주위의 명도를 측정하고, 측정한 명도가 미리 정해진 임계값을 초과할 경우는, 일광 등 외광의 영향이 큰 것으로 판단하여,「얼굴」「홍채」를 선택후보에서 제외해도 된다.
또 개인인증 단말(15)에 내장된 센서의 종류에 따라 생체특징을 한정해도 된다. 예를 들어 개인인증 단말(15)이 휴대전화형이고, 카메라, 지문센서 및 마이크는 구비했지만 평판을 구비하지 않은 경우는,「필적」을 생체특징 선택후보에서 제외하도록 한다.
다음으로, 개인인증 서버(11)는 개인인증 단말(15)로부터 송신된 개인 ID 및 생체특징 종류를 수신하면, 이 생체특징을 이용한 경우의 인증 정밀도를, 생체특징DB(12)에 저장된 도 6에 나타내는 바와 같은 정보를 참조하여 구한다(SB02). 구해진 인증 정밀도는 개인인증 단말(15)에 송신되어 이용자에게 제시된다. 이 때, 인증 목적에 필요한 인증 정밀도의 레벨(임계값)을 미리 결정해둔 경우, 개인인증 서버(11)는 인증 정밀도가 그 임계값을 초과하는지의 여부를 판정하여, 초과하지 않을 때, 개인인증 단말(15)을 통해 이용자에게 생체특징 재선택 요구를 통지한다.
예를 들어, 주위의 소음레벨이 높기 때문에 「성문」을 제외하고 생체특징을 선택했지만,「성문」을 포함하지 않으면 인증 목적에 필요한 인증 정밀도를 얻을 수 없는 경우, 보다 조용한 장소에서의 인증을 이용자에게 촉구한다. 또 외광의영향이 큰 환경 때문에「얼굴」「홍채」를 제외하고 생체특징을 선택했지만,「얼굴」「홍채」중 적어도 한쪽을 포함하지 않으면 인증 목적에 필요한 인증 정밀도를 얻을 수 없는 경우는, 그늘에서의 인증을 이용자에게 촉구한다. 또한 개인인증 단말(15)이 평판을 내장하지 않았기 때문에「필적」을 제외하고 생체특징을 선택했지만,「필적」을 포함하지 않으면 인증 목적에 필요한 인증 정밀도를 얻을 수 없는 경우는, 평판을 내장한 다른 개인인증 단말(15)로 인증을 행하도록 이용자에게 지시한다.
또, 구해진 인증 정밀도가 인증 목적에 필요한 임계값을 초과하지 않은 경우, 단순히 그 이용자의 인증 자체를 거절해도 상관없다.
또한 구해진 인증 정밀도에 따라, 인증 후에 이용자에게 부여되는 권한, 즉「인증레벨」을 이용자에게 제시할 수도 있다.
예를 들어, 인증 목적이 전자상거래의 본인확인인 경우, 구해진 인증 정밀도에 따라 거래금액의 상한을 결정하고, 그 상한 금액을 이용자에게 통지해도 된다. 또 인증 목적이 입퇴실 관리인 경우는, 인증 정밀도에 따라 입실 가능한 방을 결정하고 이를 통지해도 되고, 혹은 인증 목적이 PC 등으로의 로그인인 경우는, 인증 정밀도에 따라 실행 가능한 명령(열람만, 기입변경 가능, 소거 가능 등), 또는 액세스 가능한 사이트나 디렉토리를 결정하고, 이들을 이용자에게 제시해도 된다.
다음으로 피 인증자는, 개인인증 단말(15)로부터, 선택한 각 생체정보를 실제로 입력한다(SB03). 개인인증 단말(15)은, 입력된 피 인증자의 각 생체정보에 대하여 특징정보를 추출한다(SB04). 추출된 특징정보는 개인인증 단말(15)로부터개인인증 서버(11)로 송신된다.
개인인증 서버(11)는 송신된 특징정보와, 생체특징DB(12)에 저장된, 대응하는 생체특징의 특징정보를 이용하여 인증을 실행한다(SB05). 예를 들어, 송신된 특징정보를 결합하고, 결합된 특징정보의 특징공간 내에서, 본인 여부의 식별을 행한다. 혹은 송신된 각 특징정보를, 대응하는 등록 특징정보와 각각 비교하여 인증을 행한다. 또 이와 함께, 취득한 특징정보에 관한 생체특징의 조합을 기초로 생체특징DB(12)를 참조하여, 당해 인증에 있어서의 인증 정밀도를 구한다(SB06). 예를 들어, 도 6에 나타낸 바와 같은 생체특징 각 조합과 인증 정밀도의 관계를 표시하는 정보를 참조하여 인증 정밀도를 구한다.
그리고 피 인증자가 본인으로 판단됐을 때 개인인증 서버(11)는, 구해진 인증 정밀도에 기초하여 당해 인증에 의한 인증레벨, 예를 들어 전자상거래의 상한 금액이나, 이용 가능한 명령이나 사이트, 또는 입실 가능한 방에 대하여 정한다(SB07). 그 후, 인증 후의 권한을 부여한다. 예를 들어, EC서버(16)로, 정해진 상한 금액에 대응한 키를 발행한다.
이상과 같이 본 실시예에 의하면, 인증 시, 등록 시의 모든 생체정보를 반드시 입력할 필요는 없으며, 일부 생체정보를 입력해도 상관없다. 이로써 이용자는, 예를 들어 자기 생체특징 상황이나 주위환경 등에 따라, 이용할 생체정보를 유연하게 선택할 수 있다. 또 일부 생체정보만을 입력한 경우라도, 입력한 생체특징의 조합에서의 인증 정밀도를 구할 수 있다. 그리고 이 인증 정밀도에 따라 인증 레벨이 정해지므로, 인증 성능 저하에 의한 영향을 미연에 억제할 수 있으며, 잘못인증한 경우의 손해를 최소한으로 억제할 수 있다.
여기서, 이용할 생체특징을 선택하는 처리(SB01)나, 선택한 생체정보의 조합에 대응한 인증 정밀도나 인증레벨을 제시하는 처리(SB02)는 생략해도 된다.
또 생체정보의 특징정보를 추출하는 처리(SB04)는 개인인증 단말(15)이 실행하는 것으로 하지만, 개인인증 서버(11)가 실행해도 상관없다. 이 경우, 생체정보가 단말(15)로부터 서버(11)에 송신된다.
(제 2 실시예)
도 7은 본 발명의 제 2 실시예에 관한 개인인증장치의 개략구성도이다. 도 7에 나타내는 개인인증장치(20)는 기능적으로 도 2의 개인인증 서버(11), 생체특징DB(12), 생체특징 등록장치(14) 및 개인인증 단말(15)의 기능을 일체화시킨 것에 상당한다.
본 실시예에서는 도 7의 개인인증장치(20)를, 빌딩 등 시설의 입퇴실 관리에 이용하는 것으로서 설명한다. 즉, 복수 종류의 생체특징 정보를 이용하여 개인인증을 실행하고, 그 인증 결과에 따라, 시설 각 방으로의 입퇴실 관리(잠금장치 개폐조작)를 한다. 여기서는 제 1 실시예와 마찬가지로,「지문」「홍채」「얼굴」「성문」 및 「필적」 5 종류의 생체특징이 이용 가능한 것으로 한다.
즉 개인인증장치(20)는, 입력부로서 지문용 센서(21), 홍채용 카메라(22a) 및 홍채용 조명(22b), 얼굴용 카메라(23a) 및 얼굴용 조명(23b), 성문용 마이크(24), 및 필적용 평판(25)을 구비한다. 또 표시부로서의 모니터(26), 키보드(28), 및 선택입력부로서의 생체정보 선택버튼(27) 또한 구비한다.
이하, 본 실시예에 관한 개인인증의 처리 흐름에 대하여, 등록 시와 인증 시로 나누어 설명한다. 여기서 대략적인 처리 흐름은 제 1 실시예와 거의 마찬가지이다.
<등록 시>
등록 시에는, 이 개인인증장치(20)의 관리자가 등록조작을 하여 이용자의 등록을 실행한다. 관리자 자체의 인증은, 키보드(28)에 의한 패스워드입력, 또는 본 개인인증장치(20)에 의한 생체정보를 이용한 인증으로 행한다. 관리자가 키보드(28)로 등록처리의 수속 및 이용자의 ID입력을 실행한 후, 이용자는 복수 종류의 생체정보를 입력한다.
다음으로, 입력된 각 생체정보로부터, 인증에 이용하는 특징정보를 추출한다. 특징 추출방법은 제 1 실시예와 마찬가지이다. 이와 같은 생체정보 입력 및 특징추출을, 등록대상의 모든 이용자에 대하여 실시한다.
다음에, 생체정보로부터 추출한 특징정보의 각 조합별로(각 특징정보의 단독사용도 포함), 인증 정밀도를 추정한다. 인증 정밀도의 추정방법은 제 1 실시예와 마찬가지이다. 여기서 추정한 인증 정밀도는 제 1 실시예의 생체특징DB(12)와 마찬가지로, 도 7의 개인인증장치(20) 내 기억장치(도시 생략)에 저장된다.
도 8은 기억장치에 저장된, 인증에 이용하는 생체특징 조합과 인증 정밀도의 관계를 표시하는 정보의 일례이다. 도 8의 정보에서는 인증 정밀도와 함께, 인증레벨로서, 입실 가능한 방이 표시된다.
<인증 시>
인증 시, 인증을 받고자 하는 이용자는, 키보드(28)를 이용하여 자기 ID를 입력하고, 생체정보 선택버튼(27)을 이용하여, 입력 예정의 생체정보를 선택한다. 도 9는 도 7에 나타낸 생체정보 선택버튼(27)을 확대표시한 도면이다. 이용자가, 선택할 생체정보에 대응하는 선택버튼(27b)을 누르면 표시기(27a)가 점등되고, 이로써 선택필의 생체정보가 확인 가능하도록 구성된다. 도 9의 예에서는「홍채」「얼굴」「성문」이 선택된다. 이와 같이 생체정보를 선택 가능하게 함으로써, 예를 들어 인증을 받고자 하는 이용자가, 어쩌다 지문을 등록한 손가락에 상처를 입은 경우, 지문을 제외하고 다른 생체정보를 선택하는 것이 가능하다.
생체정보가 선택되면 개인인증장치(20)는, 등록 시에 축적된 도 8에 나타낸 바와 같은 정보를 참조하여, 선택된 생체정보를 이용한 경우의 인증레벨을 구하고, 모니터(26)에 표시하여 이용자에게 제시한다. 여기서는「홍채」「얼굴」「성문」이 선택되므로, 도 8의 정보로부터, 입실 가능한 방은 B, C, D, E 4 개임이 표시된다.
모니터(26)에서 인증레벨을 확인한 이용자는, 선택한 생체정보를 실제로 입력한다. 여기서 이용자는, 홍채용 카메라(22a) 및 홍채용 조명(22b)을 이용하여 「홍채」정보를 입력하고, 얼굴용 카메라(23a) 및 얼굴용 조명(23b)을 이용하여 「얼굴」정보를 입력하며, 또 성문용 마이크(24)를 통해 「성문」정보를 입력한다. 그리고 모니터(26)에 표시된 인증레벨로도 불충분한 경우, 생체정보를 다시 선택하면 된다.
생체정보가 입력되면 개인인증장치(20)는, 입력된 각 생체정보의 특징정보를추출하고, 이미 등록된 특징정보와 비교하여, 이용자가 본인인지 여부의 인증을 실행한다.
그리고 이용자가 본인인 것으로 인증된 경우는, 인증레벨에 따라 이용자의 동작을 제어한다. 이 경우, 방(B, C, D, E)의 잠금장치를 해제한다.
또, 각 이용자는 등록 시에 고지된, 그 이용자에게 가장 적합한 생체특징의 조합을 선택하도록 해도 된다. 이 경우, 고지된 생체특징의 조합을 패스워드로서 개인인증장치(20)에 미리 설정해두고, 선택된 생체특징 조합과 패스워드로서 설정된 조합이 일치하지 않는 경우에는 인증을 실행하지 않도록 하는 것도 가능하다.
또 개인인증장치(20)가, 주위환경에 따라, 사용 가능한 생체특징의 한정을 실행해도 된다. 예를 들어, 마이크(24)로 인증 직전의 주위 소리를 측정하고, 주위의 소음레벨이 높은 것으로 판단됐을 때,「성문」을 생체특징의 선택 후보에서 제외해도 된다. 또 마찬가지로 카메라(22a, 23a) 또는 조도센서(도시 생략)에 의하여 측정된 명도가 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우, 일광 등 외광의 영향이 큰 것으로 판단하여, 「홍채」「얼굴」을 생체정보의 선택 후보에서 제외해도 된다. 이 경우, 표시기(27a)의 점등 등에 의하여, 선택 가능한 생체특징의 종류를 이용자에게 확인시키는 것도 가능하다.
또한 모니터(26) 등의 표시부에, 정보입력 가능한 생체특징 조합과 인증레벨의 관계를 나타내는 정보를 표시해도 된다. 예를 들어, 본 실시예에서는 인증 목적이 입퇴실 관리이므로, 도 8과 같은 정보를 모니터(26)에 표시하여, 입실 가능한 방을 이용자에게 통지하면 된다. 이 경우, 인증 정밀도는 표시하지 않아도 된다.
또 인증 목적이 전자상거래의 본인 확인일 경우, 도 10에 나타내는 바와 같은, 생체특징 조합과 상거래 상한 금액과의 관계를 모니터(26)에 표시하여 이용자에게 통지하는 것도 가능하다. 또한 인증 목적이 PC 등으로의 로그인인 경우에는, 생체특징 조합과 이용 가능한 명령 혹은 사이트와의 관계를 모니터(26)에 표시해도 된다.
또한 모니터(26) 이외의 수단, 예를 들어 표시기 등으로 표시부를 구성해도 되고, 선택버튼(27) 이외의 수단, 예를 들어 접촉 패널 등으로 선택 입력부를 구성해도 상관없다.
이상과 같이 본 실시예에 의하면, 일체형 개인인증장치에 의하여 제 1 실시예와 마찬가지의 효과가 얻어진다. 또 표시부에, 선택된 생체특징의 조합에 따른 인증레벨이나, 정보입력 가능한 생체특징 조합과 인증레벨과의 관계를 나타내는 정보를 표시함으로써, 이용자의 편의성을 대폭 향상시킬 수 있다.
또 본 실시예에 관한 표시부나 선택입력부를, 제 1 실시예에서 나타낸 바와 같은 개인인증 단말(15)에 구성함으로써, 본 실시예와 마찬가지로 피 인증자의 편의성을 대폭 향상시킬 수 있다.
여기서, 상술한 각 실시예에서는, 상술한 5 종류의 생체특징을 이용하는 것으로 설명했지만, 물론 망막, 정맥패턴, 손모양, 장문, 손가락 형상, 귓바퀴, DNA 등 다른 생체특징의 정보를 이용해도 되며, 생체정보에 더불어 IC카드, 패스워드 등 비 바이오메트릭스의 인증형식을 함께 이용해도 상관없다.
이상과 같이 본 발명에 의하면, 이용자는, 예를 들어 자기 생체특징 상황이나 주위환경 등에 따라, 인증 시에 이용하는 생체정보를 유연하게 선택할 수 있다. 또 입력한 생체정보에 의한 인정 정밀도가 구해지므로, 이 인증 정밀도에 따라 피 인증자의 동작 억제가 가능해져, 인증 성능 저하를 미연에 억제할 수 있다.

Claims (20)

  1. 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 방법이며,
    적어도 피 인증자를 포함하는 사람에 대하여, 복수 종류의 생체특징 특징정보와, 인증에 이용하는 생체특징의 조합과 인증 정밀도와의 관계를 나타내는 정보를 저장한 생체특징 데이터베이스를 이용하고, 또,
    상기 피 인증자의, 상기 복수 종류 중 적어도 1 종류의 생체특징에 관한 특징정보를 취득하는 단계와,
    취득한 특징정보와, 상기 생체특징 데이터베이스에 저장된, 대응하는 생체특징의 특징정보를 이용하여, 인증을 행하는 단계와,
    취득한 특징정보에 관한 생체특징의 조합을 기초로, 상기 생체특징 데이터베이스를 참조하여, 당해 인증에 있어서의 인증 정밀도를 구하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    구해진 인증 정밀도에 기초하여, 당해 인증에 의한 인증레벨을 정하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 인증레벨은,
    입실 가능한 방, 전자상거래의 상한 금액, 또는 이용 가능한 명령 혹은 사이트 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    정해진 인증레벨을, 상기 피 인증자에게 통지하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    정해진 인증레벨에 따라, 상기 피 인증자의 동작을 제어하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    인증 결과, 상기 피 인증자는 본인인 것으로 판단됐을 때, 구해진 인증 정밀도가, 인증 목적에 필요한 임계값을 초과하는지의 여부를 판정하는 단계를 구비하며,
    초과하지 않을 때, 상기 피 인증자의 인증을 거부하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 피 인증자에게, 이용할 생체특징을 선택시키는 단계를 구비하는 것을특징으로 하는 개인인증방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 피 인증자에게, 인증에 이용하는 생체특징의 조합과 인증레벨과의 관계를 나타내는 정보를 표시하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    인증 결과, 상기 피 인증자는 본인인 것으로 판단됐을 때, 구해진 인증 정밀도가, 인증목적에 필요한 임계값을 초과하는지의 여부를 판정하는 단계를 구비하며,
    초과하지 않을 때, 상기 피 인증자에게, 생체특징의 재선택 요구를 통지하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    인증 정밀도가 높은 생체특징 조합이, 패스워드로서 미리 설정되고, 또,
    상기 피 인증자가 선택한 생체특징 조합이, 상기 패스워드로 될 조합과 일치하는지의 여부를 판단하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  11. 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 방법이며,
    이용자의, 복수 종류의 생체특징 특징정보를 취득하는 단계와,
    취득한 특징정보를, 상기 이용자를 인증하기 위한 정보로서 등록하는 단계와,
    취득한 특징정보를 기초로, 인증에 이용하는 생체특징의 각 조합에 대하여, 인증 정밀도를 추정하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    추정한 인증 정밀도가 높은 생체특징의 조합을, 패스워드로서, 상기 이용자에게 통지하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    인증 정밀도를, 동일인끼리의 인증 거리 분포와, 타인끼리의 인증 거리 분포를 이용하여 추정하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
  14. 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 장치이며,
    적어도 피 인증자를 포함하는 사람에 대하여, 복수 종류의 생체특징 특징정보와, 인증에 이용하는 생체특징의 조합과 인증 정밀도와의 관계를 나타내는 정보를 저장하는 생체특징 데이터베이스를 이용하여,
    상기 피 인증자의, 상기 복수 종류 중 적어도 1 종류의 생체특징에 관한 특징정보를 취득하고,
    취득한 특징정보와, 상기 생체특징 데이터베이스에 저장된, 대응하는 생체특징의 특징정보를 이용하여, 인증을 행하며,
    취득한 특징정보에 관한 생체특징의 조합을 기초로, 상기 생체특징 데이터베이스를 참조하여, 당해 인증에 있어서의 인증 정밀도를 구하는 것을 특징으로 하는 개인인증장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    인증 결과, 상기 피 인증자는 본인인 것으로 판단됐을 때, 구해진 인증 정밀도에 기초하여, 당해 인증에 의한 인증레벨을 정하는 것을 특징으로 하는 개인인증장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    정해진 인증레벨에 따라, 상기 피 인증자의 동작을 제어하는 것을 특징으로 하는 개인인증장치.
  17. 개인인증을 행하는 장치이며,
    복수 종류의 생체특징 정보가 입력 가능하게 구성된 입력부와,
    이용자가, 상기 입력부로부터 정보 입력하는 생체특징을 선택하기 위한 선택 입력부와,
    상기 선택 입력부에 의하여 선택된 생체특징의 조합에 따른, 당해 인증에 의한 인증레벨을 표시하는 표시부를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증장치.
  18. 개인인증을 행하는 장치이며,
    복수 종류의 생체특징 정보가 입력 가능하게 구성된 입력부와,
    상기 입력부로부터 정보입력 가능한 생체특징의 조합과, 인증레벨과의 관계를 나타내는 정보를 표시하는 표시부를 구비하는 것을 특징으로 하는 개인인증장치.
  19. 제 17 항 또는 제 18 항에 있어서,
    상기 인증레벨은,
    입실 가능한 방, 전자상거래의 상한 금액, 또는 이용 가능한 명령 혹은 사이트 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 개인인증장치.
  20. 생체정보를 이용하여 개인인증을 행하는 방법이며,
    등록 시에 있어서,
    이용자로부터, 복수 종류의 생체특징 정보를 취득하고,
    취득한 정보별로, 특징 정보를 추출하여,
    취득한 정보에 관한 생체특징의 각 조합별로, 인증 정밀도를 추정하며,
    인증 시에 있어서,
    상기 이용자로부터, 상기 복수 종류 중 적어도 1 종류의 생체특징 정보를 취득하고,
    취득한 정보에 대하여, 특징정보를 추출하여,
    추출한 특징 정보와, 대응하는 생체특징에 대하여 등록 시에 추출한 특징 정보를 이용하여 인증을 행하며,
    취득한 정보에 관한 생체특징의 조합에 대하여 등록 시에 추정한 인증 정밀도에 따라, 상기 이용자의 동작을 제어하는 것을 특징으로 하는 개인인증방법.
KR1020020020754A 2001-04-17 2002-04-17 개인인증방법 및 장치 KR20020081121A (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2001-00117850 2001-04-17
JP2001117850 2001-04-17

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20020081121A true KR20020081121A (ko) 2002-10-26

Family

ID=18968324

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020020020754A KR20020081121A (ko) 2001-04-17 2002-04-17 개인인증방법 및 장치

Country Status (4)

Country Link
US (1) US7623970B2 (ko)
EP (1) EP1251468B1 (ko)
KR (1) KR20020081121A (ko)
CN (1) CN1258346C (ko)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180097360A (ko) * 2017-02-23 2018-08-31 삼성전자주식회사 복수의 생체 센서를 이용하여 인증을 수행하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
WO2018169159A1 (ko) * 2017-03-17 2018-09-20 이진혁 가변적 생체정보 기반의 인증 시스템 및 이를 이용한 인증 방법
US10769257B2 (en) 2017-03-17 2020-09-08 Jin Hyuk Lee Variable biometric information-based complex authentication system and complex authentication method using the same
KR20210020367A (ko) * 2019-08-14 2021-02-24 엘지전자 주식회사 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법
US11062003B2 (en) 2017-03-28 2021-07-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for adaptive authentication and electronic device supporting the same
KR20210101875A (ko) * 2020-02-11 2021-08-19 양경호 무인상점에서의 사용자 인증 시스템 및 방법

Families Citing this family (56)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030154138A1 (en) * 2001-12-21 2003-08-14 John Phillips Identification verification system and method
US7580551B1 (en) * 2003-06-30 2009-08-25 The Research Foundation Of State University Of Ny Method and apparatus for analyzing and/or comparing handwritten and/or biometric samples
US7386892B2 (en) * 2003-07-17 2008-06-10 International Business Machines Corporation Method and apparatus for detecting password attacks using modeling techniques
US7706574B1 (en) 2003-11-06 2010-04-27 Admitone Security, Inc. Identifying and protecting composed and transmitted messages utilizing keystroke dynamics
DE10353853A1 (de) * 2003-11-18 2005-06-30 Giesecke & Devrient Gmbh Autorisierung einer Transaktion
US9191215B2 (en) * 2003-12-30 2015-11-17 Entrust, Inc. Method and apparatus for providing authentication using policy-controlled authentication articles and techniques
JP4373314B2 (ja) * 2004-09-30 2009-11-25 富士通株式会社 生体情報を用いる認証システム
US7620819B2 (en) 2004-10-04 2009-11-17 The Penn State Research Foundation System and method for classifying regions of keystroke density with a neural network
GB0427205D0 (en) * 2004-12-11 2005-01-12 Ncr Int Inc Biometric system
BRPI0405715A (pt) * 2004-12-20 2006-09-05 Genius Inst De Tecnologia sistema distribuìdo de autenticação e método de biometria multimodal utilizando sincronismo temporal e adaptação automática de caracterìsticas biométricas
KR20060087779A (ko) * 2005-01-31 2006-08-03 주식회사 비트진 DNA typing을 통한 고유의 문자를 추출하여디지털로 변환해 객체식별 하는 방법
CN101243455A (zh) * 2005-08-12 2008-08-13 松下电器产业株式会社 认证系统
CN100403331C (zh) * 2005-09-16 2008-07-16 中国科学技术大学 基于虹膜和人脸的多模态生物特征身份识别系统
US8020005B2 (en) * 2005-12-23 2011-09-13 Scout Analytics, Inc. Method and apparatus for multi-model hybrid comparison system
US7526412B2 (en) 2006-03-31 2009-04-28 Biopassword, Inc. Method and apparatus for multi-distant weighted scoring system
JP4952125B2 (ja) * 2006-08-04 2012-06-13 富士通株式会社 負荷分散装置
US7986816B1 (en) * 2006-09-27 2011-07-26 University Of Alaska Methods and systems for multiple factor authentication using gaze tracking and iris scanning
US8667563B1 (en) * 2007-10-05 2014-03-04 United Services Automobile Association (Usaa) Systems and methods for displaying personalized content
US8918079B2 (en) * 2007-11-19 2014-12-23 Avaya Inc. Determining authentication challenge timing and type
US8978117B2 (en) * 2007-11-19 2015-03-10 Avaya Inc. Authentication frequency and challenge type based on environmental and physiological properties
US9027119B2 (en) * 2007-11-19 2015-05-05 Avaya Inc. Authentication frequency and challenge type based on application usage
US8332932B2 (en) 2007-12-07 2012-12-11 Scout Analytics, Inc. Keystroke dynamics authentication techniques
US8424079B2 (en) * 2008-01-25 2013-04-16 Research In Motion Limited Method, system and mobile device employing enhanced user authentication
EP2083399B1 (en) * 2008-01-25 2016-03-23 BlackBerry Limited Method, system and mobile device employing enhanced user authentication
JP2009181489A (ja) * 2008-01-31 2009-08-13 Toshiba Corp 認証装置及び認証方法
US20090312663A1 (en) * 2008-06-13 2009-12-17 New York University System and Method for Neurometric Analysis
US8863261B2 (en) * 2008-07-04 2014-10-14 Samsung Electronics Co., Ltd. User authentication apparatus, method thereof and computer readable recording medium
KR20100004570A (ko) * 2008-07-04 2010-01-13 삼성전자주식회사 사용자 인증 장치 및 사용자 인증 방법
KR20100034843A (ko) * 2008-09-25 2010-04-02 (주)엠엑스알커뮤니케이션즈 3차원 얼굴 인식 보안 장치 및 그 방법
JP2010092122A (ja) * 2008-10-03 2010-04-22 Fujitsu Ltd 認証システム、生体認証装置、及び生体認証方法
US8371501B1 (en) * 2008-10-27 2013-02-12 United Services Automobile Association (Usaa) Systems and methods for a wearable user authentication factor
AT507759B1 (de) * 2008-12-02 2013-02-15 Human Bios Gmbh Anforderungsbasiertes personenidentifikationsverfahren
JP2010286937A (ja) * 2009-06-10 2010-12-24 Hitachi Ltd 生体認証方法、及び、生体認証に用いるクライアント端末、認証サーバ
US9183683B2 (en) * 2010-09-28 2015-11-10 Sony Computer Entertainment Inc. Method and system for access to secure resources
US20150085118A1 (en) * 2011-09-07 2015-03-26 Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh Method and camera assembly for detecting raindrops on a windscreen of a vehicle
US8473748B2 (en) 2011-09-27 2013-06-25 George P. Sampas Mobile device-based authentication
US9305153B1 (en) * 2012-06-29 2016-04-05 Emc Corporation User authentication
CN103514387B (zh) * 2012-11-29 2016-06-22 Tcl集团股份有限公司 一种提高电子设备用户身份识别精度的方法及电子设备
US9672339B2 (en) * 2012-12-12 2017-06-06 Intel Corporation Electro-biometric authentication
RU2541131C2 (ru) * 2013-06-19 2015-02-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ФГБОУ ВПО ЮЗГУ) Способ динамической биометрической аутентификации личности по особенностям почерка
CN104055521B (zh) * 2014-06-05 2017-10-27 胡宝华 用户身份识别方法、识别系统及健康仪
WO2016018028A1 (en) 2014-07-31 2016-02-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Device and method of setting or removing security on content
JP2016051240A (ja) * 2014-08-29 2016-04-11 日本光電工業株式会社 医療機器システム及び医療機器
US9992207B2 (en) * 2014-09-23 2018-06-05 Qualcomm Incorporated Scalable authentication process selection based upon sensor inputs
JP6394323B2 (ja) 2014-11-25 2018-09-26 富士通株式会社 生体認証方法、生体認証プログラム、生体認証装置
CN104809383A (zh) * 2015-04-28 2015-07-29 百度在线网络技术(北京)有限公司 便携式智能容器及其解锁方法和解锁装置
GB2545738B (en) * 2015-12-24 2021-07-21 Zwipe As Biometric smartcard with multiple modes of operation
SE1650416A1 (en) * 2016-03-31 2017-10-01 Fingerprint Cards Ab Secure storage of fingerprint related elements
CN107103670A (zh) * 2017-04-20 2017-08-29 张红新 一种安全技术防范系统
JP6607266B2 (ja) * 2018-01-12 2019-11-20 日本電気株式会社 顔認証装置
CN108389578B (zh) * 2018-02-09 2020-10-02 深圳市鹰硕技术有限公司 智能教室语音控制系统
DE102018001629A1 (de) * 2018-03-01 2019-09-05 Giesecke+Devrient Mobile Security Gmbh Persönliche Identifizierung durch Musterübereinstimmung
CN108288320A (zh) * 2018-03-06 2018-07-17 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 出入通道核验人员身份的方法、系统及存储介质
CN111083278A (zh) * 2018-10-21 2020-04-28 内蒙古龙腾睿昊智能有限公司 基于智能手机监测呼吸、步伐及定位人员信息的采集识别
JP7253735B2 (ja) * 2019-07-02 2023-04-07 パナソニックIpマネジメント株式会社 通過可否判定装置、通過管理システム、通過可否判定方法、及び、コンピュータプログラム
US11425121B2 (en) 2020-12-15 2022-08-23 International Business Machines Corporation Generating an evaluation-mask for multi-factor authentication

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2634570B1 (fr) 1988-07-22 1991-09-27 Reitter Renaud Systeme d'authentification multibiometrique
US5630125A (en) * 1994-05-23 1997-05-13 Zellweger; Paul Method and apparatus for information management using an open hierarchical data structure
JPH0816788A (ja) 1994-06-30 1996-01-19 Yuuseidaijin 個人固有の複数の身体的特徴を用いる個人認証方法
US7152045B2 (en) * 1994-11-28 2006-12-19 Indivos Corporation Tokenless identification system for authorization of electronic transactions and electronic transmissions
JPH09212644A (ja) 1996-02-07 1997-08-15 Oki Electric Ind Co Ltd 虹彩認識装置および虹彩認識方法
US6072891A (en) * 1997-02-21 2000-06-06 Dew Engineering And Development Limited Method of gathering biometric information
US5930804A (en) * 1997-06-09 1999-07-27 Philips Electronics North America Corporation Web-based biometric authentication system and method
JP3499428B2 (ja) 1998-03-16 2004-02-23 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ 生体的特徴の認証装置及び記録媒体
JPH11306352A (ja) 1998-04-20 1999-11-05 Ntt Data Corp 生体的特徴の認証精度推定方法及び装置、記録媒体
JPH11306351A (ja) 1998-04-20 1999-11-05 Ntt Data Corp データ統合方法及び装置、記録媒体
US6219639B1 (en) * 1998-04-28 2001-04-17 International Business Machines Corporation Method and apparatus for recognizing identity of individuals employing synchronized biometrics
ATE282990T1 (de) 1998-05-11 2004-12-15 Citicorp Dev Ct Inc System und verfahren zur biometrischen authentifizierung eines benutzers mit einer chipkarte
JP2000122975A (ja) 1998-10-14 2000-04-28 Toshiba Corp バイオメトリクスによるユーザー確認システム及び記憶媒体
JP2000242786A (ja) 1999-02-19 2000-09-08 Matsushita Electric Works Ltd 本人認証システム
US7305562B1 (en) * 1999-03-09 2007-12-04 Citibank, N.A. System, method and computer program product for an authentication management infrastructure
JP4205250B2 (ja) 1999-04-28 2009-01-07 株式会社日立製作所 機器操作権管理システム
JP2001021309A (ja) 1999-07-12 2001-01-26 Toshiba Tec Corp 個体認証方法及び個人認証方法
JP2001052181A (ja) 1999-08-13 2001-02-23 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 個人認証方法及び個人認証プログラムを記録した記録媒体
EP1081632A1 (en) 1999-09-01 2001-03-07 Keyware Technologies Biometric authentication device
JP2001101406A (ja) 1999-09-27 2001-04-13 Ntt Data Corp 一般的侵入者モデル作成方法及び装置、個人認証方法及び装置
US6591224B1 (en) * 2000-06-01 2003-07-08 Northrop Grumman Corporation Biometric score normalizer
JP2003050783A (ja) * 2001-05-30 2003-02-21 Fujitsu Ltd 複合認証システム

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180097360A (ko) * 2017-02-23 2018-08-31 삼성전자주식회사 복수의 생체 센서를 이용하여 인증을 수행하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
WO2018169159A1 (ko) * 2017-03-17 2018-09-20 이진혁 가변적 생체정보 기반의 인증 시스템 및 이를 이용한 인증 방법
US10769257B2 (en) 2017-03-17 2020-09-08 Jin Hyuk Lee Variable biometric information-based complex authentication system and complex authentication method using the same
US10803158B2 (en) 2017-03-17 2020-10-13 Jin Hyuk Lee Variable biometric information-based authentication system and authentication method using the same
US11062003B2 (en) 2017-03-28 2021-07-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for adaptive authentication and electronic device supporting the same
KR20210020367A (ko) * 2019-08-14 2021-02-24 엘지전자 주식회사 인증 스코어를 이용한 생체인증 장치 및 방법
US11351963B2 (en) 2019-08-14 2022-06-07 Lg Electronics Inc. User authentication device and method using authentication score
KR20210101875A (ko) * 2020-02-11 2021-08-19 양경호 무인상점에서의 사용자 인증 시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
CN1381222A (zh) 2002-11-27
EP1251468B1 (en) 2018-09-19
CN1258346C (zh) 2006-06-07
US20020152034A1 (en) 2002-10-17
US7623970B2 (en) 2009-11-24
EP1251468A2 (en) 2002-10-23
EP1251468A3 (en) 2004-07-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20020081121A (ko) 개인인증방법 및 장치
JP4196973B2 (ja) 個人認証装置および方法
JP3827600B2 (ja) 個人認証方法および装置
Jain et al. A multimodal biometric system using fingerprint, face and speech
US6160903A (en) Method of providing secure user access
EP1160721B1 (en) Biometric score normalizer and method therefor
Nandakumar Multibiometric systems: Fusion strategies and template security
Jain et al. An introduction to biometric recognition
US6111517A (en) Continuous video monitoring using face recognition for access control
Faundez-Zanuy Biometric security technology
US6700998B1 (en) Iris registration unit
Azzini et al. A fuzzy approach to multimodal biometric continuous authentication
Amin et al. Biometric and traditional mobile authentication techniques: Overviews and open issues
JP4509581B2 (ja) 生体照合を用いた個人認証装置、個人認証方法、及び通行制御装置
JP2006031103A (ja) 生体認証装置、生体認証方法および通行制御装置
Lau et al. Fuzzy logic decision fusion in a multimodal biometric system.
JP2005084824A (ja) 顔画像照合装置、顔画像照合方法及び通行制御装置
JP4705512B2 (ja) 顔画像照合装置
KR20020032048A (ko) 얼굴 인식 보안방법
Sharma et al. Human recognition methods based on biometric technologies
KR100716743B1 (ko) 등록된 지문 수에 따라 비교 인증 기준값을 자동으로조정하는 지문 인증 시스템 및 그 운용 방법
JP2003044858A (ja) 個人認証装置および方法
KR20180119994A (ko) 생체 인증 및 제어 장치 및 그 방법
Boonkrong et al. Biometric Authentication
Faundez-Zanuy Biometric security technology

Legal Events

Date Code Title Description
WITN Application deemed withdrawn, e.g. because no request for examination was filed or no examination fee was paid