WO2018163531A1 - 認証装置及びその制御方法、ドアロックシステム、並びにプログラム - Google Patents

認証装置及びその制御方法、ドアロックシステム、並びにプログラム Download PDF

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WO2018163531A1
WO2018163531A1 PCT/JP2017/042499 JP2017042499W WO2018163531A1 WO 2018163531 A1 WO2018163531 A1 WO 2018163531A1 JP 2017042499 W JP2017042499 W JP 2017042499W WO 2018163531 A1 WO2018163531 A1 WO 2018163531A1
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authentication
feature data
authenticated
gripped
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Inventor
皓治 小島
Original Assignee
オムロン株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/117—Identification of persons
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E05—LOCKS; KEYS; WINDOW OR DOOR FITTINGS; SAFES
    • E05B—LOCKS; ACCESSORIES THEREFOR; HANDCUFFS
    • E05B49/00—Electric permutation locks; Circuits therefor ; Mechanical aspects of electronic locks; Mechanical keys therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis

Definitions

  • the present invention relates to an authentication device and a door lock system using the authentication device.
  • Patent Document 1 discloses a natural method in which a blood vessel of a finger is photographed when the person to be authenticated grasps the door knob, and the user is authenticated by the blood vessel pattern, whereby the door knob is grasped when the door is opened.
  • Patent Document 1 has a problem that authentication cannot be performed because the blood vessel cannot be photographed when the person to be authenticated is wearing gloves. Also, because it is necessary to hold the doorknob so that the finger is placed in a predetermined position between the light source and the camera, some people feel uncomfortable with being forced to hold it, or have to hold it with the hand that is not the dominant hand There is a possibility that authentication is not possible, and authentication is not necessarily realized in a natural flow of operation. Furthermore, the method using a camera is not suitable for outdoor or dusty environments because the authentication accuracy is likely to deteriorate due to disturbance factors such as changes in ambient light and camera dirt.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object thereof is to provide a novel technique capable of performing authentication with little physical or psychological burden on the person to be authenticated.
  • gripping feature data indicating the characteristics of the person to be authenticated is extracted from the pressure distribution when the person to be authenticated grips the object to be gripped.
  • the method of performing authentication based on the above is adopted.
  • the first aspect of the present invention is an authentication device that performs authentication of a person to be authenticated, based on outputs of a plurality of pressure-sensitive sensors provided on a gripped body gripped by a human hand.
  • a gripping feature extraction unit for extracting gripping feature data indicating the features of the authentication, a collation information storage unit for preliminarily storing gripping feature data for verification, the gripping feature data of the person to be authenticated and the gripping feature data for verification And an authentication unit that determines that the person to be authenticated is a legitimate person when it is evaluated that the gripping characteristic data of the person to be authenticated matches the gripping characteristic data for verification.
  • An authentication device is provided.
  • the physical burden and psychological burden on the person to be authenticated can be extremely reduced.
  • the grasping feature data of the person to be authenticated is captured from the distribution of the pressing force applied to the object to be grasped, it is possible to authenticate even if the person to be authenticated wears gloves and the outdoor method using a camera is not good High authentication accuracy can be achieved even in a dusty environment.
  • the features in the two-dimensional plane such as the finger position and contact area but also the features related to the pressing force can be extracted from the pressing force distribution, so the amount of information for authentication increases, and the accuracy of authentication and Reliability can be improved.
  • the gripping feature data includes, for example, information on the contact position of each finger on the surface of the gripped body, information on the number of fingers that touch the surface of the gripped body, and the pressing force of each finger on the surface of the gripped body Information, information on the area of a portion where the pressing force is greater than or equal to a threshold in the pressing force distribution, and information on the position of one or more peak points in the pressing force distribution.
  • the second aspect of the present invention performs authentication of a plurality of pressure sensors provided on a knob of a door as a gripped body and a person who holds the knob based on outputs of the plurality of pressure sensors.
  • a door lock system comprising: an authentication device according to a first aspect; and a control device that unlocks the door when authentication by the authentication device is successful.
  • the present invention can be understood as an authentication device having at least a part of the above-described configuration or function, or a door lock system or a security system including the authentication device.
  • the present invention also includes an authentication apparatus control method or authentication method including at least a part of the above processing, a program for causing a computer to execute these methods, or such a program recorded non-temporarily. It can also be understood as a computer-readable recording medium.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an authentication device and a door lock system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an installation example of the door lock system.
  • 3A to 3C are examples of the pressing force distribution
  • FIG. 3D is a diagram illustrating a coordinate system of the knob.
  • 4A and 4B are examples of gripping feature data.
  • 5A and 5B are examples of gripping feature data.
  • 6A and 6B are examples of gripping feature data.
  • FIG. 7 is a flowchart of the registration process of gripping feature data for verification.
  • FIG. 8 is another example of a flowchart of registration processing of gripping feature data for verification.
  • FIG. 9 is a flowchart of the authentication process.
  • FIG. 10 is a flowchart of the grip feature data comparison process.
  • the present invention relates to an authentication technique for performing authentication of a person to be authenticated (confirmation of whether or not the person to be authenticated is a valid person), and in particular, a method of gripping when the person to be authenticated grips a gripped body It is related with the technique which authenticates using the characteristic of.
  • This technique can be particularly preferably applied to an application for authenticating a person (user to be authenticated) who operates a device in a device having a member (a gripped body) that is operated by being grasped by a hand.
  • a door lock system that unlocks the door lock when a person who has grasped a door knob (including a handle or lever type) has been successfully authenticated, and a person who has successfully grasped a person who has grasped a handle or control stick.
  • the system can be applied to various systems such as a system for permitting, a system for identifying a person who holds the controller, and personalizing device settings according to the operator.
  • a method for identifying the person to be authenticated (called personal authentication or personal authentication) and a method for simply checking whether the person to be authenticated has legitimacy without performing individual identification. There is.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a hardware configuration and a functional configuration of the door lock system 1
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an installation example of the door lock system 1.
  • the door lock system 1 includes, as main hardware configurations, a sensor array 10 provided on the knob 21 of the door 20, a control device 11 that controls the lock of the door 20, and an authentication device that authenticates a person who holds the knob 21. 12.
  • the sensor array 10, the control device 11, and the authentication device 12 are connected by wire or wireless.
  • the authentication device 12 is provided inside the door 20, but the authentication device 12 can be installed outside the door 20 (for example, a single authentication device 12 can lock a plurality of doors). A configuration in which control is centrally managed is also possible.)
  • the sensor array 10 is a sensor unit composed of a plurality of pressure sensitive sensors 100.
  • a sheet-like sensor array 10 in which several tens to several thousand pressure-sensitive sensors 100 are two-dimensionally arranged is installed so as to be wound around the surface of the knob 21 (the surface to be gripped by the hand).
  • the number of pressure-sensitive sensors 100 is appropriately set according to the size of the knob 21 and the resolution of the sensor array 10.
  • the pressure-sensitive sensor 100 is a load measuring unit that measures the pressing force of a finger touching the surface of the knob 21 and is also called a tactile sensor, a pressure sensor, a load sensor, or the like.
  • a sensor of any principle may be used.
  • a pressure-sensitive sensor 100 using a pressure-sensitive conductive elastomer manufactured by Inaba Rubber Co., Ltd. having a characteristic that an electric resistance value changes when deformed by receiving a load is used.
  • the control device 11 is a device that controls locking / unlocking of the door 20 by controlling the locking mechanism.
  • a lock mechanism of the door 20 a mechanical type or an electric type may be used. Since a well-known thing can be utilized about a lock mechanism and its control apparatus 11, detailed description is omitted.
  • the authentication device 12 stores gripping feature data for verification in advance, and compares the gripping feature data of the person who grips the knob 21 (authenticated person) with the gripping feature data for verification, thereby authenticating the person to be authenticated. It is an apparatus provided with the function to authenticate.
  • the authentication device 12 includes a pressing force distribution acquisition unit 120, a gripping feature extraction unit 121, a verification information storage unit 122, an authentication unit 123, and a log recording unit 124 as main functions.
  • the pressing force distribution acquisition unit 120 has a function of acquiring the pressing force distribution on the surface of the knob 21 based on the output of the sensor array 10.
  • the gripping feature extraction unit 121 is a function for extracting gripping feature data indicating the characteristics of the gripping method from the pressing force distribution acquired by the pressing force distribution acquisition unit 120.
  • the collation information storage unit 122 has a function of preliminarily storing gripping feature data for collation.
  • the authentication unit 123 is a function for determining whether or not the person to be authenticated is a valid person by evaluating the degree of coincidence between the gripping feature data of the person to be authenticated and the gripping feature data for verification.
  • the log recording unit 124 is a function for recording an authentication log. Details of these functions will be described later.
  • the authentication device 12 includes a computer having a CPU (processor), a memory, a storage device (HDD, SSD, memory card, etc.), an input / output interface, a communication interface, and the like. Alternatively, it is realized by the CPU executing a program stored in the storage device.
  • an embedded computer installed inside the door is assumed, but it may be configured by a general-purpose computer such as a personal computer, a tablet terminal, or a smartphone. Further, distributed computing by a plurality of computers may be performed, a part of the above functions may be executed by a cloud server, or a part of the above functions may be executed by a circuit such as an ASIC or FPGA. Also good.
  • FIG. 3A to 3C schematically show examples of the pressing force distribution acquired by the pressing force distribution acquisition unit 120.
  • FIG. 3A to 3C show the results obtained by the subject experiment, and are examples of the pressure distribution obtained by the sensor array 10 when three different subjects hold the knob 21.
  • FIG. The pressure distribution is represented in a two-dimensional coordinate system when the peripheral surface of the knob 21 is developed on a plane.
  • the horizontal axis (x axis) is the coordinate in the circumferential direction of the knob 21, and the vertical axis (y axis) is the knob.
  • the coordinate of the depth direction of 21 is shown (refer FIG. 3D).
  • the density indicates the strength of the pressing force. The lighter the pressure, the lower the pressing force, and the darker, the stronger the pressing force.
  • the characteristics of the grip method are different depending on the person, and the difference in the grip characteristics can be regarded as a difference in the pressure distribution.
  • the grip feature has reproducibility. That is, when the same person performs the measurement multiple times, almost the same pressure distribution is obtained. In other words, the variation in the characteristics of the pressing force distribution when measured by the same person a plurality of times is sufficiently small, and the variation in the characteristics of the pressing force distribution between different persons is significantly larger than the variation.
  • the pressing force of the fingertip is the strongest, and the pressing force is very weak in the range from the palm to the second joint of the finger.
  • the gripping features that can be easily extracted from the pressure distribution include the contact position of each finger, the number of fingers in contact with the peripheral surface of the knob 21, the pressing force of each finger, and the area of the portion where the pressing force is equal to or greater than a threshold (press There is the position of the peak point of the pressing force.
  • 4A, 5A, and 6A are examples of gripping feature data extracted by the gripping feature extraction unit 121 from the pressure distribution in FIG. 3A.
  • 4A is an example of the contact position (xy coordinates) of each finger, the number of fingers, and the pressing force of each finger
  • FIG. 5A is an example of the pressing area
  • FIG. 6A is a peak point of pressing force (the top two points).
  • 4B, 5B, and 6B are examples of gripping feature data extracted by the gripping feature extraction unit 121 from the pressure distribution in FIG. 3B.
  • 4B is an example of the contact position (xy coordinate) of each finger, the number of fingers, and the pressing force of each finger
  • FIG. 5B is an example of the pressing area
  • FIG. ) Is an example of the position.
  • the gripping feature extraction unit 121 calculates the pressing area by binarizing the pressing force distribution illustrated in FIG. 3A with a predetermined threshold and counting the number of pixels in the black region in the binary image illustrated in FIG. 5A. be able to. Further, the gripping feature extraction unit 121 considers that each black area in the binary image corresponds to the fingertip of each finger, for example, the black area located at the lower left in the distribution map is the first finger, and from there The second finger, the third finger, etc. are sequentially labeled clockwise. Therefore, the number of black areas corresponds to the number of fingers. When the number of black areas is more than 5, five black areas are extracted in descending order of area, and these are regarded as five fingers.
  • the gripping feature extraction unit 121 calculates the coordinates of the center point of each black area, and uses the coordinate value as the contact position of each finger. Furthermore, the gripping feature extraction unit 121 calculates the total value of the pressing force in each black region, the maximum value of the pressing force in each black region, or the pressing force at the center point of each black region, Use finger pressure.
  • the peak point of the pressing force is a coordinate at which the pressing force is maximum within each black region.
  • the gripping feature data (FIGS. 4A, 5A, and 6A) extracted from the pressing force distribution of FIG. 3A and the gripping feature data (FIGS. 4B, 5B, and 6B) extracted from the pressing force distribution of FIG. 3B It can be seen that there is a significant difference between them.
  • FIG. 7 is a flowchart of the registration process of gripping feature data for verification.
  • the registrant is caused to hold the knob 21 with the authentication device 12 operating in the registration mode (step S70).
  • the pressing force distribution acquisition unit 120 acquires the pressing force distribution from the sensor array 10 (step S71).
  • the gripping feature extraction unit 121 extracts gripping feature data from the pressing force distribution (step S72). It is preferable to extract at least one item from the gripping features described above. Then, the gripping feature extraction unit 121 registers the extracted gripping feature data in the collation information storage unit 122 (Step S73).
  • FIG. 8 shows another example of registration processing of gripping feature data for verification.
  • the processing of steps S70 to S72 is repeated a predetermined number of times (for example, 3 times) (step S80), and after acquiring a plurality of registrant gripping feature data, the gripping feature extraction unit 121 integrates them (for example, The average gripping feature data is calculated by averaging (step S81).
  • the final grip feature data is registered in the verification information storage unit 122 (step S73).
  • noise (variation) in grip feature data can be suppressed and the reliability of grip feature data for verification can be improved.
  • the gripping feature data for verification and the registrant information are registered in association with each other.
  • the registrant may register the gripping feature data in the usual gripping manner, or register the gripping feature data in a special gripping manner that only the person knows. Thereby, it can be guaranteed that only the registrant can succeed in the authentication.
  • the registrant registers the gripping feature data by using a predetermined proper (correct) gripping method. For example, registering a characteristic gripping method such as “holding the thumb with the thumb of the right hand, the index finger, and the ring finger so that the thumb is on the upper side of the knob” and permitting passage of the door Teach people how to hold it properly. As a result, only a person who knows a proper (correct) gripping method and reproduces the gripping method can successfully authenticate and open the door.
  • FIG. 9 is a flowchart of the authentication process
  • FIG. 10 is a flowchart showing details of the comparison process of the gripping feature data.
  • the authentication device 12 monitors the output of the sensor array 10 at predetermined time intervals (for example, every 10 msec) (step S90).
  • the person to be authenticated touches the knob 21 of the door 20, the output of the sensor array 10 changes, and the process proceeds to step S91.
  • the pressing force distribution acquisition unit 120 acquires the pressing force distribution from the sensor array 10.
  • the gripping feature extraction unit 121 extracts the gripping feature data of the authentication subject from the pressure distribution (step S92). At this time, gripping feature data having the same items as the matching gripping feature data is extracted.
  • the authentication unit 123 compares the grip feature data of the person to be authenticated obtained in step S92 with the grip feature data for verification registered in the verification information storage unit 122 in advance. It is evaluated whether or not there is (step S93).
  • step S93 A specific example of the comparison process in step S93 will be described with reference to FIG.
  • the data shown in FIG. 4A is obtained as the grasping feature data of the person to be authenticated and the data shown in FIG. 4B is obtained as the grasping feature data for verification.
  • the authentication unit 123 compares the “number of fingers” between the gripping feature data of the person to be authenticated and the gripping feature data for verification (step S930). If the number of fingers is different, the authentication unit 123 sets the score indicating the degree of matching to “0” (step S931). This score takes a value of 0 to 100, and the larger the value, the higher the degree of matching.
  • the authentication unit 123 calculates a feature difference value for each finger (step S932).
  • represents an absolute value.
  • the feature difference value D of the first finger between the gripping feature data of FIGS. 4A and 4B is as follows.
  • First finger feature difference value D
  • 25
  • the authentication unit 123 calculates the feature difference value D for all fingers, and then calculates a score of the degree of coincidence based on the feature difference value D (step S933).
  • Dmax is the maximum value that can be taken by the feature difference value D (a value set in advance experimentally or empirically), and Da is an average value of the feature difference values of all fingers. Should Da> Dmax and the score S becomes a negative value, it may be rounded to zero.
  • steps S930 to S933 are executed once, and the obtained score S is output as the result of step S93.
  • steps S930 to S933 are repeated for each of the plurality of pieces of grasping feature data for collation registered in the collation information storage unit 122, and the score S is the largest (that is, The information of the registrant who has the highest degree of coincidence and the score S of the registrant are output as a result of step S93.
  • the authentication unit 123 compares the score S obtained in step S93 with a predetermined threshold (step S94). When the score S is larger than the threshold value, the authentication unit 123 outputs a result (authentication success) that the person to be authenticated is a valid person (step S95). In other cases, the authentication unit 123 outputs a result (authentication failure) that the person to be authenticated is not a valid person (step S96). Only when the authentication is successful, the control device 11 unlocks the door 20 (step S97). Thereby, only legitimate persons are permitted to pass the door 20.
  • the log recording unit 124 records an authentication log (step S98).
  • the authentication log includes at least the time when the authentication process is executed and the authentication result (success / failure). If necessary, the grasping feature data of the person to be authenticated, the information of the registrant with the highest score S, and the like may be recorded in the log.
  • the authentication apparatus captures gripping feature data of the person to be authenticated from the pressure distribution applied to the object to be gripped, authentication is possible even when the person to be authenticated wears gloves and a camera is used. High authentication accuracy can be demonstrated even in outdoor and dusty environments where conventional methods are not good. Therefore, it is possible to provide a highly practical authentication apparatus that can be applied to various uses.
  • the pressing force distribution not only the features in the two-dimensional plane such as the finger position and the contact area but also the features related to the pressing force can be extracted. Therefore, the amount of information for authentication increases, and the accuracy and reliability of authentication can be improved.
  • the description of the above embodiment is merely illustrative of the present invention.
  • the present invention is not limited to the specific form described above, and various modifications are possible within the scope of the technical idea.
  • the pressure distribution of the person to be authenticated is acquired only once, but the pressure distribution is obtained by causing the person to be authenticated to grip the object to be gripped a plurality of times (for example, three times). May be acquired multiple times.
  • the items of the gripping feature data, the method of calculating the feature difference value, the method of calculating the score of the matching degree, and the like are not limited to the above-described embodiments, and various designs are possible.

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Abstract

被認証者の認証を行う認証装置が、ヒトの手で把持される被把持体に設けられた複数の感圧センサの出力に基づいて前記被把持体の表面における押圧力分布を取得する押圧力分布取得部と、前記被認証者が前記被把持体を把持したときに取得された押圧力分布から、前記被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出する把持特徴抽出部と、照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶する照合情報記憶部と、前記被認証者の把持特徴データと前記照合用の把持特徴データとを比較し、前記被認証者の把持特徴データが前記照合用の把持特徴データに一致すると評価された場合に、前記被認証者が正当な者であると判定する認証部と、を有する。

Description

認証装置及びその制御方法、ドアロックシステム、並びにプログラム
　本発明は、認証装置、及び、それを利用したドアロックシステムに関する。
　不正な侵入を防ぐために、認証が成功した場合にのみドアロックを解除し通行を許可するセキュリティゲートシステムが利用されている。認証の方法としては、ＩＤカードによる認証、虹彩・静脈・顔などのバイオメトリクス情報による生体認証などが一般的である。この種のシステムにおいては、被認証者に対し身体的負担や心理的負担をできるだけかけずに、セキュアで高精度な認証を行うことが望まれる。この点に関し、特許文献１には、被認証者がドアノブを握ったときに指の血管を撮影し、その血管パターンにより本人認証を行うという方法により、ドアを開ける際にドアノブを握るという自然な動作の流れの中で本人認証を実施するシステムが開示されている。
特開２００７－０７５３０５号公報
　しかしながら、特許文献１の提案方法は、被認証者が手袋を装着している状態では、血管を撮影できないために、認証を行うことができないという課題がある。また、光源とカメラの間の所定位置に指が置かれるようにドアノブを握る必要があるため、人によっては握り方を強制されることに違和感を受けたり、利き手でない側の手で握らねばならなかったりする可能性があり、必ずしも自然な動作の流れの中で認証を実現できているとは限らない。さらに、カメラを用いる方法は、環境光の変化やカメラの汚れといった外乱要因により認証精度が低下しやすいため、アウトドアやダストの多い環境には不向きである。
　本発明は上記実情に鑑みなされたものであって、被認証者に対し身体的負担や心理的負担をほとんどかけずに認証を行うことが可能な新規な技術を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明では、被認証者が被把持体を把持したときの押圧力分布から被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出し、その把持特徴データに基づいて認証を行う、という方法を採用する。
　具体的には、本発明の第一態様は、被認証者の認証を行う認証装置であって、ヒトの手で把持される被把持体に設けられた複数の感圧センサの出力に基づいて前記被把持体の表面における押圧力分布を取得する押圧力分布取得部と、前記被認証者が前記被把持体を把持したときに取得された押圧力分布から、前記被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出する把持特徴抽出部と、照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶する照合情報記憶部と、前記被認証者の把持特徴データと前記照合用の把持特徴データとを比較し、前記被認証者の把持特徴データが前記照合用の把持特徴データに一致すると評価された場合に、前記被認証者が正当な者であると判定する認証部と、を有することを特徴とする認証装置を提供する。
　この構成によれば、被把持体を握るという通常の動作の中で認証が行われるので、被認証者に与える身体的負担や心理的負担をきわめて小さくすることができる。また、被把持体にかかる押圧力分布から被認証者の把持特徴データを捉えるので、被認証者が手袋を装着していても認証が可能であると共に、カメラを用いる従来方法が苦手としているアウトドアやダストの多い環境においても高い認証精度を発揮できる。さらに、押圧力分布からは、指の位置や接触面積といった２次元面内での特徴だけでなく、押圧力に関わる特徴も抽出できるため、認証のための情報量が多くなり、認証の精度及び信頼性を向上することができる。
　前記把持特徴データは、例えば、前記被把持体の表面に対する各指の接触位置の情報、前記被把持体の表面に接触する指の数の情報、前記被把持体の表面に対する各指の押圧力の情報、前記押圧力分布の中で押圧力が閾値以上の部分の面積の情報、前記押圧力分布における１つ又は複数のピーク点の位置の情報のうち、少なくとも１つ以上を含むとよい。
　また、本発明の第二態様は、被把持体としてのドアのノブに設けられる複数の感圧センサと、前記複数の感圧センサの出力に基づいて前記ノブを把持した者の認証を行う、第一態様に係る認証装置と、前記認証装置による認証が成功した場合に、前記ドアのロックを解除する制御装置と、を有することを特徴とするドアロックシステムを提供する。
　この構成によれば、ドアを開けるためにノブを握る、という動作を行うだけで認証が行われるので、身体的負担や心理的負担がきわめて小さく、かつ、ユーザビリティに優れたセキュリティゲートを実現できる。
　なお、本発明は、上記構成ないし機能の少なくとも一部を有する認証装置や、この認証装置を備えたドアロックシステム又はセキュリティシステムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む、認証装置の制御方法もしくは認証方法や、これらの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
　本発明によれば、被認証者に対し身体的負担や心理的負担をほとんどかけずに認証を行うことが可能な新規な技術を提供することができる。
図１は第１実施形態の認証装置及びドアロックシステムの構成を示す図である。 図２はドアロックシステムの設置例を示す図である。 図３Ａ～図３Ｃは押圧力分布の例であり、図３Ｄはノブの座標系を示す図である。 図４Ａ及び図４Ｂは把持特徴データの例である。 図５Ａ及び図５Ｂは把持特徴データの例である。 図６Ａ及び図６Ｂは把持特徴データの例である。 図７は照合用の把持特徴データの登録処理のフローチャートである。 図８は照合用の把持特徴データの登録処理のフローチャートの別例である。 図９は認証処理のフローチャートである。 図１０は把持特徴データの比較処理のフローチャートである。
　本発明は、被認証者の認証（被認証者が正当な者であるか否かの確認）を行うための認証技術に関し、特に、被認証者が被把持体を握ったときの把持の仕方の特徴を用いて認証を行う技術に関する。この技術は、ヒトが手で握って操作する部材（被把持体）を有する装置において、当該装置を操作しようする者（被認証者）の認証を行う用途に、特に好ましく適用できる。例えば、ドアノブ（ハンドルやレバータイプのものも含む）を握った者の認証に成功した場合にドアロックを解除するドアロックシステム、ハンドルや操縦桿を握った者の認証に成功した場合に運転を許可するシステム、コントローラを握った者を識別して装置の設定等を操作者に応じてパーソナライズするシステムなど、様々なものに応用できる。なお、認証には、被認証者の個人を識別する方法（本人認証や個人認証と呼ばれる）と、個人の識別までは行わず、単に被認証者が正当性を有するか否かを確認する方法とがある。
　以下、本発明をドアロックシステムの認証に適用した場合の好ましい実施形態について説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている装置の構成や動作は一例であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
　（システム構成）
　図１と図２を参照して、本発明の第１実施形態に係る認証装置を備えるドアロックシステムの構成を説明する。図１は、ドアロックシステム１のハードウェア構成および機能構成を模式的に示すブロック図であり、図２は、ドアロックシステム１の設置例を示す図である。
　ドアロックシステム１は、主なハードウェア構成として、ドア２０のノブ２１に設けられるセンサアレイ１０と、ドア２０のロックを制御する制御装置１１と、ノブ２１を把持した者の認証を行う認証装置１２と、を有している。センサアレイ１０と制御装置１１と認証装置１２の間は有線又は無線により接続されている。図２では、ドア２０内部に認証装置１２が設けられているが、ドア２０の外部に認証装置１２を設置することも可能である（例えば、１台の認証装置１２により、複数のドアのロック制御を集中管理するような構成も可能である。）。
　センサアレイ１０は、複数の感圧センサ１００から構成されるセンサユニットである。本実施形態では、数十から数千個程度の感圧センサ１００を２次元的に配列したシート状のセンサアレイ１０を、ノブ２１の表面（手で握る面）に巻きつけるように設置する。なお、感圧センサ１００の数は、ノブ２１のサイズやセンサアレイ１０の分解能などに応じて適宜設定される。感圧センサ１００は、ノブ２１の表面に触れた手指の押圧力を測定する荷重測定手段であり、触覚センサ、圧力センサ、荷重センサなどとも呼ばれる。感圧センサ１００としてはいかなる原理のセンサを用いてもよい。本実施形態では、荷重を受けて変形すると電気抵抗値が変化する特性をもつ感圧導電性エラストマ（イナバゴム株式会社製）を利用した感圧センサ１００を用いる。
　制御装置１１は、ロック機構を制御してドア２０のロック／アンロックを切り替える装置である。ドア２０のロック機構としては、機械式のものでも電気式のものでもよい。ロック機構及びその制御装置１１については公知のものを利用できるため、詳しい説明は割愛する。
　認証装置１２は、照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶しており、ノブ２１を把持した者（被認証者）の把持特徴データと照合用の把持特徴データとを比較することにより、被認証者の認証を行う機能を備える装置である。認証装置１２は、主な機能として、押圧力分布取得部１２０、把持特徴抽出部１２１、照合情報記憶部１２２、認証部１２３、ログ記録部１２４を有する。押圧力分布取得部１２０は、センサアレイ１０の出力に基づいてノブ２１の表面における押圧力分布を取得する機能である。把持特徴抽出部１２１は、押圧力分布取得部１２０により取得された押圧力分布から、把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出する機能である。照合情報記憶部１２２は、照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶する機能である。認証部１２３は、被認証者の把持特徴データと照合用の把持特徴データの一致度合を評価することによって、被認証者が正当な者であるか否かを判定する機能である。ログ記録部１２４は認証のログを記録する機能である。これらの機能の詳細は後述する。
　認証装置１２は、ＣＰＵ（プロセッサ）、メモリ、記憶装置（ＨＤＤ、ＳＳＤ、メモリカードなど）、入出力インタフェース、通信インタフェースなどを具備するコンピュータにより構成され、上述した認証装置１２の各機能は、メモリ又は記憶装置に格納されたプログラムをＣＰＵが実行することにより実現される。本実施形態ではドア内部へ設置される組み込み型のコンピュータを想定しているが、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンのような汎用コンピュータにより構成することも可能である。また、複数台のコンピュータによる分散コンピューティングを行ってもよいし、上記機能の一部をクラウドサーバにより実行してもよいし、上記機能の一部をＡＳＩＣやＦＰＧＡのような回路で実行してもよい。
　（押圧力分布と把持特徴）
　図３Ａ～図３Ｃに、押圧力分布取得部１２０により取得される押圧力分布の例を模式的に示す。図３Ａ～図３Ｃは被検者実験により得られた結果を示しており、異なる３名の被験者がノブ２１を握ったときにセンサアレイ１０で取得された押圧力分布の例である。押圧力分布は、ノブ２１の周面を平面に展開したときの２次元座標系に表されており、横軸（ｘ軸）はノブ２１の周方向の座標、縦軸（ｙ軸）はノブ２１の奥行方向の座標を示している（図３Ｄ参照）。また濃度は押圧力の強さを示し、淡いほど押圧力が弱く、濃いほど押圧力が強いことを表す。
　被検者実験の結果から次のような知見が得られた。
　（１）人によって把持の仕方の特徴（「把持特徴」とよぶ）が相違しており、その把持特徴の相違は押圧力分布の相違として捉えることができる。
　（２）把持特徴には再現性がある。つまり、同じ人で複数回測定した場合、ほぼ同じような押圧力分布が得られる。言い換えると、同じ人で複数回測定した場合の押圧力分布の特徴のバラツキは十分小さく、そのバラツキに比べて、異なる人の間での押圧力分布の特徴のバラツキは有意に大きい。
　（３）ほとんどの被験者において、指先の押圧力が最も強く、手のひらから指の第二関節までの範囲は押圧力が非常に弱い。
　（４）５指が検知されることが多いが、人によっては小指を検知できない場合もある。
　（５）押圧力分布から抽出容易な把持特徴としては、各指の接触位置、ノブ２１の周面に接触する指の数、各指の押圧力、押圧力が閾値以上の部分の面積（押圧面積とよぶ）、押圧力のピーク点の位置などがある。
　図４Ａ、図５Ａ、図６Ａは、把持特徴抽出部１２１が図３Ａの押圧力分布から抽出した把持特徴データの例である。図４Ａは、各指の接触位置（ｘｙ座標）、指の数、各指の押圧力の例であり、図５Ａは押圧面積の例であり、図６Ａは押圧力のピーク点（上位２点）の位置の例である。また、図４Ｂ、図５Ｂ、図６Ｂは、把持特徴抽出部１２１が図３Ｂの押圧力分布から抽出した把持特徴データの例である。図４Ｂは、各指の接触位置（ｘｙ座標）、指の数、各指の押圧力の例であり、図５Ｂは押圧面積の例であり、図６Ｂは押圧力のピーク点（上位２点）の位置の例である。
　把持特徴抽出部１２１は、例えば、図３Ａに示す押圧力分布を所定の閾値で二値化し、図５Ａに示す二値画像における黒領域内のピクセル数をカウントすることにより、押圧面積を計算することができる。また、把持特徴抽出部１２１は、二値画像におけるそれぞれの黒領域が各指の指先に対応するとみなし、例えば、分布図の中で一番左下に位置する黒領域を第１指とし、そこから順に時計回りに第２指、第３指・・・とラベリングする。したがって、黒領域の数が指の数に相当する。なお、黒領域の数が５より多い場合は、面積の大きい順に５つの黒領域を抽出し、それらを５指とみなせばよい。また、把持特徴抽出部１２１は、各黒領域の中心点の座標を計算し、その座標値を各指の接触位置とする。さらに、把持特徴抽出部１２１は、各黒領域内の押圧力の合計値、各黒領域内の押圧力の最大値、又は、各黒領域の中心点の押圧力を計算し、その値を各指の押圧力とする。押圧力のピーク点は、各黒領域内で押圧力が最大となる座標である。
　図３Ａの押圧力分布から抽出された把持特徴データ（図４Ａ、図５Ａ、図６Ａ）と、図３Ｂの押圧力分布から抽出された把持特徴データ（図４Ｂ、図５Ｂ、図６Ｂ）との間には有意な差があることがわかる。
　（照合用の把持特徴データの登録）
　図７を参照して、照合用の把持特徴データの登録処理の一例について説明する。図７は照合用の把持特徴データの登録処理のフローチャートである。
　まず、認証装置１２を登録モードで動作させた状態で、登録者にノブ２１を把持させる（ステップＳ７０）。この状態で、押圧力分布取得部１２０がセンサアレイ１０から押圧力分布を取得する（ステップＳ７１）。次に、把持特徴抽出部１２１が、押圧力分布から把持特徴データを抽出する（ステップＳ７２）。上述した把持特徴のうち少なくとも１項目以上を抽出するとよい。そして、把持特徴抽出部１２１は、抽出した把持特徴データを照合情報記憶部１２２に登録する（ステップＳ７３）。
　図８は照合用の把持特徴データの登録処理の別例である。図８のフローでは、ステップＳ７０～Ｓ７２の処理を所定回数（例えば３回）繰り返し（ステップＳ８０）、登録者の把持特徴データを複数個取得した後、把持特徴抽出部１２１がそれらを統合（例えば平均）して最終的な把持特徴データを計算する（ステップＳ８１）。照合情報記憶部１２２へは、その最終的な把持特徴データを登録する（ステップＳ７３）。図８のフローでは、複数回分の把持特徴データを統合する処理を行うことで、把持特徴データのノイズ（バラツキ）を抑え、照合用の把持特徴データの信頼性を高めることができる。
　なお、認証装置１２が本人認証を行う場合には、照合用の把持特徴データと登録者の情報（名前、ＩＤなど）とが関連付けられて登録される。この場合、登録者は、普段通りの把持の仕方にて把持特徴データを登録するか、本人しか知らない特別な把持の仕方にて把持特徴データを登録するとよい。これにより、登録者本人しか認証に成功しないということを保証できる。
　一方、個人の識別までは行わない場合には、登録者の情報の登録は必須ではない。この場合、登録者は、あらかじめ定めた正当な（正解の）把持の仕方にて把持特徴データを登録する。例えば、「右手の親指、人差し指、薬指の３本の指を用いて、親指がノブの上側にくるように把持する」というような特徴的な把持の仕方を登録し、ドアの通行を許可する人たちには、その正当な把持の仕方を教示する。これにより、正当な（正解の）把持の仕方を知っており、かつ、その把持の仕方を再現した者のみが認証に成功し、ドアを開けられるようになる。
　（認証処理）
　図９と図１０を参照して、認証処理の一例について説明する。図９は認証処理のフローチャートであり、図１０は把持特徴データの比較処理の詳細を示すフローチャートである。
　認証装置１２を認証モードで動作させると、認証装置１２が所定の時間間隔（例えば１０ｍｓｅｃごと）でセンサアレイ１０の出力を監視する（ステップＳ９０）。被認証者がドア２０のノブ２１に触れるとセンサアレイ１０の出力が変化し、ステップＳ９１に進む。ステップＳ９１では、押圧力分布取得部１２０がセンサアレイ１０から押圧力分布を取得する。次に、把持特徴抽出部１２１が、押圧力分布から被認証者の把持特徴データを抽出する（ステップＳ９２）。このとき、照合用の把持特徴データと同じ項目の把持特徴データが抽出される。
　次に、認証部１２３が、ステップＳ９２で得られた被認証者の把持特徴データと、照合情報記憶部１２２にあらかじめ登録されている照合用の把持特徴データとを比較し、両者が一致しているか否かを評価する（ステップＳ９３）。
　図１０を参照して、ステップＳ９３の比較処理の一具体例を説明する。ここでは、被認証者の把持特徴データとして図４Ａに示すデータが得られ、照合用の把持特徴データとして図４Ｂに示すデータが得られたと仮定する。認証部１２３は、まず、被認証者の把持特徴データと照合用の把持特徴データの間で「指の数」を比較する（ステップＳ９３０）。もし指の数が異なる場合、認証部１２３は、一致度合を示すスコアを「０」とする（ステップＳ９３１）。このスコアは０～１００の値をとり、値が大きいほど一致度合が高いことを意味するものとする。指の数が等しい場合、認証部１２３は、各指の特徴差分値を計算する（ステップＳ９３２）。本実施形態では、特徴差分値Ｄを下記式のように定義する。
　
　特徴差分値Ｄ＝｜ｘ座標の差｜＋｜ｙ座標の差｜＋｜押圧力の差｜
　
　ここで、｜・｜は絶対値を表す。
　例えば、図４Ａと図４Ｂの把持特徴データの間での第１指の特徴差分値Ｄは以下のとおりとなる。
　
　第１指の特徴差分値Ｄ＝｜（－70）－（－80）｜＋｜70－80｜＋｜30－35｜
　　　　　　　　　　　＝25
　
　認証部１２３は、すべての指について特徴差分値Ｄを計算した後、それらの特徴差分値Ｄに基づき一致度合のスコアを計算する（ステップＳ９３３）。本実施形態では、スコアＳを下記式により求める。
　
　スコアＳ＝｛（Ｄｍａｘ－Ｄａ）／Ｄｍａｘ｝×100
　
　ここで、Ｄｍａｘは特徴差分値Ｄがとり得る最大の値（実験的又は経験的にあらかじめ設定される値）であり、Ｄａはすべての指の特徴差分値の平均値である。万一、Ｄａ＞ＤｍａｘとなりスコアＳがマイナスの値となった場合は、０に丸めればよい。上記式で求まるスコアＳは、すべての指の特徴差分値が完全一致した場合（つまりＤａ＝０の場合）には１００をとり、特徴差分値が大きくなるほどスコアＳは０に近づく。例えば、Ｄｍａｘ＝１００とした場合、図４Ａと図４Ｂの把持特徴データの間でのスコアＳは、以下のとおり求まる。
　
　スコアＳ＝｛（100－23）／100｝×100＝77
　
　なお、１対１認証の場合はステップＳ９３０～Ｓ９３３の処理は１回実行され、得られたスコアＳがステップＳ９３の結果として出力される。１対Ｎ認証の場合は、照合情報記憶部１２２に登録されている複数の照合用の把持特徴データのそれぞれについてステップＳ９３０～Ｓ９３３の処理が繰り返され、その中でスコアＳの最も大きかった（つまり一致度合が最も高かった）登録者の情報とその登録者とのスコアＳとがステップＳ９３の結果として出力される。
　続いて、認証部１２３は、ステップＳ９３で求めたスコアＳを所定の閾値と比較する（ステップＳ９４）。スコアＳが閾値より大きい場合、認証部１２３は、被認証者が正当な者であるという結果（認証成功）を出力する（ステップＳ９５）。それ以外の場合、認証部１２３は、被認証者が正当な者でないという結果（認証失敗）を出力する（ステップＳ９６）。認証が成功した場合のみ、制御装置１１がドア２０のロックを解除する（ステップＳ９７）。これにより、正当な者のみにドア２０の通行が許可される。
　最後に、ログ記録部１２４が、認証のログを記録する（ステップＳ９８）。認証のログには、少なくとも、認証処理を実行した時刻、認証結果（成功／失敗）が含まれる。必要な場合には、被認証者の把持特徴データや、スコアＳの最も大きかった登録者の情報などをログに記録してもよい。
　（本実施形態の利点）
　以上述べた本実施形態の認証装置によれば、被把持体を握るという通常の動作の中で認証が行われる。また、普段通りの握り方で把持特徴データの登録を行うことで、認証時の再現性（成功率）が向上するだけでなく、被認証者としては認証を意識せずに自然に被把持体を握るだけで認証を行うことができるようになる。したがって、被認証者に与える身体的負担や心理的負担がきわめて小さい認証処理を実現することが容易になる。
　さらに本実施形態の認証装置は、被把持体にかかる押圧力分布から被認証者の把持特徴データを捉えるので、被認証者が手袋を装着していても認証が可能であると共に、カメラを用いる従来方法が苦手としているアウトドアやダストの多い環境においても高い認証精度を発揮できる。したがって、様々な用途に応用可能な実用性の高い認証装置を提供できる。
　また、押圧力分布からは、指の位置や接触面積といった２次元面内での特徴だけでなく、押圧力に関わる特徴も抽出できる。よって、認証のための情報量が多くなり、認証の精度及び信頼性を向上することができる。
　（その他）
　上記実施形態の説明は、本発明を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。例えば、上述した図９の認証処理では、被認証者の押圧力分布を１回だけ取得しているが、被認証者に複数回（例えば３回）被把持体を握らせることで押圧力分布を複数回取得してもよい。そして例えば、複数回分の押圧力分布を平均したものを認証処理に用いたり、あるいは、それぞれの押圧力分布を用いて複数回の認証処理を行ったりすることで、認証の精度や信頼性を高めることも好ましい。また、把持特徴データの項目、特徴差分値の計算方法、一致度合のスコアの計算方法などは、上記の実施形態に限られず、様々な設計が可能である。
　１：ドアロックシステム
　１０：センサアレイ、１００：感圧センサ
　１１：制御装置
　１２：認証装置、１２０：押圧力分布取得部、１２１：把持特徴抽出部、１２２：照合情報記憶部、１２３：認証部、１２４：ログ記録部
　２０：ドア、２１：ノブ

Claims (10)

  1. 　被認証者の認証を行う認証装置であって、
    　ヒトの手で把持される被把持体に設けられた複数の感圧センサの出力に基づいて前記被把持体の表面における押圧力分布を取得する押圧力分布取得部と、
    　前記被認証者が前記被把持体を把持したときに取得された押圧力分布から、前記被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出する把持特徴抽出部と、
    　照合用の把持特徴データをあらかじめ記憶する照合情報記憶部と、
    　前記被認証者の把持特徴データと前記照合用の把持特徴データとを比較し、前記被認証者の把持特徴データが前記照合用の把持特徴データに一致すると評価された場合に、前記被認証者が正当な者であると判定する認証部と、
    を有することを特徴とする認証装置。
  2. 　前記把持特徴データは、前記被把持体の表面に対する各指の接触位置の情報を含む
    ことを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
  3. 　前記把持特徴データは、前記被把持体の表面に接触する指の数の情報を含む
    ことを特徴とする請求項１又は２に記載の認証装置。
  4. 　前記把持特徴データは、前記被把持体の表面に対する各指の押圧力の情報を含む
    ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１項に記載の認証装置。
  5. 　前記把持特徴データは、前記押圧力分布の中で押圧力が閾値以上の部分の面積の情報を含む
    ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１項に記載の認証装置。
  6. 　前記把持特徴データは、前記押圧力分布における１つ又は複数のピーク点の位置の情報を含む
    ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１項に記載の認証装置。
  7. 　前記被把持体は、ドアのノブである
    ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１項に記載の認証装置。
  8. 　被把持体としてのドアのノブに設けられる複数の感圧センサと、
    　前記複数の感圧センサの出力に基づいて前記ノブを把持した者の認証を行う請求項７に記載の認証装置と、
    　前記認証装置による認証が成功した場合に、前記ドアのロックを解除する制御装置と、を有することを特徴とするドアロックシステム。
  9. 　被認証者の認証を行う認証装置の制御方法であって、
    　ヒトの手で把持される被把持体に設けられた複数の感圧センサの出力に基づいて前記被把持体の表面における押圧力分布を取得するステップと、
    　前記被認証者が前記被把持体を把持したときに取得された押圧力分布から、前記被認証者の把持の仕方の特徴を示す把持特徴データを抽出するステップと、
    　前記被認証者の把持特徴データと、記憶装置にあらかじめ記憶された照合用の把持特徴データとを比較し、前記被認証者の把持特徴データが前記照合用の把持特徴データに一致すると評価された場合に、前記被認証者が正当な者であると判定するステップと、
    を有することを特徴とする認証装置の制御方法。
  10. 　請求項９に記載の認証装置の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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