WO2021140588A1 - 生体認証装置、生体認証方法、および、生体認証プログラム - Google Patents
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- G06F2218/10—Feature extraction by analysing the shape of a waveform, e.g. extracting parameters relating to peaks
Definitions
- This disclosure relates to a biometric authentication device, a biometric authentication method, and a biometric authentication program.
- Patent Document 1 discloses a technique of measuring ECG (Electrocardiography), extracting a feature amount from an electrocardiogram, and continuously performing biometric authentication.
- the purpose of this disclosure is to unconsciously realize continuous biometric authentication for the subject.
- the biometric authentication device is From the person to be authenticated, a measurement unit that includes a plurality of components and performs measurement processing to measure a biological signal that the person can unknowingly measure.
- a component extraction unit that extracts a component used for the certification from the plurality of components as a certified component, and a component extraction unit.
- a feature amount extraction unit that extracts the current feature amount representing the current feature amount from the certified component, and a feature amount extraction unit.
- a registration unit that registers an identifier that identifies the target person and a template feature amount that is a feature amount extracted from the target person in the past as template information in the storage unit.
- the current feature amount is compared with the template feature amount registered in the template information, and if the difference between the current feature amount and the template feature amount is within the allowable difference value, the process is returned to the measurement process.
- the authentication is repeated, and if the difference between the current feature amount and the template feature amount is larger than the permissible value, the processing is terminated.
- the biometric authentication device can detect the replacement or spoofing of the target person by unconsciously realizing the continuous biometric authentication for the target person.
- FIG. 5 is a flow chart of a template information registration process according to the first embodiment.
- FIG. 1 The flow chart which shows the example 2 of the biometric authentication processing by the biometric authentication apparatus which concerns on Embodiment 1.
- FIG. 1 The schematic diagram which showed the example 2 of the biometric authentication processing by the biometric authentication apparatus which concerns on Embodiment 1.
- FIG. The flow chart which shows the example 3 of the biometric authentication processing by the biometric authentication apparatus which concerns on Embodiment 1.
- FIG. The schematic diagram which showed the example 3 of the biometric authentication processing by the biometric authentication apparatus which concerns on Embodiment 1.
- FIG. 5 is a flow chart showing Example 4 of biometric authentication processing by the biometric authentication device according to the second embodiment.
- FIG. 5 is a flow chart showing Example 4 of biometric authentication processing by the biometric authentication device according to the second embodiment.
- the biometric authentication device 100 is a computer.
- the biometric authentication device 100 includes a processor 910 and other hardware such as a memory 921, an auxiliary storage device 922, an input interface 930, an output interface 940, and a communication device 950.
- the processor 910 is connected to other hardware via a signal line and controls these other hardware.
- the measurement unit 110 is a device that measures the biological signal 21 from the person 20 to be authenticated.
- the biometric authentication device 100 includes a measurement unit 110, a component extraction unit 120, a feature amount extraction unit 130, a registration unit 140, a comparison unit 150, and a storage unit 160 as functional elements. Template information 161 and tolerance value 162 are stored in the storage unit 160.
- the functions of the component extraction unit 120, the feature amount extraction unit 130, the registration unit 140, and the comparison unit 150 are realized by software.
- the storage unit 160 is provided in the memory 921.
- the storage unit 160 may be provided in the auxiliary storage device 922, or may be distributed in the memory 921 and the auxiliary storage device 922.
- the processor 910 is a device that executes a biometric authentication program.
- the biometric authentication program is a program that realizes the functions of the component extraction unit 120, the feature amount extraction unit 130, the registration unit 140, and the comparison unit 150.
- the biometric authentication program also includes a program executed when the measurement unit 110 realizes a function of measuring the biological signal 21 from the target person 20.
- the processor 910 is an IC (Integrated Circuit) that performs arithmetic processing. Specific examples of the processor 910 are a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and a GPU (Graphics Processing Unit).
- the memory 921 is a storage device that temporarily stores data.
- a specific example of the memory 921 is a SRAM (Static Random Access Memory) or a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
- the auxiliary storage device 922 is a storage device that stores data.
- a specific example of the auxiliary storage device 922 is an HDD.
- the auxiliary storage device 922 may be a portable storage medium such as an SD (registered trademark) memory card, CF, NAND flash, flexible disc, optical disk, compact disc, Blu-ray (registered trademark) disc, or DVD.
- HDD is an abbreviation for Hard Disk Drive.
- SD® is an abbreviation for Secure Digital.
- CF is an abbreviation for CompactFlash®.
- DVD is an abbreviation for Digital Versatile Disc.
- the input interface 930 is a port connected to an input device such as a mouse, a keyboard, or a touch panel. Specifically, the input interface 930 is a USB (Universal Serial Bus) terminal. The input interface 930 may be a port connected to a LAN (Local Area Network). Further, the input interface 930 may be connected to the measuring unit 110. The input interface 930 may have a role of a sensor interface for acquiring the biological signal 21 of the subject 20 acquired by the measuring unit 110. Although one input interface 930 is shown in FIG. 1, a plurality of input interfaces 930 may exist.
- the output interface 940 is a port to which a cable of an output device such as a display is connected.
- the output interface 940 is a USB terminal or an HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface) terminal.
- the display is an LCD (Liquid Crystal Display).
- the output interface 940 is also referred to as a display interface.
- the communication device 950 has a receiver and a transmitter.
- the communication device 950 is connected to a communication network such as a LAN, the Internet, or a telephone line.
- the communication device 950 is a communication chip or a NIC (Network Interface Card).
- the communication device 950 may have a role of a communication interface that wirelessly acquires the biological signal 21 of the target person 20 acquired by the measurement unit 110.
- the biometric authentication program is executed in the biometric authentication device 100.
- the biometric authentication program is read into processor 910 and executed by processor 910.
- the memory 921 not only the biometric authentication program but also the OS (Operating System) is stored.
- the processor 910 executes the biometric authentication program while executing the OS.
- the biometric authentication program and the OS may be stored in the auxiliary storage device 922.
- the biometric authentication program and OS stored in the auxiliary storage device 922 are loaded into the memory 921 and executed by the processor 910. A part or all of the biometric authentication program may be incorporated in the OS.
- the biometric authentication device 100 may include a plurality of processors that replace the processor 910. These plurality of processors share the execution of the biometric authentication program.
- Each processor like the processor 910, is a device that executes a biometric authentication program.
- Data, information, signal values and variable values used, processed or output by the biometric authentication program are stored in the memory 921, the auxiliary storage device 922, or the register or cache memory in the processor 910.
- the "section" of each section of the measurement section 110, the component extraction section 120, the feature quantity extraction section 130, the registration section 140, and the comparison section 150 may be read as “processing", "procedure”, or “process”.
- the biometric authentication program causes a computer to execute a measurement process, a component extraction process, a feature amount extraction process, a registration process, and a comparison process.
- the "process” of the measurement process, component extraction process, feature amount extraction process, registration process, and comparison process is “program”, “program product”, "computer-readable storage medium that stores the program", or “program was recorded”. It may be read as "a computer-readable recording medium”.
- the biometric authentication method is a method performed by the biometric authentication device 100 executing a biometric authentication program.
- the biometric authentication program may be provided stored in a computer-readable recording medium.
- the biometric authentication program may also be provided as a program product.
- the operation procedure of the biometric authentication device 100 corresponds to the biometric authentication method.
- the program that realizes the operation of the biometric authentication device 100 corresponds to the biometric authentication program.
- FIG. 2 is a diagram showing an example of template information 161 according to the present embodiment.
- the template information 161 an identifier 61 that identifies the target person 20 and a template feature amount 63 that is a feature amount extracted in the past from the target person 20 are set.
- the measurement date and time 62 of the template feature amount 63 may be set in the template information 161.
- a template feature amount 63 such as a respiratory amplitude 631 and a respiratory rate 632 is set in the template information 161.
- the identifier 61 is information that can uniquely identify the target person 20, such as the name or number of the target person 20.
- the registration process of the template information 161 will be described with reference to FIG.
- the registration unit 140 registers in the storage unit 160 as template information 161 information including an identifier 61 that identifies the target person 20 and a template feature amount 63 that is a feature amount extracted in the past from the target person 20. Specifically, it is as follows.
- step S101 the device for measuring the biological signal 21 is activated.
- a device for measuring the biological signal 21 is worn by the subject 20.
- a specific example of the device worn by the subject 20 is a device in the form of a bracelet or a ring.
- the measurement unit 110 performs a measurement process from the authentication target person 20 to measure a biological signal 21 that includes a plurality of components and can be unknowingly measured by the target person 20. Specifically, the measurement unit 110 measures the photoelectric volume pulse wave signal of the subject 20 as the biological signal 21 by using the device activated or attached in step S101.
- the photoelectric volume pulse wave is called PPG (Photoplethysmogram).
- PPG Photoplethysmogram
- PPG is mainly used for heart rate or pulse rate measurement. Further, in PPG, it is known that a component derived from the heartbeat is superposed with a component other than the component derived from the heartbeat associated with respiration or body movement. For accurate heart rate or pulse rate measurements, non-heart rate components are often removed from the PPG signal. PPG can be measured by a wearable sensor and non-contact measurement by a camera. Therefore, it is possible to measure PPG without limiting the position and direction of the subject 20. In addition, it is possible to measure PPG in a specific indoor environment. In addition, a device such as a smart watch may be equipped with a PPG measurement function for the purpose of measuring heart rate or pulse rate.
- FIG. 4 is a diagram showing an implementation example of the measurement unit 110 according to the present embodiment.
- the measurement unit 110 is a sensor including an illumination unit 111 and a light receiving unit 112.
- the illumination unit 111 is, for example, an LED (Light Emitting Diode).
- the light receiving unit 112 is, for example, a photodiode.
- the illumination unit 111 irradiates the skin with light, and the reflected light or transmitted light is acquired by the light receiving unit 112 as an electric signal.
- a measuring device for measuring PPG it is common to measure PPG from a measurement target site 201 such as a fingertip, an earlobe, and a wrist.
- the measurement site may be another site.
- the measuring unit 110 may be a device using a camera.
- the measuring unit 110 may photograph the skin with a camera and measure the PPG in a non-contact manner.
- the measuring unit 110 may measure PPG by combining a plurality of sensors and cameras.
- the measurement unit 110 simultaneously uses another biometric information measuring device such as a respiratory rate monitor or an electrocardiogram monitor in addition to the sensor and the camera. You may.
- the measuring unit 110 may be a device that measures a force (pressure) or displacement / deformation generated at the same time as PPG on the skin or nails.
- An example is a device such as a strain gauge or a piezoelectric element, but other devices may be used.
- Other sensors and cameras, including PPG measuring devices, and biometric information measuring devices may be used at the same time.
- the component extraction unit 120 extracts the component used for authentication from the plurality of components of the biological signal 21 as the authentication component 211.
- the biological signal 21 includes a plurality of components such as a heartbeat-derived component and a non-heartbeat-derived component.
- the component extraction unit 120 extracts a component derived from the respiration of the subject 20 as a certified component 211, which is a component other than the component derived from the heartbeat, from the plurality of components of the biological signal 21.
- the component extraction unit 120 separates the biological signal 21 acquired by the measurement unit 110 into target components and inputs them to the feature amount extraction unit 130.
- Separable components include components based on internal and human behavior such as heart rate, respiration, and body movement.
- FIG. 5 is a diagram showing an example of component extraction according to the present embodiment.
- FIG. 6 is a diagram showing another example of component extraction according to the present embodiment.
- the component extraction unit 120 extracts the component derived from respiratory movement contained in PPG as the certified component 211.
- the components derived from respiratory movement are hereinafter referred to as respiratory components.
- As a method of separating or extracting the components there is a method of processing the biological signal 21 with an analog filter by an electric or electronic circuit.
- PC Personal Computer
- any method may be used as long as the components can be separated or extracted from the biological signal 21.
- G102 of FIG. 5 there is a method of using a bandpass filter or the like to pass and acquire only the components in a specific frequency region.
- a method of obtaining from the envelope of the PPG signal can be mentioned.
- Feature amount extraction unit 130> In step S104, the feature amount extraction unit 130 extracts the current feature amount representing the current feature amount of the certified component 211 from the certified component 211.
- FIG. 7 is a diagram showing an example of feature amount extraction according to the present embodiment.
- the feature amount extraction unit 130 can extract a feature amount such as the amplitude or slope of the signal waveform.
- the feature amount extraction unit 130 may extract the maximum value or the minimum value within a fixed time interval, instead of defining and extracting one point in the signal of the authentication component 211.
- the feature amount extraction unit 130 is not limited to extraction from only the time series signal, and may extract the feature amount from the waveform obtained by Fourier transforming the signal as shown in G302 of FIG. Further, the feature amount extraction unit 130 may extract the feature amount from the differentiated or integrated waveform.
- step S105 the registration unit 140 registers the current feature amount extracted by the feature amount extraction unit 130 as the template feature amount 63 in the template information 161.
- the template information 161 takes the form of a database that holds the features of a plurality of names.
- the file format may be CSV (comma-separated values) or XML (Extension Markup Language). In addition, other formats may be used.
- the feature amount extracted from the authentication component 211 is held as the template feature amount 63 for the identifier 61 of each subject 20. Further, as the template feature amount 63, the respiratory amplitude 631 and the respiratory rate 632 are retained. By updating the template information 161, a plurality of combinations of feature amounts may be retained for the same identifier 61. When a plurality of combinations of feature quantities are held for the same identifier 61, the template information 161 needs to include an element capable of distinguishing each combination, such as the measurement date and time 62. In FIG. 2, a combination of two feature quantities is held for "A" of the identifier 61.
- the registration process for the template information 161 is performed when the measurement of the biological signal 21 is performed for the first time for the subject 20. Further, as in Example 2 of the biometric authentication process described later, the registration process in the template information 161 may be performed every time the biological signal 21 is measured for the target person 20.
- FIG. 8> An example 1 of the biometric authentication process by the biometric authentication device 100 according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
- steps S201 to S204 is the same as the processing of steps S101 to S104 described with reference to FIG.
- the feature amount of the authentication component 211 is extracted as the current feature amount from the current biological signal 21 of the subject 20.
- step S205 the comparison unit 150 compares the current feature amount with the template feature amount 63 registered in the template information 161.
- step S206 the comparison unit 150 determines whether or not the difference between the current feature amount and the template feature amount 63 is within the tolerance value.
- the comparison unit 150 returns the process to the measurement process and repeats the authentication.
- the difference between the current feature amount and the template feature amount 63 is within the tolerance value, it means that the authentication of the subject 20 is successful.
- the biometric authentication device 100 may display information indicating the success of the authentication on the display.
- the biometric authentication device 100 returns to the measurement process of step S202 after a predetermined time has elapsed after the successful authentication of the subject 20 (step S207), and performs the processes of steps S201 to S206. repeat.
- the passage of time in step S207 may be after a certain period of time has elapsed, or may be irregular.
- the comparison unit 150 ends the process.
- the difference between the current feature amount and the template feature amount 63 is larger than the tolerance value, it means that the authentication of the subject 20 has failed.
- the biometric authentication device 100 may display information indicating the failure of authentication on the display.
- Example 1 of the biometric authentication process of FIG. 8 was a process of comparing the latest current feature amount measured from the subject 20 with the same template feature amount 63 as registered at the beginning each time. However, after the registration of the template feature amount 63, the information such as the template feature amount used for the authentication, the type of the feature amount used for the comparison, and the tolerance value may be changed in the first authentication and the second and subsequent authentications. .. This is because if the subject 20's attributes such as physical condition or exercise change after the initial authentication, the biological signal may also change and the authentication may not be performed correctly.
- the first is an authentication method that changes the template feature amount
- the second is an authentication method that changes the type of feature amount to be compared.
- the first authentication and the second and subsequent authentications will be described for the sake of clarity, but even if the authentication is applied to the n (n: natural number) and the (n + 1) times and thereafter. Good.
- the information to be changed is two types, but the information to be changed may be three or more types.
- An authentication method may be used in which the information to be compared is changed between the nth authentication, the (n + 1) th authentication, and the (n + 2) and subsequent authentications.
- the processes of steps S301 to S306 and steps S308 are the same as the processes of steps S201 to S207 described with reference to FIG.
- the registration unit 140 sets the current feature amount as the template feature amount 63 and sets the template information 161 in step S307 before the process returns to the measurement process.
- the registration unit 140 may add the latest current feature amount of the target person 20 as the template feature amount 63 to the template information 161 together with the measurement date and time 62.
- the registration unit 140 may overwrite the latest current feature amount of the target person 20 with the template feature amount 63 of the target person 20.
- FIG. 10 is a schematic view showing Example 2 of the biometric authentication process by the biometric authentication device 100 according to the present embodiment.
- the template information 161 is updated after the first authentication and before the second authentication.
- the template information 161 registered at the beginning is used, but at the second and subsequent authentications, the feature amount extracted at the time of the first authentication is used as the template feature amount 63.
- the template feature amount 63 of the row whose measurement date and time 62 has a newer value is used at the time of comparison.
- FIG. 11 An example 3 of the biometric authentication process by the biometric authentication device 100 according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
- steps S401 to S407 is the same as the processing of steps S201 to S207 described with reference to FIG.
- the processing of steps S408 to S412 is the same as the processing of steps S202 to S206 described with reference to FIG.
- step S404 and step S405 and in step S410 and step S411, the type of the feature amount extracted from the authentication component 211 and compared with the template information 161 is different.
- the registration unit 140 registers the first template feature amount and the second template feature amount of a type different from the first template feature amount in the template information 161.
- the feature amount extraction unit 130 extracts the first current feature amount of the same type as the first template feature amount as the current feature amount.
- the comparison unit 150 returns the process to the measurement process.
- the comparison unit 150 proceeds to the next measurement process after the lapse of time (step S407 and step S408). ).
- step S410 the feature amount extraction unit 130 extracts the second current feature amount of the same type as the second template feature amount as the current feature amount. Then, in step S405, the comparison unit 150 compares the second current feature amount with the second template feature amount. If the difference between the second current feature amount and the second template feature amount is within the tolerance value, the process returns to step S407, and the second and subsequent authentication processes are repeated.
- FIG. 12 is a schematic view showing Example 3 of the biometric authentication process by the biometric authentication device 100 according to the present embodiment.
- the feature amount is changed between the first authentication and the second and subsequent authentications.
- the amplitude and slope are used as feature quantities from the biological signal G401 obtained in the first measurement, as shown in G402.
- the second and subsequent authentications only the amplitude is used as the feature amount as shown in G403.
- the functions of the component extraction unit 120, the feature amount extraction unit 130, the registration unit 140, and the comparison unit 150 are realized by software.
- the functions of the component extraction unit 120, the feature amount extraction unit 130, the registration unit 140, and the comparison unit 150 may be realized by hardware.
- the biometric authentication device 100 includes an electronic circuit 909 instead of the processor 910.
- FIG. 13 is a diagram showing a configuration of a biometric authentication device 100 according to a modified example of the present embodiment.
- the electronic circuit 909 is a dedicated electronic circuit that realizes the functions of the component extraction unit 120, the feature amount extraction unit 130, the registration unit 140, and the comparison unit 150.
- the electronic circuit 909 is specifically a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, a GA, an ASIC, or an FPGA.
- GA is an abbreviation for Gate Array.
- ASIC is an abbreviation for Application Special Integrated Circuit.
- FPGA is an abbreviation for Field-Programmable Gate Array.
- the functions of the component extraction unit 120, the feature amount extraction unit 130, the registration unit 140, and the comparison unit 150 may be realized by one electronic circuit or may be distributed in a plurality of electronic circuits.
- some functions of the component extraction unit 120, the feature amount extraction unit 130, the registration unit 140, and the comparison unit 150 may be realized by an electronic circuit, and the remaining functions may be realized by software. Further, some or all the functions of the component extraction unit 120, the feature amount extraction unit 130, the registration unit 140, and the comparison unit 150 may be realized by the firmware.
- Each of the processor and the electronic circuit is also called a processing circuit. That is, the functions of the component extraction unit 120, the feature amount extraction unit 130, the registration unit 140, and the comparison unit 150 are realized by the processing circuit.
- the biometric authentication device 100 according to the present embodiment can unconsciously measure the biological signal, extract the feature amount, and achieve continuous authentication. Therefore, according to the biometric authentication device 100 according to the present embodiment, it is possible to perform unconscious and continuous authentication, and to detect the presence or absence of the target person, and the replacement and spoofing of the target person.
- Embodiment 2 points different from the first embodiment and points to be added to the first embodiment will be mainly described.
- the same reference numerals are given to the configurations having the same functions as those in the first embodiment, and the description thereof will be omitted.
- the component extraction unit 120a and the feature amount extraction unit 130a are different from the first embodiment.
- the component extraction unit 120a includes a first component extraction unit 121 and a second component extraction unit 122.
- the feature amount extraction unit 130a includes a first feature amount extraction unit 131 and a second feature amount extraction unit 132.
- Other configurations are the same as those in the first embodiment.
- the component extraction unit 120a extracts a plurality of certified components as certified components 211 from the plurality of components of the biological signal 21.
- the first component extraction unit 121 extracts the respiratory component from the biological signal 21 as the authentication component 211.
- the second component extraction unit 122 extracts the pulse component from the biological signal 21 as the authentication component 211.
- FIG. 15 is a diagram showing an example of component extraction according to the present embodiment.
- the component extraction unit 120a separates the respiratory component derived from respiratory movement and the pulse component derived from the pulse contained in the PPG which is the biological signal 21. Further, the component extraction unit 120a may further separate each component into a plurality of components. For example, the pulse component can be separated into a low frequency component and a high frequency component.
- FIG. 15 shows an example in which a total of three components, a respiratory component G502-1, a pulse component (low frequency) G502-2, and a pulse component (high frequency component) G502-3, are separated from one PPG signal G501.
- the respiratory component and the pulse component are separated into two components.
- the feature amount extraction unit 130a extracts the current feature amount from each of the plurality of certified components.
- the first feature amount extraction unit 131 extracts the feature amount from the respiratory component acquired from the first component extraction unit 121.
- the second feature amount extraction unit 132 extracts the feature amount from the pulse component acquired from the second component extraction unit 122.
- FIG. 16 is a diagram showing an example of extracting a feature amount from the pulse component according to the present embodiment.
- the content and number of feature quantities that can be extracted are not limited.
- the same feature amount such as amplitude or slope may be extracted from all the components handled in the present embodiment, or the feature amount may be changed depending on the target component such as both amplitude and slope from the respiratory component and only amplitude from the pulse component. You may.
- FIG. 17 is a diagram showing an example of template information 161 according to the present embodiment. After extracting the feature amount, if the target person is to be registered, the feature amount is registered in the template information 161 by the registration unit 140. For each user name or number, each feature extracted from the separated components is retained. In FIG. 17, the respiratory amplitude 631, the respiratory rate 632, the pulse amplitude 633, and the pulse rate 634 are held as the template feature amount 63.
- steps S501 to S507 is the same as the processing of steps S401 to S407 described with reference to FIG.
- steps S508 to S512 is the same as the processing of steps S408 to S412 described with reference to FIG.
- the types of authentication components extracted from the biological signal 21 are different between step S503 and step S509. Further, in step S504 and step S505, and in step S510 and step S511, the type of the feature amount extracted from each authentication component and compared with the template information 161 may be changed.
- FIG. 19 is a schematic view showing Example 4 of the biometric authentication process by the biometric authentication device 100 according to the present embodiment.
- the component to be used for authentication is changed in the PPG signal between the first authentication and the second and subsequent times.
- both the respiratory component G702-1 and the pulse component G702-2 are separately acquired from the measured PPG signal G701 and used in the feature amount extraction unit and the comparison unit in the subsequent stage.
- only the respiratory components shown in G703 are used in the feature amount extraction unit and the comparison unit in the subsequent stage.
- the feature amount or the tolerance value may be changed as in the first embodiment.
- the template information 161 may be updated in the first authentication and the second and subsequent authentications as in the first embodiment.
- all the feature amounts extracted from all the certified components may be updated, or only some certified components or some feature amounts may be updated.
- the biometric authentication device 100a according to the present embodiment can perform unconscious and continuous authentication with higher accuracy. Therefore, according to the biometric authentication device 100a according to the present embodiment, it is possible to detect the presence / absence of the target person and the replacement and spoofing of the target person with higher accuracy.
- each part of the biometric authentication device has been described as an independent functional block.
- the configuration of the biometric authentication device does not have to be the configuration as in the above-described embodiment.
- the functional block of the biometric authentication device may have any configuration as long as it can realize the functions described in the above-described embodiment.
- the biometric authentication device may be a system composed of a plurality of devices instead of one device.
- a plurality of parts may be combined and carried out.
- one part of these embodiments may be implemented.
- these embodiments may be implemented in any combination as a whole or partially. That is, in the first and second embodiments, it is possible to freely combine the embodiments, modify any component of each embodiment, or omit any component in each embodiment.
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Abstract
計測部(110)は、対象者(20)から、複数の成分を含み、対象者(20)が無意識のうちに計測可能な生体信号(21)を計測する計測処理を行う。成分抽出部(120)は、複数の成分から認証に用いる認証成分を抽出する。特徴量抽出部(130)は、認証成分から、認証成分の現在の特徴量を表す現特徴量を抽出する。登録部(140)は、対象者(20)を識別する識別子と、対象者(20)から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量とをテンプレート情報(161)として記憶部(160)に登録する。比較部(150)は、現特徴量とテンプレート特徴量とを比較し、現特徴量とテンプレート特徴量との差が許容差値(162)以内であれば処理を計測処理に戻して認証を繰り返す。現特徴量とテンプレート特徴量との差が許容差値(162)より大きければ処理を終了する。
Description
本開示は、生体認証装置、生体認証方法、および、生体認証プログラムに関する。
一度認証を行った後、繰り返し認証を実施する認証方法がある。この認証方法は、継続的認証と呼ばれる。継続的認証は、認証後の対象者における入れ替わりおよびなりすましを防ぐことを目的としている。
特許文献1には、ECG(Electrocardiogram:心電図)を計測し、心電図から特徴量を抽出し、継続的に生体認証を行う技術が開示されている。
継続的認証においては、攻撃者に気付かれないようにするため、さらに、ユーザの負担を軽減させるために、対象者が無意識のうちに実施されることが望ましい。対象者が無意識のうちに認証が行われる認証方法は、無意識的認証と呼ばれる。特許文献1に開示されているECGの計測では、特定の姿勢を要求される場合ある。よって、特許文献1の技術では、無意識的認証の実現が難しいという課題がある。
本開示では、継続的な生体認証を、対象者にとって無意識的に実現することを目的とする。
本開示に係る生体認証装置は、
認証の対象者から、複数の成分を含み、前記対象者が無意識のうちに計測可能な生体信号を計測する計測処理を行う計測部と、
前記複数の成分から前記認証に用いる成分を認証成分として抽出する成分抽出部と、
前記認証成分から現在の特徴量を表す現特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記対象者を識別する識別子と、前記対象者から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量とをテンプレート情報として記憶部に登録する登録部と、
前記現特徴量と前記テンプレート情報に登録されている前記テンプレート特徴量とを比較し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば処理を前記計測処理に戻して前記認証を繰り返し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が前記許容差値より大きければ処理を終了する比較部とを備えた。
認証の対象者から、複数の成分を含み、前記対象者が無意識のうちに計測可能な生体信号を計測する計測処理を行う計測部と、
前記複数の成分から前記認証に用いる成分を認証成分として抽出する成分抽出部と、
前記認証成分から現在の特徴量を表す現特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記対象者を識別する識別子と、前記対象者から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量とをテンプレート情報として記憶部に登録する登録部と、
前記現特徴量と前記テンプレート情報に登録されている前記テンプレート特徴量とを比較し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば処理を前記計測処理に戻して前記認証を繰り返し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が前記許容差値より大きければ処理を終了する比較部とを備えた。
本開示に係る生体認証装置では、継続的な生体認証を、対象者にとって無意識的に実現することにより、対象者の入れ替わりあるいはなりすましの検出を行うことができる。
以下、本実施の形態について、図を用いて説明する。各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。また、以下の図では各構成部材の大きさの関係が実際のものとは異なる場合がある。また、実施の形態の説明において、上、下、左、右、前、後、表、裏といった向きあるいは位置が示されている場合がある。これらの表記は、説明の便宜上の記載であり、装置、器具、あるいは部品等の配置、方向および向きを限定するものではない。
実施の形態1.
***構成の説明***
図1を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100の構成例について説明する。
生体認証装置100は、コンピュータである。生体認証装置100は、プロセッサ910を備えるとともに、メモリ921、補助記憶装置922、入力インタフェース930、出力インタフェース940、および通信装置950といった他のハードウェアを備える。プロセッサ910は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
***構成の説明***
図1を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100の構成例について説明する。
生体認証装置100は、コンピュータである。生体認証装置100は、プロセッサ910を備えるとともに、メモリ921、補助記憶装置922、入力インタフェース930、出力インタフェース940、および通信装置950といった他のハードウェアを備える。プロセッサ910は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
計測部110は、認証の対象者20から生体信号21を計測する装置である。生体認証装置100は、機能要素として、計測部110と成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150と記憶部160とを備える。記憶部160には、テンプレート情報161と許容差値162が記憶される。
成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能は、ソフトウェアにより実現される。記憶部160は、メモリ921に備えられる。なお、記憶部160は、補助記憶装置922に備えられていてもよいし、メモリ921と補助記憶装置922に分散して備えられていてもよい。
プロセッサ910は、生体認証プログラムを実行する装置である。生体認証プログラムは、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能を実現するプログラムである。また、生体認証プログラムには、計測部110が対象者20から生体信号21を計測する機能を実現する際に実行されるプログラムも含まれる。
プロセッサ910は、演算処理を行うIC(Integrated Circuit)である。プロセッサ910の具体例は、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)である。
プロセッサ910は、演算処理を行うIC(Integrated Circuit)である。プロセッサ910の具体例は、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)である。
メモリ921は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ921の具体例は、SRAM(Static Random Access Memory)、あるいはDRAM(Dynamic Random Access Memory)である。
補助記憶装置922は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置922の具体例は、HDDである。また、補助記憶装置922は、SD(登録商標)メモリカード、CF、NANDフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVDといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、HDDは、Hard Disk Driveの略語である。SD(登録商標)は、Secure Digitalの略語である。CFは、CompactFlash(登録商標)の略語である。DVDは、Digital Versatile Diskの略語である。
補助記憶装置922は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置922の具体例は、HDDである。また、補助記憶装置922は、SD(登録商標)メモリカード、CF、NANDフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVDといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、HDDは、Hard Disk Driveの略語である。SD(登録商標)は、Secure Digitalの略語である。CFは、CompactFlash(登録商標)の略語である。DVDは、Digital Versatile Diskの略語である。
入力インタフェース930は、マウス、キーボード、あるいはタッチパネルといった入力装置と接続されるポートである。入力インタフェース930は、具体的には、USB(Universal Serial Bus)端子である。なお、入力インタフェース930は、LAN(Local Area Network)と接続されるポートであってもよい。
また、入力インタフェース930は、計測部110に接続されていてもよい。入力インタフェース930は、計測部110により取得された対象者20の生体信号21を取得するセンサインタフェースの役割を有していてもよい。図1では、1つの入力インタフェース930が記載されているが、複数の入力インタフェース930が存在してもよい。
また、入力インタフェース930は、計測部110に接続されていてもよい。入力インタフェース930は、計測部110により取得された対象者20の生体信号21を取得するセンサインタフェースの役割を有していてもよい。図1では、1つの入力インタフェース930が記載されているが、複数の入力インタフェース930が存在してもよい。
出力インタフェース940は、ディスプレイといった出力機器のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース940は、具体的には、USB端子またはHDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)端子である。ディスプレイは、具体的には、LCD(Liquid Crystal Display)である。出力インタフェース940は、表示器インタフェースともいう。
通信装置950は、レシーバとトランスミッタを有する。通信装置950は、LAN、インターネット、あるいは電話回線といった通信網に接続している。通信装置950は、具体的には、通信チップまたはNIC(Network Interface Card)である。なお、通信装置950は、計測部110により取得された対象者20の生体信号21を無線で取得する通信インタフェースの役割を有していてもよい。
生体認証プログラムは、生体認証装置100において実行される。生体認証プログラムは、プロセッサ910に読み込まれ、プロセッサ910によって実行される。メモリ921には、生体認証プログラムだけでなく、OS(Operating System)も記憶されている。プロセッサ910は、OSを実行しながら、生体認証プログラムを実行する。生体認証プログラムおよびOSは、補助記憶装置922に記憶されていてもよい。補助記憶装置922に記憶されている生体認証プログラムおよびOSは、メモリ921にロードされ、プロセッサ910によって実行される。なお、生体認証プログラムの一部または全部がOSに組み込まれていてもよい。
生体認証装置100は、プロセッサ910を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、生体認証プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ910と同じように、生体認証プログラムを実行する装置である。
生体認証プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ921、補助記憶装置922、または、プロセッサ910内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。
計測部110と成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の各部の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えてもよい。生体認証プログラムは、計測処理と成分抽出処理と特徴量抽出処理と登録処理と比較処理を、コンピュータに実行させる。計測処理と成分抽出処理と特徴量抽出処理と登録処理と比較処理の「処理」を「プログラム」、「プログラムプロダクト」、「プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体」、または「プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体」に読み替えてもよい。また、生体認証方法は、生体認証装置100が生体認証プログラムを実行することにより行われる方法である。
生体認証プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよい。また、生体認証プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
生体認証プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよい。また、生体認証プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
***動作の説明***
次に、本実施の形態に係る生体認証装置100の動作について説明する。生体認証装置100の動作手順は、生体認証方法に相当する。また、生体認証装置100の動作を実現するプログラムは、生体認証プログラムに相当する。
次に、本実施の形態に係る生体認証装置100の動作について説明する。生体認証装置100の動作手順は、生体認証方法に相当する。また、生体認証装置100の動作を実現するプログラムは、生体認証プログラムに相当する。
<テンプレート情報161の登録処理>
図2は、本実施の形態に係るテンプレート情報161の例を示す図である。
テンプレート情報161には、対象者20を識別する識別子61と、対象者20から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量63とが設定されている。その他、テンプレート情報161には、テンプレート特徴量63の計測日時62が設定されていてもよい。また、図2では、呼吸振幅631および呼吸数632といったテンプレート特徴量63がテンプレート情報161に設定されている。識別子61は、具体的には、対象者20の名前あるいは番号といった対象者20を一意に識別できる情報である。
図2は、本実施の形態に係るテンプレート情報161の例を示す図である。
テンプレート情報161には、対象者20を識別する識別子61と、対象者20から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量63とが設定されている。その他、テンプレート情報161には、テンプレート特徴量63の計測日時62が設定されていてもよい。また、図2では、呼吸振幅631および呼吸数632といったテンプレート特徴量63がテンプレート情報161に設定されている。識別子61は、具体的には、対象者20の名前あるいは番号といった対象者20を一意に識別できる情報である。
図3を用いて、本実施の形態に係るテンプレート情報161の登録処理について説明する。
登録部140は、対象者20を識別する識別子61と、対象者20から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量63とを含む情報をテンプレート情報161として記憶部160に登録する。具体的には、以下の通りである。
登録部140は、対象者20を識別する識別子61と、対象者20から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量63とを含む情報をテンプレート情報161として記憶部160に登録する。具体的には、以下の通りである。
ステップS101において、生体信号21を計測するためのデバイスが起動される。あるいは、生体信号21を計測するためのデバイスが対象者20により装着される。対象者20により装着されるデバイスの具体例は、腕輪あるいは指輪といった形式のデバイスである。
<計測処理:計測部110>
ステップS102において、計測部110は、認証の対象者20から、複数の成分を含み、対象者20が無意識のうちに計測可能な生体信号21を計測する計測処理を行う。
具体的には、計測部110は、ステップS101で起動あるいは装着されたデバイスを用いて、対象者20の光電容積脈波信号を生体信号21として計測する。光電容積脈波は、PPG(Photoplethysmogram)と呼ばれる。
PPGの計測では、皮膚を介して血管に対して光を照射し、その反射光または透過光を電気信号として取得することで、血管の伸縮および弛緩といった挙動を計測する。血管の挙動が心拍に由来することに基づいて、PPGは主に心拍数または脈拍数の計測に用いられる。また、PPGでは、心拍に由来する成分に、呼吸あるいは体動に伴う心拍由来以外の成分が重畳されることが知られている。正確な心拍数または脈拍数の計測のために、PPG信号から心拍由来以外の成分は除去されることが多い。
PPGは、装着型のセンサによる計測、および、カメラによる非接触での計測が可能である。よって、対象者20の位置および方向を制限せずにPPGを計測することが可能である。また、特定の室内環境においてPPGを計測することが可能である。また、心拍数または脈拍数の測定を目的として、スマートウォッチといったデバイスにPPG計測機能が搭載されている場合がある。
ステップS102において、計測部110は、認証の対象者20から、複数の成分を含み、対象者20が無意識のうちに計測可能な生体信号21を計測する計測処理を行う。
具体的には、計測部110は、ステップS101で起動あるいは装着されたデバイスを用いて、対象者20の光電容積脈波信号を生体信号21として計測する。光電容積脈波は、PPG(Photoplethysmogram)と呼ばれる。
PPGの計測では、皮膚を介して血管に対して光を照射し、その反射光または透過光を電気信号として取得することで、血管の伸縮および弛緩といった挙動を計測する。血管の挙動が心拍に由来することに基づいて、PPGは主に心拍数または脈拍数の計測に用いられる。また、PPGでは、心拍に由来する成分に、呼吸あるいは体動に伴う心拍由来以外の成分が重畳されることが知られている。正確な心拍数または脈拍数の計測のために、PPG信号から心拍由来以外の成分は除去されることが多い。
PPGは、装着型のセンサによる計測、および、カメラによる非接触での計測が可能である。よって、対象者20の位置および方向を制限せずにPPGを計測することが可能である。また、特定の室内環境においてPPGを計測することが可能である。また、心拍数または脈拍数の測定を目的として、スマートウォッチといったデバイスにPPG計測機能が搭載されている場合がある。
図4は、本実施の形態に係る計測部110の実装例を示す図である。
計測部110は、照光部111と受光部112を備えるセンサである。照光部111は、例えば、LED(Light Emitting Diode)である。また、受光部112は、例えば、フォトダイオードである。図4の計測部110では、照光部111が皮膚に対して光を照射し、その反射光または透過光が電気信号として受光部112により取得される。PPGを計測する計測機器では、指先、耳たぶ、および手首といった計測対象部位201からPPGを計測することが一般的である。しかし、PPGを計測することができれば、計測部位はその他の部位でも構わない。
また、計測部110は、カメラを用いる装置でもよい。計測部110は、カメラにより肌を撮影し、PPGを非接触に計測してもよい。
また、計測部110は、センサおよびカメラを複数組み合わせてPPGを計測してもよい。また、後述の特徴量抽出部130により抽出される特徴量の精度を高めるために、計測部110では、センサおよびカメラに加えて、呼吸数モニタあるいは心電図モニタといった他の生体情報計測装置を同時に使用してもよい。
また、計測部110は、皮膚あるいは爪上にPPGと同時に発生する力(圧力)あるいは変位・変形を計測する装置でもよい。例としてひずみゲージあるいは圧電素子といった装置が挙げられるが、他の装置でも構わない。PPG計測機器を含む他のセンサおよびカメラ、生体情報計測装置を同時に使用してもよい。
計測部110は、照光部111と受光部112を備えるセンサである。照光部111は、例えば、LED(Light Emitting Diode)である。また、受光部112は、例えば、フォトダイオードである。図4の計測部110では、照光部111が皮膚に対して光を照射し、その反射光または透過光が電気信号として受光部112により取得される。PPGを計測する計測機器では、指先、耳たぶ、および手首といった計測対象部位201からPPGを計測することが一般的である。しかし、PPGを計測することができれば、計測部位はその他の部位でも構わない。
また、計測部110は、カメラを用いる装置でもよい。計測部110は、カメラにより肌を撮影し、PPGを非接触に計測してもよい。
また、計測部110は、センサおよびカメラを複数組み合わせてPPGを計測してもよい。また、後述の特徴量抽出部130により抽出される特徴量の精度を高めるために、計測部110では、センサおよびカメラに加えて、呼吸数モニタあるいは心電図モニタといった他の生体情報計測装置を同時に使用してもよい。
また、計測部110は、皮膚あるいは爪上にPPGと同時に発生する力(圧力)あるいは変位・変形を計測する装置でもよい。例としてひずみゲージあるいは圧電素子といった装置が挙げられるが、他の装置でも構わない。PPG計測機器を含む他のセンサおよびカメラ、生体情報計測装置を同時に使用してもよい。
<成分抽出処理:成分抽出部120>
ステップS103において、成分抽出部120は、生体信号21の複数の成分から認証に用いる成分を認証成分211として抽出する。上述したように、生体信号21には、心拍由来の成分、および、心拍由来以外の成分といった複数の成分が含まれる。例えば、成分抽出部120は、生体信号21の複数の成分から、心拍由来以外の成分である、対象者20の呼吸に由来する成分を認証成分211として抽出する。
ステップS103において、成分抽出部120は、生体信号21の複数の成分から認証に用いる成分を認証成分211として抽出する。上述したように、生体信号21には、心拍由来の成分、および、心拍由来以外の成分といった複数の成分が含まれる。例えば、成分抽出部120は、生体信号21の複数の成分から、心拍由来以外の成分である、対象者20の呼吸に由来する成分を認証成分211として抽出する。
成分抽出部120は、計測部110で取得した生体信号21を目的の成分に分離し、特徴量抽出部130に入力する。分離可能な成分として、心拍、呼吸、および体動といった体内の挙動および人間の行動に基づいた成分がある。
図5は、本実施の形態に係る成分抽出の一例を示す図である。
図6は、本実施の形態に係る成分抽出の別例を示す図である。
本実施の形態では、成分抽出部120は、PPGに含まれる、呼吸運動に由来する成分を認証成分211として抽出する。呼吸運動に由来する成分を、以下、呼吸成分と記載する。
成分を分離あるいは抽出する方法には、電気あるいは電子回路によりアナログフィルタで生体信号21を処理する方法がある。また、PC(Personal Computer)あるいはマイクロコントローラによるデジタルフィルタで生体信号21を処理する方法もある。しかし、生体信号21から成分を分離あるいは抽出することができれば、その方法はどのような方法でも構わない。
例えば、図5のG102に示すようにバンドパスフィルタなどを使用して特定の周波数領域の成分のみ通過して取得する方法がある。または、図6のG202に示すようにPPG信号の包絡線から求める方法などが挙げられる。
図6は、本実施の形態に係る成分抽出の別例を示す図である。
本実施の形態では、成分抽出部120は、PPGに含まれる、呼吸運動に由来する成分を認証成分211として抽出する。呼吸運動に由来する成分を、以下、呼吸成分と記載する。
成分を分離あるいは抽出する方法には、電気あるいは電子回路によりアナログフィルタで生体信号21を処理する方法がある。また、PC(Personal Computer)あるいはマイクロコントローラによるデジタルフィルタで生体信号21を処理する方法もある。しかし、生体信号21から成分を分離あるいは抽出することができれば、その方法はどのような方法でも構わない。
例えば、図5のG102に示すようにバンドパスフィルタなどを使用して特定の周波数領域の成分のみ通過して取得する方法がある。または、図6のG202に示すようにPPG信号の包絡線から求める方法などが挙げられる。
<特徴量抽出処理:特徴量抽出部130>
ステップS104において、特徴量抽出部130は、認証成分211から、認証成分211の現在の特徴量を表す現特徴量を抽出する。
ステップS104において、特徴量抽出部130は、認証成分211から、認証成分211の現在の特徴量を表す現特徴量を抽出する。
図7は、本実施の形態に係る特徴量抽出の例を示す図である。
特徴量抽出部130は、図6のG301に示すように、信号波形の振幅あるいは傾きといった特徴量を抽出可能である。しかし、認証成分211の特徴を表すことができれば、その内容および個数は限定されない。また、特徴量抽出部130は、認証成分211の信号中の一点を定めて抽出するのではなく、一定の時間間隔内での最大値あるいは最小値を抽出してもよい。また、特徴量抽出部130は、時系列信号のみからの抽出に限定せず、図6のG302に示すように、信号をフーリエ変換して得られる波形から特徴量を抽出してもよい。また、特徴量抽出部130は、微分あるいは積分した波形から特徴量を抽出してもよい。
特徴量抽出部130は、図6のG301に示すように、信号波形の振幅あるいは傾きといった特徴量を抽出可能である。しかし、認証成分211の特徴を表すことができれば、その内容および個数は限定されない。また、特徴量抽出部130は、認証成分211の信号中の一点を定めて抽出するのではなく、一定の時間間隔内での最大値あるいは最小値を抽出してもよい。また、特徴量抽出部130は、時系列信号のみからの抽出に限定せず、図6のG302に示すように、信号をフーリエ変換して得られる波形から特徴量を抽出してもよい。また、特徴量抽出部130は、微分あるいは積分した波形から特徴量を抽出してもよい。
<登録処理・登録部140>
ステップS105において、登録部140は、特徴量抽出部130により抽出された現特徴量をテンプレート特徴量63として、テンプレート情報161に登録する。テンプレート情報161は、複数名の特徴量を保持するデータベースの形態をとる。ファイルの形式は、CSV(comma-separated values)あるいはXML(Extensible Markup Language)といった形式でよい。また、その他の形式でも構わない。
ステップS105において、登録部140は、特徴量抽出部130により抽出された現特徴量をテンプレート特徴量63として、テンプレート情報161に登録する。テンプレート情報161は、複数名の特徴量を保持するデータベースの形態をとる。ファイルの形式は、CSV(comma-separated values)あるいはXML(Extensible Markup Language)といった形式でよい。また、その他の形式でも構わない。
図2のテンプレート情報161の例では、個々の対象者20の識別子61に対し、認証成分211から抽出された特徴量がテンプレート特徴量63として保持されている。また、テンプレート特徴量63として、呼吸振幅631と呼吸数632が保持される。
なお、テンプレート情報161の更新により、同一の識別子61に対し、特徴量の組み合わせを複数保持してもよい。同一の識別子61に対し特徴量の組み合わせが複数保持されている場合、テンプレート情報161には、計測日時62のように各組み合わせを区別できる要素が含まれる必要がある。
図2では、識別子61の「A」に対して、2つの特徴量の組み合わせが保持されている。
なお、テンプレート情報161の更新により、同一の識別子61に対し、特徴量の組み合わせを複数保持してもよい。同一の識別子61に対し特徴量の組み合わせが複数保持されている場合、テンプレート情報161には、計測日時62のように各組み合わせを区別できる要素が含まれる必要がある。
図2では、識別子61の「A」に対して、2つの特徴量の組み合わせが保持されている。
なお、テンプレート情報161への登録処理は、対象者20にとって初めて生体信号21の計測が実施された際に行われる。また、後述の生体認証処理の例2のように、対象者20に対して生体信号21の計測が行われる度に、テンプレート情報161への登録処理を行ってもよい。
<生体認証処理の例1:図8>
図8を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例1について説明する。
図8を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例1について説明する。
図8において、ステップS201からステップS204の処理は、図3で説明したステップS101からステップS104の処理と同様である。ステップS201からステップS204の処理により、対象者20の現在の生体信号21から、認証成分211の特徴量が現特徴量として抽出される。
ステップS205において、比較部150は、現特徴量とテンプレート情報161に登録されているテンプレート特徴量63とを比較する。
ステップS206において、比較部150は、現特徴量とテンプレート特徴量63との差が許容差値以内か否かを判定する。
ステップS206において、比較部150は、現特徴量とテンプレート特徴量63との差が許容差値以内か否かを判定する。
現特徴量とテンプレート特徴量63との差が許容差値以内であれば、比較部150は、処理を計測処理に戻して認証を繰り返す。現特徴量とテンプレート特徴量63との差が許容差値以内であるとは、対象者20の認証が成功したことを意味する。このとき、生体認証装置100は、ディスプレイに認証の成功を示す情報を表示してもよい。
生体認証装置100は、継続的認証を行うために、対象者20の認証が成功してから所定の時間経過後(ステップS207)、ステップS202の計測処理に戻り、ステップS201からステップS206の処理を繰り返す。ステップS207の時間経過は、一定時間の経過後でもよいし、不定期でもよい。
生体認証装置100は、継続的認証を行うために、対象者20の認証が成功してから所定の時間経過後(ステップS207)、ステップS202の計測処理に戻り、ステップS201からステップS206の処理を繰り返す。ステップS207の時間経過は、一定時間の経過後でもよいし、不定期でもよい。
現特徴量とテンプレート特徴量63との差が許容差値より大きければ、比較部150は、処理を終了する。現特徴量とテンプレート特徴量63との差が許容差値より大きいとは、対象者20の認証が失敗したことを意味する。このとき、生体認証装置100は、ディスプレイに認証の失敗を示す情報を表示してもよい。
図8の生体認証処理の例1は、毎回、対象者20から計測した最新の現特徴量と、初めに登録したままの同一のテンプレート特徴量63とを比較する処理であった。
しかし、テンプレート特徴量63の登録後、初回の認証と2回目以降の認証では、認証に用いるテンプレート特徴量、比較に用いられる特徴量の種類、および、許容差値といった情報を変更してもよい。これは、初回の認証後、対象者20における体調あるいは運動といった属性が変化した場合、生体信号にも変化が出て正しく認証を行えない可能性があるためである。
しかし、テンプレート特徴量63の登録後、初回の認証と2回目以降の認証では、認証に用いるテンプレート特徴量、比較に用いられる特徴量の種類、および、許容差値といった情報を変更してもよい。これは、初回の認証後、対象者20における体調あるいは運動といった属性が変化した場合、生体信号にも変化が出て正しく認証を行えない可能性があるためである。
以下に、初回の認証と2回目以降の認証とで、比較に用いる情報を変更する認証方式について、2種類説明する。1つ目はテンプレート特徴量を変更する認証方式であり、2つ目は比較する特徴量の種類を変更する認証方式である。
なお、以下の説明では、説明をわかり易くするために初回の認証と2回目以降の認証について説明するが、n(n:自然数)回目までの認証と(n+1)回目以降の認証に適用してもよい。また、以下の説明では、変更する情報は2種類であるが、変更する情報を3種類以上としてもよい。n回目までの認証と(n+1)回目の認証と(n+2)回目以降の認証とで、比較する情報を変更する認証方式でもよい。
なお、以下の説明では、説明をわかり易くするために初回の認証と2回目以降の認証について説明するが、n(n:自然数)回目までの認証と(n+1)回目以降の認証に適用してもよい。また、以下の説明では、変更する情報は2種類であるが、変更する情報を3種類以上としてもよい。n回目までの認証と(n+1)回目の認証と(n+2)回目以降の認証とで、比較する情報を変更する認証方式でもよい。
<生体認証処理の例2:図9>
図9を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例2について説明する。
図9を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例2について説明する。
図9において、ステップS301からステップS306、およびステップS308の処理は、図8で説明したステップS201からステップS207の処理と同様である。
登録部140は、現特徴量とテンプレート特徴量63との差が許容差値以内であれば、処理が計測処理に戻る前に、ステップS307において、現特徴量をテンプレート特徴量63としてテンプレート情報161に登録する。図2に示すように、登録部140は、対象者20の最新の現特徴量をテンプレート特徴量63として、計測日時62とともにテンプレート情報161に追加してもよい。あるいは、登録部140は、対象者20の最新の現特徴量を、対象者20のテンプレート特徴量63に上書きしてもよい。
登録部140は、現特徴量とテンプレート特徴量63との差が許容差値以内であれば、処理が計測処理に戻る前に、ステップS307において、現特徴量をテンプレート特徴量63としてテンプレート情報161に登録する。図2に示すように、登録部140は、対象者20の最新の現特徴量をテンプレート特徴量63として、計測日時62とともにテンプレート情報161に追加してもよい。あるいは、登録部140は、対象者20の最新の現特徴量を、対象者20のテンプレート特徴量63に上書きしてもよい。
図10は、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例2を表した模式図である。
図10に示す生体認証処理の例2では、初回の認証の後、かつ、2回目の認証の前に、テンプレート情報161が更新されている。初回の認証時は初めに登録されたテンプレート情報161が使用されるが、2回目以降の認証では、初回認証時に抽出された特徴量をテンプレート特徴量63として使用する。図2のテンプレート情報161のように、同一の対象者20からの計測を複数回行っている場合は、計測日時62がより新しい値の行のテンプレート特徴量63を比較時に使用する。
図10に示す生体認証処理の例2では、初回の認証の後、かつ、2回目の認証の前に、テンプレート情報161が更新されている。初回の認証時は初めに登録されたテンプレート情報161が使用されるが、2回目以降の認証では、初回認証時に抽出された特徴量をテンプレート特徴量63として使用する。図2のテンプレート情報161のように、同一の対象者20からの計測を複数回行っている場合は、計測日時62がより新しい値の行のテンプレート特徴量63を比較時に使用する。
<生体認証処理の例3:図11>
図11を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例3について説明する。
図11を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例3について説明する。
図11において、ステップS401からステップS407の処理は、図8で説明したステップS201からステップS207の処理と同様である。また、ステップS408からステップS412の処理は、図8で説明したステップS202からステップS206の処理と同様である。
ただし、ステップS404およびステップS405と、ステップS410およびステップS411とでは、認証成分211から抽出され、テンプレート情報161と比較される特徴量の種類が異なる。
ただし、ステップS404およびステップS405と、ステップS410およびステップS411とでは、認証成分211から抽出され、テンプレート情報161と比較される特徴量の種類が異なる。
登録部140は、テンプレート特徴量63として、第1テンプレート特徴量と第1テンプレート特徴量とは異なる種類の第2テンプレート特徴量とをテンプレート情報161に登録している。
ステップS404において、特徴量抽出部130は、現特徴量として、第1テンプレート特徴量と同じ種類の第1現特徴量を抽出する。
ステップS405において、比較部150は、第1現特徴量と第1テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば処理を計測処理に戻す。ここでは、比較部150は、第1現特徴量と第1テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば、時間経過の後、処理を次の計測処理に進める(ステップS407およびステップS408)。
ステップS410において、特徴量抽出部130は、現特徴量として、第2テンプレート特徴量と同じ種類の第2現特徴量を抽出する。
そして、ステップS405において、比較部150は、第2現特徴量と第2テンプレート特徴量とを比較する。第2現特徴量と第2テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば、処理はステップS407に戻り、2回目以降の認証処理を繰り返す。
ステップS404において、特徴量抽出部130は、現特徴量として、第1テンプレート特徴量と同じ種類の第1現特徴量を抽出する。
ステップS405において、比較部150は、第1現特徴量と第1テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば処理を計測処理に戻す。ここでは、比較部150は、第1現特徴量と第1テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば、時間経過の後、処理を次の計測処理に進める(ステップS407およびステップS408)。
ステップS410において、特徴量抽出部130は、現特徴量として、第2テンプレート特徴量と同じ種類の第2現特徴量を抽出する。
そして、ステップS405において、比較部150は、第2現特徴量と第2テンプレート特徴量とを比較する。第2現特徴量と第2テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば、処理はステップS407に戻り、2回目以降の認証処理を繰り返す。
図12は、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例3を表した模式図である。
図12に示す例3では、初回の認証と2回目以降の認証で特徴量が変更されている。初回の認証では、初回の計測で得られた生体信号G401から、G402に示すように振幅と傾きが特徴量として使用される。その後、2回目以降の認証では、G403に示すように振幅のみが特徴量として使用される。
図12に示す例3では、初回の認証と2回目以降の認証で特徴量が変更されている。初回の認証では、初回の計測で得られた生体信号G401から、G402に示すように振幅と傾きが特徴量として使用される。その後、2回目以降の認証では、G403に示すように振幅のみが特徴量として使用される。
***他の構成***
本実施の形態では、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能がソフトウェアで実現される。変形例として、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能がハードウェアで実現されてもよい。
具体的には、生体認証装置100は、プロセッサ910に替えて電子回路909を備える。
本実施の形態では、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能がソフトウェアで実現される。変形例として、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能がハードウェアで実現されてもよい。
具体的には、生体認証装置100は、プロセッサ910に替えて電子回路909を備える。
図13は、本実施の形態の変形例に係る生体認証装置100の構成を示す図である。
電子回路909は、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能を実現する専用の電子回路である。電子回路909は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA、ASIC、または、FPGAである。GAは、Gate Arrayの略語である。ASICは、Application Specific Integrated Circuitの略語である。FPGAは、Field-Programmable Gate Arrayの略語である。
電子回路909は、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能を実現する専用の電子回路である。電子回路909は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA、ASIC、または、FPGAである。GAは、Gate Arrayの略語である。ASICは、Application Specific Integrated Circuitの略語である。FPGAは、Field-Programmable Gate Arrayの略語である。
成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能は、1つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。
別の変形例として、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。また、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の一部またはすべての機能がファームウェアで実現されてもよい。
プロセッサと電子回路の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。つまり、成分抽出部120と特徴量抽出部130と登録部140と比較部150の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。
***本実施の形態の効果の説明***
以上のように、本実施の形態に係る生体認証装置100では、無意識的に生体信号を計測して特徴量を抽出し、継続的な認証を達成することができる。したがって、本実施の形態に係る生体認証装置100によれば、無意識的かつ継続的認証を行い、対象者の有無、ならびに、対象者の入れ替わりおよびなりすましの検出を行うことが可能となる。
以上のように、本実施の形態に係る生体認証装置100では、無意識的に生体信号を計測して特徴量を抽出し、継続的な認証を達成することができる。したがって、本実施の形態に係る生体認証装置100によれば、無意識的かつ継続的認証を行い、対象者の有無、ならびに、対象者の入れ替わりおよびなりすましの検出を行うことが可能となる。
実施の形態2.
本実施の形態では、主に、実施の形態1と異なる点および実施の形態1に追加する点について説明する。
本実施の形態において、実施の形態1と同様の機能を有する構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
本実施の形態では、主に、実施の形態1と異なる点および実施の形態1に追加する点について説明する。
本実施の形態において、実施の形態1と同様の機能を有する構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
***構成の説明***
図14を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100aの構成例について説明する。
本実施の形態では、成分抽出部120aと特徴量抽出部130aが実施の形態1と異なる。成分抽出部120aは、第1成分抽出部121と第2成分抽出部122を備える。特徴量抽出部130aは、第1特徴量抽出部131と第2特徴量抽出部132を備える。
その他の構成については、実施の形態1と同様である。
図14を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100aの構成例について説明する。
本実施の形態では、成分抽出部120aと特徴量抽出部130aが実施の形態1と異なる。成分抽出部120aは、第1成分抽出部121と第2成分抽出部122を備える。特徴量抽出部130aは、第1特徴量抽出部131と第2特徴量抽出部132を備える。
その他の構成については、実施の形態1と同様である。
成分抽出部120aは、生体信号21の複数の成分から複数の認証成分を認証成分211として抽出する。例えば、第1成分抽出部121は、生体信号21から呼吸成分を認証成分211として抽出する。また、第2成分抽出部122は、生体信号21から脈拍成分を認証成分211として抽出する。
***動作の説明***
図15は、本実施の形態に係る成分抽出例を示す図である。
本実施の形態では、成分抽出部120aは、生体信号21であるPPGに含まれる、呼吸運動に由来する呼吸成分と、脈拍に由来する脈拍成分とを分離する。また、成分抽出部120aは、各成分をさらに複数成分に分離してもよい。例えば、脈拍成分は低周波成分と高周波成分に分離可能である。
図15では、1つのPPG信号G501から呼吸成分G502-1、脈拍成分(低周波)G502-2、および脈拍成分(高周波成分)G502-3の計3成分を分離した例を示している。以降、本実施の形態では呼吸成分と脈拍成分の2成分に分離した場合で説明を進める。
図15は、本実施の形態に係る成分抽出例を示す図である。
本実施の形態では、成分抽出部120aは、生体信号21であるPPGに含まれる、呼吸運動に由来する呼吸成分と、脈拍に由来する脈拍成分とを分離する。また、成分抽出部120aは、各成分をさらに複数成分に分離してもよい。例えば、脈拍成分は低周波成分と高周波成分に分離可能である。
図15では、1つのPPG信号G501から呼吸成分G502-1、脈拍成分(低周波)G502-2、および脈拍成分(高周波成分)G502-3の計3成分を分離した例を示している。以降、本実施の形態では呼吸成分と脈拍成分の2成分に分離した場合で説明を進める。
次に、特徴量抽出部130aは、複数の認証成分の各々から現特徴量を抽出する。例えば、第1特徴量抽出部131は、第1成分抽出部121から取得した呼吸成分から特徴量を抽出する。また、第2特徴量抽出部132は、第2成分抽出部122から取得した脈拍成分から特徴量を抽出する。
図16は、本実施の形態に係る脈拍成分から特徴量を抽出する例を示す図である。
本実施の形態でも、抽出可能な特徴量の内容および個数は限定しない。本実施の形態で取り扱う全成分から振幅あるいは傾きなど同じ特徴量を抽出しても良いし、呼吸成分からは振幅と傾き両方、脈拍成分からは振幅のみなど、対象の成分によって特徴量を変更してもよい。
本実施の形態でも、抽出可能な特徴量の内容および個数は限定しない。本実施の形態で取り扱う全成分から振幅あるいは傾きなど同じ特徴量を抽出しても良いし、呼吸成分からは振幅と傾き両方、脈拍成分からは振幅のみなど、対象の成分によって特徴量を変更してもよい。
図17は、本実施の形態に係るテンプレート情報161の例を示す図である。
特徴量抽出後は、対象者の登録を行うのであれば、同特徴量を登録部140によりテンプレート情報161に登録する。個々のユーザ名または番号に対し、分離した成分から抽出した各特徴量が保持される。図17では、テンプレート特徴量63として、呼吸振幅631、呼吸数632、脈拍振幅633、および脈拍数634が保持されている。
特徴量抽出後は、対象者の登録を行うのであれば、同特徴量を登録部140によりテンプレート情報161に登録する。個々のユーザ名または番号に対し、分離した成分から抽出した各特徴量が保持される。図17では、テンプレート特徴量63として、呼吸振幅631、呼吸数632、脈拍振幅633、および脈拍数634が保持されている。
図18を用いて、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例4について説明する。
図18において、ステップS501からステップS507の処理は、図11で説明したステップS401からステップS407の処理と同様である。また、ステップS508からステップS512の処理は、図11で説明したステップS408からステップS412の処理と同様である。
ただし、ステップS503とステップS509とでは、生体信号21から抽出される認証成分の種類が異なる。また、ステップS504およびステップS505と、ステップS510およびステップS511とでは、各認証成分から抽出され、テンプレート情報161と比較される特徴量の種類を変えてもよい。
ただし、ステップS503とステップS509とでは、生体信号21から抽出される認証成分の種類が異なる。また、ステップS504およびステップS505と、ステップS510およびステップS511とでは、各認証成分から抽出され、テンプレート情報161と比較される特徴量の種類を変えてもよい。
図19は、本実施の形態に係る生体認証装置100による生体認証処理の例4を表した模式図である。
図19に示す例4では、初回の認証と2回目以降で、PPG信号中で認証に用いる対象の成分を変更している。初回の認証では、計測されたPPG信号G701から呼吸成分G702-1と脈拍成分G702-2の両方を分離して取得し、後段の特徴量抽出部および比較部で使用する。その後、2回目以降ではG703に示す呼吸成分のみを後段の特徴量抽出部および比較部で使用する。また、信号の成分に限らず、実施の形態1と同様に特徴量あるいは許容差値などを変更してもよい。
図19に示す例4では、初回の認証と2回目以降で、PPG信号中で認証に用いる対象の成分を変更している。初回の認証では、計測されたPPG信号G701から呼吸成分G702-1と脈拍成分G702-2の両方を分離して取得し、後段の特徴量抽出部および比較部で使用する。その後、2回目以降ではG703に示す呼吸成分のみを後段の特徴量抽出部および比較部で使用する。また、信号の成分に限らず、実施の形態1と同様に特徴量あるいは許容差値などを変更してもよい。
***他の構成***
また、本実施の形態においても、実施の形態1と同様に、初回の認証と2回目以降の認証でテンプレート情報161を更新してもよい。本実施の形態では、全認証成分から抽出する全特徴量を更新してもよいし、一部の認証成分あるいは一部の特徴量のみ更新してもよい。例えば、図17のテンプレート情報161の場合、心拍に由来する脈拍成分から抽出される脈拍振幅633と脈拍数634の両方を更新することが好適である。
また、本実施の形態においても、実施の形態1と同様に、初回の認証と2回目以降の認証でテンプレート情報161を更新してもよい。本実施の形態では、全認証成分から抽出する全特徴量を更新してもよいし、一部の認証成分あるいは一部の特徴量のみ更新してもよい。例えば、図17のテンプレート情報161の場合、心拍に由来する脈拍成分から抽出される脈拍振幅633と脈拍数634の両方を更新することが好適である。
***本実施の形態の効果の説明***
以上のように、本実施の形態に係る生体認証装置100aでは、無意識的かつ継続的認証を、より高精度に行うことができる。したがって、本実施の形態に係る生体認証装置100aによれば、対象者の有無、ならびに、対象者の入れ替わりおよびなりすましを、より高精度に検出することができる。
以上のように、本実施の形態に係る生体認証装置100aでは、無意識的かつ継続的認証を、より高精度に行うことができる。したがって、本実施の形態に係る生体認証装置100aによれば、対象者の有無、ならびに、対象者の入れ替わりおよびなりすましを、より高精度に検出することができる。
以上の実施の形態1および2では、生体認証装置の各部を独立した機能ブロックとして説明した。しかし、生体認証装置の構成は、上述した実施の形態のような構成でなくてもよい。生体認証装置の機能ブロックは、上述した実施の形態で説明した機能を実現することができれば、どのような構成でもよい。また、生体認証装置は、1つの装置でなく、複数の装置から構成されたシステムでもよい。
また、実施の形態1および2のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらの実施の形態のうち、1つの部分を実施しても構わない。その他、これら実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
すなわち、実施の形態1および2では、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
また、実施の形態1および2のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらの実施の形態のうち、1つの部分を実施しても構わない。その他、これら実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
すなわち、実施の形態1および2では、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
なお、上述した実施の形態は、本質的に好ましい例示であって、本開示の範囲、本開示の適用物の範囲、および本開示の用途の範囲を制限することを意図するものではない。上述した実施の形態は、必要に応じて種々の変更が可能である。
20 対象者、21 生体信号、211 認証成分、100,100a 生体認証装置、110 計測部、111 照光部、112 受光部、120,120a 成分抽出部、121 第1成分抽出部、122 第2成分抽出部、130,130a 特徴量抽出部、131 第1特徴量抽出部、132 第2特徴量抽出部、140 登録部、150 比較部、160 記憶部、161 テンプレート情報、61 識別子、62 計測日時、63 テンプレート特徴量、631 呼吸振幅、632 呼吸数、633 脈拍振幅、634 脈拍数、162 許容差値、201 計測対象部位、909 電子回路、910 プロセッサ、921 メモリ、922 補助記憶装置、930 入力インタフェース、940 出力インタフェース、950 通信装置。
Claims (8)
- 対象者の生体認証を実行する生体認証装置において、
前記対象者から、複数の成分を含み、前記対象者が無意識のうちに計測可能な生体信号を計測する計測処理を行う計測部と、
前記複数の成分から前記認証に用いる成分を認証成分として抽出する成分抽出部と、
前記認証成分から、前記認証成分の現在の特徴量を表す現特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記対象者を識別する識別子と、前記対象者から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量とをテンプレート情報として記憶部に登録する登録部と、
前記現特徴量と前記テンプレート情報に登録されている前記テンプレート特徴量とを比較し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば処理を前記計測処理に戻して前記認証を繰り返し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が前記許容差値より大きければ処理を終了する比較部と
を備えた生体認証装置。 - 前記計測部は、前記対象者の光電容積脈波信号を前記生体信号として計測する請求項1に記載の生体認証装置。
- 前記登録部は、
前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば、処理が前記計測処理に戻る前に前記現特徴量を前記テンプレート特徴量として前記テンプレート情報に登録する請求項1または請求項2に記載の生体認証装置。 - 前記登録部は、
前記テンプレート特徴量として、第1テンプレート特徴量と前記第1テンプレート特徴量とは異なる種類の第2テンプレート特徴量とを前記テンプレート情報に登録しており、
前記特徴量抽出部は、
前記現特徴量として、前記第1テンプレート特徴量と同じ種類の第1現特徴量を抽出し、
前記比較部は、
前記第1現特徴量と前記第1テンプレート特徴量との差が前記許容差値以内であれば処理を前記計測処理に戻し、
前記特徴量抽出部は、
前記現特徴量として、前記第2テンプレート特徴量と同じ種類の第2現特徴量を抽出し、
前記比較部は、
前記第2現特徴量と前記第2テンプレート特徴量とを比較する請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の生体認証装置。 - 前記成分抽出部は、
前記複数の成分から、前記対象者の呼吸に由来する成分を前記認証成分として抽出する請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の生体認証装置。 - 前記成分抽出部は、
前記複数の成分から複数の認証成分を前記認証成分として抽出し、
前記特徴量抽出部は、
前記複数の認証成分の各々から前記現特徴量を抽出する請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の生体認証装置。 - 対象者の生体認証を実行する生体認証装置の生体認証方法において、
計測部が、前記対象者から、複数の成分を含み、前記対象者が無意識のうちに計測可能な生体信号を計測する計測処理を行い、
成分抽出部が、前記複数の成分から前記認証に用いる成分を認証成分として抽出し、
特徴量抽出部が、前記認証成分から、前記認証成分の現在の特徴量を表す現特徴量を抽出し、
登録部が、前記対象者を識別する識別子と、前記対象者から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量とをテンプレート情報として記憶部に登録し、
比較部が、前記現特徴量と前記テンプレート情報に登録されている前記テンプレート特徴量とを比較し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば処理を前記計測処理に戻して前記認証を繰り返し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が前記許容差値より大きければ処理を終了する生体認証装置の生体認証方法。 - 対象者の生体認証を実行する生体認証装置の生体認証プログラムにおいて、
前記対象者から、複数の成分を含み、前記対象者が無意識のうちに計測可能な生体信号を計測する計測処理を行う計測処理と、
前記複数の成分から前記認証に用いる成分を認証成分として抽出する成分抽出処理と、
前記認証成分から、前記認証成分の現在の特徴量を表す現特徴量を抽出する特徴量抽出処理と、
前記対象者を識別する識別子と、前記対象者から過去に抽出された特徴量であるテンプレート特徴量とをテンプレート情報として記憶部に登録する登録処理と、
前記現特徴量と前記テンプレート情報に登録されている前記テンプレート特徴量とを比較し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が許容差値以内であれば処理を前記計測処理に戻して前記認証を繰り返し、前記現特徴量と前記テンプレート特徴量との差が前記許容差値より大きければ処理を終了する比較処理と
をコンピュータである生体認証装置に実行させる生体認証プログラム。
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