WO2022091325A1 - 認証方法、制御方法、情報処理装置、及び認証プログラム - Google Patents

認証方法、制御方法、情報処理装置、及び認証プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2022091325A1
WO2022091325A1 PCT/JP2020/040764 JP2020040764W WO2022091325A1 WO 2022091325 A1 WO2022091325 A1 WO 2022091325A1 JP 2020040764 W JP2020040764 W JP 2020040764W WO 2022091325 A1 WO2022091325 A1 WO 2022091325A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
registrants
attribute information
authentication
light emitting
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/040764
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
一樹 長村
智司 前田
彰 藤井
英児 長尾
善彦 西田
Original Assignee
富士通株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 富士通株式会社 filed Critical 富士通株式会社
Priority to EP20959843.2A priority Critical patent/EP4239567A1/en
Priority to JP2022558735A priority patent/JPWO2022091325A1/ja
Priority to PCT/JP2020/040764 priority patent/WO2022091325A1/ja
Priority to CN202080105707.2A priority patent/CN116368514A/zh
Publication of WO2022091325A1 publication Critical patent/WO2022091325A1/ja
Priority to US18/126,625 priority patent/US20230229746A1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/45—Structures or tools for the administration of authentication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/143—Sensing or illuminating at different wavelengths
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/1341—Sensing with light passing through the finger
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/14—Vascular patterns
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/70—Multimodal biometrics, e.g. combining information from different biometric modalities

Definitions

  • the present invention relates to authentication technology.
  • Biometric authentication is a technique for verifying identity using biometric features such as fingerprints, palm prints, veins, and faces.
  • biometric authentication the biometric characteristics acquired from the person to be authenticated and the biometric characteristics of the registrant registered in advance in the registration template are compared (verified), and the comparison result indicates whether or not the biometric characteristics match. Based on this, authentication is performed for the person to be authenticated.
  • Biometric authentication is used in various fields such as bank ATMs (Automated Teller Machines) and room entry / exit management, and in recent years, it has begun to be used for cashless payments in stores such as supermarkets and convenience stores.
  • bank ATMs Automatic Teller Machines
  • room entry / exit management and in recent years, it has begun to be used for cashless payments in stores such as supermarkets and convenience stores.
  • multi-authentication technology that combines face authentication and palm vein authentication may be applied.
  • the registrants are narrowed down by face recognition from the face image of the person taken by the camera installed at the entrance gate, and the person is identified by using the palm vein image from the narrowed down registrants. Will be done.
  • FIG. 1 shows an example of a biometric authenticator that acquires a vein image of the palm.
  • the biometric authenticator 101 of FIG. 1 includes a vein sensor 111, a hand-shaped silhouette light emitting unit 112, a finger guide unit 113, and a wrist guide unit 114.
  • the vein image of the palm of the authentication target person is acquired.
  • the upper part of the biometric authenticator 101 is a transparent layer, and the silhouette light emitting unit 112 is arranged below the transparent layer.
  • the silhouette light emitting unit 112 includes a plurality of LEDs (Light Emitting Diodes).
  • a personal authentication device capable of simultaneously lowering both the false rejection rate and the false acceptance rate is known (see, for example, Patent Document 1).
  • a biometric authentication device that enables intuitive guidance of a biometric authentication site is also known (see, for example, Patent Document 2).
  • the hand of the person to be authenticated is brought into contact with the finger guide portion 113 and the wrist guide portion 114, so that the hand is fixed at the correct height and position.
  • the authentication target person may take time for the authentication target person to hold the palm over the correct height, and the authentication time for palm vein authentication may increase.
  • the computer extracts one or more registrants from a plurality of registrants based on the first biometric information detected by the first sensor.
  • the computer acquires the attribute information associated with each of the extracted one or more registrants from the attribute information associated with each of the plurality of registrants, and is associated with each of the one or more registrants.
  • Information is output in a manner corresponding to the attribute information.
  • the computer authenticates the second biometric information using the second biometric information detected by the second sensor according to the output of the information and the registered biometric information associated with each of one or more registrants.
  • biometric authenticator which acquires the vein image of the palm. It is a figure which shows the biometric authenticator which guides a palm by an optical guide. It is a figure which shows the optical guide used in a biometric authenticator. It is a figure which shows two kinds of optical guides. It is a functional block diagram of an information processing apparatus. It is a flowchart of biometric authentication processing. It is a block diagram of a biometric authentication system. It is a block diagram of the 1st biometric authenticator. It is a functional block diagram of a server. It is a figure which shows the external distance sensor. It is a figure which shows the positional relationship in the vertical direction of a hand and a biometric authenticator.
  • FIG. 2 shows an example of a biometric authenticator that guides the palm with an optical guide.
  • the biometric authenticator 201 of FIG. 2 includes a vein sensor 211, a silhouette light emitting unit 212, and a distance sensor 213.
  • the distance sensor 213 measures the height of the palm 202 held over the vein sensor 211.
  • the silhouette light emitting unit 212 includes blue, green, red, and white LEDs arranged along the shape of the hand.
  • the silhouette light emitting unit 212 presents information on the height of the palm 202 to the person to be authenticated by changing the light emitting color according to the height measured by the distance sensor 213.
  • FIG. 3 shows an example of an optical guide used in the biometric authenticator 201 of FIG. Dp represents the distance from the vein sensor 211 to the palm 202 as measured by the distance sensor 213.
  • the input status represents the evaluation for the position of the palm 202, and the light guide represents the emission color of the silhouette light emitting unit 212.
  • the input status is "far” and the optical guide is "blue”.
  • the silhouette light emitting unit 212 emits blue light.
  • the input status is "appropriate distance” and the optical guide is "green”.
  • the silhouette light emitting unit 212 emits green light.
  • the range of "appropriate distance” varies according to the specifications of the vein sensor 211.
  • the input status is "close” and the optical guide is "red”. In this case, the silhouette light emitting unit 212 emits red light.
  • the input status is "no hand” and the optical guide is "white”. In this case, the silhouette light emitting unit 212 emits white light.
  • the "appropriate distance” represents a situation in which the palm 202 is present at a height suitable for the process of acquiring a vein image of the palm.
  • “Far” represents a situation in which the palm 202 is present at a position higher than the upper limit of the appropriate distance.
  • Near represents a situation in which the palm 202 is located at a position lower than the lower limit of the appropriate distance.
  • “No hand” represents a situation in which the palm 202 is not held over the vein sensor 211.
  • the person to be certified moves the palm 202 closer to the vein sensor 211 when the silhouette light emitting unit 212 emits blue light, and keeps the palm 202 away from the vein sensor 211 when the silhouette light emitting unit 212 emits red light. ..
  • the authentication target person makes the palm 202 stationary, and the vein sensor 211 acquires the vein image of the palm 202. Then, palm vein authentication is performed using the acquired vein image.
  • the information indicating the height of the palm is correctly fed back to the person to be authenticated.
  • the person to be authenticated can hold the palm over the correct height in a short time, and the authentication time for palm vein authentication is shortened.
  • the optical guide shown in FIG. Therefore, it is effective to use an optical guide for an authentication target person having normal color vision and an optical guide for a color-blind authentication target person in combination.
  • FIG. 4 shows an example of two types of optical guides.
  • the optical guide L1 is an optical guide for a certified person having a normal color vision, and corresponds to the optical guide of FIG.
  • the optical guide L2 is an optical guide for color-blind certified persons.
  • the optical guide L2 is "blue (distance step emission)".
  • the silhouette light emitting unit 212 changes the intensity of the blue light stepwise according to Dp. For example, the silhouette light emitting unit 212 causes more blue LEDs to emit light as the Dp becomes shorter, thereby increasing the intensity of the blue light.
  • the optical guide L2 When the input status is "appropriate distance", the optical guide L2 is "green". In this case, the silhouette light emitting unit 212 emits green light like the light guide L1. When the input status is "close”, the optical guide L2 is "red (blinking)". In this case, the silhouette light emitting unit 212 blinks the red light. When the input status is "no hand”, the optical guide L2 is "white”. In this case, the silhouette light emitting unit 212 emits white light in the same manner as the light guide L1.
  • the optical guide that includes not only the change in the emission color but also the change in the light intensity and the emission time, it is possible to feed back the correct input status to the color-blind certified person.
  • an inquiry is made to all the authentication target persons in order to confirm whether or not the authentication target person is colorblind, the usability of the biometric authenticator 201 is impaired.
  • FIG. 5 shows an example of a functional configuration of the information processing device (computer) of the embodiment.
  • the information processing device 501 of FIG. 5 includes an extraction unit 511, a control unit 512, and an authentication unit 513.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of biometric authentication processing performed by the information processing apparatus 501 of FIG.
  • the extraction unit 511 extracts one or more registrants from a plurality of registrants based on the first biometric information detected by the first sensor (step 601). Then, the extraction unit 511 acquires the attribute information associated with each of the extracted one or more registrants from the attribute information associated with each of the plurality of registrants (step 602).
  • control unit 512 outputs information in a manner corresponding to the attribute information associated with each of one or more registrants (step 603).
  • authentication unit 513 uses the second biometric information detected by the second sensor according to the output of the information and the registered biometric information associated with each of the one or more registrants to obtain the second biometric information. Authentication is performed (step 604).
  • the information processing device 501 of FIG. 5 it is possible to shorten the authentication time of biometric authentication accompanied by the output of information to the authentication target person.
  • FIG. 7 shows a configuration example of a biometric authentication system including the information processing device 501 of FIG.
  • the biometric authentication system of FIG. 7 includes an image pickup device 701, a bioauthenticator 702, and a server 703, and is used in a financial processing system of a financial institution, an entry / exit management system, a payment system of a retail store, and the like.
  • the image pickup apparatus 701 and the biometric authenticator 702 are installed at a place where biometric authentication is performed for the person to be authenticated.
  • the server 703 corresponds to the information processing device 501 of FIG.
  • the server 703 can communicate with the image pickup apparatus 701 and the biometric authenticator 702 via the communication network 704.
  • the communication network 704 is a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network).
  • the image pickup device 701 is a camera having an image pickup element such as a CCD (Charge-Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor), and captures a face image of a person to be authenticated and transmits the image to the server 703. .
  • the image pickup apparatus 701 is an example of the first sensor, and the face image is an example of the first biometric information detected by the first sensor.
  • FIG. 8 shows a configuration example of the first biometric authenticator used as the biometric authenticator 702 of FIG. 7.
  • the biometric authenticator 801 of FIG. 8 includes a sensor unit 811, an external distance sensor 812, a light emitting unit 813, and a communication unit 814.
  • the sensor unit 811 includes a vein sensor 821 and a built-in distance sensor 822.
  • the built-in distance sensor 822 and the external distance sensor 812 measure the distance from the sensor unit 811 to the palm.
  • the built-in distance sensor 822 outputs distance information indicating the category of the measured distance.
  • the distance category for example, "far”, “appropriate distance”, “close”, or “no hand” is used.
  • the built-in distance sensor 822 for example, the distance sensor described in Patent Document 2 can be used.
  • the external distance sensor 812 outputs a distance value indicating the measured distance.
  • the communication unit 814 transmits the distance value output from the external distance sensor 812 to the server 703. Then, the communication unit 814 receives from the server 703 a control signal indicating a light emitting mode according to the transmitted distance value.
  • the light emitting unit 813 corresponds to, for example, the silhouette light emitting unit 212 of FIG. 2, and includes blue, green, red, and white LEDs arranged along the shape of a hand.
  • the light emitting unit 813 emits light in the light emitting mode indicated by the received control signal, thereby presenting information on the height of the palm to the authentication target person.
  • the light emitting mode represents a light emitting color, a light intensity, a light emitting time, and the like.
  • the person to be certified changes the height of the palm according to the light emitting mode of the light emitting unit 813, and keeps the palm stationary at an appropriate distance.
  • the vein sensor 821 detects a vein image of the palm by irradiating the palm of the person to be certified with near infrared rays or the like and photographing a blood vessel or the like inside the hand.
  • the communication unit 814 transmits the vein image detected by the vein sensor 821 to the server 703.
  • the vein sensor 821 is an example of the second sensor, and the vein image of the palm is an example of the second biometric information detected by the second sensor.
  • the palm of the person to be authenticated is an example of a living body, and the vein sensor 821 is an example of a living body sensor.
  • FIG. 9 shows an example of a functional configuration of the server 703 of FIG. 7.
  • the server 703 of FIG. 9 includes a communication unit 911, a face feature extraction unit 912, a vein feature extraction unit 913, a face recognition unit 914, a control unit 915, a vein authentication unit 916, and a storage unit 917.
  • the face recognition unit 914 and the control unit 915 correspond to the extraction unit 511 and the control unit 512 of FIG. 5, respectively
  • the vein feature extraction unit 913 and the vein authentication unit 916 correspond to the authentication unit 513 of FIG.
  • the storage unit 917 stores the registered face information 921, the registered vein information 922, and the registered attribute information 923 of each of the plurality of registrants.
  • the registered face information 921 of each person includes a user ID of the person and a face feature amount.
  • the facial feature amount corresponds to the biological feature and is information indicating the feature of the facial image.
  • the facial feature amount for example, HOG (Histograms of Oriented Gradients) feature amount, SIFT (Scaled Invariance Feature Transform) feature amount, or SURF (Speeded-Up Robust Features) feature amount can be used.
  • the facial feature amount may be a BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features) feature amount or a saliency.
  • the registered vein information 922 of each person includes the user ID of the person and the vein feature amount.
  • the vein feature amount corresponds to the biological feature and is information showing the feature of the vein image of the palm.
  • the registration attribute information 923 includes a user ID of a person and attribute information. Attribute information is information indicating color vision.
  • the facial features included in the registered face information 921 of each person, the vein features included in the registered vein information 922 of each person, and the attribute information contained in the registered attribute information 923 of each person correspond to each other via the user ID. It is attached.
  • the communication unit 911 receives the face image of the person to be authenticated from the image pickup apparatus 701, and receives the distance value from the biometric authenticator 801.
  • the face feature extraction unit 912 stores the received face image as a face image 924 in the storage unit 917, and extracts the face feature amount from the face image 924.
  • the face recognition unit 914 performs face recognition for the face image 924 by comparing the extracted face feature amount with the registered face information 921 of each person.
  • the face recognition unit 914 calculates, for example, the degree of similarity between the extracted face feature amount and the face feature amount contained in the registered face information 921 of each person, and N pieces (N is 1) in descending order of the degree of similarity. Select the registered face information 921 (the above integer).
  • the face recognition unit 914 acquires the attribute information associated with the user ID from the registration attribute information 923 corresponding to the user ID of the selected registered face information 921. Then, the face recognition unit 914 generates a candidate list 925 including N user IDs and attribute information associated with each user ID, and stores the candidate list 925 in the storage unit 917.
  • the candidate list 925 shows the registrants narrowed down by using the face image 924, and each registrant corresponds to the candidate of the authentication target person.
  • the N user IDs and attribute information included in the candidate list 925 are sorted in descending order of similarity.
  • the control unit 915 selects the attribute information corresponding to any user ID from the candidate list 925, and sets the light emitting mode of the light emitting unit 813 according to the selected attribute information and the distance value received from the biometric authenticator 801. decide. Then, the control unit 915 transmits a control signal indicating the determined light emission mode to the biometric authenticator 801 via the communication unit 911. As a result, the light emitting unit 813 emits light in a light emitting mode according to the attribute information and the distance value.
  • the communication unit 911 receives the vein image detected by the vein sensor 821, and the vein feature extraction unit 913 extracts the vein feature amount from the received vein image.
  • the vein recognition unit 916 performs palm vein recognition by comparing the extracted vein feature amount with the registered vein information 922 corresponding to the selected attribute information.
  • the vein authentication unit 916 calculates, for example, the similarity between the extracted vein feature amount and the vein feature amount contained in the registered vein information 922, and compares the calculated similarity with the threshold value. When the similarity is larger than the threshold value, the vein authentication unit 916 generates an authentication result 926 indicating successful authentication and stores it in the storage unit 917.
  • the authentication result 926 indicating successful authentication includes the user ID of the registered vein information 922 used in the calculation of the similarity.
  • the vein authentication unit 916 when the similarity is equal to or less than the threshold value, the vein authentication unit 916 generates an authentication result 926 indicating an authentication failure and stores it in the storage unit 917.
  • the control to open the gate is performed based on the authentication result 926 indicating the success of the authentication.
  • FIG. 10 shows a specific example of the external distance sensor 812 in the biometric authenticator 801 of FIG.
  • FIG. 10 (a) shows an example of a hand held over the biometric authenticator 801 and
  • FIG. 10 (b) shows an example of the upper surface of the biometric authenticator 801.
  • a sensor unit 811, a light emitting unit 813, a distance sensor 1011 and a distance sensor 1012 are arranged on the upper surface of the biometric authenticator 801.
  • the sensor unit 811 is arranged at a position facing the center of the palm.
  • the shape of the light emitting unit 813 is the shape of a hand.
  • the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012 correspond to the external distance sensor 812 of FIG.
  • the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012 are arranged outside the sensor unit 811 so as not to overlap with the reflected light of the near infrared rays emitted from the vein sensor 821, avoiding the center of the palm.
  • the distance sensor 1011 is arranged at a position facing the base 1001 of the middle finger, and the distance sensor 1012 is arranged at a position facing the wrist portion 1002.
  • the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012 measure the distances to the base 1001 of the middle finger and the wrist portion 1002, respectively, by irradiating with infrared rays, for example.
  • the average value of the measured value of the distance sensor 1011 and the measured value of the distance sensor 1012 is used as the distance from the sensor unit 811 to the palm.
  • FIG. 11 shows an example of the vertical positional relationship between the hand of FIG. 10A and the biometric authentication device 801 of FIG. 10B.
  • the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012 are arranged on both sides of the sensor unit 811.
  • the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012 are arranged at a distance of about 100 mm in the horizontal direction.
  • the minimum distance that can be measured by the built-in distance sensor 822 in the sensor unit 811 is about 10 mm, and the minimum distance that can be measured by the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012 is about 40 mm.
  • the bioauthenticator 801 and the sensor unit so that the position corresponding to the minimum measurable distance of the built-in distance sensor 822 coincides with the position corresponding to the minimum measurable distance of the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012.
  • a spacer 1111 is inserted between the 811 and the spacer 1111.
  • the straight line 1103 indicates the position corresponding to the minimum distance that can be measured by the built-in distance sensor 822, the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012.
  • the position indicated by the straight line 1103 is about 10 mm away from the upper surface of the sensor unit 811 in the vertical direction, and is about 40 mm away from the upper surface of the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012 in the vertical direction.
  • the space above the straight line 1103 corresponds to the distance measuring range of the built-in distance sensor 822, the distance sensor 1011 and the distance sensor 1012.
  • the straight line 1102 indicates a position about 35 mm away from the upper surface of the sensor unit 811 in the vertical direction
  • the straight line 1101 indicates a position about 70 mm away from the upper surface of the sensor unit 811 in the vertical direction.
  • the space between the straight line 1101 and the straight line 1102 corresponds to the imaging range of the vein sensor 821 in the sensor unit 811. When the palm is in the imaging range, it is determined that the input status is "appropriate distance".
  • FIG. 12 shows an example of the candidate list 925 generated by the face recognition unit 914.
  • the user ID is the identification information of the user who is the registrant
  • the score is the degree of similarity between the face feature amount of the authentication target person and the face feature amount included in the registered face information 921 of the user indicated by the user ID. show.
  • the attribute information represents the attribute information acquired from the registered attribute information 923 of the user indicated by the user ID.
  • the attribute information of each user indicates whether the color vision is normal or color-blind.
  • the ranking shows the result of sorting N user IDs in descending order of the score.
  • FIG. 13 shows an example of an optical guide used in the biometric authentication system of FIG. Dp represents the distance value received from the biometric authenticator 801 and the optical guide L1 and the optical guide L2 represent the light emitting mode of the light emitting unit 813.
  • the optical guide L1 is an optical guide for an authentication target person having normal color vision
  • the optical guide L2 is an optical guide for an authentication target person having color blindness.
  • the control unit 915 selects one of the light emission modes according to the attribute information of any user included in the candidate list 925 and the distance value received from the biometric authenticator 801.
  • the optical guide L1 When Dp is shorter than 150 mm and longer than 70 mm, the optical guide L1 is “blue” and the optical guide L2 is “blue (distance step emission)". When the Dp is 70 mm or less and 35 mm or more, the optical guide L1 and the optical guide L2 are “green”. When Dp is shorter than 35 mm and longer than 10 mm, the optical guide L1 is “red” and the optical guide L2 is “red (blinking)”. When Dp is a value other than the above, the optical guide L1 and the optical guide L2 are “white”.
  • the optical guide L2 is selected because the attribute information of that user is colorblind. Therefore, when Dp is shorter than 150 mm and longer than 70 mm, "blue (stepwise emission of distance)" is selected as the emission mode. In this case, the light emitting unit 813 changes the intensity of the blue light stepwise according to Dp.
  • the light emitting unit 813 can emit light in a light emitting mode suitable for the color vision of the candidate of the authentication target.
  • the information indicating the height of the palm is correctly fed back, so that the palm can be held up to the correct height in a short time, and the authentication time for palm vein authentication is shortened.
  • a clear vein image can be acquired, so that the authentication accuracy of the palm vein authentication is improved.
  • FIG. 14 is a flowchart showing an example of biometric authentication processing performed by the server 703 of FIG.
  • the communication unit 911 receives the face image of the authentication target person from the image pickup device 701, and the face feature extraction unit 912 stores the received face image as the face image 924 in the storage unit 917. Then, the face feature extraction unit 912 extracts the face feature amount from the face image 924 (step 1401).
  • the face recognition unit 914 performs face recognition using the extracted face feature amount, and selects N registered face information 921 in descending order of similarity to the face feature amount, thereby N users.
  • a candidate list 925 including ID and attribute information is generated (step 1402).
  • the control unit 915 selects the attribute information corresponding to any user ID from the candidate list 925 (step 1403).
  • the communication unit 911 receives the vein image of the palm of the person to be authenticated from the biometric authenticator 801 (step 1404). Then, the communication unit 911 receives the distance value measured by the external distance sensor 812 from the biometric authenticator 801 (step 1405).
  • control unit 915 determines the light emitting mode of the light emitting unit 813 according to the selected attribute information and the distance value received from the biometric authenticator 801 and communicates a control signal indicating the determined light emitting mode. It is transmitted to the biometric authenticator 801 via the unit 911 (step 1406).
  • control unit 915 checks whether or not the received distance value is within the range of the appropriate distance (step 1407). For example, when the distance value is 70 mm or less and 35 mm or more, it is determined that the distance value is within the range of the appropriate distance, and in other cases, it is determined that the distance value is not within the range of the appropriate distance. To.
  • the vein feature extraction unit 913 extracts the vein feature amount from the received vein image (step 1408).
  • the vein authentication unit 916 acquires the vein feature amount from the registered vein information 922 corresponding to the user ID selected in step 1403. Then, the vein authentication unit 916 calculates the similarity between the vein feature amount extracted from the vein image and the vein feature amount acquired from the registered vein information 922, and compares the similarity with the threshold value TH1 (step). 1409).
  • step 1409, YES If the similarity is greater than TH1 (step 1409, YES), the vein authentication unit 916 generates an authentication result 926 indicating successful authentication (step 1410), and the server 703 determines the next authentication target person after step 1401. Repeat the process. On the other hand, when the similarity is TH1 or less (step 1409, NO), the vein authentication unit 916 generates an authentication result 926 indicating an authentication failure (step 1411), and the server 703 generates step 1401 for the next authentication target person. The subsequent processing is repeated.
  • step 1407, NO the server 703 repeats the processes after step 1406.
  • the light emitting unit 813 emits light in the light emitting mode indicated by the control signal, and the authentication target person changes the height of the palm according to the light emitting mode of the light emitting unit 813.
  • the communication unit 911 receives the vein image of the palm and the distance value from the biometric authenticator 801.
  • FIG. 15 is a flowchart showing an example of the attribute information selection process in step 1403 of FIG.
  • the control unit 915 calculates the difference (score difference) between the score of the user ID of rank 1 and the score of the user ID of rank 2 in the candidate list 925, and compares the score difference with the threshold value TH2 (step 1501).
  • the user ID of rank 1 indicates the user having the highest degree of similarity of facial features in the candidate list 925
  • the user ID of rank 2 indicates the user having the second highest degree of similarity of facial features.
  • the control unit 915 selects the attribute information corresponding to the user ID of rank 1 (step 1503).
  • the score difference is TH2 or less (steps 1501 and NO)
  • the control unit 915 checks whether or not color blindness exists in the attribute information of ranks 1 to N in the candidate list 925 (step 1502).
  • control unit 915 selects the color blindness as the attribute information (step 1504).
  • control unit 915 selects normal as the attribute information (step 1505).
  • control unit 915 may unconditionally select the attribute information corresponding to the user ID of the rank 1 instead of performing the attribute information selection process of FIG.
  • any one user included in the candidate list 925 is selected to perform palm vein authentication, but it is also possible to select a plurality of users to perform palm vein authentication. ..
  • the server 703 may select the attribute information corresponding to the user ID of rank 1 to rank M (M is an integer of 2 or more and N or less) from the candidate list 925. In this case, the server 703 performs the processes of steps 1406 to 1411 for each selected attribute information, and among the user IDs for which authentication is successful, the user ID having the highest similarity in the vein feature amount is set as the authentication result 926. Can be included.
  • the biometric authentication system of FIG. 7 it is also possible to detect the biometric information of the person to be authenticated by using another sensor instead of the image pickup device 701.
  • another sensor for example, a fingerprint sensor, a palm print sensor, a finger vein sensor and the like can be used.
  • the fingerprint sensor detects the fingerprint image as biological information
  • the palm print sensor detects the palm print image as biological information
  • the finger vein sensor detects the finger vein image as biological information.
  • the server 703 uses the biometric information detected by another sensor instead of the face image to generate the candidate list 925.
  • the biometric authentication device 801 of FIG. 8 it is also possible to detect the biometric information of the person to be authenticated by using another sensor instead of the vein sensor 821.
  • another sensor for example, a fingerprint sensor, a palm print sensor, a finger vein sensor and the like can be used.
  • the server 703 performs biometric authentication using biometric information detected by another sensor instead of the palm vein image.
  • the server 703 can also determine the light emitting mode of the light emitting unit 813 by using the distance information output from the built-in distance sensor 822 instead of the distance value output from the external distance sensor 812.
  • the external distance sensor 812 may be omitted from the biometric authenticator 801.
  • FIG. 16 shows a configuration example of a second biometric authenticator used as the biometric authenticator 702 of FIG. 7.
  • the biometric authenticator 1601 of FIG. 16 has a configuration in which the external distance sensor 812 is deleted from the biometric authenticator 801 of FIG.
  • the communication unit 814 transmits the distance information output from the built-in distance sensor 822 to the server 703.
  • the distance information represents, for example, one of the categories of "far", “appropriate distance”, "close”, or "no hands”.
  • step 1405 the communication unit 911 receives the distance information from the biometric authenticator 1601 instead of the distance value.
  • control unit 915 determines the light emitting mode of the light emitting unit 813 according to the selected attribute information and the distance information received from the biometric authenticator 1601. Then, in step 1407, the control unit 915 checks whether or not the distance information is the "appropriate distance".
  • FIG. 17 shows an example of an optical guide determined according to distance information.
  • the distance information represents the distance information received from the biometric authenticator 1601.
  • the optical guide L1 is an optical guide for an authentication target person having normal color vision
  • the optical guide L2 is an optical guide for an authentication target person having color blindness.
  • the optical guide L1 and the optical guide L2 are "blue”.
  • the optical guide L1 is "green” and the optical guide L2 is “brown”.
  • “Brown” is an example of a light emitting mode that is easily visually recognized by a person with color blindness.
  • the optical guide L1 and the optical guide L2 are “red”.
  • the optical guide L1 and the optical guide L2 are "white”.
  • the optical guide L2 is selected because the attribute information of that user is colorblind. Therefore, when the distance information is "appropriate distance”, "brown” is selected as the light emitting mode.
  • the light emitting unit 813 emits brown light. Even if it is difficult to distinguish between “green” and “red”, it is possible to easily distinguish between “brown” and “red”. Therefore, the distance from the sensor unit 811 to the palm can be correctly fed back to the person to be authenticated for color blindness.
  • optical guides shown in FIGS. 13 and 17 are merely examples, and the optical guide L2 of FIG. 17 may be used as the optical guide L2 of FIG. 13, and the optical guide L2 of FIG. 13 may be used as the optical guide L2 of FIG. You may.
  • the optical guide L2 of FIG. 17 instead of "brown", another color that can be easily distinguished from “red” by a color-blind certified person may be used.
  • a light emitting mode in which the light emitting color, the light intensity, the light emitting time, and the like are variously changed according to the distance value or the distance information may be used as the light guide L2.
  • the biometric authenticator 801 and the biometric authenticator 1601 can output information that guides the palm of the person to be authenticated by using not only the light output from the light emitting unit 813 but also a sound, a text message, a voice message, and the like. Is.
  • the type and change pattern of the information desired by each person is used as the attribute information included in the registered attribute information 923 of each person.
  • the type of information indicates any of light, sound, text message, voice message, and the like, and the change pattern of information indicates a change in information according to a distance value or distance information.
  • the control unit 915 determines the output mode of the information according to the attribute information selected from the candidate list 925 and the distance value or the distance information.
  • the configuration of the information processing device 501 in FIG. 5 is only an example, and some components may be omitted or changed depending on the use or conditions of the information processing device 501.
  • the configuration of the biometric authentication system of FIG. 7 is only an example, and some components may be omitted or changed depending on the use or conditions of the biometric authentication system.
  • the configurations of the biometric authenticator 801 of FIG. 8 and the biometric authenticator 1601 of FIG. 16 are merely examples, and some components may be omitted or changed depending on the use or conditions of the biometric authentication system.
  • the configuration of the server 703 in FIG. 9 is only an example, and some components may be omitted or changed depending on the use or conditions of the biometric authentication system.
  • the registered face information 921, the registered vein information 922, and the registered attribute information 923 may be stored in a database external to the server 703.
  • the server 703 acquires the registered face information 921, the registered vein information 922, and the registered attribute information 923 from the external database and stores them in the storage unit 917.
  • FIGS. 6, 14, and 15 are merely examples, and some processes may be omitted or changed depending on the configuration or conditions of the information processing device 501 or the biometric authentication system.
  • the biometric authenticator shown in FIGS. 1 and 2 is only an example, and a biometric authenticator having a different configuration may be used.
  • the optical guides shown in FIGS. 3, 4, 13, and 17 are merely examples, and optical guides having different light emission modes may be used.
  • the two distance sensors shown in FIGS. 10 and 11 are only examples, and the number of external distance sensors may be one or three or more.
  • the candidate list 925 shown in FIG. 12 is only an example, and the candidate list 925 changes according to the registered face information 921 and the face image 924.
  • FIG. 18 shows a hardware configuration example of an information processing device used as the information processing device 501 of FIG. 5 and the server 703 of FIG.
  • the information processing device of FIG. 18 includes a CPU (Central Processing Unit) 1801, a memory 1802, an input device 1803, an output device 1804, an auxiliary storage device 1805, a medium drive device 1806, and a network connection device 1807. These components are hardware and are connected to each other by bus 1808.
  • CPU Central Processing Unit
  • the memory 1802 is, for example, a semiconductor memory such as a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), or a flash memory, and stores a program and data used for processing.
  • the memory 1802 may operate as the storage unit 917 of FIG.
  • the CPU 1801 (processor) operates as the extraction unit 511, the control unit 512, and the authentication unit 513 in FIG. 5 by executing a program using, for example, the memory 1802.
  • the CPU 1801 also operates as the face feature extraction unit 912, the vein feature extraction unit 913, the face recognition unit 914, the control unit 915, and the vein authentication unit 916 in FIG. 9 by executing the program using the memory 1802.
  • the input device 1803 is, for example, a keyboard, a pointing device, or the like, and is used for inputting an instruction or information from an operator.
  • the output device 1804 is, for example, a display device, a printer, a speaker, or the like, and is used for making an inquiry to an operator or outputting a processing result.
  • the processing result may be the authentication result 926.
  • the auxiliary storage device 1805 is, for example, a magnetic disk device, an optical disk device, a magneto-optical disk device, a tape device, or the like.
  • the auxiliary storage device 1805 may be a flash memory or a hard disk drive.
  • the information processing device can store programs and data in the auxiliary storage device 1805 and load them into the memory 1802 for use.
  • the auxiliary storage device 1805 may operate as the storage unit 917 of FIG.
  • the medium drive device 1806 drives the portable recording medium 1809 and accesses the recorded contents.
  • the portable recording medium 1809 is a memory device, a flexible disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or the like.
  • the portable recording medium 1809 may be a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), a USB (Universal Serial Bus) memory, or the like.
  • the operator can store the programs and data in the portable recording medium 1809 and load them into the memory 1802 for use.
  • the computer-readable recording medium that stores the programs and data used for processing is physical (non-temporary) recording, such as memory 1802, auxiliary storage device 1805, or portable recording medium 1809. It is a medium.
  • the network connection device 1807 is a communication interface circuit that is connected to the communication network 704 of FIG. 7 and performs data conversion associated with communication.
  • the information processing device can receive programs and data from an external device via the network connection device 1807, load them into the memory 1802, and use them.
  • the network connection device 1807 may operate as the communication unit 911 of FIG.
  • the information processing apparatus does not have to include all the components shown in FIG. 18, and some components may be omitted depending on the intended use or conditions. For example, if the interface with the operator is unnecessary, the input device 1803 and the output device 1804 may be omitted. If the information processing device does not use the portable recording medium 1809, the medium drive device 1806 may be omitted.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Image Input (AREA)

Abstract

コンピュータは、第１センサにより検出された第１生体情報に基づいて、複数の登録者の中から１以上の登録者を抽出する。コンピュータは、複数の登録者それぞれに対応付けられた属性情報の中から、抽出された１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報を取得し、１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報に応じた態様で情報を出力する。コンピュータは、情報の出力に応じて第２センサにより検出された第２生体情報と、１以上の登録者それぞれに対応付けられた登録生体情報とを用いて、第２生体情報に対する認証を行う。

Description

認証方法、制御方法、情報処理装置、及び認証プログラム
　本発明は、認証技術に関する。
　生体認証は、指紋、掌紋、静脈、顔等の生体特徴を用いて本人確認を行う技術である。生体認証では、認証対象者から取得された生体特徴と、登録テンプレートに予め登録された登録者の生体特徴とが比較（照合）され、それらの生体特徴が一致するか否かを示す比較結果に基づいて、認証対象者に対する認証が行われる。
　生体認証は、銀行のＡＴＭ（Automated　Teller　Machine）、入退室管理等の様々な分野で利用されており、特に近年では、スーパーマーケット、コンビニエンスストア等の店舗におけるキャッシュレス決済にも利用され始めている。
　店舗等に入場する顧客を特定するために、顔認証と手のひら静脈認証とを併用するマルチ認証技術が適用されることがある。このマルチ認証技術では、入場ゲートに設置されたカメラにより撮影された人物の顔画像から、顔認証によって登録者が絞り込まれ、絞り込まれた登録者の中から、手のひら静脈画像を用いて本人が特定される。
　図１は、手のひらの静脈画像を取得する生体認証器の例を示している。図１の生体認証器１０１は、静脈センサ１１１、手の形を施したシルエット発光部１１２、指ガイド部１１３、及び手首ガイド部１１４を含む。
　認証対象者が静脈センサ１１１に手をかざすことで、認証対象者の手のひらの静脈画像が取得される。生体認証器１０１の上部は透明層であり、シルエット発光部１１２は、透明層の下に配置されている。シルエット発光部１１２は、複数のＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）を含む。指ガイド部１１３及び手首ガイド部１１４部を設けることで、認証対象者の手を正しい高さ及び位置に導くことができる。
　生体認証に関連して、本人拒否率と他人受入率の両方を同時に下げることができる個人認証装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。生体認証部位の直感的な誘導を可能とする生体認証装置も知られている（例えば、特許文献２を参照）。
特開２０１８－１０３９３号公報 国際公開第２０１２／０１４３０４号パンフレット
　図１に示した生体認証器１０１では、認証対象者の手を指ガイド部１１３及び手首ガイド部１１４部に接触させることで、正しい高さ及び位置に手が固定される。
　一方、現在の社会では、新型コロナウィルス等の感染を避けるために、認証対象者がいかなる物にも接触しないタッチレス技術に注目が集まっている。そこで、生体認証器１０１から指ガイド部１１３及び手首ガイド部１１４部を除去し、手のひらを適切な高さ及び位置に誘導する何らかの情報を出力することが望ましい。
　しかしながら、認証対象者の属性に適した情報が出力されない場合、認証対象者が正しい高さに手のひらをかざすまでに時間がかかり、手のひら静脈認証の認証時間が増加することがある。
　なお、かかる問題は、手のひらの静脈画像を用いて認証対象者を認証する場合に限らず、別の生体情報を用いて認証対象者を認証する場合においても生ずるものである。
　１つの側面において、本発明は、認証対象者に対する情報の出力を伴う生体認証の認証時間を短縮することを目的とする。
　１つの案では、コンピュータは、第１センサにより検出された第１生体情報に基づいて、複数の登録者の中から１以上の登録者を抽出する。コンピュータは、複数の登録者それぞれに対応付けられた属性情報の中から、抽出された１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報を取得し、１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報に応じた態様で情報を出力する。
　コンピュータは、情報の出力に応じて第２センサにより検出された第２生体情報と、１以上の登録者それぞれに対応付けられた登録生体情報とを用いて、第２生体情報に対する認証を行う。
　１つの側面によれば、認証対象者に対する情報の出力を伴う生体認証の認証時間を短縮することができる。
手のひらの静脈画像を取得する生体認証器を示す図である。 光ガイドにより手のひらを誘導する生体認証器を示す図である。 生体認証器で用いられる光ガイドを示す図である。 ２種類の光ガイドを示す図である。 情報処理装置の機能的構成図である。 生体認証処理のフローチャートである。 生体認証システムの構成図である。 第１の生体認証器の構成図である。 サーバの機能的構成図である。 外部距離センサを示す図である。 手及び生体認証器の垂直方向における位置関係を示す図である。 候補リストを示す図である。 生体認証システムにおいて用いられる光ガイドを示す図である。 サーバが行う生体認証処理のフローチャートである。 属性情報選択処理のフローチャートである。 第２の生体認証器の構成図である。 距離情報に応じて決定される光ガイドを示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成図である。
　以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
　手のひら静脈認証において、認証対象者の手のひらを適切な高さ及び位置に誘導する情報としては、光、音、テキストメッセージ、音声メッセージ等を用いることができる。
　図２は、光ガイドにより手のひらを誘導する生体認証器の例を示している。図２の生体認証器２０１は、静脈センサ２１１、シルエット発光部２１２、及び距離センサ２１３を含む。距離センサ２１３は、静脈センサ２１１上にかざされた手のひら２０２の高さを測定する。
　シルエット発光部２１２は、手の形に沿って配置された青、緑、赤、及び白のＬＥＤを含む。シルエット発光部２１２は、距離センサ２１３により計測された高さに応じて発光色を変化させることで、認証対象者に手のひら２０２の高さに関する情報を提示する。
　図３は、図２の生体認証器２０１で用いられる光ガイドの例を示している。Ｄｐは、距離センサ２１３により測定された、静脈センサ２１１から手のひら２０２までの距離を表す。入力状況は、手のひら２０２の位置に対する評価を表し、光ガイドは、シルエット発光部２１２の発光色を表す。
　Ｄｐが１５０ｍｍよりも短く、かつ、７０ｍｍよりも長い場合、入力状況は「遠い」であり、光ガイドは「青」である。この場合、シルエット発光部２１２は、青色の光を発する。Ｄｐが７０ｍｍ以下であり、かつ、３５ｍｍ以上である場合、入力状況は「適正距離」であり、光ガイドは「緑」である。この場合、シルエット発光部２１２は、緑色の光を発する。「適正距離」の範囲は、静脈センサ２１１の仕様に応じて変化する。
　Ｄｐが３５ｍｍよりも短く、かつ、１０ｍｍよりも長い場合、入力状況は「近い」であり、光ガイドは「赤」である。この場合、シルエット発光部２１２は、赤色の光を発する。Ｄｐが上記以外の値である場合、入力状況は「手無し」であり、光ガイドは「白」である。この場合、シルエット発光部２１２は、白色の光を発する。
　「適正距離」は、手のひらの静脈画像を取得する処理に適した高さに手のひら２０２が存在する状況を表す。「遠い」は、適正距離の上限よりも高い位置に手のひら２０２が存在する状況を表す。「近い」は、適正距離の下限よりも低い位置に手のひら２０２が存在する状況を表す。「手無し」は、静脈センサ２１１上に手のひら２０２がかざされていない状況を表す。
　認証対象者は、シルエット発光部２１２が青色の光を発している場合、手のひら２０２を静脈センサ２１１に近づけ、シルエット発光部２１２が赤色の光を発している場合、手のひら２０２を静脈センサ２１１から遠ざける。シルエット発光部２１２が緑色の光を発したとき、認証対象者は、手のひら２０２を静止させ、静脈センサ２１１は、手のひら２０２の静脈画像を取得する。そして、取得された静脈画像を用いて、手のひら静脈認証が行われる。
　図３の光ガイドによれば、認証対象者に対して、手のひらの高さを示す情報が正しくフィードバックされる。これにより、認証対象者は、短時間で正しい高さに手のひらをかざすことができ、手のひら静脈認証の認証時間が短縮される。
　しかしながら、認証対象者が色弱である場合、図３の光ガイドにおける「緑」と「赤」を区別することが難しく、入力状況が「適正距離」又は「近い」の何れであるかが正しくフィードバックされない。この場合、認証対象者が正しい高さに手のひらをかざすまでに時間がかかり、手のひら静脈認証の認証時間が増加する。また、手のひらが正しい高さにかざされていない場合、不鮮明な静脈画像が取得されて、認証精度が低下することもある。
　一方、認証対象者が正常な色覚を有する場合、図３の光ガイドを用いることが好ましい。そこで、正常な色覚を有する認証対象者のための光ガイドと、色弱の認証対象者のための光ガイドとを併用する方法が有効である。
　図４は、２種類の光ガイドの例を示している。光ガイドＬ１は、正常な色覚を有する認証対象者のための光ガイドであり、図３の光ガイドに対応する。光ガイドＬ２は、色弱の認証対象者のための光ガイドである。
　入力状況が「遠い」である場合、光ガイドＬ２は「青（距離の段階発光）」である。この場合、シルエット発光部２１２は、Ｄｐに応じて青色の光の強度を段階的に変化させる。例えば、シルエット発光部２１２は、Ｄｐが短くなるほど多くの青色ＬＥＤを発光させることで、青色の光の強度を増大させる。
　入力状況が「適正距離」である場合、光ガイドＬ２は「緑」である。この場合、シルエット発光部２１２は、光ガイドＬ１と同様に、緑色の光を発する。入力状況が「近い」である場合、光ガイドＬ２は「赤（点滅）」である。この場合、シルエット発光部２１２は、赤色の光を点滅させる。入力状況が「手無し」である場合、光ガイドＬ２は「白」である。この場合、シルエット発光部２１２は、光ガイドＬ１と同様に、白色の光を発する。
　このように、発光色の変化だけでなく、光の強度及び発光時間の変化も加えた光ガイドを用いることで、色弱の認証対象者に対して正しい入力状況をフィードバックすることができる。しかし、認証対象者が色弱であるか否かを確認するために、すべての認証対象者に対して問い合わせを行うと、生体認証器２０１のユーザビリティが損なわれる。
　図５は、実施形態の情報処理装置（コンピュータ）の機能的構成例を示している。図５の情報処理装置５０１は、抽出部５１１、制御部５１２、及び認証部５１３を含む。
　図６は、図５の情報処理装置５０１が行う生体認証処理の例を示すフローチャートである。まず、抽出部５１１は、第１センサにより検出された第１生体情報に基づいて、複数の登録者の中から１以上の登録者を抽出する（ステップ６０１）。そして、抽出部５１１は、複数の登録者それぞれに対応付けられた属性情報の中から、抽出された１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報を取得する（ステップ６０２）。
　次に、制御部５１２は、１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報に応じた態様で情報を出力する（ステップ６０３）。そして、認証部５１３は、情報の出力に応じて第２センサにより検出された第２生体情報と、１以上の登録者それぞれに対応付けられた登録生体情報とを用いて、第２生体情報に対する認証を行う（ステップ６０４）。
　図５の情報処理装置５０１によれば、認証対象者に対する情報の出力を伴う生体認証の認証時間を短縮することができる。
　図７は、図５の情報処理装置５０１を含む生体認証システムの構成例を示している。図７の生体認証システムは、撮像装置７０１、生体認証器７０２、及びサーバ７０３を含み、金融機関の金融処理システム、入退室管理システム、小売店の決済システム等において利用される。撮像装置７０１及び生体認証器７０２は、認証対象者に対する生体認証が行われる場所に設置される。サーバ７０３は、図５の情報処理装置５０１に対応する。
　サーバ７０３は、通信ネットワーク７０４を介して、撮像装置７０１及び生体認証器７０２と通信することができる。通信ネットワーク７０４は、ＬＡＮ（Local　Area　Network）又はＷＡＮ（Wide　Area　Network）である。
　撮像装置７０１は、例えば、ＣＣＤ（Charge-Coupled　Device）、ＣＭＯＳ（Complementary　Metal-Oxide-Semiconductor）等の撮像素子を有するカメラであり、認証対象者の顔画像を撮影して、サーバ７０３へ送信する。撮像装置７０１は、第１センサの一例であり、顔画像は、第１センサにより検出された第１生体情報の一例である。
　図８は、図７の生体認証器７０２として用いられる第１の生体認証器の構成例を示している。図８の生体認証器８０１は、センサ部８１１、外部距離センサ８１２、発光部８１３、及び通信部８１４を含む。センサ部８１１は、静脈センサ８２１及び内蔵距離センサ８２２を含む。
　認証対象者が生体認証器７０２に手をかざすと、内蔵距離センサ８２２及び外部距離センサ８１２は、センサ部８１１から手のひらまでの距離を測定する。内蔵距離センサ８２２は、測定された距離のカテゴリを示す距離情報を出力する。距離のカテゴリとしては、例えば、「遠い」、「適正距離」、「近い」、又は「手無し」が用いられる。内蔵距離センサ８２２としては、例えば、特許文献２に記載された距離センサを用いることができる。外部距離センサ８１２は、測定された距離を示す距離値を出力する。
　通信部８１４は、外部距離センサ８１２から出力される距離値を、サーバ７０３へ送信する。そして、通信部８１４は、送信した距離値に応じた発光態様を示す制御信号を、サーバ７０３から受信する。
　発光部８１３は、例えば、図２のシルエット発光部２１２に対応し、手の形に沿って配置された青、緑、赤、及び白のＬＥＤを含む。発光部８１３は、受信した制御信号が示す発光態様で発光することで、認証対象者に手のひらの高さに関する情報を提示する。発光態様は、発光色、光の強度、発光時間等を表す。
　認証対象者は、発光部８１３の発光態様に応じて手のひらの高さを変更し、適正距離で手のひらを静止させる。静脈センサ８２１は、近赤外線等を認証対象者の手のひらに照射して、手の内部の血管等を撮影することで、手のひらの静脈画像を検出する。通信部８１４は、静脈センサ８２１により検出された静脈画像をサーバ７０３へ送信する。
　静脈センサ８２１は、第２センサの一例であり、手のひらの静脈画像は、第２センサにより検出された第２生体情報の一例である。認証対象者の手のひらは、生体の一例であり、静脈センサ８２１は、生体センサの一例である。
　図９は、図７のサーバ７０３の機能的構成例を示している。図９のサーバ７０３は、通信部９１１、顔特徴抽出部９１２、静脈特徴抽出部９１３、顔認証部９１４、制御部９１５、静脈認証部９１６、及び記憶部９１７を含む。顔認証部９１４及び制御部９１５は、図５の抽出部５１１及び制御部５１２にそれぞれ対応し、静脈特徴抽出部９１３及び静脈認証部９１６は、図５の認証部５１３に対応する。
　記憶部９１７は、登録者である複数の人物それぞれの登録顔情報９２１、登録静脈情報９２２、及び登録属性情報９２３を記憶する。各人物の登録顔情報９２１は、人物のユーザＩＤ及び顔特徴量を含む。顔特徴量は、生体特徴に対応し、顔画像の特徴を示す情報である。
　顔特徴量としては、例えば、ＨＯＧ（Histograms　of　Oriented　Gradients）特徴量、ＳＩＦＴ（Scaled　Invariance　Feature　Transform）特徴量、又はＳＵＲＦ（Speeded-Up　Robust　Features）特徴量を用いることができる。顔特徴量は、ＢＲＩＥＦ（Binary　Robust　Independent　Elementary　Features）特徴量又は顕著性（Saliency）であってもよい。
　各人物の登録静脈情報９２２は、人物のユーザＩＤ及び静脈特徴量を含む。静脈特徴量は、生体特徴に対応し、手のひらの静脈画像の特徴を示す情報である。登録属性情報９２３は、人物のユーザＩＤ及び属性情報を含む。属性情報は、色覚を示す情報である。
　各人物の登録顔情報９２１に含まれる顔特徴量、各人物の登録静脈情報９２２に含まれる静脈特徴量、及び各人物の登録属性情報９２３に含まれる属性情報は、ユーザＩＤを介して互いに対応付けられている。
　通信部９１１は、撮像装置７０１から認証対象者の顔画像を受信し、生体認証器８０１から距離値を受信する。顔特徴抽出部９１２は、受信した顔画像を、顔画像９２４として記憶部９１７に格納し、顔画像９２４から顔特徴量を抽出する。
　顔認証部９１４は、抽出された顔特徴量と各人物の登録顔情報９２１とを比較することで、顔画像９２４に対する顔認証を行う。顔認証部９１４は、例えば、抽出された顔特徴量と各人物の登録顔情報９２１に含まれる顔特徴量との間の類似度を計算し、類似度が高い順に、Ｎ個（Ｎは１以上の整数）の登録顔情報９２１を選択する。
　次に、顔認証部９１４は、選択された登録顔情報９２１のユーザＩＤに対応する登録属性情報９２３から、そのユーザＩＤに対応付けられた属性情報を取得する。そして、顔認証部９１４は、Ｎ個のユーザＩＤと各ユーザＩＤに対応付けられた属性情報とを含む候補リスト９２５を生成して、記憶部９１７に格納する。
　候補リスト９２５は、顔画像９２４を用いて絞り込まれた登録者を示しており、各登録者は、認証対象者の候補に対応する。候補リスト９２５に含まれるＮ個のユーザＩＤ及び属性情報は、類似度の降順にソートされている。
　制御部９１５は、候補リスト９２５から何れかのユーザＩＤに対応する属性情報を選択し、選択された属性情報と生体認証器８０１から受信した距離値とに応じて、発光部８１３の発光態様を決定する。そして、制御部９１５は、決定された発光態様を示す制御信号を、通信部９１１を介して、生体認証器８０１へ送信する。これにより、発光部８１３は、属性情報及び距離値に応じた発光態様で発光する。
　顔特徴量の類似度に基づいて絞り込まれた登録者の中から何れかの登録者を選択し、選択された登録者の属性情報を取得することで、認証対象者の属性情報に対応する可能性が高い属性情報を特定することができる。これにより、認証対象者の色覚に適した発光態様を選択することが可能になる。
　次に、通信部９１１は、静脈センサ８２１により検出された静脈画像を受信し、静脈特徴抽出部９１３は、受信した静脈画像から静脈特徴量を抽出する。静脈認証部９１６は、抽出された静脈特徴量と、選択された属性情報に対応する登録静脈情報９２２とを比較することで、手のひら静脈認証を行う。
　静脈認証部９１６は、例えば、抽出された静脈特徴量と登録静脈情報９２２に含まれる静脈特徴量との間の類似度を計算し、計算された類似度を閾値と比較する。類似度が閾値よりも大きい場合、静脈認証部９１６は、認証成功を示す認証結果９２６を生成して、記憶部９１７に格納する。認証成功を示す認証結果９２６は、類似度の計算に用いられた登録静脈情報９２２のユーザＩＤを含む。一方、類似度が閾値以下である場合、静脈認証部９１６は、認証失敗を示す認証結果９２６を生成して、記憶部９１７に格納する。
　例えば、入退室管理システムにおいて認証が成功した場合、認証成功を示す認証結果９２６に基づいて、ゲートを開く制御が行われる。
　図１０は、図８の生体認証器８０１における外部距離センサ８１２の具体例を示している。図１０（ａ）は、生体認証器８０１にかざされた手の例を示しており、図１０（ｂ）は、生体認証器８０１の上面の例を示している。
　生体認証器８０１の上面には、センサ部８１１、発光部８１３、距離センサ１０１１、及び距離センサ１０１２が配置されている。センサ部８１１は、手のひらの中央に対向する位置に配置されている。発光部８１３の形状は、手の形である。距離センサ１０１１及び距離センサ１０１２は、図８の外部距離センサ８１２に対応する。
　距離センサ１０１１及び距離センサ１０１２は、静脈センサ８２１から照射される近赤外線の反射光と重ならないように、手のひらの中央を避けて、センサ部８１１の外側に配置されている。距離センサ１０１１は、中指の付け根１００１に対向する位置に配置されており、距離センサ１０１２は、手首部分１００２に対向する位置に配置されている。
　距離センサ１０１１及び距離センサ１０１２は、例えば、赤外線を照射することで、中指の付け根１００１及び手首部分１００２までの距離をそれぞれ測定する。この場合、距離センサ１０１１の測定値と距離センサ１０１２の測定値の平均値が、センサ部８１１から手のひらまでの距離として用いられる。
　図１１は、図１０（ａ）の手及び図１０（ｂ）の生体認証器８０１の垂直方向における位置関係の例を示している。生体認証器８０１の上面において、センサ部８１１の両側に距離センサ１０１１及び距離センサ１０１２が配置されている。距離センサ１０１１と距離センサ１０１２は、水平方向に約１００ｍｍ離れて配置されている。
　センサ部８１１内の内蔵距離センサ８２２が測定可能な最小距離は約１０ｍｍであり、距離センサ１０１１及び距離センサ１０１２が測定可能な最小距離は約４０ｍｍである。この例では、内蔵距離センサ８２２が測定可能な最小距離に対応する位置が、距離センサ１０１１及び距離センサ１０１２が測定可能な最小距離に対応する位置と一致するように、生体認証器８０１とセンサ部８１１との間にスペーサ１１１１が挿入されている。
　直線１１０３は、内蔵距離センサ８２２、距離センサ１０１１、及び距離センサ１０１２が測定可能な最小距離に対応する位置を示している。直線１１０３が示す位置は、センサ部８１１の上面から垂直方向に約１０ｍｍ離れており、距離センサ１０１１及び距離センサ１０１２の上面から垂直方向に約４０ｍｍ離れている。直線１１０３の上部の空間は、内蔵距離センサ８２２、距離センサ１０１１、及び距離センサ１０１２の測距範囲に対応する。
　直線１１０２は、センサ部８１１の上面から垂直方向に約３５ｍｍ離れた位置を示しており、直線１１０１は、センサ部８１１の上面から垂直方向に約７０ｍｍ離れた位置を示している。直線１１０１と直線１１０２の間の空間は、センサ部８１１内の静脈センサ８２１の撮像範囲に対応する。手のひらが撮像範囲に存在する場合、入力状況が「適正距離」であると判定される。
　図１２は、顔認証部９１４により生成される候補リスト９２５の例を示している。ユーザＩＤは、登録者であるユーザの識別情報であり、スコアは、認証対象者の顔特徴量と、ユーザＩＤが示すユーザの登録顔情報９２１に含まれる顔特徴量との間の類似度を表す。属性情報は、ユーザＩＤが示すユーザの登録属性情報９２３から取得された属性情報を表す。各ユーザの属性情報は、色覚が正常又は色弱の何れであるかを示している。順位は、スコアの降順にＮ個のユーザＩＤをソートした結果を示している。
　図１３は、図７の生体認証システムにおいて用いられる光ガイドの例を示している。Ｄｐは、生体認証器８０１から受信した距離値を表し、光ガイドＬ１及び光ガイドＬ２は、発光部８１３の発光態様を表す。光ガイドＬ１は、正常な色覚を有する認証対象者のための光ガイドであり、光ガイドＬ２は、色弱の認証対象者のための光ガイドである。
　制御部９１５は、候補リスト９２５に含まれる何れかのユーザの属性情報と、生体認証器８０１から受信した距離値とに応じて、何れかの発光態様を選択する。
　Ｄｐが１５０ｍｍよりも短く、かつ、７０ｍｍよりも長い場合、光ガイドＬ１は「青」であり、光ガイドＬ２は「青（距離の段階発光）」である。Ｄｐが７０ｍｍ以下であり、かつ、３５ｍｍ以上である場合、光ガイドＬ１及び光ガイドＬ２は「緑」である。Ｄｐが３５ｍｍよりも短く、かつ、１０ｍｍよりも長い場合、光ガイドＬ１は「赤」であり、光ガイドＬ２は「赤（点滅）」である。Ｄｐが上記以外の値である場合、光ガイドＬ１及び光ガイドＬ２は「白」である。
　「青（距離の段階発光）」及び「赤（点滅）」は、色弱の人物によって視認されやすい発光態様の一例である。
　例えば、図１２の順位１のユーザが認証対象者の候補として選択された場合、そのユーザの属性情報は色弱であるため、光ガイドＬ２が選択される。したがって、Ｄｐが１５０ｍｍよりも短く、かつ、７０ｍｍよりも長い場合、「青（距離の段階発光）」が発光態様として選択される。この場合、発光部８１３は、Ｄｐに応じて青色の光の強度を段階的に変化させる。
　また、Ｄｐが３５ｍｍよりも短く、かつ、１０ｍｍよりも長い場合、「赤（点滅）」が発光態様として選択される。この場合、発光部８１３は、赤色の光を点滅させる。「緑」と「赤」を区別することが難しい認証対象者であっても、「緑」と「赤（点滅）」であれば容易に区別することができる。したがって、色弱の認証対象者に対して、センサ部８１１から手のひらまでの距離を正しくフィードバックすることができる。
　図７の生体認証システムによれば、各登録者の色覚を示す属性情報を登録しておくことで、認証対象者の候補の色覚に適した発光態様で発光部８１３を発光させることができる。これにより、色弱の認証対象者であっても、手のひらの高さを示す情報が正しくフィードバックされるため、短時間で正しい高さに手のひらをかざすことができ、手のひら静脈認証の認証時間が短縮される。また、手のひらを正しい高さにかざすことで、鮮明な静脈画像を取得することができるため、手のひら静脈認証の認証精度が向上する。
　図１４は、図９のサーバ７０３が行う生体認証処理の例を示すフローチャートである。まず、通信部９１１は、撮像装置７０１から認証対象者の顔画像を受信し、顔特徴抽出部９１２は、受信した顔画像を、顔画像９２４として記憶部９１７に格納する。そして、顔特徴抽出部９１２は、顔画像９２４から顔特徴量を抽出する（ステップ１４０１）。
　次に、顔認証部９１４は、抽出された顔特徴量を用いて顔認証を行い、顔特徴量に対する類似度が高い順に、Ｎ個の登録顔情報９２１を選択することで、Ｎ個のユーザＩＤ及び属性情報を含む候補リスト９２５を生成する（ステップ１４０２）。そして、制御部９１５は、候補リスト９２５から、何れかのユーザＩＤに対応する属性情報を選択する（ステップ１４０３）。
　ステップ１４０１～ステップ１４０３の処理と並行して、通信部９１１は、生体認証器８０１から、認証対象者の手のひらの静脈画像を受信する（ステップ１４０４）。そして、通信部９１１は、生体認証器８０１から、外部距離センサ８１２により測定された距離値を受信する（ステップ１４０５）。
　次に、制御部９１５は、選択された属性情報と生体認証器８０１から受信した距離値とに応じて、発光部８１３の発光態様を決定し、決定された発光態様を示す制御信号を、通信部９１１を介して、生体認証器８０１へ送信する（ステップ１４０６）。
　次に、制御部９１５は、受信した距離値が適正距離の範囲内であるか否かをチェックする（ステップ１４０７）。例えば、距離値が７０ｍｍ以下であり、かつ、３５ｍｍ以上である場合、距離値が適正距離の範囲内であると判定され、それ以外の場合、距離値が適正距離の範囲内ではないと判定される。
　距離値が適正距離の範囲内である場合（ステップ１４０７，ＹＥＳ）、静脈特徴抽出部９１３は、受信した静脈画像から静脈特徴量を抽出する（ステップ１４０８）。次に、静脈認証部９１６は、ステップ１４０３で選択されたユーザＩＤに対応する登録静脈情報９２２から静脈特徴量を取得する。そして、静脈認証部９１６は、静脈画像から抽出された静脈特徴量と、登録静脈情報９２２から取得された静脈特徴量との間の類似度を計算し、類似度を閾値ＴＨ１と比較する（ステップ１４０９）。
　類似度がＴＨ１よりも大きい場合（ステップ１４０９，ＹＥＳ）、静脈認証部９１６は、認証成功を示す認証結果９２６を生成し（ステップ１４１０）、サーバ７０３は、次の認証対象者についてステップ１４０１以降の処理を繰り返す。一方、類似度がＴＨ１以下である場合（ステップ１４０９，ＮＯ）、静脈認証部９１６は、認証失敗を示す認証結果９２６を生成し（ステップ１４１１）、サーバ７０３は、次の認証対象者についてステップ１４０１以降の処理を繰り返す。
　距離値が適正距離の範囲内ではない場合（ステップ１４０７，ＮＯ）、サーバ７０３は、ステップ１４０６以降の処理を繰り返す。この場合、ステップ１４０６において、発光部８１３は、制御信号が示す発光態様で発光し、認証対象者は、発光部８１３の発光態様に応じて手のひらの高さを変更する。そして、通信部９１１は、生体認証器８０１から、手のひらの静脈画像及び距離値を受信する。
　図１５は、図１４のステップ１４０３における属性情報選択処理の例を示すフローチャートである。まず、制御部９１５は、候補リスト９２５における順位１のユーザＩＤのスコアと順位２のユーザＩＤのスコアとの差分（スコア差）を計算し、スコア差を閾値ＴＨ２と比較する（ステップ１５０１）。順位１のユーザＩＤは、候補リスト９２５において、顔特徴量の類似度が最も大きいユーザを示し、順位２のユーザＩＤは、顔特徴量の類似度が２番目に大きいユーザを示す。
　スコア差がＴＨ２よりも大きい場合（ステップ１５０１，ＹＥＳ）、制御部９１５は、順位１のユーザＩＤに対応する属性情報を選択する（ステップ１５０３）。スコア差がＴＨ２以下である場合（ステップ１５０１，ＮＯ）、制御部９１５は、候補リスト９２５における順位１～順位Ｎの属性情報の中に色弱が存在するか否かをチェックする（ステップ１５０２）。
　順位１～順位Ｎの属性情報の中に色弱が存在する場合（ステップ１５０２，ＹＥＳ）、制御部９１５は、属性情報として色弱を選択する（ステップ１５０４）。一方、順位１～順位Ｎの属性情報の中に色弱が存在しない場合（ステップ１５０２，ＮＯ）、制御部９１５は、属性情報として正常を選択する（ステップ１５０５）。
　図１５の属性情報選択処理によれば、順位１と順位２のスコア差が小さい場合に色弱を優先的に選択することが可能になる。なお、図１４のステップ１４０３において、制御部９１５は、図１５の属性情報選択処理を行う代わりに、順位１のユーザＩＤに対応する属性情報を無条件に選択してもよい。
　図１４の生体認証処理では、候補リスト９２５に含まれる何れか１人のユーザを選択して手のひら静脈認証を行っているが、複数のユーザを選択して手のひら静脈認証を行うことも可能である。
　例えば、サーバ７０３は、ステップ１４０３において、候補リスト９２５から順位１～順位Ｍ（Ｍは２以上かつＮ以下の整数）のユーザＩＤに対応する属性情報を選択してもよい。この場合、サーバ７０３は、選択された各属性情報についてステップ１４０６～ステップ１４１１の処理を行い、認証が成功したユーザＩＤのうち、静脈特徴量の類似度が最も高いユーザＩＤを、認証結果９２６に含めることができる。
　図７の生体認証システムにおいて、撮像装置７０１の代わりに別のセンサを用いて、認証対象者の生体情報を検出することも可能である。別のセンサとしては、例えば、指紋センサ、掌紋センサ、指静脈センサ等を用いることができる。指紋センサは、指紋画像を生体情報として検出し、掌紋センサは、掌紋画像を生体情報として検出し、指静脈センサは、指の静脈画像を生体情報として検出する。この場合、サーバ７０３は、顔画像の代わりに別のセンサが検出した生体情報を用いて、候補リスト９２５を生成する。
　図８の生体認証器８０１において、静脈センサ８２１の代わりに別のセンサを用いて、認証対象者の生体情報を検出することも可能である。別のセンサとしては、例えば、指紋センサ、掌紋センサ、指静脈センサ等を用いることができる。この場合、サーバ７０３は、手のひら静脈画像の代わりに別のセンサが検出した生体情報を用いて、生体認証を行う。
　ところで、サーバ７０３は、外部距離センサ８１２から出力される距離値の代わりに、内蔵距離センサ８２２から出力される距離情報を用いて、発光部８１３の発光態様を決定することもできる。この場合、生体認証器８０１から外部距離センサ８１２を省略してもよい。
　図１６は、図７の生体認証器７０２として用いられる第２の生体認証器の構成例を示している。図１６の生体認証器１６０１は、図８の生体認証器８０１から外部距離センサ８１２を削除した構成を有する。通信部８１４は、内蔵距離センサ８２２から出力される距離情報を、サーバ７０３へ送信する。距離情報は、例えば、「遠い」、「適正距離」、「近い」、又は「手無し」の何れかのカテゴリを表す。
　生体認証器８０１の代わりに生体認証器１６０１を用いる場合の生体認証処理は、図１４の生体認証処理と同様である。この場合、ステップ１４０５において、通信部９１１は、生体認証器１６０１から、距離値の代わりに距離情報を受信する。
　次に、ステップ１４０６において、制御部９１５は、選択された属性情報と生体認証器１６０１から受信した距離情報とに応じて、発光部８１３の発光態様を決定する。そして、ステップ１４０７において、制御部９１５は、距離情報が「適正距離」であるか否かをチェックする。
　図１７は、距離情報に応じて決定される光ガイドの例を示している。距離情報は、生体認証器１６０１から受信した距離情報を表す。光ガイドＬ１は、正常な色覚を有する認証対象者のための光ガイドであり、光ガイドＬ２は、色弱の認証対象者のための光ガイドである。
　距離情報が「遠い」である場合、光ガイドＬ１及び光ガイドＬ２は「青」である。距離情報が「適正距離」である場合、光ガイドＬ１は「緑」であり、光ガイドＬ２は「茶色」である。「茶色」は、色弱の人物によって視認されやすい発光態様の一例である。距離情報が「近い」である場合、光ガイドＬ１及び光ガイドＬ２は「赤」である。距離情報が「手無し」である場合、光ガイドＬ１及び光ガイドＬ２は「白」である。
　例えば、図１２の順位１のユーザが認証対象者の候補として選択された場合、そのユーザの属性情報は色弱であるため、光ガイドＬ２が選択される。したがって、距離情報が「適正距離」である場合、「茶色」が発光態様として選択される。
　この場合、発光部８１３は、茶色の光を発する。「緑」と「赤」を区別することが難しい認証対象者であっても、「茶色」と「赤」であれば容易に区別することができる。したがって、色弱の認証対象者に対して、センサ部８１１から手のひらまでの距離を正しくフィードバックすることができる。
　図１３及び図１７に示した光ガイドは一例に過ぎず、図１３の光ガイドＬ２として図１７の光ガイドＬ２を用いてもよく、図１７の光ガイドＬ２として図１３の光ガイドＬ２を用いてもよい。図１７の光ガイドＬ２において、「茶色」の代わりに、色弱の認証対象者が「赤」と容易に区別できる別の色を用いてもよい。距離値又は距離情報に応じて発光色、光の強度、発光時間等を様々に変化させた発光態様を、光ガイドＬ２として用いてもよい。
　生体認証器８０１及び生体認証器１６０１は、発光部８１３から出力される光だけでなく、音、テキストメッセージ、音声メッセージ等を用いて、認証対象者の手のひらを誘導する情報を出力することも可能である。
　この場合、各人物の登録属性情報９２３に含まれる属性情報としては、各人物が希望する情報の種類及び変化パターンが用いられる。情報の種類は、光、音、テキストメッセージ、音声メッセージ等の何れかを示し、情報の変化パターンは、距離値又は距離情報に応じた情報の変化を示す。制御部９１５は、候補リスト９２５から選択された属性情報と距離値又は距離情報とに応じて、情報の出力態様を決定する。
　図５の情報処理装置５０１の構成は一例に過ぎず、情報処理装置５０１の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。図７の生体認証システムの構成は一例に過ぎず、生体認証システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。図８の生体認証器８０１及び図１６の生体認証器１６０１の構成は一例に過ぎず、生体認証システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。
　図９のサーバ７０３の構成は一例に過ぎず、生体認証システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、登録顔情報９２１、登録静脈情報９２２、及び登録属性情報９２３は、サーバ７０３の外部のデータベースに格納されていてもよい。この場合、サーバ７０３は、外部のデータベースから登録顔情報９２１、登録静脈情報９２２、及び登録属性情報９２３を取得して、記憶部９１７に格納する。
　図６、図１４、及び図１５のフローチャートは一例に過ぎず、情報処理装置５０１又は生体認証システムの構成又は条件に応じて、一部の処理を省略又は変更してもよい。
　図１及び図２に示した生体認証器は一例に過ぎず、別の構成の生体認証器を用いても構わない。図３、図４、図１３、及び図１７に示した光ガイドは一例に過ぎず、別の発光態様の光ガイドを用いても構わない。
　図１０及び図１１に示した２個の距離センサは一例に過ぎず、外部距離センサの個数は、１個であってもよく、３個以上であってもよい。図１２に示した候補リスト９２５は一例に過ぎず、候補リスト９２５は、登録顔情報９２１及び顔画像９２４に応じて変化する。
　図１８は、図５の情報処理装置５０１及び図９のサーバ７０３として用いられる情報処理装置のハードウェア構成例を示している。図１８の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）１８０１、メモリ１８０２、入力装置１８０３、出力装置１８０４、補助記憶装置１８０５、媒体駆動装置１８０６、及びネットワーク接続装置１８０７を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス１８０８により互いに接続されている。
　メモリ１８０２は、例えば、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ１８０２は、図９の記憶部９１７として動作してもよい。
　ＣＰＵ１８０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ１８０２を利用してプログラムを実行することにより、図５の抽出部５１１、制御部５１２、及び認証部５１３として動作する。ＣＰＵ１８０１は、メモリ１８０２を利用してプログラムを実行することにより、図９の顔特徴抽出部９１２、静脈特徴抽出部９１３、顔認証部９１４、制御部９１５、及び静脈認証部９１６としても動作する。
　入力装置１８０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置１８０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータへの問い合わせ又は処理結果の出力に用いられる。処理結果は、認証結果９２６であってもよい。
　補助記憶装置１８０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置１８０５は、フラッシュメモリ又はハードディスクドライブであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置１８０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１８０２にロードして使用することができる。補助記憶装置１８０５は、図９の記憶部９１７として動作してもよい。
　媒体駆動装置１８０６は、可搬型記録媒体１８０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体１８０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体１８０９は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disk　Read　Only　Memory）、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disk）、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）メモリ等であってもよい。オペレータは、この可搬型記録媒体１８０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ１８０２にロードして使用することができる。
　このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ１８０２、補助記憶装置１８０５、又は可搬型記録媒体１８０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。
　ネットワーク接続装置１８０７は、図７の通信ネットワーク７０４に接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置１８０７を介して受信し、それらをメモリ１８０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置１８０７は、図９の通信部９１１として動作してもよい。
　なお、情報処理装置が図１８のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、オペレータとのインタフェースが不要である場合は、入力装置１８０３及び出力装置１８０４を省略してもよい。情報処理装置が可搬型記録媒体１８０９を利用しない場合は、媒体駆動装置１８０６を省略してもよい。
　開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。

Claims (15)

  1. 　第１センサにより検出された第１生体情報に基づいて、複数の登録者の中から１以上の登録者を抽出し、
    　前記複数の登録者それぞれに対応付けられた属性情報の中から、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報を取得し、
    　前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報に応じた態様で情報を出力し、
    　前記情報の出力に応じて第２センサにより検出された第２生体情報と、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた登録生体情報とを用いて、前記第２生体情報に対する認証を行う、
    　処理をコンピュータが実行することを特徴とする認証方法。
  2. 　前記コンピュータは、前記第１生体情報と、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた第１登録生体情報との間の類似度に基づいて、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報のうち何れかの属性情報を特定する処理をさらに実行し、
    　前記情報を出力する処理は、前記何れかの属性情報に応じた態様で前記情報を出力する処理を含むことを特徴とする請求項１記載の認証方法。
  3. 　前記複数の登録者それぞれに対応付けられた属性情報は、前記複数の登録者それぞれの色覚を示す情報であり、前記何れかの属性情報に応じた態様は、発光部の発光態様であることを特徴とする請求項２記載の認証方法。
  4. 　前記何れかの属性情報が色弱を示す情報である場合、前記何れかの属性情報に応じた態様は、色弱の人物によって視認されやすい発光態様であることを特徴とする請求項３記載の認証方法。
  5. 　前記コンピュータは、前記第２センサと認証対象者との間の距離を取得する処理をさらに実行し、
    　前記情報を出力する処理は、前記何れかの属性情報及び前記距離に応じた態様で前記情報を出力する処理を含むことを特徴とする請求項２乃至４の何れか１項に記載の認証方法。
  6. 　前記第２センサは、静脈センサであることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の認証方法。
  7. 　生体センサと生体との間の距離を取得し、
    　前記距離に基づいて発光部の発光態様を決定し、
    　前記発光態様に基づいて前記発光部を制御する、
    　処理をコンピュータが実行することを特徴とする制御方法。
  8. 　第１センサにより検出された第１生体情報に基づいて、複数の登録者の中から１以上の登録者を抽出し、前記複数の登録者それぞれに対応付けられた属性情報の中から、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報を取得する抽出部と、
    　前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報に応じた態様で情報を出力する制御を行う制御部と、
    　前記情報の出力に応じて第２センサにより検出された第２生体情報と、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた登録生体情報とを用いて、前記第２生体情報に対する認証を行う認証部と、
    　を備えることを特徴とする情報処理装置。
  9. 　前記制御部は、前記第１生体情報と、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた第１登録生体情報との間の類似度に基づいて、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報のうち何れかの属性情報を特定し、前記何れかの属性情報に応じた態様で前記情報を出力する制御を行うことを特徴とする請求項８記載の情報処理装置。
  10. 　前記複数の登録者それぞれに対応付けられた属性情報は、前記複数の登録者それぞれの色覚を示す情報であり、前記何れかの属性情報に応じた態様は、発光部の発光態様であることを特徴とする請求項９記載の情報処理装置。
  11. 　前記何れかの属性情報が色弱を示す情報である場合、前記何れかの属性情報に応じた態様は、色弱の人物によって視認されやすい発光態様であることを特徴とする請求項１０記載の情報処理装置。
  12. 　第１センサにより検出された第１生体情報に基づいて、複数の登録者の中から１以上の登録者を抽出し、
    　前記複数の登録者それぞれに対応付けられた属性情報の中から、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報を取得し、
    　前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報に応じた態様で情報を出力し、
    　前記情報の出力に応じて第２センサにより検出された第２生体情報と、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた登録生体情報とを用いて、前記第２生体情報に対する認証を行う、
    　処理をコンピュータに実行させるための認証プログラム。
  13. 　前記認証プログラムは、前記第１生体情報と、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた第１登録生体情報との間の類似度に基づいて、前記１以上の登録者それぞれに対応付けられた属性情報のうち何れかの属性情報を特定する処理を、前記コンピュータにさらに実行させ、
    　前記情報を出力する処理は、前記何れかの属性情報に応じた態様で前記情報を出力する処理を含むことを特徴とする請求項１２記載の認証プログラム。
  14. 　前記複数の登録者それぞれに対応付けられた属性情報は、前記複数の登録者それぞれの色覚を示す情報であり、前記何れかの属性情報に応じた態様は、発光部の発光態様であることを特徴とする請求項１３記載の認証プログラム。
  15. 　前記何れかの属性情報が色弱を示す情報である場合、前記何れかの属性情報に応じた態様は、色弱の人物によって視認されやすい発光態様であることを特徴とする請求項１４記載の認証プログラム。
PCT/JP2020/040764 2020-10-30 2020-10-30 認証方法、制御方法、情報処理装置、及び認証プログラム WO2022091325A1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP20959843.2A EP4239567A1 (en) 2020-10-30 2020-10-30 Authentication method, control method, information processing device, and authentication program
JP2022558735A JPWO2022091325A1 (ja) 2020-10-30 2020-10-30
PCT/JP2020/040764 WO2022091325A1 (ja) 2020-10-30 2020-10-30 認証方法、制御方法、情報処理装置、及び認証プログラム
CN202080105707.2A CN116368514A (zh) 2020-10-30 2020-10-30 认证方法、控制方法、信息处理装置以及认证程序
US18/126,625 US20230229746A1 (en) 2020-10-30 2023-03-27 Authentication method, control method, and information processing device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/040764 WO2022091325A1 (ja) 2020-10-30 2020-10-30 認証方法、制御方法、情報処理装置、及び認証プログラム

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US18/126,625 Continuation US20230229746A1 (en) 2020-10-30 2023-03-27 Authentication method, control method, and information processing device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022091325A1 true WO2022091325A1 (ja) 2022-05-05

Family

ID=81382096

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2020/040764 WO2022091325A1 (ja) 2020-10-30 2020-10-30 認証方法、制御方法、情報処理装置、及び認証プログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20230229746A1 (ja)
EP (1) EP4239567A1 (ja)
JP (1) JPWO2022091325A1 (ja)
CN (1) CN116368514A (ja)
WO (1) WO2022091325A1 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003058930A (ja) * 2001-08-10 2003-02-28 Oki Electric Ind Co Ltd 自動取引装置
WO2010086993A1 (ja) * 2009-01-30 2010-08-05 富士通フロンテック株式会社 認証装置、撮像装置、認証方法および認証プログラム
WO2012014304A1 (ja) 2010-07-29 2012-02-02 富士通株式会社 生体認証装置および生体認証プログラム
JP2014115910A (ja) * 2012-12-11 2014-06-26 Canon Inc 認証システム、認証方法、およびプログラム
JP2018010393A (ja) 2016-07-12 2018-01-18 バイオニクス株式会社 個人認証装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003058930A (ja) * 2001-08-10 2003-02-28 Oki Electric Ind Co Ltd 自動取引装置
WO2010086993A1 (ja) * 2009-01-30 2010-08-05 富士通フロンテック株式会社 認証装置、撮像装置、認証方法および認証プログラム
WO2012014304A1 (ja) 2010-07-29 2012-02-02 富士通株式会社 生体認証装置および生体認証プログラム
JP2014115910A (ja) * 2012-12-11 2014-06-26 Canon Inc 認証システム、認証方法、およびプログラム
JP2018010393A (ja) 2016-07-12 2018-01-18 バイオニクス株式会社 個人認証装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN116368514A (zh) 2023-06-30
EP4239567A1 (en) 2023-09-06
US20230229746A1 (en) 2023-07-20
JPWO2022091325A1 (ja) 2022-05-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8000503B2 (en) Biometrics authentication system registration method, biometrics authentication system, and program for same
JP4786483B2 (ja) 生体認証装置の生体誘導制御方法及び生体認証装置
JP4704185B2 (ja) 生体認証システム及び生体認証方法
KR100944172B1 (ko) 생체 인증 방법 및 생체 인증 시스템
JP5622928B2 (ja) 照合装置、照合プログラム、および照合方法
JP6751072B2 (ja) 生体認証システム
KR101384446B1 (ko) 컴퓨터 판독가능한 기록 매체, 등록 장치, 및 등록 방법
JP6160148B2 (ja) 生体情報入力装置、生体情報入力プログラム、生体情報入力方法
EP2629240A2 (en) Verification object specifying apparatus, verification object specifying program, and verification object specifying method
EP1612717A2 (en) Biometric authentication system and registration method
JP2013137590A (ja) 認証装置、認証プログラム、および認証方法
JP6792986B2 (ja) 生体認証装置
JP6187262B2 (ja) 生体情報処理装置、生体情報処理方法及び生体情報処理用コンピュータプログラム
US10586028B2 (en) Customized biometric data capture for improved security
WO2022091325A1 (ja) 認証方法、制御方法、情報処理装置、及び認証プログラム
JP6798285B2 (ja) 生体認証装置、生体認証方法及びプログラム
WO2021250845A1 (ja) 認証方法、情報処理装置、及び認証プログラム
WO2021157023A1 (ja) 認証方法、情報処理装置、及び認証プログラム
Khatri Reviewing and analysing the current state-of-the-art recognition approaches for different traits to develop a Powerful multi-biometric system

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20959843

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022558735

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2020959843

Country of ref document: EP

Effective date: 20230530