WO2023175790A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体 - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体 Download PDF

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WO2023175790A1
WO2023175790A1 PCT/JP2022/012013 JP2022012013W WO2023175790A1 WO 2023175790 A1 WO2023175790 A1 WO 2023175790A1 JP 2022012013 W JP2022012013 W JP 2022012013W WO 2023175790 A1 WO2023175790 A1 WO 2023175790A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
matching
score
information processing
processing device
matching score
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/012013
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
博志 橋本
昭裕 早坂
Original Assignee
日本電気株式会社
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.)
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Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
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    • 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

Definitions

  • This disclosure relates to the technical field of information processing devices, information processing methods, and recording media.
  • Patent Document 1 discloses that after comparing face images to calculate a degree of similarity (score), the score is corrected based on the distribution of the overall score to perform matching.
  • Patent Document 2 the score distribution for person-to-person verification and the score distribution for person-to-other verification are updated, and these distributions are used to correct the verification score according to fluctuations included in biometric information at the time of authentication. is disclosed.
  • Patent Document 3 discloses that a correction parameter is calculated by applying an extraction score to a normal distribution, and a matching score is corrected based on the correction parameter.
  • This disclosure aims to improve the techniques disclosed in prior art documents.
  • One aspect of the information processing device of this disclosure is a first score that performs one-to-N matching between target data acquired from a matching target and N registered data registered in advance to obtain a first matching score. and a second score obtaining means that converts the first matching score based on an amount that depends on the number N of matches of the registered data to obtain a second matching score.
  • One aspect of the information processing method disclosed in this disclosure is to perform one-to-N matching between target data acquired from a matching target and N registered data registered in advance using at least one computer, and obtain a first matching score. is obtained, the first matching score is converted based on an amount that depends on the number N of matching items of the registered data, and a second matching score is obtained.
  • One aspect of the recording medium disclosed in this disclosure is to perform one-to-N matching between target data acquired from a matching target and N registered data registered in advance in at least one computer, and obtain a first matching score.
  • a computer program is recorded for executing an information processing method for obtaining a first matching score, converting the first matching score based on an amount depending on the number N of matching items of the registered data, and obtaining a second matching score.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a hardware configuration of an information processing device according to a first embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of an information processing device according to a first embodiment.
  • 3 is a flowchart showing the flow of operations of the information processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of an information processing device according to a second embodiment.
  • 7 is a flowchart showing the flow of operations of the information processing device according to the second embodiment.
  • 7 is a flowchart showing the flow of operations of the information processing device according to the third embodiment.
  • 12 is a flowchart showing the flow of operations of the information processing apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the functional configuration of an information processing device according to a fifth embodiment. It is a flowchart which shows the flow of operation of the information processing device concerning a 5th embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the hardware configuration of an information processing apparatus according to the first embodiment.
  • the information processing device 10 includes a processor 11, a RAM (Random Access Memory) 12, a ROM (Read Only Memory) 13, and a storage device 14.
  • the information processing device 10 may further include an input device 15 and an output device 16.
  • the above-described processor 11, RAM 12, ROM 13, storage device 14, input device 15, and output device 16 are connected via a data bus 17.
  • the processor 11 reads a computer program.
  • the processor 11 is configured to read a computer program stored in at least one of the RAM 12, ROM 13, and storage device 14.
  • the processor 11 may read a computer program stored in a computer-readable recording medium using a recording medium reading device (not shown).
  • the processor 11 may obtain (that is, read) a computer program from a device (not shown) located outside the information processing device 10 via a network interface.
  • the processor 11 controls the RAM 12, the storage device 14, the input device 15, and the output device 16 by executing the loaded computer program.
  • a functional block for acquiring and converting a matching score is implemented in the processor 11.
  • the processor 11 may function as a controller that executes various controls in the information processing device 10.
  • the processor 11 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an FPGA (field-programmable gate array), and a DSP (DSP). It may be configured as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit). The processor 11 may be configured with one of these, or may be configured to use a plurality of them in parallel.
  • a CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • FPGA field-programmable gate array
  • DSP DSP
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • the RAM 12 temporarily stores computer programs executed by the processor 11.
  • the RAM 12 temporarily stores data that is temporarily used by the processor 11 while the processor 11 is executing a computer program.
  • the RAM 12 may be, for example, D-RAM (Dynamic Random Access Memory) or SRAM (Static Random Access Memory). Further, instead of the RAM 12, other types of volatile memory may be used.
  • the ROM 13 stores computer programs executed by the processor 11.
  • the ROM 13 may also store other fixed data.
  • the ROM 13 may be, for example, a P-ROM (Programmable Read Only Memory) or an EPROM (Erasable Read Only Memory). Further, in place of the ROM 13, other types of nonvolatile memory may be used.
  • the storage device 14 stores data that the information processing device 10 stores for a long time.
  • Storage device 14 may operate as a temporary storage device for processor 11.
  • the storage device 14 may include, for example, at least one of a hard disk device, a magneto-optical disk device, an SSD (Solid State Drive), and a disk array device.
  • the input device 15 is a device that receives input instructions from the user of the information processing device 10.
  • the input device 15 may include, for example, at least one of a keyboard, a mouse, and a touch panel.
  • the input device 15 may be configured as a mobile terminal such as a smartphone or a tablet.
  • the input device 15 may be a device capable of inputting audio, including a microphone, for example.
  • the output device 16 is a device that outputs information regarding the information processing device 10 to the outside.
  • the output device 16 may be a display device (for example, a display) that can display information regarding the information processing device 10.
  • the output device 16 may be a speaker or the like that can output information regarding the information processing device 10 in audio.
  • the output device 16 may be configured as a mobile terminal such as a smartphone or a tablet.
  • the output device 16 may be a device that outputs information in a format other than images.
  • the output device 16 may be a speaker that outputs information regarding the information processing device 10 in audio form.
  • FIG. 1 shows an example of the information processing device 10 that includes a plurality of devices, all or part of these functions may be implemented as a single device.
  • the information processing device 10 is configured to include only the above-mentioned processor 11, RAM 12, and ROM 13, and the other components (i.e., the storage device 14, the input device 15, and the output device 16) are not included in the information processing device 10.
  • An external device connected to 10 may be provided.
  • the information processing device 10 may realize some of the calculation functions by an external device (for example, an external server, a cloud, etc.).
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the information processing device according to the first embodiment.
  • the information processing device 10 is configured to execute a matching process using target data acquired from a matching target and registered data registered in advance, and to be able to acquire (calculate) a matching score.
  • the type of matching process is not particularly limited, but may be a matching process using image data, for example. More specifically, the matching process may be a face matching process (face authentication process) that matches a face image of a target, or an iris matching process (iris authentication process) that matches an iris image of a target.
  • the information processing device 10 includes a first score acquisition unit 110 and a second score acquisition unit 120 as components for realizing its functions. has been done.
  • Each of the first score acquisition section 110 and the second score acquisition section 120 may be a processing block realized by, for example, the above-mentioned processor 11 (see FIG. 1). Further, each of the first score acquisition section 110 and the second score acquisition section 120 may be configured as a neural network.
  • the first score acquisition unit 110 is configured to be able to acquire a first matching score by performing one-to-N matching between the target data obtained from the matching target and N registered data registered in advance.
  • the first matching score may be, for example, a score indicating the degree of similarity between the target data and each registered data.
  • the method for calculating the first matching score is not particularly limited, and the first matching score may be calculated by appropriately employing existing techniques.
  • the first matching score may be obtained for each of the N pieces of registered data. That is, N first matching scores may be obtained.
  • the number of matches N in one-to-N matching may be configured to be changeable as appropriate. For example, the number of matches N may be changed according to the user's settings, or may be changed according to the change in the number of registered data.
  • the second score acquisition unit 120 is configured to be able to convert the first verification score and obtain the second verification score. Specifically, the second score acquisition unit 120 is configured to be able to convert the first matching score based on an amount that depends on the number of matches N. Note that the "amount that depends on the number N of matches" here is not particularly limited, and various parameters that can be used for significant conversion depending on the number N of matches can be used. A specific example of the amount depending on the number of matches N will be described in detail in other embodiments to be described later.
  • the second score acquisition unit 120 is configured to receive information regarding the number of matches N based on the N pieces of registered data used in the one-to-N comparison in the first score acquisition unit 110.
  • the information regarding the number N of matches may be an amount that depends on the number N of matches described above.
  • the information regarding the number of matches N may be the value of N itself.
  • the second score acquisition unit 120 may calculate an amount that depends on the number of matches N described above from the value of N.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the flow of operations of the information processing apparatus according to the first embodiment.
  • the first score acquisition unit 110 first acquires target data from a comparison target (step S101).
  • the first score acquisition unit 110 may, for example, capture an image including the target and acquire the image data as the target data.
  • the first score acquisition unit 110 may acquire the feature amount extracted from the image data as the target data.
  • the first score acquisition unit 110 performs a one-to-N comparison between the acquired target data and N items of registered data registered in advance, and acquires a first comparison score (step S102).
  • the first score acquisition unit 110 outputs the acquired first matching score to the second score acquisition unit 120.
  • the second score acquisition unit 120 converts the first matching score based on an amount that depends on the number of matches N, and obtains a second matching score (step S103). Then, the second score acquisition unit 120 outputs the acquired second matching score (step S104).
  • a first matching score is obtained by 1-to-N matching, and the first matching score is A second matching score is obtained.
  • the first matching score obtained by one-to-N matching can be converted into an appropriate score (ie, second matching score) according to the number N of matching cases.
  • an appropriate score ie, second matching score
  • FIG. 4 is a block diagram showing the functional configuration of an information processing device according to the second embodiment.
  • the same reference numerals are given to the same elements as those shown in FIG. 2.
  • the information processing device 10 includes a first score acquisition unit 110 and a second score acquisition unit 120 as components for realizing its functions. has been done.
  • the second score acquisition unit 120 includes a score storage unit 121, a distribution estimation unit 122, and a score conversion unit 123.
  • the score storage unit 121 is configured to be able to store a plurality of matching scores (hereinafter appropriately referred to as "third matching scores") obtained through one-on-one matching.
  • the third matching score may be, for example, another person's score in one-on-one matching (that is, a score between other people).
  • the score storage unit 121 may store, for example, a third matching score obtained by one-to-one matching performed in advance by the user.
  • the score storage unit 121 may have a function of automatically collecting and storing the third verification score, for example.
  • the plurality of third matching scores stored in the score storage unit 121 are configured to be readable by the distribution estimation unit 122 as appropriate.
  • the distribution estimation unit 122 performs one-to-N matching (N here corresponds to N in the one-to-N matching in the first score acquisition unit 110) based on the plurality of third matching scores stored in the score storage unit 121.
  • the fourth matching score may be, for example, an other person's score of 1 to N matching (for example, the kth other person's score: the kth score out of N people).
  • the method of estimating the distribution of the fourth matching score is not particularly limited. A specific example of the method of estimating the distribution of the fourth matching score will be described in detail in other embodiments to be described later.
  • the score converting unit 123 is configured to convert the first matching score based on the distribution of the fourth matching score estimated by the distribution estimation unit 122 and to obtain the second matching score.
  • the score conversion unit 123 may obtain the second matching score by applying a conversion function determined according to the distribution of the fourth matching score to the first matching score.
  • a specific conversion example by the score conversion unit 123 will be described in detail in other embodiments to be described later.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the flow of operations of the information processing apparatus according to the second embodiment. Note that in FIG. 5, processes similar to those shown in FIG. 3 are given the same reference numerals.
  • the first score acquisition unit 110 first acquires target data from a comparison target (step S101). Then, the first score acquisition unit 110 performs a one-to-N comparison between the acquired target data and N pieces of registered data registered in advance, and acquires a first comparison score (step S102). The first score acquisition unit 110 outputs the acquired first matching score to the second score acquisition unit 120.
  • the distribution estimation unit 122 in the second score acquisition unit 120 reads out the third matching score stored in the score storage unit 121 (step S201). Then, the distribution estimation unit 122 estimates the distribution of the fourth matching score based on the read third matching score (step S202). The distribution estimation unit 122 outputs the estimated distribution of the fourth matching score to the score conversion unit 123.
  • the score conversion unit 123 converts the first matching score based on the distribution of the fourth matching score estimated by the distribution estimation unit 122, and obtains the second matching score (step S203). Then, the second score acquisition unit 120 outputs the acquired second matching score (step S104).
  • the 1-to-N matching score is (i.e., the fourth matching score) is estimated.
  • the first matching score is then converted into a second matching score based on the distribution of 1-to-N matching scores.
  • the 1:N matching score can be converted into an appropriate value using a plurality of 1:1 matching scores.
  • the 1-to-N matching score can be converted into an appropriate value without preparing the distribution of the 1-to-N matching score in advance.
  • ⁇ Third embodiment> An information processing device 10 according to a third embodiment will be described with reference to FIG. 6. Note that the third embodiment differs from the second embodiment described above only in some operations, and other parts may be the same as the first and second embodiments. Therefore, in the following, parts that are different from each of the embodiments already described will be described in detail, and descriptions of other overlapping parts will be omitted as appropriate.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the flow of operations of the information processing apparatus according to the third embodiment. Note that in FIG. 8, processes similar to those shown in FIG. 5 are given the same reference numerals.
  • the first score acquisition unit 110 first acquires target data from the verification target (step S101). Then, the first score acquisition unit 110 performs a one-to-N comparison between the acquired target data and N pieces of registered data registered in advance, and acquires a first comparison score (step S102). The first score acquisition unit 110 outputs the acquired first matching score to the second score acquisition unit 120.
  • the distribution estimation unit 122 in the second score acquisition unit 120 reads out the third matching score stored in the score storage unit 121 (step S201). Then, the distribution estimation unit 122 applies the order statistic formula to the read third matching score (for example, using it as an approximation) to estimate the distribution of the fourth matching score (step S301).
  • the formula for the order statistics here can be expressed, for example, as shown in equation (1) below.
  • F(s) is the cumulative density distribution of the third matching score. Further, f(s) is the probability density distribution of the third matching score.
  • the score conversion unit 123 converts the first matching score based on the estimated distribution of the fourth matching score, and obtains the second matching score (step S203). Then, the second score acquisition unit 120 outputs the acquired second matching score (step S104).
  • the distribution of 1-to-N matching scores (i.e., the distribution of the fourth matching score) is estimated by applying the order statistic formula. Ru.
  • the distribution of 1:N matching scores can be estimated easily and accurately using the 1:1 matching score (that is, the third matching score).
  • ⁇ Fourth embodiment> An information processing device 10 according to a fourth embodiment will be described with reference to FIG. 7. Note that the fourth embodiment differs from the second embodiment described above only in some operations, and other parts may be the same as the first to third embodiments. Therefore, in the following, parts that are different from each of the embodiments already described will be described in detail, and descriptions of other overlapping parts will be omitted as appropriate.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the flow of operations of the information processing apparatus according to the fourth embodiment. Note that in FIG. 7, processes similar to those shown in FIG. 5 are given the same reference numerals.
  • the first score acquisition unit 110 first acquires target data from the verification target (step S101). Then, the first score acquisition unit 110 performs one-to-N comparison between the acquired target data and N pieces of registered data registered in advance, and acquires a first comparison score (step S102). The first score acquisition unit 110 outputs the acquired first matching score to the second score acquisition unit 120.
  • the second score acquisition unit 120 determines whether the value of N has changed since the previous time (that is, when the second matching score was acquired last time) (step S401). If N has changed (step S401: YES), the same process as in the second embodiment already described (see FIG. 5) is executed. That is, the distribution estimation unit 122 in the second score acquisition unit 120 reads out the third matching score stored in the score storage unit 121 (step S201). Then, the distribution estimation unit 122 estimates the distribution of the fourth matching score based on the read third matching score (step S202).
  • step S401 the distribution estimation unit 122 reads out the previously estimated distribution and outputs it to the score conversion unit 123 (step S402). That is, if N has not changed, the distribution estimating unit 122 executes a process of reusing the previously estimated distribution without newly estimating the distribution of the fourth matching score.
  • the score conversion unit 123 converts the distribution of the fourth matching score estimated by the distribution estimation unit 122 (specifically, the newly estimated distribution when N has changed, and the newly estimated distribution when N has not changed).
  • the first matching score is converted based on the previous distribution), and the second matching score is obtained (step S203).
  • the second score acquisition unit 120 outputs the acquired second matching score (step S104).
  • the distribution of 1-to-N matching scores (i.e., the distribution of the fourth matching scores) is estimated every time the number of matches N changes. .
  • the processing load can be reduced compared to the case where the distribution is estimated every time.
  • FIGS. 8 and 9 An information processing device 10 according to a fifth embodiment will be described with reference to FIGS. 8 and 9. Note that the fifth embodiment differs from the first to fourth embodiments described above only in part of the configuration and operation, and may be the same as the first to fourth embodiments in other parts. Therefore, in the following, parts that are different from each of the embodiments already described will be described in detail, and descriptions of other overlapping parts will be omitted as appropriate.
  • FIG. 8 is a block diagram showing the functional configuration of an information processing apparatus according to the fifth embodiment.
  • the same reference numerals are given to the same elements as those shown in FIG. 4.
  • the information processing device 10 according to the fifth embodiment includes a first score acquisition unit 110, a second score acquisition unit 120, and a matching result determination unit as components for realizing its functions. 130. That is, in addition to the configuration of the second embodiment (see FIG. 4), the information processing device 10 according to the fifth embodiment further includes a verification result determination section 130.
  • the matching result determination unit 130 may be a processing block implemented by, for example, the processor 11 (see FIG. 1) described above.
  • the matching result determination unit 130 is configured to be able to determine the matching result using the second matching score.
  • the matching result determination unit 130 may be configured to be able to determine whether matching is successful or unsuccessful based on the magnitude of the second matching score.
  • the matching result determination unit 130 may store, for example, a determination threshold to be compared with the second matching score, and may determine success or failure of the matching depending on whether the second matching score exceeds the determination threshold.
  • the verification result may be, for example, a personal authentication result in biometric authentication. In this case, the verification result determination unit 130 may output whether the verification target is the registered person or another person as the verification result.
  • the score conversion unit 123 converts the first score so that the second matching score and the false positive identification rate (False Positive Identification Rate) in the matching result determination unit 130 described above have a predetermined relationship. It is configured so that it can be converted.
  • the predetermined relationship may be set in advance or may be input by the user each time. That is, the predetermined relationship may be changeable as appropriate. A specific conversion example will be described in detail in the operation description below.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the flow of operations of the information processing apparatus according to the fifth embodiment. Note that in FIG. 9, processes similar to those shown in FIG. 5 are given the same reference numerals.
  • the first score acquisition unit 110 first acquires target data from the verification target (step S101). Then, the first score acquisition unit 110 performs a one-to-N comparison between the acquired target data and N pieces of registered data registered in advance, and acquires a first comparison score (step S102). The first score acquisition unit 110 outputs the acquired first matching score to the second score acquisition unit 120.
  • the distribution estimation unit 122 in the second score acquisition unit 120 reads out the third matching score stored in the score storage unit 121 (step S201). Then, the distribution estimation unit 122 estimates the distribution of the fourth matching score based on the read third matching score (step S202). The distribution estimation unit 122 outputs the estimated distribution of the fourth matching score to the score conversion unit 123.
  • the score conversion unit 123 reads a predetermined relationship (step S501). That is, the score converting unit 123 reads the relationship between the second matching score set in advance and the false acceptance identification rate in the matching result determining unit 130 described above. Then, the score converting unit 123 converts the first matching score to satisfy a predetermined relationship based on the distribution of the fourth matching score estimated by the distribution estimation unit 122, and obtains a second matching score (step S502). Then, the second score acquisition unit 120 outputs the acquired second matching score (step S104).
  • the distribution estimating unit 122 estimates the complementary cumulative distribution I (s
  • k 1) of the first other person's score expressed by the following formula (2) as the distribution of the fourth matching score.
  • the score conversion unit 123 prepares a conversion function expressed by the following formula (3) based on the above distribution.
  • the first matching score is set so that the second matching score) and the false acceptance identification rate in the matching result have a predetermined relationship. Scores are converted. In this way, the matching score can be converted (ie, calibrated) so that a desired determination result can be obtained in the matching process.
  • Each embodiment also includes a processing method in which a program that operates the configuration of each embodiment described above is recorded on a recording medium, the program recorded on the recording medium is read as a code, and executed on a computer. Included in the category of form. That is, computer-readable recording media are also included within the scope of each embodiment. Furthermore, not only the recording medium on which the above-described program is recorded, but also the program itself is included in each embodiment.
  • each embodiment is not limited to a program that executes processing by itself as a program recorded on the recording medium, but also includes a program that operates on the OS and executes processing in collaboration with other software and functions of an expansion board. included in the category of Furthermore, the program itself may be stored on a server, and part or all of the program may be downloaded to the user terminal from the server.
  • the information processing device described in Supplementary Note 1 includes a first score acquisition unit that performs one-to-N comparison between target data acquired from a comparison target and N pieces of registered data registered in advance, and obtains a first comparison score. and a second score obtaining means for converting the first matching score based on an amount that depends on the number N of matches of the registered data to obtain a second matching score.
  • the second score acquisition means includes a storage means for storing a plurality of third matching scores obtained by one-on-one matching, and based on the plurality of third matching scores, an estimating means for estimating a distribution of a fourth matching score obtained by one-to-N matching corresponding to the number N of matching cases; and an estimating means for converting the first matching score based on the distribution of the fourth matching score,
  • score conversion means for acquiring a score.
  • the estimation means estimates the distribution of the fourth matching scores by applying an order statistic formula to the plurality of third matching scores. It is an information processing device.
  • the information processing apparatus is the information processing apparatus according to supplementary note 2 or 3, wherein the estimating means estimates the distribution of the fourth matching score every time the number of matches N changes.
  • the information processing device further includes a matching result determining unit that determines a matching result using the second matching score, and the score converting unit is configured to convert the second matching score and the erroneous acceptance in the matching result.
  • the information processing device according to any one of Supplementary Notes 2 to 4, wherein the first score is converted so that the identification rate and the first score have a predetermined relationship.
  • Appendix 6 The information processing method described in Appendix 6 performs one-to-N matching between the target data acquired from the matching target and N pieces of registered data registered in advance using at least one computer, and obtains a first matching score.
  • the first matching score is converted based on an amount depending on the number N of matching cases of the registered data, and a second matching score is obtained.
  • Appendix 7 The recording medium described in Appendix 7 performs one-to-N matching between the target data acquired from the matching target and N registered data registered in advance in at least one computer, and obtains a first matching score. , a recording medium having recorded thereon a computer program for executing an information processing method for converting the first matching score based on an amount depending on the number N of matching cases of the registered data and obtaining a second matching score.
  • Appendix 8 The computer program described in Appendix 8 performs one-to-N matching on at least one computer between target data acquired from a matching target and N pieces of registered data registered in advance, and obtains a first matching score.
  • the information processing system described in Supplementary note 9 includes a first score acquisition unit that performs one-to-N matching between target data acquired from a matching target and N pieces of registered data registered in advance, and obtains a first matching score. and a second score obtaining means for converting the first matching score based on an amount depending on the number N of matching cases of the registered data to obtain a second matching score.

Abstract

情報処理装置（１０）は、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する第１スコア取得手段（１１０）と、第１照合スコアを、登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する第２スコア取得手段（１２０）と、を備える。このような情報処理装置によれば、１対Ｎ照合のスコアを適切な値に変換することが可能である。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体
　この開示は、情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体の技術分野に関する。
　この種の装置として、照合処理で出力される照合スコアを補正するものが知られている。例えば特許文献１では、顔画像を比較して類似度（スコア）を算出した後に、総合結果のスコアが撮る分布に基づいてそのスコアを補正して照合を行うことが開示されている。特許文献２では、本人対本人照合のスコア分布と、本人対他人照合のスコア分布を更新し、これらの分布を用いて認証時の生体情報に含まれる変動に応じた照合スコアの補正を行うことが開示されている。特許文献３では、正規分布に抽出スコアをあてはめることによって補正パラメータを算出し、照合スコアを補正パラメータに基づいて補正することが開示されている。
特開２００８－０４０８７４号公報 特開２０１０－１０８０７４号公報 特開２０１１－０８６２０２号公報
　この開示は、先行技術文献に開示された技術を改善することを目的とする。
　この開示の情報処理装置の一の態様は、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する第１スコア取得手段と、前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する第２スコア取得手段と、を備える。
　この開示の情報処理方法の一の態様は、少なくとも１つのコンピュータによって、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得し、前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する。
　この開示の記録媒体の一の態様は、少なくとも１つのコンピュータに、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得し、前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する、情報処理方法を実行させるコンピュータプログラムが記録されている。
第１実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。 第２実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。 第２実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。 第３実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。 第４実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。 第５実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。 第５実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
　以下、図面を参照しながら、情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体の実施形態について説明する。
　＜第１実施形態＞
　第１実施形態に係る情報処理装置について、図１から図３を参照して説明する。
　（ハードウェア構成）
　まず、図１を参照しながら、第１実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１は、第１実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
　図１に示すように、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、プロセッサ１１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、記憶装置１４とを備えている。情報処理装置１０は更に、入力装置１５と、出力装置１６と、を備えていてもよい。上述したプロセッサ１１と、ＲＡＭ１２と、ＲＯＭ１３と、記憶装置１４と、入力装置１５と、出力装置１６とは、データバス１７を介して接続されている。
　プロセッサ１１は、コンピュータプログラムを読み込む。例えば、プロセッサ１１は、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３及び記憶装置１４のうちの少なくとも一つが記憶しているコンピュータプログラムを読み込むように構成されている。或いは、プロセッサ１１は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が記憶しているコンピュータプログラムを、図示しない記録媒体読み取り装置を用いて読み込んでもよい。プロセッサ１１は、ネットワークインタフェースを介して、情報処理装置１０の外部に配置される不図示の装置からコンピュータプログラムを取得してもよい（つまり、読み込んでもよい）。プロセッサ１１は、読み込んだコンピュータプログラムを実行することで、ＲＡＭ１２、記憶装置１４、入力装置１５及び出力装置１６を制御する。本実施形態では特に、プロセッサ１１が読み込んだコンピュータプログラムを実行すると、プロセッサ１１内には、照合スコアを取得して変換するための機能ブロックが実現される。このように、プロセッサ１１は、情報処理装置１０における各制御を実行するコントローラとして機能してよい。
　プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ｇａｔｅ　ａｒｒａｙ）、ＤＳＰ（Ｄｅｍａｎｄ－Ｓｉｄｅ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）として構成されてよい。プロセッサ１１は、これらのうち一つで構成されてもよいし、複数を並列で用いるように構成されてもよい。
　ＲＡＭ１２は、プロセッサ１１が実行するコンピュータプログラムを一時的に記憶する。ＲＡＭ１２は、プロセッサ１１がコンピュータプログラムを実行している際にプロセッサ１１が一時的に使用するデータを一時的に記憶する。ＲＡＭ１２は、例えば、Ｄ－ＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）や、ＳＲＡＭ(Ｓｔａｔｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ)であってよい。また、ＲＡＭ１２に代えて、他の種類の揮発性メモリが用いられてもよい。
　ＲＯＭ１３は、プロセッサ１１が実行するコンピュータプログラムを記憶する。ＲＯＭ１３は、その他に固定的なデータを記憶していてもよい。ＲＯＭ１３は、例えば、Ｐ－ＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）や、ＥＰＲＯＭ(Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ)であってよい。また、ＲＯＭ１３に代えて、他の種類の不揮発性 メモリが用いられてもよい。
　記憶装置１４は、情報処理装置１０が長期的に保存するデータを記憶する。記憶装置１４は、プロセッサ１１の一時記憶装置として動作してもよい。記憶装置１４は、例えば、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）及びディスクアレイ装置のうちの少なくとも一つを含んでいてもよい。
　入力装置１５は、情報処理装置１０のユーザからの入力指示を受け取る装置である。入力装置１５は、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルのうちの少なくとも一つを含んでいてもよい。入力装置１５は、スマートフォンやタブレット等の携帯端末として構成されていてもよい。入力装置１５は、例えばマイクを含む音声入力が可能な装置であってもよい。
　出力装置１６は、情報処理装置１０に関する情報を外部に対して出力する装置である。例えば、出力装置１６は、情報処理装置１０に関する情報を表示可能な表示装置（例えば、ディスプレイ）であってもよい。また、出力装置１６は、情報処理装置１０に関する情報を音声出力可能なスピーカ等であってもよい。出力装置１６は、スマートフォンやタブレット等の携帯端末として構成されていてもよい。また、出力装置１６は、画像以外の形式で情報を出力する装置であってもよい。例えば、出力装置１６は、情報処理装置１０に関する情報を音声で出力するスピーカであってもよい。
　なお、図１では、複数の装置を含んで構成される情報処理装置１０の例を挙げたが、これらの全部又は一部の機能を、１つの装置として実現してもよい。その場合、情報処理装置１０は、例えば上述したプロセッサ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３のみを備えて構成され、その他の構成要素（即ち、記憶装置１４、入力装置１５、出力装置１６）については、情報処理装置１０に接続される外部の装置が備えるようにしてもよい。また、情報処理装置１０は、一部の演算機能を外部の装置（例えば、外部サーバやクラウド等）によって実現するものであってもよい。
　（機能的構成）
　次に、図２を参照しながら、第１実施形態に係る情報処理装置１０の機能的構成について説明する。図２は、第１実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
　第１実施形態に係る情報処理装置１０は、照合対象から取得した対象データと、予め登録された登録データと、を用いて照合処理を実行し、照合スコアを取得（算出）可能に構成されている。照合処理の種別は特に限定されないが、例えば画像データを用いた照合処理であってよい。より具体的には、照合処理は、対象の顔画像の照合を行う顔照合処理（顔認証処理）や、対象の虹彩画像の照合を行う虹彩照合処理（虹彩認証処理）であってよい。
　図２に示すように、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、その機能を実現するための構成要素として、第１スコア取得部１１０と、第２スコア取得部１２０と、を備えて構成されている。第１スコア取得部１１０、及び第２スコア取得部１２０の各々は、例えば上述したプロセッサ１１（図１参照）によって実現される処理ブロックであってよい。また、第１スコア取得部１１０、及び第２スコア取得部１２０の各々は、ニューラルネットワークとして構成されてよい。
　第１スコア取得部１１０は、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行うことで、第１照合スコアを取得可能に構成されている。第１照合スコアは、例えば対象データと各登録データとの類似度を示すスコアであってよい。ただし、第１照合スコアの算出手法は特に限定されるものではなく、既存の技術を適宜採用して第１照合スコアを算出してよい。第１照合スコアは、Ｎ件の登録データの各々について取得されてよい。即ち、Ｎ個の第１照合スコアが取得されてよい。なお、１対Ｎ照合における照合件数Ｎは、適宜変更可能に構成されてよい。例えば、照合件数Ｎは、ユーザの設定に応じて変化されてもよいし、登録データ数の変更に応じて変化されてもよい。
　第２スコア取得部１２０は、第１照合スコアを変換して、第２照合スコアを取得可能に構成されている。具体的には、第２スコア取得部１２０は、第１照合スコアを、照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換可能に構成されている。なお、ここでの「照合件数Ｎに依存する量」については、特に限定されるものではなく、照合件数Ｎに依存して有意に変換する各種パラメータを利用することができる。照合件数Ｎに依存する量の具体例については、後述する他の実施形態において詳しく説明する。第２スコア取得部１２０には、第１スコア取得部１１０における１対Ｎ照合に用いられたＮ件の登録データに基づいて、照合件数Ｎに関する情報が入力される構成となっている。照合件数Ｎに関する情報は、上述した照合件数Ｎに依存する量であってもよい。或いは、照合件数Ｎに関する情報は、Ｎの値そのものであってよい。この場合、第２スコア取得部１２０は、Ｎの値から上述した照合件数Ｎに依存する量を算出してよい。
　（動作の流れ）
　次に、図３を参照しながら、第１実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れ（具体的には、第２照合スコアを出力するまでの流れ）について説明する。図３は、第１実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
　図３に示すように、第１実施形態に係る情報処理装置１０による動作が開始されると、まず第１スコア取得部１１０が照合対象から対象データを取得する（ステップＳ１０１）。第１スコア取得部１１０は、例えば対象を含む画像を撮像して、その画像データを対象データとして取得してよい。或いは、第１スコア取得部１１０は、その画像データから抽出した特徴量を対象データとして取得してよい。
　続いて、第１スコア取得部１１０は、取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する（ステップＳ１０２）。第１スコア取得部１１０は、取得した第１照合スコアを第２スコア取得部１２０に出力する。
　続いて、第２スコア取得部１２０が、照合件数Ｎに依存する量に基づいて第１照合スコアを変換し、第２照合スコアを取得する（ステップＳ１０３）。そして、第２スコア取得部１２０は、取得した第２照合スコアを出力する（ステップＳ１０４）。
　（技術的効果）
　次に、第１実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
　図１から図３で説明したように、第１実施形態に係る情報処理装置１０では、１対Ｎ照合で第１照合スコアが取得され、その第１照合スコアが照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換されて、第２照合スコアが取得される。このようにすれば、１対Ｎ照合によって取得される第１照合スコアを、照合件数Ｎに応じて適切なスコア（即ち、第２照合スコア）に変換することができる。言い換えれば、第１照合スコアに対して、照合件数Ｎに応じた適切なスコアキャリブレーションを行うことができる。よって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、１対Ｎ照合において、より適切な照合スコアを取得することが可能である。例えば、照合スコアを用いた認証処理（例えば、登録された本人であるか、他人であるかを判定するような処理）において、適切な結果が得られるようなスコアを取得することが可能となる。
　＜第２実施形態＞
　第２実施形態に係る情報処理装置１０について、図４及び図５を参照して説明する。なお、第２実施形態は、上述した第１実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した第１実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
　（機能的構成）
　まず、図４を参照しながら、第２実施形態に係る情報処理装置１０の機能的構成について説明する。図４は、第２実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。なお、図４では、図２で示した構成要素と同様の要素に同一の符号を付している。
　図４に示すように、第２実施形態に係る情報処理装置１０は、その機能を実現するための構成要素として、第１スコア取得部１１０と、第２スコア取得部１２０と、を備えて構成されている。そして特に、第２実施形態に係る第２スコア取得部１２０は、スコア記憶部１２１と、分布推定部１２２と、スコア変換部１２３と、を備えている。
　スコア記憶部１２１は、１対１照合で得られた複数の照合スコア（以下、適宜「第３照合スコア」と称する）を記憶可能に構成されている。第３照合スコアは、例えば１対１照合の他人スコア（即ち、他人同士のスコア）であってよい。スコア記憶部１２１は、例えばユーザによって事前に実行される１対１照合で得られた第３照合スコアを記憶してよい。或いは、スコア記憶部１２１は、例えば自動的に第３照合スコアを収集して記憶する機能を有していてもよい。スコア記憶部１２１に記憶された複数の第３照合スコアは、分布推定部１２２によって適宜読み出し可能に構成されている。
　分布推定部１２２は、スコア記憶部１２１に記憶された複数の第３照合スコアに基づいて、１対Ｎ照合（ここでのＮは、第１スコア取得部１１０における１対Ｎ照合のＮに対応している）で得られる第４照合スコアの分布を推定する。なお、ここでの第４照合スコアの分布は、第１実施形態で説明した「Ｎに依存する量」の一具体例である。第４照合スコアは、例えば１対Ｎ照合の他人スコア（例えば、第ｋ位他人スコア：Ｎ人中ｋ番目のスコア）であってよい。第４照合スコアの分布を推定する手法は、特に限定されるものではない。第４照合スコアの分布を推定する手法の具体例については、後述する他の実施形態で詳しく説明する。
　スコア変換部１２３は、分布推定部１２２で推定された第４照合スコアの分布に基づいて第１照合スコアを変換し、第２照合スコアを取得可能に構成されている。スコア変換部１２３は、例えば、第１照合スコアに対して、第４照合スコアの分布に応じて定まる変換関数を適用して、第２照合スコアを取得してよい。スコア変換部１２３による具体的な変換例については、後述する他の実施形態で詳しく説明する。
　（動作の流れ）
　次に、図５を参照しながら、第２実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて説明する。図５は、第２実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図５では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
　図５に示すように、第２実施形態に係る情報処理装置１０による動作が開始されると、まず第１スコア取得部１１０が照合対象から対象データを取得する（ステップＳ１０１）。そして、第１スコア取得部１１０は、取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する（ステップＳ１０２）。第１スコア取得部１１０は、取得した第１照合スコアを第２スコア取得部１２０に出力する。
　続いて、第２スコア取得部１２０における分布推定部１２２が、スコア記憶部１２１に記憶されている第３照合スコアを読み出す（ステップＳ２０１）。そして、分布推定部１２２は、読み出した第３照合スコアに基づいて第４照合スコアの分布を推定する（ステップＳ２０２）。分布推定部１２２は、推定した第４照合スコアの分布をスコア変換部１２３に出力する。
　続いて、スコア変換部１２３が、分布推定部１２２で推定された第４照合スコアの分布に基づいて第１照合スコアを変換し、第２照合スコアを取得する（ステップＳ２０３）。そして、第２スコア取得部１２０は、取得した第２照合スコアを出力する（ステップＳ１０４）。
　（技術的効果）
　次に、第２実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
　図４及び図５で説明したように、第２実施形態に係る情報処理装置１０では、予め記憶された複数の１対１照合スコア（即ち、第３照合スコア）に基づき、１対Ｎ照合スコア（即ち、第４照合スコア）の分布が推定される。そして、１対Ｎ照合スコアの分布に基づいて、第１照合スコアが第２照合スコアに変換される。このようにすれば、複数の１対１照合スコアを用いて、１対Ｎ照合スコアを適切な値に変換することができる。言い換えれば、１対Ｎ照合スコアの分布を予め用意せずとも、１対Ｎ照合スコアを適切な値に変換することができる。なお、１対Ｎ照合スコアの分布を、Ｎが異なる様々なパターンについて予め用意するのは容易ではない。一方で、１対１照合スコアを複数（Ｎ個以上）用意するのは比較的容易である。よって、第２実施形態では、予めデータを用意する手間やコストを削減しつつ、適切な照合スコアを取得することが可能である。
　＜第３実施形態＞
　第３実施形態に係る情報処理装置１０について、図６を参照して説明する。なお、第３実施形態は、上述した第２実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の部分については第１及び第２実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
　（動作の流れ）
　まず、図６を参照しながら、第３実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて説明する。図６は、第３実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図８では、図５で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
　図８に示すように、第３実施形態に係る情報処理装置１０による動作が開始されると、まず第１スコア取得部１１０が照合対象から対象データを取得する（ステップＳ１０１）。そして、第１スコア取得部１１０は、取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する（ステップＳ１０２）。第１スコア取得部１１０は、取得した第１照合スコアを第２スコア取得部１２０に出力する。
　続いて、第２スコア取得部１２０における分布推定部１２２が、スコア記憶部１２１に記憶されている第３照合スコアを読み出す（ステップＳ２０１）。そして、分布推定部１２２は、読み出した第３照合スコアに順序統計量の公式を適用して（例えば、近似として用いて）第４照合スコアの分布を推定する（ステップＳ３０１）。ここでの順序統計量の公式は、例えば下記式（１）のように表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　なお、Ｆ（ｓ）は、第３照合スコアの累積密度分布である。また、ｆ（ｓ）は、第３照合スコアの確率密度分布である。
　続いて、スコア変換部１２３が、推定された第４照合スコアの分布に基づいて第１照合スコアを変換し、第２照合スコアを取得する（ステップＳ２０３）。そして、第２スコア取得部１２０は、取得した第２照合スコアを出力する（ステップＳ１０４）。
　（技術的効果）
　次に、第３実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
　図６で説明したように、第３実施形態に係る情報処理装置１０では、１対Ｎ照合スコアの分布（即ち、第４照合スコアの分布）が順序統計量の公式を適用することで推定される。このようにすれば、１対１照合スコア（即ち、第３照合スコア）を用いて、容易且つ精度よく１対Ｎ照合スコアの分布を推定することができる。
　＜第４実施形態＞
　第４実施形態に係る情報処理装置１０について、図７を参照して説明する。なお、第４実施形態は、上述した第２実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第３実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
　（動作の流れ）
　まず、図７を参照しながら、第４実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて説明する。図７は、第４実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図７では、図５で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
　図７に示すように、第４実施形態に係る情報処理装置１０による動作が開始されると、まず第１スコア取得部１１０が照合対象から対象データを取得する（ステップＳ１０１）。そしてて、第１スコア取得部１１０は、取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する（ステップＳ１０２）。第１スコア取得部１１０は、取得した第１照合スコアを第２スコア取得部１２０に出力する。
　続いて、第２スコア取得部１２０は、Ｎの値が前回（即ち、前回第２照合スコアを取得した際）から変化したか否かを判定する（ステップＳ４０１）。Ｎが変化している場合（ステップＳ４０１：ＹＥＳ）、すでに説明した第２実施形態と同様の処理（図５参照）が実行される。即ち、第２スコア取得部１２０における分布推定部１２２が、スコア記憶部１２１に記憶されている第３照合スコアを読み出す（ステップＳ２０１）。そして、分布推定部１２２は、読み出した第３照合スコアに基づいて第４照合スコアの分布を推定する（ステップＳ２０２）。
　一方、Ｎが変化していない場合（ステップＳ４０１：ＮＯ）、分布推定部１２２は、前回推定した分布を読み出してスコア変換部１２３に出力する（ステップＳ４０２）。即ち、Ｎが変化していない場合、分布推定部１２２は、新たに第４照合スコアの分布を推定することなく、前回推定した分布を流用するような処理を実行する。
　続いて、スコア変換部１２３が、分布推定部１２２で推定された第４照合スコアの分布（具体的には、Ｎが変化した場合には新しく推定された分布、Ｎが変化していない場合には前回の分布）に基づいて第１照合スコアを変換し、第２照合スコアを取得する（ステップＳ２０３）。そして、第２スコア取得部１２０は、取得した第２照合スコアを出力する（ステップＳ１０４）。
　（技術的効果）
　次に、第４実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
　図７で説明したように、第４実施形態に係る情報処理装置１０では、照合件数Ｎが変化する度に、１対Ｎ照合スコアの分布（即ち、第４照合スコアの分布）が推定される。このようにすれば、Ｎが変化した場合でも、変化後のＮに応じた適切な照合スコアを取得することが可能となる。また、Ｎが変化しない場合には前回の分布を用いるため、毎回分布を推定する場合と比べると処理負荷を低減することができる。
　＜第５実施形態＞
　第５実施形態に係る情報処理装置１０について、図８及び図９を参照して説明する。なお、第５実施形態は、上述した第１から第４実施形態と一部の構成及び動作が異なるのみであり、その他の部分については第１から第４実施形態と同一であってよい。このため、以下では、すでに説明した各実施形態と異なる部分について詳細に説明し、その他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
　（機能的構成）
　まず、図８を参照しながら、第５実施形態に係る情報処理装置１０の機能的構成について説明する。図８は、第５実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。なお、図８では、図４で示した構成要素と同様の要素に同一の符号を付している。
　図８に示すように、第５実施形態に係る情報処理装置１０は、その機能を実現するための構成要素として、第１スコア取得部１１０と、第２スコア取得部１２０と、照合結果判定部１３０と、を備えて構成されている。即ち、第５実施形態に係る情報処理装置１０は、第２実施形態の構成（図４参照）に加えて、照合結果判定部１３０を更に備えている。照合結果判定部１３０は、例えば上述したプロセッサ１１（図１参照）によって実現される処理ブロックであってよい。
　照合結果判定部１３０は、第２照合スコアを用いて照合結果を判定可能に構成されている。例えば、照合結果判定部１３０は、第２照合スコアの大小に基づいて、照合が成功であるのか、失敗であるのかを判定可能に構成されてよい。照合結果判定部１３０は、例えば第２照合スコアと比較する判定閾値を記憶しており、第２照合スコアが判定閾値を超えたか否かによって、照合の成功又は失敗を判定してよい。照合結果は、例えば生体認証における本人認証結果であってよい。この場合、照合結果判定部１３０は、照合対象が登録された本人であるのか、それとも他人であるのか、を照合結果として出力してよい。
　なお、本実施形態に係るスコア変換部１２３は、第２照合スコアと、上述した照合結果判定部１３０における誤受入識別率（Ｆａｌｓｅ　Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｒａｔｅ）と、が所定の関係となるように第１スコアを変換可能に構成されている。所定の関係は、予め設定されたものであってもよいし、その都度ユーザによって入力されるものであってもよい。即ち、所定の関係は、適宜変更可能なものであってもよい。具体的な変換例については、以下の動作説明にて詳述する。
　（動作の流れ）
　次に、図９を参照しながら、第５実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて説明する。図９は、第５実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図９では、図５で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
　図９に示すように、第５実施形態に係る情報処理装置１０による動作が開始されると、まず第１スコア取得部１１０が照合対象から対象データを取得する（ステップＳ１０１）。そして、第１スコア取得部１１０は、取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する（ステップＳ１０２）。第１スコア取得部１１０は、取得した第１照合スコアを第２スコア取得部１２０に出力する。
　続いて、第２スコア取得部１２０における分布推定部１２２が、スコア記憶部１２１に記憶されている第３照合スコアを読み出す（ステップＳ２０１）。そして、分布推定部１２２は、読み出した第３照合スコアに基づいて第４照合スコアの分布を推定する（ステップＳ２０２）。分布推定部１２２は、推定した第４照合スコアの分布をスコア変換部１２３に出力する。
　続いて、スコア変換部１２３が、所定の関係を読み込む（ステップＳ５０１）。即ち、スコア変換部１２３は、予め設定された第２照合スコアと、上述した照合結果判定部１３０における誤受入識別率と、の関係を読み込む。そして、スコア変換部１２３は、分布推定部１２２で推定された第４照合スコアの分布に基づいて、所定の関係を満たすように第１照合スコアを変換し、第２照合スコアを取得する（ステップＳ５０２）。そして、第２スコア取得部１２０は、取得した第２照合スコアを出力する（ステップＳ１０４）。
　例えば、分布推定部１２２が、第４照合スコアの分布として、下記式（２）で表される第１位他人スコアの相補累積分布Ｉ（ｓ｜ｋ＝１）を推定したものとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　この場合、スコア変換部１２３は、上記分布に基づいて、下記式（３）で表される変換関数を用意する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　上記例では、変換後の第２照合スコアが“０．４”の場合に、誤受入識別率が“１ｅ－２”となり、変換後の第２照合スコアが“０．６”の場合に、誤受入識別率が“１ｅ－３”となるように変換される。なお、ここで挙げた関係はあくまで一例であり、所定の関係は、所望の条件で適宜設定することが可能である。
　（技術的効果）
　次に、第５実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
　図８及び図９で説明したように、第５実施形態に係る情報処理装置１０では、第２照合スコア）と、照合結果における誤受入識別率と、が所定の関係となるように第１照合スコアが変換される。このようにすれば、照合処理において所望の判定結果が得られるように、照合スコアを変換（即ち、キャリブレーション）することができる。
　上述した各実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記録媒体に記録させ、該記録媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記録媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記録媒体はもちろん、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。
　記録媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記録媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。更に、プログラム自体がサーバに記憶され、ユーザ端末にサーバからプログラムの一部または全てをダウンロード可能なようにしてもよい。
　＜付記＞
　以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　付記１に記載の情報処理装置は、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する第１スコア取得手段と、前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する第２スコア取得手段と、を備える情報処理装置である。
　（付記２）
　付記２に記載の情報処理装置は、前記第２スコア取得手段は、１対１照合で得られた複数の第３照合スコアを記憶する記憶手段と、前記複数の第３照合スコアに基づいて、前記照合件数Ｎに対応する１対Ｎ照合で得られる第４照合スコアの分布を推定する推定手段と、前記第４照合スコアの分布に基づいて前記第１照合スコアを変換し、前記第２照合スコアを取得するスコア変換手段と、を備える付記１に記載の情報処理装置である。
　（付記３）
　付記３に記載の情報処理装置は、前記推定手段は、前記複数の第３照合スコアに順序統計量の公式を適用することで、前記第４照合スコアの分布を推定する、付記２に記載の情報処理装置である。
　（付記４）
　付記４に記載の情報処理装置は、前記推定手段は、前記照合件数Ｎが変化する度に、前記第４照合スコアの分布を推定する、付記２又は３に記載の情報処理装置である。
　（付記５）
　付記５に記載の情報処理装置は、前記第２照合スコアを用いて照合結果を判定する照合結果判定手段を更に備え、前記スコア変換手段は、前記第２照合スコアと、前記照合結果における誤受入識別率と、が所定の関係となるように前記第１スコアを変換する、付記２から４のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
　（付記６）
　付記６に記載の情報処理方法は、少なくとも１つのコンピュータによって、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得し、前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する、情報処理方法である。
　（付記７）
　付記７に記載の記録媒体は、少なくとも１つのコンピュータに、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得し、前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する、情報処理方法を実行させるコンピュータプログラムが記録された記録媒体である。
　（付記８）
　付記８に記載のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのコンピュータに、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得し、前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する、情報処理方法を実行させるコンピュータプログラムである。
　（付記９）
　付記９に記載の情報処理システムは、照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する第１スコア取得手段と、前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する第２スコア取得手段と、を備える情報処理システムである。
　この開示は、請求の範囲及び明細書全体から読み取ることのできる発明の要旨又は思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う情報処理装置、情報処理方法、及び記録媒体もまたこの開示の技術思想に含まれる。
　１０　情報処理装置
　１１　プロセッサ
　１４　記憶装置
　１１０　第１スコア取得部
　１２０　第２スコア取得部
　１２１　スコア記憶部
　１２２　分布推定部
　１２３　スコア変換部
　１３０　照合結果判定部

Claims (7)

  1. 　照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得する第１スコア取得手段と、
    　前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する第２スコア取得手段と、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記第２スコア取得手段は、
    　１対１照合で得られた複数の第３照合スコアを記憶する記憶手段と、
    　前記複数の第３照合スコアに基づいて、前記照合件数Ｎに対応する１対Ｎ照合で得られる第４照合スコアの分布を推定する推定手段と、
    　前記第４照合スコアの分布に基づいて前記第１照合スコアを変換し、前記第２照合スコアを取得するスコア変換手段と、
    　を備える請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記推定手段は、前記複数の第３照合スコアに順序統計量の公式を適用することで、前記第４照合スコアの分布を推定する、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記推定手段は、前記照合件数Ｎが変化する度に、前記第４照合スコアの分布を推定する、
    　請求項２又は３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記第２照合スコアを用いて照合結果を判定する照合結果判定手段を更に備え、
    　前記スコア変換手段は、前記第２照合スコアと、前記照合結果における誤受入識別率と、が所定の関係となるように前記第１スコアを変換する、
    　請求項２から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 　少なくとも１つのコンピュータによって、
    　照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得し、
    　前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する、
    　情報処理方法。
  7. 　少なくとも１つのコンピュータに、
    　照合対象から取得した対象データと、予め登録されたＮ件の登録データと、で１対Ｎ照合を行い、第１照合スコアを取得し、
    　前記第１照合スコアを、前記登録データの照合件数Ｎに依存する量に基づいて変換し、第２照合スコアを取得する、
    　情報処理方法を実行させるコンピュータプログラムが記録された記録媒体。
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