JP2016206901A

JP2016206901A - 認証処理プログラム、認証処理装置および認証処理方法

Info

Publication number: JP2016206901A
Application number: JP2015086983A
Authority: JP
Inventors: 維子古村; Yukiko Komura
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2015-04-21
Filing date: 2015-04-21
Publication date: 2016-12-08
Anticipated expiration: 2035-04-21
Also published as: JP6488853B2

Abstract

【課題】認証処理において照合対象の候補者数を抑制することができる認証処理プログラム、認証処理装置、および認証処理方法を提供する。【解決手段】認証処理プログラムは、生体情報を取得する処理と、ユーザと特徴データとを関連付けて記憶した特徴情報記憶部を参照し、該特徴情報記憶部に含まれるユーザの内の第１ユーザの特徴データと、前記生体情報との第１類似度を算出する処理と、第１類似度が第１閾値以上となる場合に、第１ユーザの特徴データとの類似度が第２閾値以上となる特徴データと関連付けられた第２ユーザを第１ユーザに関連付けて記憶した類似ユーザ記憶部を参照することによって第２ユーザを抽出する処理と、第２ユーザの特徴データと、前記生体情報との第２類似度を算出する処理と、第１類似度と第２類似度のうちより高い値のユーザを、前記生体情報に対応するユーザとして決定する処理と、をコンピュータに実行させる。【選択図】図８

Description

本件は、認証処理プログラム、認証処理装置および認証処理方法に関する。

生体情報が登録された複数のユーザの中から照合対象者を定めずに、当該複数のユーザの登録生体情報と、被認証者から取得された生体情報とを照合する１：Ｎ認証技術が開発されている。１：Ｎ認証では、認証に要する時間が長くなる傾向にあるため、照合対象の候補者数を抑制することが考えられている（例えば特許文献１参照）。

特開２０１０−０４９３５７号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、認証失敗時に候補者情報を作成しているため、認証で失敗しなければ候補者情報が作成されない。

１つの側面では、本件は、認証処理において照合対象の候補者数を抑制することができる認証処理プログラム、認証処理装置、および認証処理方法を提供することを目的とする。

１つの態様では、認証処理プログラムは、生体情報を取得する処理と、ユーザと特徴データとを関連付けて記憶した特徴情報記憶部を参照し、該特徴情報記憶部に含まれるユーザの内の第１ユーザの特徴データと、前記生体情報との第１類似度を算出する処理と、算出された前記第１類似度が第１閾値以上となる場合に、前記第１ユーザの特徴データとの類似度が第２閾値以上となる特徴データと関連付けられた第２ユーザを前記第１ユーザに関連付けて記憶した類似ユーザ記憶部を参照することによって前記第２ユーザを抽出する処理と、前記第２ユーザの特徴データと、前記生体情報との第２類似度を算出する処理と、前記第１類似度と前記第２類似度のうちより高い値のユーザを、前記生体情報に対応するユーザとして決定する処理と、をコンピュータに実行させる。

照合対象の候補者数を抑制することができる。

予め登録されている複数のユーザの登録生体情報のテーブルである。（ａ）は実施例１に係る生体認証装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図であり、（ｂ）は情報処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。登録処理を表すフローチャートの一例である。（ａ）は登録テーブルを例示する図であり、（ｂ）はスコアテーブルを例示する図であり、（ｃ）は類似ユーザテーブルを例示する図である。（ａ）は基準値格納部に格納されているテーブルを例示する図であり、（ｂ）は引継ユーザ格納部に格納されているテーブルを例示する図であり、（ｃ）はログ格納部に格納されているテーブルを例示する図である。認証処理を表すフローチャートの一例である。（ａ）は登録テーブルを例示する図であり、（ｂ）はスコアテーブルを例示する図であり、（ｃ）は類似ユーザテーブルを例示する図である。類似ユーザ照合処理の一例を表すフローチャートである。（ａ）は登録テーブルを例示する図であり、（ｂ）はスコアテーブルを例示する図であり、（ｃ）は類似ユーザテーブルを例示する図である。（ａ）は登録テーブルを例示する図であり、（ｂ）はスコアテーブルを例示する図であり、（ｃ）は類似ユーザテーブルを例示する図である。（ａ）は登録テーブルを例示する図であり、（ｂ）はスコアテーブルを例示する図であり、（ｃ）は類似ユーザテーブルを例示する図である。後回し処理の一例を表すフローチャートである。（ａ）は登録テーブルを例示する図であり、（ｂ）はスコアテーブルを例示する図であり、（ｃ）は類似ユーザテーブルを例示する図である。調整処理の一例を表すフローチャートである。

実施例の説明に先立って、生体認証処理の概略について説明する。生体認証処理とは、被認証者から取得された照合用生体情報と、予め登録された当該被認証者の登録生体情報との照合結果（類似度）が所定値以上となる場合に、当該被認証者を本人と判断する処理のことである。生体認証処理には、１：１認証と１：Ｎ認証とがある。１：１認証とは、ＩＤなどの入力によって、生体情報が登録された複数のユーザの中から照合対象者を予め定め、当該照合対象者の登録生体情報と、被認証者から取得された照合用生体情報とを照合する処理である。一方、１：Ｎ認証とは、生体情報が登録された複数のユーザの中から照合対象者を定めずに、当該複数のユーザの登録生体情報と、被認証者から取得された照合用生体情報とを照合する処理である。

１：Ｎ認証では、ＩＤの入力などの手間が省ける一方で、複数のユーザの登録生体情報との照合が必要となり、認証に要する時間が長くなる。図１は、予め登録されている複数のユーザの登録生体情報のテーブルである。図１で例示するように、各ユーザのＩＤ（ユーザ名など）と関連付けて、登録生体情報（例えば指紋情報などの特徴データ）が格納されている。図１の例では、登録されているユーザ数は２０である。１：Ｎ認証では、例えば、被認証者から取得された照合用生体情報と、これら２０人分の登録生体情報とが順に照合される。図１では、照合スコアが併せて示されている。照合スコアは、類似度のことであり、図１の例では、０．０〜１０．０の値を示す。大きい値は、類似度が高いことを示す。

例えば、被認証者は、所定値以上でかつ最も大きい照合スコア値のユーザであると判定される。図１の例では、被認証者は、Ｕｓｅｒ００１であると判定される。しかしながら、被認証者が最初に照合されたＵｓｅｒ００１であると判定されるものの、残りの全てのユーザの登録生体情報と照合が行われることになる。したがって、認証に時間を要することになる。そこで、以下の実施例では、照合対象の候補者数を抑制することができる認証処理プログラム、認証処理装置、および認証処理方法について説明する。

図２（ａ）は、実施例１に係る認証処理装置１００のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。図２（ａ）で例示するように、認証処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４、生体センサ１０５、入力装置１０６などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。

ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。

記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。本実施例に係る認証処理プログラムは、記憶装置１０３に記憶されている。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等であり、認証処理装置１００の処理結果などを表示する。

生体センサ１０５は、ユーザの生体情報を取得するセンサであり、本実施例においては、ユーザの指紋画像を取得する。生体センサ１０５は、光学式センサ、静電容量センサなどである。入力装置１０６は、ユーザのＩＤなどの情報を入力するための装置であり、マウス、キーボードなどである。

記憶装置１０３に記憶されている認証処理プログラムは、ＲＡＭ１０２に展開される。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０２に展開された認証処理プログラムを実行する。それにより、認証処理装置１００による各処理が実行される。

図２（ｂ）は、認証処理プログラムの実行によって実現される各機能のブロック図である。図２（ｂ）で例示するように、認証処理プログラムの実行によって、認証処理装置１００は、取得部１０、登録部２０、照合部３０、ユーザ抽出部４０、並び替え部５０、記憶部６０、出力部７０および更新部８０として機能する。記憶部６０は、登録テーブル６１、スコアテーブル６２、類似ユーザテーブル６３、基準値テーブル６４、引継ユーザテーブル６５、およびログテーブル６６として機能する。以下、各部の詳細について説明する。

（登録処理）
図３は、登録処理を表すフローチャートの一例である。登録処理とは、生体認証処理を利用するユーザの生体情報を予め登録しておく処理である。図２（ｂ）および図３を参照しつつ、登録処理の一例について説明する。まず、取得部１０は、生体センサ１０５が取得した画像から、登録用生体情報および照合用生体情報を取得する（ステップＳ１）。登録用生体情報および照合用生体情報は、生体センサ１０５が取得した同一の画像から抽出された特徴データであってもよいが、異なる画像から抽出された特徴データであってもよい。本実施例においては、取得部１０は、生体センサ１０５が取得した複数の画像から抽出された特徴データの平均値を登録用生体情報として取得する。本実施例においては、生体センサ１０５が指紋画像を取得するため、指紋画像のパターン、指紋のマニューシャの位置などの特徴データを用いる。また、本実施例においては、生体センサ１０５が取得した画像のうち、登録用生体情報に用いた画像とは異なる画像から照合用生体情報を取得する。

次に、登録部２０は、入力装置１０６から入力されたユーザ名と関連付けて登録用生体情報を登録生体情報として登録テーブル６１に登録する（ステップＳ２）。したがって、記憶部６０の登録テーブル６１が、特徴情報記憶部の一例として機能する。図４（ａ）は、登録テーブル６１を例示する。図４（ａ）では、Ｕｓｅｒ０１４の指紋Ｎが登録生体情報として新たに追加されている。

次に、照合部３０は、ステップＳ１で取得された登録用生体情報と照合用生体情報とを照合し、照合スコアをスコア最高値としてスコアテーブル６２に登録する（ステップＳ３）。図４（ｂ）は、スコアテーブル６２を例示する。図４（ｂ）では、Ｕｓｅｒ０１４の照合スコア「９．０」がスコア最高値としてスコアテーブル６２に登録されている。照合スコアが「１０．０」ではなく「９．０」になり得るのは、登録用生体情報を取得する際に用いた画像と照合用生体情報を取得する際に用いた画像とが異なるからである。

次に、照合部３０は、登録用生体情報と、登録テーブル６１に既に登録されている他の全てのユーザの登録生体情報とを照合する。次に、登録部２０は、基準値テーブル６４から類似基準値を読み込み、照合スコアが当該類似基準値以上となるユーザとＵｓｅｒ０１４とを関連付け、類似ユーザテーブル６３に格納する（ステップＳ４）。したがって、記憶部６０の類似ユーザテーブル６３が類似ユーザ記憶部の一例として機能する。図５（ａ）は、基準値テーブル６４を例示する。類似基準値は、例えば７．０である。なお、基準値テーブル６４に格納されている非類似基準値については後述する。図４（ｃ）の例では、Ｕｓｅｒ００１、Ｕｓｅｒ００９、Ｕｓｅｒ０１２およびＵｓｅｒ０１４が類似ユーザとして格納されている。したがって、Ｕｓｅｒ００１、Ｕｓｅｒ００９およびＵｓｅｒ０１２にも、類似ユーザとしてＵｓｅｒ０１４が関連付けられている。

次に、並び替え部５０は、登録テーブル６１を、類似ユーザ数の多い順に並び替える（ステップＳ５）。図４（ｃ）の例ではＵｓｅｒ０１４の類似ユーザ数が最も多いため、登録テーブル６１は、図４（ａ）から変更されない。以上の処理により、新たなユーザが登録されることになる。

登録処理の実行により、登録生体情報同士の類似度が類似基準値以上となるユーザが類似ユーザグループとして互いに関連付けられる。また、類似ユーザ数の多い順に、登録テーブル６１が並び替えられる。さらに、後述する認証処理よりも前に、新たに登録されるユーザの登録用生体情報と照合用生体情報との類似度がスコア最高値として登録される。

なお、ステップＳ３〜Ｓ５は、ステップＳ２の実行後すぐに実行されなくてもよい。例えば、複数の被登録ユーザについて、利用者の少ない時間帯にステップＳ３〜Ｓ５をバッチ処理により一括で行われてもよい。また、ステップＳ５の並び替えは、類似ユーザ数の多い順だけでなく、過去の認証回数などを考慮してもよい。

（認証処理）
図６は、認証処理を表すフローチャートの一例である。認証処理は、登録処理によって登録されたユーザが本人確認を行うための処理である。図２（ｂ）および図６を参照しつつ、認証処理の一例について説明する。まず、取得部１０は、生体センサ１０５が取得した画像から、照合用生体情報を取得する（ステップＳ１１）。次に、ユーザ抽出部４０は、登録テーブル６１に、未照合のユーザが残っているか否かを判定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２で「Ｎｏ」と判定された場合、全てのユーザの登録生体情報との照合が終了したことになる。そこで、出力部７０は、認証失敗に係る信号を出力する（ステップＳ１３）。それにより、表示装置１０４は、認証失敗に係る表示を行う。また、フローチャートの実行が終了する。

ステップＳ１２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、ユーザ抽出部４０は、未照合のユーザのうち先頭のユーザを抽出する。図７（ａ）の例では、Ｕｓｅｒ０１４との照合が最初に行われる。次に、照合部３０は、当該ユーザの登録生体情報を登録テーブル６１からターゲット生体情報として読み込む（ステップＳ１４）。次に、照合部３０は、ターゲット生体情報と照合用生体情報とを照合する（ステップＳ１５）。

次に、照合部３０は、基準値テーブル６４から類似基準値（例えば７．０）を読み込み、照合スコアが当該類似基準値以上となるか否かを判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６で「Ｙｅｓ」と判定された場合、類似ユーザ照合処理が行われる（ステップＳ１７）。ステップＳ１６で「Ｎｏ」と判定された場合、照合部３０は、図５（ａ）の基準値テーブル６４から非類似基準値（例えば３．０）を読み込み、照合スコアが当該非類似基準値以下となるか否かを判定する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８で「Ｙｅｓ」と判定された場合、後回し処理が行われる（ステップＳ１９）。ステップＳ１８で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１２が再度実行される。なお、図７（ａ）の例では、Ｕｓｅｒ０１４の次にＵｓｅｒ００１との照合が行われることになる。

（類似ユーザ照合処理）
図８は、類似ユーザ照合処理の一例を表すフローチャートである。図８で例示するように、ユーザ抽出部４０は、類似ユーザテーブル６３を参照し、ターゲット生体情報の類似ユーザグループを抽出する（ステップＳ２１）。図７（ｃ）の例では、Ｕｓｅｒ００１、Ｕｓｅｒ００９およびＵｓｅｒ０１２が抽出される。次に、照合部３０は、ステップＳ２１で抽出された全てのユーザの生体情報（類似生体情報）と照合用生体情報とを照合する（ステップＳ２２）。図７（ｃ）に、Ｕｓｅｒ００１、Ｕｓｅｒ００９およびＵｓｅｒ０１２との照合スコアを例示する。なお、照合用生体情報とＵｓｅｒ０１４の登録生体情報との照合スコアが一例として７．３であるとする。

次に、ユーザ抽出部４０は、図７（ｂ）のスコアテーブル６２を参照し、ステップＳ１５およびステップＳ２２で得られた照合スコアの中に、それぞれのスコア最高値に近似する照合スコアがあるか否かを判定する（ステップＳ２３）。ここでは、ステップＳ１５で得られた照合スコアとＵｓｅｒ０１４のスコア最高値との対比と、ステップＳ２２で得られた照合スコアとＵｓｅｒ００１、Ｕｓｅｒ００９およびＵｓｅｒ０１２のスコア最高値との対比が行われる。スコア最高値に近似するとは、例えば、照合スコアがスコア最高値に対して所定の範囲内（例えばスコア最高値〜スコア最高値−０．５）にあることを意味する。このスコア最高値に対して所定の範囲内とは、第１閾値以上にあることに相当する。以下、同様である。

図７（ｃ）の例では、スコア最高値に近似する照合スコアがないため、ステップＳ２３で「Ｎｏ」と判定される。ステップＳ２３で「Ｎｏ」と判定された場合、ユーザ抽出部４０は、Ｕｓｅｒ０１４以外で最も大きい照合スコアのユーザを引継ユーザテーブル６５に格納することで退避する（ステップＳ２４）。図５（ｂ）は、引継ユーザテーブル６５を例示する。図７（ｃ）の例では、Ｕｓｅｒ０１２が引継ユーザとして引継ユーザテーブル６５に格納される。

次に、ユーザ抽出部４０は、類似ユーザテーブル６３を参照し、退避したユーザと同グループのユーザがいるか否か判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１２が再度実行される。この場合、Ｕｓｅｒ０１４、Ｕｓｅｒ００１、Ｕｓｅｒ００９およびＵｓｅｒ０１２が照合済として扱われる。したがって、Ｕｓｅｒ００７との照合が行われることになる。

ステップＳ２５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、ユーザ抽出部４０は、退避したユーザと同グループのユーザを抽出する（ステップＳ２６）。図９（ｃ）の例では、Ｕｓｅｒ０１４が処理済であるため、Ｕｓｅｒ０１８が抽出される。次に、並び替え部５０は、ステップＳ２６で抽出されたユーザを、登録テーブル６１の先頭に移動させる（ステップＳ２７）。図９（ａ）の例では、Ｕｓｅｒ０１８が最上位に移動している。その後、ステップＳ１２から再度実行される。

図１０（ｃ）は、ステップＳ２２におけるＵｓｅｒ００１、Ｕｓｅｒ００９およびＵｓｅｒ０１２との照合スコアの他の例を示す。図１０（ｃ）の例では、Ｕｓｅｒ００１の照合スコアが８．８であり、図１０（ｂ）で例示するＵｓｅｒ００１のスコア最高値９．０に近似する。また、Ｕｓｅｒ０１２の照合スコアが８．９であり、図１０（ｂ）で例示するＵｓｅｒ０１２のスコア最高値と近似する。したがって、ステップＳ２３で「Ｙｅｓ」と判定される。

ステップＳ２３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、ユーザ抽出部４０は、類似ユーザテーブル６３を参照し、スコア最高値と近似する照合スコアのユーザ（第１ユーザ）の同グループのユーザ（第２ユーザ）を抽出する（ステップＳ２８）。図１１（ｃ）の例では、Ｕｓｅｒ００１およびＵｓｅｒ０１２と同グループのユーザが第２ユーザとして抽出される。すなわち、Ｕｓｅｒ００９、Ｕｓｅｒ０１４、Ｕｓｅｒ０１８が第２ユーザとして抽出される。なお、Ｕｓｅｒ００９およびＵｓｅｒ０１４が照合済であるため、Ｕｓｅｒ０１８が第２ユーザとして抽出される。次に、照合部３０は、ステップＳ２７で抽出された全てのユーザ（未照合ユーザ）の登録生体情報と、照合用生体情報とを照合する（ステップＳ２９）。図１１（ｃ）に、Ｕｓｅｒ００１、Ｕｓｅｒ００９、Ｕｓｅｒ０１２、Ｕｓｅｒ０１４およびＵｓｅｒ０１８との照合スコアを例示する。

次に、照合部３０は、Ｕｓｅｒ００１の類似ユーザグループの中から最も照合スコアの高いユーザを選択する。図１１（ｃ）の例では、Ｕｓｅｒ００１が選択される。さらに、照合部３０は、Ｕｓｅｒ０１２の類似ユーザグループの中から最も照合スコアの高いユーザを選択する。図１１（ｃ）の例では、Ｕｓｅｒ０１８が選択される。第１ユーザが１人のときは、当該第１ユーザの類似ユーザグループの中で最も照合スコアの高いユーザが選択される。図１１（ｃ）の例では、第１ユーザが複数であるため、最も大きい照合スコアのユーザが選択される。次に、照合部３０は、スコアテーブル６２を参照し、最も大きい照合スコアが、当該照合スコアに係るユーザのスコア最高値に近似するか否かを判定する（ステップＳ３０）。

ステップＳ３０で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部７０は、認証失敗に係る信号を出力する（ステップＳ３１）。それにより、表示装置１０４は認証失敗に係る表示を行う。ステップＳ３０で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部７０は、被認証者が、最も照合スコアの高いユーザ（Ｕｓｅｒ０１８）であるとして、出力部７０は認証成功に係る信号を出力する（ステップＳ３２）。それにより、表示装置１０４は認証成功に係る表示を行う。なお、この場合の照合スコアがスコアテーブル６２のスコア最高値よりも高ければ、更新部８０はスコアテーブル６２のスコア最高値を当該照合スコアで更新してもよい。

（後回し処理）
図１２は、後回し処理の一例を表すフローチャートである。図１２で例示するように、ユーザ抽出部４０は、類似ユーザテーブル６３を参照し、ターゲット生体情報のユーザグループを抽出する（ステップＳ４１）。図１３（ｃ）の例では、Ｕｓｅｒ００１、Ｕｓｅｒ００９およびＵｓｅｒ０１２が抽出される。次に、並び替え部５０は、ステップＳ４１で抽出されたユーザを登録テーブル６１の最後尾に移動させる（ステップＳ４２）。その後、ステップＳ１２が実行される。なお、この場合、Ｕｓｅｒ０１４の次に、Ｕｓｅｒ００７との照合が行われることになる。

（調整処理）
図１４は、調整処理の一例を表すフローチャートである。調整処理は、認証に成功した場合に実行される。なお、ログテーブル６６は、上述した後回し処理が実行されるたびに、後回しされたユーザと、当該ユーザの登録生体情報と照合用生体情報との照合スコアとを格納している。図５（ｃ）は、ログテーブル６６を例示する。

図１４で例示するように、更新部８０は、ログテーブル６６を参照する（ステップＳ５１）。次に、更新部８０は、認証成功に係るユーザが後回しされていたか否かを判定する（ステップＳ５２）。ステップＳ５２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、非類似基準値を当該後回しされたユーザの照合スコアで更新する（ステップＳ５３）。ステップＳ５３の実行後またはステップＳ５２で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

本実施例においては、類似ユーザ照合処理において、類似ユーザグループに含まれるユーザ（第１ユーザ）の登録生体情報と、照合用生体情報との類似度（第１類似度）が算出される。また、算出された第１類似度がスコア最高値に近似する場合（第１閾値以上となる場合）に、類似ユーザテーブル６３から、当該第１類似度に係るユーザに関連付けられた類似ユーザグループのユーザ（第２ユーザ）が抽出される。また、当該第２ユーザの登録生体情報と照合用生体情報との類似度（第２類似度）が算出される。また、第１類似度と第２類似度とのうち、より高い類似度のユーザが、被認証者であるとして決定される。このような構成においては、第１類似度が第１閾値以上となった場合に、類似ユーザテーブル６３における類似ユーザグループに照合対象が絞られる。すなわち、照合対象の候補者数を抑制することができる。したがって、１人あたりに要する認証時間を短縮化することができる。また、類似ユーザグループに含まれる類似ユーザの登録生体情報は、互いに類似の関係にある。したがって、照合対象の候補者の選択精度が向上し、認証精度を維持することができる。

また、第１類似度が非類似基準値以下の場合に、当該ユーザの類似ユーザグループが登録テーブル６１において後回しされることで、認証成功に至る時間を短縮化することができる。

また、第１閾値として、ユーザごとのスコア最高値の所定範囲を用いることで、第１閾値の信頼度が高くなる。なお、第１閾値は、スコア最高値に限られない。上記第１類似度を算出する処理よりも前に取得された照合用生体情報と登録生体情報との類似度に対して所定の範囲内の値であればよい。

第１閾値は、第２閾値よりもより類似している状態を示す値であることが好ましい。類似ユーザグループの類似ユーザ数が増えることになり、認証精度が維持されるからである。

また、登録テーブル６１が類似ユーザ数の多い順に並び替えられることで、類似ユーザ数の多い順に照合用生体情報と登録生体情報とが照合される。それにより、第１類似度が第１閾値以上となる場合の照合対象者数が増える。その結果、認証精度が維持される。

なお、上記実施例において、用いる生体は指紋に限られない。静脈パターン、虹彩、顔、手のひら形状などを用いてもよい。登録処理における類似基準値と、認証処理における類似基準値とは、異なっていてもよい。

上記実施例において、記憶部６０の登録テーブル６１が特徴情報記憶部の一例として機能する。照合部３０が第１算出部、第２算出部および決定部の一例として機能する。記憶部６０の類似ユーザテーブル６３が類似ユーザ記憶部の一例として機能する。ユーザ抽出部４０が抽出部の一例として機能する。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０取得部
２０登録部
３０照合部
４０ユーザ抽出部
５０並び替え部
６０記憶部
６１登録テーブル
６２スコアテーブル
６３類似ユーザテーブル
６４基準値テーブル
６５引継ユーザテーブル
６６ログテーブル
７０出力部
８０更新部
１００認証処理装置

Claims

生体情報を取得する処理と、
ユーザと特徴データとを関連付けて記憶した特徴情報記憶部を参照し、該特徴情報記憶部に含まれるユーザの内の第１ユーザの特徴データと、前記生体情報との第１類似度を算出する処理と、
算出された前記第１類似度が第１閾値以上となる場合に、前記第１ユーザの特徴データとの類似度が第２閾値以上となる特徴データと関連付けられた第２ユーザを前記第１ユーザに関連付けて記憶した類似ユーザ記憶部を参照することによって前記第２ユーザを抽出する処理と、
前記第２ユーザの特徴データと前記生体情報との第２類似度を算出する処理と、
前記第１類似度と前記第２類似度のうちより高い値のユーザを、前記生体情報に対応するユーザとして決定する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする認証処理プログラム。
算出された前記第１類似度が第３閾値以下となる場合に、前記第２ユーザの特徴データと前記生体情報との照合処理を、前記特徴情報記憶部に含まれる他のユーザに対して行う照合処理よりも後に実行することを特徴とする請求項１記載の認証処理プログラム。
前記第１閾値は、前記生体情報を取得する処理より前において、前記第１ユーザから取得された生体情報と前記特徴情報記憶部に記憶された前記第１ユーザの特徴データとの間で算出された類似度に対して所定の範囲内の値であることを特徴とする請求項１または２記載の認証処理プログラム。
前記第１閾値は、前記生体情報を取得する処理より前において、前記第１ユーザから取得された生体情報と前記特徴情報記憶部に記憶された前記第１ユーザの特徴データとの間で算出された類似度の最高値に対して所定の範囲内の値であることを特徴とする請求項１または２記載の認証処理プログラム。
前記第１閾値は、前記第２閾値よりもより類似している状態を示す値であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の認証処理プログラム。
前記類似ユーザ記憶部は、前記特徴情報記憶部に記憶された特徴データ同士の類似度が前記第２閾値以上となるユーザを類似ユーザグループとして互いに関連付けて記憶しており、
前記第１ユーザは、前記類似ユーザ記憶部に記憶されたいずれかの前記類似ユーザグループのユーザであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の認証処理プログラム。
前記第１類似度を算出する処理において、類似ユーザ記憶部に記憶された類似ユーザグループのうち、類似ユーザ数の多い順に、前記第１類似度の算出対象を選択することを特徴とする請求項６記載の認証処理プログラム。
生体情報を取得する取得部と、
ユーザと特徴データとを関連付けて記憶した特徴情報記憶部と、
前記特徴情報記憶部を参照し、該特徴情報記憶部に含まれるユーザの内の第１ユーザの特徴データと、前記生体情報との第１類似度を算出する第１算出部と、
前記第１ユーザの特徴データとの類似度が第２閾値以上となる特徴データと関連付けられた第２ユーザを前記第１ユーザに関連付けて記憶した類似ユーザ記憶部と、
前記第１算出部によって算出された前記第１類似度が第１閾値以上となる場合に、前記類似ユーザ記憶部を参照することによって前記第２ユーザを抽出する抽出部と、
前記第２ユーザの特徴データと前記生体情報との第２類似度を算出する第２算出部と、
前記第１類似度と前記第２類似度のうちより高い値のユーザを、前記生体情報に対応するユーザとして決定する決定部と、を備えることを特徴とする認証処理装置。
生体情報を取得部が取得し、
ユーザと特徴データとを関連付けて記憶した特徴情報記憶部を参照し、該特徴情報記憶部に含まれるユーザの内の第１ユーザの特徴データと、前記生体情報との第１類似度を第１算出部が算出し、
算出された前記第１類似度が第１閾値以上となる場合に、前記第１ユーザの特徴データとの類似度が第２閾値以上となる特徴データと関連付けられた第２ユーザを前記第１ユーザに関連付けて記憶した類似ユーザ記憶部を参照することによって前記第２ユーザを抽出部が抽出し、
前記第２ユーザの特徴データと前記生体情報との第２類似度を第２算出部が算出し、
前記第１類似度と前記第２類似度のうちより高い値のユーザを、決定部が、前記生体情報に対応するユーザとして決定する、ことを特徴とする認証処理方法。