JP2019191898A - 本人認証システム、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顔や虹彩等の生体情報を用いた従来の本人認証システムと組み合わせることで、簡単な構成変更にも関わらず従来のものより頑強な本人認証システムを提供すること。【解決手段】個体識別情報により本人認証を行う本人認証システムにおいて、順次変化する色の組み合わせパターンである表示パターンを生成する生成手段と、前記生成した表示パターンを表示出力する出力手段と、前記表示出力する間に利用者の目を撮影した複数の画像を取得する撮影手段と、前記取得した複数の画像のそれぞれに含まれる目の角膜領域の色域に基づいて表示パターンを推定する推定手段と、前記推定された表示パターンと、前記表示出力された表示パターンとが符合する場合に、前記利用者がなりすましでないことを判定する判定手段とを備えたことを特徴とする本人認証システムである。【選択図】図７

Description

本発明は本人認証システムに関し、詳細には、顔や虹彩などの生体情報を用いて本人認証をする本人認証システムに関する。

従来から顔や虹彩などの生体情報を用いた本人認証システムは、空港の入国審査、建物の入館審査やスマートフォン（スマホともいう）のユーザ認証などにおいて本人を認証する手段として知られている。顔や虹彩などの生体情報を用いた認証は、利用者の顔や虹彩を撮影して、パスポートやデータベースに登録されている顔画像、虹彩画像やその特徴を示す特徴パラメータと一致するか否かで判断がなされる。顔や虹彩などの生体情報を用いた認証は、指紋、静脈などの生体情報を用いた認証などと比べると利用者が認識装置に手や指をかざす必要がなく両手が自由になるなど利便性が高いため、近年急速に普及しつつある。

一方で、顔や虹彩などの生体情報を用いた認証システムにおいては、登録者の顔（または虹彩）の写真やタブレット端末に表示した顔（または虹彩）の画像を利用してセキュリティを解除しようとする、いわゆる「なりすまし」ができてしまうという問題があることが知られている。

特開２０１７−４３９８号公報

こうした顔（または虹彩）の写真や顔（または虹彩）の画像を利用した「なりすまし」の問題に対処するために、認証対象が生体でなく「なりすまし」であることを検知するさまざまな技術が提案されている。

例えば、所定時間の間に所定回数以上の「まばたき」を行ったか否か等の生体特有の動きの有無で「なりすまし」か否かを判断する方式が知られている。この方式では、極端に「まばたき」の回数が少ない利用者の場合に、生体であるにも関わらず、「なりすまし」であると判断されてしまうという問題がある。

また、認証の際に、利用者に対して「右を向いて、左を向いて」などの指示を与えて、その指示が実行されたかどうかで「なりすまし」か否かを判断する方式も知られている。この方式では、利用者が与えられた指示を理解して指示通り行動する必要があるため、利用者が外国人などで指示の理解力が不足する場合などには、生体であるにも関わらず、「なりすまし」であると判断されてしまうという問題がある。

特許文献１に記載のように、あらかじめ「まばたき」や「顔の向き」などの動作を登録しておき、認証の際にこの動作を行ったか否かで「なりすまし」か否かを判断する方式もある。この方式では、あらかじめ登録した動作を忘れてしまうという問題や、画像等を利用して容易にまねされてしまうという問題がある。

さらには、このような利用者の動作等を検知して「なりすまし」を判断する方式では、上述した問題から、結局は面倒になって認証機能をＯＦＦにしてしまうことなどが行われている。

さらに、スマホなどに搭載された赤外線カメラや赤外線ポインタ等の三次元計測手段で、撮影した顔（虹彩）が立体的であることを測定し、写真や画像でないことを検証することによって「なりすまし」か否かを判断する方式が知られている。三次元計測手段は一般的なカメラに比べて非常に高価であり入手が困難である。

以上のように、従来の「なりすまし」を検知するための技術にはそれぞれ問題があり、顔や虹彩などの生体情報を用いた本人認証システムの脆弱性を簡単な構成変更によって補い得る技術は存在しなかった。

本発明は、上記従来の問題に鑑みなされたものであって、本発明の課題は、顔や虹彩等の生体情報を用いた従来の本人認証システムと組み合わせることで、簡単な構成変更にも関わらず従来のものより頑強な本人認証システムを提供することにある。

上記の課題を解決するために、一実施形態に記載された発明は、個体識別情報により本人認証を行う本人認証システムにおいて、順次変化する色の組み合わせパターンである表示パターンを生成する生成手段と、前記生成した表示パターンを表示出力する出力手段と、前記表示出力する間に利用者の目を撮影した複数の画像を取得する撮影手段と、前記取得した複数の画像のそれぞれに含まれる目の角膜領域の色域に基づいて表示パターンを推定する推定手段と、前記推定された表示パターンと、前記表示出力された表示パターンとが符合する場合に、前記利用者がなりすましでないことを判定する判定手段とを備えたことを特徴とする本人認証システムである。

他の実施形態に記載された発明は、個体識別情報により本人認証を行う本人認証方法において、順次変化する色の組み合わせパターンである表示パターンを生成する生成ステップと、前記生成した表示パターンを表示出力する出力ステップと、前記表示出力する間に利用者の目を撮影した複数の画像を取得する撮影ステップと、前記取得した複数の画像のそれぞれに含まれる目の角膜領域の色域に基づいて表示パターンを推定する推定ステップと、前記推定された表示パターンと、前記表示出力された表示パターンとが符合する場合に、前記利用者がなりすましでないことを判定する判定ステップとを備えたことを特徴とする本人認証方法である。

さらに他の実施形態に記載された発明は、個体識別情報により本人認証を行う本人認証プログラムであって、コンピュータを、順次変化する色の組み合わせパターンである表示パターンを生成する生成手段と、前記生成した表示パターンを表示出力する出力手段と、前記表示出力する間に利用者の目を撮影した複数の画像を取得する撮影手段と、前記取得した複数の画像のそれぞれに含まれる目の角膜領域の色域に基づいて表示パターンを推定する推定手段と、前記推定された表示パターンと、前記表示出力された表示パターンとが符合する場合に、前記利用者がなりすましでないことを判定する判定手段として機能させることを特徴とする本人認証プログラムである。

本実施形態の本人認証システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の本人認証システムの認証処理装置１００の一例の機能ブロックを示す図である。 表示パターン生成部１１４で生成する表示パターンの概要を示す図である。 具体的な表示パターンの一例である。 本実施形態の本人認証システムにおける事前登録の処理の流れを示す処理フロー図である。 反射特性キャリブレーション処理Ｓ３２の詳細を示す図である。 本実施形態のＰｒｅｓｅｎｃｅ判定処理の処理の流れを示す処理フローを示す図である。 パターン生成情報取得部１１３が実行するパターン生成パラメータ決定処理Ｓ５１の詳細を示す図である。 表示パターン生成部１１４が実行する表示パターン生成処理Ｓ５２の詳細を示す図である。 撮影フレーム蓄積部１１５が実行する撮影フレーム蓄積処理Ｓ５３の詳細を示す図である。 撮影フレーム蓄積部１１５が実行する撮影品質をチェックする処理Ｓ５３３の詳細を示す図である。 鏡像判定部１１６が実行する角膜色判定処理Ｓ５４の詳細を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。以下の実施形態では、本人を認証するための個体識別情報として顔の画像のみを利用する場合を例に挙げて説明しているが、顔の画像と共にまたは顔の画像に代えて虹彩の画像を利用することができる。虹彩の画像を顔の画像に代えてまたは併せて利用する場合は、以下の説明において「顔の画像」とあるところは「顔の画像および虹彩の画像」または「虹彩の画像」と適宜読み替えられるものとする。さらには、個体識別情報は本人を識別することができる情報であればよく、「顔」や「虹彩」に限定されない。また、本明細書において「利用者」とは、本人認証システムで認証を試みようとする人である。

図１は本実施形態の本人認証システムのハードウェア構成例を示す図である。図１には、本実施形態の本人認証システムにおいて、メモリ１０と、プロセッサ２０と、カメラ３０と、出力装置４０と、生体登録情報ＤＢ５０とがバス１０１を介して接続された構成が示されている。プロセッサ２０は、メモリ１０に対してデータの書き込みや読み出しを行うことにより所定のプログラムに従った処理を実行する。メモリ１０とプロセッサ２０とは認証処理装置１００内に設けられており、所定の機能を実行する処理手段として機能する。

カメラ３０は、利用者を撮影して利用者の顔の画像を取得し、取得した画像を認証処理装置１００に渡す。カメラ３０は、所定のＦＰＳ（Ｆｌａｍｅ ｐｅｒ ｓｅｃｏｎｄ）で連続的に画像を取得することができる。カメラ３０は、起動された後は常時画像を取得してもよいし、認証処理装置１００の指示に従って、所定の時間の間だけ画像を取得してもよい。

出力装置４０は、利用者の目に直接または間接的に所定の画像を出力する装置であり、ディスプレイやプロジェクタなどを用いることができる。以下の説明では出力装置４０がディスプレイ４０である場合を例に挙げて説明する。ディスプレイ４０は、利用者に見られることが必要であるので、利用者が見やすい位置に配置される。本実施形態の本人認証システムでは、ディスプレイ４０は、表示パターンを含む各種の表示をすることができ、例えば、利用者が必要な情報を表示することによって利用者に見つめさせることを促すことができる。

表示パターンとは、順次変化する色の組み合わせパターンである。本実施形態の本人認証システムでは、従来の顔画像による本人認証に加えて、利用者が見るディスプレイ４０において認証の都度、生成した表示パターンを表示して、カメラ３０において撮影した顔画像の角膜領域に、生成した表示パターンの鏡像が存在することを確認することにより「なりすまし」であるか否かを判別している。「なりすまし」の判定は、個体識別することが目的ではなく、認証対象の画像が写真や画像などの生体でないものを撮影したものか否かを判定する。

生体登録情報ＤＢ５０は、本人認証および「なりすまし」判定の際に使用する情報が登録されている記録媒体である。生体登録情報ＤＢ５０は、複数の登録者の情報を登録者毎のテーブルとして記録したデータベースとして構成することができる。なお、これらの情報が登録される記録媒体として、生体登録情報ＤＢ５０に代えて、パスポートやICチップ付身分証明書の記録チップを用いて構成されてもよい。パスポートやICチップ付身分証明書の記録チップに情報が登録されている場合は、その記録チップの読み取り装置がバス１０１に接続される。

本人認証の際に使用する情報は、利用者を識別するＩＤや名前などの情報に加えて、利用者を個体識別するための特徴パラメータや顔画像などが挙げられる。「なりすまし」判定の際に使用する情報は、利用者を識別するＩＤや名前などの情報に加えて、利用者の虹彩の色域などの角膜領域の反射特性の情報が挙げられる。これらの情報は、利用者ごとに紐づけて生体登録情報ＤＢ５０に記録される。

角膜領域に所定の表示色が映りこんだ時にどのような色が反射されるかという特性は利用者によって異なる。また、利用者の虹彩の色域がどのような値であるかによって、判定しやすい表示色の色域の値も異なる。こうした角膜領域の反射特性は個体識別するほどの特性ではないが、全員が同じではない。したがって、キャリブレーションして得られた角膜領域の反射特性を登録してキャリブレーション情報として利用して「なりすまし」判定をすることによって、「なりすまし」判定を高精度に、より効率よく実行することができる。キャリブレーション情報は、「なりすまし」判定を高精度に効率よく実行することが目的であるので、いくつかのタイプに分類したもののどれに該当するかという情報でもよい。

図２は本実施形態の本人認証システムの認証処理装置１００の一例の機能ブロックを示す図である。認証処理装置１００は、本人認証部１１０と、個体識別処理部１１１と、生体情報登録部１１２と、パターン生成情報取得部１１３と、表示パターン生成部１１４と、Ｐｒｅｓｅｎｃｅ判定部１１７と、撮影フレーム蓄積部１１５と、鏡像判定部１１６とを備えて構成されている。
本人認証部１１０は、認証処理装置１００において、利用者から本人の識別情報の入力があると、本人認証システムの各部を制御して、入力された識別情報に紐づけられた登録情報を生体情報登録部１１２から抽出し、抽出された登録情報に基づいて、顔の画像を利用した個体識別による本人認証と、表示パターンを利用した「なりすまし」判定とを実行する。また、認証処理に先立って、登録の要求があった場合に、生体情報登録部１１２を制御して利用者の情報を生体登録情報ＤＢ５０に登録する登録処理を実行する。

個体識別処理部１１１は、利用者が生体登録情報ＤＢ５０に登録された顔画像に一致するかに基づいて本人であることを識別する処理を実行する。個体識別処理部１１１における識別処理は顔画像や特徴パラメータを用いた本人認証の公知の手法を採用することができる。例えば、利用者の登録された顔画像や顔の特徴パラメータとカメラ３０で撮影した顔画像または顔画像から抽出した特徴パラメータとの一致により利用者であることを識別する手法などがあるが特に限定されない。

生体情報登録部１１２は、生体登録情報ＤＢ５０への登録を行う処理を実行する。生体情報登録部１１２は、本人認証システムに登録する利用者をカメラ３０により撮影し、利用者の顔の画像と必要に応じて特徴パラメータとこれらに加えてキャリブレーション情報を抽出して、これらを利用者の識別情報（ＩＤや名前など）と紐づけて登録する。

パターン生成情報取得部１１３は、生体登録情報ＤＢ５０やカメラ３０にアクセスして、表示パターンを生成するために必要な情報を取得する。表示パターン生成部１１４は、パターン生成情報取得部１１３において取得した情報に基づいて表示パターンを生成する。表示パターンの生成は、認証の都度行う。

図３は表示パターン生成部１１４で生成する表示パターンの概要を示す図であり、図４は具体的な表示パターンの一例である。ここで表示パターン生成部１１４で生成してディスプレイ４０において表示される表示パターンについてさらに詳細に説明する。

図３に示すように表示パターンはＮ枚の画像（フレーム）からなる画像（フレーム）群で構成され、本人認証のために取得された画像（撮影フレーム）が「なりすまし」でないことを判別するために用いられる。画像群を構成するそれぞれの画像は、単一色で塗りつぶした任意の図形である。任意の図形の画像とは、色のみの画像を含む。塗りつぶしに使用される色は、利用者の虹彩の色域などに応じて異なるものが選択される。

パターン生成情報取得部１１３が、フレーム切り替え速度（Ｉ［ｍｓ］）、カラーパレット（Ｍ種類：Ｃ１〜ＣＭ）を決定すると、表示パターン生成部１１４が、フレーム総数（Ｎ枚）、フレーム描画色（ＦＣｎ（ｎ＝１〜Ｎ）＝｛Ｃ１〜Ｃｍ｝）、表示図形などのパラメータを特定して、カラーパレットに含まれるＭ種類の色のいずれかで塗りつぶされた表示図形が表されたＮ枚の画像をＩ［ｍｓ］の間隔で順に表示する表示パターンを繰り返して表示するという表示パターンを生成することができる。

一例として、フレーム切り替え速度が「１００［ｍｓ］」、カラーパレットがＣ₁とＣ₂の２種類として決定され、さらにフレーム総数が「４」、フレーム描画色がＦＣ₁＝Ｃ₁、ＦＣ₂＝Ｃ₂、ＦＣ₃＝Ｃ₂、ＦＣ₄＝Ｃ₁、表示図形が「円形」と決定されると、図４のような表示パターンが生成される。

フレーム切り替え速度（Ｉ［ｍｓ］）は、カメラが一秒間に何フレームの撮影をするかを示すカメラのＦＰＳに応じて決定される。例えば、フレーム切り替え速度をカメラのＦＰＳに対応する撮影フレームの間隔と同じにすることができる。

カラーパレット（Ｍ種類：Ｃ１〜ＣＭ）は、キャリブレーション情報に基づいて決定されるもので、例えば虹彩の色に応じて判定しやすい色に決定される。カラーパレットに含まれる色の数Ｍ（パレット数）は多すぎると色域が近接するために色判定の誤りが発生するため、パレット数は少ない方が好ましい。一方で、判定精度の向上や判定時間の短縮のためにはパレット数は多い方が好ましい。

フレーム総数（Ｎ枚）は、判定の精度と判定時間に基づいて決定することができる。例えば、高い判定の精度が要求される場合はフレーム総数を多くしたり、判定時間が短い場合はフレーム数を少なくしたりするように調整できる。フレーム総数や表示図形は、表示パターン生成部１１４が、認証の都度、決定する必要はなく、あらかじめ決まっているパラメータを表示パターン生成部１１４が表示フレームの生成の際に用いてもよい。

また、図４に示す例では、フレームに描画される「単一色で塗りつぶした任意の図形」の形状が単一形状（この例では円形）のみである場合を例に挙げて説明しているが、これに限らず、星形や三角などその他の図形を組み合わせてもよい。複数の形状パターンを組み合わせて表示することで、図形のゆがみの有無を利用して鏡などの平面反射を識別しやすくなるので、より判定精度が向上する。

撮影フレーム蓄積部１１５は、表示パターン生成部１１４で生成した表示パターンをディスプレイ４０に描画し、描画中にカメラ３０において利用者の目が撮影フレーム内に含まれる撮影フレームを所定の数以上取得する。本人認証における「なりすまし」を判定するという観点から、撮影フレーム蓄積部１１５に蓄積される撮影フレーム（撮影して取得した画像）は個体識別処理部１１１における本人認証において用いることが好ましい。

鏡像判定部１１６は、撮影フレーム蓄積部１１５に蓄積された撮影フレームから角膜領域を抽出して、抽出した角膜領域について、角膜に映った表示フレームの形状の歪みの大きさを基に目が球面になっているかどうか判定し、角膜領域の色域から表示パターンの色域を推定する。

Ｐｒｅｓｅｎｃｅ判定部１１７は、パターン生成情報取得部１１３と表示パターン生成部１１４と撮影フレーム蓄積部１１５と鏡像判定部１１６とにより推定された表示パターンと実際にディスプレイに表示された表示パターンとを比較して両者が符合することを確認することにより「なりすまし」か否かを判定する。両者が符合しない場合に「なりすまし」であると判定する。

図５は本実施形態の本人認証システムにおける事前登録の処理の流れを示す処理フロー図である。本実施形態の本人認証システムでは、生体認証を行うにあたって、図５に示す処理フローに従って事前に生体情報を生体登録情報ＤＢ５０に登録する。事前登録処理は、利用者からの事前登録処理の指示を受け付けた（Ｓ３１）後に、反射特性キャリブレーションをする処理Ｓ３２を実行することによって行われる。

図６は反射特性キャリブレーション処理Ｓ３２の詳細を示す図である。反射特性キャリブレーション処理Ｓ３２では、まずディスプレイ４０においてキャリブレーション用の画像を表示し（Ｓ３１１）、カメラ３０で表示パターンの画像が瞳に映った顔を撮影フレームとして取得する（Ｓ３１２）。

撮影フレームが取得できたら、生体情報登録部１１２は、撮影フレームから顔の領域である顔領域を抽出し（Ｓ３１３）、抽出した顔領域から目の領域である目領域を抽出し（Ｓ３１４）、さらに目領域から角膜の領域である角膜領域を抽出する（Ｓ３１５）。抽出した角膜領域に対して色域判定を行うことにより、登録される利用者の角膜の色域の情報を角膜の反射特性として特定することができる（Ｓ３１６）。

生体情報登録部１１２は、本人認証のための情報である顔領域の画像と、「なりすまし」を判定するための情報である反射特性が一通りの色について特定できたと判定した場合に終了する終了判定を行う（Ｓ３１７）。終了と判定された場合（Ｓ３１７：Ｔｒｕｅ）は、生体情報登録部１１２は、利用者を識別する情報と顔領域の画像と角膜の反射特性とを紐づけて生体登録情報ＤＢ５０に登録する（Ｓ３１８）。また、終了でないと判定された場合（Ｓ３１７：Ｆａｌｓｅ）は、キャリブレーション用の画像を表示する処理Ｓ３１１に戻る。

図７は本実施形態の本人認証システムにおいて認証対象が「なりすまし」であるか否かを判定するＰｒｅｓｅｎｃｅ判定処理の処理の流れを示す処理フローを示す図である。本実施形態の本人認証システムでは、利用者の顔の画像を利用して本人であることを認証する本人認証に加えて、図５に示す処理フローに従って認証対象が「なりすまし」であるか否かを判定（Ｐｒｅｓｅｎｃｅ判定処理）する。Ｐｒｅｓｅｎｃｅ判定処理は、個体識別処理部１１１による公知の本人認証処理と同時にまたはその前もしくは後に実行することができる。

Ｐｒｅｓｅｎｃｅ判定処理は、パターン生成情報取得部１１３により表示パターンを生成するためのパラメータを決定するパターン生成パラメータ決定処理Ｓ５１を行い、表示パターン生成部１１４により決定されたパラメータに基づいて表示パターンを生成する表示パターン生成処理Ｓ５２を行った後、撮影フレーム蓄積部１１５によりカメラ３０で撮影して取得した画像である撮影フレームを蓄積する撮影フレーム蓄積処理Ｓ５３をし、鏡像判定部１１６により利用者の角膜の色を判定する角膜色判定処理Ｓ５４と、Ｐｒｅｓｅｎｃｅ判定部１１７により「なりすまし」であるか否かを判定する符合チェック処理Ｓ５５を実行する。符合チェック処理Ｓ５５において「なりすまし」と判定された場合（Ｓ５５：Ｆａｌｓｅ）は、判定失敗となり、一方、「なりすまし」でないと判定された場合（Ｓ５５：Ｔｒｕｅ）は、判定成功となる。

図８はパターン生成情報取得部１１３が実行するパターン生成パラメータ決定処理Ｓ５１の詳細を示す図である。パターン生成パラメータ決定処理Ｓ５１では、カメラ３０にアクセスして、カメラのＦＰＳの情報を取得する（Ｓ５１１）。取得したカメラのＦＰＳ情報を取得すると、取得したＦＰＳの情報に基づいてフレームの切り替え速度Ｉ［ｍｓ］を決定する（Ｓ５１２）。

次いで、生体登録情報ＤＢ５０にアクセスして、キャリブレーション情報を取得する（Ｓ５１３）。さらに、取得したキャリブレーション情報に基づいて表示パターンに用いるカラーパレットＣ₁〜Ｃ_Mを決定する（Ｓ５１４）。決定に際して、カラーパレットには角膜反射による色相変化の大きい色を含めるようにする。例えば、キャリブレーション情報として、利用者の虹彩の色を取得し、この虹彩の色について色判定に用いることがきできる表示色をカラーパレットの色として決定する。

図９は表示パターン生成部１１４が実行する表示パターン生成処理Ｓ５２の詳細を示す図である。表示パターン生成処理Ｓ５２ではまず、乱数を生成し（Ｓ５２１）、生成した乱数を用いて、乱数を基に表示パターンの各フレームにおける描画色ＦＣ₁〜ＦＣ_Nを決定して表示パターンを生成する（Ｓ５２２）。描画色はカラーパレットから選ばれる。また、フレーム総数Ｎは設定された判定精度や判定時間に応じて決定される。

図１０は撮影フレーム蓄積部１１５が実行する撮影フレーム蓄積処理Ｓ５３の詳細を示す図である。撮影フレーム蓄積部１１５は、表示パターン生成処理Ｓ５２で生成された画像をディスプレイ４０に描画し（Ｓ５３１）、カメラ３０における撮影フレームを取得する（Ｓ５３２）。撮影フレームは所定のフレーム数以上を取得する。取得した撮影フレームは撮影フレーム蓄積部１１５に蓄積される。その後、撮影フレーム蓄積部１１５は、取得した撮影フレームについて、利用者の目が撮影フレーム内に正しく映っていることを確認する撮影品質をチェックする（Ｓ５３３）。

図１１は撮影フレーム蓄積部１１５が実行する撮影品質をチェックする処理Ｓ５３３の詳細を示す図である。図１１において、撮影フレーム蓄積部１１５は、取得した撮影フレームの画像内に顔領域を抽出し（Ｓ５３３１）、続いて目の領域を抽出する（Ｓ５３３２）。これらの抽出処理において、顔や目の領域の抽出ができなかったときは、撮影フレーム蓄積処理Ｓ５３に対して撮影品質としてＦａｌｓｅを返す（Ｓ５３３３）。一方、顔領域と目の領域の両方の抽出ができた場合は、撮影フレーム蓄積処理Ｓ５３に対して撮影品質としてＴｒｕｅを返す。

図１０に戻って、撮影フレーム蓄積部１１５は、Ｓ５３３において撮影品質がＦａｌｓｅと出力された場合は、ディスプレイ４０に「こちらを向いてください」などの注意のメッセージを表示する（Ｓ５３４）。注意のメッセージは、ディスプレイ４０における表示に限らず、音声などによる注意メッセージなどでもよい。撮影フレーム蓄積部１１５は、Ｓ５３３において撮影品質がＴｒｕｅと出力された場合には、撮影量（蓄積量）が一定時間に達したか否かで終了判定を行い（Ｓ５３５）、終了可能な場合は処理を終了し、終了不可の場合は再び出力フレーム描画処理Ｓ５３１に戻る。

図１２は鏡像判定部１１６が実行する角膜色判定処理Ｓ５４の詳細を示す図である。鏡像判定部１１６は、撮影フレーム蓄積部１１５に蓄積された撮影フレームから顔領域を抽出し（Ｓ５４１）、目の領域を抽出し（Ｓ５４２）、角膜領域の抽出をする（Ｓ５４３）。鏡像判定部１１６は、抽出された角膜領域について、角膜に映った表示フレームの形状の歪みの大きさを基に目が球面になっているかどうか判定する（Ｓ５４４）。次いで、鏡像判定部１１６は、角膜領域について、既定の色域のピクセル数を計測する（Ｓ５４５）。Ｓ５４５で計測したピクセル数を基に角膜に映りこんだ鏡像に対して表示されている表示パターンの色を推定し（Ｓ５４６）、推測した表示パターンの色をリストに追加する（Ｓ５４７）。鏡像判定部１１６は、リストが一定の長さになったか否かに基づいて終了の判定をし、終了でない場合は、再びＳ５４１の顔領域の抽出処理に戻る。

図７に戻って、Ｐｒｅｓｅｎｃｅ判定部１１７は、図８から図１２の処理を実行させ、一定の長さのリストとして作成された推定した表示パターンと実際にディスプレイに表示された表示パターンとを比較して両者が符合することを確認する。

以上説明した本実施形態の本人認証システムでは、以下の通り、写真や動画や角膜部分に鏡を張り付けた写真などによる「なりすまし」を確実に判定することができる。

（写真による「なりすまし」の判定）
利用者の顔写真を利用して認証を行った場合は、ディスプレイに表示された画像が角膜に映ることがないため、表示パターンと鏡像色から判定されパターンは符合せず、判定に失敗する。

（動画による「なりすまし」の判定）
利用者の顔写真を利用して、角膜に何らかの色を付けた動画を作成した場合は、表示パターンは認証が行われるごとにランダムに生成されるため、表示パターンと鏡像色から判定されパターンは符合せず、判定に失敗する。

（角膜部分に鏡を張り付けた写真による「なりすまし」の判定）
利用者の顔写真の角膜部分に鏡を張り付けて認証を行った場合は、角膜と鏡では反射の周波数特性が異なるため、同じ画像を映した場合でも鏡像の色には差異がある。そのため、表示パターンと鏡像色から判定されパターンは符合せず、判定に失敗する。

（角膜部分に義眼を取り付けた写真や立体模型による「なりすまし」の判定）
利用者の顔写真や立体模型の角膜部分に義眼を張り付けて認証を行った場合は、利用者の角膜と義眼では反射の周波数特性が異なるため、同じ画像を映した場合でも鏡像の色には差異がある。そのため、表示パターンと鏡像色から判定されパターンは符合せず、判定に失敗する。

（適用形態）
本実施形態の本人認証システムは、空港の入国審査システム、工場などの建物における入館審査システム、スマホやタブレット（スマホやタブレットなどを携帯端末ともいう）や、コンピュータ端末における利用者認証において、本人認証をするシステムとして組み込むことができる。

１０ メモリ
２０ プロセッサ
３０ カメラ
４０ 出力装置（ディスプレイ）
５０ 生体登録情報ＤＢ
１００ 認証処理装置
１０１ バス
１１０ 本人認証部
１１１ 個体識別処理部
１１２ 生体情報登録部
１１３ パターン生成情報取得部
１１４ 表示パターン生成部
１１５ 撮影フレーム蓄積部
１１６ 鏡像判定部
１１７ Ｐｒｅｓｅｎｃｅ判定部

Claims (10)

1. 個体識別情報により本人認証を行う本人認証システムにおいて、
   順次変化する色の組み合わせパターンである表示パターンを生成する生成手段と、
   前記生成した表示パターンを表示出力する出力手段と、
   前記表示出力する間に利用者の目を撮影した複数の画像を取得する撮影手段と、
   前記取得した複数の画像のそれぞれに含まれる目の角膜領域の色域に基づいて表示パターンを推定する推定手段と、
   前記推定された表示パターンと、前記表示出力された表示パターンとが符合する場合に、前記利用者がなりすましでないことを判定する判定手段とを備えたことを特徴とする本人認証システム。
2. 前記生成手段は、２以上の色をランダムに順次変化する色の組み合わせパターンを表示パターンとして生成することを特徴とする請求項１に記載の本人認証システム。
3. 前記生成手段は、利用者の目の虹彩の色域に基づいて、前記表示パターンに含まれる色を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の本人認証システム。
4. 前記表示パターンは、形も順次変化することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の本人認証システム。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の本人認証システムを搭載した入国審査システム。
6. 請求項１から４のいずれか１項に記載の本人認証システムを搭載した入館審査システム。
7. 請求項１から４のいずれか１項に記載の本人認証システムを搭載した携帯端末。
8. 請求項１から４のいずれか１項に記載の本人認証システムを搭載したコンピュータ端末。
9. 個体識別情報により本人認証を行う本人認証方法において、
   順次変化する色の組み合わせパターンである表示パターンを生成する生成ステップと、
   前記生成した表示パターンを表示出力する出力ステップと、
   前記表示出力する間に利用者の目を撮影した複数の画像を取得する撮影ステップと、
   前記取得した複数の画像のそれぞれに含まれる目の角膜領域の色域に基づいて表示パターンを推定する推定ステップと、
   前記推定された表示パターンと、前記表示出力された表示パターンとが符合する場合に、前記利用者がなりすましでないことを判定する判定ステップとを備えたことを特徴とする本人認証方法。
10. 個体識別情報により本人認証を行う本人認証プログラムであって、コンピュータを、
    順次変化する色の組み合わせパターンである表示パターンを生成する生成手段と、
    前記生成した表示パターンを表示出力する出力手段と、
    前記表示出力する間に利用者の目を撮影した複数の画像を取得する撮影手段と、
    前記取得した複数の画像のそれぞれに含まれる目の角膜領域の色域に基づいて表示パターンを推定する推定手段と、
    前記推定された表示パターンと、前記表示出力された表示パターンとが符合する場合に、前記利用者がなりすましでないことを判定する判定手段と
    して機能させることを特徴とする本人認証プログラム。

Images