JP6664753B1 - 偽造判定システム、偽造判定方法及び偽造判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本人確認書類の偽造を精度良く判定できる偽造判定システム、偽造判定方法及び偽造判定プログラムの提供。【解決手段】本発明の一態様は、本人確認書類の偽造を判定するための偽造判定システムであって、本人確認書類の撮像データを取得するデータ取得部と、本人確認書類の正規の書式レイアウト情報及び本人確認書類の判定基準領域における正規のルールを記憶する記憶部を参照し、データ取得部により取得された撮像データから、記憶部に記憶された書式レイアウト情報に基づき、判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する抽出部と、抽出部で抽出された判定対象データからルールを認識する認識部と、認識部で認識されたルールと、記憶部に記憶された判定基準領域における正規のルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図２

Description

本発明は、偽造判定システム、偽造判定方法及び偽造判定プログラムに関し、特に本人確認書類が偽造であるか否かを判定するための偽造判定システム、偽造判定方法及び偽造判定プログラムに関する。

各種の申し込みや契約を行う場合、運転免許証、保険証、パスポートなどの本人確認書類による確認が行われる。この本人確認書類の真偽を判定する技術として、特許文献１には、真偽判断を低コストかつ高信頼度で行えるシステムが開示される。このシステムでは、表示手段に表示された拡大した画像と、拡大した画像に対応する本物の証明証の画像との比較に基づき証明証の偽造判別を行っている。

特許文献２には、偽造された本人確認書類の判定精度を向上するシステムが開示される。このシステムでは、判定対象画像に表示された本人確認書類が偽造されたものでありうる程度を示す偽造指標を算出するための予測モデルを記憶し、判定対象画像を予測モデルに入力することによって判定対象画像に対する偽造指標を算出している。

特開２００６−０１１８６６号公報 特開２０１９−００３４２１号公報

本人確認書類の真偽を判定するシステムは大規模になりやすく、小規模の店舗や窓口などで簡単には導入することは難しい。このため、本人確認書類の偽造を精度良く判定でき、大規模にならないシステムの登場が期待されている。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、本人確認書類の偽造を精度良く判定できる偽造判定システム、偽造判定方法及び偽造判定プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一態様は、本人確認書類の偽造を判定するための偽造判定システムであって、本人確認書類の撮像データを取得するデータ取得部と、本人確認書類の正規の書式レイアウト情報及び本人確認書類の判定基準領域における正規のルールを記憶する記憶部を参照し、データ取得部により取得された撮像データから、記憶部に記憶された書式レイアウト情報に基づき、判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する抽出部と、抽出部で抽出された判定対象データからルールを認識する認識部と、認識部で認識されたルールと、記憶部に記憶された判定基準領域における正規のルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、本人確認書類の偽造を精度良く判定できる偽造判定システム、偽造判定方法及び偽造判定プログラムを提供することができる。

第１実施形態に係る偽造判定システムの構成について説明する図である。 （ａ）及び（ｂ）は第１実施形態に係るユーザ端末の構成を例示する図である。 （ａ）及び（ｂ）は第１実施形態に係る認証サーバの構成を例示する図である。 第１実施形態に係る偽造判定方法を例示するフローチャートである。 氏名の配列による偽造判定の例を示すフローチャートである。 （ａ）〜（ｃ）は、氏名の配列による偽造判定の例を示す模式図である。 住所掲載ルールによる偽造判定の例を示すフローチャートである。 （ａ）〜（ｃ）は、住所掲載ルールによる偽造判定の例を示す模式図である。 有効期限のフォントルールによる偽造判定の例を示すフローチャートである。 （ａ）及び（ｂ）は、有効期限のフォントルールによる偽造判定の例を示す模式図である。 （ａ）及び（ｂ）は、免許の条件のフォントルールによる偽造判定の例を示す模式図である。 免許の種類による偽造判定の例を示すフローチャートである。 （ａ）及び（ｂ）は、免許の種類による偽造判定の例を示す模式図である。 ***による偽造判定の例を示すフローチャートである。 （ａ）及び（ｂ）は、***による偽造判定の例を示す模式図である。 チェックディジットによる偽造判定の例を示すフローチャートである。 （ａ）及び（ｂ）は、チェックディジットによる偽造判定の例を示す模式図である。 （ａ）及び（ｂ）は第２実施形態に係るユーザ端末の構成を例示する図である。 （ａ）及び（ｂ）は第２実施形態に係る認証サーバの構成を例示する図である。 第２実施形態に係る認証サーバの第１乃至第４判定部の動作を説明する図である。 第２実施形態に係る認証システム（ユーザ端末側）の処理を示すフローチャート図である（撮像処理）。 第２実施形態に係る認証システム（認証サーバ側）の処理を示すフローチャート図である（認証処理）。 第３実施形態に係るユーザ端末２及び認証サーバ３の機能ブロック図である。 第３実施形態に係る認証システムの処理を示すフローチャート図である（撮像処理）。 第３実施形態に係る認証システムの処理を示すフローチャート図である（認証処理）。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下の説明では、同一の構成には同一の符号を付し、一度説明した構成については適宜その説明を省略する。また、本人確認に利用する本人確認書類としては、運転免許証の他、パスポート（旅券）、住民基本台帳カード、在留カードなど種々の本人確認書類を利用することができる。

［第１実施形態］
図１は、本実施形態に係る偽造判定システムの構成について説明する図である。偽造判定システム１は、本人確認書類の偽造を判定するためのシステムである。偽造判定システム１は、ユーザ端末２と認証サーバ３とを備える。ユーザ端末２及び認証サーバ３は、ネットワーク４を介して接続された構成を有する。なお、偽造判定システム１が具備するユーザ端末２及び認証サーバ３の数は任意である。ネットワーク４は、ユーザ端末２及び認証サーバ３が通信できればよくどのような通信網で構成されていてもかまわない。

（ユーザ端末２）
ユーザ端末２は、ユーザＵ（例えば、本人確認の認証を行いたいユーザ）が利用する端末（例えば、スマートフォン、タブレット型ＰＣ（Personal Computer）、デスクトップ型ＰＣ，ノート型ＰＣなど）である。ユーザＵは、ユーザ端末２を利用して、本人確認書類の偽造を判定する。

図２（ａ）は、ユーザ端末２のハード構成図、図２（ｂ）は、ユーザ端末２の機能ブロック図である。図２（ａ）に示すように、ユーザ端末２は、通信ＩＦ２００Ａ、記憶装置２００Ｂ、入力装置２００Ｃ、表示装置２００Ｄ、撮像装置２００Ｅ及びＣＰＵ２００Ｇがバス２００Ｈを介して接続された構成を備える。

通信ＩＦ２００Ａは、認証サーバ３や他のユーザ端末２などの外部機器とネットワーク４を介して通信するためのインターフェースである。

記憶装置２００Ｂは、例えば、ＨＤＤや半導体記憶装置である。記憶装置２００Ｂには、偽造判定プログラム（アプリケーションソフトウェア）が記憶されていてもよい。

入力装置２００Ｃは、例えば、タッチパネル、キーボード、マウスなどであり、ユーザＵは、入力装置２００Ｃを操作して、本人確認書類の偽造判定を行うことができる。

表示装置２００Ｄは、例えば、液晶モニタや有機ＥＬモニタなどである。表示装置２００Ｄは、偽造判定システム１の利用に必要な画面を表示する。

撮像装置２００Ｅは、例えば、ＣＣＤ（電荷結合素子）イメージセンサやＣＭＯＳ（相補型ＭＯＳ）イメージセンサ等の個体撮像素子を備えたカメラである。ユーザＵは、撮像装置２００Ｅを利用して本人確認書類を撮像する。

ＣＰＵ２００Ｇは、ユーザ端末２を制御し、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えている。

図２（ｂ）に示すように、ユーザ端末２は、撮像装置制御部２０１、入力受付部２０２、表示装置制御部２０３、送信部２０４、受信部２０５及び記憶装置制御部２１０などの機能を有する。なお、図２（ｂ）に示す機能は、ユーザ端末２のＲＯＭ（不図示）に記憶された偽造判定プログラムをＣＰＵ２００Ｇが実行することにより実現される。

撮像装置制御部２０１は、撮像装置２００Ｅによる撮像を制御する。具体的には、撮像装置制御部２０１は、撮像装置２００Ｅを制御する。

入力受付部２０２は、入力装置２００Ｃでの入力操作を受け付ける。

表示装置制御部２０３は、表示装置２００Ｄを制御する。具体的には、表示装置制御部２０３は、偽造判定システム１の利用に必要な画面を表示させる。例えば、表示装置制御部２０３は、撮像装置制御部２０１による指示に基づいて撮像装置２００Ｅで撮像した本人確認書類の撮像データ（以下、単に撮像データともいう）を表示装置２００Ｄに表示する。また、表示装置制御部２０３は、本人確認書類の偽造判定の結果を表示装置２００Ｄに表示する。

送信部２０４は、例えば、撮像データ、偽造判定指示などの情報を認証サーバ３へ送信する。受信部２０５は、認証サーバ３から送信される情報を受信する。記憶装置制御部２１０は、記憶装置２００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部２１０は、記憶装置２００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。
（認証サーバ３）
認証サーバ３は、ユーザ端末２から送信される情報（ユーザ端末２から送信された撮像データや偽造判定指示など）に基づいて、本人確認書類の偽造判定を行う。

図３（ａ）は、認証サーバ３のハード構成図、図３（ｂ）は、認証サーバ３の機能ブロック図である。以下、図３（ａ）及び（ｂ）を参照して認証サーバ３について説明する。

図３（ａ）に示すように、認証サーバ３は、通信ＩＦ３００Ａ、記憶装置３００Ｂ及びＣＰＵ３００Ｃがバス３００Ｄを介して接続された構成を備える。

通信ＩＦ３００Ａは、ユーザ端末２と通信するためのインターフェースである。

記憶装置３００Ｂは、例えば、ＨＤＤや半導体記憶装置である。記憶装置３００Ｂには、偽造判定システム１で利用する偽造判定プログラムなどが記憶されている。また、記憶装置３００Ｂには、後述する判定部３５４において利用される偽造判定のためのルールのデータベースが記憶されている。

ルールのデータベースには、本人確認書類の正規の書式レイアウト情報と、本人確認書類の判定基準領域における正規のルールとが記憶される。本人確認書類は、所定の書式に沿って作成されている。このため、本人確認書類の種類によって、書式レイアウトは決まっている。書式レイアウト情報は、本人確認書類の種類ごとに、どの項目がどの位置（領域）に配置されているかを示す情報である。また、本人確認書類の判定基準領域は、本人確認書類の偽造を判定するために利用される本人確認書類の中の全部又は一部の領域である。この判定基準領域ごとに特徴的な書式データが決められている。ルールのデータベースには、これらの情報が記憶されている。本実施形態では、ルールのデータベースは、認証サーバ３の記憶装置３００Ｂに記憶されているが、必要に応じてネットワーク４を介してダウンロードしたり、読み込んだりしてもよい。

ＣＰＵ３００Ｃは、認証サーバ３を制御し、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えている。

図３（ｂ）に示すように、認証サーバ３は、受信部３０１、記憶装置制御部３０８、送信部３０９、データ取得部３５１、抽出部３５２、認識部３５３及び判定部３５４などの機能を有する。なお、図３（ｂ）に示す機能は、認証サーバ３のＲＯＭ（不図示）に記憶された偽造判定プログラムをＣＰＵ３００Ｃが実行することにより実現される。

受信部３０１は、ユーザ端末２から送信される情報、例えば、撮像データや偽造判定指示を受信する。

記憶装置制御部３０８は、記憶装置３００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部３０８は、記憶装置３００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。

送信部３０９は、判定部３５４での判定結果（本人確認書類が偽造であるか否か）をユーザ端末２へ送信する。

データ取得部３５１は、ユーザ端末２から送信される本人確認書類の撮像データを取得する。具体的には、データ取得部３５１は、ユーザ端末２の撮像装置２００Ｅで撮像された本人確認書類の撮像データを取得する。なお、データ取得部３５１は、認証サーバ３の記憶装置３００Ｂに一旦記憶された本人確認書類の撮像データを取得してもよい。

抽出部３５２は、データ取得部３５１により取得された撮像データから、記憶装置３００Ｂやネットワーク４を介したユーザ端末２や他のサーバ（不図示）に記憶された書式レイアウト情報に基づき、本人確認書類の判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する。例えば、本人確認書類の「氏名」が記載された領域を判定基準領域とした場合、抽出部３５２は、本人確認書類の撮像データから「氏名」が記載された領域を抽出し、これを判定対象データとする。

認識部３５３は、抽出部３５２で抽出された判定対象データからルールを認識する。ここで認識されるルールには、文字の配列ルール、フォントルール、住所の掲載ルールなどの書式ルールや、画像ルール、チェックディジットなどの本人確認書類を表すルールが含まれる。本実施形態では、これらを書式等のルールと言うことにする。一例として、抽出部３５２によって「氏名」が記載された領域を判定対象データとして抽出した場合、認識部３５３は、判定対象データから「氏名」の書式ルールを認識する。なお、認識部３５３は、データ取得部３５１で取得した撮像データや、抽出部３５２で抽出された判定対象データについてＯＣＲ（Optical Character Recognition）によって文字認識を行ってもよい。認識部３５３で文字認識を行う場合、本人確認書類の文字配列（氏名、生年月日、本姓、住所といった文字情報の並び順）などが書式レイアウト情報となる。

判定部３５４は、認識部３５３で認識された書式等のルールと、記憶装置３００Ｂ等に記憶された判定基準領域における正規の書式等のルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する。例えば、「氏名」の領域を判定基準領域とした場合、判定部３５４は、認識部３５３で認識された書式等のルール（判定対象データである「氏名」の撮像データから認識された書式等のルール）と、記憶装置３００Ｂ等に記憶された「氏名」の正規の書式等のルールとを照合して、合致しなかった場合に偽造であると判定する。

（偽造判定方法）
図４は、本実施形態に係る偽造判定方法を例示するフローチャートである。
本実施形態に係る偽造判定方法は、図４に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０５の工程を有し、上記説明した偽造判定システム１によって実施される。

（ステップＳ１０１）
先ず、ステップＳ１０１に示すように、書式等のルールの記憶を行う。すなわち、記憶装置３００Ｂによって、本人確認書類の正規の書式レイアウト情報と、本人確認書類の判定基準領域における正規の書式等のルールとを記憶する。なお、予め本人確認書類の書式レイアウト情報と、本人確認書類の判定基準領域における正規の書式等のルールとを記憶装置３００Ｂや他のサーバ（不図示）に記憶しておいてもよい。

（ステップＳ１０２）
次に、ステップＳ１０２に示すように、データ取得部３５１により、撮像データの取得を行う。具体的には、ユーザＵは、ユーザ端末２の入力装置２００Ｃを操作して、本人確認書類を撮像する操作を行う。入力受付部２０２は、入力装置２００Ｃでの入力操作を受け付ける。撮像装置制御部２０１は、入力受付部２０２で受け付けられた入力操作に基づいて、撮像装置２００Ｅを制御して撮像する。撮像装置２００Ｅにより撮像された本人確認書類の撮像データは、一旦、記憶装置制御部２１０により記憶装置２００Ｂへ記憶される。記憶装置２００Ｂへ記憶された本人確認書類の撮像データは、ユーザ端末２の送信部２０４により認証サーバ３へと送信される。撮像データは、認証サーバ３の記憶装置３００Ｂで一旦記憶される。記憶装置３００Ｂへ記憶された本人確認書類の撮像データは、データ取得部３５１により取得される。

（ステップＳ１０３）
次に、ステップＳ１０３に示すように、判定対象データの抽出を行う。すなわち、抽出部３５２は、データ取得部３５１により取得された撮像データから、記憶装置３００Ｂ等に記憶された書式レイアウト情報に基づき、判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する処理を行う。

（ステップＳ１０４）
次に、ステップＳ１０４に示すように、書式等のルールの認識を行う。すなわち、認識部３５３は、抽出部３５２で抽出された判定対象データから書式等のルールを認識する処理を行う。

（ステップＳ１０５）
次に、ステップＳ１０５に示すように、偽造の判定を行う。すなわち、判定部３５４は、認識部３５３で認識された書式等のルールと、記憶装置３００Ｂ等に記憶された判定基準領域における正規の書式等のルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する処理を行う。すなわち、判定部３５４は、認識部３５３によって判定対象データから認識された書式等のルールと、記憶装置３００Ｂ等に記憶された判定基準領域における正規の書式等のルールとの照合を行い、合致しない場合に偽造であると判定する処理を行う。

偽造判定の結果は送信部３０９によりユーザ端末２へ送信され、ユーザ端末２の表示装置２００Ｄに表示される。

（偽造判定の具体例）
次に、本人確認書類の偽造判定の具体例について説明する。なお、この具体例では、本人確認書類の一例である運転免許証の偽造判定を説明する。運転免許証の偽造判定を行うにあたり、予め記憶装置３００Ｂや他のサーバ（不図示）の少なくともいずれかには、運転免許証の書式レイアウト情報と、運転免許証の判定基準領域における正規の書式ルールとが記憶されている。運転免許証の書式レイアウト情報は、運転免許証の各項目（氏名、本籍、住所、交付日、有効期限など）に対応した領域情報（運転免許証の所定の基準位置に対する項目の記載領域の情報）である。また、判定基準領域における正規の書式ルールは、運転免許証の各項目に決められた書式ルールである。

（氏名配列）
図５は、氏名の配列による偽造判定の例を示すフローチャートである。
図６（ａ）〜（ｃ）は、氏名の配列による偽造判定の例を示す模式図である。

（ステップＳ２０１）
先ず、ステップＳ２０１に示すように、データ取得部３５１によって、運転免許証の撮像データを取得する。図６（ａ）には運転免許証の撮像データが例示される。撮像データは、ユーザ端末２の撮像装置２００Ｅで取り込んだものでもよいし、別途カメラやスキャナで取り込んだものでもよい。また、予め記憶装置２００Ｂや認証サーバ３の記憶装置３００Ｂに記憶された撮像データを読み込むようにしてもよい。

（ステップＳ２０２）
次に、ステップＳ２０２に示すように、抽出部３５２によって、氏名領域の抽出を行う。抽出部３５２は、運転免許証の書式レイアウト情報に基づき、図６（ａ）に示す運転免許証の撮像データから、氏名領域Ｒ１を抽出する。すなわち、運転免許証の書式レイアウト情報には、運転免許証の氏名が記載された領域の座標情報が含まれている。抽出部３５２は、例えば運転免許証の撮像データの隅部などの特徴点の座標を基準として、書式レイアウト情報に含まれる氏名の領域の座標情報から氏名領域Ｒ１の撮像データを抽出する。この氏名領域Ｒ１の撮像データが判定対象データとなる。なお、認識部３５３でＯＣＲによって文字認識を行う場合、「氏名」の文字を認識してその後の文字で元号（昭和、平成など）をあらわす文字の前までを氏名領域Ｒ１とするようにしてもよい。

（ステップＳ２０３）
次に、ステップＳ２０３に示すように、認識部３５３によって、氏名の配列の認識を行う。認識部３５３は、判定対象データである氏名領域Ｒ１の撮像データから、文字の配列を認識する。具体的には、氏名領域Ｒ１の中で氏名のそれぞれの文字の位置と間隔とを認識する。図６（ｂ）に示す例では、氏名「日本花子」について、氏が２文字、名が２文字であって、「日」の前に１文字分の空白（スペース）があり、「日」と「本」との間に２文字分の空白があり、「本」と「花」との間に３文字分の空白があり、「花」と「子」との間に２文字分の空白があり、「子」の後ろに１文字分の空白がある。認識部３５３は、このような文字の配列のパターンを認識する。

（ステップＳ２０４）
次に、ステップＳ２０４に示すように、氏名の配列ルールの読み込みを行う。氏名の配列ルールは記憶装置３００Ｂ等に記憶される。図６（ｃ）には、氏名配列の一覧が示される。この一覧は、東京都の例であるが、氏名配列の一覧は各都道府県のそれぞれに対応して用意されている。氏名配列の一覧には、氏の文字数と名の文字数とに対応した氏名文字の配列ルール（文字の位置と空白数）が示される。例えば、東京都では、氏２文字、名２文字の場合、「空白１文字分＋氏１文字目＋空白２文字分＋氏２文字目＋空白３文字分＋名１文字目＋空白２文字分＋名２文字目＋空白１文字分」という配列ルールであることが分かる。なお、ステップＳ２０４では、氏名の配置ルールの読み込みの代わりに、氏名の配置ルールを参照するようにしてもよい。

（ステップＳ２０５）
次に、ステップＳ２０５に示すように、判定部３５４によって、氏名配列ルールが合致しているか否かの判断を行う。すなわち、判定部３５４は、認識部３５３で認識した判定対象データの氏名の配列が、正規の氏名配列のルールと合致しているか否かを判断する。

（ステップＳ２０６）
次に、ステップＳ２０６に示すように、判定部３５４は、正規の氏名配列のルールに合致している場合（Ｓ２０５のＹＥＳ）には「偽造ではない」と判定する。

（ステップＳ２０７）
次に、ステップＳ２０７に示すように、判定部３５４は、正規の氏名配列のルールに合致していない場合（Ｓ２０５のＮＯ）には「偽造である」と判定する。

偽造判定の結果は送信部３０９によりユーザ端末２へ送信され、ユーザ端末２の表示装置２００Ｄに表示される。

運転免許証の氏名配列のルールは、氏名の文字数および都道府県ごとに予め決められている。したがって、運転免許証の撮像データから氏名の配列を認識し、予め決められた正規の氏名配置ルールとの合致性を判断することで、偽造であるか否かを判定することができる。

（住所掲載ルール）
図７は、住所掲載ルールによる偽造判定の例を示すフローチャートである。
図８（ａ）〜（ｃ）は、住所掲載ルールによる偽造判定の例を示す模式図である。

（ステップＳ３０１）
先ず、ステップＳ３０１に示すように、データ取得部３５１によって、運転免許証の撮像データを取得する。図８（ａ）には運転免許証の撮像データが例示される。撮像データは、ユーザ端末２の撮像装置２００Ｅで取り込んだものでもよいし、別途カメラやスキャナで取り込んだものでもよい。また、予め記憶装置２００Ｂや認証サーバ３の記憶装置３００Ｂに記憶された撮像データを読み込むようにしてもよい。

（ステップＳ３０２）
次に、ステップＳ３０２に示すように、抽出部３５２によって、住所領域の抽出を行う。抽出部３５２は、運転免許証の書式レイアウト情報に基づき、図８（ａ）に示す運転免許証の撮像データから、住所領域Ｒ２を抽出する。すなわち、運転免許証の書式レイアウト情報には、運転免許証の住所が記載された領域の座標情報が含まれている。抽出部３５２は、例えば運転免許証の撮像データの隅部などの特徴点の座標を基準として、書式レイアウト情報に含まれる住所の領域の座標情報から住所領域Ｒ２の撮像データを抽出する。この住所領域Ｒ２の撮像データが判定対象データとなる。なお、認識部３５３でＯＣＲによって文字認識を行う場合、「住所」の文字を認識してその後の文字で「交付」の文字の前までを住所領域Ｒ２とするようにしてもよい。

（ステップＳ３０３）
次に、ステップＳ３０３に示すように、認識部３５３によって、住所の掲載ルールの認識を行う。認識部３５３は、判定対象データである住所領域Ｒ２の撮像データから、住所の掲載ルールを認識する。具体的には、住所領域Ｒ２の文字を認識し、都道府県名、市町村名、番地の切り分けを行う。図８（ｂ）に示す例では、住所「埼玉県川口市○○」について、都道府県名「埼玉県」、市町村名「川口市」、番地「○○○」を切り分ける。

（ステップＳ３０４）
次に、ステップＳ３０４に示すように、住所の掲載ルールの読み込みを行う。住所の掲載ルールは記憶装置３００Ｂ等に記憶される。図８（ｃ）には、住所の掲載ルールの一例が示される。例えば、埼玉県の場合には、都道府県名「埼玉県」は記載されず、市町村名から掲載されるルールがある。また、東京都の場合には、都道府県名「東京都」から掲載されるルールがある。なお、ステップＳ３０４では、住所の掲載ルールの読み込みの代わりに、住所の掲載ルールを参照するようにしてもよい。

（ステップＳ３０５）
次に、ステップＳ３０５に示すように、判定部３５４によって、正規の住所掲載ルールが合致しているか否かの判断を行う。すなわち、判定部３５４は、認識部３５３で認識した判定対象データの住所の掲載ルールが、都道府県ごとの正規の住所掲載ルールと合致しているか否かを判断する。

（ステップＳ３０６）
次に、ステップＳ３０６に示すように、判定部３５４は、正規の住所掲載ルールに合致している場合（ステップＳ３０５のＹＥＳ）には「偽造ではない」と判定する。

（ステップＳ３０７）
次に、ステップＳ３０７に示すように、判定部３５４は、正規の住所掲載ルールに合致していない場合（ステップＳ３０５のＮＯ）には「偽造である」と判定する。

偽造判定の結果は送信部３０９によりユーザ端末２へ送信され、ユーザ端末２の表示装置２００Ｄに表示される。

運転免許証の住所掲載ルールは、都道府県ごとに予め決められている。したがって、運転免許証の撮像データから住所の掲載ルールを認識し、予め決められた正規の住所掲載ルールとの合致性を判断することで、偽造であるか否かを判定することができる。

（フォントルール：有効期限）
図９は、有効期限のフォントルールによる偽造判定の例を示すフローチャートである。
図１０（ａ）及び（ｂ）は、有効期限のフォントルールによる偽造判定の例を示す模式図である。

（ステップＳ４０１）
先ず、ステップＳ４０１に示すように、データ取得部３５１によって、運転免許証の撮像データを取得する。図１０（ａ）には運転免許証の撮像データが例示される。撮像データは、ユーザ端末２の撮像装置２００Ｅで取り込んだものでもよいし、別途カメラやスキャナで取り込んだものでもよい。また、予め記憶装置２００Ｂや認証サーバ３の記憶装置３００Ｂに記憶された撮像データを読み込むようにしてもよい。

（ステップＳ４０２）
次に、ステップＳ４０１に示すように、抽出部３５２によって、有効期限領域の抽出を行う。抽出部３５２は、運転免許証の書式レイアウト情報に基づき、図１０（ａ）に示す運転免許証の撮像データから、有効期限領域Ｒ３を抽出する。すなわち、運転免許証の書式レイアウト情報には、運転免許証の有効期限が記載された領域の座標情報が含まれている。抽出部３５２は、例えば運転免許証の撮像データの隅部などの特徴点の座標を基準として、書式レイアウト情報に含まれる有効期限の領域の座標情報から有効期限領域Ｒ３の撮像データを抽出する。この有効期限領域Ｒ３の撮像データが判定対象データとなる。なお、認識部３５３でＯＣＲによって文字認識を行う場合、例えば「有効」の文字を認識してその前の所定文字数分を有効期限領域Ｒ３とするようにしてもよい。

（ステップＳ４０３）
次に、ステップＳ４０３に示すように、認識部３５３によって、フォントの認識を行う。認識部３５３は、判定対象データである有効期限領域Ｒ３の撮像データから、有効期限を掲載する文字のフォントを認識する。具体的には、有効期限領域Ｒ３の中から「まで」の文字のフォントを認識する。

（ステップＳ４０４）
次に、ステップＳ４０４に示すように、フォントルールの読み込みを行う。有効期限の文字のフォントルールは記憶装置３００Ｂ等に記憶される。図１０（ｂ）には、有効期限の「まで」の文字のフォントルールの一例が示される。有効期限の「まで」の文字のフォントルールは、都道府県ごとに決められている。なお、ステップＳ４０４では、フォントルールの読み込みの代わりに、フォントルールを参照するようにしてもよい。

（ステップＳ４０５）
次に、ステップＳ４０５に示すように、判定部３５４によって、フォントルールが合致しているか否かの判断を行う。すなわち、判定部３５４は、認識部３５３で認識したフォントルールが、都道府県ごとの正規のフォントルールと合致しているか否かを判断する。

（ステップＳ４０６）
次に、ステップＳ４０６に示すように、判定部３５４は、正規のフォントルールに合致している場合（ステップＳ４０５のＹＥＳ）には「偽造ではない」と判定する。

（ステップＳ４０７）
次に、ステップＳ４０７に示すように、判定部３５４は、正規のフォントルールに合致していない場合（ステップＳ４０５のＮＯ）には「偽造である」と判定する。

偽造判定の結果は送信部３０９によりユーザ端末２へ送信され、ユーザ端末２の表示装置２００Ｄに表示される。

運転免許証の有効期限を掲載する文字のフォントルールは、都道府県ごとに予め決められている。したがって、運転免許証の撮像データから有効期限の文字のフォントルールを認識し、予め決められた正規のフォントルールとの合致性を判断することで、偽造であるか否かを判定することができる。

（フォントルール：免許の条件）
図１１（ａ）及び（ｂ）は、免許の条件のフォントルールによる偽造判定の例を示す模式図である。
免許の条件のフォントルールによる偽造判定の処理は、図９に示すフローチャートと同じであるが、判定対象データが「免許の条件」の部分の撮像データとなる。すなわち、抽出部３５２によって、図１１（ａ）に示す免許の条件が記載された領域（免許条件領域Ｒ４）の抽出を行う。

そして、図１１（ｂ）に示すように、「免許の条件」を掲載する文字のフォントルールを読み込む。このフォントルールも都道府県ごとに決められている。そして、判定部３５４は、認識部３５３で認識した「免許の条件」を掲載する文字のフォントルールが、都道府県ごとの正規のフォントルールと合致しているか否かを判断する。正規のフォントルールに合致している場合には「偽造ではない」と判定し、正規のフォントルールに合致していない場合には「偽造である」と判定する。

偽造判定の結果は送信部３０９によりユーザ端末２へ送信され、ユーザ端末２の表示装置２００Ｄに表示される。

運転免許証の「免許の条件」を掲載する文字のフォントルールも、都道府県ごとに予め決められている。したがって、運転免許証の撮像データから「免許の条件」を掲載する文字のフォントルールを認識し、予め決められた正規のフォントルールとの合致性を判断することで、偽造であるか否かを判定することができる。

（免許の種類）
図１２は、免許の種類による偽造判定の例を示すフローチャートである。
図１３（ａ）及び（ｂ）は、免許の種類による偽造判定の例を示す模式図である。

（ステップＳ５０１）
先ず、ステップＳ５０１に示すように、データ取得部３５１によって、運転免許証の撮像データを取得する。図１３（ａ）には運転免許証の撮像データが例示される。撮像データは、ユーザ端末２の撮像装置２００Ｅで取り込んだものでもよいし、別途カメラやスキャナで取り込んだものでもよい。また、予め記憶装置２００Ｂや認証サーバ３の記憶装置３００Ｂに記憶された撮像データを読み込むようにしてもよい。

（ステップＳ５０２）
次に、ステップＳ５０２に示すように、抽出部３５２によって、交付日及び免許の種類の領域の抽出を行う。抽出部３５２は、運転免許証の書式レイアウト情報に基づき、図１３（ａ）に示す運転免許証の撮像データから、交付日領域Ｒ５及び免許の種類を掲載する領域（免許種類領域Ｒ６）を抽出する。すなわち、運転免許証の書式レイアウト情報には、運転免許証の交付日及び免許の種類が記載された領域の座標情報が含まれている。抽出部３５２は、例えば運転免許証の撮像データの隅部などの特徴点の座標を基準として、書式レイアウト情報に含まれる交付日及び免許の種類の領域の座標情報から交付日領域Ｒ５及び免許種類領域Ｒ６の撮像データを抽出する。この交付日領域Ｒ５及び免許種類領域Ｒ６の撮像データが判定対象データとなる。

（ステップＳ５０３）
次に、ステップＳ５０３に示すように、認識部３５３によって、交付日及び免許の種類の認識を行う。認識部３５３は、判定対象データである交付日領域Ｒ５の撮像データから、交付日を認識する。また、認識部３５３は、判定対象データである免許種類領域Ｒ６の撮像データから免許の種類の記載パターンを認識する。免許の種類の記載パターンは、例えば「大型、中型、普通、大特、…」といった運転可能な種類を示す文字の配置である。

（ステップＳ５０４）
次に、ステップＳ５０４に示すように、免許の種類の配列ルールの読み込みを行う。免許の種類の配列ルールは記憶装置３００Ｂ等に記憶される。図１３（ｂ）には、免許の種類の配列ルールの例が示される。氏名配列の一覧が示される。免許の種類の配列ルール（記載パターン）は、交付日によって異なっている。例えば、交付日が平成２９年３月１１日までの運転免許証と、交付日が平成２９年３月１２日以降の運転免許証とでは、免許の種類の上段及び下段の記載パターンが異なっている。なお、ステップＳ５０４では、免許の種類の配置ルールの読み込みの代わりに、免許の種類の配置ルールを参照するようにしてもよい。

（ステップＳ５０５）
次に、ステップＳ５０５に示すように、判定部３５４によって、免許の種類の配列ルールが合致しているか否かの判断を行う。すなわち、判定部３５４は、認識部３５３で認識した判定対象データの免許の種類の記載パターンが、交付日に対応した配列のルールと合致しているか否かを判断する。

（ステップＳ５０６）
次に、ステップＳ５０６に示すように、判定部３５４は、交付日に対応した免許の種類の配列のルールに合致している場合（ステップＳ５０５のＹＥＳ）には「偽造ではない」と判定する。

（ステップＳ５０７）
次に、ステップＳ５０７に示すように、判定部３５４は、配列のルールに合致していない場合（ステップＳ５０５のＮＯ）には「偽造である」と判定する。

偽造判定の結果は送信部３０９によりユーザ端末２へ送信され、ユーザ端末２の表示装置２００Ｄに表示される。

運転免許証の免許の種類の配列のルールは免許の交付日に対応して決められている。したがって、運転免許証の撮像データから交付日及び免許の種類の配列パターンを認識し、予め決められた配列ルールとの合致性を判断することで、偽造であるか否かを判定することができる。なお、認識部３５３でＯＣＲによって文字認識を行う場合、免許の種類に記載された文字を認識し、判定部３５４によって免許の種類の文字のテキストデータによる比較で偽造判定を行うようにしてもよい。

（***）
図１４は、***による偽造判定の例を示すフローチャートである。
図１５（ａ）及び（ｂ）は、***による偽造判定の例を示す模式図である。

（ステップＳ６０１）
先ず、ステップＳ６０１に示すように、データ取得部３５１によって、運転免許証の撮像データを取得する。図１５（ａ）には運転免許証の撮像データが例示される。撮像データは、ユーザ端末２の撮像装置２００Ｅで取り込んだものでもよいし、別途カメラやスキャナで取り込んだものでもよい。また、予め記憶装置２００Ｂや認証サーバ３の記憶装置３００Ｂに記憶された撮像データを読み込むようにしてもよい。

（ステップＳ６０２）
次に、ステップＳ６０２に示すように、抽出部３５２によって、***領域の抽出を行う。抽出部３５２は、運転免許証の書式レイアウト情報に基づき、図１５（ａ）に示す運転免許証の撮像データから、***領域Ｒ７および公安委員会領域Ｒ８を抽出する。すなわち、運転免許証の書式レイアウト情報には、運転免許証の***及び公安委員会名が記載された領域の座標情報が含まれている。抽出部３５２は、例えば運転免許証の撮像データの隅部などの特徴点の座標を基準として、書式レイアウト情報に含まれる***の領域の座標情報から***領域Ｒ７の撮像データ及び公安委員会領域Ｒ８の撮像データを抽出する。この***領域Ｒ７及び公安委員会領域Ｒ８の撮像データが判定対象データとなる。

（ステップＳ６０３）
次に、ステップＳ６０３に示すように、認識部３５３によって、***の画像データの認識を行う。認識部３５３は、判定対象データである***領域Ｒ７の撮像データから***の画像データを認識するとともに、公安委員会領域Ｒ８の撮像データから公安委員会名を認識する。

（ステップＳ６０４）
次に、ステップＳ６０４に示すように、***の画像データの読み込みを行う。***の画像データは記憶装置３００Ｂ等に記憶される。図１５（ｂ）には、***の画像データの一例が示される。***の画像データは、各都道府県の公安委員会ごとに決められている。図１５（ｂ）には、東京都公安委員会の***の画像データ、及び神奈川県公安委員会の***の画像データの例が示される。なお、ステップＳ６０４では、***の画像データの読み込みの代わりに、***の画像データを参照するようにしてもよい。

（ステップＳ６０５）
次に、ステップＳ６０５に示すように、判定部３５４によって、***の画像データが合致しているか否かの判断を行う。すなわち、判定部３５４は、認識部３５３で認識した判定対象データの***の画像データが、各都道府県の公安委員会ごとの***の正規の画像データと合致しているか否かを判断する。

（ステップＳ６０６）
次に、ステップＳ６０６に示すように、判定部３５４は、***の正規の画像データが合致している場合（ステップＳ６０５のＹＥＳ）には「偽造ではない」と判定する。

（ステップＳ６０７）
次に、ステップＳ６０７に示すように、判定部３５４は、***の正規の画像データが合致していない場合（ステップＳ６０５のＮＯ）には「偽造である」と判定する。

偽造判定の結果は送信部３０９によりユーザ端末２へ送信され、ユーザ端末２の表示装置２００Ｄに表示される。

運転免許証の***の画像データ、各都道府県の公安委員会ごとに予め決められている。したがって、運転免許証の撮像データから***の画像データを認識し、予め決められた***の正規の画像データとの合致性を判断することで、偽造であるか否かを判定することができる。なお、判定部３５４は、***の画像データの特徴点の情報を用いて偽造判定を行ってもよい。例えば、***の枠や文字の一部の画素値変化の特徴や、***の画像データの中の所定走査ライン上の画素値変化の特徴に基づき、偽造判定を行うようにしてもよい。この場合、正規の***の特徴点を記憶装置３００Ｂに記憶しておく。

（チェックディジット）
図１６は、チェックディジットによる偽造判定の例を示すフローチャートである。
図１７（ａ）及び（ｂ）は、チェックディジットによる偽造判定の例を示す模式図である。

（ステップＳ７０１）
先ず、ステップＳ７０１に示すように、データ取得部３５１によって、運転免許証の撮像データを取得する。図１７（ａ）には運転免許証の撮像データが例示される。撮像データは、ユーザ端末２の撮像装置２００Ｅで取り込んだものでもよいし、別途カメラやスキャナで取り込んだものでもよい。また、予め記憶装置２００Ｂや認証サーバ３の記憶装置３００Ｂに記憶された撮像データを読み込むようにしてもよい。

（ステップＳ７０２）
次に、ステップＳ７０２に示すように、抽出部３５２によって、番号領域の抽出を行う。抽出部３５２は、運転免許証の書式レイアウト情報に基づき、図１７（ａ）に示す運転免許証の撮像データから、免許番号が記載された領域（免許番号領域Ｒ９）および公安委員会領域Ｒ８を抽出する。すなわち、運転免許証の書式レイアウト情報には、運転免許証の免許番号が記載された領域及び公安委員会名が記載された領域の座標情報が含まれている。抽出部３５２は、例えば運転免許証の撮像データの隅部などの特徴点の座標を基準として、書式レイアウト情報に含まれる免許番号の領域の座標情報から免許番号領域Ｒ９の撮像データ及び公安委員会領域Ｒ８の撮像データを抽出する。この免許番号領域Ｒ９及び公安委員会領域Ｒ８の撮像データが判定対象データとなる。

（ステップＳ７０３）
次に、ステップＳ７０３に示すように、認識部３５３によって、番号のテキストの認識を行う。認識部３５３は、判定対象データである免許番号領域Ｒ９の撮像データから、免許番号のテキストデータを認識するとともに、公安委員会領域Ｒ８の撮像データから公安委員会名を認識する。具体的には、１２桁の免許番号のテキストデータと公安委員会名を認識する。

（ステップＳ７０４）
次に、ステップＳ７０４に示すように、チェックディジットの読み込みを行う。チェックディジットは記憶装置３００Ｂ等に記憶される。図１７（ｂ）には、免許番号のチェックディジットの一例が示される。免許番号には一定のチェックディジットが含まれている。免許番号のチェックディジットは、各都道府県の公安委員会ごとに決められている。例えば、免許番号の１〜２桁目は、運転免許証を発行した公安員会のコードを示す。また、免許番号の１１桁目は、上位１０桁の数字に基づき所定の計算式で算出されたチェックディジットを示す。なお、ステップＳ７０４では、チェックディジットの読み込みの代わりに、チェックディジットを参照するようにしてもよい。

（ステップＳ７０５）
次に、ステップＳ７０５に示すように、判定部３５４によって、チェックディジットが合致しているか否かの判断を行う。すなわち、判定部３５４は、認識部３５３で認識した判定対象データの免許番号に基づくチェックディジットが、各都道府県の公安委員会ごとに定められたチェックディジットと合致しているか否かを判断する。

（ステップＳ７０６）
次に、ステップＳ６０６に示すように、判定部３５４は、チェックディジットが合致している場合（ステップＳ７０５のＹＥＳ）には「偽造ではない」と判定する。

（ステップＳ７０６）
次に、ステップＳ６０６に示すように、判定部３５４は、チェックディジットが合致していない場合（ステップＳ７０５のＮＯ）には「偽造である」と判断する。

偽造判定の結果は送信部３０９によりユーザ端末２へ送信され、ユーザ端末２の表示装置２００Ｄに表示される。

運転免許証の免許番号には、各都道府県の公安委員会ごとに予め決められたチェックディジットが含まれている。したがって、運転免許証の撮像データから免許番号及び公安委員会名を認識し、予め決められたチェックディジットとの合致性を判断することで、偽造であるか否かを判定することができる。

上記に本実施形態に係る偽造判定システム１における偽造判定の具体例を示したが、これらの具体例の複数を組み合わせて偽造判定を行ってもよい。組み合わせの数が多いほど精度の高い偽造判定を行うことが可能となる。また、上記の具体例以外であっても正規の書式等のルールとの照合によって偽造判定を行うことができる。

（偽造判定プログラム）
本実施形態に係る偽造判定プログラムは、コンピュータ（例えば、ユーザ端末２や認証サーバ３）を、本人確認書類の撮像データを取得するデータ取得部３５１、本人確認書類の正規の書式レイアウト情報及び本人確認書類の判定基準領域における正規の書式データを記憶する記憶部（例えば、記憶装置３００Ｂ）を参照し、データ取得部３５１により取得された撮像データから、記憶装置３００Ｂに記憶された書式レイアウト情報に基づき、判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する抽出部３５２、抽出部３５２で抽出された判定対象データから書式等のルールを認識する認識部３５３、認識部３５３で認識された書式等のルールと、記憶装置３００Ｂに記憶された判定基準領域における正規の書式等のルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する判定部３５４、として機能させる。偽造判定プログラムは、上記説明した偽造判定方法の各ステップをＣＰＵ２００Ｇによるプログラム処理として実現される。

本実施形態に係る偽造判定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体（ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に記憶されていてもよい。また、本実施形態に係る偽造判定プログラムは、ネットワーク４を介して配信可能に構成されていてもよい。

（効果）
以上のように、第１実施形態に係る偽造判定システム１は、本人確認書類の偽造を判定するための偽造判定システム１であって、本人確認書類の撮像データを取得するデータ取得部３５１と、本人確認書類の正規の書式レイアウト情報及び本人確認書類の判定基準領域における正規の書式等のルールを記憶する記憶装置３００Ｂを参照し、データ取得部３５１により取得された撮像データから、記憶装置３００Ｂに記憶された書式レイアウト情報に基づき、判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する抽出部３５２と、抽出部３５２で抽出された判定対象データから書式等のルールを認識する認識部３５３と、認識部３５３で認識された書式データと、記憶装置３００Ｂに記憶された判定基準領域における正規の書式等のルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する判定部３５４と、を備えている。

このような構成により、本人確認書類の撮像データの中の判定対象データにおける書式等のルールと、判定基準領域における正規の書式等のルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定するため、正規の本人確認書類のデータを用いることなく、書式等のルールによって偽造の判定を行うことができる。このため、予め正規の本人確認書類の画像情報（写真など）やテキスト情報（各項目の情報）など膨大な情報を用いる大規模なシステム構成が不要となり、小規模の店舗や窓口などで簡単に導入することが可能となる。また、書式等のルールに基づき偽造か否かを判定するため、少ない情報量であっても精度良く判定することが可能となる。

また、記憶装置３００Ｂは、判定基準領域における文字の配列ルールを記憶し、認識部３５３は、判定対象データから文字の配列を認識し、判定部３５４は、認識部３５３で認識された文字の配列と、記憶装置３００Ｂに記憶された判定基準領域における文字の正規の配列ルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する。これにより、文字の配列ルールに基づき、少ない情報量であっても精度良く偽造か否かを判定することが可能となる。

また、記憶装置３００Ｂは、判定基準領域における住所の掲載ルールを記憶し、認識部３５３は、判定対象データから住所の掲載ルールを認識し、判定部３５４は、認識部３５３で認識された住所の掲載ルールと、記憶装置３００Ｂに記憶された判定基準領域における住所の正規の掲載ルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する。これにより、住所の掲載ルールに基づき、少ない情報量であっても精度良く偽造か否かを判定することが可能となる。

また、記憶装置３００Ｂは、判定基準領域における文字のフォントルールを記憶し、認識部３５３は、判定対象データから文字のフォントを認識し、判定部３５４は、認識部３５３で認識された文字のフォントと、記憶装置３００Ｂに記憶された判定基準領域における文字の正規のフォントルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する。これにより、文字のフォントルールに基づき、少ない情報量であっても精度良く偽造か否かを判定することが可能となる。

また、記憶装置３００Ｂは、判定基準領域における***の正規の画像データを記憶し、認識部３５３は、判定対象データから***の画像データを認識し、判定部３５４は、認識部３５３で認識された***の画像データと、記憶装置３００Ｂに記憶された判定基準領域における***の正規の画像データとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する。これにより、***の画像データに基づき、少ない情報量であっても精度良く偽造か否かを判定することが可能となる。

また、記憶装置３００Ｂは、判定基準領域におけるテキスト情報に基づくチェックルールを記憶し、認識部３５３は、判定対象データからテキスト情報を認識し、判定部３５４は、認識部３５３で認識されたテキスト情報に基づくチェックディジットと、記憶装置３００Ｂに記憶された判定基準領域におけるテキスト情報に基づくチェックディジットとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する。これにより、チェックディジットに基づき、少ない情報量であっても精度良く偽造か否かを判定することが可能となる。

［第１実施形態の変形例］
なお、上記第１実施形態では、図４に示す第１実施形態に係る偽造判定方法の具体例として、下記（１）から（７）について各々説明したが、下記（１）から（７）の２以上を組み合わせて偽造判定を行うようにしてもよい。例えば、（１）から（７）全ての偽造判定を生み合わせる場合には、（１）の偽造判定において、偽造でないと判定されると、（２）の偽造判定を行い、偽造でないと判定されると、（３）の偽造判定を行うといったように（１）から（７）の偽造判定を順次実行し、（１）から（７）の偽造判定をすべてクリアした場合（偽造でないと判定された場合）に、本人確認書類を偽造でないと最終的に判定するようにしてもよい。この場合、（１）から（７）の偽造判定をどの順序で実行するかは問わない。また、下記（１）から（７）の２以上を組み合わせて偽造判定を行う場合、（１）から（７）のいずれを組み合わせるか、及び偽造判定を実行する順序は問わない。

（１）氏名の配列による偽造判定（図５及び図６参照）
（２）住所掲載ルールによる偽造判定（図７及び図８参照）
（３）有効期限のフォントルールによる偽造判定（図９及び図１０参照）
（４）免許の条件のフォントルールによる偽造判定（図１１参照）
（５）免許の種類による偽造判定（図１２及び図１３参照）
（６）***による偽造判定（図１４及び図１５参照）
（７）チェックディジットによる偽造判定（図１６及び図１７参照）

また、上記第１実施形態では、認証サーバ３にて本人確認書類が偽造であるか否かを判定しているが、ユーザ端末２にて本人確認書類が偽造であるか否かを判定するようにしてもよい。この場合、ユーザ端末２に、データ取得部３５１、抽出部３５２、認識部３５３及び判定部３５４の機能を有するように構成し、ユーザ端末２で撮像された本人確認書類の画像データに基づいて、本人確認書類が偽造であるか否かを判定し、判定結果をユーザ端末２に表示するように構成するとよい。なお、この場合、記憶装置２００Ｂに偽造判定のための書式等のルールのデータベースを記憶してもよいし、認証サーバ３の記憶装置３００Ｂ又は他のサーバに記憶されている偽造判定のための書式等のルールを参照するように構成してもよい。

また、ユーザ端末２にデータ取得部３５１及び抽出部３５２の機能を有し、認証サーバ３に、認識部３５３及び判定部３５４の機能を有するように構成してもよい。この場合、ユーザ端末２からは、抽出部３５２により抽出された判定基準領域に対応した撮像データ（判定対象データ）が認証サーバ３へと送信されるので、ユーザ端末２から認証サーバ３へ送信するデータ量を削減することができる。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態に係る認証システムについて説明する。認証システムは、上記説明した偽造判定システム１と連携することができる。すなわち、偽造判定システム１において本人確認書類が偽造ではないと判定された場合、以下に説明する認証システムにおいて本人確認を行い、なりすましを効果的に防止することができる。

図１に示すように、認証システム１０は、ユーザ端末２と認証サーバ３とを備える。ユーザ端末２及び認証サーバ３は、ネットワーク４を介して接続された構成を有する。ここで、認証システム１０のユーザ端末２及び認証サーバ３の構成は、一部において偽造判定システム１のユーザ端末２及び認証サーバ３の構成と共通する。なお、認証システム１０が具備するユーザ端末２及び認証サーバ３の数は任意である。また、ネットワーク４は、ユーザ端末２及び認証サーバ３が通信できればよくどのような通信網で構成されていてもかまわない。

（ユーザ端末２）
ユーザ端末２は、ユーザＵ（例えば、本人確認の認証を行いたいユーザ）が利用する端末（例えば、スマートフォン、タブレット型ＰＣ（Personal Computer）、デスクトップ型ＰＣ，ノート型ＰＣなど）である。ユーザＵは、ユーザ端末２を利用して、本人確認の認証を行う。

図１８（ａ）は、認証システム１０で適用されるユーザ端末２のハード構成図、図１８（ｂ）は、ユーザ端末２の機能ブロック図である。図１８（ａ）に示すように、ユーザ端末２は、通信ＩＦ２００Ａ、記憶装置２００Ｂ、入力装置２００Ｃ、表示装置２００Ｄ、撮像装置２００Ｅ、音声出力装置２００Ｆ及びＣＰＵ２００Ｇがバス２００Ｈを介して接続された構成を備える。

通信ＩＦ２００Ａは、認証サーバ３と通信するためのインターフェースである。

記憶装置２００Ｂは、例えば、ＨＤＤや半導体記憶装置である。記憶装置２００Ｂには、偽造判定プログラム及び認証プログラム（アプリケーションソフトウェア）が記憶されている。また、記憶装置２００Ｂには、後述する動作指示部２０８において利用される複数の動作を指示するためのテキストデータ及び音声データが動作ＩＤに関連付けて記憶されたデータベースが記憶されている。

データベースには、種々の動作のテキストデータ及び音声データが動作ＩＤに関連付けて記憶されている。例えば、「両まぶたを３秒間閉じてください」、「左まぶたを３秒間閉じてください」、「右まぶたを３秒間閉じてください」、「口を大きく開けてください」、「画面に合わせて顔を動かしてください」、「大きくうなずいてください」、「ゆっくりと「あ・お・う・え・お」と発音してください」、「舌を出してください」などのテキストデータ及び音声データが動作ＩＤに関連付けて記憶されている。

以下、表１に上記データベースの一例を示す。表１に示すように種々の動作のテキストデータ及び音声データが動作ＩＤに関連付けて記憶されている。

第２実施形態では、表示装置２００Ｄへの上記テキストデータの表示及び音声出力装置２００Ｆからの上記音声データの出力により、ユーザＵに対して動作の指示を行うが、表示装置２００Ｄへの上記テキストデータの表示又は音声出力装置２００Ｆからの上記音声データの出力のいずれかにより、ユーザＵに対して動作の指示を行うようにしてもよい。

入力装置２００Ｃは、例えば、タッチパネル、キーボード、マウスなどであり、ユーザＵは、入力装置２００Ｃを操作して、本人確認の認証を行うことができる。

表示装置２００Ｄは、例えば、液晶モニタや有機ＥＬモニタなどである。表示装置２００Ｄは、第２実施形態に係る認証システム１０の利用に必要な画面を表示する。

撮像装置２００Ｅは、例えば、ＣＣＤ（電荷結合素子）イメージセンサやＣＭＯＳ（相補型ＭＯＳ）イメージセンサ等の個体撮像素子を備えたカメラである。ユーザＵは、撮像装置２００Ｅを利用して本人確認書類の動画（以下、第1撮像データともいう）及びユーザＵの自撮り動画（以下、第２撮像データともいう）を撮像する。なお、本人確認書類についても動画を撮像させることで、ネット等から取得した本人確認書類の画像等でないことを確認することができ本人確認の信頼性を向上することができる。

音声出力装置２００Ｆは、スピーカであり、音声を出力する。

ＣＰＵ２００Ｇは、ユーザ端末２を制御し、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えている。

図１８（ｂ）に示すように、認証システム１０で適用されるユーザ端末２は、撮像装置制御部２０１、入力受付部２０２、表示装置制御部２０３、送信部２０４、受信部２０５、動作抽出部２０６、指示タイミング決定部２０７、動作指示部２０８、音声出力装置制御部２０９及び記憶装置制御部２１０などの機能を有する。なお、図１８（ｂ）に示す機能は、ユーザ端末２のＲＯＭ（不図示）に記憶された偽造判定プログラム及び認証プログラムをＣＰＵ２００Ｇが実行することにより実現される。

撮像装置制御部２０１は、撮像装置２００Ｅによる撮像を制御する。具体的には、撮像装置制御部２０１は、撮像装置２００Ｅを制御する。

入力受付部２０２は、入力装置２００Ｃでの入力操作を受け付ける。

表示装置制御部２０３は、表示装置２００Ｄを制御する。具体的には、表示装置制御部２０３は、第２実施形態に係る認証システム１０の利用に必要な画面を表示させる。例えば、表示装置制御部２０３は、動作指示部２０８による指示に基づいて、動作抽出部２０６により抽出された動作ＩＤに対応するテキストデータを読み出して、表示装置２００Ｄに表示する。表示装置２００Ｄには、指示がテキスト（例えば、「３秒間目を閉じてください」）で表示される。

送信部２０４は、例えば、撮像データ（第１，第２撮像データ）、動作を指示したタイミング（指示タイミング決定部２０７で決定された動作指示のタイミング（自撮り動画の撮像開始から何秒後か））、動作ＩＤ（動作抽出部２０６で抽出された動作ＩＤ）の情報を認証サーバ３へ送信する。

受信部２０５は、認証サーバ３から送信される情報を受信する。

動作抽出部２０６は、記憶装置２００Ｂに記憶されている動作ＩＤから、１以上の動作ＩＤをランダムに抽出する。

指示タイミング決定部２０７は、後述する動作指示部２０８がユーザＵに対して動作を指示するタイミングをランダム（例えば、自撮り動画の撮像開始から３秒後や５秒後）に決定する。

動作指示部２０８は、ユーザＵに対して１以上の動作を指示タイミング決定部２０７で決定されたタイミングで指示する。具体的には、動作指示部２０８は、指示タイミング決定部２０７で決定されたタイミングで、動作抽出部２０６により抽出された動作ＩＤに対応するテキストデータを表示するように表示装置制御部２０３に指示する。また、動作指示部２０８は、指示タイミング決定部２０７で決定されたタイミングで、動作抽出部２０６により抽出された動作ＩＤに対応する音声データを出力するように音声出力装置制御部２０９に指示する。

音声出力装置制御部２０９は、動作指示部２０８による指示に基づいて、動作抽出部２０６により抽出された動作ＩＤに対応する音声データを読み出して、音声出力装置２００Ｆから出力する。音声出力装置２００Ｆからは、動作の指示が音声（例えば、「３秒間目を閉じてください」）として出力される。

記憶装置制御部２１０は、記憶装置２００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部２１０は、記憶装置２００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。

（認証サーバ３）
認証システム１０で適用される認証サーバ３は、ユーザ端末２から送信される情報（ユーザ端末２から送信された第１，第２撮像データ、動作指示のタイミング、動作ＩＤ）に基づいて、本人確認書類の偽造判定及びユーザＵの本人確認を行う。具体的には、認証サーバ３は、第１撮像データから抽出される本人確認書類の静止画像データに基づいて本人確認書類の偽造判定を行い、本人確認書類が偽造でないと判定すると、第１，第２撮像データ、動作指示のタイミング及び動作ＩＤに基づいてユーザＵの本人確認（認証）を行う。

図１９（ａ）は、認証サーバ３のハード構成図、図１９（ｂ）は、認証サーバ３の機能ブロック図である。図２０（ａ）は、認証サーバ３が有する第１判定部３０４の動作を説明する図、図２０（ｂ）は、認証サーバ３が有する第２判定部３０５の判定内容を説明する図、図２０（ｃ）は、認証サーバ３が有する第３判定部３０６の判定内容を説明する図、図２０（ｄ）は、認証サーバ３が有する第４判定部３０７の判定内容を説明する図である。以下、図１９及び図２０を参照して認証サーバ３について説明する。

図１９（ａ）に示すように、認証サーバ３は、通信ＩＦ３００Ａ、記憶装置３００Ｂ及びＣＰＵ３００Ｃがバス３００Ｄを介して接続された構成を備える。

通信ＩＦ３００Ａは、ユーザ端末２と通信するためのインターフェースである。

記憶装置３００Ｂは、例えば、ＨＤＤや半導体記憶装置である。記憶装置３００Ｂには、本認証システム１０で利用する偽造判定プログラムや認証プログラムなどが記憶されている。また、記憶装置３００Ｂには、判定部３５４において利用される偽造判定のための書式等のルールのデータベースや複数の動作内容が動作毎に動作ＩＤに関連付けて記憶されたデータベースが記憶されている。複数の動作内容が動作毎に動作ＩＤに関連付けて記憶されたデータベースは、ユーザ端末２の記憶装置２００Ｂに記憶されているデータベースに対応するものであり、認証サーバ３は、記憶装置３００Ｂに記憶されているデータベースを参照することで、ユーザ端末２から送信される動作ＩＤに基づいて、ユーザ端末２でどのような動作をユーザＵに指示したのかを認識することができる。

ＣＰＵ３００Ｃは、認証サーバ３を制御し、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えている。

図１９（ｂ）に示すように、認証サーバ３は、受信部３０１（第１，第２取得部）、動作指示タイミング認識部３０２、静止画像データ抽出部３０３、第１判定部３０４、第２判定部３０５、第３判定部３０６、第４判定部３０７、記憶装置制御部３０８、送信部３０９、抽出部３５２、認識部３５３及び判定部３５４などの機能を有する。なお、図１９（ｂ）に示す機能は、認証サーバ３のＲＯＭ（不図示）に記憶された偽造判定プログラム及び認証プログラムをＣＰＵ３００Ｃが実行することにより実現される。なお、以下では、抽出部３５２、認識部３５３及び判定部３５４についての説明を省略する（第１実施形態に係る認証サーバ３の抽出部３５２、認識部３５３及び判定部３５４と同じ機能であるため）。

受信部３０１は、ユーザ端末２から送信される情報、例えば、撮像データ（第1，第２撮像データ）、動作指示のタイミング、動作ＩＤの情報を受信する。

動作指示タイミング認識部３０２は、ユーザ端末２から送信される動作指示のタイミングの情報に基づいて、自撮り動画の撮像開始から何秒後に動作が指示されたかを認識する。

静止画像データ抽出部３０３は、受信部３０１で受信された撮像データ（第1，第２撮像データ）から静止画像データを抽出する（切り出す）。具体的には、静止画像データ抽出部３０３は、第1撮像データから本人確認書類（顔写真を含む）の静止画像データ（以下、第１画像データともいう）を抽出する。また、静止画像データ抽出部３０３は、動作指示タイミング認識部３０２で認識された動作指示のタイミングに基づいて、受信部３０１で受信した第２撮像データから、動作の指示前の静止画像データ（第２画像データともいう）と、動作の指示後の静止画像データ（以下、第３画像データともいう）とを抽出する。例えば、動作指示タイミング認識部３０２で認識された動作指示のタイミングが３秒後であれば、静止画像データ抽出部３０３は、受信部３０１で受信した第２撮像データから、動作の指示前（自撮り動画の撮像開始から３秒後より前）の静止画像データ（第２画像データ）と、動作の指示後（自撮り動画の撮像開始から３秒後より後）の静止画像データ（第３画像データ）とを抽出する。

第１判定部３０４は、静止画像データ抽出部３０３で抽出された第１画像データ及び第２画像データ（本人確認書類の顔写真を含む静止画像データと、ユーザＵの静止画像データ）に基づいて、本人確認書類の顔写真の人物と、ユーザＵとが同一人物であるか否かを判定する（図２０（ａ）を参照）。

具体的には、第１判定部３０４は、第１，第２画像データから顔（オブジェクト）を含む領域を切り出す。次いで、第１判定部３０４は、複数の箇所（顔の輪郭、目の輪郭、眉、鼻、口など、人間の顔の特徴が表れる複数の箇所）の内、特に重要視する箇所を傾斜配点（重み付けを行う）して、この傾斜配点により付与された各箇所の類似度（点数：類似しているほど点数が高い）を算出し、算出した点数を足し合わせて総点数を算出する。次いで第１判定部３０４は、総点数を１００点満点で規格化した値を算出し、該値が所定の閾値以上である場合、同一人物であると判定する。

なお、類似度（点数）は、例えば、以下の観点に基づいて算出することができる。なお、下記の観点は、あくまで一例であり、他の観点（手法）により類似度を算出するようにしてもよい。
（１）距離関係（目と目の間が離れている/近い など）
（２）角度関係（釣り目/たれ目 など）
（３）輪郭中における位置関係（パーツが中心に因っている顔 など）

第２判定部３０５は、静止画像データ抽出部３０３で抽出された第１画像データ及び第２画像データ（本人確認書類の顔写真を含む静止画像データと、ユーザＵの静止画像データ）に基づいて、第２画像データがユーザＵを撮像した画像であるか否か（本人確認書類等の顔写真の画像を流用していないか否か）を判定する（図２０（ｂ）を参照）。

具体的には、第２判定部３０５は、第１，第２画像データから顔（オブジェクト）を含む領域を切り出す。次いで、第２判定部３０５は、複数の箇所（顔の輪郭、目の輪郭、眉、鼻、口など、人間の顔の特徴が表れる複数の箇所）の類似度（点数：類似しているほど点数が高い）を算出し、算出した点数を足し合わせて総点数を算出する。次いで、第２判定部３０５は、総点数を１００点満点で規格化した値を算出し、該値が所定の閾値（例えば９０点）を越える場合、なりすまし、換言すると、本人確認書類を盗まれた場合などに、本人確認書類の顔写真を加工（顔写真を切り取ってユーザの自撮り撮像データとするなど）してユーザの撮像データとして利用したと判定する。なお、第２実施形態においては、第２判定部３０５での類似度（点数）の算出方法は、第１判定部３０４と同じであるが、他の方法により類似度を算出するようにしてもよい。

第１判定部３０４の判定方法は、例えば、顔の違い（特徴）が特によくあらわれる箇所（目、鼻、口の形状など）の配点割合を高くし（重み付けを重くする）、他の箇所の配点割合を低くする（重み付けを軽くする）傾斜配点を行うことで、同一人物の場合、総点数が略１００点となり、同一人物でない場合、総点数が略０点となり、同一人物であるか否かにより総点数に極端な違いがでる。このため同一人物か否かの判定に適した特性（アルゴリズム）となる。一方、同一人物であるか否かにより総点数に極端な違いがでるため、本人確認書類を盗まれた場合などに、本人確認書類の顔写真を加工（顔写真を切り取ってユーザの自撮り撮像データとするなど）してユーザの撮像データとして利用された場合に、本人確認書類の撮像データと、ユーザＵの撮像データとが同一人物となるためになりすましを見抜くことが難しい。

これに対して、第２判定部３０５の判定方法は、傾斜配点（重み付け）を行わないため、顔のアングル等、細かな角度の違いにより判定結果（総点数）に影響を受けやすい。このため、同一人物であっても規格化後の総点数が９０点を超えることは略ないと考えられる。つまり、規格化後の総点数が所定の閾値（例えば、９０点）を超えている場合、本人確認書類を盗まれた場合などに、本人確認書類の顔写真を加工（顔写真を切り取ってユーザの自撮り撮像データとするなど）してユーザの撮像データとして利用していることが考えられる（本人確認書類の顔と、自撮りの顔が似すぎている場合には、本人確認書類等の顔写真の流用が疑われる）。

このように、第２実施形態では、本人か否かの確認及び本人の画像を流用していないか否かの確認を特性（アルゴリズム）の異なる２つの判定方法を利用して判定している。このため、なりすましを非常に効果的に防止することができる。

なお、上述した第１判定部３０４の判定手法は、一例であり、上述した同一人物か否かの判定に適した特性（アルゴリズム）となる判定手法であれば、他の傾斜配点割合の採用や判定手法の利用を妨げるものではない。また、上述した第２判定部３０５の判定手法は、一例であり、上述した本人確認書類等の顔写真の流用か否かの判定に適した特性（アルゴリズム）となる判定手法であれば、他の傾斜配点割合の採用や判定手法の利用を妨げるものではない。例えば、第１判定部３０４及び第２判定部３０５の判定において、それぞれの特性が維持されるのであれば、特定箇所の傾斜配点の割合を変更するようにしてもよく、また荷重平均により判定するなど種々の手法を採用することができる。さらに、既知の顔認証の手法を利用してもよいし、既知の顔認証において特定箇所の傾斜配点の割合を変更することにより、第１判定部３０４及び第２判定部３０５による判定を行うようにしてもよい。また、人間の顔の特徴が表れる複数の箇所をどの箇所とするかについては任意である。

第３判定部３０６は、静止画像データ抽出部３０３により抽出された動作の指示前の静止画像データ（第２画像データ）と動作の指示後の静止画像データ（第３画像データ）とに基づいて、受信部３０１で受信した動作ＩＤに対応する動作、換言すると、ユーザＵが指示された動作を行ったか否かを判定する（図２０（ｃ）を参照）。なお、第３判定部３０６による判定には、既知の手法を利用することができる。例えば、動作ＩＤ毎に教師データとなる画像を準備して、各動作ＩＤに対応する動作をそれぞれ機械学習させた後、第３判定部３０６による判定に利用してもよい。

第４判定部３０７は、動作の指示前の静止画像データ（第２画像データ）と動作の指示後の静止画像データ（第３画像データ）とに基づいて、動作の指示前及び動作の指示後の静止画像データに写ったユーザＵが同一人物であるか否かを判定する（図２０（ｄ）を参照）。なお、第４判定部３０７による判定方法は、第１判定部３０４と同じであるため重複する説明を省略する。

なお、第１判定部３０４から第４判定部３０７における判定方法には、上記に説明したものに限らず種々の手法を利用することができる。

記憶装置制御部３０８は、記憶装置３００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部３０８は、記憶装置３００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。

送信部３０９は、第１判定部３０４、第２判定部３０５、第３判定部３０６又は第４判定部３０７のいずれかでの判定結果がＮＯである場合、認証できなかった旨（認証エラー）をユーザ端末２へ送信する。

（認証システムの処理）
以下、図２１及び図２２を参照して、認証システム１０の処理について説明する。

（撮像処理）
初めに、認証システム１０のユーザ端末２での撮像処理について図２１を参照して説明する。なお、図２１には、ステップＳ１１０１からステップＳ１１０５の処理内容を示す参考図又は文（文字）を各ステップの左隣りに記載している。

（ステップＳ１１０１）
ユーザＵは、ユーザ端末２の入力装置２００Ｃを操作して、本人確認書類の動画を撮像する（図２１では免許証の両面を撮像する動作を例示）。入力受付部２０２は、入力装置２００Ｃでの入力操作を受け付ける。撮像装置制御部２０１は、入力受付部２０２で受け付けられた入力操作に基づいて、撮像装置２００Ｅを制御して撮像する。撮像装置２００Ｅにより撮像された本人確認書類の撮像データは、一旦、記憶装置制御部２１０により記憶装置２００Ｂへ記憶される。

（ステップＳ１１０２）
次いで、ユーザＵは、ユーザ端末２の入力装置２００Ｃを操作して、動画の自撮り撮像を開始する（図２１ではユーザＵの顔を例示）。入力受付部２０２は、入力装置２００Ｃでの入力操作を受け付ける。撮像装置制御部２０１は、入力受付部２０２で受け付けられた入力操作に基づいて、撮像装置２００Ｅを制御して動画の撮像を開始する。撮像装置２００Ｅにより開始された動画の撮像データ（第１撮像データ）は、一旦、記憶装置制御部２１０により記憶装置２００Ｂへ記憶される。

（ステップＳ１１０３）
動作抽出部２０６は、記憶装置２００Ｂに記憶されている動作から、１以上の動作ＩＤをランダムに抽出する（図２１では「３秒間目を閉じてください。」を例示）。

（ステップＳ１１０４）
指示タイミング決定部２０７は、後述する動作指示部２０８がユーザＵに対して動作を指示するタイミングをランダムに決定する（図２１では「３秒後」を例示）。

（ステップＳ１１０５）
動作指示部２０８は、ユーザＵに対して１以上の動作を指示タイミング決定部２０７で決定されたタイミングで指示する（図２１では「３秒間目を閉じてください。」を例示）。表示装置制御部２０３は、動作指示部２０８による指示に基づいて、動作抽出部２０６により抽出された動作ＩＤに対応するテキストデータを読み出して、表示装置２００Ｄに表示する。また、音声出力装置制御部２０９は、動作指示部２０８による指示に基づいて、動作抽出部２０６により抽出された動作ＩＤに対応する音声データを読み出して、音声出力装置２００Ｆから出力する。ユーザＵは、指示に従い動作を行う（図２１では目を閉じたユーザＵの顔を例示）。

（ステップＳ１１０６）
次いで、ユーザＵは、ユーザ端末２の入力装置２００Ｃを操作して、動画の撮像を終了する。入力受付部２０２は、入力装置２００Ｃでの入力操作を受け付ける。撮像装置制御部２０１は、入力受付部２０２で受け付けられた入力操作に基づいて、撮像装置２００Ｅを制御して動画の撮像を終了する。記憶装置制御部２１０は、撮像データ（第２撮像データ）の記憶装置２００Ｂへの記憶を終了する。

（ステップＳ１１０７）
送信部２０４は、記憶装置２００Ｂに記憶された撮像データ（第１，第２撮像データ）、指示タイミング決定部２０７で決定された動作指示のタイミング、動作抽出部２０６により抽出された動作ＩＤの情報を認証サーバ３へ送信する。

なお上記説明では、本人確認書類の動画を撮像した後、ユーザＵの自撮り動画の撮像を行っているが、ユーザＵの自撮り動画の撮像を行った後、本人確認書類の動画を撮像するようにしてもよい。また、第１撮像データ及び第２撮像データを最後にまとめて認証サーバ３へ送信しているが、第１撮像データ及び第２撮像データを撮像の度に個別に認証サーバ３へ送信するようにしてもよい。また、ステップＳ１１０１では、動画により本人確認書類を撮像しているが動画に代えて、本人確認書類の顔写真を含む静止画像を撮像するようにしてもよい。

（認証処理）
次に、認証システム１０の認証サーバ３での認証処理について図２２を参照して説明する。

（ステップＳ１２０１）
受信部３０１は、ユーザ端末２から送信される情報、例えば、撮像データ（第１，第２撮像データ）、動作指示のタイミング、動作ＩＤの情報を受信する。

（ステップＳ１２０２）
動作指示タイミング認識部３０２は、ユーザ端末２から送信される動作指示のタイミングの情報に基づいて、自撮り動画の撮像開始から何秒後に動作が指示されたかを認識する。

（ステップＳ１２０３）
静止画像データ抽出部３０３は、受信部３０１で受信された撮像データ（第1，第２撮像データ）から静止画像データを抽出する。具体的には、静止画像データ抽出部３０３は、第1撮像データから本人確認書類（顔写真を含むもの）の静止画像データ（第１画像データ）を抽出する。また、静止画像データ抽出部３０３は、受信部３０１で受信した第２撮像データから、動作の指示前の静止画像データ（第２画像データ）及び動作の指示後の静止画像データ（第３画像データ）を抽出する。なお、静止画像データ抽出部３０３による第１，第２撮像データから第１乃至第３画像データを抽出する方法については既に述べたので重複する説明を省略する。

（ステップＳ１２０４）
認証サーバ３は、本人確認書類が偽造であるか否かを判定する。具体的には、抽出部３５２は、静止画像データ抽出部３０３で抽出された本人確認書類の静止画像データ（第１画像データ）から、記憶装置３００Ｂやネットワーク４を介したユーザ端末２や他のサーバ（不図示）に記憶された書式レイアウト情報に基づき、本人確認書類の判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する。例えば、本人確認書類の「氏名」が記載された領域を判定基準領域とした場合、抽出部３５２は、本人確認書類の撮像データから「氏名」が記載された領域を抽出し、これを判定対象データとする。

次いで、認識部３５３は、抽出部３５２で抽出された判定対象データから書式等のルールを認識する。例えば、抽出部３５２によって「氏名」が記載された領域を判定対象データとして抽出した場合、認識部３５３は、判定対象データから「氏名」の書式ルールを認識する。

次いで、判定部３５４は、認識部３５３で認識された書式等のルールと、記憶装置３００Ｂ等に記憶された判定基準領域における正規の書式等のルールとの照合結果に基づき、本人確認書類の偽造を判定する。例えば、「氏名」の領域を判定基準領域とした場合、判定部３５４は、認識部３５３で認識された書式等のルール（判定対象データである「氏名」の撮像データから認識された書式等のルール）と、記憶装置３００Ｂ等に記憶された「氏名」の正規の書式等のルールとを照合して、合致しなかった場合に偽造であると判定する。

なお、ステップＳ１２０４における本人確認書類の偽造判定には、第１実施形態と同様に、下記（１）から（７）の２以上を組み合わせて偽造判定を行うようにしてもよく、下記（１）から（７）のいずれを組み合わせるか、及び偽造判定を実行する順序は問わない。

（１）氏名の配列による偽造判定（図５及び図６参照）
（２）住所掲載ルールによる偽造判定（図７及び図８参照）
（３）有効期限のフォントルールによる偽造判定（図９及び図１０参照）
（４）免許の条件のフォントルールによる偽造判定（図１１参照）
（５）免許の種類による偽造判定（図１２及び図１３参照）
（６）***による偽造判定（図１４及び図１５参照）
（７）チェックディジットによる偽造判定（図１６及び図１７参照）

（ステップＳ１２０５）
判定部３５４が、本人確認書類は偽造でないと判定した場合（Ｓ１２０４のＮＯ）、第１判定部３０４は、静止画像データ抽出部３０３で抽出された第１画像データ及び第２画像データ（本人確認書類の顔写真を含む静止画像データと、ユーザＵの静止画像データ）に基づいて、本人確認書類の顔写真の人物と、ユーザＵとが同一人物であるか否かを判定する。なお、第１判定部３０４による判定方法については既に述べたので重複する説明を省略する

（ステップＳ１２０６）
第１判定部３０４が、本人確認書類の顔写真の人物と、ユーザＵとが同一人物であると判定した場合（Ｓ１２０５のＹＥＳ）、第２判定部３０５は、第２判定部３０５は、静止画像データ抽出部３０３で抽出された第１画像データ及び第２画像データ（本人確認書類の顔写真を含む静止画像データと、ユーザＵの静止画像データ）に基づいて、第２画像データがユーザＵを撮像した撮像画像であるか否か（顔写真の画像を流用していないか否か）を判定する。なお、第２判定部３０５による判定方法については既に述べたので重複する説明を省略する。

（ステップＳ１２０７）
第２判定部３０５が、撮像データがユーザＵを撮像した撮像画像であると判定した場合（Ｓ１２０６のＹＥＳ）、第３判定部３０６は、静止画像データ抽出部３０３により抽出された動作の指示前の静止画像データ（第２画像データ）と動作の指示後の静止画像データ（第３画像データ）とに基づいて、受信部３０１で受信した動作ＩＤに対応する動作、換言すると、ユーザＵが指示された動作を行ったか否かを判定する。なお、第３判定部３０６による判定方法については既に述べたので重複する説明を省略する。

（ステップＳ１２０８）
第３判定部３０６が、ユーザＵが指示された動作を行ったと判定した場合（ステップＳ１２０７のＹＥＳ）、第４判定部３０７は、動作の指示前の静止画像データ（第２画像データ）と動作の指示後の静止画像データ（第３画像データ）とに基づいて、動作の指示前及び動作の指示後の静止画像データに写ったユーザＵが同一人物であるか否かを判定する。なお、第４判定部３０７による判定方法については既に述べたので重複する説明を省略する。

（ステップＳ１２０９）
偽造判定処理（Ｓ１２０４）での判定結果がＹＥＳである場合、又は第１判定処理（Ｓ１２０５）、第２判定処理（Ｓ１２０６）、第３判定処理（Ｓ１２０７）、第４判定処理（Ｓ１２０８）のいずれかでの判定結果がＮＯである場合、認証サーバ３は、認証エラー処理を行う。具体的には、認証サーバ３は、認証処理を停止するとともに、送信部３０９は、認証できなかった旨（認証エラー）をユーザ端末２へ送信する。また、第４判定部３０７が、ユーザＵが指示された動作を行ったと判定した場合（Ｓ１２０８のＹＥＳ）、認証サーバ３は、認証処理を終了する。

なお、図２２の説明では、第１判定部３０４から第４判定部３０７による判定を順番に行っているが、第１判定部３０４から第４判定部３０７による判定順序は図２２に示す順序に限られず順不同である。換言すると、図２２に示す第１判定部３０４から第４判定部３０７による判定の順序を入れ替えてもよい。

［第２実施形態の変形例］
なお、上記第２実施形態においては、認証サーバ３が、第１判定部３０４、第２判定部３０５、静止画像データ抽出部３０３、第３判定部３０６、第４判定部３０７の機能を有し、認証サーバ３において、認証処理を行っているが、ユーザ端末２が、第１判定部３０４、第２判定部３０５、静止画像データ抽出部３０３、第３判定部３０６、第４判定部３０７の機能を有し、ユーザ端末２において、認証処理を行うようにしてもよい。上記第２実施形態においては、ユーザ端末２が、動作抽出部２０６、指示タイミング決定部２０７、動作指示部２０８の機能を有しているが、認証サーバ３が、動作抽出部２０６、指示タイミング決定部２０７、動作指示部２０８の機能を有し、指示タイミング決定部２０７で決定されたタイミングで動作抽出部２０６により抽出された動作を動作指示部２０８が認証サーバ３の送信部３０９からユーザ端末２へ送信するようにしてもよい。

また、静止画像データ抽出部３０３の機能をユーザ端末２が有し、第１，第２撮像データから第１乃至第３静止画像データを抽出した後、第１乃至第３静止画像データを認証サーバ３へ送信し、認証サーバ３は、ユーザ端末２から送信された第１乃至第３静止画像データに基づいて図２２を参照して説明した本人確認の認証を行うようにしてもよい。このようにすれば、ユーザ端末２から送信するデータ量を大幅に削減することができる。

また、第１実施形態と同様に、ユーザ端末２にて本人確認書類が偽造であるか否かを判定するようにしてもよい。この場合、ユーザ端末２に、データ取得部３５１、抽出部３５２、認識部３５３及び判定部３５４の機能を有するように構成し、ユーザ端末２で撮像された本人確認書類の画像データに基づいて、本人確認書類が偽造であるか否かを判定し、判定結果をユーザ端末２に表示するように構成するとよい。なお、この場合、記憶装置２００Ｂに偽造判定のための書式等のルールのデータベースを記憶してもよいし、認証サーバ３の記憶装置３００Ｂ又は他のサーバに記憶されている偽造判定のための書式等のルールを参照するように構成してもよい。

また、ユーザ端末２にデータ取得部３５１及び抽出部３５２の機能を有し、認証サーバ３に、認識部３５３及び判定部３５４の機能を有するように構成してもよい。この場合、ユーザ端末２からは、抽出部３５２により抽出された判定基準領域に対応した撮像データ（判定対象データ）が認証サーバ３へと送信されるので、ユーザ端末２から認証サーバ３へ送信するデータ量を削減することができる。

（効果）
以上のように、第２実施形態に係る認証システム１０は、本人確認のための認証システム１０であって、本人確認書類の顔写真を含む撮像データ及びユーザの撮像データを取得する受信部３０１（第１，第２取得部）と、第１取得部により取得された撮像データと、第２取得部により取得された撮像データとに基づいて、本人確認書類の顔写真の人物と、前記ユーザとが同一人物であるか否かを判定する第１判定部３０４と、第１取得部により取得された撮像データと、第２取得部により取得された撮像データとに基づいて、第２取得部により取得された撮像データがユーザＵを撮像した他の撮像画像の流用でないか否かを判定する第２判定部３０５と、を備えている。

つまり、認証システム１０は、本人確認書類の顔写真の人物と、前記ユーザとが同一人物であるか否かの判定と、撮像データがユーザＵを撮像した撮像画像であるか否かの判定を行っているため、なりすましを効果的に防止することができる。また、撮像データとしてユーザＵの動画を利用しているため、本人確認書類を盗まれた場合などに、本人確認書類の顔写真を加工してユーザの撮像データとして利用される虞がなく、なりすましを効果的に防止することができる。この結果、本人確認の信頼性が高まる。

また、第１判定部３０４及び第２判定部３０５は、互いに異なる判定アルゴリズムにより本人確認書類の顔写真の人物と、ユーザとが同一人物であるか否か及び受信部３０１（第２取得部）により取得された撮像データがユーザＵを撮像した撮像画像であるか否かを判定している。このように、第２実施形態では、第１判定部３０４及び第２判定部３０５において、本人か否かの確認及び本人の画像を流用していないか否かの確認を特性（アルゴリズム）の異なる２つの判定方法を利用して判定している。このため、なりすましを非常に効果的に防止することができる。この結果、本人確認の信頼性がさらに高まる。

また、認証システム１０は、ユーザＵに対して１以上の動作を指示する動作指示部２０８と、ユーザＵの撮像データから、指示前の静止画像データと、指示後の静止画像データとを抽出する静止画像データ抽出部３０３と、指示前の静止画像データと指示後の静止画像データとに基づいて、ユーザＵが指示された動作を行ったか否かを判定する第３判定部３０６とを備えている。さらに、認証システム１０は、指示前の静止画像データと指示後の静止画像データとに基づいて、指示前及び指示後の静止画像データのユーザＵが同一人物であるか否かを判定する第４判定部３０７を備えている。このため、なりすましを更に効果的に防止することができる。例えば、本人確認書類を盗まれたユーザの動画を、ユーザの撮像データとして利用される虞がなく、なりすましを効果的に防止することができる。

また、認証システム１０は、２以上の異なる動作が記憶された記憶装置２００Ｂを参照し、記憶装置２００Ｂから１以上の動作をランダムに抽出する動作抽出部２０６を備え、動作指示部２０８は、動作抽出部２０６により抽出された動作をユーザＵに対して指示している。ランダムに抽出された動作を指示することで、なりすまし犯は、事前に指示に対応した撮像データを準備することが難しくなり、なりすましを効果的に防止することができる。

また、認証システム１０は、動作を指示するタイミングをランダムに決定する指示タイミング決定部２０７を備え、動作指示部２０８は、指示タイミング決定部２０７により決定されたタイミングで動作をユーザに対して指示する。動作を指示するタイミングをランダムとすることで、なりすまし犯は、事前に指示に対応した撮像データを準備することが難しくなり、なりすましを効果的に防止することができる。

また、認証システム１０は、動作指示部２０８は、２以上の異なる動作をユーザＵに対して指示している。２以上の異なる動作をユーザＵに対して指示することで、なりすまし犯は、事前に指示に対応した撮像データを準備することが難しくなり、なりすましを効果的に防止することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、本人確認書類の偽造を精度良く判定でき、システム構成の小型化を図ることができる偽造判定システム１、偽造判定方法及び偽造判定プログラムを提供することが可能となる。

［第３実施形態］
第３実施形態では、さらに本人確認の信頼性を高めた認証システムについて説明する。具体的には、第３実施形態では、ユーザに、本人確認書類の表面及び裏面を動画により撮像させ、撮像した本人確認書類に厚みがあるか否かにより、本人確認書類が流用されたものでなく、ユーザ本人の手元にあることを確認している。以下、図面を参照して、第３実施形態に係る認証システムについて説明するが、第１，第２実施形態及びその変形例に係る認証システムと異なる構成について説明し、第１，第２実施形態及びその変形例に係る認証システムと同一の構成については重複する説明を省略する。

図２３は、第３実施形態に係るユーザ端末２及び認証サーバ３の機能ブロック図である。図２３（ａ）は、ユーザ端末２の機能ブロック図であり、図２３（ｂ）は、認証サーバ３の機能ブロック図である。

（ユーザ端末２の機能構成）
図２３（ａ）に示すように、第３実施形態に係るユーザ端末２は、撮像装置制御部２０１、入力受付部２０２、表示装置制御部２０３、送信部２０４、受信部２０５、動作抽出部２０６、指示タイミング決定部２０７、動作指示部２０８、音声出力装置制御部２０９、記憶装置制御部２１０及び撮像方法指示部２１１などの機能を有する。なお、図２３（ａ）に示す機能は、ユーザ端末２のＲＯＭ（不図示）に記憶された管理プログラムをＣＰＵ２００Ｇが実行することにより実現される。以下、図２３（ａ）を参照して、第３実施形態に係るユーザ端末２の機能について説明するが撮像方法指示部２１１以外の機能については、第２実施形態に係るユーザ端末２と同じであるため重複する説明を省略する。

初めに、第３実施形態に係るユーザ端末２の記憶装置２００Ｂに記憶されているデータについて説明する。第３実施形態に係るユーザ端末２の記憶装置２００Ｂには、第２実施形態に係るユーザ端末２の記憶装置２００Ｂに記憶されているデータに加えて、撮像方法指示部２１１で利用されるテキストデータ及び音声データが指示ＩＤに関連付けて記憶されている。

以下の表２に撮像方法指示部２１１で利用されるテキストデータ及び音声データの一例を示す。なお指示ＩＤ「Ｂ００３」に関連付けられた「表面の撮影が終わりましたら本人確認書類をひっくり返してください。」は「表面の撮影が終わりましたら本人確認書類を裏返して返してください。」としてもよい。

撮像方法指示部２１１は、第３実施形態に係る認証システム１０の撮像処理（図２１参照）が開始されると、所定間隔（例えば、数秒間隔）で、ユーザＵに対して上記表２に記載の指示ＩＤに関連付けられた指示を昇順に提示する。具体的には、撮像方法指示部２１１は、撮像処理が開始されると、所定間隔で指示ＩＤに対応するテキストデータを指示ＩＤの昇順に表示するように表示装置制御部２０３に指示する。また、撮像方法指示部２１１は、撮像処理が開始されると、所定間隔で指示ＩＤに対応する音声データを指示ＩＤの昇順に出力するように音声出力装置制御部２０９に指示する。

表示装置制御部２０３は、撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、指示ＩＤに対応するテキストデータを所定間隔で昇順に読み出して、表示装置２００Ｄに表示する。
また、音声出力装置制御部２０９は、撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、指示ＩＤに対応する音声データを所定間隔で昇順に読み出して、音声出力装置２００Ｆから出力する。音声出力装置２００Ｆからは、音声データが音声として出力される。

第３実施形態では、表示装置２００Ｄへの上記テキストデータの表示及び音声出力装置２００Ｆからの上記音声データの出力により、ユーザＵに対して本人確認書類の撮像方法を指示するが、表示装置２００Ｄへの上記テキストデータの表示又は音声出力装置２００Ｆからの上記音声データの出力のいずれかにより、ユーザＵに対して本人確認書類の撮像方法を指示するようにしてもよい。

（認証サーバ３の機能構成）
図２３（ｂ）に示すように、第３実施形態に係る認証サーバ３は、受信部３０１（第１，第２取得部）、動作指示タイミング認識部３０２、静止画像データ抽出部３０３、第１判定部３０４、第２判定部３０５、第３判定部３０６、第４判定部３０７、記憶装置制御部３０８、送信部３０９、第５判定部３１０、抽出部３５２、認識部３５３及び判定部３５４などの機能を有する。なお、図２３（ｂ）に示す機能は、認証サーバ３のＲＯＭ（不図示）に記憶された管理プログラムをＣＰＵ３００Ｃが実行することにより実現される。以下、図２３（ｂ）を参照して、第３実施形態に係る認証サーバ３の機能について説明するが静止画像データ抽出部３０３及び第５判定部３１０以外の機能については、第２実施形態に係る認証サーバ３と同じであるため重複する説明を省略する。

静止画像データ抽出部３０３は、受信部３０１で受信された撮像データ（第1，第２撮像データ）から静止画像データを抽出する（切り出す）。具体的には、静止画像データ抽出部３０３は、第1撮像データから本人確認書類（顔写真が写っているもの）の静止画像データ（以下、第１画像データともいう）と、１以上の本人確認書類を裏返す際の静止画像データ（以下、第４画像データともいう）とを抽出する。

また、静止画像データ抽出部３０３は、動作指示タイミング認識部３０２で認識された動作指示のタイミングに基づいて、受信部３０１で受信した第２撮像データから、動作の指示前の静止画像データ（第２画像データともいう）と、動作の指示後の静止画像データ（以下、第３画像データともいう）とを抽出する。例えば、動作指示タイミング認識部３０２で認識された動作指示のタイミングが３秒後であれば、静止画像データ抽出部３０３は、受信部３０１で受信した第２撮像データから、動作の指示前（自撮り動画の撮像開始から３秒後より前）の静止画像データ（第２画像データ）と、動作の指示後（自撮り動画の撮像開始から３秒後より後）の静止画像データ（第３画像データ）とを抽出する。

第５判定部３１０は、静止画像データ抽出部３０３で抽出された１以上の第４画像データから本人確認書類に厚みがあるか否かを判定する。第５判定部３１０での判定には、既知の画像認識技術を利用して本人確認書類に厚みがあるか否かを判定してもよい。例えば、既知の画像認識技術を利用して本人確認書類を認識し、認識した本人確認書類の動きから厚みを有するか否かを判定するようにしてもよい。通常、本人確認に利用する顔写真付きの本人確認書類（例えば、運転免許の他、パスポート（旅券）、住民基本台帳カード（写真付のもの）、在留カードなど種々の本人確認書類）は、０．１〜数ｍｍ程度の厚みを有するため、本人確認書類を裏返すと、撮像データに本人確認書類の厚みがあることを判別することができる。一方、本人確認書類の表面及び裏面の画像データを流用した場合、本人確認書類の表面から裏面（又は裏面から表面）へと裏返す際に厚みが現れない。逆にいうと、本人確認書類の表面から裏面（又は裏面から表面）へと裏返す際に厚みが現れない場合、本人確認書類の表面及び裏面の画像データを流用した可能性がある。

第３実施形態では、第５判定部３１０が静止画像データ抽出部３０３で抽出された１以上の第４画像データから本人確認書類に厚みがあるか否かを判定することにより、本人確認書類がユーザＵ本人の手元にあり、ユーザＵ本人が指示通り本人確認書類を裏返す動作を行っているか否かを確認することができる。このため、本人確認書類の表面及び裏面の画像データの流用を防止することができる。

（撮像処理）
図２４は、第３実施形態に係る認証システム１０の処理を示すフローチャート図である（撮像処理）。以下、図２４を参照して第３実施形態に係る認証システム１０の撮像処理について説明する。なお、第３実施形態に係る認証システム１０の撮像処理のＳ１１０１Ｅ以降の処理は、図２１を参照して説明した第２実施形態に係る認証システム１０の撮像処理のステップＳ１１０２以降の処理と同じであるため、ステップＳ１１０２以降の処理については重複する説明を省略する。なお、図２４には、ステップＳ１１０１ＡからステップＳ１１０１Ｅの処理内容を示す参考図又は文（文字）を各ステップの左隣りに記載している。

（ステップＳ１１０１Ａ）
ユーザＵは、ユーザ端末２の入力装置２００Ｃを操作して、本人確認書類の動画の撮像を開始する。入力受付部２０２は、入力装置２００Ｃでの入力操作を受け付ける。撮像装置制御部２０１は、入力受付部２０２で受け付けられた入力操作に基づいて、撮像装置２００Ｅを制御して撮像処理を開始する。具体的には、撮像方法指示部２１１は、撮像処理が開始されると、指示ＩＤ「Ｂ００１」に対応するテキストデータを表示するように表示装置制御部２０３に指示する。また、撮像方法指示部２１１は、撮像処理が開始されると、指示ＩＤ「Ｂ００１」に対応する音声データを出力するように音声出力装置制御部２０９に指示する。

撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、表示装置制御部２０３は、指示ＩＤ「Ｂ００１」に対応するテキストデータ（例えば、「本人確認書類の撮影を開始します。」）を読み出して、表示装置２００Ｄに表示する。また、撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、音声出力装置制御部２０９は、指示ＩＤ「Ｂ００１」に対応する音声データ（例えば、「本人確認書類の撮影を開始します。」）を読み出して、音声出力装置２００Ｆから出力する。音声出力装置２００Ｆからは、音声データが音声として出力される。

（ステップＳ１１０１Ｂ）
所定時間（例えば、数秒）経過後、撮像方法指示部２１１は、指示ＩＤ「Ｂ００２」に対応するテキストデータを表示するように表示装置制御部２０３に指示する。同様に、撮像方法指示部２１１は、指示ＩＤ「Ｂ００２」に対応する音声データを出力するように音声出力装置制御部２０９に指示する。撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、表示装置制御部２０３は、指示ＩＤ「Ｂ００２」に対応するテキストデータ（例えば、「本人確認書類の表面を撮影してください。」）を読み出して、表示装置２００Ｄに表示する。また、撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、音声出力装置制御部２０９は、指示ＩＤ「Ｂ００２」に対応する音声データ（例えば、「本人確認書類の表面を撮影してください。」）を読み出して、音声出力装置２００Ｆから出力する。音声出力装置２００Ｆからは、音声データが音声として出力される。ユーザＵは、指示に基づいて、本人確認書類の表面を撮像する。

（ステップＳ１１０１Ｃ）
所定時間（例えば、数秒）経過後、撮像方法指示部２１１は、指示ＩＤ「Ｂ００３」に対応するテキストデータを表示するように表示装置制御部２０３に指示する。同様に、撮像方法指示部２１１は、指示ＩＤ「Ｂ００３」に対応する音声データを出力するように音声出力装置制御部２０９に指示する。撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、表示装置制御部２０３は、指示ＩＤ「Ｂ００３」に対応するテキストデータ（例えば、「表面の撮影が終わりましたら本人確認書類をひっくり返してください。」）を読み出して、表示装置２００Ｄに表示する。また、撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、音声出力装置制御部２０９は、指示ＩＤ「Ｂ００３」に対応する音声データ（例えば、「表面の撮影が終わりましたら本人確認書類をひっくり返してください。」）を読み出して、音声出力装置２００Ｆから出力する。音声出力装置２００Ｆからは、音声データが音声として出力される。ユーザＵは、指示に基づいて、撮像を続けたまま、本人確認書類を表面から裏面へひっくり返す。

（ステップＳ１１０１Ｄ）
所定時間（例えば、数秒）経過後、撮像方法指示部２１１は、指示ＩＤ「Ｂ００４」に対応するテキストデータを表示するように表示装置制御部２０３に指示する。同様に、撮像方法指示部２１１は、指示ＩＤ「Ｂ００４」に対応する音声データを出力するように音声出力装置制御部２０９に指示する。撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、表示装置制御部２０３は、指示ＩＤ「Ｂ００４」に対応するテキストデータ（例えば、「本人確認書類の裏面（うらめん）を撮影してください。」）を読み出して、表示装置２００Ｄに表示する。また、撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、音声出力装置制御部２０９は、指示ＩＤ「Ｂ００４」に対応する音声データ（例えば、「本人確認書類の裏面（うらめん）を撮影してください。」）を読み出して、音声出力装置２００Ｆから出力する。音声出力装置２００Ｆからは、音声データが音声として出力される。ユーザＵは、指示に基づいて、撮像を続けたまま、本人確認書類の裏面を撮像する。

（ステップＳ１１０１Ｅ）
所定時間（例えば、数秒）経過後、撮像方法指示部２１１は、指示ＩＤ「Ｂ００５」に対応するテキストデータを表示するように表示装置制御部２０３に指示する。同様に、撮像方法指示部２１１は、指示ＩＤ「Ｂ００５」に対応する音声データを出力するように音声出力装置制御部２０９に指示する。撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、表示装置制御部２０３は、指示ＩＤ「Ｂ００５」に対応するテキストデータ（例えば、「続いて、本人動画を撮影します。」）を読み出して、表示装置２００Ｄに表示する。また、撮像方法指示部２１１による指示に基づいて、音声出力装置制御部２０９は、指示ＩＤ「Ｂ００５」に対応する音声データ（例えば、「続いて、本人動画を撮影します。」）を読み出して、音声出力装置２００Ｆから出力する。音声出力装置２００Ｆからは、音声データが音声として出力される。

以降、図２１のステップＳ１１０２の処理へと移行し、ユーザＵは、指示に基づいて、本人動画（自撮り動画）の撮像を開始する。

（認証処理）
図２５は、第３実施形態に係る認証システム１０の処理を示すフローチャート図である（撮像処理）。以下、図２５を参照して第３実施形態に係る認証システム１０の認証処理について説明するが、第２実施形態に係る認証システム１０の認証処理と同じ処理については同一のステップ番号を付して重複する説明を省略する（図２５のステップＳ１２０３は、「第１抽出処理」となっているが、図２２のステップＳ１２０３「抽出処理」と処理内容は同じである）。

（ステップＳ１３０１）
静止画像データ抽出部３０３は、１以上の本人確認書類を裏返す際の静止画像データ（以下、第４画像データともいう）を抽出する。

（ステップＳ１３０２）
第５判定部３１０は、静止画像データ抽出部３０３で抽出された１以上の第４画像データから本人確認書類に厚みがあるか否かを判定する。なお、第５判定部３１０による判定方法については既に述べたので重複する説明を省略する

なお、図２５の説明では、第５判定部３１０による判定の後、第１判定部３０４から第４判定部３０７による判定を順番に行っているが、第１判定部３０４から第４判定部３０７及び第５判定部３１０による判定順序は図２５に示す順序に限られず順不同である。換言すると、図２５に示す第１判定部３０４から第４判定部３０７及び第５判定部３１０による判定の順序を入れ替えてもよい。

（効果）
以上のように、第３実施形態では、ユーザ端末２に本人確認書類の両面の撮影を指示する撮像方法指示部２１１を備え、認証サーバ３に第1撮像データから１以上の本人確認書類を裏返す際の静止画像データ（以下、第４画像データともいう）を抽出する静止画像データ抽出部３０３と、静止画像データ抽出部３０３で抽出された１以上の第４画像データから本人確認書類に厚みがあるか否かを判定する第５判定部３１０とを備えている。

このため、本人確認書類がユーザＵ本人の手元にあり、ユーザＵ本人が指示通り本人確認書類を裏返す動作を行っているか否かを確認することができ、本人確認書類の表面及び裏面の画像データの流用を防止することができる。この結果、なりすましを効果的に防止することができる。

なお、上記に本実施形態およびその適用例を説明したが、本発明はこれらの例に限定されるものではない。例えば、偽造判定のためのルールは書式ルール以外のルールを適用してもよい。また、前述の各実施形態またはその適用例に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除、設計変更を行ったものや、各実施形態の特徴を適宜組み合わせたものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に包含される。

例えば、レイアウト・物理的な位置関係（例えば、「優良マーク」の位置が正規のものとずれている、「眼鏡等」の位置が正規のものをずれている、各固定化された文字やマークとの距離やその比率が正規のものをずれている等）を判定して本人確認書類の偽造を判定するようにしてもよい。また、文字の色やマーカーの色が正規のデータと異なること（例えば、ゴールド免許を示すゴールドでマーカーされている色が、正規のゴールド色とは違う、「運転免許書」が青で書かれているが、その色が正規のものと違う、「公安委員会」が橙色で書かれているがその色が正規のものと違う等）を判定して本人確認書類の偽造を判定するようにしてもよい。また、レイアウト・物理的な位置関係での本人確認書類の偽造の判定と、文字の色やマーカーの色による本人確認書類の偽造の判定と、以下の（１）から（７）の偽造判定のいずれか１以上と組み合わせるようにしてもよい。

（１）氏名の配列による偽造判定（図５及び図６参照）
（２）住所掲載ルールによる偽造判定（図７及び図８参照）
（３）有効期限のフォントルールによる偽造判定（図９及び図１０参照）
（４）免許の条件のフォントルールによる偽造判定（図１１参照）
（５）免許の種類による偽造判定（図１２及び図１３参照）
（６）***による偽造判定（図１４及び図１５参照）
（７）チェックディジットによる偽造判定（図１６及び図１７参照）

以上のように、本発明は、運転免許証のほか、パスポート（旅券）、住民基本台帳カード、在留カードなど種々の本人確認書類の偽造判定に利用することができる。

１ 偽造判定システム
２ ユーザ端末
２００Ａ 通信ＩＦ
２００Ｂ 記憶装置
２００Ｃ 入力装置
２００Ｄ 表示装置
２００Ｅ 撮像装置（カメラ）
２００Ｆ 音声出力装置（スピーカ）
２００Ｇ ＣＰＵ
２００Ｈ バス（ＢＵＳ）
２０１ 撮像装置制御部
２０２ 入力受付部
２０３ 表示装置制御部
２０４ 送信部
２０５ 受信部
２０６ 動作抽出部
２０７ 指示タイミング決定部
２０８ 動作指示部
２０９ 音声出力装置制御部
２１０ 記憶装置制御部
２１１ 撮像方法指示部
２１２ 撮像位置抽選部
３ 認証サーバ
３００Ａ 通信ＩＦ
３００Ｂ 記憶装置
３００Ｃ ＣＰＵ
３００Ｄ バス（ＢＵＳ）
３０１ 受信部（第１，第２取得部）
３０２ 動作指示タイミング認識部
３０３ 静止画像データ抽出部
３０４ 第１判定部
３０５ 第２判定部
３０６ 第３判定部
３０７ 第４判定部
３０８ 記憶装置制御部
３０９ 送信部
３１０ 第５判定部
３５１ データ取得部
３５２ 抽出部
３５３ 認識部
３５４ 判定部
４ ネットワーク
１０ 認証システム

Claims (8)

1. 本人確認書類の偽造を判定するための偽造判定システムであって、
   前記本人確認書類の撮像データを取得するデータ取得部と、
   前記本人確認書類の正規の書式レイアウト情報及び前記本人確認書類の判定基準領域における正規のルールを記憶する記憶部を参照し、前記データ取得部により取得された前記撮像データから、前記記憶部に記憶された前記書式レイアウト情報に基づき、前記判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する抽出部と、
   前記抽出部で抽出された前記判定対象データからルールを認識する認識部と、
   前記認識部で認識された前記ルールと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における正規のルールとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する判定部と、を備え、
   前記記憶部は、前記判定基準領域における前記本人確認書類の交付日に応じて決められた文字の正規の配列ルールを記憶し、
   前記認識部は、前記判定対象データから文字の配列を認識し、
   前記判定部は、前記認識部で認識された前記文字の配列ルールと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における前記本人確認書類の交付日に応じて決められた文字の正規の配列ルールとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する、ことを特徴とする偽造判定システム。
2. 前記本人確認書類は、免許証であり、
   前記記憶部は、前記判定基準領域における前記免許証の交付日に応じて決められた前記免許証の種類の正規の配列ルールを記憶し、
   前記認識部は、前記判定対象データから前記免許証の交付日及び免許の種類の記載パターンを認識し、
   前記判定部は、前記認識部で認識された前記免許証の交付日及び免許の種類の記載パターンと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における前記免許証の交付日に応じて決められた前記免許証の種類の正規の配列ルールとの照合結果に基づき、前記免許証の偽造を判定する、ことを特徴とする請求項１に記載の偽造判定システム。
3. 前記記憶部は、前記判定基準領域における都道府県に応じて決められた住所の正規の掲載ルールを記憶し、
   前記認識部は、前記判定対象データから住所の掲載ルールを認識し、
   前記判定部は、前記認識部で認識された前記住所の掲載ルールと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における都道府県に応じて決められた住所の正規の掲載ルールとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する、ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の偽造判定システム。
4. 前記記憶部は、前記判定基準領域における文字の正規のフォントルールを記憶し、
   前記認識部は、前記判定対象データから文字のフォントルールを認識し、
   前記判定部は、前記認識部で認識された前記文字のフォントルールと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における文字の正規のフォントルールとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の偽造判定システム。
5. 前記記憶部は、前記判定基準領域における***の正規の画像データを記憶し、
   前記認識部は、前記判定対象データから***の画像データを認識し、
   前記判定部は、前記認識部で認識された前記***の画像データと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における***の正規の画像データとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の偽造判定システム。
6. 前記記憶部は、前記判定基準領域におけるテキスト情報に基づくチェックディジットを記憶し、
   前記認識部は、前記判定対象データからテキスト情報を認識し、
   前記判定部は、前記認識部で認識された前記テキスト情報に基づくチェックディジットと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域におけるテキスト情報に基づくチェックディジットとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の偽造判定システム。
7. 本人確認書類の偽造を判定するための偽造判定方法であって、
   データ取得部によって、前記本人確認書類の撮像データを取得する工程と、
   抽出部によって、前記本人確認書類の正規の書式レイアウト情報及び前記本人確認書類の判定基準領域における正規のルールを記憶する記憶部を参照し、前記データ取得部により取得された前記撮像データから、前記記憶部に記憶された前記書式レイアウト情報に基づき、前記判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する工程と、
   認識部によって、前記抽出部で抽出された前記判定対象データからルールを認識する工程と、
   判定部によって、前記認識部で認識された前記ルールと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における正規のルールとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する工程と、を有し、
   前記記憶部は、前記判定基準領域における前記本人確認書類の交付日に応じて決められた文字の正規の配列ルールを記憶し、
   前記認識部は、前記判定対象データから文字の配列を認識し、
   前記判定部は、前記認識部で認識された前記文字の配列ルールと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における前記本人確認書類の交付日に応じて決められた文字の正規の配列ルールとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する、ことを特徴とする偽造判定方法。
8. 本人確認書類の偽造を判定するための偽造判定プログラムであって、
   コンピュータを、
   前記本人確認書類の撮像データを取得するデータ取得部、
   前記本人確認書類の正規の書式レイアウト情報及び前記本人確認書類の判定基準領域における正規のルールを記憶する記憶部を参照し、前記データ取得部により取得された前記撮像データから、前記記憶部に記憶された前記書式レイアウト情報に基づき、前記判定基準領域に対応した撮像データを判定対象データとして抽出する抽出部、
   前記抽出部で抽出された前記判定対象データからルールを認識する認識部、
   前記認識部で認識された前記ルールと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における正規のルールとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する判定部、
   として機能させ、
   前記記憶部は、前記判定基準領域における前記本人確認書類の交付日に応じて決められた文字の正規の配列ルールを記憶し、
   前記認識部は、前記判定対象データから文字の配列を認識し、
   前記判定部は、前記認識部で認識された前記文字の配列ルールと、前記記憶部に記憶された前記判定基準領域における前記本人確認書類の交付日に応じて決められた文字の正規の配列ルールとの照合結果に基づき、前記本人確認書類の偽造を判定する、ことを特徴とする偽造判定プログラム。