JPH07141506A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 利用するシステムの位置で顔画像入力を行う
だけで、利用者が自分の暗証コード（キャラクタパスワ
ード）をいちいち覚えておく必要なく本人の照合を可能
にし、更に他人にプロテクトをはずされることを防ぐこ
とを可能にする。 【構成】 スチルビデオカメラ８によって取り込まれた
顔画像は、画像処理ボード７の中のＡ／Ｄコンバータ２
１によりデジタル情報へと変換され特徴抽出回路２２に
おくられ、ここではデジタル変換された顔画像情報は、
個人の特徴を最も良く表わすパラメータへと変換され
る。ついで照合回路２３において、特徴抽出回路２２で
作成したパラメータと予め登録してある特定利用者の特
徴パラメータとの照合（パターンマッチング）が行われ
一致すれば照合成功とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えばファイルオープ
ン、ログインの際、プロテクト機能を有する情報処理装
置に関し、特にその利用者照合の入力方式、および処理
に特徴を有する情報処理装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、コンピュータなどの情報処理装
置、Ｄｅｓｋ Ｔｏｐ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇなどの文
書処理装置は、何人かの共有マシーンとして利用する事
が多く、これらを利用するユーザは、システムへのログ
イン、あるいは自分の作成したファイルに機密性を持た
せるため、キーボードなどのキャラクタ入力装置を用い
て、システムの利用者が決めた暗証コードをパスワード
として入力し、これを装置内に予め登録してあるコード
と照合することにより、利用者の認識を行っていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例のようなキャラクタ入力によるパスワード処理は、
システム利用者が自分で決めた暗証コードを忘れてしま
った場合、自分のファイルを開くこと、あるいは、シス
テムにログインすることができなくなり、暗証解読のた
め無駄な時間を割かなくてはならない事を余儀なくされ
ていた。また、本人以外でも、その人のパスワードを知
っていれば、ファイルをオープン、あるいは、システム
のログインを行なうことができるため、本当の意味での
プロテクトはなされているとは言えなかった。

【０００４】本発明の目的は以上のような問題を解消し
た情報処理装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本発明はシステム利用権を制限する保護機能を有する情
報処理装置において、システム利用者の特定箇所の画像
を入力する入力手段と、該入力手段から入力した入力画
像から利用者を照合する照合手段とを有することを特徴
とする。

【０００６】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。

【０００７】〈実施例１〉図１は以下に示す実施例１〜
４にかかる情報処理装置全体のブロック図であり、１は
システムバス、２は装置全体を制御するＣＰＵ、３はプ
ログラムを記憶したり、ワーク領域として使われるメイ
ンメモリ、４はＣＰＵを介さずにメモリとＩ／Ｏ間でデ
ータの転送を行うＤＭＡの制御回路（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍ
ｅｍｏｒｙＡｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ以下Ｄ
ＭＡＣと記す）、１０はＬＡＮ９とのインターフェー
ス、１１はＲＯＭ、ＳＲＡＭ、ＲＳ２３２Ｃ等のＩ／Ｏ
類、１３はハードディスク、１４はフロッピーディス
ク、１２はハードディスク１３やフロッピーディスク１
４とのインターフェース、１６は高解像度のプリンタ、
１５はプリンタインターフェース、１７はキーボードや
マウスのインターフェース、１８はキーボード、１９は
ポインティングデバイスであるマウス、９はローカルエ
リアネットワーク、５はＶＲＡＭを含むＣＲＴ制御回
路、６は表示データを表示するＣＲＴモニタ、８は顔画
像を取り込むスチルビデオカメラ、７はビデオカメラ８
で取り込まれた顔画像情報を処理する画像処理ボード、
２０は顔画像等の入力情報を処理する際の数値演算を専
用に行うための数値演算プロセッサであるＤＳＰ（Ｄｉ
ｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｓｅｓｓｏｒ）、２
４は顔画像を取り込む時のリモートシャッターである。

【０００８】図１において、ＣＰＵ２はパワーオン後、
Ｉ／Ｏ１１にあるＲＯＭ内のプログラムに従ってシステ
ムチェック等の立ち上げ処理を行なった後、ハードディ
スク１３内に格納されたＯＳ等のプログラムをメインメ
モリに持ってくる。ユーザーのキーボード１８やマウス
１９からの指示により、アプリケーションプログラムが
動作する。ＣＲＴ６への画面表示は、ＣＲＴ制御回路５
内のビデオメモリにＣＰＵ２が直接データを書き込むこ
とで行なわれる。

【０００９】本発明の具体的な実施方法を図２に示した
顔画像処理ボード７のブロック図を用いて説明する。ま
た、ここでは、個人のファイルにプロテクトをかけられ
る文書処理装置に関する例を説明する。システム利用者
の顔画像を取り込む顔画像読み取り用のスチルビデオカ
メラ８によって、利用者はシステムを立ち上げた後に自
分のファイルを開くために、自分の顔を装置に認識させ
るための自画像を装置に採り込む。これについて図３を
用いて説明する。まず利用者２７は、指定された位置に
着席し、ＣＲＴ６の管面に対して正面をむく、このとき
の位置がばらばらでは正確な認識画像が採取できないの
で、あらかじめスチルビデオカメラ８には利用者２７と
の測定距離を設定しておき、スチルビデオカメラ８に内
蔵した赤外線測距センサによりフォーカス、位置関係の
あった顔画像を撮る。このようにして、スチルビデオカ
メラ８より取り込まれた顔画像情報は２５のケーブルラ
インを経て、情報処理装置の本体２６に取り込まれる。

【００１０】図２の説明に戻ると、取り込まれた顔画像
は、画像処理ボード７の中のＡ／Ｄコンバータ２１によ
りデジタル情報へと変換される。次にこれは、特徴抽出
回路２２におくられ、ここではデジタル変換された顔画
像情報は、個人の特徴を最も良く表わすパラメータへと
変換される。ここで、個人情報パラメータを抽出する手
段は種々あるが、人それぞれ違う顔の特徴を簡単にとら
えるため、輪郭方向を顔画像パターンの特徴とする方法
を一例として図４を用いて説明する。

【００１１】まず、２２の特徴抽出回路に入力されたデ
ジタル情報は、Ｓ３０で１０２４×１０２４ドットの原
画像データ３１へ変換される。次に、Ｓ３２で顔画像の
輪郭を細かく判定するために、３１の原画像データに画
像処理でよく行う輪郭抽出処理（特徴抽出手段）を施し
て情報量を減らしてイラスト画像３３を得る。このイラ
スト画像３３から、利用者の特徴を最もよく表わす３２
×３２のドットパターン３６を作成する。このアルゴリ
ズムは種々あるが、ここでは、Ｓ３４における３３のイ
ラスト画像から特に、目、鼻、耳、眉の形、口、顔の輪
郭等の特徴に的を絞る特徴追跡処理を行うことにより、
利用者の特徴画像をつくることとする。そしてＳ３５で
抽出したドットパターン３６を個人情報を最もよく表わ
す特徴パラメータとする。このように個人情報の特徴抽
出回路２２で得られた特徴パラメータは、２３の個人情
報の特徴照合回路へと受け渡される。ここでは、回路２
２で得られた個人情報としてのパラメータを予め登録さ
れている特定利用者のパラメータと照合する作業を行
う。回路２２で個人情報のパラメータができた事を示す
フラグが立つとＣＰＵ２は、ハードディスク１３に予め
登録されている個人情報データ（標準パターン）を読み
出し、照合回路２３に転送する。ここで特徴抽出回路２
２で作成したパラメータと予め登録してある特定利用者
の特徴パラメータとの照合（パターンマッチング）が行
われる。ここでも、照合方法は種々あるが、例えば、利
用者の特徴パラメータを未知パターンとして入力したと
き、この未知パターンと予め登録されている特定利用者
の特徴パラメータ（標準パターン）をそれぞれユークリ
ッド距離のような距離尺度を用いて計算し、その中で最
も距離が近いと判定された登録者に対し、その絶対距離
がある設定しきい値以内なら、その未知パターンを特定
利用者として判断する。ここで、本人であるという最終
判断は、利用者が開きたいファイルの管理者と特徴照合
回路２３で判定された登録者の一致があればなされるこ
とになる。ここで上述した一連の流れは、ソフト的に行
なってもいいし、専用のハード回路を用いても良い。こ
れらの演算は、ＣＰＵ２を用いても良いが、ＣＰＵ２の
負担軽減と処理の高速化を図るには専用の数値演算プロ
セッサであるＤＳＰ２０を用いても良い。

【００１２】次に、フローチャートに従って実施例の動
作を説明する。まず、パスワード処理の流れは図５に示
すように、Ｓ１０１でシステム利用者が自分のファイル
を開く要求を行う。Ｓ１０２で顔画像パスワードの登録
があるかを確認し、なければＳ１０３に進みファイルを
オープンする。もし、登録があればＳ１０４に進む。こ
こでは、顔画像入力をスチルビデオカメラ８を用いて行
う。Ｓ１０５で図２の説明で述べた処理がなされ、利用
者本人の照合が成功したらパスワード処理は終了し、Ｓ
１０３にすすむ。Ｓ１０５で本人の照合が取れなかった
場合はこの処理を繰り返すことになるが、Ｓ１０６で顔
画像入力を行った数をカウントして置き、Ｓ１０７であ
るカウント数（ここでは３回）以上の入力を行っても本
人の照合が取れなかった場合には、顔画像パスワード処
理ができなくなるようになっている。以上のような手順
でパスワード処理はすべて終了する。

【００１３】〈実施例２〉ここで、図２の照合回路２３
における照合方法をニューラルネットワークに置き換え
た他の実施例をあげる。先ず、ニューラルネットにパー
セプトロンと呼ばれる階層構造を用いた例を図６を用い
て説明する。パーセプトロンは、人間の脳細胞中のニュ
ーロンを模した構造で、入力層１０９、第１中間層１１
０、第２中間層１１１、出力層１１２からなり、それぞ
れの層はニューロンにあたるいくつかのユニット１１７
からなる。これらのユニットは違う層間のユニット同士
結合している。この層間の結合には重みずけがなされて
おり、この重みを変えることにより、ユニットの結合の
仕方を変えることができる。ここでは簡単に、この重み
の変更方法について、バックプロパゲーション法（誤差
逆伝搬法）という学習法を用いて説明する。図６の入力
層１０９には、実施例１で説明した顔画像の３２×３２
（１０２４ユニット）の２値パターン１０８を特徴パラ
メータとして入力する。入力層のネットワーク構造は、
顔画像の二次元の特徴パターンを効率よくとらえるため
に、１０９のような入力層の縦３２パターン、および横
３２パターンの各バンドを中間層への入力としてある。
この信号は、第１中間層１１０、第２中間層１１１を経
て特徴パターンの分析がなされ、結果は出力層１１２へ
と出力される。出力層でのユニット数Ｎは、登録できる
利用者数（２^N 人）に対応する。出力信号１１３は、認
識利用者信号として出力され、これを正解信号としての
教師信号１１４と比較する事により学習誤差を計算す
る。この誤差が小さくなるように重み修正１１６をその
都度行なう。このように、登録される人数分の特徴パラ
メータを何回も入力し、誤差が小さくなるまで（学習が
収束するまで）繰り返し行なう。

【００１４】このようにして学習が収束したニューラル
ネットのシステムに対して、システム利用者は、図２の
スチルビデオカメラ８から顔画像入力を行なう。この顔
画像は、未知パターンとして画像処理ボード７（ここで
は、ニューラルネットシステムにあたる。）に入力さ
れ、Ａ／Ｄコンバータ２１でＡ／Ｄ変換された後特徴抽
出回路２２で顔画像の特徴パターンに変換される。この
顔画像の特徴パターンを上記の学習が収束したニューラ
ルネットに入力することにより利用者識別処理が行なわ
れる。このようにして識別された利用者と開きたいファ
イルの管理者が一致した場合、顔画像パスワードの本人
照合がなされたことになり、ファイルを開くことができ
る。

【００１５】以上述べたように、顔画像による本人照合
にニューラルネットを用いることによって、本人の顔画
像と似ている者が利用しても、ニューラルネットの学習
による顔画像パターンの領域分け能力によって、このシ
ステムの識別能力がアップするというこの実施例特有の
効果もえられる。

【００１６】〈実施例３〉次に、従来のキャラクタパス
ワード入力と本発明の実施例１，２における顔画像入力
との二重化を図った場合の実施例を図７のフローチャー
トを用いて説明する。Ｓ１１８でシステム利用者が自分
のファイルを開く要求を行う。Ｓ１１９でキャラクタパ
スワードの登録があるかを確認し、あればＳ１２０に進
み自分の決めた暗証コードをキーボード１８から入力す
る。Ｓ１２１で照合が取れなければＳ１１９に戻りこれ
を繰り返す。照合が取れれば、Ｓ１２３に進みファイル
をオープンする。Ｓ１１９でキャラクタパスワードの登
録がない、あるいは、Ｓ１２２でパスワードの二重化が
なされている場合はＳ１２４に進む。ここでは、顔画像
入力をスチルビデオカメラ８を用いて行う。Ｓ１２５で
図２の説明で述べたような処理、あるいは、実施例２で
述べたような処理がなされ、利用者本人の照合が成功し
たらパスワード処理は終了しＳ１２３でファイルをオー
プンする。Ｓ１２５で本人の照合が取れなかった場合は
この処理を繰り返すことになるが、Ｓ１２６で顔画像入
力を行った数をカウントして置き、Ｓ１２７であるカウ
ント数（ここでは３回）以上の画像入力を行っても本人
の照合が取れなかった場合には、顔画像パスワード処理
ができなくなり、再びＳ１１９に戻る。二重化されたパ
スワード入力処理は、以上のように行なわれる。

【００１７】以上述べたように、パスワード処理を二重
化することにより、一つのパスワード入力の時以上に機
密性を高めることができるというこの実施例特有の効果
もえられる。

【００１８】〈実施例４〉顔画像パスワードにとって一
番の問題点は、人間の顔（人相）はいつも一定だとは限
らない点である。つまり、太って丸くなっている時、や
せて細くなっている時、髪が伸びている時、髪をきった
ばかりの時、メガネを着用している時とそうではない時
など色々考えられる、このように異なった状態を、ある
一定時期のデータベースで認識させようとしても認識率
の向上は望めない。そこで本実施例は、ある一定期間ご
とに照合用のデータベースを更新していくシステムにつ
いて図８を用いて説明する。図８において顔画像を入力
し、照合するまでのフローは前実施例で説明した通りの
ものであるが、本実施例では、Ｓ１２７で３回以上照合
が取れないことが続いた時は、システム利用者の顔画像
が時期差により変化したことによって、認識率の低下が
起きていると判断を下す。このときＳ１３０でデータベ
ースの更新をするかどうか判断することになる。つま
り、元々照合用のデータベースには、登録年月日のよう
な時期情報を含むフォーマットにしておく。システム利
用者は、ログインの度にこの情報を現在の年月日と比較
し、あるしきい値より時期差が大きくなった時にデータ
ベースのアップデイトを行うように処理を行なうように
なる。データベースの更新の期間は、ユーザの生活スタ
イルによっても変化するので（あまり風貌が変わらない
人が多い集団と、そうでない集団によっても違う。）シ
ステム管理者が責任を持って決定することになる。この
ようにして、Ｓ１３０でデータベース変更の決定がなさ
れた場合にはＳ１３１に行き、ここで顔画像、登録年月
日の再登録を行ない次のパスワード処理のための新しい
データベースが作成され処理を終了する。以上述べたよ
うに、データベースの再変更を時期差をみてすることに
より、認識率の向上によるパスワード処理の迅速かとい
う実施例特有の効果も得られる。

【００１９】さらにシステム利用者が決められたデータ
ベース更新期間内に、例えば髪を切ったり、容姿がやせ
たり太ったりして、認識率の低下を引き起こすくらいに
変化したと思われる場合や、認識率があまり上がらず、
データベースを再登録しなければならないと判断した時
に、システム管理者の許可をもらってデータベースの再
登録ができるようにすることもできる。このときシステ
ム利用者は、システム管理者から教えられた所定のキャ
ラクタパスワードを入力することにより、もし一致があ
れば、Ｓ１３１の再登録処理を行ない、データベースの
再登録を実行できるようにすることができる。これによ
り、利用者の容姿変化による認識率の低下を軽減でき、
操作性を更に向上することができる。

【００２０】〈実施例５〉図９は以下に示す各実施例に
かかる情報処理装置全体のブロック図であり、光学式読
取り装置８０、画像処理ボード７０以外は図１と同様で
ある。

【００２１】本実施例の具体的な処理方法を図１０に示
した画像処理ボード７０のブロック図を用いて説明す
る。また、ここでは、個人のファイルにプロテクトをか
けられる文書処理装置に関する例を説明する。８０はシ
ステム利用者の手相を取り込む光学式読取り装置で、利
用者はシステムを立ち上げた後に、自分のファイルを開
くために、まず指定された方向の手を光学式読み取り装
置８０のガラス面に乗せる。このとき、手のひらを乗せ
る位置の位置合わせが必要であるが、これについては図
１５に示したような光学式読み取り装置を提案する。２
００は装置本体、２０１はガラス面、２０２は手のひら
の位置決め枠、２０４はガラス面２０１上の中心の位置
を決めるコアマークである。このコアマーク２０４に、
自分の手のひらの重心（コア）を２０６のように合わせ
る。

【００２２】次に光学式読み取り装置８０はスキャニン
グを行い手相のしわ（隆線）の形状を読み取っていく。
このようにして、光学式読み取り装置８０より取り込ま
れた手相は、画像処理ボード７０の中のＡ／Ｄコンバー
タ２１によりデジタル情報へと変換される。次に、２２
Ａは特徴抽出回路で、ここではデジタル変換された手相
情報は、個人の特徴を最も良く表わすパラメータへと変
換される。ここで、個人情報パラメータを抽出する手段
は種々あるが、複雑な紋様の特徴を簡単にとられるた
め、隆線方向を手相パターンの特徴とする方法を一例と
して図１１を用いて説明する。まず、２２Ａの個人情報
の特徴抽出回路に入力されたデジタル情報は、Ｓ３００
で２５６×２５６ドットの原画像データ３５０へ変換さ
れる。次に、手相の隆線の流れを細かく判定するため
に、Ｓ３１０で８×８ドットの領域を一つの処理領域と
して分割し、９種類の方向軸に対する投影を用いること
によって、最適な隆線方向を１つ選択する。ここで、８
×８ドットの単位領域内では、各画素は９種類の方向コ
ードを持ち、１番目から８番目は０とπとの間の８方向
に対応し、９番目は隆線方向が存在しないコードとし
た。このようにして、Ｓ３２０で３２×３２ドットの方
向データ（３６０）が得られる。次に、方向データ化さ
れた隆線形状の特徴を損なうことなく追跡し、手相の特
徴パターンを抽出するために隆線追跡処理Ｓ３３０を行
なう。ここでの処理は、方向データの特殊性をある程度
排除し、隆線の細かい形状の特徴を重視し過ぎないよう
に、マクロ的に追跡することを試みる。まず、円弧或い
は方形形状になっている手のひらの重心を示すコアを手
相照合の基準点として求める。次に、このコアを追跡の
対象点とし、決められた規則に従い、この対象点の周り
の方向コードとの関係で隆線を追跡して行く。このよう
にして、手相の３２×３２ドット方向パターン３６０
は、１６×１６ドットの２値の特徴パターン３７０にＳ
３４０で変換される。これを特徴よく表わす特徴パラメ
ータとする。このように特徴抽出回路２２Ａで得られた
特徴パラメータは、２３Ａの特徴照合回路へと受け渡さ
れる。ここでは、回路２２Ａで得られた特徴としてのパ
ラメータを予め登録されている特定利用者のパラメータ
と照合する作業を行う。回路２２Ａで特徴のパラメータ
が抽出できた事を示すフラグが立つとＣＰＵ２は、ハー
ドディスク１３に予め登録されている個人情報データ
（標準パターン）を読み出し、特徴照合回路２３Ａに転
送する。ここで回路２２Ａで作成したパラメータと予め
登録してある特定利用者の特徴パラメータとの照合（パ
ターンマッチング）が行われる。ここでも、照合方法は
種々あるが、例えば、利用者の特徴パラメータが未知パ
ターンとして入力したとき、この未知パターンと予め登
録されている特定利用者の特徴パラメータ（標準パター
ン）をそれぞれユークリッド距離のような距離尺度を用
いて計算し、その中で最も距離が近いと判定された登録
者に対し、その絶対距離がある設定しきい値以内なら、
その登録者を判定される利用者として判断する。ここ
で、本人であるという最終判断は、利用者が開きたいフ
ァイルの管理者と特徴照合回路２３Ａで判定された登録
者の一致があればなされることになる。ここで上述した
一連の流れは、ソフト的に行なってもいいし、専用のハ
ード回路を用いても良い。これらの演算は、ＣＰＵ２を
用いても良いが、ＣＰＵ２の負担軽減と処理の高速化を
図るには専用の数値演算プロセッサであるＤＳＰ２０を
用いても良い。

【００２３】次に、図１２に示すフローチャートに従っ
て本実施例の動作を説明するが、Ｓ１０４Ａにおいて手
相入力を光学式読取り装置８０を用いて行う以外は図５
と同様である。

【００２４】〈実施例６〉ここで、図１３を用いて、図
１０の個人情報照合回路２３における照合方法をニュー
ラルネットワークに置き換えた実施例をあげるが、入力
層１０９に入力する特徴パラメータが手相の１６×１６
（２５６ユニット）の２値パターン１０８Ａである以外
は図６と同様である。入力層のネットワーク構造は、指
紋の二次元の特徴パターンを効率よくとらえるために、
１０９のような入力層の縦１６パターン、および横１６
パターンの各バンドを中間層への入力としてある。この
信号は、第１中間層１１０、第２中間層１１１を経て特
徴パターンの分析がなされ、結果は出力層１１２へと出
力される。出力層でのユニット数Ｎは、登録できる利用
者数（２^N 人）に対応する。出力信号１１３は、認識利
用者信号として出力され、これを正解信号としての教師
信号１１４と比較する事により学習誤差を計算する。こ
の誤差が小さくなるように重み修正１１６をその都度行
なう。このように、登録される人数分の特徴パラメータ
を何回も入力し、誤差が小さくなるまで（学習が収束す
るまで）繰り返し行なう。

【００２５】このようにして学習が収束したニューラル
ネットのシステムに対して、システム利用者は、光学式
読取り装置８から手相入力を行なう。この手相は、未知
パターンとして画像処理ボード７（ここでは、ニューラ
ルネットシステムにあたる。）に入力され、Ａ／Ｄコン
バータ２１でＡ／Ｄ変換された後特徴抽出回路２２で手
相の特徴パターンに変換される。この手相の特徴パター
ンを上記の学習が収束したニューラルネットに入力する
ことにより利用者識別処理が行なわれる。このようにし
て識別された利用者と開きたいファイルの管理者が一致
した場合、手相パスワードの本人照合がなされたことに
なり、ファイルを開くことができる。

【００２６】以上述べたように、手相による本人照合に
ニューラルネットを用いることによって、本人の手相と
似ている者が利用しても、ニューラルネットの学習によ
る手相パターンの領域分け能力によって、このシステム
の識別能力がアップするというこの実施例特有の効果も
えられる。

【００２７】〈実施例７〉次に、従来のキャラクタパス
ワード入力と本発明の実施例５，６における手相入力と
の二重化を図った場合の実施例を図１４のフローチャー
トを用いて説明するが、Ｓ１２４Ａでの光学式読取り装
置８０による手相入力以外は図７と同様である。

【００２８】以上述べたように、パスワード処理を二重
化することにより、一つのパスワード入力の時以上に機
密性を高めることができるというこの実施例特有の効果
もえられる。

【００２９】〈実施例８〉上述した実施例で個人情報と
して手相を用いてきたが、システムを利用する登録者が
増えることにより、個人照合が困難になる可能性が出て
くる。そこで、本実施例では、さらに照合率を向上させ
るために、万人不動の個人情報である、指紋情報を取り
入れ、手相情報と二重化した個人情報を１データベース
としてパックすることの実施例をあげる。

【００３０】ここで指紋の採取方法について簡単に説明
すると、図１５の光学式読取り装置２００のガラス面２
０１に、スタンプインクを付着させた指を押し付けるこ
とによりガラス面に指紋を付着させる。ここで指紋をつ
ける位置決めであるが、手相の時と同様に、指紋位置決
め枠２０３内のコア２０４に指紋の中心としてのコアを
合わせる。ここで、光学式読取り装置のカバーを下ろし
スイッチをオンすることで指紋の読取りが開始される。
以上のようにして指紋入力が行なわれる。また、指紋が
付着して汚れたガラス面は次の人のために綺麗にふきと
っておけばよい。

【００３１】この指紋による照合方法は、前述した手相
照合と同じアルゴリズムを用いて１６×１６の特徴パタ
ーンを作ることになる。この指紋による特徴パターンと
手相による特徴パターンを組み合わせたデータベースを
作成することによる、個人的特徴の判別が手相だけでは
つきずらいときにでも区別が容易になり照合率も向上す
る。この方法は、システム利用者の数が多い時には特に
有利になるというこの実施例特有の効果も得られる。

【００３２】〈実施例９〉上述した実施例で個人情報と
して手相を用いてきたが、システムを利用する登録者が
増えることにより、個人照合が困難になる可能性が出て
くる。ここで、本実施例では、更に照合率を向上させる
ために、利用者の手の大きさを測定し、これと手相を二
重化した個人情報を１データベースとしてパックするこ
との実施例をあげる。

【００３３】次に、手の大きさをどのように認知するか
について図１６を用いて説明する。光学式読み取り装置
により読み取られた画像は２１５のようになり、手を乗
せてていない部分は黒で、それ以外は白黒のドットにな
る。ここで手の大きさは、手のひらのコア２１６（これ
は図１５のコア２０４と一致させる。）から５本の指ま
での距離２１０，２１１，２１２，２１３，２１４で定
義することにする。つまり、コアから白ドットまでの距
離を計算し、一番大きい５ポイントを抽出すれば手の大
きさが決められることが分かる。この５つの距離を手の
大きさによる特徴パターンとする。

【００３４】この手の大きさによる特徴パターンと手相
による特徴パターンを組み合わせたデータベースを作成
することによる、個人的特徴の判別が手相だけではつき
ずらいときにでも区別が容易になり照合率も向上する。
この方法は、システム利用者の数が多い時には特に有利
になるというこの実施例特有の効果も得られる。

【００３５】〈実施例１０〉ここで、今まで述べてきた
手相入力は指紋などに比べると、その紋様が単純なの
で、手相のコピーを光学式読み取り装置に乗せることに
より、ニセパスワード入力が他人により行なわれる危険
性も考えられる。そこで本実施例は、この問題に対し
て、実際の肉体としての手が乗っていることを確認し、
そうでない時にはファイルをオープンさせないようにす
る機能を付加したものである。

【００３６】具体的には、図１５のように温度・脈拍セ
ンサ２０５を装置２００に装着させる。手相入力のとき
２０７のように手首にセンサ２０５が接触するようにす
ることで、利用者の体温、一分間の脈拍数を感知できる
ようにする。手相照合のモードに入る前に、あらかじめ
登録してあるシステム利用者の、体温・脈拍データとの
照合を行ない、決められた範囲内に収まるときのみ手相
照合のモードに入れるようにさせている。このような機
能を付加することによって、コピーした手相を使って他
者にファイルを開かれることを防ぎ、ファイルの機密性
を向上させることができる。

【００３７】

【発明の効果】以上説明したように、パスワード入力を
顔または手のひら等の人体に関する特定箇所の画像によ
って行なうことにより以下の効果がえられる。

【００３８】１．システム利用者が自分で決めた暗証コ
ードを忘れてしまっても、自分のファイルを開くこと、
または、システムにログインすることができる。また、
それを覚えておく必要がなくなる。

【００３９】２．他人に自分の暗証コードを知られたと
しても、他人にプロテクトを解かれることはなく機密性
は保持できる。

【００４０】３．パスワード入力において、キーボード
入力の煩わしい作業から開放され、処理がスムーズに行
なえる。

【００４１】４．顔または手は、同一の顔または手相を
持つ人間がいない（万人不同）、損傷を与えない限り一
生涯変わらない（終生不変）という特性を持つため、生
体の個人情報の中でも外的要因に作用されない安定した
情報となりえるため、利用者照合の信頼性が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１〜４にかかる情報処理装置の
ブロック図である。

【図２】同実施例の画像処理ボードのブロック図であ
る。

【図３】システムセッティングを示す図である。

【図４】パスワード処理の動作フローチャートである。

【図５】顔画像の特徴パターン抽出処理のフローチャー
トである。

【図６】ニューラルネット（パーセプトロン構造）の構
造図である。

【図７】パスワード二重化処理の動作フローチャートで
ある。

【図８】データベース変更処理のフローチャートであ
る。

【図９】本発明の実施例５〜１０にかかる情報処理装置
のブロック図である。

【図１０】同実施例の画像処理ボードのブロック図であ
る。

【図１１】パスワード処理の動作フローチャートであ
る。

【図１２】手相の特徴パターン抽出処理のフローチャー
トである。

【図１３】ニューラルネット（パーセプトロン構造）の
構造図である。

【図１４】パスワード二重化処理の動作フローチャート
である。

【図１５】手相パスワード入力用光学読み取り装置のイ
メージ図である。

【図１６】手の大きさの測定方法のイメージ図である。

【符号の説明】

１ システムバス ２ ＣＰＵ ３ メインメモリ ４ ＤＭＡＣ ５ ＣＲＴインターフェース ６ ＣＲＴディスプレイ ７ 画像処理ボード ８ スチルビデオカメラ ９ ＬＡＮ １０ ＬＡＮインターフェース １１ Ｉ／Ｏ １２ ディスクインターフェース １３ ハードディスク １４ フロッピーディスク １５ プリンタインターフェース １６ プリンタ １７ キーボードやマウスのインターフェース １８ キーボード １９ マウス ２０ デジタル・シグナル・プロセッサ ２１ Ａ／Ｄコンバータ ２２ 特徴抽出回路 ２３ 特徴照合回路

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 システム利用権を制限する保護機能を有
   する情報処理装置において、システム利用者の特定箇所
   の画像を入力する入力手段と、該入力手段から入力した
   入力画像から利用者を照合する照合手段とを有すること
   を特徴とする情報処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１において、前記照合手段は、入
   力画像から個人的特徴を抽出する手段と、複数個人の個
   人的特徴をあらかじめ登録してある登録手段と、前記抽
   出された個人的特徴を前記あらかじめ登録してある個人
   的特徴と比較する比較手段とを有することを特徴とする
   情報処理装置。
3. 【請求項３】 請求項１において、前記照合手段は、入
   力画像から個人的特徴を抽出する手段と、学習機能を持
   った識別手段とを有し、前記抽出した個人的特徴に基づ
   いて、前記識別手段によって利用者にシステム利用権を
   与えることを特徴とする情報処理装置。
4. 【請求項４】 請求項１において、さらにキャラクタパ
   スワードを入力する手段と、前記入力キャラクタパスワ
   ードと前記入力画像を二重化して利用者にシステム利用
   権を与えるか否かを判断する手段とを有することを特徴
   とする情報処理装置。
5. 【請求項５】 請求項２において、前記登録手段におけ
   るあらかじめ登録してある個人的特徴のデータベースに
   登録日情報を持たせ、該登録日情報とログイン時の日時
   を比較させることにより、一定の決まった期間ごとにデ
   ータベースを更新していく手段を有することを特徴とす
   る情報処理装置。
6. 【請求項６】 請求項２において、前記登録手段はあら
   かじめ登録してある個人的特徴のデータベースが更新可
   能であることを特徴とする情報処理装置。
7. 【請求項７】 請求項１ないし６のいずれかの項におい
   て、前記利用者の特定箇所は顔であることを特徴とする
   情報処理装置。
8. 【請求項８】 請求項１ないし４のいずれかの項におい
   て、前記利用者の特定箇所は手であることを特徴とする
   情報処理装置。
9. 【請求項９】 請求項８において、前記入力手段は手相
   入力手段と指紋入力手段とを有することを特徴とする情
   報処理装置。
10. 【請求項１０】 請求項８において、前記入力手段は手
    相入力手段と手の大きさ判定をする手段とを有すること
    を特徴とする情報処理装置。
11. 【請求項１１】 請求項８において、前記照合手段は温
    度および脈拍センサによる肉体を感知する手段を有し、
    該感知手段の感知結果を利用者の照合に適当することを
    特徴とする情報処理装置。