JPWO2020070821A1 - 生体認証装置、生体認証方法、及び生体認証プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
生体認証技術では、個人の生体を特徴付ける生体情報を取得し、それをデータベースに登録しておいた複数の人物の生体情報と照合して、両者が一致した場合に認証が成功する。但し、この方法では、データベースに登録しておいた全人物の生体情報を検索する必要があるため、認証に時間がかかるという問題がある。
例えば、データ量が小さい生体情報を利用して候補者をある程度絞り込み、その後にデータ量が大きい生体情報を利用して候補者を一人に特定する方法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
本発明は、高速で認証することが可能な生体認証装置、生体認証方法、及び生体認証プログラムを提供することを目的とする。
<全体構成>
図1は、本実施形態に係る生体認証装置の全体構成を示す模式図である。
本実施形態では、銀行や店舗等において複数の人物12の待機列11が生じており、各々の人物12が後述のように生体認証装置1で認証を受ける場合を想定する。なお、各々の人物12は、ポール9で規制されたエリアを矢印Aに沿って歩いていくものとする。
このうち、操作端末2は、例えば現金自動預け払い機やキオスク端末である。操作端末2の設置台数は特に限定されず、操作端末2を一台のみ設置してもよいし、複数台の操作端末2を設置してもよい。また、各々の操作端末2には、各人物12の生体情報13を取得する生体センサ7として静脈センサが設けられる。静脈センサは、人物の手のひらの静脈パターンを取得するデバイスである。
認証サーバ4は、個別認証装置3による認証に先立って、認証対象の人物の候補を絞り込むコンピュータである。この例では、認証サーバ4に共有メモリ10を設ける。共有メモリ10は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等の揮発性メモリであり、絞り込まれた人物12のグループGを記憶する。
<ハードウェア構成>
図2は、認証サーバ4のハードウェア構成図である。
図2に示すように、認証サーバ4は、共有メモリ10、第1のメモリ15、第2のメモリ16、通信部17、プロセッサ18、及びストレージ19を有する。これらの各部は、バス20を介して相互に接続される。
なお、その生体認証プログラム21をコンピュータが読み取り可能な記録媒体22に記録させておき、プロセッサ18に記録媒体22の生体認証プログラム21を読み取らせるようにしてもよい。
そして、第1のメモリ15は、DRAM等のようにデータを一時的に記憶するハードウェアであって、その上に前述の生体認証プログラム21が展開される。
そして、通信部17は、例えばLANのインターフェースである。その通信部17により、個別認証装置3、記憶部5、及びカメラ6の各々が認証サーバ4に接続される。
一方、図3は、個別認証装置3のハードウェア構成図である。
図3に示すように、個別認証装置3は、メモリ30、通信部31、及びプロセッサ32を有する。これらの各部は、バス33を介して相互に接続される。
そして、通信部31は、例えばLANのインターフェースである。その通信部31により、個別認証装置3が認証サーバ4に接続される。
プロセッサ32は、個別認証装置3の各部を制御したり、メモリ30と協働して個別認証プログラムを実行したりするCPU等のハードウェアである。
図4は、生体認証装置1の機能構成図である。
図4に示すように、認証サーバ4は、個別認証装置3、記憶部5、及びカメラ6の各々にアクセス可能である。
このうち、記憶部5には前述の生体情報データベースDBが格納される。生体情報データベースDBは、操作端末2による取引が許可されている全ての人物12と、当該人物の生体情報13及び特徴情報14とを対応付けたデータベースである。
このうち、画像取得部41は、カメラ6から撮像データを取り込むことにより、待機列11の先頭者12aを含む画像を一定の周期で取得する。その周期は特に限定されないが、この例ではその周期を0.3秒とする。
図5Aの例では、ポール9の間の領域をカメラ6が撮像している。そして、先頭者12aの顔が完全に見えているのに対し、先頭者12aよりも後ろの各人物12の顔の一部が欠けている。
図5Bは、この場合に画像取得部41が取得した画像53の例を示す図である。
このように先頭者12aの顔のみが完全に見えている場合には、図5Bのように先頭者12aを含む画像53を利用して後述のように認証を行う。
図6Aの例では、2番目の人物12bの顔が先頭者12aに隠れていない。
図6Bは、この場合に画像取得部41が取得した画像53の例を示す図である。このように複数の顔が完全に見えている場合には、顔を完全に含む矩形領域Sが複数存在することになる。この場合には、各矩形領域Sの各々を含む画像53を複数生成し、これらの画像53を用いて後述のように認証を行う。
抽出部42は、画像取得部41が取得した画像53において先頭者12aの顔を検索する。顔が検出できた場合には、抽出部42は、その顔の特徴情報14を抽出する。そのような特徴情報14としては、例えば目、鼻、及び口の相互の位置関係を示すランドマーク情報がある。
一方、前述の図6Bのように先頭者12aと二番目の人物12bの両方の顔が完全に映っている場合には、抽出部42は、先頭者12aと二番目の人物12bの両方の特徴情報14を抽出する。
判定部44は、抽出部42が抽出した先頭者12aの特徴情報14に変化があったときに、先頭者12aが他の者に入れ替わったと判定する。
これらの各部は、プロセッサ32とメモリ30とが協同して前述の個別認証プログラムを実行することにより実現される。
このうち、生体情報取得部51は、生体センサ7から先頭者12aの生体情報13を取得する。前述のように生体センサ7は静脈センサである。この場合は、生体情報取得部51によって、手のひらの静脈パターンの特徴が生体情報13として取得される。
<生体認証方法>
次に、本実施形態に係る生体認証方法について説明する。
まず、ステップS1において、カメラ6が、先頭者12aを含む画像53(図4B、図5B参照)を撮像する。
次に、ステップS2に移り、画像取得部41が画像53を取得する。
そして、ステップS4に移り、抽出部42が、顔が検出できたかどうかを判定する。
ここで、顔が検出できない(NO)と判定された場合には、ステップS5に移り、先頭者12aの顔を含む画像53を取得できるまで待機する。
ステップS6においては、抽出部42が、画像53に複数の顔が存在するかどうかを判定する。例えば、抽出部42は、図5Bのように先頭者12aよりも後ろの各人物12の顔の一部が欠けている場合には、複数の顔は存在しないと判定する。一方、図6Bのように先頭者12aの後ろの人物の顔が隠れていない場合には、抽出部42は、複数の顔が存在すると判定する。
ステップS7においては、図6Bに示したようにカメラ6で撮像した画像を切り出して複数の画像53を生成し、その各々に各人物12の顔が入るようにする。そして、これら複数の画像53に対し、以降の各処理を行う。
ステップS8においては、抽出部42が、画像53において人物12の顔が写る矩形領域Sを特定する。そして、抽出部42が、矩形領域Sに含まれる顔の特徴情報14として、目、鼻、及び口の相互の位置関係を示すランドマーク情報を抽出する。これと共に、抽出部42が、画像53に含まれる顔の面積を示す面積データを生成する。
ここで、特徴情報14がない(NO)と判定された場合にはステップS10に移る。
一方、ステップS9において特徴情報14がある(YES)と判定された場合にはステップS11に移る。
ここで、この照合が失敗した場合には、先頭者12aが他の人物に入れ替わった可能性が高い。
ステップS13においては、前述の特徴一致時刻を現在時刻に更新する。
次に、ステップS14に移り、抽出部42が、異なる時刻で取得された画像53のうち、古い時刻よりも新しい時刻における顔の面積が大きいかどうかを判定する。その判定は、ステップS8で生成した面積データと、第1のメモリ15に現時点で保存されている面積データとを抽出部42が比較することにより行われる。
そのステップS15においては、抽出部42が、ステップS8で抽出した特徴情報14と面積データとを第1のメモリ15に上書きする。これにより、特徴情報14が、新しい時刻における情報に更新されることになる。
一方、ステップS14において、古い時刻よりも新しい時刻における顔の面積が大きくない(NO)と判定された場合にはステップS16に移る。
また、前述のステップS12において同一人物の特徴情報14ではない(NO)と判定された場合にはステップS17に移る。
そのステップS17においては、判定部44が、ステップS8で抽出した特徴情報14と面積データとは先頭者12aのものではないと判定し、これらの特徴情報14と面積データとを破棄する。
ここで、画像53が他にある(YES)と判定された場合には、その画像53に対して前述のステップS8を行う。
一方、画像53が他にない(NO)と判定された場合にはステップS19に移る。
ここで、所定の時間が経過していない(NO)と判定された場合には、前述のステップS1に戻る。
ステップS20では、抽出部42が、第1のメモリ15に格納されている特徴情報14を第2のメモリ16に移動させ、第1のメモリ15から特徴情報14を削除する。
なお、この第1の照合処理において、生体情報データベースDBに登録されている全人数の1%から0.1%程度に候補者を絞り込む。本人を確度高く検索する目的であるため、当該照合処理に設定される誤照合率は一般の生体認証で利用される設定値よりも緩くてもよい。例えば、100分の1や1000分の1程度であってもよい。これにより、生体情報データベースDBに登録されている全ての人物の人数が1000万人の場合には、10万人から1万人程度が先頭者12aに類似しているものと絞り込まれることになる。
次に、ステップS22に移り、選別部43が、生体情報データベースDBに登録されている全ての人物のなかから、ステップS21において顔が先頭者12aに類似するとされた者のグループGを選別する。そして、選別部43が、そのグループGの各人の生体情報13をデータベースDBから取得し、それを共有メモリ10に格納する。
次いで、ステップS24に移り、先頭者12aが自分の手のひらを生体センサ7にかざす。そして、生体センサ7が手のひらをセンシングし、先頭者12aの生体情報13として手のひらの静脈パターンを取得する。
続いて、ステップS26に移り、認証部52が、グループGに含まれる人物の各々の生体情報13を共有メモリ10から取得する。
次に、ステップS28に移り、認証部52が、グループGの中に先頭者12aの生体情報13と一致する人物がいるかどうかを判定することにより、先頭者12aを認証する。
一方、ステップS28において一致する者がいない(NO)と判定された場合には認証に失敗したことになる。この場合には、ステップS30に移り、先頭者12aに対してもう一度生体センサ7を使用するように操作端末2が指示し、再びステップS24からやり直す。
上記した本実施形態によれば、第1の照合処理(ステップS21)で先頭者12aに類似する顔のグループGを予め選別しておき、第2の照合処理(ステップS27)でグループGに属する人物の生体情報13のみを用いて照合を行う。そのため、第2の照合処理(ステップS27)において生体情報データベースDBに含まれる全人物の照合を行う必要がなく、短時間で照合を行うことができる。
Claims (8)
- 一以上の人物の顔を含む画像を取得する画像取得部と、
前記取得した画像から前記一以上の人物が並ぶ待機列の先頭者の顔が写る領域を特定し、特定した領域に含まれる前記先頭者の顔の特徴情報を抽出する抽出部と、
抽出した前記特徴情報を、複数の人物の顔の特徴を示す特徴情報と各々の前記人物の生体情報とを記憶した記憶部に記憶された前記特徴情報と照合する第1の照合処理により、前記複数の人物のなかから前記先頭者に類似する人物のグループを選別する選別部と、
前記先頭者の前記生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記記憶部に記憶されている前記生体情報のうちで前記グループに含まれる各々の人物の前記生体情報と、前記取得した前記先頭者の前記生体情報とを照合する第2の照合処理により、前記先頭者を認証する認証部と、
を有することを特徴とする生体認証装置。 - 前記抽出部は、異なる時刻で取得された前記画像のうち、古い時刻よりも新しい時刻における顔の面積が大きいときに、前記特徴情報を、前記新しい時刻における前記特徴情報に更新することを特徴とする請求項1に記載の生体認証装置。
- 前記抽出した前記先頭者の前記特徴情報に変化があったときに、前記先頭者が入れ替わったと判定する判定部を更に有することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の生体認証装置。
- 前記選別部は、前記先頭者が入れ替わったと判定されてから所定の時間が経過した後に、前記第1の照合処理を行うことを特徴とする請求項3に記載の生体認証装置。
- 前記抽出した特徴情報を記憶する第1のメモリと、
前記第1のメモリよりも読み出し速度が速い第2のメモリとを有し、
前記抽出部は、前記所定の時間が経過した後に、前記第1のメモリに記憶されている特徴情報を前記第2のメモリに移動させ、
前記選別部は、前記第1の照合処理において、前記第2のメモリに移動した前記特徴情報と、前記記憶部に記憶された前記特徴情報とを照合することを特徴とする請求項4に記載の生体認証装置。 - 前記第2の照合処理の誤照合率は、前記第1の照合処理の誤照合率よりも小さいことを特徴とする請求項1に記載の生体認証装置。
- 一以上の人物の顔を含む画像を取得し、
前記取得した画像から前記一以上の人物が並ぶ待機列の先頭者の顔が写る領域を特定し、特定した領域に含まれる前記先頭者の顔の特徴情報を抽出し、
抽出した前記特徴情報を、複数の人物の顔の特徴を示す特徴情報と各々の前記人物の生体情報とを予め記憶する記憶部に記憶された前記特徴情報と照合する第1の照合処理により、前記複数の人物のなかから前記先頭者に類似する人物のグループを選別し、
前記先頭者の前記生体情報を取得し、
前記記憶部に記憶された前記生体情報のうちで前記グループに含まれる各々の人物の前記生体情報と、前記取得した前記先頭者の前記生体情報とを照合する第2の照合処理により、前記先頭者を認証する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする生体認証方法。 - 一以上の人物の顔を含む画像を取得し、
前記取得した画像から前記一以上の人物が並ぶ待機列の先頭者の顔が写る領域を特定し、特定した領域に含まれる前記先頭者の顔の特徴情報を抽出し、
抽出した前記特徴情報を、複数の人物の顔の特徴を示す特徴情報と各々の前記人物の生体情報とを記憶する記憶部に記憶された前記特徴情報と照合する第1の照合処理により、前記複数の人物のなかから前記先頭者に類似する人物のグループを選別し、
前記先頭者の前記生体情報を取得し、
前記記憶部に記憶された前記生体情報のうちで前記グループに含まれる各々の人物の前記生体情報と、前記取得した前記先頭者の前記生体情報とを照合する第2の照合処理により、前記先頭者を認証する、
処理をコンピュータに実行させるための生体認証プログラム。
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