WO2006077764A1 - 閾値決定装置、方法及びプログラム並びに本人認証システム - Google Patents

閾値決定装置、方法及びプログラム並びに本人認証システム Download PDF

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WO2006077764A1
WO2006077764A1 PCT/JP2006/300284 JP2006300284W WO2006077764A1 WO 2006077764 A1 WO2006077764 A1 WO 2006077764A1 JP 2006300284 W JP2006300284 W JP 2006300284W WO 2006077764 A1 WO2006077764 A1 WO 2006077764A1
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data
individual
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individual threshold
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Akira Monden
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Nec Corporation
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    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
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    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects

Definitions

  • Threshold determination apparatus for Threshold determination apparatus, method and program, and personal identification system
  • the present invention relates to, for example, a threshold value determining device that determines a threshold value of a matching evaluation value such as similarity for data such as fingerprints.
  • Biometrics authentication using physical characteristics of an individual is known as a method of authenticating an individual. This is to check whether the physical features unique to the individual such as fingerprints and faces are the same as those registered, and if they are the same, authenticate as the person. For example, in the case of fingerprint authentication, an authorized! /, A person registers fingerprint data (template) for comparison in the authentication system in advance, and when it is desired to receive authentication, the user compares the input fingerprint data with the template. It is possible to determine whether the registrant is another person or not from the magnitude relationship between the matching evaluation value such as the degree of similarity and the predetermined threshold value.
  • the threshold value is set to a strict value
  • the false non-matching rate (the rate of occurrence of an error when it is determined that the same item is different) becomes large, and the convenience of the legitimate registrant is lost.
  • the threshold value is set to a loose value
  • the risk of non-registrants being authenticated increases as the false match rate (the rate at which an error occurs in which different items are judged to be the same) increases.
  • the false match rate and the false non-match rate are determined by setting a threshold, and are in a trade-off relationship.
  • Non-Patent Document 1 the relationship between the threshold and the false match rate is obtained by actually collating a large amount of test data and checking the false match rate when judged with various threshold values. It can be asked. If the threshold value is set so as to satisfy the false match rate required for the authentication system, the probability that the authentication system erroneously accepts others may be made equal to or less than the required value. it can.
  • the threshold set in this way is set such that the average false match rate of all data is equal to or less than the required value, the false match rate for individual data differs depending on the data. Therefore, it is necessary to determine the threshold so that the false match rate for each data can be evaluated.
  • the relationship between the threshold value and the false match rate or the false non match rate is determined for each individual, and the false match rate or the non match rate differs for each individual by determining the threshold. Solve the problem you end up with! /.
  • Non-Patent Document 1 Japan Industrial Standards Committee (JISC), TSZTR No. “X0053”, TSZTR Name “Method for evaluating accuracy of fingerprint authentication system”
  • Patent Document 1 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-21309
  • the first problem is that when the matching accuracy is evaluated as in Non-Patent Document 1, the accuracy of each individual data is not clear. The reason is that the accuracy evaluated by the method described in Non-Patent Document 1 is the average accuracy of all the data, so the false match rate in the case of determining the match Z non-match with the same threshold is different for each data. It is for.
  • a second problem is that the method of Patent Document 1 can not determine the threshold at the time of system design.
  • it is necessary to determine a threshold value by performing a large number of collations for each registration process in which the user registers template data in the authentication system.
  • the reason is that the threshold value is also required for individual matching test. Therefore, it takes time and effort to enter a large number of data necessary for collation in registration processing which can not determine the threshold value in advance, and it takes time for registration processing by the collation processing of a large number of data. There's a problem.
  • an object of the present invention is to provide a threshold value determination device and the like capable of defining a threshold value that can guarantee that the false match rate of each registered data is less than a predetermined value at a predetermined rate.
  • Another object of the present invention is to provide a threshold determination device and the like capable of determining a threshold at design time.
  • the threshold value determination device obtains a matching evaluation value among a plurality of data for each data, and the threshold value of the matching evaluation value satisfying a predetermined false match rate is an individual threshold.
  • Individual threshold evaluation means for obtaining data for each data, and individual threshold distribution evaluation means for obtaining an individual threshold distribution of the data of individual data for each individual threshold obtained for the individual threshold evaluation means It is a feature of the present invention to have computing means for obtaining an overall threshold based on the individual threshold distribution obtained by the individual threshold distribution evaluation means.
  • the threshold value thresholding device is provided with the individual threshold value evaluation means, the individual threshold value distribution evaluation means, and the threshold value determination means, and can achieve the predetermined false match rate at a predetermined rate.
  • the first object of the present invention can be achieved by adopting such a configuration and defining a threshold value so that the individual nonconforming rate can achieve a predetermined value, not the average of the entire data.
  • the second object of the present invention can be achieved by setting the threshold value using test data at the time of system design.
  • the calculating means has a function of obtaining a threshold common to all of the plurality of data as a whole threshold based on the individual threshold distribution obtained by the individual threshold distribution evaluating means, or the individual threshold distribution evaluating means
  • the system is configured to have one of the functions of determining the relationship between the overall threshold and the ratio of data having the individual threshold satisfying the overall threshold to all data based on the individual threshold distribution determined in Just do it.
  • the matching evaluation value may be a similarity or a distance
  • the data may be biological information identifying the user
  • the biological information may be fingerprint data
  • the person authentication system authenticates the person using the entire threshold obtained by the threshold determination device according to the present invention, or a relation obtained by the threshold determination device according to the present invention. Based on the above, authentication of the person is performed using the overall threshold value corresponding to the level of security required in the authentication.
  • a matching evaluation value for another data is obtained for each data among a plurality of data, and the threshold value of the matching evaluation value satisfying a predetermined false match rate is used as an individual threshold value.
  • the individual threshold evaluation step obtained for each data and the individual threshold for each data obtained in the individual threshold evaluation step the number of the data for each individual threshold? It is characterized in that an individual threshold distribution evaluation step of obtaining an individual threshold distribution and an operation step of calculating an overall threshold based on the individual threshold distribution obtained in the individual threshold distribution evaluation step are executed.
  • a threshold value determination program determines, for each data, a comparison evaluation value among a plurality of data in a computer constituting a threshold value determination device for determining a threshold value, and the comparison satisfying a predetermined false match rate.
  • the present invention can also be configured as follows. That is, (1) the similarity is evaluated for one of the test data and a plurality of data different from the data, and the ratio of the similarity exceeding the threshold does not exceed the required false match rate.
  • the threshold may be determined for each data, and the appearance distribution of the threshold of the individual data may be evaluated to determine the relationship between the overall threshold and the rate at which the overall threshold exceeds the threshold of the individual data.
  • the overall threshold may be determined. Effect of the invention
  • the first effect is that it becomes possible to guarantee at a predetermined rate that a predetermined false match rate can be achieved for individual data.
  • the reason is that the relationship between the threshold and the false match rate is not determined as the average relationship of all the data, but rather the threshold that can achieve the predetermined non-match rate for each data is determined, and the occurrence distribution of the threshold is found. This is because the overall threshold is determined to include percentage data.
  • a second effect is that the threshold can be determined at design time.
  • the reason is that the threshold value is determined from the distribution of threshold values that can achieve the predetermined threshold value in the test data, and information for each individual is not required at the time of registration processing.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of a threshold value determination apparatus according to the present invention. The following description will be made based on this drawing.
  • the threshold determination device 10 of the present embodiment basically includes an individual threshold evaluation unit 11, an individual threshold distribution evaluation unit 12 and an overall threshold determination unit 13.
  • the individual threshold evaluation means 11 calculates the similarity to other data among the plurality of data for each data, and calculates the threshold of the similarity satisfying the predetermined false match rate as the individual threshold for each data.
  • the individual threshold distribution evaluation means 12 calculates an individual threshold distribution which is the number power of the data for each individual threshold, for the individual threshold of each data determined by the individual threshold evaluation means 11. Based on the individual threshold distribution determined by the individual threshold distribution evaluating unit 12, the whole threshold determining unit 13 determines a threshold common to all of the plurality of data as the whole threshold.
  • the overall threshold value determining means 13 is used as computing means for determining the overall threshold value based on the individual threshold value distribution found by the individual threshold value distribution assessment means.
  • the threshold determination device 10 is implemented in a computer 17 operating under program control.
  • An output device 18 such as a display is connected to the computer 17.
  • the computer 17 includes a test data storage unit 14, a request false match rate input unit 15 and a request guarantee ratio input unit 16 in addition to the individual threshold evaluation unit 11, the individual threshold distribution evaluation unit 12 and the overall threshold determination unit 13. .
  • Each of these means operates as follows.
  • the individual threshold value evaluation means 11 collates the test data stored in the test data storage means 14 and outputs a threshold value which can achieve the required false match rate input by the request false match rate input means 15. Evaluate each time.
  • the individual threshold distribution evaluation unit 12 evaluates the appearance distribution for each individual threshold that can achieve the required false match rate obtained by the individual threshold evaluation unit 11. Based on the distribution of the individual thresholds obtained by the individual threshold distribution evaluation means 12, the whole threshold determination means 13 makes it possible to achieve the required false match rate at the rate input by the required guarantee rate input means 16. decide.
  • the threshold determined by the overall threshold determination means 13 is output from the output device 18.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the threshold determination device 10.
  • the test data storage means 14 stores test data (step A1), and the request false match rate input means 15 inputs the required false match rate (step A2).
  • the order of step A1 and step A2 may be first.
  • the individual threshold value evaluation means 11 obtains, for each data, a threshold value which is less than the false match rate input by the request false match rate input means 15 when collated with many other test data (step A3) ).
  • the individual threshold distribution evaluation unit 12 examines the appearance distribution of the individual threshold of each data obtained by the individual threshold evaluation unit 11 (step A4).
  • the required guarantee rate input unit 16 inputs a required value of a rate that can guarantee that the false match rate for each data is less than the required false match rate (step A5).
  • Step A5 may be in the middle of steps A1 to A4 or any time before step A1.
  • the overall threshold value determining means 13 determines the threshold value that can be guaranteed by the required guarantee rate with the required false match rate based on the distribution of the individual threshold values obtained by the individual threshold value distribution evaluation means 12 (step A6).
  • the output device 18 outputs the determined threshold (step A7).
  • the provision of the individual threshold value evaluation means 11, the individual threshold value distribution evaluation means 12 and the threshold value determination means 13 achieves a predetermined false match rate at a predetermined rate.
  • a threshold can be defined. That is, the first object of the present invention can be achieved because the threshold value is set so that the data individual non-match rate which is not the average of all the data can achieve a predetermined value. Furthermore, the second object of the present invention can be achieved by setting the threshold using test data at the time of system design.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a second embodiment of the threshold value determination device according to the present invention. The following description will be made based on this drawing. However, the same parts as those in FIG.
  • the threshold determination device 20 of the present embodiment basically includes an individual threshold evaluation unit 11, an individual threshold distribution evaluation unit 12, and a threshold guarantee ratio relation determination unit 21. Based on the individual threshold value distribution determined by the individual threshold value distribution evaluation means 12, the threshold value guarantee rate relationship determining means 21 determines the overall threshold value and the ratio of the data having the individual threshold value satisfying the overall threshold value to all data. Seek a relationship. In this embodiment, as the calculation means for obtaining the overall threshold value based on the individual threshold value distribution obtained by the individual threshold value distribution evaluation means, the threshold value maintenance is performed. It uses the certificate relationship determining means 21.
  • the threshold determination device 20 is implemented in a computer 17 operating under program control.
  • An output device 18 such as a display is connected to the computer 17.
  • the computer 17 includes a test data storage unit 14 and a request false match rate input unit 15 in addition to the individual threshold value evaluation unit 11, the individual threshold distribution evaluation unit 12 and the threshold value guarantee rate relationship determination unit 21.
  • Each of these means operates roughly as follows.
  • the individual threshold evaluation unit 11, the individual threshold distribution evaluation unit 12, the test data storage unit 14 and the request false match rate input unit 15 operate in the same manner as the respective units in the first embodiment.
  • the threshold guarantee ratio relation determination unit 21 can guarantee that the threshold and the request match ratio input by the request mismatch ratio input unit 15 are less than the threshold.
  • the output device 18 outputs the relationship between the evaluation value obtained by the threshold guarantee ratio relationship determining means 21 and the guarantee ratio.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the threshold value determination device 20.
  • the operation of the threshold value determination device 20 will be described based on FIG. 3 and FIG.
  • each means in steps A1 to A4 is the same as the operation of each means in steps A1 to A4 in FIG.
  • the threshold guarantee ratio relation determining means 16 is a ratio and threshold that can guarantee that the false match rate for each data is less than the required false match rate. Find the relationship of (step B5). Subsequently, the output device 18 outputs the relationship between the determined threshold value and the guarantee rate (step B6).
  • the threshold value determination device 20 of the present embodiment in addition to the same effects as the first embodiment, authentication using the entire threshold value according to the required level can be realized.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an example of an identity authentication system using the threshold value determination device according to the present invention. The following description will be made based on this drawing.
  • the personal identification system 30 uses a fingerprint as biometric information for identifying the individual, includes a collation device 31 and a determination unit 34, and uses the overall threshold value obtained by the threshold value determination device 10 of the first embodiment.
  • Authentication of the The collation device 31 includes a fingerprint imaging unit 32 and a fingerprint collation unit 3 And 3.
  • the fingerprint imaging unit 32 is, for example, a fingerprint scanner having a function of inputting a fingerprint electronically.
  • the fingerprint collating unit 33 collates the fingerprint registered in advance with the newly input fingerprint using the provided collation algorithm.
  • the determination unit 34 determines whether or not the person is the person using the overall threshold value input from the threshold value determination device 10 and the comparison result output from the fingerprint comparison unit 33.
  • the personal identification system 30 is the same as the conventional one except that the global threshold obtained by the threshold determination device 10 is used, and thus the detailed description is omitted.
  • the threshold value determination device 20 of the second embodiment is used, and based on the relationship obtained by the threshold value determination device 20, the height of the security required by the authentication The user may be authenticated using the entire threshold.
  • the threshold determination devices 10 and 20 are provided outside the fingerprint collating unit 33 and the judging unit 34. This is merely an example.
  • the threshold value determination devices 10 and 20 may be incorporated in the fingerprint comparison unit 33 or the determination unit 34.
  • a personal computer is used as the computer 17.
  • the memory in the personal computer is used as the test data storage means 14.
  • values are entered from the keyboard connected to the personal computer.
  • Fingerprint data is used as data, and the threshold used in the personal identification system that authenticates the person using fingerprint data is output.
  • the requirement false match rate input means 15 inputs the required false match rate (request false match rate).
  • the requirement false match rate refers to a fingerprint authentication apparatus that uses the threshold value determined in this embodiment for the probability of occurrence of an error (mismatch rate) in which different fingerprint data are erroneously determined to be the same fingerprint data.
  • the predetermined value is required to be smaller than this value.
  • a request false match rate input means 15 Enter 1 / 10,000.
  • the request false match rate input means 15 can be stored in advance in a memory by inputting a predetermined value from the keyboard, or can be input through communication or an external recording medium.
  • the test data storage unit 14 stores fingerprint data for a test.
  • the test data storage means 14 can store not only fingerprint data for test in a memory in the personal computer, but also in a recording medium such as a hard disk or a DVD medium. Alternatively, it may be stored in a storage device external to the personal computer, communicated through a network, and sequentially input only data necessary for collation, so that only the necessary amount may be stored. it can.
  • the required guarantee rate (required guarantee rate) is input.
  • the required guarantee rate is the percentage of the total fingerprint data that, when each fingerprint data is compared with many fingerprints, the false match rate for each data is guaranteed to be smaller than the required false match rate. It is. For example, if the request false match rate is 1/1000, we want to guarantee that the false match rate is smaller than 10,000 for fingerprint data of 99% or more, that is, the false match rate is larger than the required value. If you want to limit the possibility to less than 1%, the required guarantee rate will be 99%.
  • the required guarantee rate input means 16 can also be stored in advance in a memory by inputting a predetermined value from the keyboard, or can be input through communication or an external recording medium.
  • the individual threshold value evaluation unit 11 obtains, for each fingerprint data of test data, a threshold value at which the false match rate becomes the required false match rate. That is, for each fingerprint data, the similarity to other test data is evaluated. Then, for each fingerprint data, a threshold is determined such that the probability that the degree of similarity exceeds the threshold is less than or equal to the required false match rate.
  • the request false match rate is 1 / 10,000 and a certain fingerprint data (fingerprint data 1) is compared with 60000 pieces of fingerprint data.
  • Matching with a fingerprint of 6 000 or less that is equal to or less than 1 / 10,000 is equal to or higher than a certain value, but with matching to the remaining 59994 fingerprints, the similarity is lower than that value
  • a threshold for fingerprint data 1 is determined. For example, when fingerprint data 1 and 60000 pieces of fingerprint data are compared, the highest degree of similarity with the highest strength is 0.22, 0.20, 0.19, 0.18, 0.18, 0.17 when the six are arranged in order, and the remaining 59,994 Is less than 0.17.
  • the threshold value for fingerprint data 1 may be larger than 0.17.
  • the threshold value for each data may be set arbitrarily within this range, but if the threshold value is raised, the false non-matching rate (the rate at which the same finger is incorrectly determined to be a different finger) increases, and the convenience is impaired. Therefore, the smallest value within this range may be 0.17.
  • the threshold for each data is different depending on the data. For example, when fingerprint data 2 is compared with 60000 pieces of fingerprint data, the most similar strengths are also obtained by arranging six pieces in order of 0.34, 0.32, 0.30, 0.29, 0.28, 0.25, and the remaining 59,994 Is less than 0.25, the individual threshold for fingerprint data 2 is in the range of 0.25 or more. Since the individual threshold differs depending on the data, as shown in Table 1 below, the threshold for that data is determined for each data.
  • Fingerprint data 3 0.10 Fingerprint data N 0.23
  • the threshold for each data will be referred to as an individual threshold.
  • the frequency distribution of the individual threshold for each data determined by the individual threshold evaluation unit 11 is determined.
  • the frequency distribution of individual thresholds is, for example, as shown in Fig. 6 [1], 1% in all data for which the individual threshold is smaller than 0.0, 14% for more than 0.01 and less than 0.1 for 14%, more than 0.1 for less than 0.1. 60%, 0.2% or more and less than 0.29 are 14%, and 0.29 or more is 1%, and the individual threshold value indicates how much of all the data is.
  • the overall threshold determination means 13 determines the threshold with which the required false match rate can be guaranteed by the required guarantee rate from the distribution of the individual threshold obtained by the individual threshold distribution evaluation means 12. For example, the requirement false match rate is 1/1000, the requirement guarantee rate is 1%, and the distribution of individual thresholds is 1% for data with an individual threshold of 0.29 or more as shown in Fig. 6 [1]. In this case, the overall threshold may be 0.29 or more. In this case, the ratio of individual false match rate for each fingerprint data being less than 10,000 is as shown in Fig. 6 [2]. The false match rate for each data is the required false match rate for all data: 10,000 minutes What is greater than 1 will be less than 1%.
  • the overall threshold determined by the overall threshold determination means 13 is output from the output device 18.
  • output The device 18 can also display on a display device such as a display or can record and output it in a storage device.
  • the false match rate for each data can be obtained by inputting the overall threshold value displayed on the display device or by the fingerprint authentication apparatus reading out the overall threshold value recorded in the storage device. It is possible to design a fingerprint authentication device that has a required guarantee rate or more and a required false match rate or less.
  • the present example corresponds to the above-described second embodiment.
  • the following description is based on FIG. 3, FIG. 4 and FIG.
  • the present embodiment differs from the first embodiment in that it does not include the required guarantee ratio input unit 15 (FIG. 1) and that it includes the threshold guaranteed ratio relation determining unit 21.
  • the threshold value guarantee rate relationship determining means 21 obtains the relation between the threshold value and the guarantee rate from the individual threshold value distribution obtained by the individual threshold value distribution evaluating means 12.
  • the relationship between the threshold value and the guarantee rate is the relationship between how much the threshold value can guarantee that the false match rate is smaller than the required false match rate with a certainty.
  • the individual threshold distribution is 4% when it is 0.25 or more and less than 0.29, 0.5% when it is 0.29 or more and less than 0.295, and 0.5% when it is 0.295 or more. If the individual threshold value is 0.25 or more, 5% (0.25 or less is 95%), 0.29 or more is 1% (0.29 or less is 99%), 0.295 or more is 0.5% (It is assumed that 99.5% were less than 0.295).
  • setting the threshold to 0.25 can guarantee that the individual mismatch rate for each data is smaller than the required false match rate by 95%
  • setting the threshold to 0.29 separates each data. It is possible to guarantee that the false match rate is 99% smaller than the required false match rate, and setting the threshold value to 0.295 guarantees that the individual false match rate for each data is smaller than the required false match rate by 99.5%. it can.
  • the output device 18 outputs the relationship between the threshold and the guarantee rate. If the fingerprint authentication apparatus uses the relationship between the threshold and the guarantee rate, the guarantee rate can be changed and operated by switching the threshold according to the application for authentication. For example, when fingerprint authentication is performed in an in-house information system, a threshold that can be guaranteed to 99.9% is used for authentication for accessing highly confidential information such as personnel relations, so that the degree of secrecy is high. It can be switched according to the secrecy of the information to be accessed, such as using a threshold that can be guaranteed against 99% for authentication for access.
  • the first and second embodiments have been described using fingerprint data as data.
  • a method of matching fingerprints there is a method using feature points such as ridge end points and bifurcation points.
  • feature points such as ridge end points and bifurcation points.
  • the number of feature points differs for each fingerprint, there may be variations in the false match rate for each fingerprint data due to the number of feature points.
  • a fingerprint authentication system can be constructed that can guarantee the false match rate with the required guarantee rate even if the number of feature points differs for each fingerprint. it can.
  • biometric information data that can identify another person, such as force face data, iris data, and vein data described using fingerprint data as data.
  • biometric information has a large variation among individuals. Therefore, there is a possibility that the variation in false match rate is large for each individual.
  • biometric information authentication system capable of guaranteeing a false match rate at a required guarantee rate.
  • biometric information such as fingerprint data but also other authentication data can be used.
  • the similarity is used as an evaluation value of the result of comparing two fingerprint data, and the larger the similarity, the more similar the two fingerprint data are, and the larger the threshold, the larger the value. It was explained that the conditions would be severe. However, as the evaluation value, use a scale that indicates that the smaller the numerical value is the same, such as the distance between the two data, and the smaller the numerical value, the more severe the threshold U.
  • the present invention determines a threshold that can guarantee the required false match rate with the required guarantee rate. It can be used for the threshold determination device.
  • the threshold determined by this device can be used to design a personal identification system.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of a threshold value determination device according to the present invention.
  • FIG. 2 A flowchart showing the operation of the threshold value determination device of FIG.
  • FIG. 3 is a block diagram showing a second embodiment of the threshold value determination device according to the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the threshold value determination device of FIG. 3;
  • FIG. 5 is a block diagram showing an example of a person authentication system using a threshold value determination device according to the present invention.
  • FIG. 6 [1] is a graph showing an example of the appearance frequency distribution of the individual threshold value for each fingerprint data.
  • FIG. 6 [2] is a graph showing an example of the ratio of fingerprint data for which the individual false match rate is equal to or higher than a predetermined value and fingerprint data for values smaller than the predetermined value when the overall threshold is determined.
  • FIG. 6 [3] is a graph showing an example of the appearance frequency distribution of the individual threshold value for each fingerprint data.

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Description

明 細 書
閾値決定装置、方法及びプログラム並びに本人認証システム
技術分野
[0001] 本発明は、例えば指紋などのデータ同士について類似度などの照合評価値の閾 値を決定する閾値決定装置等に関する。
背景技術
[0002] 個人を認証する方法として、個人の身体的特徴を利用したバイオメトリタス認証が知 られている。これは、指紋や顔といった個人特有の身体的特徴が登録してあるものと 同じである力否かを調べ、同じである場合に本人と認証するものである。例えば指紋 認証の場合、認証を受けた!/、人が予め認証システムに照合用の指紋データ (テンプ レート）を登録しておき、認証を受けたい時に、入力した指紋データとテンプレートと を照合し、類似度等の照合評価値と予め定められた閾値との大小関係から登録者本 人か他人かを判定することができる。
[0003] このとき、閾値を厳しい値にすると、誤非合致率（同じものを異なると判定する誤りの 発生する割合)が大きくなることにより、正当な登録者の利便性が損なわれる。逆に、 閾値を緩い値にすると、誤合致率 (異なるものを同じと判定する誤りの発生する割合） が大きくなることにより、登録者以外が認証されてしまう危険が増大する。このように、 誤合致率と誤非合致率とは、閾値を定めれば決まり、かつトレードオフの関係にある
[0004] 認証システムに要求される性質から、望ましい閾値を定める必要がある。認証シス テムが登録者以外の人を誤って受け入れてしまう誤りは重大な誤りであるので、安全 性が求められる認証システムには誤合致率が所定の値よりも低いことが求められる。 そのため、要求される誤合致率が達成できるように、閾値を定める必要がある。
[0005] 閾値と誤合致率との関係は、例えば非特許文献 1で示されるように、大量のテスト用 データを実際に照合し、様々な閾値で判定した場合の誤合致率を調べることにより 求めることができる。認証システムに要求される誤合致率を満たすように閾値を定め れば、認証システムが誤って他人を受け入れてしまう確率を要求値以下とすることが できる。
[0006] しかし、このように定めた閾値は全データの平均誤合致率が要求値以下であるよう に定めたものであるが、個々のデータに対する誤合致率はデータによって異なる。よ つて、個々のデータに対しての誤合致率を評価できるように、閾値を決定する必要が ある。特許文献 1に記載された個体認証方法では、個人毎に閾値と誤合致率や誤非 合致率の関係を求め、閾値を決定することにより、個人毎に誤合致率や非合致率が 異なってしまう問題を解決して！/、る。
[0007] 非特許文献 1：日本工業標準調査会 (JISC)、 TSZTR番号「X0053」、 TSZTR名 称「指紋認証システムの精度評価方法」
特許文献 1：特開 2001— 21309号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0008] 第一の問題点は、非特許文献 1のように照合精度を評価した場合、個々のデータ 個別の精度はわ力もないということである。その理由は、非特許文献 1で示される方 法で評価された精度は全データの平均的な精度であるので、同じ閾値で合致 Z非 合致を判定した場合の誤合致率はデータ毎に異なるためである。
[0009] 第二の問題点は、特許文献 1の方法では、システム設計時に閾値を決定することが できないことである。特許文献 1の方法では、ユーザがテンプレート用データを認証 システムに登録する登録処理毎に、多数の照合を行って閾値を決定する必要がある 。その理由は、閾値は個人毎の照合実験力も求められるためである。そのため、事前 に閾値を決めておくことができなぐ登録処理に照合に必要な多数のデータを入力 する手間が必要であり、また多数のデータの照合処理を行う分だけ登録処理に時間 がかかるという問題がある。
[0010] そこで、本発明の目的は、登録データ個々の誤合致率が所定の値未満であること を所定の割合で保証できる閾値を定めることのできる閾値決定装置等を提供すること にある。また、本発明の他の目的は、設計時に閾値を定めることのできる閾値決定装 置等を提供することにある。
課題を解決するための手段 [0011] 前記目的を達成するため、本発明に係る閾値決定装置は、複数のデータ相互間の 照合評価値をデータ毎に求め、所定の誤合致率を満たす前記照合評価値の閾値を 個別閾値としてデータ毎に求める個別閾値評価手段と、前記個別閾値評価手段で 求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記データの個数力 成 る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価手段と、前記個別閾値分布評価手段で 求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求める演算手段を有することを特 徴とするちのである。
[0012] 本発明に係る閾値決定装置によれば、個別閾値評価手段と、個別閾値分布評価 手段と、閾値決定手段とを備え、所定の割合で所定の誤合致率を達成する閾値でき る閾値を定めるように動作する。このような構成を採用し、データ全体の平均ではなく 、データ個別の非合致率が所定の値を達成できるように閾値を定めるため、本発明 の第一の目的が達成できる。更に、システム設計時にテスト用のデータを用いて閾値 を定めることにより、本発明の第二の目的が達成できる。
[0013] また、前記演算手段は、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布 に基づいて、前記複数のデータ全体に共通する閾値を全体閾値として求める機能、 或いは前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて、前記全 体閾値と、前記全体閾値を満たす前記個別閾値を有するデータが全データに占め る割合との関係を求める機能のいずれかを有するものとして構成すればよい。
[0014] 更に、前記照合評価値は類似度又は距離である、前記データは本人を特定する生 体情報である、前記生体情報は指紋データである、としてもよい。
[0015] 本発明に係る本人認証システムは、本発明に係る閾値決定装置で求められた全体 閾値を用いて本人の認証を行うものである、又は本発明に係る閾値決定装置で求め られた関係に基づき、当該認証で要求されるセキュリティの高さに応じた全体閾値を 用いて本人の認証を行うものである。
[0016] 本発明に係る閾値決定方法は、複数のデータの中で他のデータに対する照合評 価値をデータ毎に求め、所定の誤合致率を満たす当該照合評価値の閾値を個別閾 値として各データ毎に求める個別閾値評価ステップと、前記個別閾値評価ステップ で求められたデータ毎の個別閾値について、各個別閾値毎の前記データの個数か ら成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価ステップと、前記個別閾値分布評価 ステップで求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求める演算ステップを実 行させることを特徴とするちのである。
[0017] 本発明に係る閾値決定プログラムは、閾値を決定する閾値決定装置を構成するコ ンピュータに、複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、所定の誤合致 率を満たす前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める機能と、前記 個別閾値評価手段で求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎の前記 データの個数力 成る個別閾値分布を求める機能と、前記個別閾値分布評価手段 で求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求める機能を実行させる構成とし て構築する。
[0018] また、本発明は、次のように構成することもできる。すなわち、（1)テストデータのうち の一つのデータと、前記データと異なる複数のデータとについて類似度を評価し、前 記類似度が閾値を越える割合が要求される誤合致率を越えないように閾値を個々の データについて求め、前記個々のデータの閾値の出現分布を評価して全体閾値と 当該全体閾値が前記個々のデータの閾値を越える割合との関係を求める構成として もよい。また、（2)前記全体閾値と当該全体閾値が前記個々のデータの閾値を越え る割合との関係から、前記全体閾値が前記個々のデータの閾値を越える割合が要求 される保証率を満たすよう前記全体閾値を決定するようにしてもょ ヽものである。 発明の効果
[0019] 第一の効果は、個々のデータに対して所定の誤合致率を達成できることを所定の 割合で保証することが可能になることにある。その理由は、閾値と誤合致率の関係を 全データの平均的な関係として求めるのではなぐデータ毎に所定の非合致率を達 成できる閾値を求め、閾値の出現分布を求めることにより所定の割合のデータが含ま れるよう全体の閾値を定めるからである。
[0020] 第二の効果は、設計時に閾値を決定することができることである。その理由は、テス ト用のデータでの所定の閾値を達成できる閾値の分布から閾値を定めており、登録 処理の時に各個人に対する情報は必要としないからである。
発明を実施するための最良の形態 [0021] 図 1は、本発明に閾値決定装置の第一実施形態を示すブロック図である。以下、こ の図面に基づき説明する。
[0022] 本実施形態の閾値決定装置 10は、個別閾値評価手段 11、個別閾値分布評価手 段 12及び全体閾値決定手段 13を基本的に備えて ヽる。個別閾値評価手段 11は、 複数のデータの中で他のデータに対する類似度をデータ毎に求め、所定の誤合致 率を満たす当該類似度の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める。個別閾値分布 評価手段 12は、個別閾値評価手段 11で求められた各データ毎の個別閾値につい て、各個別閾値毎の前記データの個数力 成る個別閾値分布を求める。全体閾値 決定手段 13は、個別閾値分布評価手段 12で求められた個別閾値分布に基づいて 、前記複数のデータ全体に共通する閾値を全体閾値として求める。本実施形態では 、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づ!、て全体閾値を求 める演算手段として、前記全体閾値決定手段 13を用いて 、る。
[0023] 更に詳しく説明する。閾値決定装置 10は、プログラム制御により動作するコンビュ ータ 17内に実現されている。コンピュータ 17には、ディスプレイ等の出力装置 18が 接続されている。コンピュータ 17は、個別閾値評価手段 11、個別閾値分布評価手段 12及び全体閾値決定手段 13に加え、テストデータ記憶手段 14、要求誤合致率入 力手段 15及び要求保証率入力手段 16を備えている。これらの各手段は、それぞれ 概略次のように動作する。
[0024] 個別閾値評価手段 11は、テストデータ記憶手段 14に記憶されているテストデータ 同士を照合し、要求誤合致率入力手段 15で入力された要求される誤合致率を達成 できる閾値をデータ毎に評価する。個別閾値分布評価手段 12は、個別閾値評価手 段 11で求められた要求される誤合致率を達成できるデータ毎の個別閾値について 出現分布を評価する。全体閾値決定手段 13は、個別閾値分布評価手段 12で求め た個別閾値の分布に基づき、要求保証率入力手段 16で入力された割合で要求され る誤合致率が達成できるように、全体閾値を決定する。全体閾値決定手段 13で決定 された閾値は、出力装置 18から出力される。
[0025] 図 2は、閾値決定装置 10の動作を示すフローチャートである。以下、図 1及び図 2 に基づき、閾値決定装置 10の動作を説明する。 [0026] まず、テストデータ記憶手段 14はテストデータを記憶し (ステップ A1)、要求誤合致 率入力手段 15は要求される誤合致率を入力する (ステップ A2)。ステップ A1とステツ プ A2との順序はどちらが先でもよい。続いて、個別閾値評価手段 11は、多くの他の テストデータと照合した場合に、要求誤合致率入力手段 15で入力された誤合致率未 満となる閾値を、データ毎に求める (ステップ A3)。続いて、個別閾値分布評価手段 12は、個別閾値評価手段 11で求められたデータ毎の個別閾値について、出現分布 を調べる (ステップ A4)。続いて、要求保証率入力手段 16は、データ毎の誤合致率 が要求される誤合致率未満となることを保証できる割合の要求値を入力する (ステツ プ A5)。ステップ A5はステップ A6よりも前であればいつでもよぐステップ A1〜A4 の途中でも、ステップ A1より先でもよい。続いて、全体閾値決定手段 13は、要求され る誤合致率が要求される保証率で保証できる閾値を、個別閾値分布評価手段 12で 求められた個別閾値の分布に基づいて求める (ステップ A6)。最後に、出力装置 18 は求められた閾値を出力する (ステップ A7)。
[0027] 本実施形態の閾値決定装置 10によれば、個別閾値評価手段 11、個別閾値分布 評価手段 12及び閾値決定手段 13を備えたことにより、所定の割合で所定の誤合致 率を達成する閾値を定めことができる。つまり、データ全体の平均ではなぐデータ個 別の非合致率が所定の値を達成できるように閾値を定めるため、本発明の第一の目 的が達成できる。更に、システム設計時にテスト用のデータを用いて閾値を定めるこ とにより、本発明の第二の目的が達成できる。
[0028] 図 3は、本発明に係る閾値決定装置の第二実施形態を示すブロック図である。以下 、この図面に基づき説明する。ただし、図 1と同じ部分は同じ符号を付すことにより説 明を省略する。
[0029] 本実施形態の閾値決定装置 20は、個別閾値評価手段 11、個別閾値分布評価手 段 12及び閾値保証率関係決定手段 21を基本的に備えている。閾値保証率関係決 定手段 21は、個別閾値分布評価手段 12で求められた個別閾値分布に基づいて、 前記全体閾値と当該全体閾値を満たす前記個別閾値を有するデータの全データに 占める割合との関係を求める。本実施形態では、前記個別閾値分布評価手段で求 められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求める演算手段として、前記閾値保 証率関係決定手段 21を用いている。
[0030] 更に詳しく説明する。閾値決定装置 20は、プログラム制御により動作するコンビュ ータ 17内に実現されている。コンピュータ 17には、ディスプレイ等の出力装置 18が 接続されている。コンピュータ 17は、個別閾値評価手段 11、個別閾値分布評価手段 12及び閾値保証率関係決定手段 21に加え、テストデータ記憶手段 14及び要求誤 合致率入力手段 15を備えて 、る。
[0031] これらの各手段はそれぞれ概略次のように動作する。個別閾値評価手段 11、個別 閾値分布評価手段 12、テストデータ記憶手段 14及び要求誤合致率入力手段 15は 、第一実施形態における各手段と同じ動作をする。閾値保証率関係決定手段 21は 、個別閾値分布評価手段 12で求められた個別閾値の分布から、閾値と、要求誤合 致率入力手段 15で入力された要求合致率未満であることを保証できるデータの割 合との関係を求める。出力装置 18は、閾値保証率関係決定手段 21で求められた評 価値と保証率との関係を出力する。
[0032] 図 4は、閾値決定装置 20の動作を示すフローチャートである。以下、図 3及び図 4 に基づき、閾値決定装置 20の動作を説明する。
[0033] ステップ A1〜A4における各手段の動作は、図 2におけるステップ A1〜A4におけ る各手段の動作と同じであるため省略する。まず、閾値保証率関係決定手段 16は、 個別閾値分布評価手段 12で求めた個別閾値の分布から、データ毎の誤合致率が 要求される誤合致率未満となることを保証できる割合と閾値との関係を求める (ステツ プ B5)。続いて、出力装置 18は、求められた閾値と保証率との関係を出力する (ステ ップ B6)。
[0034] 本実施形態の閾値決定装置 20によれば、第一実施形態と同等の効果に加え、要 求されるレベルに応じた全体閾値を用いる認証を実現できる。
[0035] 図 5は、本発明に係る閾値決定装置を用いた本人認証システムの一例を示すプロ ック図である。以下、この図面に基づき説明する。
[0036] 本人認証システム 30は、本人を特定する生体情報として指紋を用い、照合装置 31 と判定部 34とを備え、第一実施形態の閾値決定装置 10で求められた全体閾値を用 いて本人の認証を行うものである。照合装置 31は、指紋画像化部 32と指紋照合部 3 3とを備える。指紋画像化部 32は、指紋を電子的に入力する機能を有する例えば指 紋スキャナである。指紋照合部 33は、具備する照合アルゴリズムを用いて、予め登録 した指紋と新たに入力した指紋とを照合する。判定部 34は、閾値決定装置 10から入 力した全体閾値と、指紋照合部 33から出力された照合結果とを用いて、本人かどう かを判定する。本人認証システム 30については、閾値決定装置 10で求められた全 体閾値を用いる点を除き、従来と同じであるので、詳しい説明を省略する。
[0037] なお、閾値決定装置 10に代えて第二実施形態の閾値決定装置 20を用い、閾値決 定装置 20で求められた関係に基づき、当該認証で要求されるセキュリティの高さ〖こ 応じた全体閾値を用いて本人の認証を行うようにしてもよい。また、閾値決定装置 10 , 20は指紋照合部 33や判定部 34の外に設けられている力 これは一例に過ぎない 。例えば、指紋照合部 33や判定部 34に、閾値決定装置 10, 20を内蔵させてもよい
実施例 1
[0038] 本実施例は前述の第一実施形態に対応する。以下、図 1、図 2及び図 5に基づき説 明する。本実施例では、コンピュータ 17としてパーソナル 'コンピュータを用いる。テ ストデータ記憶手段 14としてパーソナル 'コンピュータ内のメモリを利用する。要求誤 合致率入力手段 15及び要求保証率入力手段 16では、パーソナル ·コンピュータに 接続されているキーボードから値を入力する。データとして指紋データを用い、指紋 データを用いて本人を認証する本人認証システムで利用する閾値を出力する。
[0039] 要求誤合致率入力手段 15では、要求される誤合致率 (要求誤合致率)を入力する
。要求誤合致率とは、異なった指紋データを同じ指紋データと誤って判定してしまう 誤りの発生する確率 (誤合致率)が、本実施例で決定した閾値を用いる指紋認証装 置に対して、この値よりも小さいことが求められている所定の値のことである。例えば、 異なった指紋データを誤って同じと判定してしまう確率が 1万分の 1より小さいことが 要求されている指紋認証装置に用いる閾値を決定する場合には、要求誤合致率入 力手段 15から 1万分の 1を入力する。要求誤合致率入力手段 15では、キーボードか ら所定の値を入力するだけでなぐ予めメモリ上に記憶しておいたり、通信や外部記 録媒体を通して入力したりすることもできる。 [0040] テストデータ記憶手段 14には、テスト用の指紋データを記憶させる。テストデータ記 憶手段 14は、パーソナル 'コンピュータ内のメモリにテスト用の指紋データを記憶する だけでなく、ハードディスクや DVDメディアなどの記録媒体に記憶することもできる。 また、パーソナル 'コンピュータの外部の記憶装置に記憶しておき、ネットワークを通 して通信し、照合に必要なデータだけを逐次入力することで、その時に必要な分だけ を記憶しておくこともできる。
[0041] 要求保証率入力手段 16では、要求される保証率 (要求保証率)を入力する。要求 保証率とは、全指紋データの中で、各指紋データを多くの指紋と照合した場合に、デ ータ毎の誤合致率が要求誤合致率よりも小さ ヽことを保証した 、割合のことである。 例えば、要求誤合致率が 1万分の 1として、 99%以上の指紋データに対して誤合致 率が 1万分の 1より小さいことを保証したい、つまり、誤合致率が要求される値より大き くなる可能性は 1%未満に抑えたい場合、要求保証率は 99%となる。要求保証率入 力手段 16では、キーボードから所定の値を入力するだけでなぐ予めメモリ上に記憶 してお 、たり、通信や外部記録媒体を通して入力したりすることもできる。
[0042] 個別閾値評価手段 11では、テスト用データの指紋データ毎に誤合致率が要求誤 合致率となる閾値を求める。つまり、各指紋データに対して、他のテスト用データに対 する類似度を評価する。そして、各指紋データに対して、類似度が閾値を越える確率 が要求誤合致率以下となる閾値を求める。
[0043] 例えば、要求誤合致率が 1万分の 1であり、ある指紋データ (指紋データ 1)と 6000 0個の指紋データとを照合するとする。 60000個の 1万分の 1である 6個以下の指紋 との照合では類似度がある値以上となるが、残りの 59994個以上の指紋との照合で は類似度がその値未満となるような範囲で、指紋データ 1に対する閾値を定める。例 えば、指紋データ 1と 60000個の指紋データとを照合すると、最も類似度が高力つた もの力も六つを順に並べると 0.22、 0.20、 0.19、 0.18、 0.18、 0.17であり、残りの 59994 個は 0.17未満であったとする。ただし、類似度は数字が大きいほど二つのデータが似 ていることを表すとする。この場合、指紋データ 1に対する閾値は 0.17より大きくすれ ばよい。データ毎の閾値はこの範囲で任意に定めればよいが、閾値を高くすると誤 非合致率 (同じ指を違う指と間違って判定してしまう割合)が高くなり利便性が損なわ れるため、この範囲内で最も小さい 0.17とすればよい。
[0044] 各データに対する閾値は、データによって異なる。例えば、指紋データ 2と 60000 個の指紋データを照合すると、最も類似度が高力 たもの力も六つを順に並べると 0. 34、 0.32、 0.30、 0.29、 0.28、 0.25であり、残りの 59994個は 0.25未満であったとすると 、指紋データ 2に対する個別閾値は 0.25以上の範囲となる。個別閾値はデータによつ て異なるため、次の表 1で示すように、各データ毎にそのデータに対する閾値を定め る。
[0045] 表 1.指紋データ毎の個別閾値の一例
《指紋データ〉〉 《閾値〉〉
指紋データ 1 0.17
指紋データ 2 0.25
指紋データ 3 0.10 指紋データ N 0.23
[0046] 以下、各データに対する閾値を個別閾値と呼ぶこととする。個別閾値分布評価手 段 12では、個別閾値評価手段 11で求めた各データ毎の個別閾値の頻度分布を求 める。個別閾値の頻度分布とは、例えば図 6 [1]に示すように、個別閾値が 0.0はり 小さいものは全データ中の 1%、 0.01以上 0.1未満のものは 14%、 0.1以上 0.2未満の ものは 60%、 0.2以上 0.29未満のものは 14%、 0.29以上のものは 1%と、個別閾値がい くらのものが全データ中のどの程度の割合であるかを示すものである。
[0047] 全体閾値決定手段 13では、要求誤合致率が要求保証率で保証できる閾値を、個 別閾値分布評価手段 12で求められた個別閾値の分布より求める。例えば、要求誤 合致率が 1万分の 1であり、要求保証率が 1%であり、個別閾値の分布が図 6 [1]で示 すように個別閾値が 0.29以上のデータは 1%である場合、全体閾値を 0.29又はそれ 以上とすればよい。この場合、指紋データ毎の個別誤合致率が 1万分の 1未満となる ものの割合は図 6 [2]のようになり、全データ中にデータ毎の誤合致率が要求誤合致 率 1万分の 1より大きくなるものは 1%以下であることになる。
[0048] 全体閾値決定手段 13で決定された全体閾値は、出力装置 18で出力される。出力 装置 18では、ディスプレイ等の表示装置に表示したり、記憶装置に記録させて出力 したりすることもできる。指紋認証装置を設計する場合に、表示装置に表示された全 体閾値を入力したり、記憶装置に記録された全体閾値を指紋認証装置が読み出した りすることにより、データ毎の誤合致率が要求保証率以上で要求誤合致率以下であ る指紋認証装置を設計することができる。
実施例 2
[0049] 本実施例は前述の第二実施形態に対応する。以下、図 3、図 4及び図 5に基づき説 明する。本実施例は、要求保証率入力手段 15 (図 1)を備えない点、及び、閾値保証 率関係決定手段 21を備える点にお 、て実施例 1と異なる。
[0050] 閾値保証率関係決定手段 21では、個別閾値分布評価手段 12で求めた個別閾値 分布から、閾値と保証率の関係を求める。閾値と保証率の関係とは、閾値をいくらに すれば誤合致率が要求誤合致率より小さいことをどの程度の確信度で保証できるか という関係である。
[0051] 例えば、個別閾値分布が図 6 [3]のように、個別閾値が 0.25以上 0.29未満のものが 4%、 0.29以上 0.295未満のものが 0.5%、 0.295以上のものが 0.5%であった場合、つ まり、個別閾値が 0.25以上のものが 5% (0.25未満のものが 95%)、 0.29以上のものが 1% (0.29未満のものが 99%)、 0.295以上のものが 0.5% (0.295未満のものが 99.5%) であったとする。この場合、表 2のように、閾値を 0.25にすればデータ毎の個別誤合 致率が要求誤合致率より小さいことを 95%保証することができ、閾値を 0.29にすれば データ毎の個別誤合致率が要求誤合致率より小さいことを 99%保証することができ、 閾値を 0.295にすればデータ毎の個別誤合致率が要求誤合致率より小さいことを 99. 5%保証することができる。
[0052] 表 2.閾値と保証率との関係の一例
《閾値〉〉 《保証率〉〉
0.25 95%
0.29 99%
0.295 99.5% [0053] 出力装置 18では、閾値と保証率との関係を出力する。指紋認証装置が閾値と保証 率との関係を利用すれば、認証用途に応じて閾値を切替えることにより、保証率を変 えて動作させることができる。例えば、企業内情報システムで指紋認証を行う場合、 人事関係など秘密度の高い情報へアクセスするための認証には 99.9%に対して保 証できる閾値を用い、秘密度のそれほど高くな 、情報へアクセスするための認証に は 99%に対して保証できる閾値を用いるなど、アクセスする情報の秘密度に応じて切 替えることができる。
[0054] なお、実施例 1, 2では、データとして指紋データを用いて説明した。指紋を照合す る方法として、隆線の端点や分岐点などの特徴点を用いて行う方法がある。特徴点 の数は指紋毎に異なるが、特徴点の数に起因する指紋データ毎の誤合致率のばら つきが存在する可能性がある。このような場合、本実施例を用いてデータ毎に誤合致 率を評価すれば、特徴点の数が指紋毎に異なっても誤合致率を要求される保証率 で保証できる指紋認証システムを構築できる。
[0055] 実施例 1, 2では、データとして指紋データを用いて説明した力 顔データ、虹彩デ ータ、静脈データなど、他の本人を特定できる生体情報データを用いることができる。 暗証番号等の人工的に作られた認証用データと異なり、生体情報は個人によるばら つきが大きい。そのため、個人毎に誤合致率のばらつきが大きい可能性がある。本 実施例を用いて認証システムを設計することにより、誤合致率を要求される保証率で 保証できる生体情報認証システムが構築できる。更に、指紋データ等の生体情報に 限らず、他の認証用のデータを用いることもできる。
[0056] 実施例 1, 2では、二つの指紋データを比較した結果の評価値として類似度を用い 、類似度が大きいほど二つの指紋データが似ていることを表し、閾値は数値が大きい ほど厳しい条件となるとして説明した。しかし、評価値としては、二つのデータの距離 のように、数値が小さいほど似ていることを表す尺度を用い、閾値は数値が小さいほ ど厳 U、条件となるものでも力まわな 、。
産業上の利用可能性
[0057] 本発明は、要求される誤合致率を要求される保証率で保証できる閾値を決定する 閾値決定装置に利用できる。この装置により決定された閾値を用いて、本人認証シス テムを設計することに利用できる。
図面の簡単な説明
[0058] [図 1]本発明に係る閾値決定装置の第一実施形態を示すブロック図である。
[図 2]図 1の閾値決定装置の動作を示すフローチャートである。
[図 3]本発明に係る閾値決定装置の第二実施形態を示すブロック図である。
[図 4]図 3の閾値決定装置の動作を示すフローチャートである。
[図 5]本発明に係る閾値決定装置を用いた本人認証システムの一例を示すブロック 図である。
[図 6]図 6 [1]は、指紋データ毎の個別閾値の出現頻度分布の一例を示すグラフであ る。図 6 [2]は、全体閾値を定めた場合の個別誤合致率が所定の値以上となる指紋 データと所定の値未満となる指紋データとの割合の一例を示すグラフである。図 6 [3 ]は、指紋データ毎の個別閾値の出現頻度分布の一例を示すグラフである。
符号の説明
[0059] 10, 20 閾値決定装置
11 個別閾値評価手段
12 個別閾値分布評価手段
13 全体閾値決定手段
14 テストデータ記憶手段
15 要求誤合致率入力手段
16 要求保証率入力手段
17 コンピュータ
18 出力装置
21 閾値保証率関係
決定手段
30 本人認証システム

Claims

請求の範囲
[1] 複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、所定の誤合致率を満たす 前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める個別閾値評価手段と、 前記個別閾値評価手段で求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎 の前記データの個数力 成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価手段と、 前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求 める演算手段を有することを特徴とする閾値決定装置。
[2] 前記演算手段は、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づ いて、前記複数のデータ全体に共通する閾値を全体閾値として求める機能を有する ことを特徴とする請求項 1記載の閾値決定装置。
[3] 前記演算手段は、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づ いて、前記全体閾値と、前記全体閾値を満たす前記個別閾値を有するデータが全 データに占める割合との関係を求める機能を有することを特徴とする請求項 1記載の 閾値決定装置。
[4] 前記照合評価値は、類似度又は距離の情報であることを特徴とする請求項 1記載 の閾値決定装置。
[5] 前記データは、本人を特定する生体情報であることを特徴とする請求項 1記載の閾 値決定装置。
[6] 前記生体情報は、指紋データであることを特徴とする請求項 5記載の閾値決定装 置。
[7] 認証対象物の生体データに基づ!/、て認証を行う本人認証システムにお!ヽて、 複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、所定の誤合致率を満たす 前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める個別閾値評価手段と、 前記個別閾値評価手段で求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎 の前記データの個数力 成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価手段と、 前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求 める演算手段と、
前記演算手段で求められた全体閾値を用いて本人の認証を行う認証手段を有す ることを特徴とする本人認証システム。
[8] 前記演算手段は、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づ いて、前記複数のデータ全体に共通する閾値を全体閾値として求める機能を有する ことを特徴とする請求項 7記載の本人認証システム。
[9] 前記演算手段は、前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づ いて、前記全体閾値と、前記全体閾値を満たす前記個別閾値を有するデータが全 データに占める割合との関係を求める機能を有することを特徴とする請求項 7記載の 本人認証システム。
[10] 複数のデータの中で他のデータに対する照合評価値をデータ毎に求め、所定の誤 合致率を満たす当該照合評価値の閾値を個別閾値として各データ毎に求める個別 閾値評価ステップと、
前記個別閾値評価ステップで求められたデータ毎の個別閾値について、各個別閾 値毎の前記データの個数力 成る個別閾値分布を求める個別閾値分布評価ステツ プと、
前記個別閾値分布評価ステップで求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値 を求める演算ステップを含むことを特徴とする閾値決定方法。
[11] 前記個別閾値分布評価ステップで求められた個別閾値分布に基づいて、前記複数 のデータ全体に共通する閾値を全体閾値として求めることを特徴とする請求項 10記 載の閾値決定方法。
[12] 前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づ!/、て、前記全体閾 値と、前記全体閾値を満たす前記個別閾値を有するデータが全データに占める割 合との関係を求めることを特徴とする請求項 10記載の閾値決定方法。
[13] 閾値を決定する閾値決定装置を構成するコンピュータに、
複数のデータ相互間の照合評価値をデータ毎に求め、所定の誤合致率を満たす 前記照合評価値の閾値を個別閾値としてデータ毎に求める機能と、
前記個別閾値評価手段で求められたデータ毎の個別閾値について、個別閾値毎 の前記データの個数力 成る個別閾値分布を求める機能と、
前記個別閾値分布評価手段で求められた個別閾値分布に基づいて全体閾値を求 める機能を実行させることを特徴とする閾値決定プログラム。
[14] 前記コンピュータに、前記全体閾値を求める際に、前記求められた個別閾値分布に 基づいて、前記複数のデータ全体に共通する閾値を全体閾値として求める機能を実 行させることを特徴とする請求項 13記載の閾値プログラム。
[15] 前記コンピュータに、前記全体閾値を求める際に、前記個別閾値分布評価手段で求 められた個別閾値分布に基づいて、前記全体閾値と、前記全体閾値を満たす前記 個別閾値を有するデータが全データに占める割合との関係を求める機能を実行させ ることを特徴とする請求項 13記載の閾値決定プログラム。
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