WO2023175781A1 - 認証装置、認証方法、プログラム - Google Patents

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WO2023175781A1
WO2023175781A1 PCT/JP2022/011944 JP2022011944W WO2023175781A1 WO 2023175781 A1 WO2023175781 A1 WO 2023175781A1 JP 2022011944 W JP2022011944 W JP 2022011944W WO 2023175781 A1 WO2023175781 A1 WO 2023175781A1
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WO
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class
information
biometric information
authentication
authentication device
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/011944
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
圭輔 藪
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to PCT/JP2022/011944 priority Critical patent/WO2023175781A1/ja
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints

Definitions

  • the present invention relates to an authentication device, an authentication method, and a program.
  • Patent Document 1 the iris patterns of the right eye and the left eye are registered in a database, and the iris patterns of the right eye and left eye photographed with a camera are combined with the iris patterns of the right eye and the left eye registered in the database.
  • a matching technique is disclosed.
  • an object of the present invention is to provide an authentication device, an authentication method, and a program that solve the above-mentioned problems.
  • the authentication device stores the second biometric information of the person in the first biometric information in the storage means corresponding to the class identifier of the classified first biometric information.
  • class identification for identifying a class identifier based on the class classification of the first biological information among the first biological information and the second biological information of a person included in one image; authentication means, second biometric information of a plurality of people stored in the storage means corresponding to the class identifier of the first biometric information, and second biometric information included in the image.
  • the authentication method stores second biometric information of a person in the first biometric information in a storage means corresponding to an identifier of a class of the classified first biometric information.
  • an authentication device connected to a storage means that identifies, among the first biometric information and the second biometric information of a person included in one image, a class identifier according to the class classification of the first biometric information; Then, authentication is performed using second biometric information of the plurality of persons stored in the storage means corresponding to the class identifier of the first biometric information and second biometric information included in the image.
  • the program stores the second biometric information of the person of the first biometric information in the storage means corresponding to the class identifier of the classified first biometric information.
  • the computer of the authentication device connected to the storage means is configured to determine a class identifier based on the class classification of the first biometric information among the first biometric information and the second biometric information of a person included in one image.
  • class identifying means to specify, second biological information of the plurality of persons stored in the storage means corresponding to the class identifier of the first biological information, and second biological information included in the image; It functions as an authentication means for performing authentication.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an authentication system including an authentication device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of an authentication device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of an authentication device according to the present embodiment. It is a figure showing the processing flow of an authentication device in registration processing by this embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing a processing flow of the authentication device in authentication processing according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a first diagram showing a schematic configuration of an authentication system including an authentication device according to another embodiment.
  • FIG. 2 is a second diagram showing a schematic configuration of an authentication system including an authentication device according to another embodiment.
  • FIG. 3 is a third diagram showing a schematic configuration of an authentication system including an authentication device according to another embodiment. It is a diagram showing the minimum configuration of an authentication device according to this embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing a processing flow of an authentication device with a minimum configuration according to the present embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an authentication system including an authentication device according to this embodiment.
  • the authentication device 1 is communicatively connected to a mobile terminal 2 such as a smartphone, for example.
  • a user photographs his or her face using a camera 3 provided in a mobile terminal 2.
  • the authentication device 1 acquires the image generated by the photographing from the mobile terminal 2 and authenticates the user.
  • the image shows the user's face.
  • the authentication device 1 performs authentication using the iris information of the eye and the facial feature information in the image.
  • the iris information is the first biometric information of the person
  • the facial feature information is the second biometric information of the person.
  • the authentication device 1 performs authentication using these two pieces of biometric information that appear in one image.
  • Biometric information is an example of characteristic information.
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the authentication device according to this embodiment.
  • the authentication device 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a ROM (Read Only Memory) 102, a RAM (Random Access Memory) 103, an HDD (Hard Disk Drive) 104, a database 105, a communication module 106, etc. It is a computer equipped with the following hardware.
  • the mobile terminal 2 may also have a similar hardware configuration.
  • the authentication device 1 includes a plurality of databases 105. Note that the database 105 may be configured as a device different from the authentication device 1.
  • the registration unit 13 classifies the iris information of the left eye and the right eye included in the image acquired in the registration process, and classifies the ID of the class of the iris information of the left eye and the class ID of the iris information of the right eye.
  • the facial feature information of the person in the image is registered in the database 105 corresponding to the class ID of the iris information.
  • the authentication unit 14 classifies each of the iris information of the left eye and the right eye included in the image newly acquired at the time of authentication, and classifies the ID of the class of the iris information of the left eye and the class of the iris information of the right eye.
  • Authentication is performed using the facial feature information of a plurality of people stored in the database 105 corresponding to each ID and the facial feature information of the person included in the image newly acquired at the time of authentication.
  • each database 105 is (0,0), (0,1), (0,2)...(0 ,9),(1,0),(1,1),(1,2)...(1,9),...(9,0),(9,1),(9,2) ...(9,9) can be identified as 100 databases 105.
  • the authentication device 1 stores information on a classification model that outputs a class ID when the eye characteristics are classified into classes when information on the eye region of a face shown in an image is input in advance.
  • the class identification unit 12 of the authentication device 1 inputs information about the eye area included in the image to a neural network generated using a classification model, and outputs a class ID as a result. do.
  • a classification model is information obtained by machine learning the relationship between a large number of eye images and the correct data of the eye class ID included in the images. include.
  • the class specifying unit 12 uses this classification model to specify the class ID of the left eye and the class ID of the right eye. For example, the classification of eye characteristics is performed based on characteristics such as the size of the pupil radius of the eye, and the color.
  • the authentication device 1 may generate the classification model using a method other than the machine learning method using a neural network.
  • FIG. 4 is a diagram showing a processing flow of the authentication device in registration processing.
  • the user uses the mobile terminal 2 to photograph his or her face.
  • the mobile terminal 2 generates an image by the photographing.
  • the image shows the user's face. Note that the larger the number of pixels in the image, the better.
  • the user instructs the mobile terminal 2 to start the registration process.
  • the mobile terminal 2 transmits a registration request including an image to the authentication device 1.
  • the authentication device 1 receives the registration request.
  • the acquisition unit 11 of the authentication device 1 acquires the image included in the registration request (step S101).
  • the acquisition unit 11 determines whether a face can be detected from the image (step S102).
  • the acquisition unit 11 ends the registration process when a face cannot be detected. If a face is detected, the acquisition unit 11 generates facial feature information based on the face area included in the image (step S103).
  • the acquisition unit 11 outputs the image to the class identification unit 12.
  • the class identifying unit 12 determines whether the iris of the left eye of the face in the image can be detected (step S104). If the iris of the left eye can be detected, the class identifying unit 12 identifies the class ID of the left eye. Specifically, the class identifying unit 12 inputs the information on the left eye region to a neural network using a classification model, and outputs the class ID of the left eye as a result (step S105).
  • the class identifying unit 12 also determines whether the iris of the right eye of the face in the image can be detected (step S106). If the iris of the right eye can be detected, the class identification unit 12 identifies the class ID of the right eye. Specifically, the class identifying unit 12 inputs the information on the right eye region to a neural network using a classification model, and outputs the class ID of the right eye as a result (step S107). Note that, if the iris of the left eye or the right eye cannot be detected, the class specifying unit 12 may output information indicating that the class ID of the left eye or the right eye cannot be specified.
  • the class specifying unit 12 outputs the left eye class ID, the right eye class ID, an output result indicating information that the left eye or right eye class ID cannot be specified, and an image to the registration unit 13.
  • the registration unit 13 uses the left eye class ID, the right eye class ID, the unspecified information of the left eye class ID, and the unspecified information of the right eye class ID from the output results to generate facial feature information.
  • the database 105 to be registered is specified (step S108). If the class IDs of both the left eye class ID and the right eye class ID have been identified, the registration unit 13 stores only the database 105 corresponding to the left eye class ID and the right eye class ID as face The database 105 is specified as the registration destination of the feature information.
  • the registration unit 13 stores the database 105 corresponding to the information (1, 3) as the registration destination of facial feature information. Identify the database.
  • the process of the registration unit 13 is to classify each of the iris information of the left eye and the right eye, which is the first biological information, and to classify the class identifier of the iris information of the left eye and the class of the iris information of the right eye. This is one mode of processing for registering the second biometric information (facial feature information) of the person of the first biometric information in the storage means corresponding to the identifier.
  • the registration unit 13 identifies the plurality of databases 105 corresponding to the class ID of the left eye as the database 105 to which the facial feature information is registered. Specifically, when the class ID of the left eye is "5" and the class ID of the right eye cannot be specified, the registration unit 13 registers (5, 0), (5, 1)... (5, 9). ) are identified as databases in which facial feature information is registered. When the registration unit 13 is able to identify only the class identifier based on the class classification of the iris information of the left eye, which is the first biometric information, the registration unit 13 identifies the second biometric information of the person with the first biometric information. This is one aspect of processing in which information (facial feature information) is registered in all storage means specified by all identifiers of classes related to the left eye.
  • the registration unit 13 identifies the plurality of databases 105 corresponding to the class ID of the right eye as the database 105 in which the facial feature information is registered. Specifically, when the class ID of the right eye is "4" and the class ID of the left eye cannot be specified, the registration unit 13 registers (4, 0), (4, 1)... (4, 9). ) are identified as databases in which facial feature information is registered.
  • the processing of the registration unit 13 is based on the first biometric information ⁇ If only the class identifier can be identified by the class classification of the iris information of the eye, the second biometric information of the person with the first biometric information can be identified. This is one aspect of processing in which information (facial feature information) is registered in all storage means specified by all identifiers of classes related to the right eye.
  • the registration unit 13 specifies all the databases 105 and the database 105 in which the facial feature information is registered. Specifically, if neither the left eye class ID nor the right eye class ID can be specified, the registration unit 13 registers (0,0), (0,1), (0,2)...(0, 9), (1,0), (1,1), (1,2)...(1,9),...(9,0), (9,1), (9,2) ⁇ . . . 100 databases 105 (9, 9) are identified as databases 105 to which facial feature information is registered. The registration unit 13 registers the facial feature information in the database 105 specified as the registration destination (step S109). The authentication device 1 further includes one database 105 that indicates neither the left eye class ID nor the right eye class ID (null, null), and stores facial feature information of all users who have requested registration in this database. register.
  • the user's facial feature information can be stored in any one of the databases 105 where the authentication device 1 registers the facial feature information or the left eye. Only the number of class IDs of the right eye will be registered in the database 105.
  • twins have a high correlation in facial feature information. Therefore, if the facial feature information of each twin is registered in one database 105 and the authentication process is proceeded using the registered facial feature information, when one of the twins is authenticated, the facial feature information of the other twin is There were cases where the calculation result was highly similar to the previous one, resulting in recognition errors.
  • Eye feature information is often different even for twins, and this increases the possibility that facial feature information of twins will be registered in separate databases. Then, based on the eye class ID of one of the twins identified by the authentication device 1 at the time of authentication, authentication processing is performed using only the facial feature information registered in the database 105. By doing so, it is possible to perform authentication with higher accuracy than when performing authentication processing using a single database in which facial feature information of twins is registered. In other words, when performing authentication on one of the twins, the authentication process is performed using only the database 105 in which facial feature information of that person is presumed to be registered. Since there is no need to perform similarity determination with facial feature information, authentication accuracy is improved.
  • the class identification unit 12 inputs information about the eye area of the person's face included in the image to a neural network generated using a classification model, and outputs a class ID.
  • the neural network generated using the classification model may output numerical values of the degree of association of the features of each of the 10 classes with class IDs of 0 to 9.
  • the class identification unit 12 inputs information about the eye region of the person's face included in the image into a neural network generated using a classification model, and outputs the degree of association with each of the 10 classes.
  • the class ID with the highest degree of relevance may be identified.
  • the mobile terminal 2 transmits a registration request including an image to the authentication device 1.
  • the mobile terminal 2 may specify the facial feature information and the image information of the eye area from the image, and send the registration request including only the facial feature information and the image information of the eye area to the authentication device 1.
  • the authentication device 1 may be able to omit the generation of facial feature information and the process of specifying the eye area.
  • the authentication device 1 may specify the class ID using the image information of the eye area included in the registration request, and register the facial feature information included in the registration request in the database 105 specified based on the class ID. .
  • FIG. 5 is a diagram showing a processing flow of the authentication device in authentication processing.
  • the user uses the mobile terminal 2 to photograph his or her face.
  • the mobile terminal 2 generates an image by the photographing.
  • the image shows the user's face. Note that the larger the number of pixels in the image, the better.
  • the user instructs the mobile terminal 2 to start the authentication process.
  • the mobile terminal 2 transmits an authentication request including an image to the authentication device 1.
  • the authentication device 1 receives the authentication request.
  • the acquisition unit 11 of the authentication device 1 acquires an image included in the authentication request (step S201).
  • the acquisition unit 11 determines whether a face can be detected from the image (step S202).
  • the acquisition unit 11 ends the authentication process when a face cannot be detected.
  • the acquisition unit 11 generates facial feature information based on the face area included in the image (step S203).
  • the acquisition unit 11 outputs the image to the class identification unit 12.
  • the class identifying unit 12 determines whether the iris of the left eye of the face in the image can be detected (step S204). If the iris of the left eye can be detected, the class identifying unit 12 identifies the class ID of the left eye. Specifically, the class identifying unit 12 inputs the information on the left eye region to a neural network using a classification model, and outputs the class ID of the left eye as a result (step S205).
  • the class identifying unit 12 also determines whether the iris of the right eye of the face in the image can be detected (step S206). If the iris of the right eye can be detected, the class identifying unit 12 identifies the class ID of the right eye. Specifically, the class identification unit 12 inputs the information on the right eye region to a neural network using a classification model, and outputs the class ID of the right eye as a result (step S207). Note that, if the iris of the left eye or the right eye cannot be detected, the class specifying unit 12 may output information indicating that the class ID of the left eye or the right eye cannot be specified.
  • the class specifying unit 12 outputs the left eye class ID, the right eye class ID, an output result indicating information that the left eye or right eye class ID cannot be specified, and an image to the authentication unit 14.
  • the authentication unit 14 uses the left eye class ID, the right eye class ID, the unspecified information of the left eye class ID, and the unspecified information of the right eye class ID from the output results to determine the facial feature information.
  • the database 105 to be read is specified (step S208). If the class IDs of both the left eye class ID and the right eye class ID have been identified, the authentication unit 14 uses only the database 105 corresponding to the left eye class ID and the right eye class ID to identify the face.
  • the database 105 from which the characteristic information is to be read is specified. For example, when the class ID of the left eye is "5" and the class ID of the right eye is "7", the registration unit 13 stores the database 105 corresponding to the information (5, 7) as the read destination of the facial feature information. It is specified as database 105.
  • the authentication unit 14 identifies the plurality of databases 105 corresponding to the class ID of the left eye and the database 105 from which the facial feature information is to be read. Specifically, when the class ID of the left eye is "3" and the class ID of the right eye cannot be specified, the authentication unit 14 selects (3,0), (3,1)...(3,9). ) are identified as databases from which facial feature information is to be read. If neither the left eye class ID nor the right eye class ID can be identified, the authentication unit 14 identifies the database 105 corresponding to the information (null, null) as the database 105 from which facial feature information is to be read. .
  • the authentication unit 14 identifies (0, 0), (0, 1), (0, 2)... (0, 9). , (1,0), (1,1), (1,2)...(1,9),...(9,0), (9,1), (9,2)... All of the 100 databases 105 (9, 9) may be specified as databases 105 from which facial feature information is to be read. In that case, the database 105 corresponding to the information of (null, null) does not need to be used.
  • the authentication unit 14 When the authentication unit 14 specifies the database 105 to be read, it compares the facial feature information included in the specified database 105 with the feature information specified from the image included in the authentication request (step S209). As a result of the comparison, the authentication unit 14 identifies the user ID of the person whose facial feature information is included in the database 105 and has been determined to have the highest degree of similarity, with the degree of similarity being equal to or higher than a predetermined threshold. The authentication section 14 outputs the specified user ID to the output section 15. It is assumed that the facial feature information and the person's user ID are recorded in the database 105 in a linked manner.
  • the authentication unit 14 If the degree of similarity between the facial feature information included in the specified database 105 and the facial feature information of the image included in the authentication request is less than a threshold value, the authentication unit 14 generates information indicating that authentication has failed. is output to the output section 15. The authentication unit 14 may output information indicating successful authentication to the output unit 15 if the degree of similarity equal to or higher than the threshold value is obtained through the above-mentioned comparison. The output unit 15 transmits the output result, which is the user ID or an authentication response indicating authentication failure or authentication success, to the mobile terminal 2 (step S210).
  • the authentication unit 14 of the authentication device 1 specifies the database 105 from which facial feature information for authentication is to be read based on the left eye class ID and right eye class ID. .
  • the authentication unit 14 inputs information about the eye region of a person's face included in the image into a neural network generated using a classification model, and outputs the degree of association with each of the ten classes.
  • the authentication unit 14 may specify the database 105 from which facial feature information for authentication is to be read, based on one or more class IDs with a high degree of relevance.
  • the authentication device 1 identifies the database 105 that is likely to have registered the facial feature information of the person to be authenticated, which is estimated based on the class classification of the person to be authenticated.
  • the facial feature information contained in the image is read and authentication processing is performed. Therefore, it is possible to provide an authentication technique that increases the possibility of obtaining highly accurate authentication results in a shorter time.
  • the authentication device 1 performs authentication using an image that includes at least two pieces of biometric information: iris information (first biometric information) and facial feature information (second biometric information).
  • the same registration process and authentication process as described above are performed using an image that includes at least two types of biometric information: biometric information other than iris information (first biometric information) and facial feature information (second biometric information).
  • biometric information other than iris information first biometric information
  • facial feature information second biometric information
  • the authentication unit 14 acquires an image that includes information on the shape of the veins in the left and right palms and the face, and classifies the right and left palms based on the information on the shape of the veins in the left and right palms. Authentication may be performed in the same manner by specifying the ID and specifying the database from which the facial feature information is to be read.
  • the authentication unit 14 of the authentication device 1 determines that the user of the person whose facial feature information is included in the database 105 has determined that the degree of similarity is equal to or higher than a predetermined threshold and has the highest degree of similarity after the process of step S209. ID is specified.
  • the authentication unit 14 of the authentication device 1 may change the threshold value used for this process depending on the state in which the iris has been detected. For example, in the first case where the iris of both eyes can be detected, in the second case where the iris of only the left eye can be detected, in the third case where the iris of only the right eye can be detected, the authentication unit 14 can detect the iris of both eyes.
  • the fourth case in which the iris of the eye cannot be detected is detected.
  • the authentication unit 14 changes the threshold value depending on the first case, the second or third case, or the fourth case. Specifically, the threshold values are changed in the order of first case ⁇ second or third case ⁇ fourth case. In other words, the first threshold in the first case is the lowest, the third threshold in the fourth case is the highest, the second threshold in the second or third case is the first threshold and the third threshold. Set between. By doing so, when the irises of both eyes cannot be obtained, the authentication unit 14 can set the threshold value to the highest value and perform highly accurate authentication from among many people using only facial feature information. Set it as follows.
  • the threshold value is set higher when the iris of one eye is obtained than when the iris of both eyes is obtained, so that more facial feature information is obtained than when the iris of both eyes is obtained. settings so that highly accurate authentication can be performed from among the people in the list.
  • FIG. 6 is a first diagram showing a schematic configuration of an authentication system including an authentication device according to another embodiment.
  • the authentication device 1 may be communicatively connected to a gate device 4 equipped with a camera 3.
  • the authentication device 1 obtains an authentication request from the gate device 4 and performs the authentication process in the same manner as in the above embodiment.
  • the registration process in this case may be performed in the same manner as in the above-described embodiment by receiving a registration request from the authentication device 1, the user's mobile terminal 2, or the registration device 5.
  • the gate device 4 is installed at a boarding gate at an airport, a ticket gate at a station, an entrance/exit of an office building, and the like.
  • FIG. 7 is a second diagram showing a schematic configuration of an authentication system including an authentication device according to another embodiment.
  • the authentication device 1 may be communicatively connected to a payment terminal 6 equipped with a camera 3.
  • the authentication device 1 obtains an authentication request from the payment terminal 6 and performs authentication processing in the same manner as in the above embodiment.
  • the registration process in this case may also be performed in the same manner as in the above-described embodiment by receiving registration requests from the authentication device 1, the user's mobile terminal 2, and the registration device 5.
  • the payment terminal 6 is installed at a store or the like.
  • FIG. 8 is a third diagram showing a schematic configuration of an authentication system including an authentication device according to another embodiment.
  • the authentication device is communicatively connected to the mobile terminal 2 including the camera 3, the gate device 4, and the payment terminal 6, and the above-described registration process and authentication process are performed.
  • the functions of the authentication device 1 may be functions provided inside the mobile terminal 2, the gate device 4, and the payment terminal 6.
  • the authentication device 1 provided inside the mobile terminal 2, the gate device 4, and the payment terminal 6 does not have the function of the database 105, but is communicatively connected to the external database 105 to configure the authentication system. It's okay.
  • the processing in the authentication device 1 in this case is the same as in the other embodiments described above, except for communicating with the external database 105 to register and read out various information.
  • FIG. 9 is a diagram showing the minimum configuration of the authentication device according to this embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing a processing flow by the authentication device with the minimum configuration according to this embodiment.
  • the authentication device 1 performs at least the functions of the class identification section 12 and the authentication section 14.
  • the authentication device 1 is connected to a database 105 that stores second biometric information of a person based on the first biometric information in a storage unit corresponding to the class identifier of the classified first biometric information (step S301). ).
  • the class specifying unit 12 specifies, from among the first biometric information and the second biometric information of a person included in one image, a class identifier based on the class classification of the first biometric information (step S302).
  • the authentication unit 14 performs authentication using the second biometric information of the plurality of people stored in the database 105 corresponding to the class identifier of the first biometric information and the second biometric information included in the image ( Step S303).
  • the authentication device 1 may be used for authentication or verification when biometric information or characteristic information of an animal is captured in an image. Further, the authentication device 1 according to each of the embodiments described above may be used for authentication or verification when characteristic information of an object is captured in an image.
  • the authentication device 1 stores the second feature information of the target (animal or object) of the first feature information in the storage means corresponding to the class identifier of the classified first feature information. and identifies a class identifier based on the class classification of the first feature information among the first feature information and second feature information of the object included in one image.
  • the authentication device 1 performs authentication and verification using the second feature information of the plurality of objects stored in the storage means corresponding to the class identifier of the first feature information and the second feature information included in the image. I do.
  • the authentication device 1 classifies the first feature information and stores the second feature information of the target of the first feature information in the storage means according to the class identifier of the first feature information. register.
  • the authentication device 1 classifies each of the first feature information of two different predetermined areas, which is the first feature information, and stores the first feature information in the database 105 corresponding to the class identifier of the two predetermined areas. Second feature information of the target of feature information is registered.
  • the authentication device 1 When the authentication device 1 is able to identify only the class ID based on the class classification of one of the two predetermined areas in the object that is the first feature information, the authentication device 1 identifies the second area of the object that has the first feature information.
  • the feature information is registered in all the databases 105 specified by all the identifiers of the class related to the one predetermined area. If the authentication device 1 is able to identify only the class ID based on the class classification of the other of the two predetermined areas in the object that is the first feature information, the authentication device 1 specifies the class ID of the second predetermined area of the object that has the first feature information.
  • the characteristic information is registered in all the databases 105 specified by all the identifiers of the class related to the other predetermined area.
  • the authentication device may display a fingerprint, voice information, acoustic information inside the ear, etc. as the second feature information in the image.
  • Acoustic information inside the ear is a method of purifying the reflected sound of sound emitted inside the ear.
  • These fingerprints, voice information, acoustic information inside the ear, etc. may be acquired using a sensor that senses them.
  • the authentication device 1 acquires these information separately from the image and performs the registration process or authentication process using the above-mentioned process. You can do it like this.
  • the authentication device 1 stores the second biometric information of the person in the first biometric information in the storage means corresponding to the class identifier of the classified first biometric information, and Among the biometric information and the second biometric information, a class identifier according to the class classification of the first biometric information is specified, and the identifier of the plurality of persons stored in the storage means corresponding to the class identifier of the first biometric information is identified. Authentication may be performed using the second biometric information and the acquired second biometric information.
  • the first feature information is iris information
  • the first feature information is a fingerprint, voice information, acoustic information inside the ear
  • the second feature information is iris information.
  • the information may be facial feature information or biometric information different from the first feature information (fingerprints, voice information, acoustic information inside the ear).
  • These first feature information and second feature information do not need to be acquired using images.
  • the authentication device 1 acquires the first feature information and the second feature information as information not included in the image separately as data at the time of starting the registration process or the authentication process, and similarly performs the registration process. Authentication processing may also be performed.
  • the above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Furthermore, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.
  • difference file difference program
  • An authentication device comprising:
  • An authentication device comprising:
  • the registration means classifies each of the iris information of the left eye and the right eye, which is the first biological information, and generates a class identifier of the iris information of the left eye and a class identifier of the iris information of the right eye.
  • the authentication device according to supplementary note 5, wherein the second biometric information of the person whose first biometric information is registered is registered in the storage means corresponding to the first biometric information.
  • the registration means When the registration means is able to identify only the class identifier based on the class classification of the iris information of the left eye, which is the first biometric information, the registration means specifies the second biometric information of the person with the first biometric information. is registered in all the storage means specified by all identifiers of the class related to the left eye.
  • the registration means When the registration means is able to identify only the class identifier based on the class classification of the iris information of the right eye, which is the first biometric information, the registration means specifies the second biometric information of the person with the first biometric information. is registered in all of the storage means specified by all identifiers of the class related to the right eye.
  • Appendix 12 an authentication device connected to a storage means for storing second biometric information of a person in the first biometric information in a storage means corresponding to an identifier of a class of the classified first biometric information; Identifying a class identifier based on the class classification of the first biometric information among the first biometric information and the second biometric information of a person included in one image; An authentication method in which authentication is performed using second biometric information of a plurality of people stored in the storage means corresponding to an identifier of a class of the first biometric information and second biometric information included in the image.
  • an authentication device connected to a storage means for storing second biometric information of a person in the first biometric information in a storage means corresponding to an identifier of a class of the classified first biometric information; identifying a class identifier based on the class classification of the first biometric information among the first biometric information and the second biometric information of the acquired person; An authentication method in which authentication is performed using second biometric information of a plurality of persons stored in the storage means corresponding to an identifier of a class of the first biometric information and the acquired second biometric information.
  • Appendix 14 an authentication device connected to a storage means for storing second characteristic information of the object of the first characteristic information in a storage means corresponding to an identifier of a class of the classified first characteristic information; Identifying a class identifier based on the class classification of the first feature information among the first feature information and the second feature information of the target included in one image; An authentication method in which authentication is performed using second feature information of a plurality of objects stored in the storage means corresponding to a class identifier of the first feature information and second feature information included in the image.
  • Appendix 15 an authentication device connected to a storage means for storing second characteristic information of the object of the first characteristic information in a storage means corresponding to an identifier of a class of the classified first characteristic information; Identifying a class identifier based on the class classification of the first feature information among the first feature information and the second feature information of the acquired object; An authentication method in which authentication is performed using second feature information of a plurality of objects stored in the storage means corresponding to a class identifier of the first feature information and the acquired second feature information.
  • (Appendix 16) a computer of an authentication device connected to a storage means for storing second biometric information of a person of the first biometric information in a storage means corresponding to an identifier of a class of the classified first biometric information; class identifying means for identifying a class identifier based on the class classification of the first biological information among the first biological information and the second biological information of a person included in one image; authentication means for performing authentication using second biometric information of a plurality of people stored in the storage means corresponding to the class identifier of the first biometric information and second biometric information included in the image;
  • a program that functions as
  • (Appendix 17) a computer of an authentication device connected to a storage means for storing second biometric information of a person of the first biometric information in a storage means corresponding to an identifier of a class of the classified first biometric information; class identifying means for identifying a class identifier based on the class classification of the first biological information among the first biological information and the second biological information of the acquired person; authentication means for performing authentication using second biometric information of a plurality of persons stored in the storage means corresponding to the class identifier of the first biometric information and the acquired second biometric information;
  • a program that functions as
  • (Appendix 18) a computer of an authentication device connected to a storage means for storing second characteristic information of the object of the first characteristic information in a storage means corresponding to the class identifier of the classified first characteristic information; class identifying means for identifying a class identifier based on the class classification of the first feature information among the first feature information and the second feature information of a target included in one image; authentication means that performs authentication using second characteristic information of a plurality of objects stored in the storage means corresponding to a class identifier of the first characteristic information and second characteristic information included in the image;
  • a program that functions as
  • Appendix 19 a computer of an authentication device connected to a storage means for storing second characteristic information of the object of the first characteristic information in a storage means corresponding to the class identifier of the classified first characteristic information; class identifying means for identifying a class identifier based on the class classification of the first feature information among the first feature information and the second feature information of the acquired object; authentication means that performs authentication using second characteristic information of a plurality of objects stored in the storage means corresponding to the class identifier of the first characteristic information and the acquired second characteristic information;
  • a program that functions as

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Abstract

より認証精度を高める認証装置の技術を提供する。認証装置は、クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続する。認証装置は、一つの画像に含まれる人物の第一の生体情報と第二の生体情報とのうち、第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定する。認証装置は、第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う。

Description

認証装置、認証方法、プログラム
　本発明は、認証装置、認証方法、プログラムに関する。
　画像に写る人物の認証技術が多く利用されている。特許文献１には右眼、左眼それぞれの虹彩パターンがデータベースに登録され、カメラで撮影された右眼、左眼の虹彩パターンと、データベースに登録される右眼、左眼の虹彩パターンとを照合する技術が開示されている。
特開２０１７－１４２７７２号公報
　上述のような認証技術において、より認証精度を高める技術が求められている。
　そこでこの発明は、上述の課題を解決する認証装置、認証方法、プログラムを提供することを目的としている。
　本発明の第１の態様によれば、認証装置は、クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続し、一つの画像に含まれる人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段と、前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う認証手段と、を備える。
　本発明の第２の態様によれば、認証方法は、クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置が、一つの画像に含まれる人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定し、前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う。
　本発明の第３の態様によれば、プログラムは、クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置のコンピュータを、一つの画像に含まれる人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段、前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う認証手段、として機能させる。
　本発明によれば、画像を用いた認証の精度を高めることができる。
本実施形態による認証装置を含む認証システムの概略構成を示す図である。 本実施形態による認証装置のハードウェア構成図である。 本実施形態による認証装置の機能ブロック図である。 本実施形態による登録処理における認証装置の処理フローを示す図である。 本実施形態による認証処理における認証装置の処理フローを示す図である。 他の実施形態による認証装置を含む認証システムの概略構成を示す第一の図である。 他の実施形態による認証装置を含む認証システムの概略構成を示す第二の図である。 他の実施形態による認証装置を含む認証システムの概略構成を示す第三の図である。 本実施形態による認証装置の最小構成を示す図である。 本実施形態による最小構成の認証装置の処理フローを示す図である。
　以下、本発明の一実施形態による認証装置を、図面を参照して説明する。
　図１は、本実施形態による認証装置を含む認証システムの概略構成を示す図である。
　認証装置１は、一例としてスマートフォンなどの携帯端末２と通信接続する。ユーザは携帯端末２に備わるカメラ３を用いて自分の顔を撮影する。認証装置１は、当該撮影により生成された画像を携帯端末２から取得してユーザの認証を行う。画像には、ユーザの顔が映っている。認証装置１は、当該画像における眼の虹彩情報と、顔の特徴情報とを用いて、認証を行う。本実施形態において、虹彩情報は、人物の第一の生体情報、顔の特徴情報は、人物の第二の生体情報である。認証装置１は、一つの画像に写る、これら２つの生体情報を用いて認証を行う。生体情報は特徴情報の一例である。
　図２は本実施形態による認証装置のハードウェア構成図である。
　この図が示すように認証装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、データベース１０５、通信モジュール１０６等の各ハードウェアを備えたコンピュータである。携帯端末２も同様のハードウェア構成を備えてよい。認証装置１は複数のデータベース１０５を備える。なおデータベース１０５は、認証装置１とは異なる装置として構成してもよい。
　図３は本実施形態による認証装置の機能ブロック図である。
　認証装置１は、ＣＰＵ１０１が、認証プログラムを起動することにより、取得部１１、クラス特定部１２、登録部１３、認証部１４、出力部１５の各機能を発揮する。
　取得部１１は、携帯端末２から画像を取得する。
　クラス特定部１２は、画像に含まれる人物の眼の虹彩情報（第一の生体情報）と顔特徴情報（第二の生体情報）とのうち、虹彩情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定する。
　登録部１３は、虹彩情報のクラスの識別子に応じたデータベースに、当該人物の顔特徴情報を登録する。
　認証部１４は、虹彩情報のクラスの識別子に対応するデータベースの記憶する複数の人物の顔特徴情報と、画像に含まれる人物の顔特徴情報とを用いて、当該人物の認証を行う。
　出力部１５は、認証結果を出力する。
　本実施形態において、登録部１３は、登録処理において取得した画像に含まれる左眼と右眼の各虹彩情報それぞれをクラス分類して、当該左眼の虹彩情報のクラスのＩＤと、右眼の虹彩情報のクラスのＩＤとに対応するデータベース１０５に、当該画像に写る人物の顔特徴情報を登録する。認証部１４は、新たに認証時に取得した画像に含まれる左眼と右眼の各虹彩情報それぞれをクラス分類して、当該左眼の虹彩情報のクラスのＩＤと、右眼の虹彩情報のクラスのＩＤとの各識別子に対応するデータベース１０５の記憶する複数の人物の顔特徴情報と、新たに認証時に取得した画像に含まれる人物の顔特徴情報とを用いて認証を行う。
　本実施形態の認証装置１は、右眼のクラスＩＤと、左眼のクラスＩＤの２つの識別子で一意に特定できるデータベース１０５を複数備える。例えば、右眼のクラスＩＤが１０、左眼のクラスＩＤが１０ある場合、認証装置１は、１０*１０＝１００のデータベース１０５を備える（「*」は乗算を示す）。右眼Ｅ１のクラスＩＤと左眼Ｅ２のクラスＩＤを（Ｅ１，Ｅ２）で表すと、各データベース１０５は、（０，０）、（０，１）、（０，２）・・・（０，９）、（１，０）、（１，１）、（１，２）・・・（１，９）、・・・（９，０）、（９，１）、（９，２）・・・（９，９）の１００つのデータベース１０５として識別できる。
　認証装置１は、予め画像に写る顔の眼の領域の情報を入力とした場合に、その眼の特徴をクラス分類した場合のクラスＩＤを出力する分類モデルの情報を記憶する。認証装置１のクラス特定部１２は、画像を取得した場合に、その画像に含まれる眼の領域の情報を、分類モデルを用いて生成したニューラルネットワーク等に入力し、その結果、クラスＩＤを出力する。分類モデルは、多数の眼の画像と、その画像に含まれる眼のクラスＩＤの正解データとの関係を機械学習して得られた情報であり、一例としては、ニューラルネットワークの重みなどの情報を含む。クラス特定部１２は、この分類モデルを用いて、左眼のクラスＩＤと、右眼のクラスＩＤをそれぞれ特定する。一例として眼の特徴のクラス分類は、眼の瞳の半径などの大きさや、色などの特徴により行われる。認証装置１は、ニューラルネットワークを用いる場合の機械学習の手法以外の手法により分類モデルを生成してもよい。
　図４は登録処理における認証装置の処理フローを示す図である。
　登録処理において、ユーザは携帯端末２を用いて自分の顔を撮影する。携帯端末２は当該撮影による画像を生成する。当該画像にはユーザの顔が映る。なお当該画像の画素数は多いほどよい。ユーザは携帯端末２に登録処理の開始を指示する。携帯端末２は、画像を含む登録要求を認証装置１へ送信する。
　認証装置１は、登録要求を受信する。認証装置１の取得部１１は、登録要求に含まれる画像を取得する（ステップＳ１０１）。取得部１１は画像から顔が検出できるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。取得部１１は、顔が検出できない場合には登録処理を終了する。取得部１１は、顔が検出できた場合には、画像に含まれる顔の領域に基づいて、顔特徴情報を生成する（ステップＳ１０３）。
　取得部１１はクラス特定部１２へ画像を出力する。クラス特定部１２は、画像に写る顔の左眼の虹彩を検出できるかを判定する（ステップＳ１０４）。クラス特定部１２は、左眼の虹彩を検出できる場合には、左眼のクラスＩＤを特定する。具体的には、クラス特定部１２は、左眼の領域の情報を、分類モデルを用いたニューラルネットワークに入力し、その結果、左眼のクラスＩＤを出力する（ステップＳ１０５）。
　またクラス特定部１２は、画像に写る顔の右眼の虹彩を検出できるかを判定する（ステップＳ１０６）。クラス特定部１２は、右眼の虹彩を検出できる場合には、右眼のクラスＩＤを特定する。具体的には、クラス特定部１２は、右眼の領域の情報を、分類モデルを用いたニューラルネットワークに入力し、その結果、右眼のクラスＩＤを出力する（ステップＳ１０７）。なお、クラス特定部１２は、左眼、右眼の虹彩が検出できない場合には、左眼または右眼のクラスＩＤの特定不可の情報を出力してよい。
　クラス特定部１２は、左眼のクラスＩＤと、右眼のクラスＩＤと、左眼または右眼のクラスＩＤの特定不可の情報を示す出力結果と、画像を、登録部１３へ出力する。登録部１３は、出力結果から、左眼のクラスＩＤ、右眼のクラスＩＤ、左眼のクラスＩＤの特定不可の情報、右眼のクラスＩＤの特定不可の情報を用いて、顔特徴情報の登録先のデータベース１０５を特定する（ステップＳ１０８）。登録部１３は、左眼のクラスＩＤと右眼のクラスＩＤの両方のクラスＩＤが特定できている場合には、左眼のクラスＩＤと右眼のクラスＩＤに対応するデータベース１０５のみを、顔特徴情報の登録先のデータベース１０５と特定する。登録部１３は、例えば左眼のクラスＩＤが「１」、右眼のクラスＩＤが「３」である場合、（１，３）の情報に対応するデータベース１０５を、顔特徴情報の登録先のデータベースと特定する。当該登録部１３の処理は、第一の生体情報である左眼と右眼の各虹彩情報それぞれをクラス分類して、当該左眼の虹彩情報のクラスの識別子と、右眼の虹彩情報のクラスの識別子とに対応する記憶手段に、当該第一の生体情報の人物の前記第二の生体情報（顔特徴情報）を登録する処理の一態様である。
　登録部１３は、左眼のクラスＩＤのみが特定できている場合には、左眼のクラスＩＤに対応する複数のデータベース１０５を、顔特徴情報の登録先のデータベース１０５と特定する。具体的には登録部１３は、左眼のクラスＩＤが「５」で、右眼のクラスＩＤが特定できていない場合、（５，０）、（５，１）・・・（５，９）の１０個のデータベース１０５を、顔特徴情報の登録先のデータベースと特定する。当該登録部１３の処理は、第一の生体情報である左眼の虹彩情報のクラス分類によるクラスの識別子の特定のみができた場合には、当該第一の生体情報の人物の第二の生体情報（顔特徴情報）を、左眼に関するクラスの全ての識別子により特定される全ての記憶手段に登録する処理の一態様である。
　登録部１３は、右眼のクラスＩＤのみが特定できている場合には、右眼のクラスＩＤに対応する複数のデータベース１０５を、顔特徴情報の登録先のデータベース１０５と特定する。具体的には登録部１３は、右眼のクラスＩＤが「４」で、左眼のクラスＩＤが特定できていない場合、（４，０）、（４，１）・・・（４，９）の１０個のデータベース１０５を、顔特徴情報の登録先のデータベースと特定する。当該登録部１３の処理は、第一の生体情報である→眼の虹彩情報のクラス分類によるクラスの識別子の特定のみができた場合には、当該第一の生体情報の人物の第二の生体情報（顔特徴情報）を、右眼に関するクラスの全ての識別子により特定される全ての記憶手段に登録する処理の一態様である。
　登録部１３は、左眼のクラスＩＤも右眼のクラスＩＤも特定不可の場合には、全てのデータベース１０５を、顔特徴情報の登録先のデータベース１０５を特定する。具体的には登録部１３は、左眼のクラスＩＤも、右眼のクラスＩＤも特定不可の場合、（０，０）、（０，１）、（０，２）・・・（０，９）、（１，０）、（１，１）、（１，２）・・・（１，９）、・・・（９，０）、（９，１）、（９，２）・・・（９，９）の１００つのデータベース１０５を、顔特徴情報の登録先のデータベース１０５を特定する。登録部１３は、登録先と特定したデータベース１０５に、顔特徴情報を登録する（ステップＳ１０９）。なお、認証装置１はさらに、左眼のクラスＩＤも右眼のクラスＩＤも示さない（null,null）を示すデータベース１０５を一つ備え、そのデータベースに登録要求した全てのユーザの顔特徴情報を登録する。
　これにより、ユーザの顔の特徴情報は、画像から眼の分類クラスのクラスＩＤが特定できれば、認証装置１が顔特徴情報の登録先とする全てのデータベース１０５のうち、何れか１つまたは左眼や右眼のクラスＩＤの数のデータベース１０５のみに登録されることとなる。ここで、例えば双子は顔特徴情報の相関が高い。従って、一つのデータベース１０５に双子のそれぞれの顔特徴情報を登録しておき、その登録された顔特徴情報を用いて認証処理を進めると、双子の一方の認証において、双子の他方の顔特徴情報との類似度が高い計算結果となり、認識誤りが生じる場合があった。眼の特徴情報は、双子であっても異なる場合が多く、これにより、双子の顔特徴情報が別々のデータベースに登録される可能性が高まる。そして、認証時において認証装置１が特定した双子の一方の人物の眼のクラスＩＤに基づいて、そのデータベース１０５に登録されている顔特徴情報のみを用いて認証処理を行う。そうすることで、双子の顔特徴情報が登録された一つのデータベースを用いて認証処理を行うことに比べて、精度よく、認証を行うことができる。つまり、双子の一方の人物の認証を行う場合には、その人物の顔特徴情報が登録されていると推定されるデータベース１０５のみのデータベースを用いて認証処理を行うため、双子の他方の人物の顔特徴情報との類似判定を行うことが無くなるため、認証精度が向上する。
　ここで、上述の処理では、クラス特定部１２は、画像に含まれる人物の顔の眼の領域の情報を、分類モデルを用いて生成したニューラルネットワークに入力してクラスＩＤを出力することを説明した。しかしながら、分類モデルを用いて生成したニューラルネットワークは、クラスＩＤ＝０～９の１０この各クラスの特徴の関連度の数値を出力するものであってよい。この場合、クラス特定部１２は、画像に含まれる人物の顔の眼の領域の情報を、分類モデルを用いて生成したニューラルネットワークに入力して、１０個の各クラスとの関連度を出力し、その結果最も関連度の高いクラスＩＤを特定するようにしてもよい。
　また上述の処理において、携帯端末２は、画像を含む登録要求を認証装置１に送信している。しかしながら、携帯端末２が、画像から顔特徴情報と眼の領域の画像情報を特定して、顔特徴情報と眼の領域の画像情報のみを含む登録要求を認証装置１に送信してもよい。これにより、認証装置１は、顔特徴情報の生成や、眼の領域の特定の処理を省略することができるようにしてもよい。認証装置１は、登録要求に含まれる眼の領域の画像情報を用いてクラスＩＤを特定し、当該登録要求に含まれる顔特徴情報を、クラスＩＤに基づいて特定したデータベース１０５に登録してよい。
　図５は認証処理における認証装置の処理フローを示す図である。
　認証処理において、ユーザは携帯端末２を用いて自分の顔を撮影する。携帯端末２は当該撮影による画像を生成する。当該画像にはユーザの顔が映る。なお当該画像の画素数は多いほどよい。ユーザは携帯端末２に認証処理の開始を指示する。携帯端末２は、画像を含む認証要求を認証装置１へ送信する。
　認証装置１は、認証要求を受信する。認証装置１の取得部１１は、認証要求に含まれる画像を取得する（ステップＳ２０１）。取得部１１は画像から顔が検出できるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。取得部１１は、顔が検出できない場合には認証処理を終了する。取得部１１は、顔が検出できた場合には、画像に含まれる顔の領域に基づいて、顔特徴情報を生成する（ステップＳ２０３）。
　取得部１１はクラス特定部１２へ画像を出力する。クラス特定部１２は、画像に写る顔の左眼の虹彩を検出できるかを判定する（ステップＳ２０４）。クラス特定部１２は、左眼の虹彩を検出できる場合には、左眼のクラスＩＤを特定する。具体的には、クラス特定部１２は、左眼の領域の情報を、分類モデルを用いたニューラルネットワークに入力し、その結果、左眼のクラスＩＤを出力する（ステップＳ２０５）。
　またクラス特定部１２は、画像に写る顔の右眼の虹彩を検出できるかを判定する（ステップＳ２０６）。クラス特定部１２は、右眼の虹彩を検出できる場合には、右眼のクラスＩＤを特定する。具体的には、クラス特定部１２は、右眼の領域の情報を、分類モデルを用いたニューラルネットワークに入力し、その結果、右眼のクラスＩＤを出力する（ステップＳ２０７）。なお、クラス特定部１２は、左眼、右眼の虹彩が検出できない場合には、左眼または右眼のクラスＩＤの特定不可の情報を出力してよい。
　クラス特定部１２は、左眼のクラスＩＤと、右眼のクラスＩＤと、左眼または右眼のクラスＩＤの特定不可の情報を示す出力結果と、画像を、認証部１４へ出力する。認証部１４は、出力結果から、左眼のクラスＩＤ、右眼のクラスＩＤ、左眼のクラスＩＤの特定不可の情報、右眼のクラスＩＤの特定不可の情報を用いて、顔特徴情報の読み取り先のデータベース１０５を特定する（ステップＳ２０８）。認証部１４は、左眼のクラスＩＤと右眼のクラスＩＤの両方のクラスＩＤが特定できている場合には、左眼のクラスＩＤと右眼のクラスＩＤに対応するデータベース１０５のみを、顔特徴情報の読み取り先のデータベース１０５と特定する。登録部１３は、例えば左眼のクラスＩＤが「５」、右眼のクラスＩＤが「７」である場合、（５，７）の情報に対応するデータベース１０５を、顔特徴情報の読み取り先のデータベース１０５と特定する。
　認証部１４は、左眼のクラスＩＤのみが特定できている場合には、左眼のクラスＩＤに対応する複数のデータベース１０５を、顔特徴情報の読み取り先のデータベース１０５を特定する。具体的には認証部１４は、左眼のクラスＩＤが「３」で、右眼のクラスＩＤが特定できていない場合、（３，０）、（３，１）・・・（３，９）の１０個のデータベース１０５を、顔特徴情報の読み取り先のデータベースと特定する。認証部１４は、左眼のクラスＩＤも右眼のクラスＩＤも特定不可の場合には、（null,null）の情報に対応するデータベース１０５を、顔特徴情報の読み取り先のデータベース１０５と特定する。なお認証部１４は、左眼のクラスＩＤも右眼のクラスＩＤも特定不可の場合には、（０，０）、（０，１）、（０，２）・・・（０，９）、（１，０）、（１，１）、（１，２）・・・（１，９）、・・・（９，０）、（９，１）、（９，２）・・・（９，９）の１００つのデータベース１０５の全てを、顔特徴情報の読み取り先のデータベース１０５と特定してもよい。その場合、（null,null）の情報に対応するデータベース１０５は利用しなくてもよい。
　認証部１４は、読み取り先のデータベース１０５を特定すると、その特定したデータベース１０５に含まれる顔特徴情報と、認証要求に含まれる画像から特定した特徴情報とを照合する（ステップＳ２０９）。認証部１４はその照合の結果、所定の閾値以上の類似度となり、最も類似度が高いと判定した、データベース１０５に含まれる顔特徴情報の人物のユーザＩＤを特定する。認証部１４は特定したユーザＩＤを出力部１５へ出力する。なお、顔特徴情報と人物のユーザＩＤはデータベース１０５において紐づいて記録されているとする。認証部１４は、特定したデータベース１０５に含まれる顔特徴情報と、認証要求に含まれる画像の顔の特徴情報との類似度が、いずれも閾値未満である場合には、認証不成功を示す情報を出力部１５へ出力する。認証部１４は、上記照合により閾値以上の類似度が得られた場合には、認証成功を示す情報を出力部１５へ出力してもよい。出力部１５は、出力結果であるユーザＩＤまたは認証不成功または認証成功を示す認証応答を、携帯端末２へ送信する（ステップＳ２１０）。
　携帯端末２は、認証応答にユーザＩＤが含まれる場合には、当該ユーザＩＤと自装置で記憶するユーザＩＤが一致した場合には認証成功と判定する。このユーザＩＤが一致かどうかの判定と、一致した場合の認証成功の判定は、認証装置１の認証部１４で行うようにしてもよい。また、携帯端末２は、認証応答に認証成功を示す情報が含まれる場合には、認証成功と判定してもよい。携帯端末２は、認証応答に認証不成功を示す情報が含まれる場合には、認証不成功と判定してもよい。携帯端末２は、認証成功と判定した場合には、認証成功に応じた処理を行う。例えば、携帯端末２は、認証成功と判定した場合には、ログイン画面の表示を解除して、携帯端末２を利用できるモードに変更するようにしてもよい。
　上述の処理によれば認証装置１の認証部１４は、左眼のクラスＩＤと右眼のクラスＩＤの特定に基づいて、認証のための顔特徴情報の読み取り先のデータベース１０５を特定している。この処理において認証部１４は、画像に含まれる人物の顔の眼の領域の情報を、分類モデルを用いて生成したニューラルネットワークに入力して、１０個の各クラスとの関連度を出力する。認証部１４は、その結果、関連度の高い一つまたは複数のクラスＩＤに基づいて、認証のための顔特徴情報の読み取り先のデータベース１０５を特定してもよい。例えば、関連度の閾値が０．８５で、認証部１４が左眼の特徴情報のクラスＩＤ＝「３」との関連度が０．８８、左眼の特徴情報のクラスＩＤ＝「６」との関連度が０．８９、右眼の特徴情報のクラスＩＤ＝「３」との関連度が０．９５と算出したとする。この場合、認証部１４は、（３，３）、（６，３）の二つのデータベース１０５を、認証のための顔特徴情報の読み取り先のデータベース１０５と特定してよい。
　以上の処理によれば、認証装置１は、認証対象の人物のクラス分類に基づいて推定した、当該人物の顔特徴情報が登録されている可能性の高いデータベース１０５を特定して、そのデータベース１０５に含まれる顔特徴情報を読み取って、認証処理を行う。従って、より、短時間で、より精度高い認証結果を得られる可能性が高まる認証技術を提供することができる。
　上述の処理では、認証装置１は、虹彩情報（第一の生体情報）と顔特徴情報（第二の生体情報）の少なくとも二つの生体情報が含まれる画像を用いて認証をしているが、虹彩情報以外の生体情報（第一の生体情報）と顔特徴情報（第二の生体情報）の少なくとも二つの生体情報が含まれる画像を用いて、上述と同様の登録処理と認証処理とを行うようにしてもよい。例えば、一つの画像に左右の掌の静脈の形状の情報と、顔とが含まれているとする。この場合に、認証装置１は、登録処理時に、左右の各掌の静脈の形状の情報をクラス分類した各クラスＩＤを特定し、その２つのクラスＩＤに応じたデータベースｊ１０５に人物の当該画像に含まれる人物の顔特徴情報を登録する。そして認証時には認証部１４は、左右の掌の静脈の形状の情報と、顔とが含まれている画像を取得して、左右の掌の静脈の形状の情報に基づいて、左右の掌のクラスＩＤを特定し、顔特徴情報の読み取り先のデータベースを特定して同様に認証を行うようにしてもよい。
（他の実施形態１）
　上述の処理で認証装置１の認証部１４は、ステップＳ２０９の処理の後、所定の閾値以上の類似度となり、最も類似度が高いと判定した、データベース１０５に含まれる顔特徴情報の人物のユーザＩＤを特定している。認証装置１の認証部１４は、この処理に用いる閾値を、虹彩が検出できた状態に応じて、変更するようにしてもよい。例えば、認証部１４は、両方の眼の虹彩が検出できた第一の場合、左眼のみの虹彩が検出できた第二の場合、右眼のみの虹彩が検出できた第三の場合、両方の眼の虹彩が検出できない第四の場合の何れの場合かを検出する。認証部１４は、第一の場合、第二又は第三の場合、第四の場合の何れかに応じて、閾値を変更する。具体的には、第一の場合＜第二または第三の場合＜第四の場合の順に、閾値が高くなるよう変更する。つまり第一の場合の第一の閾値を最も低く、第四の場合の第三の閾値を最も高く、第二または第三の場合の第二の閾値を、第一の閾値と第三の閾値の間に設定する。このようにすることで、認証部１４は、両方の眼の虹彩が得られない場合には、最も閾値を高くして、顔の特徴情報のみで、多くの人物の中から精度高く認証ができるように設定する。また両方の眼の虹彩が得られた場合よりも、片方の眼の虹彩が得られた場合の閾値を高くして、顔の特徴情報で、両方の眼の虹彩が得られた場合よりも多くの人物の中から精度高く認証ができるように設定する。
（他の実施形態２）
　図６は、他の実施形態による認証装置を含む認証システムの概略構成を示す第一の図である。図６で示すように、認証装置１は、カメラ３を備えたゲート装置４と通信接続してもよい。この場合、認証装置１は、ゲート装置４から認証要求を取得して、上述の実施形態と同様に認証処理を行う。なおこの場合の登録処理は、認証装置１とユーザの携帯端末２や、登録装置５からの登録要求を受信して、上述の実施形態と同様に行えばよい。ゲート装置４は、空港の搭乗ゲート、駅の改札、オフィスビルの出入口、などに設置される。
（他の実施形態３）
　図７は、他の実施形態による認証装置を含む認証システムの概略構成を示す第二の図である。図７で示すように、認証装置１は、カメラ３を備えた決済端末６と通信接続してもよい。この場合、認証装置１は、決済端末６から認証要求を取得して、上述の実施形態と同様に認証処理を行う。なおこの場合の登録処理も、認証装置１とユーザの携帯端末２や、登録装置５からの登録要求を受信して、上述の実施形態と同様に行えばよい。決済端末６は、店舗などに設置される。
（他の実施形態４）
　図８は、他の実施形態による認証装置を含む認証システムの概略構成を示す第三の図である。上述の各実施形態では、認証装置がカメラ３を備える携帯端末２、ゲート装置４、決済端末６と通信接続して、上述の登録処理や認証処理が行われる例を説明した。しかしながら、認証装置１の機能は、携帯端末２、ゲート装置４、決済端末６の内部に備わる機能であってもよい。この場合、一例としては、携帯端末２、ゲート装置４、決済端末６の内部に備わる認証装置１は、データベース１０５の機能を備えず、外部のデータベース１０５と通信接続して、認証システムを構成してもよい。この場合の、認証装置１における処理は、外部のデータベース１０５と通信して、各種情報の登録や読み出しを行う以外は、上述した他の実施形態と同様である。
（最小構成の実施形態）
　図９は本実施形態による認証装置の最小構成を示す図である。
　図１０は本実施形態による最小構成の認証装置による処理フローを示す図である。
　認証装置１は、少なくとも、クラス特定部１２と、認証部１４の機能を発揮する。
　認証装置１は、クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶するデータベース１０５と接続している（ステップＳ３０１）。
　クラス特定部１２は、一つの画像に含まれる人物の第一の生体情報と第二の生体情報とのうち、第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定する（ステップＳ３０２）。
　認証部１４は、第一の生体情報のクラスの識別子に対応するデータベース１０５の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う（ステップＳ３０３）。
　上述の各実施形態では、画像に人物の生体情報が移る場合の例を用いて説明している。しかしながら、上述の各実施形態による認証装置１を画像に動物の生体情報や特徴情報が写る場合の認証や照合に用いてもよい。また上述の各実施形態による認証装置１を画像に物体の特徴情報が写る場合の認証や照合に用いてもよい。
　この場合、認証装置１は、クラス分類された第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の特徴情報の対象（動物や物体）の第二の特徴情報を記憶する記憶手段と接続し、一つの画像に含まれる対象の第一の特徴情報と第二の特徴情報とのうち、第一の特徴情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定する。そして認証装置１は、第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する記憶手段の記憶する複数の対象の第二の特徴情報と、画像に含まれる第二の特徴情報とを用いて認証や照合を行う。
　この場合、認証装置１は、第一の特徴情報をクラス分類して当該第一の特徴情報のクラスの識別子に応じた記憶手段に、当該第一の特徴情報の対象の第二の特徴情報を登録する。認証装置１は、第一の特徴情報である２つの異なる所定領域の第一の特徴情報それぞれをクラス分類して、当該２つの所定領域のクラスの識別子に対応するデータベース１０５に、当該第一の特徴情報の対象の第二の特徴情報を登録する。
　認証装置１は、第一の特徴情報である対象における２つの所定領域のうちの一方のクラス分類によるクラスＩＤの特定のみができた場合に、当該第一の特徴情報を持つ対象の第二の特徴情報を、当該一方の所定領域に関するクラスの全ての識別子により特定される全てのデータベース１０５に登録する。
　認証装置１は、第一の特徴情報である対象における２つの所定領域のうち他方のクラス分類によるクラスＩＤの特定のみができた場合には、当該第一の特徴情報を持つ対象の第二の特徴情報を、当該他方の所定領域に関するクラスの全ての識別子により特定される全てのデータベース１０５に登録する。
　また上述の例では、画像に第一の特徴情報である虹彩情報と、第二の特徴情報である顔の特徴情報が写る場合の例を用いて説明している。しかしながら、認証装置は、画像内における第二の特徴情報として、指紋、音声情報、耳内部の音響情報などが表示されたものであってもよい。耳内部の音響情報は、耳内部に音を発した反射音の浄法である。これらの指紋、声の音声情報、耳内部の音響情報などは、それらをセンシングするセンサを用いて取得してよい。また画像にそれら指紋、音声情報、耳内部の音響情報が含まれなくても、画像とは別にそれらの情報を取得して、認証装置１が、上述の処理により登録処理、または認証処理を行うようにしてもよい。つまり認証装置１は、クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶し、それぞれ取得した人物の第一の生体情報と第二の生体情報とのうち、第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定し、第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、取得した第二の生体情報とを用いて認証を行うようにしてもよい。
　また上述の各実施形態では、第一の特徴情報が虹彩情報である場合の例を説明したが、第一の特徴情報が、指紋、音声情報、耳内部の音響情報であり、第二の特徴情報が、顔の特徴情報や、第一特徴情報とは異なる生体情報（指紋、音声情報、耳内部の音響情報）であってもよい。これら第一の特徴情報や、第二の特徴情報は、画像を用いて取得しなくてもよい。つまり、認証装置１は、画像に含まれない情報として、第一の特徴情報や、第二の特徴情報を登録処理や認証処理の開始時において、別々にデータとして取得して同様に登録処理や認証処理を行ってもよい。
　上述の認証装置１は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
　また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
　なお、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続し、
　一つの画像に含まれる人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段と、
　前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う認証手段と、
　を備える認証装置。
　（付記２）
　クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続し、
　取得した人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段と、
　前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記取得した第二の生体情報とを用いて認証を行う認証手段と、
　を備える認証装置。
　（付記３）
　前記第一の生体情報が眼の虹彩情報である付記１または付記２に記載の認証装置。
　（付記４）
　前記第一の生体情報が左眼と右眼それぞれの虹彩情報である付記１から付記３の何れか一つに記載の認証装置。
　（付記５）
　前記第一の生体情報をクラス分類して当該第一の生体情報のクラスの識別子に応じた前記記憶手段に、当該第一の生体情報の人物の前記第二の生体情報を登録する登録手段と、
　を備える付記１から付記４の何れか一つに記載の認証装置。
　（付記６）
　前記登録手段は、前記第一の生体情報である左眼と右眼の各虹彩情報それぞれをクラス分類して、当該左眼の虹彩情報のクラスの識別子と、右眼の虹彩情報のクラスの識別子とに対応する前記記憶手段に、当該第一の生体情報の人物の前記第二の生体情報を登録する
　付記５に記載の認証装置。
　（付記７）
　前記登録手段は、前記第一の生体情報である左眼の虹彩情報のクラス分類によるクラスの識別子の特定のみができた場合には、当該第一の生体情報の人物の前記第二の生体情報を、前記左眼に関するクラスの全ての識別子により特定される全ての前記記憶手段に登録する
　付記６に記載の認証装置。
　（付記８）
　前記登録手段は、前記第一の生体情報である右眼の虹彩情報のクラス分類によるクラスの識別子の特定のみができた場合には、当該第一の生体情報の人物の前記第二の生体情報を、前記右眼に関するクラスの全ての識別子により特定される全ての前記記憶手段に登録する
　付記６または付記７に記載の認証装置。
　（付記９）
　前記第二の生体情報は、前記画像に写る顔の特徴情報である
　付記１から付記８の何れか一つに記載の認証装置。
　（付記１０）
　クラス分類された第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の特徴情報の対象の第二の特徴情報を記憶する記憶手段と接続し、
　一つの画像に含まれる対象の前記第一の特徴情報と前記第二の特徴情報とのうち、前記第一の特徴情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段と、
　前記第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の対象の第二の特徴情報と、前記画像に含まれる第二の特徴情報とを用いて認証を行う認証手段と、
　を備える認証装置。
　（付記１１）
　クラス分類された第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の特徴情報の対象の第二の特徴情報を記憶する記憶手段と接続し、
　取得した対象の前記第一の特徴情報と前記第二の特徴情報とのうち、前記第一の特徴情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段と、
　前記第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の対象の第二の特徴情報と、前記取得した第二の特徴情報とを用いて認証を行う認証手段と、
　を備える認証装置。
　（付記１２）
　クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置が、
　一つの画像に含まれる人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定し、
　前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う
　認証方法。
　（付記１３）
　クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置が、
　取得した人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定し、
　前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記取得した第二の生体情報とを用いて認証を行う
　認証方法。
　（付記１４）
　クラス分類された第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の特徴情報の対象の第二の特徴情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置が、
　一つの画像に含まれる対象の前記第一の特徴情報と前記第二の特徴情報とのうち、前記第一の特徴情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定し、
　前記第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の対象の第二の特徴情報と、前記画像に含まれる第二の特徴情報とを用いて認証を行う
　認証方法。
　（付記１５）
　クラス分類された第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の特徴情報の対象の第二の特徴情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置が、
　取得した対象の前記第一の特徴情報と前記第二の特徴情報とのうち、前記第一の特徴情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定し、
　前記第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の対象の第二の特徴情報と、前記取得した第二の特徴情報とを用いて認証を行う
　認証方法。
　（付記１６）
　クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置のコンピュータを、
　一つの画像に含まれる人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段、
　前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う認証手段、
　として機能させるプログラム。
　（付記１７）
　クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置のコンピュータを、
　取得した人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段、
　前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記取得した第二の生体情報とを用いて認証を行う認証手段、
　として機能させるプログラム。
　（付記１８）
　クラス分類された第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の特徴情報の対象の第二の特徴情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置のコンピュータを、
　一つの画像に含まれる対象の前記第一の特徴情報と前記第二の特徴情報とのうち、前記第一の特徴情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段、
　前記第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の対象の第二の特徴情報と、前記画像に含まれる第二の特徴情報とを用いて認証を行う認証手段、
　として機能させるプログラム。
　（付記１９）
　クラス分類された第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の特徴情報の対象の第二の特徴情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置のコンピュータを、
　取得した対象の前記第一の特徴情報と前記第二の特徴情報とのうち、前記第一の特徴情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段、
　前記第一の特徴情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の対象の第二の特徴情報と、前記取得した第二の特徴情報とを用いて認証を行う認証手段、
　として機能させるプログラム。
　（付記２０）
　付記１６から付記１９の何れか一つに記載のプログラムを記憶する記憶媒体。
１・・・認証装置
２・・・携帯端末
３・・・カメラ
１１・・・取得部
１２・・・クラス特定部
１３・・・登録部
１４・・・認証部
１５・・・出力部
１０５・・・データベース

Claims (10)

  1. 　クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続し、
    　一つの画像に含まれる人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段と、
    　前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う認証手段と、
    　を備える認証装置。
  2. 　前記第一の生体情報が眼の虹彩情報である請求項１に記載の認証装置。
  3. 　前記第一の生体情報が左眼と右眼それぞれの虹彩情報である請求項１または請求項２に記載の認証装置。
  4. 　前記第一の生体情報をクラス分類して当該第一の生体情報のクラスの識別子に応じた前記記憶手段に、当該第一の生体情報の人物の前記第二の生体情報を登録する登録手段と、
    　を備える請求項１から請求項３の何れか一項に記載の認証装置。
  5. 　前記登録手段は、前記第一の生体情報である左眼と右眼の各虹彩情報それぞれをクラス分類して、当該左眼の虹彩情報のクラスの識別子と、右眼の虹彩情報のクラスの識別子とに対応する前記記憶手段に、当該第一の生体情報の人物の前記第二の生体情報を登録する
    　請求項４に記載の認証装置。
  6. 　前記登録手段は、前記第一の生体情報である左眼の虹彩情報のクラス分類によるクラスの識別子の特定のみができた場合には、当該第一の生体情報の人物の前記第二の生体情報を、前記左眼に関するクラスの全ての識別子により特定される全ての前記記憶手段に登録する
    　請求項５に記載の認証装置。
  7. 　前記登録手段は、前記第一の生体情報である右眼の虹彩情報のクラス分類によるクラスの識別子の特定のみができた場合には、当該第一の生体情報の人物の前記第二の生体情報を、前記右眼に関するクラスの全ての識別子により特定される全ての前記記憶手段に登録する
    　請求項５または請求項６に記載の認証装置。
  8. 　前記第二の生体情報は、前記画像に写る顔の特徴情報である
    　請求項１から請求項７の何れか一項に記載の認証装置。
  9. 　クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置が、
    　一つの画像に含まれる人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定し、
    　前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う
    　認証方法。
  10. 　クラス分類された第一の生体情報のクラスの識別子に対応する記憶手段に前記第一の生体情報の人物の第二の生体情報を記憶する記憶手段と接続する認証装置のコンピュータを、
    　一つの画像に含まれる人物の前記第一の生体情報と前記第二の生体情報とのうち、前記第一の生体情報のクラス分類によるクラスの識別子を特定するクラス特定手段、
    　前記第一の生体情報のクラスの識別子に対応する前記記憶手段の記憶する複数の人物の第二の生体情報と、前記画像に含まれる第二の生体情報とを用いて認証を行う認証手段、
    　として機能させるプログラム。
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