JP5895751B2 - 生体認証装置、リトライ制御プログラム及びリトライ制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体認証装置、リトライ制御プログラム及びリトライ制御方法に関する。

指紋、掌紋、静脈パターン、虹彩、顔画像や音声といった各種の生体情報を用いたバイオメトリクス認証が知られている。かかるバイオメトリクス認証では、利用者によって入力される生体情報と予め登録された生体情報とを照合することによって本人認証がなされる。

ところが、登録時及び認証時に採取される生体情報は、生体情報が入力される入力装置への入力の仕方、さらには、生体や入力装置に付着する汚れなどの利用環境の違いによってその品質にばらつきが生じる。このため、同一の人物の生体情報であっても、認証時に採取される生体情報が登録時に採取された生体情報と同一の生体情報と認証されるとは限らない。この結果、本人の生体情報が他人の生体情報と認証される場合や他人の生体情報が本人の生体情報と認証されたりする場合がある。

これら本人拒否率および他人受入率のバランスを調整する技術の一例として、生体情報の照合時に登録時及び認証時に採取された生体情報の類似度と比較する閾値を運用状況に合わせて動的に調節する方法が挙げられる。

特開２００８−０９７２４８号公報 特開２０００−１６３５７４号公報

しかしながら、上記の従来技術では、以下に説明するように、認証のリトライを適切に実行させることができないという問題がある。

すなわち、本人拒否率および他人受入率は、トレードオフの関係にある。このため、上記の従来技術のように、生体情報の類似度と比較する閾値を調節したとしても、本人拒否率または他人受入率のいずれかが高くなってしまう。例えば、閾値を下げた場合には、本人拒否率を下げることができる一方で他人受入率が上昇してしまう。また、閾値を上げた場合には、他人受入率を下げることができる一方で本人拒否率が上昇してしまう。前者および後者のいずれのケースにおいても、認証失敗時には認証がリトライされる。このとき、リトライを無制限に認めたのでは、本人だけでなく、悪意を持った他人、例えば異なる生体情報の総当たり攻撃によって他人受入を目指す第三者にもリトライを認めることになってしまう。だからといって、認証のリトライを回数制限した場合には、入力の仕方や利用環境の違いによって拒否された本人の認証機会を奪うことになってしまう。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、認証のリトライを適切に実行させることができる生体認証装置、リトライ制御プログラム及びリトライ制御方法を提供することを目的とする。

本願の開示する生体認証装置は、生体認証時に生体情報から抽出された生体特徴情報のうち生体認証に失敗した生体特徴情報を記憶する記憶部を有する。さらに、前記生体認証装置は、前記記憶部に記憶された生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度を算出する算出部を有する。さらに、前記生体認証装置は、前記算出部によって算出された生体特徴情報間の類似度を用いて、前記記憶部に記憶された生体特徴情報をグルーピングするグルーピング部を有する。さらに、前記生体認証装置は、前記グルーピング部によって生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定する判定部を有する。さらに、前記生体認証装置は、前記判定部によってグループ数が前記閾値以下であると判定された場合に前記生体認証のリトライを許可し、前記グループ数が前記閾値を超えたと判定された場合に前記生体認証のリトライを制限するリトライ制御部を有する。

本願の開示する生体認証装置の一つの態様によれば、認証のリトライを適切に実行させることができるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係る生体認証装置の機能的構成を示すブロック図である。 図２は、認証ＮＧ情報の一例を示す図である。 図３は、実施例１に係る生体認証処理の手順を示すフローチャートである。 図４は、実施例１に係るリトライ制御処理の手順を示すフローチャートである。 図５は、実施例２に係る生体認証装置の機能的構成を示すブロック図である。 図６は、グルーピングの結果の一例を示す図である。 図７は、グルーピングの結果の一例を示す図である。 図８は、グルーピングの結果の一例を示す図である。 図９は、グルーピングの結果の一例を示す図である。 図１０は、生体特徴情報間の類似度の算出結果の一例を示す図である。 図１１は、実施例２に係るグルーピング処理の手順を示すフローチャートである。 図１２は、応用例に係るＩＤ判定処理の手順を示すフローチャートである。 図１３は、実施例１〜３に係るリトライ制御プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。

以下に、本願の開示する生体認証装置、リトライ制御プログラム及びリトライ制御方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［生体認証装置の構成］
図１は、実施例１に係る生体認証装置の機能的構成を示すブロック図である。図１に示す生体認証装置１０は、利用者によって入力される生体情報と予め登録された生体情報とを照合することによって本人認証を行う生体認証処理を実行するものである。とりわけ、生体認証装置１０は、認証のリトライ制御に一つの優位性があり、生体認証に失敗した生体特徴情報を各生体特徴情報間の類似度によってグルーピングし、そのグループ数が所定の閾値以下である否かによって認証のリトライの可否を制御する。

かかる生体認証装置１０の一態様としては、上記の生体認証処理を実行する生体認証プログラムがパーソナルコンピュータ等の情報処理装置にインストールまたはプリインストールさせることによって実装できる。なお、本実施例では、複数の利用者によって共用される情報処理装置へのログイン認証として指紋認証を採用する場合を想定して以下の説明を行う。

図１に示すように、生体認証装置１０は、ＩＤ（identification）受付部１１と、生体センサ１２と、記憶部１３と、制御部１５とを有する。なお、生体認証装置１０は、図１に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイス、音声出力デバイスや外部の装置と通信を行うための通信インタフェースなどの機能部を有することとしてもかまわない。

このうち、ＩＤ受付部１１は、情報処理装置のアカウントを持つ利用者へ採番されたユーザＩＤを受け付ける処理部である。かかるＩＤ受付部１１の一態様としては、テンキーやアルファベットキーを搭載するキーボードなどのユーザインタフェースを採用することができる。他の一態様としては、ユーザＩＤが記録された磁気カード、あるいは接触式または非接触式のＩＣカードから情報を読み取る読取装置を採用することもできる。なお、ＩＤ受付部１１が受け付けたユーザＩＤは、後述の照合部１５ｂへ出力される。

生体センサ１２は、生体情報を読み取るセンサである。以下では、生体認証の一例として指紋認証が実行される場合を想定する。かかる生体センサ１２の実装例としては、生体センサ１２が情報処理装置に内蔵される態様を採用できる他、情報処理装置に外部接続される態様、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）等で接続される態様を採用できる。また、生体センサ１２の検知方式の一例としては、静電容量式、電界検知式、光学式、感熱式、感圧式など任意の検知方式を採用できる。さらに、生体センサ１２の読取方式の一例としては、指のはら、すなわち指先の内側の中央部をスライドさせるスライド型であってもよいし、指のはらを載置させるスタンプ型であってもかまわない。なお、生体センサ１２が読み取った生体画像は、入力生体情報として後述の抽出部１５ａへ出力される。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるＯＳ（Operating System）や生体認証プログラムなどの各種プログラムを記憶する記憶デバイスである。記憶部１３の一態様としては、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。なお、記憶部１３は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory)であってもよい。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるプログラムに用いられるデータの一例として、参照生体情報１３ａと、認証ＮＧ情報１３ｂとを記憶する。なお、記憶部１３は、上記の参照生体情報１３ａや認証ＮＧ情報１３ｂ以外にも、後述のグルーピング部１５ｅや判定部１５ｆによって用いられる各種の閾値等のデータを記憶することもできる。

参照生体情報１３ａは、生体センサ１２によって読み取られた入力生体情報と照合する場合に参照される参照用の生体情報である。かかる参照生体情報１３ａの一態様としては、ユーザＩＤおよび生体情報から特徴量が抽出された生体特徴情報が対応付けられたデータを採用できる。ここで、１つのユーザＩＤには、同一の利用者が持つ複数の指の生体情報から抽出された複数の生体特徴情報、例えば人差し指と中指あるいは人差し指と薬指などの複数組の生体特徴情報を対応付けて登録することができる。本実施例では、参照生体情報１３ａとして、１つのユーザＩＤに最大で２つの生体特徴情報が対応付けて登録される場合を想定して以下の説明を行うが、２つ以上の生体特徴情報を対応付けて登録することとしてもかまわない。なお、ここでは、参照生体情報１３ａとして生体特徴情報が登録される場合を説明するが、生体情報そのものを登録することとしてもかまわない。

認証ＮＧ情報１３ｂは、生体認証に失敗した入力生体情報に関する各種の情報である。かかる認証ＮＧ情報１３ｂの一態様としては、ユーザＩＤおよび生体特徴情報が対応付けられたデータを採用できる。ここで、１回の生体認証には、１つの生体特徴情報しか照合されない。このため、認証ＮＧ情報１３ｂは、上記の参照生体情報１３ａとは異なり、ユーザＩＤ及び生体特徴情報が一対一に対応付けて登録される。図２は、認証ＮＧ情報１３ｂの一例を示す図である。図２の例では、利用者が１回目および２回目の認証時にはID=0001とともに各々の生体情報が入力され、３回目〜５回目の認証時にはID=0011とともに各々の生体情報が入力され、６回目の認証時にはID=0001と生体情報が入力されたことを示す。これら各レコードの認証ＮＧ情報は、いずれも生体認証に失敗したユーザＩＤ及び生体特徴情報である。

制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１５は、図１に示すように、抽出部１５ａと、照合部１５ｂと、認証部１５ｃと、算出部１５ｄと、グルーピング部１５ｅと、判定部１５ｆと、リトライ制御部１５ｇとを有する。

抽出部１５ａは、生体センサ１２によって読み取られた入力生体情報から生体特徴情報を抽出する処理部である。一態様としては、抽出部１５ａは、後述のリトライ制御部１５ｇによってリトライの制限が指示されていない場合に、次のような処理を実行する。すなわち、抽出部１５ａは、照合部１５ｂによって採用されるマニューシャ方式、パターンマッチング方式や周波数解析法などの任意の照合方式に合わせて、生体センサ１２により読み取られた生体情報から生体特徴情報を抽出する。例えば、抽出部１５ａは、後述の照合部１５ｂによってマニューシャ方式が採用される場合には、指紋画像の紋様に含まれる隆線の端点や分岐点などの特徴点の方向と、位置関係や特徴点相互間の相関関係とを生体特徴情報として抽出する。また、抽出部１５ａは、後述の照合部１５ｂによってパターンマッチング方式が採用される場合には、指紋画像が２値化または細線化された画像を生体特徴情報として抽出する。また、抽出部１５ａは、後述の照合部１５ｂによって周波数解析法が採用される場合には、指紋画像の紋様パターンをスライスした断面を波形とみなした場合の波形スペクトル系列を生体特徴情報として抽出する。

照合部１５ｂは、参照生体情報１３ａのうちＩＤ受付部１１によって受け付けられたユーザＩＤに対応付けられた生体特徴情報と、抽出部１５ａによって抽出された生体特徴情報とを照合する処理部である。一態様としては、照合部１５ｂは、記憶部１３に記憶された参照生体情報１３ａのうちＩＤ受付部１１によって受け付けられたユーザＩＤと同一のユーザＩＤを持つ生体特徴情報を読み出す。このとき、照合部１５ｂは、１つのユーザＩＤに複数の生体特徴情報が対応付けられている場合には、ユーザＩＤに対応付けられている全ての生体特徴情報を読み出す。その上で、照合部１５ｂは、記憶部１３から読み出した生体特徴情報と、抽出部１５ａによって抽出された生体特徴情報とを照合することによって両者の類似度を算出する。また、照合部１５ｂは、複数の生体特徴情報が読み出されている場合には、記憶部１３から読み出した生体特徴情報ごとに抽出部１５ａによって抽出された生体特徴情報との間で照合を実行する。なお、照合部１５ｂは、マニューシャ方式、パターンマッチング方式や周波数解析法などの任意の照合方式を採用できる。

認証部１５ｃは、照合部１５ｂによる照合結果から入力生体情報が本人のものであるか否かを認証する処理部である。一態様としては、認証部１５ｃは、照合部１５ｂによって算出された生体特徴情報間の類似度のうち最大の類似度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。このとき、認証部１５ｃは、最大の類似度が閾値以上である場合には、生体認証が成功したと判定する。この結果、制御部１５が実行するＯＳによって情報処理装置へのログインが許可される。この場合には、それまでに生体認証に失敗していたとしても以降に生体情報を入力する利用者は始めて生体認証を試行することになる。よって、認証部１５ｃは、記憶部１３に記憶された認証ＮＧ情報１３ｂを消去する。一方、認証部１５ｃは、最大の類似度が閾値未満である場合には、生体認証が失敗したと判定する。そして、認証部１５ｃは、ＩＤ受付部１１によって受け付けられたユーザＩＤ及び抽出部１５ａによって抽出された生体特徴情報を対応付けた認証ＮＧ情報を記憶部１３へ追加登録する。この場合には、制御部１５が実行するＯＳによって情報処理装置へのログインは許可されない。なお、ここでは、生体認証の成功時に認証ＮＧ情報１３ｂを消去する場合を例示したが、最後に生体認証が実行されてから所定の期間、例えば５分間が経過した場合に認証ＮＧ情報１３ｂを消去することとしてもかまわない。

算出部１５ｄは、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれる生体情報の組合せごとに生体情報間の類似度を算出する処理部である。一態様としては、算出部１５ｄは、記憶部１３に認証ＮＧ情報１３ｂのレコードが追加登録された場合に処理を起動する。まず、算出部１５ｄは、認証部１５ｃによって認証のリトライが実行されたリトライ回数が所定の閾値以上であるか否かを判定する。かかる閾値には、一人の利用者につき生体特徴情報を登録可能な部位の数に所定のマージン、例えば「０」や「１」を加えたものを設定できる。かかる閾値の設定を採用するのは、同種の生体情報について異なる部位の生体特徴情報が複数登録されている場合には、同一の人物の生体特徴情報間であっても生体特徴情報のグループ数が登録可能な部位の数に収束するからである。例えば、１つのユーザＩＤに最大で２つの生体特徴情報が対応付けて登録される場合には、２回目あるいは３回目まで認証のリトライを認めなければアカウントを持つ利用者本人が入力の仕方や利用環境の違いによってリジェクトされる蓋然性が高まるからである。このため、リトライ回数が閾値未満である場合には、後述のリトライ制御部１５ｇによって認証のリトライが許可される。

一方、算出部１５ｄは、リトライ回数が所定の閾値以上である場合に、生体特徴情報間の類似度を算出する。すなわち、算出部１５ｄは、上記の照合部１５ｂが入力生体特徴情報と参照生体特徴情報との間で類似度を算出するのとは異なり、過去に生体認証に失敗した入力生体特徴情報の間で類似度を算出する。かかる類似度は、上記の照合部１５ｂと同一の照合方法で算出することもできるし、認証ＮＧ情報１３ｂとして生体情報が登録されている場合には異なる照合方法で算出することもできる。

グルーピング部１５ｅは、算出部１５ｄによって算出された生体特徴情報間の類似度を用いて、記憶部１３に認証ＮＧ情報１３ｂとして記憶された生体特徴情報をグルーピングする処理部である。一態様としては、グルーピング部１５ｅは、類似度が所定の閾値以上である生体特徴情報を同一のグループに分類する。このとき、グルーピング部１５ｅは、全ての生体特徴情報の組合せについて類似度が閾値以上である場合に絞って同一のグループに分類することができる。また、グルーピング部１５ｅは、一部の生体特徴情報の組合せの類似度が閾値未満であっても共通の生体特徴情報との間で類似度が閾値以上である生体特徴情報の組合せを同一のグループに分類することもできる。

判定部１５ｆは、グルーピング部１５ｅによって生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定する処理部である。一態様としては、判定部１５ｆは、グループ数と比較する閾値、例えば一人の利用者につき生体特徴情報を登録可能な部位の数に所定のマージン、例えば「０」や「１」を加えた値を固定してグループ数の判定を実行することができる。他の一態様としては、判定部１５ｆは、グループ数と比較する閾値を動的に変更してグループ数の判定を行うこともできる。すなわち、同一の人物の生体情報が連続して入力される場合には、リトライ回数が増えるにしたがって生体特徴情報のグループ数が登録可能な部位の数に収束すると推定できる。このため、初期の段階では、登録可能な部位の数よりも大きい閾値を採用しておき、リトライ回数が増えるにしたがって登録可能な部位の数に収束するように閾値を更新してグループ数の判定を行うこともできる。

リトライ制御部１５ｇは、認証のリトライを制御する処理部である。一態様としては、リトライ制御部１５ｇは、リトライ回数が閾値未満である場合には、認証のリトライを許可する。また、リトライ制御部１５ｇは、判定部１５ｆによってグループ数が閾値以下であると判定された場合にも、認証のリトライを許可する。一方、リトライ制御部１５ｇは、判定部１５ｆによってグループ数が閾値を超えたと判定された場合には、生体認証のリトライを制限する。かかるリトライの制限の一例としては、次に生体認証の実行を許可するまで所定の禁止期間、例えば１０分間にわたってユーザＩＤや生体情報が入力されても生体特徴情報の抽出やそれ以降の処理を中止したり、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれるユーザＩＤのアカウントを一定期間使用不能にすることもできる。

［処理の流れ］
続いて、本実施例に係る生体認証装置の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、生体認証装置１０によって実行される（１）生体認証処理について説明した後に、（２）リトライ制御処理を説明することとする。

（１）生体認証処理
図３は、実施例１に係る生体認証処理の手順を示すフローチャートである。この生体認証処理は、生体認証装置１０の電源がＯＮ状態である場合に繰り返し実行される処理である。

図３に示すように、ユーザＩＤおよび生体情報が受付けられると（ステップＳ１０１）、抽出部１５ａは、リトライ制御部１５ｇによってリトライの制限が指示されているか否かを判定する（ステップＳ１０２）。なお、リトライの制限が指示されている場合（ステップＳ１０２Ｙｅｓ）には、そのまま処理を終了する。

一方、リトライの制限が指示されていない場合（ステップＳ１０２Ｎｏ）には、抽出部１５ａは、生体センサ１２によって読み取られた生体情報から生体特徴情報を抽出する（ステップＳ１０３）。

そして、照合部１５ｂは、参照生体情報１３ａのうちＩＤ受付部１１によって受け付けられたユーザＩＤに対応付けられた生体特徴情報と、抽出部１５ａによって抽出された生体特徴情報とを照合することによって両者の類似度を算出する（ステップＳ１０４）。

続いて、認証部１５ｃは、照合部１５ｂによって算出された生体特徴情報間の類似度のうち最大の類似度が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。このとき、最大の類似度が閾値以上である場合（ステップＳ１０５Ｙｅｓ）には、生体認証が成功したと判定される。この場合には、それまでに生体認証に失敗していたとしても以降に生体情報を入力する利用者は始めて生体認証を試行することになる。よって、認証部１５ｃは、記憶部１３に記憶された認証ＮＧ情報１３ｂを消去し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

一方、最大の類似度が閾値未満である場合（ステップＳ１０５Ｎｏ）には、生体認証が失敗したと判定される。この場合には、認証部１５ｃは、ＩＤ受付部１１によって受け付けられたユーザＩＤ及び抽出部１５ａによって抽出された生体特徴情報を対応付けた認証ＮＧ情報を記憶部１３へ追加登録し（ステップＳ１０７）、処理を終了する。

（２）リトライ制御処理
図４は、実施例１に係るリトライ制御処理の手順を示すフローチャートである。このリトライ制御処理は、認証ＮＧ情報１３ｂに新規のレコードが追加された場合に処理が起動される。

図４に示すように、算出部１５ｄは、認証部１５ｃによって認証のリトライが実行されたリトライ回数が所定の回数以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０１）。このとき、リトライ回数が所定の回数未満である場合（ステップＳ３０１Ｎｏ）には、ステップＳ３０６に移行し、リトライ制御部１５ｇによって認証のリトライが許可された後（ステップＳ３０６）に処理が終了される。

一方、リトライ回数が所定の回数以上である場合（ステップＳ３０１Ｙｅｓ）には、算出部１５ｄは、記憶部１３に記憶された認証ＮＧ情報１３ｂを読み出す（ステップＳ３０２）。そして、算出部１５ｄは、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれる生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度を算出する（ステップＳ３０３）。

続いて、グルーピング部１５ｅは、ステップＳ３０３で算出された生体特徴情報間の類似度を用いて、生体特徴情報をグルーピングする（ステップＳ３０４）。その後、判定部１５ｆは、ステップＳ３０４でグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３０５）。

ここで、グループ数が閾値以下である場合（ステップＳ３０５Ｙｅｓ）には、リトライ制御部１５ｇは、認証のリトライを許可し（ステップＳ３０６）、処理を終了する。一方、グループ数が閾値を超えた場合（ステップＳ３０５Ｎｏ）には、リトライ制御部１５ｇは、生体認証のリトライを制限し（ステップＳ３０７）、処理を終了する。

［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る生体認証装置１０は、生体認証に失敗した生体特徴情報を各生体特徴情報間の類似度によってグルーピングし、そのグループ数が所定の閾値以下である否かによって認証のリトライの可否を制御する。このため、グループ数が少ない場合には、入力の仕方や利用環境の違いによって本人が拒否されたことを判別できる。また、グループ数が多い場合には、異なる生体情報の総当たり攻撃によって他人受入を目指す第三者が拒否されたことを判別できる。それゆえ、本実施例に係る生体認証装置１０では、本人の生体情報が拒否されたと推定される場合には認証のリトライを許可し、悪意を持った他人の生体情報が拒否されたと推定される場合には認証のリトライを制限できる。したがって、本実施例に係る生体認証装置１０によれば、認証のリトライを適切に実行させることが可能である。

さて、上記の実施例１では、１つの閾値を用いて生体特徴情報のグルーピングを実行する場合を例示したが、必ずしも１つの閾値だけで生体特徴情報のグルーピングを行う必要はない。そこで、本実施例では、複数の閾値を用いて生体特徴情報のグルーピングを実行する場合について説明する。

［生体認証装置の構成］
図５は、実施例２に係る生体認証装置の機能的構成を示すブロック図である。図５に示すように、生体認証装置２０は、図１に示した生体認証装置１０と比較して、制御部２１がグルーピング部１５ｅの代わりにその処理内容の一部が相違するグルーピング部２２を有する他、閾値更新部２３をさらに有する点が異なる。なお、以下では、上記の実施例１と同様の機能を発揮する機能部については同一の符号を付し、その説明を省略することとする。

グルーピング部２２は、複数の生体特徴情報を同一のグループに分類する第１の閾値Ｆおよび複数の生体特徴情報を異なるグループに分類する第２の閾値ｆを用いて、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれる生体特徴情報をグルーピングする処理部である。

一態様としては、グルーピング部２２は、生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度が算出された場合に、グルーピング処理を起動する。すなわち、グルーピング部２２は、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれる生体特徴情報のうち第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆとの間で類似度の比較が未だ実行されていない組合せの生体特徴情報を含む所定数の生体特徴情報を選択する。以下では、一例として、３つの生体特徴情報を選択する場合を想定し、３つの生体特徴情報をＡ、Ｂ、Ｃとラベリングして説明する場合がある。その上で、グルーピング部２２は、先に選択した３つの生体特徴情報Ａ〜Ｃの全組合せの類似度と、図示しないグルーピング部２２の内部メモリに保持された第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆとを比較することによって下記の分類条件１〜３を満たすか否かを判定する。なお、ここでは、３つの生体特徴情報を説明するが、４つ以上の生体特徴情報を選択することもできる。

例えば、分類条件１の一例としては、Ａ、Ｂ、Ｃの３つの生体特徴情間の類似度が全て第１の閾値Ｆ以上であるという条件が挙げられる。これは、生体特徴情報Ａと生体特徴情報Ｂの類似度、生体特徴情報Ａと生体特徴情報Ｃの類似度、並びに、生体特徴情報Ｂと生体特徴情報Ｃの類似度がともに第１の閾値Ｆ以上であることと等価である。また、分類条件２の一例としては、Ａ、Ｂ、Ｃの３つの生体特徴情報間の類似度のうち２つの類似度が第１の閾値Ｆ以上であり、残りの１つの類似度が第２の閾値ｆ以上第１の閾値Ｆ未満であるという条件が挙げられる。また、分類条件３の一例としては、Ａ、Ｂ、Ｃの３つの生体特徴情報間の類似度のうち１つの類似度が第１の閾値Ｆ以上であり、残りの２つの類似度が第１の閾値Ｆ未満であるという条件が挙げられる。

そして、グルーピング部２２は、上記の分類条件１を満たす場合には、生体特徴情報Ａ、生体特徴情報Ｂ及び生体特徴情報Ｃの全てを同一のグループにグルーピングする。さらに、グルーピング部２２は、上記の分類条件１を満たさずとも上記の分類条件２を満たす場合にも、生体特徴情報Ａ、生体特徴情報Ｂ及び生体特徴情報Ｃの全てを同一のグループにグルーピングする。また、グルーピング部２２は、上記の分類条件１及び分類条件２を満たさず、上記の分類条件３を満たす場合には、第１の閾値Ｆ以上である組を構成する生体特徴情報を同一のグループにグルーピングするとともに、残りの生体特徴情報を異なるグループにグルーピングする。例えば、生体特徴情報Ａ及び生体特徴情報Ｂの類似度が第１の閾値Ｆ以上であり、かつ生体特徴情報Ａ及び生体特徴情報Ｃの類似度と生体特徴情報Ｂ及び生体特徴情報Ｃの類似度とがいずれも第１の閾値Ｆ未満であるとする。この場合には、上記の分類条件３に該当するので、生体特徴情報Ａ及び生体特徴情報Ｂを同一のグループにグルーピングするとともに、生体特徴情報Ｃを生体特徴情報Ａ及び生体特徴情報Ｂが属するグループとは異なるグループにグルーピングする。また、グルーピング部２２は、上記の分類条件１〜分類条件３のいずれの条件も満たさない場合には、３つの生体特徴情報の各々を全て異なるグループにグルーピングする。

その後、グルーピング部２２は、全ての組合せの生体特徴情報間の類似度と、第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆとの比較が終了するまで、上記のグルーピング処理を繰り返し実行する。そして、グルーピング部２２は、全ての組合せの生体特徴情報間の類似度と、第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆとの比較が終了すると、上記のグルーピング処理によってグルーピングされたグループ数を計数する。

閾値更新部２３は、第１の閾値Ｆおよび前記第２の閾値ｆを更新する処理部である。これら第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆは、グルーピング部２２の内部メモリに保持されているものとする。以下では、一例として、制御部２１の内部メモリに第１の閾値Ｆの初期値として「100」が保持されるとともに、第２の閾値ｆの初期値として「0」が保持される。なお、上記の第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆの初期値は、あくまで例示であり、第１の閾値Ｆが第２の閾値ｆよりも大きければ任意の数値を採用できることは言うまでもない。

一態様としては、閾値更新部２３は、上記の分類条件２を満たす場合には、第１の閾値Ｆを更新する。例えば、閾値更新部２３は、上記の分類条件２によって同一のグループにグルーピングされた類似度のうち最小の類似度Ｓ＿ｍｉｎを新たな第１の閾値Ｆとする更新を実行する。これによって、第１の閾値Ｆが第２の閾値ｆに近づく結果、第２の閾値ｆ以上第１の閾値Ｆ未満の数値幅のグレーゾーンが縮まる。ただし、２＊Ｓ＿ｍｉｎ＜ＦまたはＳ＿ｍｉｎ＜ｆである場合には、第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆの数値幅が過度に小さくなるおそれがあるので、第１の閾値Ｆの更新は実行させない。

また、閾値更新部２３は、上記の分類条件１〜３のいずれも満たさない場合に、次のような処理を実行する。すなわち、閾値更新部２３は、分類条件１〜３を満たさない生体特徴情報を一方に含み、かつ過去に分類条件１または分類条件２によってグルーピングされたグループの生体特徴情報を他方に含む組合せのうち類似度がいずれも第１の閾値Ｆ未満である生体特徴情報の組合せを抽出する。そして、閾値更新部２３は、先に抽出した各組合せの生体特徴情報間の類似度のうち最大の類似度ｓ＿ｍａｘを新たな第２の閾値ｆとする更新を実行する。これによって、第２の閾値ｆが第１の閾値Ｆに近づく結果、第２の閾値ｆ以上第１の閾値Ｆ未満の数値幅のグレーゾーンが縮まる。ただし、２＊Ｓ＿ｍｉｎ＞（Ｆ−ｆ）である場合には、第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆの数値幅が過度に小さくなるおそれがあるので、第２の閾値ｆの更新は実行させない。

なお、閾値更新部２３は、認証部１５ｃによる生体認証が成功した場合には、第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆの両者を初期化する。

［グルーピングの具体例］
図６〜図１０を用いて、グルーピングの具体例を説明する。図６〜図９は、グルーピングの結果の一例を示す図である。図１０は、生体特徴情報間の類似度の算出結果の一例を示す図である。これら図６〜図９の例では、生体情報のリジェクト回数が３回、４回、５回、６回である場合のグルーピング結果を示す。図６〜図９に示す英文字Ｉは、認証に失敗した生体特徴情報を表し、英文字Ｉの下付数字は、何回目の認証に失敗したかを表す。また、図６〜図９の例では、生体特徴情報Ｉをノードに見立てたとき、ノード間を結ぶリンクが互いの類似度を表す。かかるリンクが太線である場合には、類似度が第１の閾値Ｆ以上であることを示し、リンクが細線である場合には類似度が第２の閾値ｆ以上第１の閾値Ｆ未満であることを示し、リンクがない場合には類似度が第２の閾値ｆ未満であることを示す。また、図６〜図９に示す点線囲いの矩形は、グルーピングによって同一のグループにグルーピングされた生体特徴情報群を示す。また、図１０には、生体特徴情報Ｉ_１〜Ｉ_６の組合せごとに類似度が図示されている。なお、図６〜図１０の例においても、１つのユーザＩＤに最大で２つの生体特徴情報が対応付けて登録される場合を想定している。

図６に示すように、認証のリトライ回数が３回となった場合には、生体特徴情報Ｉ_１〜Ｉ_３のグルーピングが開始される。この段階では、図１０に示すように、Ｉ_１及びＩ_２の類似度「４０」、Ｉ_１及びＩ_３の類似度「０」、Ｉ_２及びＩ_３の類似度「９０」が算出されている。この場合には、Ｉ_１〜Ｉ_３の各組合せの類似度は、上記の分類条件１〜分類条件３のいずれにも該当しないので、生体特徴情報Ｉ_１〜Ｉ_３はいずれも別々のグループに分類される。

図７に示すように、認証のリトライ回数が４回となった場合には、生体特徴情報Ｉ_１〜Ｉ_４のグルーピングが開始される。この段階では、図１０に示すように、Ｉ_１及びＩ_４の類似度「１０」、Ｉ_２及びＩ_４の類似度「１２０」、Ｉ_３及びＩ_４の類似度「１２０」がさらに算出される。この場合には、Ｉ_１〜Ｉ_４の各組合せの類似度は、上記の分類条件１には該当しないが、Ｉ_２、Ｉ_３およびＩ_４の各組合せの類似度が上記の分類条件２に該当する。このため、Ｉ_２、Ｉ_３およびＩ_４は、同一のグループにグルーピングされる。一方、Ｉ_１には、上記の分類条件１〜分類条件３に当てはまるよう他の生体特徴情報がないので、Ｉ_２、Ｉ_３およびＩ_４のグループとは別のグループにグルーピングされる。このとき、Ｉ_２、Ｉ_３およびＩ_４のグループは、分類条件２によってグルーピングされたグループであり、最小の類似度Ｓ＿ｍｉｎが「９０」であるので、第１の閾値Ｆが「９０」に更新される。また、Ｉ_１とＩ_２、Ｉ_３、Ｉ_４との類似度がそれぞれ「４０」、「０」、「１０」であり、最大の類似度ｓ＿ｍａｘが「４０」となるので、第２の閾値が「４０」に更新される。

図８に示すように、認証のリトライ回数が５回となった場合には、生体特徴情報Ｉ_１〜Ｉ_５のグルーピングが開始される。この段階では、図１０に示すように、Ｉ_１及びＩ_５の類似度「８０」、Ｉ_２及びＩ_５の類似度「０」、Ｉ_３及びＩ_５の類似度「５０」、Ｉ_４及びＩ_５の類似度「０」がさらに算出される。この場合には、Ｉ_２、Ｉ_３およびＩ_４の各組合せの類似度が上記の分類条件１に該当するので、Ｉ_２、Ｉ_３およびＩ_４が同一のグループにグルーピングされる。一方、Ｉ_１及びＩ_５は、いずれも他の生体特徴情報を加えても上記の分類条件１〜分類条件３に当てはまらないので、Ｉ_１及びＩ_５は、それぞれ独立したグループとしてグルーピングされる。このとき、Ｉ_１とＩ_２、Ｉ_３、Ｉ_４との類似度、並びに、Ｉ_５とＩ_２、Ｉ_３、Ｉ_４との類似度のうちＩ_３とＩ_５の類似度「５０」が最小の類似度Ｓ＿ｍｉｎとなり、これは第２の閾値ｆ＝４０よりも大きいので、第２の閾値ｆが「５０」に更新される。

図９に示すように、認証のリトライ回数が６回となった場合には、生体特徴情報Ｉ_１〜Ｉ_６のグルーピングが開始される。この段階では、図１０に示すように、Ｉ_１及びＩ_６の類似度「１３０」、Ｉ_２及びＩ_６の類似度「３０」、Ｉ_３及びＩ_６の類似度「１０」、Ｉ_４及びＩ_６の類似度「４０」、Ｉ_５及びＩ_６の類似度「１５０」がさらに算出される。この場合には、図８で説明したように、分類条件１によってＩ_２、Ｉ_３およびＩ_４が同一のグループにグルーピングされる。さらに、Ｉ_１、Ｉ_５およびＩ_６の各組合せの類似度が上記の分類条件２に該当する。このため、Ｉ_１、Ｉ_５およびＩ_６は、同一のグループにグルーピングされる。このとき、Ｉ_１、Ｉ_５およびＩ_６のグループは、分類条件２によってグルーピングされたグループであり、最小の類似度Ｓ＿ｍｉｎが「８０」であるので、第１の閾値Ｆが「８０」に更新される。なお、６つの生体特徴情報のグルーピング結果は、入力の順番に依存せず、同様の結果を得ることができる。

このように、認証のリトライ回数が６回となった段階で、生体特徴情報Ｉ_１〜Ｉ_６をＩ_２、Ｉ_３およびＩ_４のグループと、Ｉ_１、Ｉ_５およびＩ_６のグループとの２つのグループにグルーピングできる。この例では、生体特徴情報のグループ数が登録可能な部位の数「２」に収束しているので、入力の仕方や利用環境の違いによって本人が拒否されている蓋然性が高いと判別できる。

さらに、認証のリトライ回数が３回の段階で１００、４回の段階で５０、５回の段階で４０、６回の段階で３０といったように、リトライ回数が増加するにしたがって第２の閾値ｆ以上第１の閾値Ｆ未満の数値幅のグレーゾーンを縮小できる。このため、入力の仕方や利用環境の違いによって本人の生体情報が拒否されている可能性が高い場合に、生体特徴情報のグループ数を参照用の生体情報が登録可能な部位の数に速やかに収束させることが可能になる。

［処理の流れ］
図１１は、実施例２に係るグルーピング処理の手順を示すフローチャートである。このグルーピング処理は、図４に示したステップＳ３０４に対応する処理であり、算出部１５ｄによって生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度が算出された場合に処理が起動される。

図１１に示すように、グルーピング部２２は、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれる生体特徴情報のうち第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆとの間で類似度の比較が未だ実行されていない組合せの生体特徴情報を含む３つの生体特徴情報Ａ〜Ｃを選択する（ステップＳ５０１）。

そして、グルーピング部２２は、ステップＳ５０１で選択した３つの生体特徴情報Ａ〜Ｃの全組合せの類似度と、グルーピング部２２の内部メモリに保持された第１の閾値Ｆとの大小を比較する（ステップＳ５０２）。

続いて、グルーピング部２２は、ステップＳ５０１で選択した３つの生体特徴情報Ａ〜Ｃの全組合せの類似度と、グルーピング部２２の内部メモリに保持された第２の閾値ｆとの大小をさらに比較する（ステップＳ５０３）。

その後、グルーピング部２２は、３つの生体特徴情Ａ、Ｂ及びＣの各組合せの類似度が分類条件１を満たすか否かを判定する（ステップＳ５０４）。このとき、上記の分類条件１を満たす場合（ステップＳ５０４Ｙｅｓ）には、グルーピング部２２は、生体特徴情報Ａ、生体特徴情報Ｂ及び生体特徴情報Ｃの全てを同一のグループにグルーピングする（ステップＳ５０５）。

一方、上記の分類条件１を満たさない場合（ステップＳ５０４Ｎｏ）には、グルーピング部２２は、３つの生体特徴情Ａ、Ｂ及びＣの各組合せの類似度が分類条件２を満たすか否かをさらに判定する（ステップＳ５０６）。

このとき、上記の分類条件２を満たす場合（ステップＳ５０６Ｙｅｓ）には、閾値更新部２３は、第１の閾値Ｆを更新する（ステップＳ５０７）。例えば、閾値更新部２３は、上記の分類条件２によって同一のグループにグルーピングされた類似度のうち最小の類似度Ｓ＿ｍｉｎを新たな第１の閾値Ｆとする更新を実行する。その上で、グルーピング部２２は、生体特徴情報Ａ、生体特徴情報Ｂ及び生体特徴情報Ｃの全てを同一のグループにグルーピングする（ステップＳ５０５）。

また、上記の分類条件２を満たさない場合（ステップＳ５０６Ｎｏ）には、グルーピング部２２は、３つの生体特徴情Ａ、Ｂ及びＣの各組合せの類似度が分類条件３を満たすか否かをさらに判定する（ステップＳ５０８）。

そして、上記の分類条件３を満たす場合（ステップＳ５０８Ｙｅｓ）には、グルーピング部２２は、次のような処理を実行する。すなわち、グルーピング部２２は、第１の閾値Ｆ以上である組を構成する生体特徴情報を同一のグループにグルーピングするとともに、残りの生体特徴情報を異なるグループにグルーピングする（ステップＳ５０９）。

一方、上記の分類条件３も満たさない場合（ステップＳ５０８Ｎｏ）には、閾値更新部２３は、第２の閾値ｆを更新する（ステップＳ５１０）。例えば、閾値更新部２３は、分類条件１〜３を満たさない生体特徴情報を一方に含み、かつ過去に分類条件１または分類条件２によってグルーピングされたグループの生体特徴情報を他方に含む組合せのうち類似度がいずれも第１の閾値Ｆ未満である生体特徴情報の組合せを抽出する。その上で、閾値更新部２３は、先に抽出した各組合せの生体特徴情報間の類似度のうち最大の類似度ｓ＿ｍａｘを新たな第２の閾値ｆとする更新を実行する。

その後、グルーピング部２２は、３つの生体特徴情報Ａ、Ｂ及びＣを全て異なるグループにグルーピングする（ステップＳ５１１）。

その後、全ての組合せの生体特徴情報間の類似度と、第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆとの比較が終了するまで（ステップＳ５１２Ｎｏ）、上記のステップＳ５０１〜ステップＳ５１１までの処理を繰り返し実行する。

そして、グルーピング部２２は、全ての組合せの生体特徴情報間の類似度と、第１の閾値Ｆ及び第２の閾値ｆとの比較が終了すると（ステップＳ５１２Ｙｅｓ）、グルーピング部２２は、次のような処理を実行する。すなわち、グルーピング部２２は、ステップＳ５０５、ステップＳ５０９またはステップＳ５１１の処理によってグルーピングされたグループ数を算出し（ステップＳ５１３）、処理を終了する。

［実施例２の効果］
上述してきたように、本実施例に係る生体認証装置２０では、上記の実施例１と同様に、本人の生体情報が拒否されたと推定される場合には認証のリトライを許可し、悪意を持った他人の生体情報が拒否されたと推定される場合には認証のリトライを制限できる。したがって、本実施例に係る生体認証装置２０によれば、認証のリトライを適切に実行させることが可能である。

また、本実施例に係る生体認証装置２０は、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれる生体特徴情報間の類似度と、第１の閾値Ｆおよび第２の閾値ｆとを比較することによって生体特徴情報をグルーピングする。このため、本実施例に係る生体認証装置２０では、第１の閾値Ｆ以上のゾーン、第２の閾値ｆ以上第１の閾値Ｆ未満の数値幅のグレーゾーン、第２の閾値未満のゾーンの３つのゾーンに類似度を区分けして生体特徴情報をグルーピングできる。それゆえ、本実施例に係る生体認証装置２０によれば、グルーピングの精度を向上させることが可能になる。

さらに、本実施例に係る生体認証装置２０は、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれる生体特徴情報間の類似度と、第１の閾値Ｆおよび第２の閾値ｆとの比較結果をもとに、第１の閾値Ｆおよび第２の閾値ｆの数値幅を狭めるように、第１の閾値Ｆ、第２の閾値ｆまたはその両方を更新する。このため、本実施例に係る生体認証装置２０では、リトライ回数が増加するにしたがって第２の閾値ｆおよび第１の閾値の数値幅のグレーゾーンを縮小できる。したがって、本実施例に係る生体認証装置２０によれば、入力の仕方や利用環境の違いによって本人の生体情報が拒否されている可能性が高い場合に、生体特徴情報のグループ数を参照用の生体情報が登録可能な部位の数に速やかに収束させることが可能になる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［ユーザＩＤの応用方法］
開示の装置は、認証のリトライを制御する条件として、ユーザＩＤを用いることもできる。すなわち、悪意を持った他人がユーザＩＤを変更しながら同一の生体情報を使用して他人受入を狙う攻撃を行う場合がある。これを抑制する観点から、開示の装置は、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれるユーザＩＤの中に同一でないユーザＩＤが所定の閾値以上含まれていれば、認証のリトライを制限させることもできる。なお、かかる閾値には、上記の攻撃を防止するために「１」を採用することとしてもよいし、利用者がユーザＩＤを入力し間違えるマージンを取って「１＋α」としてもよい。

図１２は、応用例に係るＩＤ判定処理の手順を示すフローチャートである。図１２に示すステップＳ７０１の処理は、図４に示したステップＳ３０５に対応し、以降の処理は図１２に示すステップＳ７０２〜ステップＳ７０６の処理に置換することができる。

図４に示したステップＳ３０４の処理が実行されると、図１２に示すように、開示の装置は、ステップＳ３０４でグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ７０１）。このとき、グループ数が閾値を超える場合（ステップＳ７０１Ｎｏ）には、開示の装置は、認証のリトライを制限し（ステップＳ７０２）、処理を終了する。

一方、グループ数が閾値以下である場合（ステップＳ７０１Ｙｅｓ）には、開示の装置は、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれるユーザＩＤの中に同一でないユーザＩＤが所定の閾値以上含まれているか否かを判定する（ステップＳ７０３）。

ここで、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれるユーザＩＤの中に同一でないユーザＩＤが閾値以上含まれている場合（ステップＳ７０３Ｙｅｓ）には、開示の装置は、認証のリトライを制限し（ステップＳ７０２）、処理を終了する。

一方、認証ＮＧ情報１３ｂに含まれるユーザＩＤの中に同一でないユーザＩＤが閾値以上含まれていない場合（ステップＳ７０３Ｎｏ）には、開示の装置は、次のような処理を実行する。

すなわち、開示の装置は、ステップＳ３０４でグルーピングされたグループ数が「１」である場合（ステップＳ７０４Ｙｅｓ）には、同種の生体情報であって異なる部位の生体情報の入力を促す通知を実行する（ステップＳ７０５）。その上で、開示の装置は、認証のリトライを許可し（ステップＳ７０６）、処理を終了する。

一方、ステップＳ３０４でグルーピングされたグループ数が「１」よりも大きい場合（ステップＳ７０４Ｎｏ）、ステップＳ７０５の通知は実行せずに、認証のリトライを許可し（ステップＳ７０６）、処理を終了する。

このように、図１２に示した処理を実行することによって、悪意を持った他人がユーザＩＤを変更しながら同一の生体情報を使用して他人受入を狙う攻撃を抑制できる。さらに、グループ数が「１」である場合には、参照用の生体特徴情報の登録時と入力の仕方や利用環境の違いが大きいことが原因となって同種かつ同部位の生体情報を用いて認証のリトライを継続しても袋小路に陥る可能性もある。このような場合に、同種であって異なる部位の生体情報を入力させることによって認証のリトライから抜け出せる可能性を高めることができる。

［１対Ｎ認証］
上記の実施例１及び２では、１対１認証を採用する場合を例示したが、１対Ｎ認証を採用することもできる。例えば、開示の装置は、１対Ｎ認証を採用する場合には、認証ＮＧ情報１３ｂの各レコードにおいて認証の失敗時に類似度が上位の所定数、例えば１位から５位までのユーザＩＤ群を生体特徴情報に対応付けておくことができる。これによって、ユーザＩＤの代わりに、認証のリトライが実行される度に上位の所定数に同一の人物が入っていない場合に、悪意を持った他人が同一の生体情報を使用して他人受入を狙う攻撃を行っていると推定することもできる。

［生体情報の種類］
上記の実施例１及び２では、生体認証として指紋認証が実行される場合を例示したが、静脈認証や虹彩認証などの他の生体認証を用いることもできる。例えば、生体認証として静脈認証を採用する場合には、１つのユーザＩＤに左手の静脈パターンと右手の静脈パターンを対応付けて登録しておくことができる。また、生体認証として虹彩認証を採用する場合には、１つのユーザＩＤに右目の虹彩と左目の虹彩を対応付けて登録しておくことができる。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、上記の実施例１及び２では、生体認証装置１０または生体認証装置２０をスタンドアローンで動作させる場合を例示したが、生体認証装置１０または生体認証装置２０が有する機能部をクライアント端末およびサーバ装置に分散させることもできる。一例としては、クライアントサーバ間で生体情報そのものではなく、生体特徴情報を授受させる観点から、生体認証装置１０が有する機能部のうちＩＤ受付部１１、生体センサ１２、抽出部１５ａをクライアント端末に実装する。一方、サーバ装置には、照合部１５ｂ、認証部１５ｃ、算出部１５ｄ、グルーピング部１５ｅ、判定部１５ｆおよびリトライ制御部１５ｇを実装する。これによって、クライアントサーバシステムにおいても、上記の実施例１及び２で説明したリトライ制御処理を実行することができる。

また、抽出部１５ａ、照合部１５ｂ、認証部１５ｃ、算出部１５ｄ、グルーピング部１５ｅ、判定部１５ｆまたはリトライ制御部１５ｇのうち一部の機能部を生体認証装置１０または生体認証装置２０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、抽出部１５ａ、照合部１５ｂ、認証部１５ｃ、算出部１５ｄ、グルーピング部１５ｅ、判定部１５ｆまたはリトライ制御部１５ｇのうち一部の機能部を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の生体認証装置１０または生体認証装置２０の機能を実現するようにしてもよい。また、記憶部１３に記憶される参照生体情報１３ａ、認証ＮＧ情報１３ｂの全部または一部をデータベースサーバとし、データベースサーバとネットワーク接続されて協働することで、上記の生体認証装置１０または生体認証装置２０の機能を実現するようにしてもかまわない。

［リトライ制御プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１３を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するリトライ制御プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。

図１３は、実施例１〜３に係るリトライ制御プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１３に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。

ＨＤＤ１７０には、図１３に示すように、上記の実施例１で示した算出部１５ｄ、グルーピング部１５ｅ、判定部１５ｆ及びリトライ制御部１５ｇと同様の機能を発揮するリトライ制御プログラム１７０ａが予め記憶される。このリトライ制御プログラム１７０ａについては、図１に示した算出部１５ｄ、グルーピング部１５ｅ、判定部１５ｆ及びリトライ制御部１５ｇの各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。また、リトライ制御プログラム１７０ａについては、図５に示した算出部１５ｄ、グルーピング部２２、閾値更新部２３、判定部１５ｆ及びリトライ制御部１５ｇの各構成要素と同様、適宜統合又は分散しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。

そして、ＣＰＵ１５０が、リトライ制御プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１３に示すように、リトライ制御プログラム１７０ａは、リトライ制御プロセス１８０ａとして機能する。このリトライ制御プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、リトライ制御プロセス１８０ａは、図１に示した算出部１５ｄ、グルーピング部１５ｅ、判定部１５ｆ及びリトライ制御部１５ｇにて実行される処理、例えば図４に示す処理を含む。また、リトライ制御プロセス１８０ａは、図５に示した算出部１５ｄ、グルーピング部２２、閾値更新部２３、判定部１５ｆ及びリトライ制御部１５ｇにて実行される処理、例えば図１１に示す処理を含む。なお、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。

なお、上記のリトライ制御プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）生体認証時に生体情報から抽出された生体特徴情報のうち生体認証に失敗した生体特徴情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された生体特徴情報間の類似度を用いて、前記記憶部に記憶された生体特徴情報をグルーピングするグルーピング部と、
前記グルーピング部によって生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部によってグループ数が前記閾値以下であると判定された場合に前記生体認証のリトライを許可し、前記グループ数が前記閾値を超えたと判定された場合に前記生体認証のリトライを制限するリトライ制御部と
を有することを特徴とする生体認証装置。

（付記２）前記グルーピング部は、前記算出部によって算出された生体特徴情報間の類似度と、複数の生体特徴情報を同一のグループに分類する第１の閾値および複数の生体特徴情報を異なるグループに分類する第２の閾値とを比較することによって前記記憶部に記憶された生体特徴情報をグルーピングすることを特徴とする付記１に記載の生体認証装置。

（付記３）前記算出部によって算出された生体特徴情報間の類似度と、前記第１の閾値および前記第２の閾値との比較結果をもとに、前記第１の閾値および前記第２の閾値を更新する閾値更新部をさらに有することを特徴とする付記２に記載の生体認証装置。

（付記４）前記閾値更新部は、前記第１の閾値および前記第２の閾値の数値幅を狭めるように、前記第１の閾値、前記第２の閾値または前記第１の閾値と前記第２の閾値の両方を更新することを特徴とする付記３に記載の生体認証装置。

（付記５）前記生体認証の実行時に参照される参照用の生体特徴情報は、同種の生体特徴情報について異なる部位の生体特徴情報が複数登録されるものであって、
前記判定部は、前記グルーピング部によって生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が、一人の利用者につき前記参照用の生体特徴情報を登録可能な部位の数を基準に設定された閾値以下であるか否かを判定することを特徴とする付記１〜４のいずれか１つに記載の生体認証装置。

（付記６）前記判定部は、前記生体認証のリトライが実行される回数が多くなるにしたがって前記登録可能な部位の数に収束するように更新される閾値を用いて、前記グループ数の閾値判定を実行することを特徴とする付記５に記載の生体認証装置。

（付記７）前記生体認証の実行時に参照される参照用の生体特徴情報は、同種の生体特徴情報について異なる部位の生体特徴情報が複数登録されるものであって、
前記算出部は、前記生体認証のリトライが実行される回数が、一人の利用者につき前記参照用の生体特徴情報を登録可能な部位の数以上である場合に、前記類似度の算出を実行することを特徴とする付記１〜６のいずれか１つに記載の生体認証装置。

（付記８）前記記憶部は、前記生体認証に失敗した生体特徴情報に加え、当該生体特徴情報とともに入力された利用者の識別情報をさらに記憶するものであって、
前記リトライ制御部は、前記記憶部に記憶された識別情報のうち同一でない識別情報の数が所定の閾値以上である場合に、前記生体認証のリトライを制限することを特徴とする付記１〜７のいずれか１つに記載の生体認証装置。

（付記９）前記生体認証に成功した場合、あるいは最後に前記生体認証が実行されてから所定の期間が経過した場合に、前記記憶部に記憶された生体特徴情報を消去する消去部をさらに有することを特徴とする付記１〜８のいずれか１つに記載の生体認証装置。

（付記１０）コンピュータに、
生体認証時に生体情報から抽出された生体特徴情報のうち生体認証に失敗した生体特徴情報を記憶する記憶部を参照して、生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度を算出し、
算出された生体特徴情報間の類似度を用いて、前記記憶部に記憶された生体特徴情報をグルーピングし、
各生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定し、
前記グループ数が前記閾値以下であると判定された場合に前記生体認証のリトライを許可し、前記グループ数が前記閾値を超えたと判定された場合に前記生体認証のリトライを制限する
処理を実行させることを特徴とするリトライ制御プログラム。

（付記１１）コンピュータが、
生体認証時に生体情報から抽出された生体特徴情報のうち生体認証に失敗した生体特徴情報を記憶する記憶部を参照して、生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度を算出し、
算出された生体特徴情報間の類似度を用いて、前記記憶部に記憶された生体特徴情報をグルーピングし、
各生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定し、
前記グループ数が前記閾値以下であると判定された場合に前記生体認証のリトライを許可し、前記グループ数が前記閾値を超えたと判定された場合に前記生体認証のリトライを制限する
処理を実行することを特徴とするリトライ制御方法。

１０ 生体認証装置
１１ ＩＤ受付部
１２ 生体センサ
１３ 記憶部
１３ａ 参照生体情報
１３ｂ 認証ＮＧ情報
１５ 制御部
１５ａ 抽出部
１５ｂ 照合部
１５ｃ 認証部
１５ｄ 算出部
１５ｅ グルーピング部
１５ｆ 判定部
１５ｇ リトライ制御部

Claims (8)

1. 生体認証時に生体情報から抽出された生体特徴情報のうち生体認証に失敗した生体特徴情報を記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された生体特徴情報間の類似度を用いて、前記記憶部に記憶された生体特徴情報をグルーピングするグルーピング部と、
   前記グルーピング部によって生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部によってグループ数が前記閾値以下であると判定された場合に前記生体認証のリトライを許可し、前記グループ数が前記閾値を超えたと判定された場合に前記生体認証のリトライを制限するリトライ制御部と
   を有することを特徴とする生体認証装置。
2. 前記グルーピング部は、前記算出部によって算出された生体特徴情報間の類似度と、複数の生体特徴情報を同一のグループに分類する第１の閾値および複数の生体特徴情報を異なるグループに分類する第２の閾値とを比較することによって前記記憶部に記憶された生体特徴情報をグルーピングすることを特徴とする請求項１に記載の生体認証装置。
3. 前記算出部によって算出された生体特徴情報間の類似度と、前記第１の閾値および前記第２の閾値との比較結果をもとに、前記第１の閾値および前記第２の閾値を更新する閾値更新部をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の生体認証装置。
4. 前記閾値更新部は、前記第１の閾値および前記第２の閾値の数値幅を狭めるように、前記第１の閾値、前記第２の閾値または前記第１の閾値と前記第２の閾値の両方を更新することを特徴とする請求項３に記載の生体認証装置。
5. 前記生体認証の実行時に参照される参照用の生体特徴情報は、同種の生体特徴情報について異なる部位の生体特徴情報が複数登録されるものであって、
   前記判定部は、前記グルーピング部によって生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が、一人の利用者につき前記参照用の生体特徴情報を登録可能な部位の数を基準に設定された閾値以下であるか否かを判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の生体認証装置。
6. 前記判定部は、前記生体認証のリトライが実行される回数が多くなるにしたがって前記登録可能な部位の数に収束するように更新される閾値を用いて、前記グループ数の閾値判定を実行することを特徴とする請求項５に記載の生体認証装置。
7. コンピュータに、
   生体認証時に生体情報から抽出された生体特徴情報のうち生体認証に失敗した生体特徴情報を記憶する記憶部を参照して、生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度を算出し、
   算出された生体特徴情報間の類似度を用いて、前記記憶部に記憶された生体特徴情報をグルーピングし、
   各生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定し、
   前記グループ数が前記閾値以下であると判定された場合に前記生体認証のリトライを許可し、前記グループ数が前記閾値を超えたと判定された場合に前記生体認証のリトライを制限する
   処理を実行させることを特徴とするリトライ制御プログラム。
8. コンピュータが、
   生体認証時に生体情報から抽出された生体特徴情報のうち生体認証に失敗した生体特徴情報を記憶する記憶部を参照して、生体特徴情報の組合せごとに生体特徴情報間の類似度を算出し、
   算出された生体特徴情報間の類似度を用いて、前記記憶部に記憶された生体特徴情報をグルーピングし、
   各生体特徴情報がグルーピングされたグループ数が所定の閾値以下であるか否かを判定し、
   前記グループ数が前記閾値以下であると判定された場合に前記生体認証のリトライを許可し、前記グループ数が前記閾値を超えたと判定された場合に前記生体認証のリトライを制限する
   処理を実行することを特徴とするリトライ制御方法。

Images