JP6910236B2 - 本人情報登録システム、及び本人情報登録方法 - Google Patents

Description

本発明は、本人情報登録システム、及び本人情報登録方法に関する。

ＩＤとパスワードの組み合わせに代わる、安全で便利な本人認証手段として、生体認証技術の利用が拡大しつつある。金融サービスにおいては，モバイル端末からの口座開設、残高照会、口座振込み、ＡＴＭ利用時の本人認証等においての生体認証の利用が実現されつつある。銀行サービスにおいて生体認証サービス利用の際において、生体情報の登録コストが問題となる。利用者は、口座開設時又は口座開設後に、一旦窓口に出向いて、別途生体情報の登録をする必要がある。このため、窓口に出向くことなく、例えば自宅で登録手続きができると利便性の向上及び利用者の拡大が見込まれる。

来店レスの口座開設技術として、特開２０１７−００４１１５号公報（特許文献１）がある。特許文献１には、「ユーザー端末では、登録開始のアイコンがタッチされた場合には（Ｓ２：ＹＥＳ）、画面に登録したい個人情報の選択肢が表示される（Ｓ３）。選択肢が選択されて、指定完了のアイコンがタッチされると（Ｓ４：ＹＥＳ）、登録サーバーに登録開始要求とユーザーが選択した選択肢の情報が送信される（Ｓ５）。登録サーバーから登録開始通知を受信した場合には（Ｓ６：ＹＥＳ）、登録サーバーの指示でカメラユニット、マイクユニット、指紋センサの制御を開始する（Ｓ７）。この制御はＭＤＭ制御により行われる。従って、登録サーバーのＭＤＭ制御により、カメラユニットからの映像、マイクユニットからの音声がユーザー端末から登録サーバーへ送信される（Ｓ８）。」と記載されている（要約参照）。

特開２０１７−００４１１５号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術においては、指紋等の生体情報と、公的証明書の画像が同一人物のものかを検証をしていないため、登録された生体情報が口座開設者本人のものでないおそれがある。

そこで、本発明の一態様は、遠隔地からでも、高精度に本人性を担保可能な本人情報登録を実施することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一態様は以下の構成を採用する。登録対象者の第１生体情報を登録する本人情報登録システムであって、プロセッサと、記憶装置と、を有し、前記記憶装置は、生体情報を格納する生体認証テンプレートを保持し、前記プロセッサは、前記第１生体情報と異なり、かつ画像情報である前記登録対象者の第２生体情報、が含まれる書類の情報を取得し、前記第１生体情報と、撮影装置によって撮影された第２生体情報と、を取得し、前記取得した第２生体情報と前記書類に含まれる第２生体情報との類似度に基づいて前記取得した第２生体情報が前記登録対象者の第２生体情報であると判定し、かつ前記取得した第１生体情報の生成時刻と前記取得した第２生体情報の撮影時刻との差が所定値以内であると判定した場合に、前記取得した第１生体情報を前記生体認証テンプレートに格納する、本人情報登録システム。

本発明の一態様によれば、遠隔地からでも、高精度に本人性を担保可能な本人情報登録を実施することができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

実施例１における本人情報登録システムの構成例を示すブロック図である。 実施例１におけるユーザ端末の構成例を示すブロック図である。 実施例１における業務サーバの構成例を示すブロック図である。 実施例１における登録・認証サーバの構成例を示すブロック図である。 実施例１における本人情報登録処理の一例を示すフローチャートである。 実施例２における本人情報登録処理の一例を示すフローチャートである。 実施例１における本人情報登録処理の一例を示すシーケンス図である。 実施例２における本人情報登録処理の一例を示すシーケンス図である。 実施例３における本人情報登録処理の一例を示すシーケンス図である。 実施例１における認証処理の一例を示すフローチャートである。 実施例１における口座情報テーブルの一例である。 実施例１における認証テンプレートの一例である。 実施例１における、第一の生体情報と第二の生体情報とが同一人物のものであるかを判定する方法の一例を示す説明図である。 実施例１における、第一の生体情報と第二の生体情報とが同一人物のものであるかを判定する方法の別例を示す説明図である。 実施例１における第一の生体情報と第二の生体情報との関連を示す説明図である。 実施例１におけるパワースペクトラムの一例である。 実施例１において、偽造判定に用いられるＬｏｃａｌ Ｂｉｎａｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ（ＬＢＰ）の一例を示す説明図である。 実施例１における偽造判定処理の概要の一例を示す説明図である。 実施例１における偽造判定処理の一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。各図において共通の構成については同一の参照符号が付されている。

図１は、本人情報登録システムの構成例を示すブロック図である。本人情報登録システムは、例えば、ネットワーク４０によって互いに接続された、ユーザ端末１０、業務サーバ２０、登録／認証サーバ３０、窓口システム５０、及びＡＴＭ６０を含む。以下、銀行口座新規開設に本人情報登録システムが用いられる例を説明する。本実施形態の本人情報登録システムにより、口座開設希望者は、銀行に来店することなく、本人情報を登録して銀行口座を新規開設することができる。

ユーザ端末１０は、銀行口座開設希望者が保有する端末であり、例えば、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、又はタブレット端末等である。ユーザ端末１０は、例えば、口座開設時の各種本人情報を安全に登録するための計算機である。

業務サーバ２０は、例えば、銀行に設置され、口座開設受付、本人情報登録、及び口座情報管理等を行う。登録・認証サーバ３０は、例えば、口座保有者を認証するための情報（例えば、生体情報）を保持し、口座保有者が窓口システム５０やＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｅｌｌｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅ)６０を利用する際に当該情報を用いて本人確認（生体認証）を実施する。窓口システム５０は、銀行窓口に設置された計算機であり、例えば、預金の預け入れ引出等を実行する。

図２は、ユーザ端末１０の構成例を示すブロック図である。ユーザ端末１０は、例えば、入力装置１１、表示装置１２、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１３、撮影装置１４、メモリ１５、補助記憶装置１６、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）装置１７、通信インタフェース１８、及びＩＣチップ読取装置１９を有する計算機によって構成される。

入力装置１１は、ユーザによる指示等の入力を受け付ける装置であり、例えばキーボード、マウス、又はタッチパネル等である。例えば、ユーザは入力装置１１を用いて、表示装置１２に表示された複数のボックス（ボタン）等から、実行したい処理を選択することができる。表示装置１２は、ユーザに種々の文字及び画像等の情報をユーザが視認可能な形式で出力する装置であり、例えば液晶ディスプレイのような画像表示装置、又はプリンタ等である。なお、入力装置１１及び表示装置１２は、一体化されていてもよい。

撮影装置１４は、顔や指（指紋）や掌（掌紋）などの被写体の他、免許証やマイナンバーカード等の公的証明書を撮影する。撮影装置１４は、具体的には、例えば、ユーザ端末１０に付属しているカメラ等である。

ＣＰＵ１３は、プロセッサを含み、メモリ１５に格納されたプログラムを実行する。メモリ１５は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、ＣＰＵ１３が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。

補助記憶装置１６は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、ＣＰＵ１３が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置１６から読み出されて、メモリ１５にロードされて、ＣＰＵ１３によって実行される。

ＣＰＵ１３が実行するプログラムは、例えば、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介してユーザ端末１０に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置１６に格納される。このため、ユーザ端末１０は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインタフェースを有するとよい。

補助記憶装置１６は、口座開設アプリケーション１６１を保持する。例えば、ＣＰＵ１３は、メモリ１５にロードされたプログラムである口座開設アプリケーション１６１に従って動作することで、口座開設部として機能する。後述する業務サーバ２０及び登録・認証サーバ３０が保持するプログラムと、ＣＰＵと、の関係も同様である。また、図示は省略するが、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）及び、通信インタフェース１８を介して他の装置と通信するための通信プログラム等も補助記憶装置１６に格納されている。

ＧＰＳ装置１７は、ユーザ端末１０の現在位置を測位する。通信インタフェース１８は、所定のプロトコルに従って、他の装置との通信を制御するネットワークインタフェース装置である。また、通信インタフェース１８は、例えば、ＵＳＢ等のシリアルインタフェースを含む。ＩＣチップ読取装置１９は、例えば、ＮＦＣ等のＩＣチップリーダであり、公的証明書に記載された情報（例えば、住所、氏名、年齢、性別、及び顔画像情報等）を読み取る。

図３は、業務サーバ２０の構成例を示すブロック図である。業務サーバ２０は、例えば、入力装置２１、表示装置２２、ＣＰＵ２３、メモリ２５、補助記憶装置２６、及び通信インタフェース２８を有する計算機によって構成される。入力装置２１、表示装置２２、ＣＰＵ２３、メモリ２５、補助記憶装置２６、及び通信インタフェース２８それぞれについて、入力装置１１、表示装置１２、ＣＰＵ１３、メモリ１５、補助記憶装置１６、及び通信インタフェース１８それぞれと同様の説明については省略する。

補助記憶装置２６は、例えば、口座開設プログラム２６１、顔検証プログラム２６２、住所検証プログラム２６３、時刻検証プログラム２６４、及び預金業務実行プログラム２６７を保持する。また、補助記憶装置２６は、例えば、口座情報テーブル２６５、及び生体認証テンプレート２６６を保持する。

口座開設プログラム２６１は、例えば、ユーザ端末１０からの口座開設要求に対して、公的証明書の提示指示、ユーザの顔や生体情報の撮影等の動作指示、及び口座開設に伴う各種本人情報登録などの、口座開設に必要な処理を行う。顔検証プログラム２６２は、例えば、公的証明書から取得された顔情報と、ユーザ端末１０の撮影装置１４が撮影した顔画像が一致するか否かを検証する。

住所検証プログラム２６３は、例えば、公的証明書から画像の文字認識によって得られた、又は公的証明書のＩＣチップ読取によって得られた住所情報と、ユーザ端末１０のＧＰＳ装置１７が測位した住所と、が一致又は所定距離以内であるか否かを検証する。住所検証プログラム２６３による検証により、本人確認の確度を向上させることができる。

時刻検証プログラム２６４は、例えば、複数の生体情報の撮影時刻が同時又は一定時間以内であること、及び公的証明書の撮影時刻と生体情報の撮影時刻とが同時又は一定時間以内であることを検証する。預金業務実行プログラム２６７は、預金の預け入れや引き出し等を受け付けたり、実行したりする。

口座情報テーブル２６５は、口座番号と口座開設者の個人情報等とを紐付けて格納する。生体認証テンプレート２６６は、例えば、口座番号を識別する情報と、口座保有者を識別する情報と、当該口座保有者の生体情報と、を対応付けて保持する。なお、生体認証テンプレート２６６が保持する生体情報は、一方向性関数等で変換された生体情報であることが望ましい。

図４は、登録・認証サーバ３０の構成例を示すブロック図である。登録・認証サーバ３０は、例えば、ＣＰＵ３３、メモリ３５、補助記憶装置３６、及び通信インタフェース３８を有する計算機によって構成される。ＣＰＵ３３、メモリ３５、補助記憶装置３６、及び通信インタフェース３８それぞれについて、ＣＰＵ１３、メモリ１５、補助記憶装置１６、及び通信インタフェース１８それぞれと同様の説明については省略する。なお、登録・認証サーバ３０は、入力装置及び表示装置をさらに有していてもよい。

補助記憶装置３６は、成済まし検知プログラム３６１、及び生体署名検証プログラム３６２を保持する。また、補助記憶装置３６は生体認証テンプレート３６３を保持する。成済まし検知プログラム３６１は、ユーザ端末１０から送信された公的証明書の撮影画像が、当該公的証明書そのものを撮影して得られたものであるかを判定する。具体的には、例えば、成済まし検知プログラム３６１は、当該撮影画像が、当該公的証明書の印刷物や、ディスプレイに表示された当該公的証明書を撮影した画像でないかを判定する。

生体署名検証プログラム３６２は、例えば、口座開設者が窓口システム５０やＡＴＭ６０を利用時に入力した生体情報と、生体認証テンプレート３６３が保持する生体情報と、を用いた認証処理及び署名検証処理を行う。生体認証テンプレート３６３は、例えば、口座番号を識別する情報と、口座保有者を識別する情報と、当該口座保有者の生体情報と、を対応付けて保持する。なお、生体認証テンプレート３６３が保持する生体情報は、一方向性関数等で変換された生体情報であることが望ましい。

なお、本実施形態において、ユーザ端末１０、業務サーバ２０、及び登録・認証サーバ３０が使用する情報は、データ構造に依存せずどのようなデータ構造で表現されていてもよい。例えば、テーブル、リスト、データベース又はキューから適切に選択したデータ構造体が、情報を格納することができる。

なお、ユーザ端末１０、業務サーバ２０、及び登録・認証サーバ３０それぞれは、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、例えば、業務サーバ２０、及び登録・認証サーバ３０は１つの計算機で構成されてもよい。

図５は、本人情報登録処理の一例を示すフローチャートである。以下、銀行口座新規開設を例として、本人情報登録システムが、口座開設希望者の本人確認書類（公的証明書）と、本人を証明する生体情報と、を確認することによって、登録時の本人証明を行う。

最初にステップＳ５０１において、ユーザ端末１０は口座開設アプリケーション１６１を起動し、口座開設アプリケーション１６１は、例えば、ユーザの指示に従って口座開設要求を業務サーバ２０に送信する。ステップＳ５０２において、口座開設アプリケーション１６１は、業務サーバ２０の口座開設プログラム２６１から公的証明書情報送信要求を受信すると、ユーザの指示に従って、本人証明用の公的証明書の提示方法を選択する。

なお、公的証明書は、例えば、口座開設希望者の住所、氏名、及び年齢等の個人情報、並びに第一の生体情報、等の情報が記載された書類であり、例えば、運転免許証及びマイナンバーカード等である。また、公的証明書にこれらの情報を保持するＩＣチップ等が埋め込まれていてもよい。第一の生体情報は、個人を特定可能な生体情報であり、例えば顔画像等である。以下第一の生体情報が顔画像である例を説明する。なお、ステップＳ５０２において選択可能な公的証明書の提示方法は、例えば、ＩＣチップ読取と、画像撮影と、を含む。

公的証明書の提示方法としてＩＣチップ読取が選択された場合（Ｓ５０２：ＩＣチップ読取）、ステップＳ５０５において、ＩＣチップ読取装置１９は、ユーザの操作に従ってＩＣチップ内の住所、氏名、年齢、性別、及び第一の生体情報（顔画像）等の情報を読み取り、口座開設アプリケーション１６１は当該情報を業務サーバ２０に送信し、ステップＳ５０６に遷移する。

公的証明書の提示方法として画像撮影が選択された場合（Ｓ５０２：画像撮影）、ステップＳ５０３において、ユーザ端末１０に搭載の撮影装置１４（汎用カメラ）は、ユーザの操作に従って、公的証明書の撮影を行い、口座開設アプリケーション１６１は撮影した公的証明書画像を、業務サーバ２０及び登録・認証サーバ３０に送信する。なお、公的証明書画像には、口座開設希望者の住所、氏名、年齢、及び第一の生体情報（例えば顔画像）等の情報が含まれている必要がある。なお、口座開設アプリケーション１６１が、公的証明書画像を登録・認証サーバ３０に直接送信してもよいし、登録・認証サーバ３０への公的証明書画像の送信を業務サーバ２０に依頼してもよい。

次に、ステップＳ５０４において、成済まし検知プログラム３６１は、受信した公的証明書画像が、印刷等によって複製されたものやディスプレイに表示されたものを撮影した画像でないか（即ち、真正な公的証明書そのものを撮影した画像であるか）についての偽造判定を行う。偽造判定の具体的な方法については後述する。

成済まし検知プログラム３６１が、当該公的証明書が偽造物であると判定した場合（Ｓ５０４：Ｙｅｓ）、口座開設ができないことを示す判定結果を、業務サーバ２０を介して又は直接、ユーザ端末１０に送信し、本人情報登録処理を終了する。成済まし検知プログラム３６１が、当該公的証明書が偽造物でないと判定した場合（Ｓ５０４：Ｎｏ）、ステップＳ５０６に遷移する。

なお、成済まし検知プログラム３６１が、公的証明書画像中に、口座開設希望者の住所、氏名、年齢、及び第一の生体情報（例えば顔画像）等の情報を認識できない場合においても、口座開設ができないことを示す判定結果を、業務サーバ２０を介して又は直接、ユーザ端末１０に送信し、本人情報登録処理を終了してもよい。

ステップＳ５０６において、ユーザ端末１０の撮影装置１４は、ユーザの指示に従って、第一の生体情報（顔画像）を撮影し、口座開設アプリケーション１６１は第一の生体情報の画像を業務サーバ２０に送信する。ステップＳ５０６において撮影される第一の生体情報（顔画像）は、ユーザ自身の顔を直接撮影した画像（つまり、印刷された顔画像やディスプレイに表示された顔画像等でない）である。

次に、ステップＳ５０７において、ユーザ端末１０は、ユーザの指示に従って、生体認証に用いられる第二の生体情報を取得する。第二の生体情報は、個人を特定可能な生体情報であり、かつ第一の生体情報と異なる情報である。例えば、第二の生体情報として、手のひら静脈の画像、指紋、掌紋、又は声等が用いられる。ステップＳ５０７において取得される第二の生体情報は、ユーザ自身から直接取得される情報（つまり、ユーザ自身の手のひら静脈を直接撮影した画像や、ユーザ自身の発声を直接録音した音データ）である。

なお、ステップＳ５０７の処理は、ステップＳ５０６の直後ではなく、後述するステップＳ５０８において「Ｙｅｓ」の場合に、ステップＳ５１０の直前に行われてもよい。

ステップＳ５０８において、顔検証プログラム２６２は、ステップＳ５０７において取得された第一の生体情報と、ステップＳ５０３又はステップＳ５０６において取得された第一の生体情報と、が一致するか（例えば、類似度が所定値以上）を、例えば顔認識アルゴリズム等を用いて検証する。つまり、顔検証プログラム２６２は、ステップＳ５０７において取得された第一の生体情報が口座開設希望者のものであるかを検証する。

なお、ステップＳ５０２で画像撮影が選択されていた場合、顔検証プログラム２６２は、例えば、顔認識アルゴリズム等を用いて公的証明書画像から第一の生体情報（顔画像）を抽出してもよいし、公的証明書画像の予め定められた領域を抽出することにより第一の生体情報（顔画像）を抽出してもよい。

ステップＳ５１０において、顔検証プログラム２６２は、２つの第一の生体情報が一致しないと判定した場合（Ｓ５０８：Ｎｏ）、口座開設ができないことを示す判定結果を、業務サーバ２０を介して、ユーザ端末１０に送信し、本人情報登録処理を終了する。

顔検証プログラム２６２は、２つの第一の生体情報が一致すると判定した場合（Ｓ５０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ５０９において、口座開設アプリケーション１６１は、ステップＳ５０７で取得した第二の生体情報を業務サーバ２０に送信し、口座開設プログラム２６１は、ステップＳ５０６で取得された第一の生体情報と、ステップＳ５０７で取得された第二の生体情報と、を紐付けて登録・認証サーバ３０に送信する。

なお、上述した各処理において、口座開設アプリケーション１６１は、業務サーバ２０等の外部装置に情報を送信する場合、当該情報に、例えば、「特開２０１３−１２３１４２号公報」等に記載されている一方向変換を施してから、変換後の情報を業務サーバ２０に送信してもよい。これにより、情報漏洩リスクを低下させることができる。

続いて、ステップＳ５１０において、生体署名検証プログラム３６２は、既に登録済みの口座情報との重複をチェックする。生体署名検証プログラム３６２は重複チェックにおいて、具体的には、例えば、ステップＳ５０９において業務サーバ２０から受信した生体情報が、生体認証テンプレート３６３に登録済みでないかをチェックする。なお、生体認証処理を行う技術としては、公知の技術である指紋、指静脈、掌認証方式（例えば、半谷精一郎他著「バイオメトリクス教科書―原理からプログラミングまで」コロナ社、２０１２年６月８日、等を参照）などを採用することができる。

ステップＳ５１０において、重複ありと判定された場合（Ｓ５１０：重複あり）、生体署名検証プログラム３６２は、口座開設ができないことを示す判定結果を、業務サーバ２０を介して又は直接、ユーザ端末１０に送信し、本人情報登録処理を終了する。ステップＳ５１０において、重複なしと判定された場合は（Ｓ５１０：重複なし）、ステップＳ５１１において、業務サーバ２０は、新規口座を開設する。

ステップＳ５１１において、具体的には、例えば、口座開設プログラム２６１は、例えば、文字認識等のアルゴリズムにより公的証明書に記載の個人情報を抽出する。口座開設プログラム２６１は、抽出した個人情報と同一の個人が口座情報テーブル２６５にいない場合には、口座開設者に一意なＩＤを発行する。口座開設プログラム２６１は、抽出した個人情報と同一の個人が口座情報テーブル２６５に存在する場合には、当該個人のＩＤを特定する。また、口座開設プログラム２６１は、一意な口座番号と、一意な連結キーと、を発行する。

口座開設プログラム２６１は、発光した又は特定したＩＤと、口座番号と、公的証明書に記載の個人情報と、当該連結キーと、を対応づけたレコードを口座情報テーブル２６５に格納し、当該連結キーを登録・認証サーバ３０に通知する。また、口座開設プログラム２６１は、当該キーと、第一の生体情報と、第二の生体情報と、を対応づけたレコードを生体認証テンプレート２６６に格納する。また、生体署名検証プログラム３６２は、業務サーバ２０から通知された連結キーと、第一の生体情報と、第二の生体情報と、を対応づけたレコードを生体認証テンプレート３６３に格納する。ステップＳ５１１が実行された後、本人情報登録処理が終了する。なお、業務サーバ２０が生体認証テンプレート２６６を保持していなくてもよく、この場合、口座開設プログラム２６１は、ステップＳ５１１において、生体認証テンプレート２６６へのレコード追加処理を実施しない。

なお、ステップＳ５１０において、生体署名検証プログラム３６２による重複チェックだけでなく、業務サーバ２０の口座開設プログラム２６１による、公的証明書から取得した個人情報と、口座情報テーブル２６５に登録済みの情報と、の重複チェックがさらに実施されてもよい。なお、生体署名検証プログラム３６２は、個人情報の全てが重複する場合にのみ、重複ありと判定してもよいし、所定の個人情報が重複する場合（例えば、氏名と年齢の組み合わせが重複する場合等）に、重複ありと判定してもよい。

図１１Ａは、口座情報テーブル２６５の一例である。口座情報テーブル２６５は、開設済み口座情報を格納する。口座情報テーブル２６５は、例えば、ＩＤ欄１１０、口座番号欄１１１、氏名欄１１２、住所欄１１３、性別欄１１４、生年月日欄１１５、及び連結キー欄１１６等を含む。

図１１Ｂは、生体認証テンプレート２６６の一例である。また、生体認証テンプレート２６６は、口座情報と紐づいた生体情報を格納する。生体認証テンプレート２６６は、連結キー欄１１７、第一の生体情報による第一認証テンプレート欄１１８、第二の生体情報による第二認証テンプレート欄１１９を持つ。生体認証テンプレート２６６に格納された認証テンプレートは、例えば、「特開２０１３−１２３１４２号公報」等に記載された技術（例えば一方向性変換等）によって変換された、元の生体情報に復元されない形式であることが望ましい。

前述したように、連結キー欄１１６に格納された値と、連結キー欄１１７に格納された値と、により、口座情報と認証テンプレート情報と、が対応付けられている。なお、生体認証テンプレート３６３の構成は、図１１Ｂの生体認証テンプレート２６６の構成と同様である。口座情報テーブル２６５、生体認証テンプレート２６６、生体認証テンプレート３６３が上述のような構成を有することにより、新規口座開設時の重複口座チェックを、確実に行うことができる。

図７は、図５で説明した本人情報登録処理の一例を示すシーケンス図である。図７の例では、ステップＳ５０２において画像撮影が選択され、ステップＳ５０４において証明書画像が偽造物でないと判定され、ステップＳ５０８において生体情報が一致すると判定され、ステップＳ５１０において口座重複がなしと判定されている。図７に記載されているように、ステップＳ５０６の処理と、ステップＳ５０８における公的証明書画像中の顔画像の抽出処理と、は並行して実施されてもよい。

なお、上述した本人情報登録処理において、ステップＳ５０６で取得された第一の生体情報と、ステップＳ５０７で取得された第二の生体情報と、が同一人物のものでない場合には、口座開設することなく、本人情報登録処理が終了することが望ましい。具体的には、例えば、ステップＳ５０７より後、かつステップＳ５１０より前において、業務サーバ２０によって、ステップＳ５０６で取得された第一の生体情報と、ステップＳ５０７で取得された第二の生体情報と、同一人物のものであるかをチェックする同一人物チェック処理が実行されることが望ましい。

図１２は、ステップＳ５０６で取得された第一の生体情報と、ステップＳ５０７で取得された第二の生体情報と、が同一人物のものであるかを判定する方法の一例を示す説明図である。図１２の例では、第一の生体情報として顔画像が、第二の生体情報として手のひら静脈の画像が、用いられるものとする。

被写体１２００は、口座開設希望者の顔である。被写体１２０２は、口座開設希望者の手のひらである。ステップＳ５０６及びステップＳ５０７において、ユーザ端末１０の撮影装置１４のインカメラによって第一の生体情報又は第二の生体情報の一方を、ユーザ端末１０の撮影装置１４のアウトカメラによって他方を、同時に又は連続切り替えによって一定時間以内に撮影する。

時刻検証プログラム２６４は、同一人物チェック処理において、第一の生体情報及び第二の生体情報である画像情報にメタ情報として含まれる画像の撮影時刻を比較し、撮影時刻の差が所定値以下である場合（当該所定値は０であってもよい）、第一の生体情報と第二の生体情報が同一人物のものであると判定し、そうでない場合には同一人物のものでないと判定する。また、時刻検証プログラム２６４は、撮影時刻の差が所定値以下であり、かつ第一の生体情報及び第二の生体情報である画像情報にメタ情報として含まれるユーザ端末１０の識別子が同一である場合に、第一の生体情報と第二の生体情報が同一人物のものであると判定し、そうでない場合に同一人物のものでないと判定してもよい。

図１３は、ステップＳ５０６で取得された第一の生体情報と、ステップＳ５０７で取得された第二の生体情報と、が同一人物のものであるかを判定する方法の別例を示す説明図である。ステップＳ５０６及びステップＳ５０７において、ユーザ端末１０に搭載の撮影装置１４によって、被写体１２００から被写体１２０２までを連続的に撮影する。具体的には、例えば、動画撮影において、まず被写体１２００を撮影し、引き続き口座開設希望者の首、肩、腕を順に撮影し続け、最後に被写体１２０２を撮影する。このように、被写体１２００が撮影されてから、被写体１２０２が撮影されるまでの当該動画において、常に口座開設希望者の体の一部が映っていることが望ましい。

口座開設プログラム２６１は、同一人物チェック処理において、例えば、当該動画に対してオプティカルフロー等を用いた物体追跡を実行することにより、当該動画に含まれる第一の生体情報と、第二の生体情報と、が同一人物のものであるかを判定することができる。具体的には、例えば、口座開設プログラム２６１は、画像特徴の一つである、ＳＨＩＦＴ、やＳＵＲＦのような特徴量を用いて、連続画像間の対応点のマッピングを推定する。このとき、同一物体の連続領域は、推定マッピング結果（一般的にはアフィン変換行列で表現）が、動画撮影中ほぼ同じであることが期待される。口座開設プログラム２６１は、領域が長い場合、二つ以上の複数の部分領域に分割し、各隣接ペアの連続性推定を繰り返すことで、例えば腕一本等の一連の連続領域を推定する。

本実施例の本人情報登録システムは、図１２及び図１３を用いて説明した方法によって同一人物チェック処理を行うことにより、第一の生体情報と第二の生体情報とが同一人物のものであることを高精度に判定することができ、ひいては成済ましによる本人情報登録を防止することができる。

図１４は、本実施例において取得される第一の生体情報と第二の生体情報との関連を示す説明図である。公的証明書１４０は、例えば、運転免許証やマイナンバーカード等の公的証明書である。画像１４１は、例えばステップＳ５０８において抽出された顔画像である画像１４２は、ステップＳ５０６において撮影された第一の生体情報である。ユーザ端末１０が撮影した第二の生体情報（被写体１２０２）と第一の生体情報（被写体１２００）と、が紐付けられて業務サーバ２０及び登録・認証サーバ３０に登録される。また、ステップＳ５０８における一致判定により、登録対象である第二の生体情報と、公的証明書情報を紐付けて、業務サーバ２０に登録することが可能となる。

図１０は、認証処理の一例を示すフローチャートである。銀行の窓口に来店した口座保有者が、口座から現金を引き出す場合における認証処理の例を説明する。図１０の例では、業務サーバ２０が生体認証テンプレート２６６を保持していないものとする。

ステップＳ１００１において、窓口システム５０は、業務サーバ２０に対して、現金引き出し要求を送信する。ステップＳ１００２において、預金業務実行プログラム２６７は、窓口システム５０に対して、本人確認方式選択要求を送信する。本人確認方式として、例えば、生体情報を用いた生体認証方式や、登録済み印鑑との照合を行う印鑑照合方式等があるが、図１０の例では生体認証方式が選択されたものとする。

ステップＳ１００３において、窓口システム５０は、本人確認方式として生体認証方式を選択したことを業務サーバ２０に通知する。ステップＳ１００４において、預金業務実行プログラム２６７は、窓口システム５０に対して、口座番号と、第二の生体情報と、の入力を要求する。

ステップＳ１００５において、窓口システム５０は、ユーザから入力を受け付けたＩＤ情報と、第二の生体情報と、を業務サーバ２０に送信する。なお、生体認証テンプレート３６３に格納されている第二の生体情報が一方向性変換等の変換が施されているものである場合、窓口システム５０は、第二の生体情報に当該変換を施して、業務サーバ２０に送信する。

ステップＳ１００６において、預金業務実行プログラム２６７は、受信した口座番号に対応する連結キーを口座情報テーブル２６５から取得し、取得した連結キーと、第二の生体情報と、を登録・認証サーバ３０に送信する。なお、預金業務実行プログラム２６７は、受信した口座番号が口座情報テーブル２６５に含まれない場合、窓口システム５０にエラーを通知する。

ステップＳ１００７において、生体署名検証プログラム３６２は、連結キーに対応する第二の生体情報を生体認証テンプレート３６３から取得し、受信した第二の生体情報と、生体認証テンプレート３６３から取得した第二の生体情報と、を比較して、認証処理を実行する。ステップＳ１００８において、生体署名検証プログラム３６２は、認証結果を業務サーバ２０に通知し、ステップＳ１００９において、預金業務実行プログラム２６７は当該認証結果を窓口システム５０に通知する。なお、認証が成功した場合には、預金業務実行プログラム２６７は、現金の引き出しを許可し、窓口システム５０において現金が払い出される。

以下、ステップＳ５０４の偽造判定の具体例について説明する。図１６は、各種画像分類タスクで利用されるテクスチャ特徴抽出オペレータであり、偽造判定に用いられるＬｏｃａｌ Ｂｉｎａｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ（ＬＢＰ）の一例を示す説明図である。

ＬＢＰは、近傍画素との輝度の勾配をバイナリコーディングし、ヒストグラム化したもので、一般的にテクスチャ特徴の抽出オペレータとして使用される。（Ａ）において、注目画素１６０２と、注目画素１６０２の３ｘ３の近傍画素と、からなるピクセル群１６０１の輝度値の例が示されている。

（Ｂ）において、隣接画素それぞれの輝度値と、注目画素１６０２の輝度値と、の大小比較結果が、２値化されたピクセル値によって示されている。２値化により、例えば、注目画素１６０２の輝度値以上の輝度値を有する隣接画素のピクセル値が“１”になり、注目画素１６０２の輝度値未満の輝度値を有する隣接画素のピクセル値が“０”になり。具体的には、左上隅の画素の輝度値“１２３”は、注目画素１６０２の輝度値“１２５”より小さいため、２値化の結果として、“０”が得られる。このようにして、隣接画素である８つの画素が全てを２値化する。

（Ｃ）において、２値化後のピクセル値を一つの整数値に変換される。隣接８画素を、バイナリコードとすることで、整数値を得る。（Ｃ）の例では、注目画素の左隣接画素を基点とするバイナリコーディングにより、２＾６＋２＾４＋２＾２＝８４が得られる。このようにして、公的証明書画像の全ての画素を注目画素としてコード値を計算することにより、０〜２５５を階級とするバイナリコード値のヒストグラムを得ることができる。

図１８は、Ｌｏｃａｌ Ｂｉｎａｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ（ＬＢＰ）を用いたステップＳ５０４の偽造判定処理の一例を示すフローチャートである。また、図１７は、図１８を用いて説明した偽造判定処理の概要の一例を示す説明図である。

まずステップＳ１８０１において、成済まし検知プログラム３６１は、撮影装置１４が撮影した公的証明書画像から、例えば、図１６に示した方法により、ＬＢＰヒストグラムを計算する。次に、ステップＳ１８０２において、成済まし検知プログラム３６１は、画像中のノイズパターンを強調するため、公的証明書画像に対してウェーブレット変換を施して画像強調行う後。ステップＳ１８０３において、成済まし検知プログラム３６１は、ウェーブレット変換後の公的証明書画像に対して、ＬＢＰヒストグラムを計算する。

ステップＳ１８０４において、成済まし検知プログラム３６１は、公的証明書画像とウェーブレット変換後の画像とを一定の比率で圧縮（縮小）する。ステップＳ１８０５において、成済まし検知プログラム３６１は、圧縮した公的証明書画像と、圧縮したウェーブレット変換後の画像それぞれから、ＬＢＰヒストグラムを計算する。なお、例えば、ブロックノイズを考慮して、ＬＢＰの近傍画像領域のピクセルサイズ３ｘ３への圧縮率が用いられる。

ステップＳ１８０６において、成済まし検知プログラム３６１は、ステップＳ１８０１で得られた元画像のＬＢＰヒストグラム、ステップＳ１８０３で得られたウェーブレット変換後の画像のＬＢＰヒストグラム、並びにステップＳ１８０５で得られた圧縮された元画像のＬＢＰヒストグラム及び圧縮されたウェーブレット変換後画像のＬＢＰヒストグラムそれぞれを特徴量として、例えば１行のベクトルとして、連結する。

ステップＳ１８０７において、成済まし検知プログラム３６１は、例えば、線形ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）等の手法により、連結された特徴量を用いて、公的証明書の画像が偽造されたものであるか否かを判定する（ステップＳ１８０７）。なお、偽造された公的証明書についてのＬＢＰヒストグラムが連結された特徴量、及び真正な公的証明書についてのＬＢＰヒストグラムが連結された特徴量については、予め学習されているものとする。

続いて、ステップＳ５０４の偽造判定処理の別例について説明する。成済まし検知プログラム３６１は、以下の計算を実行する。画像をｘ（ｍ，ｎ）とし（ｍは画像の縦成分、ｎは画像の横成分、ｍ∈［１，Ｍ］、ｎ∈［１，Ｎ］）とする時、水平方向の差分画像は、以下の式で表される。

画像ｘ（ｍ，ｎ）の１次元フーリエ変換（水平）をＸ（ｍ，ｌ）とする時、各ｍについてのパワースペクトラムｐ_ｍ（ｎ）は、以下の式で表される。

但し、Ｄ_ｈ（ｍ，ｌ）はｄ_ｈ（ｍ，ｌ）の１次元フーリエ変換であり、ｌ∈［１，Ｎ］である。成済まし検知プログラム３６１は、ｍ＝１，・・・，Ｍについて、ｐ_ｍ（ｌ）の平均パワースペクトラムＰ_ｈ（ｌ）を計算する。

図１５は、パワースペクトラムの一例である。上側のグラフは、Ｐ_ｈ（ｌ）を表し、下側のグラフが移動平均からの差分を示す。ピークを特徴量として用いるために、成済まし検知プログラム３６１は、Ｐ_ｈ（ｌ）の移動平均（ＭＡ（Ｐ_ｈ（ｌ）））からの差分値を計算する。また、成済まし検知プログラム３６１は、差分値をそのまま特徴量として用いるのではなく、複数の所定の閾値を超えるピークの数を特徴量として用いる。

なお、δはデルタ関数であり、ａは特徴量の個数であり、ｖ（ｉ）はｉ番目の閾値である。成済まし検知プログラム３６１は、水平成分と同様の方法で、垂直成分についての平均パワースペクトラムＰ_ｖ（ｌ）を算出して、特徴量ベクトルＶｅｃＶを定義し、ＶｅｃＨとＶｅｃＶとを連結したものを特徴量ベクトルとして、例えば、ＳＵＶ等の手法により偽造判定を実行する。なお、偽造された公的証明書についての特徴量ベクトル、及び真正な公的証明書についての特徴量ベクトルについては、予め学習されているものとする。

続いて、ステップＳ５０４の偽造判定処理の別例について説明する。画像をｘ（ｍ，ｎ）とする（ｍ∈［１，Ｍ］、ｎ∈［１，Ｎ］）とすると，１次元水平方向の差分信号は、以下の式で表される。

成済まし検知プログラム３６１は、ブロックノイズを表現するために，ブロック境界部分について画像輝度差分ｄ_ｈ（ｍ，ｎ）の平均Ｂ_ｈを、以下の数式を用いて計算する。

次に、成済まし検知プログラム３６１は、ブロック内部の画像の信号強度の平均Ａ_ｈを、以下の数式を用いて計算する。

最後に、成済まし検知プログラム３６１は、差分信号のｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓｉｎｇ（ＺＣ）率を計算する。ＺＣ率とは、差分画像ｄ（ｍ，ｎ）の値が（ｎ∈［１，Ｎ−１］）、正から負又は負から正へと変化する回数（即ち０を跨る）回数を示す。まず、以下の数式によりでｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓｉｎｇ（ＺＣ）が定義される。

続いて、成済まし検知プログラム３６１は、以下の数式を用いてＺＣ率を計算する。

以上の処理により、成済まし検知プログラム３６１は、水平成分について３つの指標｛Ｂ_ｈ，Ａ_ｈ，Ｚ_ｈ｝を算出した。成済まし検知プログラム３６１は垂直成分についても水平成分と同様の方法で、３つの指標｛Ｂ_ｖ，Ａ_ｖ，Ｚ_ｖ｝を計算する。成済まし検知プログラム３６１は、これらの特徴を結合した特徴量ベクトルを用いて、例えば、ＳＵＶ等の手法により偽造判定を実行する。なお、偽造された公的証明書についての特徴量ベクトル、及び真正な公的証明書についての特徴量ベクトルについては、予め学習されているものとする。

本実施例の本人情報登録システムは、上述したこれらの偽造判定処理により、公的証明書が真正のものであるかを高精度に判定することができ、ひいては成済ましによる本人情報登録を防止することができる。なお、上述したこれらの偽造判定処理は、汎用カメラ等の撮影画像に対して行うことができるため、ステップＳ５０４のみならず、ステップＳ５０７で取得された第一の生体情報、及びステップＳ５０８で取得された第二の生体情報に対しても実行されてもよい。

本実施例の本人情報登録システムは、公的証明書から抽出された第一の生体情報と、直接取得された第一の生体情報と、の比較結果に基づいて、本人情報登録の可否を決定し、さらに第一の生体情報と第二の生体情報が同一人物のものであるかを検証することにより、遠隔地からであっても第二の生体認証の登録を、安全に即ち本人性を高精度に担保して、実施することができる。

実施例１との相違点について説明する。図６は、本人情報登録処理の別例を示すフローチャートである。以下、図５との相違点について説明する。ステップＳ５０７に続くステップＳ６０１において、口座開設アプリケーション１６１は、ユーザ端末１０のＧＰＳ装置１７から、ユーザ端末１０の現在位置を取得し、業務サーバ２０に送信する。その後ステップＳ５０８に遷移する。

ステップＳ５０８において、２つの生体情報が一致すると判定された場合（ステップＳ５０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ６０２において、住所検証プログラム２６３は、公的証明書の住所と、ステップＳ６０１において受信したユーザ端末１０の現在位置と、が一致するか（具体的には例えば、公的証明書の住所と、ユーザ端末１０の現在位置と、の距離が所定値以内か（所定値は０であってもよい））を判定する。なお、ステップＳ６０２の判定においては、例えば、住所情報を位置情報に変換するジオコーディング技術が用いられてもよい。

なお、ステップＳ５０２で画像撮影が選択されていた場合、住所検証プログラム２６３は、例えば、文字認識等を用いて、又は公的証明書画像の予め定められた領域を抽出することにより公的証明書に記載の住所を抽出してもよい。

住所検証プログラム２６３は、公的証明書の住所とユーザ端末１０の現在位置とが一致しないと判定した場合（Ｓ６０２：Ｎｏ）、口座開設ができないことを示す判定結果を、業務サーバ２０を介して又は直接、ユーザ端末１０に送信し、本人情報登録処理を終了する。住所検証プログラム２６３は、公的証明書の住所とユーザ端末１０の現在位置とが一致すると判定した場合（Ｓ６０２：Ｎｏ）、ステップＳ５０９に遷移する。

図８は、図６で説明した本人情報登録処理の一例を示すシーケンス図である。図８の例では、ステップＳ５０２において画像撮影が選択され、ステップＳ５０４において証明書画像が偽造物でないと判定され、ステップＳ５０８において生体情報が一致すると判定され、ステップＳ５１０において口座重複がなしと判定され、ステップＳ６０２において公的証明書の住所とＧＰＳによる位置情報とが一致すると判定されている。

本実施例の本人情報登録システムは、公的証明書から抽出した住所と、ユーザ端末１０の現在位置と、の比較結果をさらに用いて本人情報登録可否を決定することにより、成済ましによる本人情報登録を抑制することができる。

実施例１との相違点を説明する。本実施例の本人情報登録システムは、本人情報登録処理における一部のステップの主体が、実施例１と異なる。図９は、本人情報登録処理の別例を示すシーケンス図である。図９の例では、ステップＳ５０２において画像撮影が選択され、ステップＳ５０４において証明書画像が偽造物でないと判定され、ステップＳ５０８において生体情報が一致すると判定され、ステップＳ５１０において口座重複がなしと判定されている。

図７のシーケンス図との相違点について説明する。図７の例では業務サーバ２０が実施していた、ステップＳ５０４の処理、ステップＳ５０８の処理、ステップＳ５０９における第一の生体情報と第二の生体情報の紐付処理を、図９の例ではユーザ端末１０が実行している。

本実施例の本人情報登録システムは、上述した処理をユーザ端末１０が実行することにより、生体情報や個人情報等を業務サーバ２０及び登録・認証サーバ３０等の外部装置とやり取りする回数が減り、情報漏洩のリスクを低減させることができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１０ ユーザ端末、１３ ＣＰＵ、１５ メモリ、１６ 補助記憶装置、２０ 業務サーバ、２３ ＣＰＵ、２５ メモリ、２６ 補助記憶装置、３０ 登録・認証サーバ、３３ ＣＰＵ、３５ メモリ、３６ 補助記憶装置、１６１ 口座開設アプリケーション、２６１ 口座開設プログラム、２６２ 顔検証プログラム、２６３ 住所検証プログラム、２６４ 時刻検証プログラム、２６５ 口座情報テーブル、２６６ 生体認証テンプレート、３６１ 成済まし検知プログラム、３６２生体署名検証プログラム、３６３ 生体認証テンプレート

Claims (12)

1. 登録対象者の第１生体情報を登録する本人情報登録システムであって、
   プロセッサと、記憶装置と、を有し、
   前記記憶装置は、生体情報を格納する生体認証テンプレートを保持し、
   前記プロセッサは、
   前記第１生体情報と異なり、かつ画像情報である前記登録対象者の第２生体情報、が含まれる書類の情報の取得方法の指定を受け付け、
   前記書類の情報の取得方法としてＩＣチップの読み取りが指定された場合、前記書類に含まれるＩＣチップから前記第２生体情報を取得し、
   前記書類の情報の取得方法として画像撮影が指定された場合、撮影装置によって撮影された前記書類の画像から前記第２生体情報を取得し、前記書類の画像の各画素のＬＢＰ（Ｌｏｃａｌ Ｂｉｎａｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ）、前記書類の画像の水平成分と垂直成分それぞれの平均パワースペクトラム、及び差分信号のｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓｉｎｇ率の少なくとも１つに基づいて、前記書類の偽造判定処理を実行し、
   前記書類の情報の取得方法として前記ＩＣチップの読み取りが指定された場合、又は前記偽造判定処理において前記書類が偽造されていないと判定した場合、前記第１生体情報と、撮影装置によって撮影された第２生体情報と、を取得し、
   前記撮影された第２生体情報と前記書類から取得した第２生体情報との類似度に基づいて前記撮影された第２生体情報が前記登録対象者の第２生体情報であると判定し、かつ前記取得した第１生体情報の生成時刻と前記撮影された第２生体情報の撮影時刻との差が所定値以内であると判定した場合に、前記取得した第１生体情報を前記生体認証テンプレートに格納する、本人情報登録システム。
2. 請求項１に記載の本人情報登録システムであって、
   前記取得した第１生体情報は、前記撮影装置によって撮影された画像情報であり、
   前記取得した第１生体情報と前記撮影された第２生体情報は、前記撮影装置によって撮影された１つの動画に含まれ、
   前記プロセッサは、
   前記撮影されたた第２生体情報が前記登録対象者の第２生体情報であると判定し、前記取得した第１生体情報の撮影時刻と前記撮影された第２生体情報の撮影時刻との差が所定値以内であると判定し、かつ前記動画における物体追跡によって前記取得した第１生体情報と前記撮影された第２生体情報が同一人物ものであると判定した場合に、前記取得した第１生体情報を前記生体認証テンプレートに格納する、本人情報登録システム。
3. 請求項１に記載の本人情報登録システムであって、
   前記取得した書類の情報は、撮影装置によって撮影された画像情報であり、
   前記プロセッサは、
   前記偽造判定処理において、前記書類の画像の各画素のＬＢＰ（Ｌｏｃａｌ Ｂｉｎａｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ）と、前記書類を所定の比率で圧縮した画像の各画素のＬＢＰと、前記書類の画像をウェーブレット変換した画像の各画素のＬＢＰと、前記ウェーブレット変換した画像を所定の比率で圧縮した画像の各画素のＬＢＰと、の少なくとも１つに基づいて、前記書類の画像情報が真正な書類が撮影されたことによって得られた画像情報であるか否かによって前記書類が偽造されていないかを判定する、本人情報登録システム。
4. 請求項１に記載の本人情報登録システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記偽造判定処理において、前記書類の画像の水平成分と垂直成分それぞれについて、平均パワースペクトラムの移動平均から前記平均パワースペクトラムを引いた差分値を算出し、前記差分値と所定の閾値との比較結果に基づいて、前記書類の画像情報が真正な書類が撮影されたことによって得られた画像情報であるか否かによって前記書類が偽造されていないかを判定する、本人情報登録システム。
5. 請求項１に記載の本人情報登録システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記偽造判定処理において、前記書類の画像の水平成分と垂直成分それぞれについての、ブロック境界部分についての画像輝度差分の平均と、ブロック内部の画像の信号強度の平均と、差分信号のｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓｉｎｇ率と、に基づいて、前記書類が偽造されていないかを判定する、本人情報登録システム。
6. 請求項１に記載の本人情報登録システムであって、
   前記登録対象者によって操作される端末を含み、
   前記取得した書類の情報は、前記登録対象者の住所情報を含み、
   前記プロセッサは、
   前記端末の位置情報を取得し、
   前記撮影された第２生体情報が前記登録対象者の第２生体情報であると判定し、かつ前記住所情報が示す住所と、前記取得した位置情報が示す位置と、の距離が所定値以下であると判定した場合、前記取得した第１生体情報を前記生体認証テンプレートに格納する、本人情報登録システム。
7. 本人情報登録システムが、登録対象者の第１生体情報を登録する方法であって、
   前記本人情報登録システムが、
   前記第１生体情報と異なり、かつ画像情報である前記登録対象者の第２生体情報、が含まれる書類の情報の取得方法の指定を受け付け、
   前記書類の情報の取得方法としてＩＣチップの読み取りが指定された場合、前記書類に含まれるＩＣチップから前記第２生体情報を取得し、
   前記書類の情報の取得方法として画像撮影が指定された場合、撮影装置によって撮影された前記書類の画像から前記第２生体情報を取得し、前記書類の画像の各画素のＬＢＰ（Ｌｏｃａｌ Ｂｉｎａｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ）、前記書類の画像の水平成分と垂直成分それぞれの平均パワースペクトラム、及び差分信号のｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓｉｎｇ率の少なくとも１つに基づいて、前記書類の偽造判定処理を実行し、
   前記書類の情報の取得方法として前記ＩＣチップの読み取りが指定された場合、又は前記偽造判定処理において前記書類が偽造されていないと判定した場合、前記第１生体情報と、撮影装置によって撮影された第２生体情報と、を取得し、
   前記撮影された第２生体情報と前記書類から取得した第２生体情報との類似度に基づいて前記撮影された第２生体情報が前記登録対象者の第２生体情報であると判定し、かつ前記取得した第１生体情報の生成時刻と前記撮影された第２生体情報の撮影時刻との差が所定値以内であると判定した場合に、前記取得した第１生体情報を前記本人情報登録システムが有する生体認証テンプレートに格納する、方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、
   前記取得した第１生体情報は、前記撮影装置によって撮影された画像情報であり、
   前記取得した第１生体情報と前記撮影された第２生体情報は、前記撮影装置によって撮影された１つの動画に含まれ、
   前記方法は、
   前記本人情報登録システムが、
   前記撮影された第２生体情報が前記登録対象者の第２生体情報であると判定し、前記取得した第１生体情報の生成時刻と前記撮影された第２生体情報の撮影時刻との差が所定値以内であると判定し、かつ前記動画における物体追跡によって前記取得した第１生体情報と前記撮影された第２生体情報が同一人物ものであると判定した場合に、前記取得した第１生体情報を前記生体認証テンプレートに格納する、方法。
9. 請求項７に記載の方法であって、
   前記取得した書類の情報は、撮影装置によって撮影された画像情報であり、
   前記方法は、
   前記本人情報登録システムが、
   前記偽造判定処理において、前記書類の画像の各画素のＬＢＰ（Ｌｏｃａｌ Ｂｉｎａｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ）と、前記書類を所定の比率で圧縮した画像の各画素のＬＢＰと、前記書類の画像をウェーブレット変換した画像の各画素のＬＢＰと、前記ウェーブレット変換した画像を所定の比率で圧縮した画像の各画素のＬＢＰと、の少なくとも１つに基づいて、前記書類の画像情報が真正な書類が撮影されたことによって得られた画像情報であるか否かによって前記書類が偽造されていないかを判定する、方法。
10. 請求項７に記載の方法であって、
    前記方法は、
    前記本人情報登録システムが、
    記偽造判定処理において、前記書類の画像の水平成分と垂直成分それぞれについて、平均パワースペクトラムの移動平均から前記平均パワースペクトラムを引いた差分値を算出し、前記差分値と所定の閾値との比較結果に基づいて、前記書類の画像情報が真正な書類が撮影されたことによって得られた画像情報であるか否かによって前記書類が偽造されていないかを判定する、方法。
11. 請求項７に記載の方法であって、
    前記方法は、
    前記本人情報登録システムが、
    前記偽造判定処理において、前記書類の画像の水平成分と垂直成分それぞれについての、ブロック境界部分についての画像輝度差分の平均と、ブロック内部の画像の信号強度の平均と、差分信号のｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓｉｎｇ率と、に基づいて、前記書類が偽造されていないか否かを判定する、方法。
12. 請求項７に記載の方法であって、
    前記本人情報登録システムは、前記登録対象者によって操作される端末を含み、
    前記取得した書類の情報は、前記登録対象者の住所情報を含み、
    前記方法は、
    前記本人情報登録システムが、
    前記端末の位置情報を取得し、
    前記撮影された第２生体情報が前記登録対象者の第２生体情報であると判定し、前記取得した第１生体情報の生成時刻と前記撮影された第２生体情報の撮影時刻との差が所定値以内であると判定し、かつ前記住所情報が示す住所と、前記取得した位置情報が示す位置と、の距離が所定値以下であると判定した場合、前記取得した第１生体情報を前記生体認証テンプレートに格納する、方法。

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