生物体认证装置、生物体认证方法以及生物体认证程序与流程

1.本发明涉及生物体认证技术。

背景技术：

2.作为认证方式之一，已知有使用一种生物体信息从许多的人中确定特定的个人的1对n认证。1对n认证不需要id(identification)的密钥输入、卡的提示，另一方面，仅通过单一的生物体信息模态其精度有限。根据这样的背景，提出并用多种生物体信息的多生物体认证技术。
3.专利文献1：日本特开2013－122679号公报
4.专利文献2：日本特开2008－299589号公报
5.然而，在上述的多生物体认证技术中，从登记人数n缩减到在本人认证时进行对照的对照对象者的缩减率固定。因此，在上述的多生物体认证技术中，有不能在缩减率以上对在本人认证时进行对照的对照对象者进行缩减，而难以使对照处理高速化的一面。

技术实现要素：

6.在一个侧面，本发明的目的在于提供能够使本人认证时的对照处理高速化的生物体认证装置、生物体认证方法以及生物体认证程序。
7.一方式的生物体认证装置具有：计算部，计算与第一相似度有关的分布，该第一相似度是从传感器的输出提取出的第一模态的生物体信息与规定的登记数据所包含的第一模态的生物体信息之间的相似度；导出部，导出与第二相似度有关的分布，该第二相似度是上述登记数据所包含的第一模态的生物体信息中上述第一相似度为第一位的第一模态的生物体信息与上述第一相似度为第二位以后的第一模态的生物体信息之间的相似度；以及切换部，基于与上述第一相似度有关的分布以及与上述第二相似度有关的分布，切换将上述登记数据所包含的登记者缩减到在使用与上述第一模态不同的第二模态的本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率。
8.能够使本人认证时的对照处理高速化。
附图说明
9.图1是表示实施例1的多生物体认证服务的一个例子的图。
10.图2是表示与第一相似度以及第二相似度有关的分布的一个例子的图。
11.图3是表示实施例1的服务器装置以及终端的功能构成的一个例子的框图。
12.图4是表示与第一相似度有关的分布的一个例子的图。
13.图5是表示与第一相似度有关的分布的一个例子的图。
14.图6是表示实施例1的登记处理的顺序的流程图。
15.图7是表示实施例1的多生物体认证处理的顺序的流程图。
16.图8是表示计算机的硬件构成例的图。
具体实施方式
17.以下参照附图对本技术的生物体认证装置、生物体认证方法以及生物体认证程序进行说明。此外，该实施例并不对公开的技术进行限定。而且，各实施例能够在不使处理内容矛盾的范围内适当地组合。
18.实施例1
19.[多生物体认证服务的一个例子]
[0020]
图1是表示实施例1的多生物体认证服务的一个例子的图。图1所示的多生物体认证服务1仅作为一个方面，从与生物体信息的登记人数n可能扩大到数百万、数千万的规模的用例对应的方面来看，使用多种生物体信息对本人进行认证。
[0021]
在多生物体认证服务1中，从不需要id的密钥输入、卡的提示并且实现非接触的认证的方面来看，作为多种生物体信息的例子，使用手掌静脉以及面部信息。例如，使用面部信息作为从登记人数n缩减到在本人认证中进行对照的对照对象者的第一模态，并且使用手掌静脉作为从通过第一模态缩减出的对照对象者中认证本人的第二模态。这里所说的“模态”能够与生物体信息的种类，或者生物体识别部位等语句对应。
[0022]
作为这样的多生物体认证服务1的用例的一个例子，能够列举无收银台店铺、无人收银台、自助收银台等中的空手结算。如图1所示，仅作为一个例子，多生物体认证服务1的实施能够使用服务器装置10和终端30。这些服务器装置10以及终端30之间能够经由任意的网络连接。
[0023]
服务器装置10是提供上述的多生物体认证服务1的计算机的一个例子。服务器装置10与生物体认证装置的一个例子对应。作为一实施方式，能够通过使实现上述的多生物体认证服务1的生物体认证程序作为软件包或者在线软件安装于任意的计算机来安装服务器装置10。例如，服务器装置10能够作为向本地提供与上述的多生物体认证服务1有关的功能的服务器，例如web服务器进行安装。但并不限定于此，服务器装置10也可以通过作为saas(software as a service：软件即服务)型的应用程序安装，来将上述的多生物体认证服务1作为云服务提供。
[0024]
终端30用于店铺中的结算。仅作为一个例子，在终端30除了从对商品赋予的标签、条形码等读取商品信息例如商品的名称、金额等的读取装置之外，还能够连接显示店铺等的利用者要购买的商品的列表、合计金额、结账按钮等的显示装置等。
[0025]
通过利用这些服务器装置10以及终端30提供上述的多生物体认证服务1来实现空手结算。如图1所示，在终端30中执行商品的扫描、结账按钮等各种操作的情况下，从通过内置或者附属设置于终端30的照相机等拍摄到的面部图像获取面部信息，例如面部特征量等(1)。通过对像这样获取的面部信息与作为空手结算的利用者预先登记的登记人数n的面部信息进行对照，来从登记人数n缩减到在本人认证时进行对照的对照对象者(2)。
[0026]
其后，在作为购买对象的商品的结算时，例如在结账按钮的按下操作时，经由与终端30连接的传感器受理手掌静脉的输入(3)。通过对像这样经由传感器输入的手掌静脉、和与通过上述(2)根据面部信息缩减出的对照对象者建立对应关系的手掌静脉进行对照，来确定空手结算的利用者本人(4)。其后，使用与在上述(4)确定出本人的利用者建立对应关系的结算信息，例如信用卡、借记卡、电子货币等进行作为购买对象的商品的结算处理(5)。
[0027]
通过上述(1)～上述(5)的一系列的处理，能够仅通过将手掌放在终端30内置或者
附属的传感器上方来执行结算处理，所以能够实现无id的空手结算。
[0028]
[课题的一方面]
[0029]
除了图1所示的多生物体认证服务1之外，在现有的多生物体认证技术中，从登记人数n缩减到在本人认证时进行对照的对照对象者的缩减率固定。因此，在现有的多生物体认证技术中，有不能够在缩减率以上对在本人认证时进行对照的对照对象者进行缩减，而难以使对照处理高速化的一面。
[0030]
[课题解决的研究的一方面]
[0031]
因此，在本实施例的多生物体认证服务1中，基于输入面部信息与登记面部信息的相似度的分布、和相似度为第一位的登记面部信息与第二位以后的登记面部信息的相似度的分布切换在使用手掌静脉的本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率。
[0032]
这里所说的“登记面部信息”是指进行了规定的登记处理例如利用者登记的登记人数n的面部信息，另一方面“输入面部信息”是指在对照对象者的缩减时输入的面部信息。
[0033]
例如，在从登记者本人获取了输入面部信息时，在理想的环境下，登记者本人的登记面部信息的相似度被作为第一位观测到并且第二位以后的相似度被观测为与第一位的相似度相比极低。
[0034]
然而，有时第一位的相似度与第二位以后的相似度之差由于下述两点的影响而不会较大地拉开。仅作为一个例子，能够列举登记时以及缩减时的生物体信息的输入状态的不同。例如，在第一模态为面部信息的情况下，可能出现在缩减时拍摄到的面部的方向、表情与登记时的面部的方向、表情不同，或者利用者在面部佩戴了在登记时未佩戴的太阳镜、口罩等输入状态的不同。作为其它的一个例子，能够列举生物体信息的固有性的程度。例如，在第一模态为面部信息的情况下，某一登记者本人的面部信息与其它的登记者的面部信息相比具有何种程度的固有性可能根据登记者个人而出现差异。
[0035]
仅作为一个方面，在登记时以及缩减时的生物体信息的输入状态的不同、以及生物体信息的固有性的程度对使用第一模态的缩减给予的影响较小的状况下，能够识别为与上述的理想的环境接近。该情况下，即使从登记人数n缩减为少数的对照对象者，也能够估计为第二模态中的接受他人的风险也较低。由此，通过降低从登记人数n缩减到对照对象者的缩减率，将从登记人数n缩减出的对照对象者的数目变更为比变更前少，进一步实现对照处理的高速化。
[0036]
作为另一方面，在本实施例的多生物体认证服务1中，也能够基于上述两个分布切换是否使输入面部信息再获取。例如，在登记时以及缩减时的生物体信息的输入状态的不同所带的影响较大的状况下，能够估计为第二模态中的接受他人的风险也较高。由此，通过执行面部信息的再获取，能够抑制多生物体认证的精度降低。
[0037]
这样，从识别登记时以及缩减时的生物体信息的输入状态、以及生物体信息的个人特性对使用第一模态的缩减给予的影响的多寡的方面来看，在本实施例的多生物体认证服务1中，利用上述两个分布。
[0038]
例如，在与输入面部信息以及登记面部信息之间的第一相似度有关的分布d1可能包含有第一模态的输入状态以及输入面部信息的个人特性。并且，在与第一位的登记面部信息以及第二位以后的登记面部信息之间的第二相似度有关的分布d2可能包含有第一位的登记面部信息的个人特性。基于这些分布d1以及分布d2进行缩减率、面部信息的再获取
的切换。
[0039]
图2是表示与第一相似度以及第二相似度有关的分布的一个例子的图。在图2，按事例c1～c4四个事例例示与输入面部信息以及登记面部信息之间的第一相似度有关的分布d1、和与第一相似度为第一位的登记面部信息以及第二位以后的登记面部信息之间的第二相似度有关的分布d2。并且，在图2，作为事例c1～c4中的分布d1以及分布d2的一个例子，示出通过按降序对第一相似度或者第二相似度进行排序得到的概率分布。并且，在图2，对于事例c1～c4中的分布d1以及分布d2各自的概率分布来说，纵轴表示第一相似度或者第二相似度并且横轴表示排位。
[0040]
例如，在图2所示的事例c1的例子中，与第一相似度有关的分布d11的峰度较高，并且与第二相似度有关的分布d21的峰度也较高。在这样的事例c1的情况下，由于分布d21的峰度较高，所以能够估计为与输入面部信息对应的登记者的面部信息与其它的登记者的面部信息相比固有性较高。并且，由于在分布d11以及分布d21之间峰度没有差，所以能够估计为登记时以及缩减时的生物体信息的输入状态没有差。这样，在有从登记人数n缩减为少数的对照对象者的余地的事例c1中，对照对象者的缩减率设定为“r
nd
－α”。因此，能够使本人认证时的对照处理高速化。
[0041]
在图2所示的事例c3的例子中，与第一相似度有关的分布d13的峰度较低，另一方面与第二相似度有关的分布d23的峰度较高。在这样的事例c3的情况下，由于分布d23的峰度较高，所以能够估计为与输入面部信息对应的登记者的面部信息与其它的登记者的面部信息相比固有性较高。尽管如此，由于与分布d23相比分布d13的峰度较低，所以能够估计为登记时以及缩减时的生物体信息的输入状态有差异。该情况下，进行面部信息的再获取。因此，能够抑制多生物体认证的精度降低。
[0042]
此外，在图2所示的事例c1以及事例c3以外的事例c2以及事例c4中，与第二相似度有关的分布d22或者分布24中的峰度较高。在这些事例c2以及事例c4的情况下，能够估计为与输入面部信息对应的登记者的面部信息与其它的登记者的面部信息相比固有性较低。该情况下，将对照对象者的缩减率设定为“r
nd”。
[0043]
[终端30的构成]
[0044]
接着，对本实施例的终端30的功能构成的一个例子进行说明。图3是表示实施例1的服务器装置以及终端的功能构成的一个例子的框图。在图3中，在服务器装置10以及终端30示出与上述的多生物体认证服务1的功能对应的模块。如图3所示，终端30具有第一传感器31a、第一提取部31b、第二传感器32a、以及第二提取部32b。此外，在图3中，仅摘录示出与上述的多生物体认证服务1有关的功能部，不妨碍在终端30具备图示以外的功能部，例如现有的计算机默认或者可选地装备的功能部，例如显示部等。
[0045]
第一传感器31a是感测第一模态的生物体图像的功能部。作为一实施方式，第一传感器31a能够通过安装ccd(charge coupled device：电荷耦合器件)、cmos(complementary metal oxide semiconductor：互补金属氧化物半导体晶体管)等拍摄元件的照相机实现。这里，第一传感器31a拍摄的“图像”有用于基于面部信息的缩减的方面。从这样的方面来看，作为能够进行利用终端30的人物的面部的拍摄的照相机的一个例子，第一传感器31a能够使用配置在与未图示的显示部的屏幕的朝向相同的方向上的照相机，所谓的内置照相机。
[0046]
第一提取部31b是提取第一模态的生物体信息的功能部。例如，在第一模态为面部信息的情况下，该面部信息既可以是拍摄到面部的图像本身，也可以是从面部的图像提取出的面部的特征量。以下，作为面部信息的一个例子，例示使用嵌入向量的情况。该情况下，第一提取部31b能够使用通过深度学习等进行了嵌入空间的学习的模型，例如cnn(convolutional neural network：卷积神经网络)。例如，第一提取部31b对第一传感器的输出例如按帧单位拍摄到的图像进行面部检测，并将与通过面部检测得到的面部区域对应的部分图像输入到埋入空间学习完毕的cnn。由此，能够从cnn得到嵌入向量。然后，第一提取部31b将上述的面部信息作为输入面部信息，根据规定的加密方式例如公开密钥加密等算法进行加密，之后将进行了加密的输入面部信息传输到服务器装置10。此外，嵌入向量仅为面部信息的一个例子，也可以提取其它的特征量，例如sift(scale-invariant feature transform：尺度不变特征转换)等。
[0047]
第二传感器32a是感测第二模态的生物体图像的功能部。作为一实施方式，第二传感器32a能够作为包含照射具有适合映出在手掌的内部存在的静脉的血管图案的波长的红外光，例如近红外光的照明器、和能够捕捉红外光的照相机的传感器单元实现。例如，若手掌放置于规定的拍摄位置，则通过照明器对手掌照射红外光。通过与该红外光的照射联动地启动的照相机拍摄从手掌的内部反射并返回的红外光。通过这样的拍摄，由静脉中的红血球吸收红外光的结果，能够得到出现手掌的静脉的血管图案的手掌静脉图像作为生物体图像。
[0048]
第二提取部32b是提取第二模态的生物体信息的功能部。作为一实施方式，第二提取部32b从由第二传感器32a获取的手掌静脉图像取出血管部分之后进行细线化，提取血管中的分支点的坐标、分支点间的长度、分支点的分支角度等特征量作为手掌静脉信息。然后，第二提取部32b将手掌静脉信息作为输入手掌静脉信息，根据规定的加密方式例如公开密钥加密等算法进行加密，之后将进行了加密的输入手掌静脉信息传输至服务器装置10。
[0049]
此外，能够通过cpu(central processing unit：中央处理器)、mpu(micro processing unit：微处理器)等硬件处理器虚拟地实现第一提取部31b、第二提取部32b等功能部。例如，处理器从未图示的存储装置例如rom(read only memory：只读存储器)等除了os(operating system：操作系统)之外还读出实现上述的特征提取等功能的特征提取程序等程序。其后，处理器通过执行上述的特征提取程序，来在ram(random access memory随机存储器)等存储器上展开与上述的功能部对应的工序。其结果，上述的功能部作为进程虚拟地实现。这里，虽然作为处理器的一个例子，例示了cpu、mpu，但不管通用型还是专用型，可以通过任意的处理器实现上述的功能部。除此之外，也可以通过asic(application specific integrated circuit：专用集成电路)、fpga(field programmable gate array：现场可编程门阵列)等硬线逻辑实现上述的功能部。
[0050]
[服务器装置10的构成]
[0051]
接下来，对本实施例的服务器装置10的功能构成的一个例子进行说明。如图3所示，服务器装置10具有登记数据存储部11、缩减部12、计算部13、导出部14、切换部15、以及本人认证部16。此外，在图3，仅摘录示出与上述的多生物体认证服务1有关的功能部，不妨碍在服务器装置10具备图示以外的功能部，例如现有的计算机默认或者可选地装备的功能部，例如输入部、显示部等。
[0052]
登记数据存储部11是存储登记数据的功能部。例如，登记数据能够采用对n人的登记者的每一个将登记面部信息以及登记手掌静脉信息建立了对应关系的数据。也可以除了这些登记面部信息以及登记手掌静脉信息之外，在登记数据，还对n人的登记者的每一个将根据与该登记者的登记面部信息与其它的登记者的登记面部信息之间的第二相似度有关的分布计算出的峰度建立对应关系。此外，使用图4以及图5后述“峰度”的计算方法。
[0053]
缩减部12是基于第一模态的输入生物体信息以及登记生物体信息之间的第一相似度以第一缩减率缩减上述的登记数据所包含的登记者中的在使用第二模态的本人认证中进行对照的对照对象者的功能部。作为一实施方式，缩减部12对存储于登记数据存储部11的每个登记数据的登记者计算登记面部信息以及输入面部信息之间的第一相似度。例如，在提取嵌入向量作为面部信息的情况下，第一相似度能够使用登记面部信息以及输入面部信息之间的汉明距离。其后，缩减部12将登记人数n中的相似度的排位与第一缩减率r
nd
例如1％对应的上位规定量的登记者缩减为上述的对照对象者的候补。
[0054]
计算部13是计算与上述的第一相似度有关的分布的功能部。作为一实施方式，计算部13在缩减部12的缩减时计算出登记面部信息以及输入面部信息之间的第一相似度的情况下，按降序对第一相似度进行排序。通过像这样按降序对第一相似度进行排序能够得到第一相似度的概率分布。其后，计算部13根据第一相似度的概率分布基于下述的式(1)计算峰度k1。这里，下述的式(1)中的“n”是指第一相似度的数据的数目。另外，下述的式(1)中的“m”是指第一相似度xk(k＝1、2、
···
、n)的平均值。另外，下述的式(1)中的“s”是指标准偏差。此外，第一相似度的数据的数目n既可以是登记人数n，也可以是对照对象者的数目。
[0055]
[式1]
[0056][0057]
图4以及图5是表示与第一相似度有关的分布的一个例子的图。在图4以及图5，仅作为一个例子，示出第一相似度的数据的数目为“50”的例子。例如，在第一相似度的概率分布为图4所示的分布d15的情况下，根据上述的式(1)将峰度k1计算为“6.63”。另外，在第一相似度的概率分布为图5所示的分布d16的情况下，根据上述的式(1)将峰度k1计算为“－1.20”。这样，表示随着第一相似度的概率分布的峰度k1的值提高而从第一位朝向第二位以后的下位的排位的下降陡峭，另一方面表示随着峰度k1的值降低而下降变得平滑。
[0058]
导出部14是导出与第二相似度有关的分布的功能部，该第二相似度是登记数据所包含的第一模态的生物体信息中第一相似度为第一位的第一模态的生物体信息与第一相似度在第二位以后的第一模态的生物体信息之间的相似度。作为一个方面，导出部14每当计算出登记面部信息以及输入面部信息之间的第一相似度，则能够计算登记面部信息中第一相似度为第一位的登记面部信息与第一相似度在第二位以后的登记面部信息之间的第二相似度。然后，导出部14按降序对第二相似度进行排序。通过像这样按降序对第二相似度进行排序能够得到第二相似度的概率分布。然后，导出部14能够与上述的第一相似度的概率分布的峰度k1相同地，计算出第二相似度的概率分布的峰度k2。作为其它的方面，导出部14在计算出登记面部信息以及输入面部信息之间的第一相似度的情况下，也能够从登记数
据获取与该第一相似度为第一位的登记者建立对应关系的第二相似度的概率分布的峰度作为峰度k2。
[0059]
切换部15是基于与第一相似度有关的分布以及与第二相似度有关的分布，切换将登记数据所包含的登记者缩减到在使用第二模态的本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率的功能部。
[0060]
作为一个方面，在上述的峰度k2超过规定阈值th1，并且峰度k1以及峰度k2的差分绝对值a在规定阈值th2以下的情况下，能够估计为与图2所示的事例c1对应的状况。该情况下，切换部15从第一缩减率r
nd
切换为第二缩减率r
nd
－α。例如，在设为α＝0.5％时，将登记人数n中相似度的排位与第二缩减率“0.5％(＝1－0.5)”对应的上位规定量的登记者缩减为对照对象者。
[0061]
作为另一方面，切换部15基于与第一相似度有关的分布以及与第二相似度有关的分布，切换是否使输入面部信息再获取。例如，在上述的峰度k2超过规定阈值th1，并且峰度k1以及峰度k2的差分绝对值a不在规定阈值th2以下的情况下，能够估计为与图2所示的事例c3对应的状况。该情况下，切换部15对终端30的第一提取部31b等指示输入面部信息的再获取。
[0062]
作为又一方面，在上述的峰度k2不超过规定阈值th1的情况下，能够估计为与图2所示的事例c2以及事例c4对应的状况。该情况下，切换部15维持第一缩减率并且不进行输入面部信息的再获取。
[0063]
本人认证部16是基于第二模态的输入生物体信息以及登记生物体信息执行本人认证的功能部。作为一实施方式，本人认证部16计算对照对象者的登记手掌静脉与从第二提取部32b获取的输入手掌静脉的第三相似度。例如，第三相似度能够使用通过登记手掌静脉以及输入手掌静脉的图案匹配得到的互相关。然后，本人认证部16在存在与输入手掌静脉的第三相似度在规定阈值th3以上的登记手掌静脉的情况下，认证为输入手掌静脉为登记者本人。另一方面，本人认证部16在不存在与输入手掌静脉的第三相似度在规定阈值th3以上的登记手掌静脉的情况下，认证为输入手掌静脉不为登记者本人。
[0064]
此外，能够通过cpu、mpu等硬件处理器虚拟地实现缩减部12、计算部13、导出部14、切换部15以及本人认证部16等功能部。例如，处理器从未图示的存储装置例如hdd(hard disk drive：硬盘驱动器)、光盘、ssd(solid state drive：固盘)等辅助存储装置除了os之外，还读出实现上述的多生物体认证服务1的功能的生物体认证程序等程序。其后，处理器通过执行上述的生物体认证程序，将与上述的功能部对应的进程展开在ram等存储器上。其结果，作为工序虚拟地实现上述的功能部。这里，虽然作为处理器的一个例子，例示了cpu、mpu，但不管通用型还是专用型，可以通过任意的处理器实现上述的功能部。除此之外，也可以通过asic、fpga等硬线逻辑实现上述的功能部。
[0065]
上述的登记数据存储部11等存储部能够作为hdd、光盘、ssd等辅助存储装置实现，或者通过分配辅助存储装置具有的存储区域的一部分来实现。
[0066]
[处理的流程]
[0067]
接下来，对本实施例的服务器装置10的处理的流程进行说明。以下，对通过服务器装置10执行的(1)登记处理进行说明，之后对(2)多生物体认证处理进行说明。
[0068]
(1)登记处理
[0069]
图6是表示实施例1的登记处理的顺序的流程图。作为一个例子，能够在从包含终端30的任意的装置受理了利用者登记的请求的情况下开始该登记处理。
[0070]
如图6所示，服务器装置10受理登记者的识别信息例如id等(步骤s11)。接着，服务器装置10获取第一模态的生物体信息以及第二模态的生物体信息(步骤s12)。
[0071]
然后，服务器装置10计算在步骤s12获取的第一模态的生物体信息与作为登记数据存储于登记数据存储部11的第一模态的登记生物体信息的第二相似度(步骤s13)。
[0072]
其后，服务器装置10按降序对在步骤s13计算出的第二相似度进行排序(步骤s14)。通过像这样按降序对第二相似度进行排序得到第二相似度的概率分布。接着，服务器装置10根据第二相似度的概率分布计算峰度(步骤s15)。
[0073]
然后，服务器装置10在登记数据追加将在步骤s11受理的识别信息、在步骤s13获取的第一模态的生物体信息以及第二模态的生物体信息、以及在步骤s15计算出的第二相似度的概率分布的峰度建立了对应关系的条目(步骤s16)，并结束处理。
[0074]
(2)多生物体认证处理
[0075]
图7是表示实施例1的多生物体认证处理的顺序的流程图。作为一个例子，能够在从终端30的第一提取部31b获取了第一模态的输入生物体信息的情况下开始该处理。
[0076]
如图7所示，若获取到第一模态的输入生物体信息(步骤s101)，则缩减部12基于第一模态的输入生物体信息以及登记生物体信息之间的第一相似度以第一缩减率缩减在使用第二模态的本人认证中进行对照的对照对象者(步骤s102)。
[0077]
接着，计算部13按降序对上述的第一相似度进行排序(步骤s103)。通过像这样按降序对第一相似度进行排序能够得到第一相似度的概率分布。其后，计算部13根据第一相似度的概率分布基于上述的式(1)计算峰度k1(步骤s104)。
[0078]
然后，导出部14通过从登记数据获取与上述的第一相似度为第一位的登记者建立对应关系的第二相似度的概率分布的峰度来导出峰度k2(步骤s105)。
[0079]
接着，切换部15计算在步骤s104计算出的峰度k1以及在步骤s105导出的峰度k2的差分绝对值a(步骤s106)。
[0080]
这里，在上述的峰度k2超过规定阈值th1，并且峰度k1以及峰度k2的差分绝对值a在规定阈值th2以下的情况下(步骤s107为“是”并且步骤s108为“是”)，能够估计为与图2所示的事例c1对应的状况。该情况下，切换部15从第一缩减率r
nd
切换为第二缩减率r
nd
－α(步骤s109)。
[0081]
然后，本人认证部16基于以第二缩减率r
nd
－α进行了缩减的对照对象者的登记手掌静脉与从第二提取部32b获取的输入手掌静脉的第三相似度认证输入手掌静脉是否为登记者本人(步骤s110)，并结束处理。
[0082]
另一方面，在上述的峰度k2不超过规定阈值th1的情况下(步骤s107为“否”)，能够估计为与图2所示的事例c2以及事例c4对应的状况。该情况下，切换部15维持第一缩减率并且不进行输入面部信息的再获取。
[0083]
即，本人认证部16基于以第一缩减率r
nd
进行了缩减的对照对象者的登记手掌静脉与从第二提取部32b获取的输入手掌静脉的第三相似度认证输入手掌静脉是否为登记者本人(步骤s110)，并结束处理。
[0084]
此外，在上述的峰度k2超过规定阈值th1，并且峰度k1以及峰度k2的差分绝对值a
不在规定阈值th2以下的情况下(步骤s107为“是”并且步骤s108为“否”)，能够估计为与图2所示的事例c3对应的状况。该情况下，切换部15向终端30的第一提取部31b等指示输入面部信息的再获取(步骤s112)，并结束处理。
[0085]
[效果的一方面]
[0086]
如上述那样，本实施例的多生物体认证服务1基于输入面部信息与登记面部信息的相似度的分布、和相似度为第一位的登记面部信息与第二位以后的登记面部信息的相似度的分布来切换在使用手掌静脉的本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率。例如，在有从登记人数n缩减为少数的对照对象者的余地的情况下，通过降低从登记人数n缩减对照对象者的缩减率，能够将从登记人数n缩减出的对照对象者的数目变更为比变更前少。因此，根据本实施例的多生物体认证服务1，实现对照处理的高速化。
[0087]
实施例2
[0088]
另外，虽然到此为止对与公开的装置有关的实施例进行了说明，但本发明除了上述的实施例以外，也可以以各种不同方式实施。因此，以下，对本发明所包含的其它的实施例进行说明。
[0089]
[切换基准的应用例]
[0090]
在上述的实施例1中，列举了使用与第一相似度有关的分布d1的峰度k1以及与第二相似度有关的分布d2的峰度k2，判定缩减率、输入面部信息的再获取的切换的例子，但也可以切换的基准并不一定是峰度。
[0091]
例如，也能够代替图7所示的步骤s107，而将与第二相似度有关的分布d2中第一位以及第二位的第二相似度之差是否超过规定阈值th4作为条件分支。该情况下，在第一位以及第二位的第二相似度之差超过阈值th4的情况下，进入步骤s107为“是”的分支，另一方面在第一位以及第二位的第二相似度之差不超过阈值th4的情况下，进入步骤s107为“否”的分支即可。
[0092]
另外，也能够代替图7所示的步骤s107，而将与第二相似度有关的分布d2的面积是否在规定阈值th5以下作为条件分支。该情况下，在分布d2的面积在阈值th5以下的情况下，进入步骤s107为“是”的分支，另一方面在分布d2的面积不在阈值th5以下的情况下，进入步骤s107为“否”的分支即可。此外，也可以分布d2的面积并不一定是分布d2的整体的面积，也可以缩减为从第一位到规定的区间例如第十位为止的面积。
[0093]
另外，也能够代替图7所示的步骤s108，而将与第一相似度有关的分布d1以及与第二相似度有关的分布d2的形状的相似度是否超过规定阈值th6作为条件分支。该情况下，在形状的相似度超过阈值th6的情况下，进入步骤s108为“是”的分支，另一方面在形状的相似度不超过阈值th6的情况下，进入步骤s108为“否”的分支即可。
[0094]
另外，也能够代替图7所示的步骤s108，而将与第一相似度有关的分布d1中第一位以及第二位的第一相似度之差是否超过规定阈值th7作为条件分支。该情况下，在第一位以及第二位的第一相似度之差超过阈值th7的情况下，进入步骤s108为“是”的分支，另一方面在第一位以及第二位的第一相似度之差不超过阈值th7的情况下，进入步骤s108为“否”的分支即可。
[0095]
另外，也能够代替图7所示的步骤s108，而将与第一相似度有关的分布d1的面积是否在规定阈值th8以下作为条件分支。该情况下，在分布d1的面积在阈值th8以下的情况下，
进入步骤s108为“是”的分支，另一方面在分布d1的面积不在阈值th8以下的情况下，进入步骤s108为“否”的分支即可。此外，也可以分布d1的面积并不一定是分布d1的整体的面积，也可以缩减为从第一位到规定的区间例如第十位为止的面积。
[0096]
此外，也能够代替图7所示的步骤s108，而将与第一相似度有关的分布d1的峰度k1是否超过规定阈值th9作为条件分支。该情况下，在峰度k1超过阈值th9的情况下，进入步骤s108为“是”的分支，另一方面在峰度k1不超过阈值th9的情况下，进入步骤s108为“否”的分支即可。
[0097]
[向单机的应用]
[0098]
例如，在上述的实施例1中，列举了包含服务器装置10以及终端30的多生物体认证服务1的功能在客户端服务器系统中进行动作的例子，但上述的多生物体认证服务1也可以在单机上进行动作。
[0099]
另外，虽然在上述的实施例1中，列举了第一模态为面部信息并且第二模态为手掌静脉的例子，但各模态并不限定于特定的认证部位。例如，既能够调换第一模态的面部信息、和第二模态的手掌静脉，也能够在第一模态应用指纹、虹膜等其它的认证部位，或者在第二模态应用指纹、虹膜等其它的认证部位。
[0100]
[生物体认证程序]
[0101]
另外，能够通过在个人计算机、工作站等计算机执行预先准备的程序来实现在上述的实施例进行说明的各种处理。因此，以下，使用图8，对执行具有与上述的实施例1以及实施例2相同的功能的生物体认证程序的计算机的一个例子进行说明。
[0102]
图8是表示计算机的硬件构成例的图。如图8所示，计算机100具有操作部110a、扬声器110b、照相机110c、显示器120、以及通信部130。并且，该计算机100具有cpu150、rom160、hdd170、以及ram180。这些110～180的各部经由总线140连接。
[0103]
如图8所示，在hdd170存储有发挥与上述的实施例1所示的缩减部12、计算部13、导出部14、切换部15以及本人认证部16相同的功能的生物体认证程序170a。该生物体认证程序170a与图3所示的缩减部12、计算部13、导出部14、切换部15以及本人认证部16的各构成要素相同，也可以集成或者分离。即，也可以在hdd170并不一定储存上述的实施例1所示的全部的数据，只要在hdd170储存处理所使用的数据即可。
[0104]
在这样的环境下，cpu150从hdd170读出生物体认证程序170a之后展开到ram180。其结果，如图8所示，生物体认证程序170a作为生物体认证进程180a发挥作用。该生物体认证进程180a将从hdd170读出的各种数据展开在ram180具有的存储区域中分配给生物体认证进程180a的区域，并使用该展开的各种数据执行各种处理。例如，作为生物体认证进程180a执行的处理的一个例子，包含图6～图7所示的处理等。此外，在cpu150中，也可以并不一定使上述的实施例1所示的全部的处理部进行动作，只要虚拟地实现与作为执行对象的处理对应的处理部即可。
[0105]
此外，也可以上述的生物体认证程序170a并不一定从最初开始存储于hdd170或者rom160。例如，也可以使各程序存储于能够插入计算机100的软盘、所谓的fd、cd－rom、dvd盘、光磁盘、ic卡等“便携式物理介质”。而且，计算机100也可以从这些便携式物理介质获取各程序并执行。另外，也可以使各程序存储于经由公用线路、因特网、lan、wan等与计算机100连接的其它的计算机或者服务器装置等，计算机100从这些装置获取各程序并执行。
[0106]
附图标记说明
[0107]
10
…
服务器装置，11
…
登记数据存储部，12
…
缩减部，13
…
计算部，14
…
导出部，15
…
切换部，16
…
本人认证部，30
…
终端，31a
…
第一传感器，31b
…
第一提取部，32a
…
第二传感器，32b
…
第二提取部。

技术特征：

1.一种生物体认证装置，具有：计算部，计算与第一相似度有关的分布，该第一相似度是从传感器的输出提取出的第一模态的生物体信息与规定的登记数据所包含的第一模态的生物体信息之间的相似度；导出部，导出与第二相似度有关的分布，该第二相似度是上述登记数据所包含的第一模态的生物体信息中上述第一相似度为第一位的第一模态的生物体信息与上述第一相似度为第二位以后的第一模态的生物体信息之间的相似度；以及切换部，基于与上述第一相似度有关的分布以及与上述第二相似度有关的分布，切换将上述登记数据所包含的登记者缩减到在使用与上述第一模态不同的第二模态的本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率。2.根据权利要求1所述的生物体认证装置，其中，上述切换部基于与上述第一相似度有关的分布的峰度以及与上述第二相似度有关的分布的峰度，切换上述缩减率。3.根据权利要求2所述的生物体认证装置，其中，上述切换部在与上述第二相似度有关的分布的峰度超过规定阈值，并且与上述第一相似度有关的分布的峰度以及与上述第二相似度有关的分布的峰度之间的差分绝对值在规定阈值以内的情况下，使上述缩减率降低。4.根据权利要求2所述的生物体认证装置，其中，上述切换部在与上述第二相似度有关的分布的峰度超过规定阈值，并且与上述第一相似度有关的分布的峰度以及与上述第二相似度有关的分布的峰度之间的差分绝对值不在规定阈值以内的情况下，执行从上述传感器的输出提取的第一模态的生物体信息的再获取。5.根据权利要求2所述的生物体认证装置，其中，与上述第一相似度有关的分布或者与上述第二相似度有关的分布是通过按降序对上述第一相似度或者上述第二相似度进行排序得到的概率分布。6.根据权利要求1所述的生物体认证装置，其中，上述第一模态为面部信息。7.根据权利要求1所述的生物体认证装置，其中，上述第二模态为手掌静脉。8.一种生物体认证方法，计算机执行以下处理：计算与第一相似度有关的分布，该第一相似度是从传感器的输出提取出的第一模态的生物体信息与规定的登记数据所包含的第一模态的生物体信息之间的相似度；导出与第二相似度有关的分布，该第二相似度是上述登记数据所包含的第一模态的生物体信息中上述第一相似度为第一位的第一模态的生物体信息与上述第一相似度为第二位以后的第一模态的生物体信息之间的相似度；以及基于与上述第一相似度有关的分布以及与上述第二相似度有关的分布，切换将上述登记数据所包含的登记者缩减到在使用与上述第一模态不同的第二模态的本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率。9.根据权利要求8所述的生物体认证方法，其中，上述切换处理包含基于与上述第一相似度有关的分布的峰度以及与上述第二相似度
有关的分布的峰度，切换上述缩减率。10.根据权利要求9所述的生物体认证方法，其中，上述切换处理在与上述第二相似度有关的分布的峰度超过规定阈值，并且与上述第一相似度有关的分布的峰度以及与上述第二相似度有关的分布的峰度之间的差分绝对值在规定阈值以内的情况下，使上述缩减率降低。11.根据权利要求9所述的生物体认证方法，其中，上述切换处理在与上述第二相似度有关的分布的峰度超过规定阈值，并且与上述第一相似度有关的分布的峰度以及与上述第二相似度有关的分布的峰度之间的差分绝对值不在规定阈值以内的情况下，执行从上述传感器的输出提取的第一模态的生物体信息的再获取。12.根据权利要求9所述的生物体认证方法，其中，与上述第一相似度有关的分布或者与上述第二相似度有关的分布是通过按降序对上述第一相似度或者上述第二相似度进行排序得到的概率分布。13.根据权利要求8所述的生物体认证方法，其中，上述第一模态为面部信息。14.根据权利要求8所述的生物体认证方法，其中，上述第二模态为手掌静脉。15.一种生物体认证程序，使计算机执行以下处理：计算与第一相似度有关的分布，该第一相似度是从传感器的输出提取出的第一模态的生物体信息与规定的登记数据所包含的第一模态的生物体信息之间的相似度；导出与第二相似度有关的分布，该第二相似度是上述登记数据所包含的第一模态的生物体信息中上述第一相似度为第一位的第一模态的生物体信息与上述第一相似度为第二位以后的第一模态的生物体信息之间的相似度；以及基于与上述第一相似度有关的分布以及与上述第二相似度有关的分布，切换将上述登记数据所包含的登记者缩减到在使用与上述第一模态不同的第二模态的本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率。16.根据权利要求15所述的生物体认证程序，其中，上述切换的处理包含基于与上述第一相似度有关的分布的峰度以及与上述第二相似度有关的分布的峰度，切换上述缩减率。17.根据权利要求16所述的生物体认证程序，其中，上述切换处理在与上述第二相似度有关的分布的峰度超过规定阈值，并且与上述第一相似度有关的分布的峰度以及与上述第二相似度有关的分布的峰度之间的差分绝对值在规定阈值以内的情况下，使上述缩减率降低。18.根据权利要求16所述的生物体认证程序，其中，上述切换处理在与上述第二相似度有关的分布的峰度超过规定阈值，并且与上述第一相似度有关的分布的峰度以及与上述第二相似度有关的分布的峰度之间的差分绝对值不在规定阈值以内的情况下，执行从上述传感器的输出提取的第一模态的生物体信息的再获取。19.根据权利要求16所述的生物体认证程序，其中，
与上述第一相似度有关的分布或者与上述第二相似度有关的分布是通过按降序对上述第一相似度或者上述第二相似度进行排序得到的概率分布。20.根据权利要求15所述的生物体认证程序，其中，上述第一模态为面部信息。

技术总结

生物体认证装置具有：计算部，计算与第一相似度有关的分布，该第一相似度是从传感器的输出提取出的第一模态的生物体信息与规定的登记数据所包含的第一模态的生物体信息之间的相似度；导出部，导出与第二相似度有关的分布，该第二相似度是登记数据所包含的第一模态的生物体信息中第一相似度为第一位的第一模态的生物体信息与第一相似度为第二位以后的第一模态的生物体信息之间的相似度；以及切换部，基于与第一相似度有关的分布以及与第二相似度有关的分布，切换将登记数据所包含的登记者缩减到在使用与第一模态不同的第二模态的本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率。本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率。本人认证中进行对照的对照对象者的缩减率。