Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2004326362A - 照合装置、ベクトル列照合法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

照合装置、ベクトル列照合法、プログラム及び記憶媒体 Download PDF

Info

Publication number
JP2004326362A
JP2004326362A JP2003118994A JP2003118994A JP2004326362A JP 2004326362 A JP2004326362 A JP 2004326362A JP 2003118994 A JP2003118994 A JP 2003118994A JP 2003118994 A JP2003118994 A JP 2003118994A JP 2004326362 A JP2004326362 A JP 2004326362A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vector
vector sequence
reduced
sequence
reducing
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
JP2003118994A
Other languages
English (en)
Inventor
Hiroyasu Ide
博康 井手
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Casio Computer Co Ltd
Original Assignee
Casio Computer Co Ltd
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 Casio Computer Co Ltd filed Critical Casio Computer Co Ltd
Priority to JP2003118994A priority Critical patent/JP2004326362A/ja
Publication of JP2004326362A publication Critical patent/JP2004326362A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

【課題】本発明は、ベクトル列の照合処理における計算量を減らすことが出来、高速な照合処理が可能となる照合装置及びベクトル照合方法を提供することを課題とする。
【解決手段】入力ベクトル列をベクトル列縮小部1−1,1−2によって縮小処理を施し、ベクトル列の長さを縮小して縮小ベクトル同士を照合部2によって照合する。これにより、照合処理における計算量を減らすことが出来る。また縮小ベクトルによる照合の結果に基づいて候補を選出し、縮小していない候補と入力ベクトル列を照合することによって高い照合精度を保ちながら1対複数の照合を実現することが出来る。
【選択図】 図1

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、認証に用いられるベクトル列の照合の技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
音声、筆跡、署名、血流、歩き方やキーボードの操作の仕方等の生体情報を用いて生体認証を行なう照合装置では、装置が予めベクトル列として記憶、保持している生体情報データと、新たに入力された生体情報を量子化してベクトル列にしたデータとを照合し、それらが同一人物のデータであるかを判定する。
【0003】
例えば、特許文献1に開示されている署名認証装置では、手書き入力された署名をベクトルデータ化処理部11bによってベクトル列に変換し、これを登録データバッファ11cにベクトル列として予め登録されている登録署名データと1対1照合を行ない、その照合結果に基づいて署名を認証している。
【0004】
また、特許文献2に開示されている音声認証装置では、特徴抽出処理部11bによって入力音声からその音声区間の特徴データを抽出し、登録データバッファ11cに予め保存されている特徴データと1対1照合を行なう。そして照合の結果、入力された音声と登録されている音声の各特徴データが同一と判断された場合に、同一人物による音声であると認証している。
【0005】
このような照合装置では、採取毎に長さ(ベクトルの数)が異なる生体情報のベクトル列を、登録されている複数のベクトル列と比較するが、この比較処理は、基本的に2つのベクトル列による1対1照合であり、入力ベクトル列をn個の登録ベクトル列と照合する1対n照合を行なうことは、この1対1照合をn回行なうことに対応する。
【0006】
【特許文献1】
特開平2002−245458号公報(p.4−5、図2)
【特許文献2】
特開平2002−244697号公報(p.4、図2)
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
このような照合装置においては、1対1の照合に十分高速な計算方法を用いたとしても、1対nの照合を行なう場合にはnの大きさによっては実用的な処理速度を得ることができない場合がある。この場合には、ベクトル列をクラスタリングすることである程度回避することができるが、クラスタリングの為にはベクトル列の取り得る分布を正確に把握しなければならず、また分布に偏りが多い時にはうまくクラスタリング出来ない場合もある。よって照合処理の高速化は、大きな課題の1つとなっている。
【0008】
上記問題点を鑑み、本発明はベクトル列の照合処理における計算量を減らし、高速な照合処理が可能な照合装置、ベクトル列照合法を提供することを課題とする。
【0009】
【課題を解決するための手段】
上記問題点を解決する為、本発明に基づく照合装置は、第1のベクトル列縮小手段及び第1の照合手段を備える。
第1のベクトル列縮小手段は、第1のベクトル列を縮小して第1の縮小ベクトル列を生成する。
【0010】
この第1のベクトル列縮小手段は、例えば前記第1のベクトル列内の隣り合うベクトルを、該隣り合うベクトルを代表する代表ベクトルに置き換えることにより前記第1の縮小ベクトルを生成する。
そして第1のベクトル列縮小手段は、例えば前記第1のベクトル列内のベクトルの隣り合う特徴ベクトルのベクトル間距離を算出し、該ベクトル間距離が近い前記隣り合う特徴ベクトルを代表ベクトルに置き換えることにより前記第1の縮小ベクトルを生成する。
【0011】
或いは、前記第1のベクトル列縮小手段は、例えば前記第1のベクトル列内の隣り合うベクトルのベクトル間距離を算出し、該ベクトル間距離が既定値以下であるベクトルが連続している部分を部分ベクトル列として検出し、該部分ベクトル列を該部分ベクトルを代表する代表ベクトルに置き換えることにより前記第1の縮小ベクトルを生成する。
【0012】
そして第1のベクトル列縮小手段は、例えば、前記ベクトル間距離の最も小さい値が既定値より大きくなるまで、或いは前記第1のベクトル列内のベクトルの数が既定値以下になるまで、前記隣り合うベクトルを前記代表ベクトルに置き換えることによりベクトル列の縮小を行なう。
【0013】
第1の照合手段は、前記第1の縮小ベクトル列と、第2のベクトル列を縮小して生成した第2の縮小ベクトル列を照合する。
第1の照合手段は、縮小された第1ベクトル列と第2のベクトル列の照合を行なうので計算量を減少させることが出来る。
【0014】
また、本発明による照合装置は、複数の前記第2のベクトル列を該第2のベクトル列に対応する前記第2の縮小ベクトル列と共に記憶する記憶手段を更に備える構成としても良い。
更には、前記第1の照合手段による照合結果に基づいて、前記複数の第2のベクトル列から選択して前記第1のベクトル列との照合を行なう第2の照合手段を更に備える構成としてもよい。
【0015】
この構成の場合、高い照合精度を保ちながら1対複数の照合を実現することが出来る。
【0016】
【発明の実施の形態】
図1は、第1の実施形態、及び後述する第2及び第3の実施形態における照合装置の構成例を示すブロック図である。
同図の照合装置では、比較・照合を行なう2つのベクトル列に対して、まず縮小処理を行なってベクトル数を減らした後に照合を行なう。これにより照合処理における計算量を減少させることが出来、照合処理速度を向上させることが出来る。尚同図の照合装置を生体認証に用いる場合、その前段に生体認証に用いられる生体情報データが入力される入力部と、この入力部から入力された生体情報データを量子化する等の処理を行ない、特徴ベクトル列を算出する特徴ベクトル算出部を備える構成としても良い。
【0017】
図1の照合装置は、2つのベクトル列縮小部1−1、1−2及び照合2を有している。
ベクトル列縮小部1−1、1−2は、入力されたベクトル列内の特徴ベクトルの数を減らし、ベクトル列を縮小する。ここで、入力されるベクトル列としては、例えば、本照合装置を音声認識に適用する場合には、認識対象の音声から抽出された特徴ベクトルのベクトル列と、装置に予め記憶されている特徴ベクトルのベクトル列を用いることができる。また、筆跡認証等、他の種類の認証を行う場合は、その認証対象データから抽出された特徴ベクトルなどを用いることができる。
【0018】
照合部2は、ベクトル列縮小部1によって縮小された2つのベクトル列の比較・照合を行ない、照合結果を出力する。この照合部2による具体的な照合の仕方そのものは、特に限定されるものではなくどのようなものでも利用できるが、一例として特願2003−94168号「ベクトル系列の比較装置、比較方法、プログラム及び記憶媒体」に示されている方法を示す。
【0019】
上記特許出願の方法では、まず、照合を行なう2つのベクトル列に対してDPマッチングを行なって各特徴ベクトルの間に対応が取れたベクトル列を生成する。そして生成されたこのベクトル列間で互いに対応関係がある特徴ベクトル間の距離dを求め、この距離dから2つのベクトル列間の類似性を示すベクトル列間距離Dを求めることによって照合を行なっている。
【0020】
尚図1の構成では、照合装置に入力された2つの入力ベクトル列を比較・照合する構成となっているが、入力ベクトルと予めメモリ内に登録してある登録データを比較する構成としても良い。またこの時、登録データに既に縮小処理を施したベクトル列を用いる場合には、図1のようにベクトル列縮小部1を2つ設ける必要は無く、入力ベクトル側にのみ1つ有する構成としても良い。
【0021】
次にベクトル列縮小部1で行なわれるベクトル列の縮小処理について説明する。
ベクトル列は特徴ベクトルが時系列に並んでいる構成を持つが、ベクトル列縮小部1では、まず入力されたベクトル列の隣り合う特徴ベクトル(以下ベクトルペアという)の間のベクトル間距離を算出する。そして、ベクトル列の中からベクトル間距離の近いベクトルペアを抽出し、このベクトルペアを1つのベクトルに置き換えてゆくことによって、ベクトル列内の特徴ベクトルの数を減らしてゆく。以下縮小処理において、複数のベクトルに代わって置き換えるベクトルを代表ベクトルという。
【0022】
n個の特徴ベクトルを持ち長さがnの入力ベクトル列V={v ,v ,・・・,v }の各特徴ベクトルv をm個の要素を持つベクトルv ={vi1,vi2,・・・,vin}とした時、各ベクトルペアの距離
=dist(v ,vi+1 ) ;1≦i≦n−1
の系列は、d={d ,d ,・・・,dn−1 }となる。尚上式及び以下の説明において、dist(v ,vi+1 )は、ベクトルv とベクトルvi+1 のベクトル間距離を示す。
【0023】
この時に用いるベクトル間距離には様々な定義のものを用いることが出来、距離の定義の仕方は特に限定されない。例えばこのベクトル間距離には、ユークリッド距離が利用できる。ベクトルv ={v11,v12,・・・,v1n}とv ={v22,v22,・・・,v2n}との間の距離dist(v ,v )をユークリッド距離として求める時には(1)式から算出できる。
【0024】
【数1】
Figure 2004326362
【0025】
またこのときのベクトル間距離には、ハミング距離を使うことも出来る。ハミング距離を用いた時、ベクトルv とv の間のベクトル間距離は(2)式から算出できる。
【0026】
【数2】
Figure 2004326362
【0027】
ベクトル列縮小部1では、ベクトル列内の全てのベクトルペア間のベクトル間距離d 〜dn−1 を算出すると、次にこの距離d 〜dn−1 の中から最小の距離を選択する。この選択された最小の距離をd とすると、このベクトル間距離d の計算対象となったベクトルペアv ,va+1 が連続して現れるベクトルで最もベクトル間距離の近いペアとなる。よってベクトル列縮小部1ではこのベクトルペアを1つのベクトル(代表ベクトル)に置き換える。
【0028】
代表ベクトルを生成する方法は様々な方法があるが、以下に例として最も計算が簡単な方法の1つである、それぞれのベクトルを要素毎に加算平均して生成する方法を示す。
ベクトルv とベクトルv の要素毎の平均は(3)式で表せる。
=(v1i+v2i)/2 ;1≦i≦m ・・・(3)
ここでc=(c ,c ,・・・,c )は生成された代表ベクトルである。
【0029】
ベクトル列縮小部1では、このベクトル間距離dが最小となるベクトルペアの抽出処理、及び代表ベクトルへの置き換え処理を繰り返すことでベクトル列の長さを短くしてゆく。そしてベクトル列内のベクトルペアの最小のベクトル間距離が、予め定めておいた値eよりも大きくなると縮小処理を終了する。
【0030】
図2は第1の実施形態における照合装置によって行なわれる処理の例を示すフローチャートである。
同図においてまずステップS1として、比較・照合を行なう為に入力された2つのベクトル列に対して、まずベクトル列縮小部1は縮小処理を行ない、次にステップS2としてこの縮小されたベクトル列をベクトル列照合部2によって比較照合する。
【0031】
図3は第1の実施形態における照合装置で行なわれるベクトル列長縮小処理の例を示すフローチャートである。同図の処理は、図2のステップS1の処理に対応する。
同図において、ステップS11として、まずベクトル列縮小部1は、入力されたベクトル列中の連続して現れる特徴ベクトル(ベクトルペア)間のベクトル間距離を計算し、最もベクトル間距離の近いベクトルペアを選択する。
【0032】
次にステップS12として、ベクトル列縮小部1は、ステップS11で選択したベクトルペアのベクトル間距離が指定値eより小さく、ベクトル間距離が近いかどうかを判断し、ベクトル間距離が近ければ(ステップS12、Yes)、ステップS13としてこのベクトルペアを代表ベクトルに置き換える。そして、ステップS11に処理を戻して、この置き換えた代表ベクトルと隣り合うベクトルのベクトル間距離を求める。
【0033】
以降ステップS11〜S13の処理を繰り返してベクトル列を縮小してゆく。そして、ステップS12において、ステップS11で選択したベクトルペアのベクトル間距離が指定値eより大きく、ベクトル間距離が遠いと判断されると(ステップS12、No)、処理を終了し、縮小されたベクトル列を照合部2に出力する。
【0034】
照合部2は、この縮小されたベクトル列に対して照合処理を行なうので、照合処理における計算量を減らすことが出来る。特に、音声照合や署名照合では、採取データに似た特徴部分が連続することが多いので、効果を発揮する。
次に第2の実施形態について説明する。
【0035】
第1の実施形態では、ベクトル列縮小部1によるベクトル列の縮小処理において、最小のベクトル間距離が予め指定した値eより大きくなるまで、ベクトルペアを代表ベクトルへ置き換える処理を繰り返していたが、第2の実施形態では縮小処理の完了をベクトル列全体の長さから判断する。
【0036】
第2の実施形態では、ベクトル列縮小部1は、第1の実施形態と同様に最もベクトル間距離が近いベクトルペアを選択し、代表ベクトルに置き換えてゆく。その結果、ベクトル列が縮小されてゆき、ベクトル列の長さが予め指定した値以下になると処理を終了する。
【0037】
よってこの第2の実施形態では、予め指定したベクトル列長の値が処理対象としてベクトル列縮小部1に入力されたベクトル列よりも短い場合、このベクトル列長縮小処理によって入力ベクトル列長は定値に揃えられる。よって、照合部2には同じ長さのベクトル列が入力されることになるので、照合部2では、マッチング処理を行なわずに、照合処理として単純に対応する要素ベクトルを比較することが出来る。
【0038】
例えば、指定したベクトル列長の値をnとし、ベクトル列縮小部1による縮小処理によって特徴ベクトルの数がn個になった2つのベクトル列をX={x ,x ,・・・,x },Y={y ,y ,・・・,y }としたとき、このベクトル列間の距離Dは、最も単純な計算の仕方を採用した場合(4)式で算出できる。
【0039】
【数3】
Figure 2004326362
【0040】
この様に第2の実施形態では、照合処理を行なうベクトル列の長さを揃えられるので、照合処理における計算量を減少させることが出来、照合処理速度を向上させることができる。
図4は第2の実施形態におけるベクトル列縮小部1による処理例を示すフローチャートである。尚第2の実施形態の照合装置で行なわれる処理は、図2に示した第1の実施形態の処理と基本的に同じであり、ステップS1の処理に対応する処理部分のみが異なる。
【0041】
同図において、まずステップS21として、ベクトル列縮小部1は、図3に示した第1の実施形態と同様入力されたベクトル列中のベクトルペアのベクトル間距離を計算し、最もベクトル間距離の近いベクトルペアを選択する。そしてステップS22としてこのベクトルペアを代表ベクトルに置き換える。これにより処理対象となっているベクトル列は縮小され長さが短くなる。
【0042】
次にベクトル列縮小部1は、ステップS23として、ベクトル列の長さが指定値以下かどうかを判断し、指定値より大きければ(ステップS23、No)、まだ縮小する必要があるので処理をステップS21に戻して、置き換えた代表ベクトルと隣り合うベクトルのベクトル間距離を求める。
【0043】
以降ステップS21〜S23の処理をベクトル列の長さが指定値以下になるまで繰り返し、ステップS23においてベクトル列の長さが指定値以下と判断されると(ステップS23、No)、処理を終了し、代表ベクトルに置き換えることによって縮小されたベクトル列を照合部2に出力する。
【0044】
この第2の実施形態では、ベクトル列長を縮小すると共に、照合を行なうベクトル列の長さを揃えるので、第1の実施形態より更に照合にかかる計算量を削減することが出来る。
次に第3の実施形態について説明する。
【0045】
第1及び第2の実施形態では、最もベクトル間距離の近い隣り合ったベクトルペアから代表ベクトルに置き換えていたが、第2の実施形態ではベクトル間距離が指定値以下の特徴ベクトルが連続する部分ベクトル列をまとめて代表ベクトルに置き換える。これにより、第1及び第2の実施形態のベクトル列縮小部1による縮小処理より、より高速にベクトル列の縮小処理を行なうことが出来る。
【0046】
第3の実施形態のベクトル列縮小部1では、第1及び第2の実施形態と同様、まず、入力ベクトル列の全ての隣り合ったベクトル間のベクトル間距離を求める。
次に算出されたベクトル間距離列から、指定値以下のベクトル距離が連続する部分を部分ベクトル列として検出する。そして、検出された部分ベクトル列を代表ベクトルに置き換える。
【0047】
例えば、部分ベクトル列内のベクトルを要素毎に平均を取って代表ベクトルとするのであれば、部分ベクトル列をV={v ,va+1 ,・・・,v }、各ベクトルをv ={vi1,vi2,・・・,vin}とすると、代表ベクトルc={c ,c ,・・・,c }のベクトル要素c (i=1,・・・,n)は、(5)式より算出できる。
【0048】
【数4】
Figure 2004326362
【0049】
ベクトル列縮小部1は、この部分ベクトル列の代表ベクトルへの置き換えを、検出された全ての部分ベクトル列に対して行なうことによって、入力ベクトル列の縮小を実現する。
この第3の実施形態では、指定値以下のベクトル間距離が連続する部分ベクトル列をまとめて代表ベクトルに置き換えるので、第1及び第2の実施形態に示した場合より、縮小処理に要する計算量を削減することが出来、より高速な処理を実現することが出来る。
【0050】
図5は第3の実施形態における照合装置で行なわれるベクトル列長縮小処理の例を示すフローチャートである。尚第3の実施形態の照合装置で行なわれる処理も、図2に示した第1の実施形態の処理と基本的に同じであり、ステップS1の処理に対応する処理部分のみが異なる。
【0051】
同図において、まずベクトル列縮小部1は、ステップS31として、第1及び第2の実施形態と同様入力されたベクトル列中のベクトルペアのベクトル間距離を算出する。
次にベクトル列縮小部1は、ステップS32としてベクトル間距離が指定値e以下のベクトル間距離のベクトルが連続する部分ベクトル列を検出する。そして検出された部分ベクトル列の中から1つを選択し、ステップS33としてこの選択された部分ベクトル列を1つの代表ベクトルに置き換える。
【0052】
そしてステップS34として、ステップS32で検出した部分ベクトル列全てに対して処理を行ったかどうかを判断し、まだ処理を行っていない部分ベクトル列が存在していれば(ステップS34、No)、ステップS35としてその中から次に処理を行なう部分ベクトル列を選択し、処理をステップS33に戻す。
【0053】
以降ステップS31〜S33の処理を繰り返して、ステップS34においてステップS31で検出された全ての部分ベクトル列に対して処理を完了したと判断すると(ステップS34、Yes)、処理を終了し、代表ベクトルに置き換えることによって縮小されたベクトル列を照合部2に出力する。
【0054】
図6は、図4のステップS32の部分ベクトル検出処理の詳細を示すフローチャートである。尚同図及び以下の説明では、入力ベクトル列をV={v ,v ,・・・,v }、最大のベクトル間距離の指定値をeとした時の部分ベクトル列検出の処理例を示している。
【0055】
同図において、ステップS41としてベクトル列縮小部1は、まずカウンタiに初期値として1を、またカウンタjに初期値として2を設定する。
次に、ベクトル列縮小部1は、カウンタ値jが入力ベクトルの長さnより大きくないかどうかを判断し、nより長くなければ(ステップS42、No)、隣り合うベクトルvj−1 とv のベクトル間距離を算出してこのベクトル間距離dist(vj−1 ,v )が指定値eより小さければ(ステップS43、Yes)、ステップS47としてカウンタ値jを1つインクリメントした後処理をステップS42に戻す。
【0056】
また、ステップS43で隣り合うベクトルvj−1 とv のベクトル間距離dist(vj−1 ,v )が指定値eより大きければ(ステップS43、No)、ステップS44としてベクトルv からv までを本処理で検出する部分ベクトルとして記録する。そしてステップS45としてカウンタiにカウンタjの値を設定し、またカウンタjの値を1つインクリメントした後処理をステップS42に戻す。
【0057】
以降カウンタjの値が入力ベクトルの長さnより大きくなるまでステップS42〜S45の処理を繰り返し、ステップS42においてカウンタjの値が入力ベクトルの長さnより大きくなると(ステップS42、No)、ステップS46としてベクトルv からv までを本処理で検出する部分ベクトルとして記録した後処理を終了する。
【0058】
尚上記例では、検出された部分ベクトル列と置き換える代表ベクトルに部分ベクトルを要素毎に平均値を求めて生成したベクトルを用いていたが、本実施形態で代表ベクトルとして用いることの出来るベクトルは、置き換えられるベクトル列を代表できるものさえあればこれに限定されるものではなく、他の方法で求めたベクトルを用いても良い。
【0059】
例えば置き換えられる部分ベクトル列の中のベクトルで、時間軸上において最も中央に近い位置にあるベクトルを代表ベクトルにしても良い。この場合部分ベクトルV={v ,va+1 ,・・・,v }の代表ベクトルc={c ,c ,・・・,c }のベクトル要素c (i=1,・・・,n)は、(6)式より算出できる。
=vki ;k=(a+b)/2 1≦i≦n・・・(6)
この様に代表ベクトルを求めることによって、平均値などの演算を行なうことにより発生する「データの鈍り」を回避することが出来、更には縮小処理に要する計算量を削減することが出来る。
【0060】
次に第4の実施形態について説明する。
第4の実施形態の照合装置は、1つの入力データを複数の登録データと参照することができるようにしたものである。
図7は、第4の実施形態における入力ベクトル列を複数の登録ベクトル列と照合する1対n照合装置の構成例を示すブロック図である。
【0061】
第4の実施形態の照合装置では、入力ベクトル列と比較・照合する複数の登録ベクトル列をその登録ベクトル列に対して上記した縮小処理を施した縮小登録ベクトル列と共に記憶・保持している。そして縮小処理を行った縮小入力データをこの縮小登録ベクトル列とまず比較して、照合度の高い縮小登録ベクトル列に対応する登録データと縮小処理を施していない入力データとで、再度比較・照合処理を行なう。これにより照合の精度を落とすことなく、照合処理における計算量を減少させることが出来、照合処理速度を向上させることが出来る。
【0062】
図7に示す構成において、照合装置は、ベクトル列縮小部11、縮小ベクトル列照合部12、ベクトル列照合部13、登録データベース部14及び登録処理部15を備えている。
ベクトル列縮小部11は、図2のベクトル列縮小部1と基本的に同一の機能を果たすもので、入力されたベクトル列に対して縮小処理を行なう。縮小ベクトル列照合部12は、ベクトル列縮小部11によって縮小処理が施された縮小入力ベクトル列と、登録データベース14に登録されている縮小登録ベクトル列との比較・照合処理を行なう。ベクトル列照合部13は、縮小処理が施されていない入力ベクトル列と登録データベース14内の縮小処理が施されていない登録ベクトル列との比較・照合を行なう。登録データベース部14は、入力ベクトル列と比較・照合を行なう登録ベクトル列を、登録ベクトル列に対して縮小処理を施した縮小登録ベクトル列と共にデータベース化して記憶する記憶ユニットである。登録処理部15は、登録データベース14からの登録ベクトル列の読み出しや、登録を行なう。
【0063】
図7の照合装置では、入力ベクトル列が入力されるとまずこれをベクトル列縮小部11によって、第1乃至第3の実施形態で示した縮小処理を行って縮小入力ベクトル列を生成する。そして縮小ベクトル列照合部12は、この縮小入力ベクトル列を登録処理部15が順次登録データベース14から読み出してくる縮小登録ベクトル列というと比較・照合を行なう。そして縮小ベクトル列照合部12は、その照合の結果、ベクトル列間距離が特定値以下であったものを候補としてベクトル列照合部13に通知し、ベクトル列照合部13は、縮小ベクトル列照合部12から通知された登録ベクトル列を登録処理部15を介して登録データベース14から読み出し、これをベクトル列縮小部11による縮小処理を行っていない入力ベクトル列と比較・照合し、照合結果を出力する。
【0064】
これにより、入力ベクトル列を複数の登録ベクトル列と照合する場合においても、縮小ベクトル列照合部12による縮小ベクトル列との比較照合によって照合を行なう登録ベクトル列を絞った後に、ベクトル列照合部13によって照合を行なうので、照合処理における計算量を減少させることが出来、照合処理速度を向上させることが出来る。またベクトル列照合部13によって、縮小処理を施す前のベクトル列同士を比較・照合するので、照合精度が落ちることは無い。
【0065】
また高速な演算で候補となる登録ベクトル列を選択し、精度の高い照合で結果を出すことにより、ベクトル列のクラスタリングが行ないにくい場合でも効率よく1対n照合を行なうことが出来る。
図8は第4の実施形態における照合装置によって行なわれる処理例を示すフローチャートである。
【0066】
同図において、まずステップS51として、比較・照合を行なう為に入力された入力ベクトル列に対して、まずベクトル列縮小部11が縮小処理を行ない、ステップS52として、ベクトル列照合部2はこの縮小された縮小入力ベクトル列を登録データベース14に縮小処理が施された状態で登録されている縮小登録ベクトル列の1つと比較照合する。
【0067】
ステップS52での照合結果、2つのベクトル列のベクトル列間距離が指定値以下かどうかを判断し、その結果指定値以下の場合(ステップS52、Yes)には、その縮小登録ベクトル列の元となっている登録ベクトル列を候補としてメモリに登録した後に、また指定値より大きい場合(ステップS52、No)にはそのまま、ステップS54に処理を移す。
【0068】
ステップS54では、登録処理部15が次の縮小登録ベクトル列を指定して登録データベース14から読み出した後ステップS52に処理を移し、全ての縮小登録ベクトル列を指定して、照合し終わるまで(ステップS55、No)、ステップS52〜S55の処理を繰り返す。
【0069】
ステップS55において、登録処理部15が全ての縮小登録ベクトルが指定して登録データベース14から読み出し終わったと判断すると(ステップS55、Yes)、ステップS57として、ベクトル列照合部13は、ステップS56で候補として記録された登録ベクトル列の1つと縮小処理を施していない入力ベクトル列を照合する。
【0070】
このベクトル列照合部13による照合の結果、2つのベクトル列が同一人物の認証情報によるものであると判定されなければ(ステップS58、No)、ステップS59としてベクトル列照合部13はステップS56で候補として記録された登録ベクトル列の中から次の登録ベクトル列を登録処理部15に指定して読み出させた後処理をステップS57に戻す。またステップS58でベクトル列照合部13による照合の結果、同一人物のものと判定されれば、照合OKとなり、入力されたデータが照合された旨等を照合結果として出力して処理を終了する。
【0071】
またステップS57〜ステップS60の処理を、候補となった全ての登録ベクトルに対して行ない(ステップS60、No)、候補となった全ての登録ベクトルに対して2つのベクトル列が同一人物の認証情報によるものであると判定されなければ(ステップS60、Yes)、照合NGとなり、入力されたデータが照合されなかった旨を照合結果として出力して処理を終了する。
【0072】
図9は、本実施形態における照合装置をソフトウエアによって実現した場合の情報処理システムの環境図である。
本実施形態の照合装置を情報処理システム上でプログラムを実行することによって実現した場合、情報処理システムは、図9の様にCPU21、主記憶装置22、ハードディスク等の補助記憶装置23、ディスプレイ、キーボード等の入出力装置(I/O)24、モデム等のネットワーク接続装置23及びディスク、磁気テープなどの可搬記憶媒体から記憶内容を読み出す媒体読取り装置26を有し、これらが互いにバス28により接続される構成を備えている。
【0073】
図9の情報処理システムでは、媒体読取り装置26により磁気テープ、フレキシブルディスク、CD−ROM、MO等の記憶媒体27に記憶されているプログラム、データを読み出し、これを主記憶装置22または補助記憶装置23にダウンロードする。そしてこのプログラムやデータに基づいて、CPU21が入力されたデータを主記憶装置22や補助記憶装置23に記憶したり、登録データを主記憶装置22や補助記憶装置23から読み出したり、両者を元に主記憶装置22をワークエリアとしてマッチング処理やベクトルの合成、ベクトル間距離やベクトル列間距離の算出等を行なうなどして、これまで説明してきた本実施形態による各処理は、ソフトウエア的に実現される。
【0074】
また、図9のコンピュータシステムでは、フレキシブルディスク等の記憶媒体27を用いてアプリケーションソフトの交換が行われる場合がある。よって、本発明は、照合装置、ベクトル列照合方法に限らず、コンピュータにより使用されたときに、上述した本発明の実施形態の機能をコンピュータに行なわせるためのコンピュータ読み出し可能な記憶媒体27として構成することもできる。
【0075】
この場合、「記憶媒体」には、例えば図10に示されるように、CD−ROM、フレキシブルディスク(あるいはMO、DVD、リムーバブルハードディスク等であってもよい)等の媒体駆動装置37に脱着可能な可搬記憶媒体36や、ネットワーク回線33経由で送信される外部の装置(サーバ等)内の記憶手段(データベース等)32、あるいは情報処理装置31の本体34内のメモリ(RAM又はハードディスク等)35等が含まれる。可搬記憶媒体36や記憶手段(データベース等)32に記憶されているプログラムは、本体34内のメモリ(RAM又はハードディスク等)35にロードされて、実行される。
【0076】
また、既に説明した各記憶媒体や記憶手段としては、CD−ROMやDVD−ROM等の他にも、例えば、Blu−ray Disc(登録商標)やAOD(Advanced Optical Disc)などの青色レーザーを用いた次世代光ディスク記憶媒体、赤色レーザーを用いるHD−DVD9、青紫色レーザーを用いるBlue Laser DVDなど、今後開発される種々の大容量記憶媒体を用いて本発明を実施することも可能である。
【0077】
本実施形態のベクトル列の照合装置は、様々な分野の照合装置に適用できるが、特に、音声照合や署名照合では、採取データに似た特徴部分が連続することが多いので、効果を発揮する。
【0078】
【発明の効果】
本発明によれば、ベクトル列の照合処理における計算量を減らすことが出来、高速な照合処理が可能となる。
また1対複数のベクトル列の照合においても、高い照合精度を保ちながら1対複数の照合を実現することが出来、ベクトル列のクラスタリングが行ないにくい場合でも効率よく1対複数の照合を行なうことが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図1】第1、第2及び第3の実施形態における照合装置の構成例を示すブロック図である。
【図2】第1、第2及び第3の実施形態における照合装置によって行なわれる処理の例を示すフローチャートである。
【図3】第1の実施形態における照合装置によって行なわれるベクトル列長縮小処理の例を示すフローチャートである。
【図4】第2の実施形態におけるベクトル列縮小部による処理例を示すフローチャートである。
【図5】第3の実施形態における照合装置によって行なわれるベクトル列長縮小処理の例を示すフローチャートである。
【図6】部分ベクトル検出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図7】第4の実施形態における照合装置の構成例を示すブロック図である。
【図8】第4の実施形態における照合装置によって行なわれる処理例を示すフローチャートである。
【図9】情報処理システムのシステム環境図である。
【図10】媒体例を示す図である。
【符号の説明】
1、11 ベクトル列縮小部
2 照合部
12 縮小ベクトル列照合部
13 ベクトル列照合部
14 登録データベース
15 登録処理部
21 CPU
22 主記憶装置
23 補助記憶装置
24 入出力装置
25 ネットワーク接続装置
26 媒体読取装置
27 記憶媒体
28 バス
31 情報処理装置
32 記憶手段
33 ネットワーク回線
34 本体
35 メモリ
36 可搬記憶媒体
37 媒体駆動装置

Claims (21)

  1. 第1のベクトル列を縮小して第1の縮小ベクトル列を生成する第1のベクトル列縮小手段と、
    前記第1の縮小ベクトル列と、第2のベクトル列を縮小して生成した第2の縮小ベクトル列を照合する第1の照合手段と
    を備えることを特徴とする照合装置。
  2. 前記第1のベクトル列縮小手段は、前記第1のベクトル列内の隣り合うベクトルを、該隣り合うベクトルを代表する代表ベクトルに置き換えることにより前記第1の縮小ベクトルを生成することを特徴とする請求項1に記載の照合装置。
  3. 前記第1のベクトル列縮小手段は、前記第1のベクトル列内の隣り合うベクトルのベクトル間距離を算出し、該隣り合うベクトルのうち該ベクトル間距離が近いものを代表ベクトルに置き換えることにより前記第1の縮小ベクトルを生成することを特徴とする請求項2に記載の照合装置。
  4. 前記第1のベクトル列縮小手段は、前記ベクトル間距離の最も小さい値が既定値より大きくなるまで、前記隣り合うベクトルを前記代表ベクトルに置き換えることにより前記第1の縮小ベクトルを生成することを特徴とする請求項3に記載の照合装置。
  5. 前記第1のベクトル列縮小手段は、前記第1のベクトル列内のベクトルの数が既定値以下になるまで、前記隣り合うベクトルを前記代表ベクトルに置き換えることにより前記第1の縮小ベクトルを生成することを特徴とする請求項3に記載の照合装置。
  6. 前記第1のベクトル列縮小手段は、前記第1のベクトル列内の隣り合うベクトルのベクトル間距離を算出し、該ベクトル間距離が既定値以下であるベクトルが連続している部分を部分ベクトル列として検出し、該部分ベクトル列を該部分ベクトルを代表する代表ベクトルに置き換えることにより前記第1の縮小ベクトルを生成することを特徴とする請求項1に記載の照合装置。
  7. 前記第1のベクトル列縮小手段は、前記部分ベクトル列内のベクトルを各要素毎に平均した値を用いて生成することを特徴とする請求項6に記載の照合装置。
  8. 前記第1のベクトル列縮小手段は、前記部分ベクトル列内のベクトルの内、時間軸上において最も中央に近い位置にあるベクトルから前記代表ベクトルを生成することを特徴とする請求項6に記載の照合装置。
  9. 前記第2のベクトル列を記憶する記憶手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至8の何れか1つに記載の照合装置。
  10. 前記記憶手段は、複数の前記第2のベクトル列を該第2のベクトル列に対応する前記第2の縮小ベクトル列と共に記憶することを特徴とする請求項9に記載の照合装置。
  11. 前記第1の照合手段による照合結果に基づいて、前記複数の第2のベクトル列から選択して前記第1のベクトル列との照合を行なう第2の照合手段を更に備えることを特徴とする請求項10に記載の照合装置。
  12. 前記ベクトル間距離は、ユークリッド距離によって定義される値であることを特徴とする請求項3乃至11の何れか1つに記載の照合装置。
  13. 前記ベクトル間距離は、ハミング距離によって定義される値であることを特徴とする請求項3乃至11の何れか1つに記載の照合装置。
  14. 前記第2のベクトル列を縮小して前記第2の縮小ベクトル列を生成する第2のベクトル列縮小手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至13の何れか1つに記載の照合装置。
  15. 生体認証に用いられる生体情報データが入力される入力手段と、
    該入力手段から入力された前記生体情報データから特徴ベクトル列を算出する特徴ベクトル算出手段とをさらに有し、
    前記第1のベクトル列および前記第2のベクトル列内の各ベクトルとして、前記特徴ベクトル算出手段によって算出された特徴ベクトルを用いることを特徴とする請求項1乃至14の何れか1つに記載の照合装置。
  16. 第1のベクトル列を縮小して第1の縮小ベクトル列をCPUによって生成し、
    前記第1の縮小ベクトル列と、第2のベクトル列を縮小して生成した第2の縮小ベクトル列をCPUによって照合する
    ことを特徴とするベクトル列照合方法。
  17. 第1のベクトル列を縮小して第1の縮小ベクトル列をCPUによって生成し、
    前記第1の縮小ベクトル列と、第2のベクトル列を縮小して生成した第2の縮小ベクトル列をCPUによって照合し、
    前記第1の縮小ベクトル列と前記第2の縮小ベクトル列との照合の結果、距離が規定値以下の時、前記第1のベクトル列と前記第2のベクトル列との照合をCPUによって行なう
    ことを特徴とするベクトル列照合方法。
  18. 情報処理装置によって使用された時、
    第1のベクトル列を縮小して第1の縮小ベクトル列をCPUによって生成し、
    前記第1の縮小ベクトル列と、第2のベクトル列を縮小して生成した第2の縮小ベクトル列をCPUによって照合する
    ことを前記情報処理装置に実行させるプログラム。
  19. 情報処理装置によって使用された時、
    第1のベクトル列を縮小して第1の縮小ベクトル列をCPUによって生成し、
    前記第1の縮小ベクトル列と、第2のベクトル列を縮小して生成した第2の縮小ベクトル列をCPUによって照合し、
    前記第1の縮小ベクトル列と前記第2の縮小ベクトル列との照合の結果、距離が規定値以下の時、前記第1のベクトル列と前記第2のベクトル列との照合をCPUによって行なう
    ことを前記情報処理装置に実行させるプログラム。
  20. 情報処理装置によって使用された時、
    第1のベクトル列を縮小して第1の縮小ベクトル列をCPUによって生成し、
    前記第1の縮小ベクトル列と、第2のベクトル列を縮小して生成した第2の縮小ベクトル列をCPUによって照合する
    ことを前記情報処理装置に実行させるプログラムを記憶した前記情報処理装置が読み出し可能な可搬記憶媒体。
  21. 情報処理装置によって使用された時、
    第1のベクトル列を縮小して第1の縮小ベクトル列をCPUによって生成し、
    前記第1の縮小ベクトル列と、第2のベクトル列を縮小して生成した第2の縮小ベクトル列をCPUによって照合し、
    前記第1の縮小ベクトル列と前記第2の縮小ベクトル列との照合の結果、距離が規定値以下の時、前記第1のベクトル列と前記第2のベクトル列との照合をCPUによって行なう
    ことを前記情報処理装置に実行させるプログラムを記憶した前記情報処理装置が読み出し可能な可搬記憶媒体。
JP2003118994A 2003-04-23 2003-04-23 照合装置、ベクトル列照合法、プログラム及び記憶媒体 Pending JP2004326362A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003118994A JP2004326362A (ja) 2003-04-23 2003-04-23 照合装置、ベクトル列照合法、プログラム及び記憶媒体

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003118994A JP2004326362A (ja) 2003-04-23 2003-04-23 照合装置、ベクトル列照合法、プログラム及び記憶媒体

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2004326362A true JP2004326362A (ja) 2004-11-18

Family

ID=33498376

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2003118994A Pending JP2004326362A (ja) 2003-04-23 2003-04-23 照合装置、ベクトル列照合法、プログラム及び記憶媒体

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2004326362A (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012195012A (ja) * 2009-03-13 2012-10-11 Nec Corp 画像識別子抽出装置
JP2018523185A (ja) * 2015-04-29 2018-08-16 ▲騰▼▲訊▼科技(深▲セン▼)有限公司 アカウント情報取得方法、端末、サーバ、およびシステム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012195012A (ja) * 2009-03-13 2012-10-11 Nec Corp 画像識別子抽出装置
US10133956B2 (en) 2009-03-13 2018-11-20 Nec Corporation Image signature extraction device
JP2018523185A (ja) * 2015-04-29 2018-08-16 ▲騰▼▲訊▼科技(深▲セン▼)有限公司 アカウント情報取得方法、端末、サーバ、およびシステム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110147726B (zh) 业务质检方法和装置、存储介质及电子装置
Shanker et al. Off-line signature verification using DTW
CN109583468B (zh) 训练样本获取方法,样本预测方法及对应装置
JP2019091443A (ja) オープンセット認識方法と装置及びコンピュータ可読記憶媒体
EP1388804A2 (en) Method and system for face detection using pattern classifier
CN107229627B (zh) 一种文本处理方法、装置及计算设备
US20120070073A1 (en) Searching document images
JP2011198268A (ja) 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP6003705B2 (ja) 情報処理装置及び情報処理プログラム
US20180005087A1 (en) Pattern recognition device, pattern recognition method, and computer program product
JP6004015B2 (ja) 学習方法、情報処理装置および学習プログラム
JP5777390B2 (ja) 情報処理方法及び装置、パターン識別方法及び装置
Fan et al. Deep Hashing for Speaker Identification and Retrieval.
KR101805437B1 (ko) 배경 화자 데이터를 이용한 화자 인증 방법 및 화자 인증 시스템
US8755594B2 (en) Information processing device and method, and program
CN113469005B (zh) 一种银行回单的识别方法、相关装置及存储介质
KR102152260B1 (ko) 키-밸류 관계인식장치 및 키-밸류 관계인식방법
JP2004326362A (ja) 照合装置、ベクトル列照合法、プログラム及び記憶媒体
CN110349585B (zh) 语音认证方法和信息处理设备
CN111310548A (zh) 一种在线手写笔迹中笔画类型的识别方法
JP4834693B2 (ja) パターン認識パラメータ学習装置、パターン認識装置、パターン認識パラメータ学習方法
CN116257601A (zh) 一种基于深度学习的违法词库构建方法及系统
JP2003242446A (ja) 文字列予測装置及び方法並びに当該方法を具現化するコンピュータ実行可能なプログラム
JP5020513B2 (ja) パターン認識装置、パターン認識方法、パターン認識プログラム、および記録媒体
JPWO2014118976A1 (ja) 学習方法、情報変換装置および学習プログラム