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JP2005258801A - Personal identification system - Google Patents

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JP2005258801A
JP2005258801A JP2004069330A JP2004069330A JP2005258801A JP 2005258801 A JP2005258801 A JP 2005258801A JP 2004069330 A JP2004069330 A JP 2004069330A JP 2004069330 A JP2004069330 A JP 2004069330A JP 2005258801 A JP2005258801 A JP 2005258801A
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authentication
information
unit
personal
authentication information
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Application number
JP2004069330A
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Japanese (ja)
Inventor
Iketsu Ryu
偉傑 劉
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Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a personal identification system allowing improvement of authentication accuracy by an easy process. <P>SOLUTION: This personal identification system has: an authentication information generation means 1 generating authentication information on the basis of a biological characteristic of an individual or another person; and an authentication execution means 2 executing authentication of the individual by use of the authentication information and in-authentication individual characteristic information when executing the authentication. The authentication information generation means 1 includes: an individual characteristic information acquisition part 11 acquiring individual characteristic information; an another person characteristic information storage part 12 storing another person characteristic information; an authentication information learning part 13 learning the authentication information on the basis of the individual characteristic information and the another person characteristic information; and an authentication information output part 14 outputting the authentication information. The authentication execution means 2 includes: an in-authentication individual characteristic information acquisition part 21 acquiring the individual characteristic information in time of the authentication; an authentication information storage part 22 storing the authentication information; a main authentication execution part 23 executing main authentication; an additional authentication execution part 24 executing additional authentication according to an authentication result; and an authentication result output part 25 outputting a result. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

本発明は、個人の生体特徴を使用した個人認証システムに係り、特に、簡易な処理で主認証を実行できるだけでなく、主認証で充分な認証精度が得られなかったときに追加認証を行うことにより認証精度を向上した個人認証システムに関する。   The present invention relates to a personal authentication system using a biometric feature of an individual, and in particular, not only can perform main authentication with simple processing, but also performs additional authentication when sufficient authentication accuracy cannot be obtained with main authentication. The present invention relates to a personal authentication system that improves authentication accuracy.

個人が特定の組織・機能等にアクセス権を有するか否かを判定するために、顔、指紋、虹彩のような個人の生体特徴情報を記憶したICカードのような記憶媒体を適用した認証システムが、既に実用化されている。   An authentication system to which a storage medium such as an IC card storing personal biometric feature information such as a face, fingerprint, and iris is applied in order to determine whether or not an individual has access to a specific organization / function. Has already been put to practical use.

上記の認証システムの認証精度を向上するために、複数枚の顔データの中から、他人の顔データと識別するのに最適な1つの顔データを選択して記憶媒体に記憶する「アクセスコントロールに用いる情報記憶媒体の発行装置および発行システム」も提案されている(例えば特許文献1参照)。   In order to improve the authentication accuracy of the above authentication system, one face data that is most suitable for distinguishing from other face data is selected from a plurality of face data and stored in a storage medium. An information storage medium issuing device and issuing system to be used ”have also been proposed (see, for example, Patent Document 1).

上記提案に係る従来の装置では、図18に示す手順で最適な顔データが選択される。   In the conventional apparatus according to the above proposal, optimum face data is selected by the procedure shown in FIG.

従来の装置は、最初に、個人の顔画像から顔の特徴を抽出した顔データを生成(ステップS181)する。   The conventional apparatus first generates face data obtained by extracting facial features from a personal face image (step S181).

次に、この顔データとデータベースに登録された他人の顔データとを比較することにより非類似度を算出(ステップS182)し、この非類似度に基づいて評価値を決定(ステップS183)する。   Next, the degree of dissimilarity is calculated by comparing the face data with other person's face data registered in the database (step S182), and an evaluation value is determined based on the degree of dissimilarity (step S183).

そして、評価値が最高となる顔データを最適データとして選択(ステップS184)し、最適データをICカードに出力(ステップS185)するとともに、最適データをデータベースに登録(ステップS186)する。
特開2003−178274号公報([0020]〜[0023]、図3)
Then, the face data having the highest evaluation value is selected as the optimum data (step S184), the optimum data is output to the IC card (step S185), and the optimum data is registered in the database (step S186).
Japanese Patent Laid-Open No. 2003-178274 ([0020] to [0023], FIG. 3)

しかしながら、従来の個人認証システムには、単一の認証方法により個人を認証しているため、複雑な認証処理が必要となるだけでなく、閾値により認証精度が左右されるという問題があった。   However, since the conventional personal authentication system authenticates an individual by a single authentication method, there is a problem that not only complicated authentication processing is required, but also the authentication accuracy depends on a threshold value.

即ち、閾値を厳しく設定すると本人が認証されない機会が多くなり、閾値を甘く設定すると他人を誤って本人と認証してしまう機会が多くなる。   That is, if the threshold value is set strictly, there are many opportunities for the person not being authenticated, and if the threshold value is set sweetly, there are many chances that another person is mistakenly authenticated as the person.

本発明は、従来の問題を解決するためになされたものであって、簡易な処理で主認証を実行できるだけでなく、主認証で充分な認証精度が得られなかったときに追加認証を行うことにより認証精度を向上できる個人認証システムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the conventional problems, and not only can perform main authentication with a simple process, but also performs additional authentication when sufficient authentication accuracy cannot be obtained by main authentication. It aims at providing the personal authentication system which can improve an authentication precision by this.

本発明の個人認証システムは、個人の生体的な特徴及び他人の生体的な特徴に基づいて認証情報を生成する認証情報生成手段と、個人認証時に個人の生体的な特徴を表す認証時個人特徴情報と前記認証情報とを使用して個人の認証を実行する認証実行手段とを備える認証システムであって、前記認証情報生成手段が、個人の生体的な特徴を表す個人特徴情報を取得する個人特徴情報取得部と、他人の生体的な特徴を表す他人特徴情報を蓄積した他人特徴情報蓄積部と、前記個人特徴情報と前記他人特徴情報とに基づいて認証情報を学習する認証情報学習部と、前記認証情報を出力する認証情報出力部とを含み、前記認証実行手段が、前記認証時個人特徴情報を取得する認証時個人特徴情報取得部と、前記認証情報出力部から出力された認証情報を記憶する認証情報記憶部と、前記認証情報記憶部に記憶された認証情報と前記認証時個人特徴情報取得部で取得された認証時個人特徴情報とに基づいて主認証を実行する主認証実行部と、前記主認証実行部における認証結果に基づいて追加の認証を実行する追加認証実行部と、前記主認証実行部又は前記追加認証実行部における認証結果を出力する認証結果出力部とを含む構成を有している。   The personal authentication system of the present invention includes an authentication information generating means for generating authentication information based on an individual biometric feature and another person's biometric feature, and an authentication personal feature representing an individual biometric feature at the time of personal authentication. An authentication system comprising authentication execution means for executing personal authentication using information and the authentication information, wherein the authentication information generating means acquires personal feature information representing a biological characteristic of the individual A feature information acquisition unit, an other person feature information storage unit that stores other person feature information representing a biological feature of another person, an authentication information learning unit that learns authentication information based on the personal feature information and the other person feature information, An authentication information output unit for outputting the authentication information, wherein the authentication executing means is an authentication personal feature information acquisition unit for acquiring the authentication personal feature information and an authentication information output from the authentication information output unit. Authentication information storage unit for storing the authentication information, main authentication execution for executing main authentication based on the authentication information stored in the authentication information storage unit and the personal characteristic information at the time of authentication acquired by the personal characteristic information at the time of authentication An additional authentication execution unit that performs additional authentication based on an authentication result in the main authentication execution unit, and an authentication result output unit that outputs an authentication result in the main authentication execution unit or the additional authentication execution unit It has a configuration.

この構成により、認証実行部により認証できなかった場合でも追加認証が実行されるので認証精度を高めることができることとなる。   With this configuration, even when authentication cannot be performed by the authentication execution unit, additional authentication is performed, so that the authentication accuracy can be improved.

本発明の個人認証システムは、前記認証情報学習部が、前記個人特徴情報と前記他人特徴情報とを学習情報としてサポート・ベクトル・マシーン法(以下SVM法と記す)の評価関数の係数を学習するものであり、前記主認証実行部が、前記係数を使用して前記評価関数の値である評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて追加認証するか否かを判断する判断部とを含む構成を有している。   In the personal authentication system of the present invention, the authentication information learning unit learns a coefficient of an evaluation function of a support vector machine method (hereinafter referred to as SVM method) using the personal characteristic information and the other person characteristic information as learning information. And the main authentication execution unit determines whether or not to perform additional authentication based on the evaluation value and an evaluation value calculation unit that calculates an evaluation value that is a value of the evaluation function using the coefficient And a determination unit.

この構成により、主認証実行部は簡易な計算により個人認証を実行することができる。   With this configuration, the main authentication execution unit can execute personal authentication by simple calculation.

本発明の個人認証システムは、前記判断部が、前記評価値が正の所定値α以上であれば前記個人を本人と認証し、−α以下であれば前記個人を本人でないと認証し、α未満、かつ−αより大であるときは前記追加認証部により追加の認証が必要と判断する構成を有している。   In the personal authentication system of the present invention, the determination unit authenticates the individual as the principal if the evaluation value is equal to or greater than the positive predetermined value α, and authenticates the individual as not the principal if the evaluation value is −α or less. If it is less than and greater than -α, the additional authentication unit determines that additional authentication is necessary.

この構成により、−α<評価値<αであるときに限り追加認証を実行することが可能となる。   With this configuration, it is possible to execute additional authentication only when −α <evaluation value <α.

本発明の個人認証システムは、前記認証情報学習部が、前記個人特徴情報及び前記他人特徴情報の中から前記SVM法のサポート・ベクトルに対応する前記個人特徴情報及び前記他人特徴情報を特定認証情報として抽出する特定認証情報抽出部とを含み、前記認証情報出力部が、前記認証情報及び前記特定認証情報を出力するものであり、前記認証情報入力部が、前記認証情報及び前記特定認証情報を入力するものであり、前記追加認証実行部が、前記認証情報入力部で入力された前記特定認証情報及び前記認証時個人特徴情報入力部から入力された認証時個人特徴情報とに基づいて追加認証を実行する構成を有している。   In the personal authentication system of the present invention, the authentication information learning unit specifies the personal feature information and the other person feature information corresponding to the support vector of the SVM method from the personal feature information and the other person feature information. A specific authentication information extraction unit that extracts the authentication information, the authentication information output unit outputs the authentication information and the specific authentication information, and the authentication information input unit outputs the authentication information and the specific authentication information. And the additional authentication execution unit performs additional authentication based on the specific authentication information input by the authentication information input unit and the personal characteristic information at the time of authentication input from the authentication personal characteristic information input unit. It has the structure which performs.

この構成により、追加認証時に必要な特定認証情報を抽出して、記憶することが可能となる。   With this configuration, it is possible to extract and store specific authentication information necessary for additional authentication.

本発明の個人認証システムは、前記認証情報記憶部及び前記主認証実行手段が、1枚のICカード内に構成される構成を有する。   The personal authentication system of the present invention has a configuration in which the authentication information storage unit and the main authentication execution means are configured in one IC card.

この構成により、主認証実行時に認証情報がICカードの外部に漏洩することを防止することが可能となる。   With this configuration, it is possible to prevent authentication information from leaking outside the IC card when performing main authentication.

本発明の個人認証システムは、前記認証情報記憶部、前記主認証実行部、及び前記追加認証実行部が、1枚のICカード内に構成される構成を有する。   The personal authentication system of the present invention has a configuration in which the authentication information storage unit, the main authentication execution unit, and the additional authentication execution unit are configured in one IC card.

この構成により、主認証実行時に認証情報が、追加認証時に特定認証情報がICカードの外部に漏洩することを防止することが可能となる。   With this configuration, it is possible to prevent the authentication information from leaking to the outside of the IC card when performing the main authentication and the specific authentication information during the additional authentication.

本発明は、主認証実行部に加えて追加認証実行部を設けることにより、簡易な処理で主認証を実行できるだけでなく、主認証で充分な認証精度が得られなかったときに追加認証を行うことにより認証精度を向上できる。   In the present invention, by providing an additional authentication execution unit in addition to the main authentication execution unit, it is possible not only to execute the main authentication with a simple process, but also to perform additional authentication when sufficient authentication accuracy cannot be obtained by the main authentication. As a result, the authentication accuracy can be improved.

以下、本発明の実施の形態の個人認証システムについて、図面を用いて説明する。   Hereinafter, a personal authentication system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

本発明の第1の実施の形態の個人認証システムは、図1に示すように、個人の生体的な特徴及び他人の生体的な特徴に基づいて認証情報を生成する認証情報生成手段1と、認証実行時に個人の生体的な特徴を表す認証時個人特徴情報と認証情報とを使用して個人の認証を実行する認証実行手段2とを備える。   As shown in FIG. 1, the personal authentication system according to the first embodiment of the present invention includes an authentication information generation unit 1 that generates authentication information based on a biological characteristic of an individual and a biological characteristic of another person, Authentication executing means 2 is provided for executing personal authentication using authentication personal characteristic information and authentication information representing an individual biometric characteristic when executing authentication.

認証情報生成手段1は、個人の生体的な特徴を表す個人特徴情報を取得する個人特徴情報取得部11と、他人の生体的な特徴を表す他人特徴情報を蓄積した他人特徴情報蓄積部12と、個人特徴情報と前記他人特徴情報とに基づいて認証情報を学習する認証情報学習部13と、認証情報を出力する認証情報出力部14とを含む。   The authentication information generation means 1 includes a personal feature information acquisition unit 11 that acquires personal feature information that represents a person's biometric feature, and another person feature information storage unit 12 that stores other person feature information that represents the biometric feature of another person. , An authentication information learning unit 13 that learns authentication information based on the personal feature information and the other person feature information, and an authentication information output unit 14 that outputs the authentication information.

認証実行手段2は、認証時個人特徴情報を取得する認証時個人特徴情報取得部21と、認証情報出力部14から出力された認証情報を記憶する認証情報記憶部22と、認証情報記憶部22に記憶された認証情報と認証時個人特徴情報取得部21で取得された認証時個人特徴情報とに基づいて主認証を実行する主認証実行部23と、主認証実行部23における認証結果に基づいて追加の認証を実行する追加認証実行部24と、主認証実行部23又は追加認証実行部24における認証結果を出力する認証結果出力部25とを含む。   The authentication execution means 2 includes an authentication personal feature information acquisition unit 21 that acquires authentication personal feature information, an authentication information storage unit 22 that stores authentication information output from the authentication information output unit 14, and an authentication information storage unit 22. Based on the authentication information stored in the authentication and the personal characteristic information at the time of authentication acquired by the personal characteristic information at the time of authentication 21, based on the authentication result in the main authentication executing part 23 An additional authentication execution unit 24 that executes additional authentication, and an authentication result output unit 25 that outputs an authentication result in the main authentication execution unit 23 or the additional authentication execution unit 24.

認証情報生成手段1として機能する認証情報生成装置50は、図2に示すように、認証情報作成時にユーザUの顔画像を撮影する撮像装置51と、他人の特徴情報を蓄積する他人特徴情報サーバ52と、ユーザUの顔画像及び他人特徴情報に基づいて認証情報及び特定認証情報を生成する処理装置6と、処理装置6と他人特徴情報サーバ52とを接続する通信網53と、処理装置6により算出された認証情報を出力する情報入出力装置54とを含む。   As shown in FIG. 2, the authentication information generation device 50 functioning as the authentication information generation means 1 includes an imaging device 51 that captures a face image of the user U when creating authentication information, and an other person feature information server that accumulates other person's feature information. 52, a processing device 6 that generates authentication information and specific authentication information based on the face image of the user U and other person characteristic information, a communication network 53 that connects the processing device 6 and the other person characteristic information server 52, and the processing device 6 And an information input / output device 54 that outputs the authentication information calculated by.

処理装置6は、図3に示すように、バス60に、CPU61と、メモリ62と、画像入力I/F(インターフェース)63と、情報入出力I/F64と、通信I/F65と、周辺機器I/F66とが接続された構成を有する。   As shown in FIG. 3, the processing device 6 includes a bus 61, a CPU 61, a memory 62, an image input I / F (interface) 63, an information input / output I / F 64, a communication I / F 65, and peripheral devices. The I / F 66 is connected.

画像入力I/F63には撮像装置51が接続され、通信I/F65には通信網53が接続される。また、情報入出力I/F64には情報入出力装置54が接続され、周辺機器I/F66には表示装置67、キーボード68及びポインティングデバイスであるマウス69が接続される。   An imaging device 51 is connected to the image input I / F 63, and a communication network 53 is connected to the communication I / F 65. An information input / output device 54 is connected to the information input / output I / F 64, and a display device 67, a keyboard 68, and a mouse 69 as a pointing device are connected to the peripheral device I / F 66.

処理装置6で生成された認証情報及び特定認証情報が書き込まれるICカード7は、図2に示すように、バス70に情報入出力部71と、CPU72と、メモリ73とが接続された構成を有する。   As shown in FIG. 2, the IC card 7 in which the authentication information generated by the processing device 6 and the specific authentication information are written has a configuration in which an information input / output unit 71, a CPU 72, and a memory 73 are connected to a bus 70. Have.

認証実行手段2として機能する認証実行装置80は、図4に示すように、認証実行時にユーザUの顔画像を撮影する撮像装置81と、ユーザUの顔画像を処理する処理装置9と、認証結果を出力する認証結果出力装置82と、処理装置9とICカード7とを接続する情報入出力装置83と、ICカード7とを含む。   As shown in FIG. 4, the authentication execution device 80 that functions as the authentication execution unit 2 includes an imaging device 81 that captures the face image of the user U, a processing device 9 that processes the face image of the user U, and authentication. An authentication result output device 82 for outputting a result, an information input / output device 83 for connecting the processing device 9 and the IC card 7, and the IC card 7 are included.

処理装置9は、図5に示すように、バス90に、CPU91と、メモリ92と、画像入力I/F(インターフェース)93と、情報入出力I/F94と、出力I/F95と、周辺機器I/F96とが接続された構成を有する。   As illustrated in FIG. 5, the processing device 9 includes a bus 91, a CPU 91, a memory 92, an image input I / F (interface) 93, an information input / output I / F 94, an output I / F 95, and peripheral devices. The I / F 96 is connected.

画像入力I/F93には撮像装置81が接続され、出力I/F95には認証結果出力装置82が接続される。また、情報入出力I/F94には情報入出力装置83が接続され、周辺機器I/F96には表示装置97、キーボード98及びポインティングデバイスであるマウス99が接続される。   An imaging device 81 is connected to the image input I / F 93, and an authentication result output device 82 is connected to the output I / F 95. An information input / output device 83 is connected to the information input / output I / F 94, and a display device 97, a keyboard 98, and a mouse 99 as a pointing device are connected to the peripheral device I / F 96.

なお、処理装置6と9、撮像装置51と81、情報入出力装置54と83、表示装置67と97、キーボード68と98、及びマウス69と99を、それぞれ、同一のハードウエアとし、認証情報生成装置50と認証実行装置80とを一つの装置で構成することも可能である。   The processing devices 6 and 9, the imaging devices 51 and 81, the information input / output devices 54 and 83, the display devices 67 and 97, the keyboards 68 and 98, and the mice 69 and 99 are the same hardware, and authentication information is used. The generation device 50 and the authentication execution device 80 may be configured as a single device.

次に、本発明に係る個人認証システムの動作を、認証情報生成段階と個人認証実行段階に分けて説明する。   Next, the operation of the personal authentication system according to the present invention will be described by dividing it into an authentication information generation stage and a personal authentication execution stage.

認証情報生成装置50に含まれる処理装置6のCPU61は、ユーザUが撮像装置51の前に位置したときに、メモリ62に記憶されたプログラムを読み出し、図6のフローチャートに従って認証情報生成処理を開始する。   When the user U is positioned in front of the imaging device 51, the CPU 61 of the processing device 6 included in the authentication information generation device 50 reads the program stored in the memory 62 and starts the authentication information generation processing according to the flowchart of FIG. To do.

CPU61は、まず個人特徴情報取得処理を実行(ステップS31)し、次に他人特徴情報取得処理を実行(ステップS32)する。さらに、CPU61は、認証情報学習処理を実行(ステップS33)し、最後に認証情報出力処理を実行(ステップS34)するが、各処理の詳細は以下に述べる。   The CPU 61 first executes personal characteristic information acquisition processing (step S31), and then executes other person characteristic information acquisition processing (step S32). Further, the CPU 61 executes an authentication information learning process (step S33) and finally executes an authentication information output process (step S34). Details of each process will be described below.

図7は個人情報取得処理の詳細フローチャートであって、CPU61は撮像装置51が撮像したユーザUの顔画像を予め定められた枚数(1枚又は複数枚)を画像入力I/F63を介してメモリ62に取り込む(ステップS311)。次に、CPU61は、顔画像の姿勢、サイズ、輝度等を正規化する前処理を実行(ステップS312)する。そして、CPU61は、正規化後の顔画像を表情毎に計数(ステップS313)して、表情毎の顔画像が必要枚数存在するか否かを判定(ステップS314)する。顔画像が必要枚数存在しない場合は、CPU61は既存のユーザUの顔画像を使用して各表情の画像を必要枚数合成(ステップS315)する。   FIG. 7 is a detailed flowchart of personal information acquisition processing. The CPU 61 stores a predetermined number (one or a plurality) of face images of the user U captured by the imaging device 51 via the image input I / F 63. 62 (step S311). Next, the CPU 61 executes preprocessing for normalizing the posture, size, brightness, and the like of the face image (step S312). Then, the CPU 61 counts the normalized face images for each facial expression (step S313), and determines whether the required number of facial images for each facial expression exists (step S314). If the required number of face images does not exist, the CPU 61 synthesizes the required number of facial expression images using the existing user U face images (step S315).

なお、顔画像の合成には、周知の方法、例えば”Synthesis of Novel Views from a single Face”(T. Vetter, International Journal of Computer Vision Vol.28,1988,pp.103-116)に記載されている方法を適用することが可能である。   The face image synthesis is described in a well-known method such as “Synthesis of Novel Views from a single Face” (T. Vetter, International Journal of Computer Vision Vol. 28, 1988, pp. 103-116). It is possible to apply the method.

上記は、撮像装置51でユーザUの顔画像を撮像するものとしているが、他の方法によりユーザUの顔画像をメモリ62に取り込んでもよい。例えば、ユーザUが持参したユーザUの顔写真を直接読み込んでもよく、あるいはユーザUの顔画像が他のデータベースに記憶されている場合にはそれを読み込んでもよい。ユーザUの顔画像は、大きさ、明瞭さにもよるが、数千枚準備することが望ましい。   In the above description, the face image of the user U is picked up by the imaging device 51, but the face image of the user U may be taken into the memory 62 by other methods. For example, the face photograph of the user U brought by the user U may be directly read, or when the face image of the user U is stored in another database, it may be read. Depending on the size and clarity of the user U's face image, it is desirable to prepare several thousand images.

ユーザUの顔画像が必要枚数揃うと、CPU61は顔画像から個人特徴ベクトルXuiを生成(ステップS316)する。   When the necessary number of face images of the user U are prepared, the CPU 61 generates a personal feature vector Xui from the face images (step S316).

顔画像から特徴ベクトルを生成する方法は特に限定されないが、図8に示すように、顔映像を5×5の領域に分解し、領域の明度を矢印の順に並べて個人特徴ベクトルXui(1≦i≦I)とすることができる。   Although the method for generating the feature vector from the face image is not particularly limited, as shown in FIG. 8, the face image is decomposed into 5 × 5 regions, and the brightness values of the regions are arranged in the order of arrows, so that the individual feature vector Xui (1 ≦ i ≦ I).

CPU61は、他のユーザの認証情報生成に利用するために、ユーザUの顔画像(又は特徴ベクトル)を他人特徴サーバ52に送信して、個人特徴情報取得処理を終了する。   The CPU 61 transmits the face image (or feature vector) of the user U to the stranger feature server 52 and ends the personal feature information acquisition process in order to use it for generating authentication information of other users.

他人特徴情報取得処理では、CPU61は、図9に示すように、他人特徴情報サーバ52から通信網53を介して他人特徴ベクトルXoj(1≦j≦J)を必要数(例えば数千)読み込む(ステップS321)。   In the other person feature information acquisition process, as shown in FIG. 9, the CPU 61 reads the necessary number (for example, thousands) of the other person feature vectors Xoj (1 ≦ j ≦ J) from the other person feature information server 52 via the communication network 53 ( Step S321).

認証情報学習処理では、CPU61は、図10に示すように、[数1]で表されるSVM法の評価関数Hの係数W及びbを決定する(ステップS331)。   In the authentication information learning process, as shown in FIG. 10, the CPU 61 determines the coefficients W and b of the evaluation function H of the SVM method represented by [Equation 1] (step S331).

Figure 2005258801
Figure 2005258801

SVM法は、個人特徴ベクトルXui及び他人特徴ベクトルXojからのユークリッド距離が最も大きくなるように、境界線H=0の係数W及びbを決定する。   In the SVM method, the coefficients W and b of the boundary line H = 0 are determined so that the Euclidean distance from the individual feature vector Xui and the other person feature vector Xoj becomes the maximum.

そして、図11に示すように、個人特徴ベクトルXuiは原則的にH>0の領域に、他人特徴ベクトルXojは原則的にH<0の領域に存在する。   As shown in FIG. 11, the individual feature vector Xui is basically in the region of H> 0, and the other person feature vector Xoj is in principle in the region of H <0.

従って、H≧α(他だし、α>0)の領域に存在する個人特徴ベクトルXui、およびH≦−αの領域に存在する他人特徴ベクトルXojは、H=0とする係数W及びbの学習に大きな影響を与えることはなく、−α<H<αの領域に存在する個人特徴ベクトルXui及び他人特徴ベクトルXojは係数W及びbの学習に大きな影響を与えることとなる。   Therefore, the personal feature vector Xui existing in the region of H ≧ α (others, α> 0) and the other person feature vector Xoj existing in the region of H ≦ −α are learned by the coefficients W and b where H = 0. The personal feature vector Xui and the other-person feature vector Xoj existing in the region of −α <H <α have a great influence on the learning of the coefficients W and b.

そこで、CPU61は、−α<H<αの領域に存在する個人特徴ベクトルXui及び他人特徴ベクトルXojを特定認証情報(=サポート・ベクトル)Xsとして抽出する(ステップS332)。   Therefore, the CPU 61 extracts the personal feature vector Xui and the other person feature vector Xoj existing in the region of −α <H <α as specific authentication information (= support vector) Xs (step S332).

認証情報出力処理では、CPU61は、図12に示すように、情報入出力装置54に差し込まれたICカード7のメモリ73に係数W及びbを書き出し(ステップS341)、次に特定認証情報Xsを書き出す(ステップS342)。   In the authentication information output process, as shown in FIG. 12, the CPU 61 writes the coefficients W and b into the memory 73 of the IC card 7 inserted into the information input / output device 54 (step S341), and then the specific authentication information Xs. Writing is performed (step S342).

以上の処理によって、ユーザUは認証情報が書き込まれたICカード7を入手することとなる。   Through the above processing, the user U obtains the IC card 7 in which the authentication information is written.

次に、個人認証実行段階の動作を説明する。   Next, the operation in the personal authentication execution stage will be described.

ユーザUが、空港の出入国窓口のように、ユーザUが本人である認証を要する場所において、認証情報が書き込まれたICカード7を認証実行装置80の情報入出力装置83に挿入したときに、処理装置9は、図13のフローチャートに従って、個人認証処理を開始する。   When the user U inserts the IC card 7 in which the authentication information is written into the information input / output device 83 of the authentication execution device 80 in a place where authentication is required, such as an airport immigration window, The processing device 9 starts the personal authentication process according to the flowchart of FIG.

処理装置9のCPU91は、まず、認証時個人特徴情報取得処理を実行(ステップS41)し、次に主認証処理を実行(ステップS42)する。次に、CPU91は、追加認証が必要か否かを判定(ステップS43)し、必要に応じて追加認証処理を実行(ステップS44)する。最後に、CPU91は認証結果を出力(ステップS45)するが、各処理の詳細は以下に説明する。   The CPU 91 of the processing device 9 first executes the personal characteristic information acquisition process at the time of authentication (step S41), and then executes the main authentication process (step S42). Next, the CPU 91 determines whether or not additional authentication is necessary (step S43), and executes additional authentication processing as necessary (step S44). Finally, the CPU 91 outputs an authentication result (step S45). Details of each process will be described below.

図14は、認証時個人特徴情報取得処理のフローチャートであって、CPU91は、撮像装置81を使用してユーザUの顔画像を撮像(ステップS411)し、姿勢、サイズ、明度等の正規化処理を実行(ステップS412)した後に、認証時個人特徴ベクトルXrを生成(ステップS413)する。   FIG. 14 is a flowchart of the personal characteristic information acquisition process at the time of authentication. The CPU 91 captures the face image of the user U using the imaging device 81 (step S411), and normalizes the posture, size, brightness, and the like. Is executed (step S412), and an authentication personal feature vector Xr is generated (step S413).

図15は、主認証処理のフローチャートであって、認証情報の外部への漏洩を防止するために、個人認証処理はICカード7の中で実行される。   FIG. 15 is a flowchart of the main authentication process. The personal authentication process is executed in the IC card 7 in order to prevent leakage of authentication information to the outside.

ICカード7内のCPU72は、情報入出力装置83及び情報入出力部71を介して処理装置9で生成された認証時個人特徴ベクトルXrを読み込み、ICカード7内のメモリ73に記憶されている認証情報である係数W及びbを使用して評価関数Hの値を算出(ステップS421)して処理装置9に出力する。   The CPU 72 in the IC card 7 reads the authentication personal feature vector Xr generated by the processing device 9 via the information input / output device 83 and the information input / output unit 71, and is stored in the memory 73 in the IC card 7. The value of the evaluation function H is calculated using the coefficients W and b, which are authentication information (step S421), and is output to the processing device 9.

処理装置9は、評価関数の値を判定(ステップS43)し、−α<H<αであれば、追加認証処理を実行(ステップS44)する。   The processing device 9 determines the value of the evaluation function (step S43). If -α <H <α, the processing device 9 executes additional authentication processing (step S44).

追加認証処理は、認証時個人特徴ベクトルXr及びICカード7のメモリ73に記憶されている特定認証情報(=サポート・ベクトル)Xsに基づいて実行されるが、具体的な認証方法は特に規定されず、公知の認証方法を適用することができる。   The additional authentication process is executed based on the individual feature vector Xr at the time of authentication and the specific authentication information (= support vector) Xs stored in the memory 73 of the IC card 7, but the specific authentication method is particularly defined. First, a known authentication method can be applied.

また、追加認証処理の実行場所も特に規定されず、ICカード7のCPU72の処理能力が十分である場合には、特定認証情報の外部への漏洩防止という観点から、追加認証の全処理をICカード7で実行することが望ましい。   Further, the execution place of the additional authentication process is not particularly defined. If the processing capacity of the CPU 72 of the IC card 7 is sufficient, the entire process of the additional authentication is performed from the viewpoint of preventing leakage of the specific authentication information to the outside. It is desirable to execute on the card 7.

ICカード7のCPU72の処理能力が十分でない場合には、追加認証処理の一部又は全部を処理装置9で実行してもよい。   If the processing capacity of the CPU 72 of the IC card 7 is not sufficient, part or all of the additional authentication processing may be executed by the processing device 9.

図16は追加認証処理のフローチャートであって、CPU72(又は91)は、追加認証が正確に行われたかを示すパラメータpを初期値“0”に設定(ステップS440)し、次に特定認証情報Xskを示すパラメータkを初期値“1”に設定(ステップS441)する。   FIG. 16 is a flowchart of additional authentication processing, in which the CPU 72 (or 91) sets a parameter p indicating whether additional authentication has been performed correctly to an initial value “0” (step S440), and then specifies specific authentication information. A parameter k indicating Xsk is set to an initial value “1” (step S441).

次に、CPU72(又は91)は、認証時個人特徴ベクトルXr及び1つの特定認証情報Xskに基づいて追加認証(ステップS442)を行い、追加認証結果と主認証結果とが一致するか否かを判定(ステップS443)する。   Next, the CPU 72 (or 91) performs additional authentication (step S442) based on the individual feature vector Xr during authentication and one specific authentication information Xsk, and determines whether or not the additional authentication result matches the main authentication result. Determination is made (step S443).

即ち、特定認証情報Xskが個人特徴ベクトルであって追加認証において「本人である」と認証されたとき、及び特定認証情報Xskが他人特徴ベクトルであって追加認証において「本人でない」と認証されたときに追加認証結果と主認証結果とが一致したと判定する。   That is, when the specific authentication information Xsk is an individual feature vector and authenticated as “person” in the additional authentication, and the specific authentication information Xsk is an other person feature vector and is authenticated as “not the person” in the additional authentication. Sometimes it is determined that the additional authentication result matches the main authentication result.

逆に、特定認証情報Xskが他人特徴ベクトルであって追加認証において「本人である」と認証されたとき、及び特定認証情報Xskが本人特徴ベクトルであって追加認証において「本人でない」と認証されたときに追加認証結果と主認証結果とは一致しないと判定する。   On the other hand, when the specific authentication information Xsk is a stranger feature vector and is authenticated as “person” in the additional authentication, and the specific authentication information Xsk is a personal feature vector and is authenticated as “not the person” in the additional authentication. It is determined that the additional authentication result and the main authentication result do not match.

CPU72(又は91)は、ステップS443で追加認証結果と主認証結果とが一致すると判定したときは、パラメータpをインクリメント(ステップS444)してステップS445に進む。逆に、CPU72(又は91)は、ステップS443で追加認証結果と主認証結果とが一致しないと判定したときは、直接ステップS445に進む。   If the CPU 72 (or 91) determines in step S443 that the additional authentication result matches the main authentication result, the CPU 72 (or 91) increments the parameter p (step S444) and proceeds to step S445. Conversely, when the CPU 72 (or 91) determines in step S443 that the additional authentication result and the main authentication result do not match, the process proceeds directly to step S445.

次に、CPU72(又は91)は、すべての特定認証情報Xsについて追加認証を終えたか否かを判定(ステップS445)し、否定判定したときはパラメータkをインクリメント(ステップS446)し、ステップS442〜ステップS445までの処理を繰り返す。   Next, the CPU 72 (or 91) determines whether or not the additional authentication has been completed for all the specific authentication information Xs (step S445), and when negative determination is made, the parameter k is incremented (step S446), and steps S442 to S442 are performed. The processing up to step S445 is repeated.

CPU72(又は91)は、ステップS445で肯定判定したときには、追加認証結果と主認証結果とが一致した数pが予め定められた閾値P以上であるか否かを判定(ステップS447)する。   When an affirmative determination is made in step S445, the CPU 72 (or 91) determines whether or not the number p in which the additional authentication result matches the main authentication result is greater than or equal to a predetermined threshold value P (step S447).

そして、CPU72(又は91)は、ステップS447で肯定判定したときは追加認証評価値Gを“1”に設定し、否定判定したときは追加認証評価値Gを“−1”に設定する。   Then, the CPU 72 (or 91) sets the additional authentication evaluation value G to “1” when an affirmative determination is made in step S447, and sets the additional authentication evaluation value G to “−1” when a negative determination is made.

図17は認証結果出力処理のフローチャートであって、処理装置9のCPU91は、認証処理で算出された評価関数Hの値が判定(ステップS451)される。   FIG. 17 is a flowchart of the authentication result output process, and the CPU 91 of the processing device 9 determines the value of the evaluation function H calculated in the authentication process (step S451).

そしてH≧αであれば、認証時個人特徴ベクトルXrはSVM法の境界線H=0から十分に離れて個人特徴ベクトルの領域に存在するので、ユーザUを本人と認証することを表す信号を出力(ステップS453)する。   If H ≧ α, the personal feature vector Xr at the time of authentication exists in the region of the personal feature vector sufficiently away from the boundary line H = 0 of the SVM method, and thus a signal indicating that the user U is authenticated as the user is generated. Output (step S453).

逆に、H≦−αであれば、認証時個人特徴ベクトルXrはSVM法の境界線H=0から十分に離れて他人特徴ベクトルの領域に存在するので、ユーザUを本人と認証しないことを表す信号を出力する(ステップS454)。   On the other hand, if H ≦ −α, the personal feature vector Xr at the time of authentication is sufficiently far from the boundary line H = 0 of the SVM method and exists in the area of the other person's feature vector, so that the user U is not authenticated as the user. The signal to represent is output (step S454).

さらに、−α<H<αであれば、SVM法による認証は充分な精度が確保できないものとして、上述した追加認証評価関数の値を判定(ステップS452)する。   Furthermore, if -α <H <α, the value of the additional authentication evaluation function described above is determined (step S452), assuming that the accuracy by the SVM method cannot ensure sufficient accuracy.

G>0であればステップS453に進み、G<0であればステップS454に進む。   If G> 0, the process proceeds to step S453, and if G <0, the process proceeds to step S454.

以上のように、本発明に係る個人認証システムによれば、SVM法により認証を実行する認証実行部及び追加認証を実行する追加認証部を設けることにより、SVM法により認証できなかった場合でも追加認証が実行されるので認証精度を高めることが可能となる。   As described above, according to the personal authentication system of the present invention, an authentication execution unit that performs authentication by the SVM method and an additional authentication unit that performs additional authentication are provided, so that even if the authentication cannot be performed by the SVM method, it is added. Since the authentication is executed, it is possible to improve the authentication accuracy.

以上のように、本発明に係る個人認証システムは、簡易な処理で主認証を実行できるだけでなく、主認証で充分な認証精度が得られなかったときに追加認証を行うことにより認証精度を向上できるという効果を有し、認証装置等として有効である。   As described above, the personal authentication system according to the present invention can not only perform the main authentication with a simple process, but also improve the authentication accuracy by performing additional authentication when the main authentication fails to obtain sufficient authentication accuracy. It is effective as an authentication device.

本発明の個人認証システムの構成図Configuration diagram of personal authentication system of the present invention 認証情報生成装置の構成図Configuration diagram of authentication information generator 処理装置の構成図Configuration diagram of processing equipment 認証実行装置の構成図Configuration diagram of authentication execution device 処理装置の構成図Configuration diagram of processing equipment 認証情報発生処理のフローチャートFlow chart of authentication information generation process 個人特徴情報取得処理のフローチャートFlow chart of personal characteristic information acquisition processing 個人特徴ベクトルの生成方法説明図How to create a personal feature vector 他人特徴情報取得処理のフローチャートFlow chart of other person characteristic information acquisition processing 認証情報学習処理のフローチャートFlowchart of authentication information learning process SVM法の説明図Illustration of the SVM method 認証情報出力処理のフローチャートFlow chart of authentication information output process 認証実行処理のフローチャートAuthentication execution process flowchart 認証時個人特徴情報取得処理のフローチャートFlow chart of personal characteristic information acquisition processing at the time of authentication 主認証処理のフローチャートMain authentication process flowchart 追加認証処理のフローチャートAdditional authentication process flowchart 認証結果出力処理のフローチャートAuthentication result output process flowchart 従来の認証装置における最適顔データ選択処理のフローチャートFlowchart of optimal face data selection processing in conventional authentication device

符号の説明Explanation of symbols

1 認証情報生成手段
11 個人特徴情報取得部
12 他人特徴情報蓄積部
13 認証情報学習部
14 認証情報出力部
2 認証実行手段
21 認証時個人特徴情報取得部
22 認証情報記憶部
23 主認証実行部
24 追加認証実行部
25 認証結果出力部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Authentication information production | generation means 11 Personal characteristic information acquisition part 12 Other person characteristic information storage part 13 Authentication information learning part 14 Authentication information output part 2 Authentication execution means 21 Authentication personal characteristic information acquisition part 22 Authentication information storage part 23 Main authentication execution part 24 Additional authentication execution unit 25 Authentication result output unit

Claims (6)

個人の生体的な特徴及び他人の生体的な特徴に基づいて認証情報を生成する認証情報生成手段と、個人認証時に個人の生体的な特徴を表す認証時個人特徴情報と前記認証情報とを使用して個人の認証を実行する認証実行手段とを備える認証システムであって、
前記認証情報生成手段が、個人の生体的な特徴を表す個人特徴情報を取得する個人特徴情報取得部と、他人の生体的な特徴を表す他人特徴情報を蓄積した他人特徴情報蓄積部と、前記個人特徴情報と前記他人特徴情報とに基づいて認証情報を学習する認証情報学習部と、前記認証情報を出力する認証情報出力部とを含み、
前記認証実行手段が、前記認証時個人特徴情報を取得する認証時個人特徴情報取得部と、前記認証情報出力部から出力された認証情報を記憶する認証情報記憶部と、前記認証情報記憶部に記憶された認証情報と前記認証時個人特徴情報取得部で取得された認証時個人特徴情報とに基づいて主認証を実行する主認証実行部と、前記主認証実行部における認証結果に基づいて追加の認証を実行する追加認証実行部と、前記主認証実行部又は前記追加認証実行部における認証結果を出力する認証結果出力部とを含むことを特徴とする認証システム。
Using authentication information generating means for generating authentication information based on a biometric feature of an individual and a biometric feature of another person, and using the personal feature information at the time of authentication representing the biometric feature of the individual at the time of personal authentication and the authentication information An authentication system comprising authentication execution means for executing personal authentication,
The authentication information generating means includes a personal feature information acquisition unit that acquires personal feature information representing a biological feature of an individual, an other person feature information storage unit that stores other person feature information representing a biological feature of another person, An authentication information learning unit that learns authentication information based on personal feature information and the other person feature information; and an authentication information output unit that outputs the authentication information;
The authentication execution means includes an authentication personal feature information acquisition unit that acquires the authentication personal feature information, an authentication information storage unit that stores authentication information output from the authentication information output unit, and an authentication information storage unit. A main authentication execution unit that performs main authentication based on the stored authentication information and the authentication personal characteristic information acquired by the authentication personal characteristic information acquisition unit, and an addition based on the authentication result in the main authentication execution unit And an authentication result output unit that outputs an authentication result in the main authentication execution unit or the additional authentication execution unit.
前記認証情報学習部が、前記個人特徴情報と前記他人特徴情報とを学習情報としてサポート・ベクトル・マシーン法の評価関数の係数を学習するものであり、
前記主認証実行部が、前記係数を使用して前記評価関数の値である評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値に基づいて追加認証するか否かを判断する判断部とを含む請求項1に記載の認証システム。
The authentication information learning unit learns a coefficient of an evaluation function of a support vector machine method using the personal characteristic information and the other person characteristic information as learning information,
The main authentication execution unit calculates an evaluation value that is a value of the evaluation function using the coefficient; and
The authentication system according to claim 1, further comprising: a determination unit that determines whether to perform additional authentication based on the evaluation value.
前記判断部が、前記評価値が正の所定値α以上であれば前記個人を本人と認証し、−α以下であれば前記個人を本人でないと認証し、α未満、かつ−αより大であるときは前記追加認証部により追加の認証が必要と判断するものである請求項2に記載の認証システム。 The determination unit authenticates the individual as the principal if the evaluation value is a positive predetermined value α or more, and authenticates the individual as not the principal if the evaluation value is −α or less, and is less than α and greater than −α. The authentication system according to claim 2, wherein the additional authentication unit determines that additional authentication is necessary in some cases. 前記認証情報学習部が、前記個人特徴情報及び前記他人特徴情報の中から前記サポート・ベクトル・マシーン法のサポート・ベクトルに対応する前記個人特徴情報及び前記他人特徴情報を特定認証情報として抽出する特定認証情報抽出部とを含み、
前記認証情報出力部が、前記認証情報及び前記特定認証情報を出力するものであり、
前記認証情報入力部が、前記認証情報及び前記特定認証情報を入力するものであり、
前記追加認証実行部が、前記認証情報入力部で入力された前記特定認証情報及び前記認証時個人特徴情報入力部から入力された認証時個人特徴情報とに基づいて追加認証を実行するものである請求項3に記載の認証システム。
A specification in which the authentication information learning unit extracts the personal feature information and the other person feature information corresponding to the support vector of the support vector machine method from the personal feature information and the other person feature information as specific authentication information. An authentication information extraction unit,
The authentication information output unit outputs the authentication information and the specific authentication information;
The authentication information input unit inputs the authentication information and the specific authentication information;
The additional authentication execution unit executes additional authentication based on the specific authentication information input by the authentication information input unit and the authentication personal feature information input from the authentication personal feature information input unit. The authentication system according to claim 3.
前記認証情報記憶部及び前記主認証実行手段が、1枚のICカード内に構成される請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の認証システム。 The authentication system according to any one of claims 1 to 4, wherein the authentication information storage unit and the main authentication execution unit are configured in one IC card. 前記認証情報記憶部、前記主認証実行部、及び前記追加認証実行部が、1枚のICカード内に構成される請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の認証システム。 The authentication system according to any one of claims 1 to 4, wherein the authentication information storage unit, the main authentication execution unit, and the additional authentication execution unit are configured in one IC card.
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