JP2023002170A - Biometric registration device, biometric authentication device, computer program, and biometric authentication method - Google Patents
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Abstract
【課題】1対多生体認証処理において、距離索引法によって処理の高速化を図ると共に認証精度の向上を図る。
【解決手段】複数の登録ユーザの生体データのテンプレートに対して主成分分析を行い、主成分分析の結果から距離索引法の基準データの集合を生成する基準データ集合生成部と、テンプレート毎に基準データとの間の類似度を算出し、類似度の算出の結果からテンプレートと基準データとの間の類似度のインデックスを記録するインデックス記録部と、を備える。
【選択図】図2
Kind Code: A1 In one-to-many biometric authentication processing, a distance index method is used to speed up processing and improve authentication accuracy.
A reference data set generation unit that performs principal component analysis on templates of biometric data of a plurality of registered users and generates a set of reference data for a distance index method from the results of the principal component analysis; an index recording unit that calculates a degree of similarity between the template and the data, and records an index of the degree of similarity between the template and the reference data based on the result of the degree of similarity calculation.
[Selection drawing] Fig. 2
Description
本発明は、生体登録装置、生体認証装置、コンピュータプログラム及び生体認証方法に関する。 The present invention relates to a biometric registration device, a biometric authentication device, a computer program, and a biometric authentication method.
従来、1対多生体認証処理を高速化する技術として、例えば非特許文献1に記載された技術が知られている。非特許文献1に記載された技術では、距離索引法によって、全登録ユーザのテンプレート(登録時の生体情報)から、サンプル(認証時の生体情報)を照合する相手(検索対象)になるテンプレートを絞り込む。
Conventionally, as a technique for speeding up one-to-many biometric authentication processing, for example, the technique described in Non-Patent
具体的には、生体情報の登録段階において、全登録ユーザのテンプレート(x個)のうち一部(n個)をpivot(基準データ)として定義し、あらかじめすべてのテンプレートとpivotとの間の距離(又は類似度)を計算し、テンプレート毎に各pivotとの間の距離(又は類似度)を示すインデックスを記録する。そして、認証時には、サンプルとpivotとの間の距離(又は類似度)を計算し、サンプルと各pivotとの間の距離(又は類似度)と登録済みのインデックスとの相関から検索対象になるテンプレートを絞り込み、絞り込んだ結果のテンプレートのみに対してサンプルとの照合処理(1対1生体認証処理)を行う。これにより、テンプレートとサンプルとの照合処理を実行する回数を削減している。また順列インデックス法によって、照合処理の実行回数の更なる削減を図っている。 Specifically, in the biometric information registration stage, a part (n pieces) of templates (x pieces) of all registered users are defined as pivots (reference data), and the distances between all the templates and the pivots are calculated in advance. (or similarity) is calculated, and an index indicating the distance (or similarity) between each template and each pivot is recorded. Then, at the time of authentication, the distance (or similarity) between the sample and the pivot is calculated, and the template to be searched from the correlation between the distance (or similarity) between the sample and each pivot and the registered index are narrowed down, and matching processing (one-to-one biometric authentication processing) with a sample is performed only for the templates resulting from the narrowing down. This reduces the number of times the matching process between the template and the sample is executed. In addition, the permutation index method is used to further reduce the number of times the matching process is executed.
しかし、上述した非特許文献1に記載された技術では、複数の異なる登録ユーザのテンプレートをpivotに使用するが、サンプルの各pivotとの間の距離(又は類似度)が狭い範囲に集中してしまうために、認証精度が不十分になる可能性があった。この対処のためにpivot数を増大させると、サンプルとpivotとの間の距離(又は類似度)を計算する回数が増えることから、1対多生体認証処理の高速化の効果が減少してしまう。
However, in the technique described in
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、例えば掌紋認証や指紋認証や顔認証や虹彩認証等の生体認証に関する1対多生体認証処理において、距離索引法によって処理の高速化を図ると共に、認証精度の向上を図ることにある。 The present invention has been made in consideration of such circumstances, and its object is, for example, in one-to-many biometric authentication processing related to biometric authentication such as palm print authentication, fingerprint authentication, face authentication, and iris authentication, in which the distance index method The object is to speed up the processing and improve the accuracy of authentication by means of the method.
(1)本発明の一態様は、複数の登録ユーザの生体データのテンプレートに対して主成分分析を行い、前記主成分分析の結果から距離索引法の基準データの集合を生成する基準データ集合生成部と、前記テンプレート毎に前記基準データとの間の類似度を算出し、前記類似度の算出の結果から前記テンプレートと前記基準データとの間の類似度のインデックスを記録するインデックス記録部と、を備える生体登録装置である。
(2)本発明の一態様は、前記基準データ集合生成部は、前記テンプレートの画像サイズを所定サイズに縮小した縮小テンプレートに対して主成分分析を行う、上記(1)の生体登録装置である。
(3)本発明の一態様は、一の登録ユーザの複数の生体データに対してそれぞれに前記基準データとの間の類似度を算出し、当該類似度の算出の結果から当該複数の生体データ毎に各基準データ間の類似度の順列を作成し、当該順列間の距離の総和が最小になる生体データから当該登録ユーザのテンプレートを取得するテンプレート取得部をさらに備える、上記(1)又は(2)のいずれかの生体登録装置である。
(1) One aspect of the present invention is to generate a reference data set by performing principal component analysis on biometric data templates of a plurality of registered users and generating a set of reference data for a distance index method from the results of the principal component analysis. an index recording unit that calculates the degree of similarity between each template and the reference data, and records an index of the degree of similarity between the template and the reference data based on the result of calculating the degree of similarity; It is a biometric registration device comprising:
(2) An aspect of the present invention is the biometric registration device according to (1) above, wherein the reference data set generator performs principal component analysis on a reduced template obtained by reducing the image size of the template to a predetermined size. .
(3) According to one aspect of the present invention, a degree of similarity between each of a plurality of biometric data of one registered user and the reference data is calculated; (1) or ( 2) is any of the biometric registration devices.
(4)本発明の一態様は、上記(1)から(3)のいずれかの生体登録装置に対応する生体認証装置であって、前記生体登録装置が生成した距離索引法の基準データの集合に含まれる各基準データと、認証ユーザの生体データのサンプルとの間の類似度を算出する基準データ間類似度算出部と、前記サンプルの類似度の算出の結果と前記生体登録装置が記録したインデックスとに基づいて、前記インデックスに含まれるテンプレートの中から判定候補のテンプレートを選択する判定候補選択部と、前記判定候補のテンプレートに対して前記サンプルに一致するか否かを判定する判定部と、を備える生体認証装置である。
(5)本発明の一態様は、前記判定候補選択部は、前記サンプルの類似度の算出の結果と前記生体登録装置が記録したインデックス内の各テンプレートの類似度とを比較する、上記(4)の生体認証装置である。
(6)本発明の一態様は、前記判定候補選択部は、前記サンプルの類似度の算出の結果に基づいた前記サンプルと各基準データ間の類似度の順列と、前記インデックスにおける各テンプレートの各基準データ間の類似度の順列とを比較する、上記(4)の生体認証装置である。
(7)本発明の一態様は、一の認証ユーザの複数の生体データのそれぞれに対して一の生体データとそれ以外の他の生体データとの照合を行い、当該照合の結果の照合スコアが最大である生体データから当該認証ユーザのサンプルを取得するサンプル取得部をさらに備える、上記(4)から(6)のいずれかの生体認証装置である。
(4) One aspect of the present invention is a biometrics authentication device corresponding to the biometrics registration device according to any one of (1) to (3) above, wherein a set of reference data for the distance index method generated by the biometrics registration device and a reference data similarity calculation unit that calculates the similarity between each reference data included in the authentication user's biometric data sample, and the biometric registration device records the similarity calculation result of the sample a determination candidate selection unit that selects a determination candidate template from templates included in the index based on an index; and a determination unit that determines whether the determination candidate template matches the sample. , is a biometric authentication device.
(5) In one aspect of the present invention, the determination candidate selection unit compares the result of calculating the similarity of the sample with the similarity of each template in the index recorded by the biometric registration device. ) is a biometric authentication device.
(6) In one aspect of the present invention, the determination candidate selection unit performs a similarity permutation between the sample and each reference data based on the similarity calculation result of the sample, and each of the templates in the index. The biometric authentication device according to (4) above, which compares the permutation of similarity between reference data.
(7) In one aspect of the present invention, each of a plurality of biometric data of one authenticated user is matched against other biometric data, and the matching score obtained as a result of the matching is The biometric authentication device according to any one of (4) to (6) above, further comprising a sample acquiring unit that acquires a sample of the authenticated user from maximum biometric data.
(8)本発明の一態様は、生体登録装置のコンピュータに、複数の登録ユーザの生体データのテンプレートに対して主成分分析を行い、前記主成分分析の結果から距離索引法の基準データの集合を生成する基準データ集合生成ステップと、前記テンプレート毎に前記基準データとの間の類似度を算出し、前記類似度の算出の結果から前記テンプレートと前記基準データとの間の類似度のインデックスを記録するインデックス記録ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムである。
(9)本発明の一態様は、上記(1)から(3)のいずれかの生体登録装置に対応する生体認証装置のコンピュータに、前記生体登録装置が生成した距離索引法の基準データの集合に含まれる各基準データと、認証ユーザの生体データのサンプルとの間の類似度を算出する基準データ間類似度算出ステップと、前記サンプルの類似度の算出の結果と前記生体登録装置が記録したインデックスの類似度とに基づいて、前記インデックスに含まれるテンプレートの中から判定候補のテンプレートを選択する判定候補選択ステップと、前記判定候補のテンプレートに対して前記サンプルに一致するか否かを判定する判定ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムである。
(8) According to one aspect of the present invention, a computer of a biometric registration device performs principal component analysis on biometric data templates of a plurality of registered users, and from the results of the principal component analysis, sets of reference data for the distance index method. a reference data set generating step for generating a reference data set, calculating a similarity between the template and the reference data for each template, and calculating a similarity index between the template and the reference data based on the result of the similarity calculation a recording index recording step; and a computer program for executing a recording index recording step.
(9) According to one aspect of the present invention, a set of reference data for the distance index method generated by the biometric registration device is stored in a computer of a biometric authentication device corresponding to the biometric registration device according to any one of (1) to (3) above. and a reference data similarity calculation step of calculating the similarity between each reference data included in the biometric data sample of the authenticated user; a determination candidate selection step of selecting a determination candidate template from templates included in the index based on the similarity of the index; and determining whether or not the determination candidate template matches the sample. A computer program for executing a determination step.
(10)本発明の一態様は、生体登録装置が、複数の登録ユーザの生体データのテンプレートに対して主成分分析を行い、前記主成分分析の結果から距離索引法の基準データの集合を生成する基準データ集合生成ステップと、前記生体登録装置が、前記テンプレート毎に前記基準データとの間の類似度を算出し、前記類似度の算出の結果から前記テンプレートと前記基準データとの間の類似度のインデックスを記録するインデックス記録部と、生体認証装置が、前記生体登録装置が生成した距離索引法の基準データの集合に含まれる各基準データと、認証ユーザの生体データのサンプルとの間の類似度を算出する基準データ間類似度算出ステップと、前記生体認証装置が、前記サンプルの類似度の算出の結果と前記生体登録装置が記録したインデックスの類似度とに基づいて、前記インデックスに含まれるテンプレートの中から判定候補のテンプレートを選択する判定候補選択ステップと、前記生体認証装置が、前記判定候補のテンプレートに対して前記サンプルに一致するか否かを判定する判定ステップと、を含む生体認証方法である。 (10) In one aspect of the present invention, the biometric registration device performs principal component analysis on biometric data templates of a plurality of registered users, and generates a set of reference data for the distance index method from the results of the principal component analysis. and a step of generating a reference data set, wherein the biometric registration device calculates a degree of similarity between each template and the reference data, and calculates the similarity between the template and the reference data based on the result of the calculation of the degree of similarity. an index recording unit that records a degree index; a similarity calculation step between reference data for calculating a similarity; a determination candidate selection step of selecting a determination candidate template from among the templates that are provided; and a determination step of determining whether the biometric authentication device matches the sample with respect to the determination candidate template. authentication method.
本発明によれば、1対多生体認証処理において、距離索引法によって処理の高速化を図ると共に認証精度の向上を図ることができるという効果が得られる。 Advantageous Effects of Invention According to the present invention, in one-to-many biometric authentication processing, it is possible to obtain the effect that the processing can be speeded up by the distance index method and the authentication accuracy can be improved.
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。なお、以下に示す実施形態では、生体認証の一例として掌紋認証を挙げて説明する。
図1は、一実施形態に係る掌紋認証システムの構成例を示すブロック図である。図1において、掌紋認証システム1は、掌紋登録装置10と、掌紋認証装置30とを備える。掌紋認証システム1と、ユーザ端末2とは、通信ネットワークNWを介して通信を行う。通信ネットワークNWは、例えば、携帯電話ネットワークや無線LAN(Local Area Network)等の無線通信ネットワーク、インターネットなどである。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that, in the embodiments shown below, palm print authentication will be described as an example of biometric authentication.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a palm print authentication system according to one embodiment. In FIG. 1, a
ユーザ端末2は、例えば、スマートフォンやタブレット型のコンピュータ(タブレットPC)等の携帯通信端末装置であってもよく、又は、据置き型の通信端末装置(例えば、据置き型のパーソナルコンピュータ等)であってもよい。
The
ユーザ端末2は、掌紋データPを保持する。掌紋データPは、ユーザの手のひらが被写体として撮像された撮像画像の画像データである。したがって、掌紋データPは、ユーザの掌紋の画像を含む画像データである。掌紋データPは、ユーザ端末2が備えるカメラで撮像された撮像画像であってもよく、又は、ユーザ端末2とは別個のカメラで撮像された撮像画像であってもよい。ユーザ端末2は、登録段階において、登録用の掌紋データP(P_a)を掌紋認証システム1へ送信する。ユーザ端末2は、認証段階において、認証用の掌紋データP(P_b)を掌紋認証システム1へ送信する。掌紋データPは生体データに対応する。
The
掌紋認証システム1の掌紋登録装置10は、登録段階において、全登録ユーザの登録用の掌紋データP(P_a)からそれぞれに登録されたテンプレートである全登録ユーザのテンプレートから、距離索引法のインデックスを作成し記録する。掌紋認証システム1の掌紋認証装置30は、認証段階において、一の認証ユーザの認証用の掌紋データP(P_b)に基づいたサンプルに対して、掌紋登録装置10が記録したインデックスを使用して全登録ユーザのテンプレートからサンプルを照合する相手(検索対象)になるテンプレートを絞り込む。
In the registration stage, the
本実施形態では、距離索引法のpivot(基準データ)として、全登録ユーザのテンプレートに対する主成分分析の結果(主成分分析画像)を使用する。具体的には、第1主成分から第n主成分までのn個の主成分分析画像をそれぞれにpivotに使用して、n個のpivotを得る。主成分分析画像は、次元毎に各次元の特徴の分散が最大となる画像である。このため、主成分分析画像と異なる複数人の掌紋画像との間の類似度の分布が広範囲に散らばりやすくなるので、テンプレートをpivotに使用する場合に比して、掌紋画像を識別する精度を向上させることができる。また、低次の主成分分析画像のみを用いて掌紋画像の高精度の識別を行うことができるので、テンプレートをpivotに使用する場合に比して、pivot数を低減することができるので、サンプルとpivotとの間の類似度を計算する回数を削減することができる。さらに、低次の主成分分析画像は低解像度の画像になるので、高解像度のテンプレートをpivotに使用する場合に比して、pivotとサンプルとの間の類似度を算出する計算量を削減することができる。このように本実施形態では、距離索引法のpivot(基準データ)として全登録ユーザのテンプレートに対する主成分分析の結果(主成分分析画像)を使用することにより、1対多掌紋認証処理において、距離索引法によって処理の高速化を図ると共に、認証精度の向上を図る。 In this embodiment, the result of principal component analysis (principal component analysis image) for templates of all registered users is used as the pivot (reference data) for the distance index method. Specifically, n principal component analysis images from the first principal component to the n-th principal component are used as pivots to obtain n pivots. A principal component analysis image is an image that maximizes the variance of features in each dimension. For this reason, the similarity distribution between the principal component analysis image and the palmprint images of different people tends to spread over a wide range, so the accuracy of palmprint image identification is improved compared to when templates are used as pivots. can be made In addition, since palmprint images can be identified with high accuracy using only low-order principal component analysis images, the number of pivots can be reduced compared to when templates are used for pivots. and the pivot can be reduced. Furthermore, since a low-order principal component analysis image is a low-resolution image, it reduces the amount of computation for calculating the similarity between the pivot and the sample compared to using a high-resolution template for the pivot. be able to. As described above, in the present embodiment, by using the result of principal component analysis (principal component analysis image) for templates of all registered users as the pivot (reference data) for the distance index method, distance The index method is used to speed up processing and improve authentication accuracy.
以下、本実施形態について詳細に説明する。 The present embodiment will be described in detail below.
[掌紋登録装置]
図2は、本実施形態に係る掌紋登録装置の構成例を示すブロック図である。図2において、掌紋登録装置10は、テンプレート取得部11と、テンプレート登録データベース(テンプレート登録DB)12と、pivot集合生成部(基準データ集合生成部)13と、インデックス記録部14とを備える。
[Palmprint registration device]
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the palm print registration device according to this embodiment. 2, the palm
掌紋登録装置10の各機能は、掌紋登録装置10がCPU(Central Processing Unit:中央演算処理装置)及びメモリ等のコンピュータハードウェアを備え、CPUがメモリに格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。なお、掌紋登録装置10として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。例えば、掌紋登録装置10は、インターネット等の通信ネットワークに接続されるサーバコンピュータを使用して構成されてもよい。また、掌紋登録装置10の各機能はクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。また、掌紋登録装置10は、単独のコンピュータにより実現するものであってもよく、又は掌紋登録装置10の機能を複数のコンピュータに分散させて実現するものであってもよい。また、掌紋登録装置10として、例えばWWWシステム等を利用してウェブサイトを開設するように構成してもよい。
Each function of the
テンプレート取得部11は、ユーザ端末2から送信された登録ユーザの登録用の掌紋データP_aから登録ユーザのテンプレートを取得する。テンプレート取得部11は、取得した登録ユーザのテンプレートをテンプレート登録DB12に登録する。テンプレートは、掌紋データP_aの掌紋画像領域のうち、全ての領域の画像であってもよく、又は一部の領域の画像であってもよい。
The
テンプレート登録DB12は、各登録ユーザのテンプレートを格納する。
The
pivot集合生成部13は、テンプレート登録DB12に登録されている全登録ユーザのテンプレートに対して主成分分析を行い、当該主成分分析の結果(主成分分析画像)から距離索引法のpivotの集合(pivot集合)を生成する。具体的には、pivot集合生成部13は、第1主成分から第n主成分までのn個の主成分分析画像がそれぞれにpivotである、n個のpivot(主成分分析画像)から構成されるpivot集合を生成する。掌紋登録装置10は、pivot集合を記録する。
The pivot set
インデックス記録部14は、テンプレート登録DB12に登録されている全登録ユーザのテンプレートに対して、テンプレート毎に、テンプレートとpivot集合内の各pivotとの間の類似度を算出する。インデックス記録部14は、当該類似度の算出の結果から、テンプレート毎に各pivotとの間の類似度を示すインデックスを記録する。
The
本実施形態では、テンプレートとpivotとの間の類似度の算出方法として、画像間の類似度の算出方法の一例であるNCC(Normalized Cross Correlation、正規化相互相関)を使用する。したがって、インデックス記録部14は、テンプレート登録DB12に登録されている全登録ユーザのテンプレートに対して、テンプレート毎に、テンプレートとpivot集合内の各pivotとの間のNCC値を算出する。インデックス記録部14は、当該NCC値の算出の結果から、テンプレート毎に各pivotとの間のNCC値を示すインデックスを記録する。
In this embodiment, NCC (Normalized Cross Correlation), which is an example of a similarity calculation method between images, is used as a method for calculating a similarity between a template and a pivot. Therefore, the
次に図3を参照して本実施形態に係る掌紋認証方法の登録段階の手順を説明する。図3は、本実施形態に係る掌紋認証方法の登録段階の手順の例を示すフロー図である。 Next, the procedure of the registration stage of the palmprint authentication method according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flow chart showing an example of procedures in the registration stage of the palmprint authentication method according to the present embodiment.
(ステップS101) 掌紋登録装置10は、テンプレート登録DB12に登録されている全登録ユーザのテンプレートに対して主成分分析を行い、当該主成分分析の結果(主成分分析画像)から距離索引法のpivotの集合(pivot集合)を生成する。当該pivot集合は、n個のpivot(主成分分析画像)「p1,p2,・・・,pn」から構成される。
(Step S101) The palm
(ステップS102) 掌紋登録装置10は、テンプレート登録DB12に登録されている全登録ユーザのテンプレート「t1,t2,t3,・・・,tx」に対して、テンプレート毎に、テンプレートとpivot集合内の各pivot「p1,p2,・・・,pn」との間の類似度を算出する(図3中の照合処理)。掌紋登録装置10は、当該類似度の算出の結果から、テンプレート毎に各pivotとの間の類似度を示すインデックスを記録する(図3中のインデックス生成処理)。これにより、図3に示されるように、インデックス記録部14には、全登録ユーザのテンプレート「t1,t2,t3,・・・,tx」に対して、テンプレート毎に各pivot「p1,p2,・・・,pn」との間の類似度を示すインデックスが記録される。
(Step S102) The palm
次に本実施形態に係る掌紋登録装置10におけるいくつかの変形例を以下に示す。
Next, some modifications of the palm
(変形例1-1)
pivot集合生成部13は、テンプレートの画像サイズを所定サイズに縮小した縮小テンプレートに対して主成分分析を行ってもよい。例えば、160画素×160画素のテンプレートを8画素×8画素に縮小した縮小テンプレートに対して主成分分析が行われる。
(Modification 1-1)
The pivot set
(変形例1-2)
テンプレート取得部11は、既にpivot集合が作成された後における新規登録ユーザのテンプレート登録時や既存登録ユーザのテンプレートの更新時において、一の登録ユーザの複数の掌紋データ(例えば、一の登録ユーザの掌紋が撮影された動画データに含まれる複数の掌紋画像など)に対してそれぞれにpivot集合内の各pivotとの間の類似度を算出し、当該類似度の算出の結果から当該複数の掌紋データ毎に掌紋データと各pivotとの間の類似度の順列を作成し、一掌紋データの順列とそれ以外の他の掌紋データの順列との間の各距離の総和が最小になる順列に対応する掌紋データから当該登録ユーザのテンプレートを取得してもよい。
(Modification 1-2)
The
[掌紋認証装置]
図4は、本実施形態に係る掌紋認証装置の構成例を示すブロック図である。図4において、掌紋認証装置30は、サンプル取得部31と、pivot間類似度算出部(基準データ間類似度算出部)32と、判定候補選択部33と、判定部34とを備える。
[Palmprint authentication device]
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of a palm print authentication device according to this embodiment. In FIG. 4 , the
掌紋認証装置30の各機能は、掌紋認証装置30がCPU及びメモリ等のコンピュータハードウェアを備え、CPUがメモリに格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。なお、掌紋認証装置30として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。例えば、掌紋認証装置30は、インターネット等の通信ネットワークに接続されるサーバコンピュータを使用して構成されてもよい。また、掌紋認証装置30の各機能はクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。また、掌紋認証装置30は、単独のコンピュータにより実現するものであってもよく、又は掌紋認証装置30の機能を複数のコンピュータに分散させて実現するものであってもよい。また、掌紋認証装置30として、例えばWWWシステム等を利用してウェブサイトを開設するように構成してもよい。
Each function of the
サンプル取得部31は、ユーザ端末2から送信された認証ユーザの認証用の掌紋データP_bから認証ユーザのサンプルを取得する。サンプルは、掌紋データP_bの掌紋画像領域のうち、全ての領域の画像であってもよく、又は一部の領域の画像であってもよい。例えば、サンプルは、掌紋データP_bの掌紋画像領域のうち、テンプレートが取得される領域と同様の領域から取得される。
The
pivot間類似度算出部32は、掌紋登録装置10が生成したpivot集合内の各pivotと、認証ユーザのサンプルとの間の類似度を算出する。サンプルとpivotとの間の類似度の算出方法は、テンプレートとpivotとの間の類似度の算出方法と同じであって、本実施形態ではNCCを使用する。したがって、pivot間類似度算出部32は、掌紋登録装置10が生成したpivot集合内の各pivotと、認証ユーザのサンプルとの間のNCC値を算出する。
The inter-pivot
判定候補選択部33は、認証ユーザのサンプルの類似度の算出の結果と、掌紋登録装置10が記録したインデックスとに基づいて、インデックスに含まれるテンプレートの中から判定候補のテンプレートを選択する。
The determination
判定部34は、判定候補のテンプレートと認証ユーザのサンプルとの照合処理(1対1掌紋認証処理)を行い、当該照合処理の結果に基づいて、判定候補のテンプレートが認証ユーザのサンプルに一致する(認証成功)か否(認証失敗)かを判定する。この判定結果(認証成功又は認証失敗)は掌紋認証装置30から出力される。
The
次に図5を参照して本実施形態に係る掌紋認証方法の認証段階の手順を説明する。図5は、本実施形態に係る掌紋認証方法の認証段階の手順の例を示すフロー図である。 Next, with reference to FIG. 5, the procedures of the authentication stage of the palmprint authentication method according to the present embodiment will be described. FIG. 5 is a flow chart showing an example of the authentication stage procedure of the palmprint authentication method according to the present embodiment.
(ステップS201) 掌紋認証装置30は、ユーザ端末2から送信された認証ユーザの認証用の掌紋データP_bから認証ユーザのサンプル(認証用サンプル)a1を取得する。
(Step S<b>201 ) The
(ステップS202) 掌紋認証装置30は、掌紋登録装置10が生成したpivot集合内の各pivot「p1,p2,・・・,pn」と、認証用サンプルa1との間の類似度を算出する(図5中の認証用pivot照合スコア集合算出処理)。これにより、認証用サンプルa1と各pivot「p1,p2,・・・,pn」との間の類似度の集合(認証用pivot照合スコア集合)が生成される。
(Step S202) The
(ステップS203) 掌紋認証装置30は、認証用pivot照合スコア集合と、掌紋登録装置10が記録したインデックスとに基づいて、インデックスに含まれるテンプレート「t1,t2,t3,・・・,tx」の中から判定候補のテンプレートを選択する。具体的には、掌紋認証装置30は、認証用pivot照合スコア集合内の類似度と、掌紋登録装置10が記録したインデックス内の各テンプレート「t1,t2,t3,・・・,tx」の類似度とを比較する。ここでは、テンプレート「t1,t2,t3,・・・,tx」毎に、「認証用pivot照合スコア集合」と「テンプレートと各pivot「p1,p2,・・・,pn」との間の類似度の集合」との間の類似度を計算する(図5中の類似度計算処理)。次いで、掌紋認証装置30は、当該インデックスに含まれるテンプレート「t1,t2,t3,・・・,tx」の中から、当該計算結果の類似度が高い上位の所定数(m個)のテンプレートを、判定候補のテンプレートとして選択する(図5中の候補選択処理)。
(Step S203) Based on the authentication pivot matching score set and the index recorded by the
(ステップS204) 掌紋認証装置30は、m個の判定候補のテンプレートに対して、判定候補のテンプレート毎に、判定候補のテンプレートと認証用サンプルa1との照合処理(1対1掌紋認証処理)を行う(図5中の照合処理)。次いで、掌紋認証装置30は、当該照合処理の結果に基づいて、判定候補のテンプレートが認証用サンプルa1に一致する(認証成功)か否(認証失敗)かを判定する(図5中の判定処理)。例えば、掌紋認証装置30は、当該照合処理の結果の照合スコアが所定の閾値を超えた場合に認証成功であると判定し、そうではない場合に認証失敗であると判定する。
(Step S204) The
次に本実施形態に係る掌紋認証装置30におけるいくつかの変形例を以下に示す。
Next, some modifications of the palm
(変形例2-1)
判定候補選択部33は、認証用pivot照合スコア集合における認証用サンプルa1と各pivot「p1,p2,・・・,pn」との間の類似度についての順列と、インデックスにおける各テンプレート「t1,t2,t3,・・・,tx」の各pivot「p1,p2,・・・,pn」間の類似度についての順列とを比較してもよい。具体的には、判定候補選択部33は、「認証用サンプルa1と各pivot「p1,p2,・・・,pn」との間の類似度についての順列」と「テンプレートと各pivot「p1,p2,・・・,pn」との間の類似度についての順列」との間の距離をテンプレート「t1,t2,t3,・・・,tx」毎に計算し、当該インデックスに含まれるテンプレート「t1,t2,t3,・・・,tx」の中から、当該計算結果の距離が短い上位の所定数(m個)のテンプレートを、判定候補のテンプレートとして選択する。本変形例2-1によれば、順列は、どちらが大きいか小さいかという情報のみで順番が決まるので、認証ユーザ本人の変動に対するロバスト性が改善されて認証精度が向上する効果が得られる。
(Modification 2-1)
The determination
(変形例2-2)
サンプル取得部31は、一の認証ユーザの複数の掌紋データ(例えば、一の認証ユーザの掌紋が撮影された動画データに含まれる複数の掌紋画像など)のそれぞれに対して一の掌紋データとそれ以外の他の掌紋データとの照合を行い、当該照合の結果の照合スコアが最大である掌紋データから当該認証ユーザのサンプルを取得してもよい。
(Modification 2-2)
The
上述した実施形態によれば、1対多掌紋認証処理において、距離索引法のpivot(基準データ)として全登録ユーザのテンプレートに対する主成分分析の結果(主成分分析画像)を使用することにより、距離索引法によって処理の高速化を図ると共に、認証精度の向上を図ることができる。 According to the above-described embodiment, in the one-to-many palmprint authentication process, the distance The indexing method can speed up the processing and improve the accuracy of authentication.
なお、掌紋登録装置10と掌紋認証装置30とは、別個の装置として構成されてもよく、又は同じ装置として構成されてもよい。
Note that the
本実施形態に係る掌紋認証システム1は、例えばオンラインでの決済サービスにおける本人認証処理などに適用可能である。
The
なお、これにより、例えば掌紋認証システムを利用した本人認証サービスにおける総合的なサービス品質の向上を実現することができることから、国連が主導する持続可能な開発目標(SDGs)の目標9「レジリエントなインフラを整備し、持続可能な産業化を推進するとともに、イノベーションの拡大を図る」に貢献することが可能となる。 As a result, it will be possible to improve overall service quality in personal authentication services that use, for example, a palm print authentication system. , promote sustainable industrialization, and contribute to the expansion of innovation.
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。 Although the embodiment of the present invention has been described in detail above with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and design changes and the like are included within the scope of the present invention.
上述した実施形態では、生体認証の一例として掌紋認証を挙げたが、例えば指紋認証や顔認証や虹彩認証等の生体認証にも適用可能である。
また、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、DVD(Digital Versatile Disc)等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
In the above-described embodiment, palm print authentication is used as an example of biometric authentication, but the present invention can also be applied to biometric authentication such as fingerprint authentication, face authentication, and iris authentication.
Alternatively, a computer program for realizing the functions of the devices described above may be recorded in a computer-readable recording medium, and the program recorded in the recording medium may be read and executed by the computer system. Note that the “computer system” referred to here may include hardware such as an OS and peripheral devices.
In addition, "computer-readable recording medium" includes writable nonvolatile memories such as flexible discs, magneto-optical discs, ROMs and flash memories, portable media such as DVDs (Digital Versatile Discs), and computer system built-in media. A storage device such as a hard disk that
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory))のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Furthermore, "computer-readable recording medium" means a volatile memory (e.g., DRAM (Dynamic Random Access Memory)), which holds the program for a certain period of time, is also included.
Further, the above program may be transmitted from a computer system storing this program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in a transmission medium. Here, the "transmission medium" for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
Further, the program may be for realizing part of the functions described above. Further, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in the computer system.
1…掌紋認証システム、10…掌紋登録装置、11…テンプレート取得部、12…テンプレート登録データベース(テンプレート登録DB、13…pivot集合生成部(基準データ集合生成部)、14…インデックス記録部、30…掌紋認証装置、31…サンプル取得部、32…pivot間類似度算出部(基準データ間類似度算出部)、33…判定候補選択部、34…判定部、2…ユーザ端末、NW…通信ネットワーク
1... palmprint authentication system, 10... palmprint registration device, 11... template acquisition section, 12... template registration database (template registration DB, 13... pivot set generation section (reference data set generation section), 14... index recording section, 30...
Claims (10)
前記テンプレート毎に前記基準データとの間の類似度を算出し、前記類似度の算出の結果から前記テンプレートと前記基準データとの間の類似度のインデックスを記録するインデックス記録部と、
を備える生体登録装置。 a reference data set generation unit that performs principal component analysis on templates of biometric data of a plurality of registered users and generates a set of reference data for the distance index method from the results of the principal component analysis;
an index recording unit that calculates the degree of similarity between each template and the reference data, and records an index of the degree of similarity between the template and the reference data based on the result of the calculation of the degree of similarity;
A biometric registration device comprising:
請求項1に記載の生体登録装置。 The reference data set generation unit performs principal component analysis on a reduced template obtained by reducing the image size of the template to a predetermined size.
The biometric registration device according to claim 1.
請求項1又は2のいずれか1項に記載の生体登録装置。 calculating the degree of similarity between each of a plurality of biometric data of one registered user and the reference data; further comprising a template acquisition unit that creates a permutation and acquires the template of the registered user from biometric data that minimizes the sum of distances between the permutations;
The biometric registration device according to claim 1 or 2.
前記生体登録装置が生成した距離索引法の基準データの集合に含まれる各基準データと、認証ユーザの生体データのサンプルとの間の類似度を算出する基準データ間類似度算出部と、
前記サンプルの類似度の算出の結果と前記生体登録装置が記録したインデックスとに基づいて、前記インデックスに含まれるテンプレートの中から判定候補のテンプレートを選択する判定候補選択部と、
前記判定候補のテンプレートに対して前記サンプルに一致するか否かを判定する判定部と、
を備える生体認証装置。 A biometric authentication device corresponding to the biometric registration device according to any one of claims 1 to 3,
a similarity calculation unit between reference data that calculates a similarity between each reference data included in a set of reference data for the distance index method generated by the biometric registration device and a sample of biometric data of an authenticated user;
a determination candidate selection unit that selects a determination candidate template from templates included in the index based on the result of calculating the similarity of the sample and the index recorded by the biometric registration device;
a determination unit that determines whether or not the template of the determination candidate matches the sample;
A biometric authentication device.
請求項4に記載の生体認証装置。 The determination candidate selection unit compares the result of calculating the similarity of the sample with the similarity of each template in the index recorded by the biometric registration device.
The biometric authentication device according to claim 4.
請求項4に記載の生体認証装置。 The determination candidate selection unit selects a similarity permutation between the sample and each reference data based on the result of calculating the similarity of the sample, and a similarity permutation between each reference data of each template in the index. compare,
The biometric authentication device according to claim 4.
請求項4から6のいずれか1項に記載の生体認証装置。 For each of a plurality of biometric data of one authenticated user, one biometric data is compared with other biometric data, and the biometric data with the maximum matching score as a result of the matching is selected from the biometric data of the authenticated user. further comprising a sample acquisition unit that acquires a sample;
The biometric authentication device according to any one of claims 4 to 6.
複数の登録ユーザの生体データのテンプレートに対して主成分分析を行い、前記主成分分析の結果から距離索引法の基準データの集合を生成する基準データ集合生成ステップと、
前記テンプレート毎に前記基準データとの間の類似度を算出し、前記類似度の算出の結果から前記テンプレートと前記基準データとの間の類似度のインデックスを記録するインデックス記録ステップと、
を実行させるためのコンピュータプログラム。 In the computer of the biometric registration device,
a reference data set generation step of performing principal component analysis on templates of biometric data of a plurality of registered users and generating a set of reference data for the distance index method from the results of the principal component analysis;
an index recording step of calculating the degree of similarity between each template and the reference data, and recording an index of the degree of similarity between the template and the reference data from the result of the calculation of the degree of similarity;
A computer program for executing
前記生体登録装置が生成した距離索引法の基準データの集合に含まれる各基準データと、認証ユーザの生体データのサンプルとの間の類似度を算出する基準データ間類似度算出ステップと、
前記サンプルの類似度の算出の結果と前記生体登録装置が記録したインデックスの類似度とに基づいて、前記インデックスに含まれるテンプレートの中から判定候補のテンプレートを選択する判定候補選択ステップと、
前記判定候補のテンプレートに対して前記サンプルに一致するか否かを判定する判定ステップと、
を実行させるためのコンピュータプログラム。 In a computer of a biometric authentication device corresponding to the biometric registration device according to any one of claims 1 to 3,
a reference data similarity calculation step of calculating a similarity between each reference data included in a set of reference data for the distance indexing method generated by the biometric registration device and a sample of biometric data of an authenticated user;
a determination candidate selection step of selecting a determination candidate template from templates included in the index based on the result of calculating the similarity of the sample and the similarity of the index recorded by the biometric registration device;
a determination step of determining whether the determination candidate template matches the sample;
A computer program for executing
前記生体登録装置が、前記テンプレート毎に前記基準データとの間の類似度を算出し、前記類似度の算出の結果から前記テンプレートと前記基準データとの間の類似度のインデックスを記録するインデックス記録部と、
生体認証装置が、前記生体登録装置が生成した距離索引法の基準データの集合に含まれる各基準データと、認証ユーザの生体データのサンプルとの間の類似度を算出する基準データ間類似度算出ステップと、
前記生体認証装置が、前記サンプルの類似度の算出の結果と前記生体登録装置が記録したインデックスの類似度とに基づいて、前記インデックスに含まれるテンプレートの中から判定候補のテンプレートを選択する判定候補選択ステップと、
前記生体認証装置が、前記判定候補のテンプレートに対して前記サンプルに一致するか否かを判定する判定ステップと、
を含む生体認証方法。 a reference data set generation step in which the biometric registration device performs principal component analysis on templates of biometric data of a plurality of registered users, and generates a set of reference data for the distance index method from the results of the principal component analysis;
The biometric registration device calculates the degree of similarity between each template and the reference data, and records an index of the degree of similarity between the template and the reference data based on the result of calculating the degree of similarity. Department and
A biometrics authentication device calculates similarity between reference data for calculating a similarity between each reference data included in a set of reference data for the distance index method generated by the biometrics registration device and a sample of biometric data of an authenticated user. a step;
The biometric authentication device selects a determination candidate template from templates included in the index based on the result of calculating the similarity of the sample and the similarity of the index recorded by the biometric registration device. a selection step;
a determination step in which the biometric authentication device determines whether or not the template of the determination candidate matches the sample;
Biometric authentication methods including.
Priority Applications (1)
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| JP2021103230A JP2023002170A (en) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | Biometric registration device, biometric authentication device, computer program, and biometric authentication method |
Applications Claiming Priority (1)
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