特許 7355243 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-09-25

(45)【発行日】2023-10-03

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 21/32 20130101AFI20230926BHJP

【ＦＩ】

G06F21/32

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2022530450

(86)(22)【出願日】2020-06-11

(86)【国際出願番号】 JP2020022992

(87)【国際公開番号】W WO2021250839

(87)【国際公開日】2021-12-16

【審査請求日】2022-08-19

(73)【特許権者】

【識別番号】000004237

【氏名又は名称】日本電気株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100094112

【弁理士】

【氏名又は名称】岡部 讓

(74)【代理人】

【識別番号】100106183

【弁理士】

【氏名又は名称】吉澤 弘司

(72)【発明者】

【氏名】林 蒼二郎

(72)【発明者】

【氏名】折田 和久

(72)【発明者】

【氏名】白 秀君

【審査官】岸野 徹

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－２８４９７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－０９０２６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－２０６２２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１６５９９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１１７３８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２００５／０２２３２３６（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許第６４１８２３５（ＵＳ，Ｂ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／０００５３１１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／００９５７５０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０１８６０２２（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ ２１／３２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

登録対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する取得部と、
前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定する特定部と、
前記複数の生体情報及び前記複数の生体情報の各々が属するカテゴリを前記登録対象者ごとに関連付けて記憶領域に登録する登録部と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記特定部は、前記複数の生体情報の照合処理時において前記種類ごとに抽出される特徴量とは異なる前記特徴を抽出する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記複数のカテゴリは、前記特徴に関して予め定義されている第１カテゴリと、前記特徴が前記第１カテゴリに該当しないことを示す第２カテゴリとを含む、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記カテゴリには、前記特徴を細分化する複数のサブカテゴリが予め定義されており、
前記登録部は、登録者の数が所定の閾値を超えて関連付けられた前記カテゴリについて、前記複数のサブカテゴリのうち前記複数の生体情報及び前記複数の生体情報の各々が属するサブカテゴリを前記登録対象者ごとに関連付ける更新処理を実行する、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記特定部は、前記複数の生体情報の各々に対する画像解析処理によって判定された形状、色彩及び明暗のうちの少なくとも1つに基づいて前記カテゴリを特定する、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

照合対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する取得部と、
前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定する特定部と、
前記特定部によって特定されたカテゴリに基づいて照合先を決定し、前記複数の生体情報と登録者の複数の登録生体情報との照合処理を前記種類ごとに実行する照合部と、
を備える情報処理装置。

【請求項7】

前記照合部は、前記複数の登録生体情報及び前記複数の登録生体情報が属する前記カテゴリを前記登録者ごとに関連付けた登録者情報のうち、前記特定部で特定された前記種類ごとの前記カテゴリが全て一致する前記照合先に対して、前記照合処理を実行する、
請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記特定部は、前記複数の生体情報の照合処理時において前記種類ごとに抽出される特徴量とは異なる前記特徴を抽出する、
請求項６又は７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記特定部は、前記複数の生体情報に顔画像を含む場合に、前記顔画像から特定された前記カテゴリと顔照合の照合範囲との関係を学習した学習モデルに基づいて、前記照合範囲を特定する、
請求項６乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記特定部は、前記複数の生体情報に顔画像を含む場合に、前記顔画像から特定された前記カテゴリと顔照合の照合範囲との関係を予め定義した対照表に基づいて、前記照合範囲を特定する、
請求項６乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、利用者から取得した２種類の生体情報（指静脈情報及び指紋情報）と、登録者について認証用データベースに予め登録されている２種類の登録生体情報とが種類ごとに一致することを条件として利用者を認証する認証装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００６―１５５２５２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に例示されているようなマルチモーダル生体認証では、照合対象者である利用者と認証用データベースの登録者との間で、生体情報の種類ごとに照合処理を実行する必要がある。このため、認証用データベースの登録者数が膨大になると、照合速度が低下する虞があった。

【0005】

そこで、本開示は、上述の問題に鑑み、マルチモーダル生体認証における照合速度を向上できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する
ことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一観点によれば、登録対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する取得部と、前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定する特定部と、前記複数の生体情報及び前記複数の生体情報の各々が属するカテゴリを前記登録対象者ごとに関連付けて記憶領域に登録する登録部と、を備える情報処理装置が提供される。

【0007】

本開示の他の一観点によれば、登録対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得するステップと、前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定するステップと、前記複数の生体情報及び前記複数の生体情報の各々が属するカテゴリを前記登録対象者ごとに関連付けて記憶領域に登録するステップと、を備える情報処理方法が提供される。

【0008】

本開示の他の一観点によれば、コンピュータに、登録対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得するステップと、前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定するステップと、前記複数の生体情報及び前記複数の生体情報の各々が属するカテゴリを前記登録対象者ごとに関連付けて記憶領域に登録するステップと、を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが提供される。

【0009】

本開示の他の一観点によれば、照合対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する取得部と、前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定する特定部と、前記特定部によって特定されたカテゴリに基づいて照合先を決定し、前記複数の生体情報と登録者の複数の登録生体情報との照合処理を前記種類ごとに実行する照合部と、を備える情報処理装置が提供される。

【0010】

本開示の他の一観点によれば、照合対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得するステップと、前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定するステップと、特定されたカテゴリに基づいて照合先を決定し、前記複数の生体情報と登録者の複数の登録生体情報との照合処理を前記種類ごとに実行するステップと、を備える情報処理方法が提供される。

【0011】

本開示の他の一観点によれば、コンピュータに、照合対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得するステップと、前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定するステップと、特定されたカテゴリに基づいて照合先を決定し、前記複数の生体情報と登録者の複数の登録生体情報との照合処理を前記種類ごとに実行するステップと、を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが提供される。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】第１実施形態に係る生体認証システムの全体構成を示す概略図である。

【図2】第１実施形態に係る生体画像取得装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】第１実施形態に係る管理サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】第１実施形態に係る生体情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。

【図5】第１実施形態に係る指紋カテゴリ情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。

【図6】第１実施形態に係る虹彩カテゴリ情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。

【図7】第１実施形態に係る顔カテゴリ情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。

【図8】第１実施形態に係る登録先情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。

【図9】第１実施形態に係る生体認証システムの機能ブロック図である。

【図10A】第１実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる登録処理の概略を示すフローチャートである。

【図10B】第１実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる登録処理の概略を示すフローチャートである。

【図11A】第１実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。

【図11B】第１実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。

【図11C】第１実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。

【図11D】第１実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。

【図12】第１実施形態に係る生体認証システムにおける照合結果の一例を示す図である。

【図13】第２実施形態に係る顔カテゴリ情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。

【図14】第２実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる更新処理の概略を示すフローチャートである。

【図15】第３実施形態に係る生体認証システムの機能ブロック図である。

【図16】第３実施形態に係る生体認証システムにおいて行われるアラート情報の出力処理の概略を示すフローチャートである。

【図17】第４実施形態に係る生体認証システムの機能ブロック図である。

【図18】第４実施形態に係る学習部が学習処理に用いるニューラルネットの一例を示す模式図である。

【図19】第４実施形態に係る顔カテゴリと照合範囲との対照表の一例である。

【図20】第４実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の一部を示すフローチャートである。

【図21A】第５実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。

【図21B】第５実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。

【図21C】第５実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。

【図21D】第５実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。

【図22】第６実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図23】第７実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図24】第１０実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図25】第１１実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図26】第１２実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図27】第１５実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図28】第１７実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図29】第２１実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図30】第２２実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図31】第２３実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図32】第２４実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。

【図33】変形実施形態に係る生体情報ＤＢが記憶する情報の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面を参照して、本開示の例示的な実施形態を説明する。図面において同様の要素又は対応する要素には同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化することがある。

【0014】

［第１実施形態］
図１は、本実施形態に係る生体認証システムの全体構成を示す概略図である。生体認証システムは、生体画像取得装置１と、管理サーバ２とを有する。生体画像取得装置１と管理サーバ２とは、ネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。

【0015】

生体認証システムは、対象者の互いに異なる複数の生体画像を撮像し、複数の生体画像と、データベースに予め登録されている登録者の登録生体画像とを生体画像の種類ごとに照合することにより、対象者と登録者とが同一の人物であるか否かを判定するマルチモーダル型の生体認証システムである。

【0016】

生体画像取得装置１は、対象者の生体画像を撮像し、その生体画像を管理サーバ２へ出力する装置である。生体画像取得装置１は、例えば、入国審査場、行政機関、施設の入場ゲート等で用いられる本人確認用端末であってもよい。この場合、生体画像取得装置１は、対象者が入国、行政機関の利用、施設への入場等の権限を有する人物であるか否かの判定に用いられる。また、生体画像取得装置１は、例えば、スマートフォン、ＰＣ（Personal Computer）等の情報処理装置であってもよい。この場合、生体画像取得装置１は、生体認証によりログイン時、アプリケーションソフトウェアの利用時、制限区域への入退室時、電子決済時等における本人確認を行うことができる。このように、生体画像取得装置１のユーザは、対象者自身であってもよく、対象者の本人確認を行う管理者であってもよい。

【0017】

管理サーバ２は、生体画像取得装置１から取得した対象者の複数の生体画像に基づいて、登録処理及び照合処理をそれぞれ実行する情報処理装置である。最初に、管理サーバ２の登録装置としての機能を簡潔に説明する。管理サーバ２は、先ず、登録対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する。次に、管理サーバ２は、複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、複数の生体情報の各々が種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定する。そして、管理サーバ２は、複数の生体情報及び複数の生体情報の各々が属するカテゴリを登録対象者ごとに関連付けて記憶領域（後述する生体情報ＤＢ２１）に登録する。これにより、登録者の生体情報（以下、登録生体情報という。）は、生体情報の種類ごとに予め複数設定されているカテゴリに分類され、登録者ごとに関連付けられた状態で記憶領域に記憶される。

【0018】

続いて、管理サーバ２の照合装置としての機能を簡潔に説明する。管理サーバ２は、先ず、照合対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する。次に、管理サーバ２は、複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、複数の生体情報の各々が種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれのカテゴリに属するかを特定する。そして、管理サーバ２は、特定されたカテゴリに基づいて照合先を決定し、照合対象者の複数の生体情報と登録者の複数の登録生体情報との照合処理を種類ごとに実行する。管理サーバ２は、登録生体情報の登録時と同様の手法により特定されたカテゴリに基づいて、照合先を絞り込み、照合処理を実行できる。登録処理及び照合処理の詳細については後述する。

【0019】

ネットワークＮＷは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の種々のネットワークであり得る。ネットワークＮＷは、例えば、インターネットであってもよく、生体照合の結果を利用する機関の閉域ネットワークであってもよい。

【0020】

図１においては、生体認証システムは、生体画像取得装置１と、管理サーバ２とにより構成されているが、生体認証システムの構成はこれに限定されるものではない。例えば、生体認証システムは、生体画像取得装置１の機能と管理サーバ２の機能とが一体となった１つの装置であってもよく、３つ以上の装置を含むシステムであってもよい。

【0021】

図２は、生体画像取得装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。生体画像取得装置１は、プロセッサ１０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４を備える。また、生体画像取得装置１は、通信Ｉ／Ｆ（Interface）１０５、操作装置１０６、撮像装置１０７及び表示装置１０８を備える。なお、生体画像取得装置１の各部は、不図示のバス、配線、駆動装置等を介して相互に接続される。

【0022】

図２では、生体画像取得装置１を構成する各部が一体の装置として図示されているが、これらの機能の一部は外付け装置により提供されるものであってもよい。例えば、操作装置１０６、撮像装置１０７及び表示装置１０８は、プロセッサ１０１等を含むコンピュータの機能を構成する部分とは別の外付け装置であってもよい。

【0023】

プロセッサ１０１は、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４等に記憶されたプログラムに従って所定の演算を行うとともに、生体画像取得装置１の各部を制御する機能をも有する。また、プロセッサ１０１として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）のうち一つを用いてもよいし、複数を並列で用いてもよい。ＲＡＭ１０２は、揮発性記憶媒体から構成され、プロセッサ１０１の動作に必要な一時的なメモリ領域を提供する。ＲＯＭ１０３は、不揮発性記憶媒体から構成され、生体画像取得装置１の動作に用いられるプログラム等の必要な情報を記憶する。ＨＤＤ１０４は、不揮発性記憶媒体から構成され、データベースの記憶、生体画像取得装置１の動作用プログラムの記憶等を行う記憶装置である。

【0024】

通信Ｉ／Ｆ１０５は、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格に基づく通信インターフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０５は、管理サーバ２等の他の装置との通信を行うためのモジュールである。

【0025】

操作装置１０６は、対象者や管理者等が生体画像取得装置１を操作するためのボタン、タッチパネル等のユーザインターフェース用の装置である。

【0026】

撮像装置１０７は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等を受光素子として有するデジタルカメラである。撮像装置１０７は、対象者の生体情報として指紋画像、虹彩画像及び顔画像をそれぞれ撮像してデジタル画像データを取得する。また、本実施形態における撮像装置１０７としては、可視光による光学像を撮像する可視光カメラ１０７ａと、赤外光による光学像を撮像する赤外光カメラ１０７ｂがある。撮像対象である生体画像の種類や撮像環境に応じて可視光カメラ１０７ａ及び赤外光カメラ１０７ｂの一方あるいは両方が適宜使用される。

【0027】

表示装置１０８は、液晶ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等であって、情報の表示、操作入力用のＧＵＩ（Graphical User Interface）等の表示に用いられる。操作装置１０６及び表示装置１０８は、タッチパネルとして一体に形成されていてもよい。

【0028】

なお、生体画像取得装置１は、可視光又は赤外光での撮像に適した波長の光を対象者の虹彩に照射する光源装置を更に備えていてもよい。この光源装置は、撮像装置１０７による撮像と同期して対象者に光を照射する。

【0029】

図３は、管理サーバ２のハードウェア構成例を示すブロック図である。管理サーバ２は、プロセッサ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ２０４、通信Ｉ／Ｆ２０５、入力装置２０６及び出力装置２０７を備える。なお、管理サーバ２の各部は、不図示のバス、配線、駆動装置等を介して相互に接続される。プロセッサ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ２０４、通信Ｉ／Ｆ２０５は、プロセッサ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４、通信Ｉ／Ｆ１０５と同様のものであるため説明を省略する。

【0030】

入力装置２０６は、キーボード、ポインティングデバイス等であって、管理サーバ２の管理者が管理サーバ２を操作するために用いられる。ポインティングデバイスの例としては、マウス、トラックボール、タッチパネル、ペンタブレット等が挙げられる。出力装置２０７は、例えば表示装置１０８と同様の構成を有する表示装置である。入力装置２０６及び出力装置２０７は、タッチパネルとして一体に形成されていてもよい。

【0031】

なお、生体画像取得装置１及び管理サーバ２のハードウェア構成は例示であり、これら以外の装置が追加されていてもよく、一部の装置が設けられていなくてもよい。また、一部の装置が同様の機能を有する別の装置に置換されていてもよい。更に、本実施形態の一部の機能がネットワークを介して他の装置により提供されてもよく、本実施形態の機能が複数の装置に分散されて実現されるものであってもよい。例えば、ＨＤＤ１０４、２０４は、半導体メモリを用いたＳＳＤ（Solid State Drive）に置換されていてもよい。また、ＨＤＤ１０４、２０４は、クラウドストレージに置換されていてもよい。このように生体画像取得装置１及び管理サーバ２のハードウェア構成は適宜変更可能である。

【0032】

また、図１に示すように、管理サーバ２は、生体情報ＤＢ２１と、指紋カテゴリ情報ＤＢ２２と、虹彩カテゴリ情報ＤＢ２３と、顔カテゴリ情報ＤＢ２４と、登録先情報ＤＢ２５とを備える。なお、これらのデータベースはあくまで一例であり、管理サーバ２は他のデータベースを更に備えてもよい。

【0033】

生体情報ＤＢ２１は、互いに異なる種類の複数の生体情報を登録者ごとに記憶するデータベースである。本実施形態では、生体情報ＤＢ２１は、Ｎ（Ｎは２以上の自然数）個設けられている。また、全ての登録者の登録生体情報は、Ｎ個の生体情報ＤＢ２１のうち、異なる種類の複数の生体情報の各々が属するカテゴリの組合せに対応するデータベースに記憶されている。本実施形態において、「カテゴリ」の語句は、生体情報から抽出された特徴あるいは当該特徴に基づいて推定された人物の属性をそれぞれ分類する区分を意味する。カテゴリは、生体情報の種類ごとに予め定義されているものとする。

【0034】

図４は、生体情報ＤＢ２１が記憶する情報の一例を示す図である。図４では、生体情報ＤＢ２１は、登録者ＩＤ、指紋画像、虹彩画像及び顔画像をデータ項目に含んでいる。すなわち、生体情報ＤＢ２１は、登録者ごとに３種類の生体情報の組合せを関連付けて記憶している。また、各登録者の指紋画像（ＦＰ－０００１．ｊｐｇ／ＦＰ－０００２．ｊｐｇ／ＦＰ－０００３．ｊｐｇ）は、共通の指紋カテゴリに属している。これは、虹彩画像及び顔画像の場合も同様であり、各登録者の虹彩画像及び顔画像は、それぞれ共通の虹彩カテゴリ及び顔カテゴリに属している。図４の例では、登録者ＩＤが“０００１”、“０００２”、“０００３”の３人の登録者の登録生体情報は、３種類の全てについて共通のカテゴリに属していることを条件として同じ生体情報ＤＢ２１に登録される。

【0035】

指紋カテゴリ情報ＤＢ２２は、指紋画像から抽出される特徴を分類するための指紋カテゴリを定義するデータベースである。本実施形態では、指紋画像の特徴として、隆線パターンが抽出されるものとする。

【0036】

図５は、指紋カテゴリ情報ＤＢ２２が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、指紋カテゴリ情報ＤＢ２２は、指紋カテゴリＩＤと指紋カテゴリをデータ項目に含んでいる。また、指紋カテゴリとしては、“渦巻き”、“アーチ型”、“右流れ”、“左流れ”、“その他”の５つが例示されている。なお、“その他”の指紋カテゴリは、指紋画像から抽出された特徴が“渦巻き”、“アーチ型”、“右流れ”、“左流れ”のいずれにも該当しなかったことを示すカテゴリである。

【0037】

虹彩カテゴリ情報ＤＢ２３は、虹彩画像から抽出される特徴を分類するための虹彩カテゴリを定義するデータベースである。本実施形態では、虹彩画像の特徴として、虹彩の色と明度が抽出されるものとする。

【0038】

図６は、虹彩カテゴリ情報ＤＢ２３が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、虹彩カテゴリ情報ＤＢ２３は、虹彩カテゴリＩＤと虹彩カテゴリをデータ項目に含んでいる。また、虹彩カテゴリとしては、“茶色・明るい”、“黒色・明るい”、“茶色・暗い”、“黒色・暗い”、“その他”の５つが例示されている。なお、“その他”の虹彩カテゴリは、虹彩画像から抽出された特徴が“茶色・明るい”、“黒色・明るい”、“茶色・暗い”、“黒色・暗い”のいずれにも該当しなかったことを示すカテゴリである。

【0039】

顔カテゴリ情報ＤＢ２４は、顔画像から推定された人物の属性を分類するための顔カテゴリを定義するデータベースである。本実施形態では、人物の属性として、年齢及び性別が推定されるものとする。これらの属性は、公知のアルゴリズムに基づいて顔画像から外観上の特徴（例えば顔の皺やシミの有無、部位間の距離等）を抽出し、推定され得る。

【0040】

図７は、顔カテゴリ情報ＤＢ２４が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、顔カテゴリ情報ＤＢ２４は、顔カテゴリＩＤと顔カテゴリをデータ項目に含んでいる。また、顔カテゴリとしては、“１０代・男性”、“１０代・女性”、“２０代・男性”、“２０代・女性”、“３０代・男性”、“その他”等が例示されている。すなわち、顔カテゴリは、人物の年齢の範囲と性別の組合せごとに定義されている。なお、“その他”の顔カテゴリは、顔画像から人物の年齢及び性別の一方あるいは両方を推定できなかったことを示すカテゴリである。

【0041】

登録先情報ＤＢ２５は、異なる種類の生体情報の組合せ情報と登録先である生体情報ＤＢ２１との対応関係を定義するためのデータベースである。

【0042】

図８は、登録先情報ＤＢ２５が記憶する情報の一例を示す図である。ここでは、登録先情報ＤＢ２５は、データベースＩＤ、指紋カテゴリ、虹彩カテゴリ及び顔カテゴリをデータ項目に含んでいる。登録先情報ＤＢ２５は、各カテゴリのＩＤを更にデータ項目に含んでもよい。例えば、データベースＩＤが“ＤＢ－１”の生体情報ＤＢ２１は、指紋カテゴリが“渦巻き”の指紋画像、虹彩カテゴリが“茶色・明るい”の虹彩画像、顔カテゴリが“１０代・男性”の顔画像の３種類の生体情報がすべて取得された登録者の情報のみが記憶されるデータベースである。

【0043】

図９は、本実施形態に係る生体認証システムの機能ブロック図である。生体画像取得装置１は、表示制御部１１１、画像取得部１１２及びＩ／Ｆ部１１３を備える。管理サーバ２は、Ｉ／Ｆ部２１１、特定部２１２、登録部２１３、照合部２１４及び記憶部２１５を備える。

【0044】

プロセッサ１０１は、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１０２にロードして実行することで、所定の演算処理を行う。また、プロセッサ１０１は、当該プログラムに基づいて、通信Ｉ／Ｆ１０５、操作装置１０６、撮像装置１０７、表示装置１０８等の生体画像取得装置１の各部を制御する。これらにより、プロセッサ１０１は、表示制御部１１１、画像取得部１１２及びＩ／Ｆ部１１３の機能を実現する。

【0045】

プロセッサ２０１は、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ２０４等に記憶されたプログラムをＲＡＭ２０２にロードして実行することで、所定の演算処理を行う。また、プロセッサ２０１は、当該プログラムに基づいて、通信Ｉ／Ｆ２０５、入力装置２０６、出力装置２０７等の管理サーバ２の各部を制御する。これらにより、プロセッサ２０１は、Ｉ／Ｆ部２１１、特定部２１２、登録部２１３、照合部２１４及び記憶部２１５の機能を実現する。各機能ブロックにより行われる具体的な処理の内容については後述する。

【0046】

なお、図９において生体画像取得装置１及び管理サーバ２内に記載されている機能ブロックの各機能の一部又は全部は、生体画像取得装置１及び管理サーバ２の外部の装置に設けられていてもよい。すなわち、上述の各機能は、生体画像取得装置１及び管理サーバ２とこれら以外の装置との協働により実現されてもよい。また、生体画像取得装置１及び管理サーバ２が一体の装置であってもよく、生体画像取得装置１及び管理サーバ２の一方に記載されている機能ブロックの各機能の一部が、他方の装置により実現されてもよい。すなわち、図９における各機能ブロックが設けられる装置は、図９に示したものに限定されるものではない。

【0047】

図１０Ａは、本実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる登録処理の概略を示すフローチャートである。図１０Ａの処理は、例えば登録対象者又は管理者が登録対象者の生体情報をデータベースに登録するための操作を生体画像取得装置１に対して行った際に開始される。

【0048】

ステップＳ１０１において、生体画像取得装置１（画像取得部１１２）は、登録対象者の指紋画像を取得し、その指紋画像を管理サーバ２へ送信する。

【0049】

ステップＳ１０２において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１から受信した指紋画像を画像解析し、指紋画像の特徴を抽出する。

【0050】

ステップＳ１０３において、管理サーバ２（特定部２１２）は、抽出された特徴に対応する指紋カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する指紋カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）には、指紋カテゴリを特定する（ステップＳ１０４）。その後、処理はステップＳ１０６へ移行する。

【0051】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する指紋カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）には、指紋カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ１０５）。すなわち、登録対象者の指紋画像から抽出された特徴が、所定の指紋カテゴリには分類できない場合には、例外的な特徴の分類先である“その他”の指紋カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ１０６へ移行する。

【0052】

ステップＳ１０６において、生体画像取得装置１（画像取得部１１２）は、登録対象者の虹彩画像を取得し、その虹彩画像を管理サーバ２へ送信する。

【0053】

ステップＳ１０７において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１から受信した虹彩画像を画像解析し、虹彩画像の特徴を抽出する。

【0054】

ステップＳ１０８において、管理サーバ２（特定部２１２）は、抽出された特徴に対応する虹彩カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する虹彩カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ１０８：ＹＥＳ）には、虹彩カテゴリを特定する（ステップＳ１０９）。その後、処理はステップＳ１１１へ移行する。

【0055】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する虹彩カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ１０８：ＮＯ）には、虹彩カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ１１０）。すなわち、登録対象者の虹彩画像から抽出された特徴が、所定の虹彩カテゴリには分類できない場合には、例外的な特徴の分類先である“その他”の虹彩カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ１１１へ移行する。

【0056】

ステップＳ１１１において、生体画像取得装置１（画像取得部１１２）は、登録対象者の顔画像を取得し、その顔画像を管理サーバ２へ送信する。

【0057】

ステップＳ１１２において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１から受信した顔画像を画像解析し、顔画像の特徴を抽出する。そして、管理サーバ２（特定部２１２）は、当該特徴に基づいて登録対象者の属性（年齢及び性別）を推定する。

【0058】

ステップＳ１１３において、管理サーバ２（特定部２１２）は、推定された属性に対応する顔カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２は、属性に対応する顔カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ１１３：ＹＥＳ）には、顔カテゴリを特定する（ステップＳ１１４）。その後、処理はステップＳ１１６へ移行する。

【0059】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、属性に対応する顔カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ１１３：ＮＯ）には、顔カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ１１５）。すなわち、登録対象者の顔画像から得られた属性は、所定の顔カテゴリには分類できないため、例外的な特徴の分類先である“その他”の顔カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ１１６へ移行する。

【0060】

ステップＳ１１６において、管理サーバ２（登録部２１３）は、指紋画像、虹彩画像及び顔画像がそれぞれ属するカテゴリの組合せに基づいて登録先のデータベースを決定する。具体的には、管理サーバ２は、組合せに基づいて登録先情報ＤＢ２５を参照し、Ｎ個の生体情報ＤＢ２１のうちから、登録先のデータベースを１つ選択する。

【0061】

ステップＳ１１７において、管理サーバ２（登録部２１３）は、登録対象者の指紋画像、虹彩画像及び顔画像をステップＳ１１６で決定された登録先のデータベースに登録し、処理を終了する。

【0062】

なお、図１０Ａにおいては、生体情報のカテゴリを特定する処理を、指紋、虹彩、顔の順番で直列に実行していたが、処理順序はこれに限られない。処理は、例えば、顔、指紋、虹彩の順序で実行されてもよい。また、図１０Ａのフローチャートは、図１０Ｂのような並列処理のフローチャートに変形してもよい。図１０Ｂにおいて、図１０Ａと共通のステップ番号は、同一の処理であるため、各ステップの詳細な説明は省略する。

【0063】

図１０Ｂにおいては、指紋カテゴリの特定処理（ステップＳ１０１～ステップＳ１０５）と、虹彩カテゴリの特定処理（ステップＳ１０６～ステップＳ１１０）と、顔カテゴリの特定処理（ステップＳ１１１～ステップＳ１１５）とが並列に実行されている。

【0064】

図１１Ａ及び図１１Ｂは、本実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。図１１Ａ及び図１１Ｂの処理は、例えば照合対象者又は管理者が照合対象者について登録者との照合を行うための操作を生体画像取得装置１に対して行った際に開始される。

【0065】

ステップＳ２０１において、生体画像取得装置１（画像取得部１１２）は、照合対象者の指紋画像を取得し、その指紋画像を管理サーバ２へ送信する。

【0066】

ステップＳ２０２において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１から取得した指紋画像を画像解析し、指紋画像の特徴を抽出する。

【0067】

ステップＳ２０３において、管理サーバ２（特定部２１２）は、抽出された特徴に対応する指紋カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する指紋カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）には、指紋カテゴリを特定する（ステップＳ２０４）。その後、処理はステップＳ２０６へ移行する。

【0068】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する指紋カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）には、指紋カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ２０５）。すなわち、照合対象者の指紋画像から抽出された特徴が、所定の指紋カテゴリには分類できない場合には、例外的な特徴の分類先である“その他”の指紋カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ２０６へ移行する。

【0069】

ステップＳ２０６において、生体画像取得装置１（画像取得部１１２）は、照合対象者の虹彩画像を取得し、その虹彩画像を管理サーバ２へ送信する。

【0070】

ステップＳ２０７において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１から受信した虹彩画像を画像解析し、虹彩画像の特徴を抽出する。

【0071】

ステップＳ２０８において、管理サーバ２（特定部２１２）は、抽出された特徴に対応する虹彩カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する虹彩カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ２０８：ＹＥＳ）には、虹彩カテゴリを特定する（ステップＳ２０９）。その後、処理はステップＳ２１１へ移行する。

【0072】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する虹彩カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ２０８：ＮＯ）には、虹彩カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ２１０）。すなわち、照合対象者の虹彩画像から抽出された特徴が、所定の虹彩カテゴリには分類できない場合には、例外的な特徴の分類先である“その他”の虹彩カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ２１１へ移行する。

【0073】

ステップＳ２１１において、生体画像取得装置１（画像取得部１１２）は、照合対象者の顔画像を取得し、その顔画像を管理サーバ２へ送信する。

【0074】

ステップＳ２１２において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１から受信した顔画像を画像解析し、顔画像の特徴を抽出する。そして、管理サーバ２（特定部２１２）は、当該特徴に基づいて照合対象者の属性（年齢及び性別）を推定する。

【0075】

ステップＳ２１３において、管理サーバ２（特定部２１２）は、推定された属性に対応する顔カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）は、属性に対応する顔カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ２１３：ＹＥＳ）には、顔カテゴリを特定する（ステップＳ２１４）。その後、処理はステップＳ２１６へ移行する。

【0076】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、属性に対応する顔カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）には、顔カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ２１５）。すなわち、照合対象者の顔画像から得られた属性は、所定の顔カテゴリには分類できないため、例外的な特徴の分類先である“その他”の顔カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ２１６へ移行する。

【0077】

ステップＳ２１６において、管理サーバ２（照合部２１４）は、指紋画像、虹彩画像及び顔画像がそれぞれ属するカテゴリの組合せに基づいて照合先のデータベースを決定する。具体的には、管理サーバ２は、カテゴリの組合せに基づいて登録先情報ＤＢ２５を参照し、Ｎ個の生体情報ＤＢ２１のうちから、照合先のデータベースを１つ選択する。

【0078】

ステップＳ２１７において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者から取得された３種類の生体画像について、指紋照合、虹彩照合及び顔照合をそれぞれ実行する。各照合処理は、並列に実行されてもよいし、順番に実行されてもよい。ここでの照合処理では、例えば、照合部２１４は、照合対象者の生体情報から特徴量を算出する。次に、照合対象者の生体情報の特徴量と、登録生体情報について予め算出されている特徴量との一致度に基づく照合スコアを算出して、照合スコアが閾値以上である場合に照合対象者と登録者が同一人物であると判定するというものであり得る。

【0079】

本実施形態では、３種類の生体画像のうち、顔画像の特徴を抽出するアルゴリズムは、照合処理における特徴量の算出アルゴリズムとは異なると好適である。すなわち、顔画像から算出した特徴量に基づいて顔画像が属するカテゴリを特定するのではなく、顔画像を直接解析することによって抽出した顔画像の特徴から人物の属性を推定する。これは、人物の年齢や性別を推定できる公知のアルゴリズムが、照合処理における特徴量の算出アルゴリズムと異なっていることを考慮したものである。

【0080】

なお、顔画像以外の生体情報の特徴についても、照合処理における特徴量の算出アルゴリズムとは異なるアルゴリズムを用いて抽出してもよい。また、各生体情報を適切なカテゴリに分類できる場合には、照合処理における特徴量の算出アルゴリズムと同一のアルゴリズムを用いて各生体情報の特徴を抽出するように構成してもよい。

【0081】

ステップＳ２１８において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合スコアの合計が閾値以上である登録者が存在するか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合スコアの合計が閾値以上である登録者が存在すると判定した場合（ステップＳ２１８：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２２６へ移行する。

【0082】

これに対し、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合スコアの合計が閾値以上である登録者は存在しないと判定した場合（ステップＳ２１８：ＮＯ）には、処理はステップＳ２１９に移行する。

【0083】

図１２は、本実施形態に係る生体認証システムにおける照合結果の一例を示す図である。図１２では、照合対象者の生体画像との照合処理が行われた登録者の登録者ＩＤごとに、指紋照合スコア、虹彩照合スコア、顔照合スコア及び合計スコアが示されている。例えば、照合スコアの閾値が１５０００である場合には、登録者ＩＤが“０００１”の登録者は照合対象者と同一人物として認証され得る。なお、合計スコアの閾値の代わりに、生体情報の種類ごとの閾値と比較して、すべての種類について閾値以上の照合スコアが得られた場合に本人として認証してもよい。また、照合スコアに対して種類ごとに重みづけをして判定処理を行ってもよい。

【0084】

ステップＳ２１９において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者の指紋画像について、指紋カテゴリが“その他”である生体情報ＤＢ２１を照合先として指紋照合を実行する。

【0085】

ステップＳ２２０において、管理サーバ２（照合部２１４）は、指紋照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在するか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（照合部２１４）は、指紋照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在すると判定した場合（ステップＳ２２０：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２２６へ移行する。

【0086】

これに対し、管理サーバ２（照合部２１４）は、指紋照合における照合スコアが閾値以上である登録者は存在しないと判定した場合（ステップＳ２２０：ＮＯ）には、処理はステップＳ２２１へ移行する。

【0087】

ステップＳ２２１において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者の虹彩画像について、虹彩カテゴリが“その他”である生体情報ＤＢ２１を照合先として虹彩照合を実行する。

【0088】

ステップＳ２２２において、管理サーバ２（照合部２１４）は、虹彩照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在するか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（照合部２１４）は、虹彩照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在すると判定した場合（ステップＳ２２２：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２２６へ移行する。

【0089】

これに対し、管理サーバ２（照合部２１４）は、虹彩照合における照合スコアが閾値以上である登録者は存在しないと判定した場合（ステップＳ２２２：ＮＯ）には、処理はステップＳ２２３へ移行する。

【0090】

ステップＳ２２３において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者の顔画像について、顔カテゴリが“その他”である生体情報ＤＢ２１を照合先として顔照合を実行する。

【0091】

ステップＳ２２４において、管理サーバ２（照合部２１４）は、顔照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在するか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（照合部２１４）は、顔照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在すると判定した場合（ステップＳ２２４：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２２６へ移行する。

【0092】

これに対し、管理サーバ２（照合部２１４）は、顔照合における照合スコアが閾値以上である登録者は存在しないと判定した場合（ステップＳ２２４：ＮＯ）には、処理はステップＳ２２５へ移行する。

【0093】

ステップＳ２２５において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者と一致する登録者は存在しないことから、認証失敗の情報を出力し、処理を終了する。

【0094】

ステップＳ２２６において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者と登録者が同一人物であるとみなして認証成功の情報を出力し、処理を終了する。

【0095】

なお、図１１Ｂに示すフローチャートにおいては、カテゴリの組合せに対応する照合先の生体情報ＤＢ２１との照合処理によって照合対象者を認証できなかった場合（ステップＳ２１８：ＮＯ）には、“その他”のカテゴリに対応する生体情報ＤＢ２１との間で、指紋照合、虹彩照合、顔照合を順番に実行している。これは、照合精度が指紋照合、虹彩照合、顔照合の順に高い場合を考慮したものである。これにより、第１段階の照合処理（ステップＳ２１７）において照合対象者を認証できなかった場合でも、第２段階の照合処理（ステップＳ２１９、ステップＳ２２１、ステップＳ２２３）を効率的に実行することが可能になる。

【0096】

また、図１１Ａにおいては、生体情報のカテゴリを特定する処理を、指紋、虹彩、顔の順番で直列に実行していたが、処理順序はこれに限られない。処理は、例えば、顔、指紋、虹彩の順序で実行されてもよい。同様に、図１１Ｂにおいては、３種類の照合処理の照合スコアの合計が所定の閾値未満の場合（ステップＳ２１８：ＮＯ）に、“その他”のカテゴリに対応する生体情報ＤＢ１１を照合先とした照合処理及び照合スコアの判定処理を、指紋、虹彩、顔の順番で直列に実行していたが、処理順序はこれに限られない。処理は、例えば、顔、指紋、虹彩の順序で実行されてもよい。

【0097】

また、図１１Ａ及び図１１Ｂのフローチャートは、それぞれ図１１Ｃ及び図１１Ｄのような並列処理のフローチャートに変形してもよい。図１１Ｃ及び図１１Ｄにおいて、図１１Ａ及び図１１Ｂとそれぞれ共通のステップ番号は、同一の処理であるため、各ステップの詳細な説明は省略する。

【0098】

図１１Ｃにおいては、指紋カテゴリの特定処理（ステップＳ２０１～ステップＳ２０５）と、虹彩カテゴリの特定処理（ステップＳ２０６～ステップＳ２１０）と、顔カテゴリの特定処理（ステップＳ２１１～ステップＳ２１５）とが並列に実行されている。

【0099】

また、図１１Ｄにおいては、３種類の照合処理の照合スコアの合計が所定の閾値未満の場合（ステップＳ２１８：ＮＯ）には、指紋照合及び照合スコアの判定処理（ステップＳ２１９～ステップＳ２２０）と、虹彩照合及び照合スコアの判定処理（ステップＳ２２１～ステップＳ２２２）と、顔照合及び照合スコアの判定処理（ステップＳ２２３～ステップＳ２２４）とが並列に実行されている。

【0100】

そして、並列に実行された全ての照合処理が“照合スコア：閾値未満”で完了した場合（ステップＳ７０１：ＹＥＳ）には、認証失敗を出力し（ステップＳ２２５）、処理を終了する。一方、並列に実行された全種類の照合処理のいずれか１つにおいて照合スコアが閾値以上である場合（ステップＳ２２０：ＹＥＳ／ステップＳ２２２：ＹＥＳ／ステップＳ２２４：ＹＥＳ）には、認証成功を出力し（ステップＳ２２６）、処理を終了する。

【0101】

更に、図１１Ａ～図１１Ｄのフローチャートは、例えば、図１１Ａと図１１Ｄの組合せ、図１１Ｃと図１１Ｂの組合せのように、組合せを自由に変更することもできる。すなわち、生体情報のカテゴリの特定処理と、照合に関する処理（照合処理／照合スコアの判定処理）の少なくとも一方は並列でもよい。

【0102】

以上のように、本実施形態においては、登録対象者から取得された異なる種類の生体情報（指紋画像、虹彩画像、顔画像）は、生体情報の種類ごとに設定されたカテゴリのうちのいずれのカテゴリに属するのか特定された後、カテゴリの組合せパターンに対応する生体情報ＤＢ２１に登録される。同様に、照合対象者から取得された異なる種類の生体情報（指紋画像、虹彩画像、顔画像）は、登録時と同じ手法によって種類ごとにカテゴリが特定される。これにより、照合処理の際には、照合対象者の生体情報が属するカテゴリの組合せパターンに基づいて照合先のデータベースを絞り込むことができ、１対Ｎ照合における照合速度が大幅に向上する。

【0103】

また、対象者の顔画像から抽出される特徴は、顔画像の照合処理における特徴量の算出アルゴリズムとは異なるアルゴリズムを用いて抽出されている。そして、顔画像のカテゴリは管理者等が肉眼でも容易に識別できるような外観上の特徴及び属性に対応している。このため、管理者は、データベースに顔画像が属性に基づいて適切に振り分けられた状態で登録されているか否かを容易に把握できる。

【0104】

また、カテゴリの組合せに対応するように、Ｎ個に小分けされた生体情報ＤＢ２１が設けられている。このため、登録者の数が大幅に増加したとしても、複数のデータベースに分散して登録される。これにより、データベースの肥大化を抑制できるとともに、１対Ｎ照合における照合速度の低下を抑制できる効果を奏する。

【0105】

また、本実施形態におけるＮ個の生体情報ＤＢ２１の中には、生体情報の特徴や特徴から推定された人物の属性が所定のカテゴリに該当しない場合を考慮した例外的なカテゴリ（“その他”）に対応するデータベースが含まれている。このため、照合対象者の生体情報から所望の特徴を抽出できなかった場合でも、カテゴリを“その他”に設定することで効率的に照合先を絞り込むことができる。

【0106】

［第２実施形態］
以下、第２実施形態について説明する。本実施形態は第１実施形態の変形例であるため、第１実施形態と同様の要素については説明を省略又は簡略化する場合がある。

【0107】

図１３は、本実施形態に係る顔カテゴリ情報ＤＢ２４が記憶する情報の一例を示す図である。図１３に示す顔カテゴリ情報ＤＢ２４は、顔カテゴリＩＤの他に、２つの顔サブカテゴリＩＤをデータ項目として含んでいる点で図７とは異なっている。顔サブカテゴリは、顔カテゴリを細分化するための情報である。例えば、顔カテゴリＩＤが“Ｆａｃｅ－１０Ｍ”の顔カテゴリは、“１０代・男性”であり、この顔カテゴリには２つの顔サブカテゴリ（“Ｆａｃｅ－１０Ｍ－Ｌ”／“Ｆａｃｅ－１０Ｍ－Ｈ”）が関連付けられている。顔サブカテゴリ（“Ｆａｃｅ－１０Ｍ－Ｌ”）は、“１０歳～１４歳の男性”の属性に対応する。同様に、顔サブカテゴリ（“Ｆａｃｅ－１０Ｍ－Ｈ”）は、“１５歳～１９歳の男性”の属性に対応する。

【0108】

図１４は、本実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる更新処理の概略を示すフローチャートである。この処理は、例えば所定の周期で自動的に開始されてもよいし、管理者からの要求に応じて開始されてもよい。なお、以下では顔カテゴリの細分化を例として説明するが、指紋カテゴリや虹彩カテゴリについても同様である。

【0109】

ステップＳ３０１において、管理サーバ２（登録部２１３）は、Ｎ個の生体情報ＤＢ２１の各々について、顔カテゴリごとに登録者数を集計する。

【0110】

ステップＳ３０２において、管理サーバ２（登録部２１３）は、登録者数が所定の閾値以上の顔カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（登録部２１３）が、登録者数が所定の閾値以上の顔カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ３０２：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ３０３に移行する。これに対し、管理サーバ２（登録部２１３）が、登録者数が所定の閾値以上の顔カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ３０２：ＮＯ）には、処理は終了する。

【0111】

ステップＳ３０３において、管理サーバ２（登録部２１３）は、顔カテゴリ情報ＤＢ２４を参照し、登録者数が閾値以上である顔カテゴリにサブカテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（登録部２１３）が、顔カテゴリにサブカテゴリがあると判定した場合（ステップＳ３０３：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ３０４に移行する。これに対し、管理サーバ２（登録部２１３）が、顔カテゴリにサブカテゴリはないと判定した場合（ステップＳ３０３：ＮＯ）には、処理は終了する。

【0112】

ステップＳ３０４において、管理サーバ２（登録部２１３）は、該当する顔カテゴリに対応する生体情報ＤＢ２１について、顔サブカテゴリに基づいてデータベースを分割する更新処理を実行し、処理を終了する。

【0113】

以上のように、本実施形態においては、登録者数が所定の閾値以上のカテゴリがある場合には、サブカテゴリに基づいてデータベースを小分けする処理を自動的に行う。これにより、第１実施形態と同様の効果が得られることに加え、データベースの肥大化に伴う照合速度の低下を抑制できる効果も奏する。

【0114】

［第３実施形態］
以下、第３実施形態について説明する。本実施形態は第１実施形態の変形例であるため、第１実施形態と同様の要素については説明を省略又は簡略化する場合がある。

【0115】

図１５は、本実施形態に係る生体認証システムの機能ブロック図である。本実施形態の管理サーバ２は、第１実施形態の構成に加え、出力部２１６を更に備える。プロセッサ２０１は、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ２０４等に記憶されたプログラムをＲＡＭ２０２にロードして実行することで、出力部２１６として機能する。

【0116】

図１６は、本実施形態に係る生体認証システムにおいて行われるアラート情報の出力処理の概略を示すフローチャートである。この処理は、例えば所定の周期で自動的に開始されてもよいし、管理者からの要求に応じて開始されてもよい。なお、指紋カテゴリ及び虹彩カテゴリについても図１６と同様の処理を行うことができる。この場合、“顔カテゴリ”を“指紋カテゴリ”又は“虹彩カテゴリ”に置き換えればよいため、詳細な説明は省略する。

【0117】

ステップＳ４０１において、管理サーバ２（登録部２１３）は、Ｎ個の生体情報ＤＢ２１の各々について、顔カテゴリごとに登録者数を集計する。

【0118】

ステップＳ４０２において、管理サーバ２（登録部２１３）は、登録者数が所定の閾値以上の顔カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２が、登録者数が所定の閾値以上の顔カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ４０３に移行する。これに対し、管理サーバ２が、登録者数が所定の閾値以上の顔カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ４０２：ＮＯ）には、処理は終了する。

【0119】

ステップＳ４０３において、管理サーバ２（出力部２１６）は、該当する顔カテゴリに対応する生体情報ＤＢ２１について管理者に細分化を促すアラート情報を出力し、処理を終了する。アラート情報には、例えばデータベースＩＤと、該当するカテゴリのＩＤが含まれる。アラート情報の出力先は、例えば出力装置２０７や生体画像取得装置１である。

【0120】

以上のように、本実施形態においては、登録者数が所定の閾値以上のカテゴリがある場合には、管理者に対してアラート情報を自動的に出力する。これにより、第１実施形態と同様の効果が得られることに加え、管理者がデータベースの肥大化に対処することができる効果を奏する。

【0121】

［第４実施形態］
以下、第４実施形態について説明する。本実施形態は第１実施形態の変形例であるため、第１実施形態と同様の要素については説明を省略又は簡略化する場合がある。

【0122】

図１７は、本実施形態に係る生体認証システムの機能ブロック図である。本実施形態の管理サーバ２は、第１実施形態の構成に加え、学習部２１７を更に備える。プロセッサ２０１は、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ２０４等に記憶されたプログラムをＲＡＭ２０２にロードして実行することで、学習部２１７として機能する。

【0123】

図１８は、第４実施形態に係る学習部２１７が学習処理に用いるニューラルネットの一例を示す模式図である。図１８に示すニューラルネットワークは、複数のノードを有する入力層と、複数のノードを有する中間層と、１個のノードを有する出力層とを備える。

【0124】

入力層の各ノードには、入力値として顔画像から推定された対象者の年齢又は年齢の範囲を示す値が入力される。中間層の各ノードは、入力層の各ノードに接続される。中間層のノードに入力された入力値の各要素は、中間層の各ノードにおける演算に用いられる。中間層の各ノードは、例えば、入力層の各ノードから入力された入力値と、所定の重み付け係数と、所定のバイアス値とを用いて演算値を算出する。中間層の各ノードは、それぞれ出力層に接続され、算出した演算値を出力層のノードに出力する。出力層のノードは、中間層の各ノードから演算値が入力される。

【0125】

出力層のノードは、中間層の各ノードから入力された演算値と、重み付け係数と、バイアス値とを用いて顔照合における照合範囲を示す値を出力する。出力値は、教師データと比較される。本実施形態における教師データとしては、例えば、顔カテゴリの特定時に用いられる年齢推定アルゴリズムに基づいて複数人の顔画像から推定された年齢データと、各人物の実際の年齢データが用いられると好適である。なお、ニューラルネットワークを学習させる際には、例えば誤差逆伝播法が用いられる。

【0126】

具体的には、データを入力層に入力した場合の出力値と教師データから得られる出力値とを比較し、比較した２つの出力値の誤差を中間層にフィードバックする。これを誤差が所定の閾値を下回るまで繰り返す。このような学習処理により、ニューラルネットワーク（学習モデル）に、照合対象者の顔画像から推定された年齢が入力された場合には、顔照合における適切な照合範囲（年齢層）を示す値を出力できる。

【0127】

図１９は、本実施形態に係る顔カテゴリと照合範囲との対照表の一例である。この対照表は、照合対象者の顔画像から推定された属性が属する顔カテゴリと、当該顔カテゴリが入力された場合に学習モデルが出力する照合範囲の関係を示している。例えば、顔画像から照合対象者の属性が“１８歳・男性”と推定された場合には、顔カテゴリは“１０代・男性”と特定される。この場合、学習モデルは照合範囲の顔カテゴリとして“１０代・男性”だけでなく、“２０代・男性”を出力する例が示されている。

【0128】

図２０は、本実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の一部を示すフローチャートである。この処理は、例えば、上述した図１１ＡのステップＳ２１２とステップＳ２１６の間に実行される。

【0129】

ステップＳ２１３において、管理サーバ２（特定部２１２）は、推定された属性に対応する顔カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）は、属性に対応する顔カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ２１３：ＹＥＳ）には、顔カテゴリを特定する（ステップＳ２１４）。その後、処理はステップＳ５０１へ移行する。

【0130】

ステップＳ５０１において、管理サーバ２（学習部２１７）は、ステップＳ２１４で特定された顔カテゴリを学習モデルに入力する。これにより、学習モデルは、照合対象者の顔画像との照合範囲とする顔カテゴリを出力する。

【0131】

ステップＳ５０２において、管理サーバ２（学習部２１７）は、学習モデルから出力された顔カテゴリを、照合対象者の顔画像との照合範囲として特定する。その後、処理はステップＳ２１６へ移行する。

【0132】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、属性に対応する顔カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）には、顔カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ２１５）。すなわち、照合対象者の顔画像から得られた属性は、所定の顔カテゴリには分類できないため、例外的な特徴の分類先である“その他”の顔カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ２１６へ移行する。

【0133】

以上のように、本実施形態においては、顔画像の照合範囲を機械学習により作成された学習モデルに基づいて適切な範囲に自動的に更新することができる。これにより、第１実施形態と同様の効果が得られることに加え、顔照合の照合精度を更に向上できる効果を奏する。

【0134】

［第５実施形態］
以下、第５実施形態について説明する。本実施形態は第１実施形態の変形例であるため、第１実施形態と同様の要素については説明を省略又は簡略化する場合がある。

【0135】

図２１Ａ及び図２１Ｂは、本実施形態に係る生体認証システムにおいて行われる照合処理の概略を示すフローチャートである。

【0136】

ステップＳ６０１において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１において照合対象者の指紋画像が取得されたか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の指紋画像が取得されたと判定した場合（ステップＳ６０１：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６０２へ移行する。

【0137】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の指紋画像が取得されていないと判定した場合（ステップＳ６０１：ＮＯ）には、処理はステップＳ６０６へ移行する。

【0138】

ステップＳ６０２において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１から取得された指紋画像を画像解析し、指紋画像の特徴を抽出する。

【0139】

ステップＳ６０３において、管理サーバ２（特定部２１２）は、抽出された特徴に対応する指紋カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する指紋カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ６０３：ＹＥＳ）には、指紋カテゴリを特定する（ステップＳ６０４）。その後、処理はステップＳ６０７へ移行する。

【0140】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する指紋カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ６０３：ＮＯ）には、指紋カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ６０５）。すなわち、照合対象者の指紋画像から抽出された特徴が、所定の指紋カテゴリには分類できない場合には、例外的な特徴の分類先である“その他”の指紋カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ６０７へ移行する。

【0141】

ステップＳ６０６において、管理サーバ２（特定部２１２）は、全ての指紋カテゴリを選択する。その後、処理はステップＳ６０７へ移行する。

【0142】

ステップＳ６０７において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１において照合対象者の虹彩画像が取得されたか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の虹彩画像が取得されたと判定した場合（ステップＳ６０７：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６０８へ移行する。

【0143】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の虹彩画像が取得されていないと判定した場合（ステップＳ６０７：ＮＯ）には、処理はステップＳ６１２へ移行する。

【0144】

ステップＳ６０８において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１から取得した虹彩画像を画像解析し、虹彩画像の特徴を抽出する。

【0145】

ステップＳ６０９において、管理サーバ２（特定部２１２）は、抽出された特徴に対応する虹彩カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する虹彩カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ６０９：ＹＥＳ）には、虹彩カテゴリを特定する（ステップＳ６１０）。その後、処理はステップＳ６１３へ移行する。

【0146】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、特徴に対応する虹彩カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ６０９：ＮＯ）には、虹彩カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ６１１）。すなわち、照合対象者の虹彩画像から抽出された特徴が、所定の虹彩カテゴリには分類できない場合には、例外的な特徴の分類先である“その他”の虹彩カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ６１３へ移行する。

【0147】

ステップＳ６１３において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１において照合対象者の顔画像が取得されたか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の顔画像が取得されたと判定した場合（ステップＳ６１３：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６１４へ移行する。

【0148】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の顔画像が取得されていないと判定した場合（ステップＳ６１３：ＮＯ）には、処理はステップＳ６１８へ移行する。

【0149】

ステップＳ６１４において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１から受信した顔画像を画像解析し、顔画像の特徴を抽出すると、当該特徴に基づいて照合対象者の属性（年齢及び性別）を推定する。

【0150】

ステップＳ６１５において、管理サーバ２（特定部２１２）は、推定された属性に対応する顔カテゴリがあるか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）は、属性に対応する顔カテゴリがあると判定した場合（ステップＳ６１５：ＹＥＳ）には、顔カテゴリを特定する（ステップＳ６１６）。その後、処理はステップＳ６１９へ移行する。

【0151】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）は、属性に対応する顔カテゴリはないと判定した場合（ステップＳ６１５：ＮＯ）には、顔カテゴリを“その他”として特定する（ステップＳ６１７）。すなわち、照合対象者の顔画像から得られた属性は、所定の顔カテゴリには分類できないため、例外的な特徴の分類先である“その他”の顔カテゴリに分類される。その後、処理はステップＳ６１９へ移行する。

【0152】

ステップＳ６１９において、管理サーバ２（照合部２１４）は、指紋画像、虹彩画像及び顔画像がそれぞれ属するカテゴリの組合せに基づいて照合先のデータベースを決定する。具体的には、管理サーバ２は、組合せに基づいて登録先情報ＤＢ２５を参照し、Ｎ個の生体情報ＤＢ２１のうちから、照合先のデータベースを１つ選択する。

【0153】

ステップＳ６２０において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者から取得された３種類の生体画像について、指紋照合、虹彩照合及び顔照合をそれぞれ実行する。ただし、指紋画像、虹彩画像及び顔画像のうち、照合対象者から取得されていない生体情報については、その照合処理は省略されるものとする。

【0154】

ステップＳ６２１において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合先の生体情報ＤＢ２１の中に、照合スコアの合計が閾値以上である登録者が存在するか否かを判定する。ここで、管理サーバ２は、照合スコアの合計が閾値以上である登録者が存在すると判定した場合（ステップＳ６２１：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６３２へ移行する。

【0155】

これに対し、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合スコアの合計が閾値以上である登録者は存在しないと判定した場合（ステップＳ６２１：ＮＯ）には、処理はステップＳ６２２に移行する。

【0156】

ステップＳ６２２において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１において照合対象者の指紋画像が取得されたか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の指紋画像が取得されたと判定した場合（ステップＳ６２２：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６２３へ移行する。

【0157】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の指紋画像が取得されていないと判定した場合（ステップＳ６２２：ＮＯ）には、処理はステップＳ６２５へ移行する。

【0158】

ステップＳ６２３において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者の指紋画像について、指紋カテゴリが“その他”である生体情報ＤＢ２１を照合先として指紋照合を実行する。

【0159】

ステップＳ６２４において、管理サーバ２（照合部２１４）は、指紋照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在するか否かを判定する。ここで、管理サーバ２は、指紋照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在すると判定した場合（ステップＳ６２４：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６３２へ移行する。

【0160】

これに対し、管理サーバ２（照合部２１４）は、指紋照合における照合スコアが閾値以上である登録者は存在しないと判定した場合（ステップＳ６２４：ＮＯ）には、処理はステップＳ６２５へ移行する。

【0161】

ステップＳ６２５において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１において照合対象者の虹彩画像が取得されたか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の虹彩画像が取得されたと判定した場合（ステップＳ６２５：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６２６へ移行する。

【0162】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の虹彩画像が取得されていないと判定した場合（ステップＳ６２５：ＮＯ）には、処理はステップＳ６２８へ移行する。

【0163】

ステップＳ６２６において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者の虹彩画像について、虹彩カテゴリが“その他”である生体情報ＤＢ２１を照合先として虹彩照合を実行する。

【0164】

ステップＳ６２７において、管理サーバ２（照合部２１４）は、虹彩照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在するか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（照合部２１４）は、虹彩照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在すると判定した場合（ステップＳ６２７：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６３２へ移行する。

【0165】

これに対し、管理サーバ２（照合部２１４）は、虹彩照合における照合スコアが閾値以上である登録者は存在しないと判定した場合（ステップＳ６２７：ＮＯ）には、処理はステップＳ６２８へ移行する。

【0166】

ステップＳ６２８において、管理サーバ２（特定部２１２）は、生体画像取得装置１において照合対象者の顔画像が取得されたか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の顔画像が取得されたと判定した場合（ステップＳ６２８：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６２９へ移行する。

【0167】

これに対し、管理サーバ２（特定部２１２）が、照合対象者の顔画像が取得されていないと判定した場合（ステップＳ６２８：ＮＯ）には、処理はステップＳ６３１へ移行する。

【0168】

ステップＳ６２９において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者の顔画像について、顔カテゴリが“その他”である生体情報ＤＢ２１を照合先として顔照合を実行する。

【0169】

ステップＳ６３０において、管理サーバ２（照合部２１４）は、顔照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在するか否かを判定する。ここで、管理サーバ２（照合部２１４）は、顔照合における照合スコアが閾値以上である登録者が存在すると判定した場合（ステップＳ６３０：ＹＥＳ）には、処理はステップＳ６３２へ移行する。

【0170】

これに対し、管理サーバ２（照合部２１４）は、顔照合における照合スコアが閾値以上である登録者は存在しないと判定した場合（ステップＳ６３０：ＮＯ）には、処理はステップＳ６３１へ移行する。

【0171】

ステップＳ６３１において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者と一致する登録者は存在しないとみなして認証失敗の情報を出力し、処理を終了する。

【0172】

ステップＳ６３２において、管理サーバ２（照合部２１４）は、照合対象者と登録者が同一人物であるとみなして認証成功の情報を出力し、処理を終了する。

【0173】

なお、上述したステップＳ６２２の処理は、ステップＳ６２０において指紋照合が実行されたか否かを判定する処理でもよい。同様に、ステップＳ６２５の処理は、ステップＳ６２０において虹彩照合が実行されたか否かを判定する処理でもよい。ステップＳ６２８の処理は、ステップＳ６２０において顔照合が実行されたか否かを判定する処理でもよい。

【0174】

また、図２１Ａにおいては、生体情報のカテゴリを特定する処理（ステップＳ６０１～ステップＳ６０６／ステップＳ６０７～ステップＳ６１２／ステップＳ６１３～ステップＳ６１８）を、指紋、虹彩、顔の順番で直列に実行していたが、処理順序はこれに限られない。処理は、例えば、顔、指紋、虹彩の順序で実行されてもよい。

【0175】

同様に、図２１Ｂにおいては、３種類の照合処理の照合スコアの合計が所定の閾値未満の場合（ステップＳ６２１：ＮＯ）に、“その他”のカテゴリに対応する生体情報ＤＢ１１を照合先とした照合処理及び照合スコアの判定処理を、指紋、虹彩、顔の順番で直列に実行していたが、処理順序はこれに限られない。処理は、例えば、顔、指紋、虹彩の順序で実行されてもよい。

【0176】

また、図２１Ａ及び図２１Ｂのフローチャートは、それぞれ図２１Ｃ及び図２１Ｄのような並列処理のフローチャートに変形してもよい。図２１Ｃ及び図２１Ｄにおいて、図２１Ａ及び図２１Ｂとそれぞれ共通のステップ番号は、同一の処理であるため、各ステップの詳細な説明は省略する。

【0177】

図２１Ｃにおいては、指紋カテゴリの特定処理（ステップＳ６０１～ステップＳ６０６）と、虹彩カテゴリの特定処理（ステップＳ６０７～ステップＳ６１２）と、顔カテゴリの特定処理（ステップＳ６１３～ステップＳ６１８）とが並列に実行されている。

【0178】

図２１Ｄにおいては、３種類の照合処理の照合スコアの合計が閾値未満の場合（ステップＳ６２１：ＮＯ）には、指紋照合に関する処理グループ（ステップＳ６２２～ステップＳ６２４）と、虹彩照合に関する処理グループ（ステップＳ６２５～ステップＳ６２７）と、顔照合に関する処理グループ（ステップＳ６２８～ステップＳ６３０）とが並列に実行されている。

【0179】

そして、並列に実行された全ての照合処理が“照合スコア：閾値未満”で完了した場合（ステップＳ８０１：ＹＥＳ）には、認証失敗を出力し（ステップＳ６３１）、処理を終了する。一方、並列に実行された照合処理のいずれか１つにおいて照合スコアが閾値以上である場合（ステップＳ６２４：ＹＥＳ／ステップＳ６２７：ＹＥＳ／ステップＳ６３０）には、認証成功を出力し（ステップＳ６３２）、処理を終了する。

【0180】

更に、図２１Ａ～図２１Ｄのフローチャートは、例えば、図２１Ａと図２１Ｄの組合せ、図２１Ｃと図２１Ｂの組合せのように、組合せを自由に変更することもできる。すなわち、生体情報のカテゴリの特定処理と、照合に関する処理（照合前の判定処理／照合処理／照合スコアの判定処理）の少なくとも一方は並列でもよい。

【0181】

以上のように、本実施形態においては、３種類の生体情報のうち、一部の生体情報を取得できなかった場合には、取得できなかった種類の生体情報については全てのカテゴリを選択している。これにより、例えば、３種類の生体情報のうち、照合対象者から２種類の生体情報しか取得できなかった場合でも、取得できた種類の生体情報が属するカテゴリの組合せを利用しつつ、適切な照合先に対する照合処理を実行できる。すなわち、照合対象者から指紋画像（指紋カテゴリ：“渦巻き”）と顔画像（顔カテゴリ：“２０代・男性”）のみが取得され、虹彩画像が取得されなかった場合には、指紋カテゴリと顔カテゴリの組合せ（指紋カテゴリ：“渦巻き”＋顔カテゴリ：“２０代・男性”＋虹彩カテゴリ：指定なし）により絞り込んだ照合先に対して、指紋照合と顔照合を実行できる。

【0182】

［第６実施形態］
図２２は、第６実施形態に係る情報処理装置１００の機能ブロック図である。情報処理装置１００は、取得部１００Ａと、特定部１００Ｂと、登録部１００Ｃとを備える。取得部１００Ａは、登録対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する。特定部１００Ｂは、複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、複数の生体情報の各々が種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定する。登録部１００Ｃは、複数の生体情報及び複数の生体情報の各々が属するカテゴリを登録対象者ごとに関連付けて記憶領域に登録する。

【0183】

本実施形態によれば、マルチモーダル生体認証における照合速度を向上できる情報処理装置１００が提供される。
［第７実施形態］

【0184】

図２３は、第７実施形態に係る情報処理装置１００の機能ブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置１００は、第６実施形態の構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の特定部１００Ｂは、複数の生体情報の照合処理時において種類ごとに抽出される特徴量とは異なる特徴を抽出する。

【0185】

本実施形態によれば、第６実施形態の効果が得られることに加えて、生体情報の照合処理時に算出される特徴量とは別の指標により、登録対象者の生体情報を簡単かつ高速に分類して登録できる情報処理装置１００が提供される。例えば、登録対象者の虹彩の色を特徴として抽出する場合には、虹彩領域の画素値のみを判別すればよいため、虹彩の特徴量を算出するよりも高速に処理できる。更に、特徴量とは異なる特徴を管理者等が肉眼で識別できるカテゴリと対応付けて設定することにより、記憶領域の中でカテゴリの異なる生体情報が別のカテゴリに誤って登録されているか否かを容易に判別することも可能になる。

【0186】

［第８実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置１００は、第６実施形態又は第７実施形態の構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の複数のカテゴリは、特徴に関して予め定義されている第１カテゴリと、特徴が第１カテゴリに該当しないことを示す第２カテゴリとを含む。

【0187】

本実施形態によれば、第６実施形態又は第７実施形態の効果が得られることに加えて、生体情報から抽出された特徴が第１カテゴリに当てはまらない特徴の場合にも、当該特徴のカテゴリを第２カテゴリと特定できる情報処理装置１００が提供される。その結果、生体情報からどのような特徴が抽出された場合でも対応できるため、カテゴリの組合せに基づいて登録先の生体情報ＤＢ２１を決定できる。

【0188】

［第９実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置１００は、第６実施形態から第８実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態のカテゴリには、特徴を細分化する複数のサブカテゴリが予め定義されている。また、登録部１００Ｃは、登録者の数が所定の閾値を超えて関連付けられたカテゴリについて、複数のサブカテゴリのうち複数の生体情報及び複数の生体情報の各々が属するサブカテゴリを登録対象者ごとに関連付ける更新処理を実行する。

【0189】

本実施形態によれば、第６実施形態から第８実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、あるカテゴリに属する登録者の数が増加した場合に、当該カテゴリについてはサブカテゴリで分割するように生体情報ＤＢ２１を更新できる情報処理装置１００が提供される。これにより、生体情報ＤＢ２１の肥大化に伴う、生体情報の照合処理の速度低下を抑制できる。

【0190】

［第１０実施形態］
図２４は、第１０実施形態に係る情報処理装置１００の機能ブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置１００は、第６実施形態から第８実施形態のいずれかの情報処理装置１００に加えて、出力部１００Ｄを更に備える。本実施形態の出力部１００Ｄは、カテゴリに属する登録者の数が所定の閾値を超える場合に、カテゴリの細分化を促すアラート情報を出力する。

【0191】

本実施形態によれば、第６実施形態から第８実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、生体情報ＤＢ２１の管理者等に対して一定レベル以上に肥大化した生体情報ＤＢ２１の情報を通知できる情報処理装置１００が提供される。管理者等に対してデータベースの更新作業を促すことにより、生体情報ＤＢ２１の肥大化に伴う、生体情報の照合処理の速度低下を抑制できる。

【0192】

［第１１実施形態］
図２５は、第１１実施形態に係る情報処理装置１００の機能ブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置１００は、第６実施形態から第１０実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の特定部１００Ｂは、複数の生体情報の各々に対する画像解析処理によって判定された形状、色彩及び明暗のうちの少なくとも1つに基づいてカテゴリを特定する。

【0193】

本実施形態によれば、第６実施形態から第１０実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、形状、色彩及び明暗のような外観上の特徴に基づいて生体情報を分類するためのカテゴリを特定して登録できる情報処理装置１００が提供される。共通する外観上の特徴を有する生体情報は同一のカテゴリに属するように記憶領域に登録されるため、照合処理時における照合速度の向上を図ることができる。

【0194】

［第１２実施形態］
図２６は、第１２実施形態に係る情報処理装置１００の機能ブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置１００は、第６実施形態から第１１実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の特定部１００Ｂは、複数の生体情報が顔画像の場合に、顔画像が有する特徴から推定された登録対象者の年齢及び性別のうちの少なくとも1つに基づいてカテゴリを特定する。

【0195】

本実施形態によれば、第６実施形態から第１１実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、顔画像から推定された年齢や性別のような属性情報に基づいて登録対象者の顔画像を分類して登録できる情報処理装置１００が提供される。共通する外観上の特徴（属性）を有する生体情報は同一のカテゴリに属するように記憶領域に登録されるため、照合処理時における照合速度の向上を図ることができる。

【0196】

［第１３実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置１００は、第６実施形態から第１２実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の複数の生体情報は、生体画像を含む。

【0197】

本実施形態によれば、第６実施形態から第１２実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、登録対象者を撮像した生体画像から外観上の特徴を抽出して生体画像を登録できる情報処理装置１００が提供される。

【0198】

［第１４実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置１００は、第１３実施形態の構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の生体画像は、指紋画像、虹彩画像及び顔画像の少なくとも２つを含む。

【0199】

本実施形態によれば、第１３実施形態の効果が得られることに加えて、２以上の生体画像を組み合わせて登録対象者ごとに登録できる情報処理装置１００が提供される。

【0200】

［第１５実施形態］
図２７は、第１５実施形態に係る情報処理装置２００の機能ブロック図である。情報処理装置２００は、取得部２００Ａと、特定部２００Ｂと、照合部２００Ｃとを備える。取得部２００Ａは、照合対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する。特定部２００Ｂは、複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、複数の生体情報の各々が種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定する。照合部２００Ｃは、特定部２００Ｂによって特定されたカテゴリに基づいて照合先を決定し、複数の生体情報と登録者の複数の登録生体情報との照合処理を種類ごとに実行する。

【0201】

本実施形態によれば、マルチモーダル生体認証における照合速度を向上できる情報処理装置２００が提供される。

【0202】

［第１６実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態の構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の照合部２００Ｃは、複数の登録生体情報及び複数の登録生体情報が属するカテゴリを登録者ごとに関連付けた登録者情報のうち、特定部２００Ｂで特定された種類ごとのカテゴリが全て一致する照合先に対して、照合処理を実行する。

【0203】

本実施形態によれば、第１５実施形態の効果が得られることに加えて、照合対象者の生体情報と登録者の登録生体情報とが全種類において共通のカテゴリに属することを条件として照合処理を実行できる情報処理装置２００が提供される。照合先が確実に絞り込まれることにより、照合処理時における照合速度の向上を図ることができる。

【0204】

［第１７実施形態］
図２８は、第１７実施形態に係る情報処理装置２００の機能ブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態又は第１６実施形態の構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の特定部２００Ｂは、複数の生体情報の照合処理時において種類ごとに抽出される特徴量とは異なる特徴を抽出する。

【0205】

本実施形態によれば、第１５実施形態又は第１６実施形態の効果が得られることに加えて、生体情報の照合処理時に算出される特徴量とは別の指標により、照合対象者の生体情報を簡単かつ高速に分類して照合処理を実行できる情報処理装置２００が提供される。例えば、照合対象者の虹彩の色を特徴として抽出する場合には、虹彩領域の画素値のみを判別すればよいため、虹彩の特徴量を算出するよりも高速な処理が期待できる。

【0206】

［第１８実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態から第１７実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の特定部２００Ｂは、複数の生体情報に顔画像を含む場合に、顔画像から特定されたカテゴリと顔照合の照合範囲との関係を学習した学習モデルに基づいて、照合範囲を特定する。

【0207】

本実施形態によれば、第１５実施形態から第１７実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、照合先を柔軟に変更できる情報処理装置２００が提供される。また、照合処理における入力データ及び出力データに基づいて学習モデルを繰り返し学習することにより、照合先をより高精度で特定できる効果を奏する。

【0208】

［第１９実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態から第１７実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の特定部２００Ｂは、複数の生体情報に顔画像を含む場合に、顔画像から特定されたカテゴリと顔照合の照合範囲との関係を予め定義した対照表に基づいて、照合範囲を特定する。

【0209】

本実施形態によれば、第１５実施形態から第１７実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、照合先を柔軟に変更できる情報処理装置２００が提供される。例えば、顔画像から年齢を正確に推定することが困難な場合でも、対称表において照合範囲を蓋然性の高い範囲に定義しておくことにより、適切な年齢層に対して照合処理を実行できる。

【0210】

［第２０実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態から第１９実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の照合部２００Ｃは、複数の生体情報のうち、取得部２００Ａにおいて取得できなかった種類に関して全てのカテゴリを選択する。

【0211】

本実施形態によれば、第１５実施形態から第１９実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、互いに異なる種類の複数の生体情報のうち、いずれかの種類の生体情報を取得できない場合でも、照合先を絞り込んだ状態で照合処理を実行できる情報処理装置２００が提供される。例えば、指紋画像、虹彩画像及び顔画像を用いるマルチモーダル認証において、照合対象者の虹彩画像が得られなかった場合には、虹彩画像の虹彩カテゴリを１つに特定せずに、全ての虹彩カテゴリを選択する。この場合にも、指紋画像及び顔画像についてカテゴリが特定されているため、照合先を絞り込み、照合処理時における照合速度の向上を図ることができる。

【0212】

［第２１実施形態］
図２９は、第２１実施形態に係る情報処理装置２００の機能ブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態から第２０実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の特定部２００Ｂは、複数の生体情報の各々に対する解析処理によって抽出された形状、色彩及び明度のうちの少なくとも1つに基づいてカテゴリを特定する。

【0213】

本実施形態によれば、第１５実施形態から第２０実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、形状、色彩及び明暗のような外観上の特徴に基づいて生体情報を分類するためのカテゴリを特定して照合処理を実行できる情報処理装置２００が提供される。判定された特徴に基づいて照合先を絞り込めるため、照合処理時における照合速度の向上を図ることができる。

【0214】

［第２２実施形態］
図３０は、第２２実施形態に係る情報処理装置２００の機能ブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態から第２１実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の特定部２００Ｂは、複数の生体情報が顔画像の場合に、顔画像が有する特徴から推定された照合対象者の年齢及び性別のうちの少なくとも1つに基づいてカテゴリを特定する。

【0215】

本実施形態によれば、第１５実施形態から第２１実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、顔画像から推定された年齢や性別のような属性情報に基づいて登録対象者の顔画像をして照合処理を実行できる情報処理装置２００が提供される。推定された年齢や性別に基づいて照合先を絞り込めるため、照合処理時における照合速度の向上を図ることができる。

【0216】

［第２３実施形態］
図３１は、第２３実施形態に係る情報処理装置２００の機能ブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態から第２２実施形態のいずれかの情報処理装置２００に加えて、複数の記憶部２００Ｄを更に備える。本実施形態の複数の記憶部２００Ｄは、複数の登録生体情報を、複数の登録生体情報の各々が属するカテゴリの組合せごとに分散して記憶する。

【0217】

本実施形態によれば、第１５実施形態から第２２実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、登録者の登録生体情報に関するカテゴリの組合せに対応して複数の記憶部２００Ｄを設けることにより、照合対象者の生体情報に関するカテゴリの組合せが特定された場合には、照合先として１つの記憶部２００Ｄに絞り込むことができる情報処理装置２００が提供される。

【0218】

［第２４実施形態］
図３２は、第２４実施形態に係る情報処理装置２００の機能ブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態から第２２実施形態のいずれかの情報処理装置２００に加えて、記憶部２００Ｅを更に備える。本実施形態の記憶部１００Ｅは、複数の登録生体情報及び複数の登録生体情報の各々が属するカテゴリを登録者ごとに関連付けて一元的に記憶する。

【0219】

本実施形態によれば、第１５実施形態から第２２実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、全ての登録者の登録生体情報を種類ごとのカテゴリに分類した状態で一元的に管理できる情報処理装置２００が提供される。

【0220】

［第２５実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置２００は、第１５実施形態から第２４実施形態のいずれかの構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の複数の生体情報は、生体画像を含む。

【0221】

本実施形態によれば、第１５実施形態から第２４実施形態のいずれかの効果が得られることに加えて、照合対象者を撮像した生体画像から外観上の特徴を抽出して照合処理を実行できる情報処理装置２００が提供される。

【0222】

［第２６実施形態］
本実施形態に係る情報処理装置２００は、第２５実施形態の構成に加えて、以下の構成を有する。本実施形態の生体画像は、指紋画像、虹彩画像及び顔画像の少なくとも２つを含む。

【0223】

本実施形態によれば、第２５実施形態の効果が得られることに加えて、２以上の生体画像を組み合わせて照合処理を実行できる情報処理装置２００が提供される。

【0224】

［変形実施形態］
本開示は、上述の実施形態に限定されることなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。例えば、いずれかの実施形態の一部の構成を他の実施形態に追加した例や、他の実施形態の一部の構成と置換した例も、本開示の実施形態である。

【0225】

上述の各実施形態においては、生体情報として指紋画像、虹彩画像及び指紋画像の３種類が用いられたが、これらの生体情報はあくまでも一例であり、例示したものに限定されるものではない。また、画像以外の生体情報を用いてもよい。

【0226】

また、上述した各実施形態においては、ある登録者の登録生体情報が、Ｎ個の生体情報ＤＢ２１のうち、カテゴリの組合せに対応するデータベースにのみ登録される構成について説明した。しかし、Ｎ個の生体情報ＤＢ２１は、全ての登録者の登録生体情報を一元的に記憶する単一のデータベースとして構築してもよい。

【0227】

図３３は、変形実施形態に係る生体情報ＤＢ２１が記憶する情報の一例を示す図である。図３３に示す生体情報ＤＢ２１は、指紋カテゴリ、虹彩カテゴリ及び顔カテゴリをデータ項目として更に含む点で図４に示す生体情報ＤＢ２１と異なっている。生体情報ＤＢ２１を単一のデータベースとして構築した場合にも、図３３に示すように各生体情報とカテゴリとを関連付けて記憶することにより、上述した実施形態と同様の効果を奏する。

【0228】

また、上述した第４実施形態においては、学習モデルを用いて顔照合時の照合範囲を決定する構成について説明したが、学習モデルを用いる代わりに、管理者等によって事前に作成された図１９のような対称表を用いる構成にしてもよい。この場合、管理サーバ２（照合部２１４）は、推定された属性に基づいて対照表を参照し、顔照合における照合範囲を決定できる。

【0229】

上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記録させ、記憶媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記憶媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記憶媒体だけでなく、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。また、上述の実施形態に含まれる１又は２以上の構成要素は、各構成要素の機能を実現するように構成されたＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の回路であってもよい。

【0230】

該記憶媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記憶媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ（Operating System）上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。

【0231】

上述の各実施形態の機能により実現されるサービスは、ＳａａＳ（Software as a Service）の形態でユーザに対して提供することもできる。

【0232】

なお、上述の実施形態は、いずれも本開示を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本開示の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本開示はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

【0233】

上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

【0234】

（付記１）
登録対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する取得部と、
前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定する特定部と、
前記複数の生体情報及び前記複数の生体情報の各々が属するカテゴリを前記登録対象者ごとに関連付けて記憶領域に登録する登録部と、
を備える情報処理装置。

【0235】

（付記２）
前記特定部は、前記複数の生体情報の照合処理時において前記種類ごとに抽出される特徴量とは異なる前記特徴を抽出する、
付記１に記載の情報処理装置。

【0236】

（付記３）
前記複数のカテゴリは、前記特徴に関して予め定義されている第１カテゴリと、前記特徴が前記第１カテゴリに該当しないことを示す第２カテゴリとを含む、
付記１又は２に記載の情報処理装置。

【0237】

（付記４）
前記カテゴリには、前記特徴を細分化する複数のサブカテゴリが予め定義されており、
前記登録部は、登録者の数が所定の閾値を超えて関連付けられた前記カテゴリについて、前記複数のサブカテゴリのうち前記複数の生体情報及び前記複数の生体情報の各々が属するサブカテゴリを前記登録対象者ごとに関連付ける更新処理を実行する、
付記１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。

【0238】

（付記５）
前記カテゴリに属する登録者の数が所定の閾値を超える場合に、前記カテゴリの細分化を促すアラート情報を出力する出力部、
を更に備える付記１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。

【0239】

（付記６）
前記特定部は、前記複数の生体情報の各々に対する画像解析処理によって判定された形状、色彩及び明暗のうちの少なくとも1つに基づいて前記カテゴリを特定する、
付記１乃至５のいずれかに記載の情報処理装置。

【0240】

（付記７）
前記特定部は、前記複数の生体情報が顔画像の場合に、前記顔画像が有する前記特徴から推定された前記登録対象者の年齢及び性別のうちの少なくとも1つに基づいて前記カテゴリを特定する、
付記１乃至６のいずれかに記載の情報処理装置。

【0241】

（付記８）
前記複数の生体情報は、生体画像を含む、
付記１乃至７のいずれかに記載の情報処理装置。

【0242】

（付記９）
前記生体画像は、指紋画像、虹彩画像及び顔画像の少なくとも２つを含む、
付記８に記載の情報処理装置。

【0243】

（付記１０）
登録対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得するステップと、
前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定するステップと、
前記複数の生体情報及び前記複数の生体情報の各々が属するカテゴリを前記登録対象者ごとに関連付けて記憶領域に登録するステップと、
情報処理方法。

【0244】

（付記１１）
コンピュータに、
登録対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得するステップと、
前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定するステップと、
前記複数の生体情報及び前記複数の生体情報の各々が属するカテゴリを前記登録対象者ごとに関連付けて記憶領域に登録するステップと、
を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体。

【0245】

（付記１２）
照合対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得する取得部と、
前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定する特定部と、
前記特定部によって特定されたカテゴリに基づいて照合先を決定し、前記複数の生体情報と登録者の複数の登録生体情報との照合処理を前記種類ごとに実行する照合部と、
を備える情報処理装置。

【0246】

（付記１３）
前記照合部は、前記複数の登録生体情報及び前記複数の登録生体情報が属する前記カテゴリを前記登録者ごとに関連付けた登録者情報のうち、前記特定部で特定された前記種類ごとの前記カテゴリが全て一致する前記照合先に対して、前記照合処理を実行する、
付記１２に記載の情報処理装置。

【0247】

（付記１４）
前記特定部は、前記複数の生体情報の照合処理時において前記種類ごとに抽出される特徴量とは異なる前記特徴を抽出する、
付記１２又は１３に記載の情報処理装置。

【0248】

（付記１５）
前記特定部は、前記複数の生体情報に顔画像を含む場合に、前記顔画像から特定された前記カテゴリと顔照合の照合範囲との関係を学習した学習モデルに基づいて、前記照合範囲を特定する、
付記１２乃至１４のいずれかに記載の情報処理装置。

【0249】

（付記１６）
前記特定部は、前記複数の生体情報に顔画像を含む場合に、前記顔画像から特定された前記カテゴリと顔照合の照合範囲との関係を予め定義した対照表に基づいて、前記照合範囲を特定する、
付記１２乃至１４のいずれかに記載の情報処理装置。

【0250】

（付記１７）
前記照合部は、前記複数の生体情報のうち、前記取得部において取得できなかった前記種類に関して全てのカテゴリを選択する、
付記１２乃至１６のいずれかに記載の情報処理装置。

【0251】

（付記１８）
前記特定部は、前記複数の生体情報の各々に対する解析処理によって抽出された形状、色彩及び明度のうちの少なくとも1つに基づいてカテゴリを特定する、
付記１２乃至１７のいずれかに記載の情報処理装置。

【0252】

（付記１９）
前記特定部は、前記複数の生体情報が顔画像の場合に、前記顔画像が有する前記特徴から推定された前記照合対象者の年齢及び性別のうちの少なくとも1つに基づいてカテゴリを特定する、
付記１２乃至１８のいずれかに記載の情報処理装置

【0253】

（付記２０）
前記複数の登録生体情報を、前記複数の登録生体情報の各々が属するカテゴリの組合せごとに分散して記憶する複数の記憶部、
を更に備える付記１２乃至１９のいずれかに記載の情報処理装置。

【0254】

（付記２１）
前記複数の登録生体情報及び前記複数の登録生体情報の各々が属するカテゴリを前記登録者ごとに関連付けて一元的に記憶する記憶部、
を更に備える付記１２乃至１９のいずれかに記載の情報処理装置。

【0255】

（付記２２）
前記複数の生体情報は、生体画像を含む、
付記１２乃至２１のいずれかに記載の情報処理装置。

【0256】

（付記２３）
前記生体画像は、指紋画像、虹彩画像及び顔画像の少なくとも２つを含む、
付記２２に記載の情報処理装置。

【0257】

（付記２４）
照合対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得するステップと、
前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定するステップと、
特定されたカテゴリに基づいて照合先を決定し、前記複数の生体情報と登録者の複数の登録生体情報との照合処理を前記種類ごとに実行するステップと、
を備える情報処理方法。

【0258】

（付記２５）
コンピュータに、
照合対象者から互いに異なる種類の複数の生体情報を取得するステップと、
前記複数の生体情報の各々が有する特徴に基づいて、前記複数の生体情報の各々が前記種類ごとに設定された複数のカテゴリのうちのいずれに属するかを特定するステップと、
特定されたカテゴリに基づいて照合先を決定し、前記複数の生体情報と登録者の複数の登録生体情報との照合処理を前記種類ごとに実行するステップと、
を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体。

【符号の説明】

【0259】

ＮＷ・・・ネットワーク
１・・・生体画像取得装置
２・・・管理サーバ
２１・・・生体情報組合せＤＢ
２２・・・指紋カテゴリ情報ＤＢ
２３・・・虹彩カテゴリ情報ＤＢ
２４・・・顔カテゴリ情報ＤＢ
２５・・・登録先情報ＤＢ
１００，２００・・・情報処理装置
１００Ａ，２００Ａ・・・取得部
１００Ｂ，２００Ｂ・・・特定部
１００Ｃ・・・登録部
２００Ｃ・・・照合部
１０１，２０１・・・プロセッサ
１０２，２０２・・・ＲＡＭ
１０３，２０３・・・ＲＯＭ
１０４，２０４・・・ＨＤＤ
１０５，２０５・・・通信Ｉ／Ｆ
１０６・・・操作装置
１０７・・・撮像装置
１０７ａ・・・可視光カメラ
１０７ｂ・・・赤外光カメラ
１０８・・・表示装置
１１１・・・表示制御部
１１２・・・画像取得部
１１３・・・Ｉ／Ｆ部
２０６・・・入力装置
２０７・・・出力装置
２１１・・・Ｉ／Ｆ部
２１２・・・特定部
２１３・・・登録部
２１４・・・照合部
２１５・・・記憶部
２１６・・・出力部
２１７・・・学習部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10A】

【図10B】

【図11A】

【図11B】

【図11C】

【図11D】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21A】

【図21B】

【図21C】

【図21D】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】

【図30】

【図31】

【図32】

【図33】