特許 7409819 算出装置、算出方法、算出プログラム

(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】2023-12-25

(45)【発行日】2024-01-09

(54)【発明の名称】算出装置、算出方法、算出プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20231226BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 660B

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2019183966

(22)【出願日】2019-10-04

(65)【公開番号】P2021060736

(43)【公開日】2021-04-15

【審査請求日】2022-08-05

(73)【特許権者】

【識別番号】399035766

【氏名又は名称】エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】丹野 良介

(72)【発明者】

【氏名】浅野 秀平

(72)【発明者】

【氏名】小山 和輝

【審査官】佐藤 実

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１２－５１８２３６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０８１１２１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ ７／００ － ７／９０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

人物を含む画像データを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された画像データを入力として、前記人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、前記骨格データを推定する第一の推定部と、
予め記憶部に記憶された画像データを入力として、前記骨格推定モデルを用いて、前記骨格データを推定する第二の推定部と、
前記第一の推定部によって骨格推定を行った際に前記骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度と、前記第二の推定部によって骨格推定を行った際に骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度との平均、または、前記第一の推定部によって推定された骨格データおよび前記第二の推定部によって推定された骨格データにおける各関節の推定位置のバラつきの大きさを基に、各関節の重み値を計算する計算部と、
前記計算部によって計算された各関節の重み値を用いて、前記第一の推定部によって推定された骨格データと、前記第二の推定部によって推定された骨格データとの類似度を算出する算出部と
を有することを特徴とする算出装置。

【請求項2】

前記取得部は、前記人物を含む動画データから複数の画像データを取得し、
前記第一の推定部は、前記取得部によって取得された複数の画像データを入力として、前記骨格推定モデルを用いて、各画像データに対応する骨格データをそれぞれ推定し、
前記第二の推定部は、予め記憶部に記憶された複数の画像データを入力として、前記骨格推定モデルを用いて、前記各画像データに対応する骨格データをそれぞれ推定し、
前記計算部は、前記第一の推定部によって推定された骨格データおよび前記第二の推定部によって推定された骨格データにおける各関節の推定位置のバラつきの大きさを基に、各関節の重み値を計算することを特徴とする請求項１に記載の算出装置。

【請求項3】

前記算出部によって算出された類似度が所定の閾値以上であるか判定し、前記類似度が所定の閾値以上である場合には、認証が成功したものと判定し、前記類似度が所定の閾値未満である場合には、認証が失敗したものと判定する認証部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の算出装置。

【請求項4】

算出装置によって実行される算出方法であって、
人物を含む画像データを取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された画像データを入力として、前記人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、前記骨格データを推定する第一の推定工程と、
予め記憶部に記憶された画像データを入力として、前記骨格推定モデルを用いて、前記骨格データを推定する第二の推定工程と、
前記第一の推定工程によって骨格推定を行った際に前記骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度と、前記第二の推定工程によって骨格推定を行った際に骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度との平均、または、前記第一の推定工程によって推定された骨格データおよび前記第二の推定工程によって推定された骨格データにおける各関節の推定位置のバラつきの大きさを基に、各関節の重み値を計算する計算工程と、
前記計算工程によって計算された各関節の重み値を用いて、前記第一の推定工程によって推定された骨格データと、前記第二の推定工程によって推定された骨格データとの類似度を算出する算出工程と
を含むことを特徴とする算出方法。

【請求項5】

人物を含む画像データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップによって取得された画像データを入力として、前記人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、前記骨格データを推定する第一の推定ステップと、
予め記憶部に記憶された画像データを入力として、前記骨格推定モデルを用いて、前記骨格データを推定する第二の推定ステップと、
前記第一の推定ステップによって骨格推定を行った際に前記骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度と、前記第二の推定ステップによって骨格推定を行った際に骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度との平均、または、前記第一の推定ステップによって推定された骨格データおよび前記第二の推定ステップによって推定された骨格データにおける各関節の推定位置のバラつきの大きさを基に、各関節の重み値を計算する計算ステップと、
前記計算ステップによって計算された各関節の重み値を用いて、前記第一の推定ステップによって推定された骨格データと、前記第二の推定ステップによって推定された骨格データとの類似度を算出する算出ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、算出装置、算出方法、算出プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、各種の生体認証を用いて本人認証を行う技術が知られている。このような認証技術として、例えば、認証対象の人物の全身を含む画像データから人物の関節位置を推定することで人物の姿勢を推定し、推定した姿勢と予め登録された姿勢との類似度を基に本人認証を行う技術がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－０１３９９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来の本人認証の手法では、認証処理の精度が低くなる場合があるという課題があった。例えば、従来の本人認証の手法では、画像によっては推定が難しい関節の部位があるため、推定結果の信頼度について各関節の部位ごとでばらつきが生じ、認証の精度が低下するという課題があった。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の算出装置は、人物を含む画像データを取得する取得部と、前記取得部によって取得された画像データを入力として、前記人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、前記骨格データを推定する第一の推定部と、各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算する計算部と、前記計算部によって計算された各関節の重み値を用いて、前記第一の推定部によって推定された骨格データと、所定の画像データから推定された骨格データとの類似度を算出する算出部とを有することを特徴とする。

【0006】

また、本発明の算出方法は、算出装置によって実行される算出方法であって、人物を含む画像データを取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された画像データを入力として、前記人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、前記骨格データを推定する第一の推定工程と、各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算する計算工程と、前記計算工程によって計算された各関節の重み値を用いて、前記第一の推定工程によって推定された骨格データと、所定の画像データから推定された骨格データとの類似度を算出する算出工程とを含むことを特徴とする。

【0007】

また、本発明の算出プログラムは、人物を含む画像データを取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得された画像データを入力として、前記人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、前記骨格データを推定する第一の推定ステップと、各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算する計算ステップと、前記計算ステップによって計算された各関節の重み値を用いて、前記第一の推定ステップによって推定された骨格データと、所定の画像データから推定された骨格データとの類似度を算出する算出ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、認証処理の精度を向上することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る算出装置の構成例を示すブロック図である。

【図2】図２は、骨格の類似度を算出する処理を説明する図である。

【図3】図３は、第１の実施形態に係る算出装置による認証処理の概要を説明する図である。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る算出装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図5】図５は、第２の実施形態に係る算出装置による認証処理の概要を説明する図である。

【図6】図６は、関節の推定位置のバラつきについて説明する図である。

【図7】図７は、算出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、本願に係る算出装置、算出方法、算出プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る算出装置、算出方法、算出プログラムが限定されるものではない。

【0011】

［第１の実施形態］
以下の実施形態では、第１の実施形態に係る算出装置１０の構成、算出装置１０の処理の流れを順に説明し、最後に第１の実施形態による効果を説明する。

【0012】

［算出装置の構成］
まず、図１を用いて、算出装置１０の構成を説明する。図１は、第１の実施形態に係る算出装置の構成例を示すブロック図である。算出装置１０は、本人認証を行うために、認証対象の人物の画像データを取得して該人物の骨格データを推定し、正解の骨格データとの類似度を算出することで、本人認証を行う装置である。

【0013】

具体的には、算出装置１０は、画像データを入力として、人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、骨格データを推定する。また、算出装置１０は、予め記憶部１３に記憶された画像データを入力として、骨格推定モデルを用いて、骨格データを推定する。

【0014】

そして、算出装置１０は、推定された骨格データにおける各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算し、計算した各関節の重み値を用いて、骨格データ同士の類似度を算出する。そして、算出装置１０は、類似度が所定の閾値以上であるか判定し、類似度が所定の閾値以上である場合には、認証が成功したものと判定し、類似度が所定の閾値未満である場合には、認証が失敗したものと判定する。

【0015】

図１に示すように、この算出装置１０は、通信処理部１１、制御部１２および記憶部１３を有する。以下に算出装置１０が有する各部の処理を説明する。

【0016】

通信処理部１１は、接続される装置との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する。例えば、通信処理部１１は、骨格推定の処理対象となる画像データを外部の装置から受信する。また、記憶部１３は、制御部１２による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納し、登録情報記憶部１３ａを有する。例えば、記憶部１３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子等の記憶装置である。

【0017】

登録情報記憶部１３ａは、ユーザが予め登録した全身の画像を記憶する。例えば、登録情報記憶部１３ａは、全身の画像として、ユーザがカメラの前で所定のポーズ（例えば、両手挙げる等）をとった状態での、ユーザの全身の画像を記憶する。なお、このポーズは、登録時にユーザが自由に決めてもよいし、予め決められたポーズであって、正当なユーザのみに知らされたポーズであってもよい。なお、登録情報記憶部１３ａに予め記憶されるデータは、必ずしも画像である必要はなく、所定の画像データから推定された骨格の推定の結果や、各関節の信頼度を記憶するようにしてもよい。つまり、登録情報記憶部１３ａは、例えば、所定のポーズをとった状態でのユーザの全身の画像から骨格推定モデルを用いて推定した骨格の推定の結果や、骨格推定モデルから出力された各関節の信頼度を予め記憶してもよい。

【0018】

制御部１２は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。例えば、制御部１２は、取得部１２ａ、第一の推定部１２ｂ、第二の推定部１２ｃ、計算部１２ｄ、算出部１２ｅおよび認証部１２ｆを有する。ここで、制御部１２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）などの電子回路やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路である。

【0019】

取得部１２ａは、人物を含む画像データを取得する。例えば、取得部１２ａは、認証対象の人物の全身を撮影したカメラから画像データを取得し、第一の推定部１２ｂに画像データを出力する。

【0020】

第一の推定部１２ｂは、取得部１２ａによって取得された画像データを入力として、人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、骨格データを推定する。例えば、第一の推定部１２ｂは、画像データを骨格推定モデルに入力することで、画像データ内の人物の骨格における各部位の位置を特定し、各関節に相当する部分として「右肩」、「右上腕」、「右前腕」、「左肩」、「左上腕」、「左前腕」、「右上腿」、「右下腿」、「左上腿」および「左下腿」の位置を推定する。

【0021】

第二の推定部１２ｃは、予め登録情報記憶部１３ａに記憶された画像データを入力として、骨格推定モデルを用いて、骨格データを推定する。例えば、第二の推定部１２ｃは、登録情報記憶部１３ａに記憶された画像データを読み出し、読み出した画像データを骨格推定モデルに入力することで、画像データ内の人物の骨格における各部位の位置を特定し、各関節に相当する部分として「右肩」、「右上腕」、「右前腕」、「左肩」、「左上腕」、「左前腕」、「右上腿」、「右下腿」、「左上腿」および「左下腿」の位置を推定する。

【0022】

計算部１２ｄは、各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算する。具体的には、計算部１２ｄは、第一の推定部１２ｂによって推定された骨格データおよび第二の推定部１２ｃによって推定された骨格データにおける各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算する。例えば、計算部１２ｄは、骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算する。なお、計算部１２ｄは、登録情報記憶部１３ａに各関節の推定結果の信頼度が予め記憶されている場合には、該信頼度を登録情報記憶部１３ａから読み出し、読み出した信頼度を基に、各関節の重み値を計算するようにしてもよい。

【0023】

ここで、各関節の重み値の計算処理の具体例について説明すると、例えば、計算部１２ｄは、第一の推定部１２ｂによって骨格推定を行った際に骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度と、第二の推定部１２ｃによって骨格推定を行った際に骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度との平均を、下記（１）式により、関節ごとにそれぞれ計算し、各関節の重み値を計算する。以下の数式において、Ｊは関節の集合、ｊはある関節、θは関節ｊの角度、ｃｏｎｆは信頼度を意味するものとする。なお、以下では、第一の推定部１２ｂによって推定された骨格データを「骨格データＡ」と、第二の推定部１２ｃによって推定された骨格データを「骨格データＢ」と適宜記載する。

【0024】

【数1】

【0025】

算出部１２ｅは、計算部１２ｄによって計算された各関節の重み値を用いて、第一の推定部１２ｂによって推定された骨格データと、所定の画像データから推定された骨格データとの類似度を算出する。具体的には、算出部１２ｅは、計算部１２ｄによって計算された各関節の重み値を用いて、第一の推定部１２ｂによって推定された骨格データと、第二の推定部１２ｃによって推定された骨格データとの類似度を算出する。なお、算出部１２ｅは、登録情報記憶部１３ａに骨格の推定の結果が予め記憶されている場合には、骨格の推定の結果を登録情報記憶部１３ａから読み出し、読み出した骨格の推定の結果と第一の推定部１２ｂによって推定された骨格データとの類似度を算出するようにしてもよい。

【0026】

ここで、類似度の算出処理の具体例について説明すると、例えば、算出部１２ｅは、下記（２）式に示すように、全関節について類似度をそれぞれ求め、各関節の類似度に各関節の重み付けを行った値の合計値をユーザの骨格の類似度スコアとして算出する。

【0027】

【数2】

【0028】

ここで、図２を用いて、骨格の類似度を算出する処理を説明する。図２は、骨格の類似度を算出する処理を説明する図である。図２に例示するように、算出部１２ｅは、第一の推定部１２ｂによって推定された骨格データＡと、第二の推定部１２ｃによって推定された骨格データＢそれぞれについて、全身画像から骨格における各部位の位置を特定し、各関節として「右肩」、「右上腕」、「右前腕」、「左肩」、「左上腕」、「左前腕」、「右上腿」、「右下腿」、「左上腿」および「左下腿」の角度を特定する。算出部１２ｅは、例えば、コサイン類似度によりベクトルの角度の近さを類似度として算出する。この場合、２つのベクトルの角度が近いほど１に近い値となる。

【0029】

認証部１２ｆは、算出部１２ｅによって算出された類似度が所定の閾値以上であるか判定し、類似度が所定の閾値以上である場合には、認証が成功したものと判定し、類似度が所定の閾値未満である場合には、認証が失敗したものと判定する。

【0030】

ここで、図３を用いて、算出装置１０による認証処理の概要を説明する図である。図３は、算出装置による認証処理の概要を説明する図である。図３に例示するように、算出装置１０は、取得した画像データを骨格推定モデルに入力し、骨格データを推定するとともに、予め登録された画像データを骨格推定モデルに入力し、骨格データを推定する。ここで、算出装置１０は、骨格推定モデルから出力される各関節の信頼度もそれぞれ取得する。

【0031】

そして、算出装置１０は、推定した二つの骨格データについて、関節毎の信頼度を考慮した類似度スコアの算出を行う。その後、算出装置１０は、算出された類似度が所定の閾値以上であるか判定し、類似度が所定の閾値以上である場合には、認証が成功したものと判定し、類似度が所定の閾値未満である場合には、認証が失敗したものと判定する。なお、算出装置１０は、類似度スコアの算出処理までを行い、認証処理については、別の装置で行うようにしてもよい。

【0032】

［算出装置の処理手順］
次に、図４を用いて、第１の実施形態に係る算出装置１０による処理手順の例を説明する。図４は、第１の実施形態に係る算出装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【0033】

図４に例示するように、算出装置１０では、取得部１２ａが人物の全身を含む画像データを取得すると（ステップＳ１０１肯定）、第一の推定部１２ｂは、取得部１２ａによって取得された画像データを入力として、人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、骨格データを推定する（ステップＳ１０２）。

【0034】

そして、第二の推定部１２ｃは、予め登録情報記憶部１３ａに登録された画像データを入力として、骨格推定モデルを用いて、骨格データを推定する（ステップＳ１０３）。なお、登録情報記憶部１３ａに骨格の推定の結果が予め記憶されている場合には、この処理を省略することが可能である。続いて、計算部１２ｄは、第一の推定部１２ｂによって推定された骨格データおよび第二の推定部１２ｃによって推定された骨格データにおける各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算する（ステップＳ１０４）。

【0035】

そして、算出部１２ｅは、計算された各関節の重み値を用いて、第一の推定部１２ｂによって推定された骨格データと、第二の推定部１２ｃによって推定された骨格データとの類似度を算出する（ステップＳ１０５）。

【0036】

その後、認証部１２ｆは、算出部１２ｅによって算出された類似度が所定の閾値以上であるか判定し、類似度が所定の閾値以上である場合には、認証が成功したものと判定し、類似度が所定の閾値未満である場合には、認証が失敗したものと判定する（ステップＳ１０６）。

【0037】

［第１の実施形態の効果］
第１の実施形態に係る算出装置１０は、画像データを入力として、人物の骨格に関する骨格データを推定する骨格推定モデルを用いて、骨格データを推定する。そして、算出装置１０は、各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算し、計算した各関節の重み値を用いて、骨格データ同士の類似度を算出する。そして、算出装置１０は、類似度が所定の閾値以上であるか判定し、類似度が所定の閾値以上である場合には、認証が成功したものと判定し、類似度が所定の閾値未満である場合には、認証が失敗したものと判定する。このため、算出装置１０は、認証処理の精度を向上することが可能である。

【0038】

つまり、算出装置１０は、例えば、認証に使用する類似度スコアを計算する上で、推定結果の信頼度を考慮して類似度スコアを算出する。例えば、算出装置１０は、信頼度の低い関節の認証に対する寄与度を下げることで、認証の信頼性を高めることが可能である。

【0039】

［第２の実施形態］
上述した第１の実施形態では、骨格推定モデルから出力された各関節の推定結果の信頼度を基に、各関節の重み値を計算する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、認証時に、カメラから得られた一枚の静止画像を使用するのではなく、動画を使用し、各関節の推定位置のバラつきの大きさを基に、各関節の重み値を計算するようにしてもよい。そこで、以下の第２の実施形態では、動画を使用し、各関節の推定位置のバラつきの大きさを基に、各関節の重み値を計算する場合を説明する。なお、第１の実施形態と同様の構成および処理については説明を省略する。

【0040】

ここで、図５を用いて、第２の実施形態に係る算出装置１０Ａによる認証処理の概要を説明する。図５は、第２の実施形態に係る算出装置による認証処理の概要を説明する図である。図５に例示するように、第２の実施形態に係る算出装置１０Ａの取得部１２ａは、人物を含む動画データから複数の画像データを取得する。そして、第一の推定部１２ｂは、取得部１２ａによって取得された複数の画像データを入力として、骨格推定モデルを用いて、各画像データに対応する骨格データをそれぞれ推定する。

【0041】

また、第二の推定部１２ｃは、予め登録情報記憶部１３ａに記憶された複数の画像データを入力として、骨格推定モデルを用いて、各画像データに対応する骨格データをそれぞれ推定する。そして、計算部１２ｄは、第一の推定部１２ｂによって推定された骨格データおよび第二の推定部１２ｃによって推定された骨格データにおける各関節の推定位置のバラつきの大きさを基に、各関節の重み値を計算する。

【0042】

ここで、図６を用いて、関節の推定位置のバラつきについて説明する。図６は、関節の推定位置のバラつきについて説明する図である。図６に例示するように、例えば、計算部１２ｄは、動画に含まれる複数の画像ごとに、右肩の推定位置がそれぞれ異なる場合には、推定位置のバラつきがあるものとして、右肩の関節部分の信頼度を低くする。

【0043】

そして、算出装置１０Ａは、推定した二つの骨格データについて、関節毎の信頼度を考慮した類似度スコアの算出を行う。その後、算出装置１０Ａは、算出された類似度が所定の閾値以上であるか判定し、類似度が所定の閾値以上である場合には、認証が成功したものと判定し、類似度が所定の閾値未満である場合には、認証が失敗したものと判定する。

【0044】

［第２の実施形態の効果］
第２の実施形態に係る算出装置１０Ａは、人物を含む動画データから複数の画像データを取得し、取得した複数の画像データを入力として、骨格推定モデルを用いて、各画像データに対応する骨格データをそれぞれ推定する。また、算出装置１０Ａは、予め記憶部１３に記憶された複数の画像データを入力として、骨格推定モデルを用いて、各画像データに対応する骨格データをそれぞれ推定する。そして、算出装置１０Ａは、それぞれ推定した骨格データにおける各関節の推定位置のバラつきの大きさを基に、各関節の重み値を計算する。その後、算出装置１０Ａは、推定した二つの骨格データについて、関節毎の信頼度を考慮した類似度スコアの算出を行う。

【0045】

このように、第２の実施形態に係る算出装置１０Ａでは、動画中で推定位置が定まらない関節の重み値を低くし、推定位置のバラつきが少ない関節の重み値を高くすることで、より実際の状況に即した重み値の算出をすることができる結果、認証処理の精度を向上することを可能にする。

【0046】

［システム構成等］
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、第一の推定部と第二の推定部とを統合してもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵやＧＰＵおよび当該ＣＰＵやＧＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

【0047】

また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

【0048】

［プログラム］
また、上記実施形態において説明した情報処理装置が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係る算出装置１０、１０Ａが実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがプログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる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に読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。

【0049】

図７は、算出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図７に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。

【0050】

メモリ１０１０は、図７に例示するように、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図７に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図７に例示するように、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図７に例示するように、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図７に例示するように、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

【0051】

ここで、図７に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記の、プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。

【0052】

また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各種処理手順を実行する。

【0053】

なお、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

【0054】

上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0055】

１０ 算出装置
１１ 通信処理部
１２ 制御部
１２ａ 取得部
１２ｂ 第一の推定部
１２ｃ 第二の推定部
１２ｄ 計算部
１２ｅ 算出部
１２ｆ 認証部
１３ 記憶部
１３ａ 登録情報記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】