JP2003178306A - 個人認証装置および個人認証方法 - Google Patents

個人認証装置および個人認証方法

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JP2003178306A
JP2003178306A JP2001378780A JP2001378780A JP2003178306A JP 2003178306 A JP2003178306 A JP 2003178306A JP 2001378780 A JP2001378780 A JP 2001378780A JP 2001378780 A JP2001378780 A JP 2001378780A JP 2003178306 A JP2003178306 A JP 2003178306A
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Kentarou Yokoi
謙太朗 横井
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Abstract

(57)【要約】 【課題】複数の照明環境で辞書を作成する必要はなく、
認証時に照明環境を変化させるだけで、写真、絵、映像
表示手段などの模造物による本人なりすましを排除する
ことができる個人認証装置を提供する。 【解決手段】画像取得部により取得された被認証者の顔
画像を基に個人認証を行なう個人認証装置において、第
１の照明環境で画像取得部により取得された顔画像に基
づき認証辞書を生成し、第１の照明環境とは異なる第２
の照明環境で画像取得部により取得された顔画像を認証
対象として、上記生成された認証辞書との類似度を計算
し、この計算された類似度をあらかじめ設定される所定
の閾値と比較することにより被認証者が人物であるか否
かを判定する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、被認証
者の顔画像、掌形、指紋などの生体情報を基に被認証者
が本人であるか否かを認証する個人認証装置および個人
認証方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】最近、たとえば、セキュリティ管理など
において、被認証者の顔画像、掌形、指紋などの生体情
報を基に被認証者が本人であるか否かを認証する個人認
証装置が開発されている。
【０００３】このような個人認証装置では、写真などよ
る本人なりすましを排除する技術が考えられている。た
とえば、文献［１］（ Ryuichi SAKAI,Nobuyuki KOMOR
I,andMasaaki TAKAMATSU.“Person Authentication Sch
eme with Image of Face Casted by Light from Variou
s Directions".IEICE Transactions on Infomation and
Systems,Vol.E84-D,No.7,pp.885-888,July 2001.）に
開示されているように、あらかじめ複数の照明環境ごと
に辞書を作成しておき、認証の際も同様に複数の照明環
境で入力画像を取得する。写真では陰影が発生しないた
め、辞書作成時と同じ照明環境を実現しても辞書作成時
とは異なる入力画像になり、類似度が低くなるため写真
によるなりすましを排除できる。
【０００４】また、文献［２］（特開平１１−３３９０
４８号公報）に開示されているように、光沢写真に照明
を当てると反射が発生するため、高い輝度を持つ領域を
検知することにより写真であるかを判定し、写真による
なりすましを排除する。また、文献［２］に開示されて
いるように、実際の顔は凹凸があるため、照明により陰
影が発生するが、写真だと平面であるため、陰影が発生
しない。輝度分散により陰影の存在を検知することで写
真を検知し、写真によるなりすましを排除する。
【０００５】また、文献［２］に開示されているよう
に、人物の目や口領域の変化を差分により検出すること
により、人間であるかどうかを判定する。さらに、赤外
線カメラにより物体の温度を測定することで、人体の温
度とは異なるマネキンを検出し、マネキンによるなりす
ましを排除する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、文献
［１］の技術では、認証時に、辞書作成時の照明環境を
充分に再現できない場合は、本人が認証を行なった場合
でもスコアが低くなる場合があり、写真によるなりすま
しとして排除されてしまう。また、文献［２］の技術で
は、光沢のない写真を用いた場合には、高い輝度を持つ
反射が起こらないので、そのような写真によるなりすま
しを排除できない。また、写真の目や口領域を一時的に
手で隠すなどして変動を発生させることにより、変動が
ないことを基に写真によるなりすましを排除するチェッ
クを回避することができてしまう。さらに、特殊な赤外
線カメラを用いる必要がある。
【０００７】そこで、本発明は、複数の照明環境で辞書
を作成する必要はなく、認証時に照明環境を変化させる
だけで、写真、絵、映像表示手段などの模造物による本
人なりすましを排除することができる個人認証装置およ
び個人認証方法を提供することを目的とする。
【０００８】また、本発明は、本人なりすまし排除のチ
ェックを回避する行為を防ぐことができる個人認証装置
および個人認証方法を提供することを目的とする。さら
に、本発明は、特殊な赤外線カメラなどを用いることな
く、本人なりすましを排除することができる個人認証装
置および個人認証方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明の個人認証装置
は、画像取得手段により取得された被認証者の生体情報
を基に個人認証を行なう個人認証装置において、前記画
像取得手段により生体情報を取得する際に前記被認証者
を複数の照明環境で照明する照明手段と、この照明手段
による第１の照明環境で前記画像取得手段により取得さ
れた生体情報に基づき認証辞書を生成する辞書生成手段
と、前記照明手段による前記第１の照明環境とは異なる
第２の照明環境で前記画像取得手段により取得された生
体情報を認証対象として、前記辞書生成手段により生成
された認証辞書との類似度を計算する類似度計算手段
と、この類似度計算手段により計算された類似度をあら
かじめ設定される所定の閾値と比較することにより前記
被認証者が人物であるか否かを判定する判定手段とを具
備している。
【００１０】また、本発明の個人認証装置は、画像取得
手段により取得された被認証者の生体情報を基に個人認
証を行なう個人認証装置において、前記画像取得手段に
より取得された画像を主成分分析する主成分分析処理手
段と、この主成分分析処理手段による主成分分析により
得られた固有ベクトルの寄与率に基づき前記被認証者が
人物であるか否かを判定する判定手段とを具備してい
る。
【００１１】また、本発明の個人認証装置は、画像取得
手段により取得された被認証者の生体情報を基に個人認
証を行なう個人認証装置において、前記画像取得手段に
より生体情報を取得する際、前記画像取得手段から前記
被認証者までの奥行き情報を検出する奥行き検出手段
と、この奥行き検出手段により検出された奥行き情報に
基づき前記被認証者が人物であるか否かを判定する判定
手段とを具備している。
【００１２】また、本発明の個人認証装置は、撮像手段
により撮像された被認証者の生体情報を基に個人認証を
行なう個人認証装置において、前記撮像手段により撮像
された画像内にフリッカ現象があるかを検出するフリッ
カ検出手段と、このフリッカ検出手段の検出結果に基づ
き前記被認証者が人物であるか否かを判定する判定手段
とを具備している。
【００１３】また、本発明の個人認証装置は、画像取得
手段により取得された被認証者の生体情報を基に個人認
証を行なう個人認証装置において、前記画像取得手段に
より生体情報を取得する際、前記被認証者に対しあらか
じめ定められた特定の動作を行なうよう指示する指示手
段と、この指示手段の指示により特定の動作を行なう前
記被認証者を撮像する撮像手段と、この撮像手段により
撮像された被認証者の画像に基づき前記被認証者の特定
の動作を認証する動作認証手段と、この動作認証手段の
認証結果に基づき前記被認証者が人物であるか否かを判
定する判定手段とを具備している。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。まず、第１の実施の形態に
ついて説明する。図１は、第１の実施の形態に係る個人
認証装置の構成を概略的に示すものである。この個人認
証装置は、全体的な制御や各種処理を行なうＣＰＵなど
からなる制御部１０１、被認証者１００の生体情報（以
下、たとえば、顔画像を用いた場合で説明する）を取得
する画像取得手段としての画像取得部１０２、被認証者
１００の少なくとも顔に向けて光を照射する照明手段と
しての少なくとも１個以上の照明灯１０３、照明灯１０
３の照明環境を変更制御する照明手段としての照明制御
部１０４、および、被認証者１００が人物であるか否か
を判定する判定手段としての、模造物による本人なりす
ましを検知するなりすまし検知部１０５から構成されて
いる。画像取得部１０２は、被認証者１００の生体情報
として顔画像を撮像して入力するものであり、たとえ
ば、ＣＣＤセンサなどの撮像素子を用いたテレビジョン
カメラなどを主体に構成されている。
【００１５】以下、第１の実施の形態に係るなりすまし
検知処理の流れについて図２に示すフローチャートを参
照して説明する。まず、画像取得部１０２で被認証者１
００の顔画像を撮像して入力する（ステップＳ１０
１）。これを、充分な画像情報が得られるまで繰り返す
（ステップＳ１０２）。充分な画像情報が得られたら、
照明制御部１０４は、照明灯１０３の照明環境を変更す
る（ステップＳ１０３）。たとえば、ステップＳ１０１
で点灯していたものを消灯したり、照明の位置を移動さ
せたりすることにより、照明環境を第１の照明環境から
第２の照明環境に変更する。
【００１６】次に、新たな照明環境（第２の照明環境）
で、同様に画像取得部１０２で被認証者１００の顔画像
を取得する（ステップＳ１０４）。そして、充分な画像
情報が得られるまで、ステップＳ１０４を繰り返す（ス
テップＳ１０５）。再び充分な画像情報が得られたら、
なりすまし検知部１０５は、ステップＳ１０１で取得し
た顔画像を基に認証辞書を作成する（ステップＳ１０
６）。
【００１７】次に、なりすまし検知部１０５は、作成し
た認証辞書を基に、ステップＳ１０４で取得した顔画像
を認証対象画像として、これらの間の類似度を計算する
（ステップＳ１０７）。この際の類似度の計算は、たと
えば、単純な相関値であってもよいし、文献［３］（
M.Turk and A.Pentland.“Eigenfaces for Recognitio
n".Journal of Cognitive Neuroscience,Vol.3,No.1,19
91.）に開示されているような固有空間法であってもよ
いし、文献［４］（石井健一郎，上田修功，前田英作，
村瀬洋．“わかりやすいパターン認識”．オーム社，１
９９８．）に開示されているような部分空間法であって
もよく、照明変動に頑健でない手法を用いればよい。
【００１８】辞書はステップＳ１０１の第１の照明環境
で取得された顔画像を基に作成しており、一方の入力画
像はステップＳ１０４の第２の照明環境で取得された顔
画像である。もし、認証を受けようとした被認証者１０
０が真に実際の人間の場合であれば、図３（ａ）に示す
ように、第１の照明環境と第２の照明環境とで陰影（図
中の斜線部分）の違いが発生し、画像に大きな違いがで
るため、類似度が低くなる。
【００１９】一方、写真によりなりすまそうとした場合
では、写真が平面であるため陰影の違いが発生しにく
く、単なる画像の明るさの違いは明るさ正規化によりキ
ャンセルされるため、図３（ｂ）に示すように、画像に
大きな違いがでず、類似度はあまり低くならない。
【００２０】そこで、なりすまし検知部１０５は、求め
た類似度があらかじめ設定された所定の閾値以下である
かをチェックし（ステップＳ１０８）、閾値以下であれ
ば実際の人物であると判定し（ステップＳ１０９）、閾
値以上であれば人物でない（写真、絵、映像表示手段な
どの模造物による本人なりすましである）と判定する
（ステップＳ１１０）。
【００２１】こうして、人物であると判定された場合、
制御部１０１は、当該入力画像（被認証者１００の顔画
像）を、あらかじめ辞書として登録された登録情報と照
合して、両者の類似度を求めることにより、被認証者１
００が本人であるか否かを認証する。
【００２２】以上説明した第１の実施の形態によれば、
作成された認証辞書と認証対象画像は、共に認証の際に
取得される顔画像であり、文献［１］のようにあらかじ
め様々な照明環境のもとで被認証者の辞書を作成してお
く必要がないため、被認証者に負担をかけることなく、
なりすまし検知を実現することができる。
【００２３】また、文献［１］では、認証時に、辞書作
成時の照明環境を充分に再現できない場合は、本人が認
証を行なった場合でもスコアが低くなる場合があり、写
真によるなりすましとして排除されてしまう問題がある
が、本方法では認証時に辞書を作成するため、そのよう
な問題がない。
【００２４】次に、第２の実施の形態について説明す
る。図４は、第２の実施の形態に係る個人認証装置の構
成を概略的に示すものである。この個人認証装置は、制
御部２０１、画像取得部２０２、入力画像に対し主成分
分析を行なって寄与率を計算する主成分分析処理手段と
しての主成分分析処理部２０３、および、主成分分析処
理部２０３の処理結果に基づき本人なりすましを検知す
るなりすまし検知部２０４から構成されている。なお、
制御部２０１および画像取得部２０２は、前述した第１
の実施の形態におけるそれと同様である。
【００２５】以下、第２の実施の形態に係るなりすまし
検知処理の流れについて図５に示すフローチャートを参
照して説明する。まず、画像取得部２０２で被認証者１
００の顔画像を取得する（ステップＳ２０１）。この
際、案内メッセージの表示などにより、被認証者１００
に対し顔の向きを変化させるように促すことで、顔の立
体情報を反映した様々な画像入力が得られるようにす
る。そして、充分な画像情報が得られるまで、ステップ
Ｓ２０１を繰り返す（ステップＳ２０２）。
【００２６】充分な画像情報が得られたら、主成分分析
処理部２０４は、画像取得部２０２で取得された顔画像
に対し主成分分析を行なって寄与率を計算する（ステッ
プＳ２０３）。この主成分分析の処理は、たとえば、以
下のように行なえばよい。これについての詳細は、文献
［５］（赤松茂．“コンピュータによる顔の認識−サー
ベイ−”．電子情報通信学会論文誌D-II,Vol.J80-D-II,
No.8,pp.2031-2046,1997.）を参照されたい。
【００２７】Ｎ次元ベクトル（縦×横＝Ｎ）で表わされ
るＭ個のパターンの標本集合を考え、そのパターンの平
均ベクトルをμとする。このとき、標本集合の共分散行
列Ｒは、
【数１】 となり、以下の固有方程式
【数２】 を解くことにより、固有ベクトルφk と固有値λk が求
まる。この結果、第ｋ主成分の寄与率は、
【数３】 で求められる。また、第ｋ主成分までの累積寄与率は、
【数４】 で求められる。
【００２８】寄与率と累積寄与率は、パターンの変動を
表現するのにどれだけの固有ベクトル（基底ベクトル）
が必要かを示している。標本パターンの変動が小さい場
合は、少ない固有ベクトルで表現できるため、低次元の
主成分のみが寄与率が高く（低次元の主成分までの累積
寄与率が高く）なり、逆に、標本パターンの変動が大き
い場合は、より多くの固有ベクトルが必要であるため、
高次元の主成分も寄与率が高く（低次元の主成分までの
累積寄与率が低く）なる。
【００２９】したがって、なりすまし検知部２０４で
は、第１主成分の寄与率があらかじめ決められた閾値Ｔ
Ｈ１以下であれば、標本パターンの変動が大きいため人
物であると判定し（ステップＳ２０５）、そうでなけれ
ば人物でない（写真などの変動が小さいもので本人なり
すましをしている）と判定する（ステップＳ２０６）。
あるいは、第ｋ主成分までの累積寄与率がある閾値ＴＨ
２以下であれば人物であると判定し、そうでなければ人
物でない（なりすましである）と判定してもよい。
【００３０】こうして、人物であると判定された場合、
制御部２０１は、当該入力画像（被認証者１００の顔画
像）を、あらかじめ辞書として登録された登録情報と照
合して、両者の類似度を求めることにより、被認証者１
００が本人であるか否かを認証する。
【００３１】なお、ステップＳ２０１において、顔の立
体情報を反映した画像入力が得られるように被認証者１
００に顔の向きを変えさせる代わりに、以下のような手
段を用いてもよい。たとえば、図６に示すように、第１
の実施の形態と同様に、少なくとも１個以上の照明灯２
０５および照明制御部２０６を用いて複数の照明環境に
変えることにより、顔画像に陰影を発生させてもよい。
人物の顔は立体的な構造をもつため、陰影により大きな
パターンの変動が生じるが、写真などの場合は平面であ
るため、変動はそれほど大きくならない。
【００３２】また、図７に示すように、画像取得部２０
２と同様な画像取得部２０７を追加することにより、複
数の画像取得部２０２，２０７で取得した複数の顔画像
を用いてもよい。複数の画像取得部で複数視点からの顔
画像を取得することにより、顔の立体情報を反映した画
像入力を得ることができる。
【００３３】また、図８に示すように、画像取得部２０
２の位置を移動させる画像取得部移動装置２０８を追加
することにより、画像取得部は１つのままで複数視点か
らの画像取得を可能にしてもよい。
【００３４】さらに、図９に示すように、画像を反射さ
せて複数視点からの画像を１つの画像取得部２０２に導
く画像反射用光学手段２０９を追加することにより、画
像取得部は１つのままで複数視点からの画像取得を可能
にしてもよい。
【００３５】次に、第３の実施の形態について説明す
る。第３の実施の形態は、奥行き情報に基づき本人なり
すましを検知するもので、まず、奥行き情報の検出に距
離を用いる場合について説明する。図１０は、奥行き情
報の検出に距離を用いる場合の個人認証装置の構成を概
略的に示すものである。この個人認証装置は、制御部３
０１、画像取得部３０２、画像取得部３０２から被認証
者１００までの距離を検出する奥行き検出手段としての
距離検出部３０３、距離検出部３０３から得られる情報
に基づき本人なりすましを検知するなりすまし検知部３
０５から構成されている。なお、制御部３０１および画
像取得部３０２は、前述した第１の実施の形態における
それと同様である。
【００３６】距離検出部３０３は、たとえば、文献
［６］（三原功雄，山内康晋，土井美和子．“実時間ビ
ジョン型インターフェースとペットロボットへの応
用”．電子情報通信学会論文誌 D-II,Vol.J84-D-II,No.
9,pp.2070-2078,September 2001.）に開示されている技
術が適用可能である。これによれば、距離検出部３０３
により取得される画像は、奥行きの差が濃淡の差として
とらえられた画像となる。
【００３７】なりすまし検知部３０５は、あらかじめ保
持している顔の奥行き情報と、距離検出部３０３により
取得された距離情報とを比較し、それらの差があらかじ
め定められた所定の閾値以下である場合は人物であると
判定し、閾値以上である場合は平面物体によるなりすま
しであるとして、人物でないと判定する。
【００３８】次に、奥行き情報の検出にいわゆるステレ
オ視を用いる場合について説明する。図１１は、奥行き
情報の検出にステレオ視を用いる場合の個人認証装置の
構成を概略的に示すものである。この個人認証装置は、
制御部３０１、画像取得部３０２，３０６、画像取得部
３０２，３０６から得られる２つの画像に基づき画像取
得部３０２から被認証者１００までの奥行き情報を検出
する奥行き検出手段としての奥行き検出部３０４、およ
び、奥行き検出部３０４の検出結果に基づき本人なりす
ましを検知するなりすまし検知部３０５から構成されて
いる。なお、制御部３０１および画像取得部３０２，３
０６は、前述した第１の実施の形態におけるそれと同様
である。
【００３９】以下、第３の実施の形態に係る奥行き情報
の検出にステレオ視を用いる場合のなりすまし検知処理
の流れについて図１２に示すフローチャートを参照して
説明する。まず、画像取得部３０２，３０６により、ス
テレオ視が可能となるような複数視点（この場合は２つ
の視点）からの被認証者１００の顔画像を取得する（ス
テップＳ３０１）。そして、充分な画像情報が得られる
まで、ステップＳ３０１を繰り返す（ステップＳ３０
２）。充分な画像情報が得られたら、奥行き検知部３０
４は、この取得した２つの顔画像に対し、それぞれ特徴
点抽出処理を行なう（ステップＳ３０３）。具体的に
は、微分処理により輝度変化の大きい領域を抽出した
り、輝度やテクスチャの差を基に特徴点を抽出する分離
度フィルタを用いたりする。この分離度フィルタの詳細
については、たとえば、文献［７］（福井和弘，山口
修．“形状抽出とパターン照合の組合せによる顔特徴点
抽出”．電子情報通信学会論文誌D-II,Vol.J82-D-II,N
o.8,pp,2170-2177,Augusy 1997.）を参照されたい。
【００４０】次に、画像取得部３０２，３０６で同時に
取得された２つの顔画像のペアに含まれる各特徴点の対
応関係を計算する（ステップＳ３０４）。具体的には、
たとえば、図１３に示すように、まず、ある顔画像Ａで
抽出された特徴点をＦａ、この特徴点Ｆａの顔画像Ａで
の座標位置をＰ（ｘ，ｙ）としたとき、顔画像Ｂで座標
位置がＰ（ｘ，ｙ）に充分近い領域で抽出された特徴点
Ｆｂを選び出す。そして、これら特徴点の特徴量の近さ
（画像パターンの相関類似度、エッジの強度など）を基
に、特徴点Ｆａと対応する点を抽出する。
【００４１】そして、対応する特徴点の組が充分に得ら
れたら、特徴点の奥行きを計算する（ステップＳ３０
５）。奥行きの計算には、たとえば、文献［８］（徐
剛，辻三郎．“３次元ビジョン”．共立出版，１９９
８．）などに開示されているステレオ視の手法を適用可
能である。ここでは、左右の視差を利用した方法につい
て述べるが、それ以外の方向（上下や斜め方向）の視差
を利用する場合でも同様である。
【００４２】ここで、図１４に示すように、平行な２視
点間の距離をＢ、特徴点の左画像での座標を（ｕ，
ｖ）、特徴点の右画像での座標を（ｕ′，ｖ′）、視差
ｄ＝ｕ−ｕ′、特徴点の真の３次元座標を（Ｘ，Ｙ，
Ｚ）とすると、
【数５】 により（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が求まり、奥行きＺが決定でき
る。
【００４３】このようにして、複数の特徴点の奥行きを
求め、それらの奥行き差が数、量ともに充分であり、か
つ、人間の顔形状に近ければ、対象は３次元的形状を持
つとして人物であると判定し（ステップＳ３０７）、そ
うでなければ人物でない（写真などによる本人なりすま
しである）と判定する（ステップＳ３０８）。
【００４４】こうして、人物であると判定された場合、
制御部３０１は、当該入力画像（被認証者１００の顔画
像）を、あらかじめ辞書として登録された登録情報と照
合して、両者の類似度を求めることにより、被認証者１
００が本人であるか否かを認証する。
【００４５】なお、ステップＳ３０１において、ステレ
オ視が可能となるような複数視点からの画像人力を得る
手段として、たとえば、図１５に示すように、画像取得
部３０２の位置を移動させる画像取得部移動装置３０７
を追加することにより、画像取得部は１つで複数視点か
らの画像取得を可能にしてもよい。
【００４６】また、図１６に示すように、画像を反射さ
せて複数視点からの画像を１つの画像取得部３０２に導
く画像反射用光学手段３０８を追加することにより、画
像取得部は１つで複数視点からの画像取得を可能にして
もよい。
【００４７】次に、第４の実施の形態について説明す
る。図１７は、第４の実施の形態に係る個人認証装置の
構成を概略的に示すものである。この個人認証装置は、
制御部４０１、画像取得部４０２、入力画像内にフリッ
カ現象があるかを検出するフリッカ検出手段としてのフ
リッカ検出部４０３、フリッカ検出部４０３の検出結果
に基づき本人なりすましを検知するなりすまし検知部４
０４、および、画像取得部４０２を構成するカメラのシ
ャッタ速度を制御するシャッタ速度制御部４０５から構
成されている。なお、制御部４０１および画像取得部４
０２は、前述した第１の実施の形態におけるそれと同様
である。
【００４８】ここに、フリッカ現象とは、ＣＲＴ表示器
などの、走査に基づく画像表示手段の映像をカメラで撮
影した場合に生じる現象で、図１８に示すように、明る
い部分と暗い部分とが帯状になって現われる。そこで、
ＣＲＴ表示器などの表示手段を用いて本人なりすましを
行なおうとした場合、走査によるフリッカ現象を検出す
ることで、本人なりすましを検知することができる。
【００４９】以下、第４の実施の形態に係るなりすまし
検知処理の流れについて図１９に示すフローチャートを
参照して説明する。まず、ｎ＝０として（ステップＳ４
０１）、画像取得部４０２で画像ｎを取得する（ステッ
プＳ４０２）。次に、ｎ＝１として（ステップＳ４０
３）、画像ｎを取得する（ステップＳ４０４）。そし
て、フリッカ検出部４０３は、画像ｎと画像ｎ−１との
差分処理（ステップＳ４０５）と横方向の射影処理（ス
テップＳ４０６）を行なう。差分画像では、前フレーム
よりも明るくなった部分は正の値を、前フレームよりも
暗くなった部分は負の値を取るため、差分画像と射影結
果は、たとえば、図２０に示すようになる。なお、この
場合、顔画像の中央領域は人物による変動の影響が大き
いため、左右の人物でない領域のみを対象として射影処
理を行なってもよい。
【００５０】次に、なりすまし検知部４０４は、フリッ
カ検出部４０３で求めた射影値がある範囲、たとえば、
あらかじめ定められた閾値ＴＨ３以下もしくは閾値ＴＨ
４以上である領域が、ある一定割合以上存在するか（も
しくは、ある一定幅以上連続しているか）どうかをチェ
ックし（ステップＳ４０７）、そうであればフリッカ現
象が生じているとして人物ではない（表示手段による本
人なりすましである）と判定する（ステップＳ４０
８）。
【００５１】ステップＳ４０７において、そうでない場
合は人物であると考えられるが、何フレームかに渡って
それを確認したい場合は、ｎ＝ｎ＋１として、再びステ
ップＳ４０４からの処理を繰り返し、充分に長いフレー
ムに渡って人物であると判定された場合（ステップＳ４
０９，Ｓ４１０）、最終的に人物であると判定する（ス
テップＳ４１３）。
【００５２】この場合、フリッカ現象を発生させやすく
するため、様々なシャッタ速度で判定されたかどうかを
チェックし（ステップＳ４１１）、充分でなかった場合
はシャッタ速度制御部４０５により画像取得部４０２の
シャッタ速度を変更し（ステップＳ４１２）、再びステ
ップＳ４０１からの処理を繰り返すようにしてもよい。
【００５３】こうして、人物であると判定された場合、
制御部４０１は、当該入力画像（被認証者１００の顔画
像）を、あらかじめ辞書として登録された登録情報と照
合して、両者の類似度を求めることにより、被認証者１
００が本人であるか否かを認証する。
【００５４】次に、第５の実施の形態について説明す
る。図２１は、第５の実施の形態に係る個人認証装置の
構成を概略的に示すものである。この個人認証装置は、
制御部５０１、画像取得部５０２、入力画像に基づき被
認証者１００の特定の動作を認証する動作認証手段とし
ての動作認証部５０３、および、動作認証部５０３の認
証結果に基づき本人なりすましを検知するなりすまし検
知部５０４から構成されている。なお、制御部５０１お
よび画像取得部５０２は、前述した第１の実施の形態に
おけるそれと同様である。
【００５５】以下、第５の実施の形態に係るなりすまし
検知処理の流れについて図２２に示すフローチャートを
参照して説明する。まず、動作認証部５０３は、図示し
ない案内手段により、被認証者１００に対しあらかじめ
定められた特定の動作、たとえば、個人ごとに設定され
た特定の口の動きを行なうよう指示する（ステップＳ５
０１）。次に、この指示に基づき特定の動作を行なう被
認証者１００の顔画像を画像取得部５０２で取得する
（ステップＳ５０２）。
【００５６】次に、画像取得部５０２で取得した入力画
像から動作の注目領域を切り出し、蓄積する（ステップ
Ｓ５０３）。ここで、注目領域としては、本例では口領
域を抽出して唇の動きのパターンに注目するが、たとえ
ば、特定の動作として目の動きを行なわせることによ
り、目領域を抽出してウィンクや瞳の動きのパターンに
注目してもよい。さらには、注目する特定の動作とし
て、特定の手の動きや身体全体の動きなどであってもよ
い。
【００５７】これを、充分な画像が蓄積されるまで繰り
返し（ステップＳ５０４）、充分な画像が蓄積された
ら、動作認証部５０３は、これを登録されている動き辞
書データとのマッチング処理を行なう（ステップＳ５０
５）。なりすまし検知部５０４は、このマッチング処理
の結果、得られる類似度があらかじめ設定される所定の
閾値以上であれば（ステップＳ５０６）、人物であると
判定し（ステップＳ５０７）、そうでなければ他人もし
くはマネキンなどによる本人なりすましであると判定す
る（ステップＳ５０８）。
【００５８】ここで、ステップＳ５０５における動き辞
書データと入カデータとのマッチング処理は、画像の相
関に基づくＤＰマッチングやＨＭＭなどの時系列パター
ン認識手法を用いればよい。なお、ＤＰマッチングの詳
細は、たとえば、文献［９］（情報処理学会．“新版
情報処理ハンドブック”．オーム社，１９９５．ｐ．１
３２３）を参照されたい。また、ＨＭＭの詳細は、たと
えば、同じく文献［９］（ｐ．１３２５）を参照された
い。
【００５９】たとえば、ＤＰマッチングを簡略化した手
法は、図２３に示すような処理になる。すなわち、あら
かじめ取得しておいた唇の動き辞書データ画像系列と、
入力画像系列とを比較し、充分に類似度の高い対応を探
す。図２３のように、時系列方向での伸縮を許しながら
対応の系列をたどり、辞書データ画像系列の先頭から最
後まで時系列的に矛盾のないマッチング系列が得られれ
ば、認証されたと判定する。
【００６０】マネキンなどによる本人なりすましであれ
ば、このような口や目の動きを行なうことは難しく、本
人なりすましを排除することができる。たとえば、単純
に変動がないことでマネキンを判定する場合では、手な
どで変動を起こすことにより判定を不正にすりぬけるこ
とができるが、本手法ではそれを排除することができ
る。また、顔の似た他人がなりすまそうとする場合で
も、このような動きパターン系列自体を各個人ごとの秘
密の系列（パスワードの代用となる“パスモーショ
ン”）とすることにより、他人がなりすますことが極め
て困難になる。
【００６１】次に、第６の実施の形態について説明す
る。図２４は、第６の実施の形態に係る個人認証装置の
構成を概略的に示すものである。この個人認証装置は、
制御部６０１、被認証者１００の顔画像を正面以外のあ
らかじめ定められた特定方向から取得する画像取得手段
としての画像取得部６０２、画像取得部６０２により取
得された特定方向からの顔画像を認証辞書として登録す
る登録手段としての登録部６０３、および、画像取得部
６０２により取得された特定方向からの顔画像を認証対
象として、登録部６０３により登録された顔画像と照合
することにより被認証者１００が本人であるか否かを認
証する認証手段としての認証部６０４から構成されてい
る。
【００６２】なお、制御部６０１は、前述した第１の実
施の形態におけるそれと同様である。また、画像取得部
６０２も、基本的には前述した第１の実施の形態におけ
るそれと同様であるが、本例では、被認証者１００の顔
画像を正面以外のあらかじめ定められた特定方向（たと
えば、上下、左右、斜め方向など）から取得するように
なっている。
【００６３】登録時、画像取得部６０２は、上述したよ
うに、被認証者１００の正面の顔画像を取得するのでは
なく、図２５（ｂ）に示すように、正面ではない特定方
向からの顔画像（図の例は下方向からの顔画像）を取得
する。登録部６０３は、この取得された特定方向からの
顔画像を認証辞書として登録する。
【００６４】認証時、画像取得部６０２は、登録時と同
様に、被認証者１００の正面の顔画像を取得するのでは
なく、正面ではない特定方向からの顔画像を取得する。
認証部６０４は、この取得された特定方向からの顔画像
を認証対象として、登録部６０３により登録された顔画
像と照合することにより、被認証者１００が本人である
か否かを認証する。
【００６５】たとえば、他人の顔写真を入手して本人な
りすましを行なう場合、その顔写真は、図２５（ａ）に
示すように、正面からの顔画像であることが多いため、
図２５（ｂ）に示すようなそれ以外の角度（方向）から
の顔画像を認証に用いることにより、写真による本人な
りすましを困難にすることができる。
【００６６】なお、前記実施の形態では、被認証者の生
体情報として顔画像を用いた場合について説明したが、
本発明はこれに限定されるものではなく、たとえば、掌
形や指紋などの生体情報を用いた場合にも同様に適用で
きる。
【００６７】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、複
数の照明環境で辞書を作成する必要はなく、認証時に照
明環境を変化させるだけで、写真、絵、映像表示手段な
どの模造物による本人なりすましを排除することができ
る個人認証装置および個人認証方法を提供できる。
【００６８】また、本発明によれば、本人なりすまし排
除のチェックを回避する行為を防ぐことができる個人認
証装置および個人認証方法を提供できる。さらに、本発
明によれば、特殊な赤外線カメラなどを用いることな
く、本人なりすましを排除することができる個人認証装
置および個人認証方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態に係る個人認証装置の構成を
概略的に示すブロック図。
【図２】第１の実施の形態に係るなりすまし検知処理の
流れについて説明するフローチャート。
【図３】第１の実施の形態における入力画像例を示す
図。
【図４】第２の実施の形態に係る個人認証装置の構成を
概略的に示すブロック図。
【図５】第２の実施の形態に係るなりすまし検知処理の
流れについて説明するフローチャート。
【図６】第２の実施の形態の変形例に係る個人認証装置
の構成を概略的に示すブロック図。
【図７】第２の実施の形態の変形例に係る個人認証装置
の構成を概略的に示すブロック図。
【図８】第２の実施の形態の変形例に係る個人認証装置
の構成を概略的に示すブロック図。
【図９】第２の実施の形態の変形例に係る個人認証装置
の構成を概略的に示すブロック図。
【図１０】第３の実施の形態に係る奥行き情報の検出に
距離を用いる場合の個人認証装置の構成を概略的に示す
ブロック図。
【図１１】第３の実施の形態に係る奥行き情報の検出に
ステレオ視を用いる場合の個人認証装置の構成を概略的
に示すブロック図。
【図１２】第３の実施の形態に係る奥行き情報の検出に
ステレオ視を用いる場合のなりすまし検知処理の流れに
ついて説明するフローチャート。
【図１３】第３の実施の形態における特徴点の対応計算
を説明するための図。
【図１４】第３の実施の形態における特徴点の奥行き計
算を説明するための図。
【図１５】第３の実施の形態の変形例に係る個人認証装
置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１６】第３の実施の形態の変形例に係る個人認証装
置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１７】第４の実施の形態に係る個人認証装置の構成
を概略的に示すブロック図。
【図１８】フリッカ現象を説明するための図。
【図１９】第４の実施の形態に係るなりすまし検知処理
の流れについて説明するフローチャート。
【図２０】第４の実施の形態における差分画像と射影パ
ターンに基づくフリッカ現象の検出処理を説明するため
の図。
【図２１】第５の実施の形態に係る個人認証装置の構成
を概略的に示すブロック図。
【図２２】第５の実施の形態に係るなりすまし検知処理
の流れについて説明するフローチャート。
【図２３】第５の実施の形態におけるＤＰマッチングに
基づく動き認証の例を説明するための図。
【図２４】第６の実施の形態に係る個人認証装置の構成
を概略的に示すブロック図。
【図２５】第６の実施の形態における入力画像例を示す
図。
【符号の説明】
１００…被認証者、１０１，２０１，３０１，４０１，
５０１，６０１…制御部、１０２，２０２，３０２，３
０６，４０２，５０２，６０２…画像取得部（画像取得
手段）、１０３…照明灯（照明手段）、１０４…照明制
御部（照明手段）、１０５，２０４，３０５，４０４，
５０４…なりすまし検知部（判定手段）、２０３…主成
分分析処理部（主成分分析処理手段）、３０３…距離検
出部（奥行き検出手段）、３０４…奥行き検出部（奥行
き検出手段）、４０３…フリッカ検出部（フリッカ検出
手段）、５０３…動作認証部（動作認証手段）、６０３
…登録部（登録手段）、６０４…認証部（認証手段）。

Claims (12)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 画像取得手段により取得された被認証者
    の生体情報を基に個人認証を行なう個人認証装置におい
    て、 前記画像取得手段により生体情報を取得する際に前記被
    認証者を複数の照明環境で照明する照明手段と、 この照明手段による第１の照明環境で前記画像取得手段
    により取得された生体情報に基づき認証辞書を生成する
    辞書生成手段と、 前記照明手段による前記第１の照明環境とは異なる第２
    の照明環境で前記画像取得手段により取得された生体情
    報を認証対象として、前記辞書生成手段により生成され
    た認証辞書との類似度を計算する類似度計算手段と、 この類似度計算手段により計算された類似度をあらかじ
    め設定される所定の閾値と比較することにより前記被認
    証者が人物であるか否かを判定する判定手段と、 を具備したことを特徴とする個人認証装置。
  2. 【請求項２】 画像取得手段により取得された被認証者
    の生体情報を基に個人認証を行なう個人認証装置におい
    て、 前記画像取得手段により取得された画像を主成分分析す
    る主成分分析処理手段と、 この主成分分析処理手段による主成分分析により得られ
    た固有ベクトルの寄与率に基づき前記被認証者が人物で
    あるか否かを判定する判定手段と、 を具備したことを特徴とする個人認証装置。
  3. 【請求項３】 画像取得手段により取得された被認証者
    の生体情報を基に個人認証を行なう個人認証装置におい
    て、 前記画像取得手段により生体情報を取得する際、前記画
    像取得手段から前記被認証者までの奥行き情報を検出す
    る奥行き検出手段と、 この奥行き検出手段により検出された奥行き情報に基づ
    き前記被認証者が人物であるか否かを判定する判定手段
    と、 を具備したことを特徴とする個人認証装置。
  4. 【請求項４】 撮像手段により撮像された被認証者の生
    体情報を基に個人認証を行なう個人認証装置において、 前記撮像手段により撮像された画像内にフリッカ現象が
    あるかを検出するフリッカ検出手段と、 このフリッカ検出手段の検出結果に基づき前記被認証者
    が人物であるか否かを判定する判定手段と、 を具備したことを特徴とする個人認証装置。
  5. 【請求項５】 画像取得手段により取得された被認証者
    の生体情報を基に個人認証を行なう個人認証装置におい
    て、 前記画像取得手段により生体情報を取得する際、前記被
    認証者に対しあらかじめ定められた特定の動作を行なう
    よう指示する指示手段と、 この指示手段の指示により特定の動作を行なう前記被認
    証者を撮像する撮像手段と、 この撮像手段により撮像された被認証者の画像に基づき
    前記被認証者の特定の動作を認証する動作認証手段と、 この動作認証手段の認証結果に基づき前記被認証者が人
    物であるか否かを判定する判定手段と、 を具備したことを特徴とする個人認証装置。
  6. 【請求項６】 被認証者の顔画像を用いて個人認証を行
    なう個人認証装置において、 前記被認証者の顔画像を正面以外のあらかじめ定められ
    た特定方向から取得する画像取得手段と、 登録時、前記画像取得手段により取得された特定方向か
    らの顔画像を認証辞書として登録する登録手段と、 認証時、前記画像取得手段により取得された特定方向か
    らの顔画像を認証対象として、前記登録手段により登録
    された顔画像と照合することにより前記被認証者が本人
    であるか否かを認証する認証手段と、 を具備したことを特徴とする個人認証装置。
  7. 【請求項７】 画像取得手段により取得された被認証者
    の生体情報を基に個人認証を行なう個人認証方法におい
    て、前記画像取得手段により生体情報を取得する際に前
    記被認証者を複数の照明環境で照明し、この照明による
    第１の照明環境で前記画像取得手段により取得された生
    体情報に基づき認証辞書を生成するとともに、前記照明
    による前記第１の照明環境とは異なる第２の照明環境で
    前記画像取得手段により取得された生体情報を認証対象
    として、前記生成された認証辞書との類似度を計算し、
    この計算された類似度をあらかじめ設定される所定の閾
    値と比較することにより前記被認証者が人物であるか否
    かを判定することを特徴とする個人認証方法。
  8. 【請求項８】 画像取得手段により取得された被認証者
    の生体情報を基に個人認証を行なう個人認証方法におい
    て、前記画像取得手段により取得された画像を主成分分
    析し、この主成分分析により得られた固有ベクトルの寄
    与率に基づき前記被認証者が人物であるか否かを判定す
    ることを特徴とする個人認証方法。
  9. 【請求項９】 画像取得手段により取得された被認証者
    の生体情報を基に個人認証を行なう個人認証方法におい
    て、前記画像取得手段により生体情報を取得する際、前
    記画像取得手段から前記被認証者までの奥行き情報を検
    出し、この検出された奥行き情報に基づき前記被認証者
    が人物であるか否かを判定することを特徴とする個人認
    方法。
  10. 【請求項１０】 撮像手段により撮像された被認証者の
    生体情報を基に個人認証を行なう個人認証方法におい
    て、前記撮像手段により撮像された画像内にフリッカ現
    象があるかを検出し、このフリッカ検出手段の検出結果
    に基づき前記被認証者が人物であるか否かを判定するこ
    とを特徴とする個人認証方法。
  11. 【請求項１１】 画像取得手段により取得された被認証
    者の生体情報を基に個人認証を行なう個人認証方法にお
    いて、前記画像取得手段により生体情報を取得する際、
    前記被認証者に対しあらかじめ定められた特定の動作を
    行なうよう指示し、この指示により特定の動作を行なう
    前記被認証者を撮像し、この撮像された被認証者の画像
    に基づき前記被認証者の特定の動作を認証し、この動作
    認証結果に基づき前記被認証者が人物であるか否かを判
    定することを特徴とする個人認証方法。
  12. 【請求項１２】 被認証者の顔画像を用いて個人認証を
    行なう個人認証方法において、前記被認証者の顔画像を
    正面以外のあらかじめ定められた特定方向から取得し、
    登録時、前記画像取得手段により取得された特定方向か
    らの顔画像を認証辞書として登録し、認証時、前記画像
    取得手段により取得された特定方向からの顔画像を認証
    対象として、前記登録された顔画像と照合することによ
    り前記被認証者が本人であるか否かを認証することを特
    徴とする個人認証方法。
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