專利名稱：生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)、方法和程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)、方法和程序，該生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)通過檢查輸入的生物統(tǒng)計信息與數(shù)據(jù)庫中注冊的生物統(tǒng)計信息來對人進(jìn)行認(rèn)證。
背景技術(shù)：
使用個人生物統(tǒng)計信息(物理特征)的生物統(tǒng)計學(xué)認(rèn)證用于對人進(jìn)行認(rèn)證的方法。在該方法中，預(yù)先將諸如注冊者的指紋信息、臉部信息等個人特定的生物統(tǒng)計信息注冊在數(shù)據(jù)庫中，并且通過檢查要被認(rèn)證的人(期望被證明的人)所提供的生物統(tǒng)計信息(查詢數(shù)據(jù))與注冊的生物統(tǒng)計信息(模板)來認(rèn)證期望被證明的人是否是注冊了模板的注冊者。在對照模板檢查查詢數(shù)據(jù)時，通常計算模板與查詢數(shù)據(jù)之間的匹配評價值(例如相似度、距離等)，并且通過使用匹配評價值與預(yù)先確定的閾值之間的比較結(jié)果來執(zhí)行確定。在生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)中，出現(xiàn)兩種類型的誤差。一類誤差是誤拒絕，誤拒絕是即使當(dāng)期望被證明的人是注冊者的情況下也沒有將期望被證明的人確定為注冊者，另一類誤差是誤接受，誤接受是將并非為注冊者的人確定為注冊者。出現(xiàn)誤拒絕的概率被稱作誤拒絕率(FRR)或誤失配率(FNMR)，出現(xiàn)誤接受的概率被稱作誤接受率(FAR)F或誤匹配率 (FMR)。誤非匹配率和誤匹配率指示用于比較匹配評價值和閾值的匹配算法的誤差。通常，誤拒絕率和誤接受率基于匹配算法的確定結(jié)果來指示認(rèn)證系統(tǒng)值確定結(jié)果的誤差，確定結(jié)果是通過將匹配評價值與閾值進(jìn)行比較來獲得的。在這種情況下，根據(jù)誤非匹配率和誤匹配率來確定誤拒絕率和誤接受率。低誤拒絕率(誤非匹配率)和低誤接受率(誤匹配率)是令人期望的。這兩種類型的誤差非常相關(guān)。當(dāng)用于確定的閾值被放寬時，將注冊者錯誤地確定為非注冊者的情況減少，從而可以獲得低誤拒絕率(誤非匹配率)。然而，在這種情況下，將其他人錯誤地確定為注冊者的情況增多，從而誤接受率(誤匹配率)變高。另一方面，當(dāng)確定的閾值受限時， 將其他人錯誤地確定為注冊者的情況減少，從而可以獲得低誤接受率(誤匹配率)。然而， 在這種情況下，將注冊者錯誤地確定為非注冊者的情況增多，從而誤拒絕率(誤非匹配率) 變高。因此，因為誤拒絕率(誤非匹配率)和誤接受率(誤匹配率)彼此具有折衷關(guān)系， 期望根據(jù)適當(dāng)情況適當(dāng)?shù)卦O(shè)置閾值。例如，在諸如商業(yè)系統(tǒng)、進(jìn)/出管理系統(tǒng)等系統(tǒng)(要求保證特定級別的安全性)中，確定系統(tǒng)中可接受的誤接受率的上限，并且設(shè)置閾值，使得誤接受率(誤非匹配率)小于上限。通常，通過使用測試數(shù)據(jù)的評價實驗，來獲得閾值(匹配評價值)與誤接受率(誤非匹配率)之間的關(guān)系作為測試數(shù)據(jù)的平均行為，該關(guān)系指示閾值何時變化，誤接受率(誤非匹配率)變化多少。這是因為在許多情況下匹配評價值與誤接受率(誤非匹配率)之間不存在理論關(guān)系。然而，廣泛使用的使用測試數(shù)據(jù)的平均評價方法具有問題。在許多情況下，對于每個數(shù)據(jù)，出現(xiàn)誤接受的次數(shù)不同。然而，在平均評價方法中，使用平均評價。因此，存在的問題是獲得的評價作為總體的平均評價。非專利文獻(xiàn)1的圖1中示出了對于每個數(shù)據(jù)而言完全不同的單獨FMR(誤匹配率)。在下文中，通過實現(xiàn)廣泛使用的平均評價而獲得的FMR被稱作平均FMR，針對每個數(shù)據(jù)而獲得的每個數(shù)據(jù)的FMR被稱作單獨FMR。如非專利文獻(xiàn)1的圖1所示，因為對于每個數(shù)據(jù)而言，出現(xiàn)誤匹配的次數(shù)不同，即使設(shè)置的閾值低于使用平均FMR的平均的期望FMR時，也存在不能獲得期望用于認(rèn)證系統(tǒng)的安全性(FMR)的風(fēng)險，這是因為存在容易出現(xiàn)誤匹配的具有高單獨FMR的數(shù)據(jù)。在非專利文獻(xiàn)1中，公開了一種精確評價方法，通過實現(xiàn)單獨FMR的分布的評價來在統(tǒng)計上保證認(rèn)證系統(tǒng)的FMR，而無需通過廣泛使用的平均FMR來實現(xiàn)評價。在非專利文獻(xiàn)2中，公開了一種檢查方法，可以在理論上保證認(rèn)證系統(tǒng)的FMR。在這種方法中，預(yù)先計算任意生物統(tǒng)計信息的特征量的出現(xiàn)分布，將特征量與任意生物統(tǒng)計信息隨機匹配的概率視為匹配評價值，從而在理論上保證FMR。例如，作為匹配裝置(其中將特征量與任意生物統(tǒng)計信息隨機匹配的概率視為匹配評價值)，在專利文獻(xiàn)1中描述了模式匹配裝置。對生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)進(jìn)行攻擊之一是如在專利文獻(xiàn)3中描述的狼攻擊(wolf attack)。在狼攻擊中，利用對于每個數(shù)據(jù)而言誤匹配出現(xiàn)的次數(shù)不同的特性，攻擊者選擇性地使用容易出現(xiàn)誤匹配的數(shù)據(jù)，從而誤匹配以比認(rèn)證系統(tǒng)中期望的FMR更高的概率出現(xiàn)。此外，攻擊者可以從被看作常用生物統(tǒng)計信息的集合以外的其他集合中選擇數(shù)據(jù)，并且進(jìn)行攻擊。通常，通常發(fā)現(xiàn)的生物統(tǒng)計信息的集合時可以被輸入到系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)集合的一部分，這是因為存在諸如物理約束等約束作為生物統(tǒng)計信息。相應(yīng)地，如果使用僅通過人為方法創(chuàng)建的數(shù)據(jù)作為選擇目標(biāo)并用于攻擊，則存在與從生物統(tǒng)計信息集合中選擇數(shù)據(jù)并用于攻擊的情況相比以更高概率出現(xiàn)誤匹配的概率。例如，在非專利文獻(xiàn)4中描述，當(dāng)使用包括大量特征點與在普通指紋上發(fā)現(xiàn)的大量特征點進(jìn)行比較的的數(shù)據(jù)指紋檢查方法的查詢數(shù)據(jù)時，以高概率出現(xiàn)誤匹配，在指紋檢查方法中，通過使用彼此匹配的大量特征點來執(zhí)行確定。此外，在非專利文獻(xiàn)6中描述，當(dāng)不能從普通手指血管中獲得的數(shù)據(jù)用作為在非專利文獻(xiàn)5中描述手指血管認(rèn)證方法的查詢數(shù)據(jù)時，相對所有模板出現(xiàn)誤匹配。在非專利文獻(xiàn)7中公開了一種認(rèn)證方法，可以保證針對這種狼攻擊的安全性。在該方法中，對于每次認(rèn)證執(zhí)行針對大量數(shù)據(jù)的檢查，確定誤匹配是否容易出現(xiàn)，從而該方法可以使用容易出現(xiàn)誤匹配的數(shù)據(jù)來抵御攻擊。[專利文獻(xiàn)1]日本專利申請待審No. 2002-288687[非專禾丨J 文獻(xiàn) 1]Monden> Huang, andYoshimoto :Accuracy Evaluation of Fingerprint Which Can Guarantee Individual Safety, Proc. of The 2005 Symposium on Cryptography and Information Security，pp.541—546，2005。[非專利文獻(xiàn) 2]Monden、Huang, and Yoshimoto :Fingerprint Check Which Can Guarantee Individual Safety, Proc. of The 2007Symposium on Cryptography and Information Security,2007。
[ # # ^lJ ； K 3]Une> Otsuka, andlmai =Wolf Attack Probability :a New Security Measure in Biometrics-Based Authentication Systems, Proc. Of The 2007 Symposium on Cryptography and Information Security，2007。[非專利文獻(xiàn) 4]Kawakami、Shigetomi、Yoshizoe、Une> Otsuka, andlmai :A Theoretical Study on Wolves in Minutiae Matching Algorithm, Proc. of The 2007 Symposium on Cryptography and Information Security，2007。[非專利文獻(xiàn) 5]Miura、Nagasaka，andMiyatake :Feature Extraction of Finger Vein Patterns Based on Iterative Line Tracking and Its Application to Personal Identification, IEICE Transactions on Communications J86-DII, No. 5, pp. 678-687, 2003。[非專利文獻(xiàn) 6]Watanabe、Shigetomi> Une> Otsuka, andlmai :Unversal Wolves in a Matching Algorithm for Finger Vein Patterns, Proc. of Computer Security Symposium(CSS2006)，2006。[非專利文獻(xiàn) 7]Kojima、Shigetomi、Inuma、Otsuka, andlmai :An Efficient and Secure Protocol in a Framework of Matching Algorithms Based on Wolf Attack Probability, Proc. of The 2009 Symposium on Cryptography and Information Security，2009。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問題然而，即使使用每個上述文獻(xiàn)中所公開的方法，也不能在攻擊者通過選擇性地使用查詢數(shù)據(jù)來執(zhí)行攻擊的實際處理時間保證FMR。例如，在非專利文獻(xiàn)1所公開的方法中，假定非注冊者將其自身偽裝為注冊者，并且提交其生物統(tǒng)計信息。因此，從普通生物統(tǒng)計信息集合中隨機選擇的查詢數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)錯誤匹配的概率被統(tǒng)計上保證了。因此，攻擊者從生物統(tǒng)計信息集合中選擇性地使用 (具體地)容易出現(xiàn)誤匹配的數(shù)據(jù)，或者攻擊者從未包括在生物統(tǒng)計信息集合以外的其他集合中選擇性地使用(具體地)容易出現(xiàn)誤匹配的數(shù)據(jù)。因此，在這些情況下，不能保證 FMR。在非專利文獻(xiàn)2所描述的方法中，在理論上計算匹配評價值與FMR之間的關(guān)系。因此，每個數(shù)據(jù)的單獨FMR不會變化。相應(yīng)地，容易出現(xiàn)誤匹配的數(shù)據(jù)不包括在生物統(tǒng)計信息集合中。因此，攻擊者不能通過從生物統(tǒng)計信息集合中選擇性地使用(具體地)容易出現(xiàn)誤匹配的數(shù)據(jù)來執(zhí)行攻擊。因此，即使當(dāng)攻擊者可以從生物統(tǒng)計信息中選擇用于攻擊的數(shù)據(jù)，也可以保證FMR，而并非像非專利文獻(xiàn)1中描述的方法。然而，在非專利文獻(xiàn)2所描述的方法中，計算與任意模式相比較的兩個模式之一 (指紋A)與任意模式隨機相匹配的概率，任意模式是基于生物統(tǒng)計信息的特征量的出現(xiàn)分布來計算的，并且當(dāng)從生物統(tǒng)計信息集合以外的其他集合中選擇與任意模式相比較的兩個模式中的另一個模式(指紋B)并用于攻擊時，不能獲知任意模式與其他模式隨機匹配的概率。這是因為不能保證從生物統(tǒng)計信息集合以外的其他集合中選擇的數(shù)據(jù)的特征量遵循生物統(tǒng)計信息的特征量的出現(xiàn)分布。因此，存在以下可能攻擊者可以從生物統(tǒng)計信息集合以外的其他集合中選擇(具體地)容易出現(xiàn)誤匹配的數(shù)據(jù)，并且在這種情況下不能保證FMR。類似地，在專利文獻(xiàn)1所描述的方法中，沒有假定從生物統(tǒng)計信息集合以外的其他集合中選擇數(shù)據(jù)并且用于攻擊。因此，計算查詢數(shù)據(jù)的特征量遵循生物統(tǒng)計信息的特征量的出現(xiàn)分布情況下的概率，或者處理查詢數(shù)據(jù)和模板數(shù)據(jù)，而無需將這二者彼此區(qū)分。在非專利文獻(xiàn)7所描述的方法中，針對每次認(rèn)證執(zhí)行大量數(shù)據(jù)的檢查，從而確定是否容易出現(xiàn)誤匹配。在該方法中，因為用實驗方法評估誤匹配出現(xiàn)的次數(shù)，因此必須根據(jù)所需精確度來確定數(shù)據(jù)量。例如，當(dāng)誤認(rèn)證的概率減少1/10，000，000時，對于每次檢查而言至少需要一千萬個數(shù)據(jù)，并且當(dāng)考慮統(tǒng)計變化時，對于每次檢查需要好幾千萬個數(shù)據(jù)。如果對每次認(rèn)證執(zhí)行好幾千萬次檢查，則花費長時間進(jìn)行認(rèn)證，并且實際使用的方便性大大降低。例如，當(dāng)一次認(rèn)證花費1/1000秒時，換言之，大約需要2個小時47分鐘。當(dāng)將該方法應(yīng)用于開門鎖系統(tǒng)時，花費兩個小時以上來開鎖。因此該方法不實用。相應(yīng)地，本發(fā)明的目的是提供一種生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)、生物統(tǒng)計認(rèn)證方法和一種生物統(tǒng)計認(rèn)證程序，該生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)即使在攻擊者通過選擇性地使用查詢數(shù)據(jù)來攻擊生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)時在實際處理時間保證FMR，在查詢數(shù)據(jù)中包括生物統(tǒng)計信息數(shù)據(jù)集合以外的其他集合的數(shù)據(jù)。解決問題的手段根據(jù)本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的特征在于，包括評價值計算單元，計算輸入數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，并且獲得該概率作為評價值；以及確定單元，基于評價值計算單元所獲得的評價值來確定是否將輸入數(shù)據(jù)識別為模板數(shù)據(jù)，模板數(shù)據(jù)指示預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息。根據(jù)本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證方法的特征在于，計算輸入數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率；獲得該概率作為評價值；以及基于所獲得的評價值來確定是否將輸入數(shù)據(jù)識別為模板數(shù)據(jù)，模板數(shù)據(jù)指示預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息。一種根據(jù)本發(fā)明的計算機可讀非易失介質(zhì)，該計算機可讀易失介質(zhì)用于存儲生物統(tǒng)計認(rèn)證程序，該生物統(tǒng)計認(rèn)證程序使計算機執(zhí)行評價值計算過程，計算輸入數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，并且獲得該概率作為評價值；以及確定過程，基于所獲得的評價值來確定是否將輸入數(shù)據(jù)識別為模板數(shù)據(jù)，模板數(shù)據(jù)指示預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息。本發(fā)明的效果通過使用本發(fā)明，即使在攻擊者通過選擇性地使用查詢數(shù)據(jù)來攻擊生物認(rèn)證系統(tǒng)時，也可以在實際處理時間保證FMR，查詢數(shù)據(jù)中包括生物統(tǒng)計信息數(shù)據(jù)集合以外的其他集合的數(shù)據(jù)。


圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的配置的示例的框圖。圖2是示出了生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作的示例的流程圖。圖3是示出了根據(jù)第二示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的配置的示例的框圖。圖4是示出了根據(jù)第二示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作的示例的流程圖。圖5是示出了根據(jù)第三示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的配置的示例的框圖。圖6A是示出了在認(rèn)證時刻根據(jù)第三示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作的示例的流程圖。圖6B是示出了在注冊時刻根據(jù)第三示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作的示例的流程圖。圖7是示出了指紋的特征點的示例的說明圖。圖8是示出了被確定為對應(yīng)特征點的特征點的示例的說明圖。圖9是示出了被確定為非對應(yīng)特征點的特征點的示例的說明圖。圖10是示出了指紋特征點之間匹配程度的確定的示例的說明圖。圖11是示出了根據(jù)出現(xiàn)分布觀測特征點的示例的說明圖。圖12是示出了與任意指紋數(shù)據(jù)比較的示例的說明圖。圖13是示出了血管查詢數(shù)據(jù)的示例的說明圖。圖14是示出了血管模板數(shù)據(jù)的示例的說明圖。圖15是示出了加標(biāo)記以指示每個像素的匹配/失配的示例的說明圖。圖16是示出了生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的最小配置的示例的框圖。
具體實施例方式示例實施例1下面，將參照附圖描述本發(fā)明的第一示例實施例。圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的配置的示例的框圖。參照圖1，在第一示例實施例中，本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)包括輸入裝置1、模板存儲裝置2、匹配度計算裝置3、出現(xiàn)分布存儲裝置4、評價值計算裝置5、確定裝置6和輸出裝置7。此外，具體地，生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)通過使用諸如個人計算機等信息處理設(shè)備來實現(xiàn)。輸入裝置1具體地通過諸如指紋傳感器等輸入設(shè)備和根據(jù)程序操作的信息處理設(shè)備的CPU來實現(xiàn)。輸入裝置1具有輸入數(shù)據(jù)的功能，數(shù)據(jù)是作為生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)中的查詢數(shù)據(jù)的查詢目標(biāo)。輸入裝置1具有讀取查詢目標(biāo)的查詢數(shù)據(jù)的功能，該查詢數(shù)據(jù)用于確定是否可以指定與由注冊為模板的數(shù)據(jù)所指定的人為同一人的人。例如，當(dāng)用戶執(zhí)行將其手指放在指紋讀取單元上的操作時，輸入裝置1通過使用指紋傳感器輸入包括指紋的查詢數(shù)據(jù)。模板存儲裝置2具體地通過諸如光盤設(shè)備、磁盤設(shè)備等存儲設(shè)備來實現(xiàn)。模板存儲裝置2預(yù)先將生物統(tǒng)計信息記錄在生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的寄存器上作為模板數(shù)據(jù)。例如， 通過系統(tǒng)管理器等預(yù)先將模板數(shù)據(jù)記錄在模板存儲裝置2中。匹配度計算裝置3具體地通過根據(jù)程序操作的信息處理設(shè)備的CPU來實現(xiàn)。匹配度計算裝置3具有計算匹配度的功能，匹配度指示輸入查詢數(shù)據(jù)與模板存儲裝置2所記錄的模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度。出現(xiàn)分布存儲裝置4具體地通過諸如光盤設(shè)備、磁盤設(shè)備等存儲設(shè)備來實現(xiàn)。出現(xiàn)分布存儲裝置4存儲生物統(tǒng)計信息的特征量的出現(xiàn)分布。關(guān)于出現(xiàn)分布，例如，系統(tǒng)管理器等通過實驗創(chuàng)建分布數(shù)據(jù)，并且預(yù)先即將分布數(shù)據(jù)注冊在出現(xiàn)分布存儲裝置4中。此外， 例如，系統(tǒng)管理器可以計算邏輯值，并且將邏輯值注冊在出現(xiàn)分布存儲裝置4中。此外，特征量的出現(xiàn)分布指示特征量根據(jù)一些概率分布出現(xiàn)情況下的概率分布。例如，當(dāng)特定特征量X在0至1范圍中均勻出現(xiàn)(所有值具有相同概率)時，特征量X的出現(xiàn)分布是從0到1的均勻分布。例如，當(dāng)特定特征量Y表現(xiàn)為具有0平均和1離散的正態(tài)分布時，特征量Y 的出現(xiàn)分布時具有0平均和1離散的正態(tài)分布。評價值計算裝置5具體地通過根據(jù)程序操作的信息處理設(shè)備的CPU來實現(xiàn)。評價值計算裝置5具有當(dāng)觀測到輸入查詢數(shù)據(jù)時(當(dāng)輸入裝置1輸入查詢數(shù)據(jù)時)計算條件概率的功能，條件概率是查詢數(shù)據(jù)以等于或大于匹配度的程度與給定數(shù)據(jù)匹配。即，評價值計算裝置5計算概率(條件概率)，該概率是輸入查詢數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)匹配的程度等于或者大于匹配度計算裝置所計算的匹配度。具體地，評價值計算裝置5計算根據(jù)出現(xiàn)分布存儲裝置4所存儲的出現(xiàn)分布而觀測(計算)到的特征量與查詢數(shù)據(jù)的特征量之間的匹配程度， 計算所計算的匹配程度等于或大于匹配度的概率，并且將其視為第一評價值。即，評價值計算裝置5計算查詢數(shù)據(jù)的特征量與基于出現(xiàn)分布所計算的特征量之間的匹配程度等于或者大于匹配度計算裝置3所計算的查詢數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度的概率作為查詢數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，并且將其視為第一值。確定裝置6具體地通過根據(jù)程序操作的信息處理設(shè)備的CPU來實現(xiàn)。確定裝置6 具有基于第一評價值確定查詢數(shù)據(jù)是否是指定與模板數(shù)據(jù)所指定的人為同一人的數(shù)據(jù)。例如，當(dāng)?shù)谝辉u價值小于預(yù)定閾值時，確定裝置6確定該第一評價值是通過其可以指定為同一人的數(shù)據(jù)。即，確定裝置6通過將第一評價值與預(yù)定閾值相比較來識別輸入數(shù)據(jù)是否是寄存器上作為模板存儲的生物統(tǒng)計信息。輸出裝置7具有輸出確定裝置6所確定的結(jié)果的功能。輸出裝置7例如通過諸如顯示設(shè)備等指示設(shè)備來實現(xiàn)，并且根據(jù)確定裝置6的指令來顯示確定裝置6所確定的結(jié)果。接著，將參照圖2和圖1所示的流程圖來描述根據(jù)示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作。圖2是示出了生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作的示例。為了執(zhí)行生物統(tǒng)計認(rèn)證，用戶對輸入裝置1進(jìn)行操作，輸入裝置1通過諸如指紋傳感器之類的輸入設(shè)備來實現(xiàn)，以輸入生物統(tǒng)計信息(例如，指紋數(shù)據(jù))。此后，輸入裝置1根據(jù)用戶的操作來輸入生物統(tǒng)計信息作為查詢數(shù)據(jù)，查詢數(shù)據(jù)是查詢目標(biāo)，查詢目標(biāo)用于確定該查詢數(shù)據(jù)是否是指定與由注冊為模板的數(shù)據(jù)所指定的人為同一人。(步驟Sll)。接著，匹配度計算裝置3計算匹配度，匹配度指示輸入查詢數(shù)據(jù)與記錄在模板存儲裝置2中的模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度(步驟S12)。接著，當(dāng)觀測到輸入查詢數(shù)據(jù)時，評價值計算裝置5計算查詢數(shù)據(jù)以等于或大于匹配度的程度與給定數(shù)據(jù)匹配的條件概率，作為觀測到的特征量以等于或大于匹配度的程度與查詢數(shù)據(jù)的特征量匹配的概率，并且將其視為第一評價值(步驟Si； )，觀測到的特征量是根據(jù)存儲在出現(xiàn)分布存儲裝置4中的出現(xiàn)分布。即，評價值計算裝置5計算查詢數(shù)據(jù)的特征量與基于出現(xiàn)分布計算的特征量之間的匹配程度等于或大于匹配度計算裝置3所計算的查詢數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度的概率，作為查詢數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，并將其視為第一評價值。接著，確定裝置6基于第一評價值，確定查詢數(shù)據(jù)是否是指定與模板數(shù)據(jù)所指定的人為同一人的數(shù)據(jù)(步驟S14)。例如，當(dāng)?shù)谝辉u價值小于預(yù)定閾值時，確定裝置6確定該第一評價值是通過其指定為同一人的數(shù)據(jù)。接著，輸出裝置7所述確定裝置6所確定的結(jié)果。例如，輸出裝置7通過諸如顯示設(shè)備等指示設(shè)備來實現(xiàn)，并且根據(jù)確定裝置6的指令來顯示確定裝置6所確定的結(jié)果。
如上所述，在示例實施例中，即使當(dāng)攻擊者通過選擇性地使用查詢數(shù)據(jù)來執(zhí)行攻擊，也可以在實際處理時執(zhí)行能夠保證FRM的認(rèn)證，在查詢數(shù)據(jù)中包括生物統(tǒng)計信息集合以外的其他集合的數(shù)據(jù)。上述原因在于，在該示例實施例中，當(dāng)假定給定數(shù)據(jù)的特征量根據(jù)出現(xiàn)分布存儲裝置4所存儲的出現(xiàn)分布而出現(xiàn)時，計算查詢數(shù)據(jù)以等于或大于查詢數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配度的程度與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，作為觀測到查詢數(shù)據(jù)情況下的條件概率，并且將該隨機匹配概率視為匹配評價值。此外，上述原因在于，即使當(dāng)攻擊者通過選擇性地使用容易出現(xiàn)匹配的查詢數(shù)據(jù)來進(jìn)行攻擊時，也由于在觀測到所選查詢數(shù)據(jù)的情況下作為條件概率操作查詢數(shù)據(jù)，因此在條件概率的計算中考慮了查詢數(shù)據(jù)匹配的容易性。此外，在示例實施例中，當(dāng)計算觀測到查詢數(shù)據(jù)情況下的條件概率時，因為觀測到的數(shù)據(jù)用作查詢數(shù)據(jù)而無需改變，因此假定并不用于查詢數(shù)據(jù)。因此，即使當(dāng)從生物統(tǒng)計信息集合以外的其他集合中選擇查詢數(shù)據(jù)并輸入時，查詢數(shù)據(jù)也可以適當(dāng)工作。此外，在示例實施例中，足以計算僅一個概率值。與非專利文獻(xiàn)7中所描述的方法不同，不必執(zhí)行許多檢查過程。因此，可以在實際處理時執(zhí)行認(rèn)證。示例實施例2接著，將參照附圖描述根據(jù)本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的第二示例實施例。圖3 是示出了根據(jù)第二示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的配置的示例的框圖。圖4是示出了根據(jù)第二示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作的示例的流程圖。參照圖3和圖4，除了第一示例實施例的配置以外，根據(jù)本發(fā)明第二示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)還包括第二評價值計算裝置8。這是第一示例實施例與第二示例實施例之間的不同。根據(jù)第二示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的確定裝置6的操作與根據(jù)第一示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的確定裝置6的操作不同。第二評價值計算裝置8具體地通過根據(jù)程序操作的信息處理設(shè)備的CPU來實現(xiàn)。 第二評價值計算裝置8具有計算條件概率的功能，條件概率是當(dāng)觀測到模板數(shù)據(jù)時(當(dāng)根據(jù)查詢數(shù)據(jù)的輸入來輸入模板數(shù)據(jù)時)模板數(shù)據(jù)以等于或大于第一匹配度的程度與給定數(shù)據(jù)匹配的概率。即，第二評價值計算裝置8計算模板數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)匹配的程度等于或大于匹配度計算裝置所計算的匹配度的概率(條件概率)。具體地，第二評價值計算裝置8 根據(jù)存儲在出現(xiàn)分布存儲裝置4中的出現(xiàn)分布來觀測到(計算)的特征量與模板數(shù)據(jù)的特征量之間的匹配程度，計算所計算的匹配度等于或大于第一匹配度的概率，并且將其視為第二評價值。即，第二評價值計算裝置8計算模板數(shù)據(jù)的特征量與基于出現(xiàn)分布計算的特征量之間的匹配程度等于或大于匹配度計算裝置3所計算的查詢數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度，作為模板數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，并將其視為第二評價值。在第二示例實施例中，確定裝置6具有以下功能基于第一評價值和第二評價值確定查詢數(shù)據(jù)是否是指定與模板數(shù)據(jù)所指定的人為同一人的數(shù)據(jù)。例如，當(dāng)?shù)谝辉u價值和第二評價值小于預(yù)定閾值時，確定裝置6確定第一評價值和第二評價值是通過其指定為同一人的數(shù)據(jù)。接著，描述根據(jù)本發(fā)明生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的第二示例實施例的效果。在該示例實施例中，第二評價值計算裝置8計算模板數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率作為第二評價值。除了第一評價值以外，確定裝置6基于模板數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，來確定查詢數(shù)據(jù)是否是指定與模板數(shù)據(jù)指定的人為同一人的數(shù)據(jù)。因此，在示例實施例中，即使當(dāng)攻擊者進(jìn)行將與模板數(shù)據(jù)容易匹配的數(shù)據(jù)作為模板而注冊的攻擊時，也可以保證FMR。示例實施例3接著，參照附圖描述根據(jù)本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的第三示例實施例。圖5是示出了根據(jù)第三示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的配置的示例的框圖。圖6A是示出了在認(rèn)證時刻根據(jù)第三示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作的示例的流程圖。圖6B是示出了在注冊時刻根據(jù)第三示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作的示例的流程圖。參照圖5、圖6A和圖6B，除了第一示例實施例的配置以外，根據(jù)本發(fā)明第三示例實施例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)還包括注冊數(shù)據(jù)驗證裝置9。這是第一示例實施例與第三示例實施例之間的不同。注冊數(shù)據(jù)驗證裝置9具體地通過根據(jù)程序操作的信息處理設(shè)備的CPU來實現(xiàn)。注冊數(shù)據(jù)驗證裝置9具有以下功能當(dāng)記錄了模板時驗證作為模板而注冊的數(shù)據(jù)是否合格， 并且只有當(dāng)驗證了該數(shù)據(jù)合格時才將該數(shù)據(jù)注冊到模板存儲裝置2。接著，描述根據(jù)本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的第三示例實施例的效果。在第一示例實施例中，假定生物統(tǒng)計信息正確地注冊在模板存儲裝置2中，從而即使當(dāng)攻擊者從生物統(tǒng)計信息集合以外的其他集合中選擇查詢數(shù)據(jù)并且使用該查詢數(shù)據(jù)進(jìn)行攻擊時，也能夠保證FMR。在該示例實施例中，注冊數(shù)據(jù)驗證裝置9驗證作為模板注冊的數(shù)據(jù)，并且只有當(dāng)驗證了該數(shù)據(jù)合格時才將該數(shù)據(jù)注冊到模板存儲裝置2。相應(yīng)地，在該示例實施例中，保證上述假定是真實的，可以肯定保證FMR。此外，在該示例實施例中，可以包括在第二示例實施例中描述的第二評價值計算裝置8。[示例 1]接著，使用特殊示例來描述根據(jù)本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的操作。該示例對應(yīng)于本發(fā)明的第一示例實施例。在該示例實施例中，作為示例說明將本發(fā)明應(yīng)用于生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的情況，該生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)使用指紋確定是否為注冊者。在該示例的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)中，輸入指紋傳感器檢測到的指紋數(shù)據(jù)，確定輸入的指紋數(shù)據(jù)和作為模板記錄的指紋數(shù)據(jù)代表同一人，從而確定該人是否為注冊者。指紋是皮膚上被稱作嵴線的突起的線條圖案，并且出現(xiàn)在指尖上。每個人具有獨有的指紋圖案，并且終生不會改變。因此，指紋圖案用于個人識別。作為用于檢驗兩個指紋之間匹配程度的方法，使用被稱作小花紋(minutiae)的方法，在該方法中，執(zhí)行如圖7所示的特征點(例如，嵴線的端點和分叉(bifurcation)點)的比較。作為使用特征點的匹配度計算方法的示例，執(zhí)行兩個指紋數(shù)據(jù)的特征點的位置比較的方法，如果兩個特征點之間的位置差異等于或小于R，則將兩個特征點視為對應(yīng)的特征點(圖8)，并且如果兩個特征點之間的位置差異大于R，則將兩個特征點視為非對應(yīng)特征點(圖9)，并且將對應(yīng)特征點的數(shù)目視為使用的匹配度。在該示例中，作為輸入裝置1，使用具有檢測特征功能的指紋傳感器。為了證實，當(dāng)用戶將他的手指放在指紋傳感器上時，輸入裝置1讀取指紋圖像，從讀取的指紋圖像中提取特征點，并且創(chuàng)建查詢數(shù)據(jù)，在查詢數(shù)據(jù)中將特征點的位置視為特征量。
這里，假定將注冊者的指紋數(shù)據(jù)注冊在模板存儲裝置2中，作為模板數(shù)據(jù)，在模板數(shù)據(jù)中，系統(tǒng)管理器預(yù)先將特征點的位置視為特征量。此外，例如諸如IC卡、非易失性存儲器、硬盤等任意存儲介質(zhì)可以用于模板存儲裝置2。如圖10所示，當(dāng)輸入裝置1創(chuàng)建查詢數(shù)據(jù)時，匹配度計算裝置3將查詢數(shù)據(jù)的特征點與存儲在模板存儲裝置2中的模板數(shù)據(jù)的特征點相比較，檢驗對應(yīng)的特征點，并且獲得對應(yīng)的特征點的數(shù)目作為第一匹配度。例如，當(dāng)假定在查詢數(shù)據(jù)中存在Ns個特征點時，在模板數(shù)據(jù)中存儲Nt個特征點， 并且存在滿足以下條件的M個特征點在所有特征點之中，查詢數(shù)據(jù)中特征點與模板數(shù)據(jù)中特征點之間的位置差異為R或者更小，匹配度計算裝置3計算該查詢數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度M (匹配度M)。這里，在如非專利文獻(xiàn)4中假定的認(rèn)證系統(tǒng)(其中，通過將匹配度M的值本身與閾值相比較來確定兩個數(shù)據(jù)是否相同)中，當(dāng)具有大量特征點的數(shù)據(jù)用作查詢數(shù)據(jù)時，則如非專利文獻(xiàn)4中所描述的高概率確定兩個數(shù)據(jù)彼此相同。因此，在非專利文獻(xiàn)4中假定的認(rèn)證系統(tǒng)中，攻擊者通過選擇具有大量特征點的數(shù)據(jù)并且執(zhí)行攻擊來增大FMR。相應(yīng)地，在該示例中，匹配度計算裝置3計算當(dāng)將查詢數(shù)據(jù)與任意數(shù)據(jù)相比較而不是將匹配度M的本身值與閾值相比較時隨機獲得高于匹配度M的匹配度的概率，并且將所計算的概率視為評價值。出現(xiàn)分布存儲裝置4存儲生物統(tǒng)計信息的特征量的出現(xiàn)分布。此外，例如，諸如非易失性存儲器、硬盤設(shè)備等任意存儲介質(zhì)可以用于出現(xiàn)分布存儲裝置4。在該示例中，因為將特征點的位置視為特征量，出現(xiàn)分布存儲裝置4存儲特征點數(shù)目的出現(xiàn)分布和特征點坐標(biāo)值(X坐標(biāo)值和Y坐標(biāo)值)的出現(xiàn)分布。例如，假定指紋的特征點數(shù)目遵循具有預(yù)定平均值和預(yù)定離散的正態(tài)分布，并且特征點的位置均勻地分布在手指中。在這種情況下，出現(xiàn)分布存儲裝置存儲由等式⑴表示的具有平均μΝ和離散0,的正態(tài)分布PN(x)作為特征點的數(shù)目。此外，出現(xiàn)分布存儲裝置4存儲與指紋的寬度(Minx至 Maxx)相對應(yīng)的均勻分布μχ(χ)作為X坐標(biāo)值，該均勻分布由等式(2)表示。此外，出現(xiàn)分布存儲裝置4存儲與指紋的高度(1&^至胞&)相對應(yīng)的均勻分布μγ(χ)作為Y坐標(biāo)值， 該均勻分布由等式C3)表不。[等式1]
權(quán)利要求
1.一種生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，其特征在于，包括評價值計算裝置，計算輸入數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，并且將該概率視為評價值；以及確定裝置，基于評價值計算裝置所獲得的評價值來確定是否將輸入數(shù)據(jù)識別為模板數(shù)據(jù)，所述模板數(shù)據(jù)指示預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，還包括匹配度計算裝置，所述匹配度計算裝置計算輸入數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度，所述評價值計算裝置計算基于預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息中包括的特征量的出現(xiàn)分布的特征量與輸入數(shù)據(jù)的特征量之間的匹配程度等于或大于匹配度計算裝置所計算的匹配度的概率，并且將所述概率視為評價值，并且所述確定裝置通過將評價值計算裝置所計算的評價值與預(yù)定閾值相比較來確定輸入數(shù)據(jù)是否被識別為模板數(shù)據(jù)。
3.一種生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，其特征在于，包括出現(xiàn)分布存儲裝置，存儲生物統(tǒng)計信息中包括的特征量的出現(xiàn)分布；條件概率計算裝置，在輸入了輸入數(shù)據(jù)的條件下，計算根據(jù)出現(xiàn)分布存儲裝置所存儲的出現(xiàn)分布而計算的特征量與輸入數(shù)據(jù)的特征量之間的匹配程度等于或大于輸入數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度的概率，作為輸入數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的第一條件概率，所述模板數(shù)據(jù)指示預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息；以及識別裝置，通過將條件概率計算裝置所計算的第一條件概率與預(yù)定閾值相比較，來確定是否將輸入數(shù)據(jù)識別為作為模板存儲的注冊者的生物統(tǒng)計信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，其中，所述識別裝置使用以下任一值作為閾值生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)中允許的誤接受率的值、通過將誤接受率乘以安全因子而獲得的值、以及通過在預(yù)定方程中代入誤接受率并計算而獲得的值，所述安全因子是小于1的預(yù)定值。
5.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，還包括第二條件概率計算裝置，在包括第一條件概率以外還輸入了模板數(shù)據(jù)條件下，所述第二條件概率計算裝置計算根據(jù)出現(xiàn)分布而計算的特征量與模板數(shù)據(jù)的特征量之間的匹配程度等于或大于輸入數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度的概率，作為模板數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的第二條件概率；并且所述識別裝置使用第一條件概率和第二條件概率計算裝置所計算的第二條件概率，來進(jìn)行識別。
6.根據(jù)權(quán)利要求3至5中任一項所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，還包括注冊數(shù)據(jù)驗證裝置，在模板數(shù)據(jù)注冊時驗證模板是生物統(tǒng)計信息。
7.根據(jù)權(quán)利要求3至6中任一項所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，其中對應(yīng)特征點數(shù)目計算裝置，在對應(yīng)特征點數(shù)目計算裝置中，將特征點的位置用作特征量，以在查詢數(shù)據(jù)和模板數(shù)據(jù)的特征點之中由預(yù)定距離內(nèi)的查詢數(shù)據(jù)的特征點和模板數(shù)據(jù)的特征點組成的特征點對作為對應(yīng)特征點，并且計算對應(yīng)特征點的數(shù)目作為匹配度；第一條件概率計算裝置計算在根據(jù)出現(xiàn)分布來布置特征點的情況下，與查詢數(shù)據(jù)的特征點相對應(yīng)的特征點的數(shù)目大于對應(yīng)特征點數(shù)目計算裝置所計算的查詢數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間對應(yīng)特征點的數(shù)目的概率，作為第一條件概率來計算。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，其中，指紋用作生物統(tǒng)計信息，并且指紋嵴線的端點或分叉點用作特征點。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，其中，血管用作生物統(tǒng)計信息，并且血管的端點或分叉點用作特征點。
10.根據(jù)權(quán)利要求3至6中任一項所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，還包括對應(yīng)像素數(shù)目計算裝置，在對應(yīng)像素數(shù)據(jù)計算裝置中，將圖像用作生物統(tǒng)計信息，將圖像中的每個像素分類，將每個像素的類別用作特征量，以查詢數(shù)據(jù)的像素和模板數(shù)據(jù)的像素之中由像素類別具有預(yù)定關(guān)系的查詢數(shù)據(jù)的像素和模板數(shù)據(jù)的像素組成的像素對作為對應(yīng)像素，并且計算對應(yīng)像素的數(shù)目作為匹配程度；第一條件概率計算裝置計算在根據(jù)出現(xiàn)分布來布置每個像素的類別情況下，與查詢數(shù)據(jù)的像素相對應(yīng)的像素的數(shù)目大于對應(yīng)像素數(shù)目計算裝置所計算的查詢數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間對應(yīng)像素的數(shù)目的概率，作為第一條件概率。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)，其中，血管用作生物統(tǒng)計信息，血管區(qū)域、背景區(qū)域和模糊區(qū)域用作像素的類別，并且基于以下條件來獲得對應(yīng)像素不使用血管區(qū)域和背景區(qū)域的組合作為應(yīng)用于對應(yīng)像素的類別之間的預(yù)定關(guān)系。
12.—種生物統(tǒng)計認(rèn)證方法，其特征在于，計算輸入數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，并且將該概率視為評價值；以及基于所計算的評價值來確定是否將輸入數(shù)據(jù)識別為模板數(shù)據(jù)，模板數(shù)據(jù)指示預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的生物統(tǒng)計認(rèn)證方法，包括以下步驟計算輸入數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度，計算基于預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息中包括的特征量的出現(xiàn)分布的特征量與輸入數(shù)據(jù)的特征量之間的匹配程度等于或大于匹配度計算裝置所計算的匹配度的概率，并且將所述概率視為評價值，并且通過將評價值計算裝置所計算的評價值與預(yù)定閾值相比較來確定輸入數(shù)據(jù)是否被識別為模板數(shù)據(jù)。
14.一種計算機可讀非易失介質(zhì)，用于存儲生物統(tǒng)計認(rèn)證程序，所述生物統(tǒng)計認(rèn)證程序使計算機執(zhí)行評價值計算過程，計算輸入數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，并且將該概率視為評價值；以及確定過程，基于所計算的評價值來確定是否將輸入數(shù)據(jù)識別為模板數(shù)據(jù)，模板數(shù)據(jù)指示預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的計算機可讀非易失介質(zhì)，用于存儲生物統(tǒng)計認(rèn)證程序，所述生物統(tǒng)計認(rèn)證程序使計算機執(zhí)行匹配度計算過程，其中計算輸入數(shù)據(jù)與模板數(shù)據(jù)之間的匹配程度，計算基于預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息中包括的特征量的出現(xiàn)分布的特征量與輸入數(shù)據(jù)的特征量之間的匹配程度等于或大于匹配度計算裝置所計算的匹配度的概率，并且將所述概率視為評價值計算過程中的評價值，并且執(zhí)行以下過程通過將所計算的評價值與確定過程中的預(yù)定閾值相比較來確定輸入數(shù)據(jù)是否被識別為模板數(shù)據(jù)。
全文摘要
提供了一種生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)、生物統(tǒng)計認(rèn)證方法和一種生物統(tǒng)計認(rèn)證程序，該生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)即使在攻擊者通過選擇性地使用查詢數(shù)據(jù)來攻擊生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的實際處理時間也能夠保證FMR，在查詢數(shù)據(jù)中包括生物統(tǒng)計信息數(shù)據(jù)集合以外的其他集合的數(shù)據(jù)。根據(jù)本發(fā)明的生物統(tǒng)計認(rèn)證系統(tǒng)的特征在于，包括評價值計算單元(5)，計算輸入數(shù)據(jù)與給定數(shù)據(jù)隨機匹配的概率，并且將該概率視為為評價值；以及確定單元(6)，基于評價值計算單元(5)所獲得的評價值來確定是否將輸入數(shù)據(jù)識別為模板數(shù)據(jù)，模板數(shù)據(jù)指示預(yù)先存儲的生物統(tǒng)計信息。
文檔編號G06T7/00GK102576460SQ201080039930
公開日2012年7月11日 申請日期2010年8月20日 優(yōu)先權(quán)日2009年9月9日
發(fā)明者門田啟 申請人:日本電氣株式會社