生物测量信息登记装置、校验装置、登记/校验系统和登记方法

1.一种生物测量信息登记装置，包括：
登记用生物测量信息输入部分，其从登记对象上抽样待用于一对多 鉴别的登记用生物测量信息，并且输入所述抽样信息；
登记用特征信息提取部分，其从通过所述登记用生物测量信息输入 部分输入的所述登记用生物测量信息中提取登记用特征信息；
登记用属性信息提取部分，其通过所述登记用生物测量信息输入部 分输入的所述登记用生物测量信息中提取与所述登记用特征信息不同的 多种类型的登记用属性信息；以及
登记部分，用于将由所述登记用特征信息提取部分提取的所述登记 用特征信息和由所述登记用属性信息提取部分提取的所述多种类型的登 记用属性信息以相关联的方式进行登记。
2.根据权利要求1所述的生物测量信息登记装置，还包括登记用数 据存储部分，用于对借助于所述登记部分以相关联的方式登记的所述登 记用特征信息和所述多种类型的登记用属性信息进行存储。
3.根据权利要求1或2所述的生物测量信息登记装置，其中
所述登记用生物测量信息输入部分从所述登记对象抽样指纹图像， 作为所述登记用生物测量信息，并且输入所述抽样指纹图像；
所述登记用特征信息提取部分从所述指纹图像中提取至少与脊线的 特征点有关的信息，作为所述登记用特征信息；并且
所述登记用属性信息提取部分提取以下各项中的至少两项作为所述 登记用属性信息：所述指纹图像的指纹模式类型、所述指纹图像的手指 几何形状、特征点的数量、关于所述特征信息的数据量、所述登记用特 征信息提取部分提取与所述特征点有关的信息所需的处理时间、所述指 纹图像中的手指表面的湿度以及与所述指纹图像有关的输入环境信息。
4.一种生物测量信息校验装置，包括：
校验用生物测量信息输入部分，其从鉴别对象抽样待用于一对多鉴 别的校验用生物测量信息，并且输入所述抽样信息；
校验用特征信息提取部分，其从通过所述校验用生物测量信息输入 部分输入的所述校验用生物测量信息中提取校验用特征信息；
校验用属性信息提取部分，其从通过所述校验用生物测量信息输入 部分输入的所述校验用生物测量信息中提取与所述校验用特征信息不同 的多种类型的校验用信息；和
校验优先级计算部分，其根据与所述多个登记用特征信息相关联的 多种类型的登记用属性信息和由所述校验用属性信息提取部分提取的所 述多种类型的校验用属性信息，计算待相对于由所述校验用特征信息提 取部分提取的所述校验用特征信息进行校验的多个登记用特征信息项的 优先级；以及
校验部分，其根据由所述校验优先级计算部分计算的所述校验优先 级，将由所述校验用特征信息提取部分提取的所述校验用特征信息相对 于所述多个登记用特征信息依次进行比较，由此从所述多个登记用特征 信息项中认定与所述校验用特征信息相一致的信息。
5.根据权利要求4所述的生物测量信息校验装置，其中
所述校验优先级计算部分将所述多种类型的校验用属性信息和与所 述各个登记用特征信息相关联的所述多种类型的登记用属性信息进行比 较，从而判定在所述信息项之间是否存在一致性；
针对各个所述登记用特征信息，对预先分配给与所述登记用特征信 息相关联的所述多种类型的登记用属性信息中的、被判定为与所述校验 用属性信息相一致的登记用属性信息的加权系数进行求和，从而计算所 述加权系数的求和值，作为关于所述登记用特征信息的属性信息一致性 评分；并且
根据所述属性信息一致性评分来确定所述校验用优先级。
6.根据权利要求4所述的生物测量信息校验装置，其中
所述校验优先级计算部分将所述多种类型的校验用属性信息和与所 述各个登记用特征信息相关联的所述多种类型的登记用属性信息进行比 较，从而判定所述信息项之间是否存在一致性；并且
根据预先分配给所述多种类型的登记用属性信息中的、被判定为与 所述校验用属性信息相一致的所述信息的优先级，来确定所述校验优先 级。
7.根据权利要求4到6中的任何一项所述的生物测量信息校验装置， 其中
所述校验部分
在出现与所述校验用特征信息相一致并且同时满足预定标准的登记 用特征信息时的时间点，完成对所述校验用特征信息相对于所述各个登 记用特征信息项的校验；并且
将满足所述预定标准的所述登记用特征信息认定为与所述校验用特 征信息相一致的信息。
8.根据权利要求4到6中的任何一项所述的生物测量信息校验装置， 其中
所述校验部分
将通过所述校验优先级计算部分计算出的校验优先级高于参考级的 登记用特征信息项分组为校验目标组；
将所述校验用特征信息相对于属于所述校验目标组的所有登记用特 征信息项进行校验；并且
根据所述校验的结果，将具有最高一致性的登记用特征信息认定为 与所述校验用特征信息相一致的信息。
9.根据权利要求4所述的生物测量信息校验装置，还包括改变部分， 该改变部分能够在所述校验部分从所述多个登记用特征信息项当中认定 出与所述校验用特征信息相一致的信息时，将所述登记用属性信息改变 或更新为由所述校验用特征信息提取部分提取的校验用特征信息。
10.根据权利要求4所述的生物测量信息校验装置，还包括管理部 分，该管理部分管理所述登记用特征信息项的数量，并且根据所述数量 来改变在所述校验优先级计算部分计算所述校验优先级时使用的所述登 记用属性信息/所述校验用属性信息的类型的数量。
11.根据权利要求4所述的生物测量信息校验装置，还包括登记用 数据存储部分，该存储部分将所述多个登记用特征信息项和所述多种类 型的登记用属性信息以相关联的方式进行存储。
12.根据权利要求4所述的生物测量信息校验装置，其中
所述校验用生物测量信息输入部分从所述鉴别对象中抽样指纹图 像，作为所述校验用生物测量信息，并且输入所述抽样指纹图像；
所述校验用特征信息提取部分从所述指纹图像中提取至少与脊线的 特征点有关的信息，作为所述校验用特征信息；并且
所述校验用属性信息提取部分提取以下各项中的至少两项作为所述 校验用属性信息：所述指纹图像的指纹模式类型、所述指纹图像的手指 几何形状、特征点的数量、关于所述特征信息的数据量、由所述校验用 特征信息提取部分提取与所述特征点有关的信息所需的处理时间、所述 指纹图像中的手指表面的湿度以及与所述指纹图像有关的输入环境信 息。
13.一种生物测量信息登记/校验系统，包括：
登记用生物测量信息输入部分，其从登记对象上抽样待用于一对多 鉴别的登记用生物测量信息，并且输入所述抽样信息；
登记用特征信息提取部分，其从通过所述登记用生物测量信息输入 部分输入的所述登记用生物测量信息中提取登记用特征信息；
登记用属性信息提取部分，其从通过所述登记用生物测量信息输入 部分输入的所述登记用生物测量信息中提取与所述登记用特征信息不同 的多种类型的登记用属性信息；
登记部分，用于对由所述登记用特征信息提取部分提取的所述登记 用特征信息和由所述登记用属性信息提取部分提取的所述多种类型的登 记用属性信息以相关联的方式进行登记；
登记用数据存储部分，用于对由所述登记部分以相关联的方式登记 的所述登记用特征信息和所述多种类型的登记用属性信息进行存储；
校验用生物测量信息输入部分，其从鉴别对象抽样待用于一对多鉴 别的校验用生物测量信息，并且输入所述抽样信息；
校验用特征信息提取部分，其从由所述校验用生物测量信息输入部 分输入的所述校验用生物测量信息中提取校验用特征信息；
校验用属性信息提取部分，其从由所述校验用生物测量信息输入部 分输入的所述校验用生物测量信息中提取与所述校验用特征信息不同的 多种类型的校验用信息；
校验优先级计算部分，其根据与所述多个登记用特征信息相关联的 多种类型的登记用属性信息和由所述校验用属性信息提取部分提取的所 述多个校验用属性信息，计算由所述登记用数据存储部分存储的、待相 对于由所述校验用特征信息提取部分提取的所述校验用特征信息进行校 验的所述多个登记用特征信息项的优先级；以及
校验部分，其根据由所述校验优先级计算部分计算的所述校验优先 级，将由所述校验用特征信息提取部分提取的所述校验用特征信息相对 于所述多个登记用特征信息依次进行比较，从而从所述多个登记用特征 信息项中认定与所述校验用特征信息相一致的信息。
14.根据权利要求13所述的生物测量信息登记/校验系统，其中
所述校验优先级计算部分
将所述多种类型的校验用属性信息和与所述各个登记用特征信息相 关联的所述多种类型的登记用属性信息进行比较，从而判定所述信息项 之间是否存在一致性；
针对各个所述登记用特征信息，对预先分配给与所述登记用特征信 息相关联的所述多种类型的登记用属性信息中的、被判定为与所述校验 用属性信息相一致的登记用属性信息的加权系数进行求和，从而计算所 述加权系数的求和值，作为关于所述登记用特征信息的属性信息一致性 评分；并且
根据所述属性信息一致性评分来确定所述校验用优先级。
15.根据权利要求13所述的生物测量信息登记/校验系统，其中所 述校验优先级计算部分
将所述多种类型的校验用属性信息和与所述各个登记用特征信息相 关联的所述多种类型的登记用属性信息进行比较，从而判定所述信息项 之间是否存在一致性；并且
根据预先分配给所述多种类型的登记用属性信息中的、被判定为与 所述校验用属性信息相一致的所述信息的优先级，来确定所述校验优先 级。
16.根据权利要求13到15中的任何一项所述的生物测量信息登记/ 校验系统，其中
所述校验部分
在出现与所述校验用特征信息相一致并且同时满足预定标准的登记 用特征信息时的时间点，完成对所述校验用特征信息相对于所述各个登 记用特征信息项的校验；并且
将满足所述预定标准的所述登记用特征信息认定为与所述校验用特 征信息相一致的信息。
17.根据权利要求13到15中的任何一项所述的生物测量信息登记/ 校验系统，其中
所述校验部分
将通过所述校验优先级计算部分计算的校验优先级高于参考级的登 记用特征信息项分组为校验目标组；
将所述校验用特征信息相对于属于所述校验目标组的所有登记用特 征信息项进行校验；并且
根据所述校验的结果，将具有最高一致性的登记用特征信息认定为 与所述校验用特征信息相一致的信息。
18.根据权利要求13所述的生物测量信息登记/校验系统，还包括 改变部分，该改变部分能够在所述校验部分从所述多个登记用特征信息 项当中认定了与所述校验用特征信息相一致的信息时，将所述登记用数 据存储部分中的所述登记用属性信息改变或更新为由所述校验用特征信 息提取部分提取的校验用特征信息。
19.根据权利要求13所述的生物测量信息登记/校验系统，还包括 管理部分，该管理部分管理所述登记用特征信息项的数量，并且依据所 述数量改变在所述校验优先级计算部分计算所述校验优先级时使用的所 述登记用属性信息/所述校验用属性信息的类型的数量。
20.根据权利要求13所述的生物测量信息登记/校验系统，其中
所述登记用生物测量信息输入部分和所述校验用生物测量信息输入 部分是由单一的生物测量信息输入部分实现的；
所述登记用特征信息提取部分和所述校验用特征信息提取部分是由 单一的特征信息提取部分实现的；并且
所述登记用属性信息提取部分和所述校验用属性信息提取部分是由 单一的属性信息提取部分实现的。
21.根据权利要求13所述的生物测量信息登记/校验系统，其中
所述登记用生物测量信息输入部分和所述校验用生物测量信息输入 部分分别从所述登记对象和所述鉴别对象抽样指纹图像，作为所述登记 用生物测量信息和所述校验用生物测量信息，并且输入所述抽样指纹图 像；
所述登记用特征信息提取部分和所述校验用特征信息提取部分从所 述指纹图像中分别提取至少与脊线的特征点有关的信息，作为所述登记 用特征信息和所述校验用特征信息；并且
所述登记用属性信息提取部分和所述校验用属性信息提取部分分别 提取以下各项中的至少两个，作为所述登记用属性信息和所述校验用属 性信息：所述指纹图像的指纹模式类型、所述指纹图像的手指几何形状、 特征点的数量、关于所述特征信息的数据量、由所述登记用特征信息提 取部分或者所述校验用特征信息提取部分提取与所述特征点有关的信息 所需的处理时间、所述指纹图像中的手指表面的湿度以及与所述指纹图 像有关的输入环境信息。
22.一种生物测量信息登记方法，用于将从登记对象抽样的、用于 一对多鉴别的登记用生物测量信息登记到登记用数据存储部分中，所述 方法包括：
登记用生物测量信息输入步骤，其从登记对象上抽样待用于一对多 鉴别的登记用生物测量信息，并且输入所述抽样的登记用生物测量信息；
登记用特征信息提取步骤，其从在所述登记用生物测量信息输入步 骤中输入的所述登记用生物测量信息中提取登记用特征信息；
登记用属性信息提取步骤，其从在所述登记用生物测量信息输入步 骤中输入的所述登记用生物测量信息中提取与所述登记用特征信息不同 的多种类型的登记用属性信息；以及
登记步骤，用于将在所述登记用特征信息提取步骤中提取的所述登 记用特征信息和在所述登记用属性信息提取步骤中提取的所述多种类型 的登记用属性信息以相关联的方式进行登记。

技术领域\n本发明涉及一种适于在借助于生物测量信息(生物测量学信息)鉴 别个人身份的系统中使用的技术，该生物测量信息例如为，指纹、掌纹、 虹膜(虹膜肌肉模式)、语音、面部图像、血管模式(视网膜血管模式或 静脉模式)、动态签名或按键输入。\n背景技术\n近来，随着计算机在社会生活中的普及，安全性问题备受关注。迄 今为止，使用ID卡或密码作为在人们进入计算机房或使用终端时的识别 手段。不过，这些手段具有很多安全性问题。\n出于这个原因，近来开始广泛地使用利用与人类有关的生物测量信 息的生物测量学鉴别，作为比ID卡或密码更加可靠的识别手段。例如， 将指纹、掌纹、虹膜、面部图像、语音、血管模式、动态签名或按键输 入用作生物测量信息。利用这些生物测量信息中的指纹的生物测量鉴别 技术的商业化已经得到了最为广泛的推广。\n对于指纹鉴别一般使用一对一鉴别。具体来说，鉴别对象输入ID(例 如用户名)和指纹。读取与该ID相关联的登记指纹数据(该指纹数据已 被预先登记)，然后通过对登记指纹数据相对于鉴别对象输入的指纹数据 进行校验，来进行个人鉴别。不过，这种一对一鉴别需要用于输入ID的 键盘和键区，以及指纹传感器，由此要求装置成本。此外，还存在降低 鉴别对象输入ID时所需努力的强烈要求。\n与此不同，将不用输入ID而仅通过输入指纹来认定(specify)个 人的鉴别技术称为一对多鉴别。根据这种一对多鉴别，将鉴别对象输入 的指纹数据相对于预先登的所有指纹数据集进行校验，从而从登记指纹 数据当中认定与输入指纹数据相一致的指纹数据，从而对对象进行鉴别。 然而，按照这种一对多鉴别，登记指纹数据集数量的增多必然会增加对 所有登记指纹数据相对于输入指纹数据进行校验所需的时间。出于这个 原因，希望缩短校验时间。\n例如在日本特开2002-133416号公报(下文中称为专利文献1)中 描述了一种用于使一对多鉴别所需校验时间的增加达到最小的技术。按 照专利文献1中公开的技术，除了用于校验的指纹数据之外，还要检测 属性信息(例如，指纹模式类型：见附图6A到附图6H)。借助于属性信 息对登记指纹数据预先进行分类。将输入指纹数据相对于具有与在鉴别 操作期间从鉴别对象那里获得的属性信息(模式类型)相同的属性信息 的登记指纹数据进行校验。不过，当例如将指纹模式类型用作属性信息 时，借助于这种技术，仅仅能够将登记指纹数据分类为组号为“n”的指 纹类型组(例如，附图6A到6H中所示的八种类型)。因此，校验时间的 缩短仅局限于一个大约为n分之一的因数。\n本发明是考虑到这一问题而构想出来的，并且在通过使用生物测量 信息进行一对多鉴别时，实现了相对于登记特征信息对输入特征信息进 行校验所需时间的明显缩短。\n发明内容\n为了实现该目的，本发明的生物测量信息登记装置的特征在于，其 包括：登记用生物测量信息输入部分，其从登记对象中抽样待用于一对 多鉴别的登记用生物测量信息，并且输入所抽样的信息；登记用特征信 息提取部分，其从由登记用生物测量信息输入部分输入的登记用生物测 量信息中提取登记用特征信息；登记用属性信息提取部分，其从由登记 用生物测量信息输入部分输入的登记用生物测量信息中提取与登记用特 征信息不同的多种类型的登记用属性信息；以及，登记部分，用于将由 登记用特征信息提取部分提取的登记用特征信息和由登记用属性信息提 取部分提取的所述多种类型的登记用属性信息以相关联的方式进行登 记。\n本发明的生物测量信息校验装置的特征还在于，其包括：校验用生 物测量信息输入部分，其从鉴别对象抽样待用于一对多鉴别的校验用生 物测量信息，并且输入所抽样的信息；校验用特征信息提取部分，其从 由校验用生物测量信息输入部分输入的校验用生物测量信息中提取校验 用特征信息；校验用属性信息提取部分，其从由校验用生物测量信息输 入部分输入的校验用生物测量信息中提取与所述校验用特征信息不同的 多种类型的校验用属性信息；校验优先级计算部分，其根据与多个登记 用特征信息相关联的所述多种类型的登记用属性信息和由校验用属性信 息提取部分提取的所述多种类型的校验用属性信息，来计算待相对于由 校验用特征信息提取部分提取的所述校验用特征信息而进行校验的多个 登记用特征信息项的优先级；以及，校验部分，其根据由校验优先级计 算部分计算的所述校验优先级，对由校验用特征信息提取部分提取的校 验用特征信息相对于所述多个登记用特征信息依次进行校验，从而从所 述多个登记用特征信息项中认定与所述校验用特征信息相一致的信息。\n此外，本发明的生物测量信息登记/校验系统的特征在于，其包括： 登记用生物测量信息输入部分，其从登记对象抽样待用于一对多鉴别的 登记用生物测量信息，并且输入所抽样的信息；登记用特征信息提取部 分，其从由所述登记用生物测量信息输入部分输入的所述登记用生物测 量信息中提取登记用特征信息；登记用属性信息提取部分，其从由所述 登记用生物测量信息输入部分输入的所述登记用生物测量信息中提取与 所述登记用特征信息不同的多种类型的登记用属性信息；登记部分，用 于将由所述登记用特征信息提取部分提取的所述登记用特征信息和由所 述登记用属性信息提取部分提取的所述多种类型的登记用属性信息以相 关联的方式进行登记；登记用数据存储部分，用于对由所述登记部分以 相关联的方式登记的所述登记用特征信息和所述多种类型的登记用属性 信息进行存储；校验用生物测量信息输入部分，其从鉴别对象抽样待用 于一对多鉴别的校验用生物测量信息，并且输入所抽样的信息；校验用 特征信息提取部分，其从由所述校验用生物测量信息输入部分输入的所 述校验用生物测量信息中提取校验用特征信息；校验用属性信息提取部 分，其从由所述校验用生物测量信息输入部分输入的所述校验用生物测 量信息中提取与所述校验用特征信息不同的多种类型的校验用信息；校 验优先级计算部分，其根据与多个登记用特征信息相关联的多种类型的 登记用属性信息和由所述校验用属性信息提取部分提取的所述多个校验 用属性信息，对由所述登记用数据存储部分存储的、待相对于由所述校 验用特征信息提取部分提取的所述校验用特征信息进行校验的多个登记 用特征信息项的优先级进行计算；以及，校验部分，其根据由所述校验 优先级计算部分计算的所述校验优先级，对由所述校验用特征信息提取 部分提取的所述校验用特征信息相对于所述多个登记用特征信息依次进 行校验，从而从所述多个登记用特征信息项中认定与所述校验用特征信 息相一致的信息。\n本发明的生物测量信息登记方法，用于将从登记对象抽样的、用于 一对多鉴别的登记用生物测量信息登记到登记用数据存储部分中，所述 方法包括：登记用生物测量信息输入步骤，其从登记对象上抽样待用于 一对多鉴别的登记用生物测量信息，并且输入所述抽样的登记用生物测 量信息；登记用特征信息提取步骤，其从在所述登记用生物测量信息输 入步骤中输入的所述登记用生物测量信息中提取登记用特征信息；登记 用属性信息提取步骤，其从在所述登记用生物测量信息输入步骤中输入 的所述登记用生物测量信息中提取与所述登记用特征信息不同的多种类 型的登记用属性信息；以及登记步骤，用于将在所述登记用特征信息提 取步骤中提取的所述登记用特征信息和在所述登记用属性信息提取步骤 中提取的所述多种类型的登记用属性信息以相关联的方式进行登记。\n按照都属于本发明的生物测量信息登记装置、生物测量信息校验装 置、生物测量信息登记/校验系统和生物测量信息登记方法，当通过使用 生物测量信息进行一对多鉴别时，根据与多个登记用特征信息项相关联 的多种类型的登记用属性信息项和从与鉴别对象有关的生物测量信息中 提取的多种类型的校验用属性信息项，计算所述多个登记用特征信息项 的校验优先级。根据所计算的校验优先级，对从与鉴别对象有关的生物 测量信息中提取的校验用特征信息相对于所述多个登记用特征信息项进 行校验，由此在所述多个登记用特征信息项中认定与所述校验用特征信 息相一致的登记用特征信息。\n如上所述，根据多种类型的属性信息确定的登记用特征信息的校验 优先级越高，与有关鉴别对象的特征信息相匹配的可能性就越高。因此， 在进行一对多校验的时候，校验用特征信息是根据校验优先级进行校验 的，而没有相对于所有条登记用特征信息进行校验。如果获得了一定程 度的一致性，则可以确定与校验对象有关的登记用特征信息。校验所需 的时间(执行校验的次数)可以得到明显的缩减，并且也可以进行提高 校验精度的尝试。\n附图说明\n图1是表示用作本发明的一个实施例的指纹数据登记装置(生物测 量信息登记装置)的功能配置的框图；\n图2是表示用作本发明的该实施例的指纹数据校验装置(生物测量 信息校验装置)的功能配置的框图；\n图3是表示根据该实施例的指纹鉴别装置(生物测量信息登记/校验 装置)的硬件结构的框图；\n图4是表示根据该实施例的指纹鉴别系统(生物测量信息登记/校验 系统)的硬件结构的框图；\n图5是用于说明该实施例的登记用数据存储部分中的数据内容的图；\n图6A到6H是表示指纹的具体示例的图，用于说明作为该实施例中 的属性信息的指纹的模式类型；\n图7是用于说明作为该实施例中的属性信息的手指几何形状的图；\n图8A、9A和10A是表示具有不同(分别为低、中、高)湿度的手指 的指纹图像的示例的图；\n图8B、9B和10B分别是表示图8A、9A和10A中所示的示例指纹图 像的亮度的曲线图；\n图11是用于说明该实施例的指纹数据登记过程(指纹数据登记装置 的操作)的流程图；\n图12是用于说明该实施例的指纹数据校验过程(指纹数据校验装置 的操作)的流程图；\n图13和14是用于说明本实施例的校验优先级计算过程的图；\n图15是用于说明该实施例的指纹数据校验过程(指纹数据校验装置 的操作)的改进的流程图；\n图16是用于说明根据本实施例的校验优先级计算过程的改进的流 程图；\n图17和18是用于说明本实施例的校验优先级计算过程的改进的图； 以及\n图19是表示根据该实施例的指纹数据校验装置(生物测量信息校验 装置)的改进的功能配置的框图。\n具体实施方式\n下面将参照附图对本发明的实施例进行说明。\n[1]硬件结构\n将本发明具体实施为：诸如图3中示出的指纹鉴别装置(生物测量 信息登记/校验装置)10、或诸如图4中示出的指纹鉴别系统(生物测量 信息登记/鉴别系统)。图3和4分别是表示指纹鉴别装置和指纹鉴别系 统的硬件结构的框图。\n图3中所示的指纹鉴别装置10构成为具有指纹数据登记装置(生物 测量信息登记装置)的功能(稍后将参照图1进行描述)和指纹数据校验 装置(生物测量信息校验装置)的功能(稍后将参照图2进行描述)。指 纹鉴别装置10是通过将指纹传感器14连接到个人计算机上构成的。该 个人计算机是通过借助于总线16至少将CPU 11、存储器(ROM，RAM)12、 输入/输出接口13和存储装置(硬盘驱动器或类似装置)15相互连接而 构成的通用计算机。指纹传感器14也经由总线16与CPU 11相连接。\n这里，可以使用任何类型的指纹传感器(例如静电电容式指纹传感 器、光学指纹传感器或热敏指纹传感器)作为指纹传感器14。\n在指纹鉴别装置10的存储装置15中存储有指纹登记/校验程序(生 物测量信息登记/校验程序)15a。稍后将要参照图5对其说明，存储装 置15实现登记用数据存储部分15b的功能，该登记用数据存储部分15b 存储从指纹登记者提取的指纹数据(登记用特征信息)和与该指纹登记 者的ID相关联的登记用属性信息。\n通过读取并执行存储在存储装置15中的指纹登记/校验程序15a， 指纹鉴别装置10的CPU 11实现了稍后将参照图1说明的指纹数据登记 装置(生物测量信息登记装置)和稍后将要参照图2说明的指纹数据校 验装置(生物测量信息校验装置)的功能。\n通过上述结构，图3中所示的指纹鉴别装置10执行登记操作(稍后 将详细说明)，以对通过使用指纹传感器14从登记对象提取的登记用数 据进行登记，并将其存储到存储装置15(登记用数据存储部分15b)中。 此外，指纹鉴别装置10基于通过使用指纹传感器14从鉴别对象提取的 校验用数据和存储在存储装置15(登记用数据存储部分15b)中的登记 用数据，来进行校验处理(个人鉴别，稍后将详细说明)。\n图4中所示的指纹鉴别系统(生物测量信息登记/校验系统)包括： 指纹鉴别装置10A，其实现稍后将要参照图1说明的指纹数据登记装置(生 物测量信息登记装置)的功能；指纹鉴别服务器20，其实现稍后将要参 照图2说明的指纹数据校验装置(生物测量信息校验装置)的功能；以 及，LAN(局域网)30，其以可通信的方式将指纹鉴别装置10A与指纹鉴 别服务器20相连。\n在该指纹鉴别系统中，与图3中所示的指纹鉴别装置10相同，指纹 鉴别装置10A是通过将指纹传感器14(例如静电指纹传感器、光学指纹 传感器或热敏指纹传感器)连接到普通的个人计算机上而构成的，该个 人计算机是通过至少将CPU 11、存储器(ROM，RAM)12、输入/输出接口 13和存储装置(硬盘驱动器或类似装置)相连而建立的。\n在指纹鉴别装置10A的存储装置15中存储有指纹登记程序(生物测 量信息登记程序)15c。指纹鉴别装置10A的CPU 11通过读取和执行指 纹登记程序15c来实现稍后将参照图1说明的指纹数据登记装置10A(生 物测量信息登记装置)的功能。\n指纹鉴别服务器20是通过将指纹传感器24(例如静电电容式指纹 传感器、光学指纹传感器或热敏指纹传感器)连接到普通的服务器(个 人计算机)上构成的，该服务器是通过借助于总线26至少将CPU 21、存 储器(ROM，RAM)22、输入/输出接口23和存储装置(硬盘驱动器或类 似装置)25相互连接而建立的。\n在指纹校验服务器20的存储装置25中存储有指纹校验程序(生物 测量信息校验程序)25a。和图3中所示的存储装置15相类似，稍后将 参照图5进行说明，存储装置25实现登记用数据存储部分25b的功能， 该登记用数据存储部分25b存储从指纹登记者提取的登记指纹数据(登 记用特征信息)和与该指纹登记者的ID相关联的登记用属性信息。\n借助于读取和执行存储在存储装置25中的指纹登记/校验程序25a， 指纹鉴别装置20的CPU21实现了稍后将参照图2说明的指纹数据校验装 置(生物测量信息校验装置)的功能。\n借助于前述的结构，图4中所示的指纹鉴别装置10A执行登记操作 (稍后将详细说明)，以对经由LAN 30将通过使用指纹传感器14从登记 对象提取的登记用数据进行登记，并将其存储到指纹鉴别服务器20的存 储装置25(登记用数据存储部分25b)中。\n此外，在执行个人鉴别时，鉴别对象通过使用与指纹鉴别装置10A 相连的指纹传感器14或与指纹鉴别服务器20相连的指纹传感器24来输 入指纹图像，并且将该指纹图像发送给指纹鉴别服务器20。指纹鉴别服 务器20进行校验处理(稍后将详细说明)，以相对于登记在存储装置25 (登记用数据存储部分25b)中的数据，对从鉴别对象的指纹图像中提取 的校验用数据进行校验。\n[2]功能配置\n将参照图1和2中所示的框图对由图3和4中所示的硬件结构实现 的本实施例的指纹数据登记装置(生物测量信息登记装置)和指纹数据 校验装置(生物测量信息校验装置)的功能配置进行说明。图1和2中 未加括号的标号和下面的说明针对的是由图3中所示的硬件结构(指纹 鉴别装置10)实现的功能配置。加上括号的标号针对的是由图4中所示 的硬件结构(指纹鉴别系统)实现的功能配置。当未加括号的标号和加 上括号的标号彼此相同时，在某些情况下省略了对加上括号的标号的说明。\n[2-1]指纹数据登记装置的功能配置\n图1中所示的本实施例的指纹数据登记装置是由指纹传感器14 (14)、登记用指纹数据提取部分11a(11a)、登记用属性信息提取部分 11b(11b)、登记部分11e(11e)和登记用数据存储部分15b(25b)构 成的。登记用指纹数据提取部分11a(11a)、登记用属性信息提取部分 11b(11b)和登记部分11e(11e)的功能可以通过执行指纹登记/校验程 序15a(指纹登记程序15c)的CPU 11来实现。\n如前所述，指纹传感器14是静电电容式指纹传感器、光学指纹传感 器和热敏指纹传感器，并且用作登记用生物测量信息输入部分(指纹信 息输入部分)，其从登记对象抽样登记用指纹图像，作为待用于一对多鉴 别的登记用生物测量信息，并且将所抽样的图像输入到CPU 11中。\n登记用指纹数据提取部分(登记用特征信息提取部分)11a用于： 通过使用例如在日本特开平11-195119号公报中公开的Minutia方法， 从借助于指纹传感器14输入的登记用指纹图像中提取与指纹图像中的脊 线(ridge)的特征点(细节(minutia))有关的信息，作为登记指纹数据 (登记用特征信息)。具体来说，与特征点相关的信息包括特征点的位置、 类型(终点和分岔点)和方向，以及将特征点投影到脊线上得到的特征 点投影位置。\n登记用属性信息提取部分11b从借助于指纹传感器14输入的登记用 指纹图像中提取与由登记用指纹数据提取部分11a提取的登记指纹数据 不同的多种类型的登记用属性信息项。登记用属性信息提取部分11b具 有属性信息提取部分11b-1、11b-2、11b-3、…，它们针对要提取的各种 类型的登记用属性信息提取属性信息。\n从下述(1)到(7)项中提取两个和更多个项作为登记用属性信息：\n(1)登记用指纹图像中的指纹模式类型；\n(2)登记用指纹图像中的手指几何形状；\n(3)从登记用指纹图像中提取的特征点的数量；\n(4)从登记用指纹图像中提取的登记指纹数据(登记用特征信息) 的大小；\n(5)通过登记用指纹数据提取部分11a提取登记指纹数据所需的处 理时间(运算时间)；\n(6)登记用指纹图像中的手指表面的湿度；以及\n(7)与登记用指纹图像有关的输入环境信息。\n这里，登记用指纹图像中的指纹模式类型(1)有诸如在例如图6A 到6H中示出的八种类型(即，右中心袋箕型、左中心袋箕型、双箕型、 平弓形、平斗型、左箕型、右箕型和帐弓型)。在例如日本特开第 2002-133416号公报中公开了一种用于提取这些模式类型的技术。图6A 到6H是表示用于说明作为本实施例的属性信息的指纹模式类型的具体指 纹示例的图。\n将手指的几何形状(2)限定为例如如图7中所示那样。具体来说， 如图7所示，将与指纹传感器14的传感器表面保持接触的手指的几何形 状限定并且提取为横向长度为“x”、纵向长度为“y”并且外切于指纹图 像的矩形。图7是用于说明作为本实施例中的属性信息的手指几何形状 的图。\n特征点的数量(3)是通过使用Minutia方法对由登记用指纹数据提 取部分11a从登记用指纹图像中提取的特征点进行测量而获得的。\n类似地，数据大小(4)是通过使用Minutia方法对由登记用指纹数 据提取部分11a提取的登记指纹数据进行测量而获得的。处理时间(5) 是通过使用Minutia方法对由登记用指纹数据提取部分11a提取登记指 纹数据所需的时间进行计数而获得的。\n当使用静电电容式指纹传感器作为指纹传感器14时，输出图像的亮 度会根据手指表面的湿度而变化。这里，图8A、9A和10A是表示具有不 同湿度(分别为低、中、高)的手指的指纹图像示例的图。图8B、9B和 10B分别是表示图8A、9A和10A中示出的指纹图像示例的亮度的曲线图。 在手指具有低湿度的情况下，会抽样到具有低亮度等级的指纹图像，如 图8A和8B所示。相反，在手指具有高湿度的情况下，会抽样到具有高 亮度等级的指纹图像，如图10A和10B所示。在手指具有中等湿度的情 况下，会抽样到具有中等(标准)亮度等级的指纹图像，如图9A和9B 中所示。当指纹图像是借助于静电电容式指纹传感器14抽样的时，为了 获得明亮的指纹图像(具体来说，是具有诸如图9A和9B中所示的中等 亮度等级的指纹图像)，通常根据亮度等级对指纹传感器14的输出增益 进行补偿。在这一补偿操作过程中计算出的增益补偿量与手指表面的湿 度相对应。可以提取手指表面的湿度(6)作为增益补偿量。\n在诸如图4中所示的指纹鉴别系统中，当用户通过因特网从用户的 个人计算机(对应于图4中的指纹鉴别装置10A)将手指登记在指纹鉴别 服务器20中时，可以根据与登记用指纹图像有关的输入环境信息(7) 来获取属性信息。具体来说，输入环境信息是个人计算机的IP(网际协 议)地址和登录用户的用户名。\n登记部分11e将由登记用指纹数据提取部分11a提取的登记指纹数 据和由登记用属性信息提取部分11b提取的多种类型的登记用属性信息 以相关联的方式登记到登记用数据存储部分15b(25b)中。更加具体地 讲，如图5所示，在登记用数据存储部分15b(25b)中，将从指纹登记 者的登记用指纹图像中提取的登记指纹数据和多种类型的登记用属性信 息(图5中是三种)编辑成数据库，然后将其以表的形式、与该指纹登 记者的ID相关联地进行登记和存储。\n这里，图5是用于说明登记用数据存储部分15b(25b)中的数据内 容的图。在图5中所示的实施例中，各个指纹登记者的ID(ID1、ID2和 ID3)与登记指纹数据(指纹数据1、指纹数据2和指纹数据3)和三种 类型的属性信息“a”(例如，模式类型：属性a1、a2和a3)、“b”(例如， 特征点的数量；属性b1、b2和b3)或“c”(例如，湿度；属性c1、c2 和c3)相关联。\n在图3中所示的指纹鉴别装置10中，登记部分11e将登记指纹数据 和多种类型的登记用属性信息登记到内置在同一人计算机中的存储装置 15(登记用数据存储部分15b)中。在图4中所示的指纹鉴别系统中，登 记部分11e将登记指纹数据和多种类型的登记用属性信息经由通信线路 (LAN 30)登记到指纹鉴别服务器20和存储装置25(登记用数据存储部 分25b)中。\n稍后将参照图11对先前描述的实施例的指纹数据登记装置的操作 (指纹数据登记过程)进行说明。\n[2-2]指纹数据校验装置的功能配置\n图2中所示的实施例的指纹数据校验装置包括：指纹传感器14(24)； 校验用指纹数据提取部分11a(21a)；校验用属性信息提取部分11b(21b)； 登记用数据读取控制部分11c(21c)；校验部分11d(21d)；校验结果输 出部分13(23)；以及，登记用数据存储部分15b(25b)。校验用指纹数 据提取部分11a(21a)的功能、校验用属性信息提取部分11b(21b)的 功能、校验用数据读取控制部11c(21c)、以及校验部分11a(21d)的 功能是借助于执行指纹登记/校验程序15a(指纹校验程序25a)的CPU 11 (21)来实现的。\n如前面所提到的，指纹传感器14(24)是静电电容式指纹传感器、 光学传感器或热敏传感器，并且用作校验用生物测量信息输入部分(指 纹信息输入部分)，该部分从鉴别对象抽样校验用指纹图像，用作为用于 实现一对多鉴别的校验用生物测量信息，并且将所抽样的图像输入CPU 11 (21)。\n校验用指纹数据提取部分(校验用特征信息提取部分)11a(21a) 用于：通过使用例如在日本特开平11-195119号公报中公开的Minutia 方法，从通过指纹传感器14(24)输入的校验用指纹图像中提取校验指 纹数据(校验用特征信息)。所要提取的校验指纹数据在类型上与先前登 记在登记用数据存储部分15b(25b)中的登记指纹数据相同。在本实施 例中，校验指纹数据对应于与指纹图像中的脊线的特征点(细节)[特征 点的位置、类型(终点和分岔点)、方向，以及将特征点投影到脊线上得 到的特征点的位置]相关的信息。\n校验用属性信息提取部分11b(21b)用于：从通过指纹传感器14 (24)输入的校验用指纹图像中提取与通过校验用指纹数据提取部分11a (21a)提取的校验指纹数据不同的多种类型的校验用属性信息。校验用 属性信息提取部分11b(21b)配备有属性信息提取部分11b-1(21b-1)、 11b-2(21b-2)、11b-3(21b-3)、…，它们用于针对所要提取的各种类 型的校验用属性信息来提取属性信息。\n例如，在下面给出的信息项(1)到(7)中，提取在类型上与图1 中所示的登记用属性信息提取部分11a提取的登记用属性信息相同的多 个属性信息项作为校验用属性信息。\n(1)校验用指纹图像中的指纹模式类型；\n(2)校验用指纹图像中的手指几何形状；\n(3)从校验用指纹图像中提取的特征点的数量；\n(4)从校验用指纹图像中提取的登记指纹数据(校验用特征信息) 的大小；\n(5)借助于校验用指纹数据提取部分11a(21a)提取登记指纹数 据所需的处理时间(运算时间)；\n(6)校验用指纹图像中的手指表面的湿度；以及\n(7)与校验用指纹图像有关的输入环境信息。\n用于提取校验用属性信息项(1)到(7)的方法与结合[2-1]部分中 说明过的用于提取登记用属性信息项(1)到(7)的方法相同，因此省 略了对其的说明。\n登记用数据读入控制部分11c(21c)具有稍后将要说明的校验优先 级计算部分的功能。根据由校验优先级计算部分的功能而计算出的校验 优先级，登记用数据读取控制部分11c(21c)从登记用数据存储部分15b (25b)中依次读取登记指纹数据，并且将如此读取的数据输入校验处理 部分11d(21d)中。\n校验优先级计算部分用于：根据先前与登记指纹数据相关联地存储 在登记用数据存储部分15b(25b)中的多种类型的登记用属性信息和由 校验用属性信息提取部分11b(21b)提取的多种类型的校验用属性信息 项，来计算先前存储在登记用数据存储部分15b(25b)中的、待相对于 由校验用指纹数据提取部分11a(21a)提取的校验指纹数据进行校验的 多个登记指纹数据集的校验优先级。校验优先级计算部分借助于下面两 种技术(1)和(2)中的任何一种来计算并确定校验优先级。\n技术(1)：首先，将多种类型的校验用属性信息项和与各个登记指 纹数据集相关联的多种类型的登记用属性信息项相比较，由此判定在这 些信息项之间是否存在一致性。在与登记指纹数据相关联的多种类型的 登记用属性信息项中，对判定为与校验用属性信息项相一致的登记用信 息项已预先分配了加权系数。针对各个登记指纹数据集对这些加权系数 求和。将所求得的求和值计算为登记指纹数据的属性信息一致性评分。 这样，根据针对各个登记指纹数据集计算的属性信息一致性的大小，来 确定校验优先级。将参照图13和14具体说明这一技术(1)。\n技术(2)：和技术(1)类似，对于多种类型的校验用属性信息项和 与各个登记指纹数据集相关联的多种类型的登记用属性信息项，通过对 这些信息项相互进行比较，来判定二者之间是否存在一致性。根据对多 种类型的登记用属性信息项中的、被判定为与校验用属性信息相一致的 那些登记用属性信息项所预先分配的优先级，来确定校验优先级。根据 这些校验优先级，存储登记指纹数据。将参照图16到18具体说明这一 技术(2)。\n校验处理部分(校验部分)11d(21d)根据通过校验优先级计算部 分的功能而计算出的校验优先级，依次对由校验用指纹数据提取部分11a (21a)提取的校验指纹数据进行校验，从而从多个登记指纹数据集中认 定与该校验指纹数据相一致的指纹数据，并且将校验的结果(认定结果) 报告给校验结果输出部分13(23)。\n实际上，校验处理部分11d(21d)相对于借助于登记用数据读取控 制部分11c(21c)从登记用数据存储部分15b(25b)中读取的登记指纹 数据，依次对校验指纹数据进行校验，从而按照校验优先级自动地实现 校验。\n例如，使用诸如Minutia方法或图案修补(pattern patching)法 的公知技术作为校验处理部分11d(21d)的指纹校验方案。然而，该方 法并不特别地局限于这些方法，而可以采用任何指纹校验方法。\n校验处理部分11d(21d)借助于下述两种技术(i)和(ii)中的 任何一种来认定校验指纹数据。\n技术(i)：在出现与校验指纹数据相一致并同时满足预定标准的登 记指纹数据集时，完成了相对于各个登记指纹数据集的对指纹数据的校 验。将满足预定标准的登记指纹数据集认定为与校验指纹数据相一致。 将参照图12具体说明这一技术(i)。\n技术(ii)：将借助于登记用数据读取控制部分11c(21c)计算的 校验优先级高于参考级的登记指纹数据集分类为校验目标组。将校验指 纹数据相对于属于校验目标组的所有登记指纹数据集进行校验。将校验 结果判定为具有最高一致性程度的登记指纹数据集认定为与校验用特征 信息相一致的信息。将参照图15详细说明这一技术(ii)。\n校验结果输出部分13(23)是由图3(图4)中所示的输入/输出接 口13(23)实现的，并且输出由校验处理部分11d(21d)报告的校验结 果(认定结果)。\n在图3中所示的指纹鉴别装置10中，登记用生物测量信息输入部分 的功能和校验用生物测量信息输入部分的功能是由单个的指纹传感器 (生物测量信息输入部分)14实现的。登记用特征信息提取部分的功能 和校验用特征信息提取部分的功能是由单个的指纹数据提取部分(特征 信息提取部分)11a实现的。登记用属性信息提取部分的功能和校验用属 性信息提取部分的功能是由单个的属性信息提取部分11b实现的。\n[2-3]其它\n先前描述的指纹登记/校验程序(生物测量信息登记/校验程序)15a、 指纹登记程序(生物测量信息登记程序)15c和指纹校验程序(生物测量 信息校验程序)25a是在被记录在计算机可读记录介质(例如，软盘、 CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD等)上的情况下提供的。在这种情况下，计 算机(CPU 11，21)从记录介质上读取程序15a、15c和25a，并且将这些 程序存储到内部存储装置中或将这些程序传送给外部存储装置，由此执 行这些程序。可以将程序15a、15c和25a记录在存储装置(记录介质) (例如，磁盘、光盘或磁光盘)上，并且通过通信线路从存储装置提供 给计算机(CPU 11)。\n这里，计算机是包括硬件和操作系统的概念，并且表示在操作系统 控制下进行操作的硬件。而且，当不需要操作系统时并且当硬件仅仅是 借助于应用程序进行操作时，该硬件本身相当于计算机。该硬件至少配 备有微处理器(例如CPU)和用于读取记录在记录介质上的计算机程序的 手段。应用程序包括用于使得计算机实现指纹鉴别装置10、10A和指纹 鉴别服务器20的程序代码。部分功能可由操作系统实现，而非由应用程 序实现。\n除了前面说明的软盘、CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD、磁盘、光盘和 磁光盘之外，各种计算机可读介质，还可以使用诸如IC卡、ROM盒、磁 带、穿孔卡片、计算机中的内部存储装置(诸如RAM或ROM的存储器)、 外部存储装置或者印制有条形码的代码的印刷品，作为本实施例的记录 介质。\n[3]本实施例的操作\n将参照图11到18对前面说明的本实施例的指纹鉴别系统(指纹数 据登记装置和指纹数据校验装置)的操作进行说明。\n[3-1]指纹数据登记过程\n将根据图11中示出的流程图(步骤S11到S17)对图1中示出的指 纹数据登记装置的操作(即，指纹数据登记过程)进行说明。\n在对待用于一对多鉴别的登记指纹数据进行登记时，登记对象通过 指纹传感器14输入指纹图像(步骤S11)。借助于登记用指纹数据提取部 分11a从输入指纹图像中提取登记指纹数据(步骤S12)。借助于登记用 属性信息提取部分11b提取多个登记用属性信息项(步骤S13到S16)。\n在登记登记用属性信息的时候，首先调用(call up)属性信息(属 性项)的第一项(步骤S13)。由属性信息提取部分11b-1提取与该项相 对应的登记用属性信息(步骤S14)，由此判断该属性项是否为最后一个 属性项(步骤S15)。如果该属性项不是最后一个属性项(当步骤S15中 选择否时)，将调用下一个属性项(步骤S16)。借助于属性提取部分11b-1、 11b-3、…提取与该属性项相对应的登记用属性信息(步骤S14)。\n当通过重复这些提取操作，所有的多种类型的先前规定的登记用属 性信息项都已经被提取时(当步骤S15中选择是时)，登记部分11e将由 登记用指纹数据提取部分11a提取的登记指纹数据和登记用属性信息提 取部分11b提取的多种类型的登记用属性信息与登记对象的ID相关联， 从而将数据和信息在登记用数据存储部分15b(25b)中登记为表格形式 的数据库，例如如图5中所示(步骤S17)。\n[3-2]指纹数据校验过程\n下面将根据图12中所示的流程图(步骤S21到S35)对图2中所示 的指纹数据校验装置的操作(即，指纹数据校验过程)进行说明。\n在进行校验时，鉴别对象通过指纹传感器14(24)输入指纹图像(步 骤S21)。借助于校验用指纹数据提取部分11a(21a)从输入指纹图像中 提取校验指纹数据，并且将所提取的指纹数据输入校验处理部分11d (21d)中(步骤S22)。此外，借助于校验用属性信息提取部分11b(21b) 提取出多个校验用属性信息项(步骤S23到S26)。\n在提取校验用属性信息时，调用属性信息的第一项(属性项)(步骤 S23)，并且通过属性提取部分11b-1(21b-1)提取与该项相对应的校验 用属性信息(步骤S24)，从而判定该属性项是否是最后一个(步骤S25)。 如果该属性项不是最后一个属性项(当在步骤S25中选择否时)，则调用 下一个属性项(步骤S26)。由属性提取部分11b-2(21b-2)、11b-3 (21b-3)、…提取与该属性项相对应的校验用属性信息(步骤S24)。\n当通过重复这些提取操作，所有的多种类型的先前规定的校验用属 性信息项都已经被提取时(当步骤S25中选择是时)，借助于用作校验优 先级计算部分的登记用数据读取控制部分11c(21c)的功能，通过使用 技术(1)，针对这些属性信息项之间是否存在一致性进行判断，并且计 算出属性信息一致性评分(步骤S27，稍后将进行详细说明)。计算并且 确定多个登记指纹数据集的多个校验优先级(步骤S28)。\n由登记用数据读取控制部分11c(21c)根据校验优先级，从登记用 数据存储部分15b(25b)中依次读取出登记指纹数据，并且将由此读取 的数据输入到校验处理部分11d(21d)中。校验处理部分11d(21d)通 过使用技术(i)按照下面的方式(步骤S29-S33)，从多个登记指纹数据 集中认定与校验指纹数据相一致的指纹数据。\n首先，登记用数据读取控制部分11c(21c)从登记用数据存储部分 15b(25b)中读取第一登记指纹数据集，即具有最高属性信息一致性评 分和最高校验优先级的登记指纹数据(步骤S29)。校验处理部分11d(21d) 将第一登记指纹数据相对于由校验用指纹数据提取部分11a(21a)提取 的校验指纹数据进行校验(步骤S30)。\n在校验结果的基础上，校验处理部分11d(21d)判断校验指纹数据 和登记指纹数据是否满足预定标准，即：鉴别对象的指纹是否是已经登 记过登记指纹数据的那个人的指纹(步骤S31)。\n当判定该指纹不是该人的指纹时(当在步骤S31中选择否时)，针对 登记指纹数据集(鉴别目标)是否为最后一个指纹数据集进行判断(步 骤S32)。当判定登记指纹数据集不是最后一个指纹数据集时(当在步骤 S32中选择否时)，登记用数据读取控制部分11c(21c)从登记用数据存 储部分15b(25b)中读取下一个最高校验优先级的登记指纹数据集(步 骤S33)，然后进行与上述类似的处理(步骤S30到S32)。\n当在步骤S31中判定登记指纹数据集是该人的指纹时(当选择是 时)，在多个登记指纹数据集中认定出与校验指纹数据相一致的指纹数据 集。从校验结果输出部分13(23)输出表示该鉴别对象是已登记的人的 校验结果(步骤S34)，到此校验处理终止。\n如前面所提到的，当出现了与校验指纹数据集相一致并且同时满足 预定标准的登记指纹数据时，校验处理部分11a(21a)终止相对于各个 登记指纹数据集对校验指纹数据进行的校验(也就是说，当在步骤S31 中选择是时)，并且将满足预定标准的该登记指纹数据集认定为与校验指 纹数据相一致的指纹数据。具体来说，在图12所示的校验过程中，根据 校验优先级对登记指纹数据相对于校验指纹数据进行校验。将首先满足 校验标准的登记指纹数据认定为属于鉴别对象，从而将鉴别对象识别为 登记者。\n相反，当在步骤S32中判定登记指纹数据为最后一个指纹数据时(当 选择是时)，在多个登记指纹数据集中对与检验指纹数据相一致并且同时 满足预定标准的指纹数据的认定以失败结束。从校验结果输出部分13 (23)输出表示鉴别对象的指纹未被登记为登记指纹数据的结果(表示 识别过程以失败结束的结果)(步骤S35)，并且鉴别处理完成。\n[3-3]校验优先级计算过程\n将参照图13和14对本实施例的校验优先级计算过程(即，由图12 中的步骤S27中的登记用数据读取控制部分11c(21c)的校验优先级计 算部分的功能进行的处理过程)进行更加详细的说明。\n这里，如图13所示，假设在登记用数据存储部分15b(25b)中登 记有与结合图4中示出的实施例说明的那些数据相类似的数据。具体来 说，将登记指纹数据(指纹数据1、指纹数据2和指纹数据3)、属性信 息“a”(例如，模式类型：属性a1、a2和a3)、登记用属性信息“b”(例 如，特征点数量；属性b1、b2和b3)和登记用属性信息“c”(例如，湿 度；属性c1、c2和c3)与各个指纹登记者的ID(ID1、ID2和ID3)相 关联地进行登记。如图13所示，将加权系数预先分配给登记用属性信息 项“a”、“b”和“c”。这些是考虑到各个属性信息项的检测精度、数据 的变化等等的前提下确定的。\n通过对校验用属性信息与登记用属性信息进行比较，实现了对于一 致性/不一致性的判断。结果，假设属于ID2的三个属性a2、b2和c2与 校验用属性信息项“a”、“b”和“c”相一致。假设属于ID1的两个属性 a1和c1与校验用属性信息“a”和“c”相一致。假设属于ID3的属性 b3与校验用属性信息“b”相一致。在图14中，假设带有下划线的属性 是与校验用属性信息相一致的属性。\n结果，登记用数据读取控制部分11c(21c)对预先分配给与校验用 属性信息相一致的属性的加权系数求和，并且将计算求和值作为各个登 记指纹数据集的属性一致性评分。因此，在图14所示的实施例中，属于 ID2的指纹数据2的属性一致性评分为3+2+1＝6。属于ID1的指纹数 据1的属性一致性评分为3+1＝4。输入ID3的指纹数据3的属性一致性 评分为2。在图14中，将数据按以前述方式计算出的属性一致性评分的 降序进行存储。按照本实施例，认为具有较高属性一致性评分的数据具 有较高的校验优先级。\n[3-4]指纹数据校验过程的改进\n将根据图15中所示的流程图(步骤S21到S26以及S50到S62)来 说明图2中所示的指纹数据校验装置的操作的改进。\n即使在该改进中，与先前参照图12说明的操作(过程)的情况相同， 鉴别对象通过指纹传感器14(24)输入指纹图像(步骤S21)。借助于校 验用指纹数据提取部分11a(21a)从输入指纹图像中提取校验指纹数据， 并且将所提取的指纹数据输入到校验处理部分11d(21d)中(步骤S22)。 此外，借助于校验用属性信息提取部分11b(21b)提取出多个校验用属 性信息项(步骤S23到S26)。\n当通过重复这些提取操作，所有的多种类型的先前规定的校验用属 性信息项都已经都被已提取时(当步骤S25中选择是时)，借助于用作校 验优先级计算部分的登记用数据读取控制部分11c(21c)的功能，通过 使用技术(2)，针对这些属性信息项之间是否存在一致性进行判断。基 于该一致性判断的结果，计算出多个登记用指纹数据集的校验优先级(实 际上是对登记指纹数据进行排序)(步骤S50)。\n校验处理部分11a(21d)将由登记用数据读取控制部分11c(21c) 计算出的校验优先级高于标准级的登记指纹数据集(由于登记指纹数据 的排序而给定了较高等级的登记指纹数据集)分类为校验目标组。将属 于校验目标组的登记指纹数据集的数量设定为预定值“n”(步骤S51)。\n随后，登记用数据读取控制部分11c(21c)从登记用数据存储部分 15b(25b)中依次读取属于校验目标组的登记指纹数据集，并且将如此 读取的数据集输入校验处理部分11d(21d)中。校验处理部分11d(21d) 通过使用技术(ii)以下述方式在多个登记指纹数据中认定与校验指纹 数据相一致的指纹数据(步骤S52到S60)。\n首先，登记用数据读取控制部分11c(21c)从登记用数据存储部分 15b(25b)中读取第一登记指纹数据集，即具有最高属性信息一致性评 分和最高校验优先级的登记指纹数据集(步骤S52)。在进行了初始设定 (N＝1)(步骤S53)之后，校验处理部分11d(21d)对第一登记指纹数 据集相对于由校验用指纹数据提取部分11a(21a)提取的校验指纹数据 进行校验(步骤S54)。\n然后针对表示在登记指纹数据与校验用指纹数据集之间存在的一致 性程度的一致性评分是否是最高评分(大于先前获得的最高一致性评分) 进行判断(步骤S55)。当该一致性评分是最高评分时(当在步骤S55中 选择是时，对于第一登记指纹数据，该一致性评分自然变成了最高的评 分)，保存该一致性评分作为最高评分(步骤S56)。\n当此时获得的一致性评分被判定为不是最高评分(当在步骤S56中 选择了否时)，或者在保存了最高评分之后，针对N是否等于或大于在步 骤S51中设置的预定值“n”(即，对校验指纹数据相对于属于校验目标 组的所有登记指纹数据集进行的校验是否已经完成)进行判断(步骤 S57)。\n当N小于预定值“n”时(当在步骤S57中选择否时)，将N+1设置 为N(步骤S58)，并且登记用数据读取控制部分11c(21c)从登记用数 据存储部分15b(25b)中读取属于校验目标组的下一个登记指纹数据集 (步骤S59)，并且执行与前述类似的处理(步骤S54到S57)。\n当在S57中判定N等于或者大于预定值“n”时(即，当对校验指纹 数据相对于所有属于校验目标组的登记指纹数据集进行的校验已经完成 时)(当在步骤S57中选择是时)，校验处理部分11d(21d)判断在步骤 S56中保存的最终的最高评分是否等于或大于能够实现对鉴别对象的识 别的给定评分(即，鉴别对象的指纹是否是获得了最高评分的登记指纹 数据的登记者的指纹)(步骤S60)。\n当在步骤S60中将该指纹判定为被鉴别人的指纹时(当选择是时)， 在多个登记指纹数据(校验目标组)中认定出了与校验指纹数据相匹配 的指纹数据集。从校验结果输出部分13(23)输出表示该鉴别对象是登 记者的校验结果(步骤S61)，并且校验处理终止。\n当在步骤S60中判定在步骤S56中保存的最终的最高评分小于预定 评分时(当选择否时)，在校验目标组中不能够认定出与校验指纹数据相 一致的登记指纹数据集。删除所保存的最高评分，并且从校验结果输出 部分13(23)输出表示鉴别对象的指纹未被作为登记指纹数据登记(识 别以失败结束)的信号(步骤S62)，并且校验处理完成。\n如前面所提到的，根据图15中所示的校验过程，对校验指纹数据相 对于属于校验目标组的所有的登记指纹数据集进行校验。当作为校验结 果得到的并且具有最高一致性程度的登记指纹数据集满足预定校验标准 时，将登记指纹数据鉴别为属于鉴别对象，并且将该鉴别对象识别为登 记者。\n在指纹的总体校验的情况下，将一致性程度表示为前面提到的评分。 当该评分高于给定评分时，鉴别对象被识别。根据图12中所示的校验过 程，校验是根据校验优先级进行的。当校验获得成功时，将鉴别对象识 别为得到确认的人。因此，与在循环(round-robin)基础上随机进行校 验的情况相比，将登记指纹数据认定为得到确认的人的指纹的可能性相 当高。不过，还存在一种小的可能，即将所确定的登记指纹数据识别为 属于另一个人。\n因此，根据图15中所示的校验过程，对登记指纹数据进行了分组， 并且采用具有最高校验优先级的组作为校验目标组。将校验目标组中具 有最高评分的登记指纹数据集认定为属于鉴别对象，从而大大减小了错 误地识别另一个人的机会。\n[3-5]校验优先级计算过程的改进\n将参照图16到18更加详细地说明本实施例的校验优先级计算过程 的改进，即：由用作校验优先级计算部分的登记用数据读取控制部分11c (21c)的功能执行的图15中所示的步骤S50中对登记指纹数据进行排 序的过程。\n如图17所示，在登记用数据存储部分15b(25b)中登记有与结合 图5、13和14中所示的实施例说明的那些数据相类似的数据。具体来说， 将登记指纹数据集(指纹数据集1、指纹数据集2和指纹数据集3)、属 性信息“a”(例如，模式类型：属性a1、a2和a3)、登记用属性信息“b” (例如，特征点的数量；属性b1、b2和b3)和登记用属性信息“c”(例 如，湿度；属性c1、c2和c3)与各个指纹登记者的ID(ID1、ID2和ID3) 相关联地进行登记。如图17所示，将加权系数2、1、3预先分配给了登 记用属性信息项“a”、“b”和“c”。这些加权系数是考虑到各个属性信 息项的检测精度、数据的变化等等的情况下确定的。\n将根据图16中所示的流程图说明用于对登记指纹数据进行排序的 过程(步骤S71到S75)。首先，从登记用数据存储部分15b(25b)中读 取与第一优先级项有关的属性信息(图17中所示的实施例中的属性信息 “b”)(步骤S71)。通过将校验用属性信息“b”与登记用属性信息项“b1、 b2和b3”进行比较，实现对于一致性/不一致性的判断(步骤S72)。在 该判断结果的基础上对登记指纹数据进行排序(步骤S73)。\n随后，针对经过一致性判断的属性信息项是否是最后一项(具有最 低优先级的项)进行判断(步骤S74)。当该项不是最后一项时(当在步 骤S74中选择否时)，从登记用数据存储部分15b(25b)中读取与下一个 优先级的项有关的属性信息(步骤S75)。重复进行与前述类似的处理(步 骤S72到S74)。当在步骤S74中将属性信息项判定为最后一项时(当在 步骤S74中选择是时)，完成排序操作。\n借助于这样的排序操作，在图17所示的实施例中，将这些组分类为 在校验用属性信息“b”与登记用属性信息项b1、b2和b3之间存在一致 性的组(指纹数据集2和3)和在校验用属性信息“b”与登记用属性信 息项b1、b2和b3之间不存在一致性的组(指纹数据集1)。接下来，将 校验用属性信息“b”与登记用属性信息项之间存在一致性的组(指纹数 据集2和3)进一步分类为在校验用属性信息“a”与登记用属性信息a2、 a3之间存在一致性的组(指纹数据2)和在校验用属性信息“a”与登记 用属性信息a2、a3之间不存在一致性的组(指纹数据3)。结果，将属性 信息项排序为如图17所示的顺序。最高的组包括指纹数据集2；第二组 包括指纹数据集3；第三组包括指纹数据集1。甚至在图17中，取带有 下划线的属性作为与校验用属性信息项相一致的属性。\n在图17中所示的实施例中，登记指纹数据集的数量仅为三。因此， 将登记指纹数据集分成三组。然而，在登记有多个登记指纹数据集的情 况下，将数据最大分成八组，如图18所示。在图18中，与图17中的实 施例的情况相同，假设三种类型的登记用属性信息项“a”、“b”和“c” 与登记指纹数据集相关联，并且假设将优先级2、1和3预先分配给登记 用属性信息项“a”、“b”和“c”。在这些假设条件下，第一组是所有属 性信息项“a”、“b”和“c”都与校验用属性信息相一致的登记指纹数据 集的组；第二组是两个属性信息项“a”和“b”与校验用属性信息相一 致的登记指纹数据集的组；第三组是两个属性信息“b”和“c”与校验 用属性信息相一致的登记指纹数据集的组；第四组是只有一个属性信息 项“b”与校验用属性信息相一致的登记指纹数据集的组；第五组是两个 属性信息项“a”和“c”与校验用属性信息相一致的登记指纹数据集的 组；第六组是只有属性信息项“a”与校验用属性信息相一致的登记指纹 数据集的组；第七组是只有属性信息项“c”与校验用属性信息相一致的 登记指纹数据集的组；而第八组是没有属性信息与校验用属性信息相一 致的登记指纹数据集的组。\n分组操作可以首先借助于校验优先级计算部分的功能来进行，而校 验处理部分11d(21d)可以仅选择最高组作为校验目标组或者选择多个 较高组作为校验目标组。\n[4]指纹数据校验装置的改进\n图19是表示本实施例的指纹数据校验装置(生物测量信息校验装 置)的改进的功能配置框图。以实质上与图2中所示的指纹数据校验装 置相同的方式来构造图19中所示的指纹数据校验装置。不过，图19中 所示的指纹数据校验装置此外还配备有属性信息改变部分11f(21f)和 数据管理部分11g(21g)。\n图19和下面的说明中未加括号的标号指的是由图3中所示的硬件结 构(指纹鉴别装置10)实现的功能配置。加有括号的标号指的是由图4 中所示的硬件结构(指纹鉴别系统)实现的功能配置。此外，属性信息 改变部分11f(21f)的功能和数据管理部分11g(21g)的功能是借助于 执行指纹登记/校验程序15a(指纹校验程序25a)的CPU 11(21)实现的。\n现在，属性信息改变部分11f(21f)用作能够进行如下操作的一种 改变部分：当校验处理部分11d(21d)在多个登记指纹数据组中认定了 与校验指纹数据相一致的登记指纹数据集时(当校验获得成功并且对象 被确认时)，能够将登记用数据存储部分15b(25b)中的登记用属性信息 改变并更新为由校验用属性信息提取部分11b(21b)提取的校验用属性 信息。\n在这些属性信息项中，某些具有通用特性(例如，模式类型或特征 点的数量)，而某些依据环境而变化(例如，手指表面的湿度或输入环境 信息)。出于这一原因，当校验时属性值相对于登记期间获得的属性值发 生了变化时，属性信息变化部分11f(21f)将登记用数据存储部分15b (25b)中的登记用属性信息改变或更新为校验期间获取的值，从而进一 步提高了校验优先级的确定精度。然而，如前所述，这种改变或更新操 作仅限于在校验已获得成功并且对象已识别的时候才进行。\n这里，数据管理部分11g(21g)用作管理部分，其管理并监测登记 用数据存储部分15b(25b)中的登记指纹数据集的数量，并且根据登记 指纹数据集的数量，改变登记用数据读取控制部分11c(21c)计算校验 优先级时使用的登记用属性信息/校验用属性信息类型的数量。\n当登记在登记用数据存储部分15b(25b)中的登记指纹数据集的数 量较小时，可能会有这样一种情况：使用属性信息项计算校验优先级所 需的处理时间占用了校验处理所需的总时间的大部分。出于这个原因， 数据管理部分11g(21g)根据登记指纹数据集的数量来控制用于计算校 验优先级的属性信息项的类型的数量，从而优化处理时间。具体来说， 当登记指纹数据集的数量较小时，减小用于计算校验优先级的属性信息 类型的数量。\n[5]本实施例的优点\n根据指纹数据登记装置、指纹数据校验装置和指纹鉴别系统(全部 属于前面说明的实施例)，在使用指纹图像进行一对多鉴别时，在与各个 登记指纹数据集相关联的多种类型的登记用属性信息和从鉴别对象的指 纹图像中提取的多种类型的校验用属性信息项的基础上计算多个登记指 纹数据集的校验优先级。根据所计算的校验优先级，将从鉴别对象的指 纹图像中提取的指纹数据相对于登记指纹数据集依次进行校验，并且在 多个登记指纹数据集中认定出与校验指纹数据相一致的登记指纹数据集。\n如前面所述，当登记指纹数据集具有根据多种类型的属性信息项确 定的较高的校验优先级时，登记指纹数据与属于鉴别对象的指纹数据相 一致的可能性较高。因此，即使在进行一对多鉴别的时候，没有将校验 指纹数据在循环的基础上相对于所有的登记指纹数据集进行校验，也可 以确定属于鉴别对象的登记指纹数据集，只要根据校验优先级进行了校 验并且达到了一定程度的一致性即可。实现校验处理所需的时间(校验 操作的数量)可以得到明显地减小，并且校验精度能够得到提高。\n当以与现有技术相同的方式将随机排序的登记指纹数据集依次用于 校验的时候，还存在着错误校验(允许错误地接受另一个人的校验指纹 数据的校验)的可能，因此仅当作为校验结果得到的一致性程度(对其 将校验标准的等级设置得相当高)超过了校验标准的等级时，或者当在 循环的基础上将校验指纹数据相对于所有登记指纹数据集进行了校验之 后，将具有最高一致性程度的登记指纹数据集认定为属于被鉴别人时， 才识别该对象。在前一种情况下，当校验标准的等级超过了校验标准的 时候，所述对象可以被可靠地识别。然而，当校验标准的等级过高时， 鉴别失败的可能性很高并且不实用。在后一种情况下，必须将校验指纹 数据相对于所有登记指纹数据集进行校验，从而校验处理会造成过多的 时间消耗。\n相反，按照本实施例，当进行一对多指纹鉴别时，根据由多个属性 信息项确定的校验优先级，按照具有较高一致性可能性的登记指纹数据 的降序，相对于登记指纹数据集对校验指纹数据进行校验。因此，校验 处理所需的时间(校验操作的数量)可以得到很大程度地缩减。根据指 纹数据和多个属性信息项，可以以相当高的精确度来进行实际的个人鉴别。\n此外，如前所述，当使用诸如图15中所示的那种校验过程时，对登 记指纹数据集进行分组，并且取具有最高校验优先级的组作为校验目标 组，并且将校验目标组中具有最高评分的登记指纹数据集认定为属于鉴 别对象。因此，可以极大地较少错误地鉴别成另一个人的可能性，从而 提高了校验精度。\n[其它]\n本发明并不限于上述的实施例，而是可以在以处于本发明的主旨范 围之内的各种不同方式进行了改进的情况下得以实施。\n例如，前面的实施例描述了生物测量信息是指纹图像的情况。不过， 本发明并不限于这些实施例。即使当生物测量信息是掌纹模式、虹膜(虹 膜肌肉模式)、语音、面部图像、血管模式(视网膜血管模式或静脉模式)、 动态签名或按键输入时，也可以以与前述相同的方式来采用本发明。从 而可以获得在前述的实施例中实现的相同的工作效果。\n前述的实施例描述了多种属性信息项为三种类型的情况：例如，模 式类型、特征点的数量和湿度。然而，本发明并不限于这种实施例。只 要使用前面说明的(1)到(7)属性信息项中的两个或更多个，就会获 得与前述的实施例中产生的工作效果相同的效果。\n这里，针对多个属性信息项之间的一致性/不一致性的判断实际上是 如下进行的。根据校验用属性信息和登记用属性信息是否完全一致，对 于模式类型和输入环境信息是否达到一致进行判断。根据校验用形状“x” 和“y”与登记用形状“x”和“y”之间的差值是否落在预定的范围之内， 或者校验用形状“x”对于校验用形状“y”的比值与登记用形状“x”对 于登记用形状“y”的比值之间的差值是否落在预定范围之内，来对于形 状“x”和“y”是否彼此一致进行判断。就特征点的数量、数据大小、 处理时间和手指表面湿度这些方面而言，对于是否获得了一致性的判断 是基于以下条件进行的：例如，校验用属性值和登记用属性值之间的差 值是否落在了预定范围之内。\n工业实用性\n如前所述，按照本发明，在使用生物测量信息进行一对多鉴别的时 候，校验是根据校验优先级进行的，尽管没有将校验用特征信息在循环 的基础上相对于所有的登记用特征信息项进行校验。如果获得了某种程 度的一致性，则可以确定与鉴别对象有关的登记用特征信息。从而可以 明显地减少校验处理所需的时间(校验操作的数量)，并且也可以提高校 验精度。\n因此，可以认为本发明适合于用于借助于生物测量信息鉴别个人身 份的系统，并且具有相当高的实用价值，所述生物测量信息例如为：指 纹、掌纹模式、虹膜、语音、面部图像、血管模式、动态签名或按键输入。