[发明专利]生物统计认证系统、方法和程序

权利要求书

1.一种生物统计认证系统，其特征在于，包括：

评价值计算装置，计算输入数据与给定数据随机匹配的概率，并且将该概率视为评价值；以及

确定装置，基于评价值计算装置所获得的评价值来确定是否将输入数据识别为模板数据，所述模板数据指示预先存储的生物统计信息。

2.根据权利要求1所述的生物统计认证系统，还包括：

匹配度计算装置，所述匹配度计算装置计算输入数据与模板数据之间的匹配程度，

所述评价值计算装置计算基于预先存储的生物统计信息中包括的特征量的出现分布的特征量与输入数据的特征量之间的匹配程度等于或大于匹配度计算装置所计算的匹配度的概率，并且将所述概率视为评价值，并且

所述确定装置通过将评价值计算装置所计算的评价值与预定阈值相比较来确定输入数据是否被识别为模板数据。

3.一种生物统计认证系统，其特征在于，包括：

出现分布存储装置，存储生物统计信息中包括的特征量的出现分布；

条件概率计算装置，在输入了输入数据的条件下，计算根据出现分布存储装置所存储的出现分布而计算的特征量与输入数据的特征量之间的匹配程度等于或大于输入数据与模板数据之间的匹配程度的概率，作为输入数据与给定数据随机匹配的第一条件概率，所述模板数据指示预先存储的生物统计信息；以及

识别装置，通过将条件概率计算装置所计算的第一条件概率与预定阈值相比较，来确定是否将输入数据识别为作为模板存储的注册者的生物统计信息。

4.根据权利要求3所述的生物统计认证系统，其中，所述识别装置使用以下任一值作为阈值：生物统计认证系统中允许的误接受率的值、通过将误接受率乘以安全因子而获得的值、以及通过在预定方程中代入误接受率并计算而获得的值，所述安全因子是小于1的预定值。

5.根据权利要求3或4所述的生物统计认证系统，还包括：

第二条件概率计算装置，在包括第一条件概率以外还输入了模板数据条件下，所述第二条件概率计算装置计算根据出现分布而计算的特征量与模板数据的特征量之间的匹配程度等于或大于输入数据与模板数据之间的匹配程度的概率，作为模板数据与给定数据随机匹配的第二条件概率；并且

所述识别装置使用第一条件概率和第二条件概率计算装置所计算的第二条件概率，来进行识别。

6.根据权利要求3至5中任一项所述的生物统计认证系统，还包括：注册数据验证装置，在模板数据注册时验证模板是生物统计信息。

7.根据权利要求3至6中任一项所述的生物统计认证系统，其中：

对应特征点数目计算装置，在对应特征点数目计算装置中，将特征点的位置用作特征量，以在查询数据和模板数据的特征点之中由预定距离内的查询数据的特征点和模板数据的特征点组成的特征点对作为对应特征点，并且计算对应特征点的数目作为匹配度；

第一条件概率计算装置计算在根据出现分布来布置特征点的情况下，与查询数据的特征点相对应的特征点的数目大于对应特征点数目计算装置所计算的查询数据与模板数据之间对应特征点的数目的概率，作为第一条件概率来计算。

8.根据权利要求7所述的生物统计认证系统，其中，指纹用作生物统计信息，并且指纹嵴线的端点或分叉点用作特征点。

9.根据权利要求7所述的生物统计认证系统，其中，血管用作生物统计信息，并且血管的端点或分叉点用作特征点。

10.根据权利要求3至6中任一项所述的生物统计认证系统，还包括

对应像素数目计算装置，在对应像素数据计算装置中，将图像用作生物统计信息，将图像中的每个像素分类，将每个像素的类别用作特征量，以查询数据的像素和模板数据的像素之中由像素类别具有预定关系的查询数据的像素和模板数据的像素组成的像素对作为对应像素，并且计算对应像素的数目作为匹配程度；

第一条件概率计算装置计算在根据出现分布来布置每个像素的类别情况下，与查询数据的像素相对应的像素的数目大于对应像素数目计算装置所计算的查询数据与模板数据之间对应像素的数目的概率，作为第一条件概率。

11.根据权利要求10所述的生物统计认证系统，其中，血管用作生物统计信息，血管区域、背景区域和模糊区域用作像素的类别，并且基于以下条件来获得对应像素：不使用血管区域和背景区域的组合作为应用于对应像素的类别之间的预定关系。