WO2021235325A1

WO2021235325A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム

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Publication number: WO2021235325A1
Application number: PCT/JP2021/018283
Authority: WO
Inventors: 雅友倉田; 荘太松澤
Original assignee: ソニーグループ株式会社
Priority date: 2020-05-22
Filing date: 2021-05-13
Publication date: 2021-11-25
Also published as: US20230137878A1; JPWO2021235325A1; EP4155985A1; EP4155985A4

Abstract

［課題］高精度な認証を可能とする情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供する。［解決手段］本開示の情報処理装置は、ユーザの位置情報を取得する位置取得部と、少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行う認証処理部と、を備える。

Description

情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム

　本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムに関する。

　本人の真正性を確認する本人認証の手段として、所持認証、記憶認証、及び生体認証などが知られている。所持認証は、鍵などの本人の所持物を用いた認証であり、紛失や盗難のリスクがある。記憶認証は、本人が記憶しているパスワード等の情報を用いた認証であり、所持認証と同様、盗用・流出の問題がある。また、記憶のわずらわしさといった問題もある。生体認証は、指紋認証、顔認証、及び静脈認証など、本人の生体的な特徴を使った認証である。生体認証は、セキュリティとユーザビリティの観点から優位であるものの、コストが高くなる問題がある。また、指をセンサに押し付けたり、カメラをのぞき込んだりというユーザの行為又は操作が必要となる。

　このように従来の認証方式では、パスワードを入力したり、カードを取り出して提示したり、指をセンサに押し付けたり、カメラをのぞき込んだりという、ユーザの行為又は操作が必要となる。

　そこで、このようなユーザの行為又は操作が不要な認証として、人の生活上の自然な振る舞いや行為自体から本人を特定するフリクションレス認証が注目されている。フリクションレス認証の１つとして歩容認証がある。歩容認証は人による歩き方の特徴の違いに着目して行う認証である。しかしながら、歩容認証では、人の歩き方が路面の特性又は状態などに影響されるため、歩行する場所によって認証の精度が低下する場合がある。したがって、ロバストな認証が望まれる。

　下記特許文献１は、ユーザに装着した複数のウェアラブル装置から受信した情報と、ウェアラブル装置の位置とに基づいて、ユーザの認証を行う技術を開示している。この技術では、ユーザは特別な行為又は操作を行うことなく、ユーザの日常の動作から、ユーザを認証することを可能にする。しかしながら、この技術では、認証用のモデルを生成するための動作を行った環境と異なる環境で認証を行った場合に、認証の精度が低下する可能性がある。

国際公開第２０１８－０５９９６２号公報

　本開示は、高精度な認証を可能とする情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供する。

　本開示の情報処理装置は、ユーザの位置情報を取得する位置取得部と、少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出する特徴量算出部と、前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行う認証処理部と、を備える。

　本開示の情報処理方法は、ユーザの位置情報を取得し、少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出し、前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行う。

　本開示のコンピュータプログラムは、ユーザの位置情報を取得するステップと、少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出するステップと、前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行うステップとをコンピュータに実行させる。

本開示の第１実施形態に係る情報処理装置のブロック図。ユーザ認証の具体例を示す図。位置受信部の動作の具体例を示す図。区間情報ＤＢの一例を示す図。学習ＤＢの一例を示す図。歩行モデルＤＢの一例を示す図。情報処理装置における学習フェーズの動作の一例のフローチャート。情報処理装置における認証フェーズの動作の一例のフローチャート。第１実施形態の変形例に係る情報処理装置と端末装置の例を示す図。認証利用機器がサーバとして通信ネットワークに配置された例を示す図。具体例１として決済の本人認証を行う例を示す図。具体例１に係る情報処理装置の動作のフローチャート。具体例２を説明するための図。具体例２に係る情報処理装置の動作のフローチャート。本開示の第２実施形態に係る情報処理装置のブロック図。情報処理装置の画面の表示例を示す図。情報処理装置の画面の他の表示例を示す図。情報処理装置の画面の他の表示例を示す図。第２実施形態の変形例に係る画面の表示例を示す図。第２実施形態の変形例に係る画面の他の表示例を示す図。本開示の第３実施形態に係る情報処理装置のブロック図。本実施形態における具体例を示す図。情報処理装置の画面の表示例を示す図。第３実施形態に係る情報処理装置の動作例のフローチャート。本開示の情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。

　以下、図面を参照して、本開示の実施形態について説明する。本開示において示される１以上の実施形態において、各実施形態が含む要素を互いに組み合わせることができ、かつ、当該組み合わせられた結果物も本開示が示す実施形態の一部をなす。

（第１実施形態）
　図１は、本開示の第１実施形態に係る情報処理装置１０１のブロック図である。

　情報処理装置１０１は、ユーザが移動時に携帯又は装着する装置である。情報処理装置１０１の例は、スマートフォン、ウェアラブル装置、携帯電話、タブレット、及びパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）を含む。ＰＣは、ノート型ＰＣ、デスクトップ型ＰＣなど、各種のタイプのＰＣを含む。ウェアラブル装置の例は、リストバンド型装置、メガネ・ゴーグル型装置、イヤホン型装置、指輪型装置、ネックレス型装置を含む。但し、情報処理装置１０１及びウェアラブル装置は、これらの例に限定されない。例えば、情報処理装置１０１は、ユーザが移動時に所持し得るものであれば、他の任意の装置でもよい。ユーザの移動は、自分の足による移動、具体的には、歩行又は走行を意味する。以下では、特に断りの無い限り、ユーザが歩行する場合に例に説明する。

　情報処理装置１０１の概要について説明する。情報処理装置１０１は、歩行中のユーザの動作の特徴に着目した本人認証である歩容認証を、ユーザが歩行する歩行路の特性に依存せずに高精度に行うものである。情報処理装置１０１は、学習フェーズと、認証フェーズとを備え、学習フェーズではユーザの認証に用いる認証モデルである歩行モデルを生成する。認証利用機器に対しては、予め認証区間が設定されており、ユーザの位置情報に基づき、ユーザが認証区間に位置することを検出する。認証区間をユーザが歩行する間に取得されたセンサデータから、ユーザの歩行動作の特徴量（歩行特徴）を算出する。算出した歩行特徴に基づき、ユーザを識別する歩行モデルを生成する。認証フェーズでは、ユーザが当該認証区間を歩行するときに取得されたセンサデータに基づき歩行特徴を算出し、算出した歩行特徴と、当該認証区間に対して生成された歩行モデルを用いて、ユーザの認証処理（ユーザが真正なユーザであるかの確認）を行う。このように認証区間に応じた歩行モデルを用いることで、ユーザの歩行路の特性に関わらず、高精度な認証が可能となる。

　ユーザの認証の成功又は失敗を示す結果情報は認証利用機器に送信され、認証利用機器では結果情報に応じた処理を行う。例えば、認証利用機器は認証が成功した場合に特定の処理を行う。認証利用機器の例として、施設ゲートシステム、保管庫、任意の場所又は特定の場所で商品・サービスを提供する装置などがある。施設ゲートシステムの例は、自宅玄関のドア、フラッパーゲート、改札、オフィスドアを含む。保管庫の例は、貴重品・機密品を保管する棚やロッカーを含む。商品・サービスを提供する装置の例は、ＥＣ（電子商取引：Electronic Commerce）サイトのサーバ、自動販売機、店舗の決済装置を含む。

　認証が成功した場合の特定の処理の例として、施設ゲートシステムでは、ゲートの開錠や鍵の解錠等、保管庫では、鍵の解錠等がある。また、商品・サービスを提供する装置では、例えばＥＣサイトでの商品・サービスの購入に伴う決済処理、自動販売機での商品提供と決済処理、無人店舗の決済装置などがある。サービスの提供の他の例としては、ユーザに情報を提供するサービスがある。例えば、ジョギングの中間地点・ゴール地点で健康医療関連の個人情報（消費カロリー、目標体重など）を音声又はテキストにより提供することがある。ここに記載した認証利用機器及び認証が成功した場合に行う特定の処理の例は一例に過ぎず、他の例でもよい。

　図２は、ユーザ認証の具体例を示す。歩行路に沿って配置された認証利用機器１１１（ここでは鍵付きドアシステム）の近傍に対して認証区間１１２、１１３が設定されている。認証区間１１２は平坦な道路であり、認証区間１１３は坂道である。認証区間１１２を含む経路をユーザＡが歩行しており、認証区間１１２に入ったユーザＡに対して、ユーザＡ１が携帯する情報処理装置１０１が、認証区間１１２を歩行するユーザＡの歩行の特徴量（歩行特徴）を算出する。算出した歩行特徴と、学習済みの歩行モデル（認証モデル）を用いてユーザ認証を行う。情報処理装置１０１はユーザの衣服のポケットに格納されていても、ユーザの手に把持されても、ユーザが持っているカバンに収容されていてもよいし、ウェアラブル装置として身体に装着されていてもよい。認証区間は認証利用機器に対して個人の歩行の特徴が表れやすい区間、又は認証利用機器に近い区間など、任意の基準により設定される。また、認証区間の長さも、個人の歩行の特徴を取得するために必要な長さなどの観点から任意に設定される。

　ユーザＡは、認証利用機器１１１に到着する前にユーザＡの認証が成功し、情報処理装置１０１から成功の認証結果を示すメッセージが認証利用機器１１１に送信される。成功のメッセージを受信した認証利用機器１１１はドアを解錠する。ユーザＡが認証利用機器１１１に到着すると、ドアの鍵が開いており、ユーザはドアを通過（例えば紙面の奥側へ通過）できる。認証利用機器１１１は、ユーザの通過を確認すると、もしくは一定時間経過すると、鍵を閉じる。この例では、認証利用機器１１１は認証処理の成功を確認したタイミングで解錠した。別の例として、ユーザが認証利用機器１１１に対して自分のＩＤカードを読み取らせることにより自分の識別情報（ＩＤ情報）を提供し、認証利用機器１１１が、ＩＤカードから読み取ったユーザと認証処理が成功したユーザとの一致を確認した場合にのみ、解錠を行ってもよい。ユーザの認証処理が成功した後に認証利用機器１１１が特定の動作を行うための条件については、様々なバリエーションが可能である。

　ユーザＡが認証区間１１２を歩行する例を説明したが、坂道である認証区間１１３を歩行する場合も同様である。この場合、認証区間１１３に対しては、認証区間１１２とは別の歩行モデルが事前に学習されている。認証区間１１３に入ったユーザＡに対して、情報処理装置１０１が、認証区間１１３を歩行するユーザＡの歩行の特徴量（歩行特徴）を算出し、学習済みの当該別の歩行モデル（認証モデル）を用いてユーザの認証処理を行う。

　ユーザＡの歩行時の動作の特徴が、平坦な道と、坂道とで異なる場合であっても、それぞれに応じた歩行モデルを用いることで、高精度なユーザ認証（本人認証）を行うことが可能になる。ここでは、歩行路の特性として路面の勾配の例を示したが、例えばアスファルト舗装、砂利道、芝生といった路面の種類など、他の特性もあり得る。

　以下、本実施形態に係る情報処理装置１０１についてさらに詳細に説明する。

　図１の情報処理装置１０１は、位置検出部１１、位置受信部１２、位置取得部１３、位置判定部１４、センサ装置１～Ｎ（Ｎは１以上の整数）、センサデータ取得部（動作取得部、環境取得部）１５、歩行特徴算出部（特徴量算出部）１６、モデル生成部１７、認証処理部１９、通信部２０、アンテナ２１、歩行モデルデータベース（ＤＢ）２２、認証結果ＤＢ２３、区間情報ＤＢ２４、学習ＤＢ２５、入力部１０２及び出力部１０３を備えている。その他、情報処理装置１０１にはこれらの要素を制御する制御部（図示せず）が存在する。

　入力部１０２は、情報処理装置１０１のユーザが指示又はデータを入力する入力装置又は操作装置である。入力部は、例えば、タッチパネル、音声入力装置（例えばマイクロフォン等）、ジェスチャ入力装置、又はこれらの任意の組み合わせである。ジェスチャ入力装置は、例えばセンサを用いてユーザのジェスチャを検出し、ジェスチャに応じた指示を又はデータを取得する。

　出力部１０３は、情報処理装置１０１のユーザに対して指示又はデータを出力する出力装置である。出力装置は、例えば、表示装置（例えば液晶表示装置又は有機ＥＬ表示装置）、音声出力装置（スピーカ等）、振動装置、発光装置又はこれらの任意の組み合わせである。

　通信部２０は、アンテナ２１を用いて信号を送受信する。通信部２０は、無線の通信ネットワークに接続し、通信ネットワークを介して外部の装置と通信を行う。通信ネットワークはローカルエリアネットワークでも、インターネット等のワイドエリアネットワークでもよい。具体例として、無線ＬＡＮ、モバイルネットワーク（４Ｇ、５Ｇネットワーク）、ブルートゥースなどがあるが、これらに限定されない。通信部２０が有線ネットワークに接続されてもよい。

　位置検出部１１は、ユーザの位置に関する情報（位置情報）を検出する。一例として、位置検出部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を含み、ＧＰＳを用いて経度及び緯度を位置情報として検出する。また、他の例として、位置情報は、ユーザが位置する区間（認証区間）でもよい。

　位置受信部１２は、無線通信を用いて外部の装置からユーザの位置情報を受信する。

　図３は、位置受信部１２の動作の具体例を示す。例えば無線LAN（Local Area Network）において外部の装置として例えば基地局（又はアクセスポイント）１０５と通信し、基地局１０５が推定したユーザの位置情報を含む信号を受信する。あるいは、セルラー通信ネットワークにおいてユーザの位置を含む情報を、セルラー基地局から受信してもよい。また、ユーザの歩行経路に沿った施設１０６に備え付けられたカメラ（撮像センサ）１０７でユーザを撮像し、撮像されたユーザまでの距離を、事前にキャリブレーションしたカメラパラメータに基づき算出する。カメラの代わりに、TOF（Time Of Flight）センサ等の距離センサを用いてもよい。カメラ（あるいは距離センサ）の位置とユーザまでの距離とからユーザの位置情報を推定してもよい。施設１０６側の装置で推定した位置情報を位置受信部１２が無線通信で受信する。あるいは、位置受信部１２が、演算に必要なデータを施設１０６側の装置から受信し、受信したデータを用いて位置取得部１３がユーザの位置情報を推定してもよい。

　また、位置受信部１２は、ユーザが携帯又は装着している他の装置に含まれるセンサ装置からユーザの位置情報を受信してもよい。例えば情報処理装置１０１がスマートフォンに含まれ、ユーザがGPS付きのウェアラブル装置（例えばスマートウォッチ）を装備しているとする。この場合に、ウェアラブル装置から、Bluetooth（登録商標）、UWB（Ultra Wide Band）又は赤外線通信などにより、ユーザの位置情報を受信してもよい。図３の例には、ユーザが情報処理装置１０１と、センサ及びＧＰＳの少なくとも一方を含むウェアラブル装置３１、３２を装着した例を示している。この例ではウェアラブル装置３１はリストバンド型装置、ウェアラブル装置３２は、イヤホン型装置である。なお、情報処理装置１０１がウェアラブル装置であってもよい。

　位置取得部１３は、位置検出部１１又は位置受信部１２を用いて、ユーザの位置情報を取得する。位置取得部１３は、位置検出部１１及び位置受信部１２の少なくとも一方を用いて、複数の位置情報を受信し、受信した位置情報の平均値又は中央値などをユーザの位置情報としてもよい。

　センサ装置１～Ｎは、歩行中のユーザの動作情報又は歩行の環境情報を特定するためのセンサデータを検出する。センサ装置の例は、慣性センサ（加速度センサ、ジャイロセンサ）、速度センサ、磁気センサ、撮像センサ、音波センサ、赤外線センサ、環境センサ、生体センサを含む。環境センサの例は、温度センサ、湿度センサ、気圧センサなどを含む。生体センサの例は、脈波センサ、パルスオキシメータ、発汗センサ、血流量センサなどを含む。この記載したセンサ装置の例は、一例に過ぎず、ユーザの動作又は歩行環境を検出可能な限り、他のセンサでもよい。

　センサデータ取得部１５は、センサ装置１～Ｎの少なくとも１つ、ユーザが携帯又は装着している他の装置に含まれるセンサ装置、又は通信ネットワーク上の外部の装置から、センサデータを取得する。センサデータ取得部１５は、センサデータに基づきユーザの動作情報を取得する動作取得部と、センサデータに基づきユーザの環境情報を取得する環境取得部を含む。

　センサデータ取得部１５が、ユーザが携帯又は装着している他の装置に含まれるセンサ装置からセンサデータを取得する例を示す。例えば情報処理装置１０１がスマートフォンに含まれ、ユーザがジャイロセンサを含むウェアラブル装置（例えばスマートウォッチ）を装備しているとする。この場合に、ウェアラブル装置から、Bluetooth（登録商標）、UWB（Ultra Wide Band）又は赤外線通信などにより、センサデータを受信してもよい。センサデータは、他の装置の位置情報を含んでいてもよい。他の装置は、上述したユーザの位置情報と同様の方法により、位置情報を取得してもよい。あるいは、位置受信部１２が他の装置とローカル通信して、他の装置の相対位置を算出し、算出した相対位置をセンサデータ取得部１５に提供してもよい。

　センサデータ取得部１５が、外部の装置からセンサデータを取得する例を示す。センサデータ取得部１５は、外部の装置（サーバ）として、例えば気象サーバからユーザの位置における気象情報を取得する。あるいは、情報処理装置１０１のアプリケーションで気象情報を取得済みの場合は、当該アプリケーションから気象情報を取得してもよい。

　＜学習フェーズ＞
　位置判定部１４は、ユーザの位置情報に基づき位置条件が満たされるかを判定する。一例として、認証利用機器に対して設定された認証区間にユーザがいるかを判断し、認証区間にいる場合、位置条件が満たされ、認証区間にいない場合、位置条件が満たされないと判断される。例えば、ユーザが認証区間に入ったことを検出した場合、位置条件が満たされる。また、認証区間からユーザが出たことを検出した場合に、位置条件が満たされない。認証区間にユーザがいるか否かに加えて、他の条件を追加してもよい。例えば、ユーザが学習を行いたいタイミングで指示を入力し、指示が入力されたことを、位置条件を満たすための要件として追加してもよい。または、外部の装置から学習の開始の指示データを受信し、指示データを受信したことを、位置条件を満たすための要件として追加してもよい。

　区間情報ＤＢ２４は、認証利用機器に対して設定された認証区間に関する情報を格納している。

　図４は、区間情報ＤＢ２４の一例を示す。区間情報ＤＢ２４は、認証利用機器の識別情報（認証利用機器ＩＤ）と、認証区間の識別情報（認証区間ＩＤ）と、認証区間の範囲情報とを保持している。認証区間の範囲は、一例として、経度及び緯度で２次元メッシュに切られた地図データにおける１つ以上のメッシュによって指定してもよい。あるいは、複数の座標（経度、緯度）によって範囲を指定してもよい。あるいは、住所によって範囲を指定してもよい。あるいは、地図データが複数のオブジェクトによって構成される場合、認証区間に対応するオブジェクトを指定してもよい。ここに記載した方法を組み合わせてもよい。通信部２０を介して通信ネットワーク上の地図サーバにアクセスし、地図データを取得し、地図データを利用して、範囲を指定してもよい。その他の方法で範囲を特定してもよい。

　位置判定部１４は、区間情報ＤＢ２４に登録されている各認証区間について、位置条件が満たされるかを判断する。例えば、ユーザが認証区間に入ったか否か、認証区間から出たか否かを判断する。

　位置判定部１４は、ある認証区間について位置条件が満たされた場合（例えば認証区間にユーザが入ったことを検出した場合）は、学習開始情報をモデル生成部１７に提供する。学習開始情報は、一例として、ユーザが入った認証区間の識別情報と、認証区間が設定されている認証利用機器の識別情報とを含む。位置判定部１４は、位置条件が満たさなくなった場合（例えば認証区間からユーザが出たことを検出した場合）は、学習終了情報を、モデル生成部１７に提供する。学習終了情報は、一例として、ユーザが出た認証区間と、当該認証区間が設定された認証利用機器の識別情報とを含む。

　モデル生成部１７は、位置判定部１４から学習開始情報を取得すると、歩行特徴算出部１６にユーザの特徴量（歩行特徴）の算出を指示する指示データを提供する。モデル生成部１７は、位置判定部１４から学習終了情報を取得すると、歩行特徴の算出終了を指示する指示データを提供する。

　歩行特徴算出部１６は、歩行特徴の算出の指示データを受け取ると、センサデータ取得部１５を介して、センサデータを取得する。センサデータは例えば時系列の信号波形でもよいし、一定時間間隔で取得される離散的な値でもよい。前述したように、センサデータ取得部１５は、センサ装置１～Ｎ、ユーザが装備している他のウェアウェアラブル装置、外部の装置又はこれらの組み合わせから、センサデータを取得する。センサデータ取得部１５は、歩行特徴の算出終了の指示データを受け取ると、センサデータの取得を停止する。

　歩行特徴算出部１６は、提供されたセンサデータを用いて、ユーザについて少なくとも１つの特徴量（歩行特徴）を算出する。また歩行特徴算出部１６は、提供されたセンサデータに基づき、ユーザの歩行環境（より詳細には認証区間の歩行環境）を表す環境情報を取得する。環境情報を取得するセンサデータと、歩行特徴を算出するセンサデータとは同じであっても、異なっていてもよい。歩行特徴算出部１６は、算出したユーザの歩行特徴を環境情報に関連付けてモデル生成部１７に提供する。

　歩行特徴の例として、歩行速度データ、３軸の加速度と３軸の角速度とを含む６成分のデータ、生体情報の一例である心拍数のデータ、情報処理装置１０１と他のウェアラブル装置との距離を表すローカル距離データ、又はこれらの組み合わせなどがある。歩行特徴として１つのサンプルを取得してもよいし、複数のサンプルを取得してもよい。例えば、一定時間単位、一定の距離単位、認証区間を複数に分割したサブ区間単位などで、歩行特徴のサンプルを複数取得する。例示したデータは一例にすぎず、前述した各種センサを用いて様々なセンサデータから算出される特徴であれば、特定のものに限定されない。複数種類のデータを組み合わせてもよいし、データの平均を算出してもよい。

　歩行特徴算出部１６が、歩行特徴を算出するアルゴリズム（特徴算出アルゴリズム）として、任意のアルゴリズムを用いることができる。例えば、センサデータを入力とし、歩行特徴を推定するニューラルネットワーク（例えばディープニューラルネットワーク：ＤＮＮ）を用いることができる。あるいは、センサデータを入力とし、歩行特徴を出力とする関数など、他のアルゴリズムでもよい。

　環境情報の例として、ユーザが歩行する路面の状態がある。例えば乾燥している路、ぬれている路、雪がつもっている路がある。
　環境情報の他の例として、ユーザが履いている履物の種類がある。例えば革靴、ハイヒール、ローヒール、スニーカ、ブーツ、サンダルなどがある。履物が違えば、ユーザの歩き方の違いに現れると考えられる。
　環境情報の他の例として、気象がある。例えば、天気（晴れ、曇り、雨、雪、台風）、気温、湿度又はこれらの任意の組み合わせがある。
　例示した環境情報は一例にすぎず、前述した各種センサを用いて様々なセンサデータから算出される限り、特定のものに限定されない。複数種類の環境情報を組み合わせてもよい。

　なお、歩行特徴算出部１６は、位置条件が満たされている間中（例えばユーザが認証区間にいる間中）、センサデータを取得し続ける必要はない。例えば、歩行特徴を算出するために必要なサンプル数が取得された時点で、センサデータの取得を停止してもよい。

　モデル生成部１７は、歩行特徴及び環境情報を、学習開始情報に含まれる認証区間ＩＤ及び認証利用機器ＩＤに関連づけて、学習サンプルデータとし、学習サンプルデータを学習ＤＢ２５に格納する。学習サンプルデータには、ユーザを識別するユーザＩＤ、学習サンプルデータを識別する学習サンプルＩＤ、及び現在時刻の少なくとも一方などの情報をさらに格納してもよい。

　学習ＤＢ２５は、本ユーザの学習サンプルデータに加えて、他の１人以上のユーザについての学習サンプルデータを格納していてもよい。他のユーザの学習サンプルデータは予め外部のサーバからダウンロードして、学習ＤＢ２５に格納しておいてもよい。

　図５は、学習ＤＢ２５の一例を示す。この例では、サンプルＩＤ、ユーザＩＤ、認証利用機器ＩＤ、認証区間ＩＤ、歩行特徴、環境情報等が含まれる。

　モデル生成部１７は、学習ＤＢ２５から同じ認証区間及び同じ認証利用機器ＩＤを含む学習サンプルデータを環境情報ごとに教師データとして特定する。モデル生成部１７は、教師データを用いて、機械学習により、ユーザの位置情報（本例ではユーザが位置する認証区間）に応じた認証モデルである歩行モデルを生成する。生成した歩行モデルを、認証区間及び環境情報等に関連づけて、歩行モデルＤＢに格納する。

　歩行モデルの一例として、歩行特徴からユーザが真正な本人であることの確信度を回帰する回帰モデルがある。回帰モデルの具体例として、歩行特徴を入力とし、確信度を出力とするニューラルネットワーク（例えばＤＮＮ）を用いることができる。その他、非線形回帰モデル、ＳＶＭ（Support Vector Machine）などを用いてもよい。確信度は認証処理の結果が正しい確率（本人であることの確率）を表すスコアである。スコアは、例えば０以上１以下の値を有する。一例として、値が大きいほど、本人であることの確率が高い。スコアの範囲は０以上１以下の範囲に限定されず、任意に定めた範囲でよい。また、スコアはパーセントなどの単位で表されてもよいし、スコアは２値（例えば０と１）でもよい。またスコアは、ランク又はクラスを表してもよい。

　ここでは本ユーザの学習サンプルデータに加え、他のユーザの学習サンプルデータを用いた教師有り学習の例を示したが、本ユーザの学習サンプルデータのみを用いた教師無し学習によるモデルを生成してもよい。そのようなモデルの例として、Ｋ－近傍法、ＬＯＦ（Local outlier factor）などがある。また、歩行モデルは、ユーザの歩行特徴と、閾値との組であってもよい。この場合、評価対象となる歩行特徴と、歩行モデルに含まれる歩行特徴との距離が閾値以下であるか否かにより、ユーザが真正か否か（本人か否か）を判断できる。

　以下の説明では歩行モデルとして、歩行特徴を入力とし、スコアを出力するニューラルネットワークを想定するが、他の種類のモデルを用いることも可能である。

　モデル生成部１７は、歩行モデルの生成を、環境情報ごとに行う。例えば、環境情報がユーザの履物の種類であれば、履物の種類に応じた歩行モデルの生成を行う。環境情報が気象であれば、気象の種類に応じた歩行モデルの生成を行う。これにより、同じ認証区間に対して、環境情報に応じた複数の歩行モデルが生成される。

　モデル生成部１７は、学習サンプルデータが所定数以上蓄積されたことを条件として、歩行モデルを生成してもよい。所定数は単数でも、複数でもよい。また、モデル生成部１７は、学習ＤＢ２５に本ユーザの学習サンプルデータが格納されるごとに（つまりユーザが同じ認証区間を歩行するごとに）、歩行モデルの更新又は歩行モデルの再生成を行ってもよい。

　図６は、歩行モデルＤＢの一例を示す。この例では、認証利用機器ＩＤ、認証区間ＩＤ、環境情報、歩行モデルのデータ等が含まれる。歩行モデルのデータの内容は、歩行モデルの種類又は型に依存する。例えば歩行モデルがニューラルネットワークであれば、ニューラルネットワークのパラメータ（例えば各ノード間を接続するリンクの重み係数等）を含む。

　＜認証フェーズ＞
　位置判定部１４は、ユーザの位置情報に基づき、区間情報ＤＢ２４に登録されている各認証区間について、位置条件が満たされるかを判定する。一例として、ユーザがいずれかの認証区間にいるか否かを判断する。例えばユーザがいずれかの認証区間にいる場合、位置条件が満たされ、ユーザがいずれの認証区間にいない場合、位置条件が満たされない。例えば、ユーザがある認証区間に入ったことを検出した場合、位置条件が満たされる。また、認証区間からユーザが出たことを検出した場合に、位置条件が満たされない。

　位置条件を満たすかの判断のために、認証区間にユーザがいるか否かに加えて、他の条件を追加してもよい。例えば、ユーザが認証を行いたいタイミングで指示を入力し、指示が入力されたことを、位置条件を満たすための要件として追加してもよい。または、外部の装置から認証の開始の指示データを受信し、指示データを受信したことを、位置条件を満たすための要件として追加してもよい。

　位置判定部１４は、位置条件が満たされた場合（例えば認証区間にユーザが入ったことを検出した場合）は、認証開始情報を認証処理部１９に提供する。認証開始情報は、一例として、ユーザがいる認証区間の識別情報と、認証区間が設定された認証利用機器の識別情報とを含む。位置判定部１４は、位置条件が満たされなくなった場合（例えば認証区間からユーザが出たことを検出した場合）は、認証終了情報を、認証処理部１９に提供する。認証終了情報は、一例として、ユーザが出た認証区間の識別情報と、当該認証区間が設定されている認証利用機器の識別情報とを含む。

　認証処理部１９は、位置判定部１４から認証開始情報を取得すると、歩行特徴算出部１６に歩行特徴の算出を指示する指示データを提供する。認証処理部１９は、位置判定部１４から認証終了情報を取得すると、歩行特徴の算出の終了を指示する指示データを提供する。

　歩行特徴算出部１６は、歩行特徴の算出を指示する指示データを受け取ると、センサデータ取得部１５を介して、ユーザが位置する認証区間に応じたセンサデータを、センサ装置１～Ｎの少なくとも１つから取得する。ユーザが装備している他のウェアウェアラブル装置又は外部の装置からセンサデータを取得してもよい。歩行特徴算出部１６は、取得したセンサデータに基づき、少なくとも１つの歩行特徴を算出する。歩行特徴の算出の詳細は、学習フェーズの場合と同様である。また歩行特徴算出部１６は、取得したセンサデータに基づき、歩行の環境情報を取得する。環境情報の取得の詳細も、学習フェーズの場合と同様である。歩行特徴算出部１６は、歩行特徴を環境情報に関連付けて認証処理部１９に提供する。

　歩行特徴算出部１６は、位置条件が満たされている間中（例えばユーザが認証区間にいる間中）、センサデータを取得し続けなくてもよい。例えば、歩行特徴を算出するために必要なデータが取得された時点で、センサデータの取得を停止してもよい。また、後述するように、認証区間内で認証処理を複数回行ってもよく、この場合は、少なくとも認証処理の回数分の歩行特徴を算出するために必要な間、センサデータを取得する必要がある。

　認証処理部１９は、認証開始情報で指定された認証区間の識別情報及び認証利用機器の識別情報と、歩行特徴算出部１６から提供された環境情報とに基づき、歩行ＤＢ２２から該当する歩行モデルを取得する。歩行特徴算出部１６から提供された歩行特徴を、当該歩行モデルの入力として用いて、ユーザの認証処理を行う。具体的には、歩行モデルの出力としてスコアを取得し、スコアを閾値と比較する。スコアが閾値以上である場合は、認証処理の成功を決定する。すなわち情報処理装置１０１のユーザは真正であると判断する。スコアが閾値未満である場合は、認証処理の失敗を決定する。

　認証処理部１９は、スコアを、認証区間、機器識別情報、認証処理の結果（成功又は失敗）、ユーザＩＤ及び現在時刻に関連づけて、認証結果データとして認証結果ＤＢ２３に格納する。認証処理部１９は、認証区間内で認証処理を複数回行ってもよい。すなわち、スコアの算出、認証処理の成功又は失敗の判定を複数回行ってもよい。例えば１分ごとなど、一定時間間隔で認証処理を行う。複数回の認証処理のうち１回でも成功すれば、本人認証は成功したと判断してもよいし、２以上の所定回数だけ成功したら、本人認証は成功したと判断してもよい。所定回数のうち所定の割合で認証処理が成功したら、本人認証が成功したと判断してもよい。

　通信部２０は、認証利用機器に認証処理の結果情報を送信する。認証処理の結果情報は、一例として、ユーザＩＤ、及び認証処理の結果（成功又は失敗）を含む。認証処理の結果情報は、その他の情報（例えば認証区間の識別情報又は環境情報など）を含んでいてもよい。

　結果情報の送信先となる認証利用機器のアドレスは、認証利用機器に対応づけて情報処理装置１０１内の任意の記憶部、又は情報処理装置１０１からアクセス可能な外部の記憶装置に格納されている。外部の記憶装置は、ＵＳＢメモリやメモリカード等の記憶媒体でもよい。認証利用機器のアドレスを、区間情報ＤＢ２４又は歩行モデルＤＢに格納しておいてもよい。あるいは、認証利用機器のアドレスは、認証利用機器から受信する通信メッセージから特定してもよい。

　認証処理部１９は、認証処理の結果を出力部１０３に提供する。出力部１０３は、認証処理の結果を出力することで、情報処理装置１０１のユーザは認証に成功したかを確認することができる。出力部１０３が表示装置である場合は、認証処理の成功又は失敗を表すテキストを表示し、音声装置である場合は、音声により認証処理の成功又は失敗をユーザに通知する。その他、出力部１０３の形態に応じて、振動又は発光により、認証処理の成功又は失敗をユーザに通知してもよい。例えば、振動パターン、発光の色、又は点滅のパターンなどにより、成功又は失敗を通知してもよい。また、認証処理の結果を施設側の装置（例えば認証利用機器、又はユーザの位置の近い路肩装置など）に送信し、施設側の装置で、認証処理の結果を出力してもよい。出力の方法は、出力部１０３と同様の方法を用いることができる。ユーザは施設側の装置を見ることで、認証処理の結果を確認することができる。あるいは、認証処理の結果をユーザ又は施設側の装置のいずれにも通知しないことも可能である。

　図７は、情報処理装置１０１における学習フェーズの動作の一例のフローチャートを示す。位置取得部１３が、位置検出部１１及び位置受信部１２の少なくとも一方を用いて、ユーザの位置情報を取得する（Ｓ１０１）。

　位置判定部１４が、ユーザの位置情報に基づき位置条件が満たされるかを判断する（Ｓ１０２）。例えば、区間情報ＤＢ２４に格納された認証区間のうちユーザの位置情報が含まれる認証区間が存在するかを判断する。そのような認証区間（対象となる認証区間）が存在する場合、位置条件が成立したと判断し、含まれない場合は、成立していないと判断する。

　位置条件が満たされる場合、歩行特徴算出部１６が、センサデータ取得部１５を用いてセンサデータを取得する。歩行特徴算出部１６は、取得したセンサデータを用いて歩行特徴を算出する（Ｓ１０３）。また、取得したセンサデータに基づき環境情報を取得する（同Ｓ１０３）。環境情報を取得するセンサデータと、歩行特徴を算出するセンサデータは同じであっても、異なっていてもよい。

　モデル生成部１７は、算出した歩行特徴を、環境情報、対象となる認証区間及び当該対象となる認証区間が設定されている認証利用機器に関連づけた学習サンプルデータを生成し、学習サンプルデータを学習ＤＢ２５に格納する。歩行特徴のサンプルを複数取得した場合は、複数の学習サンプルデータを格納する。モデル生成部１７は、学習ＤＢ２５の学習サンプルデータに基づき、例えば機械学習によりユーザを識別する歩行モデル（認証モデル）を生成する（Ｓ１０４）。生成した歩行モデルを歩行モデルＤＢ２２に格納する。既に歩行モデルＤＢ２２に歩行モデルが格納されている場合は、当該歩行モデルを更新する。

　図８は、情報処理装置１０１における認証フェーズの動作の一例のフローチャートを示す。位置取得部１３が、位置検出部１１及び位置受信部１２の少なくとも一方を用いて、ユーザの位置情報を取得する（Ｓ２０１）。

　位置判定部１４が、ユーザの位置情報に基づき位置条件が満たされるかを判断する（Ｓ２０２）。例えば、歩行モデルＤＢにおいて認証利用機器に設定された認証区間のうちユーザの位置情報が含まれる認証区間が存在するかを判断する。そのような認証区間（対象となる認証区間）が存在する場合、位置条件が成立したと判断し、存在しない場合は、位置条件が成立していないと判断する。

　位置条件が満たされる場合、歩行特徴算出部１６が、センサデータ取得部１５を用いてセンサデータを取得し、取得したセンサデータを用いて歩行特徴を算出する（Ｓ２０３）。また、歩行特徴算出部１６は、取得したセンサデータに基づき環境情報を取得する（同Ｓ２０３）。環境情報を取得するセンサデータと、歩行特徴を算出するセンサデータは同じであっても、異なっていてもよい。

　認証処理部１９は、対象となる認証区間と環境情報とに応じた歩行モデルを歩行モデルＤＢにおいて特定し、ステップＳ２０３で算出した歩行特徴を入力としてスコアを算出する（Ｓ２０４）。認証処理部１９は、スコアが閾値以上の場合、ユーザを本人であると判断し、認証処理の成功を決定する。一方、スコアが閾値未満の場合、ユーザを本人ではないと判断し、認証処理の失敗を決定する。認証処理部１９は、通信部２０を用いて、認証処理の結果情報を、対象となる認証区間が設定されている認証利用機器に送信する（Ｓ２０５）。認証利用機器は、認証処理の結果情報に応じた特定の処理を行う。例えば認証利用機器がエントランスゲートシステムである場合は、ゲートの開錠を行う。

　図７及び図８の説明では、ユーザの位置情報が複数の認証区間のいずれかに含まれるか否かで位置条件の成否を判断した。これに対して、事前にユーザ認証の対象となる認証利用機器が決まっている場合は、当該認証利用機器に設定された認証区間に、ユーザの位置情報が含まれるか否かに応じて、位置条件の成否を判断すればよい。例えばユーザが目的地を入力部１０２で指定し、目的地に最も近い認証利用機器を認証利用機器として決定してもよい。認証利用機器が所在する位置情報を区間情報ＤＢ２４、歩行モデルＤＢあるいはその他の任意の記憶部に格納しておいてもよい。

　以上、本実施形態によれば、認証利用機器に対して設定された認証区間に応じた歩行モデルを、当該認証区間を歩行するユーザの特徴量（歩行特徴）に基づき生成する。ユーザが当該認証区間を歩行するときに、ユーザの歩行特徴を算出し、取得した歩行特徴と学習した歩行モデルとに基づきユーザの認証処理を行う。これにより、認証利用機器ごとに認証区間の路面の特性が異なる場合であっても、ユーザの認証を高精度に行うことができる。

　また、本実施形態によれば、認証区間における歩行環境を表す環境情報を取得し、環境情報に関連づけて歩行モデルを登録する。認証処理時には、対象となる認証区間における歩行環境を表す環境情報を取得し、取得した環境情報に応じた歩行モデルを用いる。これにより同じ認証区間であっても、時間によって歩行環境（路面の状況、ユーザの履物など）が異なる場合に異なる歩行モデルを用いることができ、ユーザの認証処理を高精度に行うことができる。

　本実施形態ではユーザの動作の特徴量として、歩行動作の特徴量（歩行特徴）を算出したが、走行動作の特徴量を算出してもよい。ユーザが自転車で移動する場合に、ユーザの移動時の動作の特徴量を算出してもよい。その他、ユーザの任意の動作の特徴量を算出してもよい。

（変形例）
　第１実施形態では情報処理装置１０１がユーザに携帯又は装着される形態を示したが、情報処理装置１０１が備える要素のうち一部が情報処理装置１３１として通信ネットワーク上に存在し、残りの一部がユーザに携帯又は装着される端末装置に含まれてもよい。

　図９は、本変形例に係る情報処理装置１３１と端末装置１４１の例を示す。情報処理装置１３１は、インターネット等の通信ネットワーク１１４に情報処理サーバとして配置されている。端末装置１４１はユーザに携帯又は装着される、スマートフォン又はウェアラブル装置等の装置である。情報処理装置１３１の通信部２０と、端末装置１４１の通信部２８は互いに通信可能である。情報処理装置１３１及び端末装置１４１内の各ブロックは、図１の同一の符号のブロックに対応し、同一又は略同一の動作を行う。端末装置１４１の通信部２８は、センサ装置１～センサ装置Ｎで検出されたデータ、位置検出部１１で検出されたデータ、位置受信部１２で受信されたデータを、情報処理装置１０１に送信する。情報処理装置１０１の通信部２０は、端末装置１４１から受信したデータを、受信したデータの種類に応じて、位置取得部１３及びセンサデータ取得部１５に提供する。

　このように情報処理装置１３１を通信ネットワーク１１４上に設けることで、クラウドサービスとしてユーザに歩容認証サービスを提供できる。また、端末装置１４１の構成を簡単にできる。以降の説明において、情報処理装置１０１の代わりに、本変形例の情報処理装置１３１を用いることも可能である。

（具体例１）
　第１実施形態の図２に示した例では、認証利用機器１１１がユーザの歩行路に沿って配置されていたが、認証利用機器の配置場所は、認証利用機器が情報処理装置１０１と通信可能である限り、任意の箇所でよい。例えば、認証利用機器がＥＣサイトである場合、認証利用機器はインターネット等の通信ネットワーク上に存在する。

　図１０は、認証利用機器が通信ネットワークに配置されたサーバである場合の例を示す。認証区間１１２でユーザＡの認証が成功すると、情報処理装置１０１が通信ネットワーク１１４を介してサーバ１１５にアクセスし、認証成功の結果通知をサーバ１１５に送信する。

　図１１は、具体例１としてサーバ１１５における決済処理のために本人認証を行う例を示す。ユーザＡが歩行しており、情報処理装置１０１を含むウェアラブル装置として、耳にヒアラブル装置を装着している。通信ネットワークに配置されたサーバ１１５がエージェントサービスとして、ユーザＡの情報処理装置１０１に、商品の購入を提案するメッセージを送信（プッシュ通知）する。例えば、サーバ１１５は、ユーザＡの自宅の冷蔵庫の遠隔監視を行っており、冷蔵庫に所定の食べ物又は飲み物が不足していることを検出すると、不足している食べ物又は飲み物の購入を提案するメッセージをユーザに送信する。図の例では、“ミルクがありません。購入しますか？”のメッセージを、情報処理装置１０１に送信している。

　ユーザＡは、情報処理装置１０１の出力部１０３（スピーカ）から音声によりサーバ１１５からのメッセージを確認する。ユーザＡが情報処理装置１０１の入力部１０２（マイクロフォン）から“はい”のメッセージを入力する。入力部１０２は音声認識機能を備え、音声認識されたテキストを解析することにより、ユーザＡがミルクを購入する意思表示を行ったと判断する。情報処理装置１０１は、ユーザＡが、サーバ１１５に対して設定された認証区間１１２を特定し、認証区間１１２にユーザＡが入ったことを検知すると、ユーザＡの認証処理（歩容認証）を行う。認証処理が成功すると、情報処理装置１０１の通信部２０からサーバ１１５に対して、認証成功のメッセージを送信する。認証成功のメッセージを受信したサーバ１１５は、ユーザＡのミルクの購入の決済処理を完了させる。本例ではサーバ１１５からの提案メッセージに対して音声認識により応答を送信したが、画面で“はい”又は“いいえ”をタッチで選択する方法、“はい”又は“いいえ”用のボタンを押す方法などにより、応答を送信してもよい。

　図１２は、具体例１に係る情報処理装置１０１の動作のフローチャートである。通信部２０は、サーバ１１５のエージェントサービスから商品の購入を提案するメッセージを受信する（Ｓ３０１）。出力部１０３は、受信したメッセージを音声又はテキストにより出力し、メッセージを確認したユーザは、入力部１０２を用いて購入の意思表示を行う（Ｓ３０２）。例えば音声入力、タッチパネル入力などにより、購入の意思表示を行う。位置判定部１４がサーバ１１５に対して設定された認証区間にユーザが入ったことを検知する。そして、認証処理部１９が、センサデータに基づくユーザの歩行特徴と、ユーザの位置する認証区間に応じた歩行モデルとを用いて、ユーザの認証処理（歩容認証）を行う（Ｓ３０３）。認証処理が成功すると、通信部２０は、商品購入と認証成功とを通知するメッセージをサーバ１１５に送信する（Ｓ３０４）。サーバ１１５はユーザＡに対する商品購入の決済処理を行う。ステップＳ３０３で認証処理に失敗した場合は、本処理を終了する。この場合、出力部１０３から認証処理の失敗を通知する情報を、ユーザに出力してもよい。なお、本具体例では決済処理をサーバ１１５が行ったが、情報処理装置１０１に決済サービスアプリが登録されている場合は、情報処理装置１０１で決済処理を行う構成も可能である。この場合、認証処理部１９は、決済サービスアプリに認証成功のメッセージを提供すればよい。

　以上、具体例１によれば、ユーザは歩行時にエージェントサービスから商品購入のプッシュ通知があった場合に、商品購入の意思表示を行うのみで、本人認証を行うことができる。すなわち、ユーザは本人認証のため、パスワード又はＰＩＮコードを発話したり、声紋認証のための発話を行ったりする必要はない。したがって、発話によるパスワード等の漏洩リスクはなく、また周囲に騒音により声紋認証の精度が下がる等の問題も生じない。またユーザに、本人認証のための特別な作業はないため、ユーザの負荷が少ない。具体例１ではユーザが屋外を歩行する場合の例を記載しているが、ユーザが歩行する場所は屋外に限定されず、屋内であってもよい。このことは後述する具体例２、第２実施形態及び第３実施形態でも同様である。

（具体例２）
　具体例１では商品購入の提案があった後に認証を行ったが、具体例２では事前に認証処理を行っておく。商品購入の提案がありかつユーザが購入の意思表示を行った場合、すなわち認証処理を行う必要が発生した場合は、認証処理は完了済みと判断して、再度の認証処理を行うことなく、認証成功のメッセージを返す。これにより、決済処理を早期に完了させることができる。以下、具体例２について詳細に説明する。

　図１３は、具体例２の具体例を示す。具体例１と異なる点を中心に説明をする。情報処理装置１０１は、ユーザＡが、サーバ１１５に対して設定された認証区間１１２に入ったことを検知すると、ユーザＡの認証処理（歩容認証）を行う。認証処理が成功すると、認証処理部１９は、ユーザＡに対して認証区間１１２に対して認証成功済みを表す情報を保持する。ユーザＡの認証処理の成功は、ユーザが認証区間１１２にいる間は有効であるとする。ユーザＡは認証処理の成功後も当該認証区間を歩行し、その間に、エージェントサービス（サーバ１１５）から、商品（例えばミルク）の購入を提案するメッセージをプッシュ通知により受信する。

　ユーザＡは、商品を購入する意思表示を行い、情報処理装置１０１は、入力部１０２が備える音声認識機能によりユーザの購入意思を検出する。情報処理装置１０１は、認証処理を行う必要が生じたと判断し、ユーザＡの位置情報に基づき、ユーザＡが認証済みの認証区間にいるかを確認する。ユーザＡは認証済みの認証区間にいるため、サーバ１１５に認証成功のメッセージを送信する。認証成功のメッセージを受信したサーバ１１５は、商品購入の決済を完了させる。

　図１４は、具体例２に係る情報処理装置１０１の動作のフローチャートである。位置判定部１４はユーザの位置情報に基づき、位置条件を満たすか否か、すなわち、ユーザが認証区間内にいるかを判断する（Ｓ４０１）。ユーザが認証区間内にいる場合に、認証処理部１９は、センサデータに基づくユーザの歩行特徴と、ユーザの位置する認証区間に応じた歩行モデルとに基づき、ユーザの認証処理を行う（Ｓ４０２）。認証処理に成功すると、認証処理部１９は、ユーザに対して現在の認証区間の認証成功済みを表す情報を保持する。認証処理に失敗した場合は、本処理を終了する。出力部１０３から認証処理の失敗の情報を出力してもよい。認証処理に成功した後、通信部２０が、エージェントサービス（サーバ１１５）から商品の購入を提案するメッセージを受信すると（Ｓ４０３）、出力部１０３は、受信したメッセージを出力する。メッセージを確認したユーザは、入力部１０２を用いて購入の意思表示を行う（Ｓ４０４）。認証処理部１９は、ユーザが認証済みの認証区間内にいることを確認すると（Ｓ４０５）、通信部２０は、商品購入と認証成功とを通知するメッセージをサーバ１１５に送信する（Ｓ４０６）。メッセージを受信したサーバ１１５は、ユーザＡに対する商品購入の決済処理を行う。ステップＳ４０５でユーザが認証済みの認証区間内にいないと判断した場合は、ステップＳ４０２と同様にして再度、認証処理を行う（Ｓ４０７）。すなわち、認証処理部１９は、センサデータに基づくユーザの歩行特徴と、ユーザの位置する認証区間に応じた歩行モデルとに基づき、ユーザの認証処理を行う。認証処理に成功すると、ステップＳ４０６に進む。認証に失敗した場合は、本処理を終了する。

　具体例２によれば、ユーザに対して事前に認証を行い、認証処理が成功した場合には、当該認証処理が成功した認証区間内では認証処理の効力は有効とする。認証処理の効力が有効である間に、認証処理を必要とする要求（例えば商品の購入と決済処理の要求）があった場合には、再度の認証処理の実行を省略する。認証処理が成功したものとみなし、認証成功を通知するメッセージを送信する。当該要求の実行を早期に完了させることができる。

　ユーザの認証処理の効力は、当該認証処理が行われた認証区間内でのみ有効であるとしたが、他のバリエーションも可能である。例えば認証処理が成功した後、一定時間内（例えば１０分以内）又は一定距離以内（例えば１ｋｍ以内）は認証処理の効力を有効としてもよい。その他の方法で、認証処理の効力が有効な範囲を定義してもよい。

（第２実施形態）
　図１５は、第２実施形態に係る情報処理装置１０１のブロック図である。図１の情報処理装置１０１に、経路生成部４１と情報算出部４２とデータ処理部４３が追加されている。図１と同じ要素には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。図９の情報処理装置１３１に経路生成部４１と情報算出部４２とデータ処理部４３を追加する構成も可能である。

　ユーザにより認証利用機器を含む目的地の設定が、入力部１０２を用いて行われる。経路生成部４１は、ユーザの現在位置から、目的地までの経路を生成する。経路生成部４１は、情報処理装置１０１内に地図データと連係する経路アプリが格納されている場合は当該地図アプリの機能を利用して経路の生成を行ってもよいし、通信ネットワーク上の経路サーバを用いて行ってもよい。

　経路生成部４１は、目的地までの経路が複数存在する場合に、ユーザが過去に最も多く利用した経路を生成してもよいし、過去に利用した回数が多い順に２以上の経路を生成してもよい。また、目的地までの距離が近い順に、１つ経路を生成してもよいし、その他の基準で１つ以上の経路を生成してもよい。ユーザが過去に利用した経路を記憶したＤＢを情報処理装置１０１内に設けてもよいし、ユーザが過去に利用した経路を外部の経路サーバから取得してもよい。

　情報算出部４２は、認証結果ＤＢ２３に基づき、経路生成部４１により生成された経路に含まれる認証区間を特定し、特定した認証区間に対して過去に算出されたスコアの統計情報を算出する。統計情報の例として、最大値、平均値、中央値、又は最小値などの統計値があるが、これらに限定されない（以下、同様）。ここでは平均値を算出する場合を例として説明する。

　データ処理部４３は、経路生成部４１により生成された経路と、認証区間と、統計値とを含むデータを生成する。データ処理部４３は、データを出力部１０３に提供する。出力部１０３は、マップ情報に、提供されたデータを重ねて、画面に表示する。

　図１６は、情報処理装置１０１の画面の表示例を示す。開始位置Ｃから目的地Ｇまでの経路Ｒ１と、経路Ｒ１に含まれる認証区間Ｋ１とが表示されている。認証区間Ｋ１は開始地点Ｓ１から目的地Ｇまでである。ここでは統計値の最も高い経路が生成されている。認証区間Ｋ１の近傍には、過去のスコアの統計値として平均値０．９８が表示されている。なお、認証区間Ｋ１で認証処理を複数回行うことで認証成功の可否判定を行った場合、これらの認証処理のスコアの代表値（最大値又は平均値等）を算出し、代表値の統計値を用いればよい。

　図１７は、情報処理装置１０１の画面の他の表示例を示す。この例では、統計値が高い上位２つの経路Ｒ１，Ｒ２が生成されている。経路Ｒ１，Ｒ２に対して認証区間Ｋ１，Ｋ２と、スコアの統計値０．９８，０．８８が表示されている。認証区間Ｋ２は開始地点Ｓ２から目的地Ｇまでである。経路Ｒ１、Ｒ２で表示の態様（色、線種など）を異ならせて、ユーザに、最も統計値が高い経路を容易に識別できるようにしてもよい。ユーザは、統計値が最も高い経路を選択することで、認証処理の成功率を高めることができる。

　図１８は、画面の他の表示例を示す。ユーザの現在位置Ｈ１に対して、スコア０．９１が逆三角のマーク内に表示されている。認証区間Ｋ１内で認証処理が一定時間間隔で行われており、認証区間Ｋ１の開始位置Ｓ１から現在位置Ｈ１までのスコアの最大値０．９１が表示されている。つまりユーザのスコアの最大値がリアルタイムに表示されている。最大値は一例であり、平均値、最小値又は中央値など、他の値が表示されてもよい。ユーザはリアルタイムのスコアを確認することで、例えばユーザはスコアが低いときは、普段と異なる動作を行っていないかを確認し、動作を修正することで、スコアを上げことができる。スコアが閾値未満の場合には、“このままだと認証処理が成功しません”などの注意を喚起するメッセージを画面に表示又は音声により出力してもよい。また、スコアの表示色又は背景色を特定の色にすることで、スコアが閾値未満又は閾値以上になっていることをユーザに通知してもよい。

　（変形例）
　目的地までの経路について、他のユーザのスコアを取得し、最もスコアの高いユーザを表示してもよい。例えば、データ処理部４３が通信部２０を介して、他のユーザの情報処理装置又は複数のユーザを管理するサーバから、対象となる認証区間について他のユーザのスコアの最大値と、当該他のユーザの識別情報とを含むデータを受信する。ユーザの識別情報は、例えばハンドルネーム等のユーザ名でよい。最大値は一例であり、平均値、中央値、最小値など、他の値でもよい。データ処理部４３は、ユーザ及び他のユーザのうち、最も高いスコアを過去に出したユーザを特定し、特定したユーザの識別情報を出力部１０３に表示させる。これによりユーザ間で高いスコアを競い合うゲームを実現できる。

　図１９は、本変形例に係る画面の表示例を示す。経路Ｒ１において過去に最も高いスコアを出したのはＴｏｍであるため、ユーザ名“Ｔｏｍ”がスコアとともに表示されている。なお、認証区間及び認証区間の開始位置の表示は省略されているが、認証区間を表示してもよい。

　図２０（Ａ）は、本変形例に係る画面の他の表示例を示す。目的地までの経路が複数ある場合に、経路ごとに、スコアの最も高いユーザのユーザ名とスコアを表示している。一例として経路ごとに、複数のユーザからスコアの最も高いユーザを選択し、選択したユーザのユーザ名とスコアを表示する。本例では、経路Ｒ１ではＴｏｍ、経路Ｒ３ではＪａｃｋ、経路Ｒ４ではＭａｒｙが最もスコアが高い。経路ごとに最も高いスコアを競い合うゲームを行ってもよい。例えば、経路ごとに最も高いスコアのユーザに対して、当該経路を“ＭｙＧａｔｅＷａｙ”として登録するゲームを実現できる。

　図２０（Ｂ）は、図２０（Ａ）に対して、スコアの高い順に順位を表示した例を示す。Ｔｏｍ、Ｊａｃｋ、Ｍａｒｙの順にスコアが高いため、Ｔｏｍが１位、Ｊａｃｋが２位、Ｍａｒｙが３位となっている。経路ごとの最大スコアと、経路間のユーザの順位を、どの経路が最も認証が成功しやすいかを判断する目安として用いることもできる。

（第３実施形態）
　図２１は、第３実施形態に係る情報処理装置１０１のブロック図である。図１の情報処理装置１０１に、情報算出部４２と経路選択部５１が追加されている。図１又は図１５と同じ要素には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。図９の情報処理装置１３１に情報算出部４２と経路選択部５１を追加する構成も可能である。

　経路選択部５１は、ユーザの認証処理を行う必要が生じた場合に、認証処理が成功する確率の高い経路を推奨経路として選択する。経路選択部５１は、推奨経路を示すデータを出力部１０３に提供する。推奨経路を示すデータは、推奨経路への経路変更を誘導するデータを含んでもよい。出力部１０３は、マップ情報に推奨経路を重ねて画面に表示する。ユーザを推奨経路へ誘導する音声によるガイダンスメッセージを出力部１０３又はウェアラブル装置を介して出力してもよい。ユーザは推奨経路を歩行することで、認証処理の必要が生じた場合に、認証処理を高い確率で早期に成功させることができる。

　経路選択部５１は、推奨経路を選択するために、一例として、ユーザの目的地までの複数の経路のうち、スコアの統計値（最大値、平均値等）が最も高い又は閾値以上の経路を選択する。このため、経路選択部５１は、情報算出部４２に複数の経路についてスコアの統計値の算出を要求する。ユーザの目的地が設定されていない場合は、ユーザの現在位置から近い複数の経路から推奨経路を選択してもよい。

　情報算出部４２は、認証結果ＤＢ２３に基づき、各経路に含まれる認証区間の過去のスコアを特定し、特定したスコアの統計値（最大値、平均値等）を算出する。各経路について算出したスコアの統計値を経路選択部５１に提供する。なお、１つの経路に複数の認証区間が含まれる場合は、任意の認証区間（例えば、ユーザの現在位置から最も近い認証区間など）を対象としてもよい。あるいは、認証区間ごとの統計値を算出し、算出した統計値の最大値又は平均等を用いてもよい。

　経路選択部５１は、情報算出部４２から提供された各経路のスコアの統計値に基づき、推奨経路を選択する。経路選択部５１は、ユーザの現在の経路が、推奨経路と異なっている場合に、推奨経路への経路変更をユーザに誘導する音声情報を出力部１０３又はヒアラブル装置を介して通知してもよい。ユーザを誘導する例として、“次の角を右に曲がってください”、“画面に表示されている推奨経路に沿って歩行してください”などをユーザに出力することがある。

　ユーザの認証処理を行う必要が生じる場合の例として、通信ネットワーク上のエージェントサービスを提供するサーバから商品の購入を提案するメッセージを情報処理装置１０１が受信し、ユーザが商品の購入の意思表示を行った場合がある。情報処理装置１０１は商品の購入を完了（すなわち決済を完了）させるためにユーザの認証処理を行う必要がある。図２２を用いて具体例を説明する。

　図２２は、本実施形態における具体例を示す。ユーザＡが歩行しており、情報処理装置１０１を含むウェアラブル装置として、耳にヒアラブル装置を装着している。通信ネットワークに配置されたサーバ１１５がエージェントサービスとして、歩行中のユーザＡの情報処理装置１０１に、商品の購入を提案するメッセージを送信（プッシュ通知）する。図の例では、“ミルクがありません。購入しますか？”のメッセージが情報処理装置１０１に送信されている。

　ユーザＡは、情報処理装置１０１の出力部１０３（スピーカ）から音声によりサーバ１１５からのメッセージを確認する。ユーザＡが情報処理装置１０１の入力部１０２（マイクロフォン）から“はい”のメッセージを入力する。情報処理装置１０１は、メッセージの音声認識により、ユーザＡがミルクを購入する意思表示を行ったと判断する。情報処理装置１０１は、ユーザＡの認識処理を行う必要があると判断し、ユーザに歩行を促す推奨経路を選択する。例えば、スコアの統計値（最大値、平均値等）が最も高い経路を推奨経路とする。情報処理装置１０１は、ユーザに推奨経路へ誘導するメッセージを出力する。図の例では、推奨経路はユーザから見て次の角を右に曲がった方向に存在するため、 “次の角を右に曲がって、直進してください”とのメッセージを通知する。ユーザＡがメッセージの誘導に従って次の角を右に曲がる。情報処理装置１０１は、ユーザＡが、サーバ１１５に対して設定された認証区間１１２に入ったことを検知すると、ユーザＡの認証処理（歩容認証）を行う。認証処理が成功すると、通信部２０からサーバ１１５に対して商品ン購入と認証成功とを通知するメッセージを送信する。メッセージを受信したサーバ１１５は、商品購入の決済処理を完了させる。

　図２２の例では、情報処理装置１０１がヒアラブル装置の場合であったが、情報処理装置１０１がスマートフォンの場合の具体例を示す。

　図２３は、情報処理装置１０１の画面の表示例を示す。ユーザが例えば図２２に示す画面を参照しながら、開始位置Ｃから目的地Ｇまで経路Ｒ５を歩行している。ユーザが位置Ｈ２にいるときにエージェントサービスを提供するサーバから、商品の購入を提案するメッセージを受信する。ユーザは、入力部１０２を用いて購入の意思表示を行うと、経路選択部５１は、スコアの統計値（最大値、平均値等）が最も高い経路Ｒ１を推奨経路として選択する。経路選択部５１は、ユーザに、経路Ｒ１への経路変更を誘導するメッセージを通知する。例えば、ユーザから見て右手方向に経路Ｒ１が存在するため、“次の角を右に曲がってください”との音声又はテキストによるメッセージを通知する。また画面に経路Ｒ１へ移動するための通過経路Ｒ７を表示する。ユーザが通過経路Ｒ７を経由して経路Ｒ１に移動する。ユーザが経路Ｒ１における認証区間Ｋ１に入ると、情報処理装置１０１は、ユーザＡの認証処理（歩容認証）を行う。認証処理が成功すると、サーバ１１５に対して商品購入と認証成功とを含むメッセージを送信する。メッセージを受信したサーバ１１５は、ユーザＡの商品購入の決済処理を完了させる。

　図２４は、第３実施形態に係る情報処理装置１０１の動作例のフローチャートである。
　通信部２０は、サーバ１１５から商品の購入を提案するメッセージを受信する（Ｓ５０１）。出力部１０３は、受信したメッセージを音声又はテキスト等により出力し、メッセージを確認したユーザは、入力部１０２を用いて購入の意思表示を行う（Ｓ５０２）。経路選択部５１は、ユーザの目的地に至るまでの複数の経路のうち、スコアの統計値（最大値、平均値等）が最も高い又は閾値以上の経路を、推奨経路として選択する（Ｓ５０３）。経路選択部５１は、選択した推奨経路に経路変更を誘導するメッセージを、出力部１０３又はウェアラブル装置を介してユーザに通知する。なお、ユーザが現在歩行している経路が推奨経路に一致する場合は、推奨経路への誘導を省略してもよい。あるいは、現在歩行している経路を変更することなくそのまま歩行することを推奨するメッセージをユーザに通知してもよい。情報処理装置１０１は、ユーザＡがサーバ１１５に対して設定された認証区間１１２に入ったことを検知すると、ユーザＡの認証処理（歩容認証）を行う。認証処理が成功すると、通信部２０を介して、サーバ１１５に対して商品購入と認証成功とを含むメッセージを送信する。メッセージを受信したサーバ１１５は、ユーザＡの商品購入の決済処理を完了させる。

　以上、第３実施形態によれば、ユーザは商品購入の意思表示を行った後、情報処理装置１０１から誘導された推奨経路を歩行するのみで、本人認証を早期に高い成功率で成功させることができる。

（ハードウェア構成）
　図２５に、図１、図１５又は図２１の情報処理装置１０１のハードウェア構成の一例を示す。情報処理装置１０１は、コンピュータ装置２００により構成される。図９の情報処理装置１３１及び端末装置１４１も同様に構成される。コンピュータ装置２００は、ＣＰＵ２０１と、入力装置２０２と、出力装置２０３と、通信装置２０４と、主記憶装置２０５と、外部記憶装置２０６とを備え、これらはバス２０７により相互に接続されている。

　ＣＰＵ（中央演算装置）２０１は、主記憶装置２０５上で、コンピュータプログラムである情報処理プログラムを実行する。情報処理プログラムは、情報処理装置１０１の上述の各機能構成を実現するプログラムのことである。情報処理プログラムは、１つのプログラムではなく、複数のプログラムやスクリプトの組み合わせにより実現されていてもよい。ＣＰＵ２０１が、情報処理プログラムを実行することにより、各機能構成は実現される。

　入力装置２０２は、タッチパネル、マイクロフォン、センサ、キーボード、マウスなどの入力装置からの操作信号を、情報処理装置１０１に入力するための回路である。

　出力装置２０３は、情報処理装置１０１からデータを出力する。出力装置２０３は、表示装置、音声出力装置（スピーカ）、振動装置又は発光装置等であるが、これに限られない。コンピュータ装置２００から出力されたデータは、この出力装置２０３から出力することができる。

　通信装置２０４は、情報処理装置１０１が外部装置と無線または有線で通信するための回路である。データは、通信装置２０４を介して外部装置から入力することができる。外部装置から入力したデータを、主記憶装置２０５や外部記憶装置２０６に格納することができる。

　主記憶装置２０５は、情報処理プログラム、情報処理プログラムの実行に必要なデータ、および情報処理プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する。情報処理プログラムは、主記憶装置２０５上で展開され、実行される。主記憶装置２０５は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭであるが、これに限られない。情報処理装置１０１の内のデータベースは、主記憶装置２０５上に構築されてもよい。

　外部記憶装置２０６は、情報処理プログラム、情報処理プログラムの実行に必要なデータ、および情報処理プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する。これらの情報処理プログラムやデータは、情報処理プログラムの実行の際に、主記憶装置２０５に読み出される。外部記憶装置２０６は、例えば、ハードディスク、光ディスク、不揮発性メモリ（例えばフラッシュメモリ）、及び磁気テープであるが、これに限られない。情報処理装置１０１内のデータベースは、外部記憶装置２０６上に構築されてもよい。

　なお、情報処理プログラムは、コンピュータ装置２００に予めインストールされていてもよいし、ＣＤ－ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶されていてもよい。また、情報処理プログラムは、インターネット上にアップロードされていてもよい。

　また、情報処理装置１０１は、単一のコンピュータ装置２００により構成されてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ装置２００からなるシステムとして構成されてもよい。

　なお、上述の実施形態は本開示を具現化するための一例を示したものであり、その他の様々な形態で本開示を実施することが可能である。例えば、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、種々の変形、置換、省略又はこれらの組み合わせが可能である。そのような変形、置換、省略等を行った形態も、本開示の範囲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。

　また、本明細書に記載された本開示の効果は例示に過ぎず、その他の効果があってもよい。

　なお、本開示は以下のような構成を取ることもできる。
　［項目１］
　ユーザの位置情報を取得する位置取得部と、
　少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出する特徴量算出部と、
　前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行う認証処理部と、
　を備えた情報処理装置。
　［項目２］
　前記位置情報は、前記ユーザが位置する区間を表す
　項目１に記載の情報処理装置。
　［項目３］
　前記ユーザの環境を検出するセンサ装置に基づき又は外部のサーバから、前記ユーザの環境情報を取得する環境取得部を備え、
　前記認証処理部は、前記環境情報と前記位置情報とに応じた認証モデルを用いる
　項目１又は２に記載の情報処理装置。
　［項目４］
　前記環境情報は、前記ユーザが位置する路面の状況、前記ユーザが位置する場所の気象、及び前記ユーザが履いている履物の少なくとも１つの情報を含む
　項目３に記載の情報処理装置。
　［項目５］
　前記特徴量は、前記ユーザの加速度情報、角速度情報、速度情報及び生体情報の少なくとも１つに基づく
　項目１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　［項目６］
　前記認証処理の成功又は失敗を示す結果情報を、前記認証処理の成功又は失敗に応じた処理を行う認証利用機器に送信する通信部
　を備えた項目１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　［項目７］
　前記認証処理の成功を決定した後、前記認証処理が成功した区間に前記ユーザがいる間又は一定時間の間は、前記認証処理の結果が有効であり、
　前記認証処理部は、前記認証処理の結果が有効である間に前記認証処理を行う必要が生じた場合、前記認証処理を行うことなく、前記認証処理の成功を決定する
　項目２に記載の情報処理装置。
　［項目８］
　前記ユーザが移動している経路において前記認証処理を行う区間を指定したデータを、前記ユーザが視認可能な表示装置に提供するデータ処理部
　を備えた項目２に記載の情報処理装置。
　［項目９］
　前記認証処理部は、前記認証処理のスコアを算出し、前記スコアに基づき前記認証処理の成功又は失敗を決定し、
　前記ユーザが移動した経路に対して算出された前記スコアの統計情報を算出する情報算出部と、
　前記経路と前記統計情報とを含むデータを、前記データを表示する表示装置に提供するデータ処理部と、
　を備えた項目１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　［項目１０］
　前記認証処理部は、前記認証処理のスコアを算出し、
　前記ユーザの位置に前記スコアを関連付けたデータを、前記データを表示する表示装置に提供するデータ処理部
　を備えた項目１～９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　［項目１１］
　前記データ処理部は、複数の前記ユーザの識別情報と前記スコアとを前記経路に関連づけたデータを、前記データを表示する表示装置に提供するデータ処理部
　を備えた項目１～１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　［項目１２］
　前記認証処理部は、前記認証処理のスコアを算出し、
　前記ユーザが移動した経路に対して算出された前記スコアの統計情報を算出する情報算出部と、
　前記統計情報に基づき、前記ユーザに推奨する経路である推奨経路を選択し、前記推奨経路を示すデータを、前記データを表示する表示装置に提供する経路選択部と
　を備えた項目１～１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　［項目１３］
　前記経路選択部は、前記推奨経路へ前記ユーザを誘導するデータを、前記データを表示する表示装置又は前記データを音声出力する音声出力装置に提供する
　項目１２に記載の情報処理装置。
　［項目１４］
　前記経路選択部は、前記認証処理を行う必要が発生した場合に、前記推奨経路の選択を行う、
　項目１３に記載の情報処理装置。
　［項目１５］
　前記特定の処理は、料金の決済処理、ゲートの開錠処理、鍵の解錠処理、商品の提供処理、及びサービスの提供処理の少なくとも１つに関する処理を含む
　項目７に記載の情報処理装置。
　［項目１６］
　前記位置取得部は、前記センサ装置、及び前記ユーザが移動する経路に対して配置された外部の装置の少なくとも一方から、前記ユーザの位置情報を取得する
　項目１～１５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　［項目１７］
　前記特徴量算出部によって算出された特徴量に基づき、前記ユーザの認証モデルを生成し、前記認証モデルを前記位置取得部によって取得された位置情報にデータベースにおいて関連づけるモデル生成部を備え、
　前記認証処理部は、前記位置情報に関連する認証モデルを前記データベースにおいて特定し、特定した前記認証モデルを用いて、前記ユーザの認証処理を行う
　項目１～１６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　［項目１８］
　前記特徴量算出部は、前記ユーザが歩行又は走行中に前記センサ装置から検出された前記センサデータに基づき前記特徴量を算出する
　項目１～１７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
　［項目１９］
　ユーザの位置情報を取得し、
　少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出し、
　前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行う、
　情報処理方法。
　［項目２０］
　ユーザの位置情報を取得するステップと、
　少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出するステップと、
　前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行うステップと
　をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。

１１：位置検出部
１２：位置受信部
１３：位置取得部
１４：位置判定部
１５：センサデータ取得部
１６：歩行特徴算出部
１７：モデル生成部
１９：認証処理部
２０、２８：通信部
２１：アンテナ
２２：歩行モデルデータベース（ＤＢ）
２３：認証結果ＤＢ
２４：区間情報ＤＢ
２５：学習ＤＢ
４１：経路生成部
４２：情報算出部
４３：データ処理部
５１：経路選択部
１０１、１３１：情報処理装置
１０２：入力部
１０３：出力部
１１１：認証利用機器
１１２、１１３：認証区間
１１４：通信ネットワーク
１１５：サーバ
２００：コンピュータ装置
２０１：ＣＰＵ
２０２：入力装置
２０３：出力装置
２０４：通信装置
２０５：主記憶装置
２０６：外部記憶装置
２０７：バス

Claims

　ユーザの位置情報を取得する位置取得部と、
　少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出する特徴量算出部と、
　前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行う認証処理部と、
　を備えた情報処理装置。
　前記位置情報は、前記ユーザが位置する区間を表す
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記ユーザの環境を検出するセンサ装置に基づき又は外部のサーバから、前記ユーザの環境情報を取得する環境取得部を備え、
　前記認証処理部は、前記環境情報と前記位置情報とに応じた認証モデルを用いる
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記環境情報は、前記ユーザが位置する路面の状況、前記ユーザが位置する場所の気象、及び前記ユーザが履いている履物の少なくとも１つの情報を含む
　請求項３に記載の情報処理装置。
　前記特徴量は、前記ユーザの加速度情報、角速度情報、速度情報及び生体情報の少なくとも１つに基づく
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記認証処理の成功又は失敗を示す結果情報を、前記認証処理の成功又は失敗に応じた処理を行う認証利用機器に送信する通信部
　を備えた請求項１に記載の情報処理装置。
　前記認証処理が成功した後、前記認証処理が成功した区間に前記ユーザがいる間又は一定時間の間は、前記認証処理の結果が有効であり、
　前記認証処理部は、前記認証処理の結果が有効である間に前記認証処理を行う必要が生じた場合、前記認証処理を行うことなく、前記認証処理の成功を決定する
　請求項２に記載の情報処理装置。
　前記ユーザが移動している経路において前記認証処理を行う区間を指定したデータを、前記ユーザが視認可能な表示装置に提供するデータ処理部
　を備えた請求項２に記載の情報処理装置。
　前記認証処理部は、前記認証処理のスコアを算出し、前記スコアに基づき前記認証処理の成功又は失敗を決定し、
　前記ユーザが移動した経路に対して算出された前記スコアの統計情報を算出する情報算出部と、
　前記経路と前記統計情報とを含むデータを、前記データを表示する表示装置に提供するデータ処理部と、
　を備えた請求項１に記載の情報処理装置。
　前記認証処理部は、前記認証処理のスコアを算出し、
　前記ユーザの位置に前記スコアを関連付けたデータを、前記データを表示する表示装置に提供するデータ処理部
　を備えた請求項１に記載の情報処理装置。
　前記データ処理部は、前記ユーザの識別情報と前記スコアとを前記経路に関連づけたデータを、前記データを表示する表示装置に提供する
　請求項１０に記載の情報処理装置。
　前記認証処理部は、前記認証処理のスコアを算出し、
　前記ユーザが移動した経路に対して算出された前記スコアの統計情報を算出する情報算出部と、
　前記統計情報に基づき、前記ユーザに推奨する経路である推奨経路を選択し、前記推奨経路を示すデータを、前記データを表示する表示装置に提供する経路選択部と
　を備えた請求項１に記載の情報処理装置。
　前記経路選択部は、前記推奨経路へ前記ユーザを誘導するデータを、前記データを表示する表示装置又は前記データを音声出力する音声出力装置に提供する
　請求項１２に記載の情報処理装置。
　前記経路選択部は、前記認証処理を行う必要が発生した場合に、前記推奨経路の選択を行う、
　請求項１３に記載の情報処理装置。
　前記特定の処理は、料金の決済処理、ゲートの開錠処理、鍵の解錠処理、商品の提供処理、及びサービスの提供処理の少なくとも１つに関する処理を含む
　請求項７に記載の情報処理装置。
　前記位置取得部は、前記センサ装置、及び前記ユーザが移動する経路に対して配置された外部の装置の少なくとも一方から、前記ユーザの位置情報を取得する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記特徴量算出部によって算出された特徴量に基づき、前記ユーザの認証モデルを生成し、前記認証モデルを前記位置取得部によって取得された位置情報にデータベースにおいて関連づけるモデル生成部を備え、
　前記認証処理部は、前記位置情報に関連する認証モデルを前記データベースにおいて特定し、特定した前記認証モデルを用いて、前記ユーザの認証処理を行う
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記特徴量算出部は、前記ユーザが歩行又は走行中に前記センサ装置から検出された前記センサデータに基づき前記特徴量を算出する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　ユーザの位置情報を取得し、
　少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出し、
　前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行う、
　情報処理方法。
　ユーザの位置情報を取得するステップと、
　少なくとも１つのセンサ装置によって検出されたセンサデータに基づき前記ユーザの動作の特徴量を算出するステップと、
　前記位置情報に応じた認証モデルと、前記特徴量とに基づき前記ユーザの認証処理を行うステップと
　をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。