(57)【要約】【課題】認証速度の向上を図ることを目的とする。【解決手段】認証処理プログラムは、複数の人物それぞれについて、各人物の顔以外の特徴を判定する第１の基準と前記各人物の顔の特徴を判定する第２の基準とを含む人物情報を事前に記憶部に登録し、センサにより検出された前記センサから対象人物までの検出距離が閾値距離以上の場合、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定し、前記検出距離が前記閾値距離未満に到達した場合、前記センサの付近に設けられたカメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記対象人物に対する顔認証処理を行う、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１０
2020187543.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の人物それぞれについて、各人物の顔以外の特徴を判定する第１の基準と前記各人物の顔の特徴を判定する第２の基準とを含む人物情報を事前に記憶部に登録し、
センサにより検出された前記センサから対象人物までの検出距離が閾値距離以上の場合、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定し、
前記検出距離が前記閾値距離未満に到達した場合、前記センサの付近に設けられたカメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記対象人物に対する顔認証処理を行う、
処理をコンピュータに実行させるための認証処理プログラム。
【請求項２】
前記カメラにより撮像された前記対象人物の顔の画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記顔認証処理を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の認証処理プログラム。
【請求項３】
前記検出距離が前記閾値距離以上の場合、前記カメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の認証処理プログラム。
【請求項４】
前記第１の基準は判定対象が異なる複数の基準を含み、
前記検出距離が前記閾値距離以上の場合、前記カメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記複数の基準を満たすか否かを段階的に判定する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の認証処理プログラム。
【請求項５】
前記カメラにより撮像された画像に含まれる前記対象人物の顔の位置に基づいて前記対象人物の身長を推定し、推定した前記身長が前記複数の基準の中の身長に関する基準を満たすか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の認証処理プログラム。
【請求項６】
前記カメラにより撮像された画像に含まれる前記対象人物の服装に基づいて前記服装の種類及び色の少なくとも一方を推定し、推定した前記服装の種類及び色の少なくとも一方が前記複数の基準の中の服装に関する基準を満たすか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の認証処理プログラム。
【請求項７】
前記カメラにより撮像された画像に含まれる前記対象人物の形及び服装の種類の少なくとも一方に基づいて前記対象人物の性別を推定し、推定した前記性別が前記複数の基準の中の性別に関する基準を満たすか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の認証処理プログラム。
【請求項８】
前記センサは距離センサと深度センサを含み、
前記距離センサにより検出された前記検出距離が前記閾値距離以上の場合、前記深度センサにより検出された前記対象人物の形に対して、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の認証処理プログラム。
【請求項９】
複数の人物それぞれについて、各人物の顔以外の特徴を判定する第１の基準と前記各人物の顔の特徴を判定する第２の基準とを含む人物情報を事前に記憶部に登録し、
センサにより検出された前記センサから対象人物までの検出距離が閾値距離以上の場合、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定し、
前記検出距離が前記閾値距離未満に到達した場合、前記センサの付近に設けられたカメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記対象人物に対する顔認証処理を行う、
処理をコンピュータが実行する認証処理方法。
【請求項１０】
複数の人物それぞれについて、各人物の顔以外の特徴を判定する第１の基準と前記各人物の顔の特徴を判定する第２の基準とを含む人物情報を記憶する記憶部と、
センサにより検出された前記センサから対象人物までの検出距離が閾値距離以上の場合、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定し、前記検出距離が前記閾値距離未満に到達した場合、前記センサの付近に設けられたカメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記対象人物に対する顔認証処理を行う処理を実行する処理部と、
を備える認証処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、認証処理プログラム、認証処理方法、及び認証処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔画像を撮影し、人物の顔の認証を行う認証用カメラが知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３０３２３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、認証対象の顔画像にマッチングするマッチング対象の顔画像が増大すると、マッチング回数が増加するために、顔の認証に時間を要するという問題がある。
【０００５】
そこで、１つの側面では、認証速度の向上を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの実施態様では、認証処理プログラムは、複数の人物それぞれについて、各人物の顔以外の特徴を判定する第１の基準と前記各人物の顔の特徴を判定する第２の基準とを含む人物情報を事前に記憶部に登録し、センサにより検出された前記センサから対象人物までの検出距離が閾値距離以上の場合、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定し、前記検出距離が前記閾値距離未満に到達した場合、前記センサの付近に設けられたカメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記対象人物に対する顔認証処理を行う、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
認証速度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１はロボットによる顔認証の一例を説明するための図である。
【図２】図２はロボットのハードウェア構成の一例である。
【図３】図３はロボットのブロック図の一例である。
【図４】図４は事前登録処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５（ａ）及び（ｂ）は事前登録処理の一例を説明するための図である。
【図６】図６は第２の基準情報の一例である。
【図７】図７は第１の基準情報の一例である。
【図８】図８は段階的顔認証処理の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図９】図９は段階的顔認証処理の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１０】図１０（ａ）乃至（ｃ）は段階的顔認証処理の一例を説明するための図である。
【図１１】図１１（ａ）乃至（ｃ）は点数の変遷の一例を説明するための図である。
【図１２】図１２（ａ）及び（ｂ）は学習前後の第２の基準情報の一例である。
【図１３】図１３（ａ）乃至（ｅ）は段階的顔認証処理の概念の一例を説明するための図である。
【図１４】図１４は認証処理システムの一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。
【００１０】
（第１実施形態）
まず、図１を参照して、顔認証の概要について説明する。図１はロボット１００による顔認証の一例を説明するための図である。ロボット１００は顔認証の処理を実行する認証処理装置の一例である。このように、本実施形態では、認証処理装置の一例として人型のロボット１００を採用している。しかしながら、認証処理装置はロボット１００に特に限定されない。例えば、本実施形態に係るロボット１００と同様の顔認証の処理を実行できる機器（例えば各種部品の組み合わせなど）であれば、当該機器を認証処理装置としてもよい。尚、顔認証は、顔から性別や年齢、気分などを識別する顔認識と異なり、マッチングを用いて特定の個人であることや本人であることを確認する技術である。
【００１１】
ロボット１００は例えば台座５０などに載置される。台座５０の高さはロボット１００の大きさに応じて様々な高さを採用することができる。尚、ロボット１００の大きさによっては、ロボット１００を台座５０に載置しなくてもよい。
【００１２】
ロボット１００はセンサ１００Ｆ、カメラ１００Ｇ、ディスプレイ１００Ｉなどを備えている。特に、カメラ１００Ｇはセンサ１００Ｆの付近に設けられている。センサ１００Ｆ及びカメラ１００Ｇの少なくとも一方はロボット１００と別体であってもよい。ここで、センサ１００Ｆは距離センサを含んでいる。距離センサとしては、例えば赤外線距離センサやTime-of-flight（ＴＯＦ）センサ、Laser Range Finder（ＬＲＦ）を利用することができる。距離センサは、自身の検出能力が及ぶ探索範囲を対象にして、自身からその探索範囲内で移動する物体までの距離を検出する。これにより、ロボット１００は自身からその物体までの距離を検出することができる。また、カメラ１００Ｇはセンサ１００Ｆの付近に設けられているため、距離センサが検出した距離の分その距離センサから離れた場所に位置する物体を被写体として撮像することができる。
【００１３】
尚、センサ１００Ｆは距離センサに加え、深度センサを含んでいてもよい。これにより、その物体の３次元形状を検出することができる。深度センサとしては、例えば赤外線深度センサ、３次元ＴＯＦカメラ、Laser Range Scanner（ＬＲＳ）などを利用することができる。
【００１４】
ここで、図１に示すように、移動する物体として人物１０がロボット１００に接近すると、ロボット１００はその人物１０を顔認証の対象人物として追跡（トラッキング）し、自身と人物１０との距離を継続的又は断続的に検出する。詳細は後述するが、人物１０がロボット１００に近づいても、ロボット１００は検出した距離が予め定めた閾値距離（例えば１ｍ（メートル））以上であると判定し続けている場合には、人物１０の顔以外の特徴を判定する。人物１０の顔以外の特徴としては、例えば人物１０の身長や服装、性別などがある。そして、ロボット１００はその人物１０が自身にさらに接近することにより、検出した距離がその閾値距離未満であると判定すると、顔以外の特徴を利用して、顔の特徴を判定する。例えば、ロボット１００は、顔以外の特徴による判定において顔以外の特徴が合致した人物を候補として、顔の特徴を判定する。このように、ロボット１００は人物１０に対する顔認証の処理を実行する。
【００１５】
次に、図２を参照して、ロボット１００のハードウェア構成について説明する。
【００１６】
図２はロボット１００のハードウェア構成の一例である。図２に示すように、ロボット１００は、ハードウェアプロセッサとしてのCentral Processing Unit（ＣＰＵ）１００Ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）１００Ｂ、Read Only Memory（ＲＯＭ）１００Ｃ、Non-Volatile Memory（ＮＶＭ）１００Ｄ、及びネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）１００Ｅを含んでいる。
【００１７】
また、ロボット１００は、センサ１００Ｆ、カメラ１００Ｇ、モータ１００Ｈ、ディスプレイ１００Ｉ、並びにスピーカ１００Ｊを含んでいる。特に、カメラ１００ＧはレンズとComplementary Metal Oxide Semiconductor（ＣＭＯＳ）やCharge Coupled Device（ＣＣＤ）といった画像センサとを含んでいる。ロボット１００にタッチパネル（又はタッチセンサ）やマイクを含めてもよい。ＣＰＵ１００Ａからスピーカ１００Ｊまでは、内部バス１００Ｋによって互いに接続されている。すなわち、ロボット１００はコンピュータによって実現することができる。尚、ＣＰＵ１００Ａに代えてMicro Processing Unit（ＭＰＵ）をハードウェアプロセッサとして利用してもよい。また、ロボット１００はモータ１００Ｈを含むため、モータ１００Ｈの動作をＣＰＵ１００Ａにより制御することで、ロボット１００の頭部や腕部を動かすようにしてもよい。
【００１８】
上述したＲＡＭ１００Ｂには、ＲＯＭ１００ＣやＮＶＭ１００Ｄに記憶されたプログラムがＣＰＵ１００Ａによって一時的に格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ１００Ａが実行することにより、ＣＰＵ１００Ａは後述する各種の機能を実現する。また、格納されたプログラムをＣＰＵ１００Ａが実行することにより、ＣＰＵ１００Ａは後述する各種の処理を実行する。尚、プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。
【００１９】
次に、図３を参照して、ロボット１００の機能構成について説明する。
【００２０】
図３はロボット１００のブロック図の一例である。図３ではロボット１００の機能の要部が示されている。図３に示すように、ロボット１００は記憶部１１０、処理部１２０、検出部１３０、撮像部１４０、及び表示部１５０を備えている。記憶部１１０は上述したＲＡＭ１００Ｂ及びＮＶＭ１００Ｄによって実現することができる。処理部１２０は上述したＣＰＵ１００Ａによって実現することができる。検出部１３０は上述したセンサ１００Ｆによって実現することができる。撮像部１４０は上述したカメラ１００Ｇによって実現することができる。表示部１５０は上述したディスプレイ１００Ｉによって実現することができる。したがって、記憶部１１０、処理部１２０、検出部１３０、撮像部１４０、及び表示部１５０は互いに接続されている。
【００２１】
尚、ロボット１００に上述したネットワークＩ／Ｆ１００Ｅによって実現することができる通信部を含めてもよい。ロボット１００に上述したマイクによって実現することができる音声入力部を含めてもよい。ロボット１００に上述したタッチパネルによって実現することができる操作入力部をロボット１００に含めてもよい。
【００２２】
ここで、記憶部１１０は人物情報Data Base（ＤＢ）１１１を構成要素として含んでいる。処理部１２０は登録部１２１、判定部１２２、顔認証部１２３、及び学習部１２４を構成要素として含んでいる。処理部１２０の各構成要素は記憶部１１０の構成要素である人物情報ＤＢ１１１にアクセスして、各種の処理を実行する。例えば、顔認証部１２３は、撮像部１４０が静止画として撮像した人物１０の顔の画像に基づいて、顔認証の処理を実行する。尚、各構成要素の詳細な説明については、ロボット１００の動作を説明する際に詳しく記載する。
【００２３】
次に、図４から図１２を参照して、ロボット１００の動作について説明する。
【００２４】
はじめに、図４から図７を参照して、登録部１２１などが実行する事前登録処理について説明する。事前登録処理は顔認証の処理を行う前に人物情報ＤＢ１１１に各種の情報を登録するための処理である。まず、図４に示すように、登録部１２１は検出部１３０と人物１０との距離が１０ｍ未満になるまで待機する（ステップＳ１０１：ＮＯ）。より詳しくは、検出部１３０は自身と自身に接近する人物１０との距離を継続的に又は断続的に検出し、検出した距離を検出距離として登録部１２１に定期的又は非定期的に出力する。登録部１２１は、検出部１３０から出力された検出距離に基づいて、その検出距離が１０ｍ未満であるか否かを判定する。すなわち、登録部１２１はロボット１００に接近する人物１０がロボット１００から１０ｍの範囲内に到達したか否かを判定する。
【００２５】
登録部１２１は検出部１３０と人物１０との距離が１０ｍ未満であると判定すると（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、人物１０を顔認証の対象人物として撮像する（ステップＳ１０２）。より詳しくは、図５（ａ）に示すように、登録部１２１は検出距離が１０ｍ未満であると判定すると、撮像部１４０に撮像指令を出力する。本実施形態では、位置Ｏから位置Ｐまでの距離が１０ｍに相当する。これにより、撮像部１４０はロボット１００の位置Ｏから約１０ｍ離れた位置Ｐに立つ人物１０の前面を撮像する。この場合、撮像部１４０は人物１０の顔だけでなく、人物１０の上半身の一部又は全部を撮像することができる。撮像部１４０は人物１０の上半身と併せて下半身の一部又は全部を撮像することもある。すなわち、撮像部１４０は人物１０の全身を撮像することもある。撮像部１４０は人物１０を撮像すると、人物１０を含む撮像画像を第１の撮像画像として登録部１２１に出力する。
【００２６】
ステップＳ１０２の処理が完了すると、次いで、登録部１２１は身長を推定する（ステップＳ１０３）。より詳しくは、登録部１２１は撮像部１４０から第１の撮像画像が出力されると、その第１の撮像画像に含まれる人物１０の顔の位置と位置Ｏから位置Ｐまでの距離とに基づいて、人物１０の身長を推定する。登録部１２１は身長を推定する際、併せて、人物１０の体の形（具体的には体型）の種別を推定してもよい。例えば、登録部１２１は第１の撮像画像に含まれる人物１０の上半身や全身などに基づいて、やせ気味、普通、太り気味といった体の形の種別を推定してもよい。登録部１２１は身長を推定すると、推定した身長を第１の推定結果として保持する。
【００２７】
ステップＳ１０３の処理が完了すると、次いで、登録部１２１は服装の色を推定する（ステップＳ１０４）。より詳しくは、登録部１２１は第１の撮像画像に含まれる人物１０が着用する服装に基づいて、その人物１０の服装の色の好みを推定する。例えば、服装の大部分が黒色であれば、登録部１２１はその人物１０の服装の色の好みを黒色として推定する。登録部１２１は服装の色を推定する際、併せて、服装の種類を推定してもよい。例えば、人物１０が着用する服装がその人物１０が所属する会社の制服であれば、登録部１２１はその人物１０の服装の種類が制服であると推定する。服装の種類は、スーツやズボン、スカート、作業服などでもよく、特に限定されない。登録部１２１は服装の色を推定すると、推定した服装の色を第２の推定結果として保持する。
【００２８】
ステップＳ１０４の処理が完了すると、次いで、登録部１２１は性別を推定する（ステップＳ１０５）。より詳しくは、登録部１２１は第１の撮像画像に含まれる人物１０の顔の形（具体的には輪郭）に基づいて、その人物１０の性別を推定する。登録部１２１は、人物１０の目の形状又は目の大きさに基づいて、その人物１０の性別を推定してもよい。登録部１２１は、顔の形と目の形状の両方に基づいて、その人物１０の性別を推定してもよい。登録部１２１は性別を推定すると、推定した性別を第３の推定結果として保持する。
【００２９】
ステップＳ１０５の処理が完了すると、登録部１２１は検出部１３０と人物１０との距離が閾値距離未満になるまで待機する（ステップＳ１０６：ＮＯ）。より詳しくは、検出部１３０は自身と自身に接近する人物１０との距離を引き続き検出し、検出した距離を検出距離として登録部１２１に出力する。登録部１２１は、検出部１３０から出力された検出距離に基づいて、その検出距離がロボット１００から閾値距離未満であるか否かを判定する。これにより、登録部１２１はロボット１００に接近する人物１０がロボット１００から閾値距離の範囲内に到達したか否かを判定する。尚、本実施形態では、閾値距離として１ｍを採用するが、人物１０の顔の画像を精度良く撮像できる範囲内であれば、閾値距離を１ｍから増減させてもよい。
【００３０】
登録部１２１は検出部１３０と人物１０との距離が閾値距離未満であると判定すると（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、人物１０を撮像する（ステップＳ１０７）。より詳しくは、図５（ｂ）に示すように、登録部１２１は検出距離が閾値距離未満であると判定すると、撮像部１４０に撮像指令を出力する。これにより、撮像部１４０はロボット１００の位置Ｏから閾値距離離れた位置Ｓ付近に立つ人物１０の顔を撮像する。この場合、撮像範囲は、人物１０が位置Ｐ付近に立つ場合に比べて狭くなり、人物１０の顔を精度良く撮像することができる。言い換えれば、位置Ｐ付近に立つ人物１０の場合、人物１０の顔以外の特徴を判定できる程度に撮像することは可能だが、顔の特徴については位置Ｓ付近の場合に比べると撮像精度が劣化する。撮像部１４０は人物１０の顔を撮像すると、人物１０の顔を含む撮像画像を第２の撮像画像として登録部１２１に出力する。
【００３１】
ステップＳ１０７の処理が完了すると、登録部１２１は推定結果と顔画像を登録する（ステップＳ１０８）。具体的には、まず、登録部１２１は人物１０を識別する人物ＩＤを生成する。そして、登録部１２１は生成した人物ＩＤ、第１の推定結果、第２の推定結果、第３の推定結果、及び第２の撮像画像に含まれる顔画像を関連付けた第２の基準情報を含む人物情報を人物情報ＤＢ１１１に登録する。これにより、人物情報ＤＢ１１１は人物情報を記憶する。
【００３２】
例えば、登録部１２１が人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」を生成した場合、図６に示すように、人物情報ＤＢ１１１は人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」及び複数の推定結果を含む人物情報を記憶する。すなわち、人物情報ＤＢ１１１が人物ＩＤ「Ｐ−Ｂ」から人物ＩＤ「Ｐ−Ｉ」までの複数の人物情報を既に記憶している場合、人物情報ＤＢ１１１は人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」を含む人物情報を新たに記憶する。
【００３３】
登録部１２１は複数の推定結果と顔画像を登録する際、第２の基準情報に第１の撮像画像に含まれる人物１０の画像（例えば全身画像など）を含めてもよい。また、登録部１２１は顔画像を登録した後、学習部１２４が身長、服装の色、顔画像のそれぞれに機械学習を実施してもよい。この場合、機械学習の学習精度を高めるため、複数（望ましくは多く）の身長、服装の色、顔画像を登録しておくことが望ましい。これにより、身長の特徴量、服装の色の特徴量、顔画像の特徴量を抽出することができる。このように抽出したそれぞれの特徴量を学習部１２４は対応する第２の基準情報に関連付けてもよい。尚、身長の特徴量としては例えば身長の平均値を採用することができる。服装の色の特徴量としては例えば服装に出現する色の割合などがある。顔画像の特徴量としては例えば顔の形や、目や眉の端点の位置などがある。
【００３４】
ステップＳ１０８の処理が完了すると、登録部１２１はグループ情報を生成し（ステップＳ１０９）、生成したグループ情報を人物情報ＤＢ１１１に登録する（ステップＳ１１０）。より詳しくは、登録部１２１は人物情報ＤＢ１１１が記憶する複数の人物情報を取得し、身長、服装、及び性別のそれぞれに基づいて、複数の人物ＩＤを分類する。例えば、身長に関し、登録部１２１は事前に設定された４つの高さの範囲に複数の人物ＩＤを分類する。登録部１２１は複数の人物ＩＤを分類すると、図７に示すように、身長に関するグループ情報を生成する。服装及び性別についても身長と同様である。登録部１２１は身長、服装、及び性別に関する各グループ情報を生成すると、生成した各グループ情報を関連付けた第１の基準情報を上述した人物情報に含める。これにより、人物情報は第１の基準情報を第２の基準情報とともに含むことになる。人物情報ＤＢ１１１はこのような人物情報を記憶する。尚、図７に示す人物ＩＤメンバーでは、人物ＩＤに含まれる文字及び記号「Ｐ−」は省略されている。
【００３５】
ステップＳ１１０の処理が完了すると、登録部１２１は事前登録処理を終了する。尚、事前登録処理では、身長、服装の色の好み、及び性別を推定したが、ロボット１００が操作入力部を有する場合、人物１０の操作によって、身長、服装の色の好み、及び性別を登録してもよい。また、ロボット１００が音声入力部を有する場合、人物１０が発声する音声によって、身長、服装の色の好み、及び性別を登録してもよい。ロボット１００に深度センサが設けられている場合には、深度センサが検出した３次元形状に基づいて、身長や性別を推定してもよい。
【００３６】
次に、図８から図１２を参照して、判定部１２２及び顔認証部１２３などが実行する段階的顔認証処理について説明する。段階的顔認証処理は顔認証の処理を行う前に顔以外の特徴を段階的に判定し、認証対象の顔画像とマッチングするマッチング対象の顔画像を絞り込む処理である。段階的顔認証処理により最終的な顔認証の認証速度を向上することができる。
【００３７】
まず、図８に示すように、判定部１２２は検出部１３０と人物１０との距離が１０ｍ未満になるまで待機する（ステップＳ２０１：ＮＯ）。より詳しくは、図１０（ａ）に示すように、人物１０がロボット１００に接近する場合、判定部１２２は検出距離が１０ｍ未満になるまで待機する。ステップＳ２０１の処理は基本的にステップＳ１０１の処理と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００３８】
判定部１２２は検出部１３０と人物１０との距離が１０ｍ未満であると判定すると（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、人物１０を顔認証の対象人物として撮像する（ステップＳ２０２）。より詳しくは、図１０（ｂ）に示すように、判定部１２２は検出距離が１０ｍ未満であると判定すると、撮像部１４０に撮像指令を出力する。これにより、撮像部１４０はロボット１００の位置Ｏから約１０ｍ離れた位置Ｐ付近に立つ人物１０の前面を撮像する。この場合も事前登録処理と同様に、撮像部１４０は人物１０の顔だけでなく、人物１０の上半身や全身などを撮像することができる。撮像部１４０は人物１０を撮像すると、人物１０を含む撮像画像を第３の撮像画像として判定部１２２に出力する。
【００３９】
ステップＳ２０２の処理が完了すると、次いで、判定部１２２は人物１０が身長基準を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０３）。より詳しくは、判定部１２２は撮像部１４０から第３の撮像画像が出力されると、その第３の撮像画像に含まれる人物１０の顔の位置と位置Ｏから位置Ｐまでの距離とに基づいて、人物１０の身長を推定する。判定部１２２は身長を推定する際、併せて、人物１０の体の形（具体的には体型）の種別を推定してもよい。判定部１２２は身長を推定すると、人物情報ＤＢ１１１から人物情報を取得し、推定した身長が身長に関する第１の基準情報のどのグループの身長基準を満たすかを順に判定する。例えば、推定した身長が１８０ｃｍ（センチメートル）である場合、判定部１２２は１７０ｃｍ以上のグループの身長基準（図７参照）を満たすと判定する。一方で、判定部１２２は１７０ｃｍ未満の３つのグループの身長基準のいずれも満たさないと判定する。
【００４０】
ステップＳ２０３の処理が完了すると、次いで、判定部１２２は該当する人物ＩＤに５点を付与する（ステップＳ２０４）。すなわち、１７０ｃｍ以上のグループの身長基準に属する人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」、「Ｐ−Ｃ」、「Ｐ−Ｄ」、及び「Ｐ−Ｇ」（図７参照）に対し、図１１（ａ）に示すように、判定部１２２は５点を付与する。このように該当の人物ＩＤに得点が付与されることで、複数の人物ＩＤの中から顔認証の対象である人物１０の人物ＩＤの候補が絞り込まれる。
【００４１】
ステップＳ２０４の処理が完了すると、判定部１２２は検出部１３０と人物１０との距離が５ｍ未満になるまで待機する（ステップＳ２０５：ＮＯ）。より詳しくは、図１０（ｂ）に示すように、その人物１０がロボット１００にさらに接近し、判定部１２２は検出距離が５ｍ未満になるまで待機する。尚、本実施形態では、位置Ｏから位置Ｑまでの距離が５ｍに相当する。
【００４２】
判定部１２２は検出部１３０と人物１０との距離が５ｍ未満であると判定すると（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、人物１０を撮像する（ステップＳ２０６）。より詳しくは、図１０（ｂ）に示すように、判定部１２２は検出距離が５ｍ未満であると判定すると、撮像部１４０に撮像指令を出力する。これにより、例えば撮像部１４０は位置Ｑ付近に立つ人物１０の前面を撮像する。撮像部１４０は人物１０を撮像すると、人物１０を含む撮像画像を第４の撮像画像として判定部１２２に出力する。
【００４３】
ステップＳ２０６の処理が完了すると、次いで、判定部１２２は人物１０が服装基準を満たすか否かを判定する（ステップＳ２０７）。より詳しくは、判定部１２２は撮像部１４０から第４の撮像画像が出力されると、その第４の撮像画像に含まれる人物１０が着用する服装に基づいて、その人物１０の服装の色の好みを推定する。判定部１２２は服装の色を推定する際、併せて、上述した服装の種類を推定してもよい。判定部１２２は服装の色の好みを推定すると、人物情報ＤＢ１１１から人物情報を取得し、推定した服装の色の好みが服装に関する第１の基準情報のどのグループの服装基準を満たすかを順に判定する。例えば、推定した服装の色の好みが黒色である場合、判定部１２２は黒色のグループの服装基準（図７参照）を満たすと判定する。一方で、判定部１２２は黒色以外の２つのグループの服装基準のいずれも満たさないと判定する。
【００４４】
ステップＳ２０７の処理が完了すると、次いで、判定部１２２は該当する人物ＩＤに１０点を付与する（ステップＳ２０８）。すなわち、黒色のグループの服装基準に属する人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」、「Ｐ−Ｄ」、「Ｐ−Ｇ」、及び「Ｐ−Ｉ」（図７参照）に対し、図１１（ｂ）に示すように、判定部１２２は１０点を付与（具体的には加算）する。このように該当の人物ＩＤにさらに得点が付与されることで、複数の人物ＩＤの中から顔認証の対象である人物１０の人物ＩＤの候補がさらに絞り込まれる。
【００４５】
ステップＳ２０８の処理が完了すると、次いで、判定部１２２は検出部１３０と人物１０との距離が３ｍ未満になるまで待機する（ステップＳ２０９：ＮＯ）。より詳しくは、図１０（ｂ）に示すように、その人物１０がロボット１００にさらに接近し、判定部１２２は検出距離が３ｍ未満になるまで待機する。尚、本実施形態では、位置Ｏから位置Ｒまでの距離が３ｍに相当する。
【００４６】
判定部１２２は検出部１３０と人物１０との距離が３ｍ未満であると判定すると（ステップＳ２０９：ＹＥＳ）、人物１０を撮像する（ステップＳ２１０）。より詳しくは、図１０（ｂ）に示すように、判定部１２２は検出距離が３ｍ未満であると判定すると、撮像部１４０に撮像指令を出力する。これにより、例えば撮像部１４０は位置Ｒ付近に立つ人物１０の前面を撮像する。撮像部１４０は人物１０を撮像すると、人物１０を含む撮像画像を第５の撮像画像として判定部１２２に出力する。
【００４７】
ステップＳ２１０の処理が完了すると、次いで、判定部１２２は人物１０が性別基準を満たすか否かを判定する（ステップＳ２１１）。より詳しくは、判定部１２２は撮像部１４０から第５の撮像画像が出力されると、その第５の撮像画像に含まれる人物１０の形及びその人物１０が着用する服装の種類の少なくとも一方に基づいて、その人物１０の性別を推定する。人物１０の形は人物１０の顔の形であってもよいし、体の形であってもよい。判定部１２２は性別を推定すると、人物情報ＤＢ１１１から人物情報を取得し、推定した性別が性別に関する第１の基準情報のどのグループの性別基準を満たすかを順に判定する。例えば、推定した性別が男である場合、判定部１２２は男のグループの性別基準（図７参照）を満たすと判定する。一方で、判定部１２２は女のグループの性別基準を満たさないと判定する。
【００４８】
ステップＳ２１１の処理が完了すると、次いで、判定部１２２は該当する人物ＩＤに１５点を付与する（ステップＳ２１２）。すなわち、男のグループの性別基準に属する人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」、「Ｐ−Ｂ」、「Ｐ−Ｃ」、及び「Ｐ−Ｄ」（図７参照）に対し、図１１（ｃ）に示すように、判定部１２２は１５点を付与（具体的には加算）する。このように該当の人物ＩＤにさらに得点が付与されることで、複数の人物ＩＤの中から顔認証の対象である人物１０の人物ＩＤの候補がさらに絞り込まれる。
【００４９】
このように、本実施形態では、身長、服装、及び性別の３つの特徴を推定対象として推定しているが、推定対象は３つの特徴の中の少なくとも１つであってもよい。逆に、推定対象を４つ以上の特徴としてもよい。また、本実施形態では、付与する点数に距離に応じた傾斜を設けているが、傾斜は設けなくてもよい。しかしながら、人物１０がロボット１００に近づくにつれて、撮像対象を大きく撮像でき、撮像画像が精細になるため、距離に応じて点数に傾斜を設ける方が望ましい。例えば、位置Ｐでは人物１０の身長を推定できる程度に撮像できるが、服装の色の好みや性別については身長の場合に比べて精度良く推定できる程度に撮像できない可能性がある。このため、推定精度が向上する距離に応じて、高い点数が付与される傾斜を設けることが望ましい。このように、本実施形態では、距離に応じて推定可能な推定対象が利用されている。尚、付与する点数は傾斜を設ける場合であっても、傾斜を設けない場合であっても、設計等に応じて適宜定めることができる。
【００５０】
ステップＳ２１２の処理が完了すると、図９に示すように、判定部１２２は検出部１３０と人物１０との距離が閾値距離未満になるまで待機する（ステップＳ２１３：ＮＯ）。より詳しくは、図１０（ｃ）に示すように、その人物１０がロボット１００にさらに接近し、判定部１２２は検出距離が閾値距離未満になるまで待機する。尚、本実施形態では、位置Ｏから位置Ｓまでの閾値距離が１ｍに相当する。
【００５１】
判定部１２２は検出部１３０と人物１０との距離が閾値距離未満であると判定すると（ステップＳ２１３：ＹＥＳ）、人物１０を撮像する（ステップＳ２１４）。より詳しくは、図１０（ｃ）に示すように、判定部１２２は検出距離が閾値距離未満であると判定すると、撮像部１４０に撮像指令を出力する。これにより、例えば撮像部１４０は位置Ｓ付近に立つ人物１０の顔を撮像する。撮像部１４０は人物１０の顔を撮像すると、人物１０の顔を含む撮像画像を認証対象の顔画像として顔認証部１２３に出力する。特に、人物１０は位置Ｓを基準としてロボット１００側の方に立つため、位置Ｓを基準としてロボット１００より離れた側の方に立つ場合に比べて、人物１０の顔を精度良く撮像することができる。
【００５２】
ステップＳ２１４の処理が完了すると、次いで、判定部１２２は最高点が閾値点以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１５）。このように、顔以外の特徴で十分に差別化できてから、後述の顔認証の処理が実行される。本実施形態では、閾値点の一例として２５点を利用して説明するが、閾値点はロボット１００の設計やロボット１００の利用環境などに応じて適宜定めればよい。図１１（ｃ）に示すように、最高点は３０点であるため、判定部１２２は最高点が閾値点以上であると判定する（ステップＳ２１５：ＹＥＳ）。
【００５３】
この場合、顔認証部１２３は最高点の人物ＩＤに応じた顔画像で顔認証の処理を実行し（ステップＳ２１６）、特徴量が一致するか否かを判定する（ステップＳ２１７）。すなわち、顔認証部１２３は人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」及び「Ｐ−Ｄ」に応じた顔画像（図６参照）の特徴量で顔認証の処理を実行する。したがって、閾値距離は判定対象の特徴を変更する距離ということができる。顔認証の処理は、まず、認証対象の顔画像の特徴量と、人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」及び「Ｐ−Ｄ」に応じた顔画像の特徴量の一致率を算出する。その後、算出した一致率が予め定めた規定値を超えれば、２つの顔画像の特徴量が一致すると判定する。本実施形態に係る人物１０の顔の形に基づけば、顔認証部１２３は認証対象の顔画像の特徴量と人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」の顔画像の特徴量の一致率を算出すると、特徴量の一致率は規定値を超える可能性が高い。逆に、顔認証部１２３は認証対象の顔画像の特徴量と、人物ＩＤ「Ｐ−Ｄ」の顔画像の特徴量の一致率を算出すると、特徴量の一致率は規定値以下を超えない可能性が高い。
【００５４】
このため、顔認証部１２３は、特徴量が一致する顔画像を発見することにより、特徴量が一致したと判定し（ステップＳ２１７：ＹＥＳ）、該当の人物ＩＤを出力し（ステップＳ２１８）、処理を終了する。例えば、顔認証部１２３は表示部１５０に人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」を出力する。顔認証部１２３に上述した通信部が接続されている場合、顔認証部１２３は通信部に人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」を出力してもよい。顔認証部１２３は人物ＩＤを出力する際に、併せて、人物ＩＤと関連付けられた顔画像などを出力してもよい。
【００５５】
一方、ステップＳ２１５の処理で、最高点が閾値点以上でないと判定部１２２が判定した場合（ステップＳ２１５：ＮＯ）、顔認証部１２３は人物情報ＤＢが記憶する人物情報の全ての顔画像で顔認証の処理を実行する（ステップＳ２１９）。また、ステップＳ２１７の処理で、特徴量が一致しないと判定部１２２が判定した場合（ステップＳ２１７：ＮＯ）、同様に、顔認証部１２３はステップＳ２１９の処理を実行する。なお、ステップＳ２１９の処理において、顔認証部１２３は、人物情報ＤＢ１１１が記憶する人物情報の全ての顔画像を、顔画像に対応する人物ＩＤに付与された点数の高い順に用いて顔認証の処理を実行してもよい。これにより、人物情報ＤＢ１１１が記憶する人物情報を用いて網羅的に、かつ、特徴量が一致する可能性の高い顔画像を優先して顔認証が実行される。したがって、ステップＳ２１９の顔認証処理は、全体として処理の高速化、処理負荷の軽減がなされる。あるいは、ステップＳ２１９において顔認証部１２３は、人物情報ＤＢ１１１が記憶する人物情報の全ての顔画像のうち、顔画像に対応する人物ＩＤに付与された点数に基づいて選択された一部の顔画像を用いて顔認証の処理を実行することとしても良い。ここで選択される顔画像は、例えば、顔画像に対応する人物ＩＤに付与された点数が所定の点数以上である顔画像や、点数の高い順に所定の数の顔画像としてよい。これにより、特徴量が一致する可能性の高い顔画像を優先して顔認証が実行されるので、ステップＳ２１９の顔認証処理は、処理の高速化、処理負荷の軽減がなされる。
【００５６】
ステップＳ２１９の処理が完了すると、顔認証部１２３は特徴量が一致するか否かを判定する（ステップＳ２２０）。すなわち、顔認証部１２３は全ての人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」から「Ｐ−Ｉ」までのそれぞれに応じた顔画像（図６参照）の特徴量で顔認証の処理を実行する。顔認証部１２３は、特徴量が一致する顔画像を発見することにより、特徴量が一致したと判定した場合（ステップＳ２２０：ＹＥＳ）、該当の人物ＩＤを出力する（ステップＳ２２１）。したがって、仮にステップＳ２１５の処理で最高点が閾値点未満であっても、顔認証部１２３は表示部１５０に人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」を出力する可能性がある。
【００５７】
ステップＳ２２１の処理が完了すると、学習部１２４は身長、服装の色、及び顔画像の各特徴量を学習して（ステップＳ２２２）、処理を終了する。例えば、学習部１２４は次の認証機会に備えて、各特徴量を補正する。例えば、図１２（ａ）及び（ｂ）に示すように、第２の基準情報に身長の特徴量（以下、身長特徴という）が関連付けられている場合、学習部１２４は身長特徴を補正する。尚、この場合、身長の欄には、事前登録処理により推定された身長ではなく、事前登録処理の際に操作により入力された身長が登録される。登録された身長は補正対象とされない。そして、登録された身長が複製されて身長特徴の欄に登録される。
【００５８】
また、第２の基準情報に服装の色の特徴量（以下、服装特徴という）が関連付けられている場合、学習部１２４は服装特徴を補正する。尚、この場合、服装の欄には、事前登録処理により推定された服装の色ではなく、事前登録処理の際に操作により入力された服装の色が登録される。登録された服装の色は補正対象とされない。そして、登録された服装の色が機械学習されて服装特徴の欄に登録される。本実施形態では、服装特徴がＲＧＢ形式で表されている。これにより、例えば黒色は「ＲＧＢ」＝「０００：０００：０００」と表すことができる。
【００５９】
ここで、特徴量の学習を具体的に説明すると、顔認証で人物１０を本人であると特定できた場合、図１２（ｂ）に示すように、その都度、推定した身長が登録限度数まで推定身長の欄に登録される。同様に、顔認証で人物１０を本人であると特定できた場合、その都度、推定した服装の色の出現回数が計数されて推定服装の欄の対応色に登録される。
【００６０】
そして、学習部１２４が身長特徴を学習する場合、学習部１２４は推定身長の欄に登録された身長の平均値を算出し、算出した平均値で身長特徴の欄に登録された身長を補正する。具体的には、学習部１２４は算出した平均値で身長特徴の欄に登録された身長を上書きする。これにより、例えば人物ＩＤ「Ｐ−Ｂ」の場合、身長特徴は学習前後で１５５ｃｍから１６０ｃｍに補正される。これにより、改めてグループ情報が生成されると、グループ情報を関連付けた第１の基準情報が更新される。すなわち、顔以外の特徴の１つである身長の基準が変化する。尚、推定した身長が平均値から数十ｃｍ以上外れている場合には、検出部１３０の異常が疑われるため、この身長を平均値の算出対象から除外してもよい。
【００６１】
一方、学習部１２４が服装特徴を学習する場合、学習部１２４は推定服装の欄に登録された各色の出現回数に基づいて各色の出現確率を算出する。学習部１２４は算出した出現確率で服装特徴の欄に登録された服装特徴を補正する。具体的には、学習部１２４は算出した出現確率で服装特徴の欄に登録された服装特徴を上書きする。これにより、例えば人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」の場合、服装特徴は黒１００％から白３％、黄２％、黒８０％などと補正される。これにより、改めてグループ情報が生成されると、グループ情報を関連付けた第１の基準情報が更新される。すなわち、顔以外の特徴の１つである服装の基準が変化する。尚、このように、複数色に補正された場合、それぞれの色のグループにその人物ＩＤを含めてもよい。例えば、白、黄、黒の各グループに人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」を含めてもよい。
【００６２】
尚、上述したステップＳ２２０の処理において、顔認証部１２３は、特徴量が一致する顔画像を発見できなかったことにより、特徴量が一致しなかったと判定した場合（ステップＳ２２０：ＮＯ）、処理を終了する。この場合、顔認証部１２３はエラー処理を実行してもよい。例えば、顔認証部１２３は該当の人物ＩＤを発見できなかったことを通知する通知情報を生成して表示部１５０に出力するようにしてもよい。
【００６３】
図１３（ａ）乃至（ｅ）は段階的顔認証処理の概念の一例を説明するための図である。尚、図１３（ｂ）乃至（ｅ）においても、人物ＩＤに含まれる文字及び記号「Ｐ−」は省略されている。
【００６４】
図１３（ａ）に示すように、人物１０がロボット１００に徐々に接近した場合、位置Ｐを超えた時点でロボット１００は人物１０を撮像する。その後、ロボット１００はその撮像画像に基づいて人物１０の身長を推定し、図１３（ｂ）に示すように、複数の人物ＩＤの中から、推定した身長に該当する人物ＩＤを絞り込む。本実施形態では、人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」、「Ｐ−Ｃ」、「Ｐ−Ｄ」、及び「Ｐ−Ｇ」に絞り込まれている。
【００６５】
その後、図１３（ａ）に示すように、人物１０がロボット１００にさらに接近した場合、位置Ｑを超えた時点でロボット１００は人物１０を撮像する。ロボット１００はその撮像画像に基づいて人物１０の服装の色の好みを推定し、図１３（ｃ）に示すように、複数の人物ＩＤの中から、推定した好みに該当する人物ＩＤを絞り込む。本実施形態では、人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」、「Ｐ−Ｄ」、「Ｐ−Ｇ」、及び「Ｐ−Ｉ」に絞り込まれている。特に、身長も考慮すれば、人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」、「Ｐ−Ｄ」、及び「Ｐ−Ｇ」に絞り込まれている。
【００６６】
その後、図１３（ａ）に示すように、人物１０がロボット１００にさらに接近した場合、位置Ｒを超えた時点でロボット１００は人物１０を撮像する。ロボット１００はその撮像画像に基づいて人物１０の性別を推定し、図１３（ｄ）に示すように、複数の人物ＩＤの中から、推定した性別に該当する人物ＩＤを絞り込む。本実施形態では、人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」、「Ｐ−Ｂ」、「Ｐ−Ｃ」、及び「Ｐ−Ｄ」に絞り込まれている。特に、身長及び服装の色の好みも考慮すれば、人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」及び「Ｐ−Ｄ」に絞り込まれている。
【００６７】
その後、図１３（ａ）に示すように、人物１０がロボット１００にさらに接近した場合、位置Ｓを超えた時点でロボット１００は人物１０の顔を撮像する。ロボット１００と人物１０との距離は位置Ｓを超える前までの距離に比べて短いため、ロボット１００は人物１０の顔を精度良く撮像することができる。ロボット１００は撮像した顔の顔画像に基づいて人物１０に対する顔認証の処理を実行する。特に、ロボット１００は認証対象の顔画像とマッチングする対象の顔画像を人物ＩＤ「Ｐ−Ａ」及び「Ｐ−Ｄ」の顔画像に絞り込んでいる。これにより、顔認証の認証速度を向上することができる。
【００６８】
以上、第１実施形態によれば、ロボット１００は記憶部１１０と処理部１２０を含んでいる。特に、記憶部１１０は人物情報ＤＢ１１１を含んでいる。処理部１２０は判定部１２２及び顔認証部１２３を含んでいる。人物情報ＤＢ１１１は人物情報を記憶する。人物情報は、複数の人物それぞれについて、各人物の顔以外の特徴を判定する第１の基準情報を含んでいる。また、人物情報は、複数の人物それぞれについて、各人物の顔の特徴を判定する第２の基準情報を含んでいる。
【００６９】
一方、判定部１２２はセンサ１００Ｆにより検出されたセンサ１００Ｆから人物１０までの検出距離が閾値距離以上の場合、その人物１０が複数の人物それぞれについての第１の基準情報を満たすか否かを判定する。閾値距離は判定対象の特徴を変更する距離である。判定部１２２は検出距離が閾値距離未満に到達した場合、顔認証部１２３は人物１０に対する顔認証処理を実行する。特に、顔認証部１２３はセンサ１００Ｆの付近に設けられたカメラ１００Ｇにより撮像された顔画像に対して、人物１０が満たした第１の基準情報に対応する第２の基準情報を優先的に用いて、顔認証処理を実行する。これにより、顔認証の認証速度を向上することができる。また、マッチングする対象の顔画像が増加すると、顔画像に基づく特徴量についても類似する特徴量が増加し特徴差が小さくなる可能性がある。この結果、顔認証の認証精度が低下するおそれがあるが、本実施形態によれば、マッチングする対象の顔画像が絞られるため、認証精度を向上することができる。さらに、撮像部１４０による顔の画像が小さい場合、顔の特徴を十分に得られず、マッチング精度が低下して認証精度が低下する可能性がある。しかしながら、本実施形態によれば、顔の画像が小さな状態では撮像されず、大きな状態になって撮像されるため、顔の特徴を十分に得ることができ、認証精度を向上することができる。
【００７０】
尚、人物１０に電波（例えばビーコン情報など）を発信するカードを携帯させ、その電波をロボット１００が受信することにより、ロボット１００に接近する人物１０の属性をロボット１００が判定するようにしてもよい。例えば、従業員を識別するＩＤを含むビーコン情報を利用して、ロボット１００に接近する人物１０が従業員であるか否かを判定するようにしてもよい。また、特徴量の一致率を利用する顔認証の処理を説明したが、公知の画像マッチング技術で顔画像同士をマッチングし、そのマッチング結果を利用する顔認証の処理であってもよい。
【００７１】
（第２実施形態）
続いて、図１４を参照して、本件の第２実施形態について説明する。図１４は認証処理システムＳＴの一例である。尚、図３に示すロボット１００の各部と同様の構成には同一符号を付し、その説明を省略する。
【００７２】
認証処理システムＳＴはロボット１００とサーバ装置２００を含んでいる。ロボット１００とサーバ装置２００は通信ネットワークＮＷを介して接続されている。通信ネットワークＮＷとしては、例えばLocal Area Network（ＬＡＮ）やインターネットなどがある。
【００７３】
ロボット１００は検出部１３０、撮像部１４０、表示部１５０、及び通信部１６０を備えている。一方、サーバ装置２００は記憶部１１０、処理部１２０、及び通信部１７０を備えている。２つの通信部１６０，１７０はいずれもネットワークＩ／Ｆ１００Ｅによって実現することができる。このように、サーバ装置２００が記憶部１１０と処理部１２０を備えることにより、サーバ装置２００を認証処理装置としてもよい。
【００７４】
図１４に示すように、第１実施形態で説明した記憶部１１０及び処理部１２０を、ロボット１００に代えて、サーバ装置２００が備えていてもよい。この場合、ロボット１００の検出部１３０が検出した距離、及び撮像部１４０が撮像した撮像画像が通信部１６０を介してサーバ装置２００に送信される，
【００７５】
サーバ装置２００の通信部１７０はロボット１００から送信された距離及び撮像画像を受信して処理部１２０に出力する。処理部１２０は、距離及び撮像画像を利用して、第１実施形態で説明した各種の処理を実行する。そして、処理部１２０は処理結果を通信部１７０に出力し、通信部１７０が処理結果を通信部１６０に送信する。処理結果としては、人物ＩＤを表示できる画面情報などがある。通信部１６０は処理結果を受信すると、画面情報を表示部１５０に出力する。これにより、表示部１５０は人物ＩＤを表示する。
【００７６】
このように、ロボット１００が記憶部１１０と処理部１２０を備えずに、サーバ装置２００が記憶部１１０と処理部１２０を備えていてもよい。また、サーバ装置２００が記憶部１１０を備え、通信ネットワークＮＷに接続された別のサーバ装置（不図示）が処理部１２０を備えていてもよい。このような実施形態であっても、認証速度を向上することができる。
【００７７】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００７８】
例えば、事前登録処理では、１つの撮像画像に基づいて身長、服装の色の好み、及び性別を推定することを説明した。しかしながら、ロボット１００から人物１０までの距離を細分化し、それぞれの距離で撮像した複数の撮像画像に基づいて身長、服装の色の好み、及び性別を推定してもよい。
【００７９】
また、ロボット１００から最初に検出した距離が閾値距離未満である場合、各種の特徴を判定していないため、段階的顔認証処理を中止又は停止してもよい。さらに、上述した実施形態では、撮像部１４０による撮像画像に基づいて顔以外の各種特徴を推定したが、検出部１３０による３次元形状に基づいて顔以外の各種特徴を推定してもよい。
【００８０】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）複数の人物それぞれについて、各人物の顔以外の特徴を判定する第１の基準と前記各人物の顔の特徴を判定する第２の基準とを含む人物情報を事前に記憶部に登録し、センサにより検出された前記センサから対象人物までの検出距離が閾値距離以上の場合、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定し、前記検出距離が前記閾値距離未満に到達した場合、前記センサの付近に設けられたカメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記対象人物に対する顔認証処理を行う、処理をコンピュータに実行させるための認証処理プログラム。
（付記２）前記カメラにより撮像された前記対象人物の顔の画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記顔認証処理を行う、ことを特徴とする付記１に記載の認証処理プログラム。
（付記３）前記検出距離が前記閾値距離以上の場合、前記カメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１又は２に記載の認証処理プログラム。
（付記４）前記第１の基準は判定対象が異なる複数の基準を含み、前記検出距離が前記閾値距離以上の場合、前記カメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記複数の基準を満たすか否かを段階的に判定する、ことを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載の認証処理プログラム。
（付記５）前記カメラにより撮像された画像に含まれる前記対象人物の顔の位置に基づいて前記対象人物の身長を推定し、推定した前記身長が前記複数の基準の中の身長に関する基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記４に記載の認証処理プログラム。
（付記６）前記カメラにより撮像された画像に含まれる前記対象人物の服装に基づいて前記服装の種類及び色の少なくとも一方を推定し、推定した前記服装の種類及び色の少なくとも一方が前記複数の基準の中の服装に関する基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記４に記載の認証処理プログラム。
（付記７）前記カメラにより撮像された画像に含まれる前記対象人物の形及び服装の種類の少なくとも一方に基づいて前記対象人物の性別を推定し、推定した前記性別が前記複数の基準の中の性別に関する基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記４に記載の認証処理プログラム。
（付記８）前記センサは距離センサと深度センサを含み、前記距離センサにより検出された前記検出距離が前記閾値距離以上の場合、前記深度センサにより検出された前記対象人物の形に対して、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１又は２に記載の認証処理プログラム。
（付記９）複数の人物それぞれについて、各人物の顔以外の特徴を判定する第１の基準と前記各人物の顔の特徴を判定する第２の基準とを含む人物情報を事前に記憶部に登録し、センサにより検出された前記センサから対象人物までの検出距離が閾値距離以上の場合、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定し、前記検出距離が前記閾値距離未満に到達した場合、前記センサの付近に設けられたカメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記対象人物に対する顔認証処理を行う、処理をコンピュータが実行する認証処理方法。
（付記１０）複数の人物それぞれについて、各人物の顔以外の特徴を判定する第１の基準と前記各人物の顔の特徴を判定する第２の基準とを含む人物情報を記憶する記憶部と、センサにより検出された前記センサから対象人物までの検出距離が閾値距離以上の場合、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定し、前記検出距離が前記閾値距離未満に到達した場合、前記センサの付近に設けられたカメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記対象人物に対する顔認証処理を行う処理を実行する処理部と、を備える認証処理装置。
（付記１１）前記処理部は、前記カメラにより撮像された前記対象人物の顔の画像に対して、前記対象人物が満たすと判定された前記第１の基準に対応する前記第２の基準を優先的に用いて、前記顔認証処理を行う、ことを特徴とする付記１０に記載の認証処理装置。
（付記１２）前記処理部は、前記検出距離が前記閾値距離以上の場合、前記カメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１０又は１１に記載の認証処理装置。
（付記１３）前記第１の基準は判定対象が異なる複数の基準を含み、前記処理部は、前記検出距離が前記閾値距離以上の場合、前記カメラにより撮像された画像に対して、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記複数の基準を満たすか否かを段階的に判定する、ことを特徴とする付記１０から１２のいずれか１項に記載の認証処理装置。
（付記１４）前記処理部は、前記カメラにより撮像された画像に含まれる前記対象人物の顔の位置に基づいて前記対象人物の身長を推定し、推定した前記身長が前記複数の基準の中の身長に関する基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１３に記載の認証処理装置。
（付記１５）前記処理部は、前記カメラにより撮像された画像に含まれる前記対象人物の服装に基づいて前記服装の種類及び色の少なくとも一方を推定し、推定した前記服装の種類及び色の少なくとも一方が前記複数の基準の中の服装に関する基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１３に記載の認証処理装置。
（付記１６）前記処理部は、前記カメラにより撮像された画像に含まれる前記対象人物の形及び服装の種類の少なくとも一方に基づいて前記対象人物の性別を推定し、推定した前記性別が前記複数の基準の中の性別に関する基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１３に記載の認証処理装置。
（付記１７）前記センサは距離センサと深度センサを含み、前記処理部は、前記距離センサにより検出された前記検出距離が前記閾値距離以上の場合、前記深度センサにより検出された前記対象人物の形に対して、前記対象人物が前記複数の人物それぞれについての前記第１の基準を満たすか否かを判定する、ことを特徴とする付記１０又は１１に記載の認証処理装置。
【符号の説明】
【００８１】
１０  人物
１００  ロボット
１１０  記憶部
１１１  人物情報ＤＢ
１２０  処理部
１２１  登録部
１２２  判定部
１２３  顔認証部
１２４  学習部
１３０  検出部
１４０  撮像部
１５０  表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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