(57)【要約】      （修正有）【課題】人物に応じた認証要求レベルを適宜設定することができセキュリティーレベルを向上させることが可能なセキュリティーシステムを提供する。【解決手段】第１空間から第２空間へのアクセスを許容された人物それぞれに付与されたＩＤと共に、人物の姿勢情報モデルデータを記憶するモデルデータ記憶部１２０と、第１と第２空間との間に設けられる遮蔽体を施錠又は解錠するロック機構部１６０と、第１空間を撮像する撮像装置１１０と、取得された撮像データから人物の動きを抽出し姿勢情報を推定し、姿勢情報と姿勢情報モデルデータから、ＩＤを付与された人物である確率を算出する確率算出手段と、を有し、確率が所定値以上である場合には、第１認証方法によって前記ロック機構部１６０の解錠を行い、確率が所定値以上でない場合には、前記第１認証方法と前記第１認証方法と異なった第２認証方法とでロック機構部１６０の解錠を行う。【選択図】図２
2010176563.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１空間から第２空間へのアクセスを許容された人物それぞれに付与されたＩＤを記憶すると共に、当該ＩＤに応じた人物の姿勢情報に関わる姿勢情報モデルデータを記憶する記憶手段と、
前記第１空間と前記第２空間との間に設けられる遮蔽体を施錠又は解錠するロック機構部と、
前記第１空間を撮像し撮像データを取得する撮像手段と、
前記撮像手段によって取得された撮像データから人物の動きを抽出し当該人物の姿勢情報を推定する姿勢情報推定手段と、
前記姿勢推定手段によって推定された姿勢情報と前記記憶手段に記憶される姿勢情報モデルデータとから、当該人物がＩＤを付与された人物である確率を算出する確率算出手段と、
前記確率算出手段によって算出された前記確率が所定値以上であるか否かを判定する判定手段と、を有し、
前記判定手段によって前記確率が所定値以上であると判断された場合には、第１認証方法によって前記ロック機構部の解錠を行い、
前記判定手段によって前記確率が所定値以上でないと判断された場合には、前記第１認証方法と前記第１認証方法と異なった第２認証方法とで前記ロック機構部の解錠を行うことを特徴とするセキュリティーシステム。
【請求項２】
前記第１認証方法が暗証番号の入力による認証方法であり、前記第２認証方法が物理鍵による認証方法であることを特徴とする請求項１に記載のセキュリティーシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、セキュリティーを確保したい管理対象空間に対するアクセス制限を行うセキュリティーシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、セキュリティーを確保したい管理対象空間への進入を制限するためのセキュリティーシステムが種々提案されている。例えば、特許文献１（特開２００３−９７１１１号公報）には、テンキーなどで構成された操作入力部と、ＩＤカードに記憶されたＩＤコードを読み取り、登録の可否を判別する読取認証部と、電気錠の施解錠部と、を有しており、前記読取認証部で登録が可であり、かつ、前記操作入力部での暗証番号の入力が正しいときに前記電気錠の解錠を行うセキュリティーシステムが開示されている。
【特許文献１】特開２００３−９７１１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１に記載のセキュリティーシステムでは、電気錠の解錠を行うために、ＩＤカードに記憶されたＩＤコード情報による第１の認証と、暗証番号による第２の認証とを要するものであるために、認証手続きが煩雑である、という問題がある。しかしながら、一方では、複数ある認証手続きを減らすこととなるとセキュリティーレベルが低下してしまう、という問題も発生することとなる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記問題点を解決するために、請求項１に係る発明は、第１空間から第２空間へのアクセスを許容された人物それぞれに付与されたＩＤを記憶すると共に、当該ＩＤに応じた人物の姿勢情報に関わる姿勢情報モデルデータを記憶する記憶手段と、前記第１空間と前記第２空間との間に設けられる遮蔽体を施錠又は解錠するロック機構部と、前記第１空間を撮像し撮像データを取得する撮像手段と、前記撮像手段によって取得された撮像データから人物の動きを抽出し当該人物の姿勢情報を推定する姿勢情報推定手段と、前記姿勢推定手段によって推定された姿勢情報と前記記憶手段に記憶される姿勢情報モデルデータとから、当該人物がＩＤを付与された人物である確率を算出する確率算出手段と、前記確率算出手段によって算出された前記確率が所定値以上であるか否かを判定する判定手段と、を有し、前記判定手段によって前記確率が所定値以上であると判断された場合には、第１認証方法によって前記ロック機構部の解錠を行い、前記判定手段によって前記確率が所定値以上でないと判断された場合には、前記第１認証方法と前記第１認証方法と異なった第２認証方法とで前記ロック機構部の解錠を行うことを特徴とするセキュリティーシステムである。
【０００５】
また、請求項２に係る発明は、請求項１に記載のセキュリティーシステムにおいて、前記第１認証方法が暗証番号の入力による認証方法であり、前記第２認証方法が物理鍵による認証方法であることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明のセキュリティーシステムによれば、モデルデータが予め記憶されている人物にとっては、一つの認証手順を要求するのみであり、簡便な認証方法で済むのに対して、モデルデータが予め記憶されていない人物には、複雑な認証を要求するので、人物に応じた認証要求レベルを適宜設定することができ、システム全体としてのセキュリティーレベルを向上させることが可能となる。
【０００７】
また、本発明のセキュリティーシステムによれば、常に第２空間に対してアクセスを行っている者（すなわち、モデルデータ記憶済みの人物）にとっては、煩雑な認証工程を経ることなく第２空間へのアクセスが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムの概念を説明する図である。
【図２】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムの概要のブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムで用いられるベイジアンネットワークの概念を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムの撮像装置によって取得されるデータを示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムの撮像データなどから認識される動作データの構造を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムのモデルデータ記憶部に記憶されるデータを説明する図である。
【図７】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける姿勢情報モデルデータのデータ構造を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係るセキュリティーシステムで用いる姿勢情報モデルのネットワーク構造を示す図である。
【図９】ベイジアンネットワーク構造における生理状態Ｐｈ（５）がとる状態を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムによる認証要求処理のフローチャートを示す図である。
【図１１】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける人物判定処理サブルーチンのフローチャートを示す図である。
【図１２】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける姿勢認識処理サブルーチンのフローチャートを示す図である。
【図１３】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける確率Ｐid計算処理サブルーチンのフローチャートを示す図である。
【図１４】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける学習処理サブルーチンのフローチャートを示す図である。
【図１５】本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける個人モデルデータの学習処理のサブルーチンのフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明のセキュリティーシステムにおける好適な実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムの概念を説明する図であり、図２は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムの概要のブロック図である。図１及び図２において、１０は遮蔽体、１００は主制御部、１１０は撮像装置、１２０はモデルデータ記憶部、１５０は入力部、１６０はロック機構部、１６５は物理鍵機構部、１７０は表示部、１８０は発声部をそれぞれ示している。
【００１０】
本実施形態が想定する状況を、図１を参照し説明する。空間Ｒ１、空間Ｒ２は互いに仕切られた空間であり、これらの空間のうち空間Ｒ２の方がアクセスに制限が設けられている。空間Ｒ１、空間Ｒ２との間には、扉などの遮蔽体１０が設けられており、さらにこの遮蔽体１０には、遮蔽体１０を施錠又は解錠するロック機構部１６０が設けられている。そして、このロック機構部１６０を解錠することができる者のみ空間Ｒ２にアクセスをす
ることが可能となっている。なお、図１においては、ドアなどによって居室などのアクセス制限空間Ｒ２が遮蔽されている例について説明しているが、本発明のセキュリティーシステムはこのような状況に限定されることなく広く用いることができるものである。例えば、アクセス制限空間Ｒ２を収容部、遮蔽体１０をその収容部を遮蔽する扉とすると、本発明のセキュリティーシステムは、荷物を収容することが可能なロッカーシステムなどにも適用することができることがわかる。
【００１１】
本実施形態に係るセキュリティーシステムは、図１における空間Ｒ２のセキュリティーを確保するために、空間Ｒ１から空間Ｒ２に歩行してくる人物を特定するように動作するものである。ここで、通常的に空間Ｒ２へのアクセスを許容された人物については、あらかじめそれぞれ固有のＩＤ番号などを付与して登録する。さらに、このＩＤに対応した人物毎の動き方（動作）のクセをデータ化することによって、システムが人物判定を行うようになっている。また、動き方のクセなどを記録したデータは、本実施形態においては、姿勢情報に関わる姿勢情報モデルデータと称し、このデータを後述するようなベイジアンネットワークによるモデルに基づいて作成する。
【００１２】
ここで、本発明のセキュリティーシステムで姿勢情報モデルデータに基づく人物判定に用いるベイジアンネットワークの概要について説明する。図３は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムで用いられるベイジアンネットワークの概念を示す図である。ベイジアンネットワークとは、確率的な因果関係をグラフ構造で表現したモデルである。図３に示す各ノードＸ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４は確率変数を表し、それらの間の因果関係の有無を有向グラフで、また、確率変数の取りうる値のノード間での因果関係を条件付確率で表す。ノードＸ１とノードＸ２とは確率的な関係があることを、ノードＸ１からノードＸ２への矢印によって示している。ノードＸ２はノードＸ１、Ｘ３からの影響を、また、ノードＸ４はノードＸ３の影響を受ける関係となっており、このような因果関係を加味した確率テーブルが、図３中に示す条件付き確率テーブルである。これに対して、ノードＸ１、Ｘ３はどのノードからの影響も受けない親ノードであり、このときの確率テーブルは図中に示す事前確率テーブルのようになる。図３示すものの場合、そのグラフの構造より、全ての確率変数の結合確率はＰ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）＝Ｐ（Ｘ１）Ｐ（Ｘ２｜Ｘ１，Ｘ３）Ｐ（Ｘ３）Ｐ（Ｘ４｜Ｘ３）となる。ベイジアンネットワークを利用した推論においては、この結合確率の周辺化により、周辺事後確率を求めることにより行われる。このようなベイジアンネットワークに基づく確率算出の手法については、発明者らによる出願番号２００８−９０７５５号（発明の名称「セキュリティーシステム」）、出願番号２００８−９０７７７号（発明の名称「セキュリティーシステム及び運転支援方法」）に詳しく記載されているので、本明細書においてもこれら出願の内容を援用するものとする。
【００１３】
さて、本実施形態に係るセキュリティーシステムは、空間Ｒ２のセキュリティーを確保するために、当該空間Ｒ２にアクセスしようとして空間Ｒ１に滞在する人物を特定するように動作するが、そのために空間Ｒ１の動画を撮影するための撮像装置１１０が設けられている。図１においては、この撮像装置１１０が２台設けられる例について示しているが、このような撮像装置１１０の設置台数はこれに限定されるものではない。したがって、本発明のセキュリティーシステムでは、ｎ台の撮像装置１１０を用いて、これらｎ台の撮像装置１１０からのｎの撮像データを取得することができる。図４は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムの撮像装置によって取得されるデータを示す図である。
【００１４】
図４に示すようなｎ台の撮像装置１１０によって取得された撮像データからは、人物の動き方に係る情報（位置情報なども含む姿勢情報）を抽出・推定して、人物毎の動き方のクセなどのデータである姿勢情報に関わる姿勢情報モデルデータを作成したり、或いは、前記抽出・推定した情報と、予め登録されている姿勢情報モデルデータとに基づいて、撮像データによって認識された人物を特定したりするようにしている。
【００１５】
図５は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムの撮像データなどから認識される動作データの構造を示す図である。図５に示すよう個人の動作データの内訳としては「位置情報」、「姿勢情報」、「非顕在情報」に大別することができる。これらのデータのうち、「位置情報」、「姿勢情報」については、撮像装置１１０によって取得された撮像データからの推定が行われる。「位置情報」は対象となる人物の存在位置に関する情報であり、これは撮像データから求められる。また、「姿勢情報」の下には、「右手の位置」、「左手の位置」、「右ひじ位置」、「左ひじ位置」、「顔の向き」、「右足の位置」、「左足の位置」、「右ひざの位置」、「左ひざの位置」、「腰の位置」、「体の向き」などのデータがあり、これらは撮像データからの推定が行われる。また、「非顕在情報」には「心理状態」、「行動変数」は、撮像データなどから認識することができない情報であり、本実施形態では「心理状態」は「平静」、「緊張」、「疲労」、「興奮」、「その他」の５状態をとる分散量データであり、「行動変数」は当該人物の行動パターンを数値化した連続量データである。
【００１６】
主制御部１００は、ＣＰＵとＣＰＵ上で動作するプログラムを保持するＲＯＭとＣＰＵのワークエリアであるＲＡＭなどからなる汎用の情報処理機構である。主制御部１００は、ブロック図中に示されている主制御部１００と接続される各構成と協働・動作する。例えば、ｎ台の撮像装置１１０からのｎの撮像データは主制御部１００に入力されて適宜処理される。また、主制御部１００は、本発明のセキュリティーシステムにおける種々の制御処理は、主制御部１００内のＲＯＭなどの記憶手段に記憶保持されるプログラムやデータに基づいて実行されるものである。
【００１７】
上記のような主制御部１００には、モデルデータ記憶部１２０が接続されており、主制御部１００は、モデルデータ記憶部１２０に登録、記録されている個々の人物の姿勢情報モデルデータを参照したり、或いは、新規に姿勢情報モデルデータを登録したり、既に登録されている姿勢情報モデルデータを更新したりする。
【００１８】
次に、このようなモデルデータ記憶部１２０に記憶されているデータについて説明する。図６は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムのモデルデータ記憶部に記憶されるデータを説明する図であり、図７は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける姿勢情報モデルデータのデータ構造を示す図である。図６に示すように、モデルデータ記憶部１２０は、セキュリティーを確保すべき対象となる空間Ｒ２への通常的アクセスを許可された人物それぞれに付与された固有の登録ＩＤ（ｉｄ＝１，２，３，・・・，Ｍ）と、その登録ＩＤに対応したそれぞれの人物の姿勢情報モデルデータを記憶している。図７は個々の姿勢情報モデルデータのデータ構造をより詳しく説明する図である。図７に示すように、姿勢情報モデルデータ中のデータは、概略、離散データ、連続データの２種類のデータに分類することができる。前者には「心理状態」のデータが属し、このデータは条件付き確率テーブルの形式で保有される。また、後者には「現在位置」、「右手の位置」、「左手の位置」、「右ひじ位置」、「左ひじ位置」、「頭の位置」、「顔の向き」、「右足の位置」、「左足の位置」、「右ひざの位置」、「左ひざの位置」、「腰の位置」、「体の向き」、「行動変数」の各データが属し、これらのデータはガウス分布の平均・分散・重みの形式で保有される。
【００１９】
また、主制御部１００に対して、所定の暗証番号などの所定情報を入力することが可能なテンキーなどの入力部１５が設けられている。この入力部１５は図１に示すように、空間Ｒ２へのアクセス者が操作できるように遮蔽体１０近傍に設けられている。
【００２０】
ロック機構部１６０は遮蔽体１０の施錠解錠を担うものであるが、本実施形態ではロック機構部１６０は２通りの認証によって解錠するものが採用される。第１の解錠のための
認証は、所定の暗証番号との照合のみによって解錠を電気的に行うものであり、第２の解錠のための認証は、物理鍵と暗証番号との双方の照合によって解錠を行うものである。物理鍵機構部１６５は、物理鍵による認証を行うためのものであり、鍵孔などが設けられたハードウエアについては遮蔽体１０近傍に露出するように設けられる。
【００２１】
表示部１７０及び発声部１８０は、本発明のセキュリティーシステムの出力インターフェイスであり、表示部１７０は所定情報を出力表示することによって、空間Ｒ２へアクセスしようとしている者にメッセージを報知し、また発声部１８０は所定の音声情報によって、空間Ｒ２へアクセスしようとしている者に所定の情報を伝達する。
【００２２】
次に、本発明のセキュリティーシステムで用いる姿勢情報モデルの具体的な構成について説明する。図８は本発明の実施の形態に係るセキュリティーシステムで用いる姿勢情報モデルのネットワーク構造を示す図である。本発明のセキュリティーシステムで用いる姿勢情報モデルは、（ａ）図８に示すベイジアンネットワークの構造、（ｂ）条件付き確率テーブル（図７の心理状態のデータ）、事前確率テーブル、（ｃ）ガウス分布のパラメータ（図７における連続データに属する各項目のデータ）から構成されるものである。これらの３つのうち（ａ）のベイジアンネットワークの構造は全ての登録ＩＤの人物に共通で用いられる。これに対して、（ｂ）、（ｃ）は学習によって登録ＩＤ個人毎のモデルデータとして記憶されたり、適宜更新されたりするようになっている。
【００２３】
図８のベイジアンネットワークの構造において、□は離散ノードを、○は連続ノードを示しており、離散ノード内の数字は各ノードが取る状態の数を示している。例えば、「生理状態Ｐｈ（５）」は、Ｐｈ＝０（平常）、Ｐｈ＝１（緊張）、Ｐｈ＝２（疲労）、Ｐｈ＝３（興奮）、Ｐｈ＝４（その他）、の５つの状態をとるものである。
【００２４】
図８のネットワーク構造においては、上段に示されている現在位置（ＰＯ）、右手の位置（ＲＨ）、・・・顔の向き（ＦＡ）の各ノード及び下段に示されている右足の位置（ＲＦ）、右足の位置（ＬＦ）、・・・体の向き（ＢＤ）の各ノードが親ノードであり、これらのノードが生理状態Ｐｈ（２）のノード、行動変数ＤＢのノードに影響を与えているものと考える。また、ネットワーク構造において、生理状態Ｐｈ（２）のノードが行動変数ＤＢのノードに影響を与えているものと考える。すなわち、生理状態データは、人物の位置情報データ、右手の位置などの姿勢情報データから影響を受けるノードであって、行動変数は、位置情報データ、姿勢情報データ及び生理状態データから影響を受けるノードとなるネットワーク構造となっており、このネットワーク構造の因果関係は、ベイジアンネットワークによって定められている。
【００２５】
ここで、ネットワーク構造で上段に示されている現在位置（ＰＯ）、右手の位置（ＲＨ）、・・・顔の向き（ＦＡ）の各ノード及び下段に示されている右足の位置（ＲＦ）、左足の位置（ＬＦ）、・・・・体の向き（ＢＤ）の各ノードは図７に示されているようにセキュリティーシステムで記憶される姿勢情報モデルデータと対応している。これらの連続データは、ガウス分布の「離散」、「平均」、「分散」の形で保有しておき、これを所定の確率に置き換える。
【００２６】
図８における生理状態Ｐｈ（５）ノードは、一種の裕度として働くものであり、このノードが存在しない場合、本発明のセキュリティーシステムが有効に動作しないことがあることが分かっている。これは、現在位置（ＰＯ）、右手の位置（ＲＨ）、・・・体の向き（ＢＤ）の各ノードの状態（運転状況の状態）が一意的に決定したとしても、行動変数ＤＢが一意的に決まるわけではないことに起因している。本発明のセキュリティーシステムでは、生理状態Ｐｈ（５）ノードを導入することによって、不確定要素を含んだ因果律を扱うことができるようになる。また、生理状態Ｐｈ（５）ノードは、本発明のセキュリテ
ィーシステムをコンピュータプログラムで実行する上で非常に重要となる。
【００２７】
図９はベイジアンネットワーク構造における生理状態Ｐｈ（５）がとる状態を示す図である。図９に示すように、本実施形態においては、生理状態Ｐｈ（５）は、Ｐｈ＝０（平常）、Ｐｈ＝１（緊張）、Ｐｈ＝２（疲労）、Ｐｈ＝３（興奮）、Ｐｈ＝４（その他）の５つの状態をとるものであるとしたが、本発明のセキュリティーシステムでは、生理状態Ｐｈを５以上の自然数の適当なものに設定することができる。
【００２８】
次に、本発明のセキュリティーシステムによる認証要求処理などのフローの概略について説明する。図１０は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムによる認証要求処理のフローチャートを示す図である。このようなフローチャートは、例えば、ロック機構部１６０で施錠が確認されたときを契機として開始することができる。
【００２９】
図１０において、ステップＳ１００で認証要求処理が開始されると、続いてステップＳ１０１に進み、動きがないときの画像データ（背景画像データ）の読み込みを行う。このような背景画像データは、画像に所定時間変動がない瞬間などに取り込んで予め用意しておくものである。
【００３０】
次に、ステップＳ１０２において、撮像装置１１０によって取得された現在の撮像データの読み込みを行う。そして、ステップＳ１０３で、撮像データと背景画像データの差分を作成する。
【００３１】
ステップＳ１０４では、作成された差分データで差分が検出されたか否かが判定される。ステップＳ１０４の判定結果がＮＯであるときにはステップＳ１０２に戻りループし、判定結果がＹＥＳであるときにはステップＳ１０５に進み、人物判定処理のサブルーチンが実行される。この人物判定処理のサブルーチンは、姿勢情報モデルデータに基づく人物の判定処理を行うものである。
【００３２】
ここで、人物判定処理のサブルーチンについて説明する。図１１は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける人物判定処理サブルーチンのフローチャートを示す図である。ステップＳ２００で、人物判定処理のサブルーチンが開始されると、次にステップＳ２０１に進み、姿勢認識処理のサブルーチンが実行される。このサブルーチンは撮像された人物の姿勢を推定するためのものである。
【００３３】
ここで、この姿勢認識処理のサブルーチンについて説明する。図１２は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける姿勢認識処理サブルーチンのフローチャートを示す図である。図１２において、ステップＳ３００で姿勢認識処理のサブルーチンが開始されると、次にステップＳ３０１に進み、予め用意しておく動きがないときの画像データ（背景画像データ）の読み込みを行う。このような背景画像データは、画像に所定時間変動がない瞬間などに取り込んで予め用意しておくものである。ステップＳ３０２では、撮像装置１１０による現在の撮像データの読み込みが行われる。次のステップＳ３０３では、撮像データと背景画像データの差分が作成され、ステップＳ３０４において、複数の撮像装置１１０からの差分情報より非背景物体（すなわち、人物）の空間内の位置（現在位置）の推定が行われる。そして、ステップＳ３０５では、姿勢推定が行われ、姿勢情報（右手の位置、左手の位置、右ひじ位置、…）の取得が行われる。ここで、姿勢推定のための手法としては、例えば、村上智基ら「自己オクルージョンを含む人物姿勢の距離画像による推定」情報処理学会第６５回全国大会に開示されている技術を用いることができる。ステップＳ３０６で、元のルーチンにリターンする。
【００３４】
図１１に戻って、ステップＳ２０２乃至ステップＳ２０５は登録ＩＤのｉｄ毎に確率の
計算を行うループである。このループからは、全てのｉｄにつき計算が終わると、抜けて次のステップに進むことができる。このループ中で、ステップＳ２０３では、モデルデータ記憶部１２０より、該当ｉｄに対応する姿勢情報モデルデータの読み込みが行われ、ステップＳ２０４では、姿勢情報モデルデータにより確率Ｐidを計算するサブルーチンが実行される。前記のループを抜けると、ステップＳ２０６の中のＰ1〜ＰMの中で最大のものをＰmaxとする。ステップＳ２０７では、Ｐmaxが所定値以上であるか否かが判定され、判定結果がＹＥＳであるときにはステップＳ２０８に進み、Ｐmaxに対応する登録ＩＤを戻
り値にセットし、判定結果がＮＯであるときにはステップＳ２０９に進み、戻り値に該当なしをセットする。ステップＳ２１０では、メインのルーチンにリターンする。
【００３５】
ここで、姿勢情報モデルデータにより確率Ｐidを計算するサブルーチンについて説明する。図１３は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける確率Ｐid計算処理サブルーチンのフローチャートを示す図である。図１３において、ステップＳ４００で確率Ｐid計算処理のサブルーチンが開始されると、続いてステップＳ４０１に進み、ＩＤ＝ｉｄの姿勢情報モデルデータが取得され、ステップＳ４０２では、このモデルデータから一致確率演算Ｐidが下記の式（１）によって計算される。
【００３６】
【数１】
2010176563.tif 000003
なお、ＲＨはノードを示し、ｒｈはノードの値を示す。また、Ｐ（ＩＤ＝ｉｄ｜ＲＨ＝ｒｈ）とは、ノードＲＨがｒｈであるときの事後確率といい、ノードＲＨのパラメーターがｒｈであるときに、ＩＤがｉｄである確率を示すものである。また、ＰDBは式（２）によって求められるものである。
【００３７】
【数２】
2010176563.tif 000004
また、ノードＰＯ、ＲＨ、・・・ＢＤ、ＤＢは連続ノードであり、これらに係る量は正規分布関数Ｎの平均μ、分散Σ、重みから式（３）のように求めることができる。
【００３８】
【数３】
2010176563.tif 000005
ここで、Ｐa（ＰＯ）はＰＯの親ノードを示す。ステップＳ４０２に続く、ステップＳ４
０３では、元のルーチンにリターンする。
【００３９】
なお、ベイジアンネットワークにより所定の確率を導く方法については、より詳しくは、
○Ｊｅｎｓｅｎ，  Ｆ．  Ｖ．，  “Ｂａｙｅｓｉａｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ａｎｄ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｇｒａｐｈｓ”，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  ２００１．
○  Ｄａｖｉｄ  Ｃ．  ＭａｃＫａｙ，  “Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ，  Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ”，  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，  ２００３．
などの記載を参照して援用するものとする。
【００４０】
図１０に示すメインのフローチャートに戻る。ステップＳ１０６では、登録ＩＤがあるか否か判定される。この判定の結果がＹＥＳであるときには、姿勢情報モデルデータによって既に、空間Ｒ２にアクセスしようとする人物が特定することができたこととなるので、ステップＳ１０７に進み、ロック機構部１６０の施錠解除のための認証方法としては暗証番号の要求を行う。
【００４１】
また、ステップＳ１０６における判定の結果がＮＯであるときには、姿勢情報モデルデータによる人物特定ができなかったので、空間Ｒ２にアクセスしようとする人物は、登録ＩＤが与えられていない人物である可能性が極めて高いこととなる。そのため、このときにはステップＳ１０８に進み、ロック機構部１６０の施錠解除のための認証方法としては暗唱番号、物理鍵の双方を要求する。なお、ステップＳ１０７やステップＳ１０８における認証要求のメッセージなどは、表示部１７０及び発声部１８０を用いて、空間Ｒ２にアクセスしようとする人物に伝えることができる。ステップＳ１０７やステップＳ１０８の要求処理を行うと、ステップＳ１０９に進み、処理を終了する。
【００４２】
以上のような構成のセキュリティーシステムによれば、姿勢情報モデルデータが予め記憶されている人物にとっては、暗唱番号だけの一つの認証手順を要求するのみであり、簡便な認証方法で済むのに対して、モデルデータが予め記憶されていない人物には、複雑な認証（暗唱番号、物理鍵の双方）を要求するので、人物に応じた認証要求レベルを適宜設定することができ、システム全体としてのセキュリティーレベルを向上させることが可能となる。
【００４３】
また、以上のような構成のセキュリティーシステムによれば、常に空間Ｒ２に対してアクセスを行っている者（すなわち、モデルデータ記憶済みの人物）にとっては、煩雑な認証工程を経ることなく、暗証番号だけによる認証工程で空間Ｒ２へのアクセスが可能となる。
【００４４】
なお、以上の実施形態においては、暗唱番号による認証方法と、物理鍵による認証方法の２種類を例にとり説明したが、本発明のセキュリティーシステムでは、このような認証方法に限定されることなく、任意の認証方法を適宜組み合わせることによって、ステップＳ１０７やステップＳ１０８における認証要求処理を行うことが可能である。
【００４５】
次に、人物の姿勢情報モデルデータをモデルデータ記憶部１２０に登録する際のモデルデータの学習処理について説明する。
【００４６】
次に、学習処理サブルーチンについて説明する。図１４は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける学習処理サブルーチンのフローチャートを示す図である。ステップＳ５００で、学習処理サブルーチンが開始されると、ステップＳ５０１で姿勢認識処理サブルーチンが実行されて、位置情報、姿勢情報などの取得が行われる。そして、続くステップＳ５０２で、個人モデルデータの学習処理のサブルーチンが実行され、位置情報、姿勢情報から姿勢情報モデルデータを演算し、ステップＳ５０３でリターンする。
【００４７】
次に、個人モデルデータの学習処理のサブルーチンについて説明する。図１５は本発明の実施形態に係るセキュリティーシステムにおける個人モデルデータの学習処理のサブルーチンのフローチャートを示す図である。図１５で、ステップＳ６００において個人モデルデータの学習処理サブルーチンがスタートすると、次にステップＳ６０１に進み、存在すれば、ＩＤに対応する人物のモデルデータの取り込みを行い、ステップＳ６０２で、位置情報及び姿勢情報から混合正規分布確率を演算することによってモデルデータを求める。なお、このモデルデータの作成のためには、Ａｒｔｈｕｒ  Ｄｅｍｐｓｔｅｒ，  Ｎａｎ  Ｌａｉｒｄ，  ａｎｄ  Ｄｏｎａｌｄ  Ｒｕｂｉｎ．  “Ｍａｘｉｍｕｍ  ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ  ｆｒｏｍ  ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｄ
ａｔａ  ｖｉａ  ｔｈｅ  ＥＭ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ”．  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｏｙａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｂ，  ３９（１）：１−３８，  １９７７．などに示されているＥＭアルゴリズムを用いるものとする。
【００４８】
ステップＳ６０３では、モデルデータ記憶部１２０に新しい姿勢情報モデルデータを記憶し、ステップＳ６０４でリターンして元のルーチンへと戻る。
【００４９】
以上、本発明のセキュリティーシステムによれば、モデルデータが予め記憶されている人物にとっては、一つの認証手順を要求するのみであり、簡便な認証方法で済むのに対して、モデルデータが予め記憶されていない人物には、複雑な認証を要求するので、人物に応じた認証要求レベルを適宜設定することができ、システム全体としてのセキュリティーレベルを向上させることが可能となる。
【００５０】
また、本発明のセキュリティーシステムによれば、常に空間Ｒ２に対してアクセスを行っている者（すなわち、モデルデータ記憶済みの人物）にとっては、煩雑な認証工程を経ることなく空間Ｒ２へのアクセスが可能となる。
【符号の説明】
【００５１】
１０・・・遮蔽体、
１００・・・主制御部
１１０・・・撮像装置
１２０・・・モデルデータ記憶部
１５０・・・入力部
１６０・・・ロック機構部
１６５・・・物理鍵機構部
１７０・・・表示部
１８０・・・発声部
【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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【図１５】
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