(57)【要約】【課題】  照合の処理速度および照合の精度を低下させることなく、多数の登録者の生体情報を登録することができる生体照合装置を提供する。【解決手段】  生体照合装置は、認証時に撮影可能な生体情報以外の特徴情報に対応づけて登録者の生体情報を辞書Ｄに登録しておき、認証対象者の生体情報が検出された場合、当該認証対象者を撮影した画像から前記生体情報とは異なる特徴情報を検出し、検出した特徴情報と一致する特徴情報に対応づけれられる生体情報を前記辞書Ｄから選出し、選出した生体情報と当該認証対象者の生体情報とを生体照合するようにしたものである。【選択図】      図４
2010086263.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体情報を含む情報を取得する第１の取得手段と、
人物をグループ分けするための前記生体情報以外の特徴情報を含む情報を取得する第２の取得手段と、
複数の登録者の生体情報を前記第２の取得手段で取得する情報に含まれる前記生体情報以外の特徴情報に対応づけて記憶する記憶手段と、
前記第１の取得手段により取得した情報から認証対象者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、
前記生体情報検出手段により認証対象者の生体情報を検出した場合、前記第２の取得手段により取得した情報から当該認証対象者の生体情報以外の特徴情報を検出する特徴検出手段と、
前記特徴検出手段により検出された生体情報以外の特徴情報に基づいて前記記憶手段に記憶されている登録者を絞り込む選出手段と、
前記生体情報検出手段により検出した生体情報と前記選出手段により選出された前記記憶手段に記憶されている登録者の生体情報とを照合する生体照合手段と、
を有することを特徴とする生体照合装置。
【請求項２】
生体情報を含む情報を取得する第１の取得手段と、
人物をグループ分けするための前記生体情報以外の特徴情報を含む情報を取得する第２の取得手段と、
複数の登録者の生体情報を前記第２の取得手段で取得する情報に含まれる前記生体情報以外の特徴情報に対応づけて記憶する記憶手段と、
前記第１の取得手段により取得した情報から認証対象者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、
前記生体情報検出手段により検出した認証対象者の生体情報と前記記憶手段に記憶されている登録者の生体情報とを照合する生体照合手段と、
前記生体照合手段により前記認証対象者の生体情報と同一人物であると判定される登録者の生体情報が複数存在した場合、前記第２の取得手段により取得した情報から当該認証対象者の生体情報以外の特徴情報を検出する特徴検出手段と、
前記特徴検出手段により検出された前記認証対象者の生体情報以外の特徴情報と前記認証対象者と同一人物であると判定された登録者の前記生体情報以外の特徴情報とを比較することにより生体照合処理の結果を判定する判定手段と、
を有することを特徴とする生体照合装置。
【請求項３】
顔画像情報を含む画像を取得する第１の取得手段と、
人物をグループ分けするための前記顔画像情報以外の特徴情報を含む画像を取得する第２の取得手段と、
複数の登録者の顔画像情報を前記第２の取得手段で取得する画像に含まれる前記顔画像情報以外の特徴情報に対応づけて記憶する記憶手段と、
前記第１の取得手段により取得した画像から認証対象者の顔画像情報を検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段により認証対象者の顔画像情報を検出した場合、前記第２の取得手段により取得した画像から当該認証対象者の顔画像情報以外の特徴情報を検出する特徴検出手段と、
前記特徴検出手段により検出された顔画像情報以外の特徴情報に基づいて前記記憶手段に記憶されている登録者を絞り込む選出手段と、
前記顔検出手段により検出した顔画像情報と前記選出手段により選出された前記記憶手段に記憶されている登録者の顔画像情報とを照合する顔照合手段と、
を有することを特徴とする顔照合装置。
【請求項４】
顔画像情報を含む画像を取得する第１の取得手段と、
人物をグループ分けするための前記顔画像情報以外の特徴情報を含む画像を取得する第２の取得手段と、
複数の登録者の顔画像情報を前記第２の取得手段で取得する画像に含まれる前記顔画像情報以外の特徴情報に対応づけて記憶する記憶手段と、
前記第１の取得手段により取得した画像から認証対象者の顔画像情報を検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段により検出した認証対象者の顔画像情報と前記記憶手段に記憶されている登録者の顔画像情報とを照合する顔照合手段と、
前記顔照合手段により前記認証対象者の顔画像情報と同一人物であると判定される登録者の顔画像情報が複数存在した場合、前記第２の取得手段により取得した画像から当該認証対象者の顔画像情報以外の特徴情報を検出する特徴検出手段と、
前記特徴検出手段により検出された前記認証対象者の顔画像情報以外の特徴情報と前記認証対象者と同一人物であると判定された登録者の前記顔画像情報以外の特徴情報とを比較することにより顔照合処理の結果を判定する判定手段と、
を有することを特徴とする顔照合装置。
【請求項５】
前記第１の取得手段は、顔画像を含む動画像を取得し、
前記顔検出手段は、前記第１の取得手段により取得した動画像の各フレームの画像から認証対象者の顔画像をそれぞれ検出し、
さらに、前記顔検出手段が前記第１の取得手段により取得した動画像の各フレームから検出した顔画像の特徴を統合することにより前記顔照合手段による顔照合に用いる顔画像情報としての顔特徴情報を抽出する顔特徴抽出手段を有する、
ことを特徴とする前記請求項３又は４の何れかに記載の顔照合装置。
【請求項６】
複数の登録者の生体情報を各登録者をグループ分けするための前記生体情報以外の特徴情報に対応づけて記憶手段に記憶しておき、
生体情報を含む第１の情報を取得し、
この取得した第１の情報から生体情報を検出し、
この検出により認証対象者の生体情報を検出した場合、前記認証対象者の前記生体情報以外の特徴情報を含む第２の情報を取得し、
この取得した第２の情報から認証対象者の生体情報以外の特徴情報を検出し、
この検出により検出された生体情報以外の特徴情報に基づいて前記記憶手段に記憶されている登録者を絞り込み、
前記認証対象者の生体情報と前記絞り込んだ前記記憶手段に記憶されている登録者の生体情報とを照合する、
を有することを特徴とする生体照合方法。
【請求項７】
複数の登録者の生体情報を各登録者をグループ分けするための前記生体情報以外の特徴情報に対応づけて記憶手段に記憶しておき、
生体情報を含む第１の情報を取得し、
この取得した第１の情報から認証対象者の生体情報を検出し、
この検出した認証対象者の生体情報と前記記憶手段に記憶されている登録者の生体情報とを照合し、
この照合により前記認証対象者の生体情報と同一人物であると判定される登録者の生体情報が複数存在した場合、当該認証対象者の前記生体情報以外の特徴情報を含む第２の情報を取得し、
この取得した第２の情報から当該認証対象者の生体情報以外の特徴情報を検出し、
この検出された前記認証対象者の生体情報以外の特徴情報と前記認証対象者と同一人物であると判定された登録者の前記生体情報以外の特徴情報とを比較することにより生体照合処理の結果を判定する、
ことを特徴とする生体照合方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば、顔画像などの各人物に固有な生体情報を用いた生体照合により人物認証を行う生体照合装置、顔照合装置および生体照合方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、顔照合装置などの生体照合装置は、各人物の生体情報を用いた照合技術（いわゆる生体照合）による人物認証を行うものである。特に、生体情報としての顔画像は、指紋、静脈パターン、あるいは、虹彩などの生体情報に比べて、各人物の独自性を保ちつつ変化するという特徴が強い。このため、顔照合装置では、統計的な知見から、顔照合の一致度の効率を上げる為に照合対象とする登録者数が制限されることが多い。このような照合対象とする登録者数に制限がある顔照合装置では、所定人数を超える登録者が存在する場合、運用的な解決方法として、登録者が所定数以下となるようなグループに分類しておき、それぞれの顔画像装置が３００人以下の登録者数となるように、複数の顔照合装置を設置するという手法がある。複数の顔照合装置を設置するのは、施工面あるいは費用面において現実的に困難であることが多い。
【０００３】
また、照合対象とする登録者数の最大値を増やすための技術的な解決方法としては、顔照合処理の処理ユニットを高度化することも考えられる。たとえば、撮影する顔画像のデータ量および登録する顔画像のデータ量を多くすること、あるいは、顔画像を高解像度化などの高画質化することなども考えらえる。しかしながら、現実的には、処理ユニットを高度化すると、装置が高価なものになったり、処理時間が実用に適さないものとなったりする。すなわち、照合対象とする登録者数の最大値を増やすために、処理ユニットを高度化することは、実用性の観点からして現実的でない。
【特許文献１】特開２００３−１４１５４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この発明の一形態では、照合速度あるいは照合精度を損なうことなく、多数の登録者の生体情報が登録可能な生体照合装置、顔照合装置および生体照合方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明の一形態としての生体照合装置は、生体情報を含む情報を取得する第１の取得手段と、人物をグループ分けするための前記生体情報以外の特徴情報を含む情報を取得する第２の取得手段と、複数の登録者の生体情報を前記第２の取得手段で取得する情報に含まれる前記生体情報以外の特徴情報に対応づけて記憶する記憶手段と、前記第１の取得手段により取得した情報から認証対象者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、前記生体情報検出手段により認証対象者の生体情報を検出した場合、前記第２の取得手段により取得した情報から当該認証対象者の生体情報以外の特徴情報を検出する特徴検出手段と、前記特徴検出手段により検出された生体情報以外の特徴情報に基づいて前記記憶手段に記憶されている登録者を絞り込む選出手段と、前記生体情報検出手段により検出した生体情報と前記選出手段により選出された前記記憶手段に記憶されている登録者の生体情報とを照合する生体照合手段とを有する。
【０００６】
この発明の一形態としての生体照合装置は、生体情報を含む情報を取得する第１の取得手段と、人物をグループ分けするための前記生体情報以外の特徴情報を含む情報を取得する第２の取得手段と、複数の登録者の生体情報を前記第２の取得手段で取得する情報に含まれる前記生体情報以外の特徴情報に対応づけて記憶する記憶手段と、前記第１の取得手段により取得した情報から認証対象者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、前記生体情報検出手段により検出した認証対象者の生体情報と前記記憶手段に記憶されている登録者の生体情報とを照合する生体照合手段と、前記生体照合手段により前記認証対象者の生体情報と同一人物であると判定される登録者の生体情報が複数存在した場合、前記第２の取得手段により取得した情報から当該認証対象者の生体情報以外の特徴情報を検出する特徴検出手段と、前記特徴検出手段により検出された前記認証対象者の生体情報以外の特徴情報と前記認証対象者と同一人物であると判定された登録者の前記生体情報以外の特徴情報とを比較することにより生体照合処理の結果を判定する判定手段とを有する。
【０００７】
この発明の一形態としての顔照合装置は、顔画像情報を含む画像を取得する第１の取得手段と、人物をグループ分けするための前記顔画像情報以外の特徴情報を含む画像を取得する第２の取得手段と、複数の登録者の顔画像情報を前記第２の取得手段で取得する画像に含まれる前記顔画像情報以外の特徴情報に対応づけて記憶する記憶手段と、前記第１の取得手段により取得した画像から認証対象者の顔画像情報を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段により認証対象者の顔画像情報を検出した場合、前記第２の取得手段により取得した画像から当該認証対象者の顔画像情報以外の特徴情報を検出する特徴検出手段と、前記特徴検出手段により検出された顔画像情報以外の特徴情報に基づいて前記記憶手段に記憶されている登録者を絞り込む選出手段と、前記顔検出手段により検出した顔画像情報と前記選出手段により選出された前記記憶手段に記憶されている登録者の顔画像情報とを照合する顔照合手段とを有する。
【０００８】
この発明の生体照合方法は、複数の登録者の生体情報を各登録者をグループ分けするための前記生体情報以外の特徴情報に対応づけて記憶手段に記憶しておき、生体情報を含む第１の情報を取得し、この取得した第１の情報から生体情報を検出し、この検出により認証対象者の生体情報を検出した場合、前記認証対象者の前記生体情報以外の特徴情報を含む第２の情報を取得し、この取得した第２の情報から認証対象者の生体情報以外の特徴情報を検出し、この検出により検出された生体情報以外の特徴情報に基づいて前記記憶手段に記憶されている登録者を絞り込み、前記認証対象者の生体情報と前記絞り込んだ前記記憶手段に記憶されている登録者の生体情報とを照合する。
【発明の効果】
【０００９】
この発明の一形態によれば、照合速度あるいは照合精度を損なうことなく、多数の登録者の生体情報が登録可能な生体照合装置、顔照合装置および生体照合方法を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。  
以下に説明する実施の形態は、人物の生体情報の照合（生体照合）による個人認証を行う生体照合装置に適用できるものである。特に、本実施の形態は、後述するように、生体照合に用いる生体情報と、その生体情報以外の特徴情報とを取得できる生体照合装置に適用することができる。ただし、以下の説明では、実施の形態として、生体情報としての人物の顔画像（顔の動画像から得られる顔特徴情報）の照合（顔照合）により個人認証あるいは通行制御を行う顔照合装置について説明する。すなわち、後述する実施の形態において、顔画像、顔照合あるいは顔照合装置などは、生体情報、生体照合あるいは生体照合装置などに置き換えて実現することが可能なものである。
【００１１】
図１（ａ）及び（ｂ）は、この発明の実施の形態に係る生体照合装置としての顔照合装置１の外観構成の例を示す図である。図１（ａ）は、顔照合装置１の外観構成例を示す正面図である。図１（ｂ）は、図１（ａ）に示す顔照合装置１の外観構成例を示す側面図である。  
図１（ａ）に示すように、顔照合装置１の正面には、ユーザインターフェースとしての各種のユニットが設けられている。図１（ａ）に示す例では、顔照合装置１の正面には、第１カメラ１１、第２カメラ１２、表示部１３、操作部１４、音声部１５などを有している。
【００１２】
上記第１カメラ１１は、デジタルビデオカメラなどにより構成される。この第１カメラ１１は、設置位置に応じた特定の領域（撮影範囲）の画像を撮影するものである。上記第１カメラ１１は、顔画像による照合処理時あるいは顔画像の登録時には上記撮影範囲内に存在する少なくとも人物の顔を含む画像を撮影するようになっている。上記第１カメラ１１は、たとえば、動画像として人物の顔画像を撮影するようになっている。上記第１カメラ１１は、常時、画像を撮影しているようにしても良いし、人物検知などの特定の制御信号に応じて画像の撮影を行うようにしても良い。なお、上記第１カメラ１１は、カラーであっても、モノクロであっても良い。
【００１３】
上記第２カメラ１２は、上記第１カメラ１１とほぼ同様な撮影範囲を有する。上記第２カメラ１２は、上記第１カメラ１１が撮影している人物を撮影するカメラである。上記第２カメラ１２は、人物の顔以外の特徴を含む画像（顔画像も含んでいても良い）を撮影する。たとえば、上記第２カメラ１２は、服装（制服、作業着等）、帽子、名札あるいは腕章などの各人物が常に身につけている物などを顔以外の特徴として撮影する。第２カメラ１２が撮影する顔以外の特徴は、各人物を一意に特定するものである必要はなく、照合処理の対象者が所定人数以下となるように、全登録者をグループ分けするものであれば良い。上記第２カメラ１２は、動画像を撮影するものであっても良いが、本実施の形態では、静止画像を撮影するものとして説明する。
【００１４】
なお、第１カメラ１１と第２カメラ１２とは、同時あるいはほぼ同時に１人の人物が撮影できるように設置される。特に、第１カメラ１１で顔を撮影されている人物と第２カメラ１２で撮影される人物とが入れ替わることができないように、第１カメラ１１と第２カメラ１２とは配置される。これは、第１カメラ１１で顔を撮影されている人物と第２カメラ１２で撮影される人物との同一者性を確立するための構成である。すなわち、第１カメラ１１と第２カメラ１２とは、第１カメラ１１で撮影される人物と第２カメラ１２で撮影される人物とが同一人物であることが確定できる形態であれば良い。
【００１５】
上記表示部１３は、たとえば、液晶表示装置などで構成される。上記表示部１３は、上記第１カメラ１１にて撮影中の顔画像、案内表示、あるいは、顔照合の結果などを表示するものである。上記操作部１４は、テンキーあるいはファンクションキーなどのハードキー群により構成される。上記操作部１４は、たとえば、個人識別情報としてのＩＤ番号あるいはパスワードなどをユーザが入力するものである。上記音声部１５は、音声案内などの音声を出力するスピーカおよびユーザが発声する音声を入力するマイクなどにより構成される。
【００１６】
また、図１（ｂ）に示すように、顔照合装置１の側面あるいは背面には、インターフェース部１６が設けられている。上記インターフェース部１６は、各種のインターフェースにより構成される。たとえば、上記インターフェース部１６は、ネットワークインターフェースあるいは後述する通行制御システムに通行制御信号を出力するためのインターフェースなどが設けられる。
【００１７】
また、上記顔照合装置１は、制御ユニットおよび記憶装置などを内蔵している。上記制御ユニットは、上記各部１１〜１６と接続される。たとえば、上記制御ユニットは、上記インターフェース部１６を介して各種の外部装置に接続される。上記制御ユニットは、上記各部を制御したり、後述する各種の処理を行ったりする機能を有している。たとえば、上記制御ユニットは、ＣＰＵおよび各種メモリにより構成され、ＣＰＵがメモリに記憶されている制御プログラムを実行することにより種々の機能を実現している。  
また、上記顔照合装置１には、顔照合処理が成功した場合に、接点が短絡される接続端子１７を設けるようにしても良い。この接続端子１７は、たとえば、本顔照合装置１の顔照合処理の結果と連動して何かの動作を行わせる機器があるときに使用されるようにすれば良い。
【００１８】
次に、上記顔照合装置１を含む顔照合システム（通行制御システム）の構成について説明する。  
図２は、上記顔照合装置１を含む顔照合システム（通行制御システム）の構成例を概略的に示す図である。  
図２に示すように、顔照合システムは、顔照合装置１、ネットワーク２、および、通行制御装置３などにより構成される。上記顔照合装置１は、上述したように、内蔵されている制御ユニットにより各部が制御される。上記顔照合装置１の制御ユニットは、各種のインターフェースにより、ネットワーク２、および、通行制御装置３にそれぞれ接続されている。
【００１９】
上記ネットワーク２には、監視及び管理用のＰＣ（監視端末）２Ａおよびデータを保持するためのデータサーバ２Ｂなどが接続されている。すなわち、上記顔照合装置１は、上記ネットワーク２を介して、上記監視端末２Ａあるいは上記データサーバ２Ｂと通信可能となっている。  
上記通行制御装置３は、上記顔照合装置１による顔照合の結果に応じて人物の通行を制御するものである。図２に示す例では、上記通行制御装置３は、電気錠制御盤３Ａにより制御される電気錠３Ｂが設置されたドアなどにより構成される。また、上記通行制御装置３がドアに設置された電気錠３Ｂで構成される場合、上記制御ユニット２１は、電気錠３Ｂを制御する電気錠制御盤３Ａに接続される。なお、上記通行制御装置３は、自動ドアなどにより構成されるようにしても良い。上記通行制御装置３が自動ドアで構成される場合、上記顔照合装置１の制御ユニットは、インターフェースを介して自動ドアの開閉を行うドア開閉機構（図示しない）に接続される。
【００２０】
次に、上記顔照合装置１の制御系統の構成について説明する。  
図３は、上記顔照合装置１の制御系統（制御ユニット）の構成例を概略的に示すブロック図である。  
図３に示すように、上記顔照合装置１は、上述した構成に加えて、制御ユニット２１、記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２２、および、電源部２３などが内蔵されている。  
上記制御ユニット２１は、ＣＰＵ３０、ＲＯＭ（Read Only Memory）３１、ＲＡＭ(Random Access Memory)３２、不揮発性メモリ３３、第１画像入力部３４、第２画像入力部３５、表示制御部３６、音声制御部３７、および、キー入力制御部３８、通信制御部３９、および、出力制御部４０など有している。上記制御ユニット２１は、たとえば、基板上に各部が搭載された処理ボートとして構成される。
【００２１】
上記ＣＰＵ３０は、上記制御ユニット２１全体の制御を司るものである。上記ＲＯＭ３１は、不揮発性のメモリである。上記ＲＯＭ３１は、制御プログラムあるいは制御データなどが記憶されるプログラムメモリとして機能する。上記ＲＡＭ３２は、揮発性のメモリである。上記ＲＡＭ３２は、作業用のデータなどを一時的に保存するワーキングメモリとして機能する。上記不揮発性メモリは、ＥＥＰＲＯＭあるいはフラッシュＲＯＭなどの書換え可能な不揮発性のメモリである。上記不揮発性メモリは、アプリケーションプログラムあるいはシステムの設定情報などを記憶する書換え可能な不揮発性メモリとして機能する。上記ＣＰＵ３０は、ＲＯＭ３１、不揮発性メモリ３３あるいはＨＤＤ２２に記憶された制御プログラムを実行することにより、種々の処理機能を実現している。上記ＣＰＵ３０により実現される処理機能について後で詳細に説明する。
【００２２】
上記第１画像入力部３４は、上記第１カメラ１１が撮影した画像を入力するインターフェースである。本実施の形態では、第１カメラ１１は、人物の顔画像などを動画像として撮影することを想定している。このため、上記第１画像入力部３４は、動画像を入力可能な画像インターフェースで構成される。上記第２画像入力部３５は、上記第２カメラ１２が撮影した画像を入力するインターフェースである。本実施の形態では、上記第２カメラ１２は静止画像を撮影することを想定している。このため、上記第２画像入力部３５は、静止画像を入力する画像インターフェースで構成される。
【００２３】
上記表示制御部３６は、上記表示部１３に接続される。上記表示制御部３６は、上記表示部１３の表示内容を制御するものである。上記音声制御部３７は、上記音声部１５に接続される。上記音声制御部３７は、上記音声部１５としてのスピーカで発生させる音声を制御する。また、上記音声制御部３７は、上記音声部１５としてのマイクにより音声を入力する制御を行う。上記キー入力制御部３８は、上記操作部１４に接続される。上記キー入力制御部３８は、上記操作部１４としての各キーにより入力された情報を制御ユニット２１内に取り込むインターフェースである。
【００２４】
上記通信制御部３９は、インターフェース部１６に設けられたネットワーク通信用のコネクタに接続される。上記通信制御部３９は、ネットワーク２を介したデータ通信を制御するものである。上記出力制御部４０は、インターフェース部１６に設けられた認証結果の出力用のコネクタに接続される。上記出力制御部４０は、顔照合の結果に基づく制御信号を出力するものである。図２に示すようなシステムにおいて、上記出力制御部４０は、インターフェース部１６を介して通行制御装置３としての電気錠制御盤３Ａと接続される。つまり、上記出力制御部４０は、顔照合が成功した場合、結果に基づく制御信号を出力するものである。
【００２５】
上記ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２２は、種々のデータが記憶される装置である。上記ＨＤＤ２２は、各登録者に対する辞書データからなる辞書Ｄを有している。辞書Ｄには、各登録者の辞書データとして、登録者の顔画像、顔の特徴量、顔特徴情報以外の特徴（静止画の特徴）情報、個人識別情報、および、バスワードなどが対応づけて記憶されている。また、上記辞書Ｄは、後述するように、静止画の特徴情報に基づいてグループ化された状態でＨＤＤ２２に記憶される。上記電源部２３は、制御ユニット２１およびＨＤＤ２２などの各部に電源を供給するものである。
【００２６】
次に、上記顔照合装置１における顔照合処理機能の構成について説明する。  
図４は、顔照合装置１における顔照合処理機能の構成例を示すブロック図である。  
上記したように、上記顔照合装置１は、ＣＰＵ３０が種々の制御プログラムを実行することにより、種々の処理機能を実現している。顔照合処理も、上記ＣＰＵ３０が顔照合用のプログラムを実行することにより実現される。図４は、顔照合処理を行うための各種の機能を示すブロック図である。このため、図４に示す各部も、上記ＣＰＵ３０がプログラムを実行することにより実現される機能である。
【００２７】
図４に示すように、本顔照合装置１における顔照合処理機能は、第１画像取得部（動画取得部）５１、顔検出部５２、顔特徴抽出部５３、顔照合部５４、第２画像取得部（静止画取得部）５５、特徴検出部５６、および、辞書選出部５７などにより構成される。  
上記第１画像取得部５１は、第１カメラ１１により撮影された画像を取得するインターフェースである。本実施の形態において、第１カメラ１１は、所定間隔で連続する複数フレームの画像からなる動画像を撮影するものを想定している。この場合、上記第１画像取得部５１は、動画像を取得する画像入力インターフェースにより構成される。すなわち、上記第１画像取得部５１は、第１カメラ１１で撮影された人物（被撮影者）の顔を含む画像データを動画像として取得するものである。上記第１画像取得部５１は、第１カメラ１１で撮影した動画像を顔検出部５２へ出力するようになっている。
【００２８】
上記顔検出部５２は、上記第１画像取得部５１により取得した動画像として各フレームの画像から人物の顔が存在する候補領域（顔領域）を検出する処理を行う。上記顔検出部５２は、検出した顔領域を示す情報を顔特徴抽出部５３へ出力するようになっている。また、上記顔検出部５２は、人物の顔が検出された場合、人物の顔が検出されたことを示す情報を上記第２画像取得部５５あるいは第２カメラ１２へ通知するようになっている。  
なお、上記顔検出部５２では、供給される画像から顔領域を検出する手法として種々の手法が適用可能である。たとえば、上記顔検出部５２は、事前に顔の学習パターンから作成しておいた検出用の辞書パターンと高い類似度を持つパターンを入力画像から顔領域として探す手法が適用可能である。
【００２９】
上記顔特徴抽出部５３は、上記顔検出部５２により検出された顔領域の画像から顔の特徴情報を抽出するものである。すなわち、上記顔特徴抽出部５３は、第１カメラ１１が撮影した人物の顔画像から顔の特徴情報を抽出する。例えば、上記顔特徴抽出部５３は、各フレームの顔画像に対して、顔の特徴点を基準に、一定の大きさ、形状に切り出し、その濃淡情報を各フレームにおける特徴量（顔特徴情報）する。上記顔特徴抽出部５３は、各フレームの顔画像から算出した顔特徴情報（各フレームの特徴量）を蓄積し、それらの集合から当該人物（被撮影者）の顔特徴情報を算出する。
【００３０】
ここでは、各フレームから切り出されるｍピクセル×ｎピクセルの画像領域における濃淡値をそのまま特徴量として用いる。この濃淡値は、ｍ×ｎ次元の情報である。ｍ×ｎ次元の情報からなる濃淡値を各フレームの特徴ベクトルとするものとする。すると、各フレームの顔画像からは、複数の特徴ベクトルが得られる。本実施の形態では、これらの特徴ベクトルから得られる部分空間を当該人物の顔特徴情報とする。上記部分空間は、各フレームから得られる特徴ベクトルの相関行列（または共分散行列）を求め、Ｋ−Ｌ展開による正規直交ベクトル（固有ベクトル）を求めることにより、計算される。ここで、部分空間は、固有値に対応する固有ベクトルを、固有値の大きな順にｋ個選び、その固有ベクトル集合を用いて表現するものとする。
【００３１】
上記顔特徴抽出部５３では、相関行列Ｃｄを特徴ベクトルから求め、相関行列Ｃｄ＝ΦｄΛｄΦｄＴと対角化して、固有ベクトルの行列Φを求めるものとする。この部分空間は、顔画像の照合を行うための顔特徴情報として利用される。なお、登録者の顔特徴情報は、あらかじめ登録者から取得し、それを辞書として登録しておけば良い。また、識別を行うための顔特徴情報として部分空間自身を利用してもよい。
【００３２】
上記顔照合部５４は、被撮影者の顔画像と辞書Ｄに登録されている登録者の顔画像との照合処理を行うものである。ここでは、顔照合部５４は、上記顔特徴抽出部５３により抽出した被撮影者の顔特徴情報（部分空間）と辞書Ｄに登録されている登録者の顔特徴情報との類似度を算出する。さらに、上記顔照合部５４は、算出した類似度が所定の閾値以上であるか否かにより被撮影者と登録者とが同一人物であるか否かを判定する。ただし、上記顔照合部５４は、辞書Ｄに登録されている辞書データのうち後述する辞書選出部５７により絞り込まれた登録者の辞書データと被撮影者の顔特徴情報（部分空間）との顔照合処理を行うようになっている。
【００３３】
なお、上記顔照合部５４における顔照合処理には、種々の手法を適用可能である。たとえば、上記顔照合部５４における顔照合処理には、相互部分空間法が用いられる。相互部分空間法では、辞書Ｄに登録されている登録者の顔特徴情報としての部分空間（辞書部分空間）と、認識対象者としての被撮影者の顔特徴情報としての部分空間（入力部分空間）との類似度を計算する。
【００３４】
また、上記第２画像取得部５５は、第２カメラ１２により撮影された画像を取得するインターフェースである。本実施の形態において、第２カメラ１２は、上記顔検出部５２が人物の顔を検出した場合に、当該人物の静止画を撮影するものを想定している。従って、上記第２画像取得部５５は、上記顔検出部５２が人物の顔を検出した場合に、第２カメラ１２が撮影した静止画像を取得する画像入力インターフェース（静止画取得部）により構成される。すなわち、上記第２画像取得部５５は、第１カメラ１１で顔が撮影されている人物（被撮影者）を第２カメラ１２で撮影した静止画像を取得するものである。上記第２画像取得部５５は、第２カメラ１２で撮影した静止画像を特徴検出部５６へ出力するようになっている。
【００３５】
上記特徴検出部５６は、上記第２画像取得部５５により取得した静止画像から人物の顔特徴情報以外の特徴（静止画像の特徴）情報を検出する処理を行う。静止画像の特徴情報は、登録者を区分するための情報である。静止画像の特徴情報は、静止画像から検出可能な情報であり、上記顔特徴抽出部５３により抽出される顔特徴情報とは異なる情報であり、かつ、常に一定の情報（登録時と同じ情報）となるものである。また、静止画像の特徴情報としては、所定人数以下であれば、複数の登録者が同じ情報となっても良い。つまり、静止画像の特徴情報は、全登録者が所定数以下のグループに分類できる程度の情報であれば良い。
【００３６】
たとえば、静止画像の特徴情報としては、名札の記載内容（名札に記載されている「部署」、「役職」あるいは「所在場所（フロア）」等）、名札自体の特徴（名札の色、形あるいは大きさ等）、名札に付属する物の特徴（名札に付けられているストラップの色、形あるいは長さ等）、腕章、襟章、帽子の種類（帽子に付与されている線の太さ、線の色あるいは線の数）、勲章、徽章、服（作業着）に付与されているロゴなどが想定される。たとえば、名札から検出される「部署」を静止画像の特徴情報とする場合、上記特徴検出部５６は、第２画像取得部５５により取得した静止画像から名札の画像領域を検出し、その名札の画像から「部署」を認識する処理を行う。
【００３７】
上記辞書選出部５７は、上記特徴検出部５６により検出された静止画像の特徴情報により辞書データを絞り込む処理を行う。従って、上記辞書Ｄには、静止画像の特徴情報に対応づけて各登録者の辞書データが登録されている。たとえば、名札から検出される「部署」を静止画像の特徴情報とする場合、上記辞書選出部５７は、上記特徴検出部５６により静止画像から検出される「部署」を示す情報に基づいて、上記顔照合部５４による顔照合に用いる辞書データを選別する。これにより、上記顔照合部５４では、被撮影者の顔特徴情報と「部署」により絞り込まれた登録者の顔特徴情報とを顔照合処理することが可能となる。
【００３８】
次に、上記辞書Ｄの構成について説明する。  
図５は、上記辞書Ｄの構成例を示す図である。  
図５に示す例において、上記辞書Ｄには、各登録者ごとに、顔照合に用いる顔動画辞書データ（登録者の登録顔データ）と指定ＩＤ番号（登録者の識別情報）とを有する辞書データが格納されている。このような各登録者の辞書データは、静止画像の特徴ごとに区分された状態で記憶されている。図５に示す例では、「メモリマッピングデータ」、複数の「静止画像の特徴データ」、および、複数の「登録者の辞書データ」がそれぞれアドレスに対応づけて記憶されている。
【００３９】
各「静止画像の特徴データ」は、登録者をグループ分けするためのデータである。本実施の形態では、静止画像の特徴データは、第２カメラ１２により撮影する静止画像から検出可能であるものとしている。たとえば、胸元に付与される名札あるいは腕章から検出される「部署」を静止画像の特徴データとする場合、各「静止画像の特徴データ」には、「部署」を示す情報が格納される。図５に示す例において、アドレス「Ｍ−００２」には、第１の「静止画像の特徴データ」として「Ｓ０１」が格納され、アドレス「Ｍ−３０３」には、第２の「静止画像の特徴データ」として「Ｓ０２」が格納されている。
【００４０】
上記辞書Ｄには、各「登録者の辞書データ」が、何れかの「静止画像の特徴データ」に対応づけて登録される。言い換えると、上記辞書Ｄにおいて、各「登録者の辞書データ」は、対応する「静止画像の特徴データ」をキーとする登録者の辞書データ群として登録される。すなわち、各「登録者の辞書データ」は、「静止画像の特徴データ」ごとに形成されるブロックに格納される。なお、このような各ブロックは、「登録者の辞書データ」の数が所定数以下となるように構成される。この理由については、後で詳細に説明する。
【００４１】
たとえば、図５に示す例において、アドレス「Ｍ−００２」〜「Ｍ−３０２」は、第１の顔辞書ブロックを形成している。第１の顔辞書ブロックにおいて、アドレス「Ｍ−００３〜Ｍ−３０２」の各「登録者の辞書データ」（最大３００人分の辞書データ）は、アドレス「Ｍ−００２」の「静止画像の特徴データ」に対応づけて登録されている。同様に、アドレス「Ｍ−３０３」〜「Ｍ−６０３」は、第２の顔辞書ブロックを形成している。第２の顔辞書ブロックにおいて、アドレス「Ｍ−３０４〜Ｍ−６０３」の各「登録者の辞書データ」は、アドレス「Ｍ−３０３」の「静止画像の特徴データ」に対応づけて登録されている。
【００４２】
上記「メモリマッピングデータ」は、各ブロックのヘッダアドレスを集約したデータである。図５に示す例では、各ブロックの先頭には、「静止画像の特徴データ」が格納されている。つまり、アドレス「Ｍ−００２」が第１の顔辞書ブロックの先頭アドレスであり、アドレス「Ｍ−３０３」が第２の顔辞書ブロックの先頭アドレスである。従って、図５に示す例では、「メモリマッピングデータ」には、アドレス「Ｍ−００２」、アドレス「Ｍ−３０３」などが各ブロックのヘッダアドレスとして格納される。すなわち、「メモリマッピングデータ」に格納されている各ブロックのヘッダアドレスからの情報を読み込むことにより、各ブロックの「静止画像の特徴データ」を読み込むことが可能となっている。
【００４３】
次に、上記顔照合装置１の実運用を想定した実施の形態として２つの処理例について説明する。  
まず、上記顔照合装置１における第１の処理例について説明する。  
上記顔照合装置１では、処理速度および照合精度の観点から、１人に対する顔照合処理において照合対象とする登録者の人数に制限が設定されているものとする。すなわち、上記顔照合装置１は、所定数以下の登録者の辞書データに対する顔照合処理において、所定の照合速度および照合精度が保証されるものとする。たとえば、上記顔照合装置１は、３００人以下の登録者に対する顔照合処理であれば、処理速度および照合精度が実運用に使用可能であると想定する。このような顔照合装置１では、実際の顔照合処理において、実際に照合する登録者（照合対象者）を３００人以下に絞り込むことが必要となる。
【００４４】
上記のように、本顔照合装置１では、顔画像を撮影するための第１カメラ１１の他に、静止画像を撮影するための第２カメラ１２を有している。本顔照合装置１では、第２カメラ１２で撮影した静止画像から検出される「静止画像の特徴データ」により照合対象者を所定人数以下に絞り込む。これにより、上記顔照合装置１は、所定人数以下の登録者を対象として顔照合処理を行う。すなわち、第１の処理例では、静止画像の特徴データにより顔照合の対象となる登録者を所定人数以下に絞り込んでから顔照合処理を行う。
【００４５】
図６は、顔照合装置１における第１の処理例の処理手順を説明するためのフローチャートである。また、図７（ａ）〜（ｄ）は、第１の処理例の処理手順における各種の処理状態を模式的に示す図である。  
まず、当該顔照合装置１の前に認証を受けようとする人物が立ったものとする。この場合、上記第１カメラ１１には、図７（ａ）に示すような立位姿勢の人物の顔を含む画像が撮影される（ステップＳ１１）。上記顔照合装置１の制御ユニット２１で実現される照合処理機能では、上記顔検出部５２により上記第１カメラ１１で撮影された画像から人物の顔を検出する処理を行っている（ステップＳ１２）。たとえば、図７（ａ）に示すような画像が第１カメラ１１で撮影された場合、上記顔検出部５２は、図７（ｂ）に点線で示すような顔の領域を検出する。
【００４６】
上記顔検出部５２により人物の顔が検出されると（ステップＳ１２、ＹＥＳ）、上記第２カメラ１２は、図７（ｃ）に示すように、当該人物を静止画像として撮影する（ステップＳ２１）。上記顔照合装置１の制御ユニット２１で実現される照合処理機能では、上記第２カメラ１２により撮影された静止画像に対して、上記特徴検出部５６により当該人物の顔以外の特徴（静止画像の特徴データ）を検出する処理を行う（ステップＳ２２）。
【００４７】
たとえば、第２カメラ１２は、図７（ｃ）に示すような静止画像を撮影する。この場合、上記特徴検出部５６は、図７（ｃ）に点線で示すような静止画像の特徴を示す画像領域を検出する。図７（ｃ）に示す例では、上記特徴検出部５６は、胸付近に付けられた名札あるいは腕章を静止画像の特徴データを示す情報として検出している。たとえば、「部署」を静止画像の特徴データとする場合、上記特徴検出部５６は、上記第２カメラ１２で撮影した静止画像における名札あるいは腕章の画像から「部署」を特徴データとして検出する。
【００４８】
上記特徴検出部５６により静止画像の特徴データが検出されると、上記辞書選出部５７は、検出された静止画像の特徴データに基づいて顔照合処理における照合対象者とする登録者を絞り込む処理を行う（ステップＳ２３〜Ｓ２６）。つまり、上記辞書選出部５７は、上記辞書Ｄに記憶されている各ブロックの「静止画像の特徴データ」と上記特徴検出部５６が静止画像から検出した特徴データとを照合する（ステップＳ２３）。この照合処理により上記特徴検出部５６が検出した特徴データと一致する「静止画像の特徴データ」のブロックを発見した場合（ステップＳ２４、ＹＥＳ）、上記辞書選出部５７は、当該ブロックのヘッダアドレスを取得し（ステップＳ２５）、上記顔照合部５４へ通知する（ステップＳ２６）。
【００４９】
一方、上記第１カメラ１１は、上記ステップＳ２１〜Ｓ２６の処理と並行して顔を含む画像を動画像として撮影している（ステップＳ３１）。このような動画像（所定間隔の連続するフレームの画像）に対しては、上記顔検出部５２、顔特徴抽出部５３により特徴解析が実施される（ステップＳ３２）。すなわち、上記第１カメラ１１で撮影した動画像は、第１画像取得部５１により取得される。上記顔検出部５２は、図７（ｄ）に示すように、上記第１画像取得部５１により取得された各フレームの画像から顔領域を検出する。上記顔特徴抽出部５３は、上記顔検出部５２により検出された顔領域の画像から顔の特徴情報を抽出する。これにより、上記顔特徴抽出部５３は、上記顔検出部５２が各フレームの画像から検出した複数の顔画像に基づいて、動画像としての顔特徴情報を抽出する。上記顔特徴抽出部５３により抽出された顔特徴情報は、認証対象者の顔特徴情報（入力顔特徴情報）として顔照合部５４へ供給される。
【００５０】
上記顔照合部５４は、顔特徴抽出部５３から入力顔特徴情報が供給されるとともに、上記辞書選出部５７から照合対象となる登録者の辞書データが記憶されている記憶領域（つまり、静止画像の特徴データにより絞り込んだ辞書データ）を示す情報が供給される。これにより、上記顔照合部５４は、入力顔特徴情報と絞り込まれた各辞書データにおける辞書顔特徴情報とを照合する顔照合処理を行う（ステップＳ３３〜Ｓ３６）。
【００５１】
すなわち、上記顔照合部５４は、まず、上記辞書選出部５７から供給されるヘッダアドレスを設定する（ステップＳ３３）。これは、辞書Ｄにおいて、照合対象とする顔辞書ブロックの先頭位置を設定する処理である。上記顔照合部５４は、辞書Ｄから１人分の辞書データを読み込むために、設定されているアドレスを基準に次のデータのアドレスに設定する（ステップＳ３４）。このアドレスの更新は、たとえば、図５に示す構成の辞書では、アドレスを「＋１」に更新する。
【００５２】
これにより辞書Ｄにおける新たなアドレスが設定されると、上記顔照合部５４は、上記辞書Ｄにおける設定されたアドレスから１人分の登録者の辞書顔特徴情報を読み込む。上記辞書Ｄから辞書顔特徴情報を読み込むと、上記顔照合部５４は、上記顔特徴抽出部５３から供給された入力顔特徴情報と当該辞書顔特徴情報とを照合（顔照合）する（ステップＳ３５）。ここでは、顔照合として、入力顔特徴情報と辞書顔特徴情報との類似度を算出するものとする。
【００５３】
上記顔照合が完了すると、上記顔照合部５４は、上記ヘッダアドレスで指定された顔辞書ブロックの全辞書データに対する照合が完了したか否かを判断する。つまり、上記顔照合部５４は、次に顔照合すべき登録者の辞書データが存在するか否かを判断する（ステップＳ３６）。上記判断により次に顔照合すべき登録者の辞書データが存在すると判断した場合（ステップＳ３６、ＮＯ）、上記顔照合部５４は、上記ステップＳ３４へ戻り、上記辞書Ｄにおける次の辞書データとの顔照合を行う。
【００５４】
また、上記判断により顔照合すべき登録者の辞書データが無いと判断した場合（ステップＳ３６、ＹＥＳ）、上記顔照合部５４は、総合的な顔照合の結果を出力し（ステップＳ３７）、当該処理を終了する。この顔照合装置は、通行制御装置に接続されたシステムであることを想定している。このため、上記顔照合部５４は、顔照合で得られた類似度が所定の閾値以上となった辞書データが存在した場合には、通行制御装置３の錠制御盤３Ａに電気錠３Ｂを開錠する旨の制御信号を出力し、顔照合で得られた類似度が所定の閾値以上となった辞書データが存在しなかった場合には、通行制御装置３の錠制御盤３Ａに電気錠を閉鎖する旨の制御信号を出力する。
【００５５】
ただし、上記顔照合部５４は、顔照合処理の結果として、認証対象者がどの登録者と一致したかを示す情報を通知するようにしても良い。たとえば、顔照合で得られた類似度が所定の閾値以上となった辞書データが１つだけ存在した場合、上記顔照合部５４は、認証対象者が当該辞書データの登録者である（登録者と一致した）旨を処理結果として出力する。また、顔照合で得られた類似度が所定の閾値以上となった辞書データが存在しなかった場合、上記顔照合部５４は、認証対象者が当該辞書に登録されている登録者とは同定されなかった旨を処理結果として出力する。また、顔照合で得られた類似度が所定の閾値以上となった辞書データが複数存在した場合、上記顔照合部５４は、認証対象者が最大類似度となった登録者である旨を処理結果として出力する。なお、顔照合で得られた類似度が所定の閾値以上となった辞書データが複数存在した場合、上記顔照合部５４は、認証対象者が所定の閾値以上の類似度となった登録者の何れかである旨を処理結果を出力するようにしても良い。
【００５６】
上記のような第１の処理例を適用した生体照合装置（たとえば、顔照合装置）は、認証時に撮影可能な生体情報以外の特徴情報に対応づけて登録者の生体情報を辞書に登録しておき、認証対象者の生体情報（たとえば、顔画像）が検出された場合、当該認証対象者を撮影した画像から前記生体情報とは異なる特徴情報（たとえば、当該人物が身につけている物から検出される特徴情報）を検出し、検出した特徴情報と一致する特徴情報に対応づけれられる生体情報を前記辞書から選出し、選出した生体情報と当該認証対象者の生体情報とを生体照合する。
【００５７】
すなわち、上記のような第１の処理例を適用した生体照合装置によれば、制限数を超える登録者の辞書データが登録される場合であっても、１回の照合処理における照合対象の登録者数を所定の制限数以下に限定でき、その結果として当該装置の処理能力として設定されている制限数以上の登録者との生体照合が可能となる。また、照合対象の登録者数を所定の制限数以下に限定できるため、生体照合の処理速度および生体照合の精度を向上させることができる。
【００５８】
次に、上記顔照合装置１における第２の処理例について説明する。  
上記第２の処理例では、照合対象とする登録者の人数を制限する形態ではなく、全登録者に対する顔照合を実施し、その結果が正しいか否かを静止画像の特徴データにより判定するものである。たとえば、第２の処理例では、顔照合処理として入力顔特徴情報と各登録者の辞書顔特徴情報との類似度を算出する。これらの類似度のうち所定閾値以上となった類似度が複数存在した場合、つまり、認証対象者らしい登録者が複数検出された場合、当該認証対象者の静止画像から検出される静止画像の特徴データが一致する登録者を照合結果として選択するようにすることが可能である。
【００５９】
図８は、顔照合装置１における第２の処理例の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００６０】
まず、当該顔照合装置１の前に認証を受けようとする人物が立ったものとする。この場合、上記第１カメラ１１には、立位姿勢の人物の顔を含む画像が撮影される（ステップＳ４１）。上記顔照合装置１の制御ユニット２１で実現される照合処理機能では、上記顔検出部５２により上記第１カメラ１１で撮影された画像から人物の顔を検出する処理を行っている（ステップＳ４２）。
【００６１】
上記顔検出部５２により人物の顔が検出されると（ステップＳ４２、ＹＥＳ）、上記第２カメラ１２は、当該人物（第１カメラ１１で撮影されている認証対象者）を静止画像として撮影する（ステップＳ５１）。上記顔照合装置１の制御ユニット２１で実現される照合処理機能では、上記第２カメラ１２により撮影された静止画像に対して、上記特徴検出部５６により当該人物の顔以外の特徴（静止画像の特徴データ）を検出する処理を行う（ステップＳ５２）。上記特徴検出部５６により静止画像の特徴データが検出されると、上記辞書選出部５７は、検出された静止画像の特徴データを認証対象者の特徴データとしてＲＡＭ３２などのメモリに保持する（ステップＳ５３）。
【００６２】
一方、上記第１カメラ１１は、上記ステップＳ５１〜Ｓ５３の処理と並行して顔を含む画像を動画像として撮影している（ステップＳ６１）。このような動画像（所定間隔の連続するフレームの画像）に対しては、上記顔検出部５２、顔特徴抽出部５３により特徴解析が実施される（ステップＳ６２）。すなわち、上記第１カメラ１１で撮影した動画像は、第１画像取得部５１により取得される。上記顔検出部５２は、上記第１画像取得部５１により取得された各フレームの画像から顔領域を検出する。上記顔特徴抽出部５３は、上記顔検出部５２により検出された顔領域の画像から顔の特徴情報を抽出する。これにより、上記顔特徴抽出部５３は、上記顔検出部５２が各フレームの画像から検出した複数の顔画像に基づいて、動画像としての顔特徴情報を抽出する。上記顔特徴抽出部５３により抽出された顔特徴情報は、認証対象者の顔特徴情報（入力顔特徴情報）として顔照合部５４へ供給される。
【００６３】
上記顔照合部５４は、上記顔特徴抽出部５３から供給される入力顔特徴情報と上記辞書Ｄに登録される全登録者の辞書データにおける辞書顔特徴情報とをそれぞれ照合する顔照合処理を行う（ステップＳ６３〜Ｓ６６）。上記顔照合部５４は、まず、上記辞書Ｄのヘッダアドレスを設定する（ステップＳ６３）。さらに、上記顔照合部５４は、上記辞書Ｄから１人分の辞書データを読み込むために、設定されているアドレスを基準として次のデータのアドレスに更新する（ステップＳ６４）。このアドレスの更新は、たとえば、図５に示す構成の辞書Ｄでは、アドレスを「＋１」に更新する。これにより辞書Ｄにおける新たなアドレスが設定されると、上記顔照合部５４は、上記辞書Ｄにおける設定されたアドレスから１人分の登録者の辞書顔特徴情報を読み込む。上記辞書Ｄから辞書顔特徴情報を読み込むと、上記顔照合部５４は、上記顔特徴抽出部５３から供給された入力顔特徴情報と当該辞書顔特徴情報とを照合（顔照合）する（ステップＳ６５）。
【００６４】
ここでは、顔照合として、入力顔特徴情報と辞書顔特徴情報との類似度を算出するものとする。なお、上記顔照合により得られる類似度は、各辞書データに対応づけて全てＲＡＭ３２などのメモリに保存しておくようにして良いが、ここでは、類似度が所定の閾値以上となった辞書データを示す情報をＲＡＭ３２に記憶しておくものとする。
【００６５】
上記ステップＳ６５の顔照合が完了すると、上記顔照合部５４は、上記辞書Ｄに登録されている全辞書データに対する照合が完了したか否かを判断する。つまり、上記顔照合部５４は、次に顔照合すべき辞書データが存在するか否かを判断する（ステップＳ６６）。上記判断により次に顔照合すべき登録者の辞書データが存在すると判断した場合（ステップＳ６６、ＮＯ）、上記顔照合部５４は、上記ステップＳ６４へ戻り、顔照合すべき辞書データが無くなるまで上記ステップＳ６４〜Ｓ６６の処理を繰り返し実行する。
【００６６】
また、上記判断により顔照合すべき登録者の辞書データが無いと判断した場合（ステップＳ６６、ＹＥＳ）、上記顔照合部５４は、総合的な顔照合結果の判定処理を行う（ステップＳ６７）。この判定処理では、上記顔照合部５４は、類似度が所定閾値以上となった各辞書データに対応づけられる静止画像の特徴データと当該認証対象者の静止画像から得られた特徴データとが一致するか否かを判定する。上記顔照合部５４は、上記判定結果を最終的な顔照合処理の結果として出力する（ステップＳ６６）。
【００６７】
たとえば、上記判定処理の結果として、類似度が所定閾値以上となった辞書データのうち、当該認証対象者の静止画像から得られた特徴データと一致する静止画像の特徴データに対応づけられた辞書データが存在する場合、上記顔照合部５４は、当該認証対象者が当該辞書データの登録者と同定されたものと判定する。
【００６８】
また、類似度が所定閾値以上となった辞書データのうち、当該認証対象者の静止画像から得られた特徴データと一致する静止画像の特徴データに対応づけられた辞書データが存在しない場合、上記顔照合部５４は、認証対象者が当該辞書に登録されている登録者とは同定されなかった旨を処理結果として出力する。  
ただし、静止画像の特徴データが一致する類似度が所定閾値以上となった辞書データが複数存在する場合、上記顔照合部５４は、認証対象者が最大類似度となった登録者である旨を判定結果とするようにしても良いし、認証対象者が所定の閾値以上の類似度となった登録者の何れかである旨を判定結果として出力するようにしても良い。
【００６９】
上記のような第２の処理例を適用した生体照合装置（たとえば、顔照合装置）は、認証時に撮影可能な生体情報（たとえば、顔画像）以外の特徴情報（たとえば、当該人物が身につけている物から検出される特徴情報）に対応づけて登録者の生体情報を辞書に登録しておき、認証対象者の生体情報と当該認証対象者の生体情報とを生体照合処理において認証対象者の生体情報との照合一致の基準を満たした登録者の生体情報が複数得られた場合、
それらの登録者の生体情報に対応づけられている上記特徴情報と当該認証対象者を撮影した画像から検出される上記特徴情報とを比較することにより、上記認証対象者と登録者との生体照合結果を判定する。
【００７０】
すなわち、上記のような第２の処理例を適用した生体照合装置によれば、生体照合において照合一致の基準を満たす登録者が複数存在する場合であっても、認証時に撮影可能な生体情報以外の特徴情報により認証対象者と一致する登録者の選別あるいは選択などの判定が可能となる。さらに、上記生体情報以外の特徴情報により生体照合結果に対する判定を行わない場合であっても、上記生体情報以外の特徴情報を生体照合処理の結果に付加することにより、それらの情報が認証対象者を特定するための証拠数として利用できる。
【００７１】
次に、上記顔照合装置１における登録処理ついて説明する。  
上記顔照合装置１では、顔画像を動画像として撮影するのとともに、当該人物を静止画像で撮影することが可能である。このような構成では、上述したような辞書データの絞込みだけでなく、管理者が不在の状態でも通行制御システムにおけるセキュリティ性の確保することも可能である。たとえば、辞書データの登録を行う場合、管理者が不在であっても、十分なるセキュリティ性を確保した状態で、登録操作を行うことが可能となる。
【００７２】
すなわち、上記顔照合装置１では、表示部１３、音声部１５および操作部１４などにより、登録者に対して、辞書登録のための操作手順などが音声案内あるいは画面によるガイダンスを行うことが可能である。つまり、上記顔照合装置１では、管理者が不在であっても、登録者自身の操作によって、顔特徴情報を辞書データとして登録することは技術的に可能になっている。ただし、管理者が不在で登録を行った場合、正常に登録操作されるもの以外には、たとえば、以下のような場合が想定される。
【００７３】
（１）登録した番号が間違えている…操作ミス
（２）登録を予定した人が来ていない…計画不履行
（３）ナリスマシをしている…不正
これらの状況が発生した場合、管理者が不在であっても、上記顔照合装置１では、セキュリティ性を確保することが可能である。
【００７４】
図９（ａ）〜（ｄ）は、複数の登録者の状態を模式的に示す図である。また、図１０は、図９（ａ）〜（ｄ）に示すような複数の登録者による登録処理の結果を示す記録媒体Ｓである。  
たとえば、図９（ａ）〜（ｄ）に示すような４人の人物が登録操作を行ったものとする。この場合、顔照合装置１は、上記第１画像取得部５１、上記顔検出部５２および上記顔特徴抽出部５３により上記第１カメラ１１で撮影する人物の顔の動画像から辞書顔特徴情報を生成する。この際、上記顔照合装置１は、第２カメラ１２により第１カメラ１１で撮影中の人物の静止画像を撮影する。上記顔照合装置１は、上記第２画像取得部５５及び上記特徴検出部５６により上記第２カメラ１２で撮影する静止画像から特徴情報、つまり、静止画像の特徴データを検出する。
【００７５】
図９（ａ）〜（ｄ）に示す例では、静止画像の特徴データとして、各人物の胸元に付与されている名札あるいは腕章から社員番号が検出される。図９（ａ）に示す例では、静止画像の特徴データとして、社員番号「００１０４７」が検出され、図９（ｂ）に示す例では、静止画像の特徴データとして、社員番号「００１０４８」が検出され、図９（ｃ）に示す例では、静止画像の特徴データとして、社員番号「００１０４９」が検出され、図９（ｄ）に示す例では、静止画像の特徴データとして、社員番号「００１０５０」が検出されている。
【００７６】
これらの静止画像の特徴データは、動画像から作成される顔特徴情報を含む各登録者ごとの辞書データに対応づけて辞書ＤとしてのＨＤＤ２２に登録される。なお、図９（ａ）〜（ｄ）に示す例に対しては、たとえば、辞書Ｄ内におけるグループ分け（静止画像の特徴データ）としては、上記社員番号における上位３桁の番号（「００１＊＊＊」における「００１」）あるいは４桁の番号（「００１０＊＊」における「００１０」）を使用することが可能である。この場合、上記社員番号における上位３桁の番号（「００１」）あるいは４桁の番号（「００１０」）の顔辞書ブロックが辞書Ｄ内に形成される。
【００７７】
また、上記のような登録処理において、上記顔照合装置１は、登録内容を示す情報として、登録した人物の顔画像とともに静止画像の特徴データを保存する。さらに、上記顔照合装置１は、図１０に示すように、登録した人物の顔画像と静止画像の特徴データとを図示しないプリンタなどにより記録媒体に記録する。図１０に示す例では、特定の期間に登録した人物の一覧情報として、登録した人物の顔画像と静止画像の特徴データ（番号撮影）と実際に辞書Ｄに登録した番号とを対応づけたものが記録媒体Ｓに印刷されている。なお、登録した人物の顔画像は、たとえば、静止画像から検出される顔画像であって良いし、動画像を構成するフレームの画像から検出される顔画像であっても良い。また、図１０に示すような情報は、表示部１３あるいはネットワーク２に接続されたＰＣのディスプレイなどより表示するようにしても良い。また、上記のような記録媒体Ｓあるいは表示内容による確認によって、管理者が、不正な登録と判断した登録データについては、辞書Ｄから削除される。
【００７８】
上記のような形態によれば、管理者は、登録処理が終了した後に、顔画像と静止画像の特徴データとの一覧が記録された記録媒体Ｓにより登録内容を容易に確認できる。すなわち、上記顔照合装置では、管理者が不在であっても登録処理が実行でき、さらに、そのような登録処理の内容を所定期間ごとに管理者が容易に確認できる。この結果として、管理者が不在の状態で行われた登録処理内容を、適正に管理でき、セキュリティ性が確保できる。たとえば、不正に撮影される画像で登録しようとしても、動画像から得られる顔特徴情報と、静止画像の特徴データと、顔画像とがそれぞれ明確な証拠として残ることを考えると、不正な登録に対する強い抑止力となる。
【００７９】
なお、上述した顔照合装置１における登録処理では、静止画像の特徴データとして、社員証、名札あるいは腕章などを想定したものについて説明したが、それに限るものではない。たとえば、静止画像の特徴データとしては、写真付きの登録申請書あるいは事前に渡した手書きの番号票などの書類を一緒に撮影する場合。また、上司が登録者と並んで立ち、その上司の顔を確認するなどの方法も、運用形態として実現可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】図１（ａ）は、顔照合装置の外観構成例を示す正面図である。図１（ｂ）は、顔照合装置の外観構成例を示す側面図である。
【図２】図２は、顔照合装置を含む顔照合システム（通行制御システム）の構成例を概略的に示す図である。
【図３】図３は、顔照合装置の制御系統（制御ユニット）の構成例を概略的に示すブロック図である。
【図４】図４は、顔照合装置における顔照合処理機能の構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、辞書の構成例を示す図である。
【図６】図６は、顔照合装置における第１の処理例の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７（ａ）〜（ｄ）は、第１の処理例の処理手順における各種の処理状態を模式的に示す図である。
【図８】図８は、顔照合装置における第２の処理例の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図９】図９（ａ）〜（ｄ）は、複数の登録者の状態を模式的に示す図である。
【図１０】図１０は、複数の登録者による登録処理の結果を示す記録媒体である。
【符号の説明】
【００８１】
１…顔照合装置、３…通行制御装置、１１…第１カメラ、１２…第２カメラ、１３…表示部、１４…操作部、１５…音声部、１６…インターフェース部、２１…制御ユニット、２２…ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、Ｄ…辞書、２３…電源部、３０…ＣＰＵ、３１…ＲＯＭ、３２…ＲＡＭ、３３…不揮発性メモリ、３４…第１画像入力部、３５…第２画像入力部、３６…表示制御部、３７…音声制御部、３８…キー入力制御部、３９…通信制御部、４０…出力制御部、５１…第１画像取得部、５２…顔検出部、５３…顔特徴抽出部、５４…顔照合部、５５…画像取得部、５６…特徴検出部、５７…辞書選出部。
【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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