(57)【要約】顔認識のために使用されるパラメータが、遺伝的アルゴリズムのような進化型アルゴリズムを介して決定されるシステム及び方法である。パラメータの候補となるセットは、所与の環境における顔認識性能に対して評価される。パラメータの最も効果的なセットが、パラメータの子セットを生成するために使用され、これらの子セットは顔認識性能に対して評価される。子セットの各々の世代が、最も正常なセットの属性を受け継ぐ場合、システムが、所与の環境に対してより優れた性能を示すパラメータのセットに収束するまで、このプロセスは繰り返される。同様にパラメータの他のセットは他の環境に対して決定される。顔認識システムが実施されるとき、対象画像がもたらされる環境に依存してパラメータの適切なセットが使用される。このようにシステムは、自身が実施される環境の各々において、より優れた性能を示す。
2005531078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴パラメータのセットに基づいて、対象画像における顔を識別するように構成される顔認識器と、
前記顔認識器に可動的に結合され、前記対象画像が得られる環境の識別子に基づいて、前記顔認識器による使用のために、特徴パラメータの複数のセットの間から前記特徴パラメータのセットを選択するように構成されるパラメータセットセレクタと  
を有する顔認識システム。  
【請求項２】
複数の環境におけるテスト対象画像の認識に適用される進化型アルゴリズムを介して前記特徴パラメータの複数のセットが決定され、
前記対象画像が得られる前記環境は、前記複数の環境のうちの一つに対応する  
請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項３】
前記環境の前記識別子が、複数のカメラのうちの一つのカメラの識別子に対応する
請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項４】
前記環境の前記識別子が、
一日のうちの時間帯と、
照明の測定値と
のうちの少なくとも一つを含む請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項５】
前記対象画像における前記顔が、複数の基準画像のうちの一つに対応するとき識別される
請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項６】
特徴パラメータのセットに基づいて、対象画像における顔の識別子をもたらすように構成される顔認識器と、
前記顔認識器に可動的に結合され、前記識別子の精度に基づいて、前記特徴パラメータのセットの効率の測定値を決定するように構成される評価器と、
前記評価器に可動的に結合され、特徴パラメータの選択可能なセットを、前記評価器による当該特徴パラメータの選択可能なセットに対する効率の測定値の後続する決定のために前記顔認識器にもたらすように構成される進化型アルゴリズムと  
を有する、顔認識のための特徴パラメータの好ましいセットを決定するためのシステムであって、
前記特徴パラメータの選択可能なセットは、特徴パラメータの先行するセットの効率の測定値に基づき、
前記進化型アルゴリズムは、前記特徴パラメータの選択可能なセット及び先行するセットのうちの特徴パラメータの各々のセットの効率の前記測定値に基づいて、前記特徴パラメータの好ましいセットを識別するように更に構成される
システム。
【請求項７】
特徴パラメータの各々のセットが、複数の利用可能な特徴パラメータのうちの特徴パラメータのサブセットを含む
請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記効率の測定値が、更に前記特徴パラメータのサブセットの大きさに基づく
請求項７に記載のシステム。  
【請求項９】
前記進化型アルゴリズムは、
少なくとも部分的に前記各々の先行するセットの効率の測定値に基づいて、前記特徴パラメータの先行するセットのうちの各々の先行するセットの適合度を決定するステップと、
前記各々の先行するセットの適合度に基づいて、前記特徴パラメータの先行するセットの高性能なセットを識別するステップと、
二つ又はそれより多くの高性能なセットの属性を組み合わせることによって、前記特徴パラメータの選択可能なセットのうちの少なくとも一つのセットを生成するステップと
によって前記特徴パラメータの選択可能なセットをもたらすように構成される
請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記進化型アルゴリズムは、
ランダムプロセスを介して前記特徴パラメータの選択可能なセットのうちの少なくとも一つの他のセットを生成する
ように更に構成される
請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記識別子の前記精度が、複数の基準画像のうちの一つの識別に基づく
請求項６に記載のシステム。  
【請求項１２】
前記効率の測定値が、前記対象画像に対応する前記複数の基準画像のうちの一つの正確な識別に対する第一の量によって増加させられると共に、不正確な識別に対する第二の量によって減少させられ、前記第二の量は前記第一の量よりも大きくなる
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
顔認識のための特徴パラメータの好ましいセットを決定する方法であって、
特徴パラメータのセットの第一の集団を生成するステップと、
複数のテスト対象画像の各々を識別する精度に基づいて、前記セットの第一の集団の各々のメンバセットの効率の測定値をもたらすために、前記セットの第一の集団の各々のメンバセットを評価するステップと、
前記セットの第一の集団の各々のメンバセットの効率の測定値に基づいて、特徴パラメータのセットの第二の集団を生成するステップと、
前記複数の対象画像の各々を識別する、後続する精度に基づいて、前記セットの第二の集団の各々のメンバセットの効率の測定値をもたらすために、前記セットの第二の集団の各々のメンバセットを評価するステップと、
少なくとも部分的に前記セットの第一及び第二の集団の各々のメンバセットの効率の測定値に基づいて、前記特徴パラメータの好ましいセットを決定するステップと
を有する方法。
【請求項１４】
前記セットの第二の集団を生成するステップが、
少なくとも部分的に前記セットの第一の集団の各々のメンバセットの効率の測定値に基づいて、前記セットの第一の集団の高性能なメンバセットを識別するステップと、
前記セットの第一の集団の二つ又はそれより多くの高性能なメンバセットの属性を組み合わせることによって、前記セットの第二の集団のうちの少なくとも一つのメンバセットを生成するステップと
を含む請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
各々は複数の環境の各々の環境に対応する複数のテスト画像を得るステップと、
各々の複数のテスト画像に対して、各々の環境に対する特徴パラメータの好ましいセットを決定するために、請求項１３に記載の各々のメンバセットを生成すると共に評価するステップと
を更に含む請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の対象画像の各々を識別する前記精度は、前記対象画像に対応するとき複数の基準画像のうちの一つの識別に基づく
請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
各々は、複数の環境の各々の環境に対応する複数の基準画像を得るステップと、
各々の複数の基準画像に対して、各々の環境に対する特徴パラメータの好ましいセットを決定するために、請求項１３に記載の各々のメンバセットを生成すると共に評価するステップと
を更に含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記第一及び第二の集団の各々のメンバセットが、複数の利用可能な特徴パラメータのうちの特徴パラメータのサブセットを含む
請求項１３に記載の方法。    
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像（イメージ）認識（ｉｍａｇｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）の分野、特に画像のどの特徴が、効率的且つ効果的な認識のために画像の間で識別するために好ましいかを決定する遺伝的アルゴリズム（ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）及び／又は効率的且つ効果的な認識のために必要とされる、異なる特徴の最小数を決定する遺伝的アルゴリズムの使用に関する。  
【背景技術】
【０００２】
画像認識、特に顔認識は、様々な用途においてますます普通の機能になりつつある。セキュリティシステムは、個人（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）を選択するためのアクセスを許可（ｇｒａｎｔ）若しくは拒否（ｄｅｎｙ）するため、特定の人物が認識されるときアラームを鳴らすため、又は個人が複数の人物の間で移動するとき個人を継続的に追跡（ｔｒａｃｋ）するため等に顔認識を使用する。同様にホームオートメーションシステム（ｈｏｍｅ  ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）が家の居住者の間で識別するように構成されているので、システムの機能は各々の居住者に対してカスタマイズされ得る。
【０００３】
ほとんどの顔認識システムは、認識をもたらすために画像を直接比較しない。代わりに各々の顔は、顔の楕円率（ｅｌｌｉｐｔｉｃｉｔｙ）、両目の間隔、及び顎の形状等の特徴パラメータ（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ）の予め定義されたセットを使用して特徴付けられ、対象（目的）となる顔（ｔａｒｇｅｔ  ｆａｃｅ）の探索（ｓｅａｒｃｈ）は、これらの特徴パラメータの比較に基づいている。これらの特徴パラメータは、異なる顔の画像の間の識別及び同じ顔の異なる画像の間の照合（マッチング（ｍａｔｃｈｉｎｇ））を容易化するように設計される。このように対象（目的）画像（ｔａｒｇｅｔ  ｉｍａｇｅ）は基準画像（レファレンス画像（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｉｍａｇｅ））のセットと比較され得ると共に、特徴パラメータに基づいて、対象画像に一致する可能な基準画像の数は、好ましくは対象画像における顔と同じ顔に対応する一つの基準画像になるまで低減される。セキュリティカメラを備える入り口（ｅｎｔｒｙ  ｖｅｓｔｉｂｕｌｅ）のような制御された環境（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ  ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）において、対象となる顔の、認証された顔（ａｕｔｈｏｒｉｚｅｄ  ｆａｃｅ）のライブラリとの比較はかなり簡単なプロセスになる。認証された個人の各々の画像は、よく照明されている領域における適切な姿勢を使用して収集されるであろう。安全な施設への入場を必要とする人物は、認証された人物の画像が収集された環境に最も近く一致させるためにカメラに対してある地点（場所（ｐｏｉｎｔ））に立つように指示されるであろう。単純な比較プロセスを容易化させるために十分な照明（ｌｉｇｈｔｉｎｇ）がもたらされる。
【０００４】
しかしながらほとんどの用途の場合、対象となる個人はポーズ（姿勢）をとることが必要とされることは、非現実的な制約となる。例えばほとんどの家の居住者（ｈｏｍｅ  ｏｃｃｕｐａｎｔ）は通常、ホームオートメーションシステムが居住者を認識するために家において特定の地点に立つことに同意しないであろう。ほとんどのセキュリティシステムは、仕事又は移動の通常の経路を妨げないように、人目につかないように設計されており、領域に向かって、又は領域を通じて移動する各々の人は停止してポーズすることが必要とされている場合、すぐに使用され得なくなるであろう。それ故にほとんどの用途において、対象画像又は画像は理想を下回る状況（ｌｅｓｓ−ｔｈａｎ−ｉｄｅａｌ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）下でもたらされ、画像のライブラリにおける画像の方向及び姿勢に通常直接対応しないであろう。対象の画像が一つのシーン（情景（ｓｃｅｎｅ））からもたらされ、それから後続するシーンにおける画像に照合させられる画像追跡システム（ｉｍａｇｅ  ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）において、元の画像（オリジナル画像）、又は後続する画像の何れも理想状況下でもたらされないであろう。
【０００５】
顔認識のために比較される一つ又は両方の画像は通常、理想を下回るため、各々の顔を規定する全ての特徴パラメータの厳格な比較は通常好適とはならないであろう。カメラに対する顔の特定の方向、理想を下回る照明状況によってもたらされる影、又は他の環境要因のために、いくつかのパラメータは決定され得ない。しかしながら特徴パラメータの測定（分析（ｍｅａｓｕｒｅ））がなされないことよりも複雑な困難性は、理想を下回る状況下で画像を取り込むことによってももたらされる、特徴パラメータの誤測定（測定ミス）がなされることにある。二つの画像の通常の比較において、あるいくつかのパラメータは一致し、他のいくつかのパラメータは一致せず、更に他のいくつかのパラメータは存在しないであろう。
【０００６】
従来の顔認識システムは、不完全な情報及びしばしば競合する情報に基づいて一致／不一致（ｍａｔｃｈ／ｎｏ−ｍａｔｃｈ）決定に達し得る機能を必要としている。システムの開発者は通常、一致を決定することにおいて最も貢献する特定のパラメータを決定し、これらのパラメータを、一致／不一致決定において他のパラメータよりも重い‘重み（ｗｅｉｇｈｔ）’をもたらす。いくつかのシステムにおいて、パラメータの結合に、個体の‘重み’よりも重い‘重み’がもたらされる。例えば顔の楕円率及び両目の間隔がそれぞれ、一致／不一致決定プロセスにおいてある意味を有していてもよく、更なる意味（ｅｘｔｒａ  ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ）が楕円率と目の間隔との両方の照合がなされる画像にもたらされてもよい。これらの決定ルールは通常、何百もの画像の試行・誤り分析（ｔｒｉａｌ−ａｎｄ−ｅｒｒｏｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ）に基づいて開発される。明らかなことに、これらの決定ルールの効率（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ）により、正常な顔認識システムは異常なシステムから区別され、これらの決定ルールを開発するためにかなりのリソースが費やされる。
【０００７】
競合する顔認識システムの間で、異なる性能特徴が登場するであろう。そのうち例えばあるシステムは、屋外環境における顔照合において自身の競合者よりも正常になり、他のシステムは屋内環境において自身の競合者よりも正常になってもよい。あるシステムはカメラの角度に対して特に感度が高くてもよく、他のシステムは影に対して感度が高くてもよい。顔認識システムの各々の製造業者（ベンダ（ｖｅｎｄｏｒ））は全領域における優秀性を好むであろうが、各々の環境条件に対するルールを開発する費用は、各々の可能な環境に対する顔認識システムのカスタマイズを排除する。また、ほとんどの用途において顔認識システムは、一人の顧客に対する様々な環境において実施されるであろう。このような場合、顧客は通常、たとえ代わりのシステムが、選択環境においてより優れた性能をもたらしても、十分な全性能を備えるシステムを選択するであろう。すなわち、普通の屋内及び屋外性能をもたらすシステムはしばしば、優れた屋内性能及び劣悪な屋外性能を備えるシステム、又は劣悪な屋内性能及び優れた屋外性能を備えるシステムに対して好ましいであろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、顔認識システムのための決定ルールの開発を容易化するシステム及び方法を提供することにある。本発明の他の目的は、選択可能な環境（ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）における顔認識のための決定ルールのカスタマイスを容易化するシステム及び方法を提供することにある。    
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本目的及び他の目的は、顔認識のために使用されるパラメータが、遺伝的アルゴリズムのような進化型アルゴリズムを介して決定されるシステム及び方法をもたらすことによって達成される。パラメータの候補となるセットは、所与の環境における顔認識性能に対して評価される。パラメータの最も効果的なセットが、パラメータの子セット（ｏｆｆｓｐｒｉｎｇ  ｓｅｔ）を生成するために使用され、これらの子セットはその後顔認識性能に対して評価される。子セットの各々の世代が最も正常なセットの属性（特質）（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を受け継ぐ場合、システムが、所与の環境に対してより優れた性能を示すパラメータのセットに収束（ｃｏｎｖｅｒｇｅ）するまで、このプロセスは繰り返される。同様にパラメータの他のセットは他の環境に対して決定される。顔認識システムが実施されるとき、対象画像がもたらされる環境に依存してパラメータの適切なセットが使用される。このようにシステムは、自身が実施される環境の各々において、より優れた性能を示す。
【００１０】
本発明は、添付図面を参照して例によって更に詳細に説明される。    
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図面を通じて、同じ参照番号は同じ若しくは対応する特徴又は機能を示す。
【００１２】
本発明は、顔画像を比較するために使用されるパラメータの選択が、画像は得られる環境に非常に依存しているという観点を前提としている。通常の顔の特徴化プロセスにおいて、何百もの異なる特徴パラメータが各々の顔を特徴付けるために利用可能となり得る。百のパラメータが一つの顔を特徴付けるために利用可能となり得るが、顔認識のための各々のパラメータを含むか又は除外するかの選択は顔認識システムの効率（有効性）を決定するであろう。これらのパラメータのいくつかは各々の顔を識別することにおいて他よりも有用となってもよく、あるいくつかのパラメータの測定値は環境要因に対して特に感度がよく、パラメータが誤決定されるとき顔比較プロセスに対して不利になってもよく、あるいくつかのパラメータは一つ又はそれより多くの他のパラメータも利用可能になっているときにのみ特に有利となってもよい。
【００１３】
各々のパラメータ又はパラメータの各々のサブセットに対する包含／除外選択の可能な組み合わせに基づいて、様々な環境における顔認識に対してどの特徴パラメータを使用するかを決定することは煩わしい仕事（ｄａｕｔｉｎｇ  ｔａｓｋ）になり得る。
【００１４】
本発明によれば進化型アルゴリズムは、好ましくは顔認識システムが実施されるべき環境と同様の環境において収集されるテスト画像に基づいて、効果的な顔認識に対してどのパラメータが包含又は除外されるかを決定するために使用される。
【００１５】
進化型アルゴリズムは反復子生成プロセス（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｏｆｆｓｐｒｉｎｇ  ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ）を介して動作し、遺伝的アルゴリズム及び突然変異アルゴリズム（ｍｕｔａｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）等を含む。通常の進化型アルゴリズムにおいて、ある属性又は遺伝子が所与のタスクを実行する能力に関するように仮定され、遺伝子の異なるセットは前記タスクを実行するための異なるレベルの効率をもたらす。進化型アルゴリズムは、属性のセットとタスクを実行するための効率との間の関係が閉じられた形態の解（ｃｌｏｓｅｄ  ｆｏｒｍ  ｓｏｌｕｔｉｏｎ）を有さない問題に対して特に効果的である。本明細書に参照文献として含まれている、Ｊ．Ｄａｖｉｄ  Ｓｃｈａｆｆｅｒ氏、Ｋｅｉｔｈ  Ｅ．Ｍａｔｈｉａｓ氏及びＬａｒｒｙ  Ｊ．Ｅｓｈｅｌｍａｎ氏による米国特許第６，２６０，０３１号公報“進化型アルゴリズムによるコード圧縮（ＣＯＤＥ  ＣＯＭＰＡＣＴＩＯＮ  ＢＹ  ＥＶＯＬＵＴＩＯＮＡＲＹ  ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ）”（２００１年７月１０日発行）は、ソフトウエアコード及びデータファイル等を圧縮するための進化型アルゴリズムの使用を開示している。本明細書に参照文献として含まれている、Ｐｈｉｌｉｐｐｅ  Ｇｅｎｔｒｉｃ氏による米国特許第５，９４０，５３３号公報“筆記体記述を分析するための方法（ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  ＡＮＡＬＹＺＩＮＧ  ＣＵＲＳＩＶＥ  ＷＲＩＴＩＮＧ）”（１９９９年８月１７日発行）は、筆記体記述から文字及び文字列（ｓｔｒｉｎｇ）を決定するための進化型アルゴリズムの使用を開示している。本明細書に参照文献として含まれている、Ｇｕｈａ氏他による米国特許第５，１４０，５３０号公報“神経ネットワークの遺伝子アルゴリズム統合体（ＧＥＮＥＴＩＣ  ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ  ＳＹＳＴＨＥＳＩＳ  ＯＦ  ＮＥＵＲＡＬ  ＮＥＴＷＯＲＫＳ）”（１９９２年８月１８日発行）は、所与のタスクを解決するための神経ネットワークにおける使用のために好ましいアーキテクチャを決定するための進化型アルゴリズムの使用を開示している。
【００１６】
進化型アルゴリズムの反復子生成プロセスは、有向試行及び誤り探索（ｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｔｒｉａｌ  ａｎｄ  ｅｒｒｏｒ  ｓｅａｒｃｈ）を使用して、遺伝子のどの特定のセットが所与のタスクを実行するために最も効果的であるかを決定するために使用される。遺伝子又は属性のセットは染色体（ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ）と称される。進化型アルゴリズムの遺伝子アルゴリズムクラスにおいて、生殖・組み換え（ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ−ｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）サイクルが子の世代を伝えるために使用される。生殖・組み換えサイクルのうちの生殖段階において、異なる染色体を有する集団（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）のメンバ（構成員）（ｍｅｍｂｅｒ）がつがい（ｍａｔｅ）、子を生成する。これらの子は、通常各々の親からの遺伝子のある程度任意の組み合わせとして、属性が親メンバから伝えられるようにする。従来の遺伝子アルゴリズムにおいて、所与のタスクを実行することにおいて他よりも効果的な個体に、つがうと共に子を生成する、より高い機会がもたらされる。すなわち子は、親が所与のタスクを効果的に実行することを可能にするどの遺伝子でも受け継ぐという見込みで、好ましい染色体を有する個体に、子を生成する、より高い機会がもたらされる。生殖・組み換えサイクルのうちの組み換え段階は、所与のタスクを実行するための効率を示すものに対する好み（ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）に基づいて親の次世代の形成をもたらす。このように、所与のタスクを実行するために効果的な属性を有する子の数は各々の世代で増加する傾向にあるであろう。無性生殖（ａｓｅｘｕａｌ  ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）及び突然変異（ｍｕｔａｔｉｏｎ）等のような、子を生成する他の方法のパラダイム（理論的枠組）（ｐａｒａｄｉｇｍ）も所与のタスクを実行する改善された能力の増加傾向を有する子の世代をもたらすために使用される。
【００１７】
本開示の内容において、集団は、顔認識のために使用される特定の特徴パラメータを有するメンバから構成される。選択特徴パラメータの候補のセットは、可能な特徴パラメータの包含又は除外を反映する染色体として符号化される。上記議論のように、パラメータのあるいくつかのセットは、他のセットよりも顔を識別又は比較するために効果的となることが期待（予測）され得る。他のメンバよりも顔を識別又は比較するために効果的となる染色体を有するメンバから子を生成することによって、顔を適切に認識するための子の効率は増大される傾向にある。
【００１８】
図１は、本発明による顔認識のための好ましいパラメータセットを決定するためのシステム１００のブロック図例を示している。データセット１１０は、顔認識器（ｆａｃｅ  ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ）１４０における使用のために利用可能な全ての特徴パラメータを表している。これらのパラメータは、両目の間の距離、鼻の幅、眼窩の深さ、及び顎の線等のような特徴付ける特質を含んでいる。上記議論のように、特に理想を下回る環境下で顔画像が得られる場合、全ての可能な特徴パラメータの包含は、効果的又は効率的な顔認識性能をもたらさなくてもよい。システム１００の目的は、パラメータの異なるセットの性能の評価に基づいて特徴パラメータの好ましいセットを決定することにある。
【００１９】
本発明の簡単な実施例において、ビットマッピング（ｂｉｔ−ｍａｐｐｉｎｇ）が、パラメータセットにおける各々のパラメータの包含又は除外を識別するために使用される。すなわち、進化型アルゴリズムのための“染色体”は、パラメータと同じくらい多くのビットを含み、各々のビットの値は、対応するパラメータがパラメータセットから包含されるか、又は除外されるかを識別する。
【００２０】
セットセレクタ（ｓｅｔ  ｓｅｌｅｃｔｏｒ）１２０は、評価のためのパラメータセット１３０の初期（最初の）集団（ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）を生成するように構成される。いかなる数の技術も、これらの初期のセットを生成するために使用され得る。簡単な実施例において、ランダム選択プロセス（無作為（任意）選択プロセス（ｒａｎｄｏｍ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ））が、各々のパラメータセット内でビットを無作為にセットするために使用される。より詳しい実施例においてユーザは、従来から最も効果的であるとみなされているパラメータを識別してもよく、前述のランダムプロセスがこれらのパラメータの包含を好むように偏っていてもよい。以下議論されるように、進化型アルゴリズムは集団のメンバシップを継続的に修正するため、初期集団の選択はやや無作為であり、システムが、優れた性能（ｓｕｐｅｒｉｏｒ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）を示すパラメータのセットに収束するために必要とされる期間に影響を及ぼすだけである。集団１３０におけるパラメータのメンバセットの数もある程度無作為である。通常、変動する特徴の子を生成するための遺伝子の十分なプール（ｐｏｏｌ）をもたらすために多くのメンバセットが好まれる。名目的にパラメータの１５セットの集団が遺伝的な多様性をもたらすのに十分となる。
【００２１】
集団１３０からのパラメータの各々のメンバセットは、顔認識１４０における性能に対して評価される。例えば顔認識器１４０は、普通の顔認識技術を使用して、対象画像及び複数の基準画像を受信すると共にそれらから基準画像のうちのどれに対象画像が最も近く一致しているかを識別する対象識別子（ｔａｒｇｅｔ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）を生成するように構成される。多くの顔認識システムは、対象の顔が顔の認証されたセットのメンバであるかどうかを決定するように構成されるため、用語“基準画像”は便宜的に使用される。他方、画像追跡システム（ｆｉｇｕｒｅ  ｔｒａｃｋｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）において、“基準画像”は特定のシーンにおける何れか及び全ての顔画像に対応し、対象画像は先行するシーンからの顔になる。更に上記議論のように、実際の顔認識は各々の画像の特徴パラメータに基づいて実行され、これらのパラメータは実際の対象又は基準画像の代わりに顔認識器１４０にもたらされてもよい。
【００２２】
本発明の好ましい実施例において、対象画像及び基準画像は、特定の実施例においてもたらされることが期待される画像の質に対応する。例えば画像の異なるセットは、システムが実施される環境の各々において収集される場合、画像は、システムが最初に実施されるとき顔認識システムのテスト段階の間に収集されてもよい。例えば一つのローカルシステムにおいて画像の異なるセットは、環境の照明が変化するのでその日のうちの異なる時間帯に収集されてもよい。複数のカメラ実施において、画像の異なるセットはその日のうちの異なる時間帯に各々のカメラのために収集されてもよい。制御された照明を備える一つのカメラシステムにおいて、画像の一つのセットしか必要とされなくてもよい。
【００２３】
テストモードにおいて、複数のテスト対象画像が収集され、各々の対象画像の適切な識別が、例えば各々の対象を手動で識別することによって決定される。
【００２４】
パラメータの各々のセットの評価は、複数のテスト対象画像の各々を顔認識器１４０にサブミット（ｓｕｂｍｉｔ）すると共に評価器（ｅｖａｌｕａｔｏｒ）１５０において、各々のテスト対象画像に対して顔認識器によって生成される対象識別子を適切な対象識別子と比較することによって実行される。簡単な実施例において、パラメータの各々の評価されたセットの効率の測定値は、正確に識別されたテスト画像の百分率（割合）となる。顔認識器１４０の期待された使用に依存して、効率の他の測定値が使用されてもよい。例えば顔認識器１４０が，認証された個体に対して安全な（暗号化された）領域へのアクセスを許可するために使用され得ると共に“不一致発見（ｎｏ  ｍａｔｃｈ  ｆｏｕｎｄ）”結果をもたらすように構成される場合、評価器１５０は各々不正確に識別された対象画像のための測定値からかなりの量を減ずるように構成されてもよく、各々正確に識別された対象画像に対してより少ない量を加えるように構成されてもよく、“不一致発見”結果に対する測定値を増加させることもなく、又は減少させることもないように構成されてもよい。認識器１４０の目的用途に基づく他の得点（スコアリング）技術（ｓｃｏｒｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）は、当業者の一人にとって明らかであろう。同様に異なる得点技術は、認識器１４０が実施される、異なる環境に対して使用されてもよい。例えば異なるペナルティ（ｐｅｎａｌｔｙ）が不正確に識別された対象に関連する場合、安全な前提の異なる領域は異なるセキュリティ要求を有していてもよい。
【００２５】
所与の環境に対する全ての対象画像が、特定のパラメータセットに対する顔認識器１４０にもたらされた後、評価器１５０はこのパラメータセットに対する効率の測定値を進化型アルゴリズム１７０に報告し、プロセスが集団１３０からの次のパラメータセットに対して繰り返される。集団１３０のパラメータセットの全てが評価された後、進化型アルゴリズム１７０は、各々のパラメータセットに関連する効率の測定値を有するであろう。効率のこれらの測定値に基づいて、進化型アルゴリズム１７０は、従来の進化型アルゴリズム技術を使用してパラメータセット１３０の新たな集団を生成する。
【００２６】
新たな集団のメンバの各々は、効率の対応する測定値をもたらすように評価され、上記プロセスが繰り返される。進化型アルゴリズム１７０は、当該アルゴリズムがパラメータの好ましいセットに収束するまで、又は期限が超過されるまで、新たな集団１３０を生成し続けるように構成される。各々の新たな集団が生成されるので、メンバの効率の測定値は改善するであろうことが期待される。収束は通常、所与の数の世代に対する特定の閾値を下回る改善率（レート）として規定される。収束が達せられるとき、又は期限が超過されるとき、効率の最も高い測定値をもたらしたパラメータのセットは、特定の環境に対する好ましいパラメータセットとして規定される。
【００２７】
随意的に効率の最も高い測定値が特定の最小値に達しない場合、進化型アルゴリズム１７０が局所的な（ｌｏｃａｌ）最適値に収束してもよく、より高い最適値が解空間（ｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｓｐａｃｅ）のどこに位置されてもよいと仮定すると、異なる初期集団１３０を使用して全プロセスが繰り返されてもよい。代わりに各々の新たな集団１３０が、解空間の異なる領域を評価するための機会をもたらす、無作為に生成される遺伝子を含む“突然変異”を含むように構成されてもよい。
【００２８】
様々な進化型アルゴリズム技術の何れかが進化型アルゴリズム１７０において使用されてもよい。アルゴリズム例１７０において、適合度評価器（フィットネスエバリュエータ（ｆｉｔｎｅｓｓ  ｅｖａｌｕａｔｏｒ））１７４は、集団１３０の新たなメンバを生成するために使用されるメンバを、それらの効率の決定された測定値に基づいて選択する。適合度評価器１７４は、他の基準にも基づいて、後続する集団世代に対するメンバを選択するように構成されてもよい。例えば特に顔認識器１４０の効率が、使用されるパラメータの数に依存している場合、セットにおける、含まれたパラメータの数は適合度の決定に含まれていてもよい。代わりに、含まれたパラメータの数は、効率の同じ測定値を有するパラメータセットの間の関係を切るためだけに使用され得る。
【００２９】
最も高い性能又は最適な適合度のパラメータセットは、子生成器（ｏｆｆｓｐｒｉｎｇ  ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）１７２を介して集団１３０の新たなメンバを生成するために使用される。好ましい実施例において、子は最適な適合度パラメータセットの対の“交配（ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）”組み合わせによって生成される。対における各々の“親”の染色体の部分は、二つの新たな子を形成するように無作為に交換される。各々の親は平均よりも優れた性能をもたらす染色体を有するため、一つの親の一つ又はそれよりも多くの好ましい遺伝子が他に交配され、対応する好ましくない遺伝子が置換されるとき、何れの親染色体よりも優れた性能をもたらす交配染色体のある程度の傾向がもたらされている。
【００３０】
上記の進化型パラメータセット決定プロセス（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ−ｓｅｔ−ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ）が、顔認識器１４０は実施されることが期待される各々の環境に対して実行され、好ましい特徴パラメータセットがこれらの環境の各々に対して決定される。
【００３１】
図２は本発明により、特定の環境に依存して、選択可能な（代わりの）特徴パラメータセット（ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｓｅｔ）を使用するように構成される顔認識システム２００のブロック図例を示している。
【００３２】
各々の環境に対して図１の進化型アルゴリズム１７０を介して決定される好ましいパラメータセットの各々は、現在の対象画像が得られる環境の識別情報（ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）に基づいて、パラメータセットセレクタ２１０による選択のために２２０において利用可能である。通常、環境のこの識別は現在の照明レベル（ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ  ｌｅｖｅｌ）に互いに関係付けられる。すなわち例えば各々の環境が、基準シーンの関連する画像と、現在の画像に最も似た照明を有する環境を発見するために基準シーンの現在の画像を基準シーンの関連する画像の各々と比較することによってもたらされる現在の環境の識別情報とを有していてもよい。代わりに環境は、“明るい（ｂｒｉｇｈｔ）”、“中間（ｍｅｄｉｕｍ）”、及び“暗い（ｄａｒｋ）”として分類されてもよく、ユーザは現在の環境に対して最も適切な分類を選択する。同様に特徴付けは、“夏、昼”及び“冬、夜”等のように、一日のうちの時間帯（ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｄａｙ）と一年の季節とに関連付けられてもよい。マルチカメラ（ｍｕｌｔｉ−ｃａｍｅｒａ）環境において、各々のカメラは、好ましくは“カメラ−１、勤務時間（ｃａｍｅｒａ−１，ｏｆｆｉｃｅ−ｈｏｕｒｓ）”、“カメラ−１、勤務外時間（ｃａｍｅｒａ−１，ａｆｔｅｒ−ｈｏｕｒｓ）”、及び“カメラ−２、勤務時間（ｃａｍｅｒａ−２，ｏｆｆｉｃｅ−ｈｏｕｒｓ）”等のように一つ又はそれより多くの環境に対応するであろう。本開示に関して当業者の一人にとって明らかとなるように、環境の識別情報は形態の数の何れもとることが可能であり、要求されることは、実施システム２００における環境の識別情報が、評価システム１００において好ましいパラメータセットを決定するために使用される環境状況に対応することだけである。
【００３３】
図２の顔認識器１４０は、図１のパラメータセットを評価するために使用される同じ認識器１４０である。本用途において当該認識器は、識別された環境に対して優れるように決定されたパラメータセットを使用して現在の対象画像を識別するために使用される。
【００３４】
他の環境からの対象画像が得られるとき、パラメータセットセレクタ２１０は、その環境に対して適切な好ましいパラメータセットを選択し、当該セットを顔認識器１４０にもたらす。このように、変化する環境にもかかわらず顔認識器１４０にパラメータの好ましいセットが継続的にもたらされる。
【００３５】
当業者の一人にとって明らかとなるように、本発明は、ただパラメータセットセレクタ２１０が、所与の環境に対するサブセットに含まれる特徴パラメータを識別するパラメータの好ましいセットをもたらすことを可能にすることによって、可能な特徴パラメータのサブセットを使用する何れの顔認識器１４０に対しても適用可能である。
【００３６】
上記の記載は本発明の原理をただ示しているだけである。それ故に、本明細書に明示的に記載又は図示されていないものの、当業者が、本発明の原理を具現化し、それ故に本発明の範囲内の様々な装置に想到し得ることは評価されるであろう。例えば本発明は、各々のパラメータが包含か、又は除外されるかの符号化を含む染色体の内容で開示されている。他の符号化方式が使用されてもよい。例えば本明細書に参照によって含まれている、同時係属中の米国特許出願“遺伝的アルゴリズムを使用する多機能組み合わせ世代及び分類効率評価（ＭＵＬＴＩ−ＦＥＡＴＵＲＥ  ＣＯＭＢＩＮＡＴＩＯＮ  ＧＥＮＥＲＡＴＩＯＮ  ＡＮＤ  ＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮ  ＥＦＦＥＣＴＩＶＥＮＥＳＳ  ＥＶＡＬＵＡＴＩＯＮ  ＵＳＩＮＧ  ＧＥＮＥＴＩＣ  ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳ）”（シリアル番号０９／４９８，８８２、Ｊ．Ｄａｖｉｄ  Ｓｃｈａｆｆｅｒ氏、２０００年２月７日提出、代理人処理番号ＵＳ００００２８）は、パラメータの特定の組み合わせが単一の遺伝子として処理される符号化方式を教示する。例えばテキスト特徴化プロセス（ｔｅｘｔ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ）において、“緑のベレー帽（ｇｒｅｅｎ  ｂｅｒｅｔ）”、“空飛ぶ円盤（ｆｌｙｉｎｇ  ｓａｕｃｅｒ）”、及び“赤十字（ｒｅｄ  ｃｒｏｓｓ）”等のような語句は、当該語句の意味が各々の独立語の意味よりもかなりより高度なため、各々の語“緑”、“帽”、“空飛ぶ”、“円盤”、“赤”、及び“十字”等から独立して符号化される。すなわち例えば“赤”と“十字”との照合は、“赤十字”を扱わない多くの文献において発生するため、“赤十字”を認識する候補のメンバが、“赤”及び“十字”を認識する候補のメンバよりも、テキスト特徴化プログラムにおいてかなり高度な性能計測値を有し得る。本開示の本発明に適用されるように、選択パラメータの比率のようなパラメータの組み合わせ又はパラメータ間の和及び／又は差等に対するマッチングは、グループのパラメータの各々に対するマッチングよりも高い顔認識率（レート）を有し得る。これら及び他のシステム構成並びに最適な特徴は本開示に関して当業者の一人にとって明らかであり、特許請求の範囲内に含まれる。  
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明による顔認識のための好ましいパラメータセットを決定するためのシステムのブロック図例を示す。
【図２】本発明による、特定の環境に依存して、選択可能な特徴パラメータセットを使用するように構成される顔認識システムのブロック図例を示す。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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