(57)【要約】【課題】画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定を行う情報処理システムにおいて、生体判定の精度の低下を抑制しつつ、生体判定に要する時間を短縮する。【解決手段】情報処理システムは、生体の画像から予め抽出された生体の識別空間の情報を用いて、画像に撮影された人物が生体であるかを判定する生体判定を行う情報処理システムであって、画像を撮影する撮影部と、画像に撮影された人物の特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、抽出した特徴情報を、生体の識別空間を含む判別空間に射影する第１の射影ベクトルの要素のうち、生体判定に使用しない不要要素の情報を記憶した第１の記憶部と、第１の射影ベクトルから前記不要要素を除いた第２の射影ベクトルと特徴情報抽出部が抽出した前記特徴情報とを用いて、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定部と、を有する。【選択図】図６
2018005805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の画像から予め抽出された生体の識別空間の情報を用いて、画像に撮影された人物が生体であるかを判定する生体判定を行う情報処理システムであって、
前記画像を撮影する撮影部と、
前記画像に撮影された人物の特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記特徴情報抽出部が抽出する前記特徴情報を、前記生体の識別空間を含む判別空間に射影する第１の射影ベクトルの要素のうち、前記生体判定に使用しない不要要素の情報を記憶した第１の記憶部と、
前記第１の射影ベクトルから前記不要要素を除いた第２の射影ベクトルと、前記特徴情報抽出部が抽出した前記特徴情報とを用いて、前記画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定部と、
を有する情報処理システム。
【請求項２】
前記特徴情報抽出部は、
前記撮影部が撮影した前記画像から、前記不要要素を除いた前記特徴情報を抽出する請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記特徴情報は、複数の次元のベクトルであり、
前記不要要素の情報は、前記複数の次元のベクトルのうち、前記生体判定に使用しない次元を特定する情報を含む請求項１又は２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記第１の射影ベクトルから前記不要要素を除いた前記第２の射影ベクトルを記憶する第２の記憶部を有する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記第１の射影ベクトルの要素のうち、前記生体の識別空間を含む複数の識別空間に対応する値の絶対値がしきい値未満である要素を前記不要要素と判断し、前記第１の記憶部に記憶する不要空間抽出部を有する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記第１の射影ベクトルの要素のうち、主成分分析により、前記生体の識別空間、及び非生体の識別空間を含む複数の識別空間に共通に存在する要素を前記不要要素と判断し、前記第１の記憶部に記憶する不要空間抽出部を有する請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理システムに含まれる情報処理装置であって、
前記画像を取得する取得部と、
前記画像に撮影された人物の特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記特徴情報抽出部が抽出した前記特徴情報から、生体判定に使用しない不要要素の情報を抽出して第１の記憶部に記憶し、前記特徴情報から前記不要要素を除いた射影ベクトルを作成して第２の記憶部に記憶する不要空間抽出部と、
を有する情報処理装置。
【請求項８】
生体の画像から予め抽出された生体の識別空間の情報を用いて、画像に撮影された人物が生体であるかを判定する生体判定を行う画像処理装置であって、
前記画像を撮影する撮影部と、
前記画像に撮影された人物の特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記特徴情報抽出部が抽出する前記特徴情報を、前記生体の識別空間を含む判別空間に射影する第１の射影ベクトルの要素のうち、前記生体判定に使用しない不要要素の情報を記憶した第１の記憶部と、
前記第１の射影ベクトルから前記不要要素を除いた第２の射影ベクトルと、前記特徴情報抽出部が抽出した前記特徴情報とを用いて、前記画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定部と、
を有する画像処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理装置であって、
少なくともエンジン部を備える本体と、
前記本体への操作の指示を受け付ける操作部と、
を有し、
前記特徴情報抽出部、前記第１の記憶部、及び生体判定部を、前記操作部に有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
生体の画像から予め抽出された生体の識別空間の情報を用いて、画像に撮影された人物が生体であるかを判定する生体判定を行うコンピュータを、
前記画像を撮影する撮影部と、
前記画像に撮影された人物の特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記特徴情報抽出部が抽出する前記特徴情報を、前記生体の識別空間を含む判別空間に射影する第１の射影ベクトルの要素のうち、前記生体判定に使用しない不要要素の情報を記憶した第１の記憶部と、
前記第１の射影ベクトルから前記不要要素を除いた第２の射影ベクトルと、前記特徴情報抽出部が抽出した前記特徴情報とを用いて、前記画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定部と、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
撮影された画像を取得するステップと、
前記画像に撮影された人物の特徴情報を抽出するステップと、
抽出した前記特徴情報から、生体判定に使用しない不要要素の情報を抽出して第１の記憶部に記憶するステップと、
前記特徴情報から前記不要要素を除いた射影ベクトルを作成して第２の記憶部に記憶するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、情報処理システム、画像処理装置、情報処理装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
利用者を認証する認証方法として、パスワード入力等の操作が不要であり、ＩＣカードの紛失や盗難等によるなりすましを防ぐことができる顔認証等の画像認証技術が普及している。
【０００３】
また、カメラで撮影した顔画像の目や口等の領域を抽出して、その領域が時間方向に変化しているかを判断することで、撮影された顔が実際の顔であるか写真であるかを判断する生体判定の技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、顔認証を行う情報処理装置において、特許文献１に示されるような生体判定を利用することにより、顔写真等によるなりすましを低減させることができる。
【０００５】
しかし、例えば、特許文献１に示されるような従来の生体判定の技術では、多様な人の動きを判定する際に、判定の精度の低下を抑制しつつ、判定に要する時間を短縮することには困難を伴っていた。
【０００６】
本発明の実施の形態は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定を行う情報処理システムにおいて、生体判定の精度の低下を抑制しつつ、生体判定に要する時間を短縮することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の一実施形態に係る情報処理システムは、生体の画像から予め抽出された生体の識別空間の情報を用いて、画像に撮影された人物が生体であるかを判定する生体判定を行う情報処理システムであって、前記画像を撮影する撮影部と、前記画像に撮影された人物の特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、前記特徴情報抽出部が抽出する前記特徴情報を、前記生体の識別空間を含む判別空間に射影する第１の射影ベクトルの要素のうち、前記生体判定に使用しない不要要素の情報を記憶した第１の記憶部と、前記第１の射影ベクトルから前記不要要素を除いた第２の射影ベクトルと、前記特徴情報抽出部が抽出した前記特徴情報とを用いて、前記画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定部と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の実施の形態によれば、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定を行う情報処理システムにおいて、生体判定の精度の低下を抑制しつつ、生体判定に要する時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図２】一実施形態に係る画像形成装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図４】第１の実施形態に係る画像形成装置の機能構成の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る画像形成装置の機能構成の別の一例である。
【図６】第１の実施形態に係る情報処理装置の機能構成の例を示す図である。
【図７】第１の実施形態に係る顔画像の例を示す図である。
【図８】第１の実施形態に係るＨＡＬＣ特徴量について説明するための図である。
【図９】第１の実施形態に係るＣＨＬＡＣ特徴量について説明するための図である。
【図１０】第１の実施形態に係る判別分析の一例について説明するための図である。
【図１１】第１の実施形態に係る判別分析の別の一例について説明するための図である。
【図１２】第１の実施形態に係る射影ベクトルの例を示す図である。
【図１３】第１の実施形態に係る射影ベクトルの不要要素の例を示す図である。
【図１４】第１の実施形態に係る不要要素の抽出処理の例を示すフローチャート。
【図１５】第１の実施形態に係る画像形成装置の生体判定処理の例を示すフローチャート。
【図１６】第２の実施形態に係る部分空間法について説明するための図である。
【図１７】第２の実施形態に係る生体情報、非生体情報の部分空間のイメージを示す図である。
【図１８】第２の実施形態に係る主成分分析で得られる部分空間のイメージを示す図である。
【図１９】第２の実施形態に係る補空間上の部分空間のイメージを示す図である。
【図２０】第２の実施形態に係る射影ベクトルの例を示す図である。
【図２１】第２の実施形態に係る射影ベクトルの不要要素の例を示す図である。
【図２２】第２の実施形態に係る不要要素の抽出処理の例を示すフローチャートである。
【図２３】その他の実施形態に係る生体判定処理の例（１）を示すフローチャートである。
【図２４】その他の実施形態に係る生体判定モードの設定画面の例を示す図である。
【図２５】その他の実施形態に係る生体判定処理の例（２）を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明の実施の形態について、添付の図面を参照して説明する。
【００１１】
＜システムの構成＞
図１は、一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。情報処理システム１００は、一例として、印刷、コピー、スキャン、ファクシミリ送受信等の複数の機能を有するＭＦＰ（Multifunction Peripheral/Product）等の画像形成装置１０１と、画像形成装置１０１の利用者１０３を撮影するカメラ１０２とを含む。
【００１２】
画像形成装置（画像処理装置の一例）１０１は、カメラ１０２を用いて、画像形成装置１０１を利用する利用者の１０３画像を撮影し、利用者１０３の顔画像を抽出する。また、画像形成装置１０１は、例えば、抽出された顔画像を用いて利用者１０３の顔認証を行う。
【００１３】
また、画像形成装置１０１は、例えば、カメラ１０２に他人の写真をかざす行為等による、なりすましでの認証突破を防ぐため、カメラ１０２により、画像に撮影された人物（例えば、利用者１０３）が生体であるか否かを判定する生体判定を行う。
【００１４】
例えば、画像形成装置１０１は、生体の画像から予め抽出された生体の識別空間の情報である生体情報と、非生体（写真等）の画像から予め抽出された非生体の識別空間の情報である非生体情報を予め記憶部に記憶しておく。また、画像形成装置１０１は、カメラ１０２が撮影した画像から利用者１０３の特徴情報を抽出し、抽出した特徴情報と、記憶部に記憶した生体情報及び非生体情報との距離や類似度等に基づいて、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する。
【００１５】
さらに、本実施形態に係る画像形成装置１０１は、生体判定に用いる識別空間のうち、生体判定に使用しない不要な空間（以下、不要要素と呼ぶ）の情報を予め記憶しており、不要要素を除いて、特徴情報の抽出、類似度の計算等を実行する。
【００１６】
なお、画像形成装置１０１が記憶している不要要素の情報は、例えば、別の情報処理装置で予め作成された不要要素の情報を画像形成装置１０１の記憶部に記憶しておくことができる。或いは、画像形成装置１０１は、不要要素の情報を生成する機能を有していても良い。
【００１７】
本実施形態に係る画像形成装置１０１は、撮影した画像から抽出した特徴情報を、生体の識別空間、及び非生体の識別空間を含む判別空間に射影する第１の射影ベクトルのうち、不要要素を除いた第２の射影ベクトルを用いて、特徴情報の生体判定を行う。
【００１８】
好ましくは、画像形成装置１０１は、撮影した画像から抽出した特徴情報を抽出する際に、不要要素を除いた特徴情報を抽出する。
【００１９】
これにより、画像形成装置１０１は、特徴情報の抽出処理、及び生体判定処理のうち、不要要素に関する処理を削減することができるので、生体判定処理を高速化することができる。また、生体判定に使用しない不要要素として、生体判定の判定結果に影響を与えない（又は影響が少ない）要素を予め記憶しておくことにより、生体判定の精度の低下を抑制することができる。
【００２０】
このように、本実施形態によれば、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定を行う情報処理システム１００において、生体判定の精度の低下を抑制しつつ、生体判定に要する時間を短縮することができる。
【００２１】
なお、図１に示す情報処理システム１００の構成は一例である。例えば、画像形成装置１０１は、顔認証を行う他の画像処理装置、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、タブレット端末、スマートフォン、テレビ会議装置、出退勤管理装置、ＡＴＭ（Automatic teller machine）、ナビゲーション装置等の画像処理装置であっても良い。
【００２２】
また、情報処理システム１００は、前述した不要空間情報を作成する別の情報処理装置を有していても良い。
【００２３】
＜ハードウェア構成＞
（画像形成装置のハードウェア構成）
図２は、一実施形態に係る画像形成装置１０１のハードウェア構成の例を示す図である。画像形成装置１０１は、例えば、コピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、プリンタ機能などの各種の画像形成機能を実現する本体２１０と、ユーザの操作を受け付ける操作部２２０とを備える。なお、ユーザの操作を受け付けるとは、ユーザの操作に応じて入力される情報（画面の座標値を示す信号などを含む）を受け付けることを含む概念である。本体２１０と操作部２２０は、専用の通信路２４０を介して相互に通信可能に接続されている。通信路２４０は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）規格のものを用いることができるが、有線か無線かを問わず任意の規格のものであって良い。
【００２４】
なお、本体２１０は、操作部２２０で受け付けた操作に応じた動作を行うことができる。また、本体２１０は、クライアントＰＣ（パーソナルコンピュータ）などの外部装置とも通信可能であり、外部装置から受信した指示に応じた動作を行うこともできる。
【００２５】
まず、本体２１０のハードウェア構成について説明する。図２に示すように、本体２１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２１３、ストレージ部２１４、通信Ｉ／Ｆ（Interface）２１５、接続Ｉ／Ｆ２１６、エンジン部２１７、人体検知センサ２１８、及びシステムバス２１９等を有する。
【００２６】
ＣＰＵ２１１は、ＲＡＭ２１３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ２１２又はストレージ部２１４等に格納されたプログラムを実行することで、本体２１０全体の動作を制御する。例えば、ＣＰＵ２１１は、エンジン部２１７を用いて、前述したコピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、プリンタ機能などの各種機能を実現する。
【００２７】
ＲＯＭ２１２は、例えば、本体２１０の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）や、各種の設定等を記憶する不揮発性のメモリである。ＲＡＭ２１３は、ＣＰＵ２１１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。ストレージ部２１４は、例えば、ＯＳ（Operating System）、アプリケーションプログラム、各種データ等を記憶する不揮発性の記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等で構成される。
【００２８】
通信Ｉ／Ｆ２１５は、本体２１０をネットワーク２５０に接続し、ネットワーク２５０に接続された外部装置との通信を行うためのネットワークインタフェースである。接続Ｉ／Ｆ２１６は、通信路２４０を介して操作部２２０と通信するためのインタフェースである。
【００２９】
エンジン部２１７は、コピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、及びプリンタ機能等の機能を実現させるための、汎用的な情報処理及び通信以外の処理を行うハードウェアである。エンジン部２１７には、例えば、原稿の画像をスキャンして読み取るスキャナ（画像読取部）、用紙等のシート材への印刷を行うプロッタ（画像形成部）、ファクス通信を行うファクス部等が含まれる。さらに、エンジン部２１７には、印刷済みシート材を仕分けるフィニッシャや、原稿を自動給送するＡＤＦ（自動原稿給送装置）のような特定のオプションが含まれていても良い。
【００３０】
人体検知センサ２１８は、画像形成装置１０１の周囲の検知範囲内にある人体を検知するセンサであり、例えば焦電センサ等が用いられる。
【００３１】
システムバス２１９は、上記各構成要素に接続され、アドレス信号、データ信号、及び各種制御信号等を伝送する。
【００３２】
次に、操作部２２０のハードウェア構成について説明する。図２に示すように、操作部２２０は、ＣＰＵ２２１、ＲＯＭ２２２、ＲＡＭ２２３、フラッシュメモリ２２４、通信Ｉ／Ｆ２２５、操作パネル２２６、接続Ｉ／Ｆ２２７、内部カメラ２２８、外部接続Ｉ／Ｆ２２９、及びシステムバス２３０等を有する。
【００３３】
ＣＰＵ２２１は、ＲＡＭ２２３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ２２２又はフラッシュメモリ２２４等に格納されたプログラムを実行することで、操作部２２０全体の動作を制御する。
【００３４】
ＲＯＭ２２２は、例えば、操作部２２０の起動時に実行されるＢＩＯＳや、各種の設定等を記憶する不揮発性のメモリである。ＲＡＭ２２３は、ＣＰＵ２２１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。フラッシュメモリ２２４は、例えば、ＯＳ、アプリケーションプログラム、各種データ等を記憶する不揮発性の記憶装置である。
【００３５】
通信Ｉ／Ｆ２２５は、操作部２２０をネットワーク２５０に接続し、ネットワーク２５０に接続された外部装置との通信を行うためのネットワークインタフェースである。
【００３６】
操作パネル２２６は、ユーザの操作に応じた各種の入力を受け付けると共に、各種の情報（例えば受け付けた操作に応じた情報、画像形成装置１０１の動作状況を示す情報、設定状態等）を表示する。操作パネル２２６は、例えば、タッチパネル機能を搭載した液晶表示装置(LCD: Liquid Crystal Display)で構成されるが、これに限られるものではない。操作パネル２２６は、例えばタッチパネル機能が搭載された有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示装置で構成されていても良い。さらに、操作パネル２２６は、これに加えて又はこれに代えて、ハードウェアキー等の操作部や、ランプ等の表示部を設けることもできる。
【００３７】
接続Ｉ／Ｆ２２７は、通信路２４０を介して本体２１０と通信するためのインタフェースである。
【００３８】
内部カメラ２２８は、画像形成装置１０１の周辺の画像を撮影するカメラであり、図１のカメラ１０２の一例である。
【００３９】
外部接続Ｉ／Ｆ２２９は、外部装置を接続するための、例えばＵＳＢ等のインタフェースである。外部接続Ｉ／Ｆ２２９に接続される外部装置には、例えば、外部カメラ２３１等が含まれる。なお、外部カメラ２３１は、画像形成装置１０１の周辺の画像を撮像するカメラであり、図１のカメラ１０２の別の一例である。画像形成装置１０１は、内部カメラ２２８、及び外部カメラ２３１のいずれか一方、又は両方を有している。
【００４０】
システムバス２３０は、上記各構成要素に接続され、アドレス信号、データ信号、及び各種制御信号等を伝送する。
【００４１】
（情報処理装置のハードウェア構成）
図３は、一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、図３に示すような情報処理装置であっても良い。また、図１で前述した、不要空間情報を作成する別の情報処理装置は、図３に示すようなハードウェア構成を有している。
【００４２】
情報処理装置３００は、一般的なコンピュータの構成を有しており、例えば、ＣＰＵ３０１、ＲＡＭ３０２、ＲＯＭ３０３、ストレージ装置３０４、ネットワークＩ／Ｆ３０５、入力装置３０６、表示装置３０７、外部Ｉ／Ｆ３０８、及びバス３０９等を有する。
【００４３】
ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０３やストレージ装置３０４等に格納されたプログラムやデータをＲＡＭ３０２上に読み出し、処理を実行することで、情報処理装置３００の各機能を実現する演算装置である。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。ＲＯＭ３０３は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性のメモリである。
【００４４】
ストレージ装置３０４は、例えば、ＨＤＤや、ＳＳＤ等の大容量の記憶装置であり、ＯＳ、アプリケーションプログラム、各種のデータ等を記憶する。ネットワークＩ／Ｆ３０５は、情報処理装置３００をネットワーク２５０等に接続するための通信インタフェースである。
【００４５】
入力装置３０６は、例えば、マウス等のポインティングデバイスや、キーボード等の入力デバイスであり、情報処理装置３００に各操作信号を入力するために用いられる。表示装置３０７はディスプレイ等の表示デバイスであり、情報処理装置３００による処理結果等を表示する。
【００４６】
外部Ｉ／Ｆ３０８は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、例えば、情報処理装置３００の周辺の画像を撮影する外部カメラ３１０や、記録媒体等が含まれる。
【００４７】
バス３０９は、上記の各構成要素に接続され、アドレス信号、データ信号、及び各種制御信号等を伝送する。
【００４８】
［第１の実施形態］
＜機能構成＞
図４は、第１の実施形態に係る画像形成装置の機能構成の一例を示す図である。画像形成装置１０１は、図２のＣＰＵ２１１、及びＣＰＵ２２１のうちの少なくとも１つのＣＰＵで所定のプログラムを実行することにより、図４に示す機能構成を実現する。
【００４９】
なお、図４に示す機能構成は一例である。例えば、操作部２２０に含まれる各構成要素のうちの少なくとも一部は、本体２１０に含まれていても良いし、本体２１０に含まれる各構成要素のうちの少なくとも一部は、操作部２２０に含まれていても良い。
【００５０】
（本体の機能構成）
画像形成装置１０１の本体２１０は、人体検知部４２１、状態制御部４２２、画像形成部４２３、及び通信部４２４等を有する。
【００５１】
人体検知部４２１は、例えば、図２に示す人体検知センサ２１８等を用いて、画像形成装置１０１の周辺にある人体を検知する手段であり、例えば、図２のＣＰＵ２１１（又はＣＰＵ２２１）で実行されるプログラムによって実現される。人体検知部４２１は、例えば、人体検知センサ２１８の検知範囲内で人体が検知された場合、人体が検知されたことを状態制御部４２２等に通知する。
【００５２】
状態制御部４２２は、操作部２２０や、本体２１０の電力状態を制御する手段であり、例えば、図２のＣＰＵ２１１（又はＣＰＵ２２１）で実行されるプログラムによって実現される。例えば、状態制御部４２２は、予め設定された時間を超えて、画像形成装置１０１の利用がない場合、画像形成装置１０１を、画像形成処理を実行可能な通常状態よりも消費電力が少ない省電力状態へ移行させる。画像形成装置１０１は、省電力状態では、例えば、操作部２２０、及び本体２１０のエンジン部２１７、ストレージ部２１４の機能を停止させること等により、消費電力を低減させることができる。
【００５３】
また、状態制御部４２２は、画像形成装置１０１が省電力状態中に、例えば、人体検知部４２１から、人体が検知されたことを示す通知を受け付けると、操作部２２０を、省電力状態から通常の動作が可能な通常状態へ復帰させる。例えば、状態制御部４２２は、通信部４２４を介して、操作部２２０に復帰命令を通知することにより、操作部２２０を省電力状態から、通常状態へ復帰させる。
【００５４】
画像形成部４２３は、画像形成装置１０１が備える各種の画像形成機能（例えば、印刷、コピー、スキャン、ファックス等）を実行する手段であり、例えば、図２のエンジン部２１７、及び図２のＣＰＵ２１１で実行されるプログラム等によって実現される。
【００５５】
通信部４２４は、操作部２２０と通信を行うための手段であり、例えば、図２の接続Ｉ／Ｆ２１６、及び図２のＣＰＵ２１１で実行されるプログラム等によって実現される。
【００５６】
（操作部の機能構成）
画像形成装置１０１の操作部２２０は、例えば、撮影部４０１、顔画像検出部４０２、特徴情報抽出部４０３、生体判定部４０４、ノイズ判定部４０５、不要空間抽出部４０６、画像認証部４０７、表示入力部４０８、生体情報記憶部４０９、非生体情報記憶部４１０、識別空間情報記憶部４１１、不要空間情報記憶部４１２、及び通信部４１３等を有する。
【００５７】
撮影部（取得部）４０１は、図２の内部カメラ２２８や、外部カメラ２３１等のカメラ１０２を用いて、画像形成装置１０１の周辺の画像を撮影する手段であり、例えば、図２のＣＰＵ２２１（又はＣＰＵ２１１）で実行されるプログラムによって実現される。撮影部４０１は、例えば、画像形成装置１０１の周辺（例えば前方）にいる利用者の画像を所定の時間間隔で取得する。
【００５８】
顔画像検出部４０２は、撮影部４０１が撮影した画像から顔領域を検出する手段であり、例えば、図２のＣＰＵ２２１（又はＣＰＵ２１１）で実行されるプログラムによって実現される。顔画像検出部４０２が検出する顔画像の例を図７に示す。
【００５９】
図７（ａ）において、撮影部４０１が撮影した画像７１０には、画像形成装置１０１の前方にいる利用者１０３が撮影されている。このように、画像形成装置１０１のカメラ１０２は、画像形成装置１０１を利用する利用者１０３が、撮影部４０１が撮影した画像７１０に含まれるように設置されているものとする。
【００６０】
顔画像検出部４０２は、この撮影部４０１が撮影した画像７１０から、例えば、公知のパターンマッチング技術等を用いて、例えば、図８（ｂ）に示すような利用者１０３の顔画像７２０を検出し、検出された顔画像７２０を抽出する。
【００６１】
顔画像検出部４０２による顔画像の検出方法は任意の方法で良いが、ここでは、一例として、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴による顔検出について、概要を説明する。
【００６２】
Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴による顔検出では、探索領域中で計算対象である矩形中の黒色領域のピクセル値の和の値から白色領域のピクセル値の和の値を引いた値であるＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を用いる。上述した矩形の配置場所は、探索領域内のどこに配置しても良いため、探索領域中に数万通りの配置場所の可能性がある。これらに対してＢｏｏｓｔｉｎｇにより探索領域内の各弱識別器を事前学習で重み付けして、重要度が上位の数十個の弱識別器を選択して強識別器を作成する。この強識別器によって（人の顔らしさを示す白黒矩形数パターンによって）、その領域が人の顔領域かどうかを判断することができる。
【００６３】
特徴情報抽出部４０３は、撮影部４０１が撮影した画像に含まれる人物の特徴情報（特徴量）を抽出する手段であり、例えば、図２のＣＰＵ２２１（又はＣＰＵ２１１）で実行されるプログラムによって実現される。
【００６４】
特徴情報抽出部４０３は、撮影部４０１が所定の時間間隔で撮影した画像より、顔画像検出部４０２が抽出した時系列の顔画像から、動作を示す特徴情報を抽出する。特徴情報抽出部４０３が抽出する特徴情報の一例として、立体高次自己相関特徴量（CHLAC: Cubic Higher-order Local Auto Correction）を用いることができる。
【００６５】
ここで、立体高次自己相関特徴量（以下、ＣＨＬＡＣ特徴量と呼ぶ）について説明する前に、ＣＨＬＡＣ特徴量の前身の手法である高次局所自己相関特徴量（HLAC: Higher-order Local Auto Correction）について説明を行う。
【００６６】
（ＨＬＡＣ特徴量）
高次局所自己相関特徴量（以下、ＨＬＡＣ特徴量と呼ぶ）では、２値化された画像上のある点ｒにおける高次自己相関を算出する。
【００６７】
対象となる画素ｒ（参照点）と近傍の領域は相関が高いことが予想されるので、全領域の相関を算出するのではなく、局所領域内からの相関を算出することにより、ＨＬＡＣ特徴量が求められる。Ｎ次（Ｎは自然数）の自己相関関数は次の（式１）で表される。
【００６８】
【数１】
2018005805.tif 000003
ここで、ｆは時系列の画像であり、ｒは参照点、ａｉ（ｉ＝１，...，Ｎ）はＮ個の変位である。次元を２次、変位方向を３×３に限定した場合、２値の動画像のＨＡＬＣ特徴量における変位ベクトルの組合せは、例えば、図８に示すように、０次が１個、１次が４個、２次が２０個の計２５次元のベクトルとして表される。
【００６９】
このＨＬＡＣ特徴量は、一不変性と加法性といる２つの性質を持つ。
【００７０】
位置不変性とは、対象が画像内のどの位置に存在しても特徴量は変動しないという性質である。また、加法性とは、例えば、人物Ａの動作の特徴量をｆＡとし、人物Ｂの動作の特徴量をｆＢとして、人物Ａと人物Ｂとが同一の画像内で動作を行った場合、特徴量がｆＡ＋ｆＢとなる性質である。
【００７１】
（ＣＨＬＡＣ特徴量）
続いて、本実施形態で特徴情報として用いるＣＨＬＡＣ特徴量について説明する。
【００７２】
ＨＬＡＣ特徴量は、２次元の局所領域の相関を求めるものであったが、ＣＨＬＡＣ特徴量は、時間を加えた局所領域の相関を求めるものである。ＣＨＬＡＣ特徴量は、次の（式２）に示すＮ次自己相関関数を、時系列の画像の時間で積分することにより求めることができる。
【００７３】
【数２】
2018005805.tif 000004
時間方向の積分範囲は、どの程度の時間方向の相関を取るかによって決定する任意のパラメータである。
【００７４】
２値の動画像によるＣＨＬＡＣ特徴量の変位ベクトルの組合せの数は、０次が１個、１次が１３個、２次が２３７個であり、合計２５１次元のベクトルとして表される。ＣＨＬＡＣ特徴量も、ＨＬＡＣ特徴量と同様に、位置不変性と加法性という２つの性質を持つ。
【００７５】
ここで、図９を用いて、ＣＨＬＡＣ特徴量の算出方法のイメージについて説明する。
【００７６】
図９において、例えば、撮影部４０１等により、所定の時間間隔で時系列の画像９０１〜９０４を撮影する。
【００７７】
次に、例えば、特徴情報抽出部４０３は、時系列の画像９０１〜９０４の差分を計算し、得られた差分画像を２値化する。図９の例では、画像９１１は、画像９０１と画像９０２との間の２値の差分画像を示している。また画像９１２は、画像９０２と画像９０３との間の２値の差分画像を示している。さらに、画像９１３は、画像９０３と画像９０４との間の２値の差分画像を示している。
【００７８】
続いて、特徴情報抽出部４０３は、２値化された画像９１２について、自己のＨＬＡＣ特徴量と、前後の画像９１１、９１３との相関を２次まで計算する。
【００７９】
さらに、特徴情報抽出部４０３は、画像９１２内の全画素において、ＣＨＬＡＣを計算し、積分する。
【００８０】
これにより、例えば、図９の枠９２０内に示す３つの２値画像に対応する１本の特徴ベクトル（ＣＨＬＡＣ特徴量）が生成される。なお、本実施形態のように、顔等の微少な動作を識別する場合、生成された特徴ベクトルについて、ノルムの正規化を行うことが望ましい。
【００８１】
このように、特徴情報抽出部４０３が抽出する特徴情報の一例として、ＣＨＬＡＣ特徴量を利用することができる。
【００８２】
また、別の一例として、特徴情報抽出部４０３は、時系列の画像を用いて、画像内の小領域が次のフレームの画像内でどこに移動したかをブロックマッチングで算出し、各領域の動きをベクトルで表した特徴量を特徴情報として用いるもの等であっても良い。ここでは、特徴情報抽出部４０３は、ＣＨＬＡＣ特徴量を抽出するものとして、以下の説明を行う。
【００８３】
好ましくは、特徴情報抽出部４０３は、例えば、２５１次元のＣＨＬＡＣ特徴量のベクトルのうち、不要空間情報記憶部４１２に記憶された不要要素（不要な次元）を除いた特徴量を抽出する。これにより、例えば、不要空間情報記憶部４１２に１０個の不要要素が記憶されている場合、特徴情報抽出部４０３は、２５１次元の特徴情報のうち、２４１次元の計算を行えば良くなるので、処理を高速化することができる。
【００８４】
図４に戻り、操作部２２０の機能構成の説明を続ける。
【００８５】
生体判定部４０４は、生体の画像から予め抽出された生体の識別空間の情報（以下、生体情報と呼ぶ）、及び非生体（例えば写真等）から予め抽出された非生体の識別空間の情報（以下、非生体情報と呼ぶ）を用いて、生体判定を行う。生体判定部４０４は、例えば、図２のＣＰＵ２２１（又はＣＰＵ２１１）で実行されるプログラムによって実現される。
【００８６】
生体判定部４０４は、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報を、生体情報記憶部４０９に予め記憶した生体情報や、非生体情報記憶部４１０に予め記憶した非生体情報と比較することにより、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する（生体判定）。
【００８７】
なお、生体判定の手法として、判別分析や、部分空間法等がある。第１の実施形態では、一例として、生体判定部４０４が、判別分析により生体判定を行うものとして、以下の説明を行う。
【００８８】
（判別分析）
ここで、図１０、１１を用いて、判別分析の概要について説明する。
【００８９】
例えば、図１０（ａ）に示すように、３つの生体情報（生体情報１〜３）と、５つの非生体情報（非生体情報１〜５）から生成した判別空間があるとする。なお、生体情報１〜３は、生体情報記憶部４０９に記憶した、生体の画像から予め抽出された生体の識別空間（生体情報）の一例である。また、非生体情報１〜５は、非生体情報記憶部４１０に記憶した、非生体の画像から予め抽出された非生体の識別空間（非生体情報）の一例である。
【００９０】
一例として、生体判定部４０４は、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報を、判別空間に射影した際に、最も近い識別空間が生体情報であれば、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報が生体の特徴情報であると判断する。一方、生体判定部４０４は、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報を、判別空間に射影した際に、最も近い識別空間が非生体情報であれば、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報が非生体の特徴情報であると判断する。
【００９１】
例えば、図１０（ａ）の例では、判別空間に射影された特徴情報１００１は、「生体１」に最も近いので、生体判定部４０４は、特徴情報１００１が、生体の特徴情報であると判断する。一方、図１０（ｂ）の例では、判別空間に射影された特徴情報１００２は、「非生体情報２」に最も近いので、生体判定部４０４は、特徴情報１００２が、非生体の特徴情報であると判断する。
【００９２】
なお、判別空間に射影された特徴情報と、各識別空間（生体情報１〜３、非生体情報１〜５）との間の距離は、例えば、各識別空間の中心（重心）との距離で判断される。また、距離は、例えば、ユークリッド距離やマハラノビス距離等が用いられる。
【００９３】
別の一例として、生体判定部４０４は、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報を、判別空間に射影した際に、最も近い識別空間に所属させるのではなく、生体の識別空間からの一定範囲の距離を見るものであっても良い。
【００９４】
例えば、図１１の判別空間に射影された特徴情報が、生体情報１から所定の距離の範囲１１０１内、生体情報２から所定の距離の範囲１１０２内、又は生体情報３から所定の距離の範囲１１０３内にある場合、生体判定部４０４は、生体の特徴情報と判断する。
【００９５】
この方法では、生体判定に必要な情報は、生体情報１〜３の識別空間の中心と特徴情報との間の距離なので、非生体情報１〜５の識別空間の中心と特徴情報との間の距離は、計算しなくても良い。この方法では、生体情報１〜３の識別空間の中心との距離が短いほど類似度が高く、距離が長いほど類似度が低くなる。
【００９６】
本実施形態では、生体判定部４０４は、判別分析により、生体判定を行うものとして、以下の説明を行う。
【００９７】
図４に戻り、操作部２２０の機能構成の説明を続ける。
【００９８】
ノイズ判定部４０５は、撮影部４０１が撮影した時系列の画像のうち、例えば、蛍光灯のちらつき等による、生体判定に影響を与えるノイズが乗っている画像があるかを判定する手段である。ノイズ判定部４０５は、例えば、図２のＣＰＵ２２１（又はＣＰＵ２１１）で実行されるプログラムによって実現される。
【００９９】
ノイズ判定部４０５によるノイズの判定方法は任意の方法で良いが、一例として
、ノイズ判定部４０５は、時系列に並んだ２つの画像において、各画素の輝度値の差を求め、その総和を算出する。また、ノイズ判定部４０５は、算出した総和の値が、しきい値を超える場合、ノイズが乗っていると判断することができる。
【０１００】
不要空間抽出部４０６は、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報を、図１０に示すような判別空間に射影する射影ベクトル（第１の射影ベクトル）の要素のうち、生体判定に使用しない不要要素の情報を抽出し、不要空間情報記憶部４１２に記憶する。
【０１０１】
また、不要空間抽出部４０６は、第１の射影ベクトルの要素のうち、不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素を除いた射影ベクトル（第２の射影ベクトル）を、識別空間情報記憶部４１１に記憶する。
【０１０２】
ここで、判別空間と、射影ベクトルについて説明する。
【０１０３】
判別分析は、自クラス（識別空間）のクラス内分散を最小にし、他クラスとのクラス間分散を最大にする空間を求める方法である。クラスが複数ある場合には、各クラス内の分散を最小にし、各クラス間のクラス間分散を最大にする空間を求める。
【０１０４】
クラス内分散Ｗは、次の（式３）で表される。
【０１０５】
【数３】
2018005805.tif 000005
また、クラス間分散Ｂは、次の（式４）で表される。
【０１０６】
【数４】
2018005805.tif 000006
上記の（式３）、（式４）において、データはｄ次元のベクトルｘで表される。また、クラス数はｃ≧２、総データ数はｎ 、データ集合はＸ＝｛ｘ｝、データ全体の平均値はaveｘであるものとする。また、クラスｉのデータ集合をｘi、データ集合ｘiのデータ数をｎi、データ数ｎiのデータの平均をaveｘiとする。Ｔは転置行列を示す。
【０１０７】
ここでW-1B の大きな固有値C−1個λ1、…、λC-1 に対応する固有ベクトルをA1、…、AC-1 とする。これを用いて、d×(C−1)行列 A=[A1、A2、…、AC-1] を定める。この行列を用いてデータxをAＴxでC−1次元空間に次元削減することを、判別空間に射影するという。
【０１０８】
ここでは、生体情報記憶部４０９に記憶した生体の識別空間である生体情報、及び非生体情報記憶部４１０に記憶した非生体の識別空間である非生体情報が、２５１次元のデータｘであるものとして以下の説明を行う。ただし、データｘは、２５１次元以外のデータを用いるものであっても良い。
【０１０９】
図１２は、第１の実施形態に係る射影ベクトルの例を示す図である。図１２に示す射影ベクトルは、８クラス（８種類の識別空間）の判別分析を行う場合の射影ベクトルの一例である。８クラスの判別分析を行う場合、判別空間は７次元となり、判別空間へと射影する固有ベクトルはＡ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ６、Ａ７の７本存在することになる。
【０１１０】
図１２において、要素番号は、２５１次元の次元を示している。また、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ６、Ａ７は、各固有ベクトルの値を表している。
【０１１１】
なお、判別空間へと射影する固有ベクトルＡ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ６、Ａ７には、１つ以上の生体情報と、１つ以上の非生体情報とが含まれる。
【０１１２】
不要空間抽出部４０６は、例えば、図１２に示すような射影ベクトルから、不要な要素（次元）である不要要素を抽出する。例えば、不要空間抽出部４０６は、図１２において、各要素番号に対応する全ての値の絶対値がしきい値未満となる要素番号に対応する要素を不要要素と判断し、不要空間情報記憶部４１２に記憶する。例えば、図１２において、しきい値を「０．０１０」とした場合の例を図１３に示す。
【０１１３】
図１３は、第１の実施形態に係る射影ベクトルの不要要素の例を示す図である。図１３の例では、要素番号３、４、７、２４６は、固有ベクトルＡ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５、Ａ６、Ａ７に対応する全ての値がしきい値「０．０１０」未満であるため、不要空間抽出部４０６は、不要要素と判断し、不要空間情報記憶部４１２に記憶する。
【０１１４】
好ましくは、不要空間抽出部４０６は、図１２に示す射影ベクトル（第１の射影ベクトル）から、不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素を除いた射影ベクトル（第２の射影ベクトル）を、識別空間情報記憶部４１１に記憶する。
【０１１５】
なお、しきい値「０．０１０」は一例であり、判別分析の判別結果に影響が少ない要素が、不要要素として抽出されるように、予め定められているものとする。或いは、しきい値は、管理者や、利用者等が、操作パネル２２６等を用いて設定可能なものであっても良い。
【０１１６】
本実施形態に係る生体判定部４０４は、図１２に示すような、射影ベクトル（第１の射影ベクトル）から、不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素を除いた第２の射影ベクトルを用いて、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報の判別分析を行う。例えば、生体判定部４０４は、不要空間抽出部４０６が、識別空間情報記憶部４１１に記憶した第２の射影ベクトルを用いて、撮影部４０１により、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する。
【０１１７】
好ましくは、特徴情報抽出部４０３は、特徴情報を抽出する際に、２５１次元の特徴情報のうち、不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素（不要な次元）を除外して、特徴情報の抽出を行う。
【０１１８】
図４に戻り、操作部２２０の機能構成の説明を続ける。
【０１１９】
画像認証部４０７は、顔認証等の従来の画像認証を実行する手段であり、例えば、図２のＣＰＵ２２１（又はＣＰＵ２１１）で実行されるプログラムによって実現される。例えば、画像認証部４０７は、画像認証に成功し、かつ生体判定部４０４が、画像に撮影された人物が生体であると判断した場合、画像形成装置１０１の利用を許可する。
【０１２０】
表示入力部４０８は、図２の操作パネル２２６に、操作画面や設定画面等の表示画面を表示させると共に、操作パネル２２６への入力操作を受け付ける手段であり、例えば、図２のＣＰＵ２２１（又はＣＰＵ２１１）で実行されるプログラムによって実現される。
【０１２１】
生体情報記憶部４０９は、生体の画像から予め抽出された生体の識別空間の情報である生体情報を記憶する手段であり、例えば、図２のフラッシュメモリ２２４、ＲＡＭ２２３、図２のＣＰＵ２２１で実行されるプログラム等によって実現される。
【０１２２】
非生体情報記憶部４１０は、非生体の画像から予め抽出された非生体の識別空間の情報である非生体情報を記憶する手段であり、例えば、図２のフラッシュメモリ２２４、ＲＡＭ２２３、図２のＣＰＵ２２１で実行されるプログラム等によって実現される。
【０１２３】
識別空間情報記憶部（第２の記憶部）４１１は、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報を、生体情報、及び非生体情報に射影する第１の射影ベクトルから、不要要素を除いた第２の射影ベクトルを記憶する手段である。識別空間情報記憶部４１１は、例えば、図２のフラッシュメモリ２２４、ＲＡＭ２２３、図２のＣＰＵ２２１で実行されるプログラム等によって実現される。
【０１２４】
不要空間情報記憶部（第１の記憶部）４１２は、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報を、生体情報、及び非生体情報に射影する第１の射影ベクトルのうち、生体判定に使用しない不要要素の情報を記憶する手段である。不要空間情報記憶部４１２は、例えば、図２のフラッシュメモリ２２４、ＲＡＭ２２３、図２のＣＰＵ２２１で実行されるプログラム等によって実現される。
【０１２５】
上記の構成により、画像形成装置１０１は、例えば、特徴情報抽出部４０３による特徴情報の抽出処理や、生体判定部４０４に生体判定処理等において、不要要素の計算を省略できるので、生体判定を高速化することができる。
【０１２６】
また、画像形成装置１０１は、第１の射影ベクトルに含まれる要素のうち、生体判定の判定結果に影響が小さい要素を不要要素として抽出するので、生体判定の精度の低下を抑制することができる。
【０１２７】
したがって、本実施形態に係る画像形成装置１０１によれば、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定を行う画像形成装置１０１において、生体判定の精度の低下を抑制しつつ、生体判定に要する時間を短縮することができるようになる。
【０１２８】
なお、図５に示す画像形成装置１０１の機能構成は、一例である。例えば、画像形成装置１０１は、不要空間抽出部４０６を有していなくても良い。
【０１２９】
図５は、第１の実施形態に係る画像形成装置の機能構成の別の一例である。図５に示す画像形成装置１０１は、図４に示す画像形成装置１０１から、不要空間抽出部４０６を除いた構成となっている。
【０１３０】
この場合、画像形成装置１０１は、他の情報処理装置で取得した不要要素を不要空間情報記憶部４１２に予め記憶しておく。また、画像形成装置１０１は、他の情報処理装置で取得した、第１の射影ベクトルから不要要素を除いた第２の射影ベクトルを識別空間情報記憶部４１１に予め記憶しておく。
【０１３１】
これより、図５に示す画像形成装置１０１においても、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定を行う画像形成装置１０１において、生体判定の精度の低下を抑制しつつ、生体判定に要する時間を短縮することができるようになる。
【０１３２】
図６は、第１の実施形態に係る情報処理装置の機能構成の例を示す図である。図６に示す情報処理装置６００は、図４に示す画像形成装置１０１の機能構成のうち、撮影部４０１、特徴情報抽出部４０３、ノイズ判定部４０５、不要空間抽出部４０６、生体情報記憶部４０９、非生体情報記憶部４１０、識別空間情報記憶部４１１、及び不要空間情報記憶部４１２を有している。
【０１３３】
上記の構成により、情報処理装置６００は、撮影部４０１で撮影した画像から、第１の射影ベクトルのうち、生体判定に使用しない不要要素の情報を取得して、不要空間情報記憶部４１２に記憶する。また、情報処理装置６００は、第１の射影ベクトルから、不要要素を除いた第２の射影ベクトルを、識別空間情報記憶部４１１に記憶する。なお、情報処理装置６００が不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素の情報、及び識別空間情報記憶部４１１に記憶した第２の射影ベクトルの情報は、例えば、図５に示す画像形成装置１０１に記憶して、利用される。
【０１３４】
＜処理の流れ＞
続いて、第１の実施形態に係る生体判定方法の処理の流れについて説明する。
【０１３５】
（不要要素の抽出処理）
図１４は、第１の実施形態に係る不要要素の抽出処理の例を示すフローチャートである。この処理は、画像形成装置１０１、又は情報処理装置６００の不要空間抽出部４０６による不要要素を抽出する処理、及び第２の射影ベクトルを生成する処理の例を示している。
【０１３６】
ステップＳ１４０１において、特徴情報抽出部４０３は、撮影部４０１が所定の時間間隔で撮影した画像を読み込む。
【０１３７】
ステップＳ１４０２において、特徴情報抽出部４０３は、ステップＳ１４０１で読み込んだ画像から、特徴情報（例えば、ＣＨＬＡＣ特徴量）を抽出する。
【０１３８】
続いて、不要空間抽出部４０６は、ステップＳ１４０３〜Ｓ１４０９に示す不要空間の抽出処理１４００を実行する。
【０１３９】
ステップＳ１４０３において、不要空間抽出部４０６は、前述した判別空間を作成する。
【０１４０】
ステップＳ１４０４〜Ｓ１４０７の処理において、不要空間抽出部４０６は、例えば、図１２に示すような、射影ベクトルの要素番号１から２５１（Ｎｍａｘ）まで、各要素が不要要素であるか否かの判断を行う。
【０１４１】
例えば、ステップＳ１４０１において、不要空間抽出部４０６は、要素番号Ｎを１に初期化する。
【０１４２】
ステップＳ１４０５において、不要空間抽出部４０６は、要素番号Ｎの各値の絶対値がしきい値（例えば、「０．０１０」）未満であるか否かを判断する。
【０１４３】
要素番号Ｎの各値の絶対値がしきい値（例えば、「０．０１０」）未満でない場合、不要空間抽出部４０６は、処理をステップＳ１４０７に移行させる。一方、要素番号Ｎの各値がしきい値（例えば、「０．０１０」）未満である場合、不要空間抽出部４０６は、処理をステップＳ１４０６に移行させる。
【０１４４】
ステップＳ１４０６に移行すると、不要空間抽出部４０６は、各値の絶対値がしきい値未満と判断された（不要要素と判断された）要素番号Ｎを、不要要素として不要空間情報記憶部４１２に記憶する。
【０１４５】
ステップＳ１４０７に移行すると、不要空間抽出部４０６は、要素番号Ｎが、要素番号Ｎの最大値（例えば、２５１）であるＮｍａｘ以上であるかを判断する。
【０１４６】
要素番号ＮがＮｍａｘ以上でない場合、不要空間抽出部４０６は、処理をステップＳ１４０８に移行させる。一方、要素番号ＮがＮｍａｘ以上である場合、不要空間抽出部４０６は、処理をステップＳ１４０９に移行させる。
【０１４７】
ステップＳ１４０８に移行すると、不要空間抽出部４０６は、要素番号Ｎに１を加算して、処理をステップＳ１４０５に戻し、同様の処理を繰り返す。
【０１４８】
ステップＳ１４０９に移行すると、不要空間抽出部４０６は、例えば、図１２に示すような、射影ベクトル（第１の射影ベクトル）から、不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素を除いた射影ベクトル（第２の射影ベクトル）を作成する。また、不要空間抽出部４０６は、作成した第２の射影ベクトルを、識別空間情報記憶部４１１に記憶する。
【０１４９】
上記の処理により、例えば、図１３に示す射影ベクトルのうち、要素番号３、４、７、２４６等の情報が不要空間情報記憶部４１２に記憶される。また、例えば、図１３に示す射影ベクトルのうち、要素番号３、４、７、２４６を除いた２４７次元の射影ベクトルが、識別空間情報記憶部４１１に記憶される。
【０１５０】
（生体判定処理）
図１５は、第１の実施形態に係る画像形成装置の生体判定処理の例を示すフローチャートである。
【０１５１】
ステップＳ１５０１において、撮影部４０１は、所定の時間間隔で時系列の複数の画像を撮影する。
【０１５２】
ステップＳ１５０２において、顔画像検出部４０２は、撮影部４０１が撮影した画像から顔画像を検出する処理を行い、顔画像が検出されたか否かを判断する。
【０１５３】
顔画像が検出されない場合、顔画像検出部４０２は、処理をステップＳ１５０１に戻し、同様の処理を繰り返す。一方、顔画像が検出された場合、顔画像検出部４０２は、処理をステップＳ１５０３に移行させる。
【０１５４】
ステップＳ１５０３に移行すると、特徴情報抽出部４０３は、不要空間情報記憶部４１２に記憶された不要要素の情報（例えば、要素番号３、４、７、２４６等）を読出す。
【０１５５】
ステップＳ１５０４において、特徴情報抽出部４０３は、顔画像検出部４０２が検出した顔画像から、特徴情報（例えば、ＣＨＬＡＣ特徴量）を抽出する。
【０１５６】
好ましくは、このとき、特徴情報抽出部４０３は、不要空間情報記憶部４１２から読出した不要要素（例えば、要素番号３、４、７、２４６等）を除く要素番号（次元）の特徴情報を抽出する。これは、不要要素の特徴情報が、生体判定部４０４による生体判定処理で使用されないためである。これにより、特徴情報抽出部４０３による特徴情報の抽出処理の負荷が軽減されるので、処理を高速化させることができる。
【０１５７】
ステップ１５０５において、生体判定部４０４は、識別空間情報記憶部４１１に記憶された第２の射影ベクトルを読出す。
【０１５８】
ステップＳ１５０６において、生体判定部４０４は、読出した第２の射影ベクトルと、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報とを用いて、顔画像検出部４０２が検出した顔画像の生体判定を行う。これにより、撮影部４０１によって、画像に撮影された人物が生体であるか、非生体（例えば、写真等）であるかを判定する。
【０１５９】
ステップＳ１５０７において、生体判定部４０４は、例えば、生体判定の結果に応じて処理を分岐させる。
【０１６０】
生体の顔画像であると判定されない場合、生体判定部４０４は、処理をステップＳ１５０１に戻して、同様の処理を繰り返す。一方、生体の顔画像であると判定された場合、次のステップ（Ｓ１５０８）に処理を移行させる。
【０１６１】
次のステップで、生体判定の判定結果をどのように用いるかは、任意である。
【０１６２】
一例として、ステップＳ１５０８において、画像認証部４０７は、検出された顔画像の顔認証処理を実行し、顔認証に成功した場合、画像形成装置１０１の利用を許可する。一方、画像認証部４０７は、顔認証に成功しない場合、画像形成装置１０１の利用を許可しない。
【０１６３】
以上、本実施形態によれば、特徴情報抽出部４０３、及び生体判定部４０４は、不要空間情報記憶部４１２に記憶された不要要素を除外して処理を実行するので、生体判定処理が高速化される。また、不要空間情報記憶部４１２に記憶された不要要素は、生体判定に影響を与えないと判断された要素（次元）なので、生体判定の精度の低下を抑制することができる。
【０１６４】
したがって、本実施形態によれば、画像に撮影された人物が生体であるか否かを判定する生体判定を行う情報処理システム１００において、生体判定の精度の低下を抑制しつつ、生体判定に要する時間を短縮することができる。
【０１６５】
［第２の実施形態］
第１の実施形態では、生体判定に判別分析を用いる場合の例について説明した。ただし、判別分析は生体判定方法の一例であり、生体判定方法は他の方法であっても良い。
【０１６６】
第２の実施形態では、生体判定に部分空間法を用いる場合の例について説明する。
【０１６７】
＜機能構成＞
第２の実施形態に係る情報処理システム１００の機能構成は、図４〜６に示す情報処理システム１００の機能構成と同様である。
【０１６８】
ただし、第２の実施形態に係る生体判定部４０４は、部分空間法を用いて生体判定を行う。
【０１６９】
また、第２の実施形態に係る不要空間抽出部４０６は、生体情報記憶部４０９に記憶された生体情報と、非生体情報記憶部４１０に記憶された非生体情報とに共通して存在する不要要素を主成分分析により抽出し、不要空間情報記憶部４１２に記憶する。
【０１７０】
（部分空間法による生体判定）
ここで、部分空間法による生体判定方法について説明する。
【０１７１】
図１６は、第２の実施形態に係る部分空間法について説明するための図である。生体判定に部分空間法を用いる場合、クラス（識別空間）の角度を類似度（生体らしさを表す類似度）として利用することができる。
【０１７２】
例えば、図１６に示す２５１次元の判別空間１６００において、予め用意した「生体情報１」をｍ次元（ｍは自然数）の部分空間Ｐ１６０１とし、生体判定を行う特徴情報をｎ次元（ｎは自然数）の部分空間Ｑ１６０２とする。このとき、部分空間Ｐ１６０１と部分空間Ｑ１６０２との間には、部分空間同士の角度である正準角θiがｎ個定義できる（ｍ≧ｎ）。
【０１７３】
ｎ個の正準角θiは、次の（式５）で表される。
【０１７４】
【数５】
2018005805.tif 000007
このとき、類似度は次の（式６）で定義される。
【０１７５】
【数６】
2018005805.tif 000008
この類似度は、２つの部分空間が一致するとき１．０となり、２つの部分空間が直交するとき０．０となる。
【０１７６】
一例として、生体判定部４０４は、生体判定を行う特徴情報と、各クラス（識別空間）との類似度を計算し、最も類似度が高いクラスを生体判定の判定結果とすることができる。
【０１７７】
例えば、生体情報１〜３、及び非生体情報１〜５の８個のクラス（識別空間）があるものとする。また、特徴情報と生体情報１との類似度が「０．７５」、特徴情報と生体情報２との類似度が「０．９６」、特徴情報と生体情報３との類似度が「０．２３」、特徴情報と非生体情報１との類似度が「０．５２」であるものとする。また、特徴情報と非生体情報２との類似度が「０．３３」、特徴情報と非生体情報３との類似度が「０．４５」、特徴情報と非生体情報４との類似度が「０．６８」、特徴情報と非生体情報５との類似度が「０．１１」であるものとする。
【０１７８】
この場合、生体判定部４０４は、生体判定を行う特徴情報との類似度が、他のクラスより高い生体情報２に分類し、生体の特徴情報であると判断することができる。
【０１７９】
別の一例として、生体判定部４０４は、生体情報をターゲットとして、しきい値以上のクラスを生体判定の判定結果とすることもできる。
【０１８０】
例えば、また、特徴情報と生体情報１との類似度が「０．６６」、特徴情報と生体情報２との類似度が「０．８６」、特徴情報と生体情報３との類似度が「０．２３」、特徴情報と非生体情報１との類似度が「０．５２」であるものとする。また、特徴情報と非生体情報２との類似度が「０．３３」、特徴情報と非生体情報３との類似度が「０．４５」、特徴情報と非生体情報４との類似度が「０．８８」、特徴情報と非生体情報５との類似度が「０．１１」であるものとする。
【０１８１】
また、ターゲットのしきい値を「０．８０」とする。この場合、生体判定部４０４は、ターゲットなる生体情報１〜３のうち、生体判定を行う特徴情報との類似度が、しきい値以上である生体情報２があるので、生体の特徴情報であると判断することができる。
【０１８２】
この方法では、生体判定部４０４は、非生体情報１〜５との類似度を計算しなくても良い。また、別の方法として、生体判定部４０４は、非生体情報１〜５との類似度が、別のしきい値以下であることを、判断条件に加えても良い。
【０１８３】
（主成分分析による不要要素の抽出）
次に、主成分分析による不要要素の抽出方法について説明する。
【０１８４】
第２の実施形態では、不要空間抽出部４０６は、各クラス（識別空間）に共通して存在する情報を、全クラスをまとめて主成分分析した際の寄与率が上位Ｘ％（Ｘはしきい値）の主成分ベクトルの要素を、不要要素として不要空間情報記憶部４１２に記憶する。
【０１８５】
図１７は、第２の実施形態に係る生体情報、非生体情報の部分空間のイメージを示す図である。なお、図１７では、同一の原点で３次元以上の空間を作図することが困難であるため、２５１次元の判別空間１７００を３次元空間で表している。
【０１８６】
図１７の例では、判別空間１７００に「生体情報１」１７０１、「生体情報２」１７０２、「非生体情報１」１７０３の３つの部分空間が示されている。
【０１８７】
不要空間抽出部４０６は、各クラス（「生体情報１」、「生体情報２」、「非生体情報１」）に共通して存在する不要要素を抽出するために、主成分分析を行い、寄与率が上位Ｘ％の主成分ベクトルを抽出する。
【０１８８】
不要空間抽出部４０６は、例えば、以下の手順で主成分分析を行い、寄与率が上位Ｘ％の主成分ベクトルを抽出する。
【０１８９】
まず、不要空間抽出部４０６は、生体情報と非生体情報の特徴量から共分散行列Ｓを求める。共分散行列Ｓは、次の（式７）で求められる。
【０１９０】
【数７】
2018005805.tif 000009
この共分散行列Ｓの各要素(Ｓxx, Ｓxy, Ｓyy)については、下記のように求めることができる。
【０１９１】
次の（式８）に示すベクトルＸを導入する。
【０１９２】
【数８】
2018005805.tif 000010
同様にして、ベクトルＹを導入する。ベクトルＹは、（式８）のＸをＹに置き換えることにより得られる。
【０１９３】
ベクトルＸと、ベクトルＹを用いた分散は、（式９）に示すような、縦ベクトルと横ベクトルの積の形で表すことができる。
【０１９４】
【数９】
2018005805.tif 000011
（式９）において、「'」は、転置を表す。
【０１９５】
なお、共分散行列Ｓ内の要素の数は、生体情報、及び非生体情報のクラスの数によって変化する。（式７）に示す共分散行列Ｓは、クラスの数が２の場合の例を示している。クラスの数が３である場合、［３×３］の共分散行列となり、クラスの数が４である場合［４×４］の共分散行列となる。
【０１９６】
次に、不要空間抽出部４０６は、（式１０）に示す関係式により、共分散行列Ｓの固有値λと固有ベクトルμを求める。
【０１９７】
【数１０】
2018005805.tif 000012
また、不要空間抽出部４０６は、求めた固有値λの中で、値が大きい順にλ1…nを決定し、決定したλ1…nの各々について、（式１０）を用いて、固有ベクトルμ1…nの値を求める。
【０１９８】
次に、不要空間抽出部４０６は、求めた固有値λの中で、値が１番大きい固有値λ1に対応する固有ベクトルμ1を第1主成分ベクトルとする。ここで固有値λ1がその方向の分散に相当する。
【０１９９】
不要空間抽出部４０６が、主成分ベクトルをいくつ求めるかは、固有値λiから、次の（式１１）で求められる累積寄与率により決定する。
【０２００】
【数１１】
2018005805.tif 000013
なお、累積寄与率は、寄与率を所定の順序で順次に加えたものである。例えば、第１主成分から、第ｋ主成分（ｋは２以上の整数）までの寄与率の和を、第ｋ主成分までの累積寄与率と呼ぶ。第ｋ主成分までの累積寄与率は、ｋ個の主成分が、全体の情報量の何パーセントの情報を保有しているかを示している。
【０２０１】
本実施形態では、主成分が全体の情報量のうち、何パーセントの情報量であるかを示すしきい値（Ｘ％）を設定することにより、生体判定に必要な主成分ベクトルを抽出する。
【０２０２】
例えば、図１７に示す「生体情報１」１７０１、「生体情報２」１７０２、「非生体情報１」１７０３の３つの部分空間から、主成分分析の寄与率９５％（Ｘ％のしきい値の一例）を満たす主成分ベクトルを抽出すると、図１８に示すような主成分分析で得られた部分空間１８０１が得られる。
【０２０３】
この主成分分析で得られた部分空間１８０１は、「生体情報１」１７０１、「生体情報２」１７０２、「非生体情報１」１７０３の３つの部分空間に共通する空間（ベクトル）であるため、生体判定には有効でないと判断することができる。
【０２０４】
続いて、不要空間抽出部４０６は、部分空間１８０１の補空間へと射影し、部分空間１８０１を除いた部分空間を作成する。
【０２０５】
例えば、射影後の部分空間をPc、入力部分空間をP、その射影行列をP=[p1, p2,…, pn]、制約部分空間(補空間)をC、その射影行列をC=[c1, c2,…, cn]とし、Pで用いる基底の数をK、Cで射影に用いる基底の数をMとする。
【０２０６】
このとき、PをCに射影した部分空間Pcの基底ベクトルpciは、次の（式１２）で表される。
【０２０７】
【数１２】
2018005805.tif 000014
例えば、図１７に示す「生体情報１」１７０１、「生体情報２」１７０２、「非生体情報３」１７０３を、部分空間１８０１の補空間に射影したときのイメージを図１９に示す。
【０２０８】
例えば、２５１次元の判別空間１７００のうち、主成分分析で得られた部分空間１８０１が３０次元である場合、射影ベクトルの要素の数は２５１となる。また、主成分分析で得られた部分空間１８０１の補空間１９００は、２２１次元の空間となる。図１９の例では、補空間１９００上の、「生体情報１」１７０１の部分空間１９０１、「生体情報２」１７０２の部分空間１９０２、及び「非生体情報１」の部分空間１９０３のイメージが示されている。
【０２０９】
図２０は、第２の実施形態に係る射影ベクトルの例を示す図である。図２０に示す射影ベクトルは、生体判定の対象となる特徴情報を、主成分分析で得られた部分空間１８０１の補空間１９００（２２１次元）に射影する射影ベクトルの例を示している。
【０２１０】
不要空間抽出部４０６は、例えば、図２０に示すような射影ベクトルから、不要な要素（次元）である不要要素を抽出する。例えば、不要空間抽出部４０６は、図２０において、各要素番号に対応する全ての値の絶対値がしきい値未満となる要素番号に対応する要素を不要要素と判断し、不要空間情報記憶部４１２に記憶する。例えば、図２０において、しきい値を「０．０１０」とした場合の例を図２１に示す。
【０２１１】
図２１は、第２の実施形態に係る射影ベクトルの不要要素の例を示す図である。図２１の例では、要素番号３、４、７、２４６は、固有ベクトルμ1〜μ221に対応する全ての値の絶対値がしきい値「０．０１０」未満であるため、不要空間抽出部４０６は、不要要素と判断し、不要空間情報記憶部４１２に記憶する。
【０２１２】
好ましくは、不要空間抽出部４０６は、図２０に示す射影ベクトル（第１の射影ベクトル）から、不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素を除いた射影ベクトル（第２の射影ベクトル）を、識別空間情報記憶部４１１に記憶する。
【０２１３】
本実施形態においても、生体判定部４０４は、第１の実施形態と同様に、識別空間情報記憶部４１１に記憶した第２の射影ベクトルを用いて、特徴情報抽出部４０３が抽出した特徴情報の判別分析を行う。
【０２１４】
好ましくは、特徴情報抽出部４０３も、特徴情報を抽出する際に、２５１次元の特徴情報のうち、不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素（不要な次元）を除外して、特徴情報の抽出を行う。
【０２１５】
なお、寄与率が上位の主成分ベクトルは、各クラス（識別空間）に共通の情報である。したがって、本実施形態では、生体判定に用いられる第２の射影ベクトルから、各クラスに共通の不要要素が除かれているため、各クラスが差別化され、生体判定の判定精度が向上する効果も期待できる。
【０２１６】
＜処理の流れ＞
図２２は、第２の実施形態に係る不要空間の抽出処理の例を示すフローチャートである。
【０２１７】
ステップＳ２２０１において、特徴情報抽出部４０３は、撮影部４０１が所定の時間間隔で撮影した画像を読み込む。
【０２１８】
ステップＳ２２０２において、特徴情報抽出部４０３は、ステップＳ２２０１で読み込んだ画像から、特徴情報（例えば、ＣＨＬＡＣ特徴量）を抽出する。
【０２１９】
続いて、不要空間抽出部４０６は、ステップＳ２２０３〜Ｓ２２１２に示す不要空間の抽出処理２２００を実行する。
【０２２０】
ステップＳ２２０３において、不要空間抽出部４０６は、各クラス（例えば、図１７の「生体情報１」、「生体情報２」、「非生体情報１」）に共通して存在する不要要素を抽出するために、前述した主成分分析を行う。
【０２２１】
ステップＳ２２０４において、不要空間抽出部４０６は、前述した累積寄与率が上記Ｘ％の主成分ベクトルを抽出する。
【０２２２】
ステップＳ２２０５において、不要空間抽出部４０６は、例えば、図１８に示すような主成分分析で得られた部分空間１８０１（共通部分空間）を作成する。
【０２２３】
ステップＳ２２０６において、不要空間抽出部４０６は、例えば、図１９に示すような主成分分析で得られた部分空間１８０１の補空間１９００を作成する。
【０２２４】
ステップＳ２２０７〜Ｓ２２１０の処理において、不要空間抽出部４０６は、例えば、図２０に示すような、射影ベクトルの要素番号１から２５１（Ｎｍａｘ）まで、各要素が不要要素であるか否かの判断を行う。
【０２２５】
例えば、ステップＳ２２０７において、不要空間抽出部４０６は、要素番号Ｎを１に初期化する。
【０２２６】
ステップＳ２２０８において、不要空間抽出部４０６は、要素番号Ｎの各値の絶対値がしきい値（例えば、「０．０１０」）未満であるか否かを判断する。
【０２２７】
要素番号Ｎの各値の絶対値がしきい値（例えば、「０．０１０」）未満でない場合、不要空間抽出部４０６は、処理をステップＳ２２１０に移行させる。一方、要素番号Ｎの各値の絶対値がしきい値（例えば、「０．０１０」）未満である場合、不要空間抽出部４０６は、処理をステップＳ２２０９に移行させる。
【０２２８】
ステップＳ２２０９に移行すると、不要空間抽出部４０６は、各値の絶対値がしきい値未満と判断された（不要要素と判断された）要素番号Ｎを、不要要素として不要空間情報記憶部４１２に記憶する。
【０２２９】
ステップＳ２２１０に移行すると、不要空間抽出部４０６は、要素番号Ｎが、要素番号Ｎの最大値（例えば、２５１）であるＮｍａｘ以上であるかを判断する。
【０２３０】
要素番号ＮがＮｍａｘ以上でない場合、不要空間抽出部４０６は、処理をステップＳ２２１１に移行させる。一方、要素番号ＮがＮｍａｘ以上である場合、不要空間抽出部４０６は、処理をステップＳ２２１２に移行させる。
【０２３１】
ステップＳ２２１１に移行すると、不要空間抽出部４０６は、要素番号Ｎに１を加算して、処理をステップＳ２２０８に戻し、同様の処理を繰り返す。
【０２３２】
ステップＳ２２１２に移行すると、不要空間抽出部４０６は、例えば、図２０に示すような、射影ベクトル（第１の射影ベクトル）から、不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素を除いた射影ベクトル（第２の射影ベクトル）を作成する。また、不要空間抽出部４０６は、作成した第２の射影ベクトルを、識別空間情報記憶部４１１に記憶する。
【０２３３】
上記の処理により、例えば、図２１に示す射影ベクトルのうち、要素番号３、４、７、２４６等の情報が不要空間情報記憶部４１２に記憶される。また、例えば、図２１に示す射影ベクトルのうち、要素番号３、４、７、２４６を除いた２４７次元の射影ベクトルが、識別空間情報記憶部４１１に記憶される。
【０２３４】
なお、第２の実施形態に係る生体判定処理の流れは、図１５に示す第１の実施形態の生体判定処理と同様である。ただし、第２の実施形態に係る生体判定部４０４は、識別空間情報記憶部４１１に記憶された第２の射影ベクトルを用いて、前述した部分空間法を用いて生体判定を行う。
【０２３５】
以上、本実施形態によれば、特徴情報抽出部４０３、及び生体判定部４０４は、不要空間情報記憶部４１２に記憶された不要要素を除外して処理を実行するので、生体判定処理が高速化される。
【０２３６】
また、本実施形態によれば、生体判定に用いられる第２の射影ベクトルから、各クラスに共通の不要要素が除かれているため、各クラスが差別化され、生体判定の判定精度が向上する効果が期待できる。
【０２３７】
［その他の実施形態］
上記の第１の実施形態、及び第２の実施形態に示す処理は一例であり、様々な変形や応用が可能である。
【０２３８】
一例として、情報処理システム１００は、撮影部４０１が撮影した画像にノイズが乗っている場合、その画像を破棄し、次の画像を利用することにより生体判定の精度を向上させることができる。
【０２３９】
図２３は、その他の実施形態に係る生体判定処理の例（１）を示すフローチャートである。なお、図２３のステップＳ１５０１、Ｓ１５０２〜１５０８の処理は、図１５に示す第１の実施形態に係る生体判定処理と同様なので、ここでは差分を中心に説明を行う。
【０２４０】
ステップＳ２３０１において、ノイズ判定部４０５は、撮影部４０１が撮影した画像に含まれるノイズの量が所定の値未満であるか否かを判断する。
【０２４１】
撮影部４０１が撮影した画像に含まれるノイズの量が所定の値以上である場合、ノイズ判定部４０５は、撮影部４０１が撮影した画像を破棄し、処理をステップＳ１５０１に戻す。
【０２４２】
一方、撮影部４０１が撮影した画像に含まれるノイズの量が所定の値以上である場合、ノイズ判定部４０５は、処理をステップＳ１５０３に移行させ、生体判定処理を開始させる。
【０２４３】
上記の処理により、情報処理システム１００は、撮影部４０１が撮影した画像にノイズが乗っている場合、その画像を破棄し、次の画像を利用することにより生体判定の精度を向上させることができる。
【０２４４】
別の一例として、画像形成装置１０１は、不要空間情報記憶部４１２に記憶した不要要素の情報、及び識別空間情報記憶部４１１に記憶した第２の射影ベクトルを用いた高速の生体判定を行うか否かを、設定可能とすることができる。
【０２４５】
例えば、画像形成装置１０１は、図２４に示すような生体判定のモード設定画面２４００を操作パネル２２６に表示し、管理者や利用者等による設定を受け付けることができる。図２４の例では、生体判定のモード設定画面２４００には、不要要素の情報、及び第２の射影ベクトルを用いた高速の生体判定を選択する「高速処理モード」ボタン２４０１、及び通常の生体判定を行う「通常処理モード」ボタン２４０２が表示されている。
【０２４６】
管理者や利用者は、生体判定のモード設定画面２４００から、「高速処理モード」ボタン２４０１を選択することにより、不要要素の情報、及び第２の射影ベクトルを用いた高速の生体判定を選択することができる。また、管理者や利用者は、生体判定のモード設定画面２４００から、「通常処理モード」ボタン２４０２を選択することにより、不要要素の情報、及び第２の射影ベクトルを用いた高速の生体判定を行わない通常の生体判定を選択することができる。
【０２４７】
図２５は、その他の実施形態に係る生体判定処理の例（２）を示すフローチャートである。なお、図２５のステップＳ１５０１、Ｓ１５０２、Ｓ１５０４〜Ｓ１５０８の処理は、図１５に示す第１の実施形態に係る生体判定処理と同様なので、ここでは、第１の実施形態との相違点を中心に説明を行う。
【０２４８】
ステップＳ２５０１において、生体判定部４０４は、画像形成装置１０１が、不要要素の情報、及び第２の射影ベクトルを用いて高速に生体判定を行う高速処理モードに設定されているか否かを判断する。
【０２４９】
高速処理モードに設定されている場合、生体判定部４０４は、処理をステップＳ１５０３に移行させて、図１５に示す第１の実施形態の生体判定処理を実行する。
【０２５０】
一方、高速処理モードに設定されていない場合、生体判定部４０４は、生体の特徴情報、非生体の特徴情報等を用いて、通常の生体判定処理を実行する。
【０２５１】
上記の処理により、例えば、図５に示す画像形成装置１０１において、識別空間情報記憶部４１１、及び不要空間情報記憶部４１２に必要な情報が記憶されていない場合でも、画像形成装置１０１は生体判定を行うことができるようになる。
【符号の説明】
【０２５２】
１００      情報処理システム
１０１      画像形成装置（画像処理装置の一例）
４０１      撮影部
４０３      特徴情報抽出部
４０４      生体判定部
４０６      不要空間抽出部
４１１      識別空間情報記憶部（第２の記憶部）
４１２      不要空間情報記憶部（第１の記憶部）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０２５３】
【特許文献１】特開２００６−３３０９３６号公報
【図１】
2018005805.tif 000015
【図２】
2018005805.tif 000016
【図３】
2018005805.tif 000017
【図４】
2018005805.tif 000018
【図５】
2018005805.tif 000019
【図６】
2018005805.tif 000020
【図７】
2018005805.tif 000021
【図８】
2018005805.tif 000022
【図９】
2018005805.tif 000023
【図１０】
2018005805.tif 000024
【図１１】
2018005805.tif 000025
【図１２】
2018005805.tif 000026
【図１３】
2018005805.tif 000027
【図１４】
2018005805.tif 000028
【図１５】
2018005805.tif 000029
【図１６】
2018005805.tif 000030
【図１７】
2018005805.tif 000031
【図１８】
2018005805.tif 000032
【図１９】
2018005805.tif 000033
【図２０】
2018005805.tif 000034
【図２１】
2018005805.tif 000035
【図２２】
2018005805.tif 000036
【図２３】
2018005805.tif 000037
【図２４】
2018005805.tif 000038
【図２５】
2018005805.tif 000039