(57)【要約】【課題】個人認証精度を向上させることができる個人認証技術を提供する。【解決手段】個人認証装置１００は、入力されたフレーム画像に含まれる人物の顔領域を検出し（Ｓ２０１）、検出された顔領域から特徴データを生成し（Ｓ２０４）、生成した特徴データを個人データベース１０８に記憶された特徴データと比較して、Ｓ２０４で生成した特徴データの人物を複数の人物の中から特定し（Ｓ２０６）、認証結果に基づき個人データベース１０８の認証履歴を更新すると共に、所定の個人について個人データベース１０８に記憶された特徴データの中に誤認証を起こしやすい特徴データがあり、且つ、他の特徴データによって所定の個人を正しく認証することができる場合には、誤認証を起こしやすい特徴データを個人データベース１０８から削除する（Ｓ２０９）。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を用いて個人認証を行う個人認証装置であって、
入力されたフレーム画像に含まれる人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段が検出した顔領域から特徴データを生成する特徴データ生成手段と、
人物を認証するための少なくとも１つの特徴データと、前記特徴データごとの認証履歴とを複数の人物について保持する記憶手段と、
前記特徴データ生成手段が生成した特徴データと前記記憶手段に記憶された特徴データとを比較することにより、前記特徴データ生成手段が生成した特徴データを有する人物を前記記憶手段に記憶された複数の人物の中から特定する個人認証を行う認証手段と、
前記認証手段による認証結果に基づき前記記憶手段に記憶された認証履歴を更新すると共に、所定の個人について前記記憶手段に記憶された特徴データの中に誤認証を起こしやすい特徴データがあり、且つ、他の特徴データによって前記所定の個人を正しく認証することができる場合には、前記誤認証を起こしやすい特徴データを前記記憶手段から削除する更新手段とを備えることを特徴とする個人認証装置。
【請求項２】
前記特徴データ生成手段が生成した特徴データを用いて、前記特徴データが示す人物と同じ人物の顔領域を連続する複数のフレーム画像にわたって追尾する追尾手段を備え、
前記認証手段は、前記追尾手段が追尾した顔領域から前記特徴データ生成手段により生成された特徴データを用いて行った前記個人認証の一連の認証結果を同時認証情報として蓄積し、
前記更新手段は、前記同時認証情報に基づき前記記憶手段に記憶された前記特徴データおよび前記認証履歴を更新することを特徴とする請求項１記載の個人認証装置。
【請求項３】
前記認証履歴は、前記記憶手段に記憶された特徴データを用いて正しく認証された回数および誤って認証された間違い回数を含み、
前記正しく認証された回数は、前記複数の特徴データのうちの１つの特徴データで前記個人認証に成功した単独認証回数と、前記複数の特徴データのうちの複数の特徴データで前記個人認証に成功した組み合わせの認証回数とを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の個人認証装置。
【請求項４】
前記誤認証を起こしやすい特徴データは、前記間違い回数が第１の閾値以上である特徴データであり、
前記他の特徴データによって前記所定の個人の認証が可能な場合とは、前記間違い回数が第１の閾値以上である特徴データについての前記組み合わせの認証回数が第２の閾値以上である場合であることを特徴とする請求項３記載の個人認証装置。
【請求項５】
前記所定の個人について、前記記憶手段に記憶されている特徴データの数が少なくなるにしたがって前記第１の閾値が大きくなるように前記第１の閾値を変更する変更手段を備えることを特徴とする請求項４記載の個人認証装置。
【請求項６】
前記更新手段は、前記間違い回数が第１の閾値以上である特徴データについての前記組み合わせの認証回数が第２の閾値以上である場合であっても、前記単独認証回数が第３の閾値以上である場合には、前記特徴データを前記記憶手段から削除しないことを特徴とする請求項４又は５に記載の個人認証装置。
【請求項７】
画像を用いて個人認証を行う個人認証装置であって、
入力されたフレーム画像に含まれる人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
前記顔検出手段が検出した顔領域から特徴データを生成する特徴データ生成手段と、
人物を認証するための少なくとも１つの特徴データと、前記特徴データが他人を誤って認証した間違い回数とを複数の人物について保持する記憶手段と、
前記特徴データ生成手段が生成した特徴データと前記記憶手段に記憶された特徴データとを比較することにより、前記特徴データ生成手段が生成した特徴データを有する人物を前記記憶手段に記憶された複数の人物の中から特定する個人認証を行う認証手段と、
前記認証手段による認証結果に基づき前記間違い回数を更新する更新手段とを備え、
所定の個人について前記記憶手段に記憶された特徴データへの所定の特徴データの追加登録を提示する提示手段と、
前記更新手段が前記間違い回数を更新した後に、前記所定の個人について前記記憶手段に記憶された複数の特徴データの中に前記間違い回数が第４の閾値以上の特徴データがある場合に、前記第４の閾値以上の特徴データと同様の特徴データを前記他人の特徴データに追加登録するように提示する提示手段とを備えることを特徴とする個人認証装置。
【請求項８】
前記特徴データ生成手段が生成した特徴データを用いて、前記特徴データが示す人物と同じ人物の顔領域を連続する複数のフレーム画像にわたって追尾する追尾手段を備え、
前記認証手段は、前記追尾手段が追尾した顔領域から前記特徴データ生成手段により生成された特徴データを用いて行った前記個人認証の一連の認証結果を同時認証情報として蓄積し、
前記更新手段は、前記同時認証情報に基づき前記記憶手段に記憶された前記間違い回数を更新することを特徴とする請求項７記載の個人認証装置。
【請求項９】
前記間違い回数は、前記記憶手段に記憶された特徴データごとに、前記間違い回数がどの他人と間違ったのが明らかになるように記憶していることを特徴とする請求項７又は８記載の個人認証装置。
【請求項１０】
前記所定の個人について前記記憶手段に記憶された前記間違い回数が多くなるにしたがって前記第４の閾値が大きくなるように前記第４の閾値を変更する変更手段を備えることを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載の個人認証装置。
【請求項１１】
画像を用いて個人認証を行う個人認証装置で実行される個人認証方法であって、
入力されたフレーム画像に含まれる人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、
前記顔検出ステップで検出された顔領域から特徴データを生成する特徴データ生成ステップと、
前記特徴データ生成ステップで生成した特徴データと、人物を認証するために複数の人物について記憶手段に記憶された特徴データとを比較することにより、前記特徴データ生成ステップで生成した特徴データを有する人物を前記複数の人物の中から特定する個人認証を行う認証ステップと、
前記認証ステップでの認証結果に基づき前記記憶手段に記憶された認証履歴を更新する更新ステップと、
所定の個人について前記記憶手段に記憶された特徴データの中に誤認証を起こしやすい特徴データがあり、且つ、他の特徴データによって前記所定の個人を正しく認証することができる場合に、前記誤認証を起こしやすい特徴データを前記記憶手段から削除する削除ステップとを有することを特徴とする個人認証方法。
【請求項１２】
画像を用いて個人認証を行う個人認証装置において実行される個人認証方法であって、
入力されたフレーム画像に含まれる人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、
前記顔検出ステップで検出された顔領域から特徴データを生成する特徴データ生成ステップと、
前記特徴データ生成ステップで生成した特徴データと、人物を認証するために複数の人物について記憶手段に記憶された特徴データとを比較することにより、前記特徴データ生成ステップで生成した特徴データを有する人物を前記複数の人物の中から特定する個人認証を行う認証ステップと、
前記認証ステップでの認証の結果に基づき前記記憶手段に記憶された特徴データが他人を誤って認証した間違い回数を前記記憶手段に蓄積して記憶する記憶ステップと、
所定の個人について前記記憶手段に記憶された複数の特徴データの中に前記間違い回数が第４の閾値以上の特徴データがある場合に、前記第４の閾値以上の特徴データと同様の特徴データを前記他人の特徴データに追加登録するように提示する提示ステップとを有することを特徴とする個人認証方法。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載の個人認証方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人認証装置、個人認証方法及びプログラムに関し、具体的には、画像データから人物の顔領域を検出して個人認証を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔検出機能を利用して個人認証を行う技術が知られている。この技術では、検出した顔の画像データから顔領域内の特徴データを抽出し、抽出した特徴データを予め登録された特徴データと比較することにより、検出した顔が登録されている人物か否かを識別する。このとき、個人毎に予め登録する特徴データを１つでなく、顔の向きや表情の異なる複数の特徴データを登録することにより、個人認証精度の向上を図ることができる。
【０００３】
しかしながら、登録されている複数の特徴データの中に誤認証を起こしやすい特徴データが含まれていると、本人を正しく認証する確率（本人許容率）が上がる一方で、他人を誤認証しない確率（他人拒否率）が下がってしまう。その結果、個人認証の全体的な精度が低下してしまうおそれがある。なお、誤認証を起こしやすい特徴データとは、本人以外の他人を間違って本人であると認証してしまう可能性の高い特徴データを指す。
【０００４】
この問題を回避するための技術が、例えば、特許文献１，２に記載されている。特許文献１に記載された技術では、特徴データと、その特徴データでのこれまでの個人認証の成功回数と、間違い回数の履歴とを個人データベースとして保持しておく。そして、保持した履歴から、間違い回数が多く誤認証を起こしやすい特徴データがあるか否かを判断し、誤認証を起こしやすい特徴データを個人データベースから削除するようにしている。
【０００５】
また、特許文献２に記載された技術では、認証対象の個人を撮影している間に複数の顔画像を抽出して顔画像群として保持し、保持した顔画像群の中から１枚の顔画像を基準顔画像として選択し、保持した顔画像群内で基準顔画像と他の顔画像との類似度を求める。そして、例えば、類似度が最大値、最小値及び中間値となる３個の顔画像とその特徴量の情報を個人データベースに登録している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２１３１２６号公報
【特許文献２】特開２００７−１７９２２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献１記載の技術では、誤認証を起こしやすい特徴データが減ることによって他人拒否率は上がるが、保持された特徴データでしか本人として正しく認証することができない場合には、本人許容率が下がってしまうこととなる。その結果として、全体として個人認証精度の向上につながらないおそれがある。
【０００８】
また、上記特許文献２記載の技術では、複数の個人が登録されている場合に、個人認証精度が向上しない場合がある。例えば、個人Ａには横向きの顔画像による特徴データが登録され、別の個人Ｂには横向きの顔画像による特徴データが登録されていなかったとする。この場合に個人Ｂが横向きで撮影されている状態で認証を行ったときには、個人Ｂには横向きの特徴データが登録されていないために個人Ｂとしては認証されず、一方で、横向きの特徴データが登録されている個人Ａと誤って認証されてしまう可能性がある。
【０００９】
本発明は、個人認証精度を向上させることができる個人認証技術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】
【００１０】
本発明に係る個人認証装置は、画像を用いて個人認証を行う個人認証装置であって、入力されたフレーム画像に含まれる人物の顔領域を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段が検出した顔領域から特徴データを生成する特徴データ生成手段と、人物を認証するための少なくとも１つの特徴データと、前記特徴データごとの認証履歴とを複数の人物について保持する記憶手段と、前記特徴データ生成手段が生成した特徴データと前記記憶手段に記憶された特徴データとを比較することにより、前記特徴データ生成手段が生成した特徴データを有する人物を前記記憶手段に記憶された複数の人物の中から特定する個人認証を行う認証手段と、前記認証手段による認証結果に基づき前記記憶手段に記憶された認証履歴を更新すると共に、所定の個人について前記記憶手段に記憶された特徴データの中に誤認証を起こしやすい特徴データがあり、且つ、他の特徴データによって前記所定の個人を正しく認証することができる場合には、前記誤認証を起こしやすい特徴データを前記記憶手段から削除する更新手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る別の個人認証装置は、画像を用いて個人認証を行う個人認証装置であって、入力されたフレーム画像に含まれる人物の顔領域を検出する顔検出手段と、前記顔検出手段が検出した顔領域から特徴データを生成する特徴データ生成手段と、人物を認証するための少なくとも１つの特徴データと、前記特徴データが他人を誤って認証した間違い回数とを複数の人物について保持する記憶手段と、前記特徴データ生成手段が生成した特徴データと前記記憶手段に記憶された特徴データとを比較することにより、前記特徴データ生成手段が生成した特徴データを有する人物を前記記憶手段に記憶された複数の人物の中から特定する個人認証を行う認証手段と、前記認証手段による認証結果に基づき前記間違い回数を更新する更新手段とを備え、所定の個人について前記記憶手段に記憶された特徴データへの所定の特徴データの追加登録を提示する提示手段と、前記更新手段が前記間違い回数を更新した後に、前記所定の個人について前記記憶手段に記憶された複数の特徴データの中に前記間違い回数が第４の閾値以上の特徴データがある場合に、前記第４の閾値以上の特徴データと同様の特徴データを前記他人の特徴データに追加登録するように提示する提示手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、特定の個人について登録された複数の特徴データの中に個人認証において誤認証を起こしやすい特徴データがあるときに、その他の特徴データのみで特定の個人を正しく認証できる場合には、誤認証を生じやすい特徴データを削除する。これにより、本人許容率を下げることなく他人拒否率を上げて、個人認証精度を向上させることができる。
【００１３】
また、本発明によれば、誤認証により本人として認証されなかった個人の特徴データに、誤認証された別人の特徴データと同じ特徴をもつ特徴データを追加登録する。これにより、他人拒否率を下げることなく本人許容率を上げて、個人認証精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る個人認証装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の個人認証装置の全体処理を示すフローチャートである。
【図３】図２のステップＳ２０９での個人データベースの更新処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４】図１の個人認証装置が備える個人データベースに登録される個人認証用の特徴データに関する認証結果統計情報の例を示す図であり、（ａ）は更新前のデータであり、（ｂ）は図３のステップＳ３０７の処理後のデータであり、（ｃ）は図３のステップＳ３１０の処理後のデータである。
【図５】図１の個人認証装置が備える個人データベースに登録される個人認証用の特徴データの具体例を示す図である。
【図６】図２のステップＳ２０６の顔追尾処理を説明する模式図である。
【図７】図１の個人認証装置で実行される個人認証において、ある人物の顔が５フレーム連続で検出された際の各フレームでの個人認証の結果を示す図と、この個人認証の結果により更新された人物の認証結果を示す図である。
【図８】第４実施形態のステップＳ２０９において実行される個人データベースの更新処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】第４実施形態を実現するために準備される誤認証履歴情報の例を示す図であり、（ａ）は更新前のデータであり、（ｂ）は図８のステップＳ８０４の処理後のデータである。
【図１０】図８のステップＳ８０６において個人データベースに特徴データを追加登録するようにユーザに促す表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の実施形態に係る個人認証装置１００の概略構成を示すブロック図である。なお、図１の個人認証装置１００の概略構成は、第１実施形態だけでなく、後述する第２乃至第５実施形態でも共通する。
【００１７】
個人認証装置１００は、画像入力部１０１、顔検出部１０２、正規化部１０３、特徴データ生成部１０４、追尾部１０５、認証部１０６、登録情報更新部１０７及び個人データベース１０８を備える。
【００１８】
画像入力部１０１は、不図示の撮影レンズを通して得られる光学被写体像をＣＭＯＳセンサやＣＣＤセンサ等の撮像素子によりアナログ電気信号に変換し、撮像素子から出力されるアナログ電気信号をＡ／Ｄ変換してデジタル画像データ（以下「画像データ」と記す）を生成する。こうして、画像入力部１０１で生成された画像データは、顔検出部１０２と正規化部１０３へ送られる。
【００１９】
顔検出部１０２は、入力された画像データから人物の顔領域の位置やサイズを検出する。なお、顔検出の方法には特に制限はなく、既知の方法を用いることができる。例えば、顔検出部１０２は、入力された画像データから、鼻や口、目等の顔領域の構成要素に相当する形状を抽出し、両眼の中間を通過する延長線上に鼻と口が存在する領域を検出する。そして、両眼の大きさとそれらの距離から顔の大きさを推定し、鼻の中心に相当する位置を基準として、推定した大きさの領域で囲んだ領域を顔領域とする。顔検出部１０２が検出した顔領域に関する情報は、正規化部１０３と追尾部１０５へ送られる。
【００２０】
正規化部１０３は、顔検出部１０２から取得した顔領域の情報に基づき、画像入力部１０１から取得した画像データから顔領域を切り出し、例えば、切り出した顔が傾いていた場合には、その傾きをなくすように回転処理を行う。また、正規化部１０３は、例えば、両眼間が所定の距離となる所定のサイズに拡大／縮小を行うことにより、顔領域を所定の角度と大きさの顔画像データに正規化する。正規化部１０３において生成された正規化された顔画像データは特徴データ生成部１０４へ送られる。
【００２１】
特徴データ生成部１０４は、正規化された顔画像データから特徴データを抽出する。特徴データは、例えば、特開２００５−２６６９８１号公報に開示されているように、口や目、眉毛、鼻等の顔の構成要素の具体的な形状や、これらの構成要素の位置に関する情報を含む。なお、特徴データは、入力された顔画像データから、例えば、ニューラルネットワークや空間フィルタを用いたエッジ検出等の手法を用いて演算を行うことにより抽出することができる。ここで、特徴データには、構成要素の形状や位置に関する情報だけでなく、彩度や色相に関する情報を含めるようにしてもよい。特徴データ生成部１０４において生成された特徴データは、認証部１０６へ送られる。
【００２２】
追尾部１０５は、動画のような複数フレームを含む画像データにおいて、あるフレームで検出された顔領域に対して、別のフレームのどの領域が同一人物の顔領域かを判断する。具体的には、追尾部１０５は、あるフレームの画像データから複数の顔が検出され、別のフレームの画像データからも１又は複数の顔が検出された場合に、各顔のサイズと位置が類似するものを同一人物であるとみなす。また、追尾部１０５は、あるフレームで検出された顔領域と類似する顔領域が別のフレームでは検出されない場合、検出された顔領域と輝度や色差のパターンが類似している領域を、別のフレームの周辺領域から検索して、追尾する。
【００２３】
認証部１０６は、複数の人物について個人データベース１０８に登録されている個人認証用の特徴データと、特徴データ生成部１０４により抽出された顔領域の特徴データとを比較し、照合することにより個人認証を行う。個人データベース１０８には、個人認証に用いられる特徴データが登録されており、登録情報更新部１０７は、認証部１０６による個人認証の結果に基づき、個人データベース１０８に登録されている特徴データについての認証結果統計情報を更新する。なお、認証結果統計情報とは、個人データベース１０８に登録されている特徴データを用いたこれまでの個人認証の結果を記憶している情報である。
【００２４】
登録情報更新部１０７は、認証結果統計情報に基づき、特徴データの中に不要な特徴データがあるか否かを判断し、不要な特徴データを個人データベース１０８から削除することで、個人データベース１０８での特徴データの登録内容を更新する。登録情報更新部１０７による個人データベース１０８の更新処理の内容については、後に詳細に説明する。
【００２５】
上記の通りの構成を有する個人認証装置１００は、単体の装置で構成されてもよいし、複数の装置からなるシステムとして構成されていてもよい。例えば、デジタルカメラやデジタルビデオカメラ等の撮像装置単体の内部に、画像入力部１０１から個人データベース１０８までの全ての構成要素を備えることで、個人認証装置１００を構成してもよい。一方、画像入力部１０１のみを撮像装置に持たせ、画像入力部１０１以外の構成要素を撮像装置と通信可能なコンピュータ等の外部装置に持たせることで、個人認証装置１００を構成してもよい。或いは、画像入力部１０１から個人データベース１０８の全ての構成要素をネットワーク上の複数のコンピュータに分担して持たせ、複数のコンピュータ間でのデータ通信を行うことにより、個人認証装置１００を構成してもよい。
【００２６】
個人認証装置１００により実行される個人認証処理のフローについては、図２及び図３を参照して説明するが、その前に、個人データベース１０８に登録される個人認証用の特徴データ等について説明する。
【００２７】
図４は、個人データベース１０８に登録される個人認証用の特徴データに関する認証結果統計情報の例を示す図である。なお、図４（ａ）は、ここでは、登録情報更新部１０７による更新前のデータであり、図４（ｂ）は後述する図３のステップＳ３０７の処理後のデータであり、図４（ｃ）は後述する図３のステップＳ３１０の処理後のデータである。
【００２８】
第１実施形態では、登録された個人毎に個人ＩＤが割り当てられており、個人毎に登録された特徴データには、特徴データ毎に特徴データＩＤが割り当てられ、個人毎に複数の特徴データを登録することができるようにしておく。図４（ａ）の例では、「さとし」という名前の個人に個人ＩＤとして「１」が割り当てられ、特徴データＩＤとして「Ａ１」、「Ａ２」及び「Ａ３」がそれぞれ割り当てられた異なる３つの特徴データが登録されている。また、「ますみ」という名前の個人に個人ＩＤとして「２」が割り当てられ、特徴データＩＤとして「Ｂ１」及び「Ｂ２」がそれぞれ割り当てられた異なる２つの特徴データが登録されている。
【００２９】
認証結果統計情報により、特徴データ毎の認証履歴が管理される。認証履歴には、登録された特徴データＩＤ毎にその特徴データによる認証を行った結果として、間違い回数（誤って認証された回数）が記憶される。間違い回数について、例えば、「さとし」の特徴データＩＤ＝Ａ１の場合に「３０２」となっているのは、正しい認証対象が「ますみ」であるにもかかわらず、特徴データＩＤ＝Ａ１に基づいて「さとし」であると間違って認証した回数が３０２回あったことを示している。
【００３０】
また、認証履歴は、登録された特徴データ毎に、その特徴データによる認証を行った結果、認証成功回数（正しく認証された回数）が記憶される。ここで、認証成功回数には、その特徴データのみで認証に成功した場合の回数（単独認証回数）と、他の特徴データも同時に認証に成功した場合のその組み合わせでの認証回数（Ａ１も認証やＡ２も認証等）とを含む。
【００３１】
例えば、「さとし」の特徴データＩＤ＝Ａ１の場合に「単独認証回数」が「４３５」となっているのは、正しい認証対象が「さとし」である場合に、特徴データＩＤ＝Ａ１の特徴データのみで「さとし」を正しく認証した回数が４３５回であることを示している。
【００３２】
また、「さとし」の特徴データＩＤ＝Ａ１の場合に「Ａ２も認証」が「５００」となっているのは、複数のフレームの画像データを用いた認証において正しい認証対象が「さとし」である場合に、あるフレーム画像では特徴データＩＤ＝Ａ１の特徴データにより、別のフレーム画像では特徴データＩＤ＝Ａ２の特徴データによりそれぞれ、「さとし」を正しく認証した回数が５００回あることを示している。
【００３３】
なお、図４の認証結果統計情報に示す認証回数の詳細については、図４の認証結果統計情報を更新する処理について後述する際に改めて説明する。
【００３４】
図５は、個人認証用の特徴データの具体例を示す図である。ここでは、説明を簡略化するため、２３点の特徴点の座標を用いて説明を行うが、実際に個人認証を行うためにはより多くの特徴点が用いられる。図５（ａ）に示される２３点の特徴点の座標は、正規化された顔画像データを用いて算出され、鼻の端点の位置を基準としている。
【００３５】
認証部１０６は、入力された画像データから算出された各特徴点の座標をＰｉ（ｉ＝１，２，・・・，２３）とし、個人データベース１０８に予め登録された人物の特徴点の座標Ｐ´ｉとの差分の絶対値和Ｓ＝Σ｜Ｐｉ−Ｐ´ｉ｜を求める。この絶対値和Ｓが小さいほど、検出対象の人物と予め登録された人物とが同一人物である可能性が高い。よって、認証部１０６は、同一人物である可能性が最も高いと判断された人物における絶対値和Ｓが予め設定された閾値（認証閾値）以下である場合にその人物であると判断し、絶対値和Ｓが認証閾値より大きい場合に該当者なしと判断する。
【００３６】
なお、絶対値和Ｓを求める方法は、個人認証を行う方法の一例であって、別の方法によって個人認証を行っても構わない。例えば、表情が変化するときの目や口の位置、形状の変化のパターンから個人を識別してもよく、また、複数の特徴データに対する比較及び照合の結果から、総合的に最終的な認証結果を求めてもよい。つまり、個人データベース１０８に予め登録された特徴データとの照合を行い、最も可能性の高い人物であると判断することができる構成であればよい。
【００３７】
ところで、第１実施形態では、画像データから検出した特徴点を個人認証に用いるため、例えば、図５（ｂ），（ｃ）に示すように人物の表情や向きが変化した場合には、特徴点の座標が変化してしまう。これにより、絶対値和Ｓの値が大きく変動し、個人認証の精度が低下してしまうことが考えられる。また、照明条件や背景等の様々な撮影条件の変化が個人認証の精度に影響を与える。そこで、個人毎に様々な条件で撮影した複数の特徴データを個人データベース１０８に予め登録しておく。これにより、各特徴データに対して絶対値和Ｓを求めることができ、これにより、撮影条件が変わっても、人物の識別をより高い精度で行うことができる。
【００３８】
しかしながら、個人毎に複数の特徴データを登録した場合、横顔等の特定の条件においては他人と非常に似てしまう特徴データが登録される可能性がある。このような特徴データを登録してしまうと、本人許容率の向上が見込める一方で同時に、他人拒否率（誤って他人を認証してしまうことのない確率）が下がってしまい、トータルとして個人認証精度が向上することにならないおそれがある。
【００３９】
この問題に対して第１実施形態では、概ね、特定の個人について誤認証を起こしやすい特徴データ（他人を認証してしまいやすい特徴データ）が登録されているときに、その他の特徴データのみで特定の個人を正しく認証することができる場合には、誤認証を起こしやすい特徴データを削除することとする。以下、その内容について詳細に説明する。
【００４０】
図２は、個人認証装置１００の全体処理のフローチャートである。図２の処理は、画像入力部１０１に画像データが入力されると開始される。画像データは、画像入力部１０１が撮像装置であれば、撮像装置により撮影した画像データや撮像装置の記憶メディアから読み出した画像データである。また、画像入力部１０１がパーソナルコンピュータであれば、記憶メディアから読み出した画像データやネットワークを介して取得した画像データである。以下の説明では、画像入力部１０１に動画の画像データが入力され、個人認証に要する時間に応じたフレーム間隔で連続的に個人認証を行うものとする。
【００４１】
ステップＳ２０１では、顔検出部１０２が、画像入力部１０１から動画の１フレームの画像データを受け取って、人物の顔領域を検出する。続くステップＳ２０２では、顔検出部１０２が、顔が検出されたか否かを判断する。１つ以上の顔が検出された場合（Ｓ２０２でＹＥＳ）、処理はステップＳ２０３へ進められ、顔が検出されない場合（Ｓ２０２でＮＯ）、処理はステップＳ２０６へ進められる。
【００４２】
ステップＳ２０３では、正規化部１０３が、顔検出部１０２での顔検出結果に基づき、画像データから切り出した顔領域を正規化し、顔画像データを生成する。このとき、ステップＳ２０１で複数の顔が検出された場合には、各顔について顔画像データが生成される。ステップＳ２０４では、特徴データ生成部１０４が、ステップＳ２０３で正規化された顔画像データから、図５に示したような特徴点の座標を含む特徴データを求める。
【００４３】
ステップＳ２０５では、認証部１０６が、ステップＳ２０４で検出した顔の特徴データと個人データベース１０８に登録された特徴データとの比較、照合を行い、ステップＳ２０１で検出した顔が誰であるかの認証、つまり、個人認証を行う。ここで、認証部１０６は、個人データベース１０８に登録されている個人毎及び特徴データ毎に照合を行い、各特徴データについて求めた絶対値和Ｓが認証閾値以下であり、且つ、その中で絶対値和Ｓが最小となる特徴データを認証結果とする。
【００４４】
ステップＳ２０６では、追尾部１０５が、顔検出部１０２が検出した顔検出結果を受け取り、前のフレームで検出された顔のうちで顔の中心位置とサイズから同一人物と推定される顔が次のフレームにあるか否か（顔を追尾することができたか否か）を判断する。具体的には、追尾部１０５は、各フレームで検出された顔の中心位置とサイズとを比較し、連続するフレーム間で顔の中心位置の距離とサイズの変化の総和が最も小さいものを同じ人物の顔であると推定する。但し、求めた最も小さい総和の値が予め設定された閾値よりも大きい場合には、同一人物ではないと判断する。
【００４５】
図６は、ステップＳ２０６での顔追尾処理を説明する模式図である。図６（ａ）のフレーム画像６０１から図６（ｂ）のフレーム画像６０２へと連続して変化しており、フレーム画像６０１では人物６１の顔領域が検出され、フレーム画像６０２では人物６１と人物６２の顔領域が検出されているとする。この場合、追尾部１０５は、フレーム画像６０２で検出された人物６１と人物６２の顔領域を、フレーム画像６０１で検出された人物６１の顔領域と比べる。その結果、追尾部１０５は、顔の中心位置とサイズの変化が殆ど無く、求めた総和が予め設定された閾値以下であるフレーム画像６０２の人物６１の顔領域とフレーム画像６０１の人物６１の顔領域が同一人物のものであると判断する。
【００４６】
一方、ステップＳ２０１で顔が検出されていない場合や同一人物と判断される顔が検出できない場合、追尾部１０５は、前のフレームで顔検出部１０２が検出した顔領域と輝度や色差のパターンが類似している周辺領域を検索する。
【００４７】
具体的には、図６（ａ）のフレーム画像６０１から図６（ｃ）のフレーム画像６０３へと連続して変化しており、フレーム画像６０１では人物６１の顔領域のみが検出され、フレーム画像６０３では人物６２の顔領域のみが検出されているとする。この場合、追尾部１０５は、フレーム画像６０３の人物６２の顔領域をフレーム画像６０１の人物６１の顔領域と比べる。その結果、両者は、顔の中心位置とサイズの変化が大きく、求めた総和が予め設定された閾値よりも大きくなることから、別人物であると判断される。この判断結果に基づき、追尾部１０５は、フレーム画像６０１で検出した人物６１の顔領域と、輝度や色差のパターンが類似している周辺領域をフレーム画像６０３から検索し、類似度が最も高い領域に同一人物の顔領域があるものと推定する。但し、追尾部１０５は、類似度が予め設定した閾値以下とならない場合には、同一人物は存在しないと判断する。
【００４８】
ステップＳ２０７において、顔を追尾することができた場合（Ｓ２０７でＹＥＳ）、処理はステップＳ２１０へ進められ、顔を追尾することができなかった場合（Ｓ２０７でＮＯ）、処理はステップＳ２０８へ進められる。ステップＳ２０８では、認証部１０６が、追尾できなくなった人物について、ステップＳ２０５での認証結果があるか否かを判断する。認証結果がある場合（Ｓ２０８でＹＥＳ）、処理はステップＳ２０９へ進められ、認証結果がない場合（Ｓ２０８でＮＯ）、処理はステップＳ２１０へ進められる。
【００４９】
ステップＳ２０９では、登録情報更新部１０７が、認証結果に基づいて個人データベース１０８の更新処理を行う。ステップＳ２０９の個人データベース１０８の更新処理の詳細については後述する。ステップＳ２１０では、画像入力部１０１が、画像入力部１０１に入力された画像データの中に別フレームの画像データが存在するか否かを判断する。画像データが存在する場合（Ｓ２１０でＹＥＳ）、処理はステップＳ２１１へ進められ、画像データが存在しない場合（Ｓ２１０でＮＯ）、画像データの更新を待つ。ステップＳ２１１では、画像入力部１０１が画像データを更新し、その後、処理はステップＳ２０１に戻される。これにより、顔検出部１０２は更新された画像データに対して顔検出を行う。
【００５０】
上述の通りに顔が検出された人物を追尾することができている間は、各フレーム画像の画像データで個人認証を行い、認証結果を蓄積して保持する。そして、人物を追尾できなくなったタイミングで、それまでに蓄積された連続する複数のフレームの画像データでの一連の認証結果である同時認証情報を利用して、個人データベース１０８の更新処理を行う。
【００５１】
図７（ａ）は、ある人物の顔が５フレーム連続で検出された際の各フレームでの個人認証の結果（同時認証情報）を示す図である。ここでは、説明を簡単にするために、図４に示した２人の認証結果統計情報のみが、個人データベース１０８に格納されているものとする。なお、図７（ａ）に示す各数値は、図５を参照して説明した特徴点の座標の変化に対して求められた絶対値和Ｓの値である。
【００５２】
認証閾値を１５とすると、認証成功として判断されるのは、フレーム１の特徴データＢ１、フレーム２の特徴データＢ２及びフレーム５の特徴データＡ２となる。その結果、フレーム１からフレーム５までの個人認証により更新される人物の認証結果は、図７（ｂ）に示す通りとなる。この図７（ｂ）の人物の認証結果に基づいて、個人データベース１０８（図４（ａ）に示した認証結果統計情報の内容）を更新する。
【００５３】
図３及び図４を参照して、ステップＳ２０９での個人データベース１０８の更新処理の詳細について説明する。図３は、ステップＳ２０９での個人データベース１０８の更新処理のフローチャートである。図４（ｂ），（ｃ）は、図７の認証結果に基づいてステップＳ２０９での個人データベース１０８の更新処理を図４（ａ）の認証結果統計情報に対して行った結果を示す図である。
【００５４】
個人データベース１０８の更新処理では、概略、登録情報更新部１０７は、図３に示すフローチャートにしたがって、蓄積された連続する複数フレームでの認証結果から、認証された特徴データの認証回数と間違い回数を更新する。その際、登録情報更新部１０７は、間違い回数が予め定められた第１の閾値以上であり、且つ、組み合わせの認証回数が予め定められた第２の閾値以上である特徴データがある場合には、その特徴データを削除する。
【００５５】
即ち、ステップＳ３０１において、登録情報更新部１０７は、複数の認証結果が蓄積されているか否かを判断する。登録情報更新部１０７は、認証結果が複数ある場合（Ｓ３０１でＹＥＳ）、処理をステップＳ３０２へ進め、認証結果が１つである場合（Ｓ３０１でＮＯ）、処理をステップＳ３０４へ進める。
【００５６】
ステップＳ３０２において、登録情報更新部１０７は、複数の認証結果の中から絶対値和Ｓが最小となる特徴データをもつ個人ＩＤの人物が正しく認証された人物（以下「確定人物」という）と判断する。図７の結果によれば、絶対値和Ｓの最小値は５であり、絶対値和Ｓが５である特徴データＩＤはＢ２であるため、確定人物は、図４（ａ）の認証結果統計情報から個人ＩＤが２の「ますみ」であると判断される。
【００５７】
続くステップＳ３０３において、登録情報更新部１０７は、複数の特徴データで確定人物を認証しているか否かを判断する。登録情報更新部１０７は、複数の特徴データを用いた場合（Ｓ３０３でＹＥＳ）、処理をステップＳ３０５へ進め、１つの特徴データのみを用いた場合（Ｓ３０３でＮＯ）、処理をステップＳ３０４へ進める。図６の結果の場合、特徴データＩＤ＝Ｂ１，Ｂ２の２つで確定人物を認証しているため、処理はステップＳ３０５へ進められることになる。
【００５８】
ステップＳ３０４において、登録情報更新部１０７は、確定人物を認証した特徴データの単独認証回数に１を加算（インクリメント）する。ステップＳ３０５において、登録情報更新部１０７は、確定人物を認証した特徴データの組み合わせに対して認証回数に１を加算する。図７の結果の場合、ステップＳ３０３からステップＳ３０４には進まないため、図４（ｂ）でも「ますみ」の単独認証回数の値（１００，８０）に変更はない。一方、図４（ｂ）に示すように、特徴データＩＤ＝Ｂ１での「Ｂ２も認証」と特徴データＩＤ＝Ｂ２での「Ｂ１も認証」の欄の値がそれぞれ「３０」から「３１」へと更新される。
【００５９】
なお、仮に、特徴データＩＤ＝Ｂ２のみで確定人物を認証した場合（図７において、特徴データＩＤ＝Ｂ１の絶対値和Ｓの全ての値が１５より大きい場合）、処理はステップＳ３０４へ進められることになる。その結果、図４（ｂ）の認証結果統計情報は、特徴データＩＤがＢ２での「単独認証回数」の欄の値が「８０」から「８１」へ更新され、特徴データＩＤ＝Ｂ１の「Ｂ２も認証」と特徴データＩＤ＝Ｂ２での「Ｂ１も認証」の欄の値は「３０」のままとなる。
【００６０】
ステップＳ３０４，Ｓ３０５の後、処理はステップＳ３０６へ進められる。ステップＳ３０６において、登録情報更新部１０７は、確定人物以外に認証された個人ＩＤの人物を誤認証人物とし、誤認証人物がいるか否かを判断する。登録情報更新部１０７は、誤認証人物がいる場合（Ｓ３０６でＹＥＳ）、処理をステップＳ３０７へ進め、誤認証人物がいない場合（Ｓ３０６でＮＯ）、本処理を終了させる。
【００６１】
ステップＳ３０７において、登録情報更新部１０７は、認証結果統計情報における誤認証人物の特徴データＩＤに対する間違い回数に１を加算する。図７の結果の場合、特徴データＩＤ＝Ａ２を誤って認証しているため、図４（ａ）の特徴データＩＤ＝Ａ２の「間違い回数」の欄の値である「５９９」が、図４（ｂ）に示されるように「６００」へ更新される。
【００６２】
ステップＳ３０８において、登録情報更新部１０７は、認証結果統計情報の間違い回数に誤認証閾値（第１の閾値）以上の値があるか否かを判断する。誤認証閾値は、誤認証の多い特徴データであるか否かを判断するための閾値である。登録情報更新部１０７は、間違い回数が誤認証閾値以上の特徴データＩＤがある場合（Ｓ３０８でＹＥＳ）、処理をステップＳ３０９へ進め、間違い回数が誤認証閾値以上の特徴データＩＤがない場合（Ｓ３０８でＮＯ）、本処理を終了させる。
【００６３】
ステップＳ３０９において、登録情報更新部１０７は、特徴データＩＤの組み合わせの認証回数の総和が複数認証閾値（第２の閾値）以上であるか否かを判断する。複数認証閾値とは、その特徴データ以外でも認証されることが多いか否かを判断するための閾値である。また、特徴データＩＤの組み合わせの認証回数の総和とは、例えば、図４（ａ）の特徴データＩＤ＝Ａ２の場合、「Ａ１も認証」の５００回と「Ａ３も認証」の６００回との和である１１００回となる。登録情報更新部１０７は、組み合わせの認証回数の総和が複数認証閾値以上である場合（Ｓ３０９でＹＥＳ）、処理をステップＳ３１０へ進め、組み合わせの認証回数の総和が複数認証閾値以上ではない場合（Ｓ３０９でＮＯ）、本処理を終了させる。
【００６４】
ステップＳ３１０において、登録情報更新部１０７は、組み合わせの認証回数の総和が複数認証閾値以上である特徴データを削除する。ここで削除される特徴データは、当然に、間違い回数が誤認証閾値以上の特徴データＩＤである。その後、ステップＳ３１１において、登録情報更新部１０７は、残っている特徴データに対して、ステップＳ３１０で削除された特徴データとの組み合わせの認証回数があれば、その回数を単独認証回数に加算し、これにより本処理は終了となる。
【００６５】
仮に、誤認証閾値と複数認証閾値とが所定の値に設定されていることにより、図４（ａ）の特徴データＩＤ＝Ｂ２のデータ（行方向のデータ）がステップＳ３１０で削除されるように認証結果統計情報が更新されるとする。その場合、「Ｂ２も認証」の列方向のデータも削除されると共に、特徴データＩＤ＝Ｂ１の「Ｂ２も認証」の３０回が「単独認証回数」に加えられて、「単独認証回数」が１３０回へ更新される。
【００６６】
また、仮に、ステップＳ３０８での判断基準である誤認証閾値とステップＳ３０９での判断基準である複数認証閾値とが共に６００回に設定されているとする。この場合、図４（ａ）の特徴データＩＤ＝Ａ２の「間違い回数」の欄の値である５９９回は、ステップＳ３０７において図４（ｂ）の通りに６００回へと更新されているため、ステップＳ３０８の判断は「ＹＥＳ」となり、処理はステップＳ３０９へ進められる。そして、図４（ｂ）の特徴データＩＤ＝Ａ２では、組み合わせの認証回数の総和が１１００回であるため、ステップＳ３１０において、図４（ｃ）に示すように特徴データＩＤ＝Ａ２のデータ（行方向データ）が削除される。そして、同時に、「Ａ２も認証」の列方向のデータも削除されることになる。
【００６７】
このように第１実施形態では、個人データベース１０８に登録されている特徴データの中に間違い回数の多い（誤認証を起こしやすい）特徴データがある場合、その間違い回数の多い特徴データがなくとも、別の特徴データによって本人を正しく認証できるか否かを判断する。これは、以下の理由による。即ち、複数の特徴データがある場合に、一定期間の間に同一人物に対して複数回の個人認証が行われたときには、顔の角度や表情の変化に応じて幾つかの異なる特徴データで認証されることが起こりうる。別の特徴データで正しく認証することができるということは、複数回の認証がなされた特徴データのうちの１つがなくても本人として認証できるということを意味しているからである。
【００６８】
以上の説明の通り、第１実施形態では、個人データベース１０８に登録されている特徴データについて、誤認証を起こしやすい特徴データがある場合に、別の特徴データでの認証が可能な場合には、誤認証を起こしやすい特徴データを不要と判断して削除する。これにより、他人拒否率を向上させることができる。また、削除した特徴データがなくとも、本人を別の特徴データで認証することができるため、本人許容率が下がることもない。その結果、個人認証精度を向上させることができる。
【００６９】
＜第２実施形態＞
第１実施形態では、誤認証閾値は固定値であるとした。これに対して、第２実施形態では、個人データベース１０８に登録されている特徴データの数に応じて誤認証閾値を調整する。つまり、第２実施形態に係る個人認証装置では、登録情報更新部１０７が、図３のステップＳ３０８における誤認証閾値を誤認証人物の登録されている特徴データに応じて変動させる。この誤認証閾値の設定を変更する機能は、例えば、認証部１０６が担う構成とすることができる。なお、第２実施形態に係る個人認証装置のその他の構成は第１実施形態に係る個人認証装置１００の構成と同じであるため、説明を省略する。
【００７０】
第２実施形態では、個人毎に、登録されている特徴データが少なくなるにしたがって誤認証閾値が大きくなるようにする。これは、第１実施形態では、本人許容率と他人拒否率とのバランスを考慮して、不要と判断された特徴データを削除する構成としたが、特徴データを削除することにより、その個人として認証される回数自体はどうしても減少してしまう。
【００７１】
そこで、特徴データの数（特徴データＩＤの数）が少ない場合には、認証される回数をある程度確保することを目的として誤認証閾値を高く設定し、特徴データを削除し難くくする。逆に、特徴データの数が多い場合には、１つの特徴データが削除されても、認証される回数自体は十分に確保されると考えられるため、誤認証閾値を小さく設定し、個人認証精度の向上のために積極的に不要な特徴データを削除するようにする。
【００７２】
このように第２実施形態では、個人毎に個人データベース１０８に登録されている特徴データの数に応じて、不要と判断された特徴データを削除するか否かの判断基準を調整する。これにより、個人認証の認証回数を一定のレベルに確保しながら、第１実施形態と同様に他人拒否率を向上させることができる。また、削除した特徴データがなくなっても、別の特徴データで認証できるため、本人許容率が下がることを防止することができる。
【００７３】
＜第３実施形態＞
第１実施形態では、特徴データの削除に際して、単独認証回数を考慮していない。これに対して、第３実施形態では、単独認証回数を考慮し、間違い回数が多くても単特認証回数が多い特徴データは削除しないようにする。つまり、第３実施形態に係る個人認証装置では、登録情報更新部１０７が、間違い回数が誤認証閾値以上で組み合わせの認証回数の総数が複数認証閾値以上である特徴データを削除するか否かの判断（図３のステップＳ３０９）に、その特徴データの単独認証回数を考慮する。なお、第３実施形態に係る個人認証装置のその他の構成は、第１実施形態に係る個人認証装置１００の構成と同じであるため、説明を省略する。
【００７４】
第３実施形態では、間違い回数が誤認証閾値以上で組み合わせの認証回数の総数が複数認証閾値以上の特徴データであっても、その特徴データの単独認証回数が予め設定された第３の閾値以上である場合には、その特徴データを削除しないようにする。これは、単独認証回数が多い特徴データを削除してしまうと、その特徴データでしか認証できなかったシーンがこれまでに多くあったにもかかわらず、今後は同様のシーンで認証できなくなってしまうことになるからである。そこで、様々なシーンで一定の個人認証精度を確保することができるようにするためにも、単独認証回数が多い特徴データは削除しないようにしておくことが好ましい。なお、特徴データの削除判断の基準となる一定回数は、個人認証精度が確保されるように、状況に応じて設定を変更することができるようにする。
【００７５】
このように第３実施形態では、単独認証回数が多い場合、つまり、その特徴データでしか認証できなかった回数が多い場合には、その特徴データを削除しないようにする。これにより、様々なシーンでの個人認証の認証回数を一定のレベルに確保し、他人拒否率を維持することができる。一方で、第１実施形態と同様に不要と判断されて特徴データが削除されても、同一人物を別の特徴データで認証することができるため、本人許容率が下がることもない。
【００７６】
＜第４実施形態＞
第４実施形態では、登録情報更新部１０７は、認証結果統計情報から誤認証の回数が多い特徴データであるか否かを判断し、間違い回数が第４の閾値以上である特徴データと同様の特徴データを認証されなかった個人の特徴データにも登録するように推奨登録情報として提示する。ここで、第４の閾値には、第１実施形態で説明した誤認証閾値を用いることができる。なお、第４実施形態に係る個人認証装置は、第１実施形態に係る個人認証装置１００と比較すると、登録情報更新部１０７の機能のみが異なり、その他の構成は第１実施形態に係る個人認証装置１００の構成と同じであるため、同じ構成についての説明は省略する。
【００７７】
第４実施形態に係る個人認証装置により実行される個人認証処理のフローについては、図８を参照して説明するが、その前に、第４実施形態において個人データベース１０８に登録される個人認証用の誤認証履歴情報について、図９を参照して説明する。
【００７８】
図９（ａ）は、第４実施形態の実行に際して準備される誤認証履歴情報の例を示す図であり、後述するステップＳ８０４での更新前のデータを示している。誤認証履歴情報は、個人毎に個人データベース１０８に記憶されている。なお、第４実施形態での個人認証の特徴である推奨登録情報の提示の実行には、図９の誤認証履歴情報があれば足り、図４の認証結果統計情報は必要とされない。そのため、ここでは、図９の誤認証履歴情報は、図４の認証結果統計情報と一致したデータとはしていない。
【００７９】
誤認証履歴情報は、各特徴データＩＤの各特徴データによるこれまでの認証結果での間違い回数が、どの他人との関係で間違ったのかが明らかになるように記憶したものである。そのため、誤認証履歴情報では、どの個人を間違って認証したかが特徴データＩＤ毎に個別に記憶されている。
【００８０】
第４実施形態に係る個人認証装置での全体的な処理の流れは、図２のフローチャートに示した処理の流れと同じである。但し、第４実施形態では、第１実施形態と比較すると、ステップＳ２０６，Ｓ２０９の処理の内容は異なる。以下の説明では、これらの第１実施形態と異なる処理についてのみ説明することとする。
【００８１】
第４実施形態のステップＳ２０６では、第１実施形態でのステップＳ２０６の処理の実行に加えて、連続するフレーム間で同一人物として追尾ができている間は、その人物の各フレームでの認証結果を蓄積して保持しておく。
【００８２】
第４実施形態のステップＳ２０９では、蓄積した認証結果に基づいて個人データベース１０８を更新する。図８は、第４実施形態のステップＳ２０９において実行される個人データベース１０８の更新処理の詳細を示すフローチャートである。登録情報更新部１０７は、概ね、蓄積された連続する複数フレームでの認証結果（図７参照）に基づき、認証された特徴データの認証結果統計情報を更新する。そして、間違い回数が設定された閾値以上であった場合に、推奨登録情報を更新する。ここで、推奨登録情報とは、個人データベース１０８に特徴データを追加登録した方がよいと判断される人物（追加対象人物）と、どのような特徴データ（推奨特徴データ）を追加したらよいかを示す情報である。
【００８３】
即ち、ステップＳ８０１において、登録情報更新部１０７は、蓄積された認証結果が複数あるか否かを判断する。登録情報更新部１０７は、蓄積された複数の認証結果がある場合（Ｓ８０１でＹＥＳ）、処理をステップＳ８０２へ進め、認証結果が１つしかない場合（Ｓ８０１でＮＯ）、本処理を終了させる。
【００８４】
ステップＳ８０２において、登録情報更新部１０７は、複数ある認証結果の中から絶対値和Ｓが最小となる特徴データをもつ個人ＩＤの人物を正しく認証された人物（確定人物）であると判断する。続くステップＳ８０３において、登録情報更新部１０７は、確定人物以外に認証された個人ＩＤがあるか否か、つまり、誤認証人物（確定人物以外に認証された個人ＩＤを有する人物）がいるか否かを判断する。登録情報更新部１０７は、誤認証人物がある場合（Ｓ８０３でＹＥＳ）、処理をステップＳ８０４へ進め、誤認証人物がない場合（Ｓ８０３でＮＯ）、本処理を終了させる。
【００８５】
ステップＳ８０４において、登録情報更新部１０７は、誤認証履歴情報の誤認証人物について、確定人物を間違った特徴データＩＤの欄の回数に１を加算する。図９（ｂ）は、図９（ａ）の誤認証履歴情報をステップＳ８０４により更新した結果の例を示す図である。例えば、図７（ａ）の結果に基づいて図７（ｂ）の認証結果が得られた場合、確定人物は絶対値和Ｓが最小となる特徴データＩＤ＝Ｂ２を持つ「ますみ」であり、誤認証人物は特徴データＩＤ＝Ａ２をもつ「さとし」となる。この場合、図９（ａ）の誤認証履歴情報の「さとし」の特徴データＩＤ＝Ａ２の「ますみを誤認証」の回数である５９９回に１回が加算され、図９（ｂ）に示されるように６００回へと更新される。
【００８６】
次に、ステップＳ８０５において、登録情報更新部１０７は、誤認証履歴情報にある間違い回数が誤認証閾値以上である特徴データＩＤがあるか否かを判断する。登録情報更新部１０７は、誤認証閾値以上の特徴データＩＤがある場合（Ｓ８０５でＹＥＳ）、処理をステップＳ８０６へ進め、誤認証閾値以上の特徴データＩＤがない場合（Ｓ８０５でＮＯ）、本処理を終了させる。
【００８７】
ステップＳ８０６において、登録情報更新部１０７は、間違い回数が誤認証閾値以上の特徴データを推奨特徴データとして出力する。同時に、登録情報更新部１０７は、誤認証されてしまう人物（例えば、確定人物のように、間違い回数が誤認証閾値以上の特徴データの人物ではないにもかかわらず、その特徴データの人物であると認証されてしまう人物）を追加対象人物として推奨登録情報を出力する。図９（ｂ）に示されるステップＳ８０４の処理後の誤認証履歴情報の場合、誤認証閾値が６００回であるとすると、ステップＳ８０６では、誤認証閾値を超えている特徴データＩＤ＝Ａ２が推奨特徴データとされる。また、特徴データＩＤ＝Ａ２の「さとし」ではないにもかかわらず、「さとし」であると誤って認証される「ますみ」が追加対象人物とされる。ステップＳ８０６の処理後、本処理は終了となる。
【００８８】
上述の通り、第４実施形態では、個人データベース１０８に登録されている特徴データの中に間違い回数が多く誤認証を起こしやすい特徴データがあると、その特徴データを推奨特徴データとし、その特徴データで誤認証してしまう人物を追加対象人物とした推奨登録情報が出力される。このような構成とした理由は、以下の通りである。
【００８９】
即ち、誤認証が起こる要因としては、誤認証してしまう人物について、誤認証が生じやすい特徴データと似た特徴を持つものが登録されていないということが挙げられる。図９の例の場合、「ますみ」に特徴データＩＤ＝Ａ２に相当する特徴データが登録されていないことが、特徴データＩＤ＝Ａ２で「さとし」を認証してしまう結果を招いている。つまり、個人データベース１０８に登録されていない顔パターンで認証対象である人物の撮影が行われて個人認証が行われると、撮影された顔パターンの特徴データが登録されている別人として認証されてしまう可能性がある。
【００９０】
そこで、誤認証されやすい別人について登録されている特徴データと同じような特徴データを認証対象である人物の特徴データに追加登録することができれば、誤認証が減り、認証対象である人物を正しく認証して、個人認証精度を向上させることができるようになる。そのために、推奨登録情報を出力するようにして、ユーザに推奨登録情報が示す特徴データの登録を促すようにしている。
【００９１】
図１０（ａ）は、ステップＳ８０６において個人データベース１０８に特徴データを追加登録するようにユーザに促す表示例を示す図であり、図１０（ｂ）は、第４実施形態に係る個人認証装置の一例としての撮像装置１０００の背面図である。
【００９２】
ここでは、撮像装置１０００が備える表示パネル部１０１０に画像表示やユーザへの指示文表示が行われるものとしている。また、撮像装置１０００が備える不図示の制御部は、認証部１０６から出力される認証結果や登録情報更新部１０７から出力される推奨登録情報等を表示パネル部１０１０に表示する処理を行う。撮像装置１０００は、撮影モードと再生モードとを切り替えるモード切替ボタン１０２０を備え、モード切替ボタン１０２０が押下される度に、制御部はモード切替を行う。また、撮像装置１０００が備える不図示の半導体メモリ等の記憶装置が個人データベース１０８として用いられている。
【００９３】
撮像装置１０００の制御部は、推奨登録情報を保持し、ユーザによる操作により再生モードに移行したタイミングで、ユーザに推奨登録情報に基づき、特徴データ（所定のパターンの顔画像）の追加登録を促すパネル表示を行う。例えば、表示パネル部１０１０に示されるように、追加対象人物である「ますみ」の特徴データに顔画像の追加登録を促す指示文１０３０が表示される。その際に、どのような顔パターンの顔画像を登録すればよいかをユーザに提示するために、推奨特徴データにしたがって、「さとし」の特徴データＩＤ＝Ａ２の顔画像が参考画像１０４０として指示文１０３０と併せて表示される。
【００９４】
この表示にしたがってユーザが追加登録する画像を撮影するために撮像装置１０００を撮影モードに切り替えて画像撮影を行うと、例えば、撮影画像から特徴データが抽出され、特徴データＩＤ＝Ｂ３として自動的に「ますみ」の誤認証履歴情報（図９）に追加される。なお、図４に示した認証結果統計情報がある場合には、この認証結果統計情報にも、特徴データＩＤ＝Ｂ３とその認証結果が追加登録される。
【００９５】
このとき、撮像装置１０００が撮影した画像を追加登録するか否かをユーザに問い合わせて、その結果に応じて後の処理を行うようにしてもよい。また、撮像装置１０００を、表示の直後に追加登録を行わない場合に対応することができるように、その後に「ますみ」を確定人物として認証した際に、再度、推奨登録情報が表示パネル部１０１０に表示されるように構成することもできる。
【００９６】
以上の通り、第４実施形態では、ある人物について所定の顔パターンが登録されていないために他人と間違われて認証されてしまう場合に、その人物の特徴データにその人物の所定の顔パターンを追加登録するようにする。これにより、他人拒否率を上げると共に、本人許容率も上げることができ、個人認証精度を向上させることができる。
【００９７】
＜第５実施形態＞
第５実施形態は、第４実施形態での処理に、他の人物を誤認証した間違い回数を考慮して誤認証閾値を調整する処理を加える。即ち、第５実施形態に係る個人認証装置では、図８のステップＳ８０５における誤認証閾値を、他の人物を誤認証した間違い回数に応じて変動させ、間違い回数が多くなるにしたがって誤認証閾値が大きくなるようにする。
【００９８】
これは、第４実施形態では、誤認証人物の特徴データと同じような特徴データが確定人物の特徴データに追加登録されれば、相対的判断によって確定人物をより正確に認証することができるようになることを前提としている。しかし、誤認証の多い顔パターンで複数の人物が多く誤認証されている場合には、その顔パターンはそもそも特徴的なものでなく、別の人物の特徴データに同じような顔パターンを幾ら追加しても、認証精度の向上は見込めない可能性がある。そこで、間違い回数が多くなるにしたがって誤認証閾値を上げるようにすることで、認証に有効ではない顔データ（特徴データ）が不用意に追加登録されないようにする。
【００９９】
このように第５実施形態では、ある人物が、その人物については登録されていない顔パターンによって他人として誤認証される場合に、その顔パターンがそもそも個人認証に有効な顔パターンであるか否かを判断する。そして、有効であると判断した顔パターンだけを追加登録するようにすることで、他人拒否率を下げることなく（他人として誤認証されることなく）、本人許容率を上げることができ、その結果、個人認証精度を向上させることができる。
【０１００】
＜その他の実施形態＞
以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。さらに、上述した各実施形態は本発明の一実施形態を示すものにすぎず、各実施形態を適宜組み合わせることも可能である。
【０１０１】
本発明は以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）をネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムコードを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【符号の説明】
【０１０２】
１００    個人認証装置
１０１    画像入力部
１０２    顔検出部
１０３    正規化部
１０４    特徴データ生成部
１０５    追尾部
１０６    認証部
１０７    登録情報更新部
１０８    個人データベース
【図１】
2015138449.tif 000003
【図２】
2015138449.tif 000004
【図３】
2015138449.tif 000005
【図４】
2015138449.tif 000006
【図５】
2015138449.tif 000007
【図６】
2015138449.tif 000008
【図７】
2015138449.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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