(57)【要約】  実施形態の顔認証装置（１）は、抽出部（２１）と、検出部（２２）と、特徴角度算出部（２３）と、認証部（２０）とを備える。抽出部（２１）は、入力画像に含まれる顔の複数の特徴点を抽出する。検出部（２２）は、複数の特徴点の中で対となる第１および第２の特徴点と、この第１および第２の特徴点を結ぶ直線から外れた第３の特徴点と、第３の特徴点から第１および第２の特徴点までの２つの特徴間ベクトルとを検出する。特徴角度算出部（２３）は、検出された２つの特徴間ベクトルによる特徴角度を算出する。認証部（２０）は、認証対象とする顔として予め設定された顔情報に含まれる、２つの特徴間ベクトルによる特徴角度と、算出された特徴角度とに基づいて顔認証を行う。
2016013090.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に含まれる顔の複数の特徴点を抽出する抽出部と、
前記複数の特徴点の中で対となる第１および第２の特徴点と、当該第１および第２の特徴点を結ぶ直線から外れた第３の特徴点と、前記第３の特徴点から前記第１および第２の特徴点までの２つの特徴間ベクトルとを検出する検出部と、
前記検出された２つの特徴間ベクトルによる特徴角度を算出する特徴角度算出部と、
認証対象とする顔として予め設定された顔情報に含まれる、前記２つの特徴間ベクトルによる特徴角度と、前記算出された特徴角度とに基づいて顔認証を行う認証部と
を備えることを特徴とする顔認証装置。
【請求項２】
前記顔情報には、所定の向きの顔を撮影した場合の前記２つの特徴間ベクトルと、当該２つの特徴間ベクトルによる特徴角度とが含まれ、
前記特徴角度算出部は、前記顔情報に含まれる２つの特徴間ベクトルと、前記検出された２つの特徴間ベクトルとに基づいて、前記顔情報における顔の向きに対する前記入力画像に含まれる顔の向きの傾きを示す傾き角度を算出し、
前記認証部は、前記算出された傾き角度に基づいて、前記入力画像に含まれる顔の向きを前記顔情報における顔の向きとした場合の、前記算出された特徴角度による前記検出された２つの特徴間ベクトルの位置関係が、前記顔情報に含まれる特徴角度による２つの特徴間ベクトルの位置関係と一致するか否かに基づいて顔認証を行う
請求項１に記載の顔認証装置。
【請求項３】
カメラに対して顔の向きを所定の向きに案内する案内画像を表示する表示部と、
前記カメラにより撮像された画像を取り込み、当該画像より検出された２つの特徴間ベクトルと、前記検出された２つの特徴間ベクトルより算出された特徴角度とを含む顔情報を設定する設定部と、を更に備える
請求項２に記載の顔認証装置。
【請求項４】
コンピュータが実行する顔認証方法であって、
入力画像に含まれる顔の複数の特徴点を抽出し、
前記複数の特徴点の中で対となる第１および第２の特徴点と、当該第１および第２の特徴点を結ぶ直線から外れた第３の特徴点と、前記第３の特徴点から前記第１および第２の特徴点までの２つの特徴間ベクトルとを検出し、
前記検出された２つの特徴間ベクトルによる特徴角度を算出し、
認証対象とする顔として予め設定された顔情報に含まれる、前記２つの特徴間ベクトルによる特徴角度と、前記算出された特徴角度とに基づいて顔認証を行う
処理を実行することを特徴とする顔認証方法。
【請求項５】
コンピュータに、
入力画像に含まれる顔の複数の特徴点を抽出し、
前記複数の特徴点の中で対となる第１および第２の特徴点と、当該第１および第２の特徴点を結ぶ直線から外れた第３の特徴点と、前記第３の特徴点から前記第１および第２の特徴点までの２つの特徴間ベクトルとを検出し、
前記検出された２つの特徴間ベクトルによる特徴角度を算出し、
認証対象とする顔として予め設定された顔情報に含まれる、前記２つの特徴間ベクトルによる特徴角度と、前記算出された特徴角度とに基づいて顔認証を行う
処理を実行させることを特徴とする顔認証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、顔認証装置、顔認証方法および顔認証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、パーソナルコンピュータ、タブレット型携帯端末等の端末装置あるいは接続されるサーバには、カメラによる入力画像より顔情報を認識し、端末装置あるいはサーバに予め保存されている本人の顔情報と照合して本人の認証（以下、顔認証とよぶ）を行うものがある。端末装置あるいはサーバでは、この顔認証によって本人と認識することにより、端末装置のログイン認証やサーバを利用したＷｅｂ等のサービスの利用許可を行っている。【０００３】
この顔認証では、入力画像の顔にある目、鼻、口、黒子（ほくろ）等の特徴的な部位（以下、特徴点とよぶ）を特定し、その特徴点による部位の位置や特徴点同士の距離（以下、特徴点間距離とよぶ）や、顔に対する各部位の位置や大きさ、色等を判別し、予め保存されている本人の顔情報と照合する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２１９８９９号公報
【特許文献２】特開２０１３−１１７７９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、カメラの前では、正面向きの顔が常にあるとは限らず、横向きや上向きの顔である場合もある。したがって、入力画像における顔の向きは、常に同じ向きであるとは限らない。このため、ログイン認証後に使用する人や、利用許可後のサービスの利用者を顔認証によって定期的にチェックする場合には、正面向きだけでなく上下、左右に傾いた顔による顔認証を行う必要がある。【０００６】
しかしながら、上述した従来技術では、予め保存されている本人の顔情報における顔の向きと、入力画像の顔の向きとが異なる場合には、特徴点の位置、特徴点間距離が顔の向きによって大きく変化することから、本人と認識することができない場合があった。例えば、予め保存されている本人の顔情報における顔の向きが正面向きである場合、上下、左右に傾いた顔による顔認証を正確に行うことができなかった。【０００７】
一つの側面では、顔が傾いていても顔認証できることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一つの態様では、顔認証装置は、抽出部と、検出部と、特徴角度算出部と、認証部とを備える。抽出部は、入力画像に含まれる顔の複数の特徴点を抽出する。検出部は、複数の特徴点の中で対となる第１および第２の特徴点と、当該第１および第２の特徴点を結ぶ直線から外れた第３の特徴点と、第３の特徴点から第１および第２の特徴点までの２つの特徴間ベクトルとを検出する。特徴角度算出部は、検出された２つの特徴間ベクトルによる特徴角度を算出する。認証部は、認証対象とする顔として予め設定された顔情報に含まれる、２つの特徴間ベクトルによる特徴角度と、算出された特徴角度とに基づいて顔認証を行う。
【発明の効果】
【０００９】
一つの側面として、顔が傾いていても顔認証できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第１の実施形態にかかるシステム構成を説明する説明図である。
【図２】図２は、第１の実施形態にかかる端末装置および認証サーバの構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、顔の向きを説明する説明図である。
【図４】図４は、顔の傾きを説明する説明図である。
【図５】図５は、顔の左右の傾きにおける特徴間ベクトル・特徴角度を説明する説明図である。
【図６】図６は、顔の上下の傾きにおける特徴間ベクトル・特徴角度を説明する説明図である。
【図７】図７は、ＩＤ管理を説明する説明図である。
【図８】図８は、顔認証にかかる動作例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、算出処理を示すフローチャートである。
【図１０Ａ】図１０Ａは、正面向きの顔における特徴点の位置関係を説明する説明図である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、左向きの顔における特徴点の位置関係を説明する説明図である。
【図１１】図１１は、基準の顔情報の登録処理を例示するフローチャートである。
【図１２】図１２は、メッセージ画像の表示例を説明する説明図である。
【図１３】図１３は、第２の実施形態にかかるシステム構成を説明する説明図である。
【図１４】図１４は、第２の実施形態にかかる端末装置および認証サーバの構成を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、顔認証プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、実施形態にかかる顔認証装置、顔認証方法および顔認証プログラムを説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。なお、以下の実施形態で説明する顔認証装置、顔認証方法および顔認証プログラムは、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。
【００１２】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態にかかるシステム構成を説明する説明図である。図１に示すように、端末装置１は、パーソナルコンピュータ、タブレット型携帯端末等の機器であり、インターネットなどの通信ネットワークＮＷを介して認証サーバ２、Ｗｅｂサーバ３などの外部機器と通信可能に接続する。
【００１３】
端末装置１は、利用者（ユーザ）ごとに顔認証のための顔情報Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３を記憶している。端末装置１は、例えば表示画面の上部などに設けられたデジタルカメラにより得られる入力画像Ｇ１の顔と、予め記憶された顔情報Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３とを照合して顔認証を行い、認証された利用者に対して使用を許可する。これにより、端末装置１は、正規の利用者として顔情報Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３が設定されていない利用者には使用させないようにすることができ、セキュリティを高めている。
【００１４】
認証サーバ２は、顔認証により認証された利用者の操作による端末装置１からの要求に応じて、Ｗｅｂサーバ３などが提供する各種サービスへのログオン認証を行う。Ｗｅｂサーバ３は、認証サーバ２によりログオン認証された端末装置１に対して所定のＷｅｂページを閲覧可能とするＷｅｂサービスを提供する。なお、Ｗｅｂサーバ３は、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーク・サービス）、動画チャットサービス、画像や動画を通信ネットワークＮＷを経由して相手端末へ送信するサービスなどを提供するサーバ装置であってもよい。
【００１５】
図２は、第１の実施形態にかかる端末装置１および認証サーバ２の構成を示すブロック図である。図２に示すように、端末装置１は、映像処理部１０、認証処理部２０および通信部３０を有する。
【００１６】
映像処理部１０は、各種映像についての画像処理を行う処理部であり、例えば端末装置１に設けられたデジタルカメラでの撮像により得られる入力画像Ｇ１に対する画像処理を行う。具体的には、映像処理部１０は、画像入力部１１、画像範囲検出部１２を有する。
【００１７】
画像入力部１１は、端末装置１に設けられたデジタルカメラで撮像された入力画像Ｇ１の入力を受け付ける。画像範囲検出部１２は、画像入力部１１により受け付けられた入力画像Ｇ１に含まれる顔を認識し、認識した顔の画像範囲を検出する。画像範囲検出部１２は、入力画像Ｇ１より検出した顔の画像範囲の画像データを認証処理部２０へ出力する。なお、入力画像Ｇ１に含まれる顔の認識については、輪郭抽出による形状認識、色認識などを組み合わせて顔形状の肌色領域を認識するなどの公知の技術を用いて行うものとする。
【００１８】
図３は、顔Ｆの向きを説明する説明図である。図３に示すように入力画像Ｇ１に含まれる顔Ｆの向きは、常に正面を向いたものとは限らず、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸まわりに回転した傾きのある場合もある。具体的には図示例のように、Ｙ軸まわりに左に向いた顔Ｆとなる場合もある。
【００１９】
図４は、顔の傾きを説明する説明図である。図４に示すように、顔認証のためのデジタルカメラに対しては、正面向きとなる顔Ｆ１の他、左右に傾いた顔Ｆ２、Ｆ３、上下に傾いた顔Ｆ４、Ｆ５などがある。
【００２０】
例えば、顔認証のために利用者が端末装置１に設けられたデジタルカメラを注視している場合、デジタルカメラからの入力画像Ｇ１より顔Ｆ１の画像データが検出されて認証処理部２０へ出力される。しかしながら、利用者が端末装置１を操作している際に撮影した場合、顔向きは正面向きとはならず、顔Ｆ２〜Ｆ５のように傾いたものとなる場合もある。このように、顔向きが傾いている場合には、傾いた顔向き（顔Ｆ２〜Ｆ５）の画像データが認証処理部２０へ出力される。
【００２１】
認証処理部２０は、入力画像Ｇ１に含まれる顔と、予め保存されている顔情報と照合して顔認証を行う処理部である。具体的には、認証処理部２０は、特徴点抽出部２１、特徴間ベクトル検出部２２、特徴角度算出部２３、位置算出部２４、個人特徴ＤＢ２５および表示処理部２６を有する。
【００２２】
特徴点抽出部２１は、入力画像Ｇ１より検出した顔の画像データを画像範囲検出部１２より受け付けて、顔Ｆの特徴的な部位として予め設定された複数の特徴点を識別して抽出する。この特徴点は、顔Ｆにおいて特徴的な部位であれば何れであってもよく、具体的には両目（例えば瞳）、耳（例えば耳の穴）、鼻（例えば鼻の穴）、口（例えば口角の両端）、黒子（ほくろ）である。
【００２３】
特徴点抽出部２１は、入力画像Ｇ１より検出した顔Ｆの画像データを形状認識、色認識などを組み合わせた公知の技術を用いて解析することで、顔Ｆの画像における複数の特徴点を識別して抽出する。特徴点抽出部２１は、抽出した複数の特徴点ごとに、特徴点を識別する情報（例えば、右目、左目…等を示すフラグ）と、画像における位置（例えばピクセルの座標）とを特徴間ベクトル検出部２２へ出力する。
【００２４】
特徴間ベクトル検出部２２は、特徴点抽出部２１より検出された複数の特徴点をもとに、複数の特徴点の中で対となる２つの特徴点（第１および第２の特徴点）と、この２つの特徴点を結ぶ直線から外れた特徴点（第３の特徴点）とによる２つの特徴間ベクトルを検出する。
【００２５】
対となる第１および第２の特徴点は、両目、両耳などの他、左目と左の鼻の穴、右目と右の鼻の穴など、２つの特徴点の組み合わせであればいずれであってもよい。また、第３の特徴点は、例えば両目に対する鼻の穴など、第１および第２の特徴点を結ぶ直線から外れたものであればいずれであってもよい。
【００２６】
これら第１〜第３の特徴点の組み合わせは予め設定されており、特徴間ベクトル検出部２２は、特徴点抽出部２１により検出された複数の特徴点の中から、特徴点を識別する情報をもとに該当する第１〜第３の特徴点を得る。そして、特徴間ベクトル検出部２２は、第３の特徴点から第１および第２の特徴点を結ぶ２つの特徴間ベクトルを検出する。
【００２７】
特徴角度算出部２３は、特徴間ベクトル検出部２２により検出された２つの特徴間ベクトルによる特徴角度を算出する。この特徴角度は、第３の特徴点を中心とし、第１および第２の特徴点を結ぶ２つの特徴間ベクトルがなす角度である。
【００２８】
図５は、顔の左右の傾きにおける特徴間ベクトル・特徴角度を説明する説明図である。図５に示すように、特徴間ベクトルＶ１、Ｖ２は、左の鼻の穴を中心（第３の特徴点）とし、両目（第１および第２の特徴点）を通るベクトルである。同様に、特徴間ベクトルＶ３、Ｖ４は、右の鼻の穴を中心（第３の特徴点）とし、両目（第１、および第２の特徴点）を通るベクトルである。距離Ｗ１は鼻の穴から目までの高さ、距離Ｗ２は両目の幅である。
【００２９】
顔Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３における特徴間ベクトルＶ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４を比較しても明らかなように、顔向きが左右に傾いた場合、両目と両鼻の穴の位置関係は、デジタルカメラで２次元的に撮影された入力画像Ｇ１、すなわち見た目において、顔向きによって異なる。例えば、特徴間ベクトルＶ１、Ｖ２が左の鼻の穴を中心としてなす見た目の特徴角度は、正面の顔Ｆ１に対し、右向きの顔Ｆ２のほうが狭くなる。また、正面の顔Ｆ１に対し、右向きの顔Ｆ２では、距離Ｗ１が変化する（狭くなる）が、距離Ｗ２は変化しない。
【００３０】
図６は、顔の上下の傾きにおける特徴間ベクトル・特徴角度を説明する説明図である。図６に示すように、特徴間ベクトルＶ５、Ｖ６は、右耳の穴を中心（第３の特徴点）とし、右目および鼻の右の穴（第１および第２の特徴点）を通るベクトルである。また、距離Ｗ３は右耳の穴から右目までの高さ、距離Ｗ４は右耳の穴から右目までの幅である。特徴間ベクトルＶ１〜Ｖ６に示したように、第１〜第３の特徴点は、直線に並ばないものであればいずれの組み合わせであってもよい。
【００３１】
顔Ｆ１、Ｆ４、Ｆ５における特徴間ベクトルＶ５、Ｖ６を比較しても明らかなように、顔向きが上下に傾いた場合、右耳の穴と、右目と鼻の右の穴との位置関係は、デジタルカメラで２次元的に撮影された入力画像Ｇ１、すなわち見た目において、顔向きによって異なる。例えば、特徴間ベクトルＶ５、Ｖ６が右耳の穴を中心としてなす見た目の特徴角度は、正面の顔Ｆ１に対し、下向きの顔Ｆ５のほうが狭くなる。また、正面の顔Ｆ１に対し、下向きの顔Ｆ５では、距離Ｗ３が変化するが、距離Ｗ４は変化しない。
【００３２】
顔Ｆにおける特徴点の位置関係は個人ごとに異なることから、個人を特定する際に判別する情報として用いることができる。しかしながら、見た目の特徴点の位置関係は、図５、６の例からも明らかなように、顔向きによって異なる。よって、入力画像Ｇ１の顔Ｆより第３の特徴点（例えば両鼻穴のどちらか）を中心と規定をし、中心から第１および第２の特徴点（例えば両目）までの特徴間ベクトルを顔向きを考慮して算出することで、個人を特定できる。
【００３３】
位置算出部２４は、特徴間ベクトル検出部２２により検出された２つの特徴間ベクトルと、特徴角度算出部２３により算出された特徴角度とをもとに、本人を認証するための２つの特徴間ベクトルの位置関係に関するデータを算出する。認証処理部２０は、位置算出部２４で算出された位置関係に関するデータと、予め保存されている顔情報に含まれる特徴角度による２つの特徴間ベクトルの位置関係に関するデータとを照合して、同一性を確認することで顔認証を行う。なお、２つの特徴間ベクトルの位置関係に関するデータを算出し、顔認証を行う処理の詳細は後述する。
【００３４】
個人特徴ＤＢ２５は、利用者ごとに、利用者の顔の特徴点に関する情報を記憶するデータベース（ＤＢ）である。具体的には、個人特徴ＤＢ２５は、利用者を識別するＩＤ（例えば利用者Ｎｏ．、利用者ＩＤなど）ごとに、各顔向き（正面、右向き、左向き、上向き、下向き）における特徴点をもとにした特徴間ベクトルおよび特徴角度の情報（顔情報）を記憶している。
【００３５】
表示処理部２６は、顔認証に関するメッセージ等の表示や、顔認証の基準となる顔情報の設定に関するメッセージ等の表示をディスプレイ等に表示させる処理部である。なお、表示処理部２６によるディスプレイへの表示の詳細は後述する。
【００３６】
通信部３０は、通信ネットワークＮＷを介した認証サーバ２およびＷｅｂサーバ３との通信を行う。具体的には、通信部３０は、サービス接続部３１およびＩＤ管理部３２を有する。
【００３７】
サービス接続部３１は、認証処理部２０の顔認証をもとに、Ｗｅｂサーバ３が提供するＷｅｂサービスへ接続する処理を行う。具体的には、サービス接続部３１は、認証処理部２０の顔認証によって利用者本人の確認ができた場合、確認された利用者を識別する利用者ＩＤなどを含む許可情報をＩＤ管理部３２を参照して認証サーバ２に通知する。これにより、顔認証によって本人確認ができた利用者に対しＷｅｂサーバ３が提供するＷｅｂサービスへの接続が認証サーバ２によって許可される。サービス接続部３１は、認証サーバ２から許可を示す応答を受信した後、Ｗｅｂサーバ３が提供するＷｅｂサービスへの接続を行う。
【００３８】
ＩＤ管理部３２は、利用者ごとの情報（管理データ）を管理する。具体的には、ＩＤ管理部３２は、利用者ごとに、利用者ＩＤや利用者の各顔向き（正面、右向き、左向き、上向き、下向き）における顔情報を管理データとして管理する。また、個人特徴ＤＢ２５には、ＩＤ管理部３２の管理データの情報が反映されている。
【００３９】
図７は、ＩＤ管理を説明する説明図である。図７に示すように、ＩＤ管理部３２は、管理データＤ１として、利用者ごとに、利用者を識別する「利用者Ｎｏ．」、「利用者ＩＤ」、利用者が設定した「Ｐａｓｓ  Ｗｏｒｄ」、利用者の各顔向きにおいて基準となる顔情報を管理する。利用者の各顔向きにおける顔情報は、正面データ、左面データ、右面データ、上面データ、下面データなどであり、正面、左面、右面、上面、下面ごとに特徴間ベクトルおよび特徴角度の情報が含まれている。例えば、利用者の正面となる正面データには、鼻の左の穴を中心とし、両目間隔である特徴間ベクトルおよび特徴角度や、鼻の右の穴を中心とし、両目間隔である特徴間ベクトルおよび特徴角度などが含まれている。
【００４０】
認証サーバ２は、管理ＤＢ４０および接続情報管理部５０を有する。管理ＤＢ４０は、端末装置１より通知される許可情報に含まれる利用者ＩＤなどを管理する。接続情報管理部５０は、端末装置１より通知される許可情報をもとに、Ｗｅｂサーバ３が提供するＷｅｂサービスへの端末装置１の通信接続を開始させ、開始された通信接続についての接続情報を管理する。これにより、端末装置１は、Ｗｅｂサーバ３が提供するＷｅｂサービスを享受することができる。
【００４１】
次に、端末装置１の映像処理部１０、認証処理部２０および通信部３０において行われる、顔認証にかかる動作を詳細に説明する。図８は、顔認証にかかる動作例を示すフローチャートである。このフローチャートは、例えば、ＷｅｂサービスやＳＮＳサービスなどの開始時や、開始されたサービスを継続している最中に本人の確認を行う場合に、認証用のアプリケーションが起動されることで開始される。
【００４２】
図８に示すように、処理が開始されると、認証処理部２０は、操作部１１０ａ（図１５参照）等より入力された利用者のＩＤをもとに、個人特徴ＤＢ２５を参照して認証を行う本人について予め設定されている顔情報を取得する（Ｓ１）。この顔情報の取得は、Ｗｅｂサービス等のサービス開始時に１回だけおこなわれ、端末装置１のＲＡＭ（Random  Access  Memory）などに保存されてあってもよい。よって、サービスを継続している最中に本人の確認を行う場合は、ＲＡＭに保存されている顔画像を取得すればよい。
【００４３】
次いで、映像処理部１０は、画像入力部１１により端末装置１に設けられたデジタルカメラで撮像された入力画像Ｇ１の入力を受け付ける（Ｓ２）。次いで、映像処理部１０は、受け付けた入力画像Ｇ１における画像検出を画像範囲検出部１２により行い（Ｓ３）、画像範囲検出部１２の画像検出で顔の画像範囲の検出ができたか否かを判定する（Ｓ４）。
【００４４】
顔の画像範囲の検出ができなかった場合（Ｓ４：ＮＯ）、映像処理部１０は、処理が開始されてから所定の時間経過したため処理をタイムアウトするか否かを判定する（Ｓ５）。タイムアウトしない場合（Ｓ５：ＮＯ）、映像処理部１０は、Ｓ３に戻り処理を継続する。タイムアウトする場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、映像処理部１０はＳ６へ処理を進める。Ｓ６において、表示処理部２６は、顔の画像範囲の検出ができず、顔認証を行うことができないため、サービスが利用できないことをディスプレイ等に表示させる。
【００４５】
顔の画像範囲の検出ができた場合（Ｓ４：ＹＥＳ）、認証処理部２０は、特徴点抽出部２１によって入力画像Ｇ１からの特徴点の抽出を行った後、特徴間ベクトル検出部２２により入力画像Ｇ１の特徴間ベクトルを取得する（Ｓ７）。次いで、認証処理部２０は、Ｓ１において取得した顔情報より、その顔情報の特徴角度・特徴間ベクトルを取得する（Ｓ８）。次いで、認証処理部２０は、特徴角度算出部２３により入力画像Ｇ１の特徴角度を算出する（Ｓ９）。次いで、認証処理部２０は、入力画像Ｇ１の特徴角度・特徴間ベクトルと、顔情報の特徴角度・特徴間ベクトルとの位置関係に関するデータを位置算出部２４によって算出し、算出したデータを比較する（Ｓ１０）。
【００４６】
次いで、認証処理部２０は、Ｓ１０における比較によって、個人特徴ＤＢ２５に予め設定された本人の顔であるか否かの判定を行う（Ｓ１１）。具体的には、認証処理部２０は、入力画像Ｇ１の特徴角度・特徴間ベクトルの位置関係と顔情報の特徴角度・特徴間ベクトルの位置関係との同一性、すなわち互いの位置関係の類似度合いが所定の範囲内であるか否かをもとに、本人の顔であるか否かを判定する。
【００４７】
本人の顔である場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、認証処理部２０は、顔認証により本人確認ができたことを通信部３０に通知する。これにより、通信部３０は、Ｗｅｂサーバ３が提供するＷｅｂサービスへ接続する（Ｓ１２）。本人の顔でない場合（Ｓ１１：ＮＯ）、認証処理部２０は、顔認証により本人確認ができないためにサービスが利用できないことを、表示処理部２６によりディスプレイ等に表示させる（Ｓ６）。
【００４８】
ここで、上述した位置算出部２４における算出処理の詳細を説明する。図９は、算出処理を示すフローチャートである。
【００４９】
図９に示すように、処理が開始されると、位置算出部２４は、Ｓ８で取得したデータをもとに、基準となる予め設定された本人の特徴角度・特徴間ベクトルを取得する（Ｓ２０）。なお、以下の処理では、基準となる本人の顔向きは正面向きである場合を例示する。
【００５０】
次いで、位置算出部２４は、Ｓ７で取得したデータをもとに、入力画像Ｇ１より特徴間ベクトルを取得する（Ｓ２１）。次いで、位置算出部２４は、特徴角度を求めるための中心点、すなわち、特徴間ベクトル検出部２２において特徴間ベクトルを検出した際の中心点（第３の特徴点）を特徴間ベクトル検出部２２の検出結果より取得する（Ｓ２２）。
【００５１】
次いで、特徴角度算出部２３は、基準となる予め設定された本人の特徴角度・特徴間ベクトルと、入力画像Ｇ１より取得した特徴間ベクトルとをもとに、入力画像Ｇ１の特徴角度を算出する（Ｓ２３）。次いで、特徴角度算出部２３は、基準となる予め設定された本人の特徴間ベクトルと、入力画像Ｇ１の特徴間ベクトルをもとに、基準となる顔向き（正面向き）に対する入力画像Ｇ１に含まれる顔の傾きを示す傾き角度を算出する（Ｓ２４）。
【００５２】
次いで、位置算出部２４は、入力画像Ｇ１に含まれる顔の向きが正面時である場合の特徴間ベクトル・中心点の位置関係を計算し（Ｓ２５）、入力画像Ｇ１に含まれる顔の向きが正面時の中心点および特徴角度を算出する（Ｓ２６、Ｓ２７）。
【００５３】
ここで、Ｓ２３〜Ｓ２７の処理の詳細を図１０Ａ、図１０Ｂを参照して説明する。図１０Ａは、正面向きの顔における特徴点（Ｋ、Ｌ、Ｍ）の位置関係を説明する説明図である。図１０Ｂは、左向きの顔における特徴点（Ｇ、Ｈ、Ｊ）の位置関係を説明する説明図である。
【００５４】
また、図１０Ａ、図１０Ｂは、図３におけるＹ方向からＺ−Ｘ平面に顔Ｆの特徴点を投影した図であり、顔Ｆが正面向きから左向きに傾いた際の回転中心をＯとしている。また、図１０ＡにおけるＱは、Ｋ−ＬをＸ軸方向に延長した線とＭをＺ軸方向に延長した線との交点である。また、図１０ＡにおけるＵ、Ｖ、Ｗは、Ｋ、Ｌ、ＭのＸ軸上の点であり、特徴点Ｋ、Ｌ、Ｍを正面からデジタルカメラで撮影した場合のＸ軸方向のピクセル位置に相当する。また、図１０ＢにおけるＮおよびＰは、ＨをＸ軸方向に延長した線とＧおよびＪをＺ軸方向に延長した線との交点である。また、図１０ＢにおけるＲ、Ｓ、Ｔは、Ｇ、Ｈ、ＪのＸ軸上の点であり、特徴点Ｇ、Ｈ、Ｊを正面からデジタルカメラで撮影した場合のＸ軸方向のピクセル位置に相当する。
【００５５】
ここで、図１０Ａは基準となる正面向きの顔の特徴点とし、図１０Ｂは、入力画像Ｇ１に含まれる左向きの顔の特徴点を例示しているものとする。また、図１０Ａの正面向きの顔における特徴点（Ｋ、Ｌ、Ｍ）と、図１０Ｂの左向きの顔における特徴点（Ｇ、Ｈ、Ｊ）とは、同じ特徴点を示しているものとする。例えば、図１０Ａでは、正面向きの顔における両目（Ｋ、Ｌ）と、正面向きの顔における右耳の穴（Ｍ）とを示している。また、図１０Ｂでは、左向きの顔における両目（Ｇ、Ｈ）と、左向きの顔における右耳の穴（Ｊ）とを示している。
【００５６】
基準となる正面向きの顔と、入力画像Ｇ１に含まれる左向きの顔とが同一人物の顔であるものと仮定した場合、特徴点間の位置関係は顔向きに関係なく一定であることから、距離ＧＨ＝距離ＫＬ、距離ＨＪ＝距離ＬＭ、∠ＧＯＨ＝∠ＫＯＬ、∠ＨＯＪ＝∠ＬＯＭが成立する。
【００５７】
これに対し、見た目の距離である距離ＲＳおよび距離ＵＶと、距離ＳＴおよび距離ＶＷとの間には、ＲＳ＜ＵＶ、ＳＴ＞ＶＷの大小関係が成立する。この大小関係における各距離は顔の傾きで変わるが、大小関係は変わらない。
【００５８】
ここで、正面向きに対する左向きの顔の傾き角度である∠ＧＨＮは、ａｒｃｃｏｓ（逆余弦関数）をＡＣＯＳと表記すると、∠ＧＨＮ＝ＡＣＯＳ（ＮＨ／ＧＨ）である。同じく、∠ＪＨＰは、∠ＪＨＰ＝ＡＣＯＳ（ＪＰ／ＨＪ）である。
【００５９】
三角形ＯＫＬ、三角形ＯＬＭは、どのように傾いても両目と右耳の穴の配置が同一人物では変わらない。よって、図形ＯＫＬＭ、図形ＯＧＨＪは合同の形をなす。このため、∠ＧＨＪ＝∠ＫＬＭが成立する。右耳の穴の傾き角度を∠ＪＨＰとすると、１８０度−∠ＧＨＮ−∠ＫＬＭ＝∠ＪＨＰになる。
【００６０】
よって、入力画像Ｇ１における両目の特徴点間の距離ＧＨを本人であると仮定すると、ＧＨ＝ＫＬとなるため、傾き角度∠ＧＨＮ＝ＡＣＯＳ（ＫＬ／ＲＳ）で求められる。ここで、ＫＬは個人特徴ＤＢ２５で基準となる顔情報として設定された値（以下、保存値ともよぶ）であり、ＲＳは入力画像Ｇ１より検出される検出値である。Ｓ２４では、上述した演算を行うことで、傾き角度を求める。
【００６１】
演算により求められた傾き角度を持った顔が、正面を向いた時に、ＨＪの関係がＬＭと同一（誤差を考慮した所定の範囲内での一致）になれば、本人として認証できる。すなわち、基準となる顔情報として設定（保存）された保存値の関係に、入力画像Ｇ１より検出された検出値が代入されても成立するならば、本人と認証してよい。
【００６２】
∠ＭＬＱ＝∠ＧＨＮ＋∠ＪＨＰは本人である限りは成立するものである。また、∠ＭＬＱ＝ＡＣＯＳ（ＬＭ／ＶＷ（保存値））＝ＡＣＯＳ（ＲＳ（検出値）／ＧＨ（保存値））＋ＡＣＯＳ（ＳＴ（検出値）／ＨＪ）…（特徴角度における等式１）が成り立つ。ＬＭ、ＨＪは個人に固有の固有値であり、ＬＭ＝ＨＪとなれば本人であることが認証できる。しかしながら、検出値による認証であるため、ＨＪには所定の誤差範囲が設定され、その誤差範囲ないでＬＭと同一数値になればよいものとする。
【００６３】
ＬＭは、基準となる本人の顔における正面向きと左向きの画像から算出され、個人特徴ＤＢ２５に保存されるデータである。すなわち、本人について、正面と左面から得た画像をもとにＬＭを算出し、特徴角度を求めるデータとして個人特徴ＤＢ２５に保存する。ここで、基準となる本人の顔の左向きの画像において、図１０ＢのＧ、Ｈ、Ｊ、Ｒ、Ｓ、Ｔに対応する符号をＧ’、Ｈ’、Ｊ’、Ｒ’、Ｓ’、Ｔ’とすると、次の数式が成立する。
ＡＣＯＳ（ＬＭ（固有値）／ＶＷ（保存値））＝ＡＣＯＳ（Ｒ’Ｓ’（検出値）／ＧＨ（保存値））＋ＡＣＯＳ（Ｓ’Ｔ’（検出値）／Ｈ’Ｊ’（固有値））
【００６４】
本人の画像であるため、ＬＭ＝Ｈ’Ｊ’が成立する。よって、次の等式により固有値であるＬＭを算出できる。
ＡＣＯＳ（ＬＭ／ＶＷ）＝ＡＣＯＳ（Ｒ’Ｓ’／ＧＨ）＋ＡＣＯＳ（Ｓ’Ｔ’／ＬＭ）…（特徴角度における等式２）
【００６５】
ここで、数値を入れた実例を用いて説明する。基準となる正面向きの画像において、中心点を右耳の穴、検出された左目と右耳の穴までの距離を４３（ピクセル）、特徴間ベクトルを６４（ピクセル）とする。また、基準となる左向きの画像において、検出された左目と右耳の穴までの距離を７１（ピクセル）、特徴間ベクトルを５３（ピクセル）とする。これらの情報は、本人を認証するための顔情報として個人特徴ＤＢ２５に予め保存されているものとする。また、基準となる左向きの顔の傾き角度は、ＡＣＯＳ（５３／６４）＝３４．０９度とする。
【００６６】
図１０ＡにおけるＬＭに相当する値は、∠ＭＬＱ＝∠ＧＨＮ＋∠ＪＨＰより、ＡＣＯＳ（４３／ＬＭ）＝ＡＣＯＳ（５３／６４）＋ＡＣＯＳ（７１／ＬＭ）である。よって、ＡＣＯＳ（４３／ＬＭ）−ＡＣＯＳ（７１／ＬＭ）＝３４．０９であり、ＬＭ＝約７６．３９となる。ここで、∠ＭＬＱが本人を特定する特徴角度として個人特徴ＤＢ２５に保存される。
【００６７】
ここで、入力画像Ｇ１より左目と右耳の穴までの距離が６５（ピクセル）、特徴間ベクトルが６０（ピクセル）である顔が、顔認証の対象となる顔として検出されたものとする。本人であることを前提とすると、傾き角度は∠ＧＨＮ＝ＡＣＯＳ（６０／６４）＝２０度であり、ＨＪ＝ＬＭ＝７６．３９となる。
【００６８】
よって、（特徴角度における等式１）に対し、誤差の許容範囲をα＜１＜βとして数値を入れると、以下のとおりとなる。
αＡＣＯＳ（４３／７６．３９）＜ＡＣＯＳ（６０／６４）＋ＡＣＯＳ（６５／７６．３９）＜βＡＣＯＳ（４３／７６．３９）
【００６９】
ここで、α＝０．９０、β＝１．１０とした場合は、５０．１６＜２０．３６＋３１．６９＜６１．３４が成立する。したがって、基準となる顔情報として設定（保存）された保存値の関係に、入力画像Ｇ１より検出された検出値が代入されても誤差の許容範囲内において成立することから、本人と認証してよい。なお、顔が右向き、上向き、下向きの場合も同様にして本人の認証を行うことは言うまでもないことである。
【００７０】
以上のように、端末装置１は、入力画像Ｇ１に含まれる顔の複数の特徴点を抽出し、複数の特徴点の中で対となる第１および第２の特徴点と、第１および第２の特徴点を結ぶ直線から外れた第３の特徴点と、第３の特徴点から第１および第２の特徴点までの２つの特徴間ベクトルとを検出する。そして、端末装置１は、検出された２つの特徴間ベクトルによる特徴角度を算出し、認証対象とする顔として個人特徴ＤＢ２５に予め設定された顔情報に含まれる、２つの特徴間ベクトルによる特徴角度と、算出された特徴角度とに基づいて顔認証を行う。これにより、端末装置１では、入力画像Ｇ１に含まれる顔が傾いていても顔認証できる。
【００７１】
より具体的には、個人特徴ＤＢ２５に予め設定された顔情報には、所定の向きの顔を撮影した場合の２つの特徴間ベクトルと、２つの特徴間ベクトルによる特徴角度とが含まれている。そして、特徴角度算出部２３では、顔情報に含まれる２つの特徴間ベクトルと、検出された２つの特徴間ベクトルとに基づいて、顔情報における顔の向きに対する入力画像Ｇ１に含まれる顔の向きの傾きを示す傾き角度を算出する。そして、認証処理部２０は、算出された傾き角度に基づいて、入力画像Ｇ１に含まれる顔の向きを顔情報における顔の向きとした場合の、算出された特徴角度による検出された２つの特徴間ベクトルの位置関係が、顔情報の位置関係と一致するか否かに基づいて顔認証を行う。例えば、２つの特徴間ベクトルの位置関係に関する（特徴角度における等式１）に、保存値、測定値を入れて誤差の許容範囲内において成立するか否かによって、顔認証を行う。これにより、正面向きである基準の顔に対し、入力画像Ｇ１に含まれる顔に傾きがある場合であっても、容易に顔認証を行うことができる。
【００７２】
例えば、顔認証における顔の向きによる見かけの色範囲を考慮する技術としては、顔の基準配置位置に対する回転角度を複数の画素領域を画素パターンとして抽出し、その画素抽出パターンごと画像特徴量に対応することで回転角度、顔の向きを判定する技術がある。
【００７３】
また、輝度値の変化による両目の間隔や、口を抽出して口の横方向の大きさを特徴点とする特徴点間の距離によって個人を識別する方法、目の縦横比、目と口の位置関係、目の水平度等を判定基準とし、これらを抽出することで対象人物検出を行う方法も知られている。
【００７４】
上述した技術は、一定した特徴点の座標抽出または特徴点間距離抽出にはカメラ正面に人物が位置しなければ、正確な数値を得ることはできない。また、例えば、目の水平度等を判定するとしても、顔が傾いているという状況を把握するだけであり、機器に保存してある認証のためのオリジナル画像と同一であるという判定をすることはできない。
【００７５】
また、特徴ある部位を両目とし、目頭間を結ぶ直線の傾きを検出し、顔の回転を考慮して、入力画像のサイズの補正を行う技術も知られている。しかしながら、目頭を結ぶ直線では顔が上下方向に向いていることに対しての補正はできても、水平方向に向いている場合は、顔が正面でも横を向いていても直線の傾きには差がなく、横方向に顔が傾いた場合の認証には使えない。
【００７６】
例えば、上述した特許文献１では、明暗のパターンから、目に該当する部分を探索することで、色領域が人物の正面顔画像か、否かを判定する。そして、肌の色の出現回数から、正面顔画像の各器官に該当する位置を検出し、各器官の距離を算出して、その距離の関係から個人を識別する方法が開示されている。この方法では、人物が正面画像か、否かしか判定できない。
【００７７】
また、特許文献１の傾きの補正方法は、複数の所定の色情報を持つ領域の画像と入力画像をアファイン変換で写像するという３Ｄグラフィック画像を作成する際に用いるような画像座標変換するだけであるため、顔の明暗パターンからその色情報によって、傾いた画像かどうか否かの判断（傾きの検知）しかできない。よって、入力画像に含まれる傾いた顔が本人かどうかを判断できる方法ではない。また、各器官の距離を算出する方法は、通常の画像認証方法でしかない。また、正面ではない左右、上下に顔を傾けている状態であっても、その傾いた画像を補正するのではなく、傾いた状態でも本人であることを判断することはできない。
【００７８】
また、上述した特許文献２では、局所領域から特徴パターンを抽出し、特徴パターンを構成する複数のピンを生成し、これにより画像認識を行う方法が開示されている。この方法では顔を構成する多くのピンを連結することで顔の視線を認識することはできるが、顔を構成できるほどの多くのピンは全て特徴点として検出しなければならなく、傾いた顔を認識するための全体構成は顔の輪郭エッジと勾配方向による判断となる。このため、ピン作成をする処理は膨大となり、ＳＮＳのサービスにおけるリアルタイム認証には負荷がかかりすぎる。
【００７９】
これに対し、第１の実施形態にかかる端末装置１の顔認証では、入力画像Ｇ１に含まれる顔に傾きがある場合であっても、容易に顔認証を行うことができ、例えば、ＳＮＳのサービス中のリアルタイム認証における負荷も軽減することができる。
【００８０】
ここで、顔認証の基準となる顔情報の設定（登録）について詳細に説明する。顔認証の基準となる顔情報の設定は、操作部１１０ａ（図１５参照）等より入力された設定操作に基づいて、認証処理部２０が行う処理の一つである。図１１は、基準の顔情報の登録処理を例示するフローチャートである。認証処理部２０は、管理データＤ１および個人特徴ＤＢ２５おいて正面データ、左面データ、右面データ、上面データ、下面データ等を設定する利用者の利用者ＩＤなどを受け付けて、登録処理を開始する。
【００８１】
図１１に示すように、処理が開始されると、認証処理部２０は、端末装置１のデジタルカメラに対して正面に顔を向けるように案内する正面用のメッセージを、表示処理部２６によりディプレイに表示させる（Ｓ３０）。
【００８２】
図１２は、メッセージＧ１２の表示例を説明する説明図である。図１２に示すように、表示処理部２６は、表示画面Ｇ１０上において、入力画像Ｇ１１と、メッセージＧ１２と、操作ボタンＧ１３とを表示させる。入力画像Ｇ１１は端末装置１のデジタルカメラで撮像されて得られた画像である。利用者は、入力画像Ｇ１１を確認することで、入力画像Ｇ１１に含まれる自身の顔向きを確認できる。また、メッセージＧ１２は端末装置１のデジタルカメラに対して正面に顔を向けるように案内する内容となっている。これにより、利用者は、端末装置１のデジタルカメラに対して正面に顔を向けて撮影することができる。操作ボタンＧ１３は顔の取り込みを指示するためのボタンなどである。利用者は、操作ボタンＧ１３を操作することで、顔の撮影を指示することができる。
【００８３】
なお、メッセージＧ１２は、入力画像Ｇ１１に重畳して行ってもよい。例えば、正面向きである場合の目、鼻、口などの位置をメッセージＧ１２として入力画像Ｇ１１上に描画して案内をしてもよい。このように入力画像Ｇ１１にメッセージＧ１２を重畳して案内することで、より正確な顔向きに案内することができる。
【００８４】
次いで、認証処理部２０は、画像入力部１１による画像の取り込み・画像範囲検出部１２による顔の検出を受けて（Ｓ３１）、顔正面の画像が抽出できたか否かを判定する（Ｓ３２）。このＳ３２では、メッセージＧ１２を表示している際に操作ボタンＧ１３を操作して取り込んだ入力画像Ｇ１１において、画像範囲検出部１２で顔の検出ができない場合に顔正面の画像が抽出できなかったもの（Ｓ３２：ＮＯ）と判定し、処理を待機する。
【００８５】
顔の検出ができた場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）、認証処理部２０は、顔正面の画像が抽出できたものとして、特徴間ベクトル検出部２２による特徴間ベクトルの取得・特徴角度算出部２３による特徴角度の算出を行う（Ｓ３３）。
【００８６】
次いで、認証処理部２０は、端末装置１のデジタルカメラに対して上向きに顔を向けるように案内する上面用のメッセージを、表示処理部２６によりディプレイに表示させる（Ｓ３４）。次いで、認証処理部２０は、画像入力部１１による画像の取り込み・画像範囲検出部１２による顔の検出を受けて（Ｓ３５）、顔上面の画像が抽出できたか否かを判定する（Ｓ３６）。このＳ３６では、上面用のメッセージＧ１２を表示している際に操作ボタンＧ１３を操作して取り込んだ入力画像Ｇ１において、画像範囲検出部１２で顔の検出ができない場合に顔上面の画像が抽出できなかったもの（Ｓ３６：ＮＯ）と判定し、処理を待機する。
【００８７】
顔の検出ができた場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、認証処理部２０は、顔上面の画像が抽出できたものとして、特徴間ベクトル検出部２２による特徴間ベクトルの取得・特徴角度算出部２３による特徴角度の算出を行う（Ｓ３７）。
【００８８】
次いで、認証処理部２０は、端末装置１のデジタルカメラに対して下向きに顔を向けるように案内する下面用のメッセージを、表示処理部２６によりディプレイに表示させる（Ｓ３８）。次いで、認証処理部２０は、画像入力部１１による画像の取り込み・画像範囲検出部１２による顔の検出を受けて（Ｓ３９）、顔下面の画像が抽出できたか否かを判定する（Ｓ４０）。このＳ４０では、下面用のメッセージＧ１２を表示している際に操作ボタンＧ１３を操作して取り込んだ入力画像Ｇ１１において、画像範囲検出部１２で顔の検出ができない場合に顔下面の画像が抽出できなかったもの（Ｓ４０：ＮＯ）と判定し、処理を待機する。
【００８９】
顔の検出ができた場合（Ｓ４０：ＹＥＳ）、認証処理部２０は、顔下面の画像が抽出できたものとして、特徴間ベクトル検出部２２による特徴間ベクトルの取得・特徴角度算出部２３による特徴角度の算出を行う（Ｓ４１）。
【００９０】
次いで、認証処理部２０は、端末装置１のデジタルカメラに対して右向きに顔を向けるように案内する右面用のメッセージを、表示処理部２６によりディプレイに表示させる（Ｓ４２）。次いで、認証処理部２０は、画像入力部１１による画像の取り込み・画像範囲検出部１２による顔の検出を受けて（Ｓ４３）、顔右面の画像が抽出できたか否かを判定する（Ｓ４４）。このＳ４４では、右面用のメッセージＧ１２を表示している際に操作ボタンＧ１３を操作して取り込んだ入力画像Ｇ１１において、画像範囲検出部１２で顔の検出ができない場合に顔右面の画像が抽出できなかったもの（Ｓ４４：ＮＯ）と判定し、処理を待機する。
【００９１】
顔の検出ができた場合（Ｓ４４：ＹＥＳ）、認証処理部２０は、顔右面の画像が抽出できたものとして、特徴間ベクトル検出部２２による特徴間ベクトルの取得・特徴角度算出部２３による特徴角度の算出を行う（Ｓ４５）。
【００９２】
次いで、認証処理部２０は、端末装置１のデジタルカメラに対して左向きに顔を向けるように案内する左面用のメッセージを、表示処理部２６によりディプレイに表示させる（Ｓ４６）。次いで、認証処理部２０は、画像入力部１１による画像の取り込み・画像範囲検出部１２による顔の検出を受けて（Ｓ４７）、顔左面の画像が抽出できたか否かを判定する（Ｓ４８）。このＳ４８では、左面用のメッセージＧ１２を表示している際に操作ボタンＧ１３を操作して取り込んだ入力画像Ｇ１１において、画像範囲検出部１２で顔の検出ができない場合に顔左面の画像が抽出できなかったもの（Ｓ４８：ＮＯ）と判定し、処理を待機する。
【００９３】
顔の検出ができた場合（Ｓ４８：ＹＥＳ）、認証処理部２０は、顔左面の画像が抽出できたものとして、特徴間ベクトル検出部２２による特徴間ベクトルの取得・特徴角度算出部２３による特徴角度の算出を行う（Ｓ４９）。次いで、認証処理部２０は、Ｓ３３、Ｓ３７、Ｓ４１、Ｓ４５、Ｓ４９で算出された特徴間ベクトルおよび特徴角度を、基準の顔情報として管理データＤ１および個人特徴ＤＢ２５に登録（更新）する（Ｓ５０）。これにより、端末装置１では、管理データＤ１および個人特徴ＤＢ２５おける正面データ、左面データ、右面データ、上面データ、下面データ等を設定することができる。
【００９４】
（第２の実施形態）
図１３は、第２の実施形態にかかるシステム構成を説明する説明図である。図１３に示すように、第２の実施形態では、端末装置１ａより入力画像Ｇ１を認証サーバ２ａに送信し、認証サーバ２ａで顔認証を行う点が第１の実施形態とは異なる。
【００９５】
図１４は、第２の実施形態にかかる端末装置１ａおよび認証サーバ２ａの構成を示すブロック図である。図１４に示すように、認証処理部２０が認証サーバ２ａに設けられている点が第１の実施形態（図２参照）とは異なる。
【００９６】
具体的には、端末装置１ａは、顔認証によりＷｅｂサーバ３へ接続する場合に、デジタルカメラで撮影して得られた入力画像Ｇ１を利用者のＩＤとともに認証サーバ２ａに送信する。認証サーバ２ａの認証処理部２０は、端末装置１ａより送信された利用者のＩＤをもとに、個人特徴ＤＢ２５より利用者の顔情報を読み出す。そして、認証サーバ２ａの認証処理部２０は、端末装置１ａより送信された入力画像Ｇ１をもとに、読み出した顔情報と照合する顔認証の処理を行う。この顔認証により本人の確認ができた場合、接続情報管理部５０は、Ｗｅｂサーバ３による端末装置１ａへのＷｅｂサービスを許可し、許可したＷｅｂサービスによるＷｅｂサーバ３と端末装置１ａとの接続を接続情報として管理する。これにより、Ｗｅｂサーバ３から端末装置１ａへＷｅｂサービスが提供される。
【００９７】
また、上記の実施形態で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１５を用いて、上記の実施形態と同様の機能を有する顔認証プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【００９８】
図１５は、第１および第２の実施形態にかかる顔認証プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１５に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）と、ＲＯＭ１６０（ＲＯＭ：Read  Only  Memory）と、ＨＤＤ１７０（ＨＤＤ：Hard  Disk  Drive）と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【００９９】
ＨＤＤ１７０には、図１５に示すように、第１および第２の実施形態で示した映像処理部１０、認証処理部２０、通信部３０と同様の機能を発揮する顔認証プログラム１７０ａが予め記憶される。この顔認証プログラム１７０ａについては、図２に示した各々の機能部の各構成要素と同様、適宜統合又は分離してもよい。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されればよい。
【０１００】
そして、ＣＰＵ１５０が、顔認証プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１５に示すように、顔認証プログラム１７０ａは、顔認証プロセス１８０ａとして機能する。この顔認証プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、顔認証プロセス１８０ａは、図２に示した映像処理部１０、認証処理部２０、通信部３０にて実行される処理を含む。また、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されればよい。
【０１０１】
なお、顔認証プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等を介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置等に各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
１、１ａ…端末装置
２、２ａ…認証サーバ
３…Ｗｅｂサーバ
１０…映像処理部
１１…画像入力部
１２…画像範囲検出部
２０…認証処理部
２１…特徴点抽出部
２２…特徴間ベクトル検出部
２３…特徴角度算出部
２４…位置算出部
２５…個人特徴ＤＢ
２６…表示処理部
３０…通信部
３１…サービス接続部
３２…ＩＤ管理部
４０…管理ＤＢ
５０…接続情報管理部
【図１】
2016013090.tif 000003
【図２】
2016013090.tif 000004
【図３】
2016013090.tif 000005
【図４】
2016013090.tif 000006
【図５】
2016013090.tif 000007
【図６】
2016013090.tif 000008
【図７】
2016013090.tif 000009
【図８】
2016013090.tif 000010
【図９】
2016013090.tif 000011
【図１０Ａ】
2016013090.tif 000012
【図１０Ｂ】
2016013090.tif 000013
【図１１】
2016013090.tif 000014
【図１２】
2016013090.tif 000015
【図１３】
2016013090.tif 000016
【図１４】
2016013090.tif 000017
【図１５】
2016013090.tif 000018
【国際調査報告】
2016013090.tif 000019
2016013090.tif 000020