(57)【要約】【課題】小型で認証精度の高い人物認証装置を提供すること。【解決手段】人物の登録時に、マルチライン光センサ１１から顔の多数のポイントまでの距離を求め、顔を３次元の特徴量である距離分布データで認識する。そして、その距離分布データを基準距離分布データＤ３ａとして記憶しておき、人物認証時に、マルチライン光センサ１１の撮像に応じて新たに求められた比較距離分布データＤ３ｂを基準距離分布データＤ３ａと照合し、この一致／不一致で本人を認証可能とした。【選択図】      図１
2008065535.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔を撮像して人物の認証を行う人物認証装置において、
少なくとも２つのレンズを通して撮像される顔の画像から２つの画像データを得るセンサと、
前記画像データをもとに予め定められた顔の複数の特徴点と前記センサ間の距離をそれぞれ求めて距離分布データを算出する距離算出手段と、
前記距離算出手段で算出された前記距離分布データが顔登録時のデータであれば、前記距離分布データから各距離の総和を求め、これを基準総和データとすると共に前記距離分布データを基準距離分布データとして双方を記憶する基準算出記憶手段と、
前記距離算出手段で算出された認証時の比較距離分布データと、前記基準算出記憶手段に記憶された前記基準距離分布データとを互いに比較する際の基準となる基準特徴点を、前記比較距離分布データ及び前記基準距離分布データにおいて少なくとも１つずつ抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された各々の基準特徴点が一致するように前記基準距離分布データと前記比較距離分布データとを相対的に移動させ、移動後の双方の距離分布データを用いて対応する全特徴点についてそれぞれ双方の距離の差分の絶対値を計算してからその総和を求め、該総和を比較総和データとする位置合わせ算出手段と、
前記基準総和データと前記比較総和データより一致度を算出する一致度算出手段と、
前記一致度算出手段で順次算出される一致度の最大値を検出する検出手段と、
前記検出手段で検出された最大値を許容値と比較して認証／非認証を判定する判定手段と
を備えたことを特徴とする人物認証装置。
【請求項２】
前記センサは、２つのレンズを通して顔の映像が結像される一対の１次元光センサアレイを複数配列し、これら光センサの受光強度に応じて画像データを得るマルチライン光センサである
ことを特徴とする請求項１に記載の人物認証装置。
【請求項３】
前記一致度は、前記比較総和データを前記基準総和データで除した値、又は１からその値を減じた値である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の人物認証装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記比較距離分布データ及び前記基準距離分布データの各々において距離が最小のものを基準特徴点とする
ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の人物認証装置。
【請求項５】
前記位置合わせ算出手段は、前記基準距離分布データと前記比較距離分布データとを相対的に移動させる場合、３次元座標上において前記基準距離分布データおよび前記比較距離分布データを基に基準側と比較側の全特徴点を導き、この導かれた基準側の全特徴点に対して、比較側の全特徴点を３次元座標の各軸に沿った方向及び各軸に対する任意の可変角度方向に、前記基準特徴点同士が一致するように移動させる
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の人物認証装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の顔から特定個人を認証する必要がある装置やシステムに適用される人物認証装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の人物認証装置として、エリアセンサで顔全体を撮像し、これよって得られた画像データと予め記憶された画像データとを照合して人物を認証するものがある。しかし、この場合、エリアセンサを用いて顔全体を撮像するので画像データ量が多く、その処理に時間がかかる。
そこで、図８のように認証対象の人物の顔１を撮像したのち、図９に示すように、顔１の正面周辺、額、眉、眉間、目、目と目の間で鼻の上部分である山根(さんこん)、鼻頭、頬、唇などの特徴部分を抽出して照合する方式がある。その照合に用いられる画像データは２次元平面上のものであり、この２次元の画像データは、図示するように、顔１のコントラストに基づく上記のような特徴部分にポイント（●で指示）を定め、このポイント部分をノードとする。ノードの数は、データ分析処理量や時間、更には認証精度との兼ね合いもあるので、多数でも少数でも駄目であり、通常５０点程度とされている。このような方式の人物認証装置によれば、前述の方式よりも照合処理時間を短縮することができる。
【０００３】
この他、従来の人物認証装置として例えば特許文献１に記載のものがある。この内容は、モデル画像と入力画像間の幾何学的関係の推定を行い、その推定値に基づいて、モデル画像もしくは入力画像に適切な幾何変換処理を施し、モデル画像と入力画像関の幾何学的なずれを吸収した上で画像照合処理を実行する。この結果、モデル画像と入力画像間で顔姿勢・スケールが変化した場合においても、照合精度を低下させずに高い精度で照合処理を実行するものである。
【特許文献１】特開２００１−９２９６３号公報（発明の効果）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の人物認証装置においては、顔１の特徴量となるノードを適量定めて照合処理を行うが、２次元の特徴量であるため認証精度が低く、写真等の擬似顔画像でも認証してしまうという問題がある。
上記特許文献１においては、認証精度は上記よりも向上するが、そのためのデータ量が多く且つデータ処理が複雑となり、これに伴い人物認証装置の大型化を招くという問題がある。
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、小型で認証精度の高い人物認証装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明の請求項１による人物認証装置は、顔を撮像して人物の認証を行う人物認証装置において、少なくとも２つのレンズを通して撮像される顔の画像から２つの画像データを得るセンサと、前記画像データをもとに予め定められた顔の複数の特徴点と前記センサ間の距離をそれぞれ求めて距離分布データを算出する距離算出手段と、前記距離算出手段で算出された前記距離分布データが顔登録時のデータであれば、前記距離分布データから各距離の総和を求め、これを基準総和データとすると共に前記距離分布データを基準距離分布データとして双方を記憶する基準算出記憶手段と、前記距離算出手段で算出された認証時の比較距離分布データと、前記基準算出記憶手段に記憶された前記基準距離分布データとを互いに比較する際の基準となる基準特徴点を、前記比較距離分布データ及び前記基準距離分布データにおいて少なくとも１つずつ抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された各々の基準特徴点が一致するように前記基準距離分布データと前記比較距離分布データとを相対的に移動させ、移動後の双方の距離分布データを用いて対応する全特徴点についてそれぞれ双方の距離の差分の絶対値を計算してからその総和を求め、該総和を比較総和データとする位置合わせ算出手段と、前記基準総和データと前記比較総和データより一致度を算出する一致度算出手段と、前記一致度算出手段で順次算出される一致度の最大値を検出する検出手段と、前記検出手段で検出された最大値を許容値と比較して認証／非認証を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする。
【０００６】
この構成によれば、人物の登録時に、センサから顔の多数の特徴点までの基準距離分布データを求める。また、その総和データを求め、基準総和データとして記憶しておく。人物認証時には、センサの撮像に応じて求められた比較距離分布データと基準距離分布データの距離の差の絶対値の総和である比較総和データと、先に記憶された基準総和データより一致度を求めて本人を認証することができる。この認証のための距離分布データは、顔の３次元特徴量なので、従来の平面の顔の２次元特徴量を用いたものよりも高精度に認証することができる。
【０００７】
また、本発明の請求項２による人物認証装置は、請求項１において、前記センサは、２つのレンズを通して顔の映像が結像される一対の１次元光センサアレイを複数配列し、これら光センサの受光強度に応じて画像データを得るマルチライン光センサであることを特徴とする。
この構成によれば、撮像情報量の少ないマルチライン光センサによって顔の画像データを得るので、エリアセンサ等の撮像情報量が多いセンサに比べ、人物認証装置を行う際の情報処理量を少なくすることができる。
【０００８】
また、本発明の請求項３による人物認証装置は、請求項１または２において、前記一致度は、前記比較総和データを前記基準総和データで除した値、又は１からその値を減じた値であることを特徴とする。
この構成によれば、一致度を０〜１（もしくは０〜１００％）の範囲に正規化することができるので、一致度に関する後の処理を簡明にすることができる。
【０００９】
また、本発明の請求項４による人物認証装置は、請求項１から３の何れか１項において、前記抽出手段は、前記比較距離分布データ及び前記基準距離分布データの各々において距離が最小のものを基準特徴点とすることを特徴とする。
この構成によれば、２つの距離分布データの全特徴点同士の位置合わせを簡明に行うことができる。
【００１０】
また、本発明の請求項５による人物認証装置は、前記位置合わせ算出手段は、前記基準距離分布データと前記比較距離分布データとを相対的に移動させる場合、３次元座標上において前記基準距離分布データおよび前記比較距離分布データを基に基準側と比較側の全特徴点を導き、この導かれた基準側の全特徴点に対して、比較側の全特徴点を３次元座標の各軸に沿った方向及び各軸に対する任意の可変角度方向に、前記基準特徴点同士が一致するように移動させることを特徴とする。
この構成によれば、３次元座標上の複数の特徴点同士の位置合わせを適正に行うことができる。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本発明によれば、小型で認証精度の高い人物認証装置を提供することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係る人物認証装置の構成を示すブロック図である。
図１に示す人物認証装置１０は、マルチライン光センサ１１と、このマルチライン光センサ１１にＡ／Ｄ(Analog/Digital)変換部１２及びＩ／Ｏ(Input/Output)部１３を介して接続された認証部１４とを備えて構成されている。
【００１３】
認証部１４は、センサ制御部２０と、距離算出部２１と、総和データ抽出部２２と、データ記憶部２３と、基準点抽出部２４と、位置合わせ処理部２５と、差絶対値総和データ抽出部２６と、一致度データ算出部２７と、最大値検出部２８と、照合判定部２９とを備えて構成されている。
マルチライン光センサ１１は、本出願人により既に出願された距離測定装置を用いたものであり、人物の顔１を２つのレンズを通して光センサアレイに結像させ、この結像によって得られる２つの画像信号を出力するようになっている。２つの画像信号からは、背景技術で図８及び図９を参照して説明したように、マルチライン光センサ１１から顔１の複数のポイントまでの距離を得ることが可能となっている。
【００１４】
その距離は、三角測距に基づき得られるようになっている。この三角測距の原理を、図２を参照して説明する。
被写体である顔１（便宜的に矢印で示してある）の光がレンズ５１、５２により、光センサアレイ５３、５４上に被写体像５６、５７として結像する。点Ｇ、点Ｈは、正面の無限遠からレンズ５１、５２の中心点Ｃ、Ｄを通過する光線（光軸５８、５９）と光センサアレイ５３、５４との交点である。
【００１５】
点Ｇと点Ｈの間の距離をＢ、光センサアレイ５３、５４とレンズ５１、５２との距離をｆｅとする。また、光軸５８、５９からの被写体像５６、５７のずれをＸ１、Ｘ２とする。このＸ１とＸ２を足した長さをＸとする。なお、Ｘは通常位相差と呼ばれる。ここで三角形ＡＣＥと三角形ＣＦＧ及び、三角形ＡＥＤと三角形ＤＨＩがそれぞれ相似であることから、顔１までの距離ｄは次の（１）式で求められる。
ｄ＝Ｂ・ｆｅ／（Ｘ１＋Ｘ２）＝Ｂ・ｆｅ／Ｘ  …（１）
位相差Ｘは被写体１が無限遠にあるとき、すなわち二つの被写体像５６、５７がレンズ５１、５２の光軸５８、５９と光センサアレイの交点にある場合を基準とした２像の相対変移である。Ｂとｆｅは定数であるので、位相差Ｘを検出することで距離ｄを求めることができる。
【００１６】
また、マルチライン光センサ１１の構成は、図３に示すように、各々１対の光センサ回路アレイ１３０ａと１３０ｂ、１３０ｃと１３０ｄ、１３０ｅと１３０ｆを、長手方向ｘｎに対して垂直方向ｙｎに複数個配置した構成となっている。なお、光センサ回路アレイ１３０ａの一部と１３０ｂの一部、１３０ｃの一部と１３０ｄの一部、１３０ｅの一部と１３０ｆの一部のそれぞれが、図２に示す光センサアレイ５３、５４に相当する。詳細な説明は省略するが、特公平３−６７２０３号公報に記載されているように、光センサ回路アレイ１３０ａと１３０ｂ、１３０ｃと１３０ｄ、１３０ｅと１３０ｆの上記の各一部の位置を、光センサアレイ５３、５４の図２に示す位置から図２の上下にずらして配置すれば、正面（光軸５８、５９と同じ方向）以外の斜めの方向の距離を測定することができる。すなわち、光センサ回路アレイ１３０ａと１３０ｂ、１３０ｃと１３０ｄ、１３０ｅと１３０ｆをそれぞれ分割して細分化し、細分化された光センサアレイの部分同士の対にそれぞれに三角測距の原理を適用すれば、２次元の距離分布を求めることができる。また、１５１ａ，１５１ｂ，１５２ａ，１５２ｂ，１５３ａ，１５３ｂは光センサアレイ（受光部）であり、１５４ａ，１５４ｂ，１５５ａ，１５５ｂ，１５６ａ，１５６ｂは積分回路アレイ（増幅部）である。
【００１７】
更に説明すると、マルチライン光センサ１１は、隣接して配置される上段の光センサアレイ１５１ａ、１５１ｂと中段の光センサアレイ１５２ａ、１５２ｂとの間に、積分回路アレイ１５５ａ、１５５ｂが配置される構成となっている。また、同様に中段と下段の光センサアレイの間にも積分回路アレイが配置されている。なお、図３には光センサ回路アレイを３対配置した例を示すが、３対に限定するものではなく、より多くの光センサ回路アレイを配したものでもよい。５対以上が好ましく、さらに好ましくは１０〜２０対あるとよい。
【００１８】
Ａ／Ｄ変換部１２は、光センサ回路アレイ１３０ａ，１３０ｃ，１３０ｅから出力される第１のアナログ画像信号ＡＳ１をディジタルの第１の画像データＤ１に変換し、光センサ回路アレイ１３０ｂ，１３０ｄ，１３０ｆから出力される第２のアナログ画像信号ＡＳ２をディジタルの第２の画像データＤ２に変換して出力するものである。
【００１９】
距離算出部２１は、Ａ／Ｄ変換部１２からの第１及び第２の画像データＤ１，Ｄ２をもとに三角測距の原理によって、マルチライン光センサ１１と、顔１の予め設定された多数のポイント間の距離をそれぞれ求め、これらを一纏めとした距離分布データを算出する。ここで、マルチライン光センサ１１と予め設定された多数のポイント間の距離とは、上記のようにマルチライン光センサ１１を構成する各光センサアレイを分割して細分化し、細分化された光センサアレイの部分同士の各対にそれぞれ三角測距の原理を適用して求めた距離のことをいう。この距離分布データは、マルチライン光センサ１１での撮像が本人登録時の撮像であれば、基準距離分布データＤ３ａとして総和データ抽出部２２へ出力され、認証時の撮影であれば、比較距離分布データＤ３ｂとして基準点抽出部２４へ出力される。
【００２０】
また、上述した顔１の各ポイントは、例えば図４に示すように、顔１の上に、格子縞を形成する縦横の多数のラインで囲まれた長方形状領域の部分に相当する。また、ポイント数は任意に設定可能であり、例えば本例の場合、５センサ単位で距離を測定するようにしているため１ライン当たり８１アレイ＝８１ポイントあり、全部で８１×１３＝１０５３ポイントとなる。従って、この１０５３ポイントまでの各距離を算出することによって、１０５３ポイント分の距離分布データが導かれるようになっている。
【００２１】
なお、図４は視覚的に認識し易くするために、目鼻口が分かるようにコントラストをつけた画像として表示しているがが、実際には多数のポイントの距離データみなので、画面表示しても目視では誰であるかは認識できず、人物（個人名）を特定できないようになっている。
総和データ抽出部２２は、基準距離分布データＤ３ａよりマルチライン光センサ１１から１０５３ポイントまでの距離の総和を求め、これを総和データＤ４ａとして基準距離分布データＤ３ａと共に、データ記憶部２３へ出力する。
データ記憶部２３は、それらの基準距離分布データＤ３ａ及び総和データＤ４ａを対応付けて登録本人の基準データとして記憶するものである。この記憶された基準データは、以降、本人の顔の造形が変化する等の特別な事象が発生しない限り変更されないようになっている。
【００２２】
基準点抽出部２４は、本人の認証処理時に、距離算出部２１から比較距離分布データＤ３ｂが出力されてくると、この比較距離分布データＤ３ｂに対応させる基準距離分布データＤ３ａを総和データＤ４ａと共にデータ記憶部２３から読出し、各々の距離分布データＤ３ａ，Ｄ３ｂを互いに比較する際の基準となるポイントを抽出する。この抽出は、顔１の特徴をより示す部分が好ましく、例えばマルチライン光センサ１１から最も距離の近い鼻頭部分が好ましい。図４に、基準距離分布データＤ３ａから抽出した基準となるポイントである鼻頭部分のポイント（基準ポイント）Ｐａと、比較距離分布データＤ３ｂから抽出した基準となるポイントである鼻頭部分のポイント（比較ポイント）Ｐｂを示す。これらの基準及び比較ポイントＰａ，Ｐｂは、各距離分布データＤ３ａ，Ｄ３ｂと共に、位置合わせ処理部２５へ出力される。また、データ記憶部２３から読み出した総和データＤ４ａは、基準総和データＴａとして一致度データ算出部２７へ出力される。
【００２３】
位置合わせ処理部２５は、基準と比較の双方の顔画像を照合する際の調整を行う処理部であり、縦（Ｘ）、横（Ｙ）、高さ（Ｚ）の互いの軸が直交する３次元座標上において、各距離分布データＤ３ａ，Ｄ３ｂを基に２つの顔画像の全ポイントを導き、この導かれた基準全ポイント（基準顔画像とも称す）に対して、比較全ポイント（比較顔画像とも称す）を縦、横、高さの各軸に沿った方向並びに各軸に対する任意の可変角度方向に、基準ポイント（基準鼻頭）Ｐａと比較ポイント（比較鼻頭）Ｐｂとが一致するように、移動させる処理を行う。
【００２４】
この一致処理時の顔画像の移動イメージを、図５及び図６に顔の側面図（２次元平面図）で表現する。即ち、図５において、実線１ａで示す基準顔画像に対して、破線で示す比較顔画像を１ｂ−１〜１ｂ−３で示すように縦、横、高さの各軸に沿った方向に移動させる。この際、両者が最も一致する状態を求めるために、図６に１ｂ−４〜１ｂ−６で示すように、各軸に対する任意の可変角度方向（斜め上下左右方向）にも移動させる。この結果、比較顔画像が基準顔画像に一致している場合は、最終的に１ｂで示すように１ａと一致した状態となり、後述で説明する照合判定部２９にて本人と認証されることになる。
【００２５】
また、位置合わせ処理部２５からは、上記の移動調整後の比較距離分布データをＤ３ｂｉとすると、この比較距離分布データＤ３ｂｉと、基準距離分布データＤ３ａとが差絶対値総和データ抽出部２６へ出力される。
差絶対値総和データ抽出部２６は、位置合わせ調整部２５にて少なくとも各鼻頭のポイントＰａ，Ｐｂが一致状態に調整された際の基準距離分布データＤ３ａと比較距離分布データＤ３ｂｉとの対応する全ポイントの差分を求め、更にそれら差分の絶対値の総和を求め、この総和を比較総和データＴｂとして一致度データ算出部２７へ出力する。
【００２６】
一致度データ算出部２７は、基準総和データＴａと比較総和データＴｂとを次式（２）に当てはめ、一致度（％）を算出する。
一致度＝（１−（Ｔｂ／Ｔａ））×１００（％）  …（２）
例えば、図５及び図６に示したように基準顔画像１ａと比較顔画像１ｂとが完全に一致している場合は、双方の顔画像の全ポイントの差分の絶対値の総和＝比較総和データＴｂが「０」となるので、上式（２）の一致度が１００（％）となる。
【００２７】
この一致度（％）は、位置合わせ処理部２５で比較顔画像が移動され続けている限り、その移動に応じて変化するようになっている。
最大値検出部２８は、その変化する一致度（％）の中から最大値Ｍａｘを検出し、その結果を照合判定部２９及び位置合わせ処理部２５へ出力する。位置合わせ処理部２５は、最大値Ｍａｘもしくは最大値Ｍａｘが検出されたことを表す信号が入力されると処理を停止する。言い換えれば、位置合わせ処理部２５は、最大値Ｍａｘが検出されるまで上述した比較顔画像の移動処理を続ける。
【００２８】
但し、本例では、位置合わせ処理部２５は最大値Ｍａｘが入力されると処理を停止することとしたが、停止しないようにしてもよい。
照合判定部２９は、入力された一致度（％）の最大値Ｍａｘが、予め定められた許容値（％）以上であれば予め定められた本人と認証し、許容値（％）未満であれば非認証と判定して、この結果を出力するものである。
【００２９】
センサ制御部２０は、Ｉ／Ｏ部１３を介してマルチライン光センサ１１の撮像動作を制御するものである。
このような構成の人物認証装置１０による人物認証のための人物登録処理及び人物認証処理の動作を、図７に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、人物認証のための本人情報の登録動作を説明する。この登録が行われる場合、本人によって登録のための操作が行われる。この際、本人とマルチライン光センサ１１との間の距離は、床面に描かれた立つ位置を指示する足型表示などによって所定長に保持されるようにしてもよい。
【００３０】
ステップＳ１において、センサ制御部２０からＩ／Ｏ部１３を介してマルチライン光センサ１１の制御が行われると、当該マルチライン光センサ１１によって本人の顔１が撮像されて第１及び第２のアナログ画像信号ＡＳ１，ＡＳ２が得られる。そして、それらアナログ画像信号ＡＳ１，ＡＳ２がＡ／Ｄ変換部１２によって第１及び第２の画像データＤ１，Ｄ２に変換され、距離算出部２１へ出力される。
【００３１】
ステップＳ２において、距離算出部２１で、第１及び第２の画像データＤ１，Ｄ２をもとに三角測距の原理によって、マルチライン光センサ１１と、例えば図４に示すように顔１の上に予め設定された格子縞の各長方形状領域部分である１０５３ポイントとの間の各距離が求められ、更に、それらが一纏めとされた距離分布データが算出される。
ここで、ステップＳ３に示す登録判定において、本人登録時、即ち基準データの登録と判定された場合は、距離算出部２１で算出された距離分布データが、基準距離分布データＤ３ａとして総和データ抽出部２２へ出力される。
【００３２】
ステップＳ４において、総和データ抽出部２２で基準距離分布データＤ３ａによりマルチライン光センサ１１から１０５３ポイントまでの距離の総和を求め、これを総和データＤ４ａとして基準距離分布データＤ３ａと共に、データ記憶部２３へ出力する。そして、ステップＳ５において、データ記憶部２３に、それらの基準距離分布データＤ３ａ及び総和データＤ４ａが対応付けられて今回登録者の基準データとして記憶される。この時点で基準データの登録処理は終了する。
【００３３】
次に、人物認証の処理動作を説明する。この場合、ステップＳ３において、基準データの登録と判定されないので、距離算出部２１で算出された距離分布データが、比較距離分布データＤ３ｂとして基準点抽出部２４へ出力される。
そして、ステップＳ６において、基準点抽出部２４によってデータ記憶部２３から、その比較距離分布データＤ３ｂに対応させる基準距離分布データＤ３ａが総和データＤ４ａと共に読み出され、各々の距離分布データＤ３ａ，Ｄ３ｂを互いに比較する際の基準となるポイント（鼻頭）が抽出される。これは、図４に示した基準ポイントＰａ（基準距離分布データＤ３ａから抽出）と、比較ポイントＰｂ（比較距離分布データＤ３ｂから抽出）であるとする。これらの基準及び比較ポイントＰａ，Ｐｂは、各距離分布データＤ３ａ，Ｄ３ｂと共に、位置合わせ処理部２５へ出力される。また、データ記憶部２３から読み出された総和データＤ４ａは、基準総和データＴａとして一致度データ算出部２７へ出力される。
【００３４】
ステップＳ７において、位置合わせ処理部２５で、３次元座標上において、各距離分布データＤ３ａ，Ｄ３ｂを基に２つの顔画像の全ポイントが導かれ、これらの内の基準顔画像に対して、比較顔画像が縦、横、高さの各軸に沿った方向並びに各軸に対する任意の可変角度方向に、基準ポイントＰａと比較ポイントＰｂとが一致しかつ上記一致度ができるだけ大きくなるように移動される。つまり、図５及び図６に１ｂ−１〜１ｂ−６で示したように互いの全ポイントを一致させるための移動処理が行われる。
【００３５】
この処理の実行中に、位置合わせ処理部２５からは、移動調整中の比較距離分布データＤ３ｂｉと、基準距離分布データＤ３ａとが差絶対値総和データ抽出部２６へ出力される。
ステップＳ８において、差絶対値総和データ抽出部２６で、それらの基準距離分布データＤ３ａと比較距離分布データＤ３ｂｉとの対応する全ポイントの差分が求められ、更にそれら差分の絶対値の総和が求められ、この総和が比較総和データＴｂとして一致度データ算出部２７へ出力される。
【００３６】
そして、一致度データ算出部２７で、基準総和データＴａと比較総和データＴｂが上式（２）に当てはめられ、一致度（％）が算出される。この一致度（％）は、位置合わせ処理部２５の処理が実行中なので、所定時間間隔で変化している。
ステップＳ９において、最大値検出部２８で、その変化する一致度（％）の中から最大値Ｍａｘが検出される。例えば最大値Ｍａｘ＝８３％であったとする。この最大値Ｍａｘが照合判定部２９及び位置合わせ処理部２５へ出力される。最大値Ｍａｘもしくは最大値Ｍａｘが検出されたことを表す信号が位置合わせ処理部２５に入力されると位置合わせ処理が停止される。
【００３７】
また、その最大値Ｍａｘ＝８３％が照合判定部２９に入力されると、ステップＳ１０において、その最大値Ｍａｘが許容範囲内か否かが判断される。その許容範囲内か否かを判定する許容値（％）が８０％に設定されているとすると、最大値Ｍａｘ＝８３％なので、ステップＳ１１において登録本人と認証される。一方、最大値Ｍａｘが許容値（％）未満であれば、ステップＳ１２において、非認証と判定される。
【００３８】
以上説明したように本実施の形態の人物認証装置１０によれば、人物の登録時に、マルチライン光センサ１１から顔の多数のポイントまでの距離を求め、顔を３次元の特徴量である距離分布データで認識する。そして、その距離分布データを基準距離分布データＤ３ａとして記憶しておき、人物認証時に、マルチライン光センサ１１の撮像に応じて新たに求められた比較距離分布データＤ３ｂを基準距離分布データＤ３ａと照合し、この一致／不一致で本人を認証可能とした。
【００３９】
この認証のための距離分布データＤ３は、顔の３次元特徴量なので、従来の顔の平面の２次元特徴量を用いたものよりも高精度に認証することができる。また、その距離分布データＤ３から得られる３次元特徴量の顔画像は、実際には多数のポイントが同じ色（濃度も同じ）の長方形で示されるベタ画像なので、画面表示しても写真のように顔を認識できず、人物を特定できないので、プライバシーの侵害等を防止することができる。
【００４０】
また、マルチライン光センサ１１は、エリアセンサ等の撮像情報量が多いセンサに比べ撮像情報量が少ないので、人物認証処理を行う際の情報処理量を少なくすることができる。これによって人物認証装置１０を、携帯電話機や携帯型情報処理装置などの小容量タイプの携帯端末機にも搭載可能となる。
なお、顔１を２箇所の離れた位置にて撮像し、２つの画像信号を得ることが可能なセンサであれば、マルチライン光センサ１１に代え、どの様なセンサを用いても良い。また、上述の実施の形態において、距離ｄの替わりに位相差Ｘを適用してもよい。更に、本発明を背景技術にて説明したような従来技術と組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施の形態に係る人物認証装置の構成を示すブロック図である。
【図２】マルチライン光センサに適用される三角測距の原理図である。
【図３】実施の形態に係る人物認証装置におけるマルチライン光センサの構成を示す図である。
【図４】実施の形態に係る人物認証装置において撮像された顔の特徴部分のポイント（格子縞を形成する縦横の多数のラインで囲まれた長方形状領域の部分）を示す図である。
【図５】実施の形態に係る人物認証装置において比較顔画像を３次元座標上のＸ，Ｙ，Ｚ軸に沿った方向に移動することを２次元平面で表現した顔の側面図である。
【図６】実施の形態に係る人物認証装置において比較顔画像を３次元座標上のＸ，Ｙ，Ｚ軸に対する任意の可変角度方向（斜め上下左右方向）に移動することを２次元平面で表現した顔の側面図である。
【図７】実施の形態に係る人物認証装置による人物認証のための人物登録処理及び人物認証処理の動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】認証対象の人物の顔を示す図である。
【図９】従来例における認証対象の人物の顔の特徴部分であるノードを示す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１  顔
１０  人物認証装置
１１  マルチライン光センサ
１２  Ａ／Ｄ変換部
１３  Ｉ／Ｏ部
１４  認証部
２０  センサ制御部
２１  距離算出部
２２  総和データ抽出部
２３  データ記憶部
２４  基準点抽出部
２５  位置合わせ処理部
２６  差絶対値総和データ抽出部
２７  一致度データ算出部
２８  最大値検出部
２９  照合判定部
ＡＳ１  第１のアナログ画像信号
ＡＳ２  第２のアナログ画像信号
Ｄ１  第１の画像データ
Ｄ２  第２の画像データ
Ｄ３ａ  基準距離分布データ
Ｄ３ｂ  比較距離分布データ
Ｄ４ａ  総和データ
Ｐａ  基準ポイント
Ｐｂ  比較ポイント
Ｔａ  基準総和データ
Ｔｂ  比較総和データ
Ｍａｘ  一致度の最大値
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図４】
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