(57)【要約】【課題】撮影画像と予め用意された画像とを対照することにより、高速かつ高精度で画像を認識する画像認識装置、画像認識システム、画像認識方法、および、制御プログラムを提供する。【解決手段】撮影装置１０により撮影された撮影画像が入力された画像認識装置１は、撮影画像から顔画像を検出する一方、複数の登録者について、各々の登録者が撮影される確率と撮影時刻との関連を示す情報と撮影画像の撮影時刻とに基づいて、登録者の照合順序を決定し、この照合順序に従って、登録者の画像と検出した顔画像とを照合することにより、顔画像がどの登録者の画像であるかを特定する。【選択図】図１
2008146136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影画像からオブジェクト画像を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記オブジェクト画像について、予め用意された複数の
候補オブジェクトの画像との照合を行うことにより、前記オブジェクト画像がどの前記候
補オブジェクトの画像であるかを特定する照合手段と、
前記照合手段によって複数の前記候補オブジェクトの画像を照合する際の照合順序を制
御する制御手段と、を備え、
前記制御手段は、各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を
示す情報と、前記撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて、複数の前記候補オブジェクトの
照合順序を決定すること、
を特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
各々の前記候補オブジェクトが過去に撮影された時刻情報を記憶する履歴情報記憶手段
を備え、
前記制御手段は、前記履歴情報記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記各々の前記
候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す情報を生成し、この情報に
基づいて、前記候補オブジェクトの照合順序を決定すること、
を特徴とする請求項１記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記照合手段は複数種類の照合処理を実行可能であり、
前記各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す情報と、
前記撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて、前記照合処理の種類を変更すること、
を特徴とする請求項１または２記載の画像認識装置。
【請求項４】
複数の前記候補オブジェクトは複数のグループに分類されており、
前記照合手段は、複数の前記グループから一つの前記グループを選択し、選択した前記
グループに属する前記候補オブジェクトを順次選択して照合を行い、
前記制御手段は、各グループに属する各々の前記候補オブジェクトが過去に撮影された
時刻情報と、前記撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて、前記照合手段によって前記グル
ープを選択する順序を決定すること、
を特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の画像認識装置。
【請求項５】
特定の前記グループについて、そのグループに属する前記候補オブジェクトが撮影され
る確率と撮影時刻との関連を変化させる要因が発生したことを指示する指示手段を備え、
前記制御手段は、前記指示手段による指示に従って、変化した後の関連を示す情報をも
とに前記照合手段によって前記グループを選択する順序を決定すること、
を特徴とする請求項４記載の画像認識装置。
【請求項６】
特定の前記グループについて、そのグループに属する前記候補オブジェクトが撮影され
る確率と撮影時刻との関連を変化させる要因が発生したことを推定する推定手段を備え、
前記制御手段は、前記推定手段による推定結果に基づいて、変化した後の関連を示す情
報をもとに前記照合手段によって前記グループを選択する順序を決定すること、
を特徴とする請求項４記載の画像認識装置。
【請求項７】
前記検出手段は前記オブジェクト画像として人の顔画像を検出し、
前記照合手段は、前記検出手段により検出された顔画像について、予め登録された人物
の顔画像との照合を行うことにより、前記顔画像が前記登録された人物のうち、いずれか
の顔画像であるかを特定すること、
を特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の画像認識装置。
【請求項８】
撮影画像を出力する撮影装置と、画像認識装置とを備え、
前記画像認識装置は、
前記撮影装置により出力された撮影画像からオブジェクト画像を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記オブジェクト画像について、予め用意された複数の
候補オブジェクトの画像との照合を行うことにより、前記オブジェクト画像がどの前記候
補オブジェクトの画像であるかを特定する照合手段と、
前記照合手段によって複数の前記候補オブジェクトの画像を照合する際の照合順序を制
御する制御手段と、を備え、
前記制御手段は、各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を
示す情報と、前記撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて、複数の前記候補オブジェクトの
照合順序を決定すること、
を特徴とする画像認識システム。
【請求項９】
撮影画像からオブジェクト画像を検出する一方、
予め用意された複数の前記候補オブジェクトについて、各々の前記候補オブジェクトが
撮影される確率と撮影時刻との関連を示す情報と前記撮影画像の撮影時刻情報とに基づい
て照合順序を決定し、
この照合順序に従って、前記候補オブジェクトの画像と検出した前記オブジェクト画像
とを照合することにより、前記オブジェクト画像がどの前記候補オブジェクトの画像であ
るかを特定すること、
を特徴とする画像認識方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
撮影画像からオブジェクト画像を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記オブジェクト画像について、予め用意された複数の
候補オブジェクトの画像との照合を行うことにより、前記オブジェクト画像がどの前記候
補オブジェクトの画像であるかを特定する照合手段と、
各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す情報と、前記
撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて、前記照合手段によって複数の前記候補オブジェク
トの画像を照合する際の照合順序を制御する制御手段と、
して機能させるための制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に写っているオブジェクトを認識する画像認識装置、この画像認識装置
を備えた画像認識システム、画像認識方法、および、制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
撮影した画像と、予め登録された多数の候補画像とを照合することにより、候補画像の
中から該当する画像を探すことで、撮影画像中の候補を認識する画像認識技術が知られて
いる。このような技術の一適用例として、管理地点で撮影した画像を用いて本人認証およ
び入退室管理を行うセキュリティシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００４−１２７２８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記のように撮影画像と複数の候補画像を照合して画像認識を行う場合、候補画像が増
加するほど、処理速度が低下する。この処理を高速化するため、認識精度の低下を許容し
てアルゴリズムを簡略化する方法が提案されたが、精度低下による実用性の低下が懸念さ
れる。
そこで本発明は、候補画像が増加した場合でも、高速かつ高精度で画像を認識する画像
認識装置、画像認識システム、画像認識方法、および、制御プログラムを提供することを
目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するため、本発明は、撮影画像からオブジェクト画像を検出する検出手
段と、前記検出手段により検出された前記オブジェクト画像について、予め用意された複
数の候補オブジェクトの画像との照合を行うことにより、前記オブジェクト画像がどの前
記候補オブジェクトの画像であるかを特定する照合手段と、前記照合手段によって複数の
前記候補オブジェクトの画像を照合する際の照合順序を制御する制御手段と、を備え、前
記制御手段は、各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す
情報と、前記撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて、複数の前記候補オブジェクトの照合
順序を決定すること、を特徴とする画像認識装置を提供する。
この構成によれば、撮影画像中のオブジェクト画像と候補オブジェクト画像とを照合す
る際の照合順序を、各々の候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す
情報と、撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて決定するので、撮影画像に写っている可能
性が高い候補オブジェクトを優先して照合することが可能になり、候補オブジェクト画像
が多数であっても、オブジェクト画像を速やかに特定でき、画像認識の効率化および高速
化を図ることができる。
【０００５】
上記構成において、各々の前記候補オブジェクトが過去に撮影された時刻情報を記憶す
る履歴情報記憶手段を備え、前記制御手段は、前記履歴情報記憶手段に記憶された情報に
基づいて、前記各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す
情報を生成し、この情報に基づいて、前記候補オブジェクトの照合順序を決定するものと
してもよい。
この場合、過去に候補オブジェクトが撮影された時刻を示す情報を記憶し、この情報に
基づいて候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す情報を生成するの
で、より適切な照合順位を決定できる。また、撮影画像におけるオブジェクト画像が候補
オブジェクト画像と特定される毎に、新たに該当する候補オブジェクトの撮影時刻情報が
更新されるので、各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連が変
化した場合にも、その変化に応じた照合順序決定が可能となる。
【０００６】
また、上記構成において、前記照合手段は複数種類の照合処理を実行可能であり、前記
各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す情報と、前記撮
影画像の撮影時刻情報とに基づいて、前記照合処理の種類を変更するものとしてもよい。
この場合、照合処理の種類を高精度な処理に変更すると、撮影される確率が低い候補オ
ブジェクトについては高精度の照合が適用されることになり、より確実な画像認識を行え
る。また、照合処理の種類を、処理負荷が高く高精度な処理に変更した場合は照合に時間
がかかる可能性があるが、上記の変更は限られた場合にしか行われないので、照合全体に
要する時間に与える影響を最小限に抑えることが可能となる。
【０００７】
上記構成において、複数の前記候補オブジェクトは複数のグループに分類されており、
前記照合手段は、複数の前記グループから一つの前記グループを選択し、選択した前記グ
ループに属する前記候補オブジェクトを順次選択して照合を行い、前記制御手段は、各グ
ループに属する各々の前記候補オブジェクトが過去に撮影された時刻情報と、前記撮影画
像の撮影時刻情報とに基づいて、前記照合手段によって前記グループを選択する順序を決
定するものとしてもよい。
この場合、グループ毎の照合順位を決定して、この照合順位に従ってグループ毎に処理
を行うため、撮影時刻と撮影される確率との関連が共通または類似する複数の候補オブジ
ェクトを、グループ単位で処理することで、処理の負荷を軽減でき、効率化および高速化
を図ることができる。
【０００８】
上記構成において、特定の前記グループについて、そのグループに属する前記候補オブ
ジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を変化させる要因が発生したことを指示す
る指示手段を備え、前記制御手段は、前記指示手段による指示に従って、変化した後の関
連を示す情報をもとに前記照合手段によって前記グループを選択する順序を決定するもの
としてもよい。
この場合、外的要因によって前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関
連が変化する場合に、この変化に対応してグループ単位で上記関連を変化させるので、外
的要因に対応して適切な照合順序を決定できる。また、撮影時刻と撮影される確率との関
連が共通または類似する複数の候補オブジェクトを、グループ単位でまとめて処理するの
で、各々の候補オブジェクトについて指示を行う場合に比べて作業負担が軽く、特に候補
オブジェクトが多数である場合には大幅な省力化を図ることができる。
【０００９】
また、上記構成において、特定の前記グループについて、そのグループに属する前記候
補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を変化させる要因が発生したことを
推定する推定手段を備え、前記制御手段は、前記推定手段による推定結果に基づいて、変
化した後の関連を示す情報をもとに前記照合手段によって前記グループを選択する順序を
決定するものとしてもよい。
この場合、何らかの要因によって前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻と
の関連が変化することを推定し、この変化に対応してグループ単位で上記関連を変化させ
る。これにより、要因の発生に係る入力を省くことでより一層の省力化を図るとともに、
グループ単位で候補オブジェクトの順位を決定することで高速化を図ることができる。
【００１０】
上記構成において、前記検出手段は前記オブジェクト画像として人の顔画像を検出し、
前記照合手段は、前記検出手段により検出された顔画像について、予め登録された人物の
顔画像との照合を行うことにより、前記顔画像が前記登録された人物のうち、いずれかの
顔画像であるかを特定するものとしてもよい。
この場合、撮影画像における人の顔画像を予め登録された人物のうちいずれかに特定す
る処理を、登録された人物が多数であっても高速に行うことができる。
【００１１】
本発明は、撮影画像を出力する撮影装置と、画像認識装置とを備え、前記画像認識装置
は、前記撮影装置により出力された撮影画像からオブジェクト画像を検出する検出手段と
、前記検出手段により検出された前記オブジェクト画像について、予め用意された複数の
候補オブジェクトの画像との照合を行うことにより、前記オブジェクト画像がどの前記候
補オブジェクトの画像であるかを特定する照合手段と、前記照合手段によって複数の前記
候補オブジェクトの画像を照合する際の照合順序を制御する制御手段と、を備え、前記制
御手段は、各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す情報
と、前記撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて、複数の前記候補オブジェクトの照合順序
を決定すること、を特徴とする画像認識システムを提供する。
この構成によれば、撮影装置によって撮影した画像中のオブジェクト画像と候補オブジ
ェクト画像とを照合する際の照合順序を、各々の候補オブジェクトが撮影される確率と撮
影時刻との関連を示す情報と、撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて決定するので、撮影
画像に写っている可能性が高い候補オブジェクトを優先して照合するので、候補オブジェ
クト画像が多数であってもオブジェクト画像を速やかに特定でき、撮影から画像認識に至
る一連の処理の効率化および高速化を図ることができる。
【００１２】
本発明は、撮影画像からオブジェクト画像を検出する一方、予め用意された複数の前記
候補オブジェクトについて、各々の前記候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻と
の関連を示す情報と前記撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて照合順序を決定し、この照
合順序に従って、前記候補オブジェクトの画像と検出した前記オブジェクト画像とを照合
することにより、前記オブジェクト画像がどの前記候補オブジェクトの画像であるかを特
定すること、を特徴とする画像認識方法を提供する。
この方法によれば、撮影画像中のオブジェクト画像と候補オブジェクト画像とを照合す
る際の照合順序を、各々の候補オブジェクトが撮影される確率と撮影時刻との関連を示す
情報と、撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて決定するので、撮影画像に写っている可能
性が高い候補オブジェクトを優先して照合するので、候補オブジェクト画像が多数であっ
ても、オブジェクト画像を速やかに特定でき、高速かつ効率よく画像認識を行うことがで
きる。
【００１３】
本発明は、コンピュータを、撮影画像からオブジェクト画像を検出する検出手段と、前
記検出手段により検出された前記オブジェクト画像について、予め用意された複数の候補
オブジェクトの画像との照合を行うことにより、前記オブジェクト画像がどの前記候補オ
ブジェクトの画像であるかを特定する照合手段と、各々の前記候補オブジェクトが撮影さ
れる確率と撮影時刻との関連を示す情報と、前記撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて、
前記照合手段によって複数の前記候補オブジェクトの画像を照合する際の照合順序を制御
する制御手段と、して機能させるための制御プログラムを提供する。
この制御プログラムをコンピュータで実行すれば、撮影画像中のオブジェクト画像と候
補オブジェクト画像とを照合する際の照合順序を、各々の候補オブジェクトが撮影される
確率と撮影時刻との関連を示す情報と、撮影画像の撮影時刻情報とに基づいて決定し、撮
影画像に写っている可能性が高い候補オブジェクトを優先して照合することで、画像認識
の高速化および効率化を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明を適用した実施形態について説明する。
［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係る画像認識システム１００の構成を示すブロック図である
。
この画像認識システム１００は、複数台のカメラ１２を備えた撮影装置１０を、画像認
識装置１に接続して構成される。
撮影装置１０は、カメラ１２によって所定時間毎に撮影を行い、撮影画像データを画像
認識装置１に出力する。
画像認識装置１は、撮影装置１０から入力される撮影画像中のオブジェクト（被写体と
して写っている人および物）を特定する画像認識処理を行う。画像認識装置１は、動画像
と静止画像のいずれに対しても画像認識処理を実行可能であり、また、オブジェクトとし
て人および物のいずれも認識できる。本第１の実施形態及び後述する他の実施形態では、
あくまで一例として、静止画像に対する画像認識処理を行い、オブジェクトとして人間の
顔を認識する場合について説明する。
【００１５】
まず、画像認識装置１の構成について説明する。
図１に示すように、画像認識装置１は、画像認識装置１の各部の制御、および、後述す
る画像認識処理を実行する制御部２と、制御部２によって実行される各種プログラムを記
憶したＲＯＭ３と、制御部２によって処理されるプログラムやデータ等を一時的に記憶す
るＲＡＭ４とを備えている。ＲＯＭ３は、半導体記憶デバイス等を用いた記録媒体であり
、制御部２により実行される制御プログラム３１、および、制御プログラム３１に関する
データ等を不揮発的に記憶している。
また、画像認識装置１は、制御部２によって処理される画像等を記憶する記憶部５と、
画像認識装置１に対する指示入力を行うための入力部６と、制御部２によって実行される
処理の結果等を出力する出力部７と、外部の装置（図示略）に接続される外部インタフェ
ース（Ｉ／Ｆ）８とを備えている。これらの各部はバス９により相互に接続されている。
【００１６】
記憶部５は、磁気的記録媒体、光学的記録媒体、或いは半導体記憶デバイスを用いて各
種情報を不揮発的に記憶する。記憶部５は複数の記憶領域を有し、これらの記憶領域に、
画像認識処理において参照および処理する各種データを記憶する。
図２は、記憶部５の構成を模式的に示す図である。この図２に示すように、記憶部５が
有する記憶領域には、画像を認識するために利用される情報を格納した認識用ＤＢ（デー
タベース）５１、認識履歴情報記憶部５２（履歴情報記憶手段）、および時刻分布情報記
憶部５３が含まれる。
認識用ＤＢ５１は、後述する画像認識処理において、顔画像の認識を行うために用いる
情報を格納したデータベースであり、具体的には、オブジェクトの画像の特徴を示す情報
を格納する。本第１の実施形態ではオブジェクトとして人の顔を認識するので、認識用Ｄ
Ｂ５１には、複数の人物の顔について、顔画像の特徴を示す情報が、顔を識別するための
情報（人物の名前等）に対応づけて格納されている。
制御部２は、画像認識処理において、認識対象画像から顔画像を検出し、検出した顔画
像と、認識用ＤＢ５１に格納された情報とを照合することで、検出した顔画像が誰の顔で
あるかを特定する。従って、認識用ＤＢ５１に格納された複数の人物は、画像認識処理で
認識候補として扱われる。すなわち、画像認識の候補として画像認識装置１に登録された
とみなすことができるので、以下の説明では認識用ＤＢ５１に格納された複数の人物を「
登録者」と呼ぶ。
【００１７】
認識履歴情報記憶部５２は、認識用ＤＢ５１に情報が記憶された登録者毎に、過去に認
識された履歴を示す認識履歴情報５２Ａを記憶する。
図３は、認識履歴情報５２Ａの構成例を模式的に示す図である。この図３に示す認識履
歴情報５２Ａには、登録者「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」…の各々の登録者について、
１１月１日から１１月５日までの５日間における認識時刻が格納されている。
ここで、認識時刻とは、撮影装置１０により撮影された撮影画像の撮影時刻である。例
えば、１１月１日の午前８時２７分に撮影された撮影画像に登録者「Ａ」が写っていた場
合、１１月１日の登録者「Ａ」の認識時刻は「８：２７」となる。
認識履歴情報５２Ａには、画像認識装置１が画像認識処理を行って、撮影画像に写って
いる人物（登録者）を特定する毎に、特定した登録者の履歴が追加される。
この図３に示す構成はあくまで一例であり、認識履歴情報５２Ａに情報が記憶される登
録者の数や、認識時刻が記憶される日数は任意である。
【００１８】
図２に示す時刻分布情報記憶部５３は、認識履歴情報記憶部５２に記憶された認識履歴
情報５２Ａに基づいて、各登録者の認識時刻の分布を示す時刻分布情報を記憶する。
図４は、時刻分布情報の概要を説明する図であり、図４（Ａ）は各登録者の撮影時刻の
分布を示し、図４（Ｂ）は各撮影者が撮影される確率と撮影時刻との関連を示す。
図３に例示した認識履歴情報５２Ａによれば、５日間の登録者「Ａ」〜「Ｄ」の認識時
刻は、図４（Ａ）に示すように分布する。例えば、登録者「Ａ」の認識時刻は午前８時３
０分付近に集中しており、登録者「Ｂ」の認識時刻は午前８時３０分付近と午前９時とに
分かれている。
【００１９】
この認識履歴情報５２Ａの情報をもとに、各登録者が撮影される確率を変数とする分布
関数が求められる。この分布関数をグラフ化すると、図４（Ｂ）に示すような関連が現れ
る。例えば、登録者「Ａ」については午前８時３０分付近をピークとする関連が現れ、登
録者「Ｂ」については午前７時５０分頃から午前９時３０分頃までに跨る幅広い関連が現
れる。時刻分布情報記憶部５３には、図４（Ｂ）に示すような、各登録者が撮影される確
率と撮影時刻との関連を示す時刻分布情報が記憶される。
この時刻分布情報を用いると、ある時刻において、撮影される可能性が高い順に各登録
者の順位付けを行える。例えば、図４（Ｂ）を参照して、午前８時３０分に撮影される確
率は、登録者「Ａ」が最も高く、以下、登録者「Ｃ」、「Ｂ」、「Ｄ」の順になる。また
、午前９時に撮影される確率が高い順に各登録者を順位付けすると、登録者「Ｄ」、「Ｂ
」、「Ａ」、「Ｃ」の順になる。
なお、時刻分布情報の具体的態様は特に限定されるものではなく、ヒストグラム分布、
ガンマ分布、正規分布、混合分布など任意の確率分布を用いることができる。
【００２０】
図１に示す入力部６は、数字・文字・記号等を入力するキーや特定の動作を指示する機
能キー等の各種キースイッチ、ロータリースイッチ、電源ＯＮ／ＯＦＦボタン等を備え、
これらスイッチ或いはボタン等の操作に対応する操作信号を生成して、制御部２に出力す
る。
また、出力部７は、撮影装置１０により撮影された撮影画像や制御部２による処理結果
等を、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）等を備えた表示画面７１に映像として表示させ、或い
は、図示しない印刷装置により印刷させる。
【００２１】
外部インタフェース８は、画像認識装置１の外部の装置に接続されるインタフェースで
ある。ここで外部の装置としては、ハードディスクドライブや半導体メモリを内蔵したス
トレージデバイス、パーソナルコンピュータ、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカ
メラ、携帯型電話機等が挙げられる。外部インタフェース８の具体的な構成としては、US
B（Universal  Serial  Bus）、IEEE1394、Ethernet（登録商標）等の通信方式に対応し
た有線接続インタフェース、および、IEEE802.11、Bluetooth（登録商標）、UWB、ZigBee
（登録商標）等の通信方式に対応した無線通信インタフェース等が挙げられる。
また、外部インタフェース８は、上記各種規格に準じたコネクタの他、上記各種規格に
より規定されたプロトコルを実行可能なインタフェース回路を備えていてもよい。
【００２２】
そして、画像認識装置１には、外部インタフェース８を介して撮影装置１０が接続され
ている。
撮影装置１０は、例えば建物の入口付近に設置された複数のカメラ１２と、これらカメ
ラ１２により撮影を実行させるとともに撮影画像データを取得する撮影制御部１１とを備
える。
撮影制御部１１は、予め設定された時間毎にカメラ１２によって撮影を行わせ、取得し
た撮影画像データを画像認識装置１に出力する。ここで、撮影制御部１１は、撮影画像デ
ータとともに、撮影時刻を示す情報を画像認識装置１に出力する。
カメラ１２はデジタルカメラであり、撮影制御部１１の制御に従って可視光または赤外
線による撮影を行い、撮影画像データを撮影制御部１１に出力する。
【００２３】
図５は、画像認識装置１が実行する画像認識処理を示すフローチャートである。
この図５に示す画像認識処理において、制御部２は、検出手段、照合手段、および制御
手段として機能する。
この画像認識処理は、撮影装置１０から画像認識装置１に対して撮影画像が入力される
毎に実行される。
制御部２は、撮影装置１０から入力された撮影画像と、この撮影画像の撮影時刻を取得
し（ステップＳ１１）、取得した撮影画像から顔画像を検出する（ステップＳ１２）。こ
のステップＳ１２で、制御部２は、取得した撮影画像において人間の顔の画像と思われる
領域を検出し、検出した領域を切り出す処理を行う。この処理において切り出された領域
は、以下の処理で顔画像として処理される。ここで、顔の画像を検出する処理は、例えば
、輝度パターンに基づくＳＶＭ（サポートベクタマシン）による顔検出技術を利用できる
。
【００２４】
また、制御部２は、認識履歴情報記憶部５２に記憶された認識履歴情報５２Ａを参照し
て、認識履歴情報５２Ａに含まれる情報を演算することにより、各登録者の時刻分布情報
を生成して時刻分布情報記憶部５３に記憶させる（ステップＳ１３）。ここで生成した時
刻分布情報をもとに、制御部２は、ステップＳ１１で取得した撮影時刻に撮影される確率
が高い順に、各登録者の照合順序を決定する（ステップＳ１４）。
【００２５】
その後、制御部２は、決定した照合順序に従って一人の登録者を選択する（ステップＳ
１５）。この選択では、照合順序の上位から順に登録者が選択され、最初にステップＳ１
５の処理を行う場合は最上位の登録者が選択される。
制御部２は、選択した登録者の顔画像の特徴に関する情報を認識用ＤＢ５１から読み出
し、読み出した情報と、ステップＳ１２で検出した顔画像とを照合し（ステップＳ１６）
、顔画像の特徴が一致するか否かを判別する（ステップＳ１７）。
ここで、顔画像の特徴が一致しなかった場合（ステップＳ１７；Ｎｏ）、制御部２は、
ステップＳ１５に戻って、照合順位に従って次の登録者を選択し、再び照合を行う。
【００２６】
一方、顔画像の特徴が一致した場合（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、制御部２は、撮影画
像に写っている人物が選択している登録者であると特定して、特定した登録者の名前等を
出力部７によって出力し（ステップＳ１８）、この登録者に対応する認識履歴情報５２Ａ
を更新して（ステップＳ１９）、画像認識処理を終了する。
【００２７】
以上のように、第１の実施形態に係る画像認識システム１００においては、撮影装置１
０により撮影した撮影画像について、画像認識装置１が画像認識処理を実行する。この画
像認識処理において、画像認識装置１は、撮影画像に写った顔が誰の顔であるかを特定す
る。この画像認識処理において、画像認識装置１は、時刻分布情報記憶部５３に記憶され
た時刻分布情報をもとに、撮影時刻と同時刻において各登録者が撮影される確率が高い順
に、登録者の照合順位を決定し、この照合順位に従って登録者を選択しながら、撮影画像
で検出した顔画像と、複数の登録者の顔画像とを照合する。このため、撮影される確率が
高い登録者が先に照合されるため、先に照合される登録者の顔と撮影画像中の顔画像とが
一致する可能性が極めて高い。これにより、画像認識処理を開始してから顔画像が一致す
るまでの時間を大幅に短縮でき、処理の高速化を図ることができる。
特に、登録者が多数である場合には、顔画像と一致する可能性を考慮せずに照合を行っ
てしまうと、顔画像が一致するまでに膨大な処理を行う必要があり、処理に要する時間が
長く、また、膨大なハードウェア資源を占有してしまう。上記第１の実施形態に係る画像
認識システム１００では、顔画像と一致する可能性が高い登録者を優先して照合すること
によって、登録者の数が多くても短時間で顔画像が一致して、誰の顔であるかを特定でき
る。従って、非常に効率よく、高速に画像認識処理を実行できる。
【００２８】
上記画像認識処理においては、ステップＳ１４で照合順序を決定する際、制御部２は、
認識履歴情報５２Ａを参照して、既に同日の前の時刻で特定された登録者を、時刻分布情
報に関わらず照合順序の下位にしてもよい。例えば、画像認識システム１００を入退場管
理システムに適用した場合、入場の時間帯には、登録者の殆どが入口近傍に設置されたカ
メラ１２によって１回ずつ撮影される。入場時間帯において既に特定された登録者が再び
カメラ１２によって撮影される可能性は非常に低いので、この登録者の時刻分布情報には
関係なく照合順位を下位にして、より一層の効率化と高速化を図ることができる。
また、画像認識処理を開始する際に、画像認識装置１が撮影装置１０に対して撮影画像
の出力を指示する制御情報を送信し、この制御情報に応じて撮影制御部１１が撮影画像を
画像認識装置１に出力してもよい。
また、制御部２は、画像認識処理を行う毎に時刻分布情報を生成する（ステップＳ１３
）ものとして説明したが、画像認識処理を行う前に時刻分布情報を生成し、時刻分布情報
記憶部５３に記憶させてもよい。この場合、より一層の画像認識処理の高速化を図ること
ができる。
【００２９】
なお、画像認識装置１は、画像認識処理において特定した登録者の名前等を、撮影画像
にメタデータとして付加してもよい。ここで生成されるメタデータは、文字で表現される
情報（いわゆるテキストデータ）であるから、静止画像や動画像のデータに比べて高速に
検索できる。このため、画像にメタデータを付与すると画像の検索および抽出が格段に容
易になり、画像管理の負担が軽減されるという利点がある。
【００３０】
［第２の実施形態］
以下、第２の実施形態に係る画像認識装置１について説明する。本第２の実施形態に係
る画像認識装置１の構成は、上記第１の実施形態で説明したものと同様であるから、共通
する構成部に同符号を付すことにより説明を省略する。
本第２の実施形態に係る画像認識装置１は、画像認識処理において、照合順位の下位の
登録者を選択した場合に、認識方法を、より高精度で信頼性の高い方法に変更する。
認識方法を変更する動作としては、例えば、撮影画像から検出された顔画像と登録者の
顔画像との特徴を照合するアルゴリズムを変更する動作、照合の際に用いるパラメータを
変更する動作が挙げられる。また、通常は一台のカメラ１２により撮影された一枚の撮影
画像について画像認識処理を行うのに対し、複数のカメラ１２により撮影された複数の画
像からそれぞれ顔画像を検出して、これら複数の顔画像を選択した登録者と照合するよう
に変更してもよい。
【００３１】
画像認識システム１００をセキュリティに関係する用途で利用する場合には、認識精度
が高いほど良いが、認識精度の高い方法は処理の負荷が高いために時間がかかってしまう
。そこで、本第２の実施形態に係る画像認識システム１００は、照合順位の下位の登録者
を選択した場合にのみ、認識方法を変更する。照合順位が下位の登録者は、その撮影時刻
に撮影される確率が低いといえる。言い換えれば、照合順位が高い登録者が、その撮影時
刻に撮影されることは自然であり、照合順位が下位の登録者が、その撮影時刻に撮影され
ることは不自然であるということができる。従って、照合順位の下位の登録者を選択した
場合にのみ認識方法を高精度の方法に変更すれば、画像認識処理の長時間化を回避しつつ
、信頼性を向上させることができる。
【００３２】
図６は、第２の実施形態に係る画像認識システム１００の動作を示すフローチャートで
あり、詳細には、画像認識装置１が実行する画像認識処理を示す。
この図６に示す画像認識処理において、制御部２は、撮影装置１０から入力された撮影
画像と、この撮影画像の撮影時刻を取得し（ステップＳ２１）、取得した撮影画像から顔
画像を検出する（ステップＳ２２）。このステップＳ２２の処理は、上述したステップＳ
１２（図５）と同様である。
続いて、制御部２は、認識履歴情報５２Ａに含まれる情報を演算することにより、各登
録者の時刻分布情報を生成して時刻分布情報記憶部５３に記憶させる（ステップＳ２３）
。ここで生成した時刻分布情報をもとに、制御部２は、ステップＳ２１で取得した撮影時
刻に撮影される確率が高い順に、各登録者の照合順序を決定する（ステップＳ２４）。
【００３３】
その後、制御部２は、決定した照合順序に従って一人の登録者を選択し（ステップＳ２
５）、選択した登録者の顔画像の特徴に関する情報を認識用ＤＢ５１から読み出して、読
み出した情報とステップＳ２２で検出した顔画像とを照合し（ステップＳ２６）、顔画像
の特徴が一致するか否かを判別する（ステップＳ２７）。
ここで、顔画像の特徴が一致しなかった場合（ステップＳ２７；Ｎｏ）、制御部２は、
照合順位のｎ位の登録者（ｎは予め設定された自然数）までの照合が済んだか否かを判別
する（ステップＳ２８）。そして、ｎ位の登録者までの照合が済んでいなければ、制御部
２はステップＳ２５に戻って、照合順位に従って次の登録者を選択し、再び照合を行う。
一方、照合順位の上位ｎ人の照合が済んでいる場合（ステップＳ２８；Ｎｏ）、制御部
２は、認識方法を変更する（ステップＳ２９）。この認識方法の変更は、上述したように
高精度な認識方法への変更である。その後、制御部２はステップＳＳ２５に戻って、照合
順位に従って次の登録者を選択し、照合を行う。
【００３４】
また、顔画像の特徴が一致した場合（ステップＳ２７；Ｙｅｓ）、制御部２は、撮影画
像に写っている人物が選択している登録者であると特定して、特定した登録者の名前等を
出力部７によって出力し（ステップＳ３０）、この登録者に対応する認識履歴情報５２Ａ
を更新して（ステップＳ３１）、画像認識処理を終了する。
【００３５】
以上のように、第２の実施形態に係る画像認識システム１００においては、撮影装置１
０により撮影した撮影画像について、画像認識装置１が画像認識処理を実行し、撮影画像
に写っている人物を特定する。この画像認識処理において、画像認識装置１は、時刻分布
情報記憶部５３に記憶された時刻分布情報をもとに、撮影時刻と同時刻において各登録者
が撮影される確率が高い順に登録者の照合順位を決定し、この照合順位に従って登録者を
選択しながら、撮影画像で検出した顔画像と、複数の登録者の顔画像とを照合する。
さらに、画像認識装置１は、照合順位の上位ｎ人の照合が終わっても顔画像の人物が特
定されない場合に、認識方法を変更して高精度の認識を実行する。
これにより、撮影時刻において撮影される確率が低い登録者を照合する場合の認識精度
を高めることで、より確実な画像認識を行い、高い信頼性を確保できる。また、認識精度
が高い認識方法を適用する登録者を、照合順位の下位に限定することで、画像認識処理の
長時間化を回避しつつ、信頼性の向上を図ることができる。
なお、ｎに関しては常に同じ値を用いるのではなく、状況に応じて変化させてもよいし
、ｎを規定することなく、その時刻における撮影確率が一定以下になる候補者に関して、
照合方法を変化させるようにしてもよい。例えば、ある時刻の照合順序が登録者Ａ、Ｂ、
Ｃ、Ｄの順序となっており、過去の撮影時刻の分布から算出された確率が登録者Ａは３５
％、登録者Ｂは３０％、登録者Ｃは２５％、登録者Ｄは１０％の場合には、算出された確
率の差が大きい照合順位第４位の登録者Ｄから照合方法を変更する。
一方、ある時刻の照合順序が同様に登録者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの順序となっており、過去の
撮影時刻の分布から算出された確率が登録者Ａは９０％、登録者Ｂは７％、登録者Ｃは２
％、登録者Ｄは１％の場合には、照合順位第２位から第４位はほぼ同程度の確率とみなし
、照合順位第２位の登録者Ｂから照合方法を変更する。
【００３６】
［第３の実施形態］
次に、第３の実施形態に係る画像認識装置１について説明する。本第３の実施形態に係
る画像認識システム１００の構成は、上記第１の実施形態で説明したものとほぼ同様であ
るから、共通する構成部に同符号を付すことにより説明を省略する。
本第３の実施形態に係る画像認識装置１は、画像認識処理において、複数の登録者が属
するグループを単位として、撮影時間と撮影される確率との関連を示すグループ毎時刻分
布情報を求め、このグループ毎時刻分布情報に基づいてグループ毎の照合順位を決定する
。照合を行う際には、グループ毎の照合順位に従ってグループを選択し、そのグループに
属する登録者を順次選択して照合する。
【００３７】
図７は、第３の実施形態に係る記憶部５の構成例を示す図である。
この図７に示すように、第３の実施形態における記憶部５は、認識用ＤＢ５１、認識履
歴情報記憶部５２、時刻分布情報記憶部５３に加え、登録者グループ情報記憶部５４、お
よびグループ毎時刻分布情報記憶部５５を有する。
登録者グループ情報記憶部５４は、認識用ＤＢ５１に情報が格納された登録者をグルー
プに分類するための情報を記憶する。登録者グループ情報記憶部５４に記憶された情報に
より、各登録者が属するグループが定められる。なお、本第３の実施形態では全ての登録
者がいずれかのグループに属する場合を例に挙げて説明するが、例えば、一部の登録者が
グループに属しないものとしてもよい。この場合は、グループに属しない登録者を便宜的
に「所属なし」という一つのグループに属させてもよいし、グループ毎の処理とは別に処
理してもよい。
【００３８】
図８は、グループ毎時刻分布情報記憶部５５に記憶されるグループ毎時刻分布情報の概
要を説明する図である。
画像認識装置１は、登録者グループ情報記憶部５４に記憶された情報に基づいて、ある
グループに属する全ての登録者を検出し、検出した全ての登録者に対応する認識履歴情報
を認識履歴情報記憶部５２から読み出して、グループ毎の時刻分布情報を生成する。生成
したグループ毎時刻分布情報は、例えば、図８（Ａ）に示す確率分布として表される。
図８（Ａ）には、グループＰとグループＱの２つのグループについて、グループ毎時刻
分布情報を図示する。グループＰに属する登録者が撮影される確率は、午前７時３０分前
後から午前８時３０分過ぎに跨って分布している。また、グループＱに属する登録者が撮
影される確率は、午前８時頃から午前９時過ぎに跨って分布している。このため、例えば
撮影時刻が午前８時の場合の照合順位はグループＰが上位となり、撮影時刻が午前９時の
場合の照合順位はグループＱが上位となる。
【００３９】
ところで、画像認識システム１００においては、外的な要因で、何人かの登録者が過去
の認識時刻から大幅にずれた時刻に撮影されることがある。
例えば、画像認識システム１００を入退場管理システムとして利用し、建物や部屋の入
口に設けたカメラ１２により撮影した撮影画像を認識して、登録者の入退場を管理する場
合、多数の登録者が利用する交通機関が事故等により大幅に遅延すると、この交通機関を
利用する登録者の入場時刻は、揃って通常より遅い時刻になる。そこで、同じ交通機関を
経由する登録者を同じグループに分類すれば、一つのグループに属する全ての登録者の入
場時刻が遅れることになる。また、他のグループに属する登録者の入場時刻は影響を受け
ず、通常と同じ時刻になることが考えられる。
【００４０】
そこで、画像認識装置１は、特定のグループに属する登録者が撮影される時刻が、外的
な要因によって、過去の認識時刻とは大幅に異なることが想定される場合、入力部６から
の指示入力に応じて、該当するグループに属する登録者の照合順序を変化させる。
例えば、図８（Ａ）に示すグループＰ，Ｑのうち、グループＰに属する登録者の撮影時
刻が過去の認識時刻に比べて遅れることが予想される場合、入力部６によってグループＰ
の時刻が遅れる旨が入力される。画像認識装置１は、この指示入力に応じて、グループＰ
の時刻分布情報を、図８（Ｂ）に示すように遅い時刻にシフトさせる。
この図８（Ｂ）に示す状態では、例えば撮影時刻が午前８時の場合の照合順序は、グル
ープＱが上位となり、撮影時刻が午前９時の場合の照合順位もグループＱが上位となる。
【００４１】
さらに、その後の外的要因の変化により、グループＰに属する登録者が撮影される時刻
の遅れが、最初に入力部６により入力した指示よりも小さい場合、グループＰに属する登
録者が撮影される時刻は図８（Ｂ）の状態よりも早まる。この場合、入力部６によって再
び指示入力を行えば、グループＰの時刻分布情報は図８（Ｃ）に示すように変化する。
この図８（Ｃ）に示す状態では、例えば撮影時刻が午前８時の場合の照合順序は、グル
ープＱが上位となり、撮影時刻が午前９時の場合の照合順位はグループＰが上位となる。
このように、画像認識装置１は、入力部６からの指示入力に応じて、グループ毎時刻分
布情報を時間軸上でシフトさせる。具体的な処理としては、入力部６によってグループ毎
時刻分布情報をシフトさせる対象のグループと、シフトさせる時間幅とが指示されると、
制御部２は、指示されたグループに対応してグループ毎時刻分布情報記憶部５５に記憶さ
れたグループ毎時刻分布情報を更新する。この更新が行われた後に撮影装置１０から入力
される撮影画像を認識する場合には、更新後のグループ毎時刻分布情報に基づいて照合順
位が決定される。
これにより、画像認識装置１は、撮影時間と撮影される確率との関連が外的要因に基づ
いて変化する場合に、適切な照合順位を決定できる。また、登録者毎に照合順序を変更す
る処理を行うと、登録者の数が多い場合に処理の負荷が過大となるおそれがあるが、グル
ープ毎に処理を行うことで、処理の負荷を抑えることができ、結果として大幅な効率化を
図ることができる。
なお、上記第３の実施形態においては入力部６からの指示入力に応じて、該当するグル
ープに属する登録者の照合順序を変化させる構成としたが、画像認識装置１が自動的に外
的要因の変化を推定し、推定結果に基づいて照合順位をシフトするようにしてもよい。こ
の場合、画像認識装置１の制御部２は、推定手段として機能する。また、この場合に、外
的要因の変化に関する情報が、図示しない外部の機器から外部Ｉ／Ｆ８を介して画像認識
装置１０へ入力される構成としてもよい。具体的には、外部Ｉ／Ｆ８に接続された通信回
線を介して、外部のサーバ装置から定期的に情報を取得して、取得した情報をもとに外的
要因の変化を推定する構成とすればよい。
【００４２】
図９は、第３の実施形態に係る画像認識システム１００の動作を示すフローチャートで
あり、詳細には、画像認識装置１が実行する画像認識処理を示す。この図９に示す画像認
識処理の実行時、入力部６は指示手段として機能する。
制御部２は、撮影装置１０から入力された撮影画像と、この撮影画像の撮影時刻を取得
し（ステップＳ４１）、取得した撮影画像から顔画像を検出する（ステップＳ４２）。こ
のステップＳ４２の処理は、上述したステップＳ１２（図５）と同様である。
続いて、制御部２は、登録者グループ情報記憶部５４を参照して各グループに属する登
録者を取得し、各グループに属する登録者について認識履歴情報５２Ａに含まれる情報を
演算することにより、グループ毎の時刻分布情報を生成してグループ毎時刻分布情報記憶
部５５に記憶させる（ステップＳ４３）。ここで生成したグループ毎時刻分布情報をもと
に、制御部２は、ステップＳ４１で取得した撮影時刻に撮影される確率が高い順に、各グ
ループの照合順序を決定する（ステップＳ４４）。
【００４３】
その後、制御部２は、決定した照合順序に従って一つのグループを選択し（ステップＳ
４５）、選択したグループに属する登録者から一人の登録者を選択する（ステップＳ４６
）。制御部２は、選択した登録者の顔画像の特徴に関する情報を認識用ＤＢ５１から読み
出し、読み出した情報と、ステップＳ４２で検出した顔画像とを照合し（ステップＳ４７
）、顔画像の特徴が一致するか否かを判別する（ステップＳ４８）。
ここで、顔画像の特徴が一致しなかった場合（ステップＳ４８；Ｎｏ）、制御部２は、
現在選択しているグループに属する全ての登録者について、照合が済んだか否かを判別す
る（ステップＳ４９）。選択しているグループに属する登録者のうち、照合されていない
登録者がいる場合は（ステップＳ４９；Ｎｏ）、制御部２はステップＳ４６に戻り、選択
しているグループに属する別の登録者を選択して、照合を続ける。一方、現在選択してい
るグループに属する全ての登録者の照合が済んでいる場合（ステップＳ４９；Ｙｅｓ）、
制御部２はステップＳ４５に戻り、照合順序に従って次のグループを選択する。
【００４４】
そして、顔画像の特徴が一致した場合（ステップＳ４８；Ｙｅｓ）、制御部２は、撮影
画像に写っている人物が選択している登録者であると特定して、特定した登録者の名前等
を出力部７によって出力し（ステップＳ５０）、この登録者に対応する認識履歴情報５２
Ａを更新して（ステップＳ５１）、画像認識処理を終了する。
【００４５】
以上のように、第３の実施形態に係る画像認識システム１００においては、撮影装置１
０により撮影した撮影画像について、画像認識装置１が画像認識処理を実行し、撮影画像
に写っている人物を特定する。この画像認識処理において、画像認識装置１は、複数の登
録者をグループ化し、各グループに属する登録者の時刻分布情報をもとに、グループ毎に
時刻分布情報を生成し、このグループ毎時刻分布情報に従ってグループ毎の照合順位を決
定する。そして、グループ毎の照合順位に従ってグループを選択し、選択したグループに
属する登録者を順次選択しながら、撮影画像で検出した顔画像と、複数の登録者の顔画像
とを照合する。これにより、撮影時刻と撮影される確率との関連が共通または近似してい
る登録者をまとめて処理することで、処理の負荷を軽減し、効率化および高速化を図るこ
とができる。
【００４６】
さらに、画像認識装置１は、外的な要因によって、特定のグループに属する登録者が撮
影される時刻が過去の認識時刻とは大幅に異なることが想定される場合、入力部６からの
指示入力に応じて、該当するグループに属する登録者の照合順序を変化させる。撮影時間
と撮影される確率との関連が外的要因に基づいて変化する場合に、適切な照合順位を決定
できる。これにより、画像認識装置１は、撮影時間と撮影される確率との関連が外的要因
に基づいて変化する場合に、適切な照合順位を決定できる。また、登録者毎に照合順序を
変更する処理を行うと、特に登録者の数が多い場合に処理の負荷が過大となるおそれがあ
るが、グループ毎に処理を行うことで大幅な省力化を図ることができる。
【００４７】
なお、上記第１から第３の実施形態において、撮影画像から検出した顔画像と一致する
登録者がいない場合に、表示画面７１等を用いて、登録者と該当しない旨を報知するよう
にしてもよい。また、上記第１から第３の実施形態では、撮影装置１０が２台のカメラ１
２を備える構成としたが、カメラ１２の数等は任意である。また、これら複数のカメラ１
２が具体的に設置される場所は任意であり、異なる角度で一つの場所を撮影するよう設置
されてもよいし、異なる場所を撮影するよう設置されてもよい。さらに、この場合、撮影
制御部１１は、複数のカメラ１２がそれぞれ撮影した撮影画像を、画像認識装置１に対し
て順次出力してもよいし、複数のカメラ１２により撮影された撮影画像のうち１の撮影画
像を選択して画像認識装置１に出力してもよい。
【００４８】
さらに、上記第１から第３の実施形態に係る画像認識システム１００は、デジタルカメ
ラに接続され、或いはデジタルカメラを内蔵する電子機器に適用可能である。この場合、
デジタルカメラ本体に画像認識装置１の機能を実装することで、一台のデジタルカメラで
画像認識システム１００を構成することも可能である。また、画像認識装置１に対してカ
メラ以外の画像入力装置を接続する構成とすることも可能であり、この場合、画像認識装
置１に対して、外部インタフェース８または入力部６を介して、入力される画像の撮影時
刻を入力すればよい。
その他、画像認識装置１を構成する各部の具体的な細部構成については、本発明の趣旨
を逸脱しない範囲において、任意に変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】記憶部の構成を模式的に示す図である。
【図３】認識履歴情報の構成例を模式的に示す図である。
【図４】時刻分布情報の概要を説明する図である。
【図５】画像認識処理を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施形態における画像認識処理を示すフローチャートである。
【図７】第３の実施形態に係る記憶部の構成例を示す図である。
【図８】グループ毎時刻分布情報の概要を説明する図である。
【図９】第３の実施形態における画像認識処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５０】
１…画像認識装置、２…制御部（検出手段、照合手段、制御手段、推定手段）、３…Ｒ
ＯＭ、４…ＲＡＭ、５，５Ａ…記憶部、６…入力部（指示手段）、７…出力部、８…外部
インタフェース、１０…撮影装置、１１…撮影制御部、１２…カメラ、３１…制御プログ
ラム、５１…認識用ＤＢ、５２…認識履歴情報記憶部（履歴情報記憶手段）、５２Ａ…認
識履歴情報、５３…時刻分布情報記憶部、５４…登録者グループ情報記憶部、５５…グル
ープ毎時刻分布情報記憶部、７１…表示画面、１００…画像認識システム。
【図１】
2008146136.tif 000003
【図２】
2008146136.tif 000004
【図３】
2008146136.tif 000005
【図４】
2008146136.tif 000006
【図５】
2008146136.tif 000007
【図６】
2008146136.tif 000008
【図７】
2008146136.tif 000009
【図８】
2008146136.tif 000010
【図９】
2008146136.tif 000011