(57)【要約】【課題】他人を本人と誤って判定する事例を低減することのできる認証装置を得る。【解決手段】類似度演算部１０１は、認証対象者の複数の照合画像３００と、複数の登録者毎に用意された登録画像２０１とを、照合画像３００毎に照合して、これらの類似度を演算する。判定部１０２は、類似度の順位を、照合画像３００毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで登録者単位で求め、全ての照合画像３００の照合で出現回数が最も多かった登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定する。【選択図】図１
2008059533.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認証対象者の複数の照合用特徴データと、複数の登録者毎に用意された登録特徴データとを、前記照合用特徴データ毎に照合して、前記照合用特徴データと登録特徴データとの類似度を演算する類似度演算部と、
前記類似度の順位を、前記照合用特徴データ毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで前記登録者単位で求め、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を、前記認証対象者として最も確からしいと判定する判定部とを備えた認証装置。
【請求項２】
判定部は、認証対象者として最も確からしいと判定した登録者の類似度の最大値と閾値とを比較し、前記閾値以上であった場合に、前記登録者を前記認証対象者の該当者として判定することを特徴とする請求項１記載の認証装置。
【請求項３】
認証対象者を示す複数の照合用特徴データと、複数の登録者毎に複数用意された登録特徴データとを、前記照合用特徴データ毎に照合して、前記照合用特徴データと前記登録特徴データとの類似度を演算する類似度演算部と、
前記類似度の順位を、前記照合用特徴データ毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで前記登録者単位で求め、一つの照合用特徴データの照合において出現回数が最も多かった登録者をその照合における代表者とし、特定の登録者が所定回数連続して代表者となった場合に、当該特定の登録者を、前記認証対象者として最も確からしいと判定する判定部とを備えた認証装置。
【請求項４】
認証対象者を示す複数の照合用特徴データと、複数の登録者毎に複数用意された登録特徴データとを、前記照合用特徴データ毎に照合して、前記照合用特徴データと前記登録特徴データとの類似度を演算する類似度演算部と、
前記類似度の順位を、前記照合用特徴データ毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで前記登録者単位で求め、一つの照合用特徴データの照合において出現回数が最も多かった登録者をその照合における代表者とし、全ての照合用特徴データの照合で、所定回数以上代表者となった登録者を、前記認証対象者として最も確からしいと判定する判定部とを備えた認証装置。
【請求項５】
認証対象者を示す複数の照合用特徴データと、複数の登録者毎に複数用意された登録特徴データとを、前記照合用特徴データ毎に照合して、前記照合用特徴データと前記登録特徴データとの類似度を演算する類似度演算部と、
前記類似度の順位を、前記照合用特徴データ毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで前記登録者単位で求め、一つの照合用特徴データの照合において出現回数が最も多かった登録者をその照合における代表者とし、全ての照合用特徴データの照合で最も多く代表者となった登録者を、前記認証対象者として最も確からしいと判定する判定部とを備えた認証装置。
【請求項６】
判定部は、代表者に基づく判定で最も確からしい登録者が特定できなかった場合、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を、認証対象者として最も確からしい登録者として判定することを特徴とする請求項３から請求項５のうちのいずれか１項記載の認証装置。
【請求項７】
判定部は、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を認証対象者として最も確からしい判定する処理を第１の判定処理とし、各照合における代表者に基づき認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第２の判定処理として、これら判定処理にそれぞれ重み付けを行い、前記第１の判定処理と前記第２の判定処理の判定結果に基づいて、認証対象者として最も確からしい登録者を判定することを特徴とする請求項３から請求項５のうちのいずれか１項記載の認証装置。
【請求項８】
判定部は、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第１の判定処理とし、照合用特徴データの照合毎に、登録者の類似度の最大値を求め、全ての照合の平均値をその登録者の類似度とし、当該類似度の大小関係に基づいて、認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第３の判定処理として、これら第１の判定処理と第３の判定処理とに基づいて認証対象者として最も確からしい登録者を判定することを特徴とする請求項１記載の認証装置。
【請求項９】
判定部は、代表者に基づく判定で最も確からしい個体が特定できなかった場合、照合用特徴データの照合毎に、登録者の類似度の最大値を求め、全ての照合の平均値をその登録者の類似度とし、当該類似度の大小関係に基づいて、認証対象者として最も確からしいと判定することを特徴とする請求項３から請求項５のうちのいずれか１項記載の認証装置。
【請求項１０】
判定部は、各照合における代表者に基づき認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第２の判定処理とし、照合用特徴データの照合毎に、登録者の類似度の最大値を求め、全ての照合の平均値をその登録者の類似度とし、当該類似度の大小関係に基づいて、認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第３の判定処理として、これら判定処理にそれぞれ重み付けを行い、前記第２の判定処理と前記第３の判定処理との判定結果に基づいて、認証対象者として最も確からしい登録者を判定することを特徴とする請求項３から請求項５のうちのいずれか１項記載の認証装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば顔画像といった登録者の特徴データと、認証対象者の照合用特徴データとを照合して本人確認や対象人物の検索などを行う認証装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の認証装置として、例えば顔認証装置では、予め記録された顔画像と、照合用に取得した顔画像との類似度をその類似度順に並べ直し、上位有効数の中の本人の占有度合いが最も多い場合に本人と判定するようにしていた（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−３４６１４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の認証装置では、１回の照合毎に判定を実施するため、たまたま他人との類似度が高い画像が取得された場合、他人を本人と誤って判定してしまうという問題があった。また、複数回の照合結果を併せて判定を行う場合でも、単純に個々の照合での最大類似度の最大値を求めるようにした場合、同様の理由で、他人を本人と誤って判定してしまうという問題もあった。
【０００５】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、他人を本人と誤って判定する事例を低減することのできる認証装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る認証装置は、認証対象者の複数の照合用特徴データと、複数の登録者毎に用意された登録特徴データとを、照合用特徴データ毎に照合して、これら特徴データの類似度を演算する類似度演算部と、類似度の順位を、照合用特徴データ毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで登録者単位で求め、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定する判定部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明の認証装置は、複数の照合用特徴データ毎に登録者の登録特徴データを照合し、最も出現回数が多かった登録者を最も確からしいと判定するようにしたので、他人を本人と誤って判定する事例を低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による認証装置を示す構成図である。
図において、認証装置１００は、類似度演算部１０１と判定部１０２を備え、また、登録画像データベース２００が接続されている。類似度演算部１０１は、認証装置１００に入力される認証対象者の照合用特徴データである複数の照合画像３００と、登録画像データベース２００に予め登録されている登録者の特徴データである登録画像２０１とを、照合画像３００毎に照合して、照合画像３００と登録画像２０１との類似度を演算するよう構成されている。判定部１０２は、類似度演算部１０１で求められた類似度に基づき、類似度の順位を、照合画像３００毎に上位Ｎ（Ｎは正の整数）位まで登録者単位で求め、全ての照合用画像の照合で出現回数が最も多かった登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定し、その判定結果を出力するよう構成されている。
【０００９】
登録画像データベース２００は、登録者の登録画像２０１を格納する記憶部であり、ハードディスク装置やＲＯＭ（リードオンリメモリ）等の不揮発性の記憶部からなる。また、認証装置１００はコンピュータで構成され、類似度演算部１０１および判定部１０２は、それぞれの機能に対応したソフトウェアと、これらのソフトウェアを実行するＣＰＵやメモリ等のハードウェアとから実現されている。尚、この例では認証装置１００とは別装置として設置されているが、認証装置１００内に設けてもよい。さらに、照合を高速に行うために、認証装置１００内のメモリにハードディスク装置やＲＯＭ上の登録データをキャッシュするように構成してもよい。
また、上記の構成では、登録画像をデータベースに蓄積する構成を示したが、処理の高速化のために、予め、類似度を演算するために必要な前処理を行った加工済みのデータをデータベースに保存するように構成してもよい。
【００１０】
次に動作について説明する。尚、以下、認証装置の一例として顔画像による認証を行う顔認証装置を説明する。
先ず、登録画像データベース２００に格納される登録画像２０１の登録について説明する。
認証装置１００に接続された図示しないカメラにより、顔の撮影を行う。通常、カメラを用いて登録用の顔画像を撮影するが、カメラを用いずスキャナ等を用いた顔写真の取り込みなどにより登録用の顔画像を得てもよい。本実施の形態では、登録顔画像として、１人あたり５枚の顔画像を用意している。撮影された登録用の顔画像は、認証装置１００に接続された登録画像データベース２００に一意の登録番号をつけて登録される。以降、登録番号を登録ＩＤと記す。
【００１１】
登録画像は、図２に示すように、登録者毎のＩＤについて、画像を識別するためのインデックスが付けられる。例えば、５枚の登録画像があれば、Ａ−１〜Ａ−５のように、インデクシングを行うことで、ＩＤ内の画像の識別を行う。尚、Ａ、Ｂ、Ｃは登録者のＩＤを示している。
【００１２】
次に、顔認証動作について説明する。
図３は、顔認証動作を示すフローチャートである。
顔認証時は、照合のために、図示しないカメラを用いて顔画像を撮影し、これを照合画像３００として認証装置１００に入力する。本実施の形態では、登録ＩＤがＡである人物（認証対象者）について２枚の照合画像を撮影した。撮影は、１回の照合毎に２枚別々に行っても良いし、先に連続して２枚の顔画像を撮影つまり連写しておき、２枚別々に照合を行っても構わない。更に、連写を行う場合、１枚毎の撮影条件や撮影の時間間隔は任意に設定して構わない。本発明では、２回の照合結果を利用することが重要である。また、カメラを用いて顔画像を撮影するのではなく、予め取得した照合画像３００を外部から入力するようにしてもよい。
【００１３】
類似度演算部１０１では、入力された複数枚の照合画像３００に基づいて、登録画像データベース２００から登録画像２０１を読み出してそれぞれの類似度を演算し、また、判定部１０２はその演算結果をソートする（ステップＳＴ１）。類似度の演算方法としては、例えば、電子情報通信学会論文誌  D-II vol.J82-D-II No4. pp613-620(1999)に記載されたような方法により行い、同文献の式（１）に示されるような類似度を用いる。式（１）では、値が小さいほど類似度が高いことを示しており、例えば、値域である０〜１の値を類似度が最高、即ち、値０のとき１００であり、最低の時、即ち、値１のときに０となるよう正規化した値を類似度スコアと定義している。
【００１４】
この２枚の照合画像に対し、類似度演算部１０１では、１枚ずつの照合画像３００の、登録されている全ての登録者の登録画像２０１との間の類似度スコアを求め、判定部１０２は、これらの結果をソートする（ステップＳＴ１，ＳＴ２）。図４は、このような結果の流れを示す説明図である。図４に示すような類似度スコアが得られ、スコアの高い順からソートすると、図５に示すような結果が得られる。図５では、１枚目の画像に対する照合を１回目、２枚目の画像に対する照合を２回目と記述し、各回ともスコア第１位から第６位までを示している。
【００１５】
ステップＳＴ２において、全ての照合画像３００で類似度スコアを求めソートした場合、判定部１０２は、ソートした結果で上位Ｎ位（Ｎは正の整数）までのＩＤの数をカウントする（ステップＳＴ３）。本実施の形態では、Ｎ位として、第３位までの順位を考慮する。第１回目に第３位までに入った登録者毎の登録画像の枚数をカウントすると、Ａが２枚、Ｃが１枚であり、同様に第２回に上位３位までに入った人物の登録画像の枚数は、Ａが２枚、Ｃが１枚となる。判定部１０２は、これらを合算し、第１、第２回の合計で上位３位までに最も多く現れた登録画像数はＡが４枚、Ｃが２枚となり、結果、登録ＩＤがＡの登録者が、最も確からしい人物であると判断する（ステップＳＴ４）。
【００１６】
ここで、もし、１回目だけの判断を用いた場合は、Ｃが最も確からしい人物となる。また、１回目・２回目を通して最も照合スコアの高い人物を最も確からしいとする場合、１回目のＣのスコアが２回目のＡのスコアよりも大きければ、その判断は誤ることになる。
【００１７】
顔画像の照合に際しては、照明条件の変化や、表情変化、顔の向きの変化などによりスコアに変動が生じるため、例えば登録時に正面を向いて顔を撮影し、照合画像３００の撮影時にやや横を向いたりした場合には、図５に示すように、登録ＩＤがＣの人物のスコアが本人であるＡのスコアよりも大きくなってしまうといった事例が発生しうる。このような場合でも、本実施の形態で示した手順により、２回の照合結果を総合的に判断することにより、的確に本人の判別を行うことができる。
【００１８】
尚、上記例では、上位３位までの照合結果を考慮したが、この値は固定されたものではなく、例えば上位６位までの結果を総合して判定を行ってもよい。また、上記例では、２回の照合結果を用いたが３回以上の照合結果を用いてもよい。
【００１９】
また、上記の判定では、全ての照合で出現回数が最も多かった登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定したが、更に、認証のための閾値を設け、上記２回の照合で、最も確からしいと判断された、ＩＤがＡの登録者の最大照合スコアを閾値と比較し、閾値以上であれば該当者（照合ＯＫ）であるとし、閾値以下であれば該当者なしという判定を行って、結果を表示するように構成してもよい。この例を図６に示す。
【００２０】
図６において、ステップＳＴ１〜ステップＳＴ３は、図３に示した動作と同様である。ステップＳＴ４ａにおいて、判定部１０２は、最も多くカウントされたＩＤを、最も確からしいＩＤと判定し、そのＩＤで最大のスコアを閾値判定に用いる。例えばＩＤ＝Ａの登録者の場合、最大のスコアは５６．２である。ここで、閾値を例えば５０．０といった値とした場合、ＩＤ＝Ａの登録者はその値以上であるため、照合ＯＫとして（ステップＳＴ５、ＳＴ６）、本人判定（該当者あり）を表示する（ステップＳＴ７）。一方、閾値を満たさなかった場合は、該当者なしと判定し（ステップＳＴ８）、これを示す表示を行う（ステップＳＴ９）。これらの結果表示としては、本人と判定された場合は、緑のＬＥＤを点灯し、該当者なしと判定された場合は、赤のＬＥＤを点灯するといった表示を行う。
【００２１】
更に、本実施の形態の顔認証装置を用いて、本人と判定された場合に、扉の開錠を行うように、認証システムを構成し、機密保持エリアにおけるセキュリティーシステムを構築することも可能である。
また、本実施の形態では、本人であるか否かという判別を行う顔認証装置について説明したが、登録画像に最も近い人物をデータベースから抽出し、画面に表示するといった、いわゆるブラックリスト検索システムに適用することも可能である。この場合、上述の２回照合結果から最も確率の高い人物として登録ＩＤがＡの人物、次に確率の高い人物として、登録ＩＤがＣの人物の顔画像を表示することになる。
【００２２】
上記例では、登録者毎に複数の登録画像２０１を設けたが、各登録者に１枚ずつの登録画像２０１であっても実施可能である。例えば、このような場合であっても、照合画像３００の枚数を多くする（照合回数を多くする）ことによって、他人を本人として判定する誤判定を低減することができる。
【００２３】
以上のように、実施の形態１の認証装置によれば、認証対象者の複数の照合用特徴データと、複数の登録者毎に用意された登録特徴データとを、照合用特徴データ毎に照合して、照合用特徴データと登録特徴データとの類似度を演算する類似度演算部と、類似度の順位を、照合用特徴データ毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで登録者単位で求め、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定する判定部とを備えたので、例えば、若干横を向いた顔画像が撮影されたりした場合に、１回の照合で、たまたま他人の類似度スコアが良かったために、他人を本人と誤って出力するといった誤判定の確率を低減させることができる。
【００２４】
また、実施の形態１の認証装置によれば、判定部は、認証対象者として最も確からしいと判定した登録者の類似度の最大値と閾値とを比較し、閾値以上であった場合に、登録者を認証対象者の該当者として判定するようにしたので、他人を本人と誤判定する確率をより低減させることができる。
【００２５】
実施の形態２．
実施の形態１では、複数回全体を通して出現した回数の合算を行ったが、本実施の形態では、照合毎に多数決をとり、かつ、Ｎ回連続してその人物が多数決でトップをとった場合や所定回数以上トップであった場合に、その人物がもっとも確からしいと判断する。
【００２６】
図面上の構成は、図１と同様であるため、図１を援用して説明する。実施の形態２における類似度演算部１０１の構成は、実施の形態１と同様である。判定部１０２については、類似度スコアの順位を、照合画像３００毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで登録者単位で求め、１回の照合画像３００の照合において出現回数が最も多かった登録者をその照合における代表者とし、特定の登録者が所定回数連続して代表者となった場合に、特定の登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定するよう構成されている。
【００２７】
次に、実施の形態２の動作について説明する。
図７は、実施の形態２の動作を示すフローチャートである。
類似度演算部１０１は、対象となる照合画像３００に対して、全ての登録画像２０１を照合し、類似度スコアを求め、判定部１０２は、類似度スコアをソートする（ステップＳＴ１１）。次に、その照合で多数決トップである登録者を代表者として扱う（ステップＳＴ１２）。その後、その代表者は、連続してＭ回トップであるかを判定する（ステップＳＴ１３）。ここで、実施の形態２ではＭ＝２とする。初回の照合ではＭ回に達しないためステップＳＴ１４に移行して、類似度演算部１０１は、全ての照合画像３００を照合したかを判定し、未照合の照合画像３００が残っていれば、次の照合画像３００を照合対象として（ステップＳＴ１５）、ステップＳＴ１１に戻る。
【００２８】
ステップＳＴ１３において、多数決トップの登録者が連続２回であった場合、判定部１０２は、その登録者が認証対象者として最も確からしいとして判定結果を出力する（ステップＳＴ１６）。例えば、図５に示す結果を用いて説明すると、１回目Ａが多数決トップ、２回目もＡがトップであり、２回連続してＡがトップを取っているので、Ａが最も確からしい人物と判断される。また、ステップＳＴ１４において、全ての照合画像３００を照合した場合は、該当者なしを判定結果とする（ステップＳＴ１７）。
【００２９】
また、ここでは、照合を行う中でＭ回連続してトップを取った人物を最も確からしいと判断したが、全ての照合を行った中で、多数決トップを所定回数取ったことを条件として判定を行ってもよい。即ち、この場合、判定部１０２は、類似度スコアの順位を、照合画像３００毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで登録者単位で求め、１回の照合において出現回数が最も多かった登録者をその照合における代表者とし、全ての照合画像３００の照合で、所定回数以上代表者となった登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定するよう構成する。
【００３０】
図８は、実施の形態２の他の例の動作を示すフローチャートである。
先ず、類似度演算部１０１および判定部１０２は、全ての照合画像３００で照合を行って、類似度スコアを求め、その類似度スコアをソートする（ステップＳＴ２１、ＳＴ２２）のは、実施の形態１と同様である。次に、判定部１０２は、それぞれの照合で上位３位までの入った登録者の中で多数決トップである登録者を各回の照合の代表者とし（ステップＳＴ２３）、全照合回数をＳ回として、最多の多数決トップ回数をＴとした場合、Ｔ＞（Ｓ−Ｘ）の条件を満たす代表者が存在するかを判定する（ステップＳＴ２４）。ここで、Ｘは、Ｔの閾値を決定するための値であり、Ｓ＞Ｘである。
【００３１】
例えば、Ｓ＝４回、Ｘ＝２とし、Ｓ＝４回の照合に対し、Ｔ＝３回連続してトップをとった人物という条件を設定する。ステップＳＴ２４において、この条件を満たすＩＤが存在した場合、判定部１０２は、このＩＤの登録者を最も確からしいと判定し、その判定結果を出力する（ステップＳＴ２５）。一方、ステップＳＴ２４において、Ｔ＞（Ｓ−Ｘ）の条件を満たす登録者ＩＤがなかった場合は、該当者なしと判定する（ステップＳＴ２６）。また、このような判定を行う場合、照合回数Ｓが多ければ、Ｘを大きな値（例えば、Ｘ＝３やＸ＝４よりも大きな値）としても良好な判定結果を得ることができる。
【００３２】
以上のように、実施の形態２の認証装置によれば、認証対象者を示す複数の照合用特徴データと、複数の登録者毎に複数用意された登録特徴データとを、照合用特徴データ毎に照合して、照合用特徴データと登録特徴データとの類似度を演算する類似度演算部と、類似度の順位を、照合用特徴データ毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで登録者単位で求め、一つの照合用特徴データの照合において出現回数が最も多かった登録者をその照合における代表者とし、特定の登録者が所定回数連続して代表者となった場合に、特定の登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定する判定部とを備えたので、他人を本人と誤って判定する事例を低減することができると共に、例外的に多数決トップとなる事例を除外することが出来、判定の確度を上げることができる。
【００３３】
また、実施の形態２の認証装置によれば、認証対象者を示す複数の照合用特徴データと、複数の登録者毎に複数用意された登録特徴データとを、照合用特徴データ毎に照合して、照合用特徴データと登録特徴データとの類似度を演算する類似度演算部と、類似度の順位を、照合用特徴データ毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで登録者単位で求め、一つの照合用特徴データの照合において出現回数が最も多かった登録者をその照合における代表者とし、全ての照合用特徴データの照合で、所定回数以上代表者となった登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定する判定部とを備えたので、他人を本人と誤って判定する事例を低減することができると共に、例外的に多数決トップとなる事例を除外することが出来、判定の確度を上げることができる。
【００３４】
実施の形態３．
実施の形態２では、複数回の照合毎に多数決をとり、Ｍ回連続して多数決トップをとった場合や、所定回数以上多数決トップをとったことを条件としたが、本実施の形態では、各回毎に多数決を取り、最も多くカウントされた人物をその回の代表とし、最後にそれらの多数決を取って最も確からしい登録者を判定する。
【００３５】
図面上の構成は、図１と同様であるため、図１を援用して説明する。実施の形態３における類似度演算部１０１の構成は、実施の形態１と同様である。判定部１０２については、類似度スコアの順位を、照合画像３００毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで登録者単位で求め、１回の照合において出現回数が最も多かった登録者をその照合における代表者とし、全ての照合画像３００の照合で最も多く代表者となった登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定するよう構成されている。
【００３６】
次に、実施の形態３の動作について説明する。
図９は、実施の形態３の動作を示すフローチャートである。
先ず、類似度演算部１０１および判定部１０２は、全ての照合画像３００で照合を行って、類似度スコアを求め、その類似度スコアをソートする（ステップＳＴ３１、ＳＴ３２）のは、実施の形態１と同様である。次に、判定部１０２は、各回の照合で最も多く上位Ｎ位までに入った登録者をその照合回の代表者として抽出する（ステップＳＴ３３）。実施の形態３においても上位３位までとし、１回目多数決トップがＢ、２回目多数決トップがＢ、３回目多数決トップがＣであるとする。
【００３７】
次に、判定部１０２は、全ての照合回の代表者の多数決をとり、最も多く代表者になった登録者を最も確からしいと判定し、この判定結果を出力する（ステップＳＴ３４）。ここでは、Ｂが２回、Ｃが１回であるため、Ｂが最も確からしい人物であると判定する。
【００３８】
以上のように、実施の形態３の認証装置によれば、認証対象者を示す複数の照合用特徴データと、複数の登録者毎に複数用意された登録特徴データとを、照合用特徴データ毎に照合して、照合用特徴データと登録特徴データとの類似度を演算する類似度演算部と、類似度の順位を、照合用特徴データ毎に上位Ｎ位（Ｎは正の整数）まで登録者単位で求め、一つの照合用特徴データの照合において出現回数が最も多かった登録者をその照合における代表者とし、全ての照合用特徴データの照合で最も多く代表者となった登録者を、認証対象者として最も確からしいと判定する判定部とを備えたので、他人を本人と誤って判定する事例を低減することができる。また、特定の回に例外的に最多と判定される事例を除外し、本人判定の確度を上げることができる。更に、十分な顔の解像度が得られないなど、例外事例が発生しやすい状況下などで、連続してトップになる人物が居ない場合でも、他人を本人と間違える確率を減らすことができる。
【００３９】
実施の形態４．
実施の形態４では、実施の形態３の判定処理と実施の形態１の判定処理を組み合わせて判定するようにしたものである。
実施の形態４においても、図面上の構成は図１と同様であるため、図１を援用して説明する。
【００４０】
実施の形態４における類似度演算部１０１の構成は、実施の形態１と同様である。判定部１０２については、代表者に基づく判定で最も確からしい登録者が特定できなかった場合、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を、認証対象者として最も確からしい登録者として判定するよう構成されている。即ち、実施の形態４の判定部１０２は、実施の形態３の判定処理で最も確からしい登録者が特定できない場合は、実施の形態１の判定処理によって特定するよう構成されている。
【００４１】
次に、実施の形態４の動作について説明する。
図１０は、実施の形態４の動作を示すフローチャートである。
先ず、類似度演算部１０１および判定部１０２は、全ての照合画像３００で照合を行って、類似度スコアを求め、その類似度スコアをソートする（ステップＳＴ４１、ＳＴ４２）次に、判定部１０２は、各回の照合で最も多く上位Ｎ位までに入った登録者をその照合回の代表者として抽出する（ステップＳＴ４３）。実施の形態４においても上位３位までとし、ここまでの動作は実施の形態３におけるステップＳＴ３１〜ステップＳＴ３３と同様である。
【００４２】
ここで、３回の照合を行った結果、順位が図１１に示すように得られたとする。この場合、判定部１０２は、３回の合計をカウントすると（ステップＳＴ４４）、Ａが１回、Ｂが１回、Ｃが１回で同数であり、実施の形態３の判定方法では、最も確からしい登録者を特定することができない。そこで、実施の形態４では、次のステップＳＴ４５において、カウントが同数かを判定し、そうであった場合は、実施の形態１の判定方法を適用する（ステップＳＴ４６）。即ち、全ての照合で、上位３位までに最も多く入っている登録者を最も確からしい人物と判定する。ここでは、Ａが４回、Ｂが３回、Ｃが２回となるため、Ａが最も確からしい人物として判定される。一方、ステップＳＴ４５において、カウントが同数ではなかった場合は、カウント値が最大の登録者を最も確からしいと判定する（ステップＳＴ４７）。
【００４３】
また、上記例では、実施の形態３で判別できない場合に、実施の形態１の判定処理を行うように構成したが、判定部１０２は、実施の形態１の判定処理（これを第１の判定処理と呼ぶこととする）と実施の形態３の判定処理（これを第２の判定処理と呼ぶこととする）での評価に重み付けを行って判定するように構成してもよい。
【００４４】
図１２は、この例の動作を示すフローチャートである。
ここで、ステップＳＴ５１、ＳＴ５２の処理は、上述した図１０のステップＳＴ４１、ＳＴ４２と同様であるため、その説明は省略する。ここで、ソートした場合の結果が図１３に示すような状態であったとする。このような場合、実施の形態３における図９のフローチャートで示した方法では、１回目がＢ、２回目がＢ、３回目がＣで、Ｂが最も確からしいＩＤと判定される。一方、実施の形態１の方法では、Ｂが４個、Ｃが５個で、Ｃが最も確からしいと判定される。どちらの結果を優先するのが望ましいかは重み付けで決定することができる。上位Ｎ位までの総出現回数を優先するのであれば第１の判定処理の重みを重く、代表となる回数を優先するのであれば、第２の判定処理の重みを重くする。
【００４５】
判定部１０２は、重み付け値を、第１の判定処理が“１”、第２の判定処理が“２”として、ＩＤ単位に評価値を求める（ステップＳＴ５３）。評価値は次の通りである。
第１の判定処理の割合＝カウント数／上位３位までの総個数
第２の判定処理の割合＝代表個数／照合回数
として、
Ｂの評価値＝（４／９）×１．０（第１の判定処理）＋（２／３）×２．０（第２の判定処理）＝１．１
Ｃの評価値＝（５／９）×１．０（第１の判定処理）＋（１／３）×２．０（第２の判定処理）＝１．２
であり、第２の判定処理を優先することで、Ｃの評価値が高くなる。
【００４６】
判定部１０２は、評価値が最も高い登録者Ｃを最も確からしい人物として判定し、これを判定結果として出力する（ステップＳＴ５４）。
【００４７】
以上のように、実施の形態４の認証装置によれば、判定部は、代表者に基づく判定で最も確からしい登録者が特定できなかった場合、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を、認証対象者として最も確からしい登録者として判定するようにしたので、他人を本人と誤判定する確率をより低減させることができる。また、様々な組み合わせにおいて、本人を他人と間違う確率を低減するという特徴を保ちつつ、有効な判定を行うことができる。
【００４８】
また、実施の形態４の認証装置によれば、判定部は、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を認証対象者として最も確からしい判定する処理を第１の判定処理とし、各照合における代表者に基づき認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第２の判定処理として、これら判定処理にそれぞれ重み付けを行い、第１の判定処理と第２の判定処理の判定結果に基づいて、認証対象者として最も確からしい登録者を判定するようにしたので、他人を本人と誤判定する確率をより低減させることができる。また、複数の異なる判定処理を組み合わせることで更に誤判定の確率を低減させることができる。
【００４９】
実施の形態５．
実施の形態１では、複数回の認証において、全部の照合回を通して、最も出現回数の多い人物を最も確からしい人物とし、その人物の類似度スコアのうち、最大のものを用いて本人か否かの閾値判定を行ったが、本実施の形態では、各回で、登録者毎に最高スコアを求めると共に、各登録者の全ての照合回の最高スコアの平均を算出して、この平均値を本人判定の閾値として用いる構成とする。
【００５０】
実施の形態５においても、図面上の構成は図１と同様であるため、図１を援用して説明する。
【００５１】
実施の形態５における類似度演算部１０１の構成は、実施の形態１と同様である。判定部１０２については、全ての照合画像３００の照合で出現回数が最も多かった登録者を認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第１の判定処理とし、照合画像３００の照合毎に、登録者の類似度スコアの最大値を求め、全ての照合の平均値をその登録者の類似度とし、この類似度の大小関係に基づいて、認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第３の判定処理として、これら第１の判定処理と第３の判定処理とに基づいて認証対象者として最も確からしい登録者を判定するよう構成されている。
【００５２】
次に、実施の形態５の動作について説明する。
図１４は、実施の形態５の動作を示すフローチャートである。
図１４において、ステップＳＴ６１〜ステップＳＴ６３は、実施の形態１におけるステップＳＴ１〜ステップＳＴ３と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００５３】
判定部１０２は、ステップＳＴ６４において、上位Ｎ位までの全照合のカウント数の順位をＩＤ毎に求め、次に、ステップＳＴ６５において、全ての照合毎にＩＤの最大スコアを求めると共に、ＩＤ毎に最大スコアの平均値を求める。
【００５４】
今、図５の例を用いて説明する。各回の照合に対し、図１５に示すように、１位、２位の登録者および、それぞれの最大スコアのリストを作る。このような結果から、登録者Ａの２回の照合の平均スコアは５５．２、登録者Ｃの２回の平均スコアは５４．８５が得られる。
【００５５】
次に、判定部１０２は、順位が１位でかつ平均スコアが最も大きい場合に、そのＩＤの登録者を最も確からしいと判定する（ステップＳＴ６６）。ここでは、登録者Ａが１位の回数、平均スコアとも優位であるため、最も確からしいと判断される。
【００５６】
上記例では、人物とスコア双方が、Ａが優位であったが、例えば、順位はＡが優位であるが、スコアはＣが優位であった場合等では、システムとして、順位を優先するかスコアを優先するかを選択できるように構成してもよい。
図１６は、このような場合の動作を示すフローチャートである。
図１６において、ステップＳＴ７１〜ステップＳＴ７５までは、上述したステップＳＴ６１〜ステップＳＴ６５までの処理と同様である。
【００５７】
ステップＳＴ７５でＩＤ毎の最大スコアの平均値が求められると、判定部１０２は、カウント数の順位と、最大スコアの平均値に重み付けを行い、ＩＤ毎の評価値を求める（ステップＳＴ７６）。そして、評価値が最大の登録者を最も確からしいＩＤと判定し、判定結果を出力する（ステップＳＴ７７）。
【００５８】
また、実施の形態４と同様に、判定部１０２は、実施の形態２または実施の形態３の判定処理で最も確からしい登録者が特定できなかった場合は、上述した第３の判定処理、即ち、照合画像３００の照合毎に、登録者の類似度スコアの最大値を求め、全ての照合の平均値をその登録者の類似度とし、この類似度の大小関係に基づいて、認証対象者として最も確からしいと判定する処理によって最も確からしい登録者を特定するようにしてもよい。
【００５９】
更に、判定部１０２は、実施の形態２または実施の形態３の判定処理を第２の判定処理とし、この第２の判定処理と、上述した第３の判定処理とにそれぞれ重み付けを行って、これら判定処理から得た評価値に基づいて最も確からしい登録者を特定するようにしてもよい。
【００６０】
また、上記では、本人か否かの判定に平均スコアを用いたが、顔の検索を行うシステムにおいては、この登録者毎の平均値を用いて、ソートすることで、類似度の高い順に安定して、顔を表示することが可能になる。
【００６１】
以上のように、実施の形態５の認証装置によれば、判定部は、全ての照合用特徴データの照合で出現回数が最も多かった登録者を認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第１の判定処理とし、照合用特徴データの照合毎に、登録者の類似度の最大値を求め、全ての照合の平均値をその登録者の類似度とし、類似度の大小関係に基づいて、認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第３の判定処理として、これら第１の判定処理と第３の判定処理とに基づいて認証対象者として最も確からしい登録者を判定するようにしたので、他人を本人と誤って判定する事例を低減することができる。また、たまたま、類似度スコアが、低い方に突出することで、他人が本人と判定されることを防ぎ、より安定した判定を行うことができるようになる。
【００６２】
また、実施の形態５の認証装置によれば、判定部は、代表者に基づく判定で最も確からしい個体が特定できなかった場合、照合用特徴データの照合毎に、登録者の類似度の最大値を求め、全ての照合の平均値をその登録者の類似度とし、類似度の大小関係に基づいて、認証対象者として最も確からしいと判定するようにしたので、他人を本人と誤って判定する事例を低減することができる。また、複数の異なる判定処理を組み合わせることで更に誤判定の確率を低減させることができる。
【００６３】
また、実施の形態５の認証装置によれば、各照合における代表者に基づき認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第２の判定処理とし、照合用特徴データの照合毎に、登録者の類似度の最大値を求め、全ての照合の平均値をその登録者の類似度とし、類似度の大小関係に基づいて、認証対象者として最も確からしいと判定する処理を第３の判定処理として、これら判定処理にそれぞれ重み付けを行い、第２の判定処理と第３の判定処理との判定結果に基づいて、認証対象者として最も確からしい登録者を判定するようにしたので、他人を本人と誤判定する確率をより低減させることができる。また、複数の異なる判定処理を組み合わせることで更に誤判定の確率を低減させることができる。
【００６４】
尚、上記各実施の形態では、類似度スコアのソートを判定部１０２で行うようにしたが、類似度演算部１０１で行ってもよい。
また、上記各実施の形態において、認証を行うための照合用特徴データと登録特徴データは顔画像としたが、これに限定されるものではなく、これ以外にも、例えば、指紋や虹彩といった生体情報の特徴データであってもよく、種々の特徴データを用いた認証装置に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】この発明の認証装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による認証装置の登録画像の説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１による認証装置の顔認証動作を示すフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態１による認証装置の顔認証動作の具体的な流れを示す説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１による認証装置の類似度スコアの順位を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態１による認証装置の顔認証動作の他の例を示すフローチャートである。
【図７】この発明の実施の形態２による認証装置の顔認証動作を示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態２による認証装置の他の例の顔認証動作を示すフローチャートである。
【図９】この発明の実施の形態３による認証装置の顔認証動作を示すフローチャートである。
【図１０】この発明の実施の形態４による認証装置の顔認証動作を示すフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の形態４による認証装置の類似度スコアの順位を示す説明図である。
【図１２】この発明の実施の形態４による認証装置の他の例の顔認証動作を示すフローチャートである。
【図１３】この発明の実施の形態４による認証装置の他の例の類似度スコアの順位を示す説明図である。
【図１４】この発明の実施の形態５による認証装置の顔認証動作を示すフローチャートである。
【図１５】この発明の実施の形態５による認証装置の登録者毎の最大スコアを示す説明図である。
【図１６】この発明の実施の形態５による認証装置の他の例の顔認証動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６６】
１００  認証装置、１０１  類似度演算部、１０２  判定部、２００  登録画像データベース、２０１  登録画像（登録特徴データ）、３００  照合画像（照合用特徴データ）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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