(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者を認証する情報処理装置であって、
無線タグから所定の情報を取得する無線通信手段と、
前記取得した所定の情報に基づいて前記無線タグを認証する無線認証を行う無線認証手段と、
画像を撮像する撮像手段と、
前記画像に撮像された利用者を認証する画像認証を行う画像認証手段と、
前記画像に撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であるかを判定する画像判定手段と、
前記画像に撮像された前記判定の対象が前記所定の条件を満たす生体であると判定され、かつ前記無線認証と前記画像認証とが許可された場合、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と、前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者であるか否かを判断し、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者である場合、該利用者の前記情報処理装置の使用を許可する装置認証手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記画像判定手段は、
前記撮像手段により撮像された複数の画像のそれぞれに対して人物に対応する領域を検出する検出手段と、
前記検出手段により人物に対応する領域が検出された一の画像と、前記一の画像の検出より前に前記人物に対応する領域が検出された１つ又は複数の別の画像とを用いて、前記人物の動作情報を算出する算出手段と、
前記算出手段により得られた動作情報と、予め設定された人物の動作情報とに基づいて、前記一の画像から検出された人物が前記所定の条件を満たす生体であるかを判断する判断手段と、
を含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判断手段は、
前記算出手段により得られた動作情報と、前記予め設定された人物の動作情報とが所定の閾値以上類似している場合に、前記一の画像から検出された人物が前記所定の条件を満たす生体であると判断することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、
前記一の画像から検出された人物に対応する領域の、前記人物に対応しない領域に対する割合が閾値を超えている場合に、前記一の画像の全体を用いて前記人物の動作情報を算出することを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記検出手段は、
前記人物に対応する領域として、前記人物の顔領域を検出することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記算出手段は、
前記動作情報としてオプティカルフローを算出する場合には、所定のはずれ値を除去することを特徴とする請求項２乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記算出手段は、
前記人物の向きを正規化することを特徴とする請求項２乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記判断手段により前記人物が前記所定の条件を満たす生体であると判断された後、ユーザを特定するユーザ特定動作が検出された場合に、前記人物が前記所定の条件を満たす前記生体であると判断された前記動作情報を用いて、前記予め設定された人物の動作情報を更新する更新手段を有することを特徴とする請求項２乃至７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記判断手段により用いられる所定の閾値を設定する第１の閾値設定手段と、
前記算出手段により用いられる所定の閾値を設定する第２の閾値設定手段と、
を有することを特徴とする請求項２乃至８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記画像判定手段は、
複数の階層に分けて判別分析を行うことにより、前記判定の対象が前記所定の条件を満たす生体であることを判定する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記撮像手段により撮像された複数の画像の画素値の差分量に基づいて、ノイズを含む画像を判定するノイズ判定手段を有し、
前記画像判定手段は、
前記ノイズを含む画像を除外して前記判定の対象が前記所定の条件を満たす生体であることを判定する請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記無線認証手段による認証結果、前記画像認証手段による認証結果、又は前記画像判定手段による判定結果を、所定の期間を経過後に削除又は初期化するタイマ管理手段を有する請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
利用者によるパスワードの入力を受け付けるパスワード認証手段を有し、
前記装置認証手段は、
前記無線認証手段によって認証が許可された前記無線タグの利用者、又は前記画像認証手段によって認証が許可された利用者に対応するパスワードの入力を前記パスワード認証手段が受け付けた場合、前記利用者の前記情報処理装置の使用を許可する請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記情報処理装置の周辺にある移動体を検知する移動体検知手段を有し、
前記移動体の検知結果に基づいて、前記無線通信手段が前記無線タグから前記所定の情報を取得するための電波の送信の有無を制御する送信制御部を有する請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
画像認証手段は、
前記無線認証手段による認証が許可された無線タグがある場合、該無線タグの利用者に対応する生体の特徴情報を用いて、前記撮像された利用者を認証する請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記画像判定手段は、前記判定の対象が写真であるかを判定することで、前記判定の対象が前記所定の条件を満たす生体であるかを判定する請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と、前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者でないと判断された場合、前記装置認証手段は、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と、前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者になるのを待つ、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記装置認証手段は、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者、又は前記画像認証が許可された利用者が複数いる場合、そのうちのいずれかが一致する場合、前記無線タグの利用者と、前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者であると判断する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
利用者を認証する情報処理装置を、
無線タグから所定の情報を取得する無線通信手段と、
前記取得した所定の情報に基づいて前記無線タグを認証する無線認証を行う無線認証手段と、
画像を撮像する撮像手段と、
前記画像に撮像された利用者を認証する画像認証を行う画像認証手段と、
前記画像に撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であるかを判定する画像判定手段と、
前記画像に撮像された前記判定の対象が前記所定の条件を満たす生体であると判定され、かつ前記無線認証と前記画像認証とが許可された場合、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と、前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者であるか否かを判断し、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者である場合、該利用者の前記情報処理装置の使用を許可する装置認証手段と、
として機能させるためのプログラム。
【請求項２０】
情報処理装置による認証方法であって、
前記情報処理装置が、
無線タグから所定の情報を取得するステップと、
前記取得した所定の情報に基づいて前記無線タグを認証する無線認証を行うステップと、
画像を撮像するステップと、
前記画像に撮像された利用者を認証する画像認証を行うステップと、
前記画像に撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であるかを判定するステップと、
前記画像に撮像された前記判定の対象が前記所定の条件を満たす生体であると判定され、かつ前記無線認証と前記画像認証とが許可された場合、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と、前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者であるか否かを判断し、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者である場合、該利用者の前記情報処理装置の使用を許可するステップと、
を含む認証方法。
【請求項２１】
無線タグから所定の情報を受信する近距離無線装置と、画像を撮像する撮像装置と、前記近距離無線装置、及び前記撮像装置に接続された情報処理装置と、を含む情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
前記近距離無線装置が受信した前記所定の情報を取得する無線通信手段と、
前記取得した所定の情報に基づいて前記無線タグを認証する無線認証を行う無線認証手段と、
前記撮像装置を用いて画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像された利用者を認証する画像認証を行う画像認証手段と、
前記画像に撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であるかを判定する画像判定を行う画像判定手段と、
前記画像に撮像された前記判定の対象が前記所定の条件を満たす生体であると判定され、かつ前記無線認証と前記画像認証とが許可された場合、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と、前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者であるか否かを判断し、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者である場合、該利用者の前記情報処理装置の使用を許可する装置認証手段と、
を有する情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、情報処理装置、情報処理システム、認証方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
利用者を認証する認証方法として、パスワード入力等の操作が不要であり、ＩＣカードの紛失や盗難等によるなりすましを防ぐことができる顔認証等の画像認証技術が普及している。
【０００３】
例えば、利用者の顔を含む領域を撮像して得られた顔画像から生成した情報と、予め登録された認証情報とを比較、照合することで、利用者の認証を行う画像処理装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、例えば、顔認証等の撮像された画像による認証方法は、一般的に普及しているＩＣカード等による認証方法と比べて認証の精度が低く、また、顔写真によるなりすましの危険がある等、認証の精度を向上させることには困難を伴っていた。
【０００５】
本発明の実施の形態は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、顔認証等の撮像された画像により利用者を認証する情報処理装置において、利用者の認証の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、利用者を認証する情報処理装置であって、無線タグから所定の情報を取得する無線通信手段と、前記取得した所定の情報に基づいて前記無線タグを認証する無線認証を行う無線認証手段と、画像を撮像する撮像手段と、前記画像に撮像された利用者を認証する画像認証を行う画像認証手段と、前記画像に撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であるかを判定する画像判定を行う判定手段と、前記画像に撮像された前記判定の対象が前記所定の条件を満たす生体であると判定され、かつ前記無線認証と前記画像認証とが許可された場合、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と、前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者であるか否かを判断し、前記無線認証が許可された前記無線タグの利用者と前記画像認証が許可された利用者とが同じ利用者である場合、該利用者の前記情報処理装置の使用を許可する装置認証手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の実施の形態によれば、顔認証等の撮像された画像により利用者を認証する情報処理装置において、利用者の認証の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の例を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る人物領域の動作情報による実物判断処理の例を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態に係る人物領域が検出されるまでのイメージ図である。
【図５】第１の実施形態に係る人物領域の動作情報を用いた実物判断について説明する図である。
【図６】第１の実施形態に係る顔領域の動作情報による実物判断処理の例を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態に係る顔領域から動作情報が算出されるまでのイメージ図である。
【図８】第１の実施形態に係る背景領域が閾値未満の場合の実物判断処理の例を示すフローチャートである。
【図９】第１の実施形態に係る背景領域が閾値未満の場合のイメージ図である。
【図１０】第１の実施形態に係るはずれ値除去を含む実物判断処理の例を示すフローチャートである。
【図１１】第１の実施形態に係るはずれ値除去について説明する図である。
【図１２】第１の実施形態に係る人の向きを正規化する実物判断処理の例を示すフローチャートである。
【図１３】第１の実施形態に係る人の向きを正規化するイメージ図である。
【図１４】第１の実施形態に係る辞書データの更新を含む実物判断処理の例を示すフローチャートである。
【図１５】第１の実施形態に係る辞書データの更新で用いられる動作情報を説明する図である。
【図１６】第１の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図１７】第１の実施形態に係るカメラの撮像範囲、及び各センサの検知範囲の一例を示す図である。
【図１８】第１の実施形態に係る画像形成装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図１９】第１の実施形態に係る画像形成装置の機能構成の例を示す図である。
【図２０】第１の実施形態に係る利用者情報の例を示す図である。
【図２１】第１の実施形態に係る無線認証処理の例を示すフローチャートである。
【図２２】第１の実施形態に係る画像認証処理の例を示すフローチャートである。
【図２３】第１の実施形態に係る顔画像の抽出について説明するための図である。
【図２４】第１の実施形態に係る画像判定処理の例を示すフローチャートである。
【図２５】第１の実施形態に係る装置認証処理の例を示すフローチャートである。
【図２６】変形例１に係る画像判定処理の例を示すフローチャートである。
【図２７】変形例２に係る画像判定処理の例を示すフローチャートである。
【図２８】変形例３に係る装置認証処理のタイムアウト処理の例を示すフローチャートである。
【図２９】変形例４に係る代替の認証処理の例を示すフローチャートである。
【図３０】変形例５に係る画像認証処理の例を示すフローチャートである。
【図３１】変形例６に係る送信制御処理の例を示すフローチャートである。
【図３２】第２の実施形態に係る階層化について説明するための図（１）である。
【図３３】第２の実施形態に係る階層化について説明するための図（２）である。
【図３４】第２の実施形態に係る階層化について説明するための図（３）である。
【図３５】第２の実施形態に係る階層化について説明するための図（４）である。
【図３６】第２の実施形態に係る階層化について説明するための図（５）である。
【図３７】第２の実施形態に係る画像判定処理の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施の形態について詳細に説明する。
【００１０】
＜画像処理装置：機能構成＞
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の例を示す図である。図１に示すように、画像処理装置１０は、カメラ画像受信部１１と、人物領域検出部１２と、顔領域検出部１３と、背景領域割合判断部１４と、背景領域割合判断閾値設定部１５と、動作情報判断部１６と、画像間相関算出部１７と、フローヒストグラム算出部１８と、はずれ値除去部１９と、画像向き正規化部２０と、辞書更新部２１とを有する。また、画像処理装置１０は、人物領域動作辞書２２と、顔領域動作辞書２３と、動作情報判断閾値設定部２４とを有する。
【００１１】
カメラ画像受信部１１は、例えばカメラ等の撮像装置により撮像された複数の画像を取得する。カメラ画像受信部１１は、例えば事前に取得した背景画像や人物領域が含まれる画像等を取得する。また、カメラ画像受信部１１は、時系列画像を所定の時間間隔で取得する。
【００１２】
人物領域検出部（検出手段の一例）１２は、カメラ画像受信部１１から取得した複数の画像から人物領域を検出する。人物領域検出部１２は、例えば背景差分や画像処理による人物領域検出方法を用いて人物領域を検出する。人物領域検出部１２は、例えば背景差分を用いる場合には、時系列画像等において事前に取得した背景画像と一致している部分を背景領域として判断し、一致していない部分を非背景領域として判断して、その非背景領域を人物領域として判断する。なお、人物領域の検出方法は、これに限定されるものではない。
【００１３】
顔領域検出部（検出手段の一例）１３は、カメラ画像受信部１１により取得した画像から顔領域を検出する。顔領域検出部１３は、背景差分や画像処理による顔検出方法を用いることが可能である。顔領域検出部１３は、顔検出方法としては、例えばＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴による顔検出を用いることが可能であるが、これに限定されるものではない。
【００１４】
この顔検出では、探索領域中で計算対象である矩形中の黒色の領域のピクセル値の和の値から白色の領域のピクセル値の和の値を引いた値であるＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴量を用いる。なお、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴による検出では、矩形小領域のピクセル値の和の領域差をＢｏｏｓｔｉｎｇにより作成した識別器で判別するのが一般的である。
【００１５】
上述した矩形の配置場所は、探索領域内のどこに配置しても良いため、探索領域中に数万通りの配置場所の可能性がある。これらに対してＢｏｏｓｔｉｎｇにより探索領域内の各弱識別器を事前学習で重み付けして、重要度が上位の数十個の弱識別器を選択して強識別器を作成する。この強識別器によって（人の顔らしさを示す白黒矩形数パターンによって）、その領域が人の顔領域か判断することが可能である。
【００１６】
背景領域割合判断部１４は、カメラ画像受信部１１から取得した画像から背景領域と非背景領域の割合を計算し、例えば背景領域が閾値以上か閾値未満か判断する。
【００１７】
背景領域割合判断閾値設定部（第２の閾値設定手段）１５は、背景領域割合判断部１４による背景領域割合判断に用いる閾値（第２の閾値）を設定する。背景領域割合判断閾値設定部１５は、例えば処理対象としない背景領域の割合を設定する。背景領域割合判断閾値設定部１５は、例えば人物の検出精度や処理速度をどの程度優先するか等のバランスを考慮して閾値を設定しても良い。
【００１８】
背景領域割合判断閾値設定部１５は、例えば処理速度を優先する場合には、人物領域（非背景領域）の割合の閾値を低く設定することで、例えば画像全体から動作情報を算出することが可能となる。この場合には、例えば検出領域の形状に合わせて動作情報が算出されないため、処理量や処理時間を削減することが可能となる。
【００１９】
また、背景領域割合判断閾値設定部１５は、人物の検出精度を優先する場合には、人物領域（非背景領域）の割合の閾値を高く設定する。この場合には、動作情報が算出されるときの処理量や処理時間がかかるが、動作判断の検出精度を向上させることが可能となる。
【００２０】
動作情報判断部（判断手段）１６は、人物領域検出部１２や顔領域検出部１３から得られた画像を画像間相関算出部１７やフローヒストグラム算出部１８に出力して、画像間相関算出部１７やフローヒストグラム算出部１８から動作情報を取得する。
【００２１】
動作情報判断部１６は、画像間相関算出部１７やフローヒストグラム算出部１８から取得した動作情報と、予め人物領域動作辞書２２や顔領域動作辞書２３に設定された動作情報（辞書データ）との類似度を算出する。動作情報判断部１６は、例えば所定の閾値以上類似していると判断した場合に、人物領域検出部１２や顔領域検出部１３から得られた人物の画像を実物（実際にその場所にいる人物）であると判断する。別の言い方をすれば、動作情報判断部１６は、人物領域検出部１２や顔領域検出部１３から得られた判定の対象が所定の条件を満たす生体であるか否かを判定する。
【００２２】
なお、比較に用いる識別器としては、例えば線形判別分析や相互部分空間法（例えば、堀田政二、「例題ではじめる部分空間法−パターン認識へのいざない−」、日本ロボット学会第６９回ロボット工学セミナー、２０１２年５月２２日参照）等を用いることが可能である。また、判断に用いる閾値は、動作情報判断閾値設定部２４により変更可能である。
【００２３】
画像間相関算出部（算出手段の一例）１７は、動作情報判断部１６から取得した画像に対して、例えば画像間相関値により得られる動作情報を算出する。画像間相関算出部１７は、例えば現フレーム画像と前回フレーム画像との差分を取り、その２値化画像において、例えば２５次元の局所自己相関特徴量（高次自己相関特徴（ＨＬＡＣ特徴））を求める。２５次元とは、例えば次元を２次として変位方向を３×３ピクセルに限定した場合の局所領域内の相関の総和である。２値動画像のＨＬＡＣ特徴の変位ベクトルの組み合わせは平行移動で等価になるものを除き、０次が１個、１次が４個、２次が２０個の計２５次元のベクトルとして表される。
【００２４】
また、画像間相関算出部１７は、更に時系列にも相関を取ることで全２５１次元のベクトルを算出し、これを動作情報とする。２５１次元とは、例えば次元を２次として、３×３×３ピクセルに限定した場合の局所領域内の相関の総和である。平行移動で等価になるものを除き、２値動画像からの立体高次自己相関特徴（ＣＨＬＡＣ特徴）の変位ベクトルの組み合わせの数は、０次が１個、１次が１３個、２次が２３７個であり、合計２５１次元のベクトルとして表される。
【００２５】
なお、前者の２５次元の情報は、差分画像中の相関であり、後者の情報は１つ前の差分画像と１つ後の差分画像との相関である。画像間相関算出部１７は、この２つの情報を用いて、２５１次元の情報量を算出する（例えば、今西秀聡他、「ＣＨＬＡＣ特徴と部分空間法を用いた不審行動の検出」、情報処理学会研究報告２０１２等を参照）。
【００２６】
フローヒストグラム算出部（算出手段の一例）１８は、動作情報判断部１６から取得した画像に対して、例えばブロックマッチングにより動作情報を算出する。フローヒストグラム算出部１８は、ブロックマッチングにより現フレーム画像内で前回フレーム画像の小領域が移動したかを算出する。各領域の動きは、例えばベクトルで表される。
【００２７】
例えば、フローヒストグラム算出部１８は、ブロックマッチングを用いて、動作情報判断部１６から取得した複数の画像に含まれる小領域毎の動きを示すベクトル情報であるオプティカルフローを動作情報として算出する。
【００２８】
なお、ブロックマッチングは一例であり、例えば勾配法等による動きベクトル計算方法を用いても良い（例えば、東京工業大学  長橋宏、「画像解析論（７）」、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｓｌ．ｔｉｔｅｃｈ．ａｃ．ｊｐ／〜ｎａｇａｈａｓｈｉｌａｂ／ｍｅｍｂｅｒ／ｌｏｎｇｂ／ｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓ／ＬｅｃｔｕｒｅＮｏｔｅｓ／ＩｍａｇｅＡｎａｌｙｓｉｓ０７．ｐｄｆ、Ｐ１７−１８等を参照）。フローヒストグラム算出部１８は、取得したベクトルを勾配方向別にヒストグラム化したものを動作情報とする。
【００２９】
はずれ値除去部１９は、抽出領域の画素毎のオプティカルフローから、オプティカルフローの大きさの分散を算出し、分散が一定倍以上の大きさのオプティカルフローを除去する。ここで、分散が一定倍以上の大きさのオプティカルフローをはずれ値という（例えば、広島市立大  画像メディア工学特論、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｍｅ．ｉｎｆｏ．ｈｉｒｏｓｈｉｍａ−ｃｕ．ａｃ．ｊｐ／〜ｈｉｕｒａ／ｌｅｃ／ｉｍｅ／２０１０／５．ｐｄｆ、Ｐ１９−２１等を参照）。
【００３０】
なお、オプティカルフローとは、例えば時間的に連続した画像データのある物体が移動することにより発生する画素の輝度値の変化等から得られる各画素の速度ベクトルである。このような速度ベクトルを用いて、動体を検知することが可能である。
【００３１】
画像向き正規化部２０は、画像領域内から予めターゲットとして指定している特徴点を複数検出する。画像向き正規化部２０は、この特徴点を予め用意している３次元モデルにマッピングし、正面を向かせることで画像向き（撮影対象の向き）を正規化する。画像向き正規化部２０は、カメラ画像受信部１１から入力される画像だけでなく、人物領域動作辞書２２や顔領域動作辞書２３に正面を向いていないデータがある場合にその画像を正規化しても良い。
【００３２】
辞書更新部（更新手段）２１は、動作情報判断部１６で実物と判断された後、例えば複合認証によるパスワード入力等で確実に写真ではないと判断した場合、実物判断時の動作情報を用いて辞書データを更新する。また、辞書更新部２１は、人物領域の動作情報が用いられる場合には人物領域動作辞書２２の辞書データを更新する。辞書更新部２１は、顔領域の動作情報が用いられる場合には顔領域動作辞書２３の辞書データを更新する。
【００３３】
また、辞書更新部２１は、動作情報判断部１６で用いる識別器に応じて、事前に識別用に変換して辞書データを更新しても良い。このように、辞書データを更新することで、撮影環境に対応した辞書を得ることが可能となり、動作情報判断部１６による実物判断における精度を向上させることが可能となる。
【００３４】
人物領域動作辞書２２は、予め学習しておいた人物領域の動作情報（辞書データ）を格納する。なお、人物領域動作辞書２２は、例えば人物画像を撮影している状況下で取得される動作情報により作成される。人物領域動作辞書２２は、動作情報判断部１６で用いる識別器に対応させて事前に識別器用に変換しても良い。例えば、識別器が制約部分空間法の場合には、事前変換として一般化差分部分空間に射影する（例えば、福井和広、「部分空間法と識別器」、第１３回画像センシングシンポジウム、２００７年６月７日等を参照）。
【００３５】
顔領域動作辞書２３は、予め学習しておいた顔領域の動作情報（辞書データ）を格納する。顔領域動作辞書２３は、顔画像を撮影している状況下で取得される動作情報により作成される。顔領域動作辞書２３は、動作情報判断部１６で用いる識別器に対応させて事前に識別器用に変換しても良い。
【００３６】
動作情報判断閾値設定部（第１の閾値設定手段）２４は、カメラ画像受信部１１により取得した画像に含まれる人物領域や顔領域の人物が実物か動作情報判断部１６により判断するときの閾値（第１の閾値）を設定する。動作情報判断閾値設定部２４は、例えばユーザの操作により閾値を設定したり変更したりすることが可能である。動作情報判断閾値設定部２４は、撮影対象との距離や照明の有無等のユーザの撮影環境等に対応させて適切な閾値を設定することで、動作情報判断部１６の実物判断における精度を向上させることが可能となる。
【００３７】
＜画像処理装置１０：ハードウェア構成＞
図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の例を示す図である。図２に示す画像処理装置１０は、例えば操作部３１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｒｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３３と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３４と、カメラ３５等を有する。
【００３８】
操作部３１は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等で実現される。操作部３１は、例えばユーザ等による各種操作を受け付ける。
【００３９】
ＲＯＭ３２は、電源を切ってもプログラムやデータを保持可能な不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ３２には、画像処理装置１０の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）設定、及びネットワーク設定等のプログラムやデータを格納する。ＲＡＭ３３は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。
【００４０】
ＣＰＵ３４は、ＲＯＭ３２やＲＡＭ３３等の記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ３３上に読み出し、処理を実行することで画像処理装置１０全体の制御や機能を実現する演算装置である。
【００４１】
カメラ３５は、顔認識する人物を撮像するように設けられる撮像装置の一例である。カメラ３５は、例えばデジタルカメラ等であり、画像や映像を取得することが可能であるが、これに限定されるものではない。
【００４２】
画像処理装置１０は、上述したハードウェア構成により、後述する各種処理を実現することが可能となる。
【００４３】
＜人物領域の動作情報による実物判断処理＞
図３は、第１の実施形態に係る人物領域の動作情報による実物判断処理の例を示すフローチャートである。図３の例では、人物領域の動作情報を用いてカメラ３５により撮像された判定の対象が実物か否（例えば、写真）かを判断する。別の言い方をすれば、カメラ３５により撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であるか否かを人物領域の動作情報に基づいて判断する。
【００４４】
図３の例に示すように、画像処理装置１０は、カメラ画像受信部１１により事前に人物がいない状況で画像を取得すると（Ｓ１０）、その画像を背景画像とする。また、画像処理装置１０は、カメラ画像受信部１１により画像を取得すると（Ｓ１１）、人物領域検出部１２により事前に取得した背景画像と、Ｓ１１の処理で取得した画像とに差分があるか判断する（Ｓ１２）。
【００４５】
人物領域検出部１２は、背景画像と差分があると判断すると（Ｓ１２において、ＹＥＳ）、その差分領域を人物領域として検出する（Ｓ１３）。なお、人物領域検出部１２は、背景画像と差分がないと判断すると（Ｓ１２において、ＮＯ）、Ｓ１１の処理に戻る。
【００４６】
次に、画像処理装置１０は、前回フレーム画像に人物領域があったか判断する（Ｓ１４）。画像処理装置１０は、前回フレーム画像に人物領域があったと判断すると（Ｓ１４において、ＹＥＳ）、画像間相関算出部１７又はフローヒストグラム算出部１８により動作情報を算出する（Ｓ１５）。なお、画像処理装置１０は、前回フレーム画像に人物領域がなかったと判断すると（Ｓ１４において、ＮＯ）、Ｓ１１の処理に戻る。
【００４７】
Ｓ１５の処理では、画像間相関算出部１７又はフローヒストグラム算出部１８は、例えば、Ｓ１３の処理で人物領域が検出された現フレーム画像と前回フレーム画像とを用いて動作情報を算出する。
【００４８】
或いは、フローヒストグラム算出部１８は、現フレーム画像と前回フレーム画像に限定せず、人物領域が検出された複数の画像に含まれる小領域毎の動きを示すベクトル情報であるオプティカルフローを動作情報として算出するもの等であっても良い。
【００４９】
このように、画像間相関算出部１７又はフローヒストグラム算出部１８は、人物領域の画像が時系列に複数枚取得できた場合に動作情報を算出する。
【００５０】
次に、画像処理装置１０は、Ｓ１５の処理で算出された動作情報を用いて、動作情報判断部１６により現フレーム画像から検出された人物領域の人物が実物か（実際にその場所にいる人物か）判断する（Ｓ１６）。Ｓ１６の処理では、動作情報判断部１６は、Ｓ１５の処理で算出された動作情報と、人物領域動作辞書２２に格納された動作情報（辞書データ）との類似度を算出して実物か判断する。
【００５１】
動作情報判断部１６は、Ｓ１５の処理で算出された動作情報と、人物領域動作辞書２２の辞書データとの類似度が所定の閾値以上であると判断した場合には（Ｓ１６において、ＹＥＳ）、現フレーム画像の人物領域の人物を実物として判断する（Ｓ１７）。別の言い方をすれば、動作情報判断部１６は、撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であると判定する。動作情報判断部１６は、所定の閾値未満であると判断した場合には（Ｓ１６において、ＮＯ）、写真として判断し（Ｓ１８）、処理を終了する。別の言い方をすれば、動作情報判断部１６は、撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体ではないと判定する。
【００５２】
＜人物領域が検出されるまでのイメージ＞
図４は、第１の実施形態に係る人物領域が検出されるまでのイメージ図である。図４（Ａ）は、事前に取得した背景画像の一例を示し、図４（Ｂ）は、カメラ３５により得られる画像の一例を示す。図４（Ｃ）は、人物領域として検出された差分領域の一例を示す。
【００５３】
図４（Ａ）に示す背景画像と図４（Ｂ）に示す画像とを用いて、例えば背景差分により人物領域を検出する例について説明する。人物領域検出部１２は、例えば図４（Ａ）に示す背景画像の各ピクセルの輝度値の値を、図４（Ｂ）に示す画像の各ピクセルから除算して絶対値を算出する。
【００５４】
図４（Ａ）に示す背景画像と図４（Ｂ）に示す画像とが、例えば２ピクセル×２ピクセルのグレー画像（値は２５６階調の輝度値）とする。ここで、図４（Ａ）に示す背景画像において「一列目のピクセルが５０、１５０で、２列目のピクセルが２００、３」とし、図４（Ｂ）に示す画像において「一列目のピクセルが１２０、３５、２列目のピクセルが１０、１５０」とする。
【００５５】
このとき、図４（Ｃ）に示す差分画像において、例えば「一列目のピクセルが７０、１１５、２列目のピクセルが１９０、１４７」となる。この差分画像は、そのまま利用することも可能であり、差分画像で所定以上の値（背景と差分がある）を有する領域の値のみ利用することも可能である。
【００５６】
＜動作情報を用いた実物判断＞
図５は、第１の実施形態に係る人物領域の動作情報を用いた実物判断について説明する図である。図５（Ａ）は、複数枚の人物領域の画像から算出された動作情報のイメージ図を示す。図５（Ｂ）は、現フレーム画像の輝度値の一例を示し、図５（Ｃ）は、前回フレーム画像における注目ブロックの輝度値の一例を示す。また、図５（Ｄ）は、算出された動作情報と人物領域動作辞書２２の辞書データとの比較を説明する図である。
【００５７】
図５（Ａ）の例では、複数枚の人物領域の画像から算出された動作情報として、内積によるブロックマッチングを用いて得られたオプティカルフローを矢印で表している。図５（Ｂ）に示す現フレーム画像と、図５（Ｃ）に示す前回フレーム画像とを用いて、図５（Ａ）に示すオプティカルフローを算出するまでの具体例について説明する。なお、図５（Ｂ）と図５（Ｃ）の例では、例えば３ピクセル×３ピクセルのブロックサイズを用いた例を示している。
【００５８】
図５（Ｂ）に示すように、現フレーム画像のうち計算対象となるブロックには輝度値が示されている。また、現フレーム画像のうち、図５（Ｂ）に示す「●」は、図５（Ｃ）に示す前回フレーム画像のうち注目ブロックの輝度値「９０」に対応している。
【００５９】
例えば、フローヒストグラム算出部１８は、図５（Ｃ）に示す前回フレーム画像の注目ブロックが、現フレーム画像内のどこに移動したかを算出するため、例えば式１を用いて図５（Ｂ）に示す計算対象のブロックと内積計算を行う。
【００６０】
【数１】
0006707906.tif 000002
例えば式１における「ａ」は、図５（Ｂ）に示す行列を示し、式１における「ｂ」は、図５（Ｃ）に示す行列を示している。
【００６１】
フローヒストグラム算出部１８は、上述した２つの行列の内積を用いて角度（ｃｏｓθ）を算出し、算出した値を２つのブロックの類似度とする。図５（Ｂ）〜図５（Ｃ）の例では、例えばｃｏｓθ＝０．８５０３となる。
【００６２】
このように「ｃｏｓθ」を用いた場合に、２つのブロックの類似度が高ければ「１．０」に近づき、２つのブロックの類似度が低いほど「０．０」に近づく。したがって、図５（Ｃ）に示す前回フレーム画像の注目ブロックの位置が、図５（Ｂ）に示す現フレーム画像において近傍にあり最も類似度が高い位置が、図５（Ｃ）に示す注目ブロックが移動した位置となる。
【００６３】
例えば、図５（Ｂ）及び図５（Ｃ）の例では、移動距離は、ｘ軸方向に「−３」となり、ｙ軸方向に「＋４」となるため、オプティカルフローは、（−３，４）となる。
【００６４】
次に、動作情報判断部１６は、上述した動作情報のベクトルを主成分分析し、人物領域動作辞書２２の辞書データと、図５（Ｄ）に示す部分空間法を用いて比較し、類似度を算出する。図５（Ｄ）の例では、一方が入力部分空間を示し、もう一方が辞書データの部分空間を示している。
【００６５】
ここで、部分空間同士の角度が小さいほど類似度が高くなる。そこで、動作情報判断部１６は、例えば閾値を「１０°」と設定していた場合に、部分空間同士の角度が１０°未満の場合には、算出された動作情報を人物動作であると判断し、部分空間同士の角度が１０°以上の場合は算出された動作情報を実物ではない（写真）と判断する。
【００６６】
上述した類似度は、部分空間同士の角度である正準角を用いる。例えばｍ次元部分空間Ｐとｎ次元部分空間Ｑとの間にはｎ個（ｍ≧ｎ）定義することが可能である。また、正準角（ｎ個の正準角θｉ）は、例えば式２及び式３を用いて算出する。
【００６７】
【数２】
0006707906.tif 000003
【００６８】
【数３】
0006707906.tif 000004
また、類似度は、上述した正準角により式４を用いて算出する。
【００６９】
【数４】
0006707906.tif 000005
ここで、例えば入力部分空間における基底ベクトル１が式５、基底ベクトル２が式６、辞書データの部分空間における基底ベクトル１が式７、基底ベクトル２が式８で表される場合について説明する。
【００７０】
【数５】
0006707906.tif 000006
【００７１】
【数６】
0006707906.tif 000007
【００７２】
【数７】
0006707906.tif 000008
【００７３】
【数８】
0006707906.tif 000009
上述した場合には、入力部分空間における基底ベクトル２と辞書データの部分空間における基底ベクトル１とを用いて求めると、「ｃｏｓ２θ１＝０．９４１２」となる。また、入力部分空間における基底ベクトル１と辞書データの部分空間における基底ベクトル２とを用いて求めると、「ｃｏｓ２θ１＝０．０９１７」となる。ここから、類似度は、「０．５１６５」として算出される。
【００７４】
動作情報判断部１６は、上述のように算出された類似度が所定の閾値以上であると判断した場合には、現フレーム画像の人物領域の人物が実物であると判断する。
【００７５】
なお、上述した例は、辞書データとの類似度から人物動作を判断したが、人物動作でない例を数クラスに分けて学習させておくことで、分類されるクラスにより人物動作か（人物動作でないか）判断しても良い。
【００７６】
＜顔領域の動作情報による実物判断処理＞
図６は、第１の実施形態に係る顔領域の動作情報による実物判断処理の例を示すフローチャートである。図６の例では、人物の顔検出により顔領域を抽出して、顔領域の動作情報を用いてカメラ３５により撮像された判定の対象が実物か否（例えば、写真）かを判断する。別の言い方をすれば、カメラ３５により撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であるか否かを顔領域の動作情報に基づいて判断する。
図６の処理は、図３の処理と比較して、事前に背景画像を取得しない点で異なる。
【００７７】
図６に示すように、画像処理装置１０は、カメラ画像受信部１１により画像を取得すると（Ｓ２０）、顔領域検出部１３により顔領域を検出したか判断する（Ｓ２１）。画像処理装置１０は、顔領域検出部１３により顔領域を検出したと判断すると（Ｓ２１において、ＹＥＳ）、検出した顔領域を切り出す（Ｓ２２）。なお、顔領域検出部１３は、顔領域を検出していないと判断すると（Ｓ２１において、ＮＯ）、Ｓ２０の処理に戻る。
【００７８】
次に、画像処理装置１０は、前回フレーム画像に顔領域があったか判断する（Ｓ２３）。画像処理装置１０は、前回フレーム画像に顔領域があったと判断すると（Ｓ２３において、ＹＥＳ）、画像間相関算出部１７又はフローヒストグラム算出部１８により動作情報を算出する（Ｓ２４）。また、画像処理装置１０は、前回フレーム画像に顔領域がなかったと判断すると（Ｓ２３において、ＮＯ）、Ｓ２０の処理に戻る。
【００７９】
次に、画像処理装置１０は、Ｓ２４の処理で算出された動作情報を用いて、動作情報判断部１６により現フレーム画像から検出された顔領域の人物が実物か判断する（Ｓ２５）。Ｓ２５の処理では、動作情報判断部１６は、Ｓ２４の処理で算出された動作情報と、顔領域動作辞書２３に格納された辞書データとの類似度を算出して実物か判断する。
【００８０】
動作情報判断部１６は、Ｓ２４の処理で算出された動作情報と、顔領域動作辞書２３の辞書データとの類似度が所定の閾値以上であると判断した場合には（Ｓ２５において、ＹＥＳ）、現フレーム画像の顔領域の人物を実物として判断する（Ｓ２６）。別の言い方をすれば、動作情報判断部１６は、撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であると判定する。動作情報判断部１６は、所定の閾値未満であると判断した場合には（Ｓ２５において、ＮＯ）、現フレーム画像の顔領域の人物を写真として判断して（Ｓ２７）、処理を終了する。
【００８１】
上述した顔領域の検出の場合には、例えば照明等による画像全体のちらつきや、背景か非背景か等のテクスチャの影響に左右されずに処理を行うことが可能となる。
【００８２】
＜顔領域から動作情報が算出されるまでのイメージ＞
図７は、第１の実施形態に係る顔領域から動作情報が算出されるまでのイメージ図である。図７（Ａ）は、カメラにより得られる画像の一例を示し、図７（Ｂ）は、検出された顔領域の一例を示す。図７（Ｃ）は、複数枚の顔領域の画像から算出された動作情報のイメージ図を示す。
【００８３】
顔領域検出部１３は、例えばテンプレートマッチングを用いて、図７（Ａ）に示す画像から図７（Ｂ）に示す顔領域を検出する。顔領域検出部１３は、図５の動作情報の計算と同様に、予め保持している顔画像のテンプレート（例えばグレースケール画像で１１ピクセル×１１ピクセル）と、図７（Ａ）に示す画像（例えば２２ピクセル×３７ピクセル）とのそれぞれの輝度値（２５６階調）を用いて内積計算を行う。
【００８４】
顔領域検出部１３は、上述した式１を用いて、上述した顔画像のテンプレートと、図７（Ａ）に示す画像とから得られる２つの行列の内積により角度（ｃｏｓθ）を算出し、この角度を類似度とする。例えば、上述した式１における「ａ」は、図７（Ａ）に示す画像中の各検索領域を示し、例えば式１における「ｂ」は、顔画像のテンプレートとなる。
【００８５】
上述したように、「ｃｏｓθ」を用いた場合に、類似度が高ければ「１．０」に近づき、類似度が低いほど「０．０」に近づくため、顔領域検出部１３は、予め設定した閾値以上の領域を顔画像として検出する。
【００８６】
なお、図７（Ａ）に示す画像中に顔画像が複数存在する場合を考慮して、ローカルピークを計算しても良く。また、上述したＨａａｒ−ｌｉｋｅ特徴による顔検出を用いる等、他の顔検出方法を用いることも可能である。
【００８７】
上述した図７（Ｂ）に示す顔領域の画像（顔領域検出部１３により検出された顔領域から切り取られた画像）と、前回フレーム画像における顔領域の画像とにより算出された動作情報を用いて、図７（Ｃ）に示すオプティカルフローを得ることが可能となる。
【００８８】
＜背景領域が閾値未満の場合＞
図８は、第１の実施形態に係る背景領域が閾値未満の場合の実物判断処理の例を示すフローチャートである。図８の例では、図３に示す処理で人物領域が検出されたのに対して、背景領域の割合が閾値未満のときに、人物領域からではなく領域全体から動作情報を算出する。
【００８９】
図８に示すように、画像処理装置１０は、カメラ画像受信部１１により事前に人物がいない状況で画像を取得すると（Ｓ３０）、その画像を背景画像とする。また、画像処理装置１０は、カメラ画像受信部１１により画像を取得すると（Ｓ３１）、人物領域検出部１２により事前に取得した背景画像と、Ｓ３１の処理で取得した画像とを比較して差分があるか判断する。
【００９０】
画像処理装置１０は、上述のように差分があった場合に、背景領域割合判断部１４により背景領域が、背景領域割合判断閾値設定部１５により設定された閾値未満か判断する（Ｓ３２）。画像処理装置１０は、背景領域割合判断部１４により背景領域が閾値未満であると判断すると（Ｓ３２において、ＹＥＳ）、画像全体を人物領域とする（Ｓ３３）。画像処理装置１０は、背景領域割合判断部１４により背景領域が閾値未満ではないと判断すると（Ｓ３２において、ＮＯ）、Ｓ３１の処理に戻る。
【００９１】
次に、画像処理装置１０は、前回フレーム画像に人物領域があったか判断する（Ｓ３４）。Ｓ３４〜Ｓ３８の処理は、図３に示すＳ１４〜Ｓ１８の処理と同様の処理であるため、ここでの詳しい説明は省略する。
【００９２】
＜背景領域が閾値未満の場合に動作情報が算出されるまでのイメージ＞
図９は、第１の実施形態に係る背景領域が閾値未満の場合のイメージ図である。図９（Ａ）は、カメラにより得られる画像の一例を示し、図９（Ｂ）は、検出された人物（顔）領域の一例を示す。図９（Ｃ）は、人物領域と非人物領域（背景領域）との割合を説明するための図である。図９（Ｄ）は、複数枚の画像全体から算出された動作情報のイメージ図を示す。
【００９３】
人物領域検出部１２や顔領域検出部１３は、図９（Ａ）に示す画像から背景差分や時系列差分、顔検出等により図９（Ｂ）に示す人物（顔）領域を検出する。背景領域割合判断部１４は、人物領域の総ピクセルと非人物領域（背景領域）の総ピクセルを求める。図９（Ｃ）の例では、例えば人物領域の総ピクセルが「５００」であり、非人物領域の総ピクセルが「７０」であった場合、背景領域割合判断部１４は、５００／５７０＝０．８７７となるため、人物領域の割合を「８７．７％」として算出する。
【００９４】
背景領域割合判断部１４は、背景領域割合判断閾値設定部１５により設定された人物領域の閾値が「７５％」であった場合、図９（Ｃ）の例では人物領域の割合が「８７．７％」であるため、閾値を超えていると判断する。このように、例えば人物領域の割合が閾値を超えている場合には、非人物領域の影響は小さいと判断し、図９（Ｃ）の例では画像全体から動作情報を算出する。つまり、人物領域か背景領域か意識せずに動作情報を算出することが可能となる。
【００９５】
上述した図９（Ａ）に示す画像と、前回フレーム画像とにより算出された動作情報を用いて、図９（Ｄ）に示すオプティカルフローを得ることが可能となる。
【００９６】
＜はずれ値除去を含む場合＞
図１０は、第１の実施形態に係るはずれ値除去を含む実物判断処理の例を示すフローチャートである。図１０の例では、上述した処理でオプティカルフローの動作情報を算出した場合に、はずれ値除去を行う。図１０の例では、はずれ値を除去することで、より正確な動作情報を算出することが可能となる。なお、図１０に示すＳ４０〜Ｓ４４、Ｓ４８〜Ｓ５０の処理は、図８に示すＳ３０〜Ｓ３４、Ｓ３６〜Ｓ３８の処理と同様の処理であるため、ここでの詳しい説明は省略する。
【００９７】
図１０に示すＳ４４の処理の後、画像処理装置１０は、例えばフローヒストグラム算出部１８により現フレーム画像と前回フレーム画像とを用いてオプティカルフローを算出すると（Ｓ４５）、はずれ値除去部１９によりはずれ値を除去する（Ｓ４６）。画像処理装置１０は、Ｓ４６の処理ではずれ値が除去されると、フローのヒストグラムを算出し（Ｓ４７）、Ｓ４８の処理に進む。
【００９８】
＜はずれ値除去について＞
図１１は、第１の実施形態に係るはずれ値除去について説明する図である。図１１（Ａ）は、通常の最小二乗法の例を示し、図１１（Ｂ）は、はずれ値を考慮する例を示す。フローヒストグラム算出部１８は、上述したブロックマッチングによるオプティカルフローを利用して動作情報を算出する際に、画素値の差の二乗和（最小二乗）を用いると、はずれ値により精度が低下する。そこで、画像処理装置１０は、はずれ値除去部１９によりはずれ値を除去する。
【００９９】
図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）において横軸がｘ座標、縦軸がｙ座標を示している。また、図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）に示すプロットされた点は、マッチング対象領域（現フレーム画像）の各画素値を示し、図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）に示す直線は、マッチング対象領域（前回フレーム画像）を示している。
【０１００】
マッチング対象領域（現フレーム画像）とマッチング対象領域（前回フレーム画像）の各画素値の差の二乗和が小さいほど類似度が高く、つまりその領域に移動した可能性が高くなる。図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）の例では、各画素値の差の二乗和が小さいと、直線上にプロットされた点が並ぶようになる。これに対し、照明変化等の影響で一部の画素が特異な値（はずれ値）となってしまった場合には、最小二乗和の値がその値の影響を受けて大きくなってしまうため、正しい結果が得られなくなる。
【０１０１】
そこで、図１１（Ｂ）に示すように、はずれ値除去部１９は、最小二乗和の計算対象からその特異な値（はずれ値）を除去する。図１１（Ｂ）の例では、黒丸のプロットされた点がはずれ値である。図１１（Ｂ）に示すように対応するはずれ値を除くと、プロットされた点が直線上に並ぶことになり、マッチング対象の類似度が高くなる。
【０１０２】
このようにはじれ値の除去を行うことで、動作情報の算出におけるオプティカルフロー算出精度を向上させることが可能となり、上述した実物判断における検出精度を向上させることが可能となる。
【０１０３】
＜人の向きを正規化する実物判断処理＞
図１２は、第１の実施形態に係る人の向きを正規化する実物判断処理の例を示すフローチャートである。図１２の例では、例えば人物（顔）領域を検出した後、人物（顔）の向きを正規化して動作情報を算出する。図１２の例では、人の向きの正規化を行うことで、より正確な動作情報を算出することが可能となる。なお、図１２に示すＳ６０〜Ｓ６３、Ｓ６５〜Ｓ６９の処理は、図８に示すＳ３０〜Ｓ３３、Ｓ３４〜Ｓ３８の処理と同様の処理であるため、ここでの詳しい説明は省略する。
【０１０４】
図１２に示すＳ６３の処理の後、画像処理装置１０は、画像向き正規化部２０により人の向きを正規化する（Ｓ６４）。画像向き正規化部２０は、上述したように画像小域内から予めターゲットとして指定している特徴点を検出し、予め用意している３次元モデルにマッピングして、正面を向かせることで人の向きを正規化する。画像処理装置１０は、Ｓ６４の処理で人の向きが正規化されると、Ｓ６５の処理に進む。
【０１０５】
＜人の向きを正規化するイメージ図＞
図１３は、第１の実施形態に係る人の向きを正規化するイメージ図である。図１３（Ａ）は、カメラにより得られる画像の一例を示し、図１３（Ｂ）は、人（顔）の向きを補正した画像の一例を示す。
【０１０６】
画像向き正規化部２０は、図１３（Ａ）に示す画像が得られると、画像領域内から指定している特徴点を検出することで人物（顔）の向きを検知する。図１３（Ａ）の例では、例えば人物（顔）や体の向きが右を向いていると検知する。
【０１０７】
また、画像向き正規化部２０は、図１３（Ａ）に示す画像領域から検出した特徴点を３次元モデルにマッピングし、図１３（Ｂ）に示すように正面に向かせることで正規化する。
【０１０８】
このように画像向きの正規化を行うことで、動作情報の算出精度を向上させることが可能となり、上述した実物判断における検出精度を向上させることが可能となる。
【０１０９】
＜辞書データの更新を含む場合＞
図１４は、第１の実施形態に係る辞書データの更新を含む実物判断処理の例を示すフローチャートである。図１４の例では、実物判断処理の後に、ユーザによるパスワードの入力等、ユーザを特定する操作が行われた場合に、実物判断処理に用いた動作情報で辞書データを更新する。なお、図１４に示すＳ７０〜Ｓ７８の処理は、図３に示すＳ１０〜１８の処理と同様の処理であるため、ここでの詳しい説明は省略する。
【０１１０】
図１４に示すＳ７８の処理の後、画像処理装置１０は、辞書更新部２１によりユーザ特定動作があったか判断する（Ｓ７９）。Ｓ７９の処理では、辞書更新部２１は、例えばユーザによるパスワードの入力等、ユーザを特定する操作が行われたか判断する。
【０１１１】
画像処理装置１０は、辞書更新部２１によりユーザ特定動作があったと判断した場合（Ｓ７９において、ＹＥＳ）、辞書データを更新する（Ｓ８０）。Ｓ８０の処理では、辞書更新部２１は、例えばＳ７５の処理で算出した動作情報を人物領域動作辞書２２の辞書データに追加することで更新する。また、画像処理装置１０は、辞書更新部２１によりユーザ特定動作がなかったと判断した場合（Ｓ７９において、ＮＯ）、処理を終了する。
【０１１２】
＜辞書データの更新で用いられる動作情報＞
図１５は、第１の実施形態に係る辞書データの更新で用いられる動作情報を説明する図である。なお、図１５に示す矢印は、オプティカルフローの場合の動作情報を示している。
【０１１３】
辞書更新部２１は、画像内の人物が実物の人物であると判断された後、ユーザ特定動作があった場合には、図１５に示すように、画像内の人物が実物の人物であると判断されたときに用いた動作情報を人物領域動作辞書２２に追加することで辞書データを更新する。なお、辞書更新部２１は、画像内の人物が実物の人物であると判断されたときに用いた動作情報が、例えば顔領域から算出された動作情報の場合には、顔領域動作辞書２３に追加することで辞書データを更新する。
【０１１４】
このように辞書データを逐次更新することで、ユーザの利用環境に応じた辞書データを作成することが可能となり、上述した実物判断における検出精度を向上させることが可能となる。
【０１１５】
上述した実施形態によれば、人物に対応する領域から動作情報を算出し、その動作情報を用いて画像内の人物が実物か判断することで、従来の目や口等の顔の局所的な部分の領域検出だけで判断するよりも適切な判断が可能となり、人物の検出精度を向上させることが可能となる。
【０１１６】
上述した例は、顔認証等を目的とした実施形態について説明したが、適用範囲についてはこれに限定されるものではない。例えば、カメラで撮影された画像の中に写真が含まれているか判断することも可能である。
【０１１７】
これにより、例えばカメラに写真が写ったことを判断し、その領域に画像変換を行って取り込むことが可能となる。例えば、写真を１枚ずつ取り込みたい場合に、１枚ずつスキャンしなくても、カメラに写真をかざす作業を繰り返すことで、アフィン変換等で歪みを補正し、正規化された状態で取り込むことが可能となる。なお、変換処理を行って写真データを取り込むタイミングは、上述した実施形態により、カメラに写真が写ったこと（実際の人間が撮影されていないこと）が判断された場合となる。
【０１１８】
次に、上記で説明した実物の判断方法を応用した画像形成装置の認証方法の例について説明する。
【０１１９】
＜システムの構成＞
図１６は第１の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図１６において、情報処理システム１００は、利用者１０５が所持するＲＦＩＤ（Radio Frequency Identifier）タグ１０４と通信可能な画像形成装置１０１を含む。
【０１２０】
画像形成装置１０１は、例えば、プリンタ、スキャナ、コピー、ファクシミリ等の機能を有するＭＦＰ（Multifunction Peripheral）や、プリンタ等の画像形成装置であり、利用者の認証を行う情報処理装置の一例である。
【０１２１】
画像形成装置１０１は、所定の範囲内にあるＲＦＩＤタグ１０４から、タグＩＤ等の所定の情報を受信するＲＦタグリーダ１０３と、画像を撮像するカメラ１０２を備えている。
【０１２２】
ＲＦＩＤは、タグＩＤ等の所定の情報を記憶したＲＦＩＤタグ１０４と、ＲＦタグリーダ１０３との間で、電磁界や電波等を用いた近距離無線通信を行う技術であり、近距離無線通信の一例である。
【０１２３】
例えば、ＲＦＩＤタグ１０４がパッシブタグである場合、ＲＦタグリーダ１０３は、後述するＲＦタグリーダ１０３の検知範囲（所定の範囲）に所定の電波を放射する。また、ＲＦＩＤタグ１０４は、ＲＦタグリーダ１０３から放射された電波を受信すると、受信した電波を電力として動作し、予め記憶したタグＩＤ等の所定の情報をＲＦタグリーダ１０３に送信する。
【０１２４】
パッシブタグとは、ＲＦタグリーダ１０３からの電波をエネルギー源として動作するＲＦＩＤタグ１０４で、電池を内蔵する必要がない。パッシブタグのアンテナは、ＲＦタグリーダ１０３からの電波の一部を反射するが、タグＩＤ等の情報はこの反射波に乗せて返される。この反射の強度は非常に小さいため、パッシブタグは、自装置の電力で電波を送信するアクティブタグに比べて通信距離が短くなるが、安価で、ほぼ恒久的に動作する。
【０１２５】
ＲＦＩＤタグ１０４の信号の伝達方式は、電磁誘導方式と電波方式に分類される。電磁誘導方式は、ＲＦＩＤタグ１０４のコイルとＲＦタグリーダ１０３のアンテナコイルを磁束結合させて、エネルギー・信号を伝達する方式である。電磁誘導方式は、電波方式に比べて、エネルギーを効率的に伝達できるので、開発が先に進んだ。例えば、Ｆｅｌｉｃａ（登録商標）はこの電磁誘導方式を採用している。電磁誘導方式では、例えば、１３０〜１３５ｋＨｚ、１３．５６ＭＨｚの周波数が用いられている。なお、電波誘導方式の通信可能距離は、例えば、１ｍ以内である。
【０１２６】
一方、電波方式では、ＲＦＩＤタグ１０４のアンテナとＲＦタグリーダ１０３のアンテナで電波をやりとりし、エネルギー・信号を伝達する方式である。電波方式は、電波を空間に放射して伝達するので、電磁誘導方式に比べて、より遠くのＲＦＩＤタグ１０４と通信が可能になる。電波方式では、例えば、４３３ＭＨｚ、９００ＭＨｚ帯、２．４５ＧＨｚ等の周波数が用いられている。なお、電波方式の通信可能距離は、パッシブタグで、例えば、３〜５ｍ程度である。アクティブタグは、出力電力さえ許せば、例えば、数ｋｍ程度の通信も可能である。
【０１２７】
カメラ１０２は、例えば、カメラ１０２が撮像した画像に、画像形成装置１０１を利用している利用者が含まれるように設置された撮像装置である。
【０１２８】
図１７は、一実施形態に係るカメラの撮像範囲、及び各センサの検知範囲の一例を示す図である。図１７は、カメラ１０２の撮像範囲２５１、ＲＦタグリーダ１０３の検知範囲２５２、及び後述する移動体センサ部の検知範囲２５３の例を示している。
【０１２９】
図１７では、画像形成装置１０１の上面から見たときの、ＲＦタグリーダ１０３の検知範囲２５２が示されている。図１７の例では、画像形成装置１０１は、画像形成装置１０１の内部に、例えば、パッチアンテナ等を有しており、画像形成装置１０１の前面（図１７の下方向）に、扇型（例えば角度１５０°）の検知範囲２５２を形成している。
【０１３０】
ＲＦタグリーダ１０３は、移動体センサ部により、移動体センサ部の検知範囲２５３で利用者１０５が検知されると、ＲＦタグリーダ１０３の検知範囲２５２に所定の電波を放射する。これにより、例えば、ＲＦＩＤタグ１０４を持った利用者１０５が、画像形成装置１０１の前面から所定の距離（例えば３ｍ以内）まで近づくと、ＲＦＩＤタグ１０４に記憶された所定の情報（例えばタグＩＤ）が、自動的に画像形成装置１０１に送信される。
【０１３１】
本実施形態では、画像形成装置１０１は、予め登録された利用者の情報を記憶しており、ＲＦＩＤタグ１０４から受信したタグＩＤと、予め登録された利用者の情報とに基づいて、ＲＦＩＤタグ１０４の認証（以下、無線認証と呼ぶ）を行う。
【０１３２】
また、カメラ１０２は、移動体センサ部により、移動体センサ部の検知範囲２５３で利用者が検知されると起動（動作）し、撮像を開始する。
【０１３３】
画像形成装置１０１は、例えば、カメラ１０２が撮像した画像に含まれる利用者の顔画像と、予め登録された利用者の顔の特徴情報とに基づいて、画像に撮像された利用者の顔認証（以下、画像認証と呼ぶ）を行う。
【０１３４】
また、画像形成装置１０１は、上記で説明した実物判断処理により、カメラ１０２が撮像した画像から検出された人物が実物（生体）か、写真（非生体）かを判断する。別の言い方をすれば、画像形成装置１０１は、カメラ１０２が撮像した判定の対象が所定の条件を満たす生体であるか否か判定する。なお、この判断処理による実物（生体）が、写真（非生体）の判断は、画像から検出された人物が、写真等の非生体によるなりすましではないことを判断することができるものであれば良い。なりすましは、人が写真等を用いることで行われる。
【０１３５】
本実施形態では、上記で説明した実物判断処理等により「実物」と判断された場合、すなわち、画像から検出された人物が写真等の非生体によるなりすましでないと判断された場合、画像から検出された人物が「生体である」と表現するものとする。
【０１３６】
また、上記で説明した実物判断処理等により「写真」と判断された場合、すなわち、画像から検出された人物が写真等の非生体によるなりすましであると判断された場合、画像から検出された人物が「非生体である」と表現するものとする。
【０１３７】
画像形成装置１０１は、無線認証によって認証が許可されたＲＦＩＤタグ１０４の利用者と、画像認証によって認証が許可された利用者が同じ利用者であり、画像に撮像された人物が生体であると判断された場合（すなわち、撮像された判定の対象が所定の条件を満たす生体であると判定された場合）、その利用者の画像形成装置１０１の使用を許可する。
【０１３８】
本実施形態に係る画像形成装置１０１によれば、画像形成装置１０１の利用者１０５は、ＲＦＩＤタグ１０４を所持しているだけで、顔認証等の画像認証の精度を向上させることができる。また、本実施形態に係る画像形成装置１０１によれば、利用者の顔写真等によるなりすましを低減させることができる。
【０１３９】
なお、図１６に示したシステム構成はあくまで一例である。例えば、画像形成装置１０１は、ＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、ゲーム機、テレビ会議装置、電子黒板、プロジェクタ等、利用者を認証する様々な情報処理装置であっても良い。また、カメラ１０２や、ＲＦタグリーダ１０３等は、外部に外付けされているものであっても良い。
【０１４０】
また、ＲＦＩＤタグ１０４は、ＲＦＩＤのアクティブタグや、セミアクティブタグ等であっても良い。なお、ＲＦＩＤタグ１０４は、無線タグの一例である。無線タグは、ＲＦＩＤとは異なる近距離無線方式、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（以下、ＢＬＥと呼ぶ）や、ＮＦＣ（Near Field Communication）等で通信を行う無線端末であっても良い。また、ＲＦＩＤタグ１０４に代えて、無線タグ等を搭載した携帯端末等を用いるのものであっても良い。
【０１４１】
さらに、画像認証は、利用者を撮像した画像と、利用者の生体に関する特徴情報とを用いて利用者の認証を行う様々な認証方法、例えば、指紋認証、虹彩認証、静脈認証等であっても良い。
【０１４２】
＜ハードウェア構成＞
（画像形成装置のハードウェア構成）
図１８は、第１の実施形態に係る画像形成装置１０１のハードウェア構成の例を示す図である。画像形成装置１０１は、例えば、コピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、プリンタ機能などの各種の画像形成機能を実現する本体３１０と、ユーザの操作を受け付ける操作部３２０とを備える。なお、ユーザの操作を受け付けるとは、ユーザの操作に応じて入力される情報（画面の座標値を示す信号などを含む）を受け付けることを含む概念である。本体３１０と操作部３２０は、専用の通信路３３０を介して相互に通信可能に接続されている。通信路３３０は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）規格のものを用いることができるが、有線か無線かを問わず任意の規格のものであって良い。
【０１４３】
なお、本体３１０は、操作部３２０で受け付けた操作に応じた動作を行うことができる。また、本体３１０は、クライアントＰＣ（パーソナルコンピュータ）などの外部装置とも通信可能であり、外部装置から受信した指示に応じた動作を行うこともできる。
【０１４４】
まず、本体３１０のハードウェア構成について説明する。図１８に示すように、本体３１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３１３、ストレージ部３１４、通信Ｉ／Ｆ（Interface）部３１５、接続Ｉ／Ｆ部３１６、エンジン部３１７、移動体センサ部３１８、及びシステムバス３１９等を有する。
【０１４５】
ＣＰＵ３１１は、本体３１０の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ３１１は、ＲＡＭ３１３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ３１２又はストレージ部３１４等に格納されたプログラムを実行することで、本体３１０全体の動作を制御する。例えば、ＣＰＵ３１１は、エンジン部３１７を用いて、前述したコピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、プリンタ機能などの各種機能を実現する。
【０１４６】
ＲＯＭ３１２は、例えば、本体３１０の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）や、各種の設定等を記憶する不揮発性のメモリである。ＲＡＭ３１３は、ＣＰＵ３１１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。ストレージ部３１４は、例えば、ＯＳ（Operating System）、アプリケーションプログラム、各種データ等を記憶する不揮発性の記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等で構成される。
【０１４７】
通信Ｉ／Ｆ部３１５は、本体３１０をネットワーク３４０に接続し、ネットワーク３４０に接続された外部装置との通信を行うためのネットワークインタフェースである。接続Ｉ／Ｆ部３１６は、通信路３３０を介して操作部３２０と通信するためのインタフェースである。
【０１４８】
エンジン部３１７は、コピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、及びプリンタ機能等の機能を実現させるための、汎用的な情報処理及び通信以外の処理を行うハードウェアである。エンジン部３１７には、例えば、原稿の画像をスキャンして読み取るスキャナ（画像読取部）、用紙等のシート材への印刷を行うプロッタ（画像形成部）、ファクス通信を行うファクス部等が含まれる。さらに、エンジン部３１７は、印刷済みシート材を仕分けるフィニッシャや、原稿を自動給送するＡＤＦ（自動原稿給送装置）のような特定のオプションが含まれていても良い。
【０１４９】
移動体センサ部３１８は、画像形成装置１０１の周囲の検知範囲内にある移動体を検出するセンサであり、例えば焦電センサ等が用いられる。
【０１５０】
システムバス３１９は、上記各構成要素に接続され、アドレス信号、データ信号、及び各種制御信号等を伝送する。
【０１５１】
次に、操作部３２０のハードウェア構成について説明する。図１８に示すように、操作部３２０は、ＣＰＵ３２１、ＲＯＭ３２２、ＲＡＭ３２３と、フラッシュメモリ部３２４、通信Ｉ／Ｆ部３２５、操作パネル部３２６、接続Ｉ／Ｆ部３２７、外部接続Ｉ／Ｆ部３２８と、近距離無線部３２９、カメラ部３３２、及びシステムバス３３１等を有する。
【０１５２】
ＣＰＵ３２１は、操作部３２０の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ３２１は、ＲＡＭ３２３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ３２２又はフラッシュメモリ部３２４等に格納されたプログラムを実行することで、操作部３２０全体の動作を制御する。例えば、ＣＰＵ３２１は、ユーザから受け付けた入力に応じた情報（画像）の表示などの各種機能を実現する。
【０１５３】
ＲＯＭ３２２は、例えば、操作部３２０の起動時に実行されるＢＩＯＳや、各種の設定等を記憶する不揮発性のメモリである。ＲＡＭ３２３は、ＣＰＵ３２１のワークエリア等として用いられる揮発性のメモリである。フラッシュメモリ部３２４は、例えば、ＯＳ、アプリケーションプログラム、各種データ等を記憶する不揮発性の記憶装置である。
【０１５４】
通信Ｉ／Ｆ部３２５は、操作部３２０をネットワーク３４０に接続し、ネットワーク３４０に接続された外部装置との通信を行うためのネットワークインタフェースである。
【０１５５】
操作パネル部３２６は、ユーザの操作に応じた各種の入力を受け付けると共に、各種の情報（例えば受け付けた操作に応じた情報、画像形成装置１０１の動作状況を示す情報、設定状態等）を表示する。操作パネル部３２６は、例えば、タッチパネル機能を搭載した液晶表示装置(LCD: Liquid Crystal Display)で構成されるが、これに限られるものではない。操作パネル部３２６は、例えばタッチパネル機能が搭載された有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示装置で構成されていても良い。さらに、操作パネル部３２６は、これに加えて又はこれに代えて、ハードウェアキー等の操作部や、ランプ等の表示部を設けることもできる。
【０１５６】
接続Ｉ／Ｆ部３２７は、通信路３３０を介して本体３１０と通信するためのインタフェースである。外部接続Ｉ／Ｆ部３２８は、外部装置を接続するための、例えばＵＳＢ等のインタフェースである。
【０１５７】
近距離無線部３２９は、近距離無線通信により、所定の通信範囲内の無線タグと通信を行うための近距離無線装置である。例えば、近距離無線部３２９は、図１６のＲＦタグリーダ１０３等を含み、近距離無線部３２９から発信した電波に対して応答を返すＲＦＩＤのパッシブタグや、自装置から電波を発信するＲＦＩＤのアクティブタグ等から、所定の情報を受信する。また、近距離無線部３２９は、前述したＢＬＥや、ＮＦＣ等の近距離無線通信を行う近距離無線装置であっても良い。
【０１５８】
カメラ部３３２は、撮像範囲内の画像を撮像する撮像装置である。
【０１５９】
システムバス３３１は、上記各構成要素に接続され、アドレス信号、データ信号、及び各種制御信号等を伝送する。
【０１６０】
＜機能構成＞
図１９は、第１の実施形態に係る画像形成装置の機能構成の例を示す図である。画像形成装置１０１は、図１８のＣＰＵ３１１、及びＣＰＵ３２１のうちの少なくとも１つのＣＰＵで所定のプログラムを実行することにより、図１９に示す機能構成を実現する。
【０１６１】
なお、図１９に示す機能構成は一例である。例えば、操作部３２０に含まれる各構成要素のうちの少なくとも一部は、本体３１０に含まれていても良いし、本体３１０に含まれる各構成要素のうちの少なくとも一部は、操作部３２０に含まれていても良い。
【０１６２】
（本体の機能構成）
画像形成装置１０１の本体３１０は、移動体検知部４０１、状態制御部４０２、画像形成部４０３、記憶部４０４、及び通信部４０５等を有する。
【０１６３】
移動体検知部（移動体検知手段）４０１は、移動体センサ部３１８を用いて、画像形成装置１０１の周辺にある移動体（例えば人物）を検知する手段であり、例えば、図１８のＣＰＵ３１１（又はＣＰＵ３２１）で動作するプログラムによって実現される。移動体検知部４０１は、例えば、移動体センサ部３１８の検知範囲２５３に移動体が検知された場合、移動体が検知されたことを状態制御部４０２等に通知する。
【０１６４】
状態制御部４０２は、操作部３２０や、本体３１０の電力状態を制御する手段であり、例えば、図１８のＣＰＵ３１１（又はＣＰＵ３２１）で動作するプログラムによって実現される。例えば、状態制御部４０２は、予め設定された時間を超えて、画像形成装置１０１の利用がない場合、画像形成装置１０１を、画像形成処理を実行可能な通常状態よりも消費電力が少ない省電力状態へ移行させる。画像形成装置１０１は、省電力状態では、例えば、操作部３２０、及び本体３１０のエンジン部３１７、ストレージ部３１４の機能を停止させること等により、消費電力を低減させることができる。
【０１６５】
また、本実施形態に係る状態制御部４０２は、画像形成装置１０１が省電力状態中に、例えば、移動体検知部４０１から、移動体が検知されたことを示す通知を受け付けると、操作部３２０を、省電力状態から通常の動作が可能な通常状態へ復帰させる。例えば、状態制御部４０２は、通信部４０５を介して、操作部３２０に復帰命令を通知することにより、操作部３２０を省電力状態から、通常状態へ復帰させる。
【０１６６】
画像形成部４０３は、画像形成装置１０１が備える各種の画像形成機能（例えば、印刷、コピー、スキャン、ファックス等）を実行する手段であり、例えば、図１８のエンジン部３１７、及び図１８のＣＰＵ３１１で動作するプログラム等によって実現される。
【０１６７】
記憶部（記憶手段）４０４は、予め登録された画像形成装置１０１の利用者の情報である利用者情報Ａ４０６を含む様々な情報を記憶する。記憶部４０４は、例えば、図１８のストレージ部３１４、ＲＡＭ３１３、及び図１８のＣＰＵ３１１で動作するプログラム等によって実現される。
【０１６８】
通信部４０５は、操作部３２０と通信を行うための手段であり、例えば、図１８の接続Ｉ／Ｆ部３１６、及び図１８のＣＰＵ３１１で動作するプログラム等によって実現される。
【０１６９】
（操作部の機能構成）
画像形成装置１０１の操作部３２０は、例えば、無線通信部４１１、無線認証部４１２、送信制御部４１３、撮像部４１４、画像認証部４１５、顔領域検出部４１６、特徴情報抽出部４１７、画像判定部４１８、装置認証部４１９、パスワード認証部４２０、ノイズ判定部４２１、階層判定部４２２、タイマ管理部４２３、通信部４２４、利用者情報管理部４２５、記憶部４２６、等を有する。
【０１７０】
無線通信部（無線通信手段）４１１は、例えば、図１８の近距離無線部３２９を用いた近距離無線通信により、無線タグから所定の情報を受信する手段であり、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。例えば、無線通信部４１１は、図１６のＲＦタグリーダ１０３の検知範囲２５２内にあるＲＦＩＤタグ１０４から、ＲＦＩＤタグ１０４に記憶されたタグＩＤ等の所定の情報を受信する。
【０１７１】
無線認証部（無線認証手段）４１２は、無線通信部４１１が受信した所定の情報と、予め登録された利用者情報とに基づいて、所定の情報を送信した無線タグを認証する手段である。無線認証部４１２は、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。無線認証部４１２は、無線通信部４１１が受信したＲＦＩＤタグ１０４のタグＩＤと、予め登録された利用者情報（例えば、利用者情報ａ４３１、利用者情報Ａ４０６等）に基づいて、ＲＦＩＤタグ１０４を認証する。
【０１７２】
例えば、無線認証部４１２は、無線通信部４１１が受信したＲＦＩＤタグ１０４のタグＩＤが予め利用者情報に登録されている場合、ＲＦＩＤタグ１０４の認証を許可する。また無線認証部４１２は、認証が許可されたＲＦＩＤタグ１０４の利用者を識別するための情報（例えば、後述する利用者番号）を装置認証部４１９、記憶部４２６等に出力する。
【０１７３】
送信制御部４１３は、無線通信部４１１による電波の送信を制御する手段であり、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。送信制御部４１３は、図１６のＲＦタグリーダ１０３が、ＲＦタグリーダ１０３の検知範囲２５２に送信する所定の電波を送信するか否かを制御する。
【０１７４】
例えば、送信制御部４１３は、本体３１０の移動体検知部４０１により、移動体センサ部３１８の検知範囲２５３に移動体が検知された場合、無線通信部４１１に電波を送信させる。また、送信制御部４１３は、本体３１０の移動体検知部４０１により、画像形成装置１０１の周囲に移動体が検知されない場合、無線通信部４１１に電波の送信を停止させる。
【０１７５】
撮像部（撮像手段）４１４は、例えば、図１８のカメラ部３３２を用いて画像形成装置１０１の周辺の画像を撮像する手段であり、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。例えば、撮像部４１４は、画像形成装置１０１の前方の画像を撮像することにより、画像形成装置１０１の正面にいる利用者の画像を撮像する。
【０１７６】
画像認証部（画像認証手段）４１５は、撮像部４１４が撮像した画像と、予め登録された利用者情報とに基づいて、撮像部４１４が撮像した画像に含まれる利用者を認証する。画像認証部４１５は、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。画像認証部４１５は、撮像部４１４が撮像した画像から、特徴情報抽出部４１７が抽出した利用者の顔の特徴情報と、予め登録された利用者情報（例えば、利用者情報ａ４３１、利用者情報Ａ４０６等）とに基づいて、画像に含まれる利用者の顔認証を行う。
【０１７７】
例えば、画像認証部４１５は、特徴情報抽出部４１７が抽出した顔の特徴情報に対応する特徴情報が予め登録された利用者情報のいずれかに含まれる場合、画像に含まれる利用者の認証を許可する。また、画像認証部４１５は、認証が許可された利用者を識別するための情報（例えば、後述する利用者情報）を装置認証部４１９、記憶部４２６等に出力する。
【０１７８】
なお、本実施の形態では、画像認証部４１５は、公知の顔認証技術（例えば、特許文献１参照）を用いて、利用者の顔認証を行うことを想定している。また、画像認証部４１５は、撮像部４１４が撮像した画像に含まれる利用者の生体に関する特徴情報に基づいて、利用者の認証を行う様々な公知の画像認証方式、例えば、指紋認証、虹彩認証、静脈認証等で、利用者の認証を行うものであっても良い。
【０１７９】
顔領域検出部４１６は、撮像部４１４が撮像した画像から顔領域を検出する手段であり、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。
【０１８０】
特徴情報抽出部４１７は、撮像部４１４が撮像した画像に顔画像が含まれる場合、顔画像から、顔の特徴情報を抽出する手段であり、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。顔の特徴情報には、例えば、顔の輪郭や、目、鼻、あご、ほお骨等の各パーツの形状及び相対位置等の情報が含まれる。なお、顔の特徴情報は、生体の特徴情報の一例である。
【０１８１】
画像判定部（画像判定手段）４１８は、上記で説明した実物判断処理により、撮像部４１４が撮像した画像に含まれる人物が生体（実物）が、非生体（写真）かを判定する。別の言い方をすれば、画像判定部４１８は、撮像部４１４が撮像した画像に含まれる判定の対象が所定の条件を満たす生体であるか否か判定する。画像判定部４１８は、例えば、図１に示す機能構成を含み、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。例えば、画像判定部４１８は、第１の実施形態の図３、６、８、１０、１２、１４等で説明した実物判断処理により、「実物」と判断された場合、画像に撮像された人物が生体であると判断する。
【０１８２】
装置認証部（装置認証手段）４１９は、無線認証部４１２によって認証が許可された利用者の情報と、画像認証部４１５で認証が許可された利用者の情報と、画像判定部４１８による写真か実物かの判断と、に基づいて、利用者の認証を行う。装置認証部４１９は、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。
【０１８３】
例えば、装置認証部４１９は、無線認証部４１２によって認証が許可された無線タグの利用者と画像認証部４１５によって認証が許可された利用者とが同じ利用者であり、画像に撮像された人物が生体と判断された場合、利用者のログインを許可する。ログインを許可された利用者は、画像形成装置１０１の各種の画像形成機能を利用することができる。
【０１８４】
好適な一例として、装置認証部４１９は、無線認証部４１２から出力された無線タグの利用者の識別情報（利用者情報）と、画像認証部４１５から出力された利用者の識別情報（利用者情報）とが一致した場合、同じ利用者であると判断する。
【０１８５】
なお、「２つの識別情報が一致した場合」には、２つの識別情報が完全に一致した場合だけではなく、２つの識別情報が実質的に同じ利用者の識別情報と判断できる場合も含まれる。例えば、画像認証部４１５から得られた利用者の識別情報が８桁の社員ＩＤであり、無線認証部４１２から得られた利用者の識別情報が社員ＩＤに２文字を付加した１０桁のログインＩＤであるような場合、２つの識別情報が一致したと判断される。
【０１８６】
このように、装置認証部４１９は、無線認証部４１２から得られた利用者の識別情報と画像認証部４１５から得られた利用者の識別情報とが同じ利用者に関する識別情報である場合、同じ利用者であると判断するものであっても良い。
【０１８７】
パスワード認証部（パスワード認証手段）４２０は、利用者によって、例えば、図１８の操作パネル部３２６に入力されたパスワードを受け付ける手段であり、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。
【０１８８】
ノイズ判定部（ノイズ判定手段）４２１は、画像判定部４１８が実物判断処理に用いる時系列のカメラ画像群の中に、例えば、蛍光灯のちらつき等、実物判断に影響を与えるノイズが乗っている画像があるかを判断する。ノイズ判定部４２１は、画像判定部４１８による実物判断に影響を与えるノイズを含む画像を破棄し、次の画像を待つことで実物判定の精度を向上させる。ノイズ判定部４２１は、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。
【０１８９】
例えば、ノイズ判定部４２１は、画像間の差分量によりノイズを判断する。ノイズ判定部４２１は、例えば、時系列に並んだ２枚の画像において、各画素の輝度値の差（絶対値）を求め、その総和を算出する。ノイズ判定部４２１は、算出された総和が、予め設定された閾値を超えている場合、画像全体の差分量が多過ぎるため、ノイズが乗っていると判断する。
【０１９０】
階層判定部４２２は、画像判定部４１８による実物判断処理を階層化する。階層化するとは、取得した生体の特徴情報を、複数の識別器を通して、最終的に画像か実物（生体）かを判断することを意味する。なお、階層判定部４２２の詳細については、第２の実施形態で後述する。
【０１９１】
タイマ管理部（タイマ管理手段）４２３は、無線認証部４１２による認証結果、画像認証部４１５による認証結果、及び画像判定部４１８による判断結果等の有効期間を、タイマを用いて管理する。タイマ管理部４２３は、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。
【０１９２】
例えば、無線タグ（ＲＦＩＤタグ１０４）を所持した利用者が、画像形成装置１０１の前を通過し、無線認証が許可された場合、その認証結果がいつまでも残っていると、誤認証や不正な認証を引き起す要因となり得る。タイマ管理部４２３は、無線認証部４１２による認証結果、画像認証部４１５による認証結果、及び画像判定部４１８による判断結果等を、所定の時間を経過後に削除、又は初期化することにより、誤認証や不正な認証等を低減させる。
【０１９３】
通信部４２４は、本体３１０と通信を行うための手段であり、例えば、図１８の接続Ｉ／Ｆ部３２７、及び図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。なお、接続Ｉ／Ｆ部３２７には、操作部３２０が省電力状態の間も電力が供給されており、接続Ｉ／Ｆ部３２７は、本体３１０から送信される復帰要求を受信することができるものとする。
【０１９４】
利用者情報管理部４２５は、記憶部４２６に記憶された利用者情報ａ４３１を管理する手段であり、例えば、図１８のＣＰＵ３２１（又はＣＰＵ３１１）で動作するプログラムによって実現される。
【０１９５】
記憶部（記憶手段）４２６は、例えば、利用者情報ａ４３１や、階層判定部４２２が利用する生体情報４３２、非生体情報４３３等を記憶する手段である。記憶部４２６は、例えば、図１８のフラッシュメモリ部３２４、ＲＡＭ３２３、及び図１８のＣＰＵ３２１で動作するプログラム等によって実現される。
【０１９６】
なお、記憶部４２６には、画像判定部４１８が有する図１の人物領域動作辞書２２、顔領域動作辞書２３等を記憶するものであっても良い。
【０１９７】
（利用者情報）
ここで、利用者情報ａ４３１の例について説明する。
【０１９８】
図２０は、第１の実施形態に係る利用者情報の例を示す図である。利用者情報ａ４３１は、予め登録された利用者情報の一例である。図２０の例では、利用者情報ａ４３１には、「利用者番号」、「名前」、「メールアドレス」、「ログインＩＤ」、「ログインパスワード」、「無線タグＩＤ」、「顔の特徴情報」等の情報が含まれている。
【０１９９】
「利用者番号」は、例えば、利用者情報ａ４３１に各利用者の情報が登録された際に採番されたシリアル番号等、利用者のデータ毎に固有の識別番号（又は識別情報）であり、利用者を識別する識別情報の一例である。「利用者番号」は、例えば、社員ＩＤ等の利用者のＩＤ等であっても良い。
【０２００】
「名前」は、利用者の名前の情報である。「メールアドレス」は、利用者のメールアドレスの情報である。「ログインＩＤ」、及び「ログインパスワード」は、利用者が画像形成装置１０１にログインするための認証情報の一例である。
【０２０１】
「無線タグＩＤ」は、各利用者が所持しているＲＦＩＤタグ１０４によって送信されるタグＩＤ（識別情報）の情報であり、例えば、８桁の数字で表される。なお、「無線タグＩＤ」は、無線タグから送信される所定の情報の一例であり、所定の情報には、数字以外の情報、例えば、利用者の識別情報等が含まれていても良い。
【０２０２】
「顔の特徴情報」は、画像形成装置１０１の利用者の、例えば、顔の輪郭や、目、鼻、あご、ほお骨等の各パーツの形状及び相対位置等の情報を予め取得し、記憶した利用者の顔に関する特徴情報である。なお、図２０に示す利用者の特徴情報のデータ形式は一例であり、データ形式は任意の形式であって良い。また、「顔の特徴情報」は、生体の特徴情報の一例である。
【０２０３】
操作部３２０の記憶部４２６には、例えば、図２０に示すような利用者情報ａ４３１を３００件〜１８００件程度記憶することができる。例えば、操作部３２０の利用者情報管理部４２５は、本体３１０の記憶部４０４に記憶された利用者情報Ａ４０６のうちの少なくとも一部を、操作部３２０の記憶部４２６に利用者情報ａ４３１として記憶しておく。これにより、無線認証部４１２、画像認証部４１５、パスワード認証部４２０等は、操作部３２０の記憶部４２６に記憶された利用者情報ａ４３１を用いて、本体３１０の記憶部４０４に記憶された利用者情報Ａ４０６を用いるよりも速く、認証を行うことができる。操作部３２０の記憶部４２６は、例えば、本体３１０の記憶部４０４を構成するストレージ部３１４（例えば、ＨＤＤ等）の起動を待たずにデータを読出すことができる。
【０２０４】
＜処理の流れ＞
続いて、画像形成装置（情報処理装置）１０１による情報処理方法の処理の流れについて説明する。
【０２０５】
（無線認証処理）
図２１は、第１の実施形態に係る無線認証処理の例を示すフローチャートである。
【０２０６】
ステップＳ２１０１において、無線通信部４１１が、無線タグ（ＲＦＩＤタグ１０４）から無線タグＩＤ（所定の情報の一例）を受信すると、無線認証部４１２は、ステップＳ２１０２以降の処理を実行する。
【０２０７】
ステップＳ２１０２に移行すると、無線認証部４１２は、利用者情報（利用者情報ａ４３１、利用者情報Ａ４０６）を参照して、無線通信部４１１が受信した無線タグＩＤに対応する利用者番号を取得する。例えば、図２０に示す利用者情報ａ４３１において、無線通信部４１１が受信した無線タグＩＤが「００５２２２１３」である場合、無線認証部４１２は、無線タグＩＤ「００５２２２１３」に対応する利用者番号として「０００１」を取得する。
【０２０８】
ステップＳ２１０３において、無線認証部４１２は、利用者情報（利用者情報ａ４３１、利用者情報Ａ４０６）から、無線通信部４１１が受信した無線タグＩＤに対応する利用者番号を取得できたか否かによって処理を分岐させる。
【０２０９】
対応する利用者番号を取得できなかった場合、無線認証部４１２は、処理をステップＳ２１０６に移行させて、無線認証を許可しない（無線認証ＮＧ）と判断し、処理を終了させる。一方、対応する利用者番号を取得できた場合、無線認証部４１２は、処理をステップＳ２１０４に移行させる。
【０２１０】
ステップＳ２１０４に移行すると、無線認証部４１２は、無線認証を許可する（無線認証ＯＫ）と判断する。
【０２１１】
ステップＳ２１０５において、無線認証部４１２は、無線認証が許可されたことを示す無線認証結果（ＯＫ）と、利用者情報から取得した無線タグＩＤに対応する利用者番号を、装置認証部４１９、記憶部４２６等に出力する。
【０２１２】
上記の処理により、無線認証部４１２は、無線通信部４１１が受信した無線タグＩＤに対応する利用者が利用者情報に登録されている場合、無線認証を許可し、無線認証が許可された利用者の利用者番号を出力する。なお、利用者番号は、利用者を識別するための情報の一例であり、例えば、社員ＩＤ、メールアドレス等の他の情報であっても良い。
【０２１３】
（画像認証処理）
図２２は、第１の実施形態に係る画像認証処理の例を示すフローチャートである。
【０２１４】
ステップＳ２２０１において、撮像部４１４は、カメラ部３３２を用いて画像を撮像する。このとき、撮像される画像の例を図２３（ａ）に示す。
【０２１５】
図２３（ａ）に示す撮像画像２３０１には、画像形成装置１０１の前方にいる利用者２３０２が撮像されている。このように、カメラ部３３２は、画像形成装置１０１の前方にいる利用者が、撮像画像２３０１に含まれるように設置されているものとする。
【０２１６】
ステップＳ２２０２において、顔領域検出部４１６は、ステップＳ２２０１で撮像した画像から顔領域の画像（以下、顔画像と呼ぶ）を検出する。このとき、検出される顔画像の例を図２３（ｂ）に示す。顔領域検出部４１６は、例えば、カメラ部３３２で撮像された撮像画像２３０１から、公知のパターンマッチング技術等を用いて、利用者の顔の輪郭２３０４、目２３０５、鼻２３０６等のパーツを抽出し、利用者の顔画像２３０３を検出する。
【０２１７】
ステップＳ２２０３において、画像認証部４１５は、顔画像が検出されたか否かを判断する。顔画像が検出されない場合、画像認証部４１５は、処理をステップＳ２２０１に戻して、同様の処理を繰り返す。一方、顔画像が検出された場合、画像認証部４１５は、処理をステップＳ２２０４に移行させる。
【０２１８】
ステップＳ２２０４に移行すると、特徴情報抽出部４１７は、ステップＳ２２０２に検出された顔画像２３０３から、顔の特徴情報を抽出する。例えば、特徴情報抽出部４１７は、顔画像２３０３から、顔の輪郭、及び目、鼻、あご、ほお骨等の各パーツの形状や相対位置等の情報を取得する。
【０２１９】
ステップＳ２２０５において、画像認証部４１５は、利用者情報を取得する。例えば、画像認証部４１５は、記憶部４２６に記憶された利用者情報ａ４３１を取得する。
【０２２０】
ステップＳ２２０６〜Ｓ２２１０において、画像認証部４１５は、ステップＳ２２０４で抽出された顔の特徴情報と、ステップＳ２２０５で取得した利用者情報に含まれる「顔の特徴情報」の各々と照合することにより、顔認証を行う。
【０２２１】
例えば、ステップＳ２２０６において、「ｉ」（ｉは１以上の整数）を「１」に初期化する。
【０２２２】
ステップＳ２２０７において、画像認証部４１５は、ステップＳ２２０４で抽出された顔の特徴情報と、利用者情報の利用者番号「ｉ」に対応する「顔の特徴情報」とが一致するか否かを判断する。なお、顔の特徴情報が一致するとは、２つの顔の特徴情報が完全に一致した場合だけではなく、２つの特徴情報の類似度が、予め定められた閾値以上である場合等も含まれる。
【０２２３】
顔の特徴情報が一致しない場合、画像認証部４１５は、処理をステップＳ２２０９に移行させる。一方、顔の特徴情報が一致した場合、画像認証部４１５は、処理をステップＳ２２１１に移行させる。
【０２２４】
ステップＳ２２０９に移行すると、画像認証部４１５は、「ｉ」が、利用者情報に登録されたユーザ数（ｉＭＡＸ）に達したか否かを判断する。「ｉ」が「ｉＭＡＸ」に達していない場合、画像認証部４１５は、ステップＳ２２１０において、「ｉ」に１を加算して、処理をステップＳ２２０７に戻す。一方、「ｉ」が「ｉＭＡＸ」に達した場合、画像認証部４１５は、ステップＳ２２１３において、画像認証に失敗した（画像認証ＮＧ）と判断し、処理を終了させる。
【０２２５】
一方、ステップＳ２２１１に移行すると、画像認証部４１５は、ステップＳ２２１１において、画像認証に成功した（画像認証ＯＫ）と判断する。また、画像認証部４１５は、ステップＳ２２１２において、画像認証が許可されたことを示す画像認証結果（ＯＫ）と、検出された顔画像と顔の特徴情報が一致した利用者の利用者番号を、装置認証部４１９、記憶部４２６等に出力する。
【０２２６】
上記の処理により、画像認証部４１５は、撮像部４１４で撮像された画像に含まれる利用者の顔の特徴情報が、利用者情報に登録されている場合、画像認証を許可し、画像認証が許可された利用者の利用者番号を出力する。
【０２２７】
（画像判定処理）
図２４は、第１の実施形態に係る画像判定処理の例を示すフローチャートである。
【０２２８】
ステップＳ２４０１において、撮像部４１４は、カメラ部３３２を用いて画像を撮像する。
【０２２９】
ステップＳ２４０２において、画像判定部４１８は、第１に実施形態で説明した実物判断処理（例えば、図３、６、８、１０、１２、又は１４等）を実行する。
【０２３０】
ステップＳ２４０３において、画像判定部４１８は、ステップＳ２４０２で実行した実物判断処理で得られた、画像に含まれる人物が実物（生体）か写真（非生体）かの判断結果により、処理を分岐させる。
【０２３１】
ステップＳ２４０２実物判断処理により、「写真」（非生体）と判断された場合、画像判定部４１８は、処理をステップＳ２４０６に移行させ、画像判定ＮＧ（画像に含まれる人物が生体ではない）と判定し、処理を終了させる。
【０２３２】
一方、実物判断処理により、「実物」（生体）と判断された場合、画像判定部４１８は、処理をステップＳ２４０４に移行させる。
【０２３３】
ステップＳ２４０４に移行すると、画像判定部４１８は、画像判定ＯＫ（画像に含まれる人物が生体）と判定し、ステップＳ２４０５において、画像判定結果（ＯＫ）を、装置認証部４１９、記憶部４２６等に出力する。
【０２３４】
上記の処理により、画像判定部４１８は、撮像部４１４で撮像された画像に含まれる人物が、「生体」であると判定された場合、画像判定結果（ＯＫ）を出力する。
【０２３５】
（画像形成装置の認証処理）
図２５は、第１の実施形態に係る装置認証処理の例を示すフローチャートである。画像形成装置１０１は、例えば、移動体検知部４０１により移動体が検知され、状態制御部４０２により前述した通常状態に移行すると、図２５に示す認証処理を開始する。
【０２３６】
認証処理を開始すると、無線認証部４１２は、図２１に示す無線認証処理を実行し（ステップＳ２５０１）、画像認証部４１５は、図２２に示す画像認証処理を実行する（ステップＳ２５０２）。また、画像判定部４１８は、図２４に示す画像判定処理を実行する（ステップＳ２５０３）。
【０２３７】
ステップＳ２５０４において、装置認証部４１９は、無線認証部４１２による無線認証が「ＯＫ」、画像認証部４１５による画像認証が「ＯＫ」、及び画像判定部４１８による画像判定が「ＯＫ」であるか否かを判断する。
【０２３８】
無線認証が「ＯＫ」、かつ画像認証が「ＯＫ」、かつ画像判定が「ＯＫ」である場合、装置認証部４１９は、処理をステップＳ２５０５に移行させる。一方、無線認証、画像認証、及び画像判定のうち、１つでも「ＯＫ」でないものがある場合、装置認証部４１９は、処理をステップＳ２５０１、Ｓ２５０２、Ｓ２５０３に戻す。また、装置認証部４１９は、無線認証が「ＯＫ」、かつ画像認証が「ＯＫ」、かつ画像判定が「ＯＫ」となるのを待つ。
【０２３９】
ステップＳ２５０５に移行すると、装置認証部４１９は、無線認証が許可された無線タグの利用者と、画像認証が許可された利用者が同じ利用者であるか否かを判断する。例えば、装置認証部４１９は、無線認証部４１２から出力された利用者番号と、画像認証部４１５から出力された利用者番号が一致するか否かを判断する。なお、無線認証が許可された利用者番号、又は画像認証が許可された利用者番号が複数ある場合、そのうちのいずれか１つが一致する場合、無線認証が許可された無線タグの利用者と、画像認証が許可された利用者が同じ利用者であると判断する。
【０２４０】
無線認証が許可された無線タグの利用者と、画像認証が許可された利用者が同じ利用者でないと判断された場合、装置認証部４１９は、処理をステップＳ２５０１、Ｓ２５０２、Ｓ２５０３に戻す。また、装置認証部４１９は、無線認証が許可された無線タグの利用者と、画像認証が許可された利用者が同じ利用者となるのを待つ。
【０２４１】
一方、無線認証が許可された無線タグの利用者と、画像認証が許可された利用者が同じ利用者であると判断された場合、ステップＳ２５０６において、装置認証部４１９は、利用者のログインを許可する（画像形成装置の利用を許可する）。
【０２４２】
上記の処理により、装置認証部４１９は、無線認証が許可された無線タグの利用者と、画像認証が許可された利用者とが同じ利用者であり、かつ画像に撮像された人物が生体であると判定された場合、利用者の画像形成装置１０１の使用を許可する。
【０２４３】
以上、本実施形態に係る画像形成装置１０１によれば、顔認証等の撮像された画像により利用者を認証する情報処理装置において、写真等の非生体によるなりすましを防止し、利用者の認証の精度を向上させることができる。
【０２４４】
なお、上記の実施形態の構成、及び処理の流れは一例であり、様々な応用や変形が可能である。続いて、第２の実施形態の様々な変形例について説明する。
【０２４５】
＜変形例１＞
図２６は、変形例１に係る画像判定処理の例を示すフローチャートである。なお、図２６のステップＳ２４０１、及びＳ２４０２〜Ｓ２４０６の処理は、図２４に示す第１の実施形態に係る画像判定処理と同様なので、ここでは差分を中心に説明を行う。
【０２４６】
ステップＳ２４０１において、撮像部４１４が、カメラ部３３２を用いて画像を撮像すると、ステップＳ２６０１において、画像形成装置１０１の顔領域検出部４１６は、撮像された画像から顔画像を検知する。なお、顔画像を検出する処理は、図２２のステップＳ２２０２と同様で良い。
【０２４７】
ステップＳ２６０２において、画像形成装置１０１の画像判定部４１８は、撮像された画像から顔画像が検出されたか否かに応じて、処理を分岐させる。
【０２４８】
撮像された画像から顔画像が検出されない場合、画像形成装置１０１は、処理をステップＳ２４０１に戻して、同様の処理を繰り返す。一方、撮像された画像から顔画像が検出された場合、画像形成装置１０１は、処理をステップＳ２４０２に移行させて、実物判断処理を実行する。
【０２４９】
上記の処理により、撮像された画像に顔が含まれない場合に、実物判断処理が行われることを回避し、画像形成装置１０１の負荷を軽減させることができる。
【０２５０】
＜変形例２＞
図２７は、変形例２に係る画像判定処理の例を示す図である。なお、図２７のステップＳ２４０２〜Ｓ２４０６の処理は、図２４に示す第１の実施形態に係る画像判定処理と同様なので、ここでは差分を中心に説明を行う。
【０２５１】
ステップＳ２７０１において、撮像部４１４は、カメラ部３３２を用いて、時系列で連続した２つ以上の画像を撮像する。
【０２５２】
ステップＳ２７０２において、画像形成装置１０１のノイズ判定部４２１は、ステップＳ２７０１で撮像した画像のノイズ判定を行う。なお、ノイズ判定は、例えば、前述したように、時系列に並んだ２つの画像の各画素の輝度値の差の絶対値を求め、その総和の差がしきい値以上であるか否かによって、ノイズの有無を判断することができる。
【０２５３】
ステップＳ２７０３において、画像形成装置１０１のノイズ判定部４２１は、ステップＳ２７０２において、ノイズが検知されたか否かに応じて、処理を分岐させる。
【０２５４】
撮像された画像からノイズが検知された場合、画像形成装置１０１は、処理をステップＳ２７０１に戻して、同様の処理を繰り返す。一方、撮像された画像からノイズが検知されない場合、画像形成装置１０１は、処理をステップＳ２４０２に移行させて、実物判断処理を実行する。
【０２５５】
上記の処理により、画像形成装置１０１は、撮像された画像にノイズが含まれる場合に、ノイズが含まれる画像を除外して実物判断処理を行う。これにより、画像形成装置１０１は、画像形成装置１０１の負荷を軽減させると共に、誤判定を低減させることができる。
【０２５６】
＜変形例３＞
図２８は、変形例３に係る認証処理のタイムアウト処理の例を示すフローチャートである。例えば、無線タグを所持したユーザ利用者が、画像形成装置１０１の近くを通行すると、無線認証が許可され、その無線認証結果（ＯＫ）が残ってしまう場合がある。このような情報は、所定の時間を経過後に削除することが望ましい。変形例３では、無線認証、画像認証、及び画像判定の結果情報を所定の時間を経過した後に削除、又は初期化する場合の処理の例について説明する。
【０２５７】
なお、図２８のステップＳ２５０１〜Ｓ２５０３、及びステップＳ２５０４〜Ｓ２５０６の処理は、図２５に示す第１の実施形態に係る画像形成装置の認証処理と同様なので、ここでは、差分を中心に説明を行う。
【０２５８】
ステップＳ２８０１において、画像形成装置１０１のタイマ管理部４２３は、ステップＳ２５０１で無線認証がＯＫとなった利用者の無線認証タイマをスタートさせる。なお、無線認証タイマは、無線認証がＯＫとなったときに開始され、その認証結果の有効期間（例えば５分間）を示すタイマであり、無線認証がＯＫとなった利用者毎に個別に管理される。
【０２５９】
同様に、ステップＳ２８０２において、タイマ管理部４２３は、ステップＳ２５０２で画像認証がＯＫとなった利用者の画像認証タイマをスタートさせる。なお、画像認証タイマは、画像認証がＯＫとなったときに開始され、その認証結果の有効期間（例えば５分間）を示すタイマであり、画像認証がＯＫとなった利用者毎に個別に管理される。
【０２６０】
また、ステップＳ２８０３において、タイマ管理部４２３は、ステップＳ２５０３で画像判定がＯＫとなった場合、画像判定タイマをスタートさせる。なお、画像判定タイマは、画像判定がＯＫとなったときに開始され、その画像判定結果の有効期間（例えば３分間）を示すタイマである。
【０２６１】
ステップＳ２８０４において、タイマ管理部４２３は、無線認証がＯＫとなった各利用者の無線認証タイマがタイムアウトしたか否かを判断する。タイムアウトした無線認証タイマがある場合、ステップＳ２８０５において、タイマ管理部４２３は、無線認証タイマがタイムアウトとなった利用者の無線認証結果（ＯＫ）を無効にする（例えば、対応する無線認証結果を削除する）。
【０２６２】
ステップＳ２８０６において、タイマ管理部４２３は、画像認証がＯＫとなった各利用者の画像認証タイマがタイムアウトしたか否かを判断する。タイムアウトした画像認証タイマがある場合、ステップＳ２８０７において、タイマ管理部４２３は、画像認証タイマがタイムアウトとなった利用者の画像認証結果（ＯＫ）を無効にする（例えば、対応する画像認証結果を削除する）。
【０２６３】
ステップＳ２８０８において、タイマ管理部４２３は、画像判定タイマがタイムアウトしたか否かを判断する。画像判定タイマがタイムアウトした場合、ステップＳ２８０９において、タイマ管理部４２３は、画像判定部４１８の画像判定結果を無効にする（例えば、削除又は初期化する）。
【０２６４】
上記の処理により、無線認証処理、画像認証処理、及び画像判定処理の処理結果が、所定の時間を経過すると無効になる（削除、又は初期化される）。これにより、画像形成装置１０１は、認証結果を記憶する記憶領域の不要な情報を低減させると共に、誤認証や不正な認証を低減させることができる。
【０２６５】
＜変形例４＞
例えば、利用者がマスクやサングラス等をしている場合、一般的に顔認証等の画像認証をパスすることは困難である。また、利用者が無線タグを所持していない場合、利用者は、無線認証をパスすることはできない。変形例４では、このような場合に、画像形成装置１０１が、パスワード認証等の代替の認証手段を提供する場合の例について説明する。
【０２６６】
なお、図２９において、ステップＳ２５０１〜Ｓ２５０６の処理は、図２５に示す第１の実施形態に係る画像形成装置の認証処理と同様なので、ここでは差分を中心に説明を行う。
【０２６７】
ステップＳ２９０１において、画像形成装置１０１のパスワード認証部４２０は、例えば、図１８の操作パネル部３２６にパスワード入力画面を表示させて、利用者によるパスワードの入力を受け付ける。
【０２６８】
ステップＳ２９０２において、画像形成装置１０１の装置認証部４１９は、ステップＳ２９０１において、パスワードの入力を受付済か否かを判断する。パスワードの入力を受付済でない場合、画像形成装置１０１は、処理をステップＳ２５０１〜Ｓ２５０３、及びＳ２９０１に戻す。一方、パスワードの入力を受付済の場合、装置認証部４１９は、処理をステップＳ２９０３に移行させる。
【０２６９】
ステップＳ２９０３に移行すると、装置認証部４１９は、受付済のパスワードが、無線認証がＯＫとなった利用者のパスワードと一致するか否かを判断する。
【０２７０】
受付済のパスワードが、無線認証がＯＫとなった利用者のパスワードと一致する場合、装置認証部４１９は、処理をステップＳ２５０６に移行させて、利用者に画像形成装置１０１の利用を許可する。
【０２７１】
一方、受付済のパスワードが、無線認証がＯＫとなった利用者のパスワードと一致しない場合、装置認証部４１９は、処理をステップＳ２９０４に移行させる。
【０２７２】
ステップＳ２９０４に移行すると、装置認証部４１９は、受付済のパスワードが、画像認証がＯＫとなった利用者のパスワードと一致するか否かを判断する。
【０２７３】
受付済のパスワードが、画像認証がＯＫとなった利用者のパスワードと一致する場合、装置認証部４１９は、処理をステップＳ２５０６に移行させて、利用者に画像形成装置１０１の利用を許可する。
【０２７４】
一方、受付済のパスワードが、画像認証がＯＫとなった利用者のパスワードと一致しない場合、装置認証部４１９は、処理をステップＳ２５０１〜Ｓ２５０３、及びＳ２９０１に戻す。
【０２７５】
上記の処理により、画像形成装置１０１の利用者は、無線認証、又は画像認証を利用できない場合でも、代替の認証手段（例えばパスワード認証等）により、画像形成装置１０１を利用することができるようになる。
【０２７６】
＜変形例５＞
図３０は、変形例５に係る画像認証処理の例を示す図である。
【０２７７】
図２２に示す画像認証処理では、画像認証部４１５が、画像から抽出された顔の特徴情報と、利用者情報に登録された複数の利用者の顔の特徴情報とを順次に比較し、画像認証を行う場合の例について説明した。変形例５では、既に無線認証がＯＫとなった利用者がいる場合、画像から抽出された顔の特徴情報と、無線認証がＯＫとなった利用者の顔の特徴情報とを比較し、画像認証を行う場合の例について説明する。
【０２７８】
なお、図３０のステップＳ２２０１〜Ｓ２２０４、及びステップＳ２２０５〜Ｓ２２１３の処理は、図２２に示す第１の実施形態に係る画像認証処理と同様なので、ここでは、差分を中心に説明を行う。
【０２７９】
変形例５では、特徴情報抽出部４１７が、ステップＳ２２０４で顔画像から顔の特徴情報を抽出した後、画像認証部４１５は、ステップＳ３００１において、無線認証がＯＫとなった利用者がいるか否かを判断する。
【０２８０】
無線認証がＯＫとなった利用者がいない場合、画像認証部４１５は、処理をステップＳ２２０５に移行させて、図２２と同様の処理を実行する。一方、無線認証がＯＫとなった利用者がいる場合、画像認証部４１５は、処理をステップＳ３００２に移行させる。
【０２８１】
ステップＳ３００２に移行すると、画像認証部４１５は、無線認証がＯＫとなった利用者の顔の特徴情報を含む利用者情報を取得する。
【０２８２】
ステップＳ３００３において、画像認証部４１５は、ステップＳ２２０４で抽出された顔の特徴情報と、ステップＳ３００２で取得した無線認証がＯＫとなった利用者の顔の特徴情報とを比較する。
【０２８３】
ステップＳ３００４において、画像認証部４１５は、ステップＳ２２０４で抽出された顔の特徴情報と、ステップＳ３００２で取得した無線認証がＯＫとなった利用者の顔の特徴情報とが一致したか否かを判断する。なお、顔の特徴情報が一致するとは、２つの顔の特徴情報が完全に一致した場合だけではなく、２つの特徴情報の類似度が、予め定められた閾値以上である場合等も含まれる。
【０２８４】
顔の特徴情報が一致しない場合、画像認証部４１５は、処理をステップＳ３００５に移行させる。一方、顔の特徴情報が一致した場合、画像認証部４１５は、処理をステップＳ２２１１に移行させ、画像認証ＯＫの場合の処理を実行する。
【０２８５】
ステップＳ３００５に移行すると、画像認証部４１５は、画像認証に失敗した（画像認証ＮＧ）と判断し、処理を終了させる。
【０２８６】
上記の処理により、無線認証がＯＫとなった利用者がいる場合、顔の特徴情報を比較する利用者の数が少なくなるので、画像形成装置１０１の処理の負荷を軽減させると共に、処理を高速化させることができる。
【０２８７】
＜変形例６＞
図３１は、変形例６に係る送信制御処理の例を示すフローチャートである。
【０２８８】
画像形成装置１０１の周辺に利用者がいない場合、近距離無線部３２９が送信する電波は不要と考えられる。そのため、変形例６では、画像形成装置１０１が、無駄な電波の送信を抑制するため、移動体検知部４０１による移動体の検知結果に応じて、近距離無線部３２９の電波の送信を制御する場合の例について説明する。
【０２８９】
ステップＳ３１０１において、画像形成装置１０１の移動体検知部４０１による移動体の検知状態が変化した場合、送信制御部４１３は、ステップＳ３１０２以降の処理を実行する。
【０２９０】
ステップＳ３１０２に移行すると、送信制御部４１３は、移動体検知部４０１の検知結果に基づいて、移動体検知部４０１の検知範囲内に移動体があるか否かを判断する。移動体検知部４０１の検知範囲内に移動体がある場合、送信制御部４１３は、処理をステップＳ３１０３に移行させる。一方、移動体検知部４０１の検知範囲内に移動体がない場合、送信制御部４１３は、処理をステップＳ３１０５に移行させる。
【０２９１】
ステップＳ３１０３に移行すると、送信制御部４１３は、近距離無線部３２９が電波を送信中か否かを判断する。近距離無線部３２９が電波を送信中でない場合、ステップＳ３１０４において、送信制御部４１３は、近距離無線部３２９の電波の送信を開始させる。一方、近距離無線部３２９が電波を送信中の場合、送信制御部４１３は処理を終了させる。
【０２９２】
ステップＳ３１０５に移行すると、送信制御部４１３は、近距離無線部３２９が電波を送信中か否かを判断する。近距離無線部３２９が電波を送信中の場合、ステップＳ３１０６において、送信制御部４１３は、近距離無線部３２９の電波の送信を停止させる。一方、近距離無線部３２９が電波を送信中でない場合、送信制御部４１３は処理を終了させる。
【０２９３】
上記の処理により、画像形成装置１０１は、画像形成装置１０１の周辺に移動体（人物等）がある場合、近距離無線部３２９に電波を送信させて、画像形成装置１０１の周辺に移動体がない場合、近距離無線部３２９に電波の送信を停止させることができる。
【０２９４】
［第２の実施形態］
第２の実施形態では、第１の実施形態に係る画像形成装置１０１の画像判定処理を階層化する場合の例について説明する。階層化するとは、抽出された生体の特徴情報（例えば、顔の特徴情報）を複数の識別器を通して、最終的に生体かどうかを判定することを意味する。
【０２９５】
例えば、画像形成装置１０１の設置環境や利用シーン等により、一度に生体か否かを判定することが難しい場合、画像判定部４１８に代えて、階層判定部４２２で生体の判定を行う。なお、画像判定部４１８と、階層判定部４２２のどちらで判定を行うかは、例えば、画像形成装置１０１の管理者や利用者等が、設定画面等から設定できることが望ましい。
【０２９６】
＜機能構成＞
第２の実施形態に係る画像形成装置１０１の機能構成は、図１９に示す第１の実施形態に係る画像形成装置１０１の機能構成と同様である。
【０２９７】
階層判定部（画像判定手段の別の一例）４２２は、画像判定部４１８による画像判定の判定処理を階層化する。判定処理を階層化するとは、抽出された生体の特徴情報（例えば、顔の特徴情報）を複数の識別器を通して、最終的に生体かどうかを判定することを意味する。
【０２９８】
本実施形態では、識別器として「判別分析」を使用、グルーピング方法として「ｋ−ｍｅａｎｓ（ｋ平均法）を使用、階層を「大分類」、「中分類」、「小分類」の３階層に分けた場合の例について説明する。
【０２９９】
記憶部４２６には、撮像部４１４で撮像した生体の画像を用いて、予め作成された生体情報４３２と、撮像部４１４で撮像した非生体の画像を用いて、予め作成された非生体情報４３３が記憶されているものとする。
【０３００】
（階層化の例）
図３２〜３６は、第２の実施形態に係る階層化について説明するための図である。
【０３０１】
記憶部４２６に予め記憶された生体情報４３２と非生体情報４３３に基づいて、抽出された特徴情報を判別分析にかけたとき、上位３本の判別軸で張られる空間に射影した抽出された特徴情報をｋ−ｍｅａｎｓでグルーピングすると、図３２に示すように非生体情報が５つ、生体情報が３つに分類されるものとする。この例では、生体情報１と非生体情報３、及び生体情報３と非生体情報４と非生体情報５とは、分布が非常に近く、識別が困難である。
【０３０２】
そこで、階層判定部４２２は、近くて分類が難しいものを１つにまとめて判別分析を行うことで、識別の空間を作成する。図３３に示す空間に分類された５つの情報（グループ）の各々を「大分類」とする。例えば、階層判定部４２２は、図３３に示すように、生体情報１と非生体情報３とを「グループＡ」とし、生体情報３と非生体情報４と非生体情報５とを「グループＢ」とする。
【０３０３】
この図３３に示す「大分類」の空間は、抽出された特徴情報を、非生体情報１と、生体情報２と、非生体情報２と、「グループＡ」と、「グループＢ」のいずれかにの「大分類」に分類することを目的としている。判別分析の空間は各クラスのクラス内分散を最小、クラス間分散を最大とするような空間となる。図３３の例では、分布が近く、クラス間分散を大きくできなかったものを一つのグループにまとめたので、「大分類」での識別空間は全体としてより分類し易い空間となっている。また、当初の８つの分類問題から、５つの分類問題になったため、識別空間の次元数が７次元から４次元に減り、分類の処理時間も削減できる（判別分析の識別空間次元数は識別クラス数−１となる）。
【０３０４】
なお、抽出された特徴情報が「グループＡ」または、「グループＢ」に分類された場合は、その中で何に分類されるのかを判断する必要があるので、次の識別を行う必要がある。
【０３０５】
「グループＢ」の生体情報３と非生体情報４と非生体情報５とだけで判別分析を行った場合、図３４に示すような分布になったとする。この場合も、例えば、生体情報３と非生体情報４とを分離することが難しいとき、これらを前述したようにグループ化し、「グループＢ−Ｉ」と非生体情報５との２つの分類問題とすることができる。図３５に示す空間に分類された２つの情報（グループ）の各々を「中分類」とする。
【０３０６】
この場合も、抽出された特徴情報が「グループＢ−Ｉ」に分類されたときは、再度その中の何に分類されるかを識別する必要がある。すなわち、抽出された特徴情報を、非生体情報４と生体情報３のいずれかの「小分類」に分類する必要がある。これら２つの判別分析を行った結果の分布を図３６に示す。図３６に示す例では、非生体情報４と生体情報３を容易に識別することができる。
【０３０７】
上記の例では、非生体情報１と生体情報２と非生体情報２とに分類された特徴情報は、「大分類」で判別が完了し、生体情報１と非生体情報３と非生体情報５とに分類されるものは、「中分類」で判別が完了する。また、生体情報３と非生体情報４に分類されるものは「小分類」で判別が完了する。
【０３０８】
類似性は空間内の角度や距離で判断することが多い。複数の特徴情報をグルーピングした場合、角度や距離を求める際の空間次元数が削減され、比較対象数も削減されるので、「大分類」、「中分類」、「小分離」全てを実施するケースでも処理時間は短縮される。また、各識別空間は無理のない単位（他と比べて分類が難しいものはひとまとめになっている）での空間作成なので識別率も向上する。難しい分類は他を含まない状況で専用の識別空間を作ることで対応している。
【０３０９】
＜処理の流れ＞
図３７は、第２の実施形態に係る画像判定処理の例を示すフローチャートである。
【０３１０】
ステップＳ３７０１において、撮像部４１４は、カメラ部３３２を用いて画像を撮像する。
【０３１１】
ステップＳ３７０２において、特徴情報抽出部４１７は、撮像された画像から人物の特徴情報を抽出する。
【０３１２】
ステップＳ３７０３において、階層判定部４２２は、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が、大分類された複数の群のうち、どの群に属するかを判定する。例えば、図３３の例では、階層判定部４２２は、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が、非生体情報１、生体情報２、非生体情報２、グループＡ、グループＢのうち、いずれの群に属するかを判別分析する。
【０３１３】
ステップＳ３７０４において、階層判定部４２２は、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が、非生体の群（図３３の例では、非生体情報１、又は非生体情報２）に含まれるか否かを判断する。ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が非生体の群に属する場合、階層判定部４２２は処理を終了させる。一方、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が非生体の群に属さない場合、階層判定部４２２は、処理をＳ３７０５に移行させる。
【０３１４】
ステップＳ３７０５において、階層判定部４２２は、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が、中分類された複数の群のうち、どの群に属するかを判定する。例えば、図３５の例では、階層判定部４２２は、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が、非生体情報５、グループＢ−Ｉのうち、いずれの群に属するかを判別分析する。
【０３１５】
ステップＳ３７０６において、階層判定部４２２は、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が、非生体の群（図３５の例では、非生体情報５）に含まれるか否かを判断する。ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が非生体の群に属する場合、階層判定部４２２は処理を終了させる。一方、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が非生体の群に属さない場合、階層判定部４２２は、処理をＳ３７０７に移行させる。
【０３１６】
ステップＳ３７０７において、階層判定部４２２は、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が、小分類された複数の群のうち、どの群に属するかを判定する。例えば、図３６の例では、階層判定部４２２は、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が、非生体情報４、生体情報３のうち、いずれの群に属するかを判別分析する。
【０３１７】
ステップＳ３７０８において、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が非生体の群に属する場合、階層判定部４２２は、処理を終了させる。一方、ステップＳ３７０２で取得した特徴情報が生体の群に属する場合、階層判定部４２２は、処理をステップＳ３７０９に移行させる。
【０３１８】
ステップＳ３７０９に移行すると、階層判定部４２２は、ステップＳ３７０１で取得した画像に含まれる人物が生体であることを示す画像判定結果（ＯＫ）を、記憶部４２６、装置認証部４１９等に出力する。
【０３１９】
上記の処理により、画像形成装置１０１は、画像に含まれる人物が生体であるか否かを判定する処理の処理時間は短縮すると共に、識別率を向上させることができる。
【０３２０】
［実施形態の補足］
図１９に示す各部の機能は、図１８に示すＣＰＵ３１１、又はＣＰＵ３２１が、記憶装置（例えば、ストレージ部３１４、フラッシュメモリ部３２４、ＲＯＭ３１２、ＲＯＭ３２２等）に格納されたプログラムを実行することにより実現される。ただし、これに限られず、上記の画像形成装置１０１の各部の機能の少なくとも一部は、専用のハードウェア回路（例えば半導体集積回路）で実現されるものであっても良い。
【０３２１】
また、画像形成装置１０１で実行されるプログラム（制御プログラム）は、インストール可能な形式、又は実行可能な形式のファイルで、各種のディスク、メディア、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成しても良い。或いは、画像形成装置１０１で実行されるプログラムは、インターネット等のネットワーク経由で提供、又は配布するように構成しても良い。また、各種プログラムを、ＲＯＭ等の不揮発性の記録媒体に予め組み込んで提供するように構成しても良い。
【符号の説明】
【０３２２】
１０      画像処理装置
１１      カメラ画像受信部
１２      人物領域検出部（検出手段の一例）
１３      顔領域検出部（検出手段の一例）
１４      背景領域割合判断部
１５      背景領域割合判断閾値設定部（第２の閾値設定手段）
１６      動作情報判断部（判断手段）
１７      画像間相関算出部（算出手段の一例）
１８      フローヒストグラム算出部（算出手段の一例）
１９      はずれ値除去部
２０      画像向き正規化部
２１      辞書更新部（更新手段）
２２      人物領域動作辞書
２３      顔領域動作辞書
２４      動作情報判断閾値設定部（第１の閾値設定手段）
３１      操作部
３２      ＲＯＭ
３３      ＲＡＭ
３４      ＣＰＵ
３５      カメラ
１０１    画像形成装置（情報処理装置）
１０４    ＲＦＩＤタグ（無線タグ）
４０１    移動体検知部（移動体検知手段）
４１１    無線通信部（無線通信手段）
４１２    無線認証部（無線認証手段）
４１３    送信制御部（送信制御手段）
４１４    撮像部（撮像手段）
４１５    画像認証部（画像認証手段）
４１８    画像判定部（画像判定手段）
４１９    装置認証部（装置認証手段）
４２０    パスワード認証部（パスワード認証手段）
４２１    ノイズ判定部（ノイズ判定手段）
４２２    階層判定部（画像判定手段の別の一例）
４２３    タイマ管理部（タイマ管理手段）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０３２３】
【特許文献１】特開２０１５−３５１７８号公報
【図１】
0006707906.tif 000010
【図２】
0006707906.tif 000011
【図３】
0006707906.tif 000012
【図４】
0006707906.tif 000013
【図５】
0006707906.tif 000014
【図６】
0006707906.tif 000015
【図７】
0006707906.tif 000016
【図８】
0006707906.tif 000017
【図９】
0006707906.tif 000018
【図１０】
0006707906.tif 000019
【図１１】
0006707906.tif 000020
【図１２】
0006707906.tif 000021
【図１３】
0006707906.tif 000022
【図１４】
0006707906.tif 000023
【図１５】
0006707906.tif 000024
【図１６】
0006707906.tif 000025
【図１７】
0006707906.tif 000026
【図１８】
0006707906.tif 000027
【図１９】
0006707906.tif 000028
【図２０】
0006707906.tif 000029
【図２１】
0006707906.tif 000030
【図２２】
0006707906.tif 000031
【図２３】
0006707906.tif 000032
【図２４】
0006707906.tif 000033
【図２５】
0006707906.tif 000034
【図２６】
0006707906.tif 000035
【図２７】
0006707906.tif 000036
【図２８】
0006707906.tif 000037
【図２９】
0006707906.tif 000038
【図３０】
0006707906.tif 000039
【図３１】
0006707906.tif 000040
【図３２】
0006707906.tif 000041
【図３３】
0006707906.tif 000042
【図３４】
0006707906.tif 000043
【図３５】
0006707906.tif 000044
【図３６】
0006707906.tif 000045
【図３７】
0006707906.tif 000046