(57)【要約】【課題】再現性のある立ち位置およびその結果である再現性のある画像を入力して照合することができ、その結果として高い認識率を得ることができる人物認識装置を提供する。【解決手段】認識対象者（人物）の顔画像をカメラにより入力し、この入力された顔画像から顔を検出して認識を行なう人物認識装置において、認識対象者の登録時および認識時、認識対象者に対し操作案内などを表示する表示部に、認識対象者の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線ｂ，ｃを表示するとともに、実際に検出した認識対象者の顔の位置や大きさを示す円パターンｄをガイド線ｂ，ｃの内側に接して表示する。【選択図】    図５
2004151978.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象となる人物の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
この顔検出手段の検出結果に基づき前記人物の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量を登録情報として保持する登録情報保持手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記人物を認識する認識手段と、
前記画像入力手段に対する前記人物の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示手段と、
前記顔検出手段の検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示手段により表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項２】
認識対象となる人物の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、
この顔検出手段の検出結果に基づき前記人物の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量を登録情報として保持する登録情報保持手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記人物を認識する認識手段と、
前記画像入力手段に対する前記人物の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示手段と、
前記顔検出手段の検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示手段により表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項３】
前記ガイド線は、台形状に配置された２本の直線からなり、常時表示されていることを特徴とする請求項１または請求項２記載の人物認識装置。
【請求項４】
前記環状パターンは、所定の太さの線で描画された円パターンであり、前記ガイド線の内側に接した状態で表示されることを特徴とする請求項１または請求項２記載の人物認識装置。
【請求項５】
前記第２の表示手段により環状パターンを表示する際に、当該環状パターンが前記ガイド線の内側に接する位置に立ち位置を変更するよう前記人物に対し文字や音声などで案内指示する案内指示手段をさらに具備したことを特徴とする請求項１または請求項２記載の人物認識装置。
【請求項６】
認識対象となる人物の少なくとも顔画像を入力する画像入力ステップと、
この画像入力ステップにより入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、
この顔検出ステップの検出結果に基づき前記人物の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップにより抽出された特徴量を登録情報として登録情報保持手段に保持する登録情報保持ステップと、
前記特徴量抽出ステップにより抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記人物を認識する認識ステップと、
前記画像入力ステップに対する前記人物の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示ステップと、
前記顔検出ステップの検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示ステップにより表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示ステップと、
を具備したことを特徴とする人物認識方法。
【請求項７】
認識対象となる人物の少なくとも顔画像を入力する画像入力ステップと、
この画像入力ステップにより入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出ステップと、
この顔検出ステップの検出結果に基づき前記人物の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップにより抽出された特徴量を登録情報として登録情報保持手段に保持する登録情報保持ステップと、
前記特徴量抽出ステップにより抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記人物を認識する認識ステップと、
前記画像入力ステップに対する前記人物の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示ステップと、
前記顔検出ステップの検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示ステップにより表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示ステップと、
を具備したことを特徴とする人物認識方法。
【請求項８】
前記第２の表示ステップにより環状パターンを表示する際に、当該環状パターンが前記ガイド線の内側に接する位置に立ち位置を変更するよう前記人物に対し文字や音声などで案内指示する案内指示ステップをさらに具備したことを特徴とする請求項６または請求項７記載の人物認識方法。
【請求項９】
通行者を認識して前記通行者の通行を制御する通行制御装置において、
前記通行者の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された画像から前記通行者の顔領域を検出する顔検出手段と、
この顔検出手段の検出結果に基づき前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量を登録情報として保持する登録情報保持手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記通行者を認識する認識手段と、
この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行を制御する通行制御手段と、
前記画像入力手段に対する前記通行者の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示手段と、
前記顔検出手段の検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示手段により表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示手段と、
を具備したことを特徴とする通行制御装置。
【請求項１０】
通行者を認識して前記通行者の通行を制御する通行制御装置において、
前記通行者の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された画像から前記通行者の顔領域を検出する顔検出手段と、
この顔検出手段の検出結果に基づき前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量を登録情報として保持する登録情報保持手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記通行者を認識する認識手段と、
この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行を制御する通行制御手段と、
前記画像入力手段に対する前記通行者の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示手段と、
前記顔検出手段の検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示手段により表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示手段と、
を具備したことを特徴とする通行制御装置。
【請求項１１】
前記ガイド線は、台形状に配置された２本の直線からなり、常時表示されていることを特徴とする請求項９または請求項１０記載の通行制御装置。
【請求項１２】
前記環状パターンは、所定の太さの線で描画された円パターンであり、前記ガイド線の内側に接した状態で表示されることを特徴とする請求項９または請求項１０記載の通行制御装置。
【請求項１３】
前記第２の表示手段により環状パターンを表示する際に、当該環状パターンが前記ガイド線の内側に接する位置に立ち位置を変更するよう前記通行者に対し文字や音声などで案内指示する案内指示手段をさらに具備したことを特徴とする請求項９または請求項１０記載の通行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえば、セキュリティ管理などにおいて人物の顔画像を認識する人物認識装置および人物認識方法に関する。
また、本発明は、上記人物認識装置を用いて通行者の通行を制御する通行制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
この種の人物認識装置においては、顔画像を入力するためのカメラに対する人物の立ち位置や姿勢といった状態が登録時と認識時（照合時）とで異なる場合に人物の認識率が低下していた。これは、人物の立ち位置は漠然とカメラ（あるいは、入力画像や操作案内などの表示用ディスプレイ）の正面とされていたが、厳密な意味でのチェックがなく、細かなレベルでの変動をおさえ切れなかったのが原因でもある。
【０００３】
また、登録、認識（照合）用のターゲットを個人別に記憶することは可能であり、認識前に認識対象者の判明する１対１照合では、認識時に登録時の顔サイズを表示することも容易である。しかしながら、認識開始時には認識対象者を特定できない１対Ｎ照合では、この方法は使用できない。
【０００４】
さらに、１対Ｎ照合用に基本とする顔サイズ、位置を円パターンなどで表示することも可能であるが、この位置が真中であれば、身長の高い人はしゃがみ、身長の低い人は背伸びをすることになり、かえって安定した顔画像の入力はできない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
顔画像も含めて、一般に生体情報を用いた人物認識装置は、登録時と認識時に同じ生体情報を入力できれば、高い一致率（認識率）を得ることができる。さらに、顔画像を用いた人物認識装置は、他の生体情報を用いるものに比べて極めて自然な形のため（装置を覗きこんだり、手を触れたりしないため）、登録時と認識時の姿勢、立ち位置の一定化が難しい。
【０００６】
従来、１対Ｎ照合時には入力用のガイドがないため、立ち位置の変動があり（登録時と認識時とで立ち位置がずれてしまう）、それが認識精度の低下に結びついている。
【０００７】
１対Ｎ照合では、事前に認識対象者を特定できないため、一定の入力用ガイドを表示すると、前記したように認識対象者の身長の高低によるガイドの不一致が発生し、姿勢による精度の誤差が生じてしまう。
【０００８】
そこで、本発明は、再現性のある立ち位置およびその結果である再現性のある画像を入力して照合することができ、その結果として高い認識率を得ることができる人物認識装置、人物認識方法および通行制御装置を提供することを目的とする。
【０００９】
また、本発明は、認識時に再現性のある画像を入力できるとともに、極端な姿勢の強制もなく、利用者にとっても使い勝手のよい人物認識装置、人物認識方法および通行制御装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の人物認識装置は、認識対象となる人物の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段の検出結果に基づき前記人物の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量を登録情報として保持する登録情報保持手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記人物を認識する認識手段と、前記画像入力手段に対する前記人物の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示手段と、前記顔検出手段の検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示手段により表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示手段とを具備している。
【００１１】
また、本発明の人物認識装置は、認識対象となる人物の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記人物の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段の検出結果に基づき前記人物の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量を登録情報として保持する登録情報保持手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記人物を認識する認識手段と、前記画像入力手段に対する前記人物の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示手段と、前記顔検出手段の検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示手段により表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示手段とを具備している。
【００１２】
また、本発明の通行制御装置は、通行者を認識して前記通行者の通行を制御する通行制御装置において、前記通行者の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記通行者の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段の検出結果に基づき前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量を登録情報として保持する登録情報保持手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記通行者を認識する認識手段と、この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行を制御する通行制御手段と、前記画像入力手段に対する前記通行者の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示手段と、前記顔検出手段の検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示手段により表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示手段とを具備している。
【００１３】
さらに、本発明の通行制御装置は、通行者を認識して前記通行者の通行を制御する通行制御装置において、前記通行者の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像から前記通行者の顔領域を検出する顔検出手段と、この顔検出手段の検出結果に基づき前記通行者の顔の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量を登録情報として保持する登録情報保持手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と前記登録情報保持手段に保持されている登録情報とを照合することにより前記通行者を認識する認識手段と、この認識手段の認識結果に応じて前記通行者の通行を制御する通行制御手段と、前記画像入力手段に対する前記通行者の身長により変化する最適な立ち位置を案内するガイド線を表示する第１の表示手段と、前記顔検出手段の検出結果から得られる顔の位置や大きさを示す環状パターンを前記第１の表示手段により表示されるガイド線の内側に表示する第２の表示手段とを具備している。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、第１の実施の形態について説明する。
図１は、第１の実施の形態に係る人物認識装置の構成を概略的に示すものである。この人物認識装置は、認識対象者（以下、人物ともいう）１００の顔画像（少なくとも顔を含んでいる画像）を撮像して入力する画像入力手段としてのカメラ１０１、カメラ１０１の近傍から認識対象者１００の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する照明手段としての照明部１０２、認識対象者１００に対して入力された顔画像や各種案内を表示する表示手段としての表示部１０４、および、カメラ１０１から入力された顔画像を処理して顔画像の認識処理などを行なう処理部１０５から構成されている。
【００１５】
なお、以下の説明では、画像入力データ、抽出した特徴量、部分空間、部分空間を構成するための固有ベクトル、相関行列、登録の時刻、日時、場所などの状況情報、暗証番号、ＩＤコードなどの個人情報の各情報が登場してくる。そして、認識データと言うときは、部分空間、または、部分空間を構成するための固有ベクトルを含み、登録情報と言うときは、画像入力データ、抽出した特徴量、部分空間、部分空間を構成するための固有ベクトル、相関行列、状況情報、個人情報を含んでいる。したがって、認識データは登録情報に含まれる。
【００１６】
カメラ１０１は、認識対象者１００の顔画像を下方から所定角度で撮像して入力するものであり、たとえば、ＣＣＤセンサなどの撮像素子を用いたテレビジョンカメラから構成されている。
【００１７】
照明部１０２は、カメラ１０１の近傍（たとえば、カメラ１０１の側部）から認識対象者１００の顔に向けて一定の照度で光を照射する蛍光灯などの照明器具である。
【００１８】
表示部１０４は、カメラ１０１で撮影されている認識対象者１００の顔画像や各種ガイダンス、処理結果などを表示するモニタであり、カメラ１０１の近傍、たとえば、カメラ１０１の上部で、ほぼ認識対象者１００の顔部分と相対応する位置に設けられている。
【００１９】
処理部１０５は、画像入力手段としての画像入力部１０６、画像入力部１０６から得られた人物の顔画像を用いて、あらかじめ準備されたパターン辞書との照合で顔および目、鼻などの顔部品の位置を検出する顔検出手段としての顔検出部１０７、顔検出部１０７の出力に基づき濃淡情報あるいは部分空間情報などの特徴量を抽出する特徴量抽出手段としての特徴量抽出部１０８、人物情報登録時には、特徴量抽出部１０８で抽出された特徴量を認識データ（登録情報）として保持する登録情報保持手段としての登録情報保持部１０９、人物認識時には、特徴量抽出部１０８で抽出された特徴量と登録情報保持部１０９に登録されている認識データとを照合することにより認識対象者１００の顔を認識する認識手段としての認識部１１０、および、表示部１０４を制御する表示手段としての表示制御部１１１から構成されている。
【００２０】
画像入力部１０６は、カメラ１０１からの顔画像を入力し、Ａ／Ｄ変換してデジタル化した後、顔検出部１０７へ送る。
顔検出部１０７は、まず、画像入力部１０６で入力された顔画像から認識対象者１００の顔の領域を検出する。たとえば、あらかじめ用意されたテンプレートを、画像中を移動させながら相関値を求めることにより、最も高い相関値を持った場所を顔領域とする。なお、その他に、固有空間法や部分空間法を利用した顔領域抽出法などの顔検出手段でもよい。
【００２１】
顔検出部１０７は、次に、検出された顔領域の部分の中から、目、鼻、口といった顔部品の位置を検出する。その検出方法は、たとえば、文献（福井和広、山口修：「形状抽出とパターン照合の組合せによる顔特徴点抽出」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ），ｖｏｌ．Ｊ８０−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．８，ｐｐ２１７０−２１７７（１９９７））などの方法を用いてよい。
【００２２】
ここで、顔のテンプレートによる顔検出と、目、鼻などの顔部品の検出座標の相対位置によって顔の方向を調べることも可能になる。たとえば、図２に示すように、顔検出結果の中心座標を顔の中心座標（ｆｘ，ｆｙ）、顔の大きさを（ｆｗ，ｆｈ）とし、左右の目と鼻の検出結果をそれぞれ（ＥｙｅＬｘ，ＥｙｅＬｙ）、（ＥｙｅＲｘ，ＥｙｅＲｙ）、（ＮｏｓｅＬｘ，ＮｏｓｅＬｙ）、（ＮｏｓｅＲｘ，ＮｏｓｅＲｙ）とすれば、以下の方法で顔の方向を示す指標が得られる。
顔の方向（Ｘ方向）＝（（ＥｙｅＲｘ＋ＥｙｅＬｘ）／２−ｆｘ）／ｆｗ
顔の方向（Ｙ方向）＝（（ＥｙｅＲｙ＋ＥｙｅＬｙ）／２−ｆｙ）／ｆｈ
これらの座標の原点が画面左上だとした場合、数値は顔が右下に向くほど大きくなる値となる。
【００２３】
特徴量抽出部１０８は、顔検出部１０７で検出された顔部品の位置を基に、顔領域を一定の大きさ、形状に切り出し、その濃淡情報を特徴量として用いる。ここでは、たとえば、ｍピクセル×ｎピクセルの領域の濃淡値をそのまま情報として用い、ｍ×ｎ次元の情報を特徴ベクトルとして用いる。
【００２４】
図３は、入力画像を特徴量抽出部１０８により処理して得られた顔画像データであり、時系列的に得られたものである。これらのデータに対し特徴ベクトルの相関行列を求め、周知のＫ−Ｌ展開による正規直交ベクトルを求めることにより、部分空間を計算する。部分空間の計算方法は、特徴ベクトルの相関行列（または共分散行列）を求め、そのＫ−Ｌ展開による正規直交ベクトル（固有ベクトル）を求めることにより、部分空間を計算する。部分空間は、固有値に対応する固有ベクトルを、固有値の大きな順にｋ個選び、その固有ベクトル集合を用いて表現する。
【００２５】
本実施の形態では、相関行列Ｃｄを特徴ベクトルから求め、相関行列
【数１】
2004151978.tif 000003
と対角化して、固有ベクトルのΦを求める。この部分空間は、人物の同定を行なうための認識辞書として利用する。この情報をあらかじめ登録しておいて、それを辞書として登録しておけばよい。
また、後で述べるように、認識を行なうための入力データとして部分空間自身を利用してもよい。したがって、部分空間を算出した結果は、認識部１１０および登録情報保持部１０９に送られる。
【００２６】
認識部１１０は、登録情報保持部１０９に蓄えられた認識データ（部分空間）と特徴量抽出部１０８で得られた特徴量（濃淡情報あるいは部分空間情報）とを照合（比較）することにより、カメラ１０１に写っている認識対象者１００が誰であるかを認識、あるいは、該当人物であるかどうかを同定する。人物を認識するためには、どの人物のデータに最も類似しているかを求めればよく、最大類似度をとるデータに対応する人物を認識結果とすればよい。
【００２７】
また、カードや登録番号、暗証番号、鍵などを用いて、顔画像による認識を行なう場合には、それぞれの人物のカードや番号などの個人情報に対応する認識データとの類似度を計算して、設定した閾値と照合し、その閾値を越えた場合に、その人物と同定する。
【００２８】
これらカードや登録番号、暗証番号、鍵など入力する手段が必要であるが、たとえば、カードならＩＣカード、ＩＤカード、無線カードなどを用いることで実現できる。登録番号や暗証番号を用いる場合は、キー入力手段を設ければよい。
【００２９】
認識の方法としては、特徴量抽出部１０８の情報を用いる場合は、部分空間法や複合類似度法などの方法を用いてよい。本実施の形態での認識方法は、たとえば、文献（前田賢一、渡辺貞一：「局所的構造を導入したパターン・マッチング法」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ），ｖｏｌ．Ｊ６８−Ｄ，Ｎｏ．３，ｐｐ３４５−３５２（１９８５））に記載されている公知の認識方法である相互部分空間法を用いる。
【００３０】
この方法では、あらかじめ蓄えられた登録情報の中の認識データも、入力されるデータも部分空間として表現され、２つの部分空間のなす「角度」を類似度として定義する。ここで入力される部分空間を入力部分空間という。入力データ列に対して同様に相関行列Ｃｉｎを求め、
【数２】
2004151978.tif 000004
と対角化し、固有ベクトルΦｉｎを求める。２つのΦｉｎ、Φｄで表わされる部分空間の部分空間類似度（０．０〜１．０）を求め、それを認識するための類似度とする。
【００３１】
認識部１１０は、図４に示すフローチャートのように動作する。まず、認識部１１０は、認識作業を行なうか、同定作業を行なうかによって動作が異なる（ステップＳＴ１）。同定動作を行なう場合は、まず対象とする認識対象者のＩＤコードを読込む（ステップＳＴ２）。次に、対象とするＩＤコードに対応した登録情報（部分空間）を登録情報保持部１０９から読出す（ステップＳＴ３）。
【００３２】
次に、上述したように、部分空間法などにより認識を行なうため、各登録情報の部分空間と、入力ベクトル（特徴量抽出部１０８からの固有ベクトル）、または、入力部分空間との類似度を計算する（ステップＳＴ４）。次に、その類似度をあらかじめ設定されている閾値と比較し（ステップＳＴ５，ＳＴ６）、同定結果を出力する（ステップＳＴ７）。
【００３３】
認識作業を行なう場合、認識対象となるデータを全て登録情報保持部１０９から読出す（ステップＳＴ８）。そして、それぞれの登録情報との類似度を計算する（ステップＳＴ９）。次に、計算された類似度の中から最大のものを選択し（ステップＳＴ１０）、それを認識結果として出力する（ステップＳＴ１２）。
【００３４】
なお、図４の破線で囲んだステップＳＴ１１のように、最大類似度を閾値判定することによって、認識結果が正しいかどうかを検証することもできる（ステップＳＴ１３）。たとえば、類似度があまりに低い場合には、どの認識対象でもないと判断することもできる。
【００３５】
登録情報保持部１０９は、認識対象者を同定するために利用する部分空間（または、相関行列など）や、登録の際の時刻、日時、場所などの状況情報などを蓄積できる。なお、画像入力データや抽出した特徴量などでもよい。
【００３６】
以上までの処理で基本的な人物認識の動作を行なうことが可能となるが、前述したように、認識対象者の立ち位置や姿勢の変化により、認識率の低下を引き起こしてしまう。たとえば、登録時と同じ状態で認識時（照合時）も顔が画像内に存在している場合には、登録時と近い状態で特徴情報が抽出できるために登録辞書との類似度が高くなりやすいが、登録時よりも顔が大きかったり小さかったりした場合や、図には示されていないが顔の向きなどが異なる場合に類似度が低下しやすくなる。
【００３７】
そこで、本実施の形態では、表示制御部１１１および表示部１０４により、たとえば、図５に示すように、撮影されている認識対象者の顔の動画像ａを表示するだけでなく、認識時（および登録時）に、認識対象者をカメラ１０１の視野中央に自然に立たせるためのガイドとして、台形状に配置された２本の直線からな顔入力用のガイド線（２本の直線）ｂ，ｃを常時表示するとともに、このガイド線ｂ，ｃの内側に実際に検出した顔位置やサイズを示すガイドとして、顔入力用の環状パターン、たとえば、円パターンｄを表示する。
なお、図５（ａ）は認識対象者が標準的な身長の場合の表示例を示し、図５（ｂ）は認識対象者が身長が高い場合の表示例を示している。
【００３８】
ガイド線ｂ，ｃは、標準的なデータで得られた、平均的な顔入力用ガイドの円パターンｄ（直径は標準的なデータから推定）に外接した線となる。このガイド線ｂ，ｃが垂直でなく、台形状に斜めの角度を持っているのは、認識対象者の身長によりカメラ１０１に写ることのできる立ち位置が異なるため（身長の高い人物は後ろに立ち、顔は高い位置になり、身長の低い人物は前に立ち、顔は低い位置になる）、顔の写る高さに応じて相対的に円パターンｄの大きさが変化することを示すためである。
【００３９】
この場合、このガイド線ｂ，ｃを表示するか、図６に示すように、このガイド線ｂ，ｃ以外の表示エリア（斜線部分）を表示せず、マスクする（当該エリアを白色あるいはグレー色などで表示する）方法も有効である。この場合、ガイド線ｂ，ｃの少し外側までを表示しないようにすることも次の点で有効である。すなわち、認識対象者が、厳密に顔サイズを特定することは、使い勝手が落ちることや、精度の問題として許容できないことが想定され、顔サイズの多少の変動を許容するためである。
【００４０】
また、このガイド線ｂ，ｃの傾き（上側の幅と下側の幅で定義される）は、平均的なデータで構成されるため、機器としての標準値の他、実際に登録されたデータを基に設定してもよい。
【００４１】
また、顔のサイズを一定にするための顔入力用ガイドとしての円パターンｄは、顔検出部１０７において実際に検出された目、鼻の位置から算出される顔の中心位置と直径で描画される。この表示制御は表示制御部１１１によって行なわれる。
【００４２】
以下、顔認識動作を例にとって、ガイド線ｂ，ｃおよび円パターンｄの表示制御について、図７に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。
まず、本装置側では、表示部１０４に図５に示したようなガイド線ｂ，ｃを常に表示する（ステップＳ１１）。
一方、認識対象者１００は、本装置（カメラ１０１）の前に立ち、表示部１０４の画面を目視することにより（ステップＳ２１）、表示部１０４に円パターンｄが表示されているか否かをチェックし（ステップＳ２２）、円パターンｄが表示されていない場合は、顔や立ち位置を動かすことにより、円パターンｄを表示させる（ステップＳ２３）。
【００４３】
一方、本装置側では、顔検出部１０７が、カメラ１０１により取込んだ画像から顔領域を検出し、その中心座標およびサイズ（顔の大きさ）を計算する（ステップＳ１２）。次に、検出した顔のサイズは所定のＹ座標の±１０％か否かをチェックし（ステップＳ１３）、そうでなければステップＳ１２に戻り、上記同様な動作を繰り返す。
【００４４】
ステップＳ１３のチェックの結果、検出した顔のサイズが所定のＹ座標の±１０％であれば、図５に示すように、表示部１０４に表示されているガイド線ｂ，ｃの内側で、当該認識対象者１００の身長に応じた高さ（つまり、目、鼻を検出した高さ）に、検出した顔のサイズに対応した直径の円パターンｄを表示する（ステップＳ１４）。すなわち、標準のガイド線ｂ，ｃに対して、一定の割合（±１０％程度）の顔サイズにならないと、円パターンｄの表示および次に説明する照合処理をしないように制御を行なうものである。
【００４５】
なお、この場合、認識対象者１００に対し、この円パターンｄがガイド線ｂ，ｃに接する位置に立ち位置を変更するよう、文字や音声などにより案内指示することも可能である。
【００４６】
次に、認識部１１０において、前述したように、特徴量抽出部１０８で得られた特徴量と登録情報保持部１０９に蓄えられた認識データとを照合することにより、両者の類似度を求める（ステップＳ１５）。次に、求めた類似度はあらかじめ設定された閾値以上か否かをチェックし（ステップＳ１６）、閾値以上であれば、当該認識対象者１００は本人であると判定し、認識処理を終了する。
【００４７】
ステップＳ１６のチェックの結果、求めた類似度が閾値以上でなければ、当該認識処理を開始してから指定時間以上経過したか否かをチェックし（ステップＳ１７）、指定時間以上経過していなければステップＳ１２に戻って上記同様な動作を繰り返し、指定時間以上経過していれば、ここで認識処理を終了する。
【００４８】
なお、上記説明では、顔認識時を例にとってガイド線ｂ，ｃおよび円パターンｄの表示について説明したが、顔登録時にも同様にガイド線ｂ，ｃおよび円パターンｄの表示を行なうようになっており、その表示制御は顔認識時と同様であるので、説明は省略する。
【００４９】
このように、顔認識時、顔登録時に表示部１０４にガイド線ｂ，ｃおよび円パターンｄを表示することにより、不特定多数の身長や顔の大きさの異なる認識対象者１００に対して、適切で再現性のある位置に顔を提示させることができる。しかも、入力画像を一定にすることができるため、照合スコア（類似度）をあげることができる。
【００５０】
次に、第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態は、第１の実施の形態で説明した人物認識装置を、通行者の顔画像を認識して通行者の通行を制御する通行制御装置に適用した場合の例である。
【００５１】
図８は、第２の実施の形態に係る通行制御装置の構成を概略的に示すものである。この通行制御装置は、たとえば、重要施設（セキュリティ重視の部屋など）への入退室管理を行なうもので、利用者（通行者）の顔画像を認識して、その認識結果に基づき重要施設の入退室用ドアの開閉制御を行なうものであり、カメラ１０１、照明部１０２、表示部１０４、処理部１０５、および、認識部１１０の認識結果に応じて重要施設２０１の入退室用ドア２０２の開閉制御を行なう通行制御手段としてのドア制御部１１３から構成されている。
なお、図８において、ドア制御部１１３以外は図１の人物認識装置と同じ構成であるので、同一符号を付して、その説明は省略する。
【００５２】
認識部１１０は、たとえば、図４のステップＳＴ６において、求めた類似度が閾値よりも大きかった場合、あるいは、ステップＳＴ１１において、求めた類似度が閾値よりも大きかった場合、ドア制御部１１３に「ドア開」の信号を出力し、求めた類似度が閾値よりも小さかった場合、ドア制御部１１３に「ドア閉」の信号を出力する。
【００５３】
ドア制御部１１３は、認識部１１０から「ドア開」の信号を受取ると、入退室用ドア２０２を開状態に制御して、認識対象者（この場合は通行者）１００の入室を許可し、「ドア閉」の信号を受取ると、入退室用ドア２０２を閉状態に保持して、通行者１００の入室を拒否する。
このように、第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態で説明した人物認識装置を用いて通行者の通行を制御することができる。
【００５４】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、顔登録時、顔認識時に、認識対象者の身長により変化する最適な位置をあらかじめ表示したガイド線ｂ，ｃと、実際に検出した顔位置やサイズを示す円パターンｄを外接させるようなインタフェースを提供することにより、再現性のある立ち位置およびその結果である再現性のある画像を入力して照合することができる。その結果として、照合スコア（類似度）を高く保つことができる。
【００５５】
また、１対Ｎの照合で、複数の認識対象者に対して照合をかける際に、認識対象者の情報が特定できないため、顔登録時の顔の大きさや位置を正確には表示できないが、本実施の形態によれば、身長が決まった時点での推奨顔サイズが決定し、そのための円パターンｄのサイズを特定することができる。そのため、顔認識時に再現性のある画像を入力できる外、極端な姿勢の強制もないため、認識対象者にとっても使い勝手のよいユーザインタフェイスを提供できる。
【００５６】
なお、前記実施の形態では、ガイド線ｂ，ｃを表示部１０４によって表示する場合について説明したが、必ずしも表示部１０４により表示する必要はなく、別の表示手段で表示するようにしてもよい。たとえば、あらかじめ表面に任意の色でガイド線ｂ，ｃを描画してある透明なアクリル板（あるいはガラス板）を表示部１０４の画面上に配設するなどが考えられる。
また、表示部１０４のガイド線ｂ，ｃの内側に表示する環状パターンｄは円パターンに限らず、他の多角形パターンであってもよい。
【００５７】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、再現性のある立ち位置およびその結果である再現性のある画像を入力して照合することができ、その結果として高い認識率を得ることができる人物認識装置、人物認識方法および通行制御装置を提供できる。
【００５８】
また、本発明によれば、認識時に再現性のある画像を入力できるとともに、極端な姿勢の強制もなく、利用者にとっても使い勝手のよい人物認識装置、人物認識方法および通行制御装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る人物認識装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】顔検出部の処理を説明するための図。
【図３】特徴量抽出部の処理を説明するための図。
【図４】認識部の認識処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図５】表示部に対するガイド線および円パターンの表示例を示す図。
【図６】表示部に対するガイド線および円パターンの他の表示例を示す図。
【図７】ガイド線および円パターンの表示制御について説明するフローチャート。
【図８】本発明の第２の実施の形態に係る通行制御装置の構成を概略的に示すブロック図。
【符号の説明】
１００…認識対象者（人物）、１０１…カメラ（画像入力手段）、１０２…照明部、１０４…表示部（第１の表示手段、第２の表示手段）、１０５…処理部、１０６…画像入力部（画像入力手段）、１０７…顔検出部（顔検出手段）、１０８…特徴量抽出部（特徴量抽出手段）、１０９…登録情報保持部（登録情報保持手段）、１１０…認識部（認識手段）、１１１…表示制御部（第１の表示手段、第２の表示手段）、１１３…ドア制御部（通行制御手段）、２０１…重要施設、２０２…入退室用ドア、ｂ，ｃ…ガイド線、ｄ…円パターン（環状パターン）。
【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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