(57)【要約】【課題】登録時と認識時における人物の立ち位置の微妙な位置ずれを吸収し、立ち位置の違いによる認識率の低下を軽減できる人物認識装置を提供する。【解決手段】認識対象となる人物の顔画像をカメラにより入力し、この入力した顔画像と、あらかじめ認識対象となる人物の顔画像を登録情報として保持する登録情報保持部に保持されている登録情報とを認識部で照合することにより当該人物を認識する人物認識装置において、人物の登録時、カメラに対する人物の位置を当該人物の前後方向に移動するよう当該人物に対し案内し、この案内に基づきカメラから得られる当該人物の複数の位置に対応する複数の顔画像を取得し、この取得した複数の顔画像を登録情報として登録情報保持部に保持する。【選択図】    図６
2004157771.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定部位に位置する認識対象者としての人物の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段に対する前記人物の位置を当該人物の前後方向に移動するよう当該人物に対し案内する案内手段と、
この案内手段の案内に基づき前記画像入力手段から得られる当該人物の複数の位置に対応する複数の顔画像を取得し、この取得した複数の顔画像を登録情報として保持する登録情報保持手段と、
前記画像入力手段により入力された顔画像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当該人物の認識を行なう認識手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項２】
前記案内手段は、前記画像入力手段により入力されている当該人物の現在の顔画像を表わす環状パターンと、当該人物の位置を移動する目標となる環状パターンを可視表示し、前記目標となる環状パターンの大きさを徐々に変化させることで、当該人物に対し位置を徐々に移動するよう案内することを特徴とする請求項１記載の人物認識装置。
【請求項３】
前記案内手段は、前記２つの環状パターンの表示とともに音声による案内および文字による案内のうち少なくともいずれか一方の案内を同時に行なうことを特徴とする請求項２記載の人物認識装置。
【請求項４】
前記案内手段は、前記２つの環状パターンの表示とともに前記画像入力手段により入力されている当該人物の現在の顔画像をも同時に可視表示することを特徴とする請求項２記載の人物認識装置。
【請求項５】
認識対象者としての人物は立位状態で前記画像入力手段と相対向するもので、当該人物が位置する床上には当該人物の前後方向に複数本の線が所定間隔あけて表記されており、前記人物はこれら複数本の線に向かって移動することを特徴とする請求項１記載の人物認識装置。
【請求項６】
所定部位に位置する認識対象者としての人物の少なくとも顔画像を画像入力手段により入力する画像入力ステップと、
前記画像入力手段に対する前記人物の位置を当該人物の前後方向に移動するよう当該人物に対し案内する案内ステップと、
この案内ステップの案内に基づき前記画像入力手段から得られる当該人物の複数の位置に対応する複数の顔画像を取得し、この取得した複数の顔画像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、
前記画像入力手段により入力された顔画像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当該人物の認識を行なう認識ステップと、
を具備したことを特徴とする人物認識方法。
【請求項７】
前記案内ステップは、前記画像入力手段により入力されている当該人物の現在の顔画像を表わす環状パターンと、当該人物の位置を移動する目標となる環状パターンを可視表示し、前記目標となる環状パターンの大きさを徐々に変化させることで、当該人物に対し位置を徐々に移動するよう案内することを特徴とする請求項６記載の人物認識方法。
【請求項８】
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、
所定部位に位置する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、
前記画像入力手段に対する前記通行者の位置を当該通行者の前後方向に移動するよう当該通行者に対し案内する案内手段と、
この案内手段の案内に基づき前記画像入力手段から得られる当該通行者の複数の位置に対応する複数の顔画像を取得し、この取得した複数の顔画像を登録情報として保持する登録情報保持手段と、
前記画像入力手段により入力された顔画像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当該通行者の認識を行なう認識手段と、
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、
を具備したことを特徴とする通行制御装置。
【請求項９】
前記案内手段は、前記画像入力手段により入力されている当該通行者の現在の顔画像を表わす環状パターンと、当該通行者の位置を移動する目標となる環状パターンを可視表示し、前記目標となる環状パターンの大きさを徐々に変化させることで、当該通行者に対し位置を徐々に移動するよう案内することを特徴とする請求項８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（たとえば、重要施設の入退場など）を制御する通行制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、この種の人物認識装置は、認識対象者としての人物の顔画像を取得し、この取得した顔画像と、あらかじめ認識対象となる人物の顔画像を登録情報として保持する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両者の類似度を求め、この求めた類似度に基づき当該人物の認識を行なうようになっている。
【０００３】
この種の人物認識装置においては、たとえば、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。これら人物認識率の低下は、登録時にいろいろなバリエーションの顔画像を取得することにより軽減できることが知られている。
【０００４】
そこで、従来は、表示部に顔の向きのガイドとなる円パターンを表示し、この円パターンを上下左右に動かし、登録者にガイドに沿った動き（首の振り）を行なってもらうことにより、いろいろなバリエーション（顔の向き）の顔画像を登録していた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上述した従来の顔画像の登録方法では、登録者は首の振りだけを行なうため、一定サイズでの顔画像しか取得できなかった。また、登録時の画像取得も、登録者は立っている位置を変化させないため、入力される顔画像のサイズは一定であった。
【０００６】
これに対し、認識時（照合時）は、認識対象者が立っている位置が登録時と違うため、微妙に大きさの違うサイズの顔画像が入力されてしまう。認識時に入力された顔画像のサイズはソフトウエアにより補正され、登録時の顔画像と比較されるが、立っている位置による違いは顔のサイズのみではなく、光の当たり具合なども変化するため、必ずしも高い認識率が得られなかった。
【０００７】
また、人物が認識時に立つ位置や顔の向きは大きく変わらないが多少ずれる。このずれを吸収するよう登録すれば認識率の低下を防げるが、現在の登録方法（首の振り）では、顔の向きによるずれは吸収できても立ち位置によるずれは吸収できない。
【０００８】
そこで、本発明は、登録時と認識時における人物の立ち位置の微妙な位置ずれを吸収し、立ち位置の違いによる認識率の低下を軽減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】
【課題を解決するための手段】
本発明の人物認識装置は、所定部位に位置する認識対象者としての人物の少なくとも顔画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力手段に対する前記人物の位置を当該人物の前後方向に移動するよう当該人物に対し案内する案内手段と、この案内手段の案内に基づき前記画像入力手段から得られる当該人物の複数の位置に対応する複数の顔画像を取得し、この取得した複数の顔画像を登録情報として保持する登録情報保持手段と、前記画像入力手段により入力された顔画像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当該人物の認識を行なう認識手段とを具備している。
【００１０】
また、本発明の人物認識方法は、所定部位に位置する認識対象者としての人物の少なくとも顔画像を画像入力手段により入力する画像入力ステップと、前記画像入力手段に対する前記人物の位置を当該人物の前後方向に移動するよう当該人物に対し案内する案内ステップと、この案内ステップの案内に基づき前記画像入力手段から得られる当該人物の複数の位置に対応する複数の顔画像を取得し、この取得した複数の顔画像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、前記画像入力手段により入力された顔画像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当該人物の認識を行なう認識ステップとを具備している。
【００１１】
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、所定部位に位置する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、前記画像入力手段に対する前記通行者の位置を当該通行者の前後方向に移動するよう当該通行者に対し案内する案内手段と、この案内手段の案内に基づき前記画像入力手段から得られる当該通行者の複数の位置に対応する複数の顔画像を取得し、この取得した複数の顔画像を登録情報として保持する登録情報保持手段と、前記画像入力手段により入力された顔画像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当該通行者の認識を行なう認識手段と、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を具備している。
【００１２】
【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案内手段および表示手段としての表示部１０３、認識対象者１００に対して各種案内を音声で行なう案内手段としてのスピーカ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。
【００１３】
認識対象者１００は、立位状態でカメラ１０１と相対向するもので、認識対象者１００が位置する床上には認識対象者１００の前後方向に複数本（たとえば、３本）の線Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３が所定間隔（たとえば、一定間隔）あけて表記されており、認識対象者１００はこれら３本の線Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３に向かって位置を移動するようになっている。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
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。
【００１６】
表示部１０３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。
スピーカ１０４は、認識対象者１００に対して各種案内を音声で行なうものであり、たとえば、表示部１０３の近傍に設けられている。
【００１７】
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、照明部１０２および表示部１０３およびスピーカ１０４を制御する端末制御部１１１から構成されている。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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】
2004157771.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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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】
2004157771.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。
【００２９】
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）。
【００３０】
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）。
【００３１】
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）。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
そこで、本実施の形態では、前述したように、カメラ１０１が設置されている個所の前の床上に３本の線Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３を表記しておき、登録時、登録者としての認識対象者１００に対し、表示部１０３に表示されるメッセージや、スピーカ１０４からの音声で、現在立っている線から後ろの線（あるいは、前の線）へ立っている位置を変更する案内を行なうことにより、複数のサイズの顔画像を取得する。
【００３６】
また、このとき、図５に示すように、表示部１０３に、カメラ１０１により入力されている当該人物の現在の顔画像を表わす環状パターン、たとえば、緑色の円パターンＰ１と、当該人物の位置を移動する目標となる環状パターン、たとえば、赤色の円パターンＰ２を表示し、円パターンＰ２の大きさを徐々に変化させることで、現在の顔画像を表わす円パターンＰ１が目標となる円パターンＰ２に重なるように移動するよう案内する。
なお、図５において、Ｐ０はカメラ１０１により入力されている当該人物の現在の顔画像であり、円パターンＰ１，Ｐ２とともに同時に表示される。
【００３７】
このような動作により、基準値（認識時に認識対象者１００が通常立つ位置）を中心とした途切れのない複数の顔画像を取得して登録することができるので、認識時、認識対象者１００の立ち位置の微妙な位置のずれを吸収することができ、認識率を上げることができる。
【００３８】
以下、表示部１０３による円パターンの表示、スピーカ１０４による音声案内、登録画像取得のタイミングについて、図６に示すフローチャートおよび図７〜図１２に示す表示画面例を参照して説明する。
【００３９】
なお、以下の説明では、床上に表記した線は３本の線Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３とし、３本のうちの真ん中の線Ｌ２は認識時に認識対象者１００が認識を行なう位置（基準になる位置）である。また、認識対象者１００は、登録開始時、一番後の線Ｌ３に立っていることとする。
【００４０】
まず、表示部１０３の画面中央に顔画像がくるよう、登録者である認識対象者１００を誘導する（ステップＳ１，Ｓ２）。すなわち、認識対象者１００は一番後の線Ｌ３に立っているが、表示部１０３の画面に対して中心には立たないことが多いため、図７に示すように、認識対象者１００の顔画像はｘ軸方向に多少ずれる。ここで、円パターンＰ２（目標となる赤い円）に円パターンＰ１（自分の顔を示す緑の円）が重なるように移動するよう音声案内を行なうことにより、画面中央に顔画像がくるよう認識対象者１００を誘導する。
【００４１】
この場合、表示される円パターンＰ１は、顔検出部１０７が検出した顔画像の大きさに対応した円である。また、円パターンＰ２の表示は、ｘ軸は画面中央とし、ｙ軸は円パターンＰ１のｙ軸（認識対象者１００の背の高さ）を考慮した位置、半径は円パターンＰ１とほぼ同じに表示する。
【００４２】
次に、円パターンＰ２の動きに合わせて、ゆっくり前の線に移動するよう音声案内を行なうことにより、顔画像の取得を開始する（ステップＳ３，Ｓ４）。すなわち、図８に示すように、円パターンＰ１が円パターンＰ２とほぼ重なった状態で、顔画像の取得を開始する。この場合、顔画像はとぎれのない画像を取得するために、一定間隔（たとえば、１００ｍｓｅｃ単位）で画像取得を行なう。
【００４３】
次に、円パターンＰ２の動きに合わせて、ゆっくり１つ前の線に移動するよう音声案内を行なうことにより、徐々に大きいサイズの顔画像を取得する（ステップＳ５，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８）。すなわち、図９に示すように、円パターンＰ２の外径を徐々に大きく表示して、上記音声案内を行なうことにより、認識対象者１００は円パターンＰ１が円パターンＰ２と重なるようにゆっくり移動する。
【００４４】
次に、真ん中の線まできたら一旦立ち止まるよう音声案内を行なうことにより、認識対象者１００は真ん中の線Ｌ２まできたら一旦立ち止まる。この時点での顔画像のサイズが基準となり、図１０に示すような表示画面となる。
ここに、認識対象者１００が１本の線を移動している間に、円パターンＰ２（目標となる円）を例えば１０回徐々に大きくして表示している。
【００４５】
次に、再び円パターンＰ２の動きに合わせて、ゆっくり一番前の線に移動するよう音声案内を行なうことにより、再度、徐々に大きいサイズの顔画像を取得する（ステップＳ５，Ｓ６，Ｓ７，Ｓ８）。すなわち、図１１に示すように、再び円パターンＰ２の外径を徐々に大きく表示して、上記音声案内を行なうことにより、認識対象者１００は円パターンＰ１が円パターンＰ２と重なるようにゆっくり移動する。
【００４６】
次に、一番前の線まできたら立ち止まるよう音声案内を行なうことにより、認識対象者１００は一番前の線Ｌ１まできたら立ち止まる。この時点での顔画像のサイズが最大となり、図１２に示すような表示画面となる。
【００４７】
こうして、ステップＳ５〜Ｓ８までの動作を３回（線Ｌ１〜Ｌ３の数）繰り返し行なうと（ステップＳ９）、登録画像の取得が終了したものと判断し（ステップＳ１０）、この取得した画像間に途切れのない複数の顔画像を当該人物の登録情報として登録情報保持部１０９に保持（記憶）する。
【００４８】
このように、上記した一連の動作により、基準値（認識時に通常立つ位置）を中心とした途切れのない複数の顔画像を取得して登録することができるので、認識時、人物の立ち位置の微妙な位置ずれを吸収することができ、認識率を上げることができる。
【００４９】
なお、上記説明は、認識対象者１００に対し、スピーカ１０４による音声案内のみを行なう場合であるが、音声案内とともに表示部１０３に文字による案内メッセージを表示してもよく、あるいは、音声案内は行なわず表示部１０３による文字の案内メッセージだけでもよい。
また、表示部１０３に表示する環状パターンＰ１，Ｐ２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。
【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１３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１０３、スピーカ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１３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】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、登録時と認識時における人物の立ち位置の微妙な位置ずれを吸収し、立ち位置の違いによる認識率の低下を軽減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。
【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２つの円パターンの表示例を説明する図。
【図６】円パターンの表示、音声案内、登録画像取得のタイミングについて説明するフローチャート。
【図７】動作を説明するための表示部の表示画面例を示す図。
【図８】動作を説明するための表示部の表示画面例を示す図。
【図９】動作を説明するための表示部の表示画面例を示す図。
【図１０】動作を説明するための表示部の表示画面例を示す図。
【図１１】動作を説明するための表示部の表示画面例を示す図。
【図１２】動作を説明するための表示部の表示画面例を示す図。
【図１３】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、通行者）、１０１…カメラ（画像入力手段）、１０２…照明部、１０３…表示部（案内手段、表示手段）、１０４…スピーカ（案内手段）、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…端末制御部、１１３…ドア制御部（通行制御手段）、２０１…重要施設、２０２…入退室用ドア、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３…線、ＰＯ…入力された顔画像、Ｐ１，Ｐ２…円パターン（環状パターン）。
【図１】
2004157771.tif 000005
【図２】
2004157771.tif 000006
【図３】
2004157771.tif 000007
【図４】
2004157771.tif 000008
【図５】
2004157771.tif 000009
【図６】
2004157771.tif 000010
【図７】
2004157771.tif 000011
【図８】
2004157771.tif 000012
【図９】
2004157771.tif 000013
【図１０】
2004157771.tif 000014
【図１１】
2004157771.tif 000015
【図１２】
2004157771.tif 000016
【図１３】
2004157771.tif 000017