(57)【要約】【課題】照合する本人を特定する特定情報を入力するための格別な入力手段を必要とせず、１：Ｎ照合モードの利便性を保ったままの操作性で、本人排除率が低い１：１照合モードで運用することが可能となる人物認識装置を提供する。【解決手段】人物の顔画像を含む画像をカメラにより入力し、この入力した画像から人物の顔画像を検出し、この検出した顔画像と、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が本人であるか否かを認識する人物認識装置において、カメラにより入力された認識対象者としての人物の画像から当該人物を特定するための特定情報を取得し、この特定情報が取得された場合、認識部における照合モードを１：Ｎ照合モードから本人排除率の低い１：１照合モードに切換えて照合を行なわせる。【選択図】    図４
2004157923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象者としての人物の顔画像を含む画像を入力する画像入力手段と、
あらかじめ認識対象者としての人物の顔画像から得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、
この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当該人物が本人であるか否かを認識するもので、前記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照合モードを複数有し、かつ、これら複数の照合モードはそれぞれ本人排除率が異なっている認識手段と、
認識対象者としての人物の画像から当該人物あるいは当該人物が属するグループを特定するための特定情報を取得する特定情報取得手段と、
この特定情報取得手段により特定情報が取得された場合、前記認識手段における照合モードを本人排除率の低い照合モードに切換えて照合を行なわせる制御手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項２】
前記特定情報取得手段は、前記画像入力手段により入力された画像を基に当該人物あるいは当該人物が属するグループを特定するための特定情報を取得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】
前記特定情報取得手段は、
前記画像入力手段により入力された画像に対し、前記顔検出手段の検出結果から得られる当該人物の顔の位置やサイズから特定情報検出エリアを決定する特定情報検出エリア決定手段と、
この特定情報検出エリア決定手段により決定された特定情報検出エリア内の画像に基づき特定情報を検出する特定情報検出手段と、
この特定情報検出手段により検出された特定情報を認識する特定情報認識手段と、
から構成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４】
前記特定情報検出エリア決定手段は、前記顔検出手段の検出結果から得られる当該人物の顔の位置やサイズから当該人物の左または右胸部の位置を計算し、この計算した左または右胸部の位置を特定情報検出エリアと決定することを特徴とする請求項３記載の人物認識装置。
【請求項５】
前記特定情報検出エリア決定手段により決定された特定情報検出エリアを、前記画像入力手段により入力された当該人物の画像とともに当該人物に対し可視表示する表示手段をさらに具備したことを特徴とする請求項３または請求項４記載の人物認識装置。
【請求項６】
前記認識手段における照合モードは、前記登録情報保持手段に保持されている全ての登録情報と照合を行なう第１の照合モード、特定情報により照合する人物を特定してから当該人物に対応する登録情報と照合を行なう第２の照合モード、および、特定情報により照合する人物が属するグループを特定してから当該グループに対応する登録情報と照合を行なう第３の照合モードからな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７】
前記制御手段は、前記特定情報取得手段により特定情報が取得された場合、前記認識手段における照合モードを第１の照合モードから第２あるいは第３の照合モードに切換えて照合を行なわせることを特徴とする請求項６記載の人物認識装置。
【請求項８】
認識対象者としての人物の顔画像を含む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、
この特徴量抽出ステップにより抽出された特徴量と、あらかじめ認識対象者としての人物の顔画像から得た特徴量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当該人物が本人であるか否かを認識するもので、前記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照合モードを複数有し、かつ、これら複数の照合モードはそれぞれ本人排除率が異なっている認識ステップと、
認識対象者としての人物の画像から当該人物あるいは当該人物が属するグループを特定するための特定情報を取得する特定情報取得ステップと、
この特定情報取得ステップにより特定情報が取得された場合、前記認識ステップにおける照合モードを本人排除率の低い照合モードに切換えて照合を行なわせる制御ステップと、
を具備したことを特徴とする人物認識方法。
【請求項９】
前記特定情報取得ステップは、
前記画像入力ステップにより入力された画像に対し、前記顔検出ステップの検出結果から得られる当該人物の顔の位置やサイズから特定情報検出エリアを決定する特定情報検出エリア決定ステップと、
この特定情報検出エリア決定ステップにより決定された特定情報検出エリア内の画像に基づき特定情報を検出する特定情報検出ステップと、
この特定情報検出ステップにより検出された特定情報を認識する特定情報認識ステップと、
から構成されることを特徴とする請求項８記載の人物認識方法。
【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、
前記通行者の顔画像を含む画像を入力する画像入力手段と、
あらかじめ認識対象者としての通行者の顔画像から得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、
この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当該通行者が本人であるか否かを認識するもので、前記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照合モードを複数有し、かつ、これら複数の照合モードはそれぞれ本人排除率が異なっている認識手段と、
認識対象者としての通行者の画像から当該通行者あるいは当該通行者が属するグループを特定するための特定情報を取得する特定情報取得手段と、
この特定情報取得手段により特定情報が取得された場合、前記認識手段における照合モードを本人排除率の低い照合モードに切換えて照合を行なわせる制御手段と、
前記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１１】
前記特定情報取得手段は、
前記画像入力手段により入力された画像に対し、前記顔検出手段の検出結果から得られる当該通行者の顔の位置やサイズから特定情報検出エリアを決定する特定情報検出エリア決定手段と、
この特定情報検出エリア決定手段により決定された特定情報検出エリア内の画像に基づき特定情報を検出する特定情報検出手段と、
この特定情報検出手段により検出された特定情報を認識する特定情報認識手段と、
から構成されることを特徴とする請求項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用いて当該人物が本人であるか否か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】
このような人物認識装置では、たとえば、登録情報保持手段に保持されている全ての登録情報（辞書）と照合を行なう第１の照合モード（以下、これを１：Ｎ照合モードと称す）、特定情報により照合する人物を特定してから当該人物に対応する登録情報と照合を行なう第２の照合モード（以下、これを１：１照合モードと称す）、および、特定情報により照合する人物が属するグループを特定してから当該グループに対応する登録情報と照合を行なう第３の照合モード（以下、これを１：Ｇ照合モードと称す）などがある。
【０００４】
これらの照合モードにおける認識処理で、照合する本人（または、グループ）を他の手段で特定できる特定情報があれば、照合を行なう登録情報群（辞書群）を制限することが可能となり、他人受入率を下げることができる。したがって、１：１照合モードや１：Ｇ照合モードで運用を行なえば、照合閾値を甘めに設定することができ、本人排除率を下げることが可能である。
【０００５】
従来、１：１照合モードや１：Ｇ照合モードを行なうためには、照合する本人（または、グループ）を特定するための特定情報を、
・キーボード（テンキー）
・ＩＣ／ＩＤカードリーダ
・無線カードリーダ
などの他の入力手段から得た後に、人物認識をすることにより実現している（たとえば、特許文献１、特許文献２参照）
【０００６】
【特許文献１】
特開平１０−３１２４６２号公報
【０００７】
【特許文献２】
特開平９−１３７５４７号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１や特許文献２の方法では、以下のような問題がある。
（１）  照合する本人（または、グループ）を特定するためには、ＩＣカードリーダ、ＩＤカードリーダ、無線カードリーダといった他の入力手段を使用して照合する本人特定情報を入力する方法があるが、上記のような入力手段を増設しなければならない。
（２）  本人特定情報を入力する方法として、安価のテンキーなどのキー入力装置を付加することにより、照合者（認識対象者）に本人特定情報をキー入力させる方法では、非接触での照合が行なえず、煩わしいオペレーションを強いられる。
【０００９】
そこで、本発明は、照合する本人（または、グループ）を特定する特定情報を入力するための格別な入力手段を必要とせず、１：Ｎ照合モードの利便性を保ったままの操作性で、本人排除率が低い１：１照合モードや１：Ｇ照合モードで運用することが可能となる人物認識装置、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。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の人物認識装置は、認識対象者としての人物の顔画像を含む画像を入力する画像入力手段と、あらかじめ認識対象者としての人物の顔画像から得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、この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当該人物が本人であるか否かを認識するもので、前記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照合モードを複数有し、かつ、これら複数の照合モードはそれぞれ本人排除率が異なっている認識手段とを具備している。
【００１１】
また、本発明の人物認識方法は、認識対象者としての人物の顔画像を含む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、この特徴量抽出ステップにより抽出された特徴量と、あらかじめ認識対象者としての人物の顔画像から得た特徴量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当該人物が本人であるか否かを認識するもので、前記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照合モードを複数有し、かつ、これら複数の照合モードはそれぞれ本人排除率が異なっている認識ステップと、認識対象者としての人物の画像から当該人物あるいは当該人物が属するグループを特定するための特定情報を取得する特定情報取得ステップと、この特定情報取得ステップにより特定情報が取得された場合、前記認識ステップにおける照合モードを本人排除率の低い照合モードに切換えて照合を行なわせる制御ステップとを具備している。
【００１２】
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、前記通行者の顔画像を含む画像を入力する画像入力手段と、あらかじめ認識対象者としての通行者の顔画像から得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、この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当該通行者が本人であるか否かを認識するもので、前記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照合モードを複数有し、かつ、これら複数の照合モードはそれぞれ本人排除率が異なっている認識手段と、認識対象者としての通行者の画像から当該通行者あるいは当該通行者が属するグループを特定するための特定情報を取得する特定情報取得手段と、この特定情報取得手段により特定情報が取得された場合、前記認識手段における照合モードを本人排除率の低い照合モードに切換えて照合を行なわせる制御手段と、前記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。
【００１３】
【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の顔画像を含む所定範囲の画像を撮像して入力する画像入力手段および特定情報取得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の少なくとも顔の部分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１０３、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１０４から構成されている。
【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、たとえば、認識対象者１００の胸部から上の顔画像を含む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、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の胸部から上の顔を含む部分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。
【００１７】
処理部１０４は、画像入力手段としての画像入力部１０５、画像入力部１０５から入力された人物の画像を用いて、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１０６、顔検出部１０６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１０７、人物情報登録時には、特徴量抽出部１０７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１０８、人物認識時には、特徴量抽出部１０７で抽出された特徴量と登録情報保持部１０８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が本人であるか否かを認識する認識手段としての認識部１０９、画像入力部１０５により入力された画像から照合する本人（または、グループ）を特定する特定情報を検出する特定情報検出エリア決定手段および特定情報検出手段としての特定情報検出部１１０、特定情報検出部１１０により検出された特定情報を認識する特定情報認識手段としての特定情報認識部１１１、照明部１０２および表示部１０３を制御する端末制御部１１２から構成されている。
ここに、画像入力部１０５、特定情報検出部１１０、および、特定情報認識部１１１は、前記カメラ１０１とともに特定情報取得手段を構成している。
【００１８】
画像入力部１０５は、カメラ１０１からの人物の画像を入力し、Ａ／Ｄ変換してデジタル化した後、顔検出部１０６へ送る。
顔検出部１０６は、まず、画像入力部１０５で入力された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１０６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１０７は、顔検出部１０６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１０７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】
2004157923.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１０９および登録情報保持部１０８に送られる。
【００２４】
認識部１０９は、登録情報保持部１０８に蓄えられた認識データ（部分空間）と特徴量抽出部１０７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が本人であるか否かを認識するもので、たとえば、登録情報保持部１０８に保持されている全ての登録情報と照合を行なう１：Ｎ照合モード（第１の照合モード）、取得された本人特定情報により照合する人物を特定してから当該人物に対応する登録情報と照合を行なう１：１照合モード（第２の照合モード）、および、取得されたグループ特定情報により照合する人物が属するグループを特定してから当該グループに対応する登録情報と照合を行なう１：Ｇ照合モード（第３の照合モード）を有している。
【００２５】
認識の方法としては、特徴量抽出部１０７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。
【００２６】
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】
2004157923.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。
【００２７】
登録情報保持部１０８は、認識対象者１００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）、および、認識対象者１００（または、認識対象者１００が属するグループ）を特定する特定情報を対応させて蓄積する。また、登録の際の時刻、日時、場所などの状況情報なども蓄積できる。なお、部分空間に限らず、入力された顔画像や抽出された顔の特徴量そのものを蓄積してもよい。
【００２８】
特定情報検出部１１０は、まず、画像入力部１０５により入力された画像に対し、顔検出部１０６の検出結果から得られる当該人物の顔の位置やサイズから当該人物の左または右胸部の位置を計算し、この計算した左または右胸部の位置を特定情報検出エリアと決定する。
なお、決定された特定情報検出エリアは、端末制御部１１２の制御により、画像入力部１０５により入力された当該人物の画像および検出された顔の位置とともに表示部１０３に可視表示されるようになっている。
【００２９】
次に、この決定した特定情報検出エリア内の画像（入力画像）に基づき、照合する本人（または、グループ）を特定する特定情報（たとえば、左胸に付けた名札やカードに表記されたバーコードやＩＤ番号など）を検出する。
特定情報認識部１１１は、特定情報検出部１１０により検出された特定情報を認識し、その認識結果を認識部１０９へ送る。
【００３０】
次に、このような構成において、照合する本人（または、グループ）を特定する特定情報を取得して人物を認識する処理について図４に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、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、カメラ１０１は認識対象者１００の画像を取込み、画像入力部１０５を介して顔検出部１０６へ送る。顔検出部１０６は、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）を計算し（ステップＳ１）、計算した顔のサイズは所定のサイズか否かをチェックし（ステップＳ２）、そうでなければステップＳ１に戻り、再度、顔検出処理を行なう。
【００３１】
ステップＳ２のチェックの結果、検出した顔のサイズが所定のサイズの場合、特定情報検出部１１０は、顔検出部１０６で検出された当該人物の顔の位置やサイズから当該人物の例えば左胸部の位置を計算し、この計算した左胸部の位置を特定情報検出エリアと決定し、このとき入力された当該人物の画像および検出された顔の位置とともに表示部１０３に表示される（ステップＳ３）。
【００３２】
図５は、決定された特定情報検出エリアの表示例を示しており、ａは入力された当該人物の画像、ｂは検出された顔の位置を示す円パターン、ｃは特定情報検出エリア（矩形枠）である。この例では、特定情報検出エリアｃは、顔の位置を示す円パターンｂの図面対し右下部（認識対象者１００の左胸あたり）に表示される。
なお、図５（ａ）は認識対象者１００が身長の高い人物である場合を示し、図５（ｂ）は認識対象者１００が標準的な身長の場合を示している。
【００３３】
次に、特定情報検出部１１０は、この決定した特定情報検出エリア内の画像（入力画像）に基づき、照合する本人（または、グループ）を特定する特定情報を検出する（ステップＳ４）。この検出処理により、特定情報が検出できた場合（ステップＳ５）、特定情報認識部１１１は、この検出された特定情報に対し認識処理を行なう（ステップＳ６）。
【００３４】
この認識処理により、特定情報が認識できた場合（ステップＳ７）、その認識結果を受けた認識部１０９は、１：Ｎ照合モード（初期状態はこの１：Ｎ照合モードに設定されている）から１：１照合モード（または、１：Ｇ照合モード）に切換えて、本人認識処理を行なう（ステップＳ８）。すなわち、特定情報認識部１１１で認識された特定情報に対応する登録情報（認識データ）を登録情報保持部１０８から読出し、特徴量抽出部１０７で得られた特徴量と照合することにより、両者の類似度を求める。
【００３５】
ステップＳ６の認識処理により、特定情報が認識できなかった場合（ステップＳ７）、あるいは、ステップＳ４の検出処理により、特定情報が検出できなかった場合（ステップＳ５）、その結果を受けた認識部１０９は、１：Ｎ照合モードによる本人認識処理を行なう（ステップＳ９）。すなわち、特徴量抽出部１０７で得られた特徴量と登録情報保持部１０８内の全ての登録情報（認識データ）とを照合することにより、それぞれの類似度を求め、これら求めた各類似度の中から最大のものを選択する。
【００３６】
次に、ステップＳ８で求めた類似度、あるいは、ステップＳ９で得られた最大の類似度はあらかじめ設定された認識閾値以上か否かをチェックし（ステップＳ１０）、認識閾値以上であれば、当該認識対象者１００は本人であると判定し（ステップＳ１１）、認識処理を終了する。ステップＳ１０のチェックの結果、求めた類似度が認識閾値以上でなければ、当該認識対象者１００は本人でないと判定し（ステップＳ１２）、認識処理を終了する。
【００３７】
このように、人物の認識を行なうために入力された認識対象者１００の画像から本人（または、グループ）を特定する特定情報を取得することによって、非接触でユーザインタフェイス部に立つだけで照合を開始して結果を出力できるといった利便性の高い１：Ｎ照合モードにて照合中でも、他の機器を増設したりするシステムアップの必要もなく、本人排除率が低い１：１照合モード（または、１：Ｇ照合モード）で運用することが可能となる。
【００３８】
また、特定情報を検出する特定情報検出エリアを設けることにより、特定情報の検出および認識の時間を著しく短縮することができる。
さらに、この特定情報検出エリアは、検出された顔の位置と検出された顔の大きさから認識対象者１００の左胸部の位置を計算し、表示部１０３に表示する。この左胸部の位置に特定情報検出エリアを設けることにより、標準的な身長の認識対象者１００の場合、たとえば、左胸に本人を特定する特定情報（バーコードやＩＤ番号など）の印刷された名札やカードを付けておけば、それを自動的に読取ることが可能となる。
【００３９】
この際、背の高い人物や背の低い人物などのように、特定情報の印刷された名札やカードを左胸位置に付けても、その特定情報が認識されにくい認識対象者１００の場合、表示部１０３に表示された特定情報検出エリアｃが役立ち、この特定情報検出エリアｃ内に名札やカードをかざすことにより、１：Ｎ照合モード中でも本人排除率の低い１：１照合モード（または、１：Ｇ照合モード）にて照合することができる。
なお、運用体型により、この特定情報検出エリアｃの表示位置を変更したい場合は、初期設定を変更することにより用意に変更することが可能である。
【００４０】
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。
【００４１】
図６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、処理部１０４、および、認識部１０９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６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。
【００４２】
認識部１０９は、たとえば、図４のステップＳ１１において認識対象者１００は本人であると判定された場合、ドア制御部１１３に「ドア開」の信号を出力し、ステップＳ１２において当該認識対象者１００は本人でないと判定された場合、ドア制御部１１３に「ドア閉」の信号を出力する。
【００４３】
ドア制御部１１３は、認識部１０９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。
【００４４】
なお、前記実施の形態では、認識対象者１００の左胸部の位置を計算し、この左胸部の位置を特定情報検出エリアとする場合について説明したが、必ずしも左胸部の位置とする必要はなく、たとえば、認識対象者１００の右胸部の位置を特定情報検出エリアとする場合も同様に適用できる。この場合、特定情報の印刷された名札やカードを右胸位置に付けることになる。
【００４５】
また、前記実施の形態では、決定した特定情報検出エリアを表示部１０３に表示する場合について説明したが、必ずしも表示する必要はない。
【００４６】
さらに、前記実施の形態では、人物の認識を行なうためにカメラ１０１から入力された認識対象者１００の画像を用いて本人（または、グループ）を特定する特定情報を取得する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、たとえば、特定情報取得専用のカメラを別に設けることにより、当該カメラで認識対象者１００の胸部の画像を入力し、この入力画像を用いて本人（または、グループ）を特定する特定情報を取得する場合も同様に適用できる。
【００４７】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、照合する本人（または、グループ）を特定する特定情報を入力するための格別な入力手段を必要とせず、１：Ｎ照合モードの利便性を保ったままの操作性で、本人排除率が低い１：１照合モードや１：Ｇ照合モードで運用することが可能となる人物認識装置、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】照合する本人（または、グループ）を特定する特定情報を取得して人物を認識する処理について説明するフローチャート。
【図５】決定した特定情報検出エリアの表示例を示す図。
【図６】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、特定情報取得手段）、１０２…照明部、１０３…表示部（表示手段）、１０４…処理部、１０５…画像入力部（画像入力手段、特定情報取得手段）、１０６…顔検出部（顔検出手段）、１０７…特徴量抽出部（特徴量抽出手段）、１０８…登録情報保持部（登録情報保持手段）、１０９…認識部（認識手段）、１１０…特定情報検出部（特定情報検出手段、特定情報取得手段）、１１０…特定情報認識部（特定情報認識手段、特定情報取得手段）、１１２…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、ａ…入力画像、ｂ…検出された顔の位置を示す円パターン、ｃ…特定情報検出エリア。
【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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