(57)【要約】【課題】辞書登録の際に認証に適した認証用データを学習に用いることができ、かつ、不適切な辞書登録を未然に防止することができる個人認証装置を提供する。【解決手段】被認証者の顔画像を認証用データとして用いることにより被認証者が本人であるか否かを認証する個人認証装置において、辞書を登録する際、特徴点（目、鼻）の検出位置にしたがって特徴点の変動（顔の動き）を検出し、充分な動きがない場合や、逆に動きがありすぎる場合には、学習データから排除する。【選択図】    図１
2004213087.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被認証者から認証用データを取得する認証用データ取得手段と、
この認証用データ取得手段により取得された認証用データからその特徴点を検出する特徴点検出手段と、
この特徴点検出手段により検出された特徴点の検出位置の変動を算出する特徴点変動算出手段と、
この特徴点変動算出手段により算出された特徴点の変動を基に、前記認証用データ取得手段により取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切か否かを判定する辞書適性判定手段と、
この辞書適性判定手段により適切だと判定された場合、前記認証用データ取得手段により取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する辞書作成手段と、
この辞書作成手段により作成された認証用の辞書を記憶する辞書記憶手段と、
前記認証用データ取得手段により取得された認証用データと前記辞書記憶手段に記憶された辞書を用いて被認証者が本人であるか否かを認証する認証手段と、
を具備したことを特徴とする個人認証装置。
【請求項２】
被認証者から認証用データを取得する認証用データ取得手段と、
この認証用データ取得手段により取得された認証用データからその特徴点を検出する特徴点検出手段と、
この特徴点検出手段により検出された特徴点の上下および左右の少なくともいずれか一方の角度変動を算出する角度変動算出手段と、
この角度変動算出手段により算出された角度変動を基に、前記認証用データ取得手段により取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切か否かを判定する辞書適性判定手段と、
この辞書適性判定手段により適切だと判定された場合、前記認証用データ取得手段により取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する辞書作成手段と、
この辞書作成手段により作成された認証用の辞書を記憶する辞書記憶手段と、
前記認証用データ取得手段により取得された認証用データと前記辞書記憶手段に記憶された辞書を用いて被認証者が本人であるか否かを認証する認証手段と、
を具備したことを特徴とする個人認証装置。
【請求項３】
被認証者から認証用データを取得する認証用データ取得手段と、
この認証用データ取得手段により取得された認証用データに基づき主成分分析を行なうことにより認証用の辞書を作成する辞書作成手段と、
この辞書作成手段により作成された辞書の固有値寄与率を算出する固有値寄与率算出手段と、
この固有値寄与率算出手段により算出された固有値寄与率を基に、前記辞書作成手段により作成された辞書が認証用の辞書として適切か否かを判定する辞書適性判定手段と、
この辞書適性判定手段により適切だと判定された場合、前記辞書作成手段により作成された辞書を記憶する辞書記憶手段と、
前記認証用データ取得手段により取得された認証用データと前記辞書記憶手段に記憶された辞書を用いて被認証者が本人であるか否かを認証する認証手段と、
を具備したことを特徴とする個人認証装置。
【請求項４】
前記認証用データ取得手段により取得する認証用データは被認証者の顔画像であることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の個人認証装置。
【請求項５】
前記特徴点検出手段は、特徴点として顔画像における目もしくは眉もしくは鼻もしくは唇などの顔部位を用いることを特徴とする請求項４記載の個人認証装置。
【請求項６】
前記辞書適性判定手段により適切だと判定されなかった場合は、前記認証用データ取得手段による認証用データの取得から再度処理を行なうよう制御することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の個人認証装置。
【請求項７】
被認証者から認証用データを取得する認証用データ取得ステップと、
この認証用データ取得ステップにより取得された認証用データからその特徴点を検出する特徴点検出ステップと、
この特徴点検出ステップにより検出された特徴点の検出位置の変動を算出する特徴点変動算出ステップと、
この特徴点変動算出ステップにより算出された特徴点の変動を基に、前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切か否かを判定する辞書適性判定ステップと、
この辞書適性判定ステップにより適切だと判定された場合、前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する辞書作成ステップと、
この辞書作成ステップにより作成された認証用の辞書を辞書記憶手段に記憶する辞書記憶ステップと、
前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データと前記辞書記憶手段に記憶された辞書を用いて被認証者が本人であるか否かを認証する認証ステップと、
を具備したことを特徴とする個人認証方法。
【請求項８】
被認証者から認証用データを取得する認証用データ取得ステップと、
この認証用データ取得ステップにより取得された認証用データからその特徴点を検出する特徴点検出ステップと、
この特徴点検出ステップにより検出された特徴点の上下および左右の少なくともいずれか一方の角度変動を算出する角度変動算出ステップと、
この角度変動算出ステップにより算出された角度変動を基に、前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切か否かを判定する辞書適性判定ステップと、
この辞書適性判定ステップにより適切だと判定された場合、前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する辞書作成ステップと、
この辞書作成ステップにより作成された認証用の辞書を辞書記憶手段に記憶する辞書記憶ステップと、
前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データと前記辞書記憶手段に記憶された辞書を用いて被認証者が本人であるか否かを認証する認証ステップと、
を具備したことを特徴とする個人認証方法。
【請求項９】
被認証者から認証用データを取得する認証用データ取得ステップと、
この認証用データ取得ステップにより取得された認証用データに基づき主成分分析を行なうことにより認証用の辞書を作成する辞書作成ステップと、
この辞書作成ステップにより作成された辞書の固有値寄与率を算出する固有値寄与率算出ステップと、
この固有値寄与率算出ステップにより算出された固有値寄与率を基に、前記辞書作成ステップにより作成された辞書が認証用の辞書として適切か否かを判定する辞書適性判定ステップと、
この辞書適性判定ステップにより適切だと判定された場合、前記辞書作成ステップにより作成された辞書を辞書記憶手段に記憶する辞書記憶ステップと、
前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データと前記辞書記憶手段に記憶された辞書を用いて被認証者が本人であるか否かを認証する認証ステップと、
を具備したことを特徴とする個人認証方法。
【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、被認証者の顔画像、指紋、網膜、虹彩、掌形などの生体情報を認証用データとして用いることにより被認証者が本人であるか否かを認証する個人認証装置および個人認証方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
最近、たとえば、セキュリティを重視する建物や部屋への入退場管理において、被認証者（入退場者）の顔画像、指紋、網膜、虹彩、掌形などの生体情報を認証用データとして用いることにより被認証者が本人であるか否かを認証する個人認証装置が開発されている。
【０００３】
このような個人認証装置は、通常、認証用の辞書を記憶した辞書記憶手段を備えていて、この辞書記憶手段内の辞書と入力された認証用データ（被認証者の生体情報）を用いて被認証者が本人であるか否かの個人認証を行なうようになっている。
【０００４】
ところで、認証用の辞書は、辞書記憶手段に記憶（以降、登録ともいう）されているわけであるが、辞書登録の際、様々なバリエーションを含んだ認証用データを取得するため、ユーザインタフェイスにより被認証者に対しバリエーションを加えてもらうように促している。
また、たとえば、認証（照合）が失敗した場合などに、パスワードによって本人確認をした上で、認証用辞書の更新を行なっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、被認証者へのガイダンスによって多様な認証用データ（顔画像）を取得しようとしてきたが、被認証者がガイダンス通りの動作をしてくれない場合がある。
また、認証（照合）に不適切な辞書が登録された場合は、再登録や辞書更新によって適切な辞書に更新されることを想定していたが、被認証者が辞書の再登録や辞書更新を行なってくれない場合がある。
【０００６】
そこで、本発明は、辞書登録の際に認証に適した認証用データを学習に用いることができ、かつ、不適切な辞書登録を未然に防止することができる個人認証装置および個人認証方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の個人認証装置は、被認証者から認証用データを取得する認証用データ取得手段と、この認証用データ取得手段により取得された認証用データからその特徴点を検出する特徴点検出手段と、この特徴点検出手段により検出された特徴点の検出位置の変動を算出する特徴点変動算出手段と、この特徴点変動算出手段により算出された特徴点の変基に、前記認証用データ取得手段により取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切か否かを判定する辞書適性判定手段と、この辞書適性判定手段により適切だと判定された場合、前記認証用データ取得手段により取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する辞書作成手段と、この辞書作成手段により作成された認証用の辞書を記憶する辞書記憶手段と、認証用データ取得手段により取得された認証用データと前記辞書記憶手段に記憶された辞書を用いて被認証者が本人であるか否かを認証する認証手段とを具備している。
【０００８】
また、本発明の個人認証方法は、被認証者から認証用データを取得する認証用データ取得ステップと、この認証用データ取得ステップにより取得された認証用データからその特徴点を検出する特徴点検出ステップと、この特徴点検出ステップにより検出された特徴点の検出位置の変動を算出する特徴点変動算出ステップと、この特徴点変動算出ステップにより算出された特徴点の変動を基に、前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切か否かを判定する辞書適性判定ステップと、この辞書適性判定ステップにより適切だと判定された場合、前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する辞書作成ステップと、この辞書作成ステップにより作成された認証用の辞書を辞書記憶手段に記憶する辞書記憶ステップと、前記認証用データ取得ステップにより取得された認証用データと前記辞書記憶手段に記憶された辞書を用いて被認証者が本人であるか否かを認証する認証ステップとを具備している。
【０００９】
【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個人認証装置の構成を概略的に示すものである。この個人認証装置は、被認証者１００から生体情報などの認証用データを取得する認証用データ取得手段としての認証用データ取得部１０１、認証用データ取得部１０１により取得された認証用データからその特徴点を検出する特徴点検出手段としての特徴点検出部１０２、特徴点検出部１０２により検出された特徴点の検出位置の変動を算出する特徴点変動算出手段としての特徴点変動算出部１０３、特徴点変動算出部１０３により算出された特徴点の変動を基に、認証用データ取得部１０１により取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切か否かを判定する辞書適性判定手段としての辞書適性判定部１０４、辞書適性判定部１０４により適切だと判定された場合、認証用データ取得部１０１により取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する辞書作成手段としての辞書作成部１０５、辞書作成部１０５により作成された認証用の辞書を記憶する辞書記憶手段としての認証辞書記憶部１０６、および、認証用データ取得部１０１により取得された認証用データと認証辞書記憶部１０６に記憶された辞書を用いて被認証者１００が本人であるか否かを認証する認証手段としての認証部１０７によって構成されている。
【００１０】
以下、第１の実施の形態に係る辞書登録処理の流れについて図２に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、認証用データ取得部１０１により、被認証者１００から認証用データＤを取得する（ステップＳ１０１）。この認証用データＤは、たとえば、顔認証においては顔画像データであり、指紋認証においては指紋データであり、声紋認証においては声紋データであり、サイン認証においてはサインデータである。
【００１１】
次に、特徴点検出部１０２で、この認証用データＤから特徴点を検出する（ステップＳ１０２）。ここで、特徴点とは、たとえば、顔画像データであれば目、眉、鼻、唇などの部位やエッジ、皺などであり、指紋データにおいてはマニューシャ（紋様の端や分岐など）であり、サインデータでは止め、はねの部分であり、これらの検出手法としては、たとえば、公知の文献［１］（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−ＩＩ，Ｖｏ１．Ｊ８２−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．８，ｐｐ．２１７０−２１７７，Ａｕｇｕｓｔ１９９７．）に記載されている検出方法が適用可能である。
なお、この例では、認証用データＤが顔画像データの場合で、特徴点として目、鼻を検出するものとする。
【００１２】
ステップＳ１０１とＳ１０２の処理を、充分な量のデータが得られるまで繰り返す（ステップＳ１０３）。ここに、充分な量のデータとは、たとえば、１秒間に５枚の顔画像を取得していると仮定した場合、５０枚〜１００枚位の顔画像データである。
【００１３】
さて、充分な量のデータが得られたなら、特徴点変動算出部１０３は、ステップＳ１０２で検出された特徴点（目、鼻）の位置変動を算出する（ステップＳ１０４）。たとえば、ｎ個のデータＤｉ（ｉ＝１，…ｎ）からそれぞれａ個の特徴点ｆｊ，ｉ（ｊ＝１，…ａ）が検出されたとする。このとき、ｊ番目の特徴点１個の平均位置をｆｊ，ｃｅｎｔｅｒとすると、位置変動ｃｈａｎｇｅは、たとえば下記数１のように計算できる。
【数１】
2004213087.tif 000003
また、変動は、平均位置からのずれではなく、前の特徴点位置からの移動量の合計として
【数２】
2004213087.tif 000004
としてもよいし、特徴点の位置ではなく、特徴点間の距離の変動に基づいて下記数３のように計算してもよい。
【数３】
2004213087.tif 000005
【００１４】
次に、辞書適性判定部１０４は、ステップＳ１０４で求めた位置変動ｃｈａｎｇｅを基に、認証用データ取得部１０１により取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切か否かを判定する（ステップＳ１０５）。たとえば、位置変動ｃｈａｎｇｅが所定の閾値ＴＨ１以上、ＴＨ２以下であれば、変動が大きすぎる（ＴＨ１以上）もしくは小さすぎる（ＴＨ２以下）ため、辞書登録に不適切なデータであると判定し、辞書登録のやり直しをしたり、被認証者１００に対しその旨を警告して登録を行なうかどうかを選択させたりする（ステップＳ１０６）。
【００１５】
ステップＳ１０５において、取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切だと判定された場合、辞書作成部１０５は、認証用データ取得部１０１により取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する（ステップＳ１０７）。そして、作成された辞書を認証辞書記憶部１０６が記憶する（ステップＳ１０８）。
【００１６】
辞書の学習の際には、ある程度の多様性を持ったデータで学習することが必要であるため、上記したように、目、鼻の検出位置にしたがって顔の動きを検出し、充分な動きがない場合や、逆に動きがありすぎる場合には、学習データから排除する処理を行なうことにより、充分な変動を持たないデータや、変動が大きすぎるデータによって不適切な辞書学習が行なわれることを防ぐことができる。
【００１７】
次に、第２の実施の形態について説明する。
図３は、第２の実施の形態に係る個人認証装置の構成を概略的に示すものである。この個人認証装置は、被認証者１００から生体情報などの認証用データを取得する認証用データ取得手段としての認証用データ取得部２０１、認証用データ取得部２０１により取得された認証用データからその特徴点を検出する特徴点検出手段としての特徴点検出部２０２、特徴点検出部２０２により検出された特徴点の上下および左右の少なくともいずれか一方、この例では上下および左右の角度変動を算出する角度変動算出手段としての角度変動算出部２０３、角度変動算出部２０３により算出された角度変動を基に、認証用データ取得部２０１により取得された認証用データが認証用の辞書の作成に適切か否かを判定する辞書適性判定手段としての辞書適性判定部２０４、辞書適性判定部２０４により適切だと判定された場合、認証用データ取得部２０１により取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する辞書作成手段としての辞書作成部２０５、辞書作成部２０５により作成された認証用の辞書を記憶する辞書記憶手段としての認証辞書記憶部２０６、および、認証用データ取得部２０１により取得された認証用データと認証辞書記憶部２０６に記憶された辞書を用いて被認証者１００が本人であるか否かを認証する認証手段としての認証部２０７によって構成されている。
【００１８】
以下、第２の実施の形態に係る辞書登録処理の流れについて図４に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、認証用データ取得部２０１で被認証者１００から認証用データＤを取得し（ステップＳ２０１）、特徴点検出部２０２で特徴点を検出する（ステップＳ２０２）処理を、充分な量のデータが得られるまで繰り返す（ステップＳ２０３）までは、前述した第１の実施の形態におけるステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理と同様である。
【００１９】
ここで、第１の実施の形態と同様、ｎ個のデータＤｉ（ｉ＝１，…ｎ）からそれぞれａ個の特徴点ｆｊ，ｉ（ｊ＝１，…ａ）が検出されたとすると、角度変動算出部２０３は次のようにして、まず上下角度の変動を算出する（ステップＳ２０４）。ここでは、特徴点の位置情報として、認証用データＤが顔画像データの場合を例にとると、左目の座標（Ｘｌｅｆｔ＿ｅｙｅ，Ｙｌｅｆｔ＿ｅｙｅ）、右目の座標（Ｘｒｉｇｈｔ＿ｅｙｅ，Ｙｒｉｇｈｔ＿ｅｙｅ）、左鼻孔の座標（Ｘｌｅｆｔ＿ｎｏｓｅ，Ｙｌｅｆｔ＿ｎｏｓｅ）、右鼻孔の座標（Ｘｒｉｇｈｔ＿ｎｏｓｅ，Ｙｒｉｇｈｔ＿ｎｏｓｅ）をそれぞれ用いるが、これらは例えば目尻であったり、口端であったり、眉毛であっても同様の処理になる。
【００２０】
両目の中心座標を（Ｘｃｅｎｔｅｒ＿ｅｙｅ，Ｙｃｅｎｔｅｒ＿ｅｙｅ）、両鼻孔の中心座標を（Ｘｃｅｎｔｅｒ＿ｎｏｓｅ，Ｙｃｅｎｔｅｒ＿ｎｏｓｅ）とすると、下記数４により上下角度変動を示す指標ＵＰ＿ＤＯＷＮが得られる（図５参照）。
【数４】
2004213087.tif 000006
【００２１】
図５（ａ）に示すように、顔の向きを正面向きにすると目鼻間隔（目鼻距離）が大きくなって指標が大きくなり、図５（ｂ）に示すように、顔の向きを上向きにすると目鼻間隔が小さくなって指標が小さくなる。そこで、本例では、目鼻間隔を両目間隔で割って正規化することにより、単純に近づいたり遠ざかったりして目鼻間隔が大小しても、それを上下角度の変化として誤って判定しないようにしている。
【００２２】
ただし、この手法では、図６（ａ）の正面向きに対し、図６（ｂ）に示すように、左右角度のみが変動した場合でも指標ＵＰ＿ＤＯＷＮが変化し、上下角度が変動したと判定されてしまう場合がある。したがって、次のような補正を行なってもよい。
【００２３】
図７に示すモデルのように、目７０１，７０２および鼻７０３（鼻孔７０４，７０５）が位置しているとすると、各特徴点のｘ方向の位置は図８（ａ）に示すように表される。また、正面からＲだけ回転した場合は図８（ｂ）に示すように表される。したがって、正面でのｘ方向の両目距離は
【数５】
2004213087.tif 000007
となり、回転Ｒでのｘ方向の両目距離は
【数６】
2004213087.tif 000008
となり、回転Ｒでのｘ方向の目鼻中点ずれは
【数７】
2004213087.tif 000009
となる。
【００２４】
一方、画像上での見かけの距離は、被認証者１００の顔と認証用データ取得部２０１として用いられるカメラとの距離にしたがって変化し、見かけの距離はおおむね実際の距離に比例する。すなわち、数５、数６、数７の画像上での見かけ上の距離は、それぞれ以下のようになる。
【数８】
2004213087.tif 000010
【数９】
2004213087.tif 000011
【数１０】
2004213087.tif 000012
したがって、数９、数１０から
【数１１】
2004213087.tif 000013
【数１２】
2004213087.tif 000014
となる。数１２の左辺は画像上の観測値から求まるので、右辺に数６、数７を代入することでパラメータＲが決定される。これにより、数６からＬｅｙｅ，Ｒが求まり、それを数１１に代入することでａが求まる。最後に、ａを数８に代入することで、正面でのｘ方向の両目距離の画像上での距離Ｌ′ｅｙｅ，０（数４における両目間隔の補正された値）が推定される。
【００２５】
これによって、図６のような両目間隔の変動による問題を起こすことなく、数４の上下角度変動の指標ＵＰ＿ＤＯＷＮを算出することができる。なお、図７のモデルは、全員共通のモデルを用いてもよいし、被認証者１００の顔構造タイプごとに異なるモデルを用いてもよい。
【００２６】
次に、角度変動算出部２０３は、下記数１３により左右角度の変動を示す指標ＬＥＦＴ＿ＲＩＧＨＴを算出する（ステップＳ２０５、図９参照）。
【数１３】
2004213087.tif 000015
ここで、両目間隔はステップＳ２０４で用いた両目間隔の補正を行なってもよい。
【００２７】
以上の結果を受け、辞書適性判定部２０４は、認証用データ取得部２０１により取得された認証用データが充分な角度変動を持っているかを判定する（ステップＳ２０６，Ｓ２０８）。たとえば、上下角度変動指標ＵＰ＿ＤＯＷＮが所定の閾値ＴＨ２０１以上であれば、上下角度変動が大きすぎるとして、辞書登録のやり直しをしたり、被認証者１００に対しその旨を警告して登録を行なうかどうかを選択させたりする（ステップＳ２０７）。
【００２８】
また、上下角度変動指標ＵＰ＿ＤＯＷＮが所定の閾値ＴＨ２０２以下であれば、上下角度変動が小さすぎると判定し、左右角度変動指標ＬＥＦＴ＿ＲＩＧＨＴが所定の閾値ＴＨ２０３以上であれば、左右角度変動が大きすぎると判定し、左右角度変動指標ＬＥＦＴ＿ＲＩＧＨＴが所定の閾値ＴＨ２０４以下であれば、左右角度変動が小さすぎると判定し、ステップＳ２０７の処理を行なう。
【００２９】
ステップＳ２０６，Ｓ２０８において、不適切であると判定されなかった場合（取得された認証用データが充分な角度変動を持っていると判定された場合）、認証用データ取得部２０１により取得された認証用データに基づき認証用の辞書を作成する（ステップＳ２０９）。そして、作成された辞書を認証辞書記憶部２０６が記憶する（ステップＳ２１０）。
【００３０】
辞書の学習の際には、ある程度の多様性を持ったデータで学習することが必要であるため、上記したように、目、鼻の位置を基に顔の上下・左右の向きを判定し、向き変化が少ない場合や、逆に多すぎる場合には、学習データから排除する処理を行なうことにより、充分な角度変動を持たないデータや、角度変動が大きすぎるデータによって不適切な辞書学習が行なわれることを防ぐことができる。
【００３１】
次に、第３の実施の形態について説明する。
図１０は、第３の実施の形態に係る個人認証装置の構成を概略的に示すものである。この個人認証装置は、被認証者１００から生体情報などの認証用データを取得する認証用データ取得手段としての認証用データ取得部３０１、認証用データ取得部３０１により取得された認証用データに基づき主成分分析を行なうことにより認証用の辞書を作成する辞書作成手段としての辞書作成部３０２、辞書作成部３０２に含まれる固有値算出手段としての固有値算出部３０３、辞書作成部３０２により作成された辞書の固有値寄与率を算出する固有値寄与率算出手段としての固有値寄与率算出部３０４、固有値寄与率算出部３０４により算出された固有値寄与率を基に、辞書作成部３０２により作成された辞書が認証用の辞書として適切か否かを判定する辞書適性判定手段としての辞書適性判定部３０５、辞書適性判定部３０５により適切だと判定された場合、辞書作成部３０２により作成された辞書を記憶する辞書記憶手段ととしての認証辞書記憶部３０６、および、認証用データ取得部３０１により取得された認証用データと認証辞書記憶部３０６に記憶された辞書を用いて被認証者１００が本人であるか否かを認証する認証手段としての認証部３０７によって構成されている。
【００３２】
以下、第３の実施の形態に係る辞書登録処理の流れについて図１１に示すフローチャートを参照して説明する。
まず、認証用データ取得部３０１で被認証者１００から認証用データＤを取得する処理（ステップＳ３０１）を、充分な量のデータが得られるまで繰り返す（ステップＳ３０２）。充分な量のデータが得られたら、辞書作成部３０２および固有値算出部３０３は、取得した認証用データに基づいて主成分分析を行なうことにより、認証用の辞書を作成する。
【００３３】
具体的には、以下のような処理を行なう（詳細は公知の文献［２］（赤松茂．“コンピュータによる顔の認識−サーベイ−”．電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，Ｖｏ１．Ｊ８０−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．８，ｐｐ．２０３１−２０４６，１９９７．）を参照）。
【００３４】
Ｎ次元ベクトルで表わされるＭ個のパターンをｘｉ（ｉ＝１，…Ｍ）、それらの平均ベクトルをμとすると、分散共分散行列Ｓは
【数１４】
2004213087.tif 000016
となる。そこで、以下のような固有方程式
【数１５】
2004213087.tif 000017
を解くことにより、Ｎ個のＮ次元固有ベクトルΦｉ（ｉ＝１，…Ｎ）と、それに対応するＮ個の固有値λｉ（ｉ＝１，…Ｎ；λ１>λ２>…>λＮ）が得られる。固有方程式の解については、前述した文献［１］などの解析ライブラリを使えばよい。また、ここで分散共分散行列Ｓの代わりに、以下のような相互相関行列Ｒを用いてもよい。
【数１６】
2004213087.tif 000018
【００３５】
次に、固有値寄与率算出部３０４は、下記数１７により固有値寄与率を算出する（詳細は公知の文献［３］（高木，下田．“画像解析ハンドブック”．ｐ．４３，東京大学出版会，１９９１．）を参照）。
【数１７】
2004213087.tif 000019
【００３６】
この固有値は、通常、図１２（ａ）に示すように、上位次元の固有値が寄与率の多くを占める分布を示す（詳細は公知の文献［４］（M.Kirby and L.Sirovich.“Application of the Karhunen-Loeve Procedure for the Characterization of Human Faces".IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,Vol.12,No.1,pp.103-108,January 1990.）を参照）。これは、上位次元の固有ベクトルで学習データの分布の多くを表現できるということを意味している。
【００３７】
一方、学習データの多様性が小さい場合（たとえば、顔をほとんど静止させている場合など）は、図１２（ｂ）に示すように、固有値寄与率はごく少数の上位次元固有値のみで寄与率のほとんどを占めるようになる。逆に、学習データの多様性が大きすぎる場合（たとえば、顔を動かしすぎたり、顔の検出ずれがあった場合など）は、図１２（ｃ）に示すように、下位次元の固有値まで大きな固有値寄与率を持つようになる。
【００３８】
したがって、辞書適性判定部３０５は、第ｍ固有値の固有値寄与率、もしくは、第ｍ固有値までの累積固有値寄与率
【数１８】
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が所定の閾値ＴＨ３０１以上のときは、多様性が小さすぎると判定し、所定の閾値ＴＨ３０２以下のときは、多様性が大きすぎると判定し、認識（照合）に不適切な辞書であるとして（ステップＳ３０４）、辞書登録のやり直しをしたり、被認証者１００に対しその旨を警告して登録を行なうかどうかを選択させたりする（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０４で適切な辞書であると判定された場合は、認証辞書記憶部３０６はその辞書を記憶する（ステップＳ３０６）。
【００３９】
このように、顔画像の変動が小さすぎる場合は辞書の固有値寄与率が大きくなり、逆に変動が大きすぎる場合は辞書の固有値寄与率が小さくなるため、それを基に顔の変動を判定することにより、充分な変動を持たないデータや、変動が大きすぎるデータによって不適切な辞書学習が行なわれることを防ぐことができる。
【００４０】
なお、前記実施の形態では、辞書登録時の処理について説明したが、辞書登録後の認証（照合）時にも同様な処理を行なうようにしてもよい。
【００４１】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、辞書登録の際に認証に適した認証用データを学習に用いることができ、かつ、不適切な辞書登録を未然に防止することができる個人認証装置および個人認証方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態に係る個人認証装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】第１の実施の形態に係る個人認証装置の辞書登録処理の流れについて説明するフローチャート。
【図３】第２の実施の形態に係る個人認証装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図４】第２の実施の形態に係る個人認証装置の辞書登録処理の流れについて説明するフローチャート。
【図５】第２の実施の形態に係る個人認証装置における上下角度変動検出の様子を説明する図。
【図６】第２の実施の形態に係る個人認証装置における上下角度変動検出の失敗例を説明する図。
【図７】第２の実施の形態に係る個人認証装置における特徴点の位置関係の例を説明するための頭部を上から見た上面図。
【図８】第２の実施の形態に係る個人認証装置における回転による特徴点位置の変化を説明する図。
【図９】第２の実施の形態に係る個人認証装置における左右角度変動検出の様子を説明する図。
【図１０】第３の実施の形態に係る個人認証装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１１】第３の実施の形態に係る個人認証装置の辞書登録処理の流れについて説明するフローチャート。
【図１２】第３の実施の形態に係る個人認証装置における固有値寄与率について説明するグラフ。
【符号の説明】
１００…被認証者、１０１，２０１，３０１…認証用データ取得部（認証用データ取得手段）、１０２，２０２…特徴点検出部（特徴点検出手段）、１０３…特徴点変動算出部（特徴点変動算出手段）、２０３…角度変動算出部（角度変動算出手段）、３０３…固有値算出部（固有値算出手段）、３０４…固有値寄与率算出部（固有値寄与率算出手段）、１０４，２０４，３０５…辞書適性判定部（辞書適性判定手段）、１０５，２０５，３０２…辞書作成部（辞書作成手段）、１０６，２０６，３０６…認証辞書記憶部（辞書記憶手段）、１０７，２０７，３０７…認証部（認証手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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