(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔の画像における顔の器官の位置を検出する検出手段と、
予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理を適用する主成分分析処理適用手段と、
主成分分析の結果得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分を選択する主成分選択手段と、
前記主成分選択手段によって選択された主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する第１の評価値を算出する第１の評価値算出手段と、
算出された前記第１の評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた第１の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第１の判定手段と、
前記主成分に対して、前記登録画像における顔の器官の位置から、前記第１の閾値と直交する第２の閾値を算出する閾値算出手段と、
前記主成分に対して、前記対象画像における顔の器官の位置を評価する第２の評価値であって、前記第１の評価値と直交する第２の評価値を算出する第２の評価値算出手段と、
前記第２の評価値と前記第２の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第２の判定手段と
を備え、
前記第１の評価値算出手段は、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す第１の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第１の差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根である前記第１の評価値を算出し、
前記第１の判定手段は、それぞれの前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルと前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルとの差を示す第２の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第２の差分ベクトルと前記主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である前記第１の閾値について、前記第１の評価値が前記第１の閾値未満である場合、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定し、
前記閾値算出手段は、前記登録画像における顔の器官の位置の前記主成分の方向の最大値と最小値とからなる前記第２の閾値を算出し、
前記第２の評価値算出手段は、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積である前記第２の評価値を算出し、
前記第２の判定手段は、前記第１の判定手段により、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定された場合、記第２の評価値が、前記第２の閾値の最大値と最小値とで示される範囲内にあるか否かにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する
画像処理装置。
【請求項２】
顔の画像における顔の器官の位置を検出する検出ステップと、
予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理を適用する主成分分析処理適用ステップと、
主成分分析の結果得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分を選択する主成分選択ステップと、
選択された主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する第１の評価値を算出する第１の評価値算出ステップと、
算出された前記第１の評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた第１の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第１の判定ステップと、
前記主成分に対して、前記登録画像における顔の器官の位置から、前記第１の閾値と直交する第２の閾値を算出する閾値算出ステップと、
前記主成分に対して、前記対象画像における顔の器官の位置を評価する第２の評価値であって、前記第１の評価値と直交する第２の評価値を算出する第２の評価値算出ステップと、
前記第２の評価値と前記第２の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第２の判定ステップと
を含み、
前記第１の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す第１の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第１の差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根である前記第１の評価値を算出し、
前記第１の判定ステップは、それぞれの前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルと前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルとの差を示す第２の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第２の差分ベクトルと前記主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である前記第１の閾値について、前記第１の評価値が前記第１の閾値未満である場合、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定し、
前記閾値算出ステップは、前記登録画像における顔の器官の位置の前記主成分の方向の最大値と最小値とからなる前記第２の閾値を算出し、
前記第２の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積である前記第２の評価値を算出し、
前記第２の判定ステップは、前記第１の判定ステップの処理により、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定された場合、記第２の評価値が、前記第２の閾値の最大値と最小値とで示される範囲内にあるか否かにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する
画像処理方法。
【請求項３】
顔の画像における顔の器官の位置を検出する検出ステップと、
予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理を適用する主成分分析処理適用ステップと、
主成分分析の結果得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分を選択する主成分選択ステップと、
選択された主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する第１の評価値を算出する第１の評価値算出ステップと、
算出された前記第１の評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた第１の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第１の判定ステップと、
前記主成分に対して、前記登録画像における顔の器官の位置から、前記第１の閾値と直交する第２の閾値を算出する閾値算出ステップと、
前記主成分に対して、前記対象画像における顔の器官の位置を評価する第２の評価値であって、前記第１の評価値と直交する第２の評価値を算出する第２の評価値算出ステップと、
前記第２の評価値と前記第２の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第２の判定ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させ、
前記第１の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す第１の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第１の差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根である前記第１の評価値を算出し、
前記第１の判定ステップは、それぞれの前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルと前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルとの差を示す第２の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第２の差分ベクトルと前記主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である前記第１の閾値について、前記第１の評価値が前記第１の閾値未満である場合、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定し、
前記閾値算出ステップは、前記登録画像における顔の器官の位置の前記主成分の方向の最大値と最小値とからなる前記第２の閾値を算出し、
前記第２の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積である前記第２の評価値を算出し、
前記第２の判定ステップは、前記第１の判定ステップの処理により、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定された場合、記第２の評価値が、前記第２の閾値の最大値と最小値とで示される範囲内にあるか否かにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する
プログラム。
【請求項４】
請求項３に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、顔の画像を処理する画像処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔の画像を基に、予め登録された人の顔であるかを認証する顔画像認証技術が知られている。
【０００３】
予め登録された人の顔であるかを認証しようとする場合、認証しようとする人の顔の表情が変化すると、認証が困難になることがあった。そこで、認証しようとする人の顔の画像のうち、表情の変化によって変化する部分の画像を認証に用いないようにしたり、認証の判別に用いる基準（閾値）を下げて、他人を誤って本人と認証する危険を考慮しつつ、本人が他人であると認証されるエラーを低減するように、認証の程度を調整することがあった。
【０００４】
従来、予め人物の顔画像を記憶した特徴量記憶部と、人物認証を行うための顔画像データを入力する第１の入力部と、前記顔画像データから前記人物の顔画像の特徴量を検出した後、前記特徴量を演算処理する演算処理手段と、その演算処理結果が前記人物の顔画像に一致するかどうかを判別して一致データに基づいて人物の顔表情データを入力する第２の入力部と、前記顔表情データから前記顔表情の特徴量を検出した後、前記特徴量を演算処理する演算処理手段と、第２の入力部から出力される画像データを演算処理した結果が前記人物の顔表情に一致するかどうかを判別して一致データを出力する認証部とから構成される人物認証装置もある（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１１０８１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このように、表情が変化すると、本人であっても他人であると認証される恐れがある。そのようなことをなくすために、認証の判別の基準を下げると、逆に、他人が本人であると認証される可能性が高くなってしまう。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、表情が変化しても、より正確に顔を認証することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一側面の画像処理装置は、顔の画像における顔の器官の位置を検出する検出手段と、予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理を適用する主成分分析処理適用手段と、主成分分析の結果得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分を選択する主成分選択手段と、主成分選択手段によって選択された主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する第１の評価値を算出する第１の評価値算出手段と、算出された前記第１の評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた第１の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第１の判定手段と、前記主成分に対して、前記登録画像における顔の器官の位置から、前記第１の閾値と直交する第２の閾値を算出する閾値算出手段と、前記主成分に対して、前記対象画像における顔の器官の位置を評価する第２の評価値であって、前記第１の評価値と直交する第２の評価値を算出する第２の評価値算出手段と、前記第２の評価値と前記第２の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第２の判定手段とを備え、前記第１の評価値算出手段は、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す第１の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第１の差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根である前記第１の評価値を算出し、前記第１の判定手段は、それぞれの前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルと前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルとの差を示す第２の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第２の差分ベクトルと前記主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である前記第１の閾値について、前記第１の評価値が前記第１の閾値未満である場合、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定し、前記閾値算出手段は、前記登録画像における顔の器官の位置の前記主成分の方向の最大値と最小値とからなる前記第２の閾値を算出し、前記第２の評価値算出手段は、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積である前記第２の評価値を算出し、前記第２の判定手段は、前記第１の判定手段により、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定された場合、記第２の評価値が、前記第２の閾値の最大値と最小値とで示される範囲内にあるか否かにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する。
【００１５】
本発明の一側面の画像処理方法は、顔の画像における顔の器官の位置を検出する検出ステップと、予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理を適用する主成分分析処理適用ステップと、主成分分析の結果得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分を選択する主成分選択ステップと、選択された主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する第１の評価値を算出する第１の評価値算出ステップと、算出された前記第１の評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた第１の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第１の判定ステップと、前記主成分に対して、前記登録画像における顔の器官の位置から、前記第１の閾値と直交する第２の閾値を算出する閾値算出ステップと、前記主成分に対して、前記対象画像における顔の器官の位置を評価する第２の評価値であって、前記第１の評価値と直交する第２の評価値を算出する第２の評価値算出ステップと、前記第２の評価値と前記第２の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第２の判定ステップとを含み、前記第１の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す第１の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第１の差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根である前記第１の評価値を算出し、前記第１の判定ステップは、それぞれの前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルと前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルとの差を示す第２の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第２の差分ベクトルと前記主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である前記第１の閾値について、前記第１の評価値が前記第１の閾値未満である場合、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定し、前記閾値算出ステップは、前記登録画像における顔の器官の位置の前記主成分の方向の最大値と最小値とからなる前記第２の閾値を算出し、前記第２の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積である前記第２の評価値を算出し、前記第２の判定ステップは、前記第１の判定ステップの処理により、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定された場合、記第２の評価値が、前記第２の閾値の最大値と最小値とで示される範囲内にあるか否かにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する。
【００１６】
本発明の一側面のプログラムは、顔の画像における顔の器官の位置を検出する検出ステップと、予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理を適用する主成分分析処理適用ステップと、主成分分析の結果得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分を選択する主成分選択ステップと、選択された主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する第１の評価値を算出する第１の評価値算出ステップと、算出された前記第１の評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた第１の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第１の判定ステップと、前記主成分に対して、前記登録画像における顔の器官の位置から、前記第１の閾値と直交する第２の閾値を算出する閾値算出ステップと、前記主成分に対して、前記対象画像における顔の器官の位置を評価する第２の評価値であって、前記第１の評価値と直交する第２の評価値を算出する第２の評価値算出ステップと、前記第２の評価値と前記第２の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第２の判定ステップとを含む処理をコンピュータに実行させ、前記第１の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す第１の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第１の差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根である前記第１の評価値を算出し、前記第１の判定ステップは、それぞれの前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルと前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルとの差を示す第２の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第２の差分ベクトルと前記主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である前記第１の閾値について、前記第１の評価値が前記第１の閾値未満である場合、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定し、前記閾値算出ステップは、前記登録画像における顔の器官の位置の前記主成分の方向の最大値と最小値とからなる前記第２の閾値を算出し、前記第２の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積である前記第２の評価値を算出し、前記第２の判定ステップは、前記第１の判定ステップの処理により、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定された場合、記第２の評価値が、前記第２の閾値の最大値と最小値とで示される範囲内にあるか否かにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する。
【００１７】
本発明の一側面においては、顔の画像における顔の器官の位置が検出され、予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理が適用され、主成分分析の結果得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分が選択され、選択された主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する第１の評価値が算出され、算出された前記第１の評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた第１の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かが判定され、前記主成分に対して、前記登録画像における顔の器官の位置から、前記第１の閾値と直交する第２の閾値が算出され、前記主成分に対して、前記対象画像における顔の器官の位置を評価する第２の評価値であって、前記第１の評価値と直交する第２の評価値が算出され、前記第２の評価値と前記第２の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かが判定される。具体的には、対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す第１の差分ベクトルの大きさの自乗から、第１の差分ベクトルと主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積の自乗の、主成分についての総和を引き算した結果の平方根である第１の評価値が算出され、それぞれの登録画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルと登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルとの差を示す第２の差分ベクトルの大きさの自乗から、第２の差分ベクトルと主成分ベクトルとの内積の自乗の、主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である第１の閾値について、第１の評価値が第１の閾値未満である場合、対象画像における顔が登録画像における顔であると判定され、登録画像における顔の器官の位置の主成分の方向の最大値と最小値とからなる第２の閾値が算出され、対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルと主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積である第２の評価値が算出され、対象画像における顔が登録画像における顔であると判定された場合、記第２の評価値が、第２の閾値の最大値と最小値とで示される範囲内にあるか否かにより、対象画像における顔が登録画像における顔であるか否かが判定される。
【発明の効果】
【００１８】
以上のように、本発明の一側面によれば、顔を認証することができる。
【００１９】
また、本発明の一側面によれば、表情が変化しても、より正確に顔を認証することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、明細書または図面に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、明細書または図面に記載されていることを確認するためのものである。従って、明細書または図面中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２２】
本発明の一側面の画像処理装置は、顔の画像における顔の器官の位置を検出する検出手段（例えば、図８の造作検出造作座標正規化部１０２または造作検出造作座標正規化部１０６）と、予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理を適用する主成分分析処理適用手段（例えば、図８の主成分分析部１０３）と、主成分分析の結果得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分を選択する主成分選択手段（例えば、図８の主成分選択部１０４）と、前記主成分選択手段によって選択された主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する第１の評価値を算出する第１の評価値算出手段（例えば、図８の類似度算出部１０７）と、算出された前記第１の評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた第１の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第１の判定手段（例えば、図８の閾値判定部１０８）と、前記主成分に対して、前記登録画像における顔の器官の位置から、前記第１の閾値と直交する第２の閾値を算出する閾値算出手段（例えば、図８の主成分方向閾値算出部１０９）と、前記主成分に対して、前記対象画像における顔の器官の位置を評価する第２の評価値であって、前記第１の評価値と直交する第２の評価値を算出する第２の評価値算出手段（例えば、図８の主成分方向成分算出部１１０）と、前記第２の評価値と前記第２の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第２の判定手段（例えば、図８の範囲内判定部１１１）とを備え、前記第１の評価値算出手段は、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す第１の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第１の差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根である前記第１の評価値を算出し、前記第１の判定手段は、それぞれの前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルと前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルとの差を示す第２の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第２の差分ベクトルと前記主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である前記第１の閾値について、前記第１の評価値が前記第１の閾値未満である場合、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定し、前記閾値算出手段は、前記登録画像における顔の器官の位置の前記主成分の方向の最大値と最小値とからなる前記第２の閾値を算出し、前記第２の評価値算出手段は、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積である前記第２の評価値を算出し、前記第２の判定手段は、前記第１の判定手段により、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定された場合、記第２の評価値が、前記第２の閾値の最大値と最小値とで示される範囲内にあるか否かにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する。
【００２３】
本発明の一側面の画像処理方法またはプログラムは、顔の画像における顔の器官の位置を検出する検出ステップ（例えば、図９のステップＳ１２またはステップＳ１７）と、予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理を適用する主成分分析処理適用ステップ（例えば、図９のステップＳ１４）と、主成分分析の結果得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分を選択する主成分選択ステップ（例えば、図９のステップＳ１５）と、選択された主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する第１の評価値を算出する第１の評価値算出ステップ（例えば、図９のステップＳ１９）と、算出された前記第１の評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた第１の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第１の判定ステップ（例えば、図９のステップＳ２０）と、前記主成分に対して、前記登録画像における顔の器官の位置から、前記第１の閾値と直交する第２の閾値を算出する閾値算出ステップ（例えば、図９のステップＳ２１）と、前記主成分に対して、前記対象画像における顔の器官の位置を評価する第２の評価値であって、前記第１の評価値と直交する第２の評価値を算出する第２の評価値算出ステップ（例えば、図９のステップＳ２２）と、前記第２の評価値と前記第２の閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する第２の判定ステップ（例えば、図９のステップＳ２３）とを含み、前記第１の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す第１の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第１の差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根である前記第１の評価値を算出し、前記第１の判定ステップは、それぞれの前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルと前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルとの差を示す第２の差分ベクトルの大きさの自乗から、前記第２の差分ベクトルと前記主成分ベクトルとの内積の自乗の、前記主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である前記第１の閾値について、前記第１の評価値が前記第１の閾値未満である場合、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定し、前記閾値算出ステップは、前記登録画像における顔の器官の位置の前記主成分の方向の最大値と最小値とからなる前記第２の閾値を算出し、前記第２の評価値算出ステップは、前記対象画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから前記登録画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルと前記主成分のそれぞれを示すベクトルである主成分ベクトルとの内積である前記第２の評価値を算出し、前記第２の判定ステップは、前記第１の判定ステップの処理により、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であると判定された場合、記第２の評価値が、前記第２の閾値の最大値と最小値とで示される範囲内にあるか否かにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定する。
【００２４】
図１は、本発明の一実施の形態の画像処理装置１の構成を示すブロック図である。画像処理装置１は、変換部１１、造作位置／可動範囲算出部１２、造作情報蓄積部１３、判定部１４、撮影部１５、変換部１６、および判定結果出力部１７から構成される。
【００２５】
変換部１１は、本人の顔の複数の画像である複数の顔画像であって、さまざまな表情の本人の顔の顔画像を取得して、取得した顔画像のそれぞれから、顔画像における目、鼻、口などの器官の位置を求める。
【００２６】
変換部１１は、求めた器官の位置を示す造作情報を造作位置／可動範囲算出部１２に供給する。
【００２７】
造作位置／可動範囲算出部１２は、人（本人）毎に、変換部１１から供給された造作情報に統計的処理を適用する。例えば、造作位置／可動範囲算出部１２は、人ごとに、それぞれの器官の位置の平均を算出する。また、例えば、造作位置／可動範囲算出部１２は、人毎に、それぞれの器官の位置の最大値および最小値を算出することで、人毎の器官の位置の範囲を算出する。造作位置／可動範囲算出部１２は、人毎に器官の位置の平均を示す造作の平均位置データおよび人毎に器官の可動範囲を示す造作の可動範囲データを造作情報蓄積部１３に供給する。
【００２８】
造作情報蓄積部１３は、造作の平均位置データおよび造作の可動範囲データを蓄積する（記録する）。なお、造作情報蓄積部１３は、撮影部１５において撮影した人の顔の画像を認証する前に、予め、造作の平均位置データおよび造作の可動範囲データを蓄積する。
【００２９】
造作情報蓄積部１３は、記録している、造作の平均位置データおよび造作の可動範囲データを判定部１４に供給する。
【００３０】
撮影部１５は、デジタルスチルカメラまたはデジタルビデオカメラなどからなり、被写体である人の顔を撮影し、撮影した人の顔の画像である顔画像を変換部１６に供給する。
【００３１】
変換部１６は、変換部１１と同様に構成され、撮影部１５から供給された顔画像を取得して、取得した顔画像から、顔画像における目、鼻、口などの器官の位置を求める。変換部１６は、求めた器官の位置を示す造作情報を判定部１４に供給する。
【００３２】
判定部１４は、造作情報蓄積部１３から供給された、造作の平均位置データおよび造作の可動範囲データと、変換部１６から供給された造作情報とから、撮影部１５において撮影された人の顔が、本人の顔であるか否かを判定する。
【００３３】
例えば、判定部１４は、変換部１６から供給された造作情報で示される器官の位置が、造作情報蓄積部１３から供給された、造作の平均位置データおよび造作の可動範囲データで示される器官の位置の範囲内である場合、撮影部１５において撮影された人の顔が、本人の顔であると判定し、範囲内でない場合、撮影部１５において撮影された人の顔が、本人の顔でないと判定する。
【００３４】
判定部１４は、判定結果を判定結果出力部１７に供給する。
【００３５】
判定結果出力部１７は、判定の結果を、所定の方式で外部に出力する。
【００３６】
例えば、図２で示されるように、人の顔の画像は、目の画像、鼻の画像、口の画像など、顔を構成する器官の画像から構成される。画像処理装置１は、顔を構成する器官の形状または配置など、いわゆる顔の造作の位置から人を認証する。画像処理装置１は、顔の画像を、造作について、距離などの位置関係に展開して、これを数値化して、人の顔の認証に利用する。
【００３７】
表情が変化すると、図３で示されるように、口や目の位置または形状などが変化する。例えば、笑いの表情においては、目の位置が上がり、口の下端の位置が下がる。また、例えば、怒りの表情においては、目の位置が下がり、口の下端の位置が上がり、口の両端の位置が下がる。
【００３８】
図４で示されるように、口や目の位置または形状などの変化はベクトルで表すことができる。すなわち、平均的な表情の顔（いわゆる無表情の顔）における目および口の位置を基準とすると、笑いの表情において、両方の目の両端の位置がそれぞれ上がり、口の下端の位置が下がるので、両方の目の両端の位置の変化は、上向きのベクトルで表すことができ、口の下端の位置の変化は、下向きのベクトルで表すことができる。
【００３９】
また、平均的な表情の顔における目および口の位置を基準とすると、怒りの表情において、両方の目の両端の位置がそれぞれ下がり、口の下端の位置が上がり、口の両端の位置が下がるので、両方の目の両端の位置の変化は、上向きのベクトルで表すことができ、口の下端の位置の変化は、上向きのベクトルで表すことができ、また、口の両端の位置の変化は、下向きのベクトルで表すことができる。
【００４０】
ここで、表情の変化に注目すると、表情の変化は、個性的なものである。すなわち、表情は、人それぞれに、固有の変化をすると言える。
【００４１】
顔の造作は、その人の骨格または筋肉の形状などに応じて口や目が相互に連動するように変化する。骨格または筋肉の形状などは人それぞれ異なるので、表情が変化する場合における、顔を構成する器官の可動範囲は、個人により異なる。すなわち、顔を構成する器官の可動範囲は、その人の個性であるとも言える。
【００４２】
画像処理装置１は、表情の変化に応じた、本人特有の、顔を構成する器官の位置の変化を求めて、これを基に、入力された顔の画像が本人の顔の画像であるかを認証する。
【００４３】
図５で示されるように、画像処理装置１の変換部１１は、さまざまな表情の本人の顔の顔画像から、顔画像における目、鼻、口などの器官の画像の位置を求めて、器官の画像の相互の位置を示すグラフを求める。例えば、変換部１１は、本人の顔画像５１−１から、顔画像５１−１における目、鼻、および口の画像の相互の位置（顔の造作）を示すグラフ５２−１を求める。同様に、変換部１１は、顔画像５１−１とは異なる表情の、本人の顔画像５１−２および顔画像５１−３から、それぞれ、目、鼻、および口の画像の相互の位置を示すグラフ５２−２およびグラフ５２−３を求める。
【００４４】
グラフ５２−１乃至グラフ５２−３を構成する直線の端部は、画像における、目、鼻、または口などの器官の所定の位置（左側若しくは右側の端部または下端など）を示す。
【００４５】
変換部１１は、グラフ５２−１乃至グラフ５２−３の座標を、重心などを基準に、大きさまたは傾きを修正するなどして、グラフ５２−１乃至グラフ５２−３を正規化する。
【００４６】
変換部１１は、造作情報であるグラフ５２−１乃至グラフ５２−３を造作位置／可動範囲算出部１２に供給する。
【００４７】
造作位置／可動範囲算出部１２は、正規化されたグラフ５２−１乃至グラフ５２−３に（より正確には、グラフ５２−１乃至グラフ５２−３で示される位置の情報に）主成分分析の処理を適用する。その結果、顔の造作の平均的な位置とこれに対する表情の変化を示す主成分が算出される。顔の造作の平均的な位置は、表情が無い場合の顔における、各器官の位置を示す。
【００４８】
このように、造作位置／可動範囲算出部１２は、顔の造作の平均的な位置を示すグラフ５３、および表情の変化を示す主成分に応じたグラフ５４およびグラフ５５を生成する。例えば、グラフ５３を構成する直線の端部は、画像における、目、鼻、または口などの器官の部位の平均的な位置を示す。例えば、グラフ５４は、第１主成分を示し、グラフ５５は、第２主成分を示す。グラフ５４またはグラフ５５を構成する直線のそれぞれの長さは、グラフ５３を構成する直線のそれぞれの長さに等しく、グラフ５４またはグラフ５５の直線の端部に配置されているベクトルが、それぞれ、第１主成分または第２主成分を示す。
【００４９】
なお、主成分のうち、寄与率が低い主成分は、ノイズ成分を多く含んでいるので、所定の値以上の寄与率の主成分だけを利用することが好ましい。
【００５０】
グラフ５３乃至グラフ５５により、本人のその固有の顔と、その変化を表現することができる。
【００５１】
例えば、グラフ５３乃至グラフ５５は、造作情報蓄積部１３に蓄積される。
【００５２】
図６で示されるように、認証には、グラフ５３乃至グラフ５５が用いられる。グラフ５３乃至グラフ５５の集合がギャラリである。ギャラリとは、顔画像をグラフ化して主成分分析を行うことで得られる個人の特徴を表すデータをいう。個人の特徴としては、個人の顔の特徴や変化の特徴等が挙げられる。
【００５３】
図６で示されるように、ギャラリに属するグラフ５３乃至グラフ５５は、本人の顔画像５１−１乃至顔画像５１−３をグラフ化し、グラフ化により得られたグラフ５２−１乃至グラフ５２−３に主成分分析を適用することにより得られる。さらに、主成分分析により得られた主成分から、所定の値以上の寄与率の主成分など、所定の主成分を選択して、ギャラリとすることが好ましい。
【００５４】
すなわち、撮影部１５は、認証しようとする人の顔を撮影し、認証しようとする人の顔画像７１を変換部１６に供給する。変換部１６は、撮影部１５から供給された顔画像７１から、顔画像７１における目、鼻、および口の画像の相互の位置（顔の造作）を示すグラフ７２を求める。さらに、変換部１６は、グラフ７２の座標を、重心などを基準に、大きさまたは傾きを修正するなどして、グラフ７２を正規化する。
【００５５】
変換部１６は、正規化したグラフ７２を判定部１４に供給する。
【００５６】
判定部１４は、造作情報蓄積部１３からグラフ５３乃至グラフ５５を読み出して、グラフ５３乃至グラフ５５によって、グラフ７２が表現できるかから、撮影部１５において撮影された顔画像７１が、本人の顔の画像であるか否かを判定する。判定部１４は、グラフ５３乃至グラフ５５によって、グラフ７２が表現できる場合、顔画像７１が本人の顔の画像であると判定し、グラフ５３乃至グラフ５５によって、グラフ７２が表現できない場合、顔画像７１が本人の顔の画像でないと判定する。
【００５７】
言い換えれば、ギャラリに属するグラフ５３乃至グラフ５５で示される表情の変化を表す主成分によって、認証しようとする人の顔画像７１（のグラフ７２）が表現可能であるか否かが判定される。
【００５８】
例えば、判定部１４は、グラフ５３乃至グラフ５５によって示される範囲の位置をグラフ７２が示している場合、顔画像７１が本人の顔の画像であると判定し、グラフ５３乃至グラフ５５によって示される範囲から外れた位置をグラフ７２が示している場合、顔画像７１が本人の顔の画像でないと判定する。
【００５９】
グラフ５３乃至グラフ５５は、本人固有の、顔の器官の位置およびその動く範囲、さらには器官の動きの相互の関係を示しているので、判定部１４は、顔画像７１が、表情の変化した本人の顔を撮影したものであっても、正確に、本人の顔の画像であるか否かを判定することができる。
【００６０】
図７は、従来の手法と画像処理装置１における手法との違いを説明する図である。従来、予め登録されたグラフ９１で示される、目、鼻、口などの器官の位置を基準として、基準に対して固定された誤差範囲に、グラフ７２で示される位置が入れば、顔画像７１が本人の顔の画像であると判定された。この場合、人間の目には、明らかに本人であっても、大きく表情が変化した場合の顔画像７１は、本人の顔の画像でないと判定されることがある。
【００６１】
これに対して、画像処理装置１においては、グラフ５４およびグラフ５５によって、本人固有の表情の変化が記述されるので、顔の器官の連動する動きまたは本人ならではの可動範囲を得ることができ、これにより、本人の顔画像７１における器官の位置がグラフ５３で示される位置と異なる場合であっても、本人の顔画像７１が、より確実に、本人の顔の画像であると判定される。
【００６２】
なお、グラフ５４およびグラフ５５は、それぞれ、所定の表情における顔の器官の位置を示すようにしてもよい。例えば、グラフ５４が、笑いの表情における器官の位置を示し、グラフ５５が、怒りの表情における器官の位置を示すようにしてもよい。
【００６３】
また、以下において、表情の変化について説明したが、これに限らず、髪型または眼鏡などを含む画像を対象として、本人を認証するようにしてもよい。
【００６４】
なお、顔の器官の位置の変化を抽出する手法は、主成分分析に限らず、表情の変化に応じた画像の変化を示す値を得られれば良く、例えば、独立成分分析など他の処理を用いるようにしてもよい。
【００６５】
次に、本発明の実施の形態をより具体的に説明する。
【００６６】
図８は、本発明の一実施の形態の画像処理装置１の他の構成を示すブロック図である。図８で構成が示される画像処理装置１は、本人画像蓄積部１０１、造作検出造作座標正規化部１０２、主成分分析部１０３、主成分選択部１０４、認証対象顔画像取得部１０５、造作検出造作座標正規化部１０６、類似度算出部１０７、閾値判定部１０８、主成分方向閾値算出部１０９、主成分方向成分算出部１１０、範囲内判定部１１１、および結果出力部１１２からなる。
【００６７】
本人画像蓄積部１０１は、ハードディスクドライブ、光ディスクおよびドライブ、または半導体メモリなどの記録媒体または記憶媒体などからなり、本人の顔の顔画像であって、異なる表情の顔の顔画像を蓄積する。以下、本人画像蓄積部１０１に蓄積されている顔画像を、登録顔画像と称する。
【００６８】
造作検出造作座標正規化部１０２は、本人画像蓄積部１０１から、登録顔画像を読み出して、読み出した登録顔画像のそれぞれから、画像における目、鼻、口などの器官（の画像）の位置を検出する。そして、造作検出造作座標正規化部１０２は、各器官の位置を、上下左右方向に移動させ、回転させ、全体の大きさを変更するなどして、登録顔画像における目、鼻、口などの器官の位置を正規化する。
【００６９】
造作検出造作座標正規化部１０２は、所定の座標における座標位置によって、正規化した器官の位置を示す情報（以下、登録位置情報と称する。）を、主成分分析部１０３、閾値判定部１０８、主成分方向閾値算出部１０９、および主成分方向成分算出部１１０に供給する。
【００７０】
主成分分析部１０３は、造作検出造作座標正規化部１０２から供給された登録位置情報で示される、顔の器官の座標位置に主成分分析の処理を適用する。主成分分析部１０３は、顔の器官の座標位置についての主成分分析の処理により得られた各主成分を主成分選択部１０４に供給する。
【００７１】
主成分選択部１０４は、主成分分析部１０３から供給された主成分のそれぞれの寄与率を、寄与率の大きい順に累積加算することで、主成分のそれぞれの累積寄与率を計算する。主成分選択部１０４は、予め定めた閾値と累積寄与率とを比較することにより、寄与率の大きい順に、寄与率の最も大きい主成分から、累積寄与率が最初に閾値を超えた主成分までを選択する。
【００７２】
主成分選択部１０４は、所定の個数の選択した主成分を、類似度算出部１０７、主成分方向閾値算出部１０９、および主成分方向成分算出部１１０に供給する。
【００７３】
認証対象顔画像取得部１０５は、デジタルスチルカメラまたはデジタルビデオカメラなどからなり、被写体としての認証の対象となる人の顔を撮影する。認証対象顔画像取得部１０５は、撮影した人の顔の画像である顔画像（以下、認証対象顔画像と称する。）を造作検出造作座標正規化部１０６に供給する。
【００７４】
造作検出造作座標正規化部１０６は、造作検出造作座標正規化部１０２と同様に構成され、認証対象顔画像から、画像における目、鼻、口などの器官の位置を検出する。そして、造作検出造作座標正規化部１０６は、各器官の位置を、上下左右方向に移動させ、回転させ、全体の大きさを変更するなどして、認証対象顔画像における目、鼻、口などの器官の位置を正規化する。
【００７５】
なお、造作検出造作座標正規化部１０２が、認証対象顔画像から、画像における目、鼻、口などの器官の位置を検出するか、造作検出造作座標正規化部１０６が、登録顔画像から、画像における目、鼻、口などの器官の位置を検出するようにしてもよい。すなわち、造作検出造作座標正規化部１０２または造作検出造作座標正規化部１０６の何れか一方が、認証対象顔画像および登録顔画像から、画像における目、鼻、口などの器官の位置を検出するようにしてもよい。
【００７６】
また、造作検出造作座標正規化部１０２または造作検出造作座標正規化部１０６は、認証対象顔画像または登録顔画像から、顔の画像の部分だけを抽出してから、抽出された部分の画像における目、鼻、口などの器官の位置を検出するようにしてもよい。
【００７７】
造作検出造作座標正規化部１０６は、所定の座標における座標位置によって、正規化した器官の位置を示す情報（以下、認証対象位置情報と称する。）を、類似度算出部１０７および主成分方向成分算出部１１０に供給する。
【００７８】
類似度算出部１０７は、造作検出造作座標正規化部１０６から供給された認証対象位置情報および主成分選択部１０４から供給された所定の個数の選択された主成分から、評価値を算出する。類似度算出部１０７において算出される評価値は、認証対象顔画像と登録顔画像との類似の度合いを示す。
【００７９】
言い換えれば、類似度算出部１０７は、判定の対象となる顔の画像である認証対象顔画像における顔の器官の位置から、主成分分析の結果得られた主成分に応じて、認証対象顔画像における顔の器官の位置を評価する評価値を算出する。
【００８０】
例えば、類似度算出部１０７は、認証対象顔画像における顔の器官の位置から、主成分に応じて、主成分と認証対象顔画像における顔の器官の位置との距離を示す評価値を算出する。
【００８１】
また、類似度算出部１０７は、認証対象顔画像における顔の器官の位置と、登録顔画像における顔の器官の位置とから、主成分に応じて、評価値を算出するようにしてもよい。
【００８２】
類似度算出部１０７は、評価値を閾値判定部１０８に供給する。
【００８３】
閾値判定部１０８は、評価値と閾値とを比較して、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であるか否かを判定する。すなわち、閾値判定部１０８は、登録顔画像における顔の器官の位置および主成分から閾値を定め、その閾値と算出された評価値とを比較することにより、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であるか否かを判定する。
【００８４】
閾値判定部１０８は、判定の結果を、結果出力部１１２に供給する。
【００８５】
主成分方向閾値算出部１０９は、主成分に対して、登録顔画像における顔の器官の位置から、閾値判定部１０８の判定で用いる閾値と直交する閾値を算出する。
【００８６】
より具体的には、主成分方向閾値算出部１０９は、造作検出造作座標正規化部１０２から供給された、登録顔画像における器官の位置であって、正規化された器官の位置を示す登録位置情報と、主成分選択部１０４から供給された、選択された所定の個数の主成分とから、主成分毎に、登録顔画像における顔の器官の位置の主成分の方向の最大値である閾値（以下、最大閾値と称する。）と、登録顔画像における顔の器官の位置の主成分の方向の最小値である閾値（以下、最小閾値と称する。）とを算出する。
【００８７】
主成分方向閾値算出部１０９は、主成分毎の最大閾値および最小閾値を範囲内判定部１１１に供給する。
【００８８】
主成分方向成分算出部１１０は、主成分に対して、認証対象顔画像における顔の器官の位置を評価する評価値であって、類似度算出部１０７において評価値と直交し、主成分方向閾値算出部１０９において算出される閾値と比較するための評価値を算出する。
【００８９】
すなわち、主成分方向成分算出部１１０は、造作検出造作座標正規化部１０２から供給された、登録顔画像における器官の位置であって、正規化された器官の位置を示す登録位置情報と、造作検出造作座標正規化部１０６から供給された、認証対象顔画像における器官の位置であって、正規化された器官の位置を示す認証対象位置情報とから、認証対象顔画像における顔の器官の位置のそれぞれを示すベクトルから登録顔画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算した結果を示す差分ベクトルを求める。さらに、主成分方向成分算出部１１０は、主成分選択部１０４から供給された、選択された所定の個数の主成分を基に、それぞれの主成分を示す主成分ベクトルと差分ベクトルとの内積を求める。主成分方向成分算出部１１０は、主成分毎の、主成分ベクトルと差分ベクトルとの内積を評価値として範囲内判定部１１１に供給する。
【００９０】
範囲内判定部１１１は、主成分方向成分算出部１１０から供給された、主成分毎の、主成分ベクトルと差分ベクトルとの内積が、主成分方向閾値算出部１０９から供給された主成分毎の最大閾値および最小閾値で示される範囲内の値であるか否かを判定する。範囲内判定部１１１は、評価値としての、主成分毎の、主成分ベクトルと差分ベクトルとの内積が、主成分毎の最大閾値および最小閾値で示される範囲内の値である場合、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であると判定し、その内積が範囲内の値でない場合、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔でないと判定する。範囲内判定部１１１は、判定の結果を、結果出力部１１２に供給する。
【００９１】
結果出力部１１２は、閾値判定部１０８および範囲内判定部１１１の両方において、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であると判定された場合、最終的に、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であるとする結果、すなわち、本人であることを示す結果を出力する。結果出力部１１２は、閾値判定部１０８または範囲内判定部１１１のいずれか一方において、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔でないと判定された場合、最終的に、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔でないとする結果、すなわち、本人でないことを示す結果を出力する。
【００９２】
なお、登録位置情報、主成分選択部１０４において選択した主成分、閾値判定部１０８の判定に用いられる、登録顔画像における顔の器官の位置および主成分から定められる閾値、または主成分毎の最大閾値および最小閾値を、予め算出して、記憶媒体などに記憶しておいて、認証対象顔画像の認証を行う場合に、これを読み出して、上述した処理を行うようにしてもよい。
【００９３】
次に、図９のフローチャートを参照して、画像処理装置１の認証の処理を説明する。ステップＳ１１において、造作検出造作座標正規化部１０２は、本人画像蓄積部１０１から、予め蓄積されている、過去の本人の顔の画像である登録顔画像を読み込む。ここで、造作検出造作座標正規化部１０２は、異なる表情の顔の登録顔画像を読み込む。
【００９４】
ステップＳ１２において、造作検出造作座標正規化部１０２は、登録顔画像から、本人の顔の造作を検出する。すなわち、図１０で示されるように、ステップＳ１２において、造作検出造作座標正規化部１０２は、登録顔画像から、画像における目、鼻、口などの器官の位置を検出する。
【００９５】
登録顔画像として、表情の異なる顔の画像が本人画像蓄積部１０１に蓄積されているので、図１１で示されるように、造作検出造作座標正規化部１０２は、それぞれの登録顔画像について、目、鼻、口などの器官の画像の、登録顔画像における位置を検出する。例えば、造作検出造作座標正規化部１０２は、左右の目のそれぞれの左右の両端の位置、鼻の左右の両端の位置、口の左右の両端の位置、並びに口の上端および下端の位置を特定する。
【００９６】
ステップＳ１３において、造作検出造作座標正規化部１０２は、目、鼻、口などの器官の位置を示す座標位置を正規化する。例えば、図１２で示されるように、造作検出造作座標正規化部１０２は、各器官の位置の距離を維持したまま、上下左右方向に各器官の位置を移動させたり、顔の画像の重心を中心として回転させたりし、さらに、拡大または縮小（全体の大きさを変更）するなどして、登録顔画像における目、鼻、口などの器官の位置を正規化する。
【００９７】
例えば、図１３で示されるように、造作検出造作座標正規化部１０２は、正規化した、目、鼻、口などの器官の座標上の位置（以下、座標位置と称する。）を取得する。
【００９８】
ここで、それぞれの器官の座標位置は、(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),・・・,(xn,yn)と表現されるとする。ここで、ｎは、取得する造作の数（器官の位置の数）である。登録顔画像は、これらの座標を並べた２ｎ次元の造作位置ベクトルｘTで表現することができる。造作位置ベクトルｘは、式（１）で示される。
【００９９】
【数１】
0004756589.tif 000002
・・・（１）
【０１００】
例えば、ステップＳ１３において、造作検出造作座標正規化部１０２は、登録顔画像のそれぞれから、左右の目のそれぞれの左右の両端の位置、鼻の左右の両端の位置、口の左右の両端の位置、並びに口の上端および下端の位置を示す座標位置を取得する。
【０１０１】
例えば、図１３で示されるように、造作検出造作座標正規化部１０２は、登録顔画像のそれぞれから、左右の目のそれぞれの左右の両端の位置を示す(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)を取得し、鼻の左右の両端の位置を示す(x5,y5),(x6,y6)を取得し、口の上端の位置を示す(x7,y7)を取得し、口の左右の両端の位置を示す(x8,y8),(x9,y9)を取得し、口の下端の位置を示す(x10,y10)を取得する。
【０１０２】
この場合、造作位置ベクトルｘTは、
（x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4,x5,y5,x6,y6,x7,y7,x8,y8,x9,y9,x10,y10）となる。
【０１０３】
造作検出造作座標正規化部１０２は、造作位置ベクトルｘTを登録位置情報として主成分分析部１０３に供給する。
【０１０４】
ステップＳ１４において、主成分分析部１０３は、登録顔画像における目、鼻、口などの器官の座標位置に、主成分分析の処理を適用する。ステップＳ１５において、主成分選択部１０４は、寄与率が大きい所定の個数の主成分を選択する。
【０１０５】
認証の比較対象に使用する既知のｋ個の登録顔画像のそれぞれから、造作位置ベクトルｘTi(0≦i<k)を得た場合、この造作位置ベクトルｘTiに主成分分析の処理を適用すると、２ｎ次元の主成分ベクトルai(0≦i<k)が得られる。なお、主成分ベクトルaiは、それぞれ直交する単位ベクトルである。
【０１０６】
主成分分析においては、累積寄与率を用いて、有意な主成分（主成分ベクトルai）に絞り込むことができる。すなわち、累積寄与率は、例えば、主成分のそれぞれの寄与率を、寄与率の大きい順に累積加算して求められる。
【０１０７】
予め定めた閾値と累積寄与率とが比較され、寄与率の大きい順に、寄与率の最も大きい主成分から、累積寄与率が最初に閾値を超えた主成分までの、L個の主成分を選択することで、k個の主成分が、L個の主成分に絞り込まれる。
【０１０８】
例えば、ステップＳ１５において、主成分選択部１０４は、寄与率が大きいL個の個数の主成分を選択し、k個の主成分を、L個の主成分に絞り込む。ここで、L<kである。
【０１０９】
以下、ステップＳ１５において、L個の個数の主成分が選択される場合を例に、L個の主成分ベクトルai(0≦i<L)を用いて説明する。
【０１１０】
ステップＳ１６において、造作検出造作座標正規化部１０６は、認証対象顔画像取得部１０５から、認証の対象となる顔画像である認証対象顔画像を読み込む。
【０１１１】
ステップＳ１７において、造作検出造作座標正規化部１０６は、ステップＳ１２の処理と同様の処理で、認証対象顔画像から、顔の造作を検出する。ステップＳ１８において、造作検出造作座標正規化部１０６は、ステップＳ１３の処理と同様の処理で、認証対象顔画像における、目、鼻、口などの器官の位置を示す座標位置を正規化する。
【０１１２】
ステップＳ１９において、類似度算出部１０７は、主成分ベクトルとの類似度を評価する評価値を算出する。
【０１１３】
ここで、評価値の算出をより詳細に説明すると次のようになる。
【０１１４】
認証対象顔画像における、目、鼻、口などの器官の位置を示す座標位置を示す造作位置ベクトルｙTは、造作位置ベクトルｘTと同様に表現することができる。
【０１１５】
まず、k個の登録顔画像についての造作位置ベクトルｘTの平均値ベクトルは、式（２）で表される。
【０１１６】
【数２】
0004756589.tif 000003
・・・（２）
【０１１７】
造作位置ベクトルｙTと、本人の顔の平均的な造作位置との差は、差分ベクトルｄで表現される。差分ベクトルｄは、式（３）で表される。
【０１１８】
【数３】
0004756589.tif 000004
・・・（３）
【０１１９】
ここで、造作位置ベクトルｙTが本人の顔画像から生成した造作位置ベクトルであるならば、差分ベクトルｄは、主成分ベクトルai(0≦i<L)を用いて、忠実に表現できるはずである。
【０１２０】
そこで、式（４）で表現される識別関数を導入すると、識別関数によって評価値ｓが算出される。
【０１２１】
【数４】
0004756589.tif 000005
・・・（４）
【０１２２】
評価値ｓは、主成分ベクトルai(0≦i<L)が張る空間と差分ベクトルｄとの距離を示す。評価値ｓと所定の閾値とを比較することにより、認証対象顔画像が本人の顔の画像であるかを判定することができるようになる。
【０１２３】
例えば、ステップＳ１９において、類似度算出部１０７は、式（４）で示される評価値ｓを算出する。
【０１２４】
ステップＳ２０において、閾値判定部１０８は、認証対象顔画像の類似度が閾値より高いか否かを判定する。すなわち、ステップＳ２０において、閾値判定部１０８は、ステップＳ９１で算出された評価値と閾値とを比較することで、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であるか否かを判定する。
【０１２５】
閾値判定部１０８は、例えば、式（５）を基に、式（５）の条件が満たされているか否かにより、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であるか否かを判定する。すなわち、閾値判定部１０８は、式（５）の条件が満たされている場合、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であると判定し、式（５）の条件が満たされていない場合、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔でないと判定する。
【０１２６】
【数５】
0004756589.tif 000006
・・・（５）
【０１２７】
閾値判定部１０８は、式（５）の右辺に示される閾値を、ｋ個の登録顔画像のそれぞれについての造作位置ベクトルｘTi(0≦i<k)、造作位置ベクトルｘTの平均値ベクトル、および選択された主成分ベクトルai(0≦i<L)から算出して、式（５）を基に判定する。
【０１２８】
すなわち、閾値判定部１０８は、それぞれの登録顔画像における顔の器官の位置のそれぞれを示す造作位置ベクトルｘTi(0≦i<k)と登録顔画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示す平均値ベクトルとの差を示す差分ベクトルの大きさの自乗から、差分ベクトルと主成分ベクトルai(0≦i<L)との内積の自乗の、主成分についての総和を引き算した結果の平方根のうち最大の値である閾値について、評価値が閾値未満である場合、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であると判定する。
【０１２９】
図１４は、２次元の主成分を例に、ステップＳ２０における判定の処理を説明する図である。図１４における黒丸は、登録顔画像における、目、鼻、口などの器官の位置を示す座標位置を示す造作位置ベクトルｘTで示される位置である。図１４における白丸は、認証対象顔画像における、目、鼻、口などの器官の位置を示す座標位置を示す造作位置ベクトルｙTで示される位置である。
【０１３０】
図１４で示す場合において、式（４）の評価値ｓは、造作位置ベクトルｙTで示される位置と、第１主成分a0との距離を示す。造作位置ベクトルｙTで示される位置は、第１主成分a0と第２主成分a1とで張る空間において、差分ベクトルｄで示されるので、式（４）の評価値ｓは、造作位置ベクトルｙTで示される位置が、第１主成分a0からどれだけ離れているかを示していると言える。
【０１３１】
式（５）の右辺に示される閾値は、複数の登録顔画像のそれぞれの造作位置ベクトルｘTについて、造作位置ベクトルｘTを仮に造作位置ベクトルｙTとして、式（４）を適用した場合に得られる評価値のうち、最大の評価値ｓに相当する。
【０１３２】
すなわち、式（５）の右辺に示される閾値は、造作位置ベクトルｘTで示される位置のうち、第１主成分a0から最も離れた位置（図１４中のαで示す位置）を示しているとも言える。
【０１３３】
ステップＳ２０の判定においては、造作位置ベクトルｘTで示される位置のうち、第１主成分a0から最も離れた位置より、造作位置ベクトルｙTで示される位置が、第１主成分a0に近いか否かが判定されるとも言える。
【０１３４】
ステップＳ２０において、認証対象顔画像の類似度が閾値より高いと判定された場合、すなわち、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であると判定された場合、ステップＳ２１に進み、主成分方向閾値算出部１０９は、本人の画像である登録顔画像から、主成分毎に、造作位置ベクトルｘTで示される位置の、主成分方向の範囲を示す閾値を算出する。すなわち、ステップＳ２１において、主成分方向閾値算出部１０９は、それぞれの主成分について、登録顔画像における顔の器官の位置の主成分の方向の最大値である閾値と、登録顔画像における顔の器官の位置の主成分の方向の最小値である閾値とを算出する。
【０１３５】
ステップＳ２２において、主成分方向成分算出部１１０は、認証対象の顔画像の各主成分方向の大きさを評価する。言い換えれば、ステップＳ２２において、主成分方向成分算出部１１０は、認証対象顔画像における顔の器官の位置のそれぞれを示す造作位置ベクトルｙTから登録顔画像における顔の器官の位置のそれぞれの平均値を示すベクトルを引き算し、その結果得られた差分ベクトルと主成分ベクトルaiの内積を評価値として求める。
【０１３６】
ステップＳ２３において、範囲内判定部１１１は、すべての要素が範囲内であるか否かを判定する。
【０１３７】
すなわち、ステップＳ２１において、式（６）の右辺および左辺で示される閾値が算出され、ステップＳ２２において、式（６）の中辺の評価値が算出されて、ステップＳ２３において、式（６）が成立するか否かが判定される。
【０１３８】
【数６】
0004756589.tif 000007
・・・（６）
【０１３９】
式（６）の右辺は、所定の主成分について、登録顔画像における顔の器官の位置（造作位置ベクトルｘTで示される位置）の主成分の方向の最大値に相当する閾値を示す。また、式（６）の左辺は、所定の主成分について、登録顔画像における顔の器官の位置（造作位置ベクトルｘTで示される位置）の主成分の方向の最小値に相当する閾値を示す。
【０１４０】
式（６）の中辺の評価値は、所定の主成分の方向についての、認証対象顔画像における顔の器官の位置（造作位置ベクトルｙTで示される位置）を示す。
【０１４１】
例えば、図１５で示されるように、式（６）の右辺は、所定の主成分である第１主成分a0について、登録顔画像における顔の器官の位置（造作位置ベクトルｘTで示される位置）の主成分の方向の最大値に相当する閾値（図１５中のMaxで示す値）を示す。また、式（６）の左辺は、所定の主成分である第１主成分a0について、登録顔画像における顔の器官の位置（造作位置ベクトルｘTで示される位置）の主成分の方向の最小値に相当する閾値（図１５中のMinで示す値）を示す。
【０１４２】
この場合、式（６）の中辺の評価値は、所定の主成分である第１主成分a0の方向についての、認証対象顔画像における顔の器官の位置（造作位置ベクトルｙTで示される位置）を示す。
【０１４３】
ステップＳ２３において、評価値が、２つの閾値の間にあるか否かが判定される。すなわち、すべての主成分のそれぞれの方向について、造作位置ベクトルｙTで示される位置が、造作位置ベクトルｘTで示される位置の最大値と最小値との間にあるか否かが判定される。
【０１４４】
例えば、認証対象顔画像における、目、鼻、口などの器官の位置を示す座標位置を示す造作位置ベクトルｙTで示される位置が、図１５中の白丸で示される位置であり、第１主成分a0について、図１５中のMaxとMinとの間にある場合には、本人であるとされる。これに対して、例えば、造作位置ベクトルｙTで示される位置が、図１５中の×印で示される位置であり、第１主成分a0について、図１５中のMaxとMinとの間にない場合には、本人ではない（他人である）とされる。
【０１４５】
なお、ステップＳ２１において、主成分のそれぞれについて、閾値が算出され、ステップＳ２２において、主成分のそれぞれについて、評価値が算出される。そして、ステップＳ２３において、すべての主成分について、評価値が閾値で示される範囲内であるか否かが判定され、全部の評価値がそれぞれの範囲内であると判定された場合、本人であるとされ、いずれかの評価値が範囲内にないと判定された場合、本人でないとされる。
【０１４６】
このようにすることで、本人の顔であるか否かの認証の正確さを向上させることができる。
【０１４７】
ステップＳ２３において、すべての要素が範囲内であると判定された場合、ステップＳ２４に進み、結果出力部１１２は、本人であるとの判定結果を出力して、処理は終了する。
【０１４８】
ステップＳ２３において、いずれかの要素が範囲内でないと判定された場合、ステップＳ２５に進み、結果出力部１１２は、本人でないとの判定結果を出力して、処理は終了する。
【０１４９】
また、ステップＳ２０において、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔でないと判定された場合、ステップＳ２５に進み、結果出力部１１２は、本人でないとの判定結果を出力して、処理は終了する。
【０１５０】
なお、式（４）で示される評価値ｓに代えて、式（７）の評価値を用いるようにしてもよい。
【０１５１】
【数７】
0004756589.tif 000008
・・・（７）
式（７）の評価値は、式（３）の差分ベクトルｄを、主成分ベクトルai(0≦i<L)で張る空間に射影したベクトルの大きさと、差分ベクトルｄの大きさとの比を示す。
【０１５２】
この場合、式（８）を基に、式（８）の条件が満たされているか否かにより、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であるか否かが判定される。
【０１５３】
【数８】
0004756589.tif 000009
・・・（８）
【０１５４】
式（８）の右辺に示される閾値は、複数の登録顔画像のそれぞれの造作位置ベクトルｘTについて、造作位置ベクトルｘTを仮に造作位置ベクトルｙTとして、式（７）を適用した場合に得られる評価値のうち、最小の評価値ｓに相当する。
【０１５５】
すなわち、式（８）によれば、主成分ベクトルaiと造作位置ベクトルｘTとがなす角度のうち、最大の角度よりも、主成分ベクトルaiと造作位置ベクトルｙTとがなす角度が小さい場合には、認証対象顔画像における顔が登録顔画像における顔であると判定される。
【０１５６】
このように、登録顔画像における顔の器官の位置に主成分分析を適用し、その結果得られた主成分を用いて、認証対象顔画像の顔の器官の位置を評価するようにしたので、表情の変化に伴う本人固有の顔の動きに応じて、認証対象顔画像の顔の器官の位置を評価することができ、その結果、表情が変化しても、より正確に顔を認証することができるようになる。
【０１５７】
以上のように、表情の変化など本人固有の変化があっても、より確実に、本人であると認証することができ、不必要に、判別の閾値を下げる必要がなく、より正確に、本人であるか否かを認証することができるようになる。
【０１５８】
また、本人固有の表情の変化を利用して、認証の精度をあげることができる。
【０１５９】
なお、閾値は、最大値または最小値から算出すると説明したが、これに限らず、最大値または最小値の所定の割合とするか、または顔の器官の位置を適切に選別し、選別した位置の最大値または最小値から算出するなど、適切に定めることができる。
【０１６０】
このように、顔の画像における顔の器官の位置に関する情報を、登録されている画像と判定の対象となる顔の画像とで比較するようにした場合には、顔を認証することができる。また、顔の画像における顔の器官の位置を検出し、予め登録されている顔の画像である登録画像における顔の器官の位置に主成分分析の処理を適用し、主成分分析の結果得られた主成分に対して、判定の対象となる顔の画像である対象画像における顔の器官の位置を評価する評価値を算出し、算出された前記評価値と、前記主成分に対して前記登録画像における顔の器官の位置から定めた閾値とを比較することにより、前記対象画像における顔が前記登録画像における顔であるか否かを判定するようにした場合には、表情が変化しても、より正確に顔を認証することができる。
【０１６１】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１６２】
図１６は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。CPU（Central Processing Unit）２０１は、ROM（Read Only Memory）２０２、または記憶部２０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）２０３には、CPU２０１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU２０１、ROM２０２、およびRAM２０３は、バス２０４により相互に接続されている。
【０１６３】
CPU２０１にはまた、バス２０４を介して入出力インタフェース２０５が接続されている。入出力インタフェース２０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部２０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２０７が接続されている。CPU２０１は、入力部２０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU２０１は、処理の結果を出力部２０７に出力する。
【０１６４】
入出力インタフェース２０５に接続されている記憶部２０８は、例えばハードディスクからなり、CPU２０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部２０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。
【０１６５】
また、通信部２０９を介してプログラムを取得し、記憶部２０８に記憶してもよい。
【０１６６】
入出力インタフェース２０５に接続されているドライブ２１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア２１１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部２０８に転送され、記憶される。
【０１６７】
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図１６に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスクを含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア２１１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM２０２や、記憶部２０８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースである通信部２０９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
【０１６８】
なお、本明細書において、プログラム記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１６９】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】本発明の一実施の形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】人の顔の画像の例を示す図である。
【図３】表情が変化した場合の人の顔の画像の変化の例を示す図である。
【図４】表情が変化した場合の人の顔の画像の変化の例を示す図である。
【図５】画像処理装置における処理の概要を説明する図である。
【図６】画像処理装置における処理の概要を説明する図である。
【図７】従来技術との差異を説明する図である。
【図８】本発明の一実施の形態の画像処理装置の他の構成を示すブロック図である。
【図９】認証の処理を説明するフローチャートである。
【図１０】本人の顔の造作の検出の例を説明する図である。
【図１１】目、鼻、口などの器官の位置の検出の例を説明する図である。
【図１２】正規化の例を説明する図である。
【図１３】目、鼻、口などの器官の座標位置の取得の例を説明する図である。
【図１４】判定の処理を説明する図である。
【図１５】判定の処理を説明する図である。
【図１６】パーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１７１】
１１  変換部，  １２  造作位置／可動範囲算出部，  １３  造作情報蓄積部，  １４  判定部，  １５  撮影部，  １６  変換部，  １７  判定結果出力部，  １０１  本人画像蓄積部，  １０２  造作検出造作座標正規化部，  １０３  主成分分析部，  １０４  主成分選択部，  １０５  認証対象顔画像取得部，  １０６  造作検出造作座標正規化部，  １０７  類似度算出部，  １０８  閾値判定部，  １０９  主成分方向閾値算出部，  １１０  主成分方向成分算出部，  １１１  範囲内判定部，  １１２  結果出力部，  ２０１  ＣＰＵ，  ２０２  ＲＯＭ，  ２０３  ＲＡＭ，  ２０８  記憶部，  ２１１  リムーバブルメディア
【図１】
0004756589.tif 000010
【図２】
0004756589.tif 000011
【図３】
0004756589.tif 000012
【図４】
0004756589.tif 000013
【図５】
0004756589.tif 000014
【図６】
0004756589.tif 000015
【図７】
0004756589.tif 000016
【図８】
0004756589.tif 000017
【図９】
0004756589.tif 000018
【図１０】
0004756589.tif 000019
【図１１】
0004756589.tif 000020
【図１２】
0004756589.tif 000021
【図１３】
0004756589.tif 000022
【図１４】
0004756589.tif 000023
【図１５】
0004756589.tif 000024
【図１６】
0004756589.tif 000025