(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物を頭上から撮像した画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得された画像において、前記人物の頭部における特徴箇所を認識する認識部と、
前記認識部により認識された特徴箇所の頭部における位置に基づいて前記人物を同定する同定部と、
を備え、
前記特徴箇所は、前記人物の頭部における突出部を含む、
人物同定装置。
【請求項２】
請求項１記載の人物同定装置であって、
前記突出部は、前記人物の耳、鼻、眼鏡の少なくとも１つを含む、
人物同定装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の人物同定装置であって、
前記特徴箇所は、頭頂部を含む、
人物同定装置。
【請求項４】
人物を頭上から撮像した画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得された画像において、前記人物の頭部における特徴箇所を複数認識する認識部と、
前記認識部により認識された複数の特徴箇所間の頭部における相対的な位置関係に基づいて前記人物を同定する同定部と、
を備える人物同定装置。
【請求項５】
人物を頭上から撮像した画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得された画像において、前記人物の頭部における特徴箇所を認識する認識部と、
前記認識部により認識された特徴箇所の頭部における位置に基づいて前記人物を同定する同定部と、
を備え、
前記認識部は、更に、前記取得部により取得された画像において、前記人物の肩部と頭部を認識し、
前記同定部は、前記認識部により認識された人物の肩部と頭部の位置関係に基づいて前記人物を同定する、
人物同定装置。
【請求項６】
請求項５記載の人物同定装置であって、
前記同定部は、前記認識部により認識された人物の肩部と頭部の位置関係の変動に基づいて前記人物を同定する、
人物同定装置。
【請求項７】
請求項４から６のいずれか１項記載の人物同定装置であって、
前記特徴箇所は、前記人物の頭部における突出部と、頭頂部との少なくとも一方を含む、
人物同定装置。
【請求項８】
請求項１から７のうちいずれか１項記載の人物同定装置であって、
前記特徴箇所は、前記人物の旋毛を撮像した箇所を含む、
人物同定装置。
【請求項９】
請求項１から８のうちいずれか１項記載の人物同定装置であって、
前記同定部は、前記人物の髪型に基づいて人物を同定する、
人物同定装置。
【請求項１０】
請求項１から９のうちいずれか１項記載の人物同定装置であって、
前記人物に光を照射可能な照射部と、
前記取得部により取得される画像の明るさが、前記同定部が人物の同定に用いる基準画像の明るさに近づくように、前記照射部の照射程度を制御する照射制御部と、
を備える人物同定装置。
【請求項１１】
請求項１から１０のうちいずれか１項記載の人物同定装置であって、
前記人物に光を照射可能な照射部を備え、
前記同定部は、前記照射部により照射された光による前記人物の影の形状に基づいて前記人物を同定する、
人物同定装置。
【請求項１２】
請求項１から１１のうちいずれか１項記載の人物同定装置であって、
前記同定部が人物の同定に用いる基準データを、前記取得部により取得される画像を累積的に反映させて更新する基準データ更新部を備える、
人物同定装置。
【請求項１３】
請求項１から１２のうちいずれか１項記載の人物同定装置と、
前記人物同定装置の同定部が前記人物を同定できた程度に基づいて、段階的な機能を前記人物に提供する提供部と、
を備える電子制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物同定装置、および電子制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
調査区域にいる人物を検出するための検出装置であって、調査区域の上方に配置されたカメラユニットを備え、人物の頭部の幾何学的配置、人物の肩部の幾何学的配置、人物の対称性等に基づいて人物の位置を決定する検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３３８３７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術では、頭上から撮像した画像から、人物が存在するか否かを検出することはできても、画像に映された人物が特定の人物であるか否かを特定すること、すなわち人物の同定を十分な精度で行うことができない場合がある。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、人物を頭上から撮像した画像に基づいて、より高精度に人物を同定することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一実施形態の人物同定装置は、人物を頭上から撮像した画像を取得する取得部と、前記取得部により取得された画像において、前記人物の頭部における特徴箇所を認識する認識部と、前記認識部により認識された特徴箇所の頭部における位置に基づいて前記人物を同定する同定部と、を備え、前記特徴箇所は、前記人物の頭部における突出部を含む。
また、一実施形態の人物同定装置は、人物を頭上から撮像した画像を取得する取得部と、前記取得部により取得された画像において、前記人物の頭部における特徴箇所を複数認識する認識部と、前記認識部により認識された複数の特徴箇所間の頭部における相対的な位置関係に基づいて前記人物を同定する同定部と、を備える。
また、一実施形態の人物同定装置は、人物を頭上から撮像した画像を取得する取得部と、前記取得部により取得された画像において、前記人物の頭部における特徴箇所を認識する認識部と、前記認識部により認識された特徴箇所の頭部における位置に基づいて前記人物を同定する同定部と、を備え、前記認識部は、更に、前記取得部により取得された画像において、前記人物の肩部と頭部を認識し、前記同定部は、前記認識部により認識された人物の肩部と頭部の位置関係に基づいて前記人物を同定する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の一態様によれば、人物を頭上から撮像した画像に基づいて、より高精度に人物を同定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１実施形態に係る人物同定装置を利用した電子制御装置１の機能構成の一例を示す図である。
【図２】電子制御装置１が建物内に取り付けられた様子を模式的に示す図である。
【図３】制御部７０の機能構成の一例を示す図である。
【図４】撮像部４０により撮像された撮像画像ＩＭにおいて、特徴箇所認識部８１が認識可能な特徴箇所を例示した図である。
【図５】撮像画像ＩＭに対して人物同定部８２が行う処理の内容を説明するための図である。
【図６】基準データ記憶部１０２に記憶される基準データ（基準値）の一例を示す図である。
【図７】人物同定部８２による処理結果の一例を示す図である。
【図８】撮像画像ＩＭに対して人物同定部８２が行う処理の他の例を説明するための図である。
【図９】第２実施形態に係る基準データ記憶部１０２に記憶される基準画像の一例を示す図である。
【図１０】第３実施形態に係る特徴箇所認識部８１が認識する左肩部ＳＬ、および右肩部ＳＲを示す図である。
【図１１】第３実施形態に係る人物同定部８２が人物の同定に用いる位置関係の変動を示す図である。
【図１２】撮像照射装置Ｃ１の構成の一例を示す構成図である。
【図１３】基準データ記憶部１０２に記憶された基準画像を例示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照し、本発明の人物同定装置、および電子制御装置の実施形態について説明する。
＜第１実施形態＞
［構成］
図１は、本発明の第１実施形態に係る人物同定装置を利用した電子制御装置１の機能構成の一例を示す図である。電子制御装置１は、例えば、音入力部１０と、音出力部２０と、照射部３０と、撮像部４０と、通信部５０と、電力供給部６０と、制御部７０とを備える。
【０００９】
音入力部１０は、例えばマイクであり、入力された音声のデータを制御部７０に出力する。音出力部２０は、例えば、スピーカやブザーなどを含む。音出力部２０は、制御部７０によって生成された音声や音楽、アラームなどを出力する。照射部３０は、例えば、撮像部４０が撮像する撮像対象の存在する場所に光を照射する。照射部３０は、単なる照明として機能してもよいし、制御部７０によって生成される画像を投射する投射装置（プロジェクタ）として機能してもよい。
【００１０】
撮像部４０は、例えば、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したカメラである。図２は、電子制御装置１が建物内に取り付けられた様子を模式的に示す図である。電子制御装置１の少なくとも撮像部４０は、例えば、室内の天井や壁面など、室内に存在する人物の頭部Ｈを撮像可能な箇所に取り付けられる。電子制御装置１のうち撮像部４０以外の構成要素は、撮像部４０とは離れた場所に取り付けられ（または置かれ）、撮像部４０と有線通信線または無線通信により接続されてもよい。
【００１１】
通信部５０は、ネットワークＮＷを介して他の通信主体と通信する。ネットワークＮＷは、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、ＶＰＮ（Virtual  Private  Network）網、専用通信回線網、ＰＳＴＮ（Public  Switched  Telephone  Network；公衆交換電話網）、携帯電話網、ＰＨＳ（Personal  Handy-phone  System）網など、またはこれらの組み合わせによって構成される情報通信ネットワークである。ネットワークＮＷにおいては、例えば、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission  Control  Protocol／Internet  Protocol）に基づく通信が行われる。通信部５０は、例えば、ネットワークＮＷの一部を構成する無線ＬＡＮルータと無線で接続されることにより、ネットワークＮＷに接続された通信装置と通信する。電力供給部６０は、建物に取り付けられたコンセントや照明器具取り付け用ソケットなどに接続するための、接続部材を備える。また、電力供給部６０は、商用電源の交流を直流に変換するＡＣ―ＤＣコンバータなどを備え、電子制御装置１全体に電力を供給する。
【００１２】
図３は、制御部７０の機能構成の一例を示す図である。制御部７０は、例えば、認証部８０と、コンテンツ提供部９０と、記憶部１００と、カメラインターフェース部１１０とを備える。
【００１３】
認証部８０は、特徴箇所認識部８１と、人物同定部８２と、基準データ更新部８３と、照射制御部８４と、その他認証部８５とを備える。なお、認証部８０の各構成要素とコンテンツ提供部９０とのうち一部または全部は、制御部７０が備える図示しないＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などのプロセッサが記憶部１００等に格納されてプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これに代えて、認証部８０の各構成要素とコンテンツ提供部９０とのうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large  Scale  Integration）やＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。なお、特徴箇所認識部８１、人物同定部８２、基準データ更新部８３、照射制御部８４、撮像画像記憶部１０１、基準データ記憶部１０２、およびカメラインターフェース部１１０が集合したものが、「人物同定装置」の一例である。図３では、人物同定装置５として破線で示している。なお、人物同定装置５は、基準データ更新部８３や照射制御部８４等、図３に示す構成から一部を省略した構成としても構わない。
【００１４】
記憶部１００は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ等を含む。記憶部１００は、撮像画像記憶部１０１と、基準データ記憶部１０２と、コンテンツデータ記憶部１０３とを備える。撮像画像記憶部１０１は、撮像部４０により撮像された画像（撮像画像）を格納する。基準データ記憶部１０２は、人物同定の基準となる基準データを格納する。コンテンツデータ記憶部１０３は、認証が正しく行われた人物に対して提供されるコンテンツデータを格納する。カメラインターフェース部１１０は、制御部７０からの撮像指示を撮像部４０に出力すると共に、撮像部４０により撮像された画像を取得して撮像画像記憶部１０１に格納する。
【００１５】
［画像に基づく人物同定］
以下、認証部８０による人物認証について説明する。特徴箇所認識部８１は、撮像部４０により撮像され、カメラインターフェース部１１０により取得された画像において、人物の頭部Ｈにおける特徴箇所を認識する。図４は、撮像部４０により撮像された撮像画像ＩＭにおいて、特徴箇所認識部８１が認識可能な特徴箇所を例示した図である。図示するように、特徴箇所認識部８１は、例えば、鼻領域Ｎ、左耳領域ＹＬ、右耳領域ＹＲ、眼鏡の左角部領域ＧＬ、眼鏡の右角部領域ＧＲ、旋毛領域Ｔ、楕円の重心Ｃ、焦点Ｃ１およびＣ２等を、特徴箇所として認識することができる。
【００１６】
特徴箇所認識部８１は、鼻領域Ｎ、左耳領域ＹＬ、右耳領域ＹＲ、眼鏡の左角部領域ＧＬ、眼鏡の右角部領域ＧＲ等の「突出部」を含む領域については、例えば、輝度差等に基づくエッジ画像（輪郭画像）に対し、パターンマッチング等の手法を適用することで認識する。また、特徴箇所認識部８１は、旋毛領域Ｔについては、頭部Ｈの領域を分割した分割領域毎に濃淡の程度を数値化し、濃淡の程度が所定値よりも低い（或いは分割領域の中で最も低い）分割領域を、旋毛領域Ｔとして認識する。
【００１７】
また、特徴箇所認識部８１は、人物の頭部Ｈに仮想的な楕円を当てはめた際の仮想的な楕円の重心を重心Ｃとして認識し、仮想的な楕円の焦点を楕円の焦点Ｃ１およびＣ２として認識する。人物の頭部Ｈに仮想的な楕円を当てはめる際には、例えば、エッジ点抽出処理等によって頭部Ｈの輪郭を特定し、特定した輪郭に最も近い楕円を探索する。そして、特徴箇所認識部８１は、探索の結果として決定された楕円について、重心および焦点の位置、長軸および短軸の長さ、画像平面に対する長軸または短軸の回転角度等といった楕円パラメータを算出しておく。
【００１８】
人物同定部８２は、特徴箇所認識部８１により認識された特徴箇所の頭部Ｈにおける位置に基づいて、人物を同定する。図５は、撮像画像ＩＭに対して人物同定部８２が行う処理の内容を説明するための図である。この撮像画像ＩＭでは、人物は眼鏡をかけておらず、鼻と左耳のみが撮像されている。人物同定部８２は、特徴箇所認識部８１による処理結果を利用して、例えば、楕円Ｏの長軸ＭＡと短軸ＭＮの長さ比ＭＡ／ＭＮ、重心Ｃから鼻領域Ｎの重心に向かうベクトル→ＶＮ（以下、→はベクトルであることを示すものとする）の楕円Ｏの長軸ＭＡに対する角度θＮ、重心Ｃから左耳領域ＹＬの重心に向かうベクトル→ＶＹＬの楕円Ｏの長軸ＭＡに対する角度θＹＬ、およびベクトル→ＶＮとベクトル→ＶＹＬの長さ比｜→ＶＮ｜／｜→ＶＹＬ｜等の特徴量を算出する。なお、人物同定部８２は、長軸ＭＡに対する角度に代えて、短軸ＭＮに対する角度を算出してもよい。
【００１９】
そして、人物同定部８２は、算出した特徴量を、基準データ記憶部１０２に記憶された基準データと比較することにより、個別認識率Ａ１、Ａ２、‥、Ａｎ（ｎは任意の数）を算出する。図６は、基準データ記憶部１０２に記憶される基準データ（基準値）の一例を示す図である。基準データは、例えば、前述した長さ比ＭＡ／ＭＮ、角度θＮ、θＹＬ、長さ比｜→ＶＮ｜／｜→ＶＹＬ｜の他、重心Ｃから右耳領域ＹＲの重心に向かうベクトル→ＶＹＲの楕円Ｏの長軸ＭＡに対する角度θＹＲ、ベクトル→ＶＮとベクトル→ＶＹＲの長さ比｜→ＶＮ｜／｜→ＶＹＲ｜、重心Ｃから眼鏡の左角部領域ＧＬに向かうベクトル→ＶＧＬの楕円Ｏの長軸ＭＡに対する角度θＧＬ、重心Ｃから眼鏡の右角部領域ＧＲに向かうベクトル→ＶＧＲの楕円Ｏの長軸ＭＡに対する角度θＧＲ、ベクトル→ＶＮとベクトル→ＶＧＬの長さ比｜→ＶＮ｜／｜→ＶＧＬ｜、ベクトル→ＶＮとベクトル→ＶＧＲの長さ比｜→ＶＮ｜／｜→ＶＧＲ｜等の特徴量毎に、それらの基準値が規定されたデータである。また、基準データは、上記の各種基準値の他、画像の色ごとの輝度ヒストグラムなど、画像を処理した種々のデータを含んでもよい。なお、基準データは、人物同定装置５が複数の人物を同定する場合には、人物毎に記憶されてよい。
【００２０】
人物同定部８２は、例えば、算出した特徴量が、対応する基準値に近い程、高い値となるように個別認識率Ａ１、Ａ２、‥、Ａｎを算出する。そして、人物同定部８２は、算出した個別認識率Ａ１、Ａ２、‥、Ａｎに対して重み値α１、α２、‥、αｎをそれぞれ乗算することで、認識率Ｉを算出する（式（１）参照）。重み値α１、α２、‥、αｎは、例えば合計が１となるように設定される。
Ｉ＝α１×Ａ１＋α２×Ａ２＋‥＋αｎ×Ａｎ  ‥（１）
【００２１】
なお、基準データは、上記のような数値化された基準値ではなく、撮像画像ＩＭに基づく「基準画像」であってもよい。ここで基準画像とは、予め撮像された撮像画像そのもの、或いは撮像画像の一部を切り出したものであってもよいし、撮像画像を処理した特徴量を反映させた画像、撮像画像における特徴箇所を照明条件に対して正規化した画像などであってもよい。照明条件は、撮像画像全体の輝度平均や輝度の分布などによって把握される。第１実施形態に係る人物同定装置は、撮像画像に適切な処理を行って基準画像とすることにより、撮像が行われる空間における照明条件などに対するロバスト性を高めることができる。この場合、特徴箇所認識部８１や人物同定部８２は、撮像画像ＩＭと基準画像の双方に対して同じ処理を行い、処理結果を比較して認識率Ｉを算出する。
【００２２】
図５に示す撮像画像ＩＭに基づいて算出される特徴量に対して図６に示す基準データを適用する場合、例えば図７に示すような処理結果が得られる。図７は、人物同定部８２による処理結果の一例を示す図である。図７における「算出値」とは、撮像画像ＩＭに基づいて人物同定部により算出される特徴量を意味する。図５に示す撮像画像ＩＭでは、右耳が写っておらず、人物は眼鏡をかけていないため、それらの項目に関する個別認識率は、例えばゼロと算出される。この結果、認識率Ｉは、余り大きい値とならないことが予想される。人物同定装置５は、複数回に亘って同じ人物の撮像を行い、例えば右耳の映った撮像画像ＩＭが得られた場合には、既に算出された認識率Ｉに対し、右耳領域ＹＲに関する個別認識率の項を加算して認識率Ｉを求めてよい。このように、複数回撮像を行って、それぞれ得られた個別認識率を合成して認識率Ｉを求めることで、１回の撮像では同定が困難であった人物についても、精度よく同定できる可能性を高めることができる。
【００２３】
ここで、重み値の決定手法について説明する。人物同定部８２は、学習時や動作時に正解を与えることで、認識結果からフィードバックを行い、より認識率が高まる重み値に更新してよい。人物同定部８２は、ベイズ推定など手法を用いて、各特徴量が認識に占める確率分布を推定し、確率が高い特徴量の重みを増加させるとよい。また、頭部Ｈにおける動きが小さい部位の方が、正確な認識に寄与することできると考えられるため、人物同定部８２は、時間方向の動きの量に応じて重みを変化させてよい。
【００２４】
また、図８は、撮像画像ＩＭに対して人物同定部８２が行う処理の他の例を説明するための図である。図示するように、人物同定部８２は、旋毛領域Ｔの重心から眼鏡の左角部領域ＧＬ、鼻領域Ｎ、眼鏡の右角部領域ＧＲ、右耳領域ＹＲの重心に向かうベクトル→ＶＧＬ、→ＶＮ、→ＶＧＲ、→ＶＹＲをそれぞれ算出し、角度や長さ比等を特徴量として求めてもよい。なお、図８に示す例の他、焦点Ｃ１、Ｃ２等をベクトルの起点として処理を行ってもよい。重心Ｃ、旋毛領域Ｔの重心、焦点Ｃ１、Ｃ２等は、例えば「頭頂部」の一例である。また、人物同定部８２は、旋毛領域Ｔの重心Ｃに対する位置等に基づいて、特徴量を算出してもよい。
【００２５】
このような処理によって、人物同定装置５は、人物を頭上から撮像した画像に基づいて、より高精度に人物を同定することができる。人物の頭部Ｈにおける「突出部」や「頭頂部」の相対的な位置関係は、その人物を表す特徴的な指標であり、例えば「体格」や「体に対する頭部の位置」といったものよりも、人物を高精度に認識可能な指標となるからである。人物同定装置５は、人物の頭部Ｈにおける「突出部」や「頭頂部」等の特徴箇所を認識し、頭部Ｈにおける特徴箇所の位置に基づいて人物を同定するため、より高精度に人物を同定することができる。
【００２６】
基準データ更新部８３は、基準データ記憶部１０２に記憶される基準データを、複数回に亘って取得される撮像画像ＩＭを累積的に反映させて更新する。基準データ更新部８３は、例えば、人物同定部８２が算出した特徴量の移動平均等を求めることによって基準データを更新してもよいし、基準データが「基準画像」である場合は、撮像画像ＩＭの重ね合わせ等を行ってもよい。
【００２７】
［その他の機能部の処理］
照射制御部８４は、撮像画像ＩＭの明るさが、処理の上で好適な明るさとなるように、照射部３０の照射光の強さや方向等を制御する。「好適な明るさ」とは、基準データが「基準画像」である場合には、基準画像と撮像画像ＩＭの明るさ（例えば輝度平均等）が同じになるような明るさである。
その他認証部８５は、顔画像の照合等による人物の同定を行い、人物同定装置５による人物の同定を補完する。
【００２８】
コンテンツ提供部９０は、人物同定部８２およびその他認証部８５により人物が同定された程度に基づいて、コンテンツデータ記憶部１０３に記憶されたコンテンツデータを、段階的に、同定された人物（ユーザ）に提供する。コンテンツデータは、プロジェクタとして機能する照射部３０により投影される画像、音出力部２０により再生される音楽や音声などを含む。また、コンテンツ提供部９０は、Ｗｅｂブラウザ機能を備え、認証が必要なＷｅｂサイトにアクセスして画像や音楽、音声を取得して照射部３０や音出力部２０に再生させてもよい。こうしたコンテンツは、正しく認証された人物に対してのみ提供されることが望ましいものである。本実施形態の電子制御装置１は、人物同定装置５による高精度な人物の同定結果を用いてコンテンツを提供するため、認証程度に応じた適切なコンテンツを人物に提供することができる。
【００２９】
［人物の姿勢について］
ここで、人物同定部８２が算出する特徴量は、人物の姿勢によって変動するものである。例えば人物が左側に傾く姿勢をとっていた場合、重心Ｃから右耳領域ＹＲの重心に向かうベクトル→ＶＹＲが、他のベクトルと比較して相対的に長くなる等の影響が現れる。これについて、人物同定装置５は、撮像画像ＩＭを解析することにより人物の姿勢を推定し、特徴量の補正を行ってもよい。人物同定装置５は、例えば、撮像画像ＩＭに含まれる人物の身体の各パーツをモデル化し、それらの配置に基づいて人物の姿勢を推定することができる。
【００３０】
以上説明した第１実施形態の人物同定装置５によれば、人物を頭上から撮像した画像に基づいて、より高精度に人物を同定することができる。
【００３１】
また、第１実施形態の人物同定装置５を利用した電子制御装置１によれば、人物同定装置５による高精度な人物の同定結果を用いてコンテンツを提供するため、認証程度に応じた適切なコンテンツを人物に提供することができる。
【００３２】
＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態に係る人物同定装置について説明する。第２実施形態に係る人物同定装置は、ハードウェア構成および基本的な機能構成について第１実施形態と共通するため、図３等を援用すると共に、以下の説明では、各構成要素について第１実施形態と同一の符号を付して説明する。
【００３３】
第２実施形態に係る基準データ記憶部１０２には、第１実施形態で説明した特徴量に関する「基準値」に加えて、特徴箇所を撮像した撮像画像に基づく基準画像が、人物の識別情報等と共に記憶されている。ここで、第１実施形態と同様、基準画像とは、予め撮像された撮像画像そのもの、或いは撮像画像の一部を切り出したものであってもよいし、撮像画像を処理した特徴量を反映させた画像、撮像画像における特徴箇所を照明条件に対して正規化した画像などであってもよい。照明条件は、撮像画像全体の輝度平均や輝度の分布などによって把握される。第２実施形態に係る人物同定装置は、撮像画像に適切な処理を行って基準画像とすることにより、撮像が行われる空間における照明条件などに対するロバスト性を高めることができる。図９は、第２実施形態に係る基準データ記憶部１０２に記憶される基準画像の一例を示す図である。図示するように、基準データ記憶部１０２には、特徴箇所に該当する鼻画像、左耳画像、右耳画像、眼鏡画像などのリストが格納される。
【００３４】
そして、第２実施形態に係る人物同定部８２は、第１実施形態で説明した処理に加えて、特徴箇所認識部８１により認識された特徴箇所の画像と、基準データ記憶部１０２に記憶された基準画像とのマッチング処理を行い、最も合致する人物が、撮像画像ＩＭに映された人物であると推定する。更に、人物同定部８２は、画像間の自己相関等により合致程度を評価し、全ての特徴箇所で同じ人物が同定されたか等を加味して、特徴箇所の画像の合致程度に基づく個別認識率を算出する。そして、人物同定部８２は、算出した個別認識率を、第１実施形態で説明した式（１）に加算して、認識率Ｉを計算する。係る処理によって、特徴箇所の位置のみで人物同定を行うよりも、更に高精度に人物を同定することができる。
【００３５】
以上説明した第２実施形態の人物同定装置５によれば、人物を頭上から撮像した画像に基づいて、更に高精度に人物を同定することができる。
【００３６】
＜第３実施形態＞
以下、第３実施形態に係る人物同定装置について説明する。第３実施形態に係る人物同定装置は、ハードウェア構成および基本的な機能構成について第１実施形態と共通するため、図３等を援用すると共に、以下の説明では、各構成要素について第１実施形態と同一の符号を付して説明する。
【００３７】
第３実施形態に係る特徴箇所認識部８１は、撮像画像ＩＭに含まれる人物の肩部の例えば先端部を、特徴箇所として認識する。図１０は、第３実施形態に係る特徴箇所認識部８１が認識する左肩部ＳＬ、および右肩部ＳＲを示す図である。
【００３８】
そして、第３実施形態に係る人物同定部８２は、頭部Ｈと肩部（ＳＬ、ＳＲ）の位置関係に基づいて、人物を同定する。具体的には、図１０に示すベクトル→ＶＳＬとベクトル→ＶＳＲのなす角度や距離比を、基準データ記憶部１０２に記憶された基準データ（基準値）と比較することで、個別認識率を算出する。人物同定部８２は、算出した個別認識率を、第１実施形態で説明した式（１）に加算して、認識率Ｉを計算する。係る処理によって、特徴箇所の位置のみで人物同定を行うよりも、更に高精度に人物を同定することができる。
【００３９】
また、第３実施形態に係る人物同定部８２は、頭部Ｈと肩部（ＳＬ、ＳＲ）の位置関係の変動に基づいて人物を同定してもよい。図１１は、第３実施形態に係る人物同定部８２が人物の同定に用いる位置関係の変動を示す図である。図示するように、人物同定部８２は、例えば複数回に亘って撮像された撮像画像ＩＭ（１）〜ＩＭ（３）のそれぞれにおけるベクトル→ＶＳＬ、ベクトル→ＶＳＲの変動（平行移動量や回転角）のパターンを、基準データ記憶部１０２に記憶された基準データ（基準値）と比較することで、個別認識率を算出する。人物同定部８２は、算出した個別認識率を、第１実施形態で説明した式（１）に加算して、認識率Ｉを計算する。係る処理によって、特徴箇所の位置のみで人物同定を行うよりも、更に高精度に人物を同定することができる。
【００４０】
以上説明した第３実施形態の人物同定装置５によれば、人物を頭上から撮像した画像に基づいて、更に高精度に人物を同定することができる。
＜照射部３０と撮像部４０の構成＞
上記各実施形態において、照射部３０と撮像部４０は、光学系を共通にして一体に構成することができる。以下、光学系が一体に構成された照射部３０と撮像部４０とを含む装置を、撮像照射装置Ｃ１と称する。
【００４１】
図１２は、撮像照射装置Ｃ１の構成の一例を示す構成図である。図１２において、撮像照射装置Ｃ１は、照射光生成部Ｃ１２、入出光分離部Ｃ１３１、光学部Ｃ１３２、及び固体撮像部Ｃ１４１を備える。
【００４２】
照射光生成部Ｃ１２は、制御部７０からの制御に基づいて、照射する画像を表す光を生成し、生成した光を出力する。
入出光分離部Ｃ１３１は、光学部Ｃ１３２と照射光生成部Ｃ１２の間の光路上であって、光学部Ｃ１３２と固体撮像部Ｃ１４１の間の光路上に設けられている。入出光分離部Ｃ１３１は、撮像照射装置Ｃ１が外部へ出射する出射光と、外部から撮像照射装置Ｃ１へ入射する入射光の光路を分離する。例えば、入出光分離部Ｃ１３１は、照射光生成部Ｃ１２から入射された光の少なくも一部を透過し、光学部Ｃ１３２から入射された光の少なくも一部を反射する。入出光分離部Ｃ１３１は、例えばハーフミラーであり、入射した光の一部を反射し、一部を透過する。
光学部Ｃ１３２は、例えば複数枚のレンズで構成される。固体撮像部Ｃ１４１は、例えば、ＣＭＯＳ（相補性金属酸化膜半導体）イメージセンサである。
【００４３】
照射光生成部Ｃ１２から出力された光は、入出光分離部Ｃ１３１を透過し、光学部Ｃ１３２を介して照射される。一方、撮像照射装置Ｃ１の外部から光学部Ｃ１３２へ入射された光は、入出光分離部Ｃ１３１で反射された後、反射部Ｃ１４０で反射される。反射部Ｃ１４０で反射された光は、固体撮像部Ｃ１４１へ入射し、光電変換によって、画像を示すデータに変換される。これにより、撮像照射装置Ｃ１は、照射と撮像で光学部Ｃ１３２を共通にすることができる。また、撮像照射装置Ｃ１は、照射と撮像の光軸を同じにすることができる。
【００４４】
以上のように、撮像照射装置Ｃ１は、照射と撮像で光軸を同じにすることができる。これにより、制御部７０は、照射したスポットを同じ光軸の撮像画像でそのまま認識できるので、スポットの調整を容易に行うことができる。また、撮像照射装置Ｃ１は、光学系を共通にするので、光学系を共通にしない場合と比較して、スペースを省くことができ、また、コストを下げることができる。また、利用者は、光学系から光が照射されているので、撮像されていることに気づき難い場合がある。これにより、利用者は、カメラで撮影されていることを意識することなく、電子制御装置１を利用することができる。
【００４５】
なお、撮像照射装置Ｃ１において、照射と撮像で、独立して焦点を合わせる機能を有してもよい。例えば、撮像照射装置Ｃ１は、光学部Ｃ１３２と照射光生成部Ｃ１２の間の光路上に可動レンズが設けられてもよい。また、撮像照射装置Ｃ１は、光学部Ｃ１３２と固体撮像部Ｃ１４１の間の光路上に可動レンズが設けられてもよいし、固体撮像部Ｃ１４１が可動である構成であってもよい。これにより、撮像照射装置Ｃ１は、照射と撮像各々で、焦点を合わせることができる。
【００４６】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等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内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【００４７】
例えば、人物同定装置５は、上記各実施形態で説明した手法に加えて、人物の髪型に基づいて人物を同定してもよい。この場合、人物同定部８２は、撮像画像ＩＭに含まれる人物の頭部Ｈと、基準データ記憶部１０２に記憶された基準データ（基準画像）とをマッチング処理等により比較することで、人物を同定する。ここで、基準データは、人物の頭部Ｈにおける特徴箇所の配置に基づくものであってもよいし、色ごとの輝度ヒストグラムなど、画像を処理した種々のデータを含んでもよい。また、基準画像は、予め撮像された撮像画像そのもの、或いは撮像画像の一部を切り出したものであってもよいし、撮像画像を処理した特徴量を反映させた画像、撮像画像における特徴箇所を照明条件に対して正規化した画像などであってもよい。図１３は、基準データ記憶部１０２に記憶された基準画像を例示した図である。
【００４８】
また、人物同定装置５は、照射部によって人物を照射し、照射された光による人物の影の形状に基づいて人物を同定してもよい。
【符号の説明】
【００４９】
１‥電子制御装置、５‥人物同定装置、３０‥照射部、４０‥撮像部、７０‥制御部、８０‥認証部、８１‥特徴箇所認識部、８２‥人物同定部、８３‥基準データ更新部、８４‥照射制御部、８５‥その他認証部、９０‥コンテンツ提供部、１００‥記憶部、１１０‥カメラインターフェース部
【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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【図１３】
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