(57)【要約】  【課題】更新前の認識用辞書を作成するために使用された生体画像を必要とせず、蓄積容量が限られている装置でも認識用辞書の更新を行うことができる、バイオメトリクス認証における認識用辞書の更新装置を提供すること。  【解決手段】更新前の認識用辞書１には生体画像２−１〜２−Ｎから主成分分析（Ｓ１３）により抽出された特徴量が登録されている。認識用辞書１から特徴量を読み出し、この特徴量と新たに入力された認識用辞書更新用の生体画像２−（Ｎ＋１）を用い、主成分分析により新たな特徴量を算出する（Ｓ２０）。この新たな特徴量により更新前の認識用辞書１を更新後認識用辞書１′に更新する。  【選択図】図２
2005099903.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体画像から抽出された特徴量が登録されたバイオメトリクス認証における認識用辞書の更新装置において、
前記認識用辞書に登録されている特徴量を読み出す読出手段と、
新たに入力された生体画像と前記読出手段により読み出された特徴量とから新たな特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出された新たな特徴量を更新後の特徴量として前記認識用辞書に登録する登録手段とを備えたことを特徴とするバイオメトリクス認証における認識用辞書の更新装置。
【請求項２】
前記特徴量は、平均生体画像と、該平均生体画像と各生体画像の共分散行列を主成分分析して得られる固有値を対角成分に並べた固有値行列およびそれらに対応する固有ベクトルを列ベクトルとして並べた対角化行列とを含み、
前記特徴量算出手段は、
新たに入力された生体画像と前記読出手段により読み出された平均生体画像とから新たな平均生体画像を算出する平均生体画像算出手段と、
新たに入力された生体画像と前記平均生体画像算出手段により算出された平均生体画像と前記読出手段により読み出された固有値行列および対角化行列とから新たな共分散行列を算出する共分散行列算出手段と、
前記共分散行列算出手段により算出された共分散行列を主成分分析し、新たな固有値行列および対角化行列を算出する固有値行列・対角化行列算出手段とを備え、
前記登録手段は、平均生体画像算出手段と固有値行列・対角化行列算出手段により算出された新たな平均生体画像と新たな固有値行列および対角化行列とを前記認識用辞書に登録することを特徴とする請求項１に記載のバイオメトリクス認証における認識用辞書の更新装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイオメトリクス認証における認識用辞書の更新装置に関し、特に、情報量の多い生体画像から抽出された比較的情報量の少ない特徴量が登録されたバイオメトリクス認証における認識用辞書の更新装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
各種システムへのアクセスや入室許可などのセキュリティ管理のために、顔や指紋などの生体画像を使用したバイオメトリクス認証が着目されている。バイオメトリクス認証を行う場合、経年変化による認識精度の低下が問題になる。これは、生体画像から抽出された各人の特徴量が認識用辞書としてバイオメトリクス認識装置に正しく登録されているにもかかわらず、時間が経つと生体形状などの経年変化により、本人であっても正しく本人と認識されないという問題である。
【０００３】
このような問題を解決し、生体の経年変化による認識精度の低下を防ぐためには、認識用辞書を定期的に更新する方法が有効である。認識用辞書を定期的に更新して経年変化による認識精度の低下を防ぐ従来技術は、下記非特許文献１に記載されている。
【非特許文献１】佐藤俊雄、助川寛、横井謙太郎、土橋浩慶、緒方淳、岡崎彰夫：“立ち位置変動を考慮した顔照合セキュリティシステム「Face Pass」の開発”映像情報メディア学会誌、56、7、pp.1111-1117（2002）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来から生体の経年変化に対して認識用辞書の更新が有効であることは述べられてはいるものの、いかに効率良く認識用辞書を更新するかについては述べられていない。
【０００５】
例えば、上記非特許文献１において、認識用辞書の更新は、過去の生体画像に新たに入力された認識用辞書更新用の生体画像が付け加えられて行われるため、その更新に際しては更新前の認識用辞書を作成するために使用された生体画像が必要である。
【０００６】
図６は、従来の認識用辞書更新のプロセスのフロー図である。更新前（新規）の認識用辞書１は、複数枚の正規化生体画像２−１，２−２，・・・，２−Ｎを用い、主成分分析して求めた特徴値を登録することにより作成される。また、正規化生体画像２−１，２−２，・・・，２−Ｎと新たに入力された更新用の正規化生体画像２−（Ｎ＋１）を用い、主成分分析して求めた特徴値に更新することにより更新後の認識用辞書１′に更新される。
【０００７】
上記より明らかなように、従来技術では認識用辞書の更新のために、バイオメトリクス認証装置に過去の生体画像を全て保持しておく必要があるが、バイオメトリクス認証を行ってその使用を許可する携帯電話端末など、携帯端末上でバイオメトリクス認証を行う装置では、生体画像の保持に使用し得る蓄積容量が限られているため、過去の生体画像を全て保持しておくことは実際上困難であり、認識用辞書の更新を行えないという課題がある。
【０００８】
本発明の目的は、上記課題を解決し、更新前の認識用辞書を作成するために使用された生体画像を必要とせず、蓄積容量が限られている携帯電話端末などの装置でも認識用辞書の更新を行うことができる、バイオメトリクス認証における認識用辞書の更新装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、生体画像から抽出された特徴量が登録されたバイオメトリクス認証における認識用辞書の更新装置において、前記認識用辞書に登録されている特徴量を読み出す読出手段と、新たに入力された生体画像と前記読出手段により読み出された特徴量とから新たな特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段により算出された新たな特徴量を更新後の特徴量として前記認識用辞書に登録する登録手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、前記特徴量が、平均生体画像と、平均生体画像と各生体画像の共分散行列を主成分分析して得られる固有値を対角成分に並べた固有値行列およびそれらに対応する固有ベクトルを列ベクトルとして並べた対角化行列とを含み、前記特徴量算出手段が、新たに入力された生体画像と前記読出手段により読み出された平均生体画像とから新たな平均生体画像を算出する平均生体画像算出手段と、新たに入力された生体画像と前記平均生体画像算出手段により算出された平均生体画像と前記読出手段により読み出された固有値行列および対角化行列とから新たな共分散行列を算出する共分散行列算出手段と、前記共分散行列算出手段により算出された共分散行列を主成分分析し、新たな固有値行列および対角化行列を算出する固有値行列・対角化行列算出手段とを備え、前記登録手段が、平均生体画像算出手段と固有値行列・対角化行列算出手段により算出された新たな平均生体画像と新たな固有値行列および対角化行列とを前記認識用辞書に登録することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明では、新たに入力された生体画像と更新前の認識用辞書に登録されている特徴量とから新たな特徴量を算出し、これを更新後の特徴量として認識用辞書に登録するので、更新前の認識用辞書を作成するために使用した生体画像を必要とせず、蓄積容量が限られている携帯端末などの装置でも認識用辞書の更新を行うことができる。
【００１２】
すなわち、更新前の認識用辞書を作成するために使用した生体画像を、将来の認識用辞書更新のために蓄積保持しておく必要がないため、蓄積容量が限られたバイオメトリクス認証装置でも認識用辞書の更新が可能となる。具体的には、蓄積容量が制限のある携帯電話端末などの携帯端末上で効率良く認識用辞書更新を行えるバイオメトリクス認証装置となり得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明について説明する。以下では主成分分析により生体画像から特徴量を算出し、生体画像として顔画像を使用するバイオメトリクス認証の場合を例として説明する。また、以下では、プロセスとして説明するが、プロセスの機能をソフトウエアあるいはハードウエアで実現することにより装置として構成できる。
【００１４】
図１は、基本的な新規認識用辞書作成プロセスおよび個人認証プロセスを示すフロー図である。新規認識用辞書作成プロセスでは、Ｎ枚（Ｎは１以上の整数）の顔画像を取得し（Ｓ１０）、それらの顔画像中の顔領域を検出する（Ｓ１１）。次に、顔領域の画像を抽出し、その画像が規格化された輝度および大きさになるように正規化して複数枚の正規化顔画像２−１，２−２，・・・，２−Ｎを得る（Ｓ１２）。次に、主成分分析によって特徴基底などを求めて特徴量を算出し（Ｓ１３）、この特徴量を登録することにより新規認識用辞書１を作成する。
【００１５】
個人認証プロセスでは、まず、認証対象の生体画像として顔画像を取得し（Ｓ１０）、その顔画像中の顔領域を検出する（Ｓ１１）。次に、顔領域の画像を抽出し、その画像が規格化された輝度および大きさになるように正規化して正規化顔画像を得る（Ｓ１２）。
【００１６】
特徴量算出・識別処理（Ｓ１４）では、正規化顔画像についての特徴量と認識用辞書１に予め登録されている特徴量から相違度または類似度を求め、その値の大小で個人認証の判定を行う。
図２は、本発明の一実施形態における認識用辞書更新プロセスを示すフロー図である。更新前の認識用辞書１は、上述したように、過去において複数枚の正規化顔画像２−１，２−２，・・・，２−Ｎを用いて作成されている。
【００１７】
新たな顔画像２−（Ｎ＋１）を使用して過去の認識用辞書１を新たな認識用辞書１′に更新しようとする場合、新たな顔画像２−（Ｎ＋１）を入力するとともに、認識用辞書１に登録されている特徴量を読み出す。特徴量算出処理（Ｓ２０）では、新たに入力された顔画像２−（Ｎ＋１）と認識用辞書１より読み出された特徴量とから主成分分析により更新された新たな特徴量を算出し、過去の特徴量を新たな特徴量に更新して更新後の認識用辞書１′に更新する。
【００１８】
以下に、主成分分析を用いた顔画像認証について数式を用いて具体的に示し、新たに入力された顔画像２−（Ｎ＋１）と認識用辞書１より読み出された更新前の特徴量とから更新後の特徴量を導出することができる理由を説明する。
【００１９】
まず、新規認識用辞書１の作成プロセスについて説明する。なお、図３は、このプロセスをまとめて示している。新規認識用辞書１の作成に用いるＮ枚の正規化顔画像２−１，２−２，・・・，２−Ｎをｘｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）とすると、その平均顔画像ｍ、共分散行列Σはそれぞれ、下記（１）、（２）式で定義できる。
【００２０】
【数１】
2005099903.tif 000003
【００２１】
【数２】
2005099903.tif 000004
【００２２】
共分散行列Σを下記（３）式に示すように主成分分析し、値の大きな順にｄ（ただし、ｄ＜Ｎ）個の固有値λｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｄ）が対角成分に並べられた下記（４）式に示す固有値行列Λと、それらに対応するｄ個の固有ベクトル（特徴基底）ｕｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｄ）が列ベクトルとして並べられた下記（５）式に示す対角行列Ａを求める。
【００２３】
【数３】
2005099903.tif 000005
【００２４】
【数４】
2005099903.tif 000006
【００２５】
【数５】
2005099903.tif 000007
【００２６】
以上のようにして求めた平均顔画像ｍと固有値行列Λと対角化行列Ａの３つを生体画像の特徴量として新規認識用辞書１に登録する。ここで、対角化行列Ａは、ｄ個の特徴基底ｕｉ  が列ベクトルとして並べられて作成されたものである。
【００２７】
次に、実際に個人認証を行うプロセスについて説明する。図４は、このプロセスをまとめて示している。個人認証を行うプロセスおいては、例えば、認識用辞書１に登録されている平均顔画像ｍと特徴基底ｕｉ  を使用して、下記（６）式により入力された正規化顔画像ｘの相違度Ｄを求め、相違度Ｄの大小で個人認証を行う。一般に相違度の定義は多数存在しており、下記（６）式はその一例にすぎない。なお、特徴基底ｕｉ  は、認識用辞書１に登録されている対角化行列Ａ内の列ベクトルとして格納されているものを使用する。
【００２８】
【数６】
2005099903.tif 000008
【００２９】
下記（７）式で示される類似度Ｓを求め、この類似度Ｓの値の大小によっても個人認証を行うことができる。類似度の定義も多数存在しており、（７）式はその一例にすぎない。
【００３０】
【数７】
2005099903.tif 000009
【００３１】
上記例では、相違度Ｄ（≧０）は、その値が０に近いほど入力された正規化画像ｘが認識用辞書１に登録されたその本人に近いことを示し、逆に、類似度（０≦Ｓ≦１）は、その値が大きいほど入力された正規化画像ｘが認識用辞書１に登録されたその本人に近いことを示す。
【００３２】
次に、上記で説明した認識用辞書作成と個人認証を行う顔画像認証装置に対して、過去に認識用辞書１を作成するために使用した正規化顔画像ｘｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を用いずに認識用辞書１を更新して新たな認識用辞書１′に更新するプロセスについて説明する。図５は、このプロセスをまとめて示している。
【００３３】
上記式（１）〜（３）をそのまま使用すれば、認識用辞書１に登録する必要のある平均顔画像ｍと対角化行列Ａのｄ個の特徴基底ｕｉ  を算出するためには、Ｎ枚の正規化顔画像ｘｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）が必要である。そのため、新たに入力されたＮ＋１枚目の正規化顔画像ｘＮ＋１  を付け加えて新たな認識用辞書１′に更新したい場合、Ｎ＋１枚目の正規化顔画像ｘＮ＋１  だけでなく、過去に認識用辞書１を作成するために使用したＮ枚の正規化顔画像ｘｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）の全てを用いて、合計Ｎ＋１枚の正規化顔画像から再度共分散行列Σ′を求めることになる。
【００３４】
しかし、ここで、新たにＮ＋１枚目の正規化顔画像ｘＮ＋１  が入力されて認識用辞書が更新される場合、更新前の平均顔画像をｍ、更新後の平均顔画像をｍ′とすると、下記（８）式が成り立つ。
【００３５】
【数８】
2005099903.tif 000010
【００３６】
すなわち、更新後の平均顔画像ｍ′は、過去に認識用辞書１を作成するために使用したＮ枚の正規化顔画像ｘｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を用いずに、新たに入力されたＮ＋１枚目の正規化顔画像ｘＮ＋１  と更新前の平均顔画像ｍから導出することができる。
【００３７】
同様に、認識用辞書更新前の共分散行列をΣ、更新後の共分散行列をΣ′とすると、下記（９）式が成り立つ。
【００３８】
【数９】
2005099903.tif 000011
【００３９】
なお、上記（９）式の導出過程で、下記（１０）,（１１）式が成り立つのは以下の理由による。
【００４０】
【数１０】
2005099903.tif 000012
【００４１】
【数１１】
2005099903.tif 000013
【００４２】
Σ演算中の（ｍ′−ｍ）Ｔ  はｉの変化によらず一定の行ベクトルであり、定数のように取り扱うことができるため、（ｍ′−ｍ）Ｔ  ＝ｐＴ  とおくと、下記（１２）式が成り立つ。
【００４３】
【数１２】
2005099903.tif 000014
【００４４】
同様に、Σ演算中の（ｍ′−ｍ）は、ｉの変化によらず一定の行ベクトルであり、定数のように取り扱うことができるため、下記（１３）式が成り立つ。
【００４５】
【数１３】
2005099903.tif 000015
【００４６】
以上の結果から明らかなように、認識用辞書更新後の共分散行列Σ′は、更新前の共分散行列Σと上記（８）式で求めた認識用辞書更新後の平均顔画像ｍ′から導出することができる。
【００４７】
さらに、上記（３）式より、認識用辞書更新前の共分散行列Σは、下記（１４）式に示すとおり、特徴基底ｕｉ  （ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を列ベクトルとした対角化行列Ａと固有値行列Λから導出することができる。
【００４８】
【数１４】
2005099903.tif 000016
【００４９】
したがって、上記（９），（１４）式から、最終的には下記（１５）式が成り立つ。すなわち、認識用辞書更新後の共分散行列Σ′は、対角化行列Ａと固有値行列Λと新たに入力されたＮ＋１枚目の正規化顔画像ｘＮ＋１  と上記（８）式で求めた認識用辞書更新後の平均顔画像ｍ′から導出することができる。
【００５０】
【数１５】
2005099903.tif 000017
【００５１】
結果として、認識用辞書登録後に登録する必要のある対角化行列Ａ′と固有値行列Λ′は、上記（１５）式で求めた認識用辞書更新後の共分散行列Σ′を下記（１６）式で主成分分析して導出することができる。
【００５２】
【数１６】
2005099903.tif 000018
【００５３】
以上の結果から、認識用辞書を新たに更新する場合、過去に認識用辞書を作成したときに使用した正規化顔画像を全て蓄積保持しておく必要がなく、既に登録されている平均顔画像ｍと固有値行列Λと対角化行列Ａの３つを用いて更新後の平均顔画像ｍ′と固有値行列Λ′と対角化行列Ａ′を導出できることが分かる。
【００５４】
以上、本発明に実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限られない。例えば、生体画像としては、顔画像の以外に、指紋、虹彩あるいは網膜など他の生体画像を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】基本的な新規認識用辞書作成プロセスおよび個人認証プロセスを示すフロー図である。
【図２】本発明の一実施形態における認識用辞書更新プロセスを示すフロー図である。
【図３】新規認識用辞書の作成プロセスを示すフロー図である。
【図４】個人認証を行うプロセスを示すフロー図である。
【図５】本発明の一実施形態における認識用辞書更新のプロセスのフロー図である。
【図６】従来の認識用辞書更新のプロセスのフロー図である。
【符号の説明】
【００５６】
１・・・更新前認識用辞書、１′・・・更新後認識用辞書、２−１〜２−（Ｎ＋１）・・・正規化生体（顔）画像
【図１】
2005099903.tif 000019
【図２】
2005099903.tif 000020
【図３】
2005099903.tif 000021
【図４】
2005099903.tif 000022
【図５】
2005099903.tif 000023
【図６】
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