(57)【要約】【課題】年齢判別の精度を上げ、性別判別の確信度を向上させることのできる年齢・性別判別装置を提供する。【解決手段】画像入力部１１により入力された顔画像から顔領域検出部１２にて顔領域を検出し、顔特徴抽出部１３にて顔の特徴情報を抽出する。個人顔特徴作成部１４は、あらかじめ男女別の幅広い年齢層の個人顔特徴情報を作成し、年齢と性別の情報と合わせて顔特徴保持部１５に保持しておく。照合演算部１６は、顔特徴抽出部１３で抽出された顔特徴情報と顔特徴保持部１５内の個人顔特徴情報とを照合して類似度を求める。判別部１７は、照合演算部１６から出力された類似度とそれに付属した年齢および性別の情報から当該人物の年齢と性別を判別し、結果出力部１８から判別結果を出力する。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象となる人物の顔画像を撮影して入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された顔画像から顔の特徴情報を抽出する顔特徴抽出手段と、
あらかじめそれぞれ年齢・性別の異なる複数の人物から取得した個人の顔の特徴情報を、当該個人顔特徴情報を取得した人物の年齢・性別情報と対応させて記憶している顔特徴記憶手段と、
前記顔特徴抽出手段により抽出された顔特徴情報と前記顔特徴記憶手段に記憶されている複数の個人顔特徴情報とを照合することにより両情報の類似度を求め、この求めた類似度のうち所定値以上の類似度および当該所定値以上の類似度が得られた個人顔特徴情報に対応させて前記顔特徴記憶手段に記憶されている年齢・性別情報を出力する照合手段と、
この照合手段から出力された類似度および年齢・性別情報から当該人物の年齢・性別を判別する判別手段と、
を具備したことを特徴とする年齢・性別判別装置。
【請求項２】
前記照合手段は、求めた類似度のうち所定値以上の類似度を大きい順に出力するとともに、これら所定値以上の類似度が得られた個人顔特徴情報に対応させて前記顔特徴記憶手段に記憶されている年齢・性別情報を出力することを特徴とする請求項１記載の年齢・性別判別装置。
【請求項３】
前記判別手段は、前記照合手段から類似度の大きい順に出力された複数の年齢情報の平均値を求め、この求めた平均値を年齢の判別結果とすることを特徴とする請求項２記載の年齢・性別判別装置。
【請求項４】
前記判別手段は、前記照合手段から類似度の大きい順に出力された複数の年齢情報とその出力順番との加重平均値を求め、この求めた加重平均値を年齢の判別結果とすることを特徴とする請求項２記載の年齢・性別判別装置。
【請求項５】
前記判別手段は、前記照合手段から大きい順に出力された類似度とこれら類似度に対応して出力された複数の年齢情報との加重平均値を求め、この求めた加重平均値を年齢の判別結果とすることを特徴とする請求項２記載の年齢・性別判別装置。
【請求項６】
前記判別手段は、前記照合手段から類似度の大きい順に出力された複数の性別情報の中で頻度の多い性別情報を求め、この求めた頻度の多い性別情報を性別の判別結果とすることを特徴とする請求項２記載の年齢・性別判別装置。
【請求項７】
前記判別手段は、前記照合手段から類似度の大きい順に出力された複数の性別情報の出力順番の累積頻度の多い性別情報を求め、この求めた累積頻度の多い性別情報を性別の判別結果とすることを特徴とする請求項２記載の年齢・性別判別装置。
【請求項８】
判別対象となる人物の顔画像を撮影して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顔画像から顔の特徴情報を抽出する顔特徴抽出ステップと、
あらかじめそれぞれ年齢・性別の異なる複数の人物から取得した個人の顔の特徴情報を、当該個人顔特徴情報を取得した人物の年齢・性別情報と対応させて記憶している顔特徴記憶手段と、
この顔特徴抽出ステップ手段により抽出された顔特徴情報と、あらかじめそれぞれ年齢・性別の異なる複数の人物から取得した個人の顔の特徴情報を当該個人顔特徴情報を取得した人物の年齢・性別情報と対応させて記憶している顔特徴記憶手段に記憶されている前記複数の個人顔特徴情報とを照合することにより両情報の類似度を求め、この求めた類似度のうち所定値以上の類似度および当該所定値以上の類似度が得られた個人顔特徴情報に対応させて前記顔特徴記憶手段に記憶されている年齢・性別情報を出力する照合ステップと、
この照合ステップから出力された類似度および年齢・性別情報から当該人物の年齢・性別を判別する判別ステップと、
を具備したことを特徴とする年齢・性別判別方法。
【請求項９】
認識対象となる人物の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
この生体情報取得手段により取得された生体情報から当該人物固有の特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、
あらかじめそれぞれ年齢・性別の異なる複数の人物の生体情報から取得した個人の生体の特徴情報を、当該個人生体特徴情報を取得した人物の年齢・性別情報と対応させて記憶している生体特徴記憶手段と、
前記認識対象となる人物の顔画像から当該人物の年齢・性別を判別する年齢・性別判別手段と、
この年齢性別判別手段により判別された年齢・性別に対応する年齢・性別情報とともに記憶されている個人生体特徴情報を前記生体特徴記憶手段から抽出する照合対象抽出手段と、
この照合対象抽出手段により抽出された個人生体特徴情報と前記生体特徴抽出手段により抽出された特徴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判定する第１の照合手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項１０】
前記年齢・性別判別手段は、
前記認識対象となる人物の顔画像を撮影して入力する画像入力手段と、
この画像入力手段により入力された顔画像から顔の特徴情報を抽出する顔特徴抽出手段と、
あらかじめそれぞれ年齢・性別の異なる複数の人物から取得した個人の顔の特徴情報を、当該個人顔特徴情報を取得した人物の年齢・性別情報と対応させて記憶している顔特徴記憶手段と、
前記顔特徴抽出手段により抽出された顔特徴情報と前記顔特徴記憶手段に記憶されている複数の個人顔特徴情報とを照合することにより両情報の類似度を求め、この求めた類似度のうち所定値以上の類似度および当該所定値以上の類似度が得られた個人顔特徴情報に対応させて前記顔特徴記憶手段に記憶されている年齢・性別情報を出力する第２の照合手段と、
この第２の照合手段から出力された類似度および年齢・性別情報から当該人物の年齢・性別を判別する判別手段と、
を具備したことを特徴とする請求項９記載の人物認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば、コンビニエンスストアなどの店舗でのマーケティングや人と機械やコンピュータなどとのヒューマンインタフェイスに用いられる年齢・性別判別装置および年齢・性別判別方法に関する。
【０００２】
また、本発明は、たとえば、セキュリティ管理などにおいて、上記年齢・性別判別装置を用いて顔画像などの生体情報により人物を認識する人物認識装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
たとえば、人間どうしのコミュニケーションにおいては、相手の顔を見ることによって、誰であるかを識別していると同時に、表情や仕草、性別や年齢なども推定している。そして、それらの情報に応じて、話し方や態度を変えて応対している。
【０００４】
また、たとえば、マーケティングの分野においては、性別や年齢の情報を得ることは、その後の新商品開発において貴重なデータとなる。このような年齢や性別を判別する手法としては、たとえば、１５歳から６４歳までを５歳間隔で区切った男女別の平均顔を作成し、入力された顔と平均顔との特徴点間の距離を求め、その距離が最小となる平均顔を当該人物の年齢、性別とする技術が知られている（たとえば、非特許文献１参照）。
【０００５】
一方、セキュリティ管理として、顔画像により人物を認識する人物認識装置がある。この種の人物認識装置における顔照合方法として、あらかじめ登録されている特定の人物と一致しているかどうかを判別する１対１照合や、あらかじめ登録されている複数の人物全員とそれぞれ照合を行ない、特定の人物を同定する１対Ｎ照合がある。このような顔照合の手法としては、たとえば、動画像を用いた顔認識システムなどが知られている（たとえば、非特許文献２、特許文献１参照）。
【非特許文献１】電子情報通信学会  信学技報  ＰＲＭＵ２００１−１３８（２                        ００１年１１月）  平均顔との距離を用いた性別・年齢推定手                        法の提案
【非特許文献２】電子情報通信学会  信学技報ＰＲＭＵ９７−５０（１９９７年                        ６月）  動画像を用いた顔認識システム
【特許文献１】特開平１１−１７５７１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した年齢や性別を判別する従来の技術では、５歳間隔で区切った平均顔との比較であり、年齢判定の精度や性別判定の確からしさが劣ってしまうという問題点がある。  
また、顔照合の１対Ｎ照合においては、登録されている人数が多くなればなるほど照合に要する時間もかかり、利便性が悪くなってしまうという問題点がある。
【０００７】
そこで、本発明は、年齢判別の精度を上げ、性別判別の確信度を向上させることのできる年齢・性別判別装置および年齢・性別判別方法を提供することを目的とする。  
また、本発明は、生体照合の１対Ｎ照合で照合すべき人数を相対的に減らし、照合時間を著しく短縮することのできる人物認識装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の年齢・性別判別装置は、判別対象となる人物の顔画像を撮影して入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力された顔画像から顔の特徴情報を抽出する顔特徴抽出手段と、あらかじめそれぞれ年齢・性別の異なる複数の人物から取得した個人の顔の特徴情報を、当該個人顔特徴情報を取得した人物の年齢・性別情報と対応させて記憶している顔特徴記憶手段と、前記顔特徴抽出手段により抽出された顔特徴情報と前記顔特徴記憶手段に記憶されている複数の個人顔特徴情報とを照合することにより両情報の類似度を求め、この求めた類似度のうち所定値以上の類似度および当該所定値以上の類似度が得られた個人顔特徴情報に対応させて前記顔特徴記憶手段に記憶されている年齢・性別情報を出力する照合手段と、この照合手段から出力された類似度および年齢・性別情報から当該人物の年齢・性別を判別する判別手段とを具備している。
【０００９】
また、本発明の年齢・性別判別方法は、判別対象となる人物の顔画像を撮影して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顔画像から顔の特徴情報を抽出する顔特徴抽出ステップと、あらかじめそれぞれ年齢・性別の異なる複数の人物から取得した個人の顔の特徴情報を、当該個人顔特徴情報を取得した人物の年齢・性別情報と対応させて記憶している顔特徴記憶手段と、この顔特徴抽出ステップ手段により抽出された顔特徴情報と、あらかじめそれぞれ年齢・性別の異なる複数の人物から取得した個人の顔の特徴情報を当該個人顔特徴情報を取得した人物の年齢・性別情報と対応させて記憶している顔特徴記憶手段に記憶されている前記複数の個人顔特徴情報とを照合することにより両情報の類似度を求め、この求めた類似度のうち所定値以上の類似度および当該所定値以上の類似度が得られた個人顔特徴情報に対応させて前記顔特徴記憶手段に記憶されている年齢・性別情報を出力する照合ステップと、この照合ステップから出力された類似度および年齢・性別情報から当該人物の年齢・性別を判別する判別ステップとを具備している。
【００１０】
さらに、本発明の人物認識装置は、認識対象となる人物の生体情報を取得する生体情報取得手段と、この生体情報取得手段により取得された生体情報から当該人物固有の特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段と、あらかじめそれぞれ年齢・性別の異なる複数の人物の生体情報から取得した個人の生体の特徴情報を、当該個人生体特徴情報を取得した人物の年齢・性別情報と対応させて記憶している生体特徴記憶手段と、前記認識対象となる人物の顔画像から当該人物の年齢・性別を判別する年齢・性別判別手段と、この年齢性別判別手段により判別された年齢・性別に対応する年齢・性別情報とともに記憶されている個人生体特徴情報を前記生体特徴記憶手段から抽出する照合対象抽出手段と、この照合対象抽出手段により抽出された個人生体特徴情報と前記生体特徴抽出手段により抽出された特徴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判定する第１の照合手段とを具備している。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、年齢判別の精度を上げ、性別判別の確信度を向上させることのできる年齢・性別判別装置および年齢・性別判別方法を提供できる。
【００１２】
また、本発明によれば、生体照合の１対Ｎ照合で照合すべき人数を相対的に減らし、照合時間を著しく短縮することのできる人物認識装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
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年齢・性別判別装置の構成を概略的に示すものである。この年齢・性別判別装置は、判別対象となる人物の顔画像を撮像して入力する画像入力手段としての画像入力部１１、画像入力部１１により入力された画像から人物の顔領域を検出する顔領域検出部１２、顔領域検出部１２により検出された顔領域内の顔の特徴情報を抽出する顔特徴抽出手段としての顔特徴抽出部１３、あらかじめ男女別の幅広い年齢層の人物から個人の顔の特徴情報を作成する個人顔特徴作成部１４、個人顔特徴作成部１４により作成された複数の個人顔特徴情報を当該個人顔特徴情報を取得した人物の年齢情報および性別情報と対応させて記憶（保持）している顔特徴記憶手段としての顔特徴保持部１５、顔特徴抽出部１３により抽出された顔特徴情報と顔特徴保持部１５に保持された複数の個人顔特徴情報とを照合することにより両情報の類似度を求め、この求めた類似度のうち所定値以上の類似度および当該所定値以上の類似度が得られた個人顔特徴情報に対応させて顔特徴保持部１５に保持されている年齢情報および性別情報を出力する照合手段としての照合演算部１６、照合演算部１６から出力された類似度および年齢、性別情報から当該人物の年齢および性別を判別する判別手段としての判別部１７、判別部１７の判別結果を出力する結果出力部１８を有して構成されている。
【００１４】
以下、各部について詳細に説明する。  
画像入力部１１は、たとえば、ビデオカメラなどからなり、判別対象となる人物の少なくとも顔を含む画像（以下、顔画像という）を撮影して、デジタル濃淡画像情報として出力する。このデジタル濃淡画像情報は、たとえば、図２に示すように、横方向に５１２画素、縦方向に５１２画素、各画素が８ビットからなる構造で、１秒間に３０枚出力される画像情報である。
【００１５】
顔領域検出部１２は、入力された画像情報１枚ごとに顔パターンを検出する。この顔検出処理は、たとえば、図３に示すフローチャートのような処理手順で実行される。以下、図３の処理手順について説明する。
【００１６】
まず、サイズｓやｙ，ｘ座標などの初期化を行なう（ステップ３０１〜３０３）。次に、あらかじめ用意されたサイズの異なる複数の標準顔パターンｇｓ（ｉ，ｊ）を用いて、入力画像ｆ（ｘ，ｙ）内の局所領域との相関Ｍｓ（ｘ，ｙ）を、座標（ｘ，ｙ）をずらしながら下記数１にしたがって計算する（ステップ３０４）。ここで、サイズの異なる標準顔パターンｇｓ（ｉ，ｊ）は、決められたサイズであらかじめ収集した顔パターンを平均するなどして作成される。  
【数１】
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【００１７】
次に、求めた相関Ｍｓ（ｘ，ｙ）が一定の閾値ＴＨＲ以上であれば（ステップ３０５）、顔パターンを検出したものとして、その結果を出力する（ステップ３０６）。この画像探索を、図４に模式的に示すように、標準顔パターンｇｓ（ｉ，ｊ）のサイズｓを変更しながら実施する。図３のステップ３０７〜３１２がその処理である。  
なお、図４において、符号４０１，４０３，４０５は入力画像全体を示し、符号４０２，４０４，４０６は標準顔パターンｇｓ（ｉ，ｊ）を示している。
【００１８】
顔特徴抽出部１３は、顔領域検出部１２にて検出された顔領域から、まず、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））に開示されている方法などを用いてよい。
【００１９】
次に、検出された目、鼻、口などの位置を基に顔領域を一定の大きさ、形状に切出し、その濃淡情報を顔特徴情報とする。なお、顔特徴情報としては、上記のような濃淡情報だけでなく、目、鼻、口などの大きさやそれらの間の画素数などを特徴情報としてもよい。
【００２０】
個人顔特徴作成部１４は、顔特徴情報の作成方法は顔特徴抽出部１３と同様であるが、あらかじめ男女別の幅広い年齢層の人物の顔画像から顔特徴情報を作成しておく点が異なる。たとえば、男女それぞれ、年齢が１０歳から７０歳までの各年齢につき２人ずつ１２２人分の顔特徴量を作成しておいたり、あるいは、各年齢に対して複数人の顔画像を準備しておき、顔の特徴情報を各年齢ごとに平均したものを、その年齢における特徴量とする、などが考えられる。
【００２１】
照合演算部１６は、顔特徴抽出部１３から出力される顔特徴情報と、顔特徴保持部１５に保持されているあらかじめ作成された男女別の各年齢の個人顔特徴情報とを照合することにより両情報の類似度を求め、この求めた類似度のうち所定値以上の類似度および当該所定値以上の類似度が得られた個人顔特徴情報に対応させて顔特徴保持部１５に保持されている年齢情報および性別情報を出力する。この照合演算部１６で実行される処理は、図５に示すような処理手順で実行される。以下、図５の処理手順について説明する。
【００２２】
まず、カテゴリｃの初期設定を行なった後（ステップ５０１）、顔特徴保持部１５にあらかじめ保持されているカテゴリｃの個人顔特徴情報である顔特徴パターン（辞書パターン）ｒｃ（ｉ、ｊ）と、入力された顔画像の顔特徴パターン（入力画像）ｈ（ｘ、ｙ）との類似度Ｓｉｍｃ（ｘ、ｙ）を、下記数２のように相関を求めることで計算する（ステップ５０２）。  
【数２】
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【００２３】
ここで、顔特徴保持部１５に保持されている顔特徴パターンｒｃ（ｉ、ｊ）は、たとえば、図６に示すようなデータ構造を持っている。照合演算部１６は、求めた類似度Ｓｉｍｃ（ｘ、ｙ）の大きい順に、複数（たとえば、１０個）の類似度およびそれらに対応する年齢情報と性別情報（カテゴリ名）を出力する（ステップ５０３〜５０７）。
【００２４】
なお、個人顔特徴作成部１４において、各年齢に対して複数人の顔画像を準備しておき、顔特徴情報を各年齢ごとに平均したものを、その年齢における顔特徴情報とした場合は、複数人の顔画像の変動成分を考慮して、混合類似度法や複合類似度法、局所相関法など、他の手法で類似度を計算してもよい。
【００２５】
判別部１７は、照合演算部１６から類似度の大きい順に複数出力された、類似度、年齢情報、性別情報などから、当該人物の年齢と性別を判別する。照合演算部１６の出力結果の様子を図７に示す。図７では、類似度の大きい上位１０人のデータ（類似度、年齢情報、性別情報）を出力している。これらのデータから年齢と性別を判別するものである。
【００２６】
年齢と性別の判別方法は、たとえば、年齢判別であれば、１０人の年齢情報の平均値を求める、あるいは、年齢情報に順位による重みをつけた平均値を求める、あるいは、年齢情報に対応する類似度を掛けた平均値（加重平均値）を求める、などが考えられる。
【００２７】
図７に示した数値例を基に計算すると、単純な平均値であれば２９歳、順位による重み付けとして１位なら「１０」、２位なら「９」などという重み付けとした場合は、年齢情報に重みを掛け、全体の重みである１位から１０位までの重み付けの合計「５５」で割ると２８歳（小数点第１位四捨五入）、類似度による重み付けとした場合は、年齢情報に類似度を掛け、全体の重みである１位から１０位までの類似度合計「６．３」で割ると２９歳（小数点第１位四捨五入）となる。
【００２８】
また、性別判別であれば、１０人のうち多いほうの性別情報、順位により重みを付けて頻度の多い性別とする、などが考えられる。図７に示した数値例を基に計算すると、１０人のうち多いほうの性別は男性であるから「男」と出力し、順位による重み付けとして１位ならその性別の頻度を「１０」、２位なら「９」などという重みとした場合は、男性の頻度が１位「１０」、２位「９」、３位「８」、５位「６」、６位「５」、８位「３」、９位「２」、１０位「１」の合計の「４４」、女性の頻度が４位「７」と７位「４」の合計の「１１」であり、「男」を出力する。  
なお、判別に要する人数としては、類似度の大きい上位１０人に限らず、類似度がある閾値以上である全員であってもよい。
【００２９】
以上説明したような手法により、人物の年齢および性別を判別することができる。
【００３０】
なお、上記第１の実施の形態では、年齢および性別の両方を判別する場合について説明したが、必ずしも年齢および性別の両方を判別する必要がなく、少なくともいずれか一方を判別すればよい。
【００３１】
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、たとえば、セキュリティ管理などにおいて、前述した年齢・性別判別装置を用いて顔画像などの生体情報により人物を認識する人物認識装置に適用したものであり、以下それについて説明する。
【００３２】
なお、以下の説明では、人物の生体情報として顔画像を用いた場合を例として述べるが、顔画像以外に、指紋画像、虹彩情報、掌形画像、指画像、精脈情報、音声情報などの他の生体情報を用いても同様に実施できる。
【００３３】
図８は、第２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、認識対象となる人物の顔画像を撮像して入力する生体情報取得手段としての画像入力部８１、画像入力部８１により入力された画像から人物の顔領域を検出する顔領域検出部８２、顔領域検出部８２により検出された顔領域内の顔の特徴情報を抽出する生体特徴抽出手段としての顔特徴抽出部８３、あらかじめ登録されている人物の顔の特徴情報を作成する個人顔特徴作成部８４、個人顔特徴作成部８４により作成された複数の個人顔特徴情報を当該個人顔特徴情報を取得した人物の年齢情報および性別情報と対応させて記憶（保持）している生体特徴記憶手段としての顔特徴保持部８５、たとえば、第１の実施の形態で説明した年齢・性別判別装置を用いて年齢と性別を判別する年齢・性別判別手段としての年齢・性別判別部８６、年齢・性別判別部８６から出力された年齢および性別と一致する個人顔特徴情報を顔特徴保持部８５から抽出する照合対象抽出手段としての照合対象抽出部８７、顔特徴抽出部８３により抽出された顔特徴情報と照合対象抽出部８７により抽出された個人顔特徴情報とを照合することにより両情報の類似度を求める照合手段としての照合演算部８８、照合演算部８８で求められた類似度の最も大きい人物を認識結果として出力する結果出力部８９を有して構成されている。
【００３４】
なお、画像入力部８１、顔領域検出部８２、顔特徴抽出部８３、個人顔特徴作成部８４、顔特徴保持部８５、照合演算部８８、結果出力部８９は、基本的には前述した第１の実施の形態における画像入力部１１、顔領域検出部１２、顔特徴抽出部１３、個人顔特徴作成部１４、顔特徴保持部１５、照合演算部１６、結果出力部１８と同様であるので説明は省略する。
【００３５】
また、年齢・性別判別部８６は、第１の実施の形態で説明した年齢・性別判別装置と同様であるので説明は省略する。ただし、この場合、生体情報として顔画像を用いているので、画像入力部８１を共用している。
【００３６】
このような構成において動作を簡単に説明すると、画像入力部８１は、認識対象者の顔画像を入力し、顔領域検出部８２は、入力された画像から顔領域を検出する。顔特徴抽出部８３は、顔領域検出部８２にて検出された顔領域内の顔特徴情報を抽出する。  
一方、個人顔特徴作成部８４は、あらかじめ登録された人物の個人顔特徴情報を作成し、年齢と性別の情報と合わせて顔特徴保持部８５に保存しておく。
【００３７】
年齢・性別判別部８６は、第１の実施の形態で説明した年齢・性別判別方法を用いて年齢と性別を判別する。照合対象抽出部８７は、年齢・性別判別部８６から出力された年齢および性別と一致する顔特徴情報を顔特徴保持部８５から抽出する。照合演算部８８は、顔特徴抽出部８３で抽出された顔特徴情報と、照合対象抽出部８７で抽出された個人顔特徴情報とを照合し、類似度の最も大きい人物を、結果出力部８９から出力する。
【００３８】
このような構成であれば、顔照合の１対Ｎ照合では、あらかじめ登録されている全員と照合するために照合時間が多くかかってしまうが、照合対象抽出部８７にて照合対象とする人物を絞り込むことで、照合時間を著しく短縮することができる。
【００３９】
図９にその様子を示す。登録されている人数を例えば１０００人とした場合、図９のような年齢分布で、各年代の男女比率が同じであるとすると、第１の実施の形態の年齢・性別判別方法を用いて、たとえば４５歳の男性と判別された場合、照合人数を１００人に絞り込むことができる。年齢・性別判別の際に照合する人数が１２２人であるとすると、合わせて２２２人の照合で済むこととなる。
【００４０】
なお、年齢および性別の判別では、各年齢全ての顔特徴情報を作成してもよいし、各年代別に顔特徴情報を作成してもよい。
【００４１】
また、上記第２の実施の形態では、年齢・性別判別部８６が第１の実施の形態で説明した年齢・性別判別装置を用いて年齢と性別を判別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、他の年齢・性別判別方式を用いることも可能である。
【００４２】
さらに、上記第２の実施の形態では、生体情報として顔画像を用いた場合を例に説明したが、他の生体情報を用いることも可能である。その場合、たとえば、生体情報として指紋画像を用いた場合、画像入力部であるカメラと指紋入力部を設け、カメラから入力された顔画像にて年齢・性別の判別処理を行ない、あらかじめ登録されている指紋特徴情報と年齢および性別情報から照合すべき指紋特徴情報の数を絞り込み、絞り込んだ指紋特徴情報のみの照合を行なうことも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る年齢・性別判別装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】画像入力部が出力する画像情報の形態の一例を示す図。
【図３】顔領域検出部が実行する処理手順を示すフローチャート。
【図４】顔領域検出部の処理を模式的に示す図。
【図５】照合演算部が実行する処理手順を示すフローチャート。
【図６】顔特徴保持部が保持する顔特徴パターンの構造を示す図。
【図７】照合演算部が出力する結果の一例を示す図。
【図８】本発明の第２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９】照合時間短縮のイメージを説明する図。
【符号の説明】
【００４４】
１１…画像入力部（画像入力手段）、１２…顔領域検出部、１３…顔特徴抽出部（顔特徴抽出手段）、１４…個人顔特徴作成部、１５…顔特徴保持部（顔特徴記憶手段）、１６…照合演算部（照合手段、第２の照合手段）、８１…画像入力部（生体情報取得手段）、８２…顔領域検出部、８３…顔特徴抽出部（生体特徴抽出手段）、８４…個人顔特徴作成部、８５…顔特徴保持部（生体特徴記憶手段）、８６…年齢・性別判別部（年齢・性別手段）、８７…照合対象抽出部（照合対象抽出手段）、８８…照合演算部（第１の照合手段）。
【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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