(57)【要約】【課題】履歴画像の顔が画像中央部に配置され、かつ、顔が正面を向いている確立が高くなり、認識対象者の識別を明確にすることができる人物認識装置を提供する。【解決手段】ビデオカメラを用いて認識対象となる人物の顔画像を連続的に複数フレーム入力し、この連続的に入力される複数フレームの入力顔画像からそれぞれ得られる当該人物固有の顔の特徴情報を辞書記憶手段にあらかじめ記憶されている辞書情報と順次照合することにより両情報の類似度をそれぞれ求め、この求めた各類似度により当該人物が本人であるか否かを認識する人物認識装置において、最高値の類似度が得られたときのフレームの入力顔画像を履歴画像として保存する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
認識対象となる人物の少なくとも顔画像を複数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る複数の入力顔画像を一時記憶する第１の画像記憶手段と、
前記画像入力手段により入力される複数の入力顔画像に基づく情報をあらかじめ登録された辞書情報と順次照合することにより両情報の類似度をそれぞれ求め、この求めた各類似度により当該人物が本人であるか否かを認識する認識手段と、
この認識手段において求めた各類似度を一時記憶する類似度記憶手段と、
前記認識手段による認識処理が終了したのに基づき、前記類似度記憶手段に記憶された各類似度の中から最高値を示す類似度を選択する第１の選択手段と、
この第１の選択手段により選択された最高値の類似度が得られたときの入力顔画像を前記第１の画像記憶手段から選択する第２の選択手段と、
この第２の選択手段により選択された最高値の類似度が得られたときの入力顔画像を履歴画像として記憶する第２の画像記憶手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項２】
認識対象となる人物の少なくとも顔画像を複数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る複数の入力顔画像に基づく情報をあらかじめ登録された辞書情報と順次照合することにより両情報の類似度をそれぞれ求め、この求めた各類似度により当該人物が本人であるか否かを認識する認識手段と、
前記画像入力手段により入力される複数の入力顔画像からそれぞれ目および鼻のうち少なくともいずれか一方の位置を検出する顔特徴点検出手段と、
この顔特徴点検出手段により検出された目および鼻のうち少なくともいずれか一方の位置があらかじめ設定される基準値の範囲内のとき、当該目および鼻のうち少なくともいずれか一方の位置を検出した入力顔画像を履歴画像として記憶する第２の画像記憶手段と、
を具備したことを特徴とする人物認識装置。
【請求項３】
認識対象となる通行者の少なくとも顔画像を複数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る複数の入力顔画像を一時記憶する第１の画像記憶手段と、
前記画像入力手段により入力される複数の入力顔画像に基づく情報をあらかじめ登録された辞書情報と順次照合することにより両情報の類似度をそれぞれ求め、この求めた各類似度により当該通行者が本人であるか否かを認識する認識手段と、
この認識手段の認識結果に基づき当該通行者の通行を制御する通行制御手段と、
前記認識手段において求めた各類似度を一時記憶する類似度記憶手段と、
前記認識手段による認識処理が終了したのに基づき、前記類似度記憶手段に記憶された各類似度の中から最高値を示す類似度を選択する第１の選択手段と、
この第１の選択手段により選択された最高値の類似度が得られたときの入力顔画像を前記第１の画像記憶手段から選択する第２の選択手段と、
この第２の選択手段により選択された最高値の類似度が得られたときの入力顔画像を履歴画像として記憶する第２の画像記憶手段と、
を具備したことを特徴とする通行制御装置。
【請求項４】
認識対象となる通行者の少なくとも顔画像を複数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る複数の入力顔画像に基づく情報をあらかじめ登録された辞書情報と順次照合することにより両情報の類似度をそれぞれ求め、この求めた各類似度により当該通行者が本人であるか否かを認識する認識手段と、
この認識手段の認識結果に基づき当該通行者の通行を制御する通行制御手段と、
前記画像入力手段により入力される複数の入力顔画像からそれぞれ目および鼻のうち少なくともいずれか一方の位置を検出する顔特徴点検出手段と、
この顔特徴点検出手段により検出された目および鼻のうち少なくともいずれか一方の位置があらかじめ設定される基準値の範囲内のとき、当該目および鼻のうち少なくともいずれか一方の位置を検出した入力顔画像を履歴画像として記憶する第２の画像記憶手段と、
を具備したことを特徴とする通行制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば、認識対象となる人物によって入力される顔画像をあらかじめ登録された辞書情報と照合することにより当該人物が本人であるか否かを認識する人物認識装置、および、この人物認識装置を用いて通行者の通行（たとえば、セキュリティエリアに対する入退場など）を制御する通行制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、この種の人物認識装置は、認識対象となる人物の顔画像をビデオカメラを用いて入力し、この入力した顔画像から得られる当該人物固有の顔の特徴情報を辞書情報として辞書記憶手段にあらかじめ記憶（登録）しておく。
【０００３】
そして、認識時には、ビデオカメラを用いて、認識対象となる人物の顔画像を連続的に複数フレーム入力し、この連続的に入力される複数フレームの入力顔画像からそれぞれ得られる当該人物固有の顔の特徴情報を辞書記憶手段にあらかじめ記憶されている辞書情報と順次照合することにより両情報の類似度をそれぞれ求め、この求めた各類似度により当該人物が本人であるか否かを認識する。
【０００４】
このような人物認識装置においては、当該装置を利用した人物の顔画像を履歴画像として保存する場合がある。その場合、従来は処理を簡易にするため、照合開始１フレーム目の顔画像を取得し、この１フレーム目の顔画像を履歴画像として保存していた（たとえば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−２７９４２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の照合開始１フレーム目の顔画像を履歴画像とする方法では、入力顔画像から顔を検知後であるが、顔が正面を向いていない場合があり、後で履歴画像を見ても当該人物が本人であるのか判断が難しかいという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、履歴画像の顔が画像中央部に配置され、かつ、顔が正面を向いている確立が高くなり、認識対象者の識別を明確にすることができる人物認識装置および通行制御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】
【０００７】
本発明の人物認識装置は、認識対象となる人物の少なくとも顔画像を複数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る複数の入力顔画像を一時記憶する第１の画像記憶手段と、前記画像入力手段により入力される複数の入力顔画像に基づく情報をあらかじめ登録された辞書情報と順次照合することにより両情報の類似度をそれぞれ求め、この求めた各類似度により当該人物が本人であるか否かを認識する認識手段と、この認識手段において求めた各類似度を一時記憶する類似度記憶手段と、前記認識手段による認識処理が終了したのに基づき、前記類似度記憶手段に記憶された各類似度の中から最高値を示す類似度を選択する第１の選択手段と、この第１の選択手段により選択された最高値の類似度が得られたときの入力顔画像を前記第１の画像記憶手段から選択する第２の選択手段と、この第２の選択手段により選択された最高値の類似度が得られたときの入力顔画像を履歴画像として記憶する第２の画像記憶手段とを具備している。
【０００８】
また、本発明の通行制御装置は、認識対象となる通行者の少なくとも顔画像を複数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る複数の入力顔画像を一時記憶する第１の画像記憶手段と、前記画像入力手段により入力される複数の入力顔画像に基づく情報をあらかじめ登録された辞書情報と順次照合することにより両情報の類似度をそれぞれ求め、この求めた各類似度により当該通行者が本人であるか否かを認識する認識手段と、この認識手段の認識結果に基づき当該通行者の通行を制御する通行制御手段と、前記認識手段において求めた各類似度を一時記憶する類似度記憶手段と、前記認識手段による認識処理が終了したのに基づき、前記類似度記憶手段に記憶された各類似度の中から最高値を示す類似度を選択する第１の選択手段と、この第１の選択手段により選択された最高値の類似度が得られたときの入力顔画像を前記第１の画像記憶手段から選択する第２の選択手段と、この第２の選択手段により選択された最高値の類似度が得られたときの入力顔画像を履歴画像として記憶する第２の画像記憶手段とを具備している。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、たとえば、最高値の類似度が得られたときの入力顔画像を履歴画像として保存することにより、履歴画像の顔が画像中央部に配置され、かつ、顔が正面を向いている確立が高くなり、認識対象者の識別を明確にすることができる人物認識装置および通行制御装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
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、認識対象者（以下、人物ともいう）１００の顔画像（少なくとも顔を含んでいる画像）を撮像して入力する画像取得手段としてのテレビジョンカメラ１０１、カメラ１０１の近傍から認識対象者１００の少なくとも顔に向けて一定の照度で光を照射する照明手段としての照明部１０２、認識対象者１００に対して入力された顔画像や各種案内などを表示したり、認識対象者１００の個人ＩＤ（識別情報）などを入力したりする表示手段および入力手段としての入出力部１０３、および、カメラ１０１から入力された顔画像を処理して顔画像の認識処理などを行なう処理部１０４を有して構成されている。
【００１１】
なお、以下の説明では、画像入力データ、抽出した特徴量、部分空間、部分空間を構成するための固有ベクトル、相関行列、登録の時刻、日時、場所などの状況情報、暗証番号、ＩＤ番号などの個人情報の各情報が登場してくる。そして、認識データと言うときは、部分空間、または、部分空間を構成するための固有ベクトルを含み、登録情報（辞書情報）と言うときは、画像入力データ、抽出した特徴量、部分空間、部分空間を構成するための固有ベクトル、相関行列、状況情報、個人情報を含んでいる。したがって、認識データは登録情報に含まれる。
【００１２】
カメラ１０１は、認識対象者１００の顔画像を下方から所定角度で撮像して入力するものであり、たとえば、ＣＣＤセンサなどの撮像素子を用いたテレビジョンカメラを有して構成されている。
【００１３】
照明部１０２は、カメラ１０１の近傍（たとえば、カメラ１０１の側部）から認識対象者１００の顔に向けて一定の照度で光を照射する蛍光灯などの照明器具である。
【００１４】
入出力部１０３は、カメラ１０１で撮影されている認識対象者１００の顔画像や各種ガイダンス、処理結果などを表示したり、認識対象者１００の個人ＩＤやパスワードなどを入力するもので、たとえば、液晶表示部とタッチパネルとを一体化して構成されていて、カメラ１０１の近傍、たとえば、カメラ１０１の上部で、ほぼ認識対象者１００の顔部分と相対応する位置に設けられている。なお、表示によるガイダンスのみに限らず、音声によるガイダンス機能を付加してもよい。
【００１５】
処理部１０４は、カメラ１０１からの顔画像を入力する画像入力手段としての画像入力部１０５、画像入力部１０５から得られた人物の顔画像を用いて、あらかじめ準備されたパターン辞書との照合で顔および目、鼻などの顔部品の位置を検出する特徴抽出手段としての顔検出部１０６、顔検出部１０６の出力に基づき濃淡情報あるいは部分空間情報などの顔の特徴量を抽出する特徴抽出手段としての特徴抽出部１０７、辞書情報の登録時には、特徴抽出部１０７で抽出された特徴量を辞書情報として当該登録時の入力画像（顔画像）と対応させて記憶（登録）する辞書記憶手段としての辞書情報記憶部１０８、人物認識（顔照合）時には、特徴抽出部１０７で抽出された特徴量（入力特徴情報）と辞書情報記憶部１０８に登録されている辞書情報とを照合することにより両情報の類似度を求め、この求めた類似度により当該人物が本人であるか否かを認識する認識手段としての認識部１０９、顔画像入力時に所定時間間隔ごとに入力された複数フレーム分の顔画像を一時記憶したり履歴画像を記憶したりする画像記憶手段としての画像記憶部１１０、照明部１０２、入出力部１０３および画像記憶部１１０などを制御する制御手段としての制御部１１１を具備して構成されている。
【００１６】
画像入力部１０５は、カメラ１０１からの顔画像を入力し、Ａ／Ｄ変換してデジタル化した後、顔検出部１０６へ送る。  
顔検出部１０６は、まず、画像入力部１０５で入力された顔画像から認識対象者１００の顔の領域を検出する。たとえば、あらかじめ用意されたテンプレートを、画像中を移動させながら相関値を求めることにより、最も高い相関値を持った場所を顔領域とする。なお、その他に、固有空間法や部分空間法を利用した顔領域抽出法などの顔検出手段でもよい。
【００１７】
顔検出部１０６は、次に、検出された顔領域の部分の中から、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））などの方法を用いてよい。
【００１８】
図２に、顔の検出結果と目、鼻の検出結果の一例を示す。図２において、（ｆｘ，ｆｙ）は顔の中心座標、（ｆｗ，ｆｈ）は顔の大きさ、（ＥｙｅＬｘ，ＥｙｅＬｙ）、（ＥｙｅＲｘ，ＥｙｅＲｙ）は左右の目の位置座標、（ＮｏｓｅＬｘ，ＮｏｓｅＬｙ）、（ＮｏｓｅＲｘ，ＮｏｓｅＲｙ）は左右の鼻孔の位置座標を示している。なお、目の位置とは黒目の中心点、鼻の位置とは鼻孔の中心点を示しているものとする。
【００１９】
特徴抽出部１０７は、顔検出部１０６で検出された顔部品の位置を基に、顔領域を一定の大きさ、形状に切り出し、その濃淡情報を特徴量として用いる。ここでは、たとえば、ｍピクセル×ｎピクセルの領域の濃淡値をそのまま情報として用い、ｍ×ｎ次元の情報を特徴ベクトルとして用いる。
【００２０】
また、後で述べるように、認識を行なうための入力データとして部分空間自身を利用してもよい。したがって、部分空間を算出した結果は、認識部１０９および辞書情報記憶部１０８に送られる。
【００２１】
辞書情報記憶部１０８は、認識対象者１００を認識あるいは同定するために利用する部分空間（または、相関行列）などの辞書情報を保持している。また、登録の際の日時、時刻、場所などの属性情報も保持できる。なお、辞書情報として、部分空間に限らず、入力された顔画像や抽出された顔の特徴量そのものを用いてもよい。
【００２２】
認識部１０９は、辞書情報記憶部１０８に蓄えられた認識データ（部分空間）と特徴抽出部１０７で得られた特徴量（濃淡情報あるいは部分空間情報）とを照合（比較）することにより、カメラ１０１で撮影している認識対象者１００が誰であるかを認識、あるいは、該当人物であるかどうかを同定する。人物を認識するためには、どの人物のデータに最も類似しているかを求めればよく、最大類似度をとるデータに対応する人物を認識結果とすればよい。
【００２３】
また、カードやＩＤ番号、暗証番号、鍵などを用いて、顔画像による認識を行なう場合には、それぞれの人物のカードやＩＤ番号などの個人情報に対応する認識データとの類似度を計算して、設定した閾値と照合し、その閾値を越えた場合に、その人物と同定する。
【００２４】
これらカードやＩＤ番号、暗証番号、鍵など入力する手段が必要であるが、たとえば、カードならＩＣカード、ＩＤカード、無線カードなどを用いることで実現できる。ＩＤ番号や暗証番号を用いる場合は、キー入力手段を設ければよい。
【００２５】
認識の方法としては、特徴抽出部１０７の情報を用いる場合は、部分空間法や複合類似度法などの方法を用いてよい。本実施の形態での認識方法は、たとえば、文献（前田賢一、渡辺貞一：「局所的構造を導入したパターン・マッチング法」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ），ｖｏｌ．Ｊ６８−Ｄ，Ｎｏ．３，ｐｐ３４５−３５２（１９８５））に記載されている公知の認識方法である相互部分空間法を用いる。
【００２６】
この方法では、あらかじめ蓄えられた辞書情報の中の認識データも、入力されるデータも部分空間として表現され、２つの部分空間のなす「角度」を類似度として定義する。ここで入力される部分空間を入力部分空間という。入力データ列に対して同様に相関行列Ｃｉｎを求め、  
【数１】
2005084985.tif 000003
と対角化し、固有ベクトルΦｉｎを求める。２つのΦｉｎ、Φｄで表わされる部分空間の部分空間類似度（０．０〜１．０）を求め、それを認識するための類似度とする。
【００２７】
認識部１０９は、たとえば、図３に示すフローチャートのように動作する。まず、認識作業（１対Ｎ照合）を行なうか、同定作業（１対１照合）を行なうかによって動作が異なる（ステップＳＴ１）。同定動作を行なう場合は、まず対象とする認識対象者のＩＤ番号を読込む（ステップＳＴ２）。次に、対象とするＩＤ番号に対応した辞書情報を辞書情報記憶部１０８から読出す（ステップＳＴ３）。
【００２８】
次に、上述したように、部分空間法などにより認識を行なうため、各辞書情報の部分空間と、入力ベクトル（特徴抽出部１０７からの固有ベクトル）、または、入力部分空間との類似度を計算する（ステップＳＴ４）。次に、その類似度をあらかじめ設定されている閾値と比較し（ステップＳＴ５，ＳＴ６）、同定結果を出力する（ステップＳＴ７）。
【００２９】
認識作業を行なう場合、認識対象となるデータを全て辞書情報記憶部１０８から読出す（ステップＳＴ８）。そして、それぞれの辞書情報との類似度を計算する（ステップＳＴ９）。次に、計算された類似度の中から最大のものを選択し（ステップＳＴ１０）、それを認識結果として出力する（ステップＳＴ１２）。
【００３０】
なお、図３の破線で囲んだステップＳＴ１１のように、最大類似度を閾値判定することによって、認識結果が正しいかどうかを検証することもできる（ステップＳＴ１３）。たとえば、類似度があまりに低い場合には、どの認識対象でもないと判断することもできる。
【００３１】
画像記憶部１１０は、前述したように顔画像入力時に入力された複数フレーム分の顔画像を一時記憶したり、この一時記憶した複数フレーム分の顔画像内から選択した顔画像を履歴画像として記憶したりする。
【００３２】
次に、履歴画像の保存を主体とした認識処理の第１の動作例について図４に示すフローチャートを参照して説明する。  
認識対象者１００が本装置（カメラ１０１）の前に立ち、それが検知されることにより（ステップＳ２１）、カメラ１０１は認識対象者１００の画像を取込み、画像入力部１０５を介して顔検出部１０６へ送る。すなわち、画像入力部１０５は、カメラ１０１からまず第１フレーム目の画像を取得し（ステップＳ２２）、顔検出部１０６および制御部１１１へ送る。制御部１１１は、第１フレーム目の画像を画像記憶部１１０に一時記憶する（ステップＳ２３）。ここに、ステップＳ２３の処理が本発明における第１の画像記憶手段に対応している。
【００３３】
顔検出部１０６は、カメラ１０１により取込んだ第１フレーム目の画像から顔領域を検出し、検出した顔領域の部分の中から、目、鼻、口といった顔部品の位置を検出する。次に、特徴抽出部１０７は、顔検出部１０６で検出された顔部品の位置を基に顔の特徴量（入力顔画像に基づく情報）を抽出し、認識部１０９へ送る。
【００３４】
認識部１０９は、特徴抽出部１０７で抽出された顔の特徴量と辞書情報部１０８に記憶された辞書情報とを照合することにより両情報の類似度を求め（ステップＳ２４）、この求めた類似度を図示しないメモリに一時記憶する（ステップＳ２５）とともに、当該求めた類似度をあらかじめ設定された閾値と比較し（ステップＳ２６）、当該求めた類似度が閾値よりも小さい場合にはあらかじめ設定されたフレーム数（たとえば、５０個）の画像取得が終了したか否かをチェックし（ステップＳ２７）、まだ終了していない場合はステップＳ２２に戻り、次のフレームに対し上記同様な処理を繰り返す。ここに、ステップＳ２５の処理が本発明における類似度記憶手段に対応している。
【００３５】
ステップＳ２６において、求めた類似度が閾値よりも大きい場合、ここで照合成功となり、認識部１０９は照合処理（認識処理）を終了する。なお、求めた類似度が閾値を越えず、かつ、取込んだフレーム画像が５０個を越えた場合、照合失敗となり、照合処理（認識処理）を終了する。
【００３６】
さて、照合処理が終了すると、認識部１０９は、図示しないメモリに一時記憶しておいた各類似度（最大第１フレームから第５０フレームまでの各類似度）から最高値を示す類似度を選択する（ステップＳ２８）。ここに、ステップＳ２８の処理が本発明における第１の選択手段に対応している。
【００３７】
次に、制御部１１１は、認識部１０９から最高値を示す類似度を受取ることにより、画像記憶部１１０に一時記憶されている各入力顔画像（最大第１フレームから第５０フレームまでの各入力顔画像）から、類似度が最高値となったときの入力顔画像を選択し、この選択した類似度が最高値となったときの入力顔画像を履歴画像として画像記憶部１１０の履歴画像領域に保存（記憶）する（ステップＳ２９）。ここに、ステップＳ２９の処理が本発明における第２の選択手段および第２の画像記憶手段に対応している。
【００３８】
次に、制御部１１１は、認識部１０９のメモリに一時記憶しておいた各類似度および画像記憶部１１０に一時記憶しておいた各入力顔画像をそれぞれクリアし（ステップＳ３０）、当該認識処理を終了する。
【００３９】
次に、履歴画像の保存を主体とした認識処理の第２の動作例について図５に示すフローチャートを参照して説明する。  
認識対象者１００が本装置（カメラ１０１）の前に立ち、それが検知されることにより（ステップＳ４１）、カメラ１０１は認識対象者１００の画像を取込み、画像入力部１０５を介して顔検出部１０６へ送る。すなわち、画像入力部１０５は、カメラ１０１からまず第１フレーム目の画像を取得し（ステップＳ４２）、顔検出部１０６および制御部１１１へ送る。制御部１１１は、第１フレーム目の画像を画像記憶部１１０に一時記憶する（ステップＳ４３）。ここに、ステップＳ４３の処理が本発明における第１の画像記憶手段に対応している。
【００４０】
顔検出部１０６は、カメラ１０１により取込んだ第１フレーム目の画像から顔領域を検出し、検出した顔領域の部分の中から、目、鼻、口といった顔部品の位置を検出する。次に、特徴抽出部１０７は、顔検出部１０６で検出された顔部品の位置を基に顔の特徴量を抽出し、認識部１０９へ送る。
【００４１】
認識部１０９は、特徴抽出部１０７で抽出された顔の特徴量と辞書情報部１０８に記憶された辞書情報とを照合することにより両情報の類似度を求める（ステップＳ４４）。次に、認識部１０９は、先に顔の特徴量を抽出するために求めた目および鼻の位置情報を取得する（ステップＳ４５）。ここに、ステップＳ４７の処理が本発明における顔特徴点検出手段に対応している。
【００４２】
次に、制御部１１１は、画像記憶部１１０に既に履歴画像が保存済みか否かをチェックし（ステップＳ４６）、履歴画像が保存済みでなければ、ステップＳ４５で取得した目および鼻の位置情報をあらかじめ設定される基準値と比較することにより、たとえば、目の位置が基準値範囲内であり、かつ、鼻の位置が基準値範囲内であるとき、そのときの顔画像である画像記憶部１１０に一時記憶されている入力顔画像を読出し、この読出した入力顔画像を履歴画像として画像記憶部１１０の履歴画像領域に保存（記憶）する（ステップＳ４７）。ここに、ステップＳ４７の処理が本発明における第２の画像記憶手段に対応している。
【００４３】
ステップＳ４６のチェックで履歴画像が保存済みである場合、あるいは、ステップＳ４７で履歴画像の保存が終了すると、認識部１０９は、ステップＳ４４で求めた類似度をあらかじめ設定された閾値と比較し（ステップＳ４８）、当該求めた類似度が閾値よりも小さい場合にはあらかじめ設定されたフレーム数（たとえば、５０個）の画像取得が終了したか否かをチェックし（ステップＳ４９）、まだ終了していない場合はステップＳ４２に戻り、次のフレームに対し上記同様な処理を繰り返す。
【００４４】
ステップＳ４８において、求めた類似度が閾値よりも大きい場合、ここで照合成功となり、認識部１０９は照合処理（認識処理）を終了する。なお、求めた類似度が閾値を越えず、かつ、取込んだフレーム画像が５０個を越えた場合、照合失敗となり、照合処理（認識処理）を終了する。
【００４５】
なお、上記説明では、検出した目および鼻の両方の位置がそれぞれ基準値の範囲内のときの入力顔画像を履歴画像として保存するようにしたが、必ずしも目および鼻の両方の位置がそれぞれ基準値の範囲内でなくともよく、少なくともいずれか一方の位置が基準値の範囲内のときの入力顔画像を履歴画像として保存するようにすればよい。
【００４６】
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、第１の実施の形態で説明した人物認識装置を、通行者の顔画像を認識して通行者の通行を制御する通行制御装置に適用した場合の例である。
【００４７】
図６は、第２の実施の形態に係る通行制御装置の構成を概略的に示すものである。この通行制御装置は、たとえば、重要施設（セキュリティ重視の部屋など）への入退室管理を行なうもので、利用者（通行者）の顔画像を認識して、その認識結果に基づき重要施設の入退室用ドアの開閉制御を行なうものであり、カメラ１０１、照明部１０２、入出力部１０３、処理部１０４、および、認識部１０９の認識結果に応じて重要施設２０１の入退室用ドア２０２の開閉制御を行なう通行制御手段としてのドア制御部１１２を有して構成されている。  
なお、図６において、ドア制御部１１２以外は図１の人物認識装置と同じ構成であるので、同一符号を付して、その説明は省略する。
【００４８】
認識部１０９は、認識対象者１００が本人であると判定（照合成功と判定）した場合、ドア制御部１１２に「ドア開」の信号を出力し、認識対象者１００が本人でないと判定（非照合成功と判定）した場合、ドア制御部１１２に「ドア閉」の信号を出力する。
【００４９】
ドア制御部１１２は、認識部１０９から「ドア開」の信号を受取ると、入退室用ドア２０２を開状態に制御して、認識対象者（この場合は通行者）１００の入室を許可し、「ドア閉」の信号を受取ると、入退室用ドア２０２を閉状態に保持して、通行者１００の入室を拒否する。  
このように、第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態で説明した人物認識装置を用いて通行者の通行を制御することができる。
【００５０】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、最高値の類似度が得られたときの入力顔画像、あるいは、検出した目および鼻の位置が基準値の範囲内のときの入力顔画像を履歴画像として保存することにより、以下のような効果が期待できる。  
すなわち、履歴画像の目的は、どの日付および時刻にどのような人物が当該装置を利用したかを知ることであり、そのときの履歴画像が非常に重要な情報となる。その画像が正常でない場合は、履歴画像としての価値がなくなる。  
従来であれば、履歴画像中の人物の顔が正面を向いている確立が極めて低かったが、本実施の形態のように最高値の類似度が得られたときの入力顔画像、あるいは、検出した目および鼻の位置が基準値の範囲内のときの入力顔画像を用いることで、履歴画像の顔が画像中央部に配置され、かつ、顔が正面を向いている確立が高くなり、認識対象者の識別を明確にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の第１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２】顔検出部の処理を説明するための図。
【図３】認識部の処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図４】履歴画像の保存を主体とした認識処理の第１の動作例を説明するためのフローチャート。
【図５】履歴画像の保存を主体とした認識処理の第２の動作例を説明するためのフローチャート。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係る通行制御装置の構成を概略的に示すブロック図。
【符号の説明】
【００５２】
１００…認識対象者（人物、通行者）、１０１…カメラ（画像入力手段）、１０２…照明部（照明手段）、１０３…入出力部（入力手段、表示手段）、１０４…処理部、１０５…画像入力部（画像入力手段）、１０６…顔検出部（顔検出手段）、１０７…特徴抽出部（特徴抽出手段）、１０８…辞書情報記憶部（辞書記憶手段）、１０９…認識部（認識手段）、１１０…画像記憶部（画像記憶手段）、１１１…制御部（制御手段）、１１２…ドア制御部（通行制御手段）、２０１…重要施設、２０２…入退室用ドア。
【図１】
2005084985.tif 000004
【図２】
2005084985.tif 000005
【図３】
2005084985.tif 000006
【図４】
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【図５】
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【図６】
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