(57)【要約】【課題】  顔画像の撮影環境にかかわらず、個人を識別するための情報を安定して抽出することができる個人特定情報算出装置を提供する。【解決手段】  顔画像データから顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段（例えば、ＣＰＵ３１、エッジ情報抽出プログラム３３１）と、エッジ情報抽出手段により抽出されたエッジ情報に基づいて、特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段（例えば、ＣＰＵ３１、パラメータ値算出プログラム３３２）と、を備えた。【選択図】    図６
2005285102.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔画像データから顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段と、
前記エッジ情報抽出手段により抽出された前記エッジ情報に基づいて、前記特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、
を備えることを特徴とする個人特定情報算出装置。
【請求項２】
顔画像データから顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段と、
前記エッジ情報抽出手段により抽出された前記エッジ情報に基づいて、前記特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、
個人情報と特徴パラメータのパラメータ値とが対応付けられて記憶されている記憶手段と、
前記パラメータ値算出手段により算出されたパラメータ値と、前記記憶手段に記憶された特徴パラメータのパラメータ値とを照合して個人認証を行う照合手段と、
を備えることを特徴とする個人照合装置。
【請求項３】
前記特徴パラメータの中から、個人認証に最適な特徴パラメータを遺伝的アルゴリズム処理によって絞り込む絞り込み手段を備えることを特徴とする請求項２記載の個人照合装置。
【請求項４】
顧客の顔の顔画像データを取得する顔画像データ取得部と、
顔画像データから顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段と、
前記エッジ情報抽出手段により抽出された前記エッジ情報に基づいて、前記特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段と、
前記パラメータ値算出手段により算出されたパラメータ値と、前記顧客の個人情報と特徴パラメータのパラメータ値とが対応付けられて記憶されている記憶媒体に記憶された特徴パラメータのパラメータ値とを照合して個人認証を行う照合手段と、
前記照合手段により、前記パラメータ算出手段により算出されたパラメータ値と、前記記憶媒体に記憶された特徴パラメータのパラメータ値とが一致すると判断された場合に、前記顧客と取引を行うための取引手段と、
を備えることを特徴とする自動取引装置。
【請求項５】
コンピュータに、
顔画像データから顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出する機能と、
抽出された前記エッジ情報に基づいて、前記特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出する機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人特定情報算出装置、個人照合装置、自動取引装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
顔画像を用いて個人認証する手法としては、いくつかの方法が知られている。
具体的には、顔画像の目、鼻、口輪郭等の特徴点を抽出し、特徴点毎の中間的な位置を求める手段と、求められた中間的な位置に対する各個人の特徴的な点の歪みを求める手段と、各特徴点に対する歪み量を個人別に記憶し、記憶された歪み量とあらたに提示された顔画像における特徴点に対する歪み量とを比較する手段とを備える認識装置を用いた個人認証（例えば、特許文献１）等が知られている。
【特許文献１】特願平５−２７１４８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１に記載された認識装置における顔画像の特徴点の抽出処理は、その顔画像の照明条件や顔の向き等に影響を受けやすいため、取得する顔画像によっては個人認証が困難になる場合があるという問題点があった。
【０００４】
そこで、本発明の課題は、顔画像の撮影環境にかかわらず、個人を識別するための情報を安定して抽出することができる個人特定情報算出装置、個人照合装置及びプログラム、個人照合装置を応用した自動取引装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するための手段として、本発明は、以下の構成要素を備えている。なお、各構成要素には、後述する発明の実施の形態において対応する構成要素を図に示される符号とともに括弧書きして例示する。
【０００６】
請求項１記載の発明は、例えば、図６に示すように、
顔画像データから顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段（例えば、ＣＰＵ３１、エッジ情報抽出プログラム３３１）と、
前記エッジ情報抽出手段により抽出された前記エッジ情報に基づいて、前記特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段（例えば、ＣＰＵ３１、パラメータ値算出プログラム３３２）と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項２記載の発明は、例えば、図６に示すように、
顔画像データから顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段（例えば、ＣＰＵ３１、エッジ情報抽出プログラム３３１）と、
前記エッジ情報抽出手段により抽出された前記エッジ情報に基づいて、前記特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段（例えば、ＣＰＵ３１、パラメータ値算出プログラム３３２）と、
個人情報と特徴パラメータのパラメータ値とが対応付けられて記憶されている記憶手段（例えば、個人情報データベース４１）と、
前記パラメータ値算出手段により算出されたパラメータ値と、前記記憶手段に記憶された特徴パラメータのパラメータ値とを照合して個人認証を行う照合手段（例えば、ＣＰＵ３１、照合プログラム３３３）と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の個人照合装置であって、
前記特徴パラメータの中から、個人認証に最適な特徴パラメータを遺伝的アルゴリズム処理によって絞り込む絞り込み手段（例えば、ＣＰＵ３１、遺伝的アルゴリズム処理プログラム３３０）を備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、自動取引装置（２００）に、例えば、図８に示すように、
顧客の顔の顔画像データを取得する顔画像データ取得部（２）と、
顔画像データから顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出するエッジ情報抽出手段（例えば、ＣＰＵ９１、エッジ情報抽出プログラム３３１）と、
前記エッジ情報抽出手段により抽出された前記エッジ情報に基づいて、前記特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出するパラメータ値算出手段（例えば、ＣＰＵ９１、パラメータ算出プログラム３３２）と、
前記パラメータ値算出手段により算出されたパラメータ値と、前記顧客の個人情報と特徴パラメータのパラメータ値とが対応付けられて記憶されている記憶媒体（例えば、キャッシュカードＣ）に記憶された特徴パラメータのパラメータ値とを照合して個人認証を行う照合手段（例えば、ＣＰＵ９１、照合プログラム９３１）と、
前記照合手段により、前記パラメータ算出手段により算出されたパラメータ値と、前記記憶媒体に記憶された特徴パラメータのパラメータ値とが一致すると判断された場合に、前記顧客と取引を行うための取引手段（例えば、ＣＰＵ９１、取引プログラム９３２）と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項５記載の発明は、
コンピュータに、
顔画像データから顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出する機能と、
抽出された前記エッジ情報に基づいて、前記特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出する機能と、
を実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１、５記載の発明によれば、顔画像データから抽出されたエッジ情報に基づいて、楕円パラメータを含む特徴パラメータが算出される。従って、顔画像の照明条件や顔の向き等の撮影環境にかかわらず、個人を識別するための情報を安定して抽出することができる。
【００１２】
請求項２記載の発明によれば、顔画像データから抽出されたエッジ情報に基づいて、楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値が算出され、算出されたパラメータ値と記憶されている特徴パラメータのパラメータ値とが照合され個人認証が行われる。従って、顔画像の照明条件や顔の向き等の撮影環境にかかわらず、個人を識別するための情報を安定して抽出でき、且つより正確な個人認証を行うことができる。
【００１３】
請求項３記載の発明によれば、請求項２記載の発明と同様の効果が得られるのは無論のこと、特に、個人認証に最適な特徴パラメータが遺伝的アルゴリズム処理によって絞り込まれ、絞り込まれた特徴パラメータのパラメータ値のみが照合に用いられるので、個人認証率が向上するとともに、処理の高速化を図ることができる。
【００１４】
請求項４に記載の発明によれば、顔画像データから抽出されたエッジ情報に基づいて、眉、目、唇、鼻、耳等から楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値が算出され、算出されたパラメータ値と記録媒体に記憶されているパラメータ値とが照合され個人認証が行われる。従って、顔画像の照明条件や顔の向き等の撮影環境にかかわらず、個人を識別するための情報を安定して抽出でき、且つより正確な個人認証を行うことができる。
よって、例えば、記録媒体が盗難された場合、盗んだ者が付け髭やメガネ等を着用しても、眉、目、唇、鼻、耳等の輪郭が検出されれば個人認証により顧客ではないと判断されることとなって、盗難された記録媒体が自動取引装置において悪用されることを防ぐことができ、自動取引装置の安全性を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明に係る最良の実施形態について詳細に説明する。
（個人特定情報算出及び個人照合の基本的な考え方）
本発明にかかる個人照合では、先ず、特徴パラメータを決定するためのパラメータ決定処理を行う。
なお、本明細書中において、「特徴部」とは、例えば、目、口、眉等を指し、「特徴パラメータ」とは、例えば、Ｘ座標、長軸、比率等を指し、「パラメータ値」とは、各特徴パラメータの具体的な数値を指すものとする。
そして、顔を構成する各特徴の輪郭を表現するパラメータとして、楕円と直線を用いる。ここで、両目と口唇領域に対して求める楕円パラメータは、Ｘ座標、Ｙ座標、長軸、短軸、比率、周囲長とする。
【００１６】
そして、二つの目と口の輪郭を上側と下側に分割し、それぞれの輪郭に対して楕円パラメータを決定する。従って、目と口は二つの楕円によって表現される。よって、一つの顔画像から、３×２×６＝３６次元のパラメータ空間で表現できる。なお、前処理によって予め顔画像の角度を正規化しているため、回転角θはパラメータとして用いない。
【００１７】
また、眉のパラメータは図５に示すように、目の楕円と口唇の楕円の中心座標から決定される。口唇楕円の中心と左目の中心、口唇楕円の中心と右目の中心を結んだそれぞれの線分をｌｍ、ｒｍとし、それらを基準に各眉に対して３個（計６個）の特徴点Ｐ１〜Ｐ６を決定し、この６個の特徴点Ｐ１〜Ｐ６の座標値（ｘ，ｙ）を眉の特徴パラメータとする。従って、６×２＝１２次元のパラメータ空間で表現できる。
よって、これらの顔の各特徴に対するパラメータを求めることにより４８次元のパラメータ空間で表現することができる。
そして、この４８次元全てのパラメータのパラメータ値を後述する方法で算出し、次いで、遺伝的アルゴリズム（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ；ＧＡ）処理により各特徴パラメータの有効性を検証した結果、例えば、個人認証に最適な１６次元のパラメータを絞り込むことができる。
【００１８】
具体的には、例えば、遺伝子が０、１で表されるバイナリコーディングによるＧＡを用いる。染色体長は上記した楕円の特徴パラメータと同数の４８である。各遺伝子と認識のための特徴パラメータとは一対一で対応しており、遺伝子の値が１の場合、その遺伝子に対応した特徴パラメータを個人認証に用いる。ＧＡの処理手順の一例を以下に示す。
【００１９】
先ず、ランダムに初期個体群を生成し、所定の適応度関数を用いて個体の評価を行う。
次いで、遺伝的オペレータ（複製、選択、交叉、突然変異）を用いて次世代の個体を生成し、所定の終了条件を満たしている場合には、最良個体を解とする。一方、所定の終了条件を満たしていない場合には、再度個体の評価からやり直し、所定の終了条件を満たすまで処理を繰り返す。
【００２０】
次いで、絞り込んだ特徴パラメータを用いて個人認証を行う。具体的には、顔画像データの取得処理、エッジ情報抽出処理、パラメータ値算出処理、照合処理の順で行われる。
【００２１】
（１）顔画像データ取得処理
まず、顔画像データを取得し、そのデータの位置及びサイズを正規化する。次いで、正規化後の画像データに対して所定の範囲で切り出しを行う。以下、取得した顔画像データの正規化の手順の一例を、図１（ａ）に示す４２０×５６０ｐｉｘｅｌｓ、２４ｂｉｔカラーの顔画像データを用いた場合を例示して説明する。
【００２２】
先ず、顔画像データを白黒濃淡画像に変換し、雑音を取り除くためにメディアンフィルタをかける。
次いで、図２に示すように、両目の中心座標Ｐ１及びＰ２を求め、Ｐ１とＰ２とを結んだ線分の傾きが０になるように顔画像データを回転させ、さらにその線分の長さが６０ｐｉｘｅｌｓになるように顔画像データを拡大或いは縮小する。
次いで、両目の中心座標Ｐ１とＰ２とを結んだ線分の中点Ｐ３を求め、Ｐ３から上に３５ｐｉｘｅｌｓ、下に１０５ｐｉｘｅｌｓの計１４０ｐｉｘｅｌｓを縦幅とするとともに、Ｐ３から左右６０ｐｉｘｅｌｓの計１２０ｐｉｘｅｌｓを横幅とする。
以上の手順によって、図１（ｂ）に示す顔の中心部の画像を取得する。
【００２３】
（２）エッジ情報抽出処理
正規化された顔画像データからエッジ情報を抽出する。具体的には、例えば、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いて、顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出する。Ｓｏｂｅｌオペレータを用いる手法は、特に計算コストが小さい点で好適である。ここでは、図３（ａ）に示すように、眉、目、唇を顔の特徴部として抽出する場合を例示して説明する。
【００２４】
Ｓｏｂｅｌオペレータによる眉及び目のエッジ情報抽出は、例えば、正規化後の顔画像データをＹＣｒＣｂ色空間の明度Ｙに変換することにより行う。
また、唇のエッジ情報抽出は、唇が周囲との明度差が小さいため、例えば、Ｌ*ａ*ｂ*
表色系の知覚色度指数ａ*と明度Ｙとの積を用いて行う。知覚色度指数ａ*の定義は、次式で表される。
【００２５】
【数１】
2005285102.tif 000003
【００２６】
そして、Ｓｏｂｅｌオペレータによる眉、目、唇のエッジ情報の抽出後、Ａｃｔｉｖｅ−Ｎｅｔを用いて、抽出された輪郭領域に対してその対象から全方向３６０°の最も距離が離れている各画素を残存させることによって、図３（ｂ）に示す最も外側の輪郭画像を取得する。
より具体的には、検出の対象物の周囲を複数の格子点から構成される動的なネットによって囲み、各格子点を設定したエネルギーが最小となるまで対象領域の中心方向に移動させ、停止した各格子点同士を結合させることによって、最適な対象物体の輪郭を取得する。
【００２７】
（３）パラメータ値算出処理
抽出されたエッジ情報としての図３（ｂ）に示す輪郭画像に基づいて、特徴パラメータのパラメータ値を算出する。例えば、図４に示すように、目及び唇を楕円パラメータで示し、図５に示すように、眉を直線パラメータで示す。
楕円パラメータのパラメータ値の算出には、例えば、多段階のハフ変換を行う。具体的には、各エッジ点の位置情報及びそのエッジ点位置での接線情報を利用した多段階のハフ変換を行い、２次元までの投票配列によってパラメータ値を算出する。多段階のハフ変換は、特にハードウエアの制約がある環境において好適な手法である。
【００２８】
ここで、図３（ｂ）に示す輪郭画像から接線情報を求める方法の一例を以下に示す。
先ず、直線の傾斜角度θの区間（０°、１８０°）を幅１°で量子化した投票空間を用意し、初期化する。
次いで、中心を注目エッジ点Ｐｉ（Ｘｉ、Ｙｉ）に置いた１１×１１の窓内に他のエッジ点Ｐｊ（Ｘｊ、Ｙｊ）が存在するとき、次式で定まる範囲θ1≦θ＜θ2に含まれる傾きが、２点Ｐｉ、Ｐｊを通る可能性のある直線の傾きであるとする。
【００２９】
【数２】
2005285102.tif 000004
【００３０】
次いで、この範囲内のセルに投票し、投票空間を操作し閾値を越えた最大投票セルに対応する角度θｉを注目エッジ点Ｐｉでの接線情報とする。
また、目及び唇を示す楕円パラメータは、中心座標（Ｘｃ、Ｙｃ）、軸長２α、２β、回転角θの５つのパラメータで記述される。そして、多段階のハフ変換を行い、最初に中心座標（Ｘｃ、Ｙｃ）の値を求め、次いで、軸長２α、２β、回転角θの値の順で求める。
一方、眉を示す直線パラメータのパラメータ値の算出は、上述した通りである。
【００３１】
（４）照合処理
算出された被験者の特徴パラメータのパラメータ値と、予め記憶されている特徴パラメータのパラメータ値とを照合する。
照合は、例えば、特徴パラメータのパラメータ値を特徴ベクトルとして距離計算を行い、算出された被験者の特徴パラメータのパラメータ値と、予め記憶されている特徴パラメータのパラメータ値との距離の差が所定の範囲以内であれば、一致していると判断する。
【００３２】
（第１の実施形態）
（装置構成）
次に、個人情報を算出及び照合するための構成について、図６を用いて説明する。
図６に示す個人照合装置１は、その内部に、顔画像データ取得部２、個人情報算出照合部３、記憶部４、入力部５、表示部６等を備えている。
【００３３】
顔画像データ取得部２は、例えば、通信機能を有し、被験者を撮像する画像撮像装置（図示省略）との間で通信回線を介して、被験者の顔画像データを取得する構成となっている。また、顔画像データ取得部２は、スキャナ（図示省略）を備え、スキャナにより顔画像データを読み取ることにより取得してもよい。
【００３４】
個人情報算出照合部３は、ＣＰＵ３１、ＲＡＭ３２、ＲＯＭ３３等を備えている。
ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３３に格納されている各種プログラムの中から指定されたプログラムをＲＡＭ３２の作業領域に展開して、このプログラムに従った各種処理を実行する。
ＲＡＭ３２は、ＣＰＵ３１により実行される各種処理において、プログラムやデータ等を一時的に記憶する記憶領域、プログラムを実行するための作業領域などを形成する。
ＲＯＭ３３は、本発明の動作の実行に必要な各種アプリケーションソフトウェア、プログラム等を格納しており、具体的には、例えば、図６に示すように、遺伝的アルゴリズム処理プログラム３３０、エッジ情報抽出プログラム３３１、パラメータ値算出プログラム３３２、照合プログラム３３３等を格納している。
【００３５】
遺伝的アルゴリズム処理プログラム３３０は、特徴パラメータの中から個人認証に最適な特徴パラメータを遺伝的アルゴリズム処理により絞り込むためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる遺伝的アルゴリズム処理プログラム３３０を実行することによって、絞り込み手段として機能する。
【００３６】
エッジ情報抽出プログラム３３１は、取得された顔画像データを正規化し、正規化後の顔画像データから眉、目、唇等の顔の特徴部に関するエッジ情報を抽出するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかるエッジ情報抽出プログラム３３１を実行することによって、エッジ情報抽出手段として機能する。
【００３７】
パラメータ値算出プログラム３３２は、抽出されたエッジ情報に基づいて、特徴部の楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値を算出するためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかるパラメータ値算出プログラム３３２を実行することによって、パラメータ値算出手段として機能する。
【００３８】
照合プログラム３３３は、記憶部４に記憶されている被験者の特徴パラメータを読出して、読出した特徴パラメータのパラメータ値と算出されたパラメータ値とを照合させて個人認証を行うためのプログラムであり、ＣＰＵ３１は、かかる照合プログラム３３３を実行することによって、照合手段として機能する。
【００３９】
記憶部４は、例えば、磁気的、光学的記録媒体、若しくは半導体メモリ等ＣＰＵ３１で読取可能な記録媒体（図示省略）を含んだ構成である。記憶部４に格納するデータ等は、その一部若しくは全部を他のサーバ等からＷＡＮ、ＬＡＮ等のネットワークを介して受信する構成にしてもよい。
この記憶部４には、例えば、個人情報データベース（以下、「個人情報ＤＢ」と記す）４１等が格納されている。
【００４０】
個人情報ＤＢ４１は、予め登録者の個人情報と特徴パラメータのパラメータ値とが対応付けられて記憶されているデータベースであり、かかる個人情報ＤＢ４１は、記憶手段として機能する。個人情報は、例えば、登録者に個別に割り振られる登録番号や、氏名、住所、電話番号、電子メールアドレス等を含む。また、特徴パラメータは、例えば、登録者の眉、目、唇、鼻、耳等の顔の特徴部に関する特徴パラメータを含む。
【００４１】
入力部５は、例えば、マウス、キーボード或いはスキャナ等を備え、データを入力することができ、入力処理に用いる。
表示部６は、例えば、ＣＲＴやＬＣＤ等により構成され、ＣＰＵ３１によって処理された各種表示データや画像データを表示する。
【００４２】
なお、個人照合装置１は、エッジ情報を抽出する構成及び特徴パラメータのパラメータ値を算出する構成を備えている点で、個人特定情報算出装置１００としても機能する。
【００４３】
次に、上記構成の個人照合装置１による個人情報算出処理および個人照合処理を図７に示すフローチャートを用いて説明する。ここでは、予め遺伝的アルゴリズム処理が行われており、個人認証に最適な特徴パラメータが絞り込まれている場合の処理の一例について説明する。
【００４４】
先ず、ＣＰＵ３１は、個人照合開始信号が出力されたか否かを判断する（ステップＳ１）。そして、個人照合開始信号が出力されたと判断した場合（ステップＳ１；Ｙｅｓ）には、認識対象となる被験者の顔画像データを取得する（ステップＳ２）。
次いで、ＣＰＵ３１は、エッジ情報抽出プログラム３３１を実行することにより、取得した顔画像データから顔の特徴部（例えば、眉、目、唇）に関するエッジ情報を抽出する（ステップＳ３）。
【００４５】
次いで、ＣＰＵ３１は、パラメータ値算出プログラム３３２を実行することにより、抽出した眉、目、唇に関するエッジ情報に基づいて、目及び唇を示す楕円パラメータ及び眉を示す直線パラメータの特徴パラメータのパラメータ値を算出する（ステップＳ４）。
次いで、ＣＰＵ３１は、照合プログラム３３３を実行することにより、個人情報ＤＢ４１から個人識別に用いる被験者の特徴パラメータのパラメータ値を読出し、読出した個人ＤＢ４１の眉、目、唇の特徴パラメータのパラメータ値と、算出した眉、目、唇の特徴パラメータのパラメータ値とを照合し、個人認証を行い（ステップＳ５）、本処理を終了する。
【００４６】
以上説明した個人照合装置１によれば、顔画像データから抽出されたエッジ情報に基づいて、楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値が算出され、算出されたパラメータ値と予め記憶されているパラメータ値とが照合され個人認証が行われる。従って、顔画像の照明条件や顔の向き等の撮影環境にかかわらず、個人を識別するための情報を安定して抽出でき、且つより正確な個人認証を行うことができる。
また、遺伝的アルゴリズム処理により絞り込まれた特徴パラメータのみを個人認証に用いることによって、負荷処理を抑えるとともに、個人照合処理の高速化を図ることができる。
【００４７】
なお、上記実施の形態においては、顔画像データに用いる顔画像として被験者の正面方向を向いている状態（図１参照）を用いているが、これに限定されるものではなく、斜め方向を向いている状態の顔画像を用いてもよい。
また、エッジ情報を抽出する顔の特徴部は、眉、目、唇に限定されるものではなく、鼻、耳等であってもよいし、抽出された顔の特徴部の特徴パラメータは必ずしも全て照合に用いる必要もない。
また、遺伝的アルゴリズム処理によって絞り込まれる特徴パラメータの数や、処理回数等は、特に限定されるものではなく、被験者の人数、人種、年齢等によって適宜設定可能なものとする。
【００４８】
次に、本発明にかかる個人照合装置によるシミュレーションを行った結果について説明する。
【実施例】
【００４９】
本実施例において、眼鏡を着用しない被験者７０名（男性４９名、女性２１名）の顔画像を一人あたり６枚ずつ撮影し、顔画像データとして用いた。被験者の年齢層及び人種には所定の幅を持たせ、何れも自然な表情で正面を向いた状態を撮影した。なお、同一人物であっても、通常の照明や青みのかかった照明、暗い照明等の条件下で撮影されたものを含む。
個人認証は、被験者の６枚の顔画像のうち５枚を学習データに、１枚をテストデータにする交差検証（Ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ  ｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎ；ＬＯＯＣＶ）法を用いて、被験者と同数の回数（７０回）のシミュレーションを行った。
【００５０】
また、特徴パラメータの絞り込みに適用したバイナリコーディングによるＧＡにおいて、適応度は、選ばれた特徴パラメータを用いて識別を行なった場合の認識率とした。
また、交叉は１点交叉により行い、世代数は１０００、個体数は５０、染色体長は４８、交叉確率は０．４パーセント、突然変異確率は０．０５パーセントと設定した。
表１は、上記したＧＡによって絞り込まれた１６次元の特徴パラメータを示す図、表２は、上記の４８次元全ての特徴パラメータを全て用いて個人認証を行った場合（ＧＡ処理無）と、ＧＡによって絞り込まれた１６次元の特徴パラメータを用いて個人認証を行った場合（ＧＡ処理有）の認証結果を示す図である。なお、個人認証は、被験者の特徴パラメータのパラメータ値の適合率の高い順に、登録者の第一候補〜第三候補を挙げる方式で行い、認識率は、その登録者候補の中に被験者が含まれていた率を示す。
【００５１】
【表１】
2005285102.tif 000005
【００５２】
【表２】
2005285102.tif 000006
【００５３】
表２より、ＧＡ処理有の場合が、ＧＡ処理無の場合よりも個人認識率がそれぞれ約２０パーセント向上していることがわかる。従って、ＧＡを用いた特徴パラメータの絞り込み処理は有効であるといえる。
【００５４】
（第２の実施形態）
次に、本発明に係る個人照合装置１をＡＴＭ（Auto  Teller  Machine）、ＣＤ（Cash  Dispenser）等の自動取引装置２００に応用した実施形態の一例を示す。なお、個人照合装置１と同様の構成については、同一符号を付すとともに、その説明を省略する。
【００５５】
図８に示すように、本発明に係る自動取引装置２００は、顔画像データ取得部２、入力表示部７、記憶媒体としてのキャッシュカードＣが挿入されるカード挿入口８，入出金口（図示省略）、取引明細書が排出される明細書取出口（図示省略）、通帳が挿入される通帳挿入口（図示省略）、制御部９、記憶部１０等を備えて構成される。
【００５６】
入力表示部７は、例えば、タッチパネル等により構成され、顧客に対して取引メニュー，取引結果等を表示したり、顧客から入力される取引操作命令等をＣＰＵ９１に出力する。
【００５７】
制御部９は、ＣＰＵ９１、ＲＡＭ９２、ＲＯＭ９３等を備えている。
ＣＰＵ９１は、ＲＯＭ９３に格納されている各種プログラムの中から指定されたプログラムをＲＡＭ９２の作業領域に展開して、このプログラムに従った各種処理を実行する。
ＲＡＭ９２は、ＣＰＵ９１により実行される各種処理において、プログラムやデータ等を一時的に記憶する記憶領域、プログラムを実行するための作業領域などを形成する。
ＲＯＭ９３は、本発明の動作の実行に必要な各種アプリケーションソフトウエア、プログラム等を格納しており、具体的には、例えば、図８に示すように、エッジ情報処理プログラム３３１、パラメータ値算出プログラム３３２、照合プログラム９３１、取引プログラム９３２等を格納している。
【００５８】
照合プログラム９３１は、例えば、後述するキャッシュカードＣに記憶されている顧客の特徴パラメータを読出して、読出した特徴パラメータのパラメータ値と算出されたパラメータ値とを照合させて個人認証を行うためのプログラムであり、ＣＰＵ９１は、かかる照合プログラム９３１を実行することによって、照合手段として機能する。より具体的には、照合プログラム９３１は、ＣＰＵ９１に、特徴パラメータのパラメータ値を特徴ベクトルとして距離計算を行い、算出された被験者である顧客の特徴パラメータのパラメータ値とキャッシュカードＣから読出した特徴パラメータのパラメータ値との距離の差が所定の範囲内であれば、一致していると判断する機能を実現させるプログラムである。
【００５９】
取引プログラム９３２は、顧客により入力表示部７から入力された取引操作命令に対応する取引を行うためのプログラムであり、ＣＰＵ９１は、かかる取引プログラム９３２を実行することによって、取引手段として機能する。より具体的には、取引プログラム９３２は、ＣＰＵ９１に、個人認証を行った結果、キャッシュカードＣから読出した特徴パラメータのパラメータ値と算出したパラメータ値とが一致すると判断した場合に、顧客によって入力表示部７から入力された取引操作命令に対応する取引を行う機能を実現させるプログラムである。
【００６０】
記憶部１０は、例えば、磁気的、光学的記録媒体、若しくは半導体メモリ、ＣＰＵ９１で読取可能な記録媒体等を含んだ構成である。記憶部１０に格納するデータ等は、その一部若しくは全部を他のサーバ等からＷＡＮ、ＬＡＮ等のネットワークを介して受信する構成にしてもよい。
この記憶部１０には、例えば、個人情報ＤＢ１０１等が格納されている。
【００６１】
個人情報ＤＢ１０１は、予め顧客の個人情報が記憶されているデータベースである。個人情報は、例えば、顧客に個別に割り振られるＩＤ番号や、氏名、住所、電話番号、電子メールアドレス、暗証番号、口座番号等を含む。また、個人情報ＤＢ１０１は、取引結果情報等を記憶している。
【００６２】
キャッシュカードＣには、例えば、顧客の個人情報と顧客の特徴パラメータのパラメータ値等とが対応付けられてバーコードや磁気データ等に変換されて記憶されている。特徴パラメータは、例えば、顧客の眉、目、唇、鼻、耳等の顔の特徴部に関する特徴パラメータを含む。
【００６３】
次に、上記構成の自動取引装置２００の動作について、図９に示すフローチャートを用いて説明する。ここでは、予め遺伝的アルゴリズム処理が行われており、個人認証に最適な特徴パラメータが絞り込まれている場合の動作の一例について説明する。
【００６４】
まず、顧客によりカード挿入口８からキャッシュカードＣが挿入され、入力表示部７から取引操作命令が入力されると（ステップＳ１０１）、ＣＰＵ９１は、顔画像データ取得部２を制御して、顧客の顔画像データを取得する（ステップＳ１０２）。
次いで、ＣＰＵ９１は、エッジ情報抽出プログラム３３１を実行することにより、取得した顔画像データから顔の特徴部（例えば、眉、目、唇）に関するエッジ情報を抽出する（ステップＳ１０３）。
【００６５】
次いで、ＣＰＵ９１は、パラメータ値算出プログラム３３２を実行することにより、抽出した眉、目、唇に関するエッジ情報に基づいて、目及び唇を示す楕円パラメータ及び眉を示す直線パラメータの特徴パラメータのパラメータ値を算出する（ステップＳ１０４）。
【００６６】
次いで、ＣＰＵ９１は、照合プログラム９３１を実行することにより、カード挿入口８に挿入されたキャッシュカードＣから個人識別に用いる顧客の特徴パラメータのパラメータ値を読出し、読出したキャッシュカードＣの眉、目、唇の特徴パラメータのパラメータ値と、算出した眉、目、唇の特徴パラメータのパラメータ値とを照合し、個人認証を行う。
より具体的には、ＣＰＵ９１は、特徴パラメータのパラメータ値を特徴ベクトルとして距離計算を行い、算出された顧客の特徴パラメータのパラメータ値とキャッシュカードＣから読出した特徴パラメータのパラメータ値との距離の差が所定の範囲内であるか否かを判断し、キャッシュカードＣから読出した特徴パラメータのパラメータ値と算出したパラメータ値が一致するか否かを判断する（ステップＳ１０５）。
【００６７】
ステップＳ１０５で、個人認証を行った結果、キャッシュカードＣから読出した特徴パラメータのパラメータ値と算出したパラメータ値が一致しないと判断した場合には（ステップＳ５；Ｎｏ）、ＣＰＵ９１は、取引を中止する処理を行い、その旨を入力表示部７に表示し（ステップＳ１０６）、本処理を終了する。
ステップＳ１０５で、個人認証を行った結果、キャッシュカードＣから読出した特徴パラメータのパラメータ値と算出したパラメータ値が一致すると判断した場合には（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、ＣＰＵ９１は、取引プログラム９３２を実行することにより、入力表示部７から入力された取引操作命令に対応する取引を行い（ステップＳ１０７）、本処理を終了する。
【００６８】
以上に説明した自動取引装置２００によれば、顔画像データから抽出されたエッジ情報に基づいて、眉、目、唇、鼻、耳等から楕円パラメータを含む特徴パラメータのパラメータ値が算出され、算出されたパラメータ値とキャッシュカードＣに記憶されているパラメータ値とが照合され個人認証が行われる。従って、顔画像の照明条件や顔の向き等の撮影環境にかかわらず、個人を識別するための情報を安定して抽出でき、且つより正確な個人認証を行うことができる。
また、遺伝的アルゴリズム処理により絞り込まれた特徴パラメータのみを個人認証に用いることによって、負荷処理を抑えるとともに、個人照合処理の高速化を図ることができる。
よって、例えば、記録媒体が盗難された場合、盗んだ者が付け髭やメガネ等を着用しても、眉、目、唇、鼻、耳等の輪郭が検出されれば個人認証により顧客ではないと判断されることとなって、盗難された記録媒体が自動取引装置２００において悪用されることを防ぐことができ、自動取引装置２００の安全性を高めることができる。
【００６９】
なお、顧客の特徴パラメータは、記憶部１０の個人情報ＤＢ１０１に、顧客の個人情報に対応付けられて記憶されていてもよく、この場合、ＣＰＵ９１は、顧客の個人情報に基づいて顧客の特徴パラメータを記憶部１０の個人情報ＤＢ１０１から読出すことができる。このように構成すると、例えば、顧客が通帳によって自動取引装置２００において取引をすることができるようになる。
また、ＣＰＵ９１がステップＳ１０５で個人認証を行って、顧客の特徴パラメータのパラメータ値と算出したパラメータ値とが一致すると判断し、取引プログラム９３２を実行して顧客により入力された取引操作命令に対応する取引を行う前に、暗証番号の照合を行ってもよい。このように構成することで、顧客を２重チェックすることができ、より安全性の高い取引を実現することができる。
また、本実施形態では、キャッシュカードＣに、顧客の個人情報と顧客の特徴パラメータのパラメータ値とが対応付けられて、バーコードや磁気データに変換されて記憶されることとしたが、これらの情報は漏洩しにくい形で記憶されていればよく、どのような形式に変換されて記憶されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】顔画像の一例を示す図であり、（ａ）は原顔画像、（ｂ）は正規化した顔画像である。
【図２】原顔画像を正規化するための顔の位置関係を示す説明図である。
【図３】Ｓｏｂｅｌオペレータを用いて抽出した図１の顔画像における特徴部のエッジ画像であり、（ａ）はＳｏｂｅｌオペレータのみに抽出したエッジ画像、（ｂ）はさらにＡｃｔｉｖｅ−ｎｅｔを用いて抽出したエッジ画像である。
【図４】特徴部のエッジ画像に基づいて算出された楕円パラメータによる楕円をエッジ画像に重ねて示した図である。
【図５】眉のパラメータを説明するための説明図である。
【図６】本発明にかかる個人照合装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図７】個人照合装置による個人照合動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明を応用した自動取引装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図９】自動取引装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００７１】
１  個人照合装置
２  顔画像データ取得部
３１，９１  ＣＰＵ（エッジ情報抽出手段、パラメータ値算出手段、照合手段、取引手段）
４１  個人情報データベース（記憶手段）
１００  個人特定情報算出装置
２００  自動取引装置
３３０  遺伝的アルゴリズム処理プログラム（絞り込み手段）
３３１  エッジ情報抽出プログラム（エッジ情報抽出手段）
３３２  パラメータ値算出プログラム（パラメータ値算出手段）
３３３，９３１  照合プログラム（照合手段）
９３２  取引プログラム（取引手段）
Ｃ  キャッシュカード（記録媒体）
【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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